基于惩罚型变权模型的土地生态安全评价及障碍因子分析

2016-12-08刘辉渠丽萍魏超

湖北农业科学 2016年18期

刘辉++渠丽萍++魏超

摘要：土地生态安全是城市土地可持续利用的重要基础。本研究从驱动力-压力-状态-影响-响应五个方面构建了鄂州市土地生态安全评价的指标体系，采用基于惩罚型变权的综合评价模型和障碍度模型，对鄂州市2005～2013年的土地生态安全进行评价。结果表明，①鄂州市2005～2013年土地生态安全总体上由中警向轻警状态转变并逐渐趋于平稳，但2013年仍处于较低水平的轻警状态，土地生态安全仍面临威胁。②依据准则层诊断分析，最大障碍因子在2009年由系统压力转变为系统响应；依据指标层诊断分析，环保污染治理投资额占GDP比重、人均耕地面积及万元GDP能耗为三大障碍因子。该评价结果基本反映了鄂州市土地生态安全的变化状况，说明构建的评价指标体系和评价模型是可行的。

关键词：土地生态安全；评价；惩罚型变权模型；障碍因子；鄂州市

中图分类号：F301.24 文献标识码：A 文章编号：0439-8114（2016）18-4679-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2016.18.015

随着新型工业化、城镇化的快速推进，人类加大、加深了对土地资源的开发与利用。由于某些不合理的土地利用方式，使得生态环境在一定程度上遭受破坏。森林破坏、水土流失等土地生态问题日益突出，对人类的健康生活产生了极大影响。与此同时也制约着经济的可持续发展，而土地生态安全是社会、经济、人类协调可持续发展的基础，相应研究也受到广泛关注。

土地生态安全评价通过一系列模型来实现，应用较为广泛的是通过“自然-经济-社会”[1]、“压力-状态-响应”[2]模型构建评价指标体系，但是由于“压力-状态-响应”这种构建指标体系的方法存在指标维度不足的问题，从而影响评价结果的准确性。DPSIR模型是一种基于因果关系组织信息及相关指数的框架，根据这一框架，存在着驱动力（Driving forces）→压力（Pressure）→状态（State）→影响（Impact）→响应（Responses）的因果关系链[3]。DPSIR模型是以PSR模型为基点，将更多的影响及限制因子纳入到系统中，使指标体系更加全面、贴合实际的反映土地生态安全状况，但当前运用DPSIR模型对土地生态安全评价的研究相对较少。郭红连等[4]首次将DPSIR模型应用到土地环境评价领域；张继权等[5]运用DPSIR模型对吉林省白山市土地生态安全状况进行研究；靖宇等[6]运用综合指数法对广东省佛冈县土地生态安全进行研究；徐美等[7]运用基于熵权改进的TOPSIS法对湖南省土地生态安全状况进行评价；卢涛等[8]运用物元分析法对合肥市土地生态安全进行评价，将DPSIR模型与不同评价方法结合进行研究。

现有研究多采用常权评价，然而土地作为一个复合、开放的动态系统，评价结果的准确程度有待进一步研究。为此，本研究将DPSIR模型与惩罚型变权模型相结合，通过DPSIR模型构建土地生态安全评价指标体系，运用层次分析法确定各指标的基础权，依据一定的惩罚规则，对低于所规定的惩罚水平的指标权重进行局部调整[9]，从而得到该指标的变权，以此进行评价。在对鄂州市2005～2013年土地生态安全进行评价的基础上，通过障碍度模型诊断并分析障碍因子，从而为鄂州市的持续健康发展提供参考。

1 研究区概况

鄂州市位于湖北省东南部、长江中游南岸，鄂州市东部属于岗丘地带，现辖鄂城、华容、梁子湖三个市辖区；全市国土面积为1 594 km2，截至2013年末，常住人口总数为105.70万人，GDP总额达到630.94亿元，比2012年上涨了12.59%。

鄂州市作为武汉“8+1”城市圈核心圈层的成员城市之一，地理位置优越，邻接武汉和黄石两大城市，给鄂州市经济的发展带来了机遇，经济迅速发展的同时也给生态环境带来了巨大的压力。长江经济带实施中国新一轮改革开放转型区域开放开发战略，长江经济带建设给鄂州经济转型升级带来新机遇，鄂州开放开发将实现钢城经济向港城经济、生态经济、创新经济转变，建设长江经济带中游重要节点城市，因此对其经济建设中的生态安全进行评价就显得尤为重要。

