束方玉

（上海师范大学，上海 200234）

随着社会经济的快速发展，人口问题逐渐突出，资源消耗严重，使得生态问题开始大幅度地显现出来。这些问题十分不利于人类的可持续发展，也对人类的生产生活也造成了很大的阻碍，因此国内外专家正在从不同角度来分析问题出现的原因，寻求改善生态环境的方法。

生态脆弱性（Ecological Vulnerability）概念源于美国学者Clements提出的生态过渡带（Eco tone）[1]。对生态脆弱性的评价即对地区环境质量的评估，生态系统在特定环境条件下表现出的敏感反应和承受能力，是自然条件和人文因素共同作用的结果，最终利用数值或者图像的形式将生态质量实例化，可以更加直观地对某个区域的生态环境进行评价，这对生态环境的恢复与保护以及城市产业结构调整具有重要的意义。现国际上提出的南太平洋应用地理科学委员会所发展的环境脆弱性指标（Environment Vulnerability Index，EVI）、耶鲁及哥伦比亚大学合作发展的环境永续性指标（Environment Sustainability Index， ESI）等均是用于评估环境安全性以及生态环境脆弱性的指标[2]。

在这些研究过程中，诞生出了许多用于生态环境评价的模型与方法，并且不断推陈出新，争取获得能够全面统筹各种影响因子的评价方法。当前，脆弱性评价的概念模型主要有自然/生态/社会经济系统方法、社会/生态系统方法、影响/表现/胁迫因子方法、生态敏感性/恢复力/压力度等评价模型方法；计算方法主要有综合评价法、景观生态学法、层次分析法、加权指数和法、灰色评价方法等[3-7]。本文建立了基于主要驱动因子的城市脆弱性模型，利用模型公式结合GIS技术，可以提供一个平台对数据进行综合管理，将研究结果进行空间可视化。

理论上，生态脆弱性的研究可以更加明确脆弱性概念，完善现有理论，有助于分析该城市近年来的空间分布情况。此外，模型共识与GIS技术相结合，不仅可以为数据的集成管理提供平台，还可以整合空间和时间，利用从中获取的信息进行趋势分析，帮助人们应对现有的威胁[8]。实际上，从自然因素和人为因素分析城市生态脆弱性有助于了解城市生态问题的成因。现实意义上，从自然因素和人为因素两个方面对城市的生态脆弱性分析可以帮助了解城市的生态问题产生的原因，有助于城市生态有理有序的治理，减少城市建设和管理中与环境相矛盾的问题，为该地区的人口、环境、资源的协调发展提供科学的方法，促进城市生态系统的稳定。

1 研究区域

苏州市的地理坐标是北纬31°19'，东经120°37'。它位于江苏省南部，四季分明，降水充沛，气候宜人。北邻上海，西邻太湖，南邻浙江。地形平坦，主要在平原上，海拔3～4 m。西部山区和太湖周围还有一些高低的山丘，高度在100～350 m，河流交错，河网密集。苏州古镇如同里、山塘，水乡气息十分浓郁，也有阳澄湖、金鸡湖、独墅湖等具有观赏价值的湖泊，生态环境质量整体比较优秀，十分适宜居住或观光。此外，以工业化为主导的苏州市产业结构造成了对能源资源的过度依赖，经济的快速增长与资源的节约利用成为越来越突出的矛盾，资源短缺制约着苏州市的经济发展，能源消耗对苏州市的生态环境也造成了很大的影响，严重阻碍了城市的可持续发展。

2 研究方法

2.1 评价指标体系的建立

将生态脆弱性的研究细分为不同层次进行分析。包括总目标层，即生态脆弱度，或称为生态质量；分目标层，分为自然生态脆弱度和人为生态脆弱度两方面；准则层，分别分析自然因素为主的生态敏感力、生态恢复力两类以及以人为因素带来的生态压力；指标层，为每个准则层选取相应判定指标，如表1所示。

2.2 数据来源及处理

2.2.1 数据来源

依据指标选取原则选取具有代表性的10个指标，数据均来源于2014年《苏州统计年鉴》，选取了苏州市六区四市的统计数据。

2.2.2 指标标准化

指标标准化是数据准备的基础工作，不同指标具有不同的量纲和单位，为了消除量纲的影响，统一为同一数量级，就必须对指标数据进行标准化处理。本文采用Min-Max标准化方法，具体计算方法如下。

