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2025 , Vol. 32 >Issue 8: 40 - 48

DOI: https://doi.org/10.3724/j.fjyl.LA20240117

Special: Ecosystem Conservation and Restoration

Assessment of Watershed Restoration Effectiveness from the Perspective of Water-Related Ecosystem Service Trade-Offs

  • GUO Manman ,
  • LU Xu ,
  • MA Qing
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  • School of Architecture and Urban Planning, Shenyang Jianzhu University

GUO Manman is a Ph.D. candidate in the School of Architecture and Urban Planning, Shenyang Jianzhu University. Her research focuses on watershed planning and ecological governance

LU Xu, Ph.D., is a professor and doctoral supervisor in the School of Architecture and Urban Planning, Shenyang Jianzhu University. His research focuses on urban and rural development and regional planning

MA Qing (Hui), Master, is a professor and doctoral supervisor in the School of Architecture and Urban Planning, Shenyang Jianzhu University. Her research focuses on human settlement environment construction and territorial spatial planning

Received date: 2024-12-11

  Revised date: 2025-06-19

  Online published: 2025-12-09

Copyright

Copyright reserved © 2025.
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Abstract

[Objective]

Mountains, forests, grasslands, and other landscape elements are all intricately connected by hydrological processes in watersheds, which are essential ecological communities. Theoretically, watersheds are the best geographical scale for effectiveness of ecological restoration since they are whole ecological units with cohesive biological processes. As ecosystem services having the most direct impact on human civilizations and serving as the primary determinants of the effectiveness of watershed restoration, water-related ecosystem services (WES) are vital connections between ecological restoration processes and human well-being. Additionally, one crucial metric for assessing the relationship between ecosystem services is the trade-offs between WES. Not merely the main source of WES, the ecological spatial pattern of watersheds is also the physical expression of coupled natural-anthropogenic processes, making it an essential analytical viewpoint for restoration ecology. In addition to improving effectiveness assessment, examining watershed restoration from the perspective of WES trade-offs may also help guide strategic approaches to integrated watershed management.

[Methods]

An integrated methodological approach is used in this research to assess the effectiveness of ecological restoration in the mainstream watershed of the Liaohe River from 2000 to 2020. To thoroughly assess restoration results, the research employs a multi-model approach that includes geospatial analysis, landscape ecology measures, and ecosystem service modeling. In order to measure changes in the composition and layout of ecological spaces, satellite imagery processed in ArcGIS 10.8 is used to create land use transition matrices and landscape pattern indices. Four important WES are assessed using the InVEST 3.14.1 model, namely water purification (nutrient delivery ratio module), water conservation (annual water yield module), soil conservation (sediment delivery ratio module), and habitat quality (habitat quality module). Root mean square deviation (RMSD) is used to calculated the trade-off intensity between various services, and Origin 2024 is used for data standardization and statistical analysis. Additionally, the research adopts multiscale geographically weighted regression (MGWR 2.2 software) to distinguish between natural elements (driven by climate) and anthropogenic elements (driven by land use) affecting WES trade-offs in order to pinpoint the driving processes. Through spatial explicit modeling, this analytical methodology makes it possible to diagnose the root causes of restoration effectiveness and quantify them across several dimensions (spatial pattern, individual service, and ecosystem service trade-off). To guarantee region-specific accuracy, local hydrological and ecological data are used to calibrate all model parameters.

