改革开放以来，中国经济迅速发展，城镇化水平从1978年的17.90%提高到2021年的64.72%，城市建成区从1981年的0.70×104 km2扩张至2020年的6.07×104km2[1]，与此同时也导致了后备建设资源不足、耕地资源骤减、生态环境恶化等问题[2,3]。全国人均耕地面积从2000年的1.51亩减少至2020年的1.14亩，远低于全球平均水平（3.03亩），林、草地面积在2010—2015年间共减少1.64×104 km2[4]。随着国家对生态环境保护和空间协调发展重视程度的增加，党的十八大提出将“三生”（生产、生活、生态）空间优化作为发展目标，转变以生产空间为主导的发展模式[5]，全国人均公园绿地面积也从2010年的11.18 m2增加至2020年的14.78 m2，但仍低于全球平均水平（40.47 m2），国土空间优化面临较大挑战。在此背景下，准确把握空间演化和转移的生态效应，对空间治理和区域可持续发展具有重要意义。

空间演化的本质是土地利用/覆被变化（LUCC),LUCC是区域生态环境变化的重要因素之一，是人类活动对生态环境影响最直接的反应[6,7,8]。研究LUCC生态效应的方法主要是指数测算法，如通过构建土地覆被状况指数[6]、遥感生态指数[7,9]、生态系统健康指数[10]、生态环境质量指数[6,11]、生态风险指数[12]等分析流域、市域、城市群等不同尺度LUCC的生态效应，也有学者从空间层面借助INVEST模型分析生境质量变化以反映生态效应[13,14,15]。随着“三生”空间的提出，有关“三生”空间识别[5,16,17,18]、演化特征[16,17,18,19]的研究增加，从“三生”空间演化视角分析生态效应能够更好地与区域发展相衔接，相关研究包括分析“三生”空间演化对生态系统服务价值、生态环境质量的影响等[20,21,22]，研究尺度多集中在县区尺度。但由于“三生”空间分类体系的多样性，现有研究对“三生”空间和土地主导功能的联系仍存在不足，且缺少综合生态系统服务价值和生态环境质量指数来开展陆海交错带等沿海地区生态效应的研究。

伴随国家沿海大开发战略的实施，江苏沿海地区迅速发展，城镇化率由2010年的53.43%提升至2020年的65.34%，正在承受经济社会高质量发展和自然资源约束的双重压力，国土空间的有效利用以及区域生态环境保护更是全省经济发展和生态文明建设的重要组成部分[23]。因此，研究江苏沿海地区“三生”功能空间演化及生态效应，对区域生态环境改善和绿色发展具有重要意义。基于此，本文根据土地利用主导功能，划分江苏沿海“三生”功能空间类型，分析其演化特征，并通过测算生态系统服务价值、生态环境质量指数以及生态贡献率，分析空间演化的生态效应，揭示区域生态环境改善和恶化的主要驱动因素，从而为沿海地区“三生”功能空间优化提供定量参考和决策依据。

1、数据与方法

1.1研究区概况

江苏沿海地区包括苏北的连云港、盐城和苏中的南通3个地级市，地处中国沿海、沿长江和沿陇海兰新线三大生产力布局主轴线交会区域，区位优势独特，战略地位重要。2000—2020年，连云港、盐城和南通的城镇建设用地面积分别增长了248.15 km2、277.19 km2和340.39 km2,2020年连云港、盐城和南通的城镇化率分别为61.50%、64.11%、70.40%，人均GDP分别为7.13万元、8.87万元和12.99万元，虽发展较快，但均未达到江苏省平均水平，具有一定的发展潜力。

1.2数据来源与处理

统计数据来源于《江苏统计年鉴》和《全国农产品收益资料汇编》，包括粮食作物产量、种植面积和交易价格等。2000年、2005年、2010年、2015年和2020年的土地利用栅格数据来源于中国科学院资源环境科学与数据中心，分辨率为30 m，在ENVI中进行精度检验，5期影像的综合精度达95%以上。根据土地利用主导功能[17,18,19,20,21,22]，构建如表1所示的分类体系。将土地利用数据在Arc GIS中进行重分类等处理，划分“三生”功能空间类型，如图1所示。

