藍(lán)色空間與典型經(jīng)濟(jì)要素的時(shí)空匹配性研究
——以鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)為例

肖 圣，多 玲 花*，鄒 自 力，張 曉 平，官 炎 俊

(1.東華理工大學(xué)江西省軟科學(xué)研究培育基地資源與環(huán)境戰(zhàn)略研究中心，測(cè)繪工程學(xué)院，江西 南昌 330013；2.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京)土地科學(xué)技術(shù)學(xué)院，北京 100083)

0 引言

藍(lán)色空間包含傳統(tǒng)的流域、湖泊、坑塘、灘涂、沼澤等濕地，也包含藍(lán)色廊道、濱水綠地等不同地類，是城市生態(tài)系統(tǒng)乃至整個(gè)自然生態(tài)系統(tǒng)中不可或缺的重要組成部分[1，2]，不僅為社會(huì)發(fā)展提供水資源，而且在氣溫調(diào)節(jié)、心理保健、排水防洪等方面具有重要作用。藍(lán)色空間對(duì)環(huán)境的調(diào)節(jié)作用與其組成特征、時(shí)空演變及空間匹配狀況密切相關(guān)[3]，因此，在建設(shè)用地不斷擴(kuò)張、生態(tài)空間劇烈變化的背景下，調(diào)節(jié)藍(lán)色空間與城市擴(kuò)張、人口集聚、經(jīng)濟(jì)發(fā)展的匹配關(guān)系，能提高城市抵御極端氣候的能力和居民生活宜居度，保障城市協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展。

目前，國(guó)內(nèi)學(xué)者偏重于對(duì)濕地、湖泊等藍(lán)色空間的景觀面積形態(tài)[4]、結(jié)構(gòu)特征[5，6]及功能效應(yīng)[7，8]等進(jìn)行探究[9，10]；還有學(xué)者對(duì)水資源與其他要素的時(shí)空匹配協(xié)調(diào)性進(jìn)行研究，如王亞迪等采用水土資源匹配系數(shù)、基尼系數(shù)分析河南省水土資源時(shí)空匹配協(xié)調(diào)程度及演變特征[11]，韓雁等通過基尼系數(shù)、不均衡模型等研究張家口水資源與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展要素的時(shí)空匹配特征[12]。國(guó)外學(xué)者主要研究藍(lán)色空間的生態(tài)、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)功能及其對(duì)人生理/心理健康的影響，如通過人口普查數(shù)據(jù)和地理編碼數(shù)據(jù)分析德國(guó)人口的國(guó)籍與藍(lán)色空間可達(dá)性的相關(guān)性[13]，研究藍(lán)色空間對(duì)附近居民生活舒適度的影響[14]，認(rèn)為藍(lán)色空間作為治療性景觀，有助于身體、心理和社會(huì)環(huán)境健康[15-17]。綜上，現(xiàn)有關(guān)于生態(tài)環(huán)境資源與各要素協(xié)調(diào)匹配關(guān)系的研究多以某區(qū)域(流域)的自然水體資源為研究對(duì)象，亦或研究單一生態(tài)因素與人口要素的時(shí)空協(xié)調(diào)匹配度，然而藍(lán)色空間中水域并非離散單一，且藍(lán)色空間與城市各方面發(fā)展息息相關(guān)，不應(yīng)局限于人口因素，相關(guān)研究顯示，人口、GDP等典型經(jīng)濟(jì)要素與生態(tài)空間變化緊密相關(guān)[18]。鑒于此，本文基于生態(tài)與經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展原則，以鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)為研究區(qū)，通過動(dòng)態(tài)變化幅度、冷熱點(diǎn)分析、基尼系數(shù)、泰爾指數(shù)、重心遷移模型等方法，從空間匹配角度探究該區(qū)域藍(lán)色空間與人口數(shù)量、GDP總量的匹配度及時(shí)空演化特征，以期為優(yōu)化鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)整體空間結(jié)構(gòu)以及實(shí)現(xiàn)人口、經(jīng)濟(jì)和生態(tài)協(xié)調(diào)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)[19]包含9市38縣區(qū)，總面積51 117 km2，占全省面積的30.62%，人口占全省的49.01%，GDP占全省的57.04%，是江西省的核心地帶(圖1)，選取該區(qū)域作為研究區(qū)具有典型性。本文以2000年為基準(zhǔn)期，結(jié)合國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展劃定2010年、2015年為時(shí)間節(jié)點(diǎn)，分析2000-2020年鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)38個(gè)縣區(qū)的藍(lán)色空間與人口數(shù)量、GDP總量的時(shí)空匹配度變化規(guī)律，探究其空間布局合理性。