[Results]

Research results are summarized as follows (covering the period from 2000 to 2020). 1) Landscape transformation: The conversion of agricultural production space (2,765.45 km2) creates 1,873.06 km2 of new ecological space (including 292.67 km2 of forests, 980.10 km2 of grasslands, 382.96 km2 of wetlands, and 217.33 km2 of water bodies), and produces unique spatial patterns, such as aggregated growth down the mainstream (AI increases by over 17%), and dispersed expansion in upper tributaries (PD and LSI increase by 11.77% and 2.64%, respectively). 2) Despite regional variation, all the four WES display quantifiable improvements: There is a 9.14% improvement (with nitrogen output decreasing from 1.74×107 kg to 1.58×107 kg) in water purification (WP), mostly along the mainstream of the Liaohe River and upper reaches of its tributaries; a remarkable 184% increase (from 9.81×107 m3 to 27.86×107 m3) in water conservation (WC); a significant gain of 85.73×106 tons in soil conservation (SC), representing a 74.7% improvement from the baseline in 2000; and a modest but ecologically significant progress in habitat quality (HQ), with the watershed-wide mean index increasing from 0.315 to 0.321 (a 1.9% increase). 3) Two of the six trade-off connections under investigation indicate a decline in trade-off intensity (WC-WP: RMSD decreases by 0.0339; WC-HQ: RMSD decreases by 0.0035), while the other four show the reverse pattern (WP-SC: RMSD increases by 0.0219; WP-HQ: RMSD increases by 0.0192; WC-SC: RMSD increases by 0.0515; SC-HQ: RMSD increases by 0.0039). 4) In particular, the landscape composition is advantageous for WP, SC, and HQ but detrimental for WC, the landscape fragmentation is advantageous for WP but detrimental for SC, while the landscape aggregation is opposite. These ecological spatial patterns have opposite effects on WES, which is the primary cause of the increase in WES trade-offs. 5) In addition, the ecological spatial layout plan previously centered on water purification is a significant factor in the rise in WES trade-offs.

[Conclusion]

From the perspective of WES, this research has verified that ecological restoration in the mainstream watershed of the Liaohe River from 2000 to 2020 is a traditional single-objective ecological restoration mode, which is beneficial for single-objective local restoration, but detrimental for multi-objective coordinated restoration. Optimizing the ecological spatial pattern is a crucial tactic to raise the overall effectiveness of ecological restoration of territorial space and human well-being in watersheds. In the future, integrating the trade-off intensity of WES into the effectiveness assessment system will support the multi-objective coordinated development of ecological restoration in watersheds. This research provides factual support for the shift from single-objective to multi-functional watershed restoration strategies, as well as a replicable assessment framework. There are new avenues for operationalizing “ecological civilization” principles in real-world watershed management through the scientific fusion of landscape ecology, ecosystem service research, and spatial statistics.

Key words： ecological restoration of territorial space; watershed territorial space; water-related ecosystem services (WES); trade-off intensity; effect evaluation

Cite this article

GUO Manman , LU Xu , MA Qing . Assessment of Watershed Restoration Effectiveness from the Perspective of Water-Related Ecosystem Service Trade-Offs[J]. Landscape Architecture, 2025 , 32(8) : 40 -48 . DOI: 10.3724/j.fjyl.LA20240117

