长江三角洲碳排放与植被覆盖...协调时空格局及影响因素分析_刘崇刚.pdf

刘崇刚,孙伟,张落成.长江三角洲碳排放与植被覆盖耦合协调时空格局及影响因素分析 J.地理科学,2023,43(1):142-151.Liu Chonggang,Sun Wei,ZhangLuocheng.Spatio-temporal pattern of coupling coordination degree between carbon emissions and vegetation cover and its influencing factors of the Yangtze RiverDelta.Scientia Geographica Sinica,2023,43(1):142-151.doi:10.13249/ki.sgs.2023.01.015长江三角洲碳排放与植被覆盖耦合协调时空格局及影响因素分析刘崇刚1,2，孙伟1，张落成1（1.中国科学院南京地理与湖泊研究所，中国科学院流域地理学重点实验室，江苏 南京 210008；2.中国科学院大学，北京 100049）摘要摘要：通过构建评价指标体系和分析框架，利用综合指数法、耦合协调度模型和灰色关联度模型分析 20052017 年长江三角洲（长三角）碳排放与植被固碳耦合协调时空变化特征及驱动因素，并模拟政府决策优先级对耦合协调度趋势的影响。结果表明：长三角碳排放空间集聚特征显著，基本形成了以长江沿线和长三角东南沿海区域为核心的沿江沿海高排放带；长三角碳排放与植被固碳耦合协调度具有明显的空间分异特征，呈现出南京上海沿线一般失调区域为核心的圈层结构特征；植被覆盖综合评价值高于碳排放综合评价值的地区耦合协调度普遍较高，人口的集聚和变化、城市建设和能源消耗对耦合协调度影响最大；同时，政府决策的优先级会显著影响耦合协调趋势。关键词关键词：碳排放；植被覆盖；耦合协调度模型；灰色关联度模型；长三角中图分类号中图分类号：F129.9文献标识码文献标识码：A文章编号文章编号：1000-0690(2023)01-0142-10 经济发展与生态环境保护协调是实现区域可持续发展的重要组成1。随着全球工业化和城市化迅速发展，人类活动对自然生态系统的干扰程度不断增加，化石能源消费的攀升加剧了全球碳排放2，以二氧化碳为主要温室气体引起的全球气候变化成为国际社会普遍关注的重大问题3。降低碳排放，抑制气候变化和城市化引起的生态环境问题，已成为全球共识4。中国作为世界第三大经济体，2019 年CO2排放占全球排放总量的 28.76%，碳减排任务十分艰巨5-6，协调经济发展和生态环境保护关系已成为新发展阶段的关键议题。近年来政府和学术界十分重视经济发展和生态环境保护协调，从理念和实践等方面进行了积极探索。党的十九大报告明确提出中国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，不仅强调经济发展的稳定性，更强调经济发展的可持续性和绿色循环低碳发展7。新发展阶段，经济发展方式转型、生态系统保护的重要性和生态系统治理的迫切性达到了前所未有高度8，“双碳”目标的提出也对经济和生态环境协调发展提出了更高要求。从学术研究看，随着系统思维研究不断深入，更加强调多要素之间的相互作用、多过程联系以及内在机制联动，作为物理学经典理论的耦合理论逐渐被地理学、环境学、生态学、经济学等不同学科背景的学者用于多系统相互作用的研究9-11。同时，Gross-man 等12提出的环境库兹涅茨曲线也为经济发展和生态环境耦合研究提供了重要的理论支撑，被广泛应用于经济与环境的关系研究中。经济环境社会系统耦合研究逐渐成为研究热潮，学者以不同要素为研究对象构建了一系列研究框架，如人类与自然耦合系统13、社会生态系统（SESs）14、水能源粮食网络15、DPSIR 框架16等。作为经济发展质量和生态环境协调的重要表征因素，人为碳源与陆地固碳系统之间存在较为复杂的耦合协调关系，经济发展产生碳排放的同时，显著改变了植被覆盖状况，收稿日期收稿日期：2021-09-21；修订日期修订日期：2021-12-09基金项目基金项目：国家自然科学基金项目（41871119）、美丽中国生态文明建设科技工程专项（XDA23020102）资助。