田深圳， 李守偉， 王一澤， 李鴻奎， 李雪銘

(1.遼寧師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院，遼寧 大連 116029；2.遼寧師范大學(xué) 人居環(huán)境研究中心，遼寧 大連 116029；3.中國科學(xué)院 地理科學(xué)與資源研究所，北京 100101； 4.大連市自然資源事務(wù)服務(wù)中心，遼寧 大連 116012)

在動態(tài)的時(shí)間、多樣的空間里，由互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)信息建構(gòu)了滿足人類“生理、安全、情感、尊重、自我”等需要的擬態(tài)人居環(huán)境[1].以現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境為基礎(chǔ)，擬態(tài)與現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境等的相互作用影響著新型人地關(guān)系.21世紀(jì)以來，人們更加注重人地系統(tǒng)的協(xié)調(diào)發(fā)展，將耦合協(xié)調(diào)引入擬態(tài)與現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境的研究之中是一次有益探索，不僅會豐富擬態(tài)與現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境研究的理論體系，也會為美麗中國內(nèi)部各個(gè)系統(tǒng)相互協(xié)調(diào)、相互適應(yīng)以及高級有序發(fā)展提供智力支持.

目前，國外內(nèi)學(xué)者關(guān)于人居環(huán)境耦合協(xié)調(diào)方面的研究內(nèi)容主要涉及城鎮(zhèn)化[2-3]、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)[4]、生態(tài)文明建設(shè)[5-6]、經(jīng)濟(jì)發(fā)展與人居環(huán)境質(zhì)量[7-8]、旅游與交通運(yùn)輸[9-10]、產(chǎn)業(yè)、人口、空間[11]、區(qū)域經(jīng)濟(jì)、科技創(chuàng)新、科技人才[12]等.研究尺度包括遼寧[13]、河南[14]、貴州[15]等省份，涉及中部[16]、東北[17]、沿海[18]等地區(qū).現(xiàn)有的人居環(huán)境耦合協(xié)調(diào)研究多是把其子系統(tǒng)割裂開來，然后進(jìn)行加權(quán)求和得到綜合得分，忽略了各個(gè)系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)互動關(guān)系，或者是研究人居環(huán)境等系統(tǒng)與其他獨(dú)立系統(tǒng)的協(xié)調(diào)性，忽略了人居環(huán)境系統(tǒng)的復(fù)雜性.

綜上所述，本文嘗試將人居環(huán)境分為擬態(tài)和現(xiàn)實(shí)兩個(gè)系統(tǒng)，以2012—2018年濱海城市人居環(huán)境百度指數(shù)及統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，借助耦合協(xié)調(diào)度模型，通過趨勢面分析進(jìn)行可視化表達(dá)，探索十八大以來城市擬態(tài)與現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境耦合協(xié)調(diào)的時(shí)空規(guī)律，助力建設(shè)各個(gè)系統(tǒng)相互協(xié)調(diào)、相互適應(yīng)以及高級有序發(fā)展的美麗中國.

1 指標(biāo)選取與研究方法

1.1 指標(biāo)選取

本文以我國53個(gè)濱海城市為研究區(qū)域，在前人研究的基礎(chǔ)上[8],遵循全面性及科學(xué)性的原則.擬態(tài)人居環(huán)境數(shù)據(jù)源于百度指數(shù)開源平臺，兼顧人居環(huán)境5個(gè)子系統(tǒng)，選擇25個(gè)擬態(tài)人居環(huán)境指標(biāo)，查詢對應(yīng)城市擬態(tài)人居環(huán)境每年的日平均搜索指數(shù)，獲取2012—2018年共計(jì)9 275條數(shù)據(jù)；現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境數(shù)據(jù)源于2013—2019年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，參考《宜居城市評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)》[19]，選取人均地區(qū)生產(chǎn)總值等11個(gè)代表性指標(biāo)，個(gè)別缺失數(shù)據(jù)采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法補(bǔ)全(圖1).

圖1 中國濱海城市擬態(tài)與現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境指標(biāo)體系圖Fig.1 Indicator system of simulated and real human settlements in coastal cities of China

1.2 研究方法

1.2.1 耦合協(xié)調(diào)度模型

本文對數(shù)據(jù)采用極差標(biāo)準(zhǔn)化處理法進(jìn)行無量綱處理，各要素權(quán)重通過熵權(quán)法客觀賦權(quán)確定，耦合度及耦合協(xié)調(diào)度類型采用中值分段法[20]進(jìn)行劃分.

