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京津冀地区生态基础设施−生境质量−产业发展耦合协调性分析与预测

肖玲 姜群鸥 王美林 律可心

肖玲, 姜群鸥, 王美林, 律可心. 京津冀地区生态基础设施−生境质量−产业发展耦合协调性分析与预测[J]. 北京林业大学学报. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200346
引用本文: 肖玲, 姜群鸥, 王美林, 律可心. 京津冀地区生态基础设施−生境质量−产业发展耦合协调性分析与预测[J]. 北京林业大学学报. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200346
Xiao Ling, Jiang Qun’ou, Wang Meilin, Lü Kexin. Coupling coordination and prediction analysis of ecological infrastructure, habitat quality and industrial development in the Beijing-Tianjin-Hebei region of northern China[J]. Journal of Beijing Forestry University. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200346
Citation: Xiao Ling, Jiang Qun’ou, Wang Meilin, Lü Kexin. Coupling coordination and prediction analysis of ecological infrastructure, habitat quality and industrial development in the Beijing-Tianjin-Hebei region of northern China[J]. Journal of Beijing Forestry University. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200346

京津冀地区生态基础设施−生境质量−产业发展耦合协调性分析与预测

doi: 10.12171/j.1000-1522.20200346
基金项目: 国家科技重大专项项目(2017ZX07101004、2017ZX07108002),国家自然科学基金(41901234、51909052),河北省高等学校青年拔尖人才计划项目(BJ2018117)
详细信息
    作者简介:

    肖玲。主要研究方向:生态系统服务研究。Email:xiaoling@bjfu.edu.cn 地址:100083 北京市海淀区清华东路35号北京林业大学水土保持学院

    通讯作者:

    姜群鸥,副教授。主要研究方向:土地利用变化及效应研究。Email:jiangqo.dls@163.com 地址:同上

Coupling coordination and prediction analysis of ecological infrastructure, habitat quality and industrial development in the Beijing-Tianjin-Hebei region of northern China

  • 摘要:   目的  对生态环境与产业发展耦合协调关系进行研究,有助于规划者从生态学角度宏观把握京津冀协同发展趋势,为规划与管理提供科学依据。  方法  该研究基于MSPA和InVEST模型分析了京津冀地区2000—2017年生态基础设施、生境质量和产业发展变化特征,并采用耦合协调模型对该地区三者的耦合协调性进行综合分析,最后利用灰色预测模型预测京津冀不同区域未来五年耦合协调度。  结果  (1)京津冀地区生态基础设施水平整体偏低,连通性较差;生境质量空间差异显著,整体生境质量0.450,水平不高;(2)西北部生态涵养区的农林牧渔业发展稳定,津冀工业长期处于主导地位,东部滨海发展区交通运输、仓储和邮政业和京津金融业发展实力较强;(3)京津冀地区耦合协调度主要处于轻度失调到初级协调状态之间,空间差异明显。其中,南部功能拓展区耦合协调度最高,而西北部生态涵养区耦合协调度最低。(4)未来5年京津冀地区耦合协调度均将有所提升,但中部核心功能区仍将处于濒临失调状态,北京和东部滨海发展区仍将处于勉强协调状态,是未来需要优化的重点区域;天津耦合协调度将由勉强协调转变为初级协调,西北部生态涵养区耦合协调度将由濒临失调转变为初级协调,是具有协调发展潜力的区域;南部功能拓展区耦合协调类型将转变为中级协调,是发展速度最快的区域。  结论  该研究通过评估京津冀区域生态基础设施−生境质量−产业发展的耦合协调性,并分析预测具有协同发展潜力的重点区域,为未来京津冀协同发展提供依据,并为其他城市群范围内生态建设和产业发展评估提供重要参考。
  • 图  1  京津冀地区不同分区空间分布

    Figure  1.  Spatial distribution of different subregions in the Beijing-Tianjin-Hebei region

    图  2  京津冀地区2000—2017年生态基础设施空间分布

    Figure  2.  Spatial distribution of ecological infrastructure in the Beijing-Tianjin-Hebei region from 2000 to 2017

    图  3  京津冀地区2000—2017年生境质量变化空间分布

    Figure  3.  Spatial distribution of habitat quality changes in the Beijing-Tianjin-Hebei region from 2000 to 2017

    图  4  京津冀地区2000—2017年生境退化指数空间分布

    Figure  4.  Spatial distribution of habitat degradation index in the Beijing-Tianjin-Hebei region from 2000 to 2017

    图  5  2000—2017年京津冀地区各行业占比变化统计

    BJ:北京;TJ:天津;ZB:中部核心功能区;DB:东部滨海发展区;NB:南部功能拓展区;XB:西北部生态涵养区。下同。BJ, Beijing; TJ, Tianjin; ZB, central core functional area; DB, eastern coastal development area; NB, southern functional expansion area; XB, northwestern ecological conservation area. Same as below.

