辽宁沿海经济带生态安全评价研究

王雪玉+葛仁东+于成学+赵英翠+张春福+李建强

摘要： 随着全球生态环境的恶化，生态安全已经成为人们重点关注的问题，本文以辽宁沿海经济带中的大连生态安全为研究对象，运用D-P-S-I-R模型构建生态安全评价指标体系；结果显示了大连市近10年生态安全状况的变化趋势。对促进沿海地区发展具有一定的指导意义。

关键词： 沿海区域生态安全；DPSIR模型；指标体系；AHP和熵值法

中图分类号：F127 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2014）26-0007-03

0 引言

城市化的日益加剧，造成了一系列环境问题和生态危机。国内外很多城市集中了过多的现代工业和大量人口，严重污染了城市及其周围的生态环境，城市的发展正面临着生态安全的威胁。目前，沿海地区生态系统不仅承受着自然界的影响，也承受着来自人类社会的生态压力。近年来，国内外许多学者从不同角度对生态安全开展了研究，国内对生态安全的研究始于20世纪90年代，研究内容主要集中在生态安全概念的界定等[1]；国外多从生态风险的角度研究生态安全[4]。大连是辽宁沿海经济带“五点一线”的重要城市之一，具有一定的代表性。因此，研究大连生态安全对辽宁沿海经济带的生态安全发展具有一定的指导作用。

1 D-P-S-I-R模型分析

生态系统是多因素相互作用的复杂系统，在研究生态安全演变机制时，需考虑这些综合指标因子。本文提出DPSIR模型。驱动力（Driving）是指引起生态环境变化的潜在原因；压力（Presser）是指各驱动力因子对生态资源的作用；状态（State）是指生态系统中各成分的背景值；影响（Impact）是指人类活动前后生态系统状况的变化情况；响应（Response）是指人类系统在感知影响后所采取的正向弥补措施。DPSIR概念模型的意义在于能表达影响生态安全各因素之间的信息耦合关系，如连接驱动力和压力指标的是生态效率，生态效率越高，由驱动力产生的压力越小。本文将这状5个因素共同作用的结果作为评价大连生态安全的理论框架。

2 指标体系的构建

2.1 指标选取的原则

为了科学的对该地区生态状况进行评价，在构建生态安全评价指标时应遵循如下原则[3]：①科学性原则：在选取生态安全指标时要采取科学的方法，保障结果的可信度；②综合性原则：能够综合反映生态系统特征的因素指标；③代表性原则：保证操作的简便和结果的准确性。

2.2 指标体系的架构

本文将生态安全指标体系分为3个层次，第1层次为目标层，以沿海区域生态安全状况为目标；第2层是准则层，第3层是指标层。指标层由可直接度量的17项指标组成，从而构建沿海区域生态安全综合评价指标体系（见表2）。

3 实例分析

为了准确评判辽宁沿海地区的生态安全变化情况，本文选择近年来生态环境问题比较突出的大连市为研究对象，依据所构建的指标体系，对大连的生态安全进行实例测算。

3.1 数据标准化

设大连市m年间的生态安全状况评价指标为n个，其中m为2003-2012年，n为17，评价指标的原始矩阵为（3）[2]。

式中，xij为第i年j的特征值，为了准确地反映各指标的影响程度，对生态安全指标数据进行标准化处理，如公式（1）（2）；得到大连市生态安全指标标准化值（见表1）。

3.2 权重的确定

指标权重的确定既是决策者的主观评价，又是指标本质属性的客观反映。本文指标权重分别采用AHP与熵值法求得，再将主、客观权重值进行算术平均得到综合权重值，有效地克服了主、客观评价的弊端。

