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自然资源学报, 2022, 37(6): 1586-1597 doi: 10.31497/zrzyxb.20220615

绿色发展与生态保护

长三角城市群水—能源—粮食系统压力的演变特征及其影响机制

张中浩,1,2,3, 孙诗萌1, 高峻,1,3

1.上海师范大学环境与地理科学学院,上海 200234

2.自然资源部海岸带开发与保护重点实验室,南京 210017

3.上海长三角城市湿地生态系统国家野外科学观测研究站,上海 200234

Evolution characteristic and influencing mechanism of water-energy-food stress in Yangtze River Delta Urban Agglomeration

ZHANG Zhong-hao,1,2,3, SUN Shi-meng1, GAO Jun,1,3

1. School of Environmental and Geographical Sciences, Shanghai Normal University, Shanghai 200234, China

2. Key Laboratory of Coastal Zone Exploitation and Protection, Ministry of Natural Resources, Nanjing 210017, China

3. Wetlands Ecosystem Observation and Research Field Station, Shanghai 200234, China

通讯作者: 高峻（1962- ）,男,上海人,博士,教授,主要从事城市生态与可持续科学研究。E-mail: gaojun@shnu.edu.cn

收稿日期: 2021-10-20   修回日期: 2021-12-22  

基金资助: 上海市城市化生态过程与生态恢复重点实验室开放课题(SHUES2020A05)
自然资源部海岸带开发与保护重点实验室开放基金项目(2019CZEPK04)
上海市自然科学基金项目(22ZR1446200)
上海市晨光学者计划(17CG45)

Received: 2021-10-20   Revised: 2021-12-22  

作者简介 About authors

张中浩（1987- ）,男,山东枣庄人,博士,副研究员,硕士生导师,主要从事城市生态与可持续发展评价研究。E-mail: zzh87@shnu.edu.cn

摘要

城镇化的推进加剧资源消耗,水—能源—粮食（Water-Energy-Food）作为核心资源,是保障区域可持续发展的关键。以长三角城市群为例,构建WEF系统压力指数,揭示1990—2018年间长三角城市群WEF系统压力的演变特征,探讨城镇化推进对WEF系统压力的影响机制。结果显示：2010年后,随着长三角一体化进程加快,WEF系统压力明显加大,其中粮食压力猛增、水资源压力稳定、能源压力有所下降,但能源供应仍存缺口。各省市WEF系统压力及其变化特征与资源禀赋、经济发展和城镇化进程相关。城市空间扩展、人口集中、经济发展和居民消费显著影响长三角城市群WEF系统压力。因此,WEF系统管理应立足不同要素演变特征,同时加强不同部门及区域的协同管理,共同促进长三角城市群的可持续发展。

关键词： 水—能源—粮食; 影响因素; 长三角城市群; 资源安全; 可持续发展

Abstract

The rapid urbanization intensified resources consumption. As the essential resources, the water-energy-food is the key for cities to achieve sustainable development. Taking the Yangtze River Delta Urban Agglomeration (YRD) as an example, this study constructed the WEF system stress index (WEF_SI), revealed the evolution characteristics of WEF stress in the study area during 1990-2018, and explored the influencing mechanism of urbanization on the WEF stress. The results showed that: The WEF stress in the YRD increased significantly due to the accelerated integration process after 2010. Although its overall downward trend was obvious, the stress of energy was still the dominant stress on the WEF system. Water stress was stable overall, while food stress surged after 2010. Due to the difference of the resources endowment, economic development level and urbanization process, there were obvious differences in evolution characteristics of WEF stress within the YRD. Urban spatial expansion, urbanization rate, economic development level and residents' consumption significantly affected the WEF stress. Therefore, WEF system management should be based on the evolution characteristics of different resources. Moreover, we should strengthen the supervision of resources consumption and the synergy management among different sectors and regions to promote the sustainable development of the YRD.