    Figure  5.  Statistics of changes in the proportions of various industries in the Beijing-Tianjin-Hebei region from 2000 to 2017

    图  6  京津冀地区生态基础设施−生境质量−产业发展耦合协调度

    Figure  6.  Coupling and coordination degree of ecological infrastructure-habitat quality-industrial development in the Beijing-Tianjin-Hebei region

    图  7  京津冀地区生态基础设施−生境质量−产业发展耦合协调发展预测

    Figure  7.  Prediction of coordinated development of ecological infrastructure, habitat quality and industrial development in the Beijing-Tianjin-Hebei region

    表  1  耦合协调度划分标准

    Table  1.   Classification standard for the coupling coordination degree

    耦合协调度
    Coupling coordination degree
    耦合协调类型
    Coupling coordination type
    耦合协调度
    Coupling coordination degree
    耦合协调类型
    Coupling coordination type
    $ 0\leqslant D < 0.1 $ 极度失调 Extreme imbalance $ 0.5\leqslant D\leqslant 0.6 $ 勉强协调 Barely coordinated
    $ 0.1\leqslant D < 0.2 $ 严重失调 Severe imbalance $ 0.6\leqslant D < 0.7 $ 初级协调 Primary coordination
    $ 0.2\leqslant D < 0.3 $ 中度失调 Moderate imbalance $ 0.7\leqslant D < 0.8 $ 中级协调 Intermediate coordination
    $ 0.3\leqslant D < 0.4 $ 轻度失调 Mild imbalance $ 0.8\leqslant D < 0.9 $ 良好协调 Good coordination
    $ 0.4\leqslant D < 0.5 $ 濒临失调 On the verge of imbalance $ 0.9\leqslant D < 1 $ 优质协调 High quality coordination
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    表  2  预测模型精度等级划分

    Table  2.   Grade division for the prediction model accuracy

    精度等级
    Accuracy class
    后验差比值
    Posterior difference ratio
    小误差频率
    Small error frequency
    精度等级
    Accuracy class
    后验差比值
    Posterior difference ratio
    小误差频率
    Small error frequency
    好 Great < 0.350 > 0.950 勉强 Reluctantly  < 0.650 > 0.700
    合格 Qualified < 0.500 > 0.800 不合格 Unqualified < 0.700 > 0.650
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    表  3  京津冀地区生态基础设施−生境质量−产业发展评价指标体系与权重

    Table  3.   Evaluation index system and its weights of ecological infrastructure-habitat quality-industry development in the Beijing-Tianjin-Hebei region

