文章信息
- 高升, 曹广喜, 洪滔, 赵林, 徐敏.
- GAO Sheng, CAO Guangxi, HONG Tao, ZHAO Lin, XU Min.
- 海岛城市化过程中的生态安全动态评价与驱动力分析——以平潭岛为例
- Dynamic evaluation of ecological security and its driving factors in the process of urbanization of islands: a case study of Pingtan Island
- 生态学报. 2018, 38(7): 2503-2511
- Acta Ecologica Sinica. 2018, 38(7): 2503-2511
- http://dx.doi.org/10.5846/stxb201704250746
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文章历史
- 收稿日期: 2017-04-25
- 网络出版日期: 2018-01-04
2. 南京信息工程大学, 财务处, 南京 210044;
3. 福建农林大学, 林学院, 福州 350002
2. Finance Office, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China;
3. College of Forestry, Fujian Agriculture and Forestry University, Fuzhou 350002, China
生态安全评价是基于生态安全影响因子与社会经济的持续发展之间的相互关系, 用一系列安全评价指标对生态安全的程度予以度量的一种方法, 是国内外学者研究的热点[1], 但是对于海岛快速城市化背景下的生态安全动态变化研究相对较少。如何准确获取岛屿的生态安全状态, 及时的采取有效措施维护良好生态状况, 实现海岛的快速城市化进程与生态环境协调持续发展成为当前海岛生态安全研究的重要方面。
海岛所处的生态环境较陆地环境更为复杂, 因此对开发建设的海岛进行生态安全评价不能直接借鉴陆地生态安全评价指标体系, 需要综合考虑海岸带及海洋影响指标因子并结合人工干预指标因子。国外学者对海岛的生态环境研究主要基于构建的海岸带生态安全评价指标体系[2]、海样工程或生态修复工程的生态安全评价指标体系[3], 海岸带生态脆弱性及生态风险评价指标体系[4]、海岸带区域生态系统服务功能指标体系[5]、生态系统健康评价指标体系[6]、海岸带区域生态承载力评价指标体系[7]等。因此, 如何客观准确的构建起海岛生态安全评价指标体系是重要前提, 如Cao等建立了一个基于压力-状态-响应评价指标体系(PSR)模型, 通过综合指数法进行生态安全的时空分析[5]。国内学者结合陆地城市生态安全评价指标体系, 分别运用多种评价方法从以下几个方面对海岛的生态环境进行了研究, 如海岛灾害生态风险评估指标体系[8]、海岛近岸海域资源环境承载能力评价指标体系[9]、海岛土地利用类型重金属的潜在生态风险评价[10]、海岛生态系统服务功能价值评价与分析[11]、海岛旅游生态安全指标体系[12]、海岸带陆地土地利用变化景观格局分析与优化[13]、海岛城市环境质量评价指标体系[14]、结合景观格局指数与生态风险指数分析景观生态风险及其演变[15]等。但是, 大部分对海洋生态环境状况的探讨仅仅停留在时空动态评估, 并没有进行相应的驱动力分析, 也没有深入分析关键影响因子, 进而也就无法有针对性的提出应对措施与管理方法。
生态安全是平潭岛可持续发展的必要条件, 随着平潭岛大规模的投资开发建设以及城市化扩张, 探讨海岛生态安全评价指标体系, 有效的开展平潭岛生态安全评价研究, 分析平潭岛生态环境与社会经济持续发展的相互影响与制约, 对调整海岛环境保护与管理机制, 保障生态环境建设, 提高平潭岛的生态水平, 促进海岛自然、经济、社会的协调可持续发展具有重要意义。
1 研究区域概况与数据来源 1.1 研究区域平潭岛为平潭县主岛, 位于25°16′—25°44′N, 119°32′—120°10′E(图 1), 南北长29km, 东西宽19km, 全岛海岸线长达408km, 面积267.13km2, 北与福州长乐国际机场仅距60km, 东面与台湾省新竹港相距仅125.936km2, 是大陆距台湾最近处, 成为大陆对台经贸和人文交往的重要窗口。地处南亚热带半湿润海洋性季节气候区域, 年平均气温19.0—19.9℃, 年平均风速6.5—8.5m/s, 年降水量900—1200mm[16], 多年平均水资源量为1.72×108m3, 其中平均地表水为1.1238×109m3。
