地理信息系统在环境影响评价中的应用探讨

2015-11-27胡晓龙丁桑岚

绿色科技 2015年10期

胡晓龙，丁桑岚

（四川大学建筑与环境学院，四川成都610065）

1 环境影响评价（EIA）与地理信息系统（GIS）特点分析

1.1 环境影响评价特点

环境影响评价是建立在环境监测技术、污染物扩散规律、环境质量对人体健康影响、自然界自净能力以及环境风险等学科研究分析基础上发展起来的一门科学技术［1］。为了保证环评能够发挥更大的效用，必须在不违背各类规章的前提下，复合利用各门类的环境知识，使得在不影响项目效益的基础上，最大限度地消除或降低环境影响。翔实地掌握环境影响评价的特点，有助于在规范化的框架内更有效地进行环评。

1.1.1 涉及领域广泛，相关数据量大

环境影响评价是一项复杂的工作，它是在满足国民经济发展的总体要求的前提下，充分结合本地实际的环境状况和资源特点，对项目实施可能造成的环境影响进行预测，并提出合理的应对措施，使得项目的开展能在环境可承载的范围内，社会经济效益最大化［2］。

对环境影响的预测必须建立在现实的环境状况上，即必须充分了解当地的各类环境条件，这就涉及到环境监测、环境信息统计分析、环境生态和环境地质等学科的知识；为了得到准确的环境影响结果，则必须掌握污染扩散模型、环境风险分析以及环境承载力等方面的知识。

不论是环境基础信息的统计分析，还是对环境影响的预测，都是建立在大量的环境数据的基础之上，而环境影响的结果往往是极其复杂的，环境影响因素之间往往能够产生各种叠加复合效应，微小的改变可能累积成严重的环境影响。因此，基础的环境数据通过不同状况的分析模拟，又能衍生出更多的数据，这又进一步加大了数据量。

1.1.2 手段、技术落后，结果精度不高

环评制度的确立，一方面强调了环境问题在项目建设中的重要的地位，也在一定程度上控制了项目建设过程中环境问题的产生；但另一方面，正是由于这些固有的环评框架，限制了环评手段的发展和技术的更新，这与环评制度建立的本质相去甚远。

同时，对需要评价的要素的结果只需要能够通过规范的要求即可，而这种结果具体的影响并没有深入地探讨，很多影响仅有定性的指向性意见，没有科学性的定量评价［3］。

1.1.3 相关性、动态性和随机性

项目和规划对于环境的影响，涉及到水、气、声、渣以及生态等各方面，而这些受影响的部分之间也会相互影响、相互关联，污染物质通常不会停留在某种特定的状态中。在环评中，这种影响部分之间的相互作用往往被忽视，为了保证结果的准确性，需要充分运用这些相关性。

在发展过程中，公司也在不断壮大。但是服务行业基本上都是人工操作环节，只要涉及人工操作，就没有完全挑不出问题的服务。家道家政同样陷入了这个怪圈，凡是技术好、态度好的金牌员工，客户满意度高，但也是公司最难留住的人，客户会想方设法诱惑员工签私单，从而造成人员流失；而满意度不高的客户，工资水平低，且派工成单率低，更易造成脱岗期间的企业补贴，一度红红火火每年数百万产值的“盖面菜”业务，结果实际测算利润几乎为零。这是一个行业的困局。

由于环境影响的变化是时刻进行的，在环境影响评价中必须研究建设项目不同建设阶段对环境质量的影响，并研究该项目的短期及长期影响、可逆及不可逆的影响。

环评在一定程度上能够对可能会产生的环境影响作出大体的预测，但是随着项目进度的推移，可能产生某些不可测的影响。环境影响的随机性使得环评的难度大大增加，因此环评中往往需要制定应付突发状况的应急方案［3］。

1.2 地理信息系统（GIS）的特点

GIS是在计算机软硬件的支持下，实现对空间数据的采集、存储、检索、运算、分析、处理、查询、显示和输出等过程的计算机技术系统［2］，它是涉及地理学、地图学、数学、计算机科学、测量与测绘学、环境科学、遥感等多学科交叉的综合产物［3］。虽然其发展时间不长，但已经显示出强大的应用潜力，并广泛地应用于多个领域。作为综合性极强的信息管理决策系统，它在数据管理分析、模型建立和动态分析以及图像分析和精确制图方面具有显著特点。

1.2.1 强大的数据管理能力

地理信息数据库是GIS的核心，它能够对庞大的地理图形和文本数据进行管理，并能与其他数据库管理系统相互转换，不但可以实现数据库资源的共享，而且能够在已有的数据中解析出新的数据资源；三维的空间数据的管理和遥感图像的信息提取与分析是GIS的强项。环境影响中涉及的空间问题，GIS能够很好地进行分析，并作出形象地表达［4］。

1.2.2 系统的空间分析模拟能力

GIS具有综合、分解、计算等各种空间分析能力，能够围绕总体目标从实体图形数据和属性数据的空间关系中获得派生的信息和新的知识，有助于整体性的分析看待问题。而对于模型化的问题，GIS也能通过编程进行模拟分析。只要获得足够有效的基础数据，完成基本的校正，将其带入模型，便可以对于未知的影响进行有效的预测［1］；对于环评中随机性与同质性较大的问题，模型的建立能够高度地提升工作效率。

