环渤海城市群大气环境脆弱性时空演变分析①

傅莉媛， 刘丹， 刘相正， 孙丛婷

辽宁大学 环境学院， 沈阳 110036

环渤海地区作为“一带一路”倡议的重要经济战略地区， 因为其独特的地理优势与京津冀、 东北亚经济圈、 东北经济圈、 中原经济圈相连， 为中国整体经济的发展提供了强大的支撑[1]． 环渤海城市群多为沿海城市， 拥有与中国其他沿海地区以及其他国家之间的海上贸易优势， 因而在大力发展海上经济的同时， 不能忽视因经济发展所带来的生态环境问题． 气候变化和人类活动对沿海地区城市大气环境产生了广泛的压力源[2]， 碳排放是气候变化的主要影响因素[3]， 有研究表明[4]， 能源强度、 人口密度和产业结构对碳排放强度的空间分布影响较大． 2013年9月10日国务院颁发了关于《大气污染防治行动计划》的通知， 通知包含了对大气污染防治的10条措施， 要求建立环渤海、 京津冀、 长三角、 珠三角的联防联控机制， 加强对人口密集区和重大城市PM2.5的治理， 构建大气环境整治目标责任考核体系． 目前涉及环渤海地区的大气环境研究多集中在污染物排放[5]、 大气污染控制[6]等方面， 有研究[7]还发现环渤海地区大气污染呈现空间依赖性与异质性． 经济增长对大气污染有负面效应， 产业结构的合理化能够减少这种负面效应[8]， 因此加强对陆地大气污染排放控制的同时， 控制海域大气污染也一直是学者们研究的重点[9]． 环渤海地区港口众多， 2017年进出港船舶约570 200艘次， 污染物排放主要是以硫氧化物和氮氧化物为主， 国家海事局发布的《2020年全球船用燃油限硫令实施方案》从政策方面推动了船舶硫氧化物的减排[10]； 此外， 船舶污染物排放对大气中PM2.5的影响严重， 形成环渤海地区大多数沿海地区的重霾天气[11]． 环渤海地区大气复合型的污染特征以及沿海的地理性质， 促使人们对该地区的大气环境问题作进一步研究．

大气环境脆弱性是大气环境系统在应对外界干扰时具有的敏感反应和自我恢复能力， 是大气环境和人类经济社会共同作用[12]的结果． 近年来， 研究人员在脆弱性评价体系上分别构建了暴露性-敏感性-适应能力(ESA)[13]、 状态-压力-响应(PSR)[14]等模型， 评价方法涉及层次分析法[15]、 主成分分析法[16]、 模糊综合评价法[17]、 熵值法[18]等．

为探索环渤海地区城市群大气环境脆弱性发展状况， 本研究选取2014-2018年作为研究时间段， 选用19个评价指标， 基于ESA模型构建了一个包含大气环境、 人口和自然压力、 绿色发展、 经济发展4个要素的评价指标体系， 并以环渤海地区18个城市以及辽宁、 河北、 山东3个省份和北京市作为研究对象， 从时间和空间2个维度对该地区大气环境脆弱性的演变进行研究．

1 研究区概况

底图来源于国家自然资源部标准地图服务系统， 审图号： GS(2021)5448号图1 研究区位置

环渤海地区也称作环渤海经济圈， 被辽东半岛、 山东半岛和华北平原形成“C”字形所环抱， 它主要包括辽宁的大连、 丹东、 锦州、 营口、 盘锦、 葫芦岛， 河北的秦皇岛、 唐山、 沧州， 山东的青岛、 东营、 烟台、 潍坊、 威海、 日照、 滨州， 江苏的连云港和天津共18个城市， 分布着我国重要的海上货运进出港口群， 与全世界众多国家保持良好的贸易往来． 针对环勃海经济圈城市， 有学者[19]提出“环湾保护、 拥湾发展”的发展布局， 以及环渤海地区和京津冀地区协同发展、 创新驱动经济增长、 进行生态环境修复和改善等的思路[20]． 2013年是“一带一路”倡议的重要时期， 也是环渤海地区的经济发展和生态环境均衡发展的重要转折点． 因此对环渤海地区2014-2018年的大气环境脆弱性进行研究， 探索该区域大气环境污染、 人口和自然压力、 绿色发展、 经济发展系统的状况以及政策对地区发展的影响， 可以为该区域后续发展提供政策建议．

