特大城市群地区城镇化与生态环境交互耦合效应解析的理论框架及技术路径，本文主要内容关键词为：生态环境论文,化与论文,路径论文,城镇论文,框架论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
修订日期：2016-03-04 DOI：10.11821/dlxb201604001 特大城市群是指在特定地域范围内，以1个超大城市或特大城市为核心，由至少3个以上大城市为基本构成单元，依托发达的交通通信等基础设施网络，所形成的空间组织紧凑、经济联系紧密、并最终实现同城化和高度一体化的城市群体[1]。从高度一体化分析，在特大城市群建设中重点推进区域性产业发展布局一体化、基础设施建设一体化、区域性市场建设一体化、城乡统筹与城乡建设一体化、环境保护与生态建设一体化、社会发展与基本公共服务一体化6大一体化；从同城化分析，在城市群空间范围内，将突破行政区划体制束缚，形成规划同编、产业同链、城乡同筹、交通同网、信息同享、金融同城、市场同体、科技同兴、环保同治、生态同建“十同”的经济共同体和利益共同体[2～3](图1)。可见，特大城市群是工业化和城镇化发展到高级阶段的产物，当一个城市群的面积超过5万
、总人口超过5000万人、经济总量占全国比重超过10％时，可综合判定为特大城市群。目前，全国正在形成“5+9+6”的城市群建设新格局，其中5个特大城市群包括长江三角洲城市群、珠江三角洲城市群、京津冀城市群、长江中游城市群和成渝城市群，面积占全国的9.06％，城镇人口占全国的45％，2013年GDP占全国的50％，固定资产投资占全国的60％，吸引外资占全国的65％。
图1 特大城市群的基本内涵 1 特大城市群地区城镇化与生态环境交互耦合效应研究的重要意义 特大城市群地区是国家经济发展的战略核心区和国家新型城镇化的主体区，担当着世界经济重心转移承载地的历史重任[4]，但在发展过程中面临着日益严重的资源与生态环境的胁迫压力。如何协调城镇化与生态环境的关系问题目前是学术界和政府决策部门普遍关注亟待解决的一大难点问题，并上升为世界性的战略问题。中国已进入城镇化快速发展的中期阶段，快速城镇化不仅决定着中国的未来，而且决定着世界城镇化的发展进程[5]。但快速城镇化进程导致了日益严峻的资源环境保障问题。已有的研究表明，过去25年(1980～2005年)，中国城镇化水平每提高1％，所消耗的水量为17亿
，所占用的建设用地为1004
，所消耗的能源为6978万t标准煤，生态超载指数为2.34；未来25年(2006～2030年)，中国城镇化水平再每提高1％，所消耗的水量将达到32亿
，所占用的建设用地将达到3459
，所消耗的能源将达到20135万t标准煤，生态超载指数将高达5.68。也就是说，未来25年中国城镇化水平每提高1％所消耗的水量、所占用的建设用地、所消耗的能源、所导致的生态超载分别是过去25年的1.88倍、3.45倍、2.89倍和2.42倍，表明中国城镇化水平每增加1％所消耗的水量、所消耗的能量和所占用的建设用地越来越大，而未来取水难度、批地难度、能源获取难度和生态重建难度也越来越大[6～8]。这种情况在特大城市群地区极为突出。如何减压?如何提质?对此，党的“十七大”、“十八大”报告、国家“十一五”、“十二五”规划纲要、中央城镇化工作会议和《国家新型城镇化规划(2014～2020)》等党和国家重要文件均连续提出要走绿色低碳、高效集约和与生态环境容量及资源环境承载力相适应的健康可持续城镇化发展道路，不断提升城镇化发展质量。从满足国家战略需求和学科建设角度出发，急需通过多学科交叉、多要素耦合、多模块集成和多情景模拟的综合集成研究，揭示遵循自然规律的生态环境演变过程和遵循人文规律的城镇化发展过程的耦合机理，提出与资源及生态环境容量相协调的特大城市群可持续发展的整体优化方案。因此，开展特大城市群地区城镇化与生态环境耦合机理及交互胁迫效应的研究，既是未来10年地球系统科学研究的前沿领域和高优先级的研究主题，也是面向国家战略需求为特大城市群地区可持续发展提供系统性重要科学依据的急迫需要。 1.1 特大城市群地区城镇化与生态环境交互耦合效应是未来10年地球系统科学研究的前沿领域 从国际研究前沿分析，开展城镇化与生态环境交互耦合效应的研究，已经成为国际上未来10年地球系统科学与可持续性科学研究的热点与前沿领域[9～11]。这是因为，伴随全球城镇化进程的加快，作为一种重要形式的城镇化，正在对周围生态环境造成现实或潜在的威胁。早在1991年世界卫生组织就指出：“世界正面临着自然环境的严重恶化和生活在城市环境中人们生活质量的加速下降这两大问题。城镇化对威胁未来生存的全球环境变化有着重要影响”。1995年联合国助理秘书长沃利·恩道在《城市化的世界》曾告诫：“城市化既可能成为无可比拟的未来之光明前景所在，也可能成为前所未有的灾难之凶兆，所以未来会怎样就取决于我们当今的所作所为”[12～13]。2005年“全球变化人类影响计划”(International Human Dimensions Programme on Global Environmental Change，IHDP)制定了“城市化与全球环境变化”科学研究计划，并将其作为全球变化研究核心项目，提出通过时空尺度交叉、时空尺度比较以及公众与政策制定者之间的交流等方式加强城市化与全球环境变化之间耦合关系的研究。2005年联合国出版的千年生态系统评估(Millennium Ecosystem Assessment，MA)报告《生态系统与人类福祉：当前与未来趋势》中对城市系统进行专门的评价，并特别强调了城市生态系统系统的脆弱性随着气候变化的影响更加脆弱的趋势。2012年发布的未来地球计划(Future Earth，FE)是旨在为人类社会提供应对全球变化的挑战和探求全球可持续性转变机会关键知识的为期10年的国际研究计划，其中城镇化作为地球表层最剧烈的人类活动过程的阈值、风险、临界点是研究的前沿领域。