2024, Vol. 45
2. 东北农业大学松花江流域生态环境保护研究中心, 哈尔滨 150030
2. Research Center for Eco-Environment Protection of Songhua River Basin, Northeast Agricultural University, Harbin 150030, China
随着经济社会的快速发展和人类活动的日益频繁, 环境污染问题已呈现出多源化和复杂化的特征. 水土流失、土壤污染、景观碎片化、林地和草地退化以及生物多样性降低等对生态环境系统健康和安全造成的威胁及生态安全问题的逐渐凸显已引起广泛关注[1, 2]. 因此, 如何有效应对及保障经济社会的可持续发展, 是当前亟待解决的重要问题. 构建生态安全格局是评价生态环境质量和识别区域生态问题的重要途径, 有助于维护生态系统结构和功能的稳定, 对于协调经济发展与生态环境之间的关系[3]、保持生物多样性、促进生态系统长期健康发展具有重要意义[4]. 鉴于此, 国内外学者对生态安全格局已经展开了深入的研究工作[5, 6]. 生态安全格局构建的理念最早可追溯到20世纪50年代[7], 其研究重心主要聚焦于保护物种多样性方面. 国内相关研究最早开始于20世纪90年代, Yu[8]以红石国家森林公园为例, 对构建生态安全格局的理念和方法进行了详细的阐述, 发现研究区域处于中等安全水平. Chen等[9]采用基于“压力-状态-效益-时空”四个维度的生态安全动态评价模型, 对三峡库区的生态安全格局进行了深入分析, 提出了协调经济社会效益与生态效益之间的有效途径, 为解决三峡库区的生态安全问题提供了科学依据. Bai等[10]利用潜在连通性-韧性框架评估了中老铁路沿线地区的生态风险并提取出生态安全格局要素, 结果发现公路和铁路等的不断扩张会对生态环境造成潜在威胁, 工业基地的发展会使城市外围产生高生态风险区域. 李魁明等[11]利用生态系统健康评价模型和地理探测器对京津冀地区的生态系统健康情况进行了研究, 发现研究期内生态系统空间格局保持稳定, 冷热点区分别主要位于东南平原和太行山区. 杨帅琦等[12]基于最小累积阻力模型（minimum cumulative resistance model, MCR）构建了漓江流域生态安全格局, 研究表明该区域生态安全形势严峻且较高风险区面积占比较大. 目前, 众多学者已采用多种方法构建了生态安全格局, 其中MCR模型得到广泛应用.
MCR模型由Knaapen等[13]提出, 通常可用于构建不同生态源地之间的潜在生态廊道. 与其他构建方法相比, MCR模型能够更好地考虑生态斑块之间的横向联系, 模拟不同生态斑块对生态系统中物种迁移和能量流动的阻力作用, 以及识别阻力成本最小的迁移路径作为潜在生态廊道. 随着研究的不断深入, 逐渐形成了以“生态源地提取-阻力面构建-生态廊道提取-生态节点识别”为基本框架的生态安全格局构建思路与方法[14], 但各步骤尚未形成统一的标准. 在生态源地识别的基础步骤以外, 黄隆杨等[15]引入了栖息地质量作为评价指标, 而陈瑶瑶等[16]则将生态敏感性纳入评价指标. 在阻力因素的选择方面, 大多研究根据研究区域的人口、气候和地理等条件建立不同的阻力面, 其中高程、坡度和土地利用类型等影响因素的选择较为普遍, 同时还可根据研究地区特征添加石漠化敏感性、夜间灯光指数和矿区与居民点间距离等因素作为阻力面[17]. 一般而言, 在应用MCR模型构建生态安全格局时常与其他方法结合使用来共同识别生态源点、生态廊道和生态节点. 杨志广等[18]将形态学空间格局分析（morphological spatial pattern analysis, MSPA）与MCR模型结合, 构建了广州市的生态安全网络, 研究表明林地是研究区域内生态廊道的重要组成部分. Kang等[19]基于MCR模型构建了塞罕坝生态安全格局, 通过重力模型来识别所有潜在生态廊道中的重要廊道, 结果发现研究区域路网、水域和建设用地的生态敏感性较高. Huang等[20]将MCR模型进行改进并应用于农业面源污染（agriculture non-point source pollution, AGNPSP）研究, 建立了AGNPSP-MCR模型. 通过将MCR模型与其他方法相结合可以从多角度对研究区域的生态安全状况进行系统评价, 以期更好地对所构建方法的研究结果进行解释.
