顾琦玮， 王红旗*， 刘晓宇， 田雅楠， 郑燚楠

1.北京师范大学水科学研究院， 北京 100875 2.内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院， 内蒙古 呼和浩特 010018

生态支撑力概念模型的构建及应用

顾琦玮1， 王红旗1*， 刘晓宇1， 田雅楠2， 郑燚楠1

1.北京师范大学水科学研究院， 北京 100875 2.内蒙古农业大学水利与土木建筑工程学院， 内蒙古 呼和浩特 010018

为了反映自然生态系统在维持生态平衡时对生态承载力所产生的作用效果，构建了评价自然生态系统抗扰动能力的生态支撑力概念及模型，采用基于Kendall′s W检验法改进后的主成分投影法，对海南省重要生态区进行生态支撑力评价.生态支撑力所反映的生态承载力的向上支撑作用效果取决于“生境”“生物群落”“物质循环和能量流动”这三方面，故通过表征这三方面的自然驱动力、生态结构和生态功能准则层来构建生态支撑力概念模型及评价指标体系.案例研究结果表明：2000—2010年海南省重要生态区东部生态支撑力指数长期处于Ⅲ级(中等)水平以上，而西部均处于Ⅳ级(较低)水平以下，这与2020年海南省主体功能区规划和区域经济差异特征相符；海南省重要生态区生态支撑力指数处于Ⅰ级(高等)水平的面积所占比例由2000年的17.15%升至2010年的30.57%，增幅达78.25%，表明生态支撑力逐渐好转，推测与海南省实施生态特区建设密切相关.研究显示，所提出的生态支撑力概念模型及应用能客观地反映该区生态环境状况及其影响成因，将有助于海南省重要生态区的生态安全维护和管理决策的制订.

生态支撑力； 生态支撑力概念模型； 主成分投影法； 海南省重要生态区

随着文明的发展和科技的进步，生态环境的重要性愈发受到重视[1].如何有效评价生态环境对人类活动的承受能力是实现可持续发展的重点[2]，已成为研究者不断探索的重点之一.Wackernagel等[3]于1999年在提出生态足迹概念的同时引入了生态承载力(ecological carrying capacity，ECC)概念，并对整个生态系统的承载力进行了研究.高吉喜[4]于2001年强调系统的承载功能，并认为资源承载力、环境承载力和生态弹性力分别是生态承载力的基础、约束和支持条件.王家骥等[5]则认为，生态承载力是自然体系维持和调节系统能力的阈值.可见，生态承载力受到众多因素限制而尚未形成统一的标准理论体系.因此，程国栋[6]综合承载功能和阈值的概念，提出生态承载力的研究对象是生态经济系统[7]，即生态系统与人类社会系统相互作用，反映生态系统所提供的资源和环境对人类社会系统良性发展的一种支持能力，但并未提出生态承载力的分析框架.另外，由于生态承载力研究侧重于生态经济系统的整体作用，却忽视了对自然生态系统和经济社会系统进行分别测算，导致难于实现二者的协调性分析以及对生态经济系统的调控机制研究.目前，在探讨二者协调性分析方面，张亚夫等[8]分别用生态支撑力和社会经济压力表征自然生态系统和经济社会系统，并对内蒙古的生态支撑力能力与社会经济发展进行耦合协调性分析，这既能反映自然生态系统和经济社会系统的相互作用，又能弥补以往生态承载力难描述自然生态系统与人类活动反馈的效果痕迹；然而，由于仅是侧重于耦合协调性分析，因此在生态支撑力的基本理论探索方面尚有欠缺.

鉴于此，该研究在基本理论研究方面，依据物理学的“效果力(the effect of force)”(定义为驱动物体运动的“动力”，可强调作用力的效果痕迹[9])概念，以生态系统为研究对象，并以经济社会系统为参照物，界定生态支撑力概念，以期完善程国栋[6]所提出的生态承载力理论体系；此外，在研究方法方面采用主成分投影(principal component projection)法[10]来完善生态承载力的评价方法.相较于生态足迹法[11]、集对分析法[12]和状态空间法[13]等传统评价方法，主成分投影法能有效解决因生态系统复杂性和多样性而出现评价过程中信息重叠和难比较等问题[14].但在传统主成分投影法的指标权重确定部分，所采用的主观或客观赋权法分别易出现客观性较差或信息丢失等问题，故采用熵权-层次分析法来确定权重[15].然而由于熵权法确定的因子得分发生变化导致难于进行时间纵向比较和区域间对比等问题，因此采用Kendall′s W检验法[16]对熵权法-层次分析法所确定的权重值进行修正，以期实现时空变化的差异性分析.

