江苏省生态系统服务供需格局与影响因素.pdf

第3 0卷第5期2 0 2 3年1 0月水土保持研究R e s e a r c ho fS o i l a n dW a t e rC o n s e r v a t i o nV o l.3 0,N o.5O c t.,2 0 2 3 收稿日期:2 0 2 2-0 7-1 0 修回日期:2 0 2 2-0 7-2 8 资助项目:国家自然科学基金项目(4 2 0 0 1 2 4 1);江苏省社会科学资助项目(2 0 S HD 0 1 0);江苏高校哲学社会科学研究项目课题(2 0 2 0 S J A 1 0 0 6)第一作者:高明惠(1 9 9 8),女,河北沧州人,硕士研究生,主要从事区域发展与国土空间开发保护研究。E-m a i l:g a o m i n g h u i 2 0 2 1 f o x m a i l.c o m 通信作者:李成(1 9 8 5),男,安徽省淮南人,博士,副教授,主要从事区域发展与国土空间开发保护研究。E-m a i l:c h e n g.l i c u m t.e d u.c nh t t p:s t b c y j.p a p e r o n c e.o r gD O I:1 0.1 3 8 6 9/j.c n k i.r s w c.2 0 2 3.0 5.0 2 6.高明惠,李成,赵虎.江苏省生态系统服务供需格局与影响因素J.水土保持研究,2 0 2 3,3 0(5):3 1 5-3 2 4.GAO M i n g h u i,L IC h e n g,Z HAO H u.S p a t i o t e m p o r a lP a t t e r no fS u p p l y-D e m a n do fE c o s y s t e mS e r v i c e sa n dI n f l u e n c i n gF a c t o r s i nJ i a n g s uP r o v-i n c eJ.R e s e a r c ho fS o i l a n dW a t e rC o n s e r v a t i o n,2 0 2 3,3 0(5):3 1 5-3 2 4.江苏省生态系统服务供需格局与影响因素高明惠,李 成,赵 虎(中国矿业大学 建筑与设计学院,江苏 徐州2 2 1 0 0 0)摘 要:目的 探析江苏省生态系统服务的供需格局变化特征及其综合影响因素,为区域内生态保护政策的制定和可持续管理提供科学依据和理论支撑。方法 基于2 0 0 52 0 2 0年四期土地利用数据,探究江苏省生态系统服务供给、需求及供需匹配比及其时空演变规律,利用地理探测器从自然和社会经济因素方面探究江苏省生态系统服务供需关系的关键影响因素,并进一步利用地理回归模型(GWR)揭示影响因子对供需作用关系的时空分异特征。结果江苏省生态系统服务供需匹配分布整体呈现江苏中部地区高,南北低的特征,具有一定的不均衡性;生态系统服务供需匹配关系高高集聚区在空间上分布于苏中地区,且随着时间数量呈减少趋势;低低集聚区分布于苏南发达县/区,且数量呈增加趋势;基于GWR分析表明,人口密度、人类影响指数、城镇化率和经济密度四项影响因素对区域内生态系统服务供需变化均有显著的负向抑制作用,年均气温呈现两极化趋势,且均有明显的空间异质性。结论 江苏省生态系统服务供需格局在空间上差异显著,研究期内生态系统服务供需失衡压力逐渐增大,研究区内生态系统服务供需关系的核心影响因素为人口密度、人类影响指数、城镇化率和经济密度。关键词:生态系统服务供需;空间自相关;地理探测器;地理加权回归;江苏省中图分类号:X 1 9 6 文献标识码:A 文章编号:1 0 0 5-3 4 0 9(2 0 2 3)0 5-0 3 1 5-1 0S p a t i o t e m p o r a lP a t t e r no fS u p p l y-D e m a n do fE c o s y s t e mS e r v i c e sa n dI n f l u e n c i n gF a c t o r s i nJ i a n g s uP r o v i n c eGAO M i n g h u i,L IC h e n g,Z HAO H u(S c h o o l o fA r c h i t e c t u r ea n dD e s i