京杭大運河沿線地區(qū)城市化與生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調(diào)關系研究

孟 丹， 劉玲童， 宮輝力， 李小娟， 蔣博武

(1.首都師范大學資源環(huán)境與旅游學院，北京 100048； 2.北京市城市環(huán)境過程與數(shù)字模擬國家重點實驗室培育基地，北京 100048； 3.水資源安全北京實驗室，北京 100048)

0 引言

城市化在給人類帶來發(fā)達的物質(zhì)文明的同時，也帶來了一系列不同程度的環(huán)境破壞與環(huán)境威脅，城市化與生態(tài)環(huán)境的關系研究成為人們關注的焦點。城市化與生態(tài)環(huán)境之間存在復雜的交互耦合脅迫機制，體現(xiàn)在城市化在發(fā)展過程會對生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生一定的破壞與城市化發(fā)展需要依托生態(tài)環(huán)境2個方面[1]。因此，在當前城市化不斷推進過程中，如何協(xié)調(diào)兩者之間的關系，實現(xiàn)經(jīng)濟與生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展，具有現(xiàn)實意義。從國內(nèi)外關于城市化與生態(tài)環(huán)境的相關研究來看，研究重點主要涉及城市化與生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調(diào)的理論研究，生態(tài)環(huán)境對城市化的響應關系研究，城市化、經(jīng)濟和生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調(diào)關系研究[2-7]。方創(chuàng)琳等[8]學者構建了“多要素-多尺度-多情景-多模塊-多智能體”集成的時空耦合動力學模型的理論框架。目前關于城市化與生態(tài)環(huán)境關系研究多是基于社會經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù)來構建兩個系統(tǒng)的指標體系[9-11]，而基于遙感數(shù)據(jù)像元尺度的研究較少。遙感技術的發(fā)展為二者的研究提供了新的途經(jīng)，廖李紅等[12]基于DMSP/OLS和Landsat數(shù)據(jù)分析了晉江市城市化與生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調(diào)關系； Wang等[13]利用DMSP/OLS 和 MODIS地表溫度數(shù)據(jù)，討論了中國城市擴張的時空特征及其與城市熱島強度的關系。

夜間燈光遙感影像以其獨特的夜間低光探測能力，在表征人類活動方面顯示出巨大的優(yōu)勢。近年來，夜間燈光遙感數(shù)據(jù)被廣泛的應用于描述人類活動、城市發(fā)展等方面[14-19]。城市化是人口、經(jīng)濟水平、產(chǎn)業(yè)結構、城市建成區(qū)等方面的綜合體現(xiàn)，眾多的研究顯示，夜間燈光遙感數(shù)據(jù)與城市化影響指標有著較強的關聯(lián)度[20-21]。生態(tài)環(huán)境受到多種生態(tài)因子的共同作用與影響，利用遙感技術充分挖掘遙感影像中包含的生態(tài)環(huán)境信息，對生態(tài)環(huán)境綜合評價有著非常重要現(xiàn)實意義。徐涵秋[22]基于遙感技術提出了一種新型遙感生態(tài)指數(shù)(remote sensing based ecological index，RSEI)。它完全基于遙感信息，集成了最直觀反映生態(tài)環(huán)境的多重指標，可以對區(qū)域生態(tài)環(huán)境進行快速地監(jiān)測和評價，已用于雄安新區(qū)、阜新市、渭南市、長白山自然保護區(qū)等地區(qū)的生態(tài)質(zhì)量評估[23-25]。

2019年2月，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發(fā)了《大運河文化保護傳承利用規(guī)劃綱要》，要求各地區(qū)各部門要嚴格遵循綱要規(guī)定，結合當?shù)氐膶嶋H情況認真貫徹落實。目前京杭大運河存在生態(tài)環(huán)境及人文環(huán)境關注度不足等問題[26]。南水北調(diào)東線工程的實施和中國大運河申遺成功，為京杭大運河生態(tài)環(huán)境的保護和城市發(fā)展提供了新的機遇和挑戰(zhàn)[27]。開展京杭大運河沿線城市化及生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調(diào)關系研究，對京杭大運河沿線地區(qū)城市的經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展、生態(tài)環(huán)境保護等具有現(xiàn)實意義。因此本文基于遙感數(shù)據(jù)對1992年、1997年、2002年、2007年、2013年及2018年京杭大運河沿線地區(qū)城市化水平、生態(tài)環(huán)境狀況進行長時間評價研究，運用耦合協(xié)調(diào)度模型對城市化與生態(tài)環(huán)境狀況進行耦合協(xié)調(diào)度分析，旨在為京杭大運河沿線地區(qū)的經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展和生態(tài)文明建設提供決策支持。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

