陕西省城镇化与生态环境质量时空交互关系研究

安骐岷,员学锋,陈锦鸿,赵雨

(1.长安大学土地工程学院,西安 710064;2.长安大学地球科学与资源学院,西安 710054;3.陕西省土地整治重点实验室,西安 710064)

城镇化作为研究人地关系必不可少的环节,是一个国家和地区实现工业化和现代化的必由之路,但快速城镇化进程也带来了日益严峻的资源环境保障问题[1]。建设用地扩张、城市人口激增给自然生态环境带来了巨大的压力,环境污染、资源浪费、生态破坏等问题逐渐凸显[2]。二十大提出要“推动绿色发展,促进人与自然和谐共生”,对经济发展提出了新的要求:要加快发展方式绿色转型,实施全面节约战略,发展绿色低碳产业,推动形成绿色低碳的生产方式和生活方式。在生态文明建设和城镇化建设背景下,如何实现城镇化建设与生态环境的良性互动和协调发展是人地关系可持续性发展的关键。

城镇化与生态环境关系作为人地关系研究的重要内容一直受到国内外学者的关注。Grossman和Krueger通过研究环境污染程度的关系提出了“库兹涅茨倒U型曲线”[3];OECD提出了脱钩理论,认为随着经济的发展,环境压力会先增大后减小,最终实现脱钩[4]。国内学者在研究二者关系的基础上,更加注重二者耦合关系的理论分析和实证研究。在理论研究方面,方创琳等[5-7]提出了城镇化与生态环境的交互耦合作用机制、耦合系统演化的主要阶段以及耦合系统所遵循的定律,并构建出特大城市群地区城镇化与生态环境交互耦合效应的理论框架和技术路径[8],为后续的研究奠定了理论基础。在实证研究方面,国内外学者从国家[9-10]、城市群[11]、省域[12]、城市[13]等多尺度进行了相关研究,研究方法包括耦合协调度模型[14]、VAR 模型[15]、回归分析[16]、模糊综合评价等[17],如黄茂兴等[18]通过构建耦合协调度模型以及回归模型分析了福建省生态文明建设和城镇化耦合协调的时空格局以及影响因素;王雅俊[19]利用PVAR 模型分析了中国西部地区工业化、城镇化以及产业生态化三者之间的关系。关于城镇化与生态环境耦合协调关系的研究内容丰富,当前主要研究思路是考虑两个系统的耦合,但对于二者的协调分析大多是基于面板统计数据构建指标进行评价,缺乏时空动态演化规律及机制研究。

陕西省自1999年实施退耕还林生态工程以来,森林覆盖率由1999年的30.92%增长到2020年末的46.39%,生态环境得到较大改善,但仍面临土地空废化、生态环境污损化、农业劳动主体老弱化等问题,为回应二十大对生态文明建设与乡村振兴的要求,践行“绿水青山就是金山银山”的理念,探索出一条生态和乡村经济协调发展、人与自然和谐共生之路,本文以陕西省为研究区域,利用土地利用、人口和经济等栅格数据对城镇化进行评价,并利用MODIS数据,基于Google Earth Engine云平台建立生态环境指数,在此基础上分析探索2000—2020年陕西省城镇化、生态环境的演变特征及二者的耦合协调关系,以期为陕西省区域可持续发展提出建议。

1 研究区概况

陕西省位于中国西北地区,全省下辖10个地级市、30个市辖区、5 个县级市、72 个县(图1)。截至2020年11月1日零时,陕西省常住人口3 952万人。城镇化率达到62.66%;GDP为26 181.86亿元,占全国2.58%。地跨黄河、长江两大水系,总面积2.056×105km2,地势整体南北高,中间低。按照地形特征可以将陕西省划分为陕北黄土高原、关中平原和陕南秦巴山区。陕北地区地处黄土高原,土地利用以草地、耕地为主,依托其丰富的煤矿资源,经济发展水平较高。截至2020年末,陕北地区人口为5 907 331人,占全省人口的14.94%,GDP为5 691.15亿元,占全省GDP的21.74%;关中地区总体地势平坦,土地利用类型多以耕地、建设用地为主,依托产业、技术、政策等原因,其社会经济发展水平最高。截至2020年末,关中地区人口为25 875 539人,占全省人口的65.46%,GDP为16 901.87亿元,占全省GDP 的64.56%;陕南地区地形主要为山地丘陵,主要土地利用类型为林地、草地,是我国重要的生态保护区,加之受其地形特点和地理位置,经济发展水平较低。陕南地区人口为7 746 129人,占全省人口的19.60%,全年GDP为3 421.63亿元,占全省GDP的13.70%。

