环境科学  2026, Vol. 47 Issue (9): 6342-6352   PDF    
引用本文
周徽旭, 马骏, 靳亚亚. 黄河流域沿线土地利用功能演变及生态系统服务响应[J]. 环境科学, 2026, 47(9): 6342-6352.
ZHOU Hui-xu, MA Jun, JIN Ya-ya. Response of Ecosystem Service to Land Use Function Evolution Along the Yellow River Basin[J]. Environmental Science, 2026, 47(9): 6342-6352.
黄河流域沿线土地利用功能演变及生态系统服务响应
周徽旭, 马骏, 靳亚亚     
西北农林科技大学经济管理学院，杨陵 712100
收稿日期: 2025-07-10; 修订日期: 2025-10-11
基金项目: 国家自然科学基金项目（72303100）；教育部人文社会科学研究基金项目（22YJC630049）；陕西省博士后特别项目（2023BSHTBZZ26）；陕西省自然科学基金项目（2025JC-YBMS-819）；江苏省社科基金项目（23GLB013）
作者简介: 周徽旭（2004~），男，硕士研究生，主要研究方向为土地利用变化与生态系统服务价值评估，E-mail：Huixuzhou@outlook.com
通信作者: 靳亚亚, E-mail：jinyaya99@nwafu.edu.cn
摘要: 土地利用功能演变深刻影响着生态系统服务变化. 为探究土地利用功能对生态系统服务价值（ESV）的影响，以黄河流域沿线2000~2022年69个地级市为研究区，利用土地利用功能转移矩阵、权衡-协同关系和敏感性分析等方法，研究土地利用功能时空演变特征和ESV损益与响应. 结果表明：①22 a间黄河流域沿线土地利用类型呈现建设用地显著扩张、农田和草原面积减少态势；土地利用功能演变最突出特征是生产生态功能缩减与生活生产功能用地大幅提升，前者转移面积最大，且转移速度远高于其同期新增速度，至2022年净减少29 708.18 km2，后者新增速度大于转移速度，净增加19 770.83 km2. ②研究期内黄河流域沿线ESV增加1 249.56亿元，其中表征生态功能的森林和表征生态生产功能的水域对ESV贡献最大；水文调节、气候调节和土壤保持是黄河流域最主要的生态服务功能类型，不同服务类型以协同关系为主. ③黄河流域沿线ESV对不同土地利用功能演变的响应程度具有显著异质性，生态功能转型为生态生产功能对ESV增加的贡献率最大，达101.78%；生产生态功能演变为生活生产功能对ESV降低的贡献度最高，达37.81%. 研究结果对于黄河流域沿线土地资源可持续利用和生态安全格局优化具有一定的决策参考价值.
关键词: 土地利用功能演变      生态系统服务      权衡与协同      价值响应      黄河流域沿线     
Response of Ecosystem Service to Land Use Function Evolution Along the Yellow River Basin
ZHOU Hui-xu , MA Jun , JIN Ya-ya     
College of Economics and Management, Northwest A & F University, Yangling 712100, China
Abstract: The evolution of land use functions profoundly influences the changes in ecosystem services. To explore the impact of land use functions on ecosystem service value (ESV), this study took 69 prefecture-level cities along the Yellow River Basin from 2000 to 2022 as the research area. Employing methods such as the land use function transition matrix, trade-off and synergy relationships, and sensitivity analysis, the spatiotemporal evolution of land use functions and the gain-loss and response of ESV were examined. The results show that: ① Over the past 22 years, the land use types along the Yellow River Basin have shown a significant expansion of construction land and a reduction in the area of farmland and grassland. The most prominent feature of the evolution of land use functions was the reduction of production-ecological functions and the significant increase in land for living-production functions. The former had the largest transfer area, and its transfer speed was much higher than its new addition speed. By 2022, it had a net reduction of 29 708.18 km2. The latter had a new addition speed greater than the transfer speed, with a net increase of 19 770.83 km2. ② During the study period, the ESV along the Yellow River Basin increased by 124 956 billion yuan. Among them, forests, which represent ecological functions, and waters, which represent ecological production functions, made the greatest contributions to ESV. Hydrological regulation, climate regulation, and soil conservation were the most important types of ecosystem services along the Yellow River Basin, and different type of ecosystem services were mainly in a synergistic relationship. ③ The response degree of ESV to the evolution of different land use functions along the Yellow River Basin had significant heterogeneity. The transformation of ecological functions into ecological production functions had the greatest contribution rate to the increase of ESV, reaching 101.78%. The transformation of production-ecological functions into living-production functions had the highest contribution to the decrease of ESV, reaching 37.81%. The research results have certain decision-making reference value for the sustainable utilization of land resources and the optimization of the ecological security pattern along the Yellow River Basin.
Key words: land use function evolution      ecosystem services      trade-offs and synergies      value response      areas along the Yellow River Basin     

黄河流域横跨我国四大地貌单元和地势三大台阶，是至关重要的生态安全屏障与经济发展地区[1]. 自2019年9月党中央将黄河流域生态保护和高质量发展上升为国家重大战略，并相继出台《黄河流域生态保护和高质量发展规划纲要》《黄河流域生态环境保护规划》以来，尽管在水患频发、水沙失衡等方面取得显著治理成效，但生态本底脆弱、水土流失严重、生态系统承载力偏低等仍然是该流域长期发展面临的关键短板[2，3]. 随着沿黄城镇人口数量增加和社会经济发展，建设用地急剧扩张，高强度的土地利用活动对生态系统服务供给产生深远影响[4，5]. 在此背景下，探究黄河流域沿线土地利用变化及其生态系统服务响应，对优化流域土地利用格局、提升生态系统服务能力具有重要参考价值.

