Uncertainty and short- long-term dynamics of ecosystem services under future urbanization in Shenzhen

研究背景

随着全球快速城市化，生态系统服务（ES）的退化对区域可持续性构成严重威胁，而其固有的复杂动态和不确定性进一步使生态系统管理中的有效决策变得复杂。因此，准确量化生态系统服务及其时间变化对于可持续生态系统管理至关重要。然而，当前的生态系统服务管理受到对其在连续时间尺度上长期和短期时空变化有限理解的制约。

深圳作为粤港澳大湾区的特大城市之一，经历了快速城市化，对其生态系统造成了严重干扰。在此背景下，阐明深圳生态系统服务的不确定性以及长期和短期动态，对于制定有效的生态系统管理政策至关重要。

研究方法

本研究采用多场景模拟方法，对2022-2032年三种关键生态系统服务进行年度模拟：

1. 不确定性量化：采用变异系数量化基于多场景模拟的生态系统服务不确定性
2. 长期趋势分析：在理想场景下，使用Theil-Sen斜率估计和Mann-Kendall检验分析三种生态系统服务的长期趋势
3. 短期波动分析：通过热点分析和频率统计检验生态系统服务的短期波动
4. 驱动因子识别：使用GeoDetector模型识别关键驱动因子

主要发现

研究结果表明：

• 碳储量不确定性：碳储量供应低的区域表现出高不确定性
• 生境质量不确定性：生境质量表现出最大范围的极端不确定性，而产水量保持相对稳定
• 长期趋势特征：在三种生态系统服务中，产水量和生境质量在高水平上呈现改善特征，而碳储量在低水平上主要表现为退化
• 短期波动特征：三种生态系统服务的短期波动集中在森林边缘、河谷地带和森林道路沿线，主要由土地利用强度、坡度和海拔驱动

研究意义

本研究有助于弥合生态系统服务静态快照评估与其内在动态之间的差距，这些见解对于防止政策误判和实现优先生态区域的灵活调整以应对动态生态系统变化至关重要。研究为：

• 理解生态系统服务的动态特征提供了新视角
• 支持基于动态变化的适应性生态系统管理策略制定
• 为深圳等快速城市化地区的生态系统保护提供科学依据
• 促进可持续城市发展和生态系统服务优化

具有重要意义。

创新点

• 动态视角：从静态快照评估转向动态连续时间尺度分析
• 不确定性量化：系统量化生态系统服务的不确定性特征
• 多时间尺度：同时分析长期趋势和短期波动
• 驱动机制：识别短期波动的主要驱动因子
• 政策应用：为适应性生态系统管理提供科学支撑