我国西部生态脆弱性的评估:预控研究

尚虎平

(兰州大学 管理学院，甘肃 兰州730000)

一、问题的提出

2011年3月10日云南省德宏傣族景颇族自治州盈江县发生5.8级地震，共造成25人死亡，全县共有28.25万人受灾，此次地震又一次引起了社会对西部生态脆弱性的警觉［1］。

实际上，在刚过去的一年中，由西部生态脆弱性引致的自然灾害已经愈加频繁。青海省玉树县2010年4月14日晨发生两次地震，使得2220人遇难，70 人失踪［2］。同年 5、6 月间，重庆垫江、梁平、涪陵、彭水等12个区县遭受大风、冰雹、暴雨灾害，使89.78万人受灾。从2010年7月18日开始，长江上游地区普降暴雨，四川省广安市渠江广安城区段水位上涨达25.66米，这是自1847年以来广安区发生的最大洪水灾害［3］。此后，由此引发的灾害逐渐扩大，按照国家防汛抗旱总指挥部办公室7月21日报告，在此次灾害中全国25条河流发生了超历史大洪水，27个省区市受灾，受灾人口1.13亿，直接经济损失约1422亿元［4］。7月28日晚至29日，祁连山区普降大暴雨引发泥石流洪水灾害，造成经济损失3124.25万元。时至8月，甘南藏族自治州舟曲县突降强雨引发破坏性极强的泥石流，共造成1435人遇难，330人失踪［5］。几乎与此同时发生的四川震区新城特大山洪泥石流造成全省576万人受灾，因灾直接经济损失约68.9亿元，汶川地震后重建即将交付的映秀新城被淹，面临二次重建［6］。此后的时间里，西部的生态灾害仍频。上溯几年，西部生态脆弱性引发的生态灾难更触目惊心:西南地区的低温雨雪冰冻灾害使得11874.2千公顷农作物受灾，因灾直接经济损失1516.5亿元;汶川大地震使得四川、甘肃、陕西、重庆等省(市、区)417个县受灾，受灾人口4625.6万人，因灾死亡69227人，失踪17923人，直接经济损失达8523.09亿元;新疆大部分地区持续高温使1867.6万公顷天然草场严重受旱，粮食产区大面积受灾，一些地方几乎绝收;攀枝花——会理地震导致川滇两省126.9万人受灾，直接经济损失36.2亿元;宁夏严重干旱致98.7万人受灾，多处甚至绝收;西藏发生强降雪，10万余人受灾［7］，等等。

目前来看，由西部生态脆弱性引发的各种灾害仍然有继续蔓延，甚至向其它地区扩大的趋势，而从过去几年政府的应对措施来看，其效果仍然不甚理想。各地，甚至中央政府也以“救火为主”，有效的预防手段尚未出现。为了解决这个问题，人民网的“环境频道”在2011年1月21日专门邀请了相关领域的专家进行探讨，但仍然未找到行之有效的措施。从笔者2011年1月6日分别在SPRINGER和中国知网(CNKI)以“China’s(Chinese western ecology)vulnerability”和“西部生态脆”(由于国内将vulnerability翻译成“脆弱”、“脆性”，这样可以避免漏掉资料)检索到的169篇国际文献和124篇国内文献的分析来看①之所以选SPRINGER数据库是因为笔者考虑到SCI、SSCI、EI数据库的学科倾向性过于明显，对于跨学科研究涉及较少，而SPRINGER既包括理学、工学，也包括人文学科、社会科学;既包括期刊文章，也包含书本章节，更有利于从多学科、跨学科的角度来了解目前的研究现状。，在国际范围内，Wang et al.(2007)、Bennett(2008)等对我国西部生态脆性修复项目进行了梳理［8-9］，Li et al.(2010)、Zhao(2002)等对生态破碎度做了考察［10-11］，Fiona(2010)、Liu et al.(2009)等对生态植被完整性进行了研究［12-13］，New和Xie(2008)、Jim与Yang(2006)等对三峡项目对生态脆弱性的影响进行了预测［14-15］，Tilt(2008)、Squires et al.(2010)等对西部经济社会发展对生态脆性的促动和生态脆性宏观管理进行了探讨［16-17］;在国内文献中，谭秀娟、郑钦玉(2009)、张颖、王万茂(2004)等对我国西部生态足迹进行了计量［18-19］，张秀明(2009)、荀丽丽、包智明(2007)等对政府应对生态脆弱性的各种生态补偿进行了探索［20-21］，任保平、陈丹丹(2007)、董锁成(2005)等对西部大开发中的生态脆弱性进行了研究［22-23］，周永娟、王效科、欧阳志(2009)、高鸿雁(2010)等对西部生态环境总体现状进行了初步探索［24-25］。总体而言，目前国际、国内对于以我国西部生态脆弱性评估来预防和控制生态危机、生态脆性的研究还是一个盲点，至少是一个很少被触及的研究领域。然而，正如管理学家Magretta(1999)所指出的，“不能评估就无法管理”［26］，由于对西部生态脆弱性评估，尤其及时评估的不足导致了以政府为主的公共管理主体不能有效应对愈来愈频繁的西部生态灾害问题。实际上，从评估学角度来看，所有评估都具有预防控制的功能，从这个意义上来说，我们很有必要以评估的方式来为预防和控制西部生态脆弱性的扩大、脆弱性诱发的生态危机扩大提供客观的决策数据、决策信息。

