陕甘宁革命老区生态系统服务价值时空分异及影响因素研究

doi:10.3785/j.issn.1008-9497.2022.04.014

浙江大学学报（理学版）

2022, Vol. 49

Issue (4): 498-507 DOI: 10.3785/j.issn.1008-9497.2022.04.014

地球科学

陕甘宁革命老区生态系统服务价值时空分异及影响因素研究

朱相君(

),薛亮(

)

陕西师范大学地理科学与旅游学院，陕西西安 710119

Research on the spatial and temporal variations and influencing factors of ecosystem service value in the Shaanxi-Gansu-Ningxia Revolutionary Region

Xiangjun ZHU(

),Liang XUE(

)

School of Geography and Tourism，Shaanxi Normal University，Xi′an 710119，China

全文: PDF(3325 KB)

HTML( 8 )

摘要：

陕甘宁革命老区是黄土高原和黄河中上游的重点生态治理区，作为重要的生态屏障区，其生态治理意义重大。以陕甘宁革命老区为研究区域，基于改进的生态系统服务价值（ecosystem service value，ESV）当量因子法，利用地理探测器及地理加权回归（geographically weighted regression，GWR）模型，分析1995—2018年各县ESV时空变化特征、影响因素及各主导因素作用强度的空间分异特征。结果表明：（1）1995—2018年，陕甘宁革命老区ESV呈先下降后上升的特征，整体呈上升趋势，草地与林地对该区域ESV的贡献较大；（2）ESV空间等级转化呈现较显著的两极变化趋势，其中低级、高级ESV区域面积显著扩张，较高级ESV区域面积明显缩减；（3）地被覆盖度、人口密度、垦殖系数是ESV空间分异的主导因素，平均空间解释力超过0.378 0，自然、社会、经济因素间的交互协同增强了其对陕甘宁革命老区ESV的影响程度；（4）各主导因素对ESV的影响程度表现出空间异质性，其中地被覆盖度及垦殖系数的影响程度由东向西递减，人均GDP和人口密度的影响程度则由西向东递减。

关键词： 生态系统服务价值（ESV）; 地理探测器; 地理加权回归（GWR）模型; 影响因素; 陕甘宁革命老区

Abstract:

The Shaanxi-Gansu-Ningxia Revolutionary Region is a key ecological management area in the Loess Plateau and the upper and middle reaches of the Yellow River. As an important ecological barrier area, its ecological governance is of great significance. Based on the improved equivalent factor method, geographic detectors and geographically weighted regression (GWR) models, this research choose Shaanxi-Gansu-Ningxia Revolutionary Region as the research area and analyzed the ESV changes, influencing factors and dominant factors of ESV of each county from 1995 to 2018. The main conclusions are as follows: (1) From 1995 to 2018, the ecosystem service value (ESV) of this region showed a characteristics of first decreasing and then rising, but the overall trend is increasing. Among them, the forest land and grassland contributed more to the ESV of the region; (2) The spatial feature of ESV level conversion presents obvious two extremes, low-level and high-level ESV regions are significantly expanding and the area of sub-high regions is significantly reduced; (3) The main factors leading to the spatial differentiation of ESV are land cover, population density and reclamation coefficient, and their spatial explanatory power exceed to 0.378 0. The interaction and synergy among natural, social and economic factors has enhanced the effects on ESV in the region; (4) The impact of each dominant factor on ESV shows spatial heterogeneity. Among them, the impact of land cover degree and reclamation coefficient decreases from east to west, while the impact of per capita GDP and population density decreases from west to east.

Key words: ecosystem service value (ESV) geographic detector GWR model influencing factors Shaanxi-Gansu-Ningxia Revolutionary Region

收稿日期: 2021-04-15 出版日期: 2022-07-13

CLC:

X 171

基金资助: 陕西省社会科学基金项目(2019D045)

通讯作者: 薛亮 E-mail: 2236819681@qq.com;brxue@snnu.edu.cn

作者简介: 朱相君（1996—），ORCID： https：//orcid.org/0000-0003-2871-012X，女，硕士研究生，主要从事3S集成与应用研究，E-mail：2236819681@qq.com.

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朱相君,薛亮. 陕甘宁革命老区生态系统服务价值时空分异及影响因素研究[J]. 浙江大学学报（理学版）, 2022, 49(4): 498-507.

Xiangjun ZHU,Liang XUE. Research on the spatial and temporal variations and influencing factors of ecosystem service value in the Shaanxi-Gansu-Ningxia Revolutionary Region. Journal of Zhejiang University (Science Edition), 2022, 49(4): 498-507.

