汪清川，奚硯濤，劉欣然，周 文，徐欣冉

(中國礦業(yè)大學(xué)資源與地球科學(xué)學(xué)院，徐州 221000)

0 引言

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是指通過生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、過程和功能直接或間接得到的生命支持產(chǎn)品和服務(wù),其價(jià)值評估是生態(tài)環(huán)境保護(hù)、生態(tài)功能區(qū)劃、環(huán)境經(jīng)濟(jì)核算和生態(tài)補(bǔ)償決策的重要依據(jù)和基礎(chǔ)[1]，人類的生產(chǎn)生活離不開對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的依賴，它與人類的發(fā)展密切相關(guān)。Costanza[2]在1997年就對生態(tài)系統(tǒng)的功能進(jìn)行了相關(guān)研究，并在全球范圍內(nèi)進(jìn)行了相關(guān)劃分和價(jià)值評估，一經(jīng)發(fā)表便成為當(dāng)時(shí)研究生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值(ecosystem service value，ESV)的基礎(chǔ)。謝高地等[3-5]在此基礎(chǔ)上，經(jīng)過充分的實(shí)地調(diào)查，根據(jù)我國的具體國情改進(jìn)了該評估模型，并發(fā)表了“中國陸地生態(tài)系統(tǒng)單位面積生態(tài)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量表”，此后，該研究成果被我國學(xué)者廣泛用于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的研究。

土地利用變化是全球生態(tài)環(huán)境變化的重要因素[6-8]，隨著經(jīng)濟(jì)和人口快速增長，城市基礎(chǔ)建設(shè)不斷擴(kuò)張，建設(shè)用地需求越來越大，導(dǎo)致各用地類型轉(zhuǎn)換劇烈，尤其是耕地和建設(shè)用地的轉(zhuǎn)換，并最終導(dǎo)致區(qū)域ESV和功能發(fā)生變化，近年來越來越多的專家學(xué)者將研究重點(diǎn)放在土地利用變化對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能和價(jià)值的影響上，相關(guān)研究儼然已經(jīng)成為生態(tài)學(xué)和地理學(xué)的研究重點(diǎn)。Carpenter等[9]認(rèn)為土地利用類型的改變會導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和過程發(fā)生變化，從而影響生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能，Radford等[10]研究發(fā)現(xiàn)，土地利用格局會影響單項(xiàng)ESV從而影響其總值。國內(nèi)學(xué)者在借鑒了國外的研究成果，對國內(nèi)的ESV進(jìn)行了相關(guān)研究[11-13]。胡和兵等[14]發(fā)現(xiàn)，土地利用程度與服務(wù)價(jià)值存在明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系；李濤等[15]以洞庭湖為研究區(qū)域，探討了土地利用變化與ESV的時(shí)空演變，發(fā)現(xiàn)其ESV變化表現(xiàn)出了很強(qiáng)的空間自相關(guān)現(xiàn)象。

近年來，隨著徐州正式確立為淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)中心城市，其未來城市的發(fā)展必然導(dǎo)致土地利用方式的劇變，因此，急需對徐州市的生態(tài)服務(wù)功能和土地利用變化的關(guān)系進(jìn)行分析研究，探討各類土地利用類型的生態(tài)服務(wù)功能的價(jià)值，從而為徐州市未來生態(tài)環(huán)境保護(hù)和城市健康發(fā)展提供保障，因此，本文以Costanza和謝高地等人的研究成果為基礎(chǔ)，利用3期遙感影像，結(jié)合GIS(geo-information system)的空間分析功能，研究2005—2015年間徐州市的土地利用變化，進(jìn)而計(jì)算其ESV并掌握其空間變化情況，為徐州市的可持續(xù)化發(fā)展及未來土地利用和生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供數(shù)據(jù)保障。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

徐州，作為江蘇省地級市，淮海經(jīng)濟(jì)區(qū)中心城市，地處江蘇省西北部，地理坐標(biāo)為E116 °22 ′～118 °40 ′，N33 °43 ′～34 °58 ′之間，總面積為11 258 km2，除中部和東部少數(shù)丘陵外，大部分為平原，受溫帶季風(fēng)氣候影響，全年平均氣溫為14 ℃，年降水量為800～930 mm。截至2017年底，全市總?cè)丝跒?36.35萬人，國內(nèi)生產(chǎn)總值為6 605.95億元，人均生產(chǎn)總值為75 611元。徐州市下轄5個(gè)區(qū)，2個(gè)縣級市，3個(gè)縣(圖1)。

