董越, 徐琳瑜
北京师范大学环境学院, 环境模拟与污染控制国家重点联合实验室, 北京 100875
收稿日期: 2019-01-26; 修回日期: 2019-03-13; 录用日期: 2019-03-13
基金项目: 国家重点研发计划项目（No.2016YFC0502800）；重大环保专项资金（No.2110203）
作者简介: 董越(1991-), 女, E-mail:lvcanger@163.com
通讯作者（责任作者）: 徐琳瑜, E-mail:xly@bnu.edu.cn

摘要: 随着城市的发展，其对资源、生态环境、基础设施、社会经济等各种承载的需求同步增长，单一承载力逐渐无法满足对城市发展可持续状态的综合全面评估.城市综合承载力是社会、经济、环境、资源协调作用和协调程度的具体表征.综合承载力与人口规模、社会经济活动发展带来的压力之间存在动态互动关系，只有承载力和压力维持动态平衡，才能实现城市系统的可持续发展.本文通过构建城市双向复合动态可持续评估方法，量化负向城市压力（UP）和正向城市综合承载力（UCCC）及其二者之间的复合动态关系，结合层次分析法和蒙特卡洛模拟，从经济、资源、社会三方面构建评价指标，综合考虑各影响因素的不确定性和相互作用，实现逐个单点时间城市综合承载力的概率分布模拟，进而通过复合动态关系判断模型实现单个区域单点时间的可持续发展状态的判断.最后，以广州市为例，对所提出方法进行应用.结果表明，2004—2016年，广州市的综合承载力和城市压力相互协调、相互适应，城市发展整体呈可持续状态.但2012年以来资源环境承载力有一定的下降，尤其是水资源承载力和大气环境承载力下降，需要引起重视.
关键词:城市综合承载力压力可持续发展广州
Theoretical and empirical study of a bidirectional composite dynamic evaluation method of urban comprehensive carrying capacity
DONG Yue, XU Linyu
State Key Joint Laboratory of Environmental Simulation and Pollution Control, School of Environment, Beijing Normal University, Beijing 100875
Received 26 January 2019; received in revised from 13 March 2019; accepted 13 March 2019
Abstract: When a city develops, demands on resources, the environment, infrastructure, social services increase simultaneously. A single measure of carrying capacity is insufficient as a comprehensive assessment of the urban sustainable development state. Comprehensive carrying capacity is a concrete representation of social economic, environmental and resource available. There is a dynamic interaction between comprehensive carrying capacity and the pressure brought by increasing population and associated economic development. Only by maintaining the dynamic balance between the carrying capacity and population needs can the sustainable development of the urban system be realized. In this paper, by construction bidirectional composite dynamic sustainable assessment method, the negative urban pressure (UP), the forward urban comprehensive carrying capacity (UCCC) and their complex dynamic relationship were quantified. Combining the analytic hierarchy process (AHP) and Monte Carlo simulation, the uncertainty and interaction of each influencing factor were considered synthetically to realize the probability distribution simulation of the urban comprehensive carrying capacity at a single time point. Furthermore, the sustainable development state at a single time of a single region can be judged by a composite dynamic evaluation method. Taking Guangzhou as an example, the application of the proposed method showed than the comprehensive carrying capacity and the urban pressure of Guangzhou were coordinated to each other from 2004 to 2016, and the overall development of the city was sustainable. However, since 2012, the carrying capacity of resources and environment declined, especially the carrying capacity of water resources and atmospheric environment, and there need attention.
Keywords: urban comprehensive carrying capacitypressuresustainable developmentGuangzhou
1 引言(Introduction)“承载力”一词最早源于生态学研究, 近年来, 随着资源环境问题的频发, 承载力研究的重点逐渐从“生物区系内资源维持的种群最大数量”转向“资源环境制约下人口和活动水平”(张林波等, 2009), 出现了水资源承载力(封志明等, 2017; 欧弢, 2017)、土地承载力(胡焱, 2007; 张红等, 2016)、环境承载力(廖慧璇等, 2016)、生态承载力(王亚文, 2006; 文宗川等, 2009; 马忠强等, 2016)等概念.从表面上看, 不同承载力概念之间存在较大差异, 但本质都是描述外部环境对区域系统的最大承载能力, 研究者普遍认为承载力存在一定的阈值, 超过了该阈值就会导致一系列承载力失衡问题.近年来, 随着城市人口的急剧增长及城市规模的迅速扩张, 出现了很多城市问题, “承载力”与城市研究相结合, 形成了城市综合承载力的概念, 引起了学术界和政府部门的广泛关注, 成为生态学、环境学、经济学、地理学、管理科学等多学科的研究热点.另一方面, 城市综合承载力受自然生态系统与人类经济社会发展的双重影响, 目前的研究未完全认清承载机体与承载对象之间错综复杂的相互作用机理, 存在理论基础薄弱、估算方法不足、可操作性差等问题, 不足以为经济社会实践提供可靠的决策支持.
广州作为华南地区重要的政治、经济中心, 在国家近年来重点建设的粤港澳大湾区中也处于枢纽地位.如何在发展城市社会经济的同时, 有效保障生态环境的良性循环, 以良好的综合承载力条件支持经济、社会、环境的协调稳定发展是当前需要解决的问题.基于此, 本文通过明确鉴定城市综合承载力的内涵, 以阐述城市综合承载力与人口规模、社会经济活动带来的压力之间的动态互动关系.同时, 通过构建城市压力(UP)、城市综合承载力(UCCC)评价指标及其二者之间的双向复合动态关系, 实现对城市发展状态的判断.最后以广州市为例, 对所提出的方法进行应用, 力求在压力和承载力复合层面上探索综合承载力研究的新思路, 以应对当前城市可持续发展的需求.
2 城市综合承载力概念与评价方法(Concept and assessment of urban comprehensive carrying capacity)2.1 城市综合承载力内涵鉴定自从2005年1月国家建设部提出要着重研究城市的综合承载能力以来, 部分国内专家****对其概念进行了表述和解读, 总体归纳见表 1.
表 1(Table 1)

