快速城市化生態系統服務格局分析與空間管控
——以廈門市為例

梁 晨,曾 堅,2,*,沈中健,王倩雯

1 天津大學建筑學院,天津 300072 2 中國城市科學研究會韌性城市專業委員會,北京 100835

生態系統服務形成并維持人類賴以生存的環境條件與效用,是連接自然生態系統和人類社會經濟系統的紐帶[1]。由于城市化在多尺度驅動環境變化,改變地表景觀結構、生態過程以及生態功能[2],導致區域生態系統服務受到重要影響[3],其衰退與變異現象引起廣泛關注。不同生態系統服務在動態演變中具有相互干預機制[4- 5],呈現了差異化的空間分布與權衡協同關系,進而形成復雜的格局并直接影響人居環境質量。生態系統服務級聯效應(Ecosystem services cascade, ESC)強調了從景觀結構過程到人類惠益的多尺度鏈式結構[6]。然而,當前大量研究從國家、省域、流域等宏觀尺度探討了生態系統服務的空間分異和權衡協同關系[7- 9],中微觀尺度研究的匱乏限制了對生態系統服務進一步認知。此外,已有研究指出,城鎮化過程的人工干預并不是生態系統服務退化的必要條件[10],因此需要進一步剖析二者關聯并探究引導管控方法。然而,城市化與生態環境之間呈現復雜的非線性交互關系,同時具有顯著的階段性和空間差異性[11],現有研究多以均質城市化為假設前提分析生態系統服務的演變規律,該范式一定程度上促進了生態規劃實踐中廣泛運用的宏觀分區管控思路的形成[12- 13]。需要指出在目前國土空間規劃精細化管理的語境下,現有技術成果表現出空間細分度不夠、決策缺乏依據兩點不足,造成生態系統服務研究的應用程度不高。因此,引入城市化空間的細分識別可以為深度揭示二者的交互作用規律和科學管控提供支撐。

綜上所述,本文聚焦于中微觀尺度上典型的快速城市化地區,以廈門市為研究對象,基于有關模型計算生境質量、土壤保持、水源涵養、溫度調節、雨澇調蓄和游憩休閑六類生態系統服務,旨在探究各類生態系統服務的空間分布與權衡協同特征,并進一步揭示異質性城市化格局中生態系統服務構成規律,基于空間細分的方法提出市域生態分區管控方案與決策模式。研究結果對我國新時期國土生態空間的精細化管理有指導作用。

1 研究區域與數據來源

1.1 研究區域

廈門市位于福建省東南部,是閩三角地區中心城市,地處117°53′—118°26′ E,24°23′—24°54′ N之間,屬于南亞熱帶海洋性季風氣候。全市由廈門島等島嶼與陸域兩部分組成,包括6個行政轄區,陸地面積1699.39 km2,海域面積約390 km2(圖1)。由于區位優勢突出,廈門成為區域重要經濟與交通樞紐,自改革開放以來經歷了快速城市化過程,從島內東南一隅逐步擴展到陸域,其建設用地在1980—2018年從142.84 km2增加到477.85 km2。城市化在促進廈門人口集聚與經濟效益的同時侵占大量生態資源,導致生態系統服務的快速衰退[14],人地系統矛盾突出,具有研究的代表性。

圖1 研究區域Fig.1 Study area

1.2 數據來源

研究采用的數據包括土地利用、DEM、遙感影像、夜間燈光、凈初級生產力、氣象、人口空間分布、地理要素和興趣點(POI)數據,具體情況見下表(表1)。

表1 研究數據來源

2 研究方法

本文的研究框架包括三個層次(圖2)：在生態系統服務選擇和計算的基礎上;分別從空間分布特征、權衡協同格局兩方面分析生態系統服務的格局特征,進而通過城市化過程的空間細分識別探究生態系統服的空間構成規律；最終在細分單元水平上綜合生態系統服務水平和城市化階段提出生態空間管控策略。