二、我国西部生态脆弱性的发生与应对机理

尽管由加拿大统计学家Rapport、Friend、Costanza等(1979;1998)提出［27-28］，因经济合作与发展组织(OECD)和联合国环境规划署(UNEP)而发扬光大的PSR(Pressure-State-Response)生态脆弱性发生、响应机理模型有着广泛的影响力［29］，但随着生态脆性复杂性的提升，PSR模型逐渐不能应付越来越多由生态脆弱性引发的生态危机了。笔者收集了汶川大地震、祁连山泥石流、广安市超级大暴雨、新疆创历史记录的干旱、西南低温冰雪、攀枝花-会理地震、西藏强降雪等99例我国西部生态脆弱性从发生到应对(控制)结束的案例，通过统计分析开发出了一个生态脆弱性从压力、状态到响应的一般模式，如图1，它是对PSR模型面向我国西部的本土化改进①案例收集、统计分析、模型构建过程笔者另文交代，此处限于篇幅所限略去详细论证过程。。

笔者构建的生态脆性发生、响应模型中，由地下水的超采、树木过度砍伐、人口密度激增、可耕地下降、森林覆盖面积减少、泥石流频发等“问题”逐渐积累形成了生态“压力”。压力集聚之后便诱发了生态“脆弱性状态出现”，此时的“脆弱性状态”对于政府为主的应对主体来说是一个黑箱，究竟如何应对此时的脆性状态，所有应对主体都缺乏脆性的确切信息，如果此时应对，往往是盲人摸象，不能对症下药。为了了解脆性弱状态的真实情况，使“黑箱”变为“白箱”，需要对脆性状态进行评估，在评估过程中需要设计出科学的评估准则、筛选出科学的评估指标体系、选择合适的证据数据(Evidence Data)，进而实施评估。实际上，评估的过程只是使“黑箱”去黑化的过程，因此它更多地属于“灰箱”，因为一些脆性状态搞清楚了，还有一些脆性状态并不清晰，在评估实施产生评估结果之后，整个脆性状态才趋于明朗，出现了“白箱”——了解了脆性究竟由何种原因引起，脆性的严重程度如何，究竟如何有针对性地应对。在变成白箱之后，就需要采取警察应对警情式的应对，图中用红色表示，代表应对的迫切性与及时性，它包含了生态脆性危机应对的因素在里面。在以政府为主的应对主体按照脆性评估结果有针对性的响应之后，生态脆性便趋于缓和甚至解决，于是出现了人们期望的健康状态，这就是模型中绿色的含义。

图1 我国西部生态脆弱性发生、响应的机理

按照我们构建的模型来看，生态脆弱性的解决必须关注4方面问题:第一，把握好生态问题从积累、形成压力到集聚的过程;第二，对脆弱性状态出现的可能性的预判，预测脆性状态可能的程度并力争进行前馈式干预;第三，通过对脆弱性状态评估标准设计、评估指标筛选、证据数据选择，实施脆性状态评估，了解目前脆性的种类、强度、诱因;第四，依据评估的结果由政府为主吸收其它主体参与对生态脆性进行危机管理、日常应对，从而将生态脆性消弭于无形。在这4者之中，最关键的是生态脆性评估环节，因为只有通过评估，社会、政府与其它干预主体才能了解脆性的具体状态、强度、诱因，才能有的放矢的进行干预与危机管理，如图1所示，所有针对性的干预环节都依赖于评估结果的指导，而评估之前的前馈式预防干预则属于盲人摸象式的干预，尽管我们很欢迎此类干预，但它毕竟缺乏可靠性，充满了盲动性，真正有效的干预还是在获得评估结果之后有针对性的反馈式干预。

