中國北方農牧交錯區生態系統服務價值時空變化特征及驅動力分析

摘要：為探究區域生態系統服務價值（Ecosystem services value，ESV）時空變化特征及其驅動因子，本研究基于1990—2020年七期土地利用數據，采用當量法估算北方農牧交錯區的生態系統服務價值，在GEE云平臺與ArcGIS軟件的支撐下，分析其時空變化特征，并利用地理探測器模型揭示影響其變化的關鍵驅動因子。北方農牧交錯區30a間草地面積增幅最大，建設用地呈逐年增長的趨勢，林地與荒地面積減少，耕地與水域面積基本保持不變，土地利用空間分布格局基本穩定，土地利用方式的轉化主要發生在耕地、林地與草地之間；北方農牧交錯區年均ESV總量呈降低趨勢，以林草地和水域提供調節服務為主，其次為支持服務、供給服務和文化服務，研究區ESV的空間分布與土地利用空間分布格局高度關聯；北方農牧交錯區ESV空間分異性受多種因素共同驅動，單因子表現為NDVI解釋力最高，雙因子表現為夜間燈光與NDVI交互作用最強。

關鍵詞：生態系統服務價值；時空變化；驅動力；地理探測器；北方農牧交錯區

中圖分類號：X171.1""" 文獻標識碼：A""""" 文章編號：1007-0435（2024）07-2263-10

doi：10.11733/j.issn.1007-0435.2024.07.027

引用格式：

李佳儀， 馬小花， 喬麗娜，等.中國北方農牧交錯區生態系統服務價值時空變化特征及驅動力分析［J］.草地學報，2024，32（7）：2263-2272

LI Jia-yi， MA Xiao-hua， QIAO Li-na，et al.Analysis of the Spatiotemporal Variation Characteristics and Driving Forces of Ecosystem Service Value in the Agro-pastoral Ectone of Northern China［J］.Acta Agrestia Sinica，2024，32（7）：2263-2272

收稿日期：2023-12-25；修回日期：2024-04-16

基金項目：國家自然科學基金青年科學基金（71904093）資助

作者簡介：

李佳儀（1998-），女，回族，寧夏銀川人，碩士研究生，主要從事森林生態研究，E-mail：245989687@qq.com；*通信作者Author for correspondence，E-mail：bianyy@nxu.edu.cn

Analysis of the Spatiotemporal Variation Characteristics and Driving Forces of

Ecosystem Service Value in the Agro-pastoral Ectone of Northern China

LI Jia-yi， MA Xiao-hua， QIAO Li-na， MA Li， BIAN Ying-ying*

（College of Forestry and Prataculture， Ningxia University， Yinchuan， Ningxia Province 750021， China）

Abstract：In order to explore the spatiotemporal variation characteristics and driving factors of regional ecosystem service value （ESV），this study，based on seven periods of land use data from 1990 to 2020，used the equivalent method to estimate the ecosystem service value of the Northern Agro-Pastoral Ecotone，analyzed its spatiotemporal change characteristics through the GEE cloud platform with the support of ArcGIS software，and used the geodetector model to reveal the key driving factors of affecting its changes. The results showed that the area of grassland increased the most in the past 30 years in the Northern Agro-Pastoral Ecotone，the impervious showed a increasing trend year by year，the area of forest and barren decreased，the area of cropland and water basically remained unchanged，and the spatial distribution pattern of land use was basically stable. The transformation of land use mode mainly occurred between cropland，forest and grassland;the average annual total ESV in the Northern Agro-Pastoral Ecotone showed a decreasing trend. Forestry，grassland and water areas provided mainly regulating services，following by support services，supply services and cultural services. The spatial distribution of ESV was highly related to the spatial distribution pattern of land use and the spatial differentiation of ESV in the Northern Agro-Pastoral Ecotone was driven by multiple factors. The single factor showed that NDVI had the highest explanatory power，and the double factor showed that the interaction between nightlight and NDVI had the strongest explanatory power.