圖1 研究區(qū)地理位置和土地利用類型Fig.1 Geographic location and land use types of the study area

1.2 數(shù)據(jù)來源

本文所需數(shù)據(jù)包括：1)2000年、2010年、2015年、2020年土地利用數(shù)據(jù)，基于Landsat 8/TM影像數(shù)據(jù)(從地理空間數(shù)據(jù)云、中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心等網(wǎng)站獲取)進(jìn)行解譯，根據(jù)中國(guó)科學(xué)院土地利用遙感分類標(biāo)準(zhǔn)[20]，將研究區(qū)地類劃分為26小類，其中藍(lán)色空間地類為自然、人工水體，包含湖泊、庫塘、河流、灘地等；2)各縣區(qū)人口與GDP數(shù)據(jù)，來源于歷年《中國(guó)縣域統(tǒng)計(jì)年鑒》《江西統(tǒng)計(jì)年鑒》《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》以及各市區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒、各縣區(qū)統(tǒng)計(jì)局相關(guān)資料，缺失數(shù)據(jù)用插值法或相關(guān)替代指標(biāo)轉(zhuǎn)換。

1.3 研究方法

本文采用動(dòng)態(tài)變化幅度分析藍(lán)色空間面積與典型經(jīng)濟(jì)要素(人口數(shù)量及GDP總量)的變化；采用冷熱點(diǎn)分析[21，22]探索藍(lán)色空間和GDP總量的空間集聚特征；采用基尼系數(shù)[23]描述藍(lán)色空間與典型經(jīng)濟(jì)要素匹配的時(shí)序變化，參照基尼系數(shù)的固有分級(jí)[11]，以0.2、0.3、0.4和0.5為分界點(diǎn)，劃分為完全匹配、相對(duì)匹配、匹配較合理、相對(duì)不匹配和完全不匹配5個(gè)等級(jí)；采用泰爾指數(shù)衡量藍(lán)色空間與典型經(jīng)濟(jì)要素匹配空間差異[24-26]；采用重心遷移模型[27-29]、標(biāo)準(zhǔn)差橢圓[30-33]度量藍(lán)色空間與典型經(jīng)濟(jì)要素的空間重疊性并揭示其空間演變趨勢(shì)。

2 結(jié)果分析

2.1 藍(lán)色空間與典型經(jīng)濟(jì)要素的時(shí)序變化分析

由表1可知，研究區(qū)藍(lán)色空間面積、人口數(shù)量及GDP總量總體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，其中以GDP總量增長(zhǎng)最顯著。具體可分為3個(gè)階段：第一階段(2000-2010年)各要素增長(zhǎng)趨勢(shì)不一，GDP總量大幅提升，緣于改革開放帶來的社會(huì)快速發(fā)展；第二階段(2010-2015年)藍(lán)色空間面積、人口數(shù)量和GDP總量增速減緩，這與城市發(fā)展模式密切相關(guān)，即初期國(guó)家大力推進(jìn)生產(chǎn)建設(shè)，生態(tài)用地不斷被建設(shè)用地侵蝕，GDP總量與人口數(shù)量持續(xù)增長(zhǎng)，隨著環(huán)境問題凸顯，生態(tài)建設(shè)逐漸引起重視，強(qiáng)調(diào)生態(tài)環(huán)境保護(hù)，導(dǎo)致社會(huì)經(jīng)濟(jì)增速減緩；第三階段(2015-2020年)藍(lán)色空間面積和人口數(shù)量增速再次加快，緣于生態(tài)修復(fù)、協(xié)調(diào)發(fā)展等理論的應(yīng)用實(shí)施，提升了城市生態(tài)宜居水平并促進(jìn)生態(tài)與經(jīng)濟(jì)建設(shè)協(xié)調(diào)發(fā)展。

表1 2000-2020年鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)各要素動(dòng)態(tài)變化幅度Table 1 Dynamic change amplitude of each factor in Poyang Lake Ecological Economic Zone from 2000 to 2020

