基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇的深圳市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時空演變軌跡研究

馮 兆,彭 建,吳健生,,*

1 北京大學(xué)深圳研究生院城市規(guī)劃與設(shè)計學(xué)院,城市人居環(huán)境科學(xué)與技術(shù)重點實驗室, 深圳 518055 2 北京大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院,地表過程分析與模擬教育部重點實驗室, 北京 100871

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是人類從生態(tài)系統(tǒng)中所獲得的惠益[1],包括生態(tài)系統(tǒng)向人類社會提供的人類生存所需的物質(zhì)資源與服務(wù),與人類福祉密切相關(guān)[2]。為有效地對生態(tài)系統(tǒng)進行管理并制定合理的政策,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值核算成為一種重要手段[3][4],其可以識別區(qū)域重要的生態(tài)保護地[5],幫助理解生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡和協(xié)同作用[6][7]。隨著GIS、RS等技術(shù)的發(fā)展及生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值評估相關(guān)理論的不斷完善,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的動態(tài)變化研究已成為當前研究趨勢之一[8-9]。但現(xiàn)有研究大多僅關(guān)注某個單一類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的價值評估[10],或?qū)Χ喾N生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的總價值進行不同時間的對比[11][12],缺少對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值組成結(jié)構(gòu)的探討,以及長時間序列的動態(tài)演變過程分析。

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇為此提供了一個可行的定量視角。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇是指一系列在空間和時間上重復(fù)出現(xiàn)的多種類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的組合[13],在研究各種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的權(quán)衡與協(xié)同關(guān)系[14]、區(qū)域主導(dǎo)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的識別[15][16]、生態(tài)功能區(qū)劃[17]、景觀規(guī)劃與管理[18]等方面得到應(yīng)用。目前生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇的識別方法已較為成熟,大多采用聚類的方法對多重生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)進行分析,得到的“類”即為研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇[17][19]。借助生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇的概念可以對區(qū)域不同生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的組合規(guī)律進行研究,明確生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的價值構(gòu)成,識別出區(qū)域主導(dǎo)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)類型[16],有助于了解不同類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)分布的關(guān)聯(lián)特征[17]。然而,目前關(guān)于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇的研究多為靜態(tài)分析,對于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇的演變過程關(guān)注較少,缺少長時間序列的研究。

本文提出一種基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時空演變軌跡識別方法。這一方法從生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇的視角對區(qū)域不同生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的組合規(guī)律進行研究,使用K-means算法得到區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇類型,在此基礎(chǔ)上對區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇進行長時間序列分析,得到生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的時空演變軌跡,并總結(jié)出生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時空演變的主導(dǎo)軌跡類型,以期明確城市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的演變特征,為提出針對性的區(qū)域開發(fā)策略提供決策依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

圖1 研究區(qū)Fig.1 Study area

深圳市位于廣東省中南沿海地區(qū)、珠江入海口東偏北,所處緯度較低(113°43′—114°38′E,22°24′—22°52′N),屬于亞熱帶季風氣候區(qū)。截至2017年末,全市下轄福田、羅湖、鹽田、南山、寶安、龍崗、龍華、坪山、光明、大鵬10個區(qū)(圖1),57個街道(2018年行政區(qū)劃調(diào)整后,深圳市轄74個街道),土地總面積1997.47 km2；常住人口1252.83萬人,其中戶籍人口434.72萬人,實際管理人口超過2000萬,城市化率100%。改革開放以來,深圳在經(jīng)濟建設(shè)方面取得了輝煌的成就,深圳的GDP從1979年的1.97億元上升到2017年的2.25萬億元。但隨著城市化的發(fā)展,大面積的生態(tài)用地被用于城市建設(shè),原有生態(tài)過程隨著土地利用類型的改變而消失,城市生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能均發(fā)生了較大變化。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文主要利用深圳市各街道的行政區(qū)劃數(shù)據(jù)和 1980 、1990、2000、2010、2015 年 5個時期的土地利用遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)。行政區(qū)劃數(shù)據(jù)來自深圳市規(guī)劃和國土資源委員會2014年的街道級行政區(qū)劃矢量數(shù)據(jù)。土地利用遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)使用中科院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn/data.aspx?dataid=251)解譯的中國土地利用現(xiàn)狀遙感監(jiān)測數(shù)據(jù),土地利用類型包括耕地、林地、草地、水域、居民地和未利用土地6個一級類型以及25個二級類型。之后根據(jù)研究區(qū)域自然條件及實際土地利用情況,結(jié)合相關(guān)研究[20]進行土地利用重分類,最終將深圳市的土地利用生態(tài)系統(tǒng)分為水田、旱地、闊葉林、灌木林、灌草叢、水系、建設(shè)用地、裸地、濕地9類。

