基于Fuzzy与熵权法的南通城市生态安全评价与预测研究

胡秀芳,查书平,鲁 凤,王晓峰,杨 楠

(1.江苏南通大学 地理科学学院,江苏 南通 226007)(2.长安大学 地球科学与资源学院,陕西 西安 710054)(3.中国科学院 生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室,北京 100085)

近年来,生态安全的相关研究日益增多,主要针对生态安全内涵探讨、区域生态安全建设与管理、生态安全的战略地位与重要意义、生态安全监测技术与评价方法、指标体系与评价标准的建立等[1-9].城市生态系统相对于自然生态系统具有高能耗物耗、高环境污染、低自然资源储备的特点,具有一定的脆弱性和不稳定性.城市生态安全是一个国家或区域生态安全的基础和核心.但是目前相关研究较少,主要集中在资源型城市,还没有提出完整统一的城市生态安全评价指标体系、评价标准、可定量化指标及相应评价模型[10].

文中以沿江沿海的南通市为研究对象,基于压力—状态—响应(Pressure-State-Response,PSR)概念模型,构建南通城市生态安全评价指标体系,运用熵权法和Fuzzy方法,对1999～2008年南通城市生态安全状况进行综合诊断评价,并运用逐步回归分析法构建预测模型,对南通2009年的生态安全等级进行验证.

1 研究方法

1.1 评价模型

20世纪90年代联合国经济合作开发署建立了PSR模型[11],并在区域生态安全评价中得到广泛应用.该模型从社会经济与环境有机统一的观点出发,能精确地反映生态系统安全的自然、经济和社会因素之间的关系,为生态安全指标构造提供了一种逻辑基础,被广泛接受.

1.2 评价方法

城市生态安全评价方法由初期的定性描述发展为现今的定量模型分析,主要的方法有模糊综合法[12]、灰色关联法[13]、物元评判法[14]、突变级数法[15]、景观分析法[16]、生态足迹法[17]、空间统计学方法[18]等.

由于安全概念本身具有模糊特性,因此,文中采用模糊综合法进行评价.在模糊评价中,隶属函数的建立是关键所在.该项研究采用升半梯形隶属函数,将安全等级分为5级.因为所选的生态安全评价指标具有正、负作用,所以隶属函数分为正、负隶属函数.正作用指标的隶属函数公式如下(负作用指标的隶属函数略):

(1)

1.3 指标权重的计算方法

模糊综合评价中指标权重是非常重要的一个因素,它将关系到评价结果的准确性.选择熵权法计算各指标的权重.熵反映了各指标在研究问题中提供有效信息的多寡程度.在各评价指标值确定的情况下反映了各指标在竞争意义上的相对激烈程度,可用于度量数据所提供的有效信息程度和确定权重[19].如果某个指标的信息熵Hi越小,就表明其指标值的变异程度越大,提供各个指标值的变异程度,利用熵来计算各指标权重[20].

2 南通城市生态安全模糊评价

2.1 研究区概述

南通地处江苏东南部、长江入海口北岸,东濒黄海,南倚长江,呈濒江临海“半岛型”的港城格局.地处沿海经济带与长江经济带T型结构的交汇点，同时,南通港已跻身全国沿海十大港口之列,成为国家枢纽港和上海国际航运中心组合港北翼的主要港口之一.

“十一五”前4年,南通经济发展以平均14.8%的速度位列江苏第一.地区生产总值在全国地级市中排名第8,江苏可持续发展综合评价排名第4位.各县(市)全部进入“全国综合实力百强县(市)”行列[21].但是,随着近年来随着南通市城市化进程的加快,在南通沿海开发过程中出现了一系列的问题：产业结构不合理、土地利用功能区混杂、环境基础设施仍显薄弱、生态服务功能有所退化以及酸雨问题突出等[22].

2.2 数据来源

根据1999～2008年《南通环境状况公报》、《南通国民经济和社会发展统计公报》、《南通市统计年鉴》和《江苏省统计年鉴》以及其他的南通社会发展情况的资料,整理得到南通市近10年的城市生态安全评价的原始数据.