Foundation:National Nat-ural Science Foundation of China(41871119),Strategic Priority Research Program of the Chinese Academy of Sciences(XDA23020102).作者简介作者简介：刘崇刚（1991），男，安徽阜阳人，博士研究生，研究方向为区域发展与资源环境。E-mail:通讯作者通讯作者：孙伟。E-mail: 第 43 卷第 1 期地理科学Vol.43 No.12023 年 01 月Scientia Geographica SinicaJan.,2023植被则通过光合作用发挥固碳功能，减少大气中存在的二氧化碳。因此，碳排放与植被覆盖协调与否对于区域可持续发展意义重大。系统分析碳排放与植被固碳之间的协调关系，并据此提出相关协同减排路径和政策建议，对于推动区域经济社会全面转型发展、实现经济发展与生态环境协调具有重要参考价值。长三角作为中国工业化和城镇化发展的前沿区域，是中国经济发展最活跃、开放程度最高、创新能力最强的区域之一，在国家现代化建设大局和全方位开放格局中具有举足轻重的战略地位。同时，长三角也是中国碳排放的主要源头4，不同城市间经济发展阶段、产业结构、科技水平和资源禀赋等存在较大差异，碳排放效率和碳汇潜力不尽相同，因此有必要探讨长三角碳排放与植被覆盖协调状况，为长三角地区协同减排提供基础支撑。同时，长三角经济和生态协调发展对于全国实现碳达峰、碳中和也有重要示范意义。文章在自然生态系统和社会经济系统耦合框架之下，探讨了碳排放与植被覆盖之间的耦合协调关系、主要影响因素及政策导向作用。主要研究内容和创新点如下：构建人为碳源与陆地生态系统碳汇耦合协调关系框架，探讨碳排放与植被覆盖耦合协调度的时空变化特征及其驱动因素；模拟不同情境下政府决策优先级对耦合协调度的影响；进一步提出长三角区域经济发展和生态环境协同的政策建议。1 研究区概况与数据来源长三角地区地处江海交汇之地，位于中国东部沿海、长江下游，属于亚热带季风气候区，河流众多，是中国河网密度最高的地区，平原上共有湖泊 200多个，包括上海市、江苏省、浙江省、安徽省，共 41个城市。根据国家林业和草原局（http:/ 年长三角林地面积 1 290.35万 hm2，森林覆盖率由 2005 年的 22.3%，增加到2017 年的 28.3%，植树造林和退耕还林等政策产生了较大成效。长三角在中国经济中占有重要地位，号称中国的“金三角”，2019 年 GDP 达 23.72 万亿元，以不到 4%的国土面积，创造出中国近 1/4 的经济总量，常住人口城镇化率超过 60%。文章使用的经济、人口、能源消耗和环保投入数据来源于上海市统计局（https:/ theChina Emission Accounts and Datasets17。夜间灯光强度数据来源于 Harvard Dataverse（https:/library.harvard.edu/）。土地利用数据来源于中国科学院资源环境科学与数据中心（https:/ m。植被调节服务价值借鉴谢高地18-19等人提出的单位价值当量法，并结合长三角实际进行参数纠正计算得出。2 研究框架与方法2.1框架与指标体系框架与指标体系作为人为碳源和陆地生态系统碳汇的重要媒介，经济发展过程中产生的碳排放与植被覆盖之间具有复杂的耦合关系，并且伴随着经济系统和生态系统的不同要素组成、不同结构状况，在时间和空间尺度上不断发生变化（图 1）。相关研究表明，人为过程产生的碳排放中，化石燃料燃烧产生量占86%，土地利用变化产生量占 14%20。工业生产活动、城市建设活动、交通出行活动等是人为碳源产生的主要媒介，随着城镇化和工业化进程的迅速推进，化石燃料的需求迅速提升，二氧化碳排放的速度和规模也达到了历史记录的高峰。