土地利用强度的显著中介效应：江西省生态系统服务权衡与协同的多维异质性与影响机制实证研究

《Forests》：Significant Mediating Effect of Land Use Intensity: An Empirical Study on the Effects of Ecosystem Services Trade-Offs and Synergies in Jiangxi Province

　　

识别生态系统服务（ecosystem services, ES）权衡与协同（ecosystem service trade-offs and synergies, ESTSs）及其影响，可为生态管理提供关键科学依据。然而，ESTSs的影响并不总是直接效应。为弥补ESTSs多维异质性与中介效应研究的不足，本研究以江西省为案例区，分析ESTSs的时空格局与异质性。基于1990—2020年数据，从静态与动态视角及多个维度进行评估，并识别归一化植被指数（normalized difference vegetation index, NDVI）与土地利用强度（land use intensity, LUI）对ESTSs的直接与间接影响。研究人员发现，ESTSs具有短期波动、动态变化与长期稳定的特征。总体上，静态视角下的ESTSs强于动态视角，小尺度下的ESTSs强于大尺度。在不同多维分区之间，ESTSs的关系与程度存在空间异质性。NDVI对ESTSs的影响显著，且该影响在不同维度间具有显著异质性；影响系数排序为：功能控制维度 > 水平发展圈维度 > 垂直地形位维度。LUI可在连接NDVI与ESTSs的影响链中发挥关键中介作用，并表现为显著的部分中介效应。本研究旨在探索计量统计方法在ESTSs影响研究中的实证应用，从而为制定有针对性、差异化的生态管理政策提供基础，并为相似地区ES治理提供参考。

（一）研究背景、问题与研究意义
生态系统服务（ecosystem services, ES）包括生态系统提供的产品及相关惠益，维系生态平衡与人类福祉。随着人类活动增强和城镇化加速，生态系统退化，ES权衡与协同（ecosystem service trade-offs and synergies, ESTSs）更趋复杂。识别ESTSs及其影响是生态管理、生态补偿、修复和可持续利用的基础。既有研究多采用ARIES、SolVES、RUSLE、InVEST等模型，其中InVEST应用广泛；ESTSs常用Spearman相关、Pearson相关、地理探测器、地理加权回归、随机森林和贝叶斯信念网络等分析。仍存在不足：一是多基于静态ES而非动态视角，难以实现空间制图与演化表达；二是空间异质性研究多聚焦生态功能分区，对城市发展圈、地形位等多维异质性关注不足，功能分区方法亦存在信息损失或主观性；三是影响效应研究偏重ES驱动因素，对ESTSs影响及间接效应关注不足，土地利用强度（land use intensity, LUI）受关注较少；四是地理分析较多，固定效应模型和中介效应模型等计量统计方法应用不足。江西省作为首批国家生态文明试验区之一，具有自然资源禀赋和生态基础代表性；其ES研究涉及ES bundles、驱动因素、权衡协同和价值，但ESTSs影响效应尚未解决。因此，研究拟从静态与动态、多尺度与多维分区角度识别ESTSs格局与异质性，并分析NDVI与LUI的直接和间接影响，为差异化生态管理提供依据。其意义在于将相关描述推进到因果识别与机制解释，为相似地区ES精准治理提供参考。

（二）研究开展、结论与意义
研究人员以江西省为研究区，基于1990、2000、2010、2020年数据，在1 km网格与县域尺度量化食物生产（food production, FP）、产水量（water yield, WY）、碳储量（carbon storage, CS）、水净化（water purification, WP）、土壤保持（soil conservation, SC）和生境质量（habitat quality, HQ）六类ES，识别15对ESTSs；从功能控制、水平发展圈和垂直地形位三维度分析异质性；以归一化植被指数（normalized difference vegetation index, NDVI）为核心解释变量（core explanatory variable, CEV），构建双向固定效应模型（two-way fixed effects model, TWFEM）检验直接影响，并以修订LUI（LUI_r）为中介变量（mediating variable, MV）检验间接效应。结论表明：ESTSs呈短期波动、动态变化和长期稳定；静态强于动态、小尺度强于大尺度；多维分区异质性显著；NDVI影响显著且具多维异质性；LUI_r在NDVI—ESTSs影响链中具有显著部分中介效应。研究为差异化生态管理政策和相似区域ES治理提供基础。

