基于生态系统服务簇分析的城市生态空间碳汇能力综合提升

戴菲 江佩宜 文晨＊

现如今，高度城镇化的城市空间导致生态环境的压力日趋增加，生态环境与人民需求的供需问题逐步凸显。城市生态空间集聚多种生态系统服务[1]，承载着多元的生态价值，是增进民生福祉的物质载体，也是赋能生态文明建设的具体实践战略[2]，更对推动碳中和目标实现有着至关重要的作用[3]。成都环城生态公园已通过建设绿道、增绿提质，探索出生态空间可持续固碳增汇的新模式[4]。碳汇作为热点生态系统服务之一，是近年来备受关注的课题，上海生态空间专项规划[5]、湖南常德海绵城市专项规划[6]、广东国土空间规划[7]中均提出“控排”“稳碳”“增汇”的目标，以及蓝绿网络优化等低碳规划的实施路径。城市生态空间建设是实现“双碳”目标的重要推手，评估生态系统服务有助于量化多元生态价值，识别生态系统服务簇可有效推进城市生态空间规划部署和策略实施，以实现生态效益最大化，具有科学性与前瞻性。

生态系统服务指人类从生态系统中直接或间接受益的产品和服务[8]。千年生态系统评估（Millennium Ecosystem Assessment, MA）将生态系统服务界定为调节、支持、供给、文化4种服务类别[9]。生态系统服务簇指时空中重复出现的多个生态系统服务的集合，可对区域内主导的生态系统服务进行识别，分析多重生态系统服务之间的权衡与协同关系[10]。

城市生态空间在固碳增汇、气体净化、水土保持、水质调节、土壤保持、城市降温、维持生物多样性等生态调节方面对城市的可持续发展与“双碳”目标的实现存在重要作用。目前，已有大量研究利用InVEST模型对各地生态系统服务中的碳储量模块[11]、生境质量模块[12]、生物多样性模块[13]等进行生态价值评估，同时基于土地利用类型变化[12-15]，运用FLUS、CA-Markov等模型进行多情景模拟，但单一因子难以指导极具差异化的大尺度市域生态空间建设，需综合考虑多因子的协同作用来制定规划政策。因此，中国学者对各区域开展了生态系统服务簇的研究，张雅茹等[16]分析了淄博的6类生态系统服务，并识别出4类生态系统服务簇，以期推动公园城市全面建设；部分学者对东北地区[17]、雄安新区[18]等地的生态系统服务簇进行评估与分析；还有学者在对生态系统服务簇进行分析后，根据生态用地功能制定分区[19]、分级[20]、分类[21]策略。在各类生态系统服务指导城市生态空间的保护与利用方面，尤其是多因子协同作用下的生态系统服务簇与生态价值量化，现有研究较为薄弱，有待进一步深入。因此，本研究试图弥补当前的研究短板，结合城市生态空间建设，创新性地提出以碳汇发育程度来识别生态系统服务簇的方法，将生态空间建设和“双碳”目标有机地联系起来，探讨碳汇能力综合提升背景下城市生态空间的规划策略，构建碳汇能力可持续提升体系。

综上所述，面对生态空间建设的实践挑战，单一的生态系统服务评估方法在理解生态服务之间的权衡和协同关系方面存在局限性，因此难以应对地区性的复杂问题[22]。大量研究引入生态系统服务簇对区域进行效益评估与规划指导，但目前还未形成适用于差异化区域的通用类模型。

城市生态空间具有多种类别的生态功能，而高质量的生境是实现这些功能的基础条件。对生态空间的生态系统服务组合进行研究，能够反映生态系统服务簇多维度和整体性的优点。这种研究方式不仅能全面评估生态系统，还能为区域决策和策略制定提供综合性的支持[23-24]。因此，本研究以武汉市为研究区域，特别关注与生态空间建设相关的自然因素，并全面评估武汉市的5类生态系统服务功能。针对武汉大江大湖的地域特色，构建理论框架以识别具有不同碳汇发育程度的生态系统服务簇，从而提升城市碳汇能力，助力生态文明建设，推动“双碳”目标实现。

