大興安嶺山脈中段地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務多維度權(quán)衡協(xié)同關系研究
——以興安盟地區(qū)為例

李雪敏，李道政，李柏丞

（內(nèi)蒙古財經(jīng)大學 財政稅務學院，內(nèi)蒙古 呼和浩特 010070）

生態(tài)系統(tǒng)服務是指人類從生態(tài)系統(tǒng)中獲得的各種惠益[1]，主要包括調(diào)節(jié)、供給、支持和文化服務四種形式[2]。不同生態(tài)系統(tǒng)服務之間相互作用，存在著復雜的交互耦合關系，表現(xiàn)為相互增益的協(xié)同關系和此消彼長的權(quán)衡關系[3]。千年生態(tài)系統(tǒng)評估（MA）研究顯示，全球生態(tài)系統(tǒng)服務中有15 種（共24 種）正處于嚴重退化或不可持續(xù)利用狀態(tài)，嚴重威脅著全球的生態(tài)安全。因此，探究并揭示不同生態(tài)系統(tǒng)服務功能之間的表現(xiàn)形式、形成機理、尺度依存、時空格局、驅(qū)動機制等[4-7]，找到社會經(jīng)濟發(fā)展與資源環(huán)境保護的平衡點[8]，對于實現(xiàn)區(qū)域社會—生態(tài)—經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

近年來，學術界基于不同方法、從不同尺度開展生態(tài)系統(tǒng)服務的權(quán)衡協(xié)同關系的相關研究。研究方法上，主要涉及多情景模擬分析法、空間分析法、統(tǒng)計分析法等方法[9-10]；研究尺度上，包括國家、地區(qū)和流域等層面[11-12]。如BAI 等[13]基于統(tǒng)計分析的方式對中國白洋淀流域生態(tài)系統(tǒng)服務間的相關性進行系統(tǒng)性分析；MEEHAN 等[14]通過情景模擬預測對研究區(qū)玉米產(chǎn)量、碳存儲、授粉等生態(tài)系統(tǒng)服務相關性進行深入探究；李屹峰等[15]基于土地利用對生態(tài)系統(tǒng)服務功能開展研究；鄭德鳳等[16]定量分析了三江源地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務的空間權(quán)衡協(xié)同關系。諸多學者對生態(tài)服務權(quán)衡與協(xié)同關系的研究已取得一定成就，然而研究多集中于以統(tǒng)計關系的數(shù)量分析揭示區(qū)域整體差異，對于生態(tài)系統(tǒng)服務與權(quán)衡協(xié)同關系的多維動態(tài)分析、區(qū)域內(nèi)部時空差異性的研究稍顯不足[17]。

大興安嶺山脈中段與蒙古國相連，是我國北疆地區(qū)重要的生態(tài)屏障，然而該區(qū)域生態(tài)環(huán)境脆弱，經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)保護間矛盾日趨凸顯。近些年，北疆地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務雖逐漸引起了學術界的關注[18-19]，但研究大多集中于生態(tài)系統(tǒng)服務評估、權(quán)衡協(xié)同關系的靜態(tài)研究等，關于生態(tài)系統(tǒng)服務權(quán)衡協(xié)同時空動態(tài)研究相對缺乏。有鑒于此，本文以位于大興安嶺山脈中段的興安盟地區(qū)為研究對象，基于遙感、氣象等多源數(shù)據(jù)，首先利用InVEST、CASA 等模型對研究區(qū)的植被凈生產(chǎn)力（NPP）、水源涵養(yǎng)、土壤保持和碳存儲生態(tài)系統(tǒng)服務進行評估，揭示生態(tài)系統(tǒng)服務總量的時空動態(tài)變化特征；其次，基于冷熱點分析揭示研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務的聚集特點及其在時空尺度上的變化趨勢；最后，利用相關性分析和空間自相關分析探究2000—2020 年生態(tài)系統(tǒng)服務協(xié)同與權(quán)衡關系的時空格局分布與演變規(guī)律，以期為研究區(qū)生態(tài)保護和優(yōu)化管理提供理論依據(jù)與數(shù)據(jù)支撐。

