Assessment method of watershed ecological asset value in the middle and lower reaches of the Yangtze River: A case study of the Xin'an River Basin
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摘要:研究目的
生态资产评估有助于理清区域生态资源本底，为建立健全自然资源监管技术体系，实施生态补偿政策提供科学依据，对于推动生态产品价值实现具有重要意义。
研究方法本文构建了生态资产价值评估的方法指标体系，通过集成土地利用、遥感影像、气象、地球化学以及社会经济等多源数据，开展生态资产存量、生态资产质量以及生态资产价值评估，并结合地理探测器探求生态系统服务价值的空间分异影响因素。
研究结果2020年新安江流域生态资产质量等级以良、中为主，分别占比80.96%、10.25%；生态资产存量综合指数为0.77，湿地、森林与园地占主要位置；流域生态系统服务价值为1334.48亿元，森林资源与水资源价值占比最高，坡度、高程和年降水量为影响生态系统服务价值空间分异的主要驱动因子。
结论新安江流域生态资产价值较高，森林与水资源是流域生态系统服务的主要载体，自然禀赋条件对其生态系统服务价值空间分异的影响程度大于社会经济因素。
创新点:集成遥感影像、“土地质量”、“国土三调”、社会经济等多源数据与成果构建流域尺度生态资产质量与价值评估体系，提高评估结果的准确性，可为自然资源核算体系建设提供方法支撑。
Abstract:This paper is the result of environmental geological survey engineering.
ObjectiveThe objective of this research endeavor is to evaluate the ecological asset value, thereby facilitating an enhanced comprehension of the foundational aspects of regional ecological resources. By furnishing a scientific foundation for the establishment of comprehensive natural resource management systems and the effective implementation of ecological compensation policies, this study assumes a pivotal role in promoting the realization of the value of ecological products.
MethodsThis study presented a comprehensive approach for assessing the value of ecological assets. The methodology encompasses the integration of diverse data sources such as land use, remote sensing imagery, meteorology, geochemistry, and socio−economic indicators. Through this integrated framework, evaluations were performed to determine the stock, quality, and value of ecological assets. Furthermore, geographical detector tool was employed to investigate the spatially varying factors that influence the values of ecosystem services.
ResultsThe ecological asset quality in the Xin'an River Basin is primarily in the good and moderate levels, accounting for 80.96% and 10.25%, respectively. The comprehensive index of ecological asset stock in the Xin'an River Basin in 2020 is 0.77. Wetland, forest land, and cultivated land occupy prominent positions. The value of ecosystem service is estimated at 133.448 billion yuan, with forests and water resources having the highest proportion Slope, elevation, and annual precipitation are the main driving factors of spatial differentiation in the value of ecosystem services.
ConclusionsXin'an River Basin has a high ecological asset value. Forests and water resources are the main carriers of ecosystem services in the basin. The impact of natural endowments on the spatial differentiation of ecosystem service values is greater than that of socio−economic factors.
Highlights:The integration of multi−source data including remote sensing images, land quality, land survey, and socio−economic factors was employed to establish a comprehensive assessment system for the ecological asset quality and value at the watershed scale. This approach aims to enhance the accuracy of the assessment results and provide method for construction of natural resource accounting system.
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1. 引言
鄂尔多斯盆地陕北地区长8油层组是近年来油气勘探新的后备领域，在姬塬、西峰、镇北、马岭地区都发现了大规模油藏，展示出巨大勘探前景。陕北地区长8段属东北沉积物源体系，砂体发育，储层孔隙度平均值为8.45%，渗透率平均值为0.12 × 10-3μm2，为典型的低孔超低渗致密储层（图 1），并且紧邻长7段烃源岩，在志丹一带发育长9段烃源岩，平面上油水分布关系复杂，成藏期次以及石油聚集关系不明确，长期制约着石油勘探开发。近年来不少学者对鄂尔多斯盆地长8石油成藏机理及分布规律进行了研究，区域多集中于陇东和姬塬地区，前人认为伊陕斜坡构造简单，延长组油藏主要受沉积相控制，发育岩性油藏（赵靖舟等，2006）；盆地长7油层组与长8油层组之间存在的过剩压力差是油气纵向运移的主要驱动力，横向上过剩压力低值区为油气运聚成藏的有利区（楚美娟等，2013；姚泾利等，2015）；把姬塬地区长8油层划分为五种成岩相，认为层序界面控制了早期的溶蚀作用和碳酸盐胶结作用（赖锦等，2014）。相比较而言，陕北地区长8研究主要包括烃源岩、低幅度构造、储盖组合、运移动力等方面（王维斌等，2017；任瑞清等，2017），石油成藏条件分析薄弱，尤其是借助流体包裹体对成藏时期各个关键时刻与油气聚集关系的分析少有涉及。
