甘肅省生態服務供需關系及影響因子研究

趙曉冏,蘇軍德,王 建,晉王強,陳 鍔,張 娟,項 明

甘肅省生態服務供需關系及影響因子研究

趙曉冏1,2,3,蘇軍德4,王 建1*,晉王強3,陳 鍔5,張 娟5,項 明5

(1.中國科學院西北生態環境資源研究院,甘肅 蘭州 730000；2.中國科學院大學,北京 100049；3.甘肅省生態環境科學設計研究院,甘肅 蘭州 7300206；4.甘肅有色冶金職業技術學院,甘肅 金昌 737100；5.甘肅省環境監測中心站,甘肅 蘭州 7300203)

以甘肅省為例分析,采用分區域生態服務供需評價矩陣,在生態系統服務供需關系研究基礎上,基于地理探測器從自然因素和社會經濟因素兩個方面研究了生態系統服務供需指數的影響,揭示了供需格局的時空變化規律. 結果表明: 在甘肅省中部和南部,生態系統供給與需求具有明顯的空間分布錯位,呈現出高供給-低需求和低供給-高需求的狀態,供需服務高度不平衡區域主要集中在甘肅中部區域. 甘肅省生態系統服務供給能力和供需指數之間權衡和協同關系并存,而生態系統服務需求強度和供需指數之間都為權衡關系. 從地理探測結果看,年均降水量和植被類型對生態系統服務供給能力影響的解釋力q值在50%以上,是導致空間分異的主要原因; 而人口數量對生態系統服務需求強度影響的解釋力最高,q值超過40%,對供需指數的影響中,社會經濟因子中的人口數量和自然因子中的降水量解釋力最高,q值超過35%. 影響因子對生態系統服務供給能力(需求強度、供需指數)的影響是多種因子共同作用的結果,其影響均為非線性增強.

生態系統服務供需；甘肅省；聚類分析；地理探測器

生態系統服務是生態系統功能為人類提供的直接或者間接惠益[1-3],它是連接生態系統和社會系統的橋梁[4-5].快速的工業化、城鎮化和農業開發活動對區域生態環境產生較大沖擊并影響著區域生態系統服務供需狀況.生態系統服務供給是指特定地區提供生態系統產品和服務的能力[6],生態系統服務需求代表社會所需服務的數量[7].工業化和城鎮化造成生態環境破壞,進而導致許多地區生態系統服務供需失衡,這種失衡造成了生態赤字.因此,開展區域生態系統供給、需求服務研究,包括數量上的供需均衡關系和空間關聯格局及其影響因素,是制定區域、流域可持續發展戰略的前提,具有重要的學術價值與現實意義[8].

當前研究主要集中在單一生態系統類型的服務供給和需求研究上,研究范圍從生態系統服務產品供給[6,9-12]到生態系統調節服務[13-15]和生態系統文化服務[16-18]均有涉及.這些對生態系統服務供給和需求的研究尺度小至小流域研究,大至城市、區域案例研究[6,17,19],而在經濟落后、生態脆弱的區域尺度上的研究較少.此外,還有一些研究主要集中在自然資源的消耗上,并定量描述了其供需之間的負荷關系[11,20-21],但從數量匹配和空間匹配角度的生態系統服務供需研究鮮見.上述研究的方法包括專家經驗判別法[6,22]、模型計算法[13,23]、生態足跡法[11,24].除了專家經驗判別法,其他方法存在基礎數據需求多,參數復雜的特點而難以實現,Burkhard[25]提出的“生態系統服務供需關系矩陣法”作為專家經驗判別法的一種,已經成功應用于德國Bornhoveder湖[26]、泰國Phang Nga灣[27]和我國長三角[28]等地的生態系統服務研究,但是國內研究方法多直接采用國外的經驗參數,并沒有針對研究區域生態環境特點進行修正或者存在區域參數均一化,其評估結果往往容易存在較大不確定性.

當前在驅動因子研究中,大多以定性分析與相關分析方法為主,定量化探討生態系統服務供需匹配的驅動研究并不多見,影響因子的定量化識別及其之間的交互作用機制的認識,對于有效開展區域生態系統服務管理及其相關政策制定具有重要意義.地理探測器是一種新型的空間統計方法,目前被廣泛應用在生態服務價值[29-30]、植被保護[31-33]、城市化[34-35]等研究方面.但在省域尺度上應用地理探測器方法開展生態系統服務供需關系的空間分異研究尚無先例.

甘肅省為中國典型的生態脆弱地區和經濟落后地區,地處黃河流域上游,生態環境區域分異顯著,在黃河流域高質量保護與發展戰略實施的背景下,甘肅省處于保護生態環境與發展社會經濟的關鍵時期,如何實現區域生態環境分異下的資源-經濟-生態合理高效發展是當前甘肅省面臨的重大課題.因此,本文以甘肅省為例,采用區域分異下的生態系統服務評價矩陣,從生態系統服務供需入手,識別區域各項生態系統服務的供給與需求區域,明晰供需指數的空間格局變化、驅動因素,進而揭示生態系統服務的供需差異.這不僅可豐富復雜生態環境條件下的生態系統服務相關研究,還可為優化區域生態服務供需格局、構建西北生態安全屏障等規劃管理提供科學依據與理論支撐.

1 研究方法

1.1 研究區概況

甘肅省地處西北內陸,位于青藏塊體的東北緣,東接陜西,南鄰四川,西連青海、新疆,北與寧夏、內蒙古自治區和蒙古國接壤,全省下轄12個地級市、2個自治州,土地總面積為42.58萬km2(圖1).全省地形包括隴東黃土高原、隴西黃土高原、隴南山地、甘南高原、河西走廊、戈壁和沙漠等6個類區,主要山系有阿爾金山、祁連山、岷山、秦嶺、子午嶺、六盤山、合黎山和龍首山等[36].植被類型從東南向西北分為常綠闊葉林帶、落葉闊葉混交林帶、落葉闊葉林帶、森林草原帶、草原帶、荒漠草原帶、荒漠帶和高原草甸草原帶.甘肅省生態地位極其重要,是國家“兩屏三帶”生態安全戰略格局中的青藏高原生態屏障、黃土高原-川滇生態屏障和北方防沙帶,是長江、黃河上游重要的水源涵養地和補給區[37].

圖1 甘肅省地理區位及土地利用/土地覆被

1.2 數據來源與方法

土地利用/土地覆被類型數據.該數據來源于生態環境部衛星應用中心,時段為2000年、2005年、2010年和2015年,根據甘肅省實際情況和研究需要,將研究區土地利用/土地覆被類型整合為7個一級類(森林、灌叢、草地、耕地、濕地、建設用地、荒漠)和 21個二級類(落葉闊葉林、常綠針葉林、針闊混交林、落葉闊葉灌叢、草甸、草原、其他草地、水田、旱地、園地、草本濕地、湖泊、水庫、河流、城市綠地、建設用地、裸巖、裸地、沙漠、鹽堿地、冰川)(圖1),數據分辨率為30m,根據2508個地面驗證點數據,數據整體精度達到85%以上[38].