1 研究區(qū)域概況與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

興安盟位于內(nèi)蒙古自治區(qū)東北部。東南、東北分別與吉林、黑龍江兩省相鄰，北部、西部、南部分別與呼倫貝爾、錫林郭勒盟和通遼市相連，西北部與蒙古國接壤。自西北向東南可將興安盟劃分為四種地貌類型：中山、低山、丘陵和平原地帶，海拔高度在150 ～1 800 米，年均氣溫為5 °C 左右，降雨及日照充沛。自然資源十分豐富，擁有50.04 億立方米水資源，國家級保護動物46 種，天然礦產(chǎn)資源54 種，是我國重點生態(tài)保護建設地區(qū)，生態(tài)地位重要（圖1）。

圖1 研究區(qū)高程圖

1.2 數(shù)據(jù)來源

研究數(shù)據(jù)主要包括土地利用數(shù)據(jù)、氣象站點數(shù)據(jù)中的降水量數(shù)據(jù)與潛在蒸騰量數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、DEM 等空間數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源如下：①土地利用數(shù)據(jù)：來源于中國科學院資源環(huán)境數(shù)據(jù)中心（www.resdc.com），精度為30 米，年份為2000 年、2005 年、2010 年、2015 年和2020 年。②氣象站點數(shù)據(jù)：來源于中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（www.data.cma.cn）對應5 年研究區(qū)域鄰近54 個氣象站點的日降水量、平均氣溫和太陽總輻射量等觀測數(shù)據(jù)。③降水量數(shù)據(jù)：由研究區(qū)域鄰近54 個氣象觀測站點對應5 年的日降水量觀測數(shù)據(jù)通過累加、導入、反距離插值獲得精度為30 米的降水量柵格數(shù)據(jù)。④潛在蒸騰量數(shù)據(jù)：通過研究區(qū)域鄰近54 個氣象觀測站點對應5 年的日蒸騰量觀測累加、導入、克里金插值獲得精度為30 米的潛在蒸騰量柵格數(shù)據(jù)。⑤土壤數(shù)據(jù)：根據(jù)研究區(qū)域在世界土壤數(shù)據(jù)庫（HWSD）的中國土壤數(shù)據(jù)集中提取。⑥D(zhuǎn)EM 數(shù)據(jù)：來源于地理空間數(shù)據(jù)云（www.gscloud.cn）中的ASTER GDEM 數(shù)字高程數(shù)據(jù)，分辨率為30 米。

1.3 研究方法

1.3.1 生態(tài)系統(tǒng)服務評估方法

（1）水源涵養(yǎng)服務。水源涵養(yǎng)服務基于InVEST 模型中的water yield 模塊進行測算。通過導入降水、植物潛在蒸騰、土地利用數(shù)據(jù)、根系深度、土壤深度與地表蒸發(fā)量等數(shù)據(jù)計算產(chǎn)水量，利用土壤飽和導水率、地形指數(shù)與流速系數(shù)對產(chǎn)水量進行修正后估算出水源涵養(yǎng)量（mm），計算過程如下：

式（1）、（2）中：Y為產(chǎn)水量；AETi為土地利用類型i為所對應的柵格單元的年平均蒸散量；Pi為柵格i單元所對應的年降水量；Re為水源涵養(yǎng)量；V為流速系數(shù)；T為地形指數(shù)；K為土壤飽和導水率。

（2）土壤保持服務?；贗nVEST 模型中的SDR（sediment delivery ratio）模塊，通過導入填洼后的DEM數(shù)據(jù)、降雨侵蝕因子、土壤可侵蝕因子、土地利用等數(shù)據(jù)估算土壤保持量（t），計算過程如下：

式（3）～（5）中：USLE為實際土壤的流失量；R為降雨侵蝕力因子；K為土壤可侵蝕性因子；LS為地形因子；C為覆蓋管理因子；P為水土保持措施因子；RKLS為潛在土壤流失量；SD為土壤保持量。

（3）碳儲量服務?；贗nVEST 模型中的Carbon 模塊，通過導入土地利用數(shù)據(jù)、地上物質(zhì)碳儲量、地下物質(zhì)碳儲量、土壤碳儲量、枯枝落葉碳儲量等數(shù)據(jù)計算總碳儲量（t），公式如下：

