摘" 要：為探究植被覆蓋度與地區(qū)生產(chǎn)總值的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展對城市生態(tài)文明建設(shè)的作用，以長三角、京津冀和珠三角48個城市為研究對象，構(gòu)建植被覆蓋度與地區(qū)生產(chǎn)總值的耦合協(xié)調(diào)度模型，并運用Theil-Sen Median趨勢分析、Mann-Kendall突變檢驗以及地理探測器模型，揭示2000—2020年3個城市群植被覆蓋度與地區(qū)生產(chǎn)總值的耦合發(fā)展變化及其驅(qū)動因素。研究結(jié)果表明：3個城市群植被覆蓋度與地區(qū)生產(chǎn)總值主要呈波動型增長，且二者發(fā)展?fàn)顟B(tài)不平衡。植被覆蓋度與地區(qū)生產(chǎn)總值耦合協(xié)調(diào)度基本由極度失調(diào)轉(zhuǎn)變?yōu)楦叨锐詈希史€(wěn)步上升趨勢。土地利用類型和夜間燈光數(shù)據(jù)是影響城市群植被覆蓋度與地區(qū)生產(chǎn)總值協(xié)調(diào)度的主要驅(qū)動力，二氧化碳排放量與高程之間交互作用解釋力最高，達到67%。研究結(jié)論為城市經(jīng)濟與生態(tài)文明建設(shè)協(xié)調(diào)發(fā)展提供參考。

關(guān)鍵詞：植被覆蓋度；地區(qū)生產(chǎn)總值；耦合協(xié)調(diào)度模型；驅(qū)動因子；地理探測器

中圖分類號：P237" " " " " " " " 文獻標(biāo)志碼：A" " " " " " " " " "文章編號：1008-0562（2024）05-0600-010

Study on the coordinated development of fractional vegetation coverage and regional gross domestic product in three major urban agglomerations in China

REN Dongfeng， PEI Xinmiao， CAO Aihua

（School of Geomatics， Liaoning Technical University， Fuxin 123000， China）

Abstract： In order to explore the effect of the coupling and coordinated development of fraction vegetation coverage and regional GDP on the construction of urban ecological civilization， 48 cities in the Yangtze River Delta， Beijing-Tianjin-Hebei and Pearl River Delta were taken as the research objects， and the coupling and coordination degree model of vegetation coverage and regional GDP was constructed. The Theil-Sen Median trend analysis， Mann-Kendall mutation test and geographical detector model were used to reveal the coupling development changes and driving factors of vegetation coverage and regional GDP in three urban agglomerations from 2000 to 2020. The results show that the vegetation coverage and regional GDP of the three urban agglomerations mainly show fluctuating growth， and the development status of the two is unbalanced. The coupling coordination degree between vegetation coverage and regional GDP has basically changed from extreme imbalance to high coupling， showing a steady upward trend. Land use type and nighttime light data are the main driving forces affecting the coordination between vegetation coverage and regional GDP in urban agglomerations. The interaction between carbon dioxide emissions and elevation has the highest explanatory power， reaching 67%. The research conclusions provide a reference for the coordinated development of urban economy and ecological civilization construction.

Key words： fraction vegetation coverage; regional gross domestic product; coupled coordination degree model; driving factor; geographical detector

0" 引言

生態(tài)文明建設(shè)是人類生存發(fā)展的必要條件，是一個全局性、長期性的重要任務(wù)，它關(guān)系到人類的可持續(xù)發(fā)展和生存環(huán)境的改善[1-2]。植被與生態(tài)文明建設(shè)密不可分，保護和恢復(fù)植被覆蓋是實現(xiàn)人與自然和諧共生的重要舉措[3-4]。隨著中國現(xiàn)有城市群的高質(zhì)量發(fā)展，生態(tài)文明建設(shè)面臨一定的壓力和挑戰(zhàn)，城市群的高強度經(jīng)濟發(fā)展與城市擴張給周邊環(huán)境帶來嚴(yán)重的污染問題[5-7]。因此，對城市群經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)文明建設(shè)的協(xié)調(diào)度進行研究具有重要意義[8-9]。

