赵小娜，　李大威，　高　然，　李明玉*

(1.延边大学理学院地理系，吉林 延吉 133002;2.延边农业环境保护与农村能源管理站，吉林 延吉 133002)



延吉市城市自然生态安全评价

赵小娜1，李大威2，高然1，李明玉1*

(1.延边大学理学院地理系，吉林 延吉 133002;2.延边农业环境保护与农村能源管理站，吉林 延吉 133002)

摘要：本文基于S-PRD模型，以水、大气、土地、生物子系统为基础，建立延吉市城市自然生态安全评价指标体系，运用UNES指数法和灰色关联度分析法对延吉市2006—2013年的自然生态安全状况进行评价并探讨期间影响延吉市自然生态不安全状态产生的主导因素。结果表明：延吉市自然生态安全状况整体上在不断改善；研究期间影响延吉市综合生态不安全状态产生的主导因素是调控；在各子系统中，影响延吉市生态不安全状态产生的具体要素是水系统中的压力、大气系统中的调控、土地系统中的调控和生物系统中的压力。该研究可为延吉市未来生态环境质量的改善和生态安全规划管理提供理论依据。

关键词：S-PRD模型；灰色关联度分析；生态安全评价；延吉市

城市化日益威胁着区域生态环境，“生态安全”一词日益受到国内外学者的关注[1-3]。大多学者认为生态安全是由自然、经济、社会组成的复合生态安全系统[4]。就研究区域来看，国外生态安全研究注重全球或国家层面，范围较大[5]；而国内生态安全研究注重区域、城市、县域层面，范围较小。就研究内容来看，国外早期学者主要研究生态环境威胁和政治、经济、民族、军事、国家、全球化的关系[6]，近年来开始对海岸带、群岛[7-8]等生态安全进行研究；国内学者则主要研究三峡库区、湿地、土地、城市[9-11]等生态安全问题。就评价指标体系来看，应用最成熟的模型为“压力-状态-响应”( P-S-R)[12]框架模型，还有学者依据PSR模型改进的DSP、DPSIR等模型[13-14]。就评价方法来看，目前具有代表性的评价方法有生态足迹法、空间统计学法、景观生态学法和综合指数法、灰色关联法等[15-19]。

已有的城市生态安全评价研究忽视了自然生态作为人类社会经济发展重要载体的特征，内容过于宽泛，且研究大多从正向角度关注城市生态安全问题，所建立的评价指标体系不能很好地反映城市自然生态安全作用因果关系机理。本文结合UNES指数法和灰色关联度分析法，研究延吉市2006—2013年各项统计指标数据，构建能够反映延吉市自然生态安全作用因果关系的S-PRD评价概念模型，从逆向思维对其自然生态安全动态变化特征进行评价，并探究影响其2006—2013年自然生态安全的主导因素。本研究的意义主要在于对延吉市自然生态安全进行客观、合理地评价，不仅掌握了延吉市自然生态安全状况，而且找到了影响其生态不安全的主导因素，为延吉市政府及有关部门实现城市环境管理与保护起到理论支撑，同时丰富该领域的研究。

1研究区及数据

延吉市是延边朝鲜族自治州的首府，位于42°50′～43°12′N，129°01′～129°48′E，长白山北麓，吉林省东部。延吉市除西侧外3面环山，中部相对平坦，地形属于盆地，地势南低北高，平均海拔150 m。延吉市属于温带半湿润气候，因位于高纬度，气候呈大陆性特点，春季干燥，夏季温热，秋季凉爽，冬季寒冷。

根据《延吉市统计年鉴》、《延边州年鉴》、《延吉市环境状况公报》、《中国城市统计年鉴》 、《延吉市国民经济和社会发展统计公报》等相关统计资料，收集2006—2013年间水、大气、土地、生物、社会经济系统等各项生态安全评价指标统计数据，并对其生态安全评价指标数据进行整理和处理，最终得到2006—2013年延吉市自然生态安全评价指标统计数据(表1)。

