【文献分享】生态系统服务外部性约束下的国土生态空间优化

文摘   2024-12-25 08:02   浙江  


摘要



生态系统服务是动态的,遵循区域之间的特定路径并产生外部性。然而,对这些外部性和生态网络内部机制的研究仍然有限。这些外部性的量化、空间格局和演变尚不清楚,需要进一步研究。本研究利用2010年和2020年的土地利用、地形、降水和社会经济数据,对金坛区国土生态空间(TES)内生态系统服务的外部性进行量化,分析其空间分布和网络传输特征;利用InVEST模型评估生态系统服务的外部性,并将其与生态网络模型相结合,揭示网络结构对外部性流动的影响,提出不同情景下的生态空间优化方案,为区域生态空间优化提供参考。研究结果表明:生态系统服务外部性存在并呈现空间分异,生态源区和生态廊道参与了服务的流动和消散;在此基础上,提出了包含多个场景的生态空间优化方案,为区域生态空间优化提供参考。该研究为生态空间的可持续管理提供了新的见解和方法进步,特别是在优化生态空间结构和确保区域生态安全的背景下。本研究通过阐明生态系统服务外部性的空间动态和网络传递,为生态保护和土地利用规划的明智决策提供支持。





研究背景及意义



国土生态空间(TES)是指在某一国家或地区,除了农业空间和城市空间,为国家或地区提供重要生态产品和生态服务的领土空间,由不同功能的生态用地、完整的食物链和稳定的生物栖息地组成。生态空间主要包括农业空间和城市空间之外的所有具有生态意义的空间,如森林、草原、沼泽、湿地、河流、湖泊、海滩、岸线、海洋、沙漠、戈壁沙漠、冰川、高山冻土带、荒岛等空间。

TES在为社会福祉提供必要的生态系统服务、保障区域生态安全、提高居民生活质量等方面发挥着关键作用。一个组织完善的工商业TES是支撑区域生存和发展的基石和生态保障领土生态空间(TES)是指在某一国家或地区,除了农业空间和城市空间,为国家或地区提供重要生态产品和生态服务的领土空间,由不同功能的生态用地、完整的食物链和稳定的生物栖息地组成。生态空间主要包括农业空间和城市空间之外的所有具有生态意义的空间,如森林、草原、沼泽、湿地、河流、湖泊、海滩、岸线、海洋、沙漠、戈壁沙漠、冰川、高山冻土带、荒岛等空间。TES在为社会福祉提供必要的生态系统服务、保障区域生态安全、提高居民生活质量等方面发挥着关键作用。一个组织完善的工商业TES是支撑区域生存和发展的基石和生态保障。优化生态空间结构,增强区域生态系统承载力,促进社会经济与生态和谐发展。然而,以城市化、工业化、经济快速增长和人类活动增加为标志的无情的社会发展导致了城市的蔓延,耗尽了TES并损害了其质量。这对人类生存环境和区域可持续性构成了重大威胁。从历史上看,由于不合理的布局、不受控制的开发和不合理的利用,降低了TES,阻碍了区域的进步,导致环境恶化、生态功能退化和福祉降低。在当前的研究中,区域经济发展与环境保护之间存在着微妙的平衡。解决这种平衡已成为一个紧迫的问题。因此,合理优化生态空间结构,保障区域生态安全,实现发展与环境的和谐共生,成为城市规划研究的重要课题。

最近的研究强调了研究区域生态系统服务供需动态的重要性,量化它们的价值,并了解它们与人类活动的相互作用。最近的研究证实,生态系统服务表现出流动性,沿着特定的路径在区域之间流动,并延伸到这些路径之外。这种运动有助于形成生态系统服务流(ESF) 。ESF也有许多不同的定义和理解。一些研究人员考虑到空间流动过程,并将ESF描述为服务从生态系统向人类的传递(称为区域内流动)或不同社会生态系统之间,例如流域、国家或大(全球)区域,或生态系统服务在供需区之间的转移(称为区域间流动)。在此假设下,ESF可分为原位、全向和重力定向。在这种理解的基础上,出现了“远耦合”的概念,用于描述遥远地区生态系统服务的相互联系。由于生态系统服务的空间异质性和流动性,这些服务丰富的地区自然会将其影响扩展到缺乏这些服务的地区。相反,缺乏生态系统服务的地区持续吸引向内流动。鉴于生态系统服务的永久流动性和空间多样性,它们本质上具有外部性。

