生态系统是生物群落及其环境共同组成的动态平衡系统^[1]。生态系统服务是人类从生态系统中直接或间接获取的各种惠益, 包括通过生产活动获取的食物、原材料和清洁水源等直接收益, 以及生态系统通过维持碳氮平衡、保持水土、调节气候、维持生物多样性所产生的生态效益和为人类提供的休闲、娱乐与美学享受等效益, 概括为供给、调节、支持和文化服务4种类型^[2-3]。由于人类活动的影响, 大部分陆地生态系统的结构和服务功能都发生了深刻的变化, 引发了严重的生态环境问题, 亟需有效的管理策略和管控措施。鉴于生态系统的结构和服务功能、人类活动的影响和作用机制存在显著的空间差异, 生态系统的可持续管理必须因地制宜、分类实施, 为此, 需要在科学认知人类活动的影响、生态系统结构和生态系统服务变化及其区域差异的基础上, 对生态系统进行科学分类和识别, 为制定分类管理对策提供决策支持^[4]。

目前, 相关分类系统很多, 但多是从土地利用/覆被视角的分类。在全球尺度, USGS、CORINE、IGBP、UMd、FAO和ESA都先后提出了各自的土地利用/覆被分类系统^[5-7], 并基于遥感和地理信息技术, 生产了多种全球土地利用/覆被分类数据集^[7-11], 产品分辨率从1km逐渐提升到30m和10m。在我国, 研究人员也构建了多种土地利用/覆被分类方案, 包括1984年土地调查分类系统、1980s中国1:100万土地利用分类、1990s中国科学院地理科学与资源研究所土地利用分类、2004年1:100万地表覆被分类、2017年土地利用现状分类标准、2017年中国1:100万土地覆被分类等^{[5-6, 12-16]}, 积累了丰富的图件和数据。这些分类、图件和数据已成为理解全球和我国生态系统分布, 分析人类活动影响和评估生态系统服务的重要基础^{[2, 17-19]}。

部分研究机构和学者, 如加拿大生态土地分类委员会在20世纪70年代末, 从生态系统的角度提出了生态土地分类方案, 划分了土地域、土地县、土地系统、土地类型、土地相5级^[20]；基于类似方法, Sayre等根据生物气候、地形、岩性和土地覆被因子将全球生态系统划分为4个层级共3923个生态土地单元^[21]。在国内, 陈利顶和傅伯杰综合岩性、地形地貌、土壤、植被、气候和人类活动等因素, 将无定河流域划分为3个一级、37个二级土地生态系统类型^[22]；欧阳志云等基于多源遥感数据, 综合气候、地形等要素, 构建了包括9个一级、21个二级和46个三级类的全国生态系统分类方案^[6]。其它分类系统包括基于气候、植被的生物气候分类^[23-24]和综合气候、地形、土壤等地理要素影响的生物地理气候生态系统分类^[25], 在全球和国家尺度得到广泛应用^[26-28]。

这些分类和制图成果对理解生态系统的空间分布提供了重要基础, 但总体看, 对生态系统的服务功能、人类活动的干预程度和生态风险体现不够。中国幅员辽阔, 生态系统复杂多样, 为满足人口和经济快速增长对生态系统的产品服务和能源需求, 人类对地表改造加剧和利用强度增加, 尤其是坡地开垦、草地过牧、森林砍伐、过量使用化肥农药等不合理的土地利用活动, 导致水土流失、草地退化、生态系统服务下降、水土污染等一系列的生态环境问题^{[18, 29]}。为此, 需要针对不同生态系统的内在属性和服务功能定位, 分类管控。基于该认识, 本研究从生态系统服务和人类活动影响的视角, 构建了一个新的生态系统分类方案^[4], 在此基础上, 通过对现有多源数据集成, 编制了2000和2020年中国陆地生态系统类型图；通过空间统计, 分析了2000—2020年不同生态系统类型的空间分布、组分结构、空间转移、景观格局和生态状况变化特征, 为我国生态系统服务评估和分类管理提供科学支撑。