Keywords： water-energy-food; influencing factor; Yangtze River Delta Urban Agglomeration; resources security; sustainable development

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本文引用格式

张中浩, 孙诗萌, 高峻. 长三角城市群水—能源—粮食系统压力的演变特征及其影响机制[J]. 自然资源学报, 2022, 37(6): 1586-1597 doi:10.31497/zrzyxb.20220615

ZHANG Zhong-hao, SUN Shi-meng, GAO Jun. Evolution characteristic and influencing mechanism of water-energy-food stress in Yangtze River Delta Urban Agglomeration[J]. Journal of Natural Resources, 2022, 37(6): 1586-1597 doi:10.31497/zrzyxb.20220615

水、能源、粮食是人类生存与发展不可或缺的资源,其稳定供应对社会平稳运行至关重要[1]。2011年,在德国波恩举行的世界经济论坛发布的《全球风险报告》,提出了“水—能源—粮食”关联（Water-Energy-Food Nexus,WEF Nexus）的框架[2]。WEF Nexus强调三种资源间的复杂关联关系,例如,粮食生产过程中需要消耗水资源和能源,能源的开采和供应需要消耗大量水资源,而水资源的开采和提取需要能源的保障,等等。WEF Nexus是多要素、多尺度、多主体、多层次的综合系统,其具有高度复杂性和不确定性,这给WEF系统的定量研究带来了巨大挑战[3]。

在WEF系统的研究领域,着重探讨系统内部起到关键作用的单要素或双要素过程的研究成果较多[3],例如水—能源[4⇓-6],水—粮食[7,8]。不少学者通过引入经济学和社会学模型,如生命周期评价（Life Cycle Assessment,LCA）、投入—产出分析（Input Output Analysis,IOA）、系统动力学模型（System Dynamics Model,SD）等,对WEF系统内部复杂关联关系进行定量模拟。这些模型构建过程较为复杂,需要大量数据输入,对单个区域WEF系统状态的静态模拟具有优势,而在长时间序列和多区域的动态研究中则显得不足。综合评价指数模型从不同系统中选取具有代表性的指标,构建评价指标体系以实现对WEF系统的综合评价。该模型构建过程简单、数据易获取,被众多学者广泛应用于国家和省域尺度的定量评价[9⇓⇓⇓-13]。然而,针对不同区域的研究,评价指标的选取需要考虑不同区域之间自然资源禀赋和社会经济发展水平的差异,难以建立统一的评估体系,不利于区域间WEF系统的对比。针对综合评价指数模型的缺陷,有学者立足WEF系统的资源维度,选取资源供需总量指标,构建系统压力指数[14⇓⇓-17]。该类指数可以较好地反映WEF系统状态的动态变化,便于不同区域之间的对比,为区域可持续发展提供参考。

WEF系统的高度复杂性不仅在于其内部各要素之间错综复杂的联系,还在于其系统状态会受到多个外部系统的影响。例如自然系统中的气候变化、资源禀赋、环境变化等因素会影响水、能源和粮食资源供给的规模与质量;社会经济系统中人口规模、经济发展水平、贸易制度、城镇化水平等因素会影响资源需求总量和需求结构[3,18]。与同质化的农村相比,城市WEF系统的安全更易受到诸多外部因素的影响[19],系统更具复杂性和不稳定性。城市的资源供给具有较强的外部依赖性;与此同时,快速城镇化进程中,人口过度集中和剧烈的土地利用方式转变极大地影响着资源的供需与流动过程[19⇓-21]。近年来,关于城市WEF系统的研究成为热点。李桂君等[22]对北京市WEF系统进行动力学仿真模拟,揭示了城市WEF系统的复杂性,结果表明随着资源需求的不断增加,北京市未来的发展需要保证足量的水、能源和粮食的供应。Deng等[14]聚焦环渤海都市圈,探讨快速城镇化推进对环渤海都市圈WEF系统的影响机制,发现快速城镇化过程中耕地资源减少,城镇人口增多和经济发展水平提高对WEF系统造成巨大压力。1990—2018年,中国的城镇化率从26.41%增至59.58%,城镇化的规模和速度在人类历史上前所未有[23]。然而,这一快速城镇化进程是在人口众多,资源相对短缺的背景下推进的,是长期依靠资源消耗推进工业化带动的,过程中由于资源利用效率低下,导致资源环境严重超载[24]。

