刘希朝，李效顺※，陈 鑫，张驭航，李光亮，沈春竹

（1.中国矿业大学中国资源型城市转型发展与乡村振兴研究中心，徐州 221116；2.自然资源部海岸带开发与保护重点实验室，南京 210095；3.清华大学地球系统科学系，北京 100084）

0 引言

改革开放以来，中国城镇化率由1978 年的17.90%提高到2021 年的64.72%，以年均1%的增长速度在全球范围内领先，城市建成区面积由1981 年的0.70 万km2扩张至2020 年的6.07 万km2，增长了近9 倍且提前突破规划指标[1]。快速城镇化在推动社会经济发展的同时，引发了耕地资源紧张、空间冲突升级、生态环境恶化及生态服务功能降低等一系列问题[2-3]，阻碍了城镇化发展质量的提升，给区域可持续发展带来压力与挑战。随着国家新型城镇化战略的实施和生态文明建设的推进，研究城镇化与生态环境的交互关系，推进两者协调发展，已经成为现阶段及未来研究的重点。

城镇化与生态环境之间存在密不可分的联系，国内外学者从不同视角，运用不同的方法开展了大量的研究。国外学者较早提出环境库兹涅兹曲线、格兰杰因果检验、脱钩理论等研究环境问题与经济发展之间的关系[4-6]，国内学者借鉴、改进后，主要将其应用于研究碳排放、能源利用、环境污染等与经济增长之间的关系[7-9]。然而上述3 个模型侧重于两者之间的单向影响，因此，物理学中的“耦合”概念被引入资源环境领域，学者们展开了对城镇化与生态环境耦合的机理研究，提出了耦合魔方、耦合圈等理论模型[10-12]。在实证研究方面，耦合协调度模型广泛应用于全国、省域、流域、城市群、城市等各尺度，学者们多通过单一代表性指标或构建综合评价指标体系，分析城镇化与生态环境之间的耦合协调关系[2,13-16]；在城市内部，学者们多以土地利用数据为基础，通过构建城镇化水平指数、景观生态风险指数，分析两者之间的耦合协调关系[3,17-18]。

总体而言，城镇化与生态环境关系的相关研究较为丰富，在研究内容方面，多数采用单一或多个指标评价分析两者的关系，在研究方法方面，多数运用耦合协调度等计量模型分析两者之间的关系，缺少从空间格局视角分析两者在空间上的冲突状况，并且综合数值耦合和空间冲突的研究文献较少。鉴于此，本文融合指标数值和空间格局两个视角，分析城镇化与生态环境的交互关系，提出差异化的发展建议，以期为区域高质量发展提供定量参考和决策依据。

1 研究框架与方法

1.1 研究框架

城镇化是一系列因素演化和转型的过程，不仅通过人口增长、经济发展和社会进步驱动区域生态环境变化，其发展也需要生态环境本底条件的支撑，如资源承载能力、生态服务能力等，因此城镇化与区域生态环境呈“动态权衡”发展态势。生态环境涵盖水、土、气等诸多自然要素，自然资源开发利用的压力会对城镇化进程产生制约作用，生态环境的保护与改善也需要合理的城市发展和建设作为支撑，因此生态环境对城镇化具有“制约调整”等影响。整体来看，城镇化与生态环境既有各自系统的演化规律，两个系统之间又互相影响和支撑。促进两系统耦合协调发展，将城市空间建设在适宜的生态环境空间上是实现区域高质量发展的前提。因此，本文构建了如图1 所示的研究框架。

图1 研究框架Fig.1 Research framework

如图1 所示，本文首先从指标数值耦合视角切入，构建“人口-经济-社会”三位一体的综合城镇化评价体系和“压力-承载-保护”互馈响应的生态环境评价指标体系，通过选取指标和确定权重测算综合城镇化水平及生态环境水平，进而运用耦合协调度模型测算城镇化与生态环境的耦合协调度并划分耦合协调类型。其次，从空间格局冲突视角切入，综合水源涵养、土壤保持和生物多样性3 种生态服务功能，评价生态环境保护重要性并划分等级，同时提取城镇建设用地并分析其空间布局特征，进而通过空间叠加，得到建设用地在各等级中的占比情况，通过构建空间冲突强度指数，诊断城镇建设用地与生态环境保护重要性的空间冲突情况并划分冲突等级。最后，融合双视角分析结果，提出不同区域城镇化和生态环境协调发展的差异化建议。

