陕北地区土地利用及景观格局变化对生态服务价值的影响*——基于退耕还林(草)背景

鲁亚楠，姚顺波※，邓元杰，丁振民，侯孟阳，郑 雪，李雅男

(1.西北农林科技大学经济管理学院,陕西咸阳 712100；2.西北农林科技大学资源经济与环境管理研究中心,陕西咸阳 712100)

0 引言

生态系统的无可替代性以及其提供生态系统物品和服务的稀缺性决定了生态系统服务是维持人类赖以生存的自然条件和效用[1-4]。人类通过土地利用改变地表自然景观的同时，引起了生态系统结构和功能的变化，进而影响着生态系统所能提供的服务种类和强度[5]。自1997年Costanza等[4]提出生态系统服务价值的估算原理和方法之后，国内外掀起了一股研究生态系统服务价值的热潮[3，6-9]，生态系统服务的价值评估逐渐成为国内外生态学等相关学者研究的热点问题之一，专家学者主要围绕生态系统服务的理论框架[8，10]、类型划分[7，11]、价值评估方法[12-14]等方面进行了有意义的探索。微观层面上，土地利用是人与自然交互过程中最密切的环节，土地利用方式在时间和空间上的长期积累会影响土地利用结构的演化[15]。然而土地利用结构的演化又会进一步对区域的景观生态格局造成影响，进而改变了生态系统服务功能[16]，即土地利用类型与生态服务是相互影响、相互制约的[17]。退耕还林(草)工程作为世界上最大的生态建设工程，主要通过改变地表土地利用类型与景观格局、修复生态系统服务功能与结构、最终增加生态系统的服务价值以实现缓解生态环境与人类活动之间矛盾的目标。退耕还林(草)工程始于1999年，陕西、四川和甘肃3省率先开展试点，国家林业局统计数据显示，截止2019年，我国累计完成退耕还林任务0.338 667亿hm2。在退耕还林(草)工程的政策效果评估方面，众多学者从微观经济福利[18-20]、宏观区域经济[21，22]、生态环境[23，24]、气候变化[25，26]、土地利用[27，28]等方面做了大量的检验与探讨。众所周知，“退耕还林(草)”政策的实施旨在保护林草地，而林草地带来的生态服务价值在整个生态系统服务中占有着决定性地位。因此林草地面积增加，必然会带来生态服务价值的上升。在退耕还林(草)引起的生态服务价值变化方面，有学者以陕西省为研究对象认为“退耕还林(草)”促进了林草地的生长与恢复，改善了当地的生态服务功能[29]；也有学者已经验证了退耕还林(草)的时间与生态服务价值的变化相对应，并认为退耕还林(草)政策的实施有助于生态系统服务价值的提升[30]。虽然退耕还林(草)造成的土地利用变化受到了众多关注，但对于通过改变土地利用类型与景观格局最终改变生态系统服务价值的逻辑框架还需要进一步检验。

陕北地区位于水土流失最为严重的黄土高原北部的农牧交错地带，也是退耕还林(草)工程实施的重点区域，2014年全国退耕还林(草)工程生态效益监测评估培训会议上，国家林业局将陕西省在内的17个省(区)列入了全国退耕还林(草)工程生态效益监测重点省份。文章根据构建的适合陕北地区的生态服务价值系数，结合土地转移矩阵、景观格局指数、生态系统服务价值(ESV)损益矩阵，将土地利用变化、景观格局演变以及生态系统服务价值响应结合来揭示在退耕还林(草)工程背景下陕北地区近25年生态系统服务价值的演变规律，旨在为陕北地区的土地利用规划及新一轮退耕还林(草)政策的推进提供参考。