表1　延吉市城市自然生态安全评价指标体系

续表1　延吉市城市自然生态安全评价指标体系

2延吉市生态安全评价

2.1生态安全模型的建立

本文逆向关注生态不安全状态及导致其产生的因素。导致“城市自然生态不安全状态”产生的原因主要是以下3个要素相互综合作用的结果：1) 破坏生态、污染环境等对自然产生的压力(P)；2) 对污染治理、生态修复和资源管理等生态不安全问题的调控(R)；3) 社会经济系统自身经济发展、人口增长和土地利用变化等外部驱动(EXD)。基于上述分析，本研究把水、大气、土地、生物作为延吉市城市自然生态安全的4个子系统[20]，综合分析这4个自然系统的不安全状态(S)、在城市化进程中受到的生态环境胁迫(P)、人类对生态安全问题的调控措施(R)以及社会经济发展的外部驱动(EXD)，分析在这些要素相互作用下的延吉市城市自然生态安全特征，从而建立S-PRD(insecure ecological state-press-regulation-external driving force生态不安全状态-压力-调控-外部驱动)评价模型对延吉市自然生态安全进行评价。

2.2评价指标体系的构建与权重的确定

从城市自然生态安全问题发生的载体来看，主要体现在水、大气、土壤和生物等4大圈层，基本上能够体现出城市自然生态安全受到威胁的情况。本文基于此从延吉市的地域特点出发,同时咨询相关专家，选择了能够反映其生态安全特征的指标，最终以水、大气、土地、生物4大圈层子系统为基础，建立一个包含3个层次、50项指标的延吉市自然生态安全评价指标体系(表1)。分别用熵值法和变异系数法计算出各指标的权重，再把二者平均值作为最终的指标权重值[21]。

2.3UNES分要素指数

结合延吉市自然生态安全的实际状况，利用2006—2013年UNES(urban natural ecological security)指标数据，构造UNES分要素指数，分析和评价延吉市分要素自然生态安全动态演变特征。

式中，yj为生态系统第j个分要素指数值；aij为第j个分要素第i个指标的权重；Xij为第j个分要素第i个指标的指标值。

2.4UNES综合指数

因4个系统的生态安全水平同等重要，在此对4系统赋予同样权重，构造UNES综合指数，分析和评价延吉市总体自然生态安全动态演变特征。

式中，Zk为第k个UNES综合指数值；ysk为第s个子系统的第k个分要素指数值。

2.5灰色关联度分析方法

灰色关联度分析法能够较精确地找出各种变化因素与参考因素之间的关联性，这种关联性用关联度代表。关联度大表明比较因素与参考因素相关性较高，相反则表明相关性较弱。本文运用灰色关联度分析法探讨影响延吉市自然生态不安全状态的主导因素，旨在为其以后的生态管理提供科学依据。步骤如下：

2) 计算灰关联系数。灰关联系数公式为:

ζ是分辨系数，范围是[0，1]，一般按最少信息原理取为0.5，即ζ=0.5。

3) 计算灰关联度。灰关联度公式为：

3结果与分析

3.1延吉市分要素指数时间变化特征

根据2.3公式计算出延吉市2006—2013年生态安全各分要素的具体指数(表2)，将各分要素指数做成折线图，其变化趋势见图1～4。

表2　各分要素具体指数值(2006—2013年)

图1　水系统生态安全分要素评价值(2006—2013年)

由图1可知，水系统生态不安全状态评价值在2006—2010年持续上升，2010—2013年逐渐下降。压力评价值在整个研究期内波动下降且年际变化幅度较大。调控评价值虽在2011—2013年有所下降，但是其评价值基本高于另外二者的评价值。这表明，延吉市水系统生态不安全状态由恶化向缓慢状态改善，压力对延吉市水系统生态安全的威胁整体上也在降低，之所以出现较大的变化幅度，是因为延吉市这几年的降水量年际变化比较大，导致人均日生活用水量和城市污水排放量均受到影响，好在有较强的调控力度，如污水处理厂对工业废水排放达标要求严格、生活污水的处理较好，这才降低了延吉市的压力评价值，同时也使延吉市水系统生态不安全状态有所改善。

图2 大气系统生态安全分要素评价值(2006—2013年)

由图2可知，大气系统生态不安全状态评价值在研究期间有小的波动。压力评价值在2006—2011年明显上升，随后到2013年有所下降，但整体上比2006年上升很多。调控评价值始终处于绝对高位状态，基本围绕1.7上下波动。这表明，延吉市大气系统生态不安全状态基本稳定，但压力对延吉市大气系统生态安全的威胁在不断加强，这是因为随着城市化的进行，工业废气、烟尘总的排放量在不断增加，加之东北地区生活取暖的需要，导致大量的煤炭烟尘排放，再者随着延吉市私人汽车拥有量的急速上升，汽车尾气排放量也在加大，这些都导致了延吉市可吸入颗粒物浓度的加大，也就是所谓的雾霾现象严重。延吉市大气系统生态不安全状态基本稳定，主要原因在于强有力的大气污染处理，如太阳能等清洁能源的使用、烟尘排放控制、市内绿化带的构建等在很大程度上除尘降噪。