土地利用变化分为显性空间格局演变和隐性功能演化两大内容，分别对应土地物理分布的时空重组与土地功能对城镇化进程的适应性调整[6，7]. 显性的土地利用格局相关研究主要包括时空特征[8，9]、影响因素及优化模拟[10，11]等，隐形的土地利用功能研究主要涉及功能分类[12，13]、评价及驱动力[14，15]等. 与此同时，土地是生态系统的重要载体，土地利用变化是导致生态系统服务变化的主要原因[16~19]. 生态系统服务是指生态系统及其物种组成用以满足和维持人类生存、生活的条件和过程[20]. 生态系统服务的量化即生态系统服务价值（ecosystem service value，ESV）是学界研究重点，估价方法主要有显示偏好法（如旅行费用法）、陈述偏好法（如选择实验法）、成本估算法（如替代成本法）和效益转移法，后者因在大尺度中具有较高准确性而成为ESV估算的前沿领域，代表性研究如Costanza[21]、欧阳志云等[22]和谢高地等[23].

总体上，学界关于土地利用变化和ESV的研究已分别取得丰硕成果，聚焦土地利用变化与ESV关系的研究重点关注地类对ESV的影响，研究区域涵盖城市群与都市圈[24，25]、流域沿线[26~28]、环湖区[29]、省域[30]和市域[31]等，对于土地利用变化的表征包括但不限于土地利用强度指数[32]、土地利用动态度指标[33]和地类转移矩阵[34]等，生态系统服务影响维度有ESV时空变化[35，36]、权衡-协同关系[37，38]和供需匹配[39]等，为本研究提供了重要借鉴. 但仍存在不足之处，即现有研究多以显性状态下的土地利用类型为基础，探究ESV对不同地类的响应程度，然而土地利用功能变化不仅影响区域和城乡空间结构，也直接导致生物多样性和生态系统结构的变化[40]，从而对生态系统的供给、调节和文化等服务亦产生深远影响[31，33]，因之忽略隐性状态的土地利用功能演变对ESV的影响，恐难以全面揭示土地利用变化对生态系统服务的作用关系.

考虑到土地资源虽然具有多功能属性，但在特定区域内的土地利用功能在主次强弱和重要性上可能存在差异[41]，借鉴已有土地利用复合功能类型研究[42，43]，结合黄河流域沿线69地级市土地利用特征，本文以主导功能为基础划分土地利用功能类型，分析2000~2022年各地市不同功能空间结构演变特征，探究ESV损益及权衡协同关系，揭示ESV对土地利用功能变化的响应，以期为流域沿线土地可持续利用和生态安全提供科学依据.

1 材料与方法 1.1 研究区概况

黄河流域发源于青藏高原巴颜喀拉山北麓，不仅是中华文明的重要发源地，也是我国重要的农业区和生态屏障，流经包括青海和四川在内的9省区（图 1），最终注入渤海，流域面积约79.5万km2，总人口约4.2亿. 黄河流域沿线地形起伏大，土地利用类型多样且区域差异显著. 上游地貌以高原山地为主，气候寒冷且干旱，土壤类型以高寒草甸土和栗钙土为主，植被主要为高寒草甸和灌丛，草地覆盖面积广泛（约60%），生态功能突出且为畜牧业提供重要基础，农田主要分布于河谷及水源充足区. 中游属于黄土高原丘陵沟壑区，地形复杂，土壤以黄绵土和黑垆土为主，水土流失问题突出，使黄河成为世界含沙量最大的河流之一，土地利用类型以草地（约30%）和农田（约30%）为主，森林约占20%. 下游为广阔的泥沙冲积平原，地势平坦，土壤以潮土和沙壤土为主，适合农业种植，农田占比达70%，是国家粮食安全的重要保障，同时城镇化率超过60%，土地开发程度较高. 黄河流域沿线集中分布大量城镇、农田和基础设施，是人口密度和经济活动强度最高的地带，人类活动对土地利用和生态系统的干扰更为直接和集中，因此，本文选取黄河流域沿线9省69市作为研究区具有一定典型性和代表性.

图 1 黄河流域沿线区位示意 Fig. 1 Location of areas along the Yellow River Basin

1.2 数据来源及预处理

黄河流域沿线69地级市2000年和2022年土地利用类型数据（图 2）来源于武汉大学发布的中国土地覆盖数据集（China Land Cover Dataset，CLCD），空间分辨率为30 m. 行政区划数据来源于中国科学院资源环境科学与数据平台. 各地市主要农作物（稻谷、小麦、玉米）产量、平均价格和播种面积等经济社会数据来源于2001年和2023年的《中国统计年鉴》《中国农产品成本资料汇编》《中国玉米市场报告2023》.

图 2 2000年和2022年黄河流域沿线土地利用空间分布 Fig. 2 Spatial distribution of land use along the Yellow River Basin in 2000 and 2022

土地利用类型是土地利用功能的表征载体，同一地类可能具有多种功能，各功能在主次强弱上有所差异. 结合黄河流域土地利用功能特征，参考赵筱青等[42]和程玉恒等[43]土地利用复合功能分类和《土地利用现状分类》（GB/T 21010⁃2017），确定黄河流域土地利用功能类型如表 1所示. 其中，农田主要功能为提供食物和原材料，但也为人类提供生态价值，因此将其划入生产生态功能. 建设用地是提供生活空间和满足生产需要的重要载体，划入生活生产功能. 水域、草原、森林和湿地等统称为广义上的生态空间，但黄河流域水利工程众多且下游渔业经济发达，因此将水域归为生态生产功能，同时森林与湿地虽在各单项生态服务供给能力存在差异（如湿地在水文调节方面显著优于森林），但在生态安全与关键功能维持方面均发挥不可替代作用，因此从综合生态服务供给能力方面考量，将两者归为重点生态功能.

表 1 黄河流域沿线土地利用功能分类 Table 1 Classification of land use functions along the Yellow River Basin

1.3 土地利用功能分类研究方法

参考程玉恒等[43]文献[44]提出的土地利用程度评估原理，对研究区土地开发强度实施分级评估，构建不同用地的土地利用程度指数（表 1）. 该指数通过量化不同用地类型的利用强度，揭示研究区域不同时间的土地利用程度，计算公式如下：

F=100×∑Ai×Bi (1)

式中，F为土地功能利用程度指数；Ai 为第i级分级指数；Bi 为第i级的土地利用类型面积占总面积的百分比.

