基于地理探测器的中国农业生态效率时空分异及其影响因素

研究农业生态效率的时空分异及其影响因素对实现中国农业生态高质量发展具有重要意义。基于2000—2018年中国30个省/区/市的面板数据,采用超效率SBM模型测算省际农业生态效率,在时间序列、空间可视化及趋势面分析揭示农业生态效率时空演变规律的基础上,进一步利用地理探测器模型识别影响农业生态效率空间分异的主导因子及其交互作用。结果表明: 2000—2018年,中国农业生态效率整体呈现稳定上升的趋势,但仍然处于较低水平,存在较大提升空间;中国农业生态效率具有显著的空间分异特征,总体上呈现出东西部地区较高、而中部地区较低的空间分布格局;中国农业生态效率的空间分异受到农业资源禀赋、社会经济、自然生态环境等多种因素的影响,不同因子对农业生态效率空间分异的影响存在明显差异且因子间交互作用会增强其空间分异。综上,要关注农业生态效率时空分异的主导因子,并注重区域间的协同合作,以实现农业的高质量发展。     

基于Super-SBM模型的中国省域城市工业用地生态效率时空演变及影响因素研究

研究城市工业用地生态效率能够准确认识当前城市工业用地可持续发展水平,对节约和集约用地具有重要意义。以省域为单位,运用Super-SBM模型测算2000—2016年中国30个省(市、区)城市工业用地生态效率,分析其时空演变特征,并运用面板数据模型对其影响因素进行实证分析。结果表明:(1) 2000—2016年中国城市工业用地生态效率总体呈下降趋势,总体下降5.81%,年均下降0.35%,其过程呈现"先下降后上升"两阶段变化特征;(2)工业用地生态效率均值相对无效率城市远多于相对有效率城市,生态效率均值最高的是海南,其次为北京和上海,排在最后三位的是四川、江西、山西;(3)生态效率有效的省(市、区)个数先大幅度减少后小幅度增多,有效区域由东部地区、西北、东北地区向东南地区、东北经济发达沿海地区、西北地区、华北地区转移;(4) 2000—2016年城市工业用地生态效率均值按从大到小排序依次为华南地区、华北地区、华东地区、西北地区、东北地区、西南地区和华中地区,区域间城市工业用地生态效率存在较为显著的差异,且随着城市工业的发展区域差异呈增大趋势;(5)环境管制力度、工业行业集聚程度、工业对外开...     

沈阳市城镇扩展时空格局及其驱动力

利用多时相TM影像,采用GIS空间分析和景观格局分析相结合的方法,对沈阳市辖区城镇扩展的时空分异特征和城镇景观格局演变进行了分析,并对其驱动力进行了探讨.结果表明:1988—2004年间,沈阳市辖区城镇面积持续增加,扩展强度逐渐增强,2000—2004年间的城镇扩展规模和强度达到最大;城镇扩展具有明显的空间分异特征,市区西南方向是城镇扩展的主方向,近郊及各级经济开发区是扩展的主要区域;城镇景观格局日趋复杂,城镇发展紧凑程度降低;城镇景观格局演变与城镇扩展特征关系密切,表现出时空分异特征;工业化发展与开发区建设、政府政策与城市规划以及交通基础设施建设是沈阳市辖区城镇扩展与城镇景观格局演变的主要驱动力.     

南方13省份林业产业生态效率时空演变及其影响因素

研究林业产业生态效率能够准确了解到目前南方林区林业产业可持续发展水平,对于林业产业发展和生态文明建设有着重要意义。运用非径向方向距离函数测算2005年到2016年间南方林区(13个省域)的林业产业生态效率,分析其时空演变规律,对比分析各省域的资源效率和环境效率,运用变系数模型对不同省域的影响因素进行实证分析。结果表明:(1)2005—2016年间南方林区产业生态效率总体是呈缓慢上升趋势,生态效率均值最高的是广东,其次为江苏和浙江,排在最后三位的是广西、贵州、云南;除了广东、江苏、浙江、福建,其他9个省份的林业产业生态效率值均值低于0.5,说明林业产业生态效率整体水平较低且呈现显著的较大差异;根据时空演变可看出,中部地区与东部地区的差距在逐渐缩小,但西部地区整体水平较低,仍有较大的提升空间,与各省份经济实力的梯次分布基本趋同。(2)林业产业生态效率提升重点在环境效率,特别是中西部地区环境效率相较东部地区还有较大的提升空间,其中环境效率中废气、废弃物排放效率是减排重点。(3)环境规制对于林业产业生态效率影响最大,其次市场化对林业产业生态效率影响较大,森林覆盖度对林业产业生态效率影响跟自身经...     