借鉴专家学者制定的二级地类生态环境质量指数值[6,11,21]，根据地类与“三生”功能空间的关系，运用面积加权法对“三生”功能空间的生态环境质量指数进行赋值，如表1所示。

表1“三生”功能空间分类及其生态环境质量指数 

1.3研究方法

1.3.1“三生”功能空间动态度

“三生”功能空间动态度可以反映“三生”功能空间的变化速率，本文通过修正土地利用动态度计算公式[6]，得到“三生”功能空间动态度计算公式：

图1 2000—2020年江苏沿海地区“三生”功能空间 

式中：K为研究时段某类“三生”功能空间动态度，Si和Sj分别为研究初期和末期某类“三生”功能空间的面积，t为研究时段。

1.3.2生态系统服务价值测算方法

参考谢高地等[24]的研究成果，结合江苏沿海地区实际情况[25,26]，采用粮食产量修正方法修订“中国陆地生态系统单位面积生态系统服务价值的当量表”[20,22,27,28,29]。选取小麦、玉米和水稻作为主要粮食作物，运用公式（2）可得到研究区单位生态系统服务当量因子的价值为1 751.60元/公顷，结合修订的当量表[25,26]可得到研究区各生态系统单位面积的生态系统服务价值（生活空间不提供生态系统服务价值），结果如表2所示。运用公式（3）可得到研究区各生态系统的生态系统服务价值及生态系统服务总价值。

式中：Ea为农业生产空间的食物生产功能提供的当量价值；mi、pi和qi分别为研究区第i种粮食作物的播种面积、平均价格和平均产量；M为粮食作物播种总面积；ESV为生态系统服务价值；Ai为第i类生态系统的面积；Ei为第i类生态系统单位面积的生态系统服务价值，见表2。

1.3.3生态环境质量指数

生态环境质量指数可以反映“三生”功能空间变化的生态环境效应[6,11,21]，计算公式为：

式中：EV为生态环境质量指数，A为研究区总面积，Aj为第j类“三生”功能空间的面积，Rj为第j类“三生”功能空间的生态环境质量指数值。

1.3.4生态贡献率

生态贡献率可以分离出影响区域生态环境的空间转移类型，定量分析其主导因素[6,11,20,21,22]。本文主要测算“三生”功能空间转移引起ESV和EV变化的生态贡献率。

(1)ESV变化的生态贡献率：

表2江苏沿海地区生态系统单位面积的生态系统服务价值

式中：LESV为ESV变化的生态贡献率，ESV0和ESV1分别为某类“三生”功能空间在变化初期和末期的单位面积生态系统服务价值，Ac为变化的面积，∆ESV为研究区生态系统服务价值变化总量。

(2)EV变化的生态贡献率：

式中：LEV为EV变化的生态贡献率，EV0和EV1分别为某类“三生”功能空间在变化初期和末期的生态环境质量指数值，Ac为变化的面积，A为研究区总面积。

2、结果与分析

2.1“三生”功能空间演化特征分析

2.1.1“三生”功能空间结构分析

如表3所示，研究区“三生”功能空间中生产空间占比最大。2000—2020年，生产空间面积减少1 921.41 km2，主要是耕地非农化造成的；生活空间面积增加1 468.60 km2，是随着工业化、城镇化发展，对此类空间需求不断增加的结果；生态空间面积先减少后增加，整体增加452.81 km2，这与生态环境保护受到重视、生态修复、还林还草等政策实施有关。

分时段来看，由于沿海大开发战略的实施和城镇化进程不断加快，2010—2020年比2000—2010年“三生”功能空间变化剧烈，2000—2010年生产空间面积减少193.74 km2，生态空间面积减少63.86 km2，生活空间面积增加257.60 km2,2010—2020年同类型空间的面积变化分别为-1 727.67 km2、516.67 km2、1 211.00 km2。

