吳秋彤,齊增湘,2,3*,李 濤,3,王 寬,鞏雅博

(1.南華大學(xué) 松霖建筑與設(shè)計(jì)藝術(shù)學(xué)院，湖南 衡陽 421001;2.湖南省健康城市營造工程技術(shù)研究中心，湖南 衡陽 421001;3.生態(tài)型區(qū)域-城市規(guī)劃與管理衡陽市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖南 衡陽 421001)

0 引 言

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是指人類直接或間接從生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、過程和功能中獲得的生命支持產(chǎn)品和服務(wù)[1]。也是聯(lián)系自然系統(tǒng)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)之間的橋梁，通過供給與需求可反映出生態(tài)環(huán)境與人類社會(huì)的復(fù)雜關(guān)聯(lián)性[2]。城鎮(zhèn)化與城市群一體化的加速推進(jìn)，加速了原有生態(tài)用地面積的縮減和破碎，生態(tài)系統(tǒng)遭受巨大壓力，生態(tài)系統(tǒng)功能日益衰退，影響著人類社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展。因此，開展城市群生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供需時(shí)空分異與平衡關(guān)系的研究對于推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)、實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展具有重大意義。

國內(nèi)外圍繞生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給與需求的量化方法[3]、供需匹配[4-5]、服務(wù)流[6]、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)風(fēng)險(xiǎn)[7]和生態(tài)安全格局[8]等方面展開了大量的研究。其中，關(guān)于如何確定供需關(guān)系及如何運(yùn)用供需關(guān)系指導(dǎo)生態(tài)建設(shè)的研究日益成為探討的熱點(diǎn)。一方面，學(xué)者提出了多種量化供需的方法，如供需矩陣法[9]、生態(tài)模型法[10-13]、綜合指數(shù)法[14-15]、生態(tài)足跡法[16]。Q.X.Meng等利用供需矩陣法對伊河流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的供給與需求進(jìn)行量化制圖，并分析了生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供需的時(shí)空變化[17]；張恒瑋借助InVEST模型估算了石羊河流域生境質(zhì)量、碳儲(chǔ)量、土壤保持與產(chǎn)水量四項(xiàng)服務(wù)的供給量[18]；V.A.Parsa等運(yùn)用I-Tree生態(tài)模型對伊朗Tabriz城市森林的調(diào)節(jié)服務(wù)供需匹配進(jìn)行分析，結(jié)果表明研究區(qū)調(diào)節(jié)服務(wù)需求和供應(yīng)之間存在嚴(yán)重的不匹配[19];A.González-García等評估了1990—2012年馬德里地區(qū)產(chǎn)水、氣候調(diào)節(jié)和戶外娛樂三項(xiàng)服務(wù)的供需匹配[20]。另一方面，學(xué)者針對供需關(guān)系如何指導(dǎo)生態(tài)安全格局構(gòu)建與生態(tài)管理進(jìn)行了深入探究[21-22]。謝余初等在定量分析廣西縣域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供需匹配關(guān)系、空間分異性基礎(chǔ)上，探討出生態(tài)修復(fù)的空間分區(qū)與管控措施[23]；管青青等基于河北曲周縣村級(jí)農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供需評估，劃分出四類農(nóng)業(yè)生態(tài)管理分區(qū)[24]；壽云飛等基于長三角城市群生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供求分析，提出長三角城市群生態(tài)格局分區(qū)方案[25]。綜上來看，研究內(nèi)容上，側(cè)重于供需量化及供需匹配狀況，而缺乏對供需失衡、不匹配的調(diào)控研究；研究方法上，關(guān)于供需的量化方法尚未形成一致，以功能當(dāng)量法、社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)法、供需矩陣法估算居多，導(dǎo)致量化精確性不高，主觀性較強(qiáng)；研究尺度上，更多地集中在省域、市域、縣域和流域，而對于當(dāng)前及未來發(fā)展的重點(diǎn)區(qū)域—城市群尺度的研究相對較少，且主要集中在熱量調(diào)節(jié)、調(diào)節(jié)洪澇、休閑娛樂、空氣凈化等方面[26]。由此，本文擬從供需關(guān)系視角，以長株潭城市群為研究區(qū)，基于2000—2018年的土地利用數(shù)據(jù)，綜合運(yùn)用InVEST模型、社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和空間自相關(guān)方法對城市群尺度的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供需時(shí)空分異進(jìn)行探究，以更好的指導(dǎo)城市群生態(tài)環(huán)境建設(shè)。

