基于生态系统服务的城市生态安全评估、 制图与模拟

税 伟， 付 银， 林咏园， 杨海峰， 杜 勇

(1. 福州大学环境与资源学院， 福建 福州 350108； 2. 空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室， 福建 福州 350108； 3. 福建省水土流失遥感监测评估与灾害防治重点实验室， 福建 福州 350108)

0 引言

自20世纪中期以来， 城市化已演化为全球社会经济最普遍的现象[1]. 在中国， 城市化率已从1978年的17.9%增加到2017年的58.5%， 据中国国务院发展研究中心预估中国城市化率将在2030年达到68.38%[2]. 城市化的快速推进以及人口的急剧增长加剧了资源之间的竞争， 带来一些重大的生态环境问题并威胁到陆地生态系统安全. 具体而言， 城市化导致对能源、 粮食和水资源的需求增加， 直接导致大规模的土地利用变化， 并引发生物地球化学循环失衡， 生物多样性丧失， 自然栖息地破碎化， 城市内涝和水污染等问题， 这一系列生态环境问题破坏了生态系统结构与功能的完整性、 稳定性与可持续性， 对城市区域生态安全构成了巨大威胁. 城市是城市化发展的主要地域空间， 明晰城市内部生态安全问题可透视城市化与生态环境的交互胁迫效应， 对适时调整城市化发展战略、 任务、 重点、 模式与路径等具有重要意义.

城市是人类活动与生态过程交织作用的社会生态系统[3]， 其内部社会、 经济、 环境、 景观与气候等要素之间错综复杂的相互作用造成城市生态系统复杂多变， 给城市生态环境保护带来了巨大压力. 城市生态系统服务是城市生态系统为城市居民所提供的福祉与益惠， 如通过生态系统服务的气候调节功能， 可以缓解城市热岛效应； 通过生态系统服务的水土保持功能， 可以缓解城市内涝效应； 通过生态系统服务的文化娱乐功能， 可为城市居民带来美感的体验、 精神上的享受等等. 同时， 生态系统服务是量化城市生态系统健康的表征因子， 通过核算生态系统服务的数量与质量， 制图与展示其分布格局， 解析其内部权衡-协同、 供给-需求关系， 可以甄别城市生态系统面临的风险水平. 城市生态安全作为描述城市生态系统结构和功能状况的术语， 用于探讨城市生态系统是否/如何受到城市扩张和人类活动的威胁. 城市生态安全蕴含两方面含义： 其一是城市生态系统自身的结构与功能是否安全； 其二是城市生态系统提供的生态系统服务能否满足和维持城市日益增加人口的需求. 由此可见， 生态系统服务是联结城市生态系统与城市生态安全的纽带， 城市生态系统向城市提供生态系统服务， 通过生态系统服务的供给、 文化功能满足城市居民的物质、 精神需求， 通过生态系统服务的调节、 支持功能缓解日益恶化的城市生态环境问题， 从而保障城市生态安全. 然而， 目前城市内部的生态系统服务往往面临高水平的污染、 有限的生长空间、 高强度和高频率的人为干扰等压力， 这些压力对支撑与维持城市生态安全提出众多挑战. 因此， 亟待开展城市生态系统服务的评估、 监测与模拟等工作， 联结生态系统服务与人类福祉来综合评估城市生态安全， 对优化城市生态安全格局， 提升城市生态系统结构与功能， 促进城市绿色、 生态和可持续发展至关重要.

1 生态系统服务与城市生态安全

生态系统服务是生态系统及生态过程所维持的， 人类赖以生存和发展必不可少的环境条件和效用， 是人类直接或者间接从生态系统中得到的福祉[4]. 2000年， 联合国实施的千年生态系统评估(MEA)将生态系统服务定义为： 人类从自然生态系统中获得的各种益惠， 并将生态系统服务分为供给服务、 调节服务、 文化服务和支持服务4个大类以及23个小类[5]， 这种概念以及分类系统已被认可并广泛应用于实证研究中. 目前， 生态系统服务的前期研究主要集中在理论与方法的重要性认识、 概念与内容探讨、 评估指标的不断确立与完善、 形成机制的探讨等方面， 慢慢过渡到评估对象与类型的多元化、 格局与过程的结合、 评估的动态化、 研究方法与技术不断更新、 制图表达、 重视应用出口和动态模拟预测预警的阶段， 已经形成了较为完善的研究体系. 但是总体上， 生态系统服务的研究更多聚焦于核算、 展示与模拟生态系统服务的时空演变， 从而探讨自然生态系统的结构与功能状态. 连接生态系统服务与生态安全理论揭示城市生态安全的研究较为匮乏， 对基于生态系统服务的城市和城市群的生态安全研究尤为缺乏. 已有研究表明， 生态系统服务与生态安全具有紧密的联系， 且随着城市化的推进， 城市生态系统面临的威胁逐渐增多， 基于生态系统服务研究城市生态安全将是城市可持续发展研究的前沿和热点领域.