2.3 评价过程

2.3.1 评价指标体系、评价标准建立与指标权重分配

在对城市生长与发展的原理和特点进行初步分析之后,通过查阅文献,选择了不同时期、不同区域、不同特点的城市生态安全研究的典型案例,如文献[18，23-24],借鉴其共有指标,并依据南通社会经济发展实际对初选指标做了筛选和补充,根据城市生态安全各相关部分之间的相互作用、相互影响的关系构筑多层次评价指标体系.最后结合资料的收集情况,进行指标筛选,建立评价体系.

采用模拟模糊方法建立城市生态安全评价标准.目前,城市生态安全评价还没有专项标准,这里主要依据国际、国家、行业、地方规定的城市发展与评价标准,如国家或国际组织颁布执行的环境质量标准、公共卫生标准、各行业发布的环境安全评价规范和规定、各地方政府颁布的规划区目标等;研究区域背景和本地标准;类比标准,以未受人类严重干扰的生态安全性高的相似生态系统作为类比标准,参考了文献[4-18,23-25]关于城市生态安全评价的相关标准来制订南通城市生态安全评价指标体系及分级标准(表1).

表1 南通城市生态安全评价指标体系及分级标准Table 1 Urban eco-security evaluation index systems and classification standard for Nantong

根据表1搜集整理各年份的原始数据,然后,对原始数据进行标准化,计算各指标的信息熵.

第i个指标的熵Hi可定义为:

fijlnfij=0)

(2)

(3)

有了各指标的权重之后,依次计算各因素、各项目的权重值,例如:WC1=WD1+WD2+WD3+WD4+WD5,WB1=WC1+WC2+WC3,最终结果见表2.

表2 南通城市生态安全评价指标权重Table 2 Urban eco-security evaluation index weights for Nantong

2.3.2 模糊评价

1) 单因素评价

根据所收集的1999～2008年南通城市生态安全评价的相关原始数据,依据模糊隶属函数计算1999～2008年各指标对城市生态安全各等级的隶属度.以1999年为例,计算各评价指标的隶属度,构造判断矩阵R:

2) 一级综合评价

根据上述已经确定的权重系数进行评价.采取C=W1∘R算法计算.对于综合评价而言,M(·,⨁)较为合适并在实际中被广泛采用.所以这里选择M(·,⨁)作为评价计算的模糊算子.

在该项研究中,由于评价指标较多,所以每个评价指标相应分配的权重值都很小,大多在0～0.05之间.因此,在初次计算中,得到的最终评价结果很不理想.所以,考虑将评价指标的权重都扩大10倍,再进行综合评价.计算过程如下:

C1=(0.327 0.268 0.290 0.345 0.355) ∘

(0.486 0.745 0.254 0.103 0)

……

C9=(0.283 0.335 0.332)∘

3) 二级综合评价

B=W2∘C

B1=(1.587 0.372 0.712)∘

(0.77 ＾1.26 0.46 0.17 0.57)

同理:B2=(＾3.66 0.42 0.59 0.77 0.6)

B3=(1.52 ＾1.78 0.5 0.31 0.58)

从而得到1999年南通压力B1、状态B2、响应B33个项目的生态安全综合评价结果,其余各年的计算同理.结果见表3.

表3 1999～2008年南通城市生态安全各项目因素评价结果表Table 3 Result of urban eco-security projeot factor evaluation for Nantong in 1999～2008

4) 三级综合评价

A=W3∘B

A=(2.676 3.624 3.7)∘

=(20.95 11.49 5.20 4.38 5.84)

5)模糊综合评价结果向量的分析

由于20.95+11.49+5.2+4.38+5.84>10,所以将其进行归一化处理,得到(0.44 0.24 0.11 0.09 0.12).由此得出:南通1999年的生态安全状况为极不安全.

这样的评价结果只是1999年南通生态安全各等级模糊子集的隶属度,构成了一个模糊向量,而不是一个点值.若要对南通1999～2008年的城市生态安全状况进行比较并排序,就需要做进一步的单值化处理.给5个等级(不安全,较不安全,临界安全,较安全,安全)分别赋以秩次1,2,3,4,5.可得1999年南通生态安全值为3.04.同理,南通其他各个年份城市生态安全程度的模糊综合评价结果见表4.

