黃河中下游地區(qū)城市脆弱性空間異質(zhì)性分析

張仁杰,董會忠

(山東理工大學(xué) 管理學(xué)院，山東 淄博 255012)

隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快，大量人口流入城市，對城市的基礎(chǔ)設(shè)施、環(huán)境治理、社會保障等方面帶來了壓力，而脆弱性是衡量系統(tǒng)壓力的一種有效方法。脆弱性的概念來源于自然災(zāi)害的分析研究[1-4]，以脆弱性為指標(biāo)的評價體系，能夠清楚地反映外界沖擊(自然因素)和內(nèi)部結(jié)構(gòu)(人為因素)對系統(tǒng)的脅迫程度，對系統(tǒng)演進(jìn)狀態(tài)起到預(yù)警作用，從而維持系統(tǒng)持續(xù)有序運(yùn)行。目前，對脆弱性的研究和應(yīng)用已經(jīng)不僅局限于自然災(zāi)害學(xué)科，逐漸拓展到管理學(xué)、生態(tài)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)等眾多學(xué)科交叉的領(lǐng)域[5]。城市脆弱性研究能夠?qū)Τ鞘兴幍臓顟B(tài)進(jìn)行客觀地描述，發(fā)現(xiàn)城市運(yùn)營過程中潛在的發(fā)展瓶頸，對緩解城市壓力、降低城市脆弱性、實(shí)現(xiàn)城市可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

現(xiàn)階段，脆弱性研究涉及到各個領(lǐng)域，但對脆弱性概念表述卻不盡相同。Cutter等[6]將脆弱性定義為風(fēng)險，即系統(tǒng)遭受外界或內(nèi)部沖擊的可能性大小，其側(cè)重點(diǎn)在于概率的大小，可以作為定量分析；而Tunner等[7]將脆弱性看作系統(tǒng)遭受沖擊后所造成的損害程度，可以看作定性分析；Berry等[8]主張從定性與定量相結(jié)合的角度研究城市脆弱性；唐國平等[9]認(rèn)為脆弱性是暴露、敏感、適應(yīng)等概念的集合，從定性分析的角度界定了脆弱性概念?？梢钥闯?，不同學(xué)者所研究的角度與側(cè)重點(diǎn)不同，對脆弱性的概念界定也存在差異。本文借鑒現(xiàn)有學(xué)者的研究成果將脆弱性看作系統(tǒng)的固有特性：系統(tǒng)自誕生起便面臨著外部沖擊和內(nèi)部擾動的影響而進(jìn)入脆弱性狀態(tài)的可能，這是無法通過調(diào)整而消除的，只能通過采取一定的措施來維持系統(tǒng)處于相對平衡的狀態(tài)。

脆弱性在區(qū)域規(guī)劃、城市建設(shè)方面有著廣泛的應(yīng)用，城市脆弱性成為眾多學(xué)者研究的熱點(diǎn)問題，其研究角度也是多種多樣：從生態(tài)角度，馬駿等[10]借助空間主成分分析方法對三峽庫區(qū)生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行了脆弱性分析，并指出三峽庫區(qū)的脆弱性呈兩極化發(fā)展；從資源角度，楊琴等[11]運(yùn)用PSR(Pressure-State-Response)模型對湖南省水資源的脆弱性做出分析，并結(jié)合GIS技術(shù)將結(jié)果可視化；從經(jīng)濟(jì)角度，袁海紅等[12]從產(chǎn)業(yè)易損程度、企業(yè)屬性、街區(qū)經(jīng)濟(jì)密度等方面對北京海淀區(qū)的經(jīng)濟(jì)脆弱性進(jìn)行了研究，但其研究過程中存在調(diào)查問卷數(shù)量少、評分帶有強(qiáng)烈主觀性的問題。以上學(xué)者是從單一方面來研究城市脆弱性，雖然能夠很好地反映出城市系統(tǒng)中某一方面的脆弱性程度，但是缺乏對系統(tǒng)的整體把握，忽略了系統(tǒng)各部分的相互聯(lián)系?，F(xiàn)階段，對于城市脆弱性研究的對象轉(zhuǎn)向要素間的耦合系統(tǒng)，重心轉(zhuǎn)變?yōu)闀r空演進(jìn)和驅(qū)動機(jī)制探究[13-21]。

