方 林,蔡 ?、?劉艷曉,袁宏偉,李燦鋒 (.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)公共管理系,安徽 合肥 30036；.東北師范大學(xué)人文地理系,吉林 長(zhǎng)春 3004；3.中國(guó)地質(zhì)調(diào)查局昆明自然資源綜合調(diào)查中心,云南 昆明 65000)

2018年習(xí)近平總書記提出，支持長(zhǎng)江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展并上升為國(guó)家戰(zhàn)略，2019年12月國(guó)務(wù)院印發(fā)《長(zhǎng)江三角洲區(qū)域一體化發(fā)展規(guī)劃綱要》，將皖、蘇、滬、浙全域納入規(guī)劃范圍。作為中國(guó)經(jīng)濟(jì)最活躍、開放水平最高、人口最稠密的區(qū)域之一，長(zhǎng)江三角洲區(qū)域城市拓展、人口涌入所產(chǎn)生的次生環(huán)境問題備受關(guān)注。踐行“兩山”理念，正確認(rèn)識(shí)區(qū)域生態(tài)價(jià)值現(xiàn)狀，實(shí)現(xiàn)區(qū)域生態(tài)環(huán)境共保聯(lián)治成為亟待思考和完成的課題。

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)(ecosystem service，ES)指人們利用生態(tài)系統(tǒng)自有的結(jié)構(gòu)、過程和功能直接或者間接獲得維系生命所必需的物質(zhì)及服務(wù)[1-2]。自1997年COSTANZA等[3]確定生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值(ecosystem service value，ESV)分類及評(píng)估方法，并對(duì)全球ESV進(jìn)行估算后，這類研究便成為地理、生態(tài)和土地等相關(guān)學(xué)科研究熱點(diǎn)，其研究成果是衡量區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化的重要內(nèi)容。早期學(xué)者主要圍繞ES價(jià)值定義[4]、分類體系[5]及評(píng)估方法[6-7]展開研究，聯(lián)合國(guó)開展的千年生態(tài)系統(tǒng)評(píng)估項(xiàng)目將生態(tài)系統(tǒng)功能分為供給、調(diào)節(jié)、支持和文化服務(wù)，明晰了ES功能分類；我國(guó)謝高地等[7]在此分類基礎(chǔ)上結(jié)合實(shí)地調(diào)查及專家打分得到中國(guó)陸地ESV系數(shù)表，為后續(xù)不同區(qū)域及尺度ESV評(píng)估奠定基礎(chǔ)，并在中國(guó)范圍內(nèi)得到廣泛使用和驗(yàn)證[8-10]。隨著研究深入及技術(shù)進(jìn)步，相關(guān)學(xué)者采用CA-Markov[11]，InVEST[12]、ARIES[13]和SoIVES[14]等模型評(píng)估和預(yù)測(cè)多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價(jià)值動(dòng)態(tài)變化，部分學(xué)者通過RS和GIS手段，采用Moran′sI指數(shù)、熱點(diǎn)探測(cè)[15]和LISA集聚圖[16]等空間分析方法對(duì)不同尺度ESV時(shí)空演化特征展開分析。由于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)種類的復(fù)雜性、空間分布的異質(zhì)性和人類使用的選擇性，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間會(huì)呈現(xiàn)此消彼長(zhǎng)的權(quán)衡關(guān)系或相互增益的協(xié)同關(guān)系[17]。系統(tǒng)認(rèn)識(shí)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡協(xié)同關(guān)系，對(duì)于區(qū)域生態(tài)治理具有重要現(xiàn)實(shí)意義。當(dāng)前國(guó)內(nèi)外學(xué)者圍繞生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間相互關(guān)系[18]、形成機(jī)制[19]和尺度效應(yīng)[20]等不同方向展開了深入研究，在研究方法上多采用相關(guān)性分析、均方根偏差和約束線分析，其中，基于線性擬合建立的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡協(xié)同模型能夠定量反映不同生態(tài)功能之間權(quán)衡協(xié)同關(guān)系的演化趨勢(shì)及程度，被廣泛應(yīng)用于相關(guān)研究[21]中。近年來，有些學(xué)者開始關(guān)注造成ESV時(shí)空演變及空間分異的影響因素及其驅(qū)動(dòng)機(jī)制，但多采用地理加權(quán)回歸[22]、關(guān)聯(lián)度模型[23]、主成分分析和回歸分析[24]等傳統(tǒng)模型和方法，難以發(fā)掘不同因子對(duì)ESV空間分異的影響[20]。

