基于生态系统服务协同优化的生态空间划定及弹性分级策略——以山东省栖霞市为例

刘颂 董宇翔 蒋理 刘晓

1 研究背景

1.1 基于“双评价”的生态空间划定

生态空间是具有自然属性、以提供生态系统服务或生态产品为主导功能的国土空间[1]，在国土空间规划背景下，提供多元高效的生态系统服务是生态空间规划的重要内容。其中生态保护红线范围内为核心保护区[2]，具有刚性管控需求[3]，而生态保护红线范围外为一般生态空间，通常作为规划分区中的控制区，其管控具有一定弹性。生态空间的划定和管控对于保证区域生态系统服务供给具有较高的重要性[4]。

研究表明，生态空间需要在空间分布上具备完整性和连续性，且具备一定的管控导向，以保证多种生态系统服务的供给[5]。但各项生态系统服务之间关系复杂，主要表现为互补促进的协同（正相关）关系和此消彼长的权衡（负相关）关系，如城市化造成大部分供给服务与调节和支持服务之间存在权衡关系[6]，典型案例为退耕还林虽然增强了生态系统的气候调节、水源涵养等调节和支持服务[7]，却可能会减少水资源供给和食物供给等供给服务[8]。生态系统服务之间的权衡关系导致规划决策难以同时实现所有服务的效益最大化，片面追求某种生态系统服务的供给，势必会影响其他类型的服务[9]。因此，生态空间规划应是一种空间约束下的多目标弹性决策过程，生态空间的划定和保护策略制定应以多项生态系统服务价值协同优化为导向。

目前已有学者开展了大量的生态空间规划实践，GIS空间加权叠加方法是常用的生态空间规划方法，如何舸[10]采用多因子叠加的生态敏感性评价，进行南宁市生态空间规划；杨帆等[11]运用GIS空间加权叠加方法分析区域生态系统服务价值与生态敏感性，进而划定生态空间。2020年，自然资源部办公厅发布了《资源环境承载能力和国土空间开发适宜性评价指南（试行）》[12]，标志着资源环境承载能力和国土空间开发适宜性评价（简称“双评价”）作为一项政策工具开始在国土空间规划编制中应用推广，GIS空间加权叠加方法也被纳入“双评价”技术指南中，成为生态空间划定的标准流程。尽管“双评价”方法简便易行，在多个生态空间规划实践上获得了一定成效，但该方法也存在一定的局限性。1）采用“双评价”识别出的生态空间往往呈现出离散、破碎的斑块化特征[13]，忽视了生态系统的完整性、连通性及系统性[14-16]。亟须在生态空间规划中加入系统性的约束以促进整体效能的增益。2）依靠主观设置的单一权重叠加资源环境承载能力要素的评价结果，忽视了各项生态系统服务之间的权衡关系[17]，存在片面性。3）“双评价”将单要素评价简单叠加进行生态空间划定，导致生态系统服务协同视角下的多宜性冲突空间具备不确定性，管控困难[15]。虽然有研究从生态系统服务权衡与协同角度分析了生态空间的管控分区策略[17-18]，但是少有研究将空间弹性测度纳入考量，导致分区结果难以应对空间发展的不确定性。

可见，生态空间规划是空间约束条件下的多目标弹性决策过程，“双评价”只是从生态视角进行的科学预判，仍然涵盖大量主观决策过程。而基于复杂系统进行规划时，主观判断具有十分显著的局限性，生态空间的划定结果仍需结合地区的规划战略，因地制宜，同时统筹权衡多方利益主体，才能得到相对科学合理的结果[19]，故需引入更加科学的规划方法提供支撑[20]。

1.2 结合多情景分析的空间优化技术

本研究提出结合空间优化技术和多情景分析作为提供生态空间规划决策的解决途径，希望在兼顾生态空间系统性的基础上，综合考虑多种生态系统服务的协同优化，进行生态空间的边界划定，对生态空间进行弹性分级并提出分级管控策略。

1）空间优化（spatial optimization）技术指基于算法求解空间优化问题的关键技术[21]，它首先将研究问题概化为以变量、约束条件、目标为基本要素的数学问题，利用算法工具，通过控制决策变量，在相应空间约束条件下实现方案的批量生成及评估，可以在较短时间内搜寻到目标实现的最优空间方案。空间优化技术在进行生态空间划定方案寻优上具备优势，且在该方面已经有了大量成功的实践[22-25]。其中，地理模拟与优化系统（geographical simulation and optimization systems,GeoSOS）[26]是集成了空间优化算法的综合模拟优化平台，其搭载的蚁群算法（一种基于多主体的概率算法）[27]能够在考虑空间系统性的条件下快速寻求最优的空间方案，如李丹等[28]将其应用于城镇开发边界划定的寻优实践中，并认为其是当前“三区三线”划定的重要技术工具之一。

