生态系统服务是指生态系统在物质循环和能量转换过程中直接或间接促进人类发展的生态系统产品和生态系统功能^[1]。联合国千年生态系统评估计划指出，近一百多年来全球60%的生态系统正在或已经退化^[2]，其主要原因是对生态系统服务价值的认识不足导致的盲目开发^[3]。土地利用/覆盖变化（land use and land cover change，LUCC）是人类活动作用于生态系统的主要方式^[4]，在改变生态系统格局和过程的同时，对生态系统产品与服务提供能力产生不同程度的影响^[5-6]，具有较强的空间差异性。评估LUCC对生态系统服务价值（ecosystem services value，ESV）的影响，有利于全面认识生态环境时空变化特征，可为土地利用格局优化和生态建设提供决策依据^[7]。

1997年Costanza等^[8]构建了“全球生态系统服务价值当量表”及“全球生态服务价值分析模型”，奠定了生态系统服务价值研究的理论基础，同年Daily^[9]发表的专著论述了生态系统服务功能的概念、价值评估等。2003年谢高地等^[10]根据Costanza的方法提出了符合中国国情的当量因子表并确立了中国单位面积价值当量及计算，国内众多学者据此在不同尺度上对流域^[11]、湖泊^[12]、城市（群）^[13-14]、绿洲^[15]、岛屿^[16]等生态系统服务价值进行了评估；研究内容涉及生态系统服务价值的定量化计算与修正^[17-18]、生态系统尺度响应研究^[19]、生态系统服务价值驱动力分析^[20]、不同情景下的未来生态系统服务价值预测^[21]等方面。目前国内外关于LUCC对ESV影响，刻画其地理分布规律特征、ESV空间差异性研究等方面取得了较为丰富的成果^[22-25]，但对LUCC的大多研究只关注一种类型向另一类型的转换，忽略了土地利用变化的复杂序列。土地利用时间序列追踪分析^[26]克服了双时向无法探测中间过程的不足，能有效揭示土地利用变化的轨迹和过程^[27-28]。趋势分析方法逐像元描述ESV的变化趋势，能反应ESV空间总体变化趋势，本文试用追踪分析和趋势分析对博斯腾湖流域的LUCC过程和ESV时空演变进行分析，并且将两者结合来探讨LUCC对ESV的空间差异影响。

随着改革开放及西部大开发的进程，博斯腾湖流域人口激增，经济快速发展，城市化、畜牧数量攀升等问题使得森林、草地被城市和农田占用，绿洲区也出现了荒漠化，并且伴随着水质退化、土地盐碱化等问题。因此，博斯腾湖流域生态环境和资源配置问题亟待解决。本文基于博斯腾湖流域2000—2018年土地利用数据，拟采用逐像元趋势分析方法，结合土地利用时间序列追踪分析，利用土地利用转移矩阵、ESV损益流向表，旨在分析：（1）近20年来博斯腾湖流域土地利用数量变化特征及LUCC过程在空间上的分布；（2）研究区生态系统服务价值结构、损益特征；（3）流域内LUCC对ESV的空间差异性的影响。

1.   研究区概况

博斯腾湖流域位于中国西北部新疆巴音郭楞蒙古自治州境内，是典型的干旱区山地−绿洲−荒漠陆面格局，属于温带大陆性干旱气候，日照时间长、气候较干燥、降水量稀少及蒸散发高于降水量，流域大部分区域植被覆盖率较低，生态系统易受气候变化的影响且极为脆弱，行政区划包括和硕县、和静县、焉耆县、博湖县、轮台县（部分）、库尔勒市、铁门关市（原新疆生产建设兵团第二师）以及尉犁县的部分区域（图1），流域总面积约79 204.25 km²。博斯腾湖串联着开都河与孔雀河，是绿洲农业生产、城市发展、人民生活的重要水源供给^[29]，也是塔里木河“生态输水”水源地，流入博斯腾湖的河流主要是开都河，其次有清水河、黄水沟等，流出博斯腾湖的河流只有孔雀河。流域内地势呈西北高、东南低，海拔高度在860 ~ 4 739 m之间，流域景观随海拔高度自上到下包括冰川积雪带、高山草甸带、草原带、绿洲平原、荒漠草原带和荒漠带等。