1.2 研究区概况

江苏省地处中国大陆东部沿海地区，介于东经116°18′～121°57′，北纬30°45′～35°20′之间，面积约10.72 万km2，下辖13 个地级市（图2）。2022 年地区生产总值122 875.60 亿元，比上年增长2.80%，城镇化率达到74.40%，近10 a 提升了14.18%，且始终比全国平均水平高出10%～15%。在经济迅速发展的同时，该地区也面临着生态环境恶化、土地利用结构不合理、建设占用生态用地等困境，尤其在同一政策环境下，江苏省区域发展不协调问题突出，苏北、苏中和苏南发展差异明显：2021 年，苏南、苏中、苏北城镇化率分别为82.60%、70.60%和64.80%，苏南生产总值（66 647.91亿元）、工（企）业单位数量（32 139 个）大于苏中和苏北之和，苏北的农作物播种面积和粮食产量是苏南的5 倍以上。江苏省的发展是全国地区发展的缩影，也是长江经济带、长三角城市群发展的重要支点，因此选择江苏省作为研究区，探索城镇化与生态环境之间的关系并提出发展建议，能够为其他区域提供参考借鉴。

图2 研究区位置Fig.2 Location of study area

1.3 数据来源与预处理

考虑数据可获得性和研究可行性，本文将研究时段定为2000—2020 年，所用的数据包括：2000、2010 和2020 年土地利用数据、植被净初级生产力数据、NDVI数据和气象数据（年降水量、年平均气温），均为栅格数据（分辨率1 km），DEM 数据（分辨率90 m），以上数据均来源于中国科学院资源环境科学与数据中心（https://www.resdc.cn/）；土壤属性数据来源于世界土壤数据库（HWSD）的中国土壤数据集（v1.1），分辨率1 km；社会经济数据来源于《江苏统计年鉴》《江苏省国民经济与社会发展统计公报》、江苏省13 个地级市的统计年鉴和统计公报以及住房与城乡建设部、各地级市统计局、环保局等网站的信息。

运用ENVI 对2000、2010 和2020 年的土地利用栅格数据进行精度检验，3 期影像的综合精度达91%以上，根据中国多时期土地利用遥感监测数据集（CNLUCC）的分类系统，在ArcGIS 中提取城镇建设用地，并转为矢量数据，以便分析城镇建设用地扩张特征。在ArcGIS 中将DEM 数据重采样为1 km 分辨率，运用分析工具中的坡度分析，提取坡度信息。在中国土壤数据集中，根据研究需要，主要获取土壤属性字段“T_USDA_TEX”用于计算土壤渗流因子，“T_SAND” “T_SILT” “T_CLAY”和“T_OC”用于计算土壤可蚀性因子。

1.4 研究方法

1.4.1 指标体系构建及权重计算

通过检索有关城镇化、城镇发展、区域发展、土地利用、生态环境等相关文献，筛选影响较大和出现频率较高的指标，再结合江苏省实际发展情况，参考具体研究成果[2,13-14,19-20]，本文从人口、经济、社会3 个维度选取能够表征城镇化发展进程的10 个指标，评价综合城镇化水平，从压力、承载和保护 3 个维度选取能够表征自然条件和人为作用下生态环境状况的10 个指标，评价生态环境水平。为消除量纲的影响，采用极差标准化法处理，并采用熵值法计算指标权重（表1）。

表1 综合城镇化水平和生态环境水平评价的指标体系Table 1 Index system for comprehensive urbanization level and ecological environment level evaluation

1.4.2 耦合协调度计算模型

城镇化与生态环境耦合度的计算式如下所示[21-22]：

式中A、B分别代表该区域城镇化和生态环境评价的得分（A、B通过表1 的评价指标体系计算得到），C为耦合度。但耦合度只代表各系统相互影响程度的强弱，并不能反映各系统之间是否是优质协调。所以利用式（2）和式（3）计算城镇化与生态环境的耦合协调程度[19,21-22]。

