基于生态系统服务协同增益的城市生态空间区划研究——以北京市生态涵养区为例

艾昕 兰亦阳 郑曦

日益增强的人类活动对生态系统的负面影响逐渐扩大，生态系统和栖息地的退化在世界范围内都变得极为普遍[1]。人类依赖生态系统所提供的服务，因此对自然的保护不仅是为了生态系统的健康，也涉及人类自身福祉的存续[2]，当今的规划在注重对自然生态系统保护的同时也需要兼顾社会的需求[3]。生态系统服务（Ecosystem services, ESs）的提出为综合考虑生态效益和社会需求的评价体系的建立提供了新思路，得到了广泛应用并成为相关学科的研究热点。ESs是人类直接或间接地从生态系统中获得的各种收益[4]，可分为调节服务、支持服务、供给服务和文化服务四大类[5]。国内外大量研究表明ESs之间相互影响[6-7]，普遍存在着权衡或协同关系，多存在于以调节、支持服务为代表的人类间接需求服务和以供给、文化服务为代表的直接需求服务之间[8-12]。

国土空间规划将土地划分为生态、生产、生活“三类空间”，生态空间狭义上是以提供生态服务或生态产品为主要功能[13]，包括自然属性、具有人工生态景观特征以及部分具有农、林、牧混合景观特征的空间等[14]。在“多规合一”背景下目前只针对城市绿地的生态空间规划范围具有一定局限性。本研究的城市生态空间是城市尺度上提供生态功能的区域，是广义上的生态用地，以狭义上的生态空间为主体，结合生态区域中的生产、生活空间作为综合体进行研究。生态空间在为城市提供丰富的生态效益的同时也需应对城市发展的需求，因此越来越多的研究在进行生态空间规划时尝试兼顾生态需求和社会经济需求。这些研究通过协调ESs间的权衡作用或促进协同效益，减少在生态和社会经济效益间存在的空间矛盾，实现自然和社会协同发展[6,15-16]。这种对ESs协同与权衡效应的研究可有效识别各类ESs需重点保护的区域，以便在有限的空间里保护关键的服务类型[17]。如Domischa等基于4种ESs间关系，使用Marxan with Zones对多瑙河流域依据不同分区对保护目标的设置不同，划分了重点保护区域、关键管理区、流域管理区域以及生产区[18]。Liu依据ESs间协同作用对3个县城进行区划，例如单一碳固存区、碳—土—水协同供应区及碳水协同供应区等区[19]。

1 生态涵养区多情景生态空间区划研究框架Framework of multi-scenario ecological space zoning planning in ecological conservation area

考虑在生态空间规划中，不同区域对ESs的保护类型需要有不同的侧重，在存在共同利益的区域促进ESs间的协同效应，缓解权衡效应，有利于构建协同效应最大化、权衡效应最小化的生态空间格局[17]。将情景分析整合到生态系统服务的权衡中，可以有效指导规划并制定生态管理政策[20-21]。目前国内生态空间规划开始关注对ESs的保护，但研究方法上多基于垂直叠加的空间分析或评价，较少考虑到自然—社会系统空间矛盾或ESs间的相互作用；研究内容上缺乏对保护服务区域间合理分配的研究；研究结果中对于规划结果对ESs的保护成效的验证不足。

本研究以北京市生态涵养区为研究对象。生态涵养区是北京市重要的生态空间，作为减量提质发展的关键区域[22]，其自身存在着生态保护和社会经济发展的矛盾。因此亟须寻求能保障生态功能和区域内社会经济共同发展的规划手段，优化生态涵养区多层次空间格局，实现更全面的分区管理，推动区域性质调控转换。笔者选取生态涵养区5种关键性生态系统服务对它们之间的相关性进行量化，根据其间的权衡协同关系，通过定义低权衡、低协同、高协同3种情景中各个区域的ESs保护目标和空间分配，使用Marxan with zones[22]①得到生态涵养区分区规划的结果，并进一步验证3种情景分区规划结果对ESs间的协同权衡程度的促进或降低作用（图1）。形成更有效、更完善的区域生态空间调控机制，以期为需要协同生态保护和社会经济的城市生态空间分区规划和生态系统服务保护管理，提供一定的决策依据。

