焦春萌 符鑫鑫

(長安大學(xué)地球科學(xué)與資源學(xué)院，陜西 西安 710054)

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是生態(tài)系統(tǒng)形成和維持的人類賴以生存的自然環(huán)境條件與效用，能直接或間接地為人類提供各種惠益[1]。隨著全球城市規(guī)模快速擴張，城鎮(zhèn)化已成為社會經(jīng)濟發(fā)展中最顯著的特點[2]。當(dāng)前，我國城鎮(zhèn)化正處于加速增長期，常住人口城鎮(zhèn)化率由1978年的17.9%躍升到2018年的59.6%[3]。城鎮(zhèn)化促進了農(nóng)村人口大量向城市轉(zhuǎn)移，推動了不同產(chǎn)業(yè)之間的融合與不同區(qū)域之間的交融，對國家社會、經(jīng)濟、文化的發(fā)展產(chǎn)生積極影響[4]。但過度城市化會導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能的改變，對區(qū)域生態(tài)環(huán)境造成嚴(yán)重威脅，對資源環(huán)境保護帶來巨大壓力和挑戰(zhàn)[5]。如何協(xié)調(diào)城鎮(zhèn)化擴張和區(qū)域環(huán)境保護之間的關(guān)系，如何降低快速城鎮(zhèn)化對生態(tài)系統(tǒng)的負(fù)面影響，推進城鎮(zhèn)化與生態(tài)系統(tǒng)協(xié)同發(fā)展，已成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點話題。

閾值特征是生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)變化的重要特征[6]，閾值點通常認(rèn)為是生態(tài)系統(tǒng)動態(tài)變化過程中的轉(zhuǎn)折點，對此，學(xué)術(shù)界進行了大量探索。Wu等[7]使用分段線性回歸識別NDVI變化過程的轉(zhuǎn)折點。Cao等[8]研究發(fā)現(xiàn)在人工生態(tài)恢復(fù)過程中植被影響存在明顯閾值效應(yīng)。具體到生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)閾值的研究。Peng等[9]整合多種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)獲取總體生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)，定量識別城市化因素的影響閾值。張琨等[10]采用彈性系數(shù)研究黃土高原地區(qū)植被覆蓋變化對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響，并對不同生態(tài)系統(tǒng)的影響閾值進行定量識別。Foudi[11]分析綠色屋頂覆蓋度對城市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響，并重點分析該影響的非線性特征和閾值效應(yīng)。然而，目前對城鎮(zhèn)化閾值效應(yīng)的識別尚不完善，研究相對較少，尤其是對城市群地區(qū)快速的城鎮(zhèn)化發(fā)展帶來的生態(tài)環(huán)境效應(yīng)研究仍然不全面，因此，探究城市群集聚地區(qū)城鎮(zhèn)化發(fā)展對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響的閾值效應(yīng)至關(guān)重要。

城市群作為區(qū)域經(jīng)濟、城鎮(zhèn)化和工業(yè)化快速發(fā)展的地區(qū)，同樣也是社會問題、資源枯竭、環(huán)境惡化和土地利用問題等一系列矛盾最為突出的地方[10]。關(guān)中城市群處中國內(nèi)陸中心，是西部面向東中部地區(qū)的重要門戶，在國家現(xiàn)代化建設(shè)大局和全方位開放格局中具有獨特戰(zhàn)略地位。近年來，該地區(qū)城市化水平快速提高，伴隨著大量的景觀變化和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的退化。因此，本文以關(guān)中城市群為研究區(qū)，探討了城市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的空間格局及其對城市化的響應(yīng)，并確定了響應(yīng)的閾值。利用多個模型分別估算了土壤保持服務(wù)(SC)、固碳服務(wù)(CS)、產(chǎn)水服務(wù)(WY)和食物供給服務(wù)(FP)，得到了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總量(TES)和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)多級優(yōu)勢區(qū)。此外，基于人口、經(jīng)濟和土地城鎮(zhèn)化指標(biāo)，分析了城市化的空間格局。利用簡單線性回歸和分段線性回歸分析了人口城市化、經(jīng)濟城市化和土地城市化對TES的影響及其閾值。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