同时，为进一步揭示不同土地利用功能在不同时间点的相互演替关系，采用土地利用功能转移矩阵进行测度，计算公式如下：

Kjk=K11⋯K1n⋮⋮Kn1⋯Knn (2)

式中，Kjk 为初始时期第j 种土地利用功能转变为终止时期第k 种功能的面积（km2）；n为土地利用功能的类型数.

1.4 生态系统服务响应研究方法 1.4.1 ESV测度

谢高地等[23]在中国生态系统和社会经济发展状况的基础上，基于Costanza[21]的方法进行改进，提出“中国生态系统单位面积生态服务价值当量表”（表 2）以及将单位面积农田生态系统粮食生产的净利润作为1个标准当量因子的ESV量. 计算公式如下：

D=Sr×Fr+Sw×Fw+Sc×Fc (3)

式中，D 为1个标准当量因子的ESV量（元·hm-2）；Sr 、Sw 和Sc 分别为研究时间节点稻谷、小麦和玉米的播种面积占3种作物播种总面积的百分比（%）；Fr 、Fw 和Fc 分别为研究时间节点全国稻谷、小麦和玉米的单位面积平均净利润（元·hm-2）.

表 2 ESV当量 Table 2 Equivalent of ecosystem service value(ESV)

1.4.2 ESV权衡-协同分析

ESV权衡协同度是建立在数据线性拟合的基础之上，反映生态系统服务之间相互关系的方法. 计算公式如下：

ESCIf=ESfg-ESfhESfh (4)
ESTDfm=12ESCIfESCIm+ESCImESCIf (5)

式中，ESfg 和ESfh 分别为g 年和h 年第f 种生态系统服务的值；ESCIf 为第f 种生态系统服务的变化指数；ESCIm 为第m 种生态系统服务的变化指数；ESTDfm 为第f 、m 种生态系统服务之间的权衡协同度，负值表示第f 与m 种生态系统服务为权衡关系，正值表示协同关系，ESTDfm 绝对值的大小反映权衡/协同水平.

1.4.3 ESV敏感性分析

采用敏感性指数估算研究区域ESV对不同土地利用功能演变的响应程度. 公式如下：

I=ESVg-ESVg-1ESVg-1/Fg-Fg-1Fg-1 (6)

式中，I为ESV的敏感性指数；ESVg 为第g 年ESV；ESVg-1 为第g-1 年ESV；Fg 为第g 年土地利用程度指数；Fg-1 为第g-1 年土地利用程度指数.

2 结果与分析 2.1 土地利用功能演变 2.1.1 土地利用类型变化

2000~2022年，黄河流域沿线土地利用呈现出建设用地显著扩张、农田和草原面积缩减、生态用地结构持续优化的总体趋势（图 3）. 具体地，建设用地大幅扩张，净增19 770.83 km2，其中81.79%来自农田. 农田面积减少29 708.44 km2，草原减少6 348.28 km2，分别降幅11.64%和16.68%；森林面积增加22 690.11 km2. 裸地减少9 463.70 km2，水域增加5 947.26 km2，灌木减少2 039.80 km2，冰雪和湿地面积变化较小.

图 3 2000~2022年黄河流域沿线地类演变 Fig. 3 Evolution of land use types along the Yellow River Basin from 2000 to 2022

2.1.2 土地利用功能转移

2000~2022年，黄河流域沿线生态功能用地占比稳定在82%，面积增加3 990.1 km2. 生态生产功能用地面积由18 384.54 km2增至24 331.79 km2，增幅达32.35%. 生产生态功能面积损失最严重，共减少29 708.18 km2. 生活生产功能面积增长19 770.83 km2，增幅达69.49%（图 4）. 根据各土地利用功能变化面积（绝对值）排序，从大到小依次为：生产生态功能 > 生活生产功能 > 生态生产功能 > 生态功能.

图 4 2000~2022年黄河流域沿线土地利用功能变化 Fig. 4 Changes of land use functions along the Yellow River Basin from 2000 to 2022

总体上，黄河流域沿线土地利用格局在生态保护与经济发展的双重驱动下呈现出生态功能和生态生产功能有所增加、生产生态功能大幅减少及生活生产功能快速扩张的趋势（图 5）. 具体地，生态功能主要转移方向为生活生产功能和生产生态功能，但同时由于生产生态功能向生态功能的转移总量更多，使得生态功能在总量上有所增加；生活生产功能主要由生态功能和生产生态功能转入，22 a间扩张规模较大，造成生产生态功能的缩减；生活生产功能主要向生态功能转型，但由于部分生态功能被开发为生产生态功能，因此生产生态功能减少幅度有限；生态生产功能演变不明显，主要来源为生态功能.

图 5 2000~2022年黄河流域沿线土地利用功能转移 Fig. 5 Land use function transfers along the Yellow River Basin from 2000 to 2022

2.1.3 基于核密度的土地利用功能空间结构演变

2000~2022年，黄河流域沿线分布最广的土地利用功能是生态功能，土地利用功能最显著特征是生活生产功能的大幅扩张和生产生态的缩减（图 6）. 生活生产功能的新增主要集聚于郑州、开封、济宁和菏泽等东部地区城市，核密度为10.55，新增面积20 464.61 km2，新增来源主要为生产生态功能和生态功能，以上地区人口众多，城市化发展较快，因此生活生产功能扩张较多. 生产生态功能转移主要集中于固原、吴忠、中卫和白银等黄河流域沿线中部地区城市，共转移72 978.97 km2，占其总面积的22.24%. 生产生态功能的新增核密度值为11.75，生产生态功能新增的高值区主要位于临汾、吕梁、运城等黄河流域沿线中东部地区，其新增来源主要为生态功能，原因可能是上述地区地形起伏较大，适宜发展山地生态农业，水土资源条件较为有利，为生产生态功能的提升提供了基础. 生活生产功能的转移较少，仅转移693.57 km2，仅占其转移总面积的2.43%，集中于东营市和滨州市. 生态功能的转移的核密度最高，为13.18. 生态功能转移的集聚程度高于其新增的集聚程度，转移较明显区域主要集中于吕梁、临汾、晋中、巴彦淖尔、石嘴山、吴忠、张掖和定西等黄河流域沿线中东部地区城市，转移方向主要为生活生产功能，本研究期内共有42 432.52 km2的生态功能转移至生产生态功能，占其转移向其它土地利用功能的82.09%.

