青弋江流域生態(tài)系統(tǒng)服務評估與權衡研究

楊強強,徐光來,3,*,李愛娟,劉永婷,胡春生

1 安徽師范大學地理與旅游學院, 蕪湖 241003 2 安徽省江淮流域地表過程與區(qū)域響應重點實驗室, 蕪湖 241003 3 皖江流域退化生態(tài)系統(tǒng)的恢復與重建省部共建協(xié)同創(chuàng)新中心，蕪湖 241003

生態(tài)系統(tǒng)服務指人類通過生態(tài)系統(tǒng)的結構、過程和功能直接或間接獲取的各種收益,主要包括供給服務、調節(jié)服務、支持服務及文化服務,是生態(tài)系統(tǒng)功能向人類福祉轉化的媒介[1- 2]。各服務間關系密切且復雜,分為此消彼長的權衡關系及同時增強或減弱的協(xié)同關系[3],明晰不同服務間的關系,有利于利益最大化及區(qū)域的合理規(guī)劃[4]。土地利用是人類最基本的實踐活動,對生態(tài)系統(tǒng)服務的維持起決定作用[5],生態(tài)系統(tǒng)服務的變化亦可影響人類對土地的利用效率,兩者相互作用、相互影響[6]。超過60%的生態(tài)系統(tǒng)服務正處于退化或不可持續(xù)的利用狀態(tài)[7],且生態(tài)系統(tǒng)發(fā)生驟變及不可逆轉的變化趨勢逐漸增強,一定程度上反映了人類對生態(tài)系統(tǒng)服務的作用與價值認識不足[8- 9]。生態(tài)系統(tǒng)服務作為研究人與自然關系的重要紐帶,將其貨幣化來衡量人類活動對生態(tài)系統(tǒng)產生的影響,成為生態(tài)學研究的熱點之一[10]。Liu等[11]利用相關性分析探究了丹江口大壩上下游生態(tài)系統(tǒng)服務間的關系,發(fā)現(xiàn)全流域協(xié)同關系占主導地位,壩區(qū)上游與其一致,而下游各服務之間則以權衡關系為主,上下游服務功能關系存在空間差異;Ma等[12]發(fā)現(xiàn)受新疆艾比湖濕地土地利用方式變化特點的影響,在研究時段內,各類生態(tài)系統(tǒng)服務之間均存在著較強的相關性及協(xié)同效應;Sannigrahi等[13]運用凈初級生產力模型、InVEST模型及元胞自動機-馬爾科夫模型探討了氣候及土地利用變化對印度孫德爾本斯生物圈生態(tài)系統(tǒng)服務價值的影響,但多數(shù)模型數(shù)據(jù)需求大且選取參數(shù)的標準難以統(tǒng)一[14]。謝高地等[15]針對Costanza的評估方法存在的缺陷,對200多位生態(tài)學專家進行問卷調查,制定出中國陸地生態(tài)系統(tǒng)服務價值當量因子表,對其進行修訂后評估了青藏高原的生態(tài)資產價值,該方法相對簡單且易于廣泛應用[16],但在應用的過程中也存在一些問題。一方面,隨人類活動的增強,建設用地構成的生態(tài)系統(tǒng)不斷擴大,在研究中該組分對生態(tài)系統(tǒng)服務的影響往往被忽略;另一方面,忽視生態(tài)系統(tǒng)區(qū)域異質性而將生態(tài)系統(tǒng)服務功能當量表直接應用于研究區(qū),研究結果偏離實際情況[17]。

鑒于此,本文選取青弋江流域為研究對象,基于修訂的當量因子表及2000—2018年土地利用數(shù)據(jù),首先分析該流域生態(tài)系統(tǒng)服務價值(Ecosystem Services Value, ESV)的變化特征,然后利用生態(tài)系統(tǒng)服務權衡協(xié)同度模型及空間自相關法測度各服務之間時空演變規(guī)律,最后引入土地利用程度綜合指數(shù)模型,探討土地利用強度對ESV的影響。研究結果以期為ESV的估算及生態(tài)環(huán)境的保護與修復提供參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

