自然资源遥感, 2025, 37(6): 191-200 doi: 10.6046/zrzyyg.2024321

技术应用

秦岭西安段生态系统服务时空演变与权衡/协同分析

张怡雯,1, 李凤霞,2, 张睿1, 冯晓刚2, 李萌2, 胡墨清2

1.西安建筑科技大学资源工程学院,西安 710055

2.西安建筑科技大学建筑学院,西安 710055

Spatiotemporal evolution and trade-off/synergy analysis of ecosystem services in the Xi’an section of the Qinling Mountains

ZHANG Yiwen,1, LI Fengxia,2, ZHANG Rui1, FENG Xiaogang2, LI Meng2, HU Moqing2

1. School of Resources Engineering, Xi’an University of Architecture and Technology, Xi’an 710055, China

2. School of Architecture, Xi’an University of Architecture and Technology, Xi’an 710055, China

通讯作者: 李凤霞(1982-),博士,副教授,主要从事生态环境遥感方面的研究。Email:fengxiali@xauat.edu.cn。

责任编辑: 陈庆

收稿日期: 2024-10-8   修回日期: 2025-04-22  

基金资助: 国家自然科学基金青年基金项目“黄土高原绿地景观格局时空变异特征及其对碳汇响应的机制研究”(51608419)
陕西省社会科学基金项目“乡村振兴驱动的传统村落数字记忆建构研究”(2023F013)

Received: 2024-10-8   Revised: 2025-04-22  

作者简介 About authors

张怡雯(2000-),硕士研究生,主要从事生态系统服务功能方面的研究。Email: 17337182689zyw@xauat.edu.cn。

摘要

为探究秦岭西安段生态系统服务的时空演变特征及其权衡/协同关系,基于InVEST模型,定量评估2003—2023年秦岭西安段的产水、土壤保持、碳储量以及粮食供给这4项生态系统服务的时空演变格局,并结合Spearman相关系数与地理加权回归(geographically weighted regression,GWR),识别与量化生态系统服务间的权衡/协同关系; 最后,分析土地利用变化对生态系统服务的影响。结果表明: ①产水量和土壤保持量总体呈现先迅速减少后缓慢增加的趋势,碳储量和粮食供给量表现为缓慢减少; ②产水与土壤保持、碳储量表现为协同关系,碳储量与土壤保持表现为协同关系,粮食供给与产水、土壤保持、碳储量均呈权衡关系; ③研究区林地与草地面积增加导致产水量减少,建设用地扩张与耕地资源流失直接引发研究区的碳储量降低,林地面积的增加有助于土壤保持。研究结果可为秦岭地区生态环境保护及可持续发展提供科学依据。

关键词： 土地利用变化; 生态系统服务; InVEST模型; 权衡/协同

Abstract

This study aims to investigate the spatiotemporal evolution and trade-off/synergy relationships of ecosystem services in the Xi'an section of the Qinling Mountains. To this end, it quantitatively assessed the spatiotemporal evolution patterns of four ecosystem services-water yield, soil conservation, carbon reserves, and food supply-from 2003 to 2023 based on the integrated valuation of ecosystem services and trade-offs (InVEST) model. By integrating Spearman's rank correlation coefficient and geographically weighted regression (GWR), this study identified and quantified trade-off/synergy relationships among ecosystem services. Finally, the impacts of changes in land use on ecosystem services were analyzed. The results showed that water yield and soil conservation generally showed a rapidly decreasing trend followed by a slow increase, while carbon reserves and food supply exhibited a slow decline. In addition, synergistic relationships were observed between water yield and soil conservation, between water yield and carbon reserves, and between carbon reserves and soil conservation. In contrast, trade-off relationships were identified between food supply and water production, soil conservation, and carbon reserves. In the study area, increases in forestland and grassland led to a diminution in water yield. The expansion of construction land and the loss of arable land resources directly triggered a reduction in carbon reserves, while an increase in forestland contributed to soil conservation. These findings can provide a scientific basis for the eco-environmental protection and sustainable development of the Qinling area.

Keywords： land use change; ecosystem service; integrated valuation of ecosystem services and trade-offs (InVEST) model; tradeoff/synergy

PDF (6638KB) 元数据 多维度评价 相关文章 导出 EndNote| Ris| Bibtex  收藏本文

本文引用格式

张怡雯, 李凤霞, 张睿, 冯晓刚, 李萌, 胡墨清. 秦岭西安段生态系统服务时空演变与权衡/协同分析[J]. 自然资源遥感, 2025, 37(6): 191-200 doi:10.6046/zrzyyg.2024321

ZHANG Yiwen, LI Fengxia, ZHANG Rui, FENG Xiaogang, LI Meng, HU Moqing. Spatiotemporal evolution and trade-off/synergy analysis of ecosystem services in the Xi’an section of the Qinling Mountains[J]. Remote Sensing for Land & Resources, 2025, 37(6): 191-200 doi:10.6046/zrzyyg.2024321

0 引言

生态系统作为人类赖以生存发展的资源与环境基础,其服务功能是生态系统与人类社会之间的关键纽带,它为人类提供了诸多益处,与人类福祉紧密相关。正确认识我国生态系统服务的空间格局及演变特征,对保障我国生态安全、实现生态系统的可持续利用具有重要意义[1]。生态系统服务之间存在相互作用,表现为权衡/协同关系。权衡是指一种生态系统服务的增加会导致另一种生态系统服务的减少; 协同是指2种生态系统服务表现为同时增加或同时减少[2]。土地利用是当前全球变化的前沿与重要课题[3],与生态系统服务有密切的相关性[4],正确认识土地利用变化对生态系统服务的影响,有助于生态系统服务的可持续发展和土地资源的合理配置。

目前,国内外学者已在生态系统服务动态演变及其关系方面取得了重要成果。Shifaw等[5]综合评价青尼罗河上游流域4种生态系统服务的时空演变,并使用交叉表列矩阵进行生态系统服务对地类转换的响应分析; Xia等[6]通过子流域尺度和栅格尺度对生态系统进行权衡/协同研究, 并确定了主要的社会驱动因素; Zhang等[7]从供需平衡的角度分析不同生态系统服务间的关系; 于媛等[8]从土地覆被变化角度评估了土壤保持、碳储量及产水量3种生态系统服务的时空分布及其权衡协同关系; 龙文芹等[9]从年际变化趋势、空间分布格局及重点变化区域等多维度探究西洞庭湖自然保护区近20 a碳储量时空演变特征,并对其进行成因分析。

