基于生态红线的洱海流域生态安全格局构建

李维佳; 马琳; 臧振华; 高健; 李俊清

doi:10.13332/j.1000-1522.20170074

基于生态红线的洱海流域生态安全格局构建

李维佳^1,,
马琳²,
臧振华¹,
高健¹,
李俊清^1, ,

1.
北京林业大学省部共建森林培育与保护教育部重点实验室，北京 100083
2.
北京建筑大学，北京 102616

基金项目:

环保公益性行业科研专项 201509042

详细信息

作者简介:
李维佳。主要研究方向：生物多样性。Email:854971234@qq.com 地址：100083北京市海淀区清华东路35号北京林业大学林学院

责任作者:
李俊清，教授，博士生导师。主要研究方向：生物多样性与恢复生态学。Email:lijq@bjfu.edu.cn 地址：同上

中图分类号: S718.5;X171.1
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出版历程
- 收稿日期: 2017-03-09
- 修回日期: 2018-05-15
- 发布日期: 2018-06-30

Construction of ecological security patterns based on ecological red line in Erhai Lake Basin of southwestern China

1.
Key Laboratory for Silviculture and Conservation of Ministry of Education, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China
2.
2 Beijing University of Civil Engineering and Architecture, Beijing 102616, China

摘要

摘要:
目的构建区域生态安全格局解决生态环境问题，是实现区域可持续发展的重要途径。生态红线是国家和区域生态安全的底线，对维护区域生态安全具有重要作用。通过构建生态安全格局，为洱海流域土地资源和生态系统管理提供科学依据。
方法本研究以洱海流域为对象，通过生物多样性保护和水源涵养重要性评价的方法划定红线区；基于土地适宜性评价，将生态红线区作为生态源地，建立最小阻力模型，构建生态安全格局。
结果根据生态红线具有的生态系统服务功能，将其划分成“生物多样性保护生态红线区”“生物多样性保护—水源涵养生态红线区”和“水源涵养生态红线区”3类，面积分别为81.92、656.37和536.06 km²，占研究区总面积的3.15%、25.24%和20.62%。洱海流域生态安全格局由生态源地，高、中、低3种水平缓冲区，47条生态廊道和14个生态节点构成。其中，高、中、低3种生态安全格局缓冲区，面积分别为359.88、294.9和1 945.42 km²，分别占总面积的13.84%、11.34%和74.82%。
结论本研究根据土地利用/覆盖类型与生物多样性保护、水源涵养功能之间的空间对应关系，选取参评因子划定生态红线，为区域生态红线的划分提供了实践参考。根据生态红线区识别生态源地构建生态安全格局，不仅具有全面性和准确性，也为区域生态红线的划定及应用于生态安全格局的构建提供实践参考。
- 生态安全格局 /
- 生态红线 /
- 最小累积阻力模型 /
- 洱海流域
Abstract:
ObjectiveBuilding comprehensive ecological security pattern to solve ecological problems is an important way to achieve regional sustainable development. Ecological red line is the base line of national and regional ecological security, and it also plays an important role in maintaining regional ecological security. Building an ecological security pattern also provides a scientific basis for the management of land resource and ecosystem in Erhai Lake Basin of southwestern China.
MethodTaking Erhai Lake Basin as object in this study, we designed the ecological red line by means of evaluating the biodiversity protection and water conservation. Based on land suitability evaluation, we took the ecological red line area as the ecological source and established the minimum resistance model to construct the ecological security pattern.
ResultAccording to the ecosystem service function of the ecological red line area, Erhai Lake Basin was divided into "biodiversity protection ecological red line area", "biodiversity protection-water conservation ecological red line area" and "water conservation ecological red line area", which were 81.92, 656.37 and 536.06 km², occupied 3.15%, 25.24% and 20.62% of the total area of the study area, respectively. The comprehensive ecological security pattern of Erhai Lake Babin was composed of ecological sources, three kinds of buffer zones with high, medium and low level, 47 ecological corridors and 14 ecological nodes. The area of high, medium and low level buffer zones was 359.88, 294.9 and 1 945.42 km², accounted for 13.84%, 11.34% and 74.82% of the total area, respectively.
ConclusionAccording to the spatial correspondence between land use types and biodiversity, water conservation function, selecting assessment factors to define the ecological red line provides practical reference for the division of regional ecological red line. Selecting ecological sources based on ecological red line is not only accurate and comprehensive, but also provides practical reference to design ecological red line and application to build ecological security patterns.
- ecological security pattern /
- ecological red line /
- minimal cumulative resistance model /
- Erhai Lake Basin

HTML全文

我国城镇化进程带来经济增长与生活便利的同时，也给城市生态空间带来了挑战。一些大型城市与城市群面临生态资源保护不足、价值转化受阻、生态环境发展滞后，以及区域间生态服务功能差异等问题^[1]。为此，国家提出了新型城镇化战略，旨在探索“城镇高质量发展”的城市转型发展新路径。在这个过程中，国土空间规划扮演着关键角色。随着 “五级三类”国土空间规划体系的逐步完善，跨行政边界、区域尺度的生态空间体系构建变得尤为重要。这不仅有助于实现“多规合一”，也是推进生态环境保护和新型城镇化发展的重要支撑。城市群与都市圈同时具有城市空间的结构特征和国土空间的尺度规模^[2]。都市圈作为中国城镇化的重要空间单元，其空间结构和组织方式对整个国土空间的规划实践和政策制定具有重大影响，是探索和实现城镇高质量发展的重要一环^[3]。为实现经济、社会和生态环境的整体优质发展，都市圈需要提升城市发展质量和环境宜居度。因此，有必要从系统耦合协调的视角，对都市圈尺度国土空间规划进行深入研究，提出有效的对策建议。以上海大都市圈为代表的现代化城市群，进行城镇化与生态环境耦合协调发展的研究，有助于探索都市圈跨区域尺度的高质量城市建设和生态空间体系构建的发展路径。

