基于TOPSIS的东北地区城市脆弱性时空特征分析

2024-02-20刘家福

吉林师范大学学报（自然科学版） 2024年1期

刘家福,高萱

(吉林师范大学地理科学与旅游学院,吉林四平 136000)

0 引言

城市作为一个复杂的社会生态系统,总是不可避免地遭受外界因素的干扰,这些干扰不仅包括地震、旱涝等自然因素的冲击,还包括资源过度开发、环境污染等人为因素的破坏.目前随着近年来城镇化进程加快、社会经济快速发展和人类活动对环境的影响加剧,城市面临着日益严峻的环境与生态问题,开展脆弱性分析与评价不仅具有理论价值,而且也具有现实意义[1].对比国内外研究发现,城市脆弱性分析评价是一个多因素、多变量耦合的复杂系统[2-3].作为一项重要内容,脆弱性研究目前已被 IHDP、IPCC和IGBP 等国际性科学计划与机构提上研究日程,其学术与实践价值成为了国际学术界与政府决策部门关注的热点[1].近年来城市脆弱性研究重点逐渐从自然因素对环境的影响转变为人为因素对环境的影响.因此,脆弱性研究也被认为是全球环境变化及可持续性科学领域的研究前沿和热点之一,它对于研究区域社会经济发展中所存在的问题和规律,探索人地系统演化过程及其机制,实现区域可持续发展具有重要影响[4].

随着经济结构转型和新一轮东北振兴战略的提出,东北地区整体发展已经有所增强,但大多是以改变地区生态结构、消耗地区重要资源的方式,随之带来的是环境问题时有发生,不利于区域的协调发展[5].从城市脆弱性的成因来看,既有自然和社会经济方面的因素[6-7],比如自然灾害[8]、政治动荡、金融危机等;也有内部系统方面的问题[9-10],比如城市规划[11]、环境污染、人口增长等[12].从城市脆弱性评价方法来看,目前常用的评价方法有层次分析法、熵值法、主成分分析法和灰色关联度法等,不同方法适用于不同城市,可以根据城市的实际情况选择合适的评价方法.本文基于TOPSIS评价法研究东北城市脆弱性时空特征,分析东北城市脆弱性变化驱动因素,为东北地区城市发展提供理论支撑,对促进我国城市整体空间差异化研究也具有重要意义.

1 研究区概况

本文研究区为东北地区,东北地区其行政划分是在《全国行政区划简表》的基础上,根据各地级市所处的地理位置和经济社会发展水平,进行重新划分而成,与渤海、黄海相邻,占地面积为78.8万平方千米,占中国陆地总面积的8.2%,包括黑龙江省、吉林省、辽宁省以及内蒙古东部,由于顾及到数据的获取难度,没有考虑延边朝鲜族自治州、大兴安岭地区以及兴安盟和锡林郭勒盟.该图基于自然资源部标准地图服务网站GS(2022)4309号标准地图制作,底图无修改.

图1 研究区示意图

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源及处理

本文数据时间跨度为2011—2020年,地理单元为地级及以上城市,生态、经济及社会等数据来源于《东北振兴以来东北地区城市脆弱性时空格局演变》《吉林省统计年鉴》《辽宁省统计年鉴》《黑龙江省统计年鉴》《内蒙古自治区统计年鉴》等,并结合地理国情普查数据进行修正,基于 ArcGIS、SPSS、EXCEL等软件对数据进行处理和分析.

2.2 研究方法

逼近理想解的排序方法(TOPSIS)具有实用性、可解释性和客观性,能在多属性决策分析中应用.它不仅能解决多目标决策问题,而且可用于分析一系列相关问题,如:多属性决策、多属性排序、多目标决策等[13].此外,该方法还可以将评价对象与正负理想解的关系表达成对评价对象的线性组合,这样便于根据不同的要求来选择评价对象[14-16].步骤如下:

(1)构建原始数据矩阵进行标准化处理;运用均方差法确定各指标权重Wj,其公式为

(1)

(2)

(3)

其中Ci越大表示评价对象越接近最佳方案.

2.3 指标体系构建

东北地区是我国最重要的重工业基地.由于重工业的发展,东北地区城市的自然地理环境较为恶劣,生态系统较为脆弱,在生态环境、经济发展以及社会稳定等方面都存在着不同程度的脆弱性问题.本文以东北地区37个城市作为研究对象,通过文献研究、专家咨询等方法确定评价指标体系,并通过SPSS统计软件进行数据处理,采用均方差法计算各城市综合脆弱性各指标权重,利用TOPSIS评价法分析城市综合脆弱性的时空分布变化,得到东北地区城市综合脆弱性评价模型.最后对结果进行分析与讨论,并提出相应的对策建议.