式中：Csum為總儲存量；Ca為地上物質(zhì)總碳儲量；Cb為地下物質(zhì)總碳儲量；Cs為土壤碳儲量；Cd為枯枝落葉總碳儲量。

（4）NPP。基于CASA 模型[20]，利用太陽總輻射量、有效輻射吸收比、低溫脅迫系數(shù)、高溫脅迫系數(shù)、水分脅迫系數(shù)等數(shù)據(jù)計算植物凈初級生產(chǎn)力（NPP），計算過程如下：

式（7）～（9）中：NPPi為i月的凈初級生產(chǎn)力（g·C/m2）；APARi為i月的光合有效輻射；εi為i月的實際光利用率；SOLi為i月的太陽總輻射量；FPARi為i月有效輻射吸收比；Tε1為低溫脅迫作用；Tε2為高溫脅迫作用；Wi為水分脅迫系數(shù)；εmax為實際光能利用率。

1.3.2 生態(tài)系統(tǒng)服務冷熱點分析法

基于對不同服務的冷熱點區(qū)域進行計算和疊加分析，在空間尺度上識別和劃分研究區(qū)內(nèi)不同地理位置的重要程度，并對不同區(qū)位的生態(tài)重要程度進行分級。因研究區(qū)縣級行政區(qū)面積較大且數(shù)量較少，以縣域作為基本單元的生態(tài)系統(tǒng)服務熱點分析精確度較低。因此，本文以創(chuàng)建漁網(wǎng)的方式將研究區(qū)域進行分割，通過ArcGIS 中的Spatial Autocorrelation（Moran’s I）計算三項生態(tài)系統(tǒng)服務與NPP 在2000—2020 年的全局莫蘭指數(shù)，以此確定區(qū)域內(nèi)聚類模式表達，并以返回的z值與P值確定檢測顯著水平，具體計算方法如下：

式中：I為全局莫蘭指數(shù)Moran’s I；n為要素總和；S為全部空間權(quán)重聚合；wi,j為要素i與j之間的空間權(quán)重；zi與zj為要素i屬性與j屬性與其平均值的偏差。

之后，通過熱點分析功能分別計算不同服務冷熱點的空間分布并疊加處理，基于疊加結(jié)果對不同區(qū)位的生態(tài)重要程度進行分級。其中，不存在熱點與次多服務冷點區(qū)的網(wǎng)格為非聚集區(qū)；匯集1 ～2 個服務的熱點區(qū)與冷點區(qū)的網(wǎng)格為次多服務熱點區(qū)與冷點區(qū)；匯集3 ～4 個服務的熱點區(qū)與冷點區(qū)的網(wǎng)格為多服務熱點區(qū)與多服務冷點區(qū)。

1.3.3 生態(tài)系統(tǒng)服務權(quán)衡協(xié)同關系量化法

（1）Spearman 相關性分析法。借助ArcGIS 軟件中的創(chuàng)建隨機點工具，在研究內(nèi)創(chuàng)建20 000 個隨機采樣點，提取每個樣點的生態(tài)系統(tǒng)服務值并進行生態(tài)服務間的相關性分析。K-S 檢驗結(jié)果表明研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務中服務數(shù)值分布為非線性、非正態(tài)，故本文通過SPSS 平臺選取Spearman 相關性分析對不同服務之間的相關性進行研究，計算方法如下：

式中：rx,y為Spearman 相關系數(shù)；cov(x,y)為兩個變量的協(xié)方差；σx和σy分別為兩個變量的標準差。當不同服務之間完全相關時，Spearman 系數(shù)為+1 或-1；當不同生態(tài)系統(tǒng)服務之間呈現(xiàn)顯著相關性且為正相關時，則相應生態(tài)系統(tǒng)服務之間為協(xié)同關系，反之為權(quán)衡關系；當不同生態(tài)系統(tǒng)服務之間不存在顯著相關性時，則相應生態(tài)系統(tǒng)服務之間為兼容關系。

（2）空間自相關分析法。為進一步探究研究區(qū)內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)服務在空間尺度的權(quán)衡協(xié)同關系及其演變規(guī)律，將生態(tài)系統(tǒng)服務賦值于所建立的漁網(wǎng)矢量圖上后導入GeoDa軟件中，以雙變量局部莫蘭指數(shù)[21]對2000—2020 年的生態(tài)系統(tǒng)服務進行雙變量空間自相關分析，其中高低聚集與低高聚集是兩個服務在空間上權(quán)衡關系的表達；高高聚集與低低聚集是兩個服務在空間上協(xié)同關系的表達。