2013年9月中国科协在北京组织了“未来地球在中国”的国际会议，确认了在中国需要优先解决的、与可持续性能力建设相关的问题，其中将“亚洲城市化对区域环境、社会影响研究，以及健康的相互作用关系”列入研究议题。2014年4月美国国家科学院国家研究理事会(NRC)地球科学新的研究机遇(NROEC)委员会在出版的《地球科学新的研究机遇》中确定了未来10年地球科学领域具有高优先级的7大研究主题，其中第6项研究主题就是“耦合水文地貌—生态系统对自然界与人类活动变化的响应”，并进一步认为人类通过农业活动和城镇化等改变着陆地生态系统[14]。2014年11月国际科学联盟发布了“未来地球2025愿景”(Future Earth 2025 Vision)，提出在“未来地球”研究计划中须重点加强8个领域的相关研究，其中将“城市化建设”列为重要研究领域。 1.2 特大城市群地区是国家参与全球竞争与国际分工的全新地域单元，肩负着世界经济重心转移承载地的重大历史使命 从全球重要担当角度分析，在全球城镇化进程与经济全球化进程加快的双重过程中，城市群的快速扩张已经成为带有普遍意义的不可阻挡之势，以其足够的产业集聚和经济规模参与全球性的重新分工、竞争、交流与合作，形成强强联合的经济共同体和命运共同体。据联合国预测，到2050年全球城市人口比例将超过75％。与此同时，未来全球最大的40个超级大都市区以占地球极少的面积，集中18％的人口，将参与全球66％的经济活动和大约85％的技术革新。最新的《世界城市状况报告》指出，世界各地的超级大都会正渐渐汇聚成更大的“超级都市区”和“超级城市群”。可见，在新的全球化与信息化时代背景下，特大城市群作为中国进入世界的枢纽和世界进入中国的门户，正在深刻地影响着中国的国际竞争力，将决定21世纪世界政治经济的新格局。与世界上目前发育程度最高的特大城市群如美国东北部的大西洋沿岸城市群、北美五大湖城市群、英国的伦敦城市群、欧洲西北部城市群和日本的太平洋沿岸城市群相比，中国特大城市群的发育程度和资源环境保障程度较低，又是雾霾等环境污染最为严重的问题地区，本应责无旁贷地肩负起世界经济重心转移和“一带一路”建设主阵地的重大历史重任，但目前尚无法担当起这一全球性历史使命，究其原因在于特大城市群地区经济总量低，环境污染重，生态问题突出，必须从国际视野揭示中国特大城市群地区城镇化发展与生态环境之间的交互胁迫与促进关系，为特大城市群“强身健体，练好内功”提供科学的资源与生态环境保障支撑。 1.3 特大城市群地区是中国新型城镇化的“主体区”和国家经济发展的“核心区”，主导着国家经济发展的命脉和国家新型城镇化的成败 从国家战略需求角度分析，2013年12月召开的首次中央城镇化工作会议和2014年3月发布实施的《国家新型城镇化规划(2014～2020年)》均把城市群作为推进国家新型城镇化的空间主体，国家“十一五”、“十二五”两个五年规划连续十年把城市群作为推进新型城镇化的主体，党的十七大、十八大报告连续十年把城市群作为新的经济增长极，明确提出科学规划与资源环境承载能力相适应的城市群规模与布局。《国家新型城镇化规划(2014～2020年)》50次提到城市群。据不完全统计，目前中国城市群总面积占全国的20％，但却集中了全国60％的总人口、80％的经济总量、70％的固定资产投资和98％的外资。其中，长三角、珠三角、京津冀、长江中游、成渝五大国家级特大城市群地区面积占全国的9.06％，但却集中了全国45％的城镇人口、50％的经济总量和60％的外资。可见，特大城市群是中国新型城镇化的“主体区”和未来国家经济发展的“核心区”，主导着国家经济发展的命脉，决定着国家新型城镇化的未来[15]。 1.4 特大城市群地区将为京津冀协同发展提供系统性和整体性的科学数据支撑与协同决策支持依据 从协同发展驱动角度分析，2015年4月30日中共中央政治局召开会议审议通过了《京津冀协同发展规划纲要》，成为高层力推的国家级区域规划，其核心就是有序疏解北京非首都功能，调整经济结构和空间结构，走出一条内涵集约发展的新路子，探索出一种生态环境约束下人口经济密集地区优化开发与协同发展的新模式。京津冀协同发展的重点突破口是推动京津冀交通一体化、生态环境保护一体化和产业升级转移一体化等。这期间必须要协调好京津冀地区在协同发展过程中的产业升级转移、生态环境保护和城镇化之间的关系，急需通过开展城市群地区城镇化与生态环境耦合机理及交互胁迫效应的系统研究，定量揭示京津冀协同发展程度与胁迫约束强度之间的关系，进而为京津冀协同发展提供系统性和整体性的科学数据支撑，更进一步为落实《京津冀协同发展规划纲要》、推动京津冀协同发展提供科学精准的协同决策支持依据。 1.5 特大城市群发展呈现出不可持续的高密度集聚、高速度扩张、高强度污染和高风险的资源环境保障威胁，成了城市病及生态环境问题突出的“重灾区” 从现实问题导向角度分析，在过去中国长期推进粗放型经济发展模式的大背景大环境下，一方面，特大城市群地区是今天和今后中国经济发展最具活力和潜力的地区，但另一方面特大城市群又是一系列生态环境问题高度集中且激化的高度敏感地区和“重灾区”。据不完全统计，中国城市群工业废水排放总量、工业废气排放量和工业固体废弃物产生量均分别占全国的比重高达67％以上。可见，城市群虽然集中了全国3/4以上的经济总量与经济产出，但同时又集中了全国3/4以上的污染产出，释放了超负荷的巨大能量与污染，全国大面积蔓延的雾霾污染覆盖了东部沿海地区和东北地区的所有城市群，充分反映出城市群地区的环境污染问题日益突出。尤其是特大城市群地区正在呈现出不可持续的高密度集聚、高速度扩张、高强度污染、高风险威胁以及资源环境保障程度低、发育程度低、紧凑程度低和投入产出效率低等“四高四低”的突出问题[16～18]，成为城市病及生态环境问题突出的敏感区和“问题区”。城市群选择与培育过程中也存在着不顾资源与生态环境承载容量的“滥圈滥划、扩容贪大、拔苗助长、无中生有、拼凑成群”等一系列亟待解决的“城市群病”[19]。 