推进生态文明建设,促进区域可持续发展——中国生态文明与可持续发展2020年学术论坛述评

中国生态文明与可持续发展2020年学术论坛于2020年11月11日至15日在江西省南昌市举行，论坛吸引了来自国内70余所高校和科研院所的近360名专家学者参与。本次论坛的主题是"推进生态文明建设，促进区域可持续发展"。论坛围绕9个专题展开，分别是：（1）流域生态环境保护与可持续发展；（2）生态文明建设与乡村可持续发展；（3）高原生态保护与可持续发展；（4）生态经济与区域发展；（5）生态文明与国土空间规划；（6）生态文明背景下的国土综合整治与生态修复；（7）喀斯特地区生态文明建设与可持续发展；（8）湿地监测评估与规划管理；（9）生态系统服务与生态产品供给。对我国生态文明建设与区域可持续发展研究的启示有：（1）加强生态文明建设，深化生态系统服务与可持续发展之间的动态连接；（2）注重社会-生态系统的耦合；（3）关注区域间的平衡，协同促进区域可持续发展；（4）开展国土空间生态修复、推动生态文明建设与可持续发展。     

后疫情时代生态保护与可持续发展——中国生态文明与可持续发展2021年学术论坛述评

中国生态文明与可持续发展2021年学术论坛于2021年11月20日至21日在江西省南昌市举行，论坛共吸引1700余人次参与线上线下研讨。论坛的主题是"后疫情时代生态保护与可持续发展"。论坛围绕9个专题展开，分别是：（1）人地系统耦合与可持续发展；（2）国土空间规划与生态修复；（3）生态系统服务与生态产品价值实现；（4）农村宅基地退出与乡村发展；（5）山地水土保持与乡村振兴；（6）生态保护修复与可持续发展；（7）流域生态文明建设与高质量发展；（8）喀斯特区生态文明建设与可持续发展；（9）海洋生态文明建设与向海经济高质量发展。对我国生态保护与区域可持续发展研究的启示有：（1）将基于自然的解决方案纳入生态文明建设；（2）深化多源数据和多模型耦合支撑的可持续发展评估；（3）建立健全基于生态系统服务的生态产品价值核算体系。     

空间相关视阈下浙江省县域生态文明建设空间格局分析

生态文明是社会文明的重要表征，是经济、政治、文化、社会的重要组成部分。利用"2017年浙江省生态文明建设年度评价结果公报"的指标数据，对绿色发展指数及6个分维度指数的空间格局进行研究，探讨空间相关视域下浙江省县域生态文明建设的空间格局。结果表明：（1）浙江省各市域绿色发展指数及分维度指数的差异明显，杭州市的绿色发展指数最高，而嘉兴市的绿色发展指数处于最低水平。（2）浙江省绿色发展指数存在空间自相关特征，但Global Moran''s I并不高。在分维度指数中，除资源利用外，环境治理、环境质量、生态保护、增长质量和绿色生活都存在明显的空间自相关性。（3）发达县域间存在资本、人才和技术的流动，有足够的经济实力和技术投入到环境污染治理和防止、生态环境保护和修复中，形成绿色发展的扩散互溢区。而欠发达县域以资源环境为代价的不持续发展方式对提高绿色发展指数具有明显的制约作用，呈现极化效应和低速增长态势。（4）研究认为可利用空间相关性发挥县域间生态文明建设的带动作用，实现生态文明建设整体水平的提高。一方面要构建跨区域绿色发展的协作机制，落实跨区域的生态补偿机制；另一方面要积极发挥试点和示范的带动作用，产生正外部性溢出效应。     

1997-2016年中国农业碳排放率的时空动态与驱动因素

研究农业碳排放率时空格局演变及驱动因素对指导农业碳减排和实现农业低碳化发展具有重要意义。对1997-2016年中国31个省域的农业碳排放率进行测度,在此基础上采用ESTDA框架和GWR模型从时空关联视角对其时空动态演变特征及驱动因素进行分析。研究结果表明：（1）中国农业碳排放率空间正相关性呈减弱趋势,农业碳排放率空间差异逐渐扩大。（2）中国农业碳排放率的时空格局动态变迁路径差异明显,局部空间结构和空间依赖方向上都具有较强的稳定性。（3）协同增长型省域数量呈现减少趋势,表明中国农业碳排放率的空间格局整合性下降且由协同增长主导型向协同与竞争并存的格局转变。（4）农业碳排放率具有较强的局部空间关联模式和空间转移惰性,表现为一定的路径依赖或空间锁定特征。（5）农业碳排放率驱动因素的空间非均衡联动局域性特征显著,农村经济发展水平的影响程度从南向北依次递减,居民收入状况和种植结构的分布趋势为从东向西依次递增,耕地面积构成状况对东北地区农业碳排放率的提升作用高于中西部地区,耕地规模对农业碳排放率具有负向作用,回归系数从东南向西北依次递增。     

