基于logistic回归模型的生态系统服务簇变化驱动力分析——以关天经济区为例

doi:10.16258/j.cnki.1674-5906.2024.11.014

生态环境学报 ›› 2024, Vol. 33 ›› Issue (11): 1803-1815.DOI: 10.16258/j.cnki.1674-5906.2024.11.014

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基于logistic回归模型的生态系统服务簇变化驱动力分析——以关天经济区为例

李辉蔷¹(), 梁小英¹^,²^,^*(), 魏峥¹, 朱泳霏¹, 石金鑫¹

1.西北大学城市与环境学院，陕西西安 710127
2.陕西省地表系统与环境承载力重点实验室，陕西西安 710127

收稿日期:2024-07-01 出版日期:2024-11-18 发布日期:2024-12-06
通讯作者: *梁小英。E-mail: liangxy@nwu.edu.cn
作者简介:李辉蔷（1999年生），男，硕士研究生，研究方向为生态系统服务簇与驱动因素。E-mail: hq_lea@163.com
基金资助:
国家自然科学基金项目(42171256)

Driving Force Analysis of Ecosystem Service Bundle Change Based on Logistic Regression Model: A Case Study of Guantian Economic Zone

LI Huiqiang¹(), LIANG Xiaoying¹^,²^,^*(), WEI Zheng¹, ZHU Yongfei¹, SHI Jinxin¹

1. College of Urban and Environmental Science, Northwest University, Xi’an 710127, P. R. China
2. Shaanxi Key Laboratory of Earth Surface System and Environmental Carrying Capacity, Xi’an 710127, P. R. China

Received:2024-07-01 Online:2024-11-18 Published:2024-12-06

摘要/Abstract

摘要：

生态系统服务簇（ESB）是多种生态系统服务在特定空间上形成的不同组合，探索影响其变化的驱动因素有助于理解ESB的功能变化特征，为国土空间优化提供理论支撑。以2000－2020年关中－天水经济区为例，在量化土壤保持、NPP、游憩服务、生境质量和粮食生产5种生态系统服务的基础上，利用自组织映射网络识别ESB，并探讨了影响不同ESB变化的驱动因素。结果表明，1）土壤保持、NPP、生境质量和游憩服务4种生态系统服务呈现出中西部低、南北山系高的空间分布格局，而粮食生产则恰好相反。2）研究区被划分为4种ESB，其中ESB1和ESB2主要分布在秦岭地区，ESB1的土壤保持服务显著高于ESB2；ESB3主要位于关中平原城市建成区和天水市，簇中5种生态系统服务水平均较低；ESB4则集中分布在关中平原地区，以粮食生产服务为主。3）ESB间的转换主要表现为6种类型，且其主要驱动因素存在一定差异。即：土地利用对4种ESB的转换均有重要驱动作用，其中以耕地和建筑用地的影响最显著；同时，ESB1、ESB4还受到降水等自然因素的影响，ESB2、ESB3、ESB4则多受GDP等社会经济因素的影响。该研究为关中－天水经济区的生态保护和可持续发展提供了新视角和科学依据。

关键词: 生态系统服务, 生态系统服务簇（ESB）, 自组织映射网络, 驱动因素, Logistic回归, 关中－天水经济区

Abstract:

An ecosystem service bundle (ESB) is a combination of multiple ecosystem services in a specific spatial area. Exploring the driving factors that influence these changes can help analyze the functional characteristics and impact mechanisms of ESB, providing theoretical support for the formulation of national space optimization strategies. Taking Guanzhong-Tianshui Economic Zone as an example, this study quantifies the soil conservation, NPP, recreation services, habitat quality, and grain production, and uses the self-organizing mapping network to identify ESB. This reveals the driving factors that influence the different ESB. The results (from 2000 to 2020) showed that: 1) the soil conservation, NPP, habitat quality, and recreation services showed a pattern of low in the middle and west and high in the north and south of the mountain, whereas grain production was the opposite. In terms of quantity, NPP has been increasing year by year, whereas soil conservation and food production have shown an increase followed by a decrease. 2) The study area was divided into four types of ESB, of which ESB1 and ESB2 were mainly distributed in the Qinling Mountains area, and the soil conservation service of ESB1 was significantly higher than that of ESB2. ESB3 was mainly located in the urban built-up areas of the Guanzhong Plain and Tianshui City, and the levels of all five ecosystem services in the bundle were relatively low. ESB4 is concentrated in the Guanzhong Plain area and is mainly dominated by grain production. 3) There are six types of conversion between ESBs, and the main driving factors of each type are different. Land use has an important driving role in the conversion of all four types of ESB, with the most significant impact of cultivated land and built-up land; at the same time, ESB1 and ESB4 were also influenced by precipitation and other natural factors, while ESB2, ESB3, and ESB4 were mostly influenced by GDP and other social and economic factors. This study provides a new perspective and scientific basis for the ecological protection and sustainable development of the Guanzhong-Tianshui Economic Zone.

