Agglomeration and evolution characteristics of urban land-use efficiency under a dynamic spatio-temporal perspective in the Yellow River Basin
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摘要:研究目的
测度并分析黄河流域城市土地利用效率的时空格局特征是全面实现黄河流域生态保护与高质量发展的内在需求。
研究方法本文以黄河流域83个地级市为研究对象，基于2004—2017年的市级投入产出数据，构建随机前沿模型和空间关联模型，测度并分析城市土地利用效率的时空集聚演化特征。
研究结果2004—2017年黄河流域城市土地利用效率呈现明显的增长趋势，上游增长快，中、下游增长慢，整体仍处于中低水平；黄河流域城市土地利用效率的空间分布差异较大，但城市群中心城市的引领作用逐渐凸显，高效率区域（一、二类）逐渐由“斑点”状扩张为“斑块”状，中、低效率区域逐渐缩小，城市群间、上中下游间的土地利用效率空间分布差异逐步收敛；黄河流域城市土地利用效率存在空间正相关，且集聚特征逐年增强。LISA（局部空间自相关）空间形态呈现两极分化的特征，高效率均质区域（H-H类型）主要分布在山东半岛，且逐渐聚集成片，中原城市群首次出现H-H集聚区；低-高关联（L-H类型）由山东潍坊市转变为内蒙古巴彦淖尔市；高-低关联（H-L类型）分布在兰州市；低效率均质区域（L-L类型）分布在六盘山区、秦巴山区等国家级集中连片贫困区。
结论建议黄河流域在整体上要统一规划，协调发展，个体上注重城市发展的内生动力，优化资本投资规模与结构，充分发挥中心城市的空间溢出效应，资源合理配置共享，且对上、中、下游区域实行差异化生态保护和高质量发展政策，更好地服务于黄河流域城市经济发展由劳动密集型和资本依赖型向技术驱动型转变。
创新点：利用2004—2017年的市级投入产出数据，构建随机前沿模型和空间关联模型，测度并分析城市土地利用效率的时空集聚演化特征，服务于黄河流域城市经济发展由劳动密集型和资本依赖型向技术驱动型转变。
Abstract:This paper is the result of comprehensive survey engineering of natural resources.
ObjectiveIt is the inherent demand of ecological protection and high-quality development to measure and analyze the spatio-temporal differentiation of urban land use efficiency in the Yellow River basin.
MethodsBased on municipal input-output data from 2004-2017, we introduce SFA (Stochastic Frontier Analysis) and Spatial Association Model to measure the urban land use efficiency of 83 cities located in the Yellow River basin.
ResultsThe urban land use efficiency of the Yellow River Basin showed an obvious increasing trend during 2004 to 2017. The efficiency growth rate of cities in the upper reaches of the Yellow River basin is faster than that of cities in the middle and lower reaches. The efficiency was still in the middle and low level across the whole area.It still presented great differences of the urban land-use efficiency across the whole the Yellow River basin, but the leadership of central cities played a tremendous role in the urban agglomeration, and the high-efficiency areas (first and second types) were gradually expanding from "Spots" to "Patches", while the middle and low-efficiency areas gradually reduced. The differences of inter-urban agglomeration and differences among the upper, middle and lower reaches gradually converged. The land use efficiency among cities had positive spatial correlation and the agglomeration level was enhanced year by year. The Lisa (local indicators of spatial association) was characterized by polarization. Not only the High-High agglomeration (H-H type) area were mainly distributed in Shandong Peninsula, and gradually clustered into pieces, but also it appeared in the Central Plain urban agglomeration for the first time. The areas with a Low-High agglomeration (L-H type) pattern were transformed from Weifang, Shandong Province to Bayannur, Inner Mongolia. And the High-Low agglomeration areas(H-L type) were concentrated in Lanzhou. The Low-Low agglomeration (L-L type) areas were distributed in the national-level concentrated contiguous poverty areas such as Liupan Mountain area and Qinba Mountain area.
