基于生态系统服务簇的生态功能区划及管控策略研究——以嘉兴市为例

刘 颂 谌诺君 董宇翔

（1.同济大学建筑与城市规划学院景观学系，上海 200092；2.成都市温江区农业农村局，成都 611130）

通过建立一种在认知区域生态系统服务权衡协同关系的基础上，利用生态系统服务簇实现生态功能区划的方法，以针对生态功能区划提出差异性的管控策略，从而高效利用有限的生态资源，实现生态系统可持续发展。以浙江省嘉兴市为研究对象，（1）采用当量因子法测算了4种用地类型的11种生态系统服务价值；（2）采用相关性分析和冷热点分析探究研究区生态系统服务的权衡协同关系；（3）以K-means均值聚类算法识别生态系统服务簇，以其为依据进行生态功能区划，并提出各类生态功能区划管理建议。研究发现：（1）嘉兴市生态系统服务价值（Ecosystem Service Value，ESV）具备北部高，东南部次之，西南部低的空间分异特征；（2）除水资源供给服务与食物生产、原料生产、气体调节、维持养分循环服务呈现权衡关系外，嘉兴市大部分生态系统服务间呈现出显著的协同效应；（3）基于生态系统服务簇理论，嘉兴市生态系统服务簇可分为5种类型，相应划分为5种生态功能分区，并针对性地提出了管控措施。研究提出的方法能够较好识别区域生态功能，具有可行性和应用价值，并为探索协同多项生态系统服务，促进生态系统可持续发展的生态分区管控策略提供了新的思路。

生态系统服务簇；生态系统服务权衡；聚类分析；生态功能区划；管控；嘉兴市

随着人类活动对自然生态系统干扰的加剧，城市建设用地挤占大量自然空间，城市发展和生态保护之间的矛盾突出[1]。为了实现区域生态可持续发展，生态功能区划的概念受到学者们关注。生态功能区划（Ecological Function Regionalization，EFR）是在分析生态系统特征和生态系统服务规律等生态本底条件的基础上，根据其空间异质特征将区域划分为不同生态功能区的过程，其本质为生态系统服务区划[2]。生态功能区划不仅为妥善保护或利用生态环境提供了必要的基础，更是指导城市发展和规划管控策略制定的重要科学依据[3]。以生态系统可持续发展为目标，基于不同的生态系统模式和生态系统服务供给特征，相应的生态功能分区应当采取差异化的管控和针对性的保护策略，因此合理的生态功能分区将对区域生态文明建设提供有效指导。

自1976年Bailey[4]提出生态区划方案以来，生态功能区划的研究一直是研究热点。如郎勇设等[5]根据宁夏生态环境现状、生态系统服务重要性等情况，利用GIS进行评价和生态功能区划；王丽霞等[6]结合GIS、RS技术对渭河流域进行生态功能区划，并提出生态建设和保护措施建议；白永飞等[7]评估北方草地生态系统服务，并进行生态功能区划。可见大量研究是从生态系统服务角度出发进行的生态功能区划，然而，多数研究忽视了生态系统服务间的权衡关系，因此难以明确生态系统服务在复杂多变环境中的相互作用，也难以针对性提出各生态功能区划的管控策略。

研究表明，各项生态系统服务并非孤立的存在，并呈现出此消彼长的权衡和互利互惠的协同关系[8]。刘焱序等[9]认为生态功能区划应当关注生态系统服务间权衡关系，从生态系统服务间关联机制角度开展生态功能区划具有必要性。

近年来，关于生态系统服务权衡和协同的研究成为了研究热点，大量方法被用于识别生态系统服务间的关系，相关性分析和热点分析是识别生态系统服务间关系的重要手段，目前已经被研究广泛应用。Chen等[10]、Karimi等[11]、Vallet等[12]均利用皮尔森或斯皮尔曼相关性分析识别了各项生态系统服务间的权衡协同关系，Yu等[13]、邵明等[14]利用热点分析认识了生态系统服务权衡空间分布和聚集特征。可见，相关性分析和热点分析是深刻认知生态系统服务间权衡协同关系的重要技术，对于理解生态系统服务的空间权衡特征模式具有重要意义，但该类方法难以直接指导生态功能空间分类及管控。