1 研究区域

北京市生态涵养区自东北向西南，跨越北京北部的燕山山脉和西部的太行山山脉，行政区范围包括延庆区、门头沟区、密云区、平谷区、怀柔区，以及昌平区、房山区的山区部分（图2）。土地面积为11 259.3 km2，占全市面积的68%；2017年常住人口为266.4万人，占全市常住人口的12.3%。2019年底，北京市发改委发布的《关于推动生态涵养区生态保护和绿色发展的实施意见》（简称《实施意见》）中指出生态涵养区是北京重要的生态屏障和水源保护地[23]，是保障首都可持续发展的关键区域和首都城市空间布局的重要压轴空间[24]，能为宜居城市建设提供生态保障[25]。

2 研究区域：北京市生态涵养区Study area: ecological conservation area of Beijing

表1 生态涵养区所选生态系统服务类型与数据来源Tab. 1 Ecosystem service types and data sources selected in ecological conservation area

表2 北京市典型生态系统服务SPSS相关性分析Tab. 2 SPSS correlation analysis for typical ecosystem services in Beijing

参考Mónica[26]、杜勇[27]等的研究方法，将北京市域以1 km×1 km的方格网进行划分，共分为16 948个规划单元，其中生态涵养区有11 718个规划单元。所有整理的数据投影到的网格单元，代表了分析的最小规划单位。考虑到在整个分析过程中，单元之间的连接性被整合到分析中，为保证研究的完整性与科学性，本研究将对整个北京市域范围进行分析，但重点对生态涵养区进行讨论。

2 研究方法

2.1 生态系统服务数据来源与处理

生态系统服务具有众多指标，特定区域的空间规划需要选择具有代表性和适合空间制图的服务。生态涵养区是首都重要的生态屏障和水源保护地，作为城市的“大氧吧”和“后花园”[22]，主要功能是涵养水源、固碳释氧、净化环境、维持生物多样性等[25]；结合《实施意见》中的相关要求，选取包括体现生态效益的调节、支持服务和代表社会直接需求的供给、文化服务作为保护特征[28]。具体指标选取较为成熟并对生态涵养区有管理意义的ESs，即以固碳释氧、水源涵养为主的调节服务，生物多样性为代表的支持服务，食物生产为主的供给服务以及在城郊为市区提供大量游憩机会的文化服务（表1）。

其中北京市固碳释氧、水源涵养的数据来源于2010年中国生态系统服务空间数据集[29]，食物生产和美学价值的数据来源于2015年中国陆地生态系统服务价值空间分布数据集[30]。生物多样性的计算以北京市珍稀鸟类为指示物种，基于2015年发表的北京市国家重点保护鸟类生态分布数据库[31]，分别选取I级保护的鹳形目和雁形目等，II级保护的雁形目、鸮形目与隼形目等作为指示物种，采用MaxEnt进行物种潜在分布模拟，计算出珍稀鸟类空间分布概率图，作为生物多样性的保护特征数据；在游憩机会的计算上，使用ArcGIS10.4计算市中心到生态涵养区的可达性，可达性越高游憩机会越大，结合2015年美学价值[30]叠加计算出研究区域的游憩机会。

2.2 生态系统服务相关性分析

以16 948个规划单元的中心点去提取北京市内ESs的值作为该规划单元的ESs值，再使用SPSS22.0软件对提取数据进行Pearson相关分析（表2）。依据Mónica等[26]的研究，其中正值表示2种ESs之间具有协同作用，负值表示二者之间具有权衡作用。这一步骤有助于确切了解生态涵养区ESs间的关系，从而在规划时允许协同性的ESs兼容存在，提高协同效益，并减小被保护ESs和与其不兼容的ESs之间的权衡作用。

从显著性来看，5个ESs之间确定存在相关关系。因变量数据受空间数据和数据分布较广的影响，整体上几组因子间线性关系较低，因此只在这几组因子间进行相关系数高低的比较。与其他协同性因子相关系数相比，同属于调节服务的固碳释氧与水源涵养之间存在比较高的协同关系；同时2个调节服务与生物多样性之间存在较其他因子更明显的协同关系，但两类服务与食物生产呈现出一定的权衡关系。固碳释氧与游憩机会间呈现出几组因子中最高的权衡系数，同属调节服务的水源涵养与游憩机会间却呈现了极低的协同关系，可能是因为生态涵养区水源多位于山脚下，因此比山体林地有更高的可达性，并且水源的存在使风景价值偏高，游憩吸引力更大。生物多样性与食物生产表现出比较低的权衡作用，而与游憩机会间则有比较低的协同性。食物生产与游憩机会间则存在较低的协同关系。