黑龙江省作为我国重要的农业资源和生态资源大省, 发挥着保障国家粮食安全“压舱石”和筑牢北方生态安全屏障的重要作用. 然而, 近年来对自然资源的过度开发和城区面积的不断扩张已引发了生态系统服务功能下降和生态脆弱性升高等问题. 生态系统服务价值（ecosystem service value, ESV）被视为衡量生态系统服务的核心指标[21]. 目前, 现有研究大多从景观格局类型、生境质量和国家设立自然保护区等角度入手, 以此来构建生态安全格局, 而在生态系统服务价值估算与生态安全格局构建方面尚缺乏系统性研究. 因此, 本研究旨在基于生态系统服务价值的核算, 将MSPA与ESV相结合识别生态源地, 选取生态条件因子（土地利用类型、景观格局类型、归一化植被指数）和地理因子（高程、坡度）建立生态阻力面, 利用MCR模型提取生态廊道并构建生态安全格局, 提出生态环境保护修复与空间优化建议, 以期为全球气候变化背景下生态安全格局构建与生态空间布局优化提供参考和科学依据.
1 材料与方法 1.1 研究区概况黑龙江省位于我国东北部, 地处东经121°11′~135°05′、北纬43°26′~53°33′, 共包含：哈尔滨市、齐齐哈尔市、牡丹江市、佳木斯市、大庆市、伊春市、鸡西市、鹤岗市、双鸭山市、七台河市、绥化市、黑河市和大兴安岭地区共13个地级市（地区）, 总面积达47.3万km2, 位居全国第六位（图 1）. 其气候类型为寒温带与温带大陆性气候, 年平均降水量为400~700 mm, 年平均气温0~5 ℃. 截至2020年底, 黑龙江省常住人口3 185万, 地区生产总值达到13 698.5亿元. 黑龙江省山脉众多, 海拔大多处于300~1 000 m（图 1）. 土地类型以林地为主, 其次为耕地, 具有高林地覆盖率和物种多样性丰富的特点.
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图 1 研究区示意 Fig. 1 Schematic diagram of the study area |
土地利用类型数据来自武汉大学发布的中国30 m地表覆盖数据集（China land cover dataset, CLCD）[22], 该数据集采用30 m精度的Landsat影像进行制作, 将土地利用类型分为9个类别, 包括：农田、森林、灌木、草地、水体、冰雪、裸地、不透水面和湿地. 根据需要, 本研究采用ArcGIS 10.8软件将土地利用类型重分类为7个类别, 分别为：林地、草地、湿地、耕地、水域、建设用地和裸地. 数字高程数据（digital elevation model, DEM）来自地球系统科学数据中心的全球海陆地形数据集[23]. 归一化植被指数数据（normalized difference vegetation index, NDVI）来自美国国家航天航空局发布的MOD13A3数据集[24], 该数据集提供了2000~2020年逐月的NDVI数据, 本研究采用最大合成法制作逐年的NDVI数据. 为满足研究需要, 本研究通过拼接镶嵌、格式转换、重投影、裁剪和重采样等处理方法, 将上述数据处理以WGS 84为基准面的Albers等面积圆锥投影、空间分辨率为1 km的栅格数据集.
1.3 研究方法 1.3.1 生态系统服务价值估算本研究参考谢高地等[25, 26]对生态系统服务的分类方法, 将黑龙江省生态系统服务细分为4大类和11小类, 并根据实际土地利用情况建立当量因子表, 具体见表 1.
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表 1 黑龙江省单位面积生态系统服务当量 Table 1 Ecosystem service equivalent per unit area in Heilongjiang Province |
依据当量因子所代表经济价值的修正方法[27], 选取水稻、玉米、大豆和小麦为黑龙江省主要粮食作物, 并通过调查4类作物历年的单位面积产量和全国平均价格来进行修正, 计算公式为：
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式中, Ea为黑龙江省1个标准单位生态系统服务价值当量因子的价值量（元·km-2）, i为黑龙江省主要农作物的类别, mi为第i种农作物的平均价格（元·t-1）, ni为第i种农作物的产量（t）, S为n种农作物的总种植面积（km2）.
将修正后的当量因子表与单位当量因子的价值量结合计算黑龙江省的ESV, 计算公式为：
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(2) |
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(3) |
式中, Ekj为第k种土地利用类型第j种生态系统服务类型的ESV系数（元·km-2）；ekj为第k种土地利用类型第j种生态系统服务类型的当量因子；E为研究区生态系统服务总价值（元）；Sj为第j种生态系统服务类型的土地利用面积（km2）.
