Spatial and temporal variation and impact factors analysis of ecosystem service value in low-mountain counties: taking Dexing City in Jiangxi Province as an example
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摘要:
科学评估生态系统服务价值（ESV）并分析其时空分异特征和影响因素对保障区域生态安全具有重要意义。以典型低山丘陵地貌的德兴市为例，基于2000年、2007年、2013年以及2018年遥感影像数据，分析土地利用结构和动态变化，利用当量因子系数修正法评估ESV，采用空间自相关和热点分析方法描述ESV的时空分异特征，并运用地理探测器探析ESV空间分异的影响因素。结果表明：2000—2018年，德兴市土地利用类型以林地为主，占总面积的75%以上，建设用地面积增加最多（2 230.38 hm2），林地面积减少最大（2 763.54 hm2），未利用地面积变化最剧烈；德兴市ESV共减少了1.1亿元，总量变化比较稳定；从空间上看，ESV呈西北低、东南高的空间分布格局，且存在显著的空间集聚效应；研究期间，ESV显著变化区域占总面积的20%左右，局部地区ESV变化比较剧烈；ESV空间分布受到自然条件和人类活动的共同作用，双因子间交互作用的影响要高于单一因子，且影响因子的作用强度存在空间差异。德兴市未来发展中，应注重对林地、水域等生态用地的保护，盘活存量建设用地，提高国土资源的利用效率，优化城乡建设用地布局，同时针对不同区域特点，采取差异化、精准化的生态管控措施。
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关键词:
- 生态系统服务价值(ESV) /
- 时空分异 /
- 影响因素 /
- 地理探测器 /
- 低山丘陵县域
Abstract:Scientific assessment of ecosystem service value (ESV) and analysis of its temporal and spatial variation characteristics and impact factors are of great significance to ensure regional ecological security. Taking Dexing City, a typical low mountainous landscape, as an example, based on the remote sensing images in 2000, 2007, 2013 and 2018, the land use structure and dynamic changes were analyzed, the ESV was evaluated according to the equivalent factor coefficient correction method, the temporal and spatial variation characteristics of ESV were described by using spatial auto-correlation and hot-spot analysis method, and the impact factors of ESV spatial variation were explored by using GeoDetector. The results showed that: From 2000 to 2018, forest land was the main land use type in Dexing City, accounting for more than 75% of the total area. The construction land area increased the most (2 230.38 hm2), forest land area decreased the most (2 763.54 hm2), and the unused land area changed the most drastically. The ESV of Dexing City decreased by 110 million yuan, and the total change was relatively stable. The ESV showed a spatial distribution pattern of low in the northwest and high in the southeast, and there was a significant spatial agglomeration effect. During the study period, the area with significant changes in ESV accounted for about 20% of the total area, and the ESV changes in local areas were relatively drastic. The spatial distribution of ESV was affected by both natural conditions and human activities, the interaction between two factors was higher than that of a single factor, and there were spatial differences in the strength of the impact factors. In the future development, Dexing City should pay attention to the protection of ecological land such as forest land and water area, revitalize the stock of construction land, improve the utilization efficiency of national land resources, optimize the layout of urban and rural construction land, and at the same time, adopt differentiated and precise ecological control measures for different regional characteristics.