(1)計(jì)算擬態(tài)人居環(huán)境系統(tǒng)(社交-娛樂-生活-工作-工具)與現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境系統(tǒng)(社會-支撐-居住-環(huán)境-人類)的綜合評價(jià)指數(shù).將擬態(tài)人居環(huán)境系統(tǒng)及現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境系統(tǒng)綜合評價(jià)指數(shù)函數(shù)分別表示為

(1)

(2)

其中，f(x)表示擬態(tài)人居環(huán)境系統(tǒng)綜合評價(jià)指數(shù)，g(y)表示現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境系統(tǒng)綜合評價(jià)指數(shù),xi、yj分別表示2個(gè)系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)化后的值，ai、bj表示各要素的權(quán)重，m、n表示2個(gè)系統(tǒng)的要素個(gè)數(shù).

(2)計(jì)算現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境系統(tǒng)與擬態(tài)人居環(huán)境系統(tǒng)耦合度C值，得出現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境系統(tǒng)與擬態(tài)人居環(huán)境系統(tǒng)之間的相互依賴、相互制約程度.耦合度類型劃分標(biāo)準(zhǔn)見表1.

表1 耦合度類型劃分標(biāo)準(zhǔn)

C=2{[f(x)×g(y)]/[f(x)+g(y)]2}1/2.

(3)

其中，C表示2個(gè)系統(tǒng)之間的耦合度，范圍為[0,1].當(dāng)C=0時(shí),表明2個(gè)系統(tǒng)處于不相關(guān)狀態(tài)，其發(fā)展方向是無序的;當(dāng)C=1時(shí),表明2個(gè)系統(tǒng)處于完全有序狀態(tài)，2個(gè)系統(tǒng)之間達(dá)到良性耦合.

(3)計(jì)算現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境系統(tǒng)與擬態(tài)人居環(huán)境系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度D，并依據(jù)中值分段法[8]得出耦合協(xié)調(diào)度類型劃分標(biāo)準(zhǔn)(表2).

表2 耦合協(xié)調(diào)度類型劃分標(biāo)準(zhǔn)

(4)

T=αf(x)+βg(y).

(5)

其中，T表示綜合協(xié)調(diào)指數(shù)，代表系統(tǒng)的整體協(xié)同效應(yīng)，α、β為待定系數(shù)，本文認(rèn)為2個(gè)系統(tǒng)同樣重要，均取0.5.

1.2.2 趨勢面分析

本文利用趨勢面分析擬合出數(shù)學(xué)曲面，進(jìn)而研究我國濱海城市擬態(tài)人居環(huán)境系統(tǒng)與現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)程度在空間上的變化趨勢與分布規(guī)律.

Z1(X1Y1)=zi(x,yi)+εi.

(6)

其中，(x,yi)為空間坐標(biāo)，εi為協(xié)調(diào)度實(shí)際值與趨勢值之間的殘差.ArcGIS 趨勢分析中常見的多項(xiàng)式階為1、2、3，本項(xiàng)目基于2階多項(xiàng)式以實(shí)現(xiàn)城市擬態(tài)與現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境的協(xié)調(diào)度的空間趨勢面擬合.

2 結(jié)果與分析

2.1 濱海城市擬態(tài)與現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境耦合協(xié)調(diào)時(shí)間演變

基于我國濱海城市2012—2018年擬態(tài)人居環(huán)境系統(tǒng)與現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境系統(tǒng)數(shù)據(jù)，應(yīng)用SPSS進(jìn)行耦合度和耦合協(xié)調(diào)度可視化表達(dá)(圖2).結(jié)果表明，我國濱海城市2012—2018年擬態(tài)與現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境系統(tǒng)整體耦合度總體均處于高水平耦合階段，以2016年為節(jié)點(diǎn)，整體呈先上升后下降的趨勢.耦合協(xié)調(diào)度等級由瀕臨失調(diào)向輕度失調(diào)轉(zhuǎn)變，呈波動下降態(tài)勢.

圖2 濱海城市擬態(tài)與現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境整體耦合度及耦合協(xié)調(diào)度Fig.2 The coupling degree and coupling coordination degree of coastal city mimicry and real human settlement environment

以耦合協(xié)調(diào)度為依據(jù)，將2012—2018年間我國濱海城市擬態(tài)與現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境整體耦合協(xié)調(diào)發(fā)展時(shí)序分為4個(gè)階段：①第一次瀕臨失調(diào)階段(2012—2013年)，該階段耦合度及耦合協(xié)調(diào)度大幅下降；②第一次輕度失調(diào)階段(2013—2015年)，該階段耦合度及耦合協(xié)調(diào)度呈小幅緩慢上升趨勢；③第二次瀕臨失調(diào)階段(2015—2016年)，該階段耦合度仍呈上升狀態(tài)且2016年出現(xiàn)峰值，但耦合協(xié)調(diào)度呈下降趨勢；④第二次輕度失調(diào)階段(2016—2018年)，該階段耦合度開始下降，耦合協(xié)調(diào)度穩(wěn)定在輕度失調(diào)等級.

