中部地區人口與生態系統服務價值時空演變特征與協調性研究

孔祥梅，陸 林，任以勝，蔣偉峰，李冬花

（1.安徽師范大學 地理與旅游學院，安徽 蕪湖 241002；2.安徽師范大學 經濟管理學院，安徽 蕪湖 241002）

0 引言

黨的二十大報告指出，人與自然和諧共生的現代化是中國式現代化基本特征之一，尊重自然、順應自然、保護自然是全面建設社會主義現代化國家的內在要求。21 世紀以來，地球進入“人類世”［1，2］，人類干擾因素對陸地生態敏感性的影響增加［3］，并產生不同程度的環境脅迫。不同形式的人類活動也直接或間接地對生態系統產生正向或負向影響［4-6］。人口作為人類活動的行為主體，是影響人類活動強度與生態系統服務的基礎要素與關鍵變量［7］，生態系統服務價值是評價生態環境變化的主要指標之一［8，9］。因此，通過人口與生態系統服務價值間的時空協調性，探究人類活動與生態環境間作用關系，是促進人—地協同、推動人與自然和諧共生的中國式現代化進程的重要內容。

人類活動指人類為滿足自身生存與發展，對自然界采取的各種可能形式的開發、利用和保護的行為或活動［10］。生態系統服務（Ecosystem Services，ES）指生態系統功能直接或間接為人類提供的產品或服務，是人類生存及生活質量的重要保障，是人類從自然界獲取的福祉［11，12］，包括供給、支持、調節、文化等多項作用［13］。生態系統服務價值（Ecosystem Services Value，ESV）則將生態系統與環境為人類提供的各種效益以直觀經濟價值形式進行展示［14］。人類活動與生態系統服務價值間的相互作用已成為社會關注的熱點話題和學界研究的重要課題。目前國內外有關人類活動與生態系統服務價值關系的研究主要集中在城鎮化［15，16］、旅游活動［17，18］、經濟發展［19，20］、生態補償［6，21］、退耕還林［22，23］等方面。研究方法上，多通過構建指標體系對人類活動進行表征［24，25］，利用當量因子法［26，27］、功能價值法［16］等對生態系統服務價值進行核算，采用空間自相關、耦合協調度模型、空間回歸模型等探討二者關系［28-30］。研究單元有城市群、流域、經濟帶等［28，31-33］。人口作為人類活動的主體，通過不同形式的人類活動影響土地利用方式轉變，進而引起生態系統服務價值變化。同時，由于各區域自然地理環境條件、資源開發力度及利用方式不同，且多項生態系統服務間的關系存在此消彼長的權衡與相互增益的協同作用機制，生態系統服務提供的作用類型、總價值也存在較大差異。因此，有可能導致區域內人口與生態系統服務價值間的不協調或沖突等問題。但是，已有研究或忽視了作為人類活動主體的人口這一要素，或僅將其作為人類活動的評價指標之一，忽略了人口與生態系統服務價值間的關聯性，難以闡明人口與生態系統服務價值的時空關系與協調性。因此，需進一步厘清人口和生態系統服務價值的時空演變特征與二者協調性。

中部地區是重要的人口集聚區，也是南水北調中線工程水源地，位于長江、黃河、淮河等河流中上游，擁有鄱陽湖、洞庭湖和巢湖等大型湖泊，具有較高的生態戰略地位，是重要的生態腹地、生態承載區和生態產品生產基地，同時也是長江經濟帶發展、黃河流域生態保護和高質量發展的重要承載區。但中部地區依然面臨人地關系緊張、生態系統退化等問題，生態保護與環境治理任務依然繁重［34］。2016年12 月，國務院審議通過《促進中部地區崛起規劃（2016—2025 年）》。2021 年4 月，中共中央、國務院發布《關于新時代推動中部地區高質量發展的意見》指出堅持綠色發展，打造人與自然和諧共生的美麗中部。黨的二十大報告提出促進人與自然和諧共生，促進中部地區加快崛起。因此，立足中部地區人地關系高質量發展整體性視角，利用地理集中度、空間自相關、空間錯位指數等方法，研究區域內人口、生態系統服務價值空間分布、變化特征，并分析二者間的協調性，豐富人類活動與生態系統服務相互作用的研究內容，推動中部地區的高質量發展，促進區域協調發展。

