合肥市生态承载力评价及其影响因素

张 俊，陈加兵*，张志强

（1.福建师范大学 地理科学学院，福建 福州 350007；2.湿润亚热带山地生态国家重点实验室培育基地，福建 福州 350007）

改革开放以来，随着工业化与城镇化加快，城市人口不断聚集，资源、环境和生态等各方面压力凸显，生态环境问题阻碍了城市可持续发展[1]。生态承载力评价作为测度可持续发展水平的重要手段，其理论及研究方法备受学者关注[2]。近年来，合肥市人口激增，经济社会高速发展，资源短缺、环境污染和生态破坏等问题日益凸显，研究其生态承载力对促进合肥市可持续发展、充分发挥区域性特大城市的辐射力和示范效应带动安徽省实现经济腾飞都起着重要作用。

生态承载力的概念由Park首先提出[3]，主要指生态系统自我保持和自我调整的生态弹性、资源环境和经济社会等内部子系统的支撑力以及人类活动对生态承载的压力。在一定时空范围内的资源禀赋条件下，生态承载力是“生态弹性力-生态支撑力-生态压力”复合系统承载能力与承载对象压力的综合反映[4]，具有动态性[5]、尺度性和相对极限性[6]、空间异质性、多样性等特征。目前，生态承载力评价模型已由经典统计发展至多学科融合数学建模，评价与分析已从表面现象发展至内部规律，学者们借助不同研究方法从不同方面对生态承载力进行了时空测度和分析，研究呈现出系统综合化、多角度深入化的特点[7]。生态承载力的研究对象从单要素逐步转向多要素，经历了种群承载力-资源承载力-环境承载力-生态承载力的发展阶段；研究内容主要包括生态承载力内涵的延伸[8]、生态承载力时空测度[9-10]等；常用的研究方法有生态足迹法[11]、人类净初级生产力占用法[12]、状态空间法[13]、综合分析法[14-15]、系统模型法[16-17]和生态系统服务消耗评价法[18-20]等。目前生态承载力的定量研究仍处探索阶段[21-22]，其中人类净初级生产力占用法未融入人文要素影响，生态足迹法缺乏动态分析，状态空间法具有较大主观性，多指标综合模型评价的精确度受制于指标体系结构、指标权重等因素。多数研究偏于单角度研究，诸如土地承载力、水资源承载力、资源承载力等，以综合角度研究区域生态承载力的较少。

鉴于此，本研究选取合肥市为研究区，从多指标综合角度构建生态承载力评价体系，采用熵权法客观赋权，引入综合指数法评价模型、相关性和障碍性模型对生态承载力时序演变与影响因素进行分析，以期为合肥市生态文明城市建设和可持续发展提供决策参考。

1 研究区概况

合肥市是安徽省省会，经纬度范围为30°57′—32°32′N，116°41′—117°58′E，位于长江与淮河之间、巢湖之滨，下辖9区县，总面积11 445 km2。合肥市属亚热带湿润季风气候，四季分明，气候温和湿润，夏季梅雨显著，年降雨量约1000 mm，年平均气温15.7 ℃。合肥市是长三角城市群副中心城市，是“一带一路”和长江经济带战略双节点城市，已发展成为全国第二个综合性国家科学中心。2006—2017年，全市常住人口由468万人增加到797万人，增长率为70.19%，人口压力增大；工业“三废”排放量增长明显，其中工业废气总量排放增长最显著，环境质量面临较大压力。2017年全年GDP 为7213.45亿元，比上年增长8.5%，第一产业、第二产业和第三产业结构为3.8∶50.5∶45.7，单位GDP能耗较上年减少，经济发展质量效益不断提高。

2 研究方法

2.1 指标体系的构建

根据生态承载力评价体系指标选择的原则[23-24]，充分考虑近十年合肥市经济快速发展导致资源与环境压力不断增大的实际，在资源与环境方面选取较多指标并细化，从生态弹性力、生态支撑力和生态压力3个子系统出发，构建包括气候、资源供给、环境保护、经济支撑、社会进步、资源消耗、人口压力等11个准则层涉及27个具体指标的生态承载力评价指标体系，如表1所示。