隨著湖南省“三高四新”、“長株潭一體化”戰(zhàn)略的深入實(shí)施，長株潭城市群在湖南省高質(zhì)量發(fā)展乃至中部崛起中發(fā)揮著更加突出的作用，加強(qiáng)對縣域尺度上城市群生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供需的時(shí)空演變及供需關(guān)系進(jìn)行量化分析，以揭示長株潭城市群生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供需的時(shí)空異質(zhì)性，為推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)提供一定指導(dǎo)。

1 研究區(qū)概況

長株潭城市群位于湖南省中東部，是長江中游城市群的核心部分，承擔(dān)著中部崛起的主力軍作用，是湖南創(chuàng)新型省份建設(shè)的核心增長極。全境地跨111°58′～114°15′E、27°51′～28°01′07″N(如圖1)，幅員面積28 081.31 km2，下轄長沙、株洲、湘潭3個(gè)地級(jí)市，13個(gè)市轄區(qū)，6個(gè)縣級(jí)市，4個(gè)縣，2018年末常住總?cè)丝? 504.03萬人，地區(qū)生產(chǎn)總值15 796.31億元。屬于亞熱帶季風(fēng)濕潤氣候，無霜期長，年降水量約1 200～1 500 mm，年均氣溫16～18 ℃。以丘陵和盆地為主，南高北低，地勢起伏大。水資源及礦產(chǎn)資源豐富，土壤類型以水稻土、紅壤為主。

圖1 研究區(qū)示意圖Fig.1 Schematic map of the study area

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

研究數(shù)據(jù)主要包括基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。其中，土地利用類型、數(shù)字高程模型(digital elevation model，DEM)等基礎(chǔ)地理數(shù)據(jù)主要來自于中國資源環(huán)境數(shù)據(jù)云平臺(tái)(http://www.resdc.cn/)，空間分辨率為1 km×1 km，并統(tǒng)一采用WGS_1984_UTM_Zone_49N投影坐標(biāo)系。

糧食產(chǎn)量、林產(chǎn)品、水產(chǎn)品等社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)主要來自于2001—2019年湖南省統(tǒng)計(jì)年鑒及中國縣域統(tǒng)計(jì)年鑒。各地類的生境適宜性、脅迫因子權(quán)重以及最大脅迫距離、生境類型對脅迫因子的敏感性等相關(guān)參數(shù)設(shè)置來自相關(guān)文獻(xiàn)[28]。參考高艷麗、張優(yōu)等[29-30]研究結(jié)果，取平均值后得出長株潭城市群不同土地利用類型下的碳密度。

2.2 研究方法

2.2.1 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給計(jì)算

參考相關(guān)學(xué)者的研究[12,18,27]，確定本研究中以生境質(zhì)量、食物供給、碳儲(chǔ)量來表征生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給。為消除不同服務(wù)供給量在單位方面的差異，因此本文采用極差法對三項(xiàng)服務(wù)供給進(jìn)行無量綱化處理，然后加和得出城市群生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)總供給量。

1)生境質(zhì)量模型

生境質(zhì)量是生物對生態(tài)系統(tǒng)為其生存和發(fā)展提供棲息環(huán)境的適宜程度[27]。運(yùn)用InVEST的Habitat Quality模塊結(jié)合土地覆被數(shù)據(jù)以及生物多樣性威脅因素進(jìn)行測算而成的柵格數(shù)據(jù)[28]。并利用土地利用/覆被和干擾源等數(shù)據(jù)評價(jià)其生境質(zhì)量，不同生境類型對脅迫因子的響應(yīng)都有所差異，計(jì)算公式如下：