    准则层
    Criterion layer
    指标层
    Index layer
    权重
    Weight
    准则层
    Criterion layer
    指标层
    Index layer
    权重
    Weight
    生态基础设施
    Ecological
    infrastructure
    核心区面积比例
    Core area ratio
    0.069 8 产业发展
    Industrial
    development
    第二产业比例
    Secondary industry ratio
    0.002 0
    桥接区面积比例
    Bridge area ratio
    0.376 6 第三产业比例
    Third industry ratio
    0.002 8
    环道区面积比例
    Loop area ratio
    0.078 5 农林牧渔业增加值
    Added value of agriculture, forestry, animal
    husbandry and fishery
    0.050 7
    孔隙面积比例
    Perforation area ratio
    0.033 0 工业增加值
    Industrial output
    0.099 2
    岛状斑块面积比例
    Islet area ratio
    0.299 5 建筑业增加值
    Value added of construction
    0.104 0
    边缘区面积比例
    Bridge area ratio
    0.009 7 批发零售业增加值
    Added value of wholesale and retail industry
    0.111 5
    支线面积比例
    Branch area ratio
    0.132 9 交通运输仓储业增加值
    Added value of transportation and storage industry
    0.080 9
    生境质量
    Habitat quality
    生境质量水平
    Habitat quality level
    0.500 0 住宿餐饮业增加值
    Added value of accommodation and catering industry
    0.077 1
    生境退化水平
    Habitat degradation level
    0.500 0 金融业增加值
    Added value of financial industry
    0.185 6
    地区生产总值
    GDP
    0.113 5 房地产业增加值
    Added value of of real estate
    0.152 1
    第一产业比例
    Primary industry ratio
    0.020 6
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    [18] 杜官本, 周志强, 江泽慧, 刘志军, 李国平, 徐剑琦, 刘智, 李贤军, 施婷婷, 于寒颖, 周国模, 雷相东, 黄心渊, 张煜星, 曹伟, 程丽莉, 赵俊卉, 崔彬彬, 肖化顺, 张展羽, 王志玲, 陈伟, 程金新, 雷霆, 宗世祥, 张贵, 李云, 苏淑钗, 杨谦, 吴家森, 郭广猛, 李云, 张璧光, 黄群策, 张璧光, 王正, 刘童燕, 王海, 张彩虹, 雷洪, 丁立建, 郝雨, 曹金珍, 关德新, 苏里坦, 张则路, 骆有庆, 王正, 常亮, 张大红, 姜培坤, 方群, 刘彤, 金晓洁], 许志春, 张国华, 秦岭, 贺宏奎, 宋南, 秦广雍, 李文军, 黄晓丽, 张慧东, 张书香, 陈晓光, 吴家兵, 周晓燕, 张佳蕊, 王勇, 刘大鹏, 于兴华, 姜金仲, 张弥, 高黎, 蔡学理, 苏晓华, 张金桐, 李延军, 陈燕, 冯慧, 刘建立, 刘海龙, 姜静, 陈绪和, 周梅, 朱彩霞, 成小芳, 王谦, 王德国, 王安志, 尹伟伦, 张冰玉, 张连生, 金昌杰, 聂立水, 陈建伟3, 亢新刚, 张勤, 冯大领, 梁树军, 韩士杰, 崔国发, 胡君艳, 姚国龙.  “数字林业”及其技术与发展 . 北京林业大学学报,
    [19] 韩烈保, 张厚江, 莫秋云, 郭惠红, 张丽丽, 杜晓, 贾黎明, 陈玮, 胡建忠, 张建军, 李成茂, 刁一伟, 石娟, 赵博光, 刘晓丽, 武三安, 申世杰, 邢长山, 马履一, 徐文铎, 姜笑梅, 李镇宇, 王安志, 王昌俊, 李文彬, 骆有庆, 梁波, 清水晃, 张峻萍, 宋菲, 崔英颖, 石碧, 苏德荣, 李海林, 李景锐, 殷亚方, 金昌杰, 赵林果, 壁谷直记, 曾凡勇, 沉昕, 王小平, 韦艳葵, 韩瑞东, 关德新, 延廣竜彦, 陈卫平2, 徐梅, 蒋艳灵, 苗毅, 胡青, 严晓素, 裴铁璠, 赵永利, 高述民, 徐君, 王瀛坤, 周军, 蒋平, 蒋平, 李凤兰.  密云水库集水区区域可持续发展评价及其调控对策研究 . 北京林业大学学报,
    [20] 李景文, 熊瑾, 饶良懿, 张秋英, 马文辉, 殷亚方, 王明枝, 詹亚光, 李景文, 侯亚南, 杨海龙, 刘震, 宋小双, 杨晓晖, 黄国胜, 李慧, 李全发, 符韵林, 杜华强, 李梅, 张一平, 
    王保平, 龙玲, 陆熙娴, 耿晓东, 李吉跃, 吕建雄, 尹立辉, 张克斌, 赵敏, 李俊清, 刘文耀, 李俊清, 李妮亚, 朱金兆, 王雪军, 陈晓阳, 秦瑶, 窦军霞, 朱金兆, 韩海荣, 王洁瑛, 范文义, 梁机, 李发东, 徐峰, 刘桂丰, 赵宪文, 康峰峰, 慈龙骏, 欧国强, 毕华兴, 唐黎明, 齐实, 倪春, 秦素玲, 李云, 刘雪梅, 陈素文, 孙玉军, 李黎, 沈有信, 于贵瑞, 李凤兰, 陈晓阳, 乔杰, 王玉成, 文瑞钧, 魏建祥, 朱国平, 任海青, 马钦彦, 韦广绥, 刘伦辉, 宋献方, 张桂芹, 王雪, 李伟, 蒋建平, 赵双菊, 黎昌琼, 李伟, 杨谦, 丁霞, 周海江, 李慧, 孙涛, 张万军, , 宋清海, 刘莹, 孙志强, 孙晓敏, 李宗然, 
    , .  河北山区森林生态环境质量评价 . 北京林业大学学报,
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-11-11
  • 修回日期:  2021-02-04
  • 网络出版日期:  2021-03-12

京津冀地区生态基础设施−生境质量−产业发展耦合协调性分析与预测

doi: 10.12171/j.1000-1522.20200346
    基金项目:  国家科技重大专项项目(2017ZX07101004、2017ZX07108002),国家自然科学基金(41901234、51909052),河北省高等学校青年拔尖人才计划项目(BJ2018117)
    作者简介:

    肖玲。主要研究方向:生态系统服务研究。Email:xiaoling@bjfu.edu.cn 地址:100083 北京市海淀区清华东路35号北京林业大学水土保持学院

    通讯作者: 姜群鸥,副教授。主要研究方向:土地利用变化及效应研究。Email:jiangqo.dls@163.com 地址:同上

摘要:   目的  对生态环境与产业发展耦合协调关系进行研究,有助于规划者从生态学角度宏观把握京津冀协同发展趋势,为规划与管理提供科学依据。  方法  该研究基于MSPA和InVEST模型分析了京津冀地区2000—2017年生态基础设施、生境质量和产业发展变化特征,并采用耦合协调模型对该地区三者的耦合协调性进行综合分析,最后利用灰色预测模型预测京津冀不同区域未来五年耦合协调度。  结果  (1)京津冀地区生态基础设施水平整体偏低,连通性较差;生境质量空间差异显著,整体生境质量0.450,水平不高;(2)西北部生态涵养区的农林牧渔业发展稳定,津冀工业长期处于主导地位,东部滨海发展区交通运输、仓储和邮政业和京津金融业发展实力较强;(3)京津冀地区耦合协调度主要处于轻度失调到初级协调状态之间,空间差异明显。其中,南部功能拓展区耦合协调度最高,而西北部生态涵养区耦合协调度最低。(4)未来5年京津冀地区耦合协调度均将有所提升,但中部核心功能区仍将处于濒临失调状态,北京和东部滨海发展区仍将处于勉强协调状态,是未来需要优化的重点区域;天津耦合协调度将由勉强协调转变为初级协调,西北部生态涵养区耦合协调度将由濒临失调转变为初级协调,是具有协调发展潜力的区域;南部功能拓展区耦合协调类型将转变为中级协调,是发展速度最快的区域。  结论  该研究通过评估京津冀区域生态基础设施−生境质量−产业发展的耦合协调性,并分析预测具有协同发展潜力的重点区域,为未来京津冀协同发展提供依据,并为其他城市群范围内生态建设和产业发展评估提供重要参考。

