城市绿色空间的生态系统服务功能研究进展：指标、方法与评估框架

韩依纹

戴 菲*

生态系统服务(Ecosystem Services，ESs)领域在近几十年内发展迅速，国内外数以百计的项目和团体正为了更好地理解、模拟、评估和管理生态系统和自然资本而工作[1]。然而，这些研究大部分集中在全球尺度(global scale)或国家尺度(national scale)自然生境的ESs功能[2]，较少在城市的区域尺度(regional scale)、地方尺度(local scale)或斑块尺度(patch scale)上进行评估[3-5]。

城市作为一个复合的生态系统，是全球可持续发展的关键，也是人类生存环境变化的主导。绿色空间(urban green spaces，在中国多称为城市绿地[6])作为“城市生态系统”和“绿色基础设施”的主要组成部分，为城市提供了重要的ESs功能。近年来，由于城市环境问题显著，国内外基于ESs理论对绿色空间的功能价值予以重视，相关研究也逐渐增多。国外对此课题的综述成果相对国内更新较快，例如：马丁内斯·哈姆斯等曾总结了ESs图示化方法(mapping approach)，并强调了城市ESs多尺度评估的必要性[7]；朱塞佩·普立特等基于“绿色基础设施”的理念对绿色空间的ESs功能指标及其内涵进行了综述[8]。国内对于综合的ESs研究论述较多[9-11]，针对城市绿色空间的论述虽然不乏[6，12]，结合ESs理论的研究却较少。李峰等在2004年对此予以重视，并探讨了绿色空间ESs的概念内涵和国内外发展状况[13]。绿色空间的ESs功能评估重点在于确认合适的功能指标和评估方法，因此，有必要科学地对此方向进行理解和归纳。本文以此为目的，首先，梳理归纳了绿色空间ESs功能指标体系；其次，对目前针对绿色空间ESs的研究方法进行总结；最后，基于以上内容提出了城市绿色空间ESs功能评估的集成框架。

1 绿色空间生态系统服务概念和背景

“生态系统服务”被定义为自然生态系统及其物种为维持人类生活而提供的一系列条件和过程[14], 是人类直接或间接地从生态系统中得到的福祉[15]。ESs的提出可追溯到20世纪70年代初的著作《人类对全球环境的影响》，其概念被广泛传播则归功于罗伯特·科斯坦萨和他的合作者于1997年在《自然》上发文对全球的ESs价值进行了估算[15]。随后，乔恩·诺贝格、杰·戴丽等也分别在不同时期对ESs的定义和分类作出贡献[16]。2001—2005年间，联合国环境公署(United Nations Environment Program，UNEP)完成了千禧年生态系统评估报告(Millennium Ecosystem Assessment，MA，2001—2005)，紧接着又完成了“生态系统和生物多样性经济学”(The Economics of Ecosystems and Biodiversity, TEEB,2007—2010)报告。2012年，反思了MA近10发展与应用的不足，UNEP在韩国釜山通过并发起了“生物多样性和生态系统服务政府间科学政策平台”(Intergovernmental Science-policy Platform on Biodiversity and Ecosystem Services，2012，IPBES)，从而进一步加强了ESs的评估、示范、政策应用和国际合作的能力[17]。

由于城市生态系统的栖息地面积较小、生态价值相对较低，因此前人对城市的ESs关注有限[18]。城市扩张和土地利用类型的转换导致了自然生境的萎缩和片段化，绿色空间作为城市生态系统的主要组成部分，是城市ESs的主要提供者。基于ESs理论的绿色空间描述更侧重于“生态系统提供的人类福祉”[19]，前人研究已经证明了城市生态系统的诸多福祉都由绿色空间提供[20-21]，植被覆盖的区域以及水体丰富的区域作为城市中的自然元素，可以改善市民的身体和心理健康、缓解城市热岛等。然而，根据绿色空间的类型不同，其ESs供给特点也有所不同，例如，城市公园和社区花园在区域气候调节、生物多样性支持及游憩等服务中作用显著，在供给服务上作用不大；城市林地虽在各个服务中效用显著，却在游憩服务上相对较弱[8]。因此，鉴于单个案例研究对象的差别，合适的绿色空间ESs指标选择尤其重要。

