生態環境規劃編制中多目標規劃模型與環境容量的研究

周敬宣 周業晶

(華中科技大學環境科學與工程學院，武漢 430074)

生態環境規劃編制中多目標規劃模型與環境容量的研究

周敬宣 周業晶

(華中科技大學環境科學與工程學院，武漢 430074)

當前在區域環境或生態規劃編制中對經濟發展與環境保護的相互關系、對環境容量和環境承載力等諸多問題缺乏深入研究，導致規劃文本的科學性不足。武漢市“經濟-能源-大氣環境”的系統動力學模型能同步測算以GDP-PM2.5達標為約束的大氣環境容量與經濟、能源結構的發展趨勢，滿足多目標規劃的要求，相比其他模型與方法，具有簡明的優點。

多目標規劃；GDP；PM2.5；大氣環境容量；系統動力學；武漢

1 引 言

西方發達國家從20世紀50年代就逐步制定、實施各種生態-環境規劃，取得良好的生態環境效果。2000 年至今，我國也實施了一系列推進生態文明建設的重大戰略部署，近年頒發了《關于加快推進生態文明建設的意見》、《國家生態文明建設示范縣、市指標 (試行)》、《十三五生態環境保護規劃》等重要文件。全國各地都高度重視生態文明建設的工作。例如，國家環保部 2013 年將湖北納入全國生態省建設試點，根據《湖北生態省建設規劃綱要(2014-2030)》的要求，在 2030 年之前全省 80%以上的地市必須建成國家級生態市，其中武漢市建成國家級生態文明建設示范市的達標年份為2025年。編制科學的生態-環境規劃是從源頭控制污染、保護生態的重要措施。

2 生態環境規劃編制需提高科學性

當前全國多地在編制生態文明建設示范市、縣的規劃，以適應各省創建生態省的形勢與要求。從編制情況看，規劃文本質量有好有差，需要解決若干問題，提升文本編制的科學性。

2.1 環境規劃需認真貫徹上位文件

《“十三五”生態環境保護規劃》 “大氣十條”、“水十條”、“土十條”等已發布，這些是編制生態環境規劃的重要依據，而且要認真執行這些文件要求，才能保證規劃地區的環境質量達標，要將上述文件提出的具體定量指標充實到規劃地區的環境、生態指標體系中，作為要達到的目標，而不是模糊目標要求。例如，新的《環境空氣質量標準》(GB3095-2012)早已公布，PM2.5是重點考察對象，但依然很多規劃沒有進行其分析和預測，這必須納入各地空氣質量指標體系統計之中。

2.2 環境規劃需做好功能區劃分

對規劃地區的國土空間開發格局、功能區的劃定需要充分論證。這是后續規劃內容展開的平臺。開發格局、功能區的劃定須兼顧自然地理環境形勢、經濟發展格局與行政區劃現狀。若自然地理形勢、經濟發展載體能夠統一在一個行政區內，將有利于對排污總量的控制與管理；若分屬于幾個行政區，則必須考慮環境生態有效管理的問題。

2.3 環境規劃需科學測算環境容量

環境容量的測算是一個復雜、繁瑣的過程，需要借助于大量-連續的環境監測數據與科學-合理的測算模型，才能初步確定不同條件下的環境容量值。容量測算雖然復雜，但不能回避，這是后續減排工作的基礎。但當前全國多地，例如湖北省，不僅武漢市，很多地級市灰霾也比較嚴重，而各地編制的規劃對控霾著墨不多。今后至少應對地市級以上的城市要加強對PM2.5為約束的大氣污染的治理，包括監測數據的收集，開展源清單、源解析工作，對當地的大氣環境容量(主要包括SO2、NOx、VOCs、NH3、一次性PM2.5的容量)進行預測，與實際排放量進行比較，提出具體可行的減排目標與措施，納入規劃，明確達標年限。

2.4 環境規劃需建立環境-經濟的多目標規劃模型

環境規劃的本質是協調環境與經濟的發展，研究對象復雜、多目標且非線性，故建立合理的環境-經濟多目標規劃模型，對各種發展模式展開討論，協調、優化環境-經濟關系非常必要。僅將一些設想、建議、項目按照一定的邏輯順序堆放在“指標”之下是不夠的，它們之間的關系、相互的作用需要經過系統的估算，否則這種規劃缺乏科學性、系統性與可行性。只有兼顧經濟發展與環境保護，才能確定合理的規劃目標及允許排污量，由此制定最有效的環境-生態建設項目庫，這對提高減排、治污能力，節約資金，意義重大。政府基金、生態補償資金有限，要加強對重大項目的可行性論證。

