基于地理探测的生态系统服务影响关系分析

万巨影

（辽宁师范大学，辽宁 大连 116029）

生态系统服务影响因素分析旨在针对某一特定领域对生态系统服务影响机制进行深入探讨，研究生态系统服务与社会经济的纽带关系。在国外学者研究内容中，通常将生态环境作为一个封闭系统，对于生态系统服务功能较为完善的森林，考虑因素一般为森林生态系统服务价值供给量与灾害性因子等；针对于耕地类型研究中，侧重点通常在于如何给予更好的决策内容为耕地生态系统创造更多价值。国内研究的大部分研究侧重点将生态系统与人视为一个整体，在进行生态环境要素测算与梳理时，往往会加入人为扰动因素及社会因素等。利用一个或多个时间段对某一区域进行时空演变规律的结果进行因素分析，常用于分析各要素与生态系统服务的方法包括多因素对比分析、问卷模型结合模式、空间杜宾模型、STIRPAT模型、地理探测器等。地理探测器作为一种空间统计方法，被广泛应用于各类影响因素研究中。生态系统服务影响机制的研究模式逐渐完善，无论是单因素或多因素，确定符合实况的研究指标，对于不同领域或区域均可以得到要素比重，从而确定其影响程度。如王若思等人估算乐山市生态系统服务价值，运用动态当量法与地理探测器相结合，探究影响乐山市生态系统服务价值变化的主导因素。研究影响因素分布情况离不开空间分布状况，地理加权回归可反映自变量随距离变化对因变量作用程度强弱。可实现生态系统服务价值空间分布的可视化，已有结果显示，将传统回归模型与地理加权回归模型结合得出研究结果更可靠。耿甜伟等人针对陕西省生态系统服务价值时空演变规律，结合传统回归模型与地理加权回归，并对两种方法得出结果进行讨论，得出地理加权回归模型处理数据更稳定，拟合程度更优。

1 研究方法

1.1 文献整理法

结合文献阅读网站对生态系统服务影响机制相关文献进行整理与归纳。结合国内外研究现状，对生态系统服务进行系统了解，为文章结构提供借鉴作用。结合中英文论文对生态系统服务的研究结果梳理出与该文研究内容的相关的信息，为文章的构思与撰写奠定基础。

1.2 空间计量模型应用

了解生态系统服务价值空间聚集与分布情况，以自然、社会经济等因素为因变量，运用地理探测器对影响生态系统服务价值变化因素进行细致探讨，得出不同驱动因素对生态系统服务价值变化的解释程度。

2 地理探测器

地理探测器作为一种空间统计工具，目前广泛应用于生态系统与地理环境要素相关研究。地理探测器主要涉及以下四种探测手段：

（1）因子探测器：探讨不同影响因素可以以何种程度解释因变量空间变化情况，通过分析各要素层内部的方差与总方差之间关系，从而得出各要素对因变量的空间驱动力程度，公式见下式。

式中q统计量是衡量自变量与因变量之间对于空间分异性的解释程度，阈值为[0,1]，表示某一种影响要素X解释100×q%的因变量Y。B=1,2，...，n为变量Y的分类或分层；Nb代表层b，N代表全区生态系统服务价值单元，σb2和σ2分别为层b和全区生态系统服务价值的方差。

上式中Nx1与Nx2分别代表X1、X2的样本量，若Wx1=Wx2，则代表影响因子X1、X2对生态系统服务价值空间分布影响存在差异。

（3）交互探测器：评估影响因子共同作用时，能否增加亦减弱对生态系统服务的解释作用。交互探测器主要识别生态系统服务价值与不同影响因素之间是否存在交互作用，不同影响因素之间的共同作用是否对生态系统服务价值产生影响，通过增加或减弱交互程度来影响因子对生态系统服务价值的解释力。交互探测结果显示，双因子交互作用对生态系统服务价值的影响大于单因子对其影响程度，故影响辽西北地区生态系统服务价值变化的因子不是仅由单因子提供，双因子对其影响程度更高。如表1所示，城镇/农村居民收入分别与第一产业增加值、人工育林面积交互类型为非线性增强型，第一产业产值与人工育林面积之间交互作用为非线性增强型，其余各项因子交互作用均为双因子增强型，表明造成辽西北地区影响生态系统服务价值空间分异是由双因子或多因子共同作用的结果。其中，人为扰动程度与其他各项因子交互作用对生态系统服务价值影响程度最强，解释力均达到55%以上，q值最高达到0.9以上。其次年均降雨量与其他因子之间交互作用对生态系统服务价值解释程度较高，q值最高达到0.9以上。水网密度、植被覆盖、土地垦殖率与其他各项因子交互作用也表现出较强影响力，q值最高达到0.8以上。多组交互数据结果显示，研究区内双因子交互作用对生态系统服务价值变化影响程度更显著。

表1 辽西北地区ESV空间分异驱动因素结果

（4）风险探测器：一般用来判别不同区域的属性均值是否有明显差别，用t统计量检验。因子探测显示不同影响因素对生态系统服务价值空间影响解释力各不相同，辽西北地区生态系统服务价值空间分异驱动因素排序为人为扰动程度（0.551）>土地垦殖率（0.184）>年均降雨量（0.154）>第一产业增加值（0.109）>城镇/农村居民收入（0.108）>人工育林面积（0.102）>高程（0.075）>平均气温（0.073）>GDP（0.058）>植被覆盖情况（0.052）>水网密度（0.048）>城镇化程度（0.033）>坡度（0.0001）>人口数量（0.001）。辽西北地区生态系统服务价值变化受多个因素影响，是多重因素共同作用的结果。聚集性因子q值最高可达到55.1%，人为扰动程度对生态系统服务价值影响最显著；土地垦殖率、年均降雨量对生态系统服务价值解释程度均达到15%以上，对生态系统服务价值变化具有显著影响；第一产业产值、城镇/农村居民收入、人工育林面积对生态系统服务价值影响程度均在10%左右；高程、平均气温、GDP、植被覆盖程度对生态系统服务价值影响程度均在5%左右，对生态系统服务价值解释程度较弱；水网密度、城镇化率、坡度、人口数量对生态系统服务价值解释程度均小于5%，说明这些因子在一定程度上影响着生态系统服务价值，但作用程度较弱。

3 生态探测器

生态探测器由Y（显著差异）和X（不存在显著差异）表示两两变量之间关系。探测结果显示，辽西北地区生态系统服务价值两因子之间整体上存在显著差异，具体差异情况如表2所示。

表2 辽西北地区ESV影响因子的生态探测结果

研究区耕地面积占地较高，意味着人类扰动次数与程度均高于其他区域，人类活动对生态系统干扰影响大幅提升，因此，对于辽西北地区土地利用进行合理的空间管制具有必要性。另外因子探测器显示社会经济要素较自然要素对生态系统服务影响较高，因此相关部门应加大对人类活动范围及程度进行适当管理，合理管控人为开垦与开发土地，加大宏观管控力度，保障生态系统可持续发展。