基于变权理论的土地生态安全预警研究

基于变权理论的土地生态安全预警研究

1惩罚型变权有利于完善土地生态安全预警动态性的要求随着人类活动的加剧和土地资源的不合理使用，大部分土地生态系统面临着来自人类的严重威胁和破坏。这些外来的环境破坏不仅影响和制约着人类的生活、健康和社会可持续发展。面对严峻的现实,很多学者开始探讨土地资源的生态安全问题,并从对土地生态安全的状态评价逐渐过渡到对其演化状况的预测和预警。但目前的土地生态安全研究大多采用静态的常权评价,不能反映土地生态安全预警在及时灵敏的发现警情并及早提出预告和报警方面的动态性要求。而且,土地生态系统不是处于一种静止不变的状态,而是一个动态开放的复杂系统,准确判断土地生态系统所处的状态是否安全并对其进行预警对于协调土地利用与生态环境建设就显得十分重要。惩罚型变权则有助于解决常权难以体现土地生态安全预警动态性要求的缺陷,提高决策者对已有和即将出现警情的重视程度。因此,本文将惩罚性变权引入土地生态安全预警研究并将其与常权评价的结果进行比较,以期为进一步判断土地生态安全警情严重程度和规避土地生态风险提供参考。2变权的sx设X=(x1,x2,…,xm)为因素状态向量,W=(w1,…,wm)为因素常权向量,就是常用的加权平均模型。在此模型中,无论状态向量如何变化,常权向量总是固定不变,即W以“不变”应X的“万变”,这在一些实际问题中会出现不合理现象。为了解决这类问题,汪培庄教授首先提出了变权思想。李洪兴教授又基于因素空间理论对变权原理进行了深入而又本质性的讨论,给出了变权向量和状态变权向量的公理化定义,讨论了状态变权向量与均衡函数之间关系以及它们的构成方法,并得出如下结论:(1)变权向量W(X)=(w1(X),w2(X),…,wm(X))可表示为因素常权向量W和状态变权向量S(X)的归一化的Hadamard乘积;(2)状态变权向量S(X)是均衡函数的梯度向量。定义1称W0=(w1,…,wm)为常权向量,满足归一性:。定义2所谓一组变权是指m个映射W:m→(0,1]m,X(x1,x2,…,xm)→W(X),称W(X)=(w1(X),w2(X),…,wm(X))为变权向量,如果满足条件:(W1)归一性:;(W2)连续性:wj(x1,x2,…,xm)(j=1,…,m)关于每个变元连续xj(j=1,…,m)连续;(W3)惩罚型:wj(x1,x2,…,xm)关于变元xj单调下降;(W3′)激励型:wj(x1,x2,…,xm)关于变元xj单调递增。若W(X)满足(W1)、(W2)、(W3)条件,则称W(X)为惩罚型变权向量;若W(X)满足(W1)、(W2)、(W3′)条件,则称W(X)为激励型变权向量。定义3给定映射S:m→(0,1]m,X(x1,x2,…,xm)→S(X),称向量S(X)=(S1(X),S2(X),…,Sm(X))为一个m维状态变权向量,如果满足条件:(S2)Sj(x1,x2,…,xm)对每个变元xj(j=1,…,m)连续;(S3)对任何常权向量W0=(w1,w1,…,wm),下式满足定义2中的(W1)、(W2)、(W3)条件,则称S(X)为惩罚型状态变权向量。若将条件(S1)换为(S1′):xi≥xj→Si(X)≥Sj(X),且对任何常权向量W0,满足定义2中的(W1)、(W2)、(W3′)条件,则称S(X)为激励型状态变权向量。不难看出,变权原理的中心思想在于使因素的权重根据因素状态值的变化而变化,这样因素的权重就能更好地体现相应因素在决策中的作用。惩罚型变权使相应因素的权重随着因素状态值的减小而增大,惩罚低水平单因素的减少;激励型变权使相应因素的权重则随着因素状态值的增大而增大。因此,也就很容易理解利用变权原理的关键就在于构造出合适的状态变权向量或均衡函数,从而相当于确定了因素之间权重的变化规律。相应地,有许多文献研究了状态变权向量与均衡函数的性质及构造方法,文献还通过引入离散度和调节度以及调权水平等概念,对状态变权向量调节权重的能力给出了一些度量方法和选择依据,变权理论至此也有了更强的可操作性并更趋完善。3地生态安全预警综合评价模型的建立由于土地生态系统具有自我恢复能力,所以如果人类各种土地利用活动在土地生态系统自我恢复能力的“阈值”容许范围内就可以自我修复而不会对土地生态安全产生影响,但如果土地生态安全的威胁累积到一定程度并超过其自身修复的“阈值”,那么它就会成为土地生态安全存在和发展能力的限制因素,并可能造成不可逆转的后果。因此,土地生态安全预警就不得不突出问题的严重程度,而惩罚型变权正好可以使指标权重随危险因素与其“阈值”差距的大小变动,有利于更好的查找和排除这些危险隐患。