環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的時空演變及空間分異機(jī)制

王夢杰 胡江玲 張賽賽

摘要：基于環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶1990年、2005年和2020年3期土地利用數(shù)據(jù)，分析土地利用變化特征、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值（ESV）時空變化，并在地理探測器工具的支撐下探究環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶ESV的空間分異機(jī)制。結(jié)果表明，1990—2020年，研究區(qū)草地、水域和林地面積均減少，建設(shè)用地、耕地和未利用地面積均增加；從外圍山地向中部盆地，ESV存在明顯的波動式遞減現(xiàn)象；ESV冷熱點(diǎn)呈“外部呈環(huán)狀熱點(diǎn)散布、內(nèi)部呈片狀冷點(diǎn)聚集”的空間分布格局；環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶ESV空間分異的主要驅(qū)動因素是未利用地占比、氣象因子和高程，各因素間交互作用表現(xiàn)為增強(qiáng)關(guān)系，自然因素的解釋力高于社會經(jīng)濟(jì)因素。

關(guān)鍵詞：土地利用變化；生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值；熱點(diǎn)分析；地理探測器；環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶

中圖分類號：F301.2；X171.4? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：0439-8114（2024）06-0035-09

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2024.06.006 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

Spatio-temporal variations of ecosystem service value and its spatial heterogeneity mechanism in the economic belt around Tarim

WANG Meng-jie， HU Jiang-ling， ZHANG Sai-sai

（College of Geographical Sciences and Tourism， Xinjiang Normal University， Urumqi? 830054， China）

Abstract： Based on the three periods of land use data of the economic belt around Tarim in 1990， 2005 and 2020， the characteristics of land use change and spatial and temporal changes of ecosystem service value （ESV） were analyzed， and the spatial differentiation mechanism of ESV in the economic belt around Tarim was explored with the support of geographical detector tools. The results showed that from 1990 to 2020， the area of grassland， water area and forest land in the study area all decreased， while the area of construction land， cultivated land and unused land all increased. There was a significant wave-like decrease in ESV from the peripheral mountainous areas to the central basin. The spatial distribution pattern of ESV cold and hot spots was characterized by “a circular hot spot dispersion on the outside and a patchy cold spot aggregation on the inside”. The main driving factors of the spatial differentiation of ESV in the economic belt around Tarim were the proportion of unused land， meteorological factors and elevation. The interaction between various factors was enhanced， and the explanatory power of natural factors was higher than that of socio-economic factors.

Key words： land use change； ecosystem services value； hot spot analysis； geographic detector； economic belt around Tarim

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)于1981年由Ehrilich等［1］提出，隨后許多學(xué)者對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)進(jìn)行定義及內(nèi)涵的解釋［2，3］。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)被定義為人們以直接或間接的方式從生態(tài)系統(tǒng)中獲得的各項(xiàng)產(chǎn)品或利益，是維持人類賴以生存的自然環(huán)境條件與效用，分為供給服務(wù)、支持服務(wù)、調(diào)節(jié)服務(wù)和文化服務(wù)4類。自1997年Daily［4］和Costanza等［5］的研究成果發(fā)表后，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)研究快速發(fā)展［6，7］。

國內(nèi)學(xué)者先有歐陽志云等［2］系統(tǒng)闡述生態(tài)系統(tǒng)的概念與內(nèi)涵，后有謝高地等［3］在Costanza等［5］研究成果的基礎(chǔ)上進(jìn)行修正，構(gòu)建適用于中國生態(tài)服務(wù)功能當(dāng)量因子的測算法。國內(nèi)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)研究雖然滯后于國外，但自21世紀(jì)以來相關(guān)研究文獻(xiàn)呈波動式上升，主要是對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值評估開展的全面研究。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值（Ecosystem services value，ESV）是用經(jīng)濟(jì)法則對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和自然資本所做的估計(jì)［8］。從研究方法上看，ESV的研究方法主要有3種，即物質(zhì)量分析法、價值量分析法和能值分析法［9］，價值量分析法主要有當(dāng)量因子法［10］和功能價值法［11］。開展ESV評估是科學(xué)制定生態(tài)政策、提高區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的前提，對保障區(qū)域可持續(xù)發(fā)展和人類福祉具有重要意義［9，12］。研究層面上，ESV不僅涉及國家［13］、流域［14］、?。?5］、城市群［16］、市［17］、典型景區(qū)［18］以及地形單元［19］等不同空間尺度，還有不同生態(tài)系統(tǒng)類型如森林［20］、草地［21］、濕地［22］、海域［23］等，而且包括了水域［24］、綠洲［25］、荒漠［26］等，同時各單項(xiàng)服務(wù)功能及其價值也受到重視［27，28］。隨著研究的不斷深入，學(xué)者們逐漸將目光聚焦到影響ESV變化的驅(qū)動力上。在方法上除了建立空間回歸模型［29］和Pearson系數(shù)［30］分析驅(qū)動因素外，地理探測器［31］逐漸被廣泛應(yīng)用于研究各影響因子的空間交互作用。

