黄河流域生态系统服务与人类福祉的协调发展正在逐步加强，尽管仍有一些地区发展滞后

《Frontiers in Ecology and Evolution》：Coordinated development of ecosystem services and human well-being is increasing in the Yellow River Basin, though some regions lag behind

黄河流域生态系统服务价值（ESV）与人类福祉（HWB）的时空特征及耦合协调机制研究。采用修订等效因子法测算ESV，结合SDGs框架构建HWB评价体系，通过GRA-TOPSIS模型分析系统及子系统间耦合协调度，并利用灰色GM(1,1)预测未来20年协调趋势。研究发现ESV整体呈上升趋势，但Gansu等地存在长期滞后；HWB提升显著，但心理健康维度改善最慢；耦合协调度普遍提升，但部分区域（如Shandong支持服务-HWB关系恶化，Gansu系统协调持续不足）。研究为黄河流域生态保护与福祉协同发展提供决策依据。

　　在人类与自然系统的耦合研究中，探讨和预测生态系统服务（ESs）与人类福祉（HWB）之间的相互作用，是理解可持续发展和人类-自然系统协同关系的重要基础。目前，许多研究采用“级联”框架来分析生态系统服务对人类福祉的影响路径，然而，这些研究往往未能揭示两个系统之间的直接互动关系。本研究以黄河中游地区（YRB）为对象，将ESs和HWB视为两个大型系统，从系统层面和子系统层面探讨其相互作用机制。研究通过改进的等效因子法估算各省份的生态系统服务价值（ESV），并采用GRA-TOPSIS模型评估人类福祉水平，进一步利用耦合协调度（CCD）模型分析ESV与HWB之间的互动关系，最后预测未来20年两者的耦合发展趋势。结果显示，从2000年至2020年，青海省、四川省、甘肃省、宁夏、陕西省和山东省的ESV有所增加，而山西省、河南省和内蒙古自治区的ESV则有所下降。整体来看，HWB呈现出持续上升的趋势。在子系统层面，调节服务是主导功能，健康与安全福祉低于其他类型，但精神满足福祉的提升速度最慢。系统层面的CCD呈现上升趋势，预计未来仍将持续增长。然而，在山东省，支持服务与HWB之间的关系恶化；而在甘肃省，ESV与HWB之间存在严重的滞后，预计在未来20年内仍将持续处于不协调状态。本研究的方法和结果对于推动ESs与HWB的协调发展，以及为实现可持续发展目标（SDGs）提供科学依据，具有重要的指导意义。

### 1. 引言

自21世纪以来，人类活动已成为推动地球系统变化的关键力量。在进入“人类世”时期后，居民的生活水平不断提高，生态环境带来的幸福感也逐渐增强。然而，快速的经济发展和人口增长导致对自然资源的需求增加，进而引发严重的生态退化和生态系统服务（ESs）的持续下降。这些变化不仅影响生态系统本身的健康，还对人类福祉（HWB）产生直接或间接的影响。ESs与HWB之间的矛盾日益加剧，威胁到全球可持续发展目标的实现。这种矛盾本质上反映了生态系统服务供给与人类福祉需求之间的不平衡，是自然系统与人类系统耦合不平衡的结果。因此，如何逆转生态系统的退化状态，提高ESs的功能，协调生态保护与HWB之间的关系，已成为许多全球性研究项目，如全球土地项目的重要研究课题。同时，这也是当前人类-自然耦合系统研究的前沿科学问题之一。

生态系统服务是指生态系统为人类提供的各种环境效益。生态系统服务价值（ESV）是这些服务的经济体现，成为衡量生态环境变化的主要指标之一。目前，关于ESV的研究已经超越了传统的经济产出导向，更加注重综合提升人类福祉。研究的目标是，在保证良好生活环境质量的基础上，满足人类的各种需求。自《千年生态系统评估》（MA）报告发布以来，关于ESs与HWB关系的研究引起了生态学、地理学等领域的学者广泛关注，并经历了三个主要阶段：第一阶段以“影响链”为主，分析ESs如何影响HWB，例如“环境库兹涅茨曲线”和“生态诅咒”等现象；第二阶段以“反馈链”为主，反映HWB对ESs的反馈作用，如居民的支付意愿、农民的生计状况以及区域决策差异等；第三阶段则深入探索ESs与HWB之间的交互关系，随着地理学向人类-自然耦合系统的发展，两者之间的相互影响逐渐成为研究的重点和前沿问题。研究通常通过整合“影响链”和“反馈链”来构建一个“生态系统结构-过程-功能-ESs-HWB”环状级联研究框架。

