生态环境规划编制中多目标规划模型与环境容量的研究

周敬宣 周业晶

(华中科技大学环境科学与工程学院，武汉 430074)

生态环境规划编制中多目标规划模型与环境容量的研究

周敬宣 周业晶

(华中科技大学环境科学与工程学院，武汉 430074)

当前在区域环境或生态规划编制中对经济发展与环境保护的相互关系、对环境容量和环境承载力等诸多问题缺乏深入研究，导致规划文本的科学性不足。武汉市“经济-能源-大气环境”的系统动力学模型能同步测算以GDP-PM2.5达标为约束的大气环境容量与经济、能源结构的发展趋势，满足多目标规划的要求，相比其他模型与方法，具有简明的优点。

多目标规划；GDP；PM2.5；大气环境容量；系统动力学；武汉

1 引 言

西方发达国家从20世纪50年代就逐步制定、实施各种生态-环境规划，取得良好的生态环境效果。2000 年至今，我国也实施了一系列推进生态文明建设的重大战略部署，近年颁发了《关于加快推进生态文明建设的意见》、《国家生态文明建设示范县、市指标 (试行)》、《十三五生态环境保护规划》等重要文件。全国各地都高度重视生态文明建设的工作。例如，国家环保部 2013 年将湖北纳入全国生态省建设试点，根据《湖北生态省建设规划纲要(2014-2030)》的要求，在 2030 年之前全省 80%以上的地市必须建成国家级生态市，其中武汉市建成国家级生态文明建设示范市的达标年份为2025年。编制科学的生态-环境规划是从源头控制污染、保护生态的重要措施。

2 生态环境规划编制需提高科学性

当前全国多地在编制生态文明建设示范市、县的规划，以适应各省创建生态省的形势与要求。从编制情况看，规划文本质量有好有差，需要解决若干问题，提升文本编制的科学性。

2.1 环境规划需认真贯彻上位文件

《“十三五”生态环境保护规划》 “大气十条”、“水十条”、“土十条”等已发布，这些是编制生态环境规划的重要依据，而且要认真执行这些文件要求，才能保证规划地区的环境质量达标，要将上述文件提出的具体定量指标充实到规划地区的环境、生态指标体系中，作为要达到的目标，而不是模糊目标要求。例如，新的《环境空气质量标准》(GB3095-2012)早已公布，PM2.5是重点考察对象，但依然很多规划没有进行其分析和预测，这必须纳入各地空气质量指标体系统计之中。

2.2 环境规划需做好功能区划分

对规划地区的国土空间开发格局、功能区的划定需要充分论证。这是后续规划内容展开的平台。开发格局、功能区的划定须兼顾自然地理环境形势、经济发展格局与行政区划现状。若自然地理形势、经济发展载体能够统一在一个行政区内，将有利于对排污总量的控制与管理；若分属于几个行政区，则必须考虑环境生态有效管理的问题。

2.3 环境规划需科学测算环境容量

环境容量的测算是一个复杂、繁琐的过程，需要借助于大量-连续的环境监测数据与科学-合理的测算模型，才能初步确定不同条件下的环境容量值。容量测算虽然复杂，但不能回避，这是后续减排工作的基础。但当前全国多地，例如湖北省，不仅武汉市，很多地级市灰霾也比较严重，而各地编制的规划对控霾着墨不多。今后至少应对地市级以上的城市要加强对PM2.5为约束的大气污染的治理，包括监测数据的收集，开展源清单、源解析工作，对当地的大气环境容量(主要包括SO2、NOx、VOCs、NH3、一次性PM2.5的容量)进行预测，与实际排放量进行比较，提出具体可行的减排目标与措施，纳入规划，明确达标年限。

2.4 环境规划需建立环境-经济的多目标规划模型

环境规划的本质是协调环境与经济的发展，研究对象复杂、多目标且非线性，故建立合理的环境-经济多目标规划模型，对各种发展模式展开讨论，协调、优化环境-经济关系非常必要。仅将一些设想、建议、项目按照一定的逻辑顺序堆放在“指标”之下是不够的，它们之间的关系、相互的作用需要经过系统的估算，否则这种规划缺乏科学性、系统性与可行性。只有兼顾经济发展与环境保护，才能确定合理的规划目标及允许排污量，由此制定最有效的环境-生态建设项目库，这对提高减排、治污能力，节约资金，意义重大。政府基金、生态补偿资金有限，要加强对重大项目的可行性论证。