京杭大運河始建于春秋時期，完成于隋朝，繁榮于唐宋，取直于元代，疏通于明清。京杭大運河在中國歷史上發(fā)揮了政治、經(jīng)濟、軍事、文化交流等重要作用，至今山東濟寧以南 1 100 多km的航道仍在被利用[28-29]。京杭大運河位于我國中東部腹地，途徑北京、河北、天津、山東、江蘇和浙江等省市，溝通了海河、黃河、淮河、長江和錢塘江5大水系，連接太湖、洪澤湖、駱馬湖等一系列湖泊。地理位置介于E116°～120°，N39°～30°之間。京杭大運河沿線是我國人口分布集中區(qū)域，也是最具發(fā)展?jié)摿Φ慕?jīng)濟發(fā)展帶，經(jīng)濟發(fā)展速度快，城市化水平較高。本文選取京杭大運河沿線的20個城市作為研究區(qū)，如圖1所示。將運河沿線地區(qū)從北至南依次劃分為京津冀段、山東段、江蘇段、浙江段。京津冀段包括北京、天津、廊坊、滄州； 山東段包括德州、聊城、濟南、泰安、濟寧、棗莊； 江蘇段包括徐州、宿遷、淮安、揚州、鎮(zhèn)江、常州、無錫、蘇州； 浙江段包括嘉興和杭州。

圖1 研究區(qū)域和范圍示意圖Fig.1 Sketch map of study area and scope

1.2 研究數(shù)據(jù)及預處理

論文主要數(shù)據(jù)源包括Landsat數(shù)據(jù)、夜間燈光數(shù)據(jù)、建成區(qū)矢量數(shù)據(jù)、統(tǒng)計數(shù)據(jù)等，具體如表1所示。

表1 研究數(shù)據(jù)列表Tab.1 List of the research data

Landsat數(shù)據(jù)包括TM和OLI兩種數(shù)據(jù)，共采用120幅Landsat遙感影像。遙感影像數(shù)據(jù)成像時間多為5—10月份。Landsat數(shù)據(jù)預處理主要包括輻射定標、大氣校正，用于消除大氣、光照等因素對地物反射的影響。

夜間燈光數(shù)據(jù)包括DMSP/OLS和NPP/VIIRS2種。DMSP/OLS影像可以記錄到城市和鄉(xiāng)村等的穩(wěn)定燈光，影像分辨率達到了30″(約1 km)。研究采用穩(wěn)定燈光年度影像，影像剔除掉偶然燈光的背景噪聲。NPP/VIIRS夜晚燈光數(shù)據(jù)影像分辨率達到了15″(約 450 m)，直接記錄燈光的輻射亮度，提高了探測敏感度，消除了燈光過飽和現(xiàn)象，但是NPP/VIIRS數(shù)據(jù)存在一些背景噪聲。由于可獲取的DMSP/OLS數(shù)據(jù)時間段是1992—2013年，故研究選用1992年、1997年、2002年、2007年和2013年5期DMSP/OLS穩(wěn)定夜間燈光數(shù)據(jù)，和2018年9月份NPP/VIIRS數(shù)據(jù)用于研究區(qū)長時間序列的城市化水平分析。由于2種夜間燈光數(shù)據(jù)空間分辨率、光譜響應方式等方面存在差異，因此在計算夜間燈光指數(shù)之前，需對2種夜間燈光數(shù)據(jù)進行整合[30-31]，選取2012年、2013年2種夜間燈光數(shù)據(jù)用于數(shù)據(jù)的建模與驗證。

建成區(qū)矢量數(shù)據(jù)采用宮鵬團隊制作的中國城市基本土地利用類別測繪(EULUC-China-2018)。該數(shù)據(jù)對建成區(qū)進行了分類(http: //data.ess.tsinghua.edu.cn/)。本研究利用該數(shù)據(jù)計算建成區(qū)面積占市域面積比例。