图 6 2000~2022年黄河流域沿线土地利用功能转换核密度空间特征 Fig. 6 Kernel density estimations of land use functions along the Yellow River Basin from 2000 to 2022

2.2 ESV损益与协同-权衡 2.2.1 ESV损益

2000~2022年，黄河流域沿线ESV总体呈上升趋势，由31 243.11亿元增至32 492.66亿元，增幅0.178%. 在过去的22 a间，除生态功能和生态生产功能的ESV有所增加以外，其余土地利用功能的ESV均有大幅减少趋势（表 3）. 具体地，生产生态功能和生活生产功能的服务价值分别减少209.9亿元和418.37亿元；生态生产功能和生态功能的服务价值则分别增加1 316.24亿元和561.7亿元. 其中，生态生产功能增幅最大. 生态功能中，仅森林生态用地服务价值增加767.23亿元，其余类型均有所下降. 草原生态用地、森林生态用地和水域生态用地为服务价值占比最高的3类用地，其中水域生态用地对ESV的增长贡献最为突出.

表 3 2000~2022年黄河流域沿线ESV及其变化 Table 3 ESV and its variations along the Yellow River Basin from 2000 to 2022

2000~2022年，水文调节和气候调节等调节类服务功能服务的ESV增长最多，其增量和占比均显著，而水资源供给和气体调节等生态服务功能的ESV显著下降（表 4）. 具体地，黄河流域沿线水资源供给功能的生态服务价值减少169.9亿元，降幅最大. 除食品生产、原料生产、水资源供给、气体调节和养分循环外，其余ESV均呈增加趋势，其中，水文调节和气候调节增幅较大，分别增加1 143.01亿元和183.7亿元，增幅分别为58.2%和11.7%，其增加原因可能为黄河流域沿线的水域生态用地的不断增加. 水文调节、气候调节和土壤保持为主要的生态系统服务功能，三者合计价值占比超过50%.

表 4 2000~2022年黄河流域沿线单项ESV及其变化 Table 4 Single ESV and its changes along the Yellow River Basin from 2000 to 2022

2.2.2 ESV权衡-协同关系

本文选取气体调节、气候调节、净化环境、水文调节、土壤保持、生物多样性和美学景观这7项核心生态服务功能，系统分析了2000~2022年间黄河流域沿线生态服务功能的权衡与协同关系演变特征（图 7）. 2000~2022年，黄河流域沿线核心生态服务功能间以协同关系为主，权衡关系呈阶段性波动，水文调节生态服务功能协同中发挥关键纽带作用. 2000~2005年所有服务间均呈协同关系，其中气体调节-水文调节和水文调节-生物多样性之间的协同度最高，分别为38.65和23.68；2005~2010年出现9组权衡关系，主要涉及净化环境和生物多样性，其中水文调节-生物多样性和土壤保持-生物多样性之间的权衡作用最显著，分别为-11.19和-10.37；2010~2015年权衡强度减弱，整体呈现弱权衡与弱协同并存态势；2015~2020年水文调节和美学景观与其他服务的权衡关系较为突出，仅美学景观与水文调节保持强协同；2020~2022年所有服务功能间均为协同关系，其中水文调节与气候调节、土壤保持及生物多样性的协同效应最为显著. 研究期间除气体调节外，各服务间以协同关系为主导，其中水文调节与净化环境、土壤保持间的协同作用最强，表明黄河流域沿线生态服务功能间具有显著的协同效应优势.

图 7 2000~2022年黄河流域沿线ESV权衡与协同关系 Fig. 7 Trade-offs and synergies of ESV along the Yellow River Basin from 2000 to 2022

2.3 ESV对土地利用功能演变的响应 2.3.1 ESV敏感性空间分布

2000~2022年，黄河流域沿线生态系统敏感性指数区间为[0.01，120.84]. 依据ArcGIS自然间断点分级法，将敏感性指数大于1的区域划分为低敏感[1.03，5.67]、中等敏感（5.67，14.26]、高敏感（14.26，23.99]和极高敏感（23.99，120.84] 这4类（图 8）. 非敏感区（敏感性指数 < 1）对ESV的变化贡献较小. 其中，极高敏感区仅为巴彦淖尔市，敏感指数高达120.84，原因可能为该区域原本生态较为脆弱，同时面临生态功能大幅流向生产生态功能，引起土地利用程度大幅提高，使得生态系统日益恶化. 高敏感区域主要分布在菏泽、济宁等东部地区，以上地区以生产生态用地向生活生产转移为主，造成该区域土地利用功能指数大幅上升，形成ESV洼地，反映出东部人口集聚地区在快速城市化过程中生态系统受到人类活动显著影响的现状. 中等敏感区域以郑州和洛阳等黄河流域东南部地区和海西蒙古族藏族自治州等西部地区为主，黄河流域东南部地区人口众多，虽有生活生产功能新增，但其来源主要为生态生产功能，而生态功能转移不明显，西部地区生态系统较为脆弱但土地利用程度低. 低敏感区域和非敏感区域分布最广，其遍布黄河流域沿线中部、西南部和东北部区域，以上地区主要为ESV高地，有大量植被覆盖，抵抗力稳定性强，同时生态功能转移不明显，因此受影响较小. 总体地，黄河流域沿线上游地区敏感性较低，生态稳定性较强，但下游受生活生产功能扩张影响，生态系统敏感性较高.

图 8 黄河流域沿线ESV敏感度空间分布 Fig. 8 Spatial distribution of sensitivity of ESV along the Yellow River Basin

2.3.2 ESV响应程度

2000~2022年，生活生产功能对其他土地利用功能的侵占导致ESV的降低，其中生活生产功能对生产生态功能的侵占造成的ESV损失最严重，损失占比高达37.81%（表 5）. 其次，生产生态功能对生态功能的侵占造成ESV损失33.81%. 引起ESV增加最多的土地利用功能转型类型为生态功能到生态生产功能的转型，其对ESV增长的贡献率高达101.78%，其次为生产生态功能向生态功能方向的转型，其对ESV增长的提升率为51.12%. 此外，黄河流域沿线生活生产功能的转移也带动ESV的提升，但贡献较低.