生态修复起源于20世纪30年代，欧美地区开展了“大平原”生态修复、水土流失治理、森林恢复等系列生态修复工程，并取得一定成效。2002年，国际学界对“生态修复”（ecological restoration）的概念界定基本达成共识：生态修复是协助已退化、损害或彻底破坏的生态系统恢复、重建和改善的过程[1]。中国自20世纪50年代开始生态修复实践探索，主要针对特定生态要素开展小范围专项治理，在微观尺度上局部成效显著，但是宏观尺度上的整体成效并不突出。相关研究多以恢复生态学和环境生态学为理论指导，聚焦于单一生态要素、单一生态过程和单点（局地），其中，生态修复的成效研究也多针对森林、草地、河湖等单一生态系统[2]，或是退耕还林、水污染防治等单独生态工程的评估，较关注水污染、土壤侵蚀和生态多样性减少等生态问题，对生态系统的整体性、生态修复工作的系统性和生态功能的协调性等关注不足。自2016年开始，在国家政策的推动下，在景观生态学[3]、人地关系论[4]等理论的支持下，人们开始关注生态修复的系统性、整体性和综合性，强调在大、中尺度下的空间结构构建和生态功能恢复，生态修复逐渐向国土空间生态修复转变，生态系统服务（ecosystem services, ES）成为生态修复成效研究的重要视角。
作为生态系统服务的一种特殊类型，水生态系统服务（water-related ecosystem services, WES）是生态修复过程与人类福祉的联结[4]，甚至是与人类福祉联系最紧密的服务[5]。作为提供水生态系统服务的主体，流域既是社会-经济复合单元[3]，也是发生完整生态过程的自然地理单元，是理论上生态修复效益更高的空间单元[6-7]。流域是国土空间规划背景下探讨生态修复的理想尺度，而水生态系统服务则是流域国土空间生态修复评估的重要指标[8]。近年来，流域生态修复的成效评估也开始向国土空间生态修复方向转变，但现有的定量研究仍主要是对流域单一修复工程[9]、单一生态要素[10]或单一修复政策[11]的评估，对国土空间生态修复的特征关注不足；也有学者通过理论推演式的研究，构建包括流域尺度在内的国土空间生态修复多尺度评估体系，尝试响应流域生态修复的山水林田湖草一体化[12]和国土空间的整体性[13]特征，但是定量实证支撑有限。流域生态修复评估常见的指标有生态用地的数量和空间格局[14]、生态系统质量[15]、生态系统胁迫[9]、生态系统服务[9, 11, 14-15]、农户家庭收入[16]等；评估的方法大致可以归纳为基于生态指标的评估、基于生态系统服务及其价值的评估，和基于综合指标的评估。总的来讲，目前流域国土空间生态修复成效评估的研究还较为缺乏，尤其对生态修复的多目标协调性和整体成效最大化的需求响应不足。
不同于传统问题诊断式的局地修复，国土空间生态修复强调流域空间的整体性保护和修复工作的综合性部署，而理清多目标之间的关系，探明多目标协同的影响机制，成为流域国土空间生态修复统筹部署、保证工作效率的重要前提。基于此，本研究在现有研究基础上，引入水生态系统服务权衡强度指标，尝试对流域生态修复的多目标协同性评估进行补充。以辽河干流流域为例，对2000—2020年生态修复所产生的多维成效进行评估，并探讨其原因，为流域国土空间生态修复提供策略。

1 研究方法

1.1 研究区域

辽河干流主要流经辽中平原——中国重要的商品粮食基地之一，流域面积达到 6.47万km2，其中60%以上的空间都是以耕地为主的农业农村景观，是典型的农业流域（图1）。受城乡的快速扩张和地域气候的影响，辽河干流一直受到水环境污染、水土流失和生态系统退化等环境问题的困扰，特别是非点源污染，曾经一度因污染严重导致水质无法满足农业灌溉和畜牧饮用的需求[17]。
图1 辽河干流流域区位

Fig. 1 Location of the mainstream watershed of the Liaohe River

水污染治理一直是辽河流域生态修复的核心。第一版水污染防治规划——《辽河流域水污染防治“九五”规划及2010年规划》于1999年正式批复实施，2000年开始开展大批量的治理行动，而后逐步开展水土保持规划、造林绿化、河道生态建设规划等多项修复规划。在不同专项规划指引下，开展生态封育、湿地公园建设、退牧还草、退耕还湿、河道整治、护堤林建设等多项生态修复工程；至2020年，开始转向国土空间生态修复。基于研究目的和数据基础，本研究主要以2000、2020年为时间节点，在评估流域生态修复的成效基础上，探寻国土空间和生态系统服务理论下流域生态修复的方法和策略。