圖2 研究技術框架Fig.2 The framework of this studyESs：生態系統服務 Ecosystem services

2.1 空間細分網格尺度選擇

空間異質性是生態系統的普遍特征[15],為了在生態系統服務與城市化過程耦合分析中實現精準匹配,引入空間網格作為輔助。網格分析在生態學、地理學等領域應用廣泛,通過設定適宜的網格尺寸可以實現精細化的空間特征分析,并為管控提供明確指向。網格尺度的選擇決定對下墊面信息的提取程度,因此香農多樣性指數(SHDI)可以作為信息采樣的衡量指標。為了避免依賴經驗判斷導致的網格尺度選擇誤差,本文基于500—1500 m的范圍以100 m為步長,通過Fragstats 4.2.1分別計算廈門土地利用的SHDI。通過對計算結果比較,選擇采樣SHDI平均值顯著提高(信息提取充分)以及網格尺寸最小(提高分析精度)的1000 m作為網格分析尺度,借助ArcGIS 10.2生成采樣網格,并通過其分區均值統計工具批量化提取柵格信息。

2.2 生態系統服務評估與分析方法

2.2.1單一生態系統服務評估

參考前人研究[14,16- 17]并結合廈門市域實際情況,從6個方面展開生態系統服務評估,其中考慮了日益突出的極端氣候影響[18- 19],通過溫度調節與雨澇調蓄測度其氣候調節水平。

(1)生境質量

InVEST模型中的生境質量模塊通過自然棲息地受到的人工干擾程度計算生境質量水平,基于InVEST 3.8.6平臺,將林地、草地、水域、濕地定義為生境[20],其他用地定義為非生境,同時將城鎮建設用地、農村居民點、公路和鐵路定義為生境脅迫要素,生態保護區以廈門現行總體規劃為準,根據模型手冊確定模型的各類參數。計算公式如下

(1)

式中,Qxj為地類j中柵格x的生境質量指數；Hj為地類j的生境適宜度；Dxj為地類j中柵格x的生境退化度；k為半飽和常數,即退化度最大值的一半；z為模型默認參數。

(2)土壤保持

通過土壤侵蝕模型衡量土壤保持服務的水平,為了克服USLE模型在地形方面的局限[21],引入修正的通用土壤流失方程RUSLE模型。計算公式如下：

A=R·K·L·S·C·P

(2)

式中,A為土壤侵蝕指數(t hm-2a-1)；R為降雨侵蝕力因子(MJ mm hm-2h-1a-1)；K為土壤可蝕性因子(t h MJ-1mm-1)；LS為坡長坡度因子；C為植被覆蓋和管理因子；P為水土保持措施因子。上述各個指標計算參考了前人有關方法[21- 23]。

(3)水源涵養

水源涵養服務表現為植被截留降水、增強土壤下滲、抑制蒸發、緩和地表徑流和增加降水等功能。本文以生態系統水源涵養服務能力指數[24]作為水源涵養功能評價指標,計算公式如下：

WR=NPPmean·Fsic·Fpre·(1-Fslo)

(3)

式中,WR為生態系統水源涵養服務能力指數；NPPmean為年均生態系統凈初級生產力；Fsic為土壤滲流能力因子,根據砂土、壤土、黏土滲流能力的強弱分別賦值1、0.67、0.33；Fpre為多年平均降水量,Fsio為坡度值,兩者均做離差標準化處理。

(4)溫度調節

城市熱環境的升溫和熱島現象加劇,很大程度上是由于地表覆被的改變,有研究表明自然生態系統通過植被水體可顯著調節溫度[18]。通過反演地表溫度(Land surface temperature, LST)衡量生態系統的溫度調節效能。基于遙感數據的劈窗算法、單窗算法和IB算法成為目前被廣泛應用,其中單窗算法具有模型簡易、計算效率高、所需參數較少的優點。LST反演計算借鑒了Estoque等[25]的方法,基于8月份少云的Landsat 8 OLI/TIRS影像進行輻射亮溫計算,其中地表比輻射率的計算參照了高靜等[26]的計算過程。

