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基于SMI-P方法的黄河流域水生态安全评价与分析

2022-04-14左其亭杨振龙曹宏斌马军霞

关键词:莫兰行政区黄河流域

左其亭,杨振龙,曹宏斌,马军霞

(1.郑州大学 a.水利科学与工程学院;b.黄河生态保护与区域协调发展研究院,郑州 450001;2.河南省豫北水利工程管理局,河南 新乡 453002)

流域水生态安全事关经济发展、社会稳定和人类健康,是指围绕人类社会实现可持续发展的目的,由经济、社会和水生态三者之间和谐统一构成的复杂生态安全系统.21世纪以来,全球生态环境逐渐恶化,成为经济发展和城市现代化建设的阻碍因素,其中水生态安全问题更是亟须解决的问题,世界各国致力于解决由于水资源短缺与污染带来的全球性水危机[1-3].水生态安全是生态安全格局的重要组成部分,保障水生态安全是全面建设生态文明的重要环节[4].黄河流域作为我国重要的经济带和生态屏障,承担着经济生产和粮食主要产地的重任,但在经济发展中,水生态环境不可避免地受到了一定的影响,导致黄河流域水资源匮乏,洪涝灾害频发,水沙关系不协调等问题凸显[5].通过水生态安全评价,可以明晰黄河流域制约因素,为流域水生态安全保护政策的制定提供支撑.

国内外学者对水生态安全的研究也逐渐系统化,20世纪80到90年代,经济合作组织[6](OECD)提出应用“压力-状态-响应”(PSR)模型以分析世界环境状况问题.在此之后,众多学者利用该框架进行流域生态健康评价[7-8]、土地安全评价等[9-10].水生态安全评价的研究已较为深入,杨文斌等[11]对天目河沙湖水库水生态安全进行评价,得出其水体透明度下降是影响水库生态服务功能的主要原因,且水文气象条件的不确定性给水库生态安全带来了较大的不确定性.NIXDORF等[12]从大型河湖系统监测评估、建模分析、数据方法等角度对流域水生态安全评价内容进行改善与优化.SOLOVJOVA等[13]利用概率风险模型对北极区域海洋水生态安全进行评估,为协调海洋生态与经济发展之间的关系提供了一定的依据.文献[14]对亚马孙雨林潘塔纳尔湿地水生态安全进行评估,提出在生态系统服务的保护中必须要考虑水安全战略.然而,大多数研究都是以国家和省份等大尺度区域为研究区,缺乏对小尺度研究区水生态安全制约因素的明晰,导致研究结果虽具有宏观指导意义,但无法实际为小尺度研究提供指导性建议.不同区域的实际情况导致水生态安全问题不同,因此亟须细化研究区尺度,针对微观研究区进行剖析水生态安全制约因素.基于此,本文以黄河流域62个地级行政区作为研究对象,评估水生态安全等级,并分析其空间分布特征,以期为黄河流域下一级尺度研究区恢复水生态安全提供一定的参考价值.

1 研究区概况及数据来源

1.1 研究区概况

黄河流域发源于中国青海省巴颜喀拉山脉,流域从西到东横跨青藏高原、内蒙古高原、黄土高原和黄淮海平原4个地貌单元,流经青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙古、陕西、山西、河南、山东9个省区,是中国重要的生态屏障,也是中国极为重要的农业经济开发区,承担着粮食基地的重任.黄河流域工业基础发展迅速,自然资源储量丰富,为经济发展奠定了良好的基础.

黄河流域的气候特征特殊,具有温差悬殊、降水分布不均、沙暴较多等特点,水土流失严重、生态环境破碎、生物多样性降低等问题导致流域水生态安全具有一定的隐患.本文通过分析研究微观地级行政区的水生态安全评价,以期更好地明晰黄河流域水生态安全现状.通过阅读相关文献[15]、根据黄河水利委员会划分依据,利用Arcgis流域提取功能划分黄河流经的主要地级行政区,最终确定62个地级行政区作为本文研究区,具体研究城市如图1所示.

1.2 数据来源

本文选取2009-2019年间的指标数据,年降雨量、水域面积、集中饮用水水质达标率、工业企业废水排放稳定达标率等指标数据来源于各地级行政区《环境状况公报》《水资源公报》;人口密度、人口自然增长率、城镇用地比重、城镇生活污水集中处理率、建成区绿地率等指标来源于《中国城市建设统计年鉴》《中国城乡建设统计年鉴》;耕地比重、万元GDP COD排放量、万元GDP氨氮排放量、NDVI(归一化植被指数)、水源涵养指数、湿地面积占总面积的比例等数据通过使用Arcgis 10.6软件提取数据并处理后获取.由于部分数据资料缺乏,采用内插法对数据进行插补延长.

