| 1,064 | 0 | 62 |
| 下载次数 | 被引频次 | 阅读次数 |
解析生态系统服务间权衡与协同的时空特征，是可持续生态系统服务管理的基础和前提。以河南省沿黄8个地市为研究区域，采用InVEST模型和市场价值法，评估了2011年和2021年碳储量、生境质量、产水量和食物供给4项生态系统服务，并利用Spearman相关系数分析了各项生态系统服务间的权衡与协同关系。结果表明：(1)2011年与2021年生境质量、碳储量和食物供给服务的空间分布变化不大，生境质量和碳储量服务的高值区主要位于太行山地、豫西山地生态区以及黄河沿岸，低值区集中于各市辖区；食物供给服务高值区集中于平原区。(2)与2011年相比，2021年各项生态系统服务均有所变化，平均生境质量下降了0.011,碳储量减少了236.19万t,产水量增加了54.21亿m3,食物供给服务价值增加了1 218.82亿元。(3)从权衡关系看，碳储量、生境质量、产水量和食物供给4项生态服务两两之间均为显著相关关系，其中食物供给、生境质量和碳储量之间为互相增益的协同关系；产水量与生境质量、碳储量、食物供给服务表现为相关系数不稳定的协同关系。研究结果可为探讨快速城市化地区生态系统服务间的权衡协同关系及其优化提供参考依据。
Abstract：Understanding spatiotemporal patterns of ecosystem service(ES) trade-offs and synergies is critical for sustainable landscape management in rapidly urbanizing regions. This study evaluates four key ES(carbon storage, habitat quality, water yield, and food supply) across eight Yellow River-bordering cities in Henan Province(between 2011 and 2021) using the InVEST model and market valuation. The Spearson correlation coefficient was used to analyze the balance and synergy between the various ecosystem services. The results showed that:(1) Spatial distributions of habitat quality, carbon storage, and food supply remained stable, with ecological hotspots persisting in the Taihang Mountains, western Henan highlands, and riparian zones, while urban cores and plains exhibited ES deficits.(2) Decadal changes show trade-off dynamics: habitat quality(decline: Δ=-0.011) and carbon storage(-2.36 million tons) decreased despite gains in water yield(+5.42 billion m3) and food supply(+CNY 121.88 billion).(3) Synergies dominated ES relationships: strong positive correlations linked food supply with carbon storage/habitat quality, whereas water yield exhibited unstable synergies with other services. These findings highlight the need for spatially differentiated strategies to mitigate urbanization-driven ES trade-offs in fluvial urban corridors.
[1] COSTANZA R,D′ARGE R,DE G R,et al.The value of the world′s ecosystem services and natural capital[J].Nature,1997,387:253-260.
[2] ASSESSMENT M E.Ecosystems and human well-being:biodiversity synthesis[J].World Resources Institute,2005,42(1):77-101.
[3] FABER J H,VAN W J.Elaborations on the use of the ecosystem services concept for application in ecological risk assessment for soils[J].Science of The Total Environment,2012,415:3-8.
[4] 陈万旭，李江风，朱丽君.长江中游地区生态系统服务价值空间分异及敏感性分析[J].自然资源学报，2019,34(2):325-337.
[5] 杨君，周鹏全，袁淑君，等.基于InVEST模型的洞庭湖生态经济区生态系统服务功能研究[J].水土保持通报，2022,42(1):267-272,282.
[6] 陈红，江旭聪，任磊，等.基于RUSLE模型的淮河流域土壤侵蚀定量评价[J].土壤通报，2021,52(1):165-176.
[7] 袁周炎妍，万荣荣.生态系统服务评估方法研究进展[J].生态科学，2019,38(5):210-219.
[8] 包玉斌，刘康，李婷，等.基于InVEST模型的土地利用变化对生境的影响：以陕西省黄河湿地自然保护区为例[J].干旱区研究，2015,32(3):622-629.
[9] 戴尔阜，王亚慧.横断山区产水服务空间异质性及归因分析[J].地理学报，2020,75(3):607-619.
[10] 许丁雪，吴芳，何立环，等.土地利用变化对生态系统服务的影响：以张家口—承德地区为例[J].生态学报，2019,39(20):7493-7501.
[11] 朱文博，张静静，崔耀平，等.基于土地利用变化情景的生态系统碳储量评估：以太行山淇河流域为例[J].地理学报，2019,74(3):446-459.
[12] 黄木易，岳文泽，冯少茹，等.基于InVEST模型的皖西大别山区生境质量时空演化及景观格局分析[J].生态学报，2020,40(9):2895-2906.
[13] 王芸，赵鹏祥，李治国，等.退耕还林还草背景下陕北地区生态系统服务动态及热点识别[J].华北水利水电大学学报(自然科学版),2022,43(5):92-100.
[14] GRAFIUS D R,CORSTANJE R,WARREN P H,et al.The impact of land use/land cover scale on modelling urban ecosystem services[J].Landscape Ecology,2016,31(7):1509-1522.
