, 陈明星, 刘慧Coupling procedure and decoupling analysis of urbanization and resource environment: The study of Beijing
GUOShasha, CHENMingxing, LIUHui通讯作者:
收稿日期:2018-02-18
修回日期:2018-06-8
网络出版日期:2018-08-20
版权声明:2018《地理研究》编辑部《地理研究》编辑部 所有
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1 引言
随着快速城镇化的推进,新城、工业园区的资源浪费现象和雾霾、沙尘暴等环境污染事件频发,给资源环境造成了较大压力。2014年,《国家新型城镇化规划》提出将生态文明理念全面融入到城镇化进程中,规划的出台标志着中国城镇化发展向新型城镇化的重大转型[1]。中国要推进高效、包容、可持续的城镇化,并将可持续城镇化定义为与中国的环境和自然资源条件相适应的城镇化[2]。探索如何实现城镇化与资源环境协调发展具有重要的科学意义和现实意义。国内外关于城镇化与资源环境相关作用关系的研究成果颇丰。早在1975年,Northam描绘了城镇化水平随时间过程演化的S型曲线特征[3]。1991年,Grossman和Krueger提出环境库兹涅兹曲线（Environmental Kuznets Curve, EKC）假设,认为环境污染与经济增长之间存在着倒U型关系[4]。随后,这一假设也得到了Ekins等多位****的进一步验证[5],并广泛应用于经济增长与生态环境作用关系研究中[6]。目前,国际上关于城镇化与资源环境耦合关系的研究主要集中于对其基本定律[7]、作用机 制[8,9]、动态演变规律[10]的探讨,研究方法多采用耦合模型[11]、VAR模型[12]、解耦模型[13,14]等,也有****从熵变[15]、利益冲突[16]和人类安全[17]等视角,对不同尺度城镇化与资源环境耦合关系进行了研究。例如,方创琳等系统解析了特大城市群地区城镇化与生态环境交互耦合效应的基本理论框架[18]。Cocklin等研究了南太平洋地区城镇化与环境脆弱性和人类安全的关系[17]。Chen等分别从人口、经济、社会和土地四方面构建了城镇化综合评价指标体系,基于熵值法对改革开放以来城镇化进行了综合测度,研究表明城镇化快速演进对资源、能源和环境产生了广泛深刻影响[19]。北京长期以来是中国的政策“高地”,正在向以高端服务业为主体的国家经济中心迈进[20,21],其城镇化建设既具有一般城市的普遍性,又具有区别于一般城市的特殊性。总体而言,北京市城镇化发展水平居于全国前列,区域科技创新水平较高,城镇化与资源环境耦合关系理应作为全国的示范区域率先实现协调发展。但是,近些年来,北京的雾霾等现象引起了广泛关注,资源环境问题日益突出。以北京市为例,研究其城镇化与资源环境压力的耦合关系有助于认识和理解成熟阶段城镇化与资源环境的互馈机制,最大程度降低或规避城镇化引起的资源环境风险。目前,对城镇化与资源环境压力耦合的评价指标体系及分析框架的研究相对较少。鉴于此,本文借鉴压力—状态—响应模型的分析思路,基于可持续城镇化视角构建城镇化与资源环境压力耦合分析框架,并从城镇化和资源环境压力两个子系统出发,构建耦合评价体系,深入研究北京市2003-2015年城镇化与资源环境耦合过程的演变趋势,以期为实现北京地区城镇化与资源环境的协调和可持续发展提供借鉴意义。
2 城镇化与资源环境的耦合分析框架
城镇化是一个多维的、动态的复杂过程,其进程与经济基础、产业结构、社会转型、资源环境等密切相关[22]。过去30年,中国城镇化速度远超其他国家,快速城镇化现象受到了诸多学科和有关部门的广泛关注[23]。传统的城镇化过度追求数量的快速增长,而忽视了城镇化质量的提升和发展的可持续性。新型城镇化要求城镇化的数量与质量相适应,以实现城镇化的健康和可持续发展。20世纪90年代初,世界经济合作与发展组织为了评价世界经济发展的环境状况,提出压力—状态—响应模型（pressure-state-response,PSR）,主要思想是人类活动对资源环境造成“压力”,导致“状态”发生改变,包括自然资源的质量与数量;人类社会通过环境、经济等政策对这些变化做出“响应”,从而减缓人类活动对环境造成的压力,维持环境系统或自然资源的可持续性。在此基础上,EEA（European Environment Agency,欧洲环境局）又提出了驱动力—压力—状态—影响—响应的分析模型（driving-pressure-state-impact-response,DPSIR）[24],联合国多次使用类似模型用于可持续发展评价报告。PSR和DPSIR模型强调了环境压力的来源和影响,为我们提供了分析人类活动与资源环境相互影响的思路。借鉴这个思路,尝试分析城镇化与资源环境的耦合过程和相互关系,一方面城镇化涉及人口生产生活方式的转变,这种转变对资源环境造成胁迫,即城镇化消耗土地资源、水资源、化石能源等能源资源,并向环境中排放废水、废气、固体废物等污染物;另一方面资源环境对城镇化的规模、速度、效率产生约束,资源的有限性和环境容量又限制了城镇化的粗放式发展。可持续城镇化要求城镇化与资源环境相适应,因此,从可持续城镇化视角分析城镇化对资源环境的影响时,要同时考虑资源消耗和环境污染两方面（图1）。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图1城镇化与资源环境的耦合框架
-->Fig.1The framework of relationship between urbanization and resources-environment