關(guān)中城市群以西安為中心，見圖1，橫跨3省，包括陜西省5市西安、寶雞、咸陽、銅川、渭南，楊凌示范區(qū)及商洛市部分區(qū)縣，山西省運城市和臨汾市的部分區(qū)縣和縣級市，甘肅省天水市、慶陽市區(qū)、平?jīng)鍪邢螺牭牟糠謪^(qū)縣。面積約10.71萬km2，該區(qū)南依秦嶺、東跨黃河，屬暖溫帶大陸性季風(fēng)氣候。關(guān)中城市群處中國內(nèi)陸中心，是西部面向東中部地區(qū)的重要門戶，在國家現(xiàn)代化建設(shè)大局和全方位開放格局中具有獨特戰(zhàn)略地位。

1.2 數(shù)據(jù)來源

主要數(shù)據(jù)包括：氣象數(shù)據(jù)，研究區(qū)逐日的降水、氣壓、相對濕度、日照時數(shù)、最高溫度和最低溫度，下載自中國氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng)(http://data.cma.cn)，采用專業(yè)的氣象插值軟件ANUSPLIN批量插值[12]；土壤數(shù)據(jù)，采用基于世界土壤數(shù)據(jù)庫(HWSD)的中國土壤數(shù)據(jù)集(V1.1)，來源于寒區(qū)旱區(qū)科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://westdc.westgis.ac.cn)；歸一化植被指數(shù)(NDVI),2018年逐月的NDVI數(shù)據(jù)，下載自地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/)，采用最大合成法得到逐年NDVI數(shù)據(jù)，主要用于食物供給服務(wù)的空間化；人口密度數(shù)據(jù)，2018年關(guān)中城市群范圍內(nèi)1km柵格數(shù)據(jù)，下載自WorldPop(https://www.worldpop.org/)；土地利用數(shù)據(jù)，2018年的土地利用數(shù)據(jù)和，空間分辨率為30m，用于計算建設(shè)用地比例。數(shù)據(jù)下載于資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn/)；社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)，關(guān)中城市群GDP數(shù)據(jù)，來自于各市統(tǒng)計年鑒。

1.3 主要方法

1.3.1 產(chǎn)水服務(wù)

產(chǎn)水服務(wù)是指生態(tài)系統(tǒng)從降雨中攔截或儲存水資源的能力，同時減輕地徑流[13]。本文采用水量平衡原理計算產(chǎn)水服務(wù)量。公式：

WY(x)=P(x)-ET(x)

(1)

(2)

式中，WY(x)為產(chǎn)水供給量；P(x)為降水量；ET(x)為實際蒸散量，通過Zhang等提出的經(jīng)驗?zāi)Ｐ蛠韺崿F(xiàn)；PET(x)為潛在蒸散量，根據(jù)Penman-Monteith公式計算。

1.3.2 食物供給

食物供給作為基礎(chǔ)的供給服務(wù)之一，對于人類生存與發(fā)展有著至關(guān)重要的作用[14]。根據(jù)農(nóng)作物和畜產(chǎn)品產(chǎn)量與NDVI之間具有顯著的線性關(guān)系[15]?；谕恋乩妙愋?，將糧食、油料和蔬菜的總產(chǎn)量按照柵格NDVI值與耕地總NDVI值比值來分配，肉、蛋和奶類的產(chǎn)量按照柵格NDVI值與草地NDVI值比值來分配，水產(chǎn)品產(chǎn)量按照柵格NDVI值與水域總NDVI值比值來分配，進而表征各柵格的食物供給能力。公式：

(3)

式中，F(xiàn)P(x)為柵格x上分配的糧食、肉類、奶類和水產(chǎn)品的產(chǎn)量；FPsum為各省糧食總產(chǎn)量、肉類、奶類和水產(chǎn)品總產(chǎn)量；NDVIx為柵格x的歸一化植被指數(shù)；NDVIsum為黃河流域各省耕地、草地或水域的NDVI值之和。

1.3.3 固碳服務(wù)

固碳服務(wù)是生態(tài)系統(tǒng)中一項重要的調(diào)節(jié)服務(wù)[16]。本研究中采用植被凈初級生產(chǎn)力(NPP)表征固碳服務(wù)的供給量。CASA模型因其計算精度較高、數(shù)據(jù)和參數(shù)容易獲取等優(yōu)勢，是計算NPP的常用模型。公式：

NPP(x,t)=APAR(x,t)×ε(x,t)

(4)

式中，NPP(x,t)為植被凈初級生產(chǎn)力；APAR(x,t)為植被吸收的光合有效輻射；ε(x,t)為像元x在時間t內(nèi)的實際光能利用率。

1.3.4 土壤保持服務(wù)