統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于京杭大運河沿線2018年各城市的統(tǒng)計年鑒，研究選取指標主要包括非農(nóng)人口比例、第二三產(chǎn)業(yè)占國內(nèi)生產(chǎn)總值(gross domestic product,GDP)比重，構建城市化綜合指數(shù)，用于驗證夜間燈光指數(shù)是否能夠確切地反映城市化水平。

2 研究方法

2.1 夜間燈光指數(shù)

利用夜間燈光數(shù)據(jù)構建表征城市化水平的夜間燈光指數(shù)。夜間燈光指數(shù)以京杭大運河沿線城市2018年建成區(qū)為界，計算建成區(qū)范圍內(nèi)各年份的燈光斑塊的相對燈光強度作為夜間燈光指數(shù)(I)，公式為：

(1)

式中：DNi為建成區(qū)內(nèi)i級的灰度值；ni為建成區(qū)內(nèi)第i灰度等級的像元總數(shù)；N為建成區(qū)內(nèi)燈光的像元總數(shù)。

參考陳晉等的研究，選取非農(nóng)業(yè)人口比例、建成區(qū)面積比例、第二三產(chǎn)業(yè)占 GDP 比例這 3項指標分別表達人口、空間、經(jīng)濟的城市化指標(權重分別定為0.4，0.2和0.4)，構建城市化綜合指數(shù)[32]，用于驗證夜間燈光指數(shù)是否能夠確切的反映城市化水平。

參考梁龍武等的研究，劃分城市化水平類型。將當年夜間燈光指數(shù)均值的1倍、1.2倍設定為劃分標準[5]。城市化水平類型區(qū)分別為高城市化區(qū)(>1.2倍) 、中城市化區(qū)(1～1.2倍) 、低城市化區(qū)(<1倍) 3種類型。

2.2 RSEI指數(shù)

RSEI[22]是利用遙感影像，整合多個自然因子，對生態(tài)狀況進行快速監(jiān)測與評價的新型遙感生態(tài)指數(shù)。該指數(shù)集成了植被指數(shù)、濕度分量、地表溫度和建筑指數(shù) 4 個評價指標，分別代表綠度、濕度、熱度和干度 4大生態(tài)要素，然后進行主成分分析。把4個指標中的主要的信息集中到第一主成分PC1上。對主成分分析后的 PC1進行歸一化處理后即為所建的RSEI，其值介于[0，1]之間。RSEI值越接近1，生態(tài)越好，反之生態(tài)越差。將各年份的生態(tài)環(huán)境指數(shù)以0.2為間隔分為5級，依次為生態(tài)環(huán)境差、較差、一般、良好、優(yōu)秀等級。

2.3 城市化與生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調(diào)模型

城市化與生態(tài)環(huán)境耦合度模型由耦合度模型與耦合協(xié)調(diào)度模型兩部分組成[5]。

1)城市化與生態(tài)環(huán)境耦合度模型。耦合度是一個物理學概念，是指兩個(或兩個以上的)系統(tǒng)通過各種相互作用，而彼此影響的現(xiàn)象。耦合被廣泛地應用到研究城市化與生態(tài)環(huán)境交互脅迫關系之中，表示式為：

(2)

式中：C為城市化與生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)的耦合度，且0≤C≤1；F(x)為城市化系統(tǒng)綜合評價值；G(y)為生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)綜合評價值；k為調(diào)節(jié)系數(shù)，且k≥2，常取k=2。

2)城市化與生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)度模型。利用協(xié)調(diào)度模型，判斷兩個系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)發(fā)展程度。計算公式如下：

T=αF(x)+βG(y)

(3)

(4)

式中：D為協(xié)調(diào)度；T為城市化與生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)綜合發(fā)展指數(shù)；α，β為設定權重。因為城市化發(fā)展與生態(tài)環(huán)境保護，兩個系統(tǒng)的重要性是相同的，所以取α=β=0.5。

3)協(xié)調(diào)度劃分。根據(jù)協(xié)調(diào)度D及城市化系統(tǒng)F(x)和生態(tài)壞境系統(tǒng)G(y)的大小，對城市化與生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調(diào)類型進行劃分，分類原則如表2所示。

表2 城市化與生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調(diào)類型劃分原則Tab.2 Classification principles of coupling and coordination types between urbanization and eco-environment

3 結果與分析

3.1 城市化水平評價結果

分析2013年DMSP/OLS與NPP/VIIRS 2種燈光數(shù)據(jù)，建立回歸方程如下：

DN=5.400 1R+6.796 7

(5)