1 研究區概況與研究方法

1.1 研究區概況

中部地區地理位置為24°29'—40°44'N、108°22'—119°37'E，國土總面積達1.028 ×106km2，包括山西、河南、安徽、湖北、湖南、江西6 個省，共87 個市（含省直轄縣級行政區），約占全國陸地總面積的10.7%（圖1）。

第七次全國人口普查數據顯示，中部地區總人口達3.65 億，占全國總人口的25.26%。2021 年，中部地區6 省GDP為25.01 萬億元，占全國GDP總量的21.87%。中部地區承東啟西、連接南北，是全國重要的能源原材料基地、糧食生產基地、現代裝備制造及高技術產業基地，是中部崛起、中部地區高質量發展等眾多戰略的交匯區，同時擁有長江中游城市群、中原城市群等國家級城市群及其他國家級城市群中的眾多城市。中部地區生態文明建設示范區的戰略定位，使其在全國生態文明建設中發揮了先行、支撐與承載作用，但其生態綠色發展格局依然有待鞏固。

1.2 數據來源

本研究使用的數據包含土地利用數據、水系數據、高程數據、行政區劃數據、社會經濟統計數據等。其中，土地利用數據、水系數據源于中國科學院資源環境科學與數據中心（https：/ /www.resdc.cn）?？紤]人口統計口徑一致性，人口數據源于各省、市全國人口普查主要數據公報中的常住人口數據。高程數據源于地理空間數據云（http：/ /www.gscloud.cn）。行政區劃數據源于國家基礎地理信息中心（http：/ /www.webmap.cn）。糧食產量與市場價格數據源于省、市統計年鑒及全國農產品成本收益資料匯編。涉及行政區劃調整的以相應年份相應地級市統計數據為準。

1.3 研究方法

1.3.1 生態系統服務價值評價

基于謝高地等提出的生態系統服務價值化方法［35］，采用徐麗芬等提出的以農田為基準的生態系統服務當量修訂法［36］。2000—2020 年間全國、中部地區年平均單位面積糧食產量分別為5.08t/hm2、5.29t/hm2，得到中部地區生態系統服務價值當量因子修正系數為1.04。2000—2020 年中部地區年平均糧食產量為5 290kg/hm2，年平均糧食收購價格為1.82 元/kg，1 標準單位生態系統服務價值當量因子經濟價值是現有農田單位面積提供食物生產服務經濟價值的1/7［14］，進而測算中部地區1 標準單位生態系統服務價值當量因子為1 375.4 元/hm2。進一步得到中部地區單位面積生態系統服務價值系數表（表1）。中部地區各市生態系統服務價值的計算公式為：

表1 中部地區各類土地生態系統服務價值系數Table 1 Ecosystem services value coefficients of each land use type in central China

式中：ESVi為i 城市生態系統服務價值；Sm為第m種土地利用類型面積；VCm為第m種土地利用類型單位面積的生態系統服務價值系數。

1.3.2 地理集中度

地理集中度在綜合考慮區域面積的前提下，描述要素空間集聚特征［37］。故采用地理集中度描述人口與生態系統服務價值的空間集聚特征。計算公式為：

式中：RPOPi與RESVi分別為i 市人口地理集中度與生態地理集中度，該值越大表明人口或生態地理集中度越高；POPi、ESVi、Si為i市常住人口數量、生態系統服務價值及面積；POP、ESV、S為中部地區常住人口數量、生態系統服務價值及面積。

1.3.3 探索性空間數據分析

探索性空間數據分析的核心是利用空間自相關模型分析研究對象的異質性或同質性，包括全局空間自相關和局部空間自相關［38］。單變量空間自相關用來描述單一地理事物的空間關聯性，雙變量空間自相關用來分析兩個地理事物的空間關聯性［39］。本研究以單變量空間自相關研究人口地理集中度、生態地理集中度的空間集聚特征，探索二者在空間上的局部表現；利用雙變量空間自相關研究二者空間關聯特征，探討兩要素在空間上的沖突與協調發展狀態。計算公式為［39］：

