基于多尺度的黑龙江省生态系统服务价值演变特征分析

Analysis of the Evolutionary Characteristics of Ecosystem Service Values in Heilongjiang Province Based on Multi-Scale Approaches

摘要: 生态系统服务价值评估是区域生态安全维护与可持续发展决策的核心依据。为突破单一尺度研究对空间异质性刻画不足的局限，本文以黑龙江省为研究区，基于市域–县域–网格三级空间尺度，利用土地利用数据，分析2002~2022年生态系统服务价值的时空演变规律。研究旨在揭示不同尺度下生态系统服务价值的变化差异，并为黑龙江省差异化生态保护政策制定、东北生态安全屏障建设提供科学支撑。

Abstract: Ecosystem service valuation serves as the core basis for regional ecological security maintenance and sustainable development decision-making. To overcome the limitations of single-scale studies in capturing spatial heterogeneity, this paper analyzes the spatiotemporal evolution of ecosystem service values from 2002 to 2022 in Heilongjiang Province. Utilizing land use data, the study employs a three-tier spatial scale framework encompassing city, county, and grid levels. The study aims to reveal variations in ecosystem service value across different scales and provide scientific support for formulating differentiated ecological protection policies in Heilongjiang Province and constructing the Northeast China Ecological Security Barrier.

1. 绪论

生态系统服务是指人类从生态环境中获取的一切的利益和福祉[1]，包括供给服务、调节服务、文化服务和支持服务。生态系统服务作为联系生态系统和人类社会的桥梁，反映生态系统健康状况和人类社会需求[2]。其服务价值(Ecosystem Service Value, ESV)是人类通过生态系统直接或间接获取生存与发展的所有福利，直观地反映了生态环境质量的好坏，是提高人类福祉的基础性载体。

当前，ESV已成为当今社会的热点。ESV的评估研究已经形成了较为完善的理论与方法体系。Costanza等[3]于1997年利用当量因子法对全球生态系统服务价值研究制定了基本框架；谢高地等[4]在此基础上多次修正当量因子系数，构建了符合中国生态系统特征的服务价值评估体系。基于此，众多学者对不同区域[5]-[7]不同类型[8]-[10]的生态系统服务价值进行实例研究。其中谢高地构建的生态系统服务价值评估体系已在全国及区域多尺度生态系统服务评估研究中得到广泛应用。

当前针对黑龙江省生态系统服务价值的研究已取得一定进展，但仍存在明显局限：多数研究聚焦于省级或市域单一尺度，缺乏对“宏观–中观–微观”多尺度的系统整合。而生态系统服务具有显著的尺度依赖性—同一生态过程在不同空间尺度下的表现形式存在差异。单一尺度研究难以揭示生态系统服务价值的精细变化规律。本文在此背景下，基于2002~2022年土地利用数据及社会经济等相关数据，解析土地利用和生态系统服务价值时空变化特征，借助自相关探究研究区ESV空间聚集程度，在此基础上，提出保护黑土地和维护生态安全的举措。本研究丰富了生态系统服务价值研究的研究体系，有助于指导区域生产活动与黑土地保护的协调发展，以期为未来黑土地保护，土地资源可持续利用与生态文明建设提供参考。

2. 研究区概况及数据来源

2.1. 研究区概况

黑龙江省位于我国东北部，是位置最北、纬度最高的省份(43˚26'~53˚33'N, 121˚11'~135˚05'E)，东西跨越14个经度，南北横跨10个纬度，该省北、东部与俄罗斯以江为界隔江相望，边境线长达2981.26千米，在亚洲与太平洋地区陆路通往俄罗斯及欧洲大陆进程中，占据着重要通道地位，亦是中国沿边开放的关键窗口。其西部毗邻内蒙古自治区，南部与吉林省接壤，黑龙江共包括13个地级市(地区)，全省土地总面积47.3万平方千米，居中国第6位。黑龙江省地形地貌丰富多样，涵盖山地、平原、丘陵、河谷等多种类型。西部为松嫩平原，地势平坦开阔，是重要的商品粮生产基地；北部和东部有大兴安岭、小兴安岭以及张广才岭等山脉环绕，森林资源极为丰富(图1)。

