長江流域中部地區生態系統服務價值評估與綜合驅動力分析

曾 晨, 李揚鑣, 段雪雯, 徐宇琪

(1.華中農業大學 公共管理/土地管理學院, 武漢 430070; 2.中國科學院 地理科學與資源研究所, 北京 100101)

生態系統服務是支撐人類生產和生活的生態系統產品和生態系統功能的總和，是土地利用結構和布局變化所產生的生態效益的重要體現，是國土空間生態修復的重要依據，并且生態系統服務價值的提升也是生態文明建設的重要目標。生態系統服務(ecosystem services)的內涵是在Ehrlich等[1]提出的“生態系統功能”、“環境服務”、“全球環境服務”與“自然服務”等概念的基礎上發展而來。國外學者Costanza[2]將其分為包括氣體調節、氣候調節、干擾調節、水文調節、水供應、水土保持、土壤形成、營養循環、廢物處理、授粉、生物控制、提供棲息地、食物生產、原料供給、遺傳資源、娛樂、文化在內的17種類型。De Groot等[3]又將其細分為23個小類，并將其概括為生態支持、供給功能、調節功能、信息功能4個大類。國內學者歐陽志云等[4]也對生態系統服務進行了分類，分為了固定太陽能、調節氣候等共9個方面。《千年生態系統評估報告》(MA)則將其分為了供給服務、調節服務、文化服務和支持服務4個大類，也是當前被采用最多的分類方法。

近年來生態系統服務價值的評估、時空分異特征以及影響因子分析成為了相關學者研究的熱點問題。當量因子法最早由Costanza等[5]提出，隨后謝高地等[6]將當量因子法進行了本土化修改，改善了Costanza生態系統服務價值評估方法中對耕地低估的弊端，成為了國內評估生態系統服務價值的主流方法。隨著社會經濟的快速發展，當量因子的動態修正成為了準確評估生態系統服務價值的重要環節。目前系數修正的方法包括專家打分法、NPP時空調節、降水時空調節、社會發展系數修正等。彭麗云等[7]選取了NPP、降水、土壤保持3個調節因子，在時間和空間上對當量表系數進行了修正，計算出蘭州市2007—2016年耕地生態系統服務價值。荔琢等[8]通過修正生態系統服務價值當量因子，計算濕地價值的內外部貢獻率，來測度濕地功能價值。胡其玉等[9]則以降水量修正當量因子系數。龔溪等[10]利用多種生態經濟學方法對武夷山生態系統服務價值進行評估。孟陽陽等[11]結合主要糧食與作物的平均利潤等社會經濟發展水平修正當量因子系數。在生態系統服務價值的時空分異特征方面。耿甜偉等[12]利用地理探測器識別生態系統服務價值變化的主導因子，最后基于GWR模型分析各主導因子的空間異質性特征。陳萬旭等[13]利用土地利用/覆被變化數據以及生態系統服務價值測度模型，對長江中游地區縣域生態系統服務價值時空分異特征進行測度，并構建土地利用生態系統服務價值貢獻度和生態系統服務價值敏感性測度方法。在生態系統服務價值與國土空間規劃的聯系方面，戴文遠等[14]通過福州新區2000年、2009年、2015年3期遙感數據和“三生”土地利用主導功能分類體系，定量分析了福州新區土地利用功能轉型特征及生態系統服務價值。Yang等[15]則以生態保護紅線和氣象數據為基礎，進行了生態系統服務價值的評估修正。在生態系統服務價值的影響因子方面，韓蕊等[16]采取當量因子法，以川東地區生態服務價值為研究對象，生態系統服務價值時空差異主要驅動因素為農業人口數、人口密度、工業總產值和國內旅游收入。在社會經濟發展的影響因子方面，總人口、農業人口、旅游總人數、人均GDP、第一、二、三產業比重、固定資產投資、城市化率、居民人均可支配收入、萬元GDP能耗等通過實證研究發現對生態系統服務價值的變化產生顯著影響[17-18]。另外，土地利用不僅直接決定了生態系統的主導功能的價值體現[19]，不同用地空間形成的景觀格局與生態系統服務價值的關系也在實證中得到了一定的驗證[20]。