2014年習(xí)近平總書記提出“著力打造新疆絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶核心區(qū)”，之后新疆定位為積極打造亞歐黃金通道和向西開放的橋頭堡，新疆站在了新的發(fā)展坐標(biāo)上。新疆一盤棋，南疆是“棋眼”，南疆具有“五口通八國，一路連歐亞”的獨(dú)特區(qū)位優(yōu)勢。新疆維吾爾自治區(qū)黨委十屆八次全會審議通過了《中共新疆維吾爾自治區(qū)委員會? ?新疆維吾爾自治區(qū)人民政府關(guān)于促進(jìn)南疆高質(zhì)量發(fā)展的若干政策措施》，該措施首次提出南疆環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶構(gòu)想，以發(fā)揮其對南疆整體區(qū)域發(fā)展的引領(lǐng)性、帶動性作用。環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶具有自然資源豐富和生態(tài)環(huán)境脆弱的雙重特點(diǎn)［32］，生態(tài)系統(tǒng)一旦遭到破壞就會造成不可逆轉(zhuǎn)的后果。以往對南疆生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的研究主要是以南疆四地州、塔里木河流域或其支流等為研究區(qū)［33-35］，對整個環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶的研究較少，且缺少驅(qū)動因子的探測［36］。鑒于此，本研究基于1990年、2005年和2020年3期土地利用數(shù)據(jù)，利用當(dāng)量因子法、地理探測器等方法核算環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶ESV，分析研究區(qū)土地利用變化下ESV的時空演變特征，并揭示ESV的驅(qū)動因子及驅(qū)動因子間的交互作用，以期為推動區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供參考。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶（73°10′—94°05′E，34°55′—43°08′N）深居歐亞大陸腹地，位于中國新疆南部內(nèi)陸河流域塔里木河流域，北接天山，南接昆侖山，西接帕米爾高原；面積約103萬km2，占新疆總面積的61.82%；年均氣溫9～11 ℃，年均降水量17.4～42.0 mm，氣候干旱，是新疆典型的山地-綠洲-荒漠復(fù)合系統(tǒng)［37］。地形地貌呈現(xiàn)中部盆地被周圍高山環(huán)抱，發(fā)育有眾多河流水系。環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶屬于 “絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”建設(shè)的核心區(qū)［38］，地域遼闊，人口相對稀少，行政區(qū)包含五地州和兵團(tuán)四市（圖1），2020年末人口1 264.85萬人，2020年研究區(qū)地區(qū)生產(chǎn)總值? ? 4 850.038 3億元，其中第一產(chǎn)業(yè)占24.2%、第二產(chǎn)業(yè)占29.9%、第三產(chǎn)業(yè)占45.9%。

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

新疆土地利用遙感數(shù)據(jù)、行政邊界矢量數(shù)據(jù)、人口密度、地均GDP、高程、歸一化植被指數(shù)（NDVI）、路網(wǎng)數(shù)據(jù)、年降水量、年平均相對濕度、年平均氣溫、年平均氣壓、年蒸發(fā)量等數(shù)據(jù)來源于資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心（https：//www.resdc.cn/），其中地均GDP與人口密度數(shù)據(jù)為2019年，氣象和路網(wǎng)數(shù)據(jù)為2020年，其他數(shù)據(jù)為1990年、2005年和2020年；糧食產(chǎn)量、播種面積等經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來源于1991—2021年《新疆統(tǒng)計(jì)年鑒》以及兵團(tuán)四市1990—2020年《國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》，糧食價格來源于2021年《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》。數(shù)據(jù)處理平臺包括ArcGIS10.8、Origin等。

選取1類土地利用類型（未利用地占比）、8 類自然環(huán)境因子（高程、年蒸發(fā)量、年平均氣壓、坡度、年平均氣溫、年平均相對濕度、年降水量、歸一化植被指數(shù)）和3類社會經(jīng)濟(jì)因子（城市化綜合水平、到鐵路的距離、到主要公路的距離）作為驅(qū)動因子（圖2）。參考相關(guān)研究［39］，從人口增長、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城市用地?cái)U(kuò)張3個方面選取指標(biāo)來表征城市化。主要的處理方法有掩膜提取、重分類、創(chuàng)建漁網(wǎng)、多值提取至點(diǎn)、自然斷點(diǎn)及標(biāo)準(zhǔn)化等方法。

2 研究方法

2.1 土地利用動態(tài)度

使用土地利用動態(tài)度定量分析環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶土地利用變化頻率和劇烈程度［40］，公式如下。

