濱海城市擬態與現實人居環境耦合協調時空規律研究
——中國53城市案例

田深圳， 李守偉， 王一澤， 李鴻奎， 李雪銘

(1.遼寧師范大學 地理科學學院，遼寧 大連 116029；2.遼寧師范大學 人居環境研究中心，遼寧 大連 116029；3.中國科學院 地理科學與資源研究所，北京 100101； 4.大連市自然資源事務服務中心，遼寧 大連 116012)

在動態的時間、多樣的空間里，由互聯網產生的海量數據信息建構了滿足人類“生理、安全、情感、尊重、自我”等需要的擬態人居環境[1].以現實人居環境為基礎，擬態與現實人居環境等的相互作用影響著新型人地關系.21世紀以來，人們更加注重人地系統的協調發展，將耦合協調引入擬態與現實人居環境的研究之中是一次有益探索，不僅會豐富擬態與現實人居環境研究的理論體系，也會為美麗中國內部各個系統相互協調、相互適應以及高級有序發展提供智力支持.

目前，國外內學者關于人居環境耦合協調方面的研究內容主要涉及城鎮化[2-3]、生態系統服務[4]、生態文明建設[5-6]、經濟發展與人居環境質量[7-8]、旅游與交通運輸[9-10]、產業、人口、空間[11]、區域經濟、科技創新、科技人才[12]等.研究尺度包括遼寧[13]、河南[14]、貴州[15]等省份，涉及中部[16]、東北[17]、沿海[18]等地區.現有的人居環境耦合協調研究多是把其子系統割裂開來，然后進行加權求和得到綜合得分，忽略了各個系統之間的協調互動關系，或者是研究人居環境等系統與其他獨立系統的協調性，忽略了人居環境系統的復雜性.

綜上所述，本文嘗試將人居環境分為擬態和現實兩個系統，以2012—2018年濱海城市人居環境百度指數及統計年鑒數據為基礎，借助耦合協調度模型，通過趨勢面分析進行可視化表達，探索十八大以來城市擬態與現實人居環境耦合協調的時空規律，助力建設各個系統相互協調、相互適應以及高級有序發展的美麗中國.

1 指標選取與研究方法

1.1 指標選取

本文以我國53個濱海城市為研究區域，在前人研究的基礎上[8],遵循全面性及科學性的原則.擬態人居環境數據源于百度指數開源平臺，兼顧人居環境5個子系統，選擇25個擬態人居環境指標，查詢對應城市擬態人居環境每年的日平均搜索指數，獲取2012—2018年共計9 275條數據；現實人居環境數據源于2013—2019年《中國城市統計年鑒》，參考《宜居城市評價標準》[19]，選取人均地區生產總值等11個代表性指標，個別缺失數據采用數理統計方法補全(圖1).

圖1 中國濱海城市擬態與現實人居環境指標體系圖Fig.1 Indicator system of simulated and real human settlements in coastal cities of China

1.2 研究方法

1.2.1 耦合協調度模型

本文對數據采用極差標準化處理法進行無量綱處理，各要素權重通過熵權法客觀賦權確定，耦合度及耦合協調度類型采用中值分段法[20]進行劃分.

(1)計算擬態人居環境系統(社交-娛樂-生活-工作-工具)與現實人居環境系統(社會-支撐-居住-環境-人類)的綜合評價指數.將擬態人居環境系統及現實人居環境系統綜合評價指數函數分別表示為

(1)

(2)

其中，f(x)表示擬態人居環境系統綜合評價指數，g(y)表示現實人居環境系統綜合評價指數,xi、yj分別表示2個系統標準化后的值，ai、bj表示各要素的權重，m、n表示2個系統的要素個數.

(2)計算現實人居環境系統與擬態人居環境系統耦合度C值，得出現實人居環境系統與擬態人居環境系統之間的相互依賴、相互制約程度.耦合度類型劃分標準見表1.

表1 耦合度類型劃分標準

C=2{[f(x)×g(y)]/[f(x)+g(y)]2}1/2.