隨著新型城鎮化的推進和社會經濟的快速發展，生態系統服務的區域性和動態性特征日趨明顯，探索生態系統服務價值的影響因素也逐漸成為解決人類社會經濟系統和自然生態系統耦合發展的關鍵問題。但是目前針對區域特征的生態系統服務價值動態修正方法尚未完全建立，國土空間利用與生態系統服務價值的“本土化”關系亦亟待系統測度、比較和分析。同時，生態系統服務的影響因素包括“內因”和“外因”兩個方面，過去的研究主要集中在社會經濟發展等“外因”的影響機理方面，在反映生態系統與用地空間的動態演化的“內因”方面的研究則相對不足，同時對空間互動的識別和影響尚未深入分析。事實上，景觀格局是生態過程發生的載體，承載著土壤、生物、大氣中的能量流動與轉化，探索景觀生態的表征因子對生態系統服務價值的影響有利于挖掘生態系統服務變化的綜合驅動機制及其與國土空間利用的內在聯系。因此，本研究以長江流域中部地區為例，通過因子修正法計算和比較不同區域的生態系統服務價值，并結合景觀生態學指標，采用空間回歸方法對其影響因子進行分析。

1 研究區概況和數據來源

長江流域中部地區(東經110°29′—118°28′，北緯25°58′—31°51′)地處我國長江流域中段，總面積約3.17×105km2，擁有多個重要生態功能區，高程-142～3 090 m，地跨“鄂湘贛”三省，是長江經濟帶生態環境保護和綠色發展戰略的重要區域。《長江中游城市群發展規劃》由國務院于2015年4月批復，位于長江流域，是重要的交通樞紐地，是中部崛起戰略的重點區域，亦是深化改革、推動新型城鎮化的重要區域。本研究選取長江流域中部地區湖北省的武漢、黃石、黃岡、孝感、荊門、荊州、天門、潛江、仙桃、鄂州、咸寧11個市(61個縣、區)，湖南省的長沙、湘潭、岳陽、株洲、衡陽、益陽、婁底、常德8個市(64個縣、區)，江西省的南昌、九江、宜春、新余、吉安、萍鄉、景德鎮、上饒、撫州、鷹潭10個市(82個縣、區)作為研究區，屬亞熱帶季風性氣候，年平均降水量在8 000～1 943 mm，以平原為主，土壤肥沃，區域內湖泊聚集，水系眾多。

研究數據主要包括長江流域中部地區2010年、2017年2期Landsat TM/ETM高分辨率遙感影像土地利用解譯數據，土地利用分類基于《土地利用現狀分類標準》(GB/T21010—2017)劃分一級地類，包括耕地、林地、草地、水域、建設用地和未利用，二級地類以當量表為準(當量表中不涉及建設用地)；以及長江流域中部地區207個縣域單元社會經濟數據和景觀格局指數。這些數據包括湖北省11個市(61個縣、區)，湖南省8個市(64個縣、區)，江西省10個市(82個縣、區)的固定資產投資、社會消費品零售總額、總產值、第二產業增加值占比、第三產業增加值占比、城鎮居民人均可支配收入、常住人口等社會經濟數據。此外，景觀格局指數由FRAGSTATS工具軟件在土地利用數據的基礎上計算分析得到，具體包括斑塊密度(PD)、蔓延度指數(CONTAG)、香農多樣性指數(SHDI)、斑塊聚合度(AI)4類(表2)。此外還收集了2010年、2015年的溫度數據和降水量數據和中國植被類型數據等。

2 長江流域中部地區生態系統服務價值的評估和建模

2.1 基于NPP系數修正的當量因子法

本文在謝高地等[6]改進的生態系統服務價值當量表的基礎上，用Thornthwaite-Memorial模型[21]計算研究區域各縣區NPP，進行生態系統服務價值當量的系數修正。植被凈初級生產力(Net Primary Production, NPP)是植物在單位時間和單位面積里生產的有機干物質量，反映了植被相關生態系統對氣候變化的反映。NPP是許多生態系統功能和過程的基礎，Costanza[2]將一些基于NPP的價值估算與基于供給、支持和文化服務的總價值估算進行比較，發現它們具有一致性。之后Costanza等[22]繪制了其一致性的關系圖。因為NPP在空間和時間上相對容易用遙感進行測量，所以其成為了評估生態系統服務價值的關鍵因素。由于生態系統服務價值當量表是基于土地二級利用類型，則由研究區域土地二級利用類型的比例計算出一級利用類型的價值當量。

NPP=3000[1-e-0.0009659(V-20)]

(1)

其中：

(2)

L=3000+25t+0.05t3

(3)

式中:NPP為植被凈初級生產力[t/(hm2·a)];V為年度實際蒸散量(mm);L為年度平均蒸散量(mm);t為當年平均溫度(℃);r為當年降水量(mm)。

用NPP進行系數修正后，計算生態系統服務價值。

(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)

