不同土地利用功能区生态系统服务的驱动因素及其权衡与协同作用：以中国山西省为例

《Environmental and Sustainability Indicators》：Driving Factors of Ecosystem Services and Their Trade-offs and Synergies in Different Land Use Functional Zones: A Case Study of Shanxi Province, China

本研究以山西为案例，利用InVEST模型和随机森林算法，分析2000-2020年间不同土地利用功能分区下的六大生态系统服务驱动机制及权衡协同关系，揭示空间异质性和动态演变规律，为制定精准生态管理政策提供依据。

　　### 生态系统服务在资源依赖型区域的演变与驱动机制研究

生态系统服务（ES）作为自然环境为人类社会提供的关键支持，是衡量区域可持续性的重要指标。然而，在资源依赖型地区，由于长期的人类活动，这些服务面临着严峻的退化风险。本研究以中国山西省为例，通过系统分析六个关键的生态系统服务指标——碳储存（CS）、碳排放（CE）、水资源供给（WY）、粮食生产（FP）、水土保持（SC）以及栖息地质量（HQ），探讨了不同土地利用功能区（LUFZ）中这些服务的演变规律及其驱动机制。研究采用多种模型方法，不仅识别了LUFZ，还量化了ES的变化趋势，揭示了其背后的驱动因素，并分析了服务之间的协同与权衡关系。

#### 研究背景与意义

生态系统服务与土地利用功能区的耦合关系，是维持区域可持续发展的重要机制。这一研究框架对于精准治理国家空间格局具有显著的实践价值。然而，目前的研究大多集中在城市化区域或典型的生态功能区，而对资源依赖型地区如山西省的关注相对不足。此外，传统评估方法在处理多变量非线性关系和空间异质性方面存在局限，常常停留在定性或半定量分析阶段。近年来，人工智能（AI）技术在环境管理中的应用日益深入，显示出在优化可再生能源转型中的资源配置、改善企业环境、社会和治理（ESG）表现、探索AI与环境库兹涅茨曲线（EKC）关系、响应去全球化背景下的生态足迹调控以及通过机器学习提升碳排放效率等方面的巨大潜力。这些进展为本研究提供了方法论上的借鉴。

#### 研究方法

本研究采用多源数据融合与空间分析方法，构建了基于山西省的ES评估框架。首先，通过K-means聚类算法和主成分分析（PCA）对117个县级行政单元进行分类，将其划分为经济开发区、煤炭资源优化区、生态保护区、生态修复区和生态提升区。其次，利用InVEST模型对不同区域的ES进行量化评估，结合随机森林（RF）算法识别关键驱动因素。最后，采用Spearman秩相关系数和地理加权回归（GWR）模型分析不同LUFZ之间的协同与权衡关系。这种方法不仅考虑了空间异质性，还揭示了不同区域中ES之间的相互作用模式。

#### 研究结果

研究结果表明，不同LUFZ中ES的变化趋势存在显著差异。在经济开发区，碳储存和栖息地质量呈现线性下降趋势，而碳排放、粮食生产和水土保持则表现出线性上升。碳排放增长最快，显示出该区域对生态环境的压力。相比之下，生态保护区的碳储存基本保持稳定，而碳排放、粮食生产和水土保持则呈现缓慢上升趋势，这表明生态保护区在维持关键ES方面具有较强的能力。生态修复区的碳储存变化趋势介于煤炭资源优化区和生态保护区之间，显示出一定的恢复能力。在生态提升区，碳储存呈现非线性下降，而碳排放则非线性上升，显示出明显的生态退化特征。

从空间分布来看，碳储存的高值区主要集中在吕梁和太行山脉，而碳排放的高值区则集中在城市和煤炭基地。水资源供给的高值区分布在东部山地，显示出地形与开发之间的相互作用。粮食生产的高值区主要集中在汾河平原和东南部盆地，与农业集约化密切相关。水土保持的高值区与山地地区重叠，显示出保护与开发之间的冲突。栖息地质量的高值区则主要集中在生态保护区，显示出开发活动对生态系统的显著影响。

#### 驱动因素分析

研究进一步分析了不同LUFZ中ES的驱动因素。森林覆盖率（X15）和耕地比例（X16）在所有区域中都显示出较高的重要性，表明植被覆盖对ES的影响具有普遍性。自然因素如地形（X1）、坡度（X3）、降水量（X4）和温度（X5）在不同区域中的重要性存在差异。在经济和煤炭资源区，人类活动对ES的影响更为显著，而生态保护区则强调景观格局的调控作用。经济和社会因素如GDP密度（X12）和人口密度（X13）在所有区域中都显示出较高的重要性，表明经济发展和人口集中对碳排放的影响显著。

#### 协同与权衡关系的演变

研究还揭示了ES之间的协同与权衡关系随时间的变化。从2000年到2020年，ES之间的协同关系逐渐增强，而权衡关系则趋于减弱。例如，碳储存与水资源供给之间的协同关系显著增强，碳储存与水土保持的协同关系也有所改善。与此同时，碳排放与碳储存之间的权衡关系虽未显著改变，但其影响范围有所缩小。这种趋势反映了在经济发展和生态保护之间取得了一定的平衡，特别是在一些政策干预措施的推动下，如绿色能源转型和生态农业推广。

#### 研究意义与展望

本研究不仅揭示了资源依赖型地区ES的变化规律和驱动机制，还为制定差异化的生态保护政策提供了科学依据。研究结果表明，基于功能区的治理模式能够有效缓解生态服务之间的冲突，并增强多服务之间的协同效应。此外，研究还指出，传统的线性模型和全局模型在处理复杂、非稳态的ES关系时存在局限，而结合机器学习和空间计量经济学的方法则能够更准确地捕捉这些关系。

然而，研究也存在一定的局限性。例如，随机森林模型中的变量重要性度量（IncMSE）可能受到预测变量之间多重共线性的影响，从而导致对某些变量重要性的误判。此外，InVEST模型的输出缺乏系统性的不确定性量化和敏感性分析，这可能影响研究结论的稳健性。未来的研究可以进一步整合全球敏感性分析方法（如Sobol方法）和贝叶斯不确定性框架，为ES评估提供置信区间，从而增强研究结果的可靠性。

#### 结论

综上所述，本研究通过系统分析山西省的ES变化趋势及其驱动因素，揭示了不同LUFZ中ES的演变特征和协同与权衡关系的变化。研究结果表明，基于功能区的生态治理模式能够有效缓解生态服务之间的冲突，并增强多服务之间的协同效应。未来，针对资源依赖型地区的生态保护和可持续发展，应注重基于功能区的差异化治理策略，通过严格的保护措施、生态修复技术以及绿色技术的推广，实现经济发展与生态保护的协调发展。