式中：I為雙變量全局莫蘭指數，表示i 市的自變量和j 市的因變量的總體空間分布相關性；xi和yj分別為i市、j市對應的不同地理事物觀測值；n為城市數量；wij為城市i 和j 的空間鄰接權重矩陣；s2為樣本方差。

雙變量局部空間自相關的計算公式為：

式中：Ii為i市的自變量與j市的因變量間的局部空間關聯性；zi和zj分別為i 市、j 市觀測值的方差標準化值。據雙變量空間自相關結果，可將各城市分為H—H（高—高）、L—L（低—低）、H—L（高—低）、L—H（低—高）4 種類型。

1.3.4 空間錯位指數

社會經濟要素與自然資源稟賦存在差異，故人口與生態系統服務價值兩要素空間分布不要求完全一致，但兩者差距較大會導致區域生態失衡，影響區域高質量發展。因此，采用空間錯位指數［40］，借鑒人口與糧食空間錯位指數及類型劃分［41］，構建人口與生態系統服務價值空間錯位指數，研究中部地區人口與生態系統服務價值協調性。計算公式為：

式中：SMIi為i市人口與生態系統服務價值空間錯位強度。SMIi若為負向，表明i 市人口需求超前于生態系統服務價值水平，若為正向則相反。其絕對值越小，二者空間錯位程度越低，協調程度越高，反之則不協調程度越高（表2）。

表2 中部地區人口與生態系統服務價值協調類型劃分Table 2 Classification of coordination type of population and ecosystem services value in central China

2 結果及分析

2.1 人口時空變化

2.1.1 人口密度時空變化

2000、2010、2020 年人口數量分別為34 248.72萬人、35 285.18 萬人、36 469.43 萬人，20 年間增加了2 220.71萬人，人口密度分別為333.38 人/km2、343.47 人/km2及355 人/km2，人口密度上升且空間非均衡性明顯。武漢、鄭州人口密度最高，神農架人口密度最低。將各市人口密度分為低、中等、較高及高4 個等級（圖2）。人口密度高值區大致位于中部地區的東北部，包括河南大部及安徽中北部，形成高人口密度主核心，區內地形平坦、資源豐富，自然條件優越，交通便捷，耕地資源充足，是糧食主產區之一，人口密集。各省會城市形成四個高人口密度次級核心，指太原、長沙、武漢及南昌四個省會城市及周邊城市集聚形成的點狀或團塊狀區域，省會城市因具有就業機會、基礎設施、社會福利水平等相對優勢，對人才、科技、金融等要素有明顯吸引力，對周邊城市人口產生拉力，人口集疏的“馬太效應”增強，逐漸形成“一主四次”五核心的分布格局。

圖2 2000、2010、2020 年中部地區人口密度空間分布Figure 2 Spatial distribution of population density in central China in 2000，2010 and 2020

相較2000 年，2010 年中部地區低人口密度及較高人口密度城市數量減少，高人口密度城市數量增加。晉城、九江由低人口密度轉為中等人口密度城市，可能是由于晉城礦產資源開發帶來就業機會、收入增加及九江旅游資源開發與旅游業發展等對人口吸引力增大。隨州由中等人口密度轉為低人口密度城市。荊州由較高人口密度轉為中等人口密度城市。合肥、洛陽由中等人口密度轉為較高人口密度城市，二者作為省會城市及省域副中心城市，發展勢頭強勁，人口吸引力增加。新鄉、鶴壁、南昌、淮北由較高人口密度轉為高人口密度城市。2020 年，中部地區人口密度“一主四次”分布格局愈加明顯。人口分布主核心較穩定且范圍擴大，省會人口密度逐漸增加，各省會城市皆轉為高人口密度城市。郴州由低人口密度轉為中等人口密度城市；晉城、九江、六安由中等人口密度轉為低人口密度城市；蕪湖、馬鞍山由中等人口密度轉為較高人口密度城市；太原、長沙、合肥、銅陵由較高人口密度城市轉為高人口密 度城市。