3 環境容量測算及多目標規劃建模困難原因分析

3.1 環境容量難測算

比如現在計算大氣環境容量(Atmospheric Environmental Capacity，AEC)，一方面，存在有關的環境統計、監測數據難以獲取，部分歷史數據不完備的問題；另一方面，由于傳統理化方法不適合計算以PM2.5為特征的復合型空氣污染的AEC。例如A-P值法，被廣泛用于計算某種污染物的大氣環境容量，但它只適合計算燃煤燃燒排放的單一污染物容量，不適合于復合型污染物[1]。后來出現的第三代空氣質量模型，廣泛地被氣象部門用于空氣質量的預警預報，以及短時PM2.5的大氣容量預測。但它不適合長期預測，其需要基于海量的排放數據、排放源、氣象數據等等，并經過大量的計算才能實現，工作成本很高[2-4]。這些都導致AEC分析困難。

3.2 多目標規劃模型復雜

環境-生態多目標規劃模型旨在兼顧環境與經濟，通常這是一個復雜的人工和生態復合系統，它的規劃決策問題涉及環境、經濟、社會、技術等多種因素[5]，求解較困難。

如果在規劃模型中，目標函數和約束條件表達式中存在至少一個關于決策變量的非線性關系式，這種數學規劃問題稱為非線性規劃問題。非線性規劃問題的一般數學模型常表示為如下形式：

(1)

式中，x=(x1，x2，…，xn)T代表一組決策變量；g(x)為決策向量x的函數且其中存在決策變量x的非線性關系。

一般地，非線性關系復雜多樣，使得其求解比線性規劃問題求解要困難得多。因而，不像線性規劃那樣存在一普遍適用的求解算法。目前，除在特殊條件下通過解析法進行非線性規劃求解外，絕大部分非線性規劃采用數值法(如梯度法，拉格朗日乘子法)求解。數值法求解非線性規劃的算法大體分為兩類：一是采用逐步線性逼近的思想，即通過一系列非線性函數線性化的過程，利用線性規劃方法獲得非線性規劃的近似最優解；二是采用直接搜索的思想，即根據非線性規劃的部分可行解或非線性函數在局部范圍內的某些特性，確定迭代程序，通過不斷改進目標值的搜索計算，獲得最優或滿足需要的局部最優解。

所謂“動態規劃”是指對由一系列相互聯系的階段活動構成的過程。

多階段決策過程最優化目標是要達到活動過程的總體效果最優。各階段有機聯系，本階段決策的執行會影響下一階段的決策，以致影響總體。決策者不僅考慮本階段最優，還應考慮全局最優。貝爾曼將最優化原理表述如下：“作為整個過程的最優策略具有這樣的性質，即無論過去的狀態和決策如何，對前面的決策所形成的狀態而言，余下的諸決策必須構成最優策略”。根據這一基本原理，可以把多階段決策問題分解成許多相互聯系的小問題，從而把一個大的決策過程分解成一系列前后有序的子決策過程，分階段實現決策的“最優化”，進而實現“總體最優化”方案。為使最后決策方案獲得最優決策效果，動態規劃求解可用下列遞推關系式表示：

(2)

式中：k——階段數，k=n-1，…，3，2，1；xk——第k階段的狀態變量；uk(xk)——第k階段的決策變量；fk(xk)——第k階段為xk時的最優值；fk+1[uk(xk)]——第k+1階段的最優值；dk[xk，uk(xk)]——第k階段當狀態為xk，決策變量為uk(xk)時的函數值。其中opt根據具體問題要求最小或最大。

環境問題涉及經濟、社會、環境等方面，是一個多目標問題。多目標決策分析與傳統單目標優化的最大區別在于其決策問題中具有多個互相沖突的目標。通常多目標決策問題中，一組意義明確的多個沖突目標可表達為一遞解結構，或稱目標體系。鑒于上述概念，運用種種數學、計算機等技術，來處理以下兩個問題：根據所建立的多個目標，找出全部或部分非劣解；設計一些程序識別決策者對目標函數的意愿偏好，從非劣解集中選擇合適的“非劣解”。