[K=Ub-UaUa×1T×100%] （1）

式中，K為某種土地類型動態(tài)度；Ua、Ub 分別為前、后兩個時期某種土地利用類型的面積；T為研究年限。

2.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值測算

在依托謝高地等［3］研究的基礎(chǔ)上，借鑒毋兆鵬等［25］、談旭等［27］對干旱區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的研究成果，根據(jù)區(qū)域修正系數(shù)表［41］（新疆為0.58）對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值進(jìn)行修正。為減小糧食單產(chǎn)和播種面積波動帶來的影響，選擇研究區(qū)1990年、2005年、2020年3期主要農(nóng)作物（小麥、玉米、水稻）的單產(chǎn)以及播種面積的均值作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。研究區(qū)平均糧食產(chǎn)量為5 277.67 kg/hm2，2020年新疆平均糧食價格為2.53元/kg，采用“1/7公式”［42］，計(jì)算出環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶ESV當(dāng)量因子為1 106.35元/hm2，與當(dāng)量表相乘得出環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)單位面積服務(wù)價值系數(shù)（表1），公式如下。

[ESV=Ai×VCi]? ? ? ? ?（2）

[ESVf=Ai×VCfi]? ? ? ?（3）

式中，ESV為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價值；[ESVf] 是第f 項(xiàng)服務(wù)功能價值；[Ai]代表地類i的面積；VCi 為第i類土地利用類型的單位面積 ESV系數(shù)；[VCfi]為地類i的第f 項(xiàng)服務(wù)功能的ESV系數(shù)。

2.3 ESV敏感性計(jì)算

為了反映ESV對當(dāng)量系數(shù)的依賴程度，引入基于彈性系數(shù)的敏感性指數(shù)分析方法，通過把各土地利用類型的當(dāng)量系數(shù)上下調(diào)整50%，計(jì)算研究區(qū)各土地利用類型的CS［43］，公式如下。

[CS=ESVa-ESVb/ESVbVCan-VCbn/VCbn] （4）

式中，CS為敏感性指數(shù)；n為土地利用類型；[VCan]和 [VCbn]分別為調(diào)整前、后的ESV系數(shù)；[ESVa]和[ESVb] 分別為調(diào)整前、后的ESV。

2.4 冷/熱點(diǎn)區(qū) Getis-Ord Gi*演化分析

Getis-Ord Gi*指數(shù)用于分析ESV變化的高/低空間聚集程度，即ESV動態(tài)變化的冷/熱點(diǎn)區(qū)空間分布格局［44］。該指數(shù)計(jì)算公式如下。

[G*i=j=1nwijxj-Xj=1nwijnj=1nw2ij-j=1nwij2/n-1s] （5）

[X=1nj=1nxj] （6）

[s=1nj=1nx2j-X2] （7）

式中，[G*i]為輸出統(tǒng)計(jì)Z得分；[xj]為空間單元j的ESV指數(shù)變化量；[wij]為相鄰空間單元i和j間的空間權(quán)重。

2.5 地理探測器

地理探測器（Geo?detector）是通過探測空間分異性揭示各因子對因變量的驅(qū)動力［45］，公式如下。

[q=1-1Nσ2h=1LNhσ2h] （8）

式中，q為某因子對ESV的空間分異解釋力，取值為［0，1］；L為分級區(qū)域；N和[Nh]分別為全區(qū)和h區(qū)單元數(shù)；[σ2h]和[σ2]分別為h區(qū)離散方差和全區(qū)離散方差。

3 結(jié)果與分析

3.1 土地利用變化

由表2、圖3可知，研究區(qū)土地利用結(jié)構(gòu)以未利用地為主，平均占整個研究區(qū)總面積的64.83%；草地次之，平均占比為27.03%；水域、耕地和林地平均占比分別為3.52%、3.15%和1.28%；建設(shè)用地占比最低，平均為0.20%。1990—2020年，土地利用格局發(fā)生了一定程度的變化。1990—2005年，耕地變化最明顯，年均動態(tài)度為1.66%；其次是建設(shè)用地、水域和草地，年均動態(tài)度分別為0.32%、0.27%和

-0.27%；未利用地變化最小，年均動態(tài)度為0.03%。2005—2020年，建設(shè)用地變化最明顯，年均動態(tài)度為5.82%；其次是耕地和水域，年均動態(tài)度分別為2.55%和-2.22%；林地和草地變化較小，年均動態(tài)度分別為-0.35%和-0.17%。1990—2020年，研究區(qū)未利用地、耕地和建設(shè)用地面積分別增加117.69萬、178.60萬、14.96萬hm2，年均動態(tài)度分別為0.06%、2.43%和3.21%；水域、草地和林地面積減少，分別減少121.82萬、183.84萬、4.50萬hm2，年均動態(tài)度分別為-1.02%、-0.21%和-0.11%。1990—2020年未利用地面積增加，與草地、林地退化和水域面積縮小有關(guān)；建設(shè)用地正向增加態(tài)勢顯著，是城鎮(zhèn)化和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的成果。