党的十八届三中全会指出“坚持走中国特色新型城镇化道路”。而走新型城镇化道路亟需转变发展方式,严守资源底线。WEF作为人类生存和发展的核心资源,是保障城市发展的生命线,关乎城市的可持续发展。然而,WEF系统在城镇化推进过程中的状态和系统安全变化趋势尚不明晰,需要对其进行长期动态的监测[19],以探索WEF系统在快速城镇化进程中的时空演化规律,明晰城镇化推进对WEF系统状态的作用机制,为城市资源优化管理提供建议。长三角城市群（以下简称长三角）是中国经济最发达、城镇集聚程度最高的地区[25]。1990—2018年间,长三角城镇化率从21.4%增加至66.8%,建设用地年均增长面积超过700 km2。1990—2018年,长三角用水量从956亿m3增加至1138亿m3,粮食消耗量从1293万t增加至3896万t,2018年长三角的能源缺口达14483万tce。长三角是快速城镇化推进和资源环境过载的典型地区。鉴于此,本文以长三角为例,从WEF资源供给和需求端选取关键指标,构建WEF系统压力指数,反映快速城镇化进程中长三角WEF系统压力演变的时空特征;从城镇化强度、经济发展状况、居民消费水平和人口状况四个方面探讨城镇化推进对WEF系统压力的作用机制,最后提出相关建议,以期为长三角城市群资源优化管理和可持续发展提供指导。

1 研究方法与数据来源

1.1 数据来源及处理

本文选取1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年和2018年为截面,以反映1990—2018年间长三角WEF系统压力的演变特征。相关数据主要有两类：社会经济统计数据和遥感影像解译数据,主要数据来源及用途如表1所示。

表1   数据来源及用途

Table 1  Data sources and applications

数据类型提取指标数据来源
统计数据水资源总量、用水总量《水资源公报》
能源产量、能源消耗量《能源统计年鉴》《中国统计年鉴》
粮食产量、粮食消耗量《中国农村统计年鉴》《中国统计年鉴》
社会经济指标《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《环境统计年鉴》《工业统计年鉴》
遥感数据建设用地扩展强度中国科学院国家地球系统科学数据中心1 km×1 km全国土地利用数据http://www.geodata.cn/

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根据表1的数据来源分别提取相对应年份的数据。借助ArcGIS软件将获取的遥感数据进行裁切和重分类,获得长三角城市群土地利用分类图,进一步提取各时期建设用地。考虑到数据的可获取性和连贯性,本文以上海市、江苏省、浙江省和安徽省行政区划为资源边界,构建基础数据库,长三角城市群区域相关数据由基础数据计算得出。

1.2 研究方法

1.2.1 WEF系统压力状况评估

参考相关研究[14⇓⇓-17],构建WEF系统压力指数,计算公式[14]如下：

WEF_SIj=WSIj×ESIj×FSIj3
WSIj=Wcj/Wpj
ESIj=Ecj/Epj
FSIj=Fcj/Fpj

式中：WEF_SI为WEF系统压力指数;WSI为水资源压力指数;ESI为能源压力指数;FSI为粮食压力指数;Wc为用水总量（亿m3）;Wp为水资源总量（亿m3）,水资源总量指当地地表水资源与地下水资源之和再减去二者重复计算部分,不含调入的水资源量;Ec为能源消耗量（万tce）;Ep为能源生产量（万tce）,能源生产量统一折算为标准煤[26];Fc为粮食消耗量（万t）;Fp为粮食生产总量（万t）,粮食生产总量指稻谷、小麦、玉米、大豆和薯类的生产总量,粮食消耗量以统计年鉴中的人均粮食消费量乘以当年人口总数计算;j指年份。

1.2.2 WEF系统压力的影响机制分析

参考相关研究[27⇓⇓-30],本文从城市空间扩展、人口状况、经济发展规模,居民消费水平四个方面选取社会经济指标（表2）,探讨城镇化推进对WEF系统压力的影响机制,识别影响长三角WEF系统压力的主要因素,相关性分析借助SPSS软件实现。

表2   长三角WEF系统压力的潜在影响因素

Table 2  Potential factors affecting WEF stress in YRD

因素层要素层指标层
城市空间扩展城市开发强度建设用地扩展强度
人口状况人口总量年末总人口数
人口城镇化城镇化率
经济发展规模经济总量人均GDP
经济结构二三产业产值比例
居民消费水平居民购买力居民人均收入
社会消费量人均社会消费零售额