g n,C h i n aU n i v e r s i t yo fM i n i n ga n dT e c h n o l o g y,X u z h o u,J i a n g s u2 2 1 0 0 0,C h i n a)A b s t r a c t:O b j e c t i v eT h ea i mo ft h i ss t u d yi st oe x p l o r et h ec h a n g ec h a r a c t e r i s t i c so fs u p p l ya n dd e m a n dp a t t e r no fe c o s y s t e m s e r v i c e sa n di t sc o m p r e h e n s i v ei n f l u e n c i n gf a c t o r si nJ i a n g s uP r o v i n c e,w h i c hc a np r o v i d es c i e n t i f i cb a s i sa n dt h e o r e t i c a l s u p p o r t f o r t h e f o r m u l a t i o na n ds u s t a i n a b l em a n a g e m e n to fe c o l o g i c a lp r o t e c t i o np o l i c i e s i nt h i sr e g i o n.M e t h o d sB a s e do nt h el a n du s ed a t ao ft h ef o u rp e r i o d sf r o m2 0 0 5t o2 0 2 0,t h es u p p l y,d e m a n da n dt h e i rm a t c h i n gr a t i oi nJ i a n g s uP r o v i n c ew a se x p l o r e d,a n dt h ek e yf a c t o r si n f l u e n c i n gt h es u p p l ya n dd e m a n do f e c o s y s t e ms e r v i c e s i nJ i a n g s uP r o v i n c ew e r ee x p l o r e df r o mt h ea s p e c t so fn a t u r a l a n ds o c i o-e c o n o m i c f a c t o r sb yu s i n gg e o g r a p h i cp r o b e.F u r t h e r m o r e,g e o g r a p h i c a l r e g r e s s i o nm o d e l(GWR)w a su s e d t o r e v e a l t h e s p a t i o t e m p o r a l d i f f e r e n t i a t i o no f t h e r e l a t i o n s h i pb e t w e e ns u p p l ya n dd e m a n d.R e s u l t sT h a tt h e m a t c h i n gr a t i oo fe c o s y s t e m s e r v i c e ss u p p l y-d e m a n d w a sh i g h e ri nc e n t r a lJ i a n g s uP r o v i n c ea n d l o w e r i nn o r t h e r na n ds o u t h e r nJ i a n g s uP r o v i n c e.T h eh i g h-h i g hc l u s t e r so f t h em a t c h i n gr a t i oo f s u p p l y-d e m a n dd i s t r i b u t e di nc e n t r a lJ i a n g s uP r o v i n c e,a n dt h en u m b e rd e c r