通過與Burkhard等[25]研究中采用的歐盟環境協調(CORINE)土地分類法比對后進行了相應生態系統類型的調整與歸并,確定了本研究的生態系統分類體系(表1).

表1 土地利用/土地覆被類型整合

地理探測因子數據.參考前人研究成果[39-40]和甘肅省社會經濟發展狀況,本文所用到的地理探測因子數據包括DEM(數字高程模型)、坡度、坡向、年均氣溫、年均降水量、植被類型等6種自然因子和GDP、人口數量、人口密度、人均GDP、耕地面積、農作物播種面積、年末大牲口數量、化肥施用量、農林牧總產值、有效灌溉面積等10種社會經濟因子.其中,DEM數據,來源于美國對地觀測全球高程數據,分辨率90m,按照自然斷點法重新分為5類;坡度和坡向數據由DEM生成,坡向在生成時自動分為10類,坡度根據1984年中國農業區劃委員會頒發的《土地利用現狀調查技術規程》,分為5級[31];年均氣溫、年均降水量數據是在甘肅省氣象站點的氣象數據基礎上,經過反距離加權平均的方法內插和DEM校正得到,按照自然斷點法重新分為5類;植被類型分布數據來源于1:100萬植被圖數字化成果,甘肅省境內植被大類主要包括針葉林、針闊葉混交林、闊葉林、灌叢、荒漠、草原、草叢、草甸、沼澤、高山植被、栽培植被和無植被地段12類,故植被類型數據被重分類為12類;GDP和人口密度數據為1km網格的空間分布數據,來源于中國科學院資源環境科學數據中心數據注冊與出版系統(http://www.resdc.cn/DOI),按照自然斷點法重新分為5類;人口數量、人均GDP、耕地面積、農作物播種面積、年末大牲口數量、化肥施用量、農林牧總產值、有效灌溉面積等數據來源于2015年的甘肅省統計年鑒中各縣區數據,在ArcGIS中,將各因子與甘肅省縣級行政區劃矢量數據關聯,根據屬性表,選擇自然斷點法將各因子分為5類.以上所有數據在ArcGIS中利用重采樣工具將分辨率均統一為1km×1km.

1.3 分析方法

1.3.1 重要生態系統服務類型選擇 基于Costanza等[2],de Groot 等[41],MA[1],Burkhard等[6]對生態系統服務分類的研究成果,將生態系統服務分為:供給服務、調節服務、文化服務.具體來說,供給服務主要考慮農作物、牲畜、淡水;調節服務主要考慮局地氣候調節、空氣質量調節、地下水補給、土壤保持、防風固沙、水凈化;文化服務主要考慮娛樂美學價值.對于三大類服務,不僅考慮了生態系統所能提供的通常意義上的服務,還著重考慮了具有區域生態環境特點的服務,如地下水補給服務、防風固沙服務,因甘肅省西北部的河西走廊地區,地處綠洲荒漠區,水資源匱乏,地下水開采過度、沙化形勢嚴峻,地下水補給服務和防風固沙服務也將顯得更加重要,故本研究中也將其考慮在內.同時考慮到甘肅省生物多樣性豐富,其作為生態資源的重要組成部分,具有重要價值,將生物多樣性維護價值服務也納入研究.

1.3.2 生態系統服務供需評價矩陣 生態系統服務供給與需求評價參考Burkhard 和Kroll提出的基于土地利用/土地覆蓋類型的生態系統服務空間評價方法,在咨詢蘭州大學、中國科學院西北生態環境資源研究院、西北師范大學等科研院所熟悉甘肅省生態狀況的12名生態環境領域專家學者基礎上,分別對每種生態系統類型的服務價值進行評分(0～5分),0分表示生態系統類型無提供特定生態系統服務的相關能力,1為低相關能力,2為一般相關能力,3為中等相關能力,4為高相關能力,5為極高相關能力[42].

表2 甘肅省生態系統潛在供給、實際供給和需求服務評分矩陣

續表2

注:1落葉闊葉林;2常綠針葉林;3針闊混交林;4落葉闊葉灌叢;5草甸;6草原;7其他草地;8水田;9旱地;10園地;11草本濕地;12湖泊;13水庫;14河流;15城市綠地;16建設用地;17裸巖;18裸地;19沙漠;20鹽堿地;21冰川

A:農作物;B:牲畜;C:淡水供給;D:局地氣候調節;E:空氣質量調節;F:地下水補給;G:土壤保持;H:防風固沙;I:水凈化;J:傳粉;K:娛樂美學價值;L:生物多樣性維護價值

具體做法為:本研究首先從CORINE案例中列出的44種土地利用類型中識別出與論文研究選取的21種生態系統類型所對應土地利用/土地覆被類型;其次,對Burkhard和Kroll等[40]列出的29種生態系統服務進行比對,結合研究區域生態系統格局特征,對各生態系統類型的供給服務、調節服務和文化服務的潛在供給能力進行評分賦值.第三,在潛在供給能力評分矩陣(表2)確定的基礎上,綜合相關研究成果[43]和甘肅省主體功能區規劃成果,將甘肅省域劃分為三大區域(一般區域、荒漠化土地分布區和黃土高原區),其中荒漠化土地分布區主導生態系統服務功能為防風固沙功能;黃土高原區主導生態系統服務功能為土壤保持功能.根據三大區域生態系統服務特點分片區,制定實際供給能力評分矩陣和需求強度評分矩陣(表2).

表2中,若評分矩陣單元格中有3行值,表示潛在供給服務、實際供給服務和需求服務的分值不完全為0;若只有一個分值,表明某生態系統服務類型的潛在供給服務、實際供給服務和需求服務的分值均為0;若某單元格的1行中有3個分值(例如,4/5/5),表示某生態系統服務類型在3個區域有不同的分值.

1.3.3 生態系統服務供需指數 以網格為評價單元來測度甘肅省生態系統服務供需關系.利用ArcGIS空間分析工具對甘肅省進行網格化,提取大小為1km×1km的網格,該評價網格尺度相對更接近甘肅省典型村鎮單元的平均大小,其評價結果對決策管理也更有參考價值.

依據生態系統服務供需評價矩陣(表2),構建生態系統服務潛在供給能力(E)、實際供給能力(￠)和需求強度(E)模型(式1),進而利用式2,計算供需指數[28],對比不同時期生態系統服務整體特征.供需指數用來反映生態系統實際供給和人類需求之間的平衡狀態.計算公式分別為:

式中:E表示每個網格類生態系統的服務供給能力或需求強度評分值;M為網格中生態系統類型的面積;為網格中生態系統類型數量;M為網格面積.