图  1  研究区示意图

Figure  1.  Sketch map of study area

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2.   数据来源与研究方法

2.1   数据来源

土地利用分类数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心（http://www.resdc.cn），解译精度达90%以上，空间分辨率为30 m，该系列数据将土地利用类型划分为6个一级分类和25个二级分类。本文根据分类标准、含义、博斯腾湖流域土地类型特点以及谢高地等^[30]生态系统分类体系将其重分类为旱地、水田、灌木、草原、草甸、湿地、荒漠、裸地、水域、冰川积雪等12个生态系统类型。博斯腾湖流域的粮食作物播种面积及产量数据来源于《新疆统计年鉴》《新疆生产建设兵团统计年鉴》；粮食价格数据来源于《全国农产品成本收益资料汇编2019》。

2.2   研究方法

2.2.1   土地利用变化分析

（1）土地利用追踪分析。在一定的时间段内，分析像元内所有土地利用类型变化轨迹即为土地利用追踪分析，该方法可以弥补双时相变化检测无法探测中间过程的不足，揭示LUCC过程在空间上的分异规律^[31]。所有可能的LUCC变化轨迹如图2。为了定量分析LUCC时空变化图谱，根据变化轨迹初末期是否改变、过程的剧烈程度，并参考相关文献将变化轨迹划分为6类^[32]，赋予追踪变化等级。当某像元的初末期LUCC未改变，可根据中间变化过程的地类状况将其分为4种轨迹类型：中间变化为0，即中间地类未发生变化，则为稳定型（Ⅰ级）；中间变化为1，即出现了一种新的地类，则为亚稳定型（Ⅱ级）；中间变化为2或大于2，即出现了两种或两种以上新的地类，则为回归型（Ⅲ级）。当某像元的初末期LUCC发生改变，亦可根据中间变化过程的变化状况将其分为3种轨迹类型：中间过程的地类为初期或末期的地类，则为渐变型（Ⅳ级）；中间过程的地类除了初期或末期的地类，出现1种新的地类时，则为中等变化型（Ⅴ级）；中间过程的地类除了初期或末期的地类，出现2种或2种以上新的地类时，则为激烈变化型（Ⅵ级）。

图  2  2000—2018年博斯腾湖流域所有可能的LUCC变化轨迹及典型例子

Figure  2.  All possible LUCC change trajectories and examples in Bosten Lake Watershed from 2000 to 2018

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（2）土地利用转移矩阵可以对研究区各地类初期和末期的面积和转移进行定量描述，分析各土地利用类型之间的转移过程和方向^[33]。

各土地利用类型的变化速率与幅度可以用土地利用动态度表示，单一土地利用动态度计算公式如下^[31]：

式中：D为某一土地利用类型动态度；研究期初地类面积用 ${U}_{{\rm{a}}}$ 表示，研究期末地类面积用 ${U}_{{\rm{b}}}$ 表示；T为变化年份。

综合土地利用动态度计算公式如下^[34]：

式中：LC为综合土地利用动态度；$n$ = 13；i和j代表土地利用类型；${{\rm{L}}{\rm{U}}}_{i}$ 为研究期初第 $i$ 类土地利用类型面积；$\Delta {{\rm{L}}{\rm{U}}}_{i-j}$ 为监测时段内第i类土地利用类型转为j类土地利用类型的面积。

2.2.2   生态系统服务价值评估方法

ESV评估方法多样，由于功能价格法输入参数较多、参数标准难以统计，本文选用直观易用的当量因子法^[35]对博斯腾湖流域生态系统服务价值进行估算。博斯腾湖流域平均粮食产量是新疆平均粮食产量的1.001倍，根据区域修正系数表（新疆为0.58）对生态系统服务价值进行修正^[36]。2000—2018年博斯腾湖流域平均粮食产量为6 539.58 kg/hm²，2018年新疆平均粮食价格为1.98元/kg，计算出博斯腾湖流域生态系统服务价值当量因子为1 092.45元/hm²，与当量表相乘得出博斯腾湖流域生态系统单位面积服务价值系数表（表1）。通过公式（3）和公式（4）计算博斯腾湖流域生态系统服务价值。