近年来,随着社会快速发展和人口急剧增长,人们对自然资源的持续开采以及对森林的乱砍滥伐等活动引发土地利用结构剧烈变化。土地利用结构的变化对生态系统服务的演变有着重要影响,同时不同的生态系统之间又相互影响[10]。研究生态系统服务对保护生物多样性和维持生态平衡有着重要意义,我国始终把秦岭生态保护视为国家生态安全战略的核心,秦岭西安段属于秦岭山脉的一部分,是秦岭山脉中与城市紧密相连的生态门户。因此,本研究选取秦岭西安段为研究区域,基于遥感数据、土壤数据、社会经济数据等多元数据,利用InVEST模型、Spearman相关分析、地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)等方法,深入探讨2003—2023年秦岭西安段生态系统服务时空变化特征及权衡/协同关系,以期为该地区生态环境保护及生态系统服务功能评价提供科学依据,实现可持续健康发展。

1 研究区概况与数据源

1.1 研究区概况

本文的研究区域为秦岭西安段(图1),范围在33°42'~34°45'N,107°40'~109°49'E之间。秦岭是中国地理上最重要的南北分界线,也是重要的生态安全屏障。秦岭西安段是秦岭山脉中经济发展最迅速、人为活动最活跃、土地覆被变化较多的区域。研究区包括周至县、鄠邑区、长安区和蓝田县,面积为7 843.17 km2,属暖温带半湿润大陆性季风气候,年平均温度约13.3 ℃。

图1

新窗口打开| 下载原图ZIP| 生成PPT

图1   研究区概况示意图

Fig.1   Schematic of the study area


1.2 数据来源及处理

本研究以2003年、2013年、2023年Landsat遥感影像为基础数据,将土地利用类型分为草地、耕地、建设用地、林地及水域及建设用地5大类。使用最大似然法,借助ENVI 5.6软件对3期遥感影像进行判读,结合野外实地采样数据进行人机交互式修正,并对解译结果进行精度检验。

2 研究方法

2.1 土地利用变化

2.1.1 土地利用动态度与土地利用转移矩阵

单一土地利用动态度[11]可用于分析研究区内某种土地利用类型的变化量,可定量描述在特定时间内单一土地利用类型的变化速率[12]。土地利用转移矩阵[13]可以清晰地表达某种土地利用类型向其他类型的转化情况和变化结果。

2.1.2 土地利用强度图谱

直接使用土地转移矩阵并不能确定土地利用与地类转化的潜在关系[14],李帅呈等[15]提出的强度分析框架进一步探究了不同的地类转换趋势判定标准,并提出采用强度图谱模型构建土地利用变化强度图谱(图2)以实现对土地利用转移矩阵信息的可视化表达。x轴代表初期某地类i,y轴代表末期某地类j。每个单元中包含A,B,C和D共4个元素,分别代表绝对转入强度、绝对转出强度、相对转入强度和相对转出强度,4种情形的判定条件见表1。

图2

新窗口打开| 下载原图ZIP| 生成PPT

图2   土地利用变化强度图谱

Fig.2   Intensity map of land use change


表1   不同强度类型下的地类变化判定标准

Tab.1  Criteria for determining land use changes at different intensity types

强度类型地类流向判定条件趋势描述
绝对强度获取转入绝对转入强度>平均绝对转入强度倾向于从地类i获得转入,反之受到抑制
均匀转出绝对转出强度>平均绝对转出强度倾向于转出为地类j,反之受到抑制
相对强度获取转入相对转入强度>平均相对转入度相对倾向于从地类i获得转入,反之受到抑制
均匀转出相对转出强度>平均相对转入度相对倾向于转出为地类j,反之受到抑制

新窗口打开| 下载CSV


2.2 生态系统服务评估

本研究基于InVEST模型系统评估秦岭西安段各生态系统服务。在产水方面,采用 Annual Water Yield模块进行量化分析,模型中涉及的系数参考《陕西统计年鉴》反复校验得出,具体计算方法可参考文献[16-17]。土壤保持的测算通过Sediment Delivery Ratio模块实现,计算方法参考文献[18]。针对碳储量,运用Carbon Storage模块进行计算,不同地类的碳密度数据(表2)与计算方法参考李倩等[19]的研究成果。在粮食供给评估中,依据赵文亮等[20]的研究,归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)与农作物产量之间有显著的线性关系,基于研究区耕地栅格NDVI,对总产量进行空间分配[21-22]。

表2   不同地类的碳密度数据

Tab.2  Carbon density data of different land use types (t/hm2)

类型地上生物
量碳密度		地下生物
量碳密度		土壤碳密度死亡有机
物碳密度
草地39.9997.99113.170.50
耕地52.6891.42122.800.70
建设用地2.830.0088.360.00
林地48.03131.29116.342.00
水域3.400.000.000.00

新窗口打开| 下载CSV


2.3 生态系统服务权衡/协同分析

本研究采用 Spearman 相关分析法评估研究区在 2003—2023年生态系统服务间的权衡/协同关系,正相关表明2种生态系统服务表现为协同关系,负相关则反映其权衡关系,以上分析借助R4.4.1软件中 “corrplot”包。

另外,本研究使用GWR来解释生态系统服务权衡/协同关系的空间异质性。为确保各生态系统服务间权衡/协同关系的可比性,对 4 项生态系统服务进行标准化处理,将标准化后的值作为自变量和因变量,基于 R4.4.1软件中 “GWmodel”包进行栅格尺度的空间回归分析。

3 结果与分析

3.1 秦岭土地利用空间格局演变分析

3.1.1 土地利用空间分布

研究区3期土地利用分类结果如图3所示。将Kappa 系数和总体分类精度作为精度检验的标准,结果表明,3期土地利用分类的Kappa系数分别为0.89,0.88和0.79,总精度分别为 94.15%,93.68%和89.88%,因此可以使用该数据进行土地利用变化分析。由2003—2023年秦岭西安段的土地利用类型面积及占比(表3)与空间分布图(图3)可知: ①土地利用类型的面积与分布总体态势较为稳定,林地始终为最主要的土地利用类型,主要分布在研究区南部,林地面积由4 638.90 km2增加至5 105.56 km2,增加了466.66 km2; ②耕地面积占比保持在总面积的24%以上,但面积由2 556.74 km2减少至1 977.13 km2,减少了579.61 km2; ③建设用地的面积整体呈现增加趋势,由489.82 km2增加至709.64 km2,增加了219.82 km2,西安市城市化进程加快、人口密度的增加以及经济发展等原因,均会导致建设用地规模扩大; ④草地的面积大幅降低,由138.85 km2减少至31.75 km2,减少了107.10 km2,这是由于人为活动的影响; ⑤水域的面积整体态势稳定,面积占比0.24%。

