中國快速城市化區域生態系統服務價值預測及權衡研究
——以佛山市為例

李 龍,吳大放,王 芳,劉艷艷,劉毅華,錢樂祥

廣州大學地理科學與遙感學院, 廣州 510006

生態系統服務是指人類通過生態系統結構、功能和過程直接或間接獲取維持人類生存和生活所需的產品或惠益[1]。千年生態系統評估(Millennium Ecosystem Assessment, MA)指出生態系統服務包括供給、調節、支持與文化服務,認為全球60%的生態系統功能正在或者已經退化,主要受到人類活動的干擾[2]。生態系統服務和功能退化會破壞均衡的土地利用結構,從而影響到土地效益以及社會可持續發展。土地利用/覆蓋變化是全球環境變化研究熱點之一,也是人類活動作用于生態系統的重要體現,通過改變生態系統結構、功能與空間格局,影響生態系統服務形成、供給和分配。因此,土地利用變化與生態系統服務形成相互制約與促進的關系[3]。隨著我國城市化進程急劇推進,人類建設開發活動占用大量土地,導致土地結構失衡,從而引起負面的生態效應[4]。探究城市化進程中土地利用變化對生態系統服務影響已成為全球變化研究領域焦點,是支持土地可持續利用決策的有效工具,同時對于協調區域可持續發展、優化國土空間格局以及保障國土生態安全具有重要意義[5]。

生態系統服務價值(Ecosystem Service Value, ESV)作為表征生態安全程度的重要指標,在科學準確評估其價值與刻畫其地理分布規律特征等方面,國內外學者已取得豐富成果。自Hughes和Daily[6]和Costanza等[7]開展生態系統服務研究以來,該領域的研究內容、方法模型和尺度等研究體系逐漸趨于完善。研究內容主要涉及生態系統服務分類[8]、價值定量化評估[9]、功能監測[10]、生態系統服務之間的權衡與協同關系[11]以及土地利用變化對生態系統服務影響[12]等方面；研究尺度涵蓋國家[13]、城市群[14]、流域[15]、省[16]市[17縣[18]等區域；研究方法主要包括模型分析法(InVEST[19]、ARIES[20]等模型)、能值分析法[21]、價值當量表估算[22]、主成分分析[23]以及情景模擬[24]等。學者對許多區域進行廣泛探索,但仍存在一定不足：目前主要針對流域或者城市群等宏觀區域進行研究,忽略了中、微觀區域內部空間的ESV差異；雖然已有部分研究對未來ESV進行預測,但從未來不同情景視角進行預測并分析生態系統服務之間權衡與協同關系的研究鮮有報道；現有的模擬土地利用變化模型主要包括CA-Markov[25]、多智能體[26]、CLUE-S模型[27]、Tietenberg模型[28]、SLEUTH模型等[29],但大多數模型缺乏分析土地類型之間聯系,難以表征城市化擴張下的土地類型之間競爭和相互影響關系。FLUS模型基于自適應慣性競爭機制可以有效解決上述問題[30],但應用FLUS模型預測ESV并分析未來生態系統服務之間的權衡與協同關系的研究更為少見。隨著全球城市化進程推進,區域人口、資源與環境問題突出,探究快速城市化區域的土地利用覆蓋變化對生態系統服務影響愈發受到學術界和政府界的關注。然而生態系統服務具有較強的動態性,分析歷史時期的ESV時空演變特征存在一定滯后效應,難以準確分析區域目前以及未來的生態狀況,亟需更深入分析未來不同發展情景下的生態系統服務變化。因此,分析未來不同情景下土地利用變化對ESV的影響以及生態系統服務之間的權衡與協同關系十分必要,為區域生態系統保護和優化管理決策提供科學的理論依據,并豐富生態系統服務相關研究的理論體系。

