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摘要：作为我国西部唯一的特大城市群，成渝地区双城经济圈具备丰富的生物资源及生态系统，为城市生态系统研究热点区域。以成渝地区双城经济圈为研究对象，选取普通中学专任教师数、医院床位数、生活污水集中处理率、第三产业占GDP比重、人均可支配收入、人口自然增长率、城镇化率、建成区绿化覆盖率、GDP增长率指数九项单因子指标，依据“活力-组织力-恢复力-服务功能-人口因素”生态健康评价模型，定量化的构建了生态系统健康评价框架理论体系，并进一步基于地理探测器探明不同环境驱动因子对成渝地区双城经济圈的影响程度，结果表明：（1）成渝地区双城经济圈健康空间分布具备明显的空间分异性和集聚特征。（2）各环境因子对成渝地区双城经济圈生态健康的影响程度依次为：普通中学专任教师数＞医院床位数＞生活污水集中处理率＞人均可支配收入＞第三产业占GDP比重＞人口自然增长率＞城镇化率＞建成区绿化覆盖率＞GDP增长率。（3）2014—2020年成渝地区双城经济圈整体生态健康水平呈现上升的趋势，其中最为显著的是德阳、广安、内江、自贡、乐山。

关键词：成渝地区双城经济圈 生态系统健康评价 地理探测器 驱动因子 动态变化

1、引言

成渝地区双城经济圈是中国西部唯一的特大城市群，是西部综合实力最强的地区之一。在新型城镇化背景下，中国城市群的发展迎来新阶段，开展成渝地区双城经济圈内城市生态系统健康时空动态评价研究显得十分紧迫和必要。

生态系统是一个由自然、社会、经济组成的复合系统。经济发展与工业化进程加快，引发了一系列影响生态系统健康的问题。人们逐渐对诸多因素进行深刻思考，可持续发展战略与生态文明被引入生态系统健康中，基于地理探测器对成渝地区双城经济圈进行生态系统健康时空动态评价科研克服传统方法的众多局限性，为评估城市群生态系统健康提供了基础和契机。

研究成果可为深化生态优先，绿色发展背景下，成都和重庆社会经济联系紧密在发展道路中形成了独特的双城结构，在充分研究生态健康时空动态评价条件下，对于成渝地区双城经济圈发展优化提供了支撑依据。

本研究将基于生态系统健康时空分布特征，结合地理探测器模型中的因子探测器、交互作用探测器模型，进一步探究影响成渝地区双城经济圈生态健康评估结果以及各影响因素的强弱。为成渝地区双城经济圈的一体化综合发展提供理论支持和实践依据。

学术界对生态系统健康时空动态评价已有一定程度的研究。如肖笃宁[1]等（2002）对生态系统健康的概念、框架、研究方法和未来的研究方向做了系统的总结。随后李灏欣、万华伟等[2]（2021）结合地理探测器探明不同环境驱动因子对新疆生态健康的影响程度在县级行政区层面对该方法进行了长时间序列的应用分析和验证，推动了地理探测器在生态健康方面研究。

2、研究概况与数据来源

2.1研究概况

成语地区双城经济圈包含四川 15 个市和重庆 29个区县，其总面积达20.85万 k㎡。成渝地区双城经济圈属亚热带季风气候，四季分明。区域内有丰富的水、矿产、天然气等多种自然资源。西部地区经济总量的30%来自于成渝地区双城经济圈，区域内交通网络主要由铁路和高速公路组成，使得区域内各城市的时间成本也持续下降至小时，各地的经济联系进一步增强，如图1所示。

