空间规划编制背景下县域资源环境承载力评价——以福建省永春县为例

李 为， 季祖强

(1.福州外语外贸学院经管学院； 2.福建致公经济研究院，福建 福州350202)

随着我国经济的快速发展和人口的迅速增长，资源消耗急剧上升、环境污染日益严重，资源环境承载力对可持续发展的约束日益凸显，国土空间开发强度和秩序面临艰难抉择，国土空间开发格局亟须优化和调整。 党的十八届五中全会明确提出以主体功能区规划为基础统筹各类空间性规划，推进“多规合一”[1]；中共中央办公厅、国务院办公厅2017 年印发的《省级空间规划试点方案》明确指出，进一步开展空间规划试点要遵循国土开发与承载能力相匹配、资源节约与环境友好相统一的理念和方法，开展陆海全覆盖的资源环境承载能力基础评价，全面摸清并分析国土空间本底条件，提高发展质量和资源利用效率[2]。因此，在空间规划编制背景下开展县域资源环境承载力评价具有重要的理论与实践意义。

一、文献综述与问题的提出

资源环境承载力作为国土空间规划研究的重心和核心之一，是评价县域资源环境能够支撑和容纳人类社会经济活动强度的重要指标，也是连接社会系统、环境系统和经济系统的纽带。 国内外关于承载力的研究集中在以下3 个方面:(1)资源承载力研究。 国外学界较早开展土地资源承载力研究，Millington 等分析了各种资源对人口数量的限制，并计算了澳大利亚的土地资源承载力[3]。 国内学界早期侧重于研究耕地承载力，对其他土地类型研究较少；到20 世纪80 年代逐渐将研究视角转向水资源承载力领域，施雅风等最早研究提出水资源承载力的概念和评价模型[4]；此后，研究范围逐渐拓展，如自然、能源等资源承载力研究陆续展开。 (2)环境承载力研究。 学界通过单要素研究和综合多要素研究，将水环境、大气等要素纳入研究范围，大大拓展了承载力的研究范围。 施雅风等研究中国中纬度地带气候暖干化对水资源的影响，发现在全球变暖的趋势下，近期干旱化可能还会继续[4]；韩蕾等基于2006—2011 年大气环境承载力的相关数据全面分析了大气环境承载力的变化趋势，发现西安、宝鸡、铜川、渭南、咸阳等5 个城市的大气环境承载力均呈改善趋势，但波动性较大且增长速度缓慢[5]；李月辉等以科尔沁左翼后旗为研究区域，预测其未来50 年的人口动态变化和最大土地承载力，发现科尔沁左翼后旗的土地承载力为4 671 ～7 451 万人，其实际人口增长控制较好，现有环境问题主要是不合理的开发活动造成的，并指出控制人口增长是实现经济环境协调发展的必要条件[6]。 (3)资源环境承载力研究。 随着研究的不断深入，传统的单要素研究已难以解决社会发展面临的新问题，区域资源环境承载力研究逐渐成为研究重点。 Haraldsson 等测算了冰岛在工业化之前的资源环境承载力，分析指出资源环境承载力是冰岛人口数量的主要限制因素[7]；Graymore 等研究资源环境承载力时着重考虑了可持续发展的自然生态系统的贡献度[8]。 国内学界逐步展开了资源环境承载力预警的综合评价和应用研究，已取得较大进展。 从研究尺度来看，包括国家、区域等宏观尺度研究，省域、城市等中观尺度研究，以及区县等微观尺度研究；从研究地域类型来看，包括平原地区、海岸带、山地丘陵区等地域类型；从研究对象来看，涵盖人口、矿产资源、土地、水、海洋、生态、经济社会等要素；从研究方法来看，区域资源环境承载力评价依据相应的研究目的采用不同的研究方法，构建了经济、人口、自然资源与环境等指标体系，采用层次分析法、模糊评价法、PS-DR-DP 理论模型、TOPSIS 模型和GIS 空间分析技术等方法进行评价。

综上，既有的研究成果具有一定的借鉴意义，为我国资源环境承载力研究提供了重要的理论依据，但既有的资源环境承载力评价指标的标准化和定量化研究仍有待进一步细化，且既有研究较少将资源环境承载力与国土空间优化等联系起来，对县域尺度的研究也较少。 鉴于此，本研究基于空间规划编制背景，构建县域资源环境承载力综合评价模型，选择福建省永春县作为典型代表区域进行应用研究，以为资源环境承载力研究提供一定的借鉴。