佛山市作為典型快速城市化區域,具有土地利用格局變化劇烈、結構功能較為復雜和經濟社會發展迅速等特點,同時隨著廣佛都市圈和粵港澳大灣區戰略的推進,區域經濟迅猛發展導致城市擴張問題加劇、人地矛盾、生態保護與經濟社會發展矛盾愈發突出。因此探究佛山市ESV的時空演變特征及并預測分析不同情景下土地利用變化對其影響,對于優化土地利用決策和統籌國土空間格局具有指導性作用。鑒于此,在分析佛山市2005—2015年的土地利用時空演變特征和ESV地理分布規律的基礎上,運用FLUS模型分析未來不同情景下2025年佛山市土地利用變化對ESV影響,并利用空間自相關等方法探討佛山市各生態系統服務之間權衡與協同關系,為促進佛山市以及類似的快速城市化區域生態安全格局構建和社會經濟協調發展提供科學支撐。

2 研究區概況與研究方法

2.1 研究區概況

佛山市位于廣東省中部,是粵港澳大灣區重要節點城市之一,地處東經 112°22′— 113°23′, 北緯 22°28′— 23°34′,下轄三水區、南海區、禪城區、高明區和順德區5個區,總面積為3797 km2。2015年佛山市耕地、建設用地和林地為主要用地類型,分別為1310.87、1475.66、687.14 km2。地勢總體上西高東低,由西向東傾斜,地形主要以三角洲平原為主,屬亞熱帶季風性濕潤氣候,年平均氣溫23.2℃,年均降水量為1717.3 mm,氣候溫和,雨量充沛。該市GDP在2006—2015年期間由2983.90億元上升至8003.92億元,一二三產業比重分別由2.2∶63.1∶34.7轉變為1.7∶60.5∶37.8,表明佛山市社會經濟發展迅猛,城市化程度較高,逐漸向第三產業轉型。佛山市城市擴張態勢迅猛和土地利用結構不均衡,給生態環境造成極大壓力并影響其居民生活質量,因此研究該區域土地利用變化對生態系統服務的影響對于快速城市化區域生態安全格局構建具有典型的示范性。

圖1 研究區Fig.1 Study area

2.2 數據來源

土地利用數據來源于覆蓋佛山市域的Landsat TM/OLI遙感影像數據(2005-07- 18、2010- 11-02、2015-09- 12),根據佛山市土地利用特點,通過監督分類將研究區分為耕地、林地、草地、水域、建設用地和未利用地六類土地利用類型,對比Google Earth高分辨率遙感影像及土地利用現狀圖,對分類結果進行精度驗證,三期分類總體精度達到85%以上,符合精度所需要求；輔助圖件包括廣東省、佛山市行政區劃圖(2015年)來源于國家基礎地理信息中心1∶400萬數據庫；DEM數據來源于地理空間數據云平臺；社會經濟數據來源于《佛山市統計年鑒》(2006—2016年)、《中國農產品價格調查年鑒》(2010年)。

2.3 研究方法

2.3.1不同情景下土地利用模擬預測

(1)模型介紹

FLUS模型是由Li等[31]研發的用于土地利用模擬和未來土地利用情景預測分析的有效工具。該模型原理源自元胞自動機(CA),并在其基礎上做了較大改進。首先采用多層前饋神經網絡(BP-ANN)從一期的土地利用數據和自然、社會經濟驅動因子中獲取各類用地適宜性概率,其次應用輪盤賭的自適應慣性競爭機制有效處理在人類活動和自然因素共同影響下土地類型相互競爭的復雜性問題,從而彌補CA不足,實現更為完善的土地利用模擬預測。基于神經網絡的適宜性概率計算和自適應慣性競爭機制原理不再詳細闡述,具體參照王寶盛等[32]文獻表述。

(2)土地利用變化驅動因子選取

受自然、社會與經濟因素等綜合影響,土地利用結構和功能發生相應的變化。而在快速城市化區域,空間區位條件和社會經濟因素對于土地利用變化和城市擴張的驅動作用更為顯著。參考已有的土地利用變化驅動因素研究[33],最終選取高程、坡度、到市中心、到不同道路的距離等7項因素作為驅動因子,歸一化結果如圖2所示:

圖2 驅動因子歸一化Fig.2 Normalization of driving factor

(3)情景設定

分析不同情景下生態環境對土地利用變化的響應特征,對促進生態保護、耕地保護與經濟建設協調發展具有重要作用。因此,以2025年為目標年設定3種土地利用情景。

①情景一：經濟發展情景。在快速城市化背景下,以經濟效益優先和加快城鄉融合趨勢作為發展目標,較少受到政策和市場的干預影響,更多的是遵循土地利用自然變化規律,因此僅把水域作為約束條件,實現區域經濟快速發展。

②情景二：耕地保護模式。耕地的數量與質量對于保障國家和區域糧食安全極為重要。耕地保護政策干預力度較大,選擇耕地和水域作為約束條件,嚴格控制耕地數量和空間位置,防止在快速城市化過程中被侵占,保證區域基本的糧食安全。

③情景三：生態保護模式。以生態效益優先作為發展目標,加大生態保護的力度,減少城市無序向外擴張對生態系統產生的負面影響。受到政策因素影響較大,選擇基本農田、林地以及水域作為約束條件,防止區域生態用地和基本農田被侵占,改善區域的生態環境質量。

不同情景下約束條件如圖3所示.

(4)鄰域權重參數設置

鄰域權重參數表征鄰域范圍內不同類型土地單元擴張能力,反映在自然和社會因素驅動作用下不同用地類型的侵占強度。鄰域因子參數范圍為0—1,值越大說明該用地類型的侵占能力越強。借鑒已有鄰域權重參數成果[34],并結合佛山市實際情況修正,基于擴張能力大小對用地類型排序并賦值,鄰域權重參數設置如表1所示.

圖3 不同情景約束條件Fig.3 Constraint conditions of different scenarios

表1 鄰域權重參數表

(5)成本矩陣設置

成本矩陣代表的是各類用地之間是否可以相互轉換的規則。如果某類用地可轉換為另一類用地,則賦值為1；如果兩類用地之間無法轉換,則賦值為0。基于3種不同的情景,相應設計3種轉換成本矩陣,具體參數設置見表2。在經濟發展情景下,考慮到佛山市經濟水平和技術條件較高,且以經濟效益為優先目標,因此設置所有用地均可轉化為建設用地；而建設用地轉化為其余用地可能性較低、成本較高,設置為建設用地不可轉化為其他用地,其余用地類型按實際情況相互轉化。在耕地保護情景下,主要考慮耕地保護等政策約束下,耕地不允許轉化為其他類型用地；同時基于耕地保護的正向驅動作用,設置大部分其他類型用地均可轉化為耕地。在生態保護情景下,側重于生態用地保護并保證生態系統能夠提供足夠的服務,因此設置大部分其他類型用地僅能單向轉換為林地或草地；同時適當兼顧經濟發展和糧食安全,設置除林地、草地、水域之外的用地均可轉換為建設用地和耕地。

表2 情景模擬成本矩陣

2.3.2生態系統服務價值評估方法

謝高地等[35]基于Costanza的當量因子法,結合中國實際情況和眾多專家修正結果,得出中國生態系統服務價值當量表。考慮到ESV區域間的差異性和空間異質性主要體現在社會經濟水平上,因此利用佛山市糧食作物單產、播種面積和糧食作物價格(2010年不變價)修正單位面積農田糧食作物的經濟價值,使其更符合佛山市的實際情況,等于佛山市平均糧食單產市場價值的1/7[36],具體修正方法如下所示：

(1)

式中,Ea為佛山市單位面積農田糧食作物的經濟價值(元/hm2),i為糧食作物種類；n為糧食作物數量；mi、pi、qi分別為i類糧食作物的面積(hm2)、價格(元/kg)和單產(kg/hm2)；S為農作物總面積(hm2)。

利用單位面積農田糧食作物的經濟價值和當量因子表,最終得到佛山市單位面積生態系統服務價值系數表3：

表3 佛山市單位面積生態系統服務價值系數/(元/hm2)