图1陕西省行政区划及高程Fig.1 Administrative division and elevation map of Shaanxi Province

2 研究方法及数据来源

2.1 数据来源

本文的研究数据包括土地利用数据、人口数据、经济数据、MODIS遥感数据产品(表1)。其中土地利用数据来自中国科学院空天资讯创新研究院研究员刘良云团队发布的全球30 m 地表覆盖精细分类产品,经济密度数据来自中国科学院资源环境科学与数据中心,人口密度数据来自Open Spatial Demographic Data and Research中国区的人口密度,MODIS遥感数据产品来源于Google Earth Engine(GEE)。本文所采用的投影坐标系均为Krasovsky_1940_Albers坐标系,通过重采样统一分辨率为1 km×1 km。

表1 数据来源及说明Table 1 Data sources and description

2.2 研究方法

2.2.1 城镇化综合评价模型 城镇化是一个包括人口、经济、社会和土地城镇化的复杂系统,以人口为核心,经济为动力,土地为保障[20]。由于数据的可得性,本文暂不考虑社会城镇化指标,参考相关研究[21],结合陕西省社会、经济发展情况及城镇化标准,本文拟选择人口密度、城镇经济密度和建设用地面积3个指标来确定城镇化综合评价模型。由于人口、经济和空间城镇化同等重要,且各城镇化系统由单一指标表征,因此权重均设定为1/3是合理的[22],采用极差标准化法[23]进行标准化后再等权重加权计算得到综合城镇化发展。极差标准化公式及权重加权公式如下:

Xij为正向指标时:

Xij为负向指标时:

人口、经济和土地城镇化评价:

综合城镇化评价:

式中:Aij为指标的标准化值;Xij表示i年第j项指标的值;min(Xij)为标准值最小值;max(Xij)为标准值的最大值;Zij表示人口城镇化、经济城镇化和土地城镇化的评价;ωij表示该项指标的权重,本文采用等权重加权,即ωij=1/3;S为综合城镇化评价得分,即人口城镇化、经济城镇化、土地城镇化的得分之和。

2.2.2 遥感生态指数(Remote Sensing-based Ecological Index,RSEI 参考相关研究[24-25],采用遥感生态指数来表征陕西省生态环境质量是可行的。RSEI是由徐涵秋[26]于2013年提出的一个完全基于遥感技术,以自然因子为主的遥感生态指数对城市的生态情况进行快速监测与评价的方法。该指数利用主成分分析技术(Principal Components Analysis,PCA)集成了植被指数、湿度、地表温度和建筑指数4个评价指标,即:

式中:各指标计算方法[27]见表2。

表2 遥感生态指数各指标计算方法Table 2 Calculation methods of each index of RSEI

2.2.3 耦合协调度模型 耦合是指两个及以上系统通过相互作用彼此影响以达到协调一致的现象[28]。协调度是指两者相互影响的程度,耦合协调度值越大,则表明两系统之间的耦合情况越好,且整个系统结构越趋于稳定,反之则表明两系统之间的耦合情况越差且整个系统趋于无序。计算公式为:

式中:C为城镇化与生态系统的耦合度,U1表示城镇化综合评价值;U2表示生态环境价值综合评价值;D为耦合协调度;T为两系统综合评价指数,以反映两系统发展情况对耦合协调水平的整体贡献。表示两系统之间的权重,本文认为两系统之间同样重要,因此赋值α=β=1/2。

