敬 博,雷 瑜,閆 芳,朱依平
(1.西安建筑科技大學城市規劃設計研究院,陜西·西安 710127;2.西安建筑科技大學建筑學院,陜西·西安 710055)
我國是山地大國,山區占國土總面積的68.2%,是全球該比例的2.8倍[1]。早期關于山地研究多集中在自然地理領域,基于地形的降水、土壤、植被、聚落生態位空間分異等方面成果豐富。2000年以后開始突出“人”的因素,重點關注“人”“地”雙系統作用關系研究,鐘祥浩[2]提出建立以人山關系地域系統為核心的山地科學,此后以山區人地關系為對象的相關研究陸續展開,包括山區承載力、要素空間分異、山區災害與防治、山區人居環境等方面[3-6]。山區因其系統復雜性、生態脆弱性和易干擾性特征,成為近年來全球環境變化、生態退化中最為激烈和迅速的地域,山區人地關系協調發展開始受到學界和政府的持續關注。山區人地關系演化研究主要集中在聚落演化[7]、土地利用/土地覆蓋變化[8]、景觀格局演化[9]等方面,常用方法有系統熵模型[10]、環境承載力評價PSR概念模型[11]、地理探測器[12]、多水平貝葉斯模型[13]等。盡管山區人地關系演化研究成果豐富,但更多是針對單一要素的空間變化研究,缺乏綜合系統的動態演化和影響因素研究,另外,針對不同地形區的演化對比也較為少見。
秦巴山區區域地位重要、生態價值突出,但經濟發展落后、貧困問題嚴重,是典型的生態高地和扶貧重地。當前,該區域盡管脫貧攻堅成效顯著,但與全國其他地區發展相比仍有較大差距,加之其脆弱的生態條件,局部地區人地矛盾依然突出,深入研究該地區人地系統演化規律并提出針對性措施對于維系地區生態安全格局、保障區域綜合效益具有重要意義。基于此,本文以秦巴山區為研究對象,構建面向山區的人類活動需求系統與資源環境供給系統關系演化模型,深入刻畫2000~2015年間不同地形區的人地關系時空動態演化過程,并對其驅動因素進行剖析,以期對秦巴山區和其他山地區域協調發展提供科學指導。
秦巴山區跨秦嶺、巴山兩大山脈,地形起伏變化較大,地貌類型多樣,生態重要性高,是我國南水北調中線工程的水源涵養地、供給地[14]和《全國主體功能區規劃》確定的17個重要生物多樣性生態功能區之一。秦巴山區涉及陜西、四川、甘肅、河南、湖北、重慶五省一市,中部山區部分經濟發展落后,貧困問題突出,是我國14個集中連片特困區中地理位置最為居中、涉及省份最多、貧困人口最多的區域。本研究將涉及秦巴山區的23個地市(州)級行政單元作為研究范圍,總面積約47.72km2(圖1)。

圖1 研究區位置圖Fig.1 Location map of research area
(1)指標體系與權重
為強化生態屬性與價值,構建的人地關系耦合協調度評價體系,將資源環境細分為資源供給和生態供給兩方面。為突出山區針對性,在可獲取性原則的基礎上,特增加林業產值占比、森林覆蓋率、植被覆蓋度等反映生態情況的指標,形成指標體系(表1)。為降低土地面積、人口規模差異對指標間和不同年際間可比性的干擾,相關指標都采用人均值和地均值。采用AHP(層次分析法)主觀賦權法和熵值客觀賦權法相結合確定綜合權重,具體過程略。

表1 人地關系耦合協調度評價體系Table 1 Evaluation system on coupling coordination degree of man-land relationship
(2)數據來源
數據包括研究區2000/2005/2010/2015四年社會經濟統計截面數據和遙感影像數據兩部分。其中森林覆蓋率來源于中科院資源環境科學數據中心Landsat TM/ETM遙感影像解譯數據,植被覆蓋率來源于哥白尼全球土地服務網站(https://land.copernicus.eu/global/products/fcover);高程來源于美國地質調查局(https://lta.cr.usgs.gov/SRTM)發布的SRTM數據;統計數據來源于各省統計年鑒、水資源公報、中國城市統計年鑒、中國城市建設統計年鑒以及各市的統計公報。
耦合度(capacitive coupling)指兩個或者兩個以上系統在相互關聯、影響、整合過程中逐漸形成一個整體的難易程度,不僅可以衡量人地各子系統發展水平,還可判別“人”和“地”間的交互耦合程度(式1)。

