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基于DPSR模型的陕西关中城市群生态安全预警评价研究

2020-03-07马新萍龙双双李玉婷

国土资源科技管理 2020年1期
关键词:关中地区城市群指标

马新萍, 龙双双, 李玉婷,武 涛

(1.咸阳师范学院 资源环境与历史文化学院, 陕西 咸阳 712000;2.空军工程大学 装备管理与无人机工程学院, 陕西 西安 710051)

关中城市群是陕西经济的核心区,是中国沟通南北、衔接东西的枢纽区所在,也是西北乃至西部地区的比较优势区域,关中城市群规划坚持以西安都市圈为核心板块,做大做强西安市,以现有城市为基础,做大宝鸡、咸阳、铜川、渭南等地级城市。随着《关中平原城市群发展规划》的批复,关中平原迎来新一轮的发展契机,但是在新发展的过程中,生态文明建设占据了主要板块,生态安全问题成为了未来发展的主要思考内容之一。

城市发展生态安全研究的关键是生态安全评价指标体系的构建,DPSR模型综合了PSR模型和DPSIR 框架模型,PSR模型是目前具有代表性的评价体系,但该评价体系的评价数据均源于社会、经济、环境等统计数据,其评价结果仅限于某一历史时段的生态安全状态,难以对生态安全演变趋势进行预测,PSR 模型体现了人类与环境之间的相互作用关系。而DPSIR 框架模型是由PSR模型演化而来的[1-2],1993年由欧洲环境署首次提出[3-4],DPSIR 模型因能揭示环境与人类活动的因果关系,被广泛接受和普遍使用,为人类活动、资源、环境与可持续发展研究的方案及其评价提供概念模型[5-7]。DPSR模型综合了两种模型的优势,一方面,以规划控制指标作为评价数据源之一,弥补了PSR模型统计数据的局限;另一方面,融合了DPSIR 框架模型能够揭示环境与人类活动之间的因果关系。 DPSR模型能够评估与预测规划实施后的生态安全演变趋势并用于指导规划,对于维护生态安全,对确保城市发展的可持续性具有重要意义。

本文以关中城市群为研究对象,在《关中平原城市群发展规划》的背景下,为科学评估关中城市群生态安全预警工作,运用DPSR模型和主成分分析方法[8],结合研究区域实际情况,根据相关资料,构建关中地区5个市2011年、2014年、2018年的生态安全评价指标体系,通过对过去生态安全存在的问题及生态安全状况进行指标化评价[9],分析了生态安全状况变化的趋势,为城市未来的生态安全预警提供科学基础,该结果可为规划与管理部门决策的形成提供相应科学基础。

一 数据来源与研究方法

(一)研究区概况及数据来源

本研究范围为陕西境内关中地区,位于陕西省中部,包括西安、宝鸡、咸阳、渭南、铜川、杨凌五市一区。关中地区年平均温度为12°~13.6°,属暖温带。西安市是本省夏季高温中心之一,无霜期207天,年降雨量604mm,雨量集中在7~9月。近年来冬季及夏季平均气温有逐步上升的趋势(图1)。

图1 研究区概况

所用的数据均来源于2011年、2014年和2018年“陕西省统计年鉴”“西安市统计年鉴”“铜川市统计年鉴”“宝鸡市统计年鉴”“渭南市统计年鉴”和“咸阳市统计年鉴”。

(二)研究方法

采用的方法主要包括:数据标准化、主成分分析法、层次分析法以及生态安全指数。以下为具体步骤。

1.评价指标体系的建立及指标权重的确定

本文采用主成分分析法筛选主要影响因素指标,主成分分析旨在利用降维的思想,把多指标转化为少数几个综合指标(即主成分),其中每个主成分都能够反映原始变量的大部分信息,且所含信息互不重复[10-12]。这种方法在引进多方面变量的同时将复杂因素归结为几个主成分,使问题简单化,同时得到的结果更加科学有效的数据信息[13-14]。主要方法有特征值分解[15],SVD[16],NMF[17]等。文章采用主成分分析法来筛选主要指标因素。