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3 研究方法与数据来源
3.1 数据来源及预处理
以北京市为研究对象,研究时间跨度为2003-2015年。人均建成区面积和工业废气排放总量数据来源于《中国环境统计年鉴》（2004-2016年）,其他数据来源于《北京市统计年鉴》（2004-2016年）,并对地区生产总值和第二、第三产业生产总值数据按2000年的不变价格重新进行计算。同时,为避免指标体系中各指标量纲不同的影响,采用极差法对数据进行标准化处理,公式如下：式中：xij为第j个指标第i年的数值;
3.2 研究方法
3.2.1 城镇化指数 城镇化具有多维内涵,主要包括人口增长、经济发展、土地扩张和社会生活提高这4个互相关联、相互促进的方面[8]。因此,可从人口、经济、土地、社会4个层面构建城镇化指数（Urbanization Index）模型,以全面衡量研究区的城镇化水平。具体各指标见表1。城镇化指数值越高,表明城镇化水平越高,反之表明城市化水平较低。为便于计算,按均等权重处理各城镇化指标[25]。参考刘贺贺等的成果[14],具体模型公式如下：Tab. 1
表1
表1城镇化与资源环境压力评价指标体系
Tab. 1The evaluation indicators system of urbanization and resources-environment
| 指数 | 分指数 | 具体指标 |
|---|---|---|
| 城镇化指数（UI） | 人口城镇化指数（UPI） | 城镇人口总数（UPI1） |
| 第二、第三产业从业人员总数（UPI2） | ||
| 经济城镇化指数（UEI） | 地区生产总值（UEI1） | |
| 第二、第三产业生产总值（UEI2） | ||
| 土地城镇化指数（ULI） | 建成区总面积（ULI1） | |
| 城市道路总面积（ULI2） | ||
| 社会城镇化指数（USI） | 社会消费品零售总额（USI1） | |
| 固定资产投资总额（USI2） | ||
| 资源环境压力指数（REPI） | 资源消耗指数（RCI） | 建设用地总面积（RCI1） |
| 水资源消耗总量（RCI2） | ||
| 能源消耗总量（RCI3） | ||
| 环境污染指数（EPI） | 工业废水排放总量（EPI1） | |
| 工业废气排放总量（EPI2） | ||
| 工业固体废物产生总量（EPI3） |
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式中：UI为城镇化指数;UPI、UEI、ULI、USI分别代表人口城镇化指数、经济城镇化指数、土地城镇化指数、社会城镇化指数;
3.2.2 资源环境压力指数 徐福留等提出构建生态环境压力指数方法来评价中国工业经济发展过程中的生态环境压力状况[26],赵兴国等在此研究基础上简化了权重指标,用于分析云南省区域经济增长与资源环境的关系[27]。本文参照上述研究成果,同时考虑研究区实际情况和数据的可获取性,从资源消耗和环境污染两方面构建资源环境压力指数（Resource-environmental Pressure Index）（表1）。资源环境压力指数越大,表示区域发展的资源环境的压力越大,反之压力越小。将资源环境压力指数值以间隔20由小到大分为5段：0~20,20~40,40~60,60~80和80~100,分别对应的压力为：很小、小、中等、大、很大5种状态。为方便计算,所有指标均按等权重处理,具体模型公式[27]如下：
式中：REPI为资源环境压力指数;RCI、EPI分别为资源消耗指数和环境污染指数;
3.2.3 解耦模型 解耦（decoupling）理论最早由经济合作与发展组织（OECD）提出,用于形容阻断经济增长与资源消耗或环境污染之间联系,其应用和发展逐渐受到广泛关注。本文在构建区域城镇化指数和资源环境压力指数的基础上,借鉴Tapio的研究[28],进一步构建区域资源环境压力与城镇化的解耦模型,具体公式如下：
式中：εtk为第tk时期的解耦状态;ΔREPItk为第tk时期资源环境压力指数的变化率;REPItks、REPItke分别为第tk时期初和末的资源环境压力指数;ΔUItk为第tk时期研究区城镇化指数的变化率;UItks、UItke分别为第tk时期初和末的城镇化指数。
对城镇化与资源环境压力的解耦程度进行细分（图2）。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图2城镇化与资源环境压力解耦程度判断标准
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Tab. 2
Tab. 2Criteria for judging decoupling degree between urbanization and resources-environment
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4 城镇化与资源环境的耦合与解耦分析
4.1 城镇化特征分析