链接本文:

https://www.zjujournals.com/sci/CN/10.3785/j.issn.1008-9497.2022.04.014 或 https://www.zjujournals.com/sci/CN/Y2022/V49/I4/498

图1 陕甘宁革命老区概况底图来源于自然资源部网站（http：//www.mnr.gov.cn），审图号：GS（2020）4635，底图无修改。

表1 陕甘宁革命老区单位面积ESV当量表

q值比较	交互作用类型
$q (x 1 ? x 2) < m i n (q (x 1), q (x 2))$	非线性减弱
$m i n (q (x 1), q (x 2)) < q (x 1 ? x 2) < m a x (q (x 1), q (x 2))$	单因子非线性减弱
$q (x 1 ? x 2) > m a x (q (x 1), q (x 2))$	双因子增强
$q (x 1 ? x 2) = q (x 1) + q (x 2)$	独立
$q (x 1 ? x 2) > q (x 1) + q (x 2)$	非线性增强

表2 自变量间的交互作用类型

表3 不同生态系统类型的ESV

表4 不同生态系统服务功能的ESV

表5 不同等级ESV区域面积变化

表6 地理探测器探测结果

表7 ESV空间分异驱动因素的交互探测q值

表8 GWR与OLS模型拟合效果对比

图2 生态系统服务价值影响因素的空间异质性

1	赵育恒，曾晨. 武汉城市圈生态系统服务价值时空演变分析及影响因素［J］. 生态学报， 2019， 39（4）： 1426-1440. DOI：10.5846/stxb201809131975 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. DOI：10.5846/stxb201809131975 doi: 10.5846/stxb201809131975
2	DAILY G C. Nature′s Services： Societal Dependence on Natural Ecosystems［M］. Washington： Island Press， 1997.
3	严恩萍，林辉，王广兴，等. 1990—2011年三峡库区生态系统服务价值演变及驱动力［J］. 生态学报， 2014， 34（20）： 5962-5973. DOI：10.5846/stxb2013 12263032 YAN E P， LIN H， WANG G X， et al. Analysis of evolution and driving force of ecosystem service values in the Three Gorges Reservoir Region during 1990-2011［J］. Acta Ecologica Sinica， 2014， 34（20）： 5962-5973. DOI：10.5846/stxb201312263032 doi: 10.5846/stxb201312263032
4	许丽敏，李虎，陈冬花，等. 生态系统服务价值时空变化特征及其驱动力：以新疆博州为例［J］. 亚热带资源与环境学报， 2018， 13（1）： 66-74. DOI：10. 3969/j.issn.1673-7105.2018.01.010 XU L M， LI H， CHEN D H， et al. Spatial-temporal variability and driving force of ecosystem service： A case study of Bozhou in Xinjiang［J］. Journal of Subtropical Resources and Environment， 2018， 13（1）： 66-74. DOI：10.3969/j.issn.1673-7105.2018. 01.010 doi: 10.3969/j.issn.1673-7105.2018. 01.010
5	刘家根，黄璐，严力蛟. 生态系统服务对人类福祉的影响：以浙江省桐庐县为例［J］. 生态学报， 2018， 38（5）： 1687-1697. DOI：10.5846/stxb201611272422 LIU J G， HUANG L， YAN L J. Influence of ecosystem services on human well-being： A case study of Tonglu county， Zhejiang province， China［J］. Acta Ecologica Sinica， 2018， 38（5）： 1687-1697. DOI：10.5846/stxb201611272422 doi: 10.5846/stxb201611272422
6	COSTANZA R， D'ARGE R， DE GROOT R， et al. The value of the world's ecosystem services and natural capital［J］. Nature， 1997， 387（6630）： 253-260. DOI：10.1038/387253a0 doi: 10.1038/387253a0
7	HASSAN R M， CRAFFORD J G. Measuring the contribution of ecological composition and functional services of ecosystems to the dynamics of KwaZulu-Natal coast fisheries［J］. Ecological Economics， 2015， 119： 306-313. DOI：10.1016/j.ecolecon.2015. 09.014 doi: 10.1016/j.ecolecon.2015. 09.014
8	谢高地，张彩霞，张雷明，等. 基于单位面积价值当量因子的生态系统服务价值化方法改进［J］. 自然资源学报， 2015， 30（8）： 1243-1254. DOI：10.11849/zrzyxb.2015.08.001 XIE G D， ZHANG C X， ZHANG L M. Improvement of the evaluation method for ecosystem service value based on per unit area［J］. Journal of Natural Resources， 2015（8）： 1243-1254. DOI：10. 11849/zrzyxb.2015.08.001 doi: 10. 11849/zrzyxb.2015.08.001
9	BOLUND P， HUNHAMMAR S. Ecosystem services in urban areas［J］. Ecological Economics， 1999， 29（2）： 293-301. DOI：10.1016/S0921-8009（99）00013-0 doi: 10.1016/S0921-8009（99）00013-0
10	KOZAK J， LANT C， SHAIKH S， et al. The geography of ecosystem service value： The case of the Des Plaines and Cache River wetlands， Illinois［J］. Applied Geography， 2011， 31（1）： 303-311. DOI：10.1016/j.apgeog.2010.07.001 doi: 10.1016/j.apgeog.2010.07.001
11	SANNIGRAHI S， BHATT S， RAHMAT S， et al. Estimating global ecosystem service values and its response to land surface dynamics during 1995-2015［J］. Journal of Environmental Management， 2018， 223： 115-131. DOI：10.1016/j.jenvman. 2018.05.091 doi: 10.1016/j.jenvman. 2018.05.091
