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布区（含林地、农田、草地）、水域、建设用地和裸地四类，并计算其空间分布范围。通过训练样本
验证分类结果，采用生产者精度（PA）、用户精度（UA）、总体精度（OA）和 K 系数评估精度，确保
appa
分类的准确性与可靠性 ［15-16］ 。相关参数有助于揭示土地利用类型的面积变化、景观特征、时空变异
及转化速率的空间分布趋势。参数分析结果从空间位置和数量维度定量阐明景观变化过程中数量、
位置及综合信息的演变。最后，计算土地利用动态指数，系统分析研究区土地利用变化过程。
本文基于 2000—2020 年遥感数据，采用监督分类法中的最大似然估计，在训练样本支持下，对廊
坊市土地利用分区进行精度评价（见表 2）。PA 平均值分别为：植被分布区 93.15%、水域 95.68%、裸
地 77.90%、建设用地 83.24%；UA 平均值分别为：植被分布区 90.66%、水域 99.83%、裸地 75.03%、
建设用地 83.54%；OA 为 90.04%，K 系数为 0.86。评价结果表明，该分类精度满足廊坊市水利工程
appa
生态服务价值测算的要求。

表 2 土地利用分类精度评价
植被分布区 水域 裸地 建设用地 OA
时间 K appa 系数
PA/% UA/% PA/% UA/% PA/% UA/% PA/% UA/% /%
2000 96.66 87.47 90.70 99.96 85.71 91.48 83.75 83.88 90.35 0.87
2010 86.31 96.99 98.33 99.66 69.57 61.71 87.17 82.09 90.05 0.86
2020 96.47 87.52 98.02 99.87 78.41 71.88 78.81 84.65 89.71 0.85
平均 93.15 90.66 95.68 99.83 77.90 75.03 83.24 83.54 90.04 0.86

廊坊市的土地利用类型以农田为主，建设用地次之。2000—2020 年间，农田面积呈减少趋势，建
设用地则持续增加。在各类土地利用中，农田面积减少最为显著，累计减少 293.1 km²；建设用地增幅
最大，研究期间增加了 284.49 km²。水域面积在研究期内基本保持稳定，仅增长 1.25 km²。其他土地利
用类型的面积总体维持动态平衡，未出现显著变化。
3.1.2 土地转移矩阵 基于 2000 年、2010 年和 2020 年三期典型土地利用类型图，利用 ArcGIS 10.3 和
Excel 等工具对三个阶段的土地利用面积进行统计，生成土地转移矩阵（见图 3），分析面积与空间变化
状况，并进一步评估 ESV 在空间变化下的转移情况。根据 2000—2020 年土地利用转移矩阵数据分析结
果，农田和建设用地的面积变化最为显著，其次为水域。农田面积整体呈下降趋势，而建设用地面积
则持续上升。土地转移矩阵能够实现对土地利用类型及其生态服务功能动态变化的空间表达，并对其
相互关系进行定量分析。
基于廊坊市土地利用变化图谱分析，2000—2020 年期间，农田面积呈现显著减少趋势，其中北三
县变化最为突出；与此同时，建设用地面积大幅增加，主要集中在北三县，该变化特征与区域经济发
展模式及流域生态保护格局高度契合。土地利用格局的演变是流域 ESV 变化的核心驱动因素，农田、
林地和草地面积的减少直接导致 ESV 整体呈下降趋势。生态用地面积由 2000 年的 5309.96 km²减少至
2020 年的 5019.76 km²，这一变化与京津冀城市一体化发展战略及廊坊市的城市功能定位密切相关。研
究期内，建设用地持续扩展，植被与裸地面积有所缩减，水域面积则缓慢增长，主要得益于永定河生
态补水工程、华北平原地下水压采政策的实施。随着水利工程调控作用的持续发挥，城镇用地面积在
20 年间增长 26.26%（即 290.2 km²，土地利用动态指数为 10.05%），植被空间范围略有下降（动态指数为
-0.03%）。
3.2 价值量测算结果 在京津冀协同发展战略推动下，廊坊市城市建设进入快速发展阶段，建筑用地
面积显著增加。考虑到土地转化的必要性以及土地利用政策调整等社会经济因素对 ESV 的潜在影响，
本文引入经修正的生态因子与社会经济因子，对水利工程生态服务价值进行评估。尽管研究期内生态
用地面积有所减少，但由于社会经济综合因素驱动下生态产品价值的提升，水利工程生态服务价值仍
呈增长趋势。2000—2020 年，研究区土地利用变化主要表现为农田和草地向建设用地及水域的转化，
受此影响，ESV 呈现波动上升趋势 ［17］ 。已有研究普遍指出，在自然、社会、经济等多重因素驱动及土

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