黄河流域城市生态韧性时空演变特征及影响因素分析

doi:10.12118/j.issn.1000-6060.2023.381

摘要/Abstract

摘要：

科学评估黄河流域城市生态韧性对于塑造流域高质量发展优势与营造韧性宜居环境至关重要。基于“压力-状态-响应-创新”四维框架构建城市生态韧性评价体系，运用核密度估计、Dagum基尼系数等方法考察2011—2020年黄河流域城市生态韧性时序演进、空间分布及空间差异特征，并使用空间杜宾模型剖析其影响因素。结果表明：（1）黄河流域城市生态韧性有效提升，上中下游各地区演进过程、极化特征不尽相同。（2）城市生态韧性空间格局呈“下游-中游-上游”梯度递减，空间集聚与区域分异特征明显。（3）城市生态韧性总体及区域内差异波动式下降，区域间差异是空间差异主要来源，年均贡献率高达65.44%。（4）降水量、经济发展水平、公共安全建设对黄河流域城市生态韧性提升具有正向影响，对外开放水平存在正向溢出效应，基础设施建设、政府干预程度在提升当地城市生态韧性过程中也呈现出正向溢出效应，而土地开发强度、环境污染程度会抑制城市生态韧性提升，且环境污染程度还存在负向溢出效应。此外，黄河上中下游各地区影响因素效果差异显著。

关键词: 城市生态韧性, 时空演变, 空间差异, 影响因素, 黄河流域

Abstract:

A scientific assessment of urban ecological resilience in China's Yellow River Basin is crucial for shaping the basin's high-quality development advantages and creating a resilient and livable environment. Based on the four-dimensional framework of “Pressure-State-Response-Innovation”, this study constructs an urban ecological resilience evaluation system and investigates the temporal evolution, spatial distribution, and spatial difference characteristics of urban ecological resilience in the Yellow River Basin from 2011 to 2020 using kernel density estimation, Dagum Gini coefficient, and other methods. Moreover, it applies the spatial Durbin model to analyze its influencing factors. The results showed that: (1) The urban ecological resilience in the Yellow River Basin was effectively improved, and the evolution process and polarization characteristics of the downstream, midstream, and upstream were different. (2) The spatial pattern of urban ecological resilience showed a “downstream-midstream-upstream”, gradient decline, with obvious characteristics of spatial agglomeration and regional differentiation. (3) The overall and intraregional differences in urban ecological resilience fluctuated, and inter-regional differences were the main source of spatial differences, with an annual contribution rate of 65.44%. (4) Precipitation, economic development level, and public security construction positively impacted the improvement of urban ecological resilience in the Yellow River Basin, and the opening up level had a positive spillover effect. Infrastructure construction and government intervention also showed a positive spillover effect in improving local urban ecological resilience, whereas the intensity of land development and the degree of environmental pollution would hinder the enhancement of urban ecological resilience. The degree of environmental pollution also had a negative spillover effect. In addition, significant differences were observed in the effects of the influencing factors in the downstream, midstream, and upstream of the Yellow River.

Key words: urban ecological resilience, spatiotemporal evolution, spatial difference, influencing factors, the Yellow River Basin

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图/表 8

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目标层	准则层	指标层	指标含义	属性	权重
城市生态韧性	压力维度	单位GDP供水量/10^-4m³·元^-1	城市水耗强度	-	0.038
		单位GDP能源消费量/10^-4tce·元^-1	城市能耗强度	-	0.041
		单位GDP建设用地占用面积/10^-8km²·元^-1	城市地耗强度	-	0.042
		单位GDP工业二氧化硫排放量/10^-8t·元^-1	环境污染强度	-	0.040
	状态维度	单位面积水资源总量/m³·km^-2	水资源丰富度	+	0.123
		归一化植被指数（NDVI）	生物资源水平	+	0.065
		人均公园绿地面积/m²·人^-1	生态宜居空间	+	0.070
		建成区绿化覆盖率/%	城市绿化水平	+	0.046
	响应维度	污水处理厂集中处理率/%	环境治理响应	+	0.040
		生活垃圾无害化处理率/%	人居环境改善	+	0.038
		一般工业固体废物综合利用率/%	废物综合利用	+	0.056
		节能环保支出占地方财政支出比/%	环保投入强度	+	0.075
	创新维度	研究与试验发展（R&D）经费投入占GDP比/%	研发投入强度	+	0.137
		科学技术支出占地方财政支出比/%	科技投入强度	+	0.141
		人均专利授权数量指数	创新产出水平	+	0.048

因素分类	影响因素	测度方法
生态空间环境	降水量（PRE）	年均降水量/mm
	土地开发强度（LU）	城市建设用地面积占城市总面积比重/%
	基础设施建设（INF）	人均道路面积/m²·人^-1
	环境污染程度（POL）	工业SO₂、工业废水排放量及PM_2.5年均浓度采用熵值法构建环境污染指数
社会经济环境	经济发展水平（ECO）	人均GDP/10⁴元·人^-1
	对外开放水平（OPEN）	货物进出口额占GDP比重/%
	政府干预程度（GOV）	环境污染治理投资占GDP比重/%
	公共安全建设（PS）	人均公共安全支出/元·人^-1

变量	黄河流域		上游地区		中游地区		下游地区
变量	直接效应	溢出效应	直接效应	溢出效应	直接效应	溢出效应	直接效应	溢出效应
PRE	0.052^*（1.88）	0.097（1.12）	0.025^**（2.51）	0.028（0.76）	0.020^*（1.76）	0.043（1.55）	-0.011（-0.66）	0.030（1.47）
LU	-0.048^***（-2.66）	-0.050（-1.02）	-0.030^*（-1.88）	-0.286^***（-4.77）	-0.042^***（3.76）	0.166^***（4.06）	-0.027^***（-2.86）	0.028（1.01）
POL	-0.017^*（-1.81）	-0.045^*（-1.94）	-0.001（-0.13）	-0.044^*（-1.70）	-0.034^***（-5.21）	-0.057^***（-3.04）	-0.016^***（-3.08）	-0.053^***（-3.98）
INF	0.048^***（3.60）	0.103^***（2.63）	0.040^***（3.06）	0.090（1.27）	0.002（0.24）	-0.005（-0.16）	0.036^*（1.76）	-0.009^**（2.03）
ECO	0.182^***（3.75）	-0.010（-0.10）	0.131^***（3.17）	-0.180^**（-2.33）	0.043（1.39）	-0.014^**（-2.01）	0.072^***（2.92）	0.167^***（2.97）
OPEN	0.009（1.00）	0.032^**（2.08）	-0.005^**（-2.25）	0.048^***（2.65）	0.001（0.34）	0.020（1.61）	0.007^**（2.33）	-0.015（-1.34）
GOV	0.012^**（1.99）	0.034^*（1.82）	-0.029^***（-2.86）	0.022（1.20）	0.019^**（2.47）	-0.022^**（-1.98）	-0.028^***（-4.58）	0.012（1.11）
PS	0.066^*（1.91）	0.026（0.29）	0.064^**（2.23）	0.078（0.83）	0.065^**（1.97）	0.047（0.69）	0.043^**（2.48）	0.022（0.44）
ρ	0.314^***（5.91）		0.520^***（12.78）		0.480^***（9.95）		0.413^***（8.09）
R²	0.545		0.256		0.280		0.129
Log-L	896.476		1001.339		1142.338		1265.606