参照已有研究[29],将陕西省耕地利用生态效率和城镇化的耦合度、协调度计算结果划分成4 个等级、10大类型,具体分类见表3。

2.2.4 双变量空间自相关模型 一般来说,简单的耦合关系也可以用相关性来描述,全局自相关可分析研究区范围内各研究单元属性值的整体空间集聚特性及差异特征,局部自相关可以弥补全局自相关分析不能具体刻画局部空间聚集效应的问题[30]。因此,本文采用双变量空间自相关模型来确定综合城镇化与生态环境指数之间的空间关系,并检验两者关系间的有效性,Moran′sI∈[-1,1],Moran′sI＞0表示正相关,Moran′sI＜0表示负相关。Moran′sI=0表示属性值是随机分布的。全局空间自相关是用来判定研究区域内是否存在集聚状况,但无法明确集聚状况发生的具体地点,而局部区域自相关正好是处理和展示高值聚类(H—H)、低值聚类(L—L)、高低集聚(H—L)和低高集聚(L—H)的具体位置,可以反映城镇化和生态环境在空间上的依赖性和关联性。

3 结果与分析

3.1 2000-2020年陕西省城镇化发展进程

2000—2020年陕西省城镇化水平变化情况如图2所示,20年间陕西省综合城镇化水平提高了111.45%。其中,人口城镇化水平由2000年的172.94人/km2增加至2020年的191.56人/km2,提升幅度为10.77%;土地城镇化水平均值由2000年的1.24%增加至2020年的2.65%,提升幅度为113.71%;经济城镇化水平均值由2000年的83.09万元/km2提升至2020年的1 209.89万元/km2,提升幅度为1 356.12%。

图2 2000-2020年陕西省各城镇化水平分布情况Fig.2 Distribution of urbanization levels in Shaanxi Province during 2000-2020

从城镇化指标的时空变化来看,人口城镇化、土地城镇化和经济城镇化空间差异性显著,变化速率和方向也不尽相同。2000—2020年陕西省86.06%地区的人口城镇化水平有所增加,13.94%的地区人口密度有所下降,人口密度上升的区域主要分布在关中地区的西安市、咸阳市和铜川市等地区,均处于西安都市圈内,是关中平原城市群的核心区域,也是我国西部地区发展条件好,经济人口承载力最强的区域之一,随着时间的推移,人口密度提升显著,20年间商洛市和渭南市人口密度略有下降,这主要与当地大力发展劳务输出有关。2000—2020年陕西省人口城镇化水平高值区(800人/km2以上)主要分布在关中地区的西安市、渭南市、咸阳市和宝鸡市,陕南地区的汉中市、商洛市和安康市内87%以上的区域人口密度处于200人/km2以下,陕北地区地广人稀,延安市和榆林市内95%以上的区域人口密度低于200人/km2。2000—2020年陕西省土地城镇化水平普遍呈现上升的趋势,其中提升幅度最大的地区位于关中地区的西安市、咸阳市以及汉中市市区,提升幅度达到了45%以上。关中地区的土地城镇化水平最高。经济城镇化作为3个城镇化指标中变化速率最大的指标,20年间,陕西省经济城镇化水平呈现稳步增加的态势,增加的区域主要分布在各个市区以及周边地区,经济城镇化水平高值区(10 000 万元/km2以上)主要集中在关中地区的西安市、咸阳市和宝鸡市,其中关中地区提升幅度最大的地区位于西安市的碑林区、新城区、莲湖区、雁塔区,陕北地区提升幅度较大的地区位于榆林市的神木县、府谷县、榆阳县。陕南地区提升幅度较大的地区位于汉中市汉台区、安康市汉滨区。整体来看,陕西省经济城镇化水平呈现出显著的空间差异性,经济城镇化水平变化速率呈现出关中＞陕北＞陕南的格局。