通过分析不同种类ESs间的协同或权衡关系，可以看出调节与支持服务间协同作用较供给与文化服务间明显，但调节和支持服务两者与供给服务存在权衡关系。

2.3 Marxan with zones模型及原理

为了满足不同功能的保护需求，优化不同管理区域的空间分配，使用了Marxan with zones[22]来进行空间运算，该模型采用模拟退火算法优先选择“保护价值高、保护成本低”的规划单元来构成分区，通过迭代计算各单元不可替代性以优先选择针对该区“性价比”最高的单元，当选择的单元包含的ESs之和满足目标数值时，该单元集合形成某分区。模型用于确保满足预设的保护目标，最小化规划总成本。最早应用于保护生物学领域，为了将有限的保护成本用在关键区域，进行一些生物保护优先区的规划实践[32]。随着生态系统服务成为大尺度生态保护规划的核心议题，近年来呈现出除生物资源外，以ESs为保护对象的研究趋势[33]。目前Marxan with zones在国外广泛应用于以平衡生态保护和经济发展间冲突为目的的绿色基础设施及区域生态空间的分区规划中[2,18,26,34]。如Mónica等从当地利益角度出发设置各区保护目标，兼容保护协同性ESs，仅在供应区保护对其他服务有权衡作用的供应服务，采用该模型实现了满足保护目标的区划[26]。国内研究目前多采用Marxan，应用领域仍是以生物资源为保护对象的保护地优先级选址和分区规划为主[35-36]，采用Marxan with zones的研究实践较少。为实现因优先保护特征不同而保护目标不同的管理区域划分，Marxan with zones通过模拟退火优化算法实现保护特征，最小化目标函数[22]，具体公式如下：

Objective function = ΣPUsCost + BLM ΣPUsBoundary + ΣFeaturesFPF×Feature Penalty， （ 1）

式中：ΣPUsCost 为成本因素，即保护区域规划单元的成本之和；BLM ΣPUsBoundary 代表边界因子，即边缘长度调整系数（BLM）乘以被选中规划单元的边界长度之和（ΣPUsBoundary），BLM 值越高，聚合和连接性就越高[37]，研究按梯度测试了不同的BLM 值，确定转折点BLM 为125 ；ΣFeaturesFPF×Feature Penalty 是每种服务没有达到保护目标时，添加到目标函数的惩罚值，保护特征的惩罚因子（FPF）越高，则对应的服务重要性越高[22]，调节和支持服务对于生态涵养区来说具有重要保护价值，因此设置调节与支持服务FPF为10，供给与文化服务的FPF 为5，以保证调节和支持服务达到要求的保护目标。

2.4 各区域的空间分配和情景设置

在此次以北京市生态涵养区为例的城市生态空间规划的研究中，参考Domischa[18]、Peng[38]、Mónica[26]等的分区定义和依据，在目前国土空间规划政策分区的基础上，结合生态涵养区保护需求特点设置了更详细的4个管理区域，基于ESs间的权衡协同关系，各区侧重不同的保护特征。这些管理区域包括：1）重点保护区，主要致力于生物多样性的核心保护，并保护部分与支持服务相协同的调节服务；2）生态缓冲区，在维持重点保护区之间的连接性并提供和城市之间缓冲隔离的同时，以生态涵养区调节服务为主要保护特征，兼顾部分支持服务和人们到郊区的游憩需求；3）控制发展区，主要用于维护供给服务，减少供给服务与支持和调节服务间的权衡，控制城镇扩张；4）集中建设区，用于维持对支持和调节服务产生权衡影响的文化服务，集约建设城镇，集中在现有城市建设用地周边。其中重点保护区和生态缓冲区的设置可以为生态控制线的格局优化提供借鉴，控制发展区和集中建设区的布局可对城市开发边界做出引导，为实现政策中限建区转化与“两线合一”提出更详细的管理区域划分。通过在模型输入文件“zoneboundcost”中设置较高的区域边界成本参数，来加强重点保护区和生态缓冲区的空间相邻性，以保证缓冲区对保护区的连接和缓冲，并尽可能避免重点保护区受到干扰。研究将每个保护特征的保护目标进行空间区域分配，有助于减少要保护的ESs间的权衡，并增强协同效益[26]。