1.3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)聚類

目前對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的分類普遍采用二級分類體系[20],其中一級生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)類型為供給服務(wù)、調(diào)節(jié)服務(wù)、支持服務(wù)、文化服務(wù)4個大類[21]。具體而言,供給服務(wù)是指生態(tài)系統(tǒng)提供食物和水等物質(zhì)的服務(wù),包括食物生產(chǎn)、原料生產(chǎn)、水資源供給3個二級服務(wù)類型；調(diào)節(jié)服務(wù)是指調(diào)節(jié)生態(tài)環(huán)境的服務(wù),包括氣體調(diào)節(jié)、氣候調(diào)節(jié)、凈化環(huán)境、水文調(diào)節(jié)4個二級服務(wù)類型；支持服務(wù)為其他生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)提供前提條件,包括土壤保持、維持養(yǎng)分循環(huán)、生物多樣性3個二級服務(wù)類型；文化服務(wù)是人們從生態(tài)系統(tǒng)中所獲得的非物質(zhì)利益,本研究重點考察美學(xué)景觀。由此,確定了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的4個一級類型和11個二級類型。

本研究采用謝高地等[20]于2015年提出的“中國二級生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值當量因子表”對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值進行定量評估,該表在以實物量計算方法為主的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值量評價結(jié)果的基礎(chǔ)上,結(jié)合了遙感影像數(shù)據(jù)對凈初級生產(chǎn)力(Net Primary Productivity,NPP)和生物量進行模擬分析。本文基于研究區(qū)的實際情況,假定建設(shè)用地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值為0[22-23],最終確定符合深圳城市發(fā)展與用地特征的單位面積生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值表(表1)。以街道為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值的基本計算單元,每個街道的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值計算公式如下：

ESVf=∑Ak×VCfk

(1)

式中, ESVf為每個街道第f類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值；Ak為每個街道第k種類型生態(tài)系統(tǒng)的面積；VCfk為每個街道第k種類型生態(tài)系統(tǒng)對應(yīng)的第f類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的單位面積價值。

表1 單位面積土地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值/(元/km2)

完成研究區(qū)各年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值核算后采用K-means算法進行生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)聚類。K-means算法是一種非監(jiān)督的聚類方法[24],這種算法在輸入給定的聚類個數(shù)k,以及包含n個數(shù)據(jù)對象的數(shù)據(jù)集后,可以輸出滿足同一聚類中的對象相似度最高、而不同類別的對象相似度最小的k個類別[25]。K-means算法雖然存在對初始點敏感度低的問題[26],但因其聚類結(jié)構(gòu)明確、聚類過程簡單成為地理學(xué)空間格局研究中被廣泛使用的聚類方法[27-29]。

圖2 不同聚類數(shù)的離差平方和Fig.2 Sum of deviation square under different cluster number

因此,根據(jù)上文計算得出各街道每類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值,求出每類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值占街道生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總價值的比重,一個街道一年為一個樣本,五年即得到285(57×5=285)個樣本,每個樣本包括11個數(shù)據(jù)。最后將樣本輸入K-means算法進行聚類,進行1—20類逐步迭代聚類,通過每種聚類情景下的組內(nèi)離差平方和與組間離差平方和判斷出最優(yōu)的聚類類別數(shù)。可以看出當聚類數(shù)為6時,組內(nèi)離差與組間離差趨于穩(wěn)定(圖2),因此最佳聚類數(shù)為6。

