生态学报  2017, Vol. 37 Issue (23): 8058-8066

文章信息

王翠平, 丁黎.
WANG Cuiping, DING Li.
城市扩张背景下城市群环境问题的区域性特征分析
Regional characteristics analysis of environmental problems in urban agglomerations undergoing urban expansion
生态学报. 2017, 37(23): 8058-8066
Acta Ecologica Sinica. 2017, 37(23): 8058-8066
http://dx.doi.org/10.5846/stxb201705250968

文章历史

收稿日期: 2017-05-25
网络出版日期: 2017-09-09
城市扩张背景下城市群环境问题的区域性特征分析
王翠平1 , 丁黎2     
1. 集美大学理学院, 厦门 361021;
2. 国家测绘局大地测量数据处理中心, 西安 710054
摘要: 作为区域空间组织的重要形式,城市群已经成为促进城市化快速发展的重要地区,同时也逐渐成为生态环境问题高度集中的地区。采用夜晚灯光影像在分析京津冀、长江三角洲和珠江三角洲城市群空间扩张进程的基础上,从空气质量、工业固体废物处置利用情况以及植被覆盖度3个方面对三大城市群环境问题的区域性特征及其敏感区进行分析。结果表明:三大城市群空间扩张进程不断加快,并逐渐形成城市用地连绵区,长江三角洲城市群城市用地连绵区范围最大,珠江三角洲城市群城市用地连绵区范围高于京津冀城市群;从城市群层面看,三大城市群在空气质量、工业固体废物综合利用率以及植被覆盖度演变方面已呈区域性特征,城市化水平与工业固体废物综合利用率呈正相关,与城市群植被覆盖度呈负相关;从城市层面来看,空间扩张较快的宁波市和北京市为长江三角洲和京津冀城市群在空气质量、工业固体废物综合利用率以及植被覆盖度方面的敏感区,中山市为珠江三角洲在工业固体废物综合利用率以及植被覆盖度方面的敏感区。环境问题的区域特征以及环境敏感区分析对环境治理工作具有一定的指导作用,对区域的可持续发展具有一定的现实意义。
关键词: 夜晚灯光影像     空间扩张     环境问题     城市群     敏感区    
Regional characteristics analysis of environmental problems in urban agglomerations undergoing urban expansion
WANG Cuiping 1, DING Li 2     
1. School of Science, Jimei University, Xiamen 361021, China;
2. Geodetic Data Processing Center, State Bureau of Surveying and Mapping, Xi'an 710054, China
Abstract: As an important spatial form of regional spatial organizations, urban agglomeration has become an important aspect of rapid urbanization because it gradually leads to a highly concentrated region with large eco-environmental problems. Night time light image was adopted to analyze spatial expansion in the Beijing-Tianjin-Hebei, Yangtze River Delta, and Zhujiang River Delta urban agglomerations. We also analyzed the regional characteristics and areas that are sensitive to environmental problems, including air quality, comprehensive use of industrial solid wastes, and vegetation coverage. Spatial expansion of the three urban agglomerations is increasing and interlocking regions of urban land have gradually formed. The interlocking regions were largest in the Yangtze River Delta and smallest in Beijing-Tianjin-Hebei area. The regional characteristics for the three urban agglomerations are presented in terms of air quality, comprehensive use of industrial solid wastes, and vegetation coverage. The air quality in the Zhujiang River Delta cities was highest and lowest in the cities that make up Beijing-Tianjin-Hebei. The comprehensive use of industrial solid waste in the Yangtze River Delta cities was highest, but was lowest in in Beijing-Tianjin-Hebei. Vegetation degradation in the Yangtze River Delta was most serious, but was least serious in Beijing-Tianjin-Hebei. The air quality and comprehensive use of industrial solid waste regional characteristics were correlated with spatial expansion in the three urban agglomerations. There was a positive correlation between urbanization level and the comprehensive use of industrial solid waste as well as between urbanization level and vegetation coverage. Areas that are sensitive to poor air quality, the comprehensive use of industrial solid waste, and vegetation coverage were identified, and the sensitive areas were correlated with spatial expansion characteristics in the three urban agglomerations. Spatial expansion was faster in Ningbo and Beijing (cities in the Yangtze River Delta and Beijing-Tianjin-Hebei, respectively), which were sensitive to poor air quality, industrial solid waste, and vegetation coverage. Zhongshan in the Zhujiang River Delta was sensitive to the comprehensive use of industrial solid waste and vegetation coverage. The analysis of regional characteristics and environmentally sensitive areas is important if environmental protection and sustainable development is to improve.
Key words: night time light image     spatial expansion     environmental problems     urban agglomeration     sensitive areas    