注：人均GDP、人均收入和社会消费品零售总额按1990年不变价进行计算。

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指标层中,建设用地扩展强度,以建设用地扩展强度指数[31]表示,其计算公式如下：

U=ΔA/TA

式中：U为城市扩展强度指数;ΔA为某时段研究单元内城市扩展增加的面积（km2）;TA为研究单元总面积（km2）。

2 结果分析

2.1 1990—2018年长三角WEF系统压力变化特征

2.1.1 1990—2018年长三角WEF系统整体压力的变化特征

1990—2018年间,长三角WEF_SI从0.52增加至0.67（图1a）,尤其是2010年后,上升趋势显著（图1b）。此间,各省市的WEF压力呈现较为明显的差异。作为长三角的核心城市,上海的WEF系统压力最大（图1a）,至2018年,其WEF_SI达到3.2。在快速城镇进程中,上海的经济高速发展,吸纳大量外来人口,资源消耗强度大。此外,上海本地资源产出量少,多依赖外地输入,资源供给能力弱,整体资源压力较大。其他三省中,江苏WEF系统压力相对较大,浙江次之,安徽最小（图1a）,各省市因自身经济发展规模和城镇化进程的不同,WEF系统压力呈现不同的特征。

图1

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图1   1990—2018年间长三角WEF_SI变化趋势与变化率

Fig. 1   The change trend and change rate of WEF_SI in Yangtze River Delta Urban Agglomeration from 1990 to 2018


2.1.2 1990—2018年长三角WEF系统中各子系统的变化特征

1990—2018年间,长三角各子系统压力大小和变化趋势呈现较大差异。其中,能源系统压力最大,ESI均高于1。1990年和2000年,长三角能源压力指数出现“双高峰”,ESI分别为1.61和1.59,供需严重不平衡。长三角能源消耗量逐年增大,年均增幅达34.7%,2000年后能源消耗量增势尤为明显（图2b）。然而,随着能源供应能力的提升,2000年后长三角ESI显著下降,2015年后虽有反弹,但压力明显低于2000年的峰值。能源消耗与经济规模、产业结构和技术进步等因素相关[32,33]。2000年以来,长三角经济飞速发展,一体化进程达到新高潮[34]。此外,节能减排策略的实施,大量高耗能企业外迁,长三角逐步完成产业转移与升级。同时技术进步提升能源利用效率,能源压力下降明显。近年来,大城市的资源消耗逐渐从生产领域转向城市功能和自身发展方面,在能源消费中,城市发展和居民生活能耗占据主要份额[28,29]。因此,长三角能耗需求居高不下,能源系统仍旧供不应求,能源压力制约着城市群未来的可持续发展。长三角水资源压力相对较低,且保持稳定。长三角按照“节水优先”的要求,严格控制用水总量,强化水资源约束[25],用水控制措施成效明显,整个区域用水总量变化不大（图2a）。长三角的粮食系统压力相对最小,2010年以前,粮食压力指数均低于0.2;2010年后,粮食消耗量迅猛增加,粮食压力指数明显上升（图2c）。这主要是由于快速城镇化的推进,导致城市人口激增,粮食消费量增加。此外,粮食消费领域一直缺乏有力监管[35],粮食浪费现象严重。

图2

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图2   1990—2018年间长三角水资源压力指数、能源压力指数和粮食压力指数的变化特征

Fig. 2   The change trend of WSI, ESI, FSI in Yangtze River Delta Urban Agglomeration from 1990 to 2018


2.1.3 1990—2018年长三角WEF系统主导压力的变化特征

1990—2018年间,长三角WEF系统一直以能源压力为主导,系统压力格局整体变化不大（图3a）。长三角内部各省市WEF系统主导压力变化特征各异。1990—2018年上海WEF系统主导压力由水资源压力转变为粮食压力（图3b）。1990年,上海水资源压力指数达到4.50,年人均用水量达879.4 m³,2005年以后,水资源压力指数显著下降,2018年降至1.96,这主要得益于上海严格的用水管控措施[36]。2005年后,上海的粮食压力指数显著增加,至2018年达到5.52,粮食压力逐渐变成主导压力。这期间,上海年人均粮食消耗量从150 kg升至400 kg,而年人均粮食生产量从149 kg降至73 kg。浙江WEF系统主导压力由能源压力转变为粮食压力;1990—2018年间,浙江能源压力指数从2.36降至1.33。浙江以民营经济为主,多是轻、低、小集散的低能耗企业,能源消耗强度较低[37]。浙江粮食压力显著上升,年人均粮食生产量从380.5 kg降至180.5 kg。浙江人均耕地面积少,是我国粮食的主销区之一[38],加上城镇化还带来了弃耕、耕地撂荒等现象[39],使得粮食生产潜力受限。

