京津冀城市群“热环境 - 绿地 - 社会经济”系统的时空耦合协调

《Remote Sensing Applications: Society and Environment》：Spatiotemporal Coupling Coordination of the “Thermal Environment–Green Space–Socioeconomic” System in the Beijing–Tianjin–Hebei Urban Agglomeration

　　

摘要 热环境、绿地和社会经济发展之间的协调不足，构成了京津冀城市群可持续发展和区域协同治理面临的重要挑战。现有研究主要集中于单一系统或两两关系，对热环境、绿地与社会经济系统之间协调的时空演变以及局部空间关联的动态变化关注不足。本研究以京津冀城市群为研究对象，构建了1 km像元尺度的热环境、绿地和社会经济子系统评价指标体系。采用临界指标相关法（CRITIC）赋权法、耦合协调度模型、基于百分位排名的相对滞后诊断，以及探索性时空数据分析，对2000至2020年间三大系统的时空演变、协调模式、子系统配置以及LISA时空转移特征进行了考察。结果表明，三个子系统呈现出明显分化的演变轨迹：研究区67.6%的面积内热环境指数下降，而78.5%的面积内绿地指数上升，90.6%的面积内社会经济指数上升。总体耦合协调度增长缓慢：区域平均原始耦合协调度从2000年的0.3152增长至2020年的0.3556，区域中位数原始耦合协调度从0.3135增长至0.3447。然而，在整个研究期间无序等级始终占主导地位，高等级协调区域仅占很小比例。在无秩序区域内，区域相对滞后份额分布相对均衡且时间上较为稳定，但城市层面差异显著：承德和张家口的社会经济相对滞后突出，廊坊、沧州和天津等地的绿地相对滞后明显，北京、保定和石家庄则呈现混合型相对滞后配置。空间上，耦合协调度的局部空间关联特征表现为北部持续的低—低集聚以及中心核心区和南部部分区域的高—高集聚。LISA时空转移结果表明，类型0的稳定转移占88.08%，整体时空凝聚指数为0.921。低—低和高—高状态的自留存概率分别为86.27%和85.93%，表明局部空间关联模式具有较强的空间持续性和时空稳定性。这些发现为京津冀城市群实施针对各子系统的差异化热环境治理、绿地优化和区域协调发展提供了依据。

引言 城市是复杂的动态系统，城市生态与环境问题已成为区域可持续发展的核心议题。京津冀城市群作为中国核心城市群之一，经历了快速城镇化进程，人口和产业集聚度高，生态保护与经济发展之间存在强烈矛盾。在高强度开发背景下，该地区面临多重挑战，包括热环境风险加剧（Sun等，2024）、绿色生态空间压力增大（L. Zhang等，2025）以及社会经济发展不平衡（J. Zhang等，2025），这些因素共同制约了区域绿色高质量发展。

现有研究从多个视角考察了热环境、绿地和社会经济发展。热环境研究聚焦于城市热岛识别（Chakraborty和Lee，2019）、地表温度反演（Z.-L. Li等，2023）、相关因子（Jia等，2024；Xu等，2024）以及生态效应（Arbuthnott和Hajat，2017；Xiao等，2007；Zhou等，2017）。近期研究进一步强调了建成区格局对热条件的重要性（Hu和Zeng，2025），并将评估延伸至以人为中心的暴露评估，将热条件与人口分布和空间网络相结合（Hu和Zeng，2026）。绿地研究涉及降温效应（K. Li等，2023；Matthies等，2017；Wong等，2021）、植被监测（Goward等，2002）、生态系统服务（Liu等，2022）以及空间公平性（Li等，2024）。NDVI和EVI等植被指数用于表征植被状况（Xiong等，2023；Yan等，2025），而聚集度指数（AI）则反映绿地斑块的空間聚集和景观破碎化程度（Chu等，2022）。社会经济状况通常由人口密度、GDP密度和夜间灯光表征，这些指标捕捉人类活动强度和城镇化水平，与热环境和绿地格局密切相关（Liu等，2024；Wang等，2024）。

这三个维度密切相关：社会经济发展重塑土地利用和人类活动强度，而绿地有助于生态降温和热调节。耦合协调度（CCD）模型为多子系统协调提供综合描述，在城市可持续性、生态环境和区域协调研究中得到广泛应用（Lei等，2024；Pan和Zhao，2025；Qi等，2026；Yang和Gao，2022；Zhang等，2021）。