1.3.2 景观格局分析和生态源地提取形态学空间格局分析（MSPA）是由Vogt等[28]提出的一种基于数学、形态学原理的图像处理技术, 能够准确识别出具有生态意义的景观类型和地区. 本研究参考毛媛媛等[29]的研究, 应用ArcGIS软件对黑龙江省土地利用类型进行重分类, 将林地、草地、湿地和水域设为表示自然生态要素的前景, 将耕地、建设用地和裸地设为表示非自然生态要素的背景, 分析得到生态系统景观格局类型. 生态源地是指对生态系统和区域可持续发展有重要影响的斑块. 本研究分两步提取黑龙江省生态源地, 首先通过计算ESV选取高价值区作为A类生态源地, 再利用MSPA对土地利用进行识别并从中提取核心区作为B类生态源地, 将两类生态源地进行整合并提取面积前8位的斑块作为黑龙江省重要生态源地.
1.3.3 阻力面构建阻力面的构建是建立生态系统安全格局的重要步骤, 其影响着生态廊道的分布. 本研究在综合考虑黑龙江省自然因素和人为因素的基础上, 选取了土地利用类型[30]、景观格局类型[31]、高程、坡度[32]和NDVI[33]共5种影响因子. 其中土地利用类型可以反映土地的生态功能, 景观格局类型能够识别各景观斑块的重要性, 高程和坡度会增加物种迁移的难度, NDVI则用来表示植被资源利用对生态安全的响应. 然后, 结合以往研究[34~37]与黑龙江省自然条件对阻力影响因子进行赋值并确定权重, 结果见表 2.
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表 2 黑龙江省各阻力因子分级及权重 Table 2 Classification and weight of resistance factors in Heilongjiang Province |
1.3.4 生态廊道提取
生态廊道是生态网络中的带状区域, 能够促进物种的迁移和物质能量的有效流动[38, 39]. 本研究将各潜在生态廊道的交点定义为生态节点. 通过提取生态源地, 利用MCR模型得出的最小累计阻力面进行生态廊道提取并识别生态节点, 计算公式为：
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(4) |
式中, M为最小累计阻力值；Dpq为物种从源点q到景观p的距离；Rp为景观p对物种迁移的生态阻力.
2 结果与分析 2.1 生态系统服务价值分布特征黑龙江省的ESV时间变化特征如图 2（a）所示, 其总体呈显著上升趋势（P < 0.01）, 由2000年的9 885.47亿元至2020年的14 072.00亿元, 增长幅度达42.35%. 其中, 2000~2010年间处于波动期, 整体水平低于12 000.00亿元；自2010年以后, ESV呈持续上升的趋势, 其主要原因为黑龙江省在环境保护“十一五”和“十二五”规划中提出的有效控制环境污染、改善环境质量及流域水污染防治等措施产生了积极效果, 同时退耕还林和治理“退化、沙化、盐碱化”草原等生态保护措施取得了显著成效. 从不同生态系统服务类型来看, 2000~2020年间黑龙江省的4类一级生态系统服务类型均有不同程度地提高, 如图 2（b）所示. 其中调节服务价值最高, 占黑龙江省整体服务价值70.59%. 其次是支持服务价值, 占整体约20.13%. 供给服务和文化服务占比较小, 分别为5.39%和3.89%.
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（a）黑龙江省生态系统服务价值时间变化特征, （b）一级生态系统服务类型价值时间变化特征 图 2 黑龙江省生态系统服务价值及一级生态系统服务类型价值的时间变化特征 Fig. 2 Temporal variation characteristics of ecosystem service value and first-class ecosystem service type value in Heilongjiang Province |
二级生态系统服务类型中（图 3）, 水文调节服务价值最高, 约占整体服务价值的30.73%, 其次是气候调节服务价值, 约占整体的22.63%. 这两种服务类型的价值之和超过50.00%, 是黑龙江省ESV的主要贡献者, 主要原因为两种服务类型主要由林地、湿地和水域提供, 而黑龙江省林地覆盖率较高, 能够提供较大的调节服务. 与此同时, 气体调节、净化环境、土壤保持和生物多样性的服务价值相对均衡, 其占比分别为10.02%、7.21%、10.31%和8.65%；而食物生产、原料生产、维持养分循环和美学景观的服务价值占比则相对较小, 其占比仅分别为4.68%、2.96%、1.18%和3.89%. 值得注意的是, 黑龙江省水资源供给服务价值为负值, 其主要原因在于黑龙江省耕地面积较大, 且耕地的水资源供给当量因子为-1.30（表 1）. 以2020年为例, 林地、草地、湿地、水域和裸地的水资源供给服务价值共29.62亿元, 而耕地的水资源供给服务价值为-61.65亿元, 因此整体呈负值.