城市脆弱性的研究方法多種多樣，“暴露-敏感-適應(yīng)”模型是研究城市脆弱性的常用模型，其缺點(diǎn)在于賦權(quán)過程中往往帶有強(qiáng)烈的主觀性，并且指標(biāo)體系的合理程度、完善程度及賦權(quán)方法對結(jié)果的準(zhǔn)確性有直接影響。對此，本文在原有模型的基礎(chǔ)上添加恢復(fù)力指標(biāo)，并采用因子分析法消除賦權(quán)過程中的主觀因素影響，保證測度結(jié)果的準(zhǔn)確性、合理性。

1 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)域概況

黃河中下游地區(qū)包括陜西省、山西省、河南省、河北省、山東省及天津市、北京市，共68個地級和地級以上城市。區(qū)域內(nèi)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異大：既包含北京、天津、青島等經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的城市，又包含銅川、渭南等經(jīng)濟(jì)相對落后的城市，從整體上呈現(xiàn)出東部、北部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，西部、南部地區(qū)經(jīng)濟(jì)落后的格局。該區(qū)域石油、煤炭、鋼鐵等資源豐富，依托區(qū)位優(yōu)勢和資源優(yōu)勢形成了豐富的城市類型，其中包括大同、榆林等煤炭資源型城市，青島、威海、煙臺等海洋資源型城市，除資源型城市之外，還有北京、天津等服務(wù)型城市，唐山、淄博、石家莊等工業(yè)型城市。區(qū)域內(nèi)生態(tài)景觀異質(zhì)性明顯：山西、陜西等地區(qū)山地、丘陵、濕地等景觀生態(tài)系統(tǒng)交錯分布，其中包括最大的黃土聚集區(qū)——黃土高原，該地區(qū)大陸性氣候特征明顯，雨季集中，水土流失嚴(yán)重，生態(tài)環(huán)境脆弱；鄭州花園口以東的下游地區(qū)生態(tài)景觀以平原、濕地、農(nóng)田等為主，植被類型豐富，生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性高。黃河中下游地區(qū)城市差異明顯，城市脆弱性研究對于縮小城市間差距、提高城市穩(wěn)定性、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展有重要意義。

1.2 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來自于《中國城市統(tǒng)計年鑒》(2005—2017)、《中國統(tǒng)計年鑒》(2005—2017)、《中國工業(yè)統(tǒng)計年鑒》(2005—2017)、《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》(2005—2017)、《中國衛(wèi)生統(tǒng)計年鑒》(2005—2013)及各省份相應(yīng)統(tǒng)計年鑒。其中，地均GDP、失業(yè)保險參保率、養(yǎng)老保險參保率、新農(nóng)合參保率、醫(yī)療機(jī)構(gòu)密度等指標(biāo)由計算得到。

2 研究方法

2.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

采用“暴露-敏感-適應(yīng)”模型能夠較好地反映出城市系統(tǒng)的脆弱性程度，但也存在缺陷：暴露性能夠反映出脆弱性的影響因素；敏感性表明系統(tǒng)對脆弱性的反應(yīng)程度；適應(yīng)性指的是城市系統(tǒng)在應(yīng)對外界擾動(或內(nèi)部沖擊)時，通過自身的一系列變化(多為指標(biāo)的變化)來確保整個系統(tǒng)能夠繼續(xù)運(yùn)行的一種能力。該模型忽略了系統(tǒng)在受到?jīng)_擊擾動后，對擾動所造成的創(chuàng)傷進(jìn)行自我修復(fù)的能力，即恢復(fù)力?；謴?fù)力與適應(yīng)力的區(qū)別在于發(fā)揮作用的方式不同：適應(yīng)力是系統(tǒng)的被動自我保護(hù)，而恢復(fù)力是系統(tǒng)的主動防御，城市系統(tǒng)中，除了系統(tǒng)的自我修復(fù)，還包括人為的修復(fù)(城市建設(shè)投資、造林面積等)。因此，建立“暴露-敏感-適應(yīng)-恢復(fù)”模型可以更加全面、合理地反映城市系統(tǒng)的脆弱性程度。