基于惩罚型变权的土地生态安全警情评价基本思路是:首先,制定反映研究区域特点的土地生态安全预警指标体系和指标警限;其次,通过一定预测方法预测预警指标未来值,为系统未来预警进行数据准备;再次,确定各因子的“基础权”,并通过制定一定的惩罚规则,对低于某一惩罚水平因子的权重进行调整,从而制定出相应时期各因子的“变权”;最后,将各评价指标通过一定的数学模型“合成”为一个整体的综合评价值。土地生态安全警情评价选用的“基础权”评价模型如下:基于惩罚型变权的土地生态安全警情评价模型可以做如下调整:式中I为综合评价分值,为预警指标标准化后的向量,wj为基础权向量,为变权向量为惩罚型局部状态变权向量。状态变权向量是根据土地生态安全警情评价特点以及定义2构造如下:式中β为预警指标标准化后有警与无警的临界线,一般称为否定水平(指标标准值)1)。可以看出,当0≤x*j≤β时,x*j对应的权重增大,而x*j的值小,因而加权和变小,达到对第j个因素惩罚目的;当β＜x*j≤1时,对第j个指标主观不进行惩罚。α称为惩罚因子,α取值越大,表明这些低于否定水平的因素受到的惩罚越重,其对警情评价结果的负面影响越大。借鉴文献和中可持续发展预警思想,将预警指标标准化后有警与无警之间临界线设为0.85,同时通过专家经验法确定α为0.81547。将无警区间认为是指标取值的最优区间,借鉴功效系数法原理对预警指标进行标准化。对于正向指标和负向指标,即越大越优型指标和越小越优型指标分别采用公式(5)和公式(6)进行标准化:式中x*j为标准化值;xj为指标实际值;Mj为预警指标实际值有警与无警的临界线,即否定水平(指标实际值)。为了有利于在无警区间和有警区间均可以进行安全程度大小的比较,将土地生态安全警情级别划分为五个区域,根据预警综合指数所处区间的不同分析研究区域土地生态安全的态势以及未来可能出现的问题,并以此确定政府可以采取的排警措施。具体警级、警情指数对应区间、警级含义如表1所示。4根据惩罚法改变判决，淮南市土壤生态安全警报4.1土地资源相对丰富,经济发展水平相对落后淮安地处淮河下游,气候上为北亚热带和北温带的过渡气候带,降水量较为丰富。总面积1.01万km2,境内平原广阔,河湖交错,土地肥沃,粮丰林茂。土地资源相对丰富和经济发展水平相对落后是淮安市社会经济发展过程中的两个重要特点。目前,淮安市正处在工业化、城市化进程加快时期,土地生态系统与工业发展和城市土地利用的矛盾日益突出,对土地生态安全形成重大威胁。4.2资料来源及整理结果淮安市土地生态安全预警研究基础数据是在淮安市国土局组织,淮安市统计局、淮安市环保局、淮安市农业局、淮安市林业局等相关单位协助下,收集整理所得,时间序列区间为1996年-2005年。主要数据来源包括:《淮安统计年鉴》和《淮阴统计年鉴》;《江苏统计年鉴》;国土局等职能部门(林业局、农业局、环保局等)收集的统计资料;江苏环保局分析结果;整理计算结果。2006年-2010年间土地生态安全预警各指标值通过MATLAB7.0编程语言构建三层BP神经网络模型预测得到。4.3指标体系和方法结合已有文献研究,土地生态安全是指一定时空范围内,土地生态系统能够保持其结构与功能不受威胁或少受威胁的健康、平衡的状态,它是由自然因素、社会因素和经济因素3方面组成的复合体系。土地生态安全的目标是使其各个子系统相互之间以一种互相联系和协调的状态维持系统健康、稳定的发展,实现土地资源与人类的协调发展。以土地生态安全发展的目标出发,借鉴目前已经形成的土地生态安全评价指标,并在数据收集基础上,遵循科学性、准确灵敏性、动态性、可操作性与可靠性等原则,采用层次分析方法构建了“三级叠加,逐层收敛,统一排序”的指标体系。具体评价指标体系、指标含义见表2。评价指标中:n1=实际土地生产力×100%/土地潜在生产力,其中实际土地生产力用主要作物单产,即粮食单产表示,潜在生产力采用参考文献提出的自然植被的净第一性生产力模型近似求得;n4计算公式为:生物丰度指数=0.35×林地+0.21×草地+0.28×水域湿地+0.11×耕地+0.04×建设用地+0.01×未利用地)/区域面积,具体数据采用江苏环保局分析结果;n5用采用公式计算,其中pi为第i种二级地类土地利用类型面积;e5为0.67X1+0.33X2,其中,X1为单位土地工业废水污染指数,X2为单位土地工业废气污染指数,具体参照文献计算所得;s3为市域GDP×100%/苏北区域GDP。否定水平,即警限确定的方法主要包括相对确定法和绝对确定法。