屬雨源型河流的青弋江發(fā)源于黃山北麓黟縣,為長江下游南岸最長的一級支流[18]。青弋江流域面積約8487 km2,介于29.91°N—34.43°N、117.64°E—118.85°E之間,屬中亞熱帶季風氣候,年均溫16℃,年均降水量1500 mm[19]。行政上涉及蕪湖市的弋江區(qū)、鳩江區(qū)、鏡湖區(qū)、蕪湖縣、南陵縣,宣城市的宣州區(qū)、涇縣、旌德縣、績溪縣、寧國市,黃山市的黃山區(qū)、祁門縣、黟縣,池州市的青陽縣、石臺縣(圖1)。至2018年年末,該流域總人口約243萬人,2018年生產總值約1743億元。

圖1 研究區(qū)位置Fig.1 Location of the study area

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

以Landsat 5-TM(軌道號為120—38,120—39)2個時相(20001010,20091003)與1個時相的Landsat 8-OLI(20180419)影像為基礎數(shù)據(jù)源,采用WGS_1984_UTM_zone_50N空間坐標系,依據(jù)國家《土地利用現(xiàn)狀分類》(GB/T 21010—2017)標準并結合研究區(qū)實況及解譯的可操作性,將土地利用類型劃分為耕地、林地、草地、建設用地、水域、未利用地6類。經輻射定標、大氣校正等預處理后,運用ENVI 5.3監(jiān)督分類模塊進行土地利用信息的提取,三個時期解譯影像Kappa系數(shù)分別為0.9458、0.8851、0.9091,能夠滿足本文研究需求。

全國全年糧食總產量及播種面積來源于《中國統(tǒng)計年鑒》;青弋江流域多年平均糧食單產來源于《蕪湖統(tǒng)計年鑒》《黃山市統(tǒng)計年鑒》《宣城統(tǒng)計年鑒》及《池州統(tǒng)計年鑒》,安徽省糧食收購價格來源于安徽省糧食和物資儲備局。

1.3 研究方法

1.3.1生態(tài)系統(tǒng)服務價值評估

當量因子指生態(tài)系統(tǒng)的某種生態(tài)服務價值較農田食物生產的相對重要程度[20]。依據(jù)Hasan等[21]及謝高地等[15]的研究獲取的當量因子表代表的是全年及全國生態(tài)系統(tǒng)和生態(tài)服務功能的平均服務價值,考慮到區(qū)域存在差異性,采用徐麗芬等[22]提出的以農田為基準的修訂方法對其進行修訂。2018年青弋江流域與全國的單位面積糧食產量分別為5.98 t/hm2和5.62 t/hm2,得到研究區(qū)當量因子修訂系數(shù)為1.064。沒有人力投入,自然生態(tài)系統(tǒng)提供的經濟價值是現(xiàn)有農田單位面積提供食物生產服務經濟價值的1/7[23],該流域多年平均糧食單產為5848 kg/hm2,2018年安徽省糧食收購均價為2.7元/kg,則該流域1個當量因子的經濟價值量為2256元/hm2。其中,將土地利用類型中的耕地、林地、草地、水域、未利用地分別與農田、森林、草地、水體及荒漠五類生態(tài)系統(tǒng)一一對應,進而得到青弋江流域單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務價值系數(shù)表(表1)。生態(tài)系統(tǒng)服務價值計算方法[24]：

表1 青弋江流域各類土地生態(tài)系統(tǒng)服務價值系數(shù)/(元 hm-2 a-1)

ESV=∑Ak×VCk

(1)

式中,ESV代表生態(tài)系統(tǒng)服務價值(元);Ak為第k種土地利用類型面積(hm2);VCk為第k種土地利用類型單位面積的生態(tài)系統(tǒng)服務價值系數(shù)(元 hm-2a-1)。

1.3.2生態(tài)系統(tǒng)服務權衡協(xié)同度

生態(tài)系統(tǒng)服務權衡協(xié)同度(Ecosystem Services Trade-off Degree, ESTD)可較好的厘清各服務間的關系[23]。結合實際情況,參考Gong等[25]的計算方法并對其改進,使得ESTDij=ESTDji,即兩種服務調整計算放置順序,其權衡/協(xié)同度相同。計算公式為：

(2)

(3)