現(xiàn)階段學(xué)者分別對城市經(jīng)濟發(fā)展水平和植被覆蓋度進行了大量研究。從經(jīng)濟角度，學(xué)者對經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展及其驅(qū)動力進行了深入探討。吳衛(wèi)群等[10]認(rèn)為經(jīng)濟、城市、交通、市場、產(chǎn)業(yè)5個要素對珠三角城市群開放型經(jīng)濟發(fā)展水平產(chǎn)生了正向影響。袁潤龍[11]強調(diào)了居民生活水平與經(jīng)濟發(fā)展協(xié)調(diào)的重要性。從生態(tài)角度，對植被覆蓋度的時空演變以及影響因素研究取得了大量成果。趙冬林等[12]分析了近12年金沙江干河谷植被覆蓋度的時空變化，認(rèn)為自然因素與人為因素共同作用是影響植被覆蓋度變化的主要原因。路琦等[13]對近20年黃河三角洲地區(qū)植被覆蓋度的時空動態(tài)變化進行分析，并研究了其對土地利用變化的影響機制。

目前的研究主要是對經(jīng)濟發(fā)展或植被覆蓋度變化單獨進行分析，對二者的協(xié)調(diào)發(fā)展以及其驅(qū)動因素研究較少，且很少從城市群地級視角下研究兩者的耦合關(guān)系。長三角、京津冀以及珠三角地區(qū)在中國的經(jīng)濟和社會發(fā)展中具有代表性，分別代表了中國東部、北部和南部3個主要地理區(qū)域的不同經(jīng)濟發(fā)展水平和特點[14]。在經(jīng)濟快速發(fā)展的同時，其生態(tài)環(huán)境變化也受到高度重視。因此，本文采用耦合協(xié)調(diào)度模型量化2000—2020年3個城市群的地區(qū)生產(chǎn)總值與植被覆蓋度（fraction vegetation coverage，F(xiàn)VC）的關(guān)系，通過研究耦合協(xié)調(diào)度D值區(qū)間，分析各個地區(qū)城市群在快速發(fā)展的背景下植被覆蓋度與地區(qū)生產(chǎn)總值的協(xié)調(diào)程度，并探究其驅(qū)動因素，為促進地區(qū)經(jīng)濟與生態(tài)文明建設(shè)的協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展提供參考。

1" 研究區(qū)概況

研究區(qū)域包括長三角城市群、京津冀城市群以

及珠三角城市群。長三角城市群（115°46′～" 123°25′ E，29°20′～32°34′ N）是中國東部沿海較發(fā)達的地區(qū)，包括滁州市、馬鞍山市、合肥市、蕪湖市、銅陵市、安慶市、池州市、宣城市、鹽城市、揚州市、泰州市、南京市、常州市、無錫市、蘇州市、南通市、鎮(zhèn)江市、上海市、湖州市、嘉興市、杭州市、紹興市、金華市、臺州市、寧波市和舟山市，是中國城市化率最高的地區(qū)之一，該地區(qū)總面積約為2.117×105 km2。京津冀城市群（113°27′～119°50′ E，36°05′～42°40′ N）包括北京市、天津市、承德市、張家口市、保定市、石家莊市、邢臺市、邯鄲市、衡水市、滄州市、廊坊市、唐山市、秦皇島市，主要位于中國華北平原北部，地區(qū)總面積達到2.18×105 km2。在“雙碳”目標(biāo)的背景下，實現(xiàn)區(qū)域內(nèi)資源共享和聯(lián)動減排是京津冀協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略的重要內(nèi)容。珠三角城市群（111°22′～115°25′ E，21°28′～24°26′ N）主要位于廣東省中南部，包括肇慶市、佛山市、廣州市、惠州市、東莞市、中山市、江門市、珠海市和深圳市，總面積為5.5×104 km2，珠三角地區(qū)作為中國改革開放的先行區(qū)，經(jīng)濟發(fā)展較快，科學(xué)技術(shù)力量雄厚。三大城市群在經(jīng)濟、社會和文化發(fā)展中有著引領(lǐng)和推動作用，作為研究區(qū)域具有重要意義。