表 5 黄河流域沿线土地利用功能转型的ESV响应 Table 5 Response of ESV to land use function changes along the Yellow River Basin

3 讨论 3.1 与现有研究比较

现有研究大多着眼于ESV对土地利用显性空间格局演变的响应[45，46]，较少涉及土地利用隐性功能转移对ESV的影响，且大多未考虑土地利用复合功能类型[47，48]，这在一定程度上限制了对土地多功能利用及其对ESV综合效应的深入理解. 为此，本文以黄河流域沿线69地级市为研究区，结合土地利用程度差异性，将农田、森林等9种地类划分为生产生态功能，生态功能等四大复合土地利用功能，并基于ESV损益、权衡-协同关系及敏感性系数分析不同土地利用功能对ESV的影响程度. 据统计，2000~2022年黄河流域沿线生活生产功能面积显著增加，生产生态功能面积虽有波动但整体以增加为主，生态生产功能稳定增加，生态功能面积有所减少，这与前人的研究结果具有较高的一致性[49]. 另外，本文测得2022年黄河流域沿线ESV为32 492.66亿元，略低于现有研究[50]，这可能是由于本文仅将主要且具备明确量化依据的生态系统服务类型纳入核算范围，从而导致结果低于其他类似研究.

3.2 研究启示

首先，鉴于黄河流域沿线承担生产生态功能的农田面积减少幅度较大，建议综合运用法律法规、规划、监督与考核等手段和方式，尽快出台《耕地保护法》，严守国土空间三条控制线，严格开展耕地保护责任考核，全面压实地方政府耕地保护责任，将耕地保有量、永久基本农田保护面积等核心指标全面纳入地方政府及主要领导政绩考核的评价体系，对城镇建设突破耕地红线等重大问题实行“一票否决”，以实际行动筑牢耕地保护防线. 其次，考虑到生态功能转型为生态生产功能对ESV贡献最大，建议依据《森林法》《草原法》《湿地保护法》等法律法规，积极落实《全国重要生态系统保护和修复重大工程总体规划》，并依托全域土地综合整治优化“三生”空间，强化森林、草原、湿地等生态功能用地的修复与治理，以提升其水文调节和气候调节等关键生态系统服务供给能力. 再者，针对黄河流域沿线下游人口密集、城镇化进程较快等导致的生态功能大规模转移至生活生产功能并造成ESV敏感性整体较高的现象，建议依据《生态保护补偿条例》建立“谁保护、谁受益”的流域生态补偿横向转移支付机制，并借鉴太湖流域两省一市协同治理、石羊河流域分类补偿等典型做法，构建覆盖全流域、权责清晰、多元参与的生态补偿体系，实现生态保护与区域发展双赢.

3.3 不足与展望

本文初步揭示土地利用功能变化对ESV的影响，但仍存在一些不足. 首先，本文未结合黄河流域沿线各地市经济、社会、生态发展等整体情况对标准当量因子进行深入修正，可能不利于ESV的精确测算，未来可综合净初级生产力、GDP平减指数等进一步修正标准当量因子，提升ESV核算精度. 其次，本文重点从定量角度探讨ESV对土地利用复合功能演变的响应，对于土地利用功能影响ESV的机制分析涉及不足，对土地利用功能变化的照应性不足，今后在理论解析土地利用功能与ESV关系的基础上，可进一步强化二者的时空照应性.

4 结论

（1）2000~2022年，黄河流域沿线69地市土地利用功能演变较为剧烈，生活生产功能演变强度最大，其次为生活生产功能. 生产生态功能的转移面积最大，且转移速度远高于其同期新增速度，为转型收缩型土地利用功能；生活生产功能、生态生产功能和生态功能的新增速度大于转移速度，为转型扩张型土地利用功能，其中生活生产功能的新增速度最快. 从功能转移地类来看，森林、水域和建设用地为增加型地类，农田、草原、灌木、冰雪、裸地和湿地为减少型地类.

（2）本研究期内，黄河流域沿线ESV增加1 249.56亿元，其中属于重点生态功能的森林用地和生态生产功能的水域用地贡献最大；水文调节和气候调节是流域沿线最主要的生态服务功能，不同生态服务功能之间以协同关系为主，权衡关系呈现阶段性波动.

（3）流域沿线ESV对不同土地利用功能转型的响应程度差异显著. 当土地利用功能从低利用指数向高利用指数转变时，ESV将显著减少，反之则增加. 具体而言，生态功能转型为生态生产功能对ESV增加的贡献率最大，达101.78%；生产生态功能演变为生活生产功能对ESV降低的贡献度最高，达37.81%.