图3

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图3   1990—2018年间长三角WEF系统主导压力的变化特征

Fig. 3   Variation characteristics of WEF dominant stress within Yangtze River Delta Urban Agglomeration from 1990 to 2018


1990—2018年间,江苏能源压力和水资源压力相对突出,WSI和ESI值均高于1。第二产业一直是江苏资源消耗的主体。近年来,江苏虽已形成“三二一”的产业结构,但第二产业内部耗水、耗能的重工业比例偏大,且资源利用效能偏低,消费强度较大[40],对整个WEF系统造成较大压力。安徽各项压力指数均低于1,在长三角一体化进程中属于“后来者”,城镇化水平和社会经济发展状况相对落后,省内自然资源丰富,WEF系统压力较小。

2.2 城镇化推进对长三角WEF系统压力状况的影响机制

城镇化的过程是伴随着城市人口集中、城市空间扩展、生产方式转变和居民生活条件改善相统一的过程[41]。在这一过程中,城市人口过度集中和剧烈的土地利用方式转变极大地影响着资源流动过程[42⇓-44]。其中,城市土地利用方式剧烈转换,建设用地扩张迅速,耕地和水体面积减少,进而影响WEF资源供给端。与此同时,城市空间扩张、生产方式的转变和居民生活条件的改善,使得水、能源、粮食消费强度大大增加,给WEF系统带来巨大压力（图4）。图5相关性分析结果显示,表征城市空间扩展、经济发展规模、居民消费水平、城市人口比例的指标对长三角WEF系统具有显著的正向影响。为更好地厘清各因素对长三角城市群WEF系统的作用机理,本文对各影响因素进行了详细探讨：

图4

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图4   城镇化推进对WEF系统影响机制的分析框架

Fig. 4   Analysis framework of the impact mechanism of urbanization on WEF system


图5

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图5   Pearson相关分析结果

注：UB为建设用地扩展强度、POP为年末总人口、UA为城镇化率、GDP为人均GDP、ST为二三产业产值比例、INC为居民人均收入、CON为人均社会零售总额;WEF、WSI、FSI、ESI分别为长三角城市群WEF系统压力指数、水资源压力指数、粮食压力指数、能源压力指数;SH、JS、ZJ、AH分别为上海、江苏、浙江、安徽WEF系统压力指数。

Fig. 5   Pearson correlation coefficients


（1）城市空间扩展

城市建设用地扩展强度表征城市土地利用方式的转换强度。建设用地扩张,导致耕地面积减少,从而直接影响粮食生产。此外,建设用地扩张会导致水体和湿地面积减少,影响地表储水,硬化地面增加会减少下渗,影响地下储水量。同时,城市空间的扩展,会增加能源的消耗[28,29]。图5显示,城市建设用地扩展强度与长三角WEF系统压力显著正相关,表明长三角快速城镇化进程中的土地利用方式转换对WEF系统带来巨大压力。值得注意的是,粮食压力与建设用地扩展强度无显著相关性,建设用地扩展导致的耕地减少主要影响粮食生产端,而粮食产量并未随着城市建设用地扩展强度增大而显著减少,这主要是由于粮食生产受到诸多其他因素影响,如科技创新和国家政策,农业科技创新可以显著提高粮食单产;我国实行严格的耕地保护制度,维持耕地面积的动态平衡,保障了粮食生产的稳定。

（2）人口状况

人口总量对长三角WEF系统压力影响并不显著,而人口城镇化率对长三角WEF系统压力具有显著的正向影响。由此表明城镇化的推进对WEF系统造成巨大压力,而粮食系统受其压力影响更甚。城市人口集中,增加粮食消耗强度,粮食需求量迅猛增加,土地利用方式的剧烈转换导致用地矛盾突出。而快速城镇化进一步加剧了这种矛盾,粮食生产潜力受限,粮食供应能力削弱,粮食供应和需求之间存在巨大缺口。此外,粮食作为保障居民生活的刚需,替代性较弱,加上粮食消费领域监管不力,粮食浪费现象严重,粮食压力逐渐凸显。