表  1  博斯腾湖流域生态系统服务价值系数表　　　　　　　　　　　　　　　元/(hm²·a)

Table  1.  Coefficients of the ecosystem service value in Bosten Lake Watershed CNY/(ha·year)

一级类型 First category		供给服务 Provisioning service				调节服务 Regulating service					支持服务 Supporting service				文化服务 Cultural service
二级分类 Second category		食物生产 Food production	原料生产 Material production	水资源 供给 Water supply		气体调节 Gas regulation	气候调节 Climate regulation	净化环境 Purify environment	水文调节 Hydrological adjusting		土壤保持 Soil conservation	维持 养分循环 Maintaining nutrient cycling	生物 多样性 Biodiversity		美学景观 Aesthetic landscape
DL		928.59	436.98	21.85		731.94	393.28	109.25	294.96		1 125.23	131.09	142.02		65.55
PF		1 485.74	98.32	−2 873.15		1 212.62	622.70	185.72	2 971.47		10.92	207.57	229.42		98.32
C		240.34	568.08	294.96		1 857.17	5 538.74	1 627.76	3 648.80		2 250.45	174.79	2 053.81		895.81
B		316.81	721.02	371.43		2 370.62	7 100.95	2 108.44	5 178.23		2 895.00	218.49	2 632.81		1 158.00
S		207.57	469.76	240.34		1 540.36	4 621.08	1 398.34	3 659.72		1 879.02	142.02	1 715.15		753.79
G		109.25	152.94	87.40		557.15	1 463.89	480.68	1 070.60		677.32	54.62	611.77		273.11
M		240.34	360.51	196.64		1 245.40	3 299.21	1 092.45	2 414.32		1 518.51	120.17	1 387.42		611.77
W		557.15	546.23	2 829.45		2 075.66	3 932.83	3 932.83	26 470.15		2 523.57	196.64	8 597.61		5 167.31
D		10.92	32.77	21.85		120.17	109.25	338.66	229.42		142.02	10.92	131.09		54.62
BL		0.00	0.00	0.00		21.85	0.00	109.25	32.77		21.85	0.00	21.85		10.92
WA		873.96	251.26	9 056.44		841.19	2 501.72	6 063.12	111 692.46		1 015.98	76.47	2 785.76		2 064.74
GS		0.00	0.00	2 359.70		196.64	589.92	174.79	7 789.19		0.00	0.00	10.92		98.32
注：GS代表冰川积雪；M代表草甸；G代表草原；S灌木；DL代表旱地；D代表荒漠；B代表阔叶；BL代表裸地；W代表湿地；PF代表水田；WA代表水域；C代表针叶。Notes: GS means glacier snow; M means meadow; G means grassland; S means shrubland; DL means dry land; D means desert; B means broadleaf; BL means bare land; W means wetland; PF means paddy field; WA means water area; C means coniferous.

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式中：${\rm{E}}{\rm{S}}{\rm{V}}$ 为生态系统服务总价值，${{\rm{E}}{\rm{S}}{\rm{V}}}_{f}$ 是第 $f$ 项服务功能价值；$s$ 为某一生态系统服务类型；${A}_{j}$ 代表地类 $j$ 的面积（hm²）；${{\rm{V}}{\rm{C}}}_{j}$ 和 ${{\rm{V}}{\rm{C}}}_{js}$分别代表土地利用类型 $j$ 的生态系统服务价值系数及第 $f$ 项服务功能价值系数。

2.2.3   生态系统服务价值时空变化分析

（1）生态系统服务价值趋势分析。针对博斯腾湖流域2000—2018年ESV数据采用逐像元的一元线性回归分析法，对其ESV进行趋势分析^[37]，公式为：

式中：$m$ 为监测的ESV时间长度，本文中 $m$ = 5；${{\rm{E}}{\rm{S}}{\rm{V}}}_{{\textit{z}}}$为第 ${\textit{z}}$ 像元点的生态系统服务价值；${\theta }_{\rm{slope}}$ 为流域各像元 ${\rm{E}}{\rm{S}}{\rm{V}}$ 变化的一元线性回归方程的斜率，体现研究时段内 ${\rm{E}}{\rm{S}}{\rm{V}}$ 的总体变化趋势。${\rm{\theta }}_{\rm{slope}}$ > 0，${\rm{E}}{\rm{S}}{\rm{V}}$ 呈增加趋势；反之，则为降低趋势。