表 1 城市综合承载力内涵鉴定 Table 1 Meaning of urban comprehensive carrying capacity

表 1 城市综合承载力内涵鉴定 Table 1 Meaning of urban comprehensive carrying capacity 内涵 边界鉴定 来源 指城市的资源禀赋、生态环境、基础设施、就业岗位和公共服务对城市人口及经济社会活动的承载能力 是资源环境承载力、经济承载力和社会承载力的有机结合体 叶裕民, 2007 指一定时期, 一定空间区域和一定的社会经济生态环境条件下, 城市资源所能承载的人类各种活动的规模和强度的阈值 不仅仅包括城市的硬件承载力, 而且还包括城市的软件承载力 李东序等, 2008 指在不同时间尺度上, 不同城市的资源和发展条件在满足人们一定需求水平下所能承载的人口数量 包括城市资源承载力、城市经济承载力、城市基础设施承载力、城市环境承载力、城市社会承载力等 孔凡文等, 2012 指在一定的经济、社会和技术水平条件下, 以及一定的资源和环境约束下, 某一城市的土地资源所能承载的人口数量以及人类各种活动的规模和强度的阈值. 是由资源承载力、生态环境承载力、地质环境承载力等构成的整体. 石忆邵等, 2013

结合上述****观点, 本文对城市综合承载力做出鉴定, 并进一步对综合承载力与人类社会经济活动带来的压力之间的双向复合互动关系进行阐述(图 1).城市综合承载力是在一定时间尺度上, 一个城市系统的资源、生态环境、基础设施、社会发展、经济发展等水平能够容纳的最大人口规模和活动强度.城市综合承载力与人类社会经济活动带来的压力之间存在动态互动关系, 社会经济活动带来人口膨胀、生态破坏、环境污染等压力, 而城市系统通过社会、经济系统发展及环境、资源系统支持等方面复合协调为人类社会经济活动提供源源不断的综合承载力.只有承载力和压力维持动态平衡, 才能实现城市系统的可持续发展.具体而言, 强调以下几点.
图 1(Fig. 1)

图 1 城市综合承载力与压力双向复合动态关系示意图 Fig. 1Schematic diagram of bidirectional composite dynamic relation between UCCC and UP