1 研究区域与研究方法

1.1 研究区域概况

武汉市位于长江中游，江汉平原东部，自古形成武昌、汉口、汉阳三镇。武汉是湖北省省会城市，处于中国腹地中心（113°41′～115°05′ E、29°58′～31°22′ N），承担着中国重要交通枢纽的责任，有“九省通衢”之称。全市总面积8 569.15 km2，建成区面积885.11 km2，内辖13个行政区，常住人口为1 365万人。总体地形以平原为主，三面环山，中部平坦，南北部为丘陵，北部山林共生，土地利用类型的变化是导致生境质量差异化的主要因素[25-26]。武汉市林地面积共1 500 km2，其中森林面积近1 270 km2，是陆地生态系统中贡献碳储量的重要基地。市域内湖泊密布、河网交织，水域面积约占全市总面积的26%，有“百湖之市”之名；淡水资源充沛，蓄水能力极强，享“湿地之城”之誉。因此，武汉湿地的固碳潜力不容忽视。同时，因得天独厚的自然条件，动植物资源丰富、种类繁多。武汉市属于亚热带湿润季风气候，由于地形特点难以散热，具有夏热冬冷、阳光充足、雨水丰沛的特点，年均降水量约为1 150 mm，年平均气温为17.3 ℃[27]。武汉的大江大河特色为城市生态空间建设提供了优质的资源禀赋与自然载体。

1.2 数据来源

本研究使用的主要数据包括土地利用数据、气象数据、数字高程模型（digital elevation model, DEM）、土壤数据等，其中土地覆盖数据（2020年）来源于中国科学院，精度为30 m×30 m；DEM数据来源于 ALOS （ Advanced Land Observing Satellite）全球高程数据，精度为30 m×30 m。其余数据来源见表1。

表1 数据来源[28-31]Tab.1 Data source[28-31]

1.3 研究思路与框架

城市生态空间兼具多种生态调节服务与多元生态价值[32-33]。对于城市生态空间建设，全域尺度的生态系统服务评估和生态系统服务簇研究有助于理解城市生态系统的多元性与复杂性。

已有多项研究结果表明：碳储量与生境质量[34]、土壤保持呈正相关关系[35]，且碳汇效益在林地中最为突出[36]；而降水是影响植被碳储量的重要因子之一[37]。因此，本研究筛选出与城市生态空间建设的自然条件息息相关的5种模块，运用InVEST模型对武汉市的碳储量、生境质量、水源涵养、水质净化、土壤保持模块进行单项生态系统服务评估；随后，运用自组织特征映射（self-organizing feature mapping, SOM）模型进行聚类分析，识别生态系统服务簇，再导入ArcGIS进行空间制图与可视化表达：以1 km×1 km的网格（统计单元）对研究区域内不同类型的生态系统服务簇进行提取，识别出6类生态系统服务簇，再按照碳汇发育程度划分为碳汇保育区、碳汇潜力区、碳汇稀缺区3类分区；分类、分区提出城市生态空间规划策略和碳汇能力提升建议（图1）。

1 研究框架Research Framework

1.4 数据测算

1.4.1 单项生态系统服务评估

本研究使用InVEST模型测算武汉市碳储量、生境质量、水源涵养、水质净化、土壤保持5种生态系统服务（表2）。该模型的使用有助于直观了解生态系统服务的空间分布与演化模式，为规划者、管理者制定决策提供科学依据[45]。

表2 生态系统服务模块的计算原理与计算式[38-44]Tab.2 Calculation principle and formula of ecosystem service module[38-44]