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图 2 2000—2018年德兴市不同服务类型与地类的ESV变化
Figure 2. ESV of different service types and land types in Dexing City in 2000-2018
图 3 2000—2018年德兴市ESV空间分布
Figure 3. Spatial distribution of ESV in Dexing City in 2000-2018
图 4 2000—2018年德兴市ESV变化量的冷热点格局
Figure 4. Cold-hot pattern of ESV changes in Dexing City in 2000-2018
图 5 2018年德兴市ESV空间分异影响因子交互作用的q统计量
Figure 5. Q statistics for the interaction of spatially divergent impact factors of ESV in Dexing City in 2018
表 1 德兴市ESV空间分异的影响因子
Table 1. Impact factors of spatial differentiation of ESV in Dexing City
影响因素 影响因子 代码 数据来源 自然条件 高程 X1 地理空间数据云（ https://www.gscloud.cn ）坡度 X2 由ArcGIS软件的Slope
工具计算得到降水量 X3 国家地球系统科学数据中心（ http://www.geodata.cn ）归一化植被指数（NDVI） X4 由遥感影像预处理后的Red波段和NIR波段计算得到 人类活动 与公路的距离 X5 每个像元到公路的欧氏距离 与自然保护地的距离 X6 每个像元到自然保护
地的欧氏距离与城镇村居民点的距离 X7 每个像元到城镇村居民
点的欧氏距离与采矿用地的距离 X8 每个像元到采矿用地
的欧氏距离与中心城区的距离 X9 每个像元到中心城区
的欧氏距离地均GDP X10 资源环境科学与数据中心（http://www.resdc.cn） 夜间灯光亮度 X11 珞珈一号夜间灯光数据（ http://59.175.109.173:8888 ）土地利用程度 X12 参照文献[32]计算土地
利用程度
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表 2 德兴市和全国相关统计数据
Table 2. Relevant statistics of Dexing City and China
区域 粮食产量/（kg/hm2） 降水量/mm 气温/℃ 农村恩格尔系数/% 城镇恩格尔系数/% 农村人口占比/% 城镇人口占比/% 德兴市 5 589.06 2 354.20 18.70 24.88 30.89 49.18 51.11 全国 5 621.07 673.80 10.10 30.10 27.70 40.42 59.58
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表 3 德兴市生态系统服务价值系数
Table 3. Table of coefficients of ecosystem service values in Dexing City
元/hm2 一级类型 二级类型 耕地 林地 建设用地 水域 未利用地 供给服务 食物生产 4 469.26 1 474.86 0.00 2 368.71 89.39 原材料生产 1 743.01 13 318.39 0.00 1 564.24 178.77 调节服务 气体调节 3 217.87 19 307.20 0.00 2 279.32 268.16 气候调节 4 335.18 18 189.88 0.00 9 206.67 581.00 水文调节 3 441.33 18 279.27 0.00 83 887.98 312.85 废物处理 6 212.27 7 687.12 0.00 66 368.49 1 162.01 支持服务 保持土壤 6 569.81 17 966.42 0.00 1 832.40 759.77 维持生物多样性 4 558.64 20 156.36 0.00 15 329.56 1 787.70 文化服务 提供美学景观 759.77 9 296.06 0.00 19 843.51 1 072.62 合计 35 307.14 125 675.56 0.00 202 680.88 6 212.27
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表 4 双因子交互作用的类型
Table 4. Types of two-factor interaction
判断依据 交互作用 q(F1∩F2)＜min[q(F1)，q(F2)] 非线性减弱 min[q(F1)，q(F2)]<q(F1∩F2)<
max[q(F1)，q(F2)]单因子非线性减弱 q(F1∩F2)>max[q(F1)，q(F2)] 双因子增强 q(F1∩F2)=q(F1)+q(F2) 独立 q(F1∩F2)>q(F1)+q(F2) 非线性增强
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表 5 德兴市2000—2018年土地利用结构及动态度
Table 5. Land use structure and dynamic attitude in Dexing City from 2000 to 2018
土地利用类型 面积/hm2 动态度/% 2000年 2007年 2013年 2018年 2000—2007年 2007—2013年 2013—2018年 2000—2018年 耕地 25 074.09 25 260.84 25 593.66 25 719.75 0.11 0.22 0.10 0.14 林地 164 635.83 163 436.94 163 294.38 161 872.29 −0.10 −0.01 −0.17 −0.09 建设用地 13 714.65 14 533.65 14 810.76 15 945.03 0.85 0.32 1.53 0.90 水域 2 825.28 3 342.15 3 534.66 3 919.23 2.61 0.96 2.18 2.15 未利用地 1 681.74 1 358.01 698.13 475.29 −2.75 −8.10 −6.38 −3.99 合计 207 931.59 207 931.59 207 931.59 207 931.59