参考文献
[1] 贾琨, 刘浩然, 刘奕辉, 等. 基于"健康-服务-敏感"框架的黄河流域生态安全格局构建[J]. 环境科学, 2026, 47(6): 3815-3824.
Jia K, Liu H R, Liu Y H, et al. Construction of ecological security pattern based on the "health-service-sensitivity" framework in the Yellow River Basin[J]. Environmental Science, 2026, 47(6): 3815-3824. DOI:10.13227/j.hjkx.202505217
[2] 薛澜, 杨越, 陈玲, 等. 黄河流域生态保护和高质量发展战略立法的策略[J]. 中国人口·资源与环境, 2020, 30(12): 1-7.
Xue L, Yang Y, Chen L, et al. Strategy of the legislation of Yellow River Basin ecological protection and high-quality development[J]. China Population, Resources and Environment, 2020, 30(12): 1-7.
[3] 陶健, 林昱辰, 王冰鑫, 等. 黄河流域生态环境脆弱性时空特征[J]. 生态学杂志, 2025, 44(9): 3054-3064.
Tao J, Lin Y C, Wang B X, et al. Spatiotemporal patterns of eco-environmental vulnerability in the Yellow River Basin, China[J]. Chinese Journal of Ecology, 2025, 44(9): 3054-3064.
[4] Ge G B T, Zhang J B, Chen X N, et al. Effects of land use and land cover change on ecosystem services in an arid desert-oasis ecotone along the Yellow River of China[J]. Ecological Engineering, 2022, 176. DOI:10.1016/j.ecoleng.2021.106512
[5] 张明斗, 赵月, 莫冬燕. 黄河流域城市生态韧性与土地利用强度的协调发展及收敛性研究[J]. 自然资源学报, 2025, 40(9): 2479-2496.
Zhang M D, Zhao Y, Mo D Y. Coordinated development and convergence of urban ecological resilience and land use intensity in the Yellow River Basin[J]. Journal of Natural Resources, 2025, 40(9): 2479-2496.
[6] 刘宇超, 曹霞, 张雪纯. 黄河流域横向生态补偿制度对"生态-经济"协调发展的影响研究[J]. 东岳论丛, 2025, 46(5): 145-154.
[7] 刘亚茹, 王聪, 严力蛟. 华北平原农区土地利用变化对生态系统服务的影响——以河南省商丘市为例[J]. 应用生态学报, 2018, 29(5): 1597-1606.
Liu Y R, Wang C, Yan L J. Impacts of land use change on ecosystem services in the agricultural area of North China Plain: a case study of Shangqiu city, Henan province, China[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2018, 29(5): 1597-1606.
[8] 李帅呈, 龚健, 杨建新, 等. 兰西城市群土地利用/覆被变化模式特征——基于强度分析框架[J]. 资源科学, 2023, 45(3): 480-493.
Li S C, Gong J, Yang J X, et al. Characteristics of LUCC patterns of the Lanzhou-Xining urban agglomeration: based on an intensity analysis framework[J]. Resources Science, 2023, 45(3): 480-493.
[9] 阿依吐尔逊·沙木西, 周红涛, 史彦松, 等. 耦合PLUS-InVEST模型的新疆土地利用变化及碳储量经济价值估算[J]. 环境科学, 2026, 47(4): 2534-2548.
Ayituerxun S M X A, Zhou H T, Shi Y S, et al. Estimation of economic value of LUCC and carbon storage in Xinjiang by coupled PLUS-InVEST model[J]. Environmental Science, 2026, 47(4): 2534-2548. DOI:10.13227/j.hjkx.202503220
[10] Liu J F, Kong X L, Zhu Y, et al. A study on land use change simulation based on PLUS model and the U-net structure: a case study of Jilin province[J]. Ecological Indicators, 2025, 176. DOI:10.1016/j.ecolind.2025.113619
[11] Chen M L, Samat N, Tilaki M J M, et al. Land use/cover change simulation research: a system literature review based on bibliometric analyses[J]. Ecological Indicators, 2025, 170. DOI:10.1016/j.ecolind.2024.112991
[12] 王占韵, 邓伟, 张少尧, 等. 山区土地多功能性与过渡性地理空间关联分析—以长宁县为例[J]. 地理科学, 2022, 42(6): 1091-1101.
Wang Z Y, Deng W, Zhang S Y, et al. Correlation analysis of land use multi-functionalization and transitional geo-space in mountainous areas: taking Changning County as an example[J]. Scientia Geographica Sinica, 2022, 42(6): 1091-1101.
[13] 万沛钰, 徐国良, 万春燕. 乡村旅游地土地利用功能结构演变及模拟——以江西省三坪村为例[J]. 地理科学进展, 2023, 42(9): 1769-1782.
Wan P Y, Xu G L, Wan C Y, et al. Evolution and simulation of land use functional structure in rural tourism destinations: a case study of Sanping village in Jiangxi province[J]. Progress in Geography, 2023, 42(9): 1769-1782.
[14] 范业婷, 金晓斌, 项晓敏, 等. 江苏省土地利用功能变化及其空间格局特征[J]. 地理研究, 2019, 38(2): 383-398.
Fan Y T, Jin X B, Xiang X M, et al. Land use functions change and its spatial pattern in Jiangsu Province from 2000 to 2015[J]. Geographical Research, 2019, 38(2): 383-398.
[15] 黄烈佳, 鲁昭, 胡伟艳. 长江经济带城市空间"三生"功能耦合协调时空演化特征及影响因素[J]. 长江流域资源与环境, 2024, 33(4): 687-698.
Huang L J, Lu Z, Hu W Y. Spatio-temporal coupling characteristics and influencing factors of "Production-Living-Ecological" functions of urban space in the Yangtze River Economic Belt[J]. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2024, 33(4): 687-698.
[16] 宋小青. 论土地利用转型的研究框架[J]. 地理学报, 2017, 72(3): 471-487.
Song X Q. Discussion on land use transition research framework[J]. Acta Geographica Sinica, 2017, 72(3): 471-487.
[17] 徐文彬, 饶良懿. 土地利用和气候变化对农牧交错带生态系统服务的影响[J]. 环境科学, 2023, 44(9): 5114-5124.
Xu W B, Rao L Y. Impacts of land use and climate change on ecosystem services in agro-pastoral ecotone[J]. Environmental Science, 2023, 44(9): 5114-5124. DOI:10.13227/j.hjkx.202210002
[18] 梁膑月, 曹春, 李锦超, 等. 近20年兰西城市群生态系统服务价值对土地利用转型的时空响应[J]. 环境科学, 2024, 45(6): 3329-3340.
