淮河流域工业生态安全时空演变评价——以安徽段为例_何刚.pdf

文章编号:1009-6094(2023)04-1327-09淮河流域工业生态安全时空演变评价 以安徽段为例*何刚，谷雅娴，鲍珂宇(安徽理工大学经济与管理学院，安徽淮南 232001)摘要:为促进淮河流域工业生态可持续发展，探究流域产业转型与生态治理协调路径。基于驱动力 压力 状态 影响 响应 管理(DPSIM)模型，运用熵权 正态云模型和探索性空间数据分析法研究淮河流域工业生态安全内在机理及时空演变特征，并用灰色预测法预测研究区未来工业生态安全状况。结果表明:1)20132020 年淮河流域安徽段工业生态安全等级整体明显提升，2013 年工业生态安全等级处于、等级城市占总数比例为 44.4%，2020 年有 8 个城市达到级及以上生态安全等级。2)淮河流域安徽段工业生态发展南部优于北部，省会合肥的发展远超其余 8 市，淮北和亳州增速比较缓慢亟须提升。3)未来 7 年整体呈现向好趋势，各市发展水平有较大的差距。总之，研究区工业生态安全有较大的提升空间，但改善压力较大，且区域间差距值得关注。关键词:环境学;工业生态系统;云模型;空间格局;灰色预测中图分类号:X22文献标志码:ADOI:10.13637/j issn 1009-6094.2022.0531*收稿日期:2022 03 28作者简介:何刚，研究员，从事区域生态安全评价的研究，。基金项目:安 徽 省 哲 学 社 会 科 学 规 划 项 目(AHSKY2019D026);安徽省高校人文社会科学研究项目(SK2021A0543)0引言当下工业迅速发展，资源枯竭与生态危机问题对生态安全造成了巨大威胁。联合国工业发展组织较早提出以生态安全可持续为前提的工业发展模式，世界环境与发展委员会也指出生态保护是工业发展的核心要求。作为生态安全领域的重要组成部分，工业生态安全与生态安全的内涵一致，两者均以生态可持续发展为目标。工业生态安全可概括为:在一定范围内，以生态安全为基础，工业生态系统满足自身结构合理运行及实现人类可持续发展1 2。1989 年 Frosch 等3 首次提到了工业生态系统概念，提出一种影响工业一体化和生态安全循环的综合系统。国外学者偏向工业生态安全概念辨析和相应威胁的对策研究。Graedel4 指出工业生态安全是一种支撑工业生态系统可持续发展的状态，Maltby 等5 以区域工业排放污染物进行实证研究并制定对应的生态保护方案。工业生态安全在我国研究起步较晚，目前仍然未受到足够的重视。工业生态安全现有的研究方法有综合指数法6、生态足迹法7、障碍度模型8、BP 神经网络法9 等，研究对象包括城市、省份、湖、煤矿等，缺乏对流域发展的系统分析。2012 年，杨俊等10 最先建立 DPSIM 模型，该模型在驱动力 压力 状态 影响 响应(DPSI)模型中融入了管理(M)子系统，强调政府在系统中发挥的管理作用，主要体现在政策规划及资金投入。目前工业生态安全领域的研究较为匮乏，且现有研究较少从时空维度关注定性与定量数据间的动态转换。基于此，本文从细化研究对象角度，剖析流域工业生态安全内在机理，采用 DPSIM 模型将工业生态安全融入流域水生态发展，引入正态云模型和空间自相关对淮河流域安徽段的工业生态安全现状进行时空测度，并运用灰色模型(GM)预测淮河流域未来工业生态安全状况，旨在为淮河流域的可持续发展提供一些思路。1研究区及指标体系1.1研究区概况安徽段地处淮河流域中游，资源丰富、人口密集，面积约 6.69 万 km2，在淮河流域总面积中占比超过1/3。2020 年安徽段9 市第二产业占 GDP 比重均值为 38.78%，其中单位工业增加值工业废水排放为 128.74 t/万元。流域内工业以煤电工业为主，并建有多个国内大型能源矿产基地以及制造工业基地。作为我国重点治理的流域，淮河流域工业发展为流域内生态建设和社会经济发展提供了有力的支撑。