研究区概况和研究方法
一、研究区生态环境概况与数据来源
(一)研究区生态环境概况
舟山群岛区位优势突出,海洋资源丰富,经济社会发展势头较好,2000—2013年其国内生产总值平均保持17.46%的增速。在经济快速发展的同时,近海水域污染、生物栖息地丧失、生态系统结构失衡等问题比较突出,尽管政府部门加大了对生态环境的治理力度,但舟山群岛生态安全仍面临较大的风险。2013年《舟山市国民经济和社会发展统计公报》显示,舟山群岛人均公园绿地面积为15.37平方千米,城市污水处理率为85.62%,水环境功能区水质达标率为88.00%,舟山群岛达到国家Ⅰ、Ⅱ类海水水质标准的海域面积占29.60%,Ⅳ类和劣Ⅳ类海水海域面积占66.00%,近岸海域环境功能区达标率为20.40%;舟山海域共发生赤潮5次,累计赤潮面积400平方千米。
(二)数据来源
本研究数据主要来源于2001—2013年《舟山统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》、2000—2012年《舟山海洋环境统计公报》和2000—2012年《舟山市国民经济和社会发展统计公报》《舟山市创建国家环境保护模范城市规划》《舟山市海洋旅游产业发展总体规划》《舟山市“十二五”环境保护规划》,对于缺失的个别年份数据采用滑动平均或趋势外推的方法获得。
二、研究方法
(一)变权理论
常用的加权平均模型无论各指标状态向量如何变化,权向量总是固定不变的,这种用固定权向量进行加权求和的综合方法叫常权综合法。常权综合法在一定程度上反映了整个决策系统中关于各因素指标的综合优度,权重值基本上反映了各因素指标在整个决策过程中的相对重要性,因此常权综合法具有一定的合理性而被广泛采用。但是,按照人的思维决策特性,在一定的权向量下,综合决策值不仅仅与各项单因素指标状态值的大小有关,还应与因素指标状态向量的水平组合状态有关。为了解决以上问题,20世纪80年代汪培庄教授提出了变权思想。随后,李洪兴、李德清、姚炳学等人又对变权理论进行了完善和发展,使其更加系统化。
在对海岛生态系统进行预警时,往往分配给各指标以固定权重,而该固定权重不会随着具体对象系统指标值的改变而发生变化,这就是通常意义上的常权。变权的定义是对象系统各指标的权重分配向量会随着对象系统指标值的改变而相应地发生变化,即一旦海岛生态系统各指标的常权确定了,那么该常权可以用作全部同类的对象系统综合评价的度量依据;而变权则不然,它会随着海岛生态系统指标值的变化,在事先确定的常权的基础上使具体的权重分配向量发生改变。变权思想认为：在决策过程中对每一个因素的权衡都要随具体进程的不同空间位置和时间停留而不断修改调整,甚至大幅度的跳跃。这是权重的一个本质属性。变权理论刻画了权重的时间效应和空间效应,将权重看作同时随时间和空间变化的函数,并力求通过数学的表达式刻画出权重的这一本质特点。
变权理论从20世纪90年代汪培庄(1995)的《模糊集与随机集落影》开始提出,随后有李洪兴(1995)的《因素空间理论与知识表示的数学框架——变权综合原理》、刘文奇(1998)的《变权综合中的惩罚—激励效用》、蔡前凤与李洪兴(2001)的《均衡度与变权》。理论方面的研究成果包括从确定变权的经验公式入手引出了变权原理,并将变权向量表示成因素常权向量与状态变权向量归一化的Hadamard乘积。相关文献研究的变权分析与效用理论的关系,均衡函数的构造问题研究也引入了激励型均衡函数和混合型均衡函数的概念,以及最优组合变权矩阵预测的误差界等。
(二)海岛生态安全预警变权模型