2.2数据来源

本项目采用的行政区划矢量数据来源于地理空间数据云平台。统计数据如自然环境、经济等资料主要来自于《重庆统计年鉴》、《四川统计年鉴》及相关文献资料。

3、研究方法

3.1评价指标体系的构建

生态系统健康评价的关键在于选择能指示系统健康状况的指标，能反映出生态系统结构功能是否受到损害。通过梳理分析国内外大量文献资料，借鉴参考前人研究成果的基础上，决定本研究遵从评价指标可操作性、系统性、完备性、可比性等原则，结合《全国健康城市评价指标体系（2018版）》，借助自然生态学“压力—状态—响应”（PSR）模型概念框架，从活力（Ｖ）、组织力（Ｏ）、恢复力（Ｒ）、生态系统服务（Ｓ）、人口因素（Ｐ）五个准则层，并适当选取9项指标，构建成渝地区双城经济圈生态系统健康评价指标体系，如表1所示。

在生态系统背景下，经济活力作为城市生态系统发展的主要因素，人均可支配收入与GDP增长率都反映了社会经济系统对生态系统的影响。组织力是指生态系统结构的复杂性。第三产业占比情况反映了社会生产力发展和社会进步，与城镇化率相辅相成，影响城市生态系统社会经济结构变化。恢复力是指当外界压力消失，生态系统逐渐恢复的能力。建成区绿地覆盖率可为城市生态系统健康的恢复提供“温床”，而生活污水集中处理率反映政府行为或个人对环境改变的反应与应对。生态系统服务指的是城市服务于人类社会的功能，如教育、卫生、文化，它逐渐成为评价城市生态系统健康功能性的关键性的指标。医院床位数能够集中体现地区医疗卫生服务能力，普通中学专任教师数则可较大程度体现地区教育文化情况。生态系统的改变能够影响人口数量，反之，人口数量的增减也将一定程度影响城市生态系统健康。生态系统健康不但决定于内在的自然因素，而且还决定于外在的人为干扰。由于参评因子较多，故选择层次分析法（AHP）为主要方法确定权重。

3.2驱动因子分析方法

本文采用地理探测器来探影响究生态系统健康各因素的重要程度，其中因子探测器与交互探测器来探究评价指标与评价目标之间的作用关系[2]。

1.因子探测

2.交互探测

识别不同自变量X之间的交互作用，评估的方法是首先分别计算两种因子X_1和X_2对Y的q值：q（X_1）和q（X_2），并且计算它们交互（叠加变量X_1和X_2两个图层相切所形成的新的多边形分布）时的q值：q（X_1∩X_2），并对q（X_1）、q（X_2）与q（X_1∩X_2）进行比较[5]。

4、研究结果与分析

4.1生态系统健康状况综合空间分析

参照参考文献，结合研究区域实际情况，将生态系统医学用于成渝地区双城经济圈健康诊断，最终将其健康诊断标准分为以下5级：很健康、较健康、亚健康、不健康、病态。根据上文“城市生态系统活力（V）- 城市生态系统组织力（O）- 城市生态系统弹性（R）- 城市生态系统服务（S）- 城市人口因素（P）”的基础框架，结合每一等级的分值范围，综合分析得出成渝地区双城经济圈生态系统健康评价结果。依据以上数据，分析并成渝地区双城经济圈健康状态的空间分布情况，并用Arcgis软件将其结果进行可视化处理，如下图2-图9所示。

根据图2-图7可知，活力要素健康状态最主要为较为健康（Ⅳ级），只有在西北部的成都市健康状态为很健康（Ⅴ级）；组织力要素健康状态大多为较为健康（Ⅳ级），成团式的分布在北部、西部和东部，只有极少数亚健康状态零星分布，主要城市为成都市、遂宁市、宜宾市；恢复力要素健康等级多为很健康（Ⅴ级），主要集中分布在南北部，少数较为健康（Ⅳ级）分布在最西部及东部，只有中部的眉山市健康等级为不健康（Ⅱ级）状态；服务功能要素分为四类，很健康（Ⅴ级）主要分布在北部、南部、东部以及中西部，较为健康（Ⅳ级）主要零散分布在中部地区，只有位于最西部的雅安市是亚健康（Ⅲ级）以及位于中部地区的遂宁市和自贡市为不健康状态（Ⅱ级）；人口因素健康等级分别为很健康（Ⅴ级）主要分布在东西轴线一带城市，病态等级在东西轴线南北部均有分布。