生态系统服务的外部性是指特定区域内产生的服务对其边界以外区域的影响,具有显著的区域特异性。这些外部性表明,生态系统服务的提供或需求会对其他个人或群体产生积极或消极的影响,而这些影响没有反映在市场价格中。外部性可以表现为积极的或消极的。正外部性代表了原产地外部区域所经历的有益影响,概念为生态系统服务的溢出。相反,负外部性表示外部区域感受到的有害影响,类似于受到损害的生态系统服务的流入。由于内部和外部成本和收益之间的不一致,这种外部性可能破坏特定区域管理政策的有效性。同样,它们也造成了各区域生态系统服务产出和需求的差异。与经济外部性不同,“公共与私人”的概念不适用于生态系统服务。

外部性对社会产生影响,但对造成外部性影响的人没有直接的成本或收益。它们可以是积极的(例如,提高安全性)或消极的(例如,污染)。理解和量化与生态系统服务相关的区域间外部性对于理解生态系统机制和优化区域功能至关重要。外部性代表生态系统服务的区域间流动。为了优化TES,必须考虑到生态系统服务的公共产品属性和外部性,实施非市场控制措施和协作性跨区域优化策略。自然资源管理和土地空间优化导致跨区域TES优化呈增长趋势。

水资源供应服务的量化由于其流量尺度和路径的清晰性,在各种生态系统服务的研究中处于领先地位,产生了大量的研究成果。Guan等人(2016)以中国小红河流域为例,提出了一种基于污染物总量分配模型的流域生态补偿计算方法,以支持区域水环境治理和污染减排。监管服务是最容易发生区域间互动的类型。调控服务流运动机制的表现和量化是生态系统服务外部性研究的一个重要组成部分。例如,Mori等人(2021)利用SWAT模型模拟分析了调洪生态系统服务的时空动态,提出了调洪供需映射方法,对流域调洪服务进行了空间显式分析。目前学术界广泛采用的将价值转换为综合评估多种生态系统服务的方法,促进了不同服务之间的综合评估和可比性;然而,它没有考虑到不同服务的不同移动模式。

总体而言,直接测量生态系统服务外部性大小和空间分布的方法在目前的研究中仍然很少。对于现有的生态系统服务测量技术是否可以用于评估外部性,也缺乏调查。然而,目前还没有普遍接受的方法来确定生态系统服务的外部性。数据不足和研究方法有限削弱了关注生态系统服务外部性的研究。生态空间优化研究与生态系统服务外部性评价存在一定差距。与生态系统服务相关的外部性的量化、空间格局和动态尚不清楚,需要进一步深入研究。指导本研究的主要研究问题是:生态系统服务存在外部性吗?如果有,它们在空间上是如何分布的,它们是正的还是负的?不同的优化方案如何影响生态系统服务的外部性?总体而言,直接测量生态系统服务外部性大小和空间分布的方法在目前的研究中仍然很少。对于现有的生态系统服务测量技术是否可以用于评估外部性,也缺乏调查。然而,目前还没有普遍接受的方法来确定生态系统服务的外部性。数据不足和研究方法有限削弱了关注生态系统服务外部性的研究。生态空间优化研究与生态系统服务外部性评价存在一定差距。与生态系统服务相关的外部性的量化、空间格局和动态尚不清楚,需要进一步深入研究。指导本研究的主要研究问题是:生态系统服务存在外部性吗?如果有,它们在空间上是如何分布的,它们是正的还是负的?不同的优化方案如何影响生态系统服务的外部性?