基于生态安全格局的国土空间生态修复关键区域识别——以贺州市为例

国土空间生态修复是落实生态文明建设战略的重要举措。科学识别国土空间生态修复关键区域，合理布局全域生态修复空间是当前国土空间规划面临的难点之一。以广西壮族自治区贺州市为例，从生态保护重要性、景观连通性、生态功能重要区域和自然保护区四个方面识别生态源地，运用电路理论提取生态廊道，构建生态安全格局。通过电流密度诊断生态廊道中的生态"夹点"和生态障碍点，判定生态廊道宽度，识别国土空间生态保护修复关键区域，制定生态修复的空间布局策略。研究结果表明：（1）市域生态源地面积3656.89 km²，呈"东西重，中部轻"的空间分布特征；生态廊道总长度639.50 km，以中部分布为主，关键生态廊道133.96 km。（2）市域生态"夹点"共16处，面积124.24 km²，主要分布在钟山县，亟待保护修复的生态"夹点"8处，面积45.02 km²，零散分布于市域；生态障碍点共32处，面积426.56 km²，主要分布在市域东部和南部，需优先保护修复的生态障碍点6处，面积166.05 km²，集中在平桂区。通过综合分析国土生态修复关键区域土地利用现状和空间分布特征，制定了分级分类的生态修复措施，以期进一步优化生态安全格局，为国土空间生态修复区域识别和国土空间生态修复规划编制提供参考。     

黄河流域城市生态韧性时空演变及其影响因素

城市作为最复杂的社会生态系统,在经历经济快速积累、城镇化加快推进的同时,面临着资源短缺、环境污染、生物多样性锐减等生态环境挑战,增强城市生态韧性对城市可持续发展至关重要。从韧性的内涵角度评估城市生态韧性水平,探究城市防范内外生态风险能力的时空特征,剖析城市生态韧性差异的影响机制,对实施城市生态文明建设与风险防控具有指导意义。基于"演化韧性"视角从"抵抗-响应-转型"三个能力构建城市生态韧性指标体系,以黄河流域七大城市群59个地级市2011-2020年面板数据为例,运用熵权-逼近理想解排序法(熵权-TOPSIS法)、传统和空间马尔可夫链,在对黄河流域城市生态韧性进行定量测算的基础上,分析其时空特征。最后利用面板分位数回归深入探索黄河流域城市生态韧性影响因素的分段效应,提高对城市生态韧性影响机制的认识。结果表明:(1)2011-2020年,城市生态韧性均值在(0.092,0.125)范围内,呈现缓慢增长态势;离散程度呈倒"U"型变化特征趋势;空间上,城市生态韧性表现为"下游强、上中游弱",城市群内部以省会城市为核心向外围地级市递减,"中心-外围"的分布格局明显。(2)城市生态韧性主要在相邻等级之间进行递次转移,仍未实现跨等级转移,具有"路径依赖"和"自身锁定"特征;地理空间背景在城市生态韧性动态演变过程中发挥着重要作用,表现为"强强联合、低低临近"的集聚效应。(3)影响因素方面,经济发展水平、科技创新对城市生态韧性具有显著促进作用;产业结构对城市生态韧性表现为显著抑制作用,人口密度和环境规制对城市生态韧性不同分位点的影响作用存在显著的异质性。研究结果可为黄河流域全面推进生态保护与建设"韧性城市"提供一定的科学参考和理论依据。     