2 研究数据与方法

2.1 数据来源

本研究基础数据来源于2014-2018年各省(市)环境质量公报、 国家统计年鉴、 省(市)级统计年鉴、 国民经济和社会发展统计公报等； 通过对基础数据进行计算得到二氧化硫排放强度、 烟粉尘排放强度、 环保经费投入强度、 单位GDP能耗、 人均绿地面积、 第二产业增加值占GDP比重和科学技术经费投入强度相关数据．

2.2 研究方法

本研究采用熵值法计算评价指标的权重， 基于暴露性-敏感性-适应能力模型构建评价指标体系， 得到环渤海地区大气环境脆弱性的最终评价结果； 利用ArcGIS 10.5和地理探测器进行大气环境脆弱性空间特征探索．

2.2.1 综合评价方法

(1) 权重计算． 熵值法的本质是一种客观赋权方法， 是根据各项指标的观测数据提供的信息量的大小来确定指标权重的方法． 熵是热力学名词， 在信息论中又称为平均信息量． 观测数据提供的信息量越大， 不确定性就越小， 熵值也越小， 对综合评价影响越大； 反之信息量越小， 不确定性越大， 熵值越大， 对综合评价影响越小[21]． 熵值法确定权重的计算公式为：

(1)

式中：Pij为第i个评价对象在第j个评价指标下的特征比重；xij为第i个评价对象第j个指标的观测值． 由于Pij在计算熵值时不能为负， 对观测数据进行调整， 需要在同一时期不同评价对象的某指标加上一个较小的值使评价对象这一指标的最小值大于零． 本研究利用以下公式对人口自然增长率进行了调整， 将指标的熵值计算影响降到较小，

(2)

式中，k>0，ej>0．ej为第j项指标的熵值， 定义k=1/lnn．

gj=1-ej

(3)

(4)

式中：gj为指标的差异系数，gj越大， 指标作用越大；wj为指标j在某一年份的权重， 最终指标权重为5年该指标权重的均值．

(2) 大气环境脆弱性综合指数． 正向指标的指标观测值越大， 大气环境脆弱性综合指数越高， 脆弱性越强； 负向指标的指标观测值越大， 大气环境脆弱性综合指数越低， 脆弱性越弱． 因此首先需要对指标进行预处理， 使指标无量纲化后对大气环境脆弱性进行综合评价， 计算公式如下：

正向指标标准化：

(5)

负向指标标准化：

(6)

大气环境脆弱性综合指数(AEVI)：

(7)

式中：xij为第i个评价对象的第j个评价指标观测值；xijmin为最小观测值；xijmax为最大观测值．

2.2.2 地理探测器

空间分异性是地理现象的基本特点之一， 地理探测器是探索研究对象空间分异性的工具． 本研究主要使用地理探测器中的因子探测和交互作用探测[22]进行计算， 计算之前对数据进行预处理， 对指标进行分级并将数值量转化为类型量．

(1)因子探测． 该探测用以探测大气环境脆弱性Y的空间分异性以及影响因子X对Y空间分异性的影响力， 用q值进行度量， 具体公式如下：

(8)

(9)

SST=Nσ2

(10)

(2)交互作用探测． 该探测用以识别不同影响因子交互叠加时对研究对象空间分异性的影响力．

2.2.3 评价指标体系的构建

一个合理的评价指标体系能够对评价对象进行全面分析， 得到较好的评价结果， 最大程度地反映研究区域存在的问题． 暴露性-敏感性-适应能力(ESA)模型在脆弱性评价的研究上具有广泛应用性， 得到了国内外学者的普遍认可． 该模型是在人地耦合系统的基础上包含生态环境和社会经济， 从而对评价对象脆弱性的内在机制进行深度解析[23]． 暴露性指研究对象面对压力时的响应程度； 敏感性指研究对象受到压力时的易改变程度； 适应能力指评价对象处理不利因素的能力以及从中恢复的能力．