1.2 数据来源及处理

本研究涉及的数据主要包括高程数据、土壤数据、土地利用数据、降雨量等气候数据和水文水质监测数据（表1）。其中主要对土地利用数据进行了预处理。为提高土地利用数据精度，结合陆地卫星遥感影像与实地调查数据，通过重分类将原始数据划分为8类：水田、旱地、林地、草地、水体、湿地、未利用地及建设用地。然后，为了评估流域生态修复产生的生态空间格局成效，基于相关研究，进一步将土地利用类型划分为生产空间（水田、旱地）、生活空间（未利用地和建设用地）和生态空间（林地、草地、水体和湿地）[18]。此外，基于高程数据，采用Strahler- Horton水系分级定律划定流域边界，结合行政区边界确定本研究范围，即辽河干流流域空间范围。
表1 研究数据来源

Table 1 Data sources

名称 分辨率/m 来源
高程数据 30 地理空间数据云（www.gscloud.cn）
卫星图 Landsat 4-5 TM 30
Landsat 8 OLI
土地利用数据 30 资源与环境科学数据平台（www.resdc.cn）
降雨量数据 中国气象局官网（www.cma.gov.cn）
蒸散量数据 1 000 哈佛数据储存库（doi.org/10.7910/DVN/ZGOUED）
土壤数据 1 000 世界土壤数据库（HWSD，webarchive.iiasa.ac.at/Research/LUC/External-World-soil-database/HTML）；100 m分辨率的中国深基岩地图（globalchange.bnu.edu.cn/research/cdtb.jsp）
水文水质数据 水资源公报 辽宁省水利厅官网（slt.ln.gov.cn/jbgb/szygb）
水土保持公报
水质监测报告 辽宁省生态环境厅官网（sthj.ln.gov.cn）

1.3 研究步骤

1.3.1 流域国土空间生态修复的成效计算

1.3.1.1 生态要素类型变化评估

基于本研究的生态要素与土地利用类型之间的外延从属关系，为了定量评估生态修复期间流域范围内生态要素的类型变化，基于马尔可夫模型（Markov）建立土地利用转移矩阵，不仅能定量评估各类生态要素的面积增长情况，更能知晓其具体来源。

1.3.1.2 生态空间格局指数选取及计算

为响应国土空间生态修复的整体性和综合性，本研究从生态空间一体化的视角出发，评估流域生态修复的生态空间格局成效。根据景观格局指数的生态学意义和辽河干流流域的实际情况，再结合相关研究的经验，初步选取斑块类型水平的斑块面积占比（PLAND）、斑块密度（PD）、斑块形状指数（LSI）、斑块分离度（DIVISION）、斑块聚集度（AI）、最大斑块指数（LPI）以及景观水平的香农多样性指数（SHDI）、蔓延度指数（CONTAG）表征流域的生态空间格局特征。为了避免指数信息的冗余，进一步采用Spearman相关系数剔除高度相关的指数（相关性指数r＞0.8），最终选择1项景观组分指数（PLAND）和3项景观配置指数（AI、PD、LSI）分别表征流域生态空间的丰富度、聚集度和破碎度特征。考虑到辽河干流流域空间范围较大，结合Fragstats v4.2.1和ArcGIS 10.8软件，采用网格分析法表征景观指数的空间异质性。依据以往的研究经验，选择1 km×1 km、3 km×3 km、5 km×5 km和10 km×10 km等多尺度网格进行预实验，并最终确定3 km×3 km为合适的网格尺度。

1.3.1.3 水生态系统服务的选取及计算

根据辽河干流流域多年生态修复的目标、措施、途径和经验，选择水源涵养（water conservation, WC）、水质净化（water purification, WP）、土壤保持（soil conservation, SC）和生境质量（habitat quality, HQ）4项水生态系统服务，以评估20年的生态修复成效。分别采用InVEST模型中的年产水量（annual water yield, AWY）、养分输送比（nutrient delivery ratio, NDR）、泥沙输送比（sediment delivery ratio, SDR）、HQ模块模拟并量化上述4项服务。为确保InVEST各模块模拟结果的可靠性，参照该区域的相关研究[19-20]和辽河干流流域水质、水文监测数据调整模块的相关参数，将各模块估算结果的相对误差控制在15%以内。具体的计算式和相关参数见参考文献[9, 21]，在此不再赘述。