Key words: Ecosystem service, Ecosystem service bundle (ESB), Self-organizing feature map, Driving factors, Logistic regression, Guanzhong-Tianshui Economic Zone

中图分类号:

X192
X196

李辉蔷, 梁小英, 魏峥, 朱泳霏, 石金鑫. 基于logistic回归模型的生态系统服务簇变化驱动力分析——以关天经济区为例[J]. 生态环境学报, 2024, 33(11): 1803-1815.

LI Huiqiang, LIANG Xiaoying, WEI Zheng, ZHU Yongfei, SHI Jinxin. Driving Force Analysis of Ecosystem Service Bundle Change Based on Logistic Regression Model: A Case Study of Guantian Economic Zone[J]. Ecology and Environment, 2024, 33(11): 1803-1815.

图/表 10

参考文献 40

[1]	BENNETT E M, PETERSON G D, GORDON L J, 2009. Understanding relationships among multiple ecosystem services[J]. Ecology Letters, 12(12): 1394-404. DOI PMID
[2]	CHEN S, CHEN H, YANG R J, et al., 2023. Linking social-ecological management and ecosystem service bundles: Lessons from a peri-urban agriculture landscape[J]. Land Use Policy, 131: 106697.
[3]	CORTINOVIS C, GENELETTI D, 2018. Ecosystem services in urban plans: What is there, and what is still needed for better decisions[J]. Land Use Policy, 70: 298-312.
[4]	COSTANZA R, GROOT D R, BRAAT L, et al., 2017. Twenty years of ecosystem services: How far have we come and how far do we still need to go?[J]. Ecosystem Services, 28(Part A): 1-16.
[5]	DAGMAR H, NEELE L, ERIK A, et al., 2014. A quantitative review of urban ecosystem service assessments: Concepts, models, and implementation[J]. Ambio, 43(4): 413-33. DOI PMID
[6]	DELPHINE R, JEANINE R, ELENA B, 2015. Historical dynamics in ecosystem service bundles[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 112(43): 13411-13416. DOI PMID
[7]	GROTEN S M E, 1993. NDVI-crop monitoring and early yield assessment of Burkina Faso[J]. International Journal of Remote Sensing, 14(8): 1495-1515.
[8]	LI S C, ZHAO Y L, XIAO W, et al., 2021. Identifying ecosystem service bundles and the spatiotemporal characteristics of trade-offs and synergies in coal mining areas with a high groundwater table[J]. Science of the Total Environment, 807(Part 3): 151036.
[9]	ZHAO H Z, HE J H, LIU D F, et al., 2023. Incorporating ecological connectivity into ecological functional zoning: A case study in the middle reaches of Yangtze River urban agglomeration[J]. Ecological Informatics, 75: 102098.
[10]	ZINIA J N, MCSHANE P, 2018. Ecosystem services management: An evaluation of green adaptations for urban development in Dhaka, Bangladesh[J]. Landscape and Urban Planning, 173: 23-32.
[11]	邓元杰, 侯孟阳, 张晓, 等, 2022. 基于Logistic回归模型的陕西秦巴山区林地变化驱动力分析[J]. 南京林业大学学报(自然科学版), 46(1): 106-114. DOI
	DENG Y J, HOU M Y, ZHANG X, et al., 2022. Drivers of forestland change in the Qinba Mountain region of Shaanxi based on the Logistic regression model[J]. Journal of Nanjing Forestry University (Natural Science Edition), 46(1): 106-114.
[12]	方露露, 许德华, 王伦澈, 等, 2021. 长江、黄河流域生态系统服务变化及权衡协同关系研究[J]. 地理研究, 40(3): 821-838. DOI
