关于城市间生态协同作用的新见解：通过生态系统服务流动的动态揭示社区结构及其驱动因素

《Journal of Environmental Management》：New insights into intercity ecological synergy: revealing community structures and their drivers through the dynamics of ecosystem service flows

跨区域生态治理网络构建与驱动机制研究——以长江三角洲为例，采用生态服务流（水 yield flow, WYF；碳 sequestration flow, CSF）量化方法，结合复杂网络与社区检测分析揭示区域生态空间结构特征，发现地形、土地利用、降水等空间异质性显著影响生态流网络拓扑，并验证多尺度差异化治理策略的有效性。

　　在当今全球环境变化和人类活动日益加剧的背景下，生态系统服务（Ecosystem Services, ESs）的流动及其对区域间生态协作治理的影响，正成为研究的重要议题。生态系统服务是指自然生态系统为人类提供的各种直接或间接的惠益，包括水资源供给、碳汇功能、生物多样性保护、空气净化、土壤保持等。这些服务不仅对维持区域生态平衡至关重要，还直接影响到人类社会的可持续发展。然而，传统研究多采用静态指标来衡量生态系统服务的区域间联系，未能充分考虑生态服务流动的空间动态性，导致对区域生态协作治理的理解存在局限。因此，探索动态化的生态系统服务流动（Ecosystem Service Flows, ESFs）及其对区域间生态网络结构的影响，对于提升生态治理的科学性和精准性具有重要意义。

本研究聚焦于中国东部沿海地区——长江三角洲城市群（Yangtze River Delta Region, YRDR），采用网络分析与社区检测方法，对区域内的生态系统服务流动进行量化分析。研究选择了两种具有代表性的生态系统服务：方向性水产出流动（Water Yield Flow, WYF）和全向性碳汇流动（Carbon Sequestration Flow, CSF），作为衡量区域间生态联系的关键指标。水产出流动主要反映水循环过程中的水供给能力，而碳汇流动则体现碳固定能力的分布与转移。通过构建这些服务的流动网络，研究揭示了区域生态网络的结构特征及其驱动因素。

研究发现，尽管CSF和WYF在长江三角洲区域的覆盖率达到90%以上，但部分相邻城市之间并未形成明显的生态联系。这表明，尽管区域整体上具有较强的生态服务供给与需求匹配能力，但个别城市在生态服务流动方面仍存在薄弱环节。例如，某些城市由于地理位置或生态系统功能的限制，无法有效参与区域生态网络的构建。此外，研究还发现，CSF网络呈现出明显的中心-外围结构，由6个沿南北方向分布的社区构成，而WYF网络则相对均衡，由5个沿东西方向分布的社区组成。两种网络均表现出跨行政边界的生态服务流动特征，说明生态服务的供给和需求在区域间存在显著的联动性。

在驱动因素方面，研究通过多变量回归分析，揭示了不同尺度下生态服务流动的主导因素。地形、土地利用和降水等因素在不同网络和社区尺度上对生态服务流动的影响存在差异。例如，降水变化对碳汇流动的影响在区域整体上较为显著，而对某些特定社区则表现出不同的响应模式。这说明，在制定区域生态协作治理策略时，需要充分考虑空间异质性对生态服务流动的影响，并据此设计差异化的管理措施。此外，研究还指出，某些地理位置处于供需区域之间的城市，以及连接不同社区的关键城市，在维持生态网络的连通性方面发挥着重要作用。这些城市不仅是生态服务流动的中转站，也是区域间协作治理的重要节点。

本研究提出的网络分析方法，不仅能够有效量化区域间的生态联系，还为制定多尺度、差异化的生态协作治理策略提供了科学依据。通过整合生态系统服务的供给、流动和需求的空间模拟数据，研究构建了一个动态的生态服务流动网络，使得生态协作治理的框架更加贴近实际的生态过程和社会经济需求。同时，基于连续矩阵变量的分析方法，有助于更准确地识别生态服务流动的驱动因素，从而为区域生态网络的优化和管理提供指导。

长江三角洲城市群作为中国最重要的经济和人口聚集区之一，其生态系统的健康状况直接关系到区域可持续发展和社会福祉。然而，由于生态系统边界与行政管辖范围之间存在显著的空间错配，生态治理往往受到制度碎片化的影响。传统上，生态治理多采用以区域为单位的静态规划模式，强调功能区划或环境挑战相似性，但这容易忽视生态服务流动的动态性和跨区域性。因此，本研究提出了一种基于生态系统服务流动的网络分析框架，以更精准地识别区域间的生态联系，并据此制定科学的协作治理策略。

研究还指出，生态服务流动的驱动因素不仅包括自然环境条件，还涉及社会经济因素。例如，城市间的生态服务流动往往受到供需关系、交通基础设施、政策导向等多重因素的影响。因此，在构建生态协作网络时，需要综合考虑自然与社会因素的相互作用，以实现生态服务的高效流动和共享。此外，研究强调，生态服务流动的动态性决定了区域生态协作治理的复杂性，必须采用系统化、多尺度的方法来应对这一挑战。

通过本研究，我们不仅揭示了长江三角洲城市群内生态服务流动的格局和驱动机制，还为区域生态协作治理提供了新的视角和方法。研究结果表明，生态服务流动的动态模拟和网络分析能够更准确地反映区域生态系统的实际运行状态，从而为制定更加科学、合理的生态治理政策提供支持。同时，研究还强调了生态服务流动中关键城市和跨社区联系的重要性，这为优化区域生态网络结构、提升生态服务供给效率提供了理论依据。

在实际应用中，本研究提出的方法可以用于评估不同区域间的生态联系强度，识别生态服务流动的关键节点，以及分析生态服务流动的驱动因素。这些信息对于制定区域生态协作治理策略具有重要价值。例如，通过识别关键城市，可以有针对性地加强这些城市的生态治理能力，以提升整个区域生态网络的稳定性。此外，通过分析不同社区尺度下的生态服务流动特征，可以为区域内的生态功能分区和政策协调提供依据。

本研究的创新点在于，它首次将生态系统服务流动的动态模拟与复杂网络分析相结合，构建了一个多层次的生态协作网络框架。这一方法不仅克服了传统静态指标分析的局限性，还能够更全面地反映生态服务流动的空间格局和驱动机制。同时，研究还强调了生态服务流动的空间异质性，指出不同区域的生态服务供给和需求存在显著差异，这些差异需要在生态治理过程中得到充分考虑。

总之，本研究为区域生态协作治理提供了一个新的分析框架和方法，有助于更精准地识别生态服务流动的路径和关键节点，从而提升生态治理的科学性和有效性。研究结果表明，通过动态化的生态服务流动分析，可以更好地理解区域生态系统的运行机制，并为制定差异化的生态管理策略提供支持。在未来的研究中，可以进一步拓展这一方法的应用范围，将其推广至其他区域，以探索更多关于生态系统服务流动与区域生态协作治理的规律和机制。