馬才學(xué), 楊蓉萱, 柯新利,*, 馬智宇, 張超正, 唐蘭萍

城市擴(kuò)張背景下生態(tài)用地格局與生態(tài)效率的多尺度關(guān)聯(lián)分析

馬才學(xué)1, 楊蓉萱1, 柯新利1,*, 馬智宇2, 張超正1, 唐蘭萍1

1. 華中農(nóng)業(yè)大學(xué)公共管理學(xué)院, 湖北武漢 430070 2. 廣東海洋大學(xué)管理學(xué)院, 廣東湛江 524088

探尋生態(tài)用地景觀格局演變對生態(tài)效率的影響規(guī)律對于合理配置生態(tài)用地、促進(jìn)城市可持續(xù)發(fā)展具有重要的指導(dǎo)意義。運(yùn)用生態(tài)效率度量模型、空間自相關(guān)分析和景觀指數(shù), 分別探討2005—2015年三大城市群生態(tài)效率時空分布特征及生態(tài)景觀格局演變規(guī)律, 并基于空間杜賓模型實證分析行政區(qū)和主城區(qū)不同尺度下的生態(tài)用地景觀格局對生態(tài)效率的影響。研究結(jié)果表明: (1)城市擴(kuò)張使生態(tài)用地面臨較高的轉(zhuǎn)化風(fēng)險, 綠地作為優(yōu)勢生態(tài)用地, 是建設(shè)用地蠶食的主要用地類型; (2)主城區(qū)尺度下的生態(tài)用地景觀格局對生態(tài)效率的影響比行政區(qū)尺度更為顯著, 對主城區(qū)內(nèi)的生態(tài)用地景觀格局進(jìn)行調(diào)控更能發(fā)揮效果; (3)綠地景觀格局對生態(tài)效率的影響比水域更為突出, 降低主城區(qū)綠地破碎度, 提高單個斑塊優(yōu)勢度比提高綠地總面積更有利于促進(jìn)城市生態(tài)效率。由此可認(rèn)為主城區(qū)尺度下的綠地優(yōu)化調(diào)控在城市規(guī)劃中應(yīng)給予重視, 在無法避免蠶食綠地時, 應(yīng)盡可能侵占小斑塊綠地, 以確保自然生態(tài)保護(hù)區(qū)等大斑塊綠地的生態(tài)優(yōu)勢地位。

生態(tài)效率; 生態(tài)用地景觀格局; 多尺度分析; 空間杜賓模型; 三大城市群

0 前言

快速城市化加劇了建設(shè)用地需求與生態(tài)用地保護(hù)的矛盾, 為滿足經(jīng)濟(jì)發(fā)展對建設(shè)用地的剛性需求, 生態(tài)用地被大量擠占[1], 高度城市化區(qū)域面臨生境斑塊減少、景觀格局破碎、生態(tài)功能減退等諸多環(huán)境問題[2], 日益惡化的生態(tài)環(huán)境將會提高城市生態(tài)安全風(fēng)險, 影響城市的可持續(xù)發(fā)展。如何有效減緩城市發(fā)展對生態(tài)環(huán)境的負(fù)面影響正逐漸引起國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注[3-4]。人類經(jīng)濟(jì)開發(fā)活動主要是在景觀層次上進(jìn)行, 基于景觀生態(tài)學(xué)的角度探討景觀空間結(jié)構(gòu)與生態(tài)過程的相互作用, 有利于科學(xué)地認(rèn)識城市發(fā)展與生態(tài)環(huán)境的影響機(jī)制[5]。目前大量研究探索了景觀格局變化對大氣污染[6-8]、熱島效應(yīng)[9-11]、水質(zhì)凈化[12-13]、土壤保持[14-15]等不同生態(tài)效應(yīng)的影響, 相關(guān)研究證明了生態(tài)景觀的內(nèi)部結(jié)構(gòu)和空間布局對城市生態(tài)系統(tǒng)功能發(fā)揮的重要性。然而當(dāng)前研究更多聚焦于生態(tài)用地景觀格局變化及其所引起的生態(tài)效應(yīng), 缺乏對生態(tài)環(huán)境影響與經(jīng)濟(jì)社會效益的綜合考量, 在權(quán)衡經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)保護(hù)上的研究略顯不足。生態(tài)效率是同時兼顧生態(tài)環(huán)境影響和經(jīng)濟(jì)效益的測度指標(biāo), 核心思想是以最小的資源環(huán)境損耗獲得最大的經(jīng)濟(jì)效益, 是資源環(huán)境利用與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系的集中反映[16]。通過研究城市生態(tài)用地景觀格局變化對生態(tài)效率的影響機(jī)制, 將有助于協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)保護(hù)的關(guān)系, 促進(jìn)城市可持續(xù)發(fā)展。在生態(tài)效率的測度上, 常采用WBCSD 提出的生態(tài)效率定義下的核算方法, 具體指產(chǎn)品或服務(wù)價值與生態(tài)環(huán)境影響之比, 其中GDP常用來衡量產(chǎn)品或服務(wù)價值, 但傳統(tǒng)GDP忽略了資源損耗成本和污染治理成本, 高估了國民經(jīng)濟(jì)凈收益[17]。生態(tài)足跡能較為全面地評價人類對資源環(huán)境的利用程度[18], 但傳統(tǒng)生態(tài)足跡模型由于均衡因子和產(chǎn)量因子的區(qū)域差異性, 導(dǎo)致測算結(jié)果不穩(wěn)定; 能值生態(tài)足跡改進(jìn)模型引入能值理論, 彌補(bǔ)了傳統(tǒng)生態(tài)足跡模型的部分缺陷, 更具科學(xué)性和準(zhǔn)確性[19]。因此以考慮資源消耗和環(huán)境破壞的綠色GDP與能值生態(tài)足跡之比來測算生態(tài)效率, 更能科學(xué)準(zhǔn)確地反映城市經(jīng)濟(jì)、資源、環(huán)境與生態(tài)的協(xié)調(diào)發(fā)展程度。