分地区来看，各市的生产空间都呈减少趋势，生活空间呈增加趋势，其中盐城的变化幅度最大，面积变化量分别为-976.43 km2和634.58 km2；连云港生态空间面积增加194.48 km2，与近10年滨海退化湿地的恢复治理有关；盐城的生态空间面积增加341.85 km2，是滩涂淤涨较快的结果；而南通生态空间面积减少了83.52 km2，则是建设占用以及围垦工程导致的。

2.1.2“三生”功能空间动态度

如表4所示，2000—2020年研究区“三生”功能空间动态度最大值出现在南通的其他生产空间中，表明其扩张速度最快，最小值出现在盐城市的其他生产空间中，表明其面积减少速度最快。根据动态度排序可知，南通整体“三生”功能空间变化最活跃，其中农业生产空间变化相对稳定，但其面积减少速度仍快于其他两市；连云港整体“三生”功能空间变化处于中等水平，其中其他生态空间的面积增长速度远高于其他两市；盐城整体“三生”功能空间变化相对稳定，其中城镇生活空间面积增长速度快于其他两市。

表4江苏沿海地区“三生”功能空间动态度 

2.1.3“三生”功能空间转移分析

在ArcGIS中对研究区2000年和2020年的2期“三生”功能空间数据进行空间叠加分析，得到转移矩阵，制作的空间转移桑基图如图2所示。

在连云港，转移相对活跃的空间类型为：农业生产空间转为农村生活空间（转移面积515.89 km2），农业生产空间转为城镇生活空间（转移面积206.51 km2），其他生产空间转为水域生态空间（转移面积166.32 km2）。在盐城，转移相对活跃的空间类型为：农业生产空间转为农村生活空间（转移面积678.37 km2），其他生产空间转为水域生态空间（转移面积462.68 km2），农业生产空间转为城镇生活空间（转移面积361.67 km2）。在南通，转移相对活跃的空间类型为：农业生产空间转为城镇生活空间（转移面积370.15 km2），农业生产空间转为农村生活空间（转移面积315.74 km2），农村生活空间转为农业生产空间（转移面积142.31 km2）。

表3 2000—2020年江苏沿海地区“三生”功能空间面积

单位：km2

图2 2000—2020年江苏沿海地区“三生”功能空间转移桑基图  

综上可知：江苏沿海三市的生活空间扩张占用了较多的农业生产空间，导致农业生产空间面积显著减少，粮食安全受到挑战。但在连云港和盐城，其他生产空间（如工矿用地、采煤塌陷地等）通过生态修复等方式转化为水域生态空间，对生态环境起到了一定的改善作用。因此，不同类型的空间转移带来的生态效应不同，下文将通过定量测算分析空间转移带来的生态正负效应。

2.2“三生”功能空间演化生态效应分析

2.2.1生态系统服务价值（ESV）分析

由表5可以看出，2000—2020年研究区的ESV先减少后增加，整体增加了3.96×109元。2010-2020年ESV的变化幅度与2000—2010年相比较大，尤其在2015—2020年增幅最大。

分功能空间类型来看，农业生产空间和水域生态空间在提供ESV中的贡献相对较大。2000—2020年，农业生产空间面积减少，造成了1.92×109元的ESV损失，但同期生态空间面积增长，带来了5.87×109元的ESV增额，其中水域生态空间和其他生态空间变化产生正作用，分别带来了6.90×109元和5.50×106元的ESV增额，而林业生态空间和草地生态空间变化产生负作用，分别造成了2.80×108元和7.60×108元的ESV损失。因此，农业生产空间、林业和草地生态空间减少造成的ESV损失不容忽视。

分地区来看，2000—2020年，连云港和盐城的变化趋势与研究区的整体情况基本一致，ESV分别增加了1.02×109、4.33×109元，均因为水域生态空间面积增加带来的ESV增额可以抵消因农业生产空间、林业和草地生态空间面积减少造成的ESV损失。而同期南通的ESV减少了1.39×109元，除与造成连云港和盐城ESV损失的相同原因之外，水域生态空间面积的减少进一步加剧了南通的ESV损失。

