基于DPSIR模型的黃河流域生態安全評價及影響因素研究

吳艷霞魏志斌王愛瓊

(西安理工大學 經濟與管理學院,陜西 西安710054)

生態安全最早由Lester[1]于1981年在《建設一個持續發展的社會》一書中定義為生物在生存發展過程中自身內部與外部環境協調、可持續的一種狀態。1989年,國際應用系統分析所(IIASA)拓展了該理論,將其定義為在社會、自然交叉的復合系統中,人類自身生存發展、身體健康、基本權利等得到保障、不受威脅的狀態即為生態安全[2]。由此,學者們針對生態安全展開了多元化研究,而生態安全評價作為其中的研究熱點頗受學者青睞[3]。早期生態安全評價研究主要以評估生態損害程度為主,以美國環保局為代表的相關單位通過對部分遭遇環境污染或者其他生態損害問題的地區進行評估,并利用技術手段進行生態治理恢復,其研究方向、方式單一,不具有普適性[2,4]。隨著相關理論、方法的豐富,研究呈現出寬領域、多尺度的特點,多以某一區域為核心,基于不同視角,對其間的城市、湖泊、流域等展開研究,其結果更具客觀性,更能揭示問題本質核心[4-6]。吳艷霞等[7]基于Lotka-Volterra共生模型,以共生度來評判長江經濟帶生態安全;王文萱等[8]利用綜合權重物元法從空間格局演變視角對湖南省土地生態安全展開研究;崔馨月等[9]以長三角城市群為研究對象,采用DPSIR模型、主成分分析法展開生態安全評價。梳理文獻發現,既有研究集中于不同地域[6-10]、不同視角(共生度[7]、協調度等[11])的生態安全評價研究,但缺少對生態安全影響因素以及影響因素間作用的分析,各種對策建議缺乏理論支撐,研究成果欠缺現實意義。因此,本文構建DPSIR生態安全指標體系,利用熵權-TOPSIS法對黃河流域生態安全現狀進行評價,進一步利用BP-DEMATEL模型對影響因素展開分析,梳理其間關鍵因素,基于現狀和關鍵因素制定針對性提升策略,以期豐富和拓展生態安全理論框架,同時推動黃河流域生態安全健康發展。

1 研究區概況、數據來源及研究方法

1.1 研究區概況及數據來源

黃河流域位于東經96°—119°、北緯32°—42°,流經青海、四川、甘肅、寧夏、內蒙古、陜西、山西、河南、山東共9個省域,全長5 464 km,流域面積高達75 240 km2。然而作為我國重要的生態屏障以及能源基地,黃河流域整體發展相對滯后,產業結構以第二產業為主,第三產業所占比例低于全國平均水平;區域發展不協調,呈現東部發達、中部崛起、西部落后的態勢,2020年山東生產總值為73 129億元,占黃河流域整體生產總值的1/3;作為我國西北部連接東部沿海的生態走廊,生態損害極為嚴重,2020年水土流失面積高達26 270 km2,且人均水資源量不足600 m3。因此,對黃河流域生態安全展開研究,明晰黃河流域生態安全現狀及關鍵因素,由此制定針對性的提升策略,有助于促進黃河流域高質量發展。

本研究數據來源于《中國統計年鑒》《黃河流域九省統計年鑒》和各地級市統計年鑒,同時利用插值法、隨機森林以及擬合回歸等對缺失數據進行插補,最終獲得2011—2020年黃河流域9個省域的生態安全面板數據。

1.2 研究方法

1.2.1 研究設計 本文基于DPSIR模型構建指標體系,利用熵權-TPOSIS法計算生態安全指數,將DPSIR模型選取的各項指標數據作為BP-DEMATEL模型的輸入層,將生態安全指數作為輸出層,構建直接關聯矩陣,最終計算得出生態安全關鍵因素,整體研究設計路線如圖1所示。

1.2.2 DPSIR模型構建生態安全指標體系 生態安全作為包含環境、經濟、社會等多個要素的復合系統,單純利用少量缺乏生態含義的指標無法對生態安全進行精準的量化分析,因此需要構建綜合性、科學性的指標體系[7]。1997年歐洲環境署提出的DPSIR〔driving(驅動力);pressure(壓力);state(狀態);impact(影響);response(響應)模型〕,兼具生態因素間的信息耦合以及生態演化的內在機理,能夠靈活、清晰地描述生態安全現狀[12-15],其運行邏輯如圖2所示。

