長三角城市群生態系統服務供需格局與影響因素研究

李成，趙潔

（1.中國礦業大學 建筑與設計學院，江蘇 徐州 221116；2.江蘇師范大學 “一帶一路”研究院，江蘇 徐州 221009；3.江蘇師范大學 地理測繪與城鄉規劃學院，江蘇 徐州 221116）

區域社會經濟的快速發展導致生態系統結構不斷發生重構，進而對生態系統服務功能的影響日益加劇[1-3]。2019年，《全球生物多樣性和生態系統服務評估報告》指出，迄今為止全球75%的陸地環境受人類活動影響而發生嚴重改變，絕大多數生態系統服務功能迅速下降[4]。生態系統服務的供給與需求共同構成生態系統服務從自然生態系統流向人類社會系統的動態過程[5]。生態系統服務供需關系是有效反映區域社會經濟結構與自然生態本底是否能夠協調發展的重要表征[6]。隨著區域社會經濟的快速發展和國土空間的高強度開發，生態本底不斷遭到破壞，生態系統服務供給大幅縮減，而人們對于良好人居環境的需求與日俱增，從而導致供需關系愈發緊張，嚴重影響區域的可持續發展與人類福祉[7]。如果僅從生態系統服務供給的角度進行管理和優化，而忽視社會經濟發展對生態系統服務的需求，將難以實現區域生態系統的科學管理和可持續發展[8]。對城市群生態系統服務供需關系以及影響因素進行研究，有助于明晰城市群內部各區域之間自然生態本底與人居環境需求之間的關聯，可為城市群制定生態系統管理策略，為國土空間規劃提供科學依據。

千年生態系統評估報告（MEA）提出以來[9]，國內外學者針對生態系統服務供需方面開展了大量的研究，集中關注生態系統服務供給與需求的量化、不同時空尺度下供需匹配關系和供需關系的演變過程等方面，且多以生態系統服務價值當量估算[7,10]、專家經驗判別[11-12]、模型模擬[13-15]等方法為支撐，開展支持、調節、供給和文化等生態系統服務供需數量和空間特征分析，并利用供需比、供給率、供需協調度等相關指標評估供需關 系[16-18]?？傮w來看，以往研究在理論、方法及實踐方面進行了大量的探索，取得了豐碩的成果，但仍存在一些不足之處，以往研究多側重于某種具體生態系統服務的研究，涉及綜合服務研究較為不足[19]，且聚焦某一時間點的供需關系研究較多，在供需關系時空演變方面的研究較少。另外，當前研究多注重對生態系統服務與多種驅動因素作用關系的定性分析[20-21]，雖有部分研究利用定量分析方法探究不同因素對生態系統服務的影響，但多從供給側視角出發[22-24]，缺乏供需視角下生態系統服務與多種因素內在聯系的定量研究，難以明晰供需關系在多因素作用下的動態演變過程與內在機理。

隨著經濟社會的快速發展，長三角城市群城鎮化進程不斷加快，人地矛盾日益突出，出現了水土流失、大氣污染、水體污染等一系列的生態環境問題，其根本原因是生態系統服務供需雙方嚴重失衡。以高質量發展推進長三角城市群建設，迫切需要探究生態系統服務供需關系及其影響機理?；诖?，本研究以長三角城市群為研究區，探究2000—2015年生態系統服務供需匹配狀況，明晰供需關系的時空演變特征，揭示氣候條件、地形地貌、土地利用和社會經濟等自然與人類活動因素對生態系統服務供需關系演變的影響，為進一步優化國土空間開發格局，提高區域生態系統可持續能力，促進人類福祉提升提供科學依據。

1 研究區與數據

依據國務院批復的《長江三角洲城市群發展規劃》，長三角城市群范圍包括上海市、南京市、杭州市、合肥市等26個城市（圖1），土地面積約為21.17 km2，占國土總面積的2.2%。長三角城市群以亞熱帶季風氣候為主，地貌類型北部以平原為主，南部以丘陵為主。2020年，長三角城市群26個城市GDP總額達到205 106億元，占全國GDP的20.19%。社會經濟的高速發展導致生態結構發生巨大變化，生態系統服務供需矛盾日益顯著，嚴重制約長三角城市群的協調發展。如何扭轉生態系統服務供需失衡，促進社會經濟與生態系統和諧共生發展是當前長三角城市群面臨的難題和挑戰。

