高寒草地生態系統服務時空動態監測及自然驅動機制研究

白駒，喬國華，高宇，陳廣雨

1. 國家基礎地理信息中心，北京 100830；

2. 泰安市不動產登記和交易中心，泰安 271001；

3. 自然資源部信息中心，北京 100830；

4. 黑龍江鐵匯測繪工程有限公司，哈爾濱 150000

1 引 言

生態系統服務及驅動機制研究一直是地理學、生態學和可持續科學領域研究前沿（傅伯杰等，2020）。運用多源自然地理時空信息開展長序列生態系統服務時空動態監測及驅動機制研究，可為確定優化多目標生物多樣性保護、服務組合交付和關鍵利益相關者偏好的管理實踐提供支撐，也是時空信息賦能我國當前高質量發展的主要形式之一（單衛東等，2023；陳軍等，2023）。由于生態系統內部組成、結構迥異，在復雜氣候變化、人類活動和其他因素影響下，各種生態系統服務呈現時空動態的異質性，且存在驅動因素的不確定性，尤其是在生態脆弱的高寒地帶（Ma 等，2021）。

受高寒、干旱的極端自然環境影響，高寒地帶草地生態系統內部結構、組成對氣候變化和人類活動的響應尤為敏感，并顯著反饋于生態系統服務功能（姜翠紅等，2016）。氣候變化通過溫度、降水等氣候因子直接影響生態系統服務，通過影響土地利用/覆蓋的強度間接改變生態系統服務，并且氣候變化、植被動態等引發的多類型生態系統服務供給量的變化，都可能導致生態系統服務驅動機制的復雜變化（張明珠等，2021）。部分研究選取不同地域開展了相關分析。潘梅等（2020）對2000~2015年京津冀地區生態系統服務研究發現，受氣候暖濕和生態修復工程雙重因素影響，該區域水源涵養量、防風固沙量均呈不顯著上升趨勢。云南省生態系統產水量在1992~2019 年呈先增大后減小的波動變化趨勢，但是各年度的產水量空間分布格局趨于一致，且證實降水量和實際蒸散量是導致產水服務空間分異的主要驅動因子（黃欣等，2022）。此外，有研究還選取特定的生態系統展開了生態系統服務時空動態監測及驅動機制分析。景海超等（2022）對青藏高原地區那曲市生態系統服務的時空動態及自然驅動因素研究發現，產水量與土壤保持服務呈現下降趨勢，生境質量趨于穩定，而固碳服務增長5.6%。降水量、歸一化植被指數（normalized difference vegetation index，NDVI）是決定產水量和固碳空間異質性的關鍵因素，土壤保持主要受坡度因子影響。相比土地利用和人類活動直接干擾強烈地區，高寒地帶草地生態系統受到自然因素影響更為顯著（姜翠紅等，2016）。但生態過程控制下不同生態系統服務對自然因子的響應機制尚不明晰，極有必要進一步揭示高寒地區長期生態系統服務時空動態及自然因子驅動機制。

黃河流域青海段是黃河的發源地，也是重要的水源涵養區與補給區，具有很強的水源涵養、水土保持及碳固存的功能，是維系黃河中下游地區生態安全的天然屏障。近年來，雖然國家在該區域實施了區劃輪牧、草原修復等生態保護措施，草原退化和河水流量劇減的趨勢得到有效遏制。但是，由于氣候變化和過度人類活動的制約，該區域生態環境脆弱的局面尚未從根本上扭轉，生態系統服務時空動態仍不明確，自然因素對生態系統服務的驅動機制仍不明晰。因此，本文以黃河流域青海段為研究區域，選取高寒草地生態系統產水量、土壤保持、防風固沙和固碳四項典型生態系統服務功能作為研究對象，分析長時間序列下高寒生態系統產水量、土壤保持、防風固沙和固碳四項典型生態系統服務的時空動態，揭示生態系統服務時空動態的自然驅動機制，以為制定黃河流域上游高寒地區生態系統服務管理對策和可持續發展提供科學支撐。