既有研究通常以行政區(qū)為研究尺度, 但主城區(qū)作為近年來生態(tài)流失的熱點(diǎn)區(qū)受到諸多學(xué)者的關(guān)注[20];綜合考慮行政尺度和主城區(qū)尺度的生態(tài)用地景觀格局演變有利于認(rèn)清整體與局部變化對生態(tài)效率的影響, 從而制定出更具針對性、科學(xué)性的政策措施。三大城市群作為中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展最具活力的地區(qū), 在實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)快速增長的同時, 面臨著生態(tài)系統(tǒng)功能退化、環(huán)境惡化等生態(tài)問題; 因此本文將以三大城市群為研究區(qū)域, 探討行政區(qū)與主城區(qū)兩個不同尺度下生態(tài)用地景觀格局對生態(tài)效率的影響, 并試圖回答以下幾個問題: ①生態(tài)用地景觀格局與生態(tài)效率之間是否存在顯著相關(guān)性? ②不同尺度下生態(tài)用地景觀格局對生態(tài)效率的影響是否有明顯差異性? ③生態(tài)用地景觀格局如何優(yōu)化才能有效提高生態(tài)效率？通過回答這三個問題, 為區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長與環(huán)境保護(hù)的平衡發(fā)展提供參考。

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)域

京津冀城市群、長三角城市群和珠三角城市群三大國家級城市群是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要增長極, 亦是資源短缺、環(huán)境污染、生態(tài)破壞等問題的高度集中區(qū)[21], 有效權(quán)衡經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)保護(hù)的關(guān)系是實施城市群可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的現(xiàn)實需求。京津冀城市群以北京、天津為核心城市, 輻射帶動石家莊、唐山、保定、秦皇島、廊坊、滄州、承德和張家口8個地級市[22]。長三角城市群以上海為主核心, 南京與杭州為次核心, 輻射帶動無錫、蘇州、常州、鎮(zhèn)江、揚(yáng)州、泰州、南通、寧波、紹興、嘉興、臺州、湖州和舟山13個地級市[22]。珠三角城市群以廣州、深圳為核心城市, 輻射帶動珠海、惠州、東莞、肇慶、佛山、中山和江門7個地級市[22]?？紤]到舟山與珠海島嶼眾多且分散, 部分景觀指數(shù)可比性不高, 故本文的研究區(qū)域不將其包含在內(nèi)。

1.2 數(shù)據(jù)來源及相關(guān)說明

本文所用2005、2010、2015三期土地利用覆蓋數(shù)據(jù)和2013年夜燈光數(shù)據(jù)均來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn/), 土地利用數(shù)據(jù)的空間分辨率為30m; 受數(shù)據(jù)獲取的限制, 本文主城區(qū)的提取基于2013年夜光燈數(shù)據(jù), 并以2015年土地利用覆蓋數(shù)據(jù)進(jìn)行修正。本文所涉及的社會經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)均來源于對應(yīng)年份的《中國城市統(tǒng)計年鑒》、《中國城市建設(shè)統(tǒng)計年鑒》、《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》、《中國環(huán)境年鑒》以及各省市對應(yīng)的統(tǒng)計年鑒。所有的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)按照所在省份的GDP指數(shù)折算為基于2005年的可比價格。

2 研究方法

2. 1 景觀指數(shù)法

目前生態(tài)用地劃分最為流行的兩種觀點(diǎn)分別是“生態(tài)功能決定論”和“主體功能決定論”[23]。“生態(tài)功能決定論”單純從土地生態(tài)功能角度來界定生態(tài)用地, 認(rèn)為只要是具備生態(tài)功能的土地類型就可將其劃分為生態(tài)用地;“主體功能決定論”則從土地主體功能角度來界定生態(tài)用地, 將發(fā)揮自然生態(tài)功能為主的土地類型劃分為生態(tài)用地, 而以經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出為核心目的的農(nóng)用地不予考慮。耕地因農(nóng)藥、化肥的投入存在較大的生態(tài)隱患, 故本文基于“主體功能決定論”, 將林地、草地和水域劃分為生態(tài)用地?？紤]到部分城市草地面積較小, 統(tǒng)一將草地與林地劃分為綠地[24]?；诰坝^格局指標(biāo)冗余度低、能較好反映景觀格局變化的原則, 選取景觀面積比()、斑塊密度()、最大斑塊指數(shù)()、邊緣密度()4個類型水平上景觀指數(shù)來反映行政區(qū)和主城區(qū)的景觀結(jié)構(gòu)組分和空間配置特征, 其中主城區(qū)的提取參考黃隆楊等[24]的做法, 選取值大于35的連片區(qū)域為主城區(qū)。指標(biāo)含義見表1, 利用Fragstats 4.2計算各景觀指數(shù)。此外, 本文構(gòu)建城市擴(kuò)張強(qiáng)度指數(shù)反映不同時期城市群用地擴(kuò)張進(jìn)程。計算公式如下[25]:

式中:表示城市擴(kuò)張強(qiáng)度指數(shù);表示研究區(qū)總面積;U、U分別表示研究初期和末期建設(shè)用地面積;表示研究時段。

2.2 生態(tài)效率測度模型

基于WBCSD 界定生態(tài)效率的概念, 其值為產(chǎn)品或服務(wù)價值與環(huán)境影響之比; 本文以綠色GDP來衡量產(chǎn)品或服務(wù)價值, 以能值生態(tài)足跡指標(biāo)反映人類對資源環(huán)境的影響。

(1) 能值生態(tài)足跡

能值生態(tài)足跡是基于能值分析理論對傳統(tǒng)生態(tài)足跡進(jìn)行改進(jìn)的計算方法, 其基本思想是: 利用能值轉(zhuǎn)化率將生態(tài)足跡賬戶的消費(fèi)項目(表2)折算成太陽能值, 再通過引入能值密度概念, 實現(xiàn)能值與生物生產(chǎn)面積的轉(zhuǎn)換, 以此計算能值生態(tài)足跡。其中能量折算系數(shù)和能值轉(zhuǎn)換率參考文獻(xiàn)[26-27]。計算步驟為:

表1 景觀指數(shù)選取及其描述

①計算資源消耗的人均能值

c=e××/(2)

