近30年遼東灣北部區土地利用強度與生態系統服務價值的時空關系

韓增林,孟琦琦,閆曉露,趙文禎

1 遼寧師范大學地理科學學院,大連 116029 2 遼寧師范大學海洋經濟與可持續發展研究中心,大連 116029

生態系統服務是指人類從生態系統中獲得的各種收益[1],對生態系統服務進行研究是生態文明建設的重要組成部分。全球生態系統服務的年度平均價值為33×1012美元,其中海洋生態系統提供的價值超過一半[2]。我國近幾十年來,日益頻繁的圍填海活動造成海岸帶生態系統特別是濱海濕地資源呈現不斷退化趨勢,進而導致生態系統服務功能下降。因此,系統地評估進而提升海岸帶生態系統服務能力,加強濱海濕地保護,是促進海洋生態文明建設的重要途徑。

土地利用/覆蓋變化(Land use and land cover change,LUCC)是研究全球環境變化的重點內容,人類通過改變地表覆被類型[3],從而影響生態系統的服務功能[4],最終導致生態系統服務價值(Ecosystem Service Value,ESV)改變。生態系統服務功能的改變會影響土地利用的結構和效率[5],故二者呈現相互影響、相互制約的關系,深入探討這一關系對揭示人類活動對生態系統的影響以及協調人與自然之間的關系具有重要意義[6]。目前,我國學者在此方面的研究已取得了豐碩的成果,傅伯杰等[7]概括總結土地利用與生態系統服務的概念、方法及未來研究趨勢,鄭洋等[8]以膠州灣為例,從土地利用角度出發構建生態安全格局,鐘媛和趙敏鋗[9]、黃中華和杜雪君[10]等將研究尺度定位在城市化發展較快的區域,提醒決策者在實施城市發展政策時應充分考慮區域生態條件[11]；韓會慶等[12]和李曉煒等[13]以烏江源、萊州灣海岸帶等生態脆弱區為切入點,研究土地覆被變化對ESV的潛在影響[14-15]。受研究方法的制約[16],他們多將研究重點放在從土地利用轉型矩陣[17]來分析其對生態系統服務價值的影響,而忽視了二者空間角度的相關關系[18],這也正是本文所要解決的關鍵問題。郭椿陽等[19]的研究彌補了這一不足,他在較小尺度的格網空間中將土地利用變化圖譜與ESV變化熱點分析相結合,為從空間上研究二者之間的關系提供了新思路。

遼東灣北部區是我國北方典型淤泥質海岸之一,其特點是灘地寬廣、灘坡平緩。作為渤海北部濱海濕地的主要分布區,是遷徙鳥類以及近海生物的重要棲息繁殖地,研究區不僅有珍貴的濕地資源,還具有重要的生態功能。過去這里被稱為“南大荒”,而近幾十年由于農業、工業、漁業、旅游業的快速發展,該地區成為遼寧濱海濕地圍墾的主要區域,大規模圍填海活動對海洋和陸地生態系統造成損害,導致濱海濕地面積急劇下降,使得區域的“濕地”景觀面目全非。如果不及時推進濕地保護修復,將影響海洋資源的可持續利用,進一步威脅海洋生態安全。基于以上背景,本文將謝高地等[20]當量因子法與生態經濟學方法相結合,在區分不同生態系統服務功能的基礎上,構建價值當量,采用RS和GIS技術,通過人機交互解譯分別獲得1985、1993、2002和2014年遼東灣北部區土地覆蓋信息,用NDVI對研究區的農田、草地ESV進行修訂[21],最后利用相關分析法揭示土地利用強度(Land Use Intensity,LUI)對ESV的影響,并在空間上對影響最大區域進行定位,系統的對海岸帶生態系統服務能力進行評估,以期為研究區土地資源合理配置、濱海濕地日后的管理與保護以及生態系統可持續發展提供參考依據。

1 研究區概況與數據準備

1.1 研究區概況

遼東灣位于渤海北部,是中國緯度最高的半封閉式海灣。其北部地區(東經121°14′—122°9′,北緯40°32′—41°12′)是遼寧省小凌河、大凌河、雙臺子河、大遼河四大入海河流的河口海岸地帶,也是遼河三角洲的中心區域,占據重要的地理位置。研究區行政地跨錦州市、盤錦市沿海各縣,這里不僅有我國面積最大的紅海灘及蘆葦沼澤濕地,還是珍稀鳥類的重要棲息地,更是遼河油田的主要分布區(圖1)。遼東灣北部地區憑借其重要的生態地位和資源的優勢,近幾十年引起人類的高度關注,經過多年的開發利用,該區域已經面臨十分嚴峻的生態環境問題。總體來看,特殊的自然條件和強烈的人類干擾,使得該研究區成為諸多學者研究的熱點區域。