城市生态系统是一个以人为主体的社会-经济-自然复合的生态系统[6]， 各子系统之间相互影响、 相互制约. 随着城市化进程的推进， 城市用地不断蚕食自然、 生态与农业用地， 城市自然生态系统逐渐转化为半自然、 半人工与人工生态系统. 一方面城市生态系统提供的服务不能满足城市居民日益增长的需求， 导致城市生态系统服务供需失衡； 另一方面， 城市生态系统面对外界胁迫下的自我调节机制不断弱化， 其结构、 功能与过程的恢复弹性逐渐丧失， 由此引发一系列城市生态安全问题. 基于生态系统服务和景观生态理论视角， 城市生态安全是指通过对城市内部关键节点、 斑块、 廊道与生态网络的优化调控， 保障城市生态系统服务供给-需求的动态平衡以及各种服务之间的协调共生， 实现城市生态系统功能的可持续发展. 从城市生态安全的内涵可以看出， 生态系统服务与城市生态安全具有4点密切关系： 1) 城市生态安全是生态系统服务的重要表征[7]. 城市生态安全是保障城市居民福祉的关键， 随着人类活动的加剧， 城市面临一系列风险， 导致城市生态安全的过程与格局受损， 城市生态系统服务功能退化或丧失. 因此， 城市生态安全状态可以看做是生态系统服务结构与功能完整性的表征. 2) 生态系统服务是量化城市生态安全的代理指标. 城市生态安全是对城市生态系统结构的描述， 其本身难以定量化， 通过生态系统服务的核算、 评估与模拟， 可以对历史、 现在与未来的城市生态安全演化与预测进行测评. 3) 生态系统服务是保障城市生态安全的前提. 由于城市内部与外部的地域空间结构、 人口、 产业以及生态环境等要素差异显著， 生态系统服务功能的数量、 质量以及空间分布也迥然不同， 通过生态系统服务流的流动来实现城市内部与外部生态系统服务的供需平衡是保障城市生态安全稳定的前提. 4) 生态系统服务是联结生态安全与人类福祉的纽带. 城市生态系统通过向城市居民提供生态系统服务， 保障城市居民的生产、 生活和精神享受， 为城市居民提供了诸多益惠. 同时， 生态系统服务通过自身的调节与维持机制， 能有效缓解城市生态环境问题， 降低城市风险水平， 以保障城市生态安全.

2 基于生态系统服务的城市生态安全评估

目前， 开展生态系统服务与生态安全的交互耦合效应研究已成为城市可持续发展研究的热点. 从研究视角与方法可分为： 1) 基于生态系统服务供给-需求的城市生态安全评估； 2) 基于生态系统服务流的城市生态安全评估； 3) 基于生态系统服务权衡-协同的城市生态安全评估； 4) 基于生态系统服务利益相关者的城市生态安全评估.