2 研究数据与方法

2.1 指标体系及“基础权”确定

2.1.1 建立指标体系 DPSIR模型从系统论的角度，分析人类与整个环境系统之间的相互作用。依据数据的可获得性及选取指标的代表性，构建土地生态安全为目标层，驱动力、压力、状态、影响、响应为准则层，人均耕地面积、万元GDP能耗、土地退化指数、环保污染治理投资额占GDP比重等22项指标为指标层的指标体系（表1）。

2.1.2 “基础权”确定在土地生态安全评价中，运用综合指数法进行评价，一方面要科学合理地构建指标体系，另一方面要确定指标权重。指标权重的精确性显得尤为重要。

2.2 惩罚型变权模型

在通常使用的加权平均模型中，随着时间的推移，指标值相应发生变化，但权重却是固定不变的，即为常权，而土地生态系统是开放、动态系统，以致得出的结论往往与实际存在不符合的情况。汪庄培教授首先提出了变权思想；李洪兴教授又基于因素空间理论对变权原理进行了深入而又本质性的讨论，给出了变权向量和状态变权向量的公理化定义，讨论了状态变权向量与均衡函数之间关系以及它们的构成方法[10]。

变权模型的核心是变权，即指标权重根据指标实际值的变化而变化。因而通过变权模型调整后的指标权重更能够真实反映该指标对评价结果的影响。若wm（x1，x2，…xn）（m=1，…n）连续且是关于xn单调递减的，则为惩罚型；反之，则为激励型。以下构建基于惩罚型的变权评价模型[11]：

土地生态安全评价选用“基础权”进行评价的模型为：

I=∑m=1nwm （1）

基于惩罚型变权的土地生态安全警情评价模型调整为：

I=∑m=1nwm（X*）xm* （2）

wm（X*）=wmS（X*）/∑m=1nwmS（X*）（3）

式中，I为综合评价分值，wm为基础权向量，X*=（x1*，x2*，…，xn*）为指标标准化后向量，wm（X*）= （w1（X*），w2（X*），…，wn（x*））为变权向量，S（X*）= （S1（X*），S2（X*），…，Sn（X*））为惩罚型局部状态变权向量。

依据土地生态安全警情评价的特点，构造Sm（X*）状态变权向量如下：

若xm*≤β，Sm（X*）=e-α（xm*-β）；xm*>β，Sm（X*）=1（4）

式中，β为预警指标标准化后有警与无警的临界线[11]，一般称为否定水平；α是惩罚因子，取值越大，表明这些低于标准水平的因素受到的惩罚越重，其对警情评价结果的负面影响越大[12]。

由公式（4）可知，当0

2.3 数据来源及指标标准化

本研究的数据来源于2005～2013年《鄂州市统计年鉴》、《湖北省统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》、鄂州市环境质量报告、湖北省水资源公报等。

为了消除各项评价指标量纲的影响，需对各指标进行标准化处理。结合变权理论进行指标标准化[10]，对于正向指标采用公式（5）进行标准化，对负向指标采用公式（6）进行标准化。根据前人研究以及国际、国家、行业标准，与研究区生态环境背景类似区域进行比较等多种途径确定指标的警限值。

若xm≥Mm，xm*=1-0.15*Mm/xm；若0

若0Mm，xm*=0.85*Mm/xm （6）

式中，xm为指标实际值，xm*为指标标准化值，Mm为指标警限值。

土地生态安全综合指数值反映土地生态警情，区分土地生态安全有警与无警，需对土地生态安全综合指数进行区划，根据计算所得综合指数值所处的区间不同来判断土地生态安全的警级，以此对土地生态安全进行预警。通常情况下，学术界将预警的警情划分为5个级别，即巨警、重警、中警、轻警、无警。借鉴吴冠岑等[10]研究的分类，巨警警情指数对应区间为0≤I<0.25；重警警情指数对应区间为0.25≤I<0.45；中警警情指数对应区间为0.45≤I<0.65；轻警警情指数对应区间为0.65≤I<0.85；无警警情指数对应区间为0.85≤I<1。

2.4 因子障碍度模型

为了更好地提高土地生态安全水平，对指标层和准则层障碍作用进行计算并分析，确定影响土地生态安全较大的障碍因子，以解决土地生态安全的突出问题。本研究通过引入指标偏离度Aij、因子贡献度Bj、障碍度（Cij，Dij）3个指标构建障碍度模型[13]，进行障碍因子分析。