城市屬于復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)，是要素聚集的必然結(jié)果，由于要素的特殊性，因此，城市系統(tǒng)也表現(xiàn)出不同特征。首先，城市系統(tǒng)的復(fù)雜性，城市中包括經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)、生態(tài)子系統(tǒng)、人口子系統(tǒng)等等，這些子系統(tǒng)之間相互耦合，相互影響形成了城市的復(fù)雜性。其次，城市系統(tǒng)的動態(tài)性，在城市演化過程中，各子系統(tǒng)相互促進(jìn)又相互牽制，造成了城市的復(fù)雜性。所以，在建立城市脆弱性指標(biāo)體系時應(yīng)當(dāng)充分考慮城市系統(tǒng)獨(dú)有的特征，保證指標(biāo)體系的科學(xué)性、合理性。

因此，本文在“暴露-敏感-適應(yīng)-恢復(fù)”模型的基礎(chǔ)上，從生態(tài)、能源、社會、經(jīng)濟(jì)四個方面建立指標(biāo)體系,見表1。

表1 城市脆弱性指標(biāo)體系
Tab.1 Urban vulnerability index system

一級二級三級暴露性S1生態(tài)A11年降雨量;年平均氣溫;綠地面積;建設(shè)用地比重能源A12工業(yè)耗能比重;一次能源消耗總量;第三產(chǎn)業(yè)耗能比重社會A13人口密度;人口自然增長率;乙類法定報告?zhèn)魅静“l(fā)病率經(jīng)濟(jì)A14GDP;第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重;貨運(yùn)總量敏感性S2生態(tài)A21工業(yè)廢氣排放量;工業(yè)廢水排放量;煙塵排放量;單位GDP碳排放量能源A22單位GDP煤耗;單位GDP電耗;一次能源輸入量社會A23失業(yè)率; 初中及以下學(xué)歷人口比重;5口以上家庭占比;城區(qū)排水網(wǎng)密度;急診搶救成功率經(jīng)濟(jì)A24GDP;人均儲蓄年末余額;城市居民可支配收入;人均GDP;地均GDP;居民價格消費(fèi)指數(shù);客、貨運(yùn)總量;城市恩格爾系數(shù)適應(yīng)性S3生態(tài)A31固體廢棄物利用率;污水集中處理率;生活垃圾無害化處理率能源A32能源消耗總量增速社會A33科研機(jī)構(gòu)數(shù)量;醫(yī)療機(jī)構(gòu)密度;固定資產(chǎn)投資額;乙類法定報告?zhèn)魅静≈斡?公共財政支出經(jīng)濟(jì)A34第三產(chǎn)業(yè)比重;外資企業(yè)數(shù)量比重恢復(fù)力S4生態(tài)A41建成區(qū)綠化覆蓋率;環(huán)境污染治理投資額能源A42單位GDP煤耗下降比重;單位GDP電耗下降比重;新能源開發(fā)投資額;新能源供給量;新能源公共交通設(shè)施比重社會A43失業(yè)保險參保率;養(yǎng)老保險參保率;新農(nóng)合參保率;教育支出比重;科技支出比重;城市維護(hù)建設(shè)投資額;適齡兒童疫苗接種率經(jīng)濟(jì)A44規(guī)模以上企業(yè)利潤;實(shí)際外資引用額;外資企業(yè)產(chǎn)值比重;對外出口總值

1)生態(tài)指標(biāo)

年降雨量、年平均氣溫反映出該區(qū)域氣候狀況。綠地面積、建設(shè)用地比例、建成區(qū)綠化覆蓋率等指標(biāo)反映出該區(qū)域的土地利用情況。工業(yè)廢氣、廢水、煙塵排放量、單位GDP碳排放量等指標(biāo)反映該區(qū)域污染物排放情況。固體廢棄物利用率、污水集中處理率、生活垃圾無害化處理率、環(huán)境污染治理投資額等指標(biāo)反映該區(qū)域環(huán)境治理力度。

2)能源指標(biāo)