① 城市综合承载力是社会、经济、环境、资源协调作用和协调程度的具体表征.目前, 大多数****认为资源承载力符合最小因子限制原理(郭志伟, 2008), 即承载力大小由最稀缺资源决定.但对于城市来说, 任何一个城市的发展都建立在资源、经济、社会等多因素协同作用的基础上, 因此, 本文认为城市综合承载力应主要遵循补偿效应原理或综合效应原理(刘辉等, 2005), 资源和要素的流动与互补已经使得最小因子对城市综合承载力的限制作用明显削弱.
② 在这一概念下, 城市综合承载力的内涵可包括经济承载力、资源环境承载力和社会承载力等.其中, 经济承载力主要包括城市GDP、产业发展、产业结构所能支撑的人口数量和活动规模；资源环境承载力包括资源和环境两方面的承载力, 资源承载力主要包括土地资源承载力、水资源承载力等, 环境承载力包括城市绿化、废水、废气、固废的处理方面的承载力；社会承载力包括交通、教育、卫生社会保障等方面的承载力.
③ 对于承载对象而言, 城市发展的目标是使人类的活动与资源环境、社会发展、经济状况相协调, 因此, 应该以人口规模与活动强度作为承载对象.
④ 城市综合承载力是一个动态的概念, 每个城市在不同的时间尺度下其资源、生态环境、基础设施、社会发展、经济发展等条件是会变化的, 并且人口规模、社会经济活动带来的压力也是变化的, 二者只有维持动态平衡, 才能实现城市系统的良性发展.
⑤ 对于部分****涉及的文化、政策、制度等软实力, 一来从属于提高城市综合承载力的保障措施, 二来难以精确量化, 因此, 本文鉴定城市综合承载力主要体现在“硬件”条件下.
2.2 城市综合承载力评价方法目前, 国内外关于城市综合承载力评价方法的研究主要集中在多要素承载力综合评价、承载力计算方法与模型研究等方面, 用到的方法主要包括指数评价法、系统动力学、状态空间法等, 具体见表 2.
表 2(Table 2)

表 2 主要承载力研究成果分类 Table 2 Classification of research results on carrying capacity

表 2 主要承载力研究成果分类 Table 2 Classification of research results on carrying capacity 研究内容 主要采用方法 来源 多要素承载力综合评价 指数评价法 Oh et al., 2005; 高红丽等, 2010; Chen et al., 2009; Gonzalez et al., 2012 城市可承载机制研究 Logistic模型、状态空间法、生态足迹法 文宗川等, 2009; Hopton et al., 2010; 翁美娥, 2013; 张红等, 2016 城市承载力预测 系统动力学方法、GM(1, 1) 胡焱, 2007; Xu et al., 2011; 马宗强等, 2013

目前大多数研究主要针对多要素承载力进行综合评价, 从多角度综合评价城市承载力, 构建评价指标体系, 开展实证分析与定量评价.一般通过比较不同区域承载力差异或同一区域不同时间承载力的动态变化(王琳, 2009), 得到相对评价得分来定量表征承载力水平, 对于单个区域单点时间不能判断其承载力状态.在承载力计算方法与模型研究等方面, 部分****探讨了不同方法和技术模型在承载力评价中的具体应用, 如GM(1, 1)模型、logistic模型、系统动力学方法、状态空间法等.其中, 系统动力学方法主要用于承载力预测；状态空间法可以通过与标准状态的比较判断现状承载力水平, 但构建承载力曲面较困难, 所需资料也多, 且对于标准状态的确定方式较难把握.
综上可以得出, 目前的研究对于如何判断城市的综合承载状态仍存在较大不足, 判断方法多基于时间比较或空间比较, 对于单个区域单点时间很难判断其承载状态, 且大多数研究没有考虑到资源、经济、社会等多因素协同构建综合承载力带来的不确定性.本研究通过分析城市自身压力状态和承载状态, 量化负向城市压力(UP)和正向城市综合承载力(UCCC)及其二者之间的双向复合动态关系, 实现单个区域单点时间的可持续状态的判断.
3 城市综合承载力评价方法与复合动态关系建立(Establishment of urban comprehensive carrying capacity assessment and composite dynamic relation)本研究首先构建城市压力(UP)、城市综合承载力(UCCC)两个量化评价指标, 并建立二者之间双向复合动态关系判断模型.压力指标构建借鉴生态足迹与等标污染负荷, 从发展消耗和环境受纳两方面出发考虑；综合承载力指标构建结合层次分析法和蒙特卡洛模拟, 从经济、资源、社会三方面构建评价指标, 考虑各影响因素的不确定性和相互作用, 实现逐个单点时间城市综合承载力的概率分布模拟；最后通过构建二者双向复合动态关系判断模型, 实现单个区域单点时间的可持续发展状态的判断.
3.1 压力指标的确定和说明城市系统综合承载力是相对于城市系统的压力存在的, 是人类为谋求自身发展和获取更多的社会财富而对承载体施加的压力.城市系统主要承受着来自发展消耗和环境受纳两方面的压力, 前者主要表现为人口规模、经济活动强度及生活质量等方面的发展及其带来的资源消耗需求, 而后者主要表现在对于生态环境的破坏和污染.这两方面的压力相伴相生, 并不孤立.本文引用文献(徐琳瑜, 2003)中对于压力表征的计量模型, 并加以修改, 使之更加准确地表达对于整个城市系统的综合压力.具体计量模型如式(1)所示.

