基于EES-TOPSIS模型的水土生态安全评价与预测

赵疏航，何 刚,2，朱艳娜，李 洁，杜 宇

(1.安徽理工大学 经济与管理学院，安徽 淮南，232001；2. 安徽理工大学 深部煤矿采动响应与灾害防控国家重点实验室，安徽 淮南，232001)

水是生命之源，土是万物之本，水土资源是人类赖以生存发展的基础资源.生态安全问题最早在20世纪80年代提出，起因于切尔诺贝利核电站事故引起的环境灾难[1].我国关于生态安全问题的提出源于1990年代，一是因为国内生态环境恶化，尤其是西部大开发生态环境保护与建设[2]；二是因为受到西方国家先进的生态安全理念和实践的影响[3].水土生态安全是指区域内的水土资源等很少受到外界因素的制约与影响，水土生态安全问题的根源来自于对水土资源等不合理的开发利用，已经严重威胁到生态文明建设和社会经济发展[4].

近年来，随着水土流失、水质恶化和土地荒漠化等一系列生态问题的爆发，国内外学者对水土生态安全越来越重视和关注.Sharpley A等[5]研究淡水富营养化引起的中国和美国的水质安全管理问题；Wu K等[6]运用压力-状态-响应(PSR)模型构建基于模糊优化的生态安全预警度判断模型对安徽省生态安全预警现状进行评价；Lu X等[7]基于压力-状态-影响-响应(PSIR)模型和地理信息系统(GIS)，对长白山地区土地利用与覆被变化(LUCC)下的生态安全状况进行评价；OU Zhao-rong等[8]运用熵元模型和GIS空间法对云南省生态安全进行评价.大量研究结果表明：各地区水资源、土地资源的不合理开发与过度使用，已经导致我国水土生态安全面临功能失调等危险.

在相关研究成果中，借助压力-状态-响应(PSR)模型[9-11]、驱动力-压力-状态-影响-响应(DPSIR)模型[12-14]、物元模型[15-17]的较多.王富强[9]、徐珊[10]和刘芳[11]运用PSR模型；万生新[12]、朱莲莲[13]和孙德亮[14]基于DPSIR模型；徐海鹏[15]、邱凌婧[16]和汪伦焰[17]运用物元模型对区域资源的生态安全进行评价分析.此外，王大海[18]还结合EES模型、PSR模型和物元模型对哈尔滨市的土地生态安全进行研究.

综上所述，将区域水资源和土资源相结合进行生态安全研究的学者较少，且选取的量化指标与水土生态安全的相关性也不高.本文考虑到水土生态安全的复杂性和不确定性，分别从经济、环境和社会的角度构建EES概念模型，借助熵权法对指标进行赋权，使用TOPSIS法对安徽省水土生态安全水平进行评价，运用障碍度模型进行障碍因子诊断，并借助灰色GM(1,1)模型预测未来五年安徽省水土生态安全变化趋势.研究结果真实反映安徽省近几年水土生态安全的状况，为提高安徽省水土生态安全水平提供理论支撑.

1 构建综合评价指标体系

1.1 研究区概况

2018年安徽省水土流失面积为12 312.68 km2，水土流失率8.82%，其中轻度侵蚀面积占83.80%，中度侵蚀面积占7.87%，强烈侵蚀面积占3.05%，极强烈侵蚀面积占2.32%，剧烈侵蚀面积占2.96%.水土流失面积与2011年第一次全国水利普查结果相比较减少1 586.62 km2，减少幅度达到11.42%.国家水土保持重点建设工程投资16 600万元，坡耕地水土流失投资3 615万元，同时配合水利部打造水生态文明城市，推动水环境优美乡村建设.

1.2 数据来源

本研究采用的原始数据来源于2012～2018年的《安徽省统计年鉴》、《安徽省环境状况公报》、《安徽省国民经济和社会发展统计公报》、《安徽省水资源公报》、《中国统计年鉴》、《中国国土资源年鉴》和《中国水资源公报》，部分评价指标数据是根据年鉴和公报的数据通过公式计算得出.

1.3 评价指标体系

结合前人的研究成果[19-22]，考虑到安徽省水土生态安全相关评价指标的可获取性，遵循科学性、可操作性的原则，从经济系统、环境系统和社会系统三个维度选取15个具有代表性的评价指标构建安徽省水土生态安全综合评价指标体系，见表1.

1.4 等级判别标准

水土生态安全等级的标准直接影响到结果的准确性，本文根据吴一凡等人[23]的研究成果，将贴近度划分为四种安全等级(见表2)，以此来评价安徽省水土生态安全等级.