式中：R為NPP/VIIRS 數(shù)據(jù)的夜光輻射強度；DN為擬合成DMSP/OLS數(shù)據(jù)的像元灰度值。

利用式(5)可以將NPP/VIIRS燈光數(shù)據(jù)模擬該年份的DMSP/OLS數(shù)據(jù)。由于2種夜間燈光數(shù)據(jù)存在2012年和2013年的數(shù)據(jù)疊合期，所以利用以上2013年的數(shù)據(jù)建立的模型對2012年的數(shù)據(jù)進行模擬，通過比較2012年真實DMSP/OLS數(shù)據(jù)與由NPP/VIIRS模擬的DMSP/OLS數(shù)據(jù)的差異來評價數(shù)據(jù)的整合效果。由NPP/VIIRS數(shù)據(jù)得到的DMSP/OLS模擬數(shù)據(jù)灰度值分布范圍更廣，因此將模擬的DMSP/OLS灰度值大于63的像元直接調(diào)整為63，人為制造與DMSP/OLS數(shù)據(jù)類似的飽和效應。結果顯示通過本研究模擬的DMSP/OLS數(shù)據(jù)與真實DMSP/OLS數(shù)據(jù)的相關系數(shù)為0.8，均方根誤差RMSE為6.24，數(shù)據(jù)整合效果較好。

圖2為1992年、1997年、2002年、2007年、2013年共5期DMSP/OLS數(shù)據(jù)和經(jīng)過擬合處理的2018年NPP/VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)。

(a) 1992年 (b) 1997年 (c) 2002年 (d) 2007年 (e) 2013年 (f) 2018年

圖2 1992—2018年夜間燈光強度圖Fig.2 Map of night light intensity from 1992 to 2018

利用夜間燈光數(shù)據(jù)，計算各城市1992—2018年夜間燈光指數(shù)。以 2018 年為例，將根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)計算得出城市化綜合指數(shù)與2018年夜間燈光指數(shù)(表3)進行擬合，得出夜間燈光指數(shù)和城市化綜合指數(shù)之間為正相關性，兩者的皮爾遜相關系數(shù)達到0.92，表明夜間燈光指數(shù)能夠準確地表征城市化水平。本研究同樣計算整個市轄區(qū)的夜間燈光指數(shù)，分析其與統(tǒng)計數(shù)據(jù)計算的城市化綜合指數(shù)的相關性相關系數(shù)僅為0.85。結合圖2也可以看出像杭州這樣迅速發(fā)展的城市，城市化水平很高，但是由于市轄區(qū)范圍較大，若計算市轄區(qū)范圍的燈光指數(shù)，導致城市化水平低估。所以本研究采用建成區(qū)范圍內(nèi)計算的夜間燈光指數(shù)代表城市化水平，進行京杭大運河沿線地區(qū)1992—2018年城市化水平研究。

表3 2018年各城市城市化綜合指數(shù)表Tab.3 Comprehensive urbanization index of each city in 2018

