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澳门城市绿色基础设施生态系统服务供需匹配∗

2022-03-16王文静

中国城市林业 2022年1期
关键词:需求量供需分区

许 超 孟 楠 王文静 逯 非 石 炀

1 北京建筑大学 北京未来城市设计高精尖创新中心 城市大数据应用研究中心建筑与城市规划学院 北京 100044

2 中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室 北京 100085

3 中国城市建设研究院有限公司 北京 100120

城市绿色基础设施(urban green infrastructure,UGI)是可以提供多种生态系统服务的“基础设施”[1],包含城市内部及周边的自然、人工或半人工的植被、水域等区域[2]。人类对生态系统服务的依赖既源于生态系统的供给能力,也源于社会对这些服务的需求[3],UGI构成了生态系统服务的供给端,生态系统服务的需求即为社会要求或期望得到的生态系统服务量[4],供需两端是互相影响且存在关联的体系。随着城市化对生态系统过程和社会需求的影响[5],生态系统服务供需体系出现不平衡,主要包括供需总量和空间配置两个方面的失衡[6],这将导致生态系统服务可持续供给能力下降[7]、绿色资源的浪费和不公平分配[8]、影响人类福祉[9]等诸多问题。通过生态系统服务供给和需求评估量化,分析二者的关联性和耦合机制,明确供需匹配的平衡关系及空间特征,有助于调节供需失衡现状、合理分配UGI资源,促进生态系统服务的可持续管理[10]。

目前,关于生态系统服务供需匹配的研究多聚焦于区域或市域尺度,主要涉及绿地生态网络建设分区[11]、揭示城市化对城市群生态系统服务供需的影响[5]、土地利用管理[3,12]、优化区域生态系统服务供需格局[13]等方面。但在供需矛盾特别突出的高密度城区,由于数据类型和精度不足,需求端难以量化评估和空间制图,供需单位不易匹配,供需耦合机制复杂等局限因素,相关研究相对较少。近年来,等量纲供需服务量化评估方法构建[8]、基于需求阈值的额外需求评估[4]、供需匹配指标构建[14]等方面研究的开展,为解决这些问题提供了思路。

随着澳门城市和经济的快速发展,出现了诸如淡水资源匮乏、台风和暴雨引起的内涝频发、城市热岛效应加剧、二氧化碳排放逐年增加[15]、休闲游憩空间压力增大等一系列问题。在建设美丽大湾区,实现绿色低碳循环发展的背景下[16],日趋严重的生态环境问题亟待解决,人居环境亟需改善,城市生态系统质量有待提高,人们对多种生态系统服务的需求更需要满足[17],因此明确澳门UGI生态系统服务供需两端的匹配情况尤为重要。

本研究针对5项生态系统服务,选取和构建供需评估指标及方法,评估各服务的供给量和需求量,明确供需关系和供需类型,总结不同分区的供需匹配特征,提出针对性的优化建议,为UGI的保护、更新和建设提供科学依据和参考。

1 研究区概况

澳门特别行政区位于我国南部沿海地区,属于亚热带海洋性季风气候,全年雨水较多,年温差较小,土地资源稀缺,是世界上人口密度最高的地区之一。本研究在24个分区[18]的基础上,将研究区分为半岛和离岛2个组成部分(图1),总面积为30.87 km2。

2 研究方法

2.1 研究数据

本研究主要使用的数据有:土地利用数据(1 m分辨率)[19],包括UGI(林地、灌丛、草地、湿地、人工水面、湖/塘/库)、不透水地表C(建筑、道路、广场)和未利用地;土地属性矢量数据(澳门土地工务运输局),包括住宅用地、公共设施用地、商业金融业用地、工业用地等;数字高程模型(DEM)数据[20];根据landsat影像处理得到的归一化植被指数数据(NDVI)和地表温度反演数据(LST);气象数据(澳门地球物理暨气象局);统计数据[21](澳门统计暨普查局);由高德地图爬取的建筑(含楼层数)矢量数据;人口密度空间化数据[22]等。

