城市化流域生態系統服務價值時空分異特征及其對土地利用程度的響應

胡和兵，劉紅玉 ，郝敬鋒，安 靜

(1.南京師范大學地理科學學院，南京 210046;2.池州學院資源環境與旅游系，池州 247000)

維持和保育生態系統服務是實現可持續發展的基礎［1］。生態系統服務是指生態系統與生態過程所形成及所維持的人類賴以生存的自然環境條件與效用［2］。它不僅為人類提供了食品醫藥及其他生產生活原料，還創造和維持了地球生命支持系統，形成了人類生存所必須的環境條件［3］，是人類社會的關鍵自然資本［4］。對其價值進行定量評估是高效、合理配置競爭性需要環境資源的基礎［5］，也是制定生態環境建設補償政策的重要前提［6］.自1997年Costanza［7］等開展全球生態服務價值評估以來，國內外學者針對全球或區域［7-8］、流域［9-10］以及城市［11］等不同尺度，森林［12-13］、濕地［14-15］、河流［16-17］以及農田［18］等不同類型的生態系統服務價值展開了廣泛而深入的研究。近年來，隨著研究的逐步深入以及3S技術的發展，越來越多的學者開始注重對生態服務價值空間分布格局及其影響因素的探討，并取得了一系列成果［18-23］。但以往的相關研究，大多側重于研究區生態系統服務價值分布格局的空間展示，缺乏對生態系統服務價值在空間上的聚集規律、關聯模式等分布特征的定量研究，專門關于土地利用程度對生態服務價值影響的研究也較少。研究區域生態系統服務價值的空間分異特征及其影響因素，對揭示生態系統服務價值變化的驅動機制，深入了解區域生態系統特征具有重要意義。

空間自相關分析是定量研究空間關系問題，分析空間格局的重要方法和有效手段［24-26］。生態系統服務價值和區域的自然地理要素分布、社會經濟發展狀況直接相關。這些因素在空間上均具有隨機性和結構性，具有地學特征，因此生態系統服務價值和各種地理實體一樣，存在著一定的空間關聯性，可以運用空間自相關分析等地學統計分析方法［23］。

本研究選擇快速城市化的南京市九鄉河流域為研究區，以2003年和2009年遙感影像為基礎數據，應用空間自相關模型，結合GIS技術分析九鄉河流域生態系統服務價值的時空分異特征，以及土地利用程度對生態系統服務價值空間分異的影響，以期為城市化區域土地利用規劃管理、生態服務價值的保育與恢復提供理論參考。

1 研究區域概況

九鄉河流域(118°52'—119°1'E，32°1'—32°10'N)位于南京市東郊(圖 1)，南北長 18.50 km，東西平均寬約5.74km，總面積106.21km2。地勢南高北低，南部丘陵、崗地連綿起伏，北部沿江平原，地勢低平，汛期常受洪水威脅，是南京市重點防洪區之一。北部的仙林大學城是南京市重要的科技和人才集中區，棲霞山風景區被譽為“金陵第一明秀山”。中部和南部農業基礎雄厚，是南京市重要的農副產品生產基地。2003年以前，該地區是比較典型的農業景觀，在近幾年，隨著南京仙林新市區的不斷擴展，北部大量的自然和農業景觀類型被改造成非農業景觀類型，景觀結構逐漸顯示出強烈的快速城市化色彩，區域生態系統所承受的人為改造壓力不斷增加［20］。

圖1 研究區位置示意圖Fig.1 The location of Jiuxiang River watershed

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源及處理

首先獲取了研究區2003年6月和2009年6月2景全色Quick Bird影像數據(星下點空間分辨率為0.61m)。為消除大氣等因素對遙感解譯的影響，本研究利用6S模型對2景影像進行大氣校正。同時以南京市1∶50000地形圖為參考，在ArcGIS9.2中分別對2景影像進行配準，然后在ArcGIS環境下，先對2009年的影像進行人機交互判讀解譯，再將解譯結果疊加于2003年影像，修改土地利用變化的區域，獲得2003年的解譯結果，以保證解譯結果邊界一致性和可比性。經過多次實地調查和反復糾正后檢驗，最后2景的影像總體分類精度在98%以上。參照全國土地利用分類方法，將研究區的土地利用分為耕地、林地、水域、建設用地、草地、城市綠地和未利用地7種類型，得到2003和2009年土地利用圖。初步分析表明，從2003至2009年，九鄉河流域土地利用發生了較大變化，其中耕地面積減少17.33%，其它各土地利用類型面積都有所增加，最為明顯的是未利用地，增加了20.77%，其次是建設用地和城市綠地，分別增加了19.92%和19.80%。

