从功能分区的角度出发，为快速城市化的城市制定城市规划框架

《Environmental Impact Assessment Review》：A framework for urban planning of rapidly urbanized cities from the perspective of functional zoning

　　丁同辉|方立平|陈俊飞|周芳|杨新泽
中国江苏常州213200，河海大学经济与金融学院

**摘要**
将基于生态系统服务（ES）供需的功能分区整合到城市规划中尚未受到足够的重视。因此，本文提出了一个从功能分区角度出发的新颖城市规划框架，适用于快速城市化进程中的城市。首先，根据ES的供需情况划分城市功能区；接着将关键的城市功能区指定为限制发展区，以模拟不同城市规划方案下的土地使用结构；然后重新评估不同方案下ES的供需关系及其模拟效果；最后通过中国苏州的案例研究验证该框架的适用性和可操作性。研究结果显示，苏州被划分为五个功能区，在相应的规划方案中，有三个功能区被设定为限制发展区。在生态保护方案下，除土壤保持和粮食生产外，其他ES的供需不平衡显著得到缓解，而在经济发展方案下则加剧了这种不平衡。食品安全方案改善了碳储存和粮食生产的供需平衡，但对其他ES产生了不利影响。总体而言，不同的规划方案对快速城市化城市的生态安全有着显著的影响。

**1. 引言**
在人类世时代，人类活动加剧，全球城市化进程迅速发展（联合国，2018a）。根据联合国发布的《2018年世界城市报告》，预计城市地区将容纳全球60%的人口（联合国，2018b）。近年来，快速城市化城市的数量急剧增加（张等人，2021；郑等人，2023）。然而，这些快速城市化城市的发展特征是空间扩张迅速和土地利用结构发生剧烈变化，从而破坏了当地生态系统的可持续性（丁等人，2021；Odhengo等人，2024）。在这些快速城市化城市中，森林和绿地等生态用地被开发用地和交通基础设施所取代，导致城市扩张无序和空间布局不合理。此外，人口和经济的快速增长带来了对住房、就业和公共服务的巨大需求，进一步加剧了对基本资源的掠夺性消费，增加了对城市生态系统的压力。因此，如何合理规划快速城市化城市的空间格局以促进可持续城市发展是一个值得深入研究的课题。

生态系统服务（ES）是生态系统产生的各种生态产品或服务，可以直接或间接地提供给人类（Costanza等人，1997）。随着全球人口日益城市化，人们越来越意识到城市生态系统提供的一些关键ES极大地提升了城市居民的福祉（Gómez-Baggethun和Barton，2013）。例如，快速城市化城市的生态系统通过提供气候调节和空气净化等调节服务来改善居民健康，通过提供清洁水和食物等保障服务来确保基本材料的稳定供应。然而，快速城市化城市的ES供应能力仍面临诸多局部压力（Kong等人，2025b）。例如，城市的迅速扩张直接破坏了城市生态产品和服务的供应能力（何等人，2020；易等人，2025）。此外，城市居民的增长和工业化也大大增加了对ES的需求，给城市ES的供需关系带来了巨大挑战（彭等人，2020）。因此，将ES的供需关系作为关键评估指标整合到快速城市化城市的规划中是一个值得深入探讨的研究课题。

作为城市规划过程的一部分，决策者通过土地利用调整来规划城市空间格局（姚等人，2022），并采取相关管理措施来影响城市ES，从而影响城市生态安全（Cortinovis和Geneletti，2019）。城市规划可以影响ES的供应，并确定居民和产业的分布，从而影响ES的需求分布。总体而言，城市规划是将ES方法纳入决策框架以实现城市发展的可持续性、效率和适宜性的有效工具（Polasky等人，2015）。作为自然资源最重要的要素，土地是可持续城市发展的基础和支撑（Verburg等人，2009），而土地利用是城市结构的核心主题和物理表现形式（Fischer等人，2011）。因此，在制定城市规划方案时，应尽可能考虑土地带来的效益。此外，快速城市化城市中出现了城市开发用地快速扩张的现象，导致生态退化更为严重（姜等人，2022），进一步造成了ES需求远超供给的情况。因此，如何规划快速城市化城市的土地利用结构是一个亟待解决的问题。

苏州作为中国典型的快速城市化城市，在人与土地的互动以及城市ES的供需动态方面表现出独特特征，特别是在“双碳”目标和长江保护战略的背景下。首先，苏州因其既是“全球制造中心”又是传统“水乡”的双重身份而形成了一种空间张力。在全球产业迁移的过程中，苏州形成了“历史城区、大规模工业园区和强大的县级经济”相结合的独特空间格局，这些因素推动了深刻的土地利用转型。其次，苏州城市ES的供需矛盾反映了高强度城市发展和生态敏感水文网络的复合压力。脆弱的生态供给与 rigid 的社会经济需求并存，导致了明显的空间失衡，使苏州成为一个极具研究价值的案例。第三，作为主要工业城市，苏州在碳排放方面位居中国省级城市前列。同时，其位于长江入海口的战略位置使其空间发展模式对区域生态安全具有直接影响，特别是对长江岸线的保护与修复。因此，苏州为研究将生态系统服务评估整合到城市规划中提供了独特且不可替代的案例，尤其是通过功能分区的视角。

将ES与功能分区相结合以识别关键功能区，并将其应用于城市规划，对于快速城市化城市的可持续发展至关重要。然而，当前的研究主要集中在评估ES的供需关系及其关系上（田等人，2025；丁等人，2025），未能将科学的ES供需研究成果转化为用于划分城市功能区的实用知识。尽管一些学者试图识别和管理功能区以增强区域生态安全（Cortinovis和Geneletti，2020；薛等人，2023），但很少有研究将这些识别出的功能区作为限制因素纳入未来城市规划方案的模拟中。为应对上述不足，本文提出了一种方法论框架，将功能分区整合到快速城市化城市的规划中，并以中国典型的快速城市化城市苏州作为案例进行应用。该框架的具体研究内容包括：1）根据城市ES的供需及其关系划分城市功能区；2）通过将关键功能区设定为限制发展区，模拟各种规划方案下的城市土地使用结构；3）通过重新评估不同规划方案下的ES供需关系来分析模拟效果。因此，本研究的主要贡献是提出了一种基于ES的城市规划新方法论框架，通过在模拟中设定关键识别出的功能区作为限制发展区，扩展和深化了传统的城市规划方法。