图3

新窗口打开| 下载原图ZIP| 生成PPT

图3   土地利用类型空间分布图

Fig.3   Spatial distribution map of land use types


表3   土地利用类型面积及占比

Tab.3  Area and proportion of land use types

类型2003年2013年2023年
面积/km2占比/%面积/km2占比/%面积/km2占比/%
草地138.851.7725.260.3231.750.40
耕地2 556.7432.601 929.3824.601 977.1325.21
建设用地489.826.25633.478.08709.649.05
林地4 638.9059.145 226.2466.635 105.5665.10
水域18.860.2428.820.3719.090.24

新窗口打开| 下载CSV


2003—2023年,秦岭西安段的单一土地利用和综合土地利用动态度见表4。由表4可知,2003—2013年,研究区的综合土地利用动态度为0.94%,变化较为剧烈,水域显著扩张,草地大幅度减少; 2013—2023年,该区域的综合土地利用动态度仅为0.17%,变化平缓,草地恢复增长。2003—2023年间,建设用地持续扩张,耕地稳定减少。

表4   单一类型土地利用动态度及综合土地利用动态度

Tab.4  Dynamics degree of single land use and comprehensive land use (%)

年份草地耕地建设用地林地水域综合
2003—2013年-8.18-2.452.931.275.280.94
2013—2023年2.57-0.251.20-0.23-3.380.17
2003—2023年-7.71-2.274.491.01-0.120.88

新窗口打开| 下载CSV


3.1.2 土地利用转移矩阵

由2003—2023年的土地利用转移矩阵(表5)可知,20 a间,秦岭西安段的土地利用转移面积共为1 196.54 km2。从转出角度考虑,面积转化较多的地类为耕地,主要转出为建设用地、林地和水域,面积分别为380.38 km2,399.14 km2和8.21 km2; 从转入角度考虑,建设用地和林地的面积在20 a间呈现稳步增加的趋势,转入部分主要由耕地转化而来。

表5   土地利用转移矩阵

Tab.5  Land use transfer matrix (km2)

2003年2023年转出
总计
草地耕地建设用地林地水域
草地19.342.751.59108.840.23113.41
耕地0.431 776.73380.38399.148.21788.16
建设用地0.38114.69308.5956.063.39174.52
林地11.4781.5213.064 536.281.55107.60
水域0.033.415.813.605.6912.85
转入总计12.31202.37400.84567.6413.381 196.54

新窗口打开| 下载CSV


3.1.3 土地利用强度图谱

基于强度图谱模型计算分析,得到秦岭西安段的土地利用强度图谱(图4)。图中直观展示了各地类的转变趋势,符合我国地类转变特征的一般规律[23]。同时,强度图谱也体现了土地利用的共性规律,2003—2023年,耕地转变为建设用地始终具有系统倾向性,而草地转变为耕地与建设用地始终呈现系统抑制性,建设用地转变为草地等呈现系统抑制性。

图4

新窗口打开| 下载原图ZIP| 生成PPT

图4   土地利用强度图谱

Fig.4   Land use intensity map


3.2 生态系统服务演变分析

3.2.1 产水服务

借助InVEST模型产水模块得到秦岭西安段的产水量时空分布图(图5),秦岭西安段的3期产水服务总量分别为 44.02×108 m3,26.55×108 m3和30.51×108 m3,2003—2023年的产水量经历了迅速下降—缓慢回升的过程。在空间视野下探究其分布,2003—2023年产水量高值区集中在研究区南部,产水量是诸多因素交互影响的结果,其中,气候因素与土地利用的改变是影响产水量的关键因素[24]。据统计,2013年研究区气候干旱且年降水量低于常年平均水平,而降水量与产水量之间呈现正相关。同时,研究区林地与草地面积的增加也会通过增加蒸散发而减少产水量。从产水量变化来看,林地的产水量相对稳定,研究区北部的产水增加量显著高于南部。

图5

新窗口打开| 下载原图ZIP| 生成PPT

图5   研究区产水量时空分布及变化

Fig.5   Spatiotemporal distribution and variation of water yield in the study area


3.2.2 土壤保持服务

借助InVEST 模型土壤保持模块得到秦岭西安段的土壤保持量时空分布(图6),秦岭西安段的3期土壤保持总量分别为129.97×106 t,70.27×106 t和82.02×106 t,2003—2023 年的土壤保持量呈迅速降低—平缓回升的变化特征。从空间分布上来看,土壤保持表现为南高北低,研究区南部分布着大面积的林地与草地,植被覆盖率较高,能够有效地维持水土。低值区集中分布在研究区北部,该区域地类主要为耕地和建设用地,农业耕种与密集的人为活动会加速水土流失,进而导致土壤保持服务降低。从土壤保持量变化上看,土壤保持量的减少区域主要集中在耕地与林地的交界处。

图6

新窗口打开| 下载原图ZIP| 生成PPT

图6   研究区土壤保持量时空分布及变化

Fig.6   Spatiotemporal distribution and variation of soil conservation in the study area


3.2.3 碳储量服务

借助InVEST 模型碳储量模块得到秦岭西安段的碳储量时空分布图(图7),秦岭西安段3个阶段的总碳储量分别为214.47×106 t,213.67×106 t和212.17×106 t,2003—2023年研究区的总碳储量整体呈现缓慢下降的趋势。空间分布上,碳储量低值区稳定分布在研究区北部,该地区主要以建设用地为主且绿化程度有限,所以碳储量服务相对较弱,碳储量中高值区主要稳定分布在研究区南部,该地区主要地类为林地和草地,植被覆盖率高,固碳能力相对较高; 从碳储量变化上看,林地的碳储量变化较有限,研究区内绝大部分区域未发生显著变化。

图7

新窗口打开| 下载原图ZIP| 生成PPT

图7   研究区碳储量时空分布及变化

Fig.7   Spatiotemporal distribution and variation of carbon storage in the study area


3.2.4 粮食供给服务

通过NDVI与农作物的线性相关计算得到粮食供给服务时空分布图(图8),2003年、2013年和2023年秦岭西安段的粮食供给总量分别为2.71×106 t,2.40×106 t和2.22×106 t,呈逐年递减的趋势,这与秦岭生态环境保护总体规划倡导的退耕还林还草政策一致。空间分布显示,粮食供给量高值区主要集中于研究区北部,此处地势平坦开阔,土地利用类型以耕地为主,为农业发展提供了优越的自然条件; 从粮食供给变化上看,长安区的供给量显著增加。

