成渝城市群的生態安全評價模型及應用

史習習，楊 力

(安徽理工大學經濟與管理學院，安徽淮南232001)

社會和經濟的發展日新月異，人類面臨的生存環境挑戰也越來越嚴峻，過度開發利用自然資源造成不可制止的生態破壞，城市化和工農業產生的“三廢”污染問題，都會引發一系列的環境問題。生態安全是指一個國家或區域生存和發展的生態環境處于不受或少受破壞與威脅的狀態。生態安全的理論和實踐研究逐漸成為世界各國生態、環境領域學者的研究熱點，也被認為是人類社會在21世紀實現可持續發展的一項重要任務。國內外對于生態安全的研究開始于20世紀，其研究主要聚焦在生態安全的概念和內涵[2]、生態安全評價[4]、生態安全預警與預測[5]。

城市作為一個由“社會-經濟-自然”三者組成的復雜生態系統，人類的社會經濟活動對環境的壓力持續不斷的增大，使城市的生態環境質量不斷下降，甚至對生態安全造成巨大威脅。城市生態安全是國家或區域生態安全的重要基石，但目前的研究大多是在國家和區域層面上進行的，而對城市生態安全的研究略顯薄弱。研讀生態安全評價相關文獻，國內外大部分學者在評價指標體系方面，有PSR模型[6]、EES模型[7]、DPSIR模型[8]；在評價方法方面，有綜合指數法[12]、生態足跡法[13]、模糊綜合評價[14]、物元分析法[15]、人工神經網絡法[16]、和灰色聚類法[17]等。本文以生態安全及其評價的相關理論為基礎，分析了各種評價模型的特點，以成渝城市群為研究對象，采用PSR-EES模型，構建了包括4層次、35個指標的城市生態安全評價指標體系，用熵權法確定權重，運用灰色-TOPSIS模型、主成分分析法和模糊綜合評價法等3種評價模型，對成渝城市群2018年的生態安全狀況進行橫向量化評價。擬對城市的生態安全狀況與評價方法進行研究，使評價結果更加客觀、可信，為城市生態安全評價和管理決策提供參考。

一、研究區簡介和評價指標體系構建

1.研究區域簡介

成渝城市群位于中國西部和長江上游，以重慶、成都為中心，是西部大開發的重要平臺，是長江經濟帶的戰略支撐，是中國推進新型城鎮化的重要示范區。成渝城市群具體范圍包括重慶市的渝中、萬州、黔江、涪陵、大渡口、南岸、北碚、綦江、大足、江北、沙坪壩、九龍坡、渝北、巴南、長壽、永川、南川、潼南、江津、合川、銅梁、梁平、豐都、墊江、忠縣、榮昌、璧山等27個區(縣)以及開州、云陽的部分地區；四川省的成都、自貢、瀘州、內江、樂山、德陽、綿陽(除北川縣、平武縣)、眉山、宜賓、遂寧、南充、廣安、達州(除萬源市)、雅安(除天全縣、寶興縣)、資陽等15個市。截止到2018年底，總面積約為18.5萬平方公里，常住人口約9 500萬，占全國比重的6.8%，地區生產總值約5.7萬億元、占全國比重的6.4%。成渝城市群是我國西南地區政治、經濟重心和交通樞紐,是信息、技術和工業的集中分布區，研究成渝城市群的生態安全狀況,促進成渝城市群的可持續發展,不僅是控制首位城市過度膨脹,形成多級中心結構,發展成為合理有序的城市體系的需要,更是促進西部地區經濟發展,推動西部大開發戰略的必然要求。

2.評價指標體系的構建

PSR(壓力—狀態—響應)模型是由經濟合作與發展組織(OECD)、聯合國環境規劃署(UNEP)共同提出和發展的，其是最經典、成熟的模型，從人的發展與環境保護相互作用的角度出發，對社會、經濟、自然等不同維度的指標進行選擇與構建，具有系統性和適用性的特點。壓力是指人類所進行的社會經濟活動給自然環境帶來的壓力，狀態是指能夠體現當前自然環境所處的狀態，響應是體現人們通過采取相應措施減輕或消除其對環境產生的負面作用。本文基于PSR-EES模型，遵循可比性，可操作性和互不兼容原則，考慮數據的可獲得性，參考相關文獻的研究成果，同時，考慮成渝城市群的實際情況，將生態安全評價這個總體目標分為項目層、因素層和指標層，以此來構建成渝城市群生態安全評價指標體系，如表1所示。