ConclusionsIt is suggested that as a whole, the Yellow River basin should be planned and developed in a coordinated way, and more attenion should be paid to the endogenous impetus of urban development individually. The spatial spillover effect which the central cities make-should be given full play to, and resources should be allocated and shared rationally through the optimization of the scale and structure of capital investments. In addition, to better serve the transformation of urban economic development from labor-intensive and capital-dependent to technology-driven, the policy of differentiated ecological protection and high-quality development should be implemented in the upper, middle and lower reaches of the Yellow River Basin.
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1. 引 言
世界卫生组织及中国饮用水标准规定砷浓度不可超过10 μg/L（WHO, 2017）。长期饮用高砷地下水可导致慢性砷中毒及皮肤癌等疾病，全球有70多个国家，超过1.5亿人的饮用水安全受到高砷地下水的威胁（韩双宝等，2010；郭华明等，2013；Wang et al., 2020；曹文庚等，2022; 张卓等，2023a）。沉积物中的固相砷是地下水中砷的主要来源。多数岩石中砷含量范围为0.5~2.5 μg/g（Mandal and Suzuki, 2002），松散沉积物中砷的含量范围通常为3~10 μg/g（Smedley and Kinniburgh, 2002; 何锦等，2020；马雪梅等，2020），富含砷矿物的沉积物中砷含量可达170 μg/g（Cook et al., 1995）。研究含水层中砷的迁移转化，除了查明沉积物总固态砷的含量，还需分析砷在沉积物中的赋存形态（van Herreweghe et al., 2003；朱丹尼等，2021；Drahota et al., 2021）。沉积物中固相砷赋存形态的微小差别可能引起地下水砷浓度的显著差异（Meharg et al., 2006; 张卓等，2023b）。分步提取实验是获取沉积物中砷赋存状态信息的主要手段。在之前的研究中，已经在分步提取过程中研究了萃取剂溶液的最优选择性（Paul et al., 2009；Eiche et al., 2010）。国外学者就河流三角洲沉积物中砷的赋存形态开展了大量研究。Eiche et al.（2008）研究表明，磷酸盐提取释放的强吸附砷是越南红河三角洲沉积物中砷的主要赋存形态。印度孟加拉三角洲平原的含水层中也发现了类似的结果（Neidhardt et al., 2014）。然而在内陆盆地，有关沉积物砷赋存形态的系统性研究相对缺乏。
河套盆地是中国西北地区典型的内陆盆地，地下水As浓度高达857 μg/L，远超中国饮用水标准（Guo et al., 2008）。因此，本研究选取河套盆地，通过刻画岩性与地球化学特征和开展砷的分步提取与解吸附实验，对比分析低砷和高砷含水层中沉积物砷的赋存形态与吸附特征。研究结果将有助于查明内陆盆地高砷地下水的形成机理，为合理开发可饮用地下水提供科学依据。
2. 研究区概况
河套盆地地处阴山隆起与鄂尔多斯台地之间，西界和北界均为狼山山前断裂，南界为鄂尔多斯北缘断裂，东界为乌梁素海断裂。研究区位于河套盆地西北侧，地处狼山山脉与主排干渠之间，包括山前冲洪积扇区和南部平原区，地理坐标为40°55′31″N~41°08′15″N，106°46′30″E~107°03′28″E（图1）。受沉积条件制约，研究区含水层具有明显的分带性。山前冲洪积扇区含水层沉积物主要由中砂、细砂组成，黏土在其中所占比重小于5%；平原区含水层沉积物主要由细砂、粉砂、粉质黏土和偶有泥炭夹层的淤泥质黏土组成，粉土和不同种类的黏土是其中的主要组成部分。
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图 1 研究区位置（a）、地貌分区（b）、遥感影像（c）及水文地质剖面（d）Figure 1. Location of study area (a), geomorphic map (b), remote sensing image (c) and hydrogeological profile (d)研究区浅层地下水受到大气降雨入渗补给、灌溉水补给和渠水的侧渗补给，深层地下水受到山前裂隙水的侧向补给和浅层地下水的垂向入渗。浅层地下水的排泄途径是蒸发作用、人工抽取、流入排干沟和垂向入渗到深层地下水，深层地下水的排泄路径是农业开采。原来研究区地下水流向大体是由西北向东南，但过度开采导致地下水流向逐渐转变为山前冲洪积扇由北向南、平原区由南向北的流动方向。地下水水化学类型受地势地貌、气候条件影响明显，具有显著的差异性。浅层地下水受强烈蒸发运移影响，水化学类型有HCO3−(Cl)−Na、Cl−HCO3−Na·Mg和Cl−SO4(HCO3)−Na·Mg型。深层地下水由山前冲洪积扇的Cl−HCO3−Ca·Mg型转变为平原区的Cl−Na型。高砷地下水主要分布在平原区（Zhang et al., 2020）。
3. 材料与方法
3.1 沉积物样品采集与测试
本研究从钻孔K02和K01中分别取出25和26个沉积物样品（图1）。其中，K2钻孔位于山前冲洪积扇区，坐标为41°01′07.37″N、106°57′41.41″E，钻孔深度约为80 m；K1钻孔位于平原区，位置坐标为41°00′13.73″N、106°58′16.85″E，钻孔深度约为81 m。获取的沉积物去掉外层沉积物后，马上用锡箔纸包裹，密封在装有纯N2（> 99.999%）的无菌塑料袋中，尽可能减少与O2的接触，并在−20℃的条件下保存。带回到实验室后，样品分装为两份，一份储存于−20℃的冰箱中，另一份进行冷冻干燥。
在色度分析和含水率测试之前，−20 ℃条件下保存的样品放入厌氧箱解冻。色度分析采用光谱色度计（CM-700d，Konica Minolta），测试之前对光谱色度计进行白板校正和零点校正。测试过程中保证切面平整，并在切口表面铺上一层高净度聚乙烯薄膜，每个样品测试3次。测试结束后计算出530 nm和520 nm的光谱反射差（R530-520），该差值能够指示沉积物的氧化还原环境（Horneman et al., 2004）。含水率测试采用通用的烘干法，用铝盒准确称取烘干前的原状土样质量，放入105℃恒温干燥箱中烘干后放入干燥器冷却，准确称量烘干后的土样质量，通过计算得出含水率。
沉积物电导率和pH的测量采用Bélanger and VanRees（2007）的方法。冷冻干燥后的沉积物与去离子水以1∶5的比例置于PE离心管中，25℃状态下以150 rpm转速震荡1 h。震荡完毕后，将离心管置于离心机中以5000 rpm转速离心20 min并取上清液用0.22 μm纤维滤膜过滤。所得部分滤液通过电导率仪（DDS-307A, SHKY）进行电导率的检测，所得电导率值可以反映出沉积物的可溶性组分含量。沉积物样品与超纯水以1∶2.5比例充分混合后，摇匀，静置1 h使用pH检测仪（HI 8424，HANNA）对其进行pH测定。
沉积物样品中的主量和微量元素的测定采用手持便携式XRF仪（XL3t800, Thermo Niton）进行测定，测试元素主要包括Ca、Sr、As、Fe和Mn。测试之前将样品冷冻干燥，并研磨至200目，取适量于专用测量杯中，压实后放置在手持XRF仪光源处，每个样品测试3次。2个标准物质（GBW07303，GBW07305）用于确保数据的准确性，测试偏差均小于20%，其中As元素的测试偏差均小于5%。
