京津冀地区城市韧性与生态系统健康之间的本地与远程耦合协调关系及其影响因素分析

《Land Degradation & Development》：Local and Tele-Coupling Coordination Relationships Between Urban Resilience and Ecosystem Health in the Beijing-Tianjin-Hebei Region and Analysis of Their Influencing Factors

　　

城市韧性与生态系统健康是区域可持续发展的基础，但其在城市群尺度上的耦合协调关系尚未得到充分探索。以京津冀城市群13个地级市为研究区域，利用2003、2008、2013、2018和2023年的面板数据，研究人员结合熵权法、层次分析法（AHP）、生态系统健康VOR模型、本地与远程耦合协调模型以及最优参数地理探测器（OPGD），考察了城市韧性、生态系统健康及其影响因素。结果如下：（1）城市韧性从2003年的0.1298上升至2023年的0.4017，其中经济和社会韧性增长更为显著，而基础设施韧性仍然相对较弱；（2）生态系统健康总体较高，呈现西北高、东南低的空间格局；（3）本地耦合协调度、远程耦合协调度与综合协调度总体呈波动上升趋势，低值区集中在承德、天津、廊坊、沧州和衡水；（4）具有较高解释力的因素从早期的经济扩张相关变量转向后期的社会基础变量。这些发现表明，区域协调仍主要依赖本地系统的优化，应加强差异化治理、跨区域生态补偿和社会基础设施支持，以改善区域协调发展和生态保护。