式中L为耦合协调水平的综合评价结果，α、β分别为城镇化和生态环境的权重，D为耦合协调度。城镇化与生态环境对城市发展起同等重要的作用[2,10,13]，所以α=β=0.5。

运用相对发展指数（M）可以进一步厘清城镇化与生态环境的内在联系[22-23]，计算式如下：

基于耦合协调度D和相对发展指数M的测算结果，借鉴物理学的划分标准，参考已有研究[20-23]，将城镇化与生态环境的耦合协调情况划分为5 个一级类，15 个二级类（表2）。

表2 城镇化和生态环境耦合协调类型Table 2 Types of coupling and coordination between urbanization and ecological environment

1.4.3 生态环境保护重要性评价

参考相关研究[15,24-28]，鉴于江苏省自然本底特征与生态环境现状，考虑到数据获取的有限性，本文选取具有代表性、能体现地区差异的水源涵养、土壤保持、生物多样性3 种生态服务功能进行评价，评价模型参考《生态保护红线划定指南》和《资源环境承载能力和国土空间开发适宜性评价技术指南（试行）》为生态环境保护重要性等级划分的依据。

1）水源涵养

水源涵养功能以水源涵养服务能力指数表示[27-29]，通过栅格计算器计算，计算式如下：

式中Wc为水源涵养服务能力指数，N为植被净初级生产力（g/(m2·a)），Fsic为土壤渗流因子，Fpre为年平均降水量因子，S为坡度因子，均为无量纲因子[27-29]。

2）土壤保持

土壤保持功能采用改进的土壤流失方程计算[15,28,30-31]，通过栅格计算器计算，计算式如下：

式中Ap为土壤保持量，R为降雨侵蚀力因子，K为土壤可蚀性因子，SL为坡长因子，CV为植被覆盖因子，P为水土保持措施因子，上述均为无量纲因子[30-31]。

3）生物多样性维护

生物多样性维护功能以生物多样性维护能力指数表示[27-28]，通过栅格计算器计算，计算式如下：

式中Sbio为生物多样性维护能力指数，Ftem为年平均气温因子，Fdem为高程因子，均为无量纲因子[27-28]。

4）综合服务重要性

将上述3 类评价结果等权叠加得到综合服务重要性，将其作为生态环境保护重要性等级划分的依据，结合自然断点法与经验知识，将生态环境保护重要性划分为低、较低、中等和高4 个等级[25-28]。由于该方法运用NPP 指标，未考虑河流、湖泊等水源地，因此将水源地作为高等级区域进行叠加[28]。

1.4.4 建设用地扩张强度指数

建设用地扩张强度指数（E）能够反映建设用地扩张的快慢[18,32]，计算式如下：

式中Ua为研究期初城镇建设用地面积，km2，Ub为研究期末城镇建设用地面积，km2，U为研究区总面积，km2，ΔT为研究时段，a。

1.4.5 空间冲突强度指数

参考有关空间冲突的研究[33-35]，本文通过定义“空间冲突强度指数”（IC）分析研究区建设用地与生态环境保护重要性的空间格局冲突，计算式如下：

式中Si为分布在第i级生态环境保护重要性等级的城镇建设用地的面积（i表示低、较低、中等和高4 个等级），km2，Sc为城镇建设用地总面积，km2。Fi表示城镇建设用地与第i级生态环境保护重要性等级的冲突程度，生态环境保护等级越高，冲突程度越大，Fi值越大。因此，对4 个等级进行赋值（低—1，较低—2，中等—3，高—4），并做归一化处理。IC值越大，表明建设用地分布在生态环境保护等级越高区域的规模越大，即城镇化发展与生态环境保护的空间冲突越严重。

2 结果与分析

2.1 城镇化与生态环境指标数值耦合分析

2.1.1 综合城镇化水平测算

2000—2020 年江苏省综合城镇化水平不断提升（表3），各地级市城镇化水平差异扩大，说明区域内部发展不均衡性增强。2000 和2010 年南京城镇化水平最高，2020 年无锡城镇化水平最高；2000 年宿迁城镇化水平最低，2010 和2020 年连云港城镇化水平最低；至2020 年，江苏省城镇化水平呈现南京、无锡和苏州“领跑”的特征。