式中,ESia,ESib分別代表a時刻(最終狀態(tài))與b時刻(初始狀態(tài))第i種生態(tài)系統(tǒng)服務的值;ESCIi是第i種生態(tài)系統(tǒng)服務的變化指數(shù)(Ecosystem Services Change Index, ESCI);ESTDij為第i,j種生態(tài)系統(tǒng)服務權衡協(xié)同度,若ESTDij>0(或ESTDij<0),則兩種生態(tài)系統(tǒng)服務之間存在協(xié)同關系(或權衡關系),絕對值的大小反映了權衡/協(xié)同的水平。

1.3.3敏感性分析

生態(tài)服務價值系數(shù)存在一定的不確定性,且VC的準確性對于ESV評價具有重要意義[26],采用經濟學中彈性的概念計算敏感性指數(shù)(Coefficient of Sensitivity,CS),定量描述ESV變化對價值系數(shù)的敏感性[27],即驗證生態(tài)系統(tǒng)服務價值系數(shù)是否符合研究區(qū)[17]。若CS>1,則ESV對VC是富有彈性的,即ESV受VC的設定值影響顯著,其計算結果準確性較差;若CS<1,則表明ESV對VC缺乏彈性,計算結果可信。計算公式[28]：

(4)

式中,CS代表敏感性指數(shù);ESVi與ESVj分別表示初始的及調整后的生態(tài)系統(tǒng)服務價值;VCik與VCjk表示初始的和調整后(±50%)的生態(tài)系統(tǒng)服務價值系數(shù)。

1.3.4空間自相關分析

地理學第一定律表明,地理空間的事物是相互關聯(lián)的,且相近的事物相關性更強[29]。采用全局空間自相關(Global Moran′sI)揭示青弋江流域ESV的整體分布特征,其中Moran′sI∈[-1, 1],當I>0,表明ESV在空間分布上具有正相關性,即存在“高高”或者“低低”聚集現(xiàn)象;當I=0,表明ESV隨機分布;若I<0,則ESV存在“高低”或“低高”臨近現(xiàn)象。計算公式[5]：

(5)

式中,I是全局空間自相關莫蘭指數(shù);xi與xj代表第i和第j個評價單元的ESV觀測值,xa為觀測值的均值;n為研究尺度上ESV評價單元總個數(shù);Wij為評價單元i和j之間的空間權重矩陣。

為了進一步探討多個變量之間的相關程度,引入雙變量全局空間自相關,計算公式[30]：

(6)

采用局部空間自相關(Local Moran′sI)并結合LISA(Local Indicators of Spatial Assocation)集聚圖探測ESV在空間聚集的具體位置。計算公式[31]：

(7)

式中,Ii代表局部空間自相關莫蘭指數(shù)。其余與(5)式含義相同。

1.3.5土地利用程度綜合指數(shù)

土地利用程度綜合指數(shù)(the Comprehensive Index of Land Use Degree,La),有利于揭示土地利用的程度及進行區(qū)域的橫向分析[32]。計算公式：

(8)

式中,La代表土地利用程度綜合指數(shù);Ai為第i級土地利用程度分級指數(shù)[19](表2);Ci是第i級土地利用面積百分比。

表2 土地利用程度分級賦值表

2 結果與分析

2.1 生態(tài)系統(tǒng)服務總價值變化

2000、2009、2018年生態(tài)系統(tǒng)服務總價值分別為285.19億元、351.26億元和294.68億元,呈先增后減的變化趨勢,值得注意的是,2009—2018年降低了16.11%,表明近年來流域生態(tài)環(huán)境趨于退化。各地類ESV變化如表3所示,整個研究時段內,林地為ESV的貢獻主體,其次是耕地和水域。2000—2009年耕地及未利用地對ESV的貢獻下降,但水域及林地面積增加且兩者的生態(tài)系統(tǒng)服務價值系數(shù)較大,對ESV的貢獻分別增長了87.95%和26.98%。2009—2018年除耕地的ESV增加了106.85%外,其余均處于下降狀態(tài),主要因為人類活動的增強導致了耕地及建設用地面積的增加,但建設用地的增加加劇了整體ESV的下降。