但随着工业化、城镇化快速发展，高消耗、高排放的工业模式将在很大程度上造成生态环境失衡，也制约着流域内社会经济可持续发展。1.2数据来源及指标体系构建1.2.1数据来源本文研究对象为淮河流域安徽段，数据主要来源于 20142021 年安徽统计年鉴 中国统计年鉴 及市级面板数据，部分指标依据上述数据通过计算得出。1.2.2指标体系构建为准确反映子系统间相互作用及各因素间交互关系，本文通过 DPSIM 模型构建工业生态安全评7231第 23 卷第 4 期2023 年 4 月安全 与 环 境 学 报Journal of Safety and EnvironmentVol 23No 4Apr，2023价指标体系，该模型是对 DPSI 模型的改进，融入政府对工业生态的管理及调控，是研究因果关系的组织模型，见图 1。结合淮河流域安徽段实际情况，基于科学性、针对性原则，选取 18 个指标，旨在揭示工业发展与产业调整与人类社会经济活动间的相互作用，对生态环境产生一定影响11。城镇化发展、工业投入以及产业经济状况作为驱动因素为工业生态表 1淮河流域安徽段工业生态安全指标体系Table 1Industrial ecological security index system in the Anhui section of the Huaihe iver basin目标层系统层指标层单位指标属性指标权重淮河流域安徽段工业生态安全综合评价驱动力(D)压力(P)状态(S)影响(I)响应()管理(M)人口城镇化率 H1%负0.021工业企业 D 经费内部支出 H2108元正0.197第二产业占 GDP 比重 H3%负0.015单位 GDP 能耗 H4t 标准煤/104元负0.025城市工业用电量 H5108kwh负0.016城市人口密度 H6104人/km2负0.003工业取水总量 H7108m3负0.016工业增加值年增长率 H8%负0.009单位工业产值工业用水量 H9m3/104元负0.004单位工业产值工业废水排放 H10t/104元负0.005人均公园绿地面积 H11m2正0.026空气质量达二级比例 H12%正0.081人均水资源量 H13102m3/人正0.110城市污水集中处理率 H14%正0.008工业用水重复利用率 H15%正0.121生态环境补水 H16108m3正0.090工业企业来自政府资金 H17108元正0.233建成区绿化覆盖率 H18%正0.020发展提供一系列的机遇和挑战，对产业布局发展的形成有一定的影响，并与工业能耗、用电量、用水量等资源的消耗密切相关。与此同时，城市人口密度的不断增大不利于流域内各项资源供需平衡，是导致生态环境破坏的重要因素。工业增加值年增长率反映区域工业化发展速度，而单位工业产值所消耗的水资源与产生的工业废水排放表明工业发展相应经济效益的流域水生态现状。生态环境状况会直接影响人均绿地面积、人均水资源、空气质量等指标，可反映生态环境的优劣程度。流域内水资源的治理和利用，一方面与水质状况有关，另一方面与水资源可使用量相关。选取政府对工业企业投入、生态规划等政策指标构建管理系统对城市产业生态发展进行规划，表明政府对生态环境治理做出调整，以实现工业生态的可持续发展。本文建立了淮河流域工业生态安全评价体系，见表 1。2研究方法2.1工业生态安全综合指数采用极值法作无量纲处理。为使数据处理有实图 1淮河流域工业生态 DPSIM 框架模型Fig 1DPSIM framework model of industrial ecologyin the Huaihe iver basin8231Vol 23No4安全 与 环 境 学 报第 23 卷第 4 期际意义，将标准化后的数值均增加 0.001。选取熵权法来确定权重，该方法运用数学模型确定指标权重。根据上述标准化后的数据结合指标权重，运用综合加权法计算。2.2正态云模型分析2.2.1云模型原理介绍李德毅等12 通过研究随机变量的模糊集合提出云模型，实现定性与定量数据间的动态转换。