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图 1 研究区构造位置及延长组情况Figure 1. Structural location and strata of Yanchang Formation in the study area目前确定成藏时间的主要技术包括生排烃史法、油藏地球化学法、饱和压力法、流体包裹体均一温度、自生伊利石K-Ar法、Re-Os元素测年法等（刘德汉等，2007；陈梦娜等，2018），其中，流体包裹体是矿物结晶生长时，被包裹在矿物晶格缺陷的成矿流体。流体包裹体形成后，由于既没有外来物质的加入也没有自身物质的流出，因而可以作为原始的成矿流体进行研究。流体包裹体方法最初主要应用于矿床学的研究，20世纪70年代末到80年代初随着石油地球化学的发展，流体包裹体已作为一种重要的手段应用于石油地质研究，并且逐渐发展成为最广泛和最有效的手段之一。从目前的应用情况看，流体包裹体应用于石油地质研究主要有两个方面：一是根据包裹体均一温度测定数据以及捕获温度、捕获压力的计算资料，研究盆地烃源岩的热演化历史和储层的成岩演化历史；二是根据各类烃包裹体的观测分析资料，剖析油气生成—运移—聚集的成藏信息（赵桂萍，2017）。
本文利用流体包裹体分析技术，厘定了陕北地区长8成藏年代时间，结合该区热演化史和埋藏史，对油藏聚集的规律进行分析，明确了下一步勘探的主要方向。
2. 流体包裹体特征
沉积物沉积、成岩演化各阶段形成的新生矿物、矿物加大边、碎屑矿物裂隙的愈合面，以及矿物、岩石的重结晶等都可能捕获沉积、成岩环境中的介质流体，而所形成的各种包裹体记录着地质演化的历程信息。储层成岩自生矿物组构、相互包裹、穿插关系和形成时间序列，油气包裹体相态、形态、颜色、分布、均一温度和荧光特征等均记载了地质演化信息（赵彦德等，2016）。
2.1 样品采集和处理
本次研究，共选择了陕北地区中生界延长组长8的12口井32个砂岩样品，岩性主要为岩屑长石砂岩，在中国石油兰州石油地质研究所实验研究中心进行了包裹体测温。受包裹体分布的影响，在23个样品薄片中检测到了油包裹体，并对荧光光谱和均一温度进行测试。
流体包裹体透光和荧光分析在MPV-SP显微镜光度计上进行。其中，流体包裹体均一化温度测试对象主要为石英次生加大边和方解石胶结物中与油包裹体共生的盐水包裹体，若无油气包裹体，则选择盐水包裹体测量。
2.2 包裹体荧光光谱特征
目前对包裹体荧光光谱进行定量描述的参数主要有主峰波长和红绿商两种。其中，主峰波长（λmax）指最大荧光强度（Imax）所对应的发射波长，它随着小分子成分含量的增加，成熟度增大，荧光会发生明显的“蓝移”，光谱主峰波长减小；反之，光谱主峰波长增大；红绿商（QF535和Q650/500）指荧光颜色中红色部分与绿色部分的比值，可以定量化描述荧光光谱形态和结构。QF535为发射波长535~750 nm范围内的积分面积与发射波长430~535 nm范围内的积分面积之比，Q650/500为650 nm波长处荧光强度与500 nm波长处荧光强度的比值。QF535和Q650/500值越大，反映石油的成熟度越低，反之，成熟度越高（付金华等，2017）。
本次实验由于游离烃荧光强度较弱，无法进行光谱特征测试，重点对石英、长石和碳酸盐胶结物等不同宿主矿物内的包裹烃进行荧光光谱特征分析。结果表明，长石包裹体烃的主峰波长值最大，为477.2~532.8 nm，平均494.2 nm，石英包裹体烃较小，主峰波长为472.0~529.1 nm，平均为488.4 nm，碳酸盐胶结物中包裹体烃最小，主峰波长为459.3~ 488.0 nm，平均为477.0 nm。红绿商在长石包裹体中平均值为0.208，在石英包裹体中为0.194，在碳酸盐胶结物烃中为0.173（表 1）。因此，不同包裹体烃的荧光光谱主峰波长和红绿商参数变化趋势一致，长石和石英包裹体烃的数值较大且差距不大，而碳酸盐胶结物烃值最小。
表 1 陕北地区长8储集层部分包裹体荧光光谱参数特征Table 1. Characteristics of fluorescence spectrum parameters of inclusions in Chang 8 reservoir in northern Shaanxi
2.3 包裹体类型、分期
根据镜下薄片、扫描电镜等观察，陕北地区长8储集砂岩经历了多种成岩作用，压实作用中等—强压实程度，可见长石等碎屑颗粒紧密接触、颗粒定向排列或塑性岩屑变形，石英及长石颗粒的加大边现象普遍，高岭石含量较低，绿泥石分布形态以绿泥石环边、薄膜为主，长石和岩屑溶蚀普遍但发育程度不高，铁方解石及铁白云石胶结明显。研究区长8成岩序列可以概括为：压实作用→石英、长石次生加大→伊利石、高岭石沉淀→长石、岩屑溶蚀→高岭石胶结、自形石英微晶→铁方解石、铁白云石胶结（王维斌等，2017；叶博等，2018）。
在以上成岩作用序列基础上，对研究区长8储层中流体包裹体的物理相态、颜色、形态及分布情况进行镜下观察，长8储集层油气包裹体大致可分为早、晚两期，分别代表两次油气运移、成藏事件。第一期包裹体主要分布在石英碎屑颗粒的石英次生加大边以及石英颗粒内部裂隙，偏光下为褐色，无荧光或者很淡的黄色荧光，反映包裹体形成较早。第二期包裹体主要分布在切穿石英颗粒裂隙周缘，主要呈现成串的珠状定向分布，外形以椭圆或者不规则状为主。该期包裹体具有黄色荧光，荧光较强，形成时间相对较晚（图 2）。
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图 2 陕北地区长8储层包裹体镜下特征a—石英加大边中气液包体，Q108，1165.2 m；b—石英溶蚀孔隙中气液包体，Q108，1165.2 m；c—石英中气液包体，Q130，1712.3 m；d—长石中浅黄色气液包裹体（荧光），Q108，1165.2 m；e—石英晚期裂隙，烃类包裹体，X94，2209.5 m；f—石英晚期裂隙，有烃类充注（荧光），X94，2209.5 m；g—石英裂隙中的包裹体，S220，2046.4 m；h—石英裂隙中有机液+盐水包裹体，X85, 1907.3 m；i—石英裂隙中气液包裹体，Q130, 1712.3 mFigure 2. Microscopic characteristics of inclusions in Chang 8 reservoir in northern Shaanxia-Gas-liquid inclusion in quartz enlarged edge, Q108, 1165.2 m; b-Gas-liquid inclusions in quartz dissolution pores, Q108, 1165.2 m; c-Gas-liquid inclusions in quartz, Q130, 1712.3 m; d-Light yellow gas-liquid inclusions in Feldspar (fluorescence), Q108, 1165.2 m; e-Inclusions in quartz fractures, X94, 2209.5 m; f- Inclusions in quartz fractures with hydrocarbon filling (fluorescence), X94, 2209.5 m; g-Inclusions in quartz fractures, S220, 2046.4 m; h-Inclusions of organic liquid and brine in quartz fractures, X85, 1907.3 m; i-Gas-liquid inclusions in quartz fractures, Q130, 1712.3 m早期包裹体其物理相态主要有气态烃+液态烃+少量盐水、气态烃+液态烃和纯液态烃3种。气液比较大，颜色为黑色或深褐色；气态烃呈灰色，在包裹体中央部位；液态烃为黄褐色，半透明；盐水无色透明，分布在包裹体边缘。这类包裹体形态为近圆形、椭圆状，部分为不规则状，常常见于溶蚀孔隙中，沿早期裂隙呈串珠状分布，形成于沉积埋藏之后。