2.1.2 人口地理集中度時空變化

中部地區人口地理集中度空間分布呈顯著空間異質性，山西和江西人口地理集中度較低，河南人口地理集中度則較高，安徽北部人口地理集中度較南部高，湖北人口地理集中度由西向東增加，湖南人口地理集中度則呈現中部較高，東、西部較低態勢。整體來看，位于太行山、武陵山、武夷山等山地丘陵區的城市人口地理集中度較低，而位于黃淮海平原、長江中下游平原等地形平坦的城市人口地理集中度則較高。將各市人口地理集中度劃分為低、較低、中等、較高及高5 個等級（圖3）。河南及安徽北部的城市是高及較高人口地理集中度城市的集中分布區。中等人口地理集中度城市則主要呈東北—西南向帶狀分布于鄂、皖、湘、贛四省交界處，較低及低人口地理集中度城市分布于其兩側，呈層次性。較2000 年，2010 年人口地理集中度空間分布未發生明顯變化。2020 年高人口地理集中度范圍擴大，中等及中等以上人口地理集中度城市大致呈“T”形分布，中等人口地理集中度城市減少。表明人口分布的空間極化與集聚效應不斷增強，各市人口地理集中度差距擴大。

圖3 2000、2010、2020 年中部地區人口地理集中度空間分布Figure 3 Spatial distribution of population geographic concentration in central China in 2000，2010 and 2020

2.1.3 人口地理集中度空間集聚變化

2000、2010、2020 年中部地區人口地理集中度全局莫蘭指數為0.671、0.611、0.444，表明其分布具有顯著正向空間關聯性。進一步利用局部空間自相關探究人口地理集中度的局部空間關聯特征（圖4）。高—高型城市多位于河南省境內，低—低型城市數量較少，2020 年出現高—低型城市。2000 年高—高型城市呈團塊狀分布，主要由河南安陽、鄭州、開封、新鄉等16 市組成；低—低型城市包括十堰、神農架林區和黃山3 地。2010 年，亳州退出高—高型城市。2020 年，武漢、淮北、阜陽繼續退出高—高型城市，低—低型城市僅剩神農架，區域內出現太原和南昌兩個高—低型的城市。形成這種格局并產生這種變化的原因可能是，河南省作為中部地區經濟發展的重要增長極，人口基數較大，是傳統的人口大省，武漢作為省會城市和長江中游城市群中心城市，人口吸引力較大，也是高—高型城市的重要組成部分。神農架林區地形起伏大，人口數量少，是中部地區唯一的低—低型城市。南昌和太原作為省會城市對周圍城市人口的吸引力不斷增強，進而形成高—低型城市。

圖4 2000、2010、2020 年中部地區人口地理集中度局部空間自相關Figure 4 Local spatial autocorrelation of geographic concentration of population in central China in 2000，2010 and 2020

2.2 生態系統服務價值時空變化

2.2.1 人均生態系統服務價值時空變化

2000、2010、2020 年中部地區生態系統服務價值分別為26 050.00 億元、26 093.47 億元和26 371.48 億元，增加321.48 億元，增幅1.23%，遠小于相應人口增幅，2010—2020 年以1.07%的增幅遠超2000—2010 年的0.16%。林地生態系統服務價值最高，未利用土地最小，水域生態系統服務價值增加最多，而耕地下降210.01 億元（表3）。水文調節、維持生物多樣性、土壤保持功能是生態系統服務價值的主要組成部分，調節服務在生態系統服務價值中占主要地位，未來水文調節、食物生產、廢物處理等功能需進一步保護與修復（表4）。

表3 2000、2010、2020 年中部地區各類土地生態系統服務價值Table 3 Ecosystem services value of different types of land in central China in 2000，2010 and 2020

表4 2000、2010、2020 年中部地區單項生態系統服務價值Table 4 Value of individual ecosystem services in central China in 2000，2010 and 2020