根据图9-图10可知，2014年亚健康等级（Ⅲ级）状态城市主要分布在南北轴线上，较为健康（Ⅳ级）分布在轴线的东西侧，至2020年直观看出，亚健康（Ⅲ级）状态城市减少，散落在中部地区，而很健康（Ⅴ级）等级明显增加，主要在中部地区以及西南部。

5、结论

本文基于“活力-组织力-恢复力-服务功能-人口因素”生态健康评估模型，选取建成区绿化覆盖率、人均可支配收入、GDP增长率、城镇化率、第三产业占GDP比重、、生活污水集中处理率、医院床位数、普通中学专任教师数、人口自然增长率九项指标尝试构建生态系健康评估框架体系。从不同年份对生态系统健康进行评价，具有覆盖范围广，时空演变的特点。整体上，本研究有益于成渝地区双城经济圈生态系统健康的改善。针对本文的分析结果，得出以下结论：

（1）成渝地区双城经济圈生态健康水平存在明显的空间分异性和集聚特征。生态健康水平高值区、低值区主要集聚在成渝地区双城经济圈中部，中值区主要集聚在成渝地区双城经济圈中部南北部分。其中活力健康状况成都活力等级显著高于其他城市；组织力健康状况成都、遂宁、宜宾低于其他城市；恢复力健康状态分布成“三明治”状态，中间高两边低；服务健康状态分布东部明显高于西部；人口健康因素状态分布中间高于南北两部分。

（2）由驱动力分析得知，各指标对生态系统健康影响程度依次为普通中学专任教师数＞医院床位数＞生活污水集中处理率＞人均可支配收入＞第三产业占GDP比重＞人口自然增长率＞城镇化率＞建成区绿化覆盖率＞GDP增长率。此外，两两因子之间均线性协同与非线性协同的交互作用现象。

（3）成渝地区双城经济圈的生态系统健康状态在2014—2020 期间逐渐上升，各市中变化明显的有德阳、广安、内江、自贡、乐山，其次是雅安、泸州、宜宾、南充、资阳。

（4）总体上来说目前成渝地区双城经济圈的生态健康状况仍需改善，作为我国西部唯一的特大城市群，成渝地区对长江流域生态环境健康有直接影响，需严格加强管理，走可持续发展战略、生态文明建设的道路。

参考文献

王同达，曹锦雪，赵永华，韩磊，刘钊.基于PSR模型的陕西省土地生态系统健康评价[J].应用生态学报，2021，32（05）：1563-1572.DOI：10.13287/j.1001-9332.202105.013.

李灏欣，万华伟，孙林，刘玉平，李利平，王永财.新疆生态系统健康遥感评估及关键驱动因子研究[J].干旱区地理，2021，44（02）：460-470.

李灏欣，万华伟，孙林，刘玉平，李利平，王永财.新疆生态系统健康遥感评估及关键驱动因子研究[J].干旱区地理，2021，44（02）：460-470.

李辉丹，史东梅，夏蕊，倪书辉，张健乐，王荣浩.基于地理探测器的重庆坡耕地时空格局演变特征及驱动机制[J].农业工程学报，2022，38（12）：280-290.

高超.基于地理探测器的河北省粮食产量影响因素研究[J].东北农业科学，2020，45（03）：103-107.DOI：10.16423/j.cnki.1003-8701.2020.03.021.

作者简介：胡馨怡（2000），女，汉族，重庆梁平，本科，土地资源管理方向

孙禧乐（2001），女，汉族，重庆南岸，本科，土地资源管理方向

邓晓燕（2001），女，汉族，重庆涪陵，本科，土地资源管理方向