状态、结构与趋势:诊断城市化与生态系统服务关系的一个三维框架
《Applied Geography》:State, structure, and trend: A three-dimensional framework for diagnosing urbanization–ecosystem service relationships
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时间:2026年05月11日
来源:Applied Geography 5.4
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林阳燕|徐细宝|谭燕|何宝世|陈民坤|谭雷
中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与流域水安全国家重点实验室,南京,211135,中国
**摘要**
城市化对生态系统服务(ESs)造成了巨大压力,使其协调成为可持续发展的核心挑战。本研究开发了一个三维诊断框架,结合协调水
林阳燕|徐细宝|谭燕|何宝世|陈民坤|谭雷
中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与流域水安全国家重点实验室,南京,211135,中国
**摘要**
城市化对生态系统服务(ESs)造成了巨大压力,使其协调成为可持续发展的核心挑战。本研究开发了一个三维诊断框架,结合协调水平、结构模式和变化趋势来评估城市化与生态系统服务(U–ES)之间的关系。将这一框架应用于中国的长江经济带(YREB),我们构建了一个综合生态系统服务指数(CESI)和一个综合城市化水平(CUL),并结合了耦合协调度模型、相对发展结构诊断和Tapio脱钩模型,以考察2000年至2020年间U–ES关系的时空演变以及重点管理区域的迁移情况。CESI在该地区73.18%的范围内有所提升,表现出明显的“西部较高–东部较低、南部较高–北部较低”的空间分布特征。城市化进程持续加剧,高度城市化地区的比例从0.86%增加到2.54%,形成了“东部较高–西部较低”的梯度。研究期间,从纯粹的经济增长逐渐转变为更加平衡的经济与生态协同发展。相应地,U–ES的协调性显著提高:平均耦合协调度上升,96.07%的县显示出协调性的改善,主要表现为弱脱钩状态。重点管理区域主要集中在第三优先级地区(59.07%)。随着时间的推移,这一模式经历了重大的结构重组和空间迁移,第一优先级区域向中部地区转移,而第三优先级区域则在西部进一步集中。通过超越传统的单一指标方法,该框架能够对长江经济带1070个县进行精确的问题导向空间诊断,并为全球快速城市化地区的有针对性的政策和生态治理提供了可扩展的模型。
**引言**
城市化是我们这个时代最重要的人口社会经济现象之一,它推动了发展并为人类提供了必要的栖息地(Ouyang等,2021)。同时,生态系统服务(ESs)通过满足基本生存需求直接和间接地支持人类福祉(Lin等,2025)。城市化与ESs之间的关系是复杂且双向的(Fang等,2022)。一方面,城市化可以通过技术创新和基础设施发展增强ESs(Adshead等,2019);另一方面,人类活动不可避免地侵犯生态空间,破坏现有的结构和功能(Sannigrahi等,2020)。由此导致的资源枯竭和土地退化(Ghosh等,2021)加剧了全球ES的退化,对可持续发展构成了重大挑战(Hopkins等,2020)。ES的退化也反过来限制了城市化(Xu等,2023),特别是通过减少资源产出和产生负反馈循环(Chen & Chi,2022)。因此,在城市发展与ES维护之间实现平衡已成为一项具有重大意义的研究重点(Chen等,2024)。
从不同时间段的空间相互作用角度理解构成城市化–生态系统服务关系(U–ES)的复杂关系,对于实现可持续的区域发展至关重要。为应对快速城市化带来的挑战,耦合协调理论已被引入到城市–生态复合系统研究中(Fang等,2022),为评估人类活动的影响提供了有价值的工具。最近在各种尺度上的研究——全球(Chen等,2023)、国家(Cao等,2021)、流域(Pan等,2023)、城市聚集区(Zhai等,2024)和省级(Yang等,2020)——整合了诸如行星边界理论(Steffen等,2015)、耦合立方体理论(Liu等,2020)和远距离耦合理论(Xia, Zhu等,2025)等理论框架。这些研究采用了耦合协调度模型(He等,2025)、脱钩分析(Peng等,2020)等方法,精确探讨了城市化对ESs的影响,提供了关系评估和平衡发展的政策路径。