尽管现有研究在支持生态问题的深入分析和制定管理策略以提升HWB方面发挥了重要作用，但“级联研究框架”难以直接解释ESs与HWB之间的复杂互动。因此，亟需将研究思路从“级联”研究拓展为“耦合”研究，从更直接和全面的角度分析两者的关系。此外，现有研究大多将ESs和HWB视为两个系统，仅从整体视角探讨其简单关系，而对子系统之间的互动关注较少。这使得研究结果难以全面反映系统内部的动态变化和协调机制。

黄河中游地区（YRB）是中国北方重要的生态安全屏障和战略经济区。然而，人口增长、经济发展和城市化进程给YRB的生态系统带来了巨大压力，导致诸如水土流失、土地沙漠化和水土保持功能下降等严重生态问题。YRB是中国生态退化与HWB提升矛盾最突出的地区之一。如何协同改善生态环境和人类福祉，一直是YRB研究的核心问题。鉴于上述背景，本研究聚焦于YRB中ESs与HWB协调发展的迫切需求，其中ESs与HWB之间的互动机制尚不明确。因此，本研究的具体目标包括：（1）从2000年至2020年，分析YRB中ESV的时空特征；（2）结合SDGs框架和MA的指导原则，评估YRB中HWB的水平；（3）在系统和子系统层面，探讨ESV与HWB之间的互动关系；（4）预测未来这种关系的变化趋势。最终，根据研究结果，提出针对YRB改善ESV和HWB的政策建议。与以往研究相比，本研究还提出了若干创新和转化因素。首先，在计算ESV时，我们对等效因子进行了更细致的区域化修正，使用净初级生产力、降雨量和土壤保持等指标，而不是仅依赖于NDVI，甚至没有进行任何修正。其次，在评估HWB时，我们采用博弈论将主观权重与客观权重结合，使指标权重结果更加准确和真实。同时，我们引入灰色关联分析（GRA）理论到技术偏好排序（TOPSIS）评估方法中，以相对接近度为新的评价标准，提高了HWB评估的准确性。第三，我们进行了预测研究，分析了耦合协调度（CCD）的未来发展趋势，并为决策提供了更具前瞻性的依据。

### 2. 材料与方法

#### 2.1 研究区域

本研究结合自然支持性和行政单位的完整性，将黄河流经的九个完整省份作为YRB的研究范围。YRB（26°2′N-53°21′N，89°24′E-126°4′E）覆盖面积达349万平方公里，跨越中国北方的东部、中部和西部地理阶梯。该区域地形差异显著，海拔范围从-88米到6661米。YRB的气候主要受地形影响，呈现出干旱和半干旱的大陆性季风气候。平均降雨量为454.2毫米，从西北部的约12.4毫米增加到东南部的1671.3毫米。YRB土地资源丰富，以草地为主，其次是裸地、农田和林地，分别占总面积的39.99%、21.27%、18.65%和15.28%。此外，YRB的大部分地区位于干旱或半干旱区域，长期存在水供需矛盾。同时，复杂的地理环境和不均衡的人类活动也导致了明显的生态和环境问题。特别是自21世纪以来，随着国家经济和人口的快速增长，对生态系统的压力显著增加。

#### 2.2 数据描述

本研究整合了多种多源数据，以实现对ESV和HWB的全面评估。数据包括：

1. **计算ESV的数据**：包括土地利用类型、农作物产量和平均作物价格。2000年、2005年、2010年、2015年和2020年的土地利用数据集，分辨率为30米×30米，由资源与环境科学数据中心（RESDC）提供。这些数据集是目前最精确的土地利用遥感监测产品之一，并广泛应用于相关研究。农作物产量和平均作物价格数据则从《中国粮食和战略储备年鉴》中提取。