2 绿色空间生态系统服务的功能指标

图1 城市尺度下绿色空间生态系统服务功能示例(改绘自参考文献[8])

ESs功能指标是反映生态系统的状态与趋势，监督和交流政策目标与进程的重要工具[22]。罗伯特·科斯坦萨等将ESs功能归为17类，包括气候调节、气体调节、扰动调节、水文调节、废物处理、水供给、食物生产、原材料供给、遗传、侵蚀、控制和沉积物保持、土壤形成、养分循环、授粉、生物控制、避难和休闲与文化[15]。乔恩·诺贝格等基于生态学理论将ESs功能归为种群维持、对外来物质过滤的生态系统，以及生物单元通过选择过程创造组织的功能三大类[16]。随后，MA将其归为供给服务、调节服务、文化服务和支持服务四大类。一些学者认为MA的四分法并没有对中间过程和最终服务进行区别，因此，基于最终服务将ESs划分为与人类福祉直接相关的健康、安全、生产要素和自然多样性4个类别，从而构建了CIECI(Common International Classification of Ecosystem Goods and Services)分类框架[23]。IPBES更关注自然赋予人类的效益，概括了调节贡献 (regulating contributions)、 物质贡献 (material contributions) 和非物质贡献(non-material contributions)三大类[24]。然而由于这一指标体系被提出不久，相关应用研究成果还较少。

确认合适的功能指标是绿色空间ESs评估的基础。傅伯杰等认为缺乏统一的ESs指标体系和技术方法是导致不同区域间的评估结果可比性差、区域和国家尺度上的集成研究难以开展的原因，并采用频度分析法和专家咨询法，基于CIECI分类体系，构建了中国生物多样性与ESs评估指标体系[25]，但其体系中并未强调城市尺度ESs评估的特殊性。国内学者目前应用较多的是以谢高地等为代表的分类系统，是基于罗伯特·科斯坦萨的17分法发展而来，由专家访谈得出的适合中国国情的分类法[26]。此方法虽然被广泛运用在森林生态系统、湿地生态系统、草地生态系统和河流生态系统等自然生态系统的服务价值评估上，但对于市域中小型尺度的绿色空间的适用度有待商讨。李锋曾单独针对城市绿色空间的生态服务功能做出总结，包括净化环境、调节小气候、蓄养水源、土壤活化和养分循环、维持生物多样性、景观功能、休闲文化和教育功能、社会功能和防护及减灾功能[13]。此方法的功能定义有所重叠，如“休闲文化和教育功能”可看作属于“社会功能”的一部分。

尽管MA的分类系统存在质疑，但自提出后被国内外众多学者广泛支持和发展，其分类框架将ESs同人类福祉结合起来，有益于表达城市中绿色空间的社会属性，是国内外绿色空间ESs功能确定的重要参照[27](图1)。例如：马尔什·戴克森等基于MA分类系统将奥姆斯特丹的绿色空间ESs功能归纳为空气净化、碳储存、减少噪声、雨水保持、冷却作用和娱乐等作用[3]；许学工等以MA为依据将北京的绿色空间服务功能定义为食物供给、材料供给、生物多样性、气候调节、 净化环境、水资源保护、土壤保护以及文化和娱乐[28]。基于MA分类和前人研究，本文总结出城市绿色空间可潜在提供的ESs功能以及其代表的绿色空间示例[7-8]。

3 绿色空间生态系统服务功能指标的评估方法

绿色空间ESs的指标评估方法旨在探索ESs的产生过程与变化、各项服务之间的关系及驱动因素，以及不同情景模拟下服务指标之间的区别和权衡，需要集合调查、统计和模拟等多元的研究方法，可概括为：基于观测数据的统计分析、模拟模型和专家访谈与公共参与。

3.1 基于观测数据的统计分析

基于观测数据的统计分析是指在收集一手数据后结合统计方法量化服务指标，此方法适用于多源数据的综合分析、服务指标间相关关系的检验以及各指标间权衡关系的量化[29]。梁璇等对广州市天然次生林、改造人工林和未改造人工林进行调查，并比较分析3种森林类型的结构特征和林下植物多样性[30]；刘艳通过在不同森林类型中采集枯落物和土壤样品，并结合森林资源连续清查数据以及社会公共资源的相关价格等数据，研究了辽宁省森林生态系统有机碳储量、分布特征、动态变化以及影响因素[31]。