e a s e do v e rt i m e.L o w-l o wc l u s t e r sw e r el o c a t e di nd e v e l o p e dc o u n t i e s/d i s t r i c t s i ns o u t h e r nJ i a n g s u.T h eGWRa n a l y s i s i n d i c a t e dt h a tt h e i re f f e c t so ns u p p l y-d e m a n dr e l a t i o n s h i pv a r i e ds p a t i o t e m p o r a l l y.P o p u l a t i o nd e n s i t y,h u m a ni m p a c ti n d e x,u r b a n i z a t i o nr a t ea n de c o n o m i cd e n s i t yh a ds i g n i f i c a n tn e g a t i v ee f f e c t.Wh i l ea v e r a g ea n n u a l t e m p e r a-t u r eh a db o t hp o s i t i v ea n dn e g a t i v ee f f e c t so ns u p p l y-d e m a n dr e l a t i o n s h i p.C o n c l u s i o nT h es p a t i a ld i f f e r-e n c eo f e c o s y s t e ms e r v i c es u p p l ya n dd e m a n dp a t t e r n i nJ i a n g s uP r o v i n c ew a ss i g n i f i c a n t,a n dt h e i m b a l a n c ep r e s s u r eo f e c o s y s t e ms e r v i c e s u p p l ya n dd e m a n d i n c r e a s e dg r a d u a l l yd u r i n g t h e s t u d yp e r i o d.T h e c o r e i n f l u-e n c i n g f a c t o r s o f e c o s y s t e ms e r v i c e s u p p l ya n dd e m a n d r e l a t i o n s h i p i n t h e s t u d ya r e aw e r ep o p u l a t i o nd e n s i t y,h u m a n i m p a c t i n d e x,u r b a n i z a t i o nr a t ea n de c o n o m i cd e n s i t y.K e y w o r d s:e c o s y s t e ms e r v i c e ss u p p l ya n dd e m a n d;s p a t i a l a u t o c o r r e l a t i o n;g e o g r a p h i cd e t e c t o r;g e o g r a p h i c a l l yw e i g h t e dr e g r e s s i o n;J i a n g s uP r o v i n c e 生态系统服务是人类直接或间接从生态系统中获得的产品或服务1。生态系统服务供给是特定地区提供生态系统产品和服务的能力,生态系统服务需求是指人类社会消耗或期望获得的生态系统服务数量2。生态系统服务的供需平衡是区域可持续发展理论的重要组成部分,也是阐明人类社会与自然环境相互作用的关键3。随着社会经济的高速发展,人类不合理地开发利用、从事大规模的建设活动,生态环境遭到破坏,而人们对于良好人居环境以及生态系统服务的需求不断增加,从而导致供需失衡,地区生态安全和可持续发展受到严重威胁4。探究生态系统服务供需匹配关系对于构建区域生态安全格局和提升人类福祉具有重要意义。近年来供需关系已成为国际生态系统服务研究的热点问题。