指标偏离度Aij表示第i年j指标标准化后与生态安全目标值之间的差距。

因子贡献度Bj表示j指标对目标的贡献率，即为该指标权重。

障碍度（Cij，Dij）表示第i年j指标对土地生态安全的障碍作用大小，记为Cij；第i年准则层对土地生态安全的障碍作用大小，记为Dij。计算公式如下：

Aij=1-xj* （7）

Bj=wj （8）

Cij=Bj*Aij/∑j=1nBj*Aij （9）

Dij=∑Cij （10）

3 结果与分析

3.1 土地生态安全综合评价

在依据DPSIR模型确定指标体系的基础上，将指标实际值xm与指标警限值Mm带入公式（5）、（6）进行标准化得到xm*。本研究拟定否定水平为0.85，若进行标准化后，xm*大于否定水平，则不惩罚；若xm*≤0.85，通过（4）则对该指标进行惩罚，据此得到一组惩罚型局部状态变权向量Sm（X*）及变权向量wm（X*），根据公式（2）即得出土地生态安全综合指数。

以2005年驱动力指标人口密度为例，人口密度x1=665.00人/km2，依据鄂州市土地利用总体规划（2006～2020年）可确定该指标预警值为1 004.00人/km2。由于人口密度是负向指标，代入公式（6）进行标准化，x1*=0.90，因0.90>0.85，对该指标不进行惩罚，S1（X*）=1，w1（X*）=0.019 7，I1=w1（X*）*x1*=0.017 8，分别计算22项指标值，得到I2005=0.61。以此类推，可以得到2005～2013年土地生态安全综合指数（表2）。

3.1.1 鄂州市土地生态安全警情分析依据基础权所得土地生态安全综合指数与依据变权所得土地生态安全综合指数总体变化趋势虽然一致，但反映的结果与意义却不相同。以基础权为基础进行土地生态安全评价，2005年鄂州市土地生态安全处于中警区间，2006～2013年处于轻警区间；而以变权为基础进行土地生态安全评价，2005～2009年，鄂州市土地生态安全处于中警区间，2010～2013年处于轻警区间。

由于中部崛起战略的提出，以及在这一战略推动下应运而生的武汉城市圈，促进了作为武汉城市圈核心圈层的鄂州市经济的极大发展。2005年以来，第二产业比重逐年上升，第一、第三产业比重逐年降低，形成以第二产业为主导的经济结构，这无疑对鄂州市生态环境造成巨大的压力。2010～2013年产业结构趋于稳定，但第二产业所占比重一直维持在50%以上。2010年，鄂州市市委、市政府坚持以科学发展观为指导，紧紧抓住武汉城市圈“两型”社会建设的重大机遇，按照“两圈一带”发展战略和武汉城市圈综合改革试验工作方案，全力推进“两型”社会示范区建设，取得良好成效，鄂州市获得国家园林城市和中国人居环境范例荣誉。

通过变权所得评分值小于通过基础权进行评价的结果，这是因为所选取的指标体系中，部分评价指标标准值小于否定水平而受到惩罚使得权重变大，最终使得加权值变小，说明通过变权模型达到了惩罚的目的。依据基础权所得土地生态安全的警级划分与鄂州市生态环境现状存在一定的差别，这说明通过变权评价模型使得评价结果更加符合实际情况（图1）。

3.1.2 土地生态安全子系统警情分析

1）驱动力系统：2005～2013年，驱动力系统的综合指数由0.62上升为0.86，相应的生态安全警情级别由中警变化为轻警，并在2007年转化为轻警。2005年以来，鄂州市抓住融入武汉城市圈这一机遇，实现了地区生产总值持续快速增长，增长速度在武汉“8+1”城市圈中居于第二位，人均GDP由142 96.69元增加到596 91.58元，成为鄂州市土地生态安全好转最基本的前提。

2）压力系统：压力系统综合指数由2005年的0.45逐年递增到2013年的0.64，虽然逐年增加，但是9年来，压力系统生态安全警级一直处于中警区间，没有实质性的改变，第二产业所占比重逐年增加，至2013年鄂州市三大产业结构比为12.4∶59.5∶28.1，第二产业占比大，能源消耗较多，对生态环境压力较大。

3）状态系统：状态系统综合指数呈上下波动的趋势，经济的发展为状态系统提供经济基础和动力支持，从2005年综合指数0.72跃升到2010年的0.85，再到2013年综合指数为0.70，鄂州市土地生态安全状态系统警级为轻警。