表3 2000—2018年青弋江流域各類土地生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化

2.2 單項生態(tài)系統(tǒng)服務功能變化

各地類提供的ESV如圖2所示,2000—2018年,貢獻率較大的為調節(jié)服務及支持服務,其中調節(jié)服務主要來源于水源涵養(yǎng),支持服務功能來源于土壤形成與保護及生物多樣性保護,約占總服務價值的15.2%,17.7%和14.1%。研究時段內,水域提供的水源涵養(yǎng)及廢物處理服務較為突出,兩者幾近占各年水域提供總ESV的84%;林地與草地提供的各項ESV呈先增后減的變化趨勢,就林地而言,其各項ESV減少量較其增加量更為突出;耕地提供的ESV及建設用地提供的正向或負向ESV在2018年均高于其他年份,未利用地提供的ESV均低于其他年份,一定程度上反映了人類活動對生態(tài)系統(tǒng)干擾力度增強。

圖2 2000—2018年青弋江流域土地生態(tài)系統(tǒng)單項服務價值變化Fig.2 Changes of individual service value of land ecosystem in Qingyijiang River Basin from 2000 to 2018

由生態(tài)系統(tǒng)服務權衡協(xié)同度模型計算獲取的各生態(tài)系統(tǒng)服務的權衡協(xié)同關系(圖3)知,該流域各生態(tài)系統(tǒng)服務間的協(xié)同關系較權衡關系更為平穩(wěn),且占據(jù)主導地位。2000—2009年、2009—2018年兩個時間段各生態(tài)系統(tǒng)服務間共組成72組,其中56組正值、16組負值,協(xié)同率為77.8%。權衡關系主要存在于食物生產服務與其他服務之間,且權衡程度增強,其中2009—2018年食物生產功能與廢物處理功能的權衡度(-13.52)較2000—2009年時間段增長了約13倍。協(xié)同關系中,2000—2009年間水源涵養(yǎng)功能與土壤形成與保護功能的協(xié)同度最高(1.29),2009—2018年間原材料生產功能與廢物處理功能協(xié)同度最高(5.99),生態(tài)系統(tǒng)服務之間的相互關系隨時間的變化發(fā)生了演變[33]。

參照上述的干法工藝流程圖，按照正常處理1 t廢舊電池干法處理模式，三元材料動力電池以傳統(tǒng)的干法回收工藝計算成本和收益，LFP分別以傳統(tǒng)的干法回收工藝（干法1）和改進的干法回收工藝（干法2）計算成本和收益，成本分別命名為CLFP干法1、CLFP干法2、C 三元干法，收益命名為 ELFP干法1、ELFP干法2、E 三元干法。處理成本價格根據(jù)實際調研及綜合參考文獻[6-7]，具體如表3所示。

圖3 各生態(tài)系統(tǒng)服務權衡協(xié)同關系Fig.3 trade-off and synergies between ecosystem services

2.3 敏感性分析

敏感性指數(shù)(CS)計算結果如表4所示。價值系數(shù)(VC)調整(±50%)后,各時期CS值均小于1。研究時段內,林地的敏感性指數(shù)最高,其范圍為0.7223—0.8064,即當VC增加10%時,總ESV增加7.223%—8.064%;未利用地敏感性指數(shù)最低,幾近為0,當未利用地的VC增加10%時,總ESV最大增加了0.03%,波動較小。因此,本研究通過對當量因子表修訂后計算的價值系數(shù)表比較可靠,符合青弋江流域的實際情況。

表4 調整價值系數(shù)后總生態(tài)系統(tǒng)服務價值的變化及敏感性指數(shù)(2000—2018年)

2.4 空間自相關分析

2.4.1全局空間自相關

為了合理的避免ESV按照行政區(qū)劃均勻分布,采用格網法將ESV數(shù)據(jù)賦予每個對應的網格,以便更為精細的對其時空分布特征進行研究[34]。多次調整格網尺度并結合研究區(qū)面積、可視化效果及研究方法,最終以1 km×1 km格網作為基本分析單元,共8876個網格。為明晰各單項生態(tài)系統(tǒng)服務價值的整體空間分布特征,借助GeoDa 1.14軟件平臺進行空間自相關的計算。結果顯示(表5),各單項生態(tài)系統(tǒng)服務價值Moran′sI均大于零且通過了P<0.001的顯著水平檢驗,表明其分布具有一定的集聚特征,且具有較強的正相關性,即各單項生態(tài)系統(tǒng)服務價值存在高值與高值(或低值與低值)區(qū)聚集的現(xiàn)象。