早期生态系统服务供需研究侧重于生态系统供需概念的界定与研究框架的完善,且更重视生态系统服务供给5;近年来主要关注生态系统服务供需量化及空间化、供需平衡、供需分区发展、因地制宜地缓解区域供需不匹配的现象等6-7。目前,生态系统服务供给和需求的评估方法主要有生态模型法8-9、公众参与法1 0-1 1、和价值评估法1 2等方法。通过对生态系统服务供给和需求进行量化,可以更全面地了解土地利用变化对人类生态系统服务价值的影响,以及为决策者制定可持续的政策提供参考1 3。生态系统服务的时空演变主要受生物物理和经济社会等驱动因素的影响1 4。千年生态系统评估将这些驱动因素分为直接驱动因素和间接驱动因素1 5。了解这些驱动因素如何影响生态系统对于提高生态系统的供应能力至关重要,确定推动生态系统服务的各种社会经济和生态因素的重要性越来越受到关注1 6。驱动因素可能对生态系统服务产生积极或消极影响1 7。当前围绕生态系统服务供给及其驱动因素开展了大量卓有成效的研究,许多研究表明,土地利用的范围、组成和健康状况的变化对生态系统服务供给有很大影响1 8-1 9。人为因素在生态系统服务变化中也起着关键作用,包括人口结构、经济发展、技术进步和政府政策在内的人为因素是影响生态系统服务的关键因素2 0。但针对生态系统服务供需关系及其影响因素的研究较为薄弱,并多以相关性分析、普通多元线性回归等方法揭示关键影响因素,缺乏各因素对供需关系影响时空差异性的定量研究,难以深入揭示供需关系在多因子综合作用下的演变机理。因此,本研究在探究生态系统服务供需间匹配关系基础上,采用地理探测器与地理加权回归方法,深入探究自然和社会经济因素对供需关系的影响及其时空异质性,从而能够更准确地制定干预措施和政策。江苏省作为中国东部沿海的经济人口大省。不仅是国家东部经济强省,也是推动长三角区域一体化发展的重点功能区。但社会经济发展的同时江苏省也面临区域水污染、生态本底遭到破坏等问题,直接影响着生态安全与可持续发展。本研究以江苏省为研究区,从县域尺度出发识别2 0 0 52 0 2 0年江苏省供给与需求基本情况,分析其时空演变特征,并利用地理探测器辨识影响生态系统服务供需格局的关键影响因子,基于GWR(地理加权回归)模型分析关键影响因子对供需作用关系的空间异质性特征,以期为促进生态系统服务供需匹配与区域可持续发展提供理论支撑和决策依据。1 研究区概况和数据来源1.1 研究区概况江苏省(1 1 6 2 1 1 2 1 5 6 E,3 0 4 5 3 5 0 8 N)位于中国东部沿海地区,地处长江三角洲,东临黄海,地形以平原为主,气候为东亚季风气候区,省内水网密布,湖泊众多。全省总面积1 0.7 2万k m2。本文以江苏省县级区划为基本单元作为研究区,包括1 3个区市及9 5个县级行政单位。江苏省作为我国经济最发达的省份之一,近年来全省经济也取得飞速发展,2 0 2 1年江苏省经济总量达1 1.6 4万亿元,位居全国第二。社会经济的高速发展显著改变了生态系统结构,进而影响生态系统服务供给能力。同时,居民对生态系统服务的需求与日俱增,生态系统服务供需关系愈613 水 土 保 持 研 究 第3 0卷发紧张,已成为制约可持续发展的主要因素,对居民福祉产生了一定的负面影响。1.2 数据来源土地利用数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心,时段为2 0 0 5年、2 0 1 0年、2 0 1 5年、2 0 2 0年。标准当量因子生态系统服务价值核算数据来自 江苏省统计年鉴 和 全国农产品成本收益资料汇编。数字高程模型(D EM),来源于地理空间数据云(h t t p:/www.g s c l o u d.c n/)。气温和降水数据来源于中国气象局地逐年平均气温及降水量,通过A r c G I S1 0.2插值提取。社会经济数据包括2 0 0 52 0 2 0年江苏省城乡居民人口、地区生产总值、城镇居民可支配收入、城镇化率等,来源于江苏省社会经济数据来源于 中国县域统计年鉴 以及江苏省各区县的统计年鉴。其中,社会因素中的人类影响指数是指一定区域内土地利用及景观构成总体受人类干扰的强度,参考已有研究利用HA I指数2 1来计算出江苏省各县、区人类活动影响。2 研究方法2.1 生态系统服务供需核算2.1.1 生态系统服务供给估算 本研究参考付光辉2 2等前人研究修正的江苏地区的生态系统服务价值当量因子表,进一步计算以江苏省水稻、玉米和小麦3种粮食作物的平均产量和全国平均收购价为基本数据,经加权修正得到单位面积生态服务供给,即一个当量供给系数为21 1 6.9 0。