其中:C代表系統耦合度;f(x)、f(y)分別代表人地兩子系統發展指數,由指標加權而得。耦合程度判斷[15],具體見表2。

表2 耦合程度判斷表Table 2 Judgment of coupling degree
耦合度對判別人地關系狀態和作用強度具有重要意義,但卻很難反映出人地關系的整體“功效”與“協同”效應,因為人地關系都有交錯、動態和不平衡的特性。在此基礎上的耦合協調度模型能更加全面、準確判定人地關系的綜合協調程度(式2、式3)。

式中:D為耦合協調度,C為耦合度,T為兩系統的綜合協調指數。α、β為權重系數,α>0,β>0且α+β=1。參考相關研究將耦合協調度水平劃分成五種類型,當D (0,0.2]時為失調狀態,當D (0.2,0.4]時為瀕臨失調,D (0.4,0.6]低度協調,D (0.6,0.8]時為中度協調,D (0.8,1]時為高度協調。
高程與起伏度是劃分山區地貌類型的重要指標。本文按地形差異將研究區劃分為中高山區與低山平原區,利用SRTM數據在ArcGIS平臺下計算各地市平均高程,地形起伏度基于封志明等[16]提出的計算公式(式4)。

式中:Re代表地形起伏度,Hmax和Hmin分別代表研究單元內的高程最大值和最小值;P(A)為研究區域單元內的平地(即Hmax-Hmin≤30m)面積;A為單元總面積。將高程與起伏度分析結果進行綜合統計,進而劃分出地貌類型區。
演化驅動影響因素的分析常采用全局回歸模型——最小二乘法(OLS)和局部回歸模型——地理加權法(GWR)兩種,其中OLS模型表達式為:

式中:xn是第n個解釋自變量,βn為變量系數,ε為隨機誤差。
地理加權回歸模型將空間位置引入回歸參數中,具有較好的空間自變量解釋能力,計算模型表達[17]為:

式中:(ui,vi)為第i個樣本點的地理坐標;β0(ui,vi)為常數項的位置函數;n為自變量個數;xin為第i個樣本點第n個自變量的值;β(nui,vi)為自變量系數的位置函數;εi為隨機誤差。
(1)人類活動需求系統演化
秦巴山區人類活動需求指數總體較低,2000~2010年逐年下降、2010~2015年小幅回升(圖2)。主要由于大多地區人口和經濟總量增長緩慢,部分人均指標增長不明顯,地區發展不均衡也加劇了指數的下降幅度。各地市指數在空間上呈現外圍高、內部低的不均衡格局,秦嶺北麓、伏牛山地區以及四川盆地北部各地市指數相對較高(圖3)。不同于研究區總體下降趨勢,渭南、安康的指數在2000~2015年整體上升。西安、重慶、襄陽、漢中、巴中、十堰、廣元、南充等地在2010~2015年小幅回升,說明這一時期地區快速增長的正面效應開始超過區域不均衡造成的負面效應,其中西安、重慶被確定為國家區域中心城市后增長速度明顯加快,其他地市則是利用生態、旅游資源快速發展,逐漸體現出后發優勢。

圖2 總體發展狀態演化Fig.2 Evolution on the overall development state

圖3 各地市人類活動需求指數動態變化Fig.3 Dynamic changes on human activity demand index in various cities
(2)資源環境供給系統演化
資源環境供給指數呈現總體平穩、略有波動狀態。從空間分布來看,各地市較為平均,其中神農架林區、甘南因其較高的森林植被、水資源,處于資源環境供給水平的高值區域,西安、渭南、洛陽、平頂山、重慶由于人口密度大、資源消耗大且資源儲量相對較低,平均指數均低于0.4(圖4)。資源環境指數的相對平穩變化與1999年以后的退耕還林和環境保護政策密不可分,作為國家重要的生態涵養區,經過較為嚴格的控制,秦巴山區生態環境退化基本處于可控范圍,相關生態指標均有所提高。