面對困難，涌現了許多新思路與好案例。

4 環境容量測算及多目標規劃的案例

面對以PM2.5為特征的復合型空氣污染，以武漢為例，建立了“經濟-能源-大氣環境”多目標規劃的系統動力學模型：實現了以GDP-PM2.5達標為約束的環境容量與環境-經濟發展趨勢的同步測算，與其他多目標規劃模型相比，系統動力學具有簡明的優勢[6-8]。

4.1 有關定義

(1)大氣環境容量AEC(atmospheric environmental capacity)

當PM2.5年均濃度為35μg/m3時，6大污染物(SO2、NOx、VOC、NH3、一次PM2.5、一次PM10)允許排放量[9]。

(2)大氣環境壓力AES(atmospheric environmental presures)

以武漢2015年各種大氣污染物排放量為基準，假定經濟結構、能源結構、環保水平基本不變，保持一定的GDP增速，6大污染物的預測產生量。

(3)大氣環境承載力AECC(atmospheric environmental carrying capacity)

AECC包括兩部分，顯性和隱性指標。隱性部分是維持環境質量當前狀況的實際能力，如經濟狀況、產業結構、能源結構、技術水平、自然資源、地理氣候條件、環保投入等因素[10-11]。顯性部分是隱性部分的綜合外在表現，是抵消一部分環境壓力的累計削減量(累計削減量定義為存量+增量，見圖1)，即不僅要削減因以后經濟增長而多排放的量(增量)，還要削減原來相對于容量而多余的量(存量)。本文AECC的具體指標包含，隱性8項：GDP和一產、二產、三產產值，煤炭、石油、天然氣和新能源消費量，是承載力社會支持力的表現[12-13]；顯性6項，即6大污染物累積減排量，包括SO2，NOx，VOC，NH3，一次PM2.5，一次PM10。

產業結構、能源結構對改善環境意義重大，這是政府十分關心的內容。本案例設定的8項隱性指標反映了這一變化。實際上，隱性指標還可以有多種，不可能一一列舉，比如涉及人口等。不同的研究者還可以根據需要設置其他的“隱性”指標。第二，模型設置的變量越多，模型也就越復雜，所以設置的變量要能夠與GDP、PM2.5等核心變量建立能夠量化的動態關系。

圖1 大氣環境承載力顯性部分圖示說明

AEC、AES、AECC彼此之間是相互作用、相互影響、隨時間變化的。動態關系有：①在以消耗化石能源為基礎的傳統GDP增長模式下，AECC始終小于AES，大氣污染量(復合曲線)超過AEC，環境質量變壞(圖1a)；②新常態下，當AECC逐漸超越AES，大氣污染量(復合曲線)逐漸收斂于AEC內，環境質量得到改善(圖1b)。

圖2中的復合曲線既是環境壓力與環境承載力“顯性”部分合成的結果，也是現實中PM2.5濃度的監測數據就是一種綜合狀態，是六種污染物(包括四種前驅物SO2、NOx、VOC、NH3和一次PM10、一次PM2.5)化合與混合的客觀反映。通過源解析，可以得到上述各污染物在PM2.5中的化學組成比例，由此可測算對應的6種污染物的存在量，得到與時間對應的6條污染物的發生曲線。當PM2.5濃度曲線隨時間逐步下降，與大氣環境容量規定值(年均濃度35μg/m3，圖中用水平虛線表示)相交時該時刻即為達標時點，對應的六種污染物的生產量即為各污染物允許的排放量，即環境容量，(可見具體測算圖3)。

圖2 兩種情況下的AES、AEC、AECC辯證關系圖

由于PM2.5濃度曲線就代表了大氣環境壓力和環境承載力的復合結果，故可通過收集、編輯經濟、氣象、能源、源解析、排放清單等數據，確定模型參數，編寫PM2.5與GDP(包括第1、2、3產業的GDP)、能源(包括石油、煤炭、天然氣、新能源)消費的統計關系式；當PM2.5濃度曲線隨時間逐步下降，其達標時點對應的GDP(包括第1、2、3產業的GDP)與能源(包括石油、煤炭、天然氣、新能源)消費的值即環境承載力的隱性部分(具體測算圖從略)；6大污染物累積減排量可以通過源清單等測算得到初始值，再按設置的減排率按圖1概念逐一計算得到。

