工业园共生演化定量研究

瞿庆玲,钱 新,张玉超 (南京大学环境学院,污染控制与资源化研究国家重点实验室,江苏 南京 210046)

工业园共生演化定量研究

瞿庆玲,钱 新*,张玉超 (南京大学环境学院,污染控制与资源化研究国家重点实验室,江苏 南京 210046)

以江苏泰兴精细化工园及南通农药化工园为例,将最大流原理及自组织特征映射神经网络用于研究非成熟工业园的产业共生演化.由于演算得到的序参量 ξ值虽然可以表征各工业园共生效益随时间变化情况,却无法用来横向比较工业园间共生效益,因此对计算过程进行了改进,提出新的序参量计算方法.比较了序参量ξ与产业关联度、交换量等指标后,定义ξ为产业共生演化效率指标,并将卡伦堡工业园2005年得出的ξ值2.87作为共生演化稳定状态标准值.研究发现,2个工业园在较少人工干预下,ξ值逐年上升,分别从0.04,0.133增加到1.51和1.675,但远小于卡伦堡工业园的2005年ξ值.建议在工业园自发形成进程基础上,加以合理引导,促进工业园更好更快地发展.

共生演化；最大流原理；自组织神经网络；工业园

近年来,生态工业园的发展受到极大关注,关于生态工业园的研究成为环境科学的研究热点

[1-3].研究工业园的发展规律对于指导工业园的生态化建设极其重要,但关于这方面的研究较少[4],尤其是定量研究几近空白.一些学者[5-7]认为工业园发展符合自组织规律,推导出演化序参量(ξ)的基本公式,并以2个经典生态工业园卡伦堡工业园[8]和鲁北工业园[9]为例,通过自组织特征映射神经网络(SOM)得到 ξ值.从动力学方面分析了生态工业系统的演化过程并以序参量的形式描述了生态工业系统的结构,进行了量化分析,弥补了目前生态工业研究中的不足.但该理论在非成熟工业园的应用还需要进一步探讨.本研究以江苏省 2个普通化工园泰兴精细化工园及南通农药化工园为例,探索该理论在非成熟工业园中的应用,并对计算过程进行了改进,引入了产业共生演化效率指标,用于工业园间共生效益比较,为指导工业园区的生态建设提供新的思路.

1 工业园演化定量理论

霍翠花等[8-9]从自组织理论最大流原理出发,推导出演化序参量的基本公式.又发现公式与自组织神经网络机理相似,因此用企业数,产业链数以及企业间物质交换量代表园区基本属性,作为自组织神经网络的输入神经元,并以两个经典的成熟的生态工业园为例,通过matlab编程得到2个工业园演化序参量,证明了理论的正确性.

1.1 最大流原理

复杂网络系统的竞争过程遵循复杂系统演化的最大流原理[8]:一个远离平衡的开放复杂系统,总是寻找一种优化过程,使得系统在给定的约束或代价下所获得的广义流最大.工业园作为远离平衡的复杂的网络系统,工业共生形成过程是工业园内各企业间物质流、能量流、信息流相互竞争的过程,故工业园演化符合最大流原理.

设定任意一个由 n个子系统组成的生态工业系统[9](这里的子系统指生态工业系统的功能块,比如园区成员企业个数、园区员工数、等),每个子系统演化的驱动力,即从外界环境获得广义流(物质流、能量流、信息流等)的动力表示为x1,x2,…,xn,其所有微观子系统在Γ空间内,形成一个连续的单元,则dx=dx1dx2…dxn为Γ空间内的一个体积单元.t时刻该工业系统所有可能微观单元获得的平均广义流[10]表示为:

式中: ρ(x,t)为t时刻流的概率分布函数;J(ρ)为与分布函数相关的广义流; xi为系统演化的驱动力.

利用拉氏乘子的优化法进行平移变换,并通过变换得到生态系统结构的序参量方程

式中:ξ值代表在不同控制参数下所对应系统的不同结构或模式特征;aji为随机数;xi为系统演化的驱动力.

1.2 自组织特征映射神经网络

自组织神经网络(SOM)[11]网络是一种无监督学习的聚类方法,它能将高维模式空间映射到一平面上,而保持其拓扑结构不变.式(2)与 SOM机理具有相似性[12].SOM 网络的自组织过程就是神经元之间的自组织竞争过程,可以看作工业系统信息在网络中的流动分配过程,将网络中的神经元看作工业子系统,输入的各类信息定义为系统中的广义流,各子系统对广义流的竞争过程就是神经元接受刺激的竞争激活过程.