计算公式为:Ea=17(mipiqi)M式中:Ea为单位面积农田生态系统提供食物生产服务功能的经济价值(元/h m2);i为农作物种类;pi为i种农作物某年的全国平均价格(元/t);qi为i种农作物单位面积产量(t/h m2);mi为i种农作物种植面积(h m2);M为所有农作物的种植面积(h m2),计算得出研究区的单位面积生态系统服务供给系数(见表1),因建设用地的生态系统服务供给接近0,故暂未列出。表1 长江经济带生态系统单位面积生态服务供给系数元/(h m2a)价值分类一级类型二级类型耕地林地草地水域未利用地市场价值供给服务食物生产2 1 1 6.9 04 2 3.3 86 3 5.0 72 1 1.6 93 8 1.0 4原材料2 1 1.6 92 8 1 5.4 71 0 5.8 42 1.1 76 3.5 1非市场价值调节服务气体调节1 0 5 8.4 57 4 0 9.1 41 6 9 3.5 23 8 1.0 41 0 1 6.1 1气候调节1 8 8 4.0 45 7 1 5.6 21 9 0 5.2 14 3 6 0.8 11 1 4 3.1 2水源涵养1 2 7 0.1 46 7 7 4.0 71 6 9 3.5 23 5 6 2 7.3 61 0 1 6.1 1废物处理3 4 7 1.7 12 7 7 3.1 32 7 7 3.1 33 2 7 0 6.0 51 6 7 2.3 5支持服务土壤形成3 0 9 0.6 78 2 5 5.9 04 1 2 7.9 53 8 1.0 43 5 9.8 7生物多样1 5 0 3.0 04 5 9 3.6 62 4 5 5.6 04 4 8 7.8 21 3 7 5.9 8文化娱乐文化2 1.1 71 3 9 7.1 58 4.6 88 0 6 5.3 74 2.3 4总计1 4 6 2 7.7 54 0 1 5 7.5 21 5 4 7 4.5 18 6 2 4 2.3 57 0 7 0.4 3 江苏省生态系统服务总价值量计算公式如下:E S V=(Si nEaQi j)式中:E S V是生态系统服务总价值量;Si n是研究区第i种用地类型在第n年的面积;Ea为1个标准当量生态系统服务价值;Qi j是第i种土地利用类型的第j项生态服务功能的供给系数。2.1.2 生态系统服务需求估算 生态系统服务需求指生态系统提供的产品和服务的消费,本研究选取生态系统服务需求指数表示研究区的生态系统服务需求,在借鉴王静6研究基础上,以建设用地比例、人口密度和地均G D P等3个方面计算生态系统服务需求。计算公式如下:Li=Ci l g(Pi)l g(G d pi)式中:Li表示第i个行政单元的生态系统服务需求;Ci表示第i个行政单元的建设用地比例(%);pi表示第i个行政单元的人口密度,(人/k m2);G d pi表示第i个行政单元的地均G D P(万元/k m2)。2.2 生态系统服务供需比率生态系统服务供需比率E S D R(e c o l o g i c a ls u p-p l y-d e m a n dr a t i o)可以反映生态系统服务供给与需求的匹配关系,包括供不应求、供过于求和供需平衡3种关系2 3。计算公式如下:E S D R=E-L(Em a x+Dm a x)/2式中:E S D R为生态系统服务供需比率;E为标准化后的生态系统服务供给指数;L为标准化后的生态系统服务需求指数。Em a x和Dm a x分别是供给、需求指数的最大值。供需比E S D R0表示供大于求,E S-D R人类影响指数城镇化率经济密度,上述因子的平均解释力高于0.4 0,其中人口密度的解释力最高,平均q值为0.6 4 8。次级影响因子包括坡度年均气温年平均降雨量,以上因子的解释力处于0.2 00.4 0之间,均为自然影响因素。一般影响因素包城镇可支配收入人均G D P 人均耕地面积绿地比例农村纯收入,上述因子的平均解释力均在0.2以下。