1.6 特大城市群地区城镇化与生态环境交互耦合效应的研究，目前尚处很少有人问津的薄弱环节，亟待开展研究以满足国家需求 从薄弱环节分析，综观国内外城市群地区城镇化与生态环境交互耦合机理及资源环境保障效应的研究现状可知，普遍关注城市群高密度集聚诱发的资源与生态环境问题的研究，逐渐重视探讨城市群高密度集聚与资源环境之间相互作用关系的理论研究；实证开展城市群高密度集聚的生态环境效应及其系统调控路径的实践研究，开始定量测度城市群高密度集聚的资源环境承载力与保障度的量化研究，日渐重视城市群产业集聚与生态环境的协调发展研究，等等。但从研究动态与现实分析，目前对于城市群研究主要聚焦于城市群的空间扩展、经济发展与空间结构和形态上，对城市群地区城镇化与生态环境交互耦合机理及资源环境动态保障度系统调控研究很少，研究深度不足。基于这一薄弱研究环节，可通过分析特大城市群地区城镇化与生态环境交互胁迫的非线性耦合关系，构建城镇化与生态环境交互胁迫集成诊断模型、病理风险评估模型、交互耦合度与临界阈值测算模型、情景模拟模型和资源环境保障程度核算模型，提出化解特大城市群地区资源与生态环境瓶颈的整体解决方案，提出基于资源与生态环境容量约束和适度紧凑状态下的特大城市群可持续发展模式和高效能成长模式。为推动特大城市群地区由“问题集中区”转变为“可持续发展区”，为确保实现国家新型城镇化规划目标做出科学贡献。 1.7 特大城市群地区发展的极端复杂性使得单一学科显得无能为力，急需通过多学科交叉研究借机提升人文地理学科发展迈向新高度 从学科发展角度分析，特大城市和特大城市群地区一直是全球化以来关注的重点内容，随着城镇化进程的加快，传统的城市地理已经无力揭示特大城市群表现出的跨城市、跨界、跨领域、跨学科甚至跨国特征，城市的基本功能已经突破了传统的社会经济功能，越来越多地与自然生态环境发生相互作用，面向实践完成的一系列城市规划中越来越多地考虑资源与生态环境承载基础，以致于出现“先做不可规划的反规划”，急需构建新的人文地理学科建设理论体系框架，指导和满足城市发展的新需求，从学科建设角度提升人文地理学科发展。 从系统论的角度分析，特大城市群地区是一个开放的复杂巨系统(图2)，如何刻画城市群复杂巨系统的整体结构和功能?怎样发现城市群系统内部各要素之间的耦合关系及反馈机制?如何刻画城市群系统内部与外部各要素之间的联系?这个复杂巨系统可不可以调控，有哪些不确定性和风险，可否预警?回答这些问题，急需开展多学科交叉研究，这是人文地理学科建设和提升的客观需要和重要契机。
图2 特大城市群作为复杂巨系统的城镇化与生态环境近远程交互胁迫关系 2 特大城市群地区城镇化与生态环境交互耦合效应解析的理论框架 从理论解析角度分析，如何采用遥感、GIS和传感网等先进技术，识别特大城市群城镇化与生态环境交互胁迫的关键主控要素?如何从整体上定量刻画特大城市群系统各自然要素和人文要素交互胁迫的非线性耦合关系及耦合状态?如何辨识近远程要素，并进一步定量揭示特大城市群地区内外部要素交互胁迫的近远程耦合机理，有无二者交互耦合的可定量化规律性可循?如何识别特大城市群地区不同规模的城市和不同的产业类型对生态环境的胁迫“底线”，以及生态环境所容许的城市扩张强度和产业发展的“上线”?如何基于GIS、集成建模和大数据方法科学评估特大城市群地区城镇化与生态环境交互胁迫的病理状态、不确定性风险、进而求解临界阈值和反算资源环境保障程度?对于这些问题的回答，需要从整体上构建一个特大城市群地区城镇化与生态环境交互耦合效应的理论框架(图3)，进而从整体上解析特大城市群系统各自然要素和人文要素交互作用的非线性耦合关系及耦合特征，科学辨识近远程主控要素作用下城市群系统内外部各要素相互作用的胁迫强度、近远程耦合机理与规律，总结特大城市群地区城镇化与生态环境交互耦合理论，构建多要素—多尺度—多情景—多模块—多智能体集成的时空耦合动力学模型，研发特大城市群地区可持续发展优化智能调控决策支持系统方法，提出化解问题的解决方案，确保特大城市群地区由问题集中区转为“可持续发展区”。
图3 理论解析的逻辑框架 2.1 特大城市群地区城镇化与生态环境交互胁迫的关键主控要素及时空演变特征 揭示特大城市群地区城镇化与生态环境交互胁迫的关键主控要素及时空演变特征，可采用遥感、GIS和传感网等先进技术，运用系统分析和空间统计方法研究特大城市群地区自然要素(水、土、能源、生态、气候、环境等)和人文要素(人口、经济、社会、基础设施、政策、创新、全球化等)动态变化的整体特征，揭示资源和生态环境与城镇化特征指标之间的胁迫关系，辨识区域资源与生态环境要素对城镇化发展的支撑和限制作用；通过筛选关键主控要素，揭示关键主控要素的时空演变特征及其交互胁迫的生态环境效应。 (1)揭示特大城市群地区城镇化与生态环境耦合系统及其响应指标的动态演变特征。以县域尺度为单位，辨识土地资源要素、水资源要素、能源要素、生态要素、环境要素等自然要素及其响应指标的时空演变特征；辨识人口要素、经济要素、基础设施要素、社会要素、创新要素、政策要素和全球化要素及其响应指标的时空演变特征(图4)；分析城市群地区作为严重缺水区、严重缺地区、严重污染区、高生态敏感区、高雾霾集聚区和高生态风险区等的自然属性特征，作为经济高速增长区、经济高密度集中区、人口高密度集聚区、城镇化主体区、内外资集中投资区、进出口贸易集中区和城镇化高速增长区等的人文属性特征，进一步揭示所面临的各种自然胁迫和人文胁迫效应。 (2)分析特大城市群地区城镇化与生态环境交互胁迫的时空耦合特征。基于多年社会经济统计资料和空间比对分析方法，通过分别分析特大城市群地区城镇化中的人水关系、人土关系、人碳关系、人气关系、人力关系、人居关系、人生关系、人污关系等单要素双向胁迫与相互促进的动态演变轨迹关系，进一步上升为从整体上揭示特大城市群地区以人为本的城镇化与以水土为本的生态环境之间交互胁迫的时空演变特征；研究特大城市群地区城镇化与生态环境之间的交互胁迫关系，阐明不同驱动因素作用下城镇化与生态环境之间交互胁迫关系的时间阶段特征和空间分异特征；运用结构方程分析模型，定量研究特大城市群地区资源环境要素对城镇化发展的支撑效应，辨识促进城镇化发展的资源环境优势区域；定量识别资源环境空间差异对城镇化发展的限制效应。 (3)筛选特大城市群地区城镇化与生态环境交互胁迫的关键主控要素及其胁迫效应。基于长时间序列社会经济数据和资源环境调查数据，通过灰色关联分析、聚类分析和主成分分析等方法，从分别影响城镇化和生态环境的复杂要素中辨识对二者交互胁迫影响最大、贡献最显著的水、土、人口、资本等内外部关键主控要素及其临界指标，进一步辨识内外部主控因子之间的交互胁迫关系，构建交互耦合矩阵，分析交互胁迫强度，定量识别不同城镇化地区关键主控要素交互胁迫的时空特征，分析不同城镇化地区关键主控要素交互胁迫的生态效应，揭示关键主控要素的时空演变特征及交互胁迫的生态环境效应，为调控特大城市群地区城镇化与生态环境交互胁迫阈值及城镇化的资源与生态环境风险提供主控变量(包括主控的快变量与慢变量)[20]。