城镇化与生态环境协调优质发展的关键是促进两个系统达到各自功能和整体功能最优，即二者在时间、功能和发展速度上实现良性耦合与协同完善^[4]。正视城镇化对生态安全的威胁与城市发展的失衡问题，学者们愈加关注城市生态环境对可持续发展的影响，城镇化与生态环境间的交互耦合研究成为学术前沿，主要包括以下3个方面。一是关注城镇化对生态环境的影响，即由城镇化造成的城市生态环境风险升级。如Alberti等^[5]综述了不同城市模式产生不同生态效应的实证证据；岳邦瑞等^[6]提出土地覆被变化影响生态系统服务的形成与供给。二是揭示生态环境对城市发展的制约作用，多侧重城市资源禀赋及生态环境对城镇化的响应研究。如徐海龙等^[7]基于3种生态安全格局，进行了城市用地空间扩展的多情景模拟；Wu等^[8]指出水资源短缺是制约部分高度城镇化城市的普遍因素。三是探索城镇化与生态环境间的耦合作用关系。理论研究方面， Kijima等^[9]提出城市与生态环境间存在环境库兹涅茨EKC倒U型曲线及非线性关系。实证研究方面，Shafiei等^[10]证实了城镇化和生态环境间存在U型曲线变化关系，邵明等^[3]强调了自然和社会经济结构的相互作用对城市群发展的限制。在研究方法上，学者常采用多方法交叉叠合的方式，包括耦合协调模型^[7]、系统动力学模型^[11]和动态计量分析^[12]等。在研究尺度上，涉及城市、城市群或流域等多尺度研究，同时中国国土空间规划逐渐重视跨行政边界的大尺度规划，更多学者从城市群等区域尺度开展研究。如针对珠三角地区^[13]、长江流域地区^[14]等多地域进行的耦合协调关系的实证研究。

综上所述，关于城镇化与生态环境关系的研究思路已由单向影响机制转为耦合协调的交互探索；研究方法由基于现状评价的静态定性分析转为多时空维度的定量动态评价；研究对象与尺度更注重多尺度、多要素及多时空维度的交互作用研究。但现有研究仍存在不足。首先，长三角城市群作为研究对象备受关注，而上海大都市圈作为其一体化发展格局的重要部分却受到忽视。其次，以都市圈为对象的研究中，城市尺度的研究较多，而区县尺度的考察分析缺乏。基于此，本文以上海大都市圈“1 + 8”城市群为研究区域，构建城镇化系统与生态环境系统综合评价指标体系，基于2011—2020年面板数据，聚焦城市和区县两个空间尺度，运用耦合协调度模型定量分析两系统时空演变特征，旨在揭示2011—2020年间上海大都市圈城镇化与生态环境协调发展的基本规律，以期为都市圈未来高质量健康发展提供参考。

1. 研究区概况与数据来源

1.1 研究对象

以上海大都市圈为研究对象，范围包括上海、无锡、常州、苏州、南通、宁波、湖州、嘉兴、舟山在内的“1 + 8”市域行政区域。该都市圈地处长三角核心区，陆域总面积达5.6万km²，以长三角1/6的陆域面积承载了长三角1/3的人口和约1/2的经济总量，呈现空间集约高效的城镇化空间形态。随着长三角一体化的国家战略地位提升，上海大都市圈作为承接我国经济高质量发展的最重要载体之一，是国家新型城镇化的主体区^[15]，对城镇化与生态环境的协同优质发展提出了更高的要求。

1.2 数据来源

研究基于上海大都市圈“1 + 8”城市群2011—2020年的面板数据，数据来源于《中国环境年鉴》、《中国城市统计年鉴》、《中国城市建设年鉴》及各城市及辖区的相关年鉴。鉴于数据的完整性和权威性，对个别缺失及异常数据采用插值法、类比法等方法进行数据补全与修正。

2. 研究方法

2.1 指标体系构建

研究以中国学术期刊出版总库（CNKI）为文献来源，检索了2011—2022年间的核心期刊和CSSCI文献。通过“关键词 = 耦合协调”AND“关键词 = 城镇/城市化”AND“关键词 = 生态环境”的检索式，共找到相关文献185篇，剔除综述和无数据文献后，最终得到163篇相关文献。

统计发现，城镇化指标系统通常涵盖“人口–社会–经济–空间”4个维度，包括人口城镇化、经济城镇化、空间城镇化和社会城镇化4方面；生态环境指标系统可以从“规模–压力–治理–效率”4个维度与城镇化指标系统对标，囊括生态规模、环境水平、环境治理、资源效率4个方面。考虑到各地区数据统计口径及类型的不同，基于数据的均衡性和可得性，兼顾指标体系数据量的平衡，研究最终在所梳理的92个指标中为两系统各选取了研究对象在10年内均覆盖的9项基础指标作为指标因子，以反映各研究单元城镇化与生态环境系统的综合发展水平，构建上海大都市圈城镇化和生态环境综合评价指标体系（表1）。其中，人口城镇化包括市域人口密度和每万人拥有登记失业人数，旨在反映人口聚集度和就业机会水平，而每万人拥有登记失业人数作为衡量人口流动和就业机会的指标，间接反映城市对劳动力的吸引容纳能力，以评估人口城镇化的程度；社会城镇化包括每万人拥有医院床位数、每万人拥有中小学生人数、科教支出占一般公共预算支出比重，旨在衡量地区公共服务状况和科教水平；经济城镇化包括人均固定资产投资额、人均地区生产总值、第三产业增加值占地区生产总值比重，旨在从经济可持续性角度衡量城市经济活力和产业结构的发展；空间城镇化包括人均拥有居住面积，旨在对城市的空间布局和资源利用进行评估。生态规模包括建成区绿化覆盖率、人均公园绿地面积，旨在反映城市绿化水平和生态规模，为城市生态平衡提供依据；环境水平包括二氧化硫年日均浓度、可吸入颗粒物年日均浓度、年空气污染指数达优良的百分率，旨在反映城市空气质量状况和主要污染物来源；环境治理包括人均生活垃圾清运量、人均道路清扫面积、单位市域面积环保投入资金，旨在衡量城市卫生状况、清洁度和环境管理水平；资源效率包括市域单位面积GDP，旨在衡量城市空间集约化利用与自然资源的经济潜力水平，以反映城市土地资源需求、生态足迹以及对自然资源的利用效率。指标设计采用比率或每万人为单位的标准化处理方式，将各地区的指标数据转换为相对统一的尺度，以消除指标上的绝对数值差异；指标权重采用熵值法和CRITIC权重法2种客观评价方法进行比较和验证后求取平均值确定综合权重，以全面反映各子系统指标数据的特征和规律。