圖1 研究區(qū)域Fig.1 Study area

1.2 數(shù)據(jù)源

本文使用到的數(shù)據(jù)主要為Landsat系列遙感影像數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)和行政邊界數(shù)據(jù)。通過對遙感影像進(jìn)行相關(guān)預(yù)處理，經(jīng)過人工解譯，將土地利用類型分為6類，從統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)中獲取徐州市的糧食產(chǎn)量和價(jià)格數(shù)據(jù)，進(jìn)行相關(guān)修正系數(shù)的計(jì)算，通過行政邊界數(shù)據(jù)獲取徐州市的縣區(qū)級別的邊界范圍。數(shù)據(jù)具體信息如表1所示。

表1 基本數(shù)據(jù)信息匯總Tab.1 Summary of basic data information

2 研究方法

2.1 單一土地利用類型動(dòng)態(tài)度

單一土地利用類型動(dòng)態(tài)度K表示的是某單一土地利用類型在一定時(shí)間范圍內(nèi)的面積變化量[16]，表達(dá)式為：

(1)

式中:Sj和Si分別為研究區(qū)域在末期和初期的某種土地利用類型的面積;t為研究時(shí)間范圍，當(dāng)t的單位是年時(shí)，K的值即為年變化率。

2.2 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣

土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣可以計(jì)算出土地利用類型之間的相互轉(zhuǎn)移的數(shù)量和方向，可以對某一時(shí)期內(nèi)各種土地利用類型的演變方向與程度進(jìn)行描述[17]，其表達(dá)式為：

式中:S為土地面積;n為土地利用的類型數(shù);i,j分別為研究期間開始和結(jié)束時(shí)的土地利用的類型。

2.3 ESV

Finlayson等[18]的研究為ESV研究提供了基本的指導(dǎo)理論和研究方向。當(dāng)國內(nèi)學(xué)者將其引入我國的一些區(qū)域進(jìn)行相關(guān)研究時(shí)發(fā)現(xiàn)其方法存在一些不足，對我國的ESV估算不太合理。謝高地等[19]通過對200多位專家學(xué)者問卷調(diào)查的形式，對該方法進(jìn)行改進(jìn)，經(jīng)過2次修訂，制定了如表2所示的中國ESV當(dāng)量表。

表2 中國生態(tài)系統(tǒng)單位面積生態(tài)服務(wù)價(jià)值當(dāng)量表(2007年)Tab.2 Ecological service value equivalent per unit area of China’s ecosystem (2007)

謝高地等認(rèn)為1 hm2農(nóng)田食物生產(chǎn)的ESV當(dāng)量為1，單位面積農(nóng)田食物生產(chǎn)的ESV相當(dāng)于當(dāng)年研究區(qū)域的平均糧食市場價(jià)格的1/7[19-21]。該方法在國內(nèi)得到了眾多學(xué)者的廣泛應(yīng)用。由于該當(dāng)量表是基于全國大尺度的研究，直接使用該方法肯定會造成較大偏差，因此本文根據(jù)徐州市的區(qū)位因素和研究期間徐州市的糧食產(chǎn)量和價(jià)格等因素，對徐州市ESV當(dāng)量進(jìn)行修正計(jì)算。具體有以下幾個(gè)方面：①謝高地等的研究中，對我國不同省份的農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)生物量因子繼續(xù)計(jì)算，得到江蘇省的生物量因子為1.74[22]；②將土地利用類型與最接近的生態(tài)系統(tǒng)相對應(yīng)，森林、草地、農(nóng)田、河流湖泊和荒漠分別對應(yīng)林地、草地、耕地、水域和未利用地；由于目前對建設(shè)用地的理論研究尚少，未形成一些公認(rèn)的研究方法，因此本文研究ESV時(shí)，建設(shè)用地沒有參與相關(guān)計(jì)算；③根據(jù)徐州市的統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)和江蘇省糧油交易中心糧食價(jià)格統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，得到徐州市2005—2015年間平均糧食產(chǎn)量為6 068 kg/hm2，2015年徐州市的糧食收購價(jià)格為2.71元/kg，以2015年徐州市的糧食收購價(jià)格為基礎(chǔ)，消除年與年間價(jià)格的波動(dòng)，計(jì)算得到徐州市單位農(nóng)田食物生產(chǎn)的ESV為2 349.18元/hm2。進(jìn)而得到徐州市單位面積ESV系數(shù)表，如表3所示，該表經(jīng)過一系列修正，比較符合研究區(qū)域的實(shí)際情況。