4）影响系统：状态系统引起影响系统的改变，虽然系统压力不断增大，但由于社会及时防范、制定相应政策，起到了积极的作用。生物丰度指数与水网密度指数都呈不同程度的下降趋势，但是森林覆盖率由2005年14.05%上升到2013年20.25%，工业COD排放强度由8.23 kg/万元下降到0.56 kg/万元，使得生态环境状况得到了极大的改善，影响系统的警情级别由中警区间转变为轻警区间。

5）响应系统：随着生态文明建设提上日程，鄂州市作为湖北省第一批改革开放试验区、全国生态文明建设试点，鄂州市政府积极、迅速地提出相应措施来解决土地生态问题，但是响应系统的警情级别却由轻警向中警转变。究其原因，虽然城市污水处理率、工业废水排放达标率、工业固体废弃物综合利用率及生活垃圾无害化处理率都有所提高，但是环保污染治理投资所占比例及第三产业占GDP比重下降。据统计，环保污染治理投资总额与第三产业产值均逐年增加，2013年鄂州市环保污染治理投资总额是2005年环保污染治理投资总额的1.8倍；2013年第三产业产值是2005年第三产业产值的3.31倍，但是2013年鄂州市GDP是2005年的4.29倍，从而占GDP比重呈下降趋势，最终使得响应系统警情级别转为中警区间。

3.2 障碍因子诊断及分析

结合鄂州市土地生态安全警情分析以及公式（7）～（10），可诊断出准则层和指标层的主要障碍因子。

3.2.1 准则层限制因子分析准则层5个指标对鄂州市土地生态安全的障碍作用及其自身变化趋势各不相同。驱动力系统处于9%～15%之间，呈缓慢下降趋势；影响系统在2008年障碍度达到21.45%，整体呈下降趋势，障碍作用逐年变小；压力系统总体呈下降趋势；状态系统位于8%～16%之间，先平缓波动，在2010年后呈增长趋势；响应系统总体呈上升趋势。详情见图2。

驱动力系统、状态系统、影响系统的障碍作用相对较小；压力系统和响应系统障碍作用之和在55%～67%之间，是影响鄂州市土地生态安全的主要障碍因子。2005～2009年压力系统一直是土地生态安全最大的障碍因子，经济快速增长导致大量能源消耗并且污染废弃物排放、城市建设用地扩张导致耕地减少等问题均给生态环境带来了巨大压力；虽然采取了相应措施以缓解环境压力，但是投入力度仍然不够，2009～2013年响应系统超过驱动力系统成为最大障碍因子。可见，提高鄂州市土地生态安全水平应从压力系统和响应系统着手。同时，也应当着重注意状态系统，自2010年以来状态系统的障碍作用逐渐增大，并在2013年成为影响鄂州市土地生态安全的第三大障碍因子。

3.2.2 指标层限制因子分析本研究指标体系由22项指标构成，依据指标障碍度之和大于55%选取障碍因子，因此选取了前7个障碍作用最大相对应的指标，分别为人均GDP、人均耕地面积、万元GDP能耗、万元GDP水耗、化肥施用强度、土地退化指数、生物丰度指数、工业COD排放强度、环保污染治理投资额占GDP比重、第三产业占GDP比重（表3）。

人均耕地面积、万元GDP能耗、环保污染治理投资额占GDP比重三项指标出现频率最高且相同，2005～2013年9年均是鄂州市土地生态安全的主要障碍因子。城市发展，建设用地扩张，人均耕地面积减少，在2011年人均耕地面积成为鄂州市土地生态安全的第三大障碍因子并持续至2013年。由此看出，缓解生态压力，严格坚守1.2亿hm2耕地红线具有重要意义。目前，虽然鄂州市仍然以第二产业为主导，但是“十二五”以来，鄂州市对产业结构进一步调整，在三次产业结构优化的同时，鄂州市紧紧抓住生态文明建设的战略实施机遇，实施关停淘汰落后、进行节能技术改造等措施，太阳能光伏发电、生物质能发电、地源热泵、风力发电和尾水发电等新能源开发应用步伐加快，实现了单位增加值能耗水平的逐年下降，万元GDP能耗由2005年的2.57 t标准煤降至2013年的1.25 t标准煤。随着鄂州市着力打造生态城市的定位，市政府对环保污染治理投资总额也逐渐增多，但与经济增长速度、生态环境的恶化程度相比却是远远不够，2008年以来成为制约鄂州市生态安全最主要的障碍因子，应保持环保污染治理投资额增长率与GDP增长率同步，以提高鄂州市土地生态安全水平。