3.2 模拟模型

3.2.1 经济计量模型

ESs的价值估算通常结合计量经济模型进行，常用于ESs价值量评估的经济模型有市场价值法、显示性偏好法和陈述性偏好法等[9]。郭青霞等基于中国陆地生态系统单位面积服务价值当量因子表[26]，采用防治成本法和替代成本法估算了大同市南郊区的大气调节、废弃物和水循环的ESs价值[32]；田国行等采用物质量和价值量相结合的评价方法，使用市场价值法、影子工程法、生产成本法、机会成本法研究了郑州西南绕城高速公路绿地和农田在不同时期ESs功能经济价值[33]。然而，单纯地对ESs服务功能总价值进行估算会忽略其空间分布的不均匀性[10]。

表 1 MA分类系统的城市绿色空间的潜在生态系统服务功能指标分类

3.2.2 空间叙述模型

空间叙述模型可以基于城市土地利用的转变结合环境、社会和生物学的研究方法，从一个地理的视角将生态系统复杂且重叠的信息转化成空间图像，有益于描述和揭示政策及规划层面的问题[34-35]。基于遥感数据和3S技术支持的ESs功能模型近年来发展迅速，如InVEST模型、ARIES模型、SoIVES模型和i-TREE模型等，可以从空间上直观地表现、模拟和评估不同尺度下多样的服务类型[36]，在评价ESs的功能价值及其空间分布上发挥了重要作用，其中比较典型和运用广泛的为InVEST和i-TREE模型。

InVEST(The Integrate Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs Tool)是由美国斯坦福大学联合大自然保护协会，与世界自然基金会联合开发的、基于ESs理论评估自然资本的模型。自2009年提出至今已发布7个版本，是基于土地利用数据对目标区域的淡水生态系统、海洋生态系统和陆地生态系统进行评估，通过模拟预测不同土地利用情景下ESs功能价值量的变化，从而绘制出ESs的空间特征。InVEST适用于全球范围流域或景观尺度上ESs功能的评估，作为一款实用的分析工具，要求用户输入目标区域的相关数据后进行运算，模型可通过碳储存、生物多样性、授粉和作物产量等模块对城市绿色空间的ESs空间分布特征、经济价值进行评估和预测。蒋卫国等运用InVEST模型分析并预测了城市生态系统变化对碳储存的影响[37]；陈妍等以北京为例，基于InVEST模型展开了土地利用格局变化对区域尺度生境质量的评估[38]。

i-TREE(Tools for Assessing and Managing Forests and Community Trees)是基于较精细的植被数据的评估模型，由美国农业部(United States Department of Agriculture，USDA)下属的美国林务局在2006年开发, 被定位为专门针对城市森林体系效益价值研究的模型，并细致地将分析方向归为6类：行道树、城市森林、水体、社区植被覆盖、设计评估和冠层。i-TREE的应用模型被广泛应用在国内外城市林地的研究中。国际上主要集中在北美国家，如美国、加拿大、墨西哥、波多黎各等，另外在南美和欧洲也有许多国家利用该模型对城市林地进行了详细的效益分析。在国内，张玉阳等和马宁等运用i-TREE分别对青岛和沈阳的行道树进行生态效益评估[39-40]；薛兴燕和周长威则对郑州、哈尔滨和长春的城市林地的生态效益进行评价[41-42]。

InVEST模型的适用在城市生态系统中的市域至区域尺度，而i-TREE研究区域的大小相对灵活，可适用于小尺度的目标区域，如一个街区、街道或一个场地。但是i-TREE的效益计算是基于树木生长模型结合其他数据模型，如气候区、能源利用方式和所在城市的资源价格等，对数据的精度要求相对较高。模型的大部分参数需基于自开发的数据库，如树种数据库是由美国林务局应用太平洋西南林业实验站依据2002—2004年美国北卡罗来纳城市景观工程管理局的年调查数据而建立，该数据共包含85 145棵行道树，涵盖了215类主要树种。尽管目前i-TREE已经丰富其数据库的涵盖国家至加拿大、英国和澳洲，且在2016版本中增加了i-Tree Database模块以方便国际用户的使用，但是国内的相关研究仍是对其提供的参数进行纠正后再运用[39，42]。

