环长株潭城市群生态承载力时空格局及预警研究

（湖南师范大学 资源与环境科学学院，湖南 长沙 410081）

快速城市化时期，城市社会经济高速发展，空间无序扩张，人口快速增长对城市群生态安全产生了巨大影响，导致地区生态承载力呈现出复杂的时空变化过程[1]。环长株潭城市群作为全国两型社会建设综合配套改革试验区，同时也是湖南省快速城市化地区，区域城镇化水平达到60.52%，揭示这种非线性的时空变化趋势，并定量评价和准确预测城市群生态承载力，对促进区域可持续发展，完善生态文明制度体系及推动环长株潭城市群两型社会建设都具有十分重要的意义。

纵观国内外相关研究，学者们对生态承载力的关注和讨论主要聚焦于生态承载力的概念内涵、评价指标体系的构建与评价方法、影响因素的研究3个方面[2-3]。对于生态承载力的概念内涵，王家骥[4]、张传国[5]、王中根[6]和高吉喜[7]先后提出自己的观点，本研究将生态承载力概括为“特定时间、特定空间内生态系统的自我维持和调节的弹性力，资源环境子系统对人类经济与社会系统可持续发展的一种支撑能力以及生态系统所能供给与容纳具有一定生活水平的人口数量和一定发展水平的经济社会规模的能力”。在评价指标体系的构建与评价方法研究领域，生态足迹法[8-9]、指标体系法[10-11]、系统动力学模型[12-13]等不断涌现，评价方法呈现出综合化、多元化的特点。王维[14]和李娜[15]等人对区域生态承载力影响因素的研究具有较大参考价值。然而，当前对城市生态承载力预测与动态演化的研究并不多。因此，本研究尝试构建环长株潭城市群的城市生态承载力指标体系，结合TOPSIS 综合评价法和ArcGis空间可视化功能得出2008—2017年研究区城市生态承载力时空演变特征，并对其未来8年的生态承载力安全状况进行预警，以期为环长株潭城市群制定区域发展规划、强化生态环境管理提供理论依据。

一、研究区域数据处理与研究方法

（一）研究区概况与数据来源

环长株潭城市群是长江中游城市群的重要节点，是中部崛起的战略重地，在湖南省经济发展中扮演着核心增长极的角色，但在城镇化的进程中仍然显现出资源短缺、城市经济发展联动不足、生态环境破坏、社会管理不到位等城市脆弱性问题。环长株潭城市群是指以长株潭三个城市为核心，以一个半小时通勤为半径，包括衡阳、岳阳、常德、益阳、娄底在内的“3+5”城市群（图1）。城市群位于湖南省东北部，地处北纬27°50′～30°08′，东经111°50′～114°15′。地理位置优越，处于湘鄂赣三省的中心位置，南邻湖南省郴州市，北靠湖北省武汉市，东邻江西省萍乡市、宜春市，西靠湖南省张家界市、怀化市。研究区是湖南省社会经济发展的重要引擎，国土面积97 065平方公里，约占全省面积的45.83%。到2017年底，总人口约为4 047万人，地区生产总值23 496亿元，分别占全省62%和81.74%。环长株潭城市群在湖南省占有重要地位，其城市生态承载力的安全状况影响着湖南省经济社会发展、区域发展战略的实施等诸多方面。

图1 环长株潭城市群区位

本研究数据主要来源于2009—2018年的《湖南省统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国城市建设统计年鉴》和2008—2017年的《湖南省水资源公报》、各地级市《国民经济和社会发展统计公报》，以及林业、环保等相关部门。

（二）研究方法

1.评价指标体系构建

可持续发展理论是研究城市群生态承载力的重要理论基础。城市群生态持续承载应是城市群体内各个城市资源环境支持、社会进步、经济发展三者相互协调、高度和谐的过程[16]。因此，城市群生态承载力目标应包括三个子系统的持续承载，即资源环境生态持续承载、经济生态持续承载和社会生态持续承载。具体到环长株潭城市群来说，就是环长株潭城市群内八大城市资源环境子系统、社会子系统和经济子系统三者的协调、可持续发展。所以在选取指标时，有必要充分考虑反映资源环境质量状况的指标，并立足社会和经济两个方面，还需满足中国科学院可持续发展指标体系的要求。