工業(yè)耗能比重、一次能源消耗總量、第三產(chǎn)業(yè)耗能比重等指標(biāo)反映該區(qū)域能源消耗結(jié)構(gòu)。一次能源輸入量、新能源開發(fā)投資額、新能源供給量等指標(biāo)反映出該區(qū)域能源供給結(jié)構(gòu)與開發(fā)力度。單位GDP煤耗、單位GDP電耗可以看作該區(qū)域能源利用效率，而單位GDP煤耗下降比重、單位GDP電耗下降比重是能源利用效率變動情況。

3)社會指標(biāo)

人口密度、人口自然增長率等指標(biāo)反映出該區(qū)域人口變動情況。乙類法定報告?zhèn)魅静“l(fā)病率(治愈率)、醫(yī)療機(jī)構(gòu)密度、急診搶救成功率、適齡兒童疫苗接種率等指標(biāo)反映出該區(qū)域醫(yī)療衛(wèi)生水平?？蒲袡C(jī)構(gòu)數(shù)量、科技支出比重、教育支出比重、初中及以下學(xué)歷人口比重等指標(biāo)反映出該區(qū)域科技、教育發(fā)展水平。失業(yè)保險參保率、養(yǎng)老保險參保率、新農(nóng)合參保率反映該區(qū)域社會保障水平。城區(qū)排水網(wǎng)密度、城市維護(hù)建設(shè)投資額、公共財政支出等指標(biāo)反映出該區(qū)域城市建設(shè)水平。

4)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)

GDP、第三產(chǎn)業(yè)比重、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重、規(guī)模以上企業(yè)利潤等指標(biāo)反映出該區(qū)域經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展水平。人均GDP、地均GDP是經(jīng)濟(jì)密度指標(biāo)，反映該區(qū)域的資產(chǎn)密集程度。人均儲蓄年末余額、城市居民可支配收入、居民價格消費(fèi)指數(shù)、城市恩格爾系數(shù)等反映了居民生活質(zhì)量水平?？瓦\(yùn)及貨運(yùn)總量、外資企業(yè)數(shù)量比重、實(shí)際外資引用額、外資企業(yè)產(chǎn)值比重、對外出口總值等反映了該區(qū)域的對外開放水平。

2.2 脆弱性綜合評價模型

采用因子分析法從 “暴露-敏感-適應(yīng)-恢復(fù)”四個方面分別選出主要的因子成分，并計算其綜合得分，通過建立脆弱性指數(shù)方程，計算脆弱性指數(shù)。具體步驟如下：

1)查詢資料得到樣本數(shù)據(jù)為

(1)

對所得數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除量綱約束。

2)求相關(guān)矩陣R

(2)

得到相關(guān)矩陣后，再根據(jù)|R-λ|=0求得特征值λi,(i=1，2，…，p)和相應(yīng)的特征向量。

3)確定主因子個數(shù)

根據(jù)實(shí)際要求的累計貢獻(xiàn)率確定主因子個數(shù)。一般情況下，累計貢獻(xiàn)率達(dá)到75%就可以嘗試使用因子分析法；當(dāng)達(dá)到85%以上時，能夠取得比較好的結(jié)果。在實(shí)際應(yīng)用中，由于樣本、變量個數(shù)的限制及其他原因的影響，很難達(dá)到85%的累計貢獻(xiàn)率。

4)計算因子載荷矩陣A

(3)

式中：λi為特征值；向量L=(l1i，l2i，…，lni)是對應(yīng)于特征值λi的特征向量。

因子分析注重于主要因子的解釋，若不能很好地解釋，則可以通過旋轉(zhuǎn)的方法調(diào)整各主因子的方差比重或者調(diào)整主因子個數(shù)。

5)計算主因子的得分

得到主因子后，根據(jù)方差貢獻(xiàn)率和因子載荷矩陣計算出暴露性(E)、敏感性(S)、適應(yīng)性(A)、恢復(fù)力(R)得分。

6)建立脆弱性指數(shù)方程

由改進(jìn)后的脆弱性評價模型可以看出，暴露性(E)、敏感性(S)屬于誘導(dǎo)因子，在整個評價模型中，其值表示了系統(tǒng)趨向于脆弱性狀態(tài)的程度大?。贿m應(yīng)性(A)、恢復(fù)力(R)是抵抗因子，它們表示系統(tǒng)承受沖擊擾動的能力大小。所以，脆弱性指數(shù)(Vul)表示為

(4)