2" 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1" 數(shù)據(jù)來源

植被覆蓋度（FVC）數(shù)據(jù)集來源于國家青藏高原數(shù)據(jù)中心（http：//data.tpdc.ac.cn），空間分辨率為250 m。獲取逐月FVC，將逐月FVC數(shù)據(jù)通過像元統(tǒng)計數(shù)據(jù)的方法合成逐年FVC數(shù)據(jù)集。以掩膜方法提取研究區(qū)域，獲得各城市群的FVC。行政邊界數(shù)據(jù)來源于中國國家地理信息中心（http：//www.ngcc.cn/ngcc/）。地區(qū)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計年鑒及各地區(qū)統(tǒng)計年鑒?？紤]到自然因素與人為活動以及空氣環(huán)境對FVC與地區(qū)生產(chǎn)總值的影響，選定7種驅(qū)動因子，見表1。

2.2" 研究方法

（1）Theil-Sen Median趨勢分析

Theil-Sen Median方法又稱為Sen斜率估計，通過擬合中位數(shù)斜率來研究數(shù)據(jù)集在不同時間點上的變化，有助于揭示季節(jié)性、周期性或長期變化的模式[15]。研究量的變化趨勢為

，" " "（1）

式中：fm（）為取中值的函數(shù)；mi、mj為時間序列。

若 大于0，表明研究變量呈上升趨勢；若 小于0，表明研究變量呈下降趨勢。

（2）Mann-Kendall突變檢驗

Manner-Kendall突變檢驗[16-17]是一種用于檢測時間序列數(shù)據(jù)中趨勢性變化的非參數(shù)統(tǒng)計方法，對于含有n個樣本的時間序列 ，構(gòu)造一個秩序列為

，" " （2）

式中：Ri為mi大于mj（1≤j≤i）的累計數(shù)。

在時間序列隨機獨立的假設(shè)下，定義統(tǒng)計量為

， （3）

式中：E（Sk）、var（Sk）為Sk的均值和方差，當(dāng) 相互獨立，且有相同連續(xù)分布時，可由式（4）和式（5）算出。當(dāng)k=1時，F(xiàn)1=0。

，" " " " " （4）

。" " "（5）

F為按時間序列M順序 計算出的統(tǒng)計量序列，將時間序列M的逆序 經(jīng)式（2）～式（5）處理，構(gòu)造逆序列B。F與B的交點即為突變時間，突變年份" " 取整。

（3）耦合協(xié)調(diào)度模型

傳統(tǒng)模型往往只考慮單一因素或獨立變量對系統(tǒng)的影響，而耦合協(xié)調(diào)度模型能夠綜合考慮不同領(lǐng)域或不同系統(tǒng)的多個因素或變量之間的相互作用，能夠更全面、準(zhǔn)確地反映現(xiàn)實系統(tǒng)的復(fù)雜性，并且可以模擬系統(tǒng)的動態(tài)演化過程。因此，采用耦合協(xié)調(diào)度模型[18-19]，對2000—2020年3個城市群的FVC與地區(qū)生產(chǎn)總值耦合協(xié)調(diào)度進行量化，耦合協(xié)調(diào)度D為

，" " " " " " "（6）

其中，

，

，

式中：U1，U2分別為歸一化后的地區(qū)生產(chǎn)總值與FVC，取值范圍為[0，1]；D∈[0，1]；T為協(xié)調(diào)指數(shù)，用來表示FVC和地區(qū)生產(chǎn)總值對耦合協(xié)調(diào)度的貢獻；α、β為時延系數(shù)，α=β=0.5。

歸一化處理后的變量為

，" " " " "（7）

式中：Y為需要進行歸一化的原始數(shù)據(jù)；Ymin為原始數(shù)據(jù)集中的最小值；Ymax為原始數(shù)據(jù)集中的最大值。歸一化處理可以有效解決數(shù)據(jù)的邊界問題，將不同范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)映射到[0，1]。借鑒文獻[20]和文獻[21]，將耦合協(xié)調(diào)度劃分為不同類型，見表2。