式中:是生態系統服務供需指數.供需指數越大,說明生態系統服務的供需盈余越多.

由于流域是相對獨立和完整的單元,本文采用ArcGIS中水文分析工具,將全省劃分為更小的子流域,作為后續分析評價的單元,并將小于5km2的流域合并至相鄰流域中,最終全省劃分整合為700個子流域.按照每個子流域統計其供給能力、需求強度值以及供需指數的平均值.

1.3.4 地理探測器模型 本研究采用王勁峰等[44]提出的地理探測器模型進行生態系統服務供需關系影響因子分析.地理探測器模型包括因子探測、交互作用探測、風險區探測和生態探測4個模塊.本文運用因子探測和交互作用探測模塊來識別自然因素和社會經濟因素對生態系統服務供需關系的影響因子以及解釋影響因子對供給能力(需求強度或供需指數)的交互作用,以增強服務的空間傳遞.

(1)因子探測.因子探測是通過比較某個影響因素與供給能力(需求強度或供需指數)的變化在空間上是否具有顯著的一致性,若它們的變化具有一致性,則說明這種因素對供給能力(需求強度或供需指數)的空間分異具有決定意義[29].

(2)交互作用探測.交互作用探測可以定量表征兩個影響因子對供給能力(需求強度或供需指數)的作用關系.首先計算單因子作用時,某兩個影響因素對供給能力(需求強度或供需指數)的(1)和(2)值;其次,計算影響因子兩兩交互的(12)值,對(12)與(X)和(X)進行比較來判斷兩種因子之間的關系.若min((1)(2))<(12)X)(2))且(12)<(1)(2),說明1和2交互后互相增強;若(12)(1)(2),說明1和2交互后非線性增強;若(12)(1)(2),說明1和2相互獨立[30].

本文相關結果以2015年為例,基于GeoDetector 工具的“因子探測器”和“交互作用探測器”模塊,以供給能力(需求強度或供需指數)為因變量,以影響因素為自變量,輸入地理探測器進行影響因素貢獻率及影響因素之間交互作用的定量分析.具體做法為:在ArcGIS中,按照隨機點之間的距離不小于1km的原則,隨機生成3123個采樣點文件,根據隨機采樣點分別提取供給能力(需求強度或供需指數)和所有影響因素數據的屬性,生成屬性表,分別獲取對應的供給能力(需求強度或供需指數)與各因素之間的定量關系.

2 結果分析

2.1 生態系統服務供需指數空間格局

基于生態系統服務供需評價矩陣、土地利用/土地覆蓋類型,計算了供給能力、需求強度和供需指數(圖1).供給能力整體上從東南到西北逐漸降低,隴南和甘南供給能力最高;2000～2015年,甘肅南部流域的供給能力從低值區向高值區逐漸轉化,尤其是2010年以來,甘南、定西、天水供給能力增加趨勢明顯.需求強度一方面從甘肅中部向外圍逐漸降低,主要分布在張掖、武威、天水、平涼等地.綜合來看,甘肅省生態系統服務的供給和需求區域在空間位置上并未完全重合.

從甘肅省生態系統服務供需指數分布(圖2)可以看出,甘肅省中部蘭州、白銀、定西、天水等所在的流域生態系統服務供需指數較低,部分區域處于負值,說明這些區域生態系統服務供需處于或接近赤字狀態,這些區域建設用地面積大,人類對生態系統的需求服務旺盛.甘肅省西北部的武威、金昌、張掖等地,生態系統服務供需指數處于較低水平的區域主要位于綠洲區,說明綠洲區生態系統需求服務旺盛,生態系統服務供需趨于赤字狀態.

2.2 生態系統服務供需聚類分析

基于Geoda軟件,根據生態系統服務供給能力、需求強度及供需指數的組內最小偏差和組間最大偏差的原則進行聚類分析,最終分別確定了2000～2015年4個時段生態系統服務供給、需求和供需指數的生態系統服務簇(圖3).其中,供需指數的4個生態系統服務簇分別為高度不平衡區域、輕度不平衡區域、中度協調區域、高度協調區域.總體來看,平均服務供給能力從B1～B4逐漸增加,平均服務需求強度從B1～B4逐漸增加,而供需指數從B1～B4逐漸減小.

從供需指數的空間分布來看,供需高度匹配區域(B1),主要分布在甘南高原、隴南南部,此外,河西走廊北部和西部也是高度協調區域的主要分布區,其面積占比從2000年的57.73%減少到2015年的56.38%.該區域分布有大量的自然保護地,自然保護地面積是四類服務簇中最高的,占到自然保護地總面積的78.24%.該區域平均林草覆蓋面積占到區域林草總面積的37.57%,低于B2和B4區域的林草覆蓋率,主要原因是河西走廊分布有大片荒漠區,雖然林草覆蓋率不高,但是建立的保護荒漠生態系統的自然保護地分布范圍廣,人口稀少,生態系統服務需求低,受人類活動擾動較小.通過空間疊加供給服務簇和需求服務簇,可知,該區域供給服務為B4,需求服務簇為B1.

供需中度協調區域(B2),主要分布在隴中、隴東及祁連山地區和河西走廊綠洲區,其面積占比從2000年的29.01%,減少到2015年的28.90%.該區域自然保護地面積占到自然保護地總面積的18.06%,林草覆蓋面積占到區域面積的56.83%,為占到區域面積的25.55%;建設用地面積占區域面積的3.01%.通過疊加供給服務簇和需求服務簇可知,該區域供給服務為B2,需求服務簇為B2.

輕度不平衡區域(B3),集中分布在隴中的定西、天水以及平涼西北部,零散分布于其他市州行政駐地所在的區域(除甘南州),其面積占比從2000年的12.70%增加到2015年的14.24%.該區域主導土地利用/土地覆蓋類型為耕地,且耕地面積占比為4類服務簇中最高,達到52.88%.林草覆蓋面積和建設用地面積分別占區域面積的33.02%、3.01%.通過疊加供給服務簇和需求服務簇可知,該區域供給服務為B2,而需求服務簇為B4.高度不平衡區域(B4),主要分布在蘭州、酒泉、嘉峪關和張掖市的主城區,其面積占比從2000年的0.56%下降到2015年的0.48%.該區域林草覆蓋率雖然較高,面積占區域面積的42.38%,但是主導土地利用/土地覆蓋類型為建設用地和耕地,分別占到區域面積的16.64%、32.4%.該區域供需指數小于0,說明供需狀況已經嚴重不匹配.通過疊加供給服務簇和需求服務簇可知,該區域供給服務為B2,需求服務簇為B4.