基于地质灾害敏感性的生态安全格局关键区识别与修复——以济南市为例

区域生态安全格局构建对提升生态系统服务功能提供了重要路径，同时统筹各种生态要素进行生态保护与修复分区也是新时期做好生态修复的重要举措。以济南市为例，基于现状生态系统类型分布，聚焦生态本底和地质灾害敏感性的特征，基于形态学空间格局分析方法和自然保护区结合进行生态源地提取。采用夏季降水、植被覆盖度、坡度3个地质灾害敏感性因子修正基本生态阻力面。并采用最小成本路径方法（Least-Cost Path method，LCP）提取生态廊道，构建了市域的生态安全格局。采用电路理论进行生态关键区域（生态"夹点"和生态障碍点）的识别，进一步划分生态修复改善区，并对此提出针对性的生态保护修复策略和工程措施。研究表明：1）市域生态源地的个数为35个，面积为567.15 km²，主要类型为林地和草地。空间上主要分布南部山区。生态廊道818.42 km，平均廊道长度为12.99 km，廊道分布存在较为明显的空间分布差异性，整体呈现出"一屏、一带、三轴"的生态安全格局。2）识别的生态修复关键区包含生态"夹点"25处，历城区生态"夹点"分布最为密集。全市亟需修复的生态障碍点共34处，面积为6.90 km²，主要分布章丘区。生态改善区共识别2994.84 km²，近期亟需修复的面积为96.1 km²，主要分布在长清区、历城区、莱芜区。3）通过对比生态修复关键区和现状土地利用类型，因地适宜的制定了生态修复策略与工程措施布置指引方向。研究结果可为济南市国土空间生态修复规划提供一定的技术支撑，同时也可为其他地质灾害敏感性区域的生态修复规划提供指引。     

山水园林城市生态空间规划研究——以南宁市为例

生态空间是维持城市可持续发展的自然基础，其组成、规模及分布对国土空间生态安全具有重要影响。国土空间规划和城乡规划建设管理必须遵循"山水林田湖草是生命共同体"理念，优化国土空间开发保护格局，合理保护与利用生态空间。以南宁市为例，在梳理国土空间用途管制相关概念的基础上，提出了以生态控制线为核心的生态空间管控体系，通过生态安全评价与生态敏感性评价，识别研究区关键生态问题与核心生态资源，构建区域生态安全格局并划定生态控制线，制定空间管制方案，建立了一种基于"本底评价-格局构建-底线管控"的生态空间规划方法。结果表明：（1）研究区整体生态安全状态较好，但建设用地侵占生态空间的问题有待解决。（2）研究区生态高度敏感区占比40.70%，在空间上集中连片分布，生态连通性较高，是生态安全格局和生态控制线的主要载体。（3）研究区生态安全格局由"一轴、一环、五区，多廊道、多节点"的生态要素构成。（4）研究区生态控制线占比达86.03%，通过实施分级管制，严格保护核心生态资源，合理利用次级生态资源。（5）生态控制线实现了对全域生态空间的管制，是国土空间规划和城乡规划建设管理的前提和基础。研究成果可为南宁市国土空间规划和生态保护修复提供技术与决策支撑，也可为其他城市的生态空间规划提供参考。     

中原城市群“三生”空间模拟及生态效应评估——基于未来土地利用模拟模型和共享社会经济路径情景

黄河流域高质量发展背景下,加强该流域典型城市群"三生"空间(PLES)时空演变和生态效应具有重要现实意义。以中原城市群为例,基于2010年、2015年和2020年的土地利用数据,耦合未来土地利用变化情景模拟模型(FLUS)、共享社会经济路径(SSPs)和生态环境效应模型,分析了2025-2100年五种SSPs情景下中原城市群"三生"空间的时空演变特征,以及2035年不同情景下的生态环境效应。结果表明:(1)从2025年到2100年,除SSP4情景外,其余4种情景均表现为生产空间面积持续缩减、生活空间面积明显扩张、生态空间面积略有起伏总体缩减。(2) 5种SSPs情景下,"三生"空间的空间分布格局相对一致。城镇生活用地较为聚集呈片状分布,农村生活用地呈点状零散分布。农业生产用地较大,分布均匀。林地和牧草生态用地主要分布在西部和南部,水域生态用地呈东西向带状分布在中原城市群中北部。(3)2035年,研究区生态环境质量空间分布不均衡,呈现"西南高-中部低"特征。中间发展情景(SSP2),生态环境质量略高于其他情景。研究结果对中原城市群的国土空间规划和生态文明建设具有一定的理论和实践价值。     

基于ESTDA模型的中国水生态足迹及水生态压力评价

基于水足迹视角,测度了中国31个省份2000-2018年的水生态足迹广度、深度及水生态压力,采用ESTDA框架对其时空动态特征进行分析。结果表明：①研究期内,中国水生态足迹总量呈波动上升态势;水生态承载力波动幅度较大,空间分布格局整体呈现自东南向西北逐渐较少的趋势。②水生态足迹广度与水生态承载力呈同步变化趋势,整体上已接近水资源可提供的流量资本上限,各省市水生态足迹深度差异较大。③研究期内,水生态压力指数小于1的区域与水生态足迹深度为1的区域相吻合,水生态压力指数大于1的区域主要分布在华北及西北地区。④LISA时间路径表明,水生态足迹广度、深度及水生态压力的整体空间格局均具有较强的稳定性;三者的局部空间结构在空间依赖方向上的稳定性依次加强;空间格局演化的空间整合性呈现水生态足迹深度 > 水生态压力 > 水生态足迹广度,空间上,水生态足迹广度正向协同增长省份主要集中于南方省份,而水生态足迹深度和水生态压力正向协同增长区则分布于华北、西北地区;各要素的空间分布格局表现出较强的路径依赖及锁定特征。     