（3）经济发展规模

人均GDP与长三角WEF系统压力呈显著正相关;经济的快速发展需要充裕的资源储备作保障,同时也会加剧资源消耗,对资源系统带来巨大压力。从经济结构上看,二三产业产值比例与长三角WEF系统及各子系统压力指数之间无显著相关性,而对上海WEF系统有显著正向影响。上海作为长三角的核心城市,城市综合服务功能强,第三产业经济发展水平高,城市发展在规模扩大和功能提升的过程中,消耗着大量的资源,对资源系统造成巨大压力。

（4）居民消费水平

人均居民收入和人均社会商品零售总额与长三角WEF系统压力指数之间均呈显著正相关,表明居民消费水平是影响WEF系统压力变化的重要因素,对资源消耗有着更直接的影响,消费水平提升,资源消耗量随之增加。从各子系统来看,粮食压力指数与其呈显著正相关性;长三角粮食压力显著提升主要是由于粮食消费量的迅猛增加。严格的水资源管理使得水资源消耗量整体稳定,能源压力在发展过程中呈下降趋势,主要是经济转型、产业升级、科技创新、能源消费强度降低的结果[32]。

3 结论与建议

3.1 结论

本文通过构建WEF系统压力指数,定量评估了1990—2018年间长三角WEF系统的压力状况及其演化特征,探讨了城镇化推进对WEF系统压力的影响机制,得出如下结论：

（1）2010年后,随着一体化进程加快,长三角WEF系统压力明显加大。其中,粮食系统压力在2010年后增势明显;能源压力虽下降趋势明显,但能源需求居高不下,能源供应仍存在巨大缺口,水资源系统压力整体较为稳定。

（2）由于城镇化进程、自然资源禀赋和工业化水平的不同,长三角内部各省市WEF系统压力及其变化特征各异。上海作为长三角的核心城市,WEF系统的压力最大。随着城市化进程的推进,上海和浙江的WEF系统内部由能源压力主导转变为粮食压力主导,而重工业比例较大的江苏水资源和能源压力较大,安徽WEF系统压力最小。

（3）快速城镇化的推进对长三角WEF系统造成巨大压力。表征城市空间扩展、城市人口集中、经济发展规模、居民消费水平的相关指标与长三角WEF系统压力存在显著正相关。水资源和能源压力指数与各项指标间无显著相关性,而快速城镇化进程中,粮食生产受限于耕地面积,粮食消费量不断增大,粮食消费领域又缺乏有效监管,故粮食压力受到城镇化推进的显著影响。

3.2 建议

WEF不仅仅是一个资源系统,还是一个社会系统,强调采取适当的行动方案应对资源稀缺性[3]。因此,本文就长三角WEF系统可持续发展提出以下对策和建议：

（1）考虑不同要素演变特征的资源使用策略

针对粮食系统,守好耕地红线,控制城镇开发边界,稳住本区域粮食生产能力。此外,建立行之有效且有力的粮食消费监管措施,减少餐饮浪费。对于能源系统,提升能源供应能力是重点,加快推进液化天然气（LNG）建设[25],改善能源结构,拓宽能源输入渠道。在水资源管理方面,继续践行严格的节水理念,确保用水总量不超限。

（2）权衡WEF系统多要素的综合管理

粮食压力的上升,背后牵动水土资源和能源等多个资源要素,长三角城镇化的进一步推进,需要严守资源底线,确保“水土资源不过载”。因此,在区域要素管理中不能仅关注单一要素,要综合考量要素间相互依存、相互制约、相互影响的复杂关联,在多目标关联下提出相应的可持续利用协同优化措施。

（3）强化WEF系统多区域的协同管控

由于长三角各地区自然资源禀赋不同,社会经济发展程度不一,其WEF系统压力及其演变特征也存在较为明显的空间差异。实现WEF Nexus的关键不仅在于不同部门的协同和权衡,也在于不同区域之间的合作与协调[45]。因此,需要因时、因地制宜地制定多区域协同管控行动方案。在实施过程中,应特别注意各要素在区域间的横向流动,探究城市群内部、流域上中下游不同省市等高度关联区域中,多相关主体中WEF Nexus要素时空演变特征,通过建立跨区域的协同管控机制,提出多方共赢的优化路径和方案。