图8

新窗口打开| 下载原图ZIP| 生成PPT

图8   研究区粮食供给量时空分布及变化

Fig.8   Spatiotemporal distribution and variation of food supply in the study area


3.3 不同地类的生态系统服务对比

为探究不同地类在各生态系统服务的差异,通过玫瑰图直观展示归一化处理后的结果(图9)。水域提供的生态系统服务趋近于0; 草地和林地在产水、碳储量及土壤保持方面表现突出; 耕地的粮食供给与碳储量能力较高,土壤保持能力较低。从时间变化角度,耕地的粮食供给能力呈缓慢上升趋势,林地与草地的碳储量和土壤保持趋于稳定,建设用地的产水能力随时间推移呈下降趋势。

图9

新窗口打开| 下载原图ZIP| 生成PPT

图9   不同地类之间的生态系统服务功能对比

Fig.9   Comparative analysis of ecosystem service functions across land use types


3.4 生态系统服务权衡/协同时空演变分析

3.4.1 相关性分析

对2003—2023年秦岭西安段4项生态系统服务进行相关性分析,并进行显著性检验。结果显示,生态系统服务间表现为显著协同/权衡关系,见图10。产水与土壤保持、碳储量均表现为协同,相关系数先增加后缓慢减小; 碳储量与土壤保持呈现协同关系,相关系数先增加后缓慢减小; 粮食供给与产水、土壤保持、碳储量表现为权衡关系,20 a间,粮食供给与产水、土壤保持、碳储量均在协同方向优化。

图10

新窗口打开| 下载原图ZIP| 生成PPT

图10   2003—2023年研究区生态系统服务间的相关性

Fig.10   Correlation between ecosystem in the study area from 2003 to 2023


3.4.2 空间变化分析

基于栅格尺度探究秦岭西安段 2003—2023年生态系统服务间的权衡/协同关系(图11)。回归结果显示,研究区生态系统服务的权衡/协同关系具有空间异质性,且不同生态系统服务权衡/协同关系在空间变化上存在差异。产水与土壤保持、产水与碳储量、土壤保持与碳储量的空间协同关系强于权衡关系,表明这些生态系统服务在研究区内主要呈现为协同关系。其中,产水与土壤保持在整个研究区的大面积区域表现为弱协同与中协同,存在着小范围的弱权衡关系; 产水与碳储量之间存在的强协同区域主要分布于研究区南部; 土壤保持与碳储量在中部区域表现为权衡关系。产水与粮食供给、土壤保持与粮食供给、碳储量与粮食供给主要表现为权衡关系。产水与粮食供给在研究区的大面积区域主要表现为弱权衡与中权衡,研究区北部小面积区域呈现协同关系; 土壤保持与粮食供给之间权衡区域主要集中在南部,协同区域主要集中在北部地区。2003—2023年产水和碳储量、碳储量与粮食供给的权衡/协同关系上呈现相对稳定的空间格局。

图11

新窗口打开| 下载原图ZIP| 生成PPT

图11   2003—2023年研究区生态系统服务权衡/协同空间分布

Fig.11   Spatial patterns of ecosystem service trade-offs/synergies in the study area from 2003 to 2023


4 讨论与结论

4.1 讨论

生态系统服务的演变与若干因素相关,气候条件、土地利用变化、社会经济水平和城市化程度等都会对当地生态系统产生影响,进而影响生态系统服务的动态发展。其中,土地利用转变是主导因素。不同土地利用类型其产水能力不同,秦岭西安段的产水量主要由林地和草地提供,2003—2023年间,研究区的林地和草地总面积增加了359.56 km2,植被覆盖度增加,植物蒸腾旺盛,土壤中的水分被大量消耗使得地表径流和地下水补给减少,从而导致产水量减少[25]。期间,研究区土壤保持量的变化受退耕还林工程以及秦岭违建别墅拆除的影响,林地面积的增加,降低了侵蚀模数同时显著提升了土壤保持能力,违建别墅的拆除对修复土壤和恢复当地的生态环境具有重要意义。从秦岭西安段的土地利用转移变化来看,2003—2023年耕地转移为建设用地的面积为380.38 km2,碳储量减少了2.30×106 t,这是由于具有高碳汇效能的耕地向低碳汇效能的建设用地转化所引发的生态效应[26],城市化进程加速使得建设用地扩张与耕地资源流失,这种土地利用的变化直接引发研究区的碳储量降低。粮食供给服务对维持生态系统稳定性有着重要作用。但是仅耕地有的粮食供给与其他生态系统服务进行权衡/协同分析时,耕地的地类转化会破坏当地的生态平衡,使得粮食供给与产水、土壤保持、碳储量表现权衡作用。

本研究使用InVEST模型模拟秦岭西安段的产水、土壤保持及碳储量,研究结果基本符合研究区域的实际情况。因受模型设定、参数算法、基础数据质量及人类活动等多方因素的影响,本研究仍存在一定程度的不确定性。为验证产水与碳储量,使用GLEAM v4.2a[27]数据直接替代InVEST模型中产水模块中的蒸散发数据,实现独立验证,结果表明,模拟的产水量与基于GLEAM数据得出的产水量具有较高的相关性,相关系数均达0.81以上,可见InVEST模型在产水模拟方面的可信度和适用性。基于R语言核算碳储量并进行参数敏感性分析,结果表明基准情形碳储量与模型模拟结果一致性较高(相对误差率为0.54%),碳密度数据与碳储量呈线性关系(β=1.000 5),为未来生态系统碳储量评估提供了重要的参数敏感性信息。

4.2 结论

1)在2003—2023年,秦岭西安段土地利用类型面积与分布总体态势稳定,林地始终是主要土地利用类型; 期间耕地面积减少了579.61 km2,林地面积增加了466.66 km2,水域面积整体态势趋于稳定。耕地是面积转化最多的地类,主要转出为建设用地、林地和水域。

2)2003—2023年间,研究区产水和土壤保持总体呈现先迅速减少后缓慢增加的趋势,碳储量和粮食供给均表现为缓慢减少的趋势,这与当年的降水量和地类转换密切相关。不同地类对生态系统服务的贡献各有侧重,这种侧重与不同地类在生物量、土壤特性、水资源调控以及人类活动干扰等方面的独特属性相关。例如,林地的产水和碳储量能力较高,耕地的粮食供给与碳储量能力较高。

3)研究区的产水与土壤保持、产水和碳储量、碳储量与土壤保持之间均表现为协同关系,耕地仅有的粮食供给与产水、土壤保持、碳储量表现权衡作用。2003—2023年间,产水与碳储量在协同方向弱化,空间分布显示,二者的强协同区域主要分布于研究区南部,权衡/协同空间格局较稳定。

4)土地利用转变是生态系统服务演变的主要影响因素,研究区林地与草地面积增加,蒸腾作用旺盛,导致产水量减少。林地面积的增加降低了侵蚀模数,提升了土壤保持。2003—2023年间,研究区建设用地扩张与耕地资源流失导致碳储量降低。

参考文献

傅伯杰, 周国逸, 白永飞, 等.