圖2 DPSIR模型運行邏輯示意圖

驅動力(D)吸納資源改善環境狀態(S),同時減輕生態壓力(P),由壓力(P)導致的生態影響(I)會引起人類反思進而做出改善環境的積極響應(R),由此改善環境狀態(S)[8,16]。在相關學者研究基礎上[10,15-16],遵循科學性、可靠性、整體性和綜合性原則,充分考慮黃河流域生態特征,結合指標生態內涵,選取了28個生態安全指標,并標號F1,F2,…,F28,構建黃河流域生態安全指標體系(表1)。①狀態(S)表征生態環境的現實表象。城市人均道路、人均公園綠地面積可以表示出城市建設水平以及綠化狀態。人均水資源量、空氣質量優良率和突發環境次數則分別從可利用水資源、大氣質量、環境穩定狀態3個層面表示生態文明建設狀況。②驅動力(D)表征能夠改善生態環境的現實動力及基礎。人均GDP表征經濟強度,是推動區域發展的核心。GDP增長率衡量經濟發展活力,表示區域經濟發展的能動性。固定資產投資、人均可支配收入和一般公共預算支出分別從城市建設、居民消費能力和社會發展3個方面詮釋對區域發展的驅動。③壓力(P)表征抑制生態環境健康發展的因素。人均用水量表示居民生活用水對于有限水資源產生的壓力。單位GDP工業粉塵排放量、單位GDP廢水排放量、單位GDP能耗和第二產業所占比例分別從空氣質量、水污染、能源消耗和產業結構4個方面表示工業對生態環境產生的壓力。④影響(I)表征人類活動對于生態環境的影響。人均耕地面積和可吸入顆粒物平均濃度表示人類生產對土地資源以及大氣環境的影響。第三產業占比和建成區綠化覆蓋率表示區域產業結構以及城市環境受到的影響。⑤響應(R)表征人類改善生態環境的實際舉措。生活垃圾無害化處理率和人均造林面積表示社會層面對生態生活做出的積極響應。工業固廢綜合利用率表示對工業污染的治理。節能環保支出、環境治理投資占GDP比重表示政府層面對改善生態的支持。

表1 黃河流域生態安全指標體系

1.2.3 熵權-TOPSIS生態安全評價模型構建TOPSIS法稱為逼近理想排序法,是通過計算評價方案與理想解和負理想解歐氏距離的多目標分析決策方法,能夠精準地表示各個評價方案間的差距[14,17]。本文采用改進的TOPSIS法,用熵權法確定權重,計算各省域生態安全指數,較之傳統的TOPSIS法其結果具客觀性[14]。具體計算步驟:

(1)數據標準化。

對于正向指標:

對于負向指標:

式中:yij為標準化的指標;xij為原始指標;maxxj,minxj表示j指標下最大值和最小值。

(2)計算指標權重。

式中:Hj為第j個指標的熵值,k=1/lnm,fij=yij/

式中:wj為第j個指標的熵權;Hj為第j個指標的熵值,各指標權重詳見表1。

(3)計算加權標準化矩陣。

式中:T為加權標準化后的指標矩陣;Yij標準化后的指標矩陣;Wij為權重矩陣。

(4)確定正負理想解。

式中:T+為正理想解;T-為負理想解。

(5)計算各指標到正理想解與負理想解的距離。

(6)計算貼近度。

式中:Ci為貼近度,處于[0,1]范圍內,其值越大表明生態安全發展狀況越優,引申為生態安全指數[14-15,17]。

1.2.4 BP-DEMATEL影響因素分析模型構建 決策實驗室分析法(DEMATEL)是由美國Battelle[18]實驗室1971年提出來為研究世界復雜問題的將圖論和矩陣相結合的系統分析方法。通過挖掘因素間邏輯關系,構建直接關聯矩陣,計算各因素影響度和被影響度,最終得到原因度與中心度,由此分析因素間作用邏輯及重要程度。傳統DEMATEL方法通過專家打分或調查問卷計算直接關聯矩陣,主觀性較強,導致研究結果與實際偏離程度較大。通過引入BP神經網絡,構建從輸入層到輸出層的非線性映射,利用權值向量計算直接關聯矩陣,避免主觀因素對結果的影響[18-19]。BP-DEMATEL計算流程如圖3所示。

圖3 BP-DEMATEL運算流程圖

(1)計算權值向量。

確定影響因素矩陣x=(xij)m×n以及目標因素矩陣y=(yij)m×k,進行標準化處理后作為BP神經網絡的輸入層和輸出層,利用非線性映射關系計算出輸入層和隱含層以及隱含層和輸出層的權值矩陣Wn×t wn×k,最后進行權值向量ω的計算:

式中:ω=ω1,ω2,…,ωn,||表示取各元素的絕對值;mean函數表示當的結果的行數大于1時,取每列的平均值。

(2)計算直接關聯矩陣A。

式中:表示因素i對因素i的影響程度。

(3)歸一化直接關聯矩陣A得到直接影響矩陣G。

(4)計算綜合影響矩陣T。

當n充分大,可用G(I-G)-1近似計算綜合影響矩陣T,其中I為單位矩陣,(I-G)-1為I-G的逆矩陣。

(5)計算影響度、被影響度、中心度以及原因度。

式中:Di為影響度,表示因素i對其他因素的影響作用;Pi被影響度,表示其他因素對因素i的影響作用;Ri為中心度,其大小表示因素i影響作用的強弱,其值越大,影響作用越強,該因素越重要;Gi為原因度,表示因素i與其他因素間的關聯性,其值越大,關聯性越強。原因度小于0稱該因素為原因因素,表示對其他因素的影響更大;原因度大于0稱該因素為結果因素,表示受其他因素的影響更大[18]。

2 結果與分析

2.1 生態安全評價結果與分析

利用熵權-TOPSIS法計算得到2011—2020年黃河9個省域生態安全指數,結果詳見表2。整體來看,2011—2020年黃河流域生態安全指數均值分別為0.322,0.325,0.345,0.351,0.358,0.354,0.352,0.365,0.372和0.365,生態安全呈現緩慢上升態勢,但整體水平不高,10 a來生態安全指數均值在0.3～0.4徘徊。值得注意的是,在2012年后生態安全指數上升趨勢極為明顯,僅2012—2013年生態安全指數均值就上漲0.02,這是由于“十八大”以來國家將黃河流域生態保護上升到國家戰略的層次,黃河流域得到社會各界廣泛的關注,生態安全文明建設邁入正軌。此外,在2020年略有下降,其原因是新冠疫情對各行各業不同程度的沖擊。

表2 黃河流域各省域2011—2020年生態安全指數

綜合分析可知,黃河流域各省域生態安全演變格局差異明顯,山東、四川、內蒙古、河南和甘肅等省區呈現上升的發展態勢,山西、陜西和青海省呈現波動態勢,寧夏回族自治區呈現衰退態勢。為了更好地詮釋生態安全時序性變化,按照上升、波動、下降3種演變態勢繪制2011—2020年黃河流域各省域生態安全概況圖(圖4)。

圖4 黃河流域各省域2011—2020年生態安全概況

生態安全呈上升態勢的省域中,山東、四川和河南省上漲幅度極其明顯,內蒙古和甘肅地區增長則較為緩慢。10 a間山東、四川和河南省生態安全指數增幅高達0.097,0.087和0.100(排名2,3,1),均值位于第1,2,4名,生態安全水平高且發展迅猛。內蒙古自治區生態安全指數均值排名第3,加之連年穩定上升的發展態勢,生態安全獲得長足進步。甘肅省生態基礎薄弱,10 a的生態安全均值排名僅為0.302(排名第8),但穩定上升的態勢也表明其生態安全狀況持續好轉。

生態安全呈波動態勢的省域中,山西省波動幅度最大,陜西省次之,青海省最為穩定。山西省生態安全指數在2014年達到頂峰(0.386),之后連年下降,2017年降至最低點(0.311),2018—2020年有所回升但不明顯,生態發展不穩定。陜西省2012—2013年生態安全指數突飛猛進,從0.285上升至0.330,之后幾年則穩定0.327～0.353區間內,生態發展面臨瓶頸。青海省10 a來生態安全呈M形的演變態勢,即“上升—下降—上升—下降”,生態安全指數位于0.283～0.347,均值僅為0.301(排名第9),生態安全水平低且發展陷入僵局。

寧夏地區是黃河流域生態安全唯一呈現衰退態勢的省域,2011年生態安全指數為0.358(當年排名第2),2012年大幅下降至0.337(當年排名第5),盡管在2013年迅速恢復至0.369(當年排名第2),但之后卻連年下降,2011—2020年降幅高達0.042。盡管生態基礎較好,但持續性的衰退態勢也表明寧夏地區面臨著生態退化等問題,須及時調控治理策略。

2.2 影響因素分析

將驅動力(D)、壓力(P)、狀態(S)、影響(I)及響應(R)5個指標層的24個指標作為輸入層,以黃河流域各省域10 a的生態安全指數作為輸出層,構建BP神經網絡模型。其隱含層個數為24,設置[-0.5,+0.5]的隨機數作為初始權重,Sigmoid(激勵函數)設為0.9;網絡訓練速度(步長)為0.1,最大迭代次數為10 000,允許的擬合誤差為0.001,最終計算得到黃河流域生態安全影響因素的中心度(R)和原因度(C)[20-21],結果詳見表3。