耦合协调研究已从两两关系逐步扩展到三元和多维系统（Lai等，2020；Lin等，2022；Xu等，2022；Zhang和Bao，2024；Zhang等，2023）。在京津冀地区，Zhang等（2023）在区域和城市层面评价了社会—经济—资源—环境系统，Pan和Zhao（2025）考察了长三角地区195个县级单元的绿地质量与经济发展。像元级研究进一步利用多源遥感数据推进了空间显式耦合分析。Xu等（2021）考察了中国中东部地区的生态环境质量—城镇化耦合，Zhang和Zhou（2023）评估了成渝经济圈的生态环境质量与城市发展。在这些框架中，热环境和植被信息被纳入综合生态指数。尽管这种整合支持精细尺度的耦合评估，但可能掩盖各环境维度之间的异步变化和权衡关系。将热环境、绿地和社会经济发展作为显式子系统处理，则保留了这些区分，并允许考察相似总体协调状态下不同的子系统配置。相关的都市区尺度研究还将驱动因子分析与情景模拟相结合，考察社会经济和环境条件变化下的生态韧性（Fu等，2026）。同时，探索性时空数据分析为研究局部空间状态持续性和转移提供了工具（Rey等，2011；Rey和Janikas，2006），但这些方法在耦合系统研究中仍较少被整合应用（Lei等，2024；Li等，2025）。

因此，现有研究空白在于将精细空间分辨率、显式子系统分离和时态分析相结合。首先，行政单元平均值可能掩盖城市内部显著异质性，而综合生态指数可能隐藏各环境维度间的分化变化。其次，相似的耦合协调度可能源于不同子系统组合，因此仅凭总体协调分数无法区分热环境、绿地、社会经济或混合型相对滞后配置。第三，现有研究更多地强调静态空间分异，而非局部高低协调空间关联状态的长期持续和转移。

为弥补这些空白，本研究构建了京津冀城市群2000至2020年1 km像元尺度的热环境、绿地和社会经济系统评价指标体系。分析聚焦于三个方面：（1）考察三个子系统的时空演变和连续耦合协调度，特别关注总体协调变化是否与单个子系统变化同步；（2）通过百分位排名变换诊断无秩序像元的相对滞后结构，从而识别可能被区域或城市层面汇总所掩盖的内部子系统配置；（3）应用LISA时间路径和LISA时空转移分析考察局部空间关联模式的持续性和转移。这些分析共同区分了多系统城市协调的三个相互关联维度：总体协调状态、内部子系统结构和时间稳定性。

区域概况 京津冀城市群位于中国北部，地处北纬36°05′–42°40′、东经113°27′–119°50′之间（图1）。该地区涵盖北京市、天津市以及河北省11个地级市。区域地形、生态和社会经济分异显著。西北部山区，以张家口和承德为代表，地势较高，生态空间广阔，具有重要生态保育功能。相比之下，中部和南部地区地形平坦，经济发达，城镇化程度高，人口和产业密集，是区域发展的核心增长极。

热环境、绿地和社会经济系统的时空变化特征 2000至2020年，京津冀城市群热环境指数的年均区域平均值总体呈下降趋势，线性拟合斜率为?0.000515/年。指数值范围为0.3851至0.4290。研究期内，指数于2003年达到最大值0.4290，随后下降至2018年的最小值0.3851。2020年回升至0.4096，但仍低于研究期初水平。

热环境、绿地和社会经济系统的异步演变与相互作用 京津冀城市群热环境、绿地和社会经济系统长期演变的一个显著特征是三者的非同步变化。社会经济发展改善和绿地条件改善并未伴随热环境的相应改善，表明区域发展涉及发展收益、生态补偿和环境压力的复杂互动。

结论 本研究系统考察了2000至2020年京津冀城市群热环境、绿地和社会经济系统的时空演变和协调关系。主要结论如下：（1）三个子系统呈现出明显的异步演变特征。社会经济发展与绿地条件总体改善，而热环境在大部分区域恶化。

涉及人类和动物研究的声明 本研究未涉及人类参与者、需要伦理审批的人类数据、人类生物样本或动物实验。因此，伦理审批和知情同意不适用。

作者贡献声明 Jianjun Wu：撰写—审阅与编辑，监督，方法论，概念化。Rui Fang：撰写—审阅与编辑，撰写—初稿，可视化，方法论，形式分析，数据整理，概念化。Wenhui Zhao：撰写—审阅与编辑，监督，方法论，概念化。Liang Gao：撰写—审阅与编辑，数据整理。

未引用文献 Li等，2023；Zhang等，2025。

利益冲突声明 作者声明不存在可能影响本文报告的已知竞争财务利益或个人关系。

生成式AI和AI辅助技术在稿件准备过程中的声明 在准备本工作期间，作者使用了ChatGPT辅助翻译、语言润色和可读性改进。使用此工具后，作者对内容进行了审阅和编辑，并对已发表文章的内容承担全部责任。

资助声明 本研究未获得公共、商业或非营利部门任何机构的专门资助。

利益冲突声明 ? 作者声明不存在可能影响本文报告的已知竞争财务利益或个人关系。

Rui Fang | Jianjun Wu | Liang Gao | Wenhui Zhao 天津师范大学京津冀生态文明发展研究院，天津 300387，中国