式中:c為第種資源的人均能值;e為第種資源的實物量;為能量折算系數(shù);為能值轉(zhuǎn)換率;為區(qū)域人口數(shù)量。

②計算能值生態(tài)足跡

式中:為能值生態(tài)足跡;為區(qū)域人口數(shù)量;為人均能值生態(tài)足跡;c為第種資源的人均能值;為全球平均能值密度, 根據(jù)WCED的報告, 取值為3.10×1014sej·hm–2。

(2)綠色GDP及生態(tài)效率核算

綠色GDP是以綠色投入產(chǎn)出核算理論為基礎(chǔ), 綜合考慮自然資源消耗成本和環(huán)境污染治理成本, 即綠色GDP = GDP – (資源耗減成本 + 環(huán)境污染治理成本)[28], 其中資源耗減成本主要考慮重要的地下資源: 煤、石油、天然氣; 環(huán)境污染治理成本主要考慮: 廢水、廢氣、固體廢棄物; 具體成本價格參考雷明[29]的研究成果。生態(tài)效率為產(chǎn)品或服務(wù)價值與環(huán)境影響之比, 本研究以綠色GDP代表產(chǎn)品或服務(wù)價值測度指標(biāo), 以能值生態(tài)足跡代表環(huán)境影響測度指標(biāo), 生態(tài)效率度量公式為:

2.3 自然間斷點(diǎn)分級法

自然間斷點(diǎn)分級法(Jenks)是基于數(shù)據(jù)中固有的自然分組, 采用迭代組合的方式識別最佳分類間隔的分類方法, 可使各類之間的差異最大化[30]。本文為了揭示研究區(qū)生態(tài)效率的空間分布特征, 基于ArcGIS 10.2軟件, 運(yùn)用自然間斷點(diǎn)分級法劃定分級范圍, 繪制生態(tài)效率空間分布圖。

表2 生態(tài)足跡賬戶及指標(biāo)

2.4 空間自相關(guān)檢驗

空間自相關(guān)用于分析空間數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性和集聚性, 其中全局空間自相關(guān)可揭示空間數(shù)據(jù)的整體關(guān)聯(lián)特征, 全局自相關(guān)指數(shù)公式如下[31]:

局部空間自相關(guān)可進(jìn)一步檢驗研究單元及鄰近單元的空間異質(zhì)性和集聚分布特征。局部指數(shù)的計算公式如下:

局部莫蘭指數(shù)I的含義與全局莫蘭指數(shù)相似, 局部莫蘭指數(shù)I顯著大于0, 表明區(qū)域單元周圍相似值集聚; 顯著小于0, 則與之相反。

2.5 空間面板計量模型

空間計量模型與傳統(tǒng)計量模型最大的差異就是將空間效應(yīng)納入到模型, 空間數(shù)據(jù)普遍具有空間依賴性或自相關(guān)性, 忽略其固有的空間溢出效應(yīng)可能會造成結(jié)果有偏誤?？臻g杜賓模型作為空間計量模型的標(biāo)準(zhǔn)起點(diǎn), 是捕捉各類空間溢出效應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)框架[32], 對不同來源的空間相關(guān)性予以很好的反映[33]。因此, 本文采用空間杜賓模型開展實證研究, 其基本形式如下:

式中:為被解釋變量;為解釋變量;為回歸系數(shù);為空間權(quán)重矩陣;為來自鄰近自變量的影響;為相應(yīng)的系數(shù)向量;為空間滯后項系數(shù);為空間誤差項。

空間權(quán)重矩陣是空間計量模型的應(yīng)用前提, 本文借助GeoDa軟件, 基于各地級市之間的鄰接關(guān)系, 構(gòu)建評價單元的空間權(quán)重矩陣, 鄰接性常用0和1表示, 各地級市之間相鄰賦值為1, 否則賦值為0, 即:

根據(jù)研究目的, 本文將生態(tài)效率作為被解釋變量, 生態(tài)用地景觀指數(shù)作為核心解釋變量帶入空間杜賓模型進(jìn)行回歸。在回歸之前, 需通過Hausman檢驗判定空間杜賓模型中的固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng), 如果Hausman統(tǒng)計量值顯著, 則應(yīng)拒絕隨機(jī)效應(yīng), 選擇固定效應(yīng)。

3 結(jié)果與分析

3.1 城市生態(tài)用地格局演變分析

表3展示了三大城市群生態(tài)用地景觀格局指數(shù), 由景觀面積比()可知, 2005—2015年, 三大城市群生態(tài)用地總體上以綠地為主; 相較于水域面積的變化, 京津冀和長三角城市群綠地面積的下降趨勢更為明顯, 分別下降了0.70%和0.34%, 表明在快速城市化過程中綠地是被建設(shè)用地所侵占的主要生態(tài)用地; 珠三角綠地與水域面積變化則相對均衡。由最大斑塊指數(shù)()可知, 三大城市群綠地的最大斑塊指數(shù)均大于水域, 說明綠地是優(yōu)勢生態(tài)用地類型, 這種優(yōu)勢性在京津冀和珠三角地區(qū)尤為明顯; 從時間尺度來看, 綠地的最大斑塊指數(shù)在2005—2010年呈現(xiàn)明顯的下降趨勢, 而2010—2015下降速率略有減緩, 綠地的最大斑塊指數(shù)下降意味著綠地的生態(tài)景觀優(yōu)勢地位在逐漸減弱; 三大城市群水域的最大斑塊指數(shù)的總體趨勢與綠地一致, 但不同時期變化各有差異。斑塊密度()常用以描述景觀格局破碎度, 在景觀面積比持續(xù)性下降的趨勢下, 長三角與珠三角地區(qū)的綠地斑塊密度卻有所增加, 這表明綠地的破碎化程度在不斷提高, 水域則與之相反; 邊緣密度()常用以描述景觀形狀的規(guī)則性, 長三角與珠三角地區(qū)綠地邊緣密度呈現(xiàn)上升趨勢, 說明綠地景觀邊緣形狀趨向于復(fù)雜化; 京津冀地區(qū)綠地與水域的邊緣密度在研究期內(nèi)均有所下降, 表征該地區(qū)生態(tài)用地景觀邊緣形狀由復(fù)雜往簡單演變, 這可能是人類活動對其干預(yù)與改造的結(jié)果?？傮w而言, 三大城市群生態(tài)用地面積均呈現(xiàn)出下降的趨勢, 但格局演變存在一定空間差異性。