2.2 生态系统服务供需评估

研究选取5项关键生态系统服务进行供需评估,并针对每项服务构建相同量纲的供给量和需求量评估指标(表1)。

2.2.1 水源涵养

使用水量平衡方程[23]评估水源涵养服务的供给量(式1)。需求量由2017年澳门水务局和环境统计的住宅用水、商业用水、工业用水和公共机构用水量[24]构成(式2),结合各类用地地块上的建筑面积(占地面积乘以楼层数)进行水量需求空间分配。

式(1)中:SWP为水源涵养供给量(m3);P为年均降雨量(mm);Ri为地表径流量(mm);ET为蒸散发量(mm);Ai为i类土地利用类型(林地、灌丛、草地和湿地)的面积(m2);i为研究区第i类土地利用类型;n为研究区土地利用类型总数。

式(2)中:DWP为水源涵养需求量(m3);Ddomestic、Dcommercial、Dindustrial、Dpublic分别是住宅用地、商业用地、工业用地和公共机构用地的耗水量(m3)。

2.2.2 雨洪调节

使用暴雨径流方程[25]评估雨洪调节服务的供给量(式3)。结合澳门土地资源稀缺的实际情况,雨洪调节的需求程度以能够改善区域的可行性优先级来反映。因此,本研究依据«海绵城市建设技术指南»[26]内的年径流总量控制率要求来量化雨洪调节的服务需求。澳门属于«指南»内划分的V区,其年径流量控制率目标α为60%≤α≤85%。结合澳门城市建设实际情况,取60%作为需求目标和总控制率进行指标分解,通过控制指标分解[27]可以将总控制目标落实分解到各类用地,这既体现了不同地块控制目标的合理性和差异性,也实现了需求量的空间化(式4)。

式(3)中:SFR为雨洪调节供给量(m3);Pri为暴雨降雨量(mm);Rri为暴雨径流量(mm);Ai为i类土地利用类型(林地、灌丛、草地和湿地)的面积(m2);i为研究区第i类土地利用类型;n为研究区土地利用类型总数。

式(4)中:DFR为雨洪调节需求量(m3);P为年均降雨量(mm);ρi为i类土地利用类型的径流系数;RCRj为j类土地属性类型的年径流总量控制率(%);Aj为j类土地属性类型面积(m2);j为研究区第j类土地属性类型;n为研究区土地属性类型总数。

2.2.3 固碳

在InVEST模型的固碳模块[28]中输入澳门的土地利用分类数据和不同类型的碳密度数据[29-31],评估固碳服务供给量(式5)。碳排放的评估参考了IPCC的方法[32]和类似研究[12],由2017年居民日常生活、交通运输和工业生产3个主要的碳排放来源[24]作为总需求量(式6)。将居民日常生活排放量按照人口数量分配到各住宅和商住地块,将交通运输产生的碳排放量按照地块面积分配给除居住和工业地块之外的其他地块,将工业、发电、废物焚化、燃料供应、污水处理的碳排放量按照建筑面积分配到各工业用地地块。

式(5) 中:SCS为固碳供给量(kg);Cabovei为第i个栅格的地上部分的碳储量(kg);Cbelowi为第i个栅格地下部分的碳储量(kg);Csoil i为第i个栅格土壤碳储量(kg);Cdeadi为第i个栅格死亡有机质碳储量(kg)。

式(6)中:DCS为固碳需求量(kg),Ddomestic,Dtraffic,Dindustrial分别是居民生活碳排放(kg)、交通运输碳排放(kg)和工业生产碳排放(kg)。

2.2.4 热岛调节

UGI的降温能力与内部及周边的自然环境类型、土地利用方式及规模等因素密切相关。本研究使用综合土地利用数据、NDVI和DEM构建地表温度评估模型[33]的方法对研究区UGI的降温能力进行评估量化。通过对比有无UGI时地表温度的变化情况评估热岛调节服务供给量(式7)。根据马盼等[34]的研究方法计算得出澳门的舒适体感温度范围为17.85~22.85℃,并以此作为热岛调节需求的目标取值范围。由于影响体感温度的气温与地表反演温度不同,进一步采用公式换算[33]得出热岛调节服务需求的地表温度目标区间为22.59~28.90℃,并将28.90℃作为判断降温需求与否的阈值(式8)。

