城镇化与生态环境耦合协调分析——以宝鸡市中东部为例

马 力，李景宜*，任 冲

(1.宝鸡文理学院 地理与环境学院，陕西 宝鸡 721013；2.陕西省灾害监测与机理模拟重点实验室，陕西 宝鸡 721013)

城镇化与生态环境耦合是人地关系地域系统的重要组成，是一种相互交互、耦合的关系，探明其耦合机制并提出调控对策，成为当今可持续发展研究中关键问题之一[1-2]。改革开放以来，我国城镇化率由1978年的17.92%上升到2015年的56.1%，然而城市化率激增造成了不同程度的生态环境破坏，导致城镇化发展进程受到制约[3]。任宇飞等[4]对城镇化与生态环境耦合从理论到方法再到应用领域的研究进展进行了评述。邓椿[5]构建了山西省地级市的城镇化、生态环境综合指数并分析了时空耦合规律。王少剑等[6]借助耦合协调度模型对京津冀地区耦合过程与演进趋势进行了分析。刘宝涛等[7]根据耦合协调模型等方法评判了长春市城镇化发展与土地利用的协同演化关系。陆媛媛等[8]以社会、经济等数据比较了宁夏地级市城市化与生态环境耦合协调度的动态变化。赵建吉等[9]通过构建黄河流域城镇化与生态环境的耦合协调模型，测度了2005～2016年耦合协调的时空格局以及两者协同发展状况。姜旭等[10]通过熵值法、耦合协调度模型方法评价了长江中游城市群城镇化与人居环境的耦合协调关系。

本文以宝鸡市中东部为研究区域，为宝鸡市社会经济活动主要分布区域，具有产业集群优势且城镇化发展速度较快，但同时也是生态环境破坏较多的区域，如何在城镇化进程中使生态环境得到保护，成为城镇化进程中促进区域经济社会协调发展所必须面对的重大课题。相较于以往仅从社会统计年鉴中单一提取指标进行城镇化与生态环境进行耦合协调度分析的研究不同，本文提出以遥感影像反演土壤植被干旱指数作为自然生态环境指标，实现将生态环境分布状况直观化表达，结合社会统计年鉴数据中提取城镇化综合发展水平指标，并借助耦合协调度模型对宝鸡市自然生态环境与城镇化耦合协调度进行研究，以期为宝鸡市或同类地区城镇化与生态环境协调发展和城市生态环境治理与改善提供决策支持。

1 研究区概况与数据源

1.1 研究区概况

宝鸡市地处关中平原西部，东连咸阳，南接汉中，西北与天水、平凉毗邻，是“一带一路”战略的沿线城市，同时也是关天经济区副中心城市，总面积18000 km2，下辖3区9县[11]。2018年总人口达到377.1万人，常住人口城镇化率53.17%，地区总产值达2179.81亿元。宝鸡市属暖温带半湿润气候，年均气温约13 ℃，年平均降水量约700 mm，地貌为以山、川、塬为主。

为了揭示宝鸡市城市化进程影响生态环境的县区差异，本文研究区选择分布于渭河谷地的宝鸡市中东部地区，如图1所示。

图1 研究区位置示意图

1.2 数据来源

本文Landsat TM/OLI遥感影像来源于地理空间数据云,影像获取时间为2000、2009和2018年的5月。遥感影像经ENVI 5.3软件的Radiometric calibration工具进行辐射定标，FLAASH Atmospheric Correction工具进行大气校正，以位于渭河谷地的宝鸡市县区行政边界建立ROI对遥感影像进行裁剪等预处理。数据来源于宝鸡市统计局官网中的2000、2009和2018年的粮食产量、农民人均纯收入、在岗职工工资、在岗职工人数、土地面积、人口、农林牧渔业总产值、社会消费品零售总额总值。

2 研究方法

2.1 土壤植被干旱指数(TVDI)

采用大气校正法反演地表温度(LST)，波段运算得到归一化植被指数(NDVI)，对LST、NDVI数据进行线性拟合，得到研究区温度植被干旱指数(TVDI)，它反映了研究区的土壤湿度变化，用于指示生态环境的指标。

(1)