基于夜间灯光数据的湖南省县域碳排放时空格局及影响因素研究

研究碳排放的时空格局演变及影响因素对指导制定差异化的碳减排政策具有重要意义。基于夜间灯光数据,在估算湖南省各县区碳排放量的基础上,结合空间统计、空间自相关、热点分析、地理加权回归、GIS等方法研究了湖南省县域碳排放的空间分异、时空格局特征与影响因素。研究结果表明:(1)2013—2017年,湖南省能源消费碳排放总体上呈现东高西低的空间格局,碳排放主要集中于区域的市辖区,县域碳排放最高点在长沙市市辖区;(2)湖南省能源消费碳排放存在较为显著的空间正相关,全省县域尺度能源消费碳排放全局Moran’sI指数整体呈现出逐年上升的趋势,各市的市辖区在中心相互辐射,表现出显著的集聚现象,并形成了碳排放“高-高型”分布特征;(3)湖南省能源消费碳排放量的冷热点格局表现出湘南地区冷点扩张,湘中地区热点扩张的演变趋势,从2013年到2017年,热点区与次热点区由11个升至13个,湘中地区与其他地区的冷热点差距在逐步拉大;(4)影响湖南省县域能源消费碳排放量的4个影响因素与碳排放均表现为正相关性,其影响程度依次为人口、人均GDP、第二产业比重与单位GDP能耗。     

中原城市群生态效率时空演变及影响因素

提高生态效率是推进生态文明建设和绿色发展的重要途径。基于2003—2016年中原城市群29个城市的面板数据,运用Super-SBM(超效率SBM模型, Super slacks-based model)模型对生态效率进行测算,并综合运用GIS技术与空间滞后模型,分析了生态效率的时空演变及空间关联特征,研究了生态效率变动的影响因素。结果表明:(1)2003—2016年,中原城市群生态效率总体上呈"阶梯状"的上升趋势,空间分布存在差异,形成了北部和南部高,中间低的空间格局。(2)中原城市群生态效率呈正向空间自相关,空间集聚趋势逐步增强,冷点区在西北部地区动态变化,东南部地区形成稳定的热点区。(3)中原城市群生态效率存在正向空间溢出效应,经济发展水平和对外开放水平产生显著正向效应,而科技水平产生显著负向效应。     

新疆城镇化进程中生态效率变化与影响因素

识别城镇化进程中经济社会发展与资源环境的动态关系，能够丰富生态效率影响机制和地域性分异研究，为区域可持续发展提供理论借鉴。本文以新疆干旱区为研究对象，结合超效率SBM模型、熵值法、OLS回归模型，对2002—2019年城镇化进程中生态效率变化，以及不同城镇化水平生态效率的影响因素进行研究，提出优化生态效率的政策建议。结果表明：新疆生态效率较低，具有“中部高、东西低”的空间分异特征；低、中等水平城镇化区域生态效率符合“U”形曲线变化规律，高水平城镇化区域生态效率呈倒“U”形；生态效率受到产业结构和经济发展水平的显著正向影响，低水平城镇化区域的生态效率受到能源结构的显著影响，中等水平城镇化生态效率受到对外联系、科研投入、发展水平影响显著，高水平城镇化生态效率受产业结构、能源结构和对外联系影响显著；推动能源产业升级、增强科研实力、制定差异化生态策略是优化生态效率的主要路径。     

扎龙自然保护区不同空间尺度景观格局时空变化及其生态风险

景观格局变化下的区域生态风险研究可以为保护区域景观生态系统健康,实现区域资源的合理和可持续利用提供重要科学依据。以扎龙自然保护区为研究区,利用遥感手段提取景观类型信息,定量分析不同空间尺度下研究区景观格局时空变化特征和演变规律。根据研究区景观格局变化特点构建景观生态风险指数,对研究区不同时期空间尺度变化过程中景观生态风险时空变化特征进行分析。研究表明:1995—2010年研究区不同空间尺度下景观总体格局和各景观类型格局变化显著,呈现不同变化特征;景观生态风险随空间粒度的增大而减小。对比分析两期数据,研究区景观生态风险加剧,其空间分布均呈环形扩散特征。根据本研究区区域面积大小和景观格局复杂程度,确定了景观格局和景观生态风险研究的适宜尺度域。     