1 研究区概况

陕北地区位于黄土高原与内蒙古高原的过渡区，黄河中游，属于黄土高原沟壑区，内辖榆林和延安两市。该地区以风沙地貌为主，地貌形态复杂，陡坡沟多，地表结构疏松，土地利用类型多样。在气候上位于温带季风区的边缘，因此受东南季风影响较弱，全区的年均气温为7.7～10.6℃，年均降水总量约507.7mm，年均蒸发量较高。由于其处于农牧交错地带，农牧、农林的交错性特征明显，农牧业结构呈现波动性交替，长期土地利用不合理导致生态环境恶化，地区人地关系不协调，水土流失和风沙灾害严重。陕西省从1999年秋冬率先实施退耕还林(草)，10多年来累计完成退耕还林(含荒山造林、封山育林)240.9万hm2，其中退耕地还林共101.92万hm2，占工程总量的42.31%，当地的生态环境有了一定的改善。截止2011年，国家累计投入陕西省退耕还林补助资金263.4亿元，工程投资额度和建设规模位居全国前列(1)数据来源于陕西省林业厅http：//www.snly.gov.cn/info/1033/4919.htm。

图1 研究区位置示意图

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源及处理

该研究所使用的陕北两市(延安、榆林)土地利用数据来源于中国科学院资源环境数据中心(http：//www.resdc.cn)，包括1990年、2000年和2015年3期，其空间分辨率为30m×30m。该数据集的生产是以各期LandsatTM、ETM+及OLS遥感影像为数据源，通过人工目视解译生成。并经过实地验证，误差修正后的土地利用以及类型综合评价精度达到94.3%以上，二级类型分类综合精度达91.2%以上[31-33]。土地利用类型根据中国科学院土地利用/覆被标准，结合陕北地区的实际情况，将土地利用类型分为耕地、林地、草地、水域、城乡建设用地和未利用地6种。研究区的陕北行政边界矢量数据来源于国家基础信息中心提供的全国1：100万基础地理数据库(www.webmap.cn)。

对于上述地理空间数据和土地利用数据进行处理的具体过程如下：(1)在ArcGIS平台下对获取的土地利用现状数据按照陕北地区的行政边界进行提取，并进行地类合并。再使用空间分析(spatial analyst)工具下的面积制表(Tabulate Area)工具获取得到研究时段内各年份间土地利用转移矩阵；(2)利用R语言编写土地利用各地类之间面积的转移弦图；(3)运用Fragstats4.2软件对该文选取的景观格局指数进行计算；(4)运用stata13.0对ESV与土地利用变化及景观格局之间的相关性进行计算。

2.2 研究方法

2.2.1 土地利用转移矩阵

土地利用转移矩阵主要反映研究时间段内各土地利用类型相互之间的转换方向和转换面积，其数学形式为[34]：

(1)

式(1)中，S代表面积，n代表土地利用的类型数，i、j分别代表研究期初与研究期末的土地利用类型。

2.2.2 弦图

弦图是一种重要的数据可视化表达的方法，它的原理是使用圆形坐标系体现多组数据间关系强弱的可视化形式。弦图最初被广泛应用于生物学领域，近年来开始被应用于地理学领域，以表达土地利用转移矩阵中各种用地类型的转入和转出大小及方向。该研究中的弦图，转移线的宽度代表着不同土地利用类型之间转换面积的大小，宽度越大，转移的面积越多，反之则越小；弦图中转移线的颜色表示着不同地类间转入和转出的方向。该文中的弦图以1990—2000年及2000—2015年两期土地利用转移矩阵为基础，通过R语言编程所得。