基于佛山市單位面積生態系統服務價值系數,并結合公式2計算ESV。為分析區域內部土地利用變化對ESV的影響差異,選取格網為評價單元。以往研究關于格網單元大小選取差異較大,涵蓋0.5、1、3、5和10 km大小不等的尺度,郭椿陽等[37]認為5 km尺度以下的結果總體較為一致,因此考慮圖幅限制并凸顯空間差異性,多次調整后擬定3 km為評價單元。為了消除研究區域邊緣不規則格網面積大小差異影響,便于比較區域內部所有差異,本文在傳統的ESV基礎上增加單位面積生態系統服務價值(UESV)這一指標[38]。基于自然斷點法,將UESV劃分為一至五級,UESV值越大,等級越高。二者計算公式如下所示：

(2)

(3)

式中,ESV為格網內總生態系統服務價值(元)；Aj為j類生態系統面積(hm2)；Eij為j類生態系統的i類生態系統服務價值系數(元/hm2)；m為生態系統服務種類總數；n為土地利用類型總數；UESV為格網單位面積生態系統服務價值(元)；S為格網單元面積(hm2)。

2.3.3生態系統服務權衡與協同定量化表達

空間自相關分析分為全局和局部自相關。全局自相關用于分析區域內研究單元之間關于某一屬性的整體關聯水平,局部自相關用于度量局部鄰近單元之間關于某一屬性關聯程度,能更準確把握局部集聚和分異特征。雙變量空間自相關分析是在兩者的基礎上進一步完善,用于度量兩個變量屬性之間的空間相關程度。雙變量全局自相關和局部自相關模型的計算方式如下所示：

(4)

(5)

3 結果和分析

3.1 2005—2025年佛山市土地利用變化

為預測2025年佛山市不同情景下的土地利用變化情況,首先利用2010年現狀數據模擬2015年土地利用狀況并結合2015年實際土地利用數據進行驗證,Kappa系數為87.32%,精度符合需求。再利用2010和2015年現狀數據,基于Markov模型測算未來土地利用需求量,最后預測2025年佛山市不同情景下土地利用情況。從圖4可知,2005—2015年佛山市主要用地類型為耕地、建設用地和林地,其中耕地主要分布在佛山市東北部和南部區域,建設用地分布在佛山市中部和東部區域,林地主要分布在西南和北部區域。南海和三水區的耕地數量下降速度最快,南海區和順德區建設用地擴張速度最高。 2015—2025年,在耕地保護情景中,耕地面積總體保持穩定,林地、草地和未利用地面積分別下降31.86、28.39、8.59 km2,主要分布在高明區南部和三水區北部。在生態保護情景中,除建設用地數量略有下降以外,其余用地數量均有上升,其中高明區林地數量增長趨勢最顯著,增加了34.39 km2。在經濟發展情景中,耕地、草地和未利用地數量均呈下降趨勢,其中順德區南部和南海區北部耕地下降數量最多,下降了76.83 km2；順德區南部的建設用地擴展程度最大,增加了87.25 km2。

圖4 2005—2025年佛山市土地利用時空演變及預測Fig.4 The land use spatiotemporal evolution and prediction in Foshan from 2005 to 2025

圖5 2005—2025年佛山市土地利用結構變化 Fig.5 The land use structure change in Foshan from 2005 to 20252025.a、2025.b、2025.c分別為2025年耕地保護、生態保護、經濟發展情景

從圖5可知,2005—2015年佛山市土地利用結構變化劇烈,耕地、林地和未利用地面積逐年下降,分別下降了255.35、20.02 、43.17 km2,占比分別下降了6.72%、0.47%、1.18%。建設用地面積增加了339.49 km2,占比增加了8.94%,水域和草地面積基本保持穩定。2015—2025年期間,耕地保護和生態保護情景土地利用結構變化相對緩和,經濟發展情景下的土地結構變化最為劇烈,水域和建設用地面積略有增加,其余用地面積均減少。

3.2 2005—2025年佛山市生態系統服務價值變化

2005—2015年ESV逐年下降,由183.22億元下降至171.81億元,下降了11.41億元,由于建設用地擴張占用大量耕地和林地造成。從圖6中可以看出,佛山市UESV整體呈現顯著的西高東低、南北兩側高以及中部低的空間格局特征。西南部和北部UESV高值區的海拔較高且林地居多,具有較好自然生態本底條件；東部和中部UESV低值區的地形平坦,以ESV較低的建設用地和耕地為主。