(3)

其中，C表示2個系統之間的耦合度，范圍為[0,1].當C=0時,表明2個系統處于不相關狀態，其發展方向是無序的;當C=1時,表明2個系統處于完全有序狀態，2個系統之間達到良性耦合.

(3)計算現實人居環境系統與擬態人居環境系統耦合協調度D，并依據中值分段法[8]得出耦合協調度類型劃分標準(表2).

表2 耦合協調度類型劃分標準

(4)

T=αf(x)+βg(y).

(5)

其中，T表示綜合協調指數，代表系統的整體協同效應，α、β為待定系數，本文認為2個系統同樣重要，均取0.5.

1.2.2 趨勢面分析

本文利用趨勢面分析擬合出數學曲面，進而研究我國濱海城市擬態人居環境系統與現實人居環境系統耦合協調程度在空間上的變化趨勢與分布規律.

Z1(X1Y1)=zi(x,yi)+εi.

(6)

其中，(x,yi)為空間坐標，εi為協調度實際值與趨勢值之間的殘差.ArcGIS 趨勢分析中常見的多項式階為1、2、3，本項目基于2階多項式以實現城市擬態與現實人居環境的協調度的空間趨勢面擬合.

2 結果與分析

2.1 濱海城市擬態與現實人居環境耦合協調時間演變

基于我國濱海城市2012—2018年擬態人居環境系統與現實人居環境系統數據，應用SPSS進行耦合度和耦合協調度可視化表達(圖2).結果表明，我國濱海城市2012—2018年擬態與現實人居環境系統整體耦合度總體均處于高水平耦合階段，以2016年為節點，整體呈先上升后下降的趨勢.耦合協調度等級由瀕臨失調向輕度失調轉變，呈波動下降態勢.

圖2 濱海城市擬態與現實人居環境整體耦合度及耦合協調度Fig.2 The coupling degree and coupling coordination degree of coastal city mimicry and real human settlement environment

以耦合協調度為依據，將2012—2018年間我國濱海城市擬態與現實人居環境整體耦合協調發展時序分為4個階段：①第一次瀕臨失調階段(2012—2013年)，該階段耦合度及耦合協調度大幅下降；②第一次輕度失調階段(2013—2015年)，該階段耦合度及耦合協調度呈小幅緩慢上升趨勢；③第二次瀕臨失調階段(2015—2016年)，該階段耦合度仍呈上升狀態且2016年出現峰值，但耦合協調度呈下降趨勢；④第二次輕度失調階段(2016—2018年)，該階段耦合度開始下降，耦合協調度穩定在輕度失調等級.

分析各濱海城市擬態與現實人居環境耦合協調度年際變化(圖3)，可以得出濱海城市擬態與現實人居環境耦合協調度整體下降.從2012—2018年這一整體時間段來看，沿海53個城市中共有35個城市耦合協調度呈現下降趨勢，有6個城市,包括大連市、防城港市、秦皇島市、紹興市、唐山市以及天津市耦合協調度下降值≥0.1，占所有下降城市總數的17.14%.其中,大連市耦合協調度下降值最大，為0.13.共計4個城市,包括杭州市、寧德市、嘉興市以及廈門市下降值僅為0.01，這4個城市也是35個耦合協調度下降的城市中下降幅度最小的城市.2012—2018年，沿海有8個城市耦合協調度不發生改變，耦合協調度變化趨于穩定.有10個城市耦合協調度呈現上升趨勢，沒有增幅超過或等于0.1的城市.城市耦合協調度上升最大的城市為海南省三亞市，上升值為0.09，上升幅度最小的城市包括北海市、中山市以及江門市，三市上升幅度均為0.01.

