基于PSR-EES模型的绥化市土地生态安全评价及影响因素分析

赵淑娟，刘海英，江涌起

(绥化学院 农业与水利工程学院，黑龙江 绥化 152061)

0 引言

土地是人类赖以生存和发展的基本条件，随着城市化和工业化进程的加快，土地资源利用过程中占用耕地、水土流失严重、生态环境恶化等问题凸显，土地资源利用和生态安全问题越来越受到国内外相关学者关注，并形成了一系列研究成果。国外从20世纪40年代开始对生态安全进行研究[1]，联合国经济合作与发展组织(OECD)建立了压力-状态-响应(PSR)模型[2]；1976 年，世界粮农组织(FAO)发表的《土地评价纲要》对国家和全球生态环境健康等问题进行研究[3]，国外学者对生态安全的研究侧重于保护生物和生态环境健康状况。20世纪 90年代以后，国内学者开始从不同角度和运用不同的方法对土地生态安全问题进行研究，评价指标体系方面大多采用压力-状态-响应(PSR)、自然-经济-社会(NES)、经济-环境-社会(EES)3种模型[4]，张军以等[5]基于 PSR 模型建立了三峡生态经济区土地生态安全评价指标体系和分析其土地生态安全状况，李玉平等[6]基于ESE模型对河北省土地生态安全状况进行评价；在研究方法方面，运用层次分析法、熵权法、模糊综合评价法、灰色关联度法和物元模型法等数学模型[7]；在研究地域方面，包括县域、市域、省域、重点流域和特殊生态敏感区等[8]；我国土地生态安全研究主要集中在经济发达的工业城市，而对于经济欠发达的农业城市研究较少，尤其对拥有优质的寒地黑土资源的绥化地区研究更少[9]。绥化市以农业为经济支柱，是全国重要商品粮基地，保障当地土地生态安全意义重大，近年来，区内人地矛盾逐渐突出，占用耕地和林地、水土流失问题日趋严峻，土地生态安全面临较大的挑战。因此，本研究运用PSR-EES模型和灰色关联度法，对2010—2019年绥化市土地生态安全状况进行评价，以期为绥化市土地可持续利用提供科学的参考依据。

1 研究区概况及数据来源

1.1 研究区概况

绥化市位于黑龙江省中南部，地处松嫩平原北端，小兴安岭西麓，地势东北高，西南低；属中温带大陆性季风气候，有松花江和呼兰河两大水系；总面积35 000 km2，土地集中连片，土壤以黑土、黑钙土、草甸土、暗棕壤为主，全市耕地面积19 960.7 km2，水域及水利设施用地1 566 km2，林地面积4 920.5 km2，森林覆盖率达到7.6%；2020年绥化市总人口375.62万人，城市化率为43.66%，三次产业结构为48.7∶11.3∶40[10]。绥化市土地利用特点主要表现为：耕地比重大且分布集中，土壤自然肥力较高，后备土地资源充足，土地开发整理潜力较大；建设用地需求量大，土地利用集约利用程度较低，人地矛盾突出；水土流失、草原退化和碱化现象较严重，土地生态安全问题较为突出。

1.2 数据来源

本研究所用数据主要来源于《绥化市土地利用总体规划(2006—2020年)》、2010—2019年绥化市统计年鉴和2010—2019年绥化市国民经济与社会发展统计公报。

2 研究方法

2.1 评价指标体系构建

本研究运用PSR-EES模型，在借鉴相关专家的研究成果的基础上，同时考虑到数据的可获取性、科学性和代表性，结合绥化市土地生态安全现状，从压力(P)、状态(S)、响应(R)3个层次选取了26项具有代表性的指标[11-15]，其中，正向指标16项，负向指标10项，涵盖了环境(E)、经济(C)、社会(O)3个方面；其中，压力层指标是人类活动对土地生态环境造成的压力，由于绥化市是农业城市，经济发展水平一般，因此主要选取农药、化肥和农用塑料薄膜使用量、经济密度、人口自然增长率和城市化水平等8项指标；状态层指标是土地压力下生态环境和社会经济所表现出来的状态，由于过度开垦土地，占用耕地和林地，人均粮食产量下降，森林覆盖率降低，因此主要选取森林覆盖率、林地面积比重、人均耕地面积和地均固定资产投资等10项指标；响应层指标是通过状态层的反馈在生态环境和社会经济方面做出的响应，由于耕地所占比重大，建设用地需求量大，人地矛盾突出，因此主要选取人均GDP、固定资产GDP比重和人均公园绿地率等8项指标，具体指标见表1。