English Abstract

肖玲, 姜群鸥, 王美林, 律可心. 京津冀地区生态基础设施−生境质量−产业发展耦合协调性分析与预测[J]. 北京林业大学学报. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200346
引用本文: 肖玲, 姜群鸥, 王美林, 律可心. 京津冀地区生态基础设施−生境质量−产业发展耦合协调性分析与预测[J]. 北京林业大学学报. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200346
Xiao Ling, Jiang Qun’ou, Wang Meilin, Lü Kexin. Coupling coordination and prediction analysis of ecological infrastructure, habitat quality and industrial development in the Beijing-Tianjin-Hebei region of northern China[J]. Journal of Beijing Forestry University. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200346
Citation: Xiao Ling, Jiang Qun’ou, Wang Meilin, Lü Kexin. Coupling coordination and prediction analysis of ecological infrastructure, habitat quality and industrial development in the Beijing-Tianjin-Hebei region of northern China[J]. Journal of Beijing Forestry University. doi: 10.12171/j.1000-1522.20200346
  • 京津冀地区作为中国北方经济的重要核心区,伴随着城市化和产业经济的快速推进以及生态环境问题日益突出,其产业经济与生态环境的协调发展成为京津冀协同发展战略的重要内容之一[1-2]。党的十九大提出在经济新常态下,在产业转型升级和结构优化同时协调推进中国生态文明建设。《京津冀协同发展规划纲要》也对京津冀城市群的经济发展与生态环境提出新要求,要将生态环保作为3个率先突破之一,共建世界级城市群生态体系[3]。然而长期以来,河北与京津城市发展水平差距悬殊,生态环境矛盾突出,为有序推动疏解北京非首都功能、加快京津冀地区新型城镇化步伐,亟待解决京津冀地区经济与生态系统的均衡发展问题[4-5]

    生态环境可持续发展与生态基础设施、生态环境质量密切相关[6]。其中,生态基础设施包含了所有具有渗水性地表及能够支持植物生长的土壤场地[7],是保持和改善生态系统服务的必备组合要素,主要包括生态斑块、廊道及踏脚地等,生态基础设施是城市可持续发展的重要支撑[8-9]。而生境质量是指生态环境质量,是评估人类生存环境和社会经济持续发展的重要衡量标准。良好的生态基础设施和生态环境质量是产业经济可持续发展重要保障,产业经济发展能够带动科技进步,为生态基础设施建设和生态环境保护提供有力支撑[10-11]。生态基础设施、生态环境和产业经济发展三者相互促进且相互制约,忽略任何一个环节都会影响区域可持续发展[6, 12-13]

    目前,国内外学者已对生态环境与城市经济发展关系开展大量研究[13-17]。Hanleya等[14]定量评价苏格兰经济与环境协调发展能力和可持续性。宋学锋等[15]提出根据区域发展差异,分阶段、分地域选择不同城市化类型,进行城市化和生态环境耦合协调分析。周成等[16]对长江经济带沿线11个省市从时空两大维度对区域经济−生态环境质量−旅游产业耦合协调关系进行定量研究,并预测分析各省市未来几年的协调发展趋势。王琦等[17]构建洞庭湖区生态−经济−社会复合系统协调发展的评价指标体系,并分析三大系统耦合协调发展的时空分异特征。总体来看,当前研究主要集中于城市化、旅游发展、农业发展与生态环境之间的耦合协调发展方面,从生态景观格局出发,对生态基础设施、生境质量和产业发展3个系统之间的耦合协调关系研究相对较少,特别是对京津冀地区不同分区之间缺乏横向深入研究。

    本研究参考北京城市总体规划(2016—2035年)区域空间格局,将京津冀地区分为北京、天津和河北省的中部核心功能区(保定、廊坊)、东部滨海发展区(秦皇岛、唐山)、南部功能拓展区(石家庄、邢台、邯郸、沧州、衡水)、西北部生态涵养区(张家口、承德)(图1)。采用形态空间格局分析法和InVEST模型分析法,对2000—2017年京津冀地区不同区域的生态基础设施、生境质量和产业发展特征进行分析,并基于耦合协调度模型对三者的耦合协调度进行估算和预测,最后提出相应的政策建议。

    图  1  京津冀地区不同分区空间分布

    Figure 1.  Spatial distribution of different subregions in the Beijing-Tianjin-Hebei region

    • 本研究采用2000年、2005年、2010年和2017年共4期土地利用数据,数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn),用地类型分为耕地、林地、草地、水域、建设用地和未利用地6个一级类型,空间分辨率为1 km。生境威胁因子数据包括道路交通、城市建设用地、农业用地和未利用地等数据。其中,道路交通包括高速公路和铁路用地数据,来源于国家基础地理信息系统官方网站。而经济数据源于2001—2018年《北京经济年鉴》、《天津经济年鉴》、《河北经济年鉴》以及地区国民经济与社会发展统计公报数据。

