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自然资源学报 >

2022 , Vol. 37 >Issue 8: 1988 - 2003

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20220805

“国土空间青年论坛”专栏

基于生态系统服务参与式制图的“三生”空间优化建议——以白洋淀流域为例

  • 周昱辰 , 1, 2 ,
  • 尹丹 3 ,
  • 黄庆旭 , 1, 2 ,
  • 张玲 1, 2 ,
  • 白岩松 1, 2
展开
  • 1.北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室,北京 100875
  • 2.北京师范大学地理科学学部自然资源学院土地资源与区域发展研究中心,北京 100875
  • 3.江苏省城镇与乡村规划设计院有限公司,南京 210019
黄庆旭（1984- ）,男,四川成都人,博士,副教授,研究方向为土地利用变化模拟和城市可持续性。E-mail:

周昱辰（1999- ）,女,四川成都人,硕士,研究方向为生态系统服务与人类福祉。E-mail:

收稿日期: 2021-08-30

  修回日期: 2022-03-14

  网络出版日期: 2022-10-28

基金资助

国家自然科学基金项目(41971225)

北京市自然科学基金项目(8192027)

收起

Spatial optimization based on ecosystem services and the participatory mapping: A case study in Baiyangdian watershed

  • ZHOU Yu-chen , 1, 2 ,
  • YIN Dan 3 ,
  • HUANG Qing-xu , 1, 2 ,
  • ZHANG Ling 1, 2 ,
  • BAI Yan-song 1, 2
Expand
  • 1. State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology, Beijing Normal University, Beijing 100875, China
  • 2. School of Natural Resources, Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China
  • 3. Jiangsu Institute of Urban & Rural Planning and Design Co., Ltd., Nanjing 210019, China

Received date: 2021-08-30

  Revised date: 2022-03-14

  Online published: 2022-10-28

Fold

摘要

在快速城市化流域,生产、生态和生活空间的布局深刻影响着流域的生态系统服务和居民福祉。但是,已有的空间布局研究大多未考虑生态系统服务在提升不同类型人群福祉中的作用,尤其缺乏对弱势群体福祉的关注。因此,以典型城市化流域——白洋淀流域为例,选择典型生态系统服务指标识别生活、生产和生态空间的高值重合地区,使用参与式制图方法将多种人群的福祉需求纳入主导功能识别中。结果发现：空间上重合的高值区总面积约占流域总面积的14.5%,主要为生产—生态功能重合区。不同利益群体对重合高值区主导功能的研判不同。一方面,城市居民比农村居民更加注重文化服务,前者提及文化服务的次数占比是后者的2倍;另一方面,政府决策者更多关注流域上游的生态功能,扶贫工作人员则更关注山区林地的生产功能。本文探索了将多种利益主体的偏好纳入区域空间布局优化的方法,可为流域“三生空间”和国土空间规划布局优化提供新的思路。

关键词： 生态系统服务; 人类福祉; 参与式制图; 城市化流域; 流域管理; 城市可持续性

本文引用格式

周昱辰 , 尹丹 , 黄庆旭 , 张玲 , 白岩松 . 基于生态系统服务参与式制图的“三生”空间优化建议——以白洋淀流域为例[J]. 自然资源学报, 2022 , 37(8) : 1988 -2003 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20220805

Abstract

The spatial pattern of living, producing and ecological spaces has a profound impact on regional ecosystem services and the well-being of the residents in rapidly urbanizing watersheds. However, few studies considered the relationship between ecosystem services and multiple stakeholders' well-beings. In this study, we selected seven ecosystem service indicators to identify living, producing and ecological hotspots in a typical urbanizing area, Baiyangdian watershed. Then we conducted a participatory mapping to integrate multiple stakeholders' needs into the identification of their major functions. The results show that overlapped hotspots occupy 14.5% of the total area of the watershed, which is dominated by overlapped producing and ecological functions. Furthermore, the identification of the major functions varies among different stakeholders. On the one hand, urban residents are more likely to identify the overlapped areas to living space because they prefer cultural services than rural residents. They mention cultural services twice of that by rural residents in the survey. On the other hand, policy makers pay more attention to the ecological function of the upper streams, while poverty alleviation workers focus on the producing function of the forests in this area. This study illustrates a method to integrate multi-stakeholders' preferences in spatial optimization, which can be used in the planning of the living-producing-ecological spaces and the territorial space planning.