	FANG L L, XU D H, WANG L C, et al., 2021. The study of ecosystem services and the comparison of trade-off and synergy in Yangtze River Basin and Yellow River Basin[J]. Geographical Research, 40(3): 821-838.
[13]	冯兆, 彭建, 吴健生, 2020. 基于生态系统服务簇的深圳市生态系统服务时空演变轨迹研究[J]. 生态学报, 40(8): 2545-2554.
	FENG Z, PENG J, WU J S, 2020. Ecosystem service bundles based approach to exploring the trajectories of ecosystem service spatiotemporal change: A case study of Shenzhen City[J]. Acta Ecologica Sinica, 40(8): 2545-2554.
[14]	古圳威, 刘京, 陈怡, 等, 2023. 陕西渭北旱塬区生境质量及碳储量时空演变分析与模拟[J]. 环境科学, 44(8): 4666-4678.
	GU Z W, LIU J, CHEN Y, et al., 2023. Analysis and simulation of the spatiotemporal evolution of habitat quality and carbon storage in the Weibei Dry Plateau Region of Shaanxi[J]. Environmental Science, 44(8): 4666-4678.
[15]	郭洋, 杨飞龄, 王军军, 等, 2020. “三江并流” 区游憩文化生态系统服务评价研究[J]. 生态学报, 40(13): 4351-4361.
	GUO Y, YANG F L, WANG J J, et al., 2020. Assessment of the tourism and recreation cultural ecosystem services in Three Parallel Rivers Region[J]. Acta Ecologica Sinica, 40(13): 4351-4361.
[16]	郝梦雅, 任志远, 孙艺杰, 等, 2017. 关中盆地生态系统服务的权衡与协同关系动态分析[J]. 地理研究, 36(3): 592-602. DOI
	HAO M Y, REN Z Y, SUN Y J, et al., 2017. The dynamic analysis of trade-off and synergy of ecosystem services in the Guanzhong Basin[J]. Geographical Research, 36(3): 592-602.
[17]	刘迪, 陈海, 荔童, 等, 2022. 黄土丘陵沟壑区村域生态系统服务簇的时空分异及其地形梯度分析[J]. 地理科学进展, 41(4): 670-681. DOI
	LIU D, CHEN H, LI T, et al., 2022. Spatiotemporal differentiation of village ecosystem service bundles in the loess hilly and gully region and terrain gradient analysis[J]. Progress in Geography, 41(4): 670-681. DOI
[18]	李军保, 俞靓, 谢治国, 等, 2023. 陕西省秦岭自然保护区建设现状分析[J]. 陕西林业科技, 51(6): 83-86.
	LI J B, YU L, XIE Z G, et al., 2023. Analysis on the construction status of Qinling Nature Reserve in Shaanxi Province[J]. Shaanxi Forest Science and Technology, 51(6): 83-86.
[19]	廖俊, 焦菊英, 严增, 等, 2024. RUSLE模型对黄土高原退耕植被恢复坡面土壤侵蚀的模拟效果分析[J]. 水土保持学报, 38(2): 97-108.
	LIAO J, JIAO J Y, YAN Z, et al., 2024. Simulation effect analysis of RUSLE model on slope soil erosion restored by reclaimed vegetation in Loess Plateau[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 38(2): 97-108.
[20]	李倩茹, 贾彦龙, 王慧军, 等, 2023. 基于生态功能区的河北省生态系统服务权衡与协同分析[J]. 地理学报, 78(11): 2833-2849. DOI
	LI Q R, JIA Y L, WANG H J, et al., 2023. Analysis of trade-off and synergy effects of ecosystem services in Hebei Province from the perspective of ecological function area[J]. Acta Geographica Sinica, 78(11): 2833-2849. DOI
[21]	荔琢, 侯鹏, 蒋卫国, 等, 2023. 土地利用变化对生态系统服务功能的驱动效应研究——以秦岭地区自然保护区为例[J]. 北京师范大学学报(自然科学版), 59(2): 196-205.
	LI Z, HOU P, JIANG W G, et al., 2023. The driving effect of land use changes on ecosystem services: A case study at the Qinling Natural Reserves[J]. Journal of Beijing Normal University (Natural Science), 59(2): 196-205.