1 陆地生态系统分类方案

陆地生态系统的变化受人类活动和自然因素特别是气候变化的共同影响, 但其影响程度存在差异。在人类活动干预剧烈的区域, 生态系统的变化主要受人为因素的影响；但在人口稀少的区域, 人类活动影响微弱, 自然因素是生态系统变化的主因。基于人类活动的影响程度, 可将陆地生态系统划分人工生态系统、半人工生态系统、准自然生态系统和自然生态系统。人工生态系统主要包括城镇建成区、作物和果木集中种植区等, 其原生植被和生态要素组成、结构和功能都已发生根本改变。半人工生态系统是指被部分耕垦或建设开发, 与林、草等自然植被镶嵌组合的生态系统, 如农林、农牧交错或镶嵌分布区。准自然生态系统是指自然植被或自然景观基本保持完整的区域, 包括用于放牧的天然草地、基本保持自然状态的林灌地、水域和湿地等, 具有重要的水土保持、水源涵养、碳固存、气候调节、生物多样性保护功能。自然生态系统是指基本无开发利用、自然环境保持天然状态的区域, 包括干旱荒漠和冰冻寒漠等, 人类活动的直接影响微弱, 但对气候变化敏感。

按照上述思路框架, 本研究以生态系统的主导服务功能和人类干预强度为主线, 综合考虑土地利用结构、生态环境风险和生产力的差异, 构建了一个生态系统分类方案^[4], 包括9个一级、25个二级类型(表 1)。一级类型反映人类活动干预程度和主导生态系统服务的相对一致性, 从第1类到第9类, 人类活动强度和干预程度依次降低, 生态系统的服务功能由以提供生产活动空间、生产资料和食物产品为主, 过渡为以支持和调节服务功能为主。二级类型体现土地利用方式、生产力和生态/土地退化风险的差异。该分类系统主要面向国家尺度的生态系统管理, 意在通过多源数据的集成分析, 识别不同生态系统的空间分布, 服务于生态系统的宏观管控和策略制定。因此, 类型划分需要兼顾系统的完整性, 不宜过细和碎片化, 所以在类型划分时, 突出主导生态类型、利用方向和人类活动强度的一致性, 同时考虑了气候、地形等因素的影响。对人类活动剧烈的地区, 将以建设开发和居住(包括集聚分布的农村居民点)为主的区域划分城镇生态系统；以作物包括果木种植为主的区域划分为耕种生态系统；对基本无耕垦、以放牧为主的天然草地和灌草地, 划分为牧草地生态系统；对以保护为主, 位于深山和僻远区、基本保持自然状态的林灌植被, 包括零散分布的林间草地, 划分为林地生态系统；而对自然条件严酷的无人区, 根据气候条件划分为干旱荒漠或冰冻寒漠生态系统；在农牧交错带、低山丘陵区, 耕地和林、草地常呈现交错或镶嵌分布的特征, 土地退化问题突出, 根据耕地与林、草地的组合特征和地形, 将其划分为农牧混合生态系统或农林混合生态系统。呈点状或线状分布的农村居民点、农田防护林、道路等类型没有单独划出, 将其综合在相应的类型如耕种、牧草地和混合生态系统中。

在2级分类中, 重点体现了生态环境风险和生产力的差异。生态环境问题包括风蚀沙化、水土流失、土壤盐渍化、水土污染、温室气体排放等, 与土地利用方式关系密切。因此, 该方案选择土地利用方式、植被类型和盖度为主要指标, 对一级类型进行细分。如, 对耕种生态系统, 划分为水田(多分布于亚热带湿润区)、旱田(主要位于温带)和绿洲(位于干旱区, 存在土壤盐渍化和沙化风险)3个二级类型, 体现土地管理方式、生产力、水土污染、甲烷等温室气体排放等环境风险的差异；对牧草地生态系统, 根据草地盖度划分为3个二级类型, 体现草地生产力和退化程度的差异。对林地生态系统, 根据植被类型和盖度划分4个二级类型, 体现生态系统生产力和固碳、水土保持能力的差异。