1 生态支撑力概念及其模型构建

1.1 生态支撑力的界定

由程国栋[6]所提出的承载力概念可知，生态承载力是生态系统维持生态平衡的能力以及所提供的资源环境可维育经济社会活动强度的能力.故可理解为生态承载力是生态系统与经济社会系统相互影响与作用的“合力”.而在物理学的合力解析中，效果力在紧密地与参照物反馈信息的同时，强调力改变物体的运动状态和形变程度[9].故以经济社会系统为参照物，以生态系统为研究对象，提出基于效果力的“生态支撑力”(ecological supporting capacity，ESC)概念.即定义为在一定的时间及空间下，生态系统演替处于相对稳定的阶段，生态系统能够承受外部扰动的能力，是人类作用与自然条件的综合表征.从而反映维持生态平衡时生态承载力的“向上支撑”作用，即在生态系统提供人类活动的物质资源和其他生态服务功能时所产生“向上支撑”的效果(见图1).

图1 基于生态承载力内涵[6]的生态支撑力界定Fig.1 The definition of ESC based on the connotation of ECC

1.2 生态支撑力概念模型

生态系统是指在一定空间内生物群落与生境之间由不断进行的物质循环和能量流动过程而形成的统一整体[17].在某种程度上，生态支撑力可表征生态系统处于内稳态时所抵抗外部阻力的能力.所以，生态支撑力具备生态系统的基本属性.因此，生态支撑力的作用效果取决于“生境”“生物群落”“物质循环和能量流动过程”三方面.生态支撑力的自然驱动因素是形成生态系统的基本条件和维持生态平衡的动力，即能表征生境支持生物群落的资源禀赋.生态结构特征是通过生态系统内各要素(包括生物群落)相互联系和相互作用来表现的[17].生态系统功能体现自然生态系统和人类经济社会系统的交流过程，即物质循环和能量流动过程.因此，生态支撑力与系统本身的自然驱动力(natural dynamics， NE)、生态结构(ecosystem structure， ES)和生态功能(ecosystem function， EF)有关.

2 生态支撑力评价指标体系的构建

由生态支撑力概念模型(见1.2节)可知，生态平衡需满足三方面的条件：自然驱动力充足、生态结构稳定和生态功能正常.为全面有序地了解生态系统状况，采用目标分层法[15]构建生态支撑力评价指标体系.又由于生态系统的结构和功能及其生态过程是个复杂系统，需所构建的指标体系较为复杂并能全面反映区域生态系统支撑能力和特征.然而在评价不同时空分布的区域生态系统状况时，复杂的指标体系缺乏普适性，不利于在大尺度区域推广与应用.因此，在指标层面追求其结构完整性并能充分反映生态支撑力主要特征的情况下，根据指标指示性、数据可得性和指标可比性的原则，采用专家打分和粗糙集[18]的主客观指标筛选法，构建生态支撑力指标体系(见表1).

表1所示指标体系可通过图2进行诠释.

表1 生态支撑力评价指标体系

注： +、 -分别表示正向、 反向指标， 即随着评价标准等级的增加而增大(减小)的指标.1)网址： http：data.cma.cndatadetaildataCodeA.0029.0005.html.

图2 生态支撑力评价指标体系Fig.2 Illustration of evaluation indicators system of ESC

自然驱动力可表征生境维持生物群落的生存力、适应性和繁衍力[17].故该研究分别从大气圈、水圈和岩石圈筛选出年均温度、年降水量和平均海拔指标，可基本上反映生物群落的生境情况.

