王蕓， 趙鵬祥， 李治國， 夏冰， 高健洲， 馬鵬宇

(1.河北開放大學 教務(wù)處，河北 石家莊 050080； 2.國家開放大學 農(nóng)林醫(yī)藥教學部，北京 100039；3.西北農(nóng)林科技大學 林學院，陜西 楊凌 712100； 4.河北博嘉農(nóng)業(yè)有限公司，河北 石家莊 050000；5.北京林業(yè)大學 園林學院，北京 100083； 6.河南職業(yè)技術(shù)學院 環(huán)境藝術(shù)工程學院，河南 鄭州 450046；7.北京鐵漢生態(tài)環(huán)境科學研究院有限公司，北京 100083)

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是指生態(tài)系統(tǒng)和生態(tài)過程所提供的維持人類生命的自然條件和效用[1]。千年生態(tài)系統(tǒng)評估結(jié)果表明，大約60%的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)出現(xiàn)了惡化[2]。全球多個國家已經(jīng)實施了許多生態(tài)恢復措施以改善區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)。我國實施的退耕還林還草工程是發(fā)展中國家中最大的生態(tài)修復計劃，也是世界上最大的生態(tài)建設(shè)項目[3-4]。了解退耕還林還草背景下生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的時空變化特征及相互作用，確定多個生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的熱點區(qū)域，對于制定新一輪的退耕還林還草規(guī)劃和土地資源合理配置有重要的參考意義。

自千年生態(tài)系統(tǒng)評估之后，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)研究受到了地理學、生態(tài)學等相關(guān)學科領(lǐng)域?qū)＜业膹V泛關(guān)注，研究成果豐碩，研究內(nèi)容主要涉及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的概念和內(nèi)涵[1-2,5-6]、生物物理量化和價值化[7-8]、時空變化和驅(qū)動機制[9-11]、權(quán)衡與協(xié)同作用[10,12-13]、供需平衡與空間流動[14-15]。如：李燕和周亮廣[16]從服務(wù)強度、區(qū)位指數(shù)視角對安徽省市域范圍的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值時空變化進行了分析；ZHANG Z等[17]以福建省為例，研究了多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的相互作用，并結(jié)合地理加權(quán)回歸模型確定了城市化、氣候和地形等對權(quán)衡與協(xié)同作用的空間影響力；YANG S等[18]通過構(gòu)建不同的土地利用變化情景，對延河流域的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)進行量化，揭示了土地利用變化與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的相互關(guān)系和影響。上述研究成果為區(qū)域生態(tài)環(huán)境建設(shè)和生態(tài)管理決策的制定提供了重要依據(jù)。然而，鑒于生態(tài)系統(tǒng)的復雜性，對典型地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的解析在生態(tài)系統(tǒng)管理領(lǐng)域中仍需進一步加強。

陜北地區(qū)作為黃土高原乃至中國退耕還林還草工程實施的重要區(qū)域之一，擁有脆弱的生態(tài)環(huán)境和高強度的人類活動，是開展生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)相關(guān)研究的理想?yún)^(qū)域和典型區(qū)域。以陜北地區(qū)為例，分析退耕還林還草工程實施以來土地利用的變化特征，結(jié)合多種模型量化陜北地區(qū)4種關(guān)鍵生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)(產(chǎn)水量、糧食產(chǎn)量、植被凈初級生產(chǎn)力(net primary productivity，NPP)和土壤保持)的時空變化和相互作用，識別生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的熱點區(qū)域，以期為該地區(qū)進一步的生態(tài)恢復治理提供理論依據(jù)。