2.1 基于生态系统服务供给-需求的城市生态安全评估

生态系统服务供给-需求核算是联结各类生态系统服务表征因子与城市生态安全格局评估量化的纽带. 通过生态系统服务表征因子的综合集成， 核算城市总的生态系统服务的供给-需求， 一旦供给大于需求， 则城市处于安全稳定的状态， 反之， 城市生态安全受到不同程度的威胁， 面临着生态风险. 开展城市生态系统服务供给-需求核算及空间格局量化是科学辨识城市重要核心功能构成、 生态系统服务热点、 环境问题及关键驱动因素的基础. 国内外学者从生态系统服务供给-需求视角评价城市生态安全开展了大量研究. Huang等[8]构建基于生态系统服务评估指标的生态安全指数， 发现厦门市河口的生态安全指数处于“警戒状态”， 其中鱼类密度、 海洋营养水平、 水体初级生产力、 外来物种入侵风险和物种多样性是影响生态安全的重要指标. Su等[9]运用生态网络分析评估和比较北京市的煤炭、 原油和天然气供应的安全性， 发现煤炭供应安全水平最高， 其次是原油供应， 然后是天然气供应. Shaikh等[10]应用生态网络分析， 探讨中国天燃气的供应源地与路线， 发现中国天然气供应系统具有灵活性和多样性， 天然气能源供应系统安全水平较高. Romero-Lankao等[11]比较美国、 加纳和墨西哥的城市在极端气候下面临的风险， 研究水-能源-粮食系统基础设施如何调节极端气候对城市生态安全构成的威胁. Veettil等[12]运用SWAT模型量化水资源安全指标(淡水需求和淡水供应指标)， 发现气候变化下萨凡纳河流域淡水供应减少， 然而灌溉、 畜牧生产又加大水资源需求， 区域水安全受到严重威胁. 黄智洵等[13]基于供求理论构建了生态系统服务供求关系动态模型框架， 并利用供给与需求的象限区划表征闽三角城市群生态安全格局.

虽然基于城市生态系统服务供需视角来研究城市安全取得一定进展， 但仍然存在5点不足. 1)量化生态系统服务的供给或者供需盈亏来解析城市生态安全格局的研究大都聚焦于大尺度的行政区域或城市内部重要生态功能区、 生态涵养区、 生态恢复区与人类活动区， 但缺乏长时间尺度的动态演化评估. 2)学者们从生态系统服务供给、 调节服务的供需平衡来研究城市生态安全， 但从文化、 休闲、 娱乐与教育服务功能来探讨城市生态安全的研究较为匮乏， 随着城市居民生活水平的提高， 文化娱乐服务日益重要， 亟需构建文化娱乐服务供需的量化评估方法. 3)从生态系统服务流的供给-需求视角， 缺乏系统量化城市水资源的配置、 城市能源与食物的供需与关联， 例如水-粮食与能源是一个相互作用的系统， 应作为一个整体来系统研究， 更能重点揭示城市生态安全的核心议题. 4)城市生态安全是个动态演化的过程， 受多种外在干扰影响， 生态系统服务受损或优化的趋势不明， 应将风险压迫情景与政策优化情景对比研究， 验证不同城市规划策略下的生态系统服务变化对城市生态安全的影响机制， 寻求最优的城市发展策略. 5)缺乏跳出城市， 从更大尺度上研究城市生态系统服务的供需关系， 如研究城市中郊与远郊的都市农业如何为城市建成区和近郊提供各种生态系统服务， 如研究比单个城市尺度更大的城市群外围的生态涵养区的生态系统如何为城市群供给各种生态产品等等.

2.2 基于生态系统服务流的城市生态安全评估

生态系统服务流是构成城市生态安全格局的核心网络， 构建流的识别机制、 搭建流的评价预警预测平台， 对评估城市生态安全的时空动态具有重要意义. 目前基于生态系统服务流来识别城市生态安全， 主要基于生态系统服务供给-需求的流动来搭建生态网络， 构建城市生态安全格局. 从生态源地-生态廊道-生态汇区的识别来探讨城市景观生态安全的研究居多， 如Peng等[14]对多元生态系统服务进行叠加分析， 确定生态源地， 运用电路理论， 模拟异质景观中的生态系统过程， 从而识别生态走廊和关键生态节点. 汤峰等[15]采用生态敏感性评价和生态系统服务价值分析的综合结果确定生态源地， 基于最小累积阻力模型(MCR)和最小成本路径方法生成生态廊道， 揭示昌黎县的景观生态安全格局. 彭建等[16]基于生态系统服务的供需分析， 提出广州市的生态网络方案， 分为城市生态节点保育型、 城市生境斑块修复型、 城郊潜在节点重构型和城郊源地网络连通型. 亦有学者开发生态系统服务水流模型识别城市水安全[17]、 构建碳流模型量化自然生态系统与农田安全[18]等等， 但总体上以自然景观的损害为主[19]， 也一定程度上揭示了生态系统服务流动的不公平性和剥夺性， 生态补偿问题就显得尤为突出. 但目前基于生态系统服务流的城市生态安全评估还主要集中在单个城市及周边区域， 还缺乏在跨地区、 跨国的区际与国际贸易规则框架下探讨生态产品的流动与城市生态安全保障及其带来的可持续性问题. 此外， 生态系统的单一服务流研究居多， 针对不同城市实际的重点服务流的甄别与核算偏少， 耦合要素流、 人流、 物流、 文化、 教育、 娱乐等生态系统服务的流动来揭示城市生态安全的研究仍显不足.