3.2 城市生態(tài)效率測算與分析

基于公式(2)—(4), 測算三大城市群三期的生態(tài)效率, 為能夠科學(xué)地反映生態(tài)效率空間分異特征, 借助ArcGIS 10.2軟件, 繪制生態(tài)效率空間分布圖, 結(jié)果如圖1所示。從城市群整體來看, 三大城市群生態(tài)效率在研究期內(nèi)總體呈現(xiàn)上升趨勢, 但由于資源稟賦與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的差異化, 生態(tài)效率變化存在明顯的區(qū)域差異, 珠三角生態(tài)效率均值一直處于領(lǐng)先地位, 長三角次之; 珠三角生態(tài)效率均值由2005年2 252. 80元·hm–2上漲至2015年7 375. 37元·hm–2, 提升了2. 27倍, 上升幅度遠(yuǎn)超于京津冀(1. 82倍)和長三角(1. 23倍), 由此可見, 珠三角更接近于高資源利用率與高產(chǎn)出的可持續(xù)發(fā)展模式。從城市群內(nèi)部來看, 城市群核心城市的生態(tài)效率位于高值區(qū), 其一可能是核心的城市吸納了更多優(yōu)質(zhì)資源, 具有規(guī)模經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢, 資源利用率高, 對環(huán)境影響相對較小, 其二可能是政府部門對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整, 高資源消耗與高污染產(chǎn)業(yè)的外遷[34]; 京津冀的生態(tài)效率呈現(xiàn)出明顯的 “雙核心—外圍”空間分布格局, 城市群內(nèi)部的生態(tài)效率水平差異較大, 這可能是因為高能耗與高污染產(chǎn)業(yè)在城市群內(nèi)部定向遷移, 沒有形成良性的綠色循環(huán)發(fā)展機(jī)制[35]。長三角的生態(tài)效率水平較為均衡, 2005—2010年生態(tài)效率高值區(qū)沿“滬寧—杭甬”交通線分布, 這一結(jié)果與張英浩等[36]測算的長三角城市土地利用效率具有一致性。2015年城市群內(nèi)部已形成以上海、南京、杭州三大核心城市引領(lǐng)帶動, 周邊城市密切配合的綠色發(fā)展模式。珠三角在空間上亦呈現(xiàn)“核心—外圍”的格局, 不過相比于京津冀, 珠三角核心城市廣州與深圳的溢出效應(yīng)更為明顯, 在提高自身生態(tài)效率水平的同時, 充分帶動周邊城市的發(fā)展, 使珠三角整體的生態(tài)效率處于較高水平。

從圖1可知, 三大城市群生態(tài)效率具有明顯的空間分異特征, 為進(jìn)一步驗證生態(tài)效率在空間上的關(guān)聯(lián)性與集聚性, 本文遵循Rook相鄰判斷規(guī)則構(gòu)建空間權(quán)重矩陣, 基于GeoDa平臺, 對其進(jìn)行全局自相關(guān)和局部自相關(guān)分析。表4顯示:指數(shù)均為正值, 但數(shù)值越來越小, 2015年的指數(shù)未通過5%的顯著性檢驗, 表明在研究期內(nèi), 三大城市群生態(tài)效率存在正的空間相關(guān)性, 表現(xiàn)為高值集聚和低值集聚, 但這種空間集聚特征隨時間的推移愈發(fā)不明顯。由圖2可知, 局部呈現(xiàn)出空間異質(zhì)性增強(qiáng), 同質(zhì)性減弱的趨勢(“H-H”、“L-L”與“H-L”、“L-H”的比例由2005年的4: 1變?yōu)?015年的2: 2)。京津冀包含“H-L”和“L-L”兩種集聚類型, 北京位于“H-L”類型, 表明其與其他城市兩級分化嚴(yán)重, 城市溢出效應(yīng)不明顯; 秦皇島始終位于“L-L”類型, 毗鄰生態(tài)效率低值區(qū), 生態(tài)效率提升空間較小; 長三角生態(tài)效率水平趨同, 并無顯著的集聚效應(yīng); 珠三角包含“H-H”和“L-H”兩種聚集類型, 東莞一直位于 “H-H”類型, 表明東莞市處在生態(tài)效率高值區(qū), 且對周邊城市有較強(qiáng)的輻射帶動效應(yīng); 惠州市在2010年躍遷為“L-H”類型, 毗鄰生態(tài)效率高值區(qū), 具有明顯的“被帶動”區(qū)位優(yōu)勢。

表3 三大城市群生態(tài)用地景觀指數(shù)年際變化

圖1 研究區(qū)生態(tài)效率空間分布

Figure 1 The spatial distribution of eco-efficiency in the study area

表4 研究區(qū)生態(tài)效率的全局自相關(guān)Moran’s I指數(shù)