為了方便對比不同時空狀態(tài)下城市脆弱性程度，參考其他學(xué)者[22-24]及黃河中下游地區(qū)實(shí)際情況，將脆弱性指數(shù)進(jìn)行分級,見表2。

表2 脆弱性等級分類
Tab.2Vulnerabilityclassification

脆弱性等級脆弱性指數(shù)一級(低脆弱度)[0,0.5]二級(較低脆弱度)(0.5,1]三級(中等脆弱度)(1,1.5]四級(較高脆弱度)(1.5,2]五級(高脆弱度)(2,2.5)

3 實(shí)證研究

結(jié)合調(diào)查數(shù)據(jù)，運(yùn)用SPSS軟件進(jìn)行因子分析，在計算過程中，KMO檢驗(yàn)均在0.75左右，Bartlett球形檢驗(yàn)均在0.05以下，方差累計貢獻(xiàn)率均在75%以上，結(jié)果有較高準(zhǔn)確性。

3.1 城市脆弱性整體演化特征

時間上，黃河中下游地區(qū)城市脆弱性呈現(xiàn)出明顯的階段性特點(diǎn)。不同脆弱性程度城市數(shù)量比重如圖1所示。城市脆弱性整體呈下降趨勢，但下降速度緩慢，地區(qū)平均城市脆弱性指數(shù)有小幅度波動。2005—2009年間，城市脆弱性呈現(xiàn)出“兩極化”的特點(diǎn)：低脆弱度和高脆弱度的城市數(shù)量均增加，較低脆弱度的城市數(shù)量有所減少，其他類型變化并不明顯。2009—2013年間，“兩極化”的趨勢轉(zhuǎn)變?yōu)椤皢螛O化”，即低脆弱度的城市數(shù)量增幅較大，高脆弱度的城市大量減少。2013—2017年，城市脆弱性分布呈現(xiàn)出“均衡化”的特征：低脆弱度的城市數(shù)量有所下降，而較低脆弱的城市數(shù)量迅速增加，最終形成低脆弱、較低脆弱、高度脆弱三段均衡的狀態(tài)。

圖1 不同脆弱性程度城市數(shù)量比重Fig.1 Proportion of cities with different vulnerabilities

空間上，黃河中下游地區(qū)的城市脆弱性呈現(xiàn)出強(qiáng)烈的異質(zhì)性，如圖2所示。由圖2可以看出，不同區(qū)域的城市脆弱度差異大。 2005年前后，該區(qū)域城市脆弱度空間分布格局呈現(xiàn)出“中心化”的特點(diǎn)： 高度脆弱、較高脆弱的城市多分布于研究區(qū)域中部，包括延安、榆林、寶雞、西安等部分西部地區(qū)。2009年間，高度脆弱、較高脆弱的城市分布向下移動，漢中、安康、駐馬店、南陽、信陽等城市進(jìn)入高度脆弱狀態(tài)，同時，山東半島的威海市也加入高度脆弱的行列。2013—2017年，城市脆弱性分布呈現(xiàn)出“小規(guī)模集聚”的特點(diǎn)，這種集聚格局到2017年更加明顯，并且脆弱度分布呈現(xiàn)出均衡化：高度脆弱、低度脆弱、較低脆弱交叉分布，覆蓋于大部分城市。整體來看，2005—2017年城市脆弱度的分布格局：2009年前，高度脆弱城市呈現(xiàn)出“中心化”的特點(diǎn)，2009年后，呈現(xiàn)出“小規(guī)模集聚”的特點(diǎn)，并且形成“周高中低”的空間分布格局，即中、高度脆弱的城市分布周圍擴(kuò)散，中心多為低、較低脆弱性城市。

(a)2005年 (b)2009年

(c)2013年 (d)2017年 圖2 黃河中下游地區(qū)城市脆弱性空間分布特征Fig. 2 Spatial distribution characteristics of urban vulnerability in the middle and lower reaches of the Yellow River