(4)

表1 生態系統服務分類

2.2 生態系統服務價值變化的空間回歸模型

影響生態服務價值的因子分為內在和外在兩個方面。內在影響因子反映生態系統與用地空間的動態演化，外在影響因子體現社會經濟發展對生態系統的影響機理。生態環境是社會經濟發展的基礎，社會經濟對生態環境具有能動的作用，很大程度上促進或者阻礙著生態環境系統的發展，本文選用研究區域的常住人口表征人口因子，地區生產總值、第二產業增加值占比、第三產業增加值占比表征宏觀經濟因子，城鎮居民人均可支配收入、固定資產投資額、社會消費品零售總額表征社會發展因子，據此研究生態系統服務的外在影響。景觀格局是景觀異質性的具體體現，其動態變化也受自然環境和人為因素的共同作用，其自然演變必然導致生態系統組分和功能的變化，進而影響生態系統服務價值。PD和SHID描述了斑塊密度及多樣性程度，表征景觀類型類型因子。CONTAG和AI描述斑塊之間的團聚程度和連通性，表征景觀結構因子。本文將從景觀類型因子和景觀結構因子兩方面探索對生態系統服務價值的內在影響。以2010年和2017年研究區域的ESV總量作為因變量y，上述指標作為自變量x，研究生態系統服務價值的影響因子(表2)。

表2 綜合影響因子的選取

將ESV和指標進行對數處理，通過對自變量的相關性分析，通過顯著性檢驗進行逐步回歸，剔除不顯著的變量，選擇最終的影響因子，構造關于生態系統服務價值的線性回歸方程。但經典的計量模型無法反映空間上的關系，還需要進行空間相關性的檢驗和分析。

Moran′sI指數是表征空間相關性的重要指數：

(5)

式中：wij為空間權重矩陣W中的(i,j)元；yi，yj為位置i與j空間單元的屬性值。Moran′sI顯著為正時，存在正向的空間自相關；Moran′sI顯著為負時，則存在負向的空間自相關[23]。

計算Moran′sI指數在構建空間權重矩陣的基礎上，空間權重矩陣主要有鄰接矩陣和距離矩陣，本文用GeoDa軟件構造距離空間權重矩陣，其基本概念是，設定一個固定距離，以其作為閾值，小于這個閾值則將其賦值為1，也即相鄰關系，反之賦值0，關系為不相鄰：

(6)

構建好空間權重矩陣并選取相應的空間回歸模型，其基本形式如下：

ESV=α+ρ·W·ESV+β1(x1)+β1(x2)+ε

(7)

ESV=α+β1(x1)+β2(x2)+ε，ε=λ·Wε+μ

(8)

式中:α為常數項；W為空間權重矩陣；β為待估計的參數；ρ為空間滯后項的待估計參數，ε為隨機誤差項；λ為空間自相關誤差項的待估計參數,也被稱為空間自相關系數；μ為誤差項；x1為社會經濟數據；x2為景觀格局指數。當模型形式為空間滯后模型時,則采用模型(7)的形式;當模型形式為空間誤差模型時,則采用模型(8)的形式。

3 結果與分析

3.1 生態系統服務價值評估結果

3.1.1 生態系統服務價值時空變化 2010—2017年長江流域中部地區生態系統服務總價值分別是6 060.46億元、6 876.36億元(表3)。由于植被凈初級生產力提高，其修正系數從2010年的1 688增加至2017年的1 870，變化率為10.77%，這7 a間ESV總量也增加了815.9億元，變化率為13.46%。在城鎮用地不斷擴張和人類活動密度加大的情況下，低生態服務價值的未利用地面積減少了24.91%，同時高生態服務價值的水域和林地面積增加了9.01%，0.07%。但是生態系統服務價值在區域內部增長差異明顯，湖北省地區增加了275.97億元，變化率為17.75%；湖南省地區增加了157.05億元，變化率為8.78%；江西省地區增加了385.88億元，變化率為14.02%。

表3 生態系統服務價值總量的變化

從空間格局上看，長江流域中部地區各縣域單元的生態系統服務價值分布和變化存在空間差異，從中間向兩邊減少，東西兩端的生態系統服務價值較高。從具體縣(區)來看，武漢市江岸區、江漢區、硚口區、漢陽區、洪山區，長沙市芙蓉區、開福區、雨花區，南昌市東湖區、西湖區、青云譜區等經濟發展較好的區域生態系統服務價值呈降低趨勢，而其他區域生態系統服務價值大多呈上升趨勢。長江流域中部地區大部分縣域單元生態服務價值變化率為2.08%～14.09%，個別區域增長較多，如仙桃市、天門市、監利縣、洪湖市、安鄉縣、新洲區、黃陂縣、星子縣。

