城市土地系统健康评价的集对分析模型

黄 海

(重庆交通大学 河海学院，重庆 400074)



城市土地系统健康评价的集对分析模型

黄 海

(重庆交通大学 河海学院，重庆 400074)

针对土地利用系统健康程度的不确定性，基于集对分析理论，引入能够体现系统确定性和不确定性的同异反联系度计算公式，建立了城市土地健康评价的指标体系和评价模型。用熵权法确定各评价指标权重，将多指标评价表示成一个能够从总体上衡量土地健康状况的n元联系数。将该方法用于重庆市都市区2001—2011年土地利用系统健康评价。结果表明：该区域土地利用系统处于临界健康和亚健康,呈现出好转态势，但仍需进一步改善。该方法能够充分利用评价中的不确定性信息，是土地利用系统健康评价的一种有效方法。

资源环境工程；集对分析；土地健康评价；熵权

0 引 言

土地资源可持续利用是社会经济可持续发展的重要基础，随着人地矛盾日益突出，如何实现土地资源可持续利用已经成为土地科学研究的热点问题。长期以来，人们一直把经济效益作为土地利用首要指标，忽视了土地自身恢复能力，从而导致土地质量下降、健康受损的现象。因此，为使经济社会可持续发展，必须关注土地利用系统的健康状态，开展土地利用系统健康研究，为实现土地资源永续利用提供保障[1]。

土地健康(Land health)的概念1941年由美国生态学家Aldo Leopold首次提出，并使用Land sickness来描述土地生态系统功能的紊乱。他认为健康的土地是指被人类占领而没有使其功能受到破坏的状况, 把土地有机体健康作为内部的自我更新能力, 认为机体健康应当与人们考虑个人有机体的健康一样，并预见土地健康将发展成为一门学科,目的是监测其生态学参数, 以保证人类在利用土地的时候不会使其丧失功能[2]。然而，土地利用系统健康研究在我国还没有引起足够的重视,只有少数学者进行了相关研究，陈美球，等[3-4]、蔡为民，等[5]对土地健康的内涵、机理、变化动因以及评价指标体系的构建进行了探讨；在土地健康评价方法方面，主要有“压力-状态-响应”评价体系、层次分析法、多指标综合评价法及模糊综合评判方法等数学方法[1，6-8]。但这些方法都存在不同程度的筛选标准不明确、难以反映土地利用系统不同层次、不同方面的健康状况等缺陷。

集对分析方法是由我国学者赵克勤于1989年提出的一种用于统一处理模糊、随机、中介和信息不完全所致的不确定性系统的理论和方法，该方法已经在社会经济、环境、教育、交通、人工智能等领域得到了初步应用[9-11]。

笔者在分析土地利用生态健康系统不确定性因素的基础上, 采用熵权-集对分析方法, 将土地生态健康指标和土地生态健康评价标准构成一个集对去分析其同、异、反联系, 并将多个指标系统表示成一个能从总体上衡量土地生态健康程度的n元联系数,从而定量计算出不同层次的土地生态健康程度。这种评价方法客观合理, 评价结果适用性强, 可作为对现有土地生态健康复杂系统评价研究的有效补充。

1 土地利用系统健康评价的集对分析模型

1.1 集对分析方法及其适用性分析

集对分析的基本思路是：在一定问题背景下，对一个集合对子的特性展开分析，建立起这两个集合在指定问题背景下的同、异、反联系度表达式μ，也可以研究由多个集合组成的系统[12]。构建土地利用系统健康评价模型时，将评价对象的土地利用系统健康指标作为一个集合，与既定的土地健康评价标准集合构成一个集对。两个集合的联系度为：

(1)

μ=a+bi+cj

(2)

式中：μ为联系度；a,b,c分别为所论集合在指定问题背景下的同一度、差异度和对立度，显然，a+b+c=1；i为差异度系数，规定在[-1,1] 区间取值；j为对立度系数，规定为-1。

根据不同的研究对象将式(2)作不同层次的展开, 得到多元联系数：

μ=a+b1i1+b2i2+…+bn-2in-2+cj

(3)

进行土地利用系统健康评价时, 区域的土地健康程度是具有不确定性的，而作为评价健康程度的等级标准, 也是不确定的。将集对分析用于土地利用系统健康评价，若评价指标处于最优评价级别以上，则认为是同一性联系, 此时μ=1；处于最劣的评价级别以下, 则认为是对立性联系，此时μ=-1；处于最优最劣评价级别范围之间, 则认为是差异性联系, 此时μ=a+bi+cj，且μ∈(-1，1)，处于这一范围内的评价指标对土地健康状况具有不确定性。在多标准评价体系中,μ应进行相应程度的展开,如式(3)，从而得到多元联系数μ=a+b1i1+b2i2+…+bn-2in-2+cj。差异度系数i在(-1，1)之间取值，如果指标越接近最优评价级别，i越接近1； 越接近最劣评价级别，i越接近-1[13]。