    • MSPA方法是Soille等[18]基于腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等数学形态学原理对栅格图像空间格局进行度量、识别和分割的一种图像处理方法,偏向测度结构连接性,能够更加精确分辨出景观的类型与结构。将森林斑块分为核心区、孔隙、岛状斑块、桥接区、边缘区、支线和环道区等7类互不重叠的景观类型。本研究采用MSPA 法进行生态基础设施构建[19-20]

    • InVEST模型生境质量模块是结合景观类型敏感度和外界威胁强度来分析不同景观格局下生境对威胁源的响应程度及其分布与退化情况,具有可靠性高、空间分析能力强的优势,当前基于InVEST模型进行区域生境质量评价研究已有丰富的成果,是学术界用来评估生境质量最广泛的模型[21],其具体计算公式为:

      $$ {Q}_{xj}={H}_{j}\times \left(1-\frac{{D}_{x{j}}^{{\textit{z}}}}{{D}_{x{j}}^{\textit{z}}+{K}^{\textit{z}}}\right) $$ (1)

      式中:$ {Q}_{xj} $是地类景观j中栅格x的生境质量;$ {H}_{j} $表示地类景观j的生境适宜程度;$ {D}_{xj} $是地类景观j中栅格x的栖息地退化程度;k为半饱和系数,其值通常取栅格单元大小尺度值的一半;z为常数,是模块固有的换算系数,取值为2.5。

    • 熵权法是根据各指标的熵值提供的信息量大小对评价指标赋权,即利用信息熵来计算各指标的权重[22]。具体计算公式如下:

      $$ {{H}}_{i}=-\frac{1}{\mathrm{ln}n}\sum _{j=1}^{n}{f}_{ij}\mathrm{ln}{f}_{ij} $$ (2)
      $$ {{f}}_{ij}=-\frac{{E}_{ij}}{\displaystyle\sum _{j=1}^{n}{E}_{ij}} $$ (3)
      $$ {{W}}_{i}=-\frac{1-{{H}}_{i}}{m-\displaystyle\sum _{i=1}^{m}{{H}}_{i}} $$ (4)

      式中:Hi 为指标 i 的信息熵,n为样本个数,Eij为标准化后的数据值,Wi为指标i的熵权,m 为指标个数。

    • 本研究主要是京津冀地区生态基础设施、生境质量、产业发展之间的耦合协调度研究,公式如下[23]

      $$ {U}_{i=\mathrm{1,2},3}=\sum _{j=1}^{n}{W}_{ij}{R}_{ij} $$ (5)
      $$ C=\sqrt[\root{20}{\scriptstyle{3}}]{\frac{{U}_{1}\times {U}_{2}\times {U}_{3}}{{\left(\dfrac{{U}_{1}+{U}_{2}+{U}_{3}}{3}\right)}^{3}}} $$ (6)
      $$ T=\mathrm{\alpha }{U}_{1}+\beta {U}_{2}+\gamma {U}_{3} $$ (7)
      $$ D=\sqrt{CT} $$ (8)

      式中:Rij表示归一化处理后的数据,Wij表示准则层i的第j项指标权重,其中U1U2U3分别表示生态基础设施、生境质量、产业发展水平的综合评价指数;C表示耦合度,取值范围在[0, 1]。耦合程度越大,则表明系统间相关性越大,反之则越小;D表示耦合协调度;T为系统综合评价指数;其中αβγ为待定系数且三者之和为1。参考前人研究成果[24],可将耦合协调度等级划分为以下标准(表1)。

      表 1  耦合协调度划分标准

      Table 1.  Classification standard for the coupling coordination degree

      耦合协调度
      Coupling coordination degree
      耦合协调类型
      Coupling coordination type
      耦合协调度
      Coupling coordination degree
      耦合协调类型
      Coupling coordination type
      $ 0\leqslant D < 0.1 $ 极度失调 Extreme imbalance $ 0.5\leqslant D\leqslant 0.6 $ 勉强协调 Barely coordinated
      $ 0.1\leqslant D < 0.2 $ 严重失调 Severe imbalance $ 0.6\leqslant D < 0.7 $ 初级协调 Primary coordination
      $ 0.2\leqslant D < 0.3 $ 中度失调 Moderate imbalance $ 0.7\leqslant D < 0.8 $ 中级协调 Intermediate coordination
      $ 0.3\leqslant D < 0.4 $ 轻度失调 Mild imbalance $ 0.8\leqslant D < 0.9 $ 良好协调 Good coordination
      $ 0.4\leqslant D < 0.5 $ 濒临失调 On the verge of imbalance $ 0.9\leqslant D < 1 $ 优质协调 High quality coordination
    • 灰色预测模型通过对原始随机变量进行累加、均值处理,从而构建微分方程模型,对未来数据进行预测[16]。该模型无需大量数据样本,短期预测效果好。