通過LISA集聚分析看出長江流域中部地區高-高集聚區和低-低集聚區較多，該區域內生態系服務價值分布具有聚集性并且高低差異明顯(圖1)。高-低集聚區和低-高集聚區則表示高值與低值相互交錯，空間破碎性明顯。2010-2017年變化不大，高-高集聚區和低-低集聚區的分布呈現中間集聚，零散分布，成帶狀在中間盤踞的特征。高-高集聚區分別是平江縣、崇陽縣、通山縣、臨湘市、宜黃縣、崇仁縣、臨川區，低-低集聚區分別是江漢區、漢陽區、武昌區、洪山區、東西湖區、青山區、硚口區、開福區、岳麓區、芙蓉區、珠暉區、石鼓區等地。

圖1 生態系統服務價值總量空間分布與LISA聚類

3.1.2 四大類生態系統服務價值 長江流域中部地區3省份不同生態系統服務功能四大類的價值變化趨勢不一，其中調節服務、供給服務、文化娛樂呈上升趨勢，變化率分別為14.34%，37.77%，30.79%。供給服務和文化娛樂上升較多，支持服務呈下降趨勢，變化率為-5.81%，其中湖南省地區支持服務和供給服務變化劇烈。調節服務總量最大，2010年和2017年分別為4 728.98億元、5 407.30億元。調節服務中的水文調節是水系的重要生態服務，而長江流域中部地區湖泊、河流聚集且處于政策保護下不斷發展，這對區域內生態系統調節服務有較大影響。

從空間分布上看，調節服務、供給服務和文化娛樂在區域內和總的生態系統服務價值具有相似性，即從中間向外圍呈下降趨勢，而支持服務聚集在東南方向，那里主要是江西省地區(圖2)。從2010—2017年調節服務、供給服務和文化娛樂在空間上差異不大，支持服務逐漸向東偏移。

3.1.3 各類用地生態系統服務價值 生態系統服務價值的分地類計算結果發現耕地、水域、林地、草地的生態系統服務價值呈上升趨勢，未利用地則呈下降的趨勢。其中水域面積從2010—2017年擴大了9.01%，水域生態系統服務價值上升最多且在2017年成為總量最大的生態系統服務價值。水域對生態系統服務有很大貢獻，其水資源供給服務、水文調節服務巨大，凈化環境服務、氣候調節服務、生物多樣性服務較強。長江流域中部地區湖泊集聚，水系眾多，湖北省有“千湖之省”之名，湖南省內有洞庭湖和湘江、資水、沅水和澧水4大水系，江西省有中國第一大淡水湖鄱陽湖。湖北省2013年發布第一批湖泊保護名錄，包括了308個湖泊，而這個數字在2013—2017年里不斷增加，為“一湖一法”的落實提供了基礎，湖南省、江西省也在不斷推進“一湖一法”和“湖長制”、“河長制”的落實，水域的保護不斷完善和發展。這使得湖北省、湖南省、江西省水域面積從2010—2017年分別擴大了12.86%，9.01%，7.63%。幾個因素共同作用使得其生態系統服務價值較大。

林地生態系統服務價值的增加小于水域的增加，其于2010年是生態系統服務價值最大的地類。林地對氣候調節、氣體調節、土壤保持、水文調節、生物多樣性貢獻較大，而長江流域中部地區林地占大約48%，所以其生態系統服務價值較大。

各類用地生態系統服務的空間分布從2010—2017年變化不大(圖3)，其中耕地生態系統服務較高區域集中在湖北省天門市、潛江市、仙桃市、鐘祥市，江西省豐城市、臨川區，湖南省衡南縣等地，該區域耕地面積較大。林地生態系統服務較高區域集中在湖南省平江縣、瀏陽市，江西省修水縣、浮梁縣、婺源縣等地。草地生態系統服務集中于右側，為湖北省麻城市、江西省遂川縣等。水域生態系統服務集中于上半部分，為湖北省洪湖市、湖南省岳陽縣、江西省鄱陽縣等，洪湖市是四湖匯聚之地，共有大小湖泊102個，岳陽縣水網密布，全縣有新墻河、汨羅河、東洞庭湖三大水系，鄱陽縣境內大小河流225條，總長2 070 km，水文資源的充足使得這些地區生態系統服務價值較大。