1.4 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇時空演變軌跡挖掘

在最優(yōu)聚類類別數(shù)目下,得到57個街道5個時期的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇類型。由此,每個研究單元將會得到5個類別標簽,這些標簽反映出每個研究單元生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇類型的時間變化軌跡。本研究采用層次聚類分析(Hierarchical Clustering Analysis,HCA)進行生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇變化軌跡的聚類,具體通過計算每一個數(shù)據(jù)點與所有數(shù)據(jù)點之間的距離來確定它們之間的相似性,距離越小、相似度越高,由此將距離最近的兩個數(shù)據(jù)點或類別進行組合,生成聚類樹。由于數(shù)據(jù)點是表示生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇類別標簽變化軌跡的字符串,因此采用最小編輯距離(Minimum Edit Distance, MED)測算各軌跡間的距離。MED作為字符串對比的算法,被廣泛應(yīng)用于計算應(yīng)用領(lǐng)域[30],是指兩個字串之間,由一個轉(zhuǎn)換成另一個所需的最少編輯操作的次數(shù),距離越大,說明兩個字符串越是不同。

2 結(jié)果分析

2.1 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇類型

圖3 不同類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇結(jié)構(gòu)對比Fig.3 Structure contrast of different ecosystem service bundles

在最佳聚類情況下得到了6種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇：生態(tài)保育型、水源消耗型、水文調(diào)節(jié)控制型、服務(wù)枯竭型、文化支持潛力型、水文調(diào)節(jié)主導(dǎo)型,每類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇的結(jié)構(gòu)如圖3所示,其中水源消耗型的水資源供給為負值。(1)生態(tài)保育型：這類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇中服務(wù)價值比例超過10%的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)有4種,且均小于30%,因此沒有明顯主導(dǎo)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù),各類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值在此生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇中差距相對其他類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇較小。(2)水源消耗型：這類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇的土地利用類型以水田為主,水資源供給價值為負,但食物生產(chǎn)價值遠高于其他類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇。(3)水文調(diào)節(jié)控制型：這類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇中水文調(diào)節(jié)價值占據(jù)絕對優(yōu)勢(比重超過75%),其他生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)類型的價值均不足10%。(4)服務(wù)枯竭型：這類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇的土地利用類型全部為建設(shè)用地,各類生態(tài)服務(wù)價值均為0。(5)文化支持潛力型：這類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇的文化服務(wù)與支持服務(wù)價值比重超過20%,大于除生態(tài)保育型的其他類型,是最有潛力發(fā)展為生態(tài)保育型的類別。(6)水文調(diào)節(jié)主導(dǎo)型：這類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇與水文調(diào)節(jié)關(guān)系密切,水文調(diào)節(jié)作為簇的主導(dǎo)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)類型,其價值占生態(tài)服務(wù)總價值的比重為50%—75%。

2.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇動態(tài)變化

圖4是生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇在研究時段內(nèi)的空間分布。可以發(fā)現(xiàn),雖然不同時期各類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇的空間位置具有一定的變化,但總體上變化不大。其中,生態(tài)保育型主要分布在深圳中西部和東南部大鵬半島等森林覆蓋率較高的地區(qū)；水源消耗型靠近生態(tài)保育型與文化支持潛力型,周邊生態(tài)環(huán)境良好,為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供條件；水文調(diào)節(jié)控制型主要分布在深圳西部和西南地區(qū),與水文調(diào)節(jié)主導(dǎo)型和服務(wù)枯竭型交錯分布；服務(wù)枯竭型主要分布在西南沿海地區(qū),這些地區(qū)為深圳的政治、經(jīng)濟中心,人為活動最為活躍,土地利用類型均為建設(shè)用地；文化支持潛力型分布區(qū)域與生態(tài)保育型鄰近,位于生態(tài)保育型的邊緣或過度地帶；水文調(diào)節(jié)主導(dǎo)型主要分布在西部沿海地區(qū),呈現(xiàn)明顯的縱向條帶分布。