表3 各情景下每种生态系统服务在各区域中的保护目标Tab. 3 Conservation objectives of each ecosystem service in zones under three scenarios

作为选址优化算法，Marxan with zones需要依据保护成本和保护目标构建目标函数，为每个规划单元赋值，通过迭代计算，在所有规划单元中选择最优解即最优的单元集合构成分区，该单元集合满足该区保护目标且保护成本最低。保护特征是各分区侧重保护的生态系统服务，模型运算需为各区保护特征设置量化的保护目标作为分区计算的限制条件[32]。保护目标是指分配给各分区需保护的生态系统服务数量占该服务全域保护总量的百分比。单元集合覆盖的ESs总量达到预设目标数量时可形成分区。依据各管理区不同的侧重保护特征，将各特征的保护目标分配到4个区中合适的区域（各ESs分配在各区的总目标之和为100%），这是使有限的保护资源用在重点区域的关键[18,26]。并依据ESs的权衡协同关系，在同一管理区为兼容的ESs分配保护目标以增加协同效益，尽量减少权衡作用（如不在重点保护区和生态缓冲区分配具有权衡关系的供给服务）。为了比较不同的保护目标分配对每个区域ESs权衡协同效应的影响，设置了3种情景。这些情景以不同的方式分配了保护目标，体现在同一区域兼容ESs的保护目标时，从低到高的灵活程度[21]（表3）。例如，从严格的重点保护区仅包含支持服务保护目标的低权衡情景，到更灵活的低、高协同情景，在重点保护区中允许更多的调节服务与支持服务兼容存在（即3个情景中调节服务在重点保护区保护目标从0依次增加到30%、70%）。情景1：低权衡情景，是最严格的情景，根据各区域定位主要保护的ESs类型不同，将每类ESs以100%的保护目标分配在更合适的区域中，最大限度地减少ESs间的权衡干扰，如支持服务在重点保护区保护目标设置为100%，其余区域同理，即该情景下具有“高支持服务”的规划单元优先组成重点保护区，“高调节服务”的单元优先组成生态缓冲区，“高供给服务”和“高文化服务”的单元分别组成控制发展区和集中建设区以满足保护目标。情景2：低协同情景，允许支持和调节服务在重点保护区和缓冲区进行部分协同保护（即分别兼容30%的协同性ESs，混合比例为7∶3），同时允许控制发展区也兼容30%的文化服务。情景3：高协同情景，尝试对调节服务和支持服务进行更多的协同保护（混合比例1∶1），使重点保护区对支持和调节服务的保护目标为70%，并且考虑到实际游憩需求的广泛分布，在文化服务的分配上更为灵活（除了严格保护的重点保护区，其余区域都设置一定保护目标），允许作为重点保护区和城市间屏障且具有更高可达性的生态缓冲区包括10%的文化服务。

3 北京市生态系统服务空间分布Spatial distribution of ecosystem services in Beijing3-1 固碳释氧[29]Carbon fixation and oxygen release[29]3-2 水源涵养[29]Water conservation[29]3-3 生物多样性Biodiversity3-4 食物生产[30]Food supply[30]3-5 游憩机会Recreation opportunity

2.5 空间优先级次序成本因素

北京作为中国的政治文化中心，人口众多。本研究选择了社会经济GDP[39]、人口数量[40]和人类影响指数碳足迹[41]作为在生态涵养区生态空间规划中需要考虑的成本因素。和生态系统服务一样，以每个规划单元的中心点去提取各单元保护成本的值。每个规划单元具有量化的ESs值和保护成本，优先选择高保护价值、低保护成本的单元构成分区，各区单元成本之和为该分区保护成本。