从变化速率来看,经济城镇化水平变化速率＞土地城镇化水平变化速率＞人口城镇化水平变化速率。相较而言,虽然土地城镇化和人口城镇化初始水平较高,但增长趋势较为平缓,尤其是人口城镇化,存在滞后性。因此,应秉承集约高效原则,促进城镇空间合理布局,加快劳动力、资金、技术、产业合理集聚,发挥规模效应。

2000—2020年陕西省综合城镇化水平时间变化情况如图3所示,从时间序列来看,20年间,综合城镇化水平上边缘值呈波动上升的趋势,上边缘最低值出现在2000年为0.759 6,持续上升至上边缘最高值,出现在2015年为0.899 5,随后在2020年小幅下降至0.891 9。综合城镇化水平下边缘值呈波动上升的趋势,下边缘最低值出现在2000年,为0.162 1,持续上升至下边缘最高值,出现在2010年为0.251 7,随后的10年内持续小幅下降,直至2020年为0.211 6。综合城镇化水平中位数呈稳步上升趋势,中位数最低值出现在2000年为0.502 3,随后稳步上升至2020年,最高值为0.690 3。总的来看,陕西省综合城镇化水平总体呈稳步上升趋势,经历了“低水平发展—加速推进—减速推进”阶段。其中,2000—2010年,为快速增长时期,综合城镇化水平由0.499 5上升到0.638 9,经济发展为主要驱动力;2010—2020年,城镇化水平稳步发展,综合城镇化水平由0.638 9稳步上升到0.658 9,但增长速度有所减缓,这是提速转为提质的体现,从追求效果到追求精细化的可持续发展。

图3 2000-2020年陕西省综合城镇化水平时间变化情况Fig.3 Changes of comprehensive urbanization in Shaanxi Province during 2000-2020

2000—2020年陕西省综合城镇化空间变化情况如图4所示,从空间分布上来看,陕西省的综合城镇化水平呈现“中间高四周低”的分布格局,空间差异明显。关中地区综合城镇化水平最高,关中城市群为陕西省经济发展的核心区域,依靠区位优势发展迅速;陕南地区的综合城镇化水平次之,陕北地区的综合城镇化水平最低,这主要是因为陕北地区人口密度较低,建设用地面积较少。整体来看,陕西省综合城镇化水平呈现出显著的空间差异性,综合城镇化水平呈现出关中＞陕南＞陕北的格局。

图4 2000-2020年陕西省综合城镇化水平空间变化情况分布Fig.4 Spatial change of comprehensive urbanization level in Shaanxi Province,2000-2020

3.2 陕西省生态环境时空分布格局变化分析

研究以2000—2020年5年为时间间隔共五期遥感影像数据对其RSEI进行了定量反演,表4可以看出:(1)研究区整体的特征值PC1的贡献率均达到了90%以上,且PC1特征值未出现明显的下降,说明RSEI用来表征陕西省的生态环境质量是可行的。(2)分析PCI中的4个指标的贡献率可知,NDVI绿度和WET 湿度为正值,LST热度和NDBSI干度为负值,说明绿度和湿度对生态环境质量有促进作用,热度和干度对生态环境质量有抑制作用,与实际情况相符。

表4 2000-2020年陕西省RSEI主成分分析指标Table 4 Principal component analysis index of RSEI Shaanxi Province in 2000-2020

图5为2000—2020年陕西省各生态环境质量等级面积占比及变化情况,从空间分布来看,陕西省生态质量等级为“中”和“良”的面积较大;每年生态质量等级在“中”以上的综合面积占比均超过了61%。整体呈现“北低南高”的分布格局,其中陕南地区的汉中市、安康市和商洛市行政范围内的大部分区域生态环境以及关中地区的宝鸡市、西安市和渭南市南部区域生态环境等级为良或优;宝鸡市东部、西安市北部、咸阳市南部、渭南市中北部以及延安市北部地区的生态环境等级为“中”;生态环境较差的区域主要集中于陕北地区的榆林市,遥感生态指数较低,生态环境较差。整体来看,陕西省生态环境虽有所改善,但在陕北地区部分经济快速发展区域仍存在生态环境退化的情况,如何在保障经济高速发展的同时实现对生态环境的保护与改善仍是今后需要重点关注的问题。

