【Land Use Policy】城市化与生态系统服务：多尺度空间溢出效应与空间变化

【Land Use Policy】

城市化与生态系统服务：多尺度空间溢出效应与空间变化

摘要

在全球范围内，城市化极大地破坏了生态系统服务 （ES）。如何缓解城市化水平 （UL） 对 ESS 的干扰已成为实现区域可持续发展的紧迫问题。然而，对 UL 和 ESs 之间的线性、非线性、空间和非空间关系缺乏理解限制了有效的生态相关政策制定和城市规划。本研究试图通过综合空间面板方法确定 UL 对 ESs 的空间影响，方法是将 多尺度的空间自相关和空间溢出效应分解为中国中游城市群 （MRYRUA） 的直接、间接和总效应。从 1995 年到 2015 年，建筑用地大幅增加，而耕地和林地明显下降。在 UL 和 ESs 之间发现显著的负空间自相关。MRYRUA 中的优势空间聚类模式为低-高型 （低 UL 和高综合 ESs 指数） 和高-低型 （高 UL 和低综合 ESs 指数）。确定了 UL 和 ESs 之间的 U 形曲线，发现 UL 与 MRYRUA 中的 ESs 呈负相关。UL 对 ES 的消极和间接影响表明，被高度城市化的单元包围会对单个单元中的 ES 产生负面影响。本研究的结果为缓解全球快速增长的城市群中的城市规划者和决策者不利的 ES 提供了重要意义。

研究结果

1995 年至 2015 年，MRYRUA 的粮食产量从 4860.02×10 ⁴ 吨增加到 5759.43×10 ⁴ 吨，2000 年略有下降（图 1）。在 1995 年、2000 年、2005 年、2010 年和 2015 年，MRYRUA 的水产量分别为3010.65×10 ⁸ m ³ 、1486.17×10 ⁸ m ³ 、2473.75×10 ⁸ m ³ 、2383.63×10 ⁸ m ³ 和 3276.21×10 ⁸ m ³ 。MRYRUA 的碳储存量持续下降，1995 年为 68.04×10 ⁸ 吨，2015 年为 67.41×10 ⁸ 吨。在 1995 年、2000 年、2005 年、2010 年和 2015 年，土壤保持量分别为 74.02×10 ⁸ 吨、68.77×10 ⁸ 吨、65.03×10 ⁸ 吨、86.65×10 ⁸ 吨和 79.33×10 ⁸ 吨，显示出先下降后上升的趋势。MRYRUA 的氮输出量分别为 6.24×10 ⁴ 吨、6.36×10 ⁴ 吨、6.37×10 ⁴ 吨、6.12×10 ⁴ 吨和 6.17×10 ⁴ 吨。研究期间，MRYRUA 的磷输出量分别为 1.54×10 ⁴ 吨、1.58×10 ⁴ 吨、1.58×10 ⁴ 吨、1.52×10 ⁴ 吨和 1.54×10 ⁴ 吨。整体趋势在 1995-2005 年期间呈上升趋势，2010 年略有下降，2015 年小幅上升。MRYRUA 在 1995 年、2000 年、2005 年、2010 年和 2015 年的栖息地质量指数分别为 0.658、0.662、0.655、0.651 和 0.645。MRYRUA 在 1995 年、2000 年、2005 年、2010 年和 2015 年的文化服务供应指数分别为 5.366、5.364、5.376、5.348 和 5.327，总体呈下降趋势。

图1 1995 年至 2015 年 MRYAUA 中的 ES

1995 年、 2000 年、 2005 年、 2010 年和 2015 年 MRYRUA 的 CESI 平均值分别为 0.452 、 0.438 、 0.442 、 0.439 和 0.443。我们发现在整个研究期间，MRYRUA 中 CESI 总体呈下降趋势。在空间上，山区的 CESI 在 0.50 以上。平原地区，尤其是四大城市群核心区和主要城市周边县镇的CESI均低于0.30。山区生态系统环境指标在碳储存、生物多样性保护和文化服务方面具有绝对优势，而平原生态系统具有更强的粮食生产功能。在过去的二十年里，平原地区的 CESI 显著下降，尤其是在宜昌、武汉、长沙和南昌等核心县或城镇（图 2）。

