基于云模型的煤礦資源型城市生態風險評價研究

法子薇，李新春

（中國礦業大學管理學院，江蘇徐州 221116）

煤炭是我國的重要自然資源，21 世紀以來，隨著煤炭資源的消耗量、需求量急劇增加,煤炭開采量逐漸加大、開采技術也越來越先進，煤炭資源型城市生態環境受到不同程度的影響，生態環境每況愈下。因此，對某個區域或城市的生態風險分析和評價能為其生態狀況的調控與改善提供客觀依據，也是生態安全與風險研究的重要內容。

生態風險最初的研究主要集中在基因工程的生態風險和生態安全研究上與化學用品對農業生態風險的影響研究［1］。后來隨著時間的推移，研究領域逐漸拓寬至對地域性的生態風險評估和城市生態安全評價上，2002 年，李輝霞等［2］首次利用降雨量影響度、地形地貌影響度和社會經濟易損度3 個指標，建立了成因分析法指標模型，對太湖流域主要城市的洪澇災害生態風險進行了評價；2008 年，Zhou 等［3］首次將人類活動的影響納入考慮范圍，研究了由澳大利亞北部蝦漁業導致的受污染區域的生態風險評價模式和方法體系。此外，有關研究的生態系統范圍也更加明確，主要有對耕地系統、海洋系統、堤防工程系統、水資源系統和草原系統的生態安全和風險研究［4-10］。

通過閱讀文獻，筆者發現有關生態風險的評價等級不能被明確的界定，有些生態風險指標的相關數據也難以被測量，而且在現有煤礦資源型城市的生態風險研究對象中，其指標體系中也并未過多考慮煤礦方面的影響因子。因此，本文在借鑒前人的研究基礎上，以江蘇省徐州市為例，選取1998—2017 年統計數據，基于PSR 指標體系框架，利用正態云模型對其生態風險進行評價。

1 煤礦資源型城市生態風險評價指標體系和評價標準

1.1 PSR 煤礦資源型城市生態風險評價指標體系構建

利用PSR 模型［11］，結合煤炭城市特有的生態特點和主要影響因素，參考現有的城市生態安全評價指標［12-14］，從壓力、狀態和響應這3 個項目層出發，共選取16 個生態風險評價指標，建立煤礦資源型城市風險評價指標體系（見表1）。

表1 煤礦城市風險評價指標體系

1.2 煤礦資源型城市生態風險指標評價等級與標準確定

借鑒現有研究［6,9,13-16］，在評價過程中，對煤礦資源型城市的生態安全風險劃分采取5 級劃分法，分別為：低風險（Ⅰ）、較低風險（Ⅱ）、中等風險（Ⅲ）、較高風險（Ⅳ）和高風險（Ⅴ）。并參照相關文獻的風險等級區間確定方法，結合徐州市自身的生態特征與發展狀況［13］，將每個指標的最小值與最大值分別作為低風險等級的下界與高風險等級的上界，并將二者的差值除以等級數量，平均分配到各個風險區間，最終確定了所有評價指標的等級劃分標準，表2 為選取的生態壓力風險層的評價指標等級劃分標準。

表2 生態壓力風險層評價指標等級劃分標準

2 煤礦城市生態風險指標體系云模型評價

2.1 云模型原理

本文中所使用的云模型是由吳飛等［17-20］提出的，一種考慮到自然語言模糊性與隨機性，并能實現定性概念與定量數值之前雙向轉換的認知模型。

其定義為：設U 為一個定量論域，C 是U 上的一個定性概念，若定量值x ∈U，且定量值x 是定性概念C 的一次隨機實現，x 對C 的確定度μ(x)∈【0,1】是具有穩定傾向的隨機數：μ：U →【0,1】?x ∈ U x →μ(x)

則將x 在論域U 上的分布成為云，每一個x 稱為一個云滴。

概念的整體特征可以通過期望（Ex）、熵（En）和超熵（He）這3 個云模型的數字特征來反映。其中，期望（Ex）：為云滴在論域空間分布中的數學期望，即最能夠代表定性概念的點；熵（En）：定性概念的不確定性性度量，反映了云滴的離散程度；超熵（He）：為熵的不確定性度量。

2.2 云模型評價過程

（2）計算每一個指標在不同等級下的云特征參數［6,8,9,15］。每一個等級云的3 個特征參數都是由各等級的上下邊界值和確定的，其中，表示第i 個指標的第j 個等級的數值。