①AHP是一种逻辑性强的层次化分析方法，得出不同方案重要性的权重。采用AHP方法对大连市生态安全各项指标数据进行分析，得出权重值（表2）。

②熵值法是根据各指标提供信息量的大小来计算综合指数的方法，依据数据标准化处理后的判断矩阵可以确定评价指标的熵权，如公式（4）所示。

③综合权重获取：本文取偏好系数μ=0.5，将AHP与熵值法得到权重值进行赋权，最终确定出各项指标的综合权重，进而确定出各准则层权重值（见表2）。

3.3 生态安全指数（ESI）计算

为了准确把握大连沿海区域生态安全变化状况，在结合生态安全等级划分标准和沿海区域特征的基础上，设定本文的沿海区域生态安全等级标准为5级（见表3）。

生态安全综合指数ESI[3]用于表示区域生态安全的高低，在生态系统中，五个因子对生态系统的贡献率不同，每个因子的副指标对该因子的影响强度也不相同。

本文利用综合指数法分别计算出D、P、S、I、R和ESI的综合指数值，公式分别如（5）、（6）。

式中ωi为指标i的权重，yi为指标量化后的值。Yj表示各评价指标的标准化值，Wj为该评价指标的权重，得出10年间各准则层的综合指数值（见表4）。

3.4 结果分析

本文就各指数进行分析，从表4中可以看出：驱动力指数值整体呈下降趋势，同时压力指数一直呈上升状态说明大连地区在此10年间的经济发展对生态系统造成的压力越来越小，10年间大连的状态指数一直下降，影响指数一直呈上升状态，且变化幅度很大，可以看出大连地区的工业生产逐年增多，对生态环境造成了负面影响；面对生态环境的恶化，人们对此采取了一系列的响应措施，响应综合指数整体呈上升趋势，表明大连地区对环境保护方面已有了相对完整、规范的体系。生态安全指数（ESI）呈上升趋势，2004年以后，大连市政府加大了城市环保力度，先后颁布了各项有关环境保护条例，形成了较完善的环境法律体系，因而生态安全等级一直维持在较安全状态；2012年为转折点，生态安全指数呈下降趋势，表明大连的生态环境有恶化趋势，建议大连市政府对生态安全予以高度的重视，并及时采取保护措施。

参考文献：

[1]龚建周，夏北成，郭泺.城市生态安全评价与预测模型研究[J].中山大学学报，2006，45（1）：107-111.

[2]左伟.区域生态安全评价指标体系选取的概念框架研究[J]. 土壤，2003，35（1）：2-7.

[3]张继全.基于DPSIR的吉林省白山市生态安全评价[J].东北师范大学，2011，22（1）：189-195.

[4]Adam Felton， Johanna Boberg，Christer Bj？觟rkman， Olof Widenfalk. Identifying and managing the ecological risks of using introduced tree species in Sweden's production forestry [J]. Elsevier Science .307 Issue： 0 （2013-11） Page：165-177.endprint

摘要： 随着全球生态环境的恶化，生态安全已经成为人们重点关注的问题，本文以辽宁沿海经济带中的大连生态安全为研究对象，运用D-P-S-I-R模型构建生态安全评价指标体系；结果显示了大连市近10年生态安全状况的变化趋势。对促进沿海地区发展具有一定的指导意义。

关键词： 沿海区域生态安全；DPSIR模型；指标体系；AHP和熵值法

中图分类号：F127 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2014）26-0007-03

0 引言

城市化的日益加剧，造成了一系列环境问题和生态危机。国内外很多城市集中了过多的现代工业和大量人口，严重污染了城市及其周围的生态环境，城市的发展正面临着生态安全的威胁。目前，沿海地区生态系统不仅承受着自然界的影响，也承受着来自人类社会的生态压力。近年来，国内外许多学者从不同角度对生态安全开展了研究，国内对生态安全的研究始于20世纪90年代，研究内容主要集中在生态安全概念的界定等[1]；国外多从生态风险的角度研究生态安全[4]。大连是辽宁沿海经济带“五点一线”的重要城市之一，具有一定的代表性。因此，研究大连生态安全对辽宁沿海经济带的生态安全发展具有一定的指导作用。

