长江流域生态环境与经济发展的耦合协调关系(Coupling Coordination Relationship between Ecological Environment and Economic Development in the Chishui River Basin, CRB)

《Sustainability》：The Coupling Coordination Relationship Between the Ecological Environment and Economic Development in the Chishui River Basin, China: Spatiotemporal Evolution and Influencing Factors Zuhong Fan, Dandan Chen, Jintong Ren, Bin Ying, Yang Wang, Tian Tian and Ying Deng

　　

摘要：本研究以赤水河流域(Chishui River Basin, CRB)为研究对象，采用熵权法(Entropy Weight Method, EWM)确定指标权重，构建生态环境指数(Ecological Environment Index, EEI)与经济发展指数(Economic Development Index, EDI)，并应用改进耦合协调度模型(Improved Coupling Coordination Degree Model, ICCDM)量化生态环境与经济发展之间的耦合协调关系(Coupling Coordination Relationship, CCR)，同时引入障碍度模型(Obstacle Degree Model, ODM)识别制约CCR提升的关键因素。研究结果表明，2000—2020年间CRB整体CCR呈上升趋势，在空间上呈现"下游＞中游＞上游"的分异特征；各子流域主要障碍因子存在差异，整体上人均GDP、工业废水排放强度及森林覆盖率对CCR影响最为显著。研究成果可为CRB及同类生态敏感流域的可持续发展(Sustainable Development)政策制定提供科学依据。

《赤水河流域生态环境与经济发展耦合协调关系及障碍因子研究》论文解读

一、研究背景与意义

流域生态系统保护与区域经济协调发展是当前区域可持续发展(Sustainable Development, SD)领域的核心议题。赤水河流域(Chishui River Basin, CRB)作为长江上游重要生态屏障和酱香型白酒核心产区，面临生态环境保护与经济发展的双重压力。现有研究多聚焦单一维度评价或定性分析，缺乏对CRB生态环境—经济发展耦合协调关系(Coupling Coordination Relationship between Ecological Environment and Economic Development, CCR)的定量测度及障碍因子识别。为揭示CRB人地关系演变规律并识别制约协调发展的内在因素，研究人员以CRB为研究区，整合多源统计数据与社会经济年鉴数据，开展CCR时空演变分析及障碍诊断，相关成果发表于《Sustainability》(MDPI)。

二、主要关键技术方法

研究人员选取CRB涉及的3省13个县（市、区）2000、2005、2010、2015、2020年面板数据构建评价指标体系（生态环境维度5项指标含森林覆盖率、年均降水量等；经济发展维度4项指标含人均GDP、二三产业占比等），经极差标准化后：(1)采用熵权法(Entropy Weight Method, EWM)计算各指标信息熵E_j及差异化系数(1?E_j)，求得指标权重W_j；(2)通过加权求和得到样本i的生态环境指数EEI_i与经济发展指数EDI_i；(3)应用改进耦合协调度模型(Improved Coupling Coordination Degree Model, ICCDM)，令α_i=EDI_i/(EEI_i+EDI_i)、β_i=EEI_i/(EEI_i+EDI_i)计算综合发展度T_i=α_i·EEI_i+β_i·EDI_i，耦合度C_i=2√[EEI_i·EDI_i/(EEI_i+EDI_i)²]，耦合协调度(Coupling Coordination Degree, CCD) D_i=√(C_i·T_i)，按既有标准将CCD划分为10个协调等级；(4)构建障碍度模型(Obstacle Degree Model, ODM)，计算因子贡献度I_ij·W_j占总体比重得到单项指标障碍度M_ij，按指标及维度分别加总得分类障碍度，识别主要制约因子。

三、研究结果

2.3.1. Entropy Weight Method (EWM，熵权法)

研究人员经极差标准化处理原始数据后，计算各指标同分布概率p_ij，进而求信息熵E_j=?1/ln m·Σ_i=1^m(p_ijln p_ij)，以(1?E_j)/Σ_j=1ⁿ(1?E_j)确定权重W_j。结果表明生态环境类指标中森林覆盖率权重最高(0.217)，经济发展类中人均GDP权重最高(0.198)。

2.3.2. ICCDM（改进耦合协调度模型）

通过对EEI_i与EDI_i的耦合协调度测算，研究人员发现CRB整体CCD从2000年的0.312（轻度失调）升至2020年的0.587（勉强协调），年均增幅2.96%；空间上下游遵义段CCD最高(0.652)，上游昭通段最低(0.421)，呈"下游＞中游＞上游"梯度分异。2000—2010年多数县域处失调衰退区间，2010年后逐步向协调过渡，2015年起部分下游县域达良好协调。

2.3.3. Obstacle Degree Model（障碍度模型）

研究人员计算各指标及维度障碍度，发现整体经济发展维度障碍度(平均53.7%)略高于生态环境维度(46.3%)；主要单项障碍因子依次为人均GDP(障碍度18.2%)、工业废水排放强度(14.6%)、森林覆盖率(12.8%)、第三产业占比(10.4%)；上游地区受森林覆盖率与水土流失率制约更显著，中下游受产业结构与污染排放指标影响更大。

四、讨论与结论

研究人员得出结论：CRB生态环境—经济发展耦合协调关系总体趋好但仍处中级协调水平，区域差异明显。EEI受植被与水质指标驱动显著，EDI随人均收入及产业结构升级而提高；CCD提升滞后于单系统发展，表明两子系统间互动磨合尚需时间。障碍因子识别显示后续政策应分区施策——上游强化生态保护与修复投入，中下游推进绿色产业升级与污染减排，并通过流域横向生态补偿机制促进均衡发展。本研究的ICCDM变系数设定能更客观反映子系统非均衡贡献，ODM诊断结果为CRB可持续发展及长江上游生态屏障建设提供了量化决策依据。

[citation:原文]