熵权模糊物元模型在土地生态安全动态评价中的应用

2019-06-11解进飞余健房莉等

安徽农业科学 2019年4期

关键词：模型

解进飞余健房莉等

摘要土地生态安全的影响层面广，受到国家高度重视，科学的生态安全评价方法对于评价结果的准确性和正确性尤为重要。应用熵权模糊物元分析法对皖江地区土地生态安全进行评价。结果发现：近年来皖江各市的土地生态安全等级逐渐上升，至2015年基本都处于向“理想安全”级别转化的状态，但还只是一种正在转化的状态，具有不稳定性，生态安全问题绝不能因此而忽视。对皖江地区土地生态安全影响的限制性因子主要为单位面积耕地化肥负荷、单位面积耕地农药负荷、土地自然受灾受害面积以及工业废气处理率，而具体到各个市以及各个年份表现却有一定的差别。但总体看，各市影响因子数量在减少。因此，通过熵权模糊物元模型可以客观反映制约土地生态安全健康发展的障碍因子，能对生态安全进行相对准确的动态评价，但评价指标的选择对区域生态安全评价结果具有一定的影响。

关键词土地生态安全;物元分析;模型;动态评价;限制性因子

中图分类号 S-3文献标识码 A

文章编号 0517-6611（2019）04-0001-07

Abstract The impact level of land ecological security is extensive，which is highly valued by the state.The scientific evaluation methods of ecological safety are extremely important for the accuracy and correctness of the evaluation results.Entropy weight matter element analysis method was used to study land ecological security of Wanjiang area.The results showed that： the city's land ecological security level had gradually increased in recent years，basically in the transformation to “ideal security”to 2015.Such transformation was unstable.Thus the ecological security could never be ignored. The limiting factors affecting land ecological safety of Wanjiang area mainly included fertilizer load per unit arable land，pesticide load per unit arable land，natural disaster area and industrial waste gas treatment rate.There were some differences among those factors varies in different countries and years.But in general，the number of influencing factors in each city was decreasing.Therefore ，entropy weight fuzzy matterelement model can objectively reflect the obstacle factors restricting the healthy development of land ecological security，and can make relatively accurate dynamic assessment of ecological safety.However，the selection of evaluation indicators has a certain impact on regional ecological security evaluation.

Key words Land ecological security;Matter element analysis;Model;Dynamic evaluation;Restrictive factor

對于土地生态安全的研究可追溯到20世纪40年代生态安全方面的研究[1]。生态安全研究的基础来源于美国生态学家在1941年提出的“土地健康”概念，并且将其应用到土地功能状况的评价[2]。“生态安全”的概念是1977年在《建设一个持续发展的社会》中提出的[3]，1987在《我们共同的未来》中正式使用“环境安全”的概念[4]。1989年，国际应用系统分析研究所从保障人类安康状态的角度对生态安全的涵义作进一步解释，并提出要建立优化的全球生态安全监测系统[5-6]。当前，区域生态安全已成为国内外可持续发展研究的热点之一，国际上对生态安全的研究已经深入到从经济安全、国家安全、军事安全等宏观领域到食品安全、基因工程、生物安全等微观领域的各个层面[7-8]。

土地生态安全是生态安全问题的一个重要组成部分，健康稳定的土地生态系统功能既能维系国家政治、经济的稳定和国民生存的安全问题，又能够影响区域整体生态环境的可持续发展[9]。而随着当今社会经济的发展，人类活动范围以及开发利用强度的加大，对自然资源的索取以及浪费程度的加深，导致人类生存的空间出现越来越多的生态问题，如大气污染、水污染、矿区不合理开采以及沙漠化、土壤盐渍化、滥砍乱伐等现象导致的土地生态安全等。研究表明，由土地生态安全问题造成的社会经济损失约占 GDP 总数的6.1%～9.0%，最高可占当年 GDP 总数的11.0%[10]。因此，寻求解决土地面临的生态安全问题和减缓以及遏制生态环境恶化的方法，合理有效利用资源，已经成为世界各地亟需解决的重大问题[11]。

