Platinum-group elements characteristics of the Hejiaya Ni-Co intrusion in the south of Lüeyang County, Shaanxi Province: Constraints on the process of sulfide melting segregation
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摘要:
陕西何家垭镍钴含矿岩体位于南秦岭碧口地块，是近年来秦岭造山带中镍、钴战略性矿产找矿取得的重要新发现之一。该岩体由辉长岩、辉长闪长岩和少量辉石岩、角闪石岩组成，矿（化）体主要赋存在蚀变辉长岩中。基于对不同结构类型矿石铂族元素地球化学和硫化物原位硫同位素分析，探讨了岩浆性质和硫化物熔离过程。结果表明，各类矿石铂族元素（PGE）丰度均较低（3.93×10−9 ~ 87.85×10−9，平均为27.88×10−9）。铂族元素地球化学特征反映，岩体母岩浆为高镁玄武质岩浆，受后期热液作用影响较弱。铂族元素和原位硫同位素特征显示，镁铁质矿物分离结晶是引起矿床中硫演化至饱和并发生深部硫化物熔离的重要因素。矿石中Pt元素的显著亏损可能是含Pt矿物结晶导致。南秦岭略阳何家垭岩体具有较好的镍钴成矿条件和找矿潜力，有望在秦岭造山带岩浆型铜镍硫化物矿床勘查评价方面取得重大突破。
Abstract:Hejiaya Ni−Co mineralized intrusion is located in Bikou block of South Qinling. It is one of the important new discoveries of nickel, cobalt and other strategic minerals in Qinling orogenic belt in recent years.The rock mass is mainly composed of gabbro, gabbro−diorite and a small amount of pyroxenite, amphibolite, and the mineral bodies is mainly hosted by the altered gabbro.Based on the analysis of platinum−group element geochemistry and in situ sulfur isotope of sulfide in ores of different structural types, the magmatic properties and the process of sulfide melting segregation are discussed. The results showed that the abundance of platinum−group elements (PGE) was low in all kinds of ores (3.93×10−9 ~ 87.85×10−9, average 27.88×10−9). The geochemical characteristics of platinum−group elements indicate that the primary magma of the rock mass is high magnesium basaltic magma, which is weakly affected by the late hydrothermal process. The characteristics of platinum−group elements and in situ sulfur isotopes indicate that the separation and crystallization of mafic minerals is an important factor that causes sulfur evolution to saturation and deep sulfide melting segregation.The significant depletion of Pt element in the ore may be the result of Pt−containing mineral crystallization. The Lüeyang Hejiaya rock mass in South Qinling has good Ni−Co metallogenic conditions and prospecting potential, which is expected to make a major breakthrough in the exploration and evaluation of magmatic Cu−Ni sulfide deposit in Qinling orogenic belt.