1 研究數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

陜北地區(qū)，位于35°21′～39°34′N、107°28′～111°15′E，轄榆林市和延安市的所有區(qū)域，面積為78 819.69 km2，海拔為417～1 907 m，如圖1所示。陜北地區(qū)位于黃土高原中部，以典型黃土丘陵和溝壑為主要地形特征，氣候以半干旱大陸性季風氣候為主，年平均氣溫為8～12 °C，年平均降水量為250～600 mm，降水量年內(nèi)分布不均，大約有60%～70%的降水集中在7—9月份[19]。土壤以黃綿土分布范圍最廣，其次為草原風沙土，土壤質(zhì)地疏松，易受侵蝕。在退耕還林還草工程啟動之前，集中降水和不適當?shù)娜藶橥恋乩没顒邮菍е略摰貐^(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱，特別是水土流失嚴重的主要原因[20]。經(jīng)過大規(guī)模的退耕還林還草，該地區(qū)的生態(tài)環(huán)境得到了明顯改善，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)發(fā)生了巨大變化。

圖1 研究區(qū)位置

1.2 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)

以退耕還林還草工程實施的關(guān)鍵時間節(jié)點(2000年和2015年)之間的時間段為研究期，進行相關(guān)研究數(shù)據(jù)的收集與處理。涉及的數(shù)據(jù)主要有：

1)土地利用數(shù)據(jù)，來源于中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn)，空間分辨率為30 m。在統(tǒng)計土地利用變化時借助ArcGIS 10.6重分類工具將其劃分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地6類，結(jié)果如圖2所示。

圖2 2000年和2015年陜北地區(qū)土地利用類型空間分布示意圖

2)數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)數(shù)據(jù)，來源于地理國情監(jiān)測云平臺 (http://www.dsac.cn),空間分辨率為30 m。

3)月尺度的歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)數(shù)據(jù)，來源于中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn)，空間分辨率為1 000 m。

4)土壤數(shù)據(jù)，來源于世界土壤數(shù)據(jù)庫(Harmonized World Soil Database，HWSD)的中國土壤數(shù)據(jù)集(v1.1)(http://westdc.westgis.ac.cn),空間分辨率為1 000 m。

5)月尺度的氣象數(shù)據(jù)，來源于國家氣象科學數(shù)據(jù)中心(http://data.cma.cn/)，通過克里金插值法生成1 000 m分辨率的柵格數(shù)據(jù)。

6)糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)，來自于相關(guān)縣級行政單元的統(tǒng)計年鑒(https://data.cnki.net/)。

7)人口和GDP數(shù)據(jù)，來源于中國科學院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn)，空間分辨率為1 000 m。

1.3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)量化方法

1.3.1 產(chǎn)水量

采用生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和權(quán)衡的綜合評估模型(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs，InVEST)模型中的產(chǎn)水量模塊對陜北地區(qū)2000年和2015年的產(chǎn)水量進行量化。產(chǎn)水量模塊是基于水量平衡原理，以像元內(nèi)的降水量與實際蒸散量之差作為產(chǎn)水量的計算結(jié)果[9]，其基本原理如下：

WYx=(1-AETx/Px)Px，

(1)

(2)

(3)

PETx=KxETx。

(4)

式中：WYx為像元x的年產(chǎn)水量；AETx為像元x的年實際蒸散量；Px為像元x的年均降水量；PETx為像元x的年潛在蒸散量；wx為自然氣候-土壤性質(zhì)的非物理參數(shù)；Z為季節(jié)參數(shù)，其數(shù)值與降水次數(shù)呈正相關(guān)；AWCx為像元x的植被可利用含水量；Kx為像元x的植被蒸散系數(shù)；ETx為像元x的參考作物蒸散量。

1.3.2 糧食產(chǎn)量

由于糧食產(chǎn)量與NDVI之間存在著顯著的線性關(guān)系[21]，采用全部為正值的NDVI對糧食產(chǎn)量進行空間化處理，得到糧食產(chǎn)量柵格數(shù)據(jù)(Gx)。具體的計算公式為：

(5)

式中：Gsum,i為縣級行政單元i的糧食產(chǎn)量；NDVIx為像元x的NDVI；NDVIsum,i為縣級行政單元i耕地的NDVI總和。

1.3.3 植被凈初級生產(chǎn)力(NPP)

采用基于過程的卡內(nèi)基—埃姆斯坦福方法(Carnegie-Ames-Stanford Approach，CASA)模型計算陜北地區(qū)2000年和2015年的NPP，CASA模型是一種陸地生態(tài)系統(tǒng)評估模型，在NPP的評估研究中應(yīng)用廣泛[10,12]，模型如下：