**2. 文献综述**
自千年生态系统评估以来，ES供应逐渐受到关注，并成为评估城市生态系统健康的关键指标之一（Costanza等人，2017）。在以人为中心的指导思想指导下，人们对ES需求的关注度不断提高，可以通过人口空间化方法对其进行评估（李等人，2022）。在此基础上，进一步重视了ES的供需关系评估，这有助于有效促进ES的供应，以满足人类不断增长的需求（Cortinovis和Geneletti，2020）。目前，诸如供需比（曾等人，2023a）、空间自相关分析（余楚等人，2020）和供需匹配度（史等人，2020；辛等人，2021）等指标和方法被广泛用于评估ES供需的空间关系（Baró等人，2015；Bing等人，2021）和数量关系（吴等人，2019；徐等人，2021）。随着ES供需评估的成熟，一些研究者开始探讨城市化如何影响ES的供需平衡（曾等人，2023a；曲等人，2024），并开始尝试将ES的供需关系应用于城市规划（Das等人，2024；孙等人，2024）。遗憾的是，目前仍缺乏将ES供需的科学研究转化为实用知识以划分城市功能区，进而规划快速城市化城市土地使用模式的研究。

目前，一种基于“源识别-阻力面构建-模式确定”三步过程的生态安全格局构建研究范式已得到广泛应用（吴等人，2025；马等人，2026；丁等人，2024）。其优势在于综合考虑了生态单元之间的内在关系，并在此基础上制定统一计划，直观反映了生态系统的完整性、系统性和连续性。作为基本要素，源识别和阻力面构建是识别和构建生态安全模式的首要步骤。其中，生态源被定义为物种扩散和生态功能流动的起始和扩散的景观斑块（戴等人，2021），可以通过直接提取政策控制区域（如生态红线区）、选择生态质量更好的区域（如森林和绿地公园）或ES供应较高的区域来确定。生活扩展源是人类产生ES需求的斑块（张等人，2022），可以通过确定人类活动聚集区来识别。此外，多项研究在识别目标源时考虑了ES的供需关系（贾等人，2023）。阻力面是指物种从源地到目的地过程中遇到的障碍程度，可以通过最小累积阻力（MCR）模型来构建（傅等人，2024）。因此，本研究引入了源识别和阻力面构建方法来构建城市生态空间格局，为进一步划分快速城市化城市的功能区提供了参考。

近期有研究探讨了ES在区域空间功能分区中的作用（徐和包，2025），例如生态功能分区（吴等人，2023）。功能分区的目的是通过建立不同的功能区来实施差异化的空间管理政策，从而保障区域生态安全并提升居民福祉（袁等人，2023）。一些学者根据生态功能的重要性将生态区分类为生态红线区、重要生态功能区和一般重要生态功能区，并为不同功能区提出差异化的生态管理政策（丁等人，2023）。还有一些学者通过明确ES的供需关系及其空间差异和聚集特征来进行区域功能分区（Burkhard等人，2013；徐等人，2022）。例如，曾等人（2023b）通过分析中国生态区的供需匹配关系来进行分类，以实施有针对性的管理决策。目前，越来越多的研究专注于通过识别生态安全模式来划定重要的生态保护区（Kong等人，2025a）。然而，从生态系统服务的供需角度识别城市生态安全模式以确定关键城市功能区，然后将其应用于未来的城市土地利用模拟的研究尚未成熟。情景分析可以指导未来的城市规划和管理决策（Qiu等人，2022），并已被广泛用于城市规划方案的情景模拟中。例如，Zhang等人（2023b）定义了三个情景，作为中国武汉城市空间规划的参考框架。此外，通过一系列空间建模工具模拟了不同规划方案下的城市土地利用结构，如元胞自动机（CA）模型（Zhang等人，2023a）、未来土地利用模拟（FLUS）模型（Liu等人，2017）和基于斑块生成的土地利用模拟（PLUS）模型（Liang等人，2021）。其中，CA模型的主要优势在于能够更真实地模拟驱动土地利用变化的具体生态过程。尽管如此，CA模型在转换分析策略上仍存在不足，导致其在分析土地利用变化的根本驱动因素方面的表现较弱（Fu等人，2022）。FLUS模型利用多层前馈神经网络算法和轮盘选择机制在多个情景中更擅长模拟土地利用结构，但它难以清晰反映不同地点土地利用变化的空间配置差异（Liu等人，2017）。与其他空间建模工具相比，PLUS模型的关键优势在于它能够通过基于土地扩张分析的专用挖掘框架识别土地利用转换规则，并通过基于多类型随机斑块种子的CA模型改进景观模式模拟（Chen等人，2023）。因此，这种建模工具可以更有效地处理未来城市空间演变的不确定性，并实现更准确的土地利用模拟效果。因此，本研究通过情景分析和PLUS模型分别定义了各种城市规划方案，并模拟了不同规划方案下的城市土地利用结构。

为了填补关键研究空白并贡献于现有知识体系，开发了一种考虑功能区的快速城市化城市规划的方法论框架。首先，通过生态系统服务的综合评估与权衡（InVEST）模型和人口空间化方法分别量化生态系统服务的供需，并通过供需比率评估生态系统服务的供需关系。在此基础上，通过识别生态来源和生活扩展来源并构建其抗性表面来划定城市功能区。然后，利用马尔可夫模型和PLUS模型在多个不同规划方案下获得模拟的城市土地利用结构，其中关键功能区被设定为限制开发区域。最后，通过重新评估城市生态系统服务的供需关系来分析不同城市规划方案的模拟效果。因此，本文有助于为快速城市化城市提供有效的城市规划和管理决策信息。

3. 方法论框架和方法
3.1. 研究区域
中国苏州市（119°55′E–121°20′E，30°47′N–32°2′N）位于江苏省东南部，包括6个区和4个县级市（图1）。关于气候条件，苏州的年平均温度和降水量分别为约15.7°C和1100毫米。

从1978年中国的改革开放开始，苏州的城市化进程迅速发展。在这个持续发展和转型的过程中，苏州成为中国强大的工业城市，也是中国快速城市化城市的典型代表。苏州的工业总产值在全国排名前三，2023年的工业总产值为4434.39亿元人民币。然而，随着城市化和工业化的快速发展，苏州对生态系统服务的需求显著增加，例如城市人口的集中加剧了对水和食物的需求。此外，苏州的城市化和工业化还扰乱了城市土地利用结构，削弱了当地生态系统为城市居民提供各种生态系统服务的能力。城市生态系统服务的供需失衡成为苏州的一个紧迫问题。因此，本文以苏州为例，验证所提出的方法论框架的适用性。

3.2. 方法论框架
为了研究考虑功能分区的快速城市化城市规划，本研究开发了一种方法论框架。该框架主要由五个步骤组成，如图2所示。具体来说，第一步是准备工作，即编译和准备相关数据，包括土地利用、气候、生态、地形和统计数据。第二步是从生态系统服务的供需角度实施城市功能分区。第三步是对不同的城市规划方案进行情景模拟。第四步通过重新评估四种规划方案下生态系统服务的供需关系来分析模拟效果。第五步从三个关键方面提出有针对性的城市规划和管理策略：区域差异化管理、跨区域协作治理和空间功能替代机制。其中，第二步和第三步的具体过程如下：