三、我国西部生态脆弱性评估预控的主要内容

与解决生态脆性的4个环节相适应，要解决我国西部生态脆性频发问题，就需要针对这些方面进行有针对性的研究，而从我们上文总结的国际、国内的研究现状来看，目前对第一、第二、第四环节的研究较多，但对第三个环节，即通过对脆弱性状态评估标准设计、评估指标筛选、证据数据选择，实施脆性状态评估，了解目前脆性的种类、强度、诱因的研究还非常缺乏，这使得几乎所有研究不能触碰到西部生态脆性的内核，不能提供生态脆性的强度数据、变化趋势数据、类型学数据、诱因数据等等，使得脆性发生前的预防式应对、脆性发生过程中及时干预、脆性发生后反馈控制式干预均不能做到有的放矢。为了解决这些不足，笔者认为在进一步的研究中，应重点加强对于我国西部生态脆弱性评估的研究，通过提升评估研究的质量，我们最终可以实现用科学的评估结果来预防、控制西部生态脆性的目标，这实质上是一种评估预控的出路。

具体而言，评估预控的实现过程为:西部生态脆弱性评价的数据源确定与数据库、数据集市、数据仓库构建→西部生态脆弱性评估指标体系聚类挖掘与赋权→西部生态脆弱性评估实施→西部生态脆性与地方政府绩效的协同度评估→将结果返回到西部生态脆性数据仓库，构成“脆性结果集市”、“协同结果集市”→挖掘结果与影响因素的关系→政府应对策略探索，具体环节与流程如图2所示。

(一)西部生态脆弱性评价的数据源确定与数据库、数据集市、数据仓库构建

首先，明确预控评估的操作性范围的“西部”是采用国家西部大开发政策中确定的西南五省区市、西北五省区和内蒙古、广西以及湖南的湘西、湖北的恩施两个土家族苗族自治州组成，即“10+2+2”，也就是“泛西部”的范围，这些地区幅员面积约约占全国总面积的71%，总人口约全国总人口的29%。

其次，梳理与这些地区相关的生态脆弱性数据库、信息系统理论，寻求整合 GIS、EIS、GOOGLEEARTH等不同数据库的合理方式。

第三，通过清理、清洗与西部生态脆性密切相关的遥感数据(RS)、地理信息系统(GIS)、全球定位数据(GPS)、GOOGLEEARTH、环境模拟系统(EIS)，并收集各种统计年鉴、环境年鉴、气候年鉴、地质数据库、生态足迹等数据，结合实地调查获得的人民对于生态的反响、政府对于生态的反应、社会对于生态的态度等数据，经过ETL(抽取、转换、加载)处理，输入MS SQL SERVER、ORACAL等数据库、数据挖掘软件，构建出西部生态脆性数据库，并利用这些软件的数据仓库构建功能，构建出“指标数据集市”、“生态脆性数据集市”，然后利用自底向上模式，将数据集市链接为面向“脆弱性”主题的数据仓库。另外，在我们评估获得结果之后，还要在数据仓库中增添“脆性结果集市”、“脆性与政府绩效协同结果集市”。

图2 西部生态脆弱性预控评估的内容与过程

(二)西部生态脆性评估指标体系聚类挖掘

本质上来说，政府绩效评估指标设计是个逐层赋权聚类问题。研究者或者实践者一般都需要在脆弱性现象与时间组成的坐标中选择显性、半显性、隐性的生态脆弱性现象、伴生现象等并对其进行逐层聚类，并将聚类产生的代表(指标)用某种属性名词概括为指标名称(图3)。在生态脆性估指标的设计过程中，可以将脆弱性的整体情况依据显性、半显性、隐性的现象、伴生现象(图3中的散点)聚类为某几个一级指标来考察，如图中的a1、b1、c1、d1、e1，然后对其赋权。所有一级指标的权重之和为1，意味着通过聚类，将生态脆弱性的所有需要考核的方面抽象、约简为了5个方面，并以其代表脆弱性的所有方面，对它的评价大致等同于对整个生态脆弱性的总体评价。在一级聚类之后，根据脆弱性评估所需要的精确度，还会继续在一级指标内继续进行二级、三级，甚至有的评估需要聚类到四级、五级指标，所有级别的指标都需要在一级指标赋权作为总和的情况下，逐级分解赋权。可以说，分级聚类没有尽头，但现实一般只需要聚类到三级指标即可，图3也只标示到二、三级指标，即 a2、b2……;a3、b3……。