3 环境容量测算及多目标规划建模困难原因分析

3.1 环境容量难测算

比如现在计算大气环境容量(Atmospheric Environmental Capacity，AEC)，一方面，存在有关的环境统计、监测数据难以获取，部分历史数据不完备的问题；另一方面，由于传统理化方法不适合计算以PM2.5为特征的复合型空气污染的AEC。例如A-P值法，被广泛用于计算某种污染物的大气环境容量，但它只适合计算燃煤燃烧排放的单一污染物容量，不适合于复合型污染物[1]。后来出现的第三代空气质量模型，广泛地被气象部门用于空气质量的预警预报，以及短时PM2.5的大气容量预测。但它不适合长期预测，其需要基于海量的排放数据、排放源、气象数据等等，并经过大量的计算才能实现，工作成本很高[2-4]。这些都导致AEC分析困难。

3.2 多目标规划模型复杂

环境-生态多目标规划模型旨在兼顾环境与经济，通常这是一个复杂的人工和生态复合系统，它的规划决策问题涉及环境、经济、社会、技术等多种因素[5]，求解较困难。

如果在规划模型中，目标函数和约束条件表达式中存在至少一个关于决策变量的非线性关系式，这种数学规划问题称为非线性规划问题。非线性规划问题的一般数学模型常表示为如下形式：

(1)

式中，x=(x1，x2，…，xn)T代表一组决策变量；g(x)为决策向量x的函数且其中存在决策变量x的非线性关系。

一般地，非线性关系复杂多样，使得其求解比线性规划问题求解要困难得多。因而，不像线性规划那样存在一普遍适用的求解算法。目前，除在特殊条件下通过解析法进行非线性规划求解外，绝大部分非线性规划采用数值法(如梯度法，拉格朗日乘子法)求解。数值法求解非线性规划的算法大体分为两类：一是采用逐步线性逼近的思想，即通过一系列非线性函数线性化的过程，利用线性规划方法获得非线性规划的近似最优解；二是采用直接搜索的思想，即根据非线性规划的部分可行解或非线性函数在局部范围内的某些特性，确定迭代程序，通过不断改进目标值的搜索计算，获得最优或满足需要的局部最优解。

所谓“动态规划”是指对由一系列相互联系的阶段活动构成的过程。

多阶段决策过程最优化目标是要达到活动过程的总体效果最优。各阶段有机联系，本阶段决策的执行会影响下一阶段的决策，以致影响总体。决策者不仅考虑本阶段最优，还应考虑全局最优。贝尔曼将最优化原理表述如下：“作为整个过程的最优策略具有这样的性质，即无论过去的状态和决策如何，对前面的决策所形成的状态而言，余下的诸决策必须构成最优策略”。根据这一基本原理，可以把多阶段决策问题分解成许多相互联系的小问题，从而把一个大的决策过程分解成一系列前后有序的子决策过程，分阶段实现决策的“最优化”，进而实现“总体最优化”方案。为使最后决策方案获得最优决策效果，动态规划求解可用下列递推关系式表示：

(2)

式中：k——阶段数，k=n-1，…，3，2，1；xk——第k阶段的状态变量；uk(xk)——第k阶段的决策变量；fk(xk)——第k阶段为xk时的最优值；fk+1[uk(xk)]——第k+1阶段的最优值；dk[xk，uk(xk)]——第k阶段当状态为xk，决策变量为uk(xk)时的函数值。其中opt根据具体问题要求最小或最大。

环境问题涉及经济、社会、环境等方面，是一个多目标问题。多目标决策分析与传统单目标优化的最大区别在于其决策问题中具有多个互相冲突的目标。通常多目标决策问题中，一组意义明确的多个冲突目标可表达为一递解结构，或称目标体系。鉴于上述概念，运用种种数学、计算机等技术，来处理以下两个问题：根据所建立的多个目标，找出全部或部分非劣解；设计一些程序识别决策者对目标函数的意愿偏好，从非劣解集中选择合适的“非劣解”。

