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2022 , Vol. 37 >Issue 6: 1626 - 1642

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20220618

国土规划与空间治理

高质量发展背景下的城湖共生关系识别与评价——以长三角合肥—巢湖为例

  • 曹辉 , 1 ,
  • 张亦弛 2 ,
  • 李平星 , 1 ,
  • 陈江龙 1
展开
  • 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,南京 210008
  • 2.中国联合工程有限公司,杭州 310052
李平星（1982- ）,男,山东泰安人,博士,副研究员,研究方向为区域发展及其生态环境效应。E-mail:

曹辉（1988- ）,男,山东济南人,博士,助理研究员,研究方向为城市发展与生态保护。E-mail:

收稿日期: 2021-06-28

  修回日期: 2022-02-14

  网络出版日期: 2022-08-28

基金资助

水体污染控制与治理科技重大专项(2017ZX07603)

江苏省科技厅项目(BE2019774)

国家自然科学基金项目(41901215)

收起

Recognition and evaluation of city-lake symbiosis under the background of high-quality development: A case study of Hefei and Chaohu Lake in Yangtze River Delta

  • CAO Hui , 1 ,
  • ZHANG Yi-chi 2 ,
  • LI Ping-xing , 1 ,
  • CHEN Jiang-long 1
Expand
  • 1. Nanjing Institute of Geography and Limnology, Key Laboratory of Watershed Geographic Sciences, CAS, Nanjing 210008, China
  • 2. China United Engineering Corporation, Hangzhou 310052, China

Received date: 2021-06-28

  Revised date: 2022-02-14

  Online published: 2022-08-28

Fold

摘要

随着经济社会快速发展,城湖关系出现复杂而多元的变化,给区域可持续发展带来潜在挑战。从优化城市发展与湖泊保护的关系视角出发,在开展城湖共生理论分析的基础上,以长三角地区的合肥—巢湖为研究对象,构建城湖共生评价指标体系,引入Lotka-Volterra模型识别合肥—巢湖的城湖共生模式,采用共生协调度模型测度合肥—巢湖的城湖共生水平。主要结论如下：（1）研究期内城市子系统呈稳定上升趋势,各项指标由差异较大逐渐向均衡发展转变,但科技创新水平有待提升,下一步要加强转型升级和绿色创新。（2）研究期内湖泊子系统呈波动上升趋势,且2014年后趋势放缓;水生态环境相比水污染防治和水资源安全提升明显,但三者近年来增速都放缓,近期要强化巢湖系统保护与综合治理。（3）合肥与巢湖已进入城湖互利共生早期阶段,但共生协调度水平较低,需加强城湖联动、城湖互融,实现合肥与巢湖的高水平共生。合肥—巢湖的城湖关系研究为长三角地区其他城湖系统的共生关系识别以及高质量发展提供了参考和借鉴。

关键词： 城湖共生; Lotka-Volterra模型; 共生系数; 共生协调度; 长三角

本文引用格式

曹辉 , 张亦弛 , 李平星 , 陈江龙 . 高质量发展背景下的城湖共生关系识别与评价——以长三角合肥—巢湖为例[J]. 自然资源学报, 2022 , 37(6) : 1626 -1642 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20220618

Abstract

With rapid socio-economic development, the relationship between city and lake has experienced complicated and diversified changes, which brings potential challenges to regional sustainable development. To optimize the relationship between urban development and lake protection, this study, taking Hefei-Chaohu Lake in the Yangtze River Delta (YRD) as an example, established the evaluation index system of city-lake symbiosis, and analyzed the development levels and variations of Hefei and Chaohu Lake from 2005 to 2019, based on the theoretical analysis of city-lake symbiosis. Consequently, the symbiotic pattern of Hefei and Chaohu Lake was identified by introducing Lotka-Volterra model, and the variation trend of Hefei and Chaohu Lake symbiotic level was measured using symbiotic coordination degree model. The main conclusions and suggestions are as follows: (1) During the study period, the city subsystem showed a steady upward trend, and the level of each indicator gradually changed from great differences to balanced development. Although the level of scientific and technological innovation showed the fastest increasing trend, it was still lower than the other indicators. In order to further improve the level of scientific and technological innovation, it is suggested to enhance both the industrial transformation-upgrading and green innovation capability of Hefei. (2) During the study period, the lake subsystem showed a fluctuating upward trend, and the trend slowed down since 2014. The water ecological environment has been improved significantly compared with the levels of water pollution prevention and water resource security. However, the growth rates of all the three indicators have slowed down in recent years. Thus, comprehensive management and protection of Chaohu Lake is still one of the top priorities in the near future. (3) Although the results of the identification of symbiotic pattern show that Hefei and Chaohu Lake have already stepped into the stage of mutualistic symbiosis, the low value of symbiotic coordination degree indicates that both the city and the lake are still in the early stage. In addition to the improvement of the levels of both the city subsystem and the lake subsystem, it is suggested that the linkage and integration between Hefei and Chaohu Lake should be further enhanced to reach the high level of mutualistic symbiosis, and realize the harmonious development between human and nature. The study provides a reference for symbiotic pattern recognition and high-quality development of other city-lake systems in the YRD.