表3 2000—2020 年综合城镇化水平和生态环境水平评价得分Table 3 Evaluation scores for comprehensive urbanization level and ecological environment level during 2000-2020

市域变化对比可知，苏南、苏中南通和泰州以及苏北宿迁，城镇化水平呈稳步上升趋势，其中无锡和苏州增加值最大，分别增加了0.30 和0.29；苏中扬州、苏北徐州、淮安和盐城，城镇化水平波动变化，但变化程度均较小。连云港的城镇化水平出现了明显的下滑，通过指标探究发现主要由人均社会固定资产、人均医院数量下降，城镇失业登记率上升引起。

从空间分布来看，城镇化水平呈现“南高北低”的分布特征，从大到小依次为苏南、苏中、苏北，且由全局自相关可知，2000、2010 和2020 年市域城镇化水平的Moran’ I 分别为0.40、0.44 和0.50，均通过显著性检验（P＜0.01），进一步验证了江苏省城镇化水平的空间聚集性趋于增强。

2.1.2 生态环境水平测算

2000—2020 年江苏省整体生态环境水平不断提升（表3），各地级市生态环境水平差异缩小。2000、2010 和2020 年生态环境水平高值分别出现在南京、镇江和南通；最低值出现在苏州。

市域变化对比可知，大部分城市的生态环境水平呈上升趋势：苏南（除南京）、苏中、苏北徐州、淮安和盐城的生态环境水平呈稳步上升趋势，其中，南通的上升幅度最大，由2000 年的0.33 增长到2020 年的0.76；苏北连云港和宿迁的生态环境水平先上升后下降，整体上升。而南京的生态环境水平整体下降，通过指标探究发现，主要由2010 和2020 年人均水资源和人均耕地面积大幅度减少导致。

从空间分布来看，生态环境水平较为平均，未出现梯度分级现象，且由全局自相关可知，2000、2010 和2020 年市域生态环境水平Moran’ I 分别为0.18、0.05 和-0.19，未通过显著性检验（P＞0.1），进一步验证了该省生态环境水平的空间聚集性减弱，趋于离散分布。

2.1.3 耦合协调度测算及类型划分

整体来看，2000—2020 年江苏省城镇化与生态环境的耦合协调度不断提升（图3），反映出自2000 年以来江苏省城镇化水平提升的同时，生态环境也在逐步改善。2000 和2010 年南京耦合协调度最高，2020 年无锡耦合协调度最高；2000 年宿迁耦合协调度最低，2010 和 2020 年连云港耦合协调度最低。

图3 江苏省城镇化与生态环境耦合协调度Fig.3 Coupling and coordination degree between urbanization and ecological environment in Jiangsu Province

市域变化对比可知，除连云港外，其余12 市的耦合协调度均上升，其中南通上升幅度最大，由2000 年的0.58 上升至2020 年的0.78，由基本协调升至高度协调等级；南京、镇江一直处于高度协调等级，无锡、苏州、常州和扬州均由中度协调升至高度协调等级，泰州和徐州分别由轻度失调和基本协调升至中度协调等级；宿迁、淮安和盐城分别由中/轻度失调升至基本协调等级。

从空间分布来看，江苏省城镇化与生态环境耦合协调度呈现“南高北低”空间梯度分级现象。且由全局自相关可知2000、2010 和2020 年市域耦合协调度的Moran’ I 分别为0.39、0.44 和0.45，均通过显著性检验（P＜0.01），进一步验证了江苏省城镇化与生态环境耦合协调度的空间聚集性趋于增强。

根据相对发展指数判断城镇化与生态环境的内在联系（表4），从类型划分和变化特征来看，苏南、苏中、苏北的差异明显。

表4 江苏省城镇化与生态环境耦合协调类型Table 4 Types of coupling and coordination between urbanization and ecological environment in Jiangsu Province