(1)

式中, DPI为发展压力指数；API为受纳压力指数；POP为人口规模；EF_i为人均第i种消费品的生态足迹；G为国内生产总值(为方便计算, 均取2004年不变价)；ω_i为万元GDP生态足迹占有量；β_j为污染物权重；W_j为污染物j的人均等标污染负荷；φ_j为污染物j的万元GDP等标污染负荷；α为常数；k为污染物种类.DPI用来表征发展压力驱动下人口规模与活动强度的变化带来的资源消耗, 而生态足迹正是通过量化人类活动对承载体的消耗作用并以生物生产性土地(或水域)面积来定量表示的方法, 因此, 本研究借鉴生态足迹分析法来构建DPI.对于API, 这里采用主要污染物的等标污染负荷比表示.
对于生态足迹(Wackernagel et al., 1997)的计算如式(2)所示.

(2)

式中, ∑EF_i为人均生态足迹；AA_i为人均第i种消费品折算的生物生产面积；r_l为均衡因子；c_i为i类项目的人均消费量；p_i为i类消费项目的全球年平均土地生产能力.在本研究中, 主要关注生物资源生态足迹和能源生态足迹, 包括4种土地类型：化石燃料土地、可耕地、牧地和水域.
3.2 综合承载力指标的确定和说明城市综合承载力是社会、经济、环境、资源协调作用和协调程度的具体表征, 资源和要素的流动与互补已经使得最小因子对城市综合承载力的限制作用明显削弱.为了将这种多因素协同作用及其不确定性纳入到城市综合承载力的具体表达中, 本文结合层次分析法和蒙特卡洛模拟, 从经济承载力、社会承载力和资源环境承载力3个子领域出发, 综合考虑各影响因素的不确定性和相互作用, 构建城市综合承载力评价模型(UCCC), 从而实现逐个单点时间城市综合承载力的概率分布模拟.图 2为本文构建的综合承载力模型示意图.
图 2(Fig. 2)

图 2 不确定条件下城市综合承载力变化示意图 (图中黑色连续曲线表示城市综合承载力的评估均值；灰色带表示90%置信水平下综合承载力的评估值区间；A、B、C和D点的对应曲线表示每一单点时间上综合承载力的拟合概率分布) Fig. 2Schematic diagram of urban comprehensive carrying capacity change under uncertainty

从经济承载力、社会承载力和资源环境承载力3个子领域构建承载力指标体系.领域层之下包含准则层, 准则层之下细分具体指标层.其中, 经济承载力主要从经济发展状况和产业结构两个准则层来确定, 指标层包括了人均GDP、固定资产投资等现状指标, 也涵盖了高新技术产品增加值占地区生态总值比重、第三产业占GDP比重等经济发展潜力指标.资源环境承载力包含水资源承载力、土地资源承载力和环境承载力3个准则层, 水资源承载力指标层主要包括人均年供水量, 土地资源承载力指标层主要包括人均住房、耕地、绿地面积等, 环境承载力指标层主要包括废水、废气、固废的处理率和达标率.社会承载力主要包括交通承载力、科教承载力、公共服务及设施3个准则层, 囊括了交通、教育、卫生、社会保障、公共设施等方面的承载力指标.具体指标见表 3.在对所选指标进行无量纲化后, 运用层次分析法计算确定各指标权重, 再通过线性加权函数对城市综合承载力进行求解, 具体见式(3).
表 3(Table 3)

表 3 城市综合承载力指标体系的构建及其权重 Table 3 Assessment index system and weights of urban comprehensive carrying capacity

