基于灰色模型的天津社会经济发展与海洋环境关联性研究

路文海，曲艳敏，向先全，吴玥，杨翼，刘书明

（1.中国海洋大学，山东　青岛　266100；2.国家海洋信息中心，天津　300171；3.国家海洋标准计量中心，天津　300112）

基于灰色模型的天津社会经济发展与海洋环境关联性研究

路文海1，2，曲艳敏2，向先全2，吴玥3，杨翼2，刘书明2

（1.中国海洋大学，山东青岛266100；2.国家海洋信息中心，天津300171；3.国家海洋标准计量中心，天津300112）

随着天津经济的迅速发展，海洋开发力度增大，给近岸海洋生态环境带来了较大压力。弄清区域经济发展与环境污染之间的关联，对于寻求环境和经济的协调、可持续发展具有重要作用。采用灰色关联度分析和耦合度分析方法，定量揭示了经济发展与海洋环境的关联程度，从时序角度分析了2006-2013年经济与环境耦合关系的演变规律，同时对2014-2018年天津经济和海洋环境耦合关系的变化趋势进行了预测。结果表明：①经济规模中，地区生产总值增长速度与环境关联度较大；海洋产业活动中，海水养殖产量同未达清洁海域面积、活性磷酸盐浓度和无机氮浓度关联度较大，原油产量显著关联于石油类浓度，而海洋化工产品产量则与化学需氧量呈现强相关；②2006-2013年天津社会经济与海洋环境的耦合度整体呈先升高后下降的趋势，但耦合关系始终处在磨合阶段；③2014-2016年天津社会经济与海洋环境的耦合度出现缓慢上升，而2016-2018年耦合关系变化较小甚至有出现下降的趋势，未来还必须继续加大海洋环境保护力度，促进环境与经济的协调发展。

灰色关联度；耦合度；灰色预测；海洋环境；沿海经济

天津市管辖海域位于渤海湾底，渤海是我国唯一半封闭型边缘海，三面环陆，水体交换能力较弱，不易于陆源污染物的迁移和扩散。环渤海地区是我国北方经济活动的中心之一，渤海也是受沿岸人为活动影响最为明显、污染最严重的海域之一（褚帆等，2015）。伴随着渤海湾周边城市群的迅速发展，近些年天津海洋开发力度增大，海洋经济发展迅速，陆源及海上排污造成海水污染加重（李永仁等，2015），渤海湾是研究海洋经济发展与环境污染关系较为理想的区域。弄清区域经济发展与环境污染之间的关系，寻求协调发展的途径，是目前可持续发展研究的热点之一；同时对于有效引导经济结构调整，建立合理的产业结构、布局，进而实现全区环境系统和经济系统的和谐具有重要作用。

海洋作为一个独特的生态系统，其环境质量的变化以及海洋经济的发展同样受到重视。盖美等（2012）采用可变模糊识别模型研究辽宁沿海经济带经济与海洋环境的协调性，研究表明辽宁沿海各地区的经济增长与海洋环境发展处于略好于动态平衡阶段，但远未达到明显协调；许冬兰等（2013）运用熵变方程法分析2001-2009年间的我国海洋经济与海洋环境的协调度，结果表明只有2002、2007、2009三个年度的海洋经济发展与海洋环境质量处于协调状态，其他年份两者均处于不协调状态；王光升等（2013）构建了海洋环境污染与沿海地区经济的联立方程，并结合情景分析，研究表明环保投入变动和产业结构变动对海洋经济-环境系统影响趋势一致。

由于经济与环境的统计数据有限，且经济与生态环境的协调发展关系受内外因素的影响而不断变化，是不完全确定的，即这种关系是一种灰色关系，采用数理统计方法往往难以奏效；灰色系统理论通过对部分已知信息的生成、开发实现对现实世界的确切描述和认识，作为一种对系统动态发展态势做量化比较的统计分析方法，在环境、经济两个抽象系统关系的研究中发挥了重要作用，该方法具有对样本量的多少和样本有无规律没有假设要求，且计算量小以及量化结果与定性分析结果总是相符等特点，决定了用它对经济与环境效应进行分析非常适合。