除镇江外，苏南各市由“高/中度协调—生态环境滞后”转变为“高度协调—生态环境滞后”，此区域的城镇化发展遥遥领先，生态环境水平的提升滞后于城镇化；镇江则表现为“高度协调—城镇化滞后”，由于其位于南京和常州之间，受到两市虹吸效应影响，经济发展受阻，城镇化水平低于苏南其余4 市。

苏中的南通和扬州分别由“基本/中度协调”转变为“高度协调—城镇化滞后”，南通注重生态保护，尤其在水气土污染治理方面取得较大成效，且受到上海的辐射作用，大量的资金和产业流通，在一定程度上提升了城镇化水平；扬州是大运河的原点，生态本底条件较好，伴随经济发展，城镇化水平虽有提升但仍滞后于生态环境水平。泰州由“轻度失调—城镇化受阻”转变为“中度协调—城镇化滞后”，泰州建市较晚，于1996 年由扬州划出，城镇化水平落后，但后期通过发展，城镇化水平逐渐提升，基础设施、绿地等内部要素获得同步发展，但仍存在高新技术缺乏、人才流失等问题。

苏北的徐州由“基本协调—城镇化滞后”转变为“中度协调—城镇化滞后”，徐州地理位置优越，水资源丰富，在苏北5 市的经济发展中一直处于领先地位，且作为资源枯竭型城市转型发展的代表，在采煤塌陷区生态修复和治理方面取得了较大成绩，由以高耗能高污染的煤炭产业为主转变为以工业机械等制造业为主，生态环境逐步改善，但相较苏南各市，缺少高新技术产业的支撑，在人口和经济城镇化方面仍有较大提升空间；淮安、盐城和宿迁由“中/轻度失调—城镇化受阻”转变为“基本协调—城镇化滞后”，3 市以农业发展为主，耕地资源和水资源丰富，生态本底条件较好，且工业发展较为薄弱，污染物排放较少，因此生态环境水平强于城镇化水平；连云港则由“轻度失调—城镇化受阻”倒退至“中度失调—城镇化受阻”，主要原因是连云港的产业转型较慢，社会发展资金投入较少，且受到上海港、舟山港、青岛港的制约，并没有发挥出港口优势，与其余各市的差距逐渐拉大。

至2020 年，苏南整体呈现“高度协调—生态环境滞后”特征，苏中整体呈现“高/中度协调—城镇化滞后”特征，苏北整体呈现“基本协调—城镇化滞后”特征，由此可见，苏南和苏中耦合协调水平较高，且苏南城镇化水平的提升快于生态环境水平的改善。

2.2 城镇化与生态环境空间格局冲突诊断

2.2.1 城镇建设用地扩张特征

2000—2020 年，江苏省城镇建设用地不断扩张，总面积由2000 年的2 803.66 km2增至 2020 年的8 513.35 km2，增幅达203.65%，扩张强度为0.28。2010—2020 年的扩张强度远大于2000—2010 年；2000—2010 年，各城市的扩张强度均小于0.35，60%以上城市的扩张强度小于0.10；2010—2020 年，60%以上城市的扩张强度大于0.35。表明随着城镇化进程的推进，建设用地扩张速度加快，各市之间的差距略有缓解但依然较大。

市域变化对比可知，苏州扩张强度最大，城镇建设用地由2000 年的461.17 km2扩张到2020 年的1 702.15 km2，扩张强度为0.72，其次是无锡，由2000 年的289.80 km2扩张到2020 年的861.30 km2，扩张强度为0.62，这与“后苏南模型”兴起，政府撤县设区等区划合并政策、开发区建设和配套公共设施建设有关；而盐城、淮安、连云港的扩张强度较小，分别为0.11、0.15 和0.16，说明其城镇建设仍处于发展期。与苏南各市相比，苏中和苏北各市在2010 年之后才步入发展快车道。从空间分布来看（图4），城镇建设用地扩张强度呈现“南高北低”空间分布特征，由于长江经济带的辐射作用，沿江城市的建设用地快速扩张，涌现沿长江发展的都市区。且由全局自相关可知2000—2020 年扩张强度指数的Moran’ I 为0.27，通过显著性检验（P＜0.01），说明城镇建设用地扩张空间聚集性明显，进一步验证了城镇建设用地扩张的空间分异性。