2 研究數據與方法

2.1 研究區概況

黃河流域青海段位于青藏高原東南部，包括黃河河源區和上游區域，約占黃河流域總面積的23.8%，有重要水源涵養、土壤保持、防風固沙、固碳和生物多樣性保護功能，是中國乃至亞洲重要生態安全屏障區。研究區地勢西高東低，平均海拔3854 m，屬高原大陸性氣候，常年平均氣溫為2.8 ℃，多年平均降水量441.0 mm，呈東南向西北遞減趨勢。區域太陽輻射較強，年輻射量140~177 kJ/cm2，日照時長2400~2800 h。根據全國水資源及黃河流域水資源分區可知，該區域劃分為河源區、瑪曲段、龍羊峽段、蘭州段和湟水流域（圖1）。河源區為黃河發源地區，海拔4200~4800 m，屬高原湖泊沼澤地貌，地勢較平緩；瑪曲段為重要水源涵養區，海拔3500~4000 m，地形起伏大，多高山深谷；龍羊峽段多高山峽谷地貌，間有谷地及高山草地。蘭州段峽谷盆地相間，河道高程降至2670 m 以下，分布耕地、林地。東北部為支流湟水流域；子流域北部多高山河沼澤，以畜牧業為主；南部谷地、黃土丘陵地貌，以種植農業為主。

圖1 研究區地表覆蓋類型分布Fig.1 Surface cover type distribution in the study area

2.2 數據源

本研究中生態系統服務核算和自然驅動因子以氣象、地形、土壤等數據集為基礎。

（1）氣象數據。地表溫度、參考蒸散發數據分別采用美國國家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）發布的MOD11A2、MOD16A2 8 d 合成產品，分辨率1 km；降水數據為NASA 發布雷達與輻射計組合的網格降水量估計數據，包括逐月的熱帶降水測量計劃（tropical rainfall measurement mission，TRMM）和全球降水觀測（global precipitation measurement，GPM）兩代全球衛星降水產品，分辨率為0.25o×0.25o；風速數據采用歐洲中期天氣預報中心（European Centre for Medium-range Weather Forecasts，ECWMF）提供的哥白尼氣候變化服務局（Copernicus Climate Change Service，C3S）的能源數據集中10 m 高度處二維水平空氣速度，分辨率為0.25°×0.25°，單位為m/s。

（2）地形數據包括海拔、坡度。海拔采用先進星載熱發射和反射輻射儀全球數字高程模型（advanced spaceborne thermal emission and reflection radiometer global digital elevation model，ASTER GDEM）數據，分辨率為30 m，數據來源于地理空間數據云（https://www.gscloud.cn/）；坡度數據基于海拔數據，通過ArcGIS 的Surface 模塊計算獲取。

（3）土壤數據來源于國家冰川凍土沙漠科學數據中心（National Cryosphere Desert Data Center，NCDC）1∶100 萬土壤數據庫，含土壤機械組成、有機碳含量、碳酸鈣含量、土壤最大根系深度、植被可利用水分信息等。土壤濕度數據以增強植被指數（enhanced vegetation index，EVI）和地表溫度數據為基礎，選用溫度植被干旱指數（temperature vegetation dryness index，TVDI）數據模型生產。土地利用（覆被）采用2000 年、2010 年、2020 年GlobeLand30 數據，源于全國地理信息資源目錄服務系統（https://www.webmap.cn/），分辨率為30 m×30 m。EVI 數據采用NASA 發布的MOD13A2 16 d合成產品，分辨率為1000 m。植被覆蓋度可采用EVI，通過像元二分法計算獲得（Jiapaer 等，2011）。凈初級生產力（net primary productivity，NPP）數據采用NASA 提供的MOD17A3HGF 年數據，分辨率為500 m。

2.3 研究方法

2.3.1 生態系統服務核算模型

本研究針對黃河流域上游高寒草地生態系統的典型生態系統服務功能，分別選取生態系統服務核算模型，測算產水量、土壤保持、防風固沙和固碳四項生態系統服務物理量。

產水量主要基于水量平衡原理，結合區域氣候因素、地形及土壤特征等因素，以降水作為系統的輸入，蒸散量作為系統的輸出，兩者差值即為區域產水量（Sharp 等，2016）：

式中，Y(x)為生態系統類型柵格x的年產水量，mm；AET(x)為柵格x的年實際蒸散量，mm；P(x)為柵格x上的年降水量，mm；PET(x)為年內潛在蒸散量，mm；ω為表征自然氣候–土壤性質的非物理經驗參數值。

土壤保持是生態系統通過其結構與過程減少由于降水所導致的土壤侵蝕的作用，是生態系統重要調節服務之一。生態系統土壤保持服務通過土壤保持量來衡量，為無植被覆蓋情況下的潛在土壤侵蝕模數與現實土壤侵蝕模數的差值，土壤侵蝕模數采用修正通用水土流失方程（revised universal soil loss equation，RUSLE）計算得到（Renard 等，1997）。