Figure 1. Overview of the study area

图1. 研究区概况

2.2. 数据来源

本文选取2000、2010和2020年这3期的黑龙江省土地利用数据来源于武汉大学杨杰和黄昕教授团队(https://doi.org/10.5281/zenodo.5816591)，空间分辨率为30 m，在此基础上，本文将黑龙江省土地利用类型重分类后整合成6类，分别是：林地、草地、耕地、建设用地、水域和未利用地。黑龙江省高程数据来源于中国科学院资源环境科学与数据中心(https://www.resdc.cn/)，空间分辨率为30 m。本研究使用的社会经济数据主要农作物播种面积、单产及全国平均价格来自于《黑龙江省统计年鉴》和《全国农产品成本收益资料汇编》。

3. 研究方法

3.1. 土地利用动态度

土地利用动态度是定量描述研究时段中特定土地利用类型的变化幅度，可以表征研究区某种土地利用类型在一段时间内的数量动态变化，比较不同时期的土地转变差异及未来的发展趋势[11]。计算公式如下：

$K=\frac{U_j-U_i}{U_i\cdot T}\times 100\%$

式中：$U_j、U_i$ 为研究期间的末期和初期某种地类面积；$T$ 表示研究年限。

3.2. 土地利用转移矩阵

在ArcGIS工具的支撑下，通过交互叠置计算得到土地利用转移矩阵，分别揭示研究期初和研究期末的土地流失动向及其变化来源，以此分析黑龙江省各土地利用类型的动态转化过程[12]。计算公式如下：

$S_{ij}=\left[\begin{array}{cccc}{S}_{11}& S_{12}& \cdots & S_{1n}\\ S_{21}& S_{22}& \cdots & S_{2n}\\ \cdots & \cdots & \cdots & \cdots \\ S_{n1}& S_{n2}& \cdots & S_{nn}\end{array}\right]$

式中：$S$ 为土地面积；$i$ 、j (i, $j=$ 1, 2, 3, $\cdots$ , $n$ )分别为某种土地转移前和转移后的土地利用类型，$n$ 为黑龙江省不同类型用地数量。

3.3. 生态系统服务价值评估

以谢高地[13]提出的单位面积ESV当量表为基础，根据黑龙江省地区与全国的差异性，将水稻、大豆和玉米作为黑龙江省主要粮食作物种类。鉴于数据的可获得性以及与其他同类文献结果的比对，以黑龙江省2002、2012和2022年的粮食平均产量和平均单价为准。参照高振斌等[14]对黑龙江省当量因子表的修正，计算得到黑龙江省生态系统服务当量因子为1586.44元∙hm⁻²。以黑龙江省生态系统服务当量因子为核算基准，通过构建相应的量化计算模型，最终得到该省不同类型生态系统在单位面积尺度下的生态系统服务价值(ESV)，见下表1。

Table 1. Ecosystem service value per unit area in Heilongjiang Province (yuan∙hm⁻²∙a⁻¹)

表1. 黑龙江省单位面积生态系统服务价值(元∙hm⁻²∙a⁻¹)

一级类型	二级类型	耕地	林地	草地	水域	建设用地	未利用地
供给服务	食物生产	1753.02	400.58	370.17	1039.12	0.00	7.93
	原料生产	388.68	920.14	544.68	579.05	0.00	23.80
	水资源供给	−2070.31	475.93	301.42	8630.24	0.00	15.86
调节服务	气体调节	1411.93	3026.14	1914.31	2117.90	0.00	103.12
	气候调节	737.70	9054.61	5060.75	4672.07	0.00	79.32
	净化环境	214.17	2653.32	1671.05	7257.97	0.00	325.22
	水文调节	2371.73	5925.36	3706.98	100318.59	0.00	190.37
支持服务	土壤保持	824.95	3684.51	2332.07	2570.03	0.00	118.98
	维持养分循环	245.90	281.59	179.80	198.31	0.00	7.93
	生物多样性	269.69	3355.32	2120.54	8265.36	0.00	111.05
文化服务	美学景观	118.98	1471.42	936.00	5251.12	0.00	47.59
	总计	6266.44	31248.92	19137.77	140899.75	0.00	1031.19

3.4. 空间自相关

局部空间自相关性主要用于测量地理空间区域上的某种属性值与其相邻近的空间区域上的同一属性值之间的相关程度，探究局部区域之间是否存在空间关联性或异质性[15]，公式如下：

$I_i=\frac{Z_i}{S^2}{\displaystyle \sum }_{j\ne i}^n{w}_{ij}{Z}_j$

$Z_i=y_i-\overline{y}$

$Z_j=y_j-\overline{y}$

$S^2=\frac{1}{n}\sum {\left(y_i-\overline{y}\right)}^2$

式中：$w_{ij}$ 为空间权重值；n为研究区网格数量；$I_i$ 代表第$i$ 个地区的局部莫兰指数；$y_{i\left(j\right)}$ 为第$i\left(j\right)$ 地区的生态系统服务价值。