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图 3 黑龙江省二级生态系统服务类型价值时间变化特征 Fig. 3 Temporal variation characteristics of secondary ecosystem service type value in Heilongjiang Province |
由图 4可知, 2000~2020年间黑龙江省各土地利用类型的ESV总体呈上升趋势, 在各土地利用类型中, 林地的ESV占比最大, 均达到70%以上, 水域和耕地的ESV占比次之, 分别为15%和13%, 而草地、湿地和裸地的占比较低, 均在1%以下. 根据当量因子所示（表 1）, 水域和湿地单位面积的调节服务价值远大于其他土地利用类型, 尤其是水文调节价值, 但湿地因受其自身面积较少的影响而导致其ESV较低；耕地单位面积的粮食生产价值在六类土地利用类型中最高, 是黑龙江省作为我国粮食安全“压舱石”的坚实基础.
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图 4 黑龙江省不同土地利用类型价值时间变化特征 Fig. 4 Temporal variation characteristics of value of different land use types in Heilongjiang Province |
本研究根据不同土地利用类型所提供的生态系统服务价值将黑龙江省分为高、中、低价值区域[40], 其空间分布情况与土地利用类型密切相关（图 5）. 高价值区主要分布于大兴安岭地区、黑河市、伊春市和牡丹江市等地市, 占黑龙江省总面积近50%, 这些地区植被覆盖率高、生物多样性丰富；中价值区主要分布于齐齐哈尔市北部、绥化市、佳木斯市和鸡西市等土地利用类型以耕地为主的地区；而低价值区主要分布在大庆市和齐齐哈尔市南部地区, 整体面积占比较小（5%以下）. 通过对比2000和2020年的ESV分布情况, 可以发现高价值区和低价值区的面积均呈现先增加后降低的趋势, 高价值区主要位于生态资源丰富、受人类活动影响较小的区域, 而低价值区主要位于建设用地不断扩张的地区.
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图 5 黑龙江省土地利用类型及生态系统服务价值分布 Fig. 5 Distribution of land use types and ecosystem service value in Heilongjiang Province |
利用MSPA分析了黑龙江省各景观格局类型, 其面积占比和空间分布情况分别如表 3和图 6所示, 2000、2010和2020年7类景观格局类型总面积分别为244 014.00、246 710.00和238 712.00 km2. 其中, 核心区是面积较大的自然生态斑块, 具有生态系统结构完整和物种多样性丰富的特点. 各年份中, 核心区面积占总景观格局类型面积比例最大, 分别为68.14%、67.30%和65.73%, 主要分布在大兴安岭地区、黑河市、伊春市、哈尔滨市和牡丹江市等林地覆盖率高、自然资源丰富的地区. 孤岛是指破碎度较高且缺乏与外界联系的小型生态斑块, 各年份中占总景观格局类型面积比例较小, 分别为5.27%、5.62%和5.60%. 孔隙、边缘区、环道区、桥接区和支线的主要功能都是作为核心区与其他非生态景观类型之间的过渡区域, 对核心区与外界的连通具有重要作用[41], 在各年份中的面积占比均在7.90%以下.
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表 3 黑龙江省景观格局类型分类统计 Table 3 Classification statistics of landscape pattern types in Heilongjiang Province |
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图 6 黑龙江省景观格局类型空间分布 Fig. 6 Spatial distribution of landscape pattern types in Heilongjiang Province |
本研究将ESV高值区与MSPA核心区进行合成并综合考虑不同生态斑块的面积与连通性, 最终提取了8块区域作为黑龙江省主要生态源地, 并识别其几何中心为生态源点, 如图 7所示. 本研究结果表明, 研究区内生态源地分布不均, 以大兴安岭地区至牡丹江市为分界线呈东北部多、西南部少的空间格局. 生态源地的空间特征反映出黑龙江省生态资源的分布情况, 大兴安岭地区、黑河市、伊春市和牡丹江市等地市林地面积较大, 生态系统结构与功能保持完整, 生态系统服务价值较高. 齐齐哈尔市、大庆市、绥化市和佳木斯市生态源地面积较少, 可能由于这些地区的土地利用类型以耕地为主, 受人为活动干扰较大. 总之, 2000~2020年间黑龙江省生态源地空间分布情况一直处于相对稳定的状态, 生态环境持续保持良好的发展态势.