表 1 上海大都市圈城镇化与生态环境系统指标体系及指标权重

Table 1. Index system and index weights of urbanization and ecological environment system in Shanghai metropolitan area

系统 System	子系统 Subsystem	具体指标 Specific index	属性 Attribute	熵值法 Entropy method	Critic权重 Critic weight	综合权重 Comprehe-nsive weight	参考来源 Reference
城镇化系统 Urbanization system	人口城镇化 Population urbanization	市域人口密度/（人·km⁻²） Urban population density/（person·km⁻²）	+	0.306 9	0.121 7	0.214 3	[16]
	人口城镇化 Population urbanization	每万人拥有登记失业人数 Registered unemployment per 10 000 people	−	0.032 1	0.109 6	0.070 9	[17]
	社会城镇化 Social urbanization	每万人拥有医院床位数 Number of hospital beds per 10 000 people	+	0.144 7	0.087 2	0.116 0	[17]
		每万人拥有中小学生人数 Number of primary and secondary school students per 10 000 people	+	0.105 0	0.109 1	0.107 0	[16]
		科教支出占一般公共预算支出比重 Proportion of expenditure on science and education in the general public budget/%	+	0.032 4	0.099 5	0.066 0	[18]
	经济城镇化 Economic urbanization	人均固定资产投资额/元 Per capita investment in fixed assets/CNY	+	0.119 9	0.080 7	0.100 3	[18]
		人均地区生产总值/元 Per capita regional GDP/CNY	+	0.091 8	0.068 5	0.080 2	[16]
		第三产业增加值占地区生产总值比重 Proportion of added value of the tertiary industry to regional GDP/%	+	0.104 6	0.1376	0.1210	[19]
	空间城镇化 Spatial urbanization	人均拥有居住面积 Per capita living space/m²	+	0.062 6	0.186 1	0.124 3	[18]
生态环境系统 Eco-environment system	生态规模 Ecological scale	建成区绿化覆盖率 Green coverage rate of built-up area/m²	+	0.044 0	0.176 8	0.110 4	[19]
	生态规模 Ecological scale	人均公园绿地面积 Per capita green park area/m²	+	0.098 4	0.182 5	0.140 4	[19]
	环境水平 Environmental level	二氧化硫年日均浓度 Annual average daily concentration of sulfur dioxide /（μg·m⁻³）	−	0.013 5	0.080 1	0.077 3	[20]
		可吸入颗粒物年日均浓度 Annual average daily concentration of inhalable particulate matter/（μg·m⁻³）	−	0.031 3	0.074 7	0.092 0	[20]
		年空气污染指数达优良的百分率 Percentage of excellent annual air pollution index/%	+	0.035 0	0.091 7	0.207 7	[16]
	环境治理 Environmental governance	人均生活垃圾清运量 Per capita domestic garbage removal volume/t	+	0.055 2	0.099 4	0.077 3	[20]
		人均道路清扫面积 Per capita road clearing area/m²	+	0.082 4	0.101 6	0.092 0	[21]
		单位市域面积环保投入资金 /（万元·km⁻²） Environmental protection investment funds per unit city area/(10⁴ CNY·km⁻²)	+	0.315 2	0.100 2	0.207 7	[22]
	效率水平 Efficiency level	市域单位面积GDP/（10⁸元·km⁻²） GDP per unit area of a city/(10⁸ CNY·km⁻²)	+	0.325 0	0.093 0	0.209 0	[18]

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2.2 综合评价模型

基于综合计算的权重和无量纲化后的指标值，根据主成分分析原理建立城镇化和生态环境综合评价模型。

$城镇化综合评价模型： {U}_{i}={\sum }_{j=1}^{n}\left(X'_{ij}{W}_{ij}\right)$

(1)

$生态环境综合评价模型： {E}_{i}={\sum }_{j=1}^{n}\left(X'_{ij}{W}_{ij}\right)$

(2)

式中： ${U}_{i}\mathrm{、}{E}_{i}$ 为第i个地区城镇化、生态环境综合指数， ${W}_{ij}$ 为第i个地区第j项指标的权重； $X'_{ij}$ 为第i地区第j项指标数值标准化后的值。

2.3 耦合协调度关系模型

耦合度作为物理学概念，描述两个或多个系统间关系的程度，即互相依赖的程度。耦合度值介于0到1之间，数值越大表示系统间更趋于良性共振耦合和有序发展状态，其具体模型如式（3）；在城镇化与生态环境两系统分析时，模型可表示如式（4）所示。

$C_n=\left\{\frac{u_1\cdot u_2\cdot\cdot\cdot u_n}{[\prod_{ }^{ }u_i+u_j]}\right\}^{1/n}$

(3)

$\begin{split}\\[-7pt] C=\left\{\frac{U_iE_i}{\left(U_i+E_i\right)^2}\right\}^{1/2} \end{split}$

(4)

式中：C_n为物理学中的耦合度，n为耦合度模型子系统个数；C为城镇化与生态环境之间的耦合度；u₁，u₂，···，u_n为各系统的综合指数；u_i为各系统的序参量；u_j为具体的评估指标； ${U}_{i}$ 为第i个地区的城镇化综合指数， ${E}_{i}$ 为第i个地区的生态环境综合指数。

耦合度虽可以反映两系统间的相互作用强度，但难以衡量二者的协调水平。因此在耦合度模型基础上，进一步构建耦合协调度（D）模型。

$D=\sqrt{\mathrm{\mathit{C}}T}\text{，}T=\alpha U_i+\beta E_i$

(5)

式中：T为综合发展指数， $\alpha \mathrm{、}\beta$ 是城镇化和生态坏境在系统中的权重，由于二者同等重要，取 $\alpha =\beta =0.5$ 。

参考相关学者研究^[13]，根据耦合协调度D值大小，将耦合协调类型划分为3个类型和5个亚类型。根据 ${U}_{i}$ 和 ${E}_{i}$ 的差异，比较两系统间的相对发展状态，划分为3种耦合协调特征，由此共得到15种子类型（表2）。