正向指标标准化方法：

负向指标标准化方法：

式中，i为指标个数；Xi为第i项指标的数据；Ximin为第i项指标的最大值；Ximin为第i项指标的最小值；X'i为该地区i指标的生态脆弱度。其中，正向指标有人均日生活用水量、工业二氧化硫排放量以及人口自然增长率，其余都是负向指标。X'i越小，生态脆弱性越小，环境质量越高。

2.3 评价指标权重计算

目前，评价因子定权方法主要包括主成分分析法、灰色关联度法、特尔斐测定法、层次分析法和变异系数法[8]。本文采用了基于专家打分的层次分析法得出如下指标权重，如表1所示。

2.4 生态脆弱度计算

本文选择了综合指数法来计算脆弱度，首先是计算生态敏感性以及生态恢复力共同作用下形成的自然脆弱度，再计算人为因素引起的脆弱度（即人为生态脆弱度）和自然因素引起的脆弱度（即自然生态脆弱度），得出各地区的生态脆弱程度。生态脆弱度计算公式为：

式中，Li为第i个评价单元的生态脆弱度；Wj为第j个评价指标的权重；Pij为第i个评价单元第j项指标标准值；j为指标的个数。

Li越大，则生态脆弱性越大，生态质量越差。为了使评价结果更加直观，可以将生态脆弱度由低到高划分为三个等级：0.30～0.40为轻度脆弱区，0.41～0.53为中度脆弱区，0.53～0.66为重度脆弱区。

表1 生态脆弱性评价指标体系权重

表2 苏州市各区市生态脆弱度

3 苏州市生态脆弱性评价

图1 苏州市各市区生态脆弱度等级图

由表2可知，苏州市的生态脆弱度在0.333～0.655，吴江区属于轻度脆弱，常熟市属于重度脆弱，其他地区为中度脆弱。在Arcgis中绘制生态脆弱度专题图，如图1所示，自然脆弱度最高为常熟市，其次为昆山市，最低为吴江市；人为脆弱度最高为张家港市，其次为昆山市、虎丘区（高新区），最低为姑苏区。地区经济发展状况以及人类的活动对人为生态脆弱度具有很大的影响，常熟市、昆山市人口较多，地区国民生产总值在苏州市内也位于前列，因此其人为生态脆弱度较高，但昆山市毗邻上海，产业结构不断优化，其受人为活动的影响较常熟略低，张家港是沿海和长江两大经济开发带交汇处的新兴港口工业城市，工业生产与交通运输给环境带来了极大的压力，但由于其位于沿海地区，自然条件优渥，其整体上生态脆弱性一般，为中度脆弱。虎丘区为苏州市高新区，聚集多种高新技术产业，加之旅游景点众多，其人口流动量较大，因而人为生态脆弱度较高，由于景点的存在，其更加注重自然环境的整治，从而达到了一定的平衡，生态脆弱度较低。吴江区为距离苏州市区较远的地区，其城镇化率相对较低，其环境质量在苏州市内为最佳，生态脆弱度为最低。因此，对苏州市的生态脆弱度评价需从人为和自然两个层面进行分析，才能做到全面系统的评价。

4 结论

本文采用生态/自然潜在/人为干扰的脆弱性评价体系，综合选取了10项评价指标，运用层次分析法以及综合指数法计算得到各指标的权重值，确定了影响生态脆弱度的主导影响因子，这对于政府决策具有重要的辅助作用。整体而言，苏州市各区县呈现出不同的生态、人为、自然脆弱度，生态脆弱度以中度脆弱为主，但其承受的人为干扰以及自然条件影响不同，需结合各区县的社会经济状况、人类活动、自然条件进行综合分析，并且应针对脆弱度较高的地区因地制宜地采取治理措施。本文评价体系适用于市级、县级地区的生态脆弱性评价，对于不同的研究区域可考虑采用不同的影响因子进行分析，对降低区域内生态脆弱度有借鉴作用，对各地区实现可持续发展具有重要作用。