1.2.3 精确的图形图像处理能力

1.3 环境影响评价与地理信息系统结合的必要性

EIA前期的环境调查会涉及到大量跨时空的数据，GIS强大的数据管理能力可以有效地辅助环评工作者管理整合这些数据，数据转化为图形的方式也能简化问题的理解和表达［2］。

GIS技术在直接解决复杂的环境问题、模拟复杂环境过程时会遇到一些难以解决的问题，如随时间或空间变化过程的静态模拟，用简单的代数逻辑运算去表达复杂的相互关系、三维实体的二维表示和透视处理等。而EIA中的环境模型已经相当成熟，甚至是规范化，从而使GIS免受复杂算法的困扰，使其分发挥空间数据管理分析、显示的能力，用来反映具有空间分布特性的环境模型研究对象的移动、扩散、动态变化及相互作用［1］。GIS可以为环境模型提供一整套基于GIS逻辑原理的空间操作规范，解决EIA中水质、大气扩散等模型建立中遇到的问题。

GIS在很多方面都能增强EIA的准确性和科学性，包括专题性的数据管理及相应的隐形信息的提取、图册的统一输出以及公式化的模型建立，这对于量大而同质性较强的EIA来说，可以很大程度地提高决策效率和效果。目前，EIA的整体思路与模式已显得僵化，亟待新的科学方法对其加以补充完善，GIS作为一项兴起的应用前景广泛的科学体系，与EIA在很多方面能够达到互补的效果，因此认为GIS与EIA的结合是可行，亦是必要的。

2 GIS在EIA中应用的特点

GIS已逐渐应用到EIA中，其应用特点可以归结为三点：数据管理及信息提取、模拟分析与动态查询和影响效果图片化。

数据统一管理是GIS的优势特点，既便于用户的查找，同时保证了数据的统一性；更重要的是提高数据的交叉复用的能力，从元数据中提取新的信息，或者有效地确定某些叠加效应的范围甚至是强度。

大气、水污染扩散模型等都可以利用GIS编程模块建模。EIA有建模的基础，GIS能为建模提供途径，模型的建立能够帮助很好地预测环境影响，并对累积影响的评估具有指导性的作用；基于此，环境影响的动态查询也得以开展。

制图和图像的再加工则是GIS强于其它信息系统的另一重大特点。应用到EIA中，这方面的表现包括功能图的制作、影响效果的3D展示和在公众参与调查中［5］的应用等。图像化的核心在于降低理解程度，特别体现在公众参与的应用中，降低普通民众的理解难度，从而拓宽公众参与的范围。

3 GIS在EIA中的应用展望

GIS强大的功能使得其具有广阔的发展前景，它在EIA中的应用范围会更加广泛、应用程度也会更加深入，就目前来看，GIS在区域环境信息库的建立、环境风险评价与影响后评价、环境累积影响评价以及战略环境影响评价中会发挥越来越大的作用。

3.1 GIS与区域环境信息库的建立

区域环境数据库的建立能够为今后的环评提供很好的储备数据，包括环境标准和法规、区域自然和社会经济信息、区域环境质量和污染状况以及工程项目信息等。

在EIA中，将项目的性质、规模及所处的自然环境和环境法规与标准相匹配，从而可以快速查询到项目在现实的环境条件下，应当遵守的法规与政策。EIA报告中经常涉及区域的自然经济状况及污染状况，因而此类数据库的建立能够快速地为EIA提供政策框架与技术标准，避免重复而繁琐的查询工作。

3.2 环境风险评价与环境影响后评价

环境风险评价作为新兴的科研领域，对于自然灾害频发的当下具有十分重要的意义。该领域与GIS的分析建模功能十分契合，是其以后发展的重要技术手段。GIS能够提供快速反应决策能力，它可用于地震和洪水的地图表示、飓风和恶劣气候建模、石油事故规划、有毒气体扩散建模等，对减灾、防灾工作具有重要意义。

此外，基于GIS数据更新与追踪能力，也能给环境影响后评价以支持，能协助检查和监督环境影响评价单位和工程建设单位履行各自职责；对环境影响报告书进行事后验证，及时调整策略以应对环评中未预测到的影响。

3.3 GIS与环境累积影响评价

环境累积影响评价涉及到累积影响源与影响过程在时间与空间上的累积，GIS对累积影响评价的一个显著贡献就是它能明确考虑环境影响的空间累积特征，可以获得以某一尺度到另一尺度的环境变化的累积；与此同时GIS也能反映和分析环境影响的时间累积特征，具有对复杂情形的模拟和预测能力，能模拟社会经济系统和资源环境系统的复杂过程，预测未来的发展行为及其累积环境影响，并根据可持续性原则对未来的发展行为进行调整。

3.4 GIS在战略环境影响评价中的应用

战略实施区域的边界是明确的，但战略环境影响评价并不局限于实施区域，往往通过介质作用、经济贸易、信息交流和人员往来等途径扩散到下游、下风向或其它地区，甚至全球。因此战略环境影响评价拓宽了时空分析的范围，更强调环境变化的时空放大作用，它更多地要求评价方法解决实际问题的能力；而GIS具有编辑、加工和评价长时段、大地理区域数据的能力及卓越的建模和影响预测能力，能够识别和分析环境影响在时间和空间上的累积特征，因此为进行战略环境影响评价提供了可操作的方法［6］。