正态云模型具有较高普适性，通过期望(Ex)、熵(En)、超熵(He)表示云语言值定量特征。运用该模型可减少工业生态安全评价中不确定性，原理如下13。设定 G=x1，x2，x3，xn 为评价因素集合的论域，T 为论域 G 上的定性描述集合，论域 G 中的元素 x 符合 x N(Ex，E2n)，首先生成正态随机数 En=norm(En，He2)，再生成正态随机数 xi=norm(Ex，E2n)，对 T 的隶属函数(x)根据式(1)进行计算。T(x)=exp(xi Ex)22E2n(1)式中xi为正态随机数，Ex为期望，E2n为方差。则称xi在论域 G 上满足正态云分布，xi，T(x)为其中生成的云滴。2.2.2云模型评价步骤1)建立淮河流域工业生态安全评价指标集 U=u1，u2，u3，un，确定评价等级标准 V=v1，v2，v3，vn。2)构建模糊矩阵 Q，确定评价指标集 U 在评价等级 V 的隶属度，依据采用的指标 i 结合评价等级 j的上边界值 C1ij下边界值 C2ij，运用正态云模型实现因素与等级间的转换，见式(2)。Ex，ij=Cij1+Cij22exp(C1ij C2ij)28(En，ij)2En，ij=Cij1 Cij2/2.355=0.5(2)式中因素 i 与对应等级 j 的定性概念用云模型 3个特征数字表示。由于上下边界值是不同等级的临界值，应隶属于 2 种级别，则隶属度相等，超熵 He指熵的离散程度，展示云的厚薄，本文依据一般规律选取超熵 He为 0.0114。3)根据式(1)分别计算单因子对应不同等级的隶属度，得到因素 i 对应等级 j 的隶属度 mij，构建隶属度矩阵 M=(mij)nm。采用上文得到的权重矩阵 W=(w1，w2，w3，wn)，经模糊转换得模糊集合 H=MW=(h1，h2，h3，hn)，其中，hi=ni=1wimij，依据隶属度最大原则确定评价结果及对应等级。2.3空间探索性数据分析(ESDA)ESDA 是一种衡量区域空间依赖性和异质性的数据分析方法，用来处理观测值的非独立性，判断研究区域是否存在空间相互作用，主要包括全局自相关和局部自相关15。本文使用全局自相关评判淮河流域生态安全整体的属性关联度。I=nni=1nj=1wij(xi x)(xj x)ni=1nj=1wijni=1(xi x)2(3)式中n 代表城市个数，wij代表空间权重，xi、xj分别为城市 i 与城市 j 的观测值，x 为均值，I 为莫兰指数。2.4灰色模型 GM(1，1)预测灰色预测模型通过因素间变化的相异度，建立微分方程以预测未来趋势，常用的是 GM(1，1)灰色预测，计算步骤如下16。1)设原始序列 X0=x0(1)，x0(2)，x0(N)有 N 个观测值，累加生成新序列 X1=x1(1)，x1(2)，x1(N)，相应的微分方程见式(4)。dX1dt+X1=(4)2)求解微分方程，得到预测模型。X1(t+1)=x0(1)et+(5)式中t 为时间，为发展系数，为灰作用量，e 为自然对数，为估计符号。3结果与分析3.1淮河流域安徽段正态云模型分析依据淮河流域安徽段实际情况，确定各指标的正态云等级标准，将淮河流域安徽段工业生态安全划分为5 个等级，危险(级)、预警(级)、中等(级)、较安全(级)和安全(级)，见表2。计算得到淮河流域安徽段工业生态安全相应等级对应的正态云隶属度，见表3。根据表3 各指标等级的云隶属度，运用 MATLAB软件可得各指标的正态云图。限于篇幅，本文以其中2个指标的正态云图为例，见图2 和3。选择3 a 淮河流域安徽段各指标数据，根据上述云模型步骤，代入正向云发生器，确定各等级对应云确定度，与表1 权重向量进行模糊转换，评价结果见表4。92312023 年 4 月何刚，等:淮河流域工业生态安全时空演变评价 以安徽段为例Apr，2023表 2淮河流域安徽段工业生态安全评价等级判断Table 2Judgment of industrial ecological saf