生态系统结构特征主要从多个组织层次(垂直结构、水平结构、生物量和景观格局[23])反映生态系统结构完整性[17].叶面积指数是表征生态系统冠层结构变化的重要参数[24]，可反映生态系统的垂直结构特征.又由于植被对人类生存与繁衍乃至整个生物圈和全球变化起至关重要的作用[17]，故用于量化植被生长发育状况的植被覆盖指数可反映区域生态系统的水平分布结构特征[25].从生物量角度来说，生物丰度指数既能评价区域生物的丰贫程度，也可反映生境质量[19].从景观格局角度来说，景观破碎度可反映因生境类型和总数量减少导致的多度格局、物种组成的改变以及对生物量变化、生物群落分布的影响[23，26].

能量流动和物质循环是生态系统的两大基本功能[17]，生态功能状况可间接反映生态系统的稳定性.其中，能量流动起源于绿色植物在单位时间和单位面积上累积有机干物质的能力，即NPP(net primary productivity，净初级生产力)，NPP可反映生态系统中生产者以上各营养级获得唯一能量来源的能力[17]，从而直接影响生态系统的形成与发展.相对于能量流动来说，物质是构成生态系统组分的原材料[17].这些原材料是生物群落在水圈、大气圈和土壤圈等介质中进行各种物质循环而产生.从水循环角度来说，水源涵养能力是表征生态系统储存水资源的能力[27].从大气循环方面来说，固碳释氧能力是表征植被生态系统通过光合作用和呼吸作用来维持大气中CO2和O2的动态平衡能力，以保障生态系统正常有序运行.从土壤圈来说，土壤侵蚀指数是反映土地退化的重要指标.土地资源的破坏直接导致生态系统紊乱，更影响生物群落的生存与发展[17].

3 生态支撑力评价方法

3.1 主成分投影的原理

为消除指标间的信息重叠问题，采用主成分投影法的正交变换将已归一化和加权处理的指标转换成相互正交的综合指标.在此基础上，将各被评价对象相应的决策向量在由各主成分设计出的理想决策向量进行投影，从而得出一维的综合评价指标[14].

3.2 改进主成分投影评价方法

3.2.1 数据预处理

采用min-max极值法[8]对原始数据进行标准化，计算方法：

R=(rij)n×m

(1)

式中：R为各指标的标准化得分矩阵；rij为标准化后的第i个县域在第j个指标上的得分；n为研究区内县域个数；m为生态支撑力评价指标个数.

3.2.2 指标权重的确定

采用基于Kendall′s W检验[16]的熵权-层次分析法来确定指标权重：①对于权重组合值，分别对不同年份的层次分析法和熵权法所确定的权重值进行加权平均予以确定.②对于权重最终值，先通过Kendall′s W检验法分析各年份权重组合值的一致性[28].如果具有一致性，再对各权重组合值进行加权平均予以确定.在此基础上，对矩阵R进行加权处理，得到第i个县域第j个指标加权后的值zij=wijrij，即加权样本矩阵Z=(zij)n×m.其中Wij是第i个县域第j个指标的权重值；zij是第i个县域第j个指标加权后的得分.

3.2.3 指标的正交变换

存在一定关联度的多指标间因信息相互重叠和干扰而难以客观地分析各决策向量的相对地位.因此，对各指标进行正交交换，不仅可滤掉指标间的重复信息，还能降低数据噪声.设ZTZ的特征值为λ1,λ2,…,λm(λ1≥λ2≥…≥λm≥0)，对应的单位特征值向量为A=(α1,α2,…,αm).对矩阵Z进行正交变换，可得U=ZA=(uij)n×m，则新评价向量为di=(ui1,ui2,…,uim),i=1,2,…,n.

3.2.4 生态支撑力指数的确定

将各评价等级看作m维向量，并将理想决策向量记作d*=(d1,d2,…,dm)，其中di=maxuij，(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m).将d*单位化(记作d0*)，则：

(2)

因此，投影值样本矩阵在理想样本上的投影值即为第i个县域的生态支撑力指数(ESCi,i=1,2,…,n)，可通过式(3)进行计算，其值越大，说明生态系统状况越好，反之则越差.