1.3.1.4 水生态系统服务权衡强度计算

均方根偏差（root-mean-square deviation, RMSD）可以有效表征2项以上生态系统服务之间的权衡关系，更能够满足流域生态修复多目标协同评估的需求。本研究将上述4项水生态系统服务进行Min-Max标准化后，进一步计算RMSD值。RMSD的取值范围为0~1，值越大则生态系统服务越权衡，值越小则生态系统服务越协同。

1.3.2 水生态系统服务权衡强度变化的成因分析

1.3.2.1 自然/人工影响因素贡献率厘定

生态修复是人工与自然共同作用的过程，自然过程更多受气候等自然因素的影响，人工过程主要表征为土地利用空间的变化。根据相关研究[22]，气候和土地利用变化是影响生态系统服务的最主要因素[23]。为了厘定生态修复的自然和人工因素的贡献率，在InVEST模型中分别输入多年平均气候值和真实气候值，其中，多年平均气候条件下模拟的是人工作用的成效，真实气候条件下模拟的是气候变化与人工作用的综合成效。计算式
$ {C}_{\mathrm{a}\mathrm{r}}=\frac{{X}_{2020}-{X}_{2000}}{\left|{W}_{2020}-{W}_{2000}\right|}\text{，} $
$ {C}_{\mathrm{n}\mathrm{a}}=\frac{{W}_{2020}-{W}_{2000}}{\left|{W}_{2020}-{W}_{2000}\right|}-{C}_{\mathrm{a}\mathrm{r}}\mathrm{。} $
式中：Car代表人工因素（以土地利用变化为主）的贡献率；Cna代表自然因素（以气候变化为主）的贡献率；X、W分别表示平均气候和真实气候条件下的指标值。

1.3.2.2 生态空间格局对水生态系统服务权衡强度的影响分析

多尺度地理加权回归（multiscale geographically weighted regression, MGWR）模型在地理加权回归（geographically weighted regression, GWR）模型基础上，通过为每一个自变量选择最佳的解释带宽实现自变量对因变量影响的空间异质性描述。本研究采用MGWR分析流域生态空间的景观组分和配置对其生态系统服务权衡强度产生的影响，计算式
$ \begin{aligned} {y}_{a}=&{\beta }_{0}（{u}_{a}\text{，}{v}_{a}）+\sum _{k}{\beta }_{k}{（{u}_{a}\text{，}{v}_{a}）x}_{ak}+{\epsilon }_{a}\text{，}\\& a\in \left\{1\text{，}2\text{，}\cdots \text{，}n\right\}\mathrm{。}\end{aligned} $
式中：ya是第a个网格的水生态系统服务或权衡强度值（因变量）；xak是第a个网格的景观格局指数（自变量）；（ua，va）、${\text{β}}_ 0$（ua，va）、${\text{β}}_k $（ua，va）分别表示分析网格的坐标、截距和回归系数；${\text{ε}}_a $表示残差。

2 流域生态修复的成效评估

2.1 生态空间格局的变化

在2000—2020年的生态修复期间，辽河干流流域的土地利用类型之间存在相互转化的现象，总体表现为以旱田为主的耕地转化为生态空间和生活空间。在减少的2 765.45 km2的耕地中，有67.75%转化为生态空间，其中林地占比最大，共增长980.10 km2，其余依次是湿地、草地和水体，增长面积分别为382.96、292.67和217.33 km2（图2）。流域生态要素面积增长的同时也改变了原有的生态空间格局。流域生态空间格局最直观的成效是景观组分（PLAND）的显著增长，从27.76增至30.53，集中于干流沿线及西北支流上游（图3）。生态空间配置呈差异化变化：整体聚合度（AI）下降17.47%，但干流沿线局部增长；斑块密度（PD）和形状指数（LSI）分别增加11.77%和2.64%，表明生态空间破碎化加剧，尤以西北支流上游和东部山林区显著（图3）。生态修复导致流域生态空间“聚集式”（干流沿线）与“分散式”（支流上游）增长并存，形成空间异质性格局。
图2 流域生态要素的转移情况变化