2003-2015年,北京市人口和经济城镇化水平较高但增速较缓,土地城镇化和社会城镇化水平显著提升。2003年,北京的城镇化率已达到79.05%,处于城镇化发展的高级阶段,此后城镇化的年均增长率不足1个百分点。第二、第三产业从业人员占比和第二、第三产业生产总值占地区生产总值比例分别从2003年的91.1%和98.4%上升到2015年的96.8%和99.4%,就业结构和产业结构均体现出了第二、第三产业占比较高但增速较缓的特点,说明北京市产业结构一直以第二、第三产业为主,吸纳了大量的就业人口,并创造了主要的地区生产总值。房地产业和交通运输业的快速兴起推动了土地城镇化进程。2003-2015年,城市建成区面积从1180.1 km2增加到1401 km2,城市道路面积从53.5 km2增加到100.3 km2,年均增长率分别为1.44%和5.38%,土地城镇化发展较为迅速。就社会城镇化而言,研究期间社会消费品零售总额和全社会固定资产投资总额大幅增加,年均增长率分别为13.36%和11.53%,社会城镇化取得了巨大进展。通过2003-2015年北京市城镇化指数的计算,得出其城镇化时序变化特征（图3）。2003-2015年,城镇化指数（UI）呈逐年上升趋势,且上升速率较为稳定。从各分指数变化趋势来看,人口城镇化指数（UPI）、社会城镇化指数（USI）和经济城镇化指数（UEI）与城镇化指数（UI）变化趋势基本一致;受制于土地的稀缺性、位置固定性等特征影响,土地城镇化指数（ULI）变化情况较为复杂,具体表现为：2003-2009年快速增长,2009-2011年出现短暂下降,此后逐渐恢复上升态势。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图32003-2015年北京市城镇化指数变化趋势
-->Fig. 3Trend of urbanization index in Beijing from 2003 to 2015
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4.2 资源环境压力特征分析
随着北京地区城镇化的不断发展,土地资源、水资源、化石能源等资源的消耗逐渐增加。2015年,北京市建设用地面积达到3570 km2,占全市土地总面积的21.76%,较2003年增加480 km2,年均增长率为1.21%。北京地区的水资源消耗主要集中在工业和生活用水,12年间,全年用水总量增加2.4亿m3,水资源消耗量较大。2003-2015年,北京市能源消费总量从4648.2万tce增加到6852.6万tce,年均增长率高达3.29%,化石能源压力显著。城镇化的发展在消耗大量能源资源的同时,也对环境造成了大规模的破坏。随着北京市环境治理的加强,一些环境污染指标呈下降趋势,例如,工业废水排放量从2003年的1.31亿t减少为2015年的0.90亿t,年均减少率为3.10%,水环境治理初见成效;工业固体废物产生量从2003年的1186万t减少到2015年的709.86万t,年均减少率高达4.19%,工业固体废弃物综合利用率近年来已高达99%,工业固体废弃物治理成效显著,对环境的压力逐年减少。但随着工业化的快速发展,工业废气的排放量仍呈增加趋势,2003-2015年,工业废气排放量增加671亿Nm3,大气环境压力仍旧较大,大气污染治理有待加强。
通过计算2003-2015年间北京市资源环境压力指数,分析其资源环境时序变化特征（图4）。2003-2015年北京市资源环境压力呈波动上升趋势,最高值和最低值分别出现在2011年（62.38）和2003年（35.36）,其他年份资源环境压力指数（REPI）集中在40~60之间,变化趋势复杂但变化率较小,基本处于中等状态。从资源消耗分指数（RCI）来看,北京市12年间资源消耗总量呈上升趋势,除2011-2013年增速较缓外,其他年份资源消耗指数一直保持快速增长。由此可见,尽管北京近些年来大力推进去产能工作,仍无法遏制人口的大量增加对资源的消耗,鼓励绿色生产、培育先进产能仍是未来城市建设的重点。从环境污染分指数（EPI）来看,研究期间,北京市环境污染呈波动下降趋势,且变化幅度较大,实现大—中等—小—很小的状态转变,2015年环境污染指数仅为15.74,说明北京市环境污染治理效果显著,环境污染压力减小,环境状况逐渐好转。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图42003-2015年北京市资源环境压力指数变化趋势
-->Fig. 4Trend of resources-environmental pressure index in Beijing from 2003 to 2015
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此外,综合资源消耗和环境污染分指数的变化情况可以发现,2003-2007年环境污染指数大于资源消耗指数,二者差距逐渐缩小,2008-2015年资源消耗指数开始大于环境污染指数,且二者差距呈逐年扩大趋势,2015年二者相差79.97,资源消耗逐渐成为增大环境资源压力的主要因素。
4.3 城镇化与资源环境的耦合与解耦特征
为了进一步揭示北京市城镇化与资源环境压力的相互作用关系,采用Tapio等改进的解耦评价模型[28],分别计算出2003-2015年城镇化指数和资源环境压力指数的较上一年的变化率ΔUI、ΔREPI以及城镇化与资源环境压力解耦弹性系数值ε,并根据解耦评判标准确定城镇化与资源环境压力的解耦程度（表2）。Tab. 2
表2
表22003-2015年北京市城镇化与资源环境压力的解耦程度
Tab. 2The decoupling degree between urbanization and resources-environment in Beijing from 2003 to 2015
| 时期 | ΔUI | ΔREPI | ε | 解耦程度 |
|---|---|---|---|---|
| 2003-2004 | - | 0.1264 | - | 弱解耦 |
| 2004-2005 | 0.8228 | 0.1265 | 0.1538 | 弱解耦 |