1 D-P-S-I-R模型分析

生态系统是多因素相互作用的复杂系统，在研究生态安全演变机制时，需考虑这些综合指标因子。本文提出DPSIR模型。驱动力（Driving）是指引起生态环境变化的潜在原因；压力（Presser）是指各驱动力因子对生态资源的作用；状态（State）是指生态系统中各成分的背景值；影响（Impact）是指人类活动前后生态系统状况的变化情况；响应（Response）是指人类系统在感知影响后所采取的正向弥补措施。DPSIR概念模型的意义在于能表达影响生态安全各因素之间的信息耦合关系，如连接驱动力和压力指标的是生态效率，生态效率越高，由驱动力产生的压力越小。本文将这状5个因素共同作用的结果作为评价大连生态安全的理论框架。

2 指标体系的构建

2.1 指标选取的原则

为了科学的对该地区生态状况进行评价，在构建生态安全评价指标时应遵循如下原则[3]：①科学性原则：在选取生态安全指标时要采取科学的方法，保障结果的可信度；②综合性原则：能够综合反映生态系统特征的因素指标；③代表性原则：保证操作的简便和结果的准确性。

2.2 指标体系的架构

本文将生态安全指标体系分为3个层次，第1层次为目标层，以沿海区域生态安全状况为目标；第2层是准则层，第3层是指标层。指标层由可直接度量的17项指标组成，从而构建沿海区域生态安全综合评价指标体系（见表2）。

3 实例分析

为了准确评判辽宁沿海地区的生态安全变化情况，本文选择近年来生态环境问题比较突出的大连市为研究对象，依据所构建的指标体系，对大连的生态安全进行实例测算。

3.1 数据标准化

设大连市m年间的生态安全状况评价指标为n个，其中m为2003-2012年，n为17，评价指标的原始矩阵为（3）[2]。

式中，xij为第i年j的特征值，为了准确地反映各指标的影响程度，对生态安全指标数据进行标准化处理，如公式（1）（2）；得到大连市生态安全指标标准化值（见表1）。

3.2 权重的确定

指标权重的确定既是决策者的主观评价，又是指标本质属性的客观反映。本文指标权重分别采用AHP与熵值法求得，再将主、客观权重值进行算术平均得到综合权重值，有效地克服了主、客观评价的弊端。