(5)雨澇調蓄

快速城市化伴隨的土地利用變化改變了自然景觀結構和水文過程,導致城市暴雨內澇問題日趨嚴重。通過對暴雨情景下的地表徑流進行計算模擬,評估現狀生態系統對雨水徑流的消納調蓄功能。主要使用SCS-CN(Soil Conservation Service-Curve Number)模型實現,該模型是美國農業部水土保持局于1954年基于150多個小流域實測數據統計開發得出的,能夠有效揭示不同土地利用類型對徑流的影響[19]。根據廈門市海綿城市專項規劃,選取50 a一遇暴雨情景進行分析,設計降雨量222.91 mm,具體計算過程參照Walega等[27]的方法。其中,CN值是一個無量綱參數,是綜合反應土壤類型、土地利用現狀、土壤前期濕度的指標,考慮廈門地形的影響,通過坡度因子對其進行修正[28]以提高計算精度。

(6)休閑游憩

生態空間的覆蓋度決定了其可達性水平,是評價其提供休閑游憩績效的重要指標[29],以高德開放平臺地圖分類編碼中類的風景名勝與公園廣場篩選POI數據。通過ArcGIS 10.2的Kernel density工具針對廈門市公園綠地的POI數據進行密度計算。

2.2.2綜合生態系統服務評估

目前在綜合指標聚合中線性加權法的應用最廣泛,由該方法計算生態系統服務的綜合水平,通過Delphi法確定6類生態系統服務的權重(表2)。

表2 廈門市6類生態系統服務權重與指標性質

為消除量綱影響,對各項指標采用以下公式進行標準化[30]：

正向指標：Si=(Xi-minXi)/(maxXi-minXi) 負向指標：Si=(maxXi-Xi)/(maxXi-minXi)

(4)

式中,Si表示原始數據Xi的標準化值,minXi表示第i項指標的最小值,maxXi表示第i項指標的最大值。

2.2.3生態系統服務的權衡協同分析

目前,學界普遍將生態系統之間的關系概括為競爭消長的權衡、相互增益的協同和無關三類[31]。本文在宏觀與局部兩個尺度上開展分析：在宏觀上,通過分析網格幾何質心生成矢量點1580個,對單一生態系統服務柵格數據分別采樣后,借助SPSS 22平臺進行相關性分析,當結果呈現負相關表示權衡關系,反之為協同關系,雙側置信度滿足0.01則為強權衡/協同,滿足0.05為弱權衡/協同,不顯著則表示無關[8]。在局部上通過分析網格提取單一生態系統服務均值后,借助GeoDa 1.14平臺中的雙變量空間自相關分析模塊,可以進一步揭示權衡協同的空間格局,具體計算方法見文獻[17]。根據局部空間關聯性指標(Local indicators of spatial association, LISA),同質的“高—高”集聚及“低—低”集聚特征均表示協同關系,異質的集聚則表示權衡關系,其他為不相關。

2.3 城市化過程的識別方法

城市化過程可以從時空兩個維度進行識別,即未來擴張的可能性(適宜性)和現狀空間的開發程度[11],通過二者的疊加判定目標單元的城市化階段和趨勢。

2.3.1城市擴張概率計算

由于城市化過程的高度動態性、綜合性與復雜性,有典型的灰箱特征,借助非線性方法在擴張動態的模擬和識別中可取得較好效果[32]。人工神經網絡(Artificial neural networks, ANNs)是一種模仿生物神經網絡(如人腦)行為特征進行分布式并行信息處理的算法[33],該模型能夠通過多次學習記憶迭代,學習和擬合輸入數據與訓練目標之間的復雜關系,在非線性地理問題模擬預測中取得了較好效果[34]。在ANNs模型中包括輸入層、隱藏層和輸出層上的多個神經元構成,通過每個柵格單元中輸入空間要素信息以及輸出的土地利用類型,采用Sigmoid函數約束模型的輸出,具體計算公式如下[35]：

S=∑w·V

(5)

(6)