灰色关联分析方法已在环境、农业、工业、气象、交通等多个领域得到了广泛应用，如刘小瑜（2005）采用灰色综合关联度来测度中国的工业化进程，研究显示灰色综合关联度所表现出的产业结构变化特征与实际情况相符合，我国正处于工业化进程的中期；白杨等（2008）利用灰色关联分析方法对敦煌农业现代化进行分析，结果表明影响敦煌市农村经济发展的首要因子是农业现代化水平；晋盛武等（2013）采用灰色关联度分析法研究安徽典型城市各污染指标的主要影响因子，结果发现经济结构与技术进步对环境污染有着重大的影响。实践证明灰色关联分析是一种实用、可靠的定量分析方法；周沙等（2014）采用灰色关联模型分析黑河流域中游地区生态环境变化的驱动因子，结果表明正相关驱动因子有降水量、用电量和化肥施用折纯量，负相关驱动因子有农作物播种面积、蒸发量和第二产业产值。

社会经济发展与环境质量的关系研究在多个区域均有开展，且灰色关联分析方法在环境、农业、工业、气象、交通等多个领域应用广泛应用。本文以海洋经济发展较快且海域污染较严重的天津区域为研究对象，对该区域社会经济对海洋环境的影响关系进行探讨性研究，从宏观的角度得出经济结构与环境质量的一些联系，采用灰色系统模型分析经济与海洋环境的关联度，并预测未来的动态变化趋势，以期对区域社会经济可持续发展调控提供技术支撑。

1　研究方法

1.1灰色关联度分析

灰色关联法基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密，两个因素变化态势一致，则认为两者关联较大；反之关联较小（朱权等，2014）。

由于指标的原始数据量纲不同，为了能够进行时空比较，在进行关联分析之前，一般采用极差标准化的方法对数据进行无量纲化处理（王静峰等，2009）。计算公式为：

式中：Xi为第i项指标标准化值；xmax，xmin分别为第i项指标最大和最小值。由于经济发展指标均为正指标，标准化时采用式（1）；环境指标为负指标，标准化时采用式（2）。

计算经济指标与环境指标的灰色关联系数，采用如下公式：

其中，Xi（t）和Yj（t）分别为经济和环境指标值，ξi（j）（t）为t时刻经济指标与环境指标的关联系数；ρ为分辨系数，取值范围为0～1，一般取ρ=0.5。

对关联系数进行进一步处理后，得到经济指标与环境指标的的灰色关联度ri：

为了综合比较各经济产业指标与环境污染的关联性，我们考虑用综合关联度Ri来衡量各经济产业指标对环境污染的综合影响，计算公式为：

其中，μi为每个环境指标的权重。考虑到各环境指标在衡量环境质量时重要程度相当，我们假设所有环境指标的权重相同。

为了分析经济发展与海洋环境两个系统的耦合度，在式（3）的基础上分别按行或列求其平均值，并进一步构造经济发展与海洋环境的耦合度模型，计算公式为：

其中，D为耦合度，m、l分别表示经济发展系统与环境系统的指标个数。根据耦合度D取值的不同，可以将区域经济与海洋环境系统耦合度分为6大类（宋学锋等，2005；纪建悦等，2012），如表1所示。

表1　经济-海洋环境系统耦合度分类与特征

1.2灰色预测模型

（1）预测部分

首先对初始序列x（0）作累加生成数列x（1），则GM（1，1）模型相应的微分方程为：

式中a称为发展系数，u称为内生控制灰数。计算得到a，u后，就有GM（1，1）模型如下：

（2）检验部分

灰色预测模型检验一般包括残差检验、关联度检验和后验差检验，本文采用后验差检验。首先计算原始数列x（0）得均方差S0，然后计算残差数列ε（0）的均方差S1，方差比C计算公式为：

最后计算小误差概率p：

若后验差检验通过后，则可用该模型进行预测。

2　指标选取与数据来源

2.1指标选取

结合天津经济与海域水环境状况的特点，考虑指标选取的典型性和延续性，构建出天津市经济发展与海洋环境关系评价指标体系，如表2所示。其中，从经济规模、产业活动2个方面对经济发展系统的特征进行细化，从海洋环境的总体水平和主要污染物浓度角度对指标进行了细化。

表2　天津市经济发展与海洋环境关系评价指标体系

2.2数据来源

自“十一五”以来，特别是天津滨海新区被列为国家经济重点发展区域之后，天津市社会经济发展迅速，对海洋开发力度增大，海洋环境质量也受到了较大的影响。本文以2006-2013年天津市海洋环境和经济发展数据进行研究，海洋环境状况数据来源于2006-2013年《天津市海洋环境状况公报》和天津近岸海域海水水质监测数据，经济指标数据来源于2006-2013年《中国海洋统计年鉴》。