(3)

4 实例研究

4.1 研究区域界定

海南省位于我国“两横三纵”城市化战略格局中沿海通道纵轴的最南端[29]，也是我国21世纪“海上丝绸之路”的重要城市[30]，更有我国热带雨林生态功能区[29].为保障海南省生态系统结构稳定和功能完善，依据地带性与非地带性相结合原则、发生同一性与区内特征相对一致性原则、区域空间连续性原则、综合性和主导因素原则以及生态地域系统与行政区域界线结合原则，并采用属性综合评价法[31]对海南省的生态重要性进行综合评价，从而界定出海南省中部山地生物多样性保护类重要生态区(简称海南省重要生态区，important eco-functional districts in Hanan， IEFDH)(见图3)，并以此为研究区域开展基于改进主成分投影法的生态支撑力评价.

4.2 研究区域概况

根据4.1节界定出的海南省重要生态区(108.50°E～110.50°E、18.00°N～19.50°N)总面积1.58×104km2，其中国家级自然保护区面积3 712.79 km2；属于热带海洋季风气候区，年降水量充沛，降水量在2 000～2 700 mm之间；年均温度由西北向东南逐渐降低，在23～26 ℃之间.研究区地处低纬度地区，地势呈中间高、四周低.土地利用类型主要以林地为主，2010年森林覆盖率高达75.48%，其次是耕地.研究区主要涉及屯昌县、琼中黎族自治县(简称琼中县)、白沙黎族自治县(简称白沙县)、昌江黎族自治县(简称昌江县)、保亭黎族苗族自治县(简称保亭县)和乐东黎族自治县(简称乐东县)6个县，以及西部的东方市和南部的三亚市.2010年研究区人口达252.20×104人，2010年GDP总量为531.25×108元[32].

图3 海南省重要生态区分布Fig.3 Location of important eco-functional districts in Hanan

4.3 结果与讨论4.3.1 生态支撑力指数的权重分析

分别选取2000年、2005年和2010年作为评价时间点.由改进的熵权法-层次分析法可得研究区生态支撑力指数的权重最终值，并确定影响生态支撑力的主控因素.由图4可知，各年份组合权重值的雷达图与Kendall′s W检验结果相似，分布趋势具有一致性.这既验证了Kendall′s W检验的科学性，又说明权重最终值可由各年份的生态支撑力指标的权重组合值确定.结果表明，生态结构的权重值为42%，生态功能和自然驱动力的权重值均为29%.因为年均温度占自然驱动力准则层的权重值较大，并且研究区属于热带季风性海洋气候[29]，使得而区域内生境境况大致相似，因此主要表征生境状况的自然驱动力准则层指标在影响生态支撑力的空间差异性方面较为不明显.故生态支撑力的空间差异性可能主要受占71%权重的生态结构和生态功能准则层指标的影响.

注：Kendall′s W检验对象是大样本，查表可得P<0.001.在给定显著水平α=0.05条件下，由P<α可判定各年份的权重组合和权重最终值具有一致性.图4 海南省重要生态区生态支撑力评价指标权重Fig.4 Weights among ESC evaluating indicators in IEFDH

4.3.2 生态支撑力评价结果与分析

由于所采用主成分投影法的无量纲化处理使得生态支撑力指数是相对值而不是绝对值，导致其值具有尺度效应.然而研究区的自然资源禀赋大致相似，因此生态支撑力指数的高低能在小尺度区域内说明研究区的自然资源禀赋与当地接近于偏离程度，即在一定程度上也能反映研究区内的生态系统好坏状况.故该研究采用系统聚类分析法将生态支撑力指数分为5个等级(区间范围)：Ⅴ级〔[0.00～0.05)〕表征生态支撑力低；Ⅳ级〔[0.05～0.10)〕表征生态支撑力较低；Ⅲ级〔[0.10～0.15)〕表征生态支撑力中等；Ⅱ级〔[0.15～0.20)〕表征生态支撑力较高；Ⅰ级〔[0.20～1.00]〕表征生态支撑力高.结果如图5所示.

在空间差异性上，2000年、2005年和2010年的生态支撑力大致均呈东高西低的变化趋势，表现为占研究区总面积54.26%的西部的生态支撑力指数长期处于Ⅳ级水平以下，而东部的生态支撑力指数则处于Ⅲ级水平以上，这与海南省“双核一环”为主体的战略格局[29]和区域经济差异特征[33]相符.位于东部的保亭县、琼中县和白沙市的国家级自然保护区占其总面积的82.65%(见图3)；而西部地区不仅是国家级农产品主产区，部分区域还属于国家重点开发区[29].说明相较于东部地区改造程度低的生态环境来说，西部地区因优越的交通优势以及高密集的人口和发达的经济(如三亚市2010年人口密度为297.24人km2，人均GDP为4.66×104元，位居研究区第一[32])等因素，导致人类活动对生态系统干预较强，从而影响西部地区生态支撑力较东部偏低.