图2 生态脆弱性评估指标分层赋权聚类原理

在我国西部脆弱性评估指标的聚类中，首先需要聚类出指标草集，也就是指标的“草稿”，具体可以使用神经网络、决策树等聚类挖掘方式，这是一个比较粗放的聚类过程。由于“草集”过于粗放，还存在着“噪音”和“过拟合”问题，需要进一步的正则化，具体可以采取FP-TREE、APPRIOR等关联规则方式，将毫无关联的“噪音”指标消解掉。

消解掉“噪音”后的指标仅仅是聚类产生的指标集合，还不是规范的指标体系，因为它还缺乏权重，需要进一步赋权。笔者认为，在所有赋权方法中，熵值法不需要对数据的分布形态进行任何假定，这正好符合我国西部生态脆弱性评估指标赋权中在各类异质性数据中赋予生态脆弱性指标权重的需要，可以弥补数据挖掘赋权的不足。需要强调的是，利用信息熵赋权的只是三级指标，二级指标、一级指标的权值能够按照“分层聚类”的结果自动加和出来。具体过程为:

其次，设有m个测度对象、n项测度指标，形成指标数据矩阵 I=(iαβ)m×n，对于某项指标 iα，指标iαβ的差距越大，该指标提供的信息量越大，其在综合测度中所起的作用也越大，相应的信息熵越小，权重越大;反之，该指标的权重越小;如果该项指标的指标值全部相等，则该指标在综合测度中不起作用。接着，将 iαβ转化为比重形式的 ραβ，如式(1)，

然后定义第β个指标的熵为式(2)，

最后，定义第β个指标的熵权wδβ为式(3)，

其中 wδβ∈［0，1］，且经过这3 个阶段，指标集中的三级指标就具有了权重。

(三)西部生态脆弱性评估实施

在指标体系筛选、赋权完成之后，便可以利用筛选出的指标体系依据脆弱性评估的一般模型进行评估。实际上，日常人们所谈论的“生态脆弱性”是一个笼统的概念，它具体包括单项生态脆弱性，比如水土流失、林木毁坏、干旱等;也包括总体生态脆弱性，也就是一定时期内由多种单向生态脆弱性综合引发的生态脆弱性。在我国西部生态脆弱性评估中，必须包括这两方面内容。当然，作为预控性质的评估，还有一个关键的环节，即评估生态脆弱性的变动趋势。

1.单项生态脆弱性评估。也就是在应用开发出的指标进行评估的过程中，对每一个指标引发的脆性都进行判别，而非与其它类的评估一样只着眼于总体评价。因为任何一项单项生态脆性都可能引发生态危机，如舟曲泥石流、云南大旱、玉树地震等单项生态脆性都已经构成了生态危机，这时候生态脆弱性已经超过了警戒值，到了非介入不可的地步，在这种情况下，整体脆弱性评估暂时让位于单项生态危机，此时的评价模型如式(4)所示。由于特定指标i的脆性值达到了危机标准值(危机标准值本研究按照国际生态脆性标准、我国西部脆性历史数据确定)，此时脆性值V便可以简约等于此项指标的脆性值vi，它代表了单项生态危机的到来，需要政府及时介入，这也是进行生态危机管理的决策依据。

2.一定周期内的总体生态脆弱性评价。单项指标引发的生态危机毕竟不是生态脆弱性存在的常态，更普遍的情况是脆性在一定程度上存在，但却未引发危机，对于这种情况的把握与应对需要每隔一段周期(一般为一年)进行一次综合评估，这需要应用指标体系在每年度末进行综合评价，其一般评价模型如式(5)所示，

其中，qi为各指标的初始化值，wi为各指标的权重。是生态良好度(非脆弱性)值，它是一个标准化比值且 0≤表示各指标综合评价后获得的脆弱性数据占极端脆弱性和的比例，最理想的生态情况是已评价出的脆弱性情况与所有极端脆弱性情况之和相等，即其值为1，代表所有的脆性都已发生，但却未引发危机，这是最良好的生态环境。然而，这种理想情况一般难于发生，于是我们就需要评价脆弱性度，它是良好度与理想度1的差的绝对值，这就是一定周期内的生态总体脆弱度。