基于ESA模型， 本研究选择大气环境污染作为一级指标研究大气环境的暴露程度． 根据大气环境质量标准和工业污染排放， 选择SO2，NO2，PM2.5，PM104种主要的大气污染物和AQI指数(空气质量指数， 对空气质量进行定量描述)作为二级指标， 反映大气环境污染状况． 工业二氧化硫排放强度和工业烟粉尘排放强度是指单位GDP的污染物排放量， 反映大气污染物排放和经济的协调发展关系， 对脆弱性的增强有正向影响， 因此选择其作为大气环境的二级指标．

选择人口和自然压力为一级指标研究大气环境的敏感性． 人口会对大气环境造成压力， 这种压力超过对人口的承载力， 系统便难以进行自我调节， 不利于可持续性的发展． 除此之外， 由于气候变暖， 大气温度的升高对人类社会和地球环境影响巨大， 海平面上升， 雾霾积累无法扩散， 严重影响人类身心健康， 因此选择人口死亡率、 人口自然增长率、 人口密度、 平均温度作为人口和自然压力的二级指标．

选择绿色发展和经济发展为一级指标研究大气环境的适应能力． 绿色发展是将环境保护作为内在要素协调经济、 社会、 环境协调发展的一种新理念， 依据2016年国家发改委印发的《绿色发展指标体系》考核内容， 结合本文研究对象， 从对大气环境脆弱性有直接影响或间接影响的角度， 选择环保经费投入强度、 能源消费总量、 单位GDP能耗和人均绿地面积作为绿色发展的二级指标． 经济发展和生态环境相互作用， 选择经济发展作为一级指标也是探索经济发展和大气环境发展内在联系的关键， 结合环渤海地区海上贸易的特点， 选择第二产业占GDP比重、 科学技术经费投入强度、 民用车拥有量和水运货运量作为二级指标研究地区经济发展． 评价指标体系如表1所示．

表1 大气环境脆弱性评价指标体系

2.2.4 大气环境脆弱性分级

大气环境脆弱性分级标准如表2所示， 综合研究区特点及已有研究成果[24-25]， 本研究按照0～1将其均等划分为5个等级．

表2 大气环境脆弱性评价分级标准

3 评价结果与分析

3.1 因子分析

根据熵值法权重计算结果， 工业二氧化硫排放强度、 工业烟粉尘排放强度、 能源消费总量、 民用车拥有量和水运货运量是指标体系中权重较大的前五项， 其权重值分别为0.070 5，0.121 0，0.097 9，0.069 6，0.193 0， 环渤海地区2014年和2018年该5项指标空间分布如图2所示， 指标分级采用等间距分级法． 由图2可知， 工业二氧化硫排放强度和工业烟粉尘排放强度的空间分布相似， 西部城市明显高于东部城市， 2018年数值大幅低于2014年， 说明环渤海地区对于工业二氧化硫和工业烟粉尘的排放进行了有效控制， 表明经济增长对大气环境的消耗呈减弱的趋势． 能源消费总量和民用车拥有量在2014年和2018年的空间分布上没有明显变化， 环渤海西南地区的这2项指标明显高于东北地区， 河北作为工业大省， 环渤海经济圈范围内的河北城市能源消费总量略高于山东相关城市． 从权重计算结果来看， 水运货运量的权重明显高于其他指标， 环渤海经济圈的沿海特性， 使水运货运量成为导致大气环境脆弱性的主要因素， 水运会带来船舶硫氧化物排放、 碳排放等问题， 从图2-e可以发现， 环渤海地区天津、 大连、 烟台为主要货运港口， 指标数据显示， 2018年山东的青岛、 威海以及江苏的连云港货运量明显提高， 这是在国家“一带一路”倡议和“十三五”规划的推动下港口大力发展的成果．