人类影响碳足迹是指在人类生产和消费活动中所排放的与气候变化相关的气体总量[42]，碳足迹较高区域代表着大量的人类干扰，不适宜设置重点保护区，因为会导致高额的成本；同理，GDP 和人口数量高的区域也不宜设置。Marxan with zones尝试将目标函数的成本降至最低时，鉴于这些成本的影响，将寻求规划区域中成本更低且不可替代的生态空间进行配置[18]。

3 结果与分析

3.1 生态系统服务空间分布

北京市5个ESs的空间分布如图3。调节服务包括固碳释氧和水源涵养大量集中在生态涵养区内的林地和水体（图3-1、3-2），以濒危鸟类作为指示物种的生物多样性也大部分集中生态涵养区内，图3-3显示了北京市濒危鸟类的出现概率。食物生产主要分布在郊区平原即建设用地和山体的过渡地带（图3-4）。在越靠近人口集中的建成区，游憩机会越大，同时便于到达且具有优美风景的浅山郊野地带也具有一定的游憩机会（图3-5）。

3.2 不同情景的分区规划结果

在进行100次的迭代运算之后，输出结果的“best_run”文件显示ESs保护目标都得到实现[22]。3种情景的分区规划结果呈现出一种趋势（图4），即从低权衡情景到高协同情景，随着ESs保护目标的空间分配越来越灵活，重点保护区的面积也越来越大，在情景3中重点保护区的面积比情景1多499.56 km²（图5）。这意味着随着情景2和3的调节和支持服务间协同效益的增加，重点保护区从情景1中只保护支持服务转变为对调节—支持服务进行协同保护，所保护的目标也在增加，因此需要更多的面积来满足目标。增长的重点保护区面积集中在现状保护区和风景区周边，包括密云云峰山风景区北侧的柏岔山区域、临龙门涧风景区西侧的灰金坨到大头庆区域、京西十八潭南侧区域以及房山区十渡北侧龙虎沟区域等，未来可以考虑将这些区域纳入现状保护管理区。生态缓冲区空间位置紧邻重点保护区，增加了重点保护区的连接性，并维持了重点保护区与其他区域的部分隔离，并从情景1的仅提供调节服务转变为情景2的调节—支持服务协同保护，到情景3的调节—支持—文化服务协同保护。因为低协同情景允许生态缓冲区内同时存在调节和支持服务，因此情景2为了满足2种服务的保护目标，生态缓冲区的面积较情景1稍微增加69.9 km²。而高协同情景生态缓冲区尽管新分配了10%的文化服务，但面积较情景2减少453.59 km²，这是由于重点保护区承担了70%，即大部分的支持和调节服务。而控制发展区和集中建设区在3个情景中都相对稳定，从情景1到情景3，控制发展区面积小幅提升，集中建设区面积呈减少趋势，增加的控制发展区主要位于城镇周边区域。低权衡情景的控制发展区和集中建设区的空间分布较协同情景相对集中，情景2到情景3，随着一部分文化服务分配到生态缓冲区，集中建设区面积略有减少。

4 3种情景下生态涵养区分区规划布局Ecological conservation area planning under three scenarios4-1 低权衡情景Low tradeoff scenario4-2 低协同情景Low synergy scenario4-3 高协同情景High synergy scenario

5 3种情景下生态涵养区内各管理区域面积The area of various zones of the ecological conservation area under three scenarios

表4 低权衡情景下生态系统服务的权衡关系Tab. 4 Tradeoffs of ecosystem services under the low tradeoff scenario

总体上看，3个情景的重点保护区都集中在北京市北部燕山山脉和西部太行山脉等生物资源丰富的区域，即生物多样性热点区域，满足了保护目标。考虑了协同效益的情景2和3，在分区结果的紧凑度上不如低权衡情景，但是协同情景区域内的连接性更强，具有更长且破碎的边界。生态缓冲区有助于协同发展生态效益，增强了重点保护区间的连接性，为重点保护区与城市区域间提供缓冲。通过集中建设区和控制建设区的设置控制对生态保护产生干扰的发展建设活动进行集约建设，减少土地冲突，引导减量增绿的绿色发展。

3.3 多情景协同权衡程度验证

基于3个情景生成的分区结果，在具有权衡或协同关系的2个生态系统服务（即表2中**显著性P＜0.01的2个生态系统服务）间再次进行Pearson相关性分析，通过判断分区规划后各管理区保护的ESs间的权衡协同效应的变化[27]，验证规划体系的有效性。