統(tǒng)計每個城市夜間燈光指數(shù)均值，將1992—2018年的城市化水平進行可視化分析，以此分析城市化水平的發(fā)展過程，見圖3。由圖3可以看出京杭大運河沿線地區(qū)城市發(fā)展水平具有空間不平衡性，呈現(xiàn)出南北高，中部低的空間格局，中部城市區(qū)位優(yōu)勢及發(fā)展動力不足，仍以傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)與工業(yè)為主，因此經(jīng)濟發(fā)展速度較慢，經(jīng)濟水平較低。北京、天津、無錫、蘇州、杭州城市化水平明顯高于其他城市。從研究時段來看，1997—2002年間，蘇州、杭州由中城市化水平轉(zhuǎn)變?yōu)楦叱鞘谢?，揚州、鎮(zhèn)江由低城市化水平轉(zhuǎn)變?yōu)橹谐鞘谢剑?2002—2007年間，嘉興由低城市化水平轉(zhuǎn)變?yōu)橹谐鞘谢剑溆喑鞘邪l(fā)展水平變化不大?？傮w而言京津冀段的城市化水平較高。北京是我國重要的政治、文化、經(jīng)濟中心，有著良好的經(jīng)濟基礎，城市化水平較高。天津有著良好的經(jīng)濟基礎與區(qū)位優(yōu)勢，是北方的重要經(jīng)濟中心。山東段的城市化水平總體相對較低，作為省會城市的濟南經(jīng)濟發(fā)展較好，處于中城市化水平； 其余城市均處于低城市化水平。京杭大運河的通航河段主要分布在黃河以南的濟寧以南地區(qū)，山東段內(nèi)建有濟寧港、棗莊港等。江蘇是一個南北發(fā)展差異非常顯著的省份，1993年蘇南、蘇中、蘇北的人均GDP是4.4∶2.1∶1，1997年有所縮小，但仍達3.9∶1.9∶1[33]。為轉(zhuǎn)變這一極化發(fā)展的格局，20世紀90年代以來江蘇省大力實施了區(qū)域共同發(fā)展戰(zhàn)略，其中蘇錫常都市圈發(fā)展迅速。蘇錫常都市圈位于長江三角洲，2016年國家規(guī)劃的《長江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》要求蘇錫常都市圈全面強化與上海的功能對接與互動，加快推進滬蘇通、錫常泰跨江融合發(fā)展。其中，蘇州是是江蘇省內(nèi)的第一經(jīng)濟強市，除了早期是運河重要的城市之外，由于距離上海近，堪稱是上海周邊地區(qū)經(jīng)濟的第二城，再配合以運河等交通設施的輔助，蘇州城市發(fā)展很有潛力。但是縱貫江蘇南北腹部的新宜城鎮(zhèn)聚合軸(基本上是江北沿大運河地帶)卻一直沒有得到明確的產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略與政策支持。揚州、淮安等城市，在古代大運河剛剛開通的時候，這些城市也隨之興起，成為當時我國發(fā)展最有潛力的城市，但是當大運河的地位沒有那么重要的時候，這些城市的經(jīng)濟發(fā)展就逐漸落后了。浙江段城市化水平較高，杭州是大運河的終點，是受大運河影響最大的城市。自從大運河開通以后，我國南方城市的經(jīng)濟發(fā)展逐漸有了起色，大運河帶動了杭州的經(jīng)濟發(fā)展，現(xiàn)如今，杭州在教科文衛(wèi)、旅游產(chǎn)業(yè)、高端產(chǎn)業(yè)、信息文創(chuàng)等新興產(chǎn)業(yè)上做得很出色，使得杭州成為我國發(fā)展最快的城市。南水北調(diào)東線“一期”工程通水后，工程沿線揚州至泰安7個地級市的GDP總和從2013年的2.004 4萬億元迅速增長到2018年的2.955 7萬億元。工程通水后對泰安市、濟寧市經(jīng)濟發(fā)展無明顯影響，抑制了棗莊市經(jīng)濟發(fā)展，促進了徐州市、宿遷市、淮安市、揚州市等4市的經(jīng)濟發(fā)展[34]，但是城市化水平仍較低。

(a) 1992年 (b) 1997年 (c) 2002年 (d) 2007年 (e) 2013年 (f) 2018年

圖3 1992—2018年城市化水平空間演變圖Fig.3 The spatial distribution of urbanization levels from 1992 to 2018

為探究城市化水平的空間不平衡性的主要原因，本文搜集整理了研究時段內(nèi)的非農(nóng)人口比例、建成區(qū)比重、第二三產(chǎn)業(yè)占GDP比重這3項指標。從統(tǒng)計資料中可以看出，在研究初期京津冀段的第二三產(chǎn)業(yè)占GDP比重最高，浙江段、江蘇段次之，山東段最低，2013年浙江段超過京津冀段，第二三產(chǎn)業(yè)占 GDP 比重最大。2002年之前，建成區(qū)比重指標排序從大到小依次為京津冀段、浙江段、江蘇段、山東段，此后浙江段、江蘇段、山東段開展了大規(guī)模的城市化建設，建成區(qū)比重均超過京津冀段。非農(nóng)人口比例逐年增加，但是排序沒有變化，從大到小依次為京津冀段、江蘇段、浙江段、山東段。

3.2 RSEI計算結果

利用Landsat影像，基于遙感生態(tài)指數(shù)計算方法，計算得出1992—2018年京杭大運河沿線地區(qū)RSEI，見圖4。

(a) 1992年 (b) 1997年 (c) 2002年 (d) 2007年 (e) 2013年 (f) 2018年

圖4 1992—2018年RSEI圖Fig.4 Map of RSEI from 1992 to 2018

首先對該區(qū)域的生態(tài)環(huán)境狀況進行總體評價。統(tǒng)計1992—2018年6期RSEI的總體均值和標準差，統(tǒng)計結果見表4。

