新疆渭干河－庫車河綠洲生態安全及演變趨勢評價

劉 勤，王宏衛，貢 璐

（新疆大學 資源與環境科學學院，綠洲生態教育部重點實驗室，烏魯木齊830046）

生態安全作為國家安全的重要組成部分和基礎平臺，日益成為經濟社會發展的制約性因素。當前，生態環境和資源退化引發的生態安全研究已成為可持續發展的前沿領域［1－3］。開展生態安全評價成為促進社會、經濟、環境協調發展，實現生態系統優化的一項重要任務。對生態安全的研究起源于20世紀90年代，國內外學者以城市、土地、綠洲、草原、濕地等生態系統為對象對生態安全進行了深入研究［4－8］。我國學者［9－12］對生態安全的概念、內涵、意義及相關理論和方法開展了綜合研究，并提出通過協調需要和限制之間的矛盾以實現區域經濟與生態環境協調發展的目標，為區域環境管理、決策提供科學的依據。新疆渭庫河綠洲是塔里木盆地中北部典型的扇形平原綠洲，特殊的地理環境決定了該綠洲生態系統的脆弱性。強烈的人類擾動加之原本脆弱的生態環境引起了綠洲生態系統內部的強烈響應，草場退化、土地沙化、土壤鹽漬化、植被破壞和生物多樣性銳減等問題日益嚴重［13］。近年來，該綠洲的社會經濟發展水平大幅提高，進一步研究并協調社會經濟發展與生態環境之間的關系，促進綠洲生態安全良性發展顯得尤為必要。

本文選取渭庫綠洲為樣區，構建生態安全評價指標體系和預測模型，結合自然、經濟、社會三個方面的生態安全指標數據，根據主成分分析法計算出1995—2011年間渭庫綠洲生態安全綜合評價值，利用因子載荷矩陣對生態安全驅動機制進行闡釋；運用BP人工神經網絡模型，預測該綠洲2012—2016年間的生態安全綜合評價值。通過計算分析，評價該綠洲生態安全狀態及演變趨勢，把握不同時期的主要影響因素并提出合理化建議。

1 研究區概況及數據來源

1.1 研究區概況

渭干河—庫車河綠洲位于天山山脈南麓，塔里木盆地的北部，地理坐標為東經81°28′30″—84°05′06″，北緯39°29′51″—42°38′01″，海拔1 500～2 000m，行政區域包括庫車、新和、沙雅三縣，南北長約322km，東西長約194km，土地總面積5.24萬km2，其中，綠洲面積0.560 4萬km2，僅占總面積的10.7%。該區域屬于典型的大陸性暖溫帶氣候，干旱少雨，蒸發強，溫差大，年平均氣溫為10.5～14.4℃，年均降水量46.4～64.5mm，年均蒸發量2 000.7～2 092.0mm。至2011年末，綠洲內共有人口89.75萬，非農人口占28.36%，實現國民生產總值95.96億元，人均生產總值17 492元。綠洲內經濟發展以農業為主，工業基礎薄弱，是新疆的主要棉產區和阿克蘇地區最大的灌溉區［13］，在我國西北干旱區綠洲中具有一定代表性。

1.2 數據來源

本研究中的數據來源于《新疆統計年鑒》、《新疆統計50年》及相關政府網站公布的國民經濟和社會發展統計公報。根據數據的可收集性和分析過程的可操作性，適當整理指標體系數據后，遴選出渭庫綠洲1995—2011年的3個層次共計32個生態安全指標及數據。

2 研究方法

2.1 評價指標體系的建立

生態安全指標體系的建立應充分體現生態安全的現狀與水平，精確反映自然、經濟、社會之間的關系。評價指標具有地域性和復雜性，依據科學性、完整性、實用性、可操作性原則［14］，從可持續發展的角度綜合考慮影響渭庫河綠洲生態安全的主要因素，構建生態安全評價指標體系。本文參考若干生態安全研究成果［5，15－18］，結合干旱區綠洲的實際特點及相關文獻，最終確定基于自然生態系統、經濟生態系統、社會生態系統三個一級指標的32個二級指標，以便進行生態環境綜合評價的量化分析，詳見表1。