式中：S表示隱藏層中神經元獲取的信號,w表示輸入層與隱藏層的適應性權重,而V表示與輸入層神經元相關聯的變量。

每個輸出層的神經元都對應一種土地利用類型,通過輸出層的神經元可獲得某一土地利用類型出現的概率。通過ANNs的大量樣本訓練,適應性權重得到校準并可用于預測。在輸入層的城市建設驅動因子方面,劉曉陽等[36]通過隨機森林算法遴選了閩三角地區的建設用地擴張驅動因素,參考其成果并結合廈門實際情況,選取了自然、社會、區位和交通4類18項驅動因素(表3),通過歸一化處理得到30 m分辨率柵格文件。在輸入層方面,將土地利用類型重分類為建設用地與非建設用地兩類。

表3 城市擴張概率模擬輸入驅動因素

2.3.2城市開發程度計算

城市化的本質是資源要素集聚的過程,其空間表現為土地利用類型與格局演變,由自然狀態逐漸轉變為人工狀態。劉紀遠[37]基于人類對土地資源開發的上下限提出了一種通過不連續函數量化土地利用程度的思路。因此,引入該土地利用程度指數模型計算所有采樣網格內的城市開發程度(表4),計算公式如下：

表4 土地利用程度分級賦分表[37]

(7)

式中,LCIm為第m個網格的土地利用程度指數；Ami為第m個網格中土地利用類型i的面積比重；Ci為土地利用類型i的開發程度分值；共n種土地利用類型。

2.3.3城市化過程判別坐標系

基于分析網格采樣得到的擴張概率與開發程度樣本,以兩個指標的均值為原點構建二維四象限坐標系,以橫軸表示開發程度,縱軸表示擴張概率,象限Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ依次代表建成單元、潛力開發單元、未開發單元、過度開發單元,以此為依據細分市域城市化過程的空間異質特征。

3 結果與分析

3.1 生態系統服務的空間分布特征

3.1.1單一生態系統服務格局

廈門市各類生態系統服務的空間分布具有顯著差異(圖3)。在生境質量方面,高質量區域集中于內陸山區及河湖水系周邊,濱海地區的高度人工化導致生境質量衰退,而海灣地區生境質量明顯高于周邊。在土壤保持方面,大部分地域屬于服務高值區,圖中顯示土壤侵蝕模數在內陸山地的局部地區顯著提高；在水源涵養方面,北部林區的服務水平整體較高,而石兜水庫、汀溪水庫等水源地的服務能力最突出。在溫度調節方面,建成區服務能力不足,廈門高溫區呈枝狀向郊區蔓延,島外城區組團和填海造陸地區形成明顯“熱核”。在雨澇調蓄方面,由于地表覆被差異,內陸未開發地區明顯優于建成區,值得注意的是廈門濱海高強度建設(特別是臨港建設)嚴重削弱了生態調蓄能力,從圖中可見服務低值區密集分布在海岸線。在休閑游憩方面,廈門島及海滄、集美、同安等地區處于服務高值區,但是服務覆蓋的均勻性較差。總的來看,生境質量、水源涵養、溫度調節和雨澇調蓄服務均在“陸—海”方向上表現出衰退趨勢,游憩休閑服務則表現為增強趨勢,土壤保持服務變化不顯著。

圖3 廈門市六類生態系統服務空間格局Fig.3 Spatial patterns of six ESs of Xiamen

3.1.2綜合生態系統服務格局

聚合單一生態系統服務得到綜合生態系統服務格局(圖4)。在空間分布上,低值區(占比23.47%)與建成區范圍基本重疊并且集中在海岸帶,而高值與中高值區(占比28.97%)集中于內陸山區,為市域生態系統運轉提供關鍵支撐,中值區與中低值區(占比47.56%)屬于生態系統中的“灰色空間”,在城市化過程中極易被侵蝕后喪失服務能力。從全市各區情況來看(表5),翔安區和海滄區的均值同為最低值0.37,廈門制造業集中在該區域布局,對生態系統服務產生消極影響。生態系統服務均值最高的是區劃面積最大的同安區(0.43),憑借廣闊的生態腹地具備較高服務水平。湖里區生態系統服務水平最低(0.31),由于思明區園林綠化資源多于湖里區,所以生態系統服務較高(0.41),然而從生態系統服務的分布特征來看,湖里區標準差最低,服務均勻性最強,而海滄區生態系統服務的空間異質性最高。從生態系統服務的總量來看,基本與面積呈正相關,島外四區的綜合生態系統服務供給占比達到全域的91.78%,其中同安區占比44.55%,具有絕對優勢。