4. 结果分析

4.1. 土地利用变化特征分析

4.1.1. 土地利用数量结构变化分析

由图2可以看出，从2000年到2020年，林地和耕地占黑龙江省土地利用类型的主导地位，分别约占研究区总面积的50%和44%，其余土地利用类型占比较少。林地主要沿大兴安岭–牡丹江一线分布，耕地主要分布在黑龙江省西南部和东北部。在研究期间，黑龙江省总体土地利用变化趋势表现建设用地面积显著增加，水域和耕地面积小幅增加，林地减少势态明显，草地次之。其中，建设用地正向增加态势显著，城市化过程明显，可以从中看到黑龙江省经济发展的成果。

Figure 2. Current land use in Heilongjiang Province, 2002~2022

图2. 2002~2022年黑龙江省土地利用现状图

根据表2得出，6类用地类型面积变化呈现“三增三减”的差异化特征。从面积增减规模来看，建设用地、耕地、水域为主要增长类型，其中建设用地扩张幅度最大，研究期内面积净增加4572.45 km²，是区域土地利用变化中最活跃的类型；耕地面积呈小幅增加趋势，与未利用地开发、低效用地整理及局部生态用地向耕地转化的政策导向相关；水域面积的轻微增长体现了区域水利设施建设、湿地保护修复工程效益。与之相对，林地、草地、未利用地均表现为面积减少，其中林地面积减少幅度最大，达5181.05 km²，林地作为黑龙江省重要的生态用地类型，其减少可能受到耕地扩张、建设用地侵占及局部林业生产活动的影响；草地面积减少主要与草地退化、耕地后备资源开发相关；未利用地面积减少则体现为区域土地开发强度的提升，未利用地逐步向耕地、建设用地等利用类型转化。

Table 2. Statistical table of land use types and areas (Unit: km²) and proportions in Heilongjiang Province, 2002~2022

表2. 黑龙江省2002~2022年土地利用类型面积(单位：km²)和占比统计表

土地利用类型	2002		2012		2022
	面积	占比	面积	占比	面积	占比
耕地	201346.87	44.49%	199291.83	44.04%	204307.58	45.15%
林地	224132.99	49.53%	225185.12	49.76%	218951.94	48.38%
草地	8966.06	1.98%	7584.17	1.68%	6579.01	1.45%
水域	7341.35	1.62%	7626.47	1.69%	7797.03	1.72%
建设用地	9944.73	2.20%	12369.38	2.73%	14517.18	3.21%
未利用地	812.22	0.18%	487.24	0.11%	391.48	0.09%

4.1.2. 土地利用动态度变化分析

通过动态度公式计算得到黑龙江省2002~2022年各时间段内的土地利用动态度(表3)。

Table 3. Dynamic attitudes of land use types in Heilongjiang Province in various periods

表3. 黑龙江省各时期土地利用类型的动态度

土地利用类型	2002~2012	2012~2022	2002~2022
耕地	−0.10%	0.25%	0.07%
林地	0.05%	−0.28%	−0.12%
草地	−1.54%	−1.33%	−1.33%
水域	0.39%	0.22%	0.31%
建设用地	2.44%	1.74%	2.30%
未利用地	−4.00%	−1.97%	−2.59%
综合土地利用动态度	0.08%	0.16%	0.09%

总体而言，土地利用结构变化幅度虽不大，但内部差异显著，呈现出鲜明的“三增三减”特征。具体而言，建设用地的急剧扩张最为引人注目。在整个研究期内，其动态度始终维持在较高水平。与此同时，耕地与林地则呈现出阶段性的“此消彼长”态势。在2002~2012年，耕地微减而林地微增；但在2012~2022年，趋势发生逆转，耕地转为增长而林地则出现减少。这一波动可能源于不同时期农业政策、退耕还林工程力度以及粮食安全战略重心调整的综合影响。与建设用地扩张形成鲜明对比的是生态用地的持续萎缩。草地和未利用地是面积减少最剧烈的两类土地。草地在前、后两个十年的减少速率均超过−1.33%，而未利用地，尤其是在2002~2012年间，动态度高达−4.00%，虽然后期减速，但总体萎缩态势严峻。此外，水域面积稳中有升，其变化可能与气候变化导致的降水波动以及水利工程、生态补水等保护措施有关。