晚期油气包裹体物理相态主要包括气态烃+液态烃+大量盐水及气态烃+大量盐水2种。所捕获的油气包裹体较大，其包裹体形态主要为椭圆型和不规则状，多呈串珠状分布。油、气、水3种相态边界清晰可见。这类包裹体主要分布在晚成岩阶段的裂隙，同时在晚期硅质胶结物和亮晶方解石胶结物中也可见，荧光颜色较浅，反映出有机质流体中烃类含量相对较低（时保宏等，2012）。
陕北地区长8储层中的两期油气包裹体主要分布在与多期构造运动有关的构造裂隙和溶蚀孔隙中，燕山运动和喜山运动两期裂隙形成（曾联波等，2007；郭川等，2009）与当时的构造活动息息相关，而构造活动是成岩作用和油气形成以及运移成藏的主要因素。因此，两期油气包裹体分别代表了研究区两次油气运移成藏过程，油气运移与早、晚期构造活动有关（万永平等，2010；张莉等，2019）。
3. 包裹体均一温度和盐度
流体包裹体均一温度是指气-液两相流体变为单一均匀相流体时所需的温度，烃类包裹体由于甲烷的存在容易散失氢离子，从而改变包裹体的成分，造成所测的均一温度与捕获时的均一温度不同。与烃类包裹体同幕的盐水包裹体均一温度分布不仅可以用来作为古温度的近似值和热事件的标志，而且还可以用作油气成藏幕次划分的有效依据，是了解流体古温度、推测盆地古地温和热演化史的主要依据。盐水包裹体分幕依据有两点原则：一是具有相同产状和相似气/液比的流体包裹体组合；二是相似产状和相似气/液比包裹体内部均一温度大致按15℃间隔分幕（陶士振，2006）。因此，与烃包裹体共生的盐水包裹体能够提供自生矿物结晶时古地层流体的温度，利用流体包裹体均一温度作分析研究时，通常采用的都是盐水包裹体（陈刚等，2012）。
陕北地区长8储层流体包裹体类型主要包括盐水包裹体和含液态烃包裹体。本次在成岩自生矿物序次分析基础上，选取与油气包裹体相伴生的盐水包裹体测定其均一温度，以判别不同充注期形成的包裹体，测点数共计326个。统计数据后发现，储层包裹体均一化温度集中在80~140℃内（图 3），虽然分布范围较宽，但都主要存在85~105℃和115~135℃两个峰值区间，分布连续，表明油气为连续充注，整个充注过程未发生大的构造事件，而出现两个峰值说明该区烃类充注是一个由强到弱，再由弱到强的连续充注过程，为两期成藏过程（白玉彬等，2014）。
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图 3 陕北地区长8储层包裹体均一温度和盐度分布Figure 3. Homogenization temperature and salinity of fluid inclusions in Chang 8 reservoir in northern Shaanxi流体包裹体盐度可反映沉积时流体的环境，通常开放系统中的流体盐度要低于封闭系统中的流体盐度，它的大小是根据流体包裹体中水溶液的冰点温度来测得计算的。结果表明，长8砂岩储集层包裹体盐度总体较低，呈不对称偏态分布，一般在1%~7%，盐度整体在1%~5%，分别有2%~3%和4%~5%两个峰值区间，也进一步证明了陕北长8砂岩储层存在两期流体包裹体。同时，流体包裹体盐度变化范围较广，说明地层流体交换作用很普遍。
4. 包裹体恢复石油成藏时期
近些年来，流体包裹体广泛应用于油气成藏研究，尤其是基于流体包裹体测温与热演化史相结合间接确定油气成藏期次的研究，有力推进了油气成藏年代学的定量研究。
4.1 热演化史恢复
受区域构造演化历史的控制，陕北地区中生代经历了多期次的构造运动，构造变形与燕山运动和喜马拉雅运动密切相关。盆地东缘的基本构造形态在燕山运动期形成，受到古太平洋板块与亚洲大陆俯冲产生的远程构造效应的影响，主要表现为NW-SE向挤压作用，区内发育一系列NE-NNE走向的开阔平缓的背斜带和单斜构造；新生代以来，由于印度板块向欧亚板块的碰撞和碰撞期后的陆内俯冲所产生的远程效应，盆地东缘古构造应力场挤压方向由燕山期的NW-SE向转变为NE-SW向（王锡勇等，2010；赵振宇等，2012）。在鄂尔多斯盆地多旋回沉积与多阶段抬升改造的区域背景下，研究区中新生代经历了多期非匀速的快速沉降沉积过程与强度不等的构造抬升剥蚀事件（丁超等，2016）。
目前利用流体包裹体分析是确定油气成藏时期的主要方法，它是将包裹体测温数据投射到沉积埋藏史与古地温场演化史图上，然后进一步确定地层流体达到相应温度的地质历史时间、地质年代。
盆地热演化史控制着油气成藏时期，详细的埋藏史及热史恢复对油气成藏研究的不同方法得出的结果有限定作用，可以提高成藏期次研究的精度，使之更符合实际。地层埋藏史及其地层温度的演化过程史是包裹体定年的依据，将包裹体均一温度数据与盆地热史中温度的演化史进行对比，可以判定油气运移成藏的时间。研究区长8包裹体均一化温度主要分布在80~140℃，热演化埋藏史如图 4所示。
4.2 石油成藏时期
由包裹体均一温度分布特征来看，分布范围较宽，集中在85~105℃和115~135℃两个峰值区间，分别对应晚侏罗世—早白垩世。陕北地区主要发育长7烃源岩，从热演化历史的模拟结果看，侏罗纪晚期—白垩纪早期延长组烃源岩的 Ro值接近0.7%，达到生烃门限，可以大规模生烃。将构造演化史同油气包裹体宿主矿物与均一温度、Ro值结合起来，参照任战利等（2007）测定的鄂尔多斯盆地古地温梯度3.68℃/100 m和地表温度15℃计算，得出研究区延长组长8应为连续一期两幕成藏。结合长8地层埋藏−热演化史图，推测长8储层包裹体形成时间距今135~110 Ma，对应的地质时间为早期充注时间的晚侏罗世和大规模充注期的早白垩世两个时期，这也与前人对于鄂尔多斯盆地延长组油气成藏时期的研究相吻合（任战利，1996；柳益群等，1997）。
5. 石油成藏模式
成藏模式是对具有代表性油藏特征的油气成藏作用充分而且高度的概括与归纳，在同一成藏模式中的油藏应该具有相似的成藏作用和成藏特征。成藏模式是在充分解剖典型油气藏、明确油藏形成条件和成藏特征的基础上建立的，对指导下一步勘探方向具有启示意义。
陕北地区成藏地质条件主要包括烃源岩展布与厚度、剩余压力、沉积砂体、储层物性、顶面构造等因素（陈世加等，2012；王奇等，2018），如果各成藏地质条件及生油关键时刻配置良好，就能形成有利的油气富集区。由以上埋藏和热演化史分析可知，陕北地区在早白垩世最大生排烃阶段构造相对稳定，生成的油气不易被后期构造破坏，是形成大型油气藏的有利条件，因而影响该区石油富集的最主要的因素为烃源岩、储层及充注动力等因素。本次从烃源岩出发，以包裹体充注时间为纽带，以输导体系为重点，建立陕北地区长8石油成藏模式。
烃源岩是油气生成的物质基础。鄂尔多斯盆地三叠系延长组长7、长9暗色泥岩为该区主要烃源岩（图 5），长9烃源岩在志丹一带局限分布（师磊等，2011）。两种烃源岩相比较，最有利的生烃来源仍然是长7，其有机母质类型为Ⅰ~Ⅱ1型，有机质丰度4.10%~9.23%，镜质体反射率Ro为0.8~1.4，处于成熟阶段，厚度为10~35m，具有机质丰度高、类型好的特征。研究区长8油藏是最有利于石油富集的层位，其分布主要受生烃中心的展布以及厚度控制，即距长7生烃中心越近，成藏越好，越远则越差，长7、长9泥岩厚度分布在平面存在差异，因此暗色泥岩厚度大的地区往往是有利的勘探目标区。
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图 5 陕北地区长7、长9烃源岩与长8油藏分布图（据任瑞清等，2017）Figure 5. Source rock distribution in Chang 7 and Chang 9 and reservoir distribution in Chang 8 in northern Shaanxi (modified from Ren Ruiqing et al., 2017)延长组长8为三角洲沉积体系，三角洲前缘水下分流河道砂体和三角洲平原分支河道砂体发育，局部砂体具有厚度大，连片性强的特点。储层特征也是制约石油聚集的关键因素，其主要受沉积环境的控制，现今陕北地区长8砂岩储层压实和胶结作用是储层致密化的重要原因。结合埋藏史，从晚侏罗世研究区进入快速埋深压实阶段，原生孔隙迅速降低，在早白垩世埋深达到最大。长7、长9烃源岩生成的石油选择物性相对较好的储层聚集成藏。通过统计，吴起地区砂岩储层平均孔隙度为8.9%，渗透率平均为0.25×10-3μm2，高桥—西河口地区储层平均孔隙度为7.2%，渗透率平均为0.16×10-3 μm2，前者工业井明显多于后者，很好地验证了以上由于储层物性变化明显，油气差异聚集的结论。