生态系统服务簇（Ecosystem Service Bundles）是Raudsepp-Hearne等[15]提出的概念，其含义可概括为一组在空间或时间上反复出现的生态系统服务[16]，这组服务间往往存在协同效应。由于其具备整合分析生态系统服务间关系、识别生态系统服务空间协同特征的优势，许多研究将服务簇理论结合相关性分析、热点分析探究生态系统服务间的权衡和协同关系[17]，部分研究实现了对区域生态系统服务的系统认知[18-19]。此外，生态系统服务簇具备指导空间生态区划、管理及决策的优势，研究表明，明确生态系统服务簇有利于避免以单一生态系统服务提升为目的的盲目决策带来的负面效应[20]，从生态系统服务的整体性质辅助决策者制定高效提升多项生态系统服务的决策[16]。因此，利用生态系统服务簇进行生态功能区划，针对性地提出空间管控策略，有利于明确生态系统服务间的关联机制及其对分区管控策略的影响。

本文尝试在厘清生态系统服务权衡与协同模式的基础上，基于生态系统服务簇进行生态功能区划，为区域分区生态管控提供指导和决策依据。研究以浙江省嘉兴市为对象，首先，相关性分析和冷热点分析被用于识别区域生态系统服务的权衡和协同模式，实现对研究区域生态系统服务权衡与协同关系的系统认知；其次，K-means聚类算法的生态系统服务簇识别，将不同的生态系统服务簇对应到空间，直接指导生态功能区划；最后，提出各类生态功能区划的综合管控建议。

1 研究区概况和数据来源

1.1 研究区概况

嘉兴市位于浙江省东北部，市域境内东西长约92 km，南北宽约76 km，其地理位置如图1。作为连通江沪浙三大省市的门户城市，其地理位置相对优越，由于具有悠久的农耕历史，其土地利用水平高，自然原始植被遗留很少。截至2018年末，嘉兴市建成区绿地率达35.2%，人均公园绿地面积14.9 m2。2013年浙江省出台了《浙江省生态功能区划》[21]，旨在实现区域生态环境的分区管理，嘉兴市作为浙江省的重点城市，具备进行生态功能区划的紧迫需求。

图1 嘉兴市地理位置及行政范围Fig. 1 Location and boundaries of Jiaxing City

1.2 数据来源

研究所需数据包括2018年嘉兴市土地利用数据、气象数据、归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）月值数据以及全国植被净初级生产力指数（Net Primary Productivity，NPP）年值数据。土地利用数据来源于北京数字空间科技有限公司，空间粒度为30 m，通过ArcGIS10.5重分类林地、耕地、草地、水域、建设用地以及荒地6类；气象数据采集年份为2018年，涵盖气温数据、日照时数数据以及降雨数据，来源于中国气象科学数据共享服务网、《嘉兴市2018年统计年鉴》以及《中国气象年鉴2018》。NDVI月值数据以及全国NPP年值数据则由美国蒙大拿大学网（https://lpdaac.usgs.gov）下载，其中，前者为MOD13Q1数据，时间分辨率为16 d，空间粒度为250 m，共23幅；后者为MOD17A3HGF数据，时间分辨率为1 a，空间粒度为500 m。考虑到数据空间粒度的差异，在后期进行ESV计算时将粒度统一为250 m。土地利用数据来自中国科学院资源环境科学数据中心网站（http://www.resdc.cn/Default.aspxn/）。

2 研究方法

2.1 研究方法概述

本研究希望在厘清生态系统服务权衡与协同模式的基础上基于生态系统服务簇进行生态功能区划。首先，研究采用价值当量法结合动态价值系数修正测算嘉兴4种用地类型的11种生态系统服务价值，明确其价值量及空间分布；其次，采用SPSS软件对各项生态系统服务价值进行皮尔森相关性分析和ArcGIS冷热点分析探究研究区生态系统服务的权衡协同关系，以深入理解研究区生态系统服务的供给模式和分布特征；最后，基于K-means均值聚类算法识别生态系统服务簇，以此为依据进行生态功能区划，并综合权衡分析结果以实现区域生态可持续为目的提出各类生态功能区划管理建议。