其中，LST为地表温度；LSTmin为相同NDVI的最低地表温度，LSTmax为相同NDVI值的最高地表温度，LST的单位为℃[12]。

2.2 变异系数法

本文社会统计数据采用变异系数法确定各要素的权重，作为城镇化发展水平的代用指标。变异系数利用各项指标内在信息计算不同指标权重，客观加权反映各指标正负项的影响，便于操作，采用原指标极差标准化方法对原指标进行标准化[13]。

Vi=σi/xi

(2)

权重为：

(3)

其中，Wi为各指标权重，CVi为各项指标变异系数。

2.3 耦合协调度模型

耦合度是系统或要素相互作用的程度。从无序到有序的关键是系统中有序参数之间的协同作用。耦合度是衡量这种协同作用的一个指标。本文将城镇化系统与生态环境系统的耦合要素定义为城镇化耦合度和生态环境耦合度[14]。公式如下：

(4)

其中，A表示宝鸡市的城镇化水平指标，B表示宝鸡市城市生态环境指标，C为城市的自然生态环境与城镇化水平的耦合度值，其中0≤C≤1，C值越大，表明城市的自然生态环境与城市的社会、经济生态环境发展越协调(表1)。

表1 城镇化与生态环境耦合度(C)划分及其阶段特征

由于耦合度不能直接测度之间的协调发展水平，因此引入城镇化与生态环境耦合协调度模型，以期客观反映城镇化与生态环境的发展水平[15]。具体模型如下：

(5)

T=aC+bB

(6)

其中，D为耦合协调度；a、b为待定系数。本文依据生态环境与城镇化发展同等重要原则，a、b赋值为0.5，将宝鸡市生态环境耦合协调发展类型划分为失调发展型、调和发展型、协调发展型,具体协调状况分为严重失调衰退型、中度失调衰退型、调和发展型、中度协调发展型、高度协调发展型(表2)。

表2 城镇化与生态环境耦合协调度(D)类型

3 结果与分析

3.1 自然生态环境特征分析

由图2、图3、图4可知：2000～2018年宝鸡市生态环境质量指数发生了显著变化，由2000年的0.38上升至2018年的0.56，总体上升约32%。从空间分布来看，2000～2018年期间，凤翔县的生态环境明显变差。生态环境较好的县区主要集中在秦岭山区所辖地区，该地区受地形、地貌等因素的影响，生态环境脆弱且易受人为干预。2000～2009年，生态质量改善明显的区域主要分布在川塬区，呈现出向北扩张的趋势。2009～2018年，受到城市开发建设影响，各县区生态环境均有不同幅度的下降，生态质量下降的区域主要分布在渭河谷地区域，由于其地势平坦，大量滩涂地被改为建筑用地，林地与耕地面积不断减少。从2000～2018年，虽然渭河谷地的生态环境指数下降，但各县区的生态环境整体得到明显改善。

图2 宝鸡市2000、2009、2018年地表温度分布图

图3 宝鸡市2000、2009、2018年归一化植被指数图

图4 宝鸡市2000、2009、2018年土壤干旱指数图

3.2 城镇化水平分析

2000～2009年宝鸡市城镇化进程明显快于2009～2018年；根据各年份的最值来看，宝鸡市的城镇化指数最大值与最小值相差较大，表现为各县区城镇化存在明显的地区差异，且各县区发展不平衡。从空间分布来看，2000～2018年宝鸡市各县区城镇化发展水平整体呈现波动上升的趋势，其中渭滨区的城镇化指数上升较快，从2000年的0.56增长到2018年的0.66，而扶风、凤翔、岐山县的城镇化指数先升高后降低，维持在低水平的城镇化。从发展速度来看，2000～2009年宝鸡市各县区城镇化综合指数整体增长率较慢，其中最大为凤翔县40.6%，最小为金台区-18.56%。2009～2018年宝鸡市各县区城镇化指数呈现快速增长，眉县达到31.2%，而岐山县呈现负增长为-33.1%。

3.3 生态环境特征耦合分析

总体来看，宝鸡市城镇化与生态环境系统耦合协调发展空间分异显著，表现出一定的聚类特征，市区与周边县区的耦合协调度明显不同。宝鸡市城镇化与生态环境系统耦合协调类型主要基于调和发展型，从城镇化与生态环境系统综合发展水平看，各县区的城镇化滞后于生态环境的发展。从2000～2018年，各县区的发展状况总体上有所改善，2000年平均耦合协调度为0.48，到2018年耦合协调度均值升至0.58。