表1 生態安全綜合評價指標體系

2.2 主成分分析法

采用主成分分析法確定生態安全評價指標權重。主成分分析法是一種數學降維方法，可以將多個指標轉化為少數幾個相互無關的綜合指標以代替原指標的絕大部分信息，克服了評價人主觀賦權的影響，提高了評價的客觀性，處理可信度高［19］。計算步驟為：

（1）原始數據標準化。為消除變量指標性質不同的差異，對逆向指標采用倒數法作正向化處理后，對原始數據作標準化處理，計算公式為：

（2）計算樣本矩陣的相關系數矩陣。

（3）對應于相關系數矩陣R，解求特征方程│R－λi│＝0的p個非負特征值λ1＞λ2＞…λp≥0，對應特征值λi的相應特征向量為C（i）＝（C，…）（i＝1，2，…，p），并且滿足

（4）選擇特征值大于1的m（m＜p）個主成分。選取前m 個因子Z1，Z2，…，Zm為前1，2，…，m 個主成分。

2.3 BP神經網絡預測模型

BP網絡是對非線性可微分函數進行權值訓練的多層前向網絡。通過計算網絡的實際輸出與期望輸出的誤差，采用誤差梯度下降的學習算法，對學習矩陣進行有導師的訓練，實現預測值的最優逼近，在預測預報、分類及評價等方面最為適用［20］。本文在建立神經網絡預報模型時，采用包括輸入層、隱含層和輸出層的BP神經網絡模型拓撲結構模型，如圖1所示。

圖1 三層BP神經網絡拓撲結構

其主要步驟概括為：（1）選取初始值W，指定網絡只有一個輸出y，任意節點i的輸出為Oi，并有N個樣本（xk，yk）（k＝1，2，3，…，N），對某一輸入xk，網絡輸出yk節點i的輸出為Oik，節點j的輸入為netjk（2）設有M層，且M 層僅為輸出節點，正向計算k樣本的輸出Oik，節點輸入netjk和網絡實際輸出＾yk。（3）對各層從M 到2反向計算。（4）對同一節點j∈M利用網絡期望輸出和實際輸出，計算誤差函數對輸出層的各神經元的偏導數，直至收斂；（5）修正權重，μ＞0，其中

3 結果與分析

3.1 主成分分析下的生態安全驅動機制

利用標準化后的數據得出變量之間的相關系數矩陣，經統計，矩陣中絕對值大于0.3的元素占81.05%，表明各變量間相關性較大，適合主成分分析。通過SPSS 17.0軟件進行分析，得到特征值及貢獻率、主成分得分系數和旋轉后的主成分載荷矩陣。計算結果表明，前五個主成分的特征值均大于1，包含原有32個指標的90.427%的信息。因此，提取前5個主成分代表影響生態安全評價值的大部分信息。

表2 主成分特征值及方差貢獻率

圖2 旋轉后的各主成分載荷

由圖2可以看出，林地面積比例、草地面積比例、水體面積比例、耕地面積比例、GDP總值、一二產業產值、人均GDP、農民人均純收入、地方財政收入、全社會固定投資、總人口、非農人口比重、人口密度、農業機械總動力、郵電業務總量等指標是第一主成分中的主要因子，可歸納為社會經濟發展水平因子；鹽漬化面積比例、糧食產量、高中以上人口比例等是第二主成分中的主要因子，可以歸納為農業發展潛力因子；人均公園綠地面積、人均生活用水量、人均道路面積等是第三主成分中的關鍵因子，可以歸納為社會發展潛力因子；濕度、地下水深度等是第四主成分中的關鍵因子，河流徑流、污水排放量等是第五主成分中的關鍵因子，二者綜合歸納為水資源因子。