图4 特大城市群城镇化与生态环境近远程关键主控要素交互胁迫关系 2.2 特大城市群地区城镇化与生态环境交互胁迫的近远程耦合机理与规律 从区际远程尺度、区内近程尺度和近远程尺度耦合的角度，探讨在近远程要素综合影响下，特大城市群地区城镇化系统(涵盖人口、经济、基础设施、社会、创新、政策和全球化7个子系统)与生态环境系统(包括水资源、土地资源、能源、生态、气候和环境6个子系统)两大系统(Q=｛U，C｝=｛(u1，u2，u3，…，ui)，(c1，c2，c3，…，cj)｝)的交互胁迫与耦合关系，可以定义为Ui—Cj之间的动态耦合关系(图5)，揭示特大城市群地区城镇化系统与生态环境系统交互胁迫的近远程耦合机理、阶段、类型以及耦合规律(图6)。
图5 特大城市群地区城镇化与生态环境交互耦合机理
图6 特大城市群地区城镇化与生态环境交互耦合阶段与规律 (1)揭示城镇化与生态环境交互胁迫的近远程耦合机理。采用相关分析、加权回归分析、面板协整、VECM、KSIM、空间误差模型和空间滞后模型等系统耦合方法模型，使用过去35年来特大城市群地区城镇化过程数据和生态环境历史演变数据，从区际尺度、区内尺度和尺度耦合的角度，探讨近远程自然和人文要素影响下特大城市群地区城镇化与生态环境的交互胁迫机理。一是“一对一”地双向分析城镇化系统单要素与生态环境系统单要素之间交互胁迫的近远程耦合机理，测算第i个城镇化系统要素相对于第j个生态环境系统要素的交互耦合系数，定量表达城镇化系统单要素与生态环境系统单要素交互胁迫的耦合方程和耦合曲线；二是“多对多”地多向分析城镇化系统与生态环境系统交互胁迫的近远程耦合机理，构建城镇化系统与生态环境两大系统的耦合关系方程： UE=f(Ui-Cj) (1) 式中：i=1，2，3…，m；j=1，2，3…，n。定量表达城镇化系统与生态环境系统交互胁迫的耦合方程和耦合曲线，为实现和谐的人水关系、人地关系、人力关系、人气关系和人碳关系调控提供定量的科学依据。 (2)判别城镇化与生态环境交互胁迫的近远程耦合阶段与类型。基于单要素与多要素交互耦合机理的研究，构建城镇化与生态环境动态耦合关系模型，使用过去35年间的数据资料，测算生态环境系统的6个子系统与城镇化系统的7个子系统的耦合度、生态环境系统与城镇化系统的耦合度，根据耦合度取值，参照城镇化与生态环境交互耦合的理论演化周期，综合评判近远程要素影响下特大城市群地区城镇化与生态环境的耦合过程、耦合阶段和耦合类型。包括基于双向要素的城镇化与生态环境交互胁迫耦合阶段的判定、基于多向要素的城镇化与生态环境交互胁迫耦合阶段的判定、基于耦合阶段识别的城镇化与生态环境交互胁迫耦合类型的判定等。 (3)定量揭示城镇化与生态环境交互胁迫的近远程耦合规律。结合对特大城市群区域城镇化与生态环境交互胁迫的机理、阶段和类型的研究，针对水资源、土地资源、能源、生态、气候、环境子系统的自身特征和规律，通过耦合升压效应、耦合减压效应和耦合恒压效应，辨识特大城市群区域生态环境对城镇化需求度的满足程度；模拟城镇化与生态环境的交互耦合的动态涨落过程，揭示演变过程中偶然性的随机涨落机制[21]；定量揭示城镇化与生态环境交互耦合的自适应阈值算法和规律[22～24]；采用预警方法技术和预警信号模型，对特大城市群区域城镇化与生态环境耦合过程进行警情警兆预警；定量揭示生态环境要素与城镇化近远程耦合的裂变律、动态层级律、随机涨落律、非线性协同律、阈值律和预警律[25]。 2.3 特大城市群地区城镇化与生态环境交互胁迫的病理风险 在对城镇化与生态和环境交互胁迫关系与规律分析的基础上，研发基于关键主控要素的单要素耦合状态诊断方法和多要素交互耦合状态集成诊断方法，辨识交互胁迫的动态耦合度与病理程度，综合评判交互胁迫风险，建立特大城市群地区城镇化与生态环境交互胁迫病理风险预估系统。 (1)研发基于关键主控要素的单要素耦合状态诊断方法。借助历史数据，分别构建城镇化与生态环境单要素交互耦合状态诊断模型，包括人水关系耦合模型、人地关系耦合模型、人力关系耦合模型、人碳关系耦合模型、人气关系耦合模型和人居关系耦合模型等单要素耦合状态诊断模型[26]，明晰城镇化与资源、生态环境的相互增益/阻尼关系，定量表达胁迫程度、同步性和依存度，预估上述耦合状态的变化态势。 (2)研发多要素交互耦合状态的集成诊断方法。在单要素耦合状态诊断模型研发的基础上，进一步集成构建特大城市群地区水—土—气—生—能—碳全要素驱动的城镇化与生态环境交互耦合状态集成诊断模型，建立城镇化与生态环境交互耦合状态集成诊断系统，采用多种途径综合集成分析多要素之间的交合耦合关系，定量表达城镇化与资源环境的综合耦合度、胁迫度和协调度[27～29]。包括：采用人工神经网络组合模型进行多要素交互耦合状态集成诊断方法，应用小波变换和集合经验模态分解(EEMD)技术分析多时间分辨率的多要素交互耦合状态同步性；采用资源环境CGE模型综合诊断城镇化与资源环境要素之间的内在联系。 (3)辨识交互胁迫的动态耦合度与病理程度，综合评判交互胁迫风险。将特大城市群作为一个生命有机体，以城市群新陈代谢过程和其提供生态系统服务为“生命体特征”测度，结合交互胁迫的耦合度测定，综合诊断“城市群”的病理程度和成因。具体包括：将
值分析理论引入到城市系统代谢研究中，以净
值产出率(NEYR)、环境负载率(ELR)、
