Research on ground substrate modeling, classification and survey based on unified management of natural resources
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摘要:
基于自然资源统一管理的需要，自然资源部提出了“地表基质”的概念，并组织开展典型地区地表基质试点调查工作。目前，地表基质三级分类体系仍未形成统一认识和标准，严重制约着地表基质数据调查、野外填图、成果应用等工作。鉴于此，通过辨析地表基质内涵，明确了地表基质的理论意义和应用价值，综合考虑国土城镇空间、生态空间和农业空间规划的数据利用需求，建立了基于调查−分类−应用的地表基质垂向空间层次模型，可实现与岩石、砾质、土质、泥质4类地表基质数据的有机结合，进而提出三级分类体系方案。该方案以《地表基质分类方案（试行）》二级类型为基础，与现有分类体系充分衔接，并以现有的研究基础和现行技术标准为依据，在命名上遵守自然科学术语从先的惯例，通过科学编号，形成具有科学性、统一性、操作性、应用性和规范性的三级体系，具有应用的可行性，可为开展地表基质理论研究和调查应用提供借鉴和参考。
Abstract:Based on the needs of unified management of natural resources, the Ministry of Natural Resources of China has put forward the concept of "ground substrate" and has organized a pilot survey of surface substrate in typical areas. At present, the three−level classification system of ground substrate has not yet formed a unified understanding and standard, which seriously restricts the work of ground substrate data investigation, field mapping and application of results. In view of this, this paper clarifies the theoretical significance and application value of ground substrate by analyzing the connotation of ground substrate, comprehensively considers the data utilization needs of national urban space, ecological space and agricultural spatial planning, and establishes a spatial hierarchy model of ground substrate based on survey−classification−application, which can realize the organic combination with four types of ground substrate data: rock substrate, gravel substrate, soil substrate and mud substrate, and then proposes a three−level classification system scheme. Based on the secondary type of the Ground Substrate Classification Scheme, this scheme is fully connected with the existing classification system, and based on the existing research basis and current technical standards, it abides by the convention of natural science terminology in naming, and forms a scientific, unified, operational, applicable and normative three−level system through scientific numbering, which has the feasibility of application and can provide reference for the theoretical research and investigation and application of ground substrate.
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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 地表基质与相近概念空间关系示意图
