中国长三角典型城市区生态系统服务演变与城市化耦合分析

《Land》：Analysis of the Coupling Between Ecosystem Services Evolution and Urbanization in Typical Urban Areas of the Yangtze River Delta, China

　　

明确城市化下的生态系统服务（ESs）相互作用有助于开展综合生态治理。本研究将长三角快速城市化的苏锡常城市群作为研究区域，应用InVEST模型评估2000年至2023年间碳储量、土壤保持、产水量和栖息地质量的时空变化。研究人员采用耦合协调度（CCD）模型和自组织映射（SOM）模型分析城市化与生态系统的相互作用及生态系统服务簇的演变，同时利用地理探测器模型识别关键的社会生态驱动因素。结果显示四种生态系统服务存在显著的时空分异。碳储量和栖息地质量呈现下降趋势，而产水量和土壤保持呈增加趋势。碳储量和土壤保持的热点持续集中在宜溧山区。两两相关性进一步表明，产水量与土壤保持之间的协同作用随时间推移而增强，而它们与栖息地质量之间的权衡关系加剧。城市化与生态系统服务之间的耦合协调度长期保持在初级水平，但在2010年后表现出从不平衡向优化转变的明显轨迹。研究人员识别出四种生态系统服务簇，其中以城市功能为主的生态系统服务簇在2000年至2023年间扩张了190.39%，表明城市土地利用呈现渐进性的空间锁定特征。研究人员提出差异化分区和有针对性的恢复策略，以协调城市发展与生态保护。本研究为长三角地区的生态空间优化和精细化的生态管理提供了科学参考。

研究背景
随着全球经济一体化和社会发展的加速，城市土地开发和空间扩展已成为常态。中国作为世界上城市化最快的国家之一，其长三角地区在经济最具活力的同时，也面临着剧烈的社会经济转型和城市扩张。作为长三角核心区的苏锡常地区，其常住总人口城镇化率大幅上升，导致区域生态系统面临严重的功能退化和空间失衡挑战。生态系统服务（ESs）是自然环境与人类福祉之间的关键纽带。然而，城市化过程中的ESs变化并非线性，不同ESs类型之间存在显著的权衡与协同关系。现有文献多关注两两关系或空间相关性，未能从系统视角捕捉多服务共同演化的整体状态和动态相互作用。特别是对于苏锡常地区这一高强度城市化代表案例，关于生态系统服务簇的空间转移路径及其对地表异质性的响应尚不明确。为填补这些空白，研究人员在《Land》上发表了本研究，旨在揭示该地区ESs的时空演变及驱动机制，评估耦合协调程度，并识别生态系统服务簇的空间聚类特征，从而为区域生态功能分区和空间管制提供科学支撑。

关键技术方法
研究使用的数据主要来自全球30米年度土地覆盖数据集（CLCD）、国家地球系统科学数据共享平台、全球土壤数据库（HWSD）等多源数据，时间节点选取2000、2010、2020年并延展至2023年。研究人员应用InVEST模型量化碳储量、土壤保持、产水量和栖息地质量四种关键ESs；利用熵权法构建综合生态系统服务指数（CES）；基于夜间灯光和建成区面积构建改进型夜间灯光指数（MCNLI）以评估城市化水平；采用耦合协调度模型（CCDM）分析城市化与生态系统的相互作用；利用自组织映射（SOM）模型识别生态系统服务簇；通过地理探测器模型分析社会生态驱动因子；并运用Spearman非参数相关分析探讨ESs间的权衡与协同关系。

研究结果
3.1. 生态系统服务时空模式
通过InVEST模型评估发现：碳储量（CS）在2000至2020年间从58.37 × 10⁶ t降至50.22 × 10⁶ t，高值集中在宜溧山区，2010年后下降速率明显减缓，2023年略有回升。土壤保持（SR）从59.19 × 10⁶ t增至86.34 × 10⁶ t，高值区同样集中在南部山区，2023年下降至74.20 × 10⁶ t。产水量（WY）从6.34 × 10⁹ m³增至10.613 × 10⁹ m³，高值区与城市建成区高度重合，其增加实际反映了不透水表面增加导致区域水源涵养功能的退化。栖息地质量（HQ）均值从0.43持续下降至0.37，2010年后退化速率放缓，2023年降至0.36。

3.2. 不同生态系统服务之间的权衡与协同
基于Spearman相关性分析发现，产水量、土壤保持和碳储量两两之间表现出显著的正协同关系。其中，产水量与土壤保持的协同作用随时间增强，而产水量与碳储量的协同作用减弱。权衡关系方面，产水量与栖息地质量表现出强烈的权衡关系且不断加剧；土壤保持与栖息地质量保持稳定的适度权衡，主要受湖泊分布和模型计算机制影响。

3.3. 城市化与综合生态系统服务指数的协调关系
研究区城市化水平呈稳步增长态势。2000至2010年，受城市化快速扩张影响，各地CES均呈下降趋势；2010至2020年，CES由负转正并呈明显上升趋势。耦合协调度（CCD）在2000至2020年间长期保持在初级协调水平。2000至2010年轻度失调比例增加，初级协调比例下降；2010至2020年趋势逆转，初级协调比例上升至75.06%，表明生态保护政策初见成效。

3.4. 生态系统服务的社会生态驱动因素
运用地理探测器分析表明，土地利用（LULC）对CS和HQ空间分异的解释力最高；坡度（SLOPE）是SR的主导因子；降水（PRE）是WY的主导驱动因子。交互探测显示，LULC与地形、气候、植被的组合效应持续超过单一因子的影响，证明城市化驱动的LULC变化是ESs动态变化的主要人为驱动力。

3.5. 生态系统服务簇的空间分布与组成结构
自组织映射模型识别出四种生态系统服务簇：簇1（栖息地质量主导）、簇2（生态过渡型）、簇3（城市功能主导）和簇4（高值协同型）。2000至2023年间，代表城市建设的簇3爆发性扩张了190.39%，主要由抗干扰能力弱的簇2转化而来，呈现明显的空间锁定特征；而具有强生态调节能力的簇1和簇4持续收缩，说明高价值生态空间不断被挤压，区域生态功能呈现同质化和简单化趋势。

讨论与结论
研究讨论指出，2000至2010年城市扩张导致CS和HQ下降，而WY增加反映的是水文调节功能退化而非供水服务改善。2010年后，由于太湖流域管理和生态保护红线等刚性管控措施实施，生态退化趋势得到遏制。然而，农业活动侵占自然湿地、道路网建设以及局部采矿活动等多重压力共同导致了生态空间退化。针对此，研究人员提出对不同服务簇实施差异化管控：簇1应严格保护；簇2需增强生态节点恢复；簇3应推进海绵城市建设；簇4应发挥碳汇和土壤保持功能并开展矿山复绿。

研究最终得出结论：苏锡常地区各类ESs时空分异显著，CS和HQ下降而WY和SR上升，LULC、SLOPE和PRE分别是CS、SR和WY空间分化的主导驱动因子；ESs间存在明显协同与权衡，城市化与ESs耦合协调度长期处于初级水平但在2010年后显著改善；以城市功能主导的簇持续扩张是高质量生态空间退化的关键驱动因素。基于此，建议基于不同服务簇的空间分异特征实施差异化的国土空间管控策略，建立分级分类的生态补偿体系，并针对性部署生态修复工程，以实现城市化与生态系统的动态平衡。