面对困难，涌现了许多新思路与好案例。

4 环境容量测算及多目标规划的案例

面对以PM2.5为特征的复合型空气污染，以武汉为例，建立了“经济-能源-大气环境”多目标规划的系统动力学模型：实现了以GDP-PM2.5达标为约束的环境容量与环境-经济发展趋势的同步测算，与其他多目标规划模型相比，系统动力学具有简明的优势[6-8]。

4.1 有关定义

(1)大气环境容量AEC(atmospheric environmental capacity)

当PM2.5年均浓度为35μg/m3时，6大污染物(SO2、NOx、VOC、NH3、一次PM2.5、一次PM10)允许排放量[9]。

(2)大气环境压力AES(atmospheric environmental presures)

以武汉2015年各种大气污染物排放量为基准，假定经济结构、能源结构、环保水平基本不变，保持一定的GDP增速，6大污染物的预测产生量。

(3)大气环境承载力AECC(atmospheric environmental carrying capacity)

AECC包括两部分，显性和隐性指标。隐性部分是维持环境质量当前状况的实际能力，如经济状况、产业结构、能源结构、技术水平、自然资源、地理气候条件、环保投入等因素[10-11]。显性部分是隐性部分的综合外在表现，是抵消一部分环境压力的累计削减量(累计削减量定义为存量+增量，见图1)，即不仅要削减因以后经济增长而多排放的量(增量)，还要削减原来相对于容量而多余的量(存量)。本文AECC的具体指标包含，隐性8项：GDP和一产、二产、三产产值，煤炭、石油、天然气和新能源消费量，是承载力社会支持力的表现[12-13]；显性6项，即6大污染物累积减排量，包括SO2，NOx，VOC，NH3，一次PM2.5，一次PM10。

产业结构、能源结构对改善环境意义重大，这是政府十分关心的内容。本案例设定的8项隐性指标反映了这一变化。实际上，隐性指标还可以有多种，不可能一一列举，比如涉及人口等。不同的研究者还可以根据需要设置其他的“隐性”指标。第二，模型设置的变量越多，模型也就越复杂，所以设置的变量要能够与GDP、PM2.5等核心变量建立能够量化的动态关系。

图1 大气环境承载力显性部分图示说明

AEC、AES、AECC彼此之间是相互作用、相互影响、随时间变化的。动态关系有：①在以消耗化石能源为基础的传统GDP增长模式下，AECC始终小于AES，大气污染量(复合曲线)超过AEC，环境质量变坏(图1a)；②新常态下，当AECC逐渐超越AES，大气污染量(复合曲线)逐渐收敛于AEC内，环境质量得到改善(图1b)。

图2中的复合曲线既是环境压力与环境承载力“显性”部分合成的结果，也是现实中PM2.5浓度的监测数据就是一种综合状态，是六种污染物(包括四种前驱物SO2、NOx、VOC、NH3和一次PM10、一次PM2.5)化合与混合的客观反映。通过源解析，可以得到上述各污染物在PM2.5中的化学组成比例，由此可测算对应的6种污染物的存在量，得到与时间对应的6条污染物的发生曲线。当PM2.5浓度曲线随时间逐步下降，与大气环境容量规定值(年均浓度35μg/m3，图中用水平虚线表示)相交时该时刻即为达标时点，对应的六种污染物的生产量即为各污染物允许的排放量，即环境容量，(可见具体测算图3)。

图2 两种情况下的AES、AEC、AECC辩证关系图

由于PM2.5浓度曲线就代表了大气环境压力和环境承载力的复合结果，故可通过收集、编辑经济、气象、能源、源解析、排放清单等数据，确定模型参数，编写PM2.5与GDP(包括第1、2、3产业的GDP)、能源(包括石油、煤炭、天然气、新能源)消费的统计关系式；当PM2.5浓度曲线随时间逐步下降，其达标时点对应的GDP(包括第1、2、3产业的GDP)与能源(包括石油、煤炭、天然气、新能源)消费的值即环境承载力的隐性部分(具体测算图从略)；6大污染物累积减排量可以通过源清单等测算得到初始值，再按设置的减排率按图1概念逐一计算得到。

(4)技术路线

1) 明确研究目标，包括AEC、AECC；2) 确定考察对象的指标；3) 划定SD模型边界；4)描述SD模型系统的因果关系；5)建立SD模型流图，初步测试模型可用性；6)带入建模所需的经济、气象、能源、源解析、排放清单等数据；7)确定模型参数，编写模型方程；8)模型检验和真实性检验；9)设置3种情景，S1基本型、S2适度型、S3强化型。三种情景的指标设定是依据武汉市环科院最新下达的要求，并逐一调整。10)预测三种情景下武汉市的GDP、年均PM2.5、PM10浓度和6种污染物排放量；11)预测当PM2.5年均浓度达标时，AEC、AECC阈值。