表4 南通1999～2008年城市生态安全模糊评价结果表Table 4 The result of Urban Eco-security evaluation for Nantong in 1999～2008

2.4 结果分析

根据表2数据，将各指标和各因素的权重分配情况绘制成图1,其中左、右纵轴分别表示指标权重和因素权重.从图1分析:在9个影响因素中,权重排在前3的因素依次是社会状态、资源压力、经济响应.而在31个具体评价指标中,权重排在前3的指标依次是:城市人口密度、进出口总值、高新产业产值占GDP比重.

图1 指标及因素权重分配Fig.1 Distribution of index weights and factor weights

根据表3和表4中的单值数据绘制图2，左纵轴表示压力、状态、响应各项目单值，右纵轴表示总评单值,南通城市生态安全总体状况在逐年提高，压力、状态、响应的变化基本同总体状况趋同.其中压力水平变化比较平稳,只是在2000年、2001年有明显小幅下降,这主要是由人均耕地面积、人均水资源量、人均道路面积、人均公共绿地面积减小造成的,显示出土地压力是制约南通城市生态安全水平的限制因子；状态水平在2000年有明显小幅下降,主要是由建成区绿化覆盖率、空气质量优于二级标准的天数下降造成的；响应安全水平在2001～2002年之间有明显下降,主要是由第三产业GDP比重、高新产业产值占GDP比重与每万人拥有大学生数下降造成的.

图2 1999～2008年南通城市生态安全等级变化趋势Fig.2 Urban eco-security levels changing trend of Nantong in 1999～2008

在“十五”和“十一五”期间,南通大力实施科教兴市、以港兴城、经济国际化、城市化战略;保护和科学开发利用资源,加强环境保护与整治;依靠科技进步,发展清洁产业和环保产业,促进南通经济持续、快速、健康发展.整体上来看,1999～2008年南通城市的生态安全等级处于从不安全向较安全的过渡,说明南通在城市生态安全各项建设和综合整治已初见成效.

3 评价预测模型及结果检验

基于已经计算的 1999～2008 年城市生态安全级别单值(见表4)及相应的指标值,用上述逐步回归分析法构建的城市生态安全预测模型为:

y=-12.752+0.060d4+0.029d12+0.096d13

(4)

式中:y为级别单值;d4为人均道路面积(m2/人);d12为空气质量优于二级标准天数;d13为区域环境噪声平均值(dB).

回归方程及其常数项、解释变量的系数估计值均达到较高的显著性水平.可决系数R2高达0.998,说明方程的拟合优度较好.

将2009 年的相关数据代入预测模型得到的级别特征值为 3.355,与模糊综合评价法计算结果3.493比较,误差相差很小,两者基本吻合.说明逐步回归法建立预测城市生态安全模型是科学的、可行的,也印证上述用模糊综合评价法获得的级别特征值是可靠的.

4 结论

该项研究中的指标体系是在前人城市生态安全评价的基础上,考虑到数据的可获取性、可靠性、可操作性等,再结合具体研究区域的实际情况构建的,但主观性也不可避免.城市生态安全评价指标体系和指标量化分级标准还需要更深入的研究,在实践中进一步校验和修正,以求在理论上有所突破.

同时,城市作为一个涉及到诸多因素的复合生态系统,各组分之间的联系与相互间的影响反馈作用相当复杂,本身就具有动态、复杂、不确定等特点,用构建数学模型的方法去描述、解释生态系统各组分之间及其与人类社会之间错综复杂的联系,存在着许多的不确定性.如何理清城市生态系统内部各组分及其与人类响应之间的联系与规律,寻找具有科学性、广泛适用性的评价方法和数学模型,特别是引入其他学科的新理论与新方法对其进行表达,是今后城市生态安全研究中要解决的主要问题之一.

针对特定城市进行生态安全评价,可以充分了解该城市生态安全状况和存在的生态安全问题,使人们对城市生态环境有一个定性和定量认知,更直观地认识到自身所处的生态环境状况,可以科学地评价和衡量各种活动对城市的影响及其生态效应,从而为实现城市可持续发展提供了一条重要的途径.

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