圖4 廈門市綜合生態系統服務指數空間格局Fig.4 Spatial pattern of CES of Xiamen

表5 廈門市綜合生態系統服務指數分區統計

3.2 生態系統服務的權衡協同格局

3.2.1整體權衡協同關系

通過大量采樣并進行統計學分析進一步探究各類生態系統服務的權衡協同關系。Pearson相關分析結果表明(表6),六類生態系統服務之間以協同關系為主,存在少量權衡與不相關現象。在協同關系方面,生境質量—水源涵養、生境質量—溫度調節、生境質量—雨澇調蓄、土壤保持—溫度調節、水源涵養—溫度調節、水源涵養—雨澇調蓄、溫度調節—雨澇調蓄七對服務表現出強協同,其中生境質量與雨澇調蓄(0.785**)以及與溫度調節(0.616**)具有最高的協同水平,表明氣候調節類生態系統服務和物種生存環境的密切聯系。此外,土壤保持與生境質量(0.064*)以及與雨洪調蓄(0.089*)兩對服務表現出弱協同,未來隨著城市擴張和生態退化有演變為權衡關系的可能。此外,結果還發現游憩休閑與其他生態系統服務都表現出較強的權衡關系,其中與生境質量(-0.370**)以及與雨澇調蓄(-0.368**)權衡效應最突出,與土壤保持服務不相關。結合圖3可知,休閑游憩服務集中于城區內部與近郊的公園綠地,內陸腹地生態空間目前提供的休閑服務有限,因此休閑游憩活動與生態資源的分布呈現倒掛現象。

表6 廈門市六類生態系統服務的相關性分析結果

3.2.2局部權衡協同關系

通過雙變量空間自相關分析獲得15組計算結果(圖5),總的來說水源涵養與雨澇調蓄具有最高的協同性,協同單元達到1050個,雨澇調蓄與休閑游憩具有最高的權衡性,權衡單元達到811個。廈門市生態系統服務權衡協同的空間格局包括三種類型：第一類,協同主導,包括HQ-WC、HQ-TM、HQ-RM、WC-TM、WC-RM、TM-RM六組,其共性特征是空間自相關格局分明,協同單元占比在41.18%—61.85%之間,“高—高”集聚分布于內陸山區,“低—低”集聚分布于海岸及島內建成區,較為清晰的體現了生境質量、水源涵養、溫度調節和雨澇調蓄服務的“陸—海”格局差異,權衡現象只在局部零星出現。第二類,權衡主導,包括HQ-RS、SC-RS、WC-RS、TM-RS、RM-RS五組,特征為在內陸山區和廈門島內的“高—低”與“低—高”集聚,權衡單元占比達到38.10%—45.43%,休閑游憩服務與其他五類服務的空間權衡是主要原因。第三類,混合分布,包括HQ-SC、SC-WC、SC-TM、SC-RM三組,特征為在內陸山區表現協同關系,而海岸及島內表現權衡關系,其中生境質量與土壤保持的空間相關性較弱,不顯著單元占比達到71.82%。

圖5 廈門市六類生態系統服務的雙變量LISA圖Fig.5 Bivariate LISA diagram of six ESs of XiamenHQ：生境質量服務 Habitat quality；SC：土壤保持服務 Soil conservation；WC：水源涵養服務 Water conservation；TM：溫度調節服務 Temperature mitigation；RM：雨澇調蓄服務 Runoff mitigation；RS：休閑游憩服務 Recreation service