(1)

式中：Qxj為生境類型j中柵格x的生境質(zhì)量；Dxj為生境類型j中柵格x所受到的干擾程度；k為半飽和常數(shù)，通常取Qxj試運(yùn)行一次后得到的最大值的一半，Hj為生境類型j的生境適宜性。

2)食物供給

食物供給是生態(tài)系統(tǒng)特別是農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的供給服務(wù)評估中的一項(xiàng)重要指標(biāo)，對人類的生存與發(fā)展起著重要作用。不同土地利用類型產(chǎn)生的食物不同，本文以不同類型用地單位面積上的食物總產(chǎn)值來表征食物供給能力[26,29]，計(jì)算公式如下：

(2)

式中：i表示不同行政區(qū);j表示不同土地利用類型;G表示不同行政區(qū)中不同土地利用類型單位面積上的食物總產(chǎn)值;L表示不同行政區(qū)中不同土地利用類型上的食物總產(chǎn)值;S表示不同行政區(qū)中不同土地利用類型的面積。其中，農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值對應(yīng)耕地面積，林業(yè)總產(chǎn)值對應(yīng)林地面積，牧業(yè)總產(chǎn)值對應(yīng)草地面積，漁業(yè)總產(chǎn)值對應(yīng)水域面積。

3)碳儲(chǔ)量

碳儲(chǔ)量服務(wù)是生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)中一項(xiàng)重要的調(diào)節(jié)服務(wù)，對維持陸地生態(tài)系統(tǒng)地上碳平衡有重要影響。使用InVEST模型中的Carbon Storage模塊評估長株潭城市群碳儲(chǔ)量服務(wù)的供給量[12]。根據(jù)土地利用/覆被的分類情況，計(jì)算平均碳密度并求和，得出研究區(qū)的總碳儲(chǔ)量[31]。其計(jì)算公式如下：

Ctot=Cabove+Cbelow+Csoil+Cdead

(3)

式中：Ctot為城市群總碳儲(chǔ)量，t/hm2；Cabove為地上部分生物碳，t/hm2；Cbelow地下部分生物碳，t/hm2；Csoil為土壤有機(jī)碳儲(chǔ)量，t/hm2；Cdead為死亡有機(jī)碳儲(chǔ)量，t/hm2。

2.2.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)需求計(jì)算

參考彭建等[32]的研究成果，以建設(shè)用地比例、人口密度和經(jīng)濟(jì)密度來表示人類社會(huì)對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的需求，公式如下：

D=Ci×lgPi×lgEi

(4)

式中：D表示生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)需求指數(shù)；Ci表示建設(shè)用地比例，%；Pi表示人口密度，人/km2；Ei表示經(jīng)濟(jì)密度，萬元/km2。

2.2.3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供需比

本文運(yùn)用生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供需比來刻畫城市群的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供需關(guān)系，以揭示研究區(qū)2000—2018年間生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的盈余或赤字情況。參考劉立程等研究[2,33]，計(jì)算公式如下：

(5)

式中：P和C分別指生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的實(shí)際供給與需求；Pmax表示在評價(jià)區(qū)域內(nèi)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給最高值；Cmax表示在評價(jià)區(qū)域內(nèi)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)需求最大值。Espcr>0，表示生態(tài)服務(wù)供過于求，Espcr=0，表示供需平衡，Espcr<0，表示供不應(yīng)求。

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)綜合供需比率(Iespcr)用于確定整體水平的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供需的狀態(tài)，計(jì)算為Espcr的算術(shù)平均值：

(6)

式中：n是評估的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的數(shù)量，n=3；Espcri是各項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)類型的供需比，其中i=1指的是生境質(zhì)量服務(wù)，i=2指的是食物供給服務(wù)，i=3指的是碳儲(chǔ)量服務(wù)。