表3 徐州市生態(tài)系統(tǒng)單位面積生態(tài)服務(wù)價(jià)值系數(shù)表Tab.3 Ecological service value coefficient per unit area of Xuzhou ecosystem

以修正過的ESV表為計(jì)算基礎(chǔ)，徐州市的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能價(jià)值的計(jì)算公式為：

(3)

(4)

式中:ESV為研究區(qū)內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價(jià)值;Vi為某單一土地利用類型i的ESV系數(shù);Ai為某單一土地利用類型i的面積;ESVk為第k項(xiàng)ESV;Vki為第i種土地利用類型的第k項(xiàng)ESV。

2.4 生態(tài)系統(tǒng)敏感性

ESV敏感性指數(shù)(CS)可以很好地驗(yàn)證生態(tài)系統(tǒng)類型對各土地利用類型的代表性和價(jià)值系數(shù)的準(zhǔn)確性[23-25]。CS值越大，說明單項(xiàng)服務(wù)功能價(jià)值系數(shù)V對ESV的影響程度大，ESV易受V的影響產(chǎn)生大的波動(dòng)。當(dāng)CS>1時(shí)，表明當(dāng)1%的自變量發(fā)生變化時(shí)，其引起的因變量的變化將大于1%，這種情況下我們認(rèn)為結(jié)果可信度低，不予采納；反之，當(dāng)CS<1時(shí)，表明V和ESV的關(guān)系是缺乏彈性的，即1%的自變量發(fā)生變化時(shí)，其引起的因變量的變化將小于1%，這種情況是可信的。

本文分別將徐州市各土地利用類型的V值各調(diào)整50%，以此來計(jì)算CS值，從而探究V對ESV的影響程度，其具體的計(jì)算公式如下：

(5)

式中:CS為敏感性指數(shù);m,n分別為初始時(shí)的價(jià)值和調(diào)整生態(tài)價(jià)值系數(shù)后的價(jià)值;l為某單一土地利用類型。

3 結(jié)果與分析

3.1 徐州市土地利用變化分析

徐州市2005—2015年間土地利用變化情況如圖2和表4所示，結(jié)合圖2和表4可知，研究期間徐州市的主要用地類型為耕地，占總面積約69.3%，其次為建設(shè)用地，占總面積約21.3%，接著是林地和水域，占總面積分別為5%和3.96%，草地占總面積約為0.4%，面積最小的是未利用地，僅占總面積約0.04%。從總體變化來看，研究期間徐州市的土地利用變化呈現(xiàn)出兩增四減的變化趨勢，具體表現(xiàn)為建設(shè)用地和未利用地面積增加，耕地、林地、草地和水域面積減少，其中建設(shè)用地和耕地分別是增加面積最多和減少面積最多的用地類型，同時(shí)也是增長速度最快和減少速度最快的土地利用類型，在此期間建設(shè)用地共增加了499 630.5 hm2，占比增加了4.5%，耕地共減少了311 217.3 hm2，占比減少了2.81%。研究期間耕地和林地面積逐年下降，建設(shè)用地和未利用地逐年上升，而草地和水域面積在2005—2010年間都單調(diào)遞減，在2010—2015年間又有少量增加。2005—2015年間，徐州市各土地利用類型相互轉(zhuǎn)化如表5所示，其中草地向其他土地轉(zhuǎn)移的規(guī)模很小，轉(zhuǎn)移面積最大的為向耕地轉(zhuǎn)移了4 977 hm2，耕地主要轉(zhuǎn)移向建設(shè)用地、林地和草地，占轉(zhuǎn)出總面積90%以上，說明徐州的建設(shè)用地面積的增加主要是占用周邊耕地形成。林地和水域的轉(zhuǎn)出土地利用類型均為耕地和建設(shè)用地，占總的轉(zhuǎn)出面積均達(dá)到了90%以上。