在第二步中，首先利用InVEST模型和人口空间化方法确定快速城市化城市中的关键生态系统服务，然后应用供需比率来评估生态系统服务的供需关系。接着通过三个阶段识别城市功能区：明确目标来源、选择抗性因素和构建抗性表面。具体而言，具有较高生态系统服务供给能力和供给超过需求的区域被识别为生态来源，人口、工业和工业园区的集中区域被定义为生活扩展来源。通过选择抗性因素并按等级重新分类抗性因素，获得每个抗性因素的空间分布图。然后，通过加权求和得到生态来源和生活扩展来源的综合抗性因素等级。随后，利用MCR模型构建相应的抗性表面。通过计算两个抗性表面之间的差异表面，对差异表面进行变异分析，得到网格计数随差异表面变化而变化的突变点，这些突变点进一步用于确定快速城市化城市的不同功能区。

在第三步中，首先定义四种城市规划方案的情景。然后利用马尔可夫模型预测这些方案中的土地利用量，并利用PLUS模型模拟城市土地利用结构，在相应的情景中将关键功能区设定为限制开发区域。

3.3. 数据来源
本研究涉及的相关数据主要包括土地利用、气候、生态、地形、人口密度和统计数据。土地利用数据来自Yang和Huang（2021）发布的Landsat年度土地利用/土地覆盖数据集。气候数据包括降水量和温度，来源于中国气象数据中心（http://data.cma.cn/）。生态数据来自国家生态系统科学数据中心（http://www.nesdc.org.cn/）。地形数据来自地理空间数据云（https://www.gscloud.cn/）的数字高程模型（DEM）。人口密度数据来自WorldPop数据集（https://www.worldpop.org/）。部分社会经济统计数据主要收集自相关的统计年鉴，如江苏省统计年鉴、苏州统计年鉴、能源统计年鉴和水资源公报。此外，本研究使用InVEST模型量化生态系统服务供给，该方法中使用的数据在补充信息（SI）中的表A1中提供。

3.4. 基于生态系统服务的城市功能分区
3.4.1. 生态系统服务的供需及供需关系评估
3.4.1.1. 关键生态系统服务的选择
首先，苏州位于江南地区（长江以南），该地区以其风景如画的水乡而闻名。然而，苏州的城市化和工业化导致大量不透水表面取代了原本的透水自然表面，严重影响了雨水的渗透和积聚，从而增加了水质退化的风险。因此，评估水产量至关重要，因为它直接关系到安全的饮用水和可持续的社会经济发展。其次，苏州的高强度能源消费使其成为重要的碳排放源。因此，评估碳储存对评估植被土地在气候变化缓解中的作用具有极强的实际指导意义。尽管苏州地形平坦，但其边缘和西部的低山区和丘陵地区仍面临极端降雨和人类活动导致的土壤侵蚀风险。因此，评估土壤保持能力不仅与维持耕地的肥力有关，也与下游河流和湖泊的沉积物和非点源污染密切相关。随着城市化的继续推进，快速城市化城市中的城市热耗散不平衡问题日益严重，这加剧了城市热岛效应，对居民健康和城市安全构成重大威胁。因此，评估城市降温效果对于系统评估城市生态系统的热调节功能非常重要，为缓解快速城市化城市中的热岛效应提供科学依据。最后，尽管城市化侵占了大量高质量农田，但苏州的一些县级市和区仍然是重要的粮食生产区。此外，粮食生产是一项重要的服务，其可持续性取决于肥沃土壤和未受污染的水源等生态组成部分。因此，评估粮食生产是确保快速城市化城市区域粮食安全的重要体现，应纳入生态核心区的划定中。总之，本研究主要选择了五个具有全球重要性、基础性和高替代成本的关键生态系统服务，即水产量、碳储存、土壤保持、城市降温和粮食生产。

3.4.1.2. 供需量化
本研究使用InVEST模型来评估除粮食生产之外的生态系统服务供给。该模型中的数据和具体计算步骤在SI的第一部分给出。此外，本文还验证了InVEST模型的模拟准确性，详细内容在SI的第二部分。研究结果表明，该模型的模拟结果可信。一些研究还发现，粮食生产与归一化差异植被指数（NDVI）之间存在显著的线性关系（Kuri等人，2014）。因此，收集了快速城市化城市中的粮食生产和NDVI数据，以分配耕地上的粮食生产。具体公式在SI的第1.5部分给出。

相关研究发现，人口分布可以在一定程度上反映对生态系统服务的需求（Deng等人，2021）。基于此，通过人口空间化方法广泛量化了生态系统服务的需求。本研究首先收集了快速城市化城市中的水资源消耗、碳排放和粮食消费的统计数据，然后利用人口空间分布数据集评估水产量、碳储存和粮食生产的需求（Chen等人，2022）。城市降温需求通过整合热暴露和人口空间分布数据集进行量化。潜在的土壤侵蚀是指在缺乏植被覆盖和土壤及水分保护措施的情况下可能发生的土壤流失量，这可以表征区域侵蚀风险水平（Su等人，2024年）。侵蚀风险越高，保持土壤的需求就越紧迫。因此，本文将潜在的土壤侵蚀作为快速城市化城市中土壤侵蚀的生物物理需求。这五种生态服务（ESs）的具体需求计算过程在附录的第三部分中呈现。供给-需求比率作为一个评估指标，表示为ESs的供给与需求之间的比例，用于反映ESs的供给是否能够满足人类需求。通过这一指标来评估ESs的供给-需求关系。具体公式如下：(1) SDMDkg = (Skg ? Dkg) / (Sk_max + Dk_max/2)，其中SDMDkg表示网格g上ES k的供给-需求比率，Skg和Dkg分别表示网格g上ES k的供给和需求，Sk_max和Dk_max分别表示网格g上ES k的最大供给和需求。当SDMDkg > 0时，表明ES处于供过于求的状态；当SDMDkg = 0时，表示ES处于平衡状态；当SDMDkg < 0时，表明ES处于供不应求的状态。

3.4.2. 城市功能区的识别
本研究采用“源头识别-阻力面构建”生态安全模式构建的原则，系统地划分城市功能区。城市功能分区的主要目的是识别生态功能区和城市化功能区，如城市扩展区。在识别目标源的阶段，本研究同时定义了两种类型的源。第一种是生态源，用于后续识别自然功能区，如生态保护核心区；第二种是生活扩展源，用于支持识别人类活动功能区，如城市优化和改善区。此外，构建阻力面是区分城市功能区的关键步骤，主要包括两个阶段：选择目标源的阻力因素和计算最小累积阻力成本。基于上述原则，识别城市功能区的具体流程如下：