2000、2010、2020 年中部地區人均生態系統服務價值分別為7 606.13 元/人、7 395.02 元/人、7 231.12 元/人，呈逐漸下降趨勢。將中部地區各市人均生態系統服務價值劃分為低、中等、較高及高4個等級（圖5）。低、中等人均生態系統服務價值城市占主要地位，較高、高人均生態系統服務價值城市數量較少。人均生態系統服務價值低值核心區主要位于河南、安徽中北部、武漢城市圈、長株潭都市圈，呈連續片狀分布，并由該片區向西、南、北遞增。中等人均生態系統服務價值城市主要分布于山西、江西北部、湖南北部及南部，與高人口密度區重合度較高。較高人均生態系統服務價值城市呈帶狀分布于湖北及湖南西部、江西東南部。高人均生態系統服務價值城市呈點狀分布，包括神農架、黃岡、黃山等地區。

圖5 2000、2010、2020 年中部地區人均生態系統服務價值空間分布Figure 5 Spatial distribution of per capita ecosystem services value in central China in 2000，2010 and 2020

中部地區各市人均生態系統服務價值隨時間變化不顯著。較2000 年，2010 年恩施和黃山由較高人均生態系統服務價值轉為高人均生態系統服務價值城市，黃岡則由低人均生態系統服務價值轉為中等人均生態系統服務價值城市。2020 年，恩施再次轉為較高人均生態系統服務價值城市，安慶、六安及新余由中等人均生態系統服務價值轉為較低人均生態系統服務價值城市，十堰由較高人均生態系統服務價值轉為高人均生態系統服務價值城市，贛州由較高人均生態系統服務價值轉為中等人均生態系統服務價值城市。

2.2.2 生態地理集中度時空變化

將各市生態地理集中度分為低、較低、中等、較高及高5 個等級（圖6）。中部地區生態地理集中度由北向南先減小后增大，大致以秦嶺—淮河一線為界，北低南高。湖南、江西、湖北生態地理集中度整體高于安徽、山西與河南。秦嶺—淮河一線以北的山西以中等生態地理集中度為主、河南及皖中北以低及較低生態地理集中度為主。秦嶺—淮河一線以南的湖北、湖南、江西及皖南各市以較高及高生態地理集中度為主，其內部的武漢城市圈、長株潭都市圈及環鄱陽湖城市群為3 個低值區。生態地理集中度較高的區域包括武陵山區、巫山山區、大巴山區、大別山區、幕阜山區、武夷山區、羅霄山區、雪峰山區等，這些區域林地面積廣、水質優良、空氣質量優良。相反，黃土高原區、華北平原區與江漢平原區生態地理集中度較低，黃土高原地區林地及草地覆蓋率較低、水域面積較小，華北平原與江漢平原地區為重要的農業區、工業區與人口集聚區，對生態系統服務影響較大。

圖6 2000、2010、2020 年中部地區生態地理集中度空間分布Figure 6 Spatial distribution of geographic concentration of ecosystem services value in central China in 2000，2010 and 2020

2.2.3 生態地理集中度空間集聚變化

2000、2010、2020 年，中部地區生態地理集中度全局莫蘭指數為0.844、0.843、0.868，具有顯著正相關性，其集聚效應大于人口地理集中度。進一步對中部地區生態地理集中度進行局部空間自相關分析（圖7）。研究期內，中部地區僅存高—高型和低—低型城市。低—低型城市數量多、范圍大，連片分布于河南東北部及安徽北部，由鄭州、開封、合肥、阜陽等19 個城市構成。高—高型城市數量少、范圍小且呈點狀分布，數量不斷減少。2000 年高—高型城市包括神農架、十堰、長沙、株洲、景德鎮、黃山、上饒等11 市，2010 年長沙退出高—高型城市，2020 年高—高集聚范圍進一步縮小，僅剩7 個城市，懷化、吉安、株洲、萍鄉繼續退出高—高型城市，九江成為新的高—高型城市。

圖7 2000、2010、2020 年中部地區生態地理集中度局部空間自相關Figure 7 Local spatial autocorrelation of geographic concentration of ecological services value in central China in 2000，2010 and 2020

2.3 人口與生態系統服務價值協調性

為進一步研究二者協調關系，利用相關性分析、雙變量空間自相關和空間錯位指數，進一步揭示中部地區人口與生態系統服務價值協調狀況。

2.3.1 相關性分析

利用Spss軟件中的斯皮爾曼相關系數進行測算。2000 年、2010 年、2020 年的斯皮爾曼系數分別為-0.666、-0.662、-0.632。二者間存在高度負相關關系，兩者間不協調性較為明顯，但不協調程度有所減小。需進一步詳細探討兩要素協調程度的時空格局。