防風固沙主要針對生態系統防治風蝕的服務功能進行測算。選用生態系統中氣候因素、植被覆蓋狀況、土壤質地等因素綜合評價生態系統減少風蝕量、防風固沙的能力，為裸土條件下土壤風蝕和地表覆蓋植被條件下的土壤風蝕量的差值，通過修正風蝕模型（revised wind erosion equation，RWEQ）計算風蝕區土壤風蝕模數（Gregory 等，2004）：

式中，G為防風固沙量，t/ha；SLQ為潛在風蝕量，t/ha；SL為實際風蝕量，t/ha；Qmax_Q為潛在轉運量，t/ha；Qmax為實際轉運量，t/ha；SQ為潛在關鍵地塊長度，m；z為下風向最大風蝕出現距離，m，本次計算選取50 m；WF 為氣候因子，t/km，表征了在考慮降水、溫度、日照及雪蓋等因素的條件下風力對土壤顆粒的搬運能力；EF 為土壤可蝕性因子，為一定土壤理化條件下土壤受風蝕影響大??；SCF 為土壤結皮因子，為一定土壤理化條件下土壤結皮抵抗風蝕能力的大??；K′為地表粗糙度因子，由地形所引起的地表粗糙程度對風蝕影響的反映；C為植被覆蓋因子，植被條件對防止風蝕發生程度的貢獻。

植被通過光合作用吸收大氣中的二氧化碳是陸地生態系統固碳的主要方式之一。NPP 作為地表碳循環的重要組成部分，不僅直接反映了植被群落在自然環境條件下的生產能力，而且是判定生態系統碳源匯和調節生態過程的主要因子，在全球變化及碳平衡中扮演著重要的作用。CASA （Carnegie-Ames-Stanford approach）模型可以通過植被吸收的光合有效輻射（absorbed photosynthetic active radiation，APAR）和光能利用率(ε)兩個變量估算植被NPP。由CASA 模型可知，植被每生產1 kg 有機物，能固定1.62 kg CO2。因此，植被固碳量：

式中，GCS為植被年固碳量，t/ha；RC為二氧化碳中碳的含量，為27.27%。

2.3.2 冗余分析法

冗余分析（redundancy analysis，RDA）是響應變量矩陣與解釋變量矩陣之間多元多重線性回歸的擬合值矩陣的主成分分析（principal component analysis，PCA）方法，也是多響應變量回歸分析的拓展，廣泛應用于多變量響應數據建模（董旭輝等，2007）。Canoco5.0 中RDA 分析可以顯示每個環境因子解釋率和顯著性檢驗的結果（圖2）。響應變量與解釋變量箭頭之間夾角的余弦值可以判斷它們之間的相關性。Rv1 和Rv2 是響應變量，Ev1 、Ev2 和Ev3 為解釋變量?！蟖接近90°，即接近正交，表明Rv1 和Ev1 之間的相關性很小?！蟗小于90°，表明Rv1 和Ev2 之間存在正相關；角度越小，則正相關性越大?！蟘大于90°，表明Rv1 和Ev3之間存在負相關；角度越大，則負相關性越大。本文中采用隨機樣點1000 個作為解釋變量。

圖2 冗余分析二維排序Fig. 2 Double sequence diagram of RDA

3 結果與分析

3.1 生態系統服務空間格局特征

研究期內黃河流域青海段產水量、土壤保持、防風固沙和固碳四種生態系統服務物理量均值分別為340.3 mm、1328.2 t/ha、23.73 t/ha、1025.0 kg/ha（表1）。由圖3 看出，產水量整體呈東南向西北遞減趨勢，高值區集中分布在瑪曲段、龍羊峽段南部和湟水流域北部，年產水量深度超過500 mm；低值區則分布在河源區、蘭州段和龍羊峽段北部，大部分地區年產水量深度低于200 mm。研究區內76.5%地表土壤保持值低于平均值，高值區集中分布在龍羊峽段、蘭州段東北部和湟水流域下游地區，其他水資源分區有零星分布。防風固沙空間分布整體較為均勻，88.01%區域低于均值。高值核心區位于研究區東北部邊界區域，并呈放射狀向外衰減。固碳格局整體呈東部向西部遞減趨勢，局部區域呈現空間異質性。