表4 1992—2018年研究區(qū)整體生態(tài)環(huán)境評價結果Tab.4 Overall eco-environment evaluation results of the study area from 1992 to 2018

由表4可以看出，1992—2018年間，該研究區(qū)的生態(tài)環(huán)境變化不大，1997年京杭大運河沿線地區(qū)生態(tài)環(huán)境相對較差，這與1997年我國發(fā)生了嚴重的干旱災害有關，2007年京杭大運河沿線地區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況相對較好。1992—1997年京杭大運河沿線地區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量呈現(xiàn)下降狀態(tài)，RSEI平均值從0.62下降至0.59。1997—2007年京杭大運河沿線地區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量呈現(xiàn)上升狀態(tài)，RSEI平均值從0.59上升至0.73。2007—2018年生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變差，RSEI平均值從0.73下降至0.63。

為分析1992—2018年26 a間京杭大運河沿線地區(qū)各城市生態(tài)環(huán)境水平變化過程與變化規(guī)律，對各城市RSEI的均值進行空間制圖，見圖5?？梢钥闯觯┖即筮\河沿線地區(qū)的生態(tài)環(huán)境狀況普遍較好，各城市的RSEI均大于0.4，包括一般生態(tài)環(huán)境區(qū)和良好生態(tài)環(huán)境區(qū)。1992年滄州、濟南、棗莊、宿遷、鎮(zhèn)江、常州等城市生態(tài)環(huán)境一般； 1997年濟南、泰安、棗莊的生態(tài)環(huán)境狀況一般； 2002年滄州、濟南、泰安、棗莊、宿遷、鎮(zhèn)江的生態(tài)環(huán)境為一般； 2007年京杭大運河沿線地區(qū)生態(tài)環(huán)境均為良好； 2013年泰安、棗莊、揚州、常州的生態(tài)環(huán)境為一般； 2018年廊坊、聊城、泰安、棗莊、濟南的生態(tài)環(huán)境狀況一般； 其余均為良好生態(tài)環(huán)境區(qū)。由于本文構建的RSEI是基于植被指數(shù)、濕度分量、地表溫度和建筑指數(shù)這4個評價指標，把4個指標中的主要的信息集中到第一主成分上。針對以上4個指標對研究區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況及變遷因素進行分析。依據(jù)《中國森林資源報告(2014—2018)》，京津冀段、山東段、江蘇段、浙江段的森林覆蓋率依次為27.25%，17.51%，15.20%和59.43%。生長季的作物、城市綠化植物同樣可增加區(qū)域植被指數(shù)。地表溫度與地表覆蓋、人為熱排放、氣象條件等多種因素有關，且隨著時間變化較快，由于城市熱島現(xiàn)象的存在，中心城區(qū)的地表溫度普遍高于郊區(qū)。城市建筑用地的增多對區(qū)域氣候環(huán)境造成重要影響，研究表明城市建筑指數(shù)越高的地區(qū)，城市的地表溫度越高，熱島效應就越明顯。研究區(qū)從北向南，降水量逐漸增多，使得濕度增加，并有利于植被生長，且南方地區(qū)河網(wǎng)密集，濕度普遍高于北方，導致南方的城市生態(tài)環(huán)境總體狀況優(yōu)于北方的城市。北京市生態(tài)環(huán)境普遍較好，分析原因，北京山區(qū)約占全市總面積的62%，橫跨北部燕山山脈和西部太行山山脈，山區(qū)的植被覆蓋度較高，2016年北京森林覆蓋率為43.77%，且呈現(xiàn)出增加的趨勢[35]。天津地區(qū)生長季植被覆蓋度一般在0.55～0.65 之間波動[36]，天津市河網(wǎng)密集，增加濕度的同時，又可以緩解城市熱島效應?？傮w而言京津冀段、江蘇段、浙江段的生態(tài)環(huán)境較好； 而山東段的泰安、濟南、棗莊等中部城市的生態(tài)環(huán)境相對較差，其他城市的生態(tài)環(huán)境相對較好?？梢钥闯?992—2018年間，滄州植被指數(shù)有所增加，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量有所提升，這與滄州市緊緊圍繞創(chuàng)建國家生態(tài)園林城市宏偉藍圖，積極加快城鎮(zhèn)園林綠化、村莊綠化和綠道體系建設關系密切。