图5 2000-2020年陕西省生态环境质量等级分布Fig.5 Distribution of RSEI quality levels in Shaanxi Province in 2000-2020

图6为2005—2020年陕西省生态环境质量等级转移矩阵桑基图,从时间序列来看,2000—2005 年,生态质量等级提高的面积共有8.03万km2,生态质量等级下降的面积有2.68万km2,提高面积比退化面积多出26.03%,其中中转优(4.5万km2)、较差转良(1.96万km2)、差转较差(1.45万km2)贡献较大;2005—2010年生态质量等级提高的面积共有3.48万km2,生态质量等级下降的面积有2.05万km2,提高面积比退化面积多出6.96%,其中较差转良(1.32万km2)、中转优(1.44 万km2)贡献较大;2010—2015年生态质量等级提高面积共有3.05万km2,生态质量等级下降的面积有1.23万km2,提高面积比退化面积多出8.86%,其中中转优(2.09 万km2)贡献较大,此阶段陕西省生态环境质量仍然呈现变好的趋势,但变化速率略有下降;2015—2020年生态质量等级提高的面积共有1.37万km2,生态质量等级下降的面积有1.94万km2,提高面积与退化面积基本持平,此阶段陕西省生态环境质量逐渐趋于稳定。

图6 2000-2020年陕西省生态环境质量等级转移矩阵桑基图Fig.6 Sanji diagram of the transfer matrix of ecological environment quality grade in Shaanxi Province from 2000 to 2020

3.3 2000-2020年陕西省城镇化与生态环境耦合协调分析

为探究城镇化系统与生态环境系统两者间的耦合协调关系,本文选取2000 年、2005 年、2010 年、2015年、2020年五期数据,利用耦合协调度模型计算陕西省生态环境与城镇化发展水平之间的耦合协调度(图7)。从时间序列上来看,2000—2020年,陕西省城镇化与生态环境耦合协调度整体处于提升阶段。陕西省城镇化与生态系统耦合协调度平均值从2000年的0.169 提高至2020 年的0.240。其中,2000—2005年,耦合协调度均值处于(0.1,0.2]区间,为低水平耦合阶段。2010—2020年,耦合协调度平均值上升到(0.2,0.3]区间,为拮抗阶段;2000年耦合协调度最低值出现在榆林市定边县为0.057,最高值出现在西安市碑林区为0.619。2020年耦合协调度最低值出现在延安市吴起县为0.088,最高值出现在西安市碑林区为0.766。20年间,关中地区西安市相关区县由中级协调类型进入到耦合协调阶段,其他区域基本保持稳定或略有提升;陕南地区的汉中市和安康市部分地区出现了集聚性的高值区域,均位于汉江流域附近,可见耦合协调度与水资源关系密切,2010 年开始,汉中市境内的耦合协调度有了较为明显的变化,耦合协调类型由极度失调转变为重度失调,说明在保护生态环境的前提下,陕南地区的经济发展水平有了进一步的提升;陕北地区由于地形地貌的限制,生态环境较差,地广人稀,除榆林市部分区县煤炭资源丰富之外,其他区县经济发展相对落后,研究早期除各区县主城区外,主要耦合协调类型为极度失调,从2015年开始陕北地区的耦合协调类型出现了明显的转变,耦合协调高值区域不断扩大,到2020年陕北大部分地区有所好转,这主要是因为退耕还林政策的实施,以及三北防护林建设、京津风沙源治理等工程,植被覆盖度不断提高,有效地改善了生态环境。

图7 2000-2020年陕西省城镇化与生态环境协调度发展空间演变格局Fig.7 Spatial evolution pattern of coordinated development of urbanization and Eco-environment in Shaanxi Province,2000-2020

