塔里木河流域生态系统服务价值与土地利用的动态变化

doi:10.12118/j.issn.1000-6060.2025.122

干旱区地理 ›› 2026, Vol. 49 ›› Issue (2): 265-274.doi: 10.12118/j.issn.1000-6060.2025.122 cstr: 32274.14.ALG2025122

塔里木河流域生态系统服务价值与土地利用的动态变化

曾勇¹^,²(), 毕钰¹^,², 张洪彬¹^,², 施枫芝³, 王鹏³()

1.新疆师范大学地理科学与旅游学院，新疆乌鲁木齐 830054
2.新疆维吾尔自治区重点实验室新疆干旱区湖泊环境与资源实验室，新疆乌鲁木齐 830054
3.中国科学院新疆生态与地理研究所，新疆乌鲁木齐 830011

收稿日期:2025-03-10 修回日期:2025-04-23 出版日期:2026-02-25 发布日期:2026-02-27
通讯作者: 王鹏（1987-），男，硕士，助理工程师，主要从事绿洲生态等方面的研究. E-mail: wangp@ms.xjb.ac.cn
作者简介:曾勇（1988-），女，博士研究生，高级实验师，主要从事绿洲生态建设与规划等方面的研究. E-mail: zengyong107@sina.cn
基金资助:
国家重点研发计划项目(2023YFC3206801);新疆师范大学青年拔尖人才项目(XJNUQB2024-12);新疆维吾尔自治区自然科学基金资助项目(2023D01B52);国家自然科学基金项目(42171041)

Dynamic changes of ecosystem service value and land use in the Tarim River Basin

ZENG Yong¹^,²(), BI Yu¹^,², ZHANG Hongbin¹^,², SHI Fengzhi³, WANG Peng³()

1. School of Geography and Tourism, Xinjiang Normal University, Urumqi 830054, Xinjiang, China
2. Laboratory of Lake Environment and Resources in Arid Areas, Key Laboratory of Xinjiang Uygur Autonomous Region, Urumqi 830054, Xinjiang, China
3. Xinjiang Institute of Ecology and Geography, Chinese Academy of Sciences, Urumqi 830011, Xinjiang, China

Received:2025-03-10 Revised:2025-04-23 Published:2026-02-25 Online:2026-02-27

摘要/Abstract

摘要：

以塔里木河流域为研究区，基于Landsat遥感影像和社会经济数据，运用Flus-Markov模型和当量因子法，分析2012—2032年土地利用格局动态变化，评估生态系统服务价值（Ecosystem service value，ESV）的时空特征，进而预测其未来变化趋势。结果表明：（1） 2012—2032年未利用地和水域面积先减后增，耕地持续扩张，草地显著退化，导致ESV总量下降2093.72×10⁸元，其中草地和水域贡献分别下降2984.17×10⁸元和38.44×10⁸元。（2） ESV空间分布呈现西北高、东南低特征，水文调节、气候调节及气体调节为关键服务功能。（3）敏感性分析显示，水域和草地变化对ESV影响最大，但价值系数修正的弹性较低，表明估算结果稳健。模型验证显示Kappa系数达0.95，预测精度可靠。（4）土地利用以及归一化植被指数是影响塔里木河流域生态系统服务价值的主要影响因子。研究揭示塔里木河流域生态服务功能退化与土地利用扩张的关联性，建议通过优化土地利用结构、强化草地和水域保护以提升ESV，为干旱区生态安全与可持续发展提供科学依据。

关键词: 生态系统服务价值, 土地利用, Flus-Markov, 动态变化, 塔里木河流域

Abstract:

This research integrates the Flus-Markov model and the equivalent factor method to analyze dynamic changes in the land use patterns in the Tarim River Basin from 2012 to 2032, evaluate the spatiotemporal characteristics of ecosystem service value (ESV), and predict its future trends, based on Landsat remote sensing images and socioeconomic data. The results show that: (1) From 2012 to 2032, the area of unused land and water first decreased and then increased, while the cultivated land area expanded and grassland degraded significantly continuously, resulting in a decrease of 2093.72×10⁸ yuan in the total ESV. The contributions of grassland and water decreased by 2984.17×10⁸ yuan and 38.44×10⁸ yuan, respectively. (2) The spatial distribution of ESV shows a significant gradient, decreasing from high values in the northwest to low values in the southeast. Hydrological regulation, climate regulation, and gas regulation are key service functions. (3) Sensitivity analysis shows that changes in water bodies and grasslands have the greatest impact on ESV. A low value of the elasticity of coefficient correction indicates that the estimation results are robust. Model validation reveals a Kappa coefficient of 0.95, indicating reliable prediction accuracy. (4) Land use and normalized difference vegetation index are the main factors influencing the ESV of the Tarim River Basin. This study reveals the correlation between the degradation of ecological service functions and increased land use in the Tarim River Basin. ESV could be improved by optimizing land use structure, strengthening grassland and water conservation, and providing a scientific basis for ecological security and sustainable development in arid areas.