NPP(x,t)=APAR(x,t)ε(x,t)，

(6)

APAR(x,t)=0.5SOL(x,t)FPAR(x,t)，

(7)

ε(x,t)=Tε1Tε2Wεε*。

(8)

式中：APAR(x,t)為像元x在t月吸收的光合有效輻射；ε(x,t)為像元x在t月份的光能轉(zhuǎn)化率；SOL(x,t)為像元x在t月份的太陽總輻射；FPAR(x,t)為像元x在t月份植被對光合有效輻射的吸收比例；ε*為植被最大光能利用率；Tε為對ε*產(chǎn)生影響的溫度脅迫因子；Wε為水分脅迫因子。

1.3.4 土壤保持量

采用修正的通用土壤流失方程(Revised Universal Soil Loss Equation，RUSLE)模型以潛在土壤侵蝕量與實際土壤侵蝕量之差來表示生態(tài)系統(tǒng)中的土壤保持量[22]。其基本原理為:

As=Ap-Ac=RKLS(1-CP)。

(9)

式中：As為土壤保持量；Ap為潛在土壤保持量；Ac為實際土壤侵蝕量；R為降雨侵蝕力因子；K為土壤可侵蝕性因子；L為坡長因子；S為坡度因子；C為植被覆蓋和管理因子；P為水土保持措施因子。

1.4 協(xié)同作用與權(quán)衡判定依據(jù)

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的協(xié)同指的是生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)同時增加或減少的情況，而權(quán)衡是指一種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的增加導致另一種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)減少的情況[23]。本研究在SPSS 24.0軟件平臺上結(jié)合Spearman相關(guān)系數(shù)法分析了陜北地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的協(xié)同作用與權(quán)衡。當Spearman相關(guān)系數(shù)為正值且通過顯著性檢驗時，說明兩種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間存在著協(xié)同作用；當Spearman相關(guān)系數(shù)為負值且通過顯著性檢驗時，說明兩種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間存在著權(quán)衡作用。

1.5 服務(wù)熱點識別方法

將產(chǎn)水量、糧食產(chǎn)量、NPP或土壤保持量超過其平均值的區(qū)域定義為該生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的熱點區(qū)域[24-26]，將這4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的熱點區(qū)域在ArcGIS 10.6內(nèi)進行空間疊加，得到多個生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的熱點區(qū)域。如果某個像元中的這4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的量化值均不超過對應(yīng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)在整個研究區(qū)的平均值，則該像元為無熱點區(qū)域。同樣，如果某個像元中，只有1種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的量化值超過了該生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)在整個研究區(qū)的平均值，則將該像元劃分為一類服務(wù)熱點(1類熱點)；如果某個像元中，只有2種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的量化值超過了對應(yīng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)在整個研究區(qū)的平均值，則將該像元劃分為二類服務(wù)熱點(2類熱點)，以此類推，劃分為三類服務(wù)熱點(3類熱點)和四類服務(wù)熱點(4類熱點)。

2 結(jié)果與分析

2.1 退耕還林還草后土地利用類型的變化

退耕還林還草工程的實施對陜北地區(qū)的土地利用產(chǎn)生了重大影響， 2000年和2015年陜北地區(qū)各種土地利用類型的面積占比如圖3所示。

圖3 2000年和2015年陜北地區(qū)各種土地利用類型的面積占比

圖2和圖3表明：陜北地區(qū)的草地分布最廣，在2000年和2015年分別占總面積的43.53%和45.61%；其次為耕地和林地的，耕地和林地在2000年的面積占比分別為35.82%和13.86%，在2015年的面積占比分別為31.90%和15.38%；最后依次為未利用地、建設(shè)用地和水域，他們的面積占比非常小，2000年和2015年兩個年份的未利用地面積占比均不足5.8%，建設(shè)用地和水域的面積占比均不足1.0%。自退耕還林還草工程實施以來，草地、林地、耕地和建設(shè)用地面積變化很大，存在著草地、林地、建設(shè)用地面積增加和耕地面積減少的變化趨勢。