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Keywords:
- mineralization /
- platinum group element /
- Ni−Cu deposit /
- Hejiaya /
- Shaanxi Province
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随着经济社会的发展和人类活动的影响，生态环境退化成为全球面临的主要问题之一，直接影响着社会经济的健康发展（石晓丽和王卫，2008）。党的十八大以来，国家将生态文明建设提到了前所未有的高度。黄河流域是中国重要的生态屏障和经济地带，是打赢脱贫攻坚战的重要区域，在中国经济社会发展和生态安全方面具有十分重要的地位。推动黄河流域生态保护和高质量发展是践行生态文明思想的一项重大决策，是关系国家发展全局的重大战略（Liu et al.,2023）。
生态系统通过内部及与周围环境之间的物质和能量交换，发挥着多种多样的功能，为人类生存提供了必要的生态产品和服务，是人类赖以生存的自然载体，在维系生命系统和环境动态平衡方面发挥着不可替代的作用（欧阳志云等，1998）。生态系统服务价值( Ecosystem Services Value，ESV) 评估是用货币的形式评估生态系统的能力，能直观地反映生态系统服务效益的变化（Xie et al.,2010 ）。目前，定量化研究生态系统服务价值，已成为生态领域可持续发展的研究热点之一(Mamat et al.,2013)。Constanza et al.(1997)最早提出生态系统服务价值评估，创建了生态系统服务价值评价的理论方法体系 。国内学者谢高地等(2015a)在Constanza研究的基础上，完善了生态系统服务相关理论，并结合中国实际情况对Constanza的评价方法进行了修正，制定了中国陆地生态系统服务价值当量表，并对中国生态系统价值进行评价，成为后续国内研究不同区域尺度（李冬玉等，2013；张艳军等，2017；李锋等，2021）及不同生态系统类型（江波等，2011；杜婷婷等，2012；宋戈等，2013；穆松林等，2016；沈满洪等，2019；温璐等，2020；龙精华等，2021）下生态系统服务价值的基础。该方法基于各类生态系统当量，结合各类生态系统面积实现对生态服务价值的定量评估，各类生态系统面积与土地利用类型有关，因此土地利用/覆盖变化（land use/cover changes, LUCC）影响着生态系统结构和功能的变化（丁梦婷等，2020；邵明等，2021），是生态系统服务价值评价的基础。
目前，针对黄河流域的生态系统服务价值的研究较少，主要集中在黄河流域部分地区（丁辉和安金朝，2015；刘玉斌等，2020；肖建设等，2020；张鹏岩等，2020），且以行政区为单元研究生态系统服务功能与经济发展协调程度方面较欠缺（王尧等，2020），很难有针对性地直接服务于城市规划。本文参考国内外学者的研究方法，结合黄河流域特征，制定黄河流域生态系统服务价值系数表，并根据2000—2020年的土地利用变化数据，对黄河流域的生态系统服务价值进行估算。在此基础上，分析20年来黄河流域生态系统服务价值的时空变化特征，通过热点分析，探究流域生态系统服务价值变化率的高值和低值聚集分布特征，并引入生态经济协调度模型，分析黄河流域各地市生态和经济协调程度，从国土空间规划角度提出相关建议，对黄河流域生态环境保护和高质量可持续发展具有十分重要的意义。
1. 研究区概况
黄河发源于青藏高原，全长约5464 km，流经青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙、陕西、山西、河南、山东等9个省（区），涉及70个地级市(包括州、盟)。为保证行政边界的完整性，本次工作在水利部黄河水利委员会划定的自然流域的基础上，将黄河及其支流所流经的所有地市级范围作为研究区范围，面积约215×104 km2（图1）。黄河流域地势西高东低，平均海拔2441 m，多为干旱—半干旱区。黄河流域构成中国重要的生态屏障，是连接青藏高原、黄土高原、华北平原的生态廊道，拥有三江源、祁连山等多个国家公园和国家重点生态功能区。
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图 1 黄河流域地理位置和高程图Figure 1. Geographic location and elevation map of the Yellow River Basin2. 研究数据及方法