Figure 1. Schematic representation of the spatial relationship between the ground substrate and the similar concepts
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图 4 宁海县地表基质类型空间分布
Figure 4. Spatial distribution of ground substrate types in Ninghai County
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图 5 地表基质模型演化示意图（据Rasmussen et al., 2015修改）
a—基质演化过程；b—风化剥蚀；c—沉积输运；d—以碳为介质的能量转化；e—基质退化
Figure 5. Schematic evolution of ground substrate modeling
表 1 地表基质相近概念辨析
Table 1 Identification of similar concepts in the ground substrate
名称 所属学科 特征 功能属性 空间属性 地球关键带 地球系统科学 指岩石圈、水圈、土壤圈、生物圈和大气圈五大圈层交汇的异质性区域 供给资源产品、支持物质和能量的循环和流动、调控自然生境等 从未风化基岩面到植被冠层的连续体域 第四纪沉积物 地质学 呈松散状态沉积的物质，具有较大孔隙 记录环境变迁和地质事件、成壤作用形成土壤等 在山丘、丘陵及剥蚀平原的地表 立地条件 林草学 自然环境因素的总和，包括地形、土壤、水文、生物、人为活动等环境因素等 水源涵养、水土保持、生物多样性保护等 土壤层至大气圈层的环境空间 土壤 土壤学 陆地表面由岩石风化和有机物分解形成 保持水分、供给植物养分、调节气候和环境等 陆地表疏松层 地表基质 自然资源学 出露于地球陆域地表浅部或水域水体底部，具有岩石、砾质、土质、泥质等特征 孕育和支撑自然资源 范围覆盖固体地球表面，包括陆域和海域全部国土空间 
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表 2 岩石三级分类
Table 2 Three-level classification of rock substrate
一级类 二级类 三级类 编号 名称 编号 名称 描述 编号 名称 描述 A 岩石 A1 火成岩 是由岩浆喷出地表或侵入地壳冷却凝固形成的岩石 A11 酸性岩类 SiO2含量为63%~75% A12 中性岩类 SiO2含量为52%~63% A13 基性岩类 SiO2含量为45%~52% A14 超基性岩类 SiO2含量小于45% A15 碱性岩类 指富含碱性矿物的火成岩 A16 火山碎屑岩类 火山喷发所产生的各种碎屑物质经过短距离搬运或沉积形成的岩石 A2 沉积岩 在地壳表层条件下，母岩经风化作用、生物作用、化学作用和某种火山作用的产物，经搬运、沉积形成成层的松散沉积物，而后固结而成的岩石 A21 陆缘碎屑岩类 沉积物经过风化、侵蚀、运输等过程，在陆缘区域沉积形成的岩石类型 A22 泥质岩类 主要由粘土矿物所组成的沉积岩石 A23 蒸发岩类 由湖盆、海盆中的卤水经蒸发、浓缩，盐类物质依不同的溶解度结晶而成化学沉积岩 A24 碳酸盐岩类 由方解石、白云石等自生碳酸盐矿物组成的沉积岩 A25 特殊岩类 包括铝质岩、铁质岩、锰质岩、磷质岩、硅质岩等内源沉积岩，系指组成岩石的沉积物是由生物、化学和生物化学作用形成 A3 变质岩 在变质作用条件下，由地壳中已经存在的岩石变成的具有新的矿物组合及变质结构与构造特征的岩石 A31 长英质变质
岩类由长英质岩石在高温高压下发生变质作用形成的岩石类型 A32 泥质变质岩类 指由原始沉积岩（如泥岩、页岩等）在经变质作用，具有细粒、片理、层理等特点的岩石 A33 基性变质岩类 指由基性岩经过变质作用形成，具有细粒、块状晶粒、片理等特点的岩石 A34 钙质变质岩类 指由富含钙的岩石经变质作用而形成的一种新的岩石
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表 3 砾质三级分类
Table 3 Three-level classification of gravel substrate
一级类 二级类 三级类 编号 名称 编号 名称 描述 编号 名称 描述 B 砾质 B1 巨砾 巨砾体积含量≥75% B11 棱角状巨砾 具尖锐的棱角，棱线向内凹进 B12 次棱角状巨砾 棱和角均稍有磨蚀，但仍清楚可见 B13 亚圆状巨砾 棱角有明显的磨损，棱线略有向外凸出，但原始轮廓还清楚可见 B14 圆状巨砾 棱角已经全部磨损消失，棱线向外突出呈弧状，原始轮廓均已消失 B2 粗砾 粗砾体积含量≥75% B21 棱角状粗砾 具尖锐的棱角，棱线向内凹进 B22 次棱角状粗砾 棱和角均稍有磨蚀，但仍清楚可见 B23 亚圆状粗砾 棱角有明显的磨损，棱线略有向外凸出，但原始轮廓还清楚可见 B24 圆状粗砾 棱角已经全部磨损消失，棱线向外突出呈弧状，原始轮廓均已消失 B3 中砾 中砾体积含量≥75% B31 棱角状中砾 具尖锐的棱角，棱线向内凹进 B32 次棱角状中砾 棱和角均稍有磨蚀，但仍清楚可见 B33 亚圆状中砾 棱角有明显的磨损，棱线略有向外凸出，但原始轮廓还清楚可见 B34 圆状中砾 棱角已经全部磨损消失，棱线向外突出呈弧状，原始轮廓均已消失 B4 细砾 细砾体积含量≥75% B41 棱角状细砾 具尖锐的棱角，棱线向内凹进 B42 次棱角状细砾 棱和角均稍有磨蚀，但仍清楚可见 B43 亚圆状细砾 棱角有明显的磨损，棱线略有向外凸出，但原始轮廓还清楚可见 B44 圆状细砾 棱角已经全部磨损消失，棱线向外突出呈弧状，原始轮廓均已消失