綜上，已有關(guān)于ESV的研究經(jīng)歷了從概念界定、方法探索到動(dòng)態(tài)評(píng)估、時(shí)空特征分析再到影響因素、驅(qū)動(dòng)機(jī)制的縱向深度拓展，取得了較為豐碩的成果[25]，但ESV時(shí)空動(dòng)態(tài)研究亟待深化，不同生態(tài)功能相互關(guān)系尚未厘清，造成ESV空間分異的驅(qū)動(dòng)背因有待發(fā)掘。自1978年以來，長(zhǎng)三角地區(qū)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)[26]，而區(qū)域生態(tài)環(huán)境卻出現(xiàn)一定程度退化[27]，為經(jīng)濟(jì)上行與生態(tài)下行的矛盾交互帶。以長(zhǎng)三角地區(qū)為研究對(duì)象，構(gòu)建區(qū)域ESV估算模型及驅(qū)動(dòng)因素指標(biāo)體系，圍繞ESV時(shí)空動(dòng)態(tài)及各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能權(quán)衡協(xié)同關(guān)系進(jìn)行量化分析，并基于地理探測(cè)器分析形成長(zhǎng)三角ESV空間分異格局的驅(qū)動(dòng)因素，以便為正確認(rèn)識(shí)長(zhǎng)三角地區(qū)生態(tài)價(jià)值現(xiàn)狀、準(zhǔn)確把握生態(tài)價(jià)值演變時(shí)空規(guī)律和實(shí)現(xiàn)跨區(qū)域生態(tài)環(huán)境共保聯(lián)治提供理論參考及科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

長(zhǎng)三角地區(qū)包括蘇、浙、皖、滬“三省一市”41個(gè)城市，是中國(guó)人口集聚和經(jīng)濟(jì)活躍程度最高的地區(qū)之一。國(guó)家統(tǒng)計(jì)局資料(http:∥www.stats.gov.cn)顯示，截至2018年，域內(nèi)人口約為2.2億，占我國(guó)總?cè)丝诘?6%；區(qū)域GDP達(dá)22.12萬億元，占全國(guó)GDP的24.17%。區(qū)域地處長(zhǎng)江中下游平原，地形相對(duì)平坦，水熱條件優(yōu)越，年平均氣溫約為17 ℃，年降水量約為1 368 mm，自然資源十分富足。而受人類活動(dòng)及經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響，近年來區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有所下降。長(zhǎng)三角地區(qū)作為生態(tài)環(huán)境保護(hù)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展沖突的熱點(diǎn)區(qū)域，以此為研究對(duì)象，對(duì)于區(qū)域乃至全國(guó)生態(tài)環(huán)境治理具有重要借鑒意義。

2 材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源及指標(biāo)體系選取

以長(zhǎng)三角地區(qū)為研究對(duì)象，基于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(https:∥www.resdc.cn)1990、2000、2010和2018年4期30 m×30 m分辨率的土地利用柵格數(shù)據(jù)，參照中國(guó)科學(xué)院土地利用變化遙感監(jiān)測(cè)(China land-use and land-cover change，CNLUCC)分類體系，采用ArcGIS 10.2軟件Reclass tools工具將4期土地利用數(shù)據(jù)分為林地、草地、耕地、水域、建設(shè)用地和未利用地6類(圖1)。

圖1 1990—2018年長(zhǎng)江三角洲地區(qū)土地利用現(xiàn)狀

根據(jù)已有研究成果[28-30]及研究區(qū)實(shí)際情況，構(gòu)建包含自然地理和社會(huì)經(jīng)濟(jì)2個(gè)準(zhǔn)則層16個(gè)指標(biāo)因子的驅(qū)動(dòng)力指標(biāo)體系(表1)，以此探索長(zhǎng)三角地區(qū)ESV空間分異的驅(qū)動(dòng)因素，指標(biāo)數(shù)據(jù)與ESV數(shù)據(jù)匹配均為2018年。對(duì)所得自然地理因素?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行插值，重采樣至30 m×30 m分辨率；社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素通過數(shù)據(jù)清洗及空間匹配，形成基于長(zhǎng)三角41個(gè)地級(jí)市數(shù)據(jù)集，進(jìn)一步通過K-means分析按照自然斷裂點(diǎn)法將原始數(shù)據(jù)做離散化處理，作為地理探測(cè)器模型輸入數(shù)據(jù)。