3.2 室内实验
3.2.1 分步提取实验
为查明沉积物中砷的赋存状态，本研究开展了分步提取实验（Sequential extraction procedure，SEP）。分步提取方法参照Eiche et al.（2008, 2010）的研究，该提取方法也是基于Keon et al.（2001）和Wenzel et al.（2001）等研究的改进（表1）。每个新鲜沉积物样称取0.5 g，放入离心管中，加入适量的提取剂。由于分步提取后提取液盐度较高，需稀释测试，这就要求测试仪器需要较低的检出限和较高的分析精度。ICP−MS的分析精度为±3.0%，检出限为0.01 μg/L，能够满足测试要求。其中分步提取第六步（F6）的提取液中含有高浓度的HF，会损坏仪器影响测试精度。因此，F6的提取液在测试之前，需要在电热板加热进行赶酸处理。
表 1 分步提取实验具体步骤Table 1. Sequential extraction procedure步骤 目标物 提取剂 条件 F1 弱吸附态砷 0.05 mol/L (NH4)2SO4 25 mL，25℃，4 h，重复一次，水洗一次 F2 强吸附态砷 0.5 mol/L NaH2PO4 40 mL，25℃，16 h及24 h各一次，每个时间段重复一次，水洗一次 F3 与可挥发硫化物、碳酸盐、锰氧化物和完全无定形态的铁氧化物或氢氧化物共存的砷 1 mol/L HCl 40 mL，25℃，1 h，重复一次，水洗一次 F4 与无定形态铁氧化物或氢氧化物共存的砷 0.2 mol/L NH4H2C2O3 40 mL，25℃，2 h，pH=3，黑暗条件下，重复一次，水洗一次 F5 与结晶态铁氧化物或氢氧化物
共存的砷0.5 mol/L NaC6H8O7
1 mol/L NaHCO3，Na2S2O4XH2O35 mL NaC6H8O7+2.5 mL NaHCO3（加热至85℃），加0.5 g Na2S2O4XH2O，15 min在85℃，重复一次，水洗一次 F6 与硅酸盐有关的砷 10 mol/L HF，H3BO3 40 mL，25℃，1 h、24 h、16 h后各加5 g硼酸，每个时间段重复一次，热水洗一次 F7 含砷硫化物，与硫化物和有机质
共沉淀的砷16 mol/L HNO3，30% H2O2 先加入10 mL HNO3，反应过后加入多次30%过氧化氢，加热，冷却后稀释到100 mL，离心、过滤、测试 3.2.2 解吸附实验
本研究从钻孔K02和K01各选取一个典型沉积物进行pH和反离子效应对砷的解吸附影响的批实验。该实验主要包括三部分内容：解吸附动力学实验、pH对解吸附影响的实验、反离子效应（Na/Ca0.5（M/M））对砷解吸附影响的实验。
（1）解吸附动力学实验
为查明砷解吸附达到平衡的时间，本研究开展了解吸附动力学实验。分别称取0.6 g新鲜沉积物放入厌氧瓶中，然后加入24 mL、125 mmol/L NaCl和1.5 mmol/L CaCl2的混合溶液，用橡胶塞封闭，整个过程在厌氧箱中操作，设置3个平行样。混合溶液离子强度约为130 mmol/L，Na/Ca0.5比值约为102，pH值为7.6。为保证沉积物颗粒与溶液均匀混合，超声15 min后放入150 r/min的恒温振荡箱中。取样间隔为1 h、3 h、5 h、7 h、10 h、14 h、20 h、28 h、36 h、48 h和60 h。取样之前保证溶液混合均匀，每次取样量为2 mL，用0.22 μm过滤器过滤到2 mL离心管中，放入4℃冰箱中保存，一周之内完成测试工作。
（2）pH对解吸附影响的实验
控制Na/Ca0.5（M/M）比值约为102和离子强度约为130 mmol/L，探究不同pH值对沉积物中砷解吸附的影响。将Na/Ca0.5比值为102的NaCl和CaCl2的混合溶液分装为5份，并将溶液pH值分别调到5.4、6.7、7.6、8.6和9.6。在5个厌氧瓶中，分别称取0.6g新鲜沉积物，并加入24 mL不同pH值梯度的NaCl和CaCl2的混合溶液，用橡胶塞封闭，整个过程在厌氧箱中操作，设置3个平行样。所有加入沉积物和混合溶液的厌氧瓶，超声15 min后放入150 r/min的恒温振荡箱中。60 h后取样，用0.22 μm过滤器过滤到离心管中，放入4℃冰箱中保存，一周之内完成测试工作。
（3）反离子效应对砷解吸附影响的实验
控制离子强度为（130±5）mmol/L，通过改变NaCl和CaCl2的浓度来改变Na/Ca0.5比值（表2）。在7个厌氧瓶中，分别称取0.6 g新鲜沉积物，并分别加入24 mL不同Na/Ca0.5比值梯度的NaCl和CaCl2的混合溶液，用橡胶塞封闭，整个过程在厌氧箱中操作，设置3个平行样。所有加入沉积物和混合溶液的厌氧瓶，超声15 min后放入150 r/min的恒温振荡箱中。60 h后取样，用0.22 μm过滤器过滤到离心管中，放入4℃冰箱中保存，一周之内完成测试工作。
表 2 离子强度为（130±5）mmol/L条件下，不同浓度NaCl和CaCl2混合液的Na/Ca0.5（M/M）比值Table 2. Na/Ca0.5(M/M) ratio of the mixed solution of different concentrations of NaCl and CaCl2 under the condition of ionic strength of about (130±5) mmol/LNaCl/(mmol/L) CaCl2/(mmol/L) Na/Ca0.5 2 43 0.3 5 42 0.7 10 40 1.6 30 35 5.0 60 23 13 110 7 42 125 1.5 102 4. 结果与讨论
4.1 沉积物的岩性特征
研究区的山前冲洪积扇区钻孔K02和平原区钻孔K01沉积物的岩性特征如图2所示。钻孔K02沉积物的组成是从粗砂到黏土，而钻孔K01主要从中砂到黏土。对于钻孔K02，14 m以上的沉积物主要由砂质黏土和粉质黏土组成，14~42 m主要以砂质含水层为主。在42~44 m存在约2 m厚的黏土层，42 m以下主要以砂质含水层为主同时伴有砂质黏土互层（图2a）。与钻孔K02不同，位于平原区的钻孔K01沉积物颗粒整体较细且含有大量的黏土互层。其中，8 m以上主要以黏土为主，8~40 m则主要以砂质含水层为主并且常常伴有砂质黏土互层，40~42 m出现黏土层，42 m以下为颗粒较细的细砂含水层，这个研究结果与Shen et al.（2018）一致。总体来看，研究区近表层沉积物主要以粉质黏土为主，地表以下10~40 m是砂质含水层，地表以下40 m处存在1~2 m厚的相对连续的黏土层将40 m以上和约42 m以下的含水层隔开。
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图 2 钻孔K02（a）和钻孔K01（b）的沉积物岩性、含水率以及电导率随深度的变化Figure 2. Plots of sediment lithology, moisture content, and electrical conductivity along depth in boreholes K02 (a) and K01(b)沉积物的色度特征能够指示沉积物的氧化还原环境和铁氧化物的还原程度（Horneman et al., 2004）。钻孔K02和K01沉积物色度随深度的变化均是由浅黄色变为深灰色，说明深部含水层处于一个相对还原的环境当中，铁氧化物的还原程度也较强。而从整体来看，两个钻孔的色度特征有较大差异，相对于钻孔K02，钻孔K01的沉积物色度更深，这可能是因为平原沉积物颗粒较细，含水层处于更封闭的还原环境，铁锰氧化物的还原程度更强（van Geen et al., 2013）。
