黄河流域城市化与生态系统服务价值协调性及障碍因素研究

张凯莉， 冯荣荣， 刘 潭， 张志成， 韩佳宁， 刘 康,3

（1.西北大学城市与环境学院，陕西 西安 710127；2.西北大学经济管理学院，陕西 西安 710127；3.陕西西安城市生态系统定位观测研究站，陕西 西安 710127）

生态系统服务功能是指人类直接或间接的从生态系统功能、结构和过程中获取的维持人类生存和发展所需的产品或惠益［1］。千年生态系统评估根据生态环境、社会与人类福祉之间的联系，将其分为供给、调节、支持和文化服务四大类［2-4］。作为连接自然与人类社会的“桥梁”，生态系统服务功能的量化和评估，对土地资源规划及区域可持续发展有重要意义［5］。然而，目前全球有60%的生态系统正在或者已经退化［3］，主要受人类活动的影响，而城市作为众多人类活动集中且频繁的场所，从多方面推动生态系统服务价值（Ecosystem service value，ESV）的变化［6-7］。目前，全球城市化率已经由1950 年的24%提升至2018 年的55%［8］，人类社会正经历着前所未有的城市化进程。快速发展的城市化不断带动城市空间格局及景观环境的改变，带动不同领域之间物质、能源和信息的流通与相互作用，改变ESV的范围及供需结构。从长远来看，探索城市化与ESV之间的耦合协调关系以平衡城市化进程与生态系统保护关系，提升区域可持续发展是一个普遍且富有挑战的问题［7,9-12］。

关于城市化发展与ESV 的耦合互动关系方面，以往大部分研究评估了城市化对ESV的影响［7,13-15］。有学者应用数理统计模型、空间探索性分析等方法，探究了城市化发展与生态系统服务之间的关系，发现城镇化与各类生态系统服务之间存在负相关［16］、正相关［17］及“倒U型”等多种关系［7,10］。很少有研究探索城市化与ESV之间的耦合协调互动关系，且少有的研究仅停留在耦合协调度的时空变化特征方面［7］；在驱动机制方面，并没有进一步深层次剖析影响二者耦合协调度的影响因素。大部分研究探究了引起生态系统服务变化的驱动因素，这些研究体现在对自然、经济社会等方面的因素，引起ESV的变化［18-19］。因此，建立一种有效的建模方法以明确量化综合城市化和多个ESV 及其时空耦合关系具有重大意义［9］。

黄河流域横跨中国东、中、西部三大城市地区，是中国重要的生态安全保护屏障，同时，是国家战略层面生态保护和高质量发展的重点区域，对于该地区的研究有长远战略意义及区域代表性。由此，本文以中国黄河流域城市群为例，探索城市化与ESV 之间的耦合互动关系及系统障碍因素，在科学评价黄河流域城市生态系统服务和城市化耦合协调度的基础上，对其时空分异特征和障碍因素进行考察，以期为黄河流域生态保护与高质量发展提供理论依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

黄河发源于青藏高原，流域面积达752442 km2，流经青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙古、陕西、山西、河南、山东9 省。地势东低西高，区域地形变化多端［20］。流域内气候类型多样，涉及干旱、半干旱、半湿润气候。以内蒙古自治区托克托县河口镇、河南省荥阳市桃花峪为界，分为上中下游。上游为河源区，冰川地貌发育，面临生态系统退化、水源涵养功能下降的问题；中游主要为黄土地貌，地形破碎水土流失严重［21］；下游主要为冲积平原，城市化水平较高，生态流量偏低，是中国重要的粮食供给区。近年来，随着城市化的快速发展，生态系统服务供需不匹配问题日益突出，流域内部存在资源分布不均衡和高质量发展不充分不平衡的问题。因此，将其作为解决环境退化和区域发展不平衡问题方法的示范，对探索生态系统和城市化优化协调发展新模式有重要意义。本文以黄委会提供的黄河流域范围为基础，通过黄河流域流经的城市为基本单元划分流域上中下游。其中，上游包含青海、宁夏、内蒙古、甘肃各省流经的城市共计16 个，中游包含甘肃、陕西、山西省大部分城市，共计22 个，下游包含河南、山东省的21个城市（图1）。