2.1 数据来源
采用的土地利用数据来源于中国科学院地理科学与资源研究所资源环境科学与数据中心（https://www.resdc.cn/），时间为2000年、2005年、2010年、2015年、2020年。该数据是基于Landsat 8遥感影像，通过人工目视解译生成，数据类型是1 km×1 km栅格，包含耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地6种土地利用类型。粮食产量和种植面积数据来源于2019年国民经济和社会发展统计公报，主要粮食价格来源于国家发展和改革委员会2019年粮食平均收购价格。GDP数据来源于2000年和2020年各地市统计年鉴。
2.2 研究方法
（1）土地利用动态度
采用土地利用动态度反映某一土地利用类型在某一时间段内的流转速度，分为单一土地利用动态度和综合土地利用动态度。
单一土地利用动态度的计算公式如下：
K=Ub−UaUa×1T×100% (1) 式中：K是土地利用动态度（%）；Ua和Ub分别为某种土地利用类型在某一时间段期初和期末的面积（km2），T为研究时长（无量纲）。
综合土地利用动态度的计算公式如下：
R=n∑i=1ΔUi−j2n∑i=1Ui×1T×100% (2) 式中：R为综合土地利用动态度（%），Ui为研究时段内期初第i类土地利用类型的面积（km2），ΔUi-j为研究时段内第i类土地利用类型转为非i类土地利用类型面积的绝对值（km2），n为不同土地利用类型的数量（无量纲），T为研究时长（无量纲）。
（2）ESV估算
ESV的估算首先要确定单位面积的生态系统服务价值系数，然后采用Constanza et al.(1997)的方法计算生态系统服务价值（ESV）和单项生态服务价值（ESVf），计算公式如下：
ESV = n∑i=1(Si×Ci) (3) ESVf=n∑i=1(Si×Cfi) (4) 式中：ESV为生态系统服务价值总量（元/a），Si为第i种土地利用类型的面积（hm2），Ci为第i种土地利用类型生态服务价值系数（元·hm−2·a−1)，ESVf为第f项生态系统服务价值，Cfi为第i种土地利用类型第f项单位面积的生态系统服务价值系数（元·hm−2·a−1)。
对于单位面积生态系统服务价值系数的估算，参考了谢高地（2015b）制定的“中国陆地生态系统单位面积生态系统服务价值当量表”，为了便于操作和可量化，用地类型分类采用中国LUCC分类体系，分为耕地、林地、草地、建设用地、水域和未利用地，其中，耕地当量对应农田当量，林地对应森林当量，未利用地对应荒漠当量，草地和水域分别取相对应的当量。另外，借鉴前人研究经验，本文设定建设用地价值系数为0（姚小薇等，2015），不予考虑建设用地所产生的消极影响对应的具体服务价值，其消极影响表现在挤占其他用地类型，导致其他生态用地面积减小，进而影响生态系统服务总价值上。
单位面积耕地生态系统服务价值取粮食单产市场价值的1/7，以此作为耕地生态系统服务价值系数。黄河流域主要农产品为小麦、玉米、大豆、稻谷等，黄河流域粮食作物单位面积产量为5385.86 kg/hm2，不考虑价格波动因素，2019年粮食平均单价为2.29元/kg，由此确定黄河流域单位面积农田生态系统提供生产服务价值为1761.95元/hm2。结合各用地类型当量，确定了黄河流域单位面积生态系统服务价值系数表（表1）。
表 1 黄河流域单位面积生态系统服务价值系数Table 1. Factor of ecosystem services value per unit area in the Yellow River Basin生态系统类型 生态系统服务价值/（元·hm−2·a−1) 耕地 林地 草地 建设用地 水域 未利用地 供给服务 食物生产 1761.95 581.44 757.64 0.00 933.84 35.24 原材料生产 687.16 5250.61 634.30 0.00 616.68 70.47 调节服务 气体调节 1268.61 7611.63 2642.92 0.00 898.60 105.71 气候调节 1709.09 7171.13 2748.64 0.00 3629.61 229.06 水文调节 1356.70 7206.37 2678.16 0.00 33071.79 123.34 废物处理 2449.11 3030.56 2325.78 0.00 26164.94 458.11 支持服务 保持土壤 2590.06 7083.03 3946.77 0.00 722.40 299.53 维持生物多样性 1797.19 7946.40 3294.84 0.00 6043.49 704.78 文化服务 美学景观 299.53 3664.86 1532.89 0.00 7823.06 422.87 （3）热点分析