沉积物含水率主要受其岩性控制。两个钻孔表层5 m以上沉积物尽管颗粒较细，含水率仍然较低，主要由于其处于非饱和带。而在饱和带，沉积物含水率随深度的变化主要受岩性影响，沉积物岩性颗粒越细，含水率越高。两个钻孔沉积物电导率在近地表较高（图2），主要是因为研究区为干旱半干旱气候，蒸发蒸腾作用较强，使得近地表沉积物含有大量的可溶盐（Yuan et al., 2017）。沿深度随沉积物岩性的变化而波动，沉积物岩性越细，电导率越大，这是由于颗粒较细的黏土颗粒表面有大量可交换的离子。此外，由于钻孔K01位于平原区，沉积物颗粒整体较细且地下水水位埋深较浅蒸发作用强，导致其沉积物电导率（均值为395 μS/cm）大于钻孔K02（均值为308 μS/cm）。
4.2 沉积物的地球化学特征
研究区沉积物中0~10 m、40~45 m和75~80 m含水层位的Ca和Sr的含量明显高于其他含水层（图3）。微量元素As、Fe和Mn也有相似的分布特征。沉积物的岩性特征表明，10 m以上的沉积物主要以黏土和粉质黏土为主，40~45 m是不连续的黏土层，而75~80 m也是颗粒较细的黏土层。对比钻孔的黏土层和砂层沉积物的地球化学特征发现，K02钻孔黏土层沉积物Ca含量中值为53.6 mg/g，而砂层沉积物Ca含量中值为33.0 mg/g；K01钻孔中两者中值分别为48.3 mg/g和31.6 mg/g。黏土层和砂层沉积物中微量元素的含量差异更为明显，K02钻孔黏土层沉积物As含量中值为17.6 μg/g，而砂层沉积物As含量中值为8.6 μg/g；K01钻孔中两者中值分别为20.1 μg/g和7.9 μg/g。这主要是因为砂层沉积物中富含石英，含Ca和Sr矿物的含量低于黏土层（李晓峰，2018）。其次是因为黏土层表面吸附能力强，能够吸附As、Fe和Mn等微量元素（崔邢涛等，2015）。
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图 3 沉积物中Ca、Sr、As、Fe和Mn含量沿垂向的分布规律Figure 3. Vertical distributions of Ca, Sr, As, Fe and Mn in sediments两个钻孔沉积物的地球化学特征也有一定的差异。普遍表现为钻孔K02的Ca、Sr、As、Fe和Mn含量大于钻孔K01，且在深层沉积物中表现更为明显（图3）。钻孔K02沉积物中Ca的含量范围为12.2~86.9 mg/g，平均值为37.9 mg/g，钻孔K01沉积物中Ca的含量范围为9.6~68.7 mg/g，平均值为35.7 mg/g。K02钻孔沉积物中As的浓度范围为4.6~33.1 μg/g，平均值13.1 μg/g；K01钻孔沉积物中As的浓度范围为5.3~34.0 μg/g，平均值12.9 μg/g，表明冲洪积扇边缘地区沉积物总As的含量略大于平原区。两个钻孔沉积物中Fe和Mn含量的差异更为明显，钻孔K02沉积物中Fe的含量比K01高13.7%，其Mn的含量比K01高14.1%。这主要是由于钻孔K01位于平原区，沉积物经历了更强的风化作用，且积物颗粒整体较细，地下水流速慢，水岩作用强烈，有利于沉积物中化学组分向地下水中释放（张文凯等，2020）。此外，平原区含水层较为封闭，沉积物的色度特征也表明含水层长期处于较为还原的环境中，变价微量元素被还原为较低价态，易于向地下水中迁移。因此，钻孔K02和K01沉积物地球化学的微小差异主要受沉积环境和水动力条件控制。
4.3 沉积物中砷的赋存形态
山前冲洪积扇的含水层的沉积物岩性主要以中砂、细砂和黏土为主，平原区含水层的沉积物则以细砂、粉砂和黏土为主。因此，本研究从钻孔K02和K01各选取3个不同岩性的代表性沉积物用于分步提取实验（SEP）（表3）。实验过程选用GBW07303和GBW07305作为标准样品检验回收率，结果表明：对于GBW07303不同状态As的提取实验的回收率分别为81%，GBW07305不同状态As的提取实验的回收率分别为88%。分步提取实验获取的7种形态砷的总和与XRF测得的总固相砷的相对偏差均小于10%。
表 3 用于分步提取的沉积物信息Table 3. Sediment information for SEP编号 岩性 采样深度/m K02−M 中砂 38.35 K02−F 细砂 62.25 K02−C 黏土 41.95 K01−F 细砂 55.15 K01−S 粉砂 30.95 K01−C 黏土 37.85 分步提取结果表明，K02钻孔中砂、细砂和黏土沉积物固相砷主要以与可挥发硫化物、碳酸盐、锰氧化物和完全无定形态的铁氧化物或氢氧化物共存的砷（F4）为主，占比分别为33%、40%和43%（图4a、b、c）。其次是结晶态铁氧化物或氢氧化物结合态（F5）和强吸附态砷（F2）。砂层沉积物中与无定形态铁氧化物或氢氧化物结合的固相砷（F3）占比大于与硅酸盐结合的砷（F6），前者占比均大于10%，后者均小于5%，而黏土沉积物中两者的占比分别为7%和12%。最容易释放到地下水中的弱吸附态砷（F1）和最顽固的与硫化物和有机质共沉淀的固相砷（F7）占比较小，均低于5%。钻孔K01细砂沉积物的固相砷以F4为主（35%），其次分别是F2（32%）和F6（16%）（图4d）。粉砂和黏土沉积物则以F2为主（分别为43%和40%），其次以F4为主（分别为12%和18%）；两个沉积物中F3所占的比例均超过10%（图4e、f）。细砂、粉砂和黏土沉积物中F1和F7均小于5%。
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图 4 K02−M（a）、K02−F（b）、K02−C（c）、K01−F（d）、K01−S（e）和K01−C（f）沉积物中As的赋存形态以及不同形态所占的比例Figure 4. Occurrence forms of As and the proportion of different forms in sediments of K02−M(a), K02−F(b), K02−C(c), K01−F(d), K01−S(e) and K01−C(f)对比山前冲洪积扇的钻孔K02和平原区的钻孔K01发现，前者沉积物中固相砷主要以F4为主，后者则主要以F2为主。钻孔K02黏土沉积物中F4达到11.3 μg/g，明显高于K01的4.6 μg/g。而钻孔K02黏土沉积物中F2仅有5.8 μg/g，低于钻孔K01的10.3 μg/g（图4c、f）。钻孔K01砂层沉积物中的F2也明显大于K02。此外，平原区沉积物的F3含量也大于山前冲洪积扇沉积物。这说明平原区沉积物经历更强的风化侵蚀作用后，固相砷活性增强，向更具迁移性的吸附态和完全无定形铁氧化物或氢氧化物结合态转化。大量研究表明吸附态的砷迁移性较强，通过竞争解吸附或者弱碱条件下的解吸附，更容易释放到地下水中，而无定形态铁氧化物或氢氧化物结合态砷相对稳定，需要通过还原性溶解才能释放到地下水中（Smedley and Kinniburgh, 2002）。这也解释了为何平原区地下水砷浓度普遍高于山前冲洪扇的地下水（李晓峰，2018; Zhang et al., 2020）。除了含水层沉积物本身物源的影响，含水层所处的环境和地下水的化学特征也会影响砷的解吸附。
4.4 砷的解吸附
以往的研究表明，研究区地下水pH和Na/Ca0.5（M/M）与砷浓度均有较好的正相关关系（Zhang et al., 2020），因此，本研究选取钻孔K02和K01的沉积物（表3），分别探讨了pH和Na/Ca0.5（M/M）对砷解吸附的影响。动力学实验结果表明，在pH为7.6、离子强度为130 mmol/L和Na/Ca0.5比值为102的条件下，砷解吸附能够48 h时基本达到平衡（图5a）。为确定砷解吸附达到平衡，实验设定反应时间为60 h。