      设原始数据变量$ {X}^{(0)} $={$ {X}^{(0)} $($ i $), $ i $=1, 2$,\;\cdots, $ n},一阶累加后得到$ {X}^{(1)} $={$ {X}^{(1)}(j) $, $ j $=1, 2$,\;\cdots, $ n},其中$ {X}^{(1)}(j) $=$\displaystyle \sum _{i=1}^{j}{X}^{\left(0\right)}\left(i\right) $($ j $=1, 2$,\;\cdots, $ n)。对应的微分方程如下:

      $$ \frac{d{X}^{\left(1\right)}}{dt}+a{X}^{\left(1\right)}=u $$ (9)

      预测模型为:

      $$ {X^{\left( 1 \right)}}\left( {k + 1} \right) = \left( {{X^{\left( 0 \right)}}\left( 1 \right) - \frac{u}{a}} \right){e^{ - ak}} + \frac{u}{a} $$ (10)

      式中:a为发展灰数,u为内生控制灰数,可通过最小二乘法估算。模型精准度采用后验差比值和小误差概率(P值)进行检验。精度等级划分见表2[25]

      表 2  预测模型精度等级划分

      Table 2.  Grade division for the prediction model accuracy

      精度等级
      Accuracy class
      后验差比值
      Posterior difference ratio
      小误差频率
      Small error frequency
      精度等级
      Accuracy class
      后验差比值
      Posterior difference ratio
      小误差频率
      Small error frequency
      好 Great < 0.350 > 0.950 勉强 Reluctantly  < 0.650 > 0.700
      合格 Qualified < 0.500 > 0.800 不合格 Unqualified < 0.700 > 0.650
    • 基于MSPA方法分析了京津冀地区生态基础设施时空演变特征,结果如图2所示,2000—2017年京津冀地区生态基础设施以核心区为主,斑块分布相对分散,主要集中在西北部生态涵养区的承德地区、东部滨海发展区的秦皇岛北部和保定、石家庄西部地区。2000年,核心区面积约占生态基础设施总面积39.52%,2017年上升至42.45%,能够为物种提供栖息地,但桥接区占比由13.46% 降至11.30%,作为景观中对物种迁移与扩散具有重要生态学意义的结构性廊道,零碎分布在核心区周边,表明廊道作用未能得到充分发挥。边缘区是生态景观斑块的外部边缘,孔隙是斑块的内部边缘,易受人为因素干扰。2000年,边缘区和孔隙面积分别占28.60%和4.13%,到2017年分别占29.50%和3.90%,表明区域仍存在显著的边缘效应。岛状斑块主要作为动物迁移的踏脚石,占比由5.99%降至5.08%,面积小呈碎斑状散布在研究区中。支线具有一定的连通作用,整体占比变化幅度低于1%。环道区是斑块内部动物移动的捷径,能够维持生境连接度,占比由1.60%上升至1.75%。

      图  2  京津冀地区2000—2017年生态基础设施空间分布

      Figure 2.  Spatial distribution of ecological infrastructure in the Beijing-Tianjin-Hebei region from 2000 to 2017

    • 采用InVEST模型Habitat Quality模块对京津冀地区生境质量进行核算,按照0.00 ~ 0.41、0.41 ~ 0.80、0.80 ~ 1.00分级标准,将生境质量水平划分为低等、中等、高等3个等级。研究结果显示(图3),2000—2017年京津冀地区平均生境质量水平0.450,说明该地区整体生境质量水平不高,其空间分布特征呈现出由西北向四周逐渐降低的态势。其中,西北部生态涵养区以高等和中等生境质量为主,生境质量水平变化幅度低于0.01%。滨海发展区的唐山和南部功能拓展区的大部分区域以平原为主,工农业生产活动强烈,生境质量相对较差。东部滨海发展区生境质量指数由0.407下降至0.393,而天津生境指数由0.276降到0.226,降幅最大且指数值最低,表明天津市生境质量差,且存在恶化趋势。中部核心功能区生境质量指数由0.389下降到0.372,其成因与该区域属产业高承接区,部分生态用地转变为建设用地有关。

      图  3  京津冀地区2000—2017年生境质量变化空间分布

      Figure 3.  Spatial distribution of habitat quality changes in the Beijing-Tianjin-Hebei region from 2000 to 2017

      京津冀地区生境退化指数均值基本维持在0.030左右,说明京津冀地区生态退化程度整体较轻,生境质量能够保持良性发展,但局部区域生态退化现象仍不容忽视。生境退化空间分布格局呈现出东南高、北部低的态势(图4)。其中,北部林区退化指数偏低,基本保持在0.020左右,退化程度变化不明显;然而,张家口市西北部农耕区、天津滨海新区和南部功能拓展区退化指数偏高,退化相对严重,而且中部核心功能区、东部滨海发展区和南部功能拓展区平均退化程度在2017年均有明显增加,生境质量下降显著。

      图  4  京津冀地区2000—2017年生境退化指数空间分布

      Figure 4.  Spatial distribution of habitat degradation index in the Beijing-Tianjin-Hebei region from 2000 to 2017