Key words： city-lake symbiosis; Lotka-Volterra model; symbiotic coefficient; symbiotic coordination degree; Yangtze River Delta

党的十九大以来,“美丽”成为我国推进现代化建设的新目标,“推动绿色发展,促进人与自然和谐共生”成为促进高质量发展的重要任务。2019年,《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》明确了“打造和谐共生绿色发展样板”的战略定位,提出了“努力建设绿色美丽长三角”的愿景目标,对长三角地区探索经济发展和生态环境保护相辅相成、相得益彰的新路径提出了新要求。长三角地区河流、湖泊等水体数量多、分布广,太湖、洪泽湖、巢湖等分布其中,杭州、南京、苏州、无锡等诸多城市依湖而建、伴湖而兴,合肥、淮安等城市加快滨湖地区建设、促进向湖发展。城市经济社会发展与湖泊生态环境保护关系复杂,建设和谐的城湖关系对于促进长三角地区优化人地关系、促进高质量发展具有重要意义[1]。
城湖关系本质是人地关系、人水关系。城市化快速推进使得生态压力趋大、环境问题凸显、人水矛盾不断加剧。城湖共生,强调在人水和谐基础上实现城市高质量发展与湖泊流域生态环境保护相协调,不仅是建设生态文明的必然要求,也是人与自然和谐共生的重要实践[2,3]。共生（Symbiosis）一词源于生物学,德国著名真菌学家安东·德贝里（Anton Debary）于1879年最早提出“共生是不同生物共同生活在一起”[4]。20世纪中叶以后,共生理论逐步应用到哲学、社会学、经济学等领域[5⇓⇓⇓-9],以及城乡融合[10,11]、区域协调[12,13]、保护与发展协同[14⇓-16]等地理学研究中。刘荣增等[17]将城市和乡村看作城乡统筹下的两个共生子系统,构建基于共生界面、共生关联度和共生协调度的指标体系,揭示出河南省西北高东南低的城乡统筹差异态势;王绍博等[18]利用Lotka-Volterra种间竞争模型分别对北京和上海与周边城市的共生模式进行分析,进而从共生环境、共生界面发展的空间分异等方面对比分析临京、临沪地区融合发展的作用机理;王嵩等[19]在研究我国沿海省市海洋经济与生态的协调状态时,同样采用Lotka-Volterra模型,通过构建压力—状态—影响—响应（PSIR）指标体系,识别海洋经济与海洋生态的共生模式。由此可见,共生模式的识别与测度,是应用共生理论解决地理学问题的基础与关键。近年来,一些学者开始以共生理论为出发点,开展城湖共生方面的研究[20,21]。周璐等[22]通过梳理芝加哥市与密歇根湖的城湖关系及发展演变规律,提出合肥与巢湖在文化、产业、旅游、交通等方面的城湖联动发展建议;庹川等[23]梳理出昆明和滇池的城湖格局从城望湖到城靠湖再到城围湖的三个阶段,进而从环境安全、景观风貌、城市效率等方面提出环滇池城湖空间格局的构建建议;夏文博等[24]基于城湖共生、绿色发展的理念,结合巢湖治理的形势挑战与目标,提出湖泊综合保护与治理策略。目前城湖共生相关研究主要集中在基于共生理念提出湖泊保护与治理、文化旅游发展、国土空间格局构建等方面的优化建议,而关于城湖共生的模式类型、识别方法等关键性研究还相对缺乏。
在漫长的开发建设过程中,长三角地区的城湖关系呈现复杂而多样的特征。苏州、无锡、常州环绕面积广阔的太湖,城市发展因湖而兴,但是产业和人口集聚导致污染物排放居高不下、太湖生态环境尚未得到实质性改善;淮安等城市加快滨湖地区建设,如何协调开发与保护的关系将成为促进未来可持续发展的重要任务;杭州、南京等将西湖、玄武湖等湖体纳入城中,湖泊生态环境得到有效保护和显著改善,这些湖泊已经成为城市绿心和名片,城湖关系处于基本协调的阶段。合肥与巢湖的城湖关系在长三角地区具有较强的代表性。在2011年行政区划调整后,合肥成为全国唯一环拥整个淡水大湖（巢湖）的城市,对巢湖生态环境影响区域基本上均处于合肥的行政区域内,在空间范围上具有较强一致性、关联性。另一方面,合肥确定了“大湖名城,创新高地”的发展理念,整个巢湖流域、尤其是滨湖地区的开发建设势头迅猛,城湖关系的关联度、复杂性不断加强,给原本已经有所恶化的巢湖生态环境带来了更大的压力。区划调整为解决跨行政区分割带来的沿湖空间开发与保护难以协同、流域生态环境难以统筹治理等问题提供了有力条件,环巢湖生态保护修复工程等的系统部署也显著缓解了开发建设带来的生态环境压力。但是,由于合肥市处在快速工业化和城市化时期,城市发展、人口集聚带来的巨大生态环境压力仍然居高不下,合肥与巢湖在实现和谐共生方面仍面临诸多挑战。因此,开展合肥—巢湖的城湖共生模式、识别方法和共生协调度研究,既能够拓宽和深化人地关系理论研究,也可以对推动大湖名城建设、促进巢湖健康发展提出可行建议,进而为长三角地区乃至全国类似区域的城湖关系优化提出参考性建议。因此,本文以合肥和巢湖为研究对象,在梳理城湖共生的模式类型基础上,构建城湖共生系统评价指标体系,利用Lotka-Volterra模型识别合肥—巢湖的共生模式,建立共生协调度模型测度合肥—巢湖的共生水平及其变化,为推进合肥—巢湖高水平互利共生提供参考。