值交换率(EER)分别代表城市系统的活力、组织结构和恢复力；利用城市群生态系统服务模拟与供需分析结果和城市群有机体生态热力学测度指数，包括代谢效用、代谢效率、代谢强度、代谢生态胁迫、代谢环境影响等结构和功能指标，通过设置基准和阈值，综合评判城市群的病理程度、持续时间和未来趋势，并对病因进行分析。 (4)建立特大城市群地区城镇化与生态环境交互胁迫病理风险综合预估系统。将城镇化与生态环境交互胁迫作用分别作为城市生命体和非生命体的风险源，根据胁迫作用程度的大小和持续时间，分析其暴露程度；依据基于生态热力学的城市新陈代谢分析结果和生态系统服务供需盈亏状况，确定城市有机体的健康状况，评价城市系统的脆弱性和恢复力；将城镇化与生态环境交互胁迫作用解构成具体的风险因素，利用贝叶斯统计方法，计算城市群地区发生不同类型病理的风险概率，包括社会安全风险、资源安全风险和生态环境风险；根据城市群机体的病理程度以及风险大小和可控程度，建立起特大城市群地区城市机体健康风险预警系统，对其生命特征的长期演进状态、城市病征兆和风险等进行实时监控和预警。 2.4 特大城市群地区城镇化与生态环境交互耦合的动力学模型与弹性阈值 遵循特大城市群地区城镇化与生态环境交互胁迫的时空特征、近远程耦合机理、规律、病理诊断及风险预估结果，以系统动力学模型为基础，重构特大城市群地区城镇化与生态环境交互胁迫的多要素—多尺度—多情景—多模块—多智能体集成的时空耦合系统动力学模型，进行特大城市群地区城镇化与生态环境交互胁迫系统动力学模型的有效性检验和模拟阈值测算及阈值模型建构，搭建定量研究特大城市群地区城镇化的系统科学平台，对特大城市群地区城镇化的系统科学平台进行冗余分析(RDA)和弹性化(Resilient)研究。通过互载互胁的临界阈值调整和反复模拟，一方面形成特大城市群中远期多情景方案，为城市群协同发展决策提供科学依据，另一方面对特大城市群近期发展过程中的经济社会发展目标、经济—人口—城市群系统运行、资源环境保障程度进行决策咨询提供参数阈值。 (1)构建城镇化与生态环境交互胁迫的系统功能模块。采用生态-生产-生活综合承载阈值模型与饱和度模型，建构水资源与生态环境、土地资源、能源与气候、人口与城镇体系、经济全球化与产业发展、城乡建设与投资、交通物流、科技创新与宏观政策等8个系统功能模块。研究各模块内部核心变量和数学模型表达，运用嵌套原理进行系统功能模块组织，建构特大城市群地区城镇化与生态环境交互胁迫动力模型系统概念框架(图7)。
图7 多要素—多尺度—多情景—多模块—多智能体集成的时空耦合系统动力学模型总框架 (2)对城镇化与生态环境交互胁迫主控要素进行动力学分析。采用时间序列回归分析和宏观经济模型等方法，建构以水资源作为主控因素的特大城市群地区城镇化与生态环境交互胁迫的水资源与生态环境系统功能模块；采用元胞自动机(Cellular Automata，CA)和多智能体(Multi-Agent)模型，建构以土地资源作为主控因素的特大城市群地区城镇化与土地利用变化系统功能模块，进行特大城市群地区的单中心、双中心、多中心等多情景方案的城市群建设用地扩展模拟，获取土地利用变化与城镇化交互作用的相关参数及其阈值；采用扩展的环境负荷模型(STIRPAT)进行量化污染、富裕度和技术对城市内能源使用/碳排放的时空影响模拟，进行特大城市群生命周期分析(LCA)。 (3)构建多要素—多尺度—多情景—多模块—多智能体集成的时空耦合系统动力学模型。在现有城镇化系统动力学模型基础上，将水资源、土地资源、能源等重要生态环境要素作为特大城市群地区城镇化过程的主控要素，绘制特大城市群地区城镇化与生态环境交互胁迫的多要素—多尺度—多情景—多模块—多智能体集成的时空耦合系统动力学模型的因果关系、反馈回路的系统流程图，重构城镇化与生态环境交互胁迫的多要素—多尺度—多情景—多模块—多智能体集成的时空耦合系统动力学模型。 (4)进行城镇化与生态环境交互耦合的计算实验与阈值判断。采用时空耦合系统动力学模型进行初步仿真运算，并检验模型的有效性和模拟阈值测算及阈值模型建构；对交互胁迫问题和可能的病症分析，不断修正模型参数，进行反复模拟，直到满足要求；进行模块嵌套和集成，搭建定量研究特大城市群地区城镇化的系统科学平台。 (5)进行特大城市群地区城镇化与生态环境交互耦合过程和格局的情景模拟。根据特大城市群基础数据和“十三五规划(县级单位)”确定的目标，设计多个实验情景，反复实验计算，调控出与临界阈值及资源环境容量相适应的特大城市群地区城镇化发展的情景方案，进行特大城市群城镇化与生态环境交互胁迫过程中长期(2030～2050)预测模拟，通过互载互胁的临界阈值调整和反复模拟，形成特大城市群地区发展的中远期多情景方案。 (6)采用资源环境系统动力学SD影响预警模型，建立特大城市群地区城镇化与生态环境交互胁迫预警指标体系和信号系统，确定预警指标贡献率，对特大城市群近期发展过程中的经济社会发展目标、资源生态环境条件(保障程度)进行模拟，求解二者胁迫预警指标的偏差所引起的城市群地区城镇化的病态程度，建立特大城市群地区城镇化与生态环境交互胁迫预警响应系统，为政府决策提供科学依据。
图8 特大城市群地区城镇化与生态环境交互耦合优化智能决策支持系统示意图 2.5 特大城市群地区城镇化与生态环境交互耦合的智能决策支持系统 以空间仿真模拟与GIS技术为支撑，集成构建特大城市群地区城镇化与生态环境交互耦合智能决策支持系统(UDSS)(图8)，凸显系统的高度智能化、高度可视化和高度灵敏化特点。结合典型研究区，模拟城镇化发展的资源环境保障效应及其优化调控方案，确定特大城市群在不同时期适度承载的人口规模、空间规模和经济规模，提出基于资源与生态环境容量约束的可持续发展模式和高效能成长模式[30]。为推动中国城市群健康持续发展提供系统性的科学决策依据。 (1)进行特大城市群地区社会经济及生态环境要素的时空多尺度仿真。