表3 2 0 0 5-2 0 2 0年江苏省自然、社会和经济因素影响因子解释力影响因素影响因子2 0 2 0年2 0 1 5年2 0 1 0年2 0 0 5年平均值自然因素坡度0.2 5 3 5 9 6 30.2 3 8 8 9 5 5 40.2 9 8 0 0 8 2 80.2 5 7 2 1 90.2 6 1 9 2 9 7 8气温0.2 1 2 3 4 2 8 80.1 5 2 8 5 6 9 20.3 5 8 9 8 9 5 50.3 1 5 1 2 20.2 5 9 8 2 7 8 3降雨量0.2 3 5 6 3 9 9 80.1 8 6 1 9 3 6 20.2 7 0 4 3 1 2 20.1 1 5 2 0 20.2 0 1 8 6 6 7 0绿地比例0.1 4 2 4 6 9 4 10.1 0 8 8 9 0 7 80.0 7 7 7 4 7 4 70.1 3 1 2 2 60.1 1 5 0 8 3 4 1社会因素城镇化率0.5 5 6 5 3 7 0 60.6 2 6 0 8 1 0 40.5 2 3 5 2 9 3 50.4 9 0 2 5 30.5 4 9 1 0 0 1 1人口密度0.6 2 8 7 7 2 7 30.6 9 0 8 0 8 6 90.6 6 4 5 6 6 8 40.6 0 8 5 6 60.6 4 8 1 7 8 5 6人均耕地面积0.1 3 6 0 0 3 9 80.0 7 4 9 2 6 2 40.1 5 8 8 6 2 80.1 2 1 2 1 90.1 2 2 7 5 3 0 0人类影响指数0.6 1 7 9 2 0 70.5 3 2 0 4 0 0 60.5 7 1 7 7 8 9 30.5 0 5 7 1 60.5 5 6 8 6 3 9 2经济因素经济密度0.4 7 7 5 5 7 9 60.4 9 7 1 5 2 5 30.3 7 2 2 0 7 5 10.2 5 8 7 60.4 0 1 4 1 9 5人均G D P0.1 5 7 0 1 4 0 10.2 0 9 4 3 6 3 70.1 4 4 4 5 7 8 60.0 7 1 8 7 50.1 4 5 6 9 5 8城镇可支配收入0.1 8 8 3 1 2 1 80.1 5 0 6 7 2 1 70.1 7 2 4 5 7 6 10.1 0 9 2 1 20.1 5 5 1 6 3 4 9农村纯收入0.1 1 4 6 7 3 8 80.1 0 5 9 4 2 8 50.0 6 4 1 9 3 8 10.0 1 7 1 1 20.0 7 5 4 8 0 6 3 总体来看(图5),人口密度和人类影响指数是影响生态系统服务供需平衡的主要社会因子,经济密度是影响供需平衡的主要经济因子;坡度和年均气温是影响供需平衡的主要自然因子,社会经济因素对生态系统服务供需匹配的影响明显高于自然因素。在研究期间,除了坡度、年均气温影响因子的解释力q值呈下降趋势,其余影响因素的解释力均有不同程度的增加,其中经济密度的q值变化幅度最大,增加了0.2 1。表明随着时间推移,经济密度对生态系统服务供需平衡的解释力显著增加。本研究将筛选上述因子中影响力q0.2的核心和次级影响因子,并利用GWR模型进一步探究关键影响因子对供需匹配关系影响的空间差异。GWR模型通过引入空间权重可对影响因子的作用关系进行较好解释,而O L S回归分析可能会产生较大误差。因此,本研究采用O L S和GWR模型进行综合对比分析。首先将上述因子进行O L S分析,如表4所示,为了使模型具有统计学意义,筛选出7个因素中通过多重方差膨胀系数(V I F)共线性检验(V I F7.5)和p0.0 5的显著性检验的影响因子 城镇化率、人口密度、经济密度、人类影响指数和年均气温5个因子。023 水 土 保 持 研 究 第3 0卷图5地理探测器探测因子分析雷达图将筛选后的5个指标进行GWR模型回归,选取F i x e dG a u s s i a n函数作为核函数,A I Cc法作为验证最优带。如表5所示,通过对比O L S,GWR模型的A I Cc值、R2和R2调整的大小,可以看出GWR模型的拟合优度要好于O L S模型,因此选择GWR模型来研究影响因素对生态系统服务供需匹配度的空间作用特征。四期数据的拟合优度R2和调整R2大于0.8 5,说明构建的地理加权回归方程能解释8 5%以上的生态系统服务供需匹配度变化如图6所示,各影响因子在空间上呈现非均质性特征,即不同影响因子对江苏省各县域的生态系统服务供需匹配度会产生不同程度的正向促进或逆向抑制的作用。因此可以通过不同影响因子每单位变化所致供需匹配度的变化来分析因子对生态系统服务供需匹配度的影响作用。