从耦合度来看，宝鸡市生态环境耦合度均值从2000年的0.4849上升至2009年的0.4877，再上升至2018年的0.4880。宝鸡市各县区内部耦合度空间差异较大，2000年耦合度值最大是陈仓区和岐山县的0.50，最小是眉县的0.45，表现为处于拮抗阶段的城镇化与生态环境，城镇化程度低和生态环境逐渐破坏，逐步弱化了城镇化的发展。经过10多年的发展，截至2018年，宝鸡市各县区城镇化水平有了明显提高，生态环境发生了明显的变化，两者之间的耦合度也有明显变化。其中，最大耦合度值是渭滨区、陈沧区和金台区，最小耦合度值是眉县，分别为0.50和0.46。

近年来，渭滨区的生态环境得到明显改善，早期城区渭河南岸为大量河滩地，河流北岸为城市建设用地，南部靠近秦岭地区的生态环境差。随着城市化的推进，该区大力发展高新技术产业的同时，注重发展生态农业、旅游业，形成以高新大道为主轴的产业集群，渭河沿线生态综合治理工作和河堤景观的建设让城镇化与生态环境系统进入良性耦合阶段。眉县生态环境优越，位于秦岭山区的区域地形复杂，人口密度低，第二、三产业占比较低，同时形成了生态环境破坏较低，基本能够承载城镇化发展的局面。

从耦合协调度及其类型来看，宝鸡市各县区城镇化与生态环境的耦合协调度总体呈整体上升的趋势，分布在调和发展及协调发展阶段，具有一定空间差异性。2000年除眉县处于中度失调衰退型外，其他县区为调和发展型；2009年市区及周边县区大部为调和发展期，但眉县的城镇化进程滞后于生态环境而属于中度失调衰退型。至2018年市区及周边县区均为调和发展型，各县区城镇化发展水平大幅度提高的，生态环境质量也明显的改善。

4 结论与讨论

4.1 结论

本文以宝鸡市周边县区为研究区，利用遥感影像反演地表土壤湿度、变异系数法估算权重，借助耦合协调度模型，分析了2000～2018年宝鸡市城镇化与生态环境系统耦合协调状况，以期为推动宝鸡市城镇化发展和生态环境改善提供借鉴和参考。

(1)2000～2018年，宝鸡各县区城镇化水平显著提高，呈现波动上升趋势且各县区城镇化水平差距缩小。其中眉县城镇化水平上升幅度超过36%，市辖区基本达到0.5左右。

表3 各县区城镇化、生态环境指数、和耦合度及耦合协调度

(2)2000～2018年，宝鸡生态环境质量呈上升趋势，生态环境指数从2000年的0.38上升至2018年的0.56，总体上升了18%。生态环境指数高值区不断向县区扩散，可见，在宝鸡实现加速城市化的过程中注重对生态环境建设起到了显著成效。

(3)2000～2018年宝鸡各县区城镇化与生态环境协调发展状况得到改善，但空间差异性显著，耦合协调度均值从2000年的0.43上升至2018年的0.48，宝鸡市区及周边县都为调和发展型，表明城镇化发展大幅度提高的同时生态环境质量也发生明显改善。

4.2 讨论

本文利用统计年鉴数据和Landsat遥感影像数据构建了城镇化和生态环境之间的耦合协调模型，研究了宝鸡市城市化与生态环境的关系。一方面，弥补了只使用统计数据构建指标体系存在的瑕疵，如统计年鉴数据的获取时间滞后、统计指标不同等，使得计量指标在可比性、时效性等方面存在不足；另一方面由于遥感影像的传感器和采集时间的不同，不仅会造成遥感数据本身的误差，而且也会在波段指数的构建与选取上出现过程处理误差。利用Landsat遥感影像数据构建指标之前有必要进行严格的校正，客观选取波段指标。此外，在精确的城镇化与生态环境耦合模型构建、区域时空耦合过程与演化趋势分析、长时间序列动态变化分析、多源数据挖掘和空间分析等方面有待于进一步深入研究。