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水—粮食—能源纽带关系是实现社会经济可持续发展的重要支撑与关键途径。本文系统梳理了纽带关系的概念内涵,回顾了纽带关系的近今进展,发现当前学界对纽带关系的概念内涵和研究框架尚未达成较为一致的认识。在评估方法上,可归纳为基于关键过程视角的评估、基于系统整体视角的评估以及耦合纽带系统内外部要素的综合评估,呈现出由传统部门研究范式到自然科学和社会科学交叉的人地系统耦合研究范式的转变。文献计量分析表明,2000—2019年纽带关系研究发文量呈指数增长,且2015年之后增加尤为显著。在学科分布上,环境科学、食品科学和营养学是研究纽带关系的主要学科,未来应加强地理学的综合性和系统性思维在纽带关系研究中的应用。通过文献回顾发现,当前研究对纽带系统的互馈关系及其演化特征缺乏定量化理解,建议未来应重点关注以下五个前沿议题,即建立纽带关系多源信息数据库、揭示纽带关系耦合系统互馈机理、发展纽带关系耦合系统过程模型、搭建纽带关系耦合系统决策平台以及促进纽带关系多部门协同合作,旨在通过系统治理和科学管控,实现纽带关系系统协同可持续发展。

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杨贵羽, 汪林, 王浩.

基于水土资源状况的中国粮食安全思考

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刘渝, 张俊飚.

中国水资源生态安全与粮食安全状态评价

资源科学, 2010, 32(12): 2292-2297.

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[ LIU Y, ZHANG J B.

Analysis on temporal differences in water resources security and grain security in China

Resources Science, 2010, 32(12): 2292-2297.]

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支彦玲, 陈军飞, 王慧敏, 等.

共生视角下中国区域“水-能源-粮食”复合系统适配性评估

中国人口·资源与环境, 2020, 30(1): 129-139.

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[ ZHI Y L, CHEN J F, WANG H M, et al.

Assessment of water-energy-food nexus fitness in China from the perspective of symbiosis

China Population, Resources and Environment, 2020, 30(1): 129-139.]

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李东林, 刘建华, 郝林钢, 等.

“一带一路”非洲区水-粮-能安全分析

水资源保护, 2018, 34(4): 22-28.

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[ LI D L, LIU J H, HAO L G, et al.

Analysis of water-food-energy safety in Africa area of "Belt and Road"

Water Resources Protection, 2018, 34(4): 22-28.]

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刘晶, 刘翠善, 李潇, 等.

中国水-能源-粮食关联系统协同安全评价

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[ LIU J, LIU C S, LI X, et al.

Security evaluation of water-energy-food nexus system in China

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毕博, 陈丹, 邓鹏, 等.

区域水资源-能源-粮食系统耦合协调演化特征研究

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[ BI B, CHEN D, DENG P, et al.

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赵良仕, 刘思佳, 孙才志.

黄河流域水-能源-粮食安全系统的耦合协调发展研究

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ABBOTT M, BAZILIAN M, EGEL D, et al.

Examining the food-energy-water and conflict nexus

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白景锋, 张海军.

中国水-能源-粮食压力时空变动及驱动力分析

地理科学, 2018, 38(10): 1653-1660.

DOI:10.13249/j.cnki.sgs.2018.10.009      [本文引用: 2]