2）多情景分析是常用的空间分析方法。结合多情景分析，空间优化技术在考虑生态系统服务之间权衡关系的同时可为生态空间弹性分级及管控提供建议。既往研究表明将多情景分析用于权衡生态系统服务的实践可以有效指导生态管理政策的制定[17]，其涵盖的多种决策选项可以应对空间发展的不确定性[29]。将不同目标侧重下的最优空间方案进行叠加，可以判断某种空间属性在不同目标情景下的最优空间中性质是否稳定[30-31]，性质稳定的空间将被视为刚性管控区域，而不同情景中性质变动的空间则存在弹性管理的可能，如Yoon等[32]利用空间优化技术求取了18个不同目标侧重情景下的最优土地利用配置方案，认为在不同目标侧重情景下土地性质发生变化的空间为“弹性中立区”。

本研究以山东省栖霞市为例，利用GeoSOS空间优化技术平台，以多项生态系统服务协同优化为目标，提出兼顾空间系统性的生态空间划定及弹性分级策略，将在不同权重情景下划定的多个最优生态空间方案叠加，明确应对空间冲突时的决策倾向，从而为生态空间弹性分级提供依据。

2 研究区概况与数据来源

2.1 研究区概况

研究区栖霞市隶属于山东省烟台市，总面积约1 793 km2，常住人口62.2万。栖霞市生态资源充足，生态保护面积居烟台市第一，是烟台市重要的生态功能区。

栖霞市水资源丰富，以牙山、艾山为分水岭，境内有白洋河、黄水河、清水河等六大水系，是烟台市及周边县市区的重要水源发源地，其流域和水文特征是学者的重要研究对象[33]。此外，栖霞市境内生物多样性条件较好，被划定为山东省生物多样性保护优先区域[34]。2021年4月，烟台市将“碳达峰”“碳中和”目标纳入生态文明建设整体布局，而栖霞市森林覆盖率达69.2%，高于烟台市、山东省及全国的平均值，具有相当高的碳汇潜力。综合上述情况，本研究将生物多样性维持服务、水资源供给服务和气体调节服务定为栖霞市生态空间所提供的主导生态系统服务。

2.2 数据来源

本研究的数据主要来源于栖霞市第三次全国国土调查的土地利用类型、土壤类型、植物可利用的水容量（plant available water capacity）[35]、年潜在蒸散量（potential evapotranspiration）[36]，中国年降水量[37]，中国三级流域数据[38]（表1），所有栅格数据经过ArcGIS软件重采样至150 m×150 m分辨率以统一精度，用于生态系统服务和权衡的综合评估（integrated valuation of ecosystem services and trade-offs, InVEST）[39]模型中生境质量、水资源供给量、碳储量模块的测算，并作为GeoSOS优化的基础数据。

表1 研究采用的数据名称、精度及来源[35-38]Tab. 1 Name, precision and source of data used in this research[35-38]

3 研究方法

3.1 研究方法概述

首先，本研究利用InVEST模型对栖霞市主导生态系统服务评估指标（生境质量、水资源供给量、碳储量）进行评估，作为生态空间方案生成优化的基础。其次，在此基础上利用GeoSOS空间优化技术平台，针对研究区主导生态系统服务设置权重矩阵，制定不同权重情景下的生态系统服务供给目标作为优化目标函数，同时考虑空间紧凑性以实现不同生态系统服务导向下的生态空间划定。再次，叠合不同权重情景的生态空间划定结果，依据栅格叠加计数结果进行生态空间的重要性分级。最后，针对不同重要性等级的生态空间提出弹性管控的建议（图1）。

1 研究流程示意图Schematic diagram of research process

3.2 基于InVEST模型的生态系统服务测算

InVEST模型是由斯坦福大学开发的生态系统服务评估模型，具有较高的评估精度[40]，多次被用于生态系统服务评估的相关研究中[41-42]。本研究采用InVEST模型分别对栖霞市的生境质量指数、水资源供给量、碳储量进行测算，分别作为生物多样性维持服务、水资源供给服务、气体调节服务的指标。