表4 基于O L S回归模型影响因子筛选结果表变量坡度气温降雨量城镇化率人口密度人类影响指数经济密度标准误差0.0 5 40.0 3 40.0 3 20.0 5 10.0 2 60.0 50.0 3 1p值0.2 1 70.0 4 50.9 6 00.0 0 00.0 1 70.0 0 00.0 0 1V I F4.7 2 91.6 9 82.7 1 07.0 2 91.5 3 73.5 0 21.9 7 8表5 GWR与O L S模型结果对比模型2 0 0 5年R2R2调整A I Cc2 0 1 0年R2R2调整A I Cc2 0 1 5年R2R2调整A I Cc2 0 2 0年R2R2调整A I CcGWR0.8 9 40.8 7 4-2 8 9.1 20.9 2 60.9 1 1-2 9 3.9 30.9 3 40.9 2 1-2 9 8.1 30.9 3 70.9 2 6-3 0 2.6 4O L S0.8 3 80.8 3 1-2 6 8.1 50.8 9 20.8 8 5-2 7 7.9 70.9 1 20.9 0 8-2 8 9.9 90.9 1 50.9 1 2-2 9 3.6 6 年均气温对生态系统服务供需匹配关系的影响具有空间异质性。在空间层面上,年均气温回归系数绝对值在空间上的分布呈南高北低的趋势,正负效应同时存在,原因是其苏南地区的气温高于苏北地区,故在空间上苏南地区供需匹配关系受气温变化幅度大,且苏中地区植被覆盖度比苏南地区高且人类活动影响比苏南地区低,而温度的提升对自然生态系统具有较大的负面影响,故苏中地区的负效应较为明显。其中,在空间上年均气温对生态系统服务供需匹配呈现负向限制作用的地区包括扬州、泰州、南通等城市,而常州、苏州、无锡等南部地区则对供需匹配起正向促进作用。而年均气温因子的时间分异特征并不明显,但整体上在研究期内回归系数绝对值大的区域数量呈增加趋势,表明年均气温对供需匹配度的影响程度在逐渐增强。江苏省经济密度与生态系统服务供需匹配总体呈负相关关系,即经济密度越高,生态系统服务供需匹配指数越低,仅在2 0 0 52 0 1 0年连云港北部地区的回归系数表征为正相关,表明该阶段连云港地区经济发展水平相对本省较低,同时生态系统服务供需匹配指数也较低。由GWR回归分析表明,在时间层面上,2 0 0 52 0 2 0年评价单元的回归系数低值区逐渐增加,变化较大的区域位于南通市、无锡市、苏州市和连云港市等,表明以上地区经济密度对供需匹配度的影响程度在逐渐增强。在空间层面上,江苏省中北部地区回归系数的绝对值较高,而苏南地区的回归系数绝对值较低,表明在江苏中北部地区,单位面积土地上经济效益水平的波动导致的供需匹配度变化幅度较大。人口密度和城镇化率对江苏省生态系统服务供需匹配关系整体影响为负相关,即自变量的增加会导致供需匹配比的降低,且随着时间的变化空间格局相对稳定。两个指标的在空间层面上表征相似,即江苏省包括盐城、淮安和宿迁在内的中北部地区回归系数的绝对值较高,表现为较明显的负向抑制作用。由于以上地区的人口密度和土地开发强度均位于江苏省后列,单位土地面积上的人口数量越少,开发强度越低,从而人类的对自然资源的索取量相对较少,故供需匹配比相对越高,反之随着城镇化率的提高,人口活动会改变原有的生态结构,降低生态服务供给,从而使生态系统服务供需匹配逐渐失衡。123第5期 高明惠等:江苏省生态系统服务供需格局与影响因素图6 影响因子地理加权回归系数空间分布223 水 土 保 持 研 究 第3 0卷 人类影响指数表示人类活动对景观组分的干扰作用的量化指标,人类影响指数在空间上呈现出明显的梯度效应,回归系数绝对值由南到北递减,与供需比的呈现负向抑制关系。其中,苏南地区的南京、苏州等地区回归系数绝对值较大,随着时间推移,苏南地区评价单元内人类影响指数负效应逐渐增强,延伸到苏中地区。表明苏中、苏南地区人类活动的干扰程度对生态系统服务供需匹配的影响程度相比苏北地区大,随时间的变化幅度强。苏南地区的社会经济发展水平高,人类活动对各个组分的利用程度相对较高,进而影响生态活动质量。即人类影响指数每升高一个单位,对苏南地区的生态系统服务供需匹配均衡度的降低作用更大。4 讨论与结论4.1 讨 论江苏省生态系统服务供需格局在空间上差异显著。从整体上来看,苏南苏北地区面临的供需失衡压力明显高于苏中地区,且苏南地区更为严重。生态系统服务盈余地区主要位于苏中地区,空间集聚上以高高集聚为主。主要原因是该地区分布有大量的湖泊水系,植被覆盖率也相对较高,生态环境本底较好。