底图来源于国家自然资源部标准地图服务系统， 审图号： GS(2021)5448号图2 环渤海城市群指标空间分布情况

3.2 三省一市大气环境脆弱性评价结果

对辽宁省、 河北省、 山东省和北京市的大气环境脆弱性进行综合评价， 结果如图3-a所示． 整体来看环渤海经济区的三省一市大气环境脆弱性呈波动下降的趋势， 环渤海地区大气环境脆弱性在2014-2018年间由强到弱依次为2014年辽宁省、 河北省、 北京市、 山东省， 2018年辽宁省、 河北省、 山东省、 北京市． 辽宁省大气环境为环渤海的三省一市中最脆弱地区， 2016年脆弱性达到最弱后阶段性增强再下降， 河北省在2017年大气环境脆弱性阶段性增强后下降， 山东省大气环境脆弱性在2014-2016年增强后逐渐下降， 北京市大气环境脆弱性波动性较小， 处于长期平稳的减弱状态．

从单系统对大气环境脆弱性的影响(图3-b)发现， 辽宁省、 河北省、 山东省经济发展系统的脆弱性指数波动较大， 对大气环境脆弱性影响最为显著， 也是导致2018年3省份大气环境脆弱性较强的原因． 其次， 国家对大气环境的重视和一系列的防治措施， 使大气环境污染状况有了非常明显的改善， 从图中可以看出， 大气环境污染系统的脆弱性随时间变化下降， 这也是令三省一市大气环境脆弱性下降的重要因素， 人口和自然压力系统脆弱性较为平稳， 辽宁省和北京市有下降的趋势， 山东省和河北省指数则变化较小， 主要是由于人口和自然变化是一个长期的过程， 很难在短时间内有大范围变化． 图3-b所示的绿色发展系统显示， 山东省的绿色发展推行较好， 对于大气环境脆弱变化具有积极作用， 而辽宁省、 河北省、 北京市的绿色发展系统脆弱性增强， 因此今后发展仍需重点关注地区绿色发展， 以达到一个更好的大气生态环境水平．

图3 环渤海区域三省一市大气环境分析图

3.3 环渤海城市群大气环境脆弱性综合评价结果

3.3.1 时间序列分析

(1) 环渤海地区省市评价结果． 对2014-2018年环渤海地区城市进行综合评价发现(表3)， 环渤海城市群大气环境脆弱性整体呈下降趋势， 大气环境在面对外界冲击时的承受力增强， 仅连云港和青岛2018年的大气环境脆弱性高于2014年． 环渤海地区北部的辽宁省部分， 2014年大连、 营口、 盘锦、 葫芦岛的大气环境脆弱性低于辽宁省整体水平， 在辽宁省区域范围内呈现出相对较好的大气环境， 2018年仅有盘锦脆弱性高于辽宁省， 表明辽宁省沿海城市大气环境改善效果显著． 环渤海地区中部的河北省部分， 唐山2014-2018年大气环境脆弱性变化小， 对河北省脆弱性下降贡献小， 秦皇岛与沧州大气环境脆弱性下降明显， 2018年均低于河北省整体水平． 环渤海地区南部山东省域内的沿海城市， 2014年大气环境脆弱性均高于山东省平均水平， 到2018年， 仅有青岛大气环境脆弱性增强， 山东省整体以及其他沿海城市大气环境脆弱性下降， 但青岛、 烟台、 威海、 滨州4市高于省域平均水平， 因此需要对这4个城市的大气环境状况进行把控．

表3 研究区2014-2018年大气环境脆弱性综合指数

环渤海城市群不同等级大气环境脆弱性面积比例如图4所示． 2014年中度脆弱占比最大为50.21%， 重度脆弱地区占比为7.67%； 2015年重度脆弱性地区消失， 中度脆弱性面积增加， 较重脆弱性面积减小， 同时出现了较轻脆弱性地区(占比5.18%)； 2016年和2017年中度和较重脆弱性面积减小， 较轻脆弱性面积增加； 2018年较重脆弱性地区完全消失， 出现轻度脆弱性地区(占比7.67%)， 较轻脆弱地区占比最大达到50.78%．