从油包裹体分析来看，研究区砂岩储层普遍具有含油气荧光显示，只是荧光颜色有区别，反映了油气充注强弱不同。本文利用含油包裹体颗粒指数（GOI=含油包裹体颗粒数/颗粒总数×100%）对陕北地区长8充注程度进行了分析，该指数用于识别古油藏及石油运移路径等，储层石油包裹体丰度大于5%则为油层或古油层，小于5%为低充注或主要输导层（陈梦娜等，2018）。由于样品数量限制，只对7个含油包裹体样品做了GOI分析，其中有3个GOI值大于5%，都分布在吴起一带，说明该区总体石油充注强度较大，但在其他地区GOI值小于5%，分析认为可能是由于距离长7主力烃源岩远，长9生烃能力有限，储层非均值影响，石油充注程度不高，长8储层中滞留大量地层水，测试过程中往往产水（图 6）。
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图 6 吴起地区X199井长8段GOI值纵向分布图Figure 6. Vertical distribution of GOI value in Chang 8 section of well X199 in Wuqi area鄂尔多斯盆地中生界延长组砂岩主要为低渗透储层，前人通过对运移动力的研究，认为影响该区油气大规模成藏的主要动力为由于泥岩欠压实作用形成的过剩压力（楚美娟等，2013；姚泾利等，2015），长7烃源岩生成的油气在过剩压力驱动下，通过近源叠置的砂体和周围裂缝向下运移至长8砂岩储层成藏，甚至运移至下覆长9、长10地层。在典型油气藏解剖的基础上，综合油藏分布、类型、输导体系、充注程度等因素，认为长8原油主要富集在邻近烃源岩的相对高孔高渗的水下分支河道、河口坝等砂体中，其中西部（吴起—顺宁）长8原油来自上覆长7烃源岩，东部（志丹—高桥）长8原油主要来自于原地下伏长9烃源岩，具有“双源供烃，差异聚集”的成藏特点（图 7）。
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图 7 陕北地区延长组长8-长9石油成藏模式图Figure 7. Oil accumulation pattern of Chang 8-9 of Yanchang Formation in northern Shaanxi6. 结论
（1）长8砂岩储层中的流体包裹体主要分布于细砂岩的石英加大边或裂隙中，以气液烃包裹体、气液两相盐水包裹体为主，可分为早、晚两期，与气液烃包裹体伴生的盐水包裹体均一温度主要存在85~105℃和115~135℃两个峰值区间，分布范围广，油气为连续充注。
（2）陕北地区长8石油充注的主要时期为110~135 Ma，分别为晚侏罗世的早期充注和早白垩世的大规模充注两个时期。主要发育长7烃源岩，晚侏罗世—早白垩世期间延长组烃源岩的Ro值均接近1.0%，达到生烃门限，可以大规模生烃，长9烃源岩在志丹地区局部分布。
（3）陕北长8油藏受烃源岩、储层及充注动力等因素控制，发育岩性油藏，在平面上分布不均匀。西部吴起—顺宁地区长8含油包裹体颗粒指数GOI值多大于5，油藏相对东部志丹—高桥地区分布更多，区域上具有“双源供烃、差异聚集”的成藏特点。
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图 2 新安江流域生态资产质量分级分布图
Figure 2. Spatial distribution of ecological asset quality classes in the Xin'an River Basin
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图 3 新安江流域生态系统服务价值空间分布图
Figure 3. Spatial distribution of ecosystem service values in the Xin'an River Basin
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图 4 新安江流域不同类型生态系统服务价值空间分异影响因子探测结果
Figure 4. Detection results of Spatial variation and influencing factors of ecosystem service values in different types in the Xin'an River Basin
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图 5 新安江流域生态系统服务价值空间分异影响因子交互作用热力图
Figure 5. Heatmap of interaction effects of influencing factors on spatial variation of ecosystem service values in the Xin'an River Basin
表 1 数据来源与预处理
Table 1 Data sources and preprocessing methods
数据类型 数据来源及预处理 基础地理信息数据 土地利用数据 土地利用数据来源于第三次国土调查数据 DEM数据 DEM数据来源于地理空间数据云（https://www.gscloud.cn/），空间分辨率为30 m 遥感反演与
解译数据植被净初级生产力
（Net Primary Productivity，
NPP）数据来源于MODIS产品数据集中的MOD17A3HGF，该数据集是一个全球陆地植被净初级生产力（NPP）年际变化数据集，由BIOMEBGC模型在500 m空间分辨率下计算，利用三次卷积内插法将其重采样为30 m 年蒸散发数据 2020年蒸散发数据来源于美国地质调查局（USGS, United States Geological Survey, http://glovis.usgs.gov/）MODIS产品中的年合成数据MOD13，该数据是根据BIOMEBGC模型计算得到，空间分辨率为500 m 年均NDVI数据 NDVI数据是基于Sentinel-2数据进行提取得到，为了消除单一数据源对于计算结果的影响，选取成像时间为2020-1-1到2020-12-31期间云量小于5%的 Sentinel-2影像，计算得到NDVI，并取均值 气象数据 降水数据 2020年逐月降水数据来源于时空三极环境大数据平台（http://poles.tpdc.ac.cn/zh-hans/），该数据集是根据CRU发布的全球0.5°气候数据集以及WorldClim发布的全球高分辨率气候数据集，通过Delta空间降尺度方案在中国地区降尺度生成的，空间分辨率约1 km，并且使用496个独立气象观测点数据进行了验证，验证结果可信 地球化学
数据土壤元素含量 土壤元素含量数据来源于生态地球化学实地调查，将该数据按照3倍标准偏差，剔除异常值后利用克里金插值法进行插值（唐志敏等, 2023） 社会经济与
统计数据统计数据 统计数据包括粮食总产量、粮食作物播种面积和市场价值数据，数据来源于《中国统计年鉴》、《安徽省统计年鉴》、《黄山市统计年鉴》、《杭州市统计年鉴》及《宣城市统计年鉴》 社会经济数据 基准地价数据、水价数据来自于当地政府网站 
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表 2 不同自然资源生态资产质量指标及分级标准
Table 2 Different ecological asset quality indicators and grading criteria
生态系统类型 质量评价指标 质量分级标准 优 良 中 低 差 园地 相对净初级生产力 ≥80% 60%~80% 40%~60% 20%~40% ≤20% 湿地 水质 Ⅰ类 Ⅱ类 Ⅲ类 Ⅳ类 Ⅴ类 森林 相对净初级生产力 ≥80% 60%~80% 40%~60% 20%~40% ≤20% 灌丛 相对净初级生产力 ≥80% 60%~80% 40%~60% 20%~40% ≤20% 农田 土地质量等级划分 ≥4.5 3.5~4.5 2.5~3.5 1.5~2.5 ≤1.5 草地 植被覆盖度 ≥80% 60%~80% 40%~60% 20%~40% ≤20%
