黄河流域城市群生态保护与经济发展耦合的时空格局与机制分析

黄河流域城市群生态保护与经济发展耦合的时空格局与机制分析

孙久文, 崔雅琪, 张皓

Spatio-temporal pattern and mechanism analysis of coupling between ecological protection and economic development of urban agglomerations in the Yellow River Basin

SUN Jiu-wen, CUI Ya-qi, ZHANG Hao

表2 研究方法

Table 2 Research methods

测度方法	模型	计算公式	模型释义	作用意义
耦合协调度测度	极差标准化	正向指标： $y_{i j} = \frac{(X_{i j} - X_{i j m i n})}{(X_{i j m a x} - X_{i j m i n})}$	y_ij为标准值;X_ij_max、X_ij_min为系统i指标j的最大、最小值;X_ij为系统i指标j的值	消除数据量纲导致的差异
	极差标准化	负向指标： $y_{i j} = \frac{(X_{i j m a x} - X_{i j})}{(X_{i j m a x} - X_{i j m i n})}$		消除数据量纲导致的差异
	熵权法	$p_{i j} = y_{i j} / \sum_{i = 1}^{n} y_{i j}$ $E_{j} = - l n {(n)}^{- 1} \sum_{i = 1}^{n} p_{i j} l n p_{i j}$ $w_{i} = \frac{1 - E_{i}}{n - \sum_{} E_{i}}$	w_i为各指标权重;p_ij为第i个城市j指标的占比（%）;E_j为j指标的信息熵	客观确定指标权重
	综合发展指数	$U_{1} = \sum_{i = 1}^{m} w_{i} y_{i j}, U_{2} = \sum_{i = 1}^{n} w_{i} y_{i j}$	U₁、U₂分别代表各子系统的综合功效;n和m均为地级市的个数（个）	获得子系统的综合效益
	耦合度	$C = n {[\frac{u_{1} u_{2} \dots u_{n}}{\prod_{} (u_{i} + u_{j})}]}^{\frac{1}{n}}$	C为耦合度。0≤C≤0.3,低水平耦合;0.3<C≤0.5,拮抗状态;0.5<C≤0.8,磨合状态;0.8<C≤1,高水平耦合	耦合度反映多个系统的相互依赖相互制约程度,是构建耦合协调度的基础
	耦合协调度	$T = a U_{1} + b U_{2}$ $D = \sqrt{C \times T}$	T表示综合评价指数;a和b为待定系数,和为1,一般均取0.5;D表示耦合协调度。0≤D≤0.2,严重失调;0.2<D≤0.4轻度失调;0.4<D≤0.6,一般协调;0.6<D≤0.8,良好协调;0.8<D≤1,优质协调	耦合协调度测算多个系统耦合关系中良性耦合的程度,反映协调状况的好坏
	相对发展模型	$β = \frac{U_{2}}{U_{1}}$	$β$ 为相对发展度;U₁、U₂为生态保护和经济发展综合发展指数。0< $β$ ≤0.9为生态保护滞后于经济发展;0.9< $β$ ≤ 1.1为二者同步发展; $β$ >1.1为经济发展滞后于生态保护	确定特定时间的耦合协调主体
空间自相关分析	空间自相关	$M o r a n' s I = \frac{\sum_{i = 1}^{n} \sum_{j = 1}^{n} W_{i j} (x_{i} - \bar{x}) (x_{j} - \bar{x})}{s^{2} \sum_{i = 1}^{n} \sum_{j = 1}^{n} W_{i j}}$ $G (d) = \sum_{i = 1}^{n} \sum_{j = 1}^{n} W_{i j} x_{i} x_{j} / \sum_{i = 1}^{n} \sum_{j = 1}^{n} x_{i} x_{j}$	$\bar{x}$ 和s²表示变量x的均值和标准差;n为研究单元数（个）;x_i和x_j为空间单元i和j的属性值;W_ij为空间权重矩阵	探测耦合协调度空间格局特征,包括全局和局部空间自相关
影响因素分析	地理探测器	$q = 1 - \frac{\sum_{h = 1}^{L} N_{h} σ_{h}^{2}}{N σ^{2}}$	q为各影响因子对耦合度空间分异的解释程度;N_h与N为层h和整个区域样本数量（个）; $σ_{h} 和 σ_{2}$ 代表层h和全域样本方差	用于探测地理事物空间分异性,揭示其背后驱动因子的方法