2.2 藍(lán)色空間與典型經(jīng)濟(jì)要素的空間集聚性分析

由圖2可知，2000-2020年研究區(qū)藍(lán)色空間冷熱點(diǎn)空間分布差異明顯，熱點(diǎn)分布在研究區(qū)西北部的瑞昌、柴桑、濂溪及德安，冷點(diǎn)則穩(wěn)定分布于南昌市區(qū)。其中，2000-2010年次熱點(diǎn)分布于東北部的鄱陽縣、樂平與昌江區(qū)，表明該區(qū)域藍(lán)色空間相對(duì)周邊增長(zhǎng)較快，這與水利基本設(shè)施、農(nóng)田水利及水土保持等工程的大力發(fā)展密切相關(guān)；2010-2015年研究區(qū)內(nèi)僅存在較少冷點(diǎn)，均集中于安義、進(jìn)賢、青山湖等南昌縣區(qū)，緣于南昌建設(shè)用地?cái)U(kuò)張，多中心發(fā)展模式逐漸形成，導(dǎo)致鄰近發(fā)展中心的湖泊、水塘大量減少；2015-2020年隨著城市生態(tài)文明建設(shè)進(jìn)一步推進(jìn)，各縣區(qū)逐漸重視生態(tài)空間的保護(hù)與修復(fù)，熱點(diǎn)、次熱點(diǎn)出現(xiàn)在瑞昌、廬山等九江城區(qū)，主要以生態(tài)修復(fù)及人工水體建設(shè)為主，冷點(diǎn)則位于紅谷灘區(qū)，緣于紅谷灘區(qū)中心城區(qū)建設(shè)快速發(fā)展對(duì)藍(lán)色空間增長(zhǎng)的制約。限于篇幅，本文選用更具代表性且空間表現(xiàn)較顯著的GDP總量進(jìn)行典型經(jīng)濟(jì)要素的集聚分析。由圖3可知，2000-2020年研究區(qū)GDP總量熱點(diǎn)、次熱點(diǎn)集中于南昌市及其周邊區(qū)域(鄱陽湖腹地)，并呈現(xiàn)沿南昌周邊擴(kuò)散趨勢(shì)，與藍(lán)色空間冷點(diǎn)分布范圍大體一致，顯示出中心城區(qū)大力發(fā)展經(jīng)濟(jì)對(duì)藍(lán)色空間的制約作用。

圖2 2000-2020年鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)藍(lán)色空間冷熱點(diǎn)演化格局Fig.2 Evolution pattern of cold and hot spots of blue space in Poyang Lake Ecological Economic Zone from 2000 to 2020

圖3 2000-2020年鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)GDP冷熱點(diǎn)演化格局Fig.3 Evolution pattern of cold and hot spots of GDP in Poyang Lake Ecological Economic Zone from 2000 to 2020

2.3 藍(lán)色空間與典型經(jīng)濟(jì)要素匹配的時(shí)序演變分析

由圖4可知，2000-2020年藍(lán)色空間—人口的基尼系數(shù)較穩(wěn)定，變化幅度較小，2020年為0.348，兩者由相對(duì)匹配轉(zhuǎn)向匹配較合理狀態(tài)，但若維持現(xiàn)狀，其基尼系數(shù)終將突破0.4警戒線。鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)人口集中分布在鄱陽湖沿線的上饒市、九江市、宜春市，但研究區(qū)整體自然資源豐富，生態(tài)空間范圍較大且水系河網(wǎng)密布，削弱了匹配度的差異，導(dǎo)致藍(lán)色空間與人口數(shù)量多年保持匹配較合理狀態(tài)。2000-2020年藍(lán)色空間—GDP的基尼系數(shù)先增后減，但總體呈增長(zhǎng)趨勢(shì)。其中，2010年基尼系數(shù)為0.39，2015年為0.41，突破0.4警戒線，處于相對(duì)不匹配狀態(tài)，2020年基尼系數(shù)降至0.375，回到匹配較合理狀態(tài)。南昌、上饒東部及九江東南部等地區(qū)作為研究區(qū)的主要經(jīng)濟(jì)發(fā)展中心，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值占比持續(xù)增長(zhǎng)，2020年共占75.76%，而這些區(qū)域分布于東部及東北部，與研究區(qū)主要水域異向分布，隨著一系列高效益產(chǎn)業(yè)區(qū)集聚，二者匹配度逐漸降低。

圖4 2000-2020年鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)藍(lán)色空間與典型經(jīng)濟(jì)要素基尼系數(shù)變化曲線Fig.4 Gini coefficient change curve of blue space and typical economic factors in Poyang Lake Ecological Economic Zone from 2000 to 2020

