長江三角洲城市群生態系統服務協同權衡的時空異質性

李春瑩,李桂娥*,李 杰,焦洋陽 (.中國礦業大學公共管理學院,江蘇 徐州 6；.中國礦業大學環境與測繪學院,江蘇 徐州 6)

在城市化快速發展的背景下,生態系統服務整體上呈現下降的趨勢[1],再加上生態系統服務空間分布的異質性及生態過程的復雜性,使得協調多種生態系統服務之間的關系、探索生態系統服務權衡協同影響因素的空間異質性、進而因地制宜的控制影響因素并鼓勵一定的服務變得十分必要[2].

理解并量化生態系統服務之間的相互關系有助于土地利用調控并實現可持續發展[3].目前針對生態系統服務間相互關系的研究多停留在描述性階段,不同生態系統服務之間相互關系尚不清晰,如何協調生態系統服務間的關系以實現雙贏成為挑戰[4-5].當前,基于空間相關分析法來解釋生態系統服務之間的相關性,并利用權衡協同度法、疊置分析法、差異比較法、冷熱點分析法等方法判定生態系統服務的協同與權衡可以為研究生態系統服務時空格局變化提供參考[6],卻很難解釋生態系統服務權衡與協同關系與各影響因素之間的響應程度,并很難對影響因素進行量化[7].另外,生態系統服務往往涉及空間異質性問題,使用全局回歸的方法無法測定該問題[8].越來越多的研究已經證明局部回歸模型可以解決上述問題,但傳統方法得到的生態系統服務權衡協同結果無法支持局部回歸的運算,因而局部回歸很少用于測定協同權衡與影響因子的空間關系[9-10].明確生態系統服務之間的權衡和協同關系及影響因素的時空非平穩響應,對加強生態治理和提高生態環境的可持續發展具有重要意義[11].目前針對協同權衡關系及其空間尺度效應的研究多集中在格網或行政區尺度,缺乏以城市群為研究對象的相關研究.不同區域特點可能會存在不同的影響機制,城市群作為我國經濟發展的重心,以城市群為研究區域十分必要[12].綜上所述,當前關于生態系統服務間權衡協同關系仍存在以下幾個問題尚未深入分析:局部回歸如何用于測定協同權衡與影響因子的空間關系;生態系統服務間權衡與協同關系與各影響因素之間的響應程度如何,以及如何對影響因素進行量化？在經濟快速發展的城市群中,生態系統服務間協同權衡關系及其空間尺度效應又是如何的.

基于此,本文以中國最大的城市群長江三角洲城市群為研究區域,選擇長江三角洲城市群經濟發展最為迅速的2000～2020 年,利用In VEST 模型計算該地區典型的生境質量、碳儲存、產水服務3 類生態系統服務,采用差異比較法表示生態系統服務之間的權衡與協同關系,用二元結果來描述生態系統服務協同權衡結果,進而使用地理加權邏輯回歸來探究協同權衡與多元影響因子之間的時空異質性,以解決以往研究中生態系統服務之間權衡協同關系與潛在影響因素不能進行局部回歸分析的問題,量化由地理過程的復雜性引起的自然和社會因素對生態系統服務間權衡協同關系的時空異質性.

1 研究區概況及數據來源

1.1 研究區概況

長江三角洲城市群位于中國長江的下游地區,包括上海市、江蘇省、浙江省、安徽省的41 個城市,是中國經濟發展最活躍、創新能力最強、開放程度最高的區域之一[13].受人類活動及經濟發展影響,長江三角洲城市群生態系統服務有所下降[14],因此,協調各種生態系統服務關系、識別關鍵影響因子是十分迫切的任務,這對滿足長三角城市群人類福祉最大化也是十分必要的[14].

1.2 數據來源

本研究所用數據主要包括:2000、2010、2020年3 期土地利用數據,源于中國科學院資源環境科學與數據中心(https: //www.resdc.cn/);研究區行政邊界數據,源于國家基礎地理信息中心(https://www.webma.cn/);氣象數據,來自中國科學院資源環境科學與數據中心(https://www.resdc.cn/)、中國氣象數據網(http: //cdc.cma.gov.cn/)、國家青藏高原科學數據中心(https://data.tpdc.ac.cn/home);研究區土壤數據,源于中國土壤信息系統(http://www.issas.ac.cn/kxcb/zgtrxxxt);社會經濟統計數據,來自研究區各縣/區統計年鑒、中國科學院資源環境科學與數據中心(https://www.resdc.cn/).本文所有非空間數據都進行了空間化處理;地理坐標系均使用CGCS2000 國家大地坐標系;所有數據空間分辨率均為1km.