圖1 研究區位置圖Fig.1 Location of the study area

1.2 數據來源與處理

本研究選取美國地質勘探局網站(http://landsat.usgs.gov/)提供的1985、1993、2002、2014年四個時期的Landsat遙感影像數據作為主要數據源,以1∶50000的地形圖為基準,結合“高分二號”衛星高清影像,首先在ENVI5.1軟件中對4期遙感影像進行預處理,其次采用面向對象與目視解譯相結合的方法進行土地利用類型劃分。最后,經混淆矩陣精度檢驗,Kappa系數均達到0.85以上,分類精度較好,符合本研究需要。本研究參照遼河三角洲濕地分類成果[22],將研究區用地類型劃分為自然濱海濕地、人工濱海濕地及非濕地,其中自然濱海濕地包括水域、灘涂、草地(蘆葦),人工濱海濕地包括水田和水產養殖,非濕地包括旱地、裸地及建設用地。另外,用于研究區修訂的糧食單位面積產量、農作物播種面積數據以及水產養殖數據分別來源于國家統計局(http://data.stats.gov.cn/index.htm)網站和《中國農業統計資料》,農作物凈收益來源于《農產品成本收益資料匯編》。

2 研究方法

2.1 生態系統服務價值核算及修訂方法

本文采用謝高地當量因子法[23],一個當量因子(D)表示的是全國平均產量的農田每年每公頃自然糧食產量的經濟價值。計算方法如下：

D=Ad×Bd+Ax×Bx+Ay×By

(1)

式中,Ad、Ax、Ay分別表示某年稻谷、小麥和玉米的播種面積占總播種面積的百分比；Bd、Bx、By分別表示該年全國稻谷、小麥和玉米的凈利潤(元/hm2)。考慮到通貨膨脹等因素,均用可比價進行核算。其中建設用地為硬化地面,生態系統服務功能較弱,ESV極低,甚至為負數,故不參與核算[24-25]。水產養殖ESV參照張緒良等[26]及索安寧等[27]的估算方法,首先以研究區水產養殖年產量與市場價格對水產養殖的食物生產價值進行估算,原材料供給按食品生產功能的10%計算,氣體和氣候調節對應水域的氣體和氣候調節功能,文化景觀對應農田的文化景觀功能,其余均為0。

目前,對于近海海域ESV核算的方法十分匱乏[28],本文在借鑒已有研究方法的基礎上,對研究區不同生態系統單位面積ESV進行時間和空間修訂。

首先,計算遼寧省與全國糧食單位面積產量比值,以此作為修訂系數,修訂方法如下：

(2)

Ei=λ×E0i

(3)

式中,λ為地區修訂系數,Q、Q0分別為遼寧省和全國單位面積糧食產量,Ei為第i類土地利用類型經地區修訂后的生態服務功能當量,E0i為第i類土地利用類型全國平均的生態服務功能當量,其中i=1,…,8,依次對應旱田、水田、草地、灘涂、荒地、水域、建設用地、水產養殖。

相同的生態系統內部ESV也不完全相同,比如植被覆蓋度的不同會導致生態服務功能分布的不同,在本研究區中灘涂、荒地、水域、建設用地、水產養殖區域由于植被覆蓋度較低,故只對旱田、水田和草地這幾類植被覆蓋度高的土地利用類型進行修訂。因此,選取植被覆蓋度系數為指標,根據植被覆蓋度與NDVI的對應關系進行逐單元格的ESV修訂[29]。

(4)

(5)

在時間上,收集相應年份糧食單位面積產量、農作物凈收益、農作物播種面積數據進行逐年修訂[30]。

2.2 土地利用強度綜合指數

人類對不同土地資源的投資和使用程度有所差異,最直接的表現就是LUI的變化,這種表現不僅導致區域內生態系統結構和功能受到影響[31],還是促進生態系統服務功能變化的重要驅動力[32]。不同的土地利用類型可歸屬于不同的LUI下,Li等[33]將泥灘和未使用的土地劃分為LUI- 1,森林、草原及開放水域為LUI- 2,水產養殖為LUI- 3,農業用地類型為LUI- 4,建設用地為LUI- 5,因此,本文將研究區的8種土地利用類型劃分到5種LUI中,如表1。