4.1.3. 土地利用转移矩阵

借助ArcGIS软件的栅格计算器功能，将土地利用空间转移数据可视化，得到研究区各时间段的土地利用转移矩阵表4。

Table 4. Land use transfer matrix for Heilongjiang Province, 2002~2022 (unit: km²)

表4. 黑龙江省2002~2022年土地利用转移矩阵(单位：km²)

2002	2022
	耕地	林地	草地	水域	建设用地	未利用地	转出
耕地	187456.38	5732.10	3150.44	1254.04	3700.08	53.83	13890.49
林地	11450.97	212079.62	295.54	39.73	266.72	0.40	12053.36
草地	4137.50	995.46	2980.84	179.27	605.83	67.15	5985.22
水域	1078.70	142.68	30.79	5867.26	185.86	36.07	1474.09
建设用地	38.12	0.80	2.74	316.46	9582.77	3.84	361.96
未利用地	145.90	1.27	118.66	140.27	175.91	230.20	582.02
转入	16851.19	6872.31	3598.17	1929.76	4934.41	161.28	34347.13

如表4是二十年间黑龙江省土地利用转移情况。在2002~2022年间，共有34347.13 km²面积发生转化，转化面积较大，反映出二十年间土地利用结构处于活跃调整状态。其中，耕地作为区域核心用地类型，其转入与转出量在六大用地类型中均居首位。二十年间，耕地的总转入面积为16851.19 km²，总转出面积为13890.49 km²，主要转出类型为林地，占41.27%；主要的转入来源也是林地，占转入面积的67.95%。林地转出面积约是转入面积的一倍，主要转出类型为耕地，占转出面积的95%，凸显耕地扩张对林地资源的长期占用效应。草地转入面积为3598.17 km²，耕地为主要来源，草地转出面积为5985.22 km²，耕地是主要去向，反映草地与耕地间存在“双向转化但净流向耕地”的格局。说明这20年间主要是草地、林地和耕地之间相互转换。体现出了退耕还林、生态区保护工程的作用。

4.2. 基于多尺度的生态系统服务价值演变特征分析

4.2.1. 生态系统服务价值时间变化分析

为系统呈现黑龙江省2002~2022年土地利用变化对生态系统服务价值(ESV)的影响，本文基于各时期土地利用类型数据，完成了区域生态系统服务总价值及一级服务类型价值的核算(表5)。结果显示，2002年、2012年、2022年研究区生态系统服务总价值分别为9472.46亿元、9505.86亿元、9347.20亿元，整体呈现先增长后下降的演变趋势，反映区域生态系统服务价值整体处于相对稳定但略有波动的状态。从一级服务类型来看，供给服务、支持服务、调节服务和文化服务均表现出“先增后降”的阶段性特征，其中调节服务是研究期内增加量最大的服务类型，支持服务则为减少量最大的服务类型。

Table 5. Change in total service value and primary service type value, and rate of change in Heilongjiang Province, 2002~2022 (Unit: 100 million yuan)

表5. 2002~2022年黑龙江省总服务价值和一级服务类型价值变化量及变化率(单位：亿元)

生态系统服务类型	2002	2012	2022	ESV变化量	变化率/%
供给服务价值	503.24	506.21	495.89	−7.35	1.46%
调节服务价值	6534.87	6562.19	6464.19	−70.68	1.08%
支持服务价值	2033.62	2035.23	1993.52	−40.09	1.97%
文化服务价值	400.73	402.22	393.60	−7.13	1.78%
总服务价值	9472.46	9505.86	9347.20	−125.26	1.32%

4.2.2. 基于多尺度的生态系统服务价值空间格局分析

(1) 基于市域的生态系统服务价值空间变化分析

运用ArcGIS进行等级划分，分为低价值(0~482亿元)、较低价值(482亿~866亿元)、中价值(866亿~1250亿元)、较高价值(1250亿~1634亿元)、高价值(1634亿~2019亿元)。结合图3与表6分析可知，黑龙江省市域尺度ESV空间分布呈现显著且相对稳定的地域分异特征，同时各市域ESV总量变化存在明显差异。从空间等级来看，大兴安岭地区始终为高值区，黑河市持续处于较高价值区，伊春市、哈尔滨市、牡丹江市长期维持中价值区水平，鸡西市一直为较低价值区，佳木斯市在2002年为较低价值区、2012~2022年降至低价值区，其余市域则始终处于低价值区。从变化趋势来看，大庆市、绥化市ESV连续增加，大兴安岭地区、黑河市、佳木斯市、七台河市、鸡西市、双鸭山市连续减少，哈尔滨市、鹤岗市、齐齐哈尔市、伊春市呈先增后减态势，其中黑河市ESV减少量最大，哈尔滨市增加量最小。