1 城湖共生理论分析

共生理论涉及对自然或社会中共生系统关系的论述,而共生系统由共生子系统、共生模式、共生环境三个基本要素构成,是共生子系统依据某种共生模式构成的共生关系的集合[25]。
共生子系统,是构成系统共生关系的基本单元,是系统共生体产生的基本物质条件。共生子系统通过共生界面进行物质、信息或能量的交流,进而形成具备某种内在联系的共生系统。城湖共生界面是城湖之间水资源、生物资源、旅游资源等要素流动的物质载体和媒介,是城湖能否实现高效交流和互利共生发展的重要前提。湖泊具有自然边界,城市具有行政边界,当二者在空间上存在交集时,便可以通过城湖共生界面进行交流。城湖共生界面既包括自然生成的,由湖泊流域地质水文条件演化而来的共生界面,如连通湖泊与城市的河网水系、湖泊岸线、滩涂湿地、优美风景等;也包括城市发展过程中人工建造的共生界面,如输水管道、排水设施、港口码头、涵闸泵站、亲水景观等。因此,空间上存在联系的城市与湖泊可以形成共生界面,具备构成城湖共生系统的条件。
共生模式,是指共生子系统之间相互作用或结合的方式,可分为互害、偏害、寄生、偏利、互利和无关共生六种[26]。城市与湖泊的内在联系会产生相互作用,这种作用关系与共生关系非常类似。首先,湖泊对城市具有支撑作用,具体体现在工农业生产、城市开发建设、旅游、航运、污染物消纳等方面;湖泊对城市的胁迫作用表现在引发洪涝灾害、限制土地开发、降低城市承载力等方面。城市发展可以促进湖泊生态系统保护与恢复,提升湖泊环境;但相伴发生的建设占用、围湖造田、污染排放等则会对湖泊子系统造成巨大压力。
理论上城湖共生具有六种关系模式,且可以细分为图1所示的各种类型。但是,城市在城湖系统中具有能动性,可以根据自身发展水平主动调整城湖作用关系,因此城湖共生模式往往取决于生产力发展水平和文明演化阶段。农业文明时期,人类在湖泊周围筑城建郭,城湖共生关系形成,湖泊在此时期主要为城市提供水源、农业灌溉、沟通航运、鱼获等功能,而城市对湖泊的影响没有超出湖泊自身资源环境容量阈值,城湖关系处于城市偏利共生阶段（+, 0）。18世纪中叶到20世纪中后期,全球各地先后进入传统工业文明阶段,人口的爆炸式增长、农业和工业的高污染排放以及大规模的围湖造田、围湖捕鱼等活动,严重超出湖泊资源环境承载阈值,城湖关系发展到城市寄生湖泊（+, -）阶段。随着资源损耗和环境破坏,受损的湖泊系统逐渐无法满足城市掠夺式发展需求,城市获利逐渐减少,发展速度逐渐受限乃至停滞,进入湖泊偏害共生（0, -）阶段。20世纪中叶以后,人们开始意识到应当尊重自然规律,减少对生态环境的破坏,部分发达国家率先由传统的高污染、高排放的工业发展模式,向低碳环保的新型工业发展模式转变,进入新工业文明阶段。此时城湖关系仍然处于城市寄生湖泊阶段,但是城市对湖泊系统的损害逐渐减轻,城市也通过产业模式的转型恢复发展,城湖关系开始好转,逐渐进入城市偏利共生阶段（+, 0）。生态文明,是以人与自然和谐共生为目的的社会阶段,生态文明阶段城市系统在水环境持续提升改善的基础上,优化湖泊生态功能和资源容量,湖泊系统通过优美的水景观、水生态重新焕发活力,为城市提供美丽宜居的生产生活环境,提升城市吸引力和发展水平,真正实现城湖互利共生（+, +）。由此可见,城湖共生模式一般有四种类型,即城市寄生湖泊、湖泊偏害共生、城市偏利共生、城湖互利共生。除此之外,如果湖泊远离人类活动影响,城湖缺乏交流联系,此时城湖关系可近似看作无关共生模式（0, 0）;而在城湖偏害共生模式后期,如果城市转型发展失败或湖泊治理能力不足导致湖泊生态环境进一步恶化,严重影响城市发展和居民健康,城湖关系此时进入互害共生阶段（-, -）,比如处于中亚干旱地区的咸海与周边城市[27]。
图1 城湖共生模式类型