注:**表示在5%的置信度下顯著。

3.3 生態(tài)效率與生態(tài)用地格局的多尺度關(guān)聯(lián)分析

已有研究表明生態(tài)環(huán)境問題與城市用地擴(kuò)張?zhí)卣骶哂邢嚓P(guān)性[22], 本文引入城市擴(kuò)張強(qiáng)度指數(shù)對三大城市群的用地擴(kuò)張進(jìn)行分析, 結(jié)果顯示2005—2010年三大城市群整體城市擴(kuò)張強(qiáng)度為0.59%, 遠(yuǎn)超于2010—2015年的0.19%; 為了避免可能存在的交互影響, 將研究期劃分為城市用地快速擴(kuò)張(2005—2010)和減速擴(kuò)張(2010—2015)兩個時期, 探討不同時期城市生態(tài)用地格局演變對生態(tài)效率的影響差異。影響生態(tài)效率的因素眾多, 本文參考付麗娜等的研究成果[37], 考慮區(qū)域生態(tài)效率之間的差異性, 選取產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(第三產(chǎn)業(yè)占總產(chǎn)業(yè)的比重)和科技支持度(科技支出占總財政支出比重)兩個控制變量來控制影響城市生態(tài)效率的變化。由前文的分析可知, 城市群生態(tài)效率具有空間關(guān)聯(lián)與集聚特征, 傳統(tǒng)的計量模型會導(dǎo)致結(jié)果有所偏誤, 故本文選取空間杜賓模型來分析生態(tài)效率與生態(tài)用地景觀格局演變的關(guān)聯(lián)性。在進(jìn)行回歸之前, 需對模型形式進(jìn)行豪斯曼檢驗(Hausman Test), 以確定是選擇固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型, 由Hausman 檢驗可知, 固定效應(yīng)模型優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)模型, 本文采用極大似然法對模型進(jìn)行估計[31], 結(jié)果見表5。結(jié)果顯示, 模型2值均在0.9以上, 模型擬合效果較為理想。

從行政區(qū)尺度來看, 生態(tài)用地對生態(tài)效率的影響在城市用地快速擴(kuò)張時期更為顯著, 這可能是因為該階段城市的發(fā)展主要體現(xiàn)在建設(shè)用地擴(kuò)張上, 生態(tài)用地格局變動較為明顯, 而在城市用地擴(kuò)張減速時期, 城市的發(fā)展更多聚焦于城市內(nèi)部用地結(jié)構(gòu)的調(diào)整, 行政區(qū)尺度上的生態(tài)用地格局對生態(tài)效率的影響也相對被弱化。在類型水平上, 綠地的回歸系數(shù)在城市快速擴(kuò)張時期顯著為正, 在減速擴(kuò)張時期顯著為負(fù), 產(chǎn)生差異性的原因可能是城市從“蔓延式“轉(zhuǎn)變?yōu)椤本o湊“發(fā)展, 經(jīng)濟(jì)增長不再依賴于城市擴(kuò)張, 由擴(kuò)張引起的綠地破碎化所帶來的經(jīng)濟(jì)效益將不足以抵消生態(tài)負(fù)面影響; 綠地在城市快速擴(kuò)張時期對生態(tài)效率影響顯著為正, 表明在城市擴(kuò)張蠶食綠地時, 應(yīng)盡可能侵占小斑塊, 保護(hù)大面積綠地斑塊, 這更有利于提高城市生態(tài)效率。水域和生態(tài)效率呈顯著負(fù)相關(guān), 可能原因是研究區(qū)所涉及的水域長江、太湖、珠江等在城市快速擴(kuò)張時期水質(zhì)污染較為嚴(yán)重[38-40], 水域面積愈大, 治理成本反而愈高, 從而影響生態(tài)效率。水域在城市快速擴(kuò)張時期對生態(tài)效率有顯著的正向影響, 擴(kuò)大水域與城市建設(shè)用地的接觸面可顯著提高生態(tài)效率, 這體現(xiàn)了人類生產(chǎn)活動的親水性。

圖2 研究區(qū)生態(tài)效率LISA集聚空間格局分布

Figure 2 LISA cluster map of eco-efficiency in the study area

表5 空間杜賓模型回歸結(jié)果

注: 括號內(nèi)為檢驗值;***、**、*分別為1%、5%、10%的置信度下顯著;代表綠地,代表水域。

從主城區(qū)尺度來看, 主城區(qū)的生態(tài)用地格局對生態(tài)效率具有顯著影響, 這種影響在城市擴(kuò)張減速時期尤為突出, 表明當(dāng)城市發(fā)展不再一味追求空間范圍上的擴(kuò)展時, 建設(shè)用地增長與生態(tài)用地保護(hù)的矛盾會集中體現(xiàn)在主城區(qū), 合理規(guī)劃與調(diào)整生態(tài)用地景觀格局對于城市的綠色可持續(xù)發(fā)展顯得尤為重要。在類型水平上, 綠地與對生態(tài)效率分別有顯著負(fù)向影響和正向影響, 這二者并不矛盾, 提高區(qū)域內(nèi)的綠地總面積在一定程度上能提高區(qū)域生態(tài)環(huán)境, 但對于人口集聚、土地短缺、經(jīng)濟(jì)活動活躍度高的主城區(qū)而言, 過分強(qiáng)調(diào)擴(kuò)大綠地面積會制約城市經(jīng)濟(jì)規(guī)模與發(fā)展速度, 由此所產(chǎn)生的正向生態(tài)效益不足以補(bǔ)償其帶來的經(jīng)濟(jì)損失; 對于用地緊張的主城區(qū)而言, 如何讓有限的生態(tài)用地發(fā)揮其最大的生態(tài)價值是值得探討的; 綠地最大斑塊面積在吸收霧霾, 抑制大氣污染上發(fā)揮著重要作用[7], 它對生態(tài)效率的正向影響表明主城區(qū)提高單個連片的綠地斑塊面積比提高總體綠地面積更能發(fā)揮其生態(tài)優(yōu)勢, 綠地破碎度指標(biāo)()在擴(kuò)張減速時期對生態(tài)效率的顯著負(fù)向作用也與該指標(biāo)反映的內(nèi)容相吻合。對生態(tài)效率有顯著影響的水域景觀指數(shù)只有呈現(xiàn)正向關(guān)系, 其它指數(shù)均為負(fù), 這反映了主城區(qū)水域?qū)Τ鞘芯G色發(fā)展的彈性影響, 人類社會經(jīng)濟(jì)活動的親水性讓城市發(fā)展依賴于水域資源, 但經(jīng)濟(jì)活動造成的水域污染會制約城市的可持續(xù)發(fā)展。對比綠地和水域兩類生態(tài)用地的顯著性和回歸系數(shù), 可見主城區(qū)綠地對于生態(tài)效率的影響更為突出, 在城市可持續(xù)發(fā)展中應(yīng)當(dāng)優(yōu)先考慮綠地的優(yōu)化調(diào)控。

