黃河干流沿線生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值動(dòng)態(tài)評估

胥芝韻，肖旭峰，趙 真

（1.江西生物科技職業(yè)學(xué)院，江西 南昌 330200；2.江西農(nóng)業(yè)大學(xué) 農(nóng)學(xué)院，江西 南昌 330033；3.河海大學(xué) 水利水電學(xué)院，江蘇 南京 210098）

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是指支撐人類生存和發(fā)展的環(huán)境條件和產(chǎn)品，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能包括供給、調(diào)節(jié)、支持和文化服務(wù)［1］。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)作為連接自然與社會(huì)的橋梁，將自然資本與人類福祉緊密聯(lián)系在一起，進(jìn)而保障區(qū)域生態(tài)安全和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展［2］。然而，土地利用類型變化、人口快速增長和社會(huì)經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展給生態(tài)系統(tǒng)帶來了巨大壓力，導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)退化［3］。全球約60%的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)退化或正在以不可持續(xù)的方式被利用。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值（ESV）評估可以提高人們對生態(tài)資源價(jià)值重要性的認(rèn)識(shí)，并為決策者進(jìn)行促進(jìn)人地和諧的生態(tài)保護(hù)規(guī)劃和管理體系設(shè)計(jì)提供可靠依據(jù)［4］。

1997年Robert Costanza等［1］首次提出當(dāng)量因子法和等效因子表來評估全球ESV，隨后ESV評估受到各國生態(tài)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和地理學(xué)等領(lǐng)域?qū)W者的廣泛關(guān)注，學(xué)者們深入探討了ESV的概念、核算方法、時(shí)空變化特征和驅(qū)動(dòng)力等［5－8］，形成了一系列研究成果。我國ESV的研究起步較晚，但發(fā)展迅速。謝高地等［9－10］利用生物量參數(shù)對Robert Costanza等提出的當(dāng)量因子進(jìn)行修正，提出了中國陸地ESV的等效因子表，此表得到了廣泛應(yīng)用；李建蓉等［11］采用謝高地等的等效因子表分析了京津冀ESV的時(shí)空變化特征，揭示了其與土地利用的關(guān)聯(lián)性；Song F等［12］采用能值法和對數(shù)平均迪氏因素分解法評估了我國東北地區(qū)的ESV，并識(shí)別了其驅(qū)動(dòng)因素。這些研究在生態(tài)系統(tǒng)管理策略的制定方面發(fā)揮了重要作用，但是現(xiàn)有ESV研究尺度多為柵格單元［13］、行政單元［14－15］，對生態(tài)環(huán)境脆弱的代表性流域的相關(guān)研究還有一定不足，尤其是關(guān)于黃河流域ESV的評估較少。因此，本文基于黃河干流沿線地級市1980—2018年土地利用數(shù)據(jù)，結(jié)合土地利用動(dòng)態(tài)度和土地利用轉(zhuǎn)移矩陣分析土地利用變化，并運(yùn)用當(dāng)量因子法和空間自相關(guān)分析法揭示黃河干流沿線地級市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的時(shí)空演變特征，厘清黃河干流沿線地級市的生態(tài)“家底”。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 評價(jià)單元

黃河流域自西向東橫跨青藏高原、黃土高原和華北平原，是我國重要的生態(tài)屏障，也是我國重要的能源基地和重工業(yè)基地。2018年黃河流域第一、二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比例為8.2∶43.1∶48.7，第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)比重均高于全國平均水平［16］。黃河流域擁有豐富的煤炭、石油、天然氣和有色金屬等資源，產(chǎn)業(yè)以重工業(yè)為主，給生態(tài)環(huán)境帶來了巨大壓力。由于黃河流域省級數(shù)據(jù)空間跨度大，不能準(zhǔn)確反映黃河流域ESV的具體特征，而縣級數(shù)據(jù)收集難度大，缺失較多，因此考慮數(shù)據(jù)的可獲得性和代表性，結(jié)合文獻(xiàn)［16］，選取黃河干流沿線41個(gè)地級市作為研究單元展開研究。