表1 長(zhǎng)三角ESV空間分異影響因素指標(biāo)體系

2.2 研究方法

2.2.1ESV核算

ESV核算在謝高地等[7]研究成果基礎(chǔ)上進(jìn)行。為減少區(qū)域差異性對(duì)ESV評(píng)估結(jié)果的影響，對(duì)全國(guó)ESV系數(shù)表進(jìn)行修正，構(gòu)建長(zhǎng)三角地區(qū)ESV估算模型。ESV當(dāng)量因子系數(shù)是基于不同生態(tài)系統(tǒng)能夠產(chǎn)生的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的相對(duì)貢獻(xiàn)率判定，其值約為研究區(qū)域平均糧食單產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值的1/7[7]?！吨袊?guó)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格調(diào)查年鑒》數(shù)據(jù)顯示，作為稻米主產(chǎn)區(qū)，1990—2018年研究區(qū)平均稻米產(chǎn)量為5 701.44 kg·hm-2，按同時(shí)期稻米平均市場(chǎng)價(jià)格為1.89元·kg-1計(jì)算，研究區(qū)修正后的ESV單位因子價(jià)值量為1 539.39元·hm-2。在此基礎(chǔ)上計(jì)算可得長(zhǎng)三角地區(qū)單位面積ESV系數(shù)(表2)，結(jié)合式(1)可得長(zhǎng)三角地區(qū)ESV。由于建設(shè)用地ESV較低，故該研究未考慮。引入權(quán)衡協(xié)同度模型[31]〔式(2)～(3)〕，探究1990—2018年不同生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能間的相互關(guān)系。為確保ESV系數(shù)修正結(jié)果對(duì)于ESV估算的可靠性，對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)各土地利用類型ESV及其價(jià)值系數(shù)的相關(guān)性進(jìn)行敏感性檢驗(yàn)[32]。

(1)

式(1)中，VES為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值，元；Ai為第i種土地利用類型面積，hm2；CVi為第i種土地利用類型單位面積ESV系數(shù)，元·hm-2。

(2)

(3)

式(2)～(3)中，Sia和Sib分別為研究期初和期末第i種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價(jià)值，元；Ii為第i種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價(jià)值變化率，%；Dij為第i種與第j種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的權(quán)衡協(xié)同程度。Dij<0，表示第i種與第j種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能呈負(fù)相關(guān)，表現(xiàn)為權(quán)衡關(guān)系；反之，Dij>0，表示第i種與第j種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能表現(xiàn)為同增或同減的協(xié)同關(guān)系[33]。

表2 長(zhǎng)三角地區(qū)單位面積ESV系數(shù)表

2.2.2ESV空間分析

為探究長(zhǎng)三角地區(qū)ESV在空間上的分布特征和演化規(guī)律，采用ArcGIS 10.2軟件Create Fishnet功能創(chuàng)建3 km×3 km、5 km×5 km、7 km×7 km、10 km×10 km、15 km×15 km和20 km×20 km等不同尺度格網(wǎng)，用以表征ESV空間分布情況。經(jīng)實(shí)驗(yàn)，研究區(qū)采用10 km×10 km格網(wǎng)尺度既能保證研究需求，且運(yùn)算量相對(duì)較低[27]。采用ArcGIS 10.2軟件分析長(zhǎng)三角地區(qū)ESV空間相關(guān)性[34]，空間自相關(guān)分析用全局Moran′sI指數(shù)衡量。Moran′sI指數(shù)取值范圍為[-1，1]，當(dāng)Moran′sI指數(shù)大于0時(shí)，表示空間呈正相關(guān)，指數(shù)越高，ESV空間分布相關(guān)性越強(qiáng)，空間集聚越明顯；當(dāng)Moran′sI指數(shù)小于0時(shí)，表示空間呈負(fù)相關(guān)，指數(shù)越低，相關(guān)性越弱，空間差異性越大[2]。在此基礎(chǔ)上，采用ArcGIS 10.2軟件Getis-Ord Gi*熱點(diǎn)探測(cè)工具分析1990—2018年長(zhǎng)三角地區(qū)ESV冷熱點(diǎn)動(dòng)態(tài)演化規(guī)律，并繪制區(qū)域ESV熱點(diǎn)和冷點(diǎn)空間分布圖。