2 研究方法

2.1 生態系統服務評估方法與模型

2.1.1 生境質量(HQ) 借助In VEST 模型核算生境質量,將城鎮建設用地、旱地、農村居民點、水田、工礦用地設置為威脅源,計算公式如下[14-16]:

式中:Qxj為土地利用類型為的像元x的生境質量;Hj為土地利用類型j的生境適宜性;為土地類型j中柵格像元x的總威脅等級;k為半飽和常數,通常是0.5[17-19].

2.1.2 碳儲存(CS) 使用In VEST 模型核算地上生物量、地下生物量、死亡有機物和土壤碳估算當前的碳儲量,長江三角洲城市群地區各地類碳密度數據主要參考已發表的文獻以及長三角實際情況[19-21],計算公式如下[14-15]:

式中:C為碳總量;Cabove為地上生物量碳庫;Cbelow為地下生物量碳庫;Csoil為土壤有機質碳庫;Cdead為死亡有機質碳庫.

2.1.3 產水服務(WY) 產水服務計算公式如下[10]:

式中:Yxj為j類土地覆蓋類型在柵格x的產水量;AETxj為j類土地覆蓋類型在柵格x的年實際蒸散量;xP表示柵格x的年降水量.

2.2 生態系統服務間權衡與協同的測定

通過比較特定時間段兩種生態系統服務的變化量來判斷不同地區兩種服務的關系.如果兩種服務的變化量的乘積為正值,則認為它們是協同的,否則,則是權衡的[16].

式中At1,At2為t1,t2 時期服務A的值;Bt1,Bt2為t1,t2時期服務B的值; ΔA, ΔB為服務A,B的變化量.

2.3 生態系統服務權衡協同影響因素選擇

2.3.1 潛在因子選擇 通過潛在因子的篩選獲取影響長江三角洲城市群生態系統服務權衡與協同關系的關鍵驅動因素.備選驅動因子的選擇主要基于以下原則:結合長江三角洲城市群的實際情況[11-14];借鑒前人研究經驗,涵蓋自然因素或社會經濟因素中的一個重要部分[17];指標是可以被量化及數據的可獲取性.此次分析共計選擇了12 項驅動因素:包括林地比例、耕地比例、NDVI、降水量、平均氣溫、最低氣溫、最高氣溫、平均地表溫度和日照時數9 項自然因子,人口密度、GDP 和建設用地比例3 項社會經濟因子[18].

2.3.2 潛在因子篩選 本研究對潛在因子進行二次篩選,以提高模型精度.凡方差膨脹因子(VIF)高于5 則表明所選因子之間存在共線性問題[8];利用散點圖矩陣,相關系數r的絕對值一般在0.8 以上,認為A和B 有強的相關性;0.3 到0.8 之間,可以認為有弱的相關性;0.3 以下,認為沒有相關性[8].

2.4 生態系統服務權衡協同的時空異質性分析

地理加權邏輯回歸是地理加權回歸和二元線性回歸的結合,其因變量是特定空間位置的生態系統服務之間的權衡和協同作用,自變量是特定時間段選定的自然因素和社會經濟因素的變化量.由于關系是二進制的,因此因變量是二進制數據層,值1表示協同作用,值0 表示權衡[7-8].

3 結果與分析

3.1 生態系統服務變化特征分析

如表1所示,2000～2020 年,長江三角洲城市群生境質量與碳儲存均呈現下降的趨勢,生境質量在2000～2010 及 2010～2020 年間下降幅度分別為2.13%及1.76%,總的下降幅度為3.85%;碳儲存在2000～2010 及2010～2020 年下降幅度分別為0.44%及0.07%,總的下降幅度為0.51%.這可能是源于長江三角洲城市群在2000～2020 年間經濟發展迅速,建設用地不斷擴張帶來了生境斑塊破碎化并使得該地區生態敏感性加大[19],最終導致生境質量下降;并且耕地,林地和草地等具有較高碳密度的土地利用類型減少,也帶來了碳儲量的下降[20-24].除此之外,生境質量和碳儲量同時也會受到高程、植被類型等影響,研究區域生態環境變化、植被演替及人為干擾等因素也增加了生境質量和固碳能力的不確定性[20].產水服務在2000～2020 年變化較大,2000～2010 10 年增加了49.09%,2010～2020 年增加25.80%,總體大幅度增加了87.56%,這可能是由于建設用地面積增加增大了地表不透水層以及降水不斷增多所導致的[21-25].