Liang B Y, Cao C, Li J C, et al. Spatiotemporal response of ecosystem service value to land use change in the Lanzhou-Xining urban agglomeration over the past 20 years[J]. Environmental Science, 2024, 45(6): 3329-3340. DOI:10.13227/j.hjkx.202306222
[19] 戚琦, 王玲, 陈俊辰, 等. 武汉市城市快速扩张与生态系统服务价值权衡/协同的交互作用[J]. 地理科学, 2024, 44(6): 953-963.
Qi Q, Wang L, Chen J C, et al. Interaction between rapid urban expansion and ecosystem service value trade-off/synergy in Wuhan City[J]. Scientia Geographica Sinica, 2024, 44(6): 953-963.
[20] 李灿. 区域土地利用转型诊断与调控的分析路径[J]. 地理研究, 2021, 40(5): 1464-1477.
Li C. Analysis path of diagnosis and regulation of regional land use transition[J]. Geographical Research, 2021, 40(5): 1464-1477.
[21] Costanza R, D'Angelo R, de Groot R, et al. The value of the world's ecosystem services and natural capital[J]. Ecological Economics, 1998, 25(1): 3-15. DOI:10.1016/S0921-8009(98)00020-2
[22] 欧阳志云, 王效科, 苗鸿. 中国陆地生态系统服务功能及其生态经济价值的初步研究[J]. 生态学报, 1999, 19(5): 19-25.
Ouyang Z Y, Wang X K, Miao H. A primary study on Chinese terrestrial ecosystem services and their ecological-economic values[J]. Acta Ecologica Sinica, 1999, 19(5): 19-25.
[23] 谢高地, 张彩霞, 张雷明, 等. 基于单位面积价值当量因子的生态系统服务价值化方法改进[J]. 自然资源学报, 2015, 30(8): 1243-1254.
Xie G D, Zhang C X, Zhang L M, et al. Improvement of the evaluation method for ecosystem service value based on per unit area[J]. Journal of Natural Resources, 2015, 30(8): 1243-1254.
[24] 宣炳旭, 魏晓燕, 毛旭锋, 等. 西宁—海东都市圈不同土地利用情景下生态系统服务模拟: 基于GMOP-PLUS-InVEST模型[J]. 地球科学, 2025, 114.
Xuan B X, Wei X Y, Mao X F, et al. Research on ecosystem services in the Xining-Haidong metropolitan area under different land use scenarios: based on the GMOP-PLUS-InVEST model[J]. Earth Science, 2025, 114. DOI:10.3799/dqkx.2025.114
[25] 吴朝巧, 林菲, 牛俊杰, 等. 山西中部城市群生态系统服务对土地利用格局变化的响应[J]. 干旱区研究, 2024, 41(7): 1153-1166.
Wu Z Q, Lin F, Niu J J, et al. Response of ecosystem service to land use pattern change in the Shanxi central urban agglomeration[J]. Arid Zone Research, 2024, 41(7): 1153-1166.
[26] Li X, Yu K X, Xu G C, et al. Exploring ecosystem service dynamics and drivers in the upper and middle Yellow River Basin under large-scale ecological restoration[J]. Ecological Engineering, 2025, 217. DOI:10.1016/j.ecoleng.2025.107643
[27] 王建鹏, 彭叶林, 郑亮, 等. 长江黄河流域生态系统服务时空特征及驱动因素[J]. 水土保持研究, 2025, 32(5): 341-351.
Wang J P, Peng Y L, Zheng L, et al. Spatiotemporal characteristics and driving factors of ecosystem services in Yangtze River and Yellow River Basins[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2025, 32(5): 341-351.
[28] 金声甜, 肖文海, 杨胜苏, 等. 长江经济带土地利用变化及其生态系统响应[J]. 经济地理, 2020, 40(7): 166-173.
Jin S T, Xiao W H, Yang S S, et al. Land use change and its ecosystem response in the Yangtze River economic belt[J]. Economic Geography, 2020, 40(7): 166-173.
[29] 温玉玲, 张小林, 魏佳豪, 等. 鄱阳湖环湖区生态系统服务价值时空变化及权衡协同关系[J]. 地理科学, 2022, 42(7): 1229-1238.
Wen Y L, Zhang X L, Wei J H, et al. Temporal and spatial variation of ecosystem service value and its trade-offs and synergies in the peripheral region of the Poyang Lake[J]. Scientia Geographica Sinica, 2022, 42(7): 1229-1238.
[30] 王振伟, 王译磊, 汪晓春, 等. 基于多情景模拟的三生空间动态变化与生态系统服务响应: 以湖北省为例[J]. 环境科学, 2026, 47(4): 2497-2510.
Wang Z W, Wang Y L, Wang X C, et al. Dynamic changes in the production-living-ecological space and ecosystem service responses based on multi-scenario simulations: a case study of Hubei province[J]. Environmental Science, 2026, 47(4): 2497-2510. DOI:10.13227/j.hjkx.202502044
[31] 施荟文, 田雅丝, 陈家乐, 等. 城市及周边土地利用时空演变及其对生态系统服务权衡协同的影响机制——以苏州市为例[J]. 生态学报, 2025, 45(15): 7386-7400.
Shi H W, Tian Y S, Chen J L, et al. On the trade-offs and synergy relationship of ecosystem services, taking into account the territorial spatial structure of urban-marginal-rural areas: a case study of Suzhou City[J]. Acta Ecologica Sinica, 2025, 45(15): 7386-7400.
[32] 王雅, 蒙吉军. 黑河中游土地利用变化对生态系统服务的影响[J]. 干旱区研究, 2017, 34(1): 200-207.
Wang Y, Meng J J. Effects of land use change on ecosystem services in the middle reaches of the Heihe River Basin[J]. Arid Zone Research, 2017, 34(1): 200-207.
[33] 魏慧, 赵文武, 张骁, 等. 基于土地利用变化的区域生态系统服务价值评价——以山东省德州市为例[J]. 生态学报, 2017, 37(11): 3830-3839.
Wei H, Zhao W W, Zhang X, et al. Regional ecosystem service value evaluation based on land use changes: a case study in Dezhou, Shandong Provience, China[J]. Acta Ecologica Sinica, 2017, 37(11): 3830-3839.
[34] 王浩阳, 牛文浩, 宋曼, 等. 基于LUCC及其ESV响应的陕西省生态网络构建与空间优化[J]. 资源科学, 2023, 45(7): 1380-1395.
Wang H Y, Niu W H, Song M, et al. Construction and spatial optimization of ecological network in Shaanxi province based on LUCC and its ESV response[J]. Resources Science, 2023, 45(7): 1380-1395.