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表 4 土质三级分类
Table 4 Three-level classification of soil substrate
一级类 二级类 三级类 编号 名称 编号 名称 描述 编号 名称 描述 C 土质 C1 粗骨土 不同粒级砾含量（体积计）25%~75% C11 重粗骨土 筛除砾质后，粗骨粒质量含量≥60% C12 中粗骨土 筛除砾质后，粗骨粒质量含量30%~60% C13 轻粗骨土 筛除砾质后，粗骨粒质量含量<30% C2 砂土 不同粒级砾含量（体积计）＜25%，筛除砾质后，砂粒含量（质量计）≥55% C21 极重砂土 筛除砾质后，砂粒质量含量>80% C22 重砂土 筛除砾质后，砂粒质量含量70%~80% C23 中砂土 筛除砾质后，砂粒质量含量60%~70% C24 轻砂土 筛除砾质后，砂粒质量含量55%~60% C3 壤土 不同粒级砾含量（体积计）＜25%，筛除砾质后砂粒含量（质量计）＜55%，细粘粒＜30% C31 砂粉土 筛除砾质后，砂粒质量含量≥20%，粗粉粒≥40%，细粘粒质量含量<30% C32 粉土 筛除砾质后，砂粒质量含量<20%，粗粉粒≥40%，细粘粒质量含量<30% C33 砂壤土 筛除砾质后，砂粒质量含量≥20%，粗粉粒<40%，细粘粒质量含量<30% C34 壤土 筛除砾质后，砂粒质量含量<20%，粗粉粒<40%，细粘粒质量含量<30% C4 粘土 不同粒级砾含量（体积计）＜25%，筛除砾质后细粘粒含量（质量计）≥30% C41 轻粘土 筛除砾质后，细粘粒质量含量30%~35% C42 中粘土 筛除砾质后，细粘粒质量含量35%~40% C43 重粘土 筛除砾质后，细粘粒质量含量40%~60% C44 极重粘土 筛除砾质后，细粘粒质量含量≥60%
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表 5 砾、土颗粒的粒径划分
Table 5 Particle size classification of gravel and soil particles
mm 巨砾粒 粗砾粒 中砾粒 细砾粒 ≥256 ≥64 ≥4 ≥2 粗骨粒 砂粒 粗粉粒 细粘粒 ≥1 ≥0.05 ≥0.01 <0.001
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表 6 土质质地分类
Table 6 The texture classification of soil substrate
质地组 质地名称 颗粒组成和级配 砾粒（体积计） 粗骨粒 砂粒 粗粉粒 细粘粒 粗骨土 重粗骨土 25%~75% ≥60% — — — 中粗骨土 30%~60% 轻粗骨土 <30% 砂土 极重砂土 <25% — >80% <30% 重砂土 70%~80% 中砂土 60%~70% 轻砂土 55%~60% 壤土 砂粉土 ≥20% ≥40% 粉土 <20% 砂壤土 ≥20% <40% 壤土 <20% 粘土 轻粘土 — — 30%~35% 中粘土 35%~40% 重粘土 40%~60% 极重粘土 >60%
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表 7 泥质三级分类
Table 7 Three-level classification of mud substrate
一级类 二级类 三级类 编号 名称 编号 名称 描述 编号 名称 描述 D 泥质 D1 淤泥 湖沼、河湾、海湾或近海等水体底部有微生物参与条件下形成的一种近代沉积物，富含有机物，天然含水量大于液限 D11 酸性淤泥 pH<7 D12 中性淤泥 pH=7 D13 碱性淤泥 pH>7 D2 软泥 生物遗骸质量含量＜30%的深海泥质沉积物 D21 酸性软泥 pH<7 D22 中性软泥 pH=7 D23 碱性软泥 pH>7 D3 深海粘土 远洋沉积物中生物遗骸质量含量＜30%的细粒泥质沉积物之总称 D31 酸性深海粘土 pH<7 D32 中性深海粘土 pH=7 D33 碱性深海粘土 pH>7
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表 8 宁海县地表基质三级类型
Table 8 Tertiary type of ground substrate in Ninghai County
一级类 二级类 三级类 编号 名称 编号 名称 编号 名称 A 岩石 A1 火成岩 A12 基性岩 A13 中性岩 A14 酸性岩 A2 沉积岩 A21 陆源碎屑岩 B 砾质 B3 中砾 B33 亚圆状中砾 B4 细砾 B43 亚圆状细砾 C 土质 C2 砂土 C22 重砂土 C24 轻砂土 C3 壤土 C32 粉土 C34 壤土 C4 粘土 C41 轻粘土 D 泥质 D1 淤泥 D12 中性淤泥 D13 碱性淤泥
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