    • 京津冀地区整体以第三产业为主,其次为第二产业、第一产业(图5)。其中,农林牧渔业占比均低于25%,而京津地区占比低于5%。除西北部生态涵养区农林牧渔业占比稳定在20%左右,其他区域均随时间呈下降趋势。津冀地区工业长期处于主导地位,其中,东部滨海发展区工业发展迅速,而天津工业占比从2005年逐步下降,整体下降4%,西北部生态涵养区工业占比下降幅度最大,达到15%。对于批发和零售业,南部功能拓展区上升幅度最高,达到5%。对于交通运输、仓储和邮政业而言,东部滨海发展区占比最高,在12% ~ 15%之间波动,南部功能拓展区上升幅度最大,为8%。对于住宿和餐饮业而言,西北部生态涵养区行业比重高于其他区域。对于金融业和房地产业,京津地区比重显著高于河北省其他区域,且随时间推移差距有所扩大。其中,京津金融业占比分别上升12%、10%。北京和中部核心功能区房地产业上升幅度最大,高于5%,其他区域上升幅度低于3%。

      图  5  2000—2017年京津冀地区各行业占比变化统计

      Figure 5.  Statistics of changes in the proportions of various industries in the Beijing-Tianjin-Hebei region from 2000 to 2017

    • 本研究结合京津冀实际情况,确定京津冀地区生态基础设施−生境质量−产业发展耦合协调评价体系(表3),并基于灰色预测模型GM(1,1),分析了2018—2022年该地区生态基础设施−生境质量−产业发展的耦合协调度。

      表 3  京津冀地区生态基础设施−生境质量−产业发展评价指标体系与权重

      Table 3.  Evaluation index system and its weights of ecological infrastructure-habitat quality-industry development in the Beijing-Tianjin-Hebei region

      准则层
      Criterion layer
      指标层
      Index layer
      权重
      Weight
      准则层
      Criterion layer
      指标层
      Index layer
      权重
      Weight
      生态基础设施
      Ecological
      infrastructure
      核心区面积比例
      Core area ratio
      0.069 8 产业发展
      Industrial
      development
      第二产业比例
      Secondary industry ratio
      0.002 0
      桥接区面积比例
      Bridge area ratio
      0.376 6 第三产业比例
      Third industry ratio
      0.002 8
      环道区面积比例
      Loop area ratio
      0.078 5 农林牧渔业增加值
      Added value of agriculture, forestry, animal
      husbandry and fishery
      0.050 7
      孔隙面积比例
      Perforation area ratio
      0.033 0 工业增加值
      Industrial output
      0.099 2
      岛状斑块面积比例
      Islet area ratio
      0.299 5 建筑业增加值
      Value added of construction
      0.104 0
      边缘区面积比例
      Bridge area ratio
      0.009 7 批发零售业增加值
      Added value of wholesale and retail industry
      0.111 5
      支线面积比例
      Branch area ratio
      0.132 9 交通运输仓储业增加值
      Added value of transportation and storage industry
      0.080 9
      生境质量
      Habitat quality
      生境质量水平
      Habitat quality level
      0.500 0 住宿餐饮业增加值
      Added value of accommodation and catering industry
      0.077 1
      生境退化水平
      Habitat degradation level
      0.500 0 金融业增加值
      Added value of financial industry
      0.185 6
      地区生产总值
      GDP
      0.113 5 房地产业增加值
      Added value of of real estate
      0.152 1
      第一产业比例
      Primary industry ratio
      0.020 6

      京津冀地区生态基础设施−生境质量−产业发展耦合度C总体平均水平在0.700以上(图6),说明京津冀地区三者间相互作用程度相对较高。耦合协调度D计算结果显示,该区域总体呈现中等水平。从时间尺度分析,北京2000—2017年耦合协调度从0.592降至0.561,始终处于勉强协调程度,产业发展综合水平高于生态基础设施和生境质量综合水平;天津、东部滨海发展区耦合协调度分别从2000年的0.460、0.495上升至2017年的0.519、0.510,从濒临失调发展到勉强协调程度,其中天津由生境质量超前型转变为产业发展超前型,而东部滨海发展区近年始终属于生境质量超前型。中部核心功能区耦合协调度下降幅度较大,从2000年的0.640降低至2017年的0.440,由初级协调转变为濒临失调类型。南部功能拓展区由勉强协调转变为初级协调,同时转变为产业发展超前型。西北部生态涵养区2000—2017年耦合协调度变化幅度最大,为0.146,转变为濒临失调类型,并且由生境质量超前型转为生态基础设施超前型。2017年京津冀地区不同区域之间耦合协调度差距进一步缩小,表明京津冀地区三者之间的协调发展初见成效。

      图  6  京津冀地区生态基础设施−生境质量−产业发展耦合协调度

      Figure 6.  Coupling and coordination degree of ecological infrastructure-habitat quality-industrial development in the Beijing-Tianjin-Hebei region

      本研究依据灰色预测模型对未来趋势进行预测,并根据后验差比值验证模型精度。结果显示北京、天津、中部核心功能区、东部滨海发展区、南部功能拓展区和西北部生态涵养区的后验差比值分别为0.087、0.038、0.001、0.030、0.063、0.038(P > 0.950),表明模型预测精度较高。2018—2022年京津冀地区生态基础设施−生境质量−产业发展耦合协调度整体将保持小幅度上升趋势(图7)。虽总体耦合协调度逐步向好,但是发展速度相对较缓慢。具体来看,北京耦合协调度将呈下降趋势,到2022年降为0.502,与2000年相比下降约15.20%。而天津未来耦合协调度呈上升趋势,并将转变为初级协调。中部核心功能区耦合协调度虽有所上升,但仍保持濒临失调状态;东部滨海发展区耦合协调度2022年相比于2017年上升4.70%,但仍属于勉强协调类型。南部功能拓展区到2022年耦合协调度上升至0.783,将发展为中级协调,演变速度较快。西北部生态涵养区2022年耦合协调度达到0.687,由2017年的濒临失调转变为初级协调。