Key words：Ecosystem service value;Spatiotemporal changes;Driving force;Geographical detectors;Northern Agro-Pastoral Ecotone

土地利用是人類活動行為與地球陸表自然生態系統關系最直接的表現方式，土地利用與生態系統服務相互影響，相互制約［1］。人類對土地不合理的使用［2］是造成全球超過60%的土地生態系統服務功能退化的主要原因［3］，它直接或間接地改變生態系統的組成、過程及分布格局，從而對生態系統服務價值（Ecosystem services value，ESV）產生影響［3-4］。在追求經濟發展和環境保護“雙贏”的前提下，掌握區域土地ESV動態特征，并揭示其驅動力，以此來監測土地對人類貢獻福利的數量和質量，對于區域土地資源合理分配和生態系統管理決策具有重要價值。

當前，基于土地利用變化的ESV評估研究主要集中在以下3個方面：一是利用ESV評估進行土地規劃和用途變更，以平衡城市發展和生態系統保護的需求，以此確保土地用途的可持續性，減少環境破壞［5-6］；二是使用ESV評估來進行最佳的土地管理實踐，以最大程度地提供生態系統服務，如水源保護、土壤保持和野生動植物棲息地［7-9］；三是使用ESV評估進行土地保護和恢復，確定保護和恢復土地的優先級，以增加土地的價值，提供生態系統服務，如洪水調節、碳儲存和生物多樣性維護［10-12］。其中，基于生態系統服務價值評估來確定最優的土地管理實踐，以獲得最大程度的生態系統服務是當前研究的熱點問題。

北方農牧交錯區是我國重要的生態屏障，在維護區域生態平衡、促進農業和畜牧業發展等方面具有重要的作用。長期以來，由于氣候變化、人類不合理的經營活動、生態恢復工程的實施等原因，該區土地利用類型多種多樣，且一直頻繁的發生變化。受制于自然條件，人工林的建設難以達到預期，天然草地仍存在過度開墾、超載過牧的現象。學者們對該區部分區域或流域的ESV和土地利用方式進行了廣泛的研究，研究內容多為土地利用變化對生態系統服務的影響［13-14］、不同土地利用類型下的生態系統服務供給與需求［15］、生態系統服務價值的時空格局等［16］，而基于土地利用方式變化影響下的ESV時空變化特征及驅動力的研究相對較少。

鑒于此，本文基于中國北方農牧交錯區1990—2020年7期土地利用數據，在劃分土地利用方式的基礎上，采用當量法估算區域ESV及不同地類ESV，在GEE（Google earth engine）遙感云平臺與ArcGIS軟件的支撐下，分析其演化規律和時空變化特征，進而揭示影響其變化的關鍵驅動因子，以期為該區土地利用格局優化決策提供一些科學依據。

1" 材料與方法

1.1" 研究區概況

中國北方農牧交錯區（36°01′N～49°36′N，105°45′E～124°42′E），行政區劃涉及9個省106個旗（縣市），是我國空間尺度最長也是面積最大的農牧交錯帶；區域降水量為300～450 mm，干燥度為1～2［17］；區域經濟發展較為落后，屬于貧困集聚區。土地利用類型主要有耕地、林地與草地，植被分布由東至西為森林草原帶過渡到典型草原帶和荒漠草原帶；土壤類型主要有：黑鈣土、鈣栗土、風沙土、鹽堿土等；農業結構調整、坡耕地退耕還草、糧草輪作、種植結構調整、已墾草原恢復、農田防護林建設等生態恢復工程和政策的實施，使區域生態環境得到了一定程度的改善［18］。

1.2" 數據來源與處理

（1）土地利用數據。來源于GEE遙感云平臺的中國年度土地覆蓋數據集（CLCD），獲取研究區1990，1995，2000，2005，2010，2015，2020年的7期土地利用數據（分辨率為500 m），在GEE平臺中將數據集中的9種用地類型重新劃分為耕地、林地、草地、水域、荒地和建設用地6種類型，其中將森林與灌木合并劃分為林地、將水體與冰雪合并劃分為水域，研究區內相對于其他土地利用類型來說，濕地面積較小，因此忽略不計。在GEE平臺中通過代碼計算出每個年份每種用地類型的面積及其在1990—2020年間土地利用類型之間相互轉化的面積。