对于生态安全预警而言,共涉及x1,x2,…,xn个影响因素,这些影响因素分别获得单因素评估值为u1,u2,…,un,ui可理解为相对生态安全预警而言,影响因素xi的功能完善程度,如果ui值越大,则xi的完善程度越好,ui∈[0,um],取um=1,当ui=um时,说明影响因素功能十分完善,此时影响因素xi的权重wmi称为基础权重,0≤wmi≤1,且Σwmi=1,为了得到相对客观的基础权重wmi,本研究采用均方差法计算。当ui=0时,说明影响因素xi已经完全丧失相应的功能,此时影响因素xi对应的权重可视为其上界,计算公式为：
定义λi(u)函数,满足以下条件：
(1)λi(u)在[0,um]上非负有界;
(2)λi(u)在[0,um]上是不增的可微函数;
(3)记λi(0)=λoi,λi(um)=λmi,λoi和λmi分别为λi(u)[0,um]上的最大值和最小值。设对于某年份生态安全预警结果u1,u2,…,un,则相应各因素的变权权重计算公式为：
计算λoi和λmi：在已经得知基础权重wmi的情况下,令λmi=wmi,并由woi和wmi计算得出λoi：
计算λi(u),其公式为：
(三)马尔可夫预测法
马尔可夫预测法,就是一种关于事件发生概率的预测方法。它是根据事件的目前状况来预测其将来各个时刻(或时期)变动状况的一种预测方法。马尔可夫预测法是地理事件预测研究中重要的预测方法之一(徐建华,2003)。
在马尔可夫预测中,“状态”是一个重要的术语。所谓状态,就是指某一事件在某个时刻(或时期)出现的某种结果。一般而言,随着所研究的事件及其预测的目标不同,状态可以有不同的划分方式。譬如,在商品销售预测中,有“畅销”“一般”“滞销”等状态;在农业收成预测中,有“丰收”“平收”“歉收”等状态;在人口构成预测中,有“婴儿”“儿童”“少年”“青年”“中年”“老年”等状态;在经济发展水平预测中,有“落后”“较发达”“发达”等状态……
在事件的发展过程中,从一种状态转变为另一种状态,就称为状态转移。譬如,天气变化从“晴天”转变为“阴天”、从“阴天”转变为“晴天”、从“晴天”转变为“晴天”、从“阴天”转变为“阴天”等都是状态转移。事件的发展,随着时间的变化而变化所做的状态转移,或者说状态转移与时间的关系,就称为状态转移过程,简称过程。
若每次状态的转移都只仅与前一时刻的状态有关、而与过去的状态无关,或者说状态转移过程是无后效性的,则这样的状态转移过程就称为马尔可夫过程。在区域开发活动中,许多事件发展过程中的状态转移都是具有无后效性的,对于这些事件的发展过程,都可以用马尔可夫过程来描述。
使用马尔可夫预测法中,假设舟山群岛生态安全警度由状态Ni经过一个时期后,转移到另外一个状态Nj的一步转移概率为Pij：
式中：mij为由状态Ni转移到Nj的原始样本数,Mi为处于状态Ni的样本数,那么其所有一步转移概率可组成一个矩阵,该矩阵为一步转移矩阵P(1)。
则经过k年后,生态安全状况处在Nj状态警度转移概率矩阵为P(k),其计算公式为：
(四)DPSIR模型
1996年由联合国可持续发展委员会与联合国政策协调发展部牵头,联合国统计局、联合国开发计划署、联合国环境规划署、联合国儿童基金会和亚太经济理事会参加,在“经济、社会、环境和机构四大系统”的概念模型和“驱动力—状态—响应”(Driving force-State-Response,DSR)的基础上,结合《21世纪行动议程》中的各章节内容提出了一个初步的可持续发展核心指标框架。随后,该框架被经济合作与发展组织和联合国环境规划署所采纳,并发展了“压力—状态—响应”概念模型(Pressure-State-Response model,PSR),欧洲委员会随后所建立的可持续发展指标体系也是依据这个概念框架,并将非环境要素也纳入其中。