表1 研究區土地利用強度劃分

考慮到不同土地利用類型交界處的單元格中有分布多種土地利用類型的可能性,會導致同一單元格中有多種土地利用強度,而無法用某一種來代表此單元格的土地利用強度,故采用土地利用強度分析模型[34]對土地利用強度進行處理,得到研究區土地利用強度綜合指數：

(6)

式中,L為研究區土地利用強度綜合指數；Pi為研究區內第i級土地利用強度(i=1,2,3,4,5)；Qi為研究區第i級土地利用類型所占面積百分比；n為研究區土地利用強度分級數。

2.3 地統計學分析方法

地統計(Geostatistics)又稱為空間統計分析,適用于研究存在于空間中的既有隨機性又有結構性的現象,解決了傳統統計學方法無法分析空間數據的問題,現已被廣泛應用于地理學、生態學、環境科學等諸多領域中[35]。半方差分析是地統計學中的一個重要組成部分,其函數表達式為[36]：

(7)

式中,γ(h)為半方差函數,z(x)是區域化變量z在空間位置x的值,z(x+h)是變量z在x+h處的值；E[z(x)-z(x+h)]2是取樣間隔為h時的樣本值方差的數學期望。半方差分析有幾個重要參數：塊金值(C0)、基臺值(C0+C)、變程(Range)。C0/(C0+C)反應隨機部分在總的空間變異中所占比例。回歸系數r2和殘差RSS是評價函數模擬效果的兩個指標,r2越大、RSS越小,則擬合效果越好[37]。

2.4 地理加權回歸(GWR)

地理加權回歸(GWR)用回歸原理解釋具有空間分布特征的多個變量之間的數量關系,允許回歸系數隨空間而變化,從而反映出因變量和自變量之間的關系在空間尺度上的變動[38],可以解決在研究對象有較強空間相關性時,傳統線性回歸模型估計不可靠的問題,模型結構如下：

(8)

式中,yi為觀測值,(ui,vi)代表第i個地點的地理坐標,β0(ui,vi)為模型在i點的回歸常數,βj(ui,vi)為自變量xj在i點處的回歸系數,n為獨立變量個數,xij為獨立變量xj在i點的值,εi為i處的隨機誤差。

3 結果與分析

3.1 ESV時空演變分析

3.1.1ESV時間變化

本文以研究區1985—2014年土地利用數據為基礎,基于可量化標準構建出不同類型生態系統各種服務功能價值當量,結合研究區特殊的濱海濕地條件,構建遼東灣北部區土地利用及生態系統服務價值變化表(表2)及不同生態系統服務類型價值變化表(表3)。

表2 研究區土地利用及生態系統服務價值變化

以1993年為界,研究期內ESV總值變化分為兩個階段：1985—1993年增加不足1億元；1993年以后ESV持續下降,且2002—2014年降幅大于1993—2002年,說明近30年,研究區生態系統整體呈退化趨勢,且退化程度逐漸加深。各土地利用類型中(表2),以灘涂、水域為代表的自然濱海濕地和以水產養殖為代表的人工濕地價值量變動最為突出。研究期間內遼東灣北部區由于城市發展的需要,較大斑塊的泥灘和沙質海灘被圍用于海水養殖,造成研究區內自然濱海濕地大面積減少,人工濕地面積迅速擴張,進而引發自然濱海濕地總價值大幅下降,人工濕地中的水產養殖用地總價值大幅增加。在自然濱海濕地中,灘涂和水域ESV波動下降,直至2014年,灘涂ESV年平均變化率為-3.28%,水域ESV年平均變化率為-2.67%。研究期間區內水產養殖ESV持續增加,30年間增加近80倍,這種大幅上漲一定程度上緩解了由于自然濱海濕地面積萎縮所引起的研究區ESV總價值衰退程度。除此之外,非濕地用地的ESV有增有減,但對研究區整體ESV的影響并不顯著,旱地、水田、草地和裸地ESV先增加后減少,整體略有增加,但其增加量與自然濱海濕地減少的價值相比幾乎可以忽略不計。