图4 江苏省城镇建设用地及其扩张强度的空间格局Fig.4 Spatial pattern of urban construction land and its expansion intensity in Jiangsu Province

2.2.2 生态环境保护重要性格局

通过叠加水源涵养、土壤保持、生物多样性3 种生态功能评价结果及水源地，得到江苏省生态环境保护重要性的评价结果（图5），通过统计生态环境保护重要性各等级面积可知，低等级区面积占比先增后减，其余等级区面积占比先减后增，整体变幅较小。

图5 江苏省生态环境保护重要性空间格局Fig.5 Spatial pattern of the importance of ecological environment protection in Jiangsu Province

高等级区约占总面积的26%～28%，在苏南、苏中、苏北均有分布：苏北的连云港南部、徐州东南部与宿迁东北部交界处、宿迁北部与淮安西南部，大规模集中在骆马湖、洪泽湖等水体以及低丘陵区域；苏中的扬州北部、泰州北部，大规模集中在高邮湖、里下河湖泊群等水体以及里下河低洼平原区域；苏南的苏州西南部和无锡南部，大规模集中在太湖区域。这些区域在水源涵养、土壤保持和生物多样性维持中发挥重要作用，需要重点保护。中等和较低区约占总面积的57%～63%，主要分布在低丘陵区域（以林、草地为主）以及耕地连片区。低等级区占比最小，但相对变幅较大，其主要分布在各市的城区及附近区域，该区域人口密度大、建设用地聚集，几乎不发挥水源涵养以及土壤保持功能，生物多样性功能较低。

2.2.3 空间冲突强度分析

通过空间叠加分析，可得到城镇建设用地在生态环境保护重要性各等级中的分布情况，进而计算得到各市空间冲突强度指数，结合自然断点法及经验知识将其划分高（＞0.165）、较高（0.150～0.165）、较低（0.135～0.149）、低（＜0.135）4 个等级，等级越高，说明城镇建设用地分布在生态环境保护重要性越高等级区域的面积越多，即城镇化与生态环境的空间冲突强度越大。

江苏省整体空间冲突强度呈先下降后上升的趋势，平均值由0.154 增加至0.160，冲突强度高和较高的地级市数量增加。如表5 所示，2000 年各市空间冲突强度介于（0.129～0.206）之间，冲突强度高的城市全部位于苏北（徐州、连云港和宿迁）。2010 年各市空间冲突强度介于（0.117～0.166）之间，除淮安外，其余12 市的空间冲突强度均呈现不同程度的下降，大部分处于较高和较低等级，表明城镇化与生态环境空间冲突有所减缓。结合2000—2010 年的城镇建设用地扩张特征和生态环境保护重要性空间格局特征可知，在这一时间段内，城镇建设用地扩张强度较小，且生态环境保护重要性低等级区面积略有增加，高等级区和较高等级区略有减小，因此空间冲突有所减缓。2020 年各市空间冲突强度介于（0.126～0.196）之间，除镇江略有下降外，其余12 市均上升，大部分处于高和较高等级，表明城镇化与生态环境的冲突进一步加剧。在2010—2020 年这一时间段内，城镇建设用地扩张强度明显增加，且生态环境保护重要性低等级区大幅度减小，导致城镇建设用地无序扩张过渡占用更高等级的生态环境保护空间，因此空间冲突加剧。

表5 江苏省城镇化与生态环境空间冲突强度指数和等级Table 5 Intensity index and level of spatial conflict between urbanization and ecological environment in Jiangsu Province

对苏南、苏中和苏北三大区域进一步分析可知，苏北的空间冲突强度一直较高，原因是建设用地持续扩张但利用方式粗放、低效，且生态保护规划存在不足，缺乏管控；苏中的空间冲突强度变化最大，原因是为追赶苏南发展，在追求城市发展建设的同时忽视了建设适宜性，占用了较多的生态空间；苏南在平衡建设用地扩张与生态环境保护方面相对较好。至2020 年苏中和苏北的空间冲突强度远大于苏南地区。