3.2 城市脆弱性的區(qū)域演化特征

為了直觀地分析研究區(qū)域城市脆弱性的演化特征，將研究區(qū)域進(jìn)行分割，如圖3所示。

圖3 研究區(qū)域劃分Fig. 3 Division of research areas

3.2.1 區(qū)域Ⅰ演化特征

該區(qū)域北部是高脆弱度地帶，在整個研究時間段中，榆林、咸陽、銅川等城市始終處于中、高脆弱性狀態(tài)；忻州、朔州等城市脆弱性呈現(xiàn)出“U”型變化，相比于期初，脆弱性程度有所下降，但仍處于中度脆弱狀態(tài)；漢中、商洛等城市脆弱性呈現(xiàn)出倒“U”型的變化；延安、太原等城市的脆弱性呈現(xiàn)出逐漸下降的趨勢。該區(qū)域城市多坐落于黃土高原之上，為溫帶大陸性氣候，不同城市降雨量、氣溫差距較大，并且黃河主干道流經(jīng)該區(qū)域，使得疏松多孔的黃土大量流失，生態(tài)環(huán)境易損程度高，恢復(fù)能力低。榆林、咸陽、銅川等城市是典型的資源型城市，其支柱產(chǎn)業(yè)是煤炭的開采與深加工，銅川市還擁有豐富的礦產(chǎn)資源，憑借天然的地理優(yōu)勢，其鋁業(yè)、建材工業(yè)、紡織工業(yè)等行業(yè)發(fā)展迅速。這些資源型城市都存在經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)單一，過度依賴于資源的問題。另外，部分城市還存在產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)比例與產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重不相稱、失業(yè)率高、交通設(shè)施不完善等問題。綜合上述因素，該區(qū)域城市脆弱性高的原因在于高暴露性、低恢復(fù)力、低適應(yīng)性?！笆濉币詠?，陜西省加大了環(huán)境治理力度，建立以四個“確?！睘楹诵?、“建治退防，管創(chuàng)研培”八項(xiàng)舉措。山西省也同樣出臺了相關(guān)政策，加大環(huán)境基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高生態(tài)環(huán)境保護(hù)和修復(fù)能力。另一方面，建立循環(huán)經(jīng)濟(jì)模式，推進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)穩(wěn)步增長。經(jīng)過一系列改革，能夠看出陜西省及山西省南部地區(qū)城市脆弱性程度呈明顯降低趨勢。

3.2.2 區(qū)域Ⅱ演化特征

該區(qū)域包括山西省北部、河北省中、北部地區(qū)。在整個研究期內(nèi)，大同、保定始終保持中、高脆弱度，大同市是典型的資源型城市，脆弱性程度相對較高。保定作為河北省的主要城市，是經(jīng)濟(jì)、文化中心，人口密集，資源消耗量大，城市負(fù)荷大等因素造成了其高暴露性、高敏感性，從而形成高度脆弱。Ⅱ區(qū)域圈內(nèi)部分是京津冀城市群，主要包括北京、天津及河北省的多個地級市。自2006年京津冀一體化寫入“十一五”規(guī)劃以來，河北省在交通、通信等多個方面進(jìn)入快車道。京津冀一體化能夠更加有力地發(fā)揮各自的優(yōu)勢：北京作為知識型城市集聚了眾多高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)、文化產(chǎn)業(yè)等，為資源型城市(河北)與加工型城市(天津)提供不同的技術(shù)支持，并接受來自兩個方向不同的反饋。這種“鐵三角”模式加強(qiáng)了城市內(nèi)部或城市間的耦合程度，提高了城市穩(wěn)定性。

3.2.3 區(qū)域Ⅲ演化特征

該區(qū)域主要包括山東省的大部分地區(qū)，通過圖2可以看出，德州、聊城始終處于高脆弱狀態(tài)，2009年后，濰坊、淄博、臨沂、棗莊也進(jìn)入高脆弱度狀態(tài)。德州、濰坊、淄博等市處于高脆弱度的原因在于其低恢復(fù)力與低適應(yīng)力：基礎(chǔ)設(shè)施不完善，外資企業(yè)數(shù)量少，吸引外資能力差。區(qū)域Ⅲ中的圈內(nèi)部分是山東藍(lán)色半島經(jīng)濟(jì)區(qū)，主要包括威海、煙臺、青島等城市，在國家政策的扶持下，充分發(fā)揮其區(qū)位優(yōu)勢與資源優(yōu)勢，大力發(fā)展海洋產(chǎn)業(yè)，積極創(chuàng)建海洋生態(tài)文明示范區(qū)，建立海陸空交通一體化網(wǎng)絡(luò)，形成了多功能、全方位特色經(jīng)濟(jì)區(qū)。該區(qū)域生態(tài)、經(jīng)濟(jì)等發(fā)展充滿活力，有著巨大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