4.2 运用系统动力学建立的多目标规划模型

SD模型包含3个子系统，经济、能源、环境，分别包含一系列变量，在流图中体现(从略)。从变量功能类型来看，它们分5类：状态变量、速率变量、辅助变量、常量、调控变量(常量和调控变量也属于辅助变量，由于在模型中所起的作用不同，独立分类)。

SD流图描述了某一个时刻系统内部的因果关系，构成了系统某时刻的一个状态。构建好模型系统，确定好各变量初值和调控参数后，就可按某一趋势进行预测。除了调控变量和常量，其他变量均随模型推演的进行，不断反馈、动态变化的。系统动力学流图是编写模型方程的基础，用Vensim软件实现[14-15]。

模型运行基本过程：GDP按照一定增长率增长，通过亿元GDP排放量(比例系数)的作用，引起污染物排放量增长，污染物增量通过衡量污染物排放量和PM2.5总量之间的关系系数(转化率)的作用，引起PM2.5浓度的增长。为了减少排放，提高环境质量，在模型中通过3种控制措施来体现。①通过调整一产、二产、三产GDP的增长率，来调整产业结构，改变产污GDP的比重；②通过调整各能源增长率，来调整能源消费结构，减少单位GDP的污染增量；③通过设定减排因子，进行末端治理。

4.3 研究结果

(1)案例背景

2015年武汉市地区生产总值为10906亿元，PM2.5浓度为70μg/m3，PM10浓度104μg/m3。一方面，武汉市环保局提出的环保目标是2020年市PM2.5年均浓度需降至49μg/m3；另一方面，武汉市又处在经济发展的关键期，强调“十三五”期间经济增速需保8.5%。这是一个极大的挑战。

根据50多年来的气象数据显示，武汉市气象要素稳定[16-17]。因此，假设未来15年中武汉市地区气象变化如年均气温、雨量、风频、风速、边界层高度、PM2.5内外源比例、PM2.5和PM10化学组成比例等平均统计数据基本稳定。在以上假设前提下，建立SD模型。模型模拟的地域边界为武汉市全区域，以2015年的数据为基准值，模拟时间范围2016—2030年。我们设置了三种发展情景。每种情景的减排力度不同，从弱到强分别为：基础型、适度型、强化型，以供分析决策，并测算大气环境容量和环境承载力。

(2)SD模型检验

对SD进行了真实性检验与敏感性分析，均顺利通过(限于篇幅，过程从略)。

(3)输入数据

预测结果取决于各种变量的取值，所有变量的取值及依据(包括状态变量初值、各调控变量、辅助变量和常量)均以2015年的数据为基准进行预测，其中也有少量因子值由于没有数据而进行了假设。

(4)预测结果

到2020年，三种情景的年均PM2.5浓度分别是58、53和48μg/m3，到2030年分别是43、33和25μg/m3。三种情景中，只有S3强化型的PM2.5年均浓度的预测结果能满足武汉市最新环保规划要求，达标时间节点是2023.75。

1)大气环境容量结果

情景S3下模拟计算出的以GDP-PM2.5达标为约束前提下的SO2、NOx、VOC、一次PM10、一次PM2.5、NH3的大气环境容量分别为：23083、82773、89678、78984、32580和12226吨。

若用采用A值法对武汉市域8494km2范围SO2、NOx、PM10进行估算，武汉市城镇主要开发区占市域面积58%，为4926.5km2(二类区)，生态涵养限制开发区面积42%，为3567.5km2(一类区)。湖北地区A值范围3.6～4.9，取上限和下限值分别计算。经计算，结果是：SO2的容量范围143329～195069t；NOx的容量范围132696～180614t；PM10的容量范围190422～259185t。A值法计算出的污染物容量明显高于SD法的结果。SO2容量，A值法的测算结果是SD法的6.2～8.4倍；NOx容量，前者是后者的1.4～1.9倍；PM10容量，前者是后者的2.4～3.2倍。VOC、NH3等尚无法用A值法进行计算。这说明以GDP-PM2.5达标为约束的容量预测结果要比单污染物容量计算的结果更加严格。说明A值法面对复合型污染时具有较大局限性。