2 陆地生态系统类型识别与制图

生态系统类型的识别和制图主要基于现有的土地利用和遥感影像数据, 综合了气候、地形、土壤、植被、人类活动等因素。考虑多源数据的空间分辨率, 采用ArcGIS软件, 通过重采样、块统计、聚合分析等预处理方法将制图单元统一至1km分辨率, 获取了每个栅格的土地利用结构及其自然和社会经济属性, 通过聚类分析、多层次决策树和制图综合方法, 按照主导因素、生态系统主导服务功能一致性等原则, 对生态系统进行分类制图。

2.1 数据源及预处理

本研究使用的多源数据包括土地利用、气候、地形、植被、土壤、居民点分布等。土地利用数据包括2000和2020年100m分辨率栅格图, 来源于中科院资源环境科学数据中心(www.resdc.cn), 包括6个一级和25个二级类型, 总体精度超过90%^[13]。通过重分类和聚合分析法将100m土地利用数据转变为1km的土地利用类型占比数据, 用不同类型占比表征生态系统结构。

气候数据包括降水、气温和潜在蒸散发, 其中1km降水和气温栅格数据来源于中科院资源环境科学数据中心(www.resdc.cn), 是基于ANUSPLIN软件的样条函数插值得到；0.5°分辨率的潜在蒸散发数据来源于Climatic Research Unit第4.04版时序数据集(CRU TS4.04)^[30], 是应用最广泛的气候数据集之一, 为了与其他数据匹配, 将潜在蒸散发数据重采样至1km, 然后根据潜在蒸散发与降水量的比, 即干燥指数＜1.0、1.0—1.5、1.5—4.0、＞4.0, 划分为湿润、半湿润、半干旱、干旱4类^[31]。

地形因子包括海拔和坡度, 其中海拔来源于30m分辨率的ASTER GDEM Version 2数据^[32], 坡度是基于DEM计算得到, 并采用块统计方法将海拔和坡度数据重采样至1km。2000—2020年1km植被覆盖度(Fractional Vegetation Cover, FVC)通过MOD13A3 C6 NDVI时序数据和像元二分模型^[33]计算得到。土壤数据采用来源中科院资源环境科学数据中心的1:100万土壤类型图, 通过块统计重采样至1km。2020年居民点分布据来源于开放街道地图(OpenStreetMap, www.openstreetmap.org), 计算得到1km分辨率的居民点密度。

2.2 类型识别与制图

基于上述数据, 以植被盖度、土地利用结构、居民点密度、干旱指数、海拔高度、地形坡度和土壤类型为主要指标, 通过空间聚类和制图综合方法, 对生态系统类型进行识别, 主要包括如下步骤：

(1) 基于1km分辨率MODIS NDVI数据, 根据像元二分模型^[33]计算区域的FVC。以年最大FVC值10%为指标, 划分为基本无植被区(FVC＜10%)和有植被区(FVC≥10%)两类。

(2) 对基本无植被区, 基于土地利用图, 首先将城镇、水域类型, 以及居民点密度≥1个/100 km²的区域剔除。然后, 以年均温0℃或海拔高度5000m为指标, 将其区分为干旱荒漠生态系统和冰冻荒漠生态系统；第三, 根据植被最大FVC图、土壤类型图、土地利用图, 通过空间叠置, 进一步识别出二级类型, 即荒漠生态系统(FVC在5%—10%)、沙漠生态系统(沙土, FVC＜5%)和裸岩戈壁生态系统；冰冻寒漠生态系统根据土地利用类型划分为冰雪生态系统和冻土寒漠生态系统。