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表 6 2018年德兴市ESV空间分异影响因子的q统计量
Table 6. Q statistics of spatially divergent impact factors of ESV in Dexing City in 2018
影响因子 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 q 0.246 0.355 0.088 0.574 0.123 0.032 0.223 0.097 0.048 0.110 0.068 0.883 P 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
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表 7 2018年各乡镇ESV空间分异影响因子的q统计量及排名
Table 7. Q statistics and ranking of spatially divergent impact factors of ESV by township in 2018
乡镇 X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 新岗山镇 0.299**
（5）0.431**
（3）0.247**
（7）0.699**
（2）0.260**
（6）0.106**
（10）0.337**
（4）0.156**
（8）0.080**
（11）0.131**
（9）0.041 0.867**
（1）昄大乡 0.211**
（5）0.511**
（3）0.164**
（8）0.652**
（2）0.209**
（6）0.115**
（10）0.227**
（4）0.129**
（9）0.066**
（11）0.187**
（7）0.002 0.860**
（1）李宅乡 0.464**
（4）0.540**
（3）0.315**
（6）0.769**
（2）0.303**
（7）0.024 0.412**
（5）0.037*（9） 0.033**
（10）0.256**
（8）0.026 0.904**
（1）龙头山乡 0.207**
（4）0.419**
（3）0.134**
（7）0.625**
（2）0.189**
（5）0.058**
（10）0.162**
（6）0.076**
（8）0.065**
（9）0.050**
（11）0.068 0.940**
（1）海口镇 0.178**
（1）0.067**
（4）0.004 0.002 0.145**
（2）0.041**
（5）0.131**
（3）0.011 0.004 0.013 0.001 0.006 泗洲镇 0.037**
（10）0.057**
（8）0.107**
（6）0.422**
（2）0.033**
（11）0.019*（12） 0.077**
（7）0.121**
（5）0.041**
（9）0.136**
（4）0.139**
（3）0.878**
（1）花桥镇 0.111**
（6）0.203**
（3）0.073**
（10）0.791**
（2）0.100**
（8）0.027*（12） 0.154**
（4）0.119**
（5）0.043**
（11）0.097**
（9）0.111**
（6）0.942**
（1）绕二镇 0.243**
（5）0.457**
（3）0.217**
（6）0.575**
（2）0.127**
（8）0.173**
（7）0.302**
（4）0.044**
（10）0.032**
（11）0.069**
（9）0.002 0.865**
（1）张村乡 0.478**
（4）0.526**
（3）0.231**
（6）0.780**
（2）0.209**
（7）0.094**
（9）0.471**
（5）0.103**
（8）0.044**
（11）0.061**
（10）0.009 0.937**
（1）万村乡 0.496**
（4）0.599**
（3）0.371**
（6）0.850**
（2）0.184**
（7）0.029**
（11）0.489**
（5）0.115**
（9）0.040**
（10）0.134**
（8）0.013 0.954**
（1）黄柏乡 0.290**
（2）0.349**
（1）0.000 0.004 0.015 0.002 0.004 0.007 0.003 0.009 0.012 0.004 银城街道 0.388**
（3）0.378**
（4）0.153**
（9）0.725**
（2）0.199**
（8）0.103**
（12）0.347**
（5）0.109**
（11）0.279**
（6）0.114**
（10）0.211**
（7）0.941**
（1）新营街道 0.568**
（3）0.544**
（4）0.207**
（9）0.737**
（2）0.346**
（8）0.070**
（11）0.485**
（5）0.035 0.402**
（6）0.075**
（10）0.397**
（7）0.910**
（1）香屯街道 0.338**
（3）0.329**
（4）0.187**
（7）0.486**
（2）0.196**
（6）0.179**
（8）0.246**
（5）0.118**
（10）0.112**
（11）0.079*（12） 0.153**
（9）0.879**
（1）注：括号中数字表示排名。**表示P在0.01水平上显著相关；*表示P在0.05水平上显著相关。
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