本文所采用的數據包括：①土地利用數據（2000年和2015年），來源于中國科學院資源環境科學數據中心（http://www.resdc.cn），空間分辨率為30 m。②地形數據，采用數字高程模型（DEM），來源于地理空間數據云（http://www.gscloud.cn/），空間分辨率為30 m。③氣象數據，來源于中國氣象數據網（http://data.cma.cn/）所提供的逐年年平均氣溫、年降水量空間插值數據集，空間分辨率為1 km。④長三角城市群社會經濟數據，來源于2001年和2016年的《中國城市統計年鑒》《中國縣域統計年鑒》以及長三角城市群26市的統計年鑒。

2 研究方法

2.1 生態系統服務供給和需求測算

針對長三角城市群的自然生態本底與社會發展對生態系統服務需求特點，結合數據的可獲取性，采用Burkhard等[11]提出的生態系統服務供需評價矩陣法，從供給服務、調節服務和文化服務三個方面對長三角城市群生態系統服務供給量和需求量進行測算。

在原始供需測算矩陣的基礎上，本研究邀請了對研究區的自然及社會環境非常了解，并且具有景觀生態學和地理學學科背景的6位專家，針對6類用地的生態系統服務的供需水平進行評分，對原始供需矩陣進行調整。供需水平分值在0～5之間，0分表示無供給或無需求，5分表示最大供給量或最大需求量，分值越大，供給能力/需求水平越高。在此基礎上形成針對研究區的生態系統服務供給矩陣和需求矩陣。生態系統服務供給矩陣確定了不同土地利用類型所提供的特定服務的能力（表1），而需求矩陣反映了特定土地利用類型對生態系統服務的需求（表2）。依據供給和需求矩陣對長三角城市群生態系統服務的供給和需求進行測度。

表1 長三角城市群生態系統服務供給評價矩陣

表2 長三角城市群生態系統服務需求評價矩陣

2.2 生態系統服務供需關系分析

本文通過構建供需匹配度（SDI）刻畫生態系統服務的供需匹配狀況，具體計算公式如下：

式中：SDI為生態系統服務供需匹配度；ESs為生態系統服務供給量；ESD為生態系統服務需求量。SDI＞0表示供給大于需求，即盈余狀態；SDI=0表示供給等于需求，即供需平衡狀態；SDI＜0表示供給小于需求，即赤字狀態。

在供需匹配度測算的基礎上，本文利用Moran’s I指數分析供需匹配度全局自相關性，從而從全局層面衡量空間關聯性和變異性。Moran’s I指數的取值范圍為[-1,1]，Moran’s I＞0表示空間正相關性，其值越大，空間相關性越顯著；Moran’s I＜0表示空間負相關性，其值越小，空間差異越大；Moran’s I=0，表明空間呈隨機性分布。

局部空間自相關分析可反映空間上某一研究單元的屬性值同其鄰接單元上同一屬性值的相關和空間聚集程度[25]。本文借助局部自相關指數（LISA）識別具有統計顯著性的高—高聚集區、低—低聚集區、高—低聚集區、低—高聚集區的空間聚類模式，揭示生態系統服務供需匹配度的空間集聚分布格局演化趨勢。

2.3 生態系統服務供需關系影響因素分析

綜合考慮長三角城市群的自然現狀、發展特點以及數據的可獲取性，結合自然和人類活動影響，在縣域尺度上，選取8個潛在影響因子，分別為坡度、年降雨量、年均氣溫、林地比例、耕地比例、建設用地比例、單位面積GDP、人口密度。為避免影響因子的多重共線性和冗余問題，本研究采用普通最小二乘法（OLS）回歸模型，通過選取方差膨脹因子（VIF）和顯著性P值來篩選關鍵影響因素。