2.2 数据来源及预处理

由《安徽省统计年鉴》《合肥市统计年鉴》《合肥市国民经济和社会发展统计公报》《安徽省水资源公报》和《安徽省环境状况公报》等获取2006—2017年相关数据，数据的准确性和权威性较高。

采用极差标准化法对数据进行无量纲化处理[24]，以保障各项指标之间的可比性和研究成果的准确性。

表1 合肥市生态承载力评价指标体系Table 1 Evaluation index system of urban ecological carrying capacity in Hefei

效益型指标的标准化公式为

成本型指标的标准化公式为

其中，Yij是经过标准化处理后的指标值，Xij是第i项指标的第j年原始值，Ximin为该项指标所有年份最小值，Ximax为该项指标所有年份最大值。

2.3 评价指标的权重确定

城市生态承载力系统是多功能多层次的复杂系统。本研究包含的指标较多，采用受人为因素干扰小、较为客观的熵权法确定评价指标的权重。熵权法基于“差异驱动”的原理突出局部差异[23]，要求数据较全面和完整，能够较真实、全面地表现标准信息熵之间的价值，确定的权重值让人信服。评价指标的权重确定步骤如下：

（1）为保证赋值后数值有意义，赋值

（2）计算第j年第i个指标比重Zij，公式为

（3）计算第i项指标的熵值ki，公式为

（4）计算第i项指标的综合权重Wi，公式为

（5）计算第i项指标的相对权重Vi，公式为

通过熵权法求得的指标权重值越大，说明该指标重要性越高，反之则越低。本研究中的指标权重分为综合权重Wi和相对权重Vi，综合权重是具体指标相对目标层而言的，相对权重是具体指标相对分目标而言的。

2.4 生态承载力评价

生态承载力评价分为准则层和目标层2个维度，包括生态弹性力（EEC）指数、生态支撑力（ESC）指数、生态压力（EP）指数和生态承载力（ECC）指数。参考文献[23-24]，并结合本研究的实际情况，具体指数的计算公式分别为

其中，Yij表示第j年第i个具体指标的标准化值，Vi为第i个具体指标相对权重，Wi为第i个具体指标的综合权重。EEC值越大生态弹性力越大，ESC值越大生态支撑力越大，EP值越大生态压力越小，ECC值越大生态承载力越强。

采用均匀分布函数来拟定分级评价标准[22]，各层次分级评价标准见表2。

表2 生态承载力分级评价标准表Table 2 Standard table for grading evaluation of ecological carrying capacity

2.5 影响因素分析

本研究借助相关性模型[24]和障碍性模型[25]分析生态承载力的影响因素。

（1）相关性模型

选取生态承载力评价系统具体指标数据与生态承载力数值进行相关分析，探讨其对生态承载力的影响。本研究将相关系数绝对值较大的10个指标列为相关性较强因素。相关系数R的计算公式为

式中，n为样本期评价年数，Xij为第j年第个i具体指标原始数值，ECCj为第j年生态承载力数值，为第i个具体指标n年内的平均值，为在生态承载力n年内的平均值。

（2）障碍度模型

引入障碍度诊断模型分析制约城市生态承载力提升的障碍因素。具体指标的障碍度Mij计算公式为

式中，Yij表示各具体指标数值，Wi为指标综合权重，Mij为具体指标障碍度，各层次障碍度可累加求得。

3 结果与分析

3.1 合肥市生态承载力的时序演变

3.1.1 生态弹性力

2006—2017年合肥市生态弹性力指数见表3，EEC变化趋势见图1。2006—2017年，合肥市生态弹性力经历了低稳定、弱稳定、低支撑、中稳定、高稳定、中稳定6个阶段。EEC指数总体呈波动上升趋势，各年份之间的差异较大，其中2006—2011 年由低稳定变成弱稳定，2012—2017 年由弱稳定逐步上升为中稳定，2011年稳定性最弱，2016年稳定性最强。EEC 主要受降水和水资源总量的影响，2016 年降水量较常年偏多近4成，为近55年来的最多，水资源总量是2015年水资源总量的两倍多，致使2016年EEC指数明显高于其他年份。因此，水资源合理高效利用与管理是影响合肥市生态弹性力的重要因素。