分析各濱海城市擬態(tài)與現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境耦合協(xié)調(diào)度年際變化(圖3)，可以得出濱海城市擬態(tài)與現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境耦合協(xié)調(diào)度整體下降.從2012—2018年這一整體時(shí)間段來看，沿海53個(gè)城市中共有35個(gè)城市耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)下降趨勢，有6個(gè)城市,包括大連市、防城港市、秦皇島市、紹興市、唐山市以及天津市耦合協(xié)調(diào)度下降值≥0.1，占所有下降城市總數(shù)的17.14%.其中,大連市耦合協(xié)調(diào)度下降值最大，為0.13.共計(jì)4個(gè)城市,包括杭州市、寧德市、嘉興市以及廈門市下降值僅為0.01，這4個(gè)城市也是35個(gè)耦合協(xié)調(diào)度下降的城市中下降幅度最小的城市.2012—2018年，沿海有8個(gè)城市耦合協(xié)調(diào)度不發(fā)生改變，耦合協(xié)調(diào)度變化趨于穩(wěn)定.有10個(gè)城市耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)上升趨勢，沒有增幅超過或等于0.1的城市.城市耦合協(xié)調(diào)度上升最大的城市為海南省三亞市，上升值為0.09，上升幅度最小的城市包括北海市、中山市以及江門市，三市上升幅度均為0.01.

圖3 各濱海城市擬態(tài)與現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境耦合協(xié)調(diào)度年際變化Fig.3 Interannual variation of coupling coordination degree between simulated and real human settlements in coastal cities

將2012—2018年這一整體時(shí)間段分為2個(gè)時(shí)間段分別研究，第一個(gè)時(shí)間段包括第一次瀕臨失調(diào)階段以及第一次輕度失調(diào)階段(2012—2015年)，第二個(gè)時(shí)間段包括第二次瀕臨失調(diào)階段以及第二次輕度失調(diào)階段(2015—2018年).通過對這2個(gè)時(shí)間段各濱海城市擬態(tài)與現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境耦合協(xié)調(diào)度變化分別進(jìn)行研究，探究兩次瀕臨失調(diào)階段以及輕度失調(diào)階段各自的區(qū)別、特點(diǎn)以及相似性.在第一次瀕臨失調(diào)及輕度失調(diào)階段，沿海城市共有28個(gè)城市耦合協(xié)調(diào)度呈下降趨勢，有2個(gè)城市，如紹興市與唐山市耦合協(xié)調(diào)度下降值≥0.1，其中，紹興市耦合協(xié)調(diào)度下降0.12，是耦合協(xié)調(diào)度下降值最大的沿海城市.有3個(gè)城市下降值為0.01，耦合協(xié)調(diào)度最低.在第一次瀕臨失調(diào)及輕度失調(diào)階段，有8個(gè)城市耦合協(xié)調(diào)度趨于穩(wěn)定，有17個(gè)城市耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)上升趨勢，增幅峰值為0.08.在第二次瀕臨失調(diào)及輕度失調(diào)階段，沿海城市共有39個(gè)城市耦合協(xié)調(diào)度呈下降趨勢，所有城市下降幅度均小于0.1，但下降峰值仍然較高，為0.07.有2個(gè)城市耦合協(xié)調(diào)度趨于穩(wěn)定，有12個(gè)城市耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)上升趨勢，增幅峰值為0.06.