采用热点分析法对研究区中各要素的Getis-Ord Gi*进行统计，反映黄河流域生态系统服务价值显著的高值和低值空间集聚区域，目前该方法被广泛应用于生态系统服务价值空间分析中（涂小松和龙花楼，2015）。热点分析可由ArcGIS的热点分析功能模块实现。
（4）生态经济协调度
采用生态经济协调度（Eco-economic harmony index，EEH）模型来衡量该地区的生态与经济发展是否协调，具体表达式如下：
EEH = (ESVn−ESVm)/ESVm(GDPn−GDPm)/GDPm (5) 式中：ESVm，ESVn分别为研究区某段时间期初和期末的单位面积生态系统服务价值，单位为万元/km2；GDPm，GDPn为研究区某段时间期初和期末的单位面积GDP，单位为万元/km2。将结果划分为6个等级（吴建寨等，2007）：当EEH≥1时，生态经济高度协调；当0.5≤EEH<1时，生态经济中度协调；当0≤EEH<0.5时，生态经济低度协调；当−0.5≤EEH<0时，生态经济低度冲突；当−1≤EEH<−0.5时，生态经济中度冲突；当EEH<−1时，生态经济高度冲突。
3. 结果与分析
3.1 黄河流域土地利用变化特征
2000—2020年间，黄河流域主要的用地类型是草地和未利用地，两者面积之和占黄河流域总面积的69.03%左右，建设用地和水域面积最小，分别占总面积的1.98%和2.20%。建设用地、草地、水域和林地呈增加趋势，未利用地和耕地呈减少趋势。
根据单一动态度分析可知（表2），建设用地和水域土地流转较快，林地和草地流转较平稳，2000—2020年土地利用动态度由大到小分别是：建设用地、水域、耕地、未利用地、林地和草地，分别为2.79%、1.01%、−0.27%、−0.26%、0.11%和0.07%。其中，建设用地和水域的土地利用动态度在2015—2020年间达到最高，分别为4.37%和2.78%，说明二者在2015—2020年流转速率最快。根据综合动态度分析可知（表2），2000—2005和2005—2010年间，综合动态度值分别为0.09%和0.03%，说明整体土地流转较为平稳；2010—2015年综合动态度值略有升高，达到0.24%，土地流转速率呈增加趋势；2015—2020年综合动态度达到3.40%，说明这一阶段土地流转速率最快。
表 2 2000—2020年黄河流域土地利用变化度Table 2. Dynamic changes of land use in the Yellow River Basin from 2000 to 2020时期 单一土地利用动态度/% 综合土地利用动态度/% 耕地 林地 草地 水域 建设用地 未利用地 2000—2005 −0.28 0.19 −0.04 0.43 1.58 0.02 0.09 2005—2010 −0.09 0.04 0.01 0.19 0.83 −0.05 0.03 2010—2015 −0.15 0.00 −0.03 0.47 2.78 −0.10 0.24 2015—2020 −0.58 0.21 0.34 2.78 4.37 −0.91 3.40 2000—2020 −0.27 0.11 0.07 1.01 2.79 −0.26 0.85 根据2000—2020年黄河流域土地利用转移矩阵可知（表3），近20年来，研究区发生转变的土地利用类型面积为731519 km2，草地、耕地和未利用地转出面积最大，分别占发生转变的土地利用类型总面积的38.45%、20.08%和19.36%；草地、耕地和林地转入面积最大，分别占发生转变的土地利用类型总面积的40.19%、17.57%和15.80%。
表 3 2000—2020年黄河流域土地利用转移矩阵Table 3. Land use transition in the Yellow River Basin from 2000 to 2020km2 时间 土地利用类型 2020年 2000年 耕地 林地 草地 水域 建设用地 未利用地 转出合计 耕地 194843 23835 81002 5999 31991 4047 146874 林地 22343 125681 79318 1329 2418 4658 110066 草地 76214 83869 632172 14382 8848 97948 281261 水域 5153 941 11638 19282 1164 6114 25010 建设用地 19441 1025 4256 1489 8375 498 26709 未利用地 5397 5888 117776 10577 1961 425220 141599 转入总计 128548 115558 293990 33776 46382 113265 731519 耕地和未利用地呈减少趋势，分别减少了18480 km2和29356 km2，建设用地和草地呈显著扩张趋势，分别增加了19645 km2和12807 km2，新增建设用地主要来源于耕地，耕地对建设用地增加的占比为68.97%，新增草地主要来源于未利用地，未利用地对草地增加的占比为40.06%。