近200年来世界上最大的社会变动是人口向城市大规模聚集, 2008年世界城市人口首次超过农村人口, 标志着人类开始进入城市型社会[1]

20世纪90年代以来, 中国的城市化进程也进入到了加速发展时期[2], 农村人口逐渐向城市转移, 人口城市化率(城镇人口占总人口的百分比)从1990年的26.41%提高到2014年的54.77%[3]。随着人口与经济的快速发展, 城市用地范围不断扩张, 城市用地扩张成为表征城市化进程的一个重要特征[4]。随着城市扩张的不断加剧, 城市环境也将受到影响[5-6], 因此城市扩张对城市环境的影响成为国内外的研究热点[7-12]

中国十分重视城市群的发展, 国务院提出在“十三五”期间将全力推进城市群建设, 来加快城镇化进程。京津冀、长江三角洲、珠江三角洲三大城市群主导中国经济的发展[13], 其空间扩张进程也在不断加快, 并且已逐渐在城市间形成城市用地连绵区[14], 城市用地扩张模式逐渐向城市集群协同发展的区域性特征演化。随着城市化水平的快速发展, 城市群成为区域空间组织的重要形式, 并且已经逐渐成为促进城市化快速发展的重要地区, 同时城市群也已逐渐成为资源短缺、环境污染、生态破坏等问题高度集中的地区[15]

环境敏感区是指对人类的生存与发展具有重要价值或者一旦改变其原来状态容易产生各种生态环境问题的区域[16-17]。环境敏感区的提出旨在通过设立需要特殊保护的区域来维护区域生态服务功能[18]。虽然国家设立了诸多的环境保护区[19], 但环境问题仍然是我国快速城市化进程的一个严峻问题[20]。其主要原因为快速的城市化进程使城市出现了“超载现象”[21], 即城市环境保护未与城市化进程同步。故笔者认为环境敏感区不仅只是需要特殊保护的区域, 还应包括城市化进程中环境问题渐显且有可能对城市环境和人类健康构成威胁, 污染防治又有一定难度的区域[22]。因此以京津冀、长江三角洲、珠江三角洲城市群为研究对象, 从环境质量、污染防治和环境基础设施状况方面分析环境问题的区域化特征, 并探索城市群内环境问题的敏感区, 为区域环境问题监测提供科学依据, 对区域的可持续发展也具有一定现实意义。