2.4 藍(lán)色空間與典型經(jīng)濟(jì)要素匹配的空間格局分析

為更直觀地反映各區(qū)域匹配不均衡性，利用泰爾指數(shù)分析鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)各縣區(qū)內(nèi)部空間差異，并采用自然斷點(diǎn)法將空間差異結(jié)果劃分為5個(gè)層次，層次越高表明相對(duì)差異越大[23]。由圖5a可知：1)九江、上饒藍(lán)色空間與人口的匹配度差異較大，分別位于第五與第四層次，近年來兩市藍(lán)色空間沿水系呈弧形擴(kuò)張，而人口逐漸向南昌遷移，導(dǎo)致藍(lán)色空間與人口數(shù)量匹配差異較大。2)南昌、宜春作為研究區(qū)中心地區(qū)，以鄱陽湖水系為主要藍(lán)色空間，且南昌為省會(huì)城市，人口集聚分布，其藍(lán)色空間面積占研究區(qū)藍(lán)色空間總面積的26.57%，人口占研究區(qū)總?cè)丝诘?8.29%，二者匹配差異不大，處于第三層次。3)景德鎮(zhèn)、鷹潭、撫州藍(lán)色空間與人口的匹配差異較小，位于第二層次，伴隨二、三產(chǎn)業(yè)發(fā)展，三市生產(chǎn)生活基礎(chǔ)設(shè)施逐步完善，中心城區(qū)及其周邊地區(qū)成為人口集聚地，人口分布較均勻且城區(qū)周邊具有一定范圍藍(lán)色空間，故三市藍(lán)色空間與人口匹配較均衡。由圖5b可知：1)上饒、九江和南昌的藍(lán)色空間與GDP匹配差異較大，處于第四、第五層次。三市位于鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)腹地，是主要的經(jīng)濟(jì)發(fā)展中心，均有一定的水資源，其GDP占66.02%，藍(lán)色空間占85.41%，經(jīng)濟(jì)建設(shè)已形成連片規(guī)模，導(dǎo)致二者空間匹配差異較大。2)處于第三層次的宜春、景德鎮(zhèn)和鷹潭藍(lán)色空間占9.94%，GDP占23.68%，城市存在多個(gè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相似的區(qū)域(即多核現(xiàn)象)，除主城區(qū)外，其他經(jīng)濟(jì)水平較高的區(qū)域多與主城區(qū)距離較近，或?yàn)槟钞a(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)縣區(qū)，避免了分化差異，致使該區(qū)域整體藍(lán)色空間與經(jīng)濟(jì)發(fā)展匹配度差異處于中等水平。3)撫州與新余藍(lán)色空間與GDP的匹配度差異較小，其GDP占9.12%，藍(lán)色空間則占3.61%，由于研究區(qū)內(nèi)撫州只覆蓋臨川區(qū)、東鄉(xiāng)區(qū)，新余只包含渝水區(qū)，這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)分布與藍(lán)色空間分布方向一致，故其藍(lán)色空間與GDP匹配差異較小。

圖5 2020年鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)藍(lán)色空間與典型經(jīng)濟(jì)要素空間差異格局Fig.5 Spatial difference pattern of blue space and typical economic factors in Poyang Lake Ecological Economic Zone in 2020

2.5 藍(lán)色空間與典型經(jīng)濟(jì)要素匹配的空間演變分析

通過重心遷移模型和標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分別探索局部和全局視角下藍(lán)色空間與典型經(jīng)濟(jì)要素的重心分布特征及演變趨勢(shì)(圖6、表2)。

表2 2000-2020年鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)藍(lán)色空間與典型經(jīng)濟(jì)要素重心變動(dòng)及分布特征Table 2 Change and distribution characteristics of centers of gravity for blue space and typical economic factors in Poyang Lake Ecological Economic Zone from 2000 to 2020

根據(jù)藍(lán)色空間與人口重心距離變化(圖6a)將研究區(qū)城市劃分為3種類型：1)以上饒和九江為典型的距離增加型。上饒市位于研究區(qū)腹地，經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，藍(lán)色空間資源以鄱陽湖水系為主，但人口呈現(xiàn)向外遷移趨勢(shì)，人口與藍(lán)色空間分布趨勢(shì)不一致，故其藍(lán)色空間與人口的重心距離逐漸擴(kuò)大。2)以南昌與撫州為典型的距離縮小型。南昌市為江西省核心區(qū)，藍(lán)色空間有贛江、撫河與鄱陽湖等水系資源，隨著城市建設(shè)發(fā)展，人們依水而居，逐步重視城市藍(lán)色空間規(guī)劃格局，其重心距離不斷縮短。3)以宜春與景德鎮(zhèn)為典型的距離波動(dòng)變化型。宜春市藍(lán)色空間主要為信江流域，無較大變化，其重心距離的變化主要取決于當(dāng)?shù)厝丝谥匦牡倪w移，而隨著社會(huì)不斷發(fā)展變化，不同時(shí)期人口重心趨勢(shì)變化不一。

