Analysis of Urban Climate Carrying Capacity and Obstacle Factors in Nanchong City

南充市地处四川盆地东北部，下辖顺庆区、嘉陵区、高坪区、西充县、南部县、仪陇县、营山县、蓬安县和阆中市，是四川省百万人口大城市之一，2020年中心城区人口预计将达到150万人，建成区面积将达到150 km². 南充市属亚热带湿润性季风气候，降水量时空分布不均，旱涝灾害频发，人均水资源量偏少，冬季逆温现象多发，有害气体不易扩散，空气质量较差，全年多雾天，光照资源相对不足，相对湿度较大.

气候资源供给中的逐年气象数据来源于国家气象科学数据中心；城市气候压力和城市可持续发展能力的各项数据来源于《四川省统计年鉴(2009—2018年)》和《南充市统计年鉴(2009—2018年)》以及《南充市国民经济和社会发展统计公报(2008—2017年)》；生态用水量来源于《四川省水资源公报(2008—2017年)》和《南充市水资源公报(2008—2017年)》.

气候资源供给体现该区域气候资源(光、水、热等)对自然环境和人类社会的支撑能力^[7]，其反映气候资源对城市发展的制约状况. 本文选取平均气温、年降水量、相对湿度、年日照时数、气候生产潜力5项指标评价气候资源供给的基本情况.

式中：I_CR为气候资源供给指数；I_CRi，W_CRi分别为气候资源供给中第i个指标和其对应的权重；m为气候资源供给的指标个数.

气候生产潜力是指假设除气候资源以外的其他条件都满足的情况下，由气候资源决定的一定时期内单位面积上的植物生物学最大产量^[11]. 本文气候生产潜力计算采用Thomthwaite Memorail模型，该模型主要考虑水、热等气候因子，以实际蒸散量为变量，计算简单且具有较高的精确度^[12]. Thomthwaite Memorail模型如下：

式中：P_ET是气候生产潜力(g·m^-2·a^-1)； ET是年平均蒸散量(mm)； R是年降水量；E₀是年最大蒸散量(mm)； T是年平均气温. 当且仅当R>0.316E₀时，公式(3)、(4)才适用；若R<0.316E₀，则E₀=R.

城市气候压力指人类活动对城市气候带来的压力状况^[8]，本文指标选取主要从城市建设和经济发展水平以及人类排放量三方面考虑，选取人均GDP、工业总产值、城镇化率、人均道路面积、人均污水排放量、人均日生活用水量、人均二氧化硫排放量、人均生活垃圾清运量以及规模以上工业能耗9项指标.

式中：I_CS为城市气候压力指数；I_CSj，W_CSj分别为城市气候压力中第j个指标和其对应的权重；n为城市气候压力中的指标个数.

城市可持续发展能力在这里指随着经济、科技的不断发展，产生的能够缓解城市气候压力的积极因素，有助于提高城市气候承载力^[4]. 本文选取第三产业比重、人均公园绿地面积、人均生态用水量及高中升学率4项指标，分别从产业结构、基础设施建设、环保投入以及教育发展水平衡量城市可持续发展能力. 由于部分年份各县区的生态用水量数据缺失，因此缺失年份用南充市人均生态用水量替代.

式中：I_CD为城市可持续发展能力指数；I_CDk，W_CDk分别为城市可持续发展能力中第k项指标和其对应的权重；k为城市可持续发展能力中的指标个数.

本文依据城市气候承载力指标体系，基于熵权的综合评价法得到3个准则层的评价值，再构造评价函数计算南充地区城市承载力值. 考虑到各指标数据的可获得性并结合南充市的具体情况，将顺庆区、高坪区、嘉陵区统称为主城区计算其城市气候承载力指数及其各要素层指数. 城市气候承载力构造函数为：

式中：C为城市气候承载力指数，为正向指标，其值越大，表示城市气候承载力越强；气候资源供给(CR)和城市可持续发展能力(CD)为正向指标，城市气候压力(CS)为逆向指标，因此，具体计算公式为：

熵权法是一种客观赋值方法，该方法是根据各指标数据提供的信息量来确定权重，能在一定程度上避免因主观因素带来的偏差^[13-14]. 熵权法步骤如下：

1) 数据标准化处理：采用极值法对各指标进行无量纲处理.

正向指标：

逆向指标：

2) 计算第i年第j项指标的比重：

3) 计算指标信息熵：

4) 计算信息熵冗余度：

计算指标权重(各指标权重计算结果，见表 1)：

6) 计算综合评价指数：

分析确定制约城市气候承载力的主要障碍因子，可以有针对性地提高城市气候承载力. 本文引入障碍度模型对城市气候压力准则层的人均GDP(A1)、工业总产值(A2)、城镇化率(A3)、人均道路面积(A4)、人均污水排放量(A5)、人均日生活用水量(A6)、人均二氧化硫排放量(A7)、人均生活垃圾清运量(A8)、规模以上工业能耗(A9)共9项因子进行障碍度诊断. 某个因子的障碍度越大，表明该因子对城市气候承载力的制约作用越强^[15]. 障碍度计算基于因子贡献度和指标偏离度2项指标^[16]，计算步骤如下：

1) 因子贡献度：

式中：F_j为因子贡献度，即指标j对总目标的影响程度^[17].