2.2 生态系统服务价值评估

生态系统服务价值（Ecosystem Services Value，ESV）评估是一种量化生态系统产品、服务及其功能，并转化为经济价值的方法，这种方法可以实现生态效益服务的精准量化[22]，本文测算嘉兴市的ESV为后续研究提供基础。

当量因子法是生态系统服务价值评估的常用方法，在谢高地等人构建了中国本土化当量因子表[23]后被广泛应用，但其静态评估的方式难以考虑生态系统的时空差异，限制了其应用的可能性[24]。2015年，谢高地等[25]改进了基于当量因子的生态系统服务价值化方法，将时间和空间动态因子纳入考虑，进一步提升了生态系统服务评估的客观性和准确性。由于生态系统服务簇与时间和空间因素高度相关，为获取相对准确的研究结论，本文采用动态评估的方法测算生态系统服务价值。

由于建设用地、荒地供给的ESV极少，因此，研究主要计算耕地、林地、草地以及水域4种用地类型的ESV。参考谢高地改进的动态评估方法，主要包括以下三个步骤：（1）静态价值系数确定——嘉兴市不同用地类型的各项生态系统服务进行价值当量赋值[26]，并根据《浙江省统计年鉴2018》中粮食产量与价格数据计算得到嘉兴市的标准当量，通过二者相乘得出嘉兴市不同用地类型的生态系统服务静态价值系数；（2）动态价值系数计算——通过降水量与NPP两个因子对每月的ESV进行修正，其中水资源供给与水文调节服务价值通过降水量进行修正，其余ESV则通过NPP值进行修正[25]；（3）各类ESV计算——通过公式（1）（2）分别以市镇单元为单位计算各生态系统服务类型ESV及总ESV。

式中：n为生态系统服务类型；k为用地类型；Ak为k类用地类型面积（单位：hm2）；Fkni为第k类用地类型第n项服务在第i月价值系数（单位：元/hm2）；ESVLU为k类用地类型的ESV；ESVSF为第n项生态系统服务的ESV；ESVT为总ESV。

其中动态价值系数Fkni计算公式为：

式中：Fn为某种用地类型第n项ESV当量因子；Ri为某种用地类型第i月的降水调节因子，通过研究区第i月的平均单位面积降水量与全国年均单位面积降水量的比值计算得到；Pi为某种用地类型第i月的NPP调节因子，通过研究区该种用地类型第i月的NPP值与全国该类用地的年均NPP值的比值计算得到；n1为水资源供给以及水文调节服务功能；n2为除n1之外的ES功能。

研究区各类用地每月的NPP值由改良的CASA模型计算获取[27]。全国NPP值则由下载的MOD17A3HGF数据经过MRT拼接、投影值转换，再通过ArcGIS10.5对全国土地利用数据进行裁剪，作为各类GI年均NPP计算的边界，最后通过最大值合成得到。

2.3 生态系统服务权衡分析及热点分析

对生态系统服务间的权衡协同关系的分析是理解区域生态系统服务特质的基础，相关性分析是识别生态系统服务间权衡协同关系的常用方法，如Chen等[10]、Karimi等[11]、Vallet等[12]均利用皮尔森或斯皮尔曼相关性分析识别了各项生态系统服务间的权衡协同关系。因此本研究使用SPSS的皮尔森双变量相关性分析计算各生态系统服务的两两相关性，并作为判定生态系统服务权衡协同关系的依据。其中，皮尔森相关系数的显著性分为0.01与0.05两个级别：如果在0.01级别相关性显著，即表示假设的结果有99%可能正确；如果在0.05级别相关性显著，即表示假设的结果有95%可能正确。若相关系数r为正，则表示生态系统服务间为正相关，即协同关系，呈现协同关系的生态系统服务具备处于同一生态系统服务簇中的可能性；若相关系数为负，则表示生态系统服务间呈负相关，即权衡关系，呈现权衡关系的生态系统服务可能出现此消彼长的冲突特征。