表1 2000 年、2010 年、2020 年黃河流域青海段典型生態系統服務物理量均值統計Tab.1 Average value of typical ecosystem services in Qinghai section of Yellow River basin in 2000, 2010, and 2020

圖3 2000~2020 年黃河流域青海段生態系統服務物理量均值空間格局Fig.3 Spatial pattern of typical ecosystem services in Qinghai section of Yellow River basin from 2000 to 2020

3.2 生態系統服務時空動態特征

從時空動態來看，流域尺度下產水量、土壤保持、防風固沙的年物理量均值都呈現增加趨勢（表1）。流域內2010 年產水量比2000 年整體提升 8.9%，2020 年產水量比 2010 年整體提升44.6%，提升明顯區域集中在南部、東部區域（圖4）。2010 年土壤保持物理量均值比2000 年增加12.8%，占總面積的72.7%，增加明顯區域集中分布在龍羊峽段東北部和河源區西部，而湟水流域下游地區土壤保持略有降低。2020 年土壤保持物理量均值比2010 年增加8.1%，增加面積占流域總面積34.8%，主要分布在龍羊峽段東北部。2010年防風固沙物理量均值比2000 年增加10.7%，增加區域占總面積54.5%；2020 年防風固沙物理量比2010 年增加10.1%，增加區域占總面積34.3%。兩期防風固沙物理量增加高值區都集中在湟水流域東部邊界區域。流域內2010 年固碳物理量均值呈現比2000 年升高29.2%，增加明顯區域集中在龍羊峽段、蘭州段和湟水流域下游區域；2020 年固碳物理量均值比2010 年呈現略微降低，比例為1.7%，降低區廣泛分布在瑪曲段。

圖4 黃河流域青海段生態系統服務時空動態格局Fig.4 Spatial-temporal dynamic of typical ecosystem services in Qinghai section of Yellow River basin

3.3 生態系統服務與自然因子冗余分析

根據RDA 分析結果，2000 年、2010 年、2020年地表溫度、風速、海拔、植被覆蓋狀況、土壤濕度、坡度和降水量七個自然因子解釋變量對四項典型生態系統服務物理量時空動態貢獻率分別為47.0%、38.1%、41.2%，存在年際波動。2000年、2010 年植被覆蓋狀況、海拔是兩個貢獻率最大的解釋變量，總貢獻率分別為29.3%、26.5%。土壤濕度、降水的解釋變量僅為15.4%、10.3%，相對植被狀況和海拔較低。2020 年海拔和地表溫度是影響生態系統服務最關鍵兩個自然因子，解釋變量的貢獻率合計為29.9%，植被狀況和降水的貢獻率僅為10.6%。風速、坡度對生態系統服務的貢獻率最小。

各自然因子對不同類型生態系統服務物理量時空動態貢獻率不同，且對單一生態系統服務物理量的貢獻率也存在年際差異（圖5）。降水是研究期內決定產水量的首要正向因子，即降水量的多少直接決定該區域的產水量。土壤濕度與產水量表現出正相關性，地表溫度與產水量負相關，即流域內地表溫度越高的地區產水量越低。坡度對產水量的影響呈現降低趨勢。2010 年、2020 年，海拔由負向指標轉變成為除降水外控制產水量的關鍵正向指標。在對土壤保持時空動態解釋中，地表溫度是唯一貫穿整個研究期的正向驅動因子。海拔是決定土壤保持物理量的主要逆向驅動因子，其次為植被狀況、土壤濕度。風速、降水、坡度對土壤保持服務的貢獻具有不確定性。土壤濕度、植被狀況和坡度是控制防風固沙物理量的正向驅動因子，溫度是關鍵的逆向驅動因子。2000 年風速對防風固沙的影響并不明顯，而2010 年、2020 年風速與防風固沙服務呈現明顯的負相關性。2000 年、2010 年，植被狀況、海拔、降水、坡度、土壤濕度是控制生態系統固碳服務的正向驅動因子，溫度與固碳服務物理量呈現負相關性；而2020 年溫度與固碳服務物理量呈現正相關，降水、海拔和土壤濕度成為逆向驅動因子。

圖5 生態系統服務與自然因子冗余分析二維排序Fig.5 Double sequence diagram of RDA between ecosystem services and natural factors