对土地生态安全的等级进行评价，分析影响土地生態安全等级的因子，对土地生态安全等级的变化进行比较，可以有效探究影响土地生态安全的限制性因子，从而有针对性地对土地生态安全等级的提升提出具体的改良措施，指导土地资源的开发利用和保护。土地生态安全评价的研究对象，可分为2类，一类是以湖区[12]、农牧交错区[13]、干旱区[14]等为主的典型生态区，另一类是指受人类活动影响较大的省域[15-16]、市域[17]、县域[18]和镇域[19]单个行政级别。也有学者对城市群[20-21]的土地生态安全进行研究，但这些研究大多只是单一年份的研究，缺乏对土地生态安全动态性的考虑。现有的土地生态安全评价方法主要有P-S-R（压力-状态-响应）模型[22]、层次分析法、主成分分析法[23]、基于GIS技术[24]和物元模型[25]的评价方法等。学者们认为[21]，物元模型分析法既能反映评价对象的稳定状态，也可以揭示单个评价指标的分异，评价结果可以较为全面客观地反映研究区域的土地生态安全状况。物元模型经过一系列的发展，已经形成了一套规范的理论体系，并得到广泛的应用，如水环境质量评价[26]、底泥污染评价[27]、构建公路辐射式网络[28]、导弹阵地指挥系统生存能力评估分析[29]等。余健等[25]利用熵权模糊物元模型对皖江九市进行土地生态安全评价得出物元模型既能得到综合质量信息，也能反映评价对象的稳定状态，同时可以揭示评价对象单个评价指标的分异，在土地生态安全评价方面具有一定的应用价值。该研究在余健研究的基础上，进一步采用熵权模糊物元模型对皖江各市土地生态安全的动态进行评价研究，探讨该法在动态评价中的应用性，以期获得更具可靠性的方法和更加准确的结论，为土地生态安全的科学管理提供指导。

1 物元分析模型的原理和方法

物元模型主要用于解决不相容的复杂问题，适合于多因子评价，是由中国学者蔡文教授于20世纪80年代初创立[30-31]。由于土地生态安全的概念也具有模糊性，其中，某一项指标评价结果往往具有不相容性[32]，因此根据模糊物元分析法可以构建土地生态安全评价物元模型，主要计算步骤可参考余健等[25]的方法。

1.1 构造模糊物元物元分析中所描述的对象T及其特征向量C（评价指标）和特征量值v（评价指标现值）共同构成土地生态安全物元R=（T、C、v）。如果量值v具有模糊性，则称其为模糊物元。对象T有n个特征向量C1，C2，…，Cn及其相应的量值 v1，v2， …，vn，则称R为n维模糊物元。m个对象的n维物元在一起便构成m个对象的n维模糊物元Rmn。相应的物元矩阵表示为：

1.4 计算综合关联度确定评价等级

1.5 权重的确定

指标权重对生态安全评价至关重要，由于运用层次分析法（AHP）和特尔菲法（Delphi）确定指标权重时具有较大的主观性，因此本文采用熵值计算各指标的权重[13]。其原理是：某项指标的值变异程度越大，信息熵越小，该指标提供的信息量越大，相应权重越大，反之，权重越小。根据各项指标的变异程度，可以客观的计算出各项指标的权重，为多指标综合评价提供依据。根据熵的定义，m 个评价事物n个评价指标的熵为：

2 土地生态安全评价指标体系的构建及评价经典域、节域的确定

2.1 土地生态安全评价指标体系的构建

基于皖江地区的自然条件、人类活动和经济发展的特点，并根据土地生态安全的概念，以及各指标数据的可获得性和物元分析法的可操作性，充分考虑区域土地生态安全各评价因子之间的复杂关系，并与国内相关研究成果[31-32]作比较，重点选取与生态安全密切相关的17 个属性特征构建评价指标体系（表 1）。结合案例地各指标量值，根据上述熵权计算方法确定各指标权重，结果见表 1。

47卷4期解进飞等熵权模糊物元模型在土地生态安全动态评价中的应用

2.2 土地生态安全评价经典域及节域的确定

依据土地生态安全的可拓性，将各指标划分为 5 个等级，分别为：理想安全、较安全、临界安全、较不安全、极不安全，并且用一级、二级、三级、四级、五级表示。评价经典域的确定主要参照全国平均水平、国家环境保护总局《生态县、生态市、生态省建设指标（试行）》标准值、国际通行标准取值及安徽省平均水平等，建立土地生态安全评价的经典域 Roij和节域 Rp（表2）。