从空间分布上看,耦合协调度呈现出关中＞陕南＞陕北的分布趋势,其中耦合协调度的高值区域主要分布在关中地区的西安市及其周边地区,关中地区是陕西省的经济发展中心,城镇化水平较高,同时关中平原地势平坦,土壤肥沃,气候温暖,农业发达,生态环境较好,城镇化与生态环境的耦合协调度最高,关中地区以濒临失调、勉强失调和初级协调为主要协调类型;陕南地区属于城镇化发展滞后型,陕南地区地处秦岭以南,区域内自然资源丰富,生态环境良好,但是该地区经济基础相对薄弱,经济发展受生态保护限制较大,两者的耦合协调度相较于关中地区而言更低;陕北地区属于生态环境滞后型,陕北地区是黄土高原的中心部分,水土流失严重,生态环境较差,城镇化与生态环境的耦合协调度较低,随着退耕还林等一系列的政策的实施,陕北地区的生态环境正在逐渐变好,二者之间的耦合协调度也有所提高。

整体来看,陕西省城镇化与生态环境耦合协调度较高的地区,如关中地区主要得益于关中平原区经济发展迅速,农村人口具有更多就近就业的机会,收入渠道的增加减少了农户对土地依赖的压力,进而促进了当地的生态环境质量往好的方向发展。而例如陕北地区由于一系列生态环境修复工程的实施,生态环境得以改善,越来越多的耕地转为林地、草地,农户的土地经营性收入减少,导致更多劳动力流向城市等经济更发达的地方,人口城镇化水平提高,导致某些乡村出现土地空废化现象,从而对当地生态环境质量又起负向抑制作用。陕南地区由于经济城镇化水平相对较低,虽然区域本身自然资源丰富,但由于土地破碎化,山区耕地利用水平较低,导致农户为了追求耕地效益而减少对生态环境的重视,对生态环境质量起负向作用。因此,本文认为城镇化水平与生态环境质量二者之间既表现出互相抑制作用又表现出相互促进作用。

3.4 城镇化与生态环境耦合协调度空间自相关分析

为进一步揭示城镇化与生态环境之间的空间互动关系,借助ArcGIS 10.7进行空间自相关分析(图8)。在1%的显著性水平下,2000 年、2005 年、2010年、2015年、2020年的城镇化与生态环境之间的莫兰指数分别为:0.908 4,0.905 4,0.895 5,0.874 2,0.895。说明陕西省城镇化与生态环境之间存在极强的正相关性。2000—2020年陕西省全局Moran′sI指数略有下降,整体变化不大,说明陕西省空间聚集格局相对稳定。2000—2020年陕西省城镇化与生态环境耦合协调度的集聚特征在空间格局上基本保持一致,其中城镇化与生态环境H—H 区域占陕西省总面积的13%左右,主要分布在关中地区的西安市、咸阳市、宝鸡市、渭南市和汉中市的汉台区、勉县等区域,其他零星分布于陕北和陕南各区县主城区。2000—2020年H—H 分布面积减少了1.32%,L—L区分布面积减少了15.72%。L—L 区主要分布在陕北地区和陕南汉中市和安康市的部分区县,陕北地区生态环境较脆弱,人口密度小,严重制约了城镇化的发展进程。研究期间陕北地区的黄龙、黄陵、志丹、子长、延川、神木和府谷等区县均由L—L区转变为了不显著区,说明这些地区的城镇化水平或生态环境水平有了不同程度的提高。2000—2020年H—L区分布面积增加了0.05%,L—H 区分布面积减少了0.02%,在空间布局上基本维持稳定。整体来看,陕西省内部各县域的生态环境与城镇化耦合协调发展长期存在明显差距,但随着时间推移发展协调的地区逐渐增多。

图8 2000-2020年陕西省城镇化与生态环境之间的局部LISA图Fig.8 Local LISA map of the relationship between urbanization and ecological environment in Shaanxi Province,2000-2020