(3) 利用ArcGIS软件, 将完成类型识别的区域(即干旱荒漠和冰冻寒漠生态系统)剔除后, 按照先识别相对单一类型、再识别混合类型的顺序对生态系统进行归类识别。首先, 基于100m分辨率的土地利用图、30m分辨率坡度图和居民点分布图, 采用ArcGIS软件, 按1km²最小制图单元分别计算土地利用结构、平均坡度、居民点密度。第二, 采用Anselin Local Moran′s I指数^[34], 以3×3像元为统计单元, 对中心像元(土地利用类型占比)进行聚类。对聚集显著性≥95%, 且以建设用地为主、以耕地和果园为主且坡度低于10°、以草地为主且耕地比重低于5%、以林地和灌木林地为主且无居民点分布、以河湖水面和湿地为主的聚集区, 分别划分为城镇生态系统、耕种生态系统、牧草地生态系统、林地生态系统、水域湿地生态系统。第三, 对位于城镇周边耕地和居民用地交错分布但聚集显著性不显著的地区, 划分为耕种生态系统。第四, 对未识别的其它类型, 根据耕地、草地和林地的组合特征, 划分为农牧混合生态系统(以牧草地和耕地为主)和农林混合生态系统(以林地和耕地为主)。第五, 主要以土地利用类型和结构为指标, 综合考虑气候、植被类型和盖度、土壤类型等因素差异, 划分二级类型。对城镇生态系统, 根据工矿用地占比最大来识别工矿生态系统, 再以建设用地占比60%为指标, 划分为城市(≥60%)和乡镇生态系统(＜60%)。对于耕种生态系统, 将干旱指数≥4的单元识别为绿洲生态系统, 其它根据主导土地利用方式和气候特征, 划分为水田和旱田生态系统。农牧和农林混合生态系统则根据耕地、草地或林地占比, 划分为农牧、牧农和农林、林农生态系统类型。牧草地生态系统根据年均植被盖度划分为典型牧草(FVC≥50%)、斑状牧草(30%≤FVC＜50%)和稀疏牧草(FVC＜30%)生态系统3个二级类型。根据植被类型(即乔木林和灌木林)和年均盖度, 将林地生态系统分为密林(FVC≥70%)、半密林(50%≤FVC＜70%)、疏林(FVC＜50%)、灌木林4个二级类型。水域湿地生态系统分为水域、沼泽和海滩生态系统3个二级类型。

(4) 对生态系统分类图进行制图综合。首先, 参照Google Earth米级高分影像数据, 对分布零散、不符合地理分布规律的类型进行了检验, 校正了识别错误的类型。其次, FVC易受年际气候波动等因素的影响, 为了避免FVC小幅波动导致的牧草地和林地生态系统二级类型变动, 本研究剔除了FVC变幅小于0.2%/a的二级类型转变。第三, 根据制图单元的土地利用结构、坡度和居民点密度数据, 对划分错误的类型进行了综合和调整, 最后编制了2000和2020年中国陆地生态系统分布图。

3 陆地生态系统变化分析 3.1 时空格局变化分析

采用ArcGIS软件, 通过分区统计、空间叠置等地统计方法, 计算各一级和二级生态系统类型的平均海拔、坡度、降水、气温和植被盖度, 分析我国不同生态系统的空间分布特征。通过空间叠置和空间统计, 分析生态系统类型的空间转移, 分析生态系统类型的时空变化特征。此外, 通过计算一级和二级类型的面积和比例变化, 分析生态系统组分结构变化特征。

3.2 景观指数

基于Fragstats4.2软件, 对中国陆地生态系统进行景观格局分析, 选择的景观指数包括类型尺度上的平均斑块尺寸(Mean patch size)、边缘密度(Edge density)和聚集指数(Aggregation index)以及景观尺度上的蔓延度指数(Contagion index)和Shannon多样性指数(Shannon′s diversity index)^[35]。平均斑块尺寸是指某种生态系统类型所有斑块的平均面积大小, 其值越小则表示破碎度越高。边缘密度是指单位面积生态景观中某种生态系统类型的边缘长度, 其值越大表示空间形状越复杂。聚集指数是指某种生态系统类型周围相同类型的面积占比, 其值越大表示聚集程度越高。蔓延度指数用于测度生态景观中斑块的团聚程度或延展趋势, 根据公式(1)计算, 其值越大说明景观连接度越高, 反之则表明景观破碎度较高。Shannon多样性指数衡量生态景观异质性、类型多样性和非均衡分布状况, 根据公式(2)计算, 其值越大表示景观内部类型多样性越高、更趋于均衡化分布。