[22]	潘莹, 郑华, 易齐涛, 等, 2021. 流域生态系统服务簇变化及影响因素——以大清河流域为例[J]. 生态学报, 41(13): 5204-5213.
	PAN Y, ZHENG H, YI Q T, et al., 2021. The change and driving factors of ecosystem service bundles: A case study of Daqing River Basin[J]. Acta Ecologica Sinica, 41(13): 5204-5213.
[23]	宋家鹏, 陈松林, 2021. 基于生态系统服务簇的福州市生态系统服务格局[J]. 应用生态学报, 32(3): 1045-1053. DOI
	SONG J P, CHEN S L, 2021. Ecosystem service pattern of Fuzhou City based on ecosystem service bundles[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 32(3): 1045-1053.
[24]	孙艺杰, 任志远, 郝梦雅, 等, 2019. 黄土高原生态系统服务权衡与协同时空变化及影响因素——以延安市为例[J]. 生态学报, 39(10): 3443-3454.
	SUN Y J, REN Z Y, HAO M Y, et al., 2019. Spatial and temporal changes in the synergy and trade-off between ecosystem services, and its influencing factors in Yanan, Loess Plateau[J]. Acta Ecologica Sinica, 39(10): 3443-3454.
[25]	王彬宇, 王玲, 陈俊辰, 等, 2023. 四湖流域生态功能分区及其影响因素识别[J]. 应用生态学报, 34(10): 2757-2766. DOI
	WANG B Y, WANG L, CHEN J C, et al., 2023. Identification of ecological functional zoning and its influencing factors in the Sihu Lake Basin, China[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 34(10): 2757-2766. DOI
[26]	王琦琨, 武玮, 杨雪琪, 等, 2022. 陕西省生境质量时空演变及驱动机制分析[J]. 干旱区研究, 39(5): 1684-1694. DOI
	WANG Q K, WU W, YANG X Q, et al., 2022. Spatial-temporal changes and driving factors of habitat quality in Shaanxi Province during the past 20 years[J]. Arid Zone Research, 39(5): 1684-1694. DOI
[27]	王胤懿, 2023. 基于生态系统服务水平提升的乡村景观优化研究——以杭州市富阳区场口镇为例[D]. 杭州: 浙江农林大学:59-72.
	WANY Y Y, 2023. Study on rural landscape optimization based on ecosystem services enhancement: A case study of Changkou Town, Fuyang District[D]. Hangzhou: Zhejiang A & F University: 59-72.
[28]	韦钧培, 杨云川, 谢鑫昌, 等, 2022. 基于服务簇的南宁市生态系统服务权衡与协同关系研究[J]. 生态与农村环境学报, 38(1): 21-31.
	WEI J P, YANG Y C, XIE X C, et al., 2022. Quantifying ecosystem service trade-offs and synergies in Nanning City based on ecosystem service bundle[J]. Journal of Ecology and Rural Environment, 38(1): 21-31.
[29]	魏健美, 李常斌, 武磊, 等, 2021. 基于USLE的甘南川西北土壤侵蚀研究[J]. 水土保持学报, 35(2): 31-37.
	WEI J M, LI C B, WU L, et al., 2021. Study on soil erosion in northwestern Sichuan and southern Gansu (NSSG) based on USLE[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 35(2): 31-37.
[30]	王诗媛, 向洋, 高翻翻, 等, 2024. 自然和人为因素影响下的生态系统服务时空演变特征——以关中平原城市群为例[J/OL]. 西安理工大学学报, 1-12[2024-09-20]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1294.n.20240708.1207.002.html.
	WANG S Y, XIANG Y, GAO F F, et al., 2024. Spatiotemporal evolution characteristics of ecosystem services under the influence of natural and human factors: A case study of the urban agglomeration in the Guanzhong Plain[J/OL]. Journal of Xi’an University of Technology, 1-12 [2024-09-20]. http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1294.n.20240708.1207.002.html.