表2 水土生态安全等级标准

2 水土生态安全评价方法

2.1 熵权法

确定指标权重的方法有AHP、Delphi法等，这些都为主观赋权方法，主观性太强.本文采用客观赋权方法—熵权法[24]来确定指标权重，避免主观误差.假设有m个对象，n个评价指标，则aij表示第i个对象的第j项指标值，具体步骤如下：

1)首先进行数据标准化处理：

(i=1,2,…,m,j=1,2,…,n)

(1)

2)计算第i个指标值在第j个指标下所在比重Pij：

(2)

3)计算第j项指标的熵值ej：

(3)

4)计算差异性系数gi：

gi=1-ej

(4)

5)计算第j项指标在子系统权重Wj：

(5)

2.2 TOPSIS法

TOPSIS法[25-26]是1981年由Hwang和Yoon提出的一种近乎理想解的评价方法.通过将同趋势化数据归一化，得出最优和最劣方案，用熵权法进行赋权，计算各评价指标到最优方案和最劣方案的距离，得出各评价指标与最优方案的贴近度，具体步骤如下：

1)将数据进行同趋势化处理，将低优指标采用倒数法进行转化，得到B={bij}m×n.对同趋势化处理后的数据归一化，如公式(6)所示：

(6)

2)计算各项评价指标的正、负理想解Y+和Y-：

(7)

(8)

4)第i个评价指标与最优方案的接近程度(贴近度)Tj：

(9)

贴近度Tj取值范围为[0，1]，越接近1，表示越趋向于最优水平，反之，越接0，表示越趋向于最劣水平.

2.3 灰色GM(1,1)

灰色理论系统预测是通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况.GM(1,1)模型[27]是灰色理论系统预测最常用的模型，其建模步骤如下：

1)累加生成

2)一次拟合参数

解GM(1,1)模型微分方程：

(10)

解方程(10)，可得时间响应函数：

t=1,2,…,n

(11)

3)确定预测值，预测函数为：

t=1,2,…,n

(12)

4)精度检验

验证模型的可靠性，需要检验模型精度，本研究使用平均绝对误差，利用公式(13)计算初始值和预测值的平均绝对误差.

(13)

其中：t为年份值，a为发展系数，b为灰色作用量，一般将模型精度分为五级，见表3.

表3 精度检验等级参照表

2.4 障碍度模型

为了保障水土资源合理规划与开发，制定和调整综合治理政策，本研究运用障碍度模型[28]对影响水土生态安全的主要指标进行分析与诊断.具体公式如下：

(14)

其中：障碍度Oi表示指标对水土生态安全的影响程度；指标偏度SI=1-Xij，表示指标与最优值之间的差值；因子贡献度Wi(权重)，表示指标对水土生态安全的贡献大小.

3 实证研究

运用熵权法、TOPSIS法、灰色GM(1,1)模型和障碍度模型对2012～2018年安徽省水土资源的相关数据进行处理，实证研究安徽省水土生态安全的水平.

3.1 权重分析

基于公式(1)～(5)可计算出各评价指标和各子系统的权重，见表4.

表4 评价指标及各系统权重

从各子系统看，环保投资额比例在经济系统中权重最大(0.326)；土地垦殖比例在环境系统中权重最大(0.462)；建成区绿地率在社会系统中权重最大(0.314)，说明这几个指标对其子系统影响最大.从整体看，环境系统的土地垦殖比例权重最大(0.194)，经济系统中工业万元产值需水量权重最小(0.027)，说明土地垦殖比例对综合系统影响最大，后者影响最小；环境系统在各系统中权重最大(0.420)，经济系统权重最小(0.225)，说明环境系统对安徽省水土生态安全影响最大，后者则最小.

3.2 综合评价结果分析

运用TOPSIS法，根据式(6)～(9)，计算得出2012～2018年安徽省水土生态安全及各子系统的贴近度，如图1所示.

图1 安徽省水土生态安全综合评价结果

3.2.1 水土生态安全评价结果

安徽省的水土生态安全状况变化趋势相对平缓，整体呈上升趋势.具体来看，2012～2014年安徽省水土生态安全水平呈下降态势，但社会系统和经济系统都呈上升趋势，只有环境系统随着综合系统下降而下降，原因是水土资源供需矛盾突出.随着人口的不断增长，对耕地粮食和生活用水的需求日益增大，人均资源占有量不断减少，同时水土流失严重，工业废水排放增加对水土资源造成影响.如水土资源匹配系数从2012年的2.069 6×105t/km2降到2014年的1.941 6×105t/km2，下降了6.18%；土地垦殖比例由2012年的30.01%上升为2014年的41.932%，上升了39.72%；人均水土流失治理面积由2012年的374.916 m2降为2014年的279.796 m2，下降了25.37%，单位面积废水排放量由0.182 t/m2上升为0.194 t/m2，上升了6.19%.