3.2 黄河流域生态系统服务价值时空变化
3.2.1 各土地利用类型生态系统服务价值变化特征
黄河流域不同土地利用类型单位面积的生态系统服务价值由高到低分别为：水域>林地>草地>耕地>未利用地>建设用地， 基于各土地利用类型的生态系统服务价值，得到黄河流域2000年和2020年单位面积生态系统服务价值分布图（图2）。
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图 2 黄河流域2000年(a)和 2020年(b)生态系统服务价值分布图Figure 2. Distribution map of ESV in the Yellow River Basin in 2000(a) and 2020(b)2000—2020年黄河流域生态系统服务价值整体呈增加趋势，ESV由2000年的40217.33亿元增加到2020年的41135.10亿元（表4）。其中，草地的ESV值最大，占比可达46%~47%，未利用地的ESV最小，占比为3%~4%（不考虑建设用地）。各年度不同土地类ESV由大到小依次为：草地、林地、耕地、水域和未利用地。从变化趋势上来看，耕地、草地、未利用地ESV的占比在各阶段表现出减小的趋势，水域呈增加的趋势，林地先增加后减小，最后期末（2020年）与期初（2000年）达到持平的状态。
表 4 2000—2020年黄河流域不同用地类型生态系统服务价值Table 4. ESV of different types of land use in the Yellow River Basin from 2000 to 2020用地类型 2000年 2005年 2010年 2015年 2020年 ESV/亿元 占比 ESV/亿元 占比 ESV/亿元 占比 ESV/亿元 占比 ESV/亿元 占比 耕地 4763.55 11.84% 4697.59 11.66% 4676.40 11.59% 4640.75 11.50% 4506.32 10.95% 林地 11704.16 29.10% 11816.68 29.32% 11843.23 29.35% 11844.47 29.34% 11971.46 29.10% 草地 18808.69 46.77% 18770.37 46.57% 18778.67 46.54% 18753.83 46.46% 19072.03 46.36% 水域 3548.87 8.82% 3625.18 8.99% 3658.82 9.07% 3744.48 9.28% 4265.14 10.37% 建设用地 0.00 0.00% 0.00 0.00% 0.00 0.00% 0.00 0.00% 0.00 0.00% 未利用地 1392.05 3.46% 1393.39 3.46% 1390.03 3.45% 1383.16 3.43% 1320.15 3.21% 合计 40217.33 100.00% 40303.20 100.00% 40347.16 100.00% 40366.69 100.00% 41135.10 100.00% 3.2.2 生态系统单项服务价值变化特征
从各单项生态系统服务价值统计结果看（表5），黄河流域水文调节、土壤保持和维持生物多样服务价值一直处于较高水平，占比均达15%以上。食物生产、原材料生产和美学景观服务价值处于较低水平，分别为3%、5%和7%以上。从变化趋势看，食物生产、原材料生产、气体调节、气候调节、土壤保持和维持生物多样性服务价值呈减小趋势，水文调节、废物处理和美学景观服务价值呈增加趋势。
表 5 2000—2020年黄河流域各单项生态系统服务价值Table 5. ESVf in the Yellow River Basin from 2000 to 2020生态功能 2000年 2005年 2010年 2015年 2020年 ESVf/亿元 占比 ESVf/亿元 占比 ESVf/亿元 占比 ESVf/亿元 占比 ESVf/亿元 占比 食物生产 1494.88 3.72% 1487.35 3.69% 1485.63 3.68% 1481.12 3.67% 1482.49 3.60% 原材料生产 2123.16 5.28% 2131.27 5.29% 2133.46 5.29% 2131.53 5.28% 2150.37 5.23% 气体调节 4749.79 11.81% 4757.05 11.80% 4760.50 11.80% 4754.92 11.78% 4806.21 11.68% 气候调节 5084.59 12.64% 5091.24 12.63% 5094.81 12.63% 