| 2005-2006 | 0.4347 | 0.1282 | 0.2949 | 弱解耦 |
| 2006-2007 | 0.3328 | 0.0605 | 0.1819 | 弱解耦 |
| 2007-2008 | 0.2554 | -0.129 | -0.5051 | 强解耦 |
| 2008-2009 | 0.2127 | 0.1365 | 0.6417 | 弱解耦 |
| 2009-2010 | 0.1002 | 0.0985 | 0.9829 | 扩张性耦合 |
| 2010-2011 | 0.0286 | 0.0685 | 2.3948 | 扩张性负解耦 |
| 2011-2012 | 0.1286 | -0.1491 | -1.1594 | 强解耦 |
| 2012-2013 | 0.1464 | 0.0584 | 0.3990 | 弱解耦 |
| 2013-2014 | 0.1353 | 0.0662 | 0.4892 | 弱解耦 |
| 2014-2015 | 0.0631 | -0.0696 | -1.1016 | 强解耦 |
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2003-2015年北京市城镇化与资源环境压力的解耦程度存在较大差异,解耦与耦合状态并存,但以解耦为主（表2、图5）。其中,2003-2007年、2008-2009年以及2012-2014年城镇化与资源环境压力呈弱解耦关系,城镇化增长速度明显高于资源环境压力上升速度,表明城镇化对资源环境压力的影响较小;2007-2008年、2011-2012年以及2014-2015年二者呈强解耦关系,城镇化发展的同时资源环境压力下降,此时城镇化与资源环境压力处于相对协调状态;2009-2010年城镇化与资源环境压力呈扩张性耦合关系,城镇化发展发展的同时资源环境压力上升,二者上升的速率基本持平,说明城镇化与资源环境压力存在相互作用、相互影响的关系,二者相关性较强;2010-2011年城镇化与资源环境压力呈扩张性负解耦状态,资源环境压力的增速明显高于城镇化的增速,资源环境压力呈扩张趋势。此外,由于研究期间城镇化指数一直保持上升趋势,因此研究期间北京市城镇化与资源环境压力不存在强负解耦、弱负解耦、衰退性耦合和衰退性解耦这四种关系。
显示原图|下载原图ZIP|生成PPT图52004-2015年北京市城镇化与资源环境压力解耦状态演变趋势
-->Fig. 5Trend of decoupling status between urbanization and resources-environment in Beijing from 2003 to 2015
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综合来看,北京市城镇化与资源环境的耦合与解耦关系出现反复,由解耦到耦合,再由耦合到解耦,这种反复直观体现了北京市城镇化发展对资源环境的影响具有动态性和不可持续性的特点。
5 结论与讨论
以北京市为研究对象,基于可持续城镇化视角构建城镇化与资源环境压力耦合框架,并将城镇化和资源环境压力看作两个相对独立的系统,选取总量指标构建耦合评价体系,通过测度北京市2003-2015年城镇化指数、资源环境压力指数及二者的演变趋势,分析城镇化与资源环境压力之间关系,得出以下结论：（1）2003-2015年,北京市城镇化水平一直保持在较高水平,已经进入城镇化发展的后期阶段,重点关注城镇化质量与可持续性。城镇化对土地资源、水资源、化石能源等资源的消耗总量逐渐增加,其中化石能源消耗的年均增长率高达3.29%,清洁能源的开发和利用有待加强。随着环境治理的加强,一些环境污染指标呈下降趋势,如工业废水排放量、工业固体废弃物排放量等,但工业废气排放量仍呈增加趋势,以及汽车数量和出行的不断增加,大气环境压力仍旧保持在较高水平。
（2）从城镇化对资源环境压力的强度及其变化特点来看,2003-2015年,北京市城镇化发展的资源环境压力总体处于中等水平且呈波动上升趋势。资源环境压力指数集中在40~60之间,变化趋势复杂但变化率较小。就各分指数而言,2008年之前环境污染指数大于资源消耗指数,2008年之后资源消耗指数开始大于环境污染指数,且二者差距呈逐年扩大趋势,2015年相差79.97,资源消耗的增长逐渐成为资源环境压力增加的主要因素。
（3）从城镇化与资源环境压力之间存在的相关关系及变化趋势来看,北京市城镇化发展与资源环境压力呈现由弱解耦—强解耦—弱解耦—扩张性耦合—扩张性负解耦—强解耦—弱解耦—强解耦的演变轨迹,其变化趋势波动较大。耦合与解耦关系反复出现,体现出了北京市城镇化发展对资源环境的影响的动态性,需要更加关注可持续城镇化。
北京作为全国的政治中心、文化中心、国际交往中心和科技创新中心,不断增长的人口与有限的资源环境之间矛盾突出,资源消耗和环境污染成为制约城镇化质量进一步提升的关键和瓶颈。随着新型城镇化的提出,北京地区新型城镇化建设重点将是疏解非首都职能和适当降低中心城区人口密度,城镇化发展与资源环境承载能力相适应,走一条高效的、可持续的发展之路。《北京城市总体规划（2016-2035年）》提出建设国际一流的和谐宜居之都的发展目标。而高质量的资源环境和宜居环境是建设国际一流的和谐宜居之都的重要基础。需要转变发展理念,在传统重视经济增长的基础上,将宜居环境建设作为新型城镇化的重要内容。此外,本文只针对近年来北京市城镇化和资源环境演化趋势和二者的耦合关系做了初步分析,未来可进一步从影响可持续城镇化的关键因素分析和阈值确定等方面完善相关研究。
The authors have declared that no competing interests exist.