在识别生态系统服务权衡和协同关系的基础上，为进一步发现各类型ESV的空间分布特征，对研究区分析单元的ESV进行热点分析。热点分析主要通过统计学方法描述输入数据在空间上是否具有聚集性[28]，并对其聚集程度进行界定。热点分析采用ArcGIS10.5中的优化热点分析工具，可以识别空间中具有统计学意义上显著性的热点空间和冷点空间，自动聚合数据并适当融合高值与低值区域，其分析结果对于识别重要功能分区具有重要意义[29]。

2.4 基于K-means的生态系统服务簇识别及生态功能区划

聚类分析通过迭代和相对距离的测算识别生态系统服务间的相似性，把ESV具有高度相似特征的乡镇单元划分为同一种生态功能分区，同类生态系统服务簇具有类似的生态系统服务供给特征，识别生态系统服务簇有利于有效制定和实施生态系统管理策略。K-means算法是识别生态系统服务簇的常用算法[16]，如Jaligot等[30]采用K-means聚类算法识别瑞士生态系统服务簇特征；Yang等[31]运用K-means聚类算法测算京津冀都市圈的生态系统服务簇等。本文采用K-means聚类算法进行聚类，将ESV测算结果归一化后，对不同分析单元的多种ESV进行聚类，并利用python进行玫瑰图制作，以明确生态系统服务簇的组成结构，分析其内在机制和驱动因素，利用ArcGIS进行空间可视化，识别生态功能分区的空间分布。

3 结果与分析

3.1 生态系统服务价值评估结果

将2018年嘉兴市镇级行政单元各项ESV经归一化后进行可视化处理，其空间分布如图2。根据测算的ESV总量，嘉兴市ESV具备北部高，东南部次之，西南部低的空间分异特征。嘉兴中心城区及其北部的王江泾镇、油车港镇以及嘉善县北部的姚庄镇具备高ESV总量，湖泊、湿地以及水库等重要ESV空间载体占面积较大可能是王江泾镇和姚庄镇具备较高ESV总量的关键原因，如王江泾镇域内的市域北部湖荡群保护湿地以及姚庄镇域内的嘉善太浦河—长白荡引用水保护区作为重要生态源地实现了较高的水文调节和净化环境的ESV供给，东南部的澉浦镇、黄湾镇提供了大量的水土保持服务价值，可能由于沿海地区围垦带来的湿地滩涂面积增加提升了当地的水土保持能力。

图2 嘉兴市生态系统服务价值评估结果（ESV总量单位：亿元）Fig. 2 Results of ecosystem service value assessment in Jiaxing (Unit: billion yuan)

桐乡市东部的屠甸镇、嘉善县南部的大云镇以及桐乡市西部的河山镇ESV供给量较低，可能由于其城镇建设用地占比大，自然结构相对脆弱，导致了ESV的低供给。

3.2 生态系统服务权衡分析及热点分析

对ESV的协同与权衡分析对于区域土地利用景观格局的优化具有重要的指导作用，有利于最大限度地利用区域土地资源。使用SPSS的皮尔森双变量相关性分析计算各生态系统服务的两两相关性，并对其进行可视化，可见ESV协同与权衡分析结果如图3，从中可以看出大部分生态系统服务间呈现出显著的正相关关系，说明嘉兴市大部分生态系统服务间具备协同效益，能够实现互利互惠的协同增效，可能具备集成多种服务类型的生态系统服务簇。其中食物生产与维持养分循环价值、美学景观与生物多样性价值、净化环境与水文调节价值等都具有较高的正相关性，即服务间存在强协同关系，说明这些服务有较大可能共存于同一生态系统服务簇中，能够实现协同管理。分析结果发现当地生物多样性服务价值与多种类型ESV具备强协同效应，有针对性地保护生物多样性维持服务供给区域对其他服务供给，如食物生产等，有明显的提升作用。