2 研究方法

2.1 构建指标体系

PSR模型[16]是一种常用于衡量环境与可持续发展的评价指标体系模型,它从压力(P)、状态(S)、响应(R)3个维度构建指标体系,具有综合全面、灵活等优点,被广泛用于复杂的系统评价.构建科学、通用、全面的指标体系是保证评价结果准确的基础,在已有研究[17-18]的基础上,结合黄河流域实际情况构建了科学的水生态安全评价指标体系.压力因素主要包括气候条件、人口、经济、水资源方面在内的6个指标;状态维度涵盖水环境负荷、水生态、陆域生态、生态服务功能4个方面6个指标;响应层面则包含污染治理维度在内的3个指标.具体指标体系如表1所示.

表1 基于PSR框架的水生态安全评价指标体系

2.2 确定指标权重

进行水生态安全评价时,指标权重对最终评价结果的精准度有很大的影响.确定指标权重主要的方法分为主观赋权法和客观赋权法两种.主观赋权法可以反映指标间的重要程度,但是存在一定的主观性;客观赋权法主要反映数据显示的权重信息,缺少决策者的意识,可能会导致结果偏离现实.因此,综合考虑主观权重和客观权重,可以使得最终确定的指标权重更为合理.常用的主观赋权计算方法有层次分析法、专家打分法、满意度调查法等;客观赋权计算方法有熵权法、神经网络法、主成分分析法等.本文选取层次分析法与熵权法结合确定综合权重,详细计算步骤可见文献[19].

2.3 水生态安全指数计算

对于多指标评价的方法比较丰富,比较常见的有灰色综合评价方法、物元分析方法、耦合协调方法等.在深入学习方法原理的基础上,结合多种方法的优势,笔者提出“单指标量化-多指标综合-多准则集成”评价方法(即“SMI-P方法”)[20],该方法的具体步骤如下:

步骤a 单指标量化:指标数据可按照其性质分为定性指标和定量指标两种,并且指标间的量纲与正负类型不完全相同,为了使计算结果更加精准,本文采用模糊隶属度法对单指标进行量化,该方法具有较强的灵活性和可比性,对各指标进行处理后将所有指标统一映射到[0,1]范围上,用(1)和(2)式分别计算正向、负向指标,具体计算公式如下:

(1)

(2)

式中,μk为各指标的单指标量化值,xk,ak,bk,ck,dk,ek分别表示第k个指标的数值、最差值、较差值、及格值、较优值、最优值.

步骤b 多指标综合:准则层中包含多个可以反映水生态安全水平的指标,为了综合考虑指标对水生态安全水平的影响,全面获取指标数据带来的新信息,采用多指标加权计算方法求得各准则层的隶属度,具体计算公式如下:

(3)

式中,WESIt表示各准则层的得分水平,wk表示各指标的权重,由层次分析法与熵权法综合计算得到.

步骤c 多准则集成:依据步骤b计算的不同准则层的计算结果,对各准则层隶属度进行加权求得最终水生态安全水平.

(4)

参考文献[21]并结合黄河流域实际情况,最终确定各个指标的5个特征值见表2,以黄河流域62个地级行政区的各指标的平均值作为及格值;最优值取最高值扩大10%,最差值取最低值缩小10%,较优值与较差值通过线性内插确定.参考和谐等级划分标准[22],将水生态安全水平划分为5个等级,具体分级见表3.

表2 评价指标节点值

表3 水生态安全等级划分标准

2.4 空间自相关分析

本文采用空间自相关分析来研究黄河流域水生态安全水平的集聚性特征和空间布局特征.空间自相关分析是一种较为常用的空间统计方法,可以分析某些指标在同一区域或不同区域间潜在的与邻近单位的联系.空间自相关包括全局自相关和局部自相关,全局空间自相关可以分析水生态安全指数变化情况是否存在聚类分布,而局部空间自相关用来分析水生态安全指数变化聚类的空间位置.