对于式(2)中的aji项,在SOM网络中对应于神经元之间的连接权值wji,它表示SOM网络中输入的神经元经过训练后得到的网络权值,即:

式(3)把ξj进行了量化,ξj代表园区发展的第j种结构模式;xi(i=1,2,…,n)表示园区系统的n个控制参数;wji表示第j种结构模式中第i个参数的权值.在SOM网络的训练过程中,wji不断进行自组织调整[13],它反映园区系统自组织演化过程.将最终的wji值代入式(3),所得到的ξj值可以量化系统竞争优化的形成结果,它表征竞争获胜的模式特征,也即园区共生稳定的模式特征.

2 非成熟工业园演化案例研究

泰兴精细化工园和南通农药化工园均建于20世纪 90年代中期.若将卡伦堡工业园看作成熟工业园,这两个化工园可以定义为非成熟工业园.选取泰兴精细化工园和南通农药化工园为案例,探讨演化理论在非成熟工业园中的应用.

2.1 园区概况

泰兴精细化工园区位于泰兴市滨江镇境内,规划总面积为16.90km2.入园企业102家,主要生产石油化工产品和农副产品.泰兴精细化工园相关数据见表1.数据整理自《(泰兴)开发园区循环经济规划》,《(泰兴)开发区回顾性环评》以及各企业的环境影响评价报告书.企业之间因产品、副产品或废物的交换,形成产业链[9].为便于统计,将产业链中较晚建成的企业建成时间默认为该产业链的形成时间.

南通农药化工园位于南通市东南部的南通经济开发区内,有28家化工企业,主要生产农药及精细化工产品.南通农药化工园相关数据见表 2.数据整理自《南通经济开发区回顾性环境影响评价报告书》以及各企业的环境影响评价报告书.

表1 泰兴精细化工园数据Table 1 Statistics of Taixing fine chemical Park

表2 南通农药化工园数据Table 2 Statistics of Nantong pesticide chemical park

2.2 演化规律

选取园区共生体成员个数即企业数目,产业链个数,企业间物质交换量作为工业园这个共生体的特征分量 X1,X2,X3,采用式(4)归一化后消除量纲,作为SOM的输入神经元,泰兴精细化工园网络层为 3×9,南通农药化工园网络层 3×6,通过matlab编程[14]分别得到工业园序参量 ξ动态演化过程,具体见图1和图2.

图1和图2中各年份的ξ均从杂乱散点状态最终达到竞争稳态,稳定值即代表工业园各年份的共生竞争获胜模式.2个工业园建设之初,共生效果不明显,ξ值基本呈直线状态,随时间增加,ξ值呈现逐年上升趋势,且在各个年份由散点状态达到稳定.泰兴精细化工园在计算80步后逐渐稳定,南通农药化工园在迭算130步后趋向稳定.故南通农药化工园与泰兴精细化工园的发展均符合最大流原理,并自发向稳态靠拢.且ξ值呈现逐年上升趋势,说明工业工业园发展呈良好态势,其共生稳态随时间而增强.

图1 泰兴精细化工园序参量ξFig.1 Order-parameter ξ of Taixing fine chemical park

图2 南通农药化工园序参量ξFig.2 ξ of Nantong pesticide chemical park

将2个工业园各年份最终达到的稳定ξ值与卡伦堡工业园[5]相比较.由图3可知,卡伦堡在96年前发展迅速,ξ值增长迅速,随着其发展状况日趋稳定,共生结构日趋完善,ξ值变化逐渐平缓.而南通农药化工园与泰兴精细化工园初期共生现象并不明显.泰兴精细化工园在2005年后ξ值增大幅度明显,主要是由于2005年后龙头企业新浦化工的下游企业增多,废物交换量高,共生效益明显.南通农药化工园2003年后ξ值增大幅度明显,这主要是由于2003年大批企业的引入.泰兴精细化工园和南通农药化工园 ξ值均在近年来增长幅度明显,且有继续增长的趋势,远期有较大的产业共生发展潜力,因此,ξ值可以如实反映工业园的历史演化过程,在研究工业园演化规律方面可以发挥积极作用.

图3 3个工业园的ξ值Fig.3 ξ value of three industrial parks

3 产业共生演化效率指标

3.1 序参量ξ值的不足

序参量 ξ值包含了企业数,产业链数和企业物质交换量3个指标,理论上可以更加全面的表征工业园共生效益.但由图3可知,3个工业园最大值非常接近,表明2个非成熟工业园达到了卡伦堡工业园的共生水平,这是不合情理的.因ξ值受X1,X2,X3影响,自组织神经网络首先对X1,X2,X3进行了归一化处理,处理方式为各项当前值除以最大值,处理后三个工业园 X1,X2,X3取值范围都在[0,1]之间,最大值均为1,各工业园规模,产业链数和交换量的差异在归一化中被忽略,故3个工业园的ξ值不能做横向比较,ξ值只能分别反映各工业园随时间变化的演化规律.因此,若要以卡伦堡工业园作为工业园成功的范例,对比出南通农药化工园和泰兴精细化工园的差距,ξ值需要进一步改进.