12	MILHEIRAS S G， MACE G M. Assessing ecosystem service provision in a tropical region with high forest cover： Spatial overlap and the impact of land use change in Amapá， Brazil［J］. Ecological Indicators， 2019， 99： 12-18. DOI：10.1016/j.ecolind.2018.12.013 doi: 10.1016/j.ecolind.2018.12.013
13	李月臣，刘春霞，闵婕，等. 三峡库区生态系统服务功能重要性评价［J］. 生态学报， 2013， 33（1）： 168-178. DOI：10.5846/stxb201107020989 LI Y C， LIU C X， MIN J， et al. RS/GIS-based integrated evaluation of the ecosystem services of the Three Gorges Reservoir Area （Chongqing section）［J］. Acta Ecologica Sinica， 2013， 33（1）： 168-178. DOI：10.5846/stxb201107020989 doi: 10.5846/stxb201107020989
14	南箔，杨子寒，毕旭，等. 生态系统服务价值与人类活动的时空关联分析：以长江中游华阳河湖群地区为例［J］. 中国环境科学， 2018， 38（9）： 3531-3541. DOI：10.3969/j.issn.1000-6923.2018.09.040 NAN B， YANG Z H， BI X， et al. Spatial-temporal correlation analysis of ecosystem services value and human activities： A case study of Huayang Lakes Area in the middle reaches of Yangtze River［J］. China Environmental Science， 2018， 38（9）： 3531-3541. DOI：10.3969/j.issn.1000-6923.2018.09.040 doi: 10.3969/j.issn.1000-6923.2018.09.040
15	赵安周，张安兵，赵延旭，等. 基于MODISNDVI数据的陕甘宁地区植被覆盖时空变化及其对极端气候的响应［J］. 水土保持研究， 2018， 25（3）： 224-231. ZHAO A Z， ZHANG A B， ZHAO Y X， et al. Spatiotemporal changes of vegetation in the Shannxi-Gansu-Ningxia Region and response to climate extremes based on MODIS NDVI data［J］. Research of Soil and Water Conservation， 2018， 25（3）： 224-231.
16	杨邦杰，严以新，胡旭晟. 论陕甘宁革命老区的振兴与可持续发展：现状、问题与对策分析［J］. 中国发展， 2013， 13（1）： 1-6. DOI：10.3969/j.issn.1671-2404.2013.01.001 YANG B J， YAN Y X， HU X S. On the sustainable development in the old revolutionary base area： A survey in Shanxi-Gansu-Ningxia Area［J］. China Development， 2013， 13（1）： 1-6. DOI：10.3969/j.issn.1671-2404.2013.01.001 doi: 10.3969/j.issn.1671-2404.2013.01.001
17	徐煖银，孙思琦，薛达元，等. 基于地形梯度的赣南地区生态系统服务价值对人为干扰的空间响应［J］. 生态学报， 2019， 39（1）： 97-107. DOI：10.5846/stxb201809121965 XU N Y， SUN S Q， XUE D Y， et al. Ecosystem service value and its spatial response to human interference on the basis of terrain gradient in Gannan Region， China［J］. Acta Ecologica Sinica， 2019， 39（1）： 97-107. DOI：10.5846/stxb201809121965 doi: 10.5846/stxb201809121965
18	徐丽芬，许学工，罗涛，等. 基于土地利用的生态系统服务价值当量修订方法：以渤海湾沿岸为例［J］. 地理研究， 2012， 31（10）： 1775-1784. XU L F， XU X G， LUO T， et al. Services based on land use： A case study of Bohai Rim［J］. Geographical Research， 2012， 31（10）： 1775-1784.
19	王劲峰，徐成东. 地理探测器：原理与展望［J］. 地理学报， 2017， 72（1）： 116-134. DOI：10.11821/dlxb201701010 WANG J F， XU C D. Geodetector： Principle and prospective［J］. Acta Geographica Sinica， 2017， 72（1）： 116-134. DOI：10.11821/dlxb201701010 doi: 10.11821/dlxb201701010
20	耿甜伟，陈海，张行，等. 基于GWR的陕西省生态系统服务价值时空演变特征及影响因素分析［J］. 自然资源学报， 2020， 35（7）： 1714-1727. DOI：10. 31497/zrzyxb.20200715 GENG T W， CHEN H， ZHANG X， et al. Spatiotemporal evolution of land ecosystem service value and its influencing factors in Shaanxi province based on GWR［J］. Journal of Natural Resources， 2020， 35（7）： 1714-1727. DOI：10.31497/zrzyxb. 20200715 doi: 10.31497/zrzyxb. 20200715
21	黄木易，岳文泽，方斌，等. 1970—2015年大别山区生态系统服务价值尺度响应特征及地理探测机制［J］. 地理学报， 2019， 74（9）： 1904-1920. DOI：10.11821/dlxb201909015 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. DOI：10.11821/dlxb201909015 doi: 10.11821/dlxb201909015
22	邵明，董宇翔，林辰松. 基于GWR模型的成渝城市群生态系统服务时空演变及驱动因素研究［J］. 北京林业大学学报， 2020， 42（11）： 118-129. DOI：10. 12171/j.1000-1522.20200217 SHAO M， DONG Y X， LIN C S. Spatio-temporal evolution and driving factors of ecosystem services in Chengdu-Chongqing urban agglomeration of southwestern China based on GWR model［J］. Journal of Beijing Forestry University， 2020， 42（11）： 118-129. DOI：10.12171/j.1000-1522.20200217 doi: 10.12171/j.1000-1522.20200217
23	涂小松，龙花楼. 2000—2010年鄱阳湖地区生态系统服务价值空间格局及其动态演化［J］. 资源科学， 2015， 37（12）： 2451-2460. TU X S， LONG H L. Spatial patterns and dynamic evolution of ecosystem service values in Poyang Lake Region from 2000 to 2010［J］. Resources Science， 2015， 37（12）： 2451-2460.