2 結(jié)果與分析

2.1 生態(tài)系統(tǒng)服務非線性時空動態(tài)特征

研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務在2000—2020 年的增減益空間分布如圖2 所示。2000—2020 年，土壤保持服務功能增益區(qū)主要集中在研究區(qū)北部地區(qū)，減益區(qū)分布于研究區(qū)內(nèi)地形坡度較低區(qū)域；水源涵養(yǎng)服務功能增益區(qū)分布范圍較廣，主要集中在研究區(qū)中部、北部及中南部地區(qū)，西部地區(qū)存在大面積服務功能減值區(qū)域；碳存儲服務增益區(qū)分布范圍由北向南依次遞減，科爾沁右翼中旗增益最為顯著，減益區(qū)也呈現(xiàn)由北向南依次遞減的趨勢，主要集中在荒漠等生態(tài)環(huán)境較為惡劣的地區(qū)附近。

圖2 研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務2000—2020年增減益空間分布

不同時間尺度下的生態(tài)服務總量計算結(jié)果如表1 所示。2000—2010 年，研究區(qū)土壤保持總量呈現(xiàn)倒“U”型變動，先增長至4.24×108t 后下降至2.92×108t；2010—2020 年呈上升趨勢后逐漸趨于穩(wěn)定；總體來看，2000—2020 年土壤保持總量呈顯著上升趨勢，從1.94×108t 上升為5.04×108t，增長量為3.1×108t，增長率達159.8%，平均年增長率為4.89%。同時期，研究區(qū)域內(nèi)水源涵養(yǎng)總量變動趨勢與土壤保持類似，2000—2010 年波動較大，水源涵養(yǎng)總量先增長至13.34×108mm 后下降至5.28×108mm；2010—2020 年水源涵養(yǎng)量呈上升趨勢并逐漸趨于穩(wěn)定；2000—2020 年水源涵養(yǎng)服務總體增長較大，共增長11.396×108mm，增長率達398.6%，平均年增長率為8.50%，平均年增長量為0.570×108mm。研究區(qū)域碳儲存總量并未出現(xiàn)明顯變動，2000—2020 年碳儲存服務增長量為3.3×107t，平均年增長量為1.65×108t，增長率僅為4.49%，年均增長率為0.22%。

表1 生態(tài)系統(tǒng)服務總量變化表

2.2 生態(tài)系統(tǒng)服務空間冷熱點分析

在生態(tài)系統(tǒng)服務時空演變特征分析的基礎上，進一步通過冷熱點分析探究研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務的聚集特點及其在時空尺度上的變化趨勢（圖3）。

圖3 2000—2020年多服務冷熱點與生態(tài)區(qū)分布

2000—2020 年，研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務熱點地區(qū)面積少量增加，2020 年生態(tài)系統(tǒng)服務熱點空間分布與2000 年無明顯變化，主要分布于研究區(qū)西北部與北部地區(qū)。其中，2000—2005 年，研究區(qū)內(nèi)熱點地區(qū)面積增加，增量區(qū)域主要集中在北部與東北部地區(qū)；2005—2015 年北部熱點地區(qū)減少，南部地區(qū)出現(xiàn)部分生態(tài)系統(tǒng)服務熱點區(qū)域；2015—2020 年研究區(qū)內(nèi)北部與南部地區(qū)熱點地區(qū)退化。冷點地區(qū)面積自2000—2020 年顯著減少，面積減少區(qū)域主要集中于研究區(qū)北部與中部地區(qū)，2020年生態(tài)系統(tǒng)服務冷點空間分布相較于2000年存在較大變化。其中，2000 年冷點區(qū)域在北部、中部與南部地區(qū)均有分布，2020年冷點地區(qū)則主要集中分布于南部與東部區(qū)域；2000—2010 年冷點地區(qū)面積出現(xiàn)小幅度增加，但總體空間分布并未出現(xiàn)明顯變動；2010—2020 年冷點地區(qū)面積減少顯著，主要出現(xiàn)于研究區(qū)內(nèi)中部地區(qū)。