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表 3 土壤养分地球化学等级分级标准
Table 3 Classification criteria of soil nutrient geochemical levels
元素 一级 二级 三级 四级 五级 N ＞2000 1500~2000 1000~1500 750~1000 ≤750 P ＞1000 800~1000 600~800 400~600 ≤400 K ＞2.5 2.0~2.5 1.5~2.0 1.0~1.5 ≤1.0 注：K单位为%，N、P单位为10−6。
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表 4 新安江流域生态系统服务价值当量因子表
Table 4 Equivalent factors of ecosystem service value in Xin'an River Basin
生态系统分类 供给服务 调节服务 支持服务 文化服务 一级
分类二级
分类食物生产 原料生产 水资源供给 气体调节 气候调节 净化环境 水文调节 土壤保持 维持养分循环 生物多样性 美学景观 农田 旱地 0.85 0.4 0.02 0.67 0.36 0.1 0.27 1.03 0.12 0.13 0.06 水田 1.36 0.09 −2.63 1.11 0.57 0.17 2.72 0.01 0.19 0.21 0.09 园地 园地 0.22 0.49 0.26 1.63 4.83 1.43 3.13 1.98 0.15 1.8 0.79 森林 乔木林 0.22 0.52 0.27 1.7 5.07 1.49 3.34 2.06 0.16 1.88 0.82 其他林地 0.31 0.71 0.37 2.35 7.03 1.99 3.51 2.86 0.22 2.6 1.14 竹林 0.29 0.66 0.34 2.17 6.5 1.93 4.47 2.65 0.2 2.41 1.06 灌丛 灌木林 0.19 0.43 0.22 1.41 4.23 1.28 3.35 1.72 0.13 1.57 0.69 草地 其他
草地0.1 0.14 0.08 0.51 1.34 0.44 0.98 0.62 0.05 0.56 0.25 湿地 水域 0.8 0.23 8.29 0.77 2.29 5.55 102.24 0.93 0.07 2.55 1.89 沼泽湿地 0.22 0.5 2.59 1.9 3.6 3.6 24.23 2.31 0.18 7.87 4.73 建设用地 建设用地 0.01 0.03 0.02 0.11 0.1 0.31 0.21 0.13 0.01 0.12 0.05
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表 5 新安江流域2020年生态资产存量评估
Table 5 Assessment of ecological asset stock in the Xin'an River Basin in 2020
生态资产 质量等级 存量指数 优 良 中 低 差 存量 比例/% 存量 比例/% 存量 比例/% 存量 比例/% 存量 比例/% 森林 486.93 5.9 7040 85.25 596.3 7.22 4.5 0.05 130.6 1.58 0.79 灌丛 23.86 8.24 233.92 80.77 23.96 8.27 0.33 0.11 7.52 2.60 0.78 农田 7.18 0.92 180.29 23.10 450.94 57.78 138.95 17.80 3.05 0.39 0.61 草地 1.02 3.70 8.30 30.18 8.50 30.92 5.62 20.44 4.06 14.77 0.58 园地 127.01 12.61 787.44 78.20 57.02 5.66 0.39 0.04 35.12 3.49 0.79 湿地 0.00 0.00 731.78 100 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.80
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表 6 2020 年新安江流域生态服务功能价值评价结果（亿元）
Table 6 Evaluation results of ecological service values in the Xin'an River Basin in 2020 (100 million yuan)
服务类型 总值/(所占比例/%) 森林 园地 湿地 灌木林 农田 草地 建设
用地供给
服务食物生产 15.06/1.13 8.49 0.88 2.08 0.21 3.35 0.04 0.00 原料生产 23.50/1.76 19.94 1.95 0.62 0.46 0.48 0.06 0.00 水资源供给 45.44/3.41 16.94 1.61 35.18 0.39 8.72 0.06 0.00 调节
服务气体调节 78.33/5.87 65.36 6.42 2.08 1.51 2.71 0.22 0.04 气候调节 226.97/17.01 195.00 18.36 5.80 4.46 0.80 0.53 0.00 净化环境 79.29/5.94 56.95 5.61 14.55 1.37 0.42 0.19 0.20 水文调节 667.71/50.04 198.82 19.46 433.32 5.92 9.39 0.68 0.10 支持
服务土壤保持 63.05/4.72 54.06 5.29 1.71 1.25 0.54 0.18 0.03 维持养分循环 5.14/0.39 4.19 0.39 0.13 0.10 0.33 0.01 0.00 生物多样性 89.11/6.68 72.58 7.10 6.96 1.68 0.51 0.24 0.04 文化
服务美学景观 40.88/3.06 31.59 3.09 5.11 0.74 0.23 0.11 0.02 总计 1334.48/100 723.92 70.17 507.54 18.06 10.05 2.31 0.43
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表 7 新安江流域生态系统服务价值空间分异驱动因子探测结果
Table 7 Detection results of spatial variation and driving factors of ecosystem service values in the Xin'an River Basin
因子指标 降水 高程 坡度 GDP 人口密度 HAI q统计量 0.183 0.153 0.226 0.0004 0.003 0.039 P值 0.000 0.000 0.000 0.78998 0.000 0.000 注：P值表示q值所对应的显著性；P值<0.05，说明通过显著性检验。
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[1] Bai Yang, Li Hui, Wang Xiaoyuan, Juha M Alatalo, Jiang Bo, Wang Min, Liu Wenjun. 2017. Evaluating natural resource assets and gross ecosystem products using ecological accounting system: A case study in Yunnan Province[J]. Journal of Natural Resources, 32(7): 1100−1112 (in Chinese with English abstract).