（2）1990—2020年各省市糧食產量數據和糧食播種面積數據。來源于《中國統計年鑒（1991—2021年）》。

（3）2020年各省糧食價格數據。來源于《全國農產品成本收益資料匯編2021》。

（4）驅動因子數據。通過顯著性檢驗篩選及數據的可獲取性原則，最終擬定12項驅動因子，包含社會經濟因子4項：人口密度、夜間燈光、GDP和距城市道路距離；氣候因子5項：年日照時數、年平均氣溫、年平均相對濕度、年平均氣壓和年降水量；地理因子2項：高程和坡度；植被因子1項：歸一化植被指數（NDVI），以上因子均具有顯著代表性。

2020年夜間燈光、GDP、年平均氣溫、年平均相對濕度、年平均氣壓、年降水量、年日照時數、NDVI及高程數據均來源于中國科學院資源環境科學數據中心（RESDC，http：//www.resdc.cn），基于高程數據可直接生成坡度數據；城市道路數據在ArcGIS中用歐式距離（Euclidean distance）工具做出與城市道路的距離；人口密度數據來源于LandScan人口數據集。利用ArcGIS將上述12項數據裁剪后，采用自然斷點法進行重分類，然后創建漁網并采樣，利用“多值提取至點”工具得到驅動因子數據集。

1.3" 生態系統服務價值計算方法

采用當量法計算ESV價值量［19］：

V=∑nc=1Vc（1）

Vc=∑mi=1D×Fci×Aci（2）

式中：V代表ESV總量，單位為元；c表示生態服務功能的類型；Vc表示c類功能的服務價值（元）；i表示第i類生態系統；Fci表示第i類生態系統單位面積提供的c類功能價值的當量因子；Aci表示計算c類功能價值時第i 類生態系統的占有面積（hm2）；D表示一個標準當量因子的價值量（元·hm-2）。

根據謝高地等［20］的研究成果，曹若蘭等［21］在此基礎上對計算1個標準當量因子價值量的公式進行了創新，即：在計算研究區域ESV當量時，采用區域每1 hm2農田年自然生產主要糧食作物數據（北方農牧交錯區主要糧食作物為小麥、玉米、大豆）計算1個標準當量因子的生態系統服務功能價值量。即1個標準當量因子的ESV，大約等于當地糧食每1 hm2產量價值的1/7，計算公式為：

D=17×Si×Fi（3）

式中：D為單位當量因子的價值，Si、Fi分別為研究區的糧食平均產量和糧食平均價格。通過查閱相關資料，計算出1990—2020年北方農牧交錯區年均糧食產量為4 311.35 kg·hm-2，2020年平均糧食價格為3.25 元·kg-1，由公式（3）估算出研究時段內的D為2 001.7 元·hm-2，然后根據謝高地等［19］基于單位面積價值當量因子法修訂的ESV當量表（表1）對研究區的ESV總量及四種服務功能價值量進行估算。

1.4" 地理探測器模型

地理探測器是一種統計學模型，專門用于探究某事物的空間特征及其驅動因素，在因子探測時通過q值的大小來度量單個因素對研究區ESV空間分異的驅動力度，而不同因素共同作用對研究區ESV空間分異的交互影響作用可以用該模型的交互因子探測功能來識別［22］。模型表達式為：

q=1-∑Lh=1Nhσ2hNσ2（4）

式中，q為影響因素對ESV空間分異特征的解釋力度，其取值范圍為0～1，q值越高，自變量X對因變量Y的影響力就越大，反之則越小；L為ESV空間分異影響因素X的分類或分區數；Nh和N分別為層h和研究區樣本數；σ2h和σ2分別為層h和研究區ESV的方差。