2.4.1全局空间自相关

全局莫兰指数(Global Moran's I)[23]:全局空间自相关分析可以宏观地测度全区域要素值的聚合或者离散的程度,测度结果以莫兰指数表示,其取值范围为[-1,1],当莫兰指数大于0时,说明水生态安全水平呈现正相关关系;当莫兰指数小于0时,说明水生态安全水平呈现负相关关系;当莫兰指数等于0时,则不存在相关关系.借助ArcGIS和GeoDa软件,采用单变量全局空间自相关模型,构建Queen邻接空间权重矩阵计算黄河流域62地级行政区2009年、2014年、2019年水生态安全的全局莫兰指数,计算公式如下:

(5)

2.4.2局部空间自相关

局部莫兰指数(Local Moran's I)[24]:局部莫兰指数可以进一步确定区域内部的要素值的空间聚集的位置,分析辨明水生态安全在空间上的聚集、异质或随机的分布特征.借助GeoDa软件,构建Queen邻接空间权重矩阵,利用局部莫兰指数公式计算,从局部考察黄河流域62个地级行政区的水生态安全空间聚集特征,将显著性通过检验的集聚区域绘制成LISA聚类图.具体计算公式如下:

(6)

3 结果分析

3.1 黄河流域水生态安全水平分析

3.1.1时间维度分析

近十年来,黄河流域整体WESI呈现逐年上升趋势.基于(4)式计算得到黄河流域整体2009-2019年的WESI变化趋势见图2.WESI由0.42(2009年)波动上升至0.45(2019年),虽然呈现上升趋势,但是增幅缓慢,年平均变化率仅为0.7%.黄河流域的生态治理虽已经取得了初步的成效,但是水生态安全等级仍没有明显的提升,仍处于警惕状态下.

2009-2012年是水生态安全指数增幅较大的年份,增幅达到1.4%,这是因为黄河流域各省份在国务院的指导下,实施《黄河流域防洪规划》,加强黄河流域基础设施建设,大力开展河道整治,加强水土保持,通过植树造林、退耕还田等措施减少流域水土流失,增强水源涵养指数,扩大湿地面积,进而使流域水生态环境得以修复,水生态安全指数呈现较大的增长趋势.2010-2011年,黄河流域上游地区降水量增幅明显,流域水汽呈现辐射式增强趋势,降低了流域沙漠化风险,湿地面积与水源涵养能力都有一定的提升,水生态安全指数处于增幅较大的阶段,这与黄建平等人[25]的研究具有一致性.2013-2019年水生态安全指数基本维持原状,处于停滞不前的“瓶颈”状态.这是因为经过流域生态修复后,部分省份存在追求经济发展而忽略对生态环境的影响,在高速追求经济发展的同时,不可避免地造成了废弃物的排放,COD和氨氮含量超标、部分地区水质达标率较低是制约水生态安全等级提升的主要因素.依据原始指标数据并结合各省份实际情况分析,大力推动城镇化发展的过程中,城镇周围的高质量耕地被占用,非生态用地盲目扩张,导致耕地面积、水域面积和生态用地面积减少严重,加剧了人与自然的矛盾,导致水生态安全指数停滞不前,这与卫新东等[26]对黄河流域生态用地格局变化分析的结果具有一致性.

对黄河流域上、中、下游水生态安全指数计算分析,结果如图3所示,黄河流域上、中、下游水生态安全水平具有明显的区域性,上游地级行政区的WESI最高,下游次之,中游WESI最低.这也与黄河流域的经济发展重心和自然地理环境具有密不可分的联系.上游青海、甘肃等省份经济发展较为缓慢,主要为农业和畜牧业,对水环境的人为干预较少,自然环境优越,水源涵养能力较强,有良好的水环境基础.下游省份人口密集,对水环境的干预较为严重,高速的经济发展不可避免地对水环境造成一定的影响,但在发展经济的同时,逐渐意识到生态环境的重要性,较为注重对水环境的保护,因此下游省份WESI指数居中.中游省份WESI之所以最差,主要是因为中游地区的自然地理环境对水环境造成了一定的遏制,黄河流经黄土高原,使河流的含沙量骤增,进而水质下降,中游局部地区生态系统退化,草场面积减少,导致水源涵养功能降低,生态环境十分脆弱,从而使中游WESI处于危险边缘,所以黄河流域水生态安全治理的侧重点在于中游,为实现黄河流域生态保护与高质量发展,亟须改善中游地区生态环境.