(4)技術路線

1) 明確研究目標，包括AEC、AECC；2) 確定考察對象的指標；3) 劃定SD模型邊界；4)描述SD模型系統的因果關系；5)建立SD模型流圖，初步測試模型可用性；6)帶入建模所需的經濟、氣象、能源、源解析、排放清單等數據；7)確定模型參數，編寫模型方程；8)模型檢驗和真實性檢驗；9)設置3種情景，S1基本型、S2適度型、S3強化型。三種情景的指標設定是依據武漢市環科院最新下達的要求，并逐一調整。10)預測三種情景下武漢市的GDP、年均PM2.5、PM10濃度和6種污染物排放量；11)預測當PM2.5年均濃度達標時，AEC、AECC閾值。

4.2 運用系統動力學建立的多目標規劃模型

SD模型包含3個子系統，經濟、能源、環境，分別包含一系列變量，在流圖中體現(從略)。從變量功能類型來看，它們分5類：狀態變量、速率變量、輔助變量、常量、調控變量(常量和調控變量也屬于輔助變量，由于在模型中所起的作用不同，獨立分類)。

SD流圖描述了某一個時刻系統內部的因果關系，構成了系統某時刻的一個狀態。構建好模型系統，確定好各變量初值和調控參數后，就可按某一趨勢進行預測。除了調控變量和常量，其他變量均隨模型推演的進行，不斷反饋、動態變化的。系統動力學流圖是編寫模型方程的基礎，用Vensim軟件實現[14-15]。

模型運行基本過程：GDP按照一定增長率增長，通過億元GDP排放量(比例系數)的作用，引起污染物排放量增長，污染物增量通過衡量污染物排放量和PM2.5總量之間的關系系數(轉化率)的作用，引起PM2.5濃度的增長。為了減少排放，提高環境質量，在模型中通過3種控制措施來體現。①通過調整一產、二產、三產GDP的增長率，來調整產業結構，改變產污GDP的比重；②通過調整各能源增長率，來調整能源消費結構，減少單位GDP的污染增量；③通過設定減排因子，進行末端治理。

4.3 研究結果

(1)案例背景

2015年武漢市地區生產總值為10906億元，PM2.5濃度為70μg/m3，PM10濃度104μg/m3。一方面，武漢市環保局提出的環保目標是2020年市PM2.5年均濃度需降至49μg/m3；另一方面，武漢市又處在經濟發展的關鍵期，強調“十三五”期間經濟增速需保8.5%。這是一個極大的挑戰。

根據50多年來的氣象數據顯示，武漢市氣象要素穩定[16-17]。因此，假設未來15年中武漢市地區氣象變化如年均氣溫、雨量、風頻、風速、邊界層高度、PM2.5內外源比例、PM2.5和PM10化學組成比例等平均統計數據基本穩定。在以上假設前提下，建立SD模型。模型模擬的地域邊界為武漢市全區域，以2015年的數據為基準值，模擬時間范圍2016—2030年。我們設置了三種發展情景。每種情景的減排力度不同，從弱到強分別為：基礎型、適度型、強化型，以供分析決策，并測算大氣環境容量和環境承載力。

(2)SD模型檢驗

對SD進行了真實性檢驗與敏感性分析，均順利通過(限于篇幅，過程從略)。

(3)輸入數據

預測結果取決于各種變量的取值，所有變量的取值及依據(包括狀態變量初值、各調控變量、輔助變量和常量)均以2015年的數據為基準進行預測，其中也有少量因子值由于沒有數據而進行了假設。

(4)預測結果

到2020年，三種情景的年均PM2.5濃度分別是58、53和48μg/m3，到2030年分別是43、33和25μg/m3。三種情景中，只有S3強化型的PM2.5年均濃度的預測結果能滿足武漢市最新環保規劃要求，達標時間節點是2023.75。

1)大氣環境容量結果

情景S3下模擬計算出的以GDP-PM2.5達標為約束前提下的SO2、NOx、VOC、一次PM10、一次PM2.5、NH3的大氣環境容量分別為：23083、82773、89678、78984、32580和12226噸。

若用采用A值法對武漢市域8494km2范圍SO2、NOx、PM10進行估算，武漢市城鎮主要開發區占市域面積58%，為4926.5km2(二類區)，生態涵養限制開發區面積42%，為3567.5km2(一類區)。湖北地區A值范圍3.6～4.9，取上限和下限值分別計算。經計算，結果是：SO2的容量范圍143329～195069t；NOx的容量范圍132696～180614t；PM10的容量范圍190422～259185t。A值法計算出的污染物容量明顯高于SD法的結果。SO2容量，A值法的測算結果是SD法的6.2～8.4倍；NOx容量，前者是后者的1.4～1.9倍；PM10容量，前者是后者的2.4～3.2倍。VOC、NH3等尚無法用A值法進行計算。這說明以GDP-PM2.5達標為約束的容量預測結果要比單污染物容量計算的結果更加嚴格。說明A值法面對復合型污染時具有較大局限性。