在5個主成分中，第一主成分貢獻率高達61.241%，是第二主成分的4.37倍，分別是第三、第四、第五主成分的8.95倍、12.00倍、19.01倍，反映出該地區的生態安全的變化趨勢主要依靠第一主成分。在第一主成分中，52.631%的指標為經濟生態系統指標，各指標載荷均較大，由此可見，經濟發展對地區生態安全起主導作用。經濟水平的不斷發展，一方面為該地區的生態環境帶來壓力，同時經濟的發展也帶動了先進的生產力和科學技術，促進了綠洲的發展，而該綠洲的經濟發展帶來的綜合效益在很大程度上體現為經濟效益 。第二主成分貢獻率為14.021%，鹽漬化面積比例、糧食產量載荷系數最高，分別為－0.784和0.705。渭庫綠洲鹽漬化問題嚴重，鹽漬土面積已達50%以上，其中嚴重鹽漬化面積達30%［21］，鹽漬化的科學防治和管理對改善地區土地生產力和產業結構有重要意義。第三主成分貢獻率為6.842%，主要反映社會發展潛力因子。綠洲的發展和進步，要不斷完善城市和鄉鎮公共服務體系建設，在加大對城鄉基礎設施建設投入的同時，注重城鎮居民園林、休憩場所和設施的建設；加強城鄉道路建設和居民生活用水供給，以提高人居生活環境質量和社會服務能力，推動綠洲的發展。第四主成分的貢獻率為5.102%，第五主成分的貢獻率為3.221%，二者反映了綠洲發展對水的強烈依存關系。研究區地處西北干旱區綠洲，水資源是綠洲發展的命脈所在，合理高效地利用水資源為該地區農牧業發展和經濟社會發展提供了可持續性。

3.2 主成分分析下的生態安全綜合指數評價

根據輸出的主成分得分系數矩陣，可以建立各主成分的得分函數：

對1995—2011的生態安全狀況進行綜合評價，采用因子加權總分的方法，將5個主成分的的方差貢獻率作為其權重系數，得到該綠洲生態安全綜合評價指數 （F）模 型 為：F＝0.6124F1＋0.1402F2＋0.0684F3＋0.0510F4＋0.0322F5，計算1995—2011年生態安全綜合評價指數和各主成分得分，反映研究區域生態安全的狀況。

由圖3可以看出，渭庫綠洲1995—2011年生態安全綜合評價值在微小的波動中總體呈現增長趨勢。從1995年的－0.678 0上升為2011年的1.353 5，年平均增長0.127 0。1995—1998年綜合得分變化不大，在－0.5～－0.7之間浮動，1999年和2000年綜合得分分別下降0.079 3和0.019 9。第一主成分得分與綜合評價值的變化趨勢最為接近，1995—1998年第一主成分的分值變化不大，在－0.6～－0.7之間浮動，2006年以后，第一主成分得分大于0，年平均增長0.452 2。2011年第一主成分得分最高，為2.361 1。第二主成分得分在1995—2000年間不斷增長，2005—2011年間呈現下降趨勢。其中，1995年得分最低，為－1.620 2，2002年得分最高，為1.421 1。第三主成分得分波動比較大，2007年得分最高，為1.781 4，2010年的分最低，為－1.871 7。第四主成分得分2003—2009年呈現上升趨勢，并于2009年達到最大，為1.635 7，2002年達到最高值2.511 1，2003年以后得分呈下降趨勢，在2007年降至－0.910。第五主成分得分在1995—2002年間呈下降趨勢，2002—2004年明顯上升，并于2004年達到最大，為2.200 0。2005年以后得分減少，年均減少0.271 1。