3.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值時空變化

3.2.1 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的時間變化 1990年、2005年、2020年環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶ESV分別為

7 828.53億、7 822.19億、6 822.78億元。研究期間研究區(qū)ESV呈明顯減少趨勢（圖4），1990—2005年減少6.34億元，減幅為0.08%；2005—2020 年減少999.41億元，減幅為12.78%；1990—2020 年共計(jì)減少1 005.75億元，減幅為12.85%（表3）。從各土地類型角度看，耕地ESV持續(xù)增加，整體增加79.24億元，增幅為72.75%；林地ESV先增后減，整體減少9.82億元，減幅為3.38%；草地ESV持續(xù)降低，整體減少245.37億元，減幅為6.36%；水域ESV先增后減，整體大幅減少844.12億元，減幅為30.56%；未利用地ESV持續(xù)增加，整體略微增加14.32億元，增幅為1.77%。從各項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能角度看，水文調(diào)節(jié)和氣候調(diào)節(jié)服務(wù)始終是環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶核心生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能（表4）。整個研究期間，除食物生產(chǎn)功能提供的ESV有小幅度提升外，其他各項(xiàng)ESV均有不同程度的減少。食物生產(chǎn)ESV不減反增得益于耕地面積的增加。水資源供給服務(wù)、水文調(diào)節(jié)服務(wù)、美學(xué)景觀、生物多樣性降幅明顯，分別減少22.76%、21.91%、12.01%、10.08%，主要原因是水域和草地的大面積縮減。未來土地利用方面，環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶急需重視對生態(tài)用地的保護(hù)。

3.2.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的空間變化 對 1980—2020年環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶ESV進(jìn)行空間可視化分析，在研究區(qū)構(gòu)建10 km×10 km格網(wǎng)單元作為基本研究單元，按自然斷點(diǎn)法將其劃分為5個等級（低價值區(qū)、較低價值區(qū)、中等價值區(qū)、較高價值區(qū)、高價值區(qū)）。環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶ESV空間分布存在明顯差異（圖5），從外圍山地向中部盆地，ESV存在明顯的波動式遞減現(xiàn)象，高值區(qū)和較高值區(qū)主要分布在研究區(qū)的北部、西部和西南部地區(qū)的草地和水域；中等價值區(qū)主要分布在山地、河流、草地、林地和耕地地區(qū)，較低值區(qū)主要分布在綠洲和沙漠的過渡地區(qū)，低值區(qū)主要分布在沙漠地區(qū)。此外，環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶不同時期的ESV等級變化具有一定的特征，相較于1990—2005 年，2005—2020年的ESV分布變化更劇烈，研究區(qū)北部和西部的高價值區(qū)和較高價值區(qū)大面積變?yōu)橹械葍r值區(qū)，較低價值區(qū)大面積變?yōu)榈蛢r值區(qū)；研究區(qū)東部較低價值區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)榈蛢r值區(qū)；研究區(qū)東南角低價值區(qū)和較低價值區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)橹械葍r值區(qū)，研究區(qū)西南角低價值區(qū)向較低價值區(qū)、中等價值區(qū)和較高價值區(qū)轉(zhuǎn)變，均是較為明顯的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值增益部分；研究區(qū)中部的低價值區(qū)保持穩(wěn)定，無明顯變化。研究期間ESV空間分布變化呈高值區(qū)縮減、低值區(qū)擴(kuò)大的態(tài)勢。

3.3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的敏感性檢驗(yàn)

通過敏感性分析對環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶ESV進(jìn)行合理性驗(yàn)證。當(dāng)CS<1時，表明ESV對于當(dāng)量因子是缺乏彈性的；當(dāng)CS>1時，表明ESV對于當(dāng)量因子是富有彈性的，比值越大，當(dāng)量因子的準(zhǔn)確性越關(guān)鍵。由圖6可知，研究期間所有地類敏感性指數(shù)均小于1，說明ESV缺乏彈性，研究區(qū)ESV相對于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值當(dāng)量系數(shù)來說是穩(wěn)定的，其結(jié)果具有一定可靠度。就敏感性指數(shù)來看，草地最大，其次是水域，林地和未利用地較??；從敏感性指數(shù)變化來看，未利用地和林地最穩(wěn)定，林地和未利用地變化最小，耕地呈增加態(tài)勢變化最大，說明近31年耕地的生態(tài)服務(wù)價值系數(shù)對環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)服務(wù)總價值的作用增強(qiáng)。