圖6 2005—2015年佛山市UESV時空演變Fig.6 The spatiotemporal evolution of UESV in Foshan from 2005 to 2015

從圖7可知,2015—2025年不同情景的UESV總體變化顯著,其中經濟發展情景UESV下降程度相對較高。從內部空間格網來看,經濟發展情景下的格網UESV值變化較大,東部UESV整體呈下降趨勢,主要是政策約束小以及經濟效益驅動造成,給予城市東部生態環境造成極大壓力；而北部和西南局部區域UESV上升,主要是因為擁有良好生態本底條件。在耕地保護情景下,格網的UESV值變化不大,由于受到嚴格耕地保護政策的影響,耕地被占用幾率降低,建設用地擴張也受到一定的制約,因此大部分區域UESV趨于穩定；同時受到耕地保護政策的影響,耕地周圍的生態也會受到相應的保護,因此部分林地區域表現為UESV上升。在生態保護情景下,格網總體UESV值變化不大,主要是因為林地在嚴格的生態保護政策下極少被占用,而建設用地擴張未能保護耕地免于被侵占,因此局部表現為下降。

從圖8可知,2005—2015年佛山市供給服務價值呈逐年下降趨勢,共下降1.95億元,2015—2025年三種情景下,生態保護情景的供給服務價值略有提升,共增長0.05億元,受到生態保護政策影響,林地較少被侵占,生態環境質量提升促使供給服務價值有所提升；其余兩種情景由于城市發展侵占林地或者耕地導致原材料生產和食物生產服務價值下降。2005—2015年調節服務價值呈逐年下降趨勢,共下降5.02億元,2015—2025年三種情景下,調節服務價值均略有提升,主要是土地利用結構更為均衡,其中生態保護情景的服務價值提升程度最大。2005—2015年佛山市支持服務價值呈逐年下降趨勢,共下降4.08億元,2015—2025年三種情景下,耕地保護和經濟發展情景下的支持服務價值略有下降,分別下降了1.43億元和0.99億元,而生態保護情景增長了0.04億元。前兩種情景未能有效重視生態用地保護,因此服務價值有所下降。2005—2015年佛山市文化服務價值呈逐年下降趨勢,共下降0.36億元,2015—2025年三種情景下,生態保護和經濟發展情景下的文化服務價值略有上升,分別上升了0.30億元和0.20億元,耕地保護情景減少了0.36億元。耕地保護情景下的耕地被嚴格管控,林地、草地被大量占用,美學景觀功能未能得到有效發揮。

3.3 生態系統服務權衡與協同關系特征

為探究佛山市不同情景下生態系統服務權衡與協同關系,本文以3 km格網單元為評價單元,獲取三個情景下每個格網單元單一服務的UESV,然后進行SPSS相關性分析、雙變量全局自相關分析。Person相關系數大于0,說明不同生態系統服務之間則呈現為協同特征,系數越大,表明在時間上生態系統服務協同關系越顯著；反之,則表現為權衡關系。從耕地保護、生態保護和經濟發展三個情景下的Pearson相關系數和雙變量全局自相關Moran′s I指數來看,佛山市的供給、調節、支持和文化服務在不同情景下表現出一致的協同關系,并且經濟發展情景下協同關系最顯著。從Pearson系數可知,顯著程度為供給-支持>調節-文化>支持-文化>供給-文化>調節-支持>供給-調節；從Moran′s I指數可知,空間上協同關系顯著程度為供給-支持>支持-文化>供給-文化>供給-調節>調節-支持>調節-文化,具體結果如表4所示.