表5 2000—2018年青弋江流域生態(tài)系統(tǒng)服務價值全局自相關分析

2.4.2局部空間自相關

由空間關聯(lián)的局部指標LISA圖(圖4)知,2000—2018年,該流域正相關聚集(高高聚集或低低聚集)較為明顯,但聚集程度有下降的趨勢,異常區(qū)(高低聚集或低高聚集)呈零散分布,且波動較小。同一年份橫向對比,各服務間的空間異質性差異較小,但不同年份縱向分析發(fā)現(xiàn),除文化服務功能外,同一服務功能的聚集(高高聚集或低低聚集)程度明顯降低。供給服務與支持服務,2000—2018年高高聚集區(qū)減少量分別達34.4%和32.3%,低低聚集區(qū)數(shù)量略有增長,主要因為林地的生態(tài)系統(tǒng)服務價值系數(shù)較高,而流域上游區(qū)林地面積下降、耕地面積增加,景觀趨于破碎化;調節(jié)服務的變化與前述兩類服務的變化具有一定的相似性,考慮其包含的服務功能及土地利用現(xiàn)狀,可能由于建設用地的“組團”特性及其面積的增加引起;文化服務主要包括娛樂文化,高高聚集區(qū)數(shù)量下降33.0%,而低低聚集區(qū)數(shù)量上升了12.4%,該功能主要由林地及水域提供,整個研究時段內水域面積增加,但高值區(qū)與高值區(qū)聚集度下降,側面反映出該流域水域連通性降低。

圖4 單項生態(tài)系統(tǒng)服務價值的LISA聚類圖(2000—2018年)Fig.4 The LISA cluster graph of individual ecosystem services value from 2000 to 2018

2.4.3雙變量全局空間自相關

由上述空間自相關分析及公式(1)可知,生態(tài)系統(tǒng)服務呈聚集模式、離散模式或隨機分布模式與生態(tài)系統(tǒng)服務價值系數(shù)及對應生態(tài)系統(tǒng)面積有關,而各地類面積占比與人類活動密切相關[35]。以土地利用程度綜合指數(shù)(La)的計算值作為第一變量,ESV作為第二變量,運用雙變量空間自相關探究兩者之間的關系。如表6所示,各組Moran′sI均為負值且通過了P<0.01的顯著水平檢驗,表明生態(tài)系統(tǒng)服務價值與土地利用程度之間存在著顯著的負相關關系,即當土地利用程度增強時,總生態(tài)系統(tǒng)服務價值或單項生態(tài)系統(tǒng)服務價值均呈現(xiàn)下降的趨勢。由2000年、2009年及2018年總生態(tài)系統(tǒng)服務價值與土地利用程度的雙變量LISA聚類圖(圖5)知,研究區(qū)內高低聚集及低高聚集類型在顯著水平P≤0.05狀態(tài)下占據(jù)主導地位,且有上升趨勢。當土地利用分級指數(shù)較低的土地利用類型(如未利用地)連片存在,此時其所能提供的ESV較低,可能導致低低聚集類型“組團”存在,但整體來看該聚集類型數(shù)量有下降趨勢;高高聚集類型呈零星分布,進一步驗證了當土地利用程度較高時,可能降低所能提供的生態(tài)系統(tǒng)服務價值。

表6 土地利用強度與生態(tài)系統(tǒng)服務價值的雙變量空間自相關結果

圖5 2000—2018年土地利用程度與生態(tài)系統(tǒng)服務價值空間自相關Fig.5 The spatial autocorrelation between land use degree and ecosystem services value from 2000 to 2018

3 討論

3.1 當量因子的修訂及ESV核算

2009—2018年青弋江流域ESV呈明顯的下降趨勢,在此時段內,林地面積下降了24.9%,耕地與建設用地占比分別增長了106.9%和139.4%,為ESV變化的主要驅動力。徐煖銀等[40]通過多元回歸分析并結合空間相關性分析發(fā)現(xiàn)人均GDP、人口密度及城市化率是影響贛南地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務價值變化的主要驅動因素;耿甜偉等[41]首先利用地理探測器篩選并識別影響陜西省ESV變化的主導因子,再運用地理加權回歸模型探討了各因子對ESV空間異質性的影響;本文僅以土地利用變化為切入點分析生態(tài)系統(tǒng)服務變化的驅動因素,下一步將結合它自然環(huán)境及社會經濟因素作進一步分析。