Key words： ecosystem service; human well-being; participatory mapping; urbanizing watershed; watershed management; urban sustainability

生态系统服务是指人类从生态系统中得到的惠益[1],与人类福祉联系紧密[2]。促进和维持生态系统服务与人类福祉之间的良性循环关系是区域可持续发展的基础[3]。近年来,中国经历了快速的城市化过程,自然生态系统提供生态系统服务的能力呈下降趋势,严重威胁社会经济的可持续发展和人类福祉[4⇓-6]。因此,保障快速城市化地区生态系统服务与人类福祉间的良性关系是国土空间优化实践的重要挑战。
已有研究在生态系统服务和人类福祉的概念框架、定量评估、目标人群差异方面取得了一定进展[1,7⇓-9]。其中,在不同区域开展的定量分析量化了生态系统服务对福祉的影响。例如,有学者从国家尺度出发,通过结构方程模型来探究西班牙生物多样性、生态系统服务和福祉之间的关系[10]。Wei等[11]在新疆山地—绿洲—沙漠复合流域,利用聚类分析方法,分析了生态系统服务供需和主观福祉的关系。
生态系统服务评估被认为是促进空间管理和土地利用优化的有力工具[12],一些研究开始利用生态系统服务进行土地利用空间布局和优化。例如,Wu等[13]在延河流域量化并比较不同情景下的水供给、土壤保持、碳固持和农业生产服务,对休耕地进行土地利用空间优化。Peng等[14]提出了一个土地利用空间优化框架,应用灰色线性规划模型,在生态系统服务价值最大的情况下构建优化情景。Chen等[12]使用空间制图方法量化水供给服务的供需关系,提出了应对水分亏缺和空间不匹配的优化政策。但是,不同利益相关者对生态系统服务的需求存在差异性,从而产生利益冲突[14]。仅仅依靠生态系统服务的制图进行空间优化可能会忽视部分利益相关者（特别是弱势群体）的需求和福祉,这也成为将生态系统服务和人类福祉关系应用于区域规划与土地优化的主要障碍。
与传统的生态系统服务空间制图相比,参与式制图能够使各类利益相关者运用本地知识并参与到制图工作中[15],提供决策者与利益相关者之间的交流途径,从而有效避免生态系统服务使用冲突[16]。基于生态系统服务的参与式制图在规划中得到广泛应用。Baro等[17]通过参与式制图识别生态系统服务的供需与流动,并将结果用于巴塞罗那大都市区规划。Reilly等[18]让不同利益群体参与预测生态系统服务的空间变化,给出大坝重建或拆除的规划建议。但很少有研究将参与式制图用于土地功能识别,进行生产—生活—生态空间优化。
目前的研究主要通过构建指标体系定量识别土地的三生功能[19]。除生态功能外,其他功能指标大部分来自社会经济数据,尤其是生活功能,通常选取住宅、交通、公共设施等生活保障指标进行量化[20⇓⇓-23]。但土地功能是自然系统与社会系统耦合的产物[22],生态系统服务指标能够更好地体现三生功能的复合特性。从生态系统服务的视角来看,生产功能可以使用食物供给、淡水供给、木材供给等指标表征;生活功能包括休闲功能、美学欣赏、科学教育等文化服务指标;生态功能主要与调节服务相关,包括气候调节、水调节、土壤保持等9种指标[20,22]。鉴于此,本文选择白洋淀流域,采用参与式制图的方法将流域多种人群福祉纳入考虑,进而对流域的生产、生态和生活空间进行优化。首先,通过政策目标和公众偏好选择流域典型生态系统服务指标。然后,在生态系统服务空间制图的基础上,识别出流域生产、生态和生活空间高值的重合区域,由不同利益相关者参与判断高值重合区域的主导功能。最后,比较各利益主体参与下的流域生产、生态和生活空间分布的特征与差异,提出权衡多元利益主体和优化流域空间格局的可能途径。其中城乡居民,尤其是农村低收入群体与生态系统服务直接相关且权力较弱,需要保证他们在空间优化中的参与,从而为城市化流域有针对性地提升各类型人群福祉提供参考,也为流域空间规划过程提供支持,提高规划的公平性。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究区概况