从时间序列变化来说，2000—2010年海南省重要生态区的生态支撑力呈逐渐好转趋势.结果显示，生态支撑力指数处于Ⅰ级的区域面积所占比例由2000年的17.15%升至2010年的30.57%，增幅达78.25%.这主要是因为，海南省在1999年率先成功申报生态特区建设[34]，在该政策下，2000—2010年海南省在建设用地面积增加18.84%的同时，林地面积也增加了0.24%，充分说明海南生态特区建设的成效.因此，海南省重要生态区的生态支撑力也在海南省加强生态环境建设中逐渐得到好转.

图5 海南省重要生态区生态支撑力指数变化及各等级区域面积所占比例Fig.5 Variations of ESC index in IEFDH and the proportion of areas at all levels

4.3.3 生态支撑力的主控因素分析

虽然不同县域的生态支撑力指数可能处于相同级别，但是影响生态支撑力大小的主控因素并不相同.由权重分析可知，小尺度的生态支撑力空间差异性主要与生态结构和生态功能这两个准则层的指标相关.为更透彻地分析不同县域生态支撑力的影响因素，分别采取权重值和指标值的乘积来计算生态结构指数和生态功能指数，并通过聚类分析直观地将其分为高、中、低三类(见图6).结果表明，琼中县自2000—2010年均处于高生态结构指数、高生态功能指数、Ⅰ级生态支撑力指数的状态，并且生态支撑力指数逐年升高.这是由于44.98%的国家级自然保护区在琼中县内(见图3)，故琼中县生态环境状况最优；38.31%的海南省重要生态区在2000年处于高生态结构指数、中生态功能指数状态，但到2010年却出现分化，如中生态结构指数、中生态功能指数的保亭县和低生态结构指数、中生态功能指数的乐东县.这主要因为保亭县和乐东县以三亚为发展核心，成为全省城镇化的引领区和先导区[35].2000—2010年，这两地的城镇化率分别翻1.07和4.48倍，人口密度分别增加3.23和3.32倍[32].城镇化发展必然会破坏生态系统原有结构，从而导致生态支撑力指数降低；10 a间屯昌县均处于中生态结构指数、高生态功能指数、Ⅲ级生态支撑力指数状态.中生态结构指数是因为该区域属于生物丰度低的国家级农产品主产区[29]，而高生态功能指数是因为处于“四周低”的平原地势而不易发生土壤侵蚀，生态功能较山地更为丰富[17]，Ⅲ级生态支撑力指数则因生态结构指数对其影响作用较大的缘故；10 a间三亚市、东方市和昌江县均处于中生态结构指数状态，生态功能指数或低或中.因为三亚市、东方市和昌江县属于“一环两级多点”的重点开发区[35]，尤其是重点开发核心区的三亚市因近几年在加快推进中心城市的城镇化建设[29](如2010年三亚市人口密度、人均GDP分别是2000年3.00、6.82倍[32])而一直处于低生态功能指数状态.

图6 2000—2010年海南省重要生态区生态支撑力的主控因素分析Fig.6 Analysis of the decisive factors determining ESC in IEFDH from 2000 to 2010

综上，生态支撑力概念模型的应用结果与2020年海南省主体功能区规划[29]和区域经济差异特征[33]相一致，这既能描述自然生态系统与人类活动反馈的效果痕迹，又能说明该评价模型可得出区域整体生态系统状况及其内部空间分异，还能为海南省重要生态区的可持续发展提供科学依据.如就未来生态环境演化而言，三亚市需要从优化产业结构和合理控制未来开发强度的双重角度来降低对生态系统的干扰程度，从而改善生态环境质量.然而，生态支撑力评价在不同尺度的推广应用中存在尺度效应.该研究中，由于海南省重要生态区均属于生境状况相似的热带季风性海洋气候，故主控因素分析主要探讨生态结构指数和生态功能指数的影响.在大尺度区域内，生境状况不同导致生态系统状况的空间差异性很大.因此，在分析主控因素时需综合探讨自然驱动力指数、生态结构指数和生态功能指数的影响，才能全面、正确地认识区域生态系统状况.另外，主成分投影法所确定的生态支撑力指数是相对值而不是绝对值，能在自然资源禀赋相似的小尺度内适用.若再推广到大尺度，需依据不同自然资源禀赋进行分区评价，可采用不同区域的校正系数对生态支撑力的等级划分进行修正，以消除生态支撑力的尺度效应所引起的问题.