3.4.2.1. 目标源的识别
考虑到ESs对城市生态安全的重要性，本文基于城市ESs的供给、需求和供给-需求关系来确定目标源。在识别生态源时，本研究首先使用自然断点方法将ES供给和供给-需求比率分为五个等级。等级越高，表示ES供给能力越强，供给-需求关系越好。分类后，将供给能力较强且供给-需求匹配关系较好的区域在空间上叠加，面积大于或等于5平方公里的斑块被识别为生态源。此外，重要水体（如太湖）和森林的斑块也被提取为生态源，这些斑块面积应大于或等于1平方公里。生活扩展源是人口、工业和工业园区的集中区域，因此本研究将快速城市化城市中的开发土地定义为生活扩展源。另外，考虑到操作可行性，生活扩展源的斑块面积应大于或等于1平方公里。

3.4.2.2. 阻力面的构建
考虑到自然条件和人类活动对城市生态系统有一定的影响，本研究选择了八个阻力因素来建立阻力面（表1）。每个阻力因素分为五个等级，包括低、较低、中等、较高和高阻力。对于生态源，等级越高，阻力因素值越大，保护生态源就越容易。对于生活扩展源，等级越低，阻力因素值越大，生活空间的扩展能力越弱。参考相关研究（Yang等人，2016年；Jia等人，2023年），确定了每个目标源的每个阻力因素的等级区间。

表1. 生态源和生活扩展源的阻力因素分类及权重
| 阻力因素分类（生态源/生活扩展源） | 阻力权重 |
|------------------|-----------------|
| 低/高阻力 | 0.173 |
| 低/较高阻力 | 0.124 |
| 中等/中等阻力 | 0.168 |
| 高/低阻力 | 0.127 |
| 使用类型 | |
| 森林、水体 | 0.173 |
| 草地 | 0.124 |
| 耕地 | 0.124 |
| 未利用土地 | 0.127 |
| 开发土地 | 0.127 |
| 数字高程模型（DEM）> 150 | 1.00 |
| 100–150 | 0.80 |
| 50–100 | 0.60 |
| 15–50 | 0.40 |
| 斜坡 > 25 | 0.94 |
| 15–25 | 0.80 |
| 6–15 | 0.60 |
| 2–60 | 0.40 |
| 0–20 | 0.20 |
| 植被覆盖度 > 80 | 0.65 |
| 65–80 | 0.50 |
| 25–50 | 0.40 |
| 0–25 | 0.20 |
| 降水量 > 1300 | 1.24 |
| 1200–1300 | 1.18 |
| 1100–1240 | 1.10 |
| 0–1180 | 0.10 |
| 温度 | |
| 0–17 | 0.087 |
| 17–19 | 0.127 |
| 19–21 | 0.168 |
| >23 | 0.087 |
| 人口密度 | |
| 0–2200 | 0.087 |
| 2200–8000 | 0.168 |
| 8000–18,000 | 0.333 |
| > 37,000 | 0.129 |
| 夜光数据 | |
| 0–7 | 0.127 |
| 7–18 | 0.250 |
| 18–32 | 0.375 |
| 32–50 | 0.500 |
| > 50 | 0.900 |

各种阻力因素的权重是通过层次分析法（AHMP）确定的。具体计算过程如下：首先建立包含目标层（阻力面）和标准层（阻力因素）的层次结构。然后，专家们根据1-9评分法逐一比较各因素，构建判断矩阵，并量化它们的相对重要性。专家的隶属关系、专业背景和研究领域详细信息在附录的表A5中给出。接着使用和积法得到判断矩阵的特征向量，并在归一化后得到每个阻力因素的初始权重。最后进行一致性检验，以验证判断矩阵的合理性。如果检验通过，阻力因素的权重就是合理的。由于判断矩阵的一致性系数为0.00，表明各种阻力因素的权重是合理的。目标源的阻力因素分类和权重在表1中给出。基于此，通过加权并求和阻力因素得到目标源的综合阻力等级。

MCR模型最初由Knaapen等人（1992年）提出。在此基础上，Yu（1999年）对该模型进行了进一步改进。该模型用于计算物种从源头迁移到目的地过程中遇到的最小阻力，能够体现物种迁移过程中的困境。因此，本研究使用MCR模型建立了生态源和生活扩展源的综合阻力面。

3.4.2.3. 通过突变分析进行城市功能分区
在获得生态源和生活扩展源的综合阻力面后，本研究使用ArcGIS 10.2分析工具中的Raster Calculator计算这两个阻力面之间的差异面。识别突变点的阈值不是预先设定的固定值，而是通过邻域方差系数方法获得的。具体来说，首先使用ArcGIS 10.2系统中的邻域方差系数工具，以5×5网格的移动窗口获得方差系数面。然后根据百分位数方法（Lloyd，2010年）确定四个阈值。这些阈值识别的突变点标记了主导功能从一种形式转变为另一种形式的位置，即从渐进变化转变为突变的位置。最后，根据这些阈值对差异面进行分类，以进一步识别城市功能区。

基于突变点划分城市功能区的逻辑如下：差异值小于最小突变点阈值的区域（即累计生态阻力显著低于累计城市阻力的区域）被指定为生态功能区，因为这些区域在生态竞争中具有绝对优势；相反，差异值超过最大阈值的区域被分类为城市发展区，因为这些区域更适合建设和开发。在本研究的突变分析中，突变点的阈值为?3401.289、?916.499、947.100和4053.098。利用这些阈值，苏州可以被划分为五个功能区：生态保护核心区、生态保护缓冲区、生产发展与建设区、城市关键扩展区和城市优化与改善区。

总之，所识别的突变点具有明显的物理意义。具体来说，最小突变点（例如?3401.289）主要分布在生态源内，对应于生态保护边界，这些边界对城市扩张的阻力急剧增加；接近零的突变点（例如?916.499和947.100）分布在生态-城市过渡区，反映了生态保护和城市发展之间竞争最激烈的区域；最大突变点（例如4053.098）位于城市边缘和新开发区域，表明这些区域的开发成本预计会降低。为了进一步验证这些突变点阈值的稳健性，进行了敏感性分析。将四个突变点阈值分别独立变化±5%和±10%，并据此重新划分了五个城市功能区（见附录的图A2）。可以观察到，随着突变点阈值的调整，五个城市功能区的空间分布相对稳定，证实了所划分的城市功能区对这些突变点阈值的微小变化具有较高的稳定性。