[2] Chen Fu, Ge Xiaoping, Chen Gang, Peng Buzhou. 2001. Spatial different analysis of landscape change and human impact in urban fringe[J]. Scientia Geographica Sinica, 21(3): 210−216 (in Chinese with English abstract).
[3] Costanza R, Groot R, Braat L, Kubiszewski I, Fioramonti L, Sutton P, Farber S, Grasso M. 2017. Twenty years of ecosystem services: How far have we come and how far do we still need to go?[J]. Ecosystem Services, 28: 1−16. doi: 10.1016/j.ecoser.2017.09.008
[4] Dai Jiayuan, Hu Shuheng, Zhang Beier, Yang Qing. 2021. Study on ecological compensation standard based on opportunity cost and ecosystem service value accounting: A case study of Xin’an river basin[J]. Hubei Agricultural Sciences, 60(21): 152−157 (in Chinese with English abstract).
[5] Dong Tian, Zhang Lu, Xiao Yi, Zheng Hua, Huang Binbin, Ouyang Zhiyun. 2019. Assessment of ecological assets and gross ecosystem product value in Ordos City[J]. Acta Ecologica Sinica, 39(9): 3062−3074 (in Chinese with English abstract).
[6] He Yi, Tang Xiangling, Dai Junfeng. 2021. Land–use structure optimization for the Lijiang River basin ecosystem service value maximization[J]. Acta Ecologica Sinica, 41(13): 5214−5222 (in Chinese with English abstract).
[7] Hou Peng, Fu Zhuo, Zhu Hanshou, Zhai Jun, Chen Yan, Gao Haifeng, Jin Diandian, Yang Min. 2020. Progress and perspectives of ecosystem assets management[J]. Acta Ecologica Sinica, 40(24): 8851−8860 (in Chinese with English abstract).
[8] Hu Yongjun, Gu Shuzhong. 2018. Research trends and analysis of natural resource assets[J]. Resources Science, 40(6): 1095−1105 (in Chinese with English abstract).
[9] Huang B B, Li R N, Ding Z W, Patrick O, Kong L Q, Xiao Y, Xu W H, Guo Y N, Yang Y Y, Li R D, Ouyang Z Y, Wang X K, 2020. A new remote–sensing–based indicator for integrating quantity and quality attributes to assess the dynamics of ecosystem assets[J]. Global Ecology and Conservation, 22: e00999.
[10] Lai T Y, Salminen J, Jäppinen J P, Koljonen S, Mononen L, Nieminen E, Vihervaara P, Oinonen S. 2018. Bridging the gap between ecosystem service indicators and ecosystem accounting in Finland[J]. Ecological Modelling, 377: 51−65. doi: 10.1016/j.ecolmodel.2018.03.006
[11] Li Chuanhua, Zhu Tongbin, Zhou Min, Yin Huanhuan, Wang Yutao, Sun Hao, Cao Hongjuan, Han Haiyan. 2021. Temporal and spatial change of net primary productivity of vegetation and its determinants in Hexi Corridor[J]. Acta Ecologica Sinica, 41(5): 1931−1943 (in Chinese with English abstract).
[12] Li Donghua, Zhang Xiaoyao, Wang Yong, Zhang Xiao, Li Lei, Lu Lin. 2021. Evolution process of ecosystem services and the trade–off synergy in Xin’an River Basin[J]. Acta Ecologica Sinica, 41(17): 6981−6993 (in Chinese with English abstract).
[13] Li Jiahui, Huang Lin, Cao Wei, Wu Dan. 2022a. Accounting of gains and losses of ecological assets in counties of key ecological function regions in Yangtze River Delta[J]. Journal of Natural Resources, 37(8): 1946−1960 (in Chinese with English abstract). doi: 10.31497/zrzyxb.20220802
[14] Li Jiahui, Huang Lin, Cao Wei. 2022b. The influencing mechanism of ecological asset gains and losses at the county level in China and its optimization and promotion paths[J]. Acta Geographica Sinica, 77(5): 1260–1274 (in Chinese with English abstract).
[15] Li Xiaohui, Xiao Jinghao, Wang Jianjun, Wu Jie, Long Nao. 2022. Research on the evaluation and application of natural resources assets for ecological restoration: A case study of Guangzhou City[J]. Acta Ecologica Sinica, 37(18): 6216−6228 (in Chinese with English abstract).
[16] Liu Qian, Li Ge, Zhang Chao, Zhao Li, Zhu Yongming. 2019. Study on dynamic changes in ecosystem service values in Qinglong County based on coefficient correction[J]. Chinese Journal of Eco–Agriculture, 27(6): 971−980 (in Chinese with English abstract).
[17] Liu Yuan, Zhou Yong. 2019. Spatiotemporal dynamics and grey forecast of ecosystem services value in the Yangtze River economic belt[J]. Ecological Economy, 35(4): 196−201 (in Chinese with English abstract).
[18] Ma Chao, Wang Hongwei, Ma Xiaofang, Chenying, Zhouxin. 2021. Evaluation of ecosystem service value in middle reaches of Hei River in Gaotai County, Zhangye City[J]. Wetland Science, 19(6): 762−766 (in Chinese with English abstract).
[19] Nie Weiping, Chen Dongfeng. 2017. The progress and mechanism improvement of the second round eco–compensation implementation in Xinan River Basin[J]. Environmental Protection, 45(7): 19−23 (in Chinese with English abstract).
[20] Qiu Qiong, Shi Han. 2018. Differentiation of the core concepts of natural resourceand ecosystem accounting[J]. Resources Science, 40(10): 1901−1914 (in Chinese with English abstract).
[21] Sun Menghua, Niu Wenhao, Zhang Bangbang, Geng Qingling, Yu Qiang. 2021. Spatial–temporal evolution and responses of ecosystem service value under land use change in the Yellow River Basin: A case study of Shaanxi–Gansu–Ningxia region, Northwest China[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 32(11): 3913−3922 (in Chinese with English abstract).
[22] Sun Xiao, Li Feng. 2017. Assessment method and application of urban ecological assets: A case study in Zengcheng, Guangzhou City[J]. Acta Ecologica Sinica, 37(18): 6216−6228 (in Chinese with English abstract).
[23] Sun Zhangtao, Yu Zhengwei, Shu Siqi, Xu Chuangsheng, Shu Yang. 2023. Evaluation of ecosystem services of Chinese provincial land and suggestions for ecological geological survey[J]. Geology in China, 50(2): 479−494 (in Chinese with English abstract).