Fig. 1 Patterns of city-lake symbiosis

共生子系统以外所有因素的总和构成共生环境,共生环境是共生模式存在发展的外生条件。对于城湖系统而言,共生环境包括自然环境、政策环境、社会经济环境等。比如,自然环境方面,宜人的气候、丰沛的降雨对湖泊和城市的发展都具有积极的促进作用,但干旱或洪涝等气象灾害则可能加剧城湖系统之间相互胁迫;政策环境方面,国家陆续出台《中共中央 国务院关于加快推进生态文明建设的意见》《水污染防治行动计划》等政策文件,强调绿色发展与水环境综合治理,可以为城湖系统互利共生发展提供正向的引导和支撑。当然,城湖共生环境处于不断变化之中,对城市和湖泊的影响也可能随之发生变化,因此需要及时对城湖共生环境进行调整,促进城湖关系向互利共生方向发展。
结合共生系统的要素分析可知,城市与湖泊之间建立共生关系是合理可行的。城湖共生系统包括城市和湖泊两个共生子系统,通常存在城市寄生湖泊（+, -）、湖泊偏害共生（0, -）、城市偏利共生（+, 0）、城湖互利共生（+, +）四种共生模式,而城湖系统外部的自然、政策、社会经济等要素共同构成城湖共生环境。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究区概况

合肥是安徽省会和全省政治、经济、文化、交通等中心,环抱巢湖,现辖巢湖市,肥东、肥西、长丰、庐江4个县,以及瑶海、庐阳、蜀山、包河4个区,国土总面积11445 km2,约占安徽省国土面积的8.2%。合肥是改革开放以来全国经济社会发展最快的城市之一,2020年,地区生产总值达10046亿元,是2015年的1.72倍;常住人口937万人,较2015年增长106万人。巢湖是位于长江中下游的中国五大淡水湖之一,岸线总长176 km,流域总面积约13486 km2。巢湖多年平均降水量为1100 mm,洪水持续时间长,主要受长江洪水和本流域诸支流山丘区来水影响。巢湖水质受自然条件和人类活动双重影响,水污染较为严重且总磷本底偏高,蓝藻水华频发,近年来随着综合保护治理力度加大,巢湖水质显著改善,主要污染物浓度明显降低,湖体富营养化情况得到有效遏制。作为全国唯一环拥整个淡水大湖的城市,合肥依湖而建、向湖发展、因湖而兴,但是也占用了巢湖的大量空间和生态环境资源;巢湖为城市发展提供了水资源、水环境和水景观等多种资源支撑,同时也承担了城市发展带来的巨大生态环境压力。合肥与巢湖形成了密不可分的相互作用关系,优化城湖关系、推动城湖和谐共生,成为实现城市高质量可持续发展和湖泊生态系统健康发育的迫切需求。

2.2 合肥—巢湖城湖共生指标体系构建

2.2.1 评价指标选择

城湖共生判定与测度的前提是建立可量化分析的评价指标体系,力求客观反映城市与湖泊的发展现状和演变趋势。在城湖共生系统中,城市子系统和湖泊子系统分别是人文环境与自然环境的典型代表,二者发展水平的评价标准存在明显差异：湖泊子系统发展水平主要由自身自然资源属性以及城市子系统主导下自然属性的变化状态衡量;城市子系统发展水平则主要通过其人文资源特征以及湖泊子系统支撑作用产生的经济效益与社会效益综合量度。根据系统性、代表性、客观性、可行性等原则,参照《生态县、生态市、生态省建设指标（试行）》《水生态文明城市建设评价导则》《国家生态文明建设示范市县建设指标》《巢湖综合治理绿色发展总体规划》,结合相关文献研究[2,28⇓-30],构建合肥—巢湖城湖共生评价指标体系（表1）。其中,城市子系统评价指标包括经济发展、民生改善、人居环境、科技创新,共四大类13项评价指标,湖泊子系统评价指标包括水生态环境、水资源安全、水保护治理三大类8项评价指标。
表1 城湖共生评价指标体系

Table 1 Evaluation index system of city-lake symbiosis

一级指标 二级指标 指标属性 计量单位
城市子系统 经济发展 人均GDP 正向 元
二三产业占比 正向 %
单位工业增加值能耗 负向 tce/万元
城镇化率 正向 %
民生改善 城镇居民恩格尔系数 负向 %
城乡居民收入比 负向
万人拥有医疗机构床位数 正向 张/万人
人居环境 空气质量优良天数比例 正向 %
建成区绿化覆盖率 正向 %
农村自来水普及率 正向 %
科技创新 在校大学生占总人口比例 正向 %
规模以上企业内部R&D经费支出占GDP比例 正向 %
万人新增发明专利授权量 正向 件/万人
湖泊子系统 水生态环境 富营养化指数 负向
环湖河流断面优良比例 正向 %
水资源安全 人均水资源量 正向 m3/人
产水系数 正向
万元GDP用水量 负向 m3/万元
水保护治理 城镇污水处理厂污水集中处理率 正向 %
单位工业增加值废水排放量 负向 t/万元
城镇人均生活污水排放量 负向 t/人