通過對1∶50000南京市地形圖進行數字化，獲得該區域的DEM數據，然后使用ArcGIS9.2的Hydrology模塊完成流域分割，獲取流域范圍。

2.2 研究方法

2.2.1 生態系統服務價值計算

Costanza等提出的生態系統服務價值評估體系是迄今為止應用最為廣泛的方法［7］。謝高地等［27］依據Costanza的評估方法，制定了中國陸地生態系統服務價值當量因子表。本研究運用謝高地等［27］的研究成果，結合研究區的實際情況進行了如下調整:(1)增加了城市綠地這一土地利用類型。為確定城市綠地的價值當量，本研究將城市綠地簡化為由林地、草地(草坪)以及景觀水域組成，并假定林地、草地和水域的面積比例為5∶4∶1［28］。由此確定城市綠地的價值當量為:V城市綠地=0.5V林地+0.4V草地+0.1V水域。由于城市綠地一般不具有提供原材料和食物生產功能［28］，故將城市綠地以上兩種功能的價值當量調整為荒漠的價值當量，而將提供美學景觀的價值當量調整為等同于水域的價值當量。(2)對單位當量因子的價值進行了調整。依據南京市2003—2008年糧食平均產量(5986.20kg/hm2)，江蘇省糧食的平均收購價格(1.71元/kg)，再考慮沒有人力投入的自然生態系統提供的經濟價值是現有單位面積農田提供的食物生產服務經濟的1/7［20］，計算出九鄉河流域1個當量因子的價格為1462.3元。在此基礎上，進一步計算出研究區各土地類型的價值系數。生態系統服務價值的估算模型為:

式中，ESV為研究區生態系統服務總價值，元;Ak為第k種土地利用類型的面積hm2，VCk為第k種土地利用類型的價值系數，元·hm－2·a－1。

根據研究區范圍大小以及斑塊的平均大小(0.01—0.02km2)，利用ArcGIS技術，采用0.1km×0.1km的正方形格網單元覆蓋研究區的兩期土地利用圖，計算出每個格網的生態系統服務價值，形成兩期生態系統服務價值的空間分布圖。

2.2.2 土地利用程度指數

土地利用程度在一定程度上反映著人為活動的干擾程度。人為活動的作用結果使土地這一自然綜合體的原始自然屬性不斷降低，不同的土地利用類型代表著不同的人類活動或土地利用程度特征。參照劉紀遠等提出的計算方法［29］，給出土地利用程度指數:

式中，L為研究區域土地利用程度綜合指數;n為土地利用類型的數量，本研究將土地利用類型的數量分為7類，故n取7;Ai為第i類土地利用類型的面積;AT為研究區域總面積;Pi為不同類型的土地利用程度參數，反映不同土地利用類型的人類參與、管理、改造的強度和屬性特征。將Delphi打分法和Leopold矩陣法相結合［30］，通過取二者均值的方法確定流域土地利用程度參數Pi值(表1)。

表1 不同土地利用類型的土地利用程度參數(Pi)設置Table1 Determination of land use degree(Pi)for different land use classes

2.2.3 空間自相關分析方法

空間自相關分析是用于衡量空間變量的分布是否具有集聚性，主要通過空間自相關指數來度量，可分為全局空間自相關分析和局部空間自相關分析。表示空間自相關的指標和方法很多，其中最常用的是Moran's I 指數［25］。

(1)全局空間自相關

全局空間自相關可反映觀測變量在整個研究區域內空間相關性的總體趨勢［26］。本研究采用全局Moran's I指數，計算公式為:

式中，n為空間單元的數量，xi和xj分別代表變量x在第i和j個空間單元的觀測值，ˉx為x的均值，wij為空間權重矩陣，xi和xj相鄰時為1，不相鄰為0。Moran's I指數的取值在－1和1之間，小于0時表示負相關，等于0表示不相關，大于0表示正相關。其值越大，表示觀測值在空間分布上的關聯性越大，聚集性越強。