圖4 各地市資源環境供給指數動態變化Fig.4 Dynamic changes on resources and environment supply index in various cities
秦巴山區人地耦合度總體處于磨合階段并呈逐漸下降趨勢,其中2000~2005年緩慢下降,2005~2010年下降較快,2010~2015年穩定略有提高(圖5)。從數據上看,耦合度在2000~2010年下降是由于人地兩端指標呈不同速度下降所致,2010~2015緩慢升高則是兩指標開始變化平穩且差距逐漸縮小的原因造成。協調度與耦合度演化特征較為相似,呈逐年下降趨勢,從中級協調逐漸降為初級協調,其中2000~2005年下降趨勢較之耦合度更為明顯,2010~2015年協調度隨著耦合度下降趨緩而逐漸平穩(圖5)。各地市耦合協調度指數呈現“外圍高內部低”的空間格局和“兩頭少中間多”的正態分布比例(表3),其中超過0.9的優質協調發展地市為西安和神農架林區,占所有地市總數的8.6%,低于0.4的輕度失調衰退地市只有甘南,占地市總數的4.3%。

表3 各地市協調度統計Table 3 Statistics on coordination degree of cities

圖5 耦合度與協調度演化對比Fig.5 Comparison of evolution on coupling degree and coordination degree
從協調度演化分異來看,西安、神農架林區、重慶、商洛、漢中、巴中等地市呈現“先降后升”的演化趨勢,但總體提升幅度不大。西安市由優質協調(2000年)降為良好協調(2005年)后又提升至優質協調狀態(2010、2015年),重慶市由良好協調(2000年)降為中級協調(2005年)又快速提升為優質協調(2010、2015年),說明這兩個城市在近20年的發展過程中不僅注重經濟速度與質量的領先性,也強調社會經濟與資源環境的協調發展。神農架林區由于人口和經濟強度較小,整體處于人地關系的穩定協調狀態。此外,其他地市由于地區不均衡發展的影響,人地關系協調度均為下降狀態,其中定西、甘南、綿陽、廣元、達州、漢中、平頂山下降幅度較大,襄陽、南充、商洛、巴中等地市在演化后期有一定程度回升,寶雞、渭南、洛陽、安康、隴南處于波動狀態或小幅上升狀態(圖6)。

圖6 各地市協調度動態變化Fig.6 Dynamic change chart of coordination degree of cities
不同地形區耦合度、協調度演化具有明顯差異。從耦合度來看,低山平原區多年處于高水平耦合階段,且呈現平穩上升趨勢,中高山區指數則快速下降,由2005年的0.5828(磨合階段)下降為2015年的0.4400(拮抗耦合)(圖7)。從協調度來看,低山平原區總體平穩略有下降,協調程度在良好協調和中級協調兩種狀態浮動,中高山區的協調狀態相對較差,由初級協調(2000年)下降為勉強協調(2015年)并接近瀕臨失調的發展狀態(圖8)。

圖7 不同類型地區耦合度指數演化比對Fig.7 Evolution comparison of coupling index of different types of regions

