《生态规划》讲稿四.doc

第四章 生态评价及其方法第一节 生态评价及其内容一、生态评价的概念及其意义 二、生态评价的内容三、生态评价的程序四、生态评价的分类第二节 生态评价的指标体系 一、生态评价指标体系的原则与要求 二、生态评价的指标体系第三节 生态评价的方法一、因子综合法二、模糊评价法生态评价的概念及其意义1、 生态评价的概念2、 生态评价的意义生态评价的概念生态评价是应用复合生态系统的观点，以及生态学、环境科学、系统科学等学科的理论和技术方法，对评价对象的组成、结构、生态功能与主要生态过程、生态环境的敏感性与稳定性、系统发展演化趋势等进行综合评价分析，以认识系统发展的潜力与制约因素，评价不同的政策和措施可能产生的结果。生态评价的意义进行生态评价是协调复合生态系统发展与环境保护关系的需要，也是制定生态规划的基础。 生态评价始终贯穿于整个生态规划过程中，它既要对历史和现状进行评价，找出差异原因，也要对规划结果评价，预测未来，进行对比。综合分析方案的目标、效益，选择适宜、可行的方案。其意义主要表现在如下两方面。 (1)生态评价为生态规划方案的制定提供重要依据。在开展各类生态规划过程中，首先必须进行生态评价这一基础性工作。 (2)通过生态评价，有助于从生态系统的角度，全面认识社会、经济、环境之间的相互关系及其发展变化规律，为科学合理开发资源、协调系统结构与功能提供依据。生态评价的内容 生态评价包括评价和预测两个过程，互为基础，有以下四个方面的内容。(1)系统辨识 (2)行为模拟(3)趋势性预测(4)对策性预测系统辨识通过建立指标体系进行评价、辨识，目的是找出目标系统的差异，为决策者提供利用机会、避免风险、调整结构、改善功能的较为直观的决策依据。行为模拟 利用数学模型进行模拟，根据模拟的结果评判所采取措施的好坏，以及对外部干扰反应的强弱，常用系统动力学模型、灵敏度模型等进行。 考虑到复合系统生态单元是无限的，规划中只需研究那些与关键组分及目标问题直接相关的部分。例如城市生态系统中可考虑土地利用与住房问题、资金流动、城市化过程、旧城改造、绿地系统等进行模拟评价。趋势性预测 对系统有关的单因子发展趋势进行预测，如人口增长、粮食生产、工业产值等，可采用多种模型。例如趋势外推法、投入产出法、回归预测法、类推灰色预测法等。对策性预测 人为控制某些因素，分析其改变对系统状态变化趋势的影响。它属于强迫性的，用于检验分析对策可能带来的结果。生态评价的程序生态评价的分类生态评价指标体系的原则与要求 生态评价所面对的是一个十分复杂的多属性、多标准和多层次的综合大系统，其指标体系的建立属于多属性评判问题。必须建立多目标的评价体系，而且评价体系要在系统中具有评价、预测和控制的功能。指标体系的基本要求应满足以下几个方面。 (1)相对完备性，评价指标体系能在生产、生活、社会进步与环境保护方面反映大系统整体性。 (2)反映系统时、空变化特征，同时各指标应具有一定程度的独立性和稳定性。 (3)反映系统层次性，根据评价的需要和详尽程度对指标进行分层分级，满足系统预测、结构、功能分析要求。 (4)在计量范围、统计口径、含义解释、计算方法上协调一致。 (5)合理性，即可测、可操作、可比较、可推广，在较长时间和较大范围内都能适用。生态评价的指标体系 生态评价的指标体系可按评价对象及评价目的来确定，一般应分社会指标、经济指标、生态环境指标几个大方面，每个方面再包含若干分指标。1、 生态市水平评价指标2、 生态区水平评价指标生态市水平评价指标下面以国家环保总局2003年颁布的生态市建设指标(试行)为例做介绍。生态区水平评价指标生态区水平评价指标是以优美整洁的生态环境、先进文明的生态社会、协调循环的经济产业和便捷舒适的人类生活为基础和主要内容制定的。因子综合法因子综合法首先是给出各个参评因子的具体指标值，在按照各因子（或因子组）的相对重要性赋予不同的权重，求出总的综合指数值，最后按评价标准划分不同的评价等级，其计算公式为： 式中 Icp综合指数值；n参评因子的类数； wj某类因子的权重； Lpij某类因子（指标）的具体值。 k评价因子数量； wi单因子权重； Di参数与标准值比。根据计算结果，参照评价标准，即可得到评价结果。此指标以环境污染为例，各因子取值越小越好。上述的综合指数值计算公式采用的是加权加和法，这种方法具有补偿性，个别因子的指标下降会因其它因子的指标上升而使总和不变，故该法一般适用于同类型指标评价。因为如果是进行综合评价或考虑最小限制因子的作用，所有指标中任何一项较低，总评价结果都不可能高，故可采用连乘法来计算。式中 Ibi某类型指标评价值；相对于Icb的权重。模糊评价法模糊评价是对模糊现象(可能性、不确定性)的系统评判。如某地区环境质量好，好到何种程度，可用01表示，比如0.8比0.6 更好，这种对环境质量作出“好”的评价的可能性大小或可能程度即隶属度，是模糊数学中的一个重要概念。模糊评价一般包括两个集合：指标因子集U=U1（社会因子），U2（经济因子），U3（环境因子）评语集V=V1（社会因子评语），V2（经济因子评语），V3（环境因子评语），其中：V1，V2，V3=v1（很好），v2（较好），v3（较差）, v4（很差）因子权重集A=A1（社会因子权重），A2（经济因子权重），A3（环境因子权重），其中： A1=（a11,a12,a13,a1n）A2=（a21,a22,a23,a2n）A3=（a31,a32,a33,a3n）模糊关系矩阵（也称为评价矩阵）R=R1（社会因子模糊关系矩阵），R2（经济因子模糊关系矩阵），R3（环境因子模糊关系矩阵），其中： 式中 r 指标因子U所得到的m种不同评语的概率数。评价结果： B=AR=举一个简单的例子。假定在评定一个城市生态环境质量时仅考虑三个要素：绿化(U1)、环境质量(U2)和居住条件(U3)，这样就构成了指标因子集： U=U1，U2，U3评语分为：很差(V1)、较差(V2)、一般(V3)和好(V4)，这样就构成了评语集： V=V1，V2，V3，V4)单就绿化来考虑，经过调查(专家打分)，有20的人认为很差，70的人认为较差，10的人认为一般，无人认为好，故可得到的第一个评判因素绿化(U1)的模糊关系矩阵：R1j=(0.2，0.7，0.1，0)同理考虑城市的环境质量(U2)和居住条件(U3)时，相应地得到模糊关系矩阵R2j和R3j：R2j=(0，0.4，0.5，0.1)R3j=(0.2，0.3，0.4，0.1)故可得到评价矩阵：R= 然后调查或利用其他手段，分配居民对绿化、环境质量、居住条件的重视程度（即评语集中各因子的加权系数），假设：A=（0.2，0.5，0.3）计算评价结果：B=AR=（0.2，0.5，0.3）=（0.1，0.43，0.39，0.08）可见该城市的生态环境质量介于