2) 指标偏离度：

式中：I_ij为指标偏离度，即指标j与发展目标之间的差距；x_ij^′为指标j的标准化值^[17].

3) 障碍度模型：

式中：O_j为第j个因子的障碍度.

如图 2所示，2008—2017年间，南充市各地区气候资源供给指数波动显著，这与各气候要素的变化密切相关. 从具体指标来看，气候资源供给指数受平均气温、日照时数与气候生产潜力影响较大，年际变化幅度由大到小的城市依次为阆中市(0.572)、主城区(0.521)、仪陇县(0.503)、蓬安县(0.453)、南部县(0.424)、营山县(0.417)及西充县(0.358)；各地区10年间气候资源供给指数最大值均出现在2013年，主城区和阆中市最小值出现在2008年，南部县、仪陇县10年间最小值出现在2012年，营山县、西充县最小值出现在2014年，蓬安县的最小值则出现在2010年.

总体上看，2008—2017年南充市各地区城市气候压力指数变化趋势保持相对一致(图 3). 10年间，7所城市城市气候压力指数总体上均有下降，其中主城区、阆中市和蓬安县下降幅度较大，分别达到32.8%，22.8%和21.9%，这与各地区近年来节能减排关系密切. 主城区、南部县、营山县和西充县城市气候压力指数最大值出现在2011年，分别为0.690，0.800，0.779和0.879，蓬安县、仪陇县和阆中市的最大值出现在2012年，分别为0.685，0.630和0.767，仪陇县城市气候压力指数最小值出现在2010年(0.501)，蓬安县10年间城市气候压力指数的最小值出现在2016年(0.425)，其余5个地区的最小值均出现在2017年.

从空间上看，主城区城市气候压力指数2008—2010年间逐年下降，2011年上升明显，从2012年开始持续下降；南部县、营山县和阆中市城市压力指数2009年相比2008年有小幅下降，前2个城市2010年和2011年该指数连续上升，之后呈逐年降低的趋势，阆中市从2010年开始连续3年上升，之后逐年下降；蓬安县城市压力指数在2016年以前与阆中市变化趋势一致，2017年有所上升；西充县城市压力指数2012年以前为逐年上升，从2012年开始逐年下降；仪陇县城市压力指数2008—2010年逐年下降，之后连续2年上升，从2013年开始逐年降低，2017年略有上升. 南充市近年来经济发展迅猛，城市面积迅速扩大，由于能耗逐年下降且大力减少污染物排放，城市气候压力得到缓解.

如图 4所示，2008—2017年南充市各区县的城市可持续发展能力指数总体上均有明显提高，各区县前5年变化幅度不大，大部分区县从2014年开始(主城区和西充县从2013年开始)呈突飞猛进式地上升，2013—2017年间增长速度最快和最慢的城市分别是营山县(341.6%)和仪陇县(155.9%)，至2017年，7个地区的城市可持续发展能力指数由高到低依次为营山县(0.917)、仪陇县(0.906)、阆中市(0.869)、南部县(0.806)、蓬安县(0.788)、主城区(0.757)及西充县(0.756)，均为10年间的最大值. 从指标层分析来看，各区县城市可持续发展能力的显著提高得益于第三产业的快速发展、人均公园绿地面积的增加以及高中升学率的提高. 近年来南充市加速了产业结构的调整，现代服务业、文旅产业等第三产业发展力度空前，经济实力明显提高；同时以创建森林城市为契机，在旧城区中打造邮票绿地，新城区把建设公园绿地摆在突出位置，环保投入逐年提高，城市可持续发展能力显著增强.

南充市各地区城市气候承载力年际波动起伏大(图 5)，表明各城市气候承载力脆弱性较突出，但10年间总体上均有显著提高，尤其从2013年以后，南充市各地区城市的气候承载力相比前5年均有大幅提升，这是3个准则层综合作用的结果. 2013年以后南充地区气候资源供给指数较高，有较好的气候资源禀赋，节能减排成效明显，城市气候压力逐渐缓解，加之经济与科技不断发展，城市可持续发展能力提高显著. 从各地区来看，主城区城市气候承载力最大值出现在2015年(0.837)，南部县、营山县、仪陇县、西充县和阆中市最大值均出现在2017年，分别为0.984，1.151，1.038，0.842和1.192，蓬安县最大值则出现在2016年(1.020). 至2017年，7个地区城市气候承载力最高的是阆中市，其主导产业以旅游为主，工业企业数量较少，城市规模有限，可持续发展能力强；气候承载力最低的为主城区(0.589)，其城市规模大，经济发展迅速，有限的气候承载力可能对主城区的城市发展造成一定的限制作用.