白洋淀流域位于113°39′~116°12′E、38°3′~40°4′N之间,地跨河北省保定市、山西省大同市、北京市房山区等28个市县（图1）,总面积约3.12万km2。流域地势自西向东自然降低,由山地过渡为平原和洼地。流域内土地利用类型以耕地、草地和林地为主,约占总面积的90.2%。流域多年平均水资源量为31.18亿m3,人均水资源量仅297 m3,远低于国际公认的人均500 m3的极度缺水线[24]。
图1 白洋淀流域

Fig. 1 Baiyangdian Watershed

2015年,白洋淀流域总人口为1.39×107人,其中城市人口约占总人口的50%。流域内贫困人口较多,白洋淀流域内8个县属于我国集中连片特困区中的燕太片区,占整个燕太片区的24.24%。城市居民家庭人均年收入为24300元,而农村家庭人均年收入仅为9500元[25]。近年来,伴随着区域社会经济的快速发展,白洋淀流域经历了快速的城市化过程[26]。1990—2018年,流域城市土地面积扩大488.98 km2,约为期初城市土地面积的五倍。年均增长率为10.5%,是同期全球城市土地面积年均增长率5.0%的2.1倍[27]。同时,白洋淀流域城市化和人类活动的加剧,已造成地表径流减少及生态环境污染等问题[28,29]。未来,国家级新区雄安新区的建设将进一步促进流域的城市化进程。我国政府在新区规划中强调协调白洋淀流域城市发展和生态保护,期望将其打造为可持续城市化和生态文明建设的示范区域[30,31]。

1.2 数据及处理

本文主要使用以下五类数据：第一类是2015年土地利用/覆盖数据,包括农田、林地、草地、水体、城市用地和未利用地等6个地类,分辨率为30 m[32]。第二类是气象站点数据,包括降水量、径流量、土壤含水量和蒸散发系数,来源于中国气象数据网（http://data.cma.cn/）。第三类是2018年7-8月期间的问卷调查数据,包括城乡居民对各项生态系统服务的重要性评价。共收集361份有效问卷,其中城市居民问卷259份,农村居民问卷102份。第四类是百度地图2020年POI数据,包括公园、绿地等兴趣点的数量及其经纬度信息。POI数据具有体量大、类型齐全、易于获取的特点,且能记录地物的位置信息[33],为量化休闲游憩等文化服务提供新的途径[34]。第五类是GIS辅助数据,包括来源于地理空间数据平台的90 m分辨率高程数据以及来源于国家测绘局的1:400万行政边界、铁路、公路和高速公路等数据。

1.3 研究方法

1.3.1 选取典型生态系统服务指标

本文基于政策目标和公众偏好来选取流域内典型生态系统服务指标,为在政策目标和公共需求之间取得平衡,将地区发展政策当中涉及的与受访者提到的优先生态系统服务综合考虑[35]。参考已有研究中生态—生产—生活功能空间的分类体系和定义[22,36],最终选取7项生态系统服务指标用于表征三种功能空间（表1）。
表1 基于生态系统服务的生产—生态—生活功能分类体系

Table 1 Classification of ecological, producing and living functions based on ecosystem service indicators

功能分类 分类 二级分类 描述 表征指标
生产功能 供给服务 P1食物供给 持续生产或收获粮食、水果、蔬菜、牲畜、鱼和其他水生资源等 耕地提供水稻、油料和蔬菜,草地提供肉类和奶类,水域提供水产品的产量
P2淡水供给 淡水提供/子流域产水量 降水量;土壤含水量;植被根深;蒸散发系数等
生态功能 调节服务 E1碳储量 陆地生态系统通过树木、土壤与其他生物质储存碳,其结果能够在一定程度上反馈区域的气候调节能力 单位面积的碳汇量/碳储量
E2水源涵养 地表水体径流调节与涵养 渗透量/渗透比率（径流量/表层面积）;土壤水蓄储能力
E3生境质量 威胁源对生境的负面影响,通过生境适宜情况和退化程度计算 土地利用数据、威胁/胁迫因子
生活功能 文化服务 L1休闲游憩 与休闲、游憩等相关的生活资源的聚集度 公园、休闲广场等兴趣点空间数据
L2美学欣赏 旅游空间的可达性 绿色空间（公园、湿地）用地数据、道路网数据、距最近绿地/道路的时间成本