圖2 4類生態系統服務價值空間情況

圖3 各類用地生態系統服務價值空間情況

3.2 生態系統服務價值的影響因素分析

生態系統服務價值與人類社會經濟活動密切相關，景觀格局也在一定程度決定了生態系統的結構和功能。孔凡靖等[24]通過研究農業人口、城鎮化率、萬元GDP能耗、農村居民人均可支配收入、第二產業比重與人均農田ESV直接的關系，認為農業人口、城鎮化率與萬元GDP能耗是引起人均ESV變化的主要驅動因素。趙志剛等[25]通過研究社會經濟因素對ESV的影響，認為人口因素與產業結構是其中影響程度較高的因素。另一方面，王麗群等[20]研究景觀格局指數對ESV的影響后，認為ESV與PD，LPI，LJI，CONTAC，SHDI相關性高。Hou等[26]也觀察到不同類型ESV與PD之間存在高相關性。在已有實證研究的基礎上，綜合考慮多重共線性與數據收集情況，研究最終選擇景觀類型因子PD、宏觀經濟因子第三產業增加值占比、社會發展因子城鎮居民人均可支配收入反映生態系統服務價值的變化。

3.2.1 生態服務價值總量的影響因素分析 在相關檢驗的基礎上，采用線性回歸模型得到生態系統服務價值總量與景觀格局指數PD、第三產業增加值占比、城鎮居民人均可支配收入呈現負相關性(表4)。即斑塊密度越大，生態系統服務價值越小，斑塊密度表示斑塊破碎程度和景觀異質性，值越高，異質性越大、破碎性越大。因為斑塊密度決定生態過程，斑塊的破碎程度會影響能量的流動和營養物質的循環，從而影響生態系統服務價值[20]。第三產業增加值占比和城鎮居民人均可支配收入越高，生態系統服務價值越低。第三產業的發展和城鎮居民人均可支配收入等社會經濟因素將導致對食物、原材料等的需求增加，并增加廢棄物排放數量，都會降低生態系統服務價值[26]，有損生態系統服務價值。

表4 ESV總量回歸結果

進一步通過檢驗發現OLS(Ordinary Least Squares，普通最小二乘法)誤差項存在空間性，同時通過空間自相關指數Moran′sI值的計算發現2010年的長江流域中部地區生態系統服務價值存在正向空間自相關關系，在拉格朗日乘子空間自相關誤差檢驗的研判下，最終采用空間誤差回歸模型。與線性回歸模型的R2相比，擬合效果變好，表明結果更加穩定和準確。從空間誤差回歸模型中可以分析得出PD、第三產業增加值占比、城鎮居民人均可支配收入對生態系統服務價值呈負向影響。PD是景觀斑塊間分異程度，即破碎化程度的一個表示指標，PD越大則一個單位的斑塊面積越小，這是景觀破碎、空間異質的表現。PD對生態系統服務價值的影響是負向的，也就是景觀的破碎使生態系統服務受到一定程度的損害。第三產業和城鎮居民人均可支配收入和經濟發展有重要聯系，其負向影響說明人類追求經濟增長的活動會降低生態系統服務價值。

3.2.2 單項生態服務價值總量的影響因素分析 對11個單項生態系統服務價值進行OLS回歸和空間回歸，除了氣體調節之外，其余的生態系統服務都具有空間自相關效應。結果表明2010年和2017年OLS回歸都通過了檢驗，但調整R2較小，最大調整R2值出現于2010年食物生產生態服務功能為0.503。在空間誤差模型擬合后調整R2顯著增加。從OLS的回歸結果來看，2010年PD對水文調節服務的影響系數最大為-0.376，2017年PD對各項生態服務功能影響在-0.019～-0.178普遍不高。第三產業增加值占比對各項服務的影響差別不大，2010年對維持養分循環影響最大為-0.474，2017年對食物生產影響最大，為-0.422。城鎮居民人均可支配收入除了對水文調節服務和食物生產服務的影響較小之外，對其他服務的影響差別不大，2010年對氣體調節影響最大為-0.281，2017年對氣候調節影響最大為-0.453。2010年和2017年相比，回歸結果存在差別，PD和第三產業增加值占比對單項服務的影響多為減小，城鎮居民人均可支配收入影響增加，PD的負向影響變化在單項服務里存在差異。