当前平潭岛综合实验区正在快速开发建设, 为了实现建造生态宜居海岛城市的目标, 在快速城镇化背景下, 基于合理客观的评价方法以及生态安全阈值, 准确反映平潭岛的生态安全状况, 揭示平潭岛生态安全动态特征并进行驱动力分析, 找到影响平潭岛生态安全状况的主要因子, 是对各种风险下维持生态系统健康和可持续性的识别与分析, 是建立生态安全预警系统及进行环境管理的基础。
1.2 数据来源指标数据主要来源于相应评价年份的平潭县土地志、平潭岛建设规划、平潭统计年鉴、福州市统计年鉴、福建省统计年鉴、福建社会与科技统计年鉴。由于2011年平潭岛尚未进行较大规模的开发建设, 将其作为生态安全状况对比基准年份。2005—2015年平潭岛的城市化进程日益加速, 尤其是2009年设立平潭综合实验区之后, 开启了大规模的投资建设。因此, 分别选取2001年、2005—2015年共12年的自然与社会经济指标数据进行生态安全量化评价与驱动力分析, 选取的评价年份区间范围涵盖了平潭岛未进入大规模开发时期至实验区建设初期, 以此探求平潭岛快速城市化进程中生态环境的动态变化状况。
2 研究方法 2.1 构建生态安全评价指标体系框架结合研究区域自然-经济-社会的实际情况, 参考国内外关于生态安全评价指标体系构建的研究成果[17-18], 着重参照适应海岸带开发区域的生态系统评价指标体系, 如适应近岸和湿地生态系统的生态脆弱性评价指标体系、并汇总近年来海岛生态环境研究中应用频率较高的指标。依据德尔菲法反复进行专家咨询论证选取和增加部分指标, 剔除每年变化微小的指标, 最终选择了能够反映平潭岛生态安全主要特征的34个因子作为具体评价指标。
将筛选出的评价指标依据DPSIR概念模型框架构建3级平潭岛生态安全综合评价指标体系, 自上而下分别为目标层、准则层、指标层。其中将生态安全综合指数作为目标层, 并将准则层分为系统驱动力(Driving forces)、系统压力(Pressure)、系统状态(State)、系统影响(Impact)和系统响应(Responses)5个[19], 每个指标层中的评价指标均包含社会经济指标与自然环境指标。
2.2 评价指标标准化处理及权重的确定筛选出34个指标作为平潭岛生态安全评价的影响因子, 构建构成如下评价指标体系, 采用极差标准化转换法对指标矩阵进行无量纲化和数据标准化处理, 依靠熵权法计算出计算出与平潭岛生态安全状态相关的34个评价因子熵权权重(表 1)。
准则层 Criterionlayer | 指标层 Index layer | 编号 Number | 指标属性 Index attribute | 熵权权重 Entropy weight |
驱动力 Driving forces | 年台风次数 | X1 | - | 0.0107 |
年旅游人数 | X2 | + | 0.0311 | |
城镇人口增长率 | X3 | + | 0.0353 | |
GDP总量变化率 | X4 | + | 0.0215 | |
海水养殖受灾面积 | X5 | - | 0.0127 | |
农作物受灾面积 | X6 | - | 0.0141 | |
压力 Pressure | 人均住房面积 | X7 | - | 0.0346 |
农药使用量 | X8 | - | 0.0169 | |
水质综合污染指数 | X9 | - | 0.0154 | |
大气污染指数 | X10 | - | 0.0232 | |
状态 State | 第一产业产值增长率 | X11 | - | 0.0145 |
第二产业产值增长率 | X12 | + | 0.0243 | |
第三产业产值增长率 | X13 | + | 0.0207 | |
社会消费品零售总额 | X14 | + | 0.0286 | |
水产品总产量 | X15 | + | 0.0217 | |
单位耕地粮食产量 | X16 | + | 0.0315 | |
城镇登记失业率 | X17 | - | 0.0108 | |
水体质量达标率 | X18 | + | 0.0369 | |
影响 Impact | 农林牧渔业不变价发展速度 | X19 | + | 0.0212 |
土地开发面积 | X20 | + | 0.0347 | |
耕地年均损失率 | X21 | - | 0.0443 | |
人均森林面积 | X22 | + | 0.0213 | |
森林覆盖率 | X23 | + | 0.0435 | |
