【文献分享】生态系统服务供需比与土地利用强度的非线性关系和基于阈值分区——以京津冀地区为例

实现联合国可持续发展目标需要健康的生态环境，这对人类福祉至关重要。尽管生态系统服务（ESs）与土地利用强度（LUI）表现出密切关系，但大多数研究这种关系都集中在ESs供给方面。从可以反映ESs供需均衡状态的生态系统服务供需比（ESSDR）的角度来理解这种关系的研究仍然很少。特别是，ESSDR和LUI之间的非线性相互作用和阈值仍未得到充分探索。针对这一研究空白，本研究量化了中国京津冀地区（BTH）的ESSDR和LUI，并使用约束线和限制三次样条法确定了它们的非线性关系和阈值。结果表明：（1）2000—2020年，粮食生产供需比（GP-SDR）、碳封存（CS-SDR）和生境质量（HQ-SDR）下降，而产水量（WY-SDR）和休闲娱乐（LR-SDR）供需比增加。（2）平均LUI从2000年的2.91略微上升到2020年的3.02，高LUI区域集中在东南部中心城区，显示出核心-边缘分布模式。（3）ESSDR和LUI表现出复杂的非线性关系，约束线分别显示WY-SDR、GP-SDR和LUI之间的倒U形，CS-SDR、HQ-SDR和LUI之间出现陡峭的下降曲线，LR-SDR和LUI之间呈U形。观察到某些阈值，例如GP-SDR在LUI超过3.5时显着下降，而LR-SDR在LUI3.7附近增加。最后，根据确定的阈值将BTH区域划分为核心控制区、一般控制区和维持区，并提供量身定制的建议，以促进不同阈值区域内的人类-环境协调。本研究可以加深对ESSDR和LUI之间错综复杂的相互作用的理解，为可持续土地利用管理和生态环境保护提供科学参考。

 1. ES供需变化特征

在2000年至2020年的研究期间，在整个地区观察到不同ES的显着时空变化（图4）。BTH地区WY、GP和LR的总供应量增加，而CS和HQ的总供应量下降。更准确地说，WY和GP的总供应量分别显示出2.24%和0.94%的年均增长率，而CS的总供应量每年减少0.12%。在空间上，WY的供应在南部和东北部较高，而中部地区的供应值较低。西北山区的GP供应较低，而东南平原的GP供应值较高。然而，与GP相比，CS和HQ的供应分配模式相反，西北部的值较高，东南部的值较低。LR供应呈放射状分布模式，从市中心地区向外减少。除WY外，对其他ES的总需求有所增加。特别是，GP和CS的总需求增加了4×10⁵t和2.12×10⁸t分别。每个ES的需求都表现出相似的分布，较高的需求主要集中在东南部，而西北部的较低需求，从中心城区向外减少。

 2.ESSDR和集群分析

采用Jenks自然断点法将ESSDR分为五个区间：更低、低、中、高和较高价值区域。图5显示了2000-2020年BTH区域ESSDR的分布。GP、CS和HQ供过于求，其SDR呈下降趋势。具体而言，GP-SDR中高值区域的比例略微下降了2.26%，而CS-SDR和HQ-SDR中的高值区域比例急剧下降了10%以上。WY从供不应求转变为供过于求，其SDR赤字有所缓解。WY-SDR高价值区域的比例从2000年的26.62%飙升至2020年的69.11%。尽管LR的SDR有所提高，但一直供不应求。LR-SDR低值区域占比最大，两年均占80%以上。空间分析显示，WY-、CS-和HQ-SDR在西北部表现出较高的值，与东南部的较低值形成鲜明对比。其高值区和高值区主要集中在西北山区，降水充沛、植被茂密、人口稀少，供大于求。相反，东南部平原，特别是生产和生活活动密集的中心城区，以WY-、CS-和HQ-SDR的中低价值地区为特色。该地区的快速城市扩张导致景观破碎化，威胁到周围的栖息地，并减少了WY、CS和HQ的供应。与这些模式相反，GP-SDR表现出逆分布模式。其高价值和高价值区域主要分布在东南部农业区，其特点是水源丰富、地形平坦、耕地条件良好。GP-SDR的低价值区域位于人口稠密的东南部城市中心，耕地有限。LR-SDR在整个地区一直表现出较低的值，尤其是在中心城区。

使用k-means聚类方法分析2020年的ESSDR，从而在网格尺度上识别出四种不同类型的ESSDR集群（图6a）。然而，鉴于网格规模的分区是分散的，边界不明确，有必要在行政规模上进行ESSDR分区。为此，本研究统计了每个区（县）中比例最高的集群类型，以初步分类区（县）类型。随后，本研究遵循区域划分中的协调和完整性原则，同时结合区域特征，最终在县（区）尺度建立ESSDR分区（图6b）。最后，本研究计算了不同区域的平均ESSDR以探索分区特征（图6c和d）。