二、数据来源与研究方法

(一)数据来源

本研究的经济社会统计数据来源于《永春县统计年鉴2016》；人均土地面积、建设用地面积、耕地面积、土地利用率、土地资源压力指数等土地利用相关数据来源于永春县国土资源局和永春县各乡镇最新的土地利用总体规划资料；降水量、年均气温等数据来源于中国气象数据网；县均海拔数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心；单位面积工业废气排放量等数据来源于国家发改委城市与小城镇发展研究中心数据库；生物丰度数据根据相关研究成果计算得到。

(二)指标体系

借鉴人地系统理论和压力—状态—响应理论(Pressure-State-Response， PSR)，以及相关研究成果，从“人口—资源—环境—经济—社会”复杂系统出发，建立县域资源环境承载力综合评价指标体系(表1)。

(三)评价模型与方法

本研究采用TOPSIS 模型定量评估县域资源环境承载力[9]，具体计算公式如下。

1.构建标准化评价矩阵。 用极值法对原始数据进行标准化处理，得到标准化评价矩阵X:

其中， xmn表示第m 个指标下第n 个样本的标准化值。

表1 县域资源环境承载力综合评价指标体系Table 1 Evaluation index system of carrying capacity of county resources and environment

2.构建加权规范化评价矩阵。 采用主客观复合赋权法确定指标权重，具体步骤如下:

(1)改进层次分析法。 采用改进层次分析法克服传统层次分析法存在的定量数据少、定性成分多的不足[10]，设有m 个指标分配权重，具体计算步骤为:

①建立主观比较矩阵C。 具体计算公式如下:

其中， cij表示矩阵元素标度， i 和j 表示指标值， m 表示指标个数。 当cij＝1 时，指标i 比指标j 重要；当cij＝0 时，指标i 和指标j 同等重要；当cij＝-1 时，指标i 比指标j 不重要。

②构建感觉判断矩阵S。 具体计算公式如下:

其中， sij表示稳定性分级指数； di表示第i 个指标的全局重要性； dj表示第j 个样本的全局重要性。

③构建客观判断矩阵R。 具体计算公式如下:

其中， rij表示敏感性约束值； p 表示标度扩展值范围，本研究的p 取值为3； st表示稳定性分级指数最大值。

④确定权重值。 标准化处理客观判断矩阵R，得到m 个指标的权重向量

(2)熵权法。

①计算第i 个指标下第j 个样本的比重ρij。 具体计算公式如下:

②计算第i 个指标的熵值fi。 具体计算公式如下:

③计算第i 个指标的效用值βi。 具体计算公式如下:

④计算第i 个指标的权重ωi。 具体计算公式如下:

(3)组合赋权法。 采用组合赋权法对ωi1(用改进层次分析法计算的权重)、 ωi2(用熵权法计算的权重)进行几何平均，再进行标准化处理，得到主客观复合权重ωi。 具体计算公式如下:

(4)加权评价矩阵。 将对应指标的权重ωi乘以矩阵X，得到加权评价矩阵Y。 具体计算公式如下:

其中， ωn表示第n 个样本的权重； ωm表示第m 个指标的权重； x1n表示第1 个指标下第n 个样本的标准化值； xm1表示第m 个指标下第1 个样本的标准化值。

3.计算距离。 采用欧式距离计算法计算距离，具体步骤如下:

(1)确定正、负理想解。 设矩阵Y 的n 个样本中最大值为即最偏好方案值(正理想解)的数据集为Ymax；最小值为，即最不偏好方案值(负理想解)的数据集为Ymin。 具体计算公式如下:

其中， yij表示第i 个指标下第j 个样本的加权评价值， m 表示总指标个数。

(2)计算靠近距离。 采用欧式距离计算法，计算出各指标的加权评价值与其正理想解、负理想解之间的距离。 具体计算公式如下:

4.计算资源环境承载力。 利用最优承载力贴近度表征资源环境承载力[11]。 具体计算公式如下:

其中， Cj表示样本j 的综合评价值，代表与最优承载力的贴近程度，即贴近度， Cj∈[0，1]。 Cj值越大，表明资源环境承载力越高；反之，则资源环境承载力越低。

5.判别关键因素。 采用关联度模型和关联度矩阵判别资源环境承载力与各指标的关联性和耦合性。

(1)构建关联度模型。 以资源环境承载力作为参考序列， m 个指标构成的系统作为比较序列，建立关联度模型。 具体计算公式如下:

其中，ζij表示cj与xmn的关联系数；cj表示样本j 的资源环境承载力；α 表示分辨系数，本研究取值为0.5[12]。

(2)构建关联度矩阵。 将关联系数按样本数j 求均值，得到关联度矩阵γij。 具体计算公式如下:

其中， γij值越大，表明资源环境承载力与各指标的关联性和耦合性越强；反之，则越弱。

三、实证结果与分析

(一)资源环境承载力分析

以永春县为典型案例，按照上述模型和方法计算2015 年永春县22 个乡镇的资源环境承载力(表2)，并进一步对资源环境承载力及3 个子系统的承载力进行系统聚类分析，将永春县资源环境承载力划分为低(0.300～0.399)、较低(0.400～0.419)、中等(0.420 ～0.451)、较高(0.452 ～0.499)、高(0.500 ～0600)等5个等级。 由表2 可知，永春县资源环境承载力得分普遍较低，均低于0.6，表明永春县资源环境承载力整体不超载，与国家重点生态功能区的定位相吻合，大部分乡镇的资源环境承载力评定等级为较高，一都镇的资源环境承载力最高(0.531 827)，这主要是缘于其自然资源承载力、生态环境响应力和经济社会发展力的得分均较高。 桃城镇(0.455 656)作为中心城区，其资源环境承载力评定等级为较高，为永春县城区拓展与开发奠定了较好的基础。 但调研发现，仍有超过40%的民众认为永春县县城规模较小。 可见，永春县未来的空间发展应注重拓展城区空间和优化布局结构，东平镇、岵山镇、石鼓镇、东关镇、五里街镇等中心城区周边乡镇应遵循空间就近推进原则，蓬壶镇和达埔镇应逐步发展为县域副中心，其余乡镇应逐步发展为主要的农业空间和生态空间。

(二)资源环境子系统承载力分析

1.自然资源承载力。 湖洋镇(0.520 019)的自然资源承载力评价等级为高，这主要是缘于湖洋镇较高的人均土地面积和水资源总量导致其土地压力指数和水耗指数相对较小。 桃城镇(0.489 617)、达埔镇(0.496 027)和蓬壶镇(0.456 790)的自然资源承载力评价等级为较高，这主要是缘于这些乡镇作为中心城区和县域副中心，其较高的自然资源承载力和良好的自然、水土资源条件为人口集聚和城市建设奠定了较好的基础。 呈祥乡(0.310 749)、锦斗镇(0.353 255)、苏坑镇(0.366 872)、吾峰镇(0.374 054)、桂洋镇(0.385 600)、玉斗镇(0.393 521)等乡镇的自然资源承载力评价等级为低，这主要是缘于这些乡镇在空间上连片集中分布于永春县中部，水土资源较为匮乏，导致其土地压力指数和水耗指数相对较大。

表2 2015 年永春县22 个乡镇的资源环境承载力Table 2 Carrying capacity of resources and environment of 22 townships in Yongchun county in 2015

2.生态环境响应力。 生态环境响应力得分高的乡镇包括坑仔口镇(0.528 153)、仙夹镇(0.528 627)、锦斗镇(0.534 048)、下洋镇(0.572 351)、横口乡(0.623 903)、介福乡(0.626 967)、一都镇(0.631 045)、外山乡(0.636 688)、桂洋镇(0.640 261)、呈祥乡(0.679 972)等，这主要是缘于这些乡镇的城镇建设力度较小和工业发展相对滞后，对生态环境的压力相对较小。 桃城镇(0.285 462)的生态环境响应力最低，这主要是缘于桃城镇作为中心城区，经济社会发展给生态环境带来较大的压力；而吾峰镇(0.315 235)由于存在污水处理率低、农田化肥超标严重等问题，其生态环境响应力得分也较低。

3.经济社会发展力。 桃城镇(0.662 565)的经济社会发展力最高，东平镇(0.566 537)、五里街镇(0.557 099)次之；而呈祥乡(0.269 499)、外山乡(0.277 378)、仙夹镇(0.307 949)、湖洋镇(0.336 818)、介福乡(0.345 408)、吾峰镇(0.344 437)、玉斗镇(0.353 339)、锦斗镇(0.355 549)、横口乡(0.357 794)、达埔镇(0.362 330)、东关镇(0.384 291)、苏坑镇(0.394 355)等12 个乡镇的经济社会发展力均低于永春县的平均水平(0.405 852)。 可见，永春县域内部经济社会发展与生态环境整体呈现负相关。 在某种程度上，经济发展是一把“双刃剑”，经济高速发展加速了资源环境的消耗，造成环境污染，但随着经济发展水平的不断提高，将有更多的资金或社会资源用于环境治理与生态修复，这对区域资源环境承载力的提高具有正向作用。

