《Journal of Cleaner Production》：Spatial disparities and policy implications of urban-ecosystem coupling: A case study from the southern China
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该研究构建CUI-LEH-CCD框架，基于地理加权主成分分析(GWPCA)量化珠江流域2000-2020年城市化与生态系统健康的空间耦合关系，揭示核心城市早期生态退化与后期恢复、过渡区协调性提升、高密度建成区协调性波动等区域异质性特征，为动态平衡的城乡发展规划提供决策支持。
邹伟|魏宝静|胡喜军|陈存友|李启珍|唐佳|曹世一
中南林业科技大学城市与乡村景观生态研究所自然保护区景观资源湖南省大数据工程技术研究中心景观建筑学院，长沙，410004，中国
摘要
快速的城市化加剧了生态退化和健康风险，对可持续发展构成了重大挑战，尤其是在快速增长地区。理解城市系统与生态系统之间的时空耦合关系对于有效的空间规划和环境管理至关重要。本研究考察了2000年至2020年间珠江流域广东段城市化与生态系统健康之间的时空相互作用。我们开发了空间适应性指数来表征城市化和景观健康状况，通过地理加权整合方法纳入了多种指标。应用协调模型来评估城市增长与生态绩效之间的匹配程度。研究结果表明存在明显的区域差异：虽然核心城市在21世纪初经历了快速的城市化和生态衰退，但近年来特别是在边缘地区出现了生态恢复的迹象。在人口密集区，城市化与生态系统健康之间的协调性不稳定，而在过渡区域有所改善。尽管存在外部压力，内部生态成分仍表现出稳定的协同作用，表明系统具有潜在的韧性。这些发现强调了需要制定差异化的、具有空间意识的规划策略，以使城市发展与生态保护相协调。本研究提出的框架为识别高优先级政策干预区域提供了实用工具，有助于实现城市化河流流域的更平衡和可持续发展。
引言
由于持续的经济增长，快速的城市化显著增加了人口密度和建设用地需求，往往以牺牲自然生态系统为代价，导致广泛的生态退化（Moazzam和Lee，2024；Wei等人，2024a）。这种趋势削弱了支持人类健康和福祉的关键生态系统功能，这与“同一健康”框架和可持续发展目标（Anderson等人，2022；Cao等人，2024）所强调的内容相悖。城市-生态系统相互作用受到四个关键驱动因素的影响：土地利用变化、人口增长、经济扩张和环境退化（Sirin等人，2024）。基础设施扩张通常会破坏栖息地，而城市聚集则增加了能源使用、排放和对当地生态系统的压力（Pan等人，2023）。相比之下，健康的生态系统提供了关键服务——水净化、气候调节和生物多样性支持，这些服务是城市韧性和可持续性的基础（Erum等人，2025）。尽管可持续发展和人类-自然系统耦合理论认识到了这些相互依赖性，但连接城市增长与生态健康的机制仍研究不足，特别是在空间异质性、区域反馈和协调不平衡方面（Ahmed等人，2020；Sirin等人，2024；Xiong等人，2025）。一方面，城市发展为生态恢复提供了所需的财政资源和技术创新；另一方面，健康的生态系统为持续的城市化提供了必要的环境支持（Xie等人，2021）。然而，在快速城市化过程中，这些相互作用的空间差异和反馈动态仍知之甚少。理解城市化强度和空间配置如何影响生态健康——特别是这些关系在不同区域之间的变化——仍然是一个重要的科学挑战（He等人，2025）。
全球城市化的加速进程加剧了双向相互作用（Xie等人，2021；Sj?din等人，2024）。现有研究在多个尺度上量化了这种反馈。例如，Chen等人（2022）发现生态系统服务价值随着建成区扩张而线性下降，而社会经济发展则呈现倒U形关系。Aguilera等人（2020）报告称沿海生态系统的空间连通性随着基础设施增长而降低。其他研究在省级（Xie等人，2021）和国家层面（Huang等人，2024）进行了评估，但往往没有考虑空间异质性。He等人（2025）证明，安全的土地所有权和有针对性的恢复改善了黄河流域的生态状况。然而，大多数研究依赖于静态指标，假设空间稳定性，并采用统一的权重方案，忽略了局部背景。此外，许多分析受行政单元的限制，无法检测城市-生态动态中的细粒度空间异质性（Wu等人，2021；Yadav等人，2024；Xiong等人，2025）。这些局限性突显了需要一个空间明确且具有局部适应性的分析框架。
构建这样一个框架的关键步骤是选择适当的指标和权重方法来评估城市化和生态系统健康。作为复杂的社会-生态过程，城市化需要跨学科方法和稳健的定量方法（W?tróbski等人，2022）。传统的城市化指标通常依赖于人口统计数据（Kahouli等人，2022），而新的模型整合了多源数据集，如土地利用、遥感和夜间灯光图像（Almulhim和Cobbinah，2024）。高分辨率空间数据的日益可用性提高了综合城市化指数（CUI）评估的可靠性。同时，生态健康评估越来越多地采用多指标框架，包括压力-状态-响应（PSR）模型（Sun等人，2019）、驱动-压力-状态-影响-响应（DPSIR）模型（Malekmohammadi和Jahanishakib，2017）以及活力-组织-韧性（VOR）框架（Das等人，2020）。其中，VOR模型因其简单性、数据可访问性和生态相关性而特别受到重视（Hasani等人，2023）。然而，现有框架往往强调内部生态条件，而忽视了以人为中心的生态系统功能——这在城市背景下尤为重要（Sirin等人，2024）。为了解决这一限制，我们通过将生态系统服务作为景观生态健康（LEH）的第四维度来扩展VOR框架，从而将生态结构与社会功能联系起来（He等人，2025）。生态系统服务，如水调节、碳储存和栖息地支持，不仅是生态健康的成果，也是生态活力和韧性的功能指标（Pan等人，2023）。这种整合提供了对生态绩效的更全面和以政策为导向的理解，使生态评估与以人为中心的可持续发展目标保持一致。