參考有關(guān)研究成果[34]，將綜合供需比閾值為(-2,2)分為7個(gè)等級(jí)(見表1)，以量化城市群生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供需盈赤狀況。

表1 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供需狀況分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)Table 1 Classification criteria for ecosystem services supply and demand status

2.2.4 空間自相關(guān)分析

空間自相關(guān)是指同一個(gè)變量在不同空間位置上的相關(guān)性。一般采用全局Moran’s I指數(shù)來反映整個(gè)研究區(qū)域某一變量空間關(guān)聯(lián)或差異程度，可以有效揭示出該變量在研究區(qū)域內(nèi)的時(shí)空演變規(guī)律，而非無序隨機(jī)分布[33]。計(jì)算公式如下[36]：

(7)

式中：n為研究區(qū)域縣域數(shù)量，Xi和Xj分別為區(qū)域單元i和區(qū)域單元j的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供需比，Wij為空間權(quán)重矩陣要素，Moran’s I指數(shù)變化范圍為(-1，1)，GM>0時(shí)，表示空間集聚；若GM<0，則表示空間分散；GM=0，則說明隨機(jī)分布，無空間相關(guān)性。

3 結(jié)果與分析

3.1 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給時(shí)空特征

由表2可知，2000—2018年長株潭城市群生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給量整體下降3.6%，各個(gè)地區(qū)的變化差異較大。其中12個(gè)縣市區(qū)的供給呈現(xiàn)小幅增長，11個(gè)縣市區(qū)供給出現(xiàn)減少，但各地區(qū)呈現(xiàn)不同的變化模式。長沙市內(nèi)五區(qū)、石峰區(qū)、雨湖區(qū)和岳塘區(qū)的供給持續(xù)遞減，而望城區(qū)、長沙縣、寧鄉(xiāng)縣、株洲縣、攸縣、炎陵縣、醴陵市、湘潭縣、湘鄉(xiāng)市和韶山市具有持續(xù)遞增的特點(diǎn)，荷塘區(qū)、天元區(qū)經(jīng)歷了“先減少-后增加-再減少”的過程，瀏陽市具有“先增后減”的特點(diǎn)，蘆淞區(qū)呈現(xiàn)出“先減后增”趨勢，而茶陵縣經(jīng)歷了“先增加-后減少-再增加”的變化。2000—2010年望城區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給值最大，依次為2.140、2.152、2.163；但2010—2018年最大供給值在湘潭縣，為2.169，研究期間芙蓉區(qū)的供給始終最低。2000—2018年，以芙蓉區(qū)、天心區(qū)、開福區(qū)等為代表的市區(qū)供給減少幅度較大，分別為42.7%、24.4%、15.2%，但與此同時(shí)，以株洲縣、湘鄉(xiāng)市和湘潭縣等為代表的周邊縣市供給增長較明顯，依次是3.7%、3.5%、3.0%。

表2 2000—2018年長株潭城市群生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給變化Table 2 Changes of ecosystem service supply in CZT Urban Agglomeration from 2000 to 2018

利用ArcGIS中的自然斷點(diǎn)法將城市群生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給按照低到高的順序分為5個(gè)等級(jí)(如圖2)。研究期間城市群供給空間分布呈現(xiàn)“中間低、四周高”的特點(diǎn)，低供給區(qū)、較低供給區(qū)分布在芙蓉區(qū)、開福區(qū)、天心區(qū)、雨花區(qū)、岳塘區(qū)，較高供給與高供給在空間上的變化較大。2000—2005年，高供給區(qū)面積明顯增大，表現(xiàn)為寧鄉(xiāng)縣、湘潭縣、韶山市的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給增加；同時(shí)，較高供給區(qū)面積大幅增大，表現(xiàn)為湘鄉(xiāng)市、瀏陽市、蘆淞區(qū)、株洲縣、醴陵市、攸縣、茶陵縣的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給小幅增長。2005—2010年，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給的空間變化不大，僅雨湖區(qū)由高供給轉(zhuǎn)為較高供給，石峰區(qū)由較低供給轉(zhuǎn)為一般供給。2010—2018年，湘鄉(xiāng)市的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給小幅增長，由較高供給轉(zhuǎn)為高供給，說明當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境趨于優(yōu)化；蘆淞區(qū)由一般供給轉(zhuǎn)為較高供給，其生態(tài)系統(tǒng)也得到一定保護(hù)與修復(fù)。