圖8 2005—2025年供給、調節、支持與文化ESV變化Fig.8 Changes of ESV in supply, regulation, support and culture from 2005 to 2025a、b、c分別為耕地保護、生態保護、經濟發展

表4 2025年佛山市不同情景4種生態系統服務相關分析結果

為深入了解佛山市不同生態系統服務在內部空間上協同與權衡關系的分異特征,本研究引入雙變量局部自相關分析法進行細化分析。由于經濟發展情景的時空協同關系顯著性最強,因此以經濟發展情景的UESV為基礎單元表征生態系統服務的協同與權衡關系。從圖9可知,生態系統服務之間協同與權衡關系的空間集聚特征總體較為顯著。供給、調節、支持和文化四種服務在空間上主要表現為協同關系,分布在佛山市西南部和東部區域,局部表現為權衡關系,主要分布在三水區東部和高明區東北部區域。其中供給-調節、供給-文化、供給-支持、調節-文化、調節-支持和支持-文化表現為協同關系的格網數目分別為267、304、392、277、347和304；表現為權衡關系的格網數目為27、26、44、53、89和26。東北部的協同關系表現為低低集聚,主要由于建設用地數量較高以及城市迅速向外擴展導致；西南地區協同關系表現為高高集聚特征,是因為高明區林地數量較多,生態本底質量較高；表現為權衡關系的格網零散分布各區,大多處于林地等生態用地外圍區域,位于建設用地與林地、耕地之間,由于經濟發展破壞穩定的生態系統結構,導致呈現出權衡特征。

圖9 2025年佛山市經濟發展情景4種生態系統服務局部LISA圖Fig.9 The local LISA diagram of 4 ecosystem services under economic development scenario of Foshan in 2025

4 結論與討論

4.1 討論與建議

4.1.1提升生態系統服務的城市土地利用管理建議

佛山市ESV呈逐年下降趨勢,反映了城市化和人類干預等因素造成土地利用格局的不合理性,對生態系統造成一定的負面效應[39]。林地、耕地和建設用地是影響ESV變化的主要類型,林地等農業資源面臨嚴重威脅[40]。因此,在快速城市化過程中,需要加強耕地和林地等能提供較高ESV的用地保護,避免城市建設用地攤大餅式的無序擴張,同時政府應更重視土地集約利用水平提升和環境保護工作。2025年耕地保護情景ESV低于經濟發展情景,與歐陽曉等[41]結果不一致。這是由于耕地保護情景的約束對象是所有耕地,假設所有耕地不被侵占這一參數設置過于苛刻,破壞了城市和生態系統自身的規律,城市生態系統引發更為嚴重的負面效應[42]。生態保護情景的ESV高于耕地保護情景,主要是生態保護情景以基本農田和林地作為約束對象,并未將所有耕地納入約束條件,政策干預力度相對較小,合理地優化了結構和布局,因此生態保護情景ESV更高。在快速城市化區域,耕地保護的政策不能過于嚴苛,在嚴守耕地紅線的前提下,可適當對低質量、散亂的耕地進行結構調整,以實現區域的可持續發展。就快速城市化區域中的國土空間規劃和生態修復等政策而言,未來不僅要重視農業結構調整和生態用地保護,還要提升建設用地集約利用水平、嚴格控制基本農田數量以及合理優化生態安全格局。同時,城鎮化建設中還需建立生態補償機制,通過實施生態補償項目來提升區域ESV。此外,因地制宜設計相關政策、合理調整土地利用方式,注重城市的合理開發和有序建設,實現快速城市化區域建設開發和生態保護的協調發展。