2.2.3ESV空間分異驅(qū)動(dòng)因素

地理探測(cè)器作為探究事物空間分異特征及其驅(qū)動(dòng)因素的一種新型統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，相對(duì)于傳統(tǒng)計(jì)量方法，因子探測(cè)可以通過q值來度量單個(gè)因素對(duì)區(qū)域ESV空間分異的驅(qū)動(dòng)力度，交互因子探測(cè)則可進(jìn)一步識(shí)別不同因素對(duì)區(qū)域ESV空間分異的交互影響[35]。目前地理探測(cè)器已被廣泛應(yīng)用于土地利用[36]、區(qū)域規(guī)劃[37]和生態(tài)環(huán)境[25]等諸多領(lǐng)域，該模型在解釋空間分異和探討驅(qū)動(dòng)機(jī)制方面具有獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，適用于從不同角度及深度探索造成長(zhǎng)三角地區(qū)ESV空間分異的驅(qū)動(dòng)因素，模型表達(dá)式為

(4)

式(4)中，q為影響因素對(duì)ESV空間分異特征的解釋力度，其取值范圍為0～1，值越大，自變量X對(duì)因變量Y的解釋力度就越大，反之則越??；L為ESV空間分異影響因素X的分類或分區(qū)數(shù)，該研究X為5層；Nh和N分別為層h和研究區(qū)樣本數(shù)，該研究樣本數(shù)為41；σh2和σ2分別為層h和研究區(qū)ESV的方差。

3 結(jié)果與分析

3.1 研究區(qū)ESV變化分析

如表3～4所示，就1990—2018年長(zhǎng)三角地區(qū)總ESV而言，1990—2000年小幅度增加，2000年之后逐步減少，呈先增后減、總體減少的變化趨勢(shì)。其中，耕地ESV持續(xù)降低；林地ESV在1990—2000年增幅為3.42%，之后逐年減少，但減少趨勢(shì)放緩，且總量有所增加；草地ESV在1990—2010年大幅減少，2010年之后小幅增加；水域ESV持續(xù)增加；未利用地ESV變幅在2000—2010年間最大。盡管長(zhǎng)三角地區(qū)ESV整體呈下降趨勢(shì)，但降幅已有明顯變緩趨勢(shì)，草地和水域ESV出現(xiàn)一定增長(zhǎng)，這說明得益于近年來環(huán)境保護(hù)力度加強(qiáng)，研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值整體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)。

1990—2018年長(zhǎng)三角地區(qū)各項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價(jià)值均有不同程度下降(表5)。

表3 長(zhǎng)三角地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值(ESV)

表4 長(zhǎng)三角生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值(ESV)變化

表5 長(zhǎng)三角單項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價(jià)值(ESV)變化情況

保持土壤和廢物處理服務(wù)作為區(qū)域主要生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能，其價(jià)值下降最為明顯，提供美學(xué)景觀和原材料生產(chǎn)功能服務(wù)價(jià)值下降相對(duì)較少。1990—2010年研究區(qū)單項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價(jià)值減少幅度較大，2010年之后，降幅減緩，這與長(zhǎng)三角地區(qū)總ESV變化趨勢(shì)一致。1990—2000、2000—2010和2010—2018年長(zhǎng)三角地區(qū)各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能權(quán)衡協(xié)同比分別為14∶22、18∶18和0∶36(圖2)。1990—2010年各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能權(quán)衡度下降，協(xié)同程度上升，2010年之后協(xié)同程度進(jìn)一步上升，1990—2018年長(zhǎng)三角生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能間逐漸由沖突、競(jìng)爭(zhēng)的權(quán)衡關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)橥M(jìn)同退的協(xié)同關(guān)系，協(xié)同關(guān)系占據(jù)完全主導(dǎo)地位，區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能相互關(guān)系發(fā)生改變[38]。長(zhǎng)三角區(qū)域單項(xiàng)ESV由權(quán)衡向協(xié)同的轉(zhuǎn)變，并不意味著區(qū)域生態(tài)環(huán)境進(jìn)一步惡化，相反，結(jié)合研究區(qū)整體ESV下降變緩趨勢(shì)，可推測(cè)未來長(zhǎng)三角地區(qū)ESV可能增長(zhǎng)，生態(tài)狀況進(jìn)一步好轉(zhuǎn)。