1.3.2 划定生态—生产—生活高值区域

首先,参考已有文献[37,38],对选取的7种典型生态系统服务指标进行空间制图（表2）。
表2 生态系统服务定量测度模型

Table 2 Quantitative evaluation models for the selected ecosystem services

功能类型 公式 解释
食物供给 F P = ∑ K = 1 K ∑ c = 1 c A c K × ρ c K A c K为区域内食物c在土地利用/覆盖类型K中所占的面积（km2）; ρ c K为食物c在土地利用/覆盖类型K中的单位面积供给量（t/km2）[39]
淡水供给 Y x j = 1 - A E T x j P x × P x Y x j为土地覆被类型j上栅格单元x的年均平均产水量（mm）; A E T x j是土地覆被类型j在栅格x上的年实际蒸散量（mm）; P x是栅格x上的年降水量（mm）[40]
碳储量 C S K , x , y = A × φ K , x , y V A + φ K , x , y V B + φ K , x , y S + φ K , x , y D A表示像元面积（hm2）; φ K , x , y V A、 φ K , x , y V B、 φ K , x , y S和 φ K , x , y D分别表示土地利用/覆盖类型为K的像元 (x, y) 的植被地上碳密度、植被地下碳密度、土壤有机碳密度和死亡凋落物有机碳密度（t/hm2）[41]
水源涵养 W R K , x , y = A × P x , y × C × R K , x , y A表示像元面积（km2）; P x , y表示像元 (x, y) 的降水量（mm）;C表示区域地表径流系数; R K , x , y表示土地利用/覆盖类型为K的像元 (x, y) 的地表径流截留比例[42]
生境质量 Q x j = H j × 1 - D x j z D x j z + k z Q x j代表土地利用/覆盖类型j中像元x的生境质量; H j表示土地利用/覆盖类型j的生境适宜性; D x j z是土地利用/覆盖类型j中像元x的受胁迫水平;k是半饱和常数,通常取 D x j z最大值的一半;z为归一化常量[41]
休闲游憩 f s = ∑ i = 1 n 1 h 2 k s - c i h f s为空间位置s处的核密度计算函数;h为距离衰减阈值;n为与位置s的距离小于或等于h的要素点数;k函数则表示空间权重函数[43]
美学欣赏 A i = ∑ j = 1 n M j ∑ j = 1 n C i j A i表示第i个网格对所有公共绿地景观的可达性; M j表示第j块公共绿地景观的服务力（km2）; C i j表示i网格区到第j块公共绿地景观的最小交通成本[44]
由于生态系统服务制图的指标量纲不一致,对数据进行标准化,将7种服务的数值归一化到0~1之间,计算每一个像元上三种空间（即三类服务）的加和值。由于每个像元均有三种空间的加和值,通过前20%高值判断像元的主导功能[45,46]。对于三种空间的高值重合区,参考Bai等[47]的研究识别出图斑较完整且面积超过10 hm2的重合区,分别包括生态—生产、生态—生活、生活—生产、生态—生活—生产四类重合区。