表 2 城镇化与生态环境耦合协调类型划分标准

Table 2. Classification criteria for the coupling and coordination of urbanization and ecological environment

类型 Category	耦合协调度 Coupling and coordination degree (D)	亚类型 Subcategory	系统比较 System comparison	子类型 Subtype
协调发展 Coordinated development	[0.8 ~ 1.0）	优质协调 High-quality coordination (Ⅰ)	${U}_{i}{-E}_{i} > 0.1$	优质协调－城镇化受阻型 High-quality coordination-hindered urbanization type	Ⅰ-1
			${{E}_{i}-U}_{i} > 0.1$	优质协调－生态环境受阻型 High-quality coordination-ecological environment obstruction type	Ⅰ-2
			$0\leqslant \mid {{E}_{i}-U}_{i}\mid \leqslant 0.1$	优质协调－同步发展型 High-quality coordination-synchronous development type	Ⅰ-3
	[0.7 ~ 0.8）	优化协调 Good coordination (Ⅱ)	${U}_{i}{-E}_{i} > 0.1$	优化协调－城镇化受阻型 Good coordination-hindered urbanization type	Ⅱ-1
			${{E}_{i}-U}_{i} > 0.1$	优化协调－生态环境受阻型 Good coordination-ecological environment obstruction type	Ⅱ-2
			$0\leqslant \mid {{E}_{i}-U}_{i}\mid \leqslant 0.1$	优化协调－同步发展型 Good coordination-synchronous development type	Ⅱ-3
转型发展 Transformational development	[0.5 ~ 0.7）	基本协调 Basic coordination (Ⅲ)	${U}_{i}{-E}_{i} > 0.1$	基本协调－城镇化受阻型 Basic coordination-hindered urbanization type	Ⅲ-1
			${{E}_{i}-U}_{i} > 0.1$	基本协调－生态环境受阻型 Basic coordination-ecological environment obstruction type	Ⅲ-2
			$0\leqslant \mid {{E}_{i}-U}_{i}\mid \leqslant 0.1$	基本协调－同步发展型 Basic coordination-synchronous development type	Ⅲ-3
不协调发展 Uncoordinated development	[0.3 ~ 0.5）	轻度失调 Mild imbalance (Ⅳ)	${U}_{i}{-E}_{i} > 0.1$	轻度失调－城镇化滞后型 Mild imbalance-hindered urbanization type	Ⅳ-1
			${{E}_{i}-U}_{i} > 0.1$	轻度失调－生态环境受阻型 Mild imbalance-ecological environment obstruction type	Ⅳ-2
			$0\leqslant \mid {{E}_{i}-U}_{i}\mid \leqslant 0.1$	轻度失调－同步发展型 Mild imbalance-synchronous development type	Ⅳ-3
	（0.0 ~ 0.3）	严重失调 Severe imbalance (Ⅴ)	${U}_{i}{-E}_{i} > 0.1$	严重失调－城镇化受阻型 Severe imbalance-hindered urbanization type	Ⅴ-1
			${{E}_{i}-U}_{i} > 0.1$	严重失调－生态环境受阻型 Severe imbalance-ecological environment obstruction type	Ⅴ-2
			$0\leqslant \mid {{E}_{i}-U}_{i}\mid \leqslant 0.1$	严重失调－同步发展型 Severe imbalance-synchronous development type	Ⅴ-3
注：U_i为第i个地区的城镇化综合指数，E_i为第i个地区的生态环境综合指数。Notes: U_i, comprehensive index of urbanization in the ith region. E_i, comprehensive index of ecological environment in the ith region.

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3. 结果与分析

3.1 城镇化综合水平时空演变特征

区域层面，上海大都市圈城市群城镇化质量整体呈上升趋势，城镇化综合指数均值从2011年0.313上升至2020年0.412（图1）。城市层面， 9市城镇化综合水平波动式上升，各城市间差异明显，在2020年呈现以上海市中心城区、苏州–南通、常州为核心的“多核”空间结构。上海市辖区层面，10年间16个辖区城镇化综合水平缓慢提高，中心城区和郊区分异明显，呈两极分化局面（图2）。其中，中心城区各辖区城镇化综合指数均值由0.449提升至0.562，城镇化水平较高；郊区各辖区城镇化综合指数均值由0.195提升至0.260，仍处于低水平状态。

图 1 2011—2020年上海大都市圈城及上海市各区城镇化水平发展趋势

Figure 1. Development trend of comprehensive levels of urbanization in Shanghai metropolitan area and various districts in Shanghai during 2011−2020

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图 2 2011—2020年上海大都市圈城镇化综合发展水平演变

Figure 2. Evolution of comprehensive level of urbanization in Shanghai metropolitan area during 2011−2020

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2011—2020年间，上海都市圈内9市城镇化综合水平在各阶段发展水平分化较大，大体呈现：上海中心城区 > 都市圈内9市 > 上海市郊区。具体来看， 9市增长步调存在差异：2011年嘉兴（0.346）、南通（0.344）、无锡（0.332）、湖州（0.328） 4市的城镇化综合指数略高，位于上海大都市圈（0.313）之上；随着城市发展的加快，至2016年，苏州、常州等市城镇化水平明显提高，各市差异趋小；至2020年底，苏州（0.442）、无锡（0.426）、常州（0.450）、南通市（0.457）4市的城镇化综合指数已经超过了整个都市圈的平均水平（0.412）。上海中心城区与郊区的差异显著： 2011—2016年二者增幅极缓，一是中心城区本身城镇化水平较高，增幅有限；二是上海郊区开发迟缓，致整体发展低下，其中，崇明区城镇化综合指数介于[0.157，0.163]，城镇化水平最低，且2011—2014年间呈现下降趋势，主要原因是人均居住面积的减少。2016—2020年，随着增幅的逐渐提升，中心城区各辖区城镇化综合指数均值由0.486增至0.562。其中，黄浦区始终处于高值区间，普陀、静安由于政府科教支出资金比例的缩小在个别年份出现小幅降低，其他4区保持同步发展状态；郊区各辖区城镇化综合指数均值由0.217增至0.260，始终处于低城镇化水平状态。