5 结论

a) 根据自然驱动力、生态结构和生态功能三方面构建了评价区域生态环境状况的生态支撑力概念及其模型，并采用目标分层法和粗糙集构建其指标体系，并采用基于Kendall′s W检验改进主成分投影的方法来实现不同时空分布的区域生态支撑力评价.以海南省重要生态区为案例研究，来证明上述理论及其方法的可操作性，既能准确表征人类活动与自然条件对生态系统扰动的综合作用，又能解决自然生态系统与经济社会系统难测算的问题，更能完善生态承载力理论框架.

b) 海南省重要生态区案例研究表明，占研究区总面积54.26%的西部长期处于生态支撑力的Ⅳ级水平以下，而东部则在Ⅲ级水平以上，研究区东高西低的空间格局与2020年海南省主体功能区规划和区域经济差异相吻合.2000—2010年，生态支撑力处于Ⅰ级水平的区域面积所占比例的增幅达78.25%，推测与近10年海南省实施生态特区建设密切相关.另外，虽然不同县域的生态支撑力指数可能处于相同级别，但是影响生态支撑力大小的主控因素并不相同.因此，需要对海南省重要生态区开展有针对性的生态保护工作.

[1] REID W V，MOONEY H A，CROPPER A，etal.Millennium ecosystem assessment：ecosystems and human well-being：synthesis[M].Washington DC：Island Press Washington DC，2005：2- 6.

[2] FISCHER J，SHERREN K，HANSPACH J.Place，case and process：applying ecology to sustainable development[J].Basic & Applied Ecology，2013，15(3)：187- 193.

[3] WACKERNAGEL M，ONISTO L，BELLO P，etal.National natural capital accounting with the ecological footprint concept[J].Ecological Economics，1999，29(3)：375- 390.

[4] 高吉喜.可持续发展理论探索：生态承载力理论方法与应用[M].北京：中国环境科学出版社，2001：18- 27.

[5] 王家骥，姚小红，李京荣，等.黑河流域生态承载力估测[J].环境科学研究，2000，13(2)：44- 48. WANG Jiaji，YAO Xiaohong，LI Jingrong，etal.Assessment for ecological carrying capacity of Heihe River basin[J].Research of Environmental Sciences，2000，13(2)：44- 48.

[6] 程国栋.承载力概念的演变及西北水资源承载力的应用框架[J].冰川冻土，2002，24(4)：361- 367. CHENG Guodong.Evolution of the concept of carrying capacity and the analysis framework of water resources carrying capacity in northwest of China[J].Journal of Glaciology and Geocryology，2002，24(4)：361- 367.

[7] FORSTATER M.Visions and scenarios：Heilbroner′s worldly philosophy，Lowe′s political economics，and the methodology of ecological economics[J].Ecological Economics，2004，51(35)：17- 30.

[8] 张亚夫，王红旗，田雅楠.内蒙古生态支撑能力与社会经济发展耦合分析[J].环境科学与技术，2014，37(5)：199- 204. ZHANG Yafu，WANG Hongqi，TIAN Yanan.Coupling analysis of ecological supporting capability and socioeconomic development of Inner Mongolia[J].Environmental Science & Technology(China)，2014，37(5)：199- 204.

[9] FEYNMAN R P，GOTTLIEB M A，LEIGHTON R.Feynman′s tips on physics[M].New York：Basic Books，2013：115- 120.

[10] ZANG C，IMREGUN M.Structural damage detection using artificial neural networks and measured FRF data reduced via principal component projection[J].Journal of Sound & Vibration，2001，242(5)：813- 827.