表3 黃河流域9省區中心度(R)和原因度(C)

傳統DEMATEL將影響因素分為原因型和結果型,又稱為驅動型和特征型,驅動型因素是系統發生變化的根本原因,特征型因素是系統的直接表象[18,21]。

研究發現,少數因素的中心度遠大于其他因素,表現出明顯的重要性,參考已有研究[18,20-21],將所有因素中心度的平均值和標準差之和作為閾值θ,中心度大于θ稱為強驅動型因素和強特征型因素[18,21]。其中,強驅動型因素通常具備較高的中心度和原因度,表明在系統中重要程度高且對于其他因素的影響作用強,因此強驅動型因素為影響生態安全的關鍵因素,對于生態安全的發展起著舉足輕重的作用[18,20]。將表3中各省域的中心度平均值和標準差相加得到閾值θ,最終獲取各省域關鍵因素(表4)。

表4 黃河流域9省區關鍵因素

由表4可知,生態安全關鍵因素所處指標層與演變態勢有明顯關聯性。生態安全水平不斷上升的省域關鍵因素分散在壓力指標層外,生態壓力較小使得該類地區可以集聚資源推動生態文明建設;呈波動態勢的省域關鍵因素集中分布在影響指標層,人類活動造成的生態影響使得該類地區生態環境不穩定,從而導致生態安全水平忽高忽低;持續衰退的省域關鍵因素集中于壓力指標層,減輕壓力是遏制生態持續惡化的關鍵路徑。為探析關鍵因素作用機理,截取2011—2020年黃河流域九省關鍵因素原始數據(表5)。

表5 黃河流域9省區2011—2020年關鍵因素數據

根據表4—5可知:①山東省生態安全關鍵因素為人均公園綠地面積(F2)、人均可支配收入(F9)和工業固廢綜合利用率(F21)。其中,人均公園綠地面積增幅位于黃河流域首位,城市綠化建設持續向好發展,但人均可支配收入低(10 a均值僅為24 431元)、工業固廢綜合利用率逐年下降(2014年95.7%,2018年77.1%),經濟發展不協調以及工業污染加劇限制了山東生態安全水平的提升速度,并于2018年開始下降。②四川省的關鍵因素為工業固廢綜合利用率(F21),其10 a均值僅為41.3%,遠低于黃河流域均值(52.4%),加之四川省位處黃河流域和長江流域交匯地,且處于上游地區,工業二次污染極大地削弱了環境質量,并對下游地區生態產生嚴重影響,應及時進行調控。③河南省的關鍵因素為可吸入顆粒物平均濃度(F18)和節能環保支出(F23)。10 a來,河南省不斷加大節能環保支出(2011年95.632億元,2018年358.701億元),生態建設發展迅速,加之對農作物焚燒、工業廢氣排放等空氣污染的嚴格管控,可吸入顆粒物平均濃度連年降低(2015年169 mg/m3,2020年84 mg/m3),空氣質量逐步好轉,生態環境狀況趨于良性。④內蒙古自治區的關鍵因素為空氣優良率(F4)、人均耕地面積(F16)和可吸入顆粒物平均濃度(F18)。內蒙古產業結構以第三產業為主,空氣優良率和可吸入顆粒物濃度均處在極為良好的區間,加之幅員遼闊,人均耕地面積常年位于全國的3倍左右,是我國重要的農業生產基地,為生態安全水平穩步提升奠定基礎。⑤甘肅省的關鍵因素為人均GDP(F6)和建成區綠化覆蓋率(F19)。甘肅省是我國經濟最落后的省域,2020年人均GDP僅為36 038元,且城市綠化建設水平低,2020年建成區綠化覆蓋率僅為36.3%(黃河流域均值37.2%),使得整體生態安全水平較低。但值得注意的是這兩個指標數據10 a來呈現不斷上升的態勢,這也是甘肅省生態安全不斷轉好的主要原因。⑥山西省的關鍵因素為人均耕地面積(F16)和工業固廢綜合利用率(F21)。山西省的支柱產業是煤炭行業,而煤礦過度開發必然損害耕地的質量和數量,同時工業主導的產業結構會產生大量工業廢物,而連年下降的工業固廢綜合利用率(2014年65.1%,2018年35.5%)也表明工業污染的加劇,生態安全狀況從2014年開始急劇惡化。⑦陜西省的關鍵因素為可吸入物顆粒濃度(F18)。陜西省呈現明顯的大陸性季風氣候,從西伯利亞過來的季風被秦嶺截斷,加之陜北的重工業生產,使得空氣中可吸入顆粒物濃度居高不下,常年在100 mg/m3左右徘徊,導致沙塵暴、霧霾等空氣災害頻繁發生,造成嚴重的環境污染。⑧青海省的關鍵因素為第三產業占比(F17)?！笆濉币詠?青海省將加快服務業發展作為結構優化戰略重點,第三產業發展迅猛,占比由2011年32.3%增長至2020年的50.8%,這也導致2011—2015年生態安全水平不斷提高,但人均可支配收入無明顯變化,居民消費能力與產業發展不匹配,從而導致生態文明建設陷入僵局。⑨寧夏回族自治區的關鍵因素為單位GDP廢水排放量(F12)和人均用水量(F14)。作為水資源最為匱乏的省域,寧夏地區的人均用水量卻居高不下(寧夏均值1 035.913 m3/人,黃河流域均值459.607 m3/人),盡管隨著對排污權的改革以及工業污染管控升級,單位GDP廢水排放量連年下降,但水資源的不合理利用仍使得生態安全水平持續衰退。