中国主要陆地生态系统服务功能与生态安全

[J]. 地球科学进展, 2009, 24(6):571-576.

DOI:10.11867/j.issn.1001-8166.2009.06.0571      [本文引用: 1]

      生态系统服务是国际生态学研究的前沿和热点，表现出向生态系统服务机理和区域集成方法两大方向发展的趋势。开展陆地生态系统服务研究，是生态系统恢复、生态功能区划和建立生态补偿机制、保障国家生态安全的重大战略需求。面向国家重大需求和生态系统服务研究的国际前沿，以主要陆地生态系统为对象，“中国主要陆地生态系统服务功能与生态安全”项目拟解决3个科学问题：①生态系统结构—过程—服务功能的相互作用机理；②生态系统服务功能的尺度特征与多尺度关联；③生态系统服务功能评估的指标与模型。通过上述研究，发展生态系统服务研究的理论与方法，为国家的生态建设和环境保护提供科学支撑。 

Fu B J, Zhou G Y, Bai Y F, et al.

The main terrestrial ecosystem services and ecological security in China

[J]. Advances in Earth Science, 24(6):571-576.

[本文引用: 1]

戴尔阜, 王晓莉, 朱建佳, 等.

生态系统服务权衡/协同研究进展与趋势展望

[J]. 地球科学进展, 2015, 30(11):1250-1259.

DOI:10.11867/j.issn.1001-8166.2015.11.1250      [本文引用: 1]

生态系统服务之间存在的此消彼长的权衡或彼此增益的协同关系,是生态系统服务管理研究的重要内容。科学理解生态系统服务权衡/协同的作用特征、表现形式、驱动机制和尺度效应,对于提升人类福祉和实现人类社会和生态系统的“双赢”有重要意义,也是当前生态经济学、环境经济学、地理学等众多学科的研究热点和前沿。在综合分析国内外相关文献的基础上,总结了生态系统服务权衡/协同研究的理论基础,评述了生态系统服务权衡/协同表现形式、驱动机制和尺度效应的国内外研究进展和不足,并进一步探讨和展望了未来生态系统服务权衡/协同研究的重要内容,包括生态系统服务分类和评估优化,服务之间相互作用的量化模型、与自然—人文复合系统之间的反馈机制和尺度效应。

Dai E F, Wang X L, Zhu J J, et al.

Progress and perspective on ecosystem services trade-offs

[J]. Advances in Earth Science, 2015, 30(11):1250-1259.

DOI:10.11867/j.issn.1001-8166.2015.11.1250      [本文引用: 1]

Trade-offs and synergies -widely exist among ecosystem services, which is the core of ecology, geography and resources sciences. Deepening the understandings of the spatial characteristics, driving mechanism, and scale effects of trade-offs and synergies will no doubt shed light on human well-being and the “win-win” policy of environment and human. This paper identified the norms related to trade-offs and synergies of eco-services, and then clarified the theoretical foundation of this topic was clarified. Following that, the driving mechanism and scale effects of trade-offs and synergies of eco-services were investigated. Finally, we proposed future direction and questions for research work, including improving classification and assessment method on ecosystem services, expanding quantitative approaches on trade-offs and synergies of eco-system, and policy oriented ideology to sustainable development of environment and human.

王建庆. 东南沿海地区城镇土地利用效益评价研究——以浙江省百强县为例[D]. 宁波: 宁波大学, 2014.

[本文引用: 1]

Wang J Q. Study on the evaluation of land use efficiency in the town of southeast coastal areas:In case of the top 100 counties in Zhejiang[D]. Ningbo: Ningbo University, 2014.

[本文引用: 1]

Song W, Deng X Z.

Land-use/land-cover change and ecosystem service provision in China

[J]. Science of The Total Environment, 2017,576:705-719.

[本文引用: 1]

Shifaw E, Sha J M, Li X M, et al.

Ecosystem services dynamics and their influencing factors:Synergies/tradeoffs interactions and implications,the case of upper Blue Nile Basin,Ethiopia

[J]. Science of The Total Environment, 2024,938:173524.

[本文引用: 1]

Xia H, Yuan S F, Prishchepov A V.

Spatial-temporal heterogeneity of ecosystem service interactions and their social-ecological drivers:Implications for spatial planning and management

[J]. Resources,Conservation and Recycling, 2023,189:106767.

[本文引用: 1]

Zhang J W, Wang M, Liu K, et al.

Social-ecological system sustainability in China from the perspective of supply-demand balance for ecosystem services

[J]. Journal of Cleaner Production, 2025,497:145039.

[本文引用: 1]

于媛, 韩玲, 李明玉, 等.

哈长城市群生态系统服务时空特征及其权衡/协同关系研究

[J]. 水土保持研究, 2021, 28(2):293-300.

[本文引用: 1]

Yu Y, Han L, Li M Y, et al.

Study on the spatial-temporal characteristics of ecosystem services and tradeoffs/synergies in the Ha-Chang urban agglomeration

[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2021, 28(2):293-300.

[本文引用: 1]

龙文芹, 职露, 郭娅迪, 等.

西洞庭湖自然保护区2000—2020 年间碳储量时空演变及成因分析

[J]. 自然资源遥感, 2024, 36(4):185-192.doi:10.6046/zrzyyg.2023265.

[本文引用: 1]

Long W Q, Zhi L, Guo Y D, et al.

Spatiotemporal evolution and origin of carbon stock in the West Dongting Lake National Nature Reserve over the last two decades

[J]. Remote Sensing for Natural Resources, 2024, 36(4):185-192.doi:10.6046/zrzyyg.2023265.

[本文引用: 1]

崔璐. 秦岭陕西段生态系统服务评估及多情景预测研究[D]. 西安: 长安大学, 2023.