表3 遼東灣北部區不同生態系統服務價值變化

采用千年生態系統評估(MA)的方法,將生態系統服務分為四類一級服務：供給、調節、支持和文化服務,并進一步細分為11種服務功能(表3)。從不同類型生態系統服務角度分析,4個一級服務中調節服務價值量最多,供給服務次之,文化服務最少。1985—2002年,研究區內陸濕地緩慢增加,而大面積的濱海濕地急劇減少,主要轉化為以水產養殖和水田為代表的人工濱海濕地以及建設用地等非濕地,所以主要由自然濱海濕地構成的調節服務價值量在研究期內呈下降趨勢,由1985年的80%下降至2014年的53%,但始終超過研究區總價值的一半,而供給服務價值量在人工濕地面積增加的影響下由原來的不足1%持續上漲到37%。在11個二級服務功能中,水文調節服務價值量最多,其中1985年提供了575255.98萬元,達到當年的64%,由于研究區上游建設攔河大壩,造成水資源短缺,故水文調節價值量始終呈下降趨勢,且下降速度加快；維持養分循環價值量最少,始終不足1%；食物生產、原料生產價值量始終在增長,但通過變化率可以看出增長速度越來越慢,其他服務功能中,除了氣體調節、氣候調節、維持養分循環價值量在1985—1993年略增加外,其余服務價值量均有不同比例的下降,其中水資源供給服務所提供的ESV下降至負值,可見研究區水域生態系統被嚴重破壞。

3.1.2ESV空間分異特征

不同開發強度會形成不同土地利用類型,同一類土地利用類型在不同空間位置上的生態系統服務價值也會有所不同。為保證每個尺度內信息的完整性及定量評價的準確性[39],首先在ArcGIS10.2環境下構建500m×500m的格網,計算單個網格的ESV平均值,對數據進行正態轉換后,最后在GS+軟件中進行模型擬合分析,結果見表4。

表4 研究區生態系統服務價值半方差函數參數

1985年、2002年、2014年均為球型模型擬合效果最好,1993年指數模型擬合效果最佳。研究區4個時期C0/(C0+C)均在25%—75%,說明各時期研究區ESV均值具有中等的空間相關性。在ArcGIS10.2地統計模塊中,運用普通克里金法(Ordinary Kriging)進行插值,以表4中的數據為高級參數,生成1985、1993、2002、2014年的ESV空間分異圖(圖2)。

圖2 研究區單位面積生態系統服務價值空間分異/(×106元/hm2)Fig.2 The spatial differentiation of ecosystem services value per unit area in the study area

圖2顯示,遼東灣北部區單位面積生態系統服務價值在空間上總體呈現由南高北低向西高東低演變的趨勢,南部地區的生態優勢先增強后減弱,最終消失。較高值及高值區主要分布在研究區中部和南部,與自然濱海濕地分布位置基本一致,區域內主要分布水域用地,受人類活動干擾程度較低,但由于雙臺子河上游攔河大壩的建設,水資源短缺,較高值區與高值區由原來的條帶狀轉變為碎片狀分布；研究區西北部和東部,由于裸地和建設用地分布比例較高而成為單位面積生態系統服務價值的低值區域與較低值區,1993—2002年,大凌河河口進行人為向東河流改道,大量泥沙淤積在研究區中南部地區,擴大了西北部低值區的范圍,而東部低值區隨著遼東灣新區的擴建,也逐漸向西擴張,直至與西北部低值區匯合；中值區始終呈片狀分布在較低值區與較高值區的過渡地帶,不斷被低值區和較低值區侵占,在2014年中值區幾乎完全消失。

3.2 LUI與ESV時空耦合關系分析

3.2.1LUI對研究區ESV總價值的影響

通過對比表1與表2中的數據可以看出,LUI高的地區ESV較低,為了定量驗證并進一步分析兩者間的相關關系,計算出1985、1993、2002、2014四個時期的土地利用強度綜合指數分別為225、262、281、288,再計算研究區土地利用強度綜合指數與ESV之間的相關系數,在Origin2017軟件中生成二者關系的散點圖,并進行線性擬合,如圖3。

圖3 遼東灣北部區土地利用強度與生態系統服務價值的關系Fig.3 The relationship between land use intensity and ecosystem services value was studied

研究區土地利用強度綜合指數與ESV的相關系數為-0.6047,表示二者關系為強相關,且擬合曲線顯示研究區ESV隨土地利用強度的增加呈下降趨勢(圖3),說明二者之間存在顯著的負相關關系。