（4）地理探測器模型

地理探測器[22]是用于檢測空間分異性，并揭示分異機制背后驅(qū)動力的統(tǒng)計方法，該模型共包括4個探測器。結(jié)合R語言，采用最優(yōu)離散化方法對FVC與地區(qū)生產(chǎn)總值協(xié)調(diào)度的驅(qū)動因素進行研究。

① 因子探測器

探測FVC與地區(qū)生產(chǎn)總值耦合協(xié)調(diào)度的空間分異性，并探測各個因子對其的解釋程度。驅(qū)動因子對FVC與地區(qū)生產(chǎn)總值的解釋力為

，" " " "（8）

式中：h為驅(qū)動因子的分層；Nh、N分別為層h和區(qū)域內(nèi)的單元數(shù)； 和 分別為層h和因變量的方差。

對q進行顯著性檢驗，用p值評估。若p值在0～0.05之間，則表明因子具有顯著性。

②交互作用探測

交互作用探測可以識別不同影響因素之間的相互作用，即兩個因素的共同作用對因變量產(chǎn)生影響。評估方法是分別計算兩種驅(qū)動因子對因變量的q值，再計算它們交互作用時的q值，具體評估方法見表3。

3" 結(jié)果與分析

3.1" FVC與地區(qū)生產(chǎn)總值趨勢分析

對2000—2020年3個城市群FVC進行Sen斜率估計，并通過折線圖將FVC分布歸為3種類型，分別為波動型、差異型和緊湊型，見圖1。3個城市群地區(qū)生產(chǎn)總值變化見圖2。波動型FVC隨著年份增加起伏波動較大，差異型FVC比波動型變化更大，緊湊型FVC基本呈穩(wěn)定增長趨勢。通過Sen斜率估計以及折線圖可以發(fā)現(xiàn)，3個城市群FVC總體呈“W”型增長趨勢，京津冀城市群FVC增長趨勢最好，2000—2020年增長率為19%，年均FVC為0.5。珠三角城市群FVC增長率次之，約為11%，年均FVC為0.6。長三角城市群FVC增長率較為緩慢，約為4.4%，但年均FVC達到了0.67。

長三角城市群中，滁州市與銅陵市的FVC增速最高，為0.003 9/a，而嘉興市呈負增長，變化速度為-0.002 7/a。京津冀城市群FVC以衡水市增速最快，為0.007 2/a；天津市增速最慢，為0.002 1/a。珠三角城市群中，江門市的FVC增速最大，為 0.005 3/a；中山市增速較低，為0.000 1/a。

長三角城市群中，上海市地區(qū)生產(chǎn)總值增速最高，為1.783 6/a，蘇州市增速位列第二，為1.010 7/a；池州市增速最低，為0.042 4/a。京津冀城市群中，北京市地區(qū)生產(chǎn)總值增速最大，為1.778 9/a；天津市位列第二，為0.717 4/a；衡水市增速最低為0.07/a。珠三角地區(qū)中，深圳市地區(qū)生產(chǎn)總值增速最大，為1.359 4/a；廣州市位列第二，為1.179 4/a；肇慶市增速最低，為0.119 5/a。

3.2" 植被覆蓋度與地區(qū)生產(chǎn)總值耦合協(xié)調(diào)度分析

基于2005年、2010年、2015年和2020年3個城市群FVC與地區(qū)生產(chǎn)總值耦合協(xié)調(diào)度，使用ArcGIS自然間斷法將耦合協(xié)調(diào)度分為10個等級，并繪制折線圖，見圖3。3個城市群FVC與地區(qū)生產(chǎn)總值耦合協(xié)調(diào)度總體呈上升趨勢，個別城市存在回落現(xiàn)象，2000年的耦合協(xié)調(diào)度較低，在2015年耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)已得到改善，到2020年基本實現(xiàn)了高度耦合狀態(tài)，實現(xiàn)了經(jīng)濟與生態(tài)文明高質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展。