2014～2018年安徽省水土生态安全水平缓慢上升，由2014年的0.261上升为2018年的0.536，同比增长105.36%.取得这样的成绩得益于两个原因：一是由于节能减排，响应国家“绿水青山就是金山银山”的号召，注重科技创新，推进资源的循环利用，提倡使用低能耗低污染的能源，推动绿色城镇化率，减轻对水土资源的严峻压力.如环保投资额比例由2014的2.246%增加到2018年的3.185%，同比增长41.81%；城镇化率由2014年的49.149%增加到54.694%，同比增长11.28%；二是源于修订《安徽省实施<中华人民共和国水土保持法>办法》，落实《安徽省水土保持规划(2016～2030)》要求，并在2018年编制印发《安徽省水土流失动态监测规划(2018～2022年)》，各市开展水土保持规划编制工作，实现全覆盖水土流失动态监测，提高水土资源的利用效率，全方位保障安徽省水土生态安全.

虽然安徽省经济、社会系统方面增长较快，环境方面也在缓慢恢复中，但安徽省水土生态安全整体水平仍然较低，处于中级水平(0.536)，所以，要加大对安徽省水土生态安全的研究，把水土生态安全达到良好水平作为生态文明建设的目标之一.

3.2.2 子系统综合分析

由图1可以看出，经济系统呈现出和社会系统一致的变化趋势，都呈上升趋势，但社会系统整体上升幅度更大.经济系统和社会系统的安全水平在2012年基本相同，分别为0.139和0.128，处于低级水平；2012～2014年社会系统安全水平增长幅度高于经济系统，但2014～2016年经济系统安全水平上升幅度更大，并在2016年基本保持一致，分别为0.544和0.532，处于中级水平，2018年两个系统都上升为优质水平.由此可知，安徽省的社会条件和经济实力在不断增强，从宏观层面来看，得益于承接产业转移与转型升级、淮河生态经济带、长三角一体化和中部地区崛起等重大战略机遇，从微观层面来说，主要是2012～2018年的人均GDP实现了65.71%的增长，城镇化率由2012年的46.494%上升为54.694%，第三产业贡献率同比增长44.93%.但安徽省生水土生态安全水平一直处于中低水平，这说明对其影响最大的不是经济系统和社会系统，而是环境系统.

环境系统呈现出的变化趋势和安徽省水土生态安全保持一致，说明环境系统和安徽省水土生态安全显著正相关.2012～2014年环境系统安全水平由0.669下降到0.261，下降幅度很大，安全水平由良好水平降为中级水平；2014～2018年环境系统安全水平略有回升，但是幅度很小，2018年仍处于中级水平.这说明安徽省在经济可持续稳增长的同时，对生态环境造成巨大的压力，如工业废水的大规模排放，农用化肥、农用薄膜和农药的不合理使用，不节约用水导致用水总量增加，人口增长对粮食的需求导致土地垦殖面积增大，这些都是安徽省水土生态安全面临的巨大挑战.

3.3 灰色预测分析

运用模型(12)预测2012～2018年的安徽省水土生态安全贴近度，拟合原始值和预测值，预测结果如图2所示.

图2 安徽省水土生态安全灰色预测拟合

从图2的灰色预测曲线可以看出，拟合效果良好，根据公式(13)对模型进行精度检验，计算出模型的平均绝对误差.计算得出预测值平均绝对误差MAD等于5.811%，模型精度等级为三级(中等)，达到94.189%，同理，可以建立经济系统、环境系统和社会系统的预测模型，并对模型进行精度检验，见表5.

表5 各系统灰色预测模型及其精度等级

综上所述，各灰色预测模型精度检验符合预测要求，可以预测安徽省未来五年(2019～2023年)的水土生态安全水平，见表6.

表6 安徽省未来五年水土生态安全预测值

根据表6分析得出，未来六年经济系统、社会系统水土生态安全水平是不断上升的，都已经达到优质水平；环境系统呈缓慢上升趋势，在2023年贴近度为0.572，才达到中级水平.但安徽省水土生态安全水平是逐年上升的，并在2021年达到优质水平，这说明未来五年安徽省水土生态安全虽然环境系统水平欠缺，拉低了安徽省水土生态安全水平，但总体平稳中向好发展.安徽省在社会快速发展和经济平稳增长的同时，应当继续加强对环境的生态保护与合理开发，实现3个子系统的协同发展.

3.4 障碍因子分析

根据式(14)并结合熵权法计算得出安徽省水土生态安全各项评价指标的障碍度和各子系统的障碍度，见表7、8.

3.4.1 指标层障碍度

将安徽省2012年和2018年水土生态安全障碍度进行排序，按照从大到小排列出前6位障碍因子(表7).