(a)2005年 (b)2010年 (c)2015年

表4 2005—2015年徐州市土地利用變化Tab.4 Xuzhou City land use change from 2005 to 2015

表5 徐州市2005—2015年土地利用轉(zhuǎn)移矩陣Tab.5 Land use transfer matrix in Xuzhou from 2005 to 2015 (hm2)

3.2 徐州市ESV變化

3.2.1ESV總體變化

2005—2015年徐州市各類土地利用類型ESV變化如表6所示，從表6中可以發(fā)現(xiàn)，徐州市的ESV總量一直在不斷減少，從2005年的4.15×1010元，到2015年的3.86×1010元，10 a間共減少了2.9×109元，變化率為-6.9%，其中2005—2010年間的變化比較劇烈。2005—2010年，除了未利用地，其他各土地利用類型的ESV均出現(xiàn)大幅度的下降，2010—2015年耕地仍處于大幅下降的趨勢，林地的下降幅度減小，草地、水域和未利用地的ESV出現(xiàn)小幅度的上升?？傮w上看，除了未利用地，其他各土地利用類型的ESV均處于下降趨勢，其中林地的ESV下降量最大，共減少了1.43×109元，變化率為-22.45%，其次是耕地，共減少了1×109元，變化率為-3.95%，接下來是草地和水域，分別減少了2.47×108元和2.5×108元，變化率分別為-62.3%和2.65%，最后是未利用地，其ESV增加了1.47×106元，變化率為75.77%，但其對ESV總量影響最小。從歷年土地利用類型的ESV所占比例來看，徐州市的ESV組成結(jié)構(gòu)相對穩(wěn)定，依次為耕地、水域、林地、草地、未利用地，與此同時(shí)水域，林地和耕地的ESV之和占比超過95%以上。耕地所占比重一直是最大的，這是因?yàn)槠涿娣e所占比例始終最大，水域雖然面積占比小，僅為4.5%左右，但其產(chǎn)生的ESV比較大，故而所占比例也比較大。

表6 徐州市各用地類型ESV變化Tab.6 Changes in ESV of various land types in Xuzhou City

3.2.2 單項(xiàng)ESV變化

徐州市單項(xiàng)ESV及其變化如表7所示，從表7中可以看出，2005—2015年間徐州市各單項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能均呈現(xiàn)下降趨勢。這是因?yàn)檠芯科陂g除了建設(shè)用地和未利用地，其他地類面積均處于明顯的下降趨勢。各單項(xiàng)ESV中減少量最多的是水文調(diào)節(jié)的功能，價(jià)值共減少了4.5×108元，這主要是因?yàn)檠芯科陂g，水域面積的減少所造成的。變化最小的是娛樂文化功能，共減少了1.7×108元。從一級類型來看，對ESV貢獻(xiàn)最大的是調(diào)節(jié)服務(wù)功能，貢獻(xiàn)率約為56.35%，其次是支持服務(wù)功能，貢獻(xiàn)率約為25.88%，供給服務(wù)功能，貢獻(xiàn)率約為13.08%，最后是文化服務(wù)功能，貢獻(xiàn)率約為4.69%。從二級類型來看，徐州市提供的廢物處理功能價(jià)值最大，其次是水文調(diào)節(jié)功能，且這2個(gè)功能價(jià)值主要由水域面積提供。

表7 徐州市單項(xiàng)ESV及其變化Tab.7 Xuzhou City’s single ecosystem service value and its change (106元)