陜北地區(qū)實施退耕還林還草以來土地利用類型相互轉(zhuǎn)化的情況見表1。

表1 陜北地區(qū)各種土地利用類型面積轉(zhuǎn)移矩陣 km2

由表1可知：研究期內(nèi)，各種土地利用類型均存在向其他土地利用類型轉(zhuǎn)化的變化特征。具體來說，耕地主要存在著向草地、林地和建設(shè)用地轉(zhuǎn)化的特征，轉(zhuǎn)化面積分別為3 699.65、1 028.70、176.43 km2；林地向其他土地利用類型的轉(zhuǎn)化面積非常小，僅有不足400.00 km2的林地面積轉(zhuǎn)化為其他土地利用類型；草地存在著向耕地、林地和建設(shè)用地轉(zhuǎn)化的輕微趨勢，轉(zhuǎn)化面積對于草地總面積來說占比很??；2015年，建設(shè)用地面積增加一倍多，主要是耕地和草地向建設(shè)用地的轉(zhuǎn)化，轉(zhuǎn)化面積分別為176.43、196.97 km2；未利用地和水域的面積變化較小，對于其他土地利用類型面積變化的貢獻非常微小。

2.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的時空變化

利用ArcGIS 10.6繪出4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的空間分布情況，如圖4所示。

圖4 2000年和2015年陜北地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的空間分布

由圖4可以看出，陜北地區(qū)的4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)在研究期內(nèi)各自的空間分布存在著明顯的分異性。盡管部分生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)(產(chǎn)水量、糧食產(chǎn)量和NPP)在2000年和2015年的空間分布存在著較小的差異，但4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)在2個年份的總體分布特征是相似的。產(chǎn)水量在2000年和2015年均存在著自南向北遞減的空間分布特征，其中在榆林西北部地區(qū)的產(chǎn)水量相對較高，特別在2015年，該地區(qū)的產(chǎn)水量達到最大值；糧食產(chǎn)量的空間分布比較分散，這與糧食產(chǎn)量的柵格化過程有關(guān)，即糧食產(chǎn)量的空間分布與耕地的空間分布一致，糧食產(chǎn)量的分布面積隨耕地面積的減少而減少；NPP呈現(xiàn)出由南向北遞減的空間格局，而且隨時間的推移，陜北大部分地區(qū)的NPP得到了改善；土壤保持量在2000年和2015年這2個研究年份的空間分布比較相似，即自南向北土壤保持量逐漸減少，低值區(qū)位于陜北地區(qū)的西北部，呈條帶狀分布。

利用ArcGIS 10.6比較了陜北地區(qū)4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)區(qū)域在2000年和2015年的整體水平，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)水量、糧食產(chǎn)量和NPP呈現(xiàn)出增加趨勢，分別由2000年的6.75 mm、17.37 t/(km2·年)、322.21 g·C/(m2·年)增加至2015年的21.35 mm、27.02 t/(km2·年)、439.49 g·C/(m2·年)，增幅分別為216.30%、55.56%和36.40%；而土壤保持量呈現(xiàn)出減少趨勢，由2000年的36 637.67 t/(km2·年)減少至2015年的24 319.74 t/(km2·年)，減少了33.62%。

2.3 權(quán)衡與協(xié)同作用

采用Spearman相關(guān)系數(shù)描述產(chǎn)水量、糧食產(chǎn)量、NPP和土壤保持量兩兩之間的相互作用，結(jié)果見表2。

表2 2000年和2015年陜北地區(qū)4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的Spearman相關(guān)系數(shù)