1.2 數(shù)據(jù)來源

黃河干流沿線各地級市1980年、2000年和2018年3期土地利用數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心，空間分辨率為30 m。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量因子經(jīng)濟(jì)價(jià)值統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來源于《中國糧食和物資儲(chǔ)備年鑒》《中國農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格調(diào)查年鑒》。本地化生態(tài)系統(tǒng)單位面積價(jià)值系數(shù)空間數(shù)據(jù)來源于國家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)中心，空間分辨率為500 m。

1.3 研究方法

1.3.1 土地利用變化的量化

（1）單一土地利用動(dòng)態(tài)度。單一土地利用動(dòng)態(tài)度［11］是刻畫不同土地利用類型在一定時(shí)段內(nèi)的變化速度和幅度的指標(biāo)，反映人類活動(dòng)對單一土地利用類型的影響，其數(shù)學(xué)模型為

式中：Lk為t1到t2時(shí)段內(nèi)土地利用類型k的動(dòng)態(tài)度；分別為時(shí)間t1、t2土地利用類型k的面積。

（2）土地利用轉(zhuǎn)移矩陣。土地利用轉(zhuǎn)移矩陣用來明確研究期內(nèi)土地利用結(jié)構(gòu)的變化，即表達(dá)某種土地利用類型從t1到t2時(shí)段內(nèi)轉(zhuǎn)移為其他土地利用類型的情況，其表達(dá)式：

式中：Spq為土地利用轉(zhuǎn)移面積，即t1到t2時(shí)段內(nèi)土地利用類型p轉(zhuǎn)移為土地利用類型q的面積；n為土地利用類型數(shù)量。

1.3.2ESV的核算

（1）生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量因子經(jīng)濟(jì)價(jià)值計(jì)算。謝高地等［6，10］基于我國的實(shí)際情況，根據(jù)對200多位生態(tài)學(xué)家的調(diào)查問卷，修正了Robert Costanza等［1］提出的全球生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值計(jì)算方法，將生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能分為四大類和9個(gè)子類型：供給服務(wù)（包括食物生產(chǎn)、原材料生產(chǎn)）、調(diào)節(jié)服務(wù)（包括氣體調(diào)節(jié)、氣候調(diào)節(jié)、水文調(diào)節(jié)、廢物處理）、支持服務(wù)（包括保持土壤、維持生物多樣性）和文化服務(wù)（提供美學(xué)景觀），獲取了適合我國的單位面積ESV當(dāng)量因子。1個(gè)ESV當(dāng)量因子的經(jīng)濟(jì)價(jià)值為當(dāng)年全國平均糧食單產(chǎn)市場價(jià)值的1／7，因此根據(jù)研究區(qū)糧食平均產(chǎn)量和糧食市場平均價(jià)格，計(jì)算黃河干流沿線各地級市單位面積ESV當(dāng)量因子的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

式中：e為單位面積ESV當(dāng)量因子的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，元／km2；pd為第d種糧食作物的平均價(jià)格，元／kg；qd為第d種糧食作物單產(chǎn)，kg／km2；sd為第d種糧食作物的面積，km2；S為糧食作物總面積，km2。

（2）生態(tài)系統(tǒng)單位面積價(jià)值系數(shù)計(jì)算。為保證生態(tài)系統(tǒng)單位面積價(jià)值系數(shù)（VC）的計(jì)算結(jié)果符合研究區(qū)實(shí)際，參考文獻(xiàn)［9］對VC進(jìn)行本地化，VC計(jì)算公式：

式中：VCik為本地化后的土地利用類型k提供的第i項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的單位面積價(jià)值系數(shù)；Qik為土地利用類型k提供的第i項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的等效因子；F為本地化系數(shù)。

（3）生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值ESV計(jì)算。公式為

式中：ESV、ESVi分別為研究區(qū)總的、第i項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的價(jià)值；Ak為土地利用類型k的面積。