1 三大城市群空间扩张特征

基于本文作者之前的研究基础[14], 采用夜晚灯光影像数据提取三大城市群1992、1995、2000、2005和2010年城市用地, 并进一步提取城市群的空间扩张信息, 如图 1所示。由图 1可知, 1992—2010年, 三大城市群城市用地不断扩张, 但城市用地大幅度扩张发生在2005—2010年间, 1992—2005年间城市用地扩张幅度相对较小, 长江三角洲城市群城市用地跨越行政区边界在城市间的连绵区趋势高于珠江三角洲和京津冀城市群, 珠江三角洲城市用地跨越行政区边界在城市间的连绵区趋势高于京津冀城市群, 表明长江三角洲城市群城市扩张进程高于珠江三角洲和京津冀城市群, 珠江三角洲城市群城市扩张进程高于京津冀城市群。1992年长江三角洲城市群城市用地跨越了行政区边界形成了覆盖上海、苏州以及无锡的城市用地连绵区, 至2010年长江三角洲城市群的城市用地以自北向南多个城市中心为轴连绵发展。长江三角洲城市群总的扩张趋势为以上海、苏州和无锡形成的城市集群为中心进行扩张, 并以南京、杭州、宁波等单个核心城市为中心向周围扩张, 并逐渐扩张为以上海、苏州和无锡为轴向的自北向南带状连绵区。2010年长江三角洲城市群的城市用地连绵区覆盖了除台州以外的所有城市, 同时1992—2010年间长江三角洲城市群的城市用地扩张趋势是向沿海的东部地区扩张, 远离海岸带的西部地区城市用地扩张相对缓慢, 表明地理自然条件的优势对城市用地扩张具有明显的驱动作用。1992年京津冀城市群的城市用地主要是呈点状形式分布于该城市群的东南部, 北京、天津和唐山的城市用地呈现明显的三足鼎立态势;至2010年京津冀城市群的城市用地连绵区覆盖了北京、天津、唐山、廊坊、秦皇岛、保定和石家庄, 然而承德和张家口的城市用地扩张较慢仍呈点状形式存在。1992—2010年京津冀城市群城市用地总的扩张趋势为以北京、天津、唐山等城市为中心向东南部扩张并逐渐形成城市用地连绵区, 西北地区的城市用地仍然是小幅度的缓慢扩张。表明北京市作为我国的政治文化中心对城市用地的发展具有很好的推动作用。1992年珠江三角洲城市群的城市用地在东南部已经形成了连绵区, 其范围覆盖了广州、深圳、珠海、中山、东莞以及佛山等城市, 并且在1992—2010年间以该城市用地连绵区为中心逐步向东北部和西南部扩张, 但在这期间城市用地扩张幅度不是很大。表明珠江三角洲城市群城市用地扩张较早, 1992年前就已完成了覆盖中心城市集群的城市用地扩张, 但珠江三角洲城市群西北部的城市用地扩张不是很明显, 城市群中心城市的推动作用不明显。

图 1 1992—2010年三大城市群空间扩张 Fig. 1 The spatial expansion of the three urban agglomerations from 1992 to 2010
2 城市扩张背景下三大城市群环境问题的区域特征

从环境空气质量、工业固体废物处置利用率以及城市绿化覆盖率分析三大城市群的城市环境质量、污染防治和城市环境基础设施状况。

2.1 环境空气质量分析 2.1.1 数据

API(空气污染指数)是世界上许多发达国家和地区用来评估空气质量状况的一种指标, 是一种反映和评价空气质量的度量尺度方法[23]。空气质量优良率为全年API达到二级和优于二级的天数占全年天数的百分比。文中所用API数据主要来自环保部发布的重点城市空气质量报告以及江苏省、浙江省、河北省和广东省环保厅发布的城市环境空气质量日报。

2.1.2 三大城市群空气质量区域特征及其敏感区分析

图 2为2000—2010年三大城市群各城市的空气质量优良率情况。总体来看, 2000—2010年三大城市群各城市空气质量差异显著, 具有区域性特征。珠江三角洲城市群内的城市空气质量普遍优于长江三角洲和京津冀城市群中的城市, 长江三角洲城市群内的城市空气质量普遍优于京津冀城市群中的城市。具体来看, 长江三角洲城市群内只有宁波市的空气质量优良率一直呈下降趋势, 虽然其空气质量优良率高于南京和杭州市, 但其持续下降的趋势使其空气质量在一定程度上存在恶化的风险, 由城市扩张分析可知宁波市的城市用地扩张进程仍在加剧, 因此宁波市是长江三角洲城市群空气质量方面的敏感区;京津冀城市群各城市空气质量都向良好的趋势发展, 只有北京市的空气质量相对较差, 其2010年的空气质量优良率还不到80%, 北京市的城市扩张进程明显高于其他城市, 表明快速城市扩张进程中北京市的空气质量还需继续改善;珠江三角洲城市群的空气质量都较好, 只有广州市在2003和2004年的空气质量优良率不足90%, 相对较低, 但已得到改善, 珠江三角洲城市群在空气质量方面各城市控制较均衡。

图 2 2000—2010年三大城市群各城市空气质量优良率 Fig. 2 The excellent and good rate air quality of every city in the three urban agglomerations from 2000 to 2010
2.2 工业固体废物综合利用率分析 2.2.1 数据

工业固体废物综合利用率从工业固体废物角度反映了城市的环境控制能力。数据来源于中国城市统计年鉴中环境方面的数据, 从2003年起, 中国城市统计年鉴中包含工业固定废物综合利用率的数据, 故分析2003—2010年三大城市群的工业固定废物综合利用率区域化特征及其敏感城市。