同时，经济发 工业生产建筑活动居民生活交通出行人为碳源森林固碳草地固碳湿地固碳土壤固碳陆地碳汇改造利用稳定支撑生态环境本底植物生长周期能源消费结构产业发展阶段人口集聚状况土地利用形态排放端固碳端政策端影响与调控直接碳固定间接降低能耗改造和影响生产生活方式绿地空间设计碳减排碳固定植物光合作用植物存储土壤有机碳要素结构时间空间化石燃料燃烧土地利用变化图 1 碳排放与植被固碳耦合协调关系和调控框架Fig.1 Coordination analysis framework of carbon emissions andvegetation carbon sequestration1 期刘崇刚等：长江三角洲碳排放与植被覆盖耦合协调时空格局及影响因素分析143 展对建设用地的需求不断增加，建设用地迅速扩张占用生态用地，使得碳源碳汇关系发生转变。人为排放的二氧化碳，大致有 54%被自然过程所吸收固定，其中陆地生态系统固定量约占 31%20，森林、草地和湿地等是主要的固碳载体。作为自然固碳的主要介质，陆地生态系统通过植被固碳作用直接降低大气碳含量，通过降低建筑物能耗和城市热岛效应间接降低碳排放21。从排放端来看，工业生产、建筑活动、居民生产生活和交通出行是碳排放产生的主要途径，提高能效、降低能耗，减少工业和能源领域碳排放可以显著提升经济发展质量。从固碳端来看，森林、草原、湿地等自然植被提供了重要的固碳、调节气候等生态系统服务，其中森林生态系统是陆地生态系统中最大的碳库，是应对气候变化经济有效的方式之一。草地作为世界最广布的植被类型之一，在全球碳循环和减缓气候变化方面也发挥着重要作用21-22。因此，提升碳排放与植被覆盖之间的耦合协调状况，需要从排放端、固碳端和政策端 3 端发力，从能源消费结构、生态工程建设、政策配套支撑等共同推进“碳中和”目标实现。因此，文章在构建耦合协调框架和评价指标体系的基础上（表 1），用碳排放规模、碳排放强度、人均碳排放和能源效率 4 个指标反映碳排放水平，用植被生产能力、植被固碳能力、植被覆盖广度、植被覆盖密度和生态服务 5 个指标反映植被固碳水平。采用极差法对两个系统的指标进行标准化，采用综合指数法和耦合协调度模型进行耦合协调阶段判定，采用灰色关联度模型进行驱动因素识别，为更好的推动生态与经济协调发展提供指导借鉴。2.2系统综合评价模型系统综合评价模型使用极差法对数据进行标准化处理23-24。对于正向指标：Yij=Xijmin(Xij)max(Xij)min(Xij)0.99+0.01（1）对于负向指标：Yij=max(Xij)Xijmax(Xij)min(Xij)0.99+0.01（2）式中，i 和 j 分别代表城市和指标，Xij和 Yij分别表示原始指标数据和标准化后的各指标值。各指标的权重采用熵权法计算：pij=YijniYij；ej=ln(n)1ni=1pijlnpij；wj=1ejkej（3）limpij0pijlnpij=0式中，ej为指标 j 的信息熵，n 为城市个数，k 为指标个数，wj为指标 j 权重。pij表示指标的比例。如果pij=0，则表示为采用标准化值和权重计算各子系统（U）的评价值：U=kj=1(wjYij)（4）2.3耦合协调度模型耦合协调度模型耦合是指系统之间相互作用、相互影响的程度，协调度模型是对相互影响程度的评价25。通过上述步骤，建立碳排放与生态环境耦合协调模型如下：Di=CiTi；Ci=|U1U2(U1+U2)22|12;Ti=U1+U2（5）式中，D 为碳排放与生态环境的耦合协调度，介于01 之间。C 表示耦合程度，表示交互作用强度。T 表表 1指标体系指标体系Table 1 Indicator system 系统指标指标描述单位权重2005年2010年2015年2017年碳排放碳排放规模碳排放总量t0.250 90.251 30.252 10.251 3碳排放强度单位GDP碳排放量t/元0.249 00.247 70.249 30.249 1人均碳排放人均碳排放量t/人0.249 70.250 60.249 20.249 4能源效率单位能源消耗碳排放t0.250 40.250 50.249 40.250 2植被覆盖植被生产能力植被净初级生产力gC/m20.197 40.200 30.191 60.194 3植被固碳能力植被固碳总量t0.199 80.199 50.201 40.200 7植被覆盖广度植被覆盖面积hm20.200 50.199 10.201 50.200 6植被覆盖密度植被覆盖率%0.203 30.202 10.204 60.203 9生态服务植被调节服务价值元0.199 00.199 00.201 00.200 5144地理科学43 卷 为综合评价值，表示协调程度。