3.3 生態系統服務在城市化格局中的構成

3.3.1城市化過程的空間格局識別

通過計算擴張概率和開發程度實現城市化過程空間識別。選取開發程度和擴張概率的均值(2.92,0.39)為原點繪制二維四象限坐標系對廈門全域空間單元進行分類(圖6),散點圖中形成“高概率—高開發”和“低概率—低開發”兩個簇群,對建成區和非開發區有較好的分離度,分類結果包括建成單元602個、潛力開發單元231個、過度開發單元177個,未開發單元775個。其中,建成單元主要是城市化完成的地域,與城區范圍基本吻合,呈現組團狀分布,集中于濱海和島內區域；未開發單元屬于未發生規模城市化的鄉村地域,集中連片分布于內陸腹地包含大量自然要素；潛力開發單元擴張概率高但是開發程度低,是近期城市化熱點區,零散分布于市郊,其中翔安區包含95個潛力開發單元,為市域最高,此外潛力開發單元多數與郊區鄉鎮中心或工礦區臨近；過度開發單元指在城市發展現狀條件下擴張概率低但是開發程度高,即土地開發超前于城市擴張的客觀需求,是一種局部過度城市化的現象,同安區包含68個過度開發單元,為全市最高,在空間分布上該類單元集中于生態敏感的灣區及淺山區。

圖6 廈門市城市化過程的空間格局識別結果Fig.6 Spatial identification of urbanization process in Xiamen

3.3.2城市化格局中生態系統服務構成

為進一步明確四類城市化空間單元對生態系統服務的貢獻比重,通過均值統計得到結果(圖7)。從綜合生態系統服務指數來看,未開發單元占比最高(31.38%),其次分別是過度開發單元、潛力開發單元與建成單元。在生境質量、水源涵養和雨澇調蓄服務方面,未開發單元都具有明顯優勢,分別占45.31%、58.20%和39.65%,而建成單元的服務水平較低,分別占8.34%、7.25%和14.10%。土壤保持與溫度調節在四類空間的服務水平相對均衡。在休閑游憩方面,建成單元服務水平最高(48.26%),未開發單元僅貢獻5.58%。總的來看,廈門市域未開發單元的生態系統服務平均水平最高,在多項服務中發揮關鍵作用,而潛力開發單元與過度開發單元的服務水平相近,建成單元僅在土壤保持、雨澇調蓄和休閑游憩表現出一定服務能力,其他方面基本依賴外部生態系統服務補充,可見高度人工化的空間系統具有明顯生態系統服務短板。

圖7 廈門市四類城市化單元對生態系統服務的貢獻Fig.7 Contribution of four kinds of urbanization units to ESs in Xiamen

3.4 耦合城市化與生態系統服務的分區管控策略

3.4.1生態分區管控格局

基于城市化異質性的空間細分結果以及每個采樣單元內綜合生態系統服務水平的高低(與平均值對比),進一步細化生態管控單元分區。由圖8可見,非開發區的低服務單元主要位于城鎮近郊區,并且已經向山區滲透,是生態保護需重點關注的問題。潛力開發與過度開發單元中具備高服務水平的空間主要分布于城鄉交錯帶,經濟區位上具有較高價值,同時又極其脆弱敏感,這類空間的有效規劃控制對廈門市域生態安全格局起到關鍵作用。建成單元中的高服務區主要得益于廈門城區公園綠地的建設,然而其中仍有大部分屬于低服務單元,所以城市建成區生態環境仍需優化提升。

圖8 廈門市域生態分區管控圖Fig.8 Reginal ecological zoning management map of Xiamen

3.4.2生態分區管控決策

統籌考慮空間單元的城市化與生態系統服務特征,通過交叉分析獲得廈門市生態分區管控決策矩陣(表7),共包括四類單元八種情景的管控策略：(1)建成單元,特征是空間基本飽和且可調整范圍較小,在生態系統服務高值區主要維持現狀生態空間繼續發揮相應功能,對生態系統服務低值區采用存量修復的策略,例如增加立體綠化,海綿城市改造等措施可以在有限空間內提供可觀的生態系統服務；(2)潛力開發單元,特征是建設適宜性高且遠期建設調整的可能性較大,其內部的生態系統服務高值區往往在城鄉生態網絡中具有重要作用,應降低開發強度對關鍵生態空間進行保留,而在生態系統服務低值區可適當平衡高值區的建設容量,局部提高開發強度；(3)過度開發單元,特征是土地覆被動態性強且現狀建設超前于實際需求,也具備較大調整空間,在高生態系統服務區域嚴格限制進一步開發,保存關鍵生態空間,在低生態系統服務區域著重開展受損空間生態修復,此時各類生態系統服務的權衡協同關系可提供參照,從而精準彌補生態短板；(4)未開發單元,特征是以自然生態屬性為主并在區域發揮重要的服務功能,在生態系統服務高值區應繼續生態保育,涵養自然資源并嚴格禁止開發建設,同時對于生態系統服務低值區,需要采取輔助生態干預的手段,優化各類生態要素的關系,逐步提升其服務能力。