從11類生態系統服務價值的空間誤差模型可以看出與最小二乘回歸模型相比，該模型的擬合結果更好、更穩定(圖4)。3個不同的自變量對11類生態系統服務價值的解釋是存在差異的。斑塊密度PD主要負向作用于維持養分循環、原料生產兩項生態系統服務，這種作用在2010—2017年呈減小趨勢。第三產業增加值占比主要負向作用于氣候調節、原料生產、維持養分循環3項服務，在2010—2017年期間差異不大，相對維持穩定。城鎮居民人均可支配收入對各類生態系統服務的正向作用相對均衡，這種正向影響在2010—2017年已經呈現負向影響。城鎮居民人均可支配收入的增加表征著經濟發展，收入增加帶來了消費的活躍，住房消費增加、娛樂消費增加都導致用地需求的增長，用地需求增長意味著土地利用的轉變，極大可能由耕地等向建設用地轉變，這勢必帶來生態系統服務的衰減。

圖4 影響因子雷達圖

4 討論和結論

本文采用基于NPP系數修正的價值當量法評估長江流域中部地區3個省份生態系統服務價值，并加以時空分析和比較，采用空間回歸方法挖掘了景觀格局和社會經濟發展對生態系統服務價值的影響。總體來看，2010—2017年，湖北省武漢市江岸區、湖南省長沙市芙蓉區、江西省南昌市東湖區等經濟發達的區域生態系統服務價值有所下降，其他縣、區、市生態系統服務價值呈上升趨勢。長江流域中部地區207個縣域單元的生態系統服務價值空間分布存在一定差異，從中部到兩端是減少的。斑塊密度、第三產業增加值占比、城鎮居民人均可支配收入對生態系統服務價值呈負向影響，說明景觀的破碎會使生態系統服務受到一定程度的損害，第三產業的發展和人類生活水平的提高也在一定程度上威脅了生態系統服務。據此得出以下結論：(1) 長江流域中部地區生態系統服務價值有所提高，但是湖北省、湖南省和江西省各自變化的幅度有所不同；(2) 各類用地里生態系統服務價值最大的為水域和林地，其次為耕地、草地，2010—2017年呈增加趨勢，未利用地生態系統服務價值最小，2010—2017年呈減少趨勢；(3) 長江流域中部地區的生態系統服務價值呈現顯著的空間自相關現象，斑塊密度、第三產業增加值占比、城鎮居民人均可支配收入顯著負向影響區域的生態系統服務價值，其中城鎮居民人均可支配收入的負向影響最大。

在生態文明建設的背景下，為了實現長江流域社會經濟系統與自然生態系統的協同發展，推動長江經濟帶的保護和修復，本文建議：(1) 在國土空間的開發和利用過程中注重空間格局規劃，避免高密度、細碎化的開發和建設造成城市遠郊區景觀破碎化，提升湖南省蒸湘區等，湖北省新洲區等省會城市遠郊區與地級市市轄區的生態系統服務價值；(2) 在長江經濟帶“共抓大保護，不搞大開發”的戰略方針下，重視對重要生態功能區的保護，權衡江西省鄱陽縣、湖南省岳陽縣、湖北省監利縣等相關高生態系統服務價值縣域經濟發展與生態保護的關系，不犧牲生態用地以發展經濟；(3) 在診斷生態系統服務中維持養分循環和食物生產功能受到較大威脅的基礎上，結合江西省青山湖區、湖北省江夏區、湖南省岳麓區等省會城市中心城區及其他相關地區存在生態系統輸入輸出養分不均衡以及食物生產供需矛盾加劇等生態環境問題，開展國土空間生態修復，劃分出優化開發與重點修復區域、分階段地制定保護措施，因地制宜地進行開發利用和保護修復。對于重要的生態功能區，要限制人類開發對區域內生態環境本底的影響，改善生態環境質量，以提高生態系服務價值。優化開發區域要根據人口、資源、環境相互協調的發展要求，加大生態系統資源投入，確定合理的生態系統養分循環承載上限，在生態系統承載力范圍內走節約用地，規模化發展道路。重點修復區內要以修復食物生產功能為先，確保封禁和退耕措施的同時堅守耕地紅線，推廣保護性耕作措施，堅持生態保護與治理相結合。

本研究在數據處理和方法設計上有待進一步改進：(1) 基于溫度和降水量測算的NPP存在一定的局限性，模型因數據缺失，未對土壤、地形、生物生態學等特性進行測度和考量；(2) 鑒于建設用地生態系統服務價值量較少，忽略了建設用地的生態系統服務價值，有待進一步完善。