2.3 生態系統服務供需關系的驅動分析

2.3.1 基于地理探測器的因子探測分析 因子探測器結果顯示(表3),甘肅省生態系統服務供給能力、需求強度和供需指數在空間上的分布差異受到自然因素和社會經濟因素的共同作用,從而呈現出各異的空間分布特征.總體來看,自然因素中地形因子如植被類型、氣溫、降水對三者的貢獻率較高,社會經濟因素中如大牲口數量、耕地面積、農作物播種面積、人均GDP以及人口數量對三者的貢獻率較大,其他因子的貢獻率較低.從供給能力來看,各因子按照統計量的大小進行排序為:年均降水量>植被類型>氣溫>大牲口數量>人均GDP>有效灌溉面積>農林牧總產值>坡度>化肥施用量>海拔>GDP>人口數量>農作物播種面積>耕地面積>坡向>人口密度.從表3來看,自然因素中的年均降水量和植被類型的值最大,分別達到0.727和0.568,解釋力均在50%以上;社會經濟因素中的大牲口數量和人均GDP的值最大,分別達到0.366和0.314,解釋力均在30%以上,其次為氣溫,達到0.445.因此,年均降水量和植被類型是影響生態系統服務供給能力的主要自然因子, 大牲口數量和人均GDP是影響生態系統服務供給能力的主要社會經濟因子. 總體來看自然因子的貢獻率(主要為氣候因子)明顯高于社會經濟因子,因此未來在生態系統服務可持續管理中,在降低人類活動對生態系統干擾的同時,要更加關注降低氣候變化對生態系統服務供給產生的負面影響,以獲得穩定的生態系統服務供給.

表3 甘肅省生態系統服務供需驅動因子探測結果

注: A1:坡向;A2:DEM;A3:植被類型;A4:年均氣溫;A5:坡度;A6:年均降水量;A7:年末大牲口數量;A8:GDP;A9:耕地面積;A10:有效灌溉面積;A11:化肥施用量;A12:農林牧總產值;A13:農作物播種面積;A14:人口密度;A15:人均GDP;A16:人口數量.

從需求強度來看,各因子按照統計量的大小進行排序為:人口數量>植被類型>農作物播種面積>年均降水量>耕地面積>人均GDP>大牲口數量>氣溫>農林牧總產值>化肥施用量>有效灌溉面積>海拔>GDP>坡度>人口密度>坡向.

從表3來看,自然因素中的植被類型和年均降水量的值最大,分別達到0.418和0.407,解釋力均在40%以上;社會經濟因素中的人口數量和農作物播種面積的值最大,分別達到0.444和0.408,解釋力均在40%以上,其次為耕地面積和人均GDP,分別達到0.379和0.346.因此,年均降水量和植被類型是影響生態系統服務供給能力的主要自然因子,大牲口數量和人均GDP是影響生態系統服務供給能力的主要社會經濟因子.總體來看社會經濟因子的貢獻率明顯高于自然因子,而需求強度反映了人類對生態系統服務的利用程度,為避免出現服務的過度利用,行政管理部門需要積極引導開發省域內可替代服務,尤其是黃土高原區域是甘肅省人口分布最多、經濟產業重點布局地區,需求強度最高,需要逐步調整該區域經濟產業和引導人口合理分布流動以改變需求結構.

從供需指數來看,各因子按照統計量的大小進行排序為:人口數量>年均降水量>植被類型>農作物播種面積>人均GDP>耕地面積>大牲口數量>農林牧總產值>氣溫>化肥施用量>有效灌溉面積>海拔>GDP>人口密度>坡度>坡向.從表3來看,自然因素中的年均降水量和植被類型的值最大,分別達到0.352和0.319,解釋力均在30%以上;社會經濟因素中的人口數量的值最大,達到0.360,解釋力在30%以上,其次為農作物播種面積和人均GDP,分別達到0.284和0.276.因此,年均降水量和植被類型是影響生態系統服務供需平衡的主要自然因子,人口數量是影響生態系統服務供需平衡的主要社會經濟因子.總體來看社會經濟因子的貢獻率明顯高于自然因子,而供需指數反映了供需匹配程度,故今后需在相關政策制定時,著重考慮調整服務需求結構的同時減少人類活動的干擾并將人工措施作為輔助手段(如生態移民,降低黃土高原等生態脆弱敏感地區的人口密度)加以促進生態系統的恢復與重建,實現生態系統服務的可持續供給,以達到生態系統服務供需平衡.

2.3.2 基于地理探測器的因子交互探測分析 利用交互探測器探測驅動因子之間影響生態系統服務供需空間分異的相互關系(表4),研究發現,自然因子和社會經濟因子對甘肅省生態系統服務供需空間分異影響存在交互作用,所有因子中任意兩個因子的交互作用均大于單個因子的影響,因子之間交互作用呈現非線性增強關系,而某一因子單獨起作用的情況并不存在.

表4 甘肅省生態系統服務供需空間分異驅動因子的交互探測結果

驅動因子A1A2A3A4A5A6A7A8A9A10A11A12A13A14A15A16 A30.4280.5060.418 A40.2700.3360.5040.259 A50.0460.1500.4270.2830.028 A60.4180.5020.5680.4780.4220.407 A70.2730.4190.5390.4490.2780.4790.260 A80.1100.2780.4570.3580.1150.4540.3300.097 需求A90.3890.4200.5800.4430.4010.5680.4830.4680.379 A100.1460.2300.4830.3930.1580.4720.3930.2580.5260.125 A110.1940.2350.5440.3810.2220.5610.4710.3640.4540.3910.177 A120.2080.2710.5460.4420.2440.5500.4470.3710.4620.3880.2950.194 A130.4220.4610.5740.4430.4260.5590.5150.4940.4420.5100.5010.4890.408 A140.0160.1110.4230.2740.0400.4110.2780.1090.3970.1370.1960.2060.4240.012 A150.3540.4100.5570.4380.3690.4990.3900.4400.5040.3970.4900.4830.4990.3590.346 A160.4560.4640.5920.4880.4580.5720.5270.5010.4990.5240.5170.5010.5060.4490.5040.444

驅動因子A1A2A3A4A5A6A7A8A9A10A11A12A13A14A15A16 A10.004 A20.0930.083 A30.3310.4070.319 A40.1700.2480.3860.157 A50.0410.1240.3280.1870.025 A60.3620.4290.4700.3960.3650.352 供需指數A70.2260.3110.4110.3180.2270.4260.211 A80.0840.2080.3520.2450.0870.3920.2590.070 A90.2740.3090.4510.3090.2850.4480.3510.3310.260 A100.1380.2100.4030.3040.1420.4100.3580.2310.3870.113 A110.1590.1940.4410.2880.1730.4450.3750.2820.3580.3150.138 A120.2110.2650.4650.3700.2270.4870.3940.3230.3810.3200.2770.184 A130.3010.3440.4460.3160.3110.4450.3690.3560.3050.3910.4020.4100.284 A140.0520.1230.3550.2100.0740.3880.2600.1100.3160.1530.1930.2280.3320.040 A150.2910.3220.4460.3400.3000.4280.3090.3510.3700.3550.3990.4310.3750.3280.276 A160.3810.3940.4870.3920.3810.4880.4320.4010.4250.4540.4790.4650.4230.3920.4450.360

注: A1:坡向;A2:DEM;A3:植被類型;A4:年均氣溫;A5:坡度;A6:年均降水量;A7:年末大牲口數量;A8:GDP;A9:耕地面積;A10:有效灌溉面積;A11:化肥施用量;A12:農林牧總產值;A13:農作物播種面積;A14:人口密度;A15:人均GDP;A16:人口數量.

