基于系統動力學的寧波生態國土建設水平預測評價

趙 宇，李偉芳，傅杰超，劉婉麗，周 悅

（1. 寧波大學地理與空間信息技術系，浙江·寧波 315211；2. 寧波大學土木工程系，浙江·寧波 315211；3. 浙江省應急管理科學研究院，浙江·杭州 310012）

1 研究區概況與研究背景

1.1 研究區概況

寧波市地處浙江省東北部，瀕臨東海，是長江三角洲南翼的重要組成部分。北靠錢塘江、杭州灣，西接紹興，南鄰臺州，東部與舟山群島隔海相望。作為首批沿海開放城市之一，寧波自改革開放以來經濟持續快速發展，綜合實力不斷增強，現已躋身中國城市的前15強，成為國內經濟最活躍的地區之一。截至2020年，全市下轄6個區、2個縣、代管2個縣級市，總面積9816km2，戶籍人口613.7萬人。

國土是生態文明建設的空間載體，生態國土建設在生態文明建設中處于基礎地位，是實現人與自然和諧發展的必由之路。寧波市在社會經濟飛速發展的背景下，資源瓶頸制約和環境壓力不斷增加、發展與保護矛盾日益凸顯，提高寧波市生態國土建設水平尤為迫切與重要。生態國土即國土生態文明及其全面協調可持續發展[1]，生態國土不局限于國土資源，還包括其所在的自然和社會環境[2]。隨著寧波市人口的增加以及經濟、社會的發展，寧波市自然資源尤其是國土資源面臨著質與量的雙重壓力，對林地、耕地的征用占用仍然存在，生態用地總量仍有減少；此外，寧波作為一個沿海城市，岸線、灘涂、漁業等海洋資源較為豐富，但經過圍填海等海洋工程建設，自然岸線長度和沿海灘涂面積明顯減少，海洋濕地保護、原始生態狀況的維持壓力重大。綜合來看，寧波市整體生態國土建設任重而道遠。

1.2 研究背景

系統動力學（System Dynamics，SD）于1956年由美國麻省理工學院Forrester創立[3-4]。它通過研究系統內部結構和變量間反饋關系，依靠計算機建立模型進行模擬仿真。系統動力學最先被應用于工業領域，隨著世界人口的增長和資源的日漸緊張，20世紀70年代初國外學者開始運用系統動力學解決復合系統的可持續發展問題。系統動力學不同于傳統的統計模型方法，能定性與定量地分析研究系統，它采用模擬技術，以結構—功能模擬為特點，從實際存在的系統運行規律出發描述實際存在的現象以及預測可能發生的情景。Dacko等運用系統動力學研究與環境資源消耗有關的經濟增長問題，提出應徹底改變管理范式，實現真正持久的經濟和環境增長[5]；Draeger等使用情景設想和參與性系統動力學建模方法，以明尼蘇達州為例建立區域社會生態系統模型，將系統思想引入有關環境問題的規劃和決策中[6]。在我國，系統動力學方法也已廣泛應用于人口、資源、環境、經濟、社會復合系統變化及其可持續發展預測研究[7]。如：從社會、產業發展、資源、環境、經濟子系統構建中國可持續發展模型，并將產業、社會服務、環境等投資和計劃生育政策作為決策變量以調控系統發展[8]；通過構建城市“人口—社會—經濟—資源—環境”復合系統的SD模型，模擬遼寧省2010~2020年生態安全預警指數[9]。綜上，系統動力學適用于多尺度的區域復合巨系統策略情景模擬，且隨著多學科的交叉與多方法的結合，系統動力學在復合系統可持續發展領域的應用研究取得了較大進展。基于以上研究，本文采用熵權TOPSIS法構建寧波市生態國土建設評價指標體系，運用系統動力學模型對寧波市生態國土建設水平進行模擬預測，以期為寧波市國土相關政策的制定和國土空間規劃等提供參考。

2 研究方法

2.1 系統動力學（SD）模型

本文研究寧波市的生態國土建設水平，因此系統空間邊界即為寧波市，包括寧波市全部6個市轄區、2個縣級市、2個縣。系統的時間邊界定為2007~2026年，時間步長為1年，歷史年份設定為2007~2017年，用于檢驗模型的準確性，將實際值與模擬值進行對比分析計算相對誤差。經過歷史檢驗，所選取變量的模擬值與實際值的相對誤差均在5%以下，部分預測指標數值與歷史年份實際指標數值對比如表1所示。檢驗結果表明系統整體的模擬結果與實際情況吻合度較高，可以認為其對預測年份（2019~2026年）的模擬預測結果是相對可靠的。