1.3.3 研判生态—生产—生活高值重合区的主导功能

由于“三生空间”的功能分区必然存在一些模糊空间,如农业生产区同样具有一定的生态功能,城市周边的农业生产区则有更多的观光休闲功能[48]。因此,生产—生活—生态复合功能的高值重合区既是流域居民福祉权衡的关键区域,也是空间规划中需要重点关注并优化之处。这些空间往往存在复合性,两两之间、三者之间存在相互融合或者可转换的区域,其主导功能往往取决于多元利益主体的选择,不可简单地“分而治之”。因此,本文以不同利益主体作为参与者,聚焦生产—生活—生态功能的高值重合区,将空间制图的初步结果进一步用于参与式制图当中。
参与式制图指以主要利益相关者和社区参与过程为基础[49],以参与性方式在地方范围内获取具有位置信息的知识和数据的一系列方法[15]。在生态系统服务价值评估和制图的背景下,由相关参与者提供本地具有明确空间位置的生态系统服务供给、使用和价值（包括货币性与非货币性）信息[50],可将利益相关者的需求纳入生态系统服务制图,为流域空间规划过程提供重要支持。
通过前期的实证研究发现,白洋淀流域生态系统服务对城乡居民福祉的影响存在差异性,调节服务的提升与贫困型家庭脱贫显著相关[51]。因此,本文选取四类利益主体,分别为城市居民、农村居民、政府决策者和扶贫工作人员。对于城乡居民,采用问卷调查方式确定他们对不同生态系统服务的偏好,使用分层随机抽样方法,根据流域内城乡居民的比例确定样本数量,最终获取城市居民问卷259份,农村居民问卷102份,并在调查中保证农村贫困人口的参与。参与者需要从7种生态系统服务中选出对他们来说重要的生态系统服务,每人最多可选择五项。城乡居民提及特定生态系统服务的次数可以反映服务的重要程度,因此以各生态系统服务提及的次数之和作为权重使用ArcGIS 10.6进行加权叠加,判断高值重合区及其主导功能。与普通的叠加制图相比,该方法体现了城乡居民的偏好。
政府决策者、扶贫工作人员这两类群体则是通过面对面制图的方式参与,为了保证参与式制图的准确性与样本的代表性,选取具有识图与制图基础且熟悉本地土地功能的工作人员参与。首先,向保定市政府规划部门人员及扶贫开发办公室工作者介绍潜在的高值重合区斑块。然后,通过他们的本地知识、工作经验,对这些重合斑块的准确性进行自主评价,并对未识别出的特别关注区域进行补充和说明。最后,参与者分别对高值重合区域和特别关注区域的主导功能进行权衡与选择（图2）。
图2 开展白洋淀流域参与式制图过程

Fig. 2 Participatory mapping in Baiyangdian watershed

2 结果分析

2.1 白洋淀流域生态系统服务评估结果

白洋淀流域生产、生态、生活功能高值区域分别对应供给服务、调节服务和文化服务高值区,具有明显的空间差异（图3）。其中,生产功能高值区域面积最大,约13.1万km2,占流域总面积的42.4%,主要分布于流域下游的东部、南部和中部平原地区（图3a）,这一区域以农田生态系统为主。生态功能的高值区域主要分布于流域上游的西部和北部山区,中部丘陵区有少量分布（图3b）,约占流域总面积的30.4%,这一区域也是流域内森林生态系统和湖泊生态系统最集中的区域。生活功能的高值区域面积最小,仅占流域的10.1%,主要分布于流域中下游平原区域,以保定市辖区为主,涿州和定州市区为辅（图3c）,该区域主要为草地生态系统。
图3 白洋淀流域生态系统服务空间分布

Fig. 3 Spatial distribution of ecosystem services in Baiyangdian watershed

2.2 白洋淀流域生产—生态—生活高值重合区

四类高值重合区域的总面积为4512.8 km2,约占流域总面积的14.5%（图4）。可以看出,重合区域整体上以生产和生态功能的重叠为主。其中,生产—生态高值重合区斑块总面积共3574.8 km2,其中的47.8%分布在流域北部的易县、涞源县和北京市房山区,少量分布于白洋淀淀区所在的安新县。生产—生活高值重合区斑块总面积共853.5 km2,主要分布在流域中部的保定市市辖区和涿州市,占生产—生活高值重合区总面积的39.9%,少量分布于涞水县域南部。生态—生活高值重合区斑块总面积共20 km2,有77.5%主要分布在流域上游的唐县、涿州市和易县。生产—生态—生活高值重合区斑块总面积共64.5 km2,主要分布在流域北部的易县、涿州市和涞水县,占生产—生态—生活高值重合区总面积的66.7%（图5）。
图4 白洋淀流域生产—生态—生活高值重合区域

Fig. 4 Spatial overlaps of producing, ecological, and living hotspots in Baiyangdian watershed

图5 白洋淀流域生产—生态—生活高值重合区分布

Fig. 5 Comparison of the overlapped producing, ecological, and living hotspots in Baiyangdian watershed

农田生态系统中的旱作耕地是生产、生态、生活高值重合区域中最主要的用地类型,约占高值重合区总面积的三分之一（表3）。此外,生产—生态高值重合区的用地以旱作耕地、高覆盖草地和中覆盖草地为主,共占该类型重合区面积的59%。生产—生活高值重合区的用地主要为旱作耕地和农村居民点,占该类型重合区面积的85.9%。生态—生活高值重合区的用地以低覆盖草地为主,占重合区面积的33.8%。生产—生态—生活高值重合区的用地以旱作耕地和滩地为主,共占重合区面积的55.8%。
表3 生产—生态—生活高值重合区土地利用类型

