在景宁县未来土地利用情景下调和景观多功能性与基于人口的空间公平

《Ecological Indicators》：Reconciling landscape multifunctionality and population-based spatial equity under future land-use scenarios in Jingning County

　　

摘要：快速的土地利用变化正在重塑生态系统服务（ESs）的供给和人类需求的空间分布，为生态敏感区域的公平景观管理带来了新的挑战。然而，替代性土地管理策略如何在景观多功能性（LMF）和基于人口的空间公平方面产生联合影响，尚不充分明确。本研究将补丁生成土地利用模拟（PLUS）模型与ES评估模型相结合，评估了中国景宁县景观多功能性和人口加权不平等的变化。研究人员采用偏好加权求和法计算LMF指数，权重来自利益相关者调查的经验数据，以整合生物物理ES供给与社会需求。基于人口的空间公平通过LMF相对于常住人口的基尼系数进行量化。结果表明，偏好加权LMF从2000年的0.60下降至2020年的0.37，而基尼系数从0.13上升至0.19，表明多功能性相对于常住人口的分布变得更为不均。未来情景揭示了整体多功能性与其人口加权分布之间的明显权衡。单一目标情景改善了某些结果，但未能同时优化LMF和人口加权公平。相比之下，优化情景通过纳入精细尺度的森林结构调整，实现了相对较高的多功能性和较低的基尼系数，表明空间针对性的景观管理可能有助于减少多功能性-分布权衡。这些发现为在未来土地利用变化下平衡生态保护、多功能景观绩效和景观效益的人口加权分布提供了基于案例的证据。

论文解读：调和景观多功能性与基于人口的空间公平——以景宁县未来土地利用情景为例

**研究背景与问题**

全球范围内，由城市化和农业扩张驱动的土地利用变化（LUC）是改变生态系统结构和功能的主要驱动力，尤其在生态敏感区域，这些变化对生态系统服务（ESs）的供给和人类需求的空间分布产生了深远影响。传统的评估方法往往孤立地关注单一服务，忽视了景观提供多种功能的综合能力。景观多功能性（LMF）概念的提出，旨在评估景观同时满足不同利益相关者多样化需求的能力，涵盖生态、经济和社会维度。然而，现有的研究多侧重于生物物理层面的权衡，如食物供给与其他服务之间的冲突，而对土地利用变化如何影响景观效益相对于居民人口的空间分布——即基于人口的空间公平——关注不足。在景宁县，作为典型的生态敏感区，该地区同时面临快速城市化和乡村人口向大城市迁移的双重压力，这为研究景观多功能性与人口分布之间的空间错配提供了理想案例。研究人员旨在回答三个关键问题：（1）2000–2020年间土地利用变化和生态系统服务如何演变，表现出哪些权衡？（2）如何联合评估景观多功能性和基于人口的空间公平，它们如何共同演化？（3）未来的土地管理情景能否实现景观多功能性与基于人口的空间公平的潜在“双赢”结果，以及哪些策略可能支持这种协调？

**研究方法**

本研究构建了一个集成评估框架，主要关键技术方法包括：（1）采用补丁生成土地利用模拟（PLUS）模型，基于历史土地利用数据（2000–2010年）和自然与社会经济驱动因子（如DEM、气温、降水、GDP、人口密度等），模拟2020–2050年四种情景（常规趋势BAU、生态保护ELC、耕地保护CLC、城市扩张UES）下的土地利用变化，并利用Kappa系数（0.78）进行验证。（2）运用InVEST模型及其他生物物理模型评估七项关键生态系统服务（碳储存、空气污染清除、产水量、土壤保持、生境质量、作物生产、景观美学），其中碳储存采用加拿大森林碳预算模型（CBM-CFS3）基于野外植被调查数据（86个样地）计算，空气污染清除采用工业源复合模型（ISC3）算法，其他服务通过InVEST模块进行。（3）通过利益相关者偏好调查（276份有效问卷，涵盖7个利益相关群体：城市居民、农业、林业、旅游业、政策管理、科研、少数民族）确定各服务的权重，采用偏好加权求和法计算LMF指数。（4）基于基尼系数（Gini coefficient）量化景观多功能性相对于常住人口分布的人口加权不平等程度。未来人口数据来源于SSPs网格化人口数据集（Jiang et al., 2022）。

**研究结果**

**历史变化（2000–2020）**：土地利用变化主要表现为城市扩张侵占生态和农业用地，导致多数林地相关服务下降。其中，空气污染清除和作物生产分别减少13.7%和13.9%，生境质量和泥沙保持也略有下降。Pearson相关分析揭示了作物生产与产水量之间的强权衡（r = ?0.85, p < 0.01），以及碳储存与生境质量之间的中等协同（r = 0.70, p < 0.01）。LMF指数从0.59降至0.37，基尼系数从0.13升至0.19，表明景观多功能性相对于常住人口的分布变得更为不均。

**利益相关者偏好**：调查显示不同群体偏好差异显著，如旅游业偏好文化服务（45%），农业和少数民族偏好供给服务（64%和46%），而城市居民和政策管理将城市发展置于首位。主成分分析（PCA）识别出两个主要变异轴，解释总变异的61.7%，第一轴（41.6%）反映“保护-发展”梯度，第二轴（20.1%）代表供需平衡。

**未来情景（2050年）**：BAU情景下，LMF从0.37降至0.34，基尼系数降至0.16；ELC情景在人口加权公平方面表现最优（基尼系数0.06），但LMF较低（0.30）；CLC情景导致最高的人口加权不平等（基尼系数0.42），LMF中等（0.28）；UES情景LMF最低（0.15），但基尼系数较低（0.13）。总体而言，单一目标情景无法同时实现高LMF和低人口加权不平等。优化情景（将30%的生态低效松树和杉木人工林恢复为天然常绿阔叶林）实现了相对较高的LMF（0.35）和较低的基尼系数（0.10），表明精细尺度生态干预有助于缓解多功能性-分布权衡。

**讨论与结论**

讨论部分指出，土地利用变化同时降低了LMF并改变了其人口加权分布，历史基尼系数的上升表明景观效益日益集中于特定区域，可能由城市扩张和基础设施建设的空间集中驱动。不同利益相关群体对ES的优先序差异揭示了“保护-发展”梯度作为权衡的主要机制。单一目标管理无法实现“双赢”，而优化情景通过精细尺度森林结构调整（如将人工林恢复为天然林）展示了协调多功能性与公平的潜力，这为未来精细管理提供了方向。研究也承认了局限性，包括未考虑极端气候事件、未纳入气候变化情境、公平指标仅反映空间分布而非不同社会群体的公平，以及利益相关者调查偏向年轻高学历人群。

结论部分翻译如下：
本研究揭示了生态敏感区域的景观管理在维持景观多功能性（LMF）和减少基于人口的空间不平等之间存在固有的权衡。研究结果表明，过去二十年的快速城市化导致偏好加权LMF显著下降，同时增加了基于人口的空间不平等。情景分析进一步证实，单一目标管理策略可能改善某些生态系统服务，但不足以同时优化整体LMF和基于人口的空间公平。研究人员证明，最有前景的管理路径是整合精细尺度生态优化的综合方法，例如将生态低效的松树和杉木人工林策略性恢复为天然阔叶林。这种方法提供了一个空间显式框架，以调和多功能景观绩效与公平效益分配之间的权衡。这些发现为政策制定者在未来土地利用变化下平衡生态保护、社会经济发展和景观效益的空间公平分配提供了关键的案例证据。