[本文引用: 1]

Cui L. Ecosystem service assessment and multi-scenario prediction in the Shaanxi section of the Qinling Mountains[D]. Xi’an: Chang’an University, 2023.

[本文引用: 1]

丘海红, 胡宝清, 张泽.

基于土地利用变化的广西近20年生态系统服务价值研究

[J]. 环境工程技术学报, 2022, 12(5):1455-1465.

[本文引用: 1]

Qiu H H, Hu B Q, Zhang Z.

Study on ecosystem service value of Guangxi in the past 20 years based on land use change

[J]. Journal of Environmental Engineering Technology, 2022, 12(5):1455-1465.

[本文引用: 1]

李丹, 周嘉, 战大庆.

黑龙江省耕地时空变化及驱动因素分析

[J]. 地理科学, 2021, 41(7):1266-1275.

DOI:10.13249/j.cnki.sgs.2021.07.017      [本文引用: 1]

以黑龙江省1980年、1990年、2000年、2010年、2015年5期土地利用数据为基础，综合利用GIS手段和地理探测器模型，确定1980—2015年4个时期黑龙江省耕地变化的时空分异特征及主要驱动因素。研究结果表明，1980—2015年黑龙江省耕地数量总体增加，增加的耕地主要来源于林地、草地和未利用地。各时期耕地数量变化具有明显差异，以1990—2000年耕地数量变化最多。各时期耕地变化空间差异特征明显。1980—2015年黑龙江省耕地利用动态度呈现出先升高后降低的趋势，耕地利用动态度活跃区域集中在三江平原和松嫩平原地区。各时期驱动因子的解释能力不同，人口数量、政策因素、GDP以及城镇化水平是解释能力较强的驱动力因子。驱动因子对耕地时空变化的影响是通过各个因子之间的交互作用实现的，表现为双因子增强和非线性增强。

Li D, Zhou J, Zhan D Q.

Spatial and temporal changes and driving factors of cultivated land in Heilongjiang Province

[J]. Scientia Geographica Sinica, 2021, 41(7):1266-1275.

DOI:10.13249/j.cnki.sgs.2021.07.017      [本文引用: 1]

It is of great practical significance for protecting cultivated land and guaranteeing national food security to thoroughly explore the spatio-temporal variation characteristics and driving factors of cultivated land. Based on the land use data of Heilongjiang Province in 1980, 1990, 2000, 2010 and 2015, this article determined the spatiotemporal differentiation characteristics and main driving factors of cultivated land change in Heilongjiang Province in the four periods from 1980 to 2015 by using GIS and geographical detector model. The results show that from 1980 to 2015, the cultivated land quantity in Heilongjiang Province increased, and the increased cultivated land mainly came from forest land, grassland and unused land. The variation of cultivated land quantity in each period was obviously different, with the largest variation from 1990 to 2000. The spatial difference of cultivated land change in each period was obvious. From 1980 to 2015, the dynamic degree of cultivated land use in Heilongjiang Province showed a trend of increasing first and then decreasing, and the regions with active dynamic degree of cultivated land use were concentrated in the Sanjiang Plain and the Songnen Plain. The explanatory ability of drivers factors are different in each period. Population size, policy factors, GDP and urbanization level are the driving factors with strong explanatory ability. The influence of driving factors on the spatiotemporal change of cultivated land is realized through the interaction of various factors, which is manifested as double factor enhancement and nonlinear enhancement.

牛乐乐, 张必成, 贾天忠, 等.

青海省海西州土地利用变化强度分析与稳定性研究

[J]. 水土保持学报, 2021, 35(2):152-159.

[本文引用: 1]

Niu L L, Zhang B C, Jia T Z, et al.

Analysis on intensity and stabi-lity of land use change in Haixi Mongolian and Tibetan Autonomous Prefecture of Qinghai Province

[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2021, 35(2):152-159.

[本文引用: 1]

朱灵伟, 陈晨, 彭云飞, 等.

基于LUCC强度图谱的耕地时空演变模式研究

[J]. 中国国土资源经济, 2024, 37(12):52-63.

[本文引用: 1]

Zhu L W, Chen C, Peng Y F, et al.

A study on spatiotemporal evolution patterns of cultivated land based on LUCC intensity chroma-togram

[J]. Natural Resource Economics of China, 2024, 37(12):52-63.

[本文引用: 1]

李帅呈, 龚健, 杨建新, 等.

兰西城市群土地利用/覆被变化模式特征——基于强度分析框架

[J]. 资源科学, 2023, 45(3):480-493.

DOI:10.18402/resci.2023.03.02      [本文引用: 1]

【目的】基于土地利用转移矩阵提出土地利用/覆被变化（LUCC）强度分析框架，从绝对和相对强度两个角度分析地类之间的转换趋势及其对土地利用/覆被结构的影响。【方法】构建土地利用/覆被变化强度图谱以直观展现区域LUCC关键模式，并以兰西城市群为例进行实证研究。【结果】土地利用/覆被变化强度图谱融合绝对和相对强度信息，既可反映如耕地倾向于转化为建设用地、水域向林地转化的强度较低等LUCC的区域共性规律；也能较好地揭示兰西城市群作为西部生态脆弱区中城市化重点区的特异性变化模式，如2010—2020年期间，兰西城市群在未利用地向水域、草地向耕地及建设用地向未利用地的转化过程中均表现出倾向性的变化模式，但受气候变化、占补平衡政策及土地整治项目管护不周等因素影响，分别表现为系统倾向性、绝对倾向性及相对倾向性的变化特征。进一步与转移矩阵及桑基图对比解析可知，绝对强度和相对强度间不存在直接关联性，所构建的强度分析框架及图谱受地类比例和区域整体LUCC强度的影响相对较小。【结论】本文提出的强度分析框架具有可行性，可为识别及解析区域LUCC关键模式及规律，优化土地资源管理政策提供科学支撑。

Li S C, Gong J, Yang J X, et al.

Characteristics of LUCC patterns of the Lanzhou-Xining urban agglomeration:Based on an intensity analysis framework

[J]. Resources Science, 2023, 45(3):480-493.