表1 绥化市土地生态安全评价指标体系Tab.1 Indicator system for land ecological security assessment in Suihua

2.2 数据标准化处理

由于原始数据性质和单位不同，不能直接进行比较，通过极差归一化对正向和负向指标进行无量纲处理[4]，不同性质的指标对土地生态安全的影响是不同的，正向指标值越大，说明土地生态安全状况越好；负向指标值越大，说明土地生态安全状况越差。具体公式为：

(1)

(2)

式中，Mi为指标的现状值，Mmax为对应相关指标中最大值，Mmin为对应相关指标中最小值，Si为指标标准化处理后的数值，i为第i项指标，a为常数，取值为0.9。

2.3 权重值计算

为避免主观赋值造成的偏差，本研究评价指标权重采用客观赋值法来确定，熵值法和变异系数法是具有代表性的客观赋值方法，熵值法能够客观准确地确定指标权重，但对异常数据计算偏差较大，变异系数是用来衡量各项指标取值的差异程度，可以弥补此缺点[16]，因此把两种方法结合进行综合权重计算。

2.3.1 熵值法计算公式

(3)

计算第j项指标的熵值：

(4)

其中k的取值，k=1/ln(n)

计算各项指标的权值：

(5)

其中dj表示第j项指标的熵值，j为指标项，m为指标项数量，wj表示各指标权值。

2.3.2 变异系数计算公式

(6)

(7)

式中，Wi为各项指标的权重值,Bi是第i项指标的变异系数,i是第i项指标。

2.4 土地生态安全指数

采用综合指数法对土地生态安全评价指标的安全指数进行计算[7]，具体计算公式如下：

(8)

式中，A表示土地生态安全综合指数，Ci为标准化后的数值，Wz为各指标综合熵权，i为第i项指标。结合绥化市土地生态安全现状，参考相关研究，将土地生态安全等级划分为不安全、较不安全、临界安全、较安全和安全5个等级[17],见表2。

表2 绥化市土地生态安全等级标准Tab.2 Ecological security grading standards for land in Suihua

2.5 灰色关联度法

由于影响土地生态安全的影响因素很多，其影响大小各有不同，因此在对该区域土地生态安全水平评价的基础上，对影响土地生态安全的压力、状态和响应因素进行分析，通过灰色关联度法[18]以压力、状态和响应因素为比较序列，以土地生态安全指数为参考序列进行关联度分析，找到主要影响因子，提升土地生态安全等级和提出改进措施。

假设参考序列为Y0,比较序列为Yi,具体为：

Y0=(y01,y02,y03,…,y0n)

Yi=(yi1,yi2,yi3,…,yin)

运用均值对数据进行无量纲处理,具体公式为：

(9)

比较序列和参考序列在各时刻的差：

ξi(k)=

(10)

为防止关联度系数过多导致信息分散和方便比较，采用关联度进行计算[19]，具体计算公式如下：

(11)

式中，gi为关联度，n为对应元素的个数，ξi(k)为关联系数，k为每个比较对象的指标个数，i为比较数列的个数。

3 结果与分析

3.1 绥化市土地生态安全水平分析

3.1.1 绥化市土地生态安全综合水平分析

绥化市土地生态安全评价指标权重值和生态安全指数值见表3和表4。

表3 绥化市土地生态安全评价指标权重值Tab.3 Weight values of land ecological security assessment indicators in Suihua

表4 2010—2019年绥化市土地生态安全指数值Tab.4 2010—2019 land ecological security index for Suihua

图1 2010—2019年绥化市土地生态安全指数值Fig.1 2010—2019 land ecological security index for Suihua