2.3.2 空間關聯特征

全局莫蘭指數結果顯示人口地理集中度與生態地理集中度呈顯著負向空間關聯（表5）?？臻g格局上（圖8），高—高型城市點狀分布于鄱陽湖區與洞庭湖區，包括株洲、湘潭、婁底、長沙、南昌、黃石等市。鄱陽湖、洞庭湖是中國重要的淡水湖，水域面積廣，發揮蓄水供水、氣候調節、維持生物多樣性、提供美學景觀等多重生態功能。同時，沿岸社會經濟發展基礎優良，城鎮化水平高，是重要的人口集聚區。高—低型城市覆蓋河南東北部及安徽中北部大部分城市，如鄭州、開封、安陽、許昌、阜陽、亳州等，這些城市由于密集的人類活動干擾，生態系統服務價值降低。低—高型城市片狀多位于秦嶺—淮河以南，含江西和湖南兩省大部及湖北西部和安徽南部部分城市，如景德鎮、上饒、常德、張家界、黃山、神農架林區等，此類城市森林覆蓋率高，生態狀況良好。低—低型城市包括淮南與滁州兩市。呈負相關的城市占主導，研究期內數量占比分別為47.13%、48.28%、 51.72%。

表5 2000、2010、2020 年中部地區各市人口地理集中度與生態地理集中度的空間關聯特征Table 5 Spatial correlations between population geographic concentration and geographic concentration of ecological services value in central China in 2000，2010 and 2020

2.3.3 協調性及演變特征

在雙變量空間自相關分析基礎上，通過空間錯位指數進一步厘清中部地區人口與生態系統服務價值在各城市內部的錯位類型、強度及演變特征，以深度闡釋中部地區人口與生態系統服務價值的協調性（圖9）。

圖9 2000、2010、2020 年中部地區人口與生態系統服務價值空間錯位時空格局Figure 9 Spatial-temporal pattern of spatial mismatch between population and ecosystem services value in central China in 2000，2010 and 2020

中部地區人口與生態系統服務價值協調性較低，但協調型城市數量增多，協調程度逐漸上升，其沖突與協調類型區域分異顯著。山西、安徽中南部、湖北西部、江西及除環長株潭城市群外的湖南大部分城市主要表現為生態系統服務價值水平超前于人口需求型不協調。而河南、安徽北部、湖北東部城市則主要表現為生態系統服務價值水平滯后于人口需求型不協調。協調型城市數量較少，呈點狀分布。近年來人口需求略微超前于生態系統服務價值水平型城市向協調型城市的轉化，使協調型城市點狀集聚范圍逐漸擴大。

2000 年，中部地區僅有陽泉、濟源、潛江、安慶、馬鞍山、蕪湖、吉安、銅陵、新余、鷹潭等11 個協調型城市。其余城市均呈不同類型、不同程度的不協調，數量占比87.36%。其中，贛州市不協調性最高，空間錯位指數為2.882，而新余市的協調性最高，空間錯位指數為0.015。2010 年，黃岡、黃石、婁底、仙桃、景德鎮、新余、大同和長治轉化為協調型城市，蕪湖轉化為不協調型城市，周口和鄭州生態系統服務價值水平滯后于人口需求型不協調程度最高，生態系統服務價值水平超前于人口需求型不協調最顯著的城市有贛州、懷化、恩施和十堰，其空間錯位指數絕對值均大于2，陽泉和新余協調程度最高，空間錯位指數接近于0。2020 年，協調型城市包括銅陵、濟源、鄂州、黃石、荊州、潛江、天門、仙桃、衡陽、婁底、湘潭、萍鄉、新余、六安、景德鎮、鷹潭、陽泉17 市；以鄭州、武漢、周口為代表的生態系統服務價值水平滯后于人口需求型不協調的城市32 個，武漢的空間錯位指數絕對值大于3，是不協調性最為顯著的城市；生態系統服務價值水平超前于人口需求型不協調的城市38 個，其中贛州、懷化、十堰、恩施的空間錯位指數大于2，不協調水平較高。