2. **修正ESV等效因子的数据**：包括土壤保持、降雨量和净初级生产力。净初级生产力和降雨量数据集分辨率为1000米×1000米，由国家地球系统科学数据中心提供，而土壤保持数据集则由RESDC提供。这些数据集在相关研究中被广泛应用并受到高度评价。

3. **构建HWB评价指标体系的统计数据**：这些数据来源于《中国统计年鉴》（2001、2006、2011、2016和2021年），为文本数据格式。缺失数据则通过YRB内九个省份的统计年鉴进行补充。

#### 2.3 方法论流程

本研究采用以下研究框架以实现研究目标（见图2）。首先，我们收集和处理了多源数据。然后，利用改进的等效因子法估算ESV的水平。接着，我们结合SDGs框架和MA的指导原则，构建HWB评价指标体系，并使用GRA-TOPSIS模型进行评估。随后，我们利用CCD模型分析ESV与HWB之间的耦合协调关系，并结合GM (1,1)模型预测其未来发展。最后，我们进一步揭示了ESV与HWB之间的互动机制，为决策提供科学依据。

在计算ESV方面，我们基于中国实际情况，对Xie等人（2003、2008、2017）提出的等效因子法进行了改进，获得了中国不同土地利用类型的ESV等效因子。我们进一步根据YRB的实际情况对等效因子进行了修正，并进行了敏感性分析以确保ESV的量化结果符合实际条件。计算过程如下：

1. **计算ESV等效因子的经济价值（E）**：我们使用公式（1）计算YRB的E值。为了消除农作物价格波动对ESV总量的影响，我们以2020年YRB内各农作物的播种面积和产量及其对应的平均价格作为计算基础。

2. **计算不同土地利用类型的ESV单位面积价值（VC）**：Xie等人（2008）提出的等效因子更适用于全国范围内的VC估算。因此，我们根据YRB的实际生态系统情况对等效因子进行了改进。详细的本地化修正过程见附录材料。随后，我们使用公式（2）确定VC值，并展示了结果（见表1）。

3. **计算ESV**：我们使用公式（3）计算YRB的ESV。该公式基于不同土地利用类型和不同生态系统服务类型的面积与单位面积价值的乘积之和。

4. **敏感性分析**：我们通过使用附录材料中提出的敏感性指数，验证了本研究方法和计算结果的可靠性和合理性。

在评估HWB方面，我们根据MA（2005）的指导原则，将HWB定义为人类基于经验认为有价值的活动和状态。HWB主要包括人类的物质、健康和精神需求，包括维持高质量生活的基本物质条件、安全、健康、良好的社会关系以及行动自由。HWB具有复杂性和动态性，不同学者提出了各种测量指标。考虑到HWB的多维性，我们结合MA（2005）中HWB的构成和SDGs框架，将YRB中各省的HWB分为三个方面：基本需求福祉、健康与安全福祉、精神满足福祉。然后，我们结合现有研究中HWB指标的选取范围，结合YRB的自然和社会经济发展特征以及数据可获得性，构建了HWB的评价指标体系。需要注意的是，HWB通常具有主观和客观属性。考虑到研究的时间维度和数据的可获得性，我们主要关注客观福祉，相较于主观福祉，客观福祉更适合大规模区域的测量。此外，主观福祉往往依赖于客观福祉，因此在ESs与HWB的耦合研究中，无需区分人口主体的差异。

在构建评价模型时，我们采用了Min/Max归一化方法，以确保每个指标的可比性，并用于后续研究。具体的归一化公式见附录材料。

为了确定指标的综合权重，我们采用了主观的层次分析法（AHP）和客观的熵权法。这两种方法分别从不同角度量化指标权重。主观方法依据评价者对指标的重视程度来确定权重，虽然方法简单实用，但依赖于评价者的主观判断。客观方法则弥补了主观方法的主观性和客观性不足的问题。因此，我们采用主观AHP和客观熵权法初步量化每个指标的权重，并通过博弈论结合主观权重和客观权重，获得最终的综合权重。这些综合权重即为本研究中每个指标的最终权重结果。附录材料详细说明了AHP方法确定主观权重、熵权法确定客观权重以及博弈论确定最终权重的具体步骤。