响应 Responses | 财政支出比率 | X24 | + | 0.0437 |
土地开发投资比率 | X25 | + | 0.0314 | |
固定资产投资比率 | X26 | + | 0.0287 | |
卫生社会保障投资比率 | X27 | + | 0.0647 | |
公共设施投资比率 | X28 | + | 0.0489 | |
交通运输投资比率 | X29 | + | 0.0514 | |
教育投资比率 | X30 | + | 0.0412 | |
实际利用外资 | X31 | + | 0.0478 | |
生活垃圾无害化处理率 | X32 | + | 0.0136 | |
年造林面积 | X33 | + | 0.0374 | |
全岛绿化率 | X34 | + | 0.0217 | |
+, 权益性指标; -, 成本性指标 |
综合指数法[20]可以将分散的信息通过模型集成, 形成关于对象综合特征的信息, 在确定各单项指标在各自对应层次的权重及其对系统总层次的总排序权重的基础上, 通过线性加权法分别计算出驱动力、压力、状态、影响和响应5个因子评价指数, 最后求综合评价指数, 生态安全综合评价指数模型如下:
式中, D、P、S、I、R分别表示驱动力、压力、状态、影响和响应5个因子指数; ESIj为第j年生态安全综合评价指数或生态安全度; Xi为指标i的标准化值; Wi为指标i的权重。生态安全度的取值在0—1之间[21], 计算的结果越接近于1, 表示该地区的生态环境质量越好, 生态越安全; 结果越接近于0, 表示该区域的生态安全水平越低, 生态越不安全。
2.4 安全阈值的确定及生态安全等级划分生态安全评价的评价标准是生态安全指标的目标值, 指标安全阀值的确定一方面可以参照已有的相关标准或直接依据现状值估算, 另一方面可以运用生态模型对评价对象进行计算, 本文参照国内外生态安全等级的分级方法[22], 借鉴已有研究生态安全度等级[23], 根据平潭岛的实际情况, 将生态安全指数值与生态安全水平等级做出如下关联, 划定生态安全水平的分级临界值, 构建适合平潭岛的生态安全度等级, 将生态系统安全综合指数划分为5级(表 2)。据此进行生态评价, 确定区域是否处于安全状态。
等级 Rating |
生态安全指数 Ecological security index |
评价 Evaluation |
状态 Status |
Ⅰ | 0.0—0.2 | 生态安全程度很低 | 恶劣 |
Ⅱ | 0.2—0.4 | 生态安全程度较低 | 预警 |
Ⅲ | 0.4—0.6 | 生态安全程度一般 | 临界 |
Ⅳ | 0.6—0.8 | 生态安全程度较高 | 良好 |
Ⅴ | 0.8—1.0 | 生态安全程度很高 | 理想 |
通过对12个年份平潭岛生态安全状况指标数据的计算, 得到DPSIR模型中5个准则层的生态安全因子值的动态变化状况(图 1)。可以发现, 驱动力因子D在12个年份中较为平稳, 从指数最小年份2005年的0.0388到最大年份2014年的0.1153, 总体虽然呈上升趋势但变化微小; 压力P因子在2001年、2005—2010年较为平稳, 2010—2012年上升变化最为明显, 其中2005年最小, 只有0.0204, 2012年最大达到0.1375;状态因子S的变化趋势同压力因子非常相似, 其中2005年最小, 只有0.0655, 同样在2010—2012年期间明显升高并在2012年达到最大值0.2275;影响因子I总体趋势较为平稳, 2010年数值最小, 2005年数值最大, 分别为0.0201、0.0722;驱动力因子R总体呈上升趋势, 2001年最小, 只有0.0215, 其中2005—2008年变化较为平稳, 而设立综合试验区进入快速开发建设之后的2009—2011年上升剧烈, 在2011年到达最高值0.0471, 后续2012—2015年虽又呈现略微下降的平稳状态, 但指数依然高于2011年之前的所有年份; 响应因子R在2009年之前动态变化较为平稳, 而2009—2012年波动变化最为明显, 从2009年的0.0571陡升到2011年的0.4128之后又降到2012年的0.1635, 后续年份又趋于稳定上升, 变化不大。