图3 单项生态系统服务皮尔森相关性分析Fig. 3 Pearson correlation analysis of individual ecosystem services

但水资源供给服务与食物生产、原料生产、气体调节、维持养分循环服务均呈负相关，其中与维持养分循环、食物生产价值的负相关性较高，表明其存在较强的权衡关系，是当地较为明显具备权衡冲突的服务类型，可能导致主导这些服务的生态功能区划存在空间分异，有必要进行针对性地识别和管控。

为明确各生态系统服务的高低值分布情况，识别主导生态系统服务空间聚集状态，各类型ESV的热点与冷点区域如图4，高值集聚的市镇单元为各项服务的核心供给空间，可见食物生产、维持养分循环与气体调节价值的主要热点区域分布在海盐中心城区；原料生产与气候调节价值的热点区域分布于海宁市东部与海盐中心城区；水资源供给价值的热点区域位于市域北部，冷点区域则分散分布于市域中部与东部；净化环境与水文调节价值的热点区域分布于市域中部与北部，冷点区域则主要位于海宁市中部与桐乡市东南部；土壤保持价值的热点区域集中分布于海宁市东部和海盐县南部；生物多样性与美学景观价值的热点区域为嘉兴市域中部与东南部，冷点区域则位于海宁市中部。

图4 各项生态系统服务冷热点分析Fig. 4 Analysis of hot and cold spots for each ecosystem service

总体来看，嘉兴市中北部以及东南部的多个市镇单元成为多种生态系统服务（如水文调节、美学景观等）的高值聚集区域，说明这些地区具备多类服务高效协同的空间潜力，该类市镇单元往往重视蓝绿系统规划，湿地、水库空间相对丰富，需要进一步总结其生态系统服务策划模式，为实现多服务协同规划发挥示范性作用。而南部的盐官镇、斜桥镇则成为各项服务（生物多样性、净化环境、美学景观）的冷点区域，该类空间服务供给量低，其发展模式可能存在一定生态风险。

3.3 生态功能区划及管控策略

采用算法将生态系统服务簇分为5类，每一类的聚类中心玫瑰图（图5）表现了该种生态系统服务簇中各个生态系统服务的强弱情况，表现了相应生态功能区划的主导生态系统服务特征。根据聚类结果将嘉兴市划分为高供给生态平衡区、生态游憩水源区、农业生产储备区、城市生态脆弱区、生境源地保育区5个生态功能区，并提出如下管控策略。

图5 生态系统服务簇聚类中心玫瑰图（上）及生态功能区划结果（下）Fig. 5 Ecosystem service bundles cluster center rose chart (top) and results of ecological function zoning (bottom)

3.3.1 高服务生态平衡区——补足短板，促进服务协同增益

从图5聚类中心玫瑰图可见，高服务生态平衡区实现了食物生产、气体调节、维持养分等多项生态系统服务的高效均衡供给，除水资源供给和土壤保持服务外基本实现生态盈余。该类空间主要分布于嘉兴中心城区、海盐中心城区，可见嘉兴市城区规划较好考虑了生态系统服务协同供给，在城市发展过程中仍维持了较高的绿色基础设施比例，区域内联通的城市公园、郊野河湖湿地和绿地承担了较大比例的服务供给，功能结构相对完善，如嘉兴中心城区的南湖风景名胜区，及其串联的公园绿地体系具有丰富的湿地与河湖资源，提供了复合的生态效益。从热点分析也可见嘉兴中心城区、海盐中心城区也是多项服务的高值热点区域，再次明确了该类空间具备相对均衡的生态效益。然而，大面积的公园绿地和耕地可能导致该类空间耗水量大、土壤保持困难，因此该类空间具备极低的水资源供给服务和相对较低的土壤保持服务。

