城市群生态安全协同会诊计算方法、京津冀城市群生态安全协同会诊技术案例

附录

附1计算方法

附1.1AHP法

AHP法是计算指标主观权重的一种方法。本规范采用1-9标度方法，依据中

国科学院、北京大学、清华大学、北京师范大学等科研单位35位本领域内专家

的主观赋权意见来构造判断矩阵，获得第$个系统层相对目标层的权重

31,2,...5),第$个系统层下第一个指标对第s个系统层的权重=…如),

则第$个系统层下第攵个指标相对总目标的权重为：

/=4><4

式中，指标权重向量为。={°"2,…

获得判断矩阵后，需要对其进行一致性检验。若检验通过，则权重分配合理；

否则，需要重新构造判断矩阵计算权重。由于AHP方法在应用较多，本规范不

再赘述具体计算过程。

附1.2端值法

燧值法(EntropyMethod)是一种基于数据内部的离散程度客观计算指标权

重的客观赋权方法。通常，信息嫡值越大，系统结构越均衡，差异系数越小，指

标的权重就越小；反之则指标的权重越大。计算步骤如下：

第一步：数据标准化处理。

第二步：确定比重

f%

/=1

第三步：求解焙值

1

第四步：求解变异系数

力=1-町

第五步：求解权重,权重向量八加*2…匕,}

附1.3TOPSIS与灰色关联方法

TOPSIS(TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoIdealSolution,TOPSIS)

是一种逼近于理想解的多目标决策分析方法。该方法是通过比较系统现实状态和

理想状态之间的欧氏距离来研判系统的发展水平。

灰色关联分析方法(GreyRelationAnalysis)的基本思想是依据综合评价序列

组成的曲线族和参照序列组成的曲线对之间的几何相似度来确定数据序列的关

联度，几何形状越相近，数据序列的关联度就越大，反之越小。该方法可以用于

计算系统要素间紧密程度，从而很好地体现系统的变化态势。

综合TOPSIS思想与灰色关联理论，构建主体功能区生态安全协同会诊模型，

通过欧氏距离与灰色关联度来反映不同主体功能区生态状态与该类区域理想状

态的近似度。

第一步求解加权标准化矩阵

〃][412…11\n

U=(勺)”*n=(WjX”21”22…”2”

・・・・・・・・・・・・

llm\Umn

第二步确定不同主体功能区的正负理想解

正理想解：夕=｛喏]，唯,…’"(U.

负理想解：〃.=｛而1，叫2，“”而〃｝o

式中，正理想解为同一主体功能区各指标的理想最优值的集合，负理想解为

同一主体功能区各指标的最劣值的集合。

第三步求解灰色关联相对贴近度

设/为第『个评价单元第/个指标与正理想解的灰色关联系数，%为第7个

指标的正理想值，g为分辨系数，可以提升关联系数之间差异的显著性，

4通常取为0.5。第，个评价单元第J个指标与正理想解的灰色关联系数为:

minminQ”：-Z1+^maxmax-ZI

区」“I，4nlM区/n、,"I，

P；i=

嘿麒MY)

%

则各评价单元与正理想解的灰色关联系数矩阵为:

P\\P\1…P\n

n+=Pl\P22Pin

第，个评价单元与正理想解的灰色关联为:

Pi=———，(/=1,2,...,〃?)

II

第i个评价单元与负理想解的灰色关联度为:

p；=——,（i=l,2,...,M

n

灰色关联相对贴近度：

C,.=—^—

Pi+Pi

贴近度的数值即生态安全协同会诊指数

附2案例：京津冀城市群生态安全协同会诊技术

1.背景情况

京津冀城市群包括北京、天津和河北省的石家庄、保定、沧州、承德、邯郸、

衡水、廊坊、秦皇岛、唐山、邢台、张家口等13个地级以上城市，2019年总面

积21.72万km2,占全国总面积的2.26%,总人口1.13亿，占全国总人口的8.07%。

京津冀城市群是中国创新驱动经济增长的新引擎和强动力，也是区域整体协同发

展改革引领区。但长期的快速城镇化和工业化进程也给该区域带来了严重的生态

系统破坏和环境污染问题，生态修复与环境改善迫在眉睫。

2.数据来源

本案例选择京津冀城市群13个地级市以上行政单元为研究对象，分析时段

为2000-2015年。数据来源于2001-2016年《中国统计年鉴》、《中国城市统计年

鉴》、《北京市水资源公报》、《天津市水资源公报》、《河北省水资源公报》、《中国

科技统计年鉴》及地方统计年鉴、中国环境监测官方网站及地区官方网站。碳排

放量数据参考《各种能源折标准煤及碳排放参考系数》求解得到。人均研发投入

和专利授权量两个指标的部分年份缺失数据，采用综合增长率估算法，以多年历

史平均增长率或分段平均增长率为基础，补充缺失数据。

3会诊结果

根据二压力-状态-响应（PSR）”城市群生态安全协同会诊指标体系，结合综合指

数计算方法体系，对京津冀城市群生态安全进行协同会诊。

3.1京津冀城市群生态安全时空演变特征会诊

计算得出2000—2015年京津冀城市群生态安全协同会诊指数，其值越大，

生态安全程度越高，反之越低。京津冀城市群生态安全协同演变特征如下：

（1）2000—2015年生态安全协同会诊指数呈波动趋势，波动幅度整体较小

（图2）。2000—2003年生态安全指数呈下降趋势。2004年国家发改委协同京津

冀达成加强区域合作的“廊坊共识”，并组织编制《京津冀都市圈区域规划》，推

动区域合作实现第一次跨越，生态安全协同会诊指数出现第一个高值，之后缓慢

下降。2012年，国家发改委再次组织编制《首都经济圈区域规划》，对上一轮规

划进行升级与扩展，推动京津冀区域合作实现第二次跨越，生态安全协同会诊指

数也随之出现第二个高值，但2013年再次下降。2014年，京津冀协同发展重大

国家战略正式拉开帷幕，生态安全保护成为该战略的核心内容之一，京津冀城市

群生态安全协同会诊指数整体呈现上升趋势。由此可见，城市群的总体规划、国

家与区域政策支撑对城市群生态安全协同会诊指数具有显著影响效应。

（3）京津冀城市群生态安全等级不高，呈现“北高南低，西高东低”的空

间格局（图4）。2000—2005年期间，秦皇岛生态安全转优，由敏感级升为临界

安全级，但2005—2015年又降为敏感级，二产比重增加导致区域碳排放量和生

态病理程度的上升；同样，唐山、衡水生态安全由敏感级转为风险级也受制于过

大的二产比重。2017年，唐山第二产业比重为57.4%,以钢铁和装备制造业等高

耗高排重工业为主；衡水第二产业比重为46.2%,主导产业为食品加工、纺织毛

皮、化学肥料、塑料制品、玻璃钢、钢材等传统低端高耗高排的工业类型，均具

有较大的生态胁迫效应。2010—2015年，北京由敏感级转变为临界安全级，表

明近年来污染企业的整顿和外迁优化了北京产业结构，劳动生产率和地均生产率

大幅提高，2017年服务业占GDP的比重已经高于80%,明显地改善了首都的生

态安全状况。承德和张家口生态安全一直保持在安全级。作为首都的生态安全支

撑区和水源涵养功能区，两市一直将生态安全战略置于区域发展的重要地位。总

体来看，京津冀城市群生态安全等级不高，最高等级仅为一般安全级，表明生态

安全问题较严峻，需要国家和地区政府多部门合作，建立协同联防联控的治理机

制，以实现区域“同城化，一体化”的绿色可持续发展目标。

200U年R05年次HU年2UI冲

二A例

他例CZJHWtt

心匚二）峨口坛罢域匚）敏明畿匚）*的级

X口色靠安全g口整畀安伞级口*界安全级匚）■界安全嫌

口・安全g日联安全鳗B般安全G回收唆金修

图42000-2015年京津冀城市群生态安全等级空间分布格局

3.2京津冀城市群生态安全协同会诊的影响因素诊断

利用SPSS20.0对数据进行KMO统计检验和Bartlett球形检验，得到KMO检

验值为0.771,大于阈值0.5,Bartlett检验值为0.0037,小于阈值0.01,结果显

