基于PSR框架下泾河流域农村生态系统健康评价①
2022-05-19岳思妤杨林娟
岳思妤 杨林娟
(甘肃农业大学财经学院 甘肃 兰州 730070)
农业是生态产品的重要供给者,乡村是生态涵养的主体区,生态是乡村最大的发展优势[1]。习近平总书记在十九大报告中提出,农业农村农民问题是关系国计民生的根本性问题,必须始终把解决好“三农”问题作为全党工作重中之重,实施乡村振兴战略。加强农村饮水保障和人居环境整治,治理农业面源污染,保护与恢复农村自然生态,有利于构建人类与自然和谐共生的乡村发展新格局。农村生态系统是自然-人工复合生态系统,不仅发提供农产品、满足居民消费需求,而且具备净化环境,传承文化,维护稳定等功能。健康的农村生态系统具有良好的自我恢复和维持能力,对实现农村可持续发展,保障粮食安全、食物安全及人类健康,促进城市乃至整个生态系统的健康有重要意义[2]。
目前,我国农村经济虽取得一定成就,但随着农村经济的发展,农村环境污染和生态破坏问题日益突出。农药、化肥、农膜污染加剧,秸秆焚烧、生活垃圾乱倒、水资源和养殖业污染日益严重,农村环境质量进一步恶化,这不仅威胁着农民群众的身体健康,而且制约着农村经济社会的可持续发展[3]。以建设“山川秀美新甘肃”为目标,甘肃省加快推进美丽乡村示范村建设,扎实推进农村人居环境整治三年行动,取得了阶段性成果。2020 年10 月,中央改革办对甘肃省农村人居环境整治三年行动开展情况进行专项督查,给予充分肯定。本文通过构建泾河流域农村生态系统的PSR 模型,计算综合评价指数,运用障碍度模型分析近年来流域农村生态系统的变化和影响因素,探讨农村环境健康状况并提出改善措施。
1 文献综述
生态系统健康研究主要集中于对流域、湿地、森林、城市和农业等不同类型的生态系统及健康状况进行评价[4]。美国生态学家Rapport D J[5]认为生态系统健康指一个生态系统具有稳定性和可持续性,即通过活力、组织结构和恢复力等特征强调生态系统本身具有自我维持和更新能力。农村生态系统健康可定义为在遇到长期或突发自然和人为干扰情况下,能够保证自然与人类社会经济系统协调、持续、稳定发展,实现生态系统自身状态健康,提供相应服务功能[6]。
PSR模型反映了人与环境的相互作用,将自然属性与人类属性相结合,主要用于分析环境压力、现状与响应之间的相互联系,具有灵活性、逻辑性和综合性等优势,是生态环境状况评估的有效模型之一,得到广泛应用[7]。例如根据PSR 框架模型的评价思路与流域生态系统特征,提出因地制宜是PSR 框架模型流域生态系统健康评价方法的生命力所在,并确定健康评价指标体系[8]。开展基于DPSIR-TOPSIS 模型对福建省的生态环境承载力及障碍因素研究[9]。目前,关于农村生态系统健康评价研究甚少,本文利用PSR 评价模型、熵权法和健康综合指数法对甘肃省泾河流域农村生态系统进行健康评价,以期为推进泾河流域农村高质量发展和乡村振兴提供理论参考。
2 研究区概况和数据来源
2.1 研究区概况
甘肃省泾河流域位于六盘山以东,流经平凉和庆阳两市,主要构成为泾河干流与马莲河水系,流域面积约30 979 km2,占全省国土总面积45.44万km2的6.8%。该地区属黄土高原丘陵沟壑区和高原沟壑区,总体呈东、西、北部高,南部低的地势,海拔为885~2 857 m。地处中纬度内陆区,属温带大陆性季风气候,四季冷暖,干湿分明,冬夏温差较大。流域内地表大部分裸露,植被稀少,除平凉六盘山山地、庆阳东部子午岭山地侵蚀模数较小,大部分地区侵蚀模数在5 000~10 000 t/km2,为严重水土流失区。流域内矿产资源丰富,在国家西部大开发和陇东能源基地建设的带动下,工业发展迅速,对周边农村生态系统健康保障提出了较高的要求。
2.2 数据来源
数据主要来源于《甘肃农村统计年鉴》(2010-2019)、《甘肃发展年鉴》(2010-2019)、《中国统计年鉴》(2010-2019)。
3 评价指标体系与方法
如图1 所示,采用“压力-状态-响应”(PSR)概念模型作为甘肃省泾河流域农村生态系统健康评价指标体系的基本框架。
图1 甘肃泾河流域农村生态系统健康评价框架
3.1 评价指标体系