依据前文生态承载力的定义，结合可持续发展理论，从社会、经济和资源环境三个子系统出发，构建了区域生态承载力评价指标体系（表1）。其中，社会子系统由以人为核心的社会服务体系组成，具体包括适度的人口规模和增长速度、良好的基础设施、高度文明的人文环境和稳定的社会环境；经济子系统是由经济总量、经济发展速度、经济产业结构等内容构成，具体包括适中的经济规模、适度的发展节奏和合理的经济结构；城市资源环境子系统由自然资源环境和人工资源环境两要素组成，应集中体现在水土资源持续利用、高质量的环境保护和多功能的绿化系统三个方面[17-19]。

2.数据处理

为了消除原始数据中可能存在的数量级大小不同而产生的影响，需要将指标数据进行标准化处理。本研究采用极差标准化方法排除指标间量级和量纲的差别。又因社会系统承载力指标、经济系统承载力指标和环境系统承载力指标均包括效益型指标和成本型指标两种类型，效益型指标是指标值越大，生态承载力指数越大的指标；成本性指标是指标值越小，生态承载力指数越高的指标。针对这两种不同性质的指标，采用两种不同的方式处理，计算公式分别是：

效益型指标：

成本型指标：

式中：xij为第i项指标的第j个观测值；max(xij)为该项指标中的最大值；min(xij)为该项指标中的最小值；Sij为标准化处理后的指标值。

3.指标权重确立

本研究选用熵值法确定指标权重，步骤如下：

1）计算第i个地区中第j项指标的比重Pij：

表1 环长株潭城市群城市生态承载力评价指标体系

式中：n为城市个数。

2）求各指标的信息熵：

（若Pij=0，则定义

3）计算指标的差异度值：

4）计算指标的权重：

式中：p为指标个数。

4.熵值-TOPSIS模型

本研究采用熵值-TOPSIS模型评价城市生态承载力。TOPSIS法又称为优劣解距离法，其基本原理是通过检测评估对象与最佳解和最差解之间的距离进行排序。如果评估对象最接近最优解，同时最远离最差解，则它是最优，否则就不是最优。其中，最优解的每个指标值达到每个评估指标的最优值，最差解的各指标值都达到各评价指标的最差值[20]。

TOPSIS法评价的计算步骤如下：

1）以极值法得到的标准化值构成矩阵S：

2）用熵值法确定的指标权重进行加权处理，得到规范矩阵M：

式中：mij=sij*wj,wj为指标j的权重，i=1,2,…,n，

3）求指标的最佳解和最差解

用M+j表示指标j的最佳解，M-j表征指标j的最差解，则有：

计算每个评估单元与最佳和最差解之间的距离：

4）计算每个评估单元与最佳解的相对接近度：

Bi值越大，表明第i个评价对象越接近最优水平。

5.BP网络

BP网络（Back Propagation）是由科学家McCellandh和Rumel-hart 在1986年提出的误差反向传播算法训练的多层前馈网络，它是使用最广泛的神经网络模型之一。由于其具有强大的容错能力、学习能力和非线性映射能力，被广泛用于地理过程模拟与预测研究。误差反向传播方法BP网络由输入层、输出层和隐含层组成，其模型结构如图2所示[21]。

图2 BP人工神经网络结构

BP 前馈网络模型隐含层与输出层上的某神经元的输出公式如下[22]：

式中：fj为神经元j对应的激发函数，本研究采用tanh 函数wij表示对应输入和改神经元的连接权值，yi表示对神经元j的各个输入，θj表示神经元j的阈值。

二、环长株潭城市群城市生态承载力时空变化

按照等分原理[23]，将环长株潭城市群城市生态承载力评价等级划分为5个阶段（表2）。

表2 生态承载力评价分级

（一）社会系统承载力

运用上述公式，计算出环长株潭城市群及其子城市各系统的承载力指数（图3～10）。由图3和表2可知，2008—2017年环长株潭城市群社会系统承载力呈小幅度波动上升的态势。2008年除衡阳市（0.181 0）和娄底市（0.128 7）处于低级阶段外，其余6市均处于中低级阶段。2013年社会系统承载力有了明显改善，虽然没有地市达到中高级阶段，但中级阶段增加了两市，即长沙市（0.481 8）和株洲市（0.424 3）。2017年该系统承载力进一步加强，此时，长沙市（0.721 8）进入中高级阶段。说明随着湖南省“十三五规划”的实施，城市交通便捷度、科教支出占同期GDP比重有明显上涨，城市群社会事业全面发展，人民生活质量提升。