3.2.3ESV空間變化

2005—2015年，徐州市總的ESV持續(xù)下降，由于總量的變化無法反映出其在空間上的差異，因此在ArcGIS軟件中計(jì)算各縣域的ESV總量及其單位面積ESV。計(jì)算結(jié)果如表8和圖3—4所示，從空間變化上來看，研究期間，徐州市ESV低值區(qū)域由城區(qū)向周邊擴(kuò)散，尤其在泉山區(qū)、鼓樓區(qū)、云龍區(qū)，變化最為明顯，這是由于城市發(fā)展，建設(shè)用地不斷擴(kuò)張，占用了很多的耕地、林地和水域資源，而本文中鑒于建設(shè)用地對ESV的研究尚不明確，故其并沒有參與相關(guān)計(jì)算，從而導(dǎo)致徐州市ESV降低。2005—2010年間，ESV變化量較大的區(qū)域有豐縣、沛縣和邳州市，較小的有賈汪區(qū)，2010—2015年ESV變化量較大的有豐縣、賈汪區(qū)和新沂市，較小的有邳州市。各縣級行政區(qū)域除了賈汪區(qū)以外，均呈現(xiàn)出持續(xù)下降的趨勢，其中下降總量最多的是豐縣，共減少了7.6×108元，下降總量最小的是賈汪區(qū)，共減少了0.7×108元，在縣級行政區(qū)域中，ESV最高的是邳州市，這主要是因?yàn)槠湫姓^(qū)面積較大，耕地面積多，比較高的有銅山區(qū)、新沂市和豐縣，較低的區(qū)域有泉山區(qū)和云龍區(qū)。賈汪區(qū)在2005—2015年間先減少后增加，增加的主要原因是在2010—2015年間，水域和草地面積的大幅度增加。由于各縣域土地面積不同，直接比較存在一定的差異性，因此采用單位面積ESV進(jìn)行比較，在2005年，單位面積ESV最高的是泉山區(qū)，達(dá)到了5.04×104元/hm2，但在此之后，泉山區(qū)內(nèi)水域面積和林地面積大幅度減少，導(dǎo)致其ESV總量銳減，在2010—2015年間，單位面積ESV最高的均為新沂市，這是因?yàn)樾乱适薪ㄔO(shè)用地占比和增長較小，耕地、林地、水域面積占比較高，因此其ESV較高。研究期間，單位面積ESV變化最大的是泉山區(qū)，下降了4.23×104元/hm2，變化最小的是賈汪區(qū)，減少了0.1×104元/hm2，同時(shí)可以看出，單位面積ESV較高的區(qū)域有賈汪區(qū)和銅山區(qū)，較低的有睢寧縣、云龍區(qū)、鼓樓區(qū)和沛縣。

表8 徐州市ESV空間變化Tab.8 Spatial changes of ecosystem service value in Xuzhou

(a)2005—2010年 (b)2010—2015年 (c)2005—2015年

(a)2005年 (b)2010年 (c)2015年

3.3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)敏感性分析

敏感性指數(shù)變化如表9所示，徐州市ESV的敏感性從低到高依次為未利用地、草地、水域、林地和耕地，最高為耕地的0.633 0，說明徐州市的耕地生態(tài)價(jià)值系數(shù)變化1%時(shí)，耕地的ESV增加0.633%，最低為未利用地的0.000 47。不同時(shí)期各用地類型的敏感性系數(shù)均小于1，這表明ESV和ESV系數(shù)是缺乏彈性的，即這種研究結(jié)果是可信的，符合徐州市的實(shí)際情況。

表9 敏感性指數(shù)變化Tab.9 Changes in sensitivity index

3.4 土地利用變化對ESV的影響

各土地利用類型面積的變化趨勢與ESV的變化趨勢情況如圖5所示，從圖5中可以發(fā)現(xiàn)，在2000—2015年間，耕地和林地的變化趨勢與ESV的變化呈現(xiàn)完全的正相關(guān)關(guān)系，這是因?yàn)楸旧硌芯繀^(qū)域內(nèi)的耕地和林地面積所占比例較大，故而其變化趨勢呈現(xiàn)出相同的趨勢，而草地和水域面積變化則是在2005—2010與ESV的變化趨勢保持相同，在2010—2015年間與ESV變化趨勢保持相反，這是因?yàn)?005—2010年間雖然水域面積和草地面積是增加的，但與2000—2005年相比，其增加的面積量較小，故而其ESV增加值被耕地和林地減少的ESV所抵消，所以整體上呈現(xiàn)出下降的趨勢，而未利用地面積的變化與ESV的變化趨勢一直呈現(xiàn)相反的趨勢，這是因?yàn)槲蠢玫孛娣e所占比例極小，對ESV變化的影響也很小，更多的是其他4種地類影響著ESV的變化。結(jié)合表9看，各土地利用類型對ESV的敏感性是不同的，且在研究期間，林地、耕地和水域的敏感系數(shù)較高，說明其對ESV的貢獻(xiàn)較大，是未來生態(tài)環(huán)境發(fā)展與保護(hù)的重點(diǎn)對象。