[15] JIA X Q,FU B J,FENG X M,et al.The tradeoff and synergy between ecosystem services in the Grain-for-Green areas in Northern Shaanxi,China[J].Ecological Indicators,2014,43(1):103-113.
[16] YANG W,JIN Y W,SUN T,et al.Trade-offs among ecosystem services in coastal wetlands under the effects of reclamation activities[J].Ecological Indicators,2017,92:354-366.
[17] 徐建英，刘新新，冯琳，等.生态补偿权衡关系研究进展[J].生态学报，2015,35(20):6901-6907.
[18] 张斌，李璐，夏秋月，等.基于土地利用的武汉城市圈生态系统服务权衡/协同分析[J].水土保持研究，2022,29(4):377-386,393.
[19] ARYAL K,MARASENI T,APAN A.Transforming agroforestry in contested landscapes:a win-win solution to trade-offs in ecosystem services in Nepal[J].Science of The Total Environment,2022,857(1):159301.
[20] CAI W B.Identifying ecosystem services bundles for ecosystem services trade off/synergy governance in an urbanizing region[J].Land,2022,11(9):1593.
[21] 河南省人民代表大会常务委员会.河南省人民代表大会常务委员会关于促进黄河流域生态保护和高质量发展的决定[J].人大建设，2021(10):9-12.
[22] 郑州市人民代表大会常务委员会.郑州市人民代表大会常务委员会关于批准《郑州建设黄河流域生态保护和高质量发展核心示范区总体发展规划(2020—2035年)》、《郑州建设黄河流域生态保护和高质量发展核心示范区起步区建设方案(2020—2035年)》的决议[N].郑州日报，2021-08-31(2).
[23] SHARP R,TALLIS H T,RICKETTS T,et al.InVEST 3.14.0 user′s guide[M].Stanford:Natural Capital Project,2022.
[24] 解宪丽，孙波，周慧珍，等.不同植被下中国土壤有机碳的储量与影响因子[J].土壤学报，2004(5):687-699.
[25] 李克让，王绍强，曹明奎.中国植被和土壤碳贮量[J].中国科学(D辑：地球科学),2003(1):72-80.
[26] 代杰瑞，庞绪贵，董健，等.山东省土壤有机碳库及其时空变化特征[J].现代地质，2017,31(2):386-393.
[27] 朱超，赵淑清，周德成.1997—2006 年中国城市建成区有机碳储量的估算[J].应用生态学报，2012,23(5):1195-1202.
[28] ALAM S A,STARR M,CLARK B J F.Tree biomass and soil organic carbon densities across the Sudanese woodland savannah:a regional carbon sequestration study[J].Journal of Arid Environments,2013,89:67-76.
[29] 张京生，郜梦妍，张煜森，等.河南黄河湿地国家级自然保护区人类干扰对生境质量的影响及空间优化策略[J].水土保持通报，2022,42(5):140-150.
[30] 潘耀，尹云鹤，侯文娟，等.基于土地利用及植被覆盖变化的黄河源区生境质量时空变化特征[J].生态学报，2022,42(19):7978-7988.
[31] 刘洋.基于InVEST模型的疏勒河流域生态系统服务功能时空演变[D].兰州：甘肃农业大学，2020.
[32] LIU W,ZHAN J Y,ZHAO F,et al.Scale effects and time variation of trade-offs and synergies among ecosystem services in the Pearl River Delta,China[J].Remote Sensing,2022,14(20):5173.
[33] 郭琛，何贞铭，刘华东.黄河流域生态系统服务与人类活动强度耦合协调的时空动态及影响因素[J].中国农村水利水电，2023(4):82-89.
[34] 黄蕊，张连明，罗凯.黄河沿线市域生态系统服务供需与人类活动强度的时空耦合关系[J].华北水利水电大学学报(自然科学版),2023,44(6):103-112.
[35] 杨洁，谢保鹏，张德罡.黄河流域生态系统服务权衡协同关系时空异质性[J].中国沙漠，2021,41(6):78-87.
[36] 孙欣欣，薛建辉，董丽娜.基于PLUS模型和InVEST模型的南京市生态系统碳储量时空变化与预测[J].生态与农村环境学报，2023,39(1):41-51.
基本信息:
DOI：10.19760/j.ncwu.zk.2025021
中图分类号:X171.1
引用信息:
[1]盖莹莹,赵衡,王富强等.河南省沿黄城市生态系统服务权衡/协同关系研究[J].华北水利水电大学学报(自然科学版),2025,46(02):40-46.DOI:10.19760/j.ncwu.zk.2025021.
基金信息:
国家自然科学基金项目(U2443203,52279014,52109085); 国家重点研发计划项目(2024YFF1701304); 农业重大科技专项(NK202319020506); 流域生态水文效应与水安全创新型科技团队培育项目(CXTDPY-3); 省部共建西北旱区生态水利国家重点实验室(西安理工大学)开发研究基金项目(2022KFKT-3)