Table 3 Land use types for the overlapped producing, ecological, and living hotspots

用地类型 生产—生态重合区 生产—生活重合区 生态—生活重合区 生产—生态—生活重合区
面积/km2 占比/% 面积/km2 占比/% 面积/km2 占比/% 面积/km2 占比/%
水田 1.25 0.03 4.50 0.53 0 0 0 0
旱作耕地 716.75 20.05 596.75 69.92 3.25 16.25 24.00 37.21
林地 403.50 11.29 0 0 0.50 2.50 3.25 5.04
灌木林 283.00 7.92 0.50 0.06 0.25 1.25 0.75 1.16
疏林地 82.25 2.30 0 0 0 0 0 0
其他林地 27.00 0.76 0.25 0.03 0.75 3.75 0.75 1.16
高覆盖草地 713.00 19.95 1.00 0.12 3.25 16.25 4.75 7.36
中覆盖草地 679.00 18.99 2.25 0.26 3.00 15.00 4.50 6.98
低覆盖草地 90.25 2.52 1.75 0.21 6.75 33.75 4.00 6.20
河渠 51.25 1.43 3.25 0.38 0.50 2.50 1.75 2.71
湖泊 66.00 1.85 0 0 0 0 0 0
水库坑塘 39.25 1.10 0.50 0.06 0 0 0 0
滩地 132.50 3.71 7.50 0.88 0.25 1.25 12.00 18.60
城镇用地 3.75 0.10 64.50 7.56 0.75 3.75 1.75 2.71
农村居民点 97.00 2.71 136.50 15.99 0.50 2.5 4.25 6.59
其他建设用地 50.50 1.41 34.00 3.98 0.25 1.25 2.75 4.26
沙地 0.25 0.01 0 0 0 0 0 0
沼泽地 136.25 3.81 0 0 0 0 0 0
裸土地 0 0 0.25 0.03 0 0 0 0
裸岩石质地 2.00 0.06 0 0 0 0 0 0
总计 3574.75 100.00 853.50 100.00 20.00 100.00 64.50 100.00

2.3 不同利益主体参与式制图结果对比

不同利益主体参与下得到的生态、生产、生活高值重合区域的空间优化结果差异明显。第一,城市居民更重视生活功能,而农村居民更重视生产功能（图6）。首先,从问卷调查中居民对生态系统服务的提及频次来看,由高到低,城市居民提及的服务分别为调节服务、文化服务和供给服务,而农村居民提及的依次为调节服务、供给服务和文化服务。其次,从重合区域总面积上看,在流域城乡居民参与下,生产、生态、生活高值重合区域面积明显减少,从流域总面积的14.5%下降到6.2%~7.5%（表4）。其中生产—生态高值重合区面积的减少最为明显,从流域总面积的11.5%下降到4.2%~4.6%。值得注意的是,与生活功能相关的高值重合区域的面积在农村居民参与下显著下降,从936.5 km2降低至494 km2,减少了近一半。最后,从重合区域空间分布上来看,在流域城乡居民参与下,位于流域上游的涞水县、涞源县、北京市房山区和流域下游白洋淀淀区的生态—生产高值重合区域面积相对减少（图7a、图7b）。第二,政府决策者更多关注流域上游生态功能的维护,而扶贫工作人员则更关注山区林地的生产功能。政府决策者和扶贫工作人员均认可潜在生产、生态、生活高值重合区的空间分布格局,对生产—生活高值重合区主导功能的判断也基本一致,差异主要集中在流域北部的生产—生态高值重合区域（图7c、图7d）。
图6 城乡居民各项生态系统服务重要性评价占比

Fig. 6 The importance of ecosystem services evaluated by urban and rural residents

表4 城乡居民参与下生产—生态—生活高值重合区域对比

Table 4 The comparison of producing, ecological, and living hotspot overlaped, in which urban and rural residents participated respectively