关键技术方法（≤250字）：数据覆盖1990、2000、2010、2020年，在1 km网格和县域尺度分析，数据经ArcGIS 10.8裁剪、矢量化并统一至WGS 1984。以InVEST等量化FP、WY、CS、WP、SC、HQ；用Spearman相关和动态生态系统协同权衡指数（dynamic ecosystem synergistic trade-off index, DESTI）识别静态与动态ESTSs；用深度嵌入聚类—自组织映射（deep embedded clustering–self-organizing mapping, DEC-SOM）划分功能控制区，最近邻距离划分核心区、边缘区、外围区，地形位置指数（topographic position index, TPI）划分地形位；以TWFEM和中介效应模型分析NDVI的直接与间接影响。样本来源为江西省1990—2020年四期数据。

（三）研究结果
4.1 ESTSs演化：通过网格与县域尺度Spearman相关和DESTI比较静态/动态视角，发现不同尺度与年份的ESTSs及强度差异显著，总体静态强于动态、小尺度强于大尺度；1990—2000年DESTI最大，1990—2020年最小，时间跨度越大ESTSs越弱；FP–WP在网格尺度四年均高度协同，FP–HQ高度权衡，县域尺度CS–SC、SC–HQ、CS–HQ高度协同等。
4.2 ESTSs多维异质性分析：通过DEC-SOM、最近邻距离和TPI三维分区比较，发现不同维度和分区的关系与程度存在空间异质性；总体程度为生态功能控制区（ecological functional control zones, EFCZs）>农业功能控制区（agricultural functional control zones, AFCZs）>城市功能控制区（urban functional control zones, UFCZs），外围区（peripheral area, PA）>边缘区（edge area, EA）>核心区（core area, CA），高地形位（high TPI, H-TPI）>中地形位（medium TPI, M-TPI）>低地形位（low TPI, L-TPI）；FP–WP在各分区均强协同，WP–HQ强权衡，但幅度不同。
4.3 直接影响分析：4.3.1 TWFEM回归分析：Hausman检验支持固定效应模型；以FP–WY为例，NDVI影响系数为0.250且显著促进ESTSs，控制变量均显著，MAP负向影响最强（?0.288），验证H1。4.3.2 异质性分析：分维度回归显示NDVI影响方向基本一致、强度具区域异质性，影响强度为功能控制维度>水平发展圈维度>垂直地形位维度；CS与其他ES的异质性差异较大，WP与其他ES差异较小。
4.4 中介效应分析：通过中介效应模型发现NDVI显著负向影响LUI_r，LUI_r显著负向影响FP–WY；引入MV后NDVI系数由0.254、0.372、0.250降至0.242、0.355、0.238，呈部分中介；LUI_r对FP–WY等具有正向部分中介，对FP–CS、WY–CS等具负向部分中介，验证H2。

（四）讨论总结
讨论指出：静态与动态视角表征不同关系结构，静态结果更强，可能源于随机扰动放大、响应相位差和韧性导致的均值回归；ESTSs具时间尺度依赖，政策需区分短期干预与长期结构效应；空间尺度上县域DESTI一般小于网格尺度，因空间平均稀释ES峰谷，连接网格与县域可兼顾精度与政策可操作性。多维异质性表现为自然主导区（EFCZ、PA、H-TPI）关联结构强，过渡区（AFCZ、EA、M-TPI）关系重塑，城市主导区（UFCZ、CA、L-TPI）关联弱，管理应差异化。NDVI总体强化多数服务组合协同，但对涉及产水的组合有抑制作用；影响强度随维度变化。LUI_r具部分中介，正负中介方向依服务对而异，说明传导为多路径系统，NDVI为主要调控杠杆，LUI管理为辅助机制。政策启示包括平衡短期应急修复与长期结构保护、协调绿化与强度控制、按多维分区差异化管控、聚焦敏感服务对和关键区域。局限为未考虑文化服务、跨尺度ES测量精度差异、仅分析单一MV，后续需纳入多MV。

（五）研究结论翻译
研究结论可概括为：（1）静态与动态视角下ESTSs的关系和强度跨尺度、跨年份差异显著，呈短期波动、动态变化与长期稳定；总体上静态强于动态、小尺度强于大尺度。（2）不同维度和分区存在显著空间异质性。（3）TWFEM用于ES效应分析合理，NDVI对ESTSs影响显著并具多维异质性，不同服务对间关系及强度差异明显。（4）基于夜间灯光修订的LUI_r提高了LUI反映人类活动强度的准确性，并在NDVI与ESTSs影响链中发挥显著部分中介作用。研究贡献包括：结合DESTI与静态视角、连接网格与县域、引入“功能—圈层—地形”三维框架；引入TWFEM与中介效应模型并用夜间灯光修订LUI，推动从相关描述到因果识别与机制解释；识别NDVI直接影响及经LUI的间接路径，为研究区及相似地区精准ES治理和差异化政策提供基础。