在關鍵影響因素篩選的基礎上，本文利用地理加權回歸（GWR）模型分析不同因素對生態系統服務供需匹配度作用關系的空間分布情況。不同于傳統的回歸模型，GWR模型將空間位置融入模型中，考慮了不同空間位置指標對回歸結果的影響，能夠充分展現自變量與因變量之間的作用關系在不同空間地理位置的分布特征，從而有效解決了傳統回歸模型無法揭示回歸系數空間異質性的問題[26]，公式為：

式中：yi是空間位置i上的因變量（生態系統服務供需匹配度）；(μi,νi)是空間位置i的坐標；xik是第k個解釋變量在空間位置i上的值；β0(μi,νi)為空間位置i處的空間截距；βk(μi,νi)是第k個解釋變量在空間位置i上的回歸系數，采用加權最小二乘法進行局部估算；εi是殘差。應用GWR模型首先要確定空間權重矩陣和帶寬，在本研究中空間權重矩陣通過高斯函數確定，而最優帶寬則依據赤池信息準則（AIC）法獲得，當AIC值最小時帶寬最優。本文利用ArcGIS10.5空間統計工具中的GWR模塊進行計算。

3 結果與分析

3.1 生態系統服務供給和需求特征

利用生態系統服務價值專家評估矩陣法對長三角城市群供給服務、調節服務、文化服務的供給和需求進行估算。2000年和2015年，長三角城市群供給、調節和文化服務的總供給均大于總需求（表3）?；贏rcGIS空間分析模塊，以縣域為基本空間，對估算結果單元進行輸出，得到長三角城市群供給和需求的時空分布格局。

3.1.1 生態系統服務供給

總體來看，長三角城市群供給服務的總供給量呈現持續減少趨勢，由2000年的1.067×108減少到2015年的0.995×108。研究區中的最大平均供給量位于蘇州市的吳中區，供給量由2000年的8.204減少到2015年的7.687。而研究單元中的最小平均供給量位于上海市區，其供給量由2000年的0.588減少到2015年的0.584。長三角城市群供給服務供給量的空間格局具有較明顯的區域分異性，總體上呈現南低北高的趨勢。其中，供給高值區主要分布于農田較為集中的長三角城市群北部地區，而低值區主要分布在長三角城市群南部地區。2000—2015年，供給服務供給量增加的區域主要集中在大豐市、東臺市、射陽縣和岱山縣，其中，大豐市所增加的平均供給量最大，為0.118。大部分地區的供給服務供給量則呈現降低趨勢，蘇州市區供給服務的平均供給量減少最為明顯，為2.487（圖2）。

表3 2000—2015年長三角城市群生態系統服務總供給與總需求

長三角城市群調節服務的總供給量表現為降低趨勢，由2000年的2.401×108降低至2015年的2.311×108。由于城鎮化的發展，長三角城市群建設用地不斷擴張，導致生態用地面積不斷縮減，從而減弱了區域調節服務功能。圖2表明各縣域調節服務供給量差異顯著，呈現出南高北低的分布格局。調節服務供給量較高的區域主要集中在長三角南部林地資源較為集中的區域，其中杭州市臨安區調節服務的平均供給量在2000年和2015年均為最高，分別是21.368和21.235，而供給量的低值區主要集中在長三角城市群的北部地區，其中上海市區的供給量最低，分別為0.531和0.529。2000—2015年，調節服務供給量增加的地區為池州市石臺縣，其中，蘇州市區的調節服務供給量減少最為顯著，為2.517。

圖2 2000—2015年長三角城市群生態系統服務供給空間分布

文化服務的總供給量由2000年的4.470×108減少至2015年的4.279×108。如圖2所示，長三角城市群文化服務供給量具有較明顯的分異性，總體呈現南高北低的分布格局。其中，文化服務供給量高值區主要分布在長三角城市群南部山區，最高值位于淳安縣，2000年和2015年淳安縣文化服務平均供給量分別為9.159和9.106。文化服務供給量低值區主要集中在長三角城市群社會經濟發達地區，如常州市區和上海市區，常州市區2000年和2005年文化服務供給量平均值分別為0.788和0.273。南部山區林地與水體覆蓋率高，因此具有較高的文化服務功能，而經濟發達地區以城市用地為主，林地和水體較少，文化服務功能較低。2000—2005年，隨著社會經濟的快速發展，文化服務平均供給量小于2的縣域由17個增加至29個，主要集中在長三角城市群北部地區。