2000—2020 年生態(tài)區(qū)總體空間分布呈現(xiàn)西北部地區(qū)以最為重要的核心生態(tài)區(qū)為主，北部至中部地區(qū)以重點生態(tài)區(qū)為主，東部與中偏南地區(qū)以緩沖生態(tài)區(qū)為主，南部地區(qū)則以試驗生態(tài)區(qū)為主。不同生態(tài)區(qū)的變動幅度較大，相較于2000 年，2020年的重點生態(tài)區(qū)面積增量與緩沖生態(tài)區(qū)的減值最為顯著，核心生態(tài)區(qū)的面積少量增加，試驗生態(tài)區(qū)的面積少量減少。其中，2000—2005 年研究區(qū)東部核心生態(tài)區(qū)面積出現(xiàn)大量減值，東部核心區(qū)全部退化，而重點生態(tài)區(qū)在中部地區(qū)增量較大，大量緩沖生態(tài)區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)橹攸c生態(tài)區(qū)，試驗生態(tài)區(qū)無明顯變化；2005—2015 年東部核心生態(tài)區(qū)出現(xiàn)了先減少后增加的現(xiàn)象，而重點生態(tài)區(qū)面積持續(xù)增加，緩沖生態(tài)區(qū)面積持續(xù)減少，試驗生態(tài)區(qū)總面積在十年間變化不明顯，但前五年呈現(xiàn)明顯減少的趨勢，后五年又逐漸增加并得以恢復；2015—2020 年，不同生態(tài)區(qū)的空間分布趨于穩(wěn)定，無較大變動。

2.3 生態(tài)系統(tǒng)服務權(quán)衡與協(xié)同關系分析

2.3.1 生態(tài)系統(tǒng)權(quán)衡與協(xié)同關系時間變化

對研究區(qū)2000—2020 年三項生態(tài)系統(tǒng)服務與NPP 總量進行相關性分析，不同年份的Spearman 相關性系數(shù)如表2 所示。

表2 2000—2020年研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務權(quán)衡與協(xié)同關系

研究區(qū)內(nèi)各生態(tài)系統(tǒng)服務之間的相關系數(shù)均低于0.6，相關程度不高，NPP 與土壤保持的相關性最強，土壤保持與水源涵養(yǎng)的相關性最弱。土壤保持與水源涵養(yǎng)在整個研究時間跨度內(nèi)出現(xiàn)權(quán)衡協(xié)同關系的轉(zhuǎn)變，水源涵養(yǎng)與碳存儲為權(quán)衡關系，其他服務之間均為協(xié)同關系。

整體上看，各服務之間在2020 年的權(quán)衡協(xié)同關系相較2000 年均表現(xiàn)為向協(xié)同關系遞增并趨于收斂，整體生態(tài)質(zhì)量呈現(xiàn)上升態(tài)勢。其中，水源涵養(yǎng)與碳存儲的權(quán)衡關系在2010 年達到低峰后緩慢上升，相關性減弱；水源涵養(yǎng)與土壤保持、碳存儲的權(quán)衡協(xié)同關系變動趨勢趨同，水源涵養(yǎng)與碳存儲在20 年間始終為權(quán)衡關系；水源涵養(yǎng)與土壤保持在2010 年表現(xiàn)為權(quán)衡關系，其他年份兩個生態(tài)系統(tǒng)服務之間均為協(xié)同關系；水源涵養(yǎng)與NPP 的相關性在0.1 ～0.5 之間反復振蕩波動，并在2020 年處于較高的相關性水平，具有較強的協(xié)同效應；土壤保持與碳存儲在2000—2020 年均保持著較高的協(xié)同效應，在2015 年達到峰值；NPP 與土壤保持、碳存儲的協(xié)同效應逐年遞增，均在2020 年達到峰值。

2.3.2 生態(tài)系統(tǒng)權(quán)衡與協(xié)同關系空間差異

為進一步探究研究區(qū)權(quán)衡與協(xié)同關系在空間上的表達，對三種生態(tài)系統(tǒng)服務和NPP 進行局部雙變量空間自相關分析，在顯著性為95%的檢測條件下所得的結(jié)果如表3 和圖4 所示。

表3 2000—2020年研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務雙變量全局Moran’s I指數(shù)

圖4 （續(xù)） 2000—2020年研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務局部LISA圖

