山西省县域高质量发展与生态系统服务耦合的时空演变特征

doi:10.13866/j.azr.2022.04.24

干旱区研究 ›› 2022, Vol. 39 ›› Issue (4): 1234-1245.doi: 10.13866/j.azr.2022.04.24

山西省县域高质量发展与生态系统服务耦合的时空演变特征

刘海龙^1,²(),唐飞¹(),丁娅楠¹,张羽¹,郭晓佳^1,²,谭景柏³,程岳¹

1.山西师范大学地理科学学院,山西太原 030000
2.山西师范大学人文地理研究所,山西太原 030000
3.西北工业大学力学与土木建筑学院,陕西西安 710129

收稿日期:2022-01-12 修回日期:2022-02-11 出版日期:2022-07-15 发布日期:2022-09-26
通讯作者: 唐飞
作者简介:刘海龙（1983-）,男,博士,副教授,研究方向为区域生态环境与可持续发展. E-mail: liuhailong5117@163.com
基金资助:
山西省研究生创新项目资助(2021Y492);教育部人文社会科学研究项目(20YJC630032)

Temporal and spatial evolution characteristics of the coupling between county high-quality development and ecosystem services in Shanxi Province

LIU Hailong^1,²(),TANG Fei¹(),DING Ya’nan¹,ZHANG Yu¹,GUO Xiaojia^1,²,TAN Jingbai³,CHENG Yue¹

1. School of Geographical Sciences, Shanxi Normal University, Taiyuan 030000, Shanxi, China
2. Institute of Human Geography, Shanxi Normal University, Taiyuan 030000, Shanxi, China
3. School of Mechanics and Civil Architecture, Northwest University of Technology, Xi’an 710129, Shaanxi, China

Received:2022-01-12 Revised:2022-02-11 Online:2022-07-15 Published:2022-09-26
Contact: Fei TANG

摘要/Abstract

摘要：

基于2000年、2005年、2010年、2018年山西省107个县区数据,构建山西省高质量发展评价指标体系,使用InVEST模型测算山西省各县区生态系统服务,利用耦合协调度模型与弹性系数方法,对山西省县域高质量发展系统与生态系统服务的时空耦合特征进行剖析。结果表明：（1）城市的等级效应对于高质量发展水平影响效果显著,高质量发展的空间分异规律较强,大致形成了南北中三级核心,中部地区极化效应突出。（2）生态系统服务在时间尺度和空间格局上均具有锁定效应,时空演变特征与研究区地形分布具有一致性,呈现出稳定的“镜像L型”空间分布格局。（3）生态系统服务整体滞后于高质量发展,从时间变化来看,耦合水平呈上升趋势,从空间格局特征来看,呈现出“东西向”偏移为“东北-西南”的协调主体轴。（4）高质量发展与生态系统服务的耦合类型以异向变化为主,出现衰退型和滞后型相抗衡的“两极分化”格局,形成了收敛的“S”型衰减区,作为耦合类型的理想模式,增长型在研究区极少出现。

关键词: 高质量发展, 生态系统服务, 耦合协调度模型, 山西省县域

Abstract:

Based on the data of 107 counties and regions in Shanxi Province in 2000, 2005, 2010, and 2018, this paper constructs the evaluation index system of high-quality development in Shanxi Province, uses the InVEST model to calculate the ecosystem services of counties and regions in Shanxi Province, and analyzes the spatiotemporal coupling characteristics of the high-quality development system and ecosystem services of counties in Shanxi Province by using the coupling coordination model and elasticity coefficient method. The following results are presented. (1) The grade effect of cities has a significant impact on the level of high-quality development. The spatial differentiation law of high-quality development is strong, which roughly forms the north-south-middle three-level cores, and the polarization effect in the central region is prominent. (2) Ecosystem services in the study area have locking effects in time scale and spatial pattern. The temporal and spatial evolution characteristics are consistent with the topographic distribution of the study area, showing a stable “mirror L-shaped” spatial distribution pattern. (3) Ecosystem services in the study area generally lag behind high-quality development. From the perspective of the time change, the coupling level shows an upward trend. From the perspective of spatial pattern characteristics, ecosystem services and the high-quality development show the coordination main axis of “northeast-southwest.” (4) The coupling type of high-quality development and ecosystem services in the study area mainly changes in different directions, generally showing a retrogressive development trend. A “polarization” pattern, in which recession and lag types compete, is also observed, forming a convergent “S” type attenuation area. As an ideal model of coupling type, growth type is remarkably few in the study area.