由表2可以看出:2000年，4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)兩兩之間的關(guān)系均呈現(xiàn)為顯著的協(xié)同作用，其中以產(chǎn)水量與NPP之間的協(xié)同作用(0.576)最為明顯，其次為NPP與土壤保持量(0.470)之間的、NPP與糧食產(chǎn)量(0.460)之間的，再次為產(chǎn)水量與糧食產(chǎn)量(0.420)之間的、產(chǎn)水量與土壤保持量(0.390)之間的，糧食產(chǎn)量與土壤保持量之間的協(xié)同作用最弱(0.103)。以上括號中的數(shù)值為Spearman相關(guān)系數(shù)值。隨著退耕還林還草工程的實施，陜北地區(qū)4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)兩兩之間的關(guān)系2015年的與2000年的相比發(fā)生了明顯的變化，主要表現(xiàn)為同一生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系對協(xié)同作用的減弱或逆轉(zhuǎn)為權(quán)衡作用。具體來說，產(chǎn)水量、糧食產(chǎn)量與NPP這3種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)兩兩之間的協(xié)同作用出現(xiàn)衰減；土壤保持量與產(chǎn)水量、糧食產(chǎn)量之間的協(xié)同作用逆轉(zhuǎn)為2015年的權(quán)衡作用；此外，土壤保持量與NPP之間的協(xié)同作用在2015年得到了加強，Spearman相關(guān)系數(shù)值由2000年的0.470增大至2015年的0.515。

2.4 多個生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)熱點區(qū)域

結(jié)合1.5節(jié)的熱點區(qū)域識別方法，在ArcGIS 10.6中將研究區(qū)劃分為無熱點、1類熱點、2類熱點、3類熱點和4類熱點區(qū)域，各熱點區(qū)域的分布和面積占比分別如圖5和圖6所示。由圖5和圖6可知：

1)從空間分布上來看，2000年和2015年各類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)熱點區(qū)域的空間分布情況整體上比較相似，4類熱點區(qū)域和3類熱點區(qū)域主要分布在研究區(qū)的南部地區(qū)，呈現(xiàn)出比較明顯的空間集聚特征，2類熱點區(qū)域主要分布在研究區(qū)的中部和中南部地區(qū)，1類熱點區(qū)域和無熱點區(qū)域主要分布在研究區(qū)的北部和西北部地區(qū)，呈相對分散的空間分布格局。

2)通過對比2000年和2015年各類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)熱點區(qū)域的空間分布可以發(fā)現(xiàn)，4類熱點、3類熱點和無熱點區(qū)域的分布范圍縮小，2類熱點和1類熱點區(qū)域的空間分布范圍增大。

3)具體來說(如圖6所示)，4類熱點區(qū)域的面積由2000年的占研究區(qū)總面積的2.17%減少至2015年的1.35%，3類熱點區(qū)域的面積占比由2000年的13.17%減少至2015年的10.64%，無熱點區(qū)域的面積占比由2000年的27.80%減少至2015年的21.72%，2類熱點區(qū)域和1類熱點區(qū)域的面積占比分別由2000年的22.67%、34.19%增加至2015年的29.21%、37.08%。

圖5 2000年和2015年各類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)熱點區(qū)域的分布情況

圖6 2000年和2015年各類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)熱點區(qū)域的面積占比

3 結(jié)語

文中以退耕還林還草工程實施的重點區(qū)域——陜北地區(qū)為研究區(qū)，分析了退耕還林還草工程實施以來土地利用類型的變化特征，量化了該背景下產(chǎn)水量、糧食產(chǎn)量、NPP和土壤保持量的時空變化特征和這4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡與協(xié)同作用，確定了多個生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的熱點區(qū)域。研究發(fā)現(xiàn)：

1)2015年，陜北地區(qū)的土地利用類型主要以草地、耕地和林地為主，占研究區(qū)總面積的比例分別為45.61%、31.90%和15.38%。2000—2015年，研究區(qū)呈現(xiàn)出耕地面積減少(-4 976.03 km2)且主要轉(zhuǎn)化為草地(+3 699.65 km2)和林地(+1 028.70 km2)的變化特征，這些變化趨勢與該地區(qū)土地利用的其他研究結(jié)果相一致[27]，這也符合退耕還林還草工程實施的初衷。