基于计算的准则层指标值进而求得12个评价年份的平潭岛生态安全总指数动态变化状况(图 2)。可以发现, 平潭岛生态安全指数总体呈上升趋势, 2001年、2005—2009年生态安全状况总体上较为平稳, 其中2005年生态安全指数最小, 只有0.2198;但2009—2011年期间剧烈上升, 2011—2013年稍微下降, 而2013—2015年又呈缓慢上升趋势, 2010年生态安全指数在0.4—0.6之间, 生态安全程度一般, 处于临界状态, 2011年的生态安全指数最高, 达到0.7612, 2011—2015年的生态安全指数均在0.6—0.8之间, 生态安全程度较高, 处于良好状态。总之, 平潭岛的生态安全状态逐渐好转, 从预警到临界再到良好, 这表明海岛的开发建设模式已较为成熟, 海岛发展速度不断提高, 正在朝着建设生态海岛城市的目标发展。
驱动力、压力、状态、影响和响应5个准则层因子指数在2009—2012年时间段都存在大幅度变化现象, 最终影响了生态安全指数的动态变化趋势。通过对比5个准则层因子与生态安全指数的动态变化趋势, 可以发现压力因子、状态因子、响应因子的动态趋势同生态安全指数极为相似, 其中响应因子是绝对关键因子, 对生态安全指数有决定性影响。
3.2 驱动力及其变化通过相关因子分析法、主成分分析法、通径分析法, 分别独立的分析了可能影响平潭岛生态安全动态变化的因子, 探讨平潭岛生态安全态势变化的驱动力。
3.2.1 生态安全度变化的相关因子分析将D、P、S、I、R与生态安全指数ESI这6个指数作为因子, 运用因子分析法[24]计算它们间的相互关系, 发现影响平潭岛生态安全总指数主要因素是状态指数, 相关系数达0.923(P<0.01), 这表明其对安全总指数的贡献较大(表 3); 其次是驱动力指数与响应指数, 影响度分别为0.897、0.875(P<0.01)。响应指数的贡献大于压力指数的贡献, 这正是平潭岛虽然经历这么高速的开发建设而生态环境状态却逐渐提升的关键。
指数 Index |
驱动力指数 Driving force index |
压力指数 Pressure index |
状态指数 State index |
影响指数 Influence index |
响应指数 Response index |
生态安全指数 Ecological security indexs |
驱动力指数 Driving force index | 1.0000 | 0.9070 | 0.9270 | -0.2640 | 0.6680 | 0.8970 |
压力指数 Pressure index | 1.0000 | 0.9720 | -0.0480 | 0.5440 | 0.8730 | |
状态指数 State index | 1.0000 | 0.0350 | 0.6260 | 0.9230 | ||
影响指数 Influence index | 1.0000 | 0.0240 | 0.0480 | |||
响应指数 Response index | 1.0000 | 0.8750 | ||||
生态安全指数 Ecological security indexs |
1.0000 |
在生态安全评价指标体系中, 某一指标值的变异程度越大, 表明其提供的信息量越多[25], 在生态安全评价中所起的作用越大, 其权重值也应越大。选取熵权权重大于或接近0.04的8个指标作为主要分析指标进行主成分分析, 所选取的8个变量中有KMO为69.5%以上的系数绝对值大于0.3, 故认为可以进行主成分分析。将标准化矩阵导入SPSS 19.0软件中进行主成分分析, 得出前两个累计方差贡献率达到92.188%, 初始方差贡献率分别为78.994%、13.194%(表 4), 说明这两个变量基本涵盖了变量信息, 可以作为衡量平潭岛生态安全状况的主成分。从主成分载荷矩阵发现, 交通运输投资比率、森林覆盖率、卫生社会保障投资比率、教育投资比率、实际利用外资额与第一个主成分相关程度较高; 耕地年均损失率在第二主成分上的载荷为0.9930, 即相关程度较高。
主成分评价因子 Principal component evaluation factor |
编号 Number |
准则层 Criterion layer |
熵权权重 Entropy weight |
方差贡献率/% Variance contribution |
累积贡献率/% Cumulative contribution |
主成分载荷 Principal component loading |
|
1 | 2 | ||||||
卫生社会保障投资比率 Health and social security investment ratio |
1 | 响应 | 0.0647 | 78.9940 | 78.9940 | 0.9690 | 0.0090 |
交通运输投资比率 Transportation investment ratio |