單位面積ESV系數(shù)可靠性對(duì)ESV評(píng)估結(jié)果具有重要作用[39]，為此對(duì)價(jià)值系數(shù)展開敏感性分析。如表6所示，長(zhǎng)三角地區(qū)不同年份不同土地類型價(jià)值系數(shù)敏感性均小于1，即ESV結(jié)果對(duì)系數(shù)不敏感，上述研究結(jié)果可靠。

圖2 長(zhǎng)三角地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能權(quán)衡協(xié)同關(guān)系

表6 長(zhǎng)三角地區(qū)ESV敏感性檢驗(yàn)結(jié)果

3.2 ESV變化空間自相關(guān)分析

基于10 km×10 km格網(wǎng)尺度，采用自然間斷點(diǎn)法將長(zhǎng)三角地區(qū)單位面積ESV劃分為低值區(qū)(0～1 500元)、較低值區(qū)(>1 500～2 300元)、中值區(qū)(>2 300～3 200元)、較高值區(qū)(>3 200～4 700元)和高值區(qū)(>4 700～10 000元)(圖3)。低值區(qū)主要分布在研究區(qū)北部以耕地為主的平原地帶，較高值區(qū)主要分布在皖西、皖南和浙南等山地丘陵地帶，高值區(qū)集中在江河湖泊地帶?？傮w而言，1990—2018年長(zhǎng)三角地區(qū)ESV呈現(xiàn)南高北低的分布格局。

全局空間自相關(guān)分析結(jié)果(表7)表明，各年份Moran′sI值均在0.6以上，說明長(zhǎng)三角地區(qū)ESV空間分布呈顯著空間正相關(guān)關(guān)系，且保持較高空間集聚度。

圖3 1990—2018年長(zhǎng)三角地區(qū)單位面積ESV空間分布

表7 長(zhǎng)三角地區(qū)ESV空間自相關(guān)分析結(jié)果

熱點(diǎn)探測(cè)結(jié)果(圖4、表8)顯示，冷點(diǎn)集聚區(qū)分布在皖北、蘇北和上海周邊地區(qū)，熱點(diǎn)集聚區(qū)主要集中在大別山地區(qū)、江河湖泊附近和南部山區(qū)丘陵地帶。1990—2018年冷、熱點(diǎn)集聚區(qū)變化不顯著，就冷點(diǎn)數(shù)量而言，冷點(diǎn)區(qū)數(shù)量呈先增后減趨勢(shì)，2010年為冷點(diǎn)數(shù)量增長(zhǎng)拐點(diǎn)，之后開始減少；就熱點(diǎn)數(shù)量而言，1990—2000年呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，2000年之后熱點(diǎn)數(shù)量持續(xù)減少，但減幅變小。

圖4 1990—2018年長(zhǎng)三角地區(qū)ESV冷熱點(diǎn)分布

表8 1990—2018年長(zhǎng)三角地區(qū)ESV冷、熱點(diǎn)數(shù)量變化

3.3 ESV空間分異驅(qū)動(dòng)力分析

在95%置信區(qū)間下，長(zhǎng)三角地區(qū)ESV空間分異不同因子解釋力度從大到小排序?yàn)楹０?0.768)、日照時(shí)長(zhǎng)(0.694)、年降水量(0.647)、土壤有機(jī)質(zhì)含量(0.611)、年平均氣溫(0.443)、人口密度(0.407)和歸一化植被指數(shù)(0.389)。海拔、日照和降水量為長(zhǎng)三角地區(qū)ESV空間分異主要影響因子，土壤有機(jī)質(zhì)含量、年平均氣溫和人口密度為次要影響因子；自然地理因素為區(qū)域ESV空間分異特征主要驅(qū)動(dòng)因素，而社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素影響程度不高，僅人口密度因子有一定影響。