根據(jù)藍(lán)色空間與GDP的重心距離變化(圖6b)將研究區(qū)城市分為兩大類：1)遷移距離劇烈變化型，主要有景德鎮(zhèn)、撫州及上饒，均表現(xiàn)為2000年與2015年重心距離較大，2010年與2020年重心距離較小。2000年經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，開發(fā)程度低，經(jīng)濟(jì)建設(shè)未形成規(guī)模區(qū)域，同時(shí)人口重心與藍(lán)色空間重心相距較遠(yuǎn)，生產(chǎn)活動(dòng)中心大多為人口集聚處，且各區(qū)域GDP增長(zhǎng)幅度不同，GDP主要生產(chǎn)區(qū)域受資本技術(shù)等條件影響遠(yuǎn)離藍(lán)色空間重心,從而導(dǎo)致GDP與藍(lán)色空間重心相距較遠(yuǎn)；2010年經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，受自然資源條件約束，人們生產(chǎn)生活逐漸沿水系聚集，重心距離大幅減??；2015年經(jīng)濟(jì)水平再次提升，忽視生態(tài)環(huán)境的保護(hù)導(dǎo)致藍(lán)色空間受到一定程度的侵占，同時(shí)城鎮(zhèn)化建設(shè)不斷向其他區(qū)域擴(kuò)張，人口的重心距離增長(zhǎng)加上規(guī)模產(chǎn)業(yè)區(qū)域的工業(yè)區(qū)位效應(yīng)，導(dǎo)致藍(lán)色空間與GDP重心距離進(jìn)一步拉大；2020年隨著生態(tài)文明的建設(shè)，各城市逐漸重視生態(tài)修復(fù)與景觀布局，如自然流域、人工湖、水庫以及城市內(nèi)部公園水體的建設(shè)，使城市藍(lán)色空間與GDP重心距離不斷縮減。2)遷移距離穩(wěn)定變化型，如南昌、宜春及九江重心距離波動(dòng)幅度較小(其中以南昌重心距離最穩(wěn)定)，這些城市水體資源豐富，地理區(qū)位條件優(yōu)越，經(jīng)濟(jì)建設(shè)發(fā)展迅速，城市結(jié)構(gòu)布局更合理，發(fā)展格局穩(wěn)定，故其重心距離變化較小。

注：由于吉安市和新余市分別只包含新干縣與渝水區(qū)，各要素重心重疊率較高，重心變化很小，故未納入分析。圖6 2000-2020年鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)藍(lán)色空間與典型經(jīng)濟(jì)要素重心距離Fig.6 Distance between centers of gravity for blue space and typical economic factors in Poyang Lake Ecological Economic Zone from 2000 to 2020

由表2可知，標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的變動(dòng)具有一定的方向性，且與重心的移動(dòng)具有一定關(guān)聯(lián)。全局視角下各要素總體呈東北—西南分布格局，其中典型經(jīng)濟(jì)要素重心坐標(biāo)總體遷移范圍不大，人口與GDP的重心方位角在47.99°～50.54°之間，波動(dòng)幅度較小。2000-2020年人口要素重心方位角逐漸增大，短軸增加，長(zhǎng)軸減小，表明南—北方向上的擴(kuò)張強(qiáng)度弱于東—西方向上的收縮強(qiáng)度，主要方向上分布的離散程度在減緩；GDP與藍(lán)色空間重心變化趨勢(shì)大體一致，方位角呈增加—減小—增加趨勢(shì)，短軸增加，長(zhǎng)軸縮減更明顯，表明東西方向收縮強(qiáng)度大于南北方向擴(kuò)張強(qiáng)度。藍(lán)色空間與人口、GDP重心移動(dòng)路徑總體趨勢(shì)一致，這與研究區(qū)當(dāng)前發(fā)展方向基本相符，緣于多年來昌九一體化、鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)、長(zhǎng)江中游城市群等戰(zhàn)略的影響，促使資本、技術(shù)、勞動(dòng)力等要素向東北部轉(zhuǎn)移。GDP、人口及藍(lán)色空間等要素長(zhǎng)半軸逐漸縮短，但幅度較小，表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間分布在主要方向上逐漸集聚，但集聚程度有限，而短半軸在研究期內(nèi)有一定增長(zhǎng)，總體呈現(xiàn)長(zhǎng)軸縮短、短軸延伸趨勢(shì)，各要素趨勢(shì)一致，表明該階段研究區(qū)域內(nèi)藍(lán)色空間與典型經(jīng)濟(jì)要素空間格局相對(duì)平衡。