高值重合区 基准情景 城市居民 农村居民
面积/km2 占比/% 面积/km2 占比/% 面积/km2 占比/%
生产—生态高值重合区 3575.75 11.45 1305.45 4.18 1439.19 4.61
生产—生活高值重合区 851.50 2.73 779.58 2.50 470.43 1.51
生态—生活高值重合区 20.25 0.06 23.76 0.08 8.19 0.03
生产—生态—生活高值重合区 64.75 0.21 50.67 0.16 15.39 0.05
总面积 4512.25 14.45 2159.46 6.92 1933.2 6.20
图7 多利益主体参与的白洋淀流域高值重合区研判结果

Fig. 7 Major function identified by multi-stakeholders

以流域中的两个典型区域为例进行说明。就生产—生活高值热点重合区而言,政府决策者和扶贫工作人员对区域主导功能判断基本一致,均指出该区域重点关注的内容是流域中部平原地区基本农田的保障。例如,清苑区建设用地占用了大量基本农田,亟需进行整理。但政府决策者和扶贫工作人员对流域北部的生产—生态高值重合区域主导功能的判断存在差异。政府决策者更加关注生态空间的综合整治,扶贫工作人员则更加关注生产空间的开发和保障。以涞源、涞水、易县为例,政府决策者会优先考虑该区域的生态保护而不是林业生产功能。政府决策者与扶贫工作者参与讨论的空间优化的核心区域也主要聚焦于此,参与式制图直观地展现了不同利益相关者对生态系统服务的偏好差异。

3 规划应对

3.1 多元利益主体生态系统服务和福祉关系的规划应用

基于生态系统服务评估的参与式制图可以为流域范围内的国土空间优化提供一种可行的实施途径,综合考虑不同利益主体的选择,也有利于实现流域不同城乡居民的福祉。从全国尺度上来看,在2010年的全国主体功能区划和2015年的全国生态功能区划方案中,白洋淀流域被纳入为国家农业战略格局,方案提出流域应优先保障农产品提供这一生态系统服务,以及西北部地区的水源涵养功能。然而,将主体功能区划落实到流域尺度上时,如何量化生态系统服务和特定人群福祉间的关系,以及不同受益者之间的权衡,成为将生态系统服务应用于实际管理工作中的难点。
本文通过将四类利益相关者纳入参与式制图过程发现,不同利益主体关注的重点生态系统服务有明显差异。一方面,在流域中游平原的生产—生活高值重合区域,城市居民更加重视生活功能,而农村居民则更重视生产功能。在实地调查中,城市居民提及文化服务的比例约为农村居民的2倍,且农村居民所提及的文化服务类型主要是休闲游憩,很少选择美学欣赏。另一方面,政府决策者更加重视流域整体或更大尺度范围内的生态系统优化,而扶贫工作者则更多反馈了当地弱势群体的意愿,在一定程度上成为保障对当地弱势群体基础物质福祉保障的防线。在以往的流域生态保护和空间优化实践中,对极易受到环境冲击的生计脆弱的弱势群体的净收益问题缺少关注[52]。在实施流域范围内的空间优化过程中,他们的实际收益问题应该被纳入考虑,这种收益既包括对生态系统保护的直接补偿,也包括从生态系统服务改善中获得的间接收益。
总体而言,三生空间优化过程中,政府工作人员的选择与区域总体规划更加一致,且具有更大影响力,但城乡居民直接受到生态系统服务的影响,需要参考他们的意见作为规划补充。在城乡居民偏好冲突的区域,可以参考扶贫工作者的意见保障弱势群体的福祉。此外,在区域规划与弱势群体的利益存在冲突时,需要完善生态保护补偿机制。例如将白洋淀流域中部生产—生活高值区识别为生活功能主导的空间,可能损害农村居民从生产活动中获得的经济收益,需要为他们提供经济补偿[53]。综合流域不同利益主体的意见,将本地知识和公众参与落实到具体空间优化中,不仅有利于承接上位规划中对区域发展的整体战略性规划要求,也有利于多元利益主体的福祉以及流域的可持续发展。