表1 寧波市生態國土建設水平評價體系部分指標歷史檢驗結果Table 1 Historical inspection of the indices in Ningbo's ecological land construction level

基于生態國土建設系統結構分析，建立系統結構流圖與仿真方程式，分國土資源、國土環境、國土經濟3個子系統介紹系統模型的變量構成及方程式構建過程。其中：國土資源子系統主要分析寧波市水資源、土地資源等的數量變化，并通過把資源消耗控制和土地變速控制設定為政策影響變量，來調控國土資源子系統的變量變化；國土環境子系統主要分析寧波市廢氣、廢水、固體廢物等的排放與處理以及大氣、地表水、近岸海域等環境質量的變化，并通過把污染源控制、污染處理控制和環境質量影響因子設定為政策影響變量，來調控國土環境子系統的變化趨勢；國土經濟子系統主要分析寧波市人口規模、地區生產總值、科技投入、人民收入水平等方面的變化，并通過把科技投入控制、二產GDP增速控制、三產GDP增速控制和人口增速影響因子設定為政策影響變量，來調控國土經濟子系統的發展變化。各子系統所建系統結構流圖如圖1~圖3所示。

圖1 國土資源子系統結構流圖Fig.1 Structure flow diagram of the land resource subsystem

圖2 國土環境子系統結構流圖Fig.2 Structural flow diagram of the land environment subsystem

圖3 國土經濟子系統結構流圖Fig.3 Structural flow diagram of the land economy subsystem

2.2 熵權TOPSIS法

在評價指標體系中，不同指標正負屬性、計量單位不同，不具有直接對比性，因此，需要對指標原始數據做標準化處理，得到量綱、屬性相同的標準指標值[10]。當指標越大表明系統功能越好，即數值大小對系統的功效貢獻為正時，該指標為正向指標，反之則為負向指標[11]。本文采用極差標準化法對指標數據進行標準化處理，統一指標的性質和作用方向，將數值大小規范在[0,1]之間。

正向指標：

負向指標：

式中：Aij為研究區第i個評價年份第j項評價指標的數值，Bij為標準化處理后的指標值，max{Aij}、min{Aij}分別為原始數據矩陣中各項指標的最大值和最小值。

選用熵權TOPSIS法對生態國土系統的各指標數據進行綜合評價，以測度2007~2018年寧波市生態國土建設水平。熵權法是一種客觀賦權方法，其原理是根據各評價指標數值的變異程度所反映的信息量大小來確定權數[12]。可以根據各項指標值的變異程度，利用熵計算出各指標的權重——熵權；TOPSIS法是一種多目標決策方法[13-14]，其原理是通過測度優先方案中的最優方案和最劣方案，分別計算出各評價對象與最優方案和最劣方案的距離，獲得各評價對象與最優方案的相對接近程度，以此來對評價對象進行綜合排序[15]。熵權TOPSIS法即上述兩種方法的結合，具有對樣本量要求不高、能最大程度地體現數據的客觀性[16]等優點。

根據熵權TOPSIS法中得到的熵權Wj以及標準化處理后的具體指標數值Bij，將國土資源、環境、經濟維度下的指標數值分別加權，得到各子系統的總水平值。

國土資源系統：

國土環境系統：

國土經濟系統：

同理可得子系統下各子準則層的水平值，最終得出寧波市生態國土建設水平評價指標體系及指標權重如表2所示。

表2 寧波市生態國土建設水平評價指標權重Table 2 Evaluation index weights of Ningbo's ecological land construction level

3 結果與分析

3.1 模型仿真情境設定

在綜合分析寧波市生態國土建設系統的總體發展狀況以及各子系統關鍵變量的靈敏性后，選定二產GDP增速控制、三產GDP增速控制、土地變速控制、科技投入控制、資源消耗控制、污染源控制、污染處理控制、人口增速影響因子、環境質量影響因子，共9個變量作為系統的調控變量，以調控變量與變量的乘積替換原先變量加入系統進行模擬預測，并通過9個調控變量不同數值的組合，模擬設置4種各不相同的系統情景模式，即：維持當前資源利用與經濟發展方式的趨勢延續模式、提升經濟增速和國土空間格局變化速度的經濟優先模式、適當減緩經濟增速以換取更低的污染排放和更小的環境壓力的資源環境優先模式、綜合調控資源利用與生態保護的關系的全面優化模式。各模式調控變量數值均經過多次預實驗以達到更高的仿真度，最終確定的四種模式里調控變量參數設定如表3所示。