研究亮点

         


本文以江苏省常州市金坛区为研究区域,以2010年和2020年为研究时间点。利用与土地利用、地形、降水和社会经济因素相关的数据,本研究探讨了量化生态系统服务外部性的方法。探索生态系统服务功能空间分布格局。这些知识为有效的生态系统管理策略提供了信息。本研究提出了一个生态空间优化方案,旨在解决生态系统服务提供的关键瓶颈。主要贡献有:(1)评价了金坛生态系统服务的外部性;(2)建立了生态网络模型;(3)提出了优化方案。我们的研究通过对生态系统服务外部性、其量化、空间格局和网络传输特征的全面考察,填补了文献中的一个关键空白。这些知识对于制定增强生态系统恢复力和可持续性的有针对性战略至关重要,对生态空间规划方法的进步做出了重大贡献。





研究结果



1 生态系统服务外部性

利用上述方法,本文计算了金坛区及其周边地区的年均初级生产总值(GPP)、年均产水量(AWY)、营养输送比(NDR)、风景质量(SQ)和生境质量(HQ)。此外,我们还通过空间叠加确定了金坛区及其周边生态系统服务的外部性。

如图4所示,考虑和不考虑GPP、AWY和SQ的外部区域之间的结果没有明显的差异。这意味着,至少对于使用本研究中采用的方法检验的服务来说,没有外部性效应。

研究区NDR的向内和向外流动是相互依存的。金坛区内的所有地点都表现出外部性,以NDR向外流动为主。图4 NDR的外部性图显示,金坛境内大部分区域呈现蓝色,白色(无外部性)区域非常少。相反,在金坛以外,流入的比例更高(红色)。外部性流动主要集中在金坛周边的南北地区,这与水系的分布是一致的。此外,金坛以外的大部分地区呈现白色,表明本研究区域没有NDR的外部流动。

另一方面,总部围绕金坛区边界呈环形分布结构。流出区和流入区之间有一条明显的分界线。正如HQ的外部性图(图4)所示,金坛区内以绿色为主,而外围则以黄色环形区域的边界为标志。这说明了总部的区域间流动,突出了距离的衰减效应。同样,在总部的外部性图中(图4),离金潭较远的区域呈现白色。这表明没有静电从这部分区域到金坛内部。值得注意的是,本研究中用于计算生态系统服务外部性的方法主要基于区域间生态系统服务流量的差异。

在研究区域内,NDR和总部的外部性分别计算,统计结果见表2。2010-2020年,金坛境内NDR流入增加18.80%,流出减少11.18%,而金坛境外NDR流入增加12.45%,流出增加11.33%。金坛区内总部流入保持不变,流出减少17.32%;金坛区外总部流入减少3.49%,流出保持不变。从表2可以看出,2010-2020年,NDR的外部性流动增强,流入和流出的变化率在整个地区都有所增加。与流入相比,2010 - 2020年期间,NDR流出的增长更为剧烈,金坛区正面临逐渐失去NDR服务的风险。从2010年到2020年,总部的外部性效应放缓,表现为整个地区的流入和流出都略有下降。与流入相比,流出在这10年期间的下降幅度更大,因此在过去的10年里,HQ发生了变化,NDR出现了分化。具体而言,在研究区域,由于流出导致的总部下降速度远远超过流入。因此,总部逐渐聚集在金坛地区。