表7 安徽省水土生态安全主要障碍因子排序

结合表7可以看出，制约2012年安徽省水土生态安全的障碍因子主要集中在社会系统，具体障碍因子包括建成区绿地率、工农就业人员比例、人均用水量和人口自然增长率；而到2018年，制约安徽省水土生态安全的障碍因子集中在环境系统，具体障碍因子包括土地垦殖比例、人均水土流失治理面积和水土资源匹配系数，其次是经济系统，其障碍因子包含城乡人均可支配收入比和第三产业贡献率.不论是2012年还是2018年，人均用水量一直都是排名前6的障碍因子，但是结合前文，其权重并不大，只有0.06，这说明虽然安徽省正在创建水生态文明城市，但水资源的合理开发与使用仍需要进一步推进.2018年障碍度土地垦殖比例排在第一位，其权重也是最大的，排在第二位是人均水土流失治理面积，2012年的建成区绿地率和环保投资额比例已经不是主要的障碍因素，由此可知，安徽省已经逐年加大对环保的投资额，但由于水土流失严重，治理效率不高，而且人口的飞速增长导致对粮食需要的增加，致使土地垦殖比例的上升，制约了安徽省水土生态安全的发展.

3.4.2 子系统障碍度

由表8可以看出，2012～2018年安徽省水土生态安全各子系统障碍度的变化趋势存在一定的差异(表8).

表8 安徽省水土生态安全子系统障碍度

经济系统和社会系统障碍度都呈下降趋势，且社会系统障碍度呈波动下降趋势，下降幅度更大，由2012年的0.590下降到2018年的0.024，下降了95.93%，而经济系统由2012年的0.279降为2018年的0.199，只下降了28.67%.环境系统呈大幅度波动上升趋势，在2012年只有0.131，上升至2018年的0.778，同比增长493.89%，成为制约安徽省水土生态安全水平的主要子系统.总之，在经济新常态的大背景下，安徽省想要提高水土生态安全水平，就必须加大对环境系统的重视，强化生态环境监管，如自然保护地监管和生态保护红线勘测等，推进生态文明建设示范创建，积极构建生态保护管控平台，加快提升生态监管信息化水平，走水土保持良性发展的可持续道路.

4 讨论与结论

4.1 讨论

本文基于EES概念模型，将复杂的安徽省水土生态安全分为经济、环境和社会三个子系统，并选取15个具有代表性的评价指标来构建安徽省水土生态安全综合评价指标体系，充分考虑安徽省的实际发展状况，将熵权法和TOPSIS法结合，对其进行综合评价.运用灰色GM(1，1)模型预测未来五年的水土生态安全发展水平，并建立障碍度模型进行障碍因子诊断，预测结果精确度高，能够准确反映出安徽省水土生态安全的发展趋势.但是受到数据可获得性和连续性等因素的影响，综合评价指标体系有待改进与完善.本文只考虑了安徽省水土生态安全的整体水平，未考虑省内不同城市之间的地域差异，如地理环境差异，社会差异，经济差异等，仍需要进一步研究分析.

4.2 结 论

1)从安徽省水土生态安全整体水平看，2012～2018年安徽省水土生态安全经历大幅度下降(2012～2014年)、后慢速上升(2014～2018年)的变化过程，整体安全水平处于中级水平，有转变为良好水平的发展态势.

2)从各子系统安全水平看，经济系统和社会系统安全水平变化趋势基本保持一致，由低级水平上升为优质水平，环境系统与安徽省水土生态安全呈显著正相关，环境系统对安徽省水土生态安全的影响更大.

3)未来五年(2019～2023年)内经济系统、社会系统均达到优质水平，环境系统仍处于中级水平，安徽省水土生态安全在2021年达到优质水平.重视对生态环境的保护与治理，不能以牺牲生态环境为代价去实现经济快速发展和提高社会生活水平，应当实现3个子系统的协同发展.

4)人均用水量一直制约安徽省水土生态安全水平，需要引起重点关注和采取措施解决.随着社会经济的发展，土地垦殖比例、人均水土流失治理面积和水土资源匹配系数已经成为制约安徽省水土生态安全的新障碍因子.

虽然安徽省水土生态安全水平呈上升趋势，但受环境系统的限制，仍处于中级水平.在经济-环境-社会矛盾日益突出的压力之下，承接产业转移与转型升级，改变经济发展模式，贯彻实施供给侧结构性改革，以科技创新驱动经济发展，加大财政对环保的投资力度，建立障碍因子动态监测管理机制，从而提高安徽省水土生态安全水平.同时安徽省应当把握好长江经济带，淮河生态经济带以及长三角经济圈带来的优势，加快建设水生态文明城市的步伐；并且在实现经济新常态的同时，加大能源调整力度，加强环保技术创新，推动生态文明建设，构建资源节约型和环境友好型社会，走可持续发展之路.