2.2.2 三大城市群工业固体废物综合利用率区域特征及其敏感区分析

图 3为2003—2010年长江三角洲、京津冀和珠江三角洲三大城市群各城市工业固体废物综合利用率均值情况。总体来看, 2003—2010年三大城市群工业固体废物综合利用率区域间差异明显, 区域性特征显现。长江三角洲城市群各城市工业固体废物综合利用率的普遍高于珠江三角洲和京津冀城市群, 珠江三角洲城市群各城市工业固体废物综合利用率普遍高于京津冀城市群, 该特征与三大城市群空间扩张特征一致, 即城市用地扩张较快的城市群工业固体废物综合利用率较高。

图 3 2003—2010年三大城市群各城市工业固体废弃物综合利用率 Fig. 3 Ratio of industrial solid wastes comprehensively utilized of every city in the three urban agglomerations from 2003 to 2010

长江三角洲城市群内只有宁波市的工业固体废弃物综合利用率呈下降趋势, 虽然其工业固体废弃物综合利用率高于绍兴市, 但其持续下降的趋势使其工业固体废弃物综合利用在一定程度上存在弱化的趋势, 由城市用地扩张分析可知宁波市的空间扩张明显高于绍兴市, 因此长江三角洲城市群中宁波市在工业固体废弃物综合利用方面的具有一定敏感性;京津冀城市群中北京和秦皇岛市的工业固体废弃物综合利用呈明显弱化趋势, 北京市的城市扩张进程明显高于其他城市, 表明在城市快速扩张进程中北京市的工业固体废弃物综合利用还需继续强化;珠江三角洲城市群只有中山市工业固体废弃物综合利用呈弱化趋势, 虽然其工业固体废弃物综合利用率高于肇庆和惠州市, 但由中山市城市扩张进程可知中山市的城市用地扩张强度高于肇庆和惠州, 因此其高强度的城市扩张进程和工业固体废弃物综合利用的弱化趋势使其在工业固体废弃物综合利用方面存在一定的敏感性。

2.3 植被覆盖度演变分析 2.3.1 数据

地表植被覆盖变化对地理环境将产生巨大影响, 对地表植被覆盖变化进行研究可以为制定合理的土地利用方式提供科学依据[24-25]。每年最大化NDVI(归一化植被覆盖指数, Normalized Difference Vegetation Index)是一年内植被最丰盛时期的NDVI值, 其变化可以反映因气候和人为因素导致的植被年际变化[26]。采用最小次方线性回归方程的斜率[27-30](Θslope)来反映MNDVI(每年最大化NDVI)的变化趋势, Θslope大于0说明植被呈改善的趋势, Θslope小于0说明植被呈退化的趋势。所用数据来源于“黑河计划数据管理中心”(http://westdc.westgis.ac.cn)中国地区长时间序列SPOT_Vegetation植被指数数据集。该数据集为2000—2008年的全国的NDVI旬数据, 通过最大化处理得到三大城市群2000—2008年的MNDVI

2.3.2 三大城市群植被覆盖度区域特征及其敏感区分析

表 1图 4是2000—2008年三大城市群MNDVI的变化趋势。三大城市群的植被覆盖度呈显著的区域特征, 城市用地扩张最快的长江三角洲城市群植被覆盖退化的区域明显高于珠江三角洲和京津冀城市群, 而其植被覆盖改善的区域又明显低于珠江三角洲和京津冀城市群;城市用地扩张进程高于京津冀城市群的珠江三角洲城市群植被覆盖退化的区域明显高于京津冀城市群, 而其植被覆盖改善的区域又明显低于京津冀城市群。