基于城市功能分区，本研究进一步将关键功能区（生态保护核心区、生产发展与建设区、城市优化与改善区）作为限制开发区域，用于后续的城市规划方案场景模拟。

3.5. 通过马尔可夫模型和PLUS模型进行城市规划方案的情景模拟
3.5.1. 城市规划方案的情景定义
本研究定义并分析了四种不同的城市规划方案——自然发展、经济发展、粮食安全和生态保护方案。这些方案用于模拟和比较各种城市规划方案下的土地利用结构，以制定最佳的城市规划策略。这四种城市规划方案描述如下：
- 自然发展（ND）方案要求城市土地利用结构的变化特征应符合历史发展规律，以揭示现有城市规划策略对未来城市土地利用结构的影响。
- 经济发展（ED）方案假设城市规划者遵循以经济为先的策略，以最大化各种土地利用类型创造的经济效益，而牺牲生态用地创造的生态效益。因此，该方案遵循开发土地、耕地、森林和水体从低等级向高等级的单向转化原则。
- 粮食安全（FS）方案考虑到快速城市化城市发展了大量的土地利用类型以扩大开发土地（如住宅和工业用地），导致耕地被侵占和粮食产量减少。快速城市化城市中的粮食安全问题日益突出。因此，该方案要求城市规划者的首要任务是确保粮食安全，这包括严格禁止对基本耕地的重新开发。
- 生态保护（EP）方案假设城市规划者受生态保护策略的约束，禁止开发或侵占关键生态用地。城市规划者还需要在高生态价值区域集中投资和加强保护工作。

3.5.2. 预测各种城市规划方案下的土地利用量
马尔可夫模型可用于分析当前状态的变化趋势，并根据状态之间的转移概率预测未来状态。因此，该模型在预测各种城市规划方案下的土地利用量方面具有优势。本文使用马尔可夫模型，根据2010年和2020年的土地利用地图，计算历史土地利用转移概率矩阵。然后根据每个规划方案的转换规则修改历史土地利用转移概率矩阵。在四个规划方案下，具体的转换规则分别展示在SI的第5部分。设St=s1t·s2t…snt和Sqt+1=sq1t+1·sq2t+1…sqnt+1为n维行向量，分别代表历史时间t和情景q下时间t+1的土地利用类型状态分布。情景q下时间t+1的土地利用类型状态分布计算方法如下：
(2)Sqt+1=St·Pq
其中
(3)Pq=p11·p12…p1n·p21·p22…p2n·…·pn1·pn2…pn·
Pq是从时间t到时间t+1在情景q下的土地利用转移概率矩阵，其具体数值在SI的表A6中为每个规划方案提供。

3.5.3. 模拟各种城市规划方案下的土地利用结构
PLUS模型相比传统的CA模型提供了更强的时空动态表达和预测能力。首先，PLUS模型获取2010年至2020年间各种土地利用类型的扩展数据，然后将其输入到土地扩展分析策略（LEAS）模块中，以探索土地利用类型的发展潜力。接下来，将土地利用类型的发展潜力和预测数量以及2020年的土地利用地图输入基于多重随机种子（CARS）的CA模型中。同时，在CARS模块中将关键功能区（生态保护核心区、生产发展与建设区和城市优化与改进区）设定为限制发展区。最后，在所有数据输入完成后，通过运行CARS模块获得这些规划方案下2030年的城市土地利用结构。

3.6. 四种城市规划方案的模拟分析
根据对各种城市规划方案下城市土地利用结构的模拟，本文假设快速城市化城市在不同规划方案下的气候、水文和地形与2020年相同，重新评估了2030年不同规划方案下的生态服务（ES）供给。然后，根据快速城市化城市的相关规划文件，确定了不同规划方案下2030年社会经济指标的增长率，从而重新评估了生态服务需求。根据这些重新评估的供给和需求值，重新评估了2030年不同规划方案下的生态服务供需比率。

4. 结果
4.1. 苏州城市功能区的识别
本研究首先评估了苏州城市生态服务的供给、需求和供需比率，其空间分布和评估值显示在SI的图A3和表A7中。接着识别了苏州的生态来源和生活扩展来源（见图3）。显然，生态来源主要集中在苏州的北部和西南部，而生活扩展来源则主要分布在市中心区域。

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图3. 苏州生态来源和生活扩展来源的空间分布

接下来，对生态来源的阻力因素进行重新分类，得到其空间分布图，然后通过加权并求和每个阻力因素得到综合阻力因素（见图4a）。可以看出，生态来源的低和低阻力区域主要位于太湖和植被覆盖区域，如吴中中部和县级城市的郊区。中等阻力区域主要集中在城市中心地带和长江沿线。城市中心区域则主要受到高和高的阻力影响。同样，通过上述方法也获得了生活扩展来源的综合阻力因素（见图4b）。从图4中可以看出，生活扩展来源的低和低阻力区域集中在城市中心区域，而太湖、西南部的植被覆盖区域和县级城市的郊区则主要受到高和高的阻力影响。

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图4. 苏州生态来源和生活扩展来源的综合阻力因素及其功能区的空间分布

获得综合阻力因素后，使用MCR模型得到生态来源和生活扩展来源的阻力表面，然后计算这两个阻力表面的差异表面。接着得到方差系数表面，以确定突变点阈值，将苏州划分为五种功能区：生态保护核心区、生态保护缓冲区、生产发展与建设区、城市关键扩展区和城市优化与改进区（见图4c）。具体来说，生态保护核心区包括西南部的太湖、北部的长江岸线以及大面积的森林和耕地，这些都是苏州重要的生态功能区。生态保护缓冲区主要由围绕生态保护核心区的生态区域组成。生产发展与建设区主要由耕地构成，对保障苏州的粮食安全至关重要。城市关键扩展区是潜在的城市扩张区域，而城市优化与改进区则主要聚集在苏州的中心地带，即人口和产业的集中区，工业化程度和城市化水平最高。

4.2. 2030年苏州城市规划方案的模拟结果
4.2.1. 不同城市规划方案下的土地利用数量预测结果
根据2020年的基准年土地利用数量，预测了不同城市规划方案下的土地利用数量，见表2。此外，表2中用红色标出了2030年不同方案下土地利用类型数量相对于基准年的变化比率。与基准年相比，ND方案下的耕地和生态用地呈现持续退化的趋势。具体而言，耕地面积减少了218.26平方公里（变化率为-6.41%），森林面积减少了32.19平方公里（变化率为-21.87%），水域面积减少了243.67平方公里（变化率为-9.57%），开发用地面积增加了近494.19平方公里（变化率为23.22%）。与ND方案不同，ED方案下的开发用地扩张更为明显，而森林和水域的退化更为显著（变化率分别为-27.99%和-14.04%）。此外，只有FS方案下的耕地面积增加了约109.49平方公里（变化率为3.21%）。然而，只有EP方案下的森林面积呈现扩张趋势。

表2. 2020年基准年苏州的土地利用数量，2030年各种城市规划方案下的预测土地利用数量及其相对于基准年的变化比率（红色突出显示）（NDS=ND方案；EDS=ED方案；FSS=FS方案；EPS=EP方案）