3 討論與結論

3.1 討論

區域協調發展與高質量發展不僅涉及區域經濟發展，更涉及人民對生活質量、主觀幸福感等物質與精神的共同追求［42］。在全面建成小康社會的時代背景下，人民美好生活需要不僅包含物質文化生活需要，政治生活、社會生活、生態文明等領域的需要也在不斷提升。人民群眾對優美生態環境的需要在不斷增長，因此有必要加強人口與生態系統服務間關系的研究。中部地區承東啟西、連接南北，戰略地位重要，其區域高質量發展具有中國特色。全面考察中部地區人口與生態兩要素間的空間沖突與協調，有利于促進中部地區高質量發展戰略的實施，更有利于深入實施黨的二十大報告提出的區域協調發展戰略，更是對人民日益增長的美好生活需要的回應。因此，本研究采用地理集中度、空間自相關、空間錯位指數等方法，研究中部地區人口與生態系統服務價值的時空演變特征與協調性。但未來仍需在以下幾個方面加強研究：第一，生態系統服務價值受多種要素影響，本研究在生態系統服務當量修訂時采用以農田為基準的修訂方法，未來可進一步根據區域植被凈初級生產力、生態系統服務的支付意愿和支付能力等進行修正。第二，各類型主體功能區的資源環境承載能力和國土空間開發適宜性不同，其適宜集聚的人口規模亦不同，未來可研究不同類型主體功能區的人口與生態系統服務價值的協調關系。最后，未來可深入探討人口與生態系統服務價值協調關系的影響因素和機制。

此外，本研究對中部地區高質量發展具有啟示作用。為提升中部地區各市人口與生態系統服務價值協調程度，緩解二者間的沖突，未來應進一步加強人力資源聯合開發，提升基本公共服務均等化水平，加強環境污染的聯防聯治、環境監管的執法聯動，完善和創新跨地區生態補償機制等。對于生態系統服務價值水平超前于人口需求型不協調的城市而言，其生態系統服務價值可以滿足人口需求，未來仍應立足于區域自然環境本底，保護生態環境，構建生態廊道，在維護生態系統完整性的基礎上，完善城市基礎設施，提升基本公共服務水平，提升人口吸引力。其次，生態系統服務價值水平滯后于人口需求型不協調的城市人口與生態系統服務價值間沖突明顯，人口數量大，人類活動復雜且強度大，生態系統服務價值相對較低，未來應提高資源利用效率，大力發展循環經濟，倡導綠色低碳發展，合理控制城市低效蔓延，推動城市公園、綠地建設，促進區域生態環境改善。最后，協調型城市未來仍應加大生態系統保護力度，合理控制區域人口規模與不合理的人類活動，推動區域產業轉型升級，堅持走綠色發展道路，緩解人類活動帶來的壓力。

3.2 結論

在中部地區高質量發展背景下，研究中部地區2000、2010、2020 年人口與生態系統服務價值的時空演變特征，并對人口與生態系統服務價值間的協調性進行分析。主要結論如下：①中部地區人口呈“一主四次”的五核心分布格局。人口數量由34 248.72 增至36 469.43 萬人，人口密度不斷上升。人口分布的主核心大致位于中部地區的東北部，太原、長沙、武漢及南昌四個省會城市及周邊城市形成四個次級核心。②中部地區生態地理集中度遠小于人口地理集中度，大致呈南高北低的分布格局。生態系統服務價值由26 050.0 增至26 371.48 億元，人均生態系統服務價值逐漸降低。生態地理集中度大致以秦嶺—淮河為界，呈北低南高的分布格局。③中部地區人口與生態系統服務價值協調性不高但協調程度上升。山西、安徽南部、湖北西部、江西以及湖南大部分城市以生態系統服務價值水平超前于人口需求型不協調為主。而河南、安徽中北部、湖北東部城市則主要以生態系統服務價值水平滯后于人口需求型不協調為主。協調型城市數量少但有增加趨勢，包括荊州、仙桃、潛江、天門、黃石、衡陽、湘潭、婁底、六安、景德鎮、新余等市。