2 生态网络的外部性

使用上述方法,本文提取了与生态系统服务外部性相关的生态廊道和源位置,结果如图5所示。如图所示,尽管整个研究区域的生态源保持不变,但2010-2020年间引起外部性的生态源发生了变化。值得注意的是,在2020年的结果中,18号源被确定,主要是因为出现了一条连接24号源和18号源并跨越金坛区行政边界的新生态廊道(36号廊道)。与2010年相比,这条廊道并不存在。2010-2020年,生态网络结构的差异导致了研究区外部性值的变化。关于产生外部性的生态源址和廊道的具体信息见表3。由表可知,2010年有7个来源(占总量的20.59%)和10个廊道(占总量的17.24%)对生态系统服务外部性有贡献。
有趣的是,虽然该区南部的生态源较密集,但并没有任何生态源(例如15)参与金坛区内外流通。外部性流动廊道的平均欧氏距离、生态阻力距离和长度均高于研究区内所有廊道。其中,平均欧几里得距离为16110.10m,平均生态抗性距离为34,9542.86m,平均长度为20,463.74m。研究区廊道的平均欧氏距离为5,750.90m,平均生态阻力距离为9,7227.71m,平均长度为7,249.37m。这表明参与区域间ESF的廊道覆盖的距离更大,与近年来“远程耦合”的概念一致。2020年,9个来源(占总量的26.47%)和11个廊道(占总量的18.64%)对生态系统服务外部性流动做出了贡献。外部性流动参与廊道的平均欧氏距离为16423.00m,平均生态阻力距离为220036.08m,实际长度为21715.20m,均超过区域整体廊道的平均欧氏距离为6120.25m,平均生态阻力距离为69,967.52m,平均长度为7948.54m。
2010-2020年,研究区ESs的改善使生态网络结构呈现正向变化趋势。2020年,积极参与区外生态系统服务流动的生态源区和廊道数量增加。值得注意的是,研究区南部以前对金坛区外部生态系统服务没有直接贡献,但现在发生了显著变化。到2020年,将第18源区纳入外部生态系统网络,促进了生态系统服务向更远地区的流动。

3 生态系统服务外部性障碍的识别

根据之前概述的研究方法,本文选择了五个搜索窗口半径:100米、300米、500米、700米和900米。假设搜索窗口内每个位置的生态阻值为1,计算出最小成本路径(LCD) 下降速率(LCDDRs)。随后,根据lcddr的频率直方图,我们采用自然断点方法将这些比率分为5个水平:0-0.5%,0.5-3%,3-8%,8-18%和18-50%。结果如图6所示。如图6所示,搜索覆盖区域随着搜索窗口半径的增大而扩大。2010年和2020年,研究区域的LCDDRs在0-50%之间波动,大多数区域的LCDDRs低于0.5%。此外,同一位置LCDDRs的下降速率在不同的窗半径上有所不同。例如,在金坛地区西部,在多个半径范围内观测到一个极小的极值区域,LCDDRs仍然相对较高。而当搜索窗口半径分别设置为100米和300米时,该区域的LCDDRs超过18%(红色)。随着半径增加到500米,LCD超过18%(红色)的区域减少,而LCDDR超过8%(橙色)的区域增加。进一步将搜索窗口半径增加到900米,导致同一区域的LCDDR小于8%(黄色),表明搜索窗口半径越大,LCDDR越小的趋势。这主要是由于更大的搜索窗口半径导致的生态阻力下降,这会使LCDDRs扩散到更大的区域,从而稀释了LCD减小的效果。
综合各半径的LCDDRs,保留各半径LCDDRs最高的区域作为生态网络屏障区。基于LCDDRs,采用自然间断法,舍入到最接近的整数,根据下降率0-0.5%、0.5-3%、3-8%、8-18%和18%以上,将障碍物点分为5类(I-V类)。将各类障碍点的面积和土地利用类型制成表格,见表4。2010年和2020年,仅占该地区0.1%的一级地区平均提供了超过20%的lcddr。这些地区的生态系统服务流动程度显著影响生态系统服务的区域间流动,从而极大地影响生态系统服务的外部性。在土地用途方面,不同类型的障碍点之间存在明显差异。在Ⅰ类地区,水体所占比例较高,而在Ⅱ类和Ⅲ类地区,森林和果园地区更为普遍。在IV类和V类地区,农田更为普遍。障碍物点的计算方法不考虑点自身电阻值变化后(最小值为1)的连通性改善,而是考虑障碍物周边区域内整体电阻值优化后的连通性改善。这意味着,虽然森林和草原本身的生态阻值最小,但在研究区域的这些屏障区内,存在着无法与外界有效联系的“孤立”果园和森林。因此,这些区域成为关键障碍点,导致关键障碍点中阻力值较低的土地利用类型比例较高。