5090.54 12.61% 5152.71 12.53% 水文调节 6155.40 15.31% 6191.99 15.36% 6208.63 15.39% 6237.21 15.45% 6496.34 15.79% 废物处理 5103.98 12.69% 5120.16 12.70% 5129.39 12.71% 5147.14 12.75% 5325.95 12.95% 土壤保持 6372.17 15.84% 6369.47 15.80% 6370.82 15.79% 6359.53 15.75% 6410.74 15.58% 维持生物多样性 6175.11 15.35% 6184.66 15.35% 6189.09 15.34% 6185.21 15.32% 6260.45 15.22% 美学景观 2958.24 7.36% 2969.99 7.37% 2974.83 7.37% 2979.51 7.38% 3049.82 7.41% 合计 40217.33 100.00% 40303.20 100.00% 40347.16 100.00% 40366.69 100.00% 41135.10 100.00% 3.2.3 地级市单位面积生态系统服务价值空间分布特征
将2000年、2005年、2010年、2015年和2020年黄河流域各地市生态系统服务价值除以各地市的面积，得到地级市单位面积生态系统服务价值（Average of Ecosystem Services Value, AESV），按其生态服务价值的大小分为低（<150万元/km2）、较低（150~190万元/km2）、中等（190~230万元/km2）、较高（230~270万元/km2）和高（>270万元/km2）5个等级（图3）。黄河流域地级市单位面积生态系统服务价值呈现“南高北低、中游高上下游低”的空间分布特征，其生态系统服务价值高的地区主要集中在中部和南部，生态系统服务价值低的地区主要集中在东部和西北部。从变化趋势来看，各地级市单位面积生态系统服务价值较为稳定，整体格局没有发生显著变化。
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图 3 2000—2020年黄河流域各地级市单位面积生态系统服务价值分布图Figure 3. Distribution map of AESV in the Yellow River Basin from 2000 to 20203.3 冷热点格局时空变化特征/冷热点分布与演化
为了更好地反映黄河流域ESV变化的分布特征，对各地市ESV变化率进行冷热点分析，得到2000—2005年、2005—2010年、2010—2015年、2015—2020年4个阶段的冷热点分布图（图4），冷热点区主要反映黄河流域生态系统服务价值变化率的显著低值空间和高值空间集聚区。由图4可知，2000—2005年热点区主要分布在开封、临汾、运城等地，主要原因是草地和水域面积的增加，但是增加幅度不大；冷点区主要分布在山东省中部，包括东营、滨州、淄博、泰安和德州，主要原因是建设用地扩张，挤占了草地和耕地。2005—2010年没有显著冷热点区。2010—2015年冷热点区发生了较大变化，热点区主要分布在内蒙的乌海、巴彦淖尔、鄂尔多斯及宁夏的石嘴山、银川，这些地区主要集中在鄂尔多斯高原，分布有库布其沙漠和毛乌素沙地，党的十八大提出加强生态文明建设以来，沙地治理力度加大，效果显著，沙地面积显著减小；冷点区主要在濮阳和菏泽，主要原因是建设用地扩张侵占了耕地。2015—2020年热点区在山东，主要有东营、滨州，原因是东营、滨州沿海地区海水入侵导致水域面积增大；主要冷点区有安阳、濮阳和菏泽，主要原因是建设用地扩张导致耕地面积减小。
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图 4 2000—2020年黄河流域热点变化空间分布图（极显著热点代表99%的置信水平，显著热点代表95%的置信水平，热点代表90%的置信水平；冷点亦如此）Figure 4. Spatial distribution of hot spots in changes of ESV in the Yellow River Basin from 2000 to 20003.4 生态经济协调度分析