4 讨论与结论

4.1 讨论

本文通过对陕西省生态环境质量和综合城镇化水平的实证分析,探究了陕西省城镇化水平和生态环境质量耦合协调关系,但仍存在以下问题值得探讨:在构建城镇化评价指标体系时,主要从人口城镇化、经济城镇化和土地城镇化3个方面构建指标,后续可增加社会城镇化、生态城镇化进行研究;其次,本文构建的耦合协调度模型尽管能够较为直观地刻画陕西省在城镇化推进过程中与生态环境的耦合变化及时空变化情况,但对其背后的机理及驱动力缺乏更深层次的探讨,所提出的方法能否有效地反映现实问题需要进一步进行检验。未来进一步协调两系统可持续发展与优化,特提出以下建议:

从陕西省城镇化与生态环境质量相对发展状况来看,各地区发展水平差异较为显著。城镇化水平较高的区域,如关中地区的西安市、咸阳市和铜川市等地区,均处于西安都市圈内,是关中平原城市群的核心区域。生态环境质量在空间分布上存在明显的差异性。陕南地区的汉中市、安康市和商洛市行政范围内的大部分区域及关中地区的宝鸡市、西安市和渭南市南部区域由于位于亚热带地区,降水充沛,气候适宜,为植被的生长提供了天然的条件,秦岭山地正是位于这片区域,植被丰富,自然资源丰富,生态环境质量较好;陕北地区的榆林市处于黄土高原和毛乌素沙地的交界处,气候寒冷,水土流失比较严重,遥感生态指数较低,生态环境较差。因此,对人地矛盾突出的地区应提升城镇化质量,引导人口向周边经济较为发达的区域中心城区聚集,优化城镇布局,促进城市集约高效发展。

从陕西省城镇化与生态环境质量水平及两者耦合协调情况来看,陕西省整体处于生态环境较为滞后的水平,尽管生态环境质量水平发展协调的地区逐渐增多,但仍有提升空间。应逐渐突破薄弱环节,重视生态脆弱地区的综合管理,对生态环境较差的区域,如陕北地区的榆林市,在生态优先的原则下,除了严格控制建设用地规模、严禁擅自改变生态用地和基本农田之外,应积极开展城乡建设用地的空间整理,实施异地城镇化战略,生态环境脆弱的地区,可以尝试推行生态移民的方式,适当进行迁村并点。

4.2 结论

本文以陕西省为研究对象,在分析2000—2020年每隔5 a陕西省城镇化与生态环境质量时空格局演变的基础上,采用耦合协调度模型和双变量空间自相关模型剖析了二者耦合关系及时空变化特征,主要结论如下:

(1)2000—2020年陕西省城镇化水平总体呈现稳步上升趋势,其中综合城镇化率提高了111.45%,从空间分布上来看,陕西省的城镇化水平呈现“中间高四周低”的分布格局,空间差异明显。关中地区城镇化水平最高,陕南地区的城镇化水平次之,陕北地区的城镇化水平最低。

(2)2000—2020年陕西省整体RSEI均值呈稳步上升趋势,生态环境呈现出好转的态势,但地区间的差异依旧显著,整体呈现“北低南高”的分布格局,且发展的空间异质性逐渐趋于强化,其中,陕北地区神木市、榆林市的生态环境质量有所好转。关中地区生态环境质量等级由中转良、由良转优的地区不断增多,如宝鸡市、西安市和渭南市南部部分区域。陕南地区良转优的地区范围逐渐增多,如陕南地区的汉中市、安康市和商洛市部分行政范围。

(3)基于综合城镇化率和RESI指数构建的耦合度模型能效地识别出陕西省城镇化和生态环境状况的耦合协调程度,整体来看,陕西省内部各县域的生态环境与城镇化耦合协调发展长期存在明显差距,但随着时间推移发展协调的地区逐渐增多。2010—2020年两者经历了“重度失调—初级协调”的转变,协调程度不高但等级趋于不断优化。区域内部各地区耦合协调度均处于不断提升的状态,其中陕北地区神木市、府谷市耦合协调程度有所好转,关中地区良好协调地区范围逐渐扩大,陕南地区重度失调地区逐渐减少。空间格局上,以关中地区为核心总体呈现“中部高两边低”的分布特征,耦合协调度的空间差异在逐渐减小。