长江三角洲城市群“三生”功能耦合协调时空分异及其影响因素

长江三角洲城市群是中国城市化水平和经济发展水平最高的城市群,其"三生"功能问题和矛盾日益凸显,"三生"功能耦合协调分析是国土空间规划及区域可持续发展的基础。以长江三角洲城市群为研究区,从农业生产、非农业生产、生活水平、生活保障、生态压力和生态保障六个方面筛选31项指标构建"三生"功能评价指标体系,采用熵权法和AHP法组合确定评价指标权重。并引入耦合协调度模型,以2000-2019年为研究时段进行"三生"功能评价及其耦合协调度分析,并运用面板数据模型和Robust回归分析影响研究区"三生"功能的主要因素。结果表明：（1）研究区2000-2019年间生产、生活、生态功能整体上稳步提升,其中,生产功能东西部发展优于中部,低值区缩减;生活功能东部优于西部,南部优于北部;生态功能随时间呈现由西南部到东南部最优的变化特征。"三生"功能总体表现为"东部优于西部,南部优于北部,东南部发展最优"格局,空间差异明显;（2）生产-生活严重失调城市占比由23.08%缩减为0,基本协调城市占比由11.54%提高到46.15%,中度协调城市占比由0提高到53.85%,耦合协调性提高显著;生产-生态中度失调城市占比由57.69%降为4.8%,基本协调城市占比由19.23%提升为88.46%;生活-生态耦合严重和中度失调城市占比由有到无,中度协调城市占比由0提升为88.46%,上海市升为高度协调城市;生产-生活-生态功能耦合协调度逐步提高,在空间上呈现东部、东南部为主要高值区,沿海优于内陆的分布格局;（3）地均农业机械总动力、地均固定资产投资、城镇常住居民人均可支配收入、草地面积、绿地覆盖率等因素对研究区"三生"功能耦合协调发展起到了巨大的推动作用,而农村常住居民人均可支配收入对"三生"功能耦合协调起到了限制作用。研究结果能为其社会经济稳定发展与国土空间资源利用可持续发展提供参考依据。     

长江中游城市群碳效率时空演化特征——基于三阶段SBM-DEA模型

长江中游城市群作为我国区域发展格局的中坚力量,其碳效率的提升对助力我国实现“双碳”目标意义重大。采用三阶段SBM-DEA模型测度2006—2019年长江中游城市群28市的碳效率并进行环境变量影响分析,以探究长江中游城市群碳效率的影响路径;进而运用核密度估计、中心-标准差椭圆等方法分析碳效率的时空演化特征,以探明各区域碳效率差异并给出相应提升策略。研究结果表明：(1)长江中游城市群整体碳效率水平不高,但呈现出逐年波动上升的趋势;(2)长江中游城市群碳效率呈现出“武汉城市圈>环长株潭城市群>环鄱阳湖城市群”的空间分异格局,效率中心整体向东北方向移动,标准差椭圆长轴标准差整体缩小,短轴标准差相对稳定;(3)长江中游城市群碳效率存在正向空间溢出效应,城镇化进程、产业结构和科技支撑强度是影响碳效率的重要因素。     

基于适应性循环理论的区域生态风险时空演变评估——以长江三角洲城市群为例

在城市扩张和气候变化背景下,三角洲社会与生态系统正遭受多方面风险威胁,适应性视角下的区域生态风险评估有助于理解复杂系统与风险影响之间的相互作用,为长江三角洲城市群适应性规划策略提供空间定量参考。以长江三角洲城市群社会-生态系统为研究对象,耦合适应性循环与区域生态风险评估理论,构建"潜力-连通度-韧性"适应性生态风险评估框架,从整体和动态的角度评估区域在当前与未来适应性生态风险的时空分布与各城市所处的适应性循环阶段。结果表明,适应性生态风险由沿海区-城市群-生态区域呈现由较高到高再到低的趋势,大城市外围现已出现较高风险。至2030年,风险整体呈上升趋势,高风险向中小城市和生态区域蔓延。从适应性循环阶段来看,杭州、宁波等14个城市处于生态风险较低的重组阶段。常州、南通等8个城市处于风险升高的开发阶段。上海、南京、无锡和苏州处于城市发展成熟风险开始降低的保护阶段。本研究通过评估长三角城市群适应性生态风险,得到高风险区分布与各个城市的适应性风险趋势,为长三角城市群动态变化下的适应性规划策略制定提供了科学的指导,以实现区域的可持续发展。     