3.2.4 區(qū)域Ⅳ演化特征

該區(qū)域主要包括河南省大部分城市，其中，駐馬店、周口、商丘、三門峽、洛陽等處于高度脆弱狀態(tài)，其他城市多為較低脆弱或中度脆弱。整個河南省及其周邊省市構(gòu)成了中原城市群，其以鄭州為中心，洛陽為副中心向周圍輻射。該區(qū)域高度脆弱的原因同淄博、臨沂等城市類似，即低恢復(fù)力與低適應(yīng)性。

通過區(qū)域分析得出：(1)資源型城市更容易進(jìn)入高脆弱狀態(tài)，其主要原因在于高暴露性和高敏感性，要降低城市脆弱性就必須從經(jīng)濟(jì)、生態(tài)等多個方面同時進(jìn)行改進(jìn)。經(jīng)濟(jì)方面，應(yīng)當(dāng)加快經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，既要發(fā)揮自身優(yōu)勢，又要摒棄“靠山吃山”的思想。既要結(jié)合國家政策，又要堅持可持續(xù)發(fā)展的原則。環(huán)境方面，響應(yīng)國家戰(zhàn)略，堅持綠色發(fā)展、可持續(xù)發(fā)展；完善環(huán)境保護(hù)法律法規(guī)。(2)城市群有助于降低城市脆弱性。京津冀城市群、山東半島藍(lán)色經(jīng)濟(jì)區(qū)、中原城市群中的大部分城市脆弱性都略低于其他城市。城市集群打破了原有城市間的壁壘，在貿(mào)易往來、交通運(yùn)輸?shù)确矫娓訒惩?，效率更高。不同類型的城市能夠更加有效地發(fā)揮其自身優(yōu)勢，以自身優(yōu)勢為點(diǎn)，政策為紐帶，以線串點(diǎn)，提高城市間的耦合程度，降低脆弱性風(fēng)險。

4 結(jié)論

本文在“暴露-敏感-適應(yīng)-恢復(fù)”模型的基礎(chǔ)上，從生態(tài)、能源、社會、資源四個方面建立指標(biāo)體系，以黃河中下游地區(qū)城市群為研究對象，對研究區(qū)域進(jìn)行分割，分析不同區(qū)域生態(tài)脆弱性的異質(zhì)性及演化特征。時間序列上，黃河中下游地區(qū)先后經(jīng)歷了兩極化、單極化、均衡化三個階段，整個研究期來看，高度脆弱城市所占比例呈拋物線型變化，低脆弱度和較低脆弱度城市數(shù)量比例在50%以上，整體脆弱度下降，但下降幅度較小。

空間分布上，該區(qū)域高度脆弱城市由中西部大規(guī)模集聚向周圍擴(kuò)散，形成小規(guī)模集聚的空間分布格局，整體上呈現(xiàn)出周高中低的空間分布特征。研究表明：

1)資源型城市更容易進(jìn)入脆弱狀態(tài)。其生態(tài)環(huán)境擁有更高的暴露性與敏感性，同時，由于氣候的特殊性，其恢復(fù)能力偏低。再經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)多樣性欠缺，吸引外資能力匱乏，更容易進(jìn)入脆弱狀態(tài)。

2)城市群能夠在一定程度上提高城市的穩(wěn)定性。城市集群能夠使各城市單元充分發(fā)揮自己的優(yōu)勢，各種扶持政策成為消除城市壁壘、連接城市單元的紐帶，這種以線串點(diǎn)的發(fā)展方式，能夠大大提高城市間耦合程度，降低脆弱性。

城市脆弱性的研究涉及到生態(tài)、經(jīng)濟(jì)等多個方面，其指標(biāo)體系是一個需要不斷完善和細(xì)化的過程。同時，城市脆弱性的驅(qū)動機(jī)制、影響因素之間的耦合關(guān)系等方面都有待于進(jìn)一步研究。