2000—2020年黄河流域GDP从12213.06亿元增长到131683.69亿元，增加了978.21%；ESV从40171.98亿元增长到41081.10亿元，增加了2.26%，GDP的增加率远高于生态系统服务价值的增加率。黄河流域各地市生态经济协调指数在−0.017~0.104之间，生态和经济整体处于低度协调和低度冲突水平（图5）。黄河流域范围内70个地市中，35个地市处于低度协调状态，主要分布在黄河流域中西部地区，这些地区生态系统服务价值虽然低于GDP的增长率，但是也是处于微弱增长的态势，没有造成生态环境的恶化。另外35个地市处于低度冲突状态，主要分布在黄河流域中东部地区，这部分地区经济增长速度过快，而生态系统服务价值却处于减小的趋势，说明经济的发展对生态环境造成负面压力，存在生态环境问题的潜在危害，因此在今后城市发展中，这些地区应该尤其重视生态环境的保护。生态经济协调指数最大的5个地市分别为山东东营市、滨州市，青海玉树藏族自治州、海西蒙古族藏族自治州和河南济源市，生态经济协调指数最小的5个地市分别为山东淄博市、聊城市、济南市，河南郑州市和濮阳市。
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图 5 黄河流域生态经济协调度空间分布图Figure 5. Spatial distribution of Eco-economic harmony index in the Yellow River Basin4. 结 论
（1）黄河流域主要的用地类型是草地和未利用地。2000—2020年间，耕地和未利用地呈减少趋势，分别减少了18480 km2和29356 km2，建设用地和草地呈显著扩张趋势，分别增加了19645 km2和12807 km2，新增建设用地主要来源于耕地，新增草地主要来源于未利用地。
（2）2000—2020年黄河流域生态系统服务价值整体呈增加趋势，ESV由2000年的40217.33亿元增加到2020年的41135.10亿元，其中，草地的ESV值最大，占比可达46%~47%，未利用地的ESV最小，占比为3%~4%。黄河流域水文调节、土壤保持和维持生物多样服务价值一直处于较高水平，食物生产、原材料生产和美学景观服务价值处于较低水平。
（3）黄河流域各地级市单位面积生态系统服务价值呈现“南高北低、中游高上下游低”的空间分布特征，2000—2020年各地级市单位面积生态系统服务价值较为稳定，整体格局没有发生显著变化。
（4）各阶段ESV变化率的高值区与低值区空间集聚程度明显。出现极显著热点区的是2010—2015年鄂尔多斯高原及2015—2020年的东部沿海地区，主要原因分别是沙地治理成效显著及海水入侵导致水域面积扩张所致。
（5）2000—2020年黄河流域GDP的增长率远高于生态系统服务价值的增加率。生态和经济整体处于低度协调和低度冲突水平。35个地市处于低度协调状态，主要分布在黄河流域中西部地区，另外35个地市处于低度冲突状态，主要分布在黄河流域中东部地区。
（6）从空间规划的角度，建议重点针对处于低度冲突的35个地市，优化生态安全格局，识别生态环境问题风险，主动采取自然恢复和人为修复相结合的方式实施生态修复；注重科学谋划国土空间开发保护格局，有序统筹生态、农业、城镇等功能空间，加强底线约束，严控建设用地占用生态红线和永久基本农田，确保生态系统服务功能的可持续发展。
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图 1 扬子北缘碧口地块东段地质构造略图(a，据Yang et al.，2015)及陕西白雀寺一带地质矿产略图(b，据张小明等，2018)
Figure 1. Geological structure map of eastern Bikou Block in northern margin of Yangtze（a）and simplified geological map of the Baiquesi area in Shaanxi Province（b）
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图 2 何家垭岩体ZK001勘探线剖面图
1—辉长岩；2—辉石闪长岩；3—闪长岩；4—英云闪长岩；5—花岗岩；6—断层界线；7—推测界线；8—黄铁矿化；9—黄铜矿化；10—磁黄铁矿化；11—石英脉；12—镍钴矿体；13—镍钴矿化体；14—钻孔位置及编号
Figure 2. The profile map of ZK001 in the Hejiaya rock mass
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图 4 岩体矿石中主要硫化物显微结构特征
a、b—海绵陨铁状结构；c—镍黄铁矿沿磁黄铁矿裂隙充填；d—星点状黄铁矿；Py—黄铁矿；Pn—镍黄铁矿；Po—磁黄铁矿；Ccp—黄铜矿
Figure 4. Microstructure characteristics of main sulfides in rock mass ores
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图 5 何家垭矿化体矿石中S元素与PGE相关性图解