1）碳储量利用InVEST模型中的碳模块进行估算，将地上生物量、地下生物量、土壤碳储量和死亡有机物4个碳库的碳密度相加，再与各类土地利用类型的面积相乘[38]，来计算某区域的碳储量，并分析时空分布特征。通过评估城市绿地和植被对碳的吸收和储存能力，可量化碳储量，从而助力城市绿色低碳发展。

2）生境质量是反映生态系统提供适宜的生存条件的能力，影响着生物的生存环境与人类福祉。已有研究表明，生境质量易受到人为活动的影响，是权衡生物多样性的重要指标[39]，因此生境质量模块通过土地利用类型将生境与胁迫因子敏感度、距离等因素建立联系，并结合生境威胁水平等参数进行估算[40]。

3）水源涵养模块先基于水量平衡原理计算水产量，再利用地形指数、流速系数和土壤饱和导水率进行修正[41]。测算水产量能够预测并管理城市地表环境的水资源供应情况，分析生态及人类活动的水资源需求，评估城市抵抗洪涝等灾害的能力，提升水生态韧性。

4）水质净化模块根据不同土地利用类型内植物、土壤对污染物的移除率与氮营养物的截留率来反映水质净化状况，该模块只考虑非点源污染，氮输出越低，水质净化能力越强[42]。测算氮滞留有助于分析城市中营养物质的运输和淤积，帮助管理部门保护水源地并维护水生态环境的健康。

5）土壤保持模块利用潜在土壤侵蚀量与现实土壤侵蚀量的差值来估算土壤侵蚀量[43]，进而得出土壤保持量。测算土壤滞留能帮助分析城市中的土壤侵蚀和沉积情况，通过景观管理手段降低水体浑浊度。

1.4.2 生态系统服务簇识别

SOM是一种无监督自学习的神经网络模型[46]，可根据时空中多因子的内在规律与相关性进行聚类分析。该模型反映了一组数据本原的联系，有效减少了主观性因素的干扰[47-48]，具有较高的参考价值，已在生态系统评价[49]、功能分类[50]、分级维度[51]等领域做出贡献。SOM模型的网络结构由输入层和输出层组成，生成的聚类保留了原有的拓扑结构，映射到二维平面或曲面上，其算法的实现过程大致如下[52-54]。1）初始化：给输出层各个神经元j赋权值Wj（j=1，2...，n），并进行归一化处理，得到权值向量wij（t），同时设置较大的初始优胜邻域；2）确定优胜神经元：选取样本Xi（i=1，2...，n）并 计算Xi与各个节点间的距离dj， 从而确定距离样本Xi最近的神经元作为优胜神经元i（x），，通常使用欧氏距离计算dj，计算式为

3）更新权值：根据优胜神经元的邻域函数确定优胜邻域所包含的节点，对优胜神经元及优胜邻域的权值进行更新，该权值的计算式为

其中，η（t）（0＜η（t）＜1）为增益函数，随时间增加，数值变小；4）更新增益函数与拓扑领域。被选取的样本按此过程完成一轮迭代后，其他样本返回2）重复上述步骤，直到达到迭代次数。

本研究使用SOM聚类模型与非监督机器学习算法，识别生态系统服务簇。此过程参考了生态系统服务研究中常用的SOM聚类分析的标准流程，并着重考虑了以下2个层面来确认最终簇的数量：1）在数值层面，主要考虑“簇内差异最小化和簇间差异最大化”原则[55]，这可以最大限度地区分每一个统计单元中的数据，使每个生态系统服务簇在簇内的差异较小，具有较稳定的相似性，同时使不同类别之间的服务簇差异更显著；2）在学科领域的可解释性层面，分类过后的服务簇将用于分析生态空间的不同模式和应对策略，因此，在判定簇的数量的同时，也会考虑研究目标和管理措施，即生态空间的特征是否典型，且其多功能状态是否便于管理部门理解与沟通。