交互探測結果顯示,供給能力中,氣溫和年均降水、年均降水和耕地面積、年均降水和人口數量的交互作用對供給能力的空間分異影響最強,因子交互作用的值分別達到0.783、0.782和0.777,解釋力都在77%以上.植被類型與年末大牲口數量、耕地面積、有效灌溉面積、化肥施用量、農林牧總產值、農作物播種面積、人均GDP和人口數量等諸多社會經濟因子之間的交互作用對供給能力的空間分異影響較強,解釋力均在60%以上.總體來看,氣溫、降水、植被類型與其他因子的交互作用明顯強于自然因子內部或社會經濟因子內部的交互作用.

需求強度中,植被類型和人口數量、植被類型和耕地面積、植被類型和農作物播種面積以及降水量和人口數量的交互作用對需求強度的空間分異影響最強,因子交互作用的值分別達到0.592、0.580、0.574和0.572,解釋力達到57%以上,這也解釋了高需求區域主要分布在黃土高原,該區域是甘肅省人口、耕地最為集中的地區,這些因子相互作用加劇了區域需求強度的增加.大牲口數量與農作物播種面積、人口數量,耕地面積與有效灌溉面積、人均GDP,有效灌溉面積與農作物播種面積、人口數量,化肥施用量與農作物播種面積、人口數量,農林牧總產值與人口數量,農作物播種面積與人口數量,以及人均GDP與人口數量等社會經濟因子之間的交互作用對需求強度的空間分異影響較強,解釋力均在50%以上.總體來看,雖然自然因子與社會經濟因子之間的交互作用值略高于社會經濟因子之間的交互作用,但是社會經濟因子兩兩之間的交互作用多于自然因子與社會經濟因子之間兩兩的交互作用,這也反映了生態系統服務的需求主要受人類活動的影響.

供需指數中,降水量和農林牧總產值、降水量和人口數量、植被類型和人口數量的交互作用對供需指數的空間分異影響最強,因子交互作用的值分別達到0.488、0.488和0.487,解釋力都超過了48%.植被類型與大牲口數量、耕地面積、有效灌溉面積、化肥施用量、農林牧總產值、農作物播種面積、人均GDP,降水量與大牲口數量、耕地面積、有效灌溉面積、化肥施用量、農作物播種面積、人均GDP,以及人口數量與大牲口數量、GDP、耕地面積、有效灌溉面積、化肥施用量、農林牧總產值等社會經濟因子之間的交互作用對供需指數的空間分異影響較強,解釋力均在40%以上.總體來看,對供需指數的空間分異影響,主要受自然因子與社會經濟因子之間的交互作用較強,社會經濟因子內部之間的交互作用主要集中在人口數量與其他因子的相互交互作用上.這也解釋了甘肅省由于人口數量多的城市地區,如黃土高原地區幾乎所有類型的生態系統服務需求都處于較高水平,而人口數量少的地區,如脆弱荒漠區多處于較低水平.同時,人口集聚通常伴隨著高生態系統服務需求和低生態系統服務供應的人工地表的擴張,以及低生態系統服務需求和高供給的自然生態系統(例如林地,草地,濕地等)的占領和破壞.

在未來生態系統服務管理中,應考慮不同驅動因子的作用特點和各驅動因子交互增強的效果,采取不同的管理方式,選擇與區域自然條件、社會經濟發展水平相適應的水土資源開發利用方式,如甘肅西北部的河西走廊地區應降低對水資源的開發利用、對脆弱荒漠區的擾動以及對綠洲的過度開發;隴中隴東黃土高原區應加強退耕還林還草、生態移民以提高區域生態系統供給能力,降低需求強度,從而避免不合理或強烈人類活動干擾與自然、社會經濟因子協同作用增強對區域生態系統供需平衡造成壓力.

3 討論

生態系統服務與人類福祉息息相關,生態系統服務的供給取決于當地自然環境基底狀況,需求則與人口增長和社會經濟的發展有關. Oudenhoven等[45]指出評價生態系統服務供給和需求關系的指標必須是可量化的、對土地利用變化反應靈敏的、在空間和時間尺度上可擴展的,但如何量化人類對生態系統服務的需求成為了難點.生態服務供需評價矩陣在一定程度上可以滿足當前的研究需要,但目前這種評價方法的不確定性較大,區域與專家的選擇對矩陣的影響也不可忽略,Burkhard等[25]基于國外當地情況的評分結果與甘肅省不同生態系統類型的供需得分雖然會有差別,但無論是國外、國內還是在甘肅省,建設用地、農業用地、生態用地三大地類之間生態系統服務供需得分的相對高低都是較一致的.

考慮到直接將Burkhard等[25]的供需矩陣得分套用在其他地區可能存在的適用性問題,在本研究中邀請甘肅省內相關領域專家針對供需矩陣進行打分,使得這種方法具有更好的適用性.雖然這種半定量的方法不能完全刻畫甘肅省復雜的生態系統服務供需狀況,但可以將生態系統服務供需格局的變化趨勢完整的表現出來,為緩解甘肅省以及其他經濟社會發展與生態環境保護之間存在生態系統服務供需矛盾提供一定的科學依據.

尺度也是生態系統服務供需關系研究中的一個重要問題.生態系統服務供給和需求關系在不同的空間和時間尺度以及不同的利益相關者之間有不同的匹配模式.不同的空間尺度下生態系統服務的供需雙方存在不同的空間關聯特征和權衡關系[8].本研究參考關于土地利用研究中格網構建文獻[46-49],最終采用適合甘肅省的1km′1km的格網尺度,在此基礎上以子流域作為分析評價單元.雖然格網方法可以解決生態系統服務供需關系發生的區域性特征,也方便將供需關系空間化,但是格網的大小也會導致尺度效應的產生[50],未來研究需要將生態系統服務供需評價矩陣和供需指數的構建更加細致化,并結合生態系統服務權衡和協同以及生態系統服務流的相關理論來完善當前的研究體系.