4 討論

在城市發(fā)展過程中, 為滿足日益增長的城市用地需求, 大量的生態(tài)用地被建設(shè)用地蠶食, 城市在形態(tài)上表現(xiàn)出往外擴(kuò)張的趨勢, 原本整體連續(xù)的自然生境被分割成破碎程度高的混合斑塊鑲嵌體[41], 阻礙城市生態(tài)系統(tǒng)重要服務(wù)功能的發(fā)揮, 給城市生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展帶來了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。通過探討了行政區(qū)與主城區(qū)兩種尺度下生態(tài)用地景觀格局對生態(tài)效率的影響, 有助于清晰認(rèn)識城市內(nèi)部生態(tài)用地的功能差異, 制定不同目標(biāo)導(dǎo)向的生態(tài)規(guī)劃。主城區(qū)是建設(shè)用地高需求、生態(tài)用地高轉(zhuǎn)化的地區(qū), 經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)保護(hù)之間存在嚴(yán)重的矛盾沖突, 生態(tài)用地的規(guī)劃與調(diào)整需充分衡量經(jīng)濟(jì)與生態(tài)的雙重效益; 根據(jù)主城區(qū)生態(tài)用地景觀格局指數(shù)與生態(tài)效率的相互關(guān)系, 可知主城區(qū)的生態(tài)用地規(guī)劃重點(diǎn)在于提高綠地景觀的連通性與優(yōu)勢度, 在無法避免建設(shè)用地“蠶食”周邊生態(tài)用地, 應(yīng)盡可能侵占分散的小綠地斑塊, 保證生態(tài)自然保護(hù)區(qū)等大綠地斑塊充分發(fā)揮其生態(tài)優(yōu)勢。而城市郊區(qū)的生態(tài)用地?zé)o需承擔(dān)過重的經(jīng)濟(jì)發(fā)展壓力, 在規(guī)劃中應(yīng)以生態(tài)效益最大化為目標(biāo), 通過構(gòu)建生態(tài)廊道降低自然生境的破碎度, 彌補(bǔ)主城區(qū)因“蠶食”生態(tài)用地而減少的城市生態(tài)系統(tǒng)能流與物質(zhì)流的供應(yīng)。協(xié)調(diào)主城區(qū)與郊區(qū)不同目標(biāo)導(dǎo)向的生態(tài)規(guī)劃, 對維持城市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能, 保障城市可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

本文基于空間杜賓模型探討了城市擴(kuò)張背景下不同尺度生態(tài)用地景觀格局對生態(tài)效率的影響機(jī)制, 相關(guān)成果可為城市生態(tài)用地的優(yōu)化調(diào)控提供參考。需要指出的是, 本研究仍存在一定局限性, 其一空間分辨率為30 m的土地利用數(shù)據(jù)對于主城區(qū)尺度而言, 分辨率較低, 一些街道和居住區(qū)的小斑塊綠地被忽略, 可能會對結(jié)果造成一定誤差, 后期可基于高分辨率遙感影像研究二者關(guān)系, 探討多尺度空間分辨率下的規(guī)律差異。其二本文并未探討生態(tài)用地景觀格局對生態(tài)效率的影響是否具有閾值效應(yīng), 即不同生態(tài)用地景觀指數(shù)在怎樣的閾值區(qū)間內(nèi)能發(fā)揮其最大生態(tài)優(yōu)勢, 閾值的確定對于權(quán)衡區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與生態(tài)用地保護(hù)具有重要的指導(dǎo)意義, 是后續(xù)研究的重點(diǎn)。

5 結(jié)論

本研究基于三大城市群2005—2015年的三期面板數(shù)據(jù)和土地利用數(shù)據(jù), 實證測算了城市生態(tài)效率和兩種尺度下的生態(tài)用地景觀指數(shù), 通過空間統(tǒng)計分析檢驗出城市生態(tài)效率存在空間關(guān)聯(lián)與集聚特征, 并基于空間杜賓模型探討城市擴(kuò)張背景下不同尺度生態(tài)用地景觀格局對生態(tài)效率的影響, 結(jié)果驗證二者之間存在關(guān)聯(lián), 生態(tài)用地景觀格局的優(yōu)化調(diào)控在提高區(qū)域生態(tài)效率上發(fā)揮著重要的作用。具體研究結(jié)論如下:

(1)生態(tài)用地面積在城市化擴(kuò)張過程中呈現(xiàn)出下降趨勢, 日益增長的建設(shè)用地需求使生態(tài)用地面臨著較高的轉(zhuǎn)化風(fēng)險; 綠地作為優(yōu)勢生態(tài)景觀, 資源占用尤為明顯, 破碎化程度加劇, 生態(tài)優(yōu)勢性被削弱。

(2)生態(tài)用地景觀格局與城市生態(tài)效率具有顯著的相關(guān)關(guān)系, 不同尺度下的生態(tài)用地景觀格局對生態(tài)效率的影響程度不同; 隨著城市發(fā)展不再一味追求空間擴(kuò)張而是聚焦于城市內(nèi)部用地結(jié)構(gòu)的調(diào)整, 主城區(qū)尺度下的生態(tài)用地景觀格局對城市生態(tài)效率的影響更為顯著。

(3)不同生態(tài)用地類型對城市生態(tài)效率的影響存在差異, 水域?qū)Τ鞘猩鷳B(tài)效率的影響程度不如綠地, 且經(jīng)濟(jì)活動導(dǎo)致的水域污染致使其產(chǎn)生一定負(fù)面環(huán)境效應(yīng), 在一定程度上制約了城市的可持續(xù)發(fā)展。應(yīng)加強(qiáng)水域污染的防控治理, 保證水域正的生態(tài)效應(yīng)得以充分發(fā)揮。

(4)主城區(qū)綠地的優(yōu)化調(diào)控是提升城市生態(tài)效率的關(guān)鍵, 降低綠地破碎度, 提高單個綠地斑塊面積有利于促進(jìn)城市生態(tài)效率, 而擴(kuò)大綠地總面積卻產(chǎn)生抑制作用, 這說明城市生態(tài)效率的提升不依賴于綠地景觀整體規(guī)模的擴(kuò)大, 而取決于其連通性與優(yōu)勢度; 因此建立城市綠地廊道連接分離綠地斑塊, 提高單個綠地斑塊的優(yōu)勢度是提升城市生態(tài)效率的有效途徑。

[1] 張繼平, 喬青, 劉春蘭, 等. 基于最小累積阻力模型的北京市生態(tài)用地規(guī)劃研究[J]. 生態(tài)學(xué)報, 2017, 37(19): 6313–6321.