3.2 政策启示

近年来,政府相继出台了多项与生态系统服务密切相关的国土空间规划政策,如生态保护红线划定、永久基本农田划定、自然资源资本核算等,愈发重视对生态系统服务理念的应用和管理实践。通过本次研究发现生态系统服务决策在规划的前期准备、编制与制图、草案讨论与决策阶段均可以通过适当方式对不同利益相关者的观点进行整合（表5）。在前期准备阶段,可以通过调查问卷收集生态系统服务对居民福祉的可能影响,确定研究问题。在制图过程中,根据不同利益主体对服务的使用偏好和优序选择,识别关键服务和功能空间。最后在决策阶段,通过面对面访谈和协商,解决生态系统服务的功能空间冲突,并完善生态系统服务补偿措施,保障弱势群体的福祉,提高规划的公平性。不同利益相关者的参与和协商,对于促进生态系统服务理念在实践管理中的应用和实现空间优化目标至关重要,相关成果也能更好地服务于国土空间优化和生态文明建设。但目前在空间规划转向实践的监测与检验中仍然缺乏多元主体的共同参与,因此,未来可以尝试建立经验数据集,将生态系统服务特征与人类福祉联系起来,以评估各项空间优化措施的社会生态结果,从而改进空间策略[47]。
表5 生态系统服务决策在不同规划阶段对各利益主体观点的整合方式

Table 5 Aggregation of multi-stakeholders' opinions using ecosystem service decision-making methods at different planning stages

规划阶段 决策支持手段 整合多元利益主体的观点 研究发现
前期准备 计量、统计分析 引导多元利益主体协同思考,明确生态系统服务对多元利益主体福祉的影响,提出规划需要解决的主要问题 1）农村居民的福祉受生态系统服务的影响更大,其中低收入、年老的农村居民受水源涵养服务的影响更大
2）调节服务对贫困型家庭脱贫有显著作用,而在家庭脱贫后,影响其福祉进一步提升的则主要是文化服务
编制与制图 物质量评估、空间叠加 表达不同利益主体的使用偏好和优序选择,识别关键服务和功能空间 1）流域中生产—生态是最主要的功能冲突,主要分布在流域上游及白洋淀淀区
2）与生活功能相关的冲突区域分布于流域中部平原地区,主要环绕保定市辖区周边分布
草案讨论与决策 面对面访谈、协商 聚焦生态系统服务的功能空间冲突,对空间制图的初步结果进行开放性探讨 1）结合城乡居民参与,尤其是农村居民参与下,与生态、生活相关的冲突区面积减少
2）在针对流域热高值重合区域功能优化的过程中,政府决策者更加关注生态空间的综合整治问题,而扶贫工作人员更加关注生产空间的开发问题

4 结论

白洋淀流域生产、生态、生活高值重合区域以生产和生态两种功能的重合为主。生产—生态高值重合区面积共3574.8 km2,占高值重合区总面积的79.2%,用地类型主要为旱作耕地、高覆盖草地和中覆盖草地。不同利益主体重点关注的生态系统服务有明显差异。城市居民更加重视生活功能,而农村居民则更重视生产功能。政府决策者更多关注流域上游生态功能的维护和对已有建设用地的整治,而扶贫工作人员则更关注山区林地的生产功能以及县域土地开发重点区的规划。
本文填补了基于生态系统服务和福祉关系的参与式制图识别三生功能的空缺,在空间上呈现不同利益群体的土地利用偏好与潜在冲突,为流域范围内的国土空间优化提供一种可行的实施途径[54]。综合流域不同利益主体的意见,在承接上位规划中对区域整体战略性规划的同时,将本地知识和公众参与落实到具体空间优化中去,有利于多元利益主体的福祉,尤其是在过去的研究中被忽略的弱势群体,提高流域规划的公平性,促进可持续发展[55]。尽管如此,研究对参与式制图的实践探究还有待深入。
首先,城乡居民的参与主要通过问卷调查和生态系统服务重要性的整体性评价来获取,由于时间及人手限制,无法让城乡居民代表直接参与到空间优化的制图过程中。其次,扶贫工作人员参与的制图过程中,对其提供了流域用地现状及自然保护区的空间信息,可能会对其判断主导功能有一定的引导性。另外,本文仅展现了不同利益相关者参与下的三生空间差异,没有给出最优的空间分配。在未来的实践中,应该进一步扩大决策者与利益相关者直接交流和反馈的平台[56],建立经验数据集[15],将生态系统服务特征与人类福祉联系起来,以评估各项空间优化措施的社会生态结果,从而改进优化策略。

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