著水平较高，适合对指标进行因子分析。对所有指标进行主要因子提取，得出6

个特征根大于1的因子，且6个新因子的方差累计贡献水平达到79.36%,即6

个新因子的原始变量所丢失的信息较少，因子分析效果良好，可以充分表征24

个变量信息。基于方差极大法对影响因素进行降维处理，对因子载荷矩阵进行正

交旋转，得到旋转成份矩阵（表3）：

表3旋转成份矩阵

因素层指标层序号因子1因子2因子3因子4因子5因子6

人口密度（万人）10.187•0.0220.1970.1180.3410.138

人口自然增长率（%）20.2320.3270.2100.2170.2280.165

城镇化水平30.8360.1820.1850.2430.1900.210

压力

工业总产值（亿元）40.310•0.6730.1210.1190.1980.187

区域开发指数50.16807940.3200.1630.2130.113

人均粽合用水量.人心1）6013201610178017402200245

人均牛.态用地面积（km?/万人）70.1800.1720.1990.7710.2060.195

GDP增长率（比上年）（%）80.1350.2190.8170.1190.2180.224

能源消费弹住系数90.1470.2430.2010.2300.2230.251

人均能耗（kg标准煤）100.1580.2290.1840.1940.3120.205

水资源总量（亿m3）110.1190.2150.1730.1120.2780.198

碳排放总量（万t碳）120.1730.1920.1800.7300.2170.223

生态系统风险疥理程度130.2710.1860.1690.8210.1980.208

状态

建成区^化覆盖率（%）140.6250.L730.2200.1910.1170.179

湿地（水域）梭拉度（％）150.1090.1620.2140.7810.1240.148

工业SO2排放量（t）160.1260.1190.2250.1640.1530.192

PM?5浓度170.2230.L830.3060.7830.1180.118

第三产业比重（%）180.3110.1190.6730.1520.1190.104

人均研发投入（亿元）190.2130.2050.1580.2170.1900.819

生活垃圾无害化处理率（%）200.2390.L580.1140.2200.6690.214

响应工业废弃物综合利用率（%）21-0.6050.3290.1520.1930.1830.307

就业率＜%）220.2710.L900.1170.182-0.7760.277

污水处改厂尔中处理率（%）八-0617。八7niqon147n?46

专利授权量（个）240.1820.1650.1110.1690.310-0857

结果显示，因子1对城镇化水平、工业废弃物综合利用率、建成区绿化覆盖

率具有较高荷载，因子2对工业总产值、区域开发指数具有较高荷载，因子3

对GDP增长率、第三产业比重具有较高荷载，因子4对人均生态用地面积、碳

排放总量生态系统风险病理程度、湿地覆盖度、PM2.5浓度具有较高荷载，因子

5对生活垃圾无害化处理率、就业率具有较高荷载，因子6对人均研发投入、专

利授权量具有较高荷载。基于上述结果，将6个因子重新命名为城镇化（Z1）、

开发水平（Z2）、经济发展（Z3）、生态病理度（Z4）、社会发展（Z5）、技术进步

（Z6）o

以京津冀城市群2000-2015年面板数据作为研究样本，选取生态安全值（丫）

为因变量，采用SPSS20.0软件对6个因子进行多元线性回归分析，F检验值为

30.494,P显著性检验值为0,在0.01显著性水平下显著，说明该方程合理度较

高。计算结果如表4所示，线性函数关系式为：

y=0.641+0.023Z,-0.582Z2-0.017Z3-0.446Z4+0.304Z5+0.045Z6

表4各提取因子的偏回归方程系数矩阵

变量系数标准差r值检验P值检验

常量0.641…0.0897.2410.000

城镇化0.022…0.0326.8830.000

开发水平-0.582…0.063-9.2370.000

经济发展。017…0.011•5.4240.000

生态病理度-0.446"，0.101-4.4490.000

社会发展0.304…0.0S95.1840.000

技术边:步O.O4S…