生态系统是自然、社会、经济多个因素的复杂综合体,基于科学性、综合性、可量化等原则,从压力、状态、响应3 个角度选取相应评价指标[10]。
压力指标P反映生态系统受到自然、社会、经济方面的压力程度。生态系统健康面临的压力来源于生态系统内部自然因素和外部人类活动的干扰。因此,在压力层面选择人口密度(人/万km2)、水资源开发利用率(%)、人均水资源量(m3/人)、单位面积化肥施用量(kg)、单位面积农药施用量(kg)5 个指标,重在体现人类活动带给泾河流域农村生态系统健康的影响。
状态指标S反映环境、自然资源与生态系统的状况,通常用活力、组织、恢复力等指标度量生态系统自身功能结构。结合实际情况,综合考虑自然、人类活动因素,选择人均耕地面积(hm2)、森林覆盖率(%)、农林牧渔业总产值占GDP 比重(%)3个指标构建状态指标层。
响应指标R表示个人、组织或政府部门针对生态环境问题的改善措施意见。选择秸秆综合利用率(%)、饮用水源地水质均达标率(%)、农村生活污水处理率(%)、畜禽粪便处理率(%)、环境保护投资占GDP 比例(%)、农村居民人均可支配收入(元/人)、村镇饮用水卫生合格率(%)、农村卫生厕所普及率(%)8 个指标构建响应指标层,反映人类对生态系统变化做出的反馈活动(图2)。
图2 甘肃泾河流域生态系统健康评价指标体系
3.2 指标权重确定
使用熵权法可有效减小主观因素带来的误差,根据指标变异性大小确定客观权重,熵越小,指标的变异度越大,信息的混乱程度越低,使用价值越大,在综合评价中发挥作用越大,其权重也越大。
设有n个评价对象,每个评价对象有m个评价指 标,样 本 值 为xij,其 中i=(1,2,…,n),j=(1,2,…m)。形成原始数据矩阵。
采用极值法对原始数据进行标准化处理,得到标准化公式。
根据熵权法计算各个指标信息熵,第j个指标的信息熵计算方法为:
在指标信息熵确定后,根据公式计算第j个指标的权重wi。
3.3 综合指数计算
通过查阅文献资料,参考国内外关于生态系统健康评价研究评价标准,根据所研究区域具体特征和实际情况,将流域农村生态系统健康情况划分为很健康、健康、较健康、一般病态、病态5个等级(表1),采用综合评价指数法计算出泾河流域农村生态系统健康综合指数(E),根据其分值最终确定该流域农村生态系统2010~2019 年的健康状况。
表1 泾河流域农村生态系统健康指数分级标准
式中,E表示流域农村生态系统健康指数;wj表示各指标的权重;xij'表示各指标标准化后的值;m为评级指标数目。
3.4 障碍度模型
障碍度模型主要是对农村生态环境质量阻碍因子进行诊断和分析,可进一步明确农村生态环境质量水平面临的主要障碍因子,以及这些障碍因子对发展影响程度的强弱。该模型引入了因子贡献度、指标偏离度和障碍度3大要素,主要对农村生态环境质量的影响因素进行判断识别。因子贡献度:αj;指标偏离度:Rij= 1 -xij'';障碍度:其中:αj为具体指标权重;Rij为单项指标与总目标发展之间的差距;xij''为单项指标的标准化值,Αj反映各项指标对农村生态环境的影响程度大小。
4 结果与分析
4.1 结果
表2 为2010~2019 年泾河流域农村生态系统健康状况的各项指标综合指数值。为了更清晰表达泾河流域农村生态系统健康变化趋势,探讨农村生态系统健康,计算综合后的PSR 框架下压力指数、状态指数和响应指数(表3)。表3表明,甘肃省泾河流域农村生态系统2010~2014 年处于一般病态状况;2015~2016 年处于较健康状态;2017~2019 年为健康状态,生态系统活力较强,结构比较合理,生态功能比较完善,外界压力小,无生态异常情况出现,生态系统尚稳定,基本实现可持续发展。
表2 2010~2019年泾河流域农村生态系统健康状况的各项指标综合指数值
表3 2010~2019年泾河流域农村生态系统健康综合评价结果
4.2 生态系统变化情况