U1和 U2分别表示碳排放评价值和植被覆盖评价值，根据公式（4）计算得出。和 为贡献系数，考虑到碳减排和环境保护对社会发展同等重要，和 分别取值 0.5。政府不同政策决策的模拟分析主要通过调整 和 的相应取值，来反映政府经济发展和生态环境的权衡。借鉴相关研究成果26，将耦合协调度分为 7 种类型：极度失调（00.3）、中度失调（0.30.4）、一般失调（0.40.5）、初级协调（0.50.6）、良好协调（0.60.7）和优质协调（0.71.0）。2.4灰色关联度模型灰色关联度模型灰色关联度模型是表示 2 个序列关联性大小的量化模型，反映的是系统发展过程中因素间相对变化的情况27-28。若两个因素变化的趋势一致，则意味二者的关联度较高；反之，则较低。该方法主要是根据母数据列和各子数据列之间的变化态势来衡量相关或近似程度。本文采用耦合协调度作为母数据列（Y），以人均 GDP、工业增加值占比等因素组成的数据列为子数据列（X）。灰色关联度的计算公式为：对子数列与母数列进行标准化后，Y=Y(1),Y(2),Y(3),Y(n)；Xi=X(1),X(2),X(3),X(n)。i(k)=|Y(k)Xi(k)|;i(k)=miniminki(k)+miniminki(k)i(k)+miniminki(k);Ri=nk=1i(k)n（6）式中，i(k)表示关联系数；Ri表示灰色关联度，其值越大说明子数据列对母数据列的影响越大，以此类推，可得出对耦合协调度影响因素的大小排列。Pearson 相关性分析利用 SPSS 软件相关分析模块实现。3 耦合协调度时空格局及驱动影响3.1耦合协调度时空变化耦合协调度时空变化从耦合协调度时间变化来看（表 2），长三角碳排放与植被覆盖耦合协调度总体呈现波动变化特征，2017 年平均值达到 0.50，整体处于一般协调阶段，大部分城市的耦合协调度变化不大。20052010 年，耦合协调度均值由 0.513 增加到 0.523，除了盐城由初级协调阶段转为良好协调阶段外，其他城市耦合协调度变化不大。20102015 年，耦合协调度均值由 0.523 减少到 0.499，安庆、温州和盐城由良好协调阶段转向初级协调阶段，徐州由初级协调阶段转为一般失调阶段，马鞍山由一般失调阶段转为中度失调阶段，亳州由一般失调阶段转为初级协调阶段。20152017 年，耦合协调度均值由 0.499 增加到 0.502，南通转为一般失调阶段，温州再次转为良好协调阶段。耦合协调度的变化与经济发展阶段、发展特征等密切相关，从整个研究时段看，上海、杭州、丽水、亳州、阜阳、六安等城市耦合协调增加值相对较大；上海和杭州经济发展水平较高，率先实现了转型发展，耦合协调度处于上升趋势；丽水生态经济的发展模式使其经济发展质量较高；亳州、表表 220052017 年长三角城市碳排放与植被覆盖耦合协调度年长三角城市碳排放与植被覆盖耦合协调度Table 2 Coupling coordination of carbon emission and vegetation cover in the Yangtze River Delta cities from 2005 to 2017 