（2）生态贡献率是指土地利用类型改变引起的ESV变化量对总服务价值变化量的影响，用来揭示流域生态系统服务价值变化的主要贡献因子^[38]。

式中：S_KT为生态贡献率；${\Delta {\rm{E}}{\rm{S}}{\rm{V}}}_{KT}$ 表示在时间T内第K类生态系统的ESV变化量。

3.   结果与分析

3.1   土地利用面积动态变化

通过式（1）、（2）计算得到表2。从用地结构看，博斯腾湖流域主要的地类是荒漠、草甸和裸地，三者共占流域面积的77.35%，平均面积占比分别为30.64%、24.40%、22.30%。阔叶和水田流域占比最少，两者面积之和不足1%。2000—2018年流域各用地类型发生了不同程度的变化，旱地、建设用地和水田呈增长趋势；草原和灌木呈减少趋势；荒漠、草甸、湿地、和水域呈波动增长趋势；裸地、针叶、阔叶和冰川积雪呈波动下降趋势。单一土地利用动态度最大的地类为建设用地、其次为旱地，反应出人类活动对土地利用及生态环境的强烈影响，单一动态度最小的是湿地，其次是草甸。博斯腾湖流域综合土地利用动态度呈“先增大，后减小”的趋势，2005—2010年综合土地利用动态度出现峰值，达到3.62。

表  2  2000—2018年博斯腾湖流域土地利用面积百分比和动态度

Table  2.  Land use area percentage and dynamic degree in the Bosten Lake Watershed from 2000 to 2018 %

土地利用类型 Land use type	土地面积比例 Proportional of different land use types						单一动态度 Dynamic of single land use		综合动态度 Dynamic of integrated land use
	2000	2005	2010	2015	2018		2000—2018		2000—2005	2005—2010	2010—2015	2015—2018
荒漠 Desert	27.50	26.96	33.97	32.41	32.37		3.55		0.26	3.62	0.44	0.22
草甸 Meadow	23.84	23.71	24.76	24.85	24.85		0.85
裸地 Bare land	26.88	26.85	18.90	19.53	19.35		−5.59
草原 Grassland	11.01	10.89	9.00	8.88	8.87		−3.88
旱地 Dry land	4.04	4.96	6.33	7.36	7.57		15.30
湿地 Wetland	1.91	1.88	2.11	2.07	1.99		0.78
水域 Water area	1.60	1.55	1.66	1.67	1.78		2.30
冰川积雪 Glacier snow	1.28	1.19	1.31	1.23	1.17		−0.47
针叶 Coniferous	0.69	0.69	0.47	0.63	0.63		−1.75
阔叶 Broadleaf	0.65	0.52	0.45	0.40	0.40		−7.78
建设用地 Construction land	0.28	0.33	0.49	0.64	0.66		28.24
灌木 Shrubland	0.34	0.49	0.52	0.31	0.31		−1.63
水田 Paddy field	0.00	0.00	0.02	0.02	0.02		0

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3.2   土地利用追踪分析

由图3可以看出，土地利用2000—2018年博斯腾湖流域稳定型总面积为4.79$\times$10⁶ hm²，占流域总面积的60.43%，是最大轨迹类型。渐变型占流域总面积的34.97%，是主要的变化轨迹类型，在流域南部主要分布于稳定型旱地和稳定型荒漠之间；在流域北部主要分布于高海拔裸地和草甸草原相交处。亚稳定型占流域面积的2.54%，主要分布于近绿洲的荒漠边缘和东北部的高海拔裸地和草甸、裸地和冰川积雪之间。中等变化型主要分布在博斯腾湖周围、库尔勒市和轮台县与荒漠的边界。总的来看，城市与绿洲边缘存在较强的用地冲突。回归型和激烈变化型占比较少，两者面积之和为7 910.01 hm²，占流域面积的0.10%，多分布于博斯腾湖周围，反应出博斯腾湖水位等水情要素变化剧烈^[39]、周围地类频繁置换，开发强度较大。