4 討 論

4.1 自然因子對生態系統服務時空動態的影響

研究期內該區域產水量年均值為278.6~438.9 mm，整體呈現東南向西北遞減趨勢，年際變化呈增強態勢。根據水量平衡原理，降水量、實際蒸散量以及二者之間的平衡是直接控制區域產水量能力、格局的關鍵因素。氣候變化趨勢下，近20 年以來黃河流域青海段降水量整體呈現增加趨勢（姬興杰等，2022）。實際蒸散量表現出顯著降低是黃河流域青海段產水量增加的原因。

研究區土壤保持物理量呈現明顯年際增加趨勢，土壤保持服務強度高值區在中北部和東部。根據修正通用水土流失方程，除受降水等氣候因子影響外，地形地貌、植被覆蓋情況都是影響土壤保持物理量的自然因素。龍羊峽段東北部地區土壤質地以土質疏松沙地為主，增加了潛在土壤侵蝕量，利于植被發揮更明顯的土壤保持服務功能。蘭州段東北部和湟水下游多峽谷、盆地交錯分布，河道高程落差較大，復雜地貌條件是該區域潛在土壤侵蝕量高于其他區域主要誘因，但區域多耕地和林地，有較高植被覆蓋度和較好土壤侵蝕防治措施，可以減少地表徑流，降低實際土壤侵蝕量（陳朝良等，2021）。在土壤侵蝕防治措施增強的情況下，降水對土壤保持物理量年際變化影響顯著。

研究區防風固沙服務物理量呈現明顯年際增加趨勢，高值區位于東北部邊界區域。氣候因素方面風速對固沙功能有根本影響，決定潛在風蝕量，而不同土地覆蓋類型通過防風功能發揮固定土壤作用，決定實際風蝕量大小，防風功能上呈現森林>農田>草地>未利用地（Li 和Xu，2019）。該區域主要草地覆蓋，少數耕地、森林，土地覆蓋類型的差異導致防風固沙服務能力差異。東北部邊界區域為祁連山南麓，森林和山體分布發揮較強的防風固沙功能。

研究區固碳能力呈現年際變動趨勢，龍羊峽段、蘭州段和湟水流域下游區域是固碳高值區。近20 年來，青藏高原地區暖濕氣候變化趨勢利于植被生長茂盛，NPP 呈現增長趨勢，直接反映固碳的年際動態（夏冰等，2023）。不同植被類型之間的NPP存在不同程度的差異，決定了該區域森林>草地>耕地>未利用地的固碳能力強弱，因此，植被類型也是決定固碳物理量空間格局的重要因素（Wei 等，2022）。流域內東部多森林、西北多高寒草原分布決定了固碳物理量呈現整體呈現東部向西北遞減趨勢。

4.2 自然因素對生態系統服務時空動態驅動的復雜性

生態系統服務時空動態是一個由自然條件、人類活動等多種因素直接或間接共同驅動的復雜過程。本研究選取的七個自然因子對2000 年、2010年、2020 年生態系統服務物理量時空動態解釋變量僅為38.1%~47.0%，說明可能存在其他驅動因素控制著黃河流域青海段的生態系統服務物理量時空動態。

本研究發現植被覆蓋狀況在對四項生態系統服務時空動態解釋中較其他自然因子具有較高貢獻率。植被通過蒸騰作用、調節小氣候等改變生態系統產水量，通過對降水的截留和再分配作用改良土壤結構的方式調節土壤保持服務（趙苗苗等，2017；李鑫等，2018）。植物可以利用根莖葉削弱地表風力、固定土壤減緩風蝕作用，通過光合作用固定碳元素。水熱條件、土壤特性是控制陸地生態系統植被類型和生長狀況的核心因素。海拔是影響水熱條件的主要因素，通過對水熱條件的再分配影響土壤特性。同樣地，坡度成為各類生態系統服務物理量時空格局的重要解釋變量。

各自然因子對不同類型生態系統服務物理量時空動態貢獻率不同，這基本符合自然因子對生態系統服務物理量時空動態的貢獻與各類生態系統服務物理量核算中涉及的生態過程具有一致性的規律（蘇常紅和王亞璐，2018）。產水量是區域水循環過程中綜合考慮降水量與實際蒸散量收入支出平衡的產物。降水是自然界中土壤水分最直接、主要的補給方式，其必然也與產水量呈現正相關性。在排除水分可獲得性限制前提下，溫度升高導致實際蒸散量增加，為間接控制產水量的負向因素。土壤保持物理量與降水之間的關系并不是簡單的線性關系，而與降水量是否處于植被生長的水分脅迫階段密切相關（Zhao 等，2022）。在水分充足的前提下，溫度利于植被生長、恢復，表現出對土壤保持時空動態具有顯著積極效應。地形通過改變氣候、植被因子引起土壤保持物理量的年際變化。