(1)

(2)

式中, CONTAG和SHDI分别是整个生态景观的蔓延度指数和Shannon多样性指数, p_i指生态系统类型i在生态景观中的占比, m是生态景观中生态系统的类型数量, g_ik是与生态系统类型i和k的斑块相邻的斑块总数量。

3.3 NDVI变化趋势

NDVI是表征生态系统状况的有效指标^[36], 其值持续增加说明生态系统有所改善, 反之说明生态状况变差。考虑到中国植被生长季的空间差异明显, 本研究以年平均NDVI为指标, 分析中国陆地生态系统的生态状况变化特征。基于Mann-Kendall检验^[33]和Sen′s Slope^[37]方法, 计算2000—2020年中国生态系统年平均NDVI的年际变化显著性和变化率, 并结合2020年生态系统类型分布, 对比分析不同生态系统类型NDVI的变化特征。

4 结果分析 4.1 2000—2020年中国陆地生态系统的空间格局及变化

图 1展示了2000和2020年中国生态系统的分布, 空间差异显著。城镇生态系统主要分布于中东部湿润、半湿润区(表 2), 2020年总面积16.58万km², 较2000年扩大1.1倍(表 3), 其中64.51%的扩张来自耕种生态系统(图 2)。城镇多呈不规则蔓延扩张, 导致空间形态趋于复杂(表 4), 但空间聚集度显著增强。耕种生态系统集中分布在东北、华北和长江中下游平原、四川盆地和关中盆地以及西北干旱绿洲区, 年降水量多在121—1218mm之间, 地势平缓, 耕地集中连片, 平均占比为83.2%(表 2)。2020年耕种生态系统总面积131.83万km², 较2000年减少0.88万km², 其中水田和旱田生态系统分别减少0.60万km²和2.09万km²(表 3), 多转化为城镇用地(图 2)；但绿洲扩张明显, 增加了29.6%(1.81万km²), 主要来自干旱荒漠生态系统。受城市扩张和退耕影响, 耕种生态系统的空间形态趋于复杂、破碎度增加、聚集度下降(表 4)。

农牧混合生态系统主要位于黄土高原及其北部邻近区域和云贵高原中部, 以半干旱丘陵沟谷为主, 年均降水为578mm(表 2), 其中耕地(多为梯田和坡耕地)占比37.1%, 与草地(占比52.3%)交错分布, 其人类活动较强。农林混合生态系统主要分布在亚热带湿润和温带半湿润低山丘陵区, 平均坡度9.1°, 年均降水量1318mm, 其中耕地、林地占比分别为31.0%和60.4%, 其余为居民点和林间草地等。2020年农牧混合和农林混合生态系统面积分别为67.12万km²和123.96万km², 较2000年分别减少2.88万km²和0.92万km²(表 3), 主要由于退耕还林还草^{[36, 38]}和耕地撂荒^[39]导致耕地退出, 部分混合生态系统转变为牧草地或林地生态系统(图 2), 导致混合生态系统的破碎度和空间形态复杂度增加, 但聚集度下降(表 4)。

林地生态系统主要分布于我国中东部中高山地, 在东北大小兴安岭和长白山区、东南部亚热带山地、西南横断山区分布较集中, 平均坡度13.6°, 年降水量在392—1255mm之间。2020年林地生态系统总面积145.16万km², 较2000年增加1.61万km²(表 3), 其破碎度有所增加, 聚集度稍有降低(表 4)。受林地保护和降水增加影响^{[36, 40-41]}, 林地生态系统的植被盖度显著增加, 密林和半密林生态系统的面积分别扩大3.78万km²和0.97万km², 而盖度较低的疏林和灌木林生态系统面积有所减少(表 3)。水域湿地生态系统分布零散, 在青藏高原分布面积较大, 2020年总面积24.34万km²；受湿地保护政策影响^[42], 其面积较2000增加0.31万km², 其中约70%源自沼泽生态系统的增加。受气候暖湿化和冰川融水增加影响^[43], 青藏高原地区水域湿地扩张明显；受沿海开发影响, 海滩湿地生态系统面积减少0.10万km², 主要转变为城镇生态系统。水域湿地生态系统的这些变化导致其破碎度增加、形态趋于复杂、聚集度下降。