中国旅游业碳排放效率趋同演变及其趋势预测

低碳旅游是实现旅游业可持续发展的必然之路，准确把握中国旅游业碳排放效率趋同演变及其发展趋势，对中国“双碳”目标的实现具有重要的意义。基于超效率—SBM模型对2009—2019年中国旅游业碳排放效率科学测度，再采用空间自相关分析与时空Markov链，检验其趋同效应并深入探析其时空趋同特征，最后结合Markov链的无限分布矩阵，科学预测中国旅游业碳排放效率的发展趋势。结果表明：(1)时间特征上，2009—2019年中国旅游业碳排放效率呈“过山车式”波动上升态势，东部效率均值大于西部大于中部。研究期内效率均呈显著的俱乐部趋同分布，从2009—2014年偏向于较低效率“单峰”趋同向2015—2019年偏向于低效率和高效率的“双峰”趋同演变，且相邻效率等级俱乐部更容易发生转移，其中后期比前期的俱乐部趋同效应更强。(2)空间特征上，不同空间滞后条件下，中国旅游业碳排放效率均呈显著的俱乐部趋同分布，但趋同程度随滞后水平的提升有所减弱。空间滞后水平越高，效率向上转移可能性越大。(3)省域效率转移上，大多中西部省份效率保持平稳，但部分沿海发达省份和西部省份实现向上转移，仅少数中东部省份向下转移。(4)省...     

中国旅游业碳排放效率的空间格局及其影响因素

旅游业碳排放效率作为旅游业绿色全要素生产率指标,是衡量旅游业碳排放与旅游经济增长之间关系的重要工具。借助SBM模型测算了中国省际旅游业碳排放效率,并利用ESDA和GWR方法分析了旅游业碳排放效率的空间格局及其影响因素的时空异质性。结果表明:中国旅游业碳排放效率呈现缓慢提升态势,但总体水平仍较低。旅游业碳排放效率的空间集聚特征明显,形成了以上海为中心的高值集聚区和以西北省份为中心的低值集聚区。旅游业碳排放效率及其空间格局演化是多因素共同作用的结果,旅游经济规模对中西部地区旅游业碳排放效率的提升作用较强;城镇化的促进作用逐步减弱,且在多数省份开始产生抑制作用;技术效应的提升作用高值区从中东部转移至华北和东北地区;旅游业产权结构对南部地区的推动作用也逐步凸显;结构效应主要对西南地区起促进作用。这为优化和提升旅游业碳排放效率提供了理论依据。     

大尺度区域生态环境治理及国家生态安全格局构建的技术途径和战略布局

陆地生态系统是地球生物圈系统的核心组分,是人类生活、生产及社会经济活动的场所。然而,人类文明发展和科学技术进步在不断地扩大对资源的利用规模和强度,也导致了严重威胁社会可持续发展的全球气候变化、生物多样性丧失、环境污染、资源枯竭、生态系统退化等环境问题。社会公众期望生态学研究能够为区域、大陆及全球尺度的生态系统的利用和保护、维持人类社会可持续发展提供科学理论及系统性的解决方案。本研究以服务中国生态文明建设、生态安全格局构建、区域生态环境治理,以及宏观生态系统科学发展为目标,回顾了中国的区域生态环境治理成效及经验;分析了我国生态文明建设对大尺度生态系统科学研究的科技需求与时代特征,提出了利用基于自然的宏生态系统途径的新思路提升区域生态环境治理及安全格局构建的设想。在此基础上,讨论了中国的大尺度区域安全格局构建及生态环境治理的新思路、战略布局、技术途径与科技支撑体系,为中国安全、健康和美丽的国土空间利用及生态文明建设进步提供理论参考。     