長三角城市群總體呈由東南部向周邊擴張的趨勢。2005年，長三角城市群耦合協(xié)調(diào)度主要處于輕度協(xié)調(diào)、瀕臨失調(diào)以及勉強耦合狀態(tài)，臺州市和金華市耦合度較低，分別處于極度失調(diào)以及嚴(yán)重失調(diào)狀態(tài)。2010年，長三角城市群已經(jīng)達到勉強耦合狀態(tài)并開始向初級耦合狀態(tài)過渡。2015年，泰州市和舟山市仍處在初級耦合階段，其余城市經(jīng)過過渡階段，進入了協(xié)調(diào)發(fā)展的狀態(tài)。2020年，大部分城市群實現(xiàn)了高度耦合狀態(tài)，泰州市和嘉興市進入?yún)f(xié)調(diào)發(fā)展階段，處于中高耦合和中級耦合狀態(tài)。

城市群呈現(xiàn)出“四周高、中間低”的格局。2005年到2010年一直處于協(xié)調(diào)過渡區(qū)，從瀕臨失調(diào)到初級耦合狀態(tài)。2015年進入?yún)f(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顟B(tài)，處于中級與中高耦合狀態(tài)。2020年京津冀城市群達到了高度耦合狀態(tài)。

珠三角城市群耦合協(xié)調(diào)發(fā)展較為均衡，呈分散布局狀態(tài)。2005年，珠三角城市群均處于極度失調(diào)狀態(tài)。2010年，珠三角城市達到了勉強耦合或初級耦合狀態(tài)。2015年珠海市仍處于協(xié)調(diào)過渡區(qū)，其余城市均已進入?yún)f(xié)調(diào)發(fā)展區(qū)達到中高耦合狀態(tài)。2020年，珠三角城市群達到高度耦合狀態(tài)。

進一步對FVC與地區(qū)生產(chǎn)總值的耦合協(xié)調(diào)度進行趨勢分析，見圖4。通過線性回歸方程可以發(fā)現(xiàn)，長三角城市群中，金華市的耦合協(xié)調(diào)度增速最快，為0.049 5/a，其次為紹興市，增速為0.045 6/a，池州市的增速為0.045/a，也位于前列。京津冀城市群中，北京市與衡水市耦合協(xié)調(diào)度增速最快為0.046 6/a，承德市增速緊隨其后，為0.046 5/a。珠三角城市群中耦合協(xié)調(diào)度增速較快的有惠州市、江門市、深圳市，分別為0.044 8/a、0.044 5/a、0.042 7/a。通過分析可以發(fā)現(xiàn)增長趨勢較快的地區(qū)多位于經(jīng)濟發(fā)展較好的城市圈周圍，通過周圍城市經(jīng)濟帶動以及自身生態(tài)文明建設(shè)，耦合協(xié)調(diào)度的增長趨勢較為可觀，由此說明高質(zhì)量城市發(fā)展往往是經(jīng)濟發(fā)展與生態(tài)文明建設(shè)協(xié)作共進，相互均衡。

3.3" FVC與地區(qū)生產(chǎn)總值耦合協(xié)調(diào)度突變分析

對2000—2020年的耦合協(xié)調(diào)度進行突變檢驗，結(jié)果見圖5。2010年，長三角城市群耦合協(xié)調(diào)度發(fā)生突變，2010年以后耦合協(xié)調(diào)度增長明顯加快，逐步達到協(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顟B(tài)。2000—2012年京津冀城市群耦合協(xié)調(diào)度持續(xù)增長，但回落現(xiàn)象明顯，2012年以后耦合協(xié)調(diào)度持續(xù)增長，雖有個別城市出現(xiàn)回落現(xiàn)象，但總體呈穩(wěn)定的增長趨勢。2000—2004年珠三角城市群的耦合協(xié)調(diào)度基本維持在瀕臨失調(diào)狀態(tài)，2004年珠三角城市群發(fā)生突變，2004—2005年出現(xiàn)嚴(yán)重失調(diào)現(xiàn)象，2006年耦合協(xié)調(diào)度開始增長，達到勉強耦合狀態(tài)，2007—2020年耦合協(xié)調(diào)度實現(xiàn)穩(wěn)步增長。