Figure 5. Correlation diagrams of sulfur and PGE in ores from the Hejiaya ore district
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图 6 何家垭镍钴含矿岩体矿石原始地幔标准化PGE配分曲线图（黄山南数据据Mao et al.，2017）
Figure 6. Primitive mantle−normalized PGE patterns of ores from the Hejiaya Ni−Co intrusion
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图 7 何家垭镍钴含矿岩体矿石Ir与Pd、Pt、Ru、Rh相关性图解
Figure 7. Correlation diagrams of Ir and Pd, Pt, Ru, Rh in Hejiaya Ni−Co intrusion
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图 8 何家垭镍钴含矿岩体矿石Ni/Cu−Pd/Ir关系图解（底图据Barnes et al.，1988）
Figure 8. Diagram of Ni/Cu−Pd/Ir in the Hejiaya Ni−Co intrusion
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图 9 何家垭含矿岩体矿石硫同位素组成对比图解
MORB—洋中脊玄武岩
Figure 9. Comparative diagram of sulfur isotopic composition of ore in Hejiaya Ni−Co intrusion
表 1 何家垭镍钴含矿岩体铂族元素分析结果
Table 1 Analysis result of platinum group elements in Hejiaya Ni−Co intrusion
样品编号 样品岩性 Os Ir Ru Rh Pt Pd Cu Ni S ΣPGE HJ-2 星点状矿石 0.12 0.10 0.14 0.09 0.15 3.33 0.052 0.12 1.49 3.93 HJ-6 星点状矿石 0.11 0.28 0.28 1.46 0.50 3.09 0.11 0.189 1.45 5.71 HJ-9 稀疏浸染状矿石 1.57 1.24 1.16 0.70 0.21 10.6 0.076 0.71 12 15.49 HJ-10 稀疏浸染状矿石 2.01 0.75 1.14 0.52 1.95 26.9 0.23 0.667 12.62 33.31 HJ-12 稠密浸染状矿石 1.49 0.66 0.98 0.60 7.01 11.3 0.066 0.599 10.14 22.04 HJ-14 块状矿石 4.33 1.92 2.61 2.38 0.81 75.8 0.13 1.65 31.25 87.85 HJ-16 团块状矿石 2.32 1.16 1.46 0.84 0.03 21.3 0.14 0.901 16.46 27.15 HJ-17 稠密浸染状矿石 2.02 1.03 1.35 1.02 0.58 21.6 0.45 0.908 19.04 27.57 注：除Cu、Ni、S元素含量单位为10−2外，其余均为10−9 
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表 2 何家垭含矿岩体矿石原位硫同位素测试结果
Table 2 In situ sulfur isotope test results of Hejiaya Ni−Co intrusion
样品编号 样品类型 δ34S/‰ 样品编号 样品类型 δ34S/‰ HJ-11-1 镍黄铁矿 −4.58 HJ-17-3 黄铁矿 −4.11 HJ-11-3 镍黄铁矿 −4.57 HJ-17-5 黄铁矿 −4.32 HJ-14-1 镍黄铁矿 −4.11 HJ-11-4 磁黄铁矿 −4.80 HJ-14-4 镍黄铁矿 −5.22 HJ-14-2 磁黄铁矿 −4.52 HJ-17-7 镍黄铁矿 −4.32 HJ-14-3 磁黄铁矿 −5.26 HJ-17-8 镍黄铁矿 −4.64 HJ-14-5 磁黄铁矿 −4.77 HJ-11-2 黄铁矿 −4.19 HJ-17-2 磁黄铁矿 −5.30 HJ-11-5 黄铁矿 −4.23 HJ-17-4 磁黄铁矿 −4.55 HJ-14-6 黄铁矿 −4.42 HJ-17-6 磁黄铁矿 −4.45 HJ-17-1 黄铁矿 −4.51
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