4.2.2. 不同城市规划方案下的土地利用结构模拟结果
模拟了2030年苏州各种规划方案下的未来城市土地利用结构。同时应用了Kappa系数（衡量分类准确性）和FoM系数（衡量模型效果）来验证PLUS模型。在验证过程中，本研究首先使用2010年的实际土地利用地图作为基准，模拟了2020年的土地利用地图，然后将其与实际地图进行对比。验证结果显示，Kappa系数为0.845，FoM系数为0.142，说明该模型的模拟效果是可靠的。

图5展示了2030年各种城市规划方案下苏州的模拟土地利用结构。与实际2020年的土地利用地图相比，所有规划方案下的开发用地都集中在苏州的中心区域。其中，ED方案下的开发用地扩张最为明显，而EP方案下的开发用地得到了有效控制。此外，FS方案下的耕地面积显著扩张，主要出现在县级城市的郊区。EP方案下的森林也显示出明显的扩张趋势，主要集中在吴中东北部。

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图5. 2030年各种城市规划方案下苏州的实际和模拟土地利用图

4.3. 2030年各种城市规划方案下苏州的预测生态系统服务价值
4.3.1. 不同城市规划方案下的预测生态系统服务供给价值
基于苏州的模拟土地利用结构，重新评估了2030年各种规划方案下苏州的生态服务供给空间分布（见图6）。表3显示了2030年四种城市规划方案下苏州的总生态服务供给量及其相对于ND方案的变化比率（红色突出显示）。从空间分布来看，除土壤保持功能外，高生态服务供给值主要分布在水域和植被覆盖区域。较低生态服务供给值的主要分布在吴江区南部和吴中市中心。此外，各规划方案下较高土壤保持值的区域集中在吴中的植被覆盖区域，而低值区域则遍布苏州大部分地区。

表3. 2030年各种城市规划方案下苏州的总生态服务供给量及其相对于ND方案的变化比率（红色突出显示）（WY=水产量；CS=碳储存；SR=土壤保持；UC=城市降温；FP=食物生产）

就总量而言，ND方案下的水产量为93.225×10^8立方米，碳储存为14.431×10^6吨，土壤保持为587.064×10^4吨，食物生产为83.508×10^4吨。与ND方案相比，ED方案下的水产量增加到93.462×10^8立方米（变化率为0.222%），FS和EP方案下的碳储存分别为93.036×10^8立方米和92.811×10^8立方米，变化率分别为-0.235%和-0.476%。FS和EP方案下的碳储存量均高于ND方案，而ED方案下的碳储存量较低。相比之下，尽管FS方案下的森林面积减少了13.02平方公里，但耕地面积增加了近327.75平方公里（见表2）。同时，InVEST碳储存模块中使用的生物物理数据显示（见SI的表A2），尽管耕地的碳储存能力低于森林，但耕地面积的增加仍然导致总体碳储存能力提升。此外，由于森林面积的增加，EP方案下的碳储存能力显著增强，比ND方案增加了0.889×10^6吨。对于土壤保持功能，其他三个方案下的供给量均呈现下降趋势（变化率分别为-0.011%、-0.835%和-0.027%）。在城市降温功能方面，除EP方案外，其他方案下的平均降温能力均低于ND方案。对于食物生产功能，FS方案下的总供给量呈现显著增长趋势，增加到92.115×10^4吨（变化率为10.307%），而EP方案下的供给量则显著下降，减少到82.310×10^4吨（变化率为-1.434%）。

4.3.2. 不同城市规划方案下的预测生态系统服务需求价值
通过收集苏州的相关规划文件，确定了不同方案下社会经济指标的年增长率（见表4），用于重新评估2030年不同方案下的生态服务需求。根据《苏州国土空间总体规划（2021-2035年）》，预计到2035年苏州的常住人口将达到1700万至1800万。因此，本研究假设2035年苏州的常住人口将达到最高水平。此外，2020-2035年间苏州常住人口的年均增长率将保持不变。因此，在国家发展（ND）情景下，2030年苏州常住人口的增长率为2.33%。根据《苏州综合水资源规划（2021-2035）》，预计2025年苏州的总用水量为103亿立方米，2035年将达到106.35亿立方米。因此，在ND情景下，2030年人均用水量的增长率为4.80%。根据世界资源研究所发布的《苏州碳排放峰值路径优化与2050年长期愿景（2020）》，在ND情景下，2030年苏州人均碳排放量的增长率为-4.00%。基于世界银行预测的2030年人均粮食消费量，ND情景下苏州人均粮食消费量的增长率为-0.24%。在此基础上，本文通过结合不同情景的发展特点，确定了其他三种情景下苏州社会经济指标的增长率（表4）。表4. 2030年四种城市规划方案下苏州社会经济指标的年均增长率。

情景 常住人口 人均用水量 人均碳排放量 人均粮食消费量
NDS 2.33% 4.80% -4.00% -0.24%
EDS 3.00% 5.50% -3.50% -0.20%
FSS 2.00% 5.00% -4.50% -0.28%
EPS 1.50% 4.00% -5.00% -0.32%

注：本研究中计算的社会经济指标增长率是年均增长率，且在各种土地利用类型下保持一致。

鉴于不同情景下社会经济指标增长率的差异，本研究重新评估了生态系统服务（ES）的需求，其空间分布显示在图7中。2030年四种城市规划方案下苏州的总ES需求及其与ND情景相比的变化比率（用红色标出）显示在表5中。就空间分布而言，除土壤保持外，不同规划方案下的ES需求具有相似的空间分布特征，高需求值呈现“三点一线”的空间聚集特征。其中，三点是县级城市的城市中心，一点是苏州的城市中心。这三点和一个中心是城市人口高度聚集的地区，具有较高的社会经济发展水平，因此产生较高的ES需求。此外，在不同情景下，苏州的东部和北部地区以及吴中地区的植被地带有较高的土壤保持需求，而中部和西南地区的需求较低。

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图7. 2030年不同城市规划方案下苏州ES需求的空间分布。

表5. 2030年四种城市规划方案下苏州的总ES需求及其与ND情景相比的变化比率（用红色标出）。

就总量而言，在ND情景下，水产出、碳储存、城市降温和粮食生产的需求分别为103.803 × 10^8立方米、102.663 × 10^6吨、0.015吨和228.838 × 10^4吨。与ND情景相比，ED情景下苏州这四种ES的需求明显增加，水产出、碳储存、城市降温和粮食生产的变化比率分别为14.092%、12.435%、6.667%和7.225%。相比之下，FS和EP情景下苏州这四种ES的需求均有所减少。然而，四种城市规划方案下的土壤保持需求保持不变，为613.142 × 10^4吨。其原因如下：在进行四种城市规划方案下的土壤保持需求情景模拟时，本研究未考虑未来气候变化的动态演变（如降水量）和自然背景条件，而是假设它们将保持在2020年的现状水平，表明潜在的土壤保持需求与2020年相同。基于此，各种情景下的土壤保持需求是通过相同的降雨侵蚀力、土壤可侵蚀性和坡度梯度因素估算的（如附录3.3中土壤保持需求计算公式所示）。因此，这些情景之间的土壤保持需求没有差异。