3.2 生态环境综合水平时空演变特征

区域层面，上海大都市圈城市群生态环境水平整体呈上升趋势，生态环境综合指数均值从2011年0.256上升至2020年0.376（图3）。城市层面， 9市生态环境综合水平差异逐渐缩小，至2020年呈现各地多片区协同发展的格局（图4）。上海市辖区层面，中心城区和郊区生态环境综合水平大致相同，但郊区由于单位面积环保投入资金较中心城区偏低，与中心城区生态环境指数的差距逐年增加。

图 3 2011—2020年上海大都市圈及上海市各区生态环境水平发展趋势

Figure 3. Development trend of comprehensive levels of eco-environment in Shanghai metropolitan area and various districts in Shanghai during 2011−2020

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图 4 2011—2020年上海大都市圈生态环境综合发展水平演变

Figure 4. Evolution of comprehensive level of eco-environment in Shanghai metropolitan area during 2011−2020

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2011—2020 年间，上海都市圈内9 市生态环境综合水平差距逐步缩小。具体来看，2011年，舟山（0.342）、苏州（0.291）、无锡（0.288）、湖州（0.285） 4市的生态环境综合水平领先，高于都市圈平均水平（0.256），南通市（0.203）最低；至2016年，湖州（0.353）、舟山（0.370）两市生态环境综合水平居首位，南通市因人均公园绿地面积等指标的提高，生态环境综合水平显著大幅提升，位于都市圈平均水平（0.335）之上；至2020 年，各城市间差异进一步缩小，仅苏州（0.369）、宁波（0.355）、常州（0.351）、嘉兴（0.324） 4市较都市圈平均水平（0.376）略低。上海市辖区层面，10年间各辖区生态环境综合水平波动较大：2011—2016年间，除崇明、嘉定、虹口、杨浦区保持稳步增长外，其余辖区在不同年份均出现短暂下降，其中，普陀和金山区由于空气质量指标的下降而变化最大；2016—2020年，徐汇、静安、虹口等区增长较为稳健，其余辖区在个别年份生态环境综合水平均出现下降，分析原因大都由于市域单位面积环保投入资金及人均道路清扫面积的变化引起。

3.3 耦合协调度时空演变特征

3.3.1 耦合协调等级演变特征分析

时间维度上，10年间，上海大都市圈城镇化与生态环境耦合协调度（D）不断提升，由 0.502提升至0.700，耦合协调类型由“转型发展状态”转为“协调发展状态” （图5）。2011—2016年间，城市层面，除南通和无锡市在2014年由于生态环境综合指数下降及城镇化综合指数提升，耦合程度小幅下降外，各市均呈稳步增长态势。其中，南通市增幅最大，D值由0.447增至0.605，由轻度失调转为基本协调。苏州、无锡、湖州、舟山市D值均高于9市平均水平，始终维持在基本协调阶段。至2016年，都市圈内9市已全部步入基本协调亚类型，耦合协调类型以“转型发展状态”为主。上海市辖区层面，各区耦合协调度波动式提升，崇明区波动最为明显，5年中D值呈先下降后提升的趋势，原因是2011—2014年间社会和空间城镇化指数的下降，导致城镇化发展相对滞后。至2016年底，嘉定、金山、松江、青浦、奉贤、崇明区处于轻度失调状态，其他辖区均为基本协调阶段；黄浦、长宁区最优，分别到达优质协调和优化协调阶段。2016—2020年间，城市层面宁波、嘉兴、湖州3市保持在基本协调阶段，处于转型发展状态，其余城市均步入协调发展状态。上海市内，除长宁区在2019年由于生态环境综合指数值下降导致D值同步下降外，其余各辖区均稳步增长。至2020年16个辖区全部脱离“不协调发展状态”，其中黄浦、长宁区于2020年达到优质协调阶段。

图 5 2011—2020年上海大都市圈及上海市各区城镇化与生态环境耦合协调度发展趋势

Figure 5. Development trend of coupling coordination degree between urbanization and eco-environment in Shanghai metropolitan area and various districts in Shanghai during 2011−2020

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空间维度上，上海大都市圈城镇化与生态环境的耦合协调度呈现出以上海市区、苏州–无锡–南通、舟山3个片区为中心辐射同步发展的格局（图6）。上海郊区耦合协调度提升最为缓慢；苏州–无锡、舟山两个片区周边城市耦合协调度水平提升明显，各市间存在良性同步发展趋势。

图 6 2011—2020年上海大都市圈城镇化与生态环境耦合协调度演变格局

Figure 6. Evolution pattern of coupling coordination degree between urbanization and eco-environment in Shanghai metropolitan area during 2011−2020

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3.3.2 耦合协调类型识别及演变路径分析

依据表2的耦合协调度等级与类型划分标准，按照城镇化与生态环境综合指数的差异，划分各地区耦合协调类型，得到城镇化与生态环境耦合协调类型演变图（图7）。总体来看，两系统的耦合协调相对发展状态呈现由“同步发展为主，兼城镇化受阻”向“同步发展为主，兼生态环境受阻” 转变的演变态势。

图 7 2011—2020年上海大都市圈城镇化与生态环境耦合协调度子类型演变

Figure 7. Coupling coordination subtype evolution of urbanization and eco-environment in Shanghai metropolitan area from 2011 to 2020

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2011—2014年，大部分地区处于同步发展型（62.5%），25%的地区处于城镇化受阻型，仅有12.5%地区属于生态环境受阻类型。说明此期间大部分地区生态环境和城市发展的步调一致，但部分地区由于前期大规模的城镇化建设，对生态环境发展的关注不高，形成城镇化建设与生态环境发展的错位。2014—2017年，同步发展型（62.5%）仍占较大比重，城镇化受阻型（20.8%）占比小幅下降，生态环境受阻型（16.7%）占比略有上升，说明在此期间各地区对生态环境的建设已初见成效，城镇化发展受阻的问题日益解决。2017—2020年，同步发展型（54.2%）小幅下降，城镇化受阻型（20.8%）占比未变，生态环境受阻型（25%）进一步上升。可见随着各地区环境保护政策的落实，使生态环境建设的速度更快，但两系统的同步发展状态逐渐被打破，耦合协调类型开始转向生态环境受阻型（表3）。