3 皖江各市土地生态安全评价实证研究

3.1 数据来源研究选取了皖江地区马鞍山、芜湖、合肥、滁州、安庆、池州、宣城、铜陵8个市（巢湖市于2011年划入合肥市）进行土地生态安全评价。评价指标数据（表3）主要来源于安徽省统计年鉴和各市统计年鉴（因部分数据安徽省统计年鉴上没有记录，所以参考了各市的统计年鉴）。由于近年来国家退耕还林政策的实施，大于25°耕地已经全部退耕还林，所以C11指标量值全为0。

3.2 结果与分析

3.2.1 物元分析评价。

由表评价指标量值，根据式（4）、（5）计算土地生态安全评价指标关联度。以2010年马鞍山市 C1 指标（单位面积耕地化肥负荷）的计算结果为例介绍各参数的指示意义。将 V1=795.23输入相应的计算公式后，得到对应的评价等级的关联度分别为：K（C1）1=-0.428、 K（C1）2=-0.331、K（C1）3=-0.245、K（C1）4=0.325、K（C1）5=-0.135，可以判定2010年马鞍山市该指标属于ⅣV 级，即属于“较不安全”水平。同理可得到其他指标的相关数值（表4）。

从表4可以看出，皖江各市处于“不安全”和“极不安全”级别的指标主要有C1、C2、C9、C13，分别为单位面积耕地化肥负荷、单位面积耕地农药负荷、土地自然受灾受害面积以及工业废气处理率，而具体到各个市以及各个年份来看却有一定的差别。以马鞍山市为例，在2010年对马鞍山市的土地生态安全等级影响较大的指标主要有C2、C7、C16等，2013年变成了C1、C4、C5，而2015年各项指标对马鞍山市的土地生态安全等级负相关的影响降低。其他各市在各年份的主要限制性指标如表5所示。

总体来看，皖江各市的限制性因子随着年份的增长对土地生态安全的影响不断下降，限制性指标的数量也在减少。但是有些限制性指标在皖江各市的各个年份都普遍存在，如C1（单位面积耕地化肥负荷）以及C2（单位面积耕地农药负荷），这是由于皖江地区在农业生产过程中对农业化肥和农药的使用不科学，浪费较多和环保意识较弱。刘雯波等[33]在基于物元模型对苏南地区进行土地生态安全评价中得出，农药的使用以及工业废水废气的排放苏南地区的土地生态安全带来较大的威胁，因此要保持较高的土地经济效益，优化产业结构，提高第三产业的比重。在自然环境方面要注意农药的合理使用，控制工业废水废气的排放，都有助于提高土地生态安全等级。苏南地区与该研究的皖江城市带的地理位置大致相近，且该研究所采用的部分指标与该研究相似，因此该研究得出的结论对于皖江八市的土地生态安全的发展具有一定的理论指导意义。

皖江各市在不同年份的主要限制性指标也有着明显的区别，如2006年对皖江各市影响最大的指标有C1（单位面积耕地化肥负荷）和C13（工业废气处理率）。2010年对皖江各市土地生态安全影响的限制性因子主要由C1和C13变成了C1、C7（森林覆盖率）和C10（城镇化率）。而到了2013年和2015年皖江各市的主要限制性因子除C1外又增加了C4（人均耕地面积）和C5（人均水资源量）。

3.2.2 关联度等级分析。

由式（7）、（8）计算各生态安全评价指标的权重。将表2中的各项指标对应各等级的关联度量值与其对应用的权重（表 1）输入式（6）求出各城市土地生态安全综合关联度，并判定其土地生态安全等级。以2010年马鞍山市为例，其 K1=-0.257、K2=-0.616、K3=-0.708、K4=-0.553、K5=-0.457，可以判定马鞍山市土地生态安全级别为向一级转化，即向“理想安全”级别转化。同理，可以得出其他各市的土地生态安全等级（表6）。