[2] 甄江紅, 王亞豐, 田圓圓, 等. 城市空間擴(kuò)展的生態(tài)環(huán)境效應(yīng)研究—以內(nèi)蒙古呼和浩特市為例[J]. 地理研究, 2019, 38(5): 1080–1091.

[3] 梁龍武, 王振波, 方創(chuàng)琳, 等. 京津冀城市群城市化與生態(tài)環(huán)境時空分異及協(xié)同發(fā)展格局[J]. 生態(tài)學(xué)報, 2019, 39(4): 1212–1225.

[4] 馬世發(fā), 艾彬. 基于地理模型與優(yōu)化的城市擴(kuò)張與生態(tài)保護(hù)二元空間協(xié)調(diào)優(yōu)化[J]. 生態(tài)學(xué)報, 2015, 35(17): 5874–5883.

[5] 何珍珍, 王宏衛(wèi), 楊勝天, 等. 渭干河—庫車河綠洲景觀生態(tài)安全時空分異及格局優(yōu)化[J]. 生態(tài)學(xué)報, 2019, 39(15): 5473–5482.

[6] 歐維新, 張振, 陶宇. 長三角城市土地利用格局與PM_(2.5)濃度的多尺度關(guān)聯(lián)分析[J]. 中國人口·資源與環(huán)境, 2019, 29(7): 11–18.

[7] 韓曄, 周忠學(xué). 西安市綠地景觀吸收霧霾生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)測算及空間格局[J]. 地理研究, 2015, 34(7): 1247–1258.

[8] 邵天一, 周志翔, 王鵬程, 等. 宜昌城區(qū)綠地景觀格局與大氣污染的關(guān)系[J]. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報, 2004, 15(4): 691– 696.

[9] RINNER C, HUSSAIN M. Toronto’s urban heat island— Exploring the relationship between land use and surface temperature[J]. Remote Sensing, 2011, 3(6): 1251–1265.

[10] 王耀斌, 趙永華, 韓磊, 等. 西安市景觀格局與城市熱島效應(yīng)的耦合關(guān)系[J]. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報, 2017, 28(8): 2621– 2628.

[11] 邊曉輝, 劉燕, 丁倩倩, 等. 浙江省湖州市土地利用和覆被變化對熱島效應(yīng)的響應(yīng)[J]. 水土保持通報, 2019, 39(3): 263–269.

[12] CHOTPANTARAT S, BOONKAEWWAN S. Impacts of land-use changes on watershed discharge and water quality in a large intensive agricultural area in Thailand[J]. Hydrological Sciences Journal, 2018, 63(9): 1386–1407.

[13] 劉怡娜, 孔令橋, 肖燚, 等. 長江流域景觀格局與生態(tài)系統(tǒng)水質(zhì)凈化服務(wù)的關(guān)系[J]. 生態(tài)學(xué)報, 2019, 39(3): 844– 852.

[14] 康磊, 劉世榮, 劉憲釗. 岷江上游景觀格局與土壤侵蝕變化—以雜古腦流域為例[J]. 水土保持通報, 2019, 39(1): 23–28+325.

[15] 張金茜, 柳冬青, 鞏杰, 等. 流域景觀破碎化對土壤保持服務(wù)的影響研究—以甘肅白龍江流域為例[J]. 資源科學(xué), 2018, 40(9): 1866–1877.

[16] 彭薇, 熊科. 環(huán)境壓力視角的廣東省市域生態(tài)效率綜合評價[J]. 經(jīng)濟(jì)地理, 2018, 38(8): 179–186.

[17] 黃和平, 胡晴, 喬學(xué)忠. 基于綠色GDP和生態(tài)足跡的江西省生態(tài)效率動態(tài)變化研究[J]. 生態(tài)學(xué)報, 2018, 38(15): 5473–5484.

[18] 楊燦, 朱玉林. 基于能值生態(tài)足跡改進(jìn)模型的湖南省生態(tài)赤字研究[J]. 中國人口·資源與環(huán)境, 2016, 26(7): 37– 45.

[19] 楊燦, 朱玉林. 綠色發(fā)展視閾下湖南省生態(tài)足跡的驅(qū)動力因素分析[J]. 經(jīng)濟(jì)地理, 2020, 40(4): 195–203.

[20] 鄭濤, 陳爽, 張童. 城市濱江地區(qū)生態(tài)用地演變及驅(qū)動因素分析—以長江南京段為例[J]. 長江流域資源與環(huán)境, 2019, 28(5): 1049–1058.

[21] 劉曉麗, 方創(chuàng)琳. 城市群資源環(huán)境承載力研究進(jìn)展及展望[J]. 地理科學(xué)進(jìn)展, 2008, 27(5): 35–42.

[22] 王翠平, 丁黎. 城市擴(kuò)張背景下城市群環(huán)境問題的區(qū)域性特征分析[J]. 生態(tài)學(xué)報, 2017, 37(23): 8058–8066.

[23] 喻鋒, 李曉波, 張麗君, 等. 中國生態(tài)用地研究: 內(nèi)涵、分類與時空格局[J]. 生態(tài)學(xué)報, 2015, 35(14): 4931–4943.

[24] 黃隆楊, 劉勝華, 李健. 城市生態(tài)用地時空動態(tài)及其相關(guān)驅(qū)動力—以武漢市為例[J]. 長江流域資源與環(huán)境, 2019, 28(5): 1059–1069.

[25] 焦利民, 肖豐濤, 許剛, 等. 武漢都市區(qū)綠地破碎化格局對城市擴(kuò)張的時空響應(yīng)[J]. 資源科學(xué), 2015, 37(8): 1650– 1660.

[26] 周慧. 基于能值—生態(tài)足跡模型的濟(jì)南市生態(tài)安全研究[D]. 濟(jì)南: 山東師范大學(xué), 2015.