3.1.2 空间维度分析

通过选取2009年、2014年、2019年3个代表年份,绘制黄河流域62个地级行政区WESI空间分布如图4所示,从图4中可以看出,流域的WESI存在明显的区域性,代表数值越大的颜色地区表示WESI越高.从整体上来看,上游城市的WESI等级较高,下游城市次之,中游城市最低,整体呈现一种四周水平较高,中间水平较低的格局.WESI等级最高的区域主要分布在青海省、四川省、甘肃省和内蒙古自治区的西北部地区.等级较低的地区主要集中在中部省份,白银、中卫等城市矿产资源丰富,资源产业的发展,污染地区水资源水质,降低土壤固水能力,水源涵养能力下降,导致水生态安全指数较低,处于危险边缘,奥勇等人[27]在研究分析中也指出矿产行业对于这些地区提升生态安全具有制约因素.

2009年,黄河流域有9个地级行政区WESI等级处于最低级别,分别为:海东市(0.292)、定西市(0.266)、白银市(0.288)、固原市(0.263)、庆阳市(0.293)、吕梁市(0.291)、开封市(0.295)、濮阳市(0.261)、鹤壁市(0.266),这9个城市处于危险等级,相关部门应及时改善本市水生态环境,否则有可能进一步恶化为非常危险等级.到了2014年,只有定西市(0.271)、濮阳市(0.288)、固原市(0.297)3个城市等级较低,但是较5年前也有明显提升,整个流域WESI处于向好趋势.由于近年来提出黄河流域高质量发展与生态保护战略,大力推行退耕还林政策,天然林保护力度加大,生态环境趋好[28].到了2019年,上述9个城市已经脱离可能发展到非常危险的情况,阿坝藏族羌族自治州、果洛藏族自治州、海北藏族自治州、海东市、东营市等城市水生态安全等级接近安全,未来可能达到安全等级.

3.2 黄河流域水生态安全空间变化特征分析

3.2.1全局自相关

由表4可知,黄河流域62个地级行政区在2009年、2014年、2019年的水生态安全的莫兰指数分别为:0.294 0、0.356 9、0.332 2,由3个年份的莫兰指数可以分析得到:黄河流域62个地级行政区的水生态安全水平在近十年的时间内的空间聚集程度呈现先上升后下降的趋势.2009年、2014年、2019年的水生态安全的莫兰指数通过了1%的显著性检验,Z值分别为3.895 3、4.661 6和4.323 2大于临界值1.96,证明其有统计学意义,表明在研究期间黄河流域62个地级行政区之间具有明显的空间正相关性,即水生态安全水平高的城市其周围区域水生态安全水平也高,反之,水生态安全水平低的城市周围区域水生态安全水平也低.

3.2.2局部自相关

从图5中可以分析得出:黄河流域62个地级行政区水生态安全等级主要以高-高、低-低聚类模式为主.2009年,低-低聚集主要分布在白银市、定西市、兰州市、平凉市、固原市、中卫市和太原市,高-高聚集主要分布在包头市、巴彦淖尔市、果洛藏族自治州;2014年,高-高聚集增添了鄂尔多斯市,低-低聚集的城市有白银市、定西市、兰州市、平凉市、天水市、新乡市和长治市;2019年高-高聚集的城市与2014年一致,没有发生改变,低-低聚集的城市较2014年增添了临夏回族自治州.

依据水生态安全等级空间分布特征,各聚集区域地级行政区政府应采取不同措施:(1)在高-高聚集区采取保证水生态处于安全范围内的情况下,大力发展经济生产;(2)在低-低聚集区,相关部门和企业应提高对水生态安全的重视程度,加强水生态安全的保护力度,必要时可以关闭部分高排放企业,加大环保投资,为改善水生态环境制定严格的指导政策;(3)在其他聚集区,高值城市应总结本市保护水生态的经验,并分享给邻市,积极帮助周围低值省市改善水生态环境,低值市政府应加强水生态环境的治理,发展低能耗产业,加大环保投资力度.

4 结 论

2009-2019年,黄河流域62个地级行政区整体水生态安全水平逐年上升,但是增幅缓慢,年均增幅仅为0.7%,危险等级城市数量由32个降至30个.黄河流域整体呈现上游城市水生态安全水平最高,下游城市次之,中游城市最低的空间分布格局,流域周边城市安全等级较高,中部地区安全等级较低.2009-2019年间,黄河流域62个地级行政区水生态安全水平存在明显的空间正相关性,其中,高-高聚集区主要在青海省与内蒙古自治区;低-低聚集区主要分布于陕西省、宁夏回族自治区.

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