图2 城市绿色空间的生态系统服务集成评估框架

3.2.3 驱动力情景预测模型

驱动力情景预测模型主要基于模拟和预测不同情景下未来土地利用的变化。目前已有多种方法和软件包可用来模拟和预测，多数的模型是基于过去的土地利用历史变化，如CLUE-S、元胞自动机结合马尔科夫模型(CA_MARKOV)和土地变化模型(Land Change Modeler，LCM)等[43]。IPBES平台将ESs预测视为其重要的组成部分，并于2016年出版《生物多样性和生态系统服务模拟和预测方法评估报告》，报告中将ESs的预测分为探索型情景(exploratory scenarios)、目标寻求型情景(target-seeking scenarios) 和政策筛选型情景(policyscreening scenarios)3类[44]。情景制定通常根据官方报告或政策导向等为依据，如刘婧雅等运用LCM模型，以陕西天水经济区为例，结合第五次气候变化报告(The Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC)、碳税政策和独生子女政策，模拟了2050年的16个情景模拟下ESs的响应[45]；黄焕春等基于改进的Logistic-CA模型，以天津市滨海地区为例，模拟了历史外推、内生发展和外生发展3种情境下2011—2020年城市扩展影响下ESs功能的空间演化规律特征[46]。然而，基于驱动力的情景模拟的土地利用预测，有一定的尺度依赖性，当驱动力情景模型输出的空间分辨率较低和缺少区域驱动力信息时，很难对区域驱动力做出精确的预测，因而受到应用限制[29]。再者，多数的城市尺度情景预测研究集中在综合的土地利用信息，而较少针对绿色空间进行研究。

3.3 专家访谈与公共参与

专家访谈是指相关领域的专家学者根据自身知识积累对绿色空间的ESs功能赋予权重；公共参与是指基于利益相关者的认知、支付意愿和偏好来研究ESs的需求和供给。君特提·莫尔等通过居民访谈探索了英国城市伍德伯里德的ESs功能在城市邻里间的发展和潜力[47]；丹尼斯·玛莎等对曼彻斯特的“口袋”(pocket)公园进行研究，主张运用公众参与的方式对城市绿色空间的ESs功能进行管理，尤其可从小规模的都市农业着手实践[48]。这2种方法反映了不同利益相关者的需求，为ESs功能的量化评估补充了相对质性的思考，尤其在文化服务功能评估的应用上[7]，但是由于参与者背景的局限性，会产生对服务类型的描述性偏差[49]。

4 绿色空间生态系统服务功能的评估框架

由于城市绿色空间类型和尺度的多样，缺乏统一的功能指标和技术路线，导致评估结果精确度仍有待商讨，同时研究结果同城市环境治理与保护相关的政策制定和项目实践的衔接度较低。ESs的指标类型、数据类型、方法和空间尺度是城市绿色空间ESs功能评估的关键[7-8]。其中，空间格局的尺度依赖性是ESs作为生态系统产物的重要特点[50]。绿色空间的评估除了受景观生态学概念中空间尺度(斑块的、地方的和区域的)的影响[7-8，51]，也受城市行政区划(分区级、街道级、邻里级和场地级)的影响，且目标区域越小对数据的精度要求越高。各项ESs功能对数据精度的响应也有所差别，例如，在空间模型模拟中碳排放总量的评估对数据精度的敏感度不大，而沉积物沉淀量在不同精度的数据计算下结果相差较大[52]。多样的时间尺度(短期的、季度的、年度的、中期的和长期的)为绿色空间的ESs功能价值的历史变化、未来预测、模拟和验证等提供支持[7-8，51]。国内学者曾先后对北京[28]、广州[53]、西安[54-55]和郑州[41]等城市绿地ESs功能价值的历史变化进行研究，并证实了时间序列的服务价值研究对城市生态系统修复、城市规划和城区生态多样性策略制定等领域的重大意义[15，25，30]。