(2)局部空間自相關

雖然全局空間自相關分析可以揭示區域空間單元的總體依賴程度，但不能反映局部區域單元的空間自相關性［26］。本文采用局部Moran's Ii指數(LISA)測度單元i和j之間空間要素的異質性，計算公式為:

式中，m0=(xi－xˉ)2/n;xi、xj、wij以及xˉ的含義同上。Moran'Ii的值大于0，表示空間單元高-高值或低-低值的空間聚集，Moran'Ii的值小于0，表示空間單元高-低或低-高值的空間聚集。對Moran'Ii的顯著性檢驗可用公式(5)進行。

式中，Z(Ii)表示空間自相關的顯著水平，E(Ii)表示Moran'Ii的數學期望，VAR(Ii)表示方差。

3 結果分析

3.1 流域生態系統服務價值時空變化總體特征

從表2可以看出，2003—2009年九鄉河流域生態系統服務總價值、網格的平均值均有所減少，但下降的幅度不大，其中生態系統服務總價值下降了2.59%。變異系數較2003年有所增加，說明隨著流域生態系統在城市化過程中人為干擾程度的加大，流域生態系統服務價值的總體離散程度增加。

表2 九鄉河流域生態系統服務價值描述性統計Table2 Descriptive statistics of ecosystem services value in Jiuxiang River watershed

圖2為流域生態服務價值全局趨勢分析示意圖。x軸表示正東方向，y軸表示正北方向，z值表示生態系統服務價值大小。圖2顯示，流域生態系統服務價值具有明顯的趨勢效應:在東西方向(x軸)呈現出東高西低的凸形曲線，在南北方向(y軸)呈南北高中間低的凹形曲線。說明在東西方向，流域東部的生態系統服務價值較高;在南北方向上，流域上游和下游的生態系統服務價值較高，而中游較低。在東西方向，由于流域西部靠近南京市主城區，受城市化影響明顯，尤其是近年來仙林大學城的迅速擴張，使流域西部的生態系統服務價值不斷下降;而在流域的東部，大小丘陵、崗地連綿起伏，離主城區相對較遠，受城市化影響小，生態服務價值也相對較高。在南北方向，流域上游分布有青龍山和龍尚湖風景區，在下游分布有棲霞山風景區以及羊山等低山，這些區域的植被保護較好，生態完整性高，生態服務價值也較高;而流域中部是廣大的農業種植區，受人為擾動較大，而且中游的面積也相對較小，因此中游的生態系統服務價值較低。

圖2 九鄉河流域生態系統服務價值趨勢面Fig.2 The trend surface of ecosystem services value in Jiuxiang River watershed

3.2 流域生態系統服務價值空間自相關分析

3.2.1 流域生態系統服務價值的全局空間自相關及其對尺度的響應

為揭示不同尺度上九鄉河流域生態系統服務價值空間自相關性特征，在現有0.1km×0.1km(尺度Ⅰ)格網的基礎上，利用 ArcGIS軟件，繼續生成流域0.2km×0.2km(尺度Ⅱ)以及0.3km×0.3km(尺度Ⅲ)2種尺度的正方形格網，然后采用不同的間隔距離，計算出3種尺度下不同年代生態服務價值的Moran'I指數(圖3)。

圖3 九鄉河流域生態系統服務價值空間自相關的尺度響應Fig.3 The spatial autocorrelation change by vale scales of ecosystem services in Jiuxiang River watershed

可以看出，2003年和2009年九鄉河流域生態服務價值的Moran'I均大于0，說明流域生態服務價值整體呈正的空間自相關關系，流域生態服務價值在空間分布上并非表現完全的隨機性，而是表現出一定的空間聚集性:生態服務價值高的區域趨于相鄰，生態服務價值較低的區域也趨于相鄰。從不同尺度Moran'I值的大小可以看出，2009年該值整體上較2003年大，表明從2003至2009年，九鄉河流域生態系統服務價值相近的區域在空間上趨于集中分布，生態系統服務價值的空間差異變小，空間趨同性增強。

圖3顯示，在2003年和2009年，九鄉河流域生態服務價值表現出明顯的尺度效應:隨著研究尺度的增加流域生態服務價值空間自相關性逐漸增強。在各尺度上，2003年的空間自相關性總體上較2009年弱。

