中国江苏省农业碳减排、污染治理、绿色扩张与经济增长耦合协调机制的多尺度研究

本研究针对中国农业可持续发展中碳减排(ACPGG)多目标协同难题，创新性地构建了县域尺度评价体系，通过改进耦合协调度(CCD)模型揭示江苏省2006-2022年四大子系统交互规律。研究发现：全省CCD提升11.37%，呈现"北高南低"空间格局；区域差异主要源于苏南苏北发展失衡；农业机械化强度(LnPower)与创新专利数(LnPat)是核心驱动因素。该研究为粮食主产区绿色转型提供了精细化治理范式。

　　

在全球气候变化与可持续发展目标(SDGs)背景下，中国农业面临高碳排、高污染的严峻挑战。作为经济大省和粮食主产区，江苏省长期依赖"高投入-高产出"模式，农药化肥过量使用导致非点源污染风险区域超50%，农业碳排放占全国总量5-10%。如何实现碳减排(Agricultural Carbon Reduction)、污染治理(Pollution Abatement)、绿色扩张(Green Expansion)与经济增长(Growth)的协同推进，成为亟待解决的重大课题。

南京农业大学资源与环境学科团队创新性地将四系统整合为ACPGG分析框架，基于县域尺度构建包含12项指标的评价体系，融合统计数据和遥感数据（CLCD土地覆盖、温度降水等），运用改进的耦合协调度(CCD)模型量化2006-2022年协同发展水平。通过Dagum基尼系数分解、标准差椭圆和马尔可夫链解析时空演变特征，并采用面板Tobit模型识别驱动因素异质性。

关键技术方法包括：1) 基于Fragstats软件计算耕地破碎化指标(PD/LSI/AI)；2) 采用熵权法确定子系统权重；3) 构建空间马尔可夫链分析CCD类型转移概率；4) 运用地理距离权重矩阵进行空间自相关检验。

研究结果揭示：

1. 子系统发展水平：核密度曲线显示碳减排子系统主峰右移但拖尾明显，绿色扩张子系统2017年后双峰转单峰，增长子系统整体水平最低且区域差异持续扩大。

2. CCD时空特征：全省均值从0.31升至0.35，苏北增幅达13.66%。2022年空间分布呈现"北高南低"，仅东台等3县达到高度协调，近失衡区域集中在苏南（如太仓、昆山）。

3. 区域差异来源：Dagum分解表明区际差异贡献率从46.68%升至60.06%，苏北-苏南差异最大（基尼系数0.1001）。标准差椭圆显示西北-东南轴向扩展1.56km，重心始终位于高邮市。

4. 动态演化规律：马尔可夫链显示CCD类型转移具有"邻级跃迁"特性，相邻高CCD县域产生正向空间溢出效应（转移概率提升3.39%）。

5. 驱动机制：面板Tobit模型证实年均温度(LnTemp)呈负向影响，而农机总动力(LnPower)、专利数(LnPat)和产业集聚度(Agglo)显著促进CCD发展，其中苏北农机动力弹性系数达0.0301。

该研究创新性地揭示了县域尺度ACPGG协同发展的多维度规律：首先，通过整合遥感数据与统计资料，构建了更精确的耕地碳汇核算方法（含小麦/水稻等10类作物CH₄
吸收系数）；其次，发现产业集聚存在环境库兹涅茨曲线(EKC)效应，当集聚指数超过2.18时对CCD促进作用显著；最后，提出"分区施策"治理路径——苏南应发展精准农业，苏中需优化耕地AI指数，苏北可依托规模优势建立生态产品交易平台。这些发现为长江三角洲农业绿色转型提供了理论依据和实践范式，对实现SDG2（零饥饿）、SDG13（气候行动）等目标具有重要启示。