2.2.3 景观指数的选取

景观指数是指高度浓缩景观格局信息[35]，其特征主要体现在单个斑块、斑块类型以及整个景观镶嵌体3个尺度上，因此景观指数统一分为斑块水平、景观类型水平以及景观水平3个级别[36]。景观格局指数一般可以分为景观水平(Landscape metrics)和景观类型水平(Class metrics)两种指数，为从景观结构、景观多样性、空间异质性、破碎度、人类活动对景观格局的影响程度以及各景观类型面积等方面研究多层次生态过渡带——陕北地区的景观格局动态和空间构型变化的基本特征，该文在景观层面上选取：斑块个数(NP)[37]、蔓延度(CONTAG)[38]、凝聚度指数(COHESION)[38]、香农多样性指数(SHDI)[39]共计4个指标；在景观类型层面选取了斑块个数(NP)、斑块密度(PD)[39]、最大斑块所占景观面积的百分比(LPI)[37]、斑块平均大小(MPS)[37]、景观百分比(Pland)[38]共8个指数从多角度多方面分析并总结研究区的景观格局演变规律。具体指数的含义、数学公式以及生态学意义见各指标相应的参考文献。该文对所选取的景观格局指数的计算在Fragstats4.2软件中进行，计算时选择的土地利用景观格局为30m×30m栅格单元数据。

2.2.4 生态系统服务价值评估

生态系统服务价值(ESV)是反映生态系统功能强弱的一个重要指标[2]，但由于计算生态系统服务价值的价格基础不同，会造成基于单位面积生态系统服务价值当量的计算结果不唯一[40]。当量因子表的构建是采用当量因子法进行生态系统服务功能价值评估的前提条件[14]，该文参照Costanza[4]和谢高地等[14]对生态系统服务类型的分类，结合研究区的实际情况，将陕北地区的生态系统服务类型分为供给服务(食物生产、原料生产、水资源供给)、调节服务(气体调节、气候调节、净化环境、水文调节)、支持服务(土壤保持、维持养分循环、生物多样性)和文化服务(美学景观)共四大类11小项。根据中国科学院土地利用/覆被标准，结合陕北地区的地形地貌，将土地利用景观划分为农田、森林、草地、水域、城乡建设用地和未利用地，由此确定符合陕北地区实际情况的生态系统服务价值当量表，其中耕地对应农田，林地对应森林。在计算生态系统服务价值时，参照“中国生态系统单位面积生态服务价值当量表”，根据CPI对陕北地区粮食平均价格进行修订，构建适合陕北地区的生态服务价值系数。

①生态服务价值

生态服务价值计算公式[41]为：

(2)

式(2)中，ESV是研究区生态系统服务总价值，n代表土地利用类型数量，Sk为土地利用类型k的面积，VCk为单位面积上第k类土地利用类型的生态系统服务价值。在上述公式基础上得到ESV损益计算公式为：

Pij=(VCj-VCi)×Sij

(3)

式(3)中，Pij为第i类土地利用类型转化成第j类土地利用类型后的生态系统服务价值损益，Sij是第i类土地利用类型转化成第j类土地利用类型的面积。

②单位面积生态系统服务价值的修订

(4)

(5)

(6)

VC′k=当量×单位面积价值

(7)

3 结果分析

3.1 土地利用结构和空间格局时空变化分析

3.1.1 土地利用时空变化特征分析

近25年陕北地区土地利用主要以草地、耕地和林地为主，占研究区总面积的90%以上。1990—2000年，耕地面积增加了1.652 751 万hm2，林地、草地面积也有增加，但增加幅度均小于1%；受“退耕还林(草)”、“天保工程”等的影响，耕地、林地、草地的变化速度明显加快：2000—2015年，耕地面积减少30.259 917 万hm2，减幅3.81%，减少量占研究区总面积的3.59%；同期林地面积增加10.221 085 万hm2，增加量占研究区总面积的1.55%，草地面积增加23.211 621 万hm2，占研究区总面积的2.92%。近25年水域面积和未利用地面积持续减少，城乡建设用地面积增幅巨大，1990—2000年城乡建设用地面积仅增加了0.16%，而2015年城乡建设用地面积是1990年面积的4.5倍。