[31]	王治国, 白永平, 车磊, 等, 2020. 关中平原城市群植被覆盖的时空特征与影响因素[J]. 干旱区地理, 43(4): 1041-1050. DOI
	WANG Z G, BAI Y P, CHE L, et al., 2020. Spatiotemporal characteristics and influencing factors of vegetation coverage in urban agglomeration of Guanzhong Plain[J]. Arid Land Geography, 43(4): 1041-1050.
[32]	肖杰, 郑国璋, 赵培, 等, 2020. 基于GIS的关中-天水经济区人口分布特征及影响因素研究[J]. 中国农业资源与区划, 41(5): 167-175.
	XIAO J, ZHENG G Z, ZHAO P, et al., 2020. Study on population distribution and influencing factors of Guanzhong-Tianshui Economic Zone base on GIS[J]. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning, 41(5): 167-175.
[33]	闫晓露, 李欣媛, 刘澄浩, 等, 2022. 生态系统服务簇空间演变轨迹及其社会-生态驱动的地理探测——以大连市为例[J]. 生态学报, 42(14): 5734-5747.
	YAN X L, LI X Y, LIU C H, et al., 2022. Spatial evolution trajectory of ecosystem service bundles and its social-ecological driven by geographical exploration: A case study of Dalian[J]. Acta Ecologica Sinica, 42(14): 5734-5747.
[34]	杨慧, 2022. 陕西省粮食产量及其影响因素分析[D]. 西安: 长安大学: 56-61.
	YANG H, 2022. Analysis on the grain yield and its influencing factors in Shaanxi Province[D]. Xi’an: Chang’an University: 56-61.
[35]	杨晓楠, 李晶, 秦克玉, 等, 2015. 关中-天水经济区生态系统服务的权衡关系[J]. 地理学报, 70(11): 1762-1773. DOI
	YANG X N, LI J, QIN K Y, et al., 2015. Trade-offs between ecosystem services in Guanzhong-Tianshui Economic Region[J]. Acta Geographica Sinica, 70(11): 1762-1773. DOI
[36]	袁碧霞, 2021. 绿色基础设施空间格局对生态系统服务权衡与协同关系的影响研究——以武汉都市圈为例[D]. 武汉: 华中农业大学: 26-27.
	YUAN B X, 2021. Research on the impact of spatial pattern of green infrastructure on the trade-off and synergy of ecosystem service: A case study of Wuhan Metropolitan[D]. Wuhan: Huazhong Agricultural University: 26-27.
[37]	岳萌, 耿广坡, 王涛, 等, 2023. 2000-2019年黄河流域陕西段植被NDVI时空变化及其驱动因素分析[J]. 水土保持研究, 30(2): 238-246.
	YUE M, GENG G P, WANG T, et al., 2023. Spatiotemporal variation of vegetation NDVI and its driving factors in the Shaanxi section of the Yellow River Basin from 2000 to 2019[J]. Research of Soil and Water Conservation, 30(2): 238-246.
[38]	曾莉, 2020. 关中-天水经济区生态系统服务权衡协同关系及空间格局优化研究[D]. 西安: 陕西师范大学: 1-6.
	ZENG L, 2020. Study on the synergistic relationship and spatial pattern optimization of ecosystem service trade-offs in Guanzhong-Tianshui Economic Zone[D]. Xi’an: Shaanxi Normal University: 1-6.
[39]	张鑫, 张丹, 张广森, 等, 2024. 关中平原城市群生态系统服务时空特征及生态功能区划分[J]. 干旱区地理, 47(9): 1587-1595. DOI
	ZHANG X, ZHANG D, ZHANG G S, et al., 2024. Spatiotemporal characteristics of ecosystem services and ecological function areas in Guanzhong Plain urban agglomeration[J]. Arid Land Geography, 47(9): 1587-1595. DOI
[40]	朱文泉, 潘耀忠, 张锦水, 2007. 中国陆地植被净初级生产力遥感估算[J]. 植物生态学报, 31(3): 413-424. DOI
	ZHU W Q, PAN Y Z, ZHANG J S, 2007. Estimation of net primary productivity of Chinese terrestrial vegetation based on remote sensing[J]. Chinese Journal of Plant Ecology, 31(3): 413-424.