[24] Tang Zhimin, Zhang Xiaodong, Zhang Ming, Zhou Mo, Tian Fujin, Wang Shangxiao, Ma Qingshan, Wang Chong, Zhang Jie, Niu Xiaonan, Zong Leli, Huang Dingling. 2023. Geochemical characteristics of soil elements in Xin’an River Basin: Constraints from rock formation types[J]. East China Geology, 44(2): 172−185 (in Chinese with English abstract).
[25] Tian Fujin, Ma Qingshan, Zhang Ming, Tang Zhimin. 2023. Evaluation of water quality in Xin'anjiang River Basin based on principal component analysis and entropy weight method[J]. Geology in China, 50(2): 495−505 (in Chinese with English abstract).
[26] Wang Jinfeng, Xu Chengdong. 2017. Geodetector: Principle and prospective[J]. Acta Geographica Sinica, 72(1): 116−134 (in Chinese with English abstract).
[27] Xie Gaodi, Lu Chunxia, Leng Yunfa, Zheng Du, Li Shuangcheng. 2003. Ecological assets valuation of the Tibetan Plateau[J]. Journal of Natural Resources, 18(2): 189−196 (in Chinese with English abstract).
[28] Xie Gaodi, Zhang Caixia, Zhang Leiming, Chen Wenhui, Li Shimei. 2015. Improvement of the evaluation method for ecosystem service value based on per unit area[J]. Journal of Natural Resources, 30(8): 1243−1254 (in Chinese with English abstract).
[29] Xie Gaodi. 2017. Ecological asset evaluation: Stock, quality and value[J]. Environmental Protection, 45(11): 18−22 (in Chinese with English abstract).
[30] Xu Yanling, Xu Chen, Yang Guishan. 2022. Valuation and ecological zoning of county–level ecological assets in the humid hilly region of southeast China: A case study of Liyang City[J]. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 31(7): 1572−1583 (in Chinese with English abstract).
[31] Xue Minggao, Xing Lu, Wang Xiaoyan. 2018. Spatial correction and evaluation of ecosystem services in China[J]. China Land Science, 32(9): 81−88 (in Chinese with English abstract).
[32] Yan Enping, Lin Hui, Wang Guangxing, Xia Chaozong. 2014. Analysis of evolution and driving force of ecosystem service values in the Three Gorges Reservoir region during 1990—2011[J]. Acta Ecologica Sinica, 34(20): 5962−5973 (in Chinese with English abstract).
[33] Yang Lan, Hu Shuheng. 2020. Cross–border ecological compensation standard based on dynamic measurement model: Taking Xin’an River Basin as an example[J]. Acta Ecologica Sinica, 40(17): 5957−5967 (in Chinese with English abstract).
[34] You Xu, He Dongjin, Xiao Yan, Bo Wenjing, Song Changsu, Ouyang Zhiyun. 2020. Assessment of eco–assets in a county area: A case of Pingbian County[J]. Acta Geographica Sinica, 40(15): 5220−5229 (in Chinese with English abstract).
[35] Zhang Naifu, Liu Xia, Zhu Jipeng, Zhang Guangcan, Zhang Ronghua, Yang Shaoyang, Wang Jing. 2014. Assessment and spatial heterogeneity of soil erosion sensitivity in the Xin’anjiang river basin, Anhui Province[J]. Science of Soil and Water Conservation, 12(6): 8−15 (in Chinese with English abstract).
[36] Zhang Weimin. 2021. Study on ecological assets accounting framework of nature reserve in China[J]. Natural Protected Areas, 1(2): 22−30 (in Chinese with English abstract).
[37] Zhang Yufeng, Liu Xiaojuan. 2021. Construction of assets and liabilities accounting system for land resources at county level[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment, 35(6): 39−43 (in Chinese with English abstract).
[38] Zhao Xingchen, Xu Hai, Yu Jie, Liu Mingliang, Shan Liang, Cheng Xinliang, Zhu Guangwei, Li Huiyun, Zhu Mengyuan, Kang Lijuan. 2022. Impacts of urban distribution on nutrient concentrations in Xin’an River and Qiandaohu reservoir[J]. Research of Environmental Sciences, 35(4): 864−876 (in Chinese with English abstract).
