确定多服务空间格局和生态系统服务簇是确保区域生态安全和可持续发展的关键。生态系统服务簇可以有效判别多种服务之间的相互作用，实现生态功能区的区域化。针对京津冀地区缺水、水土流失、土地退化、森林草原质量差、农业用地萎缩等一系列环境和生态挑战，结合多种模型算法，分析了产品供给（PS）、产水量（WC）、土壤保持（SC）、防风固沙（SF）、固碳（CS）、植物净初级生产力（EP）、生境质量（BD）和休闲文化（RC）等八大关键生态系统服务的空间格局和驱动力。此外，还采用空间系统聚类来识别生态系统服务簇，优化生态功能分区。研究结果表明，京津冀地区的八种生态系统服务具有明显的空间异质性。高产品供给集中在平原地区，而其余七种生态系统服务则主要集中在山区。该地区可划分为四个服务簇：生态保护服务簇（ECS）、生态恢复服务簇（ERS）、产品供给服务簇（PSS）和生态脆弱服务簇（EFS）。生态保护服务簇和生态恢复服务簇以调节服务和支持服务为主，主要由气候因子和净植被指数驱动。生态恢复服务簇的服务水平相对较低，是未来生态恢复的关键领域。产品供给服务簇以食物供给为主，土地利用变化是主要驱动力。目前，随着城市化进程的加快，生态脆弱服务簇提供的各种生态系统服务不足。未来应加强城市生态建设，提升区域生态系统服务能力。
生态系统服务是指生态系统对人类福祉和社会可持续发展的直接或间接贡献，可分为供给服务、调节服务、支持服务和文化服务。生态系统服务在维持环境动态平衡、保障人类可持续生产和生活方面发挥着不可或缺的作用。随着人口的不断增长和经济的不断发展，生态系统压力不断增大，各种服务功能下降甚至丧失，生态系统服务功能和区域功能分区将受到阻碍。因此，全面研究多样化生态系统服务功能之间的关系、多种生态系统服务的模式特征以及生态系统服务簇（ESBs）的地理分布，对于提升人类福祉至关重要。
目前，生态系统服务已成为生态保护和可持续发展领域的前沿问题。近年来，空间叠加、统计分析、建模和情景模拟等研究方法得到了发展，变得更加科学。对生态系统服务动态的评估已在不同的空间尺度（全球、国家、区域）和不同的生态系统（如农田、林地、草地和湿地）中开展。然而，由于服务类型多样、空间分布不均以及人类的选择性，生态系统服务呈现出错综复杂的相互作用，而非完全独立。这种复杂的关系可分为生态系统服务之间的直接关系和由驱动因素引起的间接关系。生态系统中有利于某种特定服务的变化将不可避免地影响其他服务。生态系统服务及其相互关系最终受到气候、地形、生物多样性和社会经济发展等驱动因素的影响。不同的驱动因素会对生态系统服务产生不同的影响。大多数驱动因素可能会对一种或多种生态系统服务产生重大影响，而对其他生态系统服务的影响则微乎其微。在过去五十年中，土地利用变化对生态系统模式产生了深远影响，从而促进了生态系统服务及其相互关系的动态变化。因此，生态系统服务的时空格局、相互关系、尺度效应、区域差异等内在机制是全球生态文明领域亟待解决的热点和难点问题。
生态系统服务簇（ESBs）代表了在时间和空间上持续共存的多种类型生态系统服务的集合，是生态系统多功能性的主要功能表征。它们能够对各种服务的空间分布模式进行定量分析，便于识别服务并实现生态功能分区。生态系统服务簇能反映各种生态系统服务之间的相互依存关系，识别生态系统中的聚集模式，有利于决策者有的放矢地进行多种服务管理的科学决策。近年来，国内外从服务簇的角度对生态系统服务的相互作用进行了广泛的研究。识别服务包的主要方法包括K-均值聚类分析、空间自相关分析、主成分分析和自组织神经网络分析等。通过对本研究区域内的组成类型、形成机制和区域差异进行综合分析，在国家、区域和景观等多个空间尺度上进行了生态功能区划。21世纪以来，随着经济的快速发展，资源开发与生态环境保护之间的矛盾日益激化。为了应对上述挑战，政府官员和学者开展了一系列生态功能区划研究工作，以实施科学的生态系统管理，缓解生态环境的退化。传统的生态功能区划依赖于专家整合、定性与定量相结合等方法。这些方法过多地考虑了地理环境要素及其空间组合的相似性或相异性，却忽视了区域生态的完整性，主观性较强，结果大相径庭。本研究以生态系统的结构和服务为基础，综合考虑供给、调节、支持和文化服务，采用定量聚类分析方法实现网格单元上的生态系统功能分区，可多角度揭示生态系统的空间异质性，识别各分区的主导服务功能，明确不同区域的生态保护区域和方向，对促进区域可持续发展至关重要。