参考文献 原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子
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| [4] | . A reduction in trade barriers generally will affect the environment by expanding the scale of economic activity, by altering the composition of economic activit |
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| [6] | . Abstract Unlike most Environmental Kuznets Curve (EKC) studies which focus on narrow measures of pollution as proxies for environmental quality, we test the validity of the EKC using the Ecological Footprint (EF), a more comprehensive measure of environmental degradation. We find no empirical evidence of an EKC relationship between the EF and economic development, and only limited support for such a relationship among the components of the EF. In addition, we discover that energy is largely responsible for the lack of an EKC relationship, and that energy consumption levels would have to be cut by over 50% in order for a statistically significant EKC relationship to emerge from the data. Overall, these results suggest that growth alone will not lead to sustainable development. |
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| [9] | . |
| [10] | . |
| [11] | . China鈥檚 coastal cities are experiencing rapid urbanization, which has resulted in many challenges. This paper presents a comprehensive index system for assessment of the level of urbanization based on four aspects: demographic urbanization, economic urbanization, social urbanization and spatial urbanization. The developed index system also characterizes the environment based on three factors: environmental pressure, environmental level and environmental control. Furthermore, a coupling coordination degree model (CCDM) focusing on the degree of coordination between urbanization and the environment was established using panel data collected from 2000 to 2008 for Lianyungang, China. The results showed that: (1) the dynamic of coordination between urbanization and the environment showed a U-shaped curve, and both sub-systems evolved into a superior balance during rapid urbanization; (2) social urbanization and environmental control make the greatest contribution to the coupling system, indicating that they are the critical factors to consider when adjusting coordination development during decision-making; and (3) the two parameters (伪-urbanization, 尾-environment) that have been widely used in previous studies had less of an effect on the coupling coordinated system than the other factors considered herein. |
| [12] | . 基于1990-2012年城镇化与资源环境相关数据，构建了包括人口城镇化、经济城镇化、空间城镇化与社会城镇化在内的城镇化指数，以及包括能源资源消耗、污染物排放和生态空间占用在内的资源环境指数。利用VAR模型来定量研究城镇化指数与资源环境指数之间的动态关系。脉冲响应分析和方差分解分析结果表明，城镇化与资源环境系统存在耦合关系。一方面城镇化的发展对资源环境系统产生胁迫效应，同时随着资源环境问题的加重，资源环境系统也会对城镇化的规模、速度、效率等提出约束要求，但是约束效应要小于胁迫效应。 . 基于1990-2012年城镇化与资源环境相关数据，构建了包括人口城镇化、经济城镇化、空间城镇化与社会城镇化在内的城镇化指数，以及包括能源资源消耗、污染物排放和生态空间占用在内的资源环境指数。利用VAR模型来定量研究城镇化指数与资源环境指数之间的动态关系。脉冲响应分析和方差分解分析结果表明，城镇化与资源环境系统存在耦合关系。一方面城镇化的发展对资源环境系统产生胁迫效应，同时随着资源环境问题的加重，资源环境系统也会对城镇化的规模、速度、效率等提出约束要求，但是约束效应要小于胁迫效应。 |
| [13] | . |