生態系統服務作為連接自然生態系統與人類社會的橋梁,其供給和需求反映生態系統和人類社會間復雜的動態關聯[51].生態系統服務供給與需求的時空變化受生態系統結構功能、人口、社會經濟等諸多因素的影響.這些因素必然將影響相應的生態系統服務供需格局及供需平衡的評估.本文從生態系統服務供給、需求和供需平衡3個方面分別揭示了其與影響因素的耦合關系,影響因素既有自然因素也有社會經濟發展因素,在一定程度上能夠反映生態系統服務供需平衡內部機理與驅動機制,這也是本研究從生態系統服務供需的多個方面揭示驅動機制的首次嘗試.其中,影響生態系統服務供需的因素是多方面的,諸如政策性因素受到數據獲取和定量化的限制并沒有過多考慮,此外,確定各類影響因素在不同地區的綜合作用機制以及不同因素的影響作用級別顯得相當必要[52],因此對生態系統服務供給、需求與影響因素關系的精確研究將成為未來重要的研究內容.

4 結論

4.1 甘肅省生態系統供給與需求指數具有明顯的空間分布錯位,尤其是甘肅中部和南部,呈現出高供給-低需求和低供給-高需求的狀態,甘肅中部區域是供需服務高度不平衡的主要區域,雖然2010年以來,這種狀態逐漸得到改善,但是該區域依然是供需矛盾最突出的區域.

4.2 生態系統供給服務中,權衡關系多存在于產品供給服務與調節服務、文化服務之間,而協同關系則存在于調節服務之間;需求服務中,需求服務之間均是協同關系并且產品供給服務與其他服務之間具有最強的協同關系;生態系統供給服務和生態系統服務供需指數之間既有權衡關系也有協同關系,而生態系統需求服務和生態系統服務供需指數之間均為權衡關系.

4.3 本文選取的16個影響因子對生態系統服務供給能力(需求強度、供需指數)空間分異特征的解釋力不同.對生態系統服務供給能力影響較大的因子主要為年均降水量和植被類型等自然因子,而對生態系統服務需求強度影響較大的因子主要為人口數量等社會經濟因子,對供需指數的影響中,社會經濟因子和自然因子都有較高的貢獻率.影響因子對生態系統服務供給能力(需求強度、供需指數)的影響并不是獨立起作用的,而是多種因子共同作用的結果,其影響均為非線性增強.

[1] MA (Millennium ecosystem assessment). Millennium ecosystem assessment: Living beyond our means-natural assets and human well-being world resources institute [M]. Washington D C: Island Press, 2005:3.

[2] Costanza R, d’Arge R, De Groot R S, et al. The value of the world’s ecosystem services and natural capital [J]. Nature, 1997,387:253-260.

[3] Daily G. Nature's services: Societal dependence on natural ecosystems [M]. Washington D C: Island Press, 1997:75-76.

[4] Daily G C, Polasky S, Goldstein J, et al. Ecosystem services in decision-making: time to deliver [J]. Frontiers in Ecology and the Environment, 2009,7(1):21-28.

[5] Scholes R J, Reyers B, Biggs R, et al. Multi-scale and cross-scale assessments of social-ecological systems and their ecosystem services [J]. Current Opinion in Environmental Sustainability, 2013,5:16-25.

[6] Burkhard B, Kroll F, Nedkov S, et al. Mapping ecosystem service supply, demand and budgets. Ecological Indicators, 2012,21(3):17-29.

[7] Wolff S, Schulp C, Verburg P H. Mapping ecosystem services demand: A review of current research and future perspectives [J]. Ecological Indicators, 2015,55:159-171.

[8] 嚴 巖,朱捷緣,吳 鋼,等.生態系統服務需求,供給和消費研究進展 [J]. 生態學報, 2017,37(8):2489-2496.

Yan Y, Zhu J Y, Wu G, et al. Review and prospective applications of demand, supply and consumption of ecosystem services [J]. Acta ecologica sinica, 2017,37(8):2489-2496.

[9] Schroter M, Barton D N, Remme R P, et al. Accounting for capacity and flow of ecosystem services: A conceptual model and a case study for Telemark, Norway [J]. Ecological Indicators, 2014,36:539-551.

[10] Schulp C J E, Lautenbach S, Verburg P H. Quantifying and mapping ecosystem services: demand and supply of pollination in the European Union [J]. Ecological Indicators, 2014,36:131-141.

[11] Palacios-Agundez I, Onaindia M, Barraqueta P, et al. Provisioning ecosystem services supply and demand: the role of landscape management to reinforce supply and promote synergies with other ecosystem services [J]. Land Use Policy, 2015,47:145-155.

[12] Larondelle N, Lauf S. Balancing demand and supply of multiple urban ecosystem services on different spatial scales [J]. Ecosystem Services, 2016,22:18-31.

[13] Nedkov S, Burkhard B. Flood regulating ecosystem services-mapping supply and demand, in the Etropole municipality, Bulgaria [J]. Ecological Indicators, 2012,21:67-79.

[14] Goldenberg R, Kalantari Z, Cvetkovic V, et al. Distinction, quantification and mapping of potential and realized supply-demand of flow-dependent ecosystem services [J]. Science of the Total Environment, 2017,593:599-609.

[15] Baró F, Haase D, Gómez-Baggethun E, et al. Mismatches between ecosystem services supply and demand in urban areas: a quantitative assessment in five European cities [J]. Ecological Indicators, 2015,55:146-158.

[16] Palomo I, Martín-López B, Potschin M, et al. National parks, buffer zones and surrounding lands: Mapping ecosystem service flows [J]. Ecosystem Services, 2013,4(4):104-116.

[17] Pe?a L, Casado-Arzuaga I, Onaindia M. Mapping recreation supply and demand using an ecological and a social evaluation approach [J]. Ecosystem Services, 2015,13:108-118.

[18] Egarter V L, Depellegrin D, Pereira P, et al. Mapping the ecosystem service delivery chain: capacity, flow, and demand pertaining to aesthetic experiences in mountain landscapes [J]. Science of the Total Environment, 2017,574:422-436.

[19] 徐凌星,楊德偉,劉丹丹,等.青藏高原生態系統服務的時空分布特征與供需關系 [J]. 山地學報, 2020,38(4):483-494.

Xu L X, Yang D W, Liu D D, et al. Spatiotemporal distribution characteristics and supply-demand relationships of ecosystem services on the Qinghai-Tibet plateau, China [J]. Mountain Research, 2020, 38(4):483-494.