2.2.2 数据归一化

由于城市子系统和湖泊子系统各指标计量单位不尽相同,指标数值差异巨大,因此需要先对各指标进行归一化处理。本文采用最大最小值方法将各指标归一化到0~100之间。归一化之前首先要确定各指标的取值范围,如果指标存在实际的最大最小值,则首选该范围限值,比如城镇污水处理厂污水集中处理率的取值范围为0~100%;其次,选择参考资料或国家标准法规中确定的指标限值;再次,通过省市地方规划中涉及的指标范围值来确定限值;如果以上情况都不存在,可根据国际或国内表现最好的城市均值作为该指标的上限值。比如,合肥市人均GDP、规模以上企业内部R&D经费支出占GDP比例的极限值参照《上海市城市总体规划（2017—2035年）》中上海市相应指标2035年的目标值。

2.2.3 数据综合

数据综合的前提是为每个指标设置相应权重,权重体现每个指标对评价目标的重要性和影响程度。本文采用层次分析法确定城市子系统和湖泊子系统各指标权重。层次分析法首先构建包含决策目标、中间层要素和备选方案的层次结构模型,然后构造判断矩阵对各层次因素两两比较,通过求解判断矩阵的特征向量,最终获得各层次目标权重。指标综合后的城市子系统和湖泊子系统分别是0~100之间的相对值,数值越接近100,说明城市子系统或湖泊子系统发展水平越高,反之说明两类子系统发展水平较低。

2.3 城湖共生模式判定模型

2.3.1 模型构建

当生物界的两物种共同利用空间时,可利用Lotka-Volterra物种竞争模型（以下简称“L-V模型”）对其共生关系进行模拟分析,该模型被广泛应用于共生模式判定研究中[10⇓⇓⇓⇓⇓-16]。城湖共生源自于共生理论,城湖系统的共生关系即可看作是L-V模型中竞争关系的广义体现,因此L-V模型也适用于对城湖共生模式的判定。在城湖共生系统中,城市子系统和湖泊子系统的竞争共生过程既可能存在相互阻抑作用,也可能存在相互促进作用。本文基于L-V模型,构建城湖共生模式判定模型（以下简称城湖L-V共生模型）。
d W t d t = r W W t K W - W t - α C t K W d C t d t = r C C t K C - C t - β W t K C
式中：C(t) 为城湖系统中城市子系统的发展水平;W(t) 为城湖系统中湖泊子系统的发展水平;KC和KW分别代表城湖系统中城市子系统和湖泊子系统的最高发展水平;rC为城市子系统发展水平内禀增长率;rW为湖泊子系统发展水平内禀增长率;α和β为共生系数,α表示城市子系统对湖泊子系统的作用效应,β表示湖泊子系统对城市子系统的作用效应;t为时间变量。通过城湖L-V共生模型中α和β的取值可以反映出城市子系统和湖泊子系统之间的相互作用,进而可以判断城湖系统处于何种共生模式（表2）。
表2 城湖共生模式与共生系数的关系

Table 2 Relationship between patterns of city-lake symbiosis and symbiotic coefficients

城湖相互作用 城对湖有促进作用（α<0） 城对湖有抑制作用（α>0） 城对湖无影响（α=0）
湖对城有促进作用（β<0） 互利共生 城市寄生湖泊 城市偏利共生
湖对城有抑制作用（β>0） 湖泊寄生城市 互害共生 城市偏害共生
湖对城无影响（β=0） 湖泊偏利共生 湖泊偏害共生 无关共生

2.3.2 模型求解

将城湖L-V共生模型化简为一般形式[31]：
d C ( t ) d t = a 1 C ( t ) + b 1 C 2 ( t ) + c 1 C ( t ) W ( t ) d W ( t ) d t = a 2 W ( t ) + b 2 W 2 ( t ) + c 2 C ( t ) W ( t )
对原方程进行离散化处理：
C ( t + 1 ) - C ( t ) = a 1 C ( t ) + b 1 [ C ( t ) ] 2 + c 1 C ( t ) W ( t ) W ( t + 1 ) - W ( t ) = a 2 W ( t ) + b 2 [ W ( t ) ] 2 + c 2 W ( t ) C ( t )
将t=1, 2, …, n -1依次代入公式（4）,以C(t+1) -C(t) 为例,可得：
C ( 2 ) - C ( 1 ) = a 1 C ( 1 ) + b 1 [ C ( 1 ) ] 2 + c 1 C ( 1 ) W ( 1 ) ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ C ( n ) - C ( n - 1 ) = a 2 C ( n - 1 ) + b 2 [ C ( n - 1 ) ] 2 + c 2 C ( n - 1 ) W ( n - 1 )
用矩阵表示为： Y = B A ∧
其中, Y = C ( 2 ) - C ( 1 ) ⋯ C ( n ) - C ( n - 1 ) T A ∧ = a 1 b 1 c 1 T
B = C ( 1 ) [ C ( 1 ) ] 2 C ( 1 ) W ( 1 ) ⋮ ⋮ ⋮ C ( n - 1 ) [ C ( n - 1 ) ] 2 C ( n - 1 ) W ( n - 1 )
根据最小二乘准则,上述方程的参数估计为：
A ∧ = a 1 b 1 c 1 T = ( B T B ) - 1 B T Y
同理对W(t+1) -W(t) 进行相关计算,最后比较公式（2）可得：
r C = a 1 , K C = - a 1 b 1 , β = c 1 b 1 r W = a 2 , K W = - a 2 b 2 , α = c 2 b 2
因此,根据某一时间序列内城市子系统与湖泊子系统的发展水平,即可通过城湖L-V共生模型对该时段内的城湖共生模式做出判断。