3.生态脆弱性变化趋势评估。这是对一定时期内特定范围内生态脆弱性变动趋势的测评，其评估模型如式(6)，

其中Vc为脆弱性变化度，vt0为特定地区评价初始期的生态脆弱性值，vtn为该地区评价截止期生态脆性值，T为变化的时间间隔。

所有以上的生态脆弱性评估都可以利用筛选出的指标体系，立足于整合出的数据库中的数据，必要时实地调查的数据对西部12省区与两个自治州进行生态脆弱性评价，评价的范围包括所有这些省区市的地级区划单位(按照2009年国家统计年鉴，共有153个)。

(四)西部生态脆弱性与地方政府绩效的协同度评估

评估生态脆弱性的目的在于提高政府为主的其他管理主体及时应对生态脆弱性的能力，改善生态管理水平。然而政府应对生态脆弱性的一个基本价值前提在于其将生态作为其绩效的有机组成部分，将消弭生态脆弱性与增加地区GDP一样看待，从而在追求绩效改善的同时带来生态环境的改善，这是一种基于生态的绩效观(政绩观)［30］。生态改善与政府绩效的同趋性就是生态脆弱性与地方政府绩效的协同度问题，对其评估可以把握政府在推进工作的同时，将生态改善置于何种位置。笔者认为，预控评估的是政府综合性绩效(整体绩效)与生态脆弱性的协同度问题，之所以不选择评估生态对口管理职能部门绩效与生态脆弱性的协同性进行评估，是因为在很大程度上，特定层级地方政府职能部门在目前的政府预算体制、管理体制下，只是该级政府实现其关键绩效目标的工具，这方面的典型例子就是各地政府围了GDP的提升，将招商引资的指标下放到每个职能部门，甚至妇联、残联都有任务。鉴于此，我们认为生态归口管理职能部门的生态治理绩效完全取决于所属的地方政府对改善生态所持的基本价值取向，如果它认为重要，可以在预算、人事、执行上提供支持，否则就可能使应对流于形式。地方政府应对生态脆弱性的基本价值观可以从其绩效与生态脆弱性的协同度评估中管窥一斑。政府绩效与生态协同度评估可以采用协调度耦合模型，如式(7)、(8):

设正数i1，i2，…，im为评估生态脆弱性的m个指标;设正数p1，p2，…，pn为评价本地方政府绩效评估的n个指标(Performance indicator)，则有式(7)，

(7)为特定阶段总体生态脆弱性评价函数和地方政府整体绩效评估函数。式中，，αj、βj为相应于ij的上下限值，p'i按照类似方法定义。这样便有了地方政府整体绩效与生态脆弱性的耦合度(C)的评估模型，即式(8)，

显然，0≤C≤1，C=1时，耦合度最大，C=0 时耦合度最小。在用此模型评估时，耦合度越大，则说明政府获得绩效的过程中对于生态脆弱性的促进越大。由于生态脆弱性是生态的非良性状态，耦合度大则说明政府获得绩效的过程中损坏了生态，加剧了生态恶化。

在评价地方政府绩效时，可以开发一套指标体系，也可以采用已经开发出的各类较为科学的指标体系。我们建议，生态脆弱性与政府绩效的协同评估按照每年评估一次的周期展开，评估对象也包括西部153个地级政府范围。所有的脆弱性评估、协同评估既可以用已建好的数据库、数据仓库、数据集市在MS SQL、ORACAL等软件中采用结构化语言的方式输出结果，也可以用SPSS、STATA等统计软件操作。

(五)政府及时预控西部生态脆弱性的策略

笔者认为，生态脆弱性应对本质上属于公共管理问题，它需要以政府为主体，尽量吸纳、引入其它主体参与生态治理，实现从政府生态管理到生态公共治理的转变。在此过程中，政府仍然为主导，其应对策略、措施需要按照评价模型的式(4)、(5)、(6)、(8)的评价结果进行，如表1 的矩阵所示，政府在面对单项脆弱性、特定时段整体脆弱性、特定时期脆弱性变化趋势以及脆弱性与本地政府绩效协同度4种情况时，需要权变地做出合适的应对策略。此处仅列部分，具体策略需要根据特定地域、特定种类的脆弱性评价结果来确定，此处提出的策略矩阵是一个“工具箱”，可供西部地方政府来选择使用。