本研究综合多种建模方法，对京津冀地区的产品供给、产水量、土壤保持、防风固沙、固碳、植物净初级生产力、生境质量和休闲文化八项关键生态系统服务指标体系进行了定量评估。本研究揭示了生态系统健康状况和影响区域生态系统服务的驱动力，通过生态系统服务簇探讨了生态系统的功能区域化和内部结构特征。研究结果不仅对京津冀地区的国土空间规划和生态政策制定具有重要的现实意义，也为世界上其他快速城市化地区维护生态安全、促进可持续发展提供了科学启示。
1.生态系统服务的空间格局
图2描述了2020年京津冀地区八种生态系统服务的空间分布。单位面积的产品供给量（图2a）为46.48t/hm2。高供给区主要分布在华北平原和低山丘陵台地，而低供给区位于燕山-太行山，其次是巴山高原。高供给区的空间分布与农业种植区一致，表明粮食供应是京津冀地区的主要产品供应。对于其他七种服务（包括产水量（WC）、土壤保持（SC）、防风固沙（SF）、固碳（CS）、植物净初级生产力（EP）、生境质量（BD）和休闲文化（RC），图2b-h），评价指数呈现出与产品供给相反的地理分布特征。高生态系统服务区主要分布在燕山-太行山区，而低山丘陵平台和华北平原的生态系统服务功能有限。2020年，单位面积的产水、土壤保持、防风固沙、固碳和植物净初级生产力分别为40.67mm、241.23t/hm2、3.99t/hm2、161.26t/hm2和383.60gC/m2。生境质量和休闲文化分别为0.58和0.04。
不同土地利用类型的八种生态系统服务功能的总体效率如下：林地>草地>湿地>耕地>建设用地>未利用地（表3）。林地提供的生态系统服务质量最高，八项生态系统服务指数是京津冀地区的1.33-2.4倍。尤其是土壤保持量，该土壤保持量超过了研究区域338.42t/hm2的平均水平。其次是草地，单位面积的土壤保持率和固沙率分别是研究区平均水平的1.59倍和1.3倍。自然水生生态系统（如湿地）具有较高的栖息地质量和休闲文化指数，是多种野生动植物的重要自然栖息地，具有丰富的生物多样性和旅游审美情趣。相比之下，半人工（农田）和人工（建设用地）生态系统的服务功能较差，主要满足人类的基本食物产品需求。
2.多元生态系统服务景观指数的空间分布
京津冀地区的多元生态系统服务景观指数（MESLI）呈现空间异质性（图3），高多元生态系统服务景观指数主要分布在燕山-太行山脉和巴山高原的特定区域，低值分布在京津唐城市群和华北平原。在不同的土地利用类型中，草地和林地等自然生态系统的生态系统服务附加值水平较高，而建设用地等人工生态系统的生态系统服务附加值水平较低，这与大多数单项生态系统服务（不包括产品供给）的空间格局一致。燕山-太行山地区地形起伏大，坡度陡，植被茂密，生物多样性丰富，受人为影响较小。而城市群和华北平原则以耕地和建设用地为主，是主要的粮食生产区和经济发展区。这些区域与人类福祉和经济密切相关，因此需要改善生态系统的支持和调节服务。
3.驱动因素分析
各种生态系统服务受不同驱动因素的影响。如表4所示，京津冀地区八种生态系统服务的主要驱动力各不相同。
LUCC被认为是供给服务的主要影响因素，占23.5%。由于粮食是京津冀地区产品供给的主要来源，土地利用类型尤其是耕地的变化将直接影响产品供给。在调节服务中，PRE和NDVI对产水量有显著影响，贡献率达72.3%。充沛的降水和茂密的植被有助于土壤结构的发展，从而提高水分的渗透和保持能力，进而改善地表水的保持状况。SC的空间分异主要受坡度影响，贡献率为70.2%。在高陡坡地区，坡度波动越大，地形变化越明显，潜在的水土流失风险就越高。对于防风固沙来说，气候是土壤风蚀的主要控制因素之一。风速是土壤风蚀的主要驱动力，而降水则通过直接影响土壤水分来抑制风蚀。风速和降水的贡献率占57.2%。此外，气温通过影响土壤蒸发量间接调节土壤水分，对区域干旱程度起着至关重要的作用，而干燥的土壤更容易发生水土流失。