图1 黄河流域地理区位图Fig.1 Geographical location of the Yellow River Basin

1.2 数据来源

本章涉及数据包括以下几类，黄河流域地区的土地利用数据、数字高程数据（DEM）、净初级生产力（Net primary production，NPP）以及相关社会经济统计数据。其中，土地利用数据和DEM均来自中国科学院资源环境科学数据中心，分别为250 m×250 m的DEM栅格数据和30 m×30 m土地覆被栅格数据；NPP 数据源于美国NASA EOS/MODIS 的MOD17 A3H产品。社会经济数据来自1995—2018年《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国能源统计年鉴》黄河流域各省（区）及相关地级市的统计年鉴。对于缺失的个别指标，使用均值法和插值法，根据相邻年份的数据补充完整。

1.3 评估方法

（1）生态系统服务评估

根据黄河流域城市群的土地资源特征和研究目标，将土地生态系统分为7类：耕地、草地、林地、水体、湿地、未利用地和建筑用地［7,10,22］。参考Costanza的ESV 当量因子法，结合谢高地等的基于问卷的ESV当量因子表以及中国的区域校正系数［4,22-26］，本文从静态粮食价格和净初级生产量时空动态变化两方面进行黄河流域单位价值当量修正。

首先，我们通过粮食价格进行修正。许多学者认为天然粮食产量等于实际粮食产量的1/7［7,24-26］。本文采用3 种主要粮食平均价格作为基础，将不包括人类投入成本的农田生态系统的平均净利润作为标准等价因子，根据黄河流域城市单位粮食产量和同期全国单位面积粮食产量比值作为修正系数［27］，进一步考虑到通货膨胀，使用居民粮食消费价格指数对粮食价格进行修正。最终，确定了黄河流域一个静态当量因子的经济价值。

式中：δ为该区域一个标准单位的当量价值；R、M、N分别为小麦、玉米、水稻3 种主要粮食作物价格；α、β分别为研究区域城市单位面积粮食产量和同期全国单位面积粮食产量；λ为居民粮食消费价格指数。

其次，为反映不同区域不同景观类型生态系统服务能力的差异，采用NPP进一步修正其当量因子。确定了时空动态当量价值的修正系数，具体如下：

式中：Fi为NPP 的时空动态调整因子。NPP 是碳循环的主要组成部分之一，它代表了生态系统的碳储存能力，研究表明不同地理地貌和植被状况，NPP呈现不同的增长趋势，因此NPP可以在一定程度上反映生态系统服务能力的差异性［28-29］。Ni为第i年不同区域的NPP（t·hm-2）；为第i年区域平均NPP(t·hm-2)。基于此，ESV的计算公式如下：

式中：ESV为区域生态系统服务价值（元）；Ajk为第j个生态系统k的面积（hm2）；VCjk为第j个生态系统k的价值系数；j为生态系统数量；k为生态系统服务的类型。

（2）城市化指标体系建立

本文从人口城市化、空间城市化、经济城市化和社会城市化，4 个维度来反映黄河流域综合城市化发展水平。通过熵值法给各项指标赋权重，最终确定黄河流域城市城镇化综合评价指数（表1）。

表1 城市化综合评价指标体系Tab.1 Comprehensive evaluation index system for urbanization

1.4 研究模型

为科学测度与评价黄河流域城市化与ESV 耦合协调关系，本研究涉及到的方法和模型，具体计算公式及指标解释见表2。

表2 研究模型及指标Tab.2 Research models and indicators

依据耦合协调度值CCDit，将两子系统的耦合协调水平分为5大类15亚类型基本形态，具体的分类与对应的数值大小如下（表3）。

表3 耦合关系的判断标准Tab.3 Judgment criteria for coupling relationship

2 结果与分析

2.1 黄河流域城市化进程

总体而言，黄河流域城市化综合水平从1995—2018年不断提升（图2）。经济城市化发展水平对综合城市化发展水平的影响最大。经济城市化代表着城市化比例的上升，并在促进城市化进程中发挥着越来越重要的作用，1995—2018年经济城市化的占比从0.86 跃升至0.44。此外，社会城市化也在综合城市化发展中的作用持续增强，2018年社会城市化的占比增长至0.28。人口和空间城市化对综合城市化的贡献逐渐减弱，分别减少了0.18 和0.20。结果表明，黄河流域城市群的城市化进程已从最初的人口城市化为主导的阶段转变为以社会城市化和经济发展为特征的中间阶段，该阶段取决于经济的快速发展和人们日益增加的物质基础和生活水平的提高。

图2 1995—2018年城市化水平变化趋势Fig.2 Change trends of urbanization level from 1995 to 2018