中国农业环境效率时空演变及其驱动因素

农业环境效率是衡量经济与资源环境协调发展的重要指标，研究农业环境效率对实现农业资源的高效率利用具有重要意义。基于2004-2019年中国30个省（市、区）面板数据，运用SBM （Slacks-based model）模型、空间马尔科夫链、GIS技术和空间计量模型，分析了农业环境效率的时空演变特征，研究了农业环境效率变动的驱动因素。结果表明：（1）2004-2019年，考虑非期望产出的农业环境效率要低于不考虑非期望产出情况，呈持续上升趋势；区域差异整体呈倒"V "型变化趋势，东西方向上递减，南北方向上呈" U"型趋势特征。（2）中国不同等级的农业环境效率空间差异明显，地理空间格局在空间演变过程具有重要作用，空间关联性特征显著，不同类型的演变存在显著的时空惯性。（3）中国农业环境效率存在空间溢出效应，农业经济水平、环境规制、农业生产能力是提升农业环境效率的关键因素，财政支农水平、工业化水平、农作物种植结构、农业机械强度则是制约效率提升的约束要素。     

喀斯特生态脆弱区贫困化时空动态特征与影响因素——以贵州省为例

贵州省属于西南喀斯特生态脆弱与集中连片特困的复合区域,研究其贫困化的时空动态与影响因素,对该地区精准脱贫具有重要意义。以贫困发生率为指标,采用ESTDA框架对2003—2015年贵州省贫困化时空动态特征进行分析,并结合地理探测器分析其影响因素。结果表明:(1)贵州省贫困化具有显著的空间正相关性,出现了贫困化相似县域相邻分布的空间集聚效应,局部趋势上两级分化趋势明显,空间结构呈典型的"核心边缘"模式。(2)贫困化局部空间结构和空间依赖方向上都具有较强的稳定性;出现协同增长型的县域有53个,表明贫困化空间格局具有明显的空间整合性。(3)贫困化具有较强的局部空间关联模式和空间转移惰性,表现为一定的路径依赖或空间锁定特征。(4)各因素对贫困化的影响力存在一定差异,农民可支配收入是影响贫困化主要因素,海拔、坡度和植被覆盖度等自然因素影响较小;任意两个因素交互探测后对贫困化的影响均强于单个因素的影响,且解释力表现为非线性增强和双线性增强两种类型。     

中国省际绿色包容性效率的时空演变特征及其影响因素

采用考虑非期望产出的Super-SBM模型测度2000—2016年中国省际绿色包容性效率,分析了绿色包容性效率的时空演变特征,在此基础上运用面板Tobit模型识别了其影响因素.结果表明: 考虑社会因素和生态环境因素的绿色包容性效率明显低于仅考虑社会因素的包容性效率,绿色包容性因素对效率测算具有显著影响.2000—2016年,中国省际绿色包容性效率总体呈现先下降后上升的“U字型”演变轨迹,并具有明显的阶段性特征;省际间绿色包容性效率的绝对差异和相对差异均呈扩大趋势.中国省际绿色包容性效率空间上呈现不均衡格局特征,全国形成京津、长三角和珠三角3个高效率集聚区,低效率类型散布在西南、西北、华北、长江中下游部分地区.推进产业结构优化升级、提升地方政府宏观调控水平、优化进出口结构、充分发挥市场作用和提高科技创新水平,对于提高绿色包容性效率具有重要作用.     

The research on the mechanism and spatial–temporal differentiation of the coupling coordination development based on industrial cluster agglomeration

With 31 provinces and cities in Mainland China selected as the research objects, the paper explores the acting mechanism of industrial cluster, urbanization and population cluster, builds a measurement index system for the spatial–temporal coupling characteristics of industrial cluster, urbanization and population agglomeration, and then measures the coupling coordination degrees of industrial agglomeration, urbanization and population agglomeration in provinces since 2000 and researches the spatial–temporal evolution and spatial differentiation characteristics of coupling coordination degree. Research results show: ① industrial agglomeration, urbanization and population agglomeration have formed a dynamically coordinated relationship with mutual influences, mutual promotion and joint development; ② the comprehensive development levels of industrial agglomeration, urbanization and population agglomeration in China are rising year by year, but the overall coupling degree and coordination degree of the three are low, but the coupling coordination relationship will improve continuously with time, still showing obvious differences in provinces and the spatial tendency of being “high in the east and low in the west”; ③ the coupling coordination presents a continuous spatial agglomeration state, and the agglomeration intensity is “high on two ends and low in the middle”, thus forming the outstanding hot-spot in areas eastern coastal regions and the outstanding cold-spot areas in western regions; ④ the government should promote industrial agglomeration, industrial structure optimization and upgrading and urbanization, and make reasonable planning for population agglomeration degree practically and effectively, to ensure the matching and coordinated development of industrial agglomeration, population agglomeration and urban bearing capacity.