表1 生態安全評價指標體系及分級標準

3.數據的收集

本文數據的主要來源有：四川統計年鑒(2019年)，重慶統計年鑒(2019年)，中國城市統計年鑒(2019年)，重慶、成都、自貢、綿陽、遂寧、瀘州、德陽、樂山、南充、內江、眉山、廣安、達州、宜賓、雅安、資陽市國民經濟和社會發展統計公報(2019年)，2009—2018年成渝城市群中各城市的環境狀況公報、水資源公報等。

4.評價指標權重的確定

確定各項指標的權重是構建評價指標體系的重要步驟，指標權重的確定方法有主觀的也有客觀的。本文是對城市的生態安全進行評價，利用各個城市的具體數據信息。因此，選擇熵權法來確定權重，這樣對評價結果的準確程度有一定的把控，避免因個人主觀臆測對指標權重的確定產生干擾。

通過熵權法的步驟[25]確定了成渝城市群生態安全評價指標的權重，如表2所示。

表2 城市生態安全測評指標體系的權重

續表2目標層項目層因素層指標層Wj自然S3建成區綠化覆蓋率D210.009541森林覆蓋率D220.018658人均公園綠地面積D230.030219全市環境空氣質量優良天數比例D240.014359響應R社會R1萬人藏書量D250.064948萬人擁有衛生機構床位數D260.022586萬人擁有高校在校學生數D270.048139經濟R2節能環保支出占財政支出比重D280.026705科學技術支出占財政支出比重D290.098505教育支出占財政支出比重D300.032559第三產業占GDP比重D310.040448醫療衛生支出占財政支出比重D320.015525自然R3一般工業固體廢棄物綜合利用率D330.018161污水處理廠集中處理率D340.010637城市生活垃圾無害化處理率D350.012276

二、評價方法

目前，關于生態安全評價方法多種多樣，其中的數學模型是比較常見的而且相對成熟評價方法。數學模型中的灰色-TOPSIS法、主成分分析法、模糊綜合評價法等更是其中的佼佼者。本文通過利用上述3種評價模型來研究成渝城市群的生態安全問題。

1.灰色-TOPSIS法

灰色-TOPSIS法是灰色關聯理論和TOPSIS法的組合和完善，它可以更系統準確地表現出備選方案和理想方案之間的接近程度，為最終決策提供參照依據。

灰色-TOPSIS法[18]的操作過程如下。

(1)對數據進行標準化處理

運用極值法，對指標進行無量綱化處理，計算公式為：

(1)

(2)

式中：Xij為指標標準化值；xij為指標原始值；max(xj)和min(xj)分別表示該指標在評價時期內原始數值中的最大值和最小值。經過指標標準化后，構建決策矩陣B。

(2)確定指標權重

通過上文中熵權法確定指標權重Wj。

(3)構建規范加權的決策矩陣

根據各指標相應的權重，建立規范加權決策矩陣V：

(3)

(4)由下列公式確定矩陣V的正理想解和負理想解

(4)

(5)

(5)計算各評價對象到正理想解(D+)和負理想解(D-)的距離

(6)

(7)

(6)計算不同評價樣本的灰色關聯度

(8)

(9)

(10)

(11)

(7)計算不同樣本的相對貼近度

(12)

(13)

(14)

(15)

(8)對樣本進行判斷

根據δi的大小對樣本進行判斷，δi越大，表示該樣本越貼近正理想解，樣本越好，反之樣本越差。

2.主成分分析法

主成分分析法[19]是把原來的多個變量轉化為少數幾個載荷著原變量絕大多數信息的綜合性指標，是種降維處理技術方法。先對指標的原始數據運用極差法進行標準化處理，避免了各指標原始數據因量綱不同不能直接比較，得出成渝城市群生態安全評價指標的標準化數據陣。