2.3 基于生态系统权衡-协同的城市生态安全评估

生态系统服务权衡-协同关系为城市生态安全研究提供了新的视角， 权衡表示的是生态系统服务之间此消彼长的对立关系， 是指一种生态系统服务供给的增加会导致其他生态系统服务供给的减少[20]； 协同则表示两种或者两种以上的生态系统服务功能之间同时增强或者减弱的双赢关系[21]， 增强协同与弱化权衡是保障区域生态安全的基础. 近年来， 国内外学者围绕生态系统服务权衡-协同关系开展了大量研究， 主要研究领域涵盖生态系统服务权衡-协同的理论基础、 机制机理、 尺度转换、 研究方法、 驱动机制以及情景模拟等. 从研究的内容来看， 生态系统供给服务的权衡-协同关系受到关注最多， 而支持服务的权衡-协同关系研究较少， 城市生态系统的重点服务功能间的权衡-协同关系研究也较少. 研究方法主要有逻辑回归分析、 空间叠加分析、 相关分析、 权衡指数法、 权衡协同度、 帕累托曲线[22]等. 例如Zheng等[23]通过相关分析法， 评估了城市扩张和耕地保护两种情景下， 武汉市农田质量的生态安全， 发现农田质量与边际生态系统服务之间存在权衡关系. 即随着农田数量的增加， 边际补偿农田的质量下降， 生态系统服务的边际损失增加. Kovács等[24]将生态系统服务权衡-协同与生态系统服务利益相关者结合， 通过问卷调查法与相关分析法， 评估匈牙利平原保护区的生态环境矛盾， 并提出相关规划建议. 总体上， 基于生态系统服务权衡-协同关系来研究城市生态安全已在学术界获得广泛关注， 但基于生态系统服务流的权衡-协同研究城市生态安全却是难点与薄弱点， 一方面由于生态系统服务流的识别机制尚未构建， 另一方面由于生态系统物流之间错综复杂的关系， 生态系统服务流的载体区分、 量化方法以及数据获取均难以实现.

2.4 基于生态系统服务利益相关者的城市生态安全评估

生态系统服务是人使用和消费的服务， 基于生态系统服务利益相关者“人”的视角来剖析生态系统服务， 进而量化、 展示与评估城市生态安全的研究逐渐受到重视， 但目前该研究仍处于探索阶段， 尚未形成成熟的框架与理论机制. 国外学者运用问卷调查法[25]、 半结构式访谈法[26]、 参与式小组讨论法[27]、 专家咨询会以及Q方法(“主观性”的心理学方法)[28]等社会学、 心理学方法， 寻找生态系统服务相关的利益者， 确定研究区的核心生态系统服务， 开展城市居民对文化生态系统服务的感知[29]、 公众对上中下游流域生态水分配、 水质等水服务属性的偏好及支付意愿的影响因素[30]、 城郊和城市湿地对附近居民的福祉和生活质量的影响机制[31]、 居民生计对草地、 森林等提供的生态系统服务的依赖性量化[32]、 土壤提供的服务与人类生态健康的作用机制[33]、 居民对生态系统服务的潜力的看法[34]等研究， 数据处理主要运用结构方程模型、 PC支付卡方式、 选择实验法与Logit回归分析[35]等. 国内学者基于生态系统服务的社会视角评估城市生态安全的研究起步较晚. 目前主要以城市居民对生态系统服务功能的认知[36]、 支付意愿[37]、 补偿意愿[38]以及相关影响机制为主题展开研究. 基于社会视角评估城市生态安全， 也即是从生态系统服务提供的福祉来量化城市生态安全， 考虑了城市主体“人”的需求安全. 其研究范式， 首先是甄别生态系统服务与城市居民的福祉关系， 其次通过生态系统服务利益相关者来对城市生态系统提供的服务打分或排序， 明晰其城市生态系统的结构与功能， 以此判断城市生态安全. 但受研究区尺度、 工作量大等因素的制约， 国内基于社会视角研究生态系统服务与城市生态安全略显不足.