2)大气环境承载力阈值

经济指标包括GDP、一产GDP、二产GDP、三产GDP。在情景S3下，当PM2.5达标时，经济承载力指标阈值分别为：22116、470、7006和14640亿元。

能源指标包括煤炭消费量、石油消费量、天然气消费量、新能源消费量。在情景S3下，当PM2.5达标时，能源承载力指标阈值分别是：1938、1443、1043和1497万吨标煤。

以2015年为基准，保持现有经济、能源结构和环保力度不变，SO2、NOx、VOC、一次PM10、一次PM2.5、NH3到2025.75年排放量分别为183005、335695、421067、346840、154027和36770吨。与环境容量相减之后，得到累计削减量阈值，分别为：159922、242922、331389、267856、121447和24544吨；即需在2015年水平上平均每年削减(既减增量，又减存量)分别为：15992、24292、33138、26785、12144和2454吨。

本预测结果已被武汉市相关部门采纳。

5 结论与展望

(1)案例表明，在强化型情景下，预测武汉市PM2.5年均浓度在2025年达标。利用该方法可以测算出对应的SO2、NOx、VOCs、一次PM10、一次PM2.5、NH3容量值、环境承载力的经济指标隐性阈值和显性阈值。

(2)以PM2.5为特征的复合型污染，是多种污染物共同造成的，只要彼此间的所占比例基本稳定，面对不同减排情景、减排力度，在不同时间节点达到环境容量，但环境容量结果基本一致，这为政府采取环保措施、实施环境管理确定了明确的方向。

(3)相较于理化方法，系统动力学模型可不去探究复杂系统内部的理化过程，只要有效地利用年均统计和监测数据，从事物的外在表现出发，来探究复杂对象的内在逻辑联系，就能同步测算以GDP-PM2.5达标为约束的大气环境容量与经济、能源结构的发展趋势，完成多目标规划的基本内容，相比其他模型与方法，具有简明的优点。

(4)编制“创建国家生态文明建设示范市、县规划”，其核心内容是环境与生态规划，因此既要加强其核心内容的编制，提高定量分析的数量与质量，又要兼顾生态经济、生态制度、生态文化多方面的考虑，其难度较高，要提高编制门槛，净化、规范规划编制的市场。

(5)对于水和土壤的环境容量和承载力分析，在大数据时代，有望避免复杂的理化模拟，类似大气环境容量与经济发展的测算，从宏观统计数据角度出发，建立新的模型，展开系统化研究，改善传统测算方法，既简化计算过程，又能提高测算的可靠性。

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Modelling for Multi-Objective Planning and Environmental Capacity in Ecological and Environmental Planning

ZHOU Jingxuan ZHOU Yejing

(School of Environmental Science &Engineering，Huazhong University of Science and Technology (HUST)，Wuhan，China)

In current regional environmental or ecological planning，it has been short of an in-depth study on the relationship between economic development and environmental protection，and the environmental capacity and its carry capacity. This results in a situation that the planning has been lacking of scientific argumentation and rigorous logic. The ‘economy-energy- atmospheric environment’ model by System Dynamics (SD) realizes calculating the atmospheric environmental capacity and the developing trend of environment and economy constrained by GDP and PM2.5simultaneously in Wuhan city. The SD model can achieve the demands of the multi-objective planning，and retains the advantage of simplicity in resolving complex problems compared with other multi-objective planning methods.

Multi-objective planning；GDP；PM2.5；Atmospheric environmental capacity；System Dynamics；Wuhan city

项目资助：国家自然科学基金(No.71171089)；武汉市主要环境问题和对策建议项目

周敬宣，教授，博导，长期从事环境规划与管理等有关研究；周业晶，博士研究生，主要研究方向是环境规划与系统建模

致 谢：感谢武汉市环境科学研究院对本项目的重视，并提供了相关研究经费的支持；感谢华中科技大学肖人彬教授的国家自然科学基金支持

X21

A

1673-288X(2017)02-0041-05

引用文献格式：周敬宣 等.生态环境规划编制中多目标规划模型与环境容量的研究[J].环境与可持续发展，2017，42(2)：41-45.