图3　土地系统生态安全分要素评价值(2006—2013年)

由图3可知，土地系统不安全状态评价值在2006—2007年基本稳定，2007—2013年形成3个波动周期，但相比2006、2007年整体是上升的。压力评价值虽在2012—2013年稍微下降，但整体上高位上升。调控评价值在2006—2010年稳定上升，2010—2013年缓慢下降。这表明，延吉市土地系统的生态不安全状态不稳定，比2006、2007年恶化，压力对延吉市土地系统生态安全威胁非常大。之所以出现这种现象，是因为延吉市这几年的年降水变化比较大，导致延吉市耕地有效灌溉得不到保证，旱涝保收面积在降低，降低了延吉市土地生产力水平，增加了其土地的脆弱性。加之农药化肥过量使用，加重了土壤污染，城镇建设用地面积增加，都给延吉市土地资源造成负荷。虽然近些年延吉市环保局加大了对土地污染的治理，如强制每村建立固定垃圾池，为每村配发一辆垃圾车来收回和处理生活垃圾，但是因村民环境保护意识弱，收到的效果不尽如意。

图4　生物系统生态安全分要素评价值(2006—2013年)

由图4可知，生物系统生态不安全状态评价值

在缓慢上升，但上升幅度不大。压力评价值在2006—2011年基本稳定，但在2011—2012年快速上升，又在2012—2013年快速下降。调控评价值始终高位波动上升。这表明，延吉市生物系统生态不安全状态稍微有点恶化趋势，但不严重，而压力对延吉市生物系统生态安全的威胁也不严重，2012年除外。延吉市内有帽儿山国家森林公园、人民公园、清水公园、青少年游园等公园，市内绿化建设比较好，有较高的森林覆盖率，而且建成区内绿化也很好，人均公共绿地面积比较大，这都说明延吉市注重生物生境的保护和恢复。2012年延吉市生物系统生态安全压力值之所以变化突出，是因为这一年延吉市水产品产量比往年大，对周围的生境造成干扰。

3.2延吉市综合指数时间变化特征

根据2.4公式计算出延吉市2006—2013年的生态安全综合指数(表3)，其变化趋势见图5。

表3　生态安全综合指数值(2006—2013年)

图5　生态安全综合评价值(2006—2013年)

由图5可知，延吉市生态安全综合指数值在2006—2012年不断上升，虽在2012—2013年稍有

下降，但其生态安全综合指数值整体上是增加的。生态不安全状态综合评价值、压力综合评价值基本保持不变。虽然调控综合评价值也是基本保持不变，但其始终保持较大值。外部驱动综合评价值在波动上升。这表明，延吉市自然生态安全状况整体在不断改善。随着经济社会不断发展，延吉市逐渐加大科学技术、环境保护方面的投入，如加大对大污水处理厂的财政补贴、村镇垃圾回收车辆的配发、绿化建设、环保意识宣传等，在环境保护、社会发展和人民生活等方面取得了较大发展，延吉市生态安全状况逐渐得到改善，整体上呈现出较为良好的发展态势。

3.3灰色关联度计算结果

根据2.5公式分别做了基于综合指数的压力P、调控R、外部驱动力EXD和基于分要素指数的压力Pi、调控Ri、生态不安全状态Si与综合生态不安全状态S的灰色关联度计算(表4)。

表4　生态安全分要素灰关联度(2006—2013年)

由表4可知，综合指数压力P、调控R、外部驱动EXD与综合指数生态不安全状态S的灰关联度值从大到小排序为：R>EXD>P。就是综合指数调控P和综合指数生态不安全状态S的相关性最高，其次是综合指数外部驱动EXD，最后是综合指数压力P。这表明，影响延吉市综合生态不安全状态S产生的主导因素是调控。这并不等于说水环境污染、水资源不合理利用、大气污染物排放、土壤污染、土地资源负荷、生境干扰等各个子系统压力因素不足畏惧，而是说在这些环境问题产生前和产生后，一定要注重对这些环境问题的预防和及时处理，也要加大对这些环境问题的科技和财力的投入。