圖8 不同類型地區協調度指數演化比對Fig.8 Evolution comparison of coordination index of different types of regions
分析結果表明,各指數的總體下降主要因為人類活動系統的不均衡和快速分異導致,而演化差異則源于地形因素影響下的地區發展速度和水平差異所致。中高山地區交通條件落后、用地拓展受限,導致社會經濟水平處于整個區域中的落后位序,且距離平均水平越遠,綜合發展度指數越低;而中高山地區生態環境較好,資源供給指數均為上升趨勢,人類社會經濟發展和資源環境供給呈反向差距拉大態勢,且變化明顯,導致了人地協調程度的相對快速下降。另一方面,低山平原區人地指數總體差距較小,且演化相對同步,因此耦合協調度演化趨勢也相對平緩。
借助SPSS的因子相關性和顯著性驗證初步選出10個變量,采用向后迭代剔除法進行變量篩選,最終地均GDP、人均居住面積、工業廢物綜合利用率、建成區綠化覆蓋率進入最優模型且均可以在5%顯著性水平下通過檢驗,擬合系數R2為0.751;同樣采用向后迭代方式構建GWR1(固定距離法)和GWR2(自適應法)模型。從結果來看,GWR1最優模型選出5個變量,GWR2與OLS模型的變量一致,兩個GWR模型在迭代過程中AIC值均符合逐漸減小且│AIC前-AIC后│>3的檢驗規則(表4),最優模型的標準殘差也符合小于2.5的隨機分布狀態,模型通過驗證(圖9)。從回歸模擬結果來看,GWR1和OLS擬合系數相似,GWR2擬合系數略高,但AIC略低(表4)。從回歸系數來看,GWR2模型的地均GDP、人均居住面積系數與前兩個模型相比略高,三個模型的回歸系數都呈現地均GDP>人均居住面積>工業廢物綜合利用率>建成區綠化覆蓋率>工業煙塵處理率的特征,且前2項遠高于其他項(表5)。模型參數顯示GWR1的綜合性、穩定性相對較高,因此以GWR1為主,參考其他模型分析耦合協調度演化的驅動因素。

圖9 GWR最優模型的標準殘差分布Fig.9 Standard residual distribution of GWR optimal model

表4 向后剔除法OLS與GWR向后迭代模型參數比對Table 4 Parameter comparison of backward culling OLS and GWR backward iterative model

