基于灰色聚类法的凤台县生态安全评价

彭 娜 ,程艳妹 ,周立志

（1.安徽大学资源与环境工程学院；2.安徽省矿山生态修复工程实验室，合肥 230601）

社会经济快速发展对能源资源的需求日益增大，现阶段煤炭资源在中国资源消费结构中一直处于绝对优势地位，进一步增加了煤炭资源型行政区域的环境负荷[1]。较一般城市而言，煤炭资源型城市额外担负因煤炭粗放开采带来的自然资源快速消耗、环境污染、生态环境破坏等生态压力。在高潜水位矿区，因采煤引发的地面沉陷积水、地形地貌变化和耕地丧失，使得生态环境问题更加复杂，同时也引起了社会矛盾的激化，高潜水位矿区生态环境的状况十分严峻[2-3]。因此，对高潜水位矿区生态安全进行评价研究十分迫切。

生态安全表征人类生存环境的受威胁状态，本质是人类的社会、经济活动与生态环境相互作用，维持有序稳定可持续的发展，具有整体性、长期性和不可逆性[4]。生态安全研究的对象多为生态脆弱区，从人类对自然资源的利用与人类生存环境状况辨识的角度分析和评价生态系统，通过分析与评价人类活动的能动性，为建立生态安全保障体系提供对策与建议，进一步维护区域可持续发展[5]。因研究区域的特质不同，评价的标准各不相同。

目前，生态安全评价尚无统一的指标体系，多为基于由联合国经济合作与开发组织（OECD）与联合国环境规划署（UNEP）共同提出的“压力-状态-响应（Pressure-State-Response，PSR）”框架模型，对指标选取、赋值和模型指数计算方式进行创新[6]。

熵权法由于具有客观性，进行指标赋权可避免主观误差，使评价结果更具科学性，因而目前广泛应用于评价指标体系的构建。熵权法作为确定指标权重的方法，熵权法是根据指标变异程度来确定客观权重，若评价指标的信息熵越小，表明该指标值的变异性越大，所能提供的信息越多，在整个评价中所能起到的作用也越大，所以赋予该指标的权重也应该越大[7-8]。本文以资源型县域为案例，在“PSR”压力状态响应模型框架下，构建生态安全评价指标体系，最后基于白化权函数的灰色聚类模型对资源型县域生态安全状况进行评价分析，以期为资源型县域生态安全保障体系的建立提供对策参考。

1 研究区域概况

凤台县位于淮河中游、淮北平原南缘，地处北纬32°～33°，东经116°～117°之间，属北亚热带季风气候。《凤台县2017年国民经济和社会发展统计公报》显示，截至2016年末，全县总面积108 650 hm2，县辖16个乡镇、1个经济开发区，总人口67.48万人。全县有森林面积9 324 hm2，森林覆盖率10.6%，全县工业二氧化硫排放量21 440 t，烟（粉）尘排放量2 082 t，全县空气质量平均优良天数为290 d，占全年比例为80.6%。

县域自然资源丰富，以煤炭资源最为突出，探明煤炭储量120亿t，可采储量100亿t。长期以来，凤台县形成了以煤电为支柱产业的重型工业结构布局，是全国深井采煤第一大县。境内有矿井7对，分别为：新集一矿、新集三矿、顾桥矿、顾北矿、张集矿、杨村矿和丁集矿。据调查，2010年凤台县境内，形成塌陷面积约6 193 hm2，涉及乡镇众多共8个，包括丁集乡、桂集镇、钱庙乡、刘集乡、关店乡、新集镇、顾桥镇、岳张集镇等乡镇。受采煤影响，凤台县境内生态安全状况较一般城市表现出脆弱性和敏感性。

2 研究方法

2.1 数据来源

数据来源于《淮南市统计年鉴（2011-2015）》《凤台县社会经济发展公报（2011-2017）》以及淮南市实地调研。

2.2 生态安全评价指标体系构建

压力-状态-响应（PSR）模型包括三类指标，其中压力指标表征资源开发对生态环境造成的压力，状态指标表征生态系统的状态，响应指标表征人类对环境变化所的积极对策与措施[9-10]。本文基于模型的框架与概念，借鉴前人关于煤炭资源型城市与高潜水位矿区的指标，结合两淮矿区的实际情况，遵循科学性、代表性、可操作性、可获得性的原则，从凤台县自然、经济和社会等方面筛选了16项指标（见表1），建立凤台县生态安全评价指标体系。