牧草地生态系统主要分布于西北干旱半干旱地区和西南高寒地区, 地势起伏较大, 平均坡度9.0°, 年降水在210—848mm之间, 其盖度大致呈由东南向西北逐渐降低的趋势(表 2)。干旱荒漠生态系统主要分布于西北部内陆地区, 地势平坦、降水稀少, 平均坡度3.1°, 年均降水仅88mm。冰冻寒漠生态系统主要分布于西南部青藏高原, 以高寒陡峻山地为主, 平均海拔5336m, 坡度12.0°, 气温-5.7℃。2020年, 牧草地、干旱荒漠和冰冻寒漠生态系统的面积分别为250.01万km²、165.84万km²和28.47万km²。由于我国西北干旱区和西南高寒区的气候呈暖湿化趋势^[41], 部分邻近牧草地生态系统的荒漠和冻土寒漠生态系统, 植被长势变好, 植被盖度显著增加。因此, 2020年牧草地生态系统面积较2000年增加了9.97万km², 空间聚集度增强, 但因局部草地退化影响, 导致其形态趋于复杂。受气候变化的影响, 干旱荒漠和冰冻寒漠生态系统的面积分别减少14.98万km²和0.92万km², 聚集度有所降低。

近20年, 我国生态系统的数量和空间分布都发生了一定变化, 整体景观的蔓延度指数从38.36%降至37.72%, 说明各类型间的斑块连接度和空间可达性下降, 对物质和能量交换、动物迁移、干扰扩散等生态过程的阻碍作用加强(表 4)。Shannon多样性指数由1.916增至1.922, 说明整个景观呈现类型多样化, 有利于生物多样性提升；同时景观破碎化和生境割裂日益严重, 对濒危物种的胁迫加剧。

4.2 2000—2020年中国陆地生态系统的NDVI变化

2000—2020年, 我国92.06%的区域NDVI增加, 仅7.94%减少(图 3), 年均NDVI由0.30增至0.36, 增幅为0.74%/a(P＜0.01), 说明我国整体生态状况明显改善。分类型看(图 4), 农牧混合生态系统NDVI增幅最大, 为1.26%/a, 其次是农林混合生态系统, 增加0.85%/a, 主要受益于退耕还林还草等生态保护政策和近20年的生态建设^{[36, 38, 40]}。耕种生态系统的平均NDVI增加0.81%/a, 说明作物长势变好, 与2000年以来我国作物单产增长趋势一致^[44]；其中绿洲生态系统NDVI增幅高达1.78%/a, 主要是绿洲面积扩大的缘故。受退牧还草、以草定畜、围栏禁牧等草地保护政策的影响^[38], 牧草地生态系统NDVI年均增长0.64%, 其中低盖度的稀疏牧草地NDVI增幅(0.75%/a)高于高盖度的典型牧草地。受退耕还林、人工林种植、防护林建设等林地保护政策的影响^[40], 林地生态系统的NDVI年均增加0.60%, 其中半密林生态系统NDVI增幅较大(0.66%/a)。水域湿地生态系统的NDVI变化率为0.68%/a, 其中海滩生态系统的NDVI增幅显著(1.45%/a), 与湿地保护有关^[42]。受气候暖湿化的影响^[41], 干旱荒漠和冻土寒漠生态系统的植被盖度增加, NDVI呈增加趋势。值得注意的是, 2000—2020年城镇生态系统的NDVI也呈现较显著的增长(0.21%/a, P＜0.05), 说明近20年城市绿化成效明显^[45]。城镇生态系统NDVI增长主要集中于城市中心地带, 而城市扩张区由于占用耕地, 其NDVI明显下降(图 3)。工矿生态系统扩张主要侵占耕地和林地, 导致NDVI小幅下降(-0.04%/a)。