对于该类空间应当实施以绿色发展为导向，保证现有绿地系统服务供给的同时需要在城区建设过程中关注效益短板，在考虑土地利用性质可调整的前提下适当增补林地面积以保证复合生态系统服务的高效持续供给，同时加强水系的连通性，贯通河道并加强对水系的规划管理，形成更加复合的水绿体系，通过多样手段实现水资源供给、水文调节以及净化环境等ESV的提升。

3.3.2 生态游憩水源区——保护本底，统筹考虑适度开发

该类区域具备较高的水资源供给、美学景观、净化环境及水文调节相关的调节和文化服务，从热点分析也可发现，该类单元是此4类服务的热点区域，该聚类结果具有合理性。该空间主导生态功能和资源发展倾向相对明确，供给服务效益较弱，服务间具备一定的协同性，空间上集中分布于嘉兴北部的王江泾镇、油车港镇、天凝镇等市镇单元。该类空间涵盖北部湿地群与太浦河—长白荡水源保护地，是嘉兴市重要的水源地。

基于其高供给的服务类型及关联特征，该类空间生态本底条件较优，具备一定的生态潜力，应与周边功能区划统筹考虑，在实施水源地功能结构保护和完善的基础上适度开发生态旅游相关项目，保证生活用水、农业用水以及工业用水供给的同时加强对水域支流的建设，通过增加水域的分布密度，加强水域整体的连通性，并在水域周边适度增加游憩配套，以轻微介入的方式作为中心城区游憩储备用地。由于该类空间具备明确的生态资源本底，其发展倾向也相对明确，可能无需过度关注和供给服务间的权衡态势，仍应当以保护本底资源为主要发展方向。

3.3.3 农业生产储备区——保证供应，建立复合生态系统

该类空间分布相对分散，位于嘉兴中西部及东北部的中心城区及其周边。从服务簇聚类中心可见其供给的服务以食物生产、原料生产等供给服务和维持养分、气体调节等服务为主。由于邻近城区，该类空间分布大量耕地，是重要的农业生产储备区。另外，该类空间也保留了一定的林草地类比例，主导服务和其他弱势服务间的权衡并不显著。从热点分析也可见，该类空间较少被识别为冷热点空间，说明各项服务在该区域不存在显著的高值或低值，该类空间各项服务呈现相对均衡态势。

在进行生态功能区管控时，应当充分考虑该类空间粮食供给的功能特性，将供给服务视为主导服务，并将生态防护与转换种植结构并重。一方面，重视粮食供给的基本农田底线，保持其主导功能可持续性；另一方面，在生态管控调节方面，可在建设用地周边建立物质与能量流通的生态廊道，建立复合农田生态系统，进一步协调服务间的权衡；调整耕地、林地的种植结构，建立多样性更为丰富的植物群落，促进物质与能量的生态循环，在保证食物供应等供给充足的基础上，发挥维持养分循环与气体调节的复合效益。

3.3.4 城市生态脆弱区——恢复增补，调整结构降低干扰

该类生态功能区在嘉兴市分布面积最广，其生态系统服务簇代表了31个市镇单元的生态系统服务供给特征，其空间单元在格局上相对连续，除水资源供给服务外其他服务均为低值，其生态功能构成相对单一，生态结构相对脆弱，如多项生态系统服务的冷点区域高桥镇、斜桥镇等均被划为该类空间。分析可知，该类区划普遍城镇化程度低，分散的低矮民居缺乏规划，导致建设用地比例较大，一定程度挤占了绿色基础设施建设空间，导致生态系统服务供给效率低。此外该聚类中水资源供给服务和其余服务的权衡效应显著，一定程度上也印证了皮尔森相关性分析的结论。

该区域在积极响应浙江省“五水共治”工作、增强区域雨水调蓄能力与水质净化能力、稳固水资源供给服务能力的基础上，应当提升区域ESV产出效率，在充分发挥现有本底资源生态效用的基础上合理增补绿色基础设施，构建保护地或生态廊道，强化生态结构连通性以实现生态修复，适当减轻人为干扰，引导该类空间向高供给、多服务协同的趋势演进。