2.3 熵值法

熵值法是一种根据指标间离散程度，利用信息熵来决定指标权重的方法[11-12]。对于一个由m个样本，n个指标构成综合评价的对象，其信息熵及权重的计算包含三个步骤：根据指标对目标层的正向效应和负向效应，对原始矩阵进行标准化处理；进行指标的信息熵值计算；计算得出指标的权重。

2.4 灰色聚类模型

灰色聚类法是通过关联矩阵及白化权函数将系统指标聚集成若干个可定义的类别，充分利用已知信息淡化未知信息，客观、真实地反映系统本质的系统分析方法[13-14]。模型首先对评价指标进行灰类数划分，建立白化权函数，并加权综合，从而反映系统的整体状况，具体步骤如下[15]：

表1 凤台县生态安全评价体系与指标权重

2.4.1 构建样本矩阵

在凤台县生态安全数据中包含m年n个评价指标，构建对应样本矩阵D：

2.4.2 构造白权化函数

将标准化后的数据对应区间划定为四个评价灰类，设其对应灰类等级集合为S={S1，S2，S3，S4}={0.9，0.7，0.5，0.2}，对应评语为{优，良，中，差}，构建评价灰类序号集e={1，2，3，4}，分别表示对应评语，灰数（表示灰类对应的数集区间[13]。

第一灰类“优”，灰数⊕1∈[0.9，∞]；第二灰类“良”，灰数⊕2∈[0，0.7，1.4]；第三灰类“中”，灰数⊕3∈[0，0.5，1]；第四灰类“差”，灰数⊕4∈[0，0.2，0.4]。具体来说，白权化函数如下所示：

2.4.3 确定灰色统计数

总灰数统计数Uie为：

以rie表示生态安全评价分指标dij对第j个评价对象的第e个灰类的评价权系数：

则灰色模糊评价矩阵R为：

2.4.4 综合评价矩阵的确定

在MATLAB软件中分别计算综合评价矩阵B与生态安全评价等级P：

3 结果与分析

3.1 凤台县生态安全评价体系与权重赋值

表1给出了凤台县生态安全评价指标体系及熵值法计算子指标层权重结果，可以看出塌陷区生态安全压力（P）、生态安全状态（S）、生态安全响应（S）三层权重值均为0.333。人口密度、万人医院床位数、原煤产量是关键因素，三项总权重为0.472，充分表明这些指标对凤台县生态安全的影响较大。非私营单位采矿业就业人数占比、第一二产业生产总值占GDP比值、SO2排放量、农药使用量、社会保障与就业支出、科技经费投入、城镇污水处理率、环境保护支出等指标占比在指标体系权重中占比较大。化肥使用量、全年空气质量优良率、森林面积、教育财务支出、工业废水重复利用率等指标在指标体系中占比较小，说明这些指标对凤台县生态安全影响的程度较小。

3.2 凤台县生态安全综合评价

根据凤台县2010-2016年数据，通过式（1）～式（10）可以得到综合评价矩阵B和凤台县生态安全综合评价结果，如下所示：

B1=（0.262 0.233 0.129 0.376）

B2=（0.256 0.277 0.215 0.254）

B3=（0.214 0.239 0.197 0.350）

B4=（0.216 0.251 0.311 0.222）

B5=（0.343 0.289 0.157 0.217）

B6=（0.256 0.236 0.179 0.330）

B7=（0.381 0.240 0.038 0.342）

根据上述公式分别对生态压力、状态、响应三个准则层进行对应指标计算，得到三个准则层的生态安全评价等级，如图1所示。同时，根据式（10）得出凤台县生态安全评价等级的P值分别为0.539、0.581、0.528、0.570、0.629、0.551、0.598，分别对应生态安全评价等级中的中等、中等、中等、中等、良好、中等、中等状态，如图2所示。

图1 凤台县2010-2016年生态安全压力、状态、响应层评价结果

图2 凤台县2010-2016年生态安全评价结果

凤台县2010-2016年生态安全有以下特点：生态安全压力方面，由于压力层指标相对于目标层均为逆向指标，即生态压力指标层综合值小，生态压力越大，由图1可知，2010-2012年生态压力逐渐增大，2012年达到压力最大值，2012年之后呈现逐渐波动减小状态，2016年达到最小；生态安全状态方面，2010-2016年，凤台县生态安全状态虽然在2014年略有回升，但整体呈现波动下降趋势，2016年降至最小；生态安全响应能力方面，2010-2016年，凤台县生态安全总体呈现上升趋势，表明凤台县生态安全响应能力逐步提升。

