【佳文推荐】中国城市群城市用地扩张效率及其对生态系统服务的影响（Habitat International）

摘要：分析城市土地扩张效率（ULEE）对生态系统服务（ESs）的影响，对于构建城市群（UAs）内高质量的国土空间格局至关重要。虽然许多研究调查了城市扩张对生态环境的胁迫和干扰，但从效率角度研究城市扩张影响的研究仍然相对较少。本研究选取了10个国内不同发展水平的UA作为研究对象，以地级市为主要研究单位。CO2排放作为不良产出纳入扩张效率的测量和研究框架，以反映减排和碳中和的愿景和要求。同时，空间德宾模型（SDM）用于揭示2005-2021年ULEE对ES的影响。主要结果如下：（1）整个UAs区域内的ULEE在不同时期均呈现波动趋势。不同发展水平的UA的效率差异很明显。在空间上，中部地区的UA表现出相对较低的ULEE，而西北和东南部UA表现出较高的ULEE。此外，每个UA的核心城市扩张效率都超过了周边城市。（2）10个UA的生态系统服务价值（ESV）呈持续下降趋势。就不同发育水平的UA的ESV下降速度而言，新型UA的下降速度最快，其次是增长的UA，而成熟UA的下降速度最慢。（3）在研究期间，UA区域的ULEE对增强ESs做出了积极贡献，在不同时间范围内观察到不同的效果。自然因子直接影响ES变化，从而影响ULEE和ES动力。相反，社会因素的变化间接导致了ES的变化。本研究强调了对ULEE和ES进行综合评估的重要性，为制定高质量的社会经济发展和国土空间规划提供科学参考。

背景：快速的城市化和工业化正在迅速改变环境景观和生态模式，从而威胁到生态安全。城市土地作为快速城市化和工业化的空间载体，直接影响区域经济、社会和环境发展的质量。城市群（UAs）是城市化和工业的关键焦点，吸引了68.54%的国内固定资产投资和98.06%的外国投资，使其成为最具吸引力的城市土地扩张（ULE）。然而，UA的快速扩张引发了相当大的生态问题，加剧了一系列环境问题。在UA中实现可持续的区域发展和高质量的领土空间发展需要提高UA中的城市土地扩张效率（ULEE），并减少城市扩张对生态系统服务（ESs）的不利影响，这些主题最近已成为全球学术界和政策制定者的重要关注。

        近几十年来，中国经济社会的快速进步导致许多无人机的加速发展。然而，由于不同UA在发展基础和条件方面的固有差异，形成了不同的发展水平（例如，成熟，成长和培育）。经济、社会、文化因素在全地租赁内的快速集中和发展，加剧了城市建设用地需求，促使城市横向和纵向扩张。同时，这种现象加剧了区域生态系统的退化，并加剧了可持续发展的挑战。因此，对不同类别UA中的ULEE及其对生态服务的影响进行比较研究，有助于更全面、更准确地理解中国UA城市发展与生态环境的关系。由此产生的理解反过来又促进了新型城镇化举措的细致推进和国家土地利用的优化。基于上述分析，本研究选取了中国10个不同层次的代表性UAs，以地级市为基础研究单位。首先，二氧化碳（CO2）被纳入ULEE评估框架，并使用Super-SBM模型计算和分析每个UA的ULEE进行比较分析。其次，通过整合粮食生产（FP）、碳储量（CS）和生境质量（HQ）3个关键服务，获得各UA的生态系统服务价值（ESV）;随后，采用空间德宾模型（SDM）进一步计算和分析UA的ULEE对ES的影响。与以往的研究相比，本研究的创新性和贡献性可能体现在两个方面。首先，对不同发展水平的UA进行横向比较，为制定差异化城市发展战略提供指导。其次，从效率角度研究了城市扩张对生态的影响，从而为UA内部高质量的空间发展和空间规划奠定了基础。

考虑不需要的输出的超高效SBM模型：本研究使用既定的城市土地利用效率指标量化 ULEE 。为了避免传统DEA模型的缺点并解决同时有效决策单元排名的挑战，选择了包括非期望输出的Super SBM模型来评估ULEE。

输入和输出指标的选择：根据相关研究，ULEE代表了一个典型的复杂系统，包括社会，经济和生态组成部分。

ES 的选择和计算：土地利用的变化可以改变生态系统的结构（例如，林地和耕地面积的减少）和过程（例如，生境质量）。这些影响反映在ESV变化中并对区域可持续发展产生影响。因此，ESV可用于量化UA中ES的水平。在本次分析中，选择了三个特定的ES：粮食生产（FP），碳储存（CS）和栖息地质量（HQ）。

ULEE 之间关系对 ES 影响的经验模型：SDM 已被广泛用于探索 ES 的空间和时间模式。在这项研究中，SDM应用于Matlab平台，以分析ULEE对ES的实际影响。空间权重基于使用纬度和经度值计算的邻域权重矩阵。四个不同的年份构建了四个不同的模型：2005 年、2010 年、2014 年和 2021 年。

数据源和描述：从《中国统计年鉴（2006-2022）》和《中国城镇统计年鉴（2006-2022）》中获得了ULEE的各种投入产出指标（即固定资产投资、二、三产业就业、二、三产业增加值）。城市土地面积是从欧空局全球土地覆盖数据（https://www.esa-soilmoisture-cci.org/）获得的，空间分辨率为0.3公里。本研究所指的城市用地包括不透水表面覆盖的已开发用地，如大、中、小城市的建设用地和已建城镇的建设用地。CO2排放数据是通过计算不同土地利用类型的排放系数得出的，相关的排放系数可以在文献中找到。ESV测量的相关数据是从各自的来源获得的。粮食产量来自《中国统计年鉴》（2006-2022年）和《中国农村统计年鉴》（2006-2022年）。食物卡路里成分来自美国农业数据库和相关研究（夏普等人，2014 年）。从相关研究中获得不同碳库的碳密度数据。栖息地质量由稻田确定，而旱地、建筑和裸地则被选为威胁源。栖息地适宜性、压力源权重和其他相关参数，例如每个类别的最大压力距离和灵敏度，是从相关文献中获得的。

结论：虽然许多学者研究了城市土地扩张及其生态影响，但基于扩张效率的研究仍然很少。本研究在综合回顾相关文献的基础上，明确了城市土地扩张效率的基本概念。在此基础上，利用Super-SBM模型量化了多个城市群的扩张效率，并分析了其对生态系统服务的影响。UA的ULEE评估结果显示出波动趋势。2015-2021 年的平均效率超过了 2005-2014 年，表明 UA 的 ULEE 普遍提高;然而，UA内的TESV表现出持续下降。处于不同发展阶段的 UA 的 TESV 下降程度各不相同。育种UA下降最快，其次是增长型UA，下降最慢的是成熟UA。SDM结果表明，UA和ES中的ULEE之间存在正相关关系。自然因素，DEM，PRE，TEM和NDVI直接驱动ES的变化，从而影响ULEE和ES的变化。相比之下，POPD和GDP的变化间接促进了ES的转变，这些变量通过资源消耗和污染排放机制改变土地利用模式，从而改变了ES。研究结果有助于理解ULEE对ESs的复杂机理，为指导UAs的高质量社会和经济增长和国土空间规划提供科学框架。

引用：Ouyang, X., Wei, X., Wei, G., & Wang, K. (2023). The expansion efficiency of urban land in China's urban agglomerations and its impact on ecosystem services. Habitat International, 141, 102944.

来源： 生态遥感与土地可持续

转自：“经管学术联盟”微信公众号

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