(a) 1992年 (b) 1997年 (c) 2002年 (d) 2007年 (e) 2013年 (f) 2018年

圖5 1992—2018年研究區(qū)城市尺度生態(tài)環(huán)境質(zhì)量空間演變圖Fig.5 Spatial evolution map of city-scale eco-environment quality from 1992 to 2018

基于每個城市植被指數(shù)、濕度分量、地表溫度和建筑指數(shù)這4個評價指標對第一主成分的貢獻分析，植被指數(shù)、濕度分量對第一主成分為正貢獻，地表溫度和建筑指數(shù)對第一主成分為負貢獻。各城市每個指標的貢獻率各異，總體而言，京津冀段以建筑指數(shù)的負貢獻為主； 山東段以地表溫度的負貢獻為主； 江蘇段以建筑指數(shù)的負貢獻為主； 浙江段以植被指數(shù)的正貢獻為主。

3.3 城市化與生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調(diào)度結果

根據(jù)耦合協(xié)調(diào)模型，利用各城市遙感生態(tài)環(huán)境指數(shù)均值與和夜間燈光指數(shù)的平均值，計算得出1992—2018年生態(tài)環(huán)境與城市化的耦合協(xié)調(diào)度(圖6)，根據(jù)耦合協(xié)調(diào)分類原則，劃分耦合協(xié)調(diào)類型，并將耦合協(xié)調(diào)分類結果進行空間制圖(圖7、圖8)。由圖6、圖7可以看出，1992年京杭大運河沿線地區(qū)杭州為瀕臨失調(diào)，其余城市為中度協(xié)調(diào)， 1992—1997年北京由中度協(xié)調(diào)轉(zhuǎn)變?yōu)楦叨葏f(xié)調(diào)，杭州由瀕臨失調(diào)轉(zhuǎn)變?yōu)橹卸葏f(xié)調(diào)，1997—2002年天津、蘇州由中度協(xié)調(diào)轉(zhuǎn)變?yōu)楦叨葏f(xié)調(diào)，2007年京杭大運河沿線城市以高度協(xié)調(diào)為主導，說明1992—2007年間京杭運河沿線地區(qū)城市化與生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度呈上升趨勢； 2013年、2018年再次轉(zhuǎn)變?yōu)橹卸葏f(xié)調(diào)為主導。結合圖8，協(xié)調(diào)度變化主要是因為1992—2002年期間，沿線城市的城市化水平較生態(tài)環(huán)境低，城市化與生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)處于中度協(xié)調(diào)為主，隨著城市化水平的提高，到2007年達到高度協(xié)調(diào)為主，此后城市化發(fā)展水平超過了生態(tài)環(huán)境發(fā)展狀況，因此2013年、2018年再次轉(zhuǎn)變?yōu)橹卸葏f(xié)調(diào)為主。總體而言，研究區(qū)城市化與生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度處于較高的水平，僅杭州在1992年因生態(tài)環(huán)境發(fā)展狀況超前于城市化發(fā)展水平，協(xié)調(diào)度為瀕臨失調(diào)，隨著杭州城市的快速發(fā)展，協(xié)調(diào)度達到高度協(xié)調(diào)，2018年生態(tài)環(huán)境發(fā)展狀況相較于城市化發(fā)展水平相對滯后，協(xié)調(diào)度的狀況再次變?yōu)闉l臨失調(diào)。

圖6 1992—2018年各城市城市化與生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)度圖Fig.6 Coordination between urbanization and ecoenvironment of various cities from 1992 to 2018

(a) 1992年 (b) 1997年 (c) 2002年 (d) 2007年 (e) 2013年 (f) 2018年

圖7 1992—2018年城市化與生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調(diào)類型演變圖Fig.7 Evolution of the type of coupling and coordination between urbanization and eco-environment from 1992 to 2108

(a) 1992年 (b) 1997年 (c) 2002年 (d) 2007年 (e) 2013年 (f) 2018年

圖8 1992—2018年城市化與生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調(diào)子類型演變圖Fig.8 Evolution of the subtypes of coupling and coordination between urbanization and eco-environment from 1992 to 2108