绥化市2010—2019年间土地生态安全综合指数呈波动上升趋势，在 0.4～0.7之间变动，处于临界安全和较安全2个等级，2010—2016 年绥化市土地生态安全处于临界安全状态，2017—2018年处于较安全的状态，2019年处于临界安全状态，整体向较安全方向发展，这主要是由于2010—2019年正处于《绥化市土地利用总体规划(2006—2020年)》实施的关键时期，总规中对土地利用结构进行调整，下达土地利用控制指标，加强耕地资源的保护，禁止占用基本农田，土地生态安全逐渐得到改善，总体上向较安全的状态转变；2010年生态安全综合指数为0.437 6，处于临界安全等级，2010—2011年有所下降，主要是由于区域内林地面积减少对土地生态安全造成压力；2012—2013年一直处于平缓上升状态，主要是由于市区内棚户区改造力度的加大，提高城市土地利用集约度，减缓土地生态安全压力；2014—2015年又有所下降，主要是由于2014年绥化市制定城市总体规划，加大中心城区建设力度，加强主干道和支路路网建设，城市交通运输用地面积加大，给土地生态安全带来压力，所以2015年后土地生态安全综合指数有所下降；2016—2017年上升幅度较大，2017年土地生态安全综合指数达到最大值，主要是由于近些年来绥化市加快农业生态示范区和农业综合开发试验区建设，利用寒地黑土生态资源发展绿色生态观光农业，改善城市生态环境， 2016—2017年绥化市进行生态园林城市的建设，加大城市公园和广场建设，城市绿化面积增加，缓解土地生态安全压力，2018—2019年又有小幅度下降，主要是由于农村人口流失导致部分土地抛荒闲置，给土地生态安全带来一定压力。

3.1.2 压力层土地生态安全分析

绥化市土地生态安全压力指数整体呈波动状态，2010年压力指数为0.179 5，2010—2012年呈下降状态，从 2010年的 0.197 5 下降到 2012 年的 0.116 5，主要是由于绥化市“十三五”规划期间不断优化工业结构升级和布局，减缓对土地生态系统的压力程度；2010—2012年呈上升状态，主要是由于农业生产过程中农药和化肥使用量增加影响土地生态安全状态；2013—2016年又呈缓慢下降状态，主要是由于全市加强生态文明建设，严格实施环境污染治理，减缓土地生态安全压力；2016年后又呈上升状态，主要是由于城市化水平的提高，城市人口数量增加给用地带来一定压力；2017年压力指数达到最高值，为0.206 7，经过计算可知农用化肥施用量较上一年增加了2.61%，农药使用量增加了1.83%，经济密度由377.46万元/km2增长到396.95万元/km2，农药和化肥使用量逐渐增加使土地环境压力增大，加速土壤污染，影响土地利用效率，降低生态安全水平；2017—2018年又略有下降，主要是由于随着现代农业发展，加强基本农田保护，治理盐碱地，加大水土流失治理力度，减少对土地生态安全的压力；2019年又呈小幅度上升，主要是由于近郊农业蔬菜大棚对农用塑料薄膜使用量的增加使得土地生态安全压力有所增加。

3.1.3 状态层土地生态安全分析

绥化市土地生态安全状态指数总体呈现逐年增高的状态，但在2015年和2019年略有降低，降低幅度不大，具体变化状态为，状态指数由 2010 年的 0.147 4 上升到 2014 年的 0.247 5，土地生态安全指数平稳提高，主要是由于城市化进程的加快使得城市各项基础设建设更加完善，城市土地利用结构逐渐完善，随着国土空间规划的实施，土地空间布局更加合理，促使其土地安全生态质量平稳上升；2015年出现明显下降，其值为0.183 9，主要是由于森林覆盖率、林地面积、第一产业比重和农电集约度降低，林地面积减少给土地生态安全带来压力，农电单位面积利用率和第一产业比重降低，使得区域经济压力增大，也使土地生态安全压力增大；之后又缓慢上升，由2016年的0.217 4上升到2018年的0.268 3，主要是由于造林面积增加使土地生态安全状态好转；2019年又出现小幅度下降，主要是由于人均耕地面积减少使得土地生态安全状态发生变化，其中，2010年状态指数为最低值，2018年状态指数为最高值。

3.1.4 响应层土地生态安全分析

绥化市2010—2019 年土地生态安全响应指数总体呈波动上升状态，2010年响应指数为0.092 8，2010—2011年间略有下降，2012—2013年处于上升状态，主要是因为绥化市新建西湖、东湖、唯恋、唯实公园、森林植物园，增加城市绿化面积，为市民提供休闲娱乐场所，提高城市人均公园绿地面积，改善了绥化市土地生态安全状况；除2014年、2016年、2019年有小幅度下降外，其他年份均呈上升状态，2014年、2016年、2019年响应指数呈下降趋势，主要是因为固定资产投资这三年都增加，固定资产投资越大，越不可持续，使其响应指数降低；2018年达到最大值，其主要原因是前期人口的快速增长以及城市建设对土地的需求量大，使人均耕地面积减少，破坏土地生态环境，使土地生态安全状态受到威胁。