3.2 关联度指标的不足

目前许多学者将生态学的关联度引入生态工园的研究中[15-18],认为它可以定量表示工业园的共生效果,产业关联度定义见式(5).

式中:L为产业链数,S为企业数,C为关联度.

由图4可见,卡伦堡工业园规模比较小,企业数少;南通农药园与其规模相近;泰兴精细化工园企业数为另2个工业园的近5倍.卡伦堡形成的产业链数和产品废物交换量远大于南通农药化工园和泰兴精细化工园,就关联度总体趋势看,卡伦堡也远大于两化工园.南通产业链数比泰兴少,但总体关联度趋势高于泰兴,交换量也高于泰兴.3个工业园的关联度变化不大,不如交换量变化趋势明显,而由于产业链数目的增长速度低于企业数目的增长速度,均出现关联度下降的情况,物质交换量却随年份增加.因此单以某一年份关联度作为指标来表征工业园共生效益并不可靠.而其他3个指标也互有高低,需要一个综合的指标比较3个工业园的共生效益.因此可以考虑对综合指标序参量ξ值进行改进.

3.3 序参量ξ值的改进

在上述研究工业园演化规律过程中,归一化方法采用的是各指标当前值除以最大值.3个工业园的X1,X2,X3归一化后最大值均为1.为避免这种情况,将 2005年卡伦堡的 X1,X2,X3分别作为maxXi代入式(5)中.因为卡伦堡工业园发展已被充分肯定,并被作为工业园的范例,可以将卡伦堡最新可得数据2005年的数据作为标准,检验其他工业园的发展.

同时泰兴精细化工园和南通农药化工园企业数大于卡伦堡工业园企业数,尤其是泰兴精细化工园,规模为另2个工业园的近5倍.在同等规模下比较工业园的产业共生情况更为公平.故取 2005年卡伦堡的企业数作为统一规模标准,将泰兴精细化工园和南通化工园 2005年企业数与该规模做比值,得到比例因子.将式(5)乘以比例因子得到公式(6),即为相对同等规模下(2005年卡伦堡的企业数),各工业园历年的企业数,产业链数以及物质交换量,再作为自组织神经网络的输入神经元,得到新的ξ值如表3和图5所示.

图4 三个工业园企业数、产业链、交换量及关联度Fig.4 Company numbers, industrial chain numbers, exchange amount, association degrees of three parks

表3 改进后3个工业园ξ值Table 3 New ξ of three parks

由表3和图5可知,泰兴精细化工园与南通农药化工园的 ξ值远小于卡伦堡工业园,这与三个工园的总体关联度以及交换量的比较是一致的.在同等规模比较下,南通农药化工园的ξ值也大于泰兴精细化工园.因此改进后的 ξ值可以如实反应工业园的共生效益.

图5 改进后3个工业园ξ值的比较Fig.5 Comparison of new ξ of three parks

由于 ξ值包含了工业园的企业数,产业链数及物质交换量三项指标,比单一指标更加全面.相比于包含了两个指标(企业数和产业链数)的关联度,ξ也既表征任意年份工业园的共生效益,也能够反映工业园共生的演化规律,因此定义其为工业园共生演化效率指标.将2005年卡伦堡ξ值2.87作为工业园产业共生结构模式稳定的标准值.ξ值越大,产业共生结构模式越稳定.ξ值越小,说明该工业园远离产业共生结构模式稳定状态,还需要大力发展.

泰兴精细化工园和南通农药化工园近期 ξ值只有1.51和1.675,只有卡伦堡工业园ξ值的一半,发展潜力较大,需要加以合理引导,调整招商引资的重点,鼓励补链企业的进入,使工业园的进化少走弯路,更好更快地发展.

本研究提出并改进了产业共生演化效率指标和产业共生结构模式稳定的标准值,但该指标的应用还需要进一步研究和探讨.标准值也只能作为工业园发展的参考.

4 结论

4.1 探讨了序参量ξ在研究非成熟工业园演化规律中的积极作用,改进ξ值的计算过程,在比较了关联度及其他指标后,进而定义 ξ为产业共生演化效率指标,并将2005年卡伦堡ξ值2.87作为工业园产业共生结构模式稳定的标准值.

4.2 从3个工业园演化规律可看出,工业园在自发状况下可逐步形成产业共生关系,并向更高级稳态进化.故在工业园的发展中,应认识工业园发展的自发过程,不要任意改变甚至破坏该进程.