表 3 城市综合承载力指标体系的构建及其权重 Table 3 Assessment index system and weights of urban comprehensive carrying capacity 目标层 领域层 领域层权重U 准则层 准则层权重U 指标层 指标层权重U 产业结构 (0.038, 0.058) 第三产业占 GDP比重N (0.014, 0.034) 经济承载力 (0.133, 0.153) 高新技术产品增加值占地区生产总值比重N (0.014, 0.034) 经济状况 (0.086, 0.106) 人均 GDP(元)N (0.061, 0.081) 固定资产投资(亿元)N (0.014, 0.034) 水资源承载力 (0.104, 0.124) 人均年供水量(m3)N (0.104, 0.124) 人均住房面积(m2)N (0.012, 0.032) 土地资源承载力 (0.104, 0.124) 人均绿地面积(m2)N (0.036, 0.056) 资源环境承载力 (0.561, 0.581) 人均耕地面积(hm2)N (0.036, 0.056) 工业废水排放达标率β (0.058, 0.078) 环境承载力 (0.333, 0.353) 垃圾无害化处理率β (0.060, 0.080) 综合承载力 环境空气优良率β (0.060, 0.080) 污水处理率β (0.127, 0.147) 人均道路面积(m2)N (0.080, 0.100) 交通承载力 (0.133, 0.153) 每万人出租汽车(辆)N (0.005, 0.025) 每万人公交车数(辆)N (0.027, 0.047) 社会承载力 (0.276, 0.296) 科教承载力 (0.061, 0.081) 每百万人高等院校数目(所)N (0.008, 0.028) 每万人在校大学生(人)N (0.043, 0.063) 每百人居民移动电话数(部)N (0.000, 0.018) 公共服务及设施 (0.061, 0.081) 每万人医生(人)N (0.035, 0.055) 居民燃气普及率N (0.008, 0.028) 注：上标U、N、β分别代表变量服从均匀分布、正态分布和β分布；()中为均匀分布最小值和最大值参数.

(3)

式中, UCCC为城市综合承载力, x_n为各项指标值, s_n为各个指标对总目标的组合权重值, f()表示线性加权函数.
根据实际情况及专家咨询, 确定各项变量概率密度函数g(s_n)、g(x_n)和累积概率函数G(s_n)、G (x_n).

(4)

利用随机数发生器对每个变量产生均匀分布的随机数, 使用h为模拟次数, 从而得到各项变量的随机数矩阵：

(5)

将每次产生的随机数带入式(6)中, 得到对应的UCCC值.根据每次得到的UCCC_h值, 拟合概率分布并计算统计特征量.

(6)

3.3 城市双向复合动态可持续评估方法构建本文旨在探求城市压力(UP)与城市综合承载力(UCCC)变化之间的动态关系.在二维坐标系中, 取二者变化率夹角为γ, 以判断城市能否持续发展(徐琳瑜等, 2011).当城市系统维持一定的健康状态, 人们生活水平达到一定标准时, ①城市综合承载力增长率(ΔUCCC)大于压力增长率(ΔUP)时, γ>0°, 城市可持续发展, 城市系统向健康方向发展；②城市综合承载力增长率(ΔUCCC)等于压力增长率(ΔUP)时, γ=0°, 城市生态系统稳定, 人口规模和活动强度适度；③城市综合承载力增长率(ΔUCCC)小于压力增长率(ΔUP)时, γ < 0°, 城市系统超载, 当这种模式持续时间过长, 压力最终远远超过承载力时, 系统将崩溃.如果出现超载, 要从协调压力和承载力关系的角度统筹出发, 结合城市的具体情况, 降低压力和提高承载力两手抓, 而调整的依据主要从成本效益角度出发, 实现城市综合承载均衡和产出效益优化的可持续发展.城市压力与综合承载力变化的动态关系判断方法具体如图 3所示.
图 3(Fig. 3)

图 3 城市双向复合动态可持续评估方法示意图 Fig. 3Schematic diagram of bidirectional composite dynamic relation judgement

4 案例分析(Case study)4.1 城市压力计算以广州市城市综合承载力评价为例, 评价时段为2004—2016年.通过分解发展压力指数DPI和受纳压力指数API, 进而得到城市压力指数UP.
对于DPI表征中的核心指标生态足迹EF_i, 本文根据广州市具体生产消费状况将指标分为可耕地、牧地、水域、化石能源用地, 并进一步细分27个消费种类, 具体消费量数据来源于《广州统计年鉴》.在计算生态足迹中的耕地、牧地和水域面积时, 采用FAO(世界粮农组织)公布的每公顷相应类型土地关于各种作物、牲畜及水产品的全球均衡产量, 在计算化石燃料用地面积时, 采用文献中(Wackernagel et al., 1997)确定的全球平均土地产出率；均衡因子来源于“重定义发展组织”对国家生态足迹的核算.具体指标见表 4.通过计算得到生态足迹, 再结合人口、国内生产总值等发展指标并带入式(1), 进行归一化处理得到广州市2004—2016年的发展压力指数, 结果见图 4.图 5进一步描述了不同类型的生态足迹对于DPI的贡献比例.
表 4(Table 4)