2.2 黄河流域土地利用和生态系统服务变化特征

2.2.1 土地利用变化从时间上来看，1995—2018年黄河流域不同土地类型有明显改变，但各类型土地贡献较为稳定，各土地类型面积贡献从高到低依次为：草地＞耕地＞林地＞未利用地＞建筑用地＞湿地＞水体（表4）。1995—2018 年，黄河流域城市不同土地利用类型面积发生了显著变化：耕地、草地、未利用地面积均显著下降，分别下降了3.26%（11.36×105hm2），5.74%（21.22×105hm2），1.14%（0.88×105hm2），而其他4 类用地类型的面积均不同程度的增加。林地增加了6.23%（7.59×105hm2），水体增加了33.07%（1.24×105hm2），湿地增加了21.14%（2.45×105hm2），在此期间，建筑用地增加比例最大，为60.68%（22.08×105hm2）。

表4 1995—2018年土地利用面积变化Tab.4 Change of land use area from 1995 to 2018

从空间分布上来看，图3 和图4 展示了1995 年和2018 年黄河流域城市土地景观类型空间分布及分流域土地景观类型面积变化情况。黄河流域土地景观类型以草地、耕地和林地为主，其中草地在中上游地区广泛分布，面积占比约为40%以上；中游地区以耕地、草地和林地为主，建筑用地持续增加，其他类型面积较为稳定；下游地区以耕地为主，面积占比超过60%，耕地、草地面积持续下降，水体、湿地、建筑用地稳定增加。

图3 1995—2018年黄河流域土地利用空间格局分布Fig.3 Distributions of spatial pattern of land use in the Yellow River Basin from 1995 to 2018

图4 1995—2018年黄河流域土地利用面积变化Fig.4 Change of land use area in the Yellow River Basin from 1995 to 2018

2.2.2 黄河流域生态系统服务价值变化表5 为1995—2018 年黄河流域不同景观类型生态系统服务价值。结果发现，黄河流域城市生态系统服务总价值由728.15×109元增长为761.20×109元，变化量为33.05×109元，表明在此期间生态系统服务功能发生了很大的改善。各土地类型价值贡献率从高到低依次为：草地＞林地＞耕地＞湿地＞水体＞未利用地；其中，耕地价值下降了4.44×109元（变化率为-2.83%）；然而，其他用地的ESV 不同程度的增加，其中林地的增加量最高，为15.20×109元（变化率8.27%）；其次，草地和湿地分别增加了11.31×109元和7.66×109元（变化率3.85%和9.24%），此外，虽然水体的服务价值增加量相比于其他景观类型较小，但整体增长率最高（为33.50%）。湿地和水体的面积较小，但是由于其较高生态系统调节能力也引起了ESV总量和结构的剧烈波动变化，抵消了由于草地和耕地面积减少引起ESV的整体下降。

表5 1995—2018年不同景观类型生态系统服务价值Tab.5 Ecosystem service value of different landscape types from 1995 to 2018

图5 为1995—2018 年黄河流域不同亚类型生态系统服务价值。黄河流域各亚类型生态系统服务价值从高到低依次表现为：调节服务＞供给服务＞文化服务，调节服务贡献了ESV 价值的一半以上（85.99%～86.14%），其次是供给服务（9.14%～8.91%）和文化服务（4.84%～4.95%）；1995—2018 年各项服务类型价值不同程度的发生变化，到2018年均呈现增加趋势，其中文化服务变化率最高为6.02%，调节服务、供给服务的变化率分别为4.84%、0.98%。总体而言，尽管各ESV 亚型的值都发生了波动，但是这些波动并没有从根本上改变ESV的结构。

图5 1995—2018年黄河流域不同生态系统服务类型价值变化Fig.5 Changes in the value of different ecosystem service types in the Yellow River Basin from 1995 to 2018

图6 为1995—2018 年黄河流域单位面积生态系统服务价值（PE）时空分布和局部Geary 指数（C*）聚类模式图。尽管在研究期间黄河流域地区PE 值的空间分布没有显著变化，但由于土地利用结构和地理区域的差异，空间分布格局明显。对PE进行全局莫兰检验（表6），结果显示，Moran’I指数估计值随时间呈现增加趋势，表明黄河流域城市PE具有显著的空间自相关，且空间相关性不断增强。根据C*指数聚类模式图，我们可以看出黄河流域PE呈现南高北低，上下游低，中游高的分布模式。高-高集聚模式位于黄河流域中游的陇南市和宝鸡市周边以及山西省各城市。同样明显的是，在黄河流域的上游北部地区呈现低-低集聚，由于该地区主要以草地和未利用地为主，生态环境本底脆弱，导致其生态系服务能力较低。