2)陜北地區(qū)4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)在研究期內(nèi)的空間分布存在著明顯的分布差異性。產(chǎn)水量、NPP和土壤保持量總體呈現(xiàn)出自南向北遞減的空間分布特征；糧食產(chǎn)量的空間分布由于耕地分布分散的原因呈現(xiàn)出比較分散的空間分布格局。研究期內(nèi)產(chǎn)水量、糧食產(chǎn)量和NPP呈現(xiàn)出增加趨勢，而土壤保持量呈現(xiàn)出減少趨勢，這些結(jié)果也與退耕還林還草背景下LIU Y等[28]、SU C等[29]的研究結(jié)果一致。退耕還林還草的實施，在改善地表植被覆蓋情況[30]的同時也增強了土壤的保持能力，這不僅改善了NPP的供給能力，還抑制了潛在土壤侵蝕量的減少和實際土壤保持量的下降[31]。此外，在此背景下，耕地面積的減少是顯而易見的，但由于21世紀以來國家對農(nóng)業(yè)的政策支持和糧食單產(chǎn)能力的提高[4]，糧食產(chǎn)量呈現(xiàn)出了不減反增的趨勢[4,21]。已有研究發(fā)現(xiàn)，退耕還林還草工程的實施減少了產(chǎn)水量[12,19]，這與本研究的結(jié)果相反，產(chǎn)水量與不同研究期內(nèi)的降水情況有關(guān)，降水量的明顯增加導致研究區(qū)的產(chǎn)水量增加[32]。

3)2000—2015年，陜北地區(qū)4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)兩兩之間的關(guān)系發(fā)生了顯著變化，表現(xiàn)為2000年所有生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)關(guān)系對之間的協(xié)同作用在2015年出現(xiàn)衰減甚至逆轉(zhuǎn)為權(quán)衡作用。退耕還林還草工程的實施，增強了土壤保持量與NPP之間的協(xié)同作用，同時也導致了土壤保持量與產(chǎn)水量、糧食產(chǎn)量之間的權(quán)衡，這與PAN J等[13]、潘竟虎等[25]的研究結(jié)果一致。需要注意的是，本研究證實了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的相互作用會隨時間的變化而變化，特別是在人類活動密集的地區(qū)[33-34]，單一時間節(jié)點上的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡與協(xié)同作用的靜態(tài)研究可能不足以為人類活動日益密集背景下的生態(tài)管理決策提供充足依據(jù)。

4)確定多個生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)熱點區(qū)域是確定生態(tài)保護區(qū)域優(yōu)先級和優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu)的重要途徑，這對政策制定者平衡資源分配和領(lǐng)土空間規(guī)劃具有重要意義[25-26]。本研究基于生態(tài)系統(tǒng)的多服務(wù)功能評估，識別了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)熱點區(qū)域，發(fā)現(xiàn)研究區(qū)自南向北呈現(xiàn)出4類熱點區(qū)向無熱點區(qū)逐漸過渡的空間分布格局，這與LIU L等[34]的研究結(jié)果類似。然而隨著時間的推移，4類熱點區(qū)域和3類熱點區(qū)域的面積在縮小，這表明了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡在增加或者協(xié)同在減弱，難以同時獲得多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的大量供給，這與文獻[24]和[26]的研究結(jié)果一致，也與本研究得出的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡與協(xié)同作用的時間變化特征相符合。

然而，文中尚存在一些不足。首先，各類數(shù)據(jù)的分辨率不一致，這會導致結(jié)果存在誤差。例如，糧食產(chǎn)量的估算是基于縣域糧食產(chǎn)量進行的，若能獲得鎮(zhèn)域甚至村域糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)，結(jié)果可能會更準確。其次，本研究僅在柵格尺度上考慮了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的相互作用，已有研究發(fā)現(xiàn)，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡與協(xié)同作用會隨空間尺度的變化而發(fā)生變化[35]，多尺度下的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)相互作用的比較分析需要進一步加強。最后，熱點區(qū)域識別方法是以平均值為分界線的，即高于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)平均值的區(qū)域被定義為熱點區(qū)域，盡管很多研究也是采用這個平均值作為分界線的[24-26,34]，未來應(yīng)結(jié)合區(qū)域發(fā)展的重點、因地制宜地考慮設(shè)置熱點識別的閾值。