圖3 各濱海城市擬態與現實人居環境耦合協調度年際變化Fig.3 Interannual variation of coupling coordination degree between simulated and real human settlements in coastal cities

將2012—2018年這一整體時間段分為2個時間段分別研究，第一個時間段包括第一次瀕臨失調階段以及第一次輕度失調階段(2012—2015年)，第二個時間段包括第二次瀕臨失調階段以及第二次輕度失調階段(2015—2018年).通過對這2個時間段各濱海城市擬態與現實人居環境耦合協調度變化分別進行研究，探究兩次瀕臨失調階段以及輕度失調階段各自的區別、特點以及相似性.在第一次瀕臨失調及輕度失調階段，沿海城市共有28個城市耦合協調度呈下降趨勢，有2個城市，如紹興市與唐山市耦合協調度下降值≥0.1，其中，紹興市耦合協調度下降0.12，是耦合協調度下降值最大的沿海城市.有3個城市下降值為0.01，耦合協調度最低.在第一次瀕臨失調及輕度失調階段，有8個城市耦合協調度趨于穩定，有17個城市耦合協調度呈現上升趨勢，增幅峰值為0.08.在第二次瀕臨失調及輕度失調階段，沿海城市共有39個城市耦合協調度呈下降趨勢，所有城市下降幅度均小于0.1，但下降峰值仍然較高，為0.07.有2個城市耦合協調度趨于穩定，有12個城市耦合協調度呈現上升趨勢，增幅峰值為0.06.

通過對2個時間段的濱海城市擬態與現實人居環境耦合協調度變化對比，可以發現：①第二次瀕臨失調階段及輕度失調階段的協調度下降城市數量遠遠超過第一階段，而第二階段的協調度穩定及上升城市數量相比于第一階段也逐漸減少；②雖然在第二階段協調度下降峰值相比于第一階段有所減少，但第二階段協調度上升峰值也出現了一定程度的下降；③共計21個城市連續2個時間段耦合協調度持續下降，僅有4個城市，包括欽州市、三亞市、深圳市以及湛江市連續2個時間段耦合協調度持續上升，只有南通市耦合協調度持續穩定.連續2個階段耦合協調度持續下降的城市數量遠遠大于持續上升及保持穩定的城市數量之和.④此外，在協調度先上升后下降或先下降后上升的城市中，8個城市耦合協調度下降值高于上升值，7個城市耦合協調度下降值與上升值相等，4個城市耦合協調度下降值小于上升值.下降值較大的城市數量高于上升值較大的城市數量，同時也高于兩值相等的城市數量.

2.2 濱海城市擬態與現實人居環境耦合協調空間分異

中國濱海城市擬態與現實人居環境系統耦合度整體上比較穩定(圖4)，2012年、2015年以及2018年的耦合度平均值分別為0.86、0.88和0.88，在整體上處于高水平耦合階段.原因在于改革開放后,中國城市建設水平的高速發展以及互聯網在全國普及的程度迅速提高.其中，各個省份發展時間較早、發展程度較高的濱海城市，如遼寧省大連市、山東省濰坊市以及廣東省深圳市耦合度均高于周邊同省份城市.

濱海城市耦合度分布呈現非均衡特點，區域差異性較大，峰值分布在大連市、唐山市以及深圳市，三市峰值在2015年及2018年均為1，在2012年也均高于0.99.除大連市之外，峰值周圍的濱海城市峰值也較高.深圳市鄰近的東莞市、惠州市以及汕頭市在2018年耦合度分別為0.99、0.97和0.98，唐山市鄰近的秦皇島市以及天津市均為0.95，除大連市以外的峰值城市周邊區域均處于高水平耦合階段.此外，處于高水平耦合階段的城市在福建省、江蘇省、浙江省、山東省東部以及瓊州海峽周圍區域集中分布，這些地區普遍特點是發展程度相比于其他地區較高，當地民眾對互聯網的依賴度較高.其他城市大多處于磨合階段，個別城市如三亞市等屬于拮抗階段和低水平耦合階段，零散分布在沿海地區.2012年處于拮抗階段和低水平耦合階段的濱海城市只有三亞市，耦合度只有0.24；2015年處于拮抗階段和低水平耦合城市只有防城港市，耦合度只有0.2，相比于2012年下降了0.37，占城市總數的1.89%；2018年處于拮抗階段和低水平耦合階段的城市仍只有防城港市，耦合度為0.15，相比于2015年下降了0.05.防城港市耦合度持續下降，耦合階段長期處于低水平耦合階段，原因可能是互聯網發展過快，城市發展思路以及指導思想并未及時與互聯網發展大趨勢看齊，仍然沿用傳統生產發展方式或發展方式更新速度不夠快，以至于現實和擬態逐步脫節，發展開始走向無序.