      图  7  京津冀地区生态基础设施−生境质量−产业发展耦合协调发展预测

      Figure 7.  Prediction of coordinated development of ecological infrastructure, habitat quality and industrial development in the Beijing-Tianjin-Hebei region

    • 近年来,在京津冀协同发展政策的带动作用下,区域产业结构逐步升级,但生态基础设施建设落后、生态环境质量偏低与产业经济不平衡的问题对区域协同发展仍有不同程度的影响。本研究基于MSPA、InVEST和耦合协调模型对2000—2017年京津冀区域生态基础设施−生境质量−产业发展的耦合协调性进行探究,尝试将生态基础设施融入到生态−经济耦合关系中,并基于GM(1, 1)模型预测京津冀不同区域未来的耦合协调度,探求区域生态与经济系统作用关系与联动发展规律,得到以下主要结论:

      (1)京津冀地区生态基础设施水平整体偏低,南北区域之间断层明显,景观连通性较差。生态基础设施空间分布变化不显著,其中核心斑块面积较小且破碎,作为踏脚石的岛状斑块和环道区占比小,物种内部迁徙通道较小,将阻碍生物扩散。高等生境质量集中分布在核心区面积较大的西北部生态涵养区和北京北部山区,具有物种资源、生物多样性丰富等特征。京津冀区域生境质量均值为0.450,退化指数维持在0.030左右,表明生境质量能够保持良性发展,但天津滨海新区等局部生态退化现象不容忽视。

      (2)东部滨海发展区第三产业发展水平最低,特大城市产业辐射带动效应不明显。对于具体行业,西北部生态涵养区农林牧渔业较稳定、住宿和餐饮业占比较大;津冀地区工业行业长期处于主导地位,但整体呈下降趋势;京津冀区域金融业、房地产业比重差距有所扩大,其中,中部核心功能区具有潜在优势。南部功能拓展区交通运输、仓储和邮政业上升幅度最大,与石家庄市作为重要交通枢纽有密切关系。

      (3)京津冀地区不同区域之间耦合协调度差距缩小。北京和天津、南部功能拓展区为产业发展超前型;中部核心功能区和东部滨海发展区为生境质量超前型;西北部生态涵养区为生态基础设施超前型。未来5年耦合协调度整体将保持小幅度上升趋势,发展态势良好。其中,中部核心功能区仍将保持濒临失调状态,北京和东部滨海发展区仍将处于勉强协调类型;天津将由勉强协调转变为初级协调,西北部生态涵养区将由濒临失调转变为初级协调;南部功能拓展区耦合协调类型将转变为中级协调,是发展速度最快的区域,具有优质协调的潜力。

      前人部分研究成果显示[26],河北大部分城市属于产业滞后,且生态环境−经济耦合处于低度协调状态,并未对规划背景下的分区进行比较,而本研究则通过区域横向比较得出中部核心功能区和东部滨海发展区为生境质量超前型,西北部生态涵养区为生态基础设施超前型,可能主要是由于产业结构水平相较于生态环境更低,因此凸显出产业结构的“相对滞后”,与河北省产业结构水平整体不高有密切关系。这些研究结果可以应用到京津冀协同发展规划的经济−产业评估中,为区域生态经济协调发展提供新思路。但目前研究仍存在一定的局限性,由于京津冀区域空间范围较大,在使用MSPA方法时使用了1 KM的空间分辨率,边缘宽度设置为1,由于输入像元的大小和边缘宽度会影响到输出结果,今后还应当对MSPA尺度的敏感性进行深入探究。

    • 鉴于以上结论,要推进京津冀地区生态基础设施−生境质量−产业发展持续协调,提出以下改善政策及建议:(1)北京、天津和南部功能拓展区生态基础设施与生境质量相对滞后,应重点保护现有生态廊道,并在保护区内构建桥接廊道,增加踏脚石的数量、合理分布踏脚石、修复生态断裂点等措施提升区域生态景观格局,最大程度发挥生态基础设施的服务功能,在促进产业发展的同时避免耕地无序扩张和占用。(2)中部核心功能区和东部滨海发展区生态基础设施与产业发展相对滞后,增加林地区域内部的核心斑块,为物种生存提供栖息地,同时在水域周边人工造林提供迁徙通道,重点加强生态网络建设。另外,重点扶持中部核心功能区的金融业和房地产业以及东部滨海发展区的交通运输业等行业,严格淘汰落后产能,充分发挥京唐秦、京保石产业发展带的支撑协同发展作用。(3)西北部生态涵养区生境质量与产业发展相对滞后,应重点提升特色农业产业比重,加强农业与住宿和餐饮业等融合,扶持绿色服务业发展,提升生态环境保护和产业的协同发展,并兼顾自身生态特色发展生态旅游业等。

参考文献 (26)

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