从城市居民/公众的视角了解生态系统服务的分布、 数量与质量， 对明晰城市生态系统的结构、 功能具有重要意义. 从城市居民支付的生态系统服务的意愿透视城市生态系统服务供需分配， 以及通过生态系统服务流调整区域生态系统服务的合理配置， 对保障城市社会生态安全至关重要. 但如何量化城市居民对生态系统服务的看法与城市生态安全的评价阈值是今后研究的难点， 且仅依据居民、 专家对生态系统服务重要性、 潜力等的看法评估城市生态安全存在较大主观性. 从数据获取来看， 数据样本量较大， 且难以获取长时间序列的数据. 运用专家打分法对生态系统服务的数量、 质量以及重要性等排名， 具有主观性， 本质上仍属于定性研究. 因此， 依据研究区的自然与人文社会特征， 结合遥感与社会经济调查数据， 搭建基于社会视角的生态安全长时间序列动态化的定量化评估框架是今后研究的重要方向.

3 基于生态系统服务的城市生态安全制图

基于生态系统服务的城市生态安全制图是根据决策需求， 运用不同的生态系统服务评价方法， 对城市内部与外部不同时空尺度上生态系统服务种类的组成、 数量、 空间分布和相互关系等综合特征以及各种自然社会因素影响下的情景变化特征进行空间展示的过程. 城市生态安全制图为决策过程中涉及的相关人员提供能够揭示城市区域生态系统服务综合特征的定量而直观的可视化信息, 以及具体的时空评价结果， 是将生态过程与生态系统服务联系应用于实践的有力工具与关键环节， 有助于决策者制定符合自身城市区域需求的可持续的合理的自然资源利用决策， 并可使决策者明确未来可能的决策与影响情景下的生态系统服务综合特征及其变化情况[39-41]. 目前， 城市生态安全制图研究主要包括生态安全供给与需求制图、 价值评估制图和权衡协同情景分析制图三个方面.

3.1 城市生态安全供给与需求制图

城市生态系统服务供给表达了在特定的研究区域(生态系统)、 某一时空尺度内生产一系列能被人类利用的生态系统产品和服务的能力， 可用生态系统服务物质量或价值量表示. 其制图主要根据研究区域数据的可得性， 利用遥感数据、 土地利用/覆被变化数据、 气象气候数据、 水文数据、 植被生态数据和社会经济数据等， 选取一定的生态系统服务供给指标， 综合运用GIS与遥感技术进行制图表达.

城市生态系统服务需求表达了在特定区域内、 某一时间尺度上被人类使用或消费的生态系统服务产品的总和， 它受到政府政策、 人口变动、 经济水平、 市场营销、 文化规范等因素的影响[42]. 城市生态系统服务需求制图研究涉及到识别使用生态系统产品与服务的城市居民受益者对生态系统服务产品的需求情况方面. 通过需求分布， 需求量以及城市居民受益者所处的位置等来描述[43]. 生态系统服务需求制图则常与供给制图相结合， 将服务供给图与需求图叠加得到一种或多种生态系统服务类型供求关系图， 这样能够将生态系统服务供求关系可视化. 不少学者从环境变量信息和社会统计信息中， 对生态系统服务的供给与需求的空间特征进行综合分析和可视化制图.

3.2 城市生态安全的生态系统服务价值评估制图

生态系统服务是生态功能的表现， 对其价值的定量评估可将生态系统结构和过程所产生的产品和服务以生物物理量或货币形式形象表达， 直观体现区域生态系统的现状[44]. 从空间展示效果的直观性和内容丰富性来看， 基于GIS和InVEST模型的城市生态系统服务价值评估制图最为普遍. 而InVEST模型评估制图功能更为强大. 它将生态系统过程、 格局和情景模拟展示融为一体， 既能定量评估生态系统服务价值， 也便于情景分析和比较管理政策优劣， 很快发展成为指导生态系统管理者决策的重要科学工具[45]. 其主要功能是利用生产函数定量评估现状和未来情景下的多种生态系统服务价值， 并通过“供给-服务-价值”框架将生产函数与人类福祉联系起来. 但评估和模拟的结果由于数据精度低， 在一定程度上影响了结果的可靠性和精确度.