图2 1990—2015年陕北地区土地利用变化情况

1990—2015年陕北地区各地类的互转情况如表1所示，25年耕地的转出面积最大，按转出量排序为：草地>林地>城乡建设用地>未利用地>水域。转出比重最大的是未利用地，转出率为31.48%。草地的转入面积最大，为59.449 194万hm2，转入率17.45%；其余地类依次是耕地(27.531 702 万hm2)、林地(21.726 621 万hm2)、城乡建设用地(8.760 279 万hm2)、未利用地(2.775 213 万hm2)、水域(0.877 473 万hm2)。其中耕地转为草地的面积最多，占研究区总面积的5.05%；未利用地减少了15.823 425 万hm2，主要是转化为草地，占减少总量的86.44%；林地、草地面积总量增加，对陕北地区的生态环境改善及可持续发展起到了很重要的作用。

表1 1990—2015年陕北地区土地利用转移矩阵 万hm2

图3 1990—2015年陕北地区土地利用弦图

3.1.2 土地利用转移面积及方向分析

陕北地区退耕前后的土地利用转移情况如图3所示，以2000年为分界点，各土地利用类型面积之间的转入和转出发生了较大的变化。1990—2000年，陕北地区未利用地转为草地的面积最多，为12.924 990万hm2，占研究区总面积的1.62%；其次是草地转为耕地、草地转为林地，占研究区总面积的比例分别是0.41%、0.42%；耕地转为林草地的面积较少。2000—2015年，受到“退耕还林(草)工程”、“天保工程”的影响，耕地转为林地草地的面积显著增加，其中耕地转为草地的面积最多，增加量最大，由1.212 084万hm2增加到40.950 414万hm2，占研究区总面积的5.15%；耕地转为林地的面积由4 796.46hm2增加到11.707 731万hm2。2000—2015年，未利用地转为耕地的面积也显著增加，说明为了弥补因退耕还林(草)造成的耕地面积减少，陕北地区开垦了部分未利用地。由于经济的发展和城镇化进程的加快，各地类转为城乡建设用地的面积均显著增加。

表2 1990—2015年陕北地区景观层面景观指数

3.2 景观格局时空演变分析

3.2.1 景观层面分析

由表2可以看出，近25年来陕北地区的景观格局产生了较大的变化，斑块个数(NP)方面，总斑块数由1990年的40 874增加到2015年的51 461，即随着经济的增长和城镇化进程的加快，陕北地区的景观斑块破碎度在逐年增加。蔓延度(CONTAG)呈波动减小趋势，1990年为55.804，2000年上升至56.397，2015年又下降到55.437，主要是因为2000年以前，人们在原有耕地周围毁林开荒，使得大量的林草地和未利用地转为耕地，其景观优势连通性上升；而2000年之后由于退耕还林(草)等政策的实施和城镇化原因，陕北地区总体景观优势连通性下降，破碎化增加。香农多样性指数(SHDI)呈波动递增态势，说明陕北地区土地利用方式逐年丰富，复杂度和破碎度一直在延续，生态系统向复杂化发展。凝聚度指数(COHESION)总体保持在较高的水平，但呈逐年下降趋势，景观连接性逐年降低。总体从景观层面的景观指数看，陕北地区景观格局的连接性和通达性降低，景观格局主要呈破碎化发展趋势。

3.2.2 景观类型层面分析

结合图2、表3，耕地、林地、草地一直是研究区最主要的景观类型，在陕北地区景观格局的构成中居于主导地位。从斑块个数(NP)和斑块密度(PD)可以看出陕北地区各景观类型的破碎化程度增大，空间异质性增加。

表3 1990—2015年陕北地区景观类型层面指数

在耕地面积波动减少的情况下，其斑块个数(NP)逐年增加，最大斑块指数(LPI)和平均斑块大小(MPS)也逐渐减小，反映出耕地正在发生面积缩减、耕地破碎化程度增加的情形。林地面积、斑块个数(NP)和斑块密度(PD)均逐年增加，致使其平均斑块大小(MPS)和最大斑块指数(LPI)逐渐减小。1990—2000年林地MPS值年均降幅为13.70%，2000—2015年变化速率增长至122.25%，表明林地趋于破碎化。原因是当地居民在国家退耕还林还草等政策的号召下，在适宜种植林草的地区退耕为林、退耕为草，而部分地区仍保持原有景观类型，导致该地区耕地、林地、草地等分布较为分散，破碎化程度上升。草地面积逐年增加，但斑块数波动增加；草地的平均斑块大小(MPS)1990年到2000年增加，2000年到2015年减小，总体呈下降趋势；且草地的最大斑块指数(LPI)和平均斑块大小(MPS)均明显大于其他地类，说明草地是陕北地区的优势景观类型。