Fig. 2 Changes in the transfer of ecological elements in the watershed

图3 流域生态空间格局指数的时空变化

Fig. 3 Spatio-temporal changes in the ecological space pattern index of the watershed

2.2 水生态系统服务的变化

2000—2020年，流域4项水生态系统服务均显著提升（图4）。本研究以氮输出量表征水质净化水平，氮输出量越小则水质净化水平越高。经计算，水质净化整体提升9.14%（氮输出总量从1.74×107增至1.58×107 kg），提升区域集中于干流中上游及主要支流上游。水源涵养总量增长184.00%（从9.81×107增至27.86×107 m3），高值区稳定分布于东西部山区及干流沿线。土壤保持总量增长74.70%（从114.75×106增至200.48×106 t），高值区始终位于东、西部山林地区。生境质量的均值由0.315增至0.321，增长区域主要沿干流分布。经20年的生态修复后，流域4项水生态系统服务的增长空间差异显著。
图4 流域水生态系统服务的时空变化

Fig. 4 Spatio-temporal changes in the WES in the watershed

2.3 水生态系统服务权衡强度的变化

在4项水生态系统服务中，水质净化高值多聚集在污染源丰富的流域中下游地区，与其他服务的权衡强度整体较高；生境质量高值多聚集在受人类干扰较少的生态空间核心区，与其他服务的权衡强度整体较低。经20年的生态修复后，流域水生态系统服务权衡强度呈现差异化变化（图5）：仅水源涵养-水质净化、水源涵养-生境质量2组服务呈协同化发展（RMSD分别下降0.0339和0.0035），改善区集中于东西部山林及柳河、绕阳河沿线。其余5组服务权衡强度均上升，尤以水质净化-土壤保持（+0.0219）、水质净化-生境质量（+0.0192）最显著，主要分布在干流沿线及柳河上游。在流域的生态修复过程中，以土地利用变化为主的人工因素是权衡加剧的主要原因（表2）。
图5 流域水生态系统服务权衡强度变化

Fig. 5 Spatio-temporal changes in trade-off intensity of WES in the watershed

表2 水生态系统服务权衡强度的归因统计

Table 2 Attributional statistics of the trade-off intensity of WES

水生态系统服务权衡关系 总增长量 人工贡献率/% 自然贡献率/%
WP-WC －0.033 9 －80.83 180.83
WP-SC 0.0219 163.47 －63.47
WP-HQ 0.019 2 134.38 －34.38
WC-SC 0.051 5 14.56 85.44
WC-HQ －0.003 5 －268.57 368.57
SC-HQ 0.0039 110.26 －10.26
WP-WC-SC-HQ 0.010 9 212.84 －112.84
2000—2020年，辽河干流流域生态修复成效显著：生态空间增加1 873.06 km2（林地、草地等），空间格局呈现聚集（干流沿线）与破碎（支流上游）并存特征，单项水生态系统服务增长。然而，水生态系统服务权衡强度普遍上升，表明单目标修复虽能提升单项服务，却削弱了多目标协同性，制约了流域整体生态效益的最大化。

3 流域生态修复成效的成因解析

3.1 生态空间格局对水生态系统服务权衡强度的影响

通常人们以创造更多生态空间的方式进行生态修复，因此生态空间的格局变化是研究生态修复对成效影响的重要视角。MGWR模型分析（图6）表明：尽管不同的权衡关系中的R2高值区域具有空间异质性，但是辽河干流沿线及周边普遍是高值区域。与相关实证研究[24]的结论类似，比起景观配置，景观组分对生态系统服务产生更多影响，并且在特定的生态系统服务关系中产生不同的作用方向。
图6 生态空间格局对水生态系统服务权衡的影响