DOI:10.18402/resci.2023.03.02      [本文引用: 1]

[Objective] Based on the land use transition matrix, a criterion of land use types conversion trend in absolute quantity was established, and a land use/cover change (LUCC) intensity analysis framework was proposed to analyze the tendency and inhibition of the conversion trend between land use types and its impact on the land use/cover structure from the perspectives of absolute and relative intensity. [Methods] The LUCC intensity map was constructed to visually display the key LUCC modes. Taking the Lanzhou-Xining urban agglomeration as an example, this study carried out an empirical analysis. [Results] During 2010-2020, the conversion characteristics of different land use types are not completely the same in the Lanzhou-Xining urban agglomeration. The LUCC intensity map integrated absolute and relative intensity information, which could reflect the regional general patterns of LUCC, such as the tendency of the transition from cropland to construction land and the low intensity of the transition from water to forest. It can also reveal the specific change patterns of the Lanzhou-Xining urban agglomeration that is a key area of urbanization in the ecologically fragile western region of China. It showed a tendency of land transition from unused land to water, grassland to cropland, and construction land to unused land. However, under the influence of the melting of glaciers and snow, permafrost degradation, precipitation enhancement, the acquisition-compensation balancing policy, and the poor management and protection of land consolidation projects, the characteristics of systematic tendency, absolute tendency, and relative tendency can be observed respectively in the changes. Further comparison with the land use transition matrix and land use transition Sankey diagram shows that there is no direct correlation between absolute intensity and relative intensity, and the constructed intensity analysis framework and map are less affected by the proportion of land use types and the overall LUCC intensity of the region, which is more helpful to determine the conversion trend between land use types and its impact on the land use/cover structure. [Conclusion] The framework of intensity analysis proposed in this study is feasible and can provide a scientific support for identifying and analyzing the key patterns and modes of regional LUCC and optimizing land resource management policies.

范亚宁, 刘康, 陈姗姗, 等.

秦岭北麓陆地生态系统水源涵养功能的空间格局

[J]. 水土保持通报, 2017, 37(2):50-56.

[本文引用: 1]

Fan Y N, Liu K, Chen S S, et al.

Spatial pattern analysis on water conservative functionality of land ecosystem in northern slope of Qinling Mountains

[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 2017, 37(2):50-56.

[本文引用: 1]

周苹苹, 罗艺, 宋小燕, 等.

基于InVEST-PLUS模型的陕西省水源涵养量估算及预测

[J]. 水土保持学报, 2024, 38(3):187-194.

[本文引用: 1]

Zhou P P, Luo Y, Song X Y, et al.

Estimation and prediction of water conservation capacity in Shaanxi Province based on the InVEST-PLUS model

[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2024, 38(3):187-194.

[本文引用: 1]

翟睿洁, 赵文武, 贾立志.

基于RUSLE、InVEST 和USPED 的土壤侵蚀量估算对比研究——以陕北延河流域为例

[J]. 农业现代化研究, 2020, 41(6):1059-1068.

[本文引用: 1]

Zhai R J, Zhao W W, Jia L Z.

A comparative study of soil erosion estimation based on RUSLE,InVEST and USPED models:A case study of Yanhe River Basin in Northern Shaanxi

[J]. Research of Agricultural Modernization, 2020, 41(6):1059-1068.

[本文引用: 1]

李倩, 王成军, 冯涛, 等.

基于SD-PLUS耦合模型的陕西省土地利用变化及碳储量多情景预测

[J]. 水土保持学报, 2024, 38(3):195-206,215.

[本文引用: 1]

Li Q, Wang C J, Feng T, et al.

Multi-scenario prediction of land use change and carbon storage in Shaanxi Province based on the SD-PLUS coupled model

[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2024, 38(3):195-206,215.

[本文引用: 1]

赵文亮, 贺振, 贺俊平, 等.

基于MODIS-NDVI的河南省冬小麦产量遥感估测

[J]. 地理研究, 2012, 31(12):2310-2320.

[本文引用: 1]

Zhao W L, He Z, He J P, et al.

Remote sensing estimation for winter wheat yield in Henan based on the MODIS-NDVI data

[J]. Geographical Research, 2012, 31(12):2310-2320.

[本文引用: 1]

周凡, 周冬梅, 金银丽, 等.

疏勒河流域生态系统服务供需空间匹配特征

[J]. 干旱区地理, 2023, 46(3):471-480.

DOI:10.12118/j.issn.1000-6060.2022.337      [本文引用: 1]

生态系统服务与人类可持续发展紧密相连，研究区域生态系统服务供需特征，了解其空间匹配状况是实现生态资源有效配置和推动区域生态安全的重要前提。基于多源数据，在InVEST模型、ArcGIS和GeoDA软件的支撑下，分析疏勒河流域产水服务、固碳服务、食物服务供需特征和空间匹配状况。结果表明：（1） 除产水服务外，疏勒河流域其他各项生态系统服务供给均大于需求，但不同区域和生态系统服务间存在差异。（2） 疏勒河流域综合服务供需比为0.063，不同生态系统服务的供需比由高到低依此为：固碳服务（0.1854）、食物服务（0.0078）和产水服务（-0.0043）。（3） 产水服务和固碳服务空间匹配类型都主要以低高型空间错位和高低型空间错位为主，食物服务空间匹配类型主要以低低型空间匹配为主，其中产水服务的空间匹配错位现象最严重。

Zhou F, Zhou D M, Jin Y L, et al.

Spatial matching characteristics of supply and demand of ecosystem services in the Shule River Basin

[J]. Arid Land Geography, 2023, 46(3):471-480.

DOI:10.12118/j.issn.1000-6060.2022.337      [本文引用: 1]

Ecosystem services are closely linked to sustainable human development. Studying the supply and demand characteristics of regional ecosystem services and comprehending their spatial matching status are essential prerequisites for achieving the efficient allocation of ecological resources and promoting regional ecological security. The water production, carbon sequestration, and food services of the Shule River Basin in the Gansu Province of China were all examined on the basis of multisource data and with the assistance of the InVEST model as well as the ArcGIS and GeoDA software. The following are the results of this study: (1) There are discrepancies between different regions and ecosystem services; except for water production services, the supply of other ecosystem services in the Shule River Basin is more than the demand. (2) The supply-demand ratio of comprehensive services in the Shule River Basin is 0.063, and the supply-demand ratios of different ecosystem services are carbon sequestration services (0.1854)>food services (0.0078)>water production services (-0.0043). (3) Water production and carbon sequestration service spaces are mainly based on low-high-type and high-low-type spatial dislocation, respectively, whereas food service spaces are primarily based on low-low-type spatial matching, among which the spatial mismatch of water production services is the most severe.

武文欢, 彭建, 刘焱序, 等.

鄂尔多斯市生态系统服务权衡与协同分析

[J]. 地理科学进展, 2017, 36(12):1571-1581.