表 4 选取生态足迹模型指标 Table 4 Index of ecological footprint model

表 4 选取生态足迹模型指标 Table 4 Index of ecological footprint model 消费类型 消费种类 可耕地 稻谷、大豆、甘蔗、花生、木薯、蔬菜、果用瓜、柑桔橙、香(大)蕉、荔枝、龙眼 牧地 猪肉、牛羊肉、牛奶、鲜蛋 水域 海洋捕捞、海水养殖、淡水捕捞、淡水养殖 化石能源用地 煤炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气

图 4(Fig. 4)

图 4 广州城市系统压力变化情况 Fig. 4Changes of urban pressure in Guangzhou

图 5(Fig. 5)

图 5 不同类型的生态足迹对于DPI的贡献比例 Fig. 5Contributions to DPI of different ecological footprint

对于API的计算, 根据近年来广州环境质量状况, 筛选出5种主要特征污染物, 包括大气环境中的氮氧化物、烟尘和二氧化硫及水体环境中的氨氮和化学需氧量.通过计算不同污染物的等标负荷带入式(1), 归一化后得到广州市2004—2016年受纳压力指数(图 4).图 6进一步描述了5种特征污染物对于API的贡献比例.5种特征污染物年排放量数据来源于《广州市统计年鉴》、《中国统计年鉴》及《中国环境统计年鉴》.结合DPI和API计算结果, 带入式(1), 归一化之后得到城市压力指数UP(图 4).
图 6(Fig. 6)

图 6 不同类型的特征污染物对于API的贡献比例 Fig. 6Contributions to API of different pollutants

4.2 城市综合承载力计算综合承载力各项指标具体值均来源于《广州市统计年鉴》.在对指标进行无量纲化后, 运用层次分析法计算确定各指标权重, 具体见表 3, 通过线性加权函数对城市综合承载力进行求解.由于变量取值存在不确定性, 本研究通过统计/文献信息获得每个变量的取值范围, 并结合专家咨询得到每个变量可能的分布形式, 本研究中采用的分布有均匀分布、正态分布和β分布3种, 对于各项指标的概率分布设置见表 3.然后采用蒙特卡洛模拟分别对每个变量进行100000次采样, 对输出结果进行统计, 得到一定置信区间下承载力评估值范围, 结果如图 7所示.图 8分析了各领域承载力贡献情况.
图 7(Fig. 7)

图 7 广州市综合承载力变化趋势 (柱状范围表示50%置信区间, 线状范围表示90%置信区间, 点表示均值) Fig. 7Trend of comprehensive carrying capacity in Guangzhou City

图 8(Fig. 8)

图 8 各领域承载力贡献率 Contributions to comprehensive carrying capacity

4.3 压力与综合承载力双向复合动态关系以ΔUCCC和ΔUP分别表示承载力与压力的年际变化率, 当ΔUCCC>ΔUP时, γ>0°；当ΔUCCC=ΔUP时, γ=0°；当ΔUCCC < ΔUP时, 则γ < 0°.计算结果如表 5所示.
表 5(Table 5)

表 5 广州压力与综合承载力双向复合动态关系 Table 5 Relationship of carrying capacity-pressure of Guangzhou City

表 5 广州压力与综合承载力双向复合动态关系 Table 5 Relationship of carrying capacity-pressure of Guangzhou City 年份 ΔUCCC ΔUP γ 2004 — — — 2006 0.03(-0.02, 0.05) 0.21 - 2008 0.16(0.10, 0.24) 0.13 0 2010 0.04(0.03, 0.09) -0.10 + 2012 0.08(-0.07, 0.13) 0.28 - 2014 -0.07(-0.16, 0.04) -0.56 + 2016 -0.03(-0.08, 0.03) -0.15 + 注：括号中结果为90%置信区间估值.