LUI表明人類對土地的勞動和資本的投入,即LUI越高,人類對生態系統干擾越多。研究區LUI的增加主要發生在盤錦市和凌海市的沿海地區,大規模的圍墾活動直接引起LUI較低的灘涂濕地(LUI- 1)和草灘濕地(LUI- 2),轉化為LUI較高的水產養殖(LUI- 3)和水田(LUI- 4),在ESV的構成中,水產養殖的價值始終低于灘涂,水田的價值始終低于草地,可見人類對土地的利用總是將高ESV的生態系統轉換為低ESV的生態系統,最終導致研究區ESV下降。研究初期,LUI增加,研究區ESV沒有減少,這主要是因為水產養殖所帶來的巨大經濟效益一定程度上消減了研究區ESV降低的值,故研究區ESV非降反增,而在研究的中后期,LUI和ESV之間的相關性呈現強烈的負相關,ESV急劇下降,且降幅增大,這是因為人類對土地投入的勞動和資本越多,所積累的負面效應就越明顯,最直接的表現就是生態環境被破壞,可持續發展能力下降。因此,研究表明遼東灣北部區土地利用綜合強度越大,生態系統服務總價值越低,但由于生態系統服務的多樣性以及空間分布的不均衡性,不同服務類型的價值變化會呈現出不同趨勢。

3.2.2土地利用強度對不同服務類型ESV的影響

生態系統服務類型分為4類一級服務,分別是：供給、調節、支持、文化服務。人類常常通過向土地投入更多的資金、技術和勞動力等方式來獲取資源,這可能會犧牲某些服務類型以達到提高供給服務能力的目的[40],為了進一步探討不同服務類型之間的權衡與協同關系,采用與3.2.1中相同的方法,得到LUI與不同服務類型下ESV的相關系數(表5),并繪制散點圖(圖4)。

表5 遼東灣北部區土地利用強度與不同服務類型生態系統服務價值相關系數

圖4 遼東灣北部區土地利用強度與不同生態系統服務之間的關系Fig.4 The relationship between land use intensity and different ecosystem services was studied

根據表5和圖4所示,4類一級服務價值與LUI相關系數的絕對值均大于0.6,并且LUI除了與調節服務呈強相關性外,其余三種均呈極強相關性。其中,LUI與供給服務呈正相關,即LUI越大,供給服務價值量越高；與其他三種服務呈負相關,即LUI越大,調節服務、支持服務、文化服務的價值量就越低。這是因為LUI對ESV的影響是一個長期且緩慢的過程。短期內,LUI的增加會帶來明顯經濟效益,表現在服務類型上是供給服務提供的食物生產和原料生產的價值迅猛增加。90年代初,大洼縣三角洲地區圍墾活動開展,大面積以調節服務為主的濕地和近岸水域轉化為水產養殖及水田等以供給服務為主的土地利用類型,并且導致生物多樣性大大減少,研究區支持服務價值量降低。綜上可知,四種服務類型之間存在著以供給服務價值的增加而導致其他服務類型價值減少的權衡關系。

3.2.3LUI與ESV回歸系數空間分異

LUI對ESV的影響整體上呈負相關,但不同區域所表現的相關性有所不同,因此本文進一步引入GWR分析不同區域LUI與ESV之間的空間耦合關系。本研究在ArcGIS10.2軟件中計算出自變量ESV1985、1993、2002、2014年的Moran指數分別為0.68、0.72、0.71、0.45,數據具有空間正相關性,并且通過了1%水平顯著性檢驗。由于數據具有顯著地正相關關系,在ArcGIS10.2中采用地理加權回歸模型進一步探究,結果顯示,4個研究時期模型擬合R2值分別為0.64、0.74、0.76、0.47,AICc值分別為-1292.94、-3335.94、-4510.52、-5201.85,模型擬合效果較好。

由回歸系數分布圖(圖5)可以看出,LUI回歸系數在整個研究區內均以負相關為主,LUI增加,ESV減小。從回歸系數在空間分布上來看,數值有正有負：1985年,回歸系數正值區出現在研究區南部灘涂濕地,這是因為灘涂土地利用類型所提供的供給服務價值較多,通過3.2.1得到結果,土地利用強度與供給服務的關系為正相關,故研究區南部灘涂區域回歸系數為正值,且數值較大；1993年,隨著土地利用類型的轉變,正值區不斷縮減,負高值區不斷擴張,大面積灘涂被開發利用為水產養殖用地及裸地,由于裸地的LUI和ESV值均較低,所以裸地區域仍保持回歸系數的正值區,其余正值區隨著水產養殖變化為顯著的負值區；2002年,回歸系數空間變化不大,裸地用地類型大面積減少,回歸系數正值區也幾乎隨之消失；2014年,正值區面積再一次擴大,但此次數值變化較小。綜上可知,回歸系數高值區和低值區均出現在研究區南部地區,可見南部地區人類改造土地利用類型的活動對生態系統服務價值影響較大,故在改造過程中要根據具體的自然環境特點確定合適的土地利用方式,避免因盲目開發而造成土地資源的損失和浪費。