表 3 2011—2020年上海大都市圈及上海市各区城镇化与生态环境耦合协调度测算结果与耦合协调子类型划分

Table 3. Calculation results of the coupling coordination between urbanization and ecological environment in the Shanghai metropolitan area and various districts from 2011 to 2020 and division of coupling coordination subtypes

年份 Year	上海大都市圈 Shanghai metropolitan area	苏州市 Suzhou City	无锡市 Wuxi City	常州市 Changzhou City	南通市 Nantong City	宁波市 Ningbo City	嘉兴市 Jiaxing City	湖州市 Huzhou City	舟山市 Zhoushan City	上海市 Shanghai City	黄浦区 Huangpu District	徐汇区 Xuhui District	长宁区 Changning District
2011	0.502	0.540	0.570	0.462	0.447	0.454	0.469	0.563	0.567	0.443	0.743	0.501	0.604
2011	Ⅲ-2	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-1	Ⅳ-3	Ⅳ-1	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅳ-2	Ⅱ-1	Ⅲ-1	Ⅲ-1
2012	0.536	0.577	0.577	0.478	0.525	0.502	0.507	0.581	0.596	0.486	0.816	0.533	0.603
2012	Ⅲ-2	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅳ-3	Ⅲ-1	Ⅲ-3	Ⅲ-1	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅳ-2	Ⅰ-1	Ⅲ-1	Ⅲ-1
2013	0.560	0.615	0.585	0.509	0.595	0.515	0.533	0.587	0.608	0.498	0.845	0.536	0.606
2013	Ⅲ-2	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-1	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅳ-2	Ⅰ-1	Ⅲ-1	Ⅲ-1
2014	0.583	0.676	0.581	0.563	0.587	0.563	0.562	0.598	0.602	0.522	0.863	0.559	0.646
2014	Ⅲ-2	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-1	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-2	Ⅰ-1	Ⅲ-1	Ⅲ-1
2015	0.601	0.683	0.613	0.593	0.605	0.583	0.565	0.619	0.622	0.533	0.866	0.577	0.661
2015	Ⅲ-2	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-1	Ⅲ-1	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-2	Ⅰ-1	Ⅲ-1	Ⅲ-1
2016	0.631	0.675	0.633	0.639	0.670	0.610	0.597	0.637	0.649	0.571	0.924	0.616	0.701
2016	Ⅲ-2	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-2	Ⅰ-1	Ⅲ-1	Ⅱ-1
2017	0.642	0.693	0.652	0.668	0.675	0.623	0.579	0.647	0.654	0.587	0.942	0.649	0.75
2017	Ⅲ-2	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-1	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-2	Ⅰ-1	Ⅲ-1	Ⅱ-3
2018	0.662	0.711	0.663	0.656	0.695	0.642	0.602	0.671	0.695	0.624	0.944	0.675	0.819
2018	Ⅲ-2	Ⅱ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-1	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-2	Ⅰ-1	Ⅲ-1	Ⅰ-1
2019	0.685	0.716	0.712	0.67	0.721	0.668	0.613	0.684	0.712	0.667	0.982	0.705	0.857
2019	Ⅲ-2	Ⅱ-1	Ⅱ-3	Ⅲ-1	Ⅱ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅱ-3	Ⅲ-2	Ⅰ-1	Ⅱ-1	Ⅰ-1
2020	0.700	0.717	0.726	0.705	0.730	0.675	0.632	0.694	0.727	0.687	0.995	0.735	0.812
2020	Ⅱ-2	Ⅱ-3	Ⅱ-3	Ⅱ-3	Ⅱ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅱ-3	Ⅲ-2	Ⅰ-1	Ⅱ-1	Ⅰ-1

年份 Year	静安区 Jing’an District	普陀区 Putuo District	虹口区 Hongkou District	杨浦区 Yangpu District	浦东新区 Pudong New Area	闵行区 Minhang District	宝山区 Baoshan District	嘉定区 Jiading District	金山区 Jinshan District	松江区 Songjiang District	青浦区 Qingpu District	奉贤区 Fengxian District	崇明区 Chongming District
2011	0.618	0.452	0.287	0.437	0.546	0.444	0.471	0.312	0.395	0.343	0.307	0.349	0.286
2011	Ⅲ-1	Ⅳ-1	Ⅴ-1	Ⅳ-1	Ⅲ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-3	Ⅴ-3
2012	0.642	0.530	0.409	0.476	0.577	0.513	0.497	0.349	0.435	0.364	0.374	0.405	0.259
2012	Ⅲ-1	Ⅲ-1	Ⅳ-1	Ⅳ-1	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-3	Ⅴ-3
2013	0.617	0.580	0.447	0.502	0.617	0.515	0.537	0.370	0.393	0.396	0.368	0.379	0.277
2013	Ⅲ-1	Ⅲ-1	Ⅳ-1	Ⅲ-1	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-3	Ⅴ-2
2014	0.655	0.645	0.48	0.547	0.615	0.533	0.582	0.4	0.432	0.382	0.394	0.402	0.223
2014	Ⅲ-1	Ⅲ-3	Ⅳ-1	Ⅲ-1	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-3	Ⅴ-2
2015	0.662	0.613	0.528	0.55	0.626	0.519	0.582	0.395	0.417	0.417	0.395	0.392	0.343
2015	Ⅲ-1	Ⅲ-1	Ⅲ-1	Ⅲ-1	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-2
2016	0.688	0.674	0.596	0.603	0.651	0.588	0.589	0.456	0.442	0.418	0.414	0.409	0.362
2016	Ⅲ-1	Ⅲ-3	Ⅲ-1	Ⅲ-1	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-2	Ⅳ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-2
2017	0.699	0.675	0.601	0.611	0.666	0.572	0.616	0.494	0.436	0.436	0.425	0.418	0.384
2017	Ⅲ-1	Ⅲ-3	Ⅲ-1	Ⅲ-1	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-2	Ⅳ-2	Ⅳ-2	Ⅳ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-2
2018	0.696	0.730	0.637	0.654	0.708	0.607	0.639	0.509	0.511	0.502	0.475	0.464	0.418
2018	Ⅲ-1	Ⅱ-3	Ⅲ-1	Ⅲ-1	Ⅱ-2	Ⅲ-3	Ⅲ-2	Ⅲ-2	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-3	Ⅳ-2
2019	0.739	0.809	0.671	0.691	0.736	0.671	0.653	0.56	0.52	0.554	0.529	0.492	0.505
2019	Ⅱ-1	Ⅰ-1	Ⅲ-1	Ⅲ-1	Ⅱ-2	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-2	Ⅲ-2	Ⅲ-2	Ⅲ-2	Ⅳ-2	Ⅲ-2
2020	0.781	0.856	0.747	0.735	0.724	0.678	0.659	0.545	0.538	0.562	0.552	0.565	0.514
2020	Ⅱ-1	Ⅰ-1	Ⅱ-1	Ⅱ-1	Ⅱ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-3	Ⅲ-2	Ⅲ-2	Ⅲ-2	Ⅲ-2	Ⅲ-2	Ⅲ-2