中国旅游生态效率的空间关联网络结构及其影响因素研究

科学把握旅游生态效率的空间关联网络结构, 不仅是落实生态文明体制改革的客观要求, 也是实现旅游可持续发展的必然途径。以2008-2017年中国31省(市、自治区)为研究对象, 采用Super-SBM模型对31省市的旅游生态效率进行测度, 再基于社会网络分析法, 引进修正的旅游生态效率空间网络模型, 进一步对中国旅游生态效率的空间关联网络结构特征、机制及其影响因素进行深入探讨。结论表明: (1)研究期内, 中国旅游生态效率整体网络结构关联强度不高, 但呈上升趋势; 整体网络关联性也不断增强, 结构趋于稳健。(2)东部沿海发达省份在网络结构中处于中心位置, 起着关键的“桥梁”作用; 而东北及西北省份在网络结构中处于边缘地位。(3)产业结构、对外开放程度、经济发展水平、技术创新及空间邻接关系等因素对中国旅游生态效率空间关联均具有显著影响, 其中空间邻接关系与对外开放程度对其影响最大。最后提出了促进中国旅游生态效率提高和各区域联动协作的针对性建议。     

土地利用生态效率测度、时空异质性及优化配置

土地利用生态效率反映土地利用经济活动产生的生态影响,是监测经济发展状态、实现生态成本控制的关键要素。以2005、2010、2015年中国31个省级行政单元为对象,基于数据包络分析方法,借助空间统计及灰靶模型,在明确土地利用生态效率内涵基础上,分析中国省级行政单元效率水平及变化状态,并对其空间分异格局及资源配置有效度和产出能效进行研究。结果表明:(1)中国土地利用生态效率水平除西藏外总体处于较低状态,呈现出西高东低、南北分异的空间分布格局。(2)中国省级土地利用生态效率具有显著的空间自相关性,局部范畴存在明显的"极化"特质,高高聚类在西北地区较为典型,低低聚类主要分布在广东、福建一线的东南沿海地区。(3)东部地区资源配置有效度低于西部,存在明显的投入过剩问题;2005—2015年,各地产出效能有显著提升,低值区域向京津冀、长三角和珠三角为中心的辐射面集聚。     

中国航空碳排放及其效率时空演化特征分析

航空碳排放不仅影响空气质量且可造成温室效应。中国正处于从民航大国向民航强国迈进的关键时期,提高航空碳排放效率是行之有效的航空碳减排手段。运用可拓展随机性环境影响评估模型(STIRPAT)对中国2004—2019年航空碳排放总量的时空演变特征进行分析,以探明不同尺度区域航空碳排放的空间差异与空间关联表现;运用基于非期望产出的超效率松弛变量模型(SBM)和标准差椭圆分析法(SDE)对中国航空碳排放效率的时空分布与格局演化过程进行判定,以分析各省域航空碳排放效率的差异,并给出有效的航空碳减排方略。研究发现：2004—2019年,中国航空碳排放总量持续增长,航空碳排放增长率和航空碳排放强度均呈波动下降趋势;四大经济区航空碳排放总量分布总体表现为“东部>西部>中部>东北”的格局,东部仍是中国航空碳排放的主要区域;高碳排放区较分散,还未形成省域之间连片的碳排放高值区。2004—2019年,中国航空碳排放效率总体呈现“M”型波动上升趋势,各省域航空碳排放效率均不同程度的提高,但主要以低效率区、中效率区为主;各省域之间的航空碳排放效率差异性经历了逐渐减小到逐步增大的过程,但总体航空碳...     

长江中游城市群城市生态承载力时空格局及其影响因素

长江中游城市群是我国的典型生态敏感区和重点开发区,科学评价其生态承载力具有重要的科学价值和现实意义。从城市生态系统的组成要素、结构特征出发,选择状态空间法从社会经济协调力、资源环境支撑力和生态弹性力3个维度构建了城市生态承载力综合评价指标体系,综合运用空间分析、多元回归、地理加权回归等方法深入分析了2006—2015年长江中游城市群城市生态承载力时空格局及其影响因素。结果表明:①2006—2015年长江中游城市群城市生态承载力指数总体呈波动上升的"W"型走势,社会经济协调力维度呈波动下降的趋势,而资源环境支撑力和生态弹性力维度整体呈波动上升的趋势;②从空间格局来看,2006—2015年长江中游城市群城市生态承载力表现出显著的空间关联性与异质性,环洞庭湖地区和环鄱阳湖城市群地区形成两大高值集聚区,而在武汉城市圈和环长株潭城市群核心区域形成两大低值集聚区;③社会发展水平、城镇居民收入水平、人口密度、经济发展效率、资源供给状况和环境污染治理水平等要素对长江中游城市群城市生态承载力空间分异格局的影响较为显著,影响强度具有空间异质性特征。     