圖3 各主成分得分和生態安全綜合得分

3.3 生態安全評價標準的確定

生態安全綜合評價指數的確定是一個復雜的過程，不同的處理方法得到的結果不同。對生態安全評價結果的分等需要因地制宜，不能一概而論，目前國內沒有統一的劃分標準。本文參考國內相關研究，同時結合渭庫河綠洲自然、經濟、社會現狀，依據該綠洲17a的生態安全綜合評價值建立渭庫綠洲生態安全綜合評價標準（表3）。

表3 渭庫河綠洲生態安全評判標準

由以上評判標準可以得出1995—2011年渭庫綠洲生態安全水平：1995—2001年為四級，處于不安全水平；2002—2003年為三級，處于臨界安全水平；2004—2007年為二級，處于較安全水平；2008—2011年為一級，處于安全水平。1995—2011年間生態安全水平由不安全向安全逐漸上升。在2000年之前，生態安全水平較低，變化幅度較小，處于較不安全的穩定期。2008年后，生態安全達到安全狀態。

3.4 基于BP神經網絡的生態安全綜合評價值預測

基于BP神經網絡的原理，構造三層BP網絡（即含一個隱藏層）。為了保證所建立并已經收斂的BP網絡符合研究要求，經反復試驗和比較分析，最終確定8－4－1的網絡結構為預測網絡模型結構，對網絡進行訓練。其中，訓練參數的設定為：誤差0.000 01，隱含層神經元數4個，最小訓練速率0.9，動態參數0.85，Sigmoid 參數0.9，最大迭代次數1 000次。第187次訓練后，網絡收斂，樣本擬合誤差為3.3439E－5（表4）。

表4 基于BP神經網絡的生態安全訓練樣本預測結果

以訓練樣點的實際測量值為橫坐標，BP神經網絡得到的預測值為縱坐標做出散點圖（圖4）。從圖中可以看出，圖中各散點在45°方向上接近一條直線，預測值接近實際測量值，擬合程度為0.999 8。

以最佳參數完成研究區各年份生態安全綜合指數的預測后，得到對訓練樣點的預測值，2012—2016年渭庫綠洲生態安全綜合評價值分別為1.477 1，1.519 3，1.604 4，1.657 3，1.692 9，呈增長態勢，平均每年增長0.054 0。

圖4 訓練樣本的實際測量值與BP網絡預測值

4 結論

（1）渭庫綠洲是我國典型的西北干旱區綠洲，對該綠洲生態安全的綜合評價表明整個綠洲生態向著良好方向發展，1995—2011年綠洲生態安全水平逐步提高，社會經濟有了巨大發展，各產業生產總值、固定投資總額、政府財政收入等均有了大幅度增加，但是在發展社會經濟的同時，也應注重提高農業科技水平，優化農牧業生產體系，高效合理地利用資源，加強對林地、草地和水域的保護，優化農牧產業結構，提高農業綜合生產能力和勞動生產率，以達到人與自然的和諧相處。

（2）通過BP神經網絡對該流域2012—2016年的生態安全綜合評價值作出預測，表明該流域在未來五年內生態安全依然處于安全狀態。近年來，該地區的發展引起了一系列土地鹽堿化、沙漠化、肥力下降等問題。在發展中應把握好人與自然的微妙關系，尋找人類不斷增長的需求與干旱區綠洲脆弱的生態環境之間的平衡點，以達到該流域長期持續的發展。

（3）生態安全是一個宏觀的概念，現有的32個指標顯然無法全面反映整個綠洲社會—經濟—自然復合生態系統的生態安全，對于指標的選取以及數據上的缺陷，計算及預測結果會受到一定的限制。在主成分分析中，因子結構尚需進一步完善，因子的驅動作用與機制尚需結合當地開發政策與新疆發展戰略做進一步分析。評價結果的評判標準受主觀影響較大；BP網絡的訓練樣本有限，雖然預測計算擬合度高、精度好，但是否會對預測值的準確程度產生影響，還需要今后對照實際情況進行驗證。

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