城市2005年2010年2015年2017年城市2005年2010年2015年2017年城市2005年2010年2015年2017年上海0.4290.4190.4420.439杭州0.6160.6410.6020.628宿州0.5180.5250.5090.517南京0.4750.4980.4440.450宁波0.5440.5660.4860.516蚌埠0.4850.4850.4890.490无锡0.4270.4390.4060.407温州0.6120.6270.5910.603阜阳0.4840.4930.4940.497徐州0.5300.5450.4870.499嘉兴0.4620.4730.4300.432淮南0.4690.4670.4450.451常州0.4480.4550.4250.420湖州0.4910.5170.4640.468滁州0.5380.5440.5080.511苏州0.4530.4880.4330.437绍兴0.5470.5580.5250.534六安0.5540.5500.5670.579南通0.5340.5330.5090.494金华0.5670.5890.5470.558马鞍山0.4300.4380.3730.375连云港0.4850.4900.4720.472衢州0.5710.5860.5200.536芜湖0.4990.5020.4910.491淮安0.5310.5330.5190.521舟山0.4780.5020.5440.470宣城0.5580.5670.5470.566盐城0.5950.6020.5730.564台州0.5810.5920.5510.564铜陵0.4500.4580.4490.449扬州0.4920.5000.4730.468丽水0.6180.6380.6490.671池州0.5540.5490.5080.529镇江0.4580.4660.4210.409合肥0.5250.5370.5350.536安庆0.6040.6080.5790.591泰州0.4880.4900.4640.447淮北0.4260.4340.4160.426黄山0.5690.5540.5480.570宿迁0.4850.4790.5210.493亳州0.4740.4950.5090.512平均值0.5130.5230.4990.5021 期刘崇刚等：长江三角洲碳排放与植被覆盖耦合协调时空格局及影响因素分析145 阜阳、六安等城市工业发展水平相对较低，排放固碳比较低，碳赤字相对较低，耦合协调度增加较快；马鞍山、镇江、泰州、南通、衢州、徐州、盐城等城市耦合协调度减少值相对较大，这与近些年工业迅速发展、城市扩张加速、土地利用变化大等密切相关。从耦合协调度空间变化趋势看（图 2），由于经济发展阶段和资源环境禀赋差异，碳排放与植被覆盖的耦合协调度也存在明显的空间分异特征，整体上呈现出南京上海沿线一般失调区域为核心的圈层结构特征，核心外围为初步协调区域，向南部方向耦合协调度增加，向北部方向耦合协调度减小。植被覆盖综合评价值高于碳排放综合评价值的地区（丽水、杭州、温州、安庆、六安等）耦合协调度普遍 徐州市a 2005年一般失调初级协调良好协调市界0140 km低值区高值区一般失调初级协调良好协调市界0140 km低值区高值区减少增加减少增加N连云港市宿迁市盐城市淮安市宿州市淮北市亳州市阜阳市淮南市蚌埠市滁州市扬州市泰州市南通市镇江市南京市合肥市六安市安庆市芜湖市铜陵市马鞍山市常州市无锡市苏州市上海市湖州市嘉兴市宜昌市池州市黄山市杭州市舟山市宁波市绍兴市衢州市丽水市温州市台州市金华市徐州市b 2010年N连云港市宿迁市盐城市淮安市宿州市淮北市亳州市阜阳市淮南市蚌埠市滁州市扬州市泰州市南通市镇江市南京市合肥市六安市安庆市芜湖市铜陵市马鞍山市常州市无锡市苏州市上海市湖州市嘉兴市宜昌市池州市黄山市杭州市舟山市宁波市绍兴市衢州市丽水市温州市台州市金华市徐州市c 2015年一般失调中度失调初级协调良好协调市界0140 km低值区高值区减少增加一般失调中度失调初级协调良好协调市界0140 km低值区高值区减少增加N连云港市宿迁市盐城市淮安市宿州市淮北市亳州市阜阳市淮南市蚌埠市滁州市扬州市泰州市南通市镇江市南京市合肥市六安市安庆市芜湖市铜陵市马鞍山市常州市无锡市苏州市上海市湖州市嘉兴市宜昌市池州市黄山市杭州市舟山市宁波市绍兴市衢州市丽水市温州市台州市金华市徐州市d 