[20] Li J, Jiang H, Bai Y, et al. Indicators for spatial–temporal comparisons of ecosystem service status between regions: a case study of the Taihu River Basin, China [J]. Ecological Indicators, 2016,60:1008-1016.

[21] 吳建生,門.新納,梁景天,等.基于基尼系數的生態系統服務供需均衡研究-以廣東省為例 [J]. 生態學報, 2020,40(1):6812-6820.

Wu J S, Men X N, Liang J T, et al. Research on supply and demand equilibrium of ecosystem services in Guangdong Province based on the gini coefficient [J]. Acta Ecologica Sinica, 2020,40(1):6812-6820.

[22] Wu X, Liu S L, Zhao S, et al. Quantification and driving force analysis of ecosystem services supply, demand and balance in China [J]. Science of the Total Environment, 2019,652:1375-1386.

[23] 陳駿宇,王慧敏,劉 鋼,等.“水?能?糧” 視角下杭嘉湖區域生態系統服務供需測度及政策研究 [J]. 長江流域資源與環境, 2019,28(3):542-553.

Chen J Y, Wang H M, Liu G, et al. Evaluation of ecosystem services and its adaptive policies in the Hangjiahu region under water-energy- food nexus [J]. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2019,28(3):542-553.

[24] 謝高地,曹淑艷,魯春霞,等.中國的生態服務消費與生態債務研究 [J]. 自然資源學報, 2010,25(1):43-51.

Xie G D, Cao S Y, Lu C X, et al. Human's consumption of ecosystem services and ecological debt in China [J]. The Journal of Natural Resources. 2010,25(1):43-51.

[25] Burkhard B, Kroll F, Müller F, et al. Landscapes' capacities to provide ecosystem services: A concept for land- cover based assessments [J]. Landscape Online, 2009,15(1):1-22.

[26] Kandziora M, Burkhard B, Muller F. Mapping provisioning ecosystem services at the local scale using data of varying spatial and temporal resolution [J]. Ecosystem Services, 2013,4:47-59.

[27] Kaiser G, Burkhard B, Romer H, et al. Mapping tsunami impacts on land cover and related ecosystem service supply in Phang Nga, Thailand [J]. Natural Hazards and Earth System Science, 2013,13(12): 3095–3111.

[28] 歐維新,王宏寧,陶 宇.基于土地利用與土地覆被的長三角生態系統服務供需空間格局及熱點區變化 [J]. 生態學報, 2018,38(17): 6337-6347.

Ou W X, Wang H Y, Tao Y. A land cover-based assessment of ecosystem services supply and demand dynamics in the Yangtze River Delta region [J]. Acta Ecologica Sinica, 2018,38(17):6337-6347.

[29] 黃木易,方 斌,岳文澤,等.近20a來巢湖流域生態服務價值空間分異機制的地理探測 [J]. 地理研究, 2019,38(11):2790-2803.

Huang M Y, Fang B, Yue W Z, et al. Spatial differentiation of ecosystem service values and its geographical detection in Chaohu Basin during 1995～2017 [J]. Geographical Research, 2019,38(11): 2790-2803.

[30] 黃木易,岳文澤,方 斌,等.1970～2015年大別山區生態服務價值尺度響應特征及地理探測機制 [J]. 地理學報, 2019,74(9):1904-1920.

Huang M Y, Yue W Z, Fang B, et al. Scale response characteristics and geographic exploration mechanism of spatial differentiation of ecosystem service values in Dabie Mountain area,central China from 1970 to 2015 [J]. Acta Geographica Sinica, 2019,74(9):1904-1920.

[31] 龐 靜.基于地理探測器模型的自然和人為因素對植被變化的影響[D]. 太原:山西大學, 2016.

Pang J. Geographical detector-based identifying the impact of natural and human factors on vegetation changes [D]. Taiyuan: Shanxi University, 2016.

[32] 彭文甫,張冬梅,羅艷玫,等.自然因子對四川植被NDVI變化的地理探測 [J]. 地理學報, 2019,74(9):1758-1776.

Peng W F, Zhang D M, Luo Y M, et al. Influence of natural factors on vegetation NDVI using geographical detection in Sichuan Province [J]. Acta Geographica Sinica, 2019,74(9):1758-1776.

[33] 張思源,聶 瑩,張海燕,等.基于地理探測器的內蒙古植被NDVI時空變化與驅動力分析 [J]. 草地學報, 2020,28(5):292-304.

Zhang S Y, Nie R, Zhang H Y, et al. Spatiotemporal variation of vegetation NDVI and its driving forces in Inner Mongolia based on Geodetector [J]. Acta Agrestia Sinica, 2020,28(5):292-304.

[34] 趙小風,劉夢麗,王柏源.基于地理探測器的城市建設用地規模時空差異及影響因素分析 [J]. 中國土地科學, 2018,32(5):29-35.

Zhao X F, Liu M L, Wang B Y. Spatio-Temporal Disparity of Urban Construction Land and Its Impact Factors in China based on Geodetector [J]. China Land Science, 2018,32(5):29-35.

[35] 呂 晨,藍修婷,孫 威.地理探測器方法下北京市人口空間格局變化與自然因素的關系研究 [J]. 自然資源學報, 2017,32(8):1385- 1397.

Lv C, Lan X T, Sun W. A study on the relationship between natural factors and population distribution in Beijing using geographical detector [J]. Journal of Natural Resources, 2017,32(8):1385-1397.

[36] 胡麗娜.甘肅省土壤資源空間信息管理系統設計 [D]. 蘭州:甘肅農業大學, 2008.

Hu L N. Design of spatial information management system of soil resources in Gansu Province [D]. Lanzhou: Gansu Agricultural University, 2008.

[37] 朱 震.甘肅省生態安全影響因素貢獻度的實證分析 [D]. 蘭州:蘭州大學, 2016.

Zhu Z. An empirical analysis on the contribution of ecological security factors in Gansu Province [D]. Lanzhou: Lanzhou University, 2016.

[38] Liu J Y, Kuang W H, Zhang Z X, et al. Spatiotemporal characteristics, patterns and causes of land use changes in China since the late 1980s [J]. Journal of Geographical Sciences, 2014,69:3-14.

[39] 楊淑萍,韓海東.基于地理探測器的甘肅省NDVI驅動因子定量分析 [J]. 甘肅農業大學學報, 2019,54(4):115-123.

Yang S P, Han H D. Quantitative analysis of NDVI driving factors in Gansu Province based on geodetector [J]. Journal of Gansu Agricultural University, 2019,54(4):115-123.

[40] 王海鴻,常艷妮,杜莖深,等.建設用地擴張驅動力分析—以甘肅省為例 [J]. 干旱區資源與環境, 2008,22(3):75-80.

Wang H O, Chang Y N, Du J S, et al. Analysis on driving forces of constructive land expansion--a case study of Gansu Province [J]. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2008,22(3):75-80.