3.4 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的聚類分布

通過 Getis-Ord Gi*分析，以置信度99%為熱點(diǎn)和冷點(diǎn)區(qū)、置信度95%為次熱點(diǎn)和次冷點(diǎn)區(qū)制作ESV冷熱點(diǎn)圖（圖7）。1990—2020 年，環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值冷熱點(diǎn)呈“外部呈環(huán)狀熱點(diǎn)散布、內(nèi)部呈片狀冷點(diǎn)聚集”的空間分布格局，冷點(diǎn)區(qū)和次熱點(diǎn)區(qū)面積小。熱點(diǎn)區(qū)及次熱點(diǎn)區(qū)集中分布在綠洲，該區(qū)域是水域、林地、草地和耕地分布區(qū)，植被茂盛，區(qū)域水資源和生物多樣性較豐富，ESV高值聚類顯著；冷點(diǎn)區(qū)和次冷點(diǎn)區(qū)集中分布在盆地，沙漠大面積集中，ESV低值聚類顯著。結(jié)合Geoda軟件計(jì)算得到環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶ESV的LISA聚類結(jié)果（圖8），總體來看環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶ESV的空間聚集特征和冷熱點(diǎn)分布一致。研究期間，熱點(diǎn)區(qū)及次冷點(diǎn)區(qū)呈增加態(tài)勢，ESV高值（高-高）聚類和低值（低-低）聚類整體呈增強(qiáng)態(tài)勢。因此，需加強(qiáng)環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)的監(jiān)測和保護(hù)、減少冷點(diǎn)區(qū)的擴(kuò)張、引導(dǎo)冷點(diǎn)區(qū)低值聚類向高值聚類轉(zhuǎn)變，可有效提高環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶ESV。

3.5 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值空間分異的地理探測

3.5.1 因子探測結(jié)果 由各驅(qū)動因子的q統(tǒng)計(jì)量（圖9）可知，未利用地占比的解釋力在50%以上，最為顯著，對環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶ESV產(chǎn)生了至關(guān)重要的驅(qū)動作用；其次是年降水量、高程和年平均氣溫因子，影響力都在25%以上，是影響ESV空間分異的重要因素；年平均相對濕度、年平均氣壓、年蒸發(fā)量因素的影響力都在20%左右，是較為重要的因素；而到主要公路的距離、到鐵路的距離、城市化綜合水平的解釋力都在10%以下，重要性較低。各因子按照 q排序，依次為未利用地占比>年降水量>高程=年平均氣溫>年平均相對濕度=年平均氣壓>年蒸發(fā)量>坡度>NDVI>到主要公路的距離>到鐵路的距離>城市化綜合水平，從而可以對比各因子對ESV空間分異的相對重要性。綜上可知，未利用地占比、氣象因子和高程較社會經(jīng)濟(jì)因子對ESV的空間分異影響程度大。

3.5.2 交互探測結(jié)果 環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶ESV空間分異的驅(qū)動因子交互探測結(jié)果（表5）顯示，未利用地占比與其他驅(qū)動因子交互探測的q均較高，解釋力均達(dá)50%以上。其中，未利用地占比與年降水量、年平均氣溫因子交互探測的q最高，均為0.640，解釋力為64%；年降水量與NDVI（q為0.370）、高程與NDVI（q為0.357）、年降水量與到鐵路的距離（q為0.346）、年平均相對濕度與高程（q為0.351）、NDVI與年平均氣溫（q為0.349）、年平均氣溫與到鐵路的距離（q為0.349）的交互對ESV空間分異作用的影響程度均達(dá)35%左右。其余因子交互類型的q雖然均在35%以下，但也說明了雙因子較單一因子對ESV空間分異影響程度更高。由于未利用地占比和其他因子的交互作用、氣象因子與高程和到鐵路的距離的交互作用以及氣象因子內(nèi)部的交互作用都明顯強(qiáng)于社會經(jīng)濟(jì)因子與其他因子的交互作用和社會經(jīng)濟(jì)因子內(nèi)部的交互作用，表明自然環(huán)境因素對ESV的空間分異存在更強(qiáng)的約束性。因此，在對塔里木環(huán)經(jīng)濟(jì)帶的開發(fā)利用中，要合理制定因地制宜的開發(fā)利用方案，注重生態(tài)保護(hù)措施，推進(jìn)自然環(huán)境與社會經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展。

4 討論與小結(jié)