图  3  2000—2018年博斯腾湖流域轨迹类型

Figure  3.  Trajectory type in the Bosten Lake Watershed from 2000 to 2018

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3.3   生态系统服务价值变化特征

（1）生态系统服务价值结构特征分析。由博斯腾湖流域土地利用数据和表1，得到图4。结果表明，博斯腾湖流域2000、2005、2010、2015、2018年的生态系统服务价值分别为627.77、622.89、656.12、654.16、654.20亿元，总体呈波动增加趋势，增加了5.80%。从不同类型的生态系统服务价值上看，草甸价值量最大，平均占比31.44%；其次是水域和湿地，占比为23.71%和11.67%。不同地类变化量对总服务价值变化的贡献程度不同，水域、水田、湿地、荒漠、旱地、草甸的生态贡献率为正，是导致ESV增益的地类；草原、灌木、阔叶、裸地、针叶、冰川积雪的生态贡献率为负，是导致ESV减损的地类。其中水域、旱地和草甸正向生态贡献率较大，分别为29.60%、16.24%和14.82%，草原的负向生态贡献率最大，为−13.89%。因此，水域、旱地、草甸和草原是2000—2018年博斯腾湖流域生态系统服务价值变化的主要贡献因子和敏感因子。

图  4  2000—2018年博斯腾湖流域生态系统服务价值与生态贡献率

Figure  4.  Value contribution rate of ESV and ESV in Bosten Lake Watershed from 2000 to 2018

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（2）生态系统服务价值流向特征。基于土地利用转移矩阵得到2000—2018年博斯腾湖流域ESV损益流向表（表3）。结果表明，使得博斯腾湖流域ESV增值的地类转换主要有裸地转草甸、草原转草甸和草甸转水域，分别使ESV增高了32.49、21.30和12.95亿元；导致博斯腾湖流域ESV减损的地类转换主要有草甸转草原、草甸转荒漠和草原转荒漠，分别使ESV减少了22.79、12.50和8.71亿元。主要由于草甸、草原和湿地转向水域的ESV增益，荒漠转向旱地的ESV增益，草原和裸地转向草甸的ESV增益，使得水域、旱地和草甸成为博斯腾湖流域生态系统服务价值变化的正向贡献因子。草原作为ESV变化的负向贡献因子，主要由于草甸转向草原的ESV减损导致。

表  3  2000—2018年博斯腾湖流域生态系统服务价值损益流向　　　　　　　　　　　　10⁸ 元

Table  3.  Flow direction of EVS in the Bosten Lake Watershed from 2000 to 2018 10⁸ CNY

项目 Item	冰川积雪 Glacier snow	草甸 Meadow	草原 Grassland	灌木 Shrubland	旱地 Dry land	荒漠 Desert	建设用地 Construction land	阔叶 Broadleaf	裸地 Bare land	湿地 Wetland	水域 Water area	针叶 Coniferous
冰川积雪 Glacier snow		0.00	0.03			0.02			7.43		0.00	0.00
草甸 Meadow	−0.01		21.30	−0.19	0.42	4.71	0.16	−0.47	32.49	−4.74	−4.93	−2.53
草原 Grassland	0.00	−22.79		−1.27	0.06	4.62	0.01	−0.56	2.28	−6.04	−2.72	−0.20
灌木 Shrubland		0.31	0.65		0.05	0.62	0.00	−0.12	0.52	−0.44	−0.01
旱地 Dry land		−3.43	−0.77	−1.14		4.54	0.37	−2.15	0.77	−0.72	−2.59	−0.04
荒漠 Desert	−0.04	−12.50	−8.71	−2.11	−0.28		0.01	−0.83	5.00	−3.47	−5.23	−0.13
建设用地 Construction land	−4.39	−6.36	−3.77	−0.34	−0.03	−1.41	0.00	−0.26		−0.60	−1.44	−0.40
阔叶 Broadleaf		−0.15	−0.10	−0.11	−0.82	−0.22		−0.49	0.00	−0.02	−0.46
裸地 Bare land		0.21	0.91	0.05	1.89	1.21	0.15		0.40	−0.01	−0.01	0.00
湿地 Wetland		11.99	3.34	0.09	1.25	2.42	0.03	0.01	0.48		−4.42
水田 Paddy field		−0.01	0.00		0.00	0.01		0.00	0.03	−0.02	−0.16
水域 Water area	0.02	12.95	5.95	0.93	2.45	5.38	0.39	0.56	2.41	6.97		0.81
针叶 Coniferous		1.39	1.67	0.00		0.36		−0.01	0.56