2017年N连云港市宿迁市盐城市淮安市宿州市淮北市亳州市阜阳市淮南市蚌埠市滁州市扬州市泰州市南通市镇江市南京市合肥市六安市安庆市芜湖市铜陵市马鞍山市常州市无锡市苏州市上海市湖州市嘉兴市宜昌市池州市黄山市杭州市舟山市宁波市绍兴市衢州市丽水市温州市台州市金华市图 2 20052017 年长江三角洲耦合协调度空间特征Fig.2 Spatial characteristics of coordination in the Yangtze River Delta from 2005 to 2017146地理科学43 卷 较高，耦合协调度的空间特征与单位面积碳排放和植被覆盖状况密切相关，从上海到南京沿线基本属于碳排放的高值区，工业经济实力雄厚、人口集聚程度相对较高、土地硬质化比例高、机动车保有量高，单位面积碳排放量相对较大，植被覆盖率相对较低。长三角南部和西部耦合协调度相对较高地区，单位面积碳排放较低，并且单位面积固碳量和植被覆盖率相对较高，植被固碳能力较强。3.2耦合协调度变化驱动因素耦合协调度变化驱动因素碳排放与植被覆盖耦合协调度变化受多种因素影响，结合已有研究29-30，从经济发展、人口状况、能源消耗、城市建设等方面，选取人均 GDP（X1）、工业增加值（X2）、人口密度（X3）、城镇化率（X4）、夜间灯光像素均值（X5）、人均能源消耗（X6）、工业用电量（X7）、建设用地占比（X8）、环保财政支出占比（X9）为自变量，耦合协调度为因变量，根据公式（6）计算长三角碳排放与植被覆盖关联度，为保证灰色关联度结果的客观性，采用 Pearson 相关系数验证。从不同年份各指标关联度大小来看，关联度介于 0.40.7 之间（表 3），最小值为 0.460，最大值为 0.670，表明各因素与耦合协调度之间相互作用强度较大，具有较高的关联程度。从各指标关联度平均值看，各因素与耦合协调度相关程度大小依次为：城镇化率（0.641）、人口密度（0.596）、建设用地占比（0.588）、环保财政支出占比（0.578）、夜间灯光像素均值（0.567）、人均 GDP（0.562）、人均能源消耗（0.534）、工业用电量（0.514）、工业增加值（0.510）。相关性检验表明人口密度、城镇化率、夜间灯光像素均值、人均能源消耗和建设用地占比相关性较强。表明人口变化、城市建设和能源消耗对耦合协调度影响最大。同时，驱动因素影响程度具有明显的时空异质性。从关联度时间变化看，除了人口密度关联度下降外，其它因素关联度都呈现上升趋势。表明人口密度对耦合协调度的影响下降，人口集聚的初期对基础设施和能源消耗需求迅速提升，利用效率不高，当人口集聚到一定程度，土地资源和基础设施利用效率提升，降低了人口低密度对城市土地承载能力的影响。城镇化率、夜间灯光像素均值、人均能源消耗和建设用地占比关联度增加，表明城市建设对资源环境的影响仍然较大，尤其对于快速发展中的城市而言，城市建设大多以增量扩张为主，大量新城开发和开发区建设，对土地承载的压力不断扩大。对于经济较为发达的城市，土地资源存量挖潜力度还不足，土地、能源利用效率仍然有待于进一步提升。因此，人口集聚、城市开发建设和产业发展的同时，仍然需要强化自然植被保护和生态系统修复治理，推动经济发展与生态环境良好协调。3.3决策影响的情景模拟决策影响的情景模拟长期以来，不同层级政府通过制定政策来影响和推动区域发展，不同发展策略对生态环境的影响存在差异。同时，由于经济发展模式和生态环境本底差异，不同城市碳排放状况和植被覆盖综合评价值也存在差异，不同政策选择的影响程度可能会存在区域差异，因此有必要考虑政府政策优先级对耦合协调度的影响。