从表6可知，皖江地区各市土地生态安全等级在2006—2015年间经历了一定的波动。合肥市的土地生态安全等级较为稳定，2006年和2010年土地生态安全等级分别为1级和向1级转化，2013年土地生态安全等级为向2级转化，到了2015年又向1级转化，因此总体来看，合肥市的土地生态安全等级是逐渐向“理想安全”等级发展的。滁州市的土地生态安全等级在2006年和2010年都是向1级转化，到了2013年向4级转化，而到了2015年又趋于“理想安全”。马鞍山市的土地生态安全等级经历了较大幅度的波动，2006年土地生态安全等级为5级，2010年土地生态安全等级向1级转化，2013年和2015年向4级转化。芜湖市土地生态安全等级在2006年向2级转化，2010年向1级转化，2013年又向1级转化，2015年又趋于“理想安全”等级，总体上来说，芜湖市的土地生态安全等级还是较稳定的。宣城市土地生态安全等级在2006年为第1等级，在2010年、2013年，2015年的土地生态安全等级都是向1级转化。安庆市和池州市的土地生态安全等级在2006年是向4级转化，在2010、2013、2015年向1级转化，因此这2个市的土地生态安全等级在逐渐趋于优化。铜陵市的土地生态安全等级在2006年向2级转化，2010年向4级转化，2013年和2015年向1级“理想安全”等级转化。

4 结论与讨论

（1）运用熵权模糊物元分析法对皖江地区8个城市在2010、2013、2015年3个年份的土地生态安全进行评价，总体来看，皖江地区各市的土地生态等级都趋于向“理想安全”级别转化。黄木易等[15]在基于云模型与熵权法的安徽省土地评价中指出：随着2012年《安徽省生态强省建设实施纲要》正式发布实施，进一步促进了生态环境的改善。因此，皖江八市土地生态安全等级都向“理想安全”级别转化正是在一定程度上体现了生态文明和生态强省的建设对土地生态安全的优化效应。马鞍山、池州、安庆的土地生态等级之所以由“较不安全”向“较不安全”级别转化而转向于“理想安全”级别转化，是因为这几个市逐渐加大了对土地资源利用的科学管理力度，单位面积耕地化肥和农药的使用量得到一定的控制，而且自十八大召开以来，这几个市的经济发展水平得以迅速提高，且城镇化水平发展较快，土地资源的利用更加合理和多样化，政府也加大了对工农业用地开發整治的政策和资金力度。另外，由于退耕还林政策的进一步巩固实施，生态效益、经济效益和社会效益得到统一，也促进了土地生态安全等级的提高。

（2）熵权模糊物元分析法可以对土地生态安全等级进行评价，也可以对土地生态安全的限制性因子作出分析。该研究采用熵权模糊物元分析法分析发现皖江各市土地生态安全的限制性因子主要为C1、C2、C9、C13，分别为单位面积耕地化肥负荷、单位面积耕地农药负荷、土地自然受灾受害面积以及工业废气处理率，且随着时间的推进，各市的主要限制性因子的数量也在不断的减少。而具体到各个市以及各个年份来看却有一定的差别。宋慧芳等[21]基于熵权物元模型对皖江城市带土地生态安全进行分析指出，熵权物元模型既能反映评价对象的稳定状态，也可以揭示单个评价指标的分异，评价结果较为全面客观地反映了研究区域的土地生态安全状况。合肥市和滁州市土地生态安全等级在2006、2010、2013年主要受C1、C5、C7和C13的影响，但到了2015年限制性因素的影响逐渐降低，其原因在于加强对化肥农药使用的科学管理与合理配置，合理分配利用水资源，加大退耕还林的力度以及对工矿企业的排放废气的监督与管理，两市在相当长的一段时间内土地生态安全等级将保持在一个较高水平。由于马鞍山市和铜陵市都是以工矿企业立足发展的城市，因此它们的土地生态安全等级的限制性因子主要有C2、C4、C5、C13，为此有关部门要加强对工矿企业排放废气的监督与管理，加大对废弃矿区治理与恢复的力度。芜湖市的土地生态安全等级在各个年份都处于较高水平，但一些限制性因素亦不可忽略，主要有C1和C5，对此应针对当地的农业发展现状，合理利用水资源和农业化肥，减少不必要的损失与浪费。2006年安庆市和池州市的土地生态安全等级的限制性因子主要为C1、C2，到2010、2013年又增加了C10，而到了2015年，这些主要的限制性因子不仅在减少，而且其对土地生态安全的影响也不断地向正面发展，两市的土地生态安全等级全部向一级转化，这是因为近年来当地政府加大了对环境的保护力度，采取了植树造林、退耕还林等措施，并对农业生产进行科学指导，严格监管工矿污染企业。李秀霞等[34]基于熵权法评价城市化进程中土地生态安全，指出只有改变经济增长方式、优化产业结构、建立土地生态安全预警机制等才是保护土地生态合理性对策。