5 结论与讨论

本研究以生态系统主导服务功能和人类干预强度为主线, 构建包括9个一级和25个二级类的陆地生态系统分类方案, 综合土地利用、气候、地形、植被、土壤、居民点分布等自然和人为因子的多源数据, 利用聚类和制图综合方法, 开展2000和2020年中国陆地生态系统分类制图, 从空间分布、组分结构、类型转移、景观格局和生态状况多个角度, 分析不同生态系统的变化特征。结果表明：

(1) 2000—2020年, 我国城镇生态系统扩张1.1倍, 64.51%来自耕种生态系统。耕种生态系统总面积减少0.88万km², 水田和旱田面积减少, 但绿洲扩张1.81万km²。受退耕还林还草政策影响, 部分混合生态系统转移为牧草地或林地生态系统, 农牧混合和农林混合生态系统面积分别减少2.88万km²和0.92万km²。林地生态系统小幅增加1.61万km², 其中高盖度的密林和半密林分别增加3.78万km²和0.97万km²。水域湿地生态系统面积增加0.31万km², 其中70%源自沼泽生态系统的增加, 青藏高原水域湿地在气候变暖影响下扩张明显。气候暖湿化促使部分荒漠和冻土寒漠生态系统的植被盖度增加, 加上草地保护政策影响, 导致牧草地生态系统面积显著扩张9.97万km², 而干旱荒漠和冰冻寒漠生态系统面积分别减少14.98万km²和0.92万km²。我国生态系统的数量及空间变化, 导致城镇和牧草地生态系统聚集度增加, 其他类型破碎度增加, 城镇、耕种、农林混合、牧草地、林地、干旱荒漠生态系统的空间形态趋于复杂化, 整体生态景观呈现连接性下降、空间破碎度增加、类型多样性增加的变化趋势。

(2) 2000—2020年我国整体生态状况明显改善, 92.06%的生态系统NDVI增加, 年均NDVI增长0.74%/a。受益于退耕还林还草等生态保护政策, 农牧混合和农林混合生态系统NDVI增幅较大, 分别为1.26%/a和0.85%/a。主要受作物单产增长影响, 耕种生态系统NDVI增加0.81%/a；由于绿洲生态系统扩张占用干旱荒漠, 其NDVI增幅高达1.78%/a。受生态保护政策和气候暖湿化影响, 牧草地、林地和水域湿地生态系统的NDVI增幅分别为0.64%/a、0.60%/a和0.68%/a, 干旱荒漠和冻土寒漠生态系统的NDVI也呈增加趋势。近20年城市绿化成效明显, 城镇生态系统的NDVI增加0.21%/a, 其增加主要集中于城市中心地带；而在城市和工矿扩张区, 由于占用耕地和林地, NDVI明显下降。

(3) 本研究构建了基于土地利用分类的生态系统分类方法与途径，提出的方案适应于大尺度生态系统识别与监测。其生态系统分类方案和制图结果, 突出了主导服务功能、人类干预强度和生态系统结构的差异, 体现了生态系统的综合性和主导性特征, 刻画了混合生态系统的类型组合和过渡带特征。例如, 以土地利用占比表征生态系统结构, 识别了农牧和农林混合生态系统, 强调了生态系统是多组分混合形成的多功能单元；牧草地和林地生态系统的二级分类综合考虑盖度和植被类型, 突出了生产力、水土保持功能及生态风险的差异。然而, 本研究的生态系统分类识别仍存在一些缺陷。首先, 该分类集成多源数据, 存在数据尺度不匹配、精度误差叠加等不确定性。其次, 植被盖度是牧草地、林地和干旱荒漠生态系统及其二级类型的主要识别指标, 易受气候影响而波动, 本研究虽然剔除了盖度小幅变化引起的类型变化, 但未来研究应进一步优选识别指标, 使分类结果更稳定。最后, 本研究旨在服务于宏观尺度生态系统的类型识别和分类管理, 只开展了二级分类, 未来的小尺度研究可根据管理目标, 综合其他自然和人为因素, 在此基础上进一步细分和改进。