通過對2個(gè)時(shí)間段的濱海城市擬態(tài)與現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境耦合協(xié)調(diào)度變化對比，可以發(fā)現(xiàn)：①第二次瀕臨失調(diào)階段及輕度失調(diào)階段的協(xié)調(diào)度下降城市數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過第一階段，而第二階段的協(xié)調(diào)度穩(wěn)定及上升城市數(shù)量相比于第一階段也逐漸減少；②雖然在第二階段協(xié)調(diào)度下降峰值相比于第一階段有所減少，但第二階段協(xié)調(diào)度上升峰值也出現(xiàn)了一定程度的下降；③共計(jì)21個(gè)城市連續(xù)2個(gè)時(shí)間段耦合協(xié)調(diào)度持續(xù)下降，僅有4個(gè)城市，包括欽州市、三亞市、深圳市以及湛江市連續(xù)2個(gè)時(shí)間段耦合協(xié)調(diào)度持續(xù)上升，只有南通市耦合協(xié)調(diào)度持續(xù)穩(wěn)定.連續(xù)2個(gè)階段耦合協(xié)調(diào)度持續(xù)下降的城市數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于持續(xù)上升及保持穩(wěn)定的城市數(shù)量之和.④此外，在協(xié)調(diào)度先上升后下降或先下降后上升的城市中，8個(gè)城市耦合協(xié)調(diào)度下降值高于上升值，7個(gè)城市耦合協(xié)調(diào)度下降值與上升值相等，4個(gè)城市耦合協(xié)調(diào)度下降值小于上升值.下降值較大的城市數(shù)量高于上升值較大的城市數(shù)量，同時(shí)也高于兩值相等的城市數(shù)量.

2.2 濱海城市擬態(tài)與現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境耦合協(xié)調(diào)空間分異

中國濱海城市擬態(tài)與現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境系統(tǒng)耦合度整體上比較穩(wěn)定(圖4)，2012年、2015年以及2018年的耦合度平均值分別為0.86、0.88和0.88，在整體上處于高水平耦合階段.原因在于改革開放后,中國城市建設(shè)水平的高速發(fā)展以及互聯(lián)網(wǎng)在全國普及的程度迅速提高.其中，各個(gè)省份發(fā)展時(shí)間較早、發(fā)展程度較高的濱海城市，如遼寧省大連市、山東省濰坊市以及廣東省深圳市耦合度均高于周邊同省份城市.

濱海城市耦合度分布呈現(xiàn)非均衡特點(diǎn)，區(qū)域差異性較大，峰值分布在大連市、唐山市以及深圳市，三市峰值在2015年及2018年均為1，在2012年也均高于0.99.除大連市之外，峰值周圍的濱海城市峰值也較高.深圳市鄰近的東莞市、惠州市以及汕頭市在2018年耦合度分別為0.99、0.97和0.98，唐山市鄰近的秦皇島市以及天津市均為0.95，除大連市以外的峰值城市周邊區(qū)域均處于高水平耦合階段.此外，處于高水平耦合階段的城市在福建省、江蘇省、浙江省、山東省東部以及瓊州海峽周圍區(qū)域集中分布，這些地區(qū)普遍特點(diǎn)是發(fā)展程度相比于其他地區(qū)較高，當(dāng)?shù)孛癖妼ヂ?lián)網(wǎng)的依賴度較高.其他城市大多處于磨合階段，個(gè)別城市如三亞市等屬于拮抗階段和低水平耦合階段，零散分布在沿海地區(qū).2012年處于拮抗階段和低水平耦合階段的濱海城市只有三亞市，耦合度只有0.24；2015年處于拮抗階段和低水平耦合城市只有防城港市，耦合度只有0.2，相比于2012年下降了0.37，占城市總數(shù)的1.89%；2018年處于拮抗階段和低水平耦合階段的城市仍只有防城港市，耦合度為0.15，相比于2015年下降了0.05.防城港市耦合度持續(xù)下降，耦合階段長期處于低水平耦合階段，原因可能是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展過快，城市發(fā)展思路以及指導(dǎo)思想并未及時(shí)與互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展大趨勢看齊，仍然沿用傳統(tǒng)生產(chǎn)發(fā)展方式或發(fā)展方式更新速度不夠快，以至于現(xiàn)實(shí)和擬態(tài)逐步脫節(jié)，發(fā)展開始走向無序.

中國濱海城市現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境系統(tǒng)與擬態(tài)人居環(huán)境系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度整體上呈現(xiàn)下降趨勢(圖5)，2012年、2015年以及2018年的耦合度平均值分別為0.41、0.40以及0.39，由瀕臨失調(diào)階段逐步轉(zhuǎn)向輕度失調(diào)階段.