表3 2006—2017年合肥市EEC、ESC、EP和EEC指数评价值Table 3 Evaluation value of EEC,ESC,EP and EEC index in Hefei from 2006 to 2017

3.1.2 生态支撑力

2006—2017年合肥市生态支撑力指数见表3，ESC变化趋势见图1。2006—2017年，合肥市生态支撑力经历了中支撑、低支撑、弱支撑、低支撑、中支撑、较强支撑6个阶段。2006—2011年，合肥市第二产业占比不断增长，资源消耗大幅增加而环保投入持续不足，巢湖市、庐江县并入后也使合肥市的人口压力明显增加，ESC指数呈下降趋势。2012—2017年，合肥市人均GDP由48 540元增加到88 456元，第三产业占比由39.2%提高到47.1%，单位GDP能耗和电耗均有所下降，资源利用率不断提高，产业结构不断优化，工业“三废”处理率显著提高，每十万拥有专科以上人数由14 748人增加到25 638人，每千人床位数明显增加，不断提高的经济实力为环境治理和社会进步提供了充足的财政支持，ESC指数呈上升趋势，经济社会与环境之间的协调发展使得生态支撑力持续增大。

图1 合肥市EEC、ESC和EP变化趋势图Figure 1 Trend of EEC,ESC and EP in Hefei city

3.1.3 生态压力

2006—2017年合肥市生态压力指数见表3，EP变化趋势见图1。2006—2017年，合肥市生态压力经历了中压、高压、较高压、中压、低压5个阶段。2006—2011年，合肥市GDP增长率高达20%以上，经济高速增长使得资源消耗和废物排放较多，生态环境压力较大，EP指数一直处于低位并有变小趋势。2012—2017年，合肥市第三产业占比由39.2%增至到47.1%，单位GDP能耗和电耗也明显下降，EP指数反弹，呈现出增长趋势，环境治理和经济结构调整使得生态压力明显好转，逐步过渡到低压水平。

3.1.4 生态承载力

2006—2017年合肥市生态承载力指数见表3，ECC变化趋势见图2。2006—2017年，合肥市生态承载力经历了中承载、低承载、弱承载、中承载、较高承载5个阶段。2006—2013年生态承载力均为低稳定或弱稳定，2014—2017年生态承载力以中稳定为主，ECC指数总体上先降后升。

图2 合肥市生态承载力变化趋势图Figure 2 Trend of ecological carrying capacity in Hefei city

2006—2010年合肥市生态承载力指数变化趋势与生态压力指数大体相近，2011年及之后生态承载力指数变化趋势与生态支撑力指数大体相似。2006—2011年ECC指数呈下降趋势，2011年达到最低值，说明随城市高速发展，生态压力没有得到有效控制而不断增长，尤其在巢湖市区和庐江县并入后人口激增，导致资源压力增长和环境污染加重，经济社会发展与生态环境保护的矛盾不断增大，ECC指数下降的主要原因是EP指数下降。2012—2017年，政府有效采取了一系列环保措施，资源利用率逐渐提高，产业结构不断优化，源头污染得到有效遏制，尾端三废治理投入也不断加大，环境污染得以有效控制，ESC指数加速增长，ECC指数上升的主要原因是ESC指数上升。ESC指数和EP指数对ECC指数的影响较为明显。长远来看，要精准控制污染，高效利用资源，优化产业结构，确保支撑力稳步增长，压力稳步减少，从而保障合肥市生态承载力稳步提升。

3.2 合肥市生态承载力影响因素分析

3.2.1 合肥市生态承载力相关性分析

各具体指标与生态承载力的相关系数绝对值如表4所示。2006—2017年，与合肥市生态承载力相关性较强的指标为年降水量（X1）、人均耕地面积（X6）、工业废气设备数（X7）、工业固体综合利用率（X9）、社会消费品零售额（X13）、空气中SO2含量（X20）和GDP增长率（X25）等。在生态弹性力子系统中与生态承载力相关性较强的指标为年降水量，保护植被涵养能力对生态承载力的影响较为明显。在生态支撑力子系统中与生态承载力相关性较强的指标为人均耕地面积、工业废气设备数、工业固体综合利用率和社会消费品零售额，严格执行耕地红线、加大源头与尾端环境综合治理和稳步提高人均GDP等对生态承载力的影响较为明显。在生态压力子系统中与生态承载力相关性较强的指标为空气中SO2含量和GDP增长率，保护大气环境和GDP合理增长等对生态承载力的影响较为明显。