图6 1995—2018单位面积生态系统服务价值（PE）空间分布和聚类模式Fig.6 Spatial distribution patterns and spatial correlation cluster maps of the PE from 1995 to 2018

表6 1995—2018年黄河流域单位面积ESV空间莫兰检验（Moran’I指数）Tab.6 Spatial Moran test(Moran’I index)of ESV per unit area in the Yellow River Basin from 1995 to 2018

2.3 黄河流域城市化与ESV耦合协调关系

2.3.1 黄河流域城市耦合协调度的时空异质性本文选择1995、2005、2015 年和2018 年作为横断年，以分析黄河流域地级市的耦合协调关系在ESV 和城市化之间的不同空间分布和变动情况（图7）。结果显示，1995 年黄河流域耦合协调度表现为3 种类型：60.80%（40 个）的城市发展严重失调，25.42%（15个）的城市发展处于轻度失调，轻度耦合协调仅占6.78%（4 个）。主要亚型表现为城市化滞后（占62.71%）和同步型（37.29%），这主要由该时期黄河流域落后的经济发展所导致的。2005—2015年，轻度耦合协调类型明显增加，严重失衡的城市数量急剧减少。耦合亚型以轻度失调同步型（32.20%）和城市化滞后型（44.07%）为主导。2018 年黄河流域城市ESV和城市化协耦合协调度明显提升，轻度耦合协调城市达到33.90%（20 个）。并且整体耦合协调亚型有向生态系统服务滞后（37.29%）发展的趋势。

利用Geoda 软件对CCD 进行空间莫兰检验，1995—2018年黄河流域CCD莫兰指数均在1%水平显著（表7），进一步得到耦合协调度的局部Geary（C*）指数聚类分布图（图7）。整体来看，低-低模式主要分布在黄河流域上游，该地区生态环境本底脆弱，生态系统服务能力较弱，单位面积ESV极低，加之其经济发展落后，整体处于低耦合协调发展水平，并且随着城市化的扩张和蔓延，生态资源难免遭到破坏，不利于生态系统与城市化的协调发展。高-高模式主要分布在中下游地区，尤其中游地区作为黄河流域生态脆弱区和重要生态功能区，退耕还林还草等一系列生态恢复工程的实施，使得生态环境整体改善，提升了区域ESV，也为经济社会发展创造了良好条件，提升了区域间的正向空间溢出效应。

图7 1995—2018年黄河流域CCD的时空分异特征及聚类模式Fig.7 Spatial-temporal differentiation characteristics and clustering patterns of CCD in the Yellow River Basin from 1995 to 2018

表7 1995—2018年黄河流域耦合协调度空间莫兰检验（Moran’I指数）Tab.7 Space Moran test(Moran’I index)of coupling coordination degree in the Yellow River Basin from 1995 to 2018

2.3.2 生态系统服务和城市化耦合协调度的主导障碍因素探究本文利用障碍度模型评估准则层和指标层的主导障碍因素，进而诊断制约两者耦合协调发展的主要影响因素。从准则层来看（表8），城市化系统中，主导障碍因素为经济城市化，ESV系统中以调节服务为主，占整个系统的一半以上。1995—2018 年两系统各准则层障碍度结构相对稳定。障碍度平均值大小排序为：调节服务＞经济城市化＞空间城市化＞社会城市化＞供给服务＞文化服务＞人口城市化。另外，1995—2018 年ESV 系统中供给服务障碍度呈上升趋势，说明在快速城市化进程和生态环境协调发展过程中，人类社会与生态环境的竞争日益加剧，这对生态系统供给服务能力产生了极大制约作用。城市化系统中空间城市化和人口城市化的障碍度也不断增加，对耦合协调度的制约作用逐渐突出。