2" 結果與分析

2.1" 北方農牧交錯區土地利用特征分析

2.1.1" 土地利用面積變化特征" 如圖2所示，1990—2020年北方農牧交錯區土地利用類型主要以耕地、林地和草地為主，其次為水域、荒地與建設用地。從時間變化與面積變化上來看，耕地面積在1990—1995年間略有增加，從1995年起呈逐年下降趨勢，在2000年時下降幅度最大，降幅為12.65×105hm2，其后耕地面積基本保持穩定；林地面積呈先減少后增加再減少的趨勢，面積占比從1990年的37.41%下降至2020年的34.95%；草地面積在1990—1995年期間略有下降，其后呈逐年增長的趨勢，從2000年開始草地面積大幅增長，30年間共增加了4.94%，增幅為33.61×105hm2；水域與荒地面積均呈先增加后逐年減少的趨勢，其中水域面積的變化幅度最小，僅減少了0.28%，基本保持穩定；建設用地面積在30年間一直呈逐年增長的趨勢。

2.1.2" 土地利用空間變化特征" 由圖3可見，從空間上看，北方農牧交錯區東部的土地利用類型主要為耕地和建設用地，中部與西部分布著大量的草地，中南部與東北部零散分布著一些林地與水域。30年間，研究區土地利用類型分布格局基本穩定，土地利用格局的變化主要為：南部與整個西部的草地面積均有所增加，東部建設用地面積逐步擴張，而分布在西南部的林地面積有所減少，分布在西北部的水域面積呈逐年減少的趨勢。

2.1.3" 土地利用面積轉化特征" 由表2可知，在1990—2020年間，研究區6種土地利用類型之間均有不同程度的轉化。其中，林地面積變化幅度最大，減少了167.22×104hm2，依次轉變為草地（24.19%）、耕地（8.87%）、水域（2.89%）、荒地（0.40%）和建設用地（0.25%）。其次為草地，面積凈增加量為336.04×104hm2，主要源于林地、水域和耕地的轉入。耕地面積減少了139×104hm2，主要轉化為林地（25.77%）。建設用地面積凈增加32.05×104hm2，荒地、水域面積分別減少43.19×104hm2和18.68×104hm2。

對近30年來研究區不同土地利用類型之間的轉移流向進行可視化分析（圖4），結果顯示，土地利用類型面積的轉化主要發生在耕地、林地與草地三者之間。耕地以轉出為主，主要轉向林地與草地；林地也以轉出為主，主要轉向了草地，其次為水域；而草地以轉入為主轉出為輔，主要由林地、水域及耕地轉入，向林地和水域轉出；建設用地以轉入為主，主要由水域轉入，其轉出的面積極少。

2.2" 北方農牧交錯區生態系統服務價值特征分析

2.2.1" ESV總量及不同功能價值量變化特征" 如圖5所示，近30年研究區年均ESV總量呈降低趨勢，累計下降3.26%。1990—1995年ESV快速上升（斜率為0.008），在1995年達到研究時段的峰值，ESV總量為1.91×1012元；在此之后ESV逐年下降，2010年開始急速下降（直線斜率為-0.01），至2020年，ESV總量達到研究時段最低值，為1.81×1012元。

生態系統服務價值按照功能類型可劃分為供給服務價值、調節服務價值、支持服務價值和文化服務價值，從4種功能結構上看，研究區生態系統服務類型主要為調節服務，占ESV總量的75.65%，對ESV的貢獻率最高；其次為支持服務和供給服務，分別占ESV總量的13.41%和7.99%，而文化服務僅占2.94%（圖5）。

2.2.2" 不同用地類型ESV變化特征" 如表3所示，1990—2020年研究區生態系統服務價值由1990年的18 667.83億元減少到2020年的18 058.77億元。不同土地利用類型提供的ESV大小也不相同，其中林地和水域對ESV的貢獻率最高，其貢獻率達到75%以上。整體上看，各類土地提供的ESV在1990—2020年間均出現不同程度的變化，其中耕地、林地和水域的ESV在30年間總共下降了2.34%，而草地的ESV上升了2.34%。

2.2.3" ESV空間變化特征" 研究區年平均單位面積ESV的空間分布格局與土地利用的空間分布格局密切相關。從ESV總量上看，高值區較少，零散分布于中部與東北部地區，中值區所占區域較大，整個研究區均有分布，而低值區主要出現在東部（圖6）。

4種功能價值分別呈現出不同的空間分布。其中，供給服務價值自西部向東部增加，其高值集中于東北部，中部及西部多數為低值區；調節服務價值整體上西部及中部地區略高于東部地區；支持服務價值的高值區主要在中南部及東北部，而西部的支持服務價值差異并不顯著；文化服務價值的特征表現為西部及中部地區略高于東部地區。