[35] 马玉凤, 王彬, 涂卫国, 等. 基于InVEST与PLUS模型的大熊猫国家公园生态系统服务时空演变及多情景模拟[J]. 环境科学, 2026, 47(5): 3324-3336.
Ma Y F, Wang B, Tu W G, et al. Spatiotemporal evolution and multi-scenario simulation of ecosystem services in Giant Panda National Park based on InVEST and PLUS models[J]. Environmental Science, 2026, 47(5): 3324-3336. DOI:10.13227/j.hjkx.202504044
[36] 雷灵, 唐弘久. 基于LUCC的洞庭湖区生态系统服务空间异质性及其驱动因素[J]. 环境科学, 2026, 47(5): 3337-3348.
Lei L, Tang H J. Spatial heterogeneity of ecosystem services in Dongting Lake District based on LUCC and its driving factors[J]. Environmental Science, 2026, 47(5): 3337-3348. DOI:10.13227/j.hjkx.202504040
[37] 赵雪雁, 丁静, 马平易. 人类活动对黄土高原生态系统服务权衡/协同关系影响的多尺度研究[J]. 地理学报, 2025, 80(7): 1920-1936.
Zhao X Y, Ding J, Ma P Y. Multi-scale study of the impact of human activities on the trade-off/synergy relationship of ecosystem services in the Loess Plateau[J]. Acta Geographica Sinica, 2025, 80(7): 1920-1936.
[38] 张锐, 刘京, 霍瑢彦町, 等. 基于InVEST模型的生态系统服务驱动因子与权衡协同关系: 以陕西渭北旱塬为例[J]. 环境科学, 2026, 46(6): 3941-3954.
Zhang R, Liu J, Huo R Y D, et al. Analyzing driving factors and trade-offs/synergies of ecosystem services using the InVEST model: a case study from the Weibei Loess Plateau, Shaanxi, China[J]. Environmental Science, 2026, 46(6): 3941-3954. DOI:10.13227/j.hjkx.202504035
[39] 康乐乐, 阿布都热合曼·哈力克, 罗健梅, 等. 天山北坡城市群生态系统服务供需匹配及其驱动因素[J]. 环境科学, 2026, 47(6): 3968-3979.
Kang L L, Halike A B D R H M, Luo J M, et al. Supply-demand matching of ecosystem services and its driving factors in the Tianshan north slope urban agglomeration[J]. Environmental Science, 2026, 47(6): 3968-3979. DOI:10.13227/j.hjkx.202505119
[40] 孔雪松, 陈俊励, 王静, 等. 耦合土地利用格局与过程变化的生态干扰评价—以长三角地区为例[J]. 地理科学, 2021, 41(11): 2031-2041.
Kong X S, Chen J L, Wang J, et al. Evaluation of ecological disturbance coupling land use pattern and process change: taking the Yangtze River Delta as an example[J]. Scientia Geographica Sinica, 2021, 41(11): 2031-2041.
[41] 刘继来, 刘彦随, 李裕瑞. 中国"三生空间"分类评价与时空格局分析[J]. 地理学报, 2017, 72(7): 1290-1304.
Liu J L, Liu Y S, Li Y R. Classification evaluation and spatial-temporal analysis of "production-living-ecological" spaces in China[J]. Acta Geographica Sinica, 2017, 72(7): 1290-1304.
[42] 赵筱青, 顾泽贤, 高翔宇. 人工园林大面积种植区土地利用/覆被变化对生态系统服务价值影响[J]. 长江流域资源与环境, 2016, 25(1): 88-97.
Zhao X Q, Gu Z X, Gao X Y. Land use and land-cover change and it's impact on ecosystem services values in a region with large-area artificial gardens[J]. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2016, 25(1): 88-97.
[43] 程玉恒, 乔伟峰, 何天祺, 等. 南京市高淳区村域尺度土地利用功能变化及生态系统服务价值响应研究[J]. 地理科学, 2024, 44(2): 340-350.
Cheng Y H, Qiao W F, He T Q, et al. Response of ecosystem services value to land use function change at the village scale in Gaochun District, Nanjing[J]. Scientia Geographica Sinica, 2024, 44(2): 340-350.
[44] 西藏自治区土地管理局. 西藏自治区土地利用[M]. 北京: 科学出版社, 1992.
[45] 牛璐, 向燕芸, 张齐飞, 等. 2000年以来黄河中游地区土地利用与生态系统服务价值时空分异特征[J]. 水土保持研究, 2025, 32(5): 435-443.
Niu L, Xiang Y Y, Zhang Q F, et al. Spatiotemporal differentiation characteristics of land use and ecosystem service value in middle reaches of Yellow River since 2000[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2025, 32(5): 435-443.
[46] 魏慧, 尹旭, 刘亚群. 雄安新区设立以来的土地利用变化及其生态系统服务价值响应特征[J]. 生态经济, 2025, 41(9): 170-177.
Wei H, Yin X, Liu Y Q. Land use changes and its response characteristics of ecosystem service value in Xiong'an New Area since its establishment[J]. Ecological Economy, 2025, 41(9): 170-177.
[47] Gao Y X, Wang Z Q, Chai J, et al. Spatiotemporal mismatch of land use functions and land use efficiencies and their influencing factors: a case study in the middle reaches of the Yangtze River, China[J]. Journal of Geographical Sciences, 2024, 34(1): 62-88. DOI:10.1007/s11442-024-2195-1
[48] Ji Z X, Liu C, Xu Y Q, et al. Quantitative identification and the evolution characteristics of production—living—ecological space in the mountainous area: from the perspective of multifunctional land[J]. Journal of Geographical Sciences, 2023, 33(4): 779-800. DOI:10.1007/s11442-023-2106-x
[49] 王奕淇, 孙学莹. 黄河流域生态系统服务价值时空演化及影响因素[J]. 环境科学, 2024, 45(5): 2767-2779.
Wang Y Q, Sun X Y. Spatiotemporal evolution and influencing factors of ecosystem service value in the Yellow River Basin[J]. Environmental Science, 2024, 45(5): 2767-2779. DOI:10.13227/j.hjkx.202306163
[50] 高萌萌, 杨楠, 王轶, 等. 黄河流域生态系统服务价值时空变化特征[J]. 地质通报, 2025, 44(2-3): 353-363.
Gao M M, Yang N, Wang Y, et al. Temporal and spatial variation characteristics of ecosystem service value in the Yellow River Basin[J]. Geological Bulletin of China, 2025, 44(2-3): 353-363.