数据类型	时间 (年份)	分辨率	数据来源
土地利用数据	2000、2010、2020	30 m	中科院资源环境科学与数据中心 (https://www.resdc.cn/)
GDP	2000、2010、2020	1 km	中科院资源环境科学与数据中心 (https://www.resdc.cn/)
人口密度	2000、2010、2020	1 km	WorldPop (https://www.worldpop.org/)
DEM	2000	30 m	地理空间数据云 (https://www.gscloud.cn/)
潜在蒸散发	2000、2010、2020	1 km	国家地球系统科学数据中心 (http://www.geodata.cn/)
NDVI	2000、2010、2020	1 km	国家地球系统科学数据中心 (http://www.geodata.cn/)
气温	2000、2010、2020	1 km	国家青藏高原科学数据中心 (https://data.tpdc.ac.cn/)
降水	2000、2010、2020	1 km	国家青藏高原科学数据中心 (https://data.tpdc.ac.cn/)
太阳辐射	2000、2010、2020	1 km	ERA5数据集 (https://cds.climate.copernicus.eu/)
土壤数据	2000	1 km	世界土壤数据库 (https://www.iiasa.ac.at/)
粮食产量	2000、2010、2020	‒	各相关市、区 (县) 2000－2020年统计年鉴

数据类型	时间 (年份)	分辨率	数据来源
土地利用数据	2000、2010、2020	30 m	中科院资源环境科学与数据中心 (https://www.resdc.cn/)
GDP	2000、2010、2020	1 km	中科院资源环境科学与数据中心 (https://www.resdc.cn/)
人口密度	2000、2010、2020	1 km	WorldPop (https://www.worldpop.org/)
DEM	2000	30 m	地理空间数据云 (https://www.gscloud.cn/)
潜在蒸散发	2000、2010、2020	1 km	国家地球系统科学数据中心 (http://www.geodata.cn/)
NDVI	2000、2010、2020	1 km	国家地球系统科学数据中心 (http://www.geodata.cn/)
气温	2000、2010、2020	1 km	国家青藏高原科学数据中心 (https://data.tpdc.ac.cn/)
降水	2000、2010、2020	1 km	国家青藏高原科学数据中心 (https://data.tpdc.ac.cn/)
太阳辐射	2000、2010、2020	1 km	ERA5数据集 (https://cds.climate.copernicus.eu/)
土壤数据	2000	1 km	世界土壤数据库 (https://www.iiasa.ac.at/)
粮食产量	2000、2010、2020	‒	各相关市、区 (县) 2000－2020年统计年鉴

用地类型	自然度	用地类型	自然度
水田	2	湖泊	5
旱地	2	水库坑塘	3
有林地	4	滩地	5
灌木林	3	城镇用地	1
疏林地	3	农村居民点	2
高覆盖草地	4	其他建设用地	1
中覆盖草地	3	沼泽地	5
低覆盖草地	2	裸岩石质地	5
河渠	4

用地类型	自然度	用地类型	自然度
水田	2	湖泊	5
旱地	2	水库坑塘	3
有林地	4	滩地	5
灌木林	3	城镇用地	1
疏林地	3	农村居民点	2
高覆盖草地	4	其他建设用地	1
中覆盖草地	3	沼泽地	5
低覆盖草地	2	裸岩石质地	5
河渠	4

ESB类型	2000年	2010年	2020年
ESB1	6.87	8.49	8.91
ESB2	36.40	39.29	40.53
ESB3	40.83	35.62	32.92
ESB4	15.90	16.60	17.64

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Driving Force Analysis of Ecosystem Service Bundle Change Based on Logistic Regression Model: A Case Study of Guantian Economic Zone

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ESB转化类型		2000‒2010		2010‒2020
ESB转化类型		面积/km²	占比/%	面积/km²	占比/%
ESB1	ESB1	4511.61	81.95	5707.22	82.17
	ESB2	973.78	17.69	1132.58	16.31
	ESB3	16.52	0.30	88.63	1.28
	ESB4	3.10	0.06	17.52	0.25
ESB2	ESB1	2005.39	6.88	1429.38	4.55
	ESB2	26385.04	90.50	28646.38	91.20
	ESB3	715.62	2.45	1191.32	3.79
	ESB4	47.50	0.16	143.25	0.46
ESB3	ESB1	180.71	0.55	122.64	0.43
	ESB2	3952.96	12.09	2410.47	8.46
	ESB3	26544.07	81.17	23194.73	81.45
	ESB4	2026.04	6.20	2748.49	9.65
ESB4	ESB1	100.17	0.79	22.67	0.17
	ESB2	162.12	1.27	206.11	1.55
	ESB3	1257.76	9.87	1843.67	13.90
	ESB4	11217.59	88.07	11194.94	84.38