(三)关键影响因素判读

根据公式(21)和公式(22)计算得到永春县资源环境承载力与各指标的关联度。 永春县资源环境承载力影响较大的指标分别为水土流失指数(0.705 87)、水污染物浓度超标指数(0.695 01)、降水量(0.690 87)、植被覆盖度(0.681 80)等。 具体来说:(1)水土流失较为严重。 永春县经济林占比较高，受土地复垦等人为因素影响严重，导致水土流失严重；永春县中部不合理的矿产资源开发和废矿区处理是水土流失的重要原因。其中，吾峰镇(0.706 23)的水土流失指数最高，水土保持功能最低；东平镇(0.701 24)和湖洋镇(0.652 34)的水土流失指数较高。 (2)水污染物浓度接近超标。 虽然从单项指标来看，永春县水污染物未超标，但桃溪干流的各水质监测断面均处于接近超标的状态；水污染物浓度中的总磷、氨氮等指标受生活污水处理不当和畜禽养殖无序排放等影响，导致水污染物浓度整体接近超标。 (3)降水量较为丰沛。 永春县水资源丰度等级主要为丰富和较丰富，面积占比分别为25%和75%。 其中，一都镇、呈祥乡、横口乡、下洋镇等水资源较为丰富，占乡镇总面积的60%以上。 (4)植被覆盖度区域差异较大。 植被覆盖度最高的一都镇是五里街镇的2.46 倍，多数乡镇(如五里街镇、吾峰镇、石鼓镇、桃城镇)的植被覆盖度低于全县平均水平15 个百分点以上。 同时，永春县资源环境承载力与城乡居民人均可支配收入、人均GDP 的关联度均为0.678 70，表明经济社会发展力对资源环境承载力影响较大。

四、结论与对策

(一)结论

基于空间规划编制背景，以福建省永春县为实证研究对象，构建县域资源环境承载力评价指标体系，采用主客观复合赋权法的TOPSIS 模型定量评估县域资源环境承载力，并进一步分析关键影响因素，得出以下结论:(1)永春县资源环境承载力整体不超载，与国家重点生态功能区的定位相吻合。 永春县未来的空间发展应注重拓展城区空间和优化布局结构。 (2)从3 个子系统来看，生态环境响应力与自然资源承载力和经济社会发展力均呈现负相关。 呈祥乡是生态环境响应力得分最高的乡镇，同时也是自然资源承载力和经济社会发展力得分最低的乡镇。 (3)永春县资源环境承载力的关键影响因素为水土流失指数、水污染物浓度超标指数、降水量和植被覆盖度。

(二)对策

随着经济社会的快速发展，资源环境承载力的重要性日益凸显，应强化资源集约型环境保护、推进低碳工业化和城镇化、完善环境监测预警机制，以推进资源环境承载力与经济社会协同发展。

1.强化资源集约型环境保护。 强化资源集约型环境保护应坚持科学发展和加快经济发展方式转变。一方面，加大生态涵养和环境保护力度，深入推进节能减排和降碳降耗，突出抓好重点污染物治理和环保监管，推进管理体制创新和科学发展；另一方面，调整和优化产业结构，加大资源集约利用和环境保护投入，突出抓好技术创新，推进绿色循环经济发展。

2.推进低碳工业化和城镇化。 推进低碳工业化和城镇化应从调整能源消费结构入手，鼓励地方政府打造低碳城市，践行绿色发展理念。 一方面，推进低碳工业化应制定与执行产业准入负面清单，推动传统产业绿色改造，积极发展绿色农业、林下经济和生态旅游业等，以推动产业转型升级；另一方面，推进低碳城镇化应坚持主体功能区规划，通过绿色建筑、智能公交等渠道推进低碳城市建设，以推动绿色社区的构建和完善。

3.完善环境监测预警机制。 政府部门应逐步建立手段完备、数据共享、实时高效、管控有力、多方协同的资源环境承载力监测预警长效机制，为构建高效、协调、可持续的国土空间开发格局奠定坚实的基础。一方面，建立健全环境监测预警体系。 通过加强薄弱环节和监测网点布设，以及区域内动态监测数据的收集和整理，推进预警分析模拟与决策支持平台的构建，从而完善环境监测预警体系。 另一方面，建立差异化的综合奖惩机制。 通过责任清单与奖惩机制相结合，强化考评、激励与追责，对未能履行职责的责任主体依法依规严格公正追责，形成有权必有责、用权受监督、失职要追究的格局，用严格规范的制度保护生态环境。