圖8表明1992—2018年京杭大運河沿線地區(qū)城市化與生態(tài)環(huán)境協(xié)同效應子類型逐漸由城市化滯后為主轉(zhuǎn)變?yōu)樯鷳B(tài)環(huán)境滯后、系統(tǒng)均衡發(fā)展、城市化滯后多種類型并存。2007—2013年，廊坊、濟南、泰安、濟寧、徐州等城市由城市化滯后演變?yōu)橄到y(tǒng)均衡發(fā)展。北京、天津、杭州、嘉興、蘇州、無錫等城市在2013年以后發(fā)展為生態(tài)環(huán)境滯后。表明近年來京杭大運河沿線地區(qū)在城市化進程不斷加快時，生態(tài)環(huán)境的發(fā)展相對滯后。各級政府在發(fā)展經(jīng)濟的同時，需要注重對生態(tài)環(huán)境的保護。

4 結論與展望

本文以京杭大運河沿線城市為研究區(qū)，采用DMSP/OLS，NPP/VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)和Landsat影像，構建夜間燈光指數(shù)和遙感生態(tài)指數(shù)，并利用耦合協(xié)調(diào)度模型分析1992—2018年京杭大運河沿線地區(qū)城市城市化與生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調(diào)關系。雖然當前不乏大運河重要河段及沿線典型城市的城市化及生態(tài)環(huán)境評價的研究，但對于大運河沿線整體的城市化與生態(tài)環(huán)境耦合協(xié)調(diào)分析的研究較少。本文主要結論如下。

1)本文以DMSP/OLS夜間燈光為基準，利用NPP/VIIRS數(shù)據(jù)模擬DMSP/OLS數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)整合，從而構建建成區(qū)的夜間燈光指數(shù)表征城市化水平。夜間燈光指數(shù)和統(tǒng)計數(shù)據(jù)計算得出的城市化綜合指數(shù)的皮爾遜相關系數(shù)為0.92，表明夜間燈光指數(shù)能夠準確地表征城市化水平。研究表明1992—2018年京杭大運河沿線地區(qū)高城市化水平的城市逐年增多，中城市化水平城市和低城市化水平城市的數(shù)量減少。京杭大運河沿線地區(qū)城市發(fā)展水平具有空間不平衡性，呈現(xiàn)出南北高，中部低的格局。1992—1997年，城市化發(fā)展速度較為緩慢，1997—2013年為城市化水平迅猛發(fā)展時期，2013—2018年，城市化水平穩(wěn)步提升。

2)1992—2018年京杭大運河沿線地區(qū)RSEI均大于0.4，表明京杭大運河沿線地區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況均較好。泰安、濟南、棗莊等中部城市的生態(tài)環(huán)境相對較差，其他城市的生態(tài)環(huán)境相對較好。總體來看，1997年京杭大運河沿線地區(qū)生態(tài)環(huán)境相對較差，而2007年生態(tài)環(huán)境狀況相對較好。

3)1992年、1997年及2002年京杭大運河沿線地區(qū)城市化與生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)類型以中度協(xié)調(diào)為主，2007年以高度協(xié)調(diào)為主，2013年、2018年轉(zhuǎn)變?yōu)橹卸葏f(xié)調(diào)占主導地位。協(xié)調(diào)度變化的原因為系統(tǒng)協(xié)同發(fā)展子類型整體上逐漸由城市化滯后演變?yōu)樯鷳B(tài)環(huán)境滯后。

在研究中仍存在一些問題值得討論，本文選用的遙感生態(tài)指數(shù)，僅能反映部分生態(tài)環(huán)境狀況，并不能反映如河流生態(tài)環(huán)境、空氣質(zhì)量、水土流失、生物多樣性等生態(tài)環(huán)境指標； 遙感數(shù)據(jù)選擇方面，本文多選用5—10月份的Landsat遙感影像，由于遙感生態(tài)指數(shù)計算結果受影像質(zhì)量與成像時間影響較大，在后續(xù)的研究中應該處理更多的遙感影像，提高數(shù)據(jù)精度。此外本文僅對京杭大運河沿線地區(qū)城市化水平與生態(tài)環(huán)境狀況及兩者耦合協(xié)調(diào)關系進行了計算與分析，后續(xù)還可以深入分析城市化水平、生態(tài)環(huán)境狀況以及兩者耦合協(xié)調(diào)變化的影響因素，以期為京杭大運河沿線地區(qū)城市發(fā)展及生態(tài)保護提供更多的數(shù)據(jù)支撐。