InVEST模型不仅可基于生态系统过程计算生物物理量， 也可考虑经济要素计算货币价值量， 便于从生态系统和社会系统多个角度全面了解生态系统服务价值[46]. 由于该模型在生物量评估、 空间表达、 动态研究等方面的优势， 较好地弥补了传统生态系统服务价值估算方法的不足， 借助于模型中不同服务类型的量化模块， 许多学者核算与展示了不同城市区域的水源涵养、 土壤保持量、 碳储存、 生物多样性等生态系统服务的价值存量和损失量的时空分布特征. InVEST模型迅速发展成为生态系统服务价值定量评估的重要手段， 有助于决策者直观感知政策的潜在影响， 对于制定生态管理政策具有指导意义， 并为生态系统管理提供了有力的技术支撑.

3.3 城市生态安全的权衡协同情景分析制图

城市生态系统服务权衡协同关系及情景分析制图， 可使人们了解城市生态系统服务在当前或者未来各种影响因素的变化情景和可能的决策规划情景下， 不同情景带来的权衡或协同影响变化， 从而有利于制定能够使城市总体利益最大化的生态安全保障决策. 现有对生态系统服务权衡与协同的研究以简单统计分析为主， 主要着眼于生态系统服务类型间的相互关系的辨识上， 其科学定量化和模型化研究亟需加强. 当前城市生态系统服务权衡与协同研究方法主要有生态-经济综合模型和基于土地利用的情景模拟两种方法[47]. 其中， 后者最为常用.

情景模拟法通过模型设定未来不同城市扩展、 土地节约与自然保护等情景， 通过相关分析或帕累托曲线解析权衡-协同关系， 通过Python语言将数据可视化， 制作玫瑰图/帕累托曲线图展示权衡-协同关系[48]， 协同增强权衡弱化则城市生态安全稳定; 反之， 则处于受威胁的状态. 权衡协同度模型可以核算生态系统服务的协同度[49]， 通过数值的形式来表征权衡-协同关系， 然后运用GIS分级分类或柱状图等可视化， 以此量化城市生态安全. 目前， 由于城市各种生态系统服务类型之间的非线性复杂关系以及人类-生态复合系统的多尺度性和复杂性， 通过生态系统服务权衡-协同关系来解析城市生态安全在研究方法、 机制机理与形成过程的研究亟需深化.

4 基于生态系统服务的城市生态安全模拟与预警

城市生态安全情景模拟和预测预警是通过制定有关资源节约、 环境保护、 经济发展规划等情景， 揭示不同情景下的生态系统服务功能及其相互关系. 通过对可能导致的后果开展综合的评估， 以便人们及时了解城市生态环境的状态、 生态安全格局演变过程及其安全需求的满足程度. 国内外学者基于情景模拟的区域生态系统服务相关研究逐渐兴起， 在城市生态环境预警方面的研究也逐渐增多. 学者们对环境预警进行了理论阐释和机制构建， 并建立生态安全预警预测模型， 模拟和分析不同管理情景下的生态系统服务价值状况及其权衡协同关系.