Key words: ecosystem service value, land use, Flus-Markov, dynamic changes, Tarim River Basin

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图/表 13

图1

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参考文献 46

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	夜间灯光指数	Earth observation group （https://eogdata.mines.edu）
	粮食平均收购价格	新疆维吾尔自治区统计局（https://tjj.xinjiang.gov.cn）
	粮食作物产量	新疆维吾尔自治区统计局（https://tjj.xinjiang.gov.cn）
气候环境数据	气温	青藏高原数据中心（https://data.tpdc.ac.cn/）
	年总降水量	青藏高原数据中心（https://data.tpdc.ac.cn/）
	高程	地理空间数据云（https://www.gscloud.cn/）
	归一化植被指数（NDVI）	美国航空航天局（https://www.nasa.gov/）

交互作用类型	比较
q(x₁∩x₂)<Min[q(x₁),q(x₂)]	非线性减弱
Min[q(x₁),q(x₂)]<q(x₁∩x₂)<Max[q(x₁),q(x₂)]	单因子非线性减弱
q(x₁∩x₂)>Max[q(x₁),q(x₂)]	双因子增强
q(x₁∩x₂)=q(x₁)+q(x₂)	独立
q(x₁∩x₂)>q(x₁)+q(x₂)	非线性增强

年份	土地利用类型
年份	耕地	林地	草地	水域	建设用地	未利用地
2012	4.82	0.14	20.38	4.23	0.21	93.97
2022	5.30	0.18	20.46	3.70	0.33	93.80
2032	5.65	0.15	19.46	4.23	0.31	93.97
2012—2022	0.48	0.04	0.07	-0.53	0.11	-0.17
2022—2032	0.35	-0.03	-1.00	0.53	-0.02	0.17

土地利用类型	2012年	2022年	2032年	2012—2032年	变化趋势
耕地	5223.65	5739.72	6119.79	896.13	上升
林地	743.15	915.00	763.40	20.25	上升
草地	65506.60	65760.50	62522.40	-2984.17	下降
水域	75343.70	65730.80	75305.20	-38.44	下降
建设用地	25.60	39.98	37.85	12.25	上升
未利用地	16096.80	16051.50	16097.10	0.25	上升

服务类型		耕地	林地	草地	水域	建设用地	未利用地	总和
供给服务	食物生产	2942.88	672.47	621.44	1163.04	0.00	13.32	5413.14
	原料生产	652.49	1544.68	914.38	648.06	0.00	39.95	3799.56
	水资源供给	-2756.45	639.18	506.02	11576.21	0.00	26.63	9991.58
调节服务	气体调节	2370.28	5080.13	3213.65	11576.21	53.26	173.11	22466.65
	气候调节	1238.41	15200.43	8495.73	5708.21	0.00	133.16	30775.94
	净化环境	359.54	4454.27	2805.28	8264.92	266.32	545.96	16696.29
	水文调节	3582.06	8988.43	6223.10	118602.91	772.34	319.59	138488.43
支持服务	土壤保持	1384.88	6185.37	3914.96	2876.30	53.26	199.74	14614.52
	养分循环	412.80	472.72	310.71	2219.38	0.00	13.32	3428.94
	生物多样性	452.75	5632.75	3559.86	9259.19	53.26	186.43	19144.25
文化服务	美学景观	199.74	2470.15	1571.31	5956.78	26.63	79.90	10304.51

塔里木河流域生态系统服务价值与土地利用的动态变化

Dynamic changes of ecosystem service value and land use in the Tarim River Basin

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土地利用类型	2012年	2022年	2032年
耕地	0.1356	0.0356	0.0380
林地	0.0041	0.0059	0.0047
草地	0.3590	0.4271	0.3887
水域	0.4129	0.4269	0.4682
建设用地	0.0001	0.0003	0.0002
未利用地	0.0882	0.1042	0.1001

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