圖4 2000—2020年研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務局部LISA圖

由表3 可知，研究區(qū)各生態(tài)系統(tǒng)服務之間的Moran’s I 指數(shù)各異，水源涵養(yǎng)與NPP、碳存儲之間的Moran’s I 指數(shù)在正負之間波動，其余生態(tài)服務之間的Moran’s I 指數(shù)均為正，代表協(xié)同區(qū)域大于權(quán)衡區(qū)域，總體趨于協(xié)同。具體來看，NPP 與碳存儲的空間協(xié)同效應最強，在2015 年達到峰值；NPP 與土壤保持的Moran’s I指數(shù)在0.3 ～0.7 之間波動，空間協(xié)同效應較強；NPP 與土壤保持為協(xié)同關系，空間協(xié)同效應顯著，莫蘭指數(shù)在0.1 ～0.5 之間波動較為劇烈；NPP 與水源涵養(yǎng)的空間效應在2000—2020 年波動較為劇烈，2000 年呈現(xiàn)弱權(quán)衡效應，莫蘭指數(shù)為-0.093，之后莫蘭指數(shù)在-0.1 ～0.3 之間波動，空間效應也在權(quán)衡效應與協(xié)同效應之間不斷轉(zhuǎn)換。碳存儲與土壤保持的空間協(xié)同效應在不同年份均維持較高的水平，在0.3 ～0.5 區(qū)間波動；碳存儲與水源涵養(yǎng)的莫蘭指數(shù)在-0.1 ～0.2 之間波動，空間效應也在權(quán)衡效應與協(xié)同效應之間轉(zhuǎn)換，2005 年與2015 年呈現(xiàn)弱協(xié)同效應。水源涵養(yǎng)與土壤保持的空間協(xié)同效應在2010—2020 年具有較大的增幅，從2000 年的0.055 增長至2020 年的0.429。

如圖4 所示，研究區(qū)不同生態(tài)系統(tǒng)服務之間的權(quán)衡協(xié)同關系具有明顯的空間異質(zhì)性，每個漁網(wǎng)所代表的各生態(tài)系統(tǒng)服務在時間尺度上變化速率與變化方向不一致。總體上，不同服務之間的權(quán)衡協(xié)同表達隨著時間的推移出現(xiàn)了趨同現(xiàn)象，總體上呈現(xiàn)西北和東南地區(qū)為協(xié)同效應，中部地區(qū)為權(quán)衡效應，多數(shù)服務協(xié)同效應的表達遠大于權(quán)衡效應。

具體來看，碳存儲與NPP 在西北與東南部呈現(xiàn)協(xié)同關系，權(quán)衡區(qū)域交錯分布在協(xié)同區(qū)域外圍，協(xié)同區(qū)域所占面積顯著多于權(quán)衡區(qū)域，也意味著兩種生態(tài)系統(tǒng)服務空間效應主要表現(xiàn)為協(xié)同效應，整個研究期碳存儲與NPP 的空間關系和效應強度存在明顯波動，整體呈現(xiàn)協(xié)同效應增強的變動趨勢。碳存儲與水源涵養(yǎng)的空間效應整體表現(xiàn)為弱權(quán)衡關系，協(xié)同與權(quán)衡關系在研究區(qū)內(nèi)交錯分布，2000 年表現(xiàn)為弱權(quán)衡效應，2005 年演變?yōu)楸辈颗c東南部地區(qū)呈現(xiàn)協(xié)同效應，周圍交錯分布權(quán)衡區(qū)域，2005 年以后空間關系顯著性降低，大部分區(qū)域無明顯空間效應。碳存儲與土壤保持的空間關系表達總體呈強協(xié)同效應，研究區(qū)內(nèi)協(xié)同區(qū)域主要分布在西北部、東南部與南部地區(qū)，權(quán)衡區(qū)域零散分布于協(xié)同區(qū)域外圍，空間關系整體呈現(xiàn)協(xié)同效應先增強后減弱的變動趨勢。水源涵養(yǎng)與土壤保持的空間效應呈現(xiàn)從弱協(xié)同逐漸演變?yōu)閺妳f(xié)同的變動趨勢，2000 年協(xié)同區(qū)域與權(quán)衡區(qū)域在研究區(qū)中部地區(qū)交錯分布，之后逐漸向西北部與東南部表現(xiàn)的協(xié)同效應、中部表現(xiàn)的權(quán)衡效應的空間格局過渡，直至2020 年區(qū)域整體呈現(xiàn)強協(xié)同效應，尤以西北部與東南部表現(xiàn)較為明顯。水源涵養(yǎng)與NPP 的空間效應在2000 年表現(xiàn)為權(quán)衡效應與協(xié)同效應間隔交錯分布，整體呈現(xiàn)弱權(quán)衡效應，空間上逐漸向西北部與東南部分布格局過渡，且空間效應逐步減弱，2020 年大部分區(qū)域空間效應表現(xiàn)均不顯著。土壤保持與NPP 之間呈現(xiàn)較強的協(xié)同效應，協(xié)同區(qū)域主要分布在研究區(qū)的西北部與東南部地區(qū)，權(quán)衡區(qū)域主要表現(xiàn)在中部與東部地區(qū)，且隨著時間的推移協(xié)同效應逐漸增強。

