土地利用规划的环境影响评价设计

宋京川子

【摘要】土地利用是导致生态环境变化的最主要营力，两者之间存在着复杂、动态的耦合关系，为了能够更好地为土地决策、管理和规划服务，需要将环境问题纳入到对土地利用的系统分析中，开展土地利用规划环境影响评价工作。本文在前人研究的基础上，着重从满足环评实际需要的角度出发，对这一问题作了深入分析，以期更好的为实际评价工作服务。

【关键词】土地规划利用；环境影响评价；评价方法

1、评价体系

土地利用规划环境影响评价是一个综合性概念，旨在识别和分析土地利用所造成的生态环境效应，揭示其发展变化趋势，并提出相应地预防或减缓措施，从源头上减少环境问题的产生，避免不必要的损失。按时间先后，可划分为回顾性评价和预测性评价两种类型，前者是根据历史资料，对某一特定区域过去一定时期的土地利用环境进行评价，后者则侧重于对区域土地利用规划实施的后效应进行分析，是一种预见性的评价。

2、评价原则

在土地利用规划环境影响评价中应着重突出以下原则：

（1）科学性原则：以科学的理论方法为指导，全面、客观、真实地反映区域土地利用和生态环境的变化情况；

（2）全面性原则：在分析中需对各方面影响加以统筹考虑，反映出土地利用环境的完整状态，提高评价的准确性；

（3）整体性原则：从系统分析的原理出发，强调与区域总体发展目标的一致性，追求社会、经济和生态环境的整体效益；

（4）动态性原则：土地利用变化是一个动态的发展过程，对环境的影响也是长期的，因此，在进行评价时应充分考虑其时空变化性；

（5）实用性原则：易于理解和实践推广使用，使理论与实践得到较好结合。

3、项目环境影响后评价

3.1 评价程序

根据我国环境影响评价方法并与结合土地利用特点相结合，其基本评价程序如图1所示，但在实际评价工作中，评价程序可根据具体情况作相应调整。

3.2 影响影响因素识别

环境影响识别目的是为了提高环评的针对性和准确性，同时能够辨识潜在的，有可能对生态环境造成重大影响（尤其是不利影响）的因素，在具体开展识别工作时可以参考以下流程：

（1）鉴别土地利用变化与环境密切相关的部分，从两方面进行分析，一是土地利用目标及方向，二是土地利用结构与布局；

（2）土地利用是一种复杂行为，可参照建设项目环境影响评价中的一般做法，由繁入简，层层深入，将复杂的过程分解成具体的经济行为；

（3）通过分析若干具体的经济行为对地区环境的影响，找出影响环境的“源体”和“受体”；

（4）通過编写土地利用的环境影响识别表，将各经济行为对环境的影响按重要性程度进行甄别分析，选择出其中对环境影响最显著的直接、间接、有利或不利影响的因素。

3.3 确立环境保护目标

根据环境影响识别结果，即可确立相应地环境保护目标。对于土地利用规划而言，主要考虑以下六个方面的环境目标：

（1）国民经济社会：有效控制人口增长，促进国民经济社会良性的可持续发展，维护优质的社会经济环境；

（2）气：减少并有效控制大气污染，维护优质的大气环境；

（3）地表水：减轻并有效控制水污染，维护和改善水环境；

（4）土壤环境：保护土壤资源，控制土壤污染、退化和破坏；

（5）生物保护：保护生物多样性；

（6）土地复垦/植被覆盖：增加农地数量和植被覆盖，保护地表景观和野生动物栖息地。

3.4 评价指标构建

为准确反映环境影响这一多维矢量，设计和构建了由社会经济、气、水等指标组成的评价体系，其中既有反映现状情况的描述性指标，也有用于与参照比较的规范性指标。

3.5 权重测算

通过AHP层次分析法和专家咨询法相结合，对各指标权重进行了测算。

3.6 指标分值

以指标分级标准为参照，采用“标准位评分法”，对隶属于不同等级的指标赋予相应的分值，以表示其对环境目标的影响大小。确定指标分级的依据为：（1）国家或行业制订的环境保护标准；（2）相关科研文献成果。

3.7 评价方法

对土地利用规划项目环境影响后评价采用加权求和法，计算公式为：

式中：E总为环境影响评价值，i为环境目标类型，j为指标类型，w为权重，e为分值。E总的值越小，表明土地利用对环境的影响越小，反之越大。该式不仅能够分析土地利用对区域环境影响，也可分析对各单项环境目标的影响。

4、预断评价

4.1 评价方法

环境影响预断评价是根据发展规划，对未来环境状况作出评价，由于土地利用具有复杂性和不确定性的特征，造成一般数学模型运用的困难，推荐采用误差反向传播神经网络模型来进行分析，其优秀的非线性信息处理能力为解决此类问题提供了新的思路。

4.2 评价流程

误差反向传播网络预测模型是以环境影响后评价为基础，通过学习模型能够对输入输出一个我们期望的输出来进行分析推理，基本流程见下图：

4.3 构建网络

建立三层拓扑结构的误差反向传播神经网络：

输入层主要反映地类面积变化，其神经元数为区域土地利用类型；

输出层为环境影响预测值，其神经元数为1；

隐含层，在神经元数的确定上采用 。

式中，h、m、n分别代表隐含层、输入层和输出层神经元数，h为一个预估值，最终结果可在此数目附近进行调试，这样以避免网络设计时的盲目性。

4.4 样本选择与处理

样本好坏对于神经网络而言具有重要意义，首先，样本要具有代表性，这样网络的容错性才越高；其次，样本也需有一定数量，这样才能保证网络学习的充分性。在现实评价工作中，输入样本可采用历年土地利用变化情况，输出样本采用前述环境影响后评价结果。

4.5 网络学习与预测

在确定结构和样本后，设置误差等参数，可以对已建立的网络进行训练，对网络进行调整和优化。之后，便可将训练好的网络应用于实际的环境影响预测，以验证土地利用规划方案的环境可行性。

结语：

目前，全国陆续展开了土地利用总体规划的修订工作，在此背景下，应该积极开展土地利用规划环境影响评价的相关研究。

同时本文立足于实际需求，对土地利用规划环境影响评价体系进行了全面设计，将其划分为回顾性评价和预测性评价两种类型，提出了相应的评价原则、评价程序、评价指标和评价方法，并结合实例进行了应用，研究成果具有较强的实用性和适用性，能够为实际评价工作提供具体的方法指导。