從時間序列來看,生態(tài)保育型的數(shù)量呈現(xiàn)波動減小的趨勢,但始終為6種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇中數(shù)量最多的；水源消耗型的數(shù)量呈現(xiàn)先減少后增加的趨勢,始終都為6種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇中數(shù)量最少的；水文調(diào)節(jié)控制型的數(shù)量呈現(xiàn)逐漸減少的趨勢；服務(wù)枯竭型的數(shù)量變化顯著,呈現(xiàn)出逐漸增加的態(tài)勢；文化支持潛力型的數(shù)量雖然存在年際間的波動,但較為穩(wěn)定并沒有明顯的變化；水文調(diào)節(jié)主導(dǎo)型的數(shù)量呈現(xiàn)先減少后增加的趨勢。

圖4 1980—2015年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇空間分布Fig.4 Ecosystem service bundle dynamics during 1980—2015

可以發(fā)現(xiàn),除水源消耗型外,其他5種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇在1980—2015年均始終存在。同時,有54%的街道生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇類型始終保持不變,說明深圳大部分街道的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)結(jié)構(gòu)較為穩(wěn)定,并未發(fā)生明顯變化。發(fā)生變化的區(qū)域大多毗鄰香港,這些地區(qū)是深圳經(jīng)濟社會發(fā)展最快的地區(qū),城市土地的快速擴張可能是引起生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)變化的主要原因。

2.3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇時空演變主導(dǎo)軌跡

基于K-means聚類的結(jié)果,本研究使用1—6的數(shù)字字符依次表示生態(tài)保育型、水源消耗型、水文調(diào)節(jié)控制型、服務(wù)枯竭型、文化支持潛力型、水文調(diào)節(jié)主導(dǎo)型這6類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇,由此57個街道在5個時間節(jié)點的類型形成了26條不同的變化軌跡。利用HCA根據(jù)每兩條軌跡間的MED對軌跡進行聚類,將MED小于等于2的軌跡聚為一類,最終得到8種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇時空演變軌跡類型(表2)。

表2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇時空演變軌跡類型

每種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇時空演變軌跡類型包含若干條不同的軌跡,同類型的軌跡間具有相似的演變特征。其中,(1)持續(xù)水文調(diào)節(jié)控制型,數(shù)量占深圳6種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇的14.04%,這種軌跡各階段的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇類型較為單一,基本保持為水文調(diào)節(jié)控制型；(2)水文調(diào)節(jié)控制向服務(wù)枯竭轉(zhuǎn)變型,數(shù)量占深圳6種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇的3.51%,這種軌跡具有明顯的轉(zhuǎn)變趨勢,在1980—2000年間,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇保持為水文調(diào)節(jié)控制型,隨后向服務(wù)枯竭型轉(zhuǎn)變；(3)轉(zhuǎn)變服務(wù)枯竭型,數(shù)量占深圳6種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇的7.02%,與水文調(diào)節(jié)向服務(wù)枯竭轉(zhuǎn)變型軌跡相似,這種軌跡也具有明顯的轉(zhuǎn)變趨勢,在2000年由其他類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇轉(zhuǎn)變?yōu)榉?wù)枯竭型,不同的是這類軌跡的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇初始類型不是水文調(diào)節(jié)控制型；(4)持續(xù)服務(wù)枯竭型,數(shù)量與持續(xù)水文調(diào)節(jié)型相同,占深圳6種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇的14.04%,這種軌跡各階段生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇類型較為穩(wěn)定,基本持續(xù)保持為服務(wù)枯竭型；(5)持續(xù)水文調(diào)節(jié)主導(dǎo)型,數(shù)量占深圳6種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇的5.26%,這種軌跡的各階段生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇類型基本保持為水文調(diào)節(jié)主導(dǎo)型；(6)持續(xù)生態(tài)保育型,數(shù)量最多,占深圳6種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇的36.84%,這種軌跡的各階段生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇類型基本保持為生態(tài)保育型；(7)生態(tài)保育轉(zhuǎn)變型,數(shù)量占深圳6種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇的3.51%,這種軌跡的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇類型的初始狀態(tài)為生態(tài)保育型,之后向其他類型轉(zhuǎn)變；(8)持續(xù)文化潛力支持型,數(shù)量占深圳6種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇的15.79%,這種軌跡的各階段生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇類型持續(xù)保持為文化潛力支持型。