总体应该应以保护的原则为主,对洪泽湖、高邮湖等湖泊优化其河湖生态空间,保持其水源涵养等生态系统调节服务,因地制宜,需要制定差异性规划,着力发展绿色高效无污染产业,在生态容量范围内提升经济效益。生态系统服务赤字地区主要位于苏南苏北地区,研究阶段生态系统服务供需比呈下降趋势,空间上苏南地区城市市辖区在空间上多呈现低低集聚。由地理回归模型结果分析得出,经济密度、人口密度和人类发展指数均与生态系统服务供需匹配呈负向抑制关系。其主要原因一方面在于随着城镇化水平和区域经济水平的提升,生态需求指数逐年上升;另一方面,人为活动干扰改变了多种用地结构,建设用地的扩张占用了大量生态用地,生态系统所能提供的调节和支持服务功能迅速退化。因此,在推动区域经济发展的同时,注重生态的保护与修复。着重考虑完善城市绿色基础设施,加强城市绿色工程技术的运用,加强切实有效的生态保护制度。从保护生态用地、完善生态用地建设等方面进行政策加持。从而促进生态系统的恢复与重建,实现生态系统服务的可持续供给,以实现生态系统服务供需平衡。目前本研究仍具有一定的局限性,生态系统服务供需关系受到政策因素、经济因素和自然因素等多方面共同影响。未来在影响因素分析中,可以增加相关政策因素,以更精准地分析各类影响因素的作用机制,为政策调控提供科学参考,以期合理地指导人类开展生产生活活动,为多目标的生态系统服务管理提供更坚实的研究基础。其次本文虽研究了生态系统服务供需匹配关系的时空分异特征,但是并未建立供需间的时空链接,在未来的研究中可以进一步探索区域间的供需流动路径与范围,重视生态系统服务流的应用研究,进一步探索生态系统与人类福祉的耦合关系,实现社会经济与生态环境的“双赢”,促进人类福祉的持续提升。4.2 结 论江苏省生态系统服务供给量总体呈下降趋势,但变化率较低。在空间上大致表现为苏中供给量较高,南北较低的空间分布形态。生态系统服务需求指数增长较快,其中江苏省中部地区和苏南地区需求在研究时段增长尤为明显。在空间上高需求值主要分布在经济和社会高速发展的苏南地区,低需求值主要分布在江苏中部地区。江苏省生态系统服务供需指数分布整体呈现苏中地区高,南北低的特征,具有一定的不均衡性。在空间上,供需盈余区主要分布在徐州宿迁等苏北地区和泰州、镇江市等区域。供需赤字区主要分布在江苏省南部地区南京市、镇江市、无锡市等多个地区。研究期内供需失衡整体县/区增加,苏南地区的供需赤字状况逐年严峻。2 0 0 52 0 2 0年的莫兰指数分别为0.4 0 9,0.3 9 8,0.4 0 0,0.4 0 2。江苏省2 0 0 52 0 2 0年生态系统服务供需匹配关系高高集聚区在空间上分布于苏中地区,其在时间上呈减少趋势;低低集聚区分布于苏南发达县/区,其在时间上呈增加趋势。江苏省生态系统服务供需关系的变化核心影响因子为人口密度、人类影响指数、城镇化率和经济密度,社会因素对生态系统服务的解释力最强,自然因素次之。基于GWR分析表明,人口密度、人类影响指数、城镇化率和经济密度均有显著的负向抑制作用,年均气温呈现两极化趋势,且均有明显的空间异质性。参考文献:1 欧阳志云,王效科,苗鸿.中国陆地生态系统服务功能及其生态经济价值的初步研究J.生态学报,1 9 9 9,1 9(5):6 0 7-6 1 3.2 B u r k h a r dB,K r o l lF,N e d k o vS,e t a l.M a p p i n ge c o s y s-t e ms e r v i c es u p p l y,d e m a n da n db u d g e t sJ.E c o l o g i c a lI n d i c a t o r s,2 0 1 2,2 1:1 7-2 9.3 W e iH,F a nW,W a n gX,e ta l.I n t e g r a t i n gs u p p l ya n d323第5期 高明惠等:江苏省生态系统服务供需格局与影响因素s o c i a ld e m a n di n e c o s y s t e m s e r v i c e s a s s e s s m e n t:Ar e v i e wJ.E c o s y s t e mS e r v i c e s,2 0 1 7,2 5:1 5-2 7.4 B a r a lH,K e e n a nRJ,S h a r m aSK,e t a l.E c o n o m i