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图 5 砷解吸附的累积值随时间的变化（a）、不同pH条件下砷解吸附量（b）及不同Na/Ca0.5比值条件下砷解吸附量（c）Figure 5. Variation of the accumulation of arsenic desorption with time (a), the amount of arsenic desorption under different pH conditions (b), the amount of arsenic desorption under different Na/Ca0.5 ratioconditions(c)4.4.1 pH的影响
实验设定离子强度为130 mmol/L，Na/Ca0.5比值为102。pH条件分别设定为5.4、6.7、7.6、8.6和9.6。当pH为5.4时，K02−F和K01−F沉积物释放的砷占总吸附砷的比值分别为0.54和0.44；当pH升高至6.7时，砷释放量所占总吸附砷比值分别降为0.32和0.30（图5b），这可能是因为较低的pH可能使铁氧化物发生少量溶解导致砷的释放。pH从6.7上升至8.6的过程中，沉积物砷的释放量并没有明显增加，仅上升0.03左右。而pH由8.6上升至9.6，沉积物砷的释放量显著增加，释放量上升0.15。这是由于随着pH升高沉积物颗粒表面带负电荷，与含砷阴离子形成静电斥力导致吸附态的砷发生解吸附，进入水溶液中（Masue et al., 2007）。
4.4.2 反离子效应的影响
许多学者认为，沉积物颗粒表面存在扩散双电子层（Dzombak and Morel, 1990; 刘新敏，2014），相比于以Na+为主的地下水系统，以Ca2+为主的地下水系统能够导致带负电的沉积物颗粒表面与带负电的含砷弱阴离子之间的斥力减小，有利于砷的吸附，这种现象被称为反离子效应（Masue et al., 2007; Fakhreddine et al., 2015）。当水中离子强度一定时，带有两个正电荷Ca2+被单电荷Na+替换时，即Na/Ca0.5比值增加时，这种反离子效应就会减弱，促进吸附态的砷释放到地下水中。
实验过程中保持pH和离子强度不变，通过调节溶液中Na+和Ca2+浓度改变Na/Ca0.5比值。结果表明，砷解吸附的量随Na/Ca0.5比值的增加而增加（图5c）。当Na/Ca0.5比值为0.3时，K02−F和K01−F沉积物砷的解吸附量占总吸附态砷的比值分别为0.12和0.11。而当Na/Ca0.5比值增加到102时，K02−F沉积物砷的解吸附量占总吸附态砷的比值能够达到0.37，在K01−F沉积物中这一比值为0.47。
4.5 地下水开发利用建议
河套盆地是中国的塞上粮仓，对水资源的需求较大。研究区地势较高，引黄河入河套盆地并难以满足居民的农业和生活需求，因此，居民普遍开采地下水用于农业灌溉和日常生活，这虽然解决水量的问题，却忽视了原生劣质地下水的危害。根据国家《生活饮用水卫生标准》（GB 5749—2022）和《地下水质量标准》（GB/T14848—2017），砷浓度大于10 μg/L的地下水为高砷地下水，摄入后对人体有害。以往的研究发现高砷地下水主要集中在平原区，浓度高达857 μg/L（Guo et al., 2008）。本研究发现，山前冲洪积扇区的含水层沉积物固相砷相对稳定，而平原区的含水层沉积物固相砷迁移性相对较强，且平原区沉积物吸附态砷在弱碱性和高Na/Ca0.5摩尔比值条件下，容易向地下水迁移，导致砷的富集。因此，当地居民种植农作物时避免使用碱性复合肥，从而减少碱性水的向下补给。此外，生活污水中Na+较高，建议适当处理后排放。用于日常生活的地下水，建议采用混凝沉淀或吸附法降砷。
5. 结 论
山前冲洪积扇区含水层处于相对氧化的环境中，其沉积物以细砂和中粗砂为主，而平原区含水层处于封闭的还原环境中，沉积物以粉细砂为主。两者沉积物总固相砷含量相差不大，但固相砷的赋存形态差别较大。山前冲洪积扇区含水层沉积物固相砷以与可挥发硫化物、碳酸盐、锰氧化物和完全无定形态的铁氧化物或氢氧化物共存的砷为主（33%~43%），平原区含水层沉积物固相砷则以强吸附态砷为主（32%~43%），后者沉积物的中固相砷迁移性更强，容易通过解吸附释放到地下水中。此外，当pH值由6.1上升到9.6时，山前和平原区沉积物解吸附砷占总吸附砷的比值分别上升0.16和0.22。同时，Na/Ca0.5摩尔比值的增加，会导致反离子效应减弱，比值由0.3增加到102时，山前沉积物和平原区解吸附砷占总吸附砷的比值分别上升0.26和0.36。可见含水层中pH的升高和Na/Ca0.5摩尔比值的增加，都会促使沉积物中的砷发生解吸附，导致地下水中砷的富集。因此，当地居民应减少碱性以及富含Na+的生产生活用水的排放，同时平原区用于日常生活的地下水，建议当地居民采用混凝沉淀或吸附法降砷。
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图 3 黄河流域城市土地利用效率时空格局（2004—2017年，a~n）
Figure 3. Spatio-temporal patterns of urban land use efficiency in the Yellow River Basin(2004—2017, a~n)
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图 4 2004—2017年间黄河流域上、中、下游城市土地利用效率和非农产值
Figure 4. Urban land use efficiency and non-agricultural GRP in the Yellow River Basin during 2004—2017
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图 5 2004—2017年黄河流域城市土地利用效率Moran's I散点图
Figure 5. Moran's I scatter diagram of urban land use efficiency in the Yellow River Basin during 2004-2017
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图 6 2004、2017年黄河流域城市土地利用效率LISA空间形态
Figure 6. LISA cluster map of urban land use efficiency in the Yellow River Basin in 2004 and 2017
表 3 2004—2017年城市土地效率类型转移矩阵
Table 3 Transfer matrix of land efficiency type from 2004 to 2017
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Aigner S L P. 1977. Formulation and estimation of stochastic frontier production function models[J]. Journal of Econometrics, 6(1): 21-37. doi: 10.1016/0304-4076(77)90052-5
Bian Wenlong, Wang Xiangnan. 2016. A literature review on the stochastic frontier analysis in panel data[J]. Statistical Research, 33(6): 13-20(in Chinese with English abstract).