应用遥感、GIS、传感网、大数据空间分布信息方法、空间差值与空间网格尺度转换方法、曲面建模等空间化技术，获取大范围空间上的自然要素(水、土、能源、生态、气候、环境等)信息，并通过人文要素(人口、经济、社会、基础设施、技术创新、政策、全球化等)数据的空间化，获取大范围人文要素的连续空间信息，实现城镇化要素多源数据的标准化、社会经济要素和生态环境要素的空间化表征和时空动态可视化表达。在统一的时空框架下，综合空间图、统计图、流量图、3D图等多种可视化表达方法，显示与城镇化相关的社会经济及生态环境要素的空间分布和统计结果，以及多场景下的城镇化模拟仿真结果显示，结合时空棱镜等时空表达方式，实现多尺度四维仿真模拟。 (2)进行生态环境要素制约下的城镇化交互可视化情景模拟。采用层次分解、协同关联和级联交互等方法，通过标准化组装方式建立具有自组织特性的耦合模型库，为城镇化的交互可视化情景模拟提供高效的模型库支持；利用异步演化、协同交互和反馈网络等方法探讨实现多重交互和多重反馈下的动态城市发展情景模拟机制，进而实现复杂的生态环境要素多时空动态制约和多尺度城市异步发展与反馈作用下的情景模拟；利用时空尺度变换和过程分解等方法研究如何实现多个时间和空间尺度上的资源与环境的耦合限制作用以及城市化要素演化与反馈的动态可视化情景。 (3)优化资源与环境容量约束下的发展模式和高效能成长模式。采用逻辑表示法、产生式表示法和基于案例的表达等知识表达方法，构建特大城市群优化发展模式知识库；采用知识推理机获取环境容量约束因子与城市化要素间的反馈信息；采用多目标优化、模糊优化实现多种约束因子下的城镇化要素的最优化发展目标；采用粗糙集理论和方法进行相同尺度的城市基元优化模式典型案例的时空配置规律研究；采用基于活动网络图、状态与活动网络图或基于petri网等典型可视化建模方法搭建可视化建模平台，有效地集成用于决策的综合知识库，多层次、多尺度、多视角决策模型，实现面向不同城市化情景模拟的多情景决策。 (4)研制城镇化与生态环境交互耦合智能决策支持系统。构建集成环境要素空间化、系统模拟动态仿真以及多尺度优化决策模块的城镇化与生态环境交互耦合智能决策支持系统，包括多尺度的人口规模、空间规模和经济规模四维仿真模块，多尺度的多交互、反馈情景模拟模块，基于资源与生态环境容量约束的调控及可持续发展模块。实现特大城市群地区多尺度人口规模、经济规模的估计，乡镇—地市—城市群—省级城镇化与生态环境的交互胁迫作用模拟以及城市群高效可持续发展优化模式。最终为建设资源节约型、环境友好型城市群、生态型城市群和智慧型城市群提供定量的决策平台。 3 特大城市群地区城镇化与生态环境交互耦合效应解析的技术方法及路径 特大城市群地区是一个开放的复杂巨系统，从理论上解析特大城市群地区城镇化与生态环境的耦合效应，需要按照特大城市群地区城镇化与生态环境交互耦合的时空演变特征—寻求主控要素—辨识耦合关系—揭示胁迫机制—发现耦合规律—筛选调控变量—求解临界阈值—进行调控试验—完成情景模拟—提出优化方案—实现国家目标这样一条技术路径，采用多学科交叉、多要素耦合、多模型集成、多情景模拟、多风险预警、多目标决策等的交叉模式，建立同一标准化共享数据库，采取大数据支持下的方法提出解析的技术路径。 3.1 城镇化与生态环境交互耦合效应的标准化共享数据库 建立特大城市群地区城镇化与生态环境交互耦合效应研究的标准化统一共享数据库是确保理论解析的关键和基础。可基于数据库建设相关国家标准，利用Access、Oracle和NewSQL等数据库软件构建一个具有海量数据存储功能的标准数据库，包括基础地理信息数据库、大数据信息采集与分析数据库、社会经济统计数据库、生态环境统计数据库和遥感影像集成数据库。基础数据来源于各地统计年鉴、野外观测台站、遥感影像、大数据采集、项目积累、数据购买和数据共享网站申请等。数据库储存的数据包括：特大城市群地区1980～2015年MSS 60m、Lands at 30m、HJ-1A等高分辨率遥感图像，2000年以来MODIS 1km遥感数据，1999年以来灯光指数为数据集，1980～2015年土地利用/覆盖现状数据、城市边界数据，典型城市内部不透水地表面积、绿地覆盖、水域等成分数据，与周边地区流域地表和地下水水资源状况、用水状况、不同年份蒸发等状况，各城市碳排放量遥感反演与模型计算数据(统计资料和模型运算数据)，PM 2.5排放强度部门观测与模型运算数据，城市人口经济统计数据、城市规划管理等数据。 3.2 多要素—多目标—多模型—多情景环境下的城镇化与生态环境交互耦合集成技术方法 根据特大城市群地区城镇化与生态环境交互耦合效应解析的技术需要，可采用探索性空间数据分析(ESDA)方法、模糊隶属度函数模型、耦合矩阵判别模型、面板数据分析模型等解析城镇化与生态环境交互胁迫效应；可采用KSIM模型、动态耦合模型、交互耦合状态诊断退耦指数模型、耦合度模型等解析城镇化与生态环境交互耦合机理与规律；可采用交互耦合病理风险评判模型(集对分析方法)、
值算法、风险贝叶斯模型等解析城镇化与生态环境交互胁迫病理风险；可采用承载力阈值核算模型、资源环境承载力饱和度模型、环境CGE模型、资源环境系统动力学SD影响预警模型等解析城镇化与生态环境交互的时空耦合动力学模型和阈值核算；可采用智能式空间仿真模拟方法和多目标智能决策方法等解析城镇化与生态环境耦合优化智能决策支持系统。进一步分要素、分尺度、分阶段、分目标、分层次解析特大城市群地区城镇化与生态环境交互胁迫强度、交互耦合机理、交互耦合规律、交互胁迫风险与弹性阈值等理论问题。 3.3 大数据支持下的城镇化与生态环境交互耦合技术方法 大数据技术是一系列收集、存储、管理、处理、分析、共享和可视化技术的集合。大数据数据采集和分析的关键技术包括：遗传算法、神经网络、数据挖掘、分类分析、关联规则学习、数据融合与集成、机器学习、网络分析等。大数据信息采集数据的核心包括手机信令数据(来源于中国移动2G、3G和4G用户手机数据，包括手机信令数据和基站数据两部分)、兴趣点POI(Point of Interest)数据(来源于百度地图)、城市公交IC刷卡数据(来源于公交公司)、社交数据(社会网络数据，包括新浪微博和腾讯微信数据等)、导航数据(百度地图GPS全球定位系统数据)、普查数据(人口普查和经济普查)和PM 2.5众包监测数据等。