圖2 2000—2018年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給空間分布Fig.2 Spatial distribution of ecosystem services supply from 2000 to 2018

3.2 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)需求時(shí)空特征

由表3可知，2000—2018年長株潭城市群生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)整體需求增長201.2%，總體呈現(xiàn)增長態(tài)勢；其中寧鄉(xiāng)縣、瀏陽市和炎陵縣的需求具有“先減小后增長”的特點(diǎn)。其中，2000—2005年，天元區(qū)、岳麓區(qū)、望城區(qū)的需求增長幅度最大，分別為100.5%、77.1%、70.7%；但炎陵縣、瀏陽市和寧鄉(xiāng)縣的需求卻小幅下降。這是因?yàn)榍叭呶挥诔鞘腥汉诵膮^(qū)附近，建設(shè)用地開發(fā)和人口匯聚較快，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)需求迅速增長。2005—2010年，炎陵縣、寧鄉(xiāng)縣、瀏陽市的需求增長幅度最大，為200.0%、132.9%、106.7%。2010—2018年，天元區(qū)、望城區(qū)、韶山市、炎陵縣和雨湖區(qū)的需求急劇增長，達(dá)到303.0%、236.3%、232.2%、213.3%和213.4%。2000—2018年，天元區(qū)的需求增幅最大，望城區(qū)與岳麓區(qū)次之，這給城市群生態(tài)系統(tǒng)帶來了較大的壓力。

表3 2000—2018年長株潭城市群生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)需求變化Table 3 Changes of ecosystem service demand in CZT Urban Agglomeration from 2000 to 2018

同樣運(yùn)用自然斷點(diǎn)法將城市群生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)需求按照低到高的順序分為5個(gè)等級(jí)(如圖3)。2000—2018年城市群生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)需求在空間上具有明顯的空間差異，表現(xiàn)為三市市區(qū)的需求較為集中，而外圍縣市區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)需求較小。其中，2000—2005年，望城區(qū)、長沙縣、天元區(qū)由較低需求轉(zhuǎn)為底需求，而雨花區(qū)由較高需求轉(zhuǎn)為一般需求，荷塘區(qū)與蘆淞區(qū)由一般需求轉(zhuǎn)為較低需求，反映該時(shí)期人類活動(dòng)強(qiáng)度有所降低。2005—2010年，荷塘區(qū)由較低需求轉(zhuǎn)為一般需求，天元區(qū)也由低需求增長為較低需求， 2010—2018年，望城區(qū)、長沙縣由低需求轉(zhuǎn)為較低需求，而雨花區(qū)由一般需求轉(zhuǎn)為較高需求，天元區(qū)則由較低需求轉(zhuǎn)為一般需求，在工業(yè)化與城鎮(zhèn)化的驅(qū)動(dòng)下，人口與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)加快向市區(qū)集中，由此推動(dòng)土地利用方式急劇轉(zhuǎn)變，導(dǎo)致城市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的供給減少，出現(xiàn)供不應(yīng)求。

圖3 2000—2018年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)需求空間分布Fig.3 Spatial distribution of ecosystem service demand from 2000 to 2018