2.4 城湖共生协调度模型

根据城湖共生关系演化特点,构建城湖共生协调度指数ρ来反映城湖共生变化趋势。
ρ = ( C + W ) 2 × e - | C - W | K
式中：ρ代表城湖共生协调度指数;C表示城市子系统;W表示湖泊子系统;K为调节系数,一般取C或W的最大理论值。城湖共生协调度指数的大小取决于两方面,一是城市子系统和湖泊子系统自身大小,二是两者之间的差异大小。因此,当城市子系统和湖泊子系统水平越高,差距越小时,城湖共生协调度指数越大,城湖共生关系越好。对于某一年份来说,当C=W时,城湖共生协调度取得最大值,为城市子系统和湖泊子系统的均值,此时城湖关系最为协调;当 |C-W| 越大时,城湖共生协调度越小,城湖关系也越不协调。一般认为,当协调度指数位于城市子系统和湖泊子系统的均值与二者最小值之间时,城湖共生协调水平较好。
对于特定阶段而言,当城湖共生关系处于湖泊偏害共生阶段时,随着湖泊系统质量下降,城湖共生协调度指数加速降低;当城湖共生关系处于城市寄生湖泊时,城湖共生协调度呈现先升高后下降的关系;当城湖共生关系处于城市偏利共生阶段时,城湖共生协调度指数呈上升趋势,且前期增速较快,但后期增速放缓;当城湖共生关系处于互利共生阶段时,城湖共生协调度指数呈现近似线性上升趋势。

2.5 数据来源

本文中城市子系统指标数据主要来自于《合肥市统计年鉴》,部分数据获取自《安徽省统计年鉴》;湖泊子系统指标数据主要来自于《中国生态环境状况公报》《安徽省水资源公报》《安徽省统计年鉴》等。考虑到数据的可得性与完备性,选择2005—2019年涉及的指标数据作为分析数据,由于合肥市2011年进行行政区划调整,部分指标数据统计口径存在前后不一致问题,将分析时段划分为2005—2010年和2011—2019年。

3 结果分析

3.1 城湖共生指标分析

3.1.1 城市子系统指标分析

城市子系统由经济发展、民生改善、人居环境和科技创新四项指标组成,整体来看,各项指标呈上升趋势（图2）。其中,经济发展指标呈近似线性稳定上升趋势,由2005年的6.39增加到2019年的14.16;民生改善指标除2011年行政区划调整后略有下降外,整体上也呈现稳定上升趋势,2005年到2019年提高了约50%;人居环境和科技创新则呈现波动上升趋势,由2005年的12.23和5.79分别上升到2019年的16.91和11.90。
图2 城市子系统指标变化特征

Fig. 2 The variation characteristics of city subsystem indices

合肥市行政区划调整以前,2005年城市子系统的各项指标发展水平不均,人居环境发展水平最好,其次是民生改善和经济发展,科技创新水平最差。到2010年,各项指标的提升相对均匀,指标间的相对发展水平与2005年近似（图2b）。在此期间,经济发展和民生改善均呈现出持续上升趋势;人居环境表现为先升后降,然后再上升的波动上升趋势;而科技创新则体现出先降后升的发展趋势（图2a）。
行政区划调整后,2011年除经济发展指标外,其余指标均略有下降。到2019年,科技创新水平提升明显,其次是经济发展水平,而民生改善和人居环境的增长比较接近,各项指标的相对发展水平更加趋于均衡,说明合肥市在此期间更加重视科技创新对城市发展的推动作用,也更加重视城市的全面发展（图2c）。2011—2019年间,经济发展和民生改善依旧呈现出持续上升趋势;而人居环境则体现出明显的波动上升趋势;科技创新除2018年有所下降外,其余时间段内表现为持续上升态势,但相比其他指标,科技创新水平仍存在一定差距。

3.1.2 湖泊子系统指标分析

湖泊子系统由水生态环境、水资源安全以及水污染防治三项指标构成,2005—2019年间各项指标整体上呈上升趋势（图3）。其中,水生态环境水平提高最为明显,由2005年的17.75上升到2019年的33.29,提高将近一倍,这是因为2000年以后,尤其是“十一五”以来巢湖水污染治理方面的投资不断提高,治理手段也更加全面[32];水资源安全水平的提高也较为明显,由2005年的5.21上升到2019年的13.65;水污染防治水平的提升则相对平缓,由2005年的15.41增加到2019年的20.02。
图3 湖泊子系统指标变化特征