4.4 讨论根据图 4可知, 自2004年以来, 广州市城市压力在2012年以前总体呈增长趋势, 2012年以后有一定下降, 其中, 发展压力从2008年开始下降.通过分析各类生态足迹的贡献情况可以发现(图 5), 化石能源用地占到绝对优势比例, 而化石能源的消耗最主要来源于产业生产.2008年之后, 受全球金融危机的深层次影响, 广东加快转变经济发展方式, 出台了一系列产业转型升级政策, 包括加快现代产业体系建设, 实现先进制造业和现代服务业“双轮驱动”, 加快推进自主创新, 增强产业转型升级动力等, 优化了产业生产对能源的利用和消耗.另一方面, 广东省提出区域发展战略, 粤东、粤西和粤北承接部分珠三角城市群劳动密集型产业及重工业产业, 减轻了广州及其他珠三角城市群城市的能源消耗, 从而造成了发展压力的下降.对于受纳压力, 由图 6所示, NO_x排放对受纳压力的贡献最大, 这与广州市近年来大气NO₂浓度屡屡超标的环境质量状况相一致.2012年以后受纳压力出现了明显下降, 主要是由于广州市对于SO₂和NO_x等大气污染物采取了一定的控制措施, 包括脱硫脱销设备全面建成、严格火电行业大气排放标准、推广使用国Ⅴ标准车用汽油等(广州市环保局, 2014).此外, 主要江河、河涌水质也有一定程度的提升, 2014年实施《广州市南粤水更清建设方案》, 以黑臭河涌、跨界水体整治为重点, 实施51条河流河涌治理工程.
由图 7可知, 广州市城市综合承载力总体处于上升趋势, 2014年后有一定的回落.分析各领域承载力贡献情况(图 8)可以得到, 2014年综合承载力的下降主要由资源环境承载力下降造成.随着城市人口的增加, 在水资源供给方面广州市人均年供水量逐年降低；2014年常住人口密度达到1759人· km^-2, 人均耕地面积也有减少, 在环境承载方面, 尽管广州市加强了环境保护基础设施建设并且实施了一系列污染防控措施, 其工业废水排放达标、垃圾无害化处理及污水处理水平逐年提高, 但2014年整体空气质量水平较2012年有较大幅度下降, 环境空气优良率仅达到77.5% (广州市环保局, 2014).
根据表 5计算得到的承载力与压力变化的趋势夹角, 2004—2006年, γ < 0°, 城市综合承载力增长率小于压力增长率, 城市发展呈现不可持续的状态；2008年, γ=0°, 城市综合承载力增长率与压力增长率持平, 系统稳定, 人口规模和活动强度适度；2008年后, 虽然有波动, 但城市系统整体向健康方向发展.城市系统向健康方向发展得益于产业转型升级和区域发展战略, 除此之外, 2003年以后广东高度重视处理好发展与环保的关系, 2003—2006年间, 广东省相继编制了环保规划纲要等绿色政策, 并落实了有关循环经济和节能降耗的一系列部署, 产业节能减排与土地节约效果明显, 这也是广州转向健康发展的重要原因.
综合上述结果, 2004—2016年, 整体上广州城市综合承载力和压力变化相互适应, 相互协调, 城市系统向健康方向发展, 但2012年以来资源环境承载力有一定的下降, 尤其是水资源承载力和大气环境承载力的下降, 需要引起重视.
5 结论(Conclusions)本研究通过构建城市双向复合动态可持续发展评估方法, 实现了单个区域单点时间的承载力状态判断.将建立的方法应用于广州市, 结果表明：在城市压力方面, 广州市2012年以前总体呈增长趋势, 2012年以后有一定下降, 主要是由于优化产业生产能源利用和消耗及产业迁移带来的发展压力下降, 以及对大气、水体等污染物控制带来的受纳压力下降；在承载力方面, 广州市总体处于上升趋势, 2014年有一定回落, 主要是由于资源环境承载力下降造成的；综合压力和承载力, 根据复合动态关系判断得到, 2004—2016年, 广州市的承载力和压力相互协调、相互适应, 城市发展整体呈可持续状态.但2012年以来资源环境承载力有一定的下降, 尤其是水资源承载力和大气环境承载力的下降, 要引起重视.
总体来说, 本研究为评估城市综合承载力提供了系统的方法和思路, 在未来研究中需要结合多渠道动态数据将城市综合承载力评估精细化、动态化, 使之不仅能评估综合承载力, 而且能探索不同的社会、经济、资源支持之间的协调权衡效应, 使城市可持续发展保障管理措施同时兼顾整体性和实时性.

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