应对矩阵提供的是一套类似于政府工具的策略集合［31］，这些策略因脆弱性种类、评价结果的不同应该有所不同。

以单项生态脆弱性的评估与应对为例来说，比如针对由干旱引发的单项脆弱性，在评估的过程中，可以采用脆弱性评估模型(4)来对其评价，在应对的过程中，如果脆弱性评价结果显示脆弱性程度仅为轻度状态，“应对主体”可能只需要“本地职能”，也就是本地政府中主管生态保护的职能部门出面就行了;而如果评价结果显示脆弱性为中度、重度，则应对主体就需要扩大，可能需要本地政府协调所有职能部门来进行应对，甚至还需要与上级政府联动，动员社会组织如红十字协会、青年志愿者协会、国际救援组织等共同应对。在应对融资上，做法与选择应对主体类似，如果程度较轻，则可能只需要每年正常拨付到职能部门的公共财政预算经费就足够应付，而如果评价结果显示脆弱性达到了中度甚至更为严重，则可能需要向上级政府申请应急拨款，甚至还需要动员社会捐助，或者采用BOT、BTO、发行生态彩票等方式来进行融资。在具体应对策略、策略执行、应对绩效评估、应对问责、应对及时性等选项上，也都与“应对主体”、“应对融资”的权变做法类似，根据脆弱性评估结果来相机选择合适的工具。

表1 政府可能的应对策略矩阵(工具箱)

特定时段整体脆弱性、特定时期脆弱性变化趋势以及脆弱性与本地政府绩效协同度的应对操作，与单项生态脆弱性的应对没有太大区别，都是依照评估结果显示的脆弱性程度在工具箱中选取可行的工具。当然，表1的矩阵和工具箱，仅提供了最常见的参考性工具，在实际的应对中，我们还可以“制造”、“创造”、开发更多的工具，把工具箱做得更大。

四、结语与展望

我国西部生态脆弱性不是一个新话题，然而近年来因它而发生的生态危机日渐频繁，且有向其它地域扩散的趋势，值得社会各界的警醒。从笔者所梳理的国际、国内对于我国西部生态脆弱性研究的学术文献来看，目前学界普遍忽视了以脆弱性评估来预防、控制我国西部生态脆弱性的研究。在笔者看来，由于学者是社会的眼睛和大脑，在学界对此不重视的情况下，社会实践部门一般更难于提前洞悉以评估来达到生态脆弱性预控的策略。正是基于这种判断，本研究在结合我国西部生态脆弱性实际发展了PSR模型的基础上，探索性地提出了一套以西部生态脆弱性评估为工具的预防、控制我国西部生态脆弱性的研究设想。目前来看，尽管这些设想较为符合我国西部实际情况，但还有一些问题后续研究亟待开展:

(一)构建西部生态脆弱性评价数据库。此类研究包括利用已有的涉及西部的GIS、GPS、GOOGLEEARTH、EIS、环境统计年鉴数据，以及调查所得的西部各地人民对于生态的情感、态度数据构建出“西部生态脆弱性”数据库，并利用数据挖掘(DM)技术在其中挖掘生态脆弱性评估指标、利用指标评估目前生态现状、利用关联关系挖掘生态脆弱性与贫困、过度砍伐、过度放牧、二氧化硫排放等的关系，为进一步响应、干预打下基础。

(二)开发科学的西部生态脆弱性评估准则。评估准则是评估的最终目标指向，有人认为是评估的价值追求［32］，笔者也认可这种说法。这类研究需要廓清我们对西部生态评估采用人类功利性目的优先的准则，还是自然至上的法则;是要采用可持续发展观点，还是采用“保障经济增长势头”的准则。实际上，评估准则问题是为评估结果加“+”和“-”号的问题。

(三)设计、筛选出西部生态脆弱性评估的科学指标体系。从评估学的角度来说，指标体系是破解组织管理黑箱的钥匙，在生态脆弱性评估中，评估指标体系也是开启脆性状态这个“黑屋子”的钥匙。尽管目前我国在这方面有了一些很初级的探索，但这些探索还过于零散、应用领域过于狭窄，还没有能够设计、筛选出能够真正评估西部生态脆弱性的指标体系，这需要在进一步的探索中加大力度去解决这个问题。