在构建GRA-TOPSIS模型进行HWB评估时，我们采用了GRA理论和TOPSIS方法的结合。TOPSIS仅考虑每个方案与正理想解和负理想解的相对位置，但忽略了每个方案的动态变化趋势。GRA理论则考虑了被评价方案与参考方案之间的形状相似性，使其更好地反映每个方案的内部变化规律。因此，我们改进了传统的TOPSIS方法，构建了GRA-TOPSIS模型。该模型充分利用了评估指标中包含的信息，更加系统和准确地反映了替代方案与理想方案的接近程度，提高了评估结果的科学性和准确性。GRA-TOPSIS模型可以在Matlab R2024a中实现，其方法论过程见附录材料。

#### 2.4 CCD模型

为了更精确地分析ESV与HWB之间的关系，我们将不同类型的ESs和HWB的不同方面作为ESV和HWB的子系统。然后，利用CCD模型揭示两者的互动关系。我们通过公式（4）-（6）计算了系统和子系统层面的CCD值。

在预测互动关系时，我们采用灰色预测模型（GM (1,1)），该模型通过构建数学模型分析过去数据的发展规律，并进行科学预测。GM (1,1)可以在有限样本条件下实现高精度预测。基于上述对ESV与HWB之间CCD的测量结果，我们采用GM (1,1)模型在Matlab R2024a中对YRB内的CCD进行了预测研究。预测步骤如下：

1. 假设X0 = {x0(1), x0(2), ..., x0(n)}为时间序列的n个观测值，通过累加形成X1 = {x1(1), x1(2), ..., x1(n)}，并构建GM (1,1)的微分方程。

2. 假设参数向量α? = [α, μ]需要估计，使用最小二乘法求解方程。

3. 预测结果需根据附录材料中的分级标准进行准确性测试（见表4）。如果后验差值比和残差方差均在允许范围内，该指标的预测值即为可靠。

### 3. 结果

#### 3.1 ESV特征

图3展示了YRB中各省从2000年至2020年的总ESV和单位面积ESV的变化趋势。结果显示，四川省的ESV和单位面积ESV均较高，分别排名第二和第一。山东省的ESV和单位面积ESV相对较低，分别排名第八。ESV排名为内蒙古>四川>青海>甘肃>陕西>山西>河南>山东>宁夏，单位面积ESV排名为四川>山西>陕西>河南>内蒙古>宁夏>青海>山东>甘肃。各省ESV和单位面积ESV的变化趋势并不显著。

此外，我们对图3中的结果进行了初步计算，以获得YRB中各省ESV的变化和变化率（见图4）。显然，从2000年至2020年，各省ESV的变化方向和幅度存在显著差异。总体来看，青海、四川、甘肃、宁夏、陕西和山东的ESV增加，而山西、河南和内蒙古的ESV减少。具体而言，青海的ESV持续上升，2000年至2020年总增加量达562.051亿元，特别是在2005年至2010年期间增加了387.623亿元。尽管存在复杂的波动模式，四川、甘肃、宁夏和陕西的ESV总体呈上升趋势，但某些阶段的下降幅度较小。山西和河南的ESV起初呈上升趋势，随后持续下降，但下降速度逐渐放缓。内蒙古和山东在前三个阶段的ESV呈下降趋势，但在最后一个阶段开始上升。从图4可以看出，宁夏、四川和河南的ESV变化较小，其中宁夏的ESV变化率最低。

#### 3.2 HWB特征

图6展示了YRB中各省HWB的差异。总体趋势显示，HWB呈上升趋势，但河南在2000年至2005年间出现轻微但几乎不可察觉的下降，随后稳步上升。具体而言，HWB的改善速度在2000年至2005年间相对较慢，但在2015年至2020年间显著加快。空间上，青海的HWB水平最高，范围从0.4514到0.6083。四川和内蒙古次之，分别为0.4318至0.5802和0.4455至0.5703。其余六省的HWB水平普遍较低。2000年，HWB水平排名为山西>陕西>河南>山东>甘肃>宁夏；2020年，排名为陕西>山东>河南>宁夏>山西>甘肃。此外，山西的HWB改善速度最慢，其次是陕西和河南。