從軌跡類型上看,以上8種軌跡類型中有5種屬于持續(xù)型,數(shù)量占深圳所有街道的86%,也就是說深圳市大部分街道的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇在近40年內(nèi)結(jié)構(gòu)相對穩(wěn)定,簇內(nèi)各類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)變化不大。此外,還有3種軌跡類型屬于轉(zhuǎn)變型,其中有兩種是向服務(wù)枯竭型轉(zhuǎn)變,一種是生態(tài)保育型向其他類型轉(zhuǎn)變。由于生態(tài)保育型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇中各類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)均有貢獻且較為均衡,對于地區(qū)生態(tài)發(fā)展來講,生態(tài)保育型是生態(tài)潛力最強的生態(tài)友好型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇,而服務(wù)枯竭型的各類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值均為0,對生態(tài)系統(tǒng)的貢獻最少。因此,以上3種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇轉(zhuǎn)變型軌跡在某種程度上均代表了該街道生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的降級。可以推測,在近40年的城市發(fā)展過程中,深圳的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇整體上沒有提高,均是保持原來水平或降級,說明城市在社會經(jīng)濟發(fā)展的同時犧牲了一定的生態(tài)環(huán)境,并不利于城市生態(tài)的可持續(xù)維持。

圖5 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)演變軌跡類型的空間分布Fig.5 Spatial distribution of ecosystem service bundle trajectories

具體來看,8種演變軌跡類型的空間分布如圖5所示。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇演變軌跡為持續(xù)水文調(diào)節(jié)控制型的有8個,分布在深圳西部和西南地區(qū)；水文調(diào)節(jié)控制向服務(wù)枯竭轉(zhuǎn)變型有2個,集聚分布在福田區(qū)南部；轉(zhuǎn)變服務(wù)枯竭型有4個,零星分布在深圳西南地區(qū)；持續(xù)服務(wù)枯竭型有8個,呈團狀分布在福田區(qū)東部和羅湖區(qū)西部,另有一個位于蛇口街道；持續(xù)水文調(diào)節(jié)主導(dǎo)型有3個街道,兩個分布在深圳西部沿海地區(qū),與持續(xù)水文調(diào)節(jié)控制型相鄰。可以發(fā)現(xiàn),以上生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇演變軌跡類型的街道大多分布在西部及西南沿海地區(qū)。演變軌跡為持續(xù)生態(tài)保育型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇有21個街道,是數(shù)量最多的演變軌跡類型,主要分布在深圳中西部和東南大鵬半島兩大區(qū)域；生態(tài)保育轉(zhuǎn)變型有2個,分別位于龍華區(qū)和龍崗區(qū)；持續(xù)文化支持潛力型有9個,在深圳東部、西部均有分布,其中,位于深圳東部的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇呈現(xiàn)集聚分布的格局,位于深圳西部地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇則為零散分布。和其他軌跡類型相比,持續(xù)生態(tài)保育型、生態(tài)保育轉(zhuǎn)變型、持續(xù)文化支持潛力型這三種演變軌跡類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇在空間分布上與其他軌跡類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇具有明顯的地域差異,并且占地面積廣闊,占據(jù)了深圳72%以上的土地面積。

3 討論

1980—2015年深圳市不同土地利用類型的面積變化顯著(表3),其中建設(shè)用地的面積明顯增加,由1980年的274 km2增長到2015年856 km2,是所有土地利用類型中面積增長最多,也是變化最劇烈的；裸地和濕地的面積雖然存在年際間的波動,但總體變化不大,其他的土地利用類型都呈現(xiàn)逐年減少的趨勢。從各類土地利用類型的轉(zhuǎn)換關(guān)系上也可以看出(圖6),絕大部分地區(qū)的土地利用類型并沒有發(fā)生改變,主要的變化在于建設(shè)用地的增加,其中大部分新增的建設(shè)用地是由水田、闊葉林、旱地轉(zhuǎn)換而來。這解釋了8種軌跡類型中持續(xù)型軌跡居多的原因：大部分街道的土地利用類型變化較小,生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)相對穩(wěn)定,因此這些地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇類型在長時間序列并沒有明顯的改變。生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇類型發(fā)生變化的街道可能是因為建設(shè)用地的增加,由此可以推測城市擴張可能是影響深圳生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的重要原因。