4.3.3. 不同城市规划方案下预测的生态系统服务供需比率
图8展示了2030年不同城市规划方案下苏州ES供需比率的空间分布，表6显示了2030年不同城市规划方案下苏州ES供需比率的平均值。显然，苏州城市中心地区各种规划方案下的水产出供需存在缺口。然而，在西南部的太湖流域和北部的长江沿岸，各种情景下均观察到过剩的供应，其中EP情景下的净过剩面积显著超过其他情景。此外，所有情景下的供需比率均大于0，表明苏州的水产出供应总体上大于需求。

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图8. 2030年不同城市规划方案下苏州ES供需比率的空间分布和平均值。

表6. 2030年不同城市规划方案下苏州ES供需比率的平均值（%）。

情景 WYCS SRUC FP ND情景
0.476 -3.266 -0.053 24.4 -3.072
ED情景 0.247 -3.272 -0.054 23.184 -3.073
FS情景 0.398 -3.265 -0.064 23.063 -3.057
EPS情景 0.749 -2.791 -0.054 26.588 -3.073

对于碳储存，其供需比率的空间分布与水产出相似。与其他两种情景相比，ND和ED情景下的供给缺口更为普遍。除了EP情景下供需比率的改善外，其他情景下的供需比率均有所下降。此外，EP情景由于严格实施“双碳”目标，减少了碳排放。因此，在EP情景下，供需缺口可能得到缓解。然而，在其他情景下，由于工业和农业的快速发展，碳排放仍然较高，植被地的减少也导致碳储存能力的下降。

所有情景下，土壤保持供需比率的高价值区域主要集中在太湖、长江及其他水体覆盖的地区。在不同情景下，土壤保持供应量有所不同，但需求保持不变。因此，尽管供需比率发生了变化，总体变化相对较小。

5. 讨论
5.1. 所提出方法论框架的创新和贡献
城市规划是一个有效整合城市生态系统服务（ES）并将其应用于城市管理的研究领域（Woodruff和BenDor，2016；Cortinovis等人，2021）。它也是影响城市ES的决策过程（Cortinovis和Geneletti，2019）。在某种程度上，城市规划可以显著影响城市ES的供需平衡（Cortinovis和Geneletti，2018）。例如，它可以通过定义城市内自然土地的面积和位置来确定ES供应者的类型和分布。基于功能分区的城市规划也得到了广泛认可，例如中国的“主要功能导向区规划”（国务院，2010）和“新型城镇化国家计划”（中共中央和国务院，2014）。这些规划旨在明确城市规划的手段和方法。然而，大多数现有文献专注于通过建模土地利用结构或识别城市功能区来评估城市ES的供需关系。尽管如此，很少有研究在这些城市功能区内具体结合ES供需进行详细研究。

为了促进更加合理的城市规划方法，以平衡ES供需，本研究建立了一个方法论框架，解决了基于ES供需的功能分区应用于快速城市化城市未来规划中的不足。所提出的方法论框架旨在促进生态保护，增强城市生态安全，并促进可持续的城市发展。在该框架中，首先根据ES供需划定城市功能区，然后通过将关键功能区设为限制发展区来模拟各种规划方案下的土地利用结构。为了验证其实际效用，该框架应用于中国快速城市化的代表案例——苏州，以测试其适用性和可操作性。这个案例研究在快速城市化城市中起到了连接经济增长与生态可持续性的桥梁作用，并支持政府部门制定城市规划和管理政策的基于证据的政策制定。

综上所述，所提出的方法论框架的创新和贡献有两个方面。它将ES供需指标纳入快速城市化城市功能区的识别中，这是首次尝试将这些关键功能区作为未来城市土地使用的限制发展区，从而填补了基于ES的城市规划中的研究空白。此外，该方法论框架使得在快速城市化城市的规划方案中考虑和管理这些关键功能区成为可能。它还允许分析不同规划方案下的模拟效应，从而扩展和深化了传统城市规划的基础。

5.2. 快速城市化城市中城市规划方案的影响和机制分析
本研究提出了一个基于功能分区进行城市规划方案情景模拟的方法论框架，从ES供需的角度提供了可信的指导，用于快速城市化城市中制定城市土地管理和空间规划决策。在该框架内，重新评估了2020-2030年苏州在不同规划方案下的ES供需情况，这些方案将关键功能区设为限制发展区。总体而言，不同的城市规划方案影响城市ES的供需，进而影响快速城市化城市的生态安全。当决策者采用强调保护和管理生态及基本耕地的规划方案时，城市资源供应和生态安全可以得到显著提升。

具体来说，在ED情景下，城市扩张侵占了大量生态土地，直接导致碳储存供应和城市降温供应的丧失。此外，不透水表面的扩展改变了区域水文过程，加剧了地表径流（增加了ES的需求），并破坏了生物栖息地的连通性，最终导致多种ES的供需比率下降。相比之下，EP情景通过限制生态土地转换，维护了自然生态系统的完整性及其内部关键过程（例如植被的碳储存和水体的自我净化能力）。因此，EP情景保护了碳储存和城市降温的供应能力，并通过抑制城市扩张的规模和形式，减少了过度的生态需求，从而实现了更好的ES供需平衡。在FS情景下，耕地面积的显著增加无疑提升了粮食生产的供应能力，但这一好处是以其他ES的损失为代价的。内部机制是，新开发的土地通常涉及生态土地的转换，破坏了原有的植被覆盖，使土壤暴露在风蚀和水蚀中。同时，为了维持单位产量而增加的化肥和农药输入改变了土壤的化学环境，可能抑制土壤微生物活动并加剧非点源污染，从而恶化了一些ES。

因此，本文的关键优势在于该方法论框架能够揭示不同规划方案背后的具体生态过程机制，从而将规划决策提升到考虑生态机制的层次。对于快速城市化城市，采用强调保护生态土地的规划方案涉及划定生态保护红线，并系统地增强支持ES生成的生态过程的韧性和可持续性。第5.4节进一步讨论了快速城市化城市的决策者如何利用该框架做出科学合理的规划决策。