土壤保持服務(wù)以潛在土壤侵蝕量與實際土壤侵蝕量之差作為衡量指標(biāo)[17]。本文采用基于修正土壤流失通用方程(RUSLE)，計算公式：

Ac=R×K×LS×(1-C×P)

(5)

式中，Ac為土壤保持量；R為降水侵蝕因子；K為土壤侵蝕因子；LS為坡長坡度因子；C為植被覆蓋因子；P為水土保持因子；C為植被覆蓋因子。

1.3.5 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)綜合指數(shù)

對各類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)進行標(biāo)準(zhǔn)化并累加，獲取生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)綜合指數(shù)(以下簡稱綜合指數(shù))，表征區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的總體水平[10]。具體處理方法：

(6)

(7)

式中，ESS為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果；ES為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)初始值；ESmax為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)最大值；ESmin為生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)最小值。為避免異常值的干擾，將ESmax與ESmin分別取95%和5%分位數(shù)。TES為綜合生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)指數(shù)；ESbi為第i類生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的標(biāo)準(zhǔn)化結(jié)果；n為4。

1.3.6 分段線性回歸

分段線性回歸是閾值識別中一種簡單有效的方法，可以識別一個或者多個閾值[9]。主要通過對斷點前后采用分段線性回歸，通過分段線性回歸過程中出現(xiàn)的殘差平方和最小的點來體現(xiàn)。其中分段線性回歸方法的原理：

(8)

式中，y為綜合生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)(TES)；x為城市化指標(biāo)；β0和β1為系數(shù)項；∈為殘差項。

2 結(jié)果

2.1 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)空間分布

如圖2所示，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能(土壤保持服務(wù)、固碳服務(wù)、產(chǎn)水服務(wù)和食物供給服務(wù))存在顯著的空間變異。產(chǎn)水服務(wù)在0～65萬m3·km-2。渭南市東側(cè)最高，天水市和平?jīng)鍪写沃?，商洛市和銅川市最低。固碳服務(wù)在0～1131t·km-2。寶雞市西南部最高，其次是平?jīng)鍪?、咸陽市，西安市中心最低。土壤保持服?wù)范圍為0～8229t·km-2。以順義和平谷寶雞南部、天水西側(cè)和平?jīng)瞿蟼?cè)最高，咸陽市、渭南市、運城市和臨汾市等的土壤保持服務(wù)較低。食物供給服務(wù)在0～1726.59t·km-2，整體空間分布具有不均勻性，城市中心的食物供給服務(wù)較低，郊區(qū)整體較高。

表1 不同土地利用類型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)

在不同土地利用類型中，如表1所示，耕地是區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的主要提供者。耕地對產(chǎn)水服務(wù)(WY)、固碳服務(wù)(CS)和食物供給服務(wù)(FP)的貢獻率分別為39.71%、40.12%和49.20%。對土壤保持服務(wù)而言，林地和草地是主要的提供者，貢獻率分別為42.58%和35.91%，除了土壤保持服務(wù)之外，草地的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)貢獻均高于林地。未利用地、水域提供的4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能均較弱，其中未利用地對各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的貢獻均小于1%。

如圖3所示，TES最大值為2.11，較高值分布在寶雞市南側(cè)，天水市東側(cè)和平?jīng)鍪形鱾?cè)。在西安市、咸陽市、渭南市和銅川市等地區(qū)，TES值較低(平均值<1)。這主要是由于建設(shè)用地大幅擴張導(dǎo)致生態(tài)用地總量不足，導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總量減少。寶雞市和西安市南側(cè)由于秦嶺山脈的存在，林地是主要的土地利用類型。因而該地區(qū)提供的食物供給服務(wù)相對較少，且固碳服務(wù)、土壤保持服務(wù)和產(chǎn)水服務(wù)提供的量較大。各市區(qū)周圍郊區(qū)耕地分布較廣，TES值總體較高。

為進一步明確各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的關(guān)系，采用空間疊加的方法對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)優(yōu)勢區(qū)進行識別。即選擇各生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值最高的前50%區(qū)域作為優(yōu)勢區(qū)域。然后對固碳服務(wù)、產(chǎn)水服務(wù)、土壤保持服務(wù)和食物供給服務(wù)的優(yōu)勢區(qū)域進行了覆蓋。將具有2個或2個以上有利區(qū)的區(qū)域定義為多級優(yōu)勢區(qū)，包括二級優(yōu)勢區(qū)、三級優(yōu)勢區(qū)。將只有1個優(yōu)勢區(qū)域的區(qū)域定義為一級優(yōu)勢區(qū)域；同樣，沒有有利區(qū)域的區(qū)域被定義為非優(yōu)勢區(qū)。

