《Land》：Incorporating Ecosystem Services and Environmental Justice into Climate Risk Assessment: The Case of Valencia
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由于全球变化及相关气候灾害的增加，生态系统服务（Ecosystem Services，ESs）及其减少灾害风险的能力近年来受到关注。然而，生态系统服务的获取并非均匀分布，导致了环境不正义（environmental injustice）。目前，尚无普遍接受的方
由于全球变化及相关气候灾害的增加，生态系统服务（Ecosystem Services，ESs）及其减少灾害风险的能力近年来受到关注。然而，生态系统服务的获取并非均匀分布，导致了环境不正义（environmental injustice）。目前，尚无普遍接受的方法将生态系统服务与环境正义同时整合到风险评估方程（风险 = 危险 × 暴露 × 脆弱性）中。在本研究中，研究人员开发了一个框架，利用InVEST模型将生态系统服务评估纳入脆弱性组分，并将其应用于西班牙瓦伦西亚的案例研究。该方法不仅能够可视化通过生态系统服务实现的风险降低，还识别出热浪与洪水缓解之间的稳健协同关系，以及社会经济脆弱性与生态系统服务供给之间的错配，其中外国居民在瓦伦西亚处于不利地位。通过将现有土地利用条件下的风险评估结果与三个假设的未来情景进行比较，展示了该框架在城市规划中的实际应用。结果支持了瓦伦西亚当前城市绿化的市政雄心，同时强调了在决策中考虑社会经济脆弱性的必要性。
**研究背景、问题与意义**
全球气候变化正加剧极端天气事件等灾害的频率与强度（例如热浪和洪涝），对城市环境构成严峻威胁。城市扩张导致栖息地破碎化、生物多样性下降及水文系统破坏，进一步加剧了气候相关危害。生态系统服务（Ecosystem Services，ESs）如微气候调节和径流滞留能够有效缓解灾害风险，但其供给在城市内分布不均，导致环境不正义（environmental injustice）——低收入和少数族裔等弱势群体往往获得更少的生态效益并承受更多负担。然而，现有风险评估方法多侧重于社会维度，缺乏将生态系统服务系统纳入风险方程（风险=危险×暴露×脆弱性）的框架，也未能将环境正义作为内在环节整合。为填补这一空白，研究人员开发了一个同时整合生态系统服务与环境正义的框架，并以西班牙瓦伦西亚为案例验证其实用性。
**研究方法**
研究团队采用InVEST模型（Version 3.14.2）评估两种关键调节服务：热浪缓解（通过Urban Cooling模型计算热缓解指数HMI）和洪涝缓解（通过Urban Flood Risk Mitigation模型计算径流滞留量）。数据来源包括瓦伦西亚2023年人口登记数据（Padrón Municipal de Habitantes）及就业服务数据（Servicio Valenciano de Empleo y Formación）。基于文献选择四个社会脆弱性指标：外国人比例、无高中学历成人比例、65岁以上老年人口比例、失业率。利用Min-Max归一化将不同量纲指标标准化，通过等权重计算社会脆弱性（VS）与生态系统服务缺失（VES），进而合成综合脆弱性（V）。暴露度以归一化人口密度表示。由于研究聚焦社会-生态维度，暂排除危险因子，将暴露与脆弱性的乘积定义为内部风险（internal risk）。通过Spearman秩相关分析评估生态系统服务间协同/权衡关系及环境正义（社会脆弱性与ES供给的错配）。还生成了三个假设性土地利用情景（紧凑化、蔓延、中心绿化）以探讨未来城市发展对内部风险的影响，并采用Mann-Whitney U检验检验高社会脆弱性社区是否受到不成比例的影响。
**研究结果**
**3.1 风险组分**
**3.1.1 暴露**：最低人口密度（暴露最低）位于市域北部和南部，最高暴露值出现在城市核心周围社区，中心社区为中等值。
**3.1.2 社会脆弱性**：社会脆弱性（VS）在沿海及市中心南北两侧较高，而市中心核周围三侧（东、西、南）呈现低值，核心本身为中等值。敏感性分析显示指标权重变化下排名基本稳定（Spearman ρ=0.945~0.982）。
**3.1.3 生态系统服务供给**：InVEST模型输出显示，城市外围具有最高的热缓解（HMI）和径流滞留量，而城市密集区域供给低。最明显的例外是贯穿市中心的图里亚花园（Turia Gardens）线性绿带。
**3.1.4 内部风险评估**：多灾种内部风险呈现外围低（高ES供给、低人口密度）、市中心周边形成高值环（高人口密度与社会脆弱性、低ES供给）、核心区中等（中等人口密度、极低ES供给但低社会脆弱性）的格局。热浪相关内部风险最大值（0.73）高于洪涝相关（0.62）。敏感性分析显示脆弱性指数稳健（Spearman ρ≥0.924）。
**3.2 热缓解与径流滞留的协同效应**：两种ES供给之间存在显著正相关（Spearman ρ=0.702，p<0.001），表明协同关系。热缓解向密集城区递减更渐变，而径流滞留分布更均匀。
**3.3 环境正义**：总体社会脆弱性与ES供给缺失无显著相关，但分解指标后揭示显著错配。外国人比例与热缓解（ρ=-0.407，p<0.001）及径流滞留（ρ=-0.413，p<0.001）均呈负相关；无高中学历成人比例与两者呈正相关（热缓解ρ=0.573，洪涝缓解ρ=0.250）；失业率与径流滞留呈负相关（ρ=-0.302，p=0.005）。这表明外国居民和失业者在获取ES保护方面处于劣势。
**3.4 情景分析**：与基线相比，紧凑化情景导致全市多灾种内部风险平均增加1.82%（最高社区+6.21%）；蔓延情景增加1.63%（最高+11.61%）；中心绿化情景减少1.66%（最高-4.62%）。紧凑化情景中高社会脆弱性社区绝对风险增加呈趋势（Mann-Whitney U检验p=0.051），中心绿化情景则对其更有利。说明市中心绿地对弱势群体至关重要，绿地减少对密集核心的影响是边缘的五倍以上。
**讨论与结论**
讨论指出，内部风险评估虽未包含危险因素，但成功揭示了社会-生态维度的风险格局及其环境正义含义。ES供给的协同效应提示战略性选址绿化可最大化效益。环境正义分析表明，仅聚合社会脆弱性可能掩盖个体指标的重要差异，应分别考察不同弱势群体的具体劣势。情景分析显示，即使少量土地利用变化（如0.74%~3.71%面积转变）也能显著改变内部风险，且中心绿化对高脆弱社区效果更佳。局限性包括：缺少危险评估模块（需后续整合）、指标加权依赖等权重假设（建议结合本地证据和专家判断）、社会脆弱性指标简化（如外国人群体内部异质性未考虑）。结论部分总结：所开发的风险框架成功将生态系统服务作为多灾种脆弱性的决定因素，展示了InVEST模型在风险评估中的整合应用，可识别当前条件下脆弱性和环境正义重点关注区域，并评估未来土地利用变化的影响。该框架因低数据需求和模块化特性易于迁移至其他研究区，未来应整合危险组分、开展不确定性分析、引入专家判断和利益相关者参与以验证并优化指标与权重，从而支持城市规划和灾害风险管理的有效决策。