(1)觀察變量的相關系數，判斷是否適合主成分分析

利用標準化數據陣，得到變量之間的相關系數矩陣和變量之間的相關性程度，其絕對值越大，變量之間相關性越顯著。結果表明，變量相關系數矩陣的絕大多數絕對值都大于0.3；大部分變量具有較強的相關性，適用于主成分分析。

(2)提取指標的主成分因子

利用SPSS軟件進行計算，由表3可知，各主成分初始解的排序中，前8個主成分的特征值大于1；各主成分的方差貢獻率中前8個主成分的累計方差貢獻率為88.75%。表明前8個因子可以概括絕大多數的信息，其它因子的信息載荷可以忽略不計，因此，提取前8個因子(F1，F2，F3，F4，F5，F6，F7，F8)作為主成分是切實的。

表3 解釋的總方差

(3)確定各主成分的載荷矩陣

為了使確定的主成分含義更清晰,采用方差極大法進行正交旋轉,輸出主成分載荷矩陣。該矩陣給出各主成分的載荷系數,即各個變量與主成分的相關系數。

(4)由主成分得分系數矩陣確定得分函數

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：

F1=-0.099D1+0.145D2+0.281D3……

F2=-0.009D1+0.016D2+0.003D3……

F3=0.128D1+0.014D2-0.070D3……

F4=0.119D1+0.083D2-0.107D3……

F5=0.137D1+0.147D2-0.007D3……

F6=-0.375D1+0.447D2+0007D3……

F7=0.371D1+0.261D2-0.045D3……

F8=-0.267D1-0.153D2-0.020D3……

(5)確定生態安全綜合評價結果

對成渝城市群的生態安全狀況的綜合評價過程中,將8個主成分的方差貢獻率(表3)作為其權重系數，計算公式為：

F=0.296F1+0.154F2+0.107F3+0.081F4+0.076F5+0.065F6+0.057F7+0.050F8

式中：F為某市生態安全狀況的綜合評價值；F1，F2，F3，F4，F5，F6，F7，F8為相應各主成分的得分。

3.模糊綜合評價法.

模糊綜合評價法[20]是運用模糊關系合成的原理，根據評價對象自身的狀態或類別，對評價對象的組成部分進行定量描述。由于安全概念本身具有模糊性的特點，因而用模糊數學的方法，建立城市生態安全模糊評價模型更能符合實際情況。

構建城市生態安全評價指標體系，具體步驟如下：

(1)確定被評價對象的因子論域，U=(u1,u2,…,un)

(2)建立評語集

評語集為V=(v1,v2,…,vm)，其中vj(j=1,2,…,m)表示第j個評價等級，在本文中，V=(安全，較安全，臨界安全，較不安全，不安全)。本文將國內外相關文獻中生態城市的理想值作為安全值，將國家低值或國際公認的預警值作為不安全值；在前者的基礎上，上浮20%作為安全和臨界安全的標準值，在后者的基礎上，上浮20%作為不太安全和臨界安全的標準值。經過最終的相互調整，得到各評價等級的最終標準值(如表1所示)。

(3)相對隸屬度矩陣的建立，在U與V之間進行單因子評價，建立模糊關系矩陣R

(16)

式中：rij表示U中第i個因素ui對應于V中第j個等級vj的相對隸屬度。相對隸屬度的計算是模糊數學方法的關鍵,正向指標和的計算公式有所不同。

正向指標：

當ui

ri1=1,ri2=ri3=ri4=ri5=0

當sij≤ui≤sij+1時，

rij=1-rij+1

當ui>sij時，

ri5=1ri1=ri2=ri3=ri4==0

負向指標：

當ui>sij時，

ri1=1,ri2=ri3=ri4=ri5=0

當sij≤ui≤sij+1時

當ui

ri1=1,ri2=ri3=ri4=ri5=0

(4)確定模糊綜合評價模型

經過計算，最終模糊綜合評價模型為：

B=Wj*R=(B1,B2B3,B4,B5)

Wj=(w1,w2,w3,…,wj)