InVEST模型的生境质量模块用以测算生境质量指数，该指数常被作为生物多样性维持服务的表征指标。参考王宏杰[43]、张梦迪等[44]的研究并结合场地情况进行生境质量模块需要的威胁源类型、最大影响距离、权重及对各土地利用类型的胁迫指数的参数设置，生境质量指数的具体测算如式（1）：

式中：Qxj为在栅格x中j类生境类型的生境质量指数，取值范围为[0，1]；Hj表示j类生境类型的生境适宜指数；Dzxj中Dxj为栅格x中j类生境类型的总体威胁水平；z和k为缩放参数，其中k为半饱和常量。

InVEST模型的水资源供给量模块基于水量平衡原理，综合考虑植物蒸腾作用、植物根系保水能力和土壤深度等信息实现水资源供给量测算，InVEST模型水资源供给量模块中测算的生物物理系数参考郭丽洁等[41]、窦攀烽等[45]、窦苗等[46]的测算参数，水资源供给量具体测算如式（2～4）：

式中：Yx为栅格x的年水资源供给量；AETx为栅格x的年平均实际蒸散量，由年潜在蒸散量计算得出；Px为栅格x的年均降水量；Rx为栅格x的干燥指数；AWCx为栅格x的植物可利用的水容量；Z为季节性常数；ωx是由AWCx、Px、Z组合的线性函数的经验参数。

InVEST模型的碳储量模块根据土地利用类型情况对地上碳库、地下碳库、土壤碳库和死亡有机碳库的碳储量进行测算。本研究根据刘洋等[42]提供的碳库参数对栖霞市第三次全国国土调查的土地利用类型进行了归并处理及测算，碳储量具体测算如式（5）：

式中：Ctotal为流域总碳储量；Cabove为地上碳储量；Cbelow为地下碳储量；Csoil为土壤碳储量；Cdead为死亡有机碳储量。

基于InVEST模型测算出栖霞市3项主导生态系统服务的空间数据，该数据将作为生态空间优化的基础数据，空间优化算法将以3项生态系统服务协同优化为目标进行生态空间的划定。

3.3 生态空间划定与弹性分级

为充分考虑各项生态系统服务之间的权衡关系，避免主观设置单一权重造成的片面化影响，本研究以0.2为梯度，对不同生态系统服务设定21个权重情景来构建生态空间划定的目标函数，代表侧重不同生态系统服务目标的生态空间划定标准（表2）。目标函数表达式如（6）：

表2 多情景目标权重设置Tab. 2 Setting of target weight under multiple scenarios

式中：y表示生态系统服务总效益，作为生态空间划定的目标；ESHQ、ESWY、ESCS分别为归一化处理后的生境质量指数、水资源供给量、碳储量值；x1、x2、x3分别为生物多样性维持服务、水资源供给服务、气体调节服务所占总目标的权重，由不同的情景决定。

将生态系统服务地图（图2）和目标函数作为输入条件，在GeoSOS平台进行空间优化。GeoSOS平台搭载蚁群算法进行最大生态系统服务目标的生态空间的范围求解，算法将每个栅格作为一个为0或1的决策变量，将空间紧凑度作为生成解集的约束条件，以各个权重情景的生态系统服务供给量作为目标函数，经过位置移动、信息素释放等系列过程，实现全局最优解的搜寻。根据烟台市控制性详细规划约束条件可知，栖霞市生态核心区面积约为栖霞市总面积的17.7%，生态控制区应当为栖霞市总面积的19.29%，以此作为约束依据进行优化实践，设置待划定的生态空间所占的栅格数量为15 867个，紧凑性和目标函数权重参考李丹等[28]的研究设置为0.2和0.8，基于21个不同生态系统服务偏好的目标权重情景进行优化计算，迭代次数上限为500次，共计运算10 500次。

2 栖霞市主导生态系统服务的空间分布Spatial distribution of dominant ecosystem services in Qixia City2-1 生物多样性维持服务Biodiversity maintenance services2-2 水资源供给服务Water supply services2-3 气体调节服务Carbon regulation services

21个情景下的生态空间划定结果代表了不同生态系统服务的导向，将其叠合求并集，作为生态空间范围划定依据。若某些区域在多个权重情景下都被划定为生态空间，则表明这个区域能供给多项主导生态系统服务，应当作为生态核心保护区进行刚性管理；若区域仅在少数权重情景下被划定为生态空间，则表明该区域能供给的生态系统服务相对单一，应当作为生态控制区进行弹性管控，其具体弹性应当根据被划定为生态空间的频次进行分级管理。