3.1.2 生態系統服務需求

總體來看，長三角城市群供給服務的總需求量由2000年的0.567×108增加到2015年的0.701×108。如圖3所示，長三角城市群供給服務需求空間格局基本穩定，單位面積供給服務需求量呈現北高南低的格局，長三角城市群北部為主要的供給服務需求區，2000年和2015年最高值分別為14.116和14.123，位于上海市區，最低值分別為0.249和0.297，位于淳安縣。長三角城市群的上海、蘇州、常州、南京等區域的供給服務需求量較高。從時間變化上看，蘇州、上海、南通、常州、無錫、合肥等長三角中部地區的供給服務需求量增加最為顯著，其中蘇州市區的單位面積需求增加量最大，為4.219。

2000—2015年，長三角城市群調節服務需求分布格局與供給服務需求基本一致，但需求總量呈上升趨勢，由2000年的1.403×108上升到2015年的1.584×108。長三角城市群內部調節服務需求的空間差異較為顯著。長三角城市群中部為調節服務需求量的高值區，其中，2000年和2015年單位面積需求最高值分別位于上海市區和常州市區，而單位面積需求最低值位于淳安縣。

長三角城市群文化服務需求總量呈現快速上升趨勢，由2000年的0.568×108增加至2015年的2.899×108。上海、常州、揚州等地區是主要的文化服務需求區（圖3），而需求低值區主要集中在淳安、石臺、磐安等地區。從時間變化上看，各縣域的文化服務需求量均有所增加。但不同區域增加程度不同，增加最快的地區為蘇州市區和上海浦東新區，單位面積需求量分別增加了1.536和1.345。

3.2 生態系統服務供需關系分析

圖3 長三角城市群生態系統服務需求空間分布

如圖4所示，長三角城市群內部生態系統服務的供需分配具有一定的不均衡性，供大于求和供不應求的狀況同時存在。從供需匹配度的空間分布可見，綜合生態系統服務供需匹配度在長三角城市群內呈現北低南高的特點。長三角城市群北部多個地區供需匹配度均在0以下，表明該地區生態系統服務供需存在不匹配狀況。供需匹配度小于-0.5的供需嚴重不匹配區域呈逐年擴張趨勢，數量由2000年的9個增加至2015年的25個，且主要集中在上海、蘇南、杭州灣等社會經濟水平較高的區域，生態系統服務供需平衡面臨著緊張失調的風險。一方面，這類地區社會經濟發展水平較高，且人口增長和城市擴張較為顯著，農田和生態用地在城市快速擴張進程中被大量占用，生態系統服務的供給量相應縮??；另一方面，產業的發展和當地居民對于良好人居環境的需求導致生態系統服務的需求量不斷上升，造成生態系統服務供需的嚴重不匹配。

供需匹配度大于2.0的地區集中在皖南、浙西、浙南地區，該地區生態資源豐富，是長三角地區重要的綠色生態屏障，并且設有較大規模的生態保護區，生態系統服務供給量較為充足。2000—2015年，各個地區的供需匹配度均呈下降趨勢，供需匹配狀況趨于惡化。其中淳安和磐安的供需匹配度減少最為顯著，分別為4.494和3.216。盡管處于生態系統服務供給盈余地區，但是該類地區的社會經濟快速發展導致生態系統服務需求不斷增加，而生態本底在快速發展過程中受到擾動較大，從而導致供需匹配度發生了顯著降低。