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。     

西南地区生态系统服务价值时空演变及模拟预测

生态系统服务价值(ESV)分析对构建生态安全格局和实现区域可持续发展具有决定作用,为揭示西南地区ESV过去-现在-未来时空演变规律,运用ESV计算体系对西南地区2005—2015ESV动态演变进行定量分析,采用Logistic-CA-Markov耦合模型预测2025年ESV格局。结果表明:(1)2005—2015年西南地区总体呈现增长的趋势,其值达到20.85亿元,主要受青海、西藏水域ESV增加所致,青海、西藏ESV增长率占绝对优势。(2)空间上呈现西北和东南部ESV高、北部ESV低的分布格局;不同类型和不同等级的ESV在空间上相互转换,低等级向高等级转化明显,其他生态景观向建设用地亏损流动减少的价值不足以抵消向水域流动增加的价值,盈利大于亏损,生态环境明显好转。(3)Logistic回归分析各生态景观的ROC值均大于0.87,拟合结果能够满足预测要求;CA-Markov模拟ESV空间布局,Kappa系数为0.86,可以在整体上较准确的反映其空间演变格局。(4)2015—2025年ESV空间演化表明西南地区各区域生态环境总体趋于良好,但建设用地增加的生态负效应不可忽视,还需合理进行用地布局。研究揭示了西南地区过去-现在-未来ESV时空演化规律,提供了长时间序列的时空演化图谱,对该地区实施卓有成效的生态规划及可持续发展提供了科技支撑和重要参考。     

中国水生态足迹广度、深度评价及空间格局

运用生态足迹方法对水资源进行流量资本和存量资本区分,测算分析了中国31个省市1997—2014年的水生态足迹广度与深度。结果显示:(1)中国的水生态足迹广度受年际水资源量丰枯影响,总体呈波动趋势;各省市的水生态足迹广度存在着明显差异,南方地区水生态足迹广度普遍大于北方地区;(2)研究期内,中国的水生态足迹深度只有1998年为1,其余年份的水资源流量资本已不能满足人类生产生活的需求,需要消耗水资源存量资本;各省市之间水生态足迹深度相差较大,整体上北方高南方低,其中14个省份18年的平均水生态足迹深度为1,平均水生态足迹深度最高的地区是宁夏的308.12;(3)运用空间自相关方法对31个省市的水生态足迹广度和深度进行分析得出,中国省际水生态足迹广度与深度均存在明显的空间集聚现象。水生态足迹广度H-H集聚地区主要集中在中国南方地区,水生态足迹深度H-H集聚地区主要集中在中国北方地区。通过对全国水生态足迹广度与深度的测度分析为水生态足迹分析提供新的研究方法,同时也为区域水资源可持续利用提供理论依据。     

南方13省林业产业生态效率时空演变及其影响因素

研究林业产业生态效率能够准确了解到目前南方林区林业产业可持续发展水平,对于林业产业发展和生态文明建设有着重要意义。运用非径向方向距离函数测算2005年到2016年间南方林区（13个省域）的林业产业生态效率,分析其时空演变规律,对比分析各省域的资源效率和环境效率,运用变系数模型对不同省域的影响因素进行实证分析。结果表明：（1）2005-2016年间南方林区产业生态效率总体是呈缓慢上升趋势,生态效率均值最高的是广东,其次为江苏和浙江,排在最后三位的是广西、贵州、云南;除了广东、江苏、浙江、福建,其他9个省的林业产业生态效率值均值低于0.5,说明林业产业生态效率整体水平较低且呈现显著的较大差异;根据时空演变可看出,中部地区与东部地区的差距在逐渐缩小,但西部地区整体水平较低,仍有较大的提升空间,与各省份经济实力的梯次分布基本趋同。（2）林业产业生态效率提升重点在环境效率,特别是中西部地区环境效率相较东部地区还有较大的提升空间,其中环境效率中废气、废弃物排放效率是减排重点。（3）环境规制对于林业产业生态效率影响最大,其次市场化对林业产业生态效率影响较大,森林覆盖度对林业产业生态效率影响跟自身经济发展水平有关,固定资产投资对于林业产业生态效率影响是最为不显著的。文章从研究数据的局限性以及未来研究的重点方向等方面也进行了详细的探讨。     

Spatial distribution and risk assessment of copper in agricultural soils,China

High Cu contamination in agricultural soil can cause toxicity, leading to ecological damages. Thus, we need to understand the concentration level, contaminated area, and spatial distribution of Cu in agricultural soils on a regional or national scale. This paper reviewed the studies on Cu concentrations throughout Chinese agricultural soils, based on relevant 482 published papers from 2004 to 2017. The results showed that the average Cu concentration was 29.85 mg/kg, higher than its background of 22.60 mg/kg, indicating that Cu has been introduced into soil from exterior sources. A large high spatial cluster was observed in southern China, including Hunan, Fujian, Guangdong, and Guangxi provinces, while low spatial clusters were mainly found in Chongqing and Shandong provinces. About 3.08% of the agricultural areas faced a high Cu risk, higher than the pollution rates of the whole land uses, based on the spatial distribution of Cu concentrations throughout China. The remaining areas were within the ranges of moderate and low Cu risks.     