[27] 朱玉林, 李明杰, 龍雨孜, 等. 基于能值分析的環(huán)洞庭湖區(qū)農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)功能和效率[J]. 生態(tài)學(xué)雜志, 2012, 31(12): 3086–3093.

[28] 劉德智, 左桂鄂, 秦華. 河北省綠色GDP核算實證研究[J].石家莊經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)報, 2006, 29(5): 620–623.

[29] 雷明. 中國資源·經(jīng)濟(jì)·環(huán)境綠色核算綜合分析: 1992—2002[M]. 北京: 北京大學(xué)出版社, 2011.

[30] 李乃強(qiáng), 徐貴陽. 基于自然間斷點(diǎn)分級法的土地利用數(shù)據(jù)網(wǎng)格化分析[J]. 測繪通報, 2020(4): 106–110.

[31] 陳強(qiáng). 高級計量經(jīng)濟(jì)學(xué)及Stata應(yīng)用[M]. 北京: 高等教育出版社, 2014.

[32] 邵帥, 張可, 豆建民. 經(jīng)濟(jì)集聚的節(jié)能減排效應(yīng):理論與中國經(jīng)驗[J]. 管理世界, 2019, 35(1): 36–60+226.

[33] ELHORST J P. Spatial Econometrics: from Cross-Sectional Data to Spatial Panels[M]. Heidelberg: Springer, 2014.

[34] 楊勇, 鄧祥征. 中國城市生態(tài)效率時空演變及影響因素的區(qū)域差異[J]. 地理科學(xué), 2019, 39(7): 1111–1118.

[35] 劉楊, 楊建梁, 梁媛. 中國城市群綠色發(fā)展效率評價及均衡特征[J]. 經(jīng)濟(jì)地理, 2019, 39(2): 110–117.

[36] 張英浩, 陳江龍, 高金龍, 等. 經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型視角下長三角城市土地利用效率影響機(jī)制[J]. 自然資源學(xué)報, 2019, 34(6): 1157–1170.

[37] 付麗娜, 陳曉紅, 冷智花. 基于超效率DEA模型的城市群生態(tài)效率研究—以長株潭“3+5”城市群為例[J]. 中國人口·資源與環(huán)境, 2013, 23(4): 169–175.

[38] 沈樂. 長江南京段水污染現(xiàn)狀及限排總量[J]. 水資源保護(hù), 2013, 29(1): 55–60.

[39] 和麗萍, 張興, 陳晟. 珠江流域水污染現(xiàn)狀與主要問題成因分析[J]. 環(huán)境科學(xué)導(dǎo)刊, 2012, 31(3): 24–28.

[40] 燕姝雯, 余輝, 張璐璐, 等. 2009年環(huán)太湖入出湖河流水量及污染負(fù)荷通量[J]. 湖泊科學(xué), 2011, 23(6): 855–862.

[41] 仇江嘯, 王效科, 逯非, 等. 城市景觀破碎化格局與城市化及社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的關(guān)系—以北京城區(qū)為例[J]. 生態(tài)學(xué)報, 2012, 32(9): 2659–2669.

Multi-scale correlation analysis of ecological land use pattern and ecological efficiency under urban expansion

MA Caixue1, YANG Rongxuan1, KE Xinli1,*, MA Zhiyu2, ZHANG Chaozheng1, TANG Lanping1

1. College of Public Administration, Huazhong Agricultural University, Wuhan 430070, China 2. College of Management, Guangdong Ocean University, Zhanjiang 524088, China

Exploring the impacts of ecological-landscape dynamics on eco-efficiency can provide guides to rational allocation of ecological land and sustainable urban development. Firstly, based on the methods of eco-efficiency model, spatial autocorrelation analysis, and landscape indices, the spatial-temporal patterns of eco-efficiency and the ecological-landscape dynamics were shown in the three major urban agglomerations of China between 2005 and 2015. Then, we assessed the impacts of ecological-landscape dynamics on eco-efficiency at scales of the administrative area and the main urban area by the spatial Durbin model. The results show that: 1) there is a higher risk of ecological land conversions due to urban expansion. Green land, as a dominant type of ecological land, is the main type that is encroached by construction land. 2) Compared with the administrative scale, the ecological-landscape pattern has more significant impacts on eco-efficiency at the scale of the main urban area. This means regulating the ecological-landscape pattern within the main urban area can be more effective. 3) The influence of green land patterns on eco-efficiency is more significant than that of the water body pattern. Furthermore, compared with increasing the total area of green land in main urban areas, reducing the landscape fragmentation of green land and increasing the dominance of a single patch is more conducive to improving eco-efficiency. In conclusion, attention should be paid to the optimization of green land at the scale of the main urban area in urban planning. When the encroachment on green land cannot be avoided, it is more reasonable for occupying small patches of green land to ensure the ecological superiority of large patches of green land such as the natural environment protection area.

eco-efficiency; landscape pattern of ecological land; multi-scale analysis; spatial Dubin model; three major urban agglomerations

馬才學(xué), 楊蓉萱, 柯新利, 等. 城市擴(kuò)張背景下生態(tài)用地格局與生態(tài)效率的多尺度關(guān)聯(lián)分析[J]. 生態(tài)科學(xué), 2022, 41(5):1–10.

MA Caixue, YANG Rongxuan, KE Xinli, et al. Multi-scale correlation analysis of ecological land use pattern and ecological efficiency under urban expansion[J]. Ecological Science, 2022, 41(5): 1–10.

10.14108/j.cnki.1008-8873.2022.05.001

X24

A

1008-8873(2022)05-001-10

2020-08-31;

2020-10-18

國家自然科學(xué)基金項目(41971240, 42101307)

馬才學(xué)(1961―), 男, 湖北天門人, 博士, 教授, 主要研究方向為空間信息技術(shù)在土地資源管理中的應(yīng)用, E-mail: macaixue@mail.hzau.edu.cn

柯新利, 男, 博士, 教授, 主要研究方向為土地利用與管理, E-mail: kexl@mail.hzau.edu.cn