基于供需匹配度，利用Moran’s I指數和LISA進行長三角城市群生態系統服務供需匹配的全局和局部自相關分析。2000年和2015年Moran’s I指數分別為0.565和0.551。全局自相關分析結果表明，研究區15年間生態系統服務供需匹配度存在顯著的空間正向關系，空間集聚顯著。從時間變化上看，2015年Moran’s I指數有所降低，說明長三角城市群供需匹配關系的空間集聚性有所減弱。

如圖5所示，生態系統服務供需匹配度的LISA分析結果將長三角城市群在空間上劃分為了高—高集聚、低—低集聚、低—高集聚和不顯著四種類型區域，高—高集聚區主要集中在長三角城市群南部，該地區生態本底較好，生態功能完善，人口分布稀疏，受自然環境限制較大，社會經濟發展相對緩慢。低—低集聚區主要集中在上海、蘇南、杭州灣等地，生態系統服務供需匹配度較低。2015年的LISA分析結果將金華市區劃分為了低—高集聚區，該地區生態系統服務供給量也面臨著社會經濟、城市用地和人口等方面的壓力，供需關系較為緊張。與此同時，在金華市區周邊則多為供需匹配度較高的區域。從時間變化上看，2000—2015年，低—低集聚區的數量由27個增加至45個，而高—高集聚區的數量則從27個減少至17個，數量上的變化說明長三角城市群生態系統服務供需匹配關系區域惡化，生態風險在不斷加大。

圖4 長三角城市群生態系統服務供需匹配狀況

圖5 長三角城市群供需匹配度局部自相關圖

3.3 生態系統服務供需匹配影響因素分析

為減少自變量存在共線性引起的GWR結果產生誤差，需對自變量進行共線性診斷，并剔除存在共線性的自變量。本文利用方差膨脹系數（VIF）與顯著性P檢驗來判定各自變量之間是否存在共線性，結果如表4所示。通過判斷，將VIF大于7.5的因素（坡度、林地比例）排除在外，最終確定平均氣溫、降雨量、建設用地比例、耕地比例、單位面積GDP和人口密度作為GWR模型中的解釋變量進行影響因子分析。

通過全局和局部自相關分析，長三角城市群生態系統服務供需匹配關系呈顯著的空間自相關特征，表明以普通的線性回歸最小二乘法對供需匹配關系的影響因素進行分析可能會產生偏差。為了驗證該假設，本研究分別利用OLS模型和GWR模型探究供需匹配關系空間分布的影響效應。通過對比兩種模型的運行結果，GWR模型調整后的擬合優度（R2）相較OLS模型均有顯著提高，AIC值有明顯降低，表明GWR模型表現優于OLS模型，能夠更好地解釋各因子對供需匹配關系空間分布的影響。相較于影響因子的全局作用分析，揭示關鍵影響因素及其作用的空間異質性對于生態系統管理與區域協調發展更具有顯著指導意義。為此，本研究借助GWR模型深入剖析長三角城市群生態系統服務供需關系影響機制。不同影響因子回歸系數的統計結果（表5）表明，影響因子對生態系統服務供需匹配度的作用關系具有空間非平穩性，可以此來揭示各因子在不同空間位置上對供需關系影響程度的差異性。

如圖6所示，各影響因子的空間分布具有局部性和非均勻性，表明同一因子對不同空間位置處的生態系統服務供需關系的影響程度不同，存在顯著的空間非平穩性。通過年平均氣溫地理加權回歸系數分析結果（圖6）可見，氣溫對生態系統服務供需匹配關系的影響存在顯著的空間異質性，從影響分析來看（表5），其2000年的回歸系數介于-11.219～5.612之間，2015年的回歸系數介于-9.717～6.523之間，表明氣溫對供需匹配度的正效應和負效應同時存在?？臻g分布上，蘇中、皖南和浙江大部分區域的供需匹配度與平均氣溫呈現負相關，表明氣溫的上升會使供需關系趨于緊張，而在蘇南地區，平均氣溫與供需匹配度呈正相關，該地區平均氣溫的升高會緩解供需關系緊張局面。