1.3.3 敏感性分析

為驗(yàn)證研究方法和計(jì)算結(jié)果的可靠性和合理性，應(yīng)用彈性系數(shù)概念計(jì)算價(jià)值系數(shù)的敏感性系數(shù)（CS）［11］，以確定生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值對黃河干流生態(tài)系統(tǒng)單位面積價(jià)值系數(shù)變化的敏感性。敏感性系數(shù)計(jì)算公式：

式中：VCak、VCbk分別為土地利用類型k初始、調(diào)整后的價(jià)值系數(shù)；ESVa、ESVb分別為初始、調(diào)整后總的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值。

將各土地利用類型的單位面積價(jià)值系數(shù)（VC）分別調(diào)整50%，來衡量ESV的變化情況。如果CS＞1，則說明ESV對VC是富有彈性的，即1%的自變量變動(dòng)將引起因變量大于1%的變動(dòng)，則其準(zhǔn)確度差、可信度較低；如果CS＜1，則說明ESV對VC是缺乏彈性的，結(jié)果是可信的。

1.3.4 空間自相關(guān)分析

（1）全局空間自相關(guān)。全局空間自相關(guān)是對研究區(qū)整體空間分布情況的描述，表達(dá)了研究區(qū)整體的空間關(guān)聯(lián)性和空間差異特征，常用全局莫蘭指數(shù)表示，計(jì)算公式為

式中：I為全局莫蘭指數(shù)，I取值范圍為［－1，1］，I＜0表示研究區(qū)空間負(fù)相關(guān)，I＞0表示研究區(qū)空間正相關(guān)，I＝0表示研究區(qū)不存在空間相關(guān)性；b為地級市數(shù)量；Wij為空間權(quán)重值；xi、xj分別為地級市i、地級市j的觀測值，i≠j；為觀測值的均值。

（2）局部空間自相關(guān)。局部空間自相關(guān)描述各研究單元與相鄰單元之間的空間相似性和相異特征，用局部莫蘭指數(shù)表示，計(jì)算公式為

式中：Ii為局部莫蘭指數(shù)；s為樣本值標(biāo)準(zhǔn)差。

利用局部莫蘭指數(shù)，在GeoDa軟件中生成空間自相關(guān)的LISA集聚圖，并將隨機(jī)模擬次數(shù)設(shè)置為999次。

2 結(jié)果與分析

2.1 土地利用變化分析

（1）土地利用變化幅度及速度。1980年、2000年、2018年研究區(qū)各土地利用類型面積變化見圖1。黃河干流沿線土地利用類型以草地為主，草地面積占研究區(qū)總面積的一半左右，其次為耕地、未利用地和林地，建設(shè)用地、水體和濕地面積較小。從土地利用的時(shí)間變化來看，耕地、濕地和未利用地面積呈減小趨勢，其他土地利用類型面積呈增大趨勢。

圖1 研究區(qū)各土地利用類型面積變化

根據(jù)式（1）得出黃河干流沿線1980—2018年單一土地利用動(dòng)態(tài)度，進(jìn)而得到綜合土地利用動(dòng)態(tài)度，見表1。建設(shè)用地的動(dòng)態(tài)度遠(yuǎn)高于其他土地利用類型的，說明該時(shí)期研究區(qū)城鎮(zhèn)化快速推進(jìn)，建設(shè)用地大規(guī)模擴(kuò)張；濕地和未利用地的動(dòng)態(tài)度始終為負(fù)值，說明這兩種土地利用類型的面積減小，其中濕地面積減小速度在2000—2018年有所減緩，這可能與國家對濕地的保護(hù)取得了初步成效有關(guān)；1980—2000年耕地的動(dòng)態(tài)度為正值，林地、草地和水體的動(dòng)態(tài)度為負(fù)值，但是2000—2018年出現(xiàn)逆轉(zhuǎn)，即耕地的動(dòng)態(tài)度為負(fù)值，而林地、草地和水體的動(dòng)態(tài)度為正值，這可能與國家在1999年以后實(shí)施退耕還林還草工程有關(guān)。從綜合土地利用動(dòng)態(tài)度來看，2000—2018年綜合土地利用動(dòng)態(tài)度最大，反映了這一時(shí)期土地利用變化非常活躍，城鎮(zhèn)化進(jìn)程和生態(tài)文明建設(shè)同步進(jìn)行，人類活動(dòng)對自然生態(tài)系統(tǒng)的綜合影響最大。