Agglomeration behaviour of magnetic microparticles during separation and recycling processes in mRNA purification

Purification of mRNA with oligo(dT)‐functionalized magnetic particles involves a series of magnetic separations for buffer exchange and washing. Magnetic particles interact and agglomerate with each other when a magnetic field is applied, which can result in a decreased total surface area and thus a decreased yield of mRNA. In addition, agglomeration may also be caused by mRNA loading on the magnetic particles. Therefore, it is of interest how the individual steps of magnetic separation and subsequent redispersion in the buffers used affect the particle size distribution. The lysis/binding buffer is the most important buffer for the separation of mRNA from the multicomponent suspension of cell lysate. Therefore, monodisperse magnetic particles loaded with mRNA were dispersed in the lysis/binding buffer and in the reference system deionized water, and the particle size distributions were measured. A concentration‐dependent agglomeration tendency was observed in deionized water. In contrast, no significant agglomeration was detected in the lysis/binding buffer. With regard to magnetic particle recycling, the influence of different storage and drying processes on particle size distribution was investigated. Agglomeration occurred in all process alternatives. For de‐agglomeration, ultrasonic treatment was examined. It represents a suitable method for reproducible restoration of the original particle size distribution.     

Linking city‐level input–output table to urban energy footprint: Construction framework and application

Multiregion input–output (MRIO) models have become increasingly important in economic and environmental analysis. However, the current resolution of most MRIO models fails to capture the heterogeneity between subregions, especially in cities. The lack of city‐level MRIO tables has impeded the accomplishment of city‐level studies and hampered the understanding of the relationship between urban growth and consumption, and teleconnections to other regions. In this paper, we propose a partial survey‐based multiple‐layer framework for MRIO table compilation of a Chinese province that distinguishes city‐based regions. This framework can effectively address a large number of data processes and retain consistency between layers. Using the framework, we first compile a nested Hebei‐China city‐level MRIO table and then apply city‐level energy footprint accounting of the North China urban agglomeration. Our results present the critical role of Hebei cities in energy supply in 2012 and quantify energy use embodied in goods for the domestic trade. Tangshan, Shijiazhuang, and Handan are distinctive cities in the energy supply chain of other regions, for both less developed and developed regions. This multiple‐layer framework represents a feasible approach for developing subregional‐level MRIO models and offers the possibility to analyze global trade at the subregional level with limited data. The data and results from the analysis in this article are available for download from China Emission Accounts and Datasets.     

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。     

京津冀城市群城市化与生态环境时空分异及协同发展格局

京津冀城市群在快速城市化进程中,"高耗能、高污染、高排放"的粗放型经济发展模式引发了一系列诸如雾霾、水质污染及生态体系破坏等问题。选取2000—2015年京津冀城市群13个地级以上城市作为研究对象,采用系统指数评估模型评价城市化与生态环境系统及其子系统指数值,运用耦合协调度模型及其分类原则判定两者协同发展格局。结果表明:(1)北京、天津、唐山、石家庄、廊坊城市化发展较强,邯郸、秦皇岛、衡水、沧州居中,邢台、保定、张家口、承德较弱;北京、保定、张家口、承德和秦皇岛生态环境保护较好,天津、石家庄、廊坊、邯郸、沧州居中,邢台、衡水、唐山较弱。(2)2000—2007年为城市化缓慢发展阶段,2008—2015年为稳步提升阶段;2000—2010年为生态保护攻坚期,2011—2015年为生态文明建设期,环保投入剧增。(3)高城市化区的空间格局保持不变,偏高城市化区和中城市化区空间格局相对稳定,低城市化区基本不存在;优生态环境区、偏优生态环境区和中生态环境区空间格局相对稳定,劣生态环境保护区不存在。(4)京津冀城市群城市化与生态环境系统耦合协调度上升趋势显著,但是濒临失调和中度协调占主导类型,具有较大上升空间;协同发展类型整体上逐渐由城市化滞后演变为生态环境滞后,生态环境质量需要进一步提高。由此,需要以生态环境保护为抓手,坚持产业转型升级和"高科技+"的自主优化思想,打造集聚区域特色的"美丽中国"绿色城市化样板区;加大地区生态环境保护的投入和宣传,以"生态+"思想融入经济社会发展,培育区域性绿色小城镇;建立多样化生态保护园区、现代化旅游和康养基地、科技化教育培训机构,促进区域内外多维多向联动发展;保有生态环境危机意识,积极创建保障措施,杜绝重大生态破坏、环境污染等事件。