3 討論與結論

3.1 結論

(1)黃河流域整體生態安全水平較低但呈現緩慢上升的發展態勢,生態環境狀況持續好轉。黃河流域各省域10 a的生態安全指數均值從高到低依次為:山東、四川、內蒙古、河南、山西、寧夏、陜西、甘肅和青海省。各省域生態安全演變格局差異明顯,山東、四川、內蒙古、河南和甘肅等省域生態安全水平持續上升,生態環境質量穩步提升;山西、陜西和青海省生態安全狀況存在波動,生態文明建設陷入僵局;寧夏回族自治區生態安全水平持續衰退,面臨生態退化風險。

(2)BP-DEMATEL模型結果表明,黃河流域各省域均存在影響生態安全的關鍵因素,但并不趨同,生態安全水平呈上升態勢的省域關鍵因素分散在壓力指標層外,生態壓力對該區域生態安全影響較小;呈波動態勢的省域關鍵因素集中于影響指標層,人類活動對生態環境造成的影響使得該區域生態安全陷入波動;呈衰退態勢的省域(寧夏)關鍵因素分布在壓力指標層,生態壓力帶來的沖擊使得該區域生態安全水平不斷下降。

3.2 討論

(1)針對生態安全呈上升態勢的省域,應夯實生態基礎,以關鍵因素為抓手,謀求進一步發展。山東省應擴大向民資開放領域,增加就業,同時打造合理分配機制,提升人均可支配收入,此外革新工業廢物處理技術,減少工業污染。四川省應對工業污染實施嚴格管控,同時發揮生態核心區帶動作用,推動周邊地區(青海、甘肅省等)生態向好發展。河南省應保持現有的空氣污染管理機制,在財政允許的范圍內加大對生態文明建設的投入。內蒙古自治區應嚴格實施耕地管制,防止耕地不合理占用,同時加強對空氣治理的精細化程度,保障空氣質量。甘肅省應合理吸收周邊省域的資源輻射,進一步推動城市綠化建設。

(2)針對生態安全呈波動態勢的省域,應集聚資源發展生態文明建設,打破僵局。山西省應進行生態修復,恢復被工業破壞的耕地,同時加快產業轉型,減少工業污染。陜西省建立健全空氣災害預警、防控機制,著力于提升空氣質量。青海省應減緩第三產業發展速度,注重提升基礎建設。

(3)針對生態安全呈衰退態勢的省域,應回溯自身,梳理關鍵因素相關產業的發展脈絡,及時采取管控措施,止住下降頹勢。寧夏回族自治區應充分考慮用水需求,制定合理的用水定額,同時加強對工業廢水的管控,建立合理利用水資源的節水型社會。

綜上所述,本文將熵權-TOPSIS模型和BPDEMATEL模型相結合,構造“現狀評價—因素分析”的研究模式,豐富了現有的生態安全研究框架,且研究結果貼合黃河流域實際狀況,對黃河流域高質量發展具有一定推動作用。但限于篇幅與數據可得性等因素存在以下不足:一是研究尺度過大,未從微觀角度(市域或縣域)補充黃河流域生態安全相關研究;二是未能進一步探討黃河流域空間關聯特征與演繹規律(上、中、下游),未來有待進一步探析。