表1 研究區(qū)土地利用動(dòng)態(tài)度 %

（2）土地利用轉(zhuǎn)移。結(jié)合ArcGIS軟件對研究期初和期末的土地利用狀況進(jìn)行疊加分析，得到黃河干流沿線土地利用轉(zhuǎn)移矩陣，見表2。1980—2018年研究區(qū)共有129 556.143 km2的土地發(fā)生了轉(zhuǎn)移；建設(shè)用地的轉(zhuǎn)入面積（21 528.708 km2）顯著大于轉(zhuǎn)出面積（5 008.783km2），以耕地轉(zhuǎn)移為建設(shè)用地為主，轉(zhuǎn)移了14 992.460 km2；未利用地的轉(zhuǎn)入面積（12 746.877 km2）顯著小于轉(zhuǎn)出面積（35 070.720 km2），且以未利用地轉(zhuǎn)移為草地為主，轉(zhuǎn)移了27 966.319 km2。各種土地利用類型之間的相互轉(zhuǎn)移特征：耕地轉(zhuǎn)移為建設(shè)用地、未利用地轉(zhuǎn)移為草地、草地轉(zhuǎn)移為耕地和未利用地。

表2 研究區(qū)1980—2018年土地利用轉(zhuǎn)移情況 km2

2.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化特征

（1）敏感性分析。根據(jù)式（7）得到不同土地利用類型的敏感性系數(shù)CS，見圖2（本文建設(shè)用地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值賦值為0，不涉及敏感性系數(shù)）。各土地利用類型CS值從大到小依次為草地、林地、耕地、濕地、水體、未利用地，而且整個(gè)研究期所有土地利用類型CS值均小于1。其中，草地的CS值最大，其最大值出現(xiàn)在2018年，為0.492，說明當(dāng)草地的價(jià)值系數(shù)VC增加或者減少1%時(shí)，會(huì)導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值增加或減少0.492%；未利用地的CS值在2018年最小，僅為0.013?？偟膩碚f，計(jì)算得到的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值計(jì)算結(jié)果相對于VC是缺乏彈性的，即生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值計(jì)算結(jié)果可以用于后續(xù)分析。

圖2 研究區(qū)不同土地利用類型敏感性系數(shù)

（2）生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化特征。黃河干流沿線不同土地利用類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值及變化見表3。從生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值變化來看，1980—2018年研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值呈現(xiàn)先減小后增大的變化趨勢，總體增加了128.037億元。具體來說，從1980年的12 007.198億元減小至2000年的11 914.988億元，減小率為0.768%；2018年增大至研究期的最大值12 135.235億元，增大率為1.848%。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值的變化主要與研究期內(nèi)不同土地利用類型之間的轉(zhuǎn)移有關(guān)。1980—2000年以林地、草地、水體和濕地等具有較高生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的生態(tài)用地面積減小為主；2000年以后，由于退耕還林還草工程的實(shí)施，林地、草地和水體等生態(tài)用地面積增大，因此這一時(shí)期生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值增大。從不同土地利用類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的變化來看，研究區(qū)不同地類提供的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值從大到小依次為草地、林地、耕地、濕地、水體、未利用地。其中草地和林地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值在2018年占生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值的比例分別為48.372%、21.187%，表明草地和林地對黃河干流沿線生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性的維持至關(guān)重要。從時(shí)間變化看，1980—2000年濕地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化量最大，減少了70.916億元，占這一時(shí)期總價(jià)值減小量的76.907%；2000—2018年水體和草地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化量較大，共增大了305.561億元。