由式（5）可知，贡献系数 和 表表 3灰色关联度与相关系数灰色关联度与相关系数Table 3 Grey correlation degree and correlation coefficient 因素2005年2010年2015年2017年关联度平均值关联度相关系数关联度相关系数关联度相关系数关联度相关系数X10.5480.334*0.5540.1570.5460.3010.5980.393*0.562X20.4850.2450.4810.0740.5160.2740.5570.2830.510X30.6590.429*0.5590.482*0.5790.499*0.5890.524*0.596X40.6000.327*0.6370.2770.6700.318*0.6570.332*0.641X50.5440.539*0.5540.538*0.5690.653*0.6010.628*0.567X60.4870.504*0.5230.524*0.5290.520*0.5990.575*0.534X70.4600.2590.5370.1180.5040.318*0.5540.2730.514X80.5990.620*0.6060.654*0.5270.502*0.6190.603*0.588X90.5710.2900.5490.0990.6050.2060.5850.0540.578注：*在0.05水平下显著相关；*在0.01水平下显著相关。人均GDP（X1）、工业增加值（X2）、人口密度（X3）、城镇化率（X4）、夜间灯光像素均值（X5）、人均能源消耗（X6）、工业用电量（X7）、建设用地占比（X8）、环保财政支出占比（X9）。1 期刘崇刚等：长江三角洲碳排放与植被覆盖耦合协调时空格局及影响因素分析147 的取值会影响耦合协调度，因此可以通过调节贡献系数 和 值间接解释政府政策优先次序对耦合协调度的影响。当 时，表示碳排放评价系数增加（图 3a），以此表明政府更加侧重经济增长。结果表明：在碳排放评价值高于植被覆盖评价值的城市中，耦合协调度呈现增加趋势，对于耦合协调度较高地区增加相对较小，对于人均碳排放较高、植被固碳量较低，并且处于一般失调阶段的地区增加趋势更为明显；在碳排放评价值低于植被覆盖评价值的城市，耦合协调度普遍较高并且呈现下降趋势。当)b 生态保护主导型(U2)(U1U2)(U1U2)=0.5;=0.5=0.6;=0.4=0.7;=0.3=0.8;=0.2=0.5;=0.5=0.4;=0.6=0.3;=0.7=0.2;=0.8耦合协调度耦合协调度0.680.660.640.620.600.580.560.540.520.50上海南京无锡徐州常州苏州南通连云港淮安扬州镇江泰州宿迁宁波嘉兴湖州绍兴金华衢州舟山台州合肥淮北亳州宿州蚌埠阜阳淮南马鞍山芜湖铜陵池州黄山盐城杭州温州丽水滁州六安宣城安庆上海南京无锡徐州常州苏州南通连云港淮安扬州镇江泰州宿迁宁波嘉兴湖州绍兴金华衢州舟山台州合肥淮北亳州宿州蚌埠阜阳淮南马鞍山芜湖铜陵池州黄山盐城杭州温州丽水滁州六安宣城安庆0.480.460.440.420.400.380.360.340.320.300.730.700.650.600.550.500.450.400.350.30为碳排放贡献系数为植被覆盖贡献系数评价值分区界线 U1为碳排放评价值 U2为植被覆盖评价值耦合协调度变化趋势图 3 长江三角洲不同情境下耦合协调度变化Fig.3 Variation of coupling coordination in different situations in the Yangtze River Delta148地理科学43 卷 驱动因素识别，并模拟政策决策优先程度对耦合协调度的影响，为更好的推动生态与经济协调发展提供指导借鉴。主要结论如下：长三角碳排放与植被覆盖耦合协调度存在明显的空间分异特征，整体上呈现出南京上海沿线一般失调区域为核心的圈层结构特征，核心外围为初步协调区域，向南部方向耦合协调度增加，向北部方向耦合协调度减小。植被覆盖综合评价值高于碳排放综合评价值的地区耦合协调度普遍较高。耦合协调度的变化与经济发展阶段、发展特征等密切相关，经济发达地区和生态本底条件好的地区，耦合协调度处于上升趋势。而处于工业迅速发展和城市扩张加速阶段的城市，耦合协调度处于下降趋势。人口集聚、城市建设和能源消耗对耦合协调度影响最大。在碳排放端，人口增长伴随的城市建设活动、能源消耗和交通出行需求增加，增加了碳排放。在固碳端，城市基础设施建设占用了植被覆盖面积，加之环境质量的下降，降低了碳的固定，进而影响碳排放与植被覆盖的耦合协调度。政府决策优先差异会显著影响碳排放和植被覆盖的耦合协调趋势。