Table 6. ESV of cities in Heilongjiang Province, 2002~2022 (Unit: 100 million yuan)

表6. 2002~2022年黑龙江省各市ESV(单位：亿元)

地名	2002年ESV	2012年ESV	2022年ESV
大庆市	341.38	356.79	387.17
大兴安岭地区	2019.07	2016.43	1999.61
哈尔滨市	976.23	1013.24	976.51
鹤岗市	277.83	296.84	284.77
黑河市	1585.88	1531.24	1485.95
鸡西市	519.99	516.15	513.40
佳木斯市	484.37	467.76	436.28
牡丹江市	996.29	1004.17	994.34
七台河市	97.80	96.49	93.51
齐齐哈尔市	375.67	415.39	415.27
双鸭山市	409.03	387.32	371.29
绥化市	416.62	424.59	427.17
伊春市	953.47	960.42	943.17

Figure 3. Ecological service value grading map for cities in Heilongjiang Province across study periods

图3. 黑龙江省各市各研究期生态系统服务价值等级图

(2) 基于县域的生态系统服务价值空间变化分析

运用ArcGIS进行等级划分，分为低价值(0~45亿元)、较低价值(45亿~130亿元)、中价值(130亿~290亿元)、较高价值(290亿~579亿元)、高价值(579亿~981亿元)如图4。从总量来看，2002~2022年黑龙江省县域尺度ESV呈现出鲜明的空间分异特征。ESV最大值县域为呼玛县，其次为漠河市，两县均隶属于大兴安岭地区，是全省生态系统服务价值的核心高值单元；ESV最小值县域为向阳区，工农区、南山区紧随其后，这三个县区均位于鹤岗市，构成全省ESV的低值集中区域。从整体空间格局划分，高值区与较高值区主要集中在黑龙江省西北地区，中值区分布于南部区域，低值区重点位于西南部区域，较低值区则多分布在中部地区。整体形成与区域自然地理条件高度关联的县域ESV空间梯度格局。

Figure 4. Ecosystem service value grading map for counties in Heilongjiang Province across study periods

图4. 黑龙江省各县各研究期生态系统服务价值等级图

从空间变化来看(图5)，黑龙江省生态系统服务价值空间变化特征显著，2002~2012年黑龙江省大部分县区未增加。轻微增加区域在南部和中部广泛分布，显著增加区域零星分布于部分地区，而显著减少区域集中在北部，轻微减少区域分布相对分散，这表明此阶段南部和中部县域ESV有一定提升。2012~2022年大部分县区为减少。显著减少区域主要集中在北部，显著增加区域在南部局部有分布，轻微增加区域范围缩小，轻微减少区域覆盖范围扩大，反映出北部县域ESV持续下降，南部仅局部有ESV提升，整体更多县域ESV呈轻微减少态势。2002~2022年整体来看，显著减少区域仍集中于北部，显著增加区域零星分布，轻微增加区域与轻微减少区域交错分布，说明长期来看，北部县域ESV下降趋势较为稳定，南部县域ESV虽有局部提升，但整体变化复杂，不同县域ESV增减情况差异较大，体现出县级尺度下生态系统服务价值受自然条件、人类活动等因素影响，变化具有明显的空间分异与阶段性特点。

Figure 5. Changes in ecosystem service values across counties in Heilongjiang Province

图5. 黑龙江省各县生态系统服务价值变化图

(3) 基于10 km × 10 km网格单元的生态系统服务价值

运用ArcGIS对ESV进行等级划分，分为低价值(0~1.05亿元)、较低价值(1.05亿~1.89亿元)、中价值(1.89亿~2.72亿元)、较高价值(2.72亿~6.52亿元)、高价值(6.52亿~14.15亿元)，计算得到10 km × 10 km尺度下单个格网的价值等级图(图6)。由图可知，较高价值与低价值区占主导地位。从空间分布来看，高价值区主要集中在大兴安岭–牡丹江一线，生态系统结构完整且服务功能稳定，低价值区多分布在西南部城镇化进程较快、建设用地占比较高的区域。黑龙江省较高价值区面积呈持续缩减态势，其中黑河市的缩减特征尤为显著，这一变化与该区域部分生态用地受人类活动扰动密切相关；与之相对，中价值区面积整体呈扩张趋势，且在黑龙江省西南部表现突出；低价值面积虽有小范围波动，但总量呈下降趋势，说明针对低价值区域的生态改善举措取得了初步成效，未来需进一步优化生态空间布局，推动不同价值等级区域ESV的协调提升。