图2 1995 年至 2015 年期间 MRYRUA 的 CESI 变化

2.城市化水平的时空格局

MRYRUA 周围山区单位的 UL 明显低于平原（图3、图4）。最高等级数较高的县或镇主要分布在武汉特大城市的核心单元，以及荆门—荆州—宜昌、长沙—诸邹—湘潭和鄱阳湖城市群。我们还发现，重点地级市周围和主要交通路线沿线的县或镇的 UL 较低。具体而言，UL 在武汉、长沙、南昌和宜昌市从核心到外围逐渐减弱。一般来说，MRYRUA 中高 UL 单元的空间模式被表征为“点-带-多边形”。重点地级市周边的高等级 UL 县或镇具有点型空间分布特征，主要交通路线沿线的高等级 UL 县或镇具有条带型空间分布特征，城市群中高级 UL 县或镇具有多边形空间分布特征。

图3 1995 年至 2015 年在 MRYRUA 的县级 UL

图4 1995 年至 2015 年在 MRYRUA 的镇一级担任 UL

3.城市化水平与生态系统服务的空间自相关

全局双变量 Moran's I 分析显示，所有 Moran's I 指数均为负值，在 0.0001 水平上具有统计学意义，表明 CESI 和 UL 在两个尺度上都存在显著的负空间相关性（表1）。本研究中的负空间相关结果提供了强有力的证据，证明城市化发展导致了 ESs 的恶化。CESI 和 UL 之间的二元 LISA 图在空间聚类模式中显示出明显的相似性（图5、图6）。MRYRUA 中的主要空间聚类模式是高-低型 （high UL and low CESI） 和低-高型 （low UL and high CESI）。具体而言，低-高型主要分布在周边山区和中部地区的罗霄山。高-低型主要分布在平原地区、重点地级市周边单元和主要交通路线沿线单元。MRYRUA 中低-低类型（low UL 和 low CESI）主要分布在重点城市周边单元和平原与山区之间的过渡带。只有少数高-高类型（高 UL 和高 CESI），并且它们零星分布在 MRYRUA 中。高-高类型是双赢的，高-低类型存在政策和规划困境，而低-低类型是不可持续的。

表1 1995 年至 2015 年在 MRYRUA 的 UL 和 CESI 之间进行全局二元 Moran's I

表1 1995 年至 2015 年在 MRYRUA 的 UL 和 CESI 之间进行全局二元 Moran's I

图5 1995 年至 2015 年 MRYRUA 县级 UL 和 CESI 之间的双变量 LISA 聚类图

图6 1995 年至 2015 年在 MRYRUA 城镇层面的 UL 和 CESI 之间的双变量 LISA 聚类图

4.空间计量经济学回归结果

除稳健 LM 空间滞后项外，所有非空间面板模型中的 LM 空间滞后项、LM 空间误差项、稳健 LM 空间滞后项和稳健 LM 空间误差均显著，为 0.0001。它在空间和时间段固定效应中不显著，拒绝了没有空间滞后依赖项或空间自相关误差项的零假设。根据经典的 LM 检验，空间计量经济学模型被证明比传统的计量经济学模型更合适。LR 检验表明，空间面板模型控制空间和时间段效应，适用于估计。根据 Hausman 检验，本研究在两个层面上都采用了空间固定效应模型。Wald 检验和 LR 检验结果表明，在检查 UL 和 CESI 之间的空间关联时，SDPM 比 SLPM 或 SEPM 更合适。基于上述测试，我们发现具有空间和时间段固定效应的 SDPM 是本研究中最适合估计的模型。

表2显示了 SDPM 的回归结果。回归结果表明，UL 在 CESI 上的回归系数在两个尺度上均为负 （p < 0.0001），表明 UL 的增加会导致 CESI 的降低。在这些模型中，UL 平方的系数在统计学上都是显著的正，表明 UL 和 CESI 之间的关系中存在 U 形曲线。县级阈值为 0.847，而在空间和时间段固定效应模型的 SDPM 中，镇级阈值为 0.706。