目前， 基于生态系统服务的城市生态安全预测预警研究， 主要是以城市土地利用变化为基础， 综合运用马尔科夫(Markov)模型和元胞自动机模型(cellular automata， 简称CA)， 设置土地保护情景、 规划情景以及自然发展情景等， 监测与模拟大尺度城市群的生态系统服务价值变化. 在城市内部小区域尺度上， 国内外学者在城市水安全[50]、 城市食品安全[51]、 城市能源安全[52]、 城市海岸[53]等热点领域进行动态监测与模拟. 其中SWAT(soil and water assessment tool)模型作为一种全球广泛使用的分布式水文模型， 通过水文循环模块， 可模拟流域水量平衡， 估算径流、 蒸发等水分循环分量[54]. 可通过该模型模拟森林火灾对城市供水安全的影响[55]； 亦有结合气候变化、 土地利用和农业管理情景， 模拟淡水流域的供水、 水净化和水侵蚀来研究城市水安全[56]. 脱氮脱碳模型(denitrification-decomposition, DNDC)主要模拟农田中碳素和氮素在土壤中的生物地球化学过程， 通过大量的实验数据和前人研究构建碳氮元素与土壤气候环境的关系， 模拟都市农业的农田系统最优生态安全格局， 保障城市生态安全服务[56]. 基于生态网络分析构建的城市能源模型， 在城市石油、 天然气、 原油等重要能源流的动态模拟中广泛运用[57]. 系统动力模型是模拟不同规划情景下城市景观安全的重要方法， 通过设置不同的城市规划情景， 核算城市生态系统服务的动态变化， 筛选出最优的城市规划方案， 指导城市设计与布局[58]. 此外， 改善模型的性能与验证模型的精度， 减少不确定性， 对城市生态系统服务进行更切合实际的量化， 也是城市生态安全的研究热点. 目前， 对城市生态安全模拟模型的验证主要是基于实地观察数据， 通过对比模拟数据与实测数据来校准模型. 模型性能的改善以结合多种模型的优势， 实现模型的动态互馈， 或将多种具有联系的模型进行耦合， 开发具有多功能动态模拟的模型[59].

5 展望

目前， 基于生态系统服务的城市生态安全研究呈现出跨学科、 跨领域、 跨区域的交叉研究趋势， 并已取得积极进展. 但城市作为聚集大量非农人口为主体的复杂开放的地域系统， 其内部与外部要素之间的耦合关系与反馈机制较为复杂， 尚不明晰. 因而基于生态系统服务的城市生态安全研究也存在一些不足， 就此抛砖引玉做以下展望：

1) 多元胁迫下的生态系统服务与城市生态安全的时空动态. 在城市化进程中， 气候变化与不合理的人类活动对城市生态环境造成了各种各样的胁迫. 城市内部与外部面临大气污染、 水污染、 光污染、 噪声污染、 热污染、 重金属污染、 极端气候、 水土流失、 资源开发等多元胁迫， 这些胁迫因子是如何综合作用影响城市生态系统的结构、 功能与过程， 又如何进一步威胁城市生态安全， 这些科学问题的回答对保障城市生态安全至关重要. 因此， 通过构建单一或多元胁迫(胁迫因子)-城市生态系统结构与功能-生态系统服务时空的表征(供给-需求-权衡-协同关系)演化与预测预警-城市生态安全的时空耦合框架， 完善多元胁迫因子评价指标体系， 量化生态环境胁迫效应对城市生态安全的影响.

综合运用遥感、 GIS、 多元数据同化与融合、 智能计算以及空间建模等技术， 搭建多元胁迫下的城市生态系统服务与生态安全的时空动态模拟预警平台， 发展多情景、 多目标、 多尺度模拟与预警的城市生态安全优化技术， 是今后城市生态安全研究的重要方向.

2) 基于生态系统服务流的城市生态安全评估、 制图与模拟. 生态系统服务流是联结生态系统服务与生态安全的纽带， 通过生态系统服务流的合理流动， 促进城市内部与外部生态系统服务的优化配置. 目前从生态系统服务流的视角来研究城市生态安全停留在流的定义、 形成机制、 尺度效应、 成本效应以及流的简单识别与核算层面. 运载不同服务的生态系统服务流在城市内部与外部流动， 其关系网络错综复杂. 一种服务流可能涵盖多种载体， 且服务流的供需失衡会导致城市生态系统服务的供需失衡并危及生态安全. 因此， 耦合生态系统服务流的载体， 构建生态系统服务流的识别机制， 探讨生态系统服务流(供给-需求、 权衡-协同)的量化方法， 优化生态系统服务流的制图技术， 搭建基于生态系统服务流的城市生态安全多情景预测预警平台， 对全面把握城市生态安全的格局具有重要意义.

上世纪末以来， 能值分析理论与方法已成为城市绿色管理的重要工具， 运用生态热力学视角和能值方法构建城市代谢全过程系统模型， 绘制城市代谢系统能值流图， 基于城市代谢的能流方法评估城市的生态安全， 这也是一种新型有效的城市生态环境影响评价方法[60]. 此外， 还可以采用虚拟水、 碳流等研究全球城市间的生态系统服务流及不公平性， 可以核算为城市或城市群服务的生态涵养区及重点生态功能区的生态系统服务流的供给， 而研究城市多种生态系统服务流的耦合、 分布、 供需与权衡也是今后的重点方向.