2.3" 北方農牧交錯區生態系統服務價值變化驅動力分析

如表4所示，社會經濟因子與自然環境因子均對北方農牧交錯區生態系統服務價值時空變化具有驅動作用，其中NDVI對研究區ESV的影響最為顯著，q統計量為0.312，是研究區ESV空間分異最主要的原因；其次為夜間燈光值，反映了城市的經濟水平和人口分布情況，q統計量為0.099，是重要的影響因素；除此之外，氣壓、降水量和濕度等氣象條件變化也會驅動生態系統服務價值空間的變化。剔除P值大于0.05的3項驅動因子（人口密度、與道路距離、坡度）后，剩余9項驅動因子的決定力q值從大到小的排序依次為NDVI＞夜間燈光＞氣壓＞降水量＞高程＞相對濕度＞GDP＞氣溫＞日照時數。NDVI、夜間燈光、氣壓、降水量決定力q值在0.067以上，為主要驅動因素；高程、相對濕度、GDP的決定力q值在0.052～0.067之間，為次要驅動因素；氣溫、日照時數決定力q值低于0.052，為其他驅動因素，影響程度較小。

如圖7所示，相對于單因子對研究區ESV的影響來說，雙因子交互影響的增強效果增加。其中，夜間燈光與NDVI交互作用的q值最高，為0.404，均高于兩者單一因子的解釋力，為雙因子增強。交互作用較高的為NDVI∩GDP、NDVI∩氣壓、NDVI∩氣溫、NDVI∩高程、NDVI∩日照時數、NDVI∩降水量、NDVI∩濕度，q值分別為0.392，0.392，0.387，0.386，0.381，0.360，0.356，都為雙因子增強，由此可以看出NDVI與其他各因子尤其是夜間燈光與GDP的交互作用對研究區ESV的分布影響較大。除與NDVI交互之外，夜間燈光∩氣壓、夜間燈光∩高程的交互作用也較高，q值分別為0.185和0.182，均對研究區ESV的變化起到了一定的驅動作用，可見研究區ESV的空間分異是由不同驅動因子共同作用的結果，且社會經濟因子與自然環境因子間表現出很強的交互性。

3" 討論

自然降水量是土地利用/覆被空間分異的決定性因素［23］。上世紀90年代，中國北方農牧交錯區以草地為主，林地、耕地為輔的土地利用格局穩定，受降水減少的影響，研究區暖干化趨勢明顯，草地面積縮小，而草場的過度放牧進一步加劇了草場的退化。受我國在北方農牧交錯區實施大面積植樹造林的影響，林地面積增加。三北防護林體系建設使生態環境改善，雖然耕地面積相對穩定但土地生產力提高，糧食穩定增產［24］。2000年左右，研究區開始實施“天然林保護工程”“退耕還林草”“退牧還草”工程等生態措施，受到“保護耕地”的基本國策、城市化進程、國家經濟結構調整等多重因素的影響，草—林—耕的土地利用格局得到進一步優化，表現為草地覆被面積持續增大［25］，耕地的比例結構保持穩定，此外，建設用地的結構占比在研究期限內持續增長，水域和荒地的結構占比減小。研究區草地、林地和耕地之間的轉換相對頻繁，與該地區農戶普遍采取的的種養結合的生計方式密切相關［26］，林地轉向草地的面積大于草地轉向林地的面積，這一結果可能是因為在進行土地利用分類時將灌木地與森林合并劃分為林地，而灌木林地與草地之間沒有明顯的界限，使得林地與草地之間的轉化難以精準區分。建設用地面積凈增加32.05%，且增加面積主要源于水域和荒地的轉入，林地轉變為建設用地的現象依然嚴峻。以上結果均與中國北方農牧交錯區土地利用變化研究的相關結果相互印證［27-28］。