综上所述，本文总结并提出了城市绿色空间的ESs评估集成框架(图2)。基于ESs理论的绿色空间，评估框架旨在整合多元的数据类型[如：激光雷达(LiDAR)数据、高精度遥感数据、谷歌图像等]和研究方法(基于观测数据的统计分析、模拟模型和专家访谈与公共参与)，从多时空角度(时间和空间)探索ESs功能价值和空间格局分布特征。

5 讨论与总结

5.1 讨论

城市生态系统的复杂性决定了绿色空间评估内容的多样性，ESs的分类系统和指标为绿色空间的生态系统功能提供了量化途径。上述评估框架融合了多元数据和方法，尽管侧重于探索科学的研究结果，不能够直接输出可实施的规划设计策略和方案，但是为绿色空间的规划制定和绩效评估提供了参考和一些重要原则。首先，应当基于特定的评估目的和决策背景，在多尺度评估模型中选择对接不同阶段的绿色空间设计策略。系统性的绿地规划(通常是大尺度，如市域尺度)应侧重城市生态系统供需平衡、城市生物多样性保护等方面；中小尺度的绿色空间(如邻里尺度、街道尺度或场地级别)ESs潜力仍有待探索[56]，除了其主要的娱乐游憩功能之外，其他的ESs功能也应当予以重视。例如，弗朗西斯科·奥尔西尼等研究了意大利城市福洛尼亚屋顶花园的供给服务价值，结果显示福洛尼亚的城区屋顶花园每年潜在地提供77%的居民的蔬菜供给[57]；贺峰等和保罗·萨顿等也分别对北京奥林匹克森林公园和纽约中央公园开展了其ESs价值比，强调了场地级别的绿色空间在城市生态系统中的调节作用[58-59]。其次，应当将时间尺度的ESs演变和供需权衡监测或计算结果引入城市绿色空间绩效的评估当中，考虑各种ESs功能的生态过程以及不同ESs指标之间的相关关系及其驱动因素[29]，从而为城市生态系统的弹性发展策略提供参考[9，10，33]。

5.2 总结

城市扩张和土地利用类型的转换导致了自然生境的萎缩和片段化，从而引发了一系列的环境问题，如城市热岛、雾霾、城市内涝等。绿色空间作为城市生态系统的主要组成部分，产生的ESs功能是制定城市环境问题应对策略、城市生态系统管理和决策的重要依据[60]。前人研究虽然对绿色空间的内涵、分类、功能等多有讨论，但从ESs的视角进行的综述较少。基于生态学理论的城市绿色空间研究过程中涉及的尺度在不断地丰富(多样化)，部分研究已开始关注和探索尺度间的转换效应与过程。本文以绿色空间的ESs指标、技术方法为重点，着眼于时空视角下城市绿色空间的功能评估技术路线的建立。首先，基于MA的功能分类总结了城市绿色空间的ESs功能指标(图1，表1)，并强调以生态学理论为基础的支持和调节服务是解决城市环境问题的关键，应当在相关政策和规划的制定中予以重视；其次，认为前人对绿色空间功能指标评估方法的研究是质、量合一的，可总结为基于观测数据的统计分析、模拟模型和专家访谈与公共参与；最后，基于多元的方法论，结合时空尺度下ESs功能价值的变化响应，总结并提出了集成的城市绿色空间ESs的评估框架(图2)。此框架针对城市绿色空间的类型，旨在对其规划过程及绩效评估予以参考借鉴。目前相关研究仍主要集中于市域级别，对于分区级别、街道级别和场地级别精度的绿色空间的ESs价值评估相对缺乏。因此，未来的研究应当集成多时空尺度的绿色空间ESs信息，研究其生态环境效应的尺度差异。此外，ESs的研究涉及多个学科领域，城市规划师和景观设计师是城市的主要规划和实践者，也是城市绿色空间ESs功能的维护者和创造者，因此有义务探索将ESs功能效益和评估过程与框架同绿地系统规划和绿色基础设施的建设有效结合的途径。

注：文中图片均由作者绘制。