DOI:10.18306/dlkxjz.2017.12.012      [本文引用: 1]

鄂尔多斯市是中国北方农牧交错带的中心,经济快速发展的同时带来生态环境巨大的压力,该区域生态系统服务及其相互关联的变化对半干旱地区的可持续发展具有重要意义。本文基于2000、2010年鄂尔多斯市的食物供给、碳储存、产水量以及土壤保持4种关键生态系统服务供给核算,采用相关分析探究栅格尺度上4种服务之间的权衡与协同关系,并引入玫瑰图对比不同土地利用类型的生态系统服务关联特征差异。研究结果表明：①2000-2010年鄂尔多斯市生态系统服务整体增强,平均食物供给量由99.5 kg·hm-2增至224.2 kg·hm-2,碳储存量由8.32 t·hm-2增至8.41 t·hm-2,平均产水量由153.64 mm增至291.90 mm,土壤保持量平均值由47.79 kg·hm-2增至59.04 t·hm-2;②产水与土壤保持之间存在协同关系(相关系数分别为0.972和0.771),食物供给与土壤保持之间存在协同关系(相关系数分别为0.505、0.736),食物供给和碳储存之间存在权衡关系(相关系数分别为-0.584、-0.512);③多重生态系统服务供给的热点区主要分布在鄂尔多斯市东部;④产水量和土壤保持、碳储存在耕地和林地中呈现此消彼长的变化方式,而在草地中4种生态系统服务同时增加。

Wu W H, Peng J, Liu Y X, et al.

Tradeoffs and synergies between ecosystem services in Ordos City

[J]. Progress in Geography, 2017, 36(12):1571-1581.

DOI:10.18306/dlkxjz.2017.12.012      [本文引用: 1]

The city of Ordos is in the central part of the ecotone between agriculture and animal husbandry in northern China, and the rapid economic development brings great pressure to the ecological environment. Ecosystem services and their inter-related changes in Ordos have great significance for the sustainable development of ecosystems in this semi-arid area. This study calculated the four key ecosystem services of food supply, carbon storage, water production, and soil conservation in Ordos in 2000 and 2010, and used the relevant analysis to explore the tradeoffs and synergies between the four services at the 30 m × 30 m grid scale and introduced the rose map. The relationship between the ecosystem services of different land-use types was analyzed. The results show that there is a synergistic relationship between water production and soil conservation, a synergistic relationship between food supply and soil conservation, a tradeoff relationship between soil conservation and food supply, and a tradeoff relationship between food supply and carbon storage. The eastern agricultural area of Ordos contains most of the hotspots of multiple ecosystem services. The production of water reduced as soil conservation and carbon storage improved in cultivated land and woodland, while in the grassland the four ecosystem services increased simultaneously.

刘纪远, 宁佳, 匡文慧, 等.

2010—2015年中国土地利用变化的时空格局与新特征

[J]. 地理学报, 2018, 73(5):789-802.

DOI:10.11821/dlxb201805001      [本文引用: 1]

土地利用/覆被变化是人类活动对地球表层及全球变化影响研究的重要内容。本文基于Landsat 8 OLI、GF-2等遥感图像和人机交互解译方法,获取的土地利用数据实现了中国2010-2015年土地利用变化遥感动态监测。应用土地利用动态度、年变化率等指标,从全国和分区角度揭示了2010-2015年中国土地利用变化的时空特征。结果表明：2010-2015年中国建设用地面积共增加24.6×103 km2,耕地面积共减少4.9×103 km2,林草用地面积共减少16.4×103 km2。2010-2015年与2000-2010年相比,中国土地利用变化的区域空间格局基本一致,但分区变化呈现新的特征。东部建设用地持续扩张和耕地面积减少,变化速率有所下降;中部建设用地扩张和耕地面积减少速度增加;西部建设用地扩张明显加速,耕地面积增速进一步加快,林草面积减少速率增加;东北地区建设用地扩展持续缓慢,耕地面积稳中有升,水旱田转换突出,林草面积略有下降。从“十二五”期间国家实施的主体功能区布局来看,东部地区的土地利用变化特征与优化和重点开发区的国土空间格局管控要求基本吻合;中部和西部地区则面临对重点生态功能区和农产品主产区相关土地利用类型实现有效保护的严峻挑战,必须进一步加大对国土空间开发格局的有效管控。

Liu J Y, Ning J, Kuang W H, et al.

Spatio-temporal patterns and characteristics of land-use change in China during 2010—2015

[J]. Acta Geographica Sinica, 2018, 73(5):789-802.

[本文引用: 1]

魏培洁, 吴明辉, 贾映兰, 等.

基于InVEST模型的疏勒河上游产水量时空变化特征分析

[J]. 生态学报, 2022, 42(15):6418-6429.

[本文引用: 1]

Wei P J, Wu M H, Jia Y L, et al.

Spatiotemporal variation of water yield in the upstream regions of the Shule River Basin using the InVEST Model

[J]. Acta Ecologica Sinica, 2022, 42(15):6418-6429.

[本文引用: 1]

胡文敏, 杨睿瀚, 贾冠宇, 等.

长江流域产水功能对土地利用变化的响应及其驱动因素

[J]. 生态学报, 2022, 42(17):7011-7027.

[本文引用: 1]

Hu W M, Yang R H, Jia G Y, et al.

Response of water yield function to land use change and its driving factors in the Yangtze River Basin

[J]. Acta Ecologica Sinica, 2022, 42( 17) :7011-7027.

[本文引用: 1]

贾纪昂, 郭伟玲, 徐刘洋, 等.

耦合PLUS-InVEST-GeoDetector模型的安徽省碳储量时空演变及驱动力分析

[J]. 环境科学, 2025, 46(3):1703-1715.

[本文引用: 1]

Jia J A, Guo W L, Xu L Y, et al.

Spatio-temporal evolution and driving force analysis of carbon storage in Anhui Province coupled with PLUS-InVEST-GeoDetector model

[J]. Environmental Science, 2025, 46(3):1703-1715.

[本文引用: 1]

Martens B, Miralles D G, Lievens H, et al.

GLEAM v4.2a:Global land evaporation amsterdam model dataset

[EB/OL].[2025-04-01].https://www.gleam.eu.

URL     [本文引用: 1]

/

〈 〉

京ICP备05055290号-2
版权所有 © 2015 《自然资源遥感》编辑部
地址:北京学院路31号中国国土资源航空物探遥感中心 邮编：100083
电话:010-62060291/62060292 E-mail:zrzyyg@163.com
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发