[41] de Groot R S, Alkemade R, Braat L, et al. Challenges in integrating the concept of ecosystem services and values in landscape planning, management and decision making [J]. Ecological Complexity, 2010, 7(3):260-272.

[42] Burkhard B, Kroll F. Map of ecosystem services, supply and demand//Cleveland C J. Encyclopedia of Earth [M]. Washingtom, DC: Environmental Information Coalition, National Council for Science and the Environment, 2010.

[43] 王小軍,陳翔舜,魏金平,等.甘肅省2004～2009年土地沙漠化時空變化分析 [J]. 中國沙漠, 2013,33(1):33-37.

Wang X J, Chen X S, Wei J P, et al. Spatial and temporal changes of aeolian desertification land from 2004 to 2009 in Gansu Province, China [J]. Journal of Desert Research, 2013,33(1):33-37.

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

Wang J F, Xu C D. Geodetector: Principle and prospective [J]. Acta Geographica Sinica, 2017,72(1):116-134.

[45] Oudenhoven A P E V, Petz K, Alkemade R, et al. Framework for systematic indicator selection to assess effects of land management on ecosystem services [J]. Ecological indicators, 2012,21:110-122.

[46] 唐秀美,劉 玉,劉新衛,等.基于格網尺度的區域生態系統服務價值估算與分析 [J]. 農業機械學報, 2017,48(4):149-153.

Tang X M, Liu Y, Liu X W, et al. Estimation and analysis of ecosystem service value based on grid scale [J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Machinery, 2017,48(4):149-153.

[47] 馬昕煒,曾永年.基于格網單元的縣級土地利用總體規劃生態環境影響評價方法與應用 [J]. 長江流域資源與環境, 2011,20(10): 1198-1210.

Ma X W, Zeng Y N. Assessment of land use planning impact on ecological environment at county level based on the grid cell [J]. Resources and Environment in the Yangtza Basin, 2011,20(10): 1198-1210.

[48] 郭椿陽,高建華,樊鵬飛,等.基于格網尺度的永城市土地利用轉型研與熱點探測 [J]. 中國土地科學, 2016,3(4):43-51.

Guo C Y, Gao J H, Fan P F, et al. Land use transition and hotspots detection in Yongcheng City based on the grid scale [J]. China Land Science, 2016,3(4):43-51.

[49] 王 雅,蒙吉軍.黑河中游土地利用變化對生態系統服務的影響 [J]. 干旱區研究, 2017,34(1):200-207.

Wang Y, Meng J J. Effects of Land use change on ecosystem services in the middle reaches of the Heihe river basin [J]. Arid Zone Research, 2017,34(1):200-207.

[50] 陳江平,張 瑤,余遠劍.空間自相關的可塑性面積單元問題效應 [J]. 地理學報, 2011,66(12):1597-1606.

Chen J P, Zhang Y, Yu Y J. Effect of map in spatial autocorrelation [J]. Acta Geographica Sinica, 2011,66(12):1597-1606.

[51] 馬 琳,劉 浩,彭 建.生態系統服務供給和需求研究進展 [J]. 地理學報, 2017,72(7):1277-1289.

Ma L, Liu H, Peng J, et al. A review of ecosystem services supply and demand [J]. Acta Geographica Sinica, 2017,72(7):1277-1289.

[52] 鄧煌煒,廖振良.生態系統服務驅動因素及供需研究進展 [J]. 環境科技, 2020,33(1):74-78.

Deng H W, Liao Z L. Review of drivers, supply and demand of ecosystem services [J]. Environmental Science and Technology, 2020,33(1):74-78.

A study on the relationship between supply-demand relationship of ecosystem services and impact factors in Gansu Province.

ZHAO Xiao-jiong1,2,3, SU Jun-de4, WANG-Jian1*, JIN Wang-qiang3, CHEN-e5, ZHANG-Juan5, XIANG Ming5

(1.Northwest Institute of Eco-Environment and Resources, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou 730000, China；2.University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China；3.Gansu Academy of Eco-environmental Sciences, Lanzhou 730000, China；4.Gansu Vocational & Technical College of Nonferrous Metallurgy, Jinchang 737100, China；5.Gansu environmental monitoring center station, Lanzhou 730020, China)., 2021,41(10)：4926～4941

Natural factors and socio-economic development have a profound impact on the supply and demand of regional ecosystem services, leading to imbalance of regional ecological service supply and demand. This study aims to analyze the pattern of supply-demand of ecosystem services in Gansu Province, and to explore their internal relationship under social and economic development. In this study, the evaluation matrix of regional supply and demand of ecosystem services was used to calculate the supply and demand intensity. The supply-demand index was introduced to represent the matching status of ecosystem services. The impact of both natural and socio-economic factors on the supply-demand index of ecosystem service was studied by using geographical detector, revealing the spatiotemporal changing patterns of supply and demand. Our results show that: the spatial distribution of ecosystem supply-demand index is obviously inhomogeneous in Gansu Province, especially in the central and southern parts of Gansu Province, characterized by high supply-low demand and low supply-high demand, with the strongest mismatch observed in the central region of Gansu Province. Although this situation has been gradually mitigated since 2010, the discrepancy between supply and demand is still prominent in this region; From the perspective of trade-off and synergy of ecosystem services, there are many trade-offs between supply services, regulatory services and cultural services at the service supply side, while the synergy relationship is mainly found in regulatory services; on the service demand side, there is a synergy relationship between demand services and supply services, and the strongest synergy relationship is observed between supply services and other services. There is a trade-off relationship as well as a synergy relationship between the supply and demand indices of ecosystem services, whereas there is a trade-off relationship between demand and the supply-demand index of ecosystem service; The q value of annual precipitation and vegetation types is more than 50% on the impact of ecosystem services supply intensity, which is the main reason for the spatial differentiation. The population has the highest explanatory power on the demand intensity of ecosystem services, and the q value is more than 40%. In terms of the impact on the supply-demand index, the population in the socio-economic factors and the precipitation in the natural factors have the highest explanatory power, and the q value is more than 35%. The impact of factors on the supply capacity of ecosystem services (demand intensity, supply-demand index) is attributable to a variety of factors, and further enhanced nonlinearly.

ecosystem services supply-demand；Gansu Province；the cluster analysis；geographical detector

X32

A

1000-6923(2021)10-4926-16

趙曉冏(1986-),男,甘肅武威人,高級工程師,博士,主要從事生態環境遙感研究.發表論文10余篇.

2021-03-04

甘肅省技術創新引導計劃項目(20CX3ZA002);甘肅省青年科技基金計劃項目(20JR5RA124);甘肅省青年科技基金計劃項目(18JR3RC420)

* 責任作者, 研究員, wjian@lzb.ac.cn