Chen Yi, Chen Zhigang, Xu Guoliang, Tian Zhiqiang. 2016. Built-up land efficiency in urban China: Insights from the general land use plan (2006-2020)[J]. Habitat International, 51: 31-38. doi: 10.1016/j.habitatint.2015.10.014
Cui Xuegang, Fang Chuanglin, Zhang Qiang. 2018. Spatial relationship between high-speed transport dominance and land use efficiency in Shandong Peninsula urban agglomeration[J]. Journal of Geography, 73(6): 1149-1161(in Chinese with English abstract).
Dai Yongan. 2010. The efficiency and determinants of China's urbanization[J]. The Journal of Quantitative & Technical Economics, 27(12): 103-117(in Chinese with English abstract).
Deng Bo, Zhang Xuejun, Guo Junhua. 2011. Research on ecological efficiency based on three-stage DEA model[J]. China Soft Science, (1): 92-99 (in Chinese with English abstract). doi: 10.3969/j.issn.1002-9753.2011.01.010
Deng Xiangzheng, Yang Kaizhong, Shan Qingjing, Dong Suocheng, Zhang Wenge, Guo rongxing, Tan Minghong, Zhao Pengjun, Li Yu, Miao Changhong, Cui yaoping. 2021. Urban agglomeration and industrial transformation and development in the Yellow River Basin[J]. Journal of Natural Resouces, 36(2): 273-289 (in Chinese with English abstract). doi: 10.31497/zrzyxb.20210201
Dong Jie, Chen Xing, Zhang Anlu. 2017. Research on the spatial difference in land intensive use based on the function of production-ecology-living spaces in urban agglomeration in the Middle Reaches of the Yangtze River[J]. Journal of Huazhong Agricultural University: Social Sciences Edition, (6): 110-117, 52(in Chinese with English abstract).
Fan Jianshaung, Ren Yirong. 2018. The mechanism and effect of illegal land use on sustainable and intensive land use[J]. Chinese Land Science, 32(3): 52-58 (in Chinese with English abstract).
Farrell M J. 1957. The Measurement of Productive Efficiency[J]. Journal of the Royal Statistical Society, Series A, General, 120(3): 253-282. doi: 10.2307/2343100
Fu Lina, Chen Xiaohong, Leng Zhihua. 2013. Urban agglomerations eco-efficiency analysis based on super-efficiency DEA model: Case study of Chang-Zhu-Tan "3+5" urban agglomeration[J]. China Population, Resources and Environment, 23(4): 169-175 (in Chinese with English abstract).
Fu Xiaoxia, Wu Lixue. 2006. Technological efficiency, capital deepening and regional disparity: An analysis of China's regional convergence based on stochastic frontier model[J]. Economic Research, (10): 52-61(in Chinese with English abstract).
Han Lu, He Tongtong, Yang Yong. 2021. Coupling coordination evaluation of high quality development and land use efficiency of urban agglomeration: Empiricl analysis of seven urban agglomerations in the Yellow River Basin[J]. Journal of Henan Normal University (Philosophy and Social Sciences), 48(1): 95-101(in Chinese with English abstract).
Jiang Hua, Tang Xiaohua, Yang Liya, Liu Zhixiong, Wang Ningtao, Liu Lei. 2020. Suitability evaluation of land space development based on land resources: A case study of Yichang City in Hubei Province[J]. Geology in China, 47(6): 1776-1792 (in Chinese with English abstract).
Jin Gui, Deng Xiangzheng, Zhao Xiaodong, Guo Baishu, Yang Jun. 2018. Spatio-temporal patterns of urban land use efficiency in the Yangtze River Economic Zone during 2005-2014[J]. Acta Geographica Sinica, 73(7): 1242-1252 (in Chinese with English abstract).
Ke Shanzi, Xiang Juan. 2012. 1996-2009 estimation of urban Fixed capital in China[J]. Statistical Study, 29(7): 19-24 (in Chinese with English abstract).
Liu Shuchang, Xiao Wu, Li Linlin, Ye Yanmei, Song Xiaoli. 2020. Urban land use efficiency and improvement potential in China: A stochastic frontier analysis[J]. Land Use Policy, 99: 105046. doi: 10.1016/j.landusepol.2020.105046
Liu Shuchang, Ye Yanmei, Xiao Wu. 2020. Spatial-temporal differentiation of urban land-use efficiency in China based on stochastic frontier analysis[J]. China Land Science, 34(1): 61-69(in Chinese with English abstract).
Long Kaisheng, Li Min. 2018. Interaction between urban land scarcity and land use efficiency in Yangtze River Delta[J]. China Land Science, 32(9): 74-80 (in Chinese with English abstract).
Martinho V J P D. 2017. Efficiency, total factor productivity and returns to scale in a sustainable perspective: An analysis in the European Union at farm and regional level[J]. Land Use Policy, (68): 232-245.
Meeusen W, Broeck J V D. 1977. Efficiency estimation from Cobb-Douglas production functions with composed error[J]. International Economic Review, 18(2): 435-444. doi: 10.2307/2525757
Nei Lei, Guo Zhongxing, Peng Chong. 2017. Urban construction land use efficiency based on SBM-Undesirable and Meta-frontier models[J]. Resource Science, 39(5): 836-845(in Chinese with English abstract).
Reinhard S, Lovell C A K, Thijssen G. 1999. Econometric estimation of technical and environmental efficiency: Anapplication to Dutch Dairy Farms[J]. American Journal of Agricultural Economics, 81(1): 44-60. doi: 10.2307/1244449
Tang Huaizhi, Yun Wenju. 2021. "Two innovations" drive the efficiency of land use in synergy[J]. China Land, (7): 19-21(in Chinese with English abstract).
Wang Enxu, Wu Chunyou. 2011. Spatial-temporal differences of provincial eco-efficiency in China based on super efficiency DEA model[J]. Chinese Journal of Management, 8(3): 443-450(in Chinese with English abstract).
Wang Jianlin, Zhao Jiajia, Song Malin. 2017. An analysis of urban land use efficiency in China based on endogenous directional distance function[J]. Geographic Research, 36(7): 1386-1398(in Chinese with English abstract).
Wang Liangjian, Li Hui, Shi Chuan. 2015. Urban land-use efficiency, spatial spillover, and determinants in China[J]. Acta Geographica Sinica, 70(11): 1788-1799(in Chinese with English abstract).
Wang Liangjian, Li Hui. 2014. Cultivated land use efficiency and the regional characteristics of its influencing factors in China: By using a panel data of 281 prefectural cities and the stochastic frontier production function[J]. Geographical Research, 33(11): 1995-2004(in Chinese with English abstract).
Wang Peng, Liu Tuo, Qiu Deming. 2021. Spatial fuzzy assessment of ecological suitability for urban land based on local penalty variable weights: A case study of Baota district[J]. Northwest Geology, 54(1): 232-241(in Chinese with English abstract).