从各子系统分要素指数压力Pi、调控Ri、生态不安全状态Si和综合指数生态不安全状态S的灰关联度值比较来看，水系统中压力P1与综合指数生态不安全状态S的灰关联度值最大，大气系统中调控R2与综合指数生态不安全状态S的灰关联度值最大，土地系统中调控R3与综合指数生态不安全状态S的灰关联度值最大，生物系统中压力P4与综合指数生态不安全状态S的灰关联度值最大。灰色关联度越大，二者相关性越高，这表明，在各子系统分要素中，具体影响延吉市生态不安全状态产生的分要素为：水系统中的压力、大气系统中的调控、土地系统中的调控、生物系统中的压力。基于此，建议延吉市环境保护的相关部门注重对水环境废水污染、水资源不合理利用、大气污染治理、土地污染治理、生境干扰等内涵所包括的具体指标可能引起的环境问题加以预防和治理，希望此结果能作为将来延吉市生态安全规划管理、环境保护的理论依据和借鉴。

4讨论与结论

本文基于S-PRD模型，运用UNES要素指数法和灰关联分析法对延吉市2006—2013年自然生态安全进行评价并探究影响延吉市2006—2013年生态不安全状态的主导因素。

1) 2006—2013年延吉市自然生态安全状况不断改善。随着经济社会不断发展，延吉市逐渐加大科学技术、环境保护方面的投入，如加大对大污水处理厂的财政补贴、村镇垃圾回收车辆的配发、绿化建设、环保意识宣传等，在环境保护、社会发展和人民生活等方面取得了较大发展，延吉市生态安全状况逐渐得到改善，整体上呈现出较为良好的发展态势。

2) 研究期间影响延吉市综合生态不安全状态S产生的主导因素是调控。综合指数压力P、调控R、外部驱动EXD与综合指数生态不安全状态S的灰关联度值中，调控R与综合指数生态不安全状态S的灰关联度值最大，灰色关联度越大，二者相关性越高，这表明影响延吉市综合生态不安全状态S产生的主导因素是调控。

3) 在各子系统分要素中，具体影响延吉市生态不安全状态产生的分要素为：水系统中的压力、大气系统中的调控、土地系统中的调控和生物系统中的压力。

本文基于S-PRD模型对延吉市自然生态安全进行了评价研究，以便为延吉市未来生态安全规划管理、环境保护提供理论依据和借鉴作用。但本文只从时间入手重点研究其趋势演变及变化特征，没有对空间的演变进行分析；且由于个人能力的局限性，只能将影响延吉市生态不安全状态产生的主导因素探索到调控因素并具体到各子系统的分要素中，但未能再具体到指标层，这有待于深入研究。

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收稿日期：2016-03-10基金项目：国家自然科学基金(41461036)；延边大学2014年度科技发展计划项目资助(602014068)

作者简介：赵小娜(1987—)，女，河北邯郸人，在读硕士，研究方向为城市地理学。李明玉为通信作者， E-mail:leemy@ybu.edu.cn

文章编号：1004-7999(2016)02-0109-08

DOI:10.13478/j.cnki.jasyu.2016.02.004

中图分类号：X321

文献标识码：A

Urban natural ecological security evaluation of Yanji City

ZHAO Xiaona1，LI Dawei2,GAO Ran1，LI Mingyu1*

(1.GeographyDepartment，SciencesCollegeofYanbianUniversity，YanjiJilin133002，China;2.AgriculturalEnvironmentalProtectionandRuralEnergyStationofYanbian,YanjiJilin133002，China)

Abstract：This paper was based on the S-PRD model and the urban natural ecological security evaluation index system of Yanji city was established which was based on water, atmosphere, land and biological subsystem. This paper used the UNES index method and gray correlation degree analysis method to evaluate the natural ecological security status of Yanji city in the year 2006-2013 and discussed the dominant factor which affected the natural ecological insecurity of Yanji City. The results showed that the overall natural ecological security situation of Yanji city was in a continuous improvement. During the study period, the dominant factor which affected the comprehensive ecological insecurity of Yanji City was regulated and controlled. Furthermore, the specific elements which affected the ecological insecurity of Yanji City in each subsystem was the pressure of water system、regulation of atmospheric system、regulation of land system、pressure of biological systems. This study provided a theoretical basis for the improvement of ecological environment quality in Yanji and ecological safety planning and management in the future.

Key words:S-PRD model；grey correlation degree analysis；ecological safety assessment；Yanji City