3.3 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供需平衡特征分析

在ArcGIS中以自然斷點(diǎn)方法，將生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供需比按照供需由赤字到盈余的程度分為高赤字、較高赤字、一般赤字、供需平衡、一般盈余、較高盈余和高盈余7個(gè)等級(jí)(如圖4)。2000—2018年城市群大多數(shù)縣市區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供需關(guān)系趨向惡化，尤其是高盈余的縣區(qū)數(shù)量明顯減少。具體看，2000年，高盈余區(qū)有寧鄉(xiāng)縣、韶山市、湘潭縣和炎陵縣，到2018年，只有炎陵縣是高盈余狀態(tài)。而望城區(qū)、長沙縣也由較高盈余轉(zhuǎn)變?yōu)楣┬杵胶?，開福區(qū)、雨花區(qū)和岳塘區(qū)由一般赤字進(jìn)一步惡化為較高赤字，岳麓區(qū)和雨湖區(qū)由供需平衡轉(zhuǎn)變?yōu)橐话愠嘧?，天元區(qū)由一般盈余轉(zhuǎn)為一般赤字。多數(shù)縣市區(qū)供需矛盾有所加劇，但石峰區(qū)、株洲縣、攸縣的供需關(guān)系出現(xiàn)小幅緩和，這得益于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的規(guī)范以及生態(tài)環(huán)境的保護(hù)。2000—2018年，研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供需比整體呈減少特點(diǎn)，芙蓉區(qū)、開福區(qū)、雨花區(qū)、天心區(qū)、岳麓區(qū)和天元區(qū)供需比減少最多，而望城區(qū)、長沙縣、雨湖區(qū)和岳塘區(qū)供需比減少次之，其余縣市區(qū)也出現(xiàn)小幅減少。

圖4 2000—2018年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供需比的空間分布Fig.4 Spatial distribution of supply demand ratio of ecosystem services from 2000 to 2018

利用Geoda與ArcGIS對城市群供需關(guān)系的空間依賴特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與分析，得到研究區(qū)2000—2018年四期莫蘭指數(shù)分別為0.203、0.268、0.317和0.371，均通過了顯著性水平為0.05的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，說明研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供需比存在顯著的空間集聚性。如圖5所示，2000—2018年城市群都存在高高集聚、低低集聚和低高集聚3種集聚形式，高高集聚主要分布在寧鄉(xiāng)縣、湘鄉(xiāng)市、湘潭縣、韶山市和株洲縣等地，而低低集聚主要分布在長沙市的芙蓉區(qū)、雨花區(qū)，2000—2005年，開福區(qū)與天心區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)榈偷图蹍^(qū)，此類集聚區(qū)的面積增大。2005—2010年，攸縣與茶陵縣轉(zhuǎn)變成高高集聚區(qū)，該集聚區(qū)面積增大。2010—2018年，醴陵市轉(zhuǎn)變成高高集聚區(qū)，而湘潭縣由高高集聚轉(zhuǎn)為不顯著區(qū)。

圖5 2000—2018年生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供需比的局部空間聚類分布Fig.5 Local spatial clustering distribution of supply demand ratio of ecosystem services from 2000 to 2018

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給與需求的量化成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)，本文運(yùn)用InVEST模型及社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來量化長株潭城市群生態(tài)系統(tǒng)的生境質(zhì)量、食物供給、碳儲(chǔ)量三項(xiàng)服務(wù)的供給量。以往的功能當(dāng)量是基于專家學(xué)者的知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)，具有較強(qiáng)的主觀性，相較而言，本文采用的過程模型結(jié)合社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)則能更加客觀地反映城市群這三種服務(wù)的供給大小。同時(shí)，本文從建設(shè)用地比例、人口密度和經(jīng)濟(jì)密度三個(gè)方面刻畫生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)需求，通過構(gòu)建生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)需求指數(shù)來綜合表征人類社會(huì)的需求大小，對比已有研究中運(yùn)用的需求矩陣法[16]、社會(huì)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)法[18]、生態(tài)足跡法[22]、承災(zāi)性風(fēng)險(xiǎn)法[37]等量化方法，本文的方法更能準(zhǔn)確說明需求大小。人類對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的需求大小主要與人口規(guī)模、人口密度、經(jīng)濟(jì)活動(dòng)強(qiáng)度等有關(guān)，其中，人口密度越大，單位面積上人類的需求量就越大；經(jīng)濟(jì)密度越大，單位面積上消耗的資源與能源越多，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的需求量也隨之增大；建設(shè)用地面積比例大，帶來的生態(tài)用地減少和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給下降，也間接反映社會(huì)需求量的增大。此外，在供需關(guān)系的量化方面，常用的是構(gòu)建供需矩陣、生態(tài)足跡和過程模型，本文參照劉立程[2]、楊冕[34]等研究，通過構(gòu)建生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供需比和綜合供需比等方法來量化，并分析其在空間上的平衡狀況與分異規(guī)律。