表1 2000～2020 長江三角洲城市群各項生態系統服務總量統計Table 1 The total statistics amount of ecosystem services in the Yangtze River Delta from 2000 to 2020

3.2 生態系統服務權衡協同關系分析

3.2.1 權衡協同相關性分析 分析長江三角洲城市群地區2000～2010 年,2010～2020 年及2000～2020 年3 個時間段生態系統服務之間的全局莫蘭指數,以量化空間相關性(表2).結果表明,生境質量-碳儲存和生境質量-產水服務P<0.01,兩個生態系統服務之間的協同與權衡關系在空間上并非隨機分布;生境質量-碳儲存P>0.01,生境質量-碳儲存之間的協同與權衡關系在空間上可能是存在隨機分布的特征.

表2 生態系統服務間權衡與協同作用的莫蘭指數Table 2 The Moran index of trade-offs and synergies between ecosystem services

3.2.2 權衡協同時空格局分析 圖1 中,從時間上看, 2000～2020 年,長江三角洲城市群三對生態系統服務存在較強的時空異質性.2000～2010 年間,產水服務-生境質量、產水服務-碳儲存的協同比例占36.72%、43.28%;產水服務-生境質量、產水服務-碳儲存的協同比例在2010～2020 年占比37.05%、34.10%;在2000～2020 20 年總體占比22.95%及26.56%,這不僅說明在長江三角洲城市群地區這兩對生態系統服務以權衡關系為主,并且表明這兩對生態系統服務隨著時間的推移權衡關系表現得越來越強烈.生境質量-碳儲存在2000～2010 年,2010～2020 年及2000～2020 年3 個時間段內,協同比例分別占95.74%, 74.10%及76.39%,整體來講協同強度下降.

圖1 2000～2020 年生態系統服務權衡與協同空間格局Fig.1 The spatial pattern of trade-offs and Synergies of Ecosystem Services from 2000 to 2020

從空間上看,產水服務-生境質量以權衡關系為主.由于大部分的林地和耕地分布在南部和北部地區,提高了生境質量,而植被覆蓋率較高增加了蒸散量,使產水服務變差[22-25],進而使得產水服務-生境質量在南部和北部呈現權衡關系;產水服務-碳儲存權衡關系的空間分布和產水服務-生境質量幾乎一致,北部及南部林地和草地具有較高的碳密度[26],使得產水服務-碳儲存在南部和北部呈現比較顯著的權衡關系;生境質量-碳儲存以協同關系為主,表現出零散分布的特點.生境質量-碳儲存之間的權衡關系主要發生在建設用地面積較多的區域,在以草地、耕地為主要土地利用類型的區域權衡關系占比較低,這表明生態用地占比較多的區域生境質量-碳儲存之間協同性較高,而建設用地占比較多的地區協同性較低,用地類型的不同直接影響了生態系統服務功能[27].

3.3 生態系統服務權衡協同影響因素選擇

3.3.1 初次診斷 由于所選的潛在影響因素可能具有高度相關性,因此需要對潛在影響因素進行多重共線性檢查,從而提高其估計精度.如表3 所示,考慮到2000～2010 年、2010～2020 年及2000～2020 年3 個時間段影響因子的共線性問題,刪除耕地比例、日照時數及最高氣溫三個影響因子,以確保各個因子之間的相對獨立性.對其余9個潛在因子再次進行共線性診斷:方差膨脹因子均小于5,因此保留這些因素以供后續分析.

表3 2000～2020 年潛在影響因素共線性的診斷Table 3 Diagnosis of collinearity of potential influencing factors from 2000 to 2020

3.3.2 二次診斷 利用GWLR 研究生態系統服務權衡影響因素的時空異質性時,發現其余8 個影響因素仍存在明顯的共線性問題,因此進行共線性二次診斷.如表4 散點矩陣所示.

表4 2000～2020 年潛在影響因素的散點矩陣Table 4 Scatter matrix of potential influencing factors from 2000 to 2020

結合3 個時間段各個因素間共線性檢驗的結果,去除林地比例,平均地表溫度,NDVI 及最低氣溫四個指標,保留建設用地比例,降水量,平均溫度,人口密度和GDP 5 個指標.對余下個5 潛在影響因素再次進行診斷:發現相關系數均在0.3 以下,因此保留這些因素以供后續分析.