表3 研究區(qū)不同土地利用類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值及變化

（3）單項(xiàng)服務(wù)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值變化特征。各項(xiàng)服務(wù)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值及變化見表4。1980—2018年保持土壤對研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值的貢獻(xiàn)最大，占生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值的16.638%以上，這可能與當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)現(xiàn)狀有關(guān)。研究區(qū)特別是中部地區(qū)長期以來遭受嚴(yán)重的土壤侵蝕，顯著影響區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。水文調(diào)節(jié)、維持生物多樣性、廢物處理、氣候調(diào)節(jié)和氣體調(diào)節(jié)這5項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)對研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值的貢獻(xiàn)相對較大，而提供美學(xué)景觀、原材料生產(chǎn)和食物生產(chǎn)的貢獻(xiàn)較小。從時(shí)間變化上來說，除了食物生產(chǎn)服務(wù)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值呈現(xiàn)先增大后減小的變化特征外，其他各項(xiàng)服務(wù)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值均呈現(xiàn)先減小后增大的變化特征?？傮w來說，黃河干流沿線生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的變化由早期（1980—2000年）的小幅減小到后期（2000—2018年）的大幅增大，在一定程度上反映了研究區(qū)生態(tài)環(huán)境逐步改善，區(qū)域內(nèi)土地利用結(jié)構(gòu)和格局趨于優(yōu)化。

表4 研究區(qū)各項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值及變化

2.3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的空間分異特征

（1）全局空間自相關(guān)。黃河干流沿線各地級市面積存在明顯差異，為了使研究區(qū)各地級市之間具有可比性，對黃河干流沿線單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值（地均ESV）進(jìn)行自相關(guān)分析，探究生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值在研究區(qū)內(nèi)空間分布的集聚特征。1980年、2000年、2018年全局莫蘭指數(shù)分別為0.458、0.507、0.484，且通過了0.01水平的顯著性檢驗(yàn)。1980年、2000年、2018年全局莫蘭指數(shù)均為正值，表明黃河干流沿線地均ESV存在顯著空間正相關(guān)性，即地均ESV在空間上表現(xiàn)出明顯集聚特征。從時(shí)間變化來看，全局莫蘭指數(shù)呈現(xiàn)先增大后減小趨勢，整體略有增大，說明1980—2018年黃河干流沿線地均ESV集聚程度先增強(qiáng)后減弱，集聚性整體略有增強(qiáng)。

（2）局部空間自相關(guān)。為進(jìn)一步揭示研究區(qū)地均ESV在局域空間上的空間集聚特征及演變規(guī)律，采用式（9）并借助GeoDa軟件生成黃河干流沿線地均ESV的LISA集聚圖，見圖3。1980—2018年黃河干流沿線地均ESV集聚特征明顯，涉及高高集聚、高低集聚、低高集聚和低低集聚4種類型，以高高集聚和低低集聚為主。從總體上看，高高集聚和低低集聚的地級市數(shù)量較多且集聚特征明顯，高低集聚和低高集聚的地級市數(shù)量均為1個(gè)，且分布穩(wěn)定。高高集聚區(qū)分布在青海省果洛州、黃南州和海東市，甘肅省甘南州以及山西省運(yùn)城市，而甘肅省臨夏州的高高集聚在2018年消失。這樣的集聚特征可能與土地利用結(jié)構(gòu)有關(guān)，這些地級市的生態(tài)用地占比與周圍其他地級市相比要大，這在高高集聚區(qū)和低低集聚區(qū)尤為明顯。低低集聚區(qū)主要分布在河南省開封市、新鄉(xiāng)市和濮陽市，山東省菏澤市、聊城市和濟(jì)南市，而2018年山東省德州市的低低集聚消失，泰安市演變?yōu)榈偷图邸?/p>