從交互探測(cè)結(jié)果(圖5)中剔除生態(tài)探測(cè)不顯著部分，在95%置信區(qū)間下，各因子交互解釋力度多高于0.500。與單因子對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)ESV空間分異的影響相比，因子交互作用的影響更大。一產(chǎn)占比與海拔交互作用的影響最為明顯，達(dá)到0.883。

自然地理和社會(huì)經(jīng)濟(jì)要素的內(nèi)部交互作用弱于外部交互，即社會(huì)經(jīng)濟(jì)與自然地理要素間表現(xiàn)出極強(qiáng)的交互性，社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素與日照時(shí)長(zhǎng)、年降水量和海拔的交互解釋力度大于0.700。因子交互類型多為雙因子增強(qiáng)，表現(xiàn)為交互解釋力度大于任意單因子的解釋力度[35]，區(qū)域經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)總值和道路密度與年平均氣溫、年日照時(shí)長(zhǎng)、年降水量和歸一化植被覆蓋指數(shù)間呈非線性增強(qiáng)，交互解釋力度大于單因子解釋力度之和[35]，這說明區(qū)域經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)總值和道路密度與其他因子產(chǎn)生交互作用時(shí)的解釋力度比自身單獨(dú)作用更大。

RH為相對(duì)濕度，AAT為年平均氣溫，ASD為年日照時(shí)長(zhǎng)，AP為年降水量， NDVI為歸一化植被指數(shù)，DEM為海拔，SOM為土壤有機(jī)質(zhì)含量， DW為水系密度，GDP為經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)總值，PPI為一產(chǎn)占比， DP為人口密度，UR為城市化率，PFE為財(cái)政支出， RD為道路密度，PSI為二產(chǎn)占比，PTI為三產(chǎn)占比。

4 討論與結(jié)論

4.1 討論

(1)1990—2018年長(zhǎng)三角地區(qū)ESV呈現(xiàn)先增后減、整體下降的趨勢(shì)，這與史慧慧等[40]研究結(jié)果基本一致。研究初期長(zhǎng)三角腹地經(jīng)濟(jì)尚未完全起步，區(qū)域生態(tài)環(huán)境受擾動(dòng)程度較小。2000年之后，在上海及周邊城市的輻射帶動(dòng)下，區(qū)域整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，ESV系數(shù)高的土地利用類型被ESV系數(shù)低的土地利用類型所侵占，建設(shè)用地面積顯著增長(zhǎng)，耕地流失，林、草地退化，進(jìn)而導(dǎo)致區(qū)域生態(tài)質(zhì)量下降。而近年來得益于地方政府切實(shí)管護(hù)，區(qū)域生態(tài)有好轉(zhuǎn)跡象。1990—2010年長(zhǎng)三角地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能權(quán)衡度降低，協(xié)同度升高。2010年之后協(xié)同關(guān)系占據(jù)主導(dǎo)地位，當(dāng)前長(zhǎng)三角各生態(tài)系統(tǒng)功能間表現(xiàn)出“同進(jìn)同退”“相互增益”的協(xié)同關(guān)系，這從側(cè)面說明在當(dāng)前區(qū)域ESV整體下降的背景下，加強(qiáng)區(qū)域生態(tài)環(huán)境保護(hù)的必要性與迫切性。

(2)長(zhǎng)三角地區(qū)ESV空間分布呈現(xiàn)南高北低的分布格局，這是由于研究區(qū)北部以耕地為主，南部則多林、草地，一般而言，耕地ESV系數(shù)比林、草地小，易出現(xiàn)低值地帶。長(zhǎng)三角地區(qū)ESV呈現(xiàn)顯著正向自相關(guān)，說明區(qū)域ESV空間分布并非隨機(jī)，具有明顯空間集聚效應(yīng)，高值趨近，低值相鄰。一般而言，ESV空間分布愈集聚，生態(tài)空間破碎化程度愈低，較高的正向集聚性有助于生態(tài)空間劃分，也有助于長(zhǎng)三角生態(tài)環(huán)境共保聯(lián)治的實(shí)現(xiàn)。長(zhǎng)三角地區(qū)ESV冷點(diǎn)數(shù)量先增后減，說明區(qū)域人類活動(dòng)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展所造成的高值損失正逐步降低，但受限于環(huán)境恢復(fù)的滯后性，當(dāng)前熱點(diǎn)數(shù)量仍在減少，但減幅變小，冷、熱點(diǎn)數(shù)量年際變化在空間上符合區(qū)域ESV動(dòng)態(tài)變化，也印證了區(qū)域生態(tài)環(huán)境總體向好的趨勢(shì)。