在快速城市化背景下，城市韧性与生态系统健康是区域可持续发展的基础，但城市群尺度上两者耦合协调关系的研究尚不充分。京津冀地区面临资源约束紧、环境压力大和跨区域协调挑战突出的问题，亟需探索城市韧性与生态系统健康的协同演化机制。研究人员以京津冀城市群13个地级市（包括北京、天津及11个地级市）为研究区域，利用2003、2008、2013、2018和2023年的面板数据，构建了城市韧性评价体系（涵盖经济、社会、生态和基础设施韧性四个维度）和生态系统健康评价体系（基于活力、组织和恢复力三个维度），采用本地与远程耦合协调模型及最优参数地理探测器（OPGD）分析了时空演化及影响因素。研究发现城市韧性稳步提升但基础设施韧性薄弱，生态系统健康总体较高但呈西北高东南低格局，耦合协调波动上升且低值区集中，影响因素从早期经济扩张变量转向后期社会基础变量。该研究为区域差异化治理、跨区域生态补偿和社会基础设施支持提供了理论依据，论文发表在《Land Degradation》。
研究人员主要采用了以下关键技术方法：熵权法与层次分析法（AHP）结合确定城市韧性指标权重；生态系统健康VOR模型（活力-组织-恢复力模型）评估生态系统健康；本地与远程耦合协调模型（基于逆距离加权和区域综合指标）分析城市内及跨区域耦合协调关系；最优参数地理探测器（OPGD）识别影响因素。数据来源包括2004-2024年《中国城市统计年鉴》及各省市统计年鉴、CLCD土地利用数据集（30m分辨率，武汉大学发布）、ASTER GDEM V3高程数据、Landsat NDVI数据、ERA5-Land气候数据等。样本队列为京津冀13个地级市。
**3.1 Analysis of the Spatiotemporal Evolution of Urban Resilience**
通过小提琴图和核密度估计图分析，发现京津冀城市群城市韧性综合指数从2003年的0.1298上升至2023年的0.4017，经济和社会韧性增长显著，生态韧性稳步提升，但基础设施韧性始终较低（从0.035升至0.0812）。核密度曲线显示城市间韧性水平差距扩大，核心城市（北京、天津）提升速度更快，区域发展不平衡加剧。
**3.2 Analysis of the Spatiotemporal Patterns of Ecosystem Health**
基于VOR模型和空间分析，生态系统健康总体呈波动上升趋势（从0.5455升至0.5480），活力（V）上升、组织（O）波动上升、恢复力（R）下降。空间上呈现西北高、东南低格局，低值区集中在天津、廊坊、沧州，高值区在张家口、承德、秦皇岛、北京、保定。西北地区生态系统健康改善明显，而天津等开发强度大的区域生态压力持续。
**3.3 Evolutionary Characteristics of Local and Tele-Coupling Coordination**
通过本地耦合协调模型（LCCD）、远程耦合协调模型（TCCD）和综合协调模型（LTCCD）分析，三类协调度均呈波动上升趋势，低值区长期集中在承德、天津、廊坊、沧州、衡水。协调影响指数（CI）显示多数城市本地耦合协调起正向作用，远程耦合协调起负向作用，说明区域整体协调仍主要依赖本地系统优化。
**3.4 Factors Influencing Local and Tele-Coupling Coordination**
基于OPGD单因子探测和交互探测，平均q值较高的因素包括城镇化率（X4，0.744）、实际利用外资（X6，0.744）、平均气温（X2，0.743）和教育支出占比（X15，0.729）。早期（2003年）关键因素为图书馆数量、教育支出占比、第二产业占比等；后期（2018-2023年）转向公共图书馆、教育支出占比、财政收入等社会基础设施变量。交互探测显示因子对主要表现为双因子增强和非线性增强，后期社会经济变量交互作用显著。
**讨论部分总结**
研究讨论了时空分异机制，指出协调关系呈阶段性波动而非线性改善，受区域发展、环境治理和生态恢复共同影响。本地耦合呈现核心-边缘结构，北京处于协调发展类，而承德、衡水等处于失调或濒临失调状态。远程耦合协调表明城际关联不一定产生同步协调，整体协调改善依赖于本地系统优化。影响因素从早期经济扩张变量转向社会基础变量，表明公共服务、人力资本和财政能力的作用日益重要。政策含义包括差异化韧性提升、跨区域生态补偿、社会基础设施支持及动态监测预警系统。局限性在于以地级市为单元、远程耦合基于逆距离加权而非实际流量、小样本限制因果推断。
**研究结论翻译**
基于京津冀城市群13个城市2003、2008、2013、2018和2023年的面板数据，本研究结合熵权法、层次分析法（AHP）、生态系统健康VOR模型、本地与远程耦合协调模型和最优参数地理探测器（OPGD），分析了城市韧性与生态系统健康的时空演化及其本地与远程耦合协调关系。主要结论如下：（1）2003至2023年间，京津冀城市群整体城市韧性持续改善，综合指数从0.1298上升至0.4017；经济和社会韧性增长显著，生态韧性稳步上升，但基础设施韧性仍处于较低水平；空间上北京、天津等城市得分较高，而承德和衡水长期处于低分区间。（2）生态系统健康总体处于较高水平，呈现西北高、东南低的空间格局；低值区集中于天津、廊坊和沧州，高值区主要位于张家口、承德、秦皇岛、北京和保定；研究期间西北地区生态系统健康明显改善，而天津等开发强度大的区域仍面临较大的生态平衡压力。（3）城市韧性与生态系统健康之间的本地耦合、远程耦合协调和综合协调关系总体呈波动上升趋势，但空间异质性显著；低值区长期集中在承德、天津、廊坊、沧州和衡水；协调影响分析表明多数城市本地耦合协调影响为正，远程耦合协调影响为负，说明区域整体协调改善仍主要依赖本地系统优化。（4）影响本地与远程耦合协调的主导解释因素具有显著阶段性；早期城镇化率、实际利用外资、第二产业占比、规模以上工业企业数和气候条件等解释力较强；后期教育支出占比、公共图书馆数量、财政收入等社会基础设施因素的重要性显著上升；总体而言，协调模式逐渐从以经济扩张相关变量为主导的阶段转向多因素共同作用、更依赖社会基础的阶段。