（3）通过分析比较余健等[25]基于熵权模糊物元模型在土地生态安全评价中的应用及荣慧芳等[21]基于熵权物元模型的皖江城市带土地生态安全评价的研究结果，可知皖江各市的土地生态安全等级在经历了一定的波动后逐渐上升，这与近年来国家的政策以及国内外学者对土地生态安全的密切关注是分不开的。马红莉等[35]基于熵权物元模型对青海省进行土地生态安全评价得出，采用熵权法确定指标权重，基于物元理论建立物元模型进行土地生态安全评价，方法可行，结论可靠，具有应用价值。由于余健等[25]是基于2006年的数据、荣慧芳等[21]是基于2013年的数据，且在评价指标的选择、经典域节域和权重的确定上存在一定的差异，因此研究结果也有一定的出入，但总体来看采用熵权法对土地生态安全评价是切实可行的，具有一定的应用和指导价值，熵权法对土地生态安全的研究存在的不足值得我们继续深入的研究。比如，在指标体系方面，区域内的土地生态安全受到社会、经济、环境、资源、人口等多方面因素影响，评价其安全状况是一个相当复杂的问题。尽管有很多国内外学者对土地生态安全指标体系进行了相应的研究，但是到目前为止并未达成统一，另外评价指标量值范围的确定还没有得到解决。这就需要我们在接下来的研究中继续深入的探索和发现，寻求解决这些问题的方法和措施。

参考文献

[1] ECKERSLEY R.Ecological security dilemmas[EB/OL].（2011-03-25）[2018-08-09].http：//www.arts.monash.edu.au/ncas/teach/unit/povchpt08.htm1.

[2] RAPPORT D J.Ecosystems not optimized：A reply[J].Journal of aquatic ecosystem health，1993，2（1）：57.

[3] BROWN L R.Brown.Building a society of sustainable development[M].Beijing：Scientific and Technological Literature Press，1984.

[4] World Environment and Development Commissions.Our corrnnon fiuture[M].Changchun：Jilin People Press，1997.

[5] IIASA.Ecology，politics and society[J].Report geography，1993，125（2）：1-10.

[6] 方创琳.西北干旱区生态安全系统结构与功能的监控思路初论[J].中国沙漠，2000，20（3）：326-328.

[7] HODSON M，MARVIN S.‘Urban ecological security：A new urban paradigm？[J].International journal of urban & regional research，2009，33（1）：193-215.

[8] BOMMARCO R，KLEIJN D，POTTS S G.Ecological intensification：Harnessing ecosystem services for food security[J].Trends in ecology & evolution，2013，28（4）：230-238.

[9] 张雪.哈尔滨市土地生态安全评价研究[D].哈尔滨：东北农业大学，2016.

[10] KARASOV C.On a different scale：Putting China's environmental crisis in perspective[J].Environmental health perspectives，2000，108（10）：452-459.

[11] 李玲.河南省土地生态安全评价[D].哈尔滨：东北农业大学，2014.

[12] 余敦，高群，欧阳龙华.鄱阳湖生态经济区土地生态安全警情研究[J].长江流域资源与环境，2012，21（6）：678-683.

[13] 谢花林.基于GIS的典型农牧交错区土地利用生态安全评价[J].生态学杂志，2008，27（1）：135-139.

[14] 程淑杰，王重玲，王婷，等.基于GIS的宁夏中部干旱带土地利用生态安全动态评价[J].水土保持研究，2017，24（4）：342-348.

[15] 黄木易，何翔.基于云模型与熵权法的安徽省土地生态安全评价研究[J].土壤，2016，48（5）：1049-1054.

[16] 黃鹏，郭闽，兰思仁.福建省土地生态安全AHP法和熵值法动态评价比较[J].沈阳农业大学学报（社会科学版），2015，17（3）：337-341.

[17]张洪，王安琦，宋贝扬.基于OWA的大理市土地生态安全评价研究[J].地理科学，2017，37（11）：1778-1784.

[18]杨晓玲.庄浪县土地生态安全评价研究[D].兰州：甘肃农业大学，2013.

[19] 付伟章，曲衍波，齐伟，等.东部小城镇土地生态安全评价方法及应用：以山东省大汶口镇为例[J].农业现代化研究，2006，27（3）：202-205.

[20]刘庆，陈利根，舒帮荣，等.长株潭城市群土地生态安全动态评价研究[J].长江流域资源与环境，2010，19（10）：1192-1197.