表5 OLS與GWR最優模型參數比對Table 5 Parameter comparison of OLS and GWR optimal model
分析結果表明,地均GDP、人均居住面積、工業廢物綜合利用率、建成區綠化覆蓋率、工業煙塵處理率為主要驅動因素,其中地均GDP代表經濟發展水平,人均居住面積代表發展占用資源的程度、工業廢物綜合利用率代表資源利用的集約程度,建成區綠化覆蓋率和工業煙塵處理率反映生態環境水平。
由此可以看出,秦巴山區絕大多數城市資源環境水平遠高于經濟發展水平,因此地均GDP成為制約人地關系協調發展的核心因素,地均GDP指數提高,則協調度快速上升,反之則快速降低。其次,人均居住用地面積與協調度呈高度負相關,說明人均占用資源水平很大程度上影響人地關系協調程度,同樣居住用地容納人口越多,說明資源利用效率越高,對資源的破壞和占用也越少,人地協調程度也會有所上升。工業廢物綜合利用率、建成區綠化覆蓋率是重要的生態指標,與協調度呈弱負相關說明僅僅生態質量小幅提升并不能使人地關系協調度得到提升,對秦巴山區而言,反而會小幅拉大人地系統的差距,降低原本就不高的耦合協調程度。因此有效提高秦巴山區人地協調的主要措施是在保證資源占用最小的前提下,快速提升地區經濟發展水平和生活質量,同時保證生態環境水平在現有相對較好基礎上持續優化,以實現人地關系的綜合好轉。
從影響因素在地區分異表現來看,相對于中高山地區城市,低山平原地區交通便利、經濟活力較高,社會經濟發展大多處于區域均值之上,因此地均GDP的快速提升帶動了資源利用效率的提高,同時這些地區產業發展相對精細,注重經濟水平和環境質量的同步提升,尤其是隨著近些年森林覆蓋、綠化覆蓋情況的大幅好轉,帶來了大多城市人地關系的穩定趨好態勢,但同時由于工業快速發展造成的局部環境污染,使得南陽、綿陽等工業城市出現協調度小幅下降的情況;相反,中高山區城市有限的土地資源和相對落后的產業體系導致其難以快速有效提高經濟指數和資源利用效率,較好的生態本底也難以解決其長期存在產業粗放和貧困問題,受“天花板效應”影響,表現出生態資源供給變化不大、社會經濟發展差距拉大的特征,人地協調度呈現緩慢下降。
(1)秦巴山區人地關系耦合協調度在2000~2010年間持續下降,在2010~2015年間開始穩步回升,說明進入21世紀以后該地區總體人地協調發展狀態并不理想,直到2010以后在多重效應影響下,人地關系才出現向好發展趨勢。
(2)秦巴山區人地關系協調度空間分異和演化特征為:協調度指數呈現“外圍高內部低”的空間格局和“兩頭少中間多”的正態分布比例,初級協調和中級協調狀態的地市居多;外圍東部低山平原區協調程度高,內部偏西中高山地區耦合協調程度低;低山平原區耦合協調度總體平穩,略有下降,中高山地區協調狀態差,且指數呈持續下降趨勢。
(3)地均GDP、人均居住面積與耦合協調度強相關,工業廢物綜合利用率、建成區綠化覆蓋率與耦合協調度弱相關,說明經濟發展狀態和資源利用程度決定了人地關系協調演化狀態,生態環境質量對人地關系演化有作用但需在保證地區高質量的社會經濟發展基礎上才更為有效。
本文以秦巴山區涉及的各地市(州)為研究范圍,通過構建人地關系耦合協調度指標體系,對該地區2000年以來人地關系協調發展的時空演化特征進行深入分析,并嘗試揭示不同地區演化的驅動因素與作用機制。從研究方法來看,指標體系中用人均指標、地均指標和比例指標代替總量規模指標可在一定程度上降低區域客觀條件差異對指標可比性的影響;而標準化后的指數也更能反映一個地區的均衡發展狀態;GWR模型因具有空間影響屬性,相比OLS模型擬合系數有所提升,但結果差異不大,說明在數據樣本偏少的情況下,GWR方法優勢并不明顯,對驅動因素的判定可在多方法比較基礎上確定。
從研究結果來看,近年來秦巴山區人地關系演化總體平穩,盡管經濟社會指標普漲、生態環境惡化得到有效控制且平穩向好,但人地關系協調發展水平仍然下降,說明地形差異導致的空間發展不均衡阻礙了一部分因經濟增長、產業優化和城鄉發展帶來的人地和諧發展態勢,直到2010年以后在地區發展均衡程度提升、資源利用效率提高、生態供給和環境質量改善、脫貧攻堅力度不斷加大等一系列綜合效應影響下,人地關系才逐漸向好發展。耦合協調度空間分異結果表明,強經濟地區、高生態地區(如重慶、西安、神農架林區)總體人地關系協調程度高且演化較為穩定,這些地區要么是由于強經濟帶動了其城鄉的高質量發展,要么是嚴格生態保護和人口稀少因素影響下的低擾動效應所致;而地形相對復雜的中高山區地市由于建設條件受限、交通可達性差等因素的影響導致經濟社會指標增長較慢并與低山平原地市差距不斷拉大,城鎮化進程和脫貧速度趕不上生態環境改善的速度,客觀上造成了人地關系的階段性不協調;從影響因素和驅動機制來看,山區人地關系的協調狀態與其資源利用效率以及社會經濟發展的高質量水平密切相關,在有限的生態承載條件下應盡快通過管控與治理措施改善其地區資源低效配置問題,面對其發展的不均衡與空間分異,優化其內部功能和結構是明智的選擇。本文提出以下對策:一是通過優化產業結構,提升全區域的生產經濟與資源利用效率,通過高質量發展降低對環境的干擾;二是區分不同地形地貌、生態條件的人地系統的差異性,提出適應性管控對策,低山平原區重點加強生態底線約束,提升生態環境治理水平,中高山區應著力改善交通通達水平,消除骨干交通盲區,促進與周邊人口、經濟和資源的有效流動;三是強化頂層設計和系統布局,通過財政轉移支付手段、生態補償機制、協同發展機制促進秦巴山區的一體化協調發展。