3.2.2 流域生態系統服務價值局部空間自相關分析

(1)Moran散點圖

由于全局Moran'I指數是一種總體統計指標，只能顯示某一區域與其周邊地區空間差異的平均程度，這在一定程度上掩蓋了區域的局部空間特征［26］，不能全面反映流域內部生態系統服務價值的空間關系。因此，需要借助Moran散點圖進一步分析九鄉河流域生態服務價值的空間特征。

Moran散點圖可用來表達生態系統服務價值的標準化向量ESV(橫軸)與它的空間滯后向量W_ESV(縱軸)之間的相關關系。每個格網生態服務價值的空間滯后即為該格網觀測值與周圍格網觀測值的加權平均，并通過標準化的空間加權矩陣加以定義。應用GeoDA軟件進行局域空間自相關指標計算，獲得2003和2009年的Moran散點圖(圖4)。

從圖4可以看出，2003年和2009年生態服務價值散點主要分布在第一和第三象限(約占全部格網數的89%)，第二、四象限散點分布較少。說明流域生態服務價值具有顯著的正空間自相關，生態服務價值相近的格網在空間上呈聚集分布狀態。其中第三象限的點最為集中，表明在生態服務價值低值區各格網間的差異較小。而第一象限的點最為離散，說明在生態服務價值較高的區域各格網間差別較大;相比2003年，2009年沿趨勢線方向散點數量也明顯增加，表明隨著城市化過程的推進，在生態服務價值的高值區，有部分格網的生態服務價值增加且明顯高于其他格網。第二和第四象限的變化不大，但均出現了少數的離群點，說明在生態服務價值高低交錯分布的區域中，仍有少數的格網生態服務價值與周邊格網差別較大。

(2)LISA集聚圖

LISA是衡量空間單元屬性與周圍單元的相近(正相關)和相異(負相關)程度及其顯著性的指標，可以由LISA集聚圖來表現(圖5，圖6)(其他尺度的結果相似，限于篇幅，僅以0.1km×0.1km為例說明)。從圖5可以看出，九鄉河流域生態系統服務價值的高值區主要集中在上游，低值區主要集中在下游。從2003—2009年，九鄉河流域生態系統服務價值空間分布格局發生了較大的變化。流域的上游和下游變化比較明顯，而中游的廣大農業種植區變化不大。在流域下游，受城市化過程的影響，低-低類型區分布的范圍迅速擴張，從仙林大學城一直向北擴張至獅子沖，向南延伸至靈山，向東跨過九鄉河蔓延至東長林，并逐漸連成一片;而高-高類型區的變化主要集中在九鄉河的源頭以及仙林大學城附近，這主要是由于在2004年分別在九鄉河源頭和仙林大學城附近修建了龍尚湖水庫和羊山水庫，致使這兩個區域的生態服務價值升高。而低—高以及高—低類型區的范圍很小且變化不大。

圖4 2003與2009年九鄉河流域生態服務價值Moran散點圖Fig.4 Moran scatter of ecosystem services value in Jiuxiang River watershed

圖5 九鄉河流域2個時期生態系統服務價值LISA聚集圖Fig.5 The LISA cluster graph of ecosystem services value in Jiuxiang River watershed

流域生態系統服務價值局部自相關顯著性水平隨空間分布格局也發生明顯的變化(圖6)。2009年達到顯著水平(P=0.05)的面積明顯大于2003年的面積，這種變化主要發生在下游的仙林大學城及上游源頭一帶。從空間分布上看，流域大部分區域相關性不顯著，主要在高-高類型區以及低-低類型區表現出較高的顯著性水平，說明這些區域生態系統服務價值表現出強烈的空間正相關性(P=0.05):這些區域的生態服務價值高，相鄰地區的生態服務價值也高，這些區域的生態服務價值低，相鄰地區的生態服務價值也低。在局部區域達到了0.001的顯著性水平，這在下游仙林大學城一帶的低-低類型區的中心區域表現最為明顯，呈集中分布，表明這一區域生態服務價值在空間分布上差異性較小，空間趨同性強，從而表現出很強烈的正相關性。