2.2.2生态环境质量指数（EV）分析

如图3所示，2000—2020年研究区的EV呈先减后增趋势，整体增长了0.001 8,EV增长区间为2015—2020年，说明在此时间段内生态环境质量趋于好转。分地区来看，连云港、盐城EV的变化趋势与研究区的整体情况一致，EV分别增长了0.008 8和0.006 1，生态环境在2015—2020年趋于好转；而南通的EV减少了0.011 3，生态环境趋于恶化。对比EV与ESV分析结果，两者的变化趋势及特点相似。

表5 2000—2020年江苏沿海地区生态系统服务价值 

单位：109元

2.2.3生态贡献率分析

单位面积ESV低、EV值小的“三生”功能空间向单位面积ESV高、EV值大的空间转移产生生态正效应，生态环境改善；反之产生生态负效应，生态环境恶化。部分“三生”功能空间转移（如其他生产空间转为城镇生活空间）并未导致ESV变化，但导致EV变化，因此，综合两个指标分析“三生”功能空间转移的生态正负效应能够互相验证，增强研究的可信性。根据2.1.3节空间转移情况计算ESV和EV变化的生态贡献率，如表6～表8所示。

2000—2020年，连云港市的ESV和EV增加，“三生”功能空间转移的生态正效应大于负效应，产生正效应的转移类型有18种，其中其他生产空间转为水域生态空间的贡献率最大，ESV和EV的生态贡献率分别为143.03%和1.12%；产生负效应的转移类型有21种，其中农业生产空间转为农村生活空间的贡献率最大。同期盐城市空间转移的生态正效应大于负效应，产生正效应的转移类型有15种，其中其他生产空间转为水域生态空间的贡献率最大，ESV和EV的生态贡献率分别为139.25%和3.11%；产生负效应的转移类型有21种，其中水域生态空间转为农业生产空间的贡献率最大。同期南通市的ESV和EV减少，空间转移带来的生态负效应大于正效应，产生生态负效应的转移类型有18种，其中农业生产空间转为城镇生活空间的贡献率最大，分别为37.82%和0.39%；产生正效应的转移类型有10种，其中农业生产空间转为水域生态空间的贡献率较大。因此，其他生产空间和农业生产空间转为水域生态空间促进了沿海三市生态环境改善，农业生产空间转为农村和城镇生活空间造成了连云港市和南通市生态环境恶化，水域生态空间转为农业生产空间造成了盐城市生态环境恶化怃。

为展示生态正负效应的空间变化情况，本文将未发生转变的“三生”功能空间和不产生生态效应的“三生”功能空间转移区域定义为生态环境保持区，将产生生态正效应的转移区域定义为生态环境改善区，将产生负效应的转移区域定义为生态环境恶化区。如图4所示，从面积占比来看，连云港市生态环境改善区所占比例略小于恶化区，盐城市的改善区所占比例略大于恶化区，南通市的改善区所占比例远小于恶化区。从空间位置来看，生态环境改善区主要集中在连云港市和盐城市的东部沿海地带，其余零散分布在内部区域，原因是连云港市和盐城市海岸线较长，沿海生态修复取得了较大的进展；生态环境恶化区主要集中在连云港市东部、中部和南部，盐城市中部、南部和南通市南部等建设用地的周边区域，原因是城镇化发展给空间规划带来压力，导致生活空间占用农业生产空间和各类生态空间。

图3 2000—2020年江苏沿海地区生态环境质量指数 

表6 2000—2020年连云港市“三生”功能空间演化生态贡献率 

注：部分转移类型虽然带来了ESV和EV变化，但由于转移面积较小，生态贡献率并不明显，因此在保留两位小数后，表格中多处出现生态贡献率为0.00的情况。表7、表8同。