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3.4   生态系统服务价值空间演变趋势

为了对博斯腾湖流域ESV空间分布进行充分表达，并保证最小可塑性单元内信息的完整性以及凸显博斯腾湖流域ESV空间差异性，本文构建300 m × 300 m的网格，计算出每个网格的ESV后，对数据进行栅格转换得到ESV栅格数据集。自然断点法基于数据的自然分组，在数值差异较大处设置边界，对相似值恰当分组，使得各数组差异最大化^[40]。

为刻画博斯腾湖流域ESV空间分布格局，计算5期ESV每个栅格的平均值，并采用自然断点法将ESV划分为5个等级，得到博斯腾湖流域生态系统服务价值空间分布（图5）。从图5可以看出，博斯腾湖流域ESV呈西北高、东南低，高值（博斯腾湖）点缀在低值区的空间分布格局。海拔较高的流域北部和西北部为ESV较低值区（主要地类为草甸、草原和冰川积雪），其中镶嵌着ESV中值区（主要地类为湿地和水域）和ESV低值区（主要地类为裸地）。流域东南部ESV高值区和较高值区主要分布于博斯腾湖及滨湖湿地、开都河主干河道。流域南部人类活动较强的地区ESV呈较低值（主要地类是旱地）。

图  5  博斯腾湖流域生态系统服务价值总体空间分布

Figure  5.  Overall spatial distribution of ESV in Bosten Lake Watershed

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以ESV栅格数据集为基础，运用基于像元的一元线性回归方法对博斯腾湖流域2000—2018年ESV时空变化趋势进行分析。根据博斯腾湖变化等级图（图6），和采用自然断点法划分的趋势变化率7个等级（图7），流域北部广袤的自然生态系统的ESV多呈轻度增加趋势，主要原因是部分裸地转为草甸和冰川积雪或是草原转为草甸；少部分的草原退化使得ESV呈轻度减小趋势。流域南部生态系统受人类活动影响较大，绿洲区轨迹等级和ESV变化趋势呈环状分布。以库尔勒市为例，轨迹等级同ESV变化趋势相对应，从城市至绿洲外缘依次为：中等变化型（ESV轻度减少）—渐变型（ESV轻度增加）—中等变化型（ESV轻度减少）。城市中心由于城市化占用旱地、水域等生态用地导致ESV减少，中层由于农业发展、旱地园林扩大使得ESV有轻度增加趋势，绿洲边缘存在的过渡放牧、草原退化、荒漠化致使ESV轻度减少。

图  6  2000—2018年博斯腾湖流域变化等级图

Figure  6.  Map of change levels in the Bosten Lake Watershed from 2000 to 2018

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图  7  2000—2018年博斯腾湖流域生态系统服务价值趋势分析

Figure  7.  Trend analysis of ESV in Bosten Lake Watershed from 2000 to 2018

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博斯腾湖、小湖湿地及周围的ESV变化趋势较为剧烈，同时存在明显增加或明显减少趋势，明显增加趋势分布于博斯腾湖周围，主要得益于滨湖荒漠、草甸向湿地的转化和滨湖湿地的保护；在库尔勒市也偶有分布，是由人工开发的水库和湿地造成的；明显减少趋势与水情要素、开发利用导致的地类频繁置换有关。

4.   结论与讨论

4.1   讨　论

基于单位服务功能价格和基于单位面积价值当量因子是目前主要的两种生态系统服务价值核算方法。本文采用优化的中国陆地生态系统服务价值当量因子，开展土地利用变化对博斯腾湖流域生态系统服务价值的影响研究，并根据流域生态系统特点对土地利用类型进行细分，这一定程度上提高了评价结果的准确性，该模型中的生态系统服务价值量采用2000—2018各期的平均值，加强了生态系统服务价值时间序列上的可比性。但本文仍存在生态系统服务价值系数修正方法单一、静态等缺点，在接下来的研究中，将会进一步改进修正方法，并结合建设用地生态系统服务价值，选用更高解译精度的土地利用数据来进一步提高评价精度。