4 生态空间多场景优化方案

研究表明,研究区内存在显著影响生态系统服务连通性的关键区域。虽然这些地区占总景观的比例相对较小,但其土地利用优化(减少生态阻力)可以导致LCDDRs的大幅减少。因此,这些区域可被视为具有重大改进潜力的关键瓶颈区域。可以想象,这些关键区域内土地利用类型的变化也将影响区域一级生态系统服务的外部性。这些优化方案的设计构建了TES,如图7所示。从图7中可以明显看出,服务水平的优化区域呈现出明显的“核心”分布,而外围则被扩张优化情景(EOS)包围。这些优化方案的设计构建了TES,如图7所示。从图7中可以明显看出,服务水平的优化区域呈现出明显的“核心”分布,而外围则被EOS包围。最外层表示作用域综合优化情景(COS)。此外,优化边界与土地利用边界并不完全一致。在优化方案中,除指定建设用地等外,还存在一定面积的生态低阻带,包括森林、草原、水体等。这一观察结果与早期的研究结论一致:影响该地区整体外部性的障碍并不仅仅是由于其固有的土地使用导致拥堵。相反,它是由于特定廊道内存在“孤立”的森林和草原区域,阻碍了生态系统服务的流动,从而形成阻塞点。在此基础上,本文分析了每个优化方案的土地利用变化,如表5所示。优化后的土地利用类型仅包括森林、草地、水域和交通用地。保留交通用地主要是考虑到区域与外部环境的连通性,因此保留了道路。在《规划》中,调整主要针对屏障内的优势土地类型,即农田、果园和建设用地,重点向森林和草原过渡。值得注意的是,2020年总体优化面积较2010年有所缩小,反映出阻塞点在时间上有所减少,整体生态状况有所改善。





研究启示



虽然本研究为生态系统服务外部性约束下的TES优化提供了有价值的见解,但仍有许多有待探索的地方。为了继续推进该领域并解决当前研究的一些局限性,提出了未来研究的几个有希望的方向。

一个值得注意的差距是需要更详细地测量区域之间的生态补偿值。这将涉及量化一个地区通过生态系统服务外部性向另一个地区提供的经济和生态效益。此外,生态系统服务外部性在较长时期内的动态变化值得进一步调查,因为这可能揭示短期观察无法立即显现的趋势和模式。对生态系统服务外部性产生和消散的机制进行深入研究是未来研究的当务之急。这包括改进量化方法以达到更高的精度,开发更复杂的模型以捕捉生态网络的复杂性。此外,将计算的外部性转化为可操作的生态补偿价值将是关键的下一步,从而使理论见解能够应用于实际的保护策略。

未来的研究可以更深入地研究生态补偿价值的量化,这将有助于生态系统服务效益在区域间的公平分配。考察生态系统服务外部性演变的纵向研究可以对所涉及的时间动态提供更丰富的理解。此外,探索实施TES优化计划的社会经济影响,例如创造就业机会或流离失所以及财产价值的变化,将有助于为政策决策提供信息。




初审:梁笑嫣

审核:徐彩瑶

排版编辑:段淑慧

文献推荐人:段淑慧


参考文献:Junxiao Wang, Xiwei Lai, Zhifei Zhang, et al. Optimization of territorial ecological space under the constraint of ecosystem service externalities[J]. Ecological Indicators, 2024, 168: 112752.

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【数字生态与绿色发展学术团队】Optimization of territorial ecological space under the constraint of ecosystem service externalities.pdf


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