表3 不同情景模式及變量參數設定Table 3 Different scenarios and variable parameter settings

3.2 系統模擬結果分析

以2018年為基準年份，結合歷史模擬結果對寧波市生態國土建設系統動力學模型做相應調整，并按表3中的情景模擬方案設定相關調控變量參數，進而對2019~2026年系統各變量情況進行預測。為方便與歷史年份的生態國土建設水平進行比較，將2018年的數據與2019~2026年模擬預測得到的數據一起代入熵權TOPSIS評價模型，分別對不同情景模式下寧波市生態國土建設水平進行模擬預測，結果如表4。

表4 不同情景模式下寧波市生態國土建設水平模擬預測Table 4 Simulation of the level of ecological land subsystem of Ningbo under different scenarios

從模擬預測結果來看，四種情景模式下的寧波市生態國土建設水平在2018~2026年期間均以不同的速率逐漸增長，且從2023年開始增長趨勢變緩，生態國土建設水平逐漸達到一個高水平狀態。4種情景模式模擬預測出的結果差異也很明顯。在趨勢延續模式中，寧波市生態國土建設水平從0.2898穩步提升至0.6720，說明寧波市生態國土建設水平的發展趨勢基本合理向好，而經濟優先模式、資源環境優先模式和全面優化模式在通過對特定的關鍵變量進行調控后，寧波市生態國土建設水平開始有了不同程度的提高。但從長期效果來看，各情景模式之間的優劣之分就逐漸顯露：如在經濟優先模式當中，過度追求經濟高速發展、拔高國土空間功能轉變速率等對資源環境的負面影響會隨著時間逐漸加劇凸顯，最終抵消國土經濟水平的優勢，最終使生態國土建設水平處于4種發展模式的較低水平。而全面優化模式和資源環境優先模式則具有較好的調控效果，寧波市生態國土建設水平在這兩種發展模式下一直位居第一和第二，這說明調控變量的適當改變與組合可以切實有效的改變生態國土建設的方案，基于系統動力學對生態國土建設水平預測可以有效指導未來生態國土建設的方向。

3.3 子系統主要變量模擬預測

在整個系統模擬結果之外，對各子系統中主要變量進行單獨模擬分析討論，有助于更好地對比不同情景模擬方案對寧波市生態國土建設系統的影響，對后續生態國土建設建議的提出和完善提供參考。子系統部分主要變量預測值如圖4所示。

圖4 不同情景下子系統主要變量模擬預測Fig.4 The main variables of different scenario subsystems simulate prediction

在預測時間段內的四種情景模式下，寧波市耕地面積均呈逐年減少的趨勢，其中以經濟優先模式減少速度最為迅速，在該情景模式下，2026年耕地面積相對于2018年減少了2.56%，四種情景模式中資源環境優先模式和全面優化模式的耕地面積縮減最小，這說明經濟優先模式的發展方式會對耕地資源造成較大的消耗。與耕地面積的減少相反，四種情景模式下城市建設用地的面積均呈現逐年增長的趨勢，增長速度方面經濟優先模式＞趨勢延續模式＞全面優化模式＞資源環境優先模式。綜合國土資源子系統的預測結果看，經濟優先的發展模式耕地、建設用地的面積變化最為劇烈，而其余三種發展模式的變化則相對輕微。國土環境子系統當中，2018~2026年寧波市廢水存量和固體廢物存量均呈現不同程度的增長。其中，趨勢延續模式和經濟優先模式廢水存量增長較快，資源環境優先模式和全面優化模式廢水存量增長較慢。此外，預測顯示寧波市廢水存量增長速度不斷趨緩，在資源環境優先模式和全面優化模式中尤其明顯，這主要歸功于不斷提高的污水處理率，污水處理率越高，對廢水存量的抑制效果越顯著；在研究時段內固體廢物存量增長不斷趨緩，其中全面優化模式和資源環境優先模式中固體廢物存量從2023年起就停止增長。國土環境子系統的預測結果表明：四種情景模式當中資源環境優先模式和全面優化模式對環境的壓力相對較小，而另外兩種模式則會對環境產生較大的壓力。在國土經濟子系統中，人均GDP與第三產業比重均逐年增加，其中人均GDP以經濟優先模式增速最快，而第三產業比重則以全面優化模式增長最快，而這兩項均以資源環境優先模式增速最慢。相比趨勢延續模式，全面優化模式降低了二產GDP增速，提高了三產GDP增速，因而在人均GDP增速上稍高于趨勢延續模式。