3.4 生態系統服務權衡協同對影響因素的時空非平穩響應

3.4.1 模型診斷 利用地理加權邏輯回歸分析了3對生態系統服務與5 個影響因素的空間相關性.如圖2 所示,殘差值在-2.5～2.5 的區域幾乎覆蓋了整個研究區域,表明5 個自變量(建設用地百分比變化,年平均降水量變化,年平均溫度變化,人口密度變化和國內生產總值密度變化)和3 個因變量(3 對生態系統服務的協同與權衡關系)之間的關系是穩健的[10].

圖2 GWLR 模型的診斷結果Fig.2 Diagnostic results of the GWLR model

該模型提供了全局模型解釋的偏差、局部模型解釋的偏差和局部模型和全局模型解釋的偏差,這3 個參數的范圍為0～1,用于測試擬合度,值越大表示擬合越好.全局模型解釋的偏差可以量化全局邏輯回歸的性能;局部模型解釋的偏差是地理加權邏輯回歸性質的量化;局部模型與全局模型解釋的偏差,是通過比較局部模型的殘差平方和與全局模型的殘差平方和來評估從全局模型轉向局部回歸模型的優勢的指標[29-30].如表5 所示,對于所有生態系統服務之間的關系,局部模型解釋的偏差均大于全局模型解釋的偏差,這表明在解釋生態系統服務之間協同與權衡關系與影響因素之間的相關性方面局部模型優于全局,證明了GWLR 是可靠的[31].

3.4.2 生態系統服務權衡協同對影響因子的時空非平穩響應 由圖3 可見,從空間上來看,建設用地面積在整體上與生境質量-碳儲存呈現正相關關系,與生境質量-產水服務、碳儲存-產水服務呈現負相關.受人類活動影響,土地利用類型發生變化,優劣服務差距縮小,服務間協同的可能性發生變化[32-33].建設用地的擴大將占用大量的耕地和生態用地,導致某一地區各種服務配套地型出現不同程度的下降,這可能導致它們之間的差距縮小或者增大,從而增加ES 之間協同或權衡關系的概率[34].從時間上來看,2000～2010 年建設用地面積與生境質量-碳儲存整體呈現更強烈的正相關關系,長江三角洲城市群在2010 年之前西北-東南方向城鎮擴展劇烈[25],占用了大量生態用地,使得兩種生態系統服務同時縮小,帶來了較為明顯的正相關.建設用地面積與生境質量-產水服務、碳儲存-產水服務在二十年間空間上沒有顯著變化,但他們之間的負相關程度也在一定程度上提升,這可能也與長江三角洲城市群地區在 2010 年以后城鎮擴展在西南方向逐漸劇烈有關[25].總體來講,建設用地百分比變化相比于其他影響因子來言,對生態系統服務權衡協同的響應最為劇烈.因此,管理人員應密切關注不透水層面的迅速增長,可以通過舊城改造方式進行城市建設.

氣候因素是影響植物生長的重要因素,這也影響了生態系統服務之間的關系.溫度,降水等氣候因素的不同組合對不同地區和生態系統服務都呈現出不同的影響,生態系統服務對每個單一氣候因子的響應方向和程度也都具有顯著的區域特征.因此,很難解釋兩個服務之間的關系對單一氣候因素的反應機制,但是可以通過了解不同反映的空間分布,管理人員可以控制這些因素,以增加生態系統服務間的協同概率[35].

生態系統服務間的關系對年平均降水量變化產生正響應的地區主要集中在長江三角洲城市群北部以及南部地區,如圖4 所示.在生態系統服務之間的關系對年平均降水量變化產生正響應的地區,既可以通過降低地表溫度的方式減少水分的增發,也可以通過灌溉的方式直接增加水量的供給,以增加生態系統服務之間的協同關系.

圖4 生態系統服務協同權衡對年平均降水量變化的時空非平穩響應Fig.4 The spatial-temporal non-stationary response of trade-offs and synergies of ecosystem services to annual average precipitation changes

從空間上來看,年平均氣溫變化與生境質量-碳儲存、碳儲存-產水服務在南部地區呈現正相關關系,與生境質量-產水服務在中東地區呈現正相關,但是整體上呈現負相關,如圖5 所示.從時間上來看,年平均氣溫變化與生境質量-碳儲存、碳儲存-產水服務在南部地區的正相關程度小幅度增強,與生境質量-產水服務在中東地區的正相關程度也在小幅度增強.這可能是由于隨著經濟快速擴張,地表溫度逐漸上升導致的[27].