3.2 绥化市土地生态安全主要影响因素分析

2010—2019年绥化市土地生态安全影响因素的灰色关联度值见表5。

表5 2010—2019年绥化市土地生态安全影响因素的灰色关联度值Tab.5 Grey relational grade values of influencing factors on land ecological security in Suihua from 2010 to 2019

影响绥化市土地生态安全状况的因素很多，从灰色关联度分析结果来看，2010—2019 年影响土地生态安全的主要因素有GDP增长率、森林覆盖率、25°以上耕地百分比和万元GDP能耗，与土地生态安全的关联度较大，人口自然增长率与土地生态安全关联度较小。从各年份灰色关联度值来看，2010—2012年地均固定资产投资、农民人均纯收入与土地生态安全关联度较大；2010—2013年城市人均公园绿地面积、人均粮食产量、人均耕地面积与土地生态安全关联度较大；2014和2018年GDP增长率与土地生态安全关联度较大；2014—2019年GDP增长率与土地生态安全关联度较大；2016—2017年万元GDP能耗与土地生态安全关联度较大；2017年评价指标与土地生态安全关联度关系最密切，关联度较大的因素最多；2014—2016年、2018—2019年评价指标与土地生态安全关联度较大的因素较少；2012年人口自然增长率、地均固定资产投资、人均粮食产量、人均耕地面积、第三产业比重、城市人均公园绿地面积、人均GDP、农民人均纯收入与土地生态安全关联度较大，表明人口的增长和经济的发展加大土地生态安全压力，对土地生态环境造成一定破坏；2014—2016年、2018—2019年GDP增长率与土地生态安全关联度较大，说明经济因素对土地生态安全的影响较大，为土地生态安全提供基础和保障；2017年共有15项指标与土地生态安全关联度较大，土地生态安全水平最高，处于较好的发展状态，受经济、社会和环境多种因素的共同作用；GDP增长率、地均固定资产投资、人均粮食产量、城市人均公园绿地面积、人均GDP等5项指标是2010—2019年间与土地生态安全关联度较多的指标，说明经济增长、环境绿化和人均粮食产量对土地生态安全的影响较大，通过增加城市绿化面积，提高地区经济，改变土地利用方式，才能使土地生态安全向更安全方向转变。

4 结论与建议

4.1 结论

1)绥化市土地生态安全水平总体呈波动上升趋势，安全等级由临界安全向较安全状态转变。其中，2010—2016 年土地生态安全水平呈波动变化，2017年生态安全指数达到最高值，2018—2019年呈下降趋势，2010—2016年、2019 年绥化市土地生态安全为Ⅲ级，2017 和 2018 年土地生态安全为Ⅳ级。

2)从准则层的安全指数数值来看，压力、状态和响应指数总体呈波动上升趋势，压力指数波动较大，2017年压力指数最大，农用化肥施用量、农药使用量和经济密度均为最大值；状态和响应指数相对稳定，2018年状态指数值最大，森林覆盖率、林地面积、25°以上耕地、人均粮食产量和人均耕地面积都达到较高水平，土地生态安全状态较好；2018年响应指数值最大，人均GDP达到最大值，说明绥化市土地生态安全状况得以改善。

3)从灰色关联度结果来看，GDP增长率、森林覆盖率、25°以上耕地百分比和万元GDP能耗4项指标与土地生态安全关联度较大，主要影响土地生态安全状态，可以通过改善经济状况，积极植树造林，发展循环经济，节能减排，坡地退耕还林等措施来提高土地生态安全水平。

4.2 建议

本研究以时间序列分析绥化市土地生态安全水平，运用PSR-EES模型和灰色关联度法，能够较好的分析绥化市近10年土地生态安全状态，为了能够更全面优化绥化市土地安全状态，后续研究从空间上分析土地生态安全水平和影响因素，在评价指标体系构建上增加驱动力和影响准则层，运用多种分析方法对土地生态安全进行预测。针对目前绥化市土地生态安全状态，建议：积极发展二、三产业，提高地区经济发展水平，以高效发展的经济带动区域土地生态安全水平的提升；完善城市公园和广场绿化，提高绿化水平；25°以上耕地要退耕还林还牧，减少水土流失；提高能源利用效率；加大环境治理力度，减少化肥农药和地膜使用量；严禁占用耕地，加强水土流失治理，加大农田水利设施建设，减轻对土地资源所造成的破坏；推进经济欠发达区域后备土地资源的开发，提高农业机械化、电气化和科技化水平，提高土地集约利用程度；加大对寒地黑土资源的保护力度，协调好人和土地之间的关系，合理适度地利用土地。