由表4可以看出，低权衡情景下，各管理区域主要保护的ESs与对应有权衡关系的ESs之间的权衡程度都有所减轻，除了生态缓冲区内“水源涵养—食物生产”（W-F）和控制发展区内的“食物生产—固碳释氧”（F-C），从权衡关系转为更低的权衡关系外，其他分区规划前具有权衡关系的ESs都由权衡关系转为无相关性，这表明从权衡程度最小化角度出发构建的生态空间分区规划结果，有助于减轻ESs的权衡程度，从而更好地保护生态涵养区关键的生态效益。

与分区规划前相比，协同情景下的各区域主要保护的ESs之间大部分依然维持着协同关系（表5）。除了重点保护区内“生物多样性—游憩机会”（B-R），集中建设区内游憩机会与水源涵养、食物生产、生物多样性间（R-W、R-F、R-B）的协同关系转为无相关性外，其他管理区重点保护的协同性ESs在从低协同情景转变到高协同情景时，均呈现出协同关系增强的趋势。这表明在对各管理区进行保护目标空间分配时，考虑到ESs之间的协同关系并予以利用，有利于增加以调节—支持服务为代表的服务间协同效益，从而对生态涵养区重要的生态效益和物种资源起到协同保护作用。

4 讨论

本研究从ESs协同权衡关系出发，根据不同区域主要维护的保护特征进行区域间的合理分配，使用系统保护规划模型，展示了在针对多种规划目标时，如何确定各类ESs保护的合适区域，以促进生态效益和社会经济效益的协同发展和双赢局面，缓解空间使用冲突形成了更科学的生态空间保护调控体系。

1）分区规划前的相关性分析，可以看出普遍存在的调节—支持服务协同作用、两者与供给服务间权衡作用，也存在于生态涵养区。但本研究中水源涵养、生物多样性与游憩机会间存在协同关系（表2），意味着在生态涵养区靠近市中心的区域，良好的天然风景和自然资源也是人们文化需求的一部分，两者并不一定是权衡关系。因此在不同地域进行生态空间ESs的保护规划时，先分析了解ESs之间的关系是有必要的。

表5 2种协同情景下生态系统服务的协同关系Tab. 5 Synergies of ecosystem services under two synergy scenarios

2）3种情景下的分区结果：低权衡情景的分区结果将ESs之间的权衡最小化，布局上也更紧凑，重点保护区面积是3个情景中最小的，为4 855.6 km²。从低协同到高协同情景，随着更灵活的空间分配，重点保护区兼顾了支持与调节服务，面积从4 985.95 km²增加到5 355.16 km²，管理实施成本也相应提高；生态缓冲区因为保护服务总量变少，面积从3个情景最大3 634.86 km²减少为3 171.27 km²，但是在功能上以调节—支持—文化服务协同发展，有助于生态涵养区发挥综合效益。这2个区域有利于在生态控制线范围内统筹生态要素，构建多层次、稳固的区域生态结构，引导生态管控措施提升生态功能。控制发展区与集中建设区只占生态涵养区面积10%和15%左右，但可以保证生态涵养区内村镇的经济效益，结合优良的天然资源，在有社会基础的村镇大力发展文化、农业、旅游，可以促进供给和文化服务之间的协同作用，有利于生态涵养区节约、集约、高效、高质量地发展。

3）分区结果对生态系统服务的保护成效进行了验证：低权衡情景下各管理区域主要保护的ESs和与之权衡的ESs间的权衡程度都有所减轻甚至转为无相关性，实现了ESs权衡最小化的空间规划；低协同到高协同情景，各分区重点保护的协同性ESs都表现出协同性增强的趋势，实现了生态价值协同增益的规划目标。

其中值得注意的是，协同情景下集中建设区内的游憩机会与水源涵养的关系转为较小的权衡关系，这是因为在北京市域内全局具有的协同性，在进行有侧重功能的分区规划之后，集中建设区因为不承担水源涵养的保护目标，所以两者的相关性有所改变；同样，重点保护区内生物多样性和游憩机会转为无相关性，更有利于生物资源的保护，与生态涵养区的保护规划目标一致，意味着在政策制定时需加强重点保护区的严格管理，减少人类干扰。