由于每個等級的中間數最能反映出該等級的性質，因此有：

He 的大小根據經驗取值，若He 的取值越小，則云的厚度越小，反之則越大。

（3）根據實際指標數據，計算不同指標在不同等級下的隸屬度矩陣D=，其中，表示第i 個指標在第j 個等級上的隸屬度，n 和m 分別為評價指標和等級的個數。實際數據α 的隸屬度計算公式如下：

（4）通過權重集W 對隸屬度矩陣D 進行模糊轉換，得出風險評價域V={}上的模糊子集E。

最后根據最大隸屬度原則，選取隸屬度最大的評價指標作為樣本最終評價結果。

3 實證分析

3.1 研究區域概況與數據來源

（1）研究區域概況。徐州市位于江蘇省的西北部，地層發育齊全，地質構造復雜，為形成多種礦產資源提供了良好的條件，是全國重點煤礦開采城市。近些年來，隨著徐州市的城鎮化、農業現代化和煤炭行業的快速發展，生態環境問題日益突出，自2000 年以來，其環境空氣質量均未達到國家二級標準，且在江蘇省13 市的環境空氣質量綜合指數排名中處于末尾位置，因此本文決定研究以徐州為代表的煤礦資源型城市的生態安全問題，之后可為其他煤炭城市的生態改善提供理論依據。

（2）數據來源。本文涉及到徐州市的社會經濟、生態建設和環境保護數據,主要來源于1998—2017年《徐州統計年鑒》,部分數據來源于相應年份的《江蘇省統計年鑒》和《中國煤炭工業年鑒》。

3.2 評價過程

根據上述2.2 云模型評價過程，首先利用熵權法對樣本數據進行計算得到準則層和指標層的相應指標權重，結果如表3：

表3 煤礦資源型城市風險評價指標權重

之后根據生態風險評價指標的不同等級劃分標準，計算出每一指標在不同等級下的云特征值，結果見表4。

表4 各指標云特征值

表4 （續）

3.3 結果與分析

3.3.1 綜合風險等級結果與分析

表5 為徐州市1998—2017 年生態風險綜合隸屬度輸出結果。

表5 1998—2017 徐州市年生態風險綜合隸屬度

整體而言，徐州市近20 年來的生態風險呈現出階梯式下降，風險等級逐漸經歷了由高風險——較高風險——較低風險——低風險的變化過程。

具體來看，生態風險等級變化的幾個重要節點分別是2008 年、2013 年和2015 年：在1998—2008年這11 個年份內，除2000 年的生態風險等級被評估為“中等風險”外，其余10 個年份皆為“高風險”；結合圖1 的生態風險的變化趨勢也可看出，在之后的年份中，徐州市的整體生態環境狀況隨著時間的推移而逐漸改善，2009—2013 年度生態風險等級為“較高”，2014—2015 年的生態風險等級跨過了“中等風險”這一領域，直接邁入“較低風險”范圍中，2016—2017 年的生態風險又下降了一個等級，正式進入“低風險”的行列。

圖1 綜合風險等級與目標層風險等級時空變化折線圖

3.3.2 準則層風險等級結果與分析

表6 為徐州市1998—2017 年準則層指標生態風險等級結果。

表6 1998—2017 年準則層指標生態風險等級

由表6 所示，2007 年是生態壓力層風險等級改變的一個重要臨界點，2007 年之前的10 年間，生態壓力的等級一直在“中等風險”及其以上；在2007年之后，徐州市的生態壓力狀況得到了極大的提升，大部分年份的生態壓力已降為“低風險”級別；而生態狀態層和生態響應層的風險等級結果與綜合風險等級結果大致相同，呈現出比較明顯的階梯式下降趨勢。

4 結論

研究期間內，徐州市綜合生態風險等級已由最初的“高風險”提升為“低風險”水平，大致經歷了高風險—較高風險—較低風險—低風險的變化過程，整體趨勢呈現出良好的發展態勢。

此外，生態狀態層與生態響應層的風險等級也呈現出類似的階梯式變化，生態壓力層雖未有明顯的變化規律，但壓力狀態也在逐漸的改善；直至2017 年止，生態壓力層與生態狀態層的風險等級已分別由較高風險和高風險降為低風險，生態響應層的風險等級也已由高風險變為較低風險，因此，在今后的經濟發展與環境治理中，徐州市還應加強對生態響應的投資與管理力度，這對進一步提高徐州市的整體生態水平有著至關重要的作用。