相对确定法是根据区域性、时间性、指标数据本身的分布情况,采取一系列的数学处理方法来确定警限,包括系统化方法、控制图方法、突变论方法等;绝对确定法是指根据有关可以参考的一些已定或者可以确定的标准来确定指标警限,包括国际、国家、行业和地方规定的标准,研究区域生态环境的背景值和本底值,研究区域平均水平或条件相近地区类比标准,科学研究已判定的生态效应等。除此之外,还可以依据土地、农林、环保等各个领域专家学者和政府决策者的集体智慧和经验,通过专家打分法确定。4.4生态安全预警指标局部变权向量与变权的确定采用层次分析法计算得到基础权;结合淮安市土地生态安全预警各指标否定水平,将基础数据及预测结果代入公式(3)-公式(6)中,可分别得淮安市土地生态安全预警指标局部变权向量与变权;通过公式(2)即可得到常权状态和变权状态下淮安市土地生态安全警情变化趋势。4.5结果和分析4.5.12010年，淮南市土壤生态安全示范指数的权重发生了变化4.5.25-2010年的经济发展与社会因素阶段考察变权评价结果发现1996年-2010年间,淮安市土地生态安全存在不稳定趋势,其总体位于轻警区间,且警情评价指数略有上升。1996年-2005年间淮安市土地生态安全状况总体有所提升,略有波动,最低为1998年的0.6922,最高为2005年的0.7775(图2)。进一步分析可以发现:这一阶段经济因素方面的效益提高最为显著,社会因素方面的支持力度也继续增加,而自然因素方面稳步提升,3方面协同作用导致了土地生态安全水平的总体提升;特别是由于标志集约利用土地水平的单位固定资产投资占土地面积减少产生的积极作用弥补了建设占用耕地以及社会因素中区域经济发展不平衡产生的负面影响;1998年警情综合值降低,主要是该年工业三废处理率骤降所致,值得庆幸的是之后该指标已经逐渐稳定并在2005年得到很大程度改善。根据研究预测,2006年-2010年间淮安市土地生态安全状况会比2005年有一定程度提升并保持处于轻警区间。进一步分析可以发现:如果保持目前发展趋势不做出调整,由于区域发展的不平衡加剧将导致社会因素子系统朝不利方向发展;而且值得注意的是预测年间建设占用耕地面积的继续扩展、工业快速发展势头下单位土地工业三废负荷加剧、单位耕地化肥负荷加重导致经济因素子系统增长势头放缓;自然因素子系统中的人均耕地也由于耕地非农占用过多,而得不到有效补充进一步减少。5变权评价与预警模型的总体性比较(1)土地生态安全是自然因素、社会因素和经济因素3方面组成的复合体系,其目标是使各个子系统相互之间以一种互相联系和协调的状态维持系统健康、稳定的发展。论文以此为出发点并结合淮安市土地生态安全特点建立了3层22个指标的指标体系用以反映淮安市土地生态安全警情的状态及其发展演变趋势,同时根据相对法和绝对法确定了各指标警限。该指标体系较为全面且有针对性,有助于判断淮安市土地生态安全真实状态以及发现淮安市土地生态安全发展过程中存在的问题。(2)惩罚性变权方法通过结合层次分析法得到的基础权与各预警指标否定水平对淮安市土地生态安全预警指标的权重作了局部调整。结果显示:一方面指标n3、e1、e3、e5、e6、s3、s4、s5由于指标值低于否定水平导致变权权重高于基础权权重;另一方面各指标权重变动幅度以基础权为基础有所不同,总体而言仍然是建设占用耕地、农业支出比重、处理污染水平等人类活动因子对土地生态安全警情的影响较大。这说明变权评价方法能够对权重做出局部调整以使评价结果更符合土地生态安全预警的动态性和前馈性,同时保证指标体系中人类对土地生态安全调控作用的重要性,这也与土地生态安全特点以及淮安市实际情况相符。(3)变权评价结果表明自然、社会和经济因素三方面协同作用导致1996年-2005年间淮安市土地生态安全总体水平处于轻警区间并有所提升,而且这一趋势将延续到2006年-2010年。但是个别年份淮安市土地生态安全状态还是有些波动,个别因子也处于中警状态,对土地生态安全的稳定造成一定威胁。为了减小淮安市土地生态风险,在“十一五”期间乃至今后一段更远时期内,有关部门必须在保护耕地、减少污染排放、促进社会公平和区域统筹发展等方面作出更加积极有效的排警调控措施,使土地生态系统安全平稳运行,为社会经济发展提供坚实保障。(4)实证分析表明土地生态安预警的惩罚型变权评价方法能较好的实现土地生态安全预警功能,具有一定的科学性和合理性。在变权模型中状态变权向量模式及其参数的选择具有重要作用,它们的确定是变权规律确定的基础;预警模型中否定水平的确定也是预警结果大小的关键。因此,在决策过程中如何选择合适