生態環境與自然生態過程隨著人類對土地的開發利用而改變［29］，人類活動驅動下的土地利用活動的頻繁變化會影響特定地區主要生態過程的基本結構和功能，還會嚴重影響生態系統服務的持續和有效提供，從而導致生態系統服務價值量發生改變［30］。研究區年均ESV總量在1995年達到高峰期后始終呈降低趨勢，究其原因一方面是由于能提供較高生態系統服務價值的林地與水域面積占比減小［31］，另一方面是由于建設用地面積占比的增加加速了自然景觀的破碎化［32］，對生態系統服務價值產生了顯著的負面影響。但草地的ESV持續增長，為研究區生態環境的改善起到了積極作用［33］。

生態系統服務維持和優化管理的核心內容是土地系統能夠穩定提供滿足人類福祉需求的支持服務、供給服務、調節服務和文化服務［34］。研究區的生態系統服務類型以調節服務為主，供給服務占ESV總量的比例持續降低，展現了生態恢復治理工程及政策實施使區域環境質量得到改善的階段性成果［35］，草地ESV上升表明了草地生態系統服務功能已由畜牧產品供給向生態修復功能轉變［36］。多采用區域適應性較強的鄉土樹草種作為生態恢復的主要材料，加強建設用地的植被覆蓋度，加強易發生水土流失的生態脆弱區的保護力度等措施都有助于研究區生態系統服務價值的提升，可促進區域生態系統的可持續發展。

生態系統服務的直接驅動力包括氣候趨向、波動及極端變化，土地利用/覆被變化和其他自然要素分異與土地利用類型的空間分布高度關聯，間接驅動因素包括人口增長、經濟發展、科學技術進步、產業結構調整等［34］，其中，NDVI對區域ESV解釋力最高［37］，是最主要的驅動因素。氣候因子中，尤其是相對濕度與降雨量是作用于植物群落的分布與生長的關鍵因素［38-39］，影響植被覆蓋度［40-41］，NDVI可以反映出植物冠層的背景影響，且與植被覆蓋有關，隨著生態系統的凈初級生產力和林草地面積的變化而變化［31］，進而影響ESV。社會因素中夜間燈光值與其他因素的交互作用對研究區ESV的變化與空間分布格局驅動效果顯著。夜間燈光值可作為人類活動程度的表征，反映地區社會經濟發展水平、建設用地分布及電力基礎設施建設等情況［42］，夜間燈光數據所反映的地表燈光強度的分布特征與建設用地覆蓋呈正相關，與NDVI呈現顯著的負相關性［43］。夜間燈光數據可以很好地反演區域GDP，主要反映城鎮用地范圍區域經濟［44］。夜間燈光值和GDP的雙因子增強交互作用充分表明人類活動能夠改變植被分布和植物群落的生長與演替，使得生態用地類型發生改變從而影響人類的活動范圍與社會經濟發展的區域［40］，對生態環境產生負面影響［45］。夜間燈光值較高的區域，也是城鎮化水平不斷加快、人口與GDP不斷增長、建設用地逐步擴張及人類活動程度較高的區域，ESV有所降低。同時，生態恢復工程政策的持續實施又會帶來正面影響［46］。綜上，氣候變化、植被覆蓋變化、城鎮化等都會造成區域ESV的波動。

4" 結論

本文對北方農牧交錯區生態系統服務價值的變化規律和空間格局特征進行分析，并探究影響其變化的關鍵驅動因子，北方農牧交錯區以草-林-耕為主的用地結構進一步優化，空間分布格局基本穩定；北方農牧交錯區年均生態系統服務價值呈下降趨勢，生態系統服務以林草地和水域提供調節服務為主，其次為支持服務、供給服務和文化服務，林地面積減少和建設用地面積凈增加，是引起ESV下降的主要原因；北方農牧交錯區生態系統服務價值受多種因素共同驅動，因子探測結果表現為單因素NDVI的解釋力最高，氣象因素次之，雙因素表現為夜間燈光與NDVI交互作用最強。草-林-耕為主的用地結構是與研究區自然環境最為匹配的土地利用方式，為穩定區域生態系統服務功能持續增加，需持續地有針對性地實施加強生態恢復治理工程及政策。

參考文獻

［1］" 魏慧，趙文武，張驍，等. 基于土地利用變化的區域生態系統服務價值評價——以山東省德州市為例［J］. 生態學報，2017，37（11）：3830-3839