圖5 1985—2014年生態系統服務價值變化GWR模型回歸系數空間分布Fig.5 Spatial distribution of regression coefficient of GWR model for change of ecosystem service value from 1985 to 1993

4 結論與討論

4.1 討論

日益增長的土地利用強度對生態系統服務價值造成顯著影響,合理配置濱海濕地資源對保護生態系統、維護生態平衡具有重要意義。經過核算,近30年遼東灣北部區生態系統服務總值整體呈下降趨勢,生態環境退化明顯。研究期間,生態系統服務總值共計減少約47899萬元,不同土地利用類型單位面積ESV變化明顯,在每年的ESV構成中,水域占比重最大,灘涂和草地次之,水產養殖提供的價值越來越多；裸地提供價值最少。隨著沿海城市的建設與發展,中部和南部地區的自然濱海濕地如灘涂和水域等ESV高的土地利用類型正在不斷喪失與退化,低值區不斷向南擴張。為維持研究區生態經濟的可持續發展,首先,對于新增的圍填海活動,要嚴格管控；其次,處理好該區域圍填海歷史遺留問題,對圍填海現狀進行統計調查；最后,在守住生態保護紅線的同時,修復受損的濱海濕地。

通過對土地利用強度與生態系統服務價值的時空耦合關系分析可知,土地利用強度的增加在短期內會帶來顯著的經濟效益,具體表現在供給服務價值的迅速增加。研究初期,LUI增加,但在水產養殖所帶來的巨大經濟效益影響下,研究區ESV沒有減少,但長此以往,土地利用強度增加所帶來的負面影響逐漸顯現,LUI與ESV呈現強烈的負相關關系,隨著LUI的增加,調節服務、支持服務以及文化服務價值大幅度下降,造成的生態經濟損失難以估量。在空間分析方面,研究區南部地區LUI與ESV之間相關性更為強烈,可見南部地區人類改造土地利用類型的活動對生態系統服務價值變化影響較大。鑒于此,在對土地進行投資和使用時,慎重決定投資方式及建設力度,協調好各種土地利用類型的比例,構建完善的土地利用類型結構,尤其是遼東灣北部區南部地區。

由于遼東灣北部區濱海濕地的特殊性,本研究基于當量因子法在估算ESV時作多次修訂。時間上,將研究期間的遼寧省單位面積產量與全國糧食面積產量的比值作為修訂系數；空間上,利用NDVI對研究區的農田、草地生態系統作進一步的修訂,并通過地統計學的分析方法分析ESV空間分異特征。此外,本文利用相關分析法揭示LUI與ESV以及不同服務類型價值之間的關系,為研究區土地資源合理配置及生態系統可持續發展提供參考。由于生態系統服務價值的異質性,即使多次修訂也未必能得到研究區生態系統服務精確地價值,且在利用相關分析法進行分析時,由于樣本較少,方法上可能存在不確定性,但本研究能夠初步探討在土地利用強度變化的影響下,生態系統服務價值的時空變化趨勢。實際上,研究區ESV變化并不僅僅受LUI改變這一因素的影響,還與其他自然和社會經濟因素等密切相關,由于研究時期較長、指標選擇性較多,故將在今后的研究中對其他驅動因子進行深入剖析。

4.2 結論

本文采用當量因子法與生態經濟學方法相結合的方式,充分考慮遼東灣北部區自然地理環境的特殊性,利用相關分析與地理加權回歸的方法,實現研究區ESV時空動態及與LUI時空耦合關系的綜合評估,主要結論如下：1985—2014年,研究區內ESV變化顯著,生態環境退化趨勢明顯,尤其是在2002—2014年間,ESV降幅最大,價值變化率達到-4.26%；研究期間內,遼東灣北部單位面積ESV空間分異呈現由南高北低向西高東低演變的趨勢,較高值及高值區分布在中部和南部；低值區與較低值區分布在西北部和東部,中值區始終呈片狀分布在較低值區與較高值區的過渡地帶,不斷被低值區和較低值區侵占；研究期間內,LUI與ESV相關關系在LUI增加的影響下,ESV先略有升高,后急劇下降,且降幅較大；研究期間內,隨著LUI的增加,四種服務類型之間出現以供給服務價值的增加而導致其他服務類型價值減少的權衡關系,而這種關系在研究區南部地區表現的尤為強烈。