表4 影響因素顯著性P檢驗與方差膨脹系數

表5 地理加權回歸（GWR）模型結果統計

圖6 影響因子地理加權回歸系數空間分布圖

如表5所示，降雨量的回歸系數均大于0，表明降雨量對生態系統服務供需匹配具有正效應，降雨量的增加會提升供需匹配度，改善生態系統服務供需緊張的局面?？臻g分布上，回歸系數高值區主要集中在長三角城市群西部，總體上自西到東逐漸降低，表明降雨對長三角城市群西部地區影響較強，對東部地區影響較弱。時間變化上，回歸系數較大區域在逐步縮小，降雨量對供需匹配關系的作用力在逐步減弱。

通過對建設用地比例回歸結果分析發現，建設用地對生態系統服務供需關系整體均為負效應，建設用地比例越高，生態系統服務供需匹配度越低。GWR分析結果表明，建設用地比例回歸系數絕對值由南到北遞減，具有顯著的梯度效應，即建設用地比例對供需匹配度的影響具有空間異質性。建設用地比例的增加對皖南、浙南地區生態系統服務供需關系影響最大，對江蘇、皖中地區影響較弱。從時間變化上看，回歸系數在-5.0以上的區域不斷擴大，而在-20.0以下的區域不斷縮小，表明建設用地對供需匹配度的影響程度在逐漸減弱。

耕地比例的回歸系數空間分布格局表明，耕地比例對供需匹配度的作用關系具有顯著的空間異質性，在長三角城市群的大部分地區，耕地比例對匹配度具有負效應，耕地的增加雖然會提高糧食產量，但是以占用生態用地為代價，導致調節服務供給能力下降，從而使供需匹配度降低。耕地比例對供需匹配度的正效應主要集中在上海和蘇南地區，在2015年，正效應范圍擴展至蘇中和皖中地區，該類地區的城鎮化速度較快，城市用地擴展顯著，占用大量的耕地，導致供給服務功能的下降，從而引發供需關系的失衡。

從分析結果可見，對比GDP、人口密度和建設用地比例的回歸系數分布格局，可發現這3種影響因子對于生態系統服務供需匹配關系的影響是相似的，且隨著時間的推移，回歸系數的分布格局保持穩定。作為衡量經濟社會發展的指標，單位面積GDP和人口密度對生態系統服務供需匹配度均呈現出負效應。社會經濟的快速發展會造成生態系統服務需求量的激增，另外，對自然生態系統不斷施加壓力，生態系統服務功能持續退化，也會引起供需關系惡化?？臻g分布上，長三角城市群南部GDP、人口密度和建設用地比例影響因子的回歸系數絕對值大于北部地區。長三角南部山區是重要的綠色生態屏障區，植被覆蓋率高，經濟社會發展會占用生態用地，對生態系統服務供給的擾動要大于北部以耕地占用為主的發展方式，因此，相較于北方，社會經濟發展對南部供需匹配度的影響力更顯著。

4 結論與討論

4.1 結論

本文以長三角城市群為研究區，采用2000年和2015年的多源數據，結合生態系統服務供需矩陣和ArcGIS軟件定量測度供給服務、調節服務和文化服務三類生態系統服務的供給、需求及其供需匹配度，在OLS模型支持下篩選出影響長三角城市群生態系統服務供需匹配關系的主要影響因素，采用GWR模型揭示其在時空尺度上對供需匹配關系的影響程度與作用機制，主要結論如下：

（1）2000—2015年，長三角城市群的供給服務、調節服務和文化服務在總量上均表現出供大于求的狀態。在空間分布上，長三角城市群生態系統服務供給和需求存在較顯著的區域分異性。隨著經濟社會的快速發展，生態系統服務總供給量呈現持續減少趨勢，而總需求量在不斷上升。

（2）基于縣域尺度的供需匹配度指數分析結果表明，生態系統服務供需匹配度在長三角城市群內呈現北低南高的特點，供需赤字區域主要集中在上海、蘇南、杭州灣等社會經濟發展水平較高地區，且在2000—2015年，供需赤字區域呈擴展趨勢。供需盈余地區主要集中在皖南、浙西和浙南等生態資源豐富地區。