在水域面积不断减少的情况下，斑块个数(NP)是增加的，最大斑块指数(LPI)是减小的。以2000年为分界点，其斑块密度(PD)先减小后增加，而平均斑块大小(MPS)先增加后减小，说明水域变化复杂，1990—2000年水域面积趋于集中，而2000—2015年又逐渐破碎化。结合土地利用转移矩阵可知有大量的水域退化成草地，还有一部分主要被开垦为耕地，这些行为加速了水域萎缩，增加了水域的破碎化程度。城乡建设用地面积逐阶段增加，最大斑块指数(LPI)和平均斑块大小(MPS)也呈增加趋势，说明随着城镇化进程的加速，城乡建设用地逐年增加，但由于文化、习俗等因素，新增建设用地均以原有建设用地为中心向四周扩散，其整体分布较为集中，导致破碎化程度降低。在未利用地面积减少的情形下，未利用地的斑块个数(NP)和斑块密度(PD)是增加的，说明近25年未利用地斑块个数(NP)的增加是未利用地破碎化造成的。

3.3 生态系统服务价值评估

3.3.1 生态系统服务价值变化分析

1990—2015年，除食物生产功能的ESV先增加后减少外，其余10种生态系统服务功能的ESV均呈现上升趋势，且气候调节、净化环境、水文调节、生物多样性的ESV上升速度明显加快。其中，气候调节功能的ESV贡献最大，增加量亦最多，25年期间共增加了6.27亿元；其余各项功能的ESV增加量相对较少。由于食物生产功能的ESV减少(0.62亿元)，导致供给服务功能的ESV减少了0.2亿元。结合表7，1990—2015年陕北地区6种景观类型ESV均有不同程度的变化。其中，减少最多的为农田，25年间农田的ESV减少4.79亿元，变化率高达10.15%；水域和未利用地的ESV出现不同程度的减少，且未利用地的减少比例高达25.96%。总体来看陕北地区的ESV近25年间增加了17.03亿元。

表4 1990—2015年陕北地区ESV时间变化

3.3.2 生态系统服务价值结构分析

表5 1990—2015年陕北地区各生态系统ESV及其变化

结合表1和表5可知，2015年陕北地区林地和草地占区域总面积的比例分别为17.84%、42.69%，其ESV贡献量之和却达到81.43%，说明林草地是维持陕北地区ESV的主要景观类型；水域占总面积的比例为0.77%，ESV的贡献量却高达7.85%，说明水域对ESV的增长起着不可忽视的作用。耕地的面积先增加后减少，其ESV也是先增加后减少；水域和未利用地的面积在两个时间段内持续减少，其ESV也是持续减少，可见面积变化是引起各生态系统服务价值变化的主要原因。1990—2015年陕北地区ESV呈上升趋势，且速度逐渐加快。1990—2000年，生态系统服务价值增加10.67亿元，年均变化率为13.96%；从主要的贡献来源看，生态系统服务价值的增加主要依赖于草地和林地的变化，其中草地的ESV增加最多，为9.85亿元，林地的增加值为3.36亿元。2000—2015年，生态系统服务价值增加24.79亿元，年均变化率为56.22%，这一阶段除未利用地外，其他各景观类型的生态服务价值年均变化率均明显提高。农田的ESV急剧减少，减少了10.54亿元，而林草地的ESV增加值则高达38.06亿元，其中森林的ESV年均变化率由退耕还林(草)前的17.23%增加至退耕还林(草)后的206.70%。表明陕北地区生态功能逐步改善，这主要是由于国家实施的退耕还林(草)等政策保护了林草地，林草地面积增加、森林蓄积量上升，致使该地区的生态服务价值逐年增加。