表 1 三大城市群2000—2008年MNDVI变化趋势 Table1 The change trend of MNDVI of the three urban agglomerations from 2000 to 2008
MNDVI变化趋势
The change trend of MNDVI
变化程度
Change degree
长江三角洲
Yangtze River Delta
京津冀
Beijing-Tianjin-Hebei
珠江三角洲
Zhujiang River Delta
面积/km2
Area
占比/%
Proportion
面积/km2
Area
占比/%
Proportion
面积/km2
Area
占比/%
Proportion
Θslope≤-0.0178 严重退化 951 0.78 212 0.09 97 0.78
-0.0178<Θslope≤-0.0098 中度退化 2303 1.9 319 0.13 289 1.9
-0.0098<Θslope≤-0.0037 轻微退化 3992 3.29 630 0.26 568 3.29
-0.0037<Θslope≤0.0025 基本不变 6797 5.6 1786 0.75 1476 5.6
0.0025<Θslope≤0.0080 轻微改善 9440 7.78 5207 2.17 3277 7.78
0.0080<Θslope≤0.0129 中度改善 12666 10.43 13031 5.44 7142 10.43
Θslope>0.0129 明显改善 85265 70.23 218545 91.16 45327 70.23

图 4可知, 长江三角洲城市群地表植被覆盖退化的区域主要集中在城市用地扩张进程较快的上海、苏州、无锡、常州的部分区域以及宁波中心城区, 特别是已经形成城市用地连绵区的上海、苏州、无锡和常州的地表植被覆盖退化的区域在城市间已呈明显的连绵形式, 其他城市地表植被覆盖退化区域的比例则相对较小;京津冀城市群地表植被覆盖退化的区域主要分布在城市用地扩张进程较快的北京、天津和唐山, 但植被覆盖退化的面积相对都较小且退化区域也较分散, 其他城市地表植被覆盖退化都很小;珠江三角洲城市群地表植被覆盖退化的区域主要分布在城市用地扩张进程较快的广州、中山、佛山和东莞, 珠江三角洲城市群其他各城市植被覆盖退化的面积也相对较小且退化区域也较分散, 只有中山市植被覆盖退化相对较集中的分布在城市中心区域。由城市群扩张特征可知, 长江三角洲城市群中覆盖上海、苏州、无锡和常州的城市用地连绵区已形成, 且其植被覆盖退化区域也逐渐呈连绵趋势, 而宁波市仍然存在较大的城市用地扩张潜力, 因此植被覆盖也将面临潜在的退化趋势, 即宁波市是长江三角洲城市群植被覆盖退化方面的敏感区;京津冀城市群各城市植被退化趋势整体上相对较弱, 而植被退化相对较强的区域仍然是城市化进程较快的北京市和天津市, 因此对于北京市仍需加强植被覆盖的保护工作;珠江三角洲城市群城市用地扩张较快的城市植被覆盖退化也较快, 但植被退化分布的都较分散, 只有中山市的植被覆盖退化区域集中在城市中心区域, 表明中山市植被覆盖退化仍然具有向城市边缘区域扩散的风险, 因此中山市植被覆盖退化存在一定的敏感性。

图 4 三大城市群植被覆盖度变化趋势 Fig. 4 The change trend of MNDVI of the three urban agglomerations from 2000 to 2008
3 结论

随着城市化进程的加快, 城市群已经成为区域空间组织的重要形式, 并逐渐成为城市化快速发展的重要地区。随着城市群扩张进程的加快, 其城市用地扩张呈区域化特征, 在城市群内形成覆盖多个城市的城市用地连绵区, 表明城市群中城市间的关系越来越紧密, 城市群的环境问题也逐渐呈现区域性特征。在分析京津冀、长江三角洲和珠江三角洲城市群空间扩张的基础上, 分析三大城市群的空气质量、工业固体废物综合利用情况以及植被覆盖度演变。得出如下结论:

(1) 1992—2010年, 三大城市群城市用地扩张进程不断加快, 城市用地不断向外扩张并逐渐形成覆盖多个城市的城市用地连绵区。长江三角洲城市群城市用地逐渐扩张为以上海、苏州和无锡为轴向的自北向南带状连绵区;京津冀城市群城市用地连绵区覆盖了北京、天津、唐山、廊坊、秦皇岛、保定和石家庄;珠江三角洲城市群形成了由广州、深圳、珠海、中山、东莞以及佛山的城市用地组成的连绵区。长江三角洲城市群城市用地扩张进程高于珠江三角洲和京津冀城市群, 珠江三角洲城市群城市用地扩张进程高于京津冀城市群。