4 结果与分析

4.1 研究区主导生态系统服务的空间分布

采用InVEST模型对栖霞市3项主导生态系统服务进行测算，从测算结果（图2）可见各项生态系统服务具备一定的分布特征。如生物多样性维持服务的高供给区域主要位于栖霞市中东部，而栖霞市中西部、东南部为低供给区域（图2-1）；水资源供给服务主要位于栖霞市东南部（图2-2）；而栖霞市中部和北部的气体调节服务较高（图2-3）。

4.2 多权重情景下的生态空间划定

从生态空间划定的结果来看，各种情景下的生态空间较好地考虑了空间紧凑性和生态系统服务高值分布情况（图3）。

3 栖霞市不同生态系统服务权重情景下的生态空间划定结果Demarcation results of ecological space under different ecosystem service weighting scenarios in Qixia City

从仅提供单项生态系统服务的生态空间分布来看，水资源供给服务（A1）的生态空间主要分布于唐家泊镇东南部和桃村镇西南侧；而生物多样性维持服务（A6）的生态空间主要分布于唐家泊镇北部、翠屏街道东部等位置；气体调节服务（F）的生态空间位于唐家泊镇北部和桃村镇西部。可见，不同生态系统服务侧重下的生态空间划定结果有较大差异，各项生态系统服务之间存在空间权衡，如水资源供给服务与生物多样性维持服务、气体调节服务可能存在较明显的权衡关系，导致最优生态空间范围差异较大。测算结果再次证明，简单确定生态系统服务之间的权重进行生态空间划定的传统方法，可能忽略了某些生态系统服务高值空间和生态系统服务之间的权衡，阻碍了生态空间中生态系统服务的高效供给。

此外，在水资源供给服务权重较大时，最优生态空间格局的聚集特征相对明显，在水资源供给服务比重下降时，最优生态空间格局趋于破碎，说明栖霞市水资源供给服务的高值区域在空间上相对集中，较为紧凑的生态空间格局有利于实现水资源供给服务的供给最大化，其原因可能是水资源供给服务高值区域相对集中于唐家泊镇北部，而其他2项服务的高值区域趋于离散。

由于3项生态系统服务都是栖霞市的主导生态系统服务，无论是哪项服务的高值区域都具有保护价值，本研究对21个情景的生态空间划定结果求取并集作为生态空间的最大范围。从叠合的生态空间划定结果可见，生态空间主要分布于栖霞市东南部和中部的唐家泊镇、桃村镇西南部、蛇窝泊镇北部、翠屏街道东部等位置（图4），算法筛选的生态空间区域具有明显的组团特征，多数栅格间具备连通性，表明算法较好地反映了生态空间的系统性、完整性。

4.3 生态空间弹性分级管控策略

生态空间划定和弹性分级是国土空间规划的必要需求，栖霞市在21个不同生态系统服务目标权重情景下的生态空间划定方案可以作为弹性分级的依据，若在多个不同目标导向情景下都被划定为生态空间，则说明该区域在不同情况下都具有刚性保护的必要，应作为生态保护红线范围，反之则具有一定弹性。本研究根据各个栅格在21个情景中被划定为生态空间的频次作为内部重要性分级的依据，以自然断点法分为4类：Ⅰ类生态空间（18～21次）、Ⅱ类生态空间（12～17次）、Ⅲ类生态空间（6～11次）、Ⅳ类生态空间（1～5次），并针对性地提出了弹性分级管控建议。

4.3.1 Ⅰ类生态空间——系统保护、刚性管控

Ⅰ类生态空间占地面积约15 061 hm2，表示无论在侧重何种生态系统服务的情景下都贡献了很高的生态系统服务价值，其生态功能构成完整，是实现多项生态系统服务协同优化的核心生态区域。该类空间聚集特征明显，主要集中在唐家泊镇北部和翠屏街道东部（图4），同现状土地利用类型进行比对可以发现该区域是以林地、草地等自然资源用地为主的生态源地，开发强度较低（图5）。该类生态空间应当以生态存量储备为管控目标，作为生态保护红线区域进行刚性保护，限制各种形式的开发建设，并注重生态空间内外结构的系统性，基于现有存量优势协同提升多元生态系统服务供给，实现长效生态屏障功能。