该评价指标体系中,驱动力代表新区规划驱动区域生态系统发生变化的动力,包括人口密度、农村人均年收入、人口城镇化率、工业产值等指标作为驱动力指标。压力表示导致新区生态系统功能生变化的生态压力,是驱动力作用的结果。包括工业SO2排放量、工业废水排放量、单位GDP能耗等[18]。状态是指由压力导致城市自然环境的改变,包括年降水量、人均GDP、水土流失面积、园林绿化面积等。响应代表对新区生态系统变化的反馈,包括第三产业比重、工业废水处理率、拥有卫生技术人员、有效灌溉面积等指标。依照上述描述构建生态安全评价指标体系(表1)。

表1 城市生态安全评价体系及指标权重

对于指标权重的确定采用层次分析法[19](简称AHP),是指将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次,在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法[20-22]。该方法是美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于20世纪70年代初,在为美国国防部研究"根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配"课题时,应用网络系统理论和多目标综合评价方法,提出的一种层次权重决策分析方法[23-24]。计算步骤:(1)建立层次结构模型;(2)构造判断(成对比较)矩阵;(3)层次单排序及其一致性;(4)层次总排序及其一致性检验[25-27]。本文中一共咨询10位专家学者对生态安全评价指标中每两个指标的相对重要性做出评价。经过构建判断矩阵、层次单排序、层次总排序以及一致性检验确定各指标的权重值[28-32]。

2.数据标准化

数据的标准化处理[33]有两个指标,即正向性指标和负向性指标。正向性指标是指指标越大对生态安全越有利,负向性指标指指标越小对生态安全越有利。可根据指标层的指标来选择用哪一个指标来进行数据标准化处理[34-35]。假设已给定了j个评价指标Ci1,Ci2, …,Cij, 假设对评价指标体系中各指标已获得的原始数据进行统一标准化后的值为Zi1,Zi2, …,Zij,具体指标标准化公式如下:

若第j个指标为正向性指标,则

(1)

若第j个指标为负向性指标,则

(2)

式中:Zij为第i年评价指标体系中第j个指标的标准化后值;min (Cij) 为第j个评价指标的最小值;max (Cij) 为生态安全性评价指标体系中所选取的第j个指标的原始数据的最大值;Cij为第i年指标体系中所选取的第j个指标的原始数据。

3.生态安全综合指数的计算

生态安全综合指数[36-39]是根据各个指标的权重和标准化处理值求出的一个数,用来判断该城市的生态安全等级。

公式为:

(3)

式中:ESI为生态安全综合评价指数;Wi为第i个指标的权重;Yij为各指标的标准化处理值(无量纲化值)[40-43]。

4.城市生态安全评价指标等级划分标准

优先采用国际、国家标准作为指标等级划分依据;其次,借鉴国内外典型城市建设经验;对于没有相关研究的指标值,则通过咨询专家的方式予以确定或相关论文中的指标值也可以借鉴。因此文章借鉴已有生态安全研究成果,按生态环境优劣程度将各项生态安全评价指标值划分为5个等级并依据以下原则确定阈值(表2),生态安全指数越高,表示区域生态安全状况就越好,反之,则越差。

表2 城市生态安全评价指标等级划分标准

注:该表引自参考文献[44]。

二 结果与分析

(一)关中地区DPSR单项指数对比分析

咸阳市15项指标中,等级下降的指标有两项,等级不变的有8项,等级提高的有5项。驱动力和状态这两个准则层有显著的提升,压力和响应的提升不明显。西安的15个指标中有两项指标等级下降,11项指标等级不变,两项指标等级提高,这说明西安市城市生态安全发展的比较缓慢。宝鸡市这三年除了工业产值这项指标变化明显,其他的14项指标的变化趋势都不太明显,由图2可以看出,人口城镇化率、人均GDP、工业废水处理率、工业SO2排放量都有增加的趋势,但不明显。铜川市除了人口密度、有效灌溉面积、拥有卫生技术人员这几项指标有所降低,其他指标的上升幅度较为显著,尤其是第三产业比重、工业SO2排放量增加显著。渭南市的指标呈两极化,变化幅度悬殊,渭南市这三年的工业产值、工业SO2排放量、工业废水处理率这三项指标的下降速度都很显著,其他的指标上升幅度不明显,城市发展较缓慢。从单向指标来看,西安市和铜川市的优势指标较多,发展状态较好。