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

本文主要結(jié)論如下：（1）2000—2020 年，研究區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務與NPP 總量呈非對稱增長趨勢，碳存儲服務總量的增長比例最小，水源涵養(yǎng)的服務總量增長比例最大?？臻g分析表明，生態(tài)系統(tǒng)服務與NPP 總量分布呈自西北向東南遞減的趨勢，各服務在西北部地區(qū)的服務量密度最大。（2）根據(jù)冷熱點分布對生態(tài)區(qū)域的重要程度劃分結(jié)果，研究區(qū)內(nèi)的重點生態(tài)區(qū)面積增加最多，緩沖生態(tài)區(qū)的面積減少最多，生態(tài)重要程度自西北向東南依次遞減，20 年間生態(tài)質(zhì)量呈現(xiàn)逐步優(yōu)化的態(tài)勢。（3）相關性分析表明水源涵養(yǎng)與碳存儲呈權(quán)衡關系，除水源涵養(yǎng)與土壤保持呈權(quán)衡關系以外，其他服務之間均為協(xié)同關系，且以土壤保持與NPP 的協(xié)同效應最強，研究區(qū)內(nèi)各服務之間均朝著協(xié)同效應增強、權(quán)衡效應減弱的趨勢轉(zhuǎn)變。雙變量局部相關性分析表明，不同服務之間相關性系數(shù)與莫蘭指數(shù)的變動趨勢基本一致?？臻g格局上，生態(tài)系統(tǒng)服務與NPP 之間的權(quán)衡協(xié)同關系的異質(zhì)性顯著，權(quán)衡協(xié)同空間分布表現(xiàn)為西北部和南部地區(qū)為協(xié)同區(qū)域，中部為權(quán)衡區(qū)域。（4）研究區(qū)西北部地區(qū)的生態(tài)重要程度最高，應建立生態(tài)保護區(qū)以確保該區(qū)域的生態(tài)穩(wěn)定性，而東南部的生態(tài)重要程度最低，需開展一系列生態(tài)治理行動以改善和優(yōu)化當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境。中部與東部地區(qū)因地處權(quán)衡區(qū)域且生態(tài)系統(tǒng)服務熱點區(qū)較少，當增加單位經(jīng)濟價值，其所損失的生態(tài)福祉最小，可作為社會經(jīng)濟發(fā)展需要開發(fā)建設的首選地區(qū)。

3.2 討論

生態(tài)系統(tǒng)服務權(quán)衡與協(xié)同關系研究旨在實現(xiàn)不同層次生態(tài)系統(tǒng)服務的可持續(xù)供給，厘清不同生態(tài)系統(tǒng)服務之間潛在的聯(lián)系[10]，并以此作為尋求生態(tài)環(huán)境和諧平穩(wěn)發(fā)展的基礎。本文采用雙變量局部空間自相關與相關系數(shù)分析對研究區(qū)2000—2020 年生態(tài)系統(tǒng)服務之間時空上的權(quán)衡協(xié)同關系與變動趨勢進行探究，但仍缺乏對各生態(tài)系統(tǒng)服務之間內(nèi)部交互耦合關系機理與驅(qū)動機制的深入研究，未來需轉(zhuǎn)變研究視角且探索更為有效的方法以開展針對性研究。