［2］" GOMES E，INACIO M，BOGDZEVIC K，et al. Future land-use changes and its impacts on terrestrial ecosystem services：A review［J］. Science of the Total Environment，2021，781：146716

［3］" DAILY G C. Nature’s services：Societal dependence on natural ecosystems （1997）［M］. London：Yale University Press，2013：454-464

［4］" 傅伯杰，張立偉. 土地利用變化與生態系統服務：概念、方法與進展［J］. 地理科學進展，2014，33（4）：441-446

［5］nbsp; MONTOYA-TANGARIFE C，VILLAMIZAR D N，JORQUERA G F，et al. Accessibility to public spaces：Boosting ecosystem services in urban areas in four Latin American cities［J］. Frontiers in Sustainable Cities，2022（4）：796122

［6］" 魏云龍，蔡建國. 杭州市綠地生態系統服務功能價值評估及可持續性發展研究［J］. 浙江農林大學學報，2017，34（4）：695-703

［7］" 劉海，武靖，陳曉玲. 丹江口水源區生態系統服務時空變化及權衡協同關系［J］. 生態學報，2018，38（13）：4609-4624

［8］" SHI D，WU Q，SHI Y，et al. Multidimensional assessment of soil conservation ecosystem services and multiscale analysis of influencing mechanisms［J］. Journal of Cleaner Production，2022，381：135162

［9］" BYRD K B，FLINT L E，ALVAREZ P，et al. Integrated climate and land use change scenarios for California rangeland ecosystem services：wildlife habitat，soil carbon，and water supply［J］. Landscape Ecology，2015，30：729-750

［10］NEDKOV S，BURKHARD B. Flood regulating ecosystem services—Mapping supply and demand，in the Etropole municipality，Bulgaria［J］. Ecological Indicators，2012，21：67-79

［11］CANU D M，GHERMANDI A，NUNES P A L D，et al. Estimating the value of carbon sequestration ecosystem services in the Mediterranean Sea：An ecological economics approach［J］. Global Environmental Change，2015，32：87-95

［12］吳靖瑤，李晨曦. 基于生態系統服務的生態保護修復研究——以秦巴生物多樣性生態功能區為例［J］. 上海國土資源，2023，44（4）：161-167

［13］徐文彬，饒良懿. 土地利用和氣候變化對農牧交錯帶生態系統服務的影響［J］. 環境科學，2023，44（9）：5114-5124

［14］張建寧，陳瓔亭，王勇，等. 北方農牧交錯帶耕地利用變化對生態系統服務價值影響——以寧夏回族自治區吳忠市為例［J］. 水土保持研究，2021，28（6）：283-291

［15］DOU H，LI X，LI S，et al. Mapping ecosystem services bundles for analyzing spatial trade-offs in inner Mongolia，China［J］. Journal of Cleaner Production，2020，256：120444

［16］梁赟亮，李杰，陸燕花，等. 基于LUCC的甘肅省農牧交錯帶生態系統服務價值評估及時空演變特征研究［J］. 草業學報，2023，32（5）：13-26

［17］趙哈林，趙學勇，張銅會，等. 北方農牧交錯帶的地理界定及其生態問題［J］. 地球科學進展，2002（5）：739-747

［18］李巖，商冉，曲衍波. 退耕還林還草前后植被凈初級生產力動態及其對環境變化的響應評估：以陜北黃土高原為例［J］. 水利水電技術（中英文），2023，54（6）：156-166

［19］謝高地，張彩霞，張昌順，等. 中國生態系統服務的價值［J］. 資源科學，2015，37（9）：1740-1746

［20］謝高地，張彩霞，張雷明，等. 基于單位面積價值當量因子的生態系統服務價值化方法改進［J］. 自然資源學報，2015，30（8）：1243-1254

［21］曹若蘭，莫宏偉. 韶山市土地利用變化對周圍土地生態服務價值的影響［J］. 水土保持通報，2022，42（2）：307-314，388

［22］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

［23］周建，張鳳榮，徐艷，等. 基于降水量與土壤類型的北方農牧交錯區土地利用/覆被格局及變化分析——以科爾沁左翼后旗為例［J］. 地理研究，2017，36 （7）：1210-1222