在黃河流域青海段，除溫度外，風速和降水未對防風固沙表現出穩定的貢獻。潛在風蝕量決定防風固沙服務物理量的潛力，其產生前提是風速大于臨界起沙風速。黃河流域青海段不屬于大風天氣核心區，模型采用的平均風速可能將大于臨界的瞬間起沙風速（5 m/s）過濾掉，結果將弱化風速對黃河流域青海段防風固沙服務的貢獻（王式功等，2003）。黃河流域青海段降水與大風天氣的時間不重合，削弱了降水在生態系統防風固沙功能中的效用。土壤濕度、海拔、坡度和植被覆蓋情況對防風固沙時空動態起著重要積極作用。首先，土壤濕度增加土壤顆粒之間的黏聚力以抵抗風蝕，間接改善地表植被覆蓋情況以減小實際風蝕量；其次，海拔和坡度差異引起的多風大風天氣和土壤顆粒的遷移利于潛在風蝕，且多樣地貌類型提供的土壤和氣候條件影響植被的生長、分布和形態，影響防風固沙能力；最后，植被通過直接覆蓋地表使其免受吹蝕、分散風動能減少氣流與土壤顆粒之間動能傳遞、直接阻擋土壤顆粒運動的方式發揮防風固沙功能（牛麗楠等，2022）。這與本研究EVI 與防風固沙呈現顯著正相關結果一致。

本研究的固碳核算方法僅考慮了植被通過光合作用自然的碳封存過程，因此植被特征變化是決定固碳時空動態的直接因素，EVI 與固碳時空動態呈現正相關性。此外，氣候、地形和土壤都會通過改變植被特征或光合作用直接或間接影響固碳時空動態（林楓等，2021）。在近20 年來青藏高原暖濕氣候變化趨勢下，降水、海拔、土壤濕度、溫度對固碳作用亦存在變動性。根據2000 年、2010 年和2020 年三期研究結果，大部分自然因子對生態系統服務時空動態的驅動機制比較明晰，但產水量和坡度、土壤保持和風、固碳和風等并未顯示出顯著的相關性或它們的相關性隨著時間的推移并不穩定，這表明氣候因素對生態系統服務的變化是波動的、復雜的，需要更長時間序列研究揭示真實趨勢。

5 結 論

黃河流域上游地區高寒草地生態系統是我國重要的生態屏障地區。本研究通過對該區域水源涵養、土壤保持、防風固沙和固碳生態系統服務功能的時空動態監測，探明了四項典型生態系統服務功能的時空動態特征，并分析了其自然驅動機制。

黃河流域青海段產水量、土壤保持、防風固沙、固碳四項種生態系統服務物理量均值分別為340.3 mm、1328.2 t/ha、23.73 t/ha、1025.0 kg/ha，并呈現四種不同的地理空間格局。從時空動態來看，2000 年、2010 年、2020 年流域的產水量、土壤保持、防風固沙物理量呈現增加趨勢。雖然2020年固碳物理量比2010 年略微降低，但相對2000 年整體仍然呈現增加態勢。2000 年、2010 年、2020年，降水、地表溫度、風速、土壤濕度、植被覆蓋狀況、海拔、坡度七個自然因子解釋變量對四項典型生態系統服務物理量時空動態貢獻率分別為47.0%、38.1%、41.2%，存在年際波動。植被覆蓋狀況、海拔是2000 年、2010 年兩個貢獻率最大的解釋變量，而海拔、地表溫度是2020 年最關鍵兩個自然因子，風速和坡度對四項生態系統服務時空動態影響較弱。降水是決定產水量的主要正向因子，地表溫度為負向因子。在對土壤保持時空動態解釋中，地表溫度是唯一貫穿整個研究期的正向驅動因子。海拔是決定土壤保持物理量的主要逆向驅動因子，風速、降水、坡度對土壤保持服務的貢獻具有不確定性。土壤濕度、植被覆蓋狀況和坡度是控制防風固沙物理量的正向驅動因子，溫度是關鍵的逆向驅動因子。溫度是控制固碳的重要因子，但正反向貢獻的變化表明溫度與固碳服務之間存在非線性關系。