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4. 结论与讨论

4.1 结　论

本研究立足上海大都市圈的国土空间，基于文献爬梳，在城镇化系统和生态环境系统中各遴选9项基础指标作为指标因子，构建城镇化与生态环境综合评价体系，涵盖“人口–社会–经济–空间”和“规模–压力–治理–效率”8个维度。利用2011—2020年间上海大都市圈内9个城市和上海16区的面板数据，运用耦合协调度模型，从城市和上海市辖区两个层面，在时间和空间两个维度，分析对比上海大都市圈城镇化与生态环境耦合协调发展的时空分异特征，揭示上海大都市圈城镇化与生态环境耦合协调关系及其发展趋势。

（1）2011—2020年，上海大都市圈城镇化–生态环境耦合协调度稳步上升，协调发展等级呈现“基本协调—优化协调”的演进态势。各地区耦合协调发展等级同步增长，但发展水平与步调差异较大。城市层面，常州、南通、苏州、无锡和舟山市协调水平较其余4市更高，其中常州、南通两市的增速最快，嘉兴、湖州两市呈低水平缓慢发展。辖区层面，上海市部分中心城区起步较高且增速较快，如黄浦、长宁、普陀区分别在2012、2018、2019年率先进入“优质协调阶段”；松江、金山、嘉定区等郊区起步较低，在2018—2020年才相继脱离“失调阶段”。

（2）上海大都市圈城镇化–生态环境的动态耦合关系在空间分布上并不均衡，呈现出以上海中心城区、苏州–无锡–南通、舟山3个片区为中心辐射同步发展的格局特征。城市层面，嘉兴、宁波耦合协调度水平较低，南通、无锡、舟山等城市则处于较高水平。上海市辖区层面，各辖区之间差异较大，中心城区耦合协调度水平整体优于郊区，呈两极分化格局。

（3）2011—2020年，上海大都市圈城镇化与生态环境综合水平总体趋于向良性耦合协调发展的状态，但存在城镇化发展与生态环境建设错位的现象。通过两系统相对发展水平的比较，发现二者耦合协调特征的演变趋势呈现由 “同步发展为主，兼城镇化受阻”向“同步发展为主，兼生态环境受阻”转变。

4.2 讨　论

（1）都市圈的高质量发展要求城镇化与生态环境在多维度上达到良性共振的耦合发展状态，根据上海大都市圈内各地区城镇化与生态环境协调水平分析，应在严控生态环境保护与城市发展的底线约束的基础上，针对性地提出平衡生态环境保护与城镇化发展的国土空间规划策略：一是对于金山、奉贤、崇明区等生态环境受阻地区，应秉承生态产业化的国土空间规划策略，关注生态产品价值的稳态转换，发挥生态价值资源禀赋。二是对于徐汇、静安、虹口区等城镇化受阻地区，应秉承生态基础化的国土空间规划策略，改善地区发展战略取向，将生态环境保护置于基础性地位，培育绿色转型发展的新业态模式。三是对于无锡市、闵行、松江区等同步发展型地区，应推进生态现代化的国土空间规划策略，在“生态优先，绿色发展”的规划原则基础上进一步实现生态现代化。

（2）上海大都市圈作为长三角地区高质量一体化发展的功能载体，其发展模式具有跨尺度、多类型的国土空间规划特点，应立足国土空间尺度进行统筹规划，以系统观念提出跨区域尺度的高质量规划发展路径。一是增强上海中心城区等内部核心地区对整个都市圈范围内的辐射带动功能，打破行政边界与自然条件形成的城市壁垒，畅通内部高质量发展渠道，缩小发展差异，推动各地区高质量协同发展。二是深化区域一体的生态建设保护机制和城市协同发展机制。城镇化与生态环境耦合系统是人地关系地域系统的重要一环^[23]，人地系统的耦合协调性又是生态安全的重要表现形式^[24]。作为实现生态安全的基本载体，都市圈尺度下的生态空间由城市绿地转变为山水林田湖草居的复杂生命共同体^[25]。通过多层级—多尺度的生态空间体系构建，建立生态安全格局总体框架，统筹整合山水林田湖草等生态要素和重点生态空间，可以在推进生态环境的综合治理的基础上，同步促进经济社会的发展。

（3）城镇化与生态环境间存在着复杂的耦合协调机制，通过对上海大都市圈城镇化与生态环境交互耦合类型及演变路径的研究，探索两系统的耦合协调发展规律，可以为都市圈未来可持续协调发展提供参考。本研究以国土空间规划和新型城镇化建设为目标，通过耦合协调度模型对上海大都市圈进行城镇化系统与生态环境系统的耦合协调关系研究，不仅能够推进城市建设和生态环境保护的可持续发展，也能为上海大都市圈高质量发展的落地实施提供理论依据。此外，本研究存在一定局限性。对城镇化与生态环境两系统内部要素的交互耦合作用讨论较少，在今后的相关研究中可基于不同类别的要素与城镇化过程的关联度分析，对关键影响要素与驱动机制进一步探索。

图 1 各阻力因子生态保护用地扩张最小累积阻力表面

Figure 1. Minimum cumulative resistance surface of ecological conservation land expansion for each resistance factor

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图 2 生态用地扩张和建设用地扩张最小累积阻力面及差值表面

Figure 2. Minimum cumulative resistance surface and difference value surface of ecological conservation and construction land expansion

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图 3 最小累积阻力差值与栅格数目的关系

Figure 3. Relations between difference of minimum cumulative resistance and grid number

