《Ecosystems and People》：Ecosystem service bundles highlight priorities and trade-offs for marine spatial planning
编辑推荐：
国际和国家层面为加强和保障生态系统提供的宝贵利益所做的努力日益需要生态系统服务（Ecosystem Service，ES）评估。尽管人类从海洋中获益良多，但针对海洋和沿海生态系统的此类评估相对较少。了解哪些ES共同出现以及它们在哪里共同出现，可以为空间明确的海
国际和国家层面为加强和保障生态系统提供的宝贵利益所做的努力日益需要生态系统服务（Ecosystem Service，ES）评估。尽管人类从海洋中获益良多，但针对海洋和沿海生态系统的此类评估相对较少。了解哪些ES共同出现以及它们在哪里共同出现，可以为空间明确的海洋政策设计提供信息。ES簇（ES bundles）分析是一种用于识别倾向于共同出现的服务组合，并捕捉服务之间的协同效应和权衡（trade-offs）的方法，这些可以为政策和规划提供信息。研究人员对黑海西海岸的10种ES进行了ES簇分析，包括供给、调节与维持以及文化服务。研究人员使用相关性分析来理解服务之间的关系，并使用聚类分析（cluster analysis）来识别具有不同ES簇的站点集群。研究人员发现多种ES之间存在共同出现，形成了四个沿海集群和两个近海集群，这些集群在ES提供方面存在差异。研究人员展示了ES簇分析的结果如何应用于指导海洋空间规划（Marine Spatial Planning，MSP）和海洋保护区（Marine Protected Area，MPA）网络，并确定未来的多用途区域，以保障ES提供，从而支持稳健的蓝色经济（blue economy）。
**论文解读：生态系统服务簇分析在海洋空间规划中的应用——以保加利亚黑海西海岸为例**
**研究背景与问题**
随着全球对生态系统服务（Ecosystem Service，ES）评估需求的增加，国际和国家层面致力于通过ES评估来增强和保障生态系统为人类提供的宝贵利益。然而，尽管人类从海洋中获益良多，海洋和沿海生态系统的评估相对较少，主要原因在于空间明确数据的缺乏。理解哪些ES共同出现以及它们的地理分布，对于设计空间明确的海洋政策至关重要。ES簇（ES bundles）分析作为一种识别倾向于共同出现的服务组合的方法，能够捕捉服务间的协同效应与权衡，为政策与规划提供依据。在保加利亚黑海西海岸，该区域面临高生态脆弱性、气候变化影响以及区域军事冲突等压力，且现有海洋空间规划（Marine Spatial Planning，MSP）和海洋保护区（Marine Protected Area，MPA）网络尚不完全。因此，研究人员开展此项研究，旨在通过ES簇分析识别多用途区域，评价现有MPA的有效性，并为未来MSP分区和蓝色经济（blue economy）的可持续发展提供科学支持。该论文发表在《Ecosystems and People》。
**主要关键技术方法**
研究人员采用ES簇分析框架，包括相关性分析（Pearson parametric correlation test）和K-means聚类分析（K-means cluster analysis），并利用Gap Statistic方法确定最优聚类数。研究区域划分为1114个网格单元：近海区域（168个10×10 km网格）和沿海区域（946个1×1 km网格），以匹配保加利亚国家ES制图方法。ES指标数据来源于国家与国际监测计划、模型模拟、调查及遥感产品，涵盖供给、调节与维持、文化三类共10种ES。社会-环境协变量（如捕捞压力、塑料污染、氧气耗竭风险、海表温度、海底栖息地类型等）也纳入分析，来源包括官方统计和公开数据集。所有分析在R统计软件中完成，并采用Tukey多重比较检验评估簇间差异。
**研究结果**
**相关性分析**：研究人员通过Pearson相关分析发现，在10种ES之间有7个统计显著正相关和8个统计显著负相关。最强正相关出现在海路与初级生产之间，以及旅游业与碳封存之间；最强负相关出现在旅游业与潜在风能之间，以及海路与休闲之间。
**聚类分析**：基于K-means聚类，近海网格识别出2个簇：近海服务丰富簇（n=120）和近海低服务簇（n=48）；沿海网格识别出4个簇：沿海水产养殖簇（n=9）、沿海运输簇（n=485）、沿海调节簇（n=363）和沿海休闲簇（n=89）。Tukey检验显示，近海服务丰富簇在野生捕捞渔业、标志性物种、初级生产、潜在风能和海路方面显著高于近海低服务簇；沿海水产养殖簇在水产养殖和水过滤方面最高；沿海运输簇在海路和标志性物种方面最高；沿海调节簇在碳封存方面最高；沿海休闲簇在休闲价值方面最高。
**社会-环境协变量分析**：近海服务丰富簇承受更高的捕捞压力、微塑料和宏观塑料污染、氧气耗竭风险和变暖，而MPA覆盖无显著差异。沿海簇中，沿海运输簇捕捞压力最高，沿海调节簇MPA面积比例最高，沿海水产养殖簇变暖水平最低。栖息地类型分析显示，近海服务丰富簇以泥质沙和沙质泥为主，而近海低服务簇以粗基质、细泥、岩石和沙为主；沿海休闲簇以沙质栖息地为主。
**讨论与结论**：ES簇分析揭示了服务间的协同与权衡，有助于识别多用途区域并指导MSP分区和MPA规划。研究发现，现有MPA主要覆盖沿海区域（72–99%），但近海区域保护不足（21–29%），且沿海调节簇中的布尔加斯湾（Burgas Bay）等重要碳封存区域未纳入保护，建议扩展MPA以包括蓝碳区域。此外，近海服务丰富簇中潜在风能与渔业、海路的重叠预示未来冲突，需在MSP中通过多用途分区加以协调。研究结论强调，ES簇分析是一种灵活的支持工具，能够通过识别高ES提供区域、多功能性和潜在权衡，为MSP分区和MPA设计提供依据，从而促进海洋和沿海区域的可持续多用途利用（sustainable multi-use）。