2 | 响应 | 0.0514 | 13.1940 | 92.1880 | 0.9910 | -0.0240 |
公共设施投资比率 Public facility investment ratio |
3 | 响应 | 0.0489 | 5.3840 | 97.5720 | 0.9330 | 0.0700 |
实际利用外资额 Actual amount of foreign capital utilized |
4 | 响应 | 0.0478 | 2.0920 | 99.6640 | 0.9510 | 0.2060 |
耕地年均损失率 Annual average loss rate of cultivated land |
5 | 影响 | 0.0443 | 0.2280 | 99.8930 | -0.0910 | 0.9930 |
财政支出比率 Fiscal expenditure ratio |
6 | 响应 | 0.0437 | 0.0710 | 99.9640 | 0.8450 | -0.1370 |
森林覆盖率 Forest coverage ratio |
7 | 影响 | 0.0435 | 0.0250 | 99.9880 | 0.9860 | -0.0010 |
教育投资比率 Education investment ratio |
8 | 响应 | 0.0412 | 0.0120 | 100.0000 | 0.9640 | -0.0410 |
将得到的特征向量与标准化后数据相乘得到各主成分得分, 以主成分对应的特征值占所提取主成分总特征值之和的比例作为权重, 最终得到个年份综合主成分大小(图 3)。发现2011年的主成分1得分最高, 达到0.9123, 2015年次之, 达到0.8231, 而2001年与2005年的主成分1得分最小, 分别为-2.2117与-1.7325;2001年的主成分2得分最高, 达到0.8721, 2011年次之, 达到0.6154, 而2010年与2009年的主成分2得分最小, 分别为-1.2496与-0.4218。将主成分综合得分大小排序可以发现2011年的主成分综合得分最高, 达到1.5277;2015年的主成分综合得分次之, 达到1.1974。表明在平潭岛在快速城市化开发建设过程中, 两个主成分在2011年与2015年对平潭岛生态安全状态的影响作用最明显。
3.2.3 生态安全变化的通径分析由于在主成分分析中的8个主要影响因子均出现在2个主成分中, 所以用这8个指标表征平潭岛生态安全态势变化, 按照通径分析原理[26], 对因变量Y进行正态性检验后, Shapiro-Wilk统计量0.825, 显着水平Sig.=0.0712>0.05, 所以因变量v服从正态分布, 即Y是可以进行回归分析的正态变量。进行方差分析得到F=77.315, SigF<0.001, 模型通过F检验, 可以认为在0.005的显着性水平下作通径分析有意义, 结果见表 5。
影响因子 Influence factor |
编号 Number |
与生态安全状况的相关系数 Correlation coefficient with ecological security |
直接通径系数 Direct path index |
间接通径系数 Indirect path index |
卫生社会保障投资比率 Health and social security investment ratio |
1 | 0.8977 | 0.0862 | 0.8115 |
交通运输投资比率 Transportation investment ratio |
2 | 0.8953 | 0.0921 | 0.8032 |
公共设施投资比率 Public facility investment ratio |
3 | 0.8594 | 0.0762 | 0.7832 |
实际利用外资额 Actual amount of foreign capital utilized |
4 | 0.4738 | 0.0326 | 0.4412 |
耕地年均损失率 Annual average loss rate of cultivated land |
5 | -0.5589 | -0.7022 | 0.1433 |
财政支出比率 Fiscal expenditure ratio |
6 | 0.3765 | 0.0652 | 0.3113 |
森林覆盖率 Forest coverage ratio |
7 | -0.4349 | -0.5478 | 0.1129 |
