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息中心（http：/www.ngcc.cn/ngcc/），并与其他获取数据
/
一并进行了统一的投影与校正处理。
为有效捕捉廊坊市土地利用在重大政策周期和发
展 阶 段 中 的 显 著 变 化 ， 本 文 以 2000 年 、 2010 年 和
2020 年 为 关 键 时 间 节 点 ， 开 展 土 地 利 用 结 构 变 化 分
析。其中，土地利用及覆被变化分析所用的景观地图
来源于 30 m 分辨率的 Landsat TM/ETM+/OLI 图像，并
采用 ENVI 5.3 版本进行图像分类处理。此外，土地利
用、年降水量、年平均气温和归一化植被指数（NDVI）
数据来源于资源环境数据中心（https：/www.resdc.cn）；
/
粮食作物产量、粮食作物单价、粮食作物种植面积等
统计数据来自河北省廊坊市 《统计年鉴》 和 《国民经
济和社会发展统计公报》；高程数据来源于 SRTM；土
壤数据则来自国家地球系统数据中心。
2.3 土 地 利 用 分 类 为 支 撑 对 2000 年 、 2010 年 和
2020 年土地利用结构变化的分析，本文基于廊坊市下
垫面特征和研究需求，将土地利用类型划分为农田、
林地、建设用地、水域、草地及裸地 6 类。其中，农
图 2 廊坊市地理位置
田 、 林 地 和 草 地 不 作 细 分 ； 建 设 用 地 细 分 为 城 镇 用
地、工矿用地和交通用地；水域包括滩地、河渠和湿
地。基于 ENVI 5.3 对 3 期 Landsat 影像进行图像分类处理，并在 ArcGIS 环境下，结合实地调研和已有
研究成果，对 2000 年、2010 年、2020 年的土地利用图进行解译、订正及统一性处理。
2.4 研究方法 为深入理解廊坊市土地利用结构及其生态效应，特别是水利工程建设对区域生态系统
的潜在影响，本文基于已分类的 2000 年、2010 年和 2020 年土地利用数据集，系统分析其景观格局（通
过形状指数 LSI、聚集指数 AI 和 Shannon 多样性指数 SHDI 等量化）的演变特征。在此基础上，重点评估
水利工程生态服务价值的时空变化特征。为全面揭示 ESV 的演变趋势、驱动机制及未来空间分布特征，
本文综合采用改进的 ESV 系数法、M-K 趋势检验、地理探测器模型以及 PLUS 模型等方法进行分析。
2.4.1 ESV 测算 本文基于廊坊市 30 m×30 m 分辨率的土地利用数据及区域经济社会发展、产业布局
等相关社会经济数据，采用改进的 ESV 系数法，量化土地利用变化对水利工程生态服务价值的综合影
响。该方法结合中国陆地生态系统类型的不同服务功能价值评估系数，并根据廊坊市水利工程建设实
际情况及其影响范围内的土地利用特征，对基础当量进行基于时间动态性和空间异质性的精细化修
正。测算过程如下：
n
1 i = 1( m i × p i × q i )
E s = ∑ （1）
6 M
式中：E 为标准等效因子值；n 为研究区内土地利用类型的总数量；m 、p 、q 分别为第 i 种土地利用类
s
i
i
i
型的面积、产出的单价和单产；M 为水利工程影响区土地利用总面积。
我国陆地生态系统单位面积生态服务价值当量确定过程中忽略了同种用地类型内部因生物量等的
地域差异而导致的空间异质性和随时间变化呈现出的动态性。本文综合考虑自然地理因素和社会经济
因素的影响，借鉴谢高地等 研究成果对价值计算过程中的标准当量系数进行时空修正，考虑到海河
［8］
流 域 、 廊 坊 市 生 物 多 样 性 和 生 态 服 务 价 值 的 差 异 ， 2000 年 、 2010 年 、 2020 年 分 别 按 照 差 异 0.58、
0.75、0.95 的生物量因子修正。水利工程生态服务价值与社会经济发展密切相关。鉴于廊坊市的社会
经济发展水平，本文对 ESV 测算系数进行二次修正，并采用 S 曲线模型对其发展趋势进行拟合与表征。
综合上述修正方法，改进后的 ESV 计算公式如下：

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