欧洲环境署综合前两种(DSR和PSR)概念框架模型,构建了DPSIR概念框架模型,通过建立详尽的指标体系来评价生物多样性。DPSIR是驱动力(Diving Force)、压力(Pressure)、状态(State)、影响(Impact)和响应(Response)的简称。自提出以来,DPSIR框架作为概念框架在构造和传达有关环境政策方面被一些研究者和决策者广泛使用。DPSIR概念框架的原型可以追溯到20世纪70年代后期,由加拿大统计局提出的压力—响应(PR)框架;到了90年代,在经济合作与发展组织和联合国的推动下得到了进一步的发展。DPSIR框架的最大优点是以一种简单的记录方式表达了环境社会要素间的主要关系,因此,它不仅是不同学科间沟通交流的工具,也是决策者和其利益相关体之间的桥梁。DPSIR概念框架是集不同学科间的概念化的系统和模型,对于构建舟山海岛生态安全预警指标体系意义重大。
驱动力就是由于社会、经济、体制制度系统的改变所引发的直接和间接影响,一般规模较大的社会经济活动和产业的发展趋势会对生物个体造成压力,是造成环境变化的潜在因子。“压力”是指人类活动对其紧邻的环境以及自然环境的影响,是环境的直接作用压力因子,例如废水、废气、废渣的排放等;“状态”是指环境在上述压力下,生态系统环境质量与自然资源所处的状况,也包括人类健康状况和生活质量,例如空气质量、水污染程度、植被生长状况、人的寿命和发病率等;“影响”是指系统所处的状态对人类健康和社会经济结构的影响,例如被严重破坏的旅游地不仅无法开展旅游活动,而且会影响当地居民的正常生活;“响应”是人类在促进可持续发展进程中所采取的对策和制定的积极政策,如增加环保投资、颁布相关法律法规、提高资源利用率等。
驱动力并不是一个很敏感的因子,比如生态环境质量现状,主要受到社会和经济因素的刺激,因此在未来一段时间内不可能有比较显著的改观。但是驱动力因子在以下方面具有很大的优势：可以通过一些参数来表征压力指标,驱动力分析可以帮助决策者提前做出政策的调整(响应)以避免对生态环境造成破坏(压力),及其由此引发的环境问题(状态);同时,驱动力分析也是制定生态环境长期规划的基础。
压力指标是造成生态环境问题的直接原因,这些指标相对驱动力指标而言比较容易控制,因而反应也较为敏感,决策者可以通过采取一系列措施对其加以防范或者调整。压力指标可以认为是提出合理解决方法的动因,因为这些指标能够比较早地显示出政治行动的有效性,使得决策的倡导者对其所采取的措施负责。
相反,状态指标一般反应较慢,比如海岛土壤酸度可能是由于10年前氮氧化物和二氧化硫的累积效应,已经无法对目前所产生的环境问题负责或者提出相应的治理措施。但从另外一个角度来说,状态指标可以对目前的环境状况做出评估,以便决策者实施生态环境恢复和类似治理措施,如海岛土壤质量状况,应当采取哪些措施治理。影响指标比状态指标反应更慢,一旦觉察到了生态环境的不良影响再采取措施就为时已晚了,再加上一些非环境因素对生态环境的影响,因而很有必要通过统计出来的数据来建立压力、状态和影响之间的相关性,以尽可能地消除影响的延迟性。
影响的主要目的是用来阐述DPSIR概念模型的机理,尤其是在解释因果关系方面,使得我们在减轻甚至消除生态环境不利影响所采取相关措施时目标更为明确,避免无谓徒劳。从这个角度来说,影响并不是一大堆数据的统计,而是一种科学的决策模型。
由于响应是建立在对已知环境问题及其影响的全面了解的基础上,而且响应的目的就是为了解决这些问题和影响,以推动社会经济的发展,因而反应是很快的。如：通过增加能源税的方法来提高能源的价格,这种政策的响应所带来的效果往往需要5～10年才能显现;政府和企业用于环保措施的花费是指示其是否采取正确行动的灵敏表征。然而,在政治响应有用且有效这方面没有优先担保,对成功的监控只能通过压力和状态指标来执行。
为了建立合理科学的海岛生态安全预警指标体系,首先要明确预警对象和目标,然后据此科学地确定预警指标体系的框架结构和指标内容,最后按照一定的原则确定获取指标信息。在实际应用中,并不是预警指标愈多愈好,也不是愈少愈好。海岛生态安全预警指标数量多,在一定程度上可以全面反映系统的状态,但这必然增加了预警成本,也增加了海岛生态安全预警分析的复杂性,不利于预警防控对策的制定;海岛生态安全预警指标数量少,可以减少预警的成本并保证了预警的简单性,但是不能完全反映系统的安全状态,这都会导致虚警和误警的增加。建立海岛生态安全预警指标体系应遵循以下几个原则。