对于耦合协调度较低的地区，短期的政策调整对耦合协调度有重要影响。对于生态环境本底较好，并且耦合协调度较高的地区，更加适合通过长期的发展策略促进经济发展与生态环境的协调。4.2建议建议依据耦合协调研究结果及影响因素分析，在长三角区域一体化发展背景下，综合考虑排放端、固碳端和政策端，从用地布局、生态共保、产业协同和绿色低碳等方面，研究提出长三角经济发展和生态环境保护协同政策建议。1）优化区域用地空间结构，形成高效发展新格局。对于长三角经济发达城市，持续提升土地集约利用水平是关键，充分挖掘存量建设用地潜力，合理控制城市用地规模扩张，保有适当的城市绿地空间；对于长三角城镇化率迅速提升地区，应严格控制建设用地盲目扩张，提升用地效率，充分挖掘潜在碳汇空间；对于长三角生态资源良好、碳汇空间丰富的地区，应持续优化土地利用空间结构，在保障碳汇潜力的基础上实现区域高质量发展。2）推动区域生态共保共治，筑牢生态安全新屏障。一方面加强生态空间管控，优化城市空间组团区域之间、城乡之间的生态空间结构，加强区域生态廊道和自然保护地建设，通过林地绿地、郊野公园、区域绿道串联，提升区域生态环境品质；另一方面健全生态补偿机制，持续推进跨区域水资源共享和上下游环境联防联治，积极运用碳汇交易、生态产品购买、水权排污权交易、生态产品服务标志等补偿方式，实现重要生态功能保护区高质量发展。3）挖掘区域产业协同潜力，夯实创新合作新优势。依托上海大都市圈、南京都市圈、合肥都市圈等合作优势，打通劳动力、资金、技术等要素流动限制，持续强化长三角产业合作的广度和深度；发挥长三角国家技术创新中心、长三角 G60 科创走廊、综合性国家科学中心等科创优势，不断推进科创、产业、金融的深度融合，围绕产业链部署创新链，强化关键核心技术攻关，塑造区域协同创新发展新格局。4）加强绿色低碳技术研发，激发绿色发展新动能。一方面推进产业结构绿色低碳转型，加快实施低碳工艺革新和数字化转型，推动绿色低碳战略性新兴产业发展，促进数字技术与实体经济深度融合；另一方面强化绿色低碳技术供给，构建绿色低碳能源体系，加强低碳零碳负碳重大科技攻关，布局研发清洁煤电、先进储能等一批攻关任务，壮大绿色低碳产业动能，探索绿色低碳发展创新实践。参考文献（参考文献（References）：）：盖美,张福祥.辽宁省区域碳排放经济发展环境保护耦合协调分析J.地理科学,2018,38(5):764-772.Gai Mei,ZhangFuxiang.Regional carbon emissions,economic developmentand environmental protection coupling in Liaoning Province.Scientia Geographica Sinica,2018,38(5):764-772.1 项目综合报告编写组.中国长期低碳发展战略与转型路径研究综合报告J.中国人口资源与环境,2020,30(11):1-25.Project Comprehensive Report Writing Group.Comprehens-ive report on Chinas long-term low-carbon developmentstrategy and transformation path.China Population Resourcesand Environment,2020,30(11):1-25.2 Jiang J,Ye B,Xie D et al.Provincial-level carbon emissiondrivers and emission reduction strategies in China:Combiningmulti-layer LMDI decomposition with hierarchicalclusteringJ.Journal of Cleaner Production,2017,169(15):178-190.3 Liu 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