产业集聚对雾霾污染与生态效率的非线性影响及溢出效应

新常态背景下,“降霾增效”是促进城市协调可持续发展的重要保障。基于2008—2017年我国269个地级市面板数据,利用ArcGIS空间分析、EBM-DEA、空间杜宾等模型,探究雾霾污染与生态效率的时空演化格局及产业集聚对其非线性影响及空间溢出效应。结果显示：(1)我国城市雾霾污染具有“块状”与“集群分布”特征,并呈现以京津冀城市群为中心的“核心-边缘”扩散模式;城市生态效率呈东部>中部>西部依次递减态势,其H-H型城市主要分布在东部沿海地区;(2)产业集聚是“双刃剑”,其对雾霾污染与生态效率的影响存在显著的“U”型关系,即产业集聚每提升1%,雾霾污染和生态效率相应降低0.1388%和0.1409%,产业集聚平方项每提升1%则相应提升0.0188%和0.0113%;(3)产业集聚进一步提升对本地与邻近城市的雾霾污染具有较强的正向空间溢出效应,地方政府应采取联防联控的污染治理策略,构建长效环境治理合作机制;(4)产业集聚规模对雾霾污染和生态效率的影响表现出一定的区域异质性,应设计差异化的产业发展策略,为城市“降霾增效”提供支撑;通过重构权重矩阵、替换核心解释变量与设置滞后变量,...     

中国沿海省区海洋绿色发展测度及影响机理

海洋绿色发展是海洋高质量发展的重要内容,坚持生态优先和资源可持续的绿色发展模式对于海洋可持续的意义重大。在梳理了海洋绿色发展概念与内涵基础上,以沿海11省市为研究对象,基于2006-2017年沿海各省市的面板数据,建立海洋绿色发展评价指标体系,通过可变模糊识别模型对海洋绿色发展水平进行测度,并运用Arcgis软件和马尔可夫空间模型对其进行时空演变分析,最后运用面板数据模型进行影响因素分析。结果表明：①2006-2017年我国海洋绿色发展水平一直保持增长趋势,总体提高了19.6%,但整体仍呈中等水平,且地区差异明显。在空间分布上,空间集聚特征依然明显,东南沿海地区总体海洋绿色发展水平相对较高,西南和东北部分地区海洋绿色发展水平相对较低。②从时空演化特征来看,上海、天津、山东的海洋绿色发展水平相对较高,河北、广西的海洋绿色发展水平相对较低。区域背景对海洋绿色发展类型转移具有显著影响,高水平区域背景对海洋绿色发展水平增长具有辐射、促进作用,而低水平区域背景对增长具有制约、减缓作用。③从外部因素来看,政府调控、陆域经济水平和开放程度对海洋绿色发展有正向显著影响,环境治理有负向显著影响;从内部因素来看,海洋产业结构、海洋管理和海洋资源利用都有正向显著影响。根据总结以上结论,针对不同地区的海洋绿色发展情况提出不同的发展途径与对策,为海洋绿色发展提供科学的参考依据。     

东北地区生态资本效率时空差异与影响因素

生态资本是生态文明建设的重要支点,测度生态资本效率的时空分异和影响因素,有助于了解生态资本效率现状进而提升生态文明水平实现绿色发展.选取东北地区作为研究区域,运用超效率数据包络分析法(DEA)模型和Malmquist指数测度东北地区生态资本效率的时空变化并对影响因素进行分析.结果表明: 东北地区生态资本效率总体良好,呈现先升后降的趋势,黑龙江生态资本效率较高,呈“U”型发展,吉林、辽宁生态资本效率相对较低.Malmquist指数分析显示,技术进步是生态资本效率提升的主要推动力量.Tobit回归分析结果表明,环境的规模效应、人口结构效应变量对生态资本效率具有显著的正向影响,科技投资效率低导致环境技术效应变量与生态资本效率呈负相关.提高东北地区生态资本效率,一方面要加快产业结构调整,发展生态经济;另一方面要提升科技资金的投入效率,依托技术进步实现东北地区经济的绿色发展.