1区位于坝上高原西北部和西部山区，各ESSDR平均值差异较小，平均值WS-SDR从-0.08变成0.05。2区位于燕山北部，在4个区中WY-、CS-、LR-和HQ-SDR的平均值最高。3区位于东南部平原和东北丘陵地区，与其他区相比，GP-SDR的平均GP-SDR最大，2000年和2020年的GP-SDR平均值分别为0.43和0.40。然而，区域3中其他ESSDR的平均值相对较低。区域4主要覆盖BTH区域内的中心城区，与其他区域相比，每个平均ESSDR最低，WY-、GP-和HQ-SDR的平均值在两个时间节点均低于零。综上所述，ESSDR区域1-4分别代表生态系统服务平衡区、碳封存区、粮食生产区和生态系统服务不平衡区。ESSDR在这四个区域之间显示出显著的区域差异。

 3.LUI的时空格局

本研究使用Jenks自然中断分类以及主要土地利用类型将LUI分为9个区间（图7）。平均路易率由2000年的2.91轻微上升至2020年的3.02。中LUI-高NFUI区域占比最大，在两个时间节点分别为27.2%和30.27%，其次是中LUI-低NFUI和低LU-高GI区域。空间分析显示，高LUI-高PD的区域主要位于中心城区，其边界不断扩大。东部平原和丘陵地区主要由中等路易率区占据，而低路易率地区则分散在北部和西南山区。在时间变化方面，LUI总体呈上升趋势，高和中度增长区域分别占9.8%和30.1%。特别值得注意的是，最显著的土地利用变化是从其他土地类型向建设用地的转变，占土地利用转变总面积的48.3%（图8）。这种转变导致一些地区，尤其是市中心地区的外围地区，LUI显著上升。同时，南部平原氮肥使用量的增加，以及北部坝上草原放牧强度的增加，导致各自区域内的LUI增加。相反，在中原和北部山区观察到LUI降低，这主要归因于氮肥使用量的减少和以粮换绿项目的实施。

4.RSSDR和LUI之间的相互作用

4.1.定量和空间相关性

在2000-2020年期间，除了GP-SDR和LUI之间的微弱协同关系（相关系数>0）外，其他ESSDR与LUI（相关系数<0）表现出不同程度的权衡（图9）。其中，HQ-SDR与LUI的负相关系数最大，分别在2000年和2020年为-0.72和-0.79，表现出很强的权衡关系。WY-SDR和LR-SDR与LUI之间的相关系数在0到−0.3的范围内，表明两者与LUI之间的权衡较弱。相比之下，CS-SDR和HQ-SDR与LUI之间的相关系数均小于−0.5，反映了两者与LUI之间的强烈权衡。值得注意的是，LUI与CS-SDR、LR-SDR和HQ-SDR之间的负相关系数的绝对值随着时间的推移而增加，表明权衡关系加强。

本研究确定了ESSDR和LUI之间的五种空间关系：低-低（低ESSDR和低LUI）、高-低（高ESSDR和低LUI）、高-高（高ESSDR和高LUI）、低-高（低ESSDR和高LUI）和不显著。重要的是，2000年至2020年期间，BTH区域的ESSDR和LUI之间存在显着的空间差异和不匹配（图10）。该区域以高-低和低-高类型的空间不匹配为主。比较ESSDR区间的空间关系发现，生态系统服务平衡区主要表现为低-高空间错配和低-低空间匹配。在碳固存优势区，高低空间错配盛行，面积比例约为23.15%，植被茂密、供给高，与人口稀少、需求低形成鲜明对比。相比之下，粮食生产优势区主要表现为低-高空间错配，2000年覆盖面积的16.60%，到2020年扩大到18.01%。之所以出现这种不匹配，是因为该区域只有较高的GP供应量，而其他ES的供应量较低。因此，人口对其他ES的需求无法得到完全满足，最终导致供需失衡。生态系统服务不平衡区表现出低-高空间错配，主要由城市化加速和城市扩张驱动，导致LUI升高。同时，该地区经济发展和人口集聚进一步制约了ESS供应，同时提高了需求，导致ESSDR较低，土地利用与生态保护协调不协调。

4.2.非线性关系和基于阈值的分区

在2000年和2020年，关于Gross-SDR和LUI之间的关系，观察到Gross-SDR随着整个区域LUI的增加而降低（图11）。具体而言，如果LUI在2000年和2020年分别超过3.42和3.46，则总特别提款权将保持在较低的水平。在分析不同区域时，Gross-SDR随着LUI的增加而下降，但下降速度不同。区域1和区域3的下降率与区域范围的下降率相似，而区域2的下降速度较慢，区域4的下降速度较快。这表明LUI的增加对Zone2的Gross-SDR影响较小，而Gross-SDR对Zone4的LUI波动更敏感。值得注意的是，在区域4内，总特别提款权最初随着路易率的增加而迅速下降，然后维持在较低的水平，分别在3.3-3.8，并在2000年和2020年分别超过3.83和3.89时急剧下降。总体上，WY-SDR、GP-SDR和LUI之间的约束线大致形成倒U形，CS-SDR、HQ-SDR和LUI之间是陡峭的下降曲线，LR-SDR和LUI之间近似呈U形。