子系統指標預測值可以一定程度上反映模擬系統時不同情景模式下系統的差異，在本研究中，經濟優先模式與趨勢延續模式在國土空間改造上略為激進，反映在子系統指標上即為稍高的耕地面積年減少率和建設用地年增加率，但是盡管這些指標相對于其余兩種模式的增加幅度微乎其微，但是其造成的影響尤其是對生態環境產生的壓力尤為突出，具體體現在廢水存量和固體廢物存量等反映環境壓力的指標遠遠超過其余兩種模式，這說明寧波市當前的國土開發策略對環境的壓力已經非常巨大，如果在此基礎上更進一步的增加開發強度而忽略生態國土的建設，將會對環境質量產生極為嚴重的負擔。因此，當下寧波市的國土空間利用策略應當轉向生態保護和環境友好的方向，需要注重國土空間生態建設與經濟發展的共存，以資源環境優先模式與全面優化模式作為未來國土空間利用策略的方向，即：增加科技與污染治理投入、縮減第二產業在國民經濟中的比重、降低國土空間城鎮化開發的強度等，本研究的模擬證明了這一發展策略相對目前的發展策略可以有效降低環境壓力并且實現可持續發展。

4 對策與討論

4.1 生態國土建設水平提升建議

在國土資源方面，提高土地資源、水資源、能源等利用效率，進一步推進資源節約集約利用；加強自然資源（耕地、林地、水源地等）保護力度：要堅持“先補后占、占優補優”原則做好耕地占補平衡，同時，對于永久基本農田等自然質量、經濟、生態價值高的優質耕地，實施嚴格保護，對于質量等級不高且有可提升空間的耕地，通過土壤改良提高地力水平，改善農田基礎設施，提升耕地質量；嚴格控制征占用林地指標，加強林地用途管制，加大對毀林開墾行為的打擊力度，加快山地、海岸帶等地區重點防護林建設，對殘缺或功能減退的林帶及時進行補植、修復。提高林業災害防控能力，維護林地安全。同時，在保護現有林地資源的基礎上，積極開展造林綠化，提高林木覆蓋率；加強水源地保護，保障水資源供給，同時加快推進水源工程建設，通過境外引水、境內調水等工程，提高水資源儲備水平和供應能力，以保障供水安全。

國土環境方面，加強大氣污染防治，改善城市空氣質量，按照規范加強廢氣收集與處理，提高工業廢氣排放達標率，實現清潔排放，鼓勵綠色出行，提高公共交通分擔率，從而控制汽車尾氣排放；深入推進治水攻堅戰，提升全市水環境質量，加快污水處理廠建設與改造，提高污水收集覆蓋率和污水處理達標率，推進江河湖水庫清污整治，提高地表水水質優良率；嚴格控制陸源污染物入海總量，加強杭州灣、象山港等重要海灣保護管理，遏制近岸海域水質下降趨勢；深化土壤污染防治，改善土壤環境質量，控制農業化肥、農藥、塑料薄膜等的使用量，提高一般工業固體廢物綜合利用率和危險廢物無害化利用處置率，在全市范圍真正落實生活垃圾分類制度，提高生活垃圾資源化利用率。

此外，加快產業結構優化升級，加快服務業發展，提升第三產業占比，推進農業現代化發展，提高農業機械化、信息化水平，加快發展綠色農業，建設農業全產業鏈，提高制造業核心競爭力，進一步提升綠色石化、智能家電、時尚紡織服裝等具有產業、技術優勢的制造業，加快發展高端裝備、電子信息、節能環保、新材料等戰略新興產業，深入推進制造業與服務業融合發展，依托寧波制造業優勢，擴大生產性服務業規模，延伸、完善產業鏈，提升金融、信息、電子商務等知識密集型現代服務業占比；加強科技和人才支撐，寧波市研究與試驗發展經費雖然逐年增加，但科技投入增長緩慢，生態環境、醫療衛生等領域的科技支撐尚顯不足。應進一步加大科技投入，提升節能、環保、醫療健康等科研能力，促進新能源、治污技術、生態修復技術、環境質量監測和風險防控技術、精準醫學技術等創新發展，擴大節能環保產業規模。

4.2 討論

本文以寧波市為研究區，進行生態國土建設水平評價與預測研究，將評價與預測相結合，既對近十年寧波市生態國土建設水平的變化有一個充分的了解，又模擬預測了未來八年不同情景模式下寧波市生態國土建設水平的發展趨勢，此外，將生態文明建設研究聚焦于國土領域，在構建評價指標體系時更側重于反映國土系統的相關情況，評價結果可為國土系統的健康發展提供參考。

在評價指標體系構建過程中，由于生態國土評價標準紛繁復雜，缺少權威統一的標準作參考，所建的評價指標體系帶有一定的主觀性，且考慮到數據的可獲取性，某些指標不得不因數據獲取困難而放棄采用，因而構建的評價指標體系尚不夠科學、全面、嚴謹，還需在今后的研究中克服以上困難，構建更加完善的評價指標體系。