商洛市生态环境质量评价研究
2019-01-11潘彦潔张妍王瑞光
潘彦潔 张妍 王瑞光
摘要：本文通过对国内相关案列的深入研究，结合商洛市实际情况，从自然环境系统、经济环境系统、社会环境系统三方面构建商洛市生态环境质量评价的体系，选取19个具有代表性的指标因子。运用模糊综合分析法，对复合系统进行综合评价，从而得出商洛市生态环境质量评价结果，2012年为“良好”，2013至2017年为“理想”，且越来越好。
Abstract： Through the in-depth study of the relevant domestic cases， combined with the actual situation of Shangluo City， this paper constructs the ecological environment quality evaluation system of Shangluo City from three aspects： natural environment system， economic environment system and social environment system. 19 representative index factors are selected. The comprehensive evaluation of the composite system is carried out by using fuzzy comprehensive analysis method， and the evaluation results of ecological environment quality in Shangluo City are "good" in 2012 and "ideal" from 2013 to 2017， and the results are getting better and better.
關键词：生态环境质量;熵值法;商洛市;模糊综合分析法
Key words： ecological environmental quality;fuzzy synthesis analysis;entropy method;Shangluo City
中图分类号：F323.22 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2019）36-0022-03
0 引言
随着我国社会经济的快速发展，城市生态环境质量问题日益突出。在“十三五”规划中指出，提升环境质量，加强生态环境治理，补齐生态环境短板，是当前核心任务[1]。近年来国内许多学者对此进行了研究，许丛[2]运用主成分分析法对安徽省评价研究时，提出相关建议;钱贞兵[3]选择的是采用主成分分析法以及层次分析法两种方法相结合的方式，通过建立等级体系进行评级分析，使得结果更加客观准确;朱蕾等[4]采用熵权法赋权、模糊综合评价法建立评价模型，对扬州市生态质量现状进行了分析。
商洛市地处秦岭山地，素有“八山一水一分田”之称，生态环境是促进其发展的一大优势资源，对商洛市进行生态环境质量评价，分析影响商洛市生态环境质量的主要影响因素，以期为确保商洛市经济与环境的持续协调发展和推动商洛市可持续发展与生态文明建设提供科学合理的依据。
1 构建评价指标体系
1.1 指标选取
评价指标一般分为正指标、逆指标和适度指标，正指标指的是指标数值越大，生态环境质量就越高，反之则对提高生态环境质量越低;逆指标指的是指标数值越大，生态环境质量就越低，反之则是生态环境质量越高;而适度型指标指的是指标数值不应该太大，也不应该太小，这类的指标在评价指标无量纲化处理时，标准值不太方便确定和比较，致使评价结果也不好比较。因此本文在选取评价指标时，只是选取了正指标和逆指标。从自然环境系统、经济环境系统和社会环境系统这三个方面，选取具有代表性的19个指标因子，构建了商洛市生态环境质量评价指标体系（表1）。
1.2 确定分级标准
评价等级的标准参考文件《中华人民共和国国家环境保护标准》
2 商洛市生态环境质量评价方法与程序
2.1 数据来源
各指标数据主要从商洛市统计局和国土资源局、商洛市环保局、陕西省统计厅和国土资源局等相关部门查找商洛市统计年鉴、陕西省统计年鉴和商洛市国民经济等。
2.2 确定指标权重
假设m个评价指标n个对象多属性评价矩阵M如下：
首先进行数据标准化。对矩阵M进行标准化处理，得到新的矩阵Y。对于正指标，按照公式（1）计算：
针对逆指标，采用公式（2）计算：
根据以上计算，得到标准化矩阵，然后再按照以下步骤[6]，确定指标权重（表2）。
①计算第i个属性第j个方案的贡献：
②计算第i指标的熵值：
其中k=1/1mn，保证0？燮Ei？燮1，pij=0，pijlnpij=0。
③指标权重计算：