3　模型应用与结果分析

3.1经济发展与海洋环境的关联度

根据公示（1）-（5）计算出天津社会经济与海洋环境指标的关联度，计算结果见表3。

从表3中可以看出2006-2013年经济与环境指标之间的关联关系：

表3　天津市经济发展与海洋环境的关联度

（1）从综合关联度可以看出，天津经济与海洋环境的关系密切。经济规模中，地区生产总值增长速度与环境关联度较大；海洋产业活动中，海水养殖产量、原油产量和港口旅客吞吐量与环境的关联度排在前三位。

近年来天津经济增长迅速，2006-2013年，天津GDP增速连续保持在全国前三位。经济高速增长的同时，不可避免地带来了大量污水的排放。研究表明，近年来天津市的污水排放量呈增加趋势，大量的污水加重了天津近岸海域的富营养化程度（刘芸等，2014；尹翠玲等，2015）。

（2）从单项指标来看，海洋产业活动中，海水养殖产量同未达清洁海域面积、活性磷酸盐浓度和无机氮浓度关联度较大，原油产量显著关联于石油类浓度，而海洋化工产品产量则与化学需氧量呈现强相关。

渤海是我国最大的海水养殖基地，产量占全国总量的40.9%（董彬，2012）。研究表明，虽然水产养殖排污量小于陆源排污量，但对于水交换条件差的局部海域，水产养殖排出的氮、磷营养物质成为水体富营养化的污染源之一（崔毅等，2005；Faez-Osunaetal，1999；Tovar etal，2000）。渤海海域石油勘探开发产生的钻屑、泥浆对水质环境造成了破坏（徐胜等，2011），另外油污事件时有发生，这也是石油类污染物的一个重要来源。天津海洋化工产品产量占全国总产量的13.7%，位于全国前列（高建国等，2013），海洋化工业包括生物化工、海水化工等类别，其主要污染物即为化学需氧量。

3.2经济发展与海洋环境的耦合度

为揭示天津市经济发展与海洋环境关系的阶段特性，采用2006-2013年经济与海洋环境的数据，根据耦合度计算公式（6），计算得到经济与海洋环境的耦合度变化曲线，如图1所示。

由图1可以得出以下结论：

（1）从整体来看，2006-2013年天津市经济与海洋环境的耦合度处在0.58～0.64之间，耦合关系整体呈先升高后下降的趋势，但始终处于磨合阶段。个别年份间（如2011-2013年）表现出一定的波动性，说明经济发展与环境变化的紧密性。

图1　2006-2013年天津市经济与海洋环境的耦合度

（2）分阶段来看，2006-2010年，天津市经济与海洋环境的耦合度由0.58上升至0.64。这段时间处于“十一五”快速发展期，根据《中国海洋统计年鉴》，2006-2010年天津市社会生产总值的增幅接近113.6%，但由于海洋环境尚有一定承载力能够容纳经济增长产生的污染物，经济增长的上升趋势大于海洋环境恶化的趋势，其结果就表现为两个系统的耦合度提高。

（3）2011-2013年，天津市经济与海洋环境的耦合度出现下降，其中2012年降幅最为明显。进入“十二五”之后，天津经济继续保持增长，随之而来的却是海洋环境持续恶化，导致其恶化趋势大于经济增长的效应，表现为耦合度下降。对于2012年的耦合度急剧下降，这可能是由于该年度降水量显著高于往年，入海水量也显著增加（据《天津水资源公报》统计，2012年天津入海水量约为2011年的2.4倍），地表径流携带地表水系蓄积的污染物大量集中排海，导致海域环境急剧恶化，其结果就表现为两个系统耦合度的明显下降。

3.3经济发展与海洋环境耦合度预测

为分析未来五年（2014-2018年）天津市社会经济与海洋环境的协调发展情况，本文以“十一五”期间（2006-2010年）和“十二五”前期（2011-2013年）天津市经济和海洋环境数据为基础，假设未来经济和海洋环境变化仍按照目前的发展态势，采用IDL语言建立GM（1，1）模型，对未来五年（2014-2018年）经济和环境的各单项指标值分别进行预测，并对模型预测结果进行检验，检验结果如表4所列。