[1]	王钰帆,白强,孙虎. 2000—2020年汾河流域生态脆弱性时空演变与驱动因素[J]. 浙江大学学报（理学版）, 2023, 50(5): 607-618.
[2]	孙昌盛,胡欣琪,张春英,吴优. 广西壮族自治区县域经济发展差异及影响因素分析[J]. 浙江大学学报（理学版）, 2023, 50(5): 619-627.
[3]	何银春,施晓莉,曾斌丹,王金伟. 西南地区非物质文化遗产空间分布特征及影响因素分析[J]. 浙江大学学报（理学版）, 2023, 50(5): 628-638.
[4]	葛丹东,郑艳艳,童磊. 基于POI数据挖掘的浙江省乡村旅游产业空间分异与影响因素研究[J]. 浙江大学学报（理学版）, 2023, 50(4): 483-494.
[5]	袁利,孙根年. 出境旅游网络关注度时空演变及影响因素研究[J]. 浙江大学学报（理学版）, 2023, 50(1): 1-15.
[6]	戴豪成,冯友建. 基于空间计量模型的商铺租金影响因素空间异质性分析[J]. 浙江大学学报（理学版）, 2023, 50(1): 96-107.
[7]	徐婷婷, 李钢, 高兴, 王皎贝, 王钰, 张千禧. 浙江省新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情时空演化与影响因素分析[J]. 浙江大学学报（理学版）, 2021, 48(3): 356-367.
[8]	张小东, 韩昊英, 陈宇, 李献灿, 罗国娜. 我国医院空间布局特点及其影响因素分析[J]. 浙江大学学报（理学版）, 2021, 48(1): 84-92.
[9]	张艳芳, 李云. 1995—2015年关中平原城市群生态系统服务价值（ESV）及其时空差异[J]. 浙江大学学报（理学版）, 2020, 47(5): 615-623.
[10]	童晨, 李加林, 叶梦姚, 童亿勤, 田鹏, 王丽佳, 刘瑞清, 周子靖. 东海区海岸带景观格局变化对生态系统服务价值的影响[J]. 浙江大学学报（理学版）, 2020, 47(4): 492-507.
[11]	马小雯, 章笑艺, 来丽芳, 张丰, 杜震洪, 刘仁义. 基于地理探测器的浙江省空气质量风险因子分析[J]. 浙江大学学报（理学版）, 2018, 45(3): 351-362.
[12]	吕越, 陈忠清. 城市家庭日常出行氮排放影响因素分析——以杭州市为例[J]. 浙江大学学报（理学版）, 2017, 44(1): 121-126.
[13]	周芳如, 吴晋峰, 吴潘, 李佳丽, 杨春华, 吴宝清. 旅游者感知距离的影响因素分析[J]. 浙江大学学报（理学版）, 2016, 43(5): 616-624.
[14]	吕越, 陈忠清. 基于Kaya扩展的浙江能耗氮排放及其影响因素研究[J]. 浙江大学学报（理学版）, 2016, 43(5): 610-614.

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