表4 具体指标的相关系数绝对值(|R|)Table 4 Absolute value of correlation coefficient of influencing factors(|R|)

3.2.2 合肥市生态承载力提高的障碍因素分析

2006—2017 年合肥市生态承载力主要障碍因子及其障碍度、出现频率如表5 所示。2006—2017 年，年降水量（X1）、人均水资源量（X5）、工业废气设备数（X7）、每十万拥有专科以上人数（X16）、空气中SO2含量（X20）、工业废物固体排放量（X23）和第二产业占GDP比重（X24）等7个指标的出现频率均超过了50%，可视为制约生态承载力提高的主要障碍因素。单位GDP电耗（X18）和单位GDP能耗（X19）在所研究的12年中均未出现，说明合肥市资源供给充足，上述2个指标不是生态承载力的制约因子。空气达二级天数率（X10）和总抚养比（X27）2个指标的出现频率虽然未超50%，但最近几年连续出现，说明其已成为生态承载力提高的重要障碍因素。因此，年降水量、人均水资源量、工业废气设备数、每十万拥有专科以上人数、空气中SO2含量、工业废物固体排放量、第二产业占GDP比重、空气达二级天数率和总抚养比是制约合肥生态承载力提升的关键指标层障碍因素。

2006—2017年合肥市生态承载力因素层指标的障碍度如图3所示。气候、水文、生物、社会进步、环境污染和人口压力等6个因素层障碍度均呈波动上升趋势，资源供给、环境保护、经济支撑、资源消耗和经济压力等5个因素层障碍度呈下降趋势。影响较大的因素层指标为社会进步（平均障碍度为20.75）、环境污染（平均障碍度为17.52）、经济支撑（平均障碍度为9.65）和资源供给（平均障碍度为9.61）。因此，提高生态承载力水平应从社会进步、环境污染治理、合理高效利用资源、逐步调整产业结构等方面着手。

表5 2006—2017年合肥市生态承载力主要障碍因子及障碍度Table 4 Main obstacle factors and degree of ecological carrying capacity in Hefei from 2006 to 2017

图3 2006—2017年合肥市因素层指标障碍度Figure 3 Barrier degree of factor indicators in Hefei from 2006 to 2017

4 结论

本研究运用综合指数法评价模型、相关性模型和障碍度模型对2006—2017年合肥市生态承载力时序演变特征和影响因素进行研究，主要结论如下。

（1）生态承载力历经中承载、低承载、弱承载、中承载、较高承载5 个阶段，ECC 指数总体上先降后升，2011年后生态系统趋向良性方向发展；生态弹性力、生态支撑力、生态压力3个子系统指数总体上均波动增长，其中生态弹性力历经低稳定、弱稳定、低支撑、中稳定、高稳定、中稳定6个阶段，生态支撑力历经中支撑、低支撑、弱支撑、低支撑、中支撑、较强支撑6个阶段，生态压力历经了中压、高压、较高压、中压、低压5个阶段。长远来看，只有精准控制污染，高效利用资源，优化产业结构，使支撑力稳步增长，压力稳步减少，才能保障合肥市生态承载力稳步提升。

（2）与生态承载力相关性较强的因素为年降水量、人均耕地面积、工业废气设备数、工业固体综合利用率、社会消费品零售额、空气中SO2含量和GDP增长率等；年降水量、人均水资源量、工业废气设备数、每十万拥有专科以上人数、空气中SO2含量、工业废物固体排放量、第二产业占GDP比重、空气达二级天数率和总抚养比是制约生态承载力提升的关键指标层障碍因素，社会进步、环境污染、经济支撑和资源供给是对生态承载力影响较大的因素层指标。因此提高生态承载力水平应从社会进步、环境污染治理、合理高效利用资源、逐步调整产业结构等方面着手。