式中，B為生態安全水平判斷結果，wj為各評價指標對生態安全目標的權重(熵權法確定)。

三、結果及分析

1.城市生態安全評價結果

(1)灰色-TOPSIS法在城市生態安全評價中的應用結果

在收集處理成渝城市群生態安全評價指標的數據后，用灰色-TOPSIS法進行分析，得到成渝城市群2018年的生態安全綜合指數值和安全狀態。生態安全綜合評價值由大到小的排序為成都、綿陽、雅安、重慶、廣安、樂山、德陽、遂寧、瀘州、宜賓、資陽、自貢、眉山、內江、南充、達州。根據生態安全評判標準(如表4所示)，得到成渝城市群2018年的生態安全綜合指數(如表5所示)，其中成都、綿陽、雅安、重慶、廣安、樂山、德陽、遂寧、瀘州、宜賓、資陽、自貢處于臨界安全，III級，眉山、內江、南充、達州處于較不安全，II級。

表4 生態安全評判標準

表5 成渝城市群2018年的生態安全

(2)主成分分析法在城市生態安全評價中的應用結果

生態安全綜合評價值由大到小的排序為成都、綿陽、重慶、雅安、樂山、自貢、德陽、瀘州、宜賓、眉山、南充、內江、遂寧、資陽、廣安、達州。表明從城市生態安全綜合狀況來看，達州市的生態安全性最低，生態壓力最高；其次是廣安、資陽和遂寧的生態安全性亦較低，生態安全指數全部小于零，表明其城市利用處于生態不安全狀態。其次是內江、南充、眉山、宜賓、瀘州和自貢其值全部大于零，其生態安全性較高。最后是德陽、樂山、雅安、重慶、綿陽和成都的生態安全性最高。參考通用的生態安全設置標準(如表6所示)，生態安全級別與其綜合評價值正相關，級別越高，其生態安全狀況越好，反之則越差。得到成渝城市群2018年的生態安全綜合指數(如表7所示)，其中成都、綿陽、重慶、雅安、樂山、德陽、自貢、瀘州的生態安全綜合值大于0.3，其生態安全處于良好狀態，劃分為Ⅰ級；宜賓、眉山、南充、內江、遂寧、資陽、廣安的生態安全綜合值處于(0,0.3]這個區間，生態安全處于預警狀態，劃分為Ⅱ級；達州的生態安全綜合值處于(-0.4,0]這個區間，生態安全處于中警狀態，劃分為Ⅲ級。

表6 生態安全標準評判閾值

表7 成渝城市群2018年的生態安全

(3)模糊綜合評價法在城市生態安全評價中的應用結果

模糊綜合評價的結果表明(如表8所示)：成都、綿陽、雅安、樂山的生態安全狀況處于“安全”狀態，重慶、瀘州均處于“較安全”狀態，德陽、眉山處于“臨界安全”狀態，自貢、遂寧、廣安處于“較不安全”狀態，內江、資陽、南充、達州處于“不安全”狀態。16個城市總體的生態安全狀況從高到低排序為：成都、綿陽、雅安、樂山、重慶、瀘州、德陽、眉山、宜賓、遂寧、自貢、資陽、廣安、內江、達州、南充。

德陽、眉山市對臨界安全的隸屬度分別為0.384、0.326，比其它城市大，這表明，德陽市和眉山市生態環境具有較大的變異性。如果存在不合理的人類活動，將威脅城市生態安全，那么系統很可能進入“較不安全”狀態；通過采取適當的生態系統管理方案，消除影響生態安全的制約因素，德陽、眉山市的生態環境系統可以朝著“安全”的方向發展。同時，德陽和眉山市對安全狀態的隸屬度最小，為0.156、0.152，說明德陽、眉山生態安全建設任重道遠，需要長期不斷努力和積累。由表2可以看出，權重較大的指標是人均水資源量、科學技術支出占財政支出比重、人均社會消費品零售總額、全市環境空氣質量優良天數比例、城鎮登記失業率、節能環保支出占財政支出比重、第三產業占GDP比重，說明這些指標在不同城市之間存在明顯差異。城市應根據各城市暴露的問題，開展城市生態規劃，包括建立生態安全監測預警系統、促進清潔生產和循環經濟等，以實現城市生態經濟的可持續發展。