表3 1980—2015年深圳土地利用類型面積/km2

圖6 1980年和2015年土地利用類型的轉(zhuǎn)換關(guān)系Fig.6 Main trajectories of change that the area followed from one land use type to another between 1980 and 2015

將生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇時空演變軌跡的分布圖與深圳市建設(shè)用地的變更圖進行疊加,可以判斷城市擴張與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇演變的一致性,如圖7所示。整體來看,建設(shè)用地在深圳各地均呈現(xiàn)擴張的趨勢,這種現(xiàn)象在深圳西南及西部沿海地區(qū)尤為明顯,這些地區(qū)也是生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇轉(zhuǎn)變型軌跡的主要分布地,中部及東部地區(qū)城市擴張的速度較慢,這些地區(qū)大多為持續(xù)型軌跡。以新安街道和沙河街道(圖7)為例,兩個街道的生態(tài)系統(tǒng)演變軌跡分別為持續(xù)型和轉(zhuǎn)變型。新安街道1980年建設(shè)用地面積為10.29 km2,到2015年建設(shè)用地面積為16.73 km2,雖然有所增加,但新增建設(shè)用地比例不足18%。建設(shè)用地的擴張對地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)結(jié)構(gòu)的影響并不明顯,因此該街道的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇類型較穩(wěn)定的維持為水文調(diào)節(jié)控制型。相對照的,沙河街道1980年建設(shè)用地面積為9.13 km2,到2015年建設(shè)用地面積增加到14.56 km2,新增建設(shè)用地比例超過34%,而水田、闊葉林大量減少。建設(shè)用地的快速擴張使該街道生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)結(jié)構(gòu)發(fā)生明顯的變化,各類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值均減小,伴隨著城市擴張,該街道的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇類型由水文調(diào)節(jié)主導(dǎo)型依次變?yōu)樗恼{(diào)節(jié)控制型、服務(wù)枯竭型。這種演變軌跡與城市擴張地域分布的耦合性表明城市擴張與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇演變具有一致性。

圖7 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇時空演變軌跡與建設(shè)用地變更關(guān)聯(lián)Fig.7 Correlation between ecosystem service bundle change trajectory and construction land change

4 結(jié)論

本文基于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇,使用K-means算法對深圳市各街道生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的組合特征進行聚類,得到生態(tài)保育型、水源消耗型、水文調(diào)節(jié)控制型、服務(wù)枯竭型、文化支持潛力型、水文調(diào)節(jié)主導(dǎo)型等6種類型生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇,在此基礎(chǔ)上對區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇進行長時間序列變化分析,得到持續(xù)水文調(diào)節(jié)控制型、水文調(diào)節(jié)控制向服務(wù)枯竭轉(zhuǎn)變型、轉(zhuǎn)變服務(wù)枯竭型、持續(xù)服務(wù)枯竭型、持續(xù)水文調(diào)節(jié)主導(dǎo)型、持續(xù)生態(tài)保育型、生態(tài)保育轉(zhuǎn)變型、持續(xù)文化支持潛力型等8種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇時空演變主導(dǎo)軌跡類型。根據(jù)軌跡變化特征,發(fā)現(xiàn)深圳大部分地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)結(jié)構(gòu)較為穩(wěn)定,發(fā)生明顯變化的地區(qū)主要集中在深圳西南部建設(shè)用地擴張最迅速的地區(qū)。研究進一步證實,深圳市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇演變與城市擴張具有一致性。

然而,本研究仍存在部分有待改進之處。第一,在計算最小編輯距離時,本研究視各種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇間相互轉(zhuǎn)化的難易程度相同,并沒有細致區(qū)分,下一步研究中可以根據(jù)轉(zhuǎn)化程度的難易對距離進行加權(quán)計算。第二,研究單元的選擇會對空間數(shù)據(jù)分析結(jié)果產(chǎn)生不確定性。對于本研究,雖然柵格尺度精度高,但確定適合的柵格大小較為困難,且不便于實際的管理；區(qū)級尺度利于政策的實施和管理,但尺度過大造成地區(qū)間差異不明顯。因此,本文以空間數(shù)據(jù)的精度為代價,開展基于街道為單元的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)簇劃分。在今后的研究中,建議對可塑性面積單元問題重點探討。