Fig. 3 The variation characteristics of lake subsystem indices

2005年湖泊子系统的三个指标中,水生态环境和水污染防治水平接近,而水资源安全水平较差。2005—2010年间,水生态环境和水污染防治均呈现先降后升的变化趋势,2008年开始水污染防治水平超过水生态环境水平,而后2010年水生态环境水平快速提升,反超水污染防治水平;而水资源安全水平在此期间则持续稳定提高。相比2005年,2010年水生态环境和水污染防治水平提高相对均衡（图3b）,虽然二者仍明显高于水资源安全水平,但彼此差距已经缩小。
2011年行政区划调整后,湖泊子系统的各项指标均略有下降。2011—2019年间,水污染防治呈现平缓上升的趋势;水资源安全在2015年之前持续上升,之后几年呈现小幅波动趋势;水生态环境水平则从2011年到2014年快速提高,随后保持相对稳定,到2019年又有所提高。到2019年,水生态环境指标已明显高于其他两项指标,三者之间呈现较明显的差异（图3c）。

3.1.3 城湖共生系统指标整体变化

除2011年行政区划调整后略有下滑,城市子系统和湖泊子系统整体上都呈现上升趋势（图4）。其中,湖泊子系统呈现波动上升趋势,行政区划调整前,湖泊子系统呈先降后升趋势,行政区划调整后,2011年湖泊子系统水平略有下降,随后持续上升,2016年之前上升趋势明显,之后趋势略有放缓。
图4 城市子系统与湖泊子系统指整体特征

Fig. 4 Holistic characteristics of city subsystem and lake subsystem

整体看来,湖泊子系统发展水平略高于城市子系统,二者在2006年的差距最小,2009年之后,二者差距迅速扩大,2016年后,湖泊子系统与城市子系统的差距有所减小。湖泊子系统的发展水平,体现了生态文明理念指引下,合肥市创新巢湖综合保护与治理的决心和力度,尤其是2011年行政区划调整后,合肥拥巢湖入怀,通过政策法规、环巢湖综合治理“八大工程”、体制机制创新等措施,巢湖综合治理成效显著[33]。

3.2 合肥与巢湖的城湖共生模式

3.2.1 城湖共生模式判定

通过城湖共生系数可以判断城湖共生系统处于何种模式（表3）。2005—2010年城市子系统的共生系数α和湖泊子系统的共生系数β分别为 -1.07和-1.27,共生系数均为负值,说明在此时期内合肥—巢湖共生系统已经发展为互利共生模式;2011—2019年城市子系统的共生系数α和湖泊子系统的共生系数β分别为 -1.02和-0.24,共生系数均为负值,说明该时期内合肥—巢湖共生系统同样为互利共生模式。因此,合肥—巢湖共生系统在2005—2019年间处于互利共生模式。
表3 合肥—巢湖的城湖共生系数

Table 3 The city-lake symbiotic coefficients of Hefei and Chaohu

城湖共生系数 2011年之前 2011年之后
α -1.07 -1.02
β -1.27 -0.24
城湖共生模式 互利共生 互利共生

3.2.2 城湖共生协调度

从合肥—巢湖的城湖共生协调度变化情况可以看出（图5）,除2011年行政区划调整后共生协调度略有下降外,合肥与巢湖的城湖共生水平稳定提升,由2005年的35.44增加到2019年的57.59,增长幅度超过60%。2005—2010年和2011—2019年两段研究期内,共生协调度都呈近似线性增长趋势,进一步验证了城湖共生的模式判定结果,说明合肥与巢湖的关系正向着城湖互利共生的方向稳步迈进。
图5 城湖共生协调度变化特征

Fig. 5 The variation of city-lake symbiotic coordination degree

虽然2005年以来城湖共生协调度指数显著提高,但是到2019年共生协调度指数仅为57.59,城湖互利共生的整体水平还比较低。此外,2005—2010年间,湖泊子系统与城市子系统的差距较小,此时期内共生协调度指数位于湖泊子系统与城市子系统的均值和二者最小值之间,城湖协调关系相对较好;行政区划调整后,湖泊子系统与城市子系统虽然都在提高,但是二者之间差距加大,尤其是2013年之后,共生协调度指数跌出“理想区间”,共生协调度的提升速度放缓。综上看出,合肥与巢湖目前还处于城湖互利共生发展的早期阶段,未来需在继续加强巢湖综合治理与保护的基础上,进一步推进合肥高质量发展,加快城湖联动、协同发展。