式(7)中:SHR为热岛调节供给量(℃);Hai为第i个栅格模拟无UGI时的地表温度(℃);Hbi为第i个栅格模拟真实地表温度(℃)。

式(8)中:DHR为热岛调节需求量(℃);Ti为第i个栅格真实地表温度(℃);T′为热岛调节需求量阈值28.90℃,当差值为负数时取0。

2.2.5 休闲游憩

将基于澳门自然网[35]、 «澳门特别行政区绿化区»地图和澳门地图绘制暨地图局公开的绿地矢量数据[36]整合为休闲游憩服务评估的绿地数据,以各分区的绿地面积代表休闲游憩服务的供给量(式9)。基于各分区人口总数和人均绿地面积计算休闲游憩服务需求量,人均绿地面积参考澳门特别行政区城市总体规划(2020—2040)[37]的规划目标取3.6 m2(式10)。

式(9)中:SRR为休闲游憩供给量(m2);Apartitioned green space为各分区的绿地面积 (m2)。

式(10)中:DRR为休闲游憩需求量(m2);POPi为第i个栅格的人口密度(人·m-2);3.6为规划目标人均绿地面积(m2/人)。

2.3 生态系统服务供需匹配评价

使用供需比(ESDR)指标[14]反映生态系统服务供给与需求的匹配关系,包括供不应求(赤字)、供过于求(盈余)和供需相等(平衡)3种关系(式11):

式(11)中:ESDR为每项生态系统服务供需比;S为生态系统服务供给量;D为生态系统服务需求量;Smax为供给最大值;Dmax为需求最大值。当ESDR值小于0时表示供需处于供不应求的赤字状态,大于0时表示供需处于供过于求的盈余状态,等于0时表示供需处于相等的平衡状态。

将供给量与需求量评估值进行z-score标准化[11],基于标准化结果划分象限反映供给与需求的匹配类型。以供给为x轴,需求为y轴划分4个象限,Ⅰ象限代表高供给-高需求,Ⅱ象限代表低供给-高需求,Ⅲ象限代表低供给-低需求,Ⅳ象限代表高供给-低需求。

在R语言统计分析软件中,分析各分区的5项生态系统服务供给值、需求值、ESDR值及分区UGI占比、C占比之间的相关性,明确各项指标之间的关联;基于各分区的5项服务ESDR值进行K-means聚类分析,总结不同类别分区的供需匹配特征。

3 结果与分析

3.1 生态系统服务供需关系和类型

由图1可知,整体上各项服务在多数分区处于供不应求的赤字状态,半岛比离岛更显著,每项服务赤字最显著的分区都在半岛。水源涵养服务的所有分区供不应求,高士德及雅廉访区(a)最显著;热岛调节服务只有圣方济各堂区(b)、固碳服务只有东望洋区(c)和海洋及小潭山区(d)处于供过于求的盈余状态,部分分区赤字严重;雨洪调节和休闲游憩服务供需状况稍好,有近一半分区供过于求,盈余最显著的分区是圣方济各堂区。

图1 分区尺度的各项生态系统服务供需关系

由图2可知,研究区的供需类型以低供给-高需求、高供给-低需求、低供给-低需求3种为主。水源涵养服务方面,没有分区为高供给-高需求类型,各分区较平均的分布于其他3个类型;雨洪调节服务方面,只有台山区为高供给-高需求类型,外港及南湾湖新填海区和望厦及水塘区为低供给-低需求类型,其他分区都为低供给-高需求和高供给-低需求类型;热岛调节服务方面,只有氹仔旧城及马场区为高供给-高需求类型,大部分分区为低供给-高需求和高供给-低需求类型;固碳服务方面,只有台山区为高供给-高需求类型,剩余分区为其他3个类型;休闲游憩服务方面,只有台山区和沙梨头及大三巴区为高供给-高需求类型,剩余分区为其他3个类型。