3.3.3 生态系统服务损益分析

表6 1990—2015年陕北地区ESV损益矩阵 亿元

由表6可知，近25年间ESV增加37.41亿元，主要是由耕地转为林地、耕地转为草地带来的生态系统服务增值构成；所有地类转水域均为正流向，增加8.90亿元。ESV的损失主要由草地转耕地、水域转耕地、水域转草地、草地转城乡建设用地造成；所有地类转城乡建设用地均为负流向，共损失7.53亿元。1990—2015年间，ESV整体收益大于损失，其生态增值主要来源于林地和草地的生态价值贡献。

3.4 ESV与土地利用类型、景观格局变化的响应关系分析

3.4.1 土地利用变化对ESV的影响

随着人口的增长和城镇化进程的加快，土地利用类型变化是生态系统变化最直接的体现[42]。1990—2000年，生态系统服务价值增加主要的贡献来源是草地和林地；2000—2015年，其贡献的比例持续上升。由于“退耕还林(草)”工程的推进，林草地面积增加，进而导致陕北地区生态服务价值上升。从单向生态系统服务功能看，研究区食物生产的功能随着耕地的变化而波动递减；而由于林草地面积的增加和保护工程致使森林蓄积量上升，研究区气体调节、气候调节、净化环境、土壤保持、美学景观等各项功能都逐年上升，其生态系统服务价值呈增加趋势。

运用stata13.0对研究区1990年、2000年、2015年3个年份的一级地类面积与对应的生态系统服务价值(ESV)进行相关性分析，得到其相关系数为0.773，在0.01的水平上显著，说明经过修正后的生态系统服务价值(ESV)与各地类面积存在显著的正相关关系。

为进一步探究土地利用类型对生态系统服务价值的影响，该文参照前人的研究成果[43]，分别计算出每个县的土地利用程度指数，然后绘制生态系统服务价值与土地利用程度的散点图。由图4可知，随着土地利用程度的增加，各县的生态系统服务价值总体上呈现出下降趋势。研究结果表明，土地利用结构对生态系统服务有负向影响：即土地利用程度越高，研究区的生态系统服务价值越小。

图4 土地利用程度对生态系统服务价值的影响

3.4.2 景观格局变化对ESV的影响

运用Fragstats4.2软件计算斑块数目(NP)、最大斑块指数(LPI)、散布与并列指数(IJI)、平均斑块大小(MPS)、分形维(FRAC_MN)、斑块形状指数(SHAPE_MN)、聚集度(AI)共7个景观指数，共得到3期耕地、林地、草地、水域、城乡建设用地和未利用地共6类景观类型的指数。在stata13.0软件中对6个地类的指数逐一与各期ESV进行相关性分析，结果如表7所示。

表7 1990—2015年景观格局指数与ESV相关性

由表7可以看出陕北地区的景观格局对当地的生态服务价值具有显著的影响，但是不同的景观指数对生态系统服务价值的影响程度和趋势不同。陕北地区生态系统服务价值(ESV)与最大斑块指数(LPI)、平均斑块大小(MPS)有明显的正相关关系，其相关性在1%的水平上显著，与分形维(FRAC_MN)、斑块形状指数(SHAPE_MN)在5%的水平上显著正相关；与散布与并列指数(IJI)在10%的水平上显著负相关。平均斑块大小(MPS)越大，地类聚集程度越高，连通性越强，其生态系统服务价值越高，即景观破碎度降低会提升当地的生态系统服务价值。

借用敏感性指数[44]进一步探究生态服务价值对景观多样性和景观破碎度的响应机制，进行SHDI-ESV和FN-ESV敏感度系数的计算，得到CS(S)为6.83，CS(F)为0.17，即生态服务价值对景观多样性指数变化的反应更为敏感。在变化程度相同时，多样性指数对ESV的影响更显著，因此研究区应该更注重对生态多样性的发展与保护。