选取3个时间节点(2008年、2013年、2017年)对南充市各地区城市气候承载力的主要(位居前三的)障碍因子进行分析(表 2). 从各项因子的障碍度结果来看，各区县城市气候承载力的主要障碍度合计均接近或超过60%. 2008—2017年南充市各地区城市气候承载力的障碍因子在时序演变上具有相对一致性，大致由人类排放强度类因子逐渐变为经济与城市规模类因子. 2008年主城区、南部县、营山县、仪陇县和西充县城市气候承载力的主要障碍因子为人均污水排放量、人均日生活用水量和人均生活垃圾清运量，蓬安县和阆中市为人均污水排放量、人均日生活用水量和规模以上工业能耗. 2008年南充市城市规模较小且人口密集，工业以石油化工、丝纺服装等高污染、高耗水行业为主，城市气候承载力的障碍因子主要体现在人们排放强度方面. 2013年主城区和仪陇县城市气候承载力的主要障碍因子变为城镇化率、工业总产值及人均GDP，南部县、蓬安县、西充县和阆中市为人均GDP、工业总产值和人均二氧化硫排放量，营山县为人均道路面积、人均GDP和人均二氧化硫排放量. 南充市在2009年前后提出“产业推动、工业强市、再造一个南充工业”等战略目标，引进汽车制造、食品饮料等工业企业，工业总产值跃居全省前列，城市框架加速拉大，2012年南充市主城区建成区面积突破100 km²，经济发展水平显著提高. 2017年主城区城市气候承载力的主要障碍因子为城镇化率、工业总产值和人均道路面积，南部县和西充县为工业总产值、城镇化率和人均GDP，营山县、蓬安县和仪陇县为人均GDP、城镇化率和人均道路面积，阆中市为人均道路面积、工业总产值及人均GDP. 从2014年开始，南充市积极响应国家经济结构转型发展号召，实施南充市炼油化工总厂的外迁和关停“小、散、污”等高能耗企业措施，加快传统工业技改升级，培育战略性新兴产业，工业污染气体排放量持续下降，同时着力促进文旅产业发展，鼓励现代物流产业发展成千亿产业集群，加大城市基础设施建设的投入，城镇化进程推进迅速. 建议南充市各地区应注重经济的可持续性，城市规划时应考虑气候条件，严格实施高污染企业零准入制，积极发展绿色产业，提高城市公园绿地率，促进城市健康发展.

1) 2008-2017年南充市气候环境整体状况良好，各地区气候资源供给指数总体上有所提高，但年际变化幅度大，表明南充市气候资源供给脆弱性较为突出；在南充市着力推进节能减排、倡导绿色发展的影响下，南充市各地区气候压力指数总体上均有不同幅度的下降，下降幅度最大达到每10年32.8%(主城区)，且各地区10年间的变化趋势大体一致；各地区可持续发展能力均有大幅度的提升，南充市在调整经济结构、提高城市绿化率及促进环境保护方面效果明显.

2) 各地区受城市气候压力的持续降低及城市可持续发展能力的提高，2008-2017年各城市气候承载力在波动中均有较显著的上升(尤其2013年以后). 各地区的气候承载力与经济发展水平不相匹配，6个县级城市经济发展水平虽较低，但拥有较高的气候承载力，主城区经济发展水平较高，但城市气候承载力较低，表明主城区应坚持走绿色发展的道路，提高城市气候承载能力.

3) 2008-2017年南充市各地区城市气候承载力的主要障碍因子已发生显著变化. 南充市各地区城市气候承载力的主要障碍因子由人均污水排放量、人均二氧化硫排放量及人均日生活用水量等人类排放强度类因子逐渐转变为人均GDP、工业总产值、城镇化率及人均道路面积等经济发展程度与城市规模类因子. 10年间南充市在推进产业转型升级，降低能耗方面取得了较明显的效果，城市化进程对气候环境的制约作用突出，可适度控制城市规模，注重公园绿地建设，打造森林城市.

气候系统的影响因素纷繁复杂^[18]，季风气候区水、热资源时空分布不均，干旱、洪涝等极端天气灾害频发. 本文主要基于统计年鉴资料对南充市的气候承载力进行定量分析，主要分析了气候承载力及其相关因素平均统计特征，暂未涉及极端天气对城市气候承载力的负向作用，也尚未涉及城市气候承载力的等级划分，未来应深入探究城市气候承载力的区域对比分析和多时空尺度精细研究.