图2 分区尺度的各项生态系统服务供需象限分布

3.2 相关性分析

由图3可知,在供给方面5项服务的协同性最强,尤其是水源涵养、雨洪调节和固碳之间;5项服务与UGI占比都有较显著正相关关系,与C占比有较显著负相关关系。需求方面只有部分服务的协同性较强,如热岛调节与雨洪调节之间,雨洪调节与水源涵养之间,休闲游憩与其他4项服务之间;5项服务与UGI占比、C占比之间的关系则与供给方面相反。ESDR方面的总体情况与供给相似,即各服务之间是协同关系,与UGI占比正相关,与C占比负相关。

图3 分区尺度的供给、需求、ESDR等各项指标的相关性矩阵(∗∗代表P<0.01;∗代表P<0.05)

3.3 生态系统服务供需匹配特征

通过K-means聚类分析后将24个分区分为4类(表2),随着4类分区UGI占比的降低和C占比的增加,供需赤字的服务类型有所增加,供需类型由高供给-低需求向低供给-低需求、低供给-高需求转变。

表2 4类分区的供需匹配及相关特征

根据表2,从供给端看,第1类和第2类分区的UGI占比虽处于较高水平,供给能力较强,但各项服务的高供给并没有匹配到高需求区域上,且存在2项服务供需赤字,需要在关注赤字服务的供需关系优化的同时,做好现有UGI保护,增加向周边分区服务流动的可能性[38]。第3类分区的UGI占比处于一般水平,各项服务整体处于低需求状态,存在一定的高供给-低需求错配,需要针对处于赤字状态的服务类型,探讨相应的UGI更新策略。第4类分区的UGI占比处于较低水平,集中在研究区主要的高需求区域,所有服务都处于供需赤字状态,并存在低供给-高需求的空间错配。基于相关性分析(图3)可知,所有服务供给均是协同关系,因此,通过UGI建设提升其占比来协同优化多项服务的供需匹配是最直接高效的策略。从需求端看,一方面可以通过调整优化各分区不同土地属性类型如住宅、商业金融业、工业等用地的布局和规模,以减少分区内在服务需求量或引导供需空间匹配。另一方面,在土地调整受限或收效甚微的情况下,通过制定宏观策略以减少整体服务需求量会是更有效的优化途径。如通过节约用水,提高水资源利用率,建设节水型社会以减少水源涵养服务的需求量;通过节能减排,提高能源利用率,打造绿色低碳城市以减少固碳服务的需求量等。

4 结语

研究区各服务的供需关系存在空间异质性且需要进一步优化,特别是半岛的供需赤字关系亟待改善;各服务的供需空间错配较为明显,应同步考虑协调空间匹配;在供给、需求和ESDR3个方面,各服务总体上都是协同关系,存在同时促进多项服务供需匹配的可能性;建议根据4类分区的供需匹配特征从供需两端进行针对性优化。

研究聚焦的是生态系统服务供需矛盾最为突出的高密度城区,在关键服务类型选择上侧重考虑研究区的突出问题和主要诉求。为了更真实地反映供需匹配的数量和空间差异,通过整合建筑楼层数据、人口空间化数据和土地属性等方面重点探索了与供给等量纲的需求量化评估和空间制图方法。基于供需关系及类型的异质性、关联性等内容,尽可能充分揭示研究区供需匹配的内在特征,提出的优化建议可以服务于澳门UGI的保护、更新和建设。目前研究仍存在一定的局限,未来需从供给端深入探讨UGI规模、类型以及位置等因素对服务供给的影响机制,从需求端关联行为偏好、满意程度、支付意愿等更多社会经济因素,寻求更加精细和准确的量化评估和制图方法,同时还应考虑不同服务之间的重要性权衡,加强多尺度、多维度的综合研究。

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