图4 环渤海城市群分级大气环境脆弱性比例

(2)重要港口城市单系统评价结果． 环渤海经济圈以大连为始辐射整个东北地区， 以天津为始辐射京津冀地区， 以烟台、 青岛为始辐射中原地区， 以连云港为始辐射珠三角地区， 整体经济圈向南又辐射到朝鲜和韩国． “一带一路”倡议加强了环渤海经济区与其他地区的合作， 而作为连接和起始的重要节点城市， 经济发展下的环境发展显得尤为重要． 如图5所示， 天津、 大连、 青岛、 烟台和连云港大气环境脆弱性单系统评价结果发现， 5个城市的大气环境污染系统脆弱性逐年稳步下降(图5-a)， 只有连云港在2018年上涨明显． 对比大气污染系统各指标数据发现， 连云港2018年二氧化硫排放强度比2017年有所增加， 导致环境空气质量有所下降， 水运货运量所带来的船舶硫氧化物排放是导致二氧化硫排放强度增加的重要因素之一， 因此， 在发展港口经济的同时要提升对大气环境污染的控制能力， 包括污染源排放和污染治理技术的提高． 5个城市人口和自然压力系统脆弱性在2014-2018年处于一个波动性的状态(图5-b)， 没有明显的上升或下降趋势， 因为短时间内人口和年平均温度的变化都是较为稳定的， 青岛的人口和自然压力略有增长趋势， 其主要是因为青岛人口密度的增加， 提高了大气环境系统的压力． 除了天津外的其他4个城市的经济发展系统脆弱性在2014-2018年涨幅较大(图5-c)， 大连、 青岛、 烟台、 连云港4市2018年民用车拥有量和水运货运量较2014年均有增长， 是导致经济发展系统脆弱性发生变化的主要原因． 经济系统和大气环境污染系统联系紧密， 相关部门应增加5座港口城市的科学技术投入强度， 发展新兴技术产业， 实现大气环境和区域经济的协调发展， 提升与其他地区进行合作的环境基础． 绿色发展系统脆弱性(图5-d)显示， 除了大连外， 其他4市都有上涨趋势， 绿色发展很早就已经被提出， 但真正作为国家重点发展理念去实行的时间较短， 在国家自然资源日益紧缺的趋势下， 能源消耗和单位GDP能耗都是需要重点关注的， 对于前者应大力开发重点港口城市的新能源技术， 例如风能、 潮汐能等， 对于后者应当实现能源的最大利用， 不仅要保护和节约能源， 更要依据环渤海地区的经济发展模式进行技术创新， 优化产业结构．

图5 重要港口城市大气环境脆弱性单系统脆弱性发展趋势

3.3.2 空间分布特征

(1) 大气环境脆弱性时空分布． 利用ArcGIS 10.5对环渤海地区城市大气环境脆弱性综合评价结果进行分级， 对环渤海城市群大气环境脆弱性进行空间分类， 得到相似的城市群． 分级结果显示(图6)， 2014-2018年， 环渤海地区整体大气环境脆弱性呈逐渐减小的趋势， 西部城市脆弱性减小幅度较大， 2014-2018年山东半岛大气环境脆弱性从与辽宁地区相对平衡到高于辽宁地区， 尽管地方政府已推进了环渤海地区一体化政策， 但环渤海城市群大气环境发展仍存在不平衡的问题．

底图来源于国家自然资源部标准地图服务系统， 审图号： GS(2021)5448号图6 环渤海城市群大气环境脆弱性时空变化

(2)大气环境脆弱性空间分异分析． 利用地理探测器(Geodetector)对环渤海地区18个城市2014年和2018年大气环境脆弱性空间分异性进行因子探测和交互作用探测． 首先将指标的数值量转化为类型量， 利用自然间断点分级法将2014年和2018年指标离散化为5个等级， 将大气环境脆弱性和处理后的指标导入地理探测器生成结果．

因子探测结果显示(表4)， 2014年和2018年因子驱动力变化较大， 但人均绿地面积和能源消费总量保持较高驱动力，q值分别为2014年的0.569 61(排名1)和0.411 37(排名1)， 2018年的0.600 59(排名3)和0.398 33(排名2)， 表明人均绿地面积和能源消费总量对大气环境脆弱性的空间分异性影响较大． 二氧化硫年均浓度、 环保经费投入强度和单位GDP能耗在2014年对大气环境脆弱性空间分异影响力较大， 但到2018年影响力下降明显． 第二产业增加值比重和民用车拥有量2014-2018年间对大气环境脆弱性的空间分异影响力增强． 分析结果显示， 环渤海地区城市大气环境脆弱性空间分异性由绿色发展系统主导转化为经济发展系统主导．