（1）當前基于生態(tài)系統(tǒng)服務之間權(quán)衡協(xié)同關系的研究主要以截面數(shù)據(jù)的靜態(tài)分析為主[22]，由于截面數(shù)據(jù)具有特殊性與較大的波動性，可能導致誤判不同生態(tài)系統(tǒng)服務之間的關系，而以面板數(shù)據(jù)所進行的時間序列分析能降低由于自然因素波動所帶來的影響，使結(jié)論更為可信。以大興安嶺山脈中段的興安盟地區(qū)為例進行2000—2020 年跨度達20 年的生態(tài)系統(tǒng)服務評估，并研究不同服務之間的時空權(quán)衡協(xié)同演變規(guī)律，有效地解決了截面數(shù)據(jù)的特殊性與波動性所帶來的可信度降低等問題。（2）研究區(qū)水源涵養(yǎng)與碳存儲存在顯著的負相關，這與劉華超等[19]、張文靜等[23]的研究結(jié)果一致，其中水源涵養(yǎng)與碳存儲的權(quán)衡關系隨著時間的推移不斷減弱，研究期間當?shù)亓值氐娘@著增加使蒸騰作用加強，進而導致該地區(qū)的水源涵養(yǎng)量減少。與此同時，林地的增加使得碳存儲服務功能加強，故水源涵養(yǎng)與碳存儲呈權(quán)衡關系。2000—2010 年水源涵養(yǎng)與碳存儲的權(quán)衡協(xié)同關系的空間效應波動較大，主要由于降水量在該階段波動較為劇烈，也是水源涵養(yǎng)與土壤保持、NPP 在2000—2010 年權(quán)衡協(xié)同關系波動劇烈的原因。2010 年水源涵養(yǎng)與土壤保持呈權(quán)衡關系，其余年份均呈協(xié)同關系，同時水源涵養(yǎng)也與NPP 呈協(xié)同關系，這與李晶等[12]、陳安等[24]的研究結(jié)果基本一致，主要原因為降水量增加往往伴隨著水源涵養(yǎng)與土壤保持的同步增加，使得二者呈協(xié)同關系；水源涵養(yǎng)與NPP呈協(xié)同關系的主要原因為降水量增加促使植被生長茂盛，與水源涵養(yǎng)同步增加；水源涵養(yǎng)與土壤保持和NPP 的權(quán)衡協(xié)同效應在空間尺度上的演變逐漸趨同，表現(xiàn)為南部與西北部呈協(xié)同關系，中部呈權(quán)衡關系。土壤保持與碳存儲、NPP 均呈協(xié)同關系，這與汪曉珍等[25]的研究結(jié)果基本一致，且空間尺度上的變化也較為相似，南部與西北部為主要協(xié)同區(qū)域，中部地區(qū)為權(quán)衡區(qū)域。NPP 與碳存儲呈顯著的協(xié)同關系，主要原因是當?shù)谝恍詢羯a(chǎn)力上升的時候，往往伴隨著生態(tài)環(huán)境的改善，碳存儲量也會上升。（3）本文通過多服務冷熱點劃分不同等級的生態(tài)區(qū)，并結(jié)合三種生態(tài)系統(tǒng)服務與NPP 在時空尺度上的權(quán)衡協(xié)同關系進行綜合分析。研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務之間的協(xié)同區(qū)域主要集中在西北部與南部地區(qū)，與生態(tài)系統(tǒng)服務高值區(qū)與低值區(qū)分布相似。西北部地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務總量較高，且不同服務之間呈協(xié)同關系，意味著西北部核心生態(tài)區(qū)的生態(tài)環(huán)境退化所導致單位面積生態(tài)價值損益較大，生態(tài)成本較高，在開發(fā)建設時不應作為首要考慮對象。南部地區(qū)屬于生態(tài)系統(tǒng)服務低值區(qū)，同時也是協(xié)同區(qū)域，每一種服務功能的提升會帶動別的服務功能的提升，即在等量資金使用的前提下會帶來更優(yōu)的生態(tài)效果，應作為生態(tài)建設和環(huán)境優(yōu)化的首選地區(qū)。中部地區(qū)為重點生態(tài)區(qū)且為權(quán)衡區(qū)域，該區(qū)域某種生態(tài)系統(tǒng)服務量的增加可能會導致其他生態(tài)系統(tǒng)服務量的減少，各服務間的關系較為復雜，應優(yōu)先考慮環(huán)境質(zhì)量的提升和優(yōu)化。東部存在大量的權(quán)衡區(qū)域且部分地區(qū)為緩沖生態(tài)區(qū)，可作為社會發(fā)展需要進行開發(fā)建設時的參考地區(qū)。