从空间布局来看（图4），自2008年以来，城市群社会系统承载力总体表现出东北高，西南低的特征。具体而言，北部常德市社会承载力发展水平领先于岳阳市和益阳市，东部的长沙市基本保持全区最高水平，湘潭市社会系统承载力则在长沙市和株洲市的辐射带动作用下不断优化。另外，位于环长株潭城市群南部的衡阳市和西部的娄底市社会承载力水平的落后是城市群发展的一大缺陷。在今后的发展中，应注意以强带弱，实现各个地区的协同发展。

（二）经济系统承载力

图3 2008—2017年环长株潭城市群及其子城市社会系统承载力的时间演变

图4 环长株潭城市群社会系统承载力空间演变

图5 2008—2017年环长株潭城市群及其子城市经济系统承载力的时间演变

从图5可知，自2007年“两型社会”获批以来，因研究区内各市GDP能耗速度下降较快，城市群经济系统承载力指数上升趋势明显。2008年各市经济系统承载力水平均处于中低级阶段。2013年上升速度缓慢，进入中高级阶段的城市只有长沙市（0.608 8），而岳阳市和湘潭市增长幅度较大，分别为61.32%和52.85%。到2017年，城市群经济系统承载力进一步提高，中级阶段新增株洲市（0.486 5）、湘潭市（0.479 1）、衡阳市（0.426 9）、岳阳市（0.492 6）、常德市（0.476 2）和益阳市（0.407 5）6个地级市，并且长沙市（0.813 7）承载水平初步进入高级状态。

从空间分布来看（图6），2008—2017年，经济系统承载力显然表现出西南高转变为东北高的情形。长沙市的经济子系统承载力始终领先于周边城市。株洲市和湘潭市经济总量大幅增长，产业结构调整升级，可见“长株潭一体化”政策成效显著。北部的岳阳市承载力发生明显优化，常德市相对稳定，益阳市与两地的差距逐渐拉大。位于城市群西南地区的娄底市和衡阳市万元GDP工业废水排放量高，城镇化水平较低，从而影响其经济系统的可持续发展。

（三）资源环境系统承载力

由图7可知，2008—2017年研究区资源环境系统承载力呈现“M”型变化趋势，2011年是其转折点，其主要原因是2011年是旱灾年，各市人均水资源量均显著减少。2008年，城市群内大部分地区处于中低级状态，仅株洲市（0.560 1）、常德市（0.499 4）和益阳市（0.417 1）位于中级阶段。2013年，研究区资源环境承载力明显提升，处于中级阶段以上的城市有4个，占50%。2017年，区域子系统承载力水平进一步加强，除长沙市外，其余7市处于中级或中高级状态。

图7 2008—2017年环长株潭城市群及其子城市资源环境系统承载力的时间演变

从空间布局来看（图8），北部（常德市、岳阳市、益阳市）资源环境承载力指数均值为0.570 9，东南地区（长沙市、株洲市、湘潭市）为0.462 7，西南部（衡阳市、娄底市）为0.388 9，呈现出北部、东南、西南地区资源环境系统承载力梯度递减的特征。北部的常德市、岳阳市和益阳市是洞庭湖生态经济区的主体，水资源丰富，人均耕地面积大，加之国家对湖区生态环境整治的大量投入，导致在城市群北部形成高值区。东南地区，即城市群的核心区，株洲市的资源环境系统承载能力最强，到2017年，与北部地区的益阳市基本持平。此外，处于核心区的长沙市资源环境承载力发展水平却不高。究其原因，长沙市作为城市群经济发展龙头，吸引大量人口集聚于此，导致其人均资源少，环境治理效率有限。

（四）城市综合生态承载力

从图9可以看出，2008—2017年研究区综合生态承载力持续改善，其变化态势与社会子系统承载力发展趋势基本一致。2008年，作为湖南省工业基地，环长株潭城市群工业废水排放量大，工业固体废物综合利用率低，城镇生活污水处理能力弱，加重了城市群的环境压力，导致城市群内各市综合生态承载力均处于中低级状态。到2013年，城市群综合生态承载力逐渐加强，虽然没有城市达到中高级阶段，但中级阶段新增长沙市（0.487 5）与株洲市（0.435 4）。2017年，环长株潭城市群综合生态承载力指数进一步提高，湘潭市（0.432 6）、常德市（0.426 4）、益阳市（0.413 8）和岳阳市（0.413 6）相继上升至中级状态。长沙市综合生态承载能力（0.684 7）最强，进入高级阶段。