5.3. 与其他研究的比较
现有的基于ES的功能分区研究通常通过探索ES的空间分布来识别生态热点，随后将其指定为生态区（Lin等人，2024；Wang和Liu，2025）。这种方法本质上是“划出红线”的思维方式，旨在保护这些重要区域免受城市发展带来的破坏（Deng等人，2024年）。相比之下，基于生态系统（ES）供需的功能分区方法论框架旨在识别生态来源和生活扩展来源。因此，城市功能区的划分既确定了需要严格保护的生态核心区，也确定了关键的人类活动热点区域，如城市扩展区。这种功能分区可以反映当前的城市土地利用结构，并揭示快速城市化城市的核心功能和未来发展方向，为差异化的城市规划提供明确指导。此外，通过将这种功能分区方案作为核心规则并将其嵌入城市规划方案的情景模拟中，本研究极大地提高了模拟过程和结果的真实性和可信度。通过在相应的情景中将不同的功能区设定为刚性约束（例如，在EP情景下严格限制开发用地侵入生态保护核心区），情景模拟能够深刻反映复杂的供需关系和政策导向。这反过来为决策者提供了更具前瞻性和科学性的城市规划政策参考。

与最近的城市规划研究相比，在研究方法方面，一些研究通过ES供需关系及其阈值效应进行了空间管理分区（Xu和Bao，2025年）。其他研究量化了ES供需比率，并揭示了其驱动机制，以确定保护和恢复区，从而制定有针对性的规划措施（Fan等人，2024年）。还有一些研究通过多情景模拟将ES纳入城市规划（Zhang等人，2023c）。然而，本研究提出的双重来源识别（生态来源和生活扩展来源）不仅识别出生态潜力较高的区域，还确定了具有明确管理意图的多功能区（如城市扩展区和城市优化改进区），为未来的城市规划提供了实际参考。在研究结果方面，大多数现有研究通过空间 explicit 手段展示了ES供需的空间差异，识别出需要保护的关键自然栖息地作为生态核心区（Hou等人，2023年；Eckert等人，2025年）。相比之下，本文提供的功能分区为城市规划方案的情景模拟提供了差异化的转换规则，从而为将ES纳入城市规划提供了科学解决方案。

5.4. 城市规划与管理启示
基于案例研究的分析和讨论，提出了城市规划和管理决策，以应对苏州及其他快速城市化城市中日益严重的资源枯竭和环境退化问题。这些决策集中在三个关键方面：区域差异化管理、跨区域合作治理和空间功能替代机制。
在区域差异化管理方面，应采取不同的管理措施来维持苏州市不同功能区的城市ES供应。城市优化改进区位于城市中心，具有较高的经济发展水平和密集的人口，导致严重的人地冲突。因此，该区域应通过引入高科技企业和淘汰低端制造业来减轻对当地生态系统的人为影响，从而促进人与土地之间的和谐关系。此外，该区域应加快建设蓝绿空间（例如在城市开发用地中实施垂直绿化），以提高ES供应能力并改善城市降温效果。太湖流域和长江沿岸地区是苏州的重要水源地。未来，该区域的主要重点应放在强调水生态安全红线上，从而进一步增强ES供应能力。苏州市县级城市的郊区地区负责大部分粮食生产。为了巩固粮食安全基础，应加强基本农田的划定和保护，以及高标准农田的开发。
在跨区域合作治理方面，应在苏州市经济发达区和生态资源丰富地区之间建立多元化的长期跨区域生态补偿机制。通过确定补偿标准、界定补偿范围和转移支付，并根据权利与责任原则分配生态补偿资金，可以在生态功能区和经济发达区之间实现双赢。例如，水资源生态补偿应针对重要水源区、土壤侵蚀防治区和受污染的河流等关键区域。此外，苏州市应加强与周边城市的跨区域合作，以缓解相关ES的供需不平衡。例如，苏州市可以通过建立碳交易机制、水资源调配机制和食品交易机制与其他城市进行合作。
在空间功能替代机制方面，应优先推进工业区的转型和城市村的再生，以实现土地开发与生态保护之间的动态平衡。首先，借鉴“昆山路径”所体现的自下而上式产业升级经验，建议在生态保护缓冲区和城市重点扩展区之间的过渡区域内试点“生态-产业融合”模式。这种模式将使经济组织能够通过土地投资机制共同参与绿色产业发展，有效地将生态优势转化为可持续的经济效益。其次，在城市优化改进区内，工业区的再开发和城市村的改造应侧重于功能替代，而不是大规模拆除和重建。具体来说，低效的工业用地可以改造成混合用途的创新和技术区，结合基于自然的解决方案，如垂直绿化系统。对于城市村的再生，应采取以人为本的方法，改善基础设施、保留经济适用住房选项并提供过渡性住房支持，以减少社会动荡。此外，应鼓励在城市边缘开发口袋公园和小规模绿地，以提高生态连通性并提升城市宜居性。

5.5. 局限性
本研究建立了一个方法论框架，将城市功能分区与快速城市化城市的ES供需相结合，以促进可持续的城市发展。然而，仍存在一些不足之处，需要在未来的研究中进一步分析和讨论。首先，在预测不同城市规划情景下的ES需求时，本研究假设各种土地利用类型的社会经济指标年增长率是均匀的。然而，由于人类影响各不相同，这些指标的实际年增长率即使在不同的网格中也存在差异。因此，未来的研究应区分不同土地利用类型的社会经济指标年增长率，以更准确地预测ES需求。其次，由于方法和数据的限制，本研究仅定义了四种城市规划方案。因此，在未来的研究中，应根据城市发展需求、政策影响和决策者的偏好，制定更全面和科学的城市规划方案。第三，本研究未评估气候变化情景下快速城市化城市中ES的供应、需求及供需关系可能发生的变化。因此，在后续研究中，应设计不同的气候变化情景，探索其对快速城市化城市生态安全的影响。

6. 结论
本文提出了一种新框架，旨在实现三个研究目标：通过ES供需分析划分城市功能区、模拟城市规划方案及分析模拟效果。以中国快速城市化的苏州为例，研究发现共包含五个城市功能区：生态保护核心区、生态保护缓冲区、生产发展与建设区、城市重点扩展区以及城市优化改进区。对于模拟的四种城市规划方案，EP、FS和ED方案分别将生态保护核心区、生产发展与建设区以及城市优化改进区指定为限制开发区。与其他规划方案相比，EP方案显著改善了ES供需平衡（不包括土壤保持和粮食生产）。FS方案特别有利于粮食生产和碳储存的供应，但对其他三种ES不利。相反，ED方案严重影响了ES供需平衡。因此，研究最后提出了针对快速城市化城市的城市规划和管理政策，重点关注三个关键方面：区域差异化管理、跨区域合作治理和空间功能替代机制。

CRediT 作者贡献声明
丁彤晖：概念化、方法论、软件开发、数据管理、初稿撰写、审稿与编辑。
方丽萍：方法论、数据管理、审稿与编辑、监督。
陈俊飞：审稿与编辑、监督、资金获取。
方周：方法论、审稿与编辑、监督、资金获取。
杨新泽：方法论、审稿与编辑。