表7 廈門市生態分區管控決策矩陣

4 討論與結論

4.1 討論

研究發現生態系統服務退化最嚴重的區域主要分布于廈門濱海集中建設區,并且此處空間權衡效應最顯著。從空間經濟學的角度來看,濱海地區的優勢經濟區位吸引更多的人工開發活動,進而加劇了對自然環境中多層次生態系統服務的擾動。城鎮擴張本質是經濟效益對生態效益的空間置換,在不能有效識別生態系統服務水平閾值[1]的條件下,由經濟增長驅動的城市化過程具有很強路徑依賴性,極易對原始生態系統帶來不可逆轉的破壞。比較典型的是,在廈門城鄉交錯地區的潛力開發單元與過度開發單元中,生態系統服務與城市化的矛盾最為突出,與既有研究相符[14]。一方面該地區屬于典型的生態交錯帶(Ecotone),邊緣效應突出,在廈門各類生態系統服務中的貢獻占比較高且較為穩定,具備較高生態價值；另一方面,該區域也是城市化中的熱點區,極易受到外部脅迫而喪失原有生態服務能力[38]。因此,在市域生態規劃中需要著重加強對城鄉交錯帶的關注。

生態系統服務的格局識別旨在通過認識和掌握生態系統服務之間的復雜空間關系與城市化過程的交互影響規律,探尋生態底線保護與社會經濟發展的平衡點,從而實現綜合效益最大化。區別于現行生態保護規劃中宏觀分區的技術范式,本文嘗試在細分空間單元中探究規律與管控路徑。由于尺度細分放大了空間異質性影響,研究結果呈現一定程度的碎片化現象,但同時也有效識別了傳統廣域分區中易被忽略的關鍵生態管控節點。在國土空間規劃“五級三類”的體系中,本文提出的方法可以為市縣級規劃提供技術支撐,特別是在詳細規劃中,空間細分可以為城市及鄉村地區提供更為細致的參照。考慮尺度效應影響,采用的1000 m采樣與管理網格可以滿足廈門大部分區域的識別和分析,但是在不同研究區域或不同研究目標下仍需進一步搜尋最優分析尺度。此外,由于城市化過程的動態性與非線性,在時間截面上的空間識別結果不具備外推條件,因此未來需在時序研究上繼續深入。

4.2 結論

本文以廈門市為研究對象,在探究生態系統服務的空間分異特征和權衡協同關系的基礎上,揭示了異質性城市化格局中生態系統服務構成規律,并基于空間細分的方法提出市域生態空間管控方案。主要得出以下結論：(1)廈門市生態系統服務在“陸-海”方向上空間分異顯著,島外四區的綜合生態系統服務指數總量占全域的91.78%,在平均服務水平上翔安區和海滄區最低,同安區在總量和均值上均處于首位；(2)六類生態系統服務之間以協同作用為主,在全局關系中生境質量與雨澇調蓄以及與溫度調節的協同水平最高,在局部空間關系中水源涵養與雨澇調蓄的協同水平最高且高值區集中于內陸山區,休閑游憩服務與其他服務的權衡效應最強；(3)廈門市未開發單元的生態系統服務平均水平最高,其生境質量、水源涵養和雨澇調蓄服務較強,建成單元服務能力最弱,僅在休閑游憩服務表現出優勢,在市域尺度翔安區開發潛力最大,同安區過度城市化問題突出；(4)基于空間細分單元疊加城市化與生態系統服務特征,得到廈門市生態管控分區圖以及管控決策矩陣,提出了四類單元八種情景的具體管控策略。