本研究中雖對城市群生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)綜合供需比的時(shí)空變化進(jìn)行了量化分析，但對于其背后的作用機(jī)制與影響因素的研究尚未加以探究。同時(shí)，由于需求估算方法和數(shù)據(jù)的限制，仍未能對各項(xiàng)服務(wù)供給與需求的時(shí)空關(guān)系進(jìn)行量化討論。今后，將探索運(yùn)用新的方法來實(shí)現(xiàn)各項(xiàng)服務(wù)與對應(yīng)需求的量化，從而實(shí)現(xiàn)各項(xiàng)服務(wù)供需關(guān)系的測度與分析；并且在供需平衡關(guān)系研究基礎(chǔ)上，運(yùn)用多元數(shù)據(jù)來探究供需關(guān)系背后的機(jī)制機(jī)理，以更好地指導(dǎo)城市群的生態(tài)環(huán)境管理與建設(shè)工作。

4 結(jié) 論

以長株潭城市群為研究區(qū)，基于2000—2018年的土地利用數(shù)據(jù)，選取生境質(zhì)量、食物供給、碳儲(chǔ)量三項(xiàng)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)，綜合運(yùn)用InVEST模型、供需比和空間自相關(guān)方法對縣域尺度上城市群生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供需的時(shí)空演變及供需關(guān)系進(jìn)行量化分析，主要結(jié)論如下：

1)2000—2018年長株潭城市群生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給量整體下降3.6%，變化差異較大，12個(gè)縣市區(qū)的供給呈現(xiàn)小幅增長，11個(gè)縣市區(qū)供給出現(xiàn)減少，各縣市區(qū)的變化呈現(xiàn)不同模式。2000—2010年望城區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供給值最大，依次為2.140、2.152、2.163；但2000—2018年最大供給值在湘潭縣，為2.169；研究期間芙蓉區(qū)的供給始終最低。研究期間城市群供給的空間分布呈現(xiàn)“中間低、四周高”的特點(diǎn)，低供給區(qū)、較低供給區(qū)分布在芙蓉區(qū)、開福區(qū)、天心區(qū)、雨花區(qū)、岳塘區(qū)，較高供給與高供給區(qū)在空間上的變化較大。

2)2000—2018年長株潭城市群生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)整體需求增長201.2%，總體呈現(xiàn)增長態(tài)勢，其中寧鄉(xiāng)縣、瀏陽市和炎陵縣的需求具有“先減小后增長”的特點(diǎn)。在空間上具有明顯的空間差異，表現(xiàn)為三市市區(qū)的需求較為集中。而外圍縣市區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)需求較小。

3)2000—2018年城市群大多數(shù)縣市區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)供需關(guān)系趨向惡化，尤其是高盈余的縣區(qū)數(shù)量明顯減少。具體看，2000年，高盈余有寧鄉(xiāng)縣、韶山市、湘潭縣和炎陵縣，到2018年，僅炎陵縣保持高盈余狀態(tài)。而望城區(qū)、長沙縣也由較高盈余轉(zhuǎn)變?yōu)楣┬杵胶猓_福區(qū)、雨花區(qū)和岳塘區(qū)由一般赤字進(jìn)一步惡化為較高赤字，岳麓區(qū)和雨湖區(qū)由供需平衡轉(zhuǎn)變?yōu)橐话愠嘧?，天元區(qū)由一般盈余轉(zhuǎn)為一般赤字。