因子交互探测结果显示， 任意2种因子的交互作用均会增强对大气环境脆弱性的空间分异性， 部分交互作用探测结果如表5所示． 选取2014年和2018年因子交互作用较强的前19项进行探测， 可以看出， 人均绿地面积出现次数最多， 与其他因子的交互作用强， 尤其是与能源消费总量的交互作用最强， 从因子分析角度出发， 发现这2个因子在2014年和2018年均为大气环境脆弱性空间分异的主要影响指标， 进行交互作用后的空间分异影响力更强． 2014年工业烟粉尘排放强度和人口自然增长率的交互作用最强，q值达0.997 84， 2018年人口自然增长率和人均绿地面积的交互作用最强，q值为0.971 19． 因子探测器结果表明， 人口自然增长率因子本身对大气环境脆弱性空间分异影响较小， 2014年和2018年q值排名分别为15和17， 但与人均绿地面积和工业烟粉尘排放强度的交互作用后对大气环境脆弱性的空间分异的发挥作用更强．

表5 大气环境脆弱性影响因子交互作用探测结果

4 结论与对策

本研究采用暴露性-敏感性-适应能力模型构建了包含大气环境污染、 人口和自然压力、 绿色发展、 经济发展4个子系统的环渤海地区大气环境脆弱性评价指标体系， 采用客观赋权的熵值法进行指标权重的计算， 将指标观测值进行标准化后进行各系统和整体的综合评价． 结果发现： ①以省域和直辖市进行划分， 2014年环渤海地区大气环境脆弱性由强到弱依次为辽宁省、 河北省、 北京市、 山东省， 2018年为辽宁省、 河北省、 山东省、 北京市， 三省一市大气环境脆弱性均呈下降趋势． ②从大气环境污染、 人口和自然压力、 绿色发展、 经济发展4个系统对环渤海地区各省份沿海城市与所属省份进行比较分析发现， 城市大气环境污染系统的脆弱性指数均下降， 但辽宁省、 河北省、 山东省部分城市在2018年仍高于省平均水平； 人口和自然压力系统的脆弱性指数没有明显变化； 绿色发展系统的脆弱性指数波动性较强， 但都处于一个较高的状态， 城市间差异较大， 除了秦皇岛， 辽宁省、 河北省沿海城市均低于省域水平， 而山东省沿海城市均高于省域水平； 经济发展系统的脆弱性指数波动性增强， 辽宁省的大连、 盘锦、 葫芦岛， 河北省的唐山， 山东省的青岛、 烟台、 威海、 滨州高于省域水平． ③从空间特征进行分析， 2014-2018年环渤海地区整体大气环境脆弱性从四周脆弱性较强转变为中心脆弱性较强， 地理探测器结果表明人均绿地面积和能源消费总量对大气环境脆弱性的空间分异性影响力最强， 任意两因子的交互作用均增强地区空间分异性．

针对环渤海地区大气环境脆弱性评价结果， 本研究提出以下建议： ①在保证环渤海地区发展的同时， 各级政府要明确环境保护职责， 多角度考虑大气污染问题， 除了工业生产排放污染、 车辆排放污染外， 面对日益增长的水上货运量， 更多的船舶运输， 制定针对性的控制政策， 并加大对海上大气污染排放监测， 颁布法规政策(如排放责任具体到各企业)， 划定污染排放红线等． ②各城市对自己的优势进行定位， 深入贯彻绿色发展理念， 结合环渤海地区的地理位置， 打造具有标签性的城市经济． ③减少一次能源消耗量， 根据沿海城市独特的地理环境， 加大力度开发风能、 潮汐能以及水力资源等； 减少一次能源对环境造成的污染， 加大力度改进工业技术以提高能源利用效率， 增大人均绿地面积， 加大环保投入强度， 最终增强大气环境的适应能力， 降低大气环境脆弱性． 环渤海地区是“一带一路”沿线的必经之路， 也是对外贸易的重要区域， 未来应投入更大的力度加强港口建设和经济发展， 更多关注经济发展所带来的环境问题．