在ArcGIS 中的地统计分析模块，选择趋势分析功能，拟合江苏省冲突强度在东西方向和南北方向的曲线，进一步判断其空间差异情况，可以得到：2000 年，冲突强度在东西方向上由西向东呈下降趋势，在南北方向由北到南呈下降趋势；2010 年，东西方向的差距扩大，由西向东呈“抛物线”趋势下降，同时南北方向的差距扩大，保持由北到南的下降趋势，但中部区域有所提升；2020 年，东西方向的差距缩小，整体趋势未变，中北部区域冲突强度上升导致南北方向的差距进一步扩大。综上，2000—2020 年江苏省城镇化与生态环境空间冲突强度总体上呈现西部大于东部（即内陆大于沿海），北部大于南部的趋势。

2.3 城镇化与生态环境协调发展对策

数值耦合结果可以反映城镇化水平与生态环境水平的耦合协调情况，根据耦合协调度的高低和耦合协调类型，可以从指标视角提出发展建议。空间冲突结果可以反映城镇化发展与生态环境保护的空间布局冲突，根据空间冲突指数的高低，可以从空间规划与管制视角提出发展建议。根据上述分析结果可知，江苏省各市的情况不同，城镇化和生态环境的数值耦合情况与空间冲突情况并不完全一致。因此，本文融合两个视角的研究结果，以2020 年各市的情况为基础，提出差别化建议（表6），为城镇化与生态环境协调发展提供参考。

3 结论

本文构建了基于指标数值耦合和空间格局冲突双视角的城镇化与生态环境关系分析框架，以江苏省为例开展实证研究，研究结论如下：

1）水平测度结果表明：2000—2020 年，江苏省综合城镇化水平提升，其中苏州和无锡提升幅度最大，空间上呈现“南高北低”的分布特征。整体生态环境水平提升，其中南通的提升幅度最大，生态环境的空间分布不聚集。

2）数值耦合测算发现：城镇化与生态环境耦合协调度提升，空间上呈现“南高北低”的分布特征，苏南表现为“高度协调—生态环境滞后”，苏中和苏北徐州表现为“中/高度协调—城镇化滞后”，苏北表现为“失调/基本协调—城镇化滞后（受阻）”。

3）空间格局识别显示：2000—2020 年江苏省城镇建设用地扩张增幅达203.65%，苏州扩张强度最大，盐城最小，空间上涌现沿长江发展的都市区。生态环境保护重要性较低和中等等级的比例较大，高等级区集中在洪泽湖、太湖等水体、低洼平原以及低丘陵区域。

4）空间冲突诊断表明：城镇化与生态环境空间冲突强度呈先下降后上升的趋势，平均值由0.154 增加至0.160，冲突强度高和较高的市域数量增加，冲突强度呈现西部大于东部、北部大于南部的布局特征。

基于以上研究结论，为促进区域城镇化水平与生态环境水平协调发展，并将高质量的城镇化建立在适宜的生态环境条件上，本文提出以下建议：苏南在保持城镇化稳步发展的同时，应针对工业排放、生活污染等短板指标，改善生态环境水平，其中南京、镇江空间冲突显著，应严格规范建设用地扩张。苏中和苏北的城镇化水平有较大提升空间，增加资金投入、技术支撑和人才支持，同时发挥资源本底优势，进一步提升生态环境水平，其中扬州、泰州、徐州、连云港、宿迁的空间冲突显著，应适当转变、合理规划建设用地扩张方向，严格划定三区三线，加强空间管控，其余城市可稳步引导建设用地适度扩张。

本文的研究结果及建议可以为江苏省城镇化与生态环境协调发展提供定量参考和决策依据，同时弥补了从指标层面研究两者关系的不足，融合指标数值和空间格局双重视角更有助于提出符合省情的差别化协调发展对策。但本文也存在一定不足，一是指标权重的确定依赖样本数据导致测度结果会有一定的误差，二是从底层逻辑层面探究两者交互机制的研究深度不足，下一步可运用时间序列的自然资源本底数据探索城镇化与生态环境交互耦合影响机制。