表7 2000—2020年盐城市“三生”功能空间演化生态贡献率 

总体来看，沿海地区生态环境同时存在改善和恶化两种情况，从ESV和EV的变化情况及贡献率可以看出，整体上生态环境改善幅度略大于恶化幅度，生产空间转为生态空间促进了生态环境改善，生产空间转为生活空间以及生态空间转为生产空间导致了生态环境恶化。值得注意的是，造成生态环境恶化的空间转移类型相对较多，且生态环境恶化区面积占比大于改善区。因此，依靠少数空间类型转移实现生态环境的长久改善并不容易，且沿海地区经济发展、人口增加、城市建设等因素都有可能使“三生”功能空间转移产生生态负效应，导致区域生态环境恶化。

3、结论与讨论

本文在划分江苏沿海地区“三生”功能空间基础上，深入分析其时空演化特征及空间转移的生态效应，主要结论如下：

(1）分析“三生”功能空间演化特征发现：江苏沿海地区的生产空间占比最大，生态空间占比最小。2000—2020年，生产空间的面积减少1 921.41 km2，生活空间和生态空间的面积分别增加1 468.60 km2和452.81 km2。南通“三生”功能空间动态度相对较大，盐城“三生”功能空间动态度较小。沿海3市大量的农业生产空间（2 448.30 km2）转为农村和城镇生活空间，造成了一定程度的土地利用压力，但在连云港和盐城，其他生产空间（629.00 km2）通过生态修复等方式转化为水域生态空间，促进了生态环境改善。

表8 2000—2020年南通市“三生”功能空间演化生态贡献率

(2)ESV和EV测算结果及变化趋势显示：2000—2020年，江苏沿海地区的整体生态环境趋于好转，ESV与EV变化趋势及特点相似。ESV整体增加3.96×109元，其中连云港、盐城的ESV分别增加1.02×109元、4.33×109元，水域生态空间变化产生的ESV增额可以弥补农业生产空间、林业和草地生态空间变化造成的ESV损失；而南通的ESV减少1.39×109元，农业生产空间、林业、草地和水域生态空间变化都加剧了ESV损失。EV整体增长0.001 8，其中连云港、盐城的EV分别增长0.008 8和0.006 1，南通的EV减小0.011 3。

(3）“三生”功能空间演化生态效应表明：2000—2020年，连云港和盐城的“三生”功能空间转移的生态正效应大于负效应，生态环境略有改善，改善区主要集中在东部沿海地带；南通的空间转移的生态负效应大于正效应，生态环境恶化，恶化区主要集中在中部和南部。生态环境改善的主要驱动因素是生产空间转为生态空间，恶化的主要原因是生产空间转为生活空间或者生态空间转为生产空间，且造成生态环境恶化的空间转移类型较多，依靠少数空间类型转移并不能实现生态环境的长久改善。

图4 2000—2020年江苏沿海地区生态环境变化 

基于以上研究结果，建议江苏沿海地区在促进经济发展的同时，应该差别化调整“三生”功能空间结构，如连云港和盐城应保持生态改善趋势，根据空间转移的生态负效应，在后续国土空间规划中，连云港应适当控制农业生产空间向农村及城镇生活空间的转移，盐城应适当控制水域生态空间向农业生产空间转移，而“三生”功能空间结构调整和生态改善的重点区域应集中在南通，其经济发展和城镇化水平高于连云港和盐城，由于生态空间明显减少，应推进生态保护和修复，促进其他类型空间向生态空间转化。由于现阶段江苏沿海整体发展水平处于洼地，也是提升苏中、苏北发展的支点地区，需要顺应长三角区域一体化发展趋势和苏南、苏中和苏北协同发展规律。本文主要探索“三生”功能空间演变产生的生态效应，以生态系统服务价值和生态环境质量指数的变化为生态效应的衡量标准，但“三生”功能空间演化存在较多、较复杂的驱动因素，如何在剖析空间演化机理的基础上揭示生态效应，探索“三生”功能空间权衡协同发展的方案，有待进一步研究和完善。

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文章来源:刘希朝,李效顺,陈姜全,张定祥,沈春竹,赵子龙.江苏沿海地区“三生”功能空间演化及生态效应[J].生态经济,2023,39(08):156-164.