表1 城市脆弱性评价指标体系

3 东北地区城市脆弱性时空特征分析

3.1 城市脆弱性时间特征分析

根据自然断点分级法,用ArcGIS10.2把东北地区城市分为低脆弱城市、中脆弱城市、高脆弱城市3种级别(图2,该图基于自然资源部标准地图服务网站GS(2022)4309号标准地图制作,底图无修改).2011年东北地区城市状况较好,以低脆弱和中脆弱为主,低脆弱城市约占城市数量的43.2%,中脆弱城市约占45.9%,高脆弱城市约占10.8%.这是由于自“振兴东北”战略实施以来,东北地区城市一直在快速发展,产业结构、全民社会保障、社会管理水平均有优化,因此脆弱性指标较好,城市脆弱度相差不大.在2014年东北地区脆弱度整体急剧升高,以中脆弱和高脆弱为主,低脆弱度城市约占城市数量的13.5%,中脆弱城市占比最高,约占51.4%,高脆弱城市约占35.1%.经查阅资料发现作为我国重要粮仓,东北地区在2013年发生了严重洪涝灾害,又在2014年出现干旱,从而造成巨大损失,这对于该地区的生态脆弱性、经济脆弱性以及社会脆弱性都具有严重影响.2017年以及2020年东北地区城市状况较为缓和,高脆弱城市占比下降,其中2017年低脆弱城市约占城市数量的21.6%,中脆弱城市约占54.1%,高脆弱城市约占24.3%.2020年东北地区仍为中脆弱主导阶段,低脆弱城市约占城市数量的18.9%,中脆弱城市约占56.8%,高脆弱城市约占24.3%.2014年后东北城市整体处于恢复状态,因此除个别特例外,东北地区各城市脆弱性在达到峰值后开始下降.

图2 东北城市脆弱性时空分布变化

3.2 城市脆弱性空间格局分析

从十年来东北地区城市脆弱性的变化结果来看,高脆弱度城市出现“集聚”现象.2011年城市脆弱度较好,只有呼伦贝尔、牡丹江、沈阳以及大连为高脆弱城市,脆弱度平均值为0.525,其他城市脆弱度均值为0.440;2014年高脆弱城市主要分布在通辽、松原、长春、沈阳、哈尔滨以及赤峰,脆弱度平均值为0.554,而其他城市脆弱度平均值为0.470;2017年高脆弱城市主要分布在通辽、松原、长春、沈阳以及哈尔滨,脆弱度平均值为0.544,其他城市脆弱度平均值为0.466;2020年高脆弱城市主要分布在大庆、哈尔滨、长春、沈阳以及通辽,脆弱度平均值为0.549,其他城市脆弱度平均值为0.470,这些城市串联在一起说明城市之间脆弱度会发生裙带关系继而相互影响.

脆弱度与区位相关性强,发展较好的城市反而脆弱度较高,而一些规模较小的城市脆弱度较低.大部分高脆弱城市位于省会、省会附近以及内蒙古东部城市,这是由于发展较好城市人口流动大,城市综合性建设相对其他城市发达,从而不稳定因素也随之增多,例如城市污水、综合废弃物排放量增多,如果得不到及时处理就会影响生态脆弱性;GDP总量低影响经济脆弱性;人口外流严重,自然增长率逐年下降影响社会脆弱性等等.

3.3 城市脆弱性驱动力因素分析

影响城市脆弱性的因素主要包括自然因素和社会经济因素.自然因素主要包括污水处理率低,城区绿化覆盖率低等,其中污水处理率低会使一部分污水直接排放到自然环境中,导致城市污染加重;城区绿化覆盖率低则会影响城市内部自然环境,加剧城市气候异常,影响居民生活质量,容易出现沙尘暴、水土流失等环境问题.社会经济因素主要包括人口密度大、人口自然增长率低、GDP低等,其中人口密度太大主要会带来资源供应问题,人口多就需要更多能源和资源,同时还会增加政府的经济压力,导致社会积累减少、就业困难、交通拥挤,以及人们生活水平上升趋缓;近些年人口增长越发缓慢,一直处于负增长状态,人口自然增长率低,人口老龄化速度加快,劳动力短缺,生产成本上升,生产总量下降;GDP低说明城市财税、消费支出减少,企业收益以及员工薪水下降导致居民购买力下降,从而经济更加恶化.

4 结论与建议

4.1 结论

在时间序列上,东北地区城市脆弱性自2011—2020年体现为先上升后下降,主要受到2013年洪灾和2014年旱灾影响,在2014年脆弱度达到峰值后城市脆弱性整体呈减小趋势;在空间格局上,高脆弱城市出现“集聚”现象,其分布与区位密切相关,大部分高脆弱城市都位于省会、省会附近以及内蒙古东部城市,且发展较好的城市反而脆弱度较高,而一些规模较小的城市脆弱度较低.本文对生态、经济、社会三个子系统耦合过程进行研究,但并未对该三方面分别进行概念界定和评价,对指标的选取也存在一些不足,在今后的研究中会得到进一步完善.