#### 3.3 互动关系

图8展示了YRB中各省的CCD结果。从2000年至2020年，各省的CCD呈现出稳步上升的趋势。其中，宁夏的CCD变化最大，增加了四个等级；山东次之，增加了三个等级；青海增加了两个等级；其余省份各增加一个等级。总体来看，四川、山西和陕西的CCD水平较高，一直位于中度协调或以上；而甘肃的CCD水平最低，一直位于中度不协调或以下。

图9展示了ESV与HWB子系统之间的CCD关系。在四川省，基本需求福祉、健康与安全福祉和精神满足福祉的CCD均高于其他省份，2020年接近1。而在甘肃省，所有子系统的CCD均低于其他省份，一直低于0.3，属于中度不协调或以下。总体来看，各省在三个子系统之间的CCD变化方向和幅度存在差异。在所有省份中，基本需求福祉和健康与安全福祉的CCD持续上升，而精神满足福祉的CCD变化方向在不同省份之间表现出显著差异。其中，青海的精神满足福祉CCD呈持续上升趋势，而四川、山西、山东、陕西、内蒙古和河南的精神满足福祉CCD呈现出“W”型变化特征，变化最为活跃。甘肃的精神满足福祉CCD呈现出“N”型变化特征，宁夏的精神满足福祉CCD则呈“V”型变化特征。此外，2020年，除了甘肃省，其他省份的三个子系统的CCD均达到了低协调或以上。

#### 3.4 互动关系预测结果

我们对YRB中各省的CCD进行了20年的预测（见表5）。最高残差方差值为0.194，后验差值比均为1，表明模拟结果较为准确，能够反映CCD随时间的变化趋势。预测结果表明，从2025年至2040年，各省的CCD将持续增长。2025年，四川省的CCD将达到最高值，表明其处于高质量协调状态。随着时间推移，陕西（2030年）、山西（2035年）、宁夏（2040年）、河南（2040年）和山东（2040年）将依次达到最高值。然而，青海、内蒙古和甘肃的CCD在预测期内仍无法达到1，尤其是甘肃省，其差距最大。总体来看，YRB中ESV与HWB的耦合系统将呈现出积极的发展趋势。

在早期阶段，YRB中各省的ESV与HWB的耦合关系显示滞后，这主要是由于2000年后大规模实施生态建设工程（如退耕还林工程）以及当地经济和社会发展相对滞后的历史背景。目前，尽管四川省、山西省和陕西省的ESV水平仍高于HWB水平，但基本处于高水平的相对平衡发展阶段。因此，一方面，可以因地制宜地发展生态产业和生态旅游，引导资本将生态资源优势转化为经济和文化价值，借助政策和市场前景等有利因素，确保生态经济发展惠及所有人，并为提升HWB奠定坚实的物质基础。另一方面，应注重强化ESs的区域溢出效应和高质量福祉深化，从而促进服务与福祉之间的耦合协调。对于青海、宁夏、内蒙古、河南和山东，尽管它们的关系处于协调阶段，但ESV滞后于HWB。对于青海和内蒙古，由于其丰富的自然资源，HWB水平相对较高。未来，应更加注重人与环境的协调发展，优化土地利用结构，加强生态环境修复，提升生态环境治理效率，以解决生态环境保护与居民福祉提升之间的协调问题。对于河南和山东，人口众多且经济发展相对较高，但生态系统供给能力较弱。一方面，政府应严格控制生态用地的空间，丰富城市发展空间的多维内涵，同时有机衔接“三线”控制与“生产-生活-生态”空间的协调关系，实现对人类-自然耦合系统的综合管理。另一方面，政府可以加强城市绿地建设和湿地保护，推动绿色现代产业的发展，并实施政策以促进可持续消费，倡导环保消费，减少在快速社会经济发展过程中对ESs的不必要浪费。对于宁夏，在生态文明建设的背景下，高质量发展的优先级是稳步提升生态效益。一方面，应利用本地丰富的耕地资源，推动第三产业的绿色发展，从而进一步提高居民收入，持续增强其获得感和幸福感。另一方面，对于本省以高能耗、高排放为特征的企业，应严格控制环境评估审批，加强环境风险防控，并深化生态补偿机制，全面实施“绿水青山就是金山银山”的理念，从而形成良好的生态背景基础。令人担忧的是甘肃，其ESV远远落后于HWB，且其ESV与HWB的关系长期处于不协调状态。甘肃的经济发展起步较晚，发展模式较为保守，加上自然环境相对较差，生态基础薄弱，导致ESV和HWB的水平长期较低。未来，政府应从以下几个方面解决生态防护与HWB提升协调困难的问题：一是制定合理的土地利用规划，充分发挥本省大量、广泛分布且具有良好发展前景的未利用土地资源优势，加强未利用土地资源的开发，提升生态福祉；二是制定合理的政策吸引投资，通过承接周边发展和转型地区的产业，推动本地经济发展，提高人均收入，从而提升经济福祉；三是加强省内与省外城市集群的联系，加大旅游推广力度。此外，在甘肃，建立ESs与HWB良性空间互促的调节机制至关重要，这将逐步形成ESs与HWB之间的协同效应，向协调发展的良性空间互动方向迈进。