表8 城市化与ESV系统准则层障碍度Tab.8 Urbanization and ESV system criterion-level obstacles

为确定具体的障碍指标，对1995—2018 年26个指标中，排列前5的障碍因子进行提取，如表9所示，各主导障碍因素体现在系统内部要素的不同方面。随着城市化的发展和蔓延，人类活动对区域生态环境的干扰，导致区域资源差异显著。从而造成黄河流域ESV 和城市化耦合协调关系较为复杂。一方面，ESV 系统调节服务，包括水文调节、气候调节、净化环境成为二者耦合度的主要制约因素。应当加强森林、水体、湿地价值系数较高的土地生态系统的保护和发展，发挥其优质的调节服务功能。另一方面，在城市化系统制约因素中，互联网用户数在社会城市化系统中障碍度较高，作为一种信息技术指标，互联网发展水平的高低，也是促进城市发展的重要因素之一。

表9 主要障碍因子及其障碍度Tab.9 Main obstacle factors and their degree of obstacle

3 讨论

3.1 黄河流域ESV与城市化耦合协调关系的探讨

作为耦合自然和社会过程的桥梁和联系，生态系统服务的实践性，通过区域城市化发展与ESV耦合协调关系的评估，可以为城市规划与土地资源管理提供相关政策的定量信息，帮助确定优先管理事项［33］。研究期间，黄河流域城市化与ESV之间的耦合协调度从严重失调过渡到轻度耦合协调和轻度失调，证明黄河流域城市ESV与城市化互动耦合十分紧密，二者形成了密切的依托关系。黄河流域转变经济增长方式，通过人们生活方式转变、资源利用效率的提升保持经济持续上升，取代了之前的粗放型经济增长模式，生态环境得到保护。耦合亚型由城市化滞后型，转化为同步发展与ESV 滞后，这证明低冲突和潜在危机是它们之间的主要关系，伴随城市化发展，ESV 的增长落后于城市化发展。为了缓解经济快速发展带来的生态问题，中国政府采取了一系列措施［34-35］。生态系统服务，包括土壤保持、生物多样性、防风固沙等功能被纳入中国当前的土地规划政策中［36］。然而，进一步将耦合协调发展类型与国家生态功能区划及资源承载力等共同纳入国家土地规划中，是未来值得考虑的方向。

3.2 依托城市群廊道，差异施策，助力高质量发展

黄河流域生态本底脆弱，经济发展相对落后，区域差异明显，内部关系复杂，为避免某一系统形成对二者耦合协调关系的胁迫作用［37］，应充分利用区域间的正向溢出效应，立足各城市群已经形成的连通廊道，跨行政区进行生态规划与治理，建立可持续生态网络管理，结合耦合协调发展模式差异施策，推进ESV与城市化优质协同发展［38］。

对ESV 滞后型地区，除了考虑要素禀赋因素外，也要考虑建立并完善适应区域耦合协调发展的补偿机制，避免进一步的经济空间分异。环境改善后，下游居民作为受益者，应适当承担上游为保护生态环境而承受的损失［39］；在黄河流域的生态工程中，建议加强保护并恢复生物多样性，使保护优先、自然恢复逐渐取代工程性修复［40］。

针对城市化滞后型地区，以黄河流域高质量发展为契机，发挥以信息和技术为主导的智慧城市和城市森林景观格局对于两系统优质协调作用［41］。通过涵盖生物多样性的环境评估和大规模区划等过程，在基础设施投资规划和开发中，例如在运输系统设计和管理中，体现生物多样性的考虑因素，采取措施保护生态连通性。

针对ESV 与城市化同步滞后地区，协调经济与生态系统的关系，加强环境调控，从全球视角推进城市化建设，科学划定城市开发边界、生态保护红线及永久基本农田三条引导线［42］，加强不同城市城市化的分类指导，打造多样多维城市化。

4 结论

（1）研究期间，黄河流域ESV 发生了很大的改善，单位面积ESV呈现南高北低、中游高、上下游低的空间格局；各土地类型价值贡献率从高到低依次为：草地＞林地＞耕地＞湿地＞水体＞未利用地；各亚型服务价值表现为：调节服务＞供给服务＞文化服务。

（2）从时间上来看，1995—2018 年耦合协调度有明显改善，轻度耦合协调逐渐增多，严重失调类型显著减少，耦合亚型从城市化滞后发展为ESV落后和同步型。从空间上看，呈现南高北低，中游优于上游和下游的空间格局。

（3）经济城市化、社会城市化以及调节服务是制约ESV 与城市化耦合协调发展的主要因素。为避免城市化快速发展，对生态系统服务功能产生胁迫作用，未来推进城市化高级阶段发展，势在必行；“因城定位”合理规划土地资源，“因地施策”加强高价值系数的生态系统维护，通过潜能释放推动耦合协调关系高级跃升。