3.3.5 生境源地保育区——加强保育，严格管控限制开发

该类服务簇中水土保持、气体调节、生物多样性维持、水资源供给、原料生产服务都处于高值，空间上聚集在嘉兴南部的澉浦镇和黄湾镇，聚类结果和热点分析结果具有一致性。该类空间位于钱塘江与杭州湾的交汇之处，区域内分布有嘉兴市的主要山体及风景名胜区，林地面积广，而近年来土地利用变化较大，大量沿海湿地转为建设用地，其用地成分较为复杂。

作为嘉兴市主要山体林地分布的关键区域，应当加强山体与林地的保育，基于其较好的生境质量特征，建议将黄湾镇山体纳入自然保护区建设，对于南北湖及沿海湿地划定自然保育范围，创造复合多元的栖息地生境以促进生态系统服务协同供应；同时应当严格限制破坏性建设活动，禁止在重要林地、山体空间开发建设，必要时需要对周围被侵占的自然用地采取退耕还林、还湿等措施。

4 结论与讨论

本研究以浙江省嘉兴市为研究对象，测算了研究区4种用地类型的11种ESV，采用相关性分析和冷热点分析探究研究区生态系统服务的权衡协同关系，识别了生态系统服务簇，以此为依据进行生态功能区划，并提出各类生态功能区划管理建议。

研究发现，2018年嘉兴市ESV总量具备北部高，东南部次之，西南部低的空间分异特征。嘉兴市中北部（嘉兴市区及嘉善区）以及东南部（海盐县）成为多种生态系统服务（如水文调节、美学景观等）的高值聚集区域，而南部的盐官镇、斜桥镇（位于海宁市内）则成为各项服务（生物多样性、净化环境、美学景观）的冷点区域，发展模式可能存在一定生态风险。该结论与虎陈霞等[32]采用相同方法测算的2015年嘉兴市生态系统服务价值情况存在一定差异，其测算结果表明嘉善区ESV较低。一方面可能由于2015年至2018年间政府采取的生态管控措施导致嘉善区ESV显著提升，2017年7月，嘉善政府基于《嘉善县环境功能区划（2016）》，以“面积不减少、完整性、连通性、科学性和可操作性”为原则，调整并实施了《嘉善县生态保护红线划定》方案，可能促进了当地ESV提升。另一方面，可能动态修正测算方法和当量价值系数差异导致测算结果不同，这也从侧面表明了当量因子法进行ESV核算的方法可能存在一定主观性，后续研究亟待采用更科学的ES测算模型对进行检验和校核。

权衡分析发现嘉兴市大部分生态系统服务间呈现出显著协同效益，但水资源供给服务与食物生产、原料生产、气体调节、维持养分循环服务均呈较显著权衡关系。生态系统服务簇聚类中心的生态系统服务分布情况再次证明了水资源供给服务和其他的权衡关系，如高供给生态平衡区和城市生态脆弱区的表现最为明显。倪泽睿等[33]对长三角地区的评估得到了相似的结果，长三角多个城市水资源供给服务和多项服务存在权衡关系。可能由于嘉兴市水网密布，原有水资源供给服务本底较高，但人类建设开发活动将导致原承担较高水资源供给服务的水系、湿地被建设用地或农田侵占，造成生态结构变动，导致水资源供给和其他服务的权衡显著。

研究基于K-means算法将嘉兴市生态系统服务簇分为5种类型，并分别对应到5种生态功能分区，提出针对性的管控策略，在此之前已有研究尝试基于生态系统服务簇的生态功能区划，结果表明基于生态系统服务簇的分区方法能够较好识别区域生态功能，具有可行性和应用价值。本文结合相关性分析和冷热点分析可以深入理解研究区生态系统服务空间聚集特征及其权衡协同关系，为生态功能区划的分区管控提供了更全面的建议和新的决策思路。

综上，本研究提出的方法能够较好识别区域生态功能，具有可行性和应用价值，并为探索协同多项生态系统服务，促进生态系统可持续发展的生态分区管控策略提供了新的思路。