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图 4 生物多样性保护重要性和水源涵养重要性空间分布图

Figure 4. Spatial distribution of importance for biodiversity protection and water conservation

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图 5 生态红线区及其划分分布图

Figure 5. Ecological red line area and its classification distribution

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图 6 生态保护用地和建设用地分布图

Figure 6. Distribution of ecological protection land and construction land

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图 7 不同水平安全格局缓冲区、生态节点和生态廊道分布

Figure 7. Distribution of buffer zones with different safety scale levels, ecological nodes and ecological corridor

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图 8 洱海流域综合生态安全格局

Figure 8. Comprehensive ecological security pattern in Erhai Lake Basin

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表 1 生物多样性保护重要性评价分级标准

Table 1 Classification standard of importance evaluation of biodiversity protection

重要性分级 Importance level	评价因子 Evaluation factor	分级赋值 Grading assignment
极重要 Most important	自然生态系统类保护区、国家级和省级保护的物种分布区域Distribution area of natural ecosystem reserve, national and provincial protected species	7
重要 Important	常绿针叶林、常绿阔叶林、常绿阔叶灌木林、草甸、水库/坑塘、湖泊、河流 Evergreen coniferous forest, evergreen broadleaved forest, evergreen broadleaved shrub forest, meadow, reservoir/swag, lake, river	5
比较重要 Quite important	草丛 Grass	3
一般重要 General important	水田、旱地、裸地、居住地、工业用地、交通用地 Paddy filed, dry farm, bare land, residence area, industrial land, transportation land	1

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表 2 生态系统水源涵养重要性评价分级标准

Table 2 Classification standard of importance evaluation of source of river conservation

重要性分级 Importance level	评价因子 Evaluation factor	分级赋值 Grading assignment
极重要 Most important	水库/坑塘、湖泊、河流、常绿针叶林、常绿阔叶林 Reservoir/swag, lake, river, evergreen coniferous forest, evergreen broadleaved forest	7
重要 Important	常绿阔叶灌木林 Evergreen broadleaved shrub forest	5
比较重要 Quite important	草甸、草丛、水田、旱地 Meadow, grass, paddy filed, dry farm	3
一般重要 General important	裸地、居住地、工业用地、交通用地 Bare land, residence area, industrial land, transportation land	1

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表 3 景观过程阻力赋值体系

Table 3 Resistance assigning system of landscape process

生态保护用地扩张阻力值 Expansion resistance value of ecological protection land	建设用地扩张阻力值 Expansion resistance value of construction land	自然因素Natural factor				社会经济因素Social economic factor
	建设用地扩张阻力值 Expansion resistance value of construction land	坡度 Slope degree/(°)	归一化植被指数 Normalized difference vegetation index, NDVI	海拔 Altitude/m	景观类型 Landscape type	距水域距离 Distance from water area/m	距国道/省道距离 Distance from national and provincial highway/m	距居民点距离 Distance from residence area/m
1	5	＞35	0.8~1	＞3 500	常绿针叶林、常绿阔叶林、常绿阔叶灌木林、水库/坑塘、河流、湖泊 Evergreen coniferous forest, evergreen broadleaved forest, evergreen broadleaved shrub forest, reservoir/swag, river, lake	0~500	＞1 200	＞1 500
2	4	25~35	0.6~0.8	3 000~3 500	水田、旱地 Paddy filed, dry farm	500~1 000	800~1 200	1 000~1 500
3	3	15~25	0.4~0.6	2 500~3 000	草丛、草甸 Grass, meadow	1 000~2 000	400~800	500~1 000
4	2	8~15	0.2~0.4	2 000~2 500	裸地、工业用地 Bare land, industrial land	2 000~3 000	200~400	200~500
5	1	0~8	0~0.2	0~2 000	居住地、交通用地 Residence area, transportation land	＞3 000	0~200	0~200

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表 4 生物多样性保护和水源涵养重要性评价结果

Table 4 Importance evaluating results of biodiversity protection and water conservation

重要性评价 Importance evaluation	生物多样性保护 Biodiversity conservation/km²	比例 Proportion/%	水源涵养 Water conservation/km²	比例 Proportion/%
1	555.750	21.373 4	153.765	5.911 6
3	537.480	20.670 8	988.335	37.997 3
5	888.975	34.188 8	265.680	10.214 3
7	617.985	23.766 9	1 193.288	45.876 8

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表 5 不同水平安全格局缓冲区分区区间

Table 5 Threshold range for buffer zone with different safety levels

不同水平安全格局缓冲区 Buffer zone with different safety scale levels	阻力值断点区间 Resistance breakpoint interval
高High	-4 122 103.500 00~-44 816.875 00
中Medium	-44 816.875 000~31 768.640 625
低Low	31 768.640 625~616 675.750 00

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参考文献(36)

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1. 研究区概况与数据来源
1.1 研究对象
1.2 数据来源
2. 研究方法
2.1 指标体系构建
2.2 综合评价模型
2.3 耦合协调度关系模型
3. 结果与分析
3.1 城镇化综合水平时空演变特征
3.2 生态环境综合水平时空演变特征
3.3 耦合协调度时空演变特征
3.3.1 耦合协调等级演变特征分析
3.3.2 耦合协调类型识别及演变路径分析
4. 结论与讨论
4.1 结　论
4.2 讨　论

1. 研究区概况与数据来源
1.1 研究对象
1.2 数据来源
2. 研究方法
2.1 指标体系构建
2.2 综合评价模型
2.3 耦合协调度关系模型
3. 结果与分析
3.1 城镇化综合水平时空演变特征
3.2 生态环境综合水平时空演变特征
3.3 耦合协调度时空演变特征
3.3.1 耦合协调等级演变特征分析
3.3.2 耦合协调类型识别及演变路径分析
4. 结论与讨论
4.1 结　论
4.2 讨　论

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基于生态红线的洱海流域生态安全格局构建

作者简介: 李维佳。主要研究方向：生物多样性。Email:854971234@qq.com 地址：100083北京市海淀区清华东路35号北京林业大学林学院

责任作者: 李俊清，教授，博士生导师。主要研究方向：生物多样性与恢复生态学。Email:lijq@bjfu.edu.cn 地址：同上

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