表4　经济与环境指标的预测和检验结果

从表4中可以看出，除海水养殖产量和石油类浓度之外，经济和海洋环境指标其他指标的预测结果较好。在耦合度预测时采用各指标的预测结果来计算，从提高耦合度的预测精准性方面考虑，基于各指标预测的检验结果，对指标进行了取舍。采用了除海水养殖产量和石油类浓度之外的10个指标开展了经济与环境的耦合度计算。

采用公式（1）-（6）进一步计算了未来五年天津市经济发展和海洋环境的耦合度，如图2所示。

从图中可以看出，2014-2016年，经济与海洋环境的耦合度出现缓慢上升，耦合关系稳定在磨合阶段。表明通过“十二五”期间持续的努力，可以有效抑制海洋环境的恶化，社会经济与海洋环境可以达到协调发展。但不容乐观的是，2016-2018年，经济与海洋环境的耦合关系变化较小甚至有出现下降的趋势，表明海洋环境的承载力有限，在保持经济平稳发展的同时，还必须继续加大海洋环境保护力度，才能促进社会经济与海洋环境的协调发展。

图2　2014-2018年天津市经济与海洋环境的耦合度

4　结论与讨论

本文以2006-2013年天津市社会经济和海洋环境数据为基础，分析了天津市社会经济与海洋环境的关联状况和耦合关系，并预测了2014-2018年经济和海洋环境耦合度的变化趋势，结论如下：

（1）灰色关联结果显示，天津市经济总量、增长速度以及海洋产业活动与海洋环境的关系较为密切。

（2）耦合度计算结果显示，2006-2013年天津社会经济与海洋环境的耦合度整体表现出一定的波动性，但耦合关系始终保持在磨合阶段。

（3）耦合度预测结果显示，2014-2016年天津社会经济与海洋环境的耦合度出现缓慢上升，而2016-2018年耦合度变化较小甚至有出现下降的趋势，表明渤海海洋环境承载能力有限，经济快速发展对海洋环境的影响仍不容小视。

由于全面系统分析海洋环境污染是一个复杂的过程，海洋环境不单受经济指标的影响，陆源排污、跨界污染、水动力条件等因素的影响也很大。本文采用灰色关联分析方法得出的定量分析结果能够与天津经济、海洋环境变化趋势相符，这种相互关系并不是因果关系，其内在联系需通过量化影响海洋环境质量的因素进一步深入研究，以便更科学地测度经济增长与海洋环境污染的关系。

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（本文编辑：袁泽轶）

Study of the relationship between coastal socio-economy and marine environment in Tianjin based on Grey Model

LU Wen-hai1,2,QU Yan-min2,XIANG Xian-quan2,WU Yue3,YANG Yi2,LIU Shu-ming2
（1.Ocean Universityof China,Qingdao 266100,China;2.National Marine Data and InformationService,Tianjin 300171,China; 3.National Center of OceanStandard and Metrology,Tianjin 300112,China）

With the development of economy in Tianjin,and development activities weighed more heavily on the marine environment.In order to study the relationship between coastal socio-economy and marine environment,this paper quantitatively revealed the degree of association between economic development and the marine environment by using the grey relationship analysis and coupling system,and analyzed the evolution of coupled relationship in terms of the time sequence from 2006 to 2013.Therefore,the coupled relationship between socio-economy and marine environment in Tianjin from 2014 to 2018 was predicted by using the grey GM(1,1)forecast model.Results showed that,mariculture production was strongly related to unclean sea area,inorganic nitrogen content and active phosphate content.In addition,offshore oil exploration and development was strongly related to oil content,and marine chemical industry was strongly related to chemical oxygen demand.From 2006 to 2013,the coupled relationship between socio-economy and marine environment in Tianjin had a decreasing trend after the first rising,and kept in a running-in stage.Therefore,from 2014 to 2016,the degree of coupling between socio-economy and marine environment in Tianjin would be slowly rising,and would have a declining trend from 2016 to 2018.It is necessary to make effective efforts to promote the coordination of economy and marineenvironment in the future.

gray correlation degree;coupling degree;grey prediction;marine environment;coastal economy

F061.5

A

1001-6932（2016）04-0361-06

10.11840/j.issn.1001-6392.2016.04.001

2015-06-26；

2015-11-09

中国海洋发展研究中心重大项目（AOCZDA201205-1）。

路文海（1978-），男，博士生，高级工程师，主要从事海洋地理信息系统、海洋环境保护方面的研究。电子邮箱：lu-wenhai@163.com。