Wang Peng, Zhao Jun, Liu Tuo, Zhou Yifan, Wei Jinping, Wang Lei. 2022. Scale effects of spatial variability in SOM and STN in semi-arid regions: A case study of Yan'an[J]. Geophysical and Geochemical Exploration, 46(4): 988-997(in Chinese with English abstract).
Wang Xirui, Xu Shi, Yang Xingdian, Wu Qun. 2015. Analysis of spatial and temporal differences of land use efficiency and land use Total factor productivity in Jiangsu Province[J]. China Land Science, 29(5): 77-83(in Chinese with English abstract).
Wu C Y, Dennis Wei Y H, Huang X J. 2017. Economic transition, spatial development and urban land use efficiency in the Yangtze River Delta, China[J]. Habitat International, 63: 67-68. doi: 10.1016/j.habitatint.2017.03.012
Wu Zhanyun. 2020. Path of land use efficiency improvement in Yellow River basin from the perspective of ecological civilization[J]. China Development Watch, (Z8): 19-21(in Chinese with English abstract).
Xu Weixiang, Xu Zhixiong, Liu Chengjun. 2021. Coupling analysis of land intensive use efficiency and ecological well-being performance of cities in the Yellow River Basin[J]. Journal of Natural Resources, 36(1): 114-130(in Chinese with English abstract). doi: 10.31497/zrzyxb.20210108
Yang Haiquan, Hu Yi, Wang Qiuxiang. 2015. Evaluation of land use efficiency in three major urban agglomerations of China in 2001-2012[J]. Scientia Geographica Sinica, 35(9): 1095-1100(in Chinese with English abstract).
Yang Jun, Wang Zhanqi, Jin Gui, Cheng Bingyin, Hou Xianhui. 2013. Post-benefit evaluation of land consolidation project implementation based on AHP and fuzzy comprehensive evaluation[J]. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 22(8): 1036-1042(in Chinese with English abstract).
Yao Shimo, Zhu Zhenguo, Cheng Kamking. 2001. City scale should not be blindly large: On the rational use of land in the process of urbanization in China[J]. China Land, (3): 28-30(in Chinese with English abstract).
Yin Lihe, Zhang Jun, Jiang Jun, Zhang Pengwei, Gu Xiaofan, Dong Jiaqiu, Guo Peihong, Yang Bingchao, Li Ying. 2023. Issues and countermeasures on water resources in the Southern Xinjiang[J]. Geology in China, 50(1): 1-12(in Chinese with English abstract).
Yin Xu, Li Yuri, Yuan Tao, Wang Jing. 2020. Quantitative measurement of economic development and land use intensity and their correlation characteristics in 109 sampled towns of Jiangsu Province[J]. Journal of Natural Resources, 35(3): 614-625(in Chinese with English abstract). doi: 10.31497/zrzyxb.20200309
Yu J Q, Zhou K L, Yang S L. 2019. Land use efficiency and influencing factors of urban agglomeration in China[J]. Land Use Policy, 88: 104-143.
Zhang Maosheng, Wang Huaqi, Dong Ying, Li Lin, Sun Pingping, Zhang Ge. 2020. Evaluation of urban underground space resources using a negative list method: Taking Xi'an City as an example in China[J]. China Geology, (3): 124-136.
Zhang Ni. 2020. Break through of ecological protection and development of the Yellow River basin through new thinking of ecological civilization: An interview with Zhang Yongsheng, director of the Chinese Academy of Social Sciences[J]. China Development Watch, (Z8): 8-11(in Chinese with English abstract).
Zhang Rongtian, Jiao Huafu. 2015. Urban land use efficiency pattern evolution and driving mechanism in the Yangtze river economic belt[J]. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 24(3): 387-394(in Chinese with English abstract).
Zhao Cuiwei, Pu Lijie. 2006. Study on land use in the process of urbanization: A case study of Jiangsu Province[J]. Resources and Environment of the Yangtze River Basin, (2): 169-173(in Chinese with English abstract).
Zhao Dandan, Hu Yecui. 2016. Quantitative study of the interaction between intensive land use and urbanization in three urban agglomerations of China[J]. Geographical Research, 35(11): 2105-2115(in Chinese with English abstract).
Zheng Yu, Liu Yansui, Wang Yuhua. 2003. New Progress and direction of land use research in developed coastal areas[J]. Yangtze River Basin Resources and Environment, (6): 509-514(in Chinese with English abstract).
Zhou Jinru, Zhao Huafu, Wu Jinhua. 2017. Study on relationship and evolution characteristics of intensive land-use and urban emission of Guanzhong Urban Agglomeration[J]. Chinese Land Science, 31(11): 55-61, 72(in Chinese with English abstract).
Zhou Yueshu, Yu Jing. 2018. Study on the effect of industrial chain financing on production efficiency of large-scale farmers[J]. Agricultural Technology Economy, (4): 65-79(in Chinese with English abstract).
Zhu Mengjue, Zhuang Dachang, Zhang Huixia. 2018. Sptial temporal evolution of urban land use efficiency in China during 2000-2015[J]. Bulletin of Soil and Water Conservation, 38(3): 240-247(in Chinese with English abstract).