可通过手机信令数据刻画城市群内部网络联系和空间结构以及人口流动性，可识别特大城市群地区不同城市的功能和城市内部功能分区，实现对城市群规划实施效果后评价。可运用兴趣点POI数据识别特大城市群的行政边界和实体边界，明确行政边界和实体边界的差别。可运用城市公交刷卡数据识别就业中心和通勤情况，为产业和公共服务功能疏解提供有效支撑。可运用经济和人口普查大数据实现对经济和人口分布的精细分析，为就业中心和居住中心识别提供支撑。可运用手机APP以众包形式实现PM 2.5数据的实时报告。同时还包括气象大数据、能耗大数据、道路结构大数据的采集与处理等。 3.4 多尺度—多技术—多智能体集成下的城镇化与生态环境交互耦合技术框架与技术路径 特大城市群地区城镇化与生态环境交互耦合的技术框架如图9所示，技术路径如图10所示。因此，可将城镇化与生态环境交互耦合的技术路径归纳为12个技术步骤： 第一步：刻画城镇化与生态环境关键主控要素的时空演化特征。运用一般趋势分析和探索性空间数据分析(ESDA)、结构方程分析模型等方法，可分别刻画出生态环境和城镇化各要素和各指标的时空变化特征，识别出严重缺水区、严重缺地区、严重污染区、高生态敏感区、高雾霾集聚区和高生态风险区等自然属性特征以及经济高速增长区、经济高密度集中区、人口高密度集聚区、城镇化主体区、内外资集中投资区、进出口贸易集中区和城镇化高速增长区等人文属性特征。
图9 特大城市群地区城镇化与生态环境交互耦合效应解析的技术框架 第二步：量化城镇化与生态环境关键主控要素的胁迫效应。按照城镇化与生态环境关键主控要素的时空演化特征和基础理论，构建胁迫评价指标体系，运用模糊隶属度函数量化生态环境胁迫效应包括资源、气候、生态、环境等；量化城镇化发展的胁迫效应包括人口、经济、基础设施、社会发展、创新、政策和全球化等。基于耦合矩阵判别方法进一步量化内外部主控因子之间的交互胁迫关系。 第三步：辨识特大城市群系统的近远程自然和人文关键主控要素。基于关键主控要素胁迫效应分析结果，运用聚类分析、主成分分析、耦合矩阵方法辨识特大城市群系统的近远程自然和人文关键主控要素。通过耦合系数分析并结合近远程要素的空间距离以及物质、能量、信息和人口的流动性科学辨识关键主控要素。 第四步：分析城镇化与生态环境交互胁迫的近远程耦合机理。采用1980～2015年特大城市群地区城镇化过程数据和生态环境历史演变数据，分别运用加权回归分析、面板协整、VECM、KSIM、面板VAR模型、空间误差模型和空间滞后模型等系统耦合方法模型，分析城镇化和生态环境两大系统之间近远程各指标之间的交互耦合关系，预测其未来的演变趋势和脉冲响应关系。然后，运用KSIM方法对指标整合后的城镇化与生态环境两大系统之间近远程主控要素之间的交互耦合关系进行计量表达。最后，基于容量耦合概念及容量耦合系数模型改进的系统耦合模型对主控要素整合后的两大系统之间的交互耦合关系进行计量分析。
图10 特大城市群地区城镇化与生态环境耦合效应解析的技术路径 第五步：揭示城镇化与生态环境交互胁迫的近远程耦合规律。以城镇化与生态环境交互胁迫的近远程耦合机理为基础，运用动态耦合模型分别对城镇化与生态环境近远程主控单要素和两大系统进行耦合阶段分析。运用双指数函数分别对城镇化与生态环境近远程主控单要素和两大系统进行耦合类型识别。按照理论上存在的9种耦合类型图谱结合双指数函数分析的耦合参数结果进行耦合类型匹配与识别，综合确定不同地理单元城镇化与生态环境交互胁迫的近远程耦合类型。基于耦合机理、耦合阶段和耦合类型分析，首先检验各单要素和两大系统是否符合环境库兹涅茨曲线，从而来确定城镇化与生态环境的交互胁迫的整体状态，并以此为基础，运用耗散结构论中的耦合裂变律、动态层级律、随机涨落律、非线性协同律、阈值律和预警律6大基本规律总结和验证城镇化与生态环境交互胁迫的近远程耦合规律。 第六步：诊断城镇化与生态环境交互耦合的病理状态和病理程度。应用小波变换和集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD)技术分析多时间分辨率的多要素交互耦合状态同步性；采用资源环境CGE模型综合诊断城镇化与资源环境要素之间的内在联系。基于退耦指数方法构建城镇化与生态环境交互耦合状态诊断模型，诊断其病理状态，并基于正切函数构建耦合度模型求算特大城市群地区不同时期城镇化与生态环境交互耦合状态与动态耦合度、交互胁迫度、交互协调度和交互调节度，识别城镇化进程中出现病理的程度。将
值分析理论引入到城市系统代谢研究中，以净
值产出率(NEYR)、环境负载率(ELR)、
值交换率(EER)分别代表城市系统的活力、组织结构和恢复力；利用城市群生态系统服务模拟与供需分析结果和城市群有机体生态热力学测度指数，包括代谢效用、代谢效率、代谢强度、代谢生态胁迫、代谢环境影响等结构和功能指标，通过设置基准和阈值，综合评判特大城市群的病理程度、持续时间和未来趋势，并对病因进行分析。 第七步：识别城镇化与生态环境交互耦合的病理风险。基于风险贝叶斯模型(BBN)、集对分析方法、自适应共振(Adaptive Resonance Theory，ART)网络方法，构建交互耦合病理风险评判指标体系，构建交互耦合病理风险评判模型。综合评判特大城市群地区城镇化与生态环境交互胁迫的资源与生态环境风险，包括快速城镇化带来的人口高密度集聚风险、水安全风险、用地扩张风险、环境污染风险、生态安全风险、能源耗竭风险以及碳排放风险等，建立特大城市群地区城镇化与生态环境交互胁迫病理风险评估系统。 第八步：核算城镇化与生态环境互载互胁阈值。采用元胞自动机(Cellular Automata，CA)和多智能体(Multi-Agent)模型，以资源环境承载力分析为基础，构建生态—生产—生活综合承载力阈值核算模型和资源环境承载力饱和度模型综合核算未来35年不同时期特大城市群地区、各省市、各地级市、各市县城镇化的资源与生态环境承载阈值，以及资源环境对城镇化发展的保障阈值，计算二者相互承载、相互胁迫的临界阈值。 