2.3 构建评价模型
由于生态环境质量评价涉及因素加多，并且许多评价指标没有明确的边界外延，具有明显的“模糊性”特点。且商洛市生态环境评价体系涉及到两个层次，故采取二级模糊综合评价法，以最高隶属度原则决定每个指标的模糊界限，构造模糊评价矩阵，通过两个层次的复合计算来最终确定评价对象所属的等级。具体步骤如下[8]：
①将指标域分成三个因素子集X自然、X经济、X社会并确定相应得指标权重集W自然、W经济、W社会。
②构建评语等级论域V={v1v2…vn}。V={1，2，3，4，5}。
③构建单级模糊评价模型：
式中，R为模糊关系矩阵，rij是因素子集中第 i个指标 xi对应于评语等级论域 V 中第 j 个等级 vj 的相对隶属度，i = 1，2…m，j = 1，2…6。相对隶属度 rij的计算在模糊数学法中比较重要。这里针对正向指标与逆向指标分别提出隶属度函数，xi表示第 i个指标的现状值，Sij表示第 i 项指标的 j 等级生态环境质量标准值。
正向指标隶属函数：
当j=2，3，4时
④构建二级模糊综合评价模型：
以上计算过程中采用加权平均模糊算子进行复合运算得到评价结果向量B自然，B经济，B社会，B综合。根据加权平均原则按照公式（9）分析各评价结果向量。根据 A 值确定各子系统及综合生态环境质量所属等级[6]。
⑤划分等级。隶属度越大表明计算值越贴近标准值，则表示趋向“最优”，即最大隶属度原则[6]。根据以上过程，得到商洛市的综合评价结果。
根据最大隶属度原则得出2012年商洛市生态环境质量处于等级良好，而2013年至2017年生态环境质量处于等级理想，而且总体上呈现越来越好的趋势。
3 结果分析
通过模糊综合分析法得出商洛市2012年至2017年生态环境质量评价各级得分，2012年评价隶属度为3.0412>0.2324>0.168>0.0927>0.0588，故商洛市2012年生态环境质量评价等级为良好;2013年生态环境质量评价隶属度为1.8455>0.9538>0.255>0.1736>0.0254，故2013年評价为理想;2014年评价隶属度为1.929>0.3989>0.3429>0.1482>0.1068，故2014年评价为理想;2015年评价隶属度为1.8115>0.8462>0.4432>0.3090>0.0006，故2015年评价为理想;2016年评价隶属度为1.9415>0.8232>0.4900>0.2304>0.0006，故2016年评价为理想;2017年评价隶属度为2.1655>0.3989>0.3776>0.1466>0.0003，故2017年评价为理想;2013年、2014年、2015年、2016年、2017年的生态环境质量评价理想隶属值比较中，2.1655>1.9415>1.9290>1.8455>1.8115，故2017年最优，总体上生态环境质量呈上升趋势。这与近年来商洛市充分利用自身优势，加速经济发展的同时注重环境保护和生态净化等密不可分。商洛市在经济快速发展的同时保持良好的生态环境，通过“退耕还林”、“封山育林”等一系列措施，打造 “秦岭最美是商洛”。另外，“差”与“稍差”的隶属度仍占有不小的比例，说明商洛市在发展过程中虽说总体呈理想态势，但不免也存在一些问题，例如耕地面积所占总面积比例较少、用水量较大、人均公共绿地过少、失业率较高等。
4 结论
通过构建评价指标体系和二级模糊综合评价模型，对商洛市生态环境质量评价，得出以下结论：
①从自然环境系统、经济环境系统、社会环境系统三个方面构建评价体系，其中自然环境系统权重占0.8021，经济环境系统占0.1217，社会环境系统仅占0.0762，表明商洛市现在发展对自然环境方面注视最高，对社会环境方面注视度最低。
②从评价结果上看，商洛市2012-2017年生态环境质量由“良好”发展至“理想”，并且随着时间的发展“理想”的隶属度不断提高。这与近年来商洛市注重环境保护和生态净化等密不可分，但不免也存在一些问题，仍需要加强生态环境的保护，促进生态环境质量的进一步提高。
参考文献：
[1]文一波.中国环保产业或将实现弯道超车[N].中国环境报，2017-02-27（007）.
[2]许丛，操勤，袁媛.基于主成分分析法的安徽省生态环境质量研究[J].资源开发与市场，2008（02）：118-119.
[3]钱贞兵.省域生态环境质量评价方法研究及案例分析[D].合肥：合肥工业大学，2010：14-67.
[4]朱蕾，葛骁，郭海宁，等.基于熵权的扬州市生态环境质量模糊综合评价研究[J].环境科学与管理，2013，38（7）：161-166.
[5]李科文.城市森林公园地域文化景观研究[D].西安：西安美术学院，2014：8-43.
[6]朱蕾，葛骁，郭海宁，魏思宇，王小治.基于熵权的扬州市生态环境质量模糊综合评价研究[J].环境科学与管理，2013，38（07）：161-166.