3 結(jié)論與討論

本文以鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)為例，通過動(dòng)態(tài)變化幅度、熱點(diǎn)分析、泰爾指數(shù)及重心遷移模型等方法，結(jié)合人口、GDP 典型經(jīng)濟(jì)要素探究其與藍(lán)色空間的時(shí)空匹配程度，從總體變化以及二者之間匹配的時(shí)序變化、空間差異格局與演變趨勢(shì)等方面進(jìn)行研究，得到以下結(jié)論：1)2000-2020年研究區(qū)藍(lán)色空間、人口數(shù)量及GDP總量總體呈上升趨勢(shì)，其中人口與GDP增長(zhǎng)速率較快，這與相關(guān)城鎮(zhèn)化研究結(jié)論相一致[34]。同時(shí)藍(lán)色空間與GDP要素的動(dòng)態(tài)變化在空間上呈現(xiàn)出一定的集聚特征，藍(lán)色空間變化中冷點(diǎn)較多，分布于南昌市，熱點(diǎn)則分布于研究區(qū)西北部；GDP變化的熱點(diǎn)分布則與之相反，其熱點(diǎn)的空間位置與藍(lán)色空間冷點(diǎn)位置基本吻合，顯示出二者存在一定聯(lián)系，印證了生態(tài)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的緊密關(guān)聯(lián)[35]。2)2000-2020年研究區(qū)內(nèi)藍(lán)色空間與人口、GDP總體上處于匹配較合理狀態(tài)，但匹配度呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，其中以2015年各城市的不匹配程度最明顯，藍(lán)色空間與GDP的基尼系數(shù)超過0.4警戒線，印證了生態(tài)要素與社會(huì)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展仍存在一定距離[36]。同時(shí)，二者的空間匹配差異程度與城市自身?xiàng)l件、發(fā)展格局有關(guān)：地理位置優(yōu)越、資源豐富的城市，建設(shè)發(fā)展受藍(lán)色空間限制較小，易形成人口及產(chǎn)業(yè)核心區(qū)，呈單核集聚分布，GDP水平較高，故匹配差異程度較大；而資源條件有限的城市區(qū)域未能形成一定規(guī)模的生活、生產(chǎn)集聚中心，建設(shè)生產(chǎn)點(diǎn)多零散分布，形成“多核分布”現(xiàn)象，GDP水平較低，且存在一定范圍藍(lán)色空間，故其匹配差異程度較小。3)從匹配程度的演變趨勢(shì)看，各要素重心遷移距離主要取決于經(jīng)濟(jì)要素的發(fā)展布局，局部視角下各地級(jí)市的重心遷移距離與各城市的藍(lán)色空間分布、經(jīng)濟(jì)要素發(fā)展?fàn)顩r密切相關(guān)，全局視角下各要素的空間演變趨勢(shì)一致，變化幅度不大，各要素總體呈現(xiàn)東北—西南分布格局，其中以東西方向收縮為主，匹配較為均衡。

本研究尚存在一定的局限性：1)藍(lán)色空間與典型經(jīng)濟(jì)要素的時(shí)空匹配過程是多要素綜合作用的復(fù)雜動(dòng)態(tài)過程，本文選取的典型經(jīng)濟(jì)要素較少，缺乏由藍(lán)色空間與社會(huì)經(jīng)濟(jì)兩方面構(gòu)成的全面評(píng)價(jià)體系，未來可考慮納入工業(yè)化水平、經(jīng)濟(jì)類型結(jié)構(gòu)、資本投入等因素，對(duì)藍(lán)色空間與社會(huì)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)匹配程度進(jìn)行綜合評(píng)估；2)城市多核發(fā)展與單核發(fā)展的協(xié)調(diào)性相差較大，經(jīng)濟(jì)建設(shè)格局對(duì)藍(lán)色空間與經(jīng)濟(jì)要素的匹配性影響較大，未來需著重考慮城市中心結(jié)構(gòu)，使匹配度不斷提升，達(dá)到最佳綜合效益。