| [14] | . 以2003-2012年东北地区34个地级市数据为基础1,通过构建城镇化指数、生态环境压力指数,分析东北地区的城镇化发展及生态环境压力发展的时空演变特征,测度东北地区城镇化与生态环境的脱钩指数,判断其城镇化与生态环境的脱钩关系并探讨其发生变化的影响因素。结果表明：①生态环境压力是城镇化累积作用的结果,呈现出一定的时空滞后效应;②近10 a来,东北地区的城市发展经历了城镇化与生态环境由脱钩状态为主体向脱钩状态与负脱钩状态并举的演变过程,城市个体城镇化对生态环境效应的稳定性差;③投资驱动、资源型经济、生态环境倒逼和创新转型驱动等是东北地区城镇化对生态环境产生脱钩差异的根本原因。资源型经济和投资驱动是城镇化对生态环境产生压力的主要动因;生态环境倒逼和创新转型发展是摆脱城镇化对生态环境压力的关键动力。 . 以2003-2012年东北地区34个地级市数据为基础1,通过构建城镇化指数、生态环境压力指数,分析东北地区的城镇化发展及生态环境压力发展的时空演变特征,测度东北地区城镇化与生态环境的脱钩指数,判断其城镇化与生态环境的脱钩关系并探讨其发生变化的影响因素。结果表明：①生态环境压力是城镇化累积作用的结果,呈现出一定的时空滞后效应;②近10 a来,东北地区的城市发展经历了城镇化与生态环境由脱钩状态为主体向脱钩状态与负脱钩状态并举的演变过程,城市个体城镇化对生态环境效应的稳定性差;③投资驱动、资源型经济、生态环境倒逼和创新转型驱动等是东北地区城镇化对生态环境产生脱钩差异的根本原因。资源型经济和投资驱动是城镇化对生态环境产生压力的主要动因;生态环境倒逼和创新转型发展是摆脱城镇化对生态环境压力的关键动力。 |
| [15] | . <div >借鉴热力学第二定律中的熵变方程原理,结合熵值法和PSE模型,对2001—2011年吉林省城市化发展与生态环境效益的耦合关系模式展开分析.结果表明: 研究期间,吉林省城市化发展脱离了正常的演进轨道,经济城市化和空间城市化主宰了整个城市化过程,而过于忽视“人”的城市化,且资源(这里主要指土地资源)粗放、低效投入特征明显;基于PSE模型的生态环境水平,无论是压力指数、敏感性指数、弹性指数,还是综合水平在研究期间都得到了长足的增长,且都呈现出明显的阶段性特征,即先升后降再升;城市化系统的总熵值一直小于0,表现为一条不平稳的上升曲线;生态环境的总熵值时正时负,其中,2003、2006、2010、2011年是“拐点”,映射出生态环境系统是一条不平稳的波浪形曲线,时升时降;城市化子系统与生态环境子系统交互耦合的总熵值具有与生态环境子系统总熵值相似的变化趋势,即具有相同的“拐点”和曲线形状,且其“拐点”对应的演化模式是拮抗型耦合关系演化模式,其余年份对应的是协调型耦合关系演化模式.</div><div > </div> . <div >借鉴热力学第二定律中的熵变方程原理,结合熵值法和PSE模型,对2001—2011年吉林省城市化发展与生态环境效益的耦合关系模式展开分析.结果表明: 研究期间,吉林省城市化发展脱离了正常的演进轨道,经济城市化和空间城市化主宰了整个城市化过程,而过于忽视“人”的城市化,且资源(这里主要指土地资源)粗放、低效投入特征明显;基于PSE模型的生态环境水平,无论是压力指数、敏感性指数、弹性指数,还是综合水平在研究期间都得到了长足的增长,且都呈现出明显的阶段性特征,即先升后降再升;城市化系统的总熵值一直小于0,表现为一条不平稳的上升曲线;生态环境的总熵值时正时负,其中,2003、2006、2010、2011年是“拐点”,映射出生态环境系统是一条不平稳的波浪形曲线,时升时降;城市化子系统与生态环境子系统交互耦合的总熵值具有与生态环境子系统总熵值相似的变化趋势,即具有相同的“拐点”和曲线形状,且其“拐点”对应的演化模式是拮抗型耦合关系演化模式,其余年份对应的是协调型耦合关系演化模式.</div><div > </div> |
| [16] | . 在现有协调性耦合关系研究较为深入的背景下,针对现阶段我国人地关系中普遍存在的、城市化与生态环境的非协调性耦合关系矛盾突出的特点,从逆向思维的问题诊断这一研究目的出发,基于利益冲突视角,开展城市化与生态环境耦合关系的诊断方法研究,为进一步实施有效的人类干预提供依据。通过构建城市化利益指数FUW、生态利益指数FEW,提出诊断城市化与生态环境耦合关系的矩阵法、弹性指数法和数据包络分析法(DEA),这三种方法各有特点,可根据研究问题的需要加以选用,或多种方法相互补充。 . 在现有协调性耦合关系研究较为深入的背景下,针对现阶段我国人地关系中普遍存在的、城市化与生态环境的非协调性耦合关系矛盾突出的特点,从逆向思维的问题诊断这一研究目的出发,基于利益冲突视角,开展城市化与生态环境耦合关系的诊断方法研究,为进一步实施有效的人类干预提供依据。通过构建城市化利益指数FUW、生态利益指数FEW,提出诊断城市化与生态环境耦合关系的矩阵法、弹性指数法和数据包络分析法(DEA),这三种方法各有特点,可根据研究问题的需要加以选用,或多种方法相互补充。 |
| [17] | . Very little attention has been paid to urbanization processes in developing countries with smaller populations, despite the evident problems associated with urbanization. There are both biophysical and social vulnerabilities associated with urbanization in the South Pacific and these vulnerabilities affect human security. The biophysical vulnerabilities include the fragile environments of the i... |
| [18] | . 特大城市群地区是国家经济发展的战略核心区和国家新型城镇化的主体区,担当着世界经济重心转移承载地的历史重任,但在发展过程中面临着日益严重的资源与生态环境的胁迫压力。开展特大城市群地区城镇化与生态环境交互耦合效应的研究,是未来10年地球系统科学研究的前沿领域和高优先研究主题。本文系统解析了特大城市群地区城镇化与生态环境交互耦合效应的基本理论框架。首先从理论上分析了特大城市群系统各自然要素和人文要素交互作用的非线性耦合关系及耦合特征,科学辨识近远程主控要素作用下城市群系统内外部各要素相互作用的胁迫强度、近远程耦合机理与规律,总结特大城市群地区城镇化与生态环境交互耦合圈理论,进一步构建多要素—多尺度—多情景—多模块—多智能体集成的时空耦合动力学模型,研发特大城市群地区可持续发展优化智能调控决策支持系统;其次从方法上将特大城市群地区视为一个开放的复杂巨系统,在建立同一标准化共享数据库的基础上,采用多要素—多目标—多模型—多情景环境下的城镇化与生态环境交互耦合集成技术方法、大数据支持下的城镇化与生态环境交互耦合技术方法,构建多尺度—多技术—多智能体集成的城镇化与生态环境交互耦合技术框架,按照分析时空演变特征—寻求主控要素—辨识耦合关系—揭示胁迫机制—发现耦合规律—筛选调控变量—求解临界阈值—进行调控试验—完成情景模拟—提出优化方案—完成情景模拟—提出优化方案—实现国家目标这样一条技术路径,提出解决问题的整体优化方案。本文旨在为特大城市群地区由问题集中区转为可持续发展区提供理论指导和方法支撑。 . 特大城市群地区是国家经济发展的战略核心区和国家新型城镇化的主体区,担当着世界经济重心转移承载地的历史重任,但在发展过程中面临着日益严重的资源与生态环境的胁迫压力。开展特大城市群地区城镇化与生态环境交互耦合效应的研究,是未来10年地球系统科学研究的前沿领域和高优先研究主题。本文系统解析了特大城市群地区城镇化与生态环境交互耦合效应的基本理论框架。首先从理论上分析了特大城市群系统各自然要素和人文要素交互作用的非线性耦合关系及耦合特征,科学辨识近远程主控要素作用下城市群系统内外部各要素相互作用的胁迫强度、近远程耦合机理与规律,总结特大城市群地区城镇化与生态环境交互耦合圈理论,进一步构建多要素—多尺度—多情景—多模块—多智能体集成的时空耦合动力学模型,研发特大城市群地区可持续发展优化智能调控决策支持系统;其次从方法上将特大城市群地区视为一个开放的复杂巨系统,在建立同一标准化共享数据库的基础上,采用多要素—多目标—多模型—多情景环境下的城镇化与生态环境交互耦合集成技术方法、大数据支持下的城镇化与生态环境交互耦合技术方法,构建多尺度—多技术—多智能体集成的城镇化与生态环境交互耦合技术框架,按照分析时空演变特征—寻求主控要素—辨识耦合关系—揭示胁迫机制—发现耦合规律—筛选调控变量—求解临界阈值—进行调控试验—完成情景模拟—提出优化方案—完成情景模拟—提出优化方案—实现国家目标这样一条技术路径,提出解决问题的整体优化方案。本文旨在为特大城市群地区由问题集中区转为可持续发展区提供理论指导和方法支撑。 |