Fig. 6 Effect of ecological space pattern on WES trade-offs

进一步分解景观格局对单项水生态系统服务的影响（图7），发现与Ran等[25]的研究结论类似，产生服务权衡的主要原因在于同样的生态景观格局对不同生态系统服务的作用方向相反。基于开阔水面的蒸散效应，河流沿线以水体和湿地为主的生态空间景观组分对水源涵养产生负面影响，但是对其他服务则具有积极作用，从而导致服务间的权衡。景观配置产生的权衡主要在水质净化与其他服务之间，在东部山林表现最为显著：流域地势最高的山林聚集区由于缺少污染源而使水质净化水平较低，同时对其他服务影响积极；与其他空间穿插程度更高、形状更复杂的生态空间，拦截污染物的能力更强[21]，而破碎化的生态空间对其他服务作用消极，进而产生服务间的权衡。
图7 生态空间格局对水生态系统服务影响的回归系数格局

Fig. 7 Regression coefficient pattern of the effect of ecological space pattern on WES

3.2 生态修复对水生态系统服务权衡强度的影响

过去20年，辽河流域实施的生态修复工程使生态空间呈现干流沿线聚集化、支流上游分散化的格局变化（图3）。这种格局虽提升了各项水生态系统服务，但也加剧了服务间权衡强度。
进一步调查发现，人为的修复目标偏好决定多项生态修复工程的布设，进而导致生态空间格局的改变和水生态系统服务及其权衡强度的变化。自20世纪80年代以来，水污染治理始终是流域生态修复的首要目标。尽管同时进行了其他修复工作，但水质改善始终是成效评估的关键指标。已有研究表明，河岸带周边新增的湿地、林地等生态空间能够有效拦截面源污染，显著提升水质净化服务[26]。然而，分布在平坦区域的生态空间对土壤保持的贡献有限，新增的水体和湿地因蒸散作用会削弱水源涵养服务（图4、7），最终导致干流沿线的服务权衡增长。近年来，随着支流水质监测站点的建设，支流沿线生态空间有所增加，但尚未形成明显的聚集态势。本研究通过量化分析证实，传统的单目标、局地式修复模式虽能有效改善特定生态系统服务，但会加剧服务间的权衡关系[6]。这一发现为未来流域生态修复的多目标协同优化提供了重要依据。