4.1.2權衡與協同關系及尺度效應分析

ESV是表征生態安全程度的重要性指標,準確科學評估其價值,對于生態系統結構、功能以及過程調節和優化,統籌優化生態安全格局具有重要意義。厘清生態系統服務在不同情景與尺度下協同與權衡關系更是提升生態、經濟和社會效益的前提。本文關于調節、支持與文化服務之間的協同關系結果與他人研究成果基本一致[43],但供給服務與其他服務之間均表現為協同關系,與部分學者的結果不同[44],尚且需更多深入研究進行驗證。主要是由于生態系統服務權衡與協同關系表現顯著的空間異質性,不同區域權衡與協同關系不同,對于此消彼長的生態系統服務,在不同區域可能會表現協同關系[45]。生態系統服務的評估方法也不一致,目前多數運用的InVEST模型提升生態系統服務評估的精確度,但由于方法模型和參數的不足,不能方便計算總體ESV的空間變化[46],而本文利用價值當量法計算ESV,由于評估機制不一致,內涵和結果也會有所差別,同時人地環境系統的時空異質性和多樣性導致價值轉移泛化而形成誤差[47]。由于圖幅限制并盡可能凸顯佛山市ESV的內部異質性,選擇3 km的評價單元,然而權衡與協同關系具有明顯復雜的尺度效應,如城市群、區域以及城市尺度存在一定差異[48],同時也與自然要素的空間異質性以及不同利益方的需求差異息息相關,不同尺度下的利益群體對同類服務具有不同選擇結果[49],因此權衡與協同關系可以相互轉化,造成與其他學者結果在一定程度上不相符。由于整體上的權衡協同關系趨于一致,所以需要更深入分析內部空間異質性,以便結合局部特征因地制宜制定生態保護政策。局部產生權衡關系,表明區域土地利用在一定程度上存在著競爭和博弈關系,經濟發展、糧食生產和生態保護之間存在一定的沖突[50]。科學劃定城鎮開發邊界、基本農田和生態保護紅線,緩和建設用地的無序擴張、提升區內生態環境質量、促進經濟可持續發展,從而實現生態、經濟和社會效益的統一。

4.1.3不足與展望

采用多情景模擬預測的方法分析不同情景下佛山市土地利用變化對ESV的影響,并利用相關系數法和雙變量自相關分析法研究4種服務之間的權衡與協同關系不夠全面,未來可以將生態系統服務種類和情景進行更細化、多樣化劃分。此外,在模擬預測未來土地利用時,具有一定的客觀局限性,例如耕地保護情景下的耕地被嚴格保護,不受城市擴張影響,生態保護情景下的基本農田和林地不受城市化影響這一設計過于僵化,與實際情況有一定差距。雖然結果在一定程度上會夸大和縮小,但仍能反映不同政策設計影響下土地利用對ESV的影響總體趨勢。未來可基于基本農田保護區和生態紅線劃定結果,并結合實際情況修正,更為準確探究不同情景下生態系統服務對土地利用變化的響應特征。同時加強ESV及其權衡協同關系的尺度效應的內部機理和相互作用機制進行分析,制定合理的土地利用政策,尋求經濟發展和生態良好的雙贏局面,可為決策者和利益相關者提供可行的政策方案和科學的決策依據,為國家生態文明建設戰略提供有效的支撐。

4.2 結論

(1)在2005—2025年快速城市化過程中,佛山市土地利用格局變化明顯,建設用地擴張態勢顯著；林地、草地以及耕地等農用地數量呈下降趨勢,而建設用地面積逐年增加,水域保持相對穩定。2025年生態保護和耕地保護情景下的土地利用變化程度比經濟發展情景更緩和,人類活動、政策干預對土地利用格局影響顯著。

(2)2005—2015年ESV整體呈下降趨勢,共減少11.41億元,2015—2025年經濟發展情景下的ESV下降趨勢比耕地保護和生態保護情景明顯。2000—2025年各時期的UESV空間分布特征總體一致,呈現顯著的西高東低、南北兩側高中部低空間格局特征,佛山市東部和北部區域的ESV呈持續下降趨勢,應引起重視。

(3)就供給、調節、支持與文化4種單項ESV而言,2005—2015年總體呈下降趨勢,分別下降1.95、5.02、4.08、0.36億元。2015—2025年期間,耕地保護和經濟發展情景下的部分單項生態服務價值有所下降,而生態保護情景下的各項ESV均有上升。因此,制定和落實快速城市化區域生態補償、生態修復等生態保護政策,并加強區域生態保護力度,對于協調區域生態平衡、維持生態系統健康和促進生態文明建設具有重要意義。

(4)時間上,2025年不同情景下佛山市各項生態系統服務的權衡與協同關系表現一致,均存在明顯的協同作用,經濟發展情景下協同關系最顯著。空間上,西南和東北區域“高高協同”和“低低協同”的格網集聚特征明顯,但各格網數量和分布位置不同；局部區域表現為“高低權衡”和“低高權衡”關系,零散分布于建設用地與林地、耕地之間的格網,各格網數量均有差異。研究結論可為快速城市化區域生態系統功能調控和生態安全格局構建提供一定的思路。