4 栖霞市生态空间划定结果Demarcation results of ecological space in Qixia City

5 栖霞市现状土地利用类型Current land use types in Qixia City

4.3.2 Ⅱ类生态空间——稳定结构、限制开发

Ⅱ类生态空间占地面积约7 085 hm2，位于Ⅰ类生态空间边缘区域及北部山区，呈斑块状或线状分布（图4）。从现状土地利用类型上看，该类空间覆盖区域以林地为主，多位于自然林草空间和农业空间的边缘过渡带（图5），仍然具备较为多元的生态系统服务供给效能，是Ⅰ类生态空间的重要补充，但这类过渡空间生态系统服务供给不如Ⅰ类空间稳定，易受到用地结构变动的影响。所以应当统筹考虑其与周边土地利用类型的关系和生态过渡特征，尽可能基于刚性准则限制开发活动，以实施保护为主，提升主导生态系统服务供给水平，并保证其供给的持续性和稳固性。

4.3.3 Ⅲ类生态空间——生态储备、适度开发

Ⅲ类生态空间占地面积约8 253 hm2，主要分布在蛇窝泊镇北部、唐家泊镇南部、亭口镇及松山街道北部，沿Ⅱ类生态空间线状分布或点状离散分布（图4）。该类空间的现状土地利用类型多为农业用地（图5），其供给的生态系统服务种类相对单一或服务价值水平不高，但为提升生态空间的连通性、巩固生态网络结构发挥了较大的效能，如唐家泊镇南部的Ⅰ、Ⅱ类生态空间之间的Ⅲ类生态空间存在廊道结构，该类空间应视为储备的潜在生态廊道，允许在不危害生态本底的基础上适度开发，进行弹性管控，适当限制城镇化开发强度。

4.3.4 Ⅳ类生态空间——优化服务、弹性管控

Ⅳ类生态空间只在关注某一类生态系统服务权重较高时被选中，当该类生态系统服务权重下降时其重要性也随之降低，说明该类空间虽然供给生态系统服务，但供给服务单一，且供给量较低，因此该类空间的生态系统服务重要层级较低。该类空间占地面积约26 239 hm2，这类空间占据面积较大说明各类生态系统服务权衡关系较显著，且各类生态系统服务高值区域差异较大（图4）。该区域可以用作弹性用地区域，在需要新增适宜的建设用地时可考虑将该区域作为储备用地，但在开发时务必考虑对其主导生态系统服务的保护。从非自然用地占有情况来看，以唐家泊镇和蛇窝泊镇为主的大部分Ⅳ类生态空间已经被非自然用地占据（图5），需要甄别现状土地利用类型是否影响该类空间主导生态系统服务的供给。

5 结论与展望

生态空间规划是空间约束条件下的多目标弹性决策过程。本研究创新性地提出一种以多项生态系统服务协同优化为目标的生态空间划定和弹性分级策略，该策略以主导生态系统服务为基础，以最优化复合生态功能、提升生态系统服务综合价值为导向，实现了生态空间的划定及弹性分级。栖霞市的实践表明，该策略划定的生态空间较好地保证了系统性和连续性，并符合多种生态系统服务协同效益最大化的目标。此外，结合空间优化技术和多情景分析，本研究设置了21个权重情景，并综合各权重下的优化情景提出了生态空间分级管控方案，为后续生态管控策略的制定以及分区规划提供了充分理性的依据，避免了主观权重在分级方案中的人为影响。

同时，本研究也存在一定局限性。首先，本研究将提供生态系统服务或生态产品作为生态空间的主导功能，仅以生态系统服务供给最大化作为主要优化目标进行生态空间的划定和弹性分级，相比“双评价”和传统方法而言，对于生态脆弱性、敏感性等因素考虑不足，划定结果可能存在一定的决策风险。其次，本研究基于现状土地利用类型实施静态模拟，部分数据精度不足且没有将研究区上位规划及发展目标和需求纳入生态空间划定框架，可能影响研究的准确性和可行性，今后的研究应当进一步结合时空动态模拟及预测技术，并将更具实际意义的限制性因素或政策性目标作为约束条件，实现精细化的模型模拟和测算，以提供更具可行性的空间规划指导。最后，本研究所提出的管控策略及分析仅考虑了栖霞市的主导生态系统服务需求，具有一定的在地性。在应用该策略进行生态空间划定及弹性分级时，应当考量当地的关键生态需求并改进相应的决策目标，设置更加贴合实际情况的限制性因素和规划目标。

图表来源(Sources of Figures and Tables)：

所有图片均由作者绘制，其中图2～5的地图底图来自栖霞市自然资源和规划局，审图号为鲁SG(2021)026；表1由作者绘制，数据来源于栖霞市自然资源和规划局以及参考文献[35]～[38]；表2由作者绘制。