正如本文引言中所述，目前大多数研究多采用热点分析等传统空间统计方法描述ESV时空变化，忽略了生态系统服务价值总体空间变化描述。人类活动的空间差异性使得生态系统服务价值具有差异性，为了更好地描述这一过程，本文采用土地利用时间序列追踪分析与趋势分析相结合的方式，揭示了绿洲城市的土地利用冲突现状及ESV时空变化，将来可在城市扩张的土地利用冲突及规划、城市发展的生态效益等方面研究发挥作用。由于本研究基于流域尺度，对绿洲区人工生态系统服务价值变化研究不够，今后的研究中可加强绿洲尺度的生态系统服务价值驱动力、土地利用对生态系统服务价值影响的空间定量研究。

根据本文的研究结果，气候暖湿化使得流域北部自然生态系统好转，整体ESV增加，但绿洲区ESV存在不同程度的减少趋势，故可以通过相关举措来管理和调整绿洲土地利用：（1）干旱区的生态环境异常脆弱，水资源维系着农业生产、经济社会发展，是生态价值系数最高的地类。本研究发现仅占流域总面积的3.61%的湿地和水域，主导着流域生态系统服务价值的变化，应加强对二者的保护。（2）由于生态输水的需要，孔雀河下游建立的水库使得草原面积减少，同时加剧耕地的开发、湿地缩减，政府管理部门应严格控制耕地规模，对草原、湿地进行保护。

4.2   结　论

本文以博斯腾湖流域为例，基于2000、2005、2010年、2015和2018年5期的土地利用数据，运用土地利用时间序列追踪分析、趋势分析等方法，探究博斯腾湖流域土地利用变化轨迹和生态系统服务价值的时空演变规律，揭示了土地利用变化及其对博斯腾湖流域ESV的影响及其空间分布格局，得出以下结论：

（1）博斯腾湖流域主要的土地利用类型是荒漠、草甸和裸地，在研究时段内水田、荒漠、草甸、湿地、水域、旱地、建设用地面积增加；草原、灌木、裸地、针叶、阔叶、冰川积雪面积减少。研究期内，建设用地的单一土地利用动态度较大，2005—2010年综合土地利用动态度最大。

（2）2000—2018年博斯腾湖流域未发生变化的土地利用类型面积，即稳定型占流域面积的60.43%，是最大的轨迹类型。渐变型占流域总面积的34.97%，亚稳定型占流域面积的2.54%，中等变化型、回归型和激烈变化型多分布于人类活动较强的绿洲地区。

（3）2000—2018年博斯腾湖流域ESV总体上呈现波动增长趋势，流域ESV主要由草甸、水域和湿地构成。水域、旱地、草甸和草原是流域ESV变化的主要贡献因子和敏感因子，其中水域、旱地和草甸为正向贡献因子，草原为负向贡献因子。博斯腾湖流域ESV增值的地类转换主要有裸地转草甸、草原转草甸和草甸转水域；导致博斯腾湖流域ESV减损的地类转换主要有草甸转草原、草甸转荒漠和草原转荒漠。

（4）博斯腾湖流域ESV总体空间分布呈“西北高，东南低”，高值（博斯腾湖）点缀在低值区的空间分布特征。ESV明显增加趋势的地区主要分布于博斯腾湖滨湖湿地，库尔勒地区也有分布；轻度增加趋势和轻度减少趋势在流域南部绿洲边缘以及东南部的焉耆盆地内边缘并存；流域北部大部分ESV呈轻度增加趋势，主要由于由部分裸地转为草甸和冰川积雪导致，流域北部的草甸、草原退化也使得部分地区ESV呈轻度减少趋势。

（5）博斯腾湖流域ESV变化趋势的空间差异性较为显著，流域北部对气候变化较为敏感，且受人类活动影响较小，LUCC追踪等级整体较低，ESV是轻度变化趋势；南部生态系统受人类活动影响较大，绿洲区轨迹等级和ESV变化趋势从城市至绿洲边缘呈：中等变化型（ESV轻度减少）—渐变型（ESV轻度增加）—中等变化型（ESV轻度减少）环状相间结构，博斯腾湖周围的ESV变化趋势最为剧烈。