状态指数反映生态环境质量状态,该指数上升表明生态环境质量上升,反之则表明环境质量下降。由图3可知,2010~2012年状态指数曲线有所下降,2012~2016 年保持平稳状态,2017~2019 年呈上升趋势,但总体呈较平稳的状态,说明2010~2019 年,尽管压力指数发生较大波动,但人类生产生活的影响,生态环境质量状态的变化程度相对较平稳。响应指数曲线逐年上升,状态指数曲线较平稳上升,人类社会针对环境状态的变化做出的对策与措施对生态环境质量的发展发挥了一定的作用,这也表明泾河流域农村生态环境与人类活动的适应度较为良好,发展前景乐观[11]。
图3 泾河流域农村生态系统健康状态变化情况
2010~2012 年,压力指数总体呈上升趋势,响应指数大幅增加,意味着改善生态环境的响应措施在不断增加;状态指数有所下降,表明响应措施未能解决外界带来的压力,反馈并未得到有效解决;通报个数说明响应措施存在滞后效应,为了改善生态环境状况还需要持续不断进行投入。2012~2015 年,压力指数逐年下降,到2015 年达最低点;响应指数呈明显上升趋势,而状态指数呈现平稳趋势。表明“十二五”期间,人类活动得到有效缓解,《重点流域水污染防治规划(2011-2015 年》的实施,使甘肃省环境质量基本保持稳定,减排工作扎实推进,环境监管能力进一步提升,自然生态建设和农村环境保护工作都取得了较好的成绩。2016~2019 年,压力指数呈波动变化,响应指数缓慢上升;状态指数平稳上升,表明总体上生态环境质量得到显著提升,在多种压力下,环境对策措施的有效反馈对环境质量的改善发挥了重要作用。
4.3 主要障碍因子分析
根据障碍度模型计算公式,对甘肃省泾河流域2010~2019 年农村生态系统障碍度进行测算。图4直观反映出从压力指数、状态指数和响应指数三方面障碍因子的趋势差异,根据结果选出各年障碍度排名在前6名的指标值。
图4 甘肃省泾河流域2010~2019年各准则层指标障碍因子趋势图
总体来看,泾河流域2010~2019 年生态系统压力指数呈波动上升趋势,状态指数逐年下降,响应指数呈先升后降的变化趋势。从各准则层障碍度因子具体数值来看(表4),2010~2017 年,受压力-状态-响应-指标值影响,2018、2019 年仅受到响应-状态的障碍影响,说明人类活动对自然环境的压力减缓,整体环境质量向良好趋势发展。由图4可看出,2010~2013年,压力指数的障碍度最大,其次是状态指数,响应指数最低。2014~2019 年随着状态指数的逐渐下降,压力指数仍为最大障碍因子,而响应指数则高于状态指数。根据每年障碍因子的最大影响指标分析,在泾河流域农村生态系统健康6大障碍因子中出现频率最高4个因子依次是村镇饮用水卫生合格率(8次)、单位面积化肥施用量(7 次)、水资源开发利用率(6次)、农村生活污水处理率(6 次)。2010~2017年,单位面积化肥施用量和水资源开发利用率分别占据第一障碍因子,可见在生态环境中这两项指标的压力影响所占比重较大。
表4 2010~2019年泾河流域农村生态系统指标障碍度排序表
5 结论及讨论
5.1 结论
2010~2019 年,甘肃泾河流域农村生态系统健康整体处于较健康状态,所受外界压力适当,生态系统活力较高,生态环境具有一定自我恢复和自我调节能力。当地根据实际情况,实施各种治理措施,加大保障力度,增加投入,民众环保意识增强,缓解生态系统的外在压力,一定程度上减轻了系统的负担,生态环境得到较大改善,在一定时间内通过人为协助和自身调节能力恢复健康状态[12]。
从障碍度因素结果分析,2010~2017 年,受压力指数的障碍影响程度较大,其次是状态指数、响应指数,2018、2019 年,仅受到响应-状态两方面的障碍影响。整体上生态环境压力指数呈波动上升趋势,状态指数为逐年下降,响应指数为先升后降的变化趋势。从具体指标障碍度因子结果来看,影响泾河流域农村生态系统的主要障碍因子包括村镇饮用水卫生合格率、单位面积化肥施用量、水资源开发利用率和农村生活污水处理率。
5.2 讨论
近年来,生态系统发展日益受到外界关注,如果外界压力强度超过系统的承载力,则会出现生态系统的破坏甚至退化。尽管当前泾河流域生态系统处于较健康状态,仍需根据流域生态系统的实际情况,科学合理利用各种资源,加大农村生态环保宣传力度并落实到位,加大环境保护投入力度,提高人民群众的环保意识,把社会效应、经济效应与生态环境相结合,保持农村生态系统健康状态。