2005～2009年，环保污染治理投资额占GDP比重及人均GDP是影响土地生态安全最主要的两个障碍因子，经济增长与生态建设如何协调发展是这5年亟需探究和解决的问题，其余各障碍因子并无明显规律。2010～2013年，环保污染治理投资额占GDP比重为第一障碍因子，第三产业占GDP比重为第二障碍因子，人均耕地面积为第三障碍因子，化肥施用强度和生物丰度指数为第四、第五障碍因子，万元GDP能耗为第六障碍因子，土地退化指数为第七障碍因子。因此，提高鄂州市土地生态安全水平，必须加大环保污染治理投资的力度、加强实施监督，以取得显著成效，优化以第二产业为主导的产业结构，加快第三产业的发展，合理安排建设用地、保护耕地。

4 小结与讨论

4.1 小结

1）根据评价结果，2005～2009年鄂州市土地生态安全警级为中警，2010～2013年为轻警。总体来说，2005～2013年，鄂州市土地生态安全由中警转变为轻警。但是2013年土地生态安全综合指数为0.68，属较低水平的轻警状态，比较接近轻警区间的下限，鄂州市土地生态安全的压力较大；从各个子系统的综合指数来看，2005～2013年压力系统一直处于中警区间，应重点进行优化产业结构以缓解生态压力；响应系统自2009年开始由轻警转变为中警状态，应重点加大环保污染治理投资的力度以提高响应系统的土地生态安全状况。

2）惩罚型变权评价模型是在层次分析法得到基础权的基础上，依据否定水平对各指标权重进行调整，对各年份基础权与变权进行比较，部分指标由于实际值小于标准值，最终使得变权权重高于基础权，由于指标值较小，从而使得加权值变小；另外，由于经济发展，各指标实际值不断变化，相应惩罚也随之改变。根据警情分析可以看出，因变权评价模型对指标权重进行调整而使得评价结果更加符合土地生态的动态性以及研究区实际情况。

3）依据准则层障碍因子分析，2005～2013年鄂州市土地生态安全的主要障碍因子为压力系统和响应系统，其障碍作用之和为55%～67%。2009年以来，响应系统的障碍作用越来越大，压力系统的障碍作用明显下降；依据指标层障碍因子分析，2009年以前各年份主要障碍因子各不相同，2009～2013年，环保污染治理投资额占GDP比重为第一障碍因子，第三产业占GDP比重为第二障碍因子，人均耕地面积为第三障碍因子。

4.2 讨论

1）在指标选取方面，由于数据资料收集难度较大，自然灾害发生、土壤性质等指标未能获取，在一定程度上会影响评价结果的准确性。

2）权重大小的确定对土地生态安全评价至关重要。本研究通过层次分析法获得基础权重，再通过变权模型进行惩罚获得最终权重值，但是由于层次分析法通过两两比较，依据经验判断出相对重要性，最终得到定量化描述，这对权重准确性有一定的影响，因而基础权的确定也有待探讨。

3）随着β值的改变，变权方式也会随之改变，因而评价结果发生变化，β值增加或者减小，土地生态安全指数的大小排序会发生改变，增加到一定程度时更会出现惩罚过度的现象，β值的选取直接关系到评价结果与实际情况的符合程度。本研究借鉴前人经验选取β值为0.85，但β值的合理确定有待进一步研究。

参考文献：

[1] 王恒伟，廖和平，赵宏伟，等.基于PSR的区域生态安全评价——以重庆市渝北区为例[J].西南师范大学学报（自然科学版），2010，35（2）：211-217.

[2] 杨春红，张正栋，田楠楠，等.基于P-S-R模型的汕头市土地生态安全评价[J].水土保持研究，2012，19（3）：209-214.

[3] 曹红军.浅评DPSIR模型[J].环境科学与技术，2005，28（S1）：110-111，126.

[4] 郭红连，黄懿瑜，马蔚纯，等.战略环境评价（SEA）的指标体系研究[J].复旦学报（自然科学版），2003，42（3）：468-475.

[5] 张继权，伊坤朋，HIROSHI T，等.基于DPSIR的吉林省白山市生态安全评价[J].应用生态学报，2011，22（1）：189-195.

[6] 靖宇，王红梅.基于DPSIR模型的土地生态安全评价研究——以广东省佛冈县为例[J].国土资源科技管理，2011，28（1）：15-21.

[7] 徐美，朱翔，李静芝.基于DPSIR-TOPSIS模型的湖南省土地生态安全评价[J].冰川冻土，2012，34（5）：1265-1272.