采用主成分分析法,把构建的水资源、能源和粮食的压力指数分解为3个正交向量,以矢量合成法计算水-能源-粮食（W-E-F）总压力指数。在考察1997~2015年30个省区（香港、澳门和台湾无数据,西藏缺能源数据）的水资源压力指数、能源压力指数、粮食压力指数和W-E-F总压力指数的时序变化后,选取8个反映总压力指数变化的指标,截取1997、2004、2015年3个断面,采用地理加权回归（GWR）模型对影响中国W-E-F压力指数变化的因素进行分析。结论如下：① 时间上看,W-E-F总压力先升后降;空间上看,从东南沿海向西北内陆W-E-F总压力逐渐递减,东北和沿海城市化水平高的地区压力较大。② 能源压力对中国W-E-F总压力的贡献最大,中东部地区的能源压力指数更高,淮河以北地区的水资源压力指数更高,东部的长江口以南沿海区域和广大西部地区的粮食压力指数更高。③ 1997~2015年,全国水资源压力指数多数地区上升,能源压力指数和粮食压力指数大部分地区下降。④ 不同时段,W-E-F压力变化的驱动力不同。总体上看,大部分指标与W-E-F压力变化同向,人均受教育水平和人均GDP与W-E-F压力变化反向,人口密度增大、食物构成变化、粮食生产条件和经济发展是W-E-F压力升高的主因。在分析时段内,随着时间推移,社会因素和经济因素的影响在增大,提高人均受教育水平和经济转型发展是降低W-E-F压力的有效途径。

[ BAI J F, ZHANG H J.

Spatio-temporal variation and driving force of water-energy-food pressure in China

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陈骏宇, 王慧敏, 刘钢, 等.

“水-能-粮”视角下杭嘉湖区域生态系统服务供需测度及政策研究

长江流域资源与环境, 2019, 28(3): 542-553.

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Evaluation of ecosystem services and its adaptive policies in the Hangjiahu region under water-energy-food nexus

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李桂君, 黄道涵, 李玉龙.

水-能源-粮食关联关系: 区域可持续发展研究的新视角

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张力小, 张鹏鹏, 郝岩, 等.

城市食物-能源-水关联关系: 概念框架与研究展望

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Urban food-energy-water nexus: Conceptual frameworks and prospects

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BIZIKOVA L, ROY D, SWANSON D, et al.

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Complexity of coupled human and natural systems

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李桂君, 李玉龙, 贾晓菁, 等.

北京市水-能源-粮食可持续发展系统动力学模型构建与仿真

管理评论, 2016, 28(10): 11-26.

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Establishment and simulation study of system dynamic model on sustainable development of water-energy-food nexus in Beijing

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姚士谋, 张平宇, 余成, 等.

中国新型城镇化理论与实践问题

地理科学, 2014, 34(6): 641-647.

DOI:10.13249/j.cnki.sgs.2014.06.641      [本文引用: 1]

城镇化问题是当代中国社会经济发展的综合性课题,是涉及到国民经济各部门如何协调发展,达到一个新的现代化和谐社会发展的根本问题;新型城镇化是中国城镇化健康稳定发展的基本保证,在当前的新形势下,探索中国新型城镇化理论与实践问题,具有重要的学术价值与实践意义。在过去一阶段,虽然城镇化推动了中国社会经济发展取得了巨大成就,并在城市现代化建设与城乡一体化方面也取得了惊人的发展,但在某个时期或一些地区,城镇化过速发展阶段,出现了无序的发展状态,大中城市边缘盲目扩展,水土资源日渐退化,生态环境遭受破坏,特别是有些政府决策人对城镇化的许多制约因素认识不足,甚至决策失误,导致了城市环境出现许多不安全、不舒适的问题。着重从地理空间与自然资源保护的角度,探索中国新型城镇化3个理论与实践问题：① 如何认知中国新型城镇化的基本特征与新的路径;② 在全球经济一体化形势下,如何构建新型城镇化的创新模式;③ 在新型城镇化实施过程中,如何认识中国城镇化本身的发展规律,走具有中国特色的新型城镇化道路。

[ YAO S M, ZHANG P Y, YU C, et al.

The theory and practice of new urbanization in China

Scientia Geographica Sinica, 2014, 34(6): 641-647.]

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孙黄平, 黄震方, 徐冬冬, 等.

泛长三角城市群城镇化与生态环境耦合的空间特征与驱动机制

经济地理, 2017, 37(2): 163-170, 186.

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中国城市生活资源消耗与污染排放的主要影响因素

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中国特大城市能耗变化的影响因素分解及其区域差异

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北京城市发展中的能源消耗影响因素分析

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Analysis of Beijing urban development factors on energy consumption

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城市化与我国北方城市居民用水关系的定量研究: 以大连市为例

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近30年来福州盆地中心的城市扩展进程

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经济转型与中国省区能源强度研究

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基于供需视角的中国煤炭消费演变特征及其驱动机制

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