边文龙, 王向楠. 2016. 面板数据随机前沿分析的研究综述[J]. 统计研究, 33(6): 13-20. 崔学刚, 方创琳, 张蔷. 2018. 山东半岛城市群高速交通优势度与土地利用效率的空间关系[J]. 地理学报, 73(6): 1149-1161. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DLXB201806013.htm 戴永安. 2010. 中国城市化效率及其影响因素: 基于随机前沿生产函数的分析[J]. 数量经济技术经济研究, 27(12): 103-117, 132. 邓波, 张学军, 郭军华. 2011. 基于三阶段DEA模型的区域生态效率研究[J]. 中国软科学, (1): 92-99. 邓祥征, 杨开忠, 单菁菁, 董锁成, 张文鸽, 郭荣星, 谈明洪, 赵鹏军, 李宇, 苗长虹, 崔耀平. 2021. 黄河流域城市群与产业转型发展[J]. 自然资源学报, 36(2): 273-289. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZRZX202102001.htm 董捷, 陈星, 张安录. 2017. 基于"三生"功能的长江中游城市群土地集约利用空间差异研究[J]. 华中农业大学学报: 社会科学版, (6): 110-117, 152. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HZND201706014.htm 范建双, 任逸蓉. 2018. 违法用地对土地可持续集约利用的影响机制及效应研究[J]. 中国土地科学, 32(3): 52-58. 付丽娜, 陈晓红, 冷智花. 2013. 基于超效率DEA模型的城市群生态效率研究: 以长株潭"3+5"城市群为例[J]. 中国人口·资源与环境, 23(4): 169-175. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZGRZ201304028.htm 傅晓霞, 吴利学. 2006. 技术效率、资本深化与地区差异——基于随机前沿模型的中国地区收敛分析[J]. 经济研究, (10): 52-61. 韩琭, 何佟佟, 杨勇. 2021. 城市群高质量发展与土地利用效率耦合协调度评价——基于黄河流域七大城市群的实证分析[J]. 河南师范大学学报(哲学社会科学版), 48(1): 95-101. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-HNSK202101013.htm 姜华, 唐晓华, 杨利亚, 刘志雄, 王宁涛, 刘磊. 2020. 基于土地资源的市县级多要素国土空间开发适宜性评价研究——以湖北省宜昌市为例[J]. 中国地质, 47(6): 1776-1792. http://geochina.cgs.gov.cn/geochina/article/abstract/20200614?st=search 金贵, 邓祥征, 赵晓东, 郭柏枢, 杨俊. 2018. 2005-2014年长江经济带城市土地利用效率时空格局特征[J]. 地理学报, 73(7): 1242-1252. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DLXB201807006.htm 柯善咨, 向娟. 2012. 1996-2009年中国城市固定资本存量估算[J]. 统计研究, 29(7): 19-24. 梁流涛, 雍雅君, 袁晨光. 2019. 城市土地绿色利用效率测度及其空间分异特征——基于284个地级以上城市的实证研究[J]. 中国土地科学, 33(6): 80-87. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZTKX201906010.htm 刘书畅, 叶艳妹, 肖武. 2020. 基于随机前沿分析的中国城市土地利用效率时空分异研究[J]. 中国土地科学, 34(1): 61-69. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZTKX202001008.htm 龙开胜, 李敏. 2018. 长三角城市土地稀缺与土地利用效率的交互影响[J]. 中国土地科学, 32(9): 74-80. 聂雷, 郭忠兴, 彭冲. 2017. 基于SBM-Undesirable和Meta-frontier模型的城市建设用地利用效率研究[J]. 资源科学, 39(5): 836-845. 汤怀志, 郧文聚. 2021. "两个创新"协同驱动土地资源利用效率提升[J]. 中国土地, (7): 19-21. 王恩旭, 武春友. 2011. 基于超效率DEA模型的中国省际生态效率时空差异研究[J]. 管理学报, 8(3): 443-450. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLXB201103018.htm 王建林, 赵佳佳, 宋马林. 2017. 基于内生方向距离函数的中国城市土地利用效率分析[J]. 地理研究, 36(7): 1386-1398. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DLYJ201707017.htm 王良健, 李辉, 石川. 2015. 中国城市土地利用效率及其溢出效应与影响因素[J]. 地理学报, 70(11): 1788-1799. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DLXB201511009.htm 王良健, 李辉. 2014. 中国耕地利用效率及其影响因素的区域差异——基于281个市的面板数据与随机前沿生产函数方法[J]. 地理研究, 33(11): 1995-2004. 王鹏, 刘拓, 邱德明. 2021. 基于局部惩罚型变权的建设用地生态适宜性空间模糊评价——以陕西延安宝塔区为例[J]. 西北地质, 54(1): 232-241. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-XBDI202101021.htm 王鹏, 赵君, 刘拓, 周一凡, 魏锦萍, 王磊. 2022. 半干旱区有机质与全氮空间变异的尺度效应特征——以延安市为例[J]. 物探与化探, 46(4): 988-997. 王希睿, 许实, 杨兴典, 吴群. 2015. 江苏省建设用地利用效率和全要素生产率的时空差异分析[J]. 中国土地科学, 29(5): 77-83. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZTKX201505011.htm 武占云. 2020. 生态文明视角下黄河流域土地利用效率提升路径[J]. 中国发展观察(Z8): 19-21. 徐维祥, 徐志雄, 刘程军. 2021. 黄河流域地级城市土地集约利用效率与生态福利绩效的耦合性分析[J]. 自然资源学报, 36(1): 114-130. 杨海泉, 胡毅, 王秋香. 2015. 2001-2012年中国三大城市群土地利用效率评价研究[J]. 地理科学, 35(9): 1095-1100. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DLKX201509004.htm 杨俊, 王占岐, 金贵, 程丙银, 侯现慧. 2013. 基于AHP与模糊综合评价的土地整治项目实施后效益评价[J]. 长江流域资源与环境, 22(8): 1036-1042. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CJLY201308009.htm 姚士谋, 朱振国, Cheng Kamking. 2001. 城市规模不能盲目求大——谈中国城市化过程中的土地合理利用问题[J]. 中国土地, (3): 28-30. 尹立河, 张俊, 姜军, 张鹏伟, 顾小凡, 董佳秋, 郭培宏, 杨炳超, 李瑛. 2023. 南疆地区水资源问题与对策建议[J]. 中国地质, 50(1): 1-12. http://geochina.cgs.gov.cn/geochina/article/abstract/20230101?st=search 尹旭, 李裕瑞, 袁涛, 王婧. 2020. 镇域经济发展与土地集约利用水平综合测度及其关联特征分析: 以江苏省109个抽样乡镇为例[J]. 自然资源学报, 35(3): 614-625. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZRZX202003009.htm 张倪. 2020. 以生态文明新思维推动黄河流域生态保护与发展的突破——专访中国社会科学院生态文明研究所所长张永生[J]. 中国发展观察, (Z8): 8-11. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-FZGC2020Z8006.htm 张荣天, 焦华富. 2015. 长江经济带城市土地利用效率格局演变及驱动机制研究[J]. 长江流域资源与环境, 24(3): 387-394. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CJLY201503006.htm 赵翠薇, 濮励杰. 2006. 城市化进程中的土地利用问题研究——以江苏省为例[J]. 长江流域资源与环境, (2): 169-173. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CJLY200602007.htm 赵丹丹, 胡业翠. 2016. 土地集约利用与城市化相互作用的定量研究: 以中国三大城市群为例[J]. 地理研究, 35(11): 2105-2115. 郑宇, 刘彦随, 王玉华. 2003. 沿海发达地区土地利用研究新进展与方向[J]. 长江流域资源与环境, (6): 509-514. 周璟茹, 赵华甫, 吴金华. 2017. 关中城市群土地集约利用与碳排放关系演化特征研究[J]. 中国土地科学, 31(11): 55-61, 72. 周月书, 俞靖. 2018. 规模农户产业链融资对生产效率的影响研究[J]. 农业技术经济, (4): 65-79. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NYJS201804006.htm 朱孟珏, 庄大昌, 张慧霞. 2018. 2000-2015年中国城市土地利用效率的时空演化[J]. 水土保持通报, 38(3): 240-247.
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