4.1 討論

通過ArcGIS10.8軟件處理1990年、2005年和2020年3期土地利用數(shù)據(jù)得到的土地利用結(jié)構(gòu)和動態(tài)度與已有研究一致［37，46］。在過去的31年，環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶發(fā)生了較大的土地利用變化，草地、水域和林地面積減少，耕地、建設(shè)用地和未利用地面積增加，土地利用變化與ESV變化存在一定聯(lián)系［47］。由此可知，微觀角度上，研究期間環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶ESV整體上減損，主要是由于人類活動和城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)程加速造成流域內(nèi)ESV較高的用地類型轉(zhuǎn)化為ESV較低的用地類型。而在研究區(qū)的東南角和西南角出現(xiàn)ESV的增益區(qū)域，主要是由于水域和草地面積的增長，這與張帥等［36］的研究結(jié)果基本一致。通過冷熱點(diǎn)分析可知，環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶ESV熱點(diǎn)與次熱點(diǎn)區(qū)主要分布在山地，冷點(diǎn)與次冷點(diǎn)區(qū)主要分布在盆地，研究期間高值聚類和低值聚類均增強(qiáng)，這與馬麗娜等［48］對新疆ESV時空演變分析結(jié)果相似。通過地理探測器可知環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶ESV的主要影響因素是自然因素，其中以沙漠為主的未利用地占比解釋力最高，沙漠是干旱氣候的產(chǎn)物［49］，其次是氣象因子和高程因素，這與其他學(xué)者的研究結(jié)果基本一致，如談旭等［27］基于土地利用變化挖掘伊犁河谷ESV驅(qū)動因素，發(fā)現(xiàn)各因素間交互作用表現(xiàn)為增強(qiáng)關(guān)系，自然因素的解釋力高于社會經(jīng)濟(jì)因素。1990—2020年，在“西部大開發(fā)”“絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”“一帶一路”等政策的助力下，環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶綜合發(fā)展，但開發(fā)強(qiáng)度增加、人類活動范圍擴(kuò)大以及GDP增加等城市化過程伴隨著ESV的回落。環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶擁有中國面積最大的沙漠——塔克拉瑪干沙漠，生態(tài)環(huán)境脆弱，自然本底較差，氣候環(huán)境惡劣，植被在防風(fēng)固沙和維持荒漠生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定中意義重大，但研究結(jié)果顯示林地、草地有所退化，環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時應(yīng)注重維持“山地-綠洲-荒漠”生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定，引領(lǐng)自然環(huán)境與經(jīng)濟(jì)社會可持續(xù)發(fā)展。

本研究存在一定的局限性，首先，研究中僅根據(jù)新疆區(qū)域修正當(dāng)量因子系數(shù)，在一定程度上影響了ESV 的評估精度，應(yīng)采用植被凈初級生產(chǎn)力等指標(biāo)校正，使評估結(jié)果更加符合現(xiàn)實(shí)；其次，環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶ESV時空演變的背后原因挖掘不夠深入詳細(xì)，驅(qū)動因子選取的合理與否也需要進(jìn)一步研究。

4.2 小結(jié)

本研究從時空角度全面系統(tǒng)分析了1990—2020年環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶ESV的演變特征，并運(yùn)用地理探測器探究環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶ESV的空間分異機(jī)制，結(jié)果如下。

1）從土地利用結(jié)構(gòu)上看，研究區(qū)以未利用地為主，草地次之，再次是水域、耕地和林地，建設(shè)用地占比最少。從土地利用動態(tài)度來看，1990—2020年，研究區(qū)未利用地、耕地和建設(shè)用地面積增加，年均動態(tài)度分別為0.06%、2.43%和3.21%；水域、草地和林地面積減少，年均動態(tài)度分別為-1.02%、-0.21%和

-0.11%。

2）環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶ESV空間分布存在明顯差異，從外圍山地向中部盆地，ESV存在明顯的波動式遞減現(xiàn)象，高值區(qū)和較高值區(qū)主要分布在研究區(qū)的北部、西部和西南部地區(qū)的草地和水域，中等價值區(qū)主要分布在山地、河流、草地、林地和耕地地區(qū)，較低值區(qū)主要分布在綠洲和沙漠的過渡地區(qū)，低值區(qū)主要分布在沙漠地區(qū)。環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶ESV冷熱點(diǎn)呈“外部呈環(huán)狀熱點(diǎn)散布、內(nèi)部呈片狀冷點(diǎn)聚集”的空間分布格局。研究期間，熱點(diǎn)區(qū)及次冷點(diǎn)區(qū)均呈增加態(tài)勢。

3）地理探測器探測結(jié)果表明，環(huán)塔里木經(jīng)濟(jì)帶ESV空間分異是不同因子之間的復(fù)雜耦合作用所形成的協(xié)同增強(qiáng)效應(yīng)共同影響的結(jié)果。未利用地占比、氣象因子和高程對ESV空間分異性存在更強(qiáng)的約束性。

參考文獻(xiàn)：

［1］ EHRILICH P R， EHRILICH A H. Extinction： The causes and consequences of the disappearance of species［M］. New York： Random house， 1981.