在分析每个ESSDR与LUI之间的关系时，WY-SDR最初随着LUI的增加而上升，然后下降，在不同区域表现出不同的下降率和阈值。特别是在区域4中，WY-SDR在2020年在LUI3.5-3.8附近表现出高值，但一旦LUI超过4.05，则出现显着下降。同样，GP-SDR最初激增，然后随着大多数区域LUI的增加而下降，这表明GP-SDR和LUI之间存在最佳平衡阈值。超过此阈值，LUI的增加往往会导致GP-SDR失衡。例如，在区域3内，当LUI在2000年和2020年分别超过3.36和3.41时，GP-SDR表现出明显的下降趋势。相比之下，CS-SDR和HQ-SDR均随着不同区域的LUI增加而降低，这表明它们之间存在权衡取舍。在区间2内，当LUI在2020年超过各自的阈值2.67和2.54时，CS-SDR和HQ-SDR开始下降。此外，在区域2中，CS-SDR和HQ-SDR的约束线的下降率最小，表明它们对LUI变化不太敏感。LR-SDR对LUI变化的响应在不同区域之间并不完全一致，但在LUI3.7附近表现出显著的上升趋势。

根据不同区域的主要功能，以及2020年的ESSDR和LUI阈值，1区和4区在Gross-SDR约束线中选择了3.17和3.89的阈值。同样，区域2采用了CS-SDR和HQ-SDR约束线中阈值2.67和2.54的平均值。区域3在GP-SDR约束线中选择了阈值3.41。阈值之前的5%部分被指定为维护区域，阈值周围的5%部分被指定为一般控制区域，阈值之后的5%部分被指定为核心控制区域。如图12所示，核心控制区主要由中心城区组成，这些区域周围的一定范围是一般控制区，其余是维护区。所有区域都包含很大比例的维护区域，百分比超过35%。此外，区域3的一般控制区占48.15%，而区域4的核心控制区占25.93%，两者也构成了各自区域的相当大比例。值得注意的是，与区域1内的维护区相比，一般控制区的氮肥使用量增加更多。过量使用氮肥会消耗土壤有机质，可能导致土壤板结。2区的核心控制区主要位于多种土地利用类型交织在一起的地区。这些地区破碎化的增加削弱了生态系统的完整性和连通性，从而影响了区域碳封存能力和生物多样性。同时，在北部边缘的核心控制区内观察到放牧强度显着增加，这一因素可能导致草原退化并降低生态系统多功能性。在3区内，适度的建设用地扩张被认为是可以接受的。但是，如果膨胀超过阈值，GP-SDR将显著下降。

尽管这项研究的结果可以为区域可持续土地利用管理提供科学支持，但仍然存在某些局限性。首先，研究主要关注人类活动对ESSDR的影响。然而，在气候波动频繁或自然条件复杂的地区，监管区域的有效性可能会受到限制。未来的研究将考虑随机森林、部分依赖图和贝叶斯网络等模型来评估ESSDR对气候、自然禀赋和土地利用等多个变量的响应，旨在为复杂环境制定更可行的土地管理和环境保护策略。其次，值得注意的是，这些阈值是根据BTH地区的当前情况确定的。因此，它们的适用性可能仅限于研究区域的特定自然和社会经济条件，而可能不直接适用于其他地区。本研究希望对不同地区的阈值进行比较分析，以进一步验证和调整其有效性和适用性。此外，ES供需动态受利益相关者的偏好和前景的影响，优化它们需要仔细考虑不同ES之间的潜在权衡和流动。未来的研究将采用更全面的方法来量化长期ESS供需，同时应用统计方法来解决社会经济数据中的潜在错误，并进一步将ES权衡和流量整合到土地利用空间优化中。同时，由于数据采集和处理的限制，本研究没有进一步准确量化小面积的水域和未使用的土地，主要关注土地使用输入或社会经济活动的产出，可能导致某些区域的结果略有偏差。未来的研究需要利用多源数据，如人类对净初级产量的挪用和归一化的差异水指数，并采用数据融合技术构建更全面的LUI评价系统。在综合LUI的基础上，应反算每个子指标的实际值，以增强研究结果的直观性和可用性。最后，该研究对阈值效应的分析主要在网格单位尺度上。然而，这些阈值效应的表达在不同的空间尺度上可能有所不同。因此，未来的研究需要在数据收集和模型构建方面进行更精细的设计，旨在全面理解和揭示ESs供需与LUI之间复杂的动态交互。