Key words: high quality development, ecosystem services, coupling coordination degree model, counties in Shanxi Province

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图/表 13

表1

表2

表3

表4

耦合协调度类型划分"

类型	EHR	ECR	弹性系数 $β$	特征
增长型	EHR>0	ECR>0	$β > 1$	生态系统服务增速快于高质量发展增速
粗放型	EHR>0	ECR>0	$0 < β < 1$	高质量发展增速快于生态系统服务增速
滞缓型	EHR<0	ECR>0	$β < 0$	生态系统服务提升,高质量发展水平下降
滞后型	EHR>0	ECR<0	$β < 0$	生态系统服务下降,高质量发展水平提升
衰退型	EHR<0	ECR<0	$0 < β < 1$	生态系统服务降速慢于高质量发展降速
衰落型	EHR<0	ECR<0	$β > 1$	生态系统服务降速快于高质量发展降速

表4

表5

图1

表6

图2

表7

图3

表8

表9

图4

参考文献 39

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一级指标及权重	二级指标及权重	三级指标	熵权法	层次分析法	综合权重	指标属性
创新发展（0.326）	创新投入（0.130）	研究与开发（R&D）机构数	0.128	0.096	0.130	+
	创新产出（0.093）	申请专利数	0.106	0.059	0.093	+
	创新环境（0.103）	规模以上工业总产值	0.113	0.026	0.064	+
		规模以上工业单位数	0.060	0.019	0.039	+
协调发展（0.145）	城乡协调（0.089）	城镇化率	0.038	0.150	0.089	+
	产业协调（0.056）	产业发展水平	0.045	0.050	0.056	-
绿色发展（0.049）	低碳发展（0.020）	CO₂浓度	0.002	0.099	0.020	-
	环境治理（0.029）	农业化肥使用量	0.002	0.062	0.016	-
		PM_2.5浓度	0.002	0.039	0.013	-
开放发展（0.168）	内部联系（0.057）	社会消费品零售额占GDP比重	0.035	0.067	0.057	+
	对外开放（0.111）	进出口总额占GDP比重	0.067	0.133	0.111	+
共享发展（0.314）	医疗卫生（0.082）	医院卫生院床位数	0.149	0.033	0.082	+
	收入分配（0.106）	人均可支配收入占人均GDP比重	0.089	0.092	0.106	+
	公共服务（0.126）	社会福利院床位数	0.032	0.024	0.033	+
		义务教育阶段人数	0.122	0.052	0.093	+

生态系统服务类型	计算公式	熵值法	层次分析法	综合权重	指标属性
水源涵养	利用InVEST模型中的产水模块计算研究区的水源涵养服务,具体计算公式见文献[32]	0.047	0.291	0.126	+
土壤保持	利用InVEST模型中的土壤保持模块计算研究区土壤保持量,具体计算公式见文献[33-34]	0.477	0.323	0.423	+
粮食生产服务	赵文亮等^[35]在相关研究中指出农作物与NDVI之间有显著的线性关系。因此,本文通过ArcGIS软件中的掩膜提取,将山西省NDVI栅格数据导出,并通过栅格NDVI值与耕地总NDVI值的比值进行分配,获取研究区粮食生产服务的供给量,公式见文献[23]	0.282	0.168	0.234	+
固碳服务	利用InVEST模型中4个碳库的平均碳密度乘以不同土地利用/土地覆被类型的面积来计算生态系统碳储量,具体计算公式见文献[23]	0.128	0.099	0.121	+
生境质量	InVEST模型中生境质量模块可以测算某一区域的生境质量指数,该模型假设生境质量较高的区域生物多样性高;生境质量指数由生境类型的总威胁水平计算获得,生境退化度、生境质量计算公式以及相关模型参数见文献[36]	0.066	0.119	0.096	+

R的取值范围	耦合协调阶段	耦合协调区间
0<R≤0.2	严重失调	不可接受区间
0.2<R≤0.4	濒临失调	不可接受区间
0.4<R≤0.6	基本协调	勉强可接受区间
0.6<R≤0.8	中度协调	可接受区间
0.8<R≤1	高度协调	可接受区间

	2000年	2005年	2010年	2018年
综合得分	0.140	0.167	0.158	0.189
变异系数	0.476	0.435	0.546	0.464
Moran’s I	0.188	0.173	0.136	0.228
Z得分	2.819	2.670	2.180	3.558
P值	0.00	0.00	0.00	0.00

	2000年	2005年	2010年	2018年
综合得分	0.366	0.368	0.365	0.335
变异系数	0.344	0.336	0.337	0.362
Moran’s I	0.485	0.447	0.452	0.517
Z得分	6.758	6.228	6.308	7.213
P值	0.00	0.00	0.00	0.00

山西省县域高质量发展与生态系统服务耦合的时空演变特征

Temporal and spatial evolution characteristics of the coupling between county high-quality development and ecosystem services in Shanxi Province

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	2000年	2005年	2010年	2018年
变异系数	0.206	0.169	0.163	0.148
Moran’s I	0.244	0.336	0.170	0.381
Z得分	3.473	4.716	2.464	5.323
P值	0.00	0.00	0.01	0.00

耦合类型	2000—2018年	2005—2010年	2010—2018年
增长型	3.7%	0	0
粗放型	56.6%	13.2%	0.9%
滞缓型	16.9%	30.2%	76.4%
滞后型	16.0%	11.3%	1.9%
衰落型	7.5%	46.2%	9.4%
衰退型	0	0	12.3%

	2000—2005年	2005—2010年	2010—2018年
Moran’s I	0.337	0.255	0.254
Z得分	4.720	3.590	3.506
P值	0.00	0.00	0.00

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