①AHP是一种逻辑性强的层次化分析方法，得出不同方案重要性的权重。采用AHP方法对大连市生态安全各项指标数据进行分析，得出权重值（表2）。

②熵值法是根据各指标提供信息量的大小来计算综合指数的方法，依据数据标准化处理后的判断矩阵可以确定评价指标的熵权，如公式（4）所示。

③综合权重获取：本文取偏好系数μ=0.5，将AHP与熵值法得到权重值进行赋权，最终确定出各项指标的综合权重，进而确定出各准则层权重值（见表2）。

3.3 生态安全指数（ESI）计算

为了准确把握大连沿海区域生态安全变化状况，在结合生态安全等级划分标准和沿海区域特征的基础上，设定本文的沿海区域生态安全等级标准为5级（见表3）。

生态安全综合指数ESI[3]用于表示区域生态安全的高低，在生态系统中，五个因子对生态系统的贡献率不同，每个因子的副指标对该因子的影响强度也不相同。

本文利用综合指数法分别计算出D、P、S、I、R和ESI的综合指数值，公式分别如（5）、（6）。

式中ωi为指标i的权重，yi为指标量化后的值。Yj表示各评价指标的标准化值，Wj为该评价指标的权重，得出10年间各准则层的综合指数值（见表4）。

3.4 结果分析

本文就各指数进行分析，从表4中可以看出：驱动力指数值整体呈下降趋势，同时压力指数一直呈上升状态说明大连地区在此10年间的经济发展对生态系统造成的压力越来越小，10年间大连的状态指数一直下降，影响指数一直呈上升状态，且变化幅度很大，可以看出大连地区的工业生产逐年增多，对生态环境造成了负面影响；面对生态环境的恶化，人们对此采取了一系列的响应措施，响应综合指数整体呈上升趋势，表明大连地区对环境保护方面已有了相对完整、规范的体系。生态安全指数（ESI）呈上升趋势，2004年以后，大连市政府加大了城市环保力度，先后颁布了各项有关环境保护条例，形成了较完善的环境法律体系，因而生态安全等级一直维持在较安全状态；2012年为转折点，生态安全指数呈下降趋势，表明大连的生态环境有恶化趋势，建议大连市政府对生态安全予以高度的重视，并及时采取保护措施。

参考文献：

[1]龚建周，夏北成，郭泺.城市生态安全评价与预测模型研究[J].中山大学学报，2006，45（1）：107-111.

[2]左伟.区域生态安全评价指标体系选取的概念框架研究[J]. 土壤，2003，35（1）：2-7.

[3]张继全.基于DPSIR的吉林省白山市生态安全评价[J].东北师范大学，2011，22（1）：189-195.

[4]Adam Felton， Johanna Boberg，Christer Bj？觟rkman， Olof Widenfalk. Identifying and managing the ecological risks of using introduced tree species in Sweden's production forestry [J]. Elsevier Science .307 Issue： 0 （2013-11） Page：165-177.endprint

摘要： 随着全球生态环境的恶化，生态安全已经成为人们重点关注的问题，本文以辽宁沿海经济带中的大连生态安全为研究对象，运用D-P-S-I-R模型构建生态安全评价指标体系；结果显示了大连市近10年生态安全状况的变化趋势。对促进沿海地区发展具有一定的指导意义。

关键词： 沿海区域生态安全；DPSIR模型；指标体系；AHP和熵值法

中图分类号：F127 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2014）26-0007-03

0 引言

城市化的日益加剧，造成了一系列环境问题和生态危机。国内外很多城市集中了过多的现代工业和大量人口，严重污染了城市及其周围的生态环境，城市的发展正面临着生态安全的威胁。目前，沿海地区生态系统不仅承受着自然界的影响，也承受着来自人类社会的生态压力。近年来，国内外许多学者从不同角度对生态安全开展了研究，国内对生态安全的研究始于20世纪90年代，研究内容主要集中在生态安全概念的界定等[1]；国外多从生态风险的角度研究生态安全[4]。大连是辽宁沿海经济带“五点一线”的重要城市之一，具有一定的代表性。因此，研究大连生态安全对辽宁沿海经济带的生态安全发展具有一定的指导作用。

1 D-P-S-I-R模型分析

生态系统是多因素相互作用的复杂系统，在研究生态安全演变机制时，需考虑这些综合指标因子。本文提出DPSIR模型。驱动力（Driving）是指引起生态环境变化的潜在原因；压力（Presser）是指各驱动力因子对生态资源的作用；状态（State）是指生态系统中各成分的背景值；影响（Impact）是指人类活动前后生态系统状况的变化情况；响应（Response）是指人类系统在感知影响后所采取的正向弥补措施。DPSIR概念模型的意义在于能表达影响生态安全各因素之间的信息耦合关系，如连接驱动力和压力指标的是生态效率，生态效率越高，由驱动力产生的压力越小。本文将这状5个因素共同作用的结果作为评价大连生态安全的理论框架。

2 指标体系的构建

2.1 指标选取的原则

为了科学的对该地区生态状况进行评价，在构建生态安全评价指标时应遵循如下原则[3]：①科学性原则：在选取生态安全指标时要采取科学的方法，保障结果的可信度；②综合性原则：能够综合反映生态系统特征的因素指标；③代表性原则：保证操作的简便和结果的准确性。

2.2 指标体系的架构

本文将生态安全指标体系分为3个层次，第1层次为目标层，以沿海区域生态安全状况为目标；第2层是准则层，第3层是指标层。指标层由可直接度量的17项指标组成，从而构建沿海区域生态安全综合评价指标体系（见表2）。