对比关中地区的单项生态安全指数,总体上关中地区的驱动力变化没有很大的变化;但是有的指标呈缓慢的下降趋势,比如人口城镇化率和农村人均年收入这两项指标。关中地区的响应这一准侧层的情况不太好,关中地区的工业废水处理率和园林绿化面积、拥有卫生技术人员的指数处于基本不变的状态,关中地区对于环境和经济方面虽然维持的很好,但是发展的进度迟缓,说明关中地区对于响应这一方面还有待加强。

(二)关中地区生态安全综合指数分析

表3展示了2011年、2014年和2018年陕西关中地区的生态安全指数,关中城市群2011年、2014年和2018年生态安全指数逐渐减小。西安市的总体生态安全状况一直处于安全状态,其次为渭南、宝鸡、咸阳、铜川。 从准则层指标来看,除西安外,其余城市状态和响应指数偏低;渭南市压力指标整体偏高,污染物及能耗压力小,占据优势;其余城市可从响应指标入手来提高整体生态安全指数(图3)。

表3 2011—2014年关中地区生态安全指数统计

图3 陕西关中城市群DPSR模型准则层生态安全指数

(三)生态安全预警时空分析

综合5个城市的生态安全指数,结合预警值,可得出,除咸阳市外,2011—2018年,各个城市的生态安全指数均表现为下降趋势,综合对比来看,生态安全指数较高的为西安市和渭南市,铜川市最低,只有在2011年达到了高度预警值,从时间发展来看,关中城市群的生态安全不容乐观,需要给予较大重视;从各城市间对比分析来看,西安市的生态发展与经济都取得了较好的成绩,其相关管理制度模式值得其他城市借鉴(图4~图5)。

图4 关中城市群生态安全预警值

图5 陕西关中城市群生态安全准则层指标预警空间分布

从准则层指标预警值来看,西安市和渭南市更占据优势,压力、状态、响应指标的空间预警状态更为严重,驱动力指标状况较好,差别小,根据生态安全预警值空间分布,对于生态状况的提高,主要考虑从压力、状态、响应3个方面入手,可提高生态效率。

三 结论与讨论

DPSR模型综合了生态环境、经济和社会方面与环境相关的主要指标,通过对指标进行单向和综合分析,一方面较好地反映了城市生态环境变化受规划影响的驱动特征,另一方面,为未来行政决策重点给予建议。

从总体结果看,铜川市生态安全需要进一步持续加强,西安市的生态措施制度等值得其他城市借鉴和学习,关中城市群在未来的发展中仍需要将生态安全放在首要位置,总体上其生态安全发展呈下降趋势。

在准则层面上,铜川、宝鸡、咸阳、渭南的状态和响应指标偏低,咸阳市要加强压力和响应这两个准则层的指标改善力度,渭南在压力指标上更占据优势,提高整体生态安全指数的有效途径为可从响应指标入手。

在具体的指标层面,对于关中地区来讲,应该增加园林绿化面积和拥有卫生技术人员数量,工业废水排放量也应该加强监管。陕西关中地区变化不明显而应该加强的指标有拥有卫生技术人员、园林绿化面积、农村人均年收入,另外,个别城市还应该控制单位GDP能耗。综合来看,陕西关中地区作为关天经济区的重要发展城市,其发展目标为实现环境和经济发展的双赢局面,如何实现双赢是决策者面临的难点和重点,从指标数据分析中可看出陕西关中地区城市与实现经济、社会和生态环境协调均衡的状态还有较大的距离,本研究结果可作为参考,为城市生态效率的提高提供决策依据。

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