3.3 流域土地利用程度對生態系統服務價值的影響

為探測流域土地利用程度對生態系統服務價值空間分異的影響，本文選用1km×1km的格網分別對兩期土地利用類型分布圖進行覆蓋全區的系統采樣，各獲得68個完整網格，分別計算每個網格的生態系統服務價值和土地利用程度指數值，然后繪制生態系統服務價值和土地利用程度之間的散點圖(圖7)。圖7顯示，隨著土地利用程度的增加，生態系統服務價值總體上呈現出下降趨勢。這表明，土地利用程度對生態系統服務價值存在負效應:土地利用程度越大，流域的生態系統服務價值越低。

圖6 九鄉河流域2個時期生態系統服務價值LISA顯著性水平Fig.6 The LISA significance level of ecosystem services value in Jiuxiang River watershed

圖7 流域土地利用程度對生態系統服務價值的影響Fig.7 Impact of land use degree on ecosystem services value in Jiuxiang River watershed

4 討論

4.1 流域生態系統服務價值空間自相關特征

采用空間自相關模型可以有效分析生態系統服務價值空間聚集規律和空間關聯模式的動態變化，揭示研究區生態系統服務價值空間分異特征。相比于傳統的生態服務價值空間格局分析方法［20］，該方法能定量識別出生態服務價值關鍵的“熱點”區(高-高類型)和“冷點”區(低-低類型)［23］。本研究中，流域生態系統服務價值表現出較明顯的空間聚集特征:“熱點”區位于上游的青龍山一帶，這一帶由于受人為干擾小，生態完整性先好，生態系統服務價值最高;“冷點”區位于下游的仙林大學城一帶，這一區域受城市化影響最為明顯，土地利用程度高，生態系統服務價值相應較低;而中游的廣大農業種植區沒有表現出明顯的聚集性。6a來，隨著流域城市化過程的推進，“冷點”區明顯擴展，使整個流域表現出空間自相關性增強，而“熱點”區變化不大。這兩個區域應是將來流域生態系統服務保育和恢復的重點區域。

流域生態系統服務價值的空間自相關也表現出明顯的尺度效應特征:隨著空間尺度的增大，空間自相關逐漸增強。說明流域生態系統服務價值的空間自相關性與尺度密切相關［23］。這與相關研究的結論一致［25，31］。這是由于生態系統的服務功能依賴于不同空間和時間尺度上的生態與地理系統過程［32］。也可能與數據平均時的濾波特性和Moran'I系數對距離的非線性特征有關［25，33］。因此，研究中確定生態系統服務功能的特征尺度就成為能否科學揭示研究對象本質一個不可或缺的重要環節［34］。本文依據2期土地利用類型斑塊的平均面積(0.01—0.02km2之間)，結合多次實驗，確定基本研究尺度為0.1km×0.1km，然后在此基礎上派生出尺度Ⅱ和尺度Ⅲ的數據。從研究結果來看，該尺度較客觀的反映了九鄉河流域生態系統服務價值的空間分異特征。但在尺度推繹上(尺度Ⅱ和尺度Ⅲ)仍然存在一定的主觀性，因此，如何更科學的確定流域生態系統服務價值的空間尺度還有待于深入研究。

4.2 流域生態系統服務價值時空分異的主要影響因素

生態系統服務價值的變化受自然和人為等多種因素的影響［21］。生態系統服務價值的空間分異也是隨機性因素(人為)和結構性因素(自然)共同作用的結果。它們對空間總異質性的相對貢獻呈負相關關系［35］。其中隨機性因素如土地利用開發等人為活動，往往減弱生態系統服務價值空間變異的結構性，使生態系統服務價值的空間分布朝均一化發展，這在局部小區域如仙林大學城一帶表現更為明顯。由于受快速城市化過程中人類活動的影響，仙林大學城一帶的土地利用變化迅速，生態系統服務價值低值區呈明顯的連片聚集態勢，均質化明顯。而結構性因素如氣候、地形地貌以及土壤類型等是生態系統服務價值空間變異的內在驅動力，有利于提高生態服務價值空間變異的結構性，這在整個流域尺度上表現更為明顯。本文的研究時段較短，研究區的地勢較為平坦，土壤類型等相對均一，使得結構性因素對生態系統服務價值的變異性影響較小。因此，對快速城市化的九鄉河流域而言，人類活動主導下土地利用變化是影響流域生態系統服務價值時空變異的主要因素。相關研究也表明，城市土地利用方式的變化與生態系統服務價值之間存在密切聯系［21，23，28］。而城市建設用地擴張引起生態用地的減少往往是導致生態服務總價值損失的主要原因［20，36］。因此，制定嚴格的生態規劃，限定人為開發的強度和規模，保護好林地、水域等重要生態用地，開展已開發區域的近自然恢復是保育和恢復九鄉河流域生態系統服務的有效途徑。