4 结论与讨论

4.1 结论

(1)退耕还林(草)前10年林地面积增加了2.079 036万hm2，年均增长17.24%，草地面积增加了7.287 723 万hm2，年均增长25.56%；退耕还林(草)后15年林地面积增加了10.221 085 万hm2，年均增长206.72%，草地面积增加了15.923 898 万hm2，年均增长105.45%。林地和草地的增加量分别是1990—2000年的4.92倍和2.19倍，退耕还林(草)政策效果明显。

(2)近25年陕北地区景观格局中最主要的地类是耕地、林地和草地，其中草地在陕北地区景观格局的构成中居于主导地位。景观蔓延度先增加后下降，景观多样性先减小后增加，凝聚度下降，景观连接性逐年降低。通过总结可知陕北地区土地利用方式逐年丰富，整体景观呈破碎化发展趋势，景观格局的连接性和通达性降低，生态系统更趋向于复杂化。

(3)研究区近25年的生态系统服务价值呈上升趋势，这与李晶[45]、李娜[46]和宋敏敏等[35]的研究结果一致。陕北地区1990年、2000年和2015年各类生态系统提供的总生态服务价值分别为389.19、394.31和406.22亿元，退耕还林(草)前10年增加ESV5.12亿元，年均增长率为13.96%；退耕还林(草)后15年增加ESV11.91亿元，年均增长率为56.22%，退耕还林(草)政策效果显著。从各景观类型的ESV值看，1990—2000年，水域和未利用地的ESV呈减少趋势，其他地类的ESV均呈增加趋势；2000—2015年，耕地、水域、未利用地的ESV均呈减少趋势。从各项服务功能看，陕北地区水文调节和气候调节的功能价值最突出，1990年水文调节的功能价值最高，而2015年则气候调节的功能价值最高；以2015年为例，仅水文调节和气候调节的功能价值就占了总价值的46.02%。经过分析可知，陕北地区ESV的变化主要是土地利用变化导致自然生态系统面积变化和“天保工程”、“退耕还林(草)”工程的推动。

4.2 讨论

受退耕还林(草)政策的影响，陕北地区土地利用类型和土地景观格局的变化均对生态系统服务价值有显著的影响，水域和林草地面积对生态系统服务价值呈正相关，未利用地和城乡建设用地面积对生态系统服务价值呈负相关。该文进一步对1990—2015年研究区生态系统服务价值对土地利用类型的响应进行了探讨，通过土地利用程度与生态系统服务价值的散点图可以看出两者之间存在负效应，即随着土地利用程度的提高生态系统服务价值反而下降。该结论与胡和兵等[47]、黄云凤等[48]的结论一致，但与石龙宇等[49]的研究结果相反。通过深入分析发现，导致该研究结果差异的主要原因可能是生态服务价值计算方法的不同。但由于样本数量等原因，仅通过散点图与相关系数得出结论运用于土地利用与生态系统服务之间相互关系的计量方法的精确度还有待提高，其计量方法也需进一步完善，这将是今后研究的主要目标和方向。

最大斑块指数(LPI)、平均斑块大小(MPS)与生态系统服务价值呈正相关，且在1%的水平上显著。地类聚集程度越高，连通性越强，其生态系统服务价值越高，即景观破碎度降低会提升生态系统服务价值。敏感度指数计算结果显示，在景观多样性和景观破碎度变化程度相同时，生态服务价值对景观多样性指数变化的反应更为敏感，这与邵雪亚等[50]的研究结论相同。该文选择的指标能够较好的反映当地景观格局的分布规律，对分析陕北地区生态服务价值具有较好的辅助作用，但是该文只是对生态服务价值和选取的这些指标之间的相关性进行了初步的分析，其生态景观格局和生态服务价值之间的相互作用机理还有待于进一步深入研究。