圖3 研究區(qū)地均ESV的LISA集聚圖和顯著性（P表示顯著性水平）

3 討 論

1980—2018年黃河干流沿線建設(shè)用地的變化最為活躍，增加了71.596%，說明黃河流域的城市化進(jìn)程快速推進(jìn)，這與任保平等［17］的研究結(jié)果相符，但建設(shè)用地的增加主要以犧牲耕地為代價(jià)。王堯等［18］測算黃河流域2000—2015年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值，顯示了與本文類似的結(jié)果，即生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值在2000年后呈增大趨勢。此外，草地和林地對維持黃河干流沿線生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定至關(guān)重要，一方面歸因于研究區(qū)林草地廣泛分布，另一方面與退耕還林還草工程的實(shí)施有關(guān)［15，19］。同時(shí)存在草地退化為未利用地的現(xiàn)象，這與過度放牧等造成草原荒漠化有關(guān)［20－21］。黃河干流沿線地均ESV低低集聚區(qū)主要分布在河南省開封市、新鄉(xiāng)市和濮陽市，山東省菏澤市、聊城市和濟(jì)南市，這些地級市建設(shè)用地占比顯著高于高高集聚區(qū)的，而生態(tài)用地占比卻顯著低于高高集聚區(qū)的［14，22］。

需要說明的是，本研究仍有以下不足之處需要在未來的研究中改進(jìn)：雖然根據(jù)研究區(qū)實(shí)際情況對價(jià)值系數(shù)進(jìn)行了本地化，而且通過敏感性分析驗(yàn)證了結(jié)果的可靠性，但當(dāng)量因子的確定仍具有主觀性，在后續(xù)研究中可以引入人們的支付意愿以進(jìn)一步提高ESV評估的準(zhǔn)確性；建設(shè)用地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量因子可能為負(fù)，本研究將建設(shè)用地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量因子賦值為0，存在一定局限性；本研究只分析了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的時(shí)空演變特征，沒有進(jìn)一步討論各種服務(wù)之間的權(quán)衡和協(xié)同關(guān)系，未來研究中可以引入生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評價(jià)模型進(jìn)行系統(tǒng)分析。

4 結(jié)論與建議

1980—2018年黃河干流沿線以草地為主，其次為耕地、未利用地、林地、建設(shè)用地、水體和濕地，耕地、濕地和未利用地面積整體減小，其他土地利用類型面積整體增大。2000—2018年綜合土地利用動(dòng)態(tài)度最大，且建設(shè)用地的動(dòng)態(tài)度遠(yuǎn)高于其他土地利用類型的，說明這一時(shí)期土地利用變化非?；钴S，主要是耕地轉(zhuǎn)移為建設(shè)用地、未利用地轉(zhuǎn)移為草地、草地轉(zhuǎn)移為耕地和未利用地。1980—2018年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值呈現(xiàn)先減小后增大的趨勢，總體增加了128.037億元，其中草地和林地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值占比最大，對黃河干流沿線生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性的維持至關(guān)重要。此外，1980—2018年單項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值中，除了食物生產(chǎn)價(jià)值先增大后減小外，其他各項(xiàng)服務(wù)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值均呈現(xiàn)先減小后增大的變化特征。其中保持土壤服務(wù)對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值的貢獻(xiàn)最大，而提供美學(xué)景觀、原材料生產(chǎn)和食物生產(chǎn)的貢獻(xiàn)較小。黃河干流沿線地均ESV在研究期內(nèi)呈顯著空間正相關(guān)性，并在局域空間上集聚，以高高集聚和低低集聚為主。

為了促進(jìn)研究區(qū)人地關(guān)系的和諧發(fā)展，提出以下建議：建設(shè)用地作為增速最快的用地類型，以耕地為侵占對象，今后應(yīng)著力加強(qiáng)對耕地的保護(hù)，嚴(yán)守耕地面積保護(hù)紅線；草地對黃河干流沿線生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的貢獻(xiàn)最大，但研究區(qū)存在草地退化為未利用地的現(xiàn)象，需要加強(qiáng)對草地資源的管護(hù)，防止過度放牧；在地均ESV低低集聚區(qū)要嚴(yán)格控制城市擴(kuò)張規(guī)模，鼓勵(lì)對城市內(nèi)部低效用地、廢棄地的開發(fā)，以提高這些區(qū)域建設(shè)用地的集約利用水平；與此同時(shí)，要加快綠地、公園等綠色基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，以改善研究區(qū)生態(tài)環(huán)境。