(2) 三大城市群在空气质量、工业固体废物综合利用率以及植被覆盖度演变方面已具有区域化特征, 且与三大城市群城市用地扩张特征具有一定的相关性。珠江三角洲城市群内的城市空气质量普遍优于长江三角洲和京津冀城市群中的城市, 长江三角洲城市群内的城市空气质量普遍优于京津冀城市群中的城市;长江三角洲城市群各城市的工业固体废物综合利用率普遍高于珠江三角洲和京津冀城市群各城市, 珠江三角洲城市群各城市工业固体废物综合利用率普遍高于京津冀城市群各城市, 表明城市用地扩张进程与工业固体废物综合利用率呈正相关;长江三角洲城市群的植被覆盖度演变情况明显劣于珠江三角洲和京津冀城市群, 而珠江三角洲城市群植被覆盖度演变情况明显劣于京津冀城市群, 表明城市群空间扩张进程与城市群植被覆盖度演变呈负相关。

(3) 空气质量、工业固体废物综合利用率以及植被覆盖度在三大城市群中存在典型的敏感区。长江三角洲城市群在空气质量、工业固体废物综合利用情况以及植被覆盖度演变方面的敏感区都为宁波市;京津冀城市群在空气质量、工业固体废物综合利用情况以及植被覆盖度演变方面的敏感区都为北京市;珠江三角洲城市群在空气质量方面的敏感区不突出, 在工业固体废物综合利用情况以及植被覆盖度演变方面的敏感区为中山市。

城市群已经成为城市化发展的重要区域, 其城市用地的连绵区态势, 在一定程度上导致了环境问题的区域性特征, 区域性环境问题使环境的综合治理工作变得更加严峻。环境敏感区对环境治理工作具有一定的指引作用, 对区域的可持续发展具有一定的现实意义。