4 结论与建议

本文基于共生理论提出城湖共生的典型模式,在此基础上以合肥—巢湖为研究对象,构建城湖共生评价指标体系,分析合肥与巢湖的发展变化情况,结合Lotka-Volterra模型识别合肥—巢湖的城湖共生模式,提出共生协调度模型测度合肥—巢湖的城湖共生水平。主要结论和建议如下：
（1）城市子系统在研究期内呈稳定上升趋势。2005—2010年间,城市子系统各项指标发展水平不均,人居环境水平表现最好,其次是民生改善和经济发展,科技创新最差。2011年行政区划调整后,合肥市重视城市整体水平提升,到2019年,各项指标间发展的不均匀现象有所改善,其中科技创新水平提升最快,但相比其他指标仍有差距,“大湖名城,创新高地”的发展之路任重道远。未来仍需加强转型升级和绿色创新,在提高城市绿色发展水平的同时,降低对湖泊的生态环境胁迫。具体来讲,一方面,以综合性国家科学中心和全国性产业创新中心建设为目标,加快发展战略性新兴产业、现代服务业、生态农业等,提高城市发展的质量和效益;另一方面,通过发展方式的转型,提高资源利用效率,减少生态破坏和污染物排放,缓解资源环境对城市发展的约束和限制。
（2）湖泊子系统在研究期内呈波动上升趋势,且在2006—2010年以及2011—2014年间湖泊子系统上升较快,2014年之后,水生态环境、水污染防治以及水资源安全的上升速度均放缓,因此这段期间湖泊子系统整体水平提升较慢。这说明巢湖治理由劣及良较易,由良到优困难,巢湖系统保护与治理仍是当务之急。湖泊子系统各项指标发展水平同样不均,其中水环境治理水平最高,而且研究期内提升也最为明显,体现出合肥在巢湖水环境治理方面的重视;水资源安全水平最低,尤其是2014年之后表现出小幅波动趋势,没有明显提升。未来需要进一步发挥区划调整后巢湖一体化治理的体制优势,针对环巢湖地区生态保护、水资源利用、环境治理等存在的关键短板和问题,统筹实施一批跨区域的生态环境保护和修复行动,推进巢湖生态环境治理项目由点、线单项工程向流域综合治理转变。针对水环境,要进一步提升环境污染治理能力,高标准实现污水处理厂提质增效,完善城市排水系统,通过水环境生态治理与修复,提升蓝藻水华综合防治能力,推进数字巢湖建设,实现水环境精准监管和决策;水生态方面,要积极推进小流域生态治理与修复,锚固生态保护格局,践行两山转化理论,创新生态保护体制机制;水安全方面,要建立科学合理的水资源配置格局,提升水资源的调配与利用水平,加强防洪监测及应急管理水平,加快合肥防洪保护圈建设,构建高效、安全、综合的行洪通道体系,确保巢湖防洪安澜。
（3）根据L-V模型判定结果,合肥与巢湖已处于城湖互利共生阶段,城湖共生协调度水平的稳定提升,进一步验证合肥与巢湖的互利共生关系。但是当前合肥与巢湖的共生协调度水平较低,城湖关系尚处于互利共生早期阶段。未来应在提升城市子系统与湖泊子系统水平的同时,重点加强滨湖地区城市绿色建筑覆盖率,构建城湖自然融合的交界面与天际线,优化提升环巢湖绿道,完善绿色基础设施建设,深入推进绿色生产、生活、消费方式,实现绿色合肥与巢湖美景的融合;充分挖掘发扬巢湖的历史文化、饮食文化、体育文化、宗教文化、红色文化等人文要素,依托美丽巢湖反哺合肥优美的游憩环境、工作环境、文化环境,提升大湖名城的品质形象与吸引力。通过城湖联动、城湖互融,让城市融入巢湖,让巢湖点亮城市,达到城与湖、人与自然的和谐共生。
（4）合肥—巢湖城湖关系的演化特征及影响因素等为促进长三角地区其他城湖关系的改善提供了参考和借鉴。首先,从流域管理和综合治理的角度,明确湖泊生态环境的主要影响区域、进而进行全域统筹管理和治理是优化城湖关系的有效手段。合肥以行政区划调整的方式,将影响巢湖生态环境的主要区域纳入市域范围内,这对解决跨行政区分割问题提供了方案。对于长三角其他湖泊,尤其是太湖、洪泽湖、千岛湖等涉及跨市、甚至跨省协调的湖泊,以促进一体化发展为导向,统筹实施跨区域生态环境保护和修复行动、促进湖泊生态环境共保联治是不可缺失的手段。其次,要以促进城市高质量发展为手段,坚持“生态优先、绿色发展”,提高资源环境利用效率,减少污染物排放和生态空间占用,降低对湖泊生态环境的胁迫,从源头上解决城湖关系无法有效改善、甚至有所恶化的问题。第三,要将湖泊生态环境改善作为一项系统工程,在水生态保护、水环境改善、水资源安全、水灾害防范等方面统筹推进,加强重点领域攻坚,实现湖泊生态环境质量的整体改善。第四,要科学研究城湖关系所处阶段、确定分类施策方案,对于太湖等湖体生态环境已经遭到破坏、改善难度较大、处于治理攻坚阶段的区域,要兼顾湖泊治理与流域治理,在促进城市高质量发展、加强控源截污、减轻污染负荷的同时,采取调水、清淤、植被修复等手段增强湖泊生态系统自身恢复能力;对于洪泽湖等尚处于城湖关系早期阶段、未来开发建设日渐加强的区域,坚持预防与治理并重,在城市建设和产业发展过程中加强生态空间保护、环保设施建设和污染物治理,避免“先污染、后治理”。

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