在支持服务中，由于区域植被覆盖率高、植物通过光合作用固定能量和吸收光合有效辐射之间的正相关性，NDVI对固碳和植物净初级生产力的影响最为显著，分别占28.9%和58.5%。LUCC是影响生境质量的主要驱动因素，占45.4%。不同土地利用类型对威胁源的敏感性不同，栖息地质量与生物多样性之间呈显著正相关。当建设用地扩大时，人为干扰增加，生境质量随之下降。相反，林地、草地和其他生态用地的扩大提高了区域生境质量，丰富了生物多样性。
在文化服务方面，NDVI和GDP是主要驱动力，贡献率分别为30.9%和33.4%，表明休闲文化受到自然和人文因素的双重影响。在自然景观方面，NDVI通常直接反映区域生物多样性水平。生物多样性的明显降低表明自然生态环境明显退化，对旅游生态区的影响较大，导致游客减少。文化景观主要受经济发展的影响，GDP可以直接反映经济状况。经济越繁荣，越能满足人类多方面的物质和精神追求（如生态环境、公共设施、人文关怀等），从而促进文化旅游的发展。
4.生态系统服务簇的识别
利用空间系统聚类法得出生态系统服务簇的空间分布（图4）和功能结构（图5）。考虑到京津冀地区的地形特点和区域的连续性、独立性，将研究区域划分为生态恢复服务簇、生态保护服务簇、产品供给服务簇和生态脆弱服务簇四个不同的服务簇。生态恢复服务所提供的主要生态系统服务簇括产水、固碳、生态保护和生物多样性，占服务簇的69.23%。生态恢复服务簇主要存在于巴山高原，约占京津冀地区面积的15.80%。生态保护服务提供的主要生态系统服务与生态恢复服务相同，占服务簇的78.78%。生态保护服务簇主要分布在燕山-太行山区，占京津冀地区的38.97%。产品供给服务簇以产品供给产品供给为主，占比23.81%，在四簇中占比最高，占总产品供给的38.46%。产品供给主要集中在华北平原，约占京津冀地区总量的22.96%。八大生态脆弱服务簇提供的生态系统服务在四簇中最弱，主要分布在京津唐城市群的低山台地区域，占京津冀区域的22.27%。
多元生态系统服务景观指数有效反映了土地利用类型对生态系统服务簇的影响以及同时提供多种服务的能力。上述四种生态系统服务簇的平均生态保护服务熵分别为3.78、3.13、2.46和2.26，其中生态恢复服务簇>生态恢复服务簇>产品供给服务簇。总体而言，京津冀地区的平均多元生态系统服务景观指数为2.91，其中生态保护服务簇同时提供多种服务的能力最高，而生态脆弱服务簇的能力最低。图6显示了生态系统服务簇内土地利用结构的明显差异。生态保护服务簇以林地为主，面积为4.7×104平方公里，占该服务簇面积的56.56%。其次是农田和草地，分别占19.42%和18.51%。生态恢复服务簇以草地为主，面积为1.6×104平方公里，占该服务簇面积的48.86%。其次是农田，占34.43%。产品供给服务簇以耕地为主，面积为3.7×104平方公里，占该服务簇的74.68%。其次是建设用地，占24.67%。生态脆弱服务簇也以耕地和建设用地为主要土地利用类型，合计占92.20%。但与产品供给服务簇相比，耕地的比例有所下降，占61.75%。
考虑到模型的效率，栅格地图的空间分辨率设置为1km×1km。可以在区域尺度上分析生态系统服务的空间格局和分区，但难以在更细的空间尺度（如县级）上有效指导地方生态修复规划。此外，参数标定往往依赖于模型数据库或已有的研究成果，这不可避免地会造成偏差，影响一些生态系统服务评估的准确性。为了克服上述局限性，后续研究将使用分辨率更高的驱动数据。同时，加强实地调查，实现模型参数的本地化。
初审：严 露
审核：徐彩瑶
排版编辑：任 燕
文献推荐人：任 燕
参考文献： Li Q, Li D, Wang J, et al. Spatial heterogeneity of ecosystem service bundles and the driving factors in the Beijing-Tianjin-Hebei region. Journal of Cleaner Production, 2024, 479: 144006.
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