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| [21] | . 本文回顾了京津冀大城市群内部各组成部分的经济联系与利益矛盾。阐述了改革开放以来,京津两市和河北省的经济发展特点及已形成的优势。根据各自的特点、优势和符合国家战略利益的原则,提出了京津冀大城市群中北京、天津、河北省的功能定位。 . 本文回顾了京津冀大城市群内部各组成部分的经济联系与利益矛盾。阐述了改革开放以来,京津两市和河北省的经济发展特点及已形成的优势。根据各自的特点、优势和符合国家战略利益的原则,提出了京津冀大城市群中北京、天津、河北省的功能定位。 |
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| [23] | . Northam's curve of urbanization shaping "S" is one of the most important classical theories in urban geography. For common misreading about Northam's curve, this paper compiled original theory contents. The results indicated that the urbanization level can not reach 100% in all the countries; and the urbanization process between 30% and 70% is not always in a state of acceleration. Urbanization rate curve was put forward, which is shaped by an inverted "U". The evolution of urbanization rate was identified into four stages: embryonic stage, acceleration stage, deceleration stage, approaches zero stage. In different stages the changes have different characteristics. There are five important inspirations for policies: first, the urbanization rate of change has its laws, and cannot pluck up a crop to help it grow; second, China has crossed the turning point, "accelerated urbanization" should not be the main theme of the national long-term development strategy; third, China should maintain the steady development orientation for urbanization; fourth, China's urban concept and focus should be in transition; fifth, urbanization, inclusive growth, coordinating urban-rural development, as well as migrant labors becoming city and town dwellers are the primary targets during "the 12th Five-Year Plan" period. . Northam's curve of urbanization shaping "S" is one of the most important classical theories in urban geography. For common misreading about Northam's curve, this paper compiled original theory contents. The results indicated that the urbanization level can not reach 100% in all the countries; and the urbanization process between 30% and 70% is not always in a state of acceleration. Urbanization rate curve was put forward, which is shaped by an inverted "U". The evolution of urbanization rate was identified into four stages: embryonic stage, acceleration stage, deceleration stage, approaches zero stage. In different stages the changes have different characteristics. There are five important inspirations for policies: first, the urbanization rate of change has its laws, and cannot pluck up a crop to help it grow; second, China has crossed the turning point, "accelerated urbanization" should not be the main theme of the national long-term development strategy; third, China should maintain the steady development orientation for urbanization; fourth, China's urban concept and focus should be in transition; fifth, urbanization, inclusive growth, coordinating urban-rural development, as well as migrant labors becoming city and town dwellers are the primary targets during "the 12th Five-Year Plan" period. |