(3)在ESV空間分異驅(qū)動(dòng)力探測(cè)方面，單因子探測(cè)結(jié)果表明海拔、日照時(shí)長(zhǎng)和年降水量是長(zhǎng)三角地區(qū)ESV空間分異的主要驅(qū)動(dòng)力，相對(duì)而言，社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)區(qū)域ESV空間分異的驅(qū)動(dòng)解釋力度較小，這與朱治州等[27]關(guān)于長(zhǎng)三角核心城市群的研究結(jié)果一致，而與王波等[30]的研究結(jié)果有所差異，這主要是由于研究區(qū)域不同造成。銀川市地處中西部地區(qū)，生態(tài)環(huán)境脆弱，相較于長(zhǎng)三角地區(qū)更易受到人為社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素影響。社會(huì)經(jīng)濟(jì)與自然地理因素的交互解釋力度明顯高于單因子，說明長(zhǎng)三角ESV空間分異是自然地理因素與社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素共同作用的結(jié)果[41]。區(qū)域自然稟賦造就ESV空間分異，而社會(huì)經(jīng)濟(jì)與自然地理要素結(jié)合會(huì)加速區(qū)域環(huán)境及生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與功能的改變，進(jìn)而改變ESV空間分異，跨區(qū)域生態(tài)環(huán)境共保聯(lián)治的實(shí)現(xiàn)需要統(tǒng)籌考量自然與社會(huì)2個(gè)方面因素。

該研究以長(zhǎng)三角地區(qū)為研究對(duì)象，探討了1990—2018年區(qū)域ESV動(dòng)態(tài)演化、空間分異及其驅(qū)動(dòng)因素，研究結(jié)果對(duì)長(zhǎng)三角生態(tài)環(huán)境共保聯(lián)治、區(qū)域一體化發(fā)展具有一定參考價(jià)值。但由于生態(tài)系統(tǒng)的復(fù)雜性，關(guān)于時(shí)空演變規(guī)律及其驅(qū)動(dòng)機(jī)制的挖掘是項(xiàng)循序漸進(jìn)的工作，地理探測(cè)器可以在空間尺度上較好地揭示區(qū)域ESV空間分異現(xiàn)象的驅(qū)動(dòng)因素，但在時(shí)間尺度上對(duì)驅(qū)動(dòng)因素的挖掘仍有待進(jìn)一步深入，未來需對(duì)現(xiàn)有指標(biāo)體系進(jìn)行拓展，圍繞時(shí)間及空間從多尺度探討區(qū)域ESV演變的驅(qū)動(dòng)機(jī)制。

4.2 結(jié)論

通過對(duì)1990—2018年長(zhǎng)三角地區(qū)ESV動(dòng)態(tài)演化、空間分異及其驅(qū)動(dòng)因素展開分析，形成以下結(jié)論：

(1)1990—2018年長(zhǎng)三角地區(qū)ESV呈現(xiàn)先增后減、總體減少的趨勢(shì)，區(qū)域各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能權(quán)衡度明顯降低，2010年之后協(xié)同關(guān)系成為區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能間的主導(dǎo)關(guān)系。

(2)長(zhǎng)三角地區(qū)ESV呈現(xiàn)南高北地的空間分布格局，呈現(xiàn)明顯正向空間自相關(guān)；2000年之后區(qū)域熱點(diǎn)數(shù)量持續(xù)減少，但減幅變小，冷點(diǎn)數(shù)量呈先增后減的演化態(tài)勢(shì)。

(3)自然地理要素對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)ESV空間分異的影響程度大于社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素，海拔、日照時(shí)長(zhǎng)和年降水量為主要驅(qū)動(dòng)因子；社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素與自然地理因素交互作用增強(qiáng)了各因子對(duì)ESV空間分異的解釋力度。