（3）2000年和2015年的Moran’s I指數分別為0.565和0.551，長三角城市群供需匹配關系空間集聚性有所減弱，供需匹配度的空間集聚類型主要有兩種，分別為高—高集聚和低—低集聚。高—高集聚區主要集中在長三角城市群南部，低—低集聚區主要集中在上海、蘇南、杭州灣等地，2000—2015年，低—低集聚區范圍呈現不斷擴張趨勢，而高—高集聚區則表現為縮小趨勢。

（4）長三角城市群生態系統服務供需關系關鍵影響因子為平均氣溫、年降雨量、建設用地比例、農田比例、單位面積GDP和人口密度。降雨量呈現較明顯的正相關作用特征，建設用地比例、單位面積GDP和人口密度表現為顯著的負相關作用特征，年平均氣溫和耕地比例對供需匹配關系的正效應和負效應同時存在。在驅動強度特征中，各影響因素對生態系統服務供需關系的影響在空間上的表現存在顯著差異，降雨量作用強度自西向東逐漸減弱，建設用地比例、單位面積GDP和人口密度對長三角城市群南部供需匹配度的影響力更為顯著。

4.2 討論

由于人類活動不斷加劇，社會經濟水平不斷提升，生態系統服務供需矛盾日益突出，已成為影響人類福祉的重要因素[6,19]，本研究可為城市群的生態系統管理與國土空間規劃提供參考依據。長三角城市群生態系統服務供需關系與京津冀以及珠三角城市群類似[27-28]。一方面，經濟發展水平高、人口密度大、城市中心建設用地需求增加導致生態系統服務需求增加；另一方面，生態系統服務的供給能力在不斷削弱，城市群外圍生態屏障和生態保護重點區域是整個城市群生態系統服務供給的核心區域，但其需求相對較低，因此，表現為供需盈余狀態。相關研究表明，自然環境與人類活動等多因素在不同程度上共同影響生態系統服務的供給和需求[29]。本文通過GWR模型，揭示相關驅動因素對生態系統服務供需關系的作用關系，結果表明各主要驅動因素在不同區域的作用方向和程度呈現異質性特征，可為區域差異化生態管理策略的制定與實施提供重要的決策依據[30-31]。

長三角城市群中生態系統服務赤字區域具有社會經濟發展水平高且城市擴張迅速等特點，區域自然生態本底提供的生態系統服務嚴重不能滿足社會經濟發展與當地居民需求，同時，在該地區快速發展的背景下，供需矛盾不斷激化。針對該類型的地區，一方面，在發展過程中要按照生態紅線對現有生態空間存量進行嚴格保護，合理開展生態空間的規劃與修復；在城市內部，可通過綠色基礎設施建設，提升城市內部生態系統服務供給水平。另一方面，推進土地集約利用，采用向“土地存量”要“發展增量”的發展策略，從而降低生態系統服務需求水平，緩解供需緊張的局面。長三角城市群中生態系統服務盈余地區主要集中在長三角城市群南部山區，該地區是長三角城市群主要生態屏障，生態系統結構完整，供給水平較高，但社會經濟整體發展水平較低。在促進社會經濟發展的同時，依托自然保護區合理劃定生態紅線，適當引入綠色產業，建立健全生態安全監測與預警機制，嚴格把控城市發展規模，降低社會經濟發展對生態本底的侵擾。針對生態系統服務供需基本匹配的地區，在發展過程中應保持良好的自然生態本底，結合當地自然資源承載力和國土空間開發適宜性，合理劃定城鎮開發邊界，通過合理的發展空間與生態保護布局規劃使生態系統服務供需關系水平保持穩定。

目前本研究仍存在一定的局限性，生態系統服務可以在不同的時空尺度上產生[32]，而不同尺度生態本底及社會經濟條件的差異則會造成生態系統服務供給和需求的類型、能力水平、空間特征等多方面的差異性，本文從縣域尺度出發研究生態系統服務供需關系，在后續研究中可針對多重尺度開展供需關系的研究，揭示其尺度效應與尺度異質性，有助于制定出更有針對性和可實施性的區域生態系統管理策略。