图8 环长株潭城市群资源环境系统承载力空间演变

图9 2008—2017年环长株潭城市群及其子城市综合生态承载力的时间演变

从分区（图10）来看，近10年来，环长株潭城市群在社会经济发展和生态环境保护治理两方面成效显著，其中以长沙市的改善速度最快，湘潭市和株洲市次之，而娄底市在整个城市群中处于相对落后的局面，这是由娄底市社会经济子系统供容能力不足所致。从环长株潭城市群各地市综合生态承载力均值可知，城市群北部和东部4市（岳阳市、常德市、株洲市、长沙市）比西南4市（娄底市、益阳市、衡阳市、湘潭市）要高，呈现出“东高西低、北高南低”的空间分布格局，这与毛鹏等人[24]对环长株潭城市群区域生态承载力的研究结论基本一致。造成城市群生态承载力空间分异的原因有很多，其中最主要的是经济发展水平差异。各地区人均GDP和GDP增长率存在差距，环保投入力度不一样，对环境管理和生态保护的侧重点不同，应对环境破坏的处理能力也不同，进而对城市生态承载力的发展水平产生不同的影响。

图10 环长株潭城市群城市综合生态承载力空间演变

三、环长株潭城市群生态承载力预警

（一）预测过程

1.训练样本与测试样本的生成

运用前文计算所得的环长株潭城市群各系统承载力指数作为各系统的训练样本和测试样本，按年限为时间序列建立预测模型，具体方案是用前3年的承载力指数作为BP预测模型的训练样本输入，以第4年的承载力指数作为该训练样本的期望输出，以此类推[23]。

2.网络结构及参数设置

基于BP人工神经网络原理，构成一个三层神经网络。运用Python软件中的BP网络工具箱，各系统预警指标为3个，即输入层神经元个数为3，输出层神经元个数为1，本研究通过多次演练确定中间层神经元个数为3时，模型拟合效果较好，激活函数使用thanh,使用梯度下降法来训练样本，学习效率为0.001。

3.网络运行结果

对城市生态承载力综合系统（A）、社会（X）、经济(Y)、资源环境(Z)子系统进行网络训练和测试，最终得到各系统的期望值与仿真值的误差（表3）。由于网络训练中涉及的样本数量相对较少，因此将模型误差范围设置为-15%～15%[25]。

由表3可知，各系统仿真值与期望值误差最大值为10.9884%，符合误差精度的要求，因此可以用于预测。利用各系统前3年的承载力指数预测其第4年的承载力指数，即将2015—2017年的承载力指数输入训练好的模型，预测出2018年的值，以次类推，得出2018—2025年的预测结果（表4）。

表3 环长株潭城市群各系统仿真值与期望值的误差 %

表4 环长株潭城市群各系统2018—2025年承载力预测结果

（二）预警结果与分析

将前面计算及预测获得的城市群承载力指数视为预警指数。参考熊建新等人[26]的观点，预警指数与警度等级及安全状况确定如表5所示。

表5 承载力警度区间及可持续性划分

1.各子系统承载力状况预警分析（图11）

1）2008—2021年，研究区社会系统承载状况长期处于重警状态，安全状况较差；2022—2025年，社会系统承载力指数有所增长，但增长幅度较小，导致城市群社会系统承载状况处于中警状态。说明环长株潭城市群社会生活改善跟不上经济发展节奏，在区域未来几年的发展规划中，需健全基础教育、公共医疗、社会保障等公共服务体系，加快城市社会建设步伐。

2）2008—2014年，研究区经济系统承载状况处于重警状态；2015—2018年，经济系统承载力加速上升，警度由重警转为中警；预测结果显示，2019—2025年承载力警度由中警下降至轻警，但其处于轻警的临界位置，并且所有年份经济系统承载力指数数值均在0.700 0之下，与无警状态还距之甚远。

3）2008—2017年，研究区资源环境子系统承载状况基本处于中警状态，可见资源环境系统承载基础较社会经济系统好；2018—2025年，预测结果显示预警指数先下降后上升再下降，在中警和轻警两种状态之间波动。说明资源环境系统发展不稳定，应提高管理水平，进一步加强环保治理力度，预防其返回中警状态。