由图2可以看出，凤台县生态安全水平在研究时间段内呈波动上升趋势，2012年生态安全状态最差，2014年生态安全状态达到良好水平，其他年份，生态安全水平均在中等水平上下浮动。

4 讨论

根据凤台县生态安全评价指标体系的熵权法赋值结果，生态压力层中，原煤产量、第一二产业生产总值占GDP比值、SO2排放量、化肥使用量占比较大，可以将凤台县生态压力的来源归结为采矿业为首的重工业和农业，这与兖州矿区及鄂尔多斯市的生态安全评价的指标因子权重分布存在共性，表明煤炭的开采及其附属产业依然是凤台县采煤区域长期以来的主要生态压力来源之一[16-17]。同时，生态压力的来源中农业污染等因素占较大比重，也与同为农业型城市的宿州市、亳州市的生态压力来源存在共性[18]。生态安全状态层中，人口密度对凤台县生态安全状态的影响位居首位，表明人口数量与密度状态对生态环境状态的影响很大。森林面积对生态安全状态的影响占比也较大，表明森林面积对凤台县生态安全状态的影响是不可忽略的。在生态安全响应层中，与鄂尔多斯市等其他城市类似，社会保障与就业支出、科技经费投入、万人医院床位数、城镇污水处理率、环境保护支出等指标占比较大，表明社会保障、科技、医疗水平与环境治理水平的上升和资金的投入对于凤台县生态安全响应能力的提升具有重要的作用[19]。

深入分析各准则层变化趋势，凤台县生态压力层指数呈现先增加后减小的趋势。主要有以下原因，原煤产量在2013年增加至最大值之后，持续减小，2016年减小至最小值，第一二产业生产总值占GDP的比值在研究时间段内呈持续减小趋势。SO2排放量在2016年出现减小趋势，化肥使用量在2014年之后呈现减小趋势，说明凤台县在煤炭开采业、三次产业比例、农业污染控制等方面做出的调整和努力是有明显成效的[20]。因此，凤台县在研究时间段内生态压力有明显的波动下降趋势，这与同为煤炭开采区域的焦作市生态压力逐渐减小的趋势类似，表明此类区域政府在减小煤炭开采量与引导产业结构调整方面对生态压力的减小具有明显的积极作用[21]。与焦作、南京、上海等城市的生态安全状况持续好转不同，凤台县生态安全状态层指数在2014年之后出现明显下降，主要原因是区域人口的持续增加，空气质量的持续明显下降和森林面积的波动下降，表明凤台县在生态环境状态维持和人口合理控制方面需要做出更大努力[21-22]。与多数城市相同，凤台县生态安全响应层指数在研究时间断内稳步提升，政府加强了凤台县对于生态安全问题的响应力度和能力，也表明政府对生态安全响应能力建设的普遍重视和关注[22-24]。

凤台县生态安全整体呈波动上升趋势，2012年与2015年有明显下降。联系生态安全压力、状态、响应层的状态变化，可知2012年凤台县的生态安全综合值的下降与生态压力的骤增有着密不可分的联系。2015年生态安全综合值的下降与生态安全状态的持续下降有关，虽然2016年生态安全状态有所回升，但深层次原因是生态压力的减小与生态响应能力的大幅提升，缓解了生态安全的持续走低，若生态安全状态仍处于持续下降趋势，则凤台县区域综合生态安全将受到考验。凤台县生态安全同时受到生态压力、状态、人类活动响应的影响，其生态安全的维持应从减小生态压力、维持提高生态环境状态、提高生态环境响应力三方面综合做出努力。

5 结论

以PSR模型，本文以煤炭型特殊县域凤台县为研究目标，构建生态安全指标体系，用熵权法和综合指数，根据综合指数值确定凤台县生态安全状况状况。2010-2016年，凤台县生态安全状态总体呈现波动上升的好转趋势，生态安全水平处于优化的状态。原因主要表现为：从三个指标层来看，生态压力变小，响应子系统的指数处于波动上升状态；从具体指标来看，主要有原煤产量过高，第一二产业生产总值占GDP比值较大，二氧化硫排放量、化肥农药使用量高于生态安全理想水平，环保、教育投入不足，社会保障不完善。

今后，为有效提高生态安全水平，凤台县需从以下几个方面持续做出努力。一是需要缓解生态环境压力，减少煤炭开采量，调整产业结构，优化煤炭产业占比，提高非煤产业产值的GDP占比，同时减小农业污染；二是要想维持生态环境状态，应合理控制人口，保护森林和生态环境因子；三是增加社会保障与就业支出、科技经费投入、教育财务支出以及环境保护投入，提高生态响应能力和效率。