(四)选取科学的、有代表性的证据数据。有了评估指标体系才是“万里长征走完了第一步”，究竟如何实施评估，根据评估学的一般流程来说，还需要选取脆性状态的证据数据。一般而论，任何指标体系都有无数个证据数据，但究竟哪一个数据的信度、效度更高，则需要进行科学的选取，这也是任何一种评估都面临的难题。从已有研究来看，目前还没有解决此类问题的文献，这是今后西部生态脆弱性评估研究中亟待加强的方面，否则开发出的脆性评估的指标就可能流于形式。

(五)探索有效实施评估的路径。有效实施评估的路径涉及评估周期的问题，也涉及评估地点的选择问题(特别是典型评估)，还涉及对生态脆弱性变动发展性的评估问题(时间序列性的评估)，这些问题都需要今后加强探索。

(六)评估实施中的生态危机管理。生态脆弱性评估不同于其它领域的评估，其它类评估只要评价出总体状况便很少去追究单个指标的极值和奇异值;生态脆弱性评估则不同，它需要特别留意单个指标比如土地沙化、地震预兆的极值和奇异值，因为它们可能预示着有突发生态脆弱性(生态危机)发生，一旦如此，则此时的整体生态脆弱性评估与应对要让位于单项生态危机的及时应对，整体的评估可以暂时放在一边，特定地区，甚至全国都开展单向生态危机管理。这方面的研究目前涉及的更少，甚至还没见诸报端杂志，是今后重点突破的领域。

(七)评估结果的应用。除了单项危机应对外，生态脆弱性评估的整体结果应用是一个更为常态化的问题。生态危机毕竟不是生活的常态，我们面临的实际情况是，西部生态脆弱性在无声无息地加剧。但从人的角度来说，可能短期内的感触并不深刻。这时候就需要整体生态脆弱性评估结果的帮助，指导人们如何应对常态化的脆性。比如可以根据评估结果显示的数值，对土壤盐碱化、空气污浊化、过度放牧等进行应对。这是最容易被忽视，也是最应该重点研究的问题。

［1］2011年3月10日云南省德宏傣族景颇族自治州盈江县5.8级地震震源机制［EB/OL］.http://www.csi.ac.cn/manage/html/4028861611c5c2ba0111c5c558b00001/_ content/11_03/11/1299822319573.html.

［2］玉树地震、舟曲泥石流［EB/OL］.http://www.banyuetan.org/czht/special/AnnualTheme/Aftertaste/zuileiben/101213/21646.shtml.

［3］叶卡斯.重庆强风挟雹夺29命［N］.广州日报，2010-05-07(A5).

［4］周靓.国家防总秘书长刘宁:仍然处在防汛抗洪的关键期［EB/OL］.http://www.eeo.com.cn/Politics/by_region/2010/07/21/176152.shtml.

［5］舟曲泥石流已致 1435人遇难［EB/OL］.http://news.163.com/10/0822/18/6ENBFQO3000146BD.html

［6］杨万国.四川震区新城地质次生灾害集中暴发［N］.新京报，2010-08-23.

［7］民政部国家减灾中心.2008年度中国十大自然灾害事件［EB/OL］.http://www.mlr.gov.cn/zt/dqr/40dqr/wcdz/200903/t20090330_117289.htm.

［8］Wang G H.The Western Ordos Plateau as A Biodiversity Center of Relic Shrubs in Arid Areas of China［J］.Biodiversity and Conservation，2005，(14):3187-3200.

［9］Bennett M T.China’s sloping Land Conversion Program:Institutional Innovation or Business as Usual?［J］.Ecological Economics，2008，(65):700-712.

［10］Li T A，et al.Fragmentation of China’s Landscape by Roads and Urban Areas［J］.Landscape Ecology，2010，(25):839-853.

［11］Zhao G，Shao G.F.Logging Restrictions in China:A Turning Point for Forest Sustainability［J］.Journal of Forestry，2006，(100):34-37.

［12］Fiona K.et al.Hypolithic Microbial Community of Quartz Pavement in the High-Altitude Tundra of Central Tibet［J］.Microbiology Ecology，2010，(60):730-739.

［13］Liu Q，et al.Grass(Poaceae)Richness Patterns Across China’s Nature Reserves［J］.Plant Ecology，2009，(201):531-551.

［14］New T，Xie Z Q.Impacts of Large Dams on Riparian Vegetation:Applying Global Experience to the Case of China’s Three Gorges Dam［J］.Biodiversity and Conservation，2008，(17):3149-3163.

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