3) 耦合水-能源-粮食系统的城市生态安全框架构建. 水-能源-粮食是城市生存发展的资源基础， 水、 能源与粮食系统相互依赖、 相互制约， 综合作用构成城市生命共同体. 水、 能源与粮食系统通过物质循环与能量转换维持城市生态系统功能的正常运转. 但随着我国城市化快速推进， 水-能源-粮食系统之间的内在平衡逐渐被打破， 一方面城市内部对水-能源-粮食及相关服务的需求不断增加， 另一方面， 城市内部对周边地区水-能源-粮食及相关服务的供应压力不断加大.

水-能源-粮食系统本质上存在此消彼长的权衡关系， 其内在供需失衡， 势必威胁城市生态安全. 因此， 辨识水-能源-粮食协调与失衡的空间区域， 定量识别水-能源-粮食的权衡/协同关系及空间差异对城市生态系统服务功能构成、 地域分布的影响效应与作用机理， 促进水-能源-粮食及相关生态服务在城市内部与外部的合理流动与配置， 对保障城市生态安全具有重要意义. 今后可考虑通过分别分析城市内部与外部“人-水”、 “人-能源”、 “人-粮食”等单要素的双向促进与双向胁迫作用， 构建以人为中心的耦合水-能源-粮食系统的城市生态安全框架， 进一步上升为整体揭示城市以人为本的城镇化与以水-能源-粮食为核心的生态系统服务之间交互胁迫的双向作用， 从城市资源要素与人类活动的生态环境效应视角， 辨识水-能源-粮食资源要素对城市生态安全的支撑与限制作用， 揭示城市内部与外部关键主控资源与生态系统服务对城市生态安全的影响机制.

4) 构建基于行为主体与生命周期的生态安全评估机制. 城市是在自然或半自然基础上以行为主体“人”的某些需求而建立起来的人工生态系统， 受人类控制运行与强烈干扰. 行为主体“人”维持自身生存与发展就是使用与消费各类生态系统产品/服务的过程. 生态系统产品/服务具有一定的生命周期， 其中生态系统服务的需求、 供给、 流动、 消费与消亡是生态系统服务生命周期的重要环节.

如何量化不同生命周期阶段的生态系统服务资产、 刻画不同生命周期下的生态系统服务与人类福祉的互馈关系以及发现城市生态系统服务的生态效率、 代谢强度、 代谢环境影响等问题， 都急需从生态系统服务供给行为主体“人”的视角， 构建基于生命周期评估的城市人工生态系统服务评估机制， 量化生态系统服务整个生命周期环节所消耗的材料与能源， 揭示各类生态系统服务在不同生命周期阶段的形成、 弱化与强化机制， 探讨城市生态系统服务的资产属性与行为主体“人”的福祉关系， 这对优化与调控城市生态系统服务及保障城市生态安全至关重要.

5) 基于多源和长时序数据融合的城市生态安全评估、 展示与模拟. 多源、 长时序的遥感数据、 气象数据、 生态监测网络数据、 地形数据、 土壤数据、 水文数据、 环保数据、 土地利用/覆被变化数据、 空间规划数据、 官方统计数据等都为生态系统服务的宏、 微观全面核算奠定了良好的研究基础和数据支持， 需要重点加强对城市生态系统服务的多源数据融合与同化， 促进多要素综合集成、 过程与格局耦合， 加深对城市生态安全保障的生态系统服务机制机理的阐释， 并积极设计与研发城市(城市群)生态安全协同联动决策支持系统， 加强应用与示范.

近年来大数据、 云数据和众源数据的蓬勃发展， 数字城市和智慧城市的崛起， 为城市内部绿色基础设施、 城市公园、 城市绿地、 城市湿地等小区域尺度生态安全评估监测与模拟提供了良好的数据支撑. 同时耦合社会经济视角， 从生态系统服务利益相关者的感知方式对生态系统服务的重要性核算排名， 对把握城市生态安全也具有重要意义. 但是基于社会公众视角核算生态系统服务， 工作量大， 难以进行长时间序列监测. 因此今后要将大数据与小数据结合， 宏观与微观结合， 互为补充与尺度转换， 综合利用多元数据平台评价、 监测与动态模拟城市生态安全.