尽管相关研究日益丰富,但对U–ES关系的系统理解在三个方面仍然有限。首先,现有研究主要集中在识别U–ES关系的静态耦合协调状态(Sun等,2022;Yang等,2020),或者在某些情况下,研究其时间演变(Liu等,2023;Qu, You, Feng, & Guo, 2024)。然而,这些分析主要反映了整体关系结果的变化,不足以捕捉两个系统的动态特征(Zhang, Fang等,2026),特别是它们的相对发展速度、变化方向和交互强度。因此,它们对城市化过程中生态压力是否得到缓解或持续积累的信息有限。其次,大多数研究强调总体水平的差异,而较少关注不同地区协调或不平衡的主要来源。对于可能导致类似观察结果的不同发展约束和区域背景考虑不足。结果,现有研究往往无法回答关键问题:U–ES是否协调、关系如何演变,以及哪个系统是不平衡的主要来源(Lei等,2024;Xu等,2025;Zhai等,2024)。第三,有效的区域治理需要系统地识别优先干预区域(Bai等,2018;Srivathsa等,2023;Yi等,2025),超越对当前协调状态的理解,深入分析潜在的结构失衡和发展轨迹。然而,现有研究在将分析结果转化为区域治理的实际工具方面仍有限(Mandle等,2021)。特别是,优先干预区域及其演变尚未得到系统识别,难以直接支持差异化的治理。因此,迫切需要能够识别面临不同协调挑战的区域的框架——无论是由于发展差距、结构不匹配还是不利趋势——以支持有针对性的管理策略。
长江经济带(YREB)是中国快速经济增长的代表性地区,其特征是多样化的发展阶段、多样的生态条件和独特的城市化模式。然而,集约化发展带来了严重的生态和环境挑战,包括持续的ES退化(Tu等,2023)。因此,YREB面临着协调经济进步与环境可持续性的压力(Zhang等,2025)。中国政府在2010年左右提出了“生态文明战略”,并在2016年发布了倡导在YREB“保护优先于发展”的指令(Xu等,2020),这标志着从“经济优先”向“生态优先和绿色发展”的制度转型。这一政策转变为理解YREB中U–ES关系阶段性演变提供了重要背景。
在此背景下,本研究开发了一个三维诊断框架,从区域治理的角度结合“协调水平、结构模式和变化趋势”,系统地考察了2000年至2020年间YREB内U–ES协调关系的时空演变。具体而言,本研究解决了三个问题:(1)2000年至2020年间YREB中U–ES关系呈现出哪些时空协同和冲突,是否存在阶段性的转折点?(2)在不同的区域发展背景下,如YREB的东部、中部和西部,哪些主要矛盾和约束条件影响了U–ES的协调或不平衡?(3)哪些区域应被确定为优先管理区域,它们的空间分异特征和演变轨迹是什么?
这项研究通过两个相互关联的贡献推进了文献发展。在理论层面,它超越了多维分析的碎片化,发展了一个整合的“状态–结构–趋势”框架,结合了耦合协调分析、相对发展结构诊断和脱钩分析。这一框架使系统状态的识别、动态响应的描述和主要矛盾的诊断成为可能,从而将U–ES研究从单一维度关系描述提升到系统诊断。在实证层面,该研究揭示了由制度转型塑造的阶段性演变轨迹,并识别了重点管理区域的空间迁移。通过这种方式,它将U–ES研究从模式识别扩展到治理支持,为YREB及其他快速城市化地区的差异化监管、有针对性的政策干预和可持续治理提供了可复制的基础。
**研究区域**
长江经济带(YREB)涵盖中国东部、中部和西部地区的十个省市,占全国土地面积的21.3%,近一半的人口和46.7%的GDP,平均城市化率为53.0%。该地区海拔从西部高地的4000多米下降到东部低地的50米以下(图1b),形成了多样的地形,包括高原、山脉、丘陵、平原和盆地(Xu等)。
**综合生态系统服务指数(CESI)的时空变化**
总体而言,2000年至2020年间YREB的ES供应呈现稳定的上升趋势,CESI也随之提高。空间上,CESI在西部和南部地区较高,在东部和北部地区较低(图4)。就个别ES而言,碳封存(CS)和气候调节(CR)表现出显著增强;水产量(WY)、土壤保持(SR)和水净化(WP)有所增长;而栖息地质量(HQ)和空气净化(AP)服务...
**U–ES关系的时空演变与阶段性特征**
2000年至2020年间,长江经济带(YREB)的综合生态系统服务指数(CESI)和综合城市化水平(CUL)持续增加,耦合协调度(CCD)也同步改善。这一模式与先前的研究结果一致,表明YREB的城市化进程加快,同时生态系统服务(ESs)也得到了总体改善(He等,2024;Qu, You, Feng, & Guo, 2024;Xu等,2020)。这些结果表明,U–ES之间的互动...
**结论**
本研究开发了一个三维诊断框架,结合协调水平、结构模式和变化趋势,系统地揭示了2000年至2020年中国长江经济带城市化–生态系统服务(U–ES)协调关系的时空演变。该框架超越了传统的静态协调状态评估方法,不仅确定了城市化和ESs是否协调,还...
**作者贡献声明**
林阳燕:撰写——原始稿件、可视化、方法论、数据管理、概念化。
徐细宝:撰写——审稿与编辑、方法论、资金获取、概念化。
谭燕:撰写——审稿与编辑。
何宝世:撰写——原始稿件、数据管理。
陈民坤:撰写——原始稿件、数据管理。
谭雷:撰写——审稿与编辑、资金获取、数据管理。
**资助**
本研究得到了科技基础资源调查计划(资助编号2023FY100100)、国家自然科学基金(42171296;42301359)、NIGLAS科技规划项目(NIGLAS2022GS06)和澳大利亚研究委员会发现项目(DP230103060)的支持。
**利益声明**
作者声明他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。
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