在聚类分析完成后，计算出的聚类标签将被相应地赋值到每一个统计单元，随后运用ArcGIS进行空间制图，可视化各类生态系统服务簇在武汉的空间位置及分布规律，从而针对所识别出的生态系统服务簇提出规划策略，以支持空间决策。

2 结果与分析

2.1 单项生态系统服务评估结果

武汉市总体生态系统服务（图2）高值区域分布于北部和东北部林地、山区，水源涵养与水质净化能力较强区域集中分布于水体区域及其周边，中部由于人类活动集中，整体生态系统服务能力较差。

2 单项生态系统服务评估结果Assessment results of individual ecosystem services

2.1.1 碳储量

武汉市碳储量空间分布的高值区域集中在北部山区与东北部的林地，中部地区土地利用类型以建设用地为主，植被覆盖率低，碳汇效益差。

2.1.2 生境质量

武汉市生境质量优越的区域主要位于北部山区、南部水域与东北部的林地，西部、东部的水体区域有零星分布，表明受人为影响较小的山林、水体区域生境质量较好。中部为武汉主城区，由于建设用地集中、人类活动频繁，生境质量较差。

2.1.3 水源涵养

产水量的空间格局分布与降水量息息相关。武汉市年均产水量总体上呈现由西北向东南逐渐递增；高产水量区集中在武汉南部的河湖聚集区域；北部山林广布，植被蒸散能力强，产水量低。

2.1.4 水质净化

氮保持的低值区域集中在农田区域，水质净化能力较弱的区域主要为农田和建设用地，可能因受到农业活动中农药、化肥排放的影响，氮输出率高；高值区域覆盖了大部分山林、草地，植被覆盖率高，氮输出率低，水质净化能力强。

2.1.5 土壤保持

武汉市的水土保持情况较为平均，整体效益较低；北部山体和东北部林地植被覆盖率较高，泥沙的有效滞留率较高，可以有效缓解土壤流失；中部地区地势平坦，土壤保持率低。

2.2 生态系统服务簇分析

基于单项生态系统服务评估结果，叠加计算生态系统服务的总体情况。等权叠加法计算所得结果（图3-1）无法揭示各类生态系统服务的内在联系；采用层次分析法赋权后计算所得结果（图3-2）与生态系统服务的总体分布规律有所呼应，但无法指导特定区域的规划部署和分区管理工作，因此本研究引入生态系统服务簇进行分析，识别生态系统服务簇在研究区域的分布规律，更为有效地提出碳汇能力提升下城市生态空间的规划策略。

3 生态系统服务叠加计算结果Superimposed calculation results of ecosystem services3-1 生态系统服务等权叠加总图General map of equal-weighted superimposition of ecosystem services3-2 生态系统服务层次分析法总图General map of analytic hierarchy process of ecosystem services

对聚类分析后得出的生态系统服务簇空间分布进行可视化表达（图4-1），并将生态服务的数值（表3）转化为图示语言（图4-2），了解分析5类生态系统服务能力的差异，以揭示单项服务之间的数值组合模式与趋势，便于规划者理解和审视不同区域的环境资源禀赋。根据聚类结果及其空间分布规律，将生态系统服务簇确定为6类：生态均衡簇、生态保育簇、游憩水源簇、水土保育簇、人居环境簇、生态脆弱簇（图4）。

4 武汉市生态系统服务簇空间分布（4-1）与聚类图（4-2）Spatial distribution（4-1）and clustering（4-2）of ecosystem service clusters in Wuhan

表3 各生态系统服务簇内单项服务的聚类数值Tab.3 Clustering parameters for individual ecosystem services within each ecosystem service cluster

1）生态均衡簇空间分布面积为167 km2，约占总面积的1.8%，此类区域的土地利用类型以林地、山地为主，集中分布在北部和东北部的林地，拥有优质的碳汇资源。因林地、山地的综合作用，且开发强度较低，此类区域生态系统服务价值高，碳储量、土壤保持、生境质量、水质调节4类服务呈现协同关系，生态系统服务发展均衡；林地的蒸散能力强导致产水量低，相对来说水源涵养能力较弱。