3 实例分析

为了准确评判辽宁沿海地区的生态安全变化情况，本文选择近年来生态环境问题比较突出的大连市为研究对象，依据所构建的指标体系，对大连的生态安全进行实例测算。

3.1 数据标准化

设大连市m年间的生态安全状况评价指标为n个，其中m为2003-2012年，n为17，评价指标的原始矩阵为（3）[2]。

式中，xij为第i年j的特征值，为了准确地反映各指标的影响程度，对生态安全指标数据进行标准化处理，如公式（1）（2）；得到大连市生态安全指标标准化值（见表1）。

3.2 权重的确定

指标权重的确定既是决策者的主观评价，又是指标本质属性的客观反映。本文指标权重分别采用AHP与熵值法求得，再将主、客观权重值进行算术平均得到综合权重值，有效地克服了主、客观评价的弊端。

①AHP是一种逻辑性强的层次化分析方法，得出不同方案重要性的权重。采用AHP方法对大连市生态安全各项指标数据进行分析，得出权重值（表2）。

②熵值法是根据各指标提供信息量的大小来计算综合指数的方法，依据数据标准化处理后的判断矩阵可以确定评价指标的熵权，如公式（4）所示。

③综合权重获取：本文取偏好系数μ=0.5，将AHP与熵值法得到权重值进行赋权，最终确定出各项指标的综合权重，进而确定出各准则层权重值（见表2）。

3.3 生态安全指数（ESI）计算

为了准确把握大连沿海区域生态安全变化状况，在结合生态安全等级划分标准和沿海区域特征的基础上，设定本文的沿海区域生态安全等级标准为5级（见表3）。

生态安全综合指数ESI[3]用于表示区域生态安全的高低，在生态系统中，五个因子对生态系统的贡献率不同，每个因子的副指标对该因子的影响强度也不相同。

本文利用综合指数法分别计算出D、P、S、I、R和ESI的综合指数值，公式分别如（5）、（6）。

式中ωi为指标i的权重，yi为指标量化后的值。Yj表示各评价指标的标准化值，Wj为该评价指标的权重，得出10年间各准则层的综合指数值（见表4）。

3.4 结果分析

本文就各指数进行分析，从表4中可以看出：驱动力指数值整体呈下降趋势，同时压力指数一直呈上升状态说明大连地区在此10年间的经济发展对生态系统造成的压力越来越小，10年间大连的状态指数一直下降，影响指数一直呈上升状态，且变化幅度很大，可以看出大连地区的工业生产逐年增多，对生态环境造成了负面影响；面对生态环境的恶化，人们对此采取了一系列的响应措施，响应综合指数整体呈上升趋势，表明大连地区对环境保护方面已有了相对完整、规范的体系。生态安全指数（ESI）呈上升趋势，2004年以后，大连市政府加大了城市环保力度，先后颁布了各项有关环境保护条例，形成了较完善的环境法律体系，因而生态安全等级一直维持在较安全状态；2012年为转折点，生态安全指数呈下降趋势，表明大连的生态环境有恶化趋势，建议大连市政府对生态安全予以高度的重视，并及时采取保护措施。

参考文献：

[1]龚建周，夏北成，郭泺.城市生态安全评价与预测模型研究[J].中山大学学报，2006，45（1）：107-111.

[2]左伟.区域生态安全评价指标体系选取的概念框架研究[J]. 土壤，2003，35（1）：2-7.

[3]张继全.基于DPSIR的吉林省白山市生态安全评价[J].东北师范大学，2011，22（1）：189-195.

[4]Adam Felton， Johanna Boberg，Christer Bj？觟rkman， Olof Widenfalk. Identifying and managing the ecological risks of using introduced tree species in Sweden's production forestry [J]. Elsevier Science .307 Issue： 0 （2013-11） Page：165-177.endprint