［24］高廷，王靜愛，李睿，等. 中國北方農牧交錯帶土地利用變化及預測分析［J］. 干旱區資源與環境，2011，25 （10）：52-57

［25］劉洋洋，任涵玉，周榮磊，等. 中國草地生態系統服務價值估算及其動態分析［J］. 草地學報，2021，29（7）：1522-1532

［26］張志敏. 退耕還林（草）政策對寧夏農牧交錯區農戶生計的影響［D］. 銀川：寧夏大學，2022：35-39

［27］陶澤涪，王世清，孫丕苓，等. 中國北方農牧交錯帶耕地時空分異及驅動因素［J］. 干旱區地理，2022，45（1）：153-163

［28］婁佩卿，付波霖，林星辰，等. 基于GEE的1998～2018年京津冀土地利用變化對生態系統服務價值的影響［J］. 環境科學，2019，40（12）：5473-5483

［29］陳仲新，張新時. 中國生態系統效益的價值［J］. 科學通報，2000（1）：17-22，113

［30］王志恒，劉玲莉. 生態系統結構與功能：前沿與展望［J］. 植物生態學報，2021，45（10）：1033-1035

［31］邱嘉琦，于德永. 中國北方農牧交錯帶生態系統服務空間格局及影響因子——以內蒙古中西部地區為例［J］. 生態學報，2023，43（18）：7598-7609

［32］鄔紫荊，曾輝. 基于meta分析的中國森林生態系統服務價值評估［J］. 生態學報，2021，41（14）：5533-5545

［33］李旭亮，楊禮簫，田偉，等. 中國北方農牧交錯帶土地利用/覆蓋變化研究綜述［J］. 應用生態學報，2018，29（10）：3487-3495

［34］于德永，郝蕊芳. 生態系統服務研究進展與展望［J］. 地球科學進展，2020，35（8）：804-815

［35］劉勝濤，牛香，王兵，等. 陜西省退耕還林工程生態效益評估［J］. 生態學報，2018，38（16）：5759-5770

［36］EROL A，KAPLAN M，KIZILSIMSEK M. Oats （Avena sativa）--Common vetch （Vicia sativa） mixtures grown on a low-input basis for a sustainable agriculture［J］. TG：Tropical Grasslands，2009，43（3）：191

［37］李紫健，陳江平，張偉康，等. 湖北省生態系統服務價值演變及影響因素分析［J］. 測繪科學，2023，48（1）：245-257

［38］李加順，劉麗. 2000—2020年云南省植被時空變化及影響因素分析［J］. 草地學報，2023，31（11）：3503-3513

［39］肖云飛，陳文業，王斌杰，等. 祁連山國家級自然保護區土地利用時空變化及與氣候因子關系研究［J］. 草地學報，2021，29（9）：2049-2057

［40］于海霞，王禹驍. 東江流域生態系統服務價值的時空演變及空間分異機制［J］. 應用生態學報，2023，34（9）：2498-2506

［41］王波，楊太保. 1980—2018年銀川市生態系統服務價值評價及驅動力分析［J］. 干旱區地理，2021，44（2）：552-564

［42］周雅萍，趙先超. 長株潭城市群人類活動強度與生態系統服務價值空間關系［J］. 中國環境科學，2024，44（5）：1-14.

［43］陳穎彪，鄭子豪，吳志峰，等. 夜間燈光遙感數據應用綜述和展望［J］. 地理科學進展，2019，38（2）：205-223

［44］厲芳婷，胡菡，張亮，等. 基于土地利用分類的夜間燈光和GDP分量相關性研究［J］. 測繪地理信息，2023，48（1）：82-85

［45］方林，蔡俊，劉艷曉，等. 長三角地區生態系統服務價值動態演化及驅動力分析［J］. 生態與農村環境學報，2022，38（5）：556-565

［46］王娟敏，譚浩波，鄧玉嬌，等. 基于遙感的佛山市夜間燈光和植被指數空間關聯分析［J］. 遙感信息，2023，38（4）：24-32

（責任編輯" 彭露茜）