第九步：试验模拟城镇化与生态环境交互耦合的多情景方案。按照城镇化与生态环境交互耦合关系构建环境CGE模型核心方程，运用计量经济方法进行环境CGE模型参数估计，设计多个实验情景，反复实验计算，运用GAMS软件进行求解，调控出特大城市群地区、各省市、各地级市、各市县到2020、2025、2030、2050年与临界阈值及资源环境容量相适应的城市群地区城镇化发展的情景方案。 第十步：分析城镇化与生态环境交互耦合预警响应方案。运用VENSIM PLS软件构建城镇化与生态环境预警响应分析SD模型，核算每种情景下的资源与生态环境临界阈值和容量，求解城镇化与生态环境胁迫预警指标偏差引起的城市群城镇化的病态程度，建立特大城市群地区城镇化与生态环境交互胁迫预警响应系统。 第十一步：搭建城镇化与生态环境交互耦合智能决策支持系统平台。应用遥感、GIS、传感网、3D、大数据空间分布信息方法、空间差值与空间网格尺度转换方法、曲面建模等空间化技术，结合时空棱镜等时空表达方式，实现多尺度四维仿真模拟；采用层次分解、协同关联和级联交互等方法，通过标准化组装方式建立具有自组织特性的耦合模型库，为城镇化的交互可视化情景模拟提供高效的模型库支持；利用异步演化、协同交互和反馈网络等方法探讨实现多重交互和多重反馈下的动态城市发展情景模拟机制；利用时空尺度变换和过程分解等方法研究如何实现多个时间和空间尺度上的资源与环境的耦合限制作用以及城市化要素演化与反馈的动态可视化情景；采用逻辑表示法、产生式表示法和基于案例的表达等知识表达方法，构建特大城市群优化发展模式知识库；采用知识推理机获取环境容量约束因子与城市化要素间的反馈信息；采用多目标优化、模糊优化实现多种约束因子下的城镇化要素的最优化发展目标；采用粗糙集理论和方法进行相同尺度的城市基元优化模式典型案例的时空配置规律研究；采用基于活动网络图、状态与活动网络图或基于petri网等典型可视化建模方法搭建可视化建模平台，有效地集成用于决策的综合知识库，多层次、多尺度、多视角决策模型，实现面向不同城市化情景模拟结果的多情景决策。构建集成环境要素空间化、系统模拟动态仿真以及多尺度优化决策模块的城镇化与生态环境交互耦合智能决策支持系统。 第十二步：优化调控特大城市群地区城镇化与生态环境协调发展方案及模式。综合运用线性加权法、并列选择法和模糊算法进行城镇化与生态环境交互耦合关系多目标智能决策。提出特大城市群地区多目标决策优化方案。运用优化算法模拟城镇化发展的资源环境保障效应及其优化调控方案，研制出可视化和智能化整合的城市群地区城镇化与生态环境交互耦合决策支持系统，提出优化调控的整体解决方案。 4 结论与讨论 特大城市群地区是国家经济发展的战略核心区和国家新型城镇化的主体区，担当着世界经济重心转移承载地的历史重任，但在发展过程中呈现出不可持续的高密度集聚、高速度扩张、高强度污染和高风险的资源环境保障威胁，成了城市病及生态环境问题突出的“重灾区”[31]，未来发展面临着日益严重的资源与生态环境的胁迫压力。如何协调特大城市群地区城镇化与生态环境的关系问题目前是学术界和政府决策部门普遍关注、亟待解决的一大难点问题，并上升为世界性的战略问题，但目前尚处在很少有人问津的薄弱环节。 全球城镇化发展实践表明，全球城镇化过程正在对生态环境造成严重的胁迫效应和深远影响，而二者之间又存在着极其复杂的非线性耦合关系，开展城镇化与生态环境交互耦合效应的研究是未来10年国际地球系统科学与可持续性科学研究的热点和前沿领域，也是国际组织高度关注的高优先研究主题，更是特大城市群地区可持续发展亟待解决的紧迫问题。 从理论上解析特大城市群地区城镇化与生态环境的交互耦合效应，需要从整体上构建一个特大城市群地区城镇化与生态环境交互耦合效应的理论框架，进而解析特大城市群系统各自然要素和人文要素交互作用的非线性耦合关系及耦合特征，科学辨识近远程主控要素作用下城市群系统内外部各要素相互作用的胁迫强度、近远程耦合机理与规律，总结特大城市群地区城镇化与生态环境交互耦合圈理论，构建多要素—多尺度—多情景—多模块—多智能体集成的时空耦合动力学模型，研发特大城市群地区可持续发展优化智能调控决策支持系统方法，提出化解问题的解决方案，确保特大城市群地区由问题集中区转为可持续发展区。 从方法上解析特大城市群地区城镇化与生态环境的交互耦合效应，需要将特大城市群地区视为一个开放的复杂巨系统，在建立同一标准化共享数据库的基础上，采用多要素—多目标—多模型—多情景环境下的城镇化与生态环境交互耦合集成技术方法、大数据支持下的城镇化与生态环境交互耦合技术方法，构建多尺度—多技术—多智能体集成的城镇化与生态环境交互耦合技术框架，按照分析时空演变特征—寻求主控要素—辨识耦合关系—揭示胁迫机制—发现耦合规律—筛选调控变量—求解临界阈值—进行调控试验—完成情景模拟—提出优化方案—实现国家目标这样一条技术路径，提出解决问题的整体优化方案。 从复杂性科学角度解析特大城市群地区可持续发展的极端复杂性，认为传统的城市地理学已经无力揭示特大城市群表现出的跨城市、跨界、跨领域、跨学科甚至跨国特征，城市的基本功能已经突破了传统的社会经济功能，越来越多地与自然生态环境发生相互作用，单一学科显得无能为力，急需通过多学科交叉、多要素耦合、多情景模拟、多风险预警、多目标决策等综合交叉研究手段，推动人文地理学科建设迈向新的发展阶段。 致谢：本文在写作过程中吸收了重大项目组毛汉英研究员、刘毅研究员、裴韬研究员、杜云艳研究员、张悦教授、岳天祥研究员、陈彦光教授、鲍超副研究员、匡文慧副研究员、马海涛副研究员、王振波副研究员、马廷副研究员、谢传节副研究员、孙然好副研究员、杨磊副研究员、李伟峰副研究员等项目全体老师和同学们讨论的部分观点，在此一并诚表感谢!
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特大城市群城市化与生态环境互动耦合效应的理论框架与技术路径_国家新型城镇化规划论文
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