参考文献
[1] 赵景柱, 石龙宇, 高莉洁, 郭青海, 崔胜辉, 颜昌宙, 邱全毅, 唐立娜, VauseJ, 邵国凡, 魏晓华. 2010中国可持续城市发展报告. 北京: 科学出版社, 2010: 1–1.
[2] 闫小培, 林彰平. 20世纪90年代中国城市发展空间差异变动分析. 地理学报, 2004, 59(3): 437–445. DOI:10.11821/xb200403014
[3] 中华人民共和国国家统计局. 中国统计年鉴. 北京: 中国统计出版社, 2015: 1–100.
[4] 卓莉, 李强, 史培军, 陈晋, 郑璟, 黎夏. 基于夜间灯光数据的中国城市用地扩展类型. 地理学报, 2006, 61(2): 169–178. DOI:10.11821/xb200602006
[5] Hietel E, Waldhardt R, Otte A. Analysing land-cover changes in relation to environmental variables in Hesse, Germany. Landscape Ecology, 2004, 19(5): 473–489. DOI:10.1023/B:LAND.0000036138.82213.80
[6] De Ridder K, Lefebre F, Adriaensen S, Arnold U, Beckroege W, Bronner C, Damsgaard O, Dostal I, Dufek J, Hirsch J, IntPanis L, Kotek Z, Ramadier T, Thierry A, Vermoote S, Wania A, Weber C. Simulating the impact of urban sprawl on air quality and population exposure in the German Ruhr area. Part I:reproducing the base state. Atmospheric Environment, 2008, 42(30): 7059–7069. DOI:10.1016/j.atmosenv.2008.06.045
[7] Svirejeva-Hopkins A, Schellnhuber H J. Urban expansion and its contribution to the regional carbon emissions:using the model based on the population density distribution. Ecological Modelling, 2008, 216(2): 208–216. DOI:10.1016/j.ecolmodel.2008.03.023
[8] Lin C Y, Chen W C, Liu S C, An Liou Y, Liu G R, Lin T H. Numerical study of the impact of urbanization on the precipitation over Taiwan. Atmospheric Environment, 2008, 42(13): 2934–2947. DOI:10.1016/j.atmosenv.2007.12.054
[9] 吴永娇, 马海州, 董锁成. 城市扩张进程中水环境污染成本响应模拟. 地理研究, 2009, 28(2): 311–320.
[10] 邓玉娇, 匡耀求, 单海滨, 王捷纯. 城镇用地扩张对城市热环境的影响. 生态学杂志, 2009, 28(11): 2347–2352.
[11] 董仁才, 李思远, 全元, 董志南, 李春明, 郑拴宁, 刘昱聪. 城市可持续规划中的生态敏感区避让分析——以丽江市为例. 生态学报, 2015, 35(7): 2234–2243.
[12] 谢高地, 张彪, 鲁春霞, 肖玉, 刘春兰, 张波, 徐谦, 李令军, 曹志萍, 李娜, 陈文辉, 章予舒, 冷允法. 北京城市扩张的资源环境效应. 资源科学, 2015, 37(6): 1108–1114.
[13] 肖金成, 袁朱. 中国将形成十大城市群. 中国经济时报, 2007-03-29(005)[2017-07-07]. http://www.ce.cn/cysc/zjxw/200703/29/t20070329_10858330_1.shtml.
[14] 王翠平, 王豪伟, 李春明, 董仁才. 基于DMSP/OLS影像的我国主要城市群空间扩张特征分析. 生态学报, 2012, 32(3): 942–954.
[15] 刘晓丽, 方创琳. 城市群资源环境承载力研究进展及展望. 地理科学进展, 2008, 27(5): 35–42. DOI:10.11820/dlkxjz.2008.05.005
[16] Ndubisi F, DeMeo T, Ditto N D. Environmentally sensitive areas:a template for developing greenway corridors. Landscape and Urban Planning, 1995, 33(1/3): 159–177.
[17] 王瑾, 钱新, 洪坚平, 钱瑜. 忻州市土地利用现状的环境敏感区分析. 中国环境科学, 2010, 30(12): 1702–1707.
[18] 陈诚, 陈雯, 王波. 环太湖地区环境敏感区划定与分区. 经济地理, 2009, 29(1): 97–101.
[19] 赵广华, 田瑜, 唐志尧, 李俊生, 曾辉. 中国国家级陆地自然保护区分布及其与人类活动和自然环境的关系. 生物多样性, 2013, 21(6): 658–665.
[20] 尹德挺, 王雪辉, 苏杨. 城市化与城市环境问题:作用机理与应对策略——基于行动者系统动力理论的视角. 北京行政学院学报, 2013(1): 99–103.
[21] 詹姆斯·S. 科尔曼. 社会理论的基础. 邓方, 译. 北京: 社会科学文献出版社, 1999: 50-100.
[22] 贾建霞. 环境成本内在化对我国环境敏感产业贸易竞争力的影响[D]. 青岛: 中国海洋大学, 2009. http://cdmd.cnki.com.cn/Article/CDMD-10423-2009173056.htm
[23] Cheng W L, Kuo Y C, Lin P L, Chang K H, Chen Y S, Lin T M, Huang R. Revised air quality index derived from an entropy function. Atmospheric Environment, 2004, 38(3): 383–391. DOI:10.1016/j.atmosenv.2003.10.006
[24] Cramer W P, Leemans R. Assessing impacts of climate change on vegetation using climate classification systems//Solomon A M, Shugart H H eds. Vegetation Dynamics Modelling and Global Change. New York:Chapman & Hall, 1993:190-217.
[25] 张月丛, 赵志强, 李双成, 孟宪锋. 基于SPOT NDVI的华北北部地表植被覆盖变化趋势. 地理研究, 2008, 27(4): 745–754.
[26] Lovell J L, Graetz R D. Filtering pathfinder AVHRR land NDVI data for Australia. International Journal of Remote Sensing, 2001, 22(13): 2649–2654. DOI:10.1080/01431160116874
[27] Stow D, Daeschner S, Hope A, Douglas D, Petersen A, Myneni R, Zhou L, Oechel W. Variability of the seasonally integrated normalized difference vegetation index across the north slope of Alaska in the 1990s. International Journal of Remote Sensing, 2003, 24(5): 1111–1117. DOI:10.1080/0143116021000020144
[28] 宋怡, 马明国. 基于SPOT VEGETATION数据的中国西北植被覆盖变化分析. 中国沙漠, 2007, 27(1): 89–93.
[29] 张月丛, 赵志强, 李双成, 孟宪锋. 基于SPOT NDVI的华北北部地表植被覆盖变化趋势. 地理研究, 2008, 27(4): 745–754.
[30] 邱海军, 曹明明. 基于SPOT VEGETATION数据的中国植被覆盖时空变化分析. 资源科学, 2011, 33(2): 335–340.