教育投资比率 Education investment ratio |
8 | 0.3599 | 0.0284 | 0.3315 |
通过计算发现响应指标因子是影响平潭岛生态安全态势变化的关键, 交通运输投资比率、卫生社会保障投资比率、公共设施投资比率对平潭岛生态安全状况的直接影响较大, 直接通径系统分别达到0.0921、0.0862、0.0762;同时卫生社会保障投资比率、交通运输投资比率、公共设施投资比率对平潭岛生态安全状况的间接影响较大, 间接通径系数分别为0.8115、0.8032、0.7832。而耕地年均损失率与森林覆盖率两个影响因子对平潭岛生态安全状况的直接影响较大, 直接通径系数为-0.7022、-0.5478。
4 结论与讨论首先, 平潭岛生态安全评价指标体系准则层中的驱动力因子、影响因子在评价年份中动态变化较为平稳; 压力因子、状态因子动态变化趋势较为相似, 2001、2005—2010年期间较为平稳, 在2010—2012年期间明显升高并同时在2012年达到最大值, 分别为0.1375与0.2275;响应因子在2009年设立综合试验区之前动态变化较为平稳, 但是2009—2012年波动最为明显, 从2009年的0.0571陡升到2011年的0.4128。
其次, 平潭岛生态安全指数总体呈上升趋势, 从预警到临界再到良好。响应因子、压力因子、状态因子的动态趋势同生态安全指数极为相似, 对生态安全指数产出重大影响, 其中响应因子是绝对关键因子, 对生态安全指数有决定性影响。2001年、2005—2009年生态安全状况总体上较为平稳, 而设立综合实验区以来的2009—2011年期间生态安全指数上升幅度最为明显, 这是因为当时国家批准建立平潭岛综合实验区, 平潭岛开始了大规模的开发建设, 随着海岛的开发建设, 压力因子的趋势也有所提高, 大量的资金不断投入到海岛建设的各个领域起到关键作用, 致使响应因子指标大幅度升高, 抵消压力因子带来的影响, 于此同时状态因子也逐渐走高, 说明平潭岛的生态安全状况不断优化; 影响因子趋势平稳表明, 虽然平潭岛进入快速发展建设的高峰时期, 但是海岛的开发建设并没有对其生态造成太大影响; 最后也是对海岛生态起到关键影响的响应因子, 从其趋势上, 可以发现海岛开发之前较为平稳, 但是进入高速开发之后, 响应的趋势大幅提高, 这表明国家在加快海岛开发建设的同时, 也促进了平潭岛社会经济的高速发展, 生态环境领域的巨大投入, 这也是驱动力不断降低, 生态状态较稳定且不断提升的主要原因。2010年生态安全指数在0.4—0.6之间, 生态安全程度一般, 处于临界状态。尤其是从2011年开始, 生态安全指数达到0.7612, 平潭岛的生态安全状况由临界进入了良好, 后续2012—2015年虽又呈现略微下降的平稳状态。
再次, 相关因子分析再次发现, 响应指数的贡献大于压力指数的贡献, 这正是平潭岛虽然经历这么高速的开发建设而生态环境状态却逐渐提升的关键。主成分分析发现2011年与2015年的主成分1得分最高, 分别为0.9123与0.8231, 2001年与2011年的主成分2得分最高, 分别为0.8721, 与0.6154;2001年与2005年的主成分1得分最小, 分别为-2.2117与-1.7325;2010年与2009年的主成分2得分最小, 分别为-1.2496与-0.4218。其中2011年与2015年的主成分综合得分最高, 分别为1.5277与1.1974, 表明在平潭岛快速城市化过程中, 两个主成分在2011年与2015年对平潭岛生态安全状态的影响作用最明显。通径分析发现响应指标因子是影响平潭岛生态安全态势变化的关键, 交通运输投资比率、卫生社会保障投资比率、公共设施投资比率对平潭岛生态安全状况的直接影响较大, 分别为0.0921、0.0862、0.0762;同时卫生社会保障投资比率、交通运输投资比率、公共设施投资比率对平潭岛生态安全状况的间接影响较大, 分别为0.8115、0.8032、0.7832。随着海岛开发建设, 带动了社会经济的快速发展, 政府部门针对不断增长的压力, 大力作出响应投入, 响应大于压力是平潭岛生态状况不断优化的关键因素。
最后, 为了保障海岛型城市的生态安全, 今后必须建立一套完整的预警及应对系统, 实时准确的掌握海岛快速城市化过程中的生态安全状况, 及时评估分析生态安全状况动态变化的主要驱动因子, 避免海岛快速城镇化建设带来的一系列生态环境问题, 为平潭岛中后期进入快速开发发展阶段的生态布局提供重要参考。
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