4.3 流域生態系統服務價值對土地利用程度的響應

土地利用變化對生態系統服務影響的研究已引起廣泛的關注［37］。已有的研究表明，土地利用/覆蓋的變化影響生態系統的結構和功能［33］，進而對生態系統維持其服務功能產生影響［34-35］。但對影響的過程和機理認識仍然不足［38］。本研究表明，土地利用程度對流域生態系統服務總價值存在負效應，這與黃靜等［36］、黃云鳳等［39］以及高莉潔等［40］的研究結果一致，但與石龍宇等［38］的研究相反。進一步分析發現，以上相關研究的數據來源、研究區域等基本相同，僅在生態服務價值評估方法上有所差別:黃靜、黃云鳳及高莉潔等的生態服務價值核算是基于Costanza［7］、謝高地等［27］的價值量方法，在結合研究區實際對價值系數進行調整的基礎上，核算了9種生態服務功能的價值;而石龍宇的生態服務價值核算是基于物質量和價值量相結合的方法，在生態服務功能辨識的基礎上，獲得研究區生態系統服務的12種功能類型對應的物質量，然后利用直接市場技術將其分別折算成相應的價值量。本文從易于空間化的角度考慮，選擇了國內廣泛應用的Costanza、謝高地等的評估方法。由于生態系統服務價值評估尚未形成一整套完備的評價理論、指標體系、實施原則［41］。不同的生態服務價值評估方法，在計算模型、參數確定以及區域生態系統分類等方面不同［38，41］，其價值評估結果往往會存在較大的差異［5］。即便對完全相同的生態系統的價值評估，評價結論可能相差甚遠。如對全球生態系統服務價值的評價，Pimentel［42］和 Constanza［7］的結論產生了數量級的差異。黃靜等［36］與石龍宇等［38］基于不同方法估算的2007年廈門市生態系統服務價值相差也達5倍多。因此，生態服務價值評估方法的差異可能是導致上述研究結果不一致的主要原因。

此外，研究中較少的樣本數量可能對二者間的關系也存在一定影響。受數據來源的限制，以上相關研究的結論都是基于5—6個樣本(5—6期遙感影像)的分析獲得，樣本數量明顯偏少，而過少的樣本數量，可能會使統計分析結果出現較大偏差。本文采用空間采樣方法，通過對2期土地利用圖的系統采樣，各獲得68個樣本，以此為基礎分析土地利用程度和生態服務價值間的關系，較好的克服了有限數據的影響，有助于更準確的凸顯規律，也是解決上述問題的一種較好的思路和方法。

由于上述因素的存在，再加上研究區域間固有的差異性［38］，致使土地利用程度對生態服務價值影響的評價結論不盡一致。但本文基于流域尺度的研究結果，可為城市化地區維護、恢復和改善生態系統服務提供一定的參考，同時也是探究人類干擾下生態系統服務響應特征的一種有益嘗試。今后還需加強生態系統服務價值評估方法的研究，以及不同評估方法下生態服務價值與土地利用程度間關聯關系的對比研究，以深入揭示土地利用變化對生態系統服務的影響過程。

5 結論

2003至2009年，九鄉河流域生態系統服務總價值減少2.59%，而流域生態服務價值的空間聚集性增強;流域生態生態系統服務價值空間自相關表現出較明顯的尺度效應，隨著研究尺度的增大生態服務價值空間自相關性增強。

流域生態服務價值的空間分異明顯，高-高分布區主要在上游的青龍山一帶，低-低分布區主要在下游的仙林大學城一帶;下游的低-低分布區向周邊快速擴展，而高-高分布區僅在九鄉河源頭和下游局部區域有所增加。

流域土地利用程度對生態系統服務價值存在負效應，土地利用程度越高，生態服務價值越低。隨著仙林新市區建設的不斷推進，九鄉河流域快速的城市化過程將不可避免，因此，依據流域生態服務功能現狀以及未來的用地需求，制定嚴格的生態規劃，加強已開發區域生態系統的近自然恢復，是恢復和保育九鄉河流域生態系統服務的有效途徑。

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