如圖3所示，天水市東北部、平?jīng)鍪形髂蟼?cè)產(chǎn)水服務(wù)、固碳服務(wù)、食物供給服務(wù)呈明顯優(yōu)勢，形成三級優(yōu)勢區(qū)。由于秦嶺山脈的存在，西安市南部產(chǎn)水服務(wù)和固碳服務(wù)較高，表現(xiàn)為二級優(yōu)勢區(qū)。寶雞市南部、銅川市、運城市西側(cè)等地區(qū)的產(chǎn)水服務(wù)表現(xiàn)為明顯優(yōu)勢，形成一級優(yōu)勢區(qū)。寶雞市中部、渭南中北部和運城市部分地區(qū)，食物供給服務(wù)具有明顯優(yōu)勢，形成一級優(yōu)勢區(qū)。臨汾東南部、慶陽市地區(qū)和天水市西北部都表現(xiàn)為非優(yōu)勢區(qū)。綜上所述，研究區(qū)主要生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)具有明顯空間的聚集性，二級以上優(yōu)勢區(qū)占比較少，大部分區(qū)域都充分發(fā)揮了單一生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的優(yōu)勢。有必要對該地區(qū)建立生態(tài)保護地，以保證研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的數(shù)量和質(zhì)量。

2.2 城市化空間分布

人口城市化、經(jīng)濟城市化和土地城市化的空間格局基本一致，見圖4，均為從城市群中心向外圍逐漸降低。3種城市化模式之間存在著一定的差異：與經(jīng)濟城市化和土地城市化相比，人口城市化的空間集聚特征更為顯著，集中于城市群中心位置，經(jīng)濟城市化和土地城市化從城市群中心向城市群邊緣呈現(xiàn)逐漸衰退趨勢。這種趨勢很大程度上由于人口遷移導(dǎo)致城市群中心人口的突然增加，而經(jīng)濟增長和建設(shè)用地擴張則不能短時期內(nèi)與之同步。

總體而言，在關(guān)中城市群中，中心位置西安城市化水平最高，其人口密度最高值為20435人·km-2，GDP最高值為316579萬元·km-2，建設(shè)用地比例最高值為98%。緊鄰西安市的寶雞、咸陽、渭南等地城市化水平次之。以西安為中心向外圍不同方向城市化水平各異，其東北向渭南、運城、臨汾等地城市化顯著，其西北平?jīng)觥|南商洛等地城市化水平最低。

2.3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)對城市化的響應(yīng)閾值

如圖5所示，土地、人口和經(jīng)濟城市化對TES的影響存在明顯的閾值效應(yīng)。閾值前后城市化對TES的影響呈現(xiàn)出明顯不同的特征。其中，經(jīng)濟城市化在閾值前后表現(xiàn)差異明顯，在閾值之前，經(jīng)濟城市化的增強對TES有微弱的正向影響，但在閾值之后，TES隨著城市化程度的增加而顯著降低。土地城市化和人口城市化與TES呈顯著的線性負(fù)相關(guān)關(guān)系，且存在臨界值，臨界點前后城市化對TES的影響有所差異。

經(jīng)濟城鎮(zhèn)化方面，當(dāng)GDP密度超過27.54萬元·km-2時，TES隨著經(jīng)濟發(fā)展程度的增加而顯著下降，線性關(guān)系的斜率為-0.11(P=0，R2=0.14878)，在此閾值之前，TES隨經(jīng)濟發(fā)展增加呈現(xiàn)上升趨勢(P=0，R2=0.14878)。在人口城鎮(zhèn)化方面，在人口密度較低時，TES隨著人口的增加顯著下降(P=0，R2=0.32)。當(dāng)人口密度達到32人·km-2時，下降趨勢有所放緩，線性關(guān)系的斜率為-0.14(P=0，R2=0.13)。在土地城鎮(zhèn)化方面，當(dāng)建設(shè)用地占比超10%時下降速率也有明顯放緩。