3.4" FVC與地區(qū)生產(chǎn)總值驅(qū)動機制探究

（1）單因子探測

為了解FVC與地區(qū)生產(chǎn)總值耦合協(xié)調(diào)度的變化原因，將耦合協(xié)調(diào)度作為地理探測器的因變量，進行因子探測。對3個城市群的耦合協(xié)調(diào)度選取相同的驅(qū)動因子進行對比分析，結(jié)果見表4。

由表4可以看出，長三角城市群p值均小于0.05，因子都具有顯著性，q排序為：土地利用類型gt;夜間燈光數(shù)據(jù)gt;二氧化碳排放量gt;PM2.5gt;年均降水量gt;高程gt;年均溫。土地利用類型和夜間燈光數(shù)據(jù)的解釋力均達到了20%以上，二氧化碳排放量、PM2.5以及年均降水量的解釋力均超過10%，高程、年均溫的解釋力較小。

京津冀城市群的p值均小于0.05，具有顯著性。驅(qū)動因子的解釋力度排序為：夜間燈光數(shù)據(jù)gt;土地利用類型gt;二氧化碳排放量gt;年均降水量gt;年均溫gt; PM2.5gt;高程。夜間燈光數(shù)據(jù)與二氧化碳排放量解釋力超過20%，年均降水量、年均溫與PM2.5解釋力超過10%，高程的解釋力較小。

珠三角城市群年均溫pgt;0.05，不具備顯著性；其他因子的p值小于0.05，具有顯著性。驅(qū)動因子解釋力排序為：土地利用類型gt;PM2.5gt;夜間燈光數(shù)據(jù)gt;二氧化碳排放量gt;高程gt;年均降水量gt;年均溫。土地利用類型解釋力超過30%，PM2.5與夜間燈光數(shù)據(jù)的解釋力都超過20%，高程與二氧化碳排放量的解釋力超過10%，而年均降水量的解釋力不高。

（2）因子交互作用

對3個城市群FVC與地區(qū)生產(chǎn)總值的耦合協(xié)調(diào)度進行交互因子探測，因子交互作用熱力圖見圖6。長三角城市群因子交互作用最高的是PM2.5與夜間燈光數(shù)據(jù)，為0.432 3。京津冀地區(qū)交互因子作用最高的是二氧化碳排放量與高程，為0.672 5。珠三角城市群交互作用最高的是土地利用類型與PM2.5，為0.651 5。3個城市群均呈現(xiàn)非線性增強作用，并且3個城市群中，雙因子交互作用解釋力比單因子的解釋力更強，這說明FVC與地區(qū)生產(chǎn)總值的協(xié)調(diào)度不受限于單一因子，與另一因子的交互作用占主要影響。

4" 結(jié)論

采用耦合協(xié)調(diào)度模型，對2000—2020年長三角城市群、珠三角城市群以及京津冀城市群的FVC與地區(qū)生產(chǎn)總值的關(guān)系進行量化，從時間與空間兩方面對耦合協(xié)調(diào)度進行分析，并探究其驅(qū)動力，得出以下結(jié)論。

（1）各個城市群FVC與地區(qū)生產(chǎn)總值的耦合協(xié)調(diào)度從2000年極度失調(diào)狀態(tài)，經(jīng)過協(xié)調(diào)過渡區(qū)，到2020年基本達到了高度耦合狀態(tài)，其中京津冀城市群的耦合協(xié)調(diào)度高于其他兩個城市群。

（2）土地利用類型對城市群的耦合協(xié)調(diào)度產(chǎn)生了較大的影響，解釋力q值最高，達到了0.321。雙因子交互作用解釋力高于單因子，其中二氧化碳排放量與高程的共同作用對京津冀城市群耦合協(xié)調(diào)度的解釋力最高，達到67%。

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