5 结论

总体上看，重点保护区分布在山林覆盖较好的、物种资源丰富的位置，管理上应该严格避免人类活动对该区的威胁，提高生态质量。生态缓冲区规划在重点保护区的外围，增加后者的栖息地连接性，在保护调节和支持服务的同时，通过兼容如游憩机会这样的直接利用性的ESs，来保证人类对自然良好风景的社会游憩需求。3种情景展示了随着保护特征空间分配上的灵活度增加，协同程度也相应增加。1）低权衡情景作为理想化情景。将各种服务类型间潜在的土地使用冲突降到最低，布局上偏紧凑，有利于集约化管理。但低权衡情景仅考虑权衡关系有局限性，其严格的划分也增加了土地成本。因此，在低权衡情景的基础上，逐渐增加协同性ESs的混合比例作为协同情景。2）高协同情景的生态缓冲区的功能更为综合多元，虽有助于发展生态文化旅游促进经济发展，但是因为重点保护区兼顾了大量的调节服务导致面积过大，不利于节约管理成本。3）适度协同的低协同情景更具有现实指导意义。低协同情景通过避免两者间有权衡作用的生态效益类服务（支持和调节服务）与社会经济类服务（文化和供给服务）作为同一区保护特征来减少潜在的空间矛盾。同时通过对有协同作用和共同利益的支持—调节服务、供给—文化服务进行适度协同来降低管理成本。作为折中方案，低协同情景在协同的适度把握上和管理成本的控制上有更多研究前景。

对于以生态涵养区为例的城市近郊大型自然—社会复合系统来说，需在满足总规协同发展的要求下合理进行区域资源分配，实现各类ESs的保护。生态涵养区的发展须严格控制与生态环境保护有矛盾的建设行为，并对不同区域提出相应发展管理策略。在国土空间“两线合一”的政策背景下，生态涵养区围绕生态优势发展生态文明建设，应对重点保护区进行严格保护，加强生态缓冲区的生态整治与绿化廊道建设形成生态网络，推动生态涵养区、生态控制区的系统稳定；面对协调生态保护和经济发展的需求，生态涵养区须引导集中建设区集约高效发展，推行控制发展区内现状限建区通过腾退和减量增绿实现性质转换，未来分别划入国土空间分区规划的集中建设区和生态控制区中。推动自然资源的保护管理和区域农产经济的集约高效，为国土空间管制下与生态涵养区类似的生态空间规划提供更科学的实践路径和规划手段。

本研究有侧重地进行保护资源空间分配，以得到合理的管理区划结果。结果证明该规划结果有利于缓解自然保护与社会发展之间的空间矛盾，对生态涵养区增质提效发展和土地管理调控具有一定意义。因此面对多种保护特征间具有共同利益或空间冲突时，笔者的研究思路和规划体系考虑到多种保护功能之间关系，能更客观全面地进行空间调控和规划决策，是广泛适用的，能为与生态涵养区相似的大型区域生态空间的规划提供借鉴。不同的规划分区响应上位规划的要求具有不同的保护措施或发展政策，引导并控制人类活动对生态系统的干扰，实现在生态保护的前提下也满足人类社会的需求，实现科学可持续发展。该规划体系可以用于优化管理区域的空间分配确定其重要性，但在不同的研究区域，需要考虑特定需求，选取地域性关键保护特征。本研究仅作为示例，具体规划实施时，保护目标空间分配的数值须针对区域特定需求进行设置，或通过阶梯性地增加灵活度而进行更多情景的运算测试，进行更深入的研究以寻求生态保护和经济成本的平衡点阈值。以期在保护生态效益的同时，维护人类社会对生产、娱乐等社会经济需求等方面发挥更大的作用。

注释(Notes)：

① Marxan with zones是Marxan的优化版本，是基于系统保护规划理论开发的算法模型，应用于满足多种保护需求的生态空间和保护地的管理区域空间规划及空间优化。

图表来源(Sources of Figures and Tables)：

图1～2、3-4、3-5、4由作者绘制；图3-1～3-2根据参考文献[28]绘制，图3-3根据参考文献[18]绘制；表1～5均由作者绘制。