［2］ 歐陽志云，朱春全，楊廣斌，等.生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)總值核算：概念、核算方法與案例研究［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)，2013，33（21）：6747-6761.

［3］ 謝高地，張彩霞，張雷明，等.基于單位面積價值當(dāng)量因子的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值化方法改進(jìn)［J］.自然資源學(xué)報(bào)，2015，30（8）：1243-1254.

［4］ DAILY G C. Natures services： Societal dependence on natural ecosystems［M］. Washington DC： Island press， 1997. 49-68.

［5］ COSTANZA R， DARGE R， DE GROOT R， et al. The value of the worlds ecosystem services and natural capital［J］. Nature 1997， 387：253-260.

［6］ LIU J， LI J， QIN K， et al. Changes in land-uses and ecosystem services under multi-scenarios simulation［J］. The science of the total environment， 2017， 586：522-526.

［7］ COSTANZA R， DE GROOT R， BRAAT L， et al. Twenty years of ecosystem services： How far have we come and how far do we still need to go？［J］. Ecosystem services， 2017， 28： 1-16.

［8］ 陳東軍，鐘林生.生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值評估與實(shí)現(xiàn)機(jī)制研究綜述［J］.中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2023，44（1）：84-94.

［9］ 趙曉慧，朱明暢，雷軍成，等.東江源區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值時空變化及驅(qū)動力研究［J］.水生態(tài)學(xué)雜志，2023， 44（2）：26-33.

［10］ 梁臏月，曹 春，李錦超，等.近20年蘭西城市群生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值對土地利用轉(zhuǎn)型的時空響應(yīng)［J/OL］.環(huán)境科學(xué)，1-17［2023-11-18］.https：//doi.org/10.13227/j.hjkx.202306222.

［11］ 高 偉，杜展鵬，嚴(yán)長安，等.污染湖泊生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)凈價值評估——以滇池為例［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)，2019，39（5）：1748-1757.

［12］ 雷軍成，劉紀(jì)新，雍 凡，等.基于CLUE-S和InVEST模型的五馬河流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)多情景評估［J］.生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報(bào)， 2017， 33（12）： 1084-1093.

［13］ 歐陽志云，王效科，苗 鴻.中國陸地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能及其生態(tài)經(jīng)濟(jì)價值的初步研究［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)，1999，19（5）：19-25.

［14］ 孫夢華，牛文浩，張蚌蚌，等.黃河流域土地利用變化下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值時空演變及其響應(yīng)——以陜甘寧地區(qū)為例［J］.應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2021，32（11）：3913-3922.

［15］ 鄭曉豪，陳穎彪，鄭子豪，等.湖北省生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值動態(tài)變化及其影響因素演變［J］.生態(tài)環(huán)境學(xué)報(bào)，2023，32（1）：195-206.

［16］ 馬偉波，楊 帆，王 楠，等.長三角城市群地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值時空演變及驅(qū)動因素研究［J］.生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報(bào)，2022，38（11）：1365-1376.

［17］ 馬 赫，延相東.呼和浩特市中心城區(qū)景觀格局及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值研究［J］.西南林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)），2022，42（3）：171-177.

［18］ 陳相標(biāo)，丁文榮.石林喀斯特巖溶區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時空演變及權(quán)衡協(xié)同關(guān)系［J］.水土保持研究，2023，30（2）：285-293.

［19］ 卓 靜，朱延年，李 韜，等.陜北黃土高原區(qū)生態(tài)服務(wù)價值對土地利用變化的響應(yīng)［J］.水土保持研究，2022，29（5）：336-342.

［20］ 符如燦，鄭海富，宋星旻，等. 2012—2022年廣西公益林森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值評估［J］.廣西林業(yè)科學(xué)，2023，52（5）：559-568.

［21］ 劉洋洋，任涵玉，周榮磊，等.中國草地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值估算及其動態(tài)分析［J］.草地學(xué)報(bào)，2021，29（7）：1522-1532.

［22］ 江 波，陳媛媛，肖 洋，等.白洋淀濕地生態(tài)系統(tǒng)最終服務(wù)價值評估［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)，2017，37（8）：2497-2505.

［23］ 秦傳新，陳丕茂，張安凱，等.珠海萬山海域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值與能值評估［J］.應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2015，26（6）：1847-1853.

［24］ 賴 敏，吳紹洪，戴爾阜，等.三江源區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)間接使用價值評估［J］.自然資源學(xué)報(bào)，2013，28（1）：38-50.

［25］ 毋兆鵬，張金燕，王娟娟，等.精河流域綠洲土地利用及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值時空變化研究［J］.生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報(bào)，2021，? ? 37（9）：1168-1175.

