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与土地利用、生物多样性分布、生态过程和生态系统功能间的关系。本文利用 LSI、SHDI、AI 等指标
进行 LPIs 计算，以表征景观演变的时空规律（见表 1）。景观格局指数利于开展景观差异性在空间分布
中的表征，且各景观要素的分布存在明显的不均匀性，土地利用分类对景观格局指数具有显著影响。

表 1 LPIs 及其相关的生态意义
指标 尺度 范围 计算公式 解释
P 为景观中所有斑块的周长总和；A 为研究景观的总
景观形状指 P total total total
景观 ［1，+∞） LSI = 面积。LSI 体现景观形状的复杂性，其值越高，景观形态
数（LSI） 2 π ⋅ A total
越不规则，景观类间相互干扰越明显。
n 为景观中土地利用类型的总数量；g 为第 i 种土地利用
i
n 类型中，相同类型单元（像元）之间相邻边界的数量；max
聚合指数 ê é ê ê ∑ i = 1 g i ù ú ú ú
景观 ［0，100］ AI = ê n ú × 100% （g）为在给定第 i 种土地利用类型单元数量的情况下，其
i
（AI） ê ê ë ∑ i = 1 max ( g i ) ú ú û 可能达到的最大相邻边界数量。AI 衡量景观组成的聚集
程度。AI 值越高，斑块越聚合，反之亦然。
A 为第 i 种土地利用类型所占 A total 的比例。SHDI 体现景观
i
香农多样性 n 的丰富性和复杂性。只有一个景观斑块且无其他多样性
景观 ［0，+∞） SHDI = -∑ i = 1 ( A i × ln A i )
指数（SHDI） 时，SHDI 为 0。SHDI 值越高，景观中各种斑块类型的分
布越均匀。

2.4.4 M-K 趋势检验 为量化水利工程生态服务价值受景观格局影响的长期效应，本文采用非参数
Mann-Kendall（M-K）趋势检验方法，对表征价值变化的 LPIs 时间序列数据进行单调趋势分析。M-K 检
验方法不依赖于数据的特定分布形式，且对异常值具有较强的鲁棒性，适用于 ESV 时间序列的趋势分
析。该方法的原假设（H ）为时间序列不存在单调趋势，备择假设（H ）为时间序列存在上升或下降的单
0 α
调趋势。其检验统计量 S 的计算公式如下：
r - 1 r
) （7）
- x t 1
S = ∑ ∑ sgn ( x t 2
t 1 = 1 t 2 = t 1 + 1
分别表示时间序列中第 t 和第 t 个时刻的观测值；sgn（⋅）为符
1 2
式中：r 为时间序列数据的长度；x t 1
和 x t 2
=0 时为 0。
<0 时为-1，当 x t 2
−x t 1
号函数，当 x t 2
>0 时为 1，当 x t 2
−x t 1
−x t 1
当数据中存在重复值时，S 的方差 var（S）计算公式为：
g
c p (c p - 1) (2c p + 5)
r (r - 1) (2r + 5) - ∑ p = 1
var (S) = （8）
18
式中：g 为重复值组的数量；c 为第 p 个重复值组中重复数据的数量。
p
当 r>10 时，检验统计量 Z 近似服从标准正态分布，其计算公式为：
ì
ï ï (S - 1)/ var (S) S > 0
ï ï
Z = í 0 S = 0 （9）
ï ï
î var (S) S < 0
ï ï(S + 1)/
在双尾检验中，给定显著性水平 α（本文设定 α=0.05），若∣Z∣>Z ，则拒绝原假设 H ，认为时间序
α/2 0
列存在显著的单调趋势。其中，Z 为标准正态分布的临界值（当 α=0.05 时，Z ≈1.96）。若 Z>0 且检
α/2 0.025
验结果显著，表明 LPIs 呈现显著上升趋势，水利工程生态服务价值呈改善趋势；反之，若 Z<0 且检验
结果显著，则呈现显著下降趋势。
2.4.5 人类活动强度 为精准评估水利工程建设影响区内人类活动对 ESV 的潜在干扰程度，本文构建
了人类活动强度（HAILS）指标。HAILS 通过土地利用类型及其对应的活动强度当量，综合反映区域人类
活动的总体水平。HAILS 值越高，表明区域内人类活动强度越大，对生态系统（特别是 ESV）的压力和
潜在影响越显著 ［11］ 。其计算公式如下：
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