| [24] | . ABSTRACT Sumario: The context (Reporting on Europe's environment. Environmental changes and human development. Europe: the continent) -- The assessment (Air. Inland waters. The seas. Soil. Landscapes. Nature and wildlife. The urban environment. Human health) -- Pressures (Population, production and consumption. Exploitation of natural resources. Emissions. Waste. Noise and radiation. Chemicals and genetically modified organisms. Natural and technological hazards) -- Human activities (Energy. Industry. Transport. Agriculture. Forestry. Fishing and aquaculture. Tourism and recreation. Households) -- Problems (Climate change. Stratospheric ozone depletion. Loss of biodiversity. Major accidents. Acidification. Tropospheric ozone and other photochemical oxidants. The management of freshwater. Forest degradation. Coastal zone threats and management. Waste production and management. Urban stress. Chemical risks) -- Conclusions: General findings. Highlights and responses) -- Appendix 1: An inventory of 56 environmental problems -- Appendix 2: Information strenghts and weaknesses The report on the state of the pan-European environment requested by the environment ministers for the whole of Europe at the ministerial conference held at Dobris Castle, Czechoslovakia, June 1991 / prepared by the European Environment Agency Task Force ; in cooperation with United Nations Economic Commission for Europe... [et al.] |
| [25] | . 良好的资源环境条件是东北地区区域开发的重要基础，在资源环境支 撑下东北地区开发不断演进，通过构建并计算东北地区区域开发程度指数（RDD指数），结果表明：1995--2010年东北地区区域开发程度不断提高，特 别是2003年以来，随着“振兴东北”战略以及一系列投资政策和区域发展政策的实施，促进了区域开发程度的加快提升。在区域开发程度不断提高的同时，其对 区域资源环境系统也产生了较大的影响，主要表现在对水土资源的消耗与占用、对能源环境的消耗与胁迫以及对环境污染的影响与促动等方面，而采取有效措施优化 协调区域开发与资源环境建设的关系是实现东北地区可持续发展的关键。 . 良好的资源环境条件是东北地区区域开发的重要基础，在资源环境支 撑下东北地区开发不断演进，通过构建并计算东北地区区域开发程度指数（RDD指数），结果表明：1995--2010年东北地区区域开发程度不断提高，特 别是2003年以来，随着“振兴东北”战略以及一系列投资政策和区域发展政策的实施，促进了区域开发程度的加快提升。在区域开发程度不断提高的同时，其对 区域资源环境系统也产生了较大的影响，主要表现在对水土资源的消耗与占用、对能源环境的消耗与胁迫以及对环境污染的影响与促动等方面，而采取有效措施优化 协调区域开发与资源环境建设的关系是实现东北地区可持续发展的关键。 |
| [26] | . 本文提出了评价区域经济发展对生态环境压力的一种定量方法:生态环境压力指数法.该方法设计了一个0～100尺度的生态环境压力指数(ESI)作为量度区域经济发展对生态环境的压力的大小.生态环境压力指数(ESI)由资源能源消耗分指数(RECI)和环境污染分指数(EP)来计算.根据ESI数值和RECI与EPI的关系,可以判断生态环境压力的变化和主要来源.该方法被成功地应用于评价中国工业经济发展对生态环境压力的现状和长期趋势.结果表明,该方法具有较强的综合性,较高的可靠性,较好的直观性,同时原理简单,计算简便,是一种值得推广的评价区域经济发展对生态环境压力的定量方法. . 本文提出了评价区域经济发展对生态环境压力的一种定量方法:生态环境压力指数法.该方法设计了一个0～100尺度的生态环境压力指数(ESI)作为量度区域经济发展对生态环境的压力的大小.生态环境压力指数(ESI)由资源能源消耗分指数(RECI)和环境污染分指数(EP)来计算.根据ESI数值和RECI与EPI的关系,可以判断生态环境压力的变化和主要来源.该方法被成功地应用于评价中国工业经济发展对生态环境压力的现状和长期趋势.结果表明,该方法具有较强的综合性,较高的可靠性,较好的直观性,同时原理简单,计算简便,是一种值得推广的评价区域经济发展对生态环境压力的定量方法. |
| [27] | . 基于科学发展观和科学发展理论,构建区域发展的资源环境压力指数,运用弹性分析改进的脱钩评价方法,建立区域经济增长与资源环境压力脱钩程度的判定标准,以云南省为例,对其1998—2008年经济增长与资源环境压力的脱钩程度进行定量分析。结果显示:①从经济增长的资源环境压力的强度及其变化特点来看,云南省区域经济增长的资源环境压力总体较大且处于不断上升趋势,但资源环境压力的上升速度低于经济增长的速度,其速度比为0.3∶1;②从经济增长与资源环境压力的脱钩状态及其变化趋势来看,云南省区域经济增长与资源环境压力呈现由绝对脱钩→相对脱钩Ⅱ→相对脱钩Ⅲ→相对脱钩Ⅰ→相对脱钩Ⅲ的演变轨迹,其变化呈近倒"U"型曲线,符合区域科学发展的目标。"十二五"时期,云南省将进入实现区域科学发展的加速阶段,区域发展的内外因素也将更加复杂,发展过程中应综合考虑区域自然资源、生态环境和经济社会发展特点,走一条自然资源"低耗高效型"、生态环境"低压强保型"、经济发展"高速高效型"与社会发展"均衡协调型"的科学发展之路。 . 基于科学发展观和科学发展理论,构建区域发展的资源环境压力指数,运用弹性分析改进的脱钩评价方法,建立区域经济增长与资源环境压力脱钩程度的判定标准,以云南省为例,对其1998—2008年经济增长与资源环境压力的脱钩程度进行定量分析。结果显示:①从经济增长的资源环境压力的强度及其变化特点来看,云南省区域经济增长的资源环境压力总体较大且处于不断上升趋势,但资源环境压力的上升速度低于经济增长的速度,其速度比为0.3∶1;②从经济增长与资源环境压力的脱钩状态及其变化趋势来看,云南省区域经济增长与资源环境压力呈现由绝对脱钩→相对脱钩Ⅱ→相对脱钩Ⅲ→相对脱钩Ⅰ→相对脱钩Ⅲ的演变轨迹,其变化呈近倒"U"型曲线,符合区域科学发展的目标。"十二五"时期,云南省将进入实现区域科学发展的加速阶段,区域发展的内外因素也将更加复杂,发展过程中应综合考虑区域自然资源、生态环境和经济社会发展特点,走一条自然资源"低耗高效型"、生态环境"低压强保型"、经济发展"高速高效型"与社会发展"均衡协调型"的科学发展之路。 |
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