［26］ 任鴻昌，孫景梅，祝令輝，等.西部地區(qū)荒漠生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價值評估［J］.林業(yè)資源管理，2007（6）：67-69，95.

［27］ 談 旭，王承武.伊犁河谷生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值時空演變及其驅(qū)動因素［J］.應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2023，34（10）：2747-2756.

［28］ 李文華，張 彪，謝高地.中國生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)研究的回顧與展望［J］.自然資源學(xué)報(bào)，2009，24（1）：1-10.

［29］ ZHAO Y H， ZENG C. Analysis of spatial-temporal evolution and factors that influences ecological service values in Wuhan Urban Agglomeration， China［J］. Acta ecologica sinica， 2019， 39（4）：1426-1440.

［30］ 鄧靈稚，楊振華，蘇維詞.城市化背景下重慶市水生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值評估及其影響因子分析［J］.水土保持研究，2019， 26（4）：208-216.

［31］ 方 林，蔡 俊，劉艷曉，等.長三角地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值動態(tài)演化及驅(qū)動力分析［J］.生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學(xué)報(bào)，2022，38（5）：556-565.

［32］ 劉新華，徐海量，凌紅波，等.塔里木河干流河道生態(tài)需水量研究［J］.干旱區(qū)研究，2012，29（6）：984-991.

［33］ 程曉瑜，蓋微微，楊振民.新疆南疆四地州生態(tài)服務(wù)價值約束下可持續(xù)經(jīng)濟(jì)規(guī)模問題研究［J］.中國農(nóng)機(jī)化學(xué)報(bào)，2022，43（10）：228-237.

［34］ 王希義， 徐海量， 潘存德， 等.和田河流域土地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值變化及敏感性研究［J］.水土保持研究， 2017， 24 （6）： 334-340.

［35］ 張廣朋，徐海量，杜 清，等.近20a葉爾羌河流域生態(tài)服務(wù)價值對土地利用/覆被變化的響應(yīng)［J］.干旱區(qū)研究，2016， 33（6）：1303-1310.

［36］ 張 帥，汪 洋，安沙舟.典型內(nèi)陸盆地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值對土地利用變化的響應(yīng)［J］.新疆農(nóng)業(yè)科學(xué)， 2021， 58（4）： 766-777.

［37］ 夏婷婷.塔里木河流域土地利用變化及驅(qū)動因素分析［D］.烏魯木齊：新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)， 2022.

［38］ 錢 云，郝毓靈.新疆綠洲［M］.烏魯木齊： 新疆人民出版社， 2000.

［39］ 歐陽曉，朱 翔，賀清云.城市化與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的空間交互關(guān)系研究———以長株潭城市群為例［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)，2019，? ? ? ? 39（20）：7502-7513.

［40］ 李魁明，王曉燕，姚羅蘭，等.京津冀地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值時空變化及驅(qū)動因子分析［J］.環(huán)境工程技術(shù)學(xué)報(bào)，2022， 12（4）： 1114-1122.

［41］ 謝高地，肖 玉，甄 霖，等.我國糧食生產(chǎn)的生態(tài)服務(wù)價值研究［J］.中國生態(tài)農(nóng)業(yè)學(xué)報(bào)， 2005， 13（3）：10-13.

［42］ 謝高地，魯春霞，冷允法，等.青藏高原生態(tài)資產(chǎn)的價值評估［J］.自然資源學(xué)報(bào)， 2003，18（2）：189-196.

［43］ 徐麗芬，許學(xué)工，羅 濤，等.基于土地利用的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值當(dāng)量修訂方法：以渤海灣沿岸為例［J］.地理研究， 2012，? ? ?31（10）： 1775-1784.

［44］ 涂小松，龍花樓.2000—2010年鄱陽湖地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值空間格局及其動態(tài)演化［J］.資源科學(xué)，2015，37（12）：2451-2460.

［45］ 王勁峰，徐成東.地理探測器：原理與展望［J］.地理學(xué)報(bào)，2017，72（1）： 116-134.

［46］ 閆曉旭，汪 洋，王 寅.基于RS的新疆塔里木盆地土地利用及驅(qū)動因素研究［J］.黑龍江科學(xué)， 2023， 14（8）： 62-65.

［47］ 王穎慧，丁建麗，李曉航，等.伊犁河流域土地利用/覆被變化對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的影響——基于強(qiáng)度分析模型［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)， 2022， 42（8）：3106-3118.

［48］ 馬麗娜，張飛云，翟玉鑫，等.1980—2020年新疆土地利用變化下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值時空演變分析［J］.干旱區(qū)地理， 2023，? ?46（2）：253-263.

［49］ 吳 正.塔克拉瑪干沙漠成因的探討［J］.地理學(xué)報(bào)， 1981，? ? ?36（3）： 280-291.