2.生态承载力总体状况预警分析

由图11可见，研究区城市综合生态承载力水平由中低级水平上升为中高级水平，警度由重警下降到轻警。政府部门通过调整产业结构，提高环保、科教投入，加大基础设施投资力度以及加强对环境的管理，提升了城市群可持续发展水平，使生态承载力处于较安全的状态。总体可分为三个阶段：2008—2014年，研究区步入工业化和城市化快速发展的时期，以资源消耗为主的粗放型经济增长方式导致环境污染严重，区域生态承载力处于重警状态；2015—2021年，其生态承载力稳步上升，长期保持在中警状态，可持续发展状况有较大改善；根据预测结果，2022—2025年，其城市生态承载力将持续波动上升，2022年警度（0.6081）初次跨入轻警阶段，具有良好的发展潜力，但与无警状态还相差甚远，这与朱玉林等人[27]对长株潭城市群生态承载力安全预警研究结论一致。

图11 环长株潭城市群城市各系统承载力预警

四、结论与建议

（一）研究结论

本研究基于2008—2017年面板数据，选用熵权-TOPSIS法设计评价模型，对环长株潭城市群生态承载力进行了定量评价，结合ArcGIS 软件的空间可视化功能，深入探讨社会、经济、资源环境子系统承载力以及城市综合生态承载力时空分异特征，并借助Python 支持下的BP人工神经网络模型预测整个环长株潭城市群各系统承载力2018—2025年的安全警度。研究表明：1）从时间变化来看，近10年来环长株潭城市群各子系统承载力基本呈上升趋势，说明“两型社会”建设成效显著。2）从空间布局来看，城市群生态承载力呈现出西南低、东北高的空间分布格局，与实际情况相符。3）研究区近10年来综合生态承载力警度由重警降到中警，预测在2018—2025年里，该城市群综合生态承载力安全警度将进一步减轻，从中警下降至轻警，但与无警状态相差甚远，预警结果可以客观反映城市群生态可持续发展趋势。

（二）政策建议

第一，努力打造“碧水蓝天”工程，打好污染防治攻坚战，尽力维护环境稳定性。一是针对大气污染治理方面，除调整能源结构外，还需制定有害气体排放法规，大力引入天然气等优质能源，完成环长株潭城市群空气质量预报预警体系建设，检查督导大气污染联防联控工作，以增强大气自净能力；二是针对河流污染防治方面，着力预防和控制湘江污染，针对该地区主要因城市生活污水与工业废水而引起的重金属水污染问题，严控水体污染源头，采取生物膜修复、河流稀释及化学混凝、吸附等措施进行全流域生态治理，恢复水体生态平衡。

第二，全力保护自然资源，确保能源供给，并持续增强资源和环境承载力。一方面要整治修复生态系统，坚决完成退耕还林、沙漠化防治、水土流失治理等工作，以此维持森林和耕地面积；另一方面，要在保护好资源能源的基础之上，对其加以合理开发和利用，提高实际利用过程中的利用效率，只有这样，才能保证足够的能源供应能力，才能实现能源的稳定供应长效机制。

第三，倒逼产业结构调整升级，提升社会支撑力，竭力保持环境友好性。首先，在供给侧结构性改革的良好契机下，以降低工业生产中的能耗为重点，实施能源结构调整方案，对城市群“三高”企业进行环境准入负面清单约束，剔除高耗能落后产业的同时引进更多节能环保产业，切实转变重化工、重煤炭等粗放型产业发展模式；其次，为确保社会支撑条件的不断改善，要进一步完善城市群医疗、交通、科教等基础设施建设；最后，有必要控制人口增长速度，减轻对资源和环境的压力，提高全民素质，加强对生态文明的宣传教育，树立国民的可持续发展理念，推动环境保护全民行动。

第四，勇于探究机制创新，总体实施统筹兼顾，增强环境管理能力。一方面，改革和创新环境管理方法，加大力度健全生态补偿机制，探索利用PPP模式新建垃圾回收项目，充分发挥环境科学技术在环境管理中的重要作用；另一方面，在城市发展中，不可避免要改变土地利用结构，但要为调整土地利用结构留出足够的绿化面积，以此保障充足的造林栽植空间；此外，提高环保投入比重，增加环境治理投入，打破模式化政府管理局势，适当减少对固定资产投资的狂热追求，充分满足环境保护工作的需要。