(a)耕地 (b)林地 (c)草地

4 結(jié)論

ESV的評估本身是一個(gè)很復(fù)雜的過程，其影響因素眾多，評估方法也不盡相同。不同的評估方法計(jì)算出來的ESV價(jià)值可能不太相同，但是其時(shí)空變化特征相差不會太大。本文以謝高地等人的研究為基礎(chǔ)，根據(jù)研究區(qū)域的實(shí)際情況修正了相關(guān)計(jì)算系數(shù)，得到了徐州市生態(tài)系統(tǒng)單位面積生態(tài)服務(wù)價(jià)值系數(shù)表，并通過3期遙感影像數(shù)據(jù)對徐州市土地利用類型進(jìn)行分類，在GIS中進(jìn)行相關(guān)疊加運(yùn)算，統(tǒng)計(jì)出各土地利用類型的面積及其時(shí)空變化，研究得到了近10 a來徐州市ESV隨土地利用變化的時(shí)空變化。主要結(jié)論如下：

1)2005—2015年間徐州市耕地、林地、草地和水域面積均不同程度的減少，未利用地面積小幅度上升，建設(shè)用地大幅增加。同時(shí)各用地類型相互轉(zhuǎn)換，建設(shè)用地增加的面積主要由耕地貢獻(xiàn)，水域和林地也貢獻(xiàn)了較小的一部分，耕地同時(shí)也向林地和草地轉(zhuǎn)移了部分面積，但轉(zhuǎn)出面積遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于轉(zhuǎn)入面積，這使得研究期間，徐州市的耕地面積大幅減少，建設(shè)用地面積不斷增加，各土地利用類型相互之間轉(zhuǎn)換頻繁。

2)研究期間徐州市ESV隨土地利用變化而變化。從時(shí)間上看，研究期間徐州市ESV處于逐年下降的趨勢，尤其是2005—2010年這一階段，ESV銳減。就不同地類生態(tài)服務(wù)價(jià)值來說，水域和耕地的生態(tài)服務(wù)價(jià)值較高，未利用地對ESV貢獻(xiàn)率最小，這主要是由于耕地面積所占比例高，而水域ESV系數(shù)較高，因此對ESV貢獻(xiàn)率高。從單項(xiàng)ESV來看，水文調(diào)節(jié)和廢物處理對ESV貢獻(xiàn)率較高，這是因?yàn)樗蛎娣e對這2項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能影響較大，未來徐州市應(yīng)加強(qiáng)對水域面積的管理，同時(shí)加強(qiáng)未利用地向林地和草地的轉(zhuǎn)換，避免ESV繼續(xù)下降。從空間上看，徐州市ESV差異比較明顯，高生態(tài)服務(wù)價(jià)值區(qū)域主要分布在林地，水域面積大的區(qū)域如賈汪區(qū)、銅山區(qū)，低ESV區(qū)主要分布在建設(shè)用地集中的地區(qū)，占比高的區(qū)域如睢寧縣云龍區(qū)等。

3)本文最后計(jì)算所得敏感性系數(shù)均小于1，說明研究結(jié)果是可靠的，對于徐州市未來的土地利用和規(guī)劃，本文可提供數(shù)據(jù)上的支撐，確保經(jīng)濟(jì)和生態(tài)的協(xié)調(diào)發(fā)展。

4)各土地利用類型面積之間的相互轉(zhuǎn)化對徐州市ESV影響較大。尤其是耕地和建設(shè)用地的轉(zhuǎn)換，林地、草地向耕地的轉(zhuǎn)換，這些轉(zhuǎn)換都是由高ESV系數(shù)向低ESV系數(shù)的轉(zhuǎn)換，打破了原有的平衡性，所以會導(dǎo)致研究區(qū)域內(nèi)ESV總量的流失。因此，徐州市應(yīng)該合理調(diào)整土地利用結(jié)構(gòu)，加強(qiáng)耕地、林地和水域用地的保護(hù)。