3.2 生態(tài)系統(tǒng)類型的選取

生態(tài)系統(tǒng)類型指一定時空范圍內,自然及經濟特征相同的生態(tài)系統(tǒng)單元[15]。綜合考慮社會經濟數(shù)據(jù)的可獲取性及遙感影像分辨率,最終將研究區(qū)分為六大類生態(tài)系統(tǒng)。利用雙變量空間自相關探討了土地利用強度與ESV之間的關系,發(fā)現(xiàn)當土地利用程度增強時,其提供的四類單項ESV均呈下降趨勢,而韓增林等[42]認為土地利用程度的增強會降低區(qū)域提供支持服務、調節(jié)服務及文化服務的能力,但有利于供給服務的提升,雖然本文與該研究均認為人類活動對土地利用干擾強度的增大會降低生態(tài)系統(tǒng)所能提供的總服務價值,但仍存在一定的分歧,主要因為后者未考慮建設用地對ESV的影響。建設用地為生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,忽略或者將其視為未利用地[35]參與ESV核算,均會加劇評價結果與客觀事實的偏離程度。

3.3 生態(tài)系統(tǒng)服務權衡關系

生態(tài)系統(tǒng)服務間的權衡關系深刻影響著區(qū)域土地利用的規(guī)劃并對平衡經濟發(fā)展與環(huán)境保護具有重要意義[43- 44]。本文利用權衡協(xié)同度模型探究了兩兩服務之間的程度及方向,發(fā)現(xiàn)研究時段內各服務間以協(xié)同關系為主,而權衡關系主要存在于食物生產與其他服務之間,此結果與孫藝杰等[45]分析基本一致,表明食物生產同環(huán)境保護之間存在一定的沖突,體現(xiàn)了耕地與其它土地利用方式之間存在著競爭關系[46],而戴路煒等[47]發(fā)現(xiàn)基于縣域尺度的食物供給與碳固定持及土壤保持之間均為協(xié)同關系,究其原因,可能是對生態(tài)系統(tǒng)服務的評估方法不同[48]。余玉洋等[49]利用3種方法從不同空間尺度探討了秦巴山區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務之間的權衡關系,并分析了該區(qū)域環(huán)境復雜性產生的原因,進一步明晰了各尺度條件下生態(tài)系統(tǒng)服務間關系的形成原因;劉洋等[50]利用模型定量計算了太湖流域的水體凈化、水量供給及土壤保持服務,并利用多元Logistic回歸模型探究了31種指標對生態(tài)系統(tǒng)服務關系的影響;本文研究了生態(tài)系統(tǒng)服務之間的權衡關系,但對其驅動機制的分析略顯不足,有待于進一步的深入探討。

4 結論

基于修訂的當量因子表探討了青弋江流域2000—2018年ESV動態(tài)變化及生態(tài)系統(tǒng)服務之間的權衡協(xié)同關系,結果表明：

(1)2000年、2009年及2018年ESV分別為285.19億元、351.26億元和294.68億元,價值總量呈先增后減的變化趨勢,林地對ESV的貢獻量最大,其次是耕地和水域。值得注意的是,2009—2018年間總ESV下降了16.1%,生態(tài)服務變化不容樂觀。

(2)2000—2009年,單項生態(tài)系統(tǒng)服務間以協(xié)同關系為主導,協(xié)同率為77.8%,食物生產服務與本研究中的其他服務之間均為權衡關系;2009—2018年間生態(tài)系統(tǒng)服務間的關系與前9年基本一致,但食物生產服務與其他服務功能之間的權衡度呈增強的趨勢。

(3)敏感性分析表明,各時期的敏感性指數(shù)(CS)值均小于1,表明基于修訂的當量因子表計算獲得的生態(tài)系統(tǒng)服務價值系數(shù)符合青弋江流域的實際情況。

(4)生態(tài)系統(tǒng)服務價值存在較強的正向空間自相關,但集聚程度有下降的趨勢。雙變量空間自相關分析表明當土地利用程度增強時,生態(tài)系統(tǒng)提供的總服務價值或單項服務價值均會降低。