圖5 各濱海城市擬態(tài)與現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境耦合協(xié)調(diào)度空間分異特征Fig.5 Spatial differentiation characteristics of coupling coordination degree between simulated and real human settlements in coastal cities

濱海城市現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境與擬態(tài)人居環(huán)境系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度在空間上的分布特征與耦合度在空間上的分布特征一致，呈現(xiàn)非均衡性和極大的地區(qū)差異性.以2018年為例，中國53個(gè)濱海城市覆蓋了良好耦合階段與極度失調(diào)階段中間的9個(gè)耦合階段，耦合協(xié)調(diào)度最大的城市深圳市為0.87，耦合協(xié)調(diào)度最小的城市防城港市為0.09.其中，發(fā)展并未失調(diào)的城市，即處于勉強(qiáng)耦合階段以上的城市只有7個(gè)，占城市總數(shù)的13.21%，其余城市均處于一定程度的失調(diào)階段.2012年處于勉強(qiáng)耦合階段以上的城市有13個(gè)，占城市總數(shù)的24.53%，2015年處于勉強(qiáng)耦合階段以上的城市有11個(gè)，占城市總數(shù)的20.75%.處于勉強(qiáng)耦合階段以上的城市數(shù)量加速下降，處于失調(diào)階段的城市數(shù)量不斷上升.

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié) 論

本文以擬態(tài)人居環(huán)境指標(biāo)體系以及現(xiàn)實(shí)環(huán)境指標(biāo)體系各個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)為依據(jù)，基于ArcGIS空間分析技術(shù)，利用耦合協(xié)調(diào)度模型展開趨勢面分析，對濱海53個(gè)城市的擬態(tài)與現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境耦合度以及耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行分析研究，得到以下結(jié)論：①濱海城市擬態(tài)與現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境耦合協(xié)調(diào)度整體下降.從2012—2018年這一整體時(shí)間段來看：濱海53個(gè)城市中共有35個(gè)城市耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)下降趨勢；有8個(gè)城市耦合協(xié)調(diào)度不發(fā)生改變，耦合協(xié)調(diào)度變化趨于穩(wěn)定；有10個(gè)城市耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)上升趨勢.②中國沿海城市現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境系統(tǒng)與擬態(tài)人居環(huán)境系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度整體上呈現(xiàn)下降趨勢，處于勉強(qiáng)耦合階段以上的城市數(shù)量加速下降，處于失調(diào)階段的城市數(shù)量不斷上升;③中國濱海城市擬態(tài)人居環(huán)境系統(tǒng)與現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境系統(tǒng)耦合度整體上比較穩(wěn)定，處于高水平耦合階段.濱海城市耦合度分布呈現(xiàn)非均衡特點(diǎn)，區(qū)域差異性較大.峰值分布在大連市、唐山市以及深圳市，處于高水平耦合階段的城市在除大連市以外的峰值附近區(qū)域、福建省、江蘇省、浙江省、山東省東部以及瓊州海峽周圍區(qū)域集中分布.其他城市大多處于磨合階段，個(gè)別城市如三亞市等屬于拮抗階段和低水平耦合階段，零散分布在沿海地區(qū).

3.2 討 論

在互聯(lián)網(wǎng)體系的高速發(fā)展下，我國濱海城市現(xiàn)實(shí)與擬態(tài)人居環(huán)境指標(biāo)體系的耦合在整體上區(qū)域失調(diào)，各城市耦合程度差異顯著，且差異性越發(fā)明顯.擬態(tài)人居環(huán)境現(xiàn)狀與現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境指標(biāo)體系并未很好相融合，發(fā)展仍處于較無序狀態(tài).這與近年來電商等新興行業(yè)可能存在某種關(guān)系，故接下來的研究會繼續(xù)關(guān)注擬態(tài)人居環(huán)境的發(fā)展?fàn)顩r.但諸如深圳、上海等城市均處于較為有序的狀態(tài)，這些地區(qū)普遍特點(diǎn)是發(fā)展程度相比于其他地區(qū)較高，互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用以及相關(guān)知識在社會范圍內(nèi)普及程度較大.其中具體原因有待于進(jìn)一步探究.

本文將擬態(tài)人居環(huán)境系統(tǒng)與現(xiàn)實(shí)人居環(huán)境系統(tǒng)進(jìn)行耦合協(xié)調(diào)研究，為構(gòu)建人居環(huán)境研究體系提供新方向，但研究中有不足之處：首先，由于百度指數(shù)平臺數(shù)據(jù)獲取及各濱海城市統(tǒng)計(jì)年鑒更新時(shí)間不統(tǒng)一的限制，只能研究2012—2018年間的耦合協(xié)調(diào)度規(guī)律，研究時(shí)間跨度較短；其次，由于研究區(qū)域廣泛，只能分析濱海城市耦合協(xié)調(diào)度、耦合協(xié)調(diào)度整體走向及部分典型地區(qū)耦合協(xié)調(diào)情況，沒有針對具體城市進(jìn)行驅(qū)動力機(jī)理分析.接下來將繼續(xù)深入研究各濱海城市耦合協(xié)調(diào)驅(qū)動機(jī)理.