2）生态保育簇空间分布面积为402 km2，约占总面积的4.5%，土地利用类型以北部、东北部、中部和西部零星的林地为主，绿地为辅。此类区域内5类生态系统服务均有发展，但均弱于生态均衡簇；水质净化优于其他4类服务，但可能受到周边景区开发建设的影响，土壤保持与碳储量较低，生境质量服务较弱，生态系统服务综合贡献有待加强。

3）游憩水源簇空间分布面积为799 km2，约占总面积的8.9%，土地利用类型以水体为主，农田为辅，多分布在水体区域，南部分布较多，西南部与东部有小面积分布。此类区域水源涵养能力强，水域可能受到人类活动与农业化学物排放的双重影响，水质净化能力相对水源涵养较弱，生境质量和碳储量服务弱。

4）水土保育簇空间分布面积为1 418 km2，约占总面积的15.7%，土地利用类型以绿地为主，农田、建设用地为辅，多围绕水域周边分布，在中南部分布较为集中，总体呈散点式分布。此类区域内5类生态系统服务中的水源涵养服务最为突出，其服务能力在6类生态系统服务簇中最强，而碳储量和水质净化服务较弱。主要原因是耕地的蒸散能力弱、产水量高，水源涵养能力强，但农业活动会导致土壤侵蚀、土地退化，水质净化服务可能受到农药排放的影响，对生态环境造成了破坏。

5）人居环境簇空间分布面积为5 259 km2，约占总面积的58.4%，土地利用类型以建设用地、绿地为主，裸地为辅，并于全域大面积分布，呈现出中心向四周发散的特征。由于城市建设导致下垫面产生径流，所以此类区域有一定的水源涵养能力，但受到人为活动和绿地的综合影响，生境质量服务还有待加强。由于城区的开发活动，建设用地大面积蚕食生态绿地，其他服务亟待激活，表明城市化建设、人类活动等会对生态系统服务产生消极影响。

6）生态脆弱簇空间分布面积为964 km2，约占总面积的10.7%，土地利用类型以水体为主，主要围绕水域周边分布。此类区域生境质量较差，水质净化能力低，受城市化影响，水体污染较大，整体生态环境脆弱，水源涵养与生境质量服务在现有基础上有待加强，其他服务需进一步提升。

3 基于碳汇能力提升的生态系统服务簇分区规划策略

城市生态空间具有多重生态系统服务，承载着多重生态价值，生态系统服务评估可以揭示生态系统服务在全域的空间分布规律，生态系统服务簇识别能有效带动生态系统服务协同发展。城市生态空间建设是实现碳中和的关键举措，探索“双碳”目标下的城市生态空间建设是未来城市发展的必然趋势。因此，基于碳汇能力提升重新审视6类生态系统服务簇，进行二次分区，为城市生态空间碳汇能力的可持续性提升提出规划策略。水体涵盖了其他类别的生态系统服务，所以本研究并未对水体的碳汇进行测算，而是综合进行了全域的评估，保证了对连续空间的研判。根据聚类结果与碳汇发育程度，将6类生态系统服务簇划分为碳汇保育区、碳汇潜力区、碳汇稀缺区3类（表4），并针对3类分区提出碳汇能力的提升策略（图5）。

5 武汉市生态系统服务簇分区规划总图Master plan of ecosystem cluster distribution areas in Wuhan

表4 生态系统簇分布区域与碳汇能力提升策略Tab.4 Ecosystem cluster distribution areas and carbon sink capacity enhancement strategies