[1] Zhu Q H, Cote R P. Integrating green supply chain management into an embryonic eco-industrial development: a case study of the Guitang Group [J]. Journal of Cleaner Production, 2004,(12): 1025-1035.

[2] Rene Van Berkal, Tsuyoshi Fujita. Quantitative assessment of urban and industrial symbiosis in Kawasaki, Japan [J]. Envrion. Sci. Technol., 2009,(43):1271-1281.

[3] Sang Hun Kim. Economic and environmental optimization of a multi-site utility network for an industrial complex [J]. Journal of Environmental Management, 2010,19(3):690-705.

[4] Norton B, Costanza R, Bishop R C. The evolution of preferences— why ‘sovereign’ preferences may not lead to sustainable policies and what to do about it [J]. Ecological Economics, 1997,(24):193-211.

[5] 冯綮一,柴立和.大自然运行法则:最大流原理研究进展 [J]. 科技导报, 2007,25(24):73-80.

[6] 霍翠花.生态工业系统结构演化的理论分析与模拟 [D]. 天津:津大学环境科学与工程学院, 2007.

[7] 韦海英,柴立和.基于最大流原理的湖泊系统富营养化新模型[J]. 科技导报, 2007,25(2):54-59.

[8] 霍翠花,柴立和.生态工业系统的分形生长理论分析与模拟 [J].自然科学进展, 2007, 17(11):1583-1588.

[9] Huo Cui Hua, Chai Li He. Physical principles and simulations on the structural evolution of eco-industrial systems [J]. Journal of Cleaner Production, 2008,(16):1995-2005.

[10] 王 辉,柴立和.基于最大流原理的复杂生态系统分形结构 [J].天津理工大学学报, 2007,23(6):3-7.

[11] Kohonen T. The self-organizing map [J]. Proceedings of the IEEE, 1990,78(9):1464-1480.

[12] 周金峰,柴立和.自组织特征映射网络隐含的分形机制 [J]. 天津理工大学学报, 2007,23(5):4-8.

[13] 胡守仁.神经网络导论 [M]. 长沙:国防科技大学出版社, 1993.194-201.

[14] 飞思科技产品研发中心.神经网络理论和matlab7实现 [M]. 北京,电子工业出版社, 2005:168-173.

[15] 戴铁军,陆钟武.定量评价生态园区的两项指标 [J]. 中国环境科学, 2006,26(5):632-636.

[16] 武春友,邓 华.产业生态系统稳定性研究述评 [J]. 中国人口⋅资源与环境, 2005,15(5):20-25.

[17] Ramsey A Wright, Raymond P Cote. Diversity and Connectance in an Industrial Context [J]. Journal of Industrial Ecology, 2009,13(4):551-564

[18] Zhao Yan, Shang Jin-cheng. Simulation and Evaluation on the Eco-industrial System of Changchun Economic and Technological Development Zone, China [J]. Environ. Monit. Assess., 2008,139:339-349.

Quantitative studies on symbiosis evolution of industrial parks.

QU Qing-ling ,QIAN Xin*,ZHANG Yu-chao (State Key Laboratory of Pollution Control and Resources Reuse, School of Environment, Nanjing University, Nanjing 210046, China). China Environmental Science, 2011,31(6)：1045～1050

The maximum flux principle and self-organized feature map(SOM) were applied in the studies of the evolution of immature industrial park with two cases. The order parameter ξ could be used to compare time sequence of symbiosis benefit of a park, but it couldn’t reflect the difference of symbiosis benefit between different parks. Then the calculation was modified and a new ξ was proposed. After being compared with the associate degree indicator and exchange amount indicator ξ was defined as symbiosis evolution efficiency index, and Kalundborg industrial park’s ξ value 2.87 in 2005 was defined as standard value of symbiosis evolution. The suggestion was also put forward that as two industrial parks’ ξ values have rising year after year with little interference of people, from 0.04 and 1.33 to 1.51 and 1.675 respectively. They are still much smaller than Kalundborg industrial park’s ξ value in 2005.Thus leaders of the industrial park should rationally guide the development based on its spontaneous forming process, to promote better and quicker development of the parks in long term.

symbiosis evolution；maximum flux principle；self-organized feature map；industrial park

X013

A

1000-6923(2011)06-1045-06

2010-10-10

环保公益性行业科研专项(200809070),江苏省环保科研课题(2009018)

* 责任作者, 教授, xqian@nju.edu.cn

致谢：本文数据调研得到了环境保护部南京环境科学研究所,泰兴精细化工园以及南通经济开发区管委会的支持,在此表示感谢.

瞿庆玲(1986-),女,安徽天长人,南京大学环境学院硕士研究生,主要从事生态工业园研究.发表论文2篇.