### 4. 讨论

#### 4.1 ESV和HWB变化的原因

在YRB中，四川省的ESV相对较高，而山东省的ESV相对较低。这种差异与各省在研究期间生态系统结构调整的方向和强度密切相关。四川省以森林和草地为主，这两种土地类型在研究期间占据了约70%的面积。相比之下，山东省的生态用地面积相对较小，仅占约10%，因此其ESV的供给能力较弱。此外，我们还发现，青海、四川、甘肃、宁夏、陕西和山东的ESV在研究期间有所增加，而山西、河南和内蒙古的ESV则有所下降。这种趋势可能与土地利用类型的调整方向有关。在研究期间，这三个ESV下降的省份表现出草地减少和森林增加的趋势，但草地减少的程度远大于森林增加。同时，这三个省份的建设用地面积显著扩张，压缩了生态空间，导致ESV的减少。在六个ESV增加的省份中，土地利用变化的方向更加复杂。其中，甘肃和陕西的ESV增加主要得益于退耕还林等有利项目的实施；四川和宁夏的ESV增加则主要来自于低价值土地向高价值土地的转化；青海的ESV增加则主要归功于草地和水体的显著扩展；而山东的ESV增加则源于水体生态效益的提升。

本研究发现，YRB中各省的HWB水平均呈现上升趋势。这种趋势不仅符合中国的国情，也体现了中国共产党以人为本的发展理念。此外，与Zhang等人的研究结果一致。然而，我们也发现，HWB的改善速度在不同时间段存在差异，其中2015年至2020年间的改善速度显著加快，这与我国实施精准扶贫政策密切相关。总体来看，低收入或贫困地区的经济因素是影响HWB的关键因素。由于历史和自然条件等因素，YRB的经济发展相对滞后，且贫困人口集中。自2015年精准扶贫政策实施以来，HWB显著改善，这与Li等人的研究结果一致。此外，HWB主要依赖于生态系统服务的提供，而ESs的变化会直接影响或间接影响HWB。因此，青海、内蒙古和四川的ESV较高，显著提升了HWB水平，而山西和河南的ESV下降则抑制了HWB的改善速度。此外，我们还发现，精神满足福祉的改善速度最慢，许多省份甚至在2000年至2005年和2010年至2015年期间出现精神满足福祉水平的下降。这表明，尽管经济水平的提高对HWB有显著促进作用，但盲目追求经济增长可能对生态和环境造成负面影响，进而影响人们的精神满足福祉。此外，随着社会经济发展，人们更倾向于满足基本需求福祉和健康与安全福祉，之后才关注精神满足福祉。这种趋势与马斯洛需求层次理论一致。