[11] GU Qiwei，WANG Hongqi，ZHENG Yinan，etal.Ecological footprint analysis for urban agglomeration sustainability in the middle stream of the Yangtze River[J].Ecological Modelling，2015，318(24)：86- 99.

[12] WEI Chao，DAI Xiaoyan，YE Shufeng，etal.Prediction analysis model of integrated carrying capacity using set pair analysis[J].Ocean & Coastal Management，2016，120：39- 48.

[13] TANG Baojun，HU Yujie，LI Huanan，etal.Research on comprehensive carrying capacity of Beijing-Tianjin-Hebei region based on state-space method[J].Natural Hazards，2014(84)：1- 16.

[14] WU Changyou，SHANG Jiajie.Research on model of agricultural machinery selection based on principal component projection[C]IEEE.Electronic and mechanical engineering and information technology(EMEIT).New York：IEEE Conference Publications，2011，7：3591- 3594.

[15] PAN Wenen，WU Fengping.AHP-entropy weight method in investment and financing decision-making of project-study on ecological restoration project in Taihu Lake[C]IEEE.Management and service science(MASS).New York：IEEE Conference Publications，2011：1- 4.

[16] CHAKRABORTI S，SCHAAFSMA W.Linear nonparametric tests against restricted alternatives：the simple-tree order and the simple order[M]BALAKRISHNAN N.Advances in combinatorial methods and applications to probability and statistics.Boston：Birkhauser Boston Inc，1997：483- 506.

[17] MOLLES M C.Ecology concepts and applications[M].5th ed.Beijing：Higher Education Press，2011.

[18] ZHANG Xianyong，MO Zhiwen，XIONG Fang，etal.Comparative study of variable precision rough set model and graded rough set model[J].International Journal of Approximate Reasoning，2012，53(1)：104- 116.

[19] 环境保护部.HJ 192—2015 生态环境状况评价技术规范[S].北京：中国环境科学出版社，2015.

[20] 王丽婧，席春燕，付青，等.基于景观格局的三峡库区生态脆弱性评价[J].环境科学研究，2010，23(10)：1268- 1273. WANG Lijing，XI Chunyan，FU Qing，etal.Landscape pattern-based eco-environment vulnerability assessment of three gorges reservoir area[J].Research of Environmental Sciences，2010，23(10)：1268- 1273.

[21] 尹剑慧，卢欣石.草原生态服务价值核算体系构建研究[J].草地学报，2009，17(2)：174- 180. YIN Jianhui，LU Xinshi.Calculation system construction of crassland ecological service value[J].Acta Agrestia Sinica，2009，17(2)：174- 180.

[22] DEMIRCI A，KARABURUN A.Estimation of soil erosion using RUSLE in a GIS framework：a case study in the buyukcekmece lake watershed，northwest turkey[J].Environmental Earth Sciences，2012，66(3)：903- 913.

[23] NAVEH Z，LIEBERMAN A S.Landscape ecology：theory and application[M].2nd ed.Luxemburg：Springer Science & Business Media，2013：3- 9.

[24] TAUGOURDEAU S，MAIRE G L，AVELINO J，etal.Leaf area index as an indicator of ecosystem services and management practices：an application for coffee agroforestry[J].Agriculture Ecosystems & Environment，2014，192(1)：19- 37.

[25] LI Qingting，ZHANG Bing，GAO Lianru，etal.The identification of altered rock in vegetation-covered area using hyperspectral remote sensing[C]IEEE.2014 IEEE geoscience and remote sensing symposium.New York：IEEE Conference Publications，2014：2910- 2913.

[26] SAUNDERS D A，HOBBS R J，MARGULES C R.Biological consequences of ecosystem fragmentation：a review[J].Conservation Biology，1991，5(1)：18- 32.

[27] MANCEBO U，HETTIARATCHI P，JAYASINGHE P，etal.Determination of water retention capacity of granular media of methane biofilters：a simplified approach[J].Environmental Earth Sciences，2016，75(1)：1- 8.

[28] 曾宪报.关于组合评价法的事前事后检验[J].统计研究，1997，14(6)：56- 58.

[29] 海南省人民政府办公厅.海南省主体功能区规划[EBOL].海南：海南省人民政府办公厅，2013[2013- 12- 01].http：ghs.ndrc.gov.cnghwbztgngh201401P020140113525493126689.pdf.