权重方案也是多指标评估城市化和生态系统健康的核心。常见的方法——如熵权重方法（EWM）（Zhai等人，2024）、TOPSIS（W?tróbski等人，2022）、模糊综合评估（Zhong等人，2024）和等权重求和（Xiong等人，2025）——倾向于假设指标在空间上的相关性是一致的，忽略了区域差异（Erum等人，2025）。主成分分析（PCA）（Maimaitituersun等人，2025）和层次分析法（AHP）（Awad和Jung，2022）等技术提供部分解决方案，但PCA假设全局稳定性，而AHP受到主观性和空间适应性限制（Wang等人，2025）。机器学习和GeoAI方法（例如随机森林、XGBoost、SHAP）提高了预测能力，但往往作为“黑箱”，空间可解释性有限（Shen等人，2025）。为了克服这些挑战，本研究引入了地理加权主成分分析（GWPCA）——一种空间适应性权重方法，可以生成局部的、数据驱动的指标权重（Guan和Hu，2025）。与传统PCA不同，GWPCA结合了距离衰减核来计算局部主成分，捕捉指标贡献的细粒度空间变化（Harris等人，2011；Wang等人，2025）。这提高了综合指数的客观性和空间敏感性，提供了更真实的城市-生态耦合图景（Comber等人，2016）。虽然GWPCA已在空间分析中得到应用（Fan等人，2021），但在城市-生态系统研究中的应用仍然有限。本研究通过将其嵌入评估框架，揭示了城市和生态系统中的局部尺度异质性。
为了评估城市化和生态系统健康之间的协调性，我们进一步整合了耦合协调度（CCD）模型。CCD同时揭示了交互强度和时空协调性，使其非常适合在动态条件下诊断城市-生态关系（Tomal，2021；Guo等人，2024）。尽管被广泛使用（Ariken等人，2021；Guo等人，2024），但将其与GWPCA结合是新颖的。这种整合提供了对空间差异和局部响应模式的新见解，超越了区域平均值，揭示了区域内的变化。总体而言，提出的CUI-LEH-CCD框架通过整合结构-功能生态评估、空间适应性权重和动态协调诊断，在方法论上优于现有模型（例如DPSIR、VOR、标准CCD应用）。
虽然之前的研究主要集中在黄河和长江流域的城市聚集区和三角洲地区（Chen等人，2022；Zhang等人，2024），但广东珠江流域（PRBGD）受到的关注相对较少。该地区包括整个珠江下游系统，以深圳和广州等大城市为枢纽，具有快速的城市化和复杂的水文条件以及显著的区域差异（Yang等人，2024）。这些特征使PRBGD成为应用和验证所提出框架的理想案例。
因此，本研究将CUI-LEH-CCD框架应用于PRBGD，以量化和解释时空耦合模式。这种综合方法不仅推进了对城市-生态系统相互作用的理论理解，还为区域可持续性提供了可扩展的、具有政策相关性的工具。具体来说，我们解决了以下研究问题：（1）如何开发一个空间明确且全面的框架来评估城市化和生态系统健康之间的耦合？（2）PRBGD中这种耦合的时空特征和区域差异是什么？（3）哪些政策策略可以增强快速城市化地区城市增长与生态可持续性之间的协调？
材料与方法
本节介绍了研究区域、数据来源和方法论框架。首先概述了区域背景，接着是数据采集和处理，最后介绍了用于分析空间模式和耦合关系的方法（表1）。
结果
本节报告了PRBGD中城市-生态系统耦合的空间动态的实证发现。首先研究了CUI和LEH的时空演变，然后评估了它们的耦合协调度，最后探讨了LEH子指标之间的权衡和协同作用，以揭示潜在的生态机制和政策相关性。
讨论
本节总结了研究的主要方法论贡献、实证见解和政策含义。评估了所提出的基于GWPCA的框架的优势，解释了城市化和生态健康之间的动态相互作用，并提出了规划和未来研究的建议。
结论
本研究提出了一种新颖的、空间明确的框架，用于评估城市化和生态系统健康之间的耦合，通过GWPAC考虑了空间异质性。将该框架应用于2000年至2020年的PRBGD，我们量化了城市增长与生态系统健康之间的时空动态和相互作用，为可持续区域发展提供了以政策为导向的建议。结果揭示了CCD的显著空间异质性和时间变化。
作者贡献声明
邹伟：撰写——初稿，软件开发，调查，正式分析，数据管理。魏宝静：撰写——审阅与编辑，撰写——初稿，监督，方法论，资金获取，概念化。胡喜军：撰写——审阅与编辑，撰写——初稿，监督，方法论，资金获取，概念化。陈存友：撰写——初稿，可视化。李启珍：撰写——初稿，资源准备。唐佳：撰写——初稿，
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。
致谢
本工作得到了国家自然科学基金（编号32501458）和湖南省自然科学基金（编号2023JJ41039）对B?W的支持，湖南省研究生研究与创新项目（编号CX20251230）和中南林业科技大学研究生研究与创新项目（编号2025CX01027）对W?Z的支持，中国国家林业局重点学科（编号21，Forest Ren Fa项目，2016年），以及科学研究