1）生态均衡簇与生态保育簇总体而言固碳增汇、生境质量、水源涵养、水质净化、土壤保持5类服务呈协同发展，均拥有较好的碳汇资源，同属于碳汇保育区，仅占总面积的6.3%。此类区域应保护优质资源，优化景区结构，制定管控政策，减少人为活动，稳定生态服务。此类区域涵盖了木兰山风景区、将军山森林公园、青龙山森林公园、九峰山森林公园等林地与山区，表明已依托优质的自然资源与生态服务建设了景区景点，不仅处于生态系统服务的高值区，还能提供多元的文化服务。因此，在现有基础上，应考虑优化风景区结构，打造复合型公园，构建生态屏障，限制开发建设，促进生态系统服务协同提升，持续贡献碳汇，赋能生态文明建设，实现可持续发展。

2）游憩水源簇、水土保育簇均有少量碳储，同属于碳汇潜力区，占总面积的24.6%，主要分布在梁子湖、斧头湖、鲁湖、涨渡湖等水域及其周边绿地，零星分布在西南部农田。此类区域水源涵养能力强，应着重提升碳储量、生境质量与土壤保持服务。应稳定现有优质水源，加强水域连通，合理配置蓝色基础设施，完善蓝绿网络，增强蓝绿空间的固碳能力，打造生态景观，连通生态廊道。同时可建设复合型耕地生态系统，优化农田结构，发展有机农业，促进生态系统服务的协同作用，激活生态服务，创造生态价值。

3）人居环境簇、生态脆弱簇共属于碳汇稀缺区，占总面积的69.1%。此类区域水源涵养与生境质量服务较好，但仍有待加强，同时应重点针对其他3类服务制定协同提升策略。此类区域分布较为广泛，呈现中心向四周扩散的趋势，且沿长江支流以及沉湖湿地自然保护区、武湖湿地自然保护区、夏家寺水利风景区等景观资源周边分布。因此，此类区域应合理连通水系，串联水体周边景点，构建蓝绿网络，充分发挥湿地的碳汇效益，打造片区湿地公园，提高生态系统稳定性；在生境脆弱区应以保护水土、涵养水源为主，种植修复型水生植被，建立自然保护区。另外，此类区域的土地利用类型以建设用地与绿地为主导，强烈的人为活动导致生态用地破碎，占据了绿色基础设施的发展空间，后续应增量提质，优化城市绿地设计，提高绿地覆盖率，打造口袋公园、袖珍公园，创建推门见绿、移步入园的生态城市，增进民生福祉，共建美好家园。

4 结论与展望

生态系统服务簇研究不仅能为科学地理解城市生态系统提供数据支持，也能在“双碳”背景下助力生态空间因地制宜的建设。本研究以武汉市为例，考虑了城市生态空间建设的自然条件，选取了5类生态调节服务进行评估，识别出6类生态系统服务簇，根据碳汇发育程度划分出碳汇保育区、碳汇潜力区、碳汇稀缺区3类分区，并提出相应的规划策略。该创新性的方法以碳汇能力提升为核心，构建了生态系统服务簇识别、分类、分区的技术路径，可为武汉市全域碳汇效益优化与生态空间规划提供参考。且相较于其他学科，风景园林作为城市生态空间中重要的碳汇来源，在固碳效应中发挥着不可替代的作用，也在“双碳”战略中占有重要的地位。研究城市生态空间的碳汇能力综合提升规划策略能有效促进城市早日迈向碳中和，创建低碳宜居城市、共绘和谐共生画卷。

然而，本研究的局限性在于仅关注了城市生态空间的自然因素，尚未涵盖文化和供给服务。未来研究应从更全面的角度出发，考虑更多生态系统服务之间的权衡和协同机制，包括人类活动、精神需求、社会福祉等，这将有助于进一步厘清城市生态空间的建设思路，特别是在“双碳”背景下，为城市生态环境的可持续发展注入活力。

图表来源(Sources of Figures and Tables)：

图表均由作者绘制，其中表1根据参考文献[28]～[31]绘制，表2根据参考文献[38]～[44]绘制。