中國濱海城市現實人居環境系統與擬態人居環境系統耦合協調度整體上呈現下降趨勢(圖5)，2012年、2015年以及2018年的耦合度平均值分別為0.41、0.40以及0.39，由瀕臨失調階段逐步轉向輕度失調階段.

圖5 各濱海城市擬態與現實人居環境耦合協調度空間分異特征Fig.5 Spatial differentiation characteristics of coupling coordination degree between simulated and real human settlements in coastal cities

濱海城市現實人居環境與擬態人居環境系統耦合協調度在空間上的分布特征與耦合度在空間上的分布特征一致，呈現非均衡性和極大的地區差異性.以2018年為例，中國53個濱海城市覆蓋了良好耦合階段與極度失調階段中間的9個耦合階段，耦合協調度最大的城市深圳市為0.87，耦合協調度最小的城市防城港市為0.09.其中，發展并未失調的城市，即處于勉強耦合階段以上的城市只有7個，占城市總數的13.21%，其余城市均處于一定程度的失調階段.2012年處于勉強耦合階段以上的城市有13個，占城市總數的24.53%，2015年處于勉強耦合階段以上的城市有11個，占城市總數的20.75%.處于勉強耦合階段以上的城市數量加速下降，處于失調階段的城市數量不斷上升.

3 結論與討論

3.1 結 論

本文以擬態人居環境指標體系以及現實環境指標體系各個指標數據為依據，基于ArcGIS空間分析技術，利用耦合協調度模型展開趨勢面分析，對濱海53個城市的擬態與現實人居環境耦合度以及耦合協調度進行分析研究，得到以下結論：①濱海城市擬態與現實人居環境耦合協調度整體下降.從2012—2018年這一整體時間段來看：濱海53個城市中共有35個城市耦合協調度呈現下降趨勢；有8個城市耦合協調度不發生改變，耦合協調度變化趨于穩定；有10個城市耦合協調度呈現上升趨勢.②中國沿海城市現實人居環境系統與擬態人居環境系統耦合協調度整體上呈現下降趨勢，處于勉強耦合階段以上的城市數量加速下降，處于失調階段的城市數量不斷上升;③中國濱海城市擬態人居環境系統與現實人居環境系統耦合度整體上比較穩定，處于高水平耦合階段.濱海城市耦合度分布呈現非均衡特點，區域差異性較大.峰值分布在大連市、唐山市以及深圳市，處于高水平耦合階段的城市在除大連市以外的峰值附近區域、福建省、江蘇省、浙江省、山東省東部以及瓊州海峽周圍區域集中分布.其他城市大多處于磨合階段，個別城市如三亞市等屬于拮抗階段和低水平耦合階段，零散分布在沿海地區.

3.2 討 論

在互聯網體系的高速發展下，我國濱海城市現實與擬態人居環境指標體系的耦合在整體上區域失調，各城市耦合程度差異顯著，且差異性越發明顯.擬態人居環境現狀與現實人居環境指標體系并未很好相融合，發展仍處于較無序狀態.這與近年來電商等新興行業可能存在某種關系，故接下來的研究會繼續關注擬態人居環境的發展狀況.但諸如深圳、上海等城市均處于較為有序的狀態，這些地區普遍特點是發展程度相比于其他地區較高，互聯網的應用以及相關知識在社會范圍內普及程度較大.其中具體原因有待于進一步探究.

本文將擬態人居環境系統與現實人居環境系統進行耦合協調研究，為構建人居環境研究體系提供新方向，但研究中有不足之處：首先，由于百度指數平臺數據獲取及各濱海城市統計年鑒更新時間不統一的限制，只能研究2012—2018年間的耦合協調度規律，研究時間跨度較短；其次，由于研究區域廣泛，只能分析濱海城市耦合協調度、耦合協調度整體走向及部分典型地區耦合協調情況，沒有針對具體城市進行驅動力機理分析.接下來將繼續深入研究各濱海城市耦合協調驅動機理.