Figure 6. Ecosystem service value gradation map based on 10km grid cells

图6. 基于10km网格单元的生态系统服务价值等级图

整体来看，黑龙江省的一些地区在这20年里经历了生态系统服务价值小范围的波动，尤其是大庆市和黑河市及附近地区，大庆市部分区县虽然价值提高但多数县区仍然保持在较低的ESV等级，显示地区间发展的不平衡性。

4.2.3. 基于多尺度的生态系统服务价值空间自相关分析

(1) 基于县域的生态系统服务价值空间变化分析

Figure 7. Spatial clustering map of ecosystem service values across counties in Heilongjiang Province

图7. 黑龙江省各县生态系统服务价值空间聚类图

通过计算得到县域尺度下生态系统服务价值局部空间自相关聚类图，如图7。黑龙江省生态系统服务价值空间分布较稳定，20年间没有明显变化。在黑龙江省西北部大兴安岭地区主要呈现高–高集聚区的空间分布，西南部地区呈现低-低集聚区的空间分布。

(2) 基于10 km × 10 km网格单元的生态系统服务价值

通过计算得到黑龙江省2002~2022年生态系统服务价值局部空间自相关聚类图，如图8。黑龙江省生态系统服务价值空间分布较稳定，高–高集聚区和低–低集聚区的数量较多。西北大兴安岭地区、中部地区和南部主要呈现高–高集聚区的空间分布；西南部、东部地区呈现低–低集聚区的空间分布。在研究期间，黑龙江省内生态系统服务价值整体集聚情况未发生较大改变，其西南部和东部地区低–低聚集区的变化不明显；北部和中部的高–高集聚区的分布面积减少，说明该地区连续多年的林地退化对当地生态系统服务价值高值的集聚情况产生了影响，仍面临着生态系统不断恶化的压力。

Figure 8. Spatial clustering map of ecosystem service values based on 10 km grid cells

图8. 基于10 km网格单元的生态系统服务价值空间聚类图

5. 讨论

黑龙江省具有丰富的黑土地资源，在粮食生产和生态屏障保护方面具有重要意义。本研究分析了黑龙江省2002~2022年土地利用和生态系统服务价值的时空变化。从结果来看，将土地类型面积和生态系统服务价值相结合，2000~2010年黑龙江省西南地区生态系统服务价值增加，这与水域面积增加有关。2010~2020年在小兴安岭、大兴安岭等地生态系统服务有部分下降，这与区域内生态环境较好的林地和草地面积减少密切相关，受人类活动影响下降。

对西北部的H-H集聚区，建议建立以生态系统完整性保护为核心的严格管控区；对西南部的L-L集聚区，建议实施以农田生态系统优化和生态廊道建设为重点的生态修复工程；对高低值过渡区(H-L, L-H)，建议建立生态预警与监控体系，防止高值区的退化和低值区的进一步扩张。但本研究仍有一些不足，数据精度不够高。

6. 结论

(1) 2002~2022年研究区主要用地类型是林地和耕地，其余土地利用类型占比较少，林地和草地面积减少，耕地、水域和建设用地面积增加。从土地利用转移情况来看，研究区土地利用变化主要是草地、林地和耕地之间相互转换。

(2) 2002~2022年研究区ESV呈现先升高后降低的趋势。从空间分布上看，20年间变化不大，高价值区主要分布在大兴安岭–牡丹江一线，生态系统服务功能稳定且供给能力强。低价值区主要分布于黑龙江省西南部和东北部地区，生态系统服务功能相对较弱。

(3) 在不同研究尺度下，黑龙江省ESV的空间演变特征呈现出显著共性：一是ESV的动态变化集中分布于黑河市与大庆市两大区域，这两个区域是研究期内ESV增减波动的核心区域；二是高价值聚类区的空间分布具有稳定性，始终集中在黑龙江省西北部的大兴安岭地区，该区域因生态用地占比高、人为干扰程度低，成为稳定的高ESV集聚核心。