4 流域国土空间生态修复的空间规划策略

国土空间生态修复发生转向以后，流域生态修复的目标从“保证生态质量不恶化”转向“生态向好”[27]，修复对象从受损的生态系统扩展到社会-生态耦合系统。
流域国土空间生态修复的根本目标是提升人类福祉，生态系统服务又是人类福祉提升的基础[28]，生态系统服务的权衡/协同关系产生于人类的选择偏好[29]，对应生态修复多元利益主体之间的冲突/共赢关系[30]。水生态系统服务权衡强度的评估有利于协调国土空间生态修复的多元目标；基于评估结果的权衡强度调节则有利于化冲突为共赢，实现水生态系统服务的最大效用，更大限度地提升人类福祉。因此，水生态系统服务的权衡是评估国土空间生态修复多目标协同性的重要指标，也是研究流域国土空间生态修复的重要视角。
根据景观生态学的“格局—过程”范式，景观格局与生态过程相互作用，共同驱动景观变化，并呈现一定的生态功能和生态系统服务。流域现状的生态空间格局既是过去自然与人工修复过程的结果，又对未来的生态修复产生影响。进一步结合“格局—过程—服务”范式，人们通过影响生态系统的结构、过程和功能的方式直接或间接地获取生态系统服务。本研究及相关实证研究[31-32]均表明，景观组分和景观配置对水生态系统服务及其权衡存在显著的影响。基于景观可持续性科学（Landscape Sustainability Science），优化空间格局是一种空间显式方法（spatially explicit approach）[33]，可通过协调水生态系统服务的权衡关系提升人类福祉，同时也是大中尺度国土空间生态修复的重要手段[1]。国土空间生态修复可以理解为人们通过影响生态结构和过程尽可能多地获取生态系统服务，进而提升人类福祉的过程。其中，作为人与自然互动的社会-生态耦合系统，景观尺度的空间格局优化是国土空间生态修复的重要抓手，尤其是以提供生态产品和服务为主导功能的生态空间，其景观格局的优化更是国土空间生态修复的焦点。在布设具体的局地生态修复工程之前，先统筹部署流域全局全生态要素的数量配比和空间格局，是降低水生态系统服务权衡强度、提升修复工作效率的关键。
流域国土空间是“山、水、林、田、湖、草”等生态要素和“城、乡”等人文要素的集合体[34]，具有生产-生活-生态复合功能属性[4]，其多功能协同是流域可持续发展和人类福祉提升的基础。对于追求整体性和系统性的国土空间生态修复而言，协调生态空间与生产、生活空间的关系，摆正生态空间在国土空间保护与开发格局中的位置[35]，是开展具体生态修复工作的先导条件。

5 结论

本研究综合运用土地利用转移矩阵、景观格局指数、InVEST模型和RMSD方法对辽河干流流域生态修复的生态要素数量、生态空间格局、水生态系统服务和水生态系统服务权衡强度成效进行评估。2000—2020年，流域的生态修复在前三方面均取得积极成效：各类生态要素面积增长的同时，流域生态空间的景观组分显著增长，也改变了生态空间的景观配置；水质净化、水源涵养、土壤保持和生境质量4项水生态系统服务在不同空间发生不同程度的增长。但是，从水生态系统服务权衡强度角度评估修复成效时，发现过去20年的生态修复成效不总是积极的，在水生态系统服务分别增长的同时，整体水生态系统服务的权衡强度也呈上升态势。通过自然/人工因素厘定和MGWR模型分析成因，发现人为的水生态系统服务选择性偏好导致大多数新增的生态空间分布在干流沿线和西部支流上游地区，虽然水质净化和生境质量得到显著改善，但对水源涵养和土壤保持的贡献率较低，从而导致水生态系统服务权衡强度的上升。由此启发，将水生态系统服务权衡强度纳入成效评估体系，可有效考核流域国土空间生态修复的多目标协同性。此外，以生态空间布局为抓手，统筹流域国土空间关系，部署全域生态要素空间格局，能够进一步提升流域国土空间生态修复的整体成效。
辽河干流流域是位于辽河中下游的农业流域，其生态修复过程和成效具有一定的典型性和特殊性。一方面，农业流域以氮、磷等非点源污染物为主的特征是以改变土地利用类型的修复方式发挥重要作用的前提，因此本研究提出的优化生态空间格局的修复策略主要对农业流域生态修复有借鉴价值，对其他类型流域的适用性有待进一步验证。另一方面，辽河干流流域地处寒冷地区且整体地势较为平缓，受气候和地势等自然条件影响，生态修复的水生态系统服务及其权衡强度出现上述成效，在山区或南方水网地区等自然条件差异较大的流域，其水生态系统服务权衡强度成效有待更多的实证研究。不过，重要的是，本研究所提出的将水生态系统服务权衡强度纳入流域生态修复成效评估体系，理论上适用于所有类型的流域，将有助于推动流域国土空间生态修复的多目标协同发展，提高修复效率，更大限度地提升人类福祉。

图1~7均由作者绘制，图1基于GS（2016）2923号地图、辽S（2023）027号地图制作，未对边界进行修改，其中的辽河流域边界主要基于地理空间数据云网站的高程数据，采用流域分区分析获取。

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