#### 4.2 ESV与HWB的互动机制

摆脱传统的“级联”研究框架，从系统层面整合ESs与HWB之间的互动关系，是应对“人类世”背景下人类-自然耦合系统问题的必然选择。ESs和HWB被视为两个相互依赖的系统，合理协调它们之间的关系是实现SDGs的关键。本研究通过分析ESV与HWB之间的耦合协调关系，揭示了其具体表现，包括系统层面和子系统层面的详细分析。研究结果表明，YRB中ESV与HWB之间的关系呈现积极的协调趋势。然而，某些子系统层面的ESV与HWB关系存在不协调，其中山东省的支持服务与HWB的关系恶化，而甘肃省的ESV则远远落后于HWB，且该地区的协调关系长期处于不协调状态。

#### 4.3 对推动可持续发展的启示

本研究在SDGs框架下评估了YRB中ESV和HWB的时空特征，探讨了它们在系统和子系统层面的互动关系，并在此基础上提出了可持续管理ESs-HWB耦合系统的相关政策建议。研究结论如下：（1）YRB中四川省的ESV相对较高，而山东省的ESV相对较低。由于各省生态系统结构调整的方向和强度不同，青海、四川、甘肃、宁夏、陕西和山东的ESV增加，而山西、河南和内蒙古的ESV减少。（2）YRB中青海、四川和内蒙古的HWB水平相对较高，而甘肃省的HWB水平最低。从2000年至2020年，YRB中各省的HWB均呈现上升趋势，其中2015年至2020年间的改善速度最快，这与我国实施精准扶贫政策密切相关。（3）YRB中ESV与HWB之间的关系呈现出积极的协调趋势，但某些子系统层面的ESV与HWB关系存在不协调，其中山东省的支持服务与HWB的关系恶化，而甘肃省的ESV远远落后于HWB，且该地区的协调关系长期处于不协调状态。

### 5. 结论

本研究在SDGs框架下评估了YRB中ESV和HWB的时空特征，探讨了它们在系统和子系统层面的互动关系，并据此提出了可持续管理ESs-HWB耦合系统的相关政策建议。研究结论如下：（1）YRB中四川省的ESV相对较高，而山东省的ESV相对较低。由于各省生态系统结构调整的方向和强度不同，青海、四川、甘肃、宁夏、陕西和山东的ESV增加，而山西、河南和内蒙古的ESV减少。（2）YRB中青海、四川和内蒙古的HWB水平相对较高，而甘肃省的HWB水平最低。从2000年至2020年，YRB中各省的HWB均呈现上升趋势，其中2015年至2020年间的改善速度最快，这与我国实施精准扶贫政策密切相关。（3）YRB中ESV与HWB之间的关系呈现出积极的协调趋势，但某些子系统层面的ESV与HWB关系存在不协调，其中山东省的支持服务与HWB的关系恶化，而甘肃省的ESV远远落后于HWB，且该地区的协调关系长期处于不协调状态。

本研究的方法和结果对于推动ESs与HWB的协调发展，以及为实现可持续发展目标（SDGs）提供科学依据，具有重要的指导意义。通过改进ESV的等效因子计算方法，结合区域特征构建HWB的评价指标体系，我们提出了适用于其他地区的研究框架。然而，研究仍存在一定的局限性。例如，在估算ESV时，我们假设建设用地的ESV为零，但实际人类活动和相关过程在建设用地中可能产生污染物，从而影响ESs的功能。因此，未来仍需进一步完善ESs绝对值的测量方法。在HWB的评估方面，研究的局限性主要来自数据收集过程。一方面，HWB具有丰富的内涵，本研究基于现有数据构建了评价指标体系，缩小了YRB中HWB评估指标体系的范围。另一方面，由于缺乏微观数据，本研究主要采用宏观数据，研究HWB在省域层面的变化，导致空间维度较为粗糙，限制了我们对HWB在YRB中的深入讨论。此外，HWB在不同尺度上的表现特征可能因尺度效应而有所不同。未来，我们计划尽可能收集更丰富和全面的数据，包括通过问卷调查、专家咨询、家庭调查和部门访谈等方式收集一些主观信息。在此基础上，我们将分析ESV与HWB在更多空间尺度上的互动关系，以进一步完善和深化对两者关系的理解。灰色预测模型（GM (1,1)）主要依赖历史数据挖掘未来趋势，适用于本研究的预测需求。然而，该模型未考虑区域差异和政策引导等因素，这给预测结果带来了一定的不确定性，也是我们未来需要进一步加强的研究方向。