圖5 生態系統服務協同權衡對年平均溫度變化的時空非平穩響應Fig.5 The spatial-temporal non-stationary response of trade-offs and synergies of ecosystem services to annual mean temperature variation

長江三角洲城市群地區經濟發展迅速,人口密度較大,地表溫度的增加必須要引起管理人員的注意.首先,在生態系統服務之間的關系對年平均氣溫變化產生負響應的區域,應采取措施降低溫度;其次,管理人員在制定城市規劃時,應增加城市綠地面積并關注城市的幾何形態,包括建筑物的大小、形狀和方向,對風流的影響都能降低地表溫度.除此之外,政府應控制建筑密度,保證城市風向流通.

生態系統服務間的關系與人口密度和GDP 整體上在北部以及西南部表現為正相關,如圖6 和圖7所示.長三角北部和西南部相對于中東地區來講,人口密度較低,建設用地占比少,GDP 密度低.在這樣的環境下適當增加活動強度,改變土地利用模式,可能帶來不同類型生態系統服務同程度下降,增加各個生態系統服務協同的可能性.從時間上來看,生態系統服務之間的關系與人口密度和GDP在2000～2020年間正相關關系占比越來越大,這可能與快速發展的城市環境密切相關.

圖6 生態系統服務協同權衡對人口密度變化的時空非平穩響應Fig.6 The spatial-temporal non-stationary response of trade-offs and synergies of ecosystem services to population density changes

圖7 生態系統服務協同權衡對國內生產總值密度變化的時空非平穩響應Fig.7 The spatial-temporal non-stationary response of trade-offs and synergies of ecosystem services to changes in GDP density

3.5 討論

本文研究的創新點是運用差異比較法表征生態系統服務權衡協同關系,解決了傳統方法得到的生態系統服務權衡協同結果無法支持局部回歸的運算問題.同時采用地理加權二元邏輯回歸量化了由地理過程的復雜性引起的自然和社會因素對生態系統服務間權衡協同關系的時空異質性.同時,以城市群為研究區域探討生態系統服務協同權衡關系及其空間尺度效應,有利于深入探討城市尺度生態系統服務之間的協同權衡關系,可為城市群國土空間生態修復規劃策略的制定提供參考.以2000～2020 年為時間跨度,有利于管理者更好地認識生態系統服務之間的相互作用,將主導性因子作為調控優化生態系統的核心內容.本文采用的差異比較法能清晰的反映出生態系統服務間權衡協同關系,二元的結果也可以為后續采用地理加權模型提供基礎.但是該方法也具有局限性,如只能反映兩種生態系統服務之間的關聯而對多種生態系統服務之間的關聯無法做出解釋,以及不能反映生態系統服務間權衡協同關系的強弱.由于本文的主要內容是研究生態系統服務間權衡協同對其影響因子的時空異質性問題,其他難點可以作為今后的研究方向.

4 結論

4.1 2000～2020 年,長江三角洲城市群生境質量與碳儲存均呈現下降的趨勢,生境質量下降幅度為3.85%,碳儲存下降幅度為0.51%,這與長三角建設用地面積增加與土地利用類型變化關系密切;產水服務在2000～2020 年間變化較大,總體大幅度增加了87.56%,這與建設用地面積增加增大了地表不透水層以及降水不斷增多有很大關聯.

4.2 2000～2020 年間,長江三角洲城市群3 對生態系統服務存在較強的時空異質性.產水服務與生境質量及產水服務與碳儲存以權衡關系為主,主要分布在南部和北部地區,分別占比77.05%和73.44%;生境質量與碳儲存整體呈現協同狀態,表現出零散分布的特點,占比76.39%.

4.3 在長江三角洲城市群地區,建設用地面積和年平均溫度變化相比于其他因子而言,對生態系統服務權衡的時空非平穩響應更加強烈.建設用地面積在整體上與生境質量-碳儲存呈現正相關關系,與生境質量-產水服務及碳儲存-產水服務呈現負相關;年平均氣溫變化與3 對生態系統服務在整體上呈現負相關.