ESB类型	生态系统服务	游憩服务	土壤保持	净初级生产力	粮食生产	生境质量
ESB1	游憩服务	1.000	-0.023	0.004	-0.108**	0.379**
	土壤保持		1.000	-0.122**	0.017	-0.008
	NPP			1.000	-0.016	0.117**
	粮食生产				1.000	-0.232**
	生境质量					1.000
ESB2	游憩服务	1.000	0.069**¹⁾	0.167**	-0.026**	0.483**
	土壤保持		1.000	0.194**	-0.074**	0.169**
	NPP			1.000	-0.117**	0.372**
	粮食生产				1.000	-0.153**
	生境质量					1.000
ESB3	游憩服务	1.000	0.168**	0.075**	-0.086**	0.316**
	土壤保持		1.000	0.250**	0.112**	0.286**
	NPP			1.000	0.044**	0.304**
	粮食生产				1.000	0.007
	生境质量					1.000
ESB4	游憩服务	1.000	0.231**	0.084**	0.041**	0.012
	土壤保持		1.000	0.131**	-0.060**	0.228**
	NPP			1.000	0.400**	0.240**
	粮食生产				1.000	-0.102**
	生境质量					1.000

[1]	张舒涵, 姜海玲, 于海淋, 冯馨慧. 沈阳现代化都市圈景观生态风险时空演变及驱动力分析[J]. 生态环境学报, 2024, 33(9): 1471-1481.
[2]	高文明, 宋芊, 张皓翔, 王士如. 基于生态系统服务功能和保护动物栖息地适宜性评价的优先保护区选取——以三江源地区为例[J]. 生态环境学报, 2024, 33(8): 1318-1328.
[3]	王雯, 侯青青, 裴婷婷. 甘肃河东地区坡度对生态系统服务的影响及其阈值效应[J]. 生态环境学报, 2024, 33(7): 1117-1129.
[4]	张维琛, 王惺琪, 王博杰. 塔布河流域生态系统服务时空格局及影响因素分析[J]. 生态环境学报, 2024, 33(7): 1142-1152.
[5]	向男, 王明旭, 张宏锋, 廖宝淦. 生态保护重要性分区及其长时间序列生境状况时空分异研究——以广东省为例[J]. 生态环境学报, 2024, 33(6): 958-968.
[6]	王鹭莹, 李小马, 甘德欣, 刘鹏翱, 郭胜, 李毅. 长株潭城市群生态系统服务权衡与协同关系的空间异质性及其驱动因素[J]. 生态环境学报, 2024, 33(6): 969-979.
[7]	王美娜, 范顺祥, 舒翰俊, 张建杰, 褚力其, 法玉琦. 河南省土壤侵蚀时空分异特征及土壤保持经济价值[J]. 生态环境学报, 2024, 33(5): 730-744.
[8]	程鹏, 孙明东, 宋晓伟. 中国灰水足迹时空动态演进及驱动因素研究[J]. 生态环境学报, 2024, 33(5): 745-756.
[9]	杨非凡, 何浩. 基于“EVI-ESV”伊犁河谷生态环境评估及生态分区构建[J]. 生态环境学报, 2024, 33(4): 655-664.
[10]	李荣杰, 李惠梅, 武非非, 赵明德, 王诗涵, 孙雪颖. 青海湖流域生态系统服务空间分异规律及驱动力研究[J]. 生态环境学报, 2024, 33(2): 301-309.
[11]	田嘉莉, 毛靖宇, 彭甲超, 姚婷婷, 付书科. 重污染企业减污降碳协同效应时空分异特征及其驱动因素分析——来自A股100家企业的证据[J]. 生态环境学报, 2024, 33(11): 1661-1671.
[12]	罗光浴, 王志远. 洞庭湖生态经济区国土空间格局演变的碳储量效应及驱动因素研究[J]. 生态环境学报, 2024, 33(11): 1672-1685.
[13]	许静, 王德仁. 基于VORS模型的黄河流域生态系统健康评估与预测[J]. 生态环境学报, 2024, 33(10): 1612-1623.
[14]	高文明, 宋芊, 张皓翔, 王士如. 三江源区生态脆弱性时空演变及驱动因素分析[J]. 生态环境学报, 2024, 33(10): 1648-1660.
[15]	李惠梅, 李荣杰, 晏旭昇, 武非非, 高泽兵, 谭永忠. 青海湖流域生态风险评价及生态功能分区研究[J]. 生态环境学报, 2023, 32(7): 1185-1195.