[30] 周元，彭青林.海南要争做建设21世纪海上丝绸之路的先锋[NOL].海南：海南日报，2015[2015- 03- 06].http：www.hainan.gov.cnhnywjrhn201503t20150307_1528740.html.

[31] LI Shucai，ZHOU Zongqi，LI Liping，etal.Risk assessment of water inrush in karst tunnels based on attribute synthetic evaluation system[J].Tunneling & Underground Space Technology，2013，38：50- 58.

[32] 中国知网.中国经济与社会发展统计数据库[DBOL].北京：《中国学术期刊(光盘版)》电子杂志社有限公司，2011[2011- 01- 01].http：epub.cnki.netknsbriefresult.aspx?dbPrefix=CSYD.

[33] 钱耀军，李娴，刘欢.海南省区域经济差异及可持续发展对策研究[J].调研世界，2016(3)：47- 49.

[34] 颜家安，颜敏.从经济特区到生态特区：海南特区发展面临的第二次历史性抉择[J].中国科技论坛，2005(3)：2933.

[35] 胡耀文.海南省总体规划：省域多规合一的探索与实践[EBOL].北京：中国城市规划设计院，2016[2016- 03- 02].http：mp.weixin.qq.coms?__biz=MjM5Nzc3MjYwMQ==&mid=402571991&idx=1&sn=feda71df955e720ef91f049df1dcddce&-scene=1&srcid=0302OQiwzIooPFSeyyMSgz2i&from=singlemess-age&isappinstalled=0#wechat_redirect.

Construction and Application of Ecological Supporting Capacity Conceptual Model

GU Qiwei1， WANG Hongqi1*， LIU Xiaoyu1， TIAN Yanan2， ZHENG Yinan1

1.College of Water Sciences， Beijing Normal University， Beijing 100875， China 2.Water Conservancy and Civil Engineering College， Inner Mongolia Agricultural University， Hohhot 010018， China

In order to determine the effects of ecological carrying capacity (ECC)， which is affected by natural ecosystems in maintaining ecological balances， the ecological supporting capacity (ESC) concept and conceptual model were proposed to evaluate the ability of an ecosystem to resist disturbances. An adapted， modified principal component projection method based on Kendall′s W was adopted in studying the ecological supporting capacity of important eco-functional districts in Hainan Province (IEFDH). The result showed that the supporting effect of ECC reflected by ESC was dependent on three aspects： habitat， biological community and material cycle and energy flow. These were expressed as three criteria layers， including nature driving force， ecological structure and ecology function， which constructed the ESC conceptual model and evaluation index system. In addition， the results of the case study indicated that from 2000 to 2010， the trend was that ESC index was above level III (medium level) in the east， while the rest was below level IV (fairly low level)， coinciding with the principal functional zoning division in 2020 and the characteristics of regional economic differences in Hainan Province. Moreover， it was observed that the area ratio of ESC in level I (high level) increased from 17.15% in 2000 to 30.57% in 2010， an increase of 78.25%， implying that the improving trend of ESC was closely related to the special ecological zone in Hainan Province. The study showed that the proposed conceptual model of ESC and its application can objectively reflect ecological environment conditions and factors， which are feasible for supporting ecological security maintenance and management in the IEFDH.

ecological supporting capacity； ecological supporting capacity conceptual model； principal component projection method； important eco-functional districts of Hainan Province

2016- 03- 31

2016- 10- 10

中国地质调查局地质调查工作项目(1212011220097，12120115051201)

顾琦玮(1987-)，女，湖北武汉人，guqw@mail.bnu.edu.cn.

*责任作者，王红旗(1960-)，男，浙江义乌人，教授，博士，博导，主要从事环境规划与管理研究，whongqi@126.com.

X24

1001- 6929(2017)02- 0249- 08

A

10.13198j.issn.1001- 6929.2017.01.30

顾琦玮，王红旗，刘晓宇，等.生态支撑力概念模型的构建及应用[J].环境科学研究，2017，30(2)：249- 256.

GU Qiwei，WANG Hongqi，LIU Xiaoyu，etal.Construction and application of ecological supporting capacity conceptual model[J].Research of Environmental Sciences，2017，30(2)：249- 256.