1.2 评价指标体系的建立

土地利用系统健康是以人类社会的可持续发展为目的, 促进经济、社会和生态这三者之间和谐统一, 由土地利用系统的结构、功能和效益这几个方面组成的健康体系。当系统面对干扰时, 有保持其结构和功能的能力, 恢复力越大, 系统越健康。结构和功能的健康构成了土地利用系统健康的基石, 效益则构成了土地利用系统的核心[5]。因此,土地利用系统健康评价要从系统的结构、功能和效益等3个方面进行评价。

1.3 评价指标权重的确定

以往通常运用Delphi和AHP等方法来确定指标的权重，造成判定结果受人的主观性影响而产生误差。信息论中的熵值反映信息的无序化程度，某个指标包含的信息越多，表明该指标对决策的作用越大，此时熵值越小，即系统的无序度越小。在此，运用信息熵来评价所获信息的有序度，进一步用来确定各个判定指标的权重，具体步骤如文献[12]所述。

1.4 土地健康评价集对分析模型的建立

设研究区域的评价指标集合A与评价标准集合B构成一个集对H，m代表一级子系统，mq代表第m个子系统下第q个评价指标，设Im代表土地利用系统健康一级子系统评价指标，Imq代表土地利用系统健康二级子系统评价指标，评价等级为n级。从而可以建立起二级、一级评价指标及总指标的土地健康评价的n元联系数μ，再通过均分原则确定土地利用系统健康评价等级。

1.4.1 联系度的确定

根据土地健康评价指标的特性，可以分为效益型和成本型评价指标，效益型指标值的大小与土地健康评价结果呈正相关，即越大越好型，如人均耕地、单位土地GDP、工业废水处理率等；成本型指标值得大小与土地健康评价结果呈负相关，即越小越好型评价指标，如耕地年减少率、恩格尔系数等。参考相关文献，得出n元联系数的计算公式见表1[14]。

表1中，ap1,ap2,…,apn分别表示评价指标对应各个评价等级的区间范围的临界值；tp表示评价对象某指标的实际值。

表1 n元联系数计算方法

(续表1)

n元联系数效益型指标成本型指标0+…+0in-3+tp-anan-1-anin-2+tp-an-1an-an-1japn≤tp≤ap(n-1)apn≥tp≥ap(n-1)0+0i1+…0in-2+1jtp≤apntp≥apn

1.4.2 土地健康评价总指标n元联系数的确定

土地健康评价总指标n元联系数为：

μ=r1+r2i1+r3i2+…+rn-1in-2+rnj

(4)

(5)

式中：wp表示ri的第p个二级指标的权重；rpi表示第p个二级指标的联系数。

1.4.3n元联系数主值及土地健康等级的确定

设μ=r1+r2i1+r3i2+…+r(n-1)i(n-2)+rnj为n元联系数, 将[-1,1]区间(n-1)等分, 当i(n-2),i(n-1),…,i2,i1从左至右依次取(n-1)个分点值及j=-1所得到n元联系数的值称为n元联系数μ=r1+r2i1+r3i2+…+r(n-1)i(n-2)+rnj的主值。

根据均分原则，将[-1,1]区间n等分,则从右至左每个区间依次分别对应C1,C2…Cn共n个等级,将得出的μ与各个等级对应的区间范围进行对比,即可得到土地健康评价等级，μ值越大, 说明评价等级越高, 土地利用系统越健康。

2 应用实例

重庆市都市区的范围包括渝中区、大渡口区、江北区、南岸区、沙坪坝区、九龙坡区、北碚区、渝北区、巴南区的全部行政区域。区域面积为5 472.82 km2，2011年末户籍总人口622.85万人，人口密度为1 138人/ km2。随着1997年重庆成为我国第四个直辖市以及国家西部大开发进程的加快，重庆市都市区的经济社会发展取得了巨大的成就。但是在经济高速发展的同时，土地生态系统却受到了一定的破坏，土地质量退化，土地污染严重，影响了该区域土地资源的可持续利用。因此，通过科学可行的方法对该区域的土地利用系统健康状况进行评价并对存在的问题加以改进，对促进土地资源的可持续利用和社会经济可持续发展具有重要意义。

参考已有的相关研究成果，结合重庆市都市区社会经济发展的实际，从该区域土地利用系统结构、功能和效益3个方面构建评价指标体系[1]，将各指标按实际数值分为5个等级(健康、亚健康、临界健康、不健康和病态等)，其含义分别如下：健康，表示土地系统结构合理、功能正常，经济发展与资源、环境协调土地利用处于可持续发展状态；亚健康，表示土地利用结构合理，生态恢复力和服务功能一般，能抵御较轻的生态环境压力；临界健康，表示土地利用结构比较不合理，生态恢复力和服务功能一般，有明显的生态压力，经济发展与资源环境保护存在冲突；不健康，表示土地利用结构很不合理，生态恢复力和服务功能较差，有明显的生态压力，经济发展与资源环境保护存在较大冲突；病态，表示土地利用结构完全不合理，生态恢复力和服务功能很差，有明显的生态压力，经济发展与资源环境保护存在严重冲突[6]。并采用熵权法确定各指标的权重，如表2。