2)大氣環境承載力閾值

經濟指標包括GDP、一產GDP、二產GDP、三產GDP。在情景S3下，當PM2.5達標時，經濟承載力指標閾值分別為：22116、470、7006和14640億元。

能源指標包括煤炭消費量、石油消費量、天然氣消費量、新能源消費量。在情景S3下，當PM2.5達標時，能源承載力指標閾值分別是：1938、1443、1043和1497萬噸標煤。

以2015年為基準，保持現有經濟、能源結構和環保力度不變，SO2、NOx、VOC、一次PM10、一次PM2.5、NH3到2025.75年排放量分別為183005、335695、421067、346840、154027和36770噸。與環境容量相減之后，得到累計削減量閾值，分別為：159922、242922、331389、267856、121447和24544噸；即需在2015年水平上平均每年削減(既減增量，又減存量)分別為：15992、24292、33138、26785、12144和2454噸。

本預測結果已被武漢市相關部門采納。

5 結論與展望

(1)案例表明，在強化型情景下，預測武漢市PM2.5年均濃度在2025年達標。利用該方法可以測算出對應的SO2、NOx、VOCs、一次PM10、一次PM2.5、NH3容量值、環境承載力的經濟指標隱性閾值和顯性閾值。

(2)以PM2.5為特征的復合型污染，是多種污染物共同造成的，只要彼此間的所占比例基本穩定，面對不同減排情景、減排力度，在不同時間節點達到環境容量，但環境容量結果基本一致，這為政府采取環保措施、實施環境管理確定了明確的方向。

(3)相較于理化方法，系統動力學模型可不去探究復雜系統內部的理化過程，只要有效地利用年均統計和監測數據，從事物的外在表現出發，來探究復雜對象的內在邏輯聯系，就能同步測算以GDP-PM2.5達標為約束的大氣環境容量與經濟、能源結構的發展趨勢，完成多目標規劃的基本內容，相比其他模型與方法，具有簡明的優點。

(4)編制“創建國家生態文明建設示范市、縣規劃”，其核心內容是環境與生態規劃，因此既要加強其核心內容的編制，提高定量分析的數量與質量，又要兼顧生態經濟、生態制度、生態文化多方面的考慮，其難度較高，要提高編制門檻，凈化、規范規劃編制的市場。

(5)對于水和土壤的環境容量和承載力分析，在大數據時代，有望避免復雜的理化模擬，類似大氣環境容量與經濟發展的測算，從宏觀統計數據角度出發，建立新的模型，展開系統化研究，改善傳統測算方法，既簡化計算過程，又能提高測算的可靠性。

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Modelling for Multi-Objective Planning and Environmental Capacity in Ecological and Environmental Planning

ZHOU Jingxuan ZHOU Yejing

(School of Environmental Science &Engineering，Huazhong University of Science and Technology (HUST)，Wuhan，China)

In current regional environmental or ecological planning，it has been short of an in-depth study on the relationship between economic development and environmental protection，and the environmental capacity and its carry capacity. This results in a situation that the planning has been lacking of scientific argumentation and rigorous logic. The ‘economy-energy- atmospheric environment’ model by System Dynamics (SD) realizes calculating the atmospheric environmental capacity and the developing trend of environment and economy constrained by GDP and PM2.5simultaneously in Wuhan city. The SD model can achieve the demands of the multi-objective planning，and retains the advantage of simplicity in resolving complex problems compared with other multi-objective planning methods.

Multi-objective planning；GDP；PM2.5；Atmospheric environmental capacity；System Dynamics；Wuhan city

項目資助：國家自然科學基金(No.71171089)；武漢市主要環境問題和對策建議項目

周敬宣，教授，博導，長期從事環境規劃與管理等有關研究；周業晶，博士研究生，主要研究方向是環境規劃與系統建模

致 謝：感謝武漢市環境科學研究院對本項目的重視，并提供了相關研究經費的支持；感謝華中科技大學肖人彬教授的國家自然科學基金支持

X21

A

1673-288X(2017)02-0041-05

引用文獻格式：周敬宣 等.生態環境規劃編制中多目標規劃模型與環境容量的研究[J].環境與可持續發展，2017，42(2)：41-45.