眾所周知，隨著城市的擴張，建設(shè)用地正在占用生態(tài)用地，包括耕地、林地、草地和水體[18]。一個直接的后果是生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的提供者減少，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)減少發(fā)現(xiàn)，城市化對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)影響的閾值，整體呈現(xiàn)顯著的負(fù)向影響。其中，經(jīng)濟城市化對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)影響閾值效應(yīng)最為明顯，即在經(jīng)濟發(fā)展水平相對較低的時候，經(jīng)濟的增加對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)影響呈現(xiàn)出促進作用，但經(jīng)濟發(fā)展過度會對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)產(chǎn)生顯著負(fù)向影響。土地城市化和人口城市化對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響雖然也存在閾值效應(yīng)，但整體來看，兩者在城市化各個水平都表現(xiàn)為顯著下降。超過一定的閾值，兩者對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)負(fù)向影響都有所減弱，這可能是由于城市化水平對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)結(jié)構(gòu)和功能造成損害達到一定程度所出現(xiàn)的現(xiàn)象。綜上所述，不同城市化指標(biāo)對TES的影響存在明顯差異，其中經(jīng)濟城市化在一定階段表現(xiàn)為對TES的促進作用，這對于關(guān)中城市群經(jīng)濟發(fā)展和生態(tài)規(guī)劃可以提供一定參考。

3 討論與結(jié)論

3.1 討論

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是生態(tài)系統(tǒng)健康的關(guān)鍵指標(biāo)。確定城市化生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)響應(yīng)的閾值可以定量描述城市化生態(tài)效應(yīng)的階段特性[9]。這些信息為區(qū)域可持續(xù)性發(fā)展提供了科學(xué)指導(dǎo)。本文基于遙感和模型模擬，對4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能(SC、CS、WY和FP)進行了研究。然后對4種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能進行標(biāo)準(zhǔn)化，得到關(guān)中城市群的TES。利用簡單線性回歸評價了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)對城市化的響應(yīng)，確定了人口和經(jīng)濟城市化對TES的影響閾值。其中經(jīng)濟發(fā)展對TES的影響閾值效應(yīng)最為明顯，因此，可以通過區(qū)域經(jīng)濟均衡發(fā)展、產(chǎn)業(yè)布局調(diào)整等戰(zhàn)略來保證該地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的供給能力。土地城市化和人口城市化整體對TES負(fù)向效應(yīng)明顯，因此有必要在一定程度上限制人口和土地的過度城市化。

本文也存在一定的局限性。生態(tài)系統(tǒng)在評價生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能時，采用了RUSLE模型、水平衡方程、CASA模型和基于NDVI的糧食產(chǎn)量空間化模型。不同模型在評價生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)過程中，會產(chǎn)生不確定性。在后續(xù)研究中可以加強相關(guān)模型的對比分析。采樣點的選取問題，本文采用格網(wǎng)點進行采樣，而不同的采樣單元會對閾值的結(jié)果產(chǎn)生明顯差異，后續(xù)可以采用不同采樣單元，如流域、城鎮(zhèn)等。本文針對閾值的研究忽略了這種影響的空間異質(zhì)性，不同氣候區(qū)、地貌區(qū)對城市化的響應(yīng)應(yīng)該存在空間差異性。這在后續(xù)研究中可以進行補充討論。

3.2 結(jié)論

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能(SC、CS、WY和FP)存在顯著的空間變異。耕地是該區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的主要提供者。TES最大值為2.11，較高值分布在寶雞市南側(cè)，天水市東側(cè)和平?jīng)鍪形鱾?cè)。西安市、咸陽市、渭南市和銅川市等城市，TES值較低。

3種城市化模式之間存在著一定的差異，與經(jīng)濟城市化和土地城市化相比，人口城市化的空間集聚特征更為顯著，集中于城市群中心位置，經(jīng)濟城市化和土地城市化從城市群中心向城市群邊緣呈現(xiàn)逐漸衰退趨勢。

經(jīng)濟城市化對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)影響閾值效應(yīng)最為明顯，即在經(jīng)濟發(fā)展水平相對較低時，經(jīng)濟的增加對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)影響呈現(xiàn)出促進作用，但經(jīng)濟過度發(fā)展會對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)產(chǎn)生顯著負(fù)向影響。土地城市化和人口城市化對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響雖然也存在閾值效應(yīng)，整體來看，兩者對TES的影響都表現(xiàn)為顯著負(fù)向作用。