表8 成渝城市群2018年生態安全模糊綜合評價結果

2.評價結果分析

(1)各城市生態安全水平分析

通過灰色-TOPSIS法、主成分分析法、模糊綜合評價法對成渝城市群生態安全水平進行統計得到3種排序結果(如表9所示)。

表9 城市生態安全的3種模型評價水平排序

由表9可知，成都生態安全水平排序均列第一位，綿陽均列第二位。其他城市的排位都有一些變化。由此進一步分析得出，成都生態安全水平最高；依次是綿陽、雅安、重慶、樂山、德陽、瀘州、宜賓、眉山、遂寧、自貢、廣安、資陽、內江、南充、達州。從灰色-TOPSIS模型和模糊綜合評價法對成渝城市群的生態安全狀態的評定結果，綜合評定各個城市的安全狀態，成都、綿陽、雅安、樂山為較安全，重慶、自貢、瀘州、德陽、眉山為臨界安全，遂寧、內江、南充、宜賓、廣安、達州、資陽為較不安全(見表2-表8)。

成都、綿陽、雅安、樂山、重慶生態安全水平較高，是因為其生態環境壓力小，生態系統狀態好，響應較好，主要體現在萬人擁有高校在校學生數、萬人擁有衛生機構床位數、科學技術支出占財政支出比重與城區綠化覆蓋率較高，全市環境空氣質量優良天數比例高，節能環保支出占財政支出比重大。資陽、內江、南充、達州生態安全水平低，是因為它生態環境壓力、狀態與響應都較差。以上分析表明，評價結果與實際情況吻合較好。

(2)評價模型比較

城市生態安全評價，既要比較城市間生態安全水平的高低，也要判別每個城市的生態安全等級。本文使用的3種評價模型中，灰色-TOPSIS模型、模糊綜合法給出了各個城市的生態安全狀況與生態安全等級。雖然主成分分析法具有降維、減少原始數據信息損失、避免主觀隨意性等優點，但不能直接給出城市生態安全等級，只能給出各城市生態安全水平的高低排序。因此，利用主成分分析法評價城市生態安全具有一定的局限性；灰色-TOPSIS方法采用點間的絕對差值進行計算，以5個安全等級作為比較序列，可以判斷出各城市的安全等級。但是，各城市的等級判斷結果之間的差異較小，不具有可比性，不能反映城市之間的真實差距；模糊綜合評判法利用最大隸屬度原則來確定城市生態安全的評價結果，具有全面性和準確性。模糊綜合評價法比灰色-TOPSIS法簡單，能揭示更多的差異信息，而且可以判斷單個指標的生態安全狀況，使評價結果更加客觀、可信，更有利于針對性地分析問題，提出解決方案。以上分析表明，模糊綜合評價法在城市生態安全評價中最具優勢，而主成分分析法存在較大缺陷。各種評價模型都能得到相似的結果，說明它們在生態安全評價中是適用的。

四、結論

根據選用的PSR-EES模型構建了城市生態安全評價指標體系，運用熵權法確定各評價指標的權重，運用灰色-TOPSIS法、主成分分析法、模糊綜合法等評價模型，對成渝城市群2018年的生態安全狀況進行評價，得出成都生態安全水平最高，依次為綿陽、雅安、重慶、樂山、德陽、瀘州、宜賓、眉山、遂寧、自貢、廣安、資陽、內江、南充，達州最低；其對應的生態安全等級為成都、綿陽、雅安、樂山為較安全，重慶、自貢、瀘州、德陽、眉山為臨界安全，南充、宜賓、廣安、遂寧、內江、達州、資陽為較不安全。

結果表明，在本文使用的三種評價模型中，模糊綜合評價法在城市生態安全評價中最具優勢，而主成分分析法和灰色-TOPSIS法存在一定的缺陷。城市生態安全涉及資源、環境、經濟、社會等諸多方面，反映這些方面的因素要全面，不能太多。所以不同的研究者建立的指標體系會有所不同，其主觀性和偏差是難以避免的。因此，需要進一步研究，從理論和實踐上建立一個規范統一的生態評價指標體系。就應用方法而言，由于各種評價模型的特點，為了使評價結果更加科學客觀，如何擬合和分析各種評價模型的優缺點需要進一步探討。