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图 7 黑龙江省重要生态源地分布 Fig. 7 Distribution of major ecological sources in Heilongjiang Province |
根据表 2确定的各因素阻力等级, 本研究将1和2级定义为低阻力区, 3、4和5级定义为中阻力区, 6和7级定义为高阻力区, 结果如图 8所示. 根据确定的权重将土地利用类型、景观格局类型、高程、坡度和NDVI共5类阻力面进行整合, 得到黑龙江省生态系统阻力面（图 9）. 总体而言, 黑龙江省生态系统整体阻力较小, 生态安全条件较好的低阻力区面积占据全域面积的80%以上, 表明这些区域受自然和人为干扰较小, 植被覆盖度高, 从而使得生态系统能够保持相对稳定和健康的状况；中阻力区主要分布于大兴安岭地区、黑河市、伊春市、鹤岗市和牡丹江市的部分地区, 为高值区和低值区提供了连通过渡区域；高阻力区面积较小, 主要分布在黑河市、哈尔滨市和牡丹江市等地, 这些地区生态压力较大, 不利于生态风险的疏导和分散.
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图 8 黑龙江省分类型生态阻力面 Fig. 8 Ecological resistance by type in Heilongjiang Province |
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图 9 黑龙江省阻力面 Fig. 9 Resistance surface in Heilongjiang Province |
如图 10所示, 黑龙江省生态安全格局以大兴安岭地区、牡丹江市和双鸭山市为端点, 总体呈“三角”状. 共识别28条潜在生态廊道, 连通10余个市级行政区, 但整体来看主要分布在黑河市-牡丹江市分界线的东北侧, 而分界线西南侧城市廊道分布稀疏, 因此需要持续扩大生态安全格局的覆盖面. 在整体分布格局中, 伊春市处于中心位置, 行政区内存在多个生态节点, 多条长距离生态廊道穿过伊春市或者在伊春市进行转折, 成为生态廊道的重要交汇点和转折点. 此外, 七台河市、牡丹江市北部和鸡西市南部地区处于长白山和其北延支脉完达山的交界处, 复杂的地形和较高的海拔导致生态阻力较大, 从而使这些地区生态节点数量众多, 形成网络密集区域. 大兴安岭地区是黑龙江省面积最大的生态源地, 但受特殊地理位置的影响, 使其与外界联系较弱且仅存在一条生态廊道, 因此需持续加强对该地区生态资源的合理利用和生态环境的保护治理. 在时间变化方面, 2000、2010和2020年的生态节点分别为41、39和41个, 数量变化相对较小, 表明潜在生态廊道的分布相对稳定. 整体而言, 黑龙江省的生态安全格局在2000~2020年间未发生明显变化.
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图 10 黑龙江省生态安全格局 Fig. 10 Ecological security pattern of Heilongjiang Province |
黑龙江省生态系统服务价值在2000~2020年间总体呈现波动上升的变化趋势, 随着党的十八大以来将生态保护红线列入环境保护法、将生态安全纳入国家安全体系等涉及生态文明建设的改革方案的推行, 黑龙江省的ESV在2010年后明显提高（图 2）. 2000~2010年间ESV的变化主要与单位面积粮食产量的波动有关. 近年来, 随着农作物新品种的选育和全省农业机械化水平的提升[42], 粮食产量稳步提升, 从而推动了单位生态系统服务的价值量不断提高. 从不同服务类型来看, 调节服务中的水文调节和气候调节发挥着至关重要的作用（图 3）, 需要通过保护林地资源、防治水体污染以及增加湿地面积等方式来不断提高调节服务价值. 针对价值占比较小的文化服务, 可以通过建立关键性生态修复区域和生态功能提升区等方式改变其现状[43]. 此外, 生态系统服务价值与土地利用类型密切相关（图 5）, 高值区主要位于大兴安岭和小兴安岭等天然植被密集、受人类活动影响较小的地区；相比之下, 大庆市和齐齐哈尔市等森林覆盖率较低且建设用地面积较大的地区价值较低. 因此, 如何协调生态环境保护与经济发展之间的关系, 对土地资源进行合理开发[44], 建立生态友好型社会是未来发展需要考虑的重要因素.