[39] 白杨, 李晖, 王晓媛, Juha M Alatalo, 江波, 王敏, 刘文俊. 2017. 云南省生态资产与生态系统生产总值核算体系研究[J]. 自然资源学报, 32(7): 1100−1112. doi: 10.11849/zrzyxb.20160755 [40] 陈浮, 葛小平, 陈刚, 彭补拙. 2001. 城市边缘区景观变化与人为影响的空间分异研究[J]. 地理科学, 21(3): 210−216. doi: 10.3969/j.issn.1000-0690.2001.03.004 [41] 戴家远, 胡淑恒, 张贝尔, 杨庆. 2021. 基于机会成本和生态系统服务价值核算的生态补偿标准研究—以新安江流域为例[J]. 湖北农业科学, 60(21): 152−157. [42] 董天, 张路, 肖燚, 郑华, 黄斌斌, 欧阳志云. 2019. 鄂尔多斯市生态资产和生态系统生产总值评估[J]. 生态学报, 39(9): 3062−3074. [43] 何毅, 唐湘玲, 代俊峰. 2021. 漓江流域生态系统服务价值最大化的土地利用结构优化[J]. 生态学报, 41(13): 5214−5222. [44] 侯鹏, 付卓, 祝汉收, 翟俊, 陈妍, 高海峰, 金点点, 杨旻. 2020. 生态资产评估及管理研究进展[J]. 生态学报, 40(24): 8851−8860. [45] 胡咏君, 谷树忠. 2018. 自然资源资产研究态势及其分析[J]. 资源科学, 40(6): 1095−1105. [46] 李传华, 朱同斌, 周敏, 殷欢欢, 王玉涛, 孙皓, 曹红娟, 韩海燕. 2021. 河西走廊植被净初级生产力时空变化及其影响因子研究[J]. 生态学报, 41(5): 1931−1943. [47] 李冬花, 张晓瑶, 王咏, 张潇, 李磊, 陆林. 2021. 新安江流域生态系统服务演化过程及权衡协同关系[J]. 生态学报, 41(17): 6981−6993. [48] 李佳慧, 黄麟, 曹巍, 吴丹. 2022a. 长三角重点生态功能县域生态资产损益核算[J]. 自然资源学报, 37(8): 1946−1960. [49] 李佳慧, 黄麟, 曹巍. 2022b. 中国县域生态资产损益的影响机制及优化提升路径[J]. 地理学报, 77(5): 1260−1274. [50] 李晓晖, 萧敬豪, 王建军, 吴婕, 龙闹. 2022. 面向生态修复的自然资源资产评估与应用研究—以广州市为例[J]. 生态学报, 37(18): 6216−6228. [51] 刘倩, 李葛, 张超, 赵丽, 朱永明. 2019. 基于系数修正的青龙县生态系统服务价值动态变化研究[J]. 中国生态农业学报(中英文), 27(6): 971−980. [52] 刘园, 周勇. 2019. 长江经济带生态系统服务价值时空变化特征分析及灰色预测[J]. 生态经济, 35(4): 196−201. [53] 马超, 王宏伟, 马晓芳, 陈英, 周鑫. 2021. 张掖市高台县黑河中游流域生态系统服务价值估算[J]. 湿地科学, 19(6): 762−766. [54] 聂伟平, 陈东风. 2017. 新安江流域(第二轮)生态补偿试点进展及机制完善探索[J]. 环境保护, 45(7): 19−23. [55] 邱琼, 施涵. 2018. 关于自然资源与生态系统核算若干概念的讨论[J]. 资源科学, 40(10): 1901−1914. [56] 孙梦华, 牛文浩, 张蚌蚌, 耿庆玲, 于强. 2021. 黄河流域土地利用变化下生态系统服务价值时空演变及其响应—以陕甘宁地区为例[J]. 应用生态学报, 32(11): 3913−3922. [57] 孙晓, 李锋. 2017. 城市生态资产评估方法与应用—以广州市增城区为例[J]. 生态学报, 37(18): 6216−6228. [58] 孙张涛, 余正伟, 舒思齐. 2023. 中国省域生态系统服务价值评价与生态地质调查工作建议[J]. 中国地质, 50(2): 479−494. [59] 唐志敏, 张晓东, 张明, 周墨, 田福金, 王尚晓, 马青山, 王冲, 张洁, 牛晓楠, 宗乐丽, 黄丁伶. 2023. 新安江流域土壤元素地球化学特征: 来自岩石建造类型的约束[J]. 华东地质, 44(2): 172−185. [60] 田福金, 马青山, 张明, 唐志敏. 2023. 基于主成分分析和熵权法的新安江流域水质评价[J]. 中国地质, 50(2): 495−505. [61] 王劲峰, 徐成东. 2017. 地理探测器: 原理与展望[J]. 地理学报, 72(1): 116−134. doi: 10.11821/dlxb201701010 [62] 谢高地, 鲁春霞, 冷允法, 郑度, 李双成. 2003. 青藏高原生态资产的价值评估[J]. 自然资源学报, 18(2): 189–196. [63] 谢高地, 张彩霞, 张雷明, 陈文辉, 李士美. 2015. 基于单位面积价值当量因子的生态系统服务价值化方法改进[J]. 自然资源学报, 30(8): 1243−1254. doi: 10.11849/zrzyxb.2015.08.001 [64] 谢高地. 2017. 生态资产评价: 存量、质量与价值[J]. 环境保护, 45(11): 18−22. [65] 徐艳玲, 许晨, 杨桂山. 2022. 东南湿润丘陵区县域生态资产评估及分区研究—以溧阳市为例[J]. 长江流域资源与环境, 31(7): 1572−1583. [66] 薛明皋, 邢路, 王晓艳. 2018. 中国土地生态系统服务当量因子空间修正及价值评估[J]. 中国土地科学, 32(9): 81−88. doi: 10.11994/zgtdkx.20181017.123746 [67] 严恩萍, 林辉, 王广兴, 夏朝宗. 2014. 1990—2011年三峡库区生态系统服务价值演变及驱动力[J]. 生态学报, 34(20): 5962−5973. [68] 杨兰, 胡淑恒. 2020. 基于动态测算模型的跨界生态补偿标准—以新安江流域为例[J]. 生态学报, 40(17): 5957−5967. [69] 游旭, 何东进, 肖燚, 博文静, 宋昌素, 欧阳志云. 2020. 县域生态资产核算研究—以云南省屏边县为例[J]. 生态学报, 40(15): 5220−5229. [70] 张乃夫, 刘霞, 朱继鹏, 张光灿, 张荣华, 杨韶洋, 王静. 2014. 安徽新安江流域土壤侵蚀敏感性评价及空间分异特征[J]. 中国水土保持科学, 12(6): 8−15. doi: 10.3969/j.issn.1672-3007.2014.06.002 [71] 张卫民. 2021. 中国自然保护地生态资产核算框架研究[J]. 自然保护地, 1(2): 22−30. doi: 10.12335/2096-8981.2021032801 [72] 张裕凤, 刘小娟. 2021. 县域土地资源资产负债核算体系构建—以包头市固阳县为例[J]. 干旱区资源与环境, 35(6): 39−43. [73] 赵星辰, 许海, 俞洁, 刘明亮, 单亮, 程新良, 朱广伟, 李慧赟, 朱梦圆, 康丽娟. 2022. 城镇分布对新安江水系及千岛湖营养盐浓度的影响[J]. 环境科学研究, 35(4): 864−876. -
期刊类型引用(9)
1. 金爱芳，殷秀兰，李长青，李文娟，庞菊梅，金晓媚. 张家口地区枯水期地下水水化学特征及其成因机制分析. 环境科学. 2024(02): 826-836 . 
百度学术
2. 孟瑞芳，杨会峰，包锡麟，徐步云，李磊，李谨丞. 京津冀平原非常规水资源利用前景分析及其生态环境效应. 中国地质. 2024(01): 221-233 . 本站查看
3. 李晓波，李静. 大汶河流域中下游浅层地下水水化学特征及其影响因素. 环境科学研究. 2024(05): 1015-1026 . 百度学术
4. 唐辉，何欣琳，郭晓静，马兴瑾，朱家葆. 郑州市城区浅层地下水环境化学特征及成因分析. 河南科学. 2024(08): 1192-1201 . 百度学术
5. 刘春燕，刘景涛，朱亮，张玉玺，荆继红，黄冠星，周冰，陈玺，解飞，李备. 高原河谷城市浅层地下水铁锰分布特征、影响因素及其对生态环境的影响——以西宁市为例. 中国地质. 2024(05): 1776-1790 . 本站查看
6. 张博深，李海明，苏思慧，李梦娣，张翠霞. 天津平原地下水水化学特征与碳酸盐风化碳汇特征的时空演变. 南水北调与水利科技(中英文). 2024(05): 1016-1028 . 百度学术
7. Jing-jie Li，Sheng Lian，Ming-guo Wang，Huai-sheng Zhang，Tao Yang. Hydrochemical characteristics of surface water in Hengduan mountain region of Eastern Tibet and its response to human activities: A case study of Duoqu Basin, Jinsha River. China Geology. 2024(04): 630-641 . 必应学术
8. 邹银先，褚学伟，刘埔，段先前，王中美，王益伟. 贵州喀斯特山区地下水化学特征分析. 地质与资源. 2024(06): 846-854+860 . 百度学术
9. 李月，李洋，周盈，黄晓燕. 苏锡常地区深层地下水化学特征及成因探讨. 上海国土资源. 2024(04): 171-178+202 . 百度学术
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