表2 重庆市都市区土地健康评价指标、分级标准及权重

(续表2)

评价指标分级标准健康亚健康临界健康不健康病态标权重系统效益指数粮食单产/(kg·hm-2)≥30000≥27000～<30000≥24000～<27000≥21000～<24000<210000.03土地利用率/%≥99≥97～<99≥95～<97≥93～<95<930.05人均可支配收入/(万元·人-1)≥2.0≥1.8～<2.0≥1.6～<1.8≥1.4～<1.6≤1.40.05恩格尔系数/%≤30>30～≤34>34～≤38>38～≤42>420.06人口自然增长率/‰≤10>10～≤12>12～≤14>14～≤16>160.02就业指数/%≥99≥97～<99≥95～<97≥93～<95<930.04工业废水处理率/%≥95≥93～<95≥91～<93≥89～<91<890.05工业废气处理率/%≥98≥95～<98≥92～<95≥90～<92<900.05工业固废综合利用率/%≥85≥80～<85≥75～<80≥70～<75<700.05城市绿化覆盖率/%≥40≥36～<40≥32～<36≥28～<32<280.04

根据重庆市都市区2000—2011年土地利用变更统计数据和重庆市统计年鉴，测算出土地利用系统健康诊断各评价指标的实际值，如表3。

表3 2001—2011年重庆市都市区土地健康评价指标值

注：表中数据源自重庆市统计年鉴和重庆市土地变更统计数据，部分指标通过统计数据计算得出。

笔者从两个层次对重庆市都市区土地利用系统健康状况进行了不确定性评价，最终得到2001—2011年该区域土地健康等级。首先针对系统结构、系统功能和系统效益3个方面的各指标的实际值，结合指标的权重，用表1的计算方法和式(4)，计算出这3个一级指标的5元联系数，再将一级指标对应项相加，用式(4)和式(5)计算总指标的5元联系数。如2005年评价总指标的5元联系数为：

μ=0.46+0.13i1+0.15i2+0.13i3+0.13j

(6)

由式(6)可以进一步看出0.46, 0.13, 0.15, 0.13, 0.13分别代表在综合指标意义上重庆市都市区2005年土地健康状况与5个级别的相关系数。

根据均分原则[14]，令i1=0.5,i2=0,i3=-0.5,j=-1,可得到总指标综合评价联系数主值。同时将[-1,1]均分为5部分：[0.6,1]、[0.2,0.6]、[-0.2,0.2]、[-0.2,-0.6]、[-0.6,-1]分别对应于土地健康状况5个等级：健康、亚健康、临界健康、不健康和病态，由此可得到2001—2011年重庆市都市区土地利用系统健康评价结果，如表4。

表4 重庆市都市区土地利用系统健康评价结果

从表4的评价结果可以看出，重庆市都市区2001—2011年土地利用系统健康状况不断改善；2001—2003年该区域的土地健康状况一直处于临界健康水平；从2004开始，土地健康状况有所好转，但仍然处于“亚健康”状态，有待进一步改善[15]。

3 结 语

土地利用系统健康评价理论与方法研究还比较薄弱，本文在参考已有研究成果的基础上建立了城市土地利用系统健康评价的集对分析模型，该方法考虑了等级标准分界的模糊性, 避免了直接确定联系度中差异不确定系数，概念清晰,结构简单, 计算简洁, 易操作, 通过定性分析与定量分析相结合, 把土地利用系统健康评价指标和等级标准作为一个系统进行分析, 通过实例证明可以对区域土地健康状况进行有效评价。

运用集对分析方法对土地健康状况进行评价既是集约分析法应用领域的拓展, 也是对土地利用系统健康评价方法的新探索, 通过评价得到的结果可以为调整区域产业结构、集约利用土地和促进土地资源可持续利用提供科学依据。

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Set Pair Analysis Model of Urban Land Health Appraisal

Huang Hai

(School of River & Ocean Engineering, Chongqing Jiaotong University, Chongqing 400074, China)

In view of the uncertainty existing in the health appraisal of land use system, the formula for calculating the identity-discrepancy-contrary connection degree which reflects the certainty and uncertainty based on set pair analysis theory was adopted to establish the appraisal index and the model for the urban land health. Entropy weight method was employed to calculate the weight of each appraisal index which can be expressed as an-dimensional connection degree. Health appraisal for the urban area of Chongqing city from 2001 to 2011 was taken as a case study. The results show that land health of Chongqing urban area was turning from critical health to sub-health, which was getting better but needed further improvement. The method can make full use of the uncertain information in the appraisal process, so it is effective for the health appraisal of land use system.

resources and environment engineering; set pair analysis; land health appraisal; entropy weight

10.3969/j.issn.1674-0696.2015.02.16

2013-05-29；

2013-08-24

黄 海(1972—)，男，重庆人，副教授，博士(后)，主要从事土地利用规划与评价方面的研究。E-mail:lottery98@163.com。

F301.23

A

1674-0696(2015)02-072-05