3.2 生态源地提取与识别本研究以景观格局类型与生态系统服务价值为依据, 共筛选出8块生态源地（图 7）, 通过对2000年、2010年和2020年生态安全格局变化分析, 发现黑龙江省生态源地空间分布呈不均衡状态, 主要分布于大兴安岭和小兴安岭地区, 与朱琪等[45]识别的东北森林带生态源地分布情况大体一致. 其中, 大兴安岭和小兴安岭是黑龙江省面积最大的两块生态源地, 然而两者之间的生态廊道数量较少且长度过长, 使得这些区域的生态源地敏感性较高, 抵御外界干扰的能力较弱. 黑龙江省生态源地主要以林地、草地、湿地和水域等土地利用类型为主, 具有生物多样性丰富、林地覆盖率高、生态系统结构完整的特点, 对提高生态系统管理能力、权衡生态系统服务间的协同关系、维护生态系统安全具有重要意义[46]. 在各类潜在生态源地土地利用类型中, 林地面积远大于其他土地利用类型面积, 导致所提取源地中林地面积占比较大, 而草地、湿地和水域等面积占比较小. 因此, 在未来的研究中可考虑增加小面积斑块的生态源地.
3.3 生态安全格局构建构建生态安全格局的关键在于对生态系统服务的识别和分析, 而生态系统服务功能则与景观格局和生态过程之间的相互作用有关. 本研究发现, 黑龙江省整体生态安全格局在空间上呈现出闭环网络结构（图 10）, 生态廊道以生态源地为中心, 在人类活动和自然环境变化的双重作用下, 表现出明显的空间异质性, 28条生态廊道主要分布在黑河市-牡丹江市分界线的东北侧, 并在七台河市、牡丹江市北部和鸡西市南部形成网络密集区域, 这导致了生态资源分布的不均衡, 也影响了生态安全格局的形成和完善. 哈尔滨市、大庆市、齐齐哈尔市和绥化市大部分面积处于生态安全格局之外, 这表明随着建设用地的不断扩大, 大生态斑块的联动阻力增大, 从而生态环境和生境质量将会下降[47]. 总体而言, 黑龙江省潜在的生态安全风险主要源于生态源地、生态廊道和生态节点空间分布的不均匀性. 因此, 需要进一步加强对生态资源的保护和受损区域的修复, 通过建设生态工程、推广生态旅游等方式, 促进生态源地和潜在生态廊道的分布合理性, 并采取有效措施恢复生态节点位置环境来提高区域生态景观的整体连通性[48]. 加强重点开发区的生态环境建设, 提高生态环境承载能力, 为黑龙江省绿色龙江建设和生态环境的可持续发展奠定坚实的基础.
4 建议（1）加强生态源地保护. 采取有效措施优先保护大兴安岭、小兴安岭和长白山等大面积生态源地；避免黑龙江省西北部生态源地和生态廊道稀疏地区以及需修复受损的生态廊道生态退化风险, 同时应合理控制城区扩张以改善区域生态环境.
（2）优化土地资源配置. 黑龙江省林地面积大, 亟需关注和优化森林结构；水域在单位面积上具有最高的生态系统服务价值, 因此应防范水环境污染并维持水域的面积；采取合理开发湿地生态功能的方式, 保护天然湿地免受破坏；同时, 合理调控耕地和草地的面积比例.
（3）建立生态补偿机制. 政府应加大对生态环境保护工程的资金投入, 并制定引导性的生态保护补偿政策和激励约束措施；鼓励生态功能区与经济发达地区之间的合作共赢, 促使各个区域实现协调可持续发展.
5 结论（1）黑龙江省2000~2020年间生态系统服务价值总体呈波动上升趋势并逐渐趋于稳定. 不同生态系统服务类型中, 水文调节服务价值占比最大（占比30%）；不同土地利用类型中, 林地占比最大（占比70%）. 因此, 保护森林资源、扩大湿地面积是提高生态系统服务价值的有效途径.
（2）黑龙江省生态源地主要分布在大兴安岭和小兴安岭等林地覆盖率高的山脉地区, 其中以大兴安岭地区为中心的生态源地面积最大. 从时间尺度来看, 生态源地分布相对稳定, 这表明生态系统具有较强的环境承载力.
（3）构建出以大兴安岭地区、牡丹江市和双鸭山市为端点的黑龙江省生态安全网络格局, 整体网络以伊春市为中心, 生态廊道与生态节点空间分布呈不均衡状态, 整体偏向东部和北部地区. 总体来看, 生态廊道与生态节点的分布不均是当前面临的主要问题, 需加强对生态脆弱地区的保护与修复.
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