第一,科学性原则。科学地分析海岛生态安全预警对象的影响因素,确定影响其灾变的主次因素和内外环境因素,这些因素的选取必须通过客观规律、理论知识分析获得,形成经验和知识的互补。海岛生态安全预警指标体系应能真正揭示系统存在的风险和警情,能准确地反映系统中海岛生态安全风险的现在和未来状态,并能用严密的理论予以解释。只有坚持科学性原则,海岛生态安全预警指标才具有更大的实际应用价值,才能准确地反映其风险状态。
第二,系统性原则。海岛生态安全预警指标体系应能全面反映预警对象的本质特征,建立预警指标体系应遵循系统性原则。在选取海岛生态安全预警指标时,不仅要选取那些能反映系统宏观变化的预警指标,更要注意选取那些由于微观变化而导致系统突变的预警指标,不能只注重那些重要的指标,而忽视那些不重要的指标。复杂系统的灾变演化机制已经证明,在海岛生态安全系统的临界态,微小的扰动同样能引起大的海岛生态风险。
第三,可比性原则。可比性的潜在前提是可获取性,可比的指标首先需要获取比较数据。所选取指标无法可比,可能因统计口径不一致,亦有可能统计工作存在缺失,为此需要考虑指标数据的可获取性和可比性。本研究涉及舟山群岛生态安全2000—2012年共计13年的数据,可能部分年份数据未能获取或缺失,导致指标间无法进行横向比较,所以指标设计需要兼顾指标在数据可获取的基础上追求可比性。
第四,全面性原则。指标体系应能从各个侧面反映海岛生态安全系统的安全状态及其变化。在建立预警指标体系时,应尽可能包含所有对海岛生态安全系统有影响的指标,需要删掉的指标应经科学验证,而不能凭经验等主观臆断将一些认为不重要的指标删掉。对海岛生态安全系统的状态有影响的相关指标都应在预警指标体系中占有一定的份额,并进行指标完备性的检验,以确定指标的全面性。
第五,时效性原则。海岛生态安全预警的目的就是要及时、适时、准确地判断系统的海岛生态安全状态,要体现“实时预警、及时报警”的预警模式。所有指标包含的信息必须具有时效性,能灵敏地反映当前系统的海岛生态安全状态,并据此可以预测海岛生态系统的未来态势,达到“防患于未然”的海岛生态安全预警目的。
第六,动态性原则。海岛生态安全系统是一个开放的耗散系统,受各方面因素的影响,随着系统状态的变化,影响因素的重要性也在不断变化,在选取预警指标时应充分考虑这种动态变化性。同时,由于对海岛风险系统的界定和认识不足,建立的指标体系不一定是完善的,需要在对警情不断认识的基础上通过反馈及时更新海岛生态安全预警指标体系,不断完善预警指标的全面性,提高海岛生态安全预警准确率。
生态安全具有系统性、动态性和复杂性等特点,其预警指标体系是一个受人口、资源、环境、经济和社会等多方面因素共同作用的复合系统。因而,预警指标选取不仅需要结合海岛生态环境现状和生态安全特征,同时还能反映出对海岛生态安全具有潜在影响的重要因素和人类活动的影响。前面提到的DPSIR模型强调人类社会、经济和自身发展对自然环境的影响,反映了生态系统在自然、社会和经济系统之间相互作用机理,并构建了这5个要素之间的因果关系链,形成了生态安全机理的路径网络,从而能够全面地诠释生态安全演变过程,可以有效地满足生态安全预警研究需要。因此,本研究以该模型为框架,遵循灵敏度高、关联性强、指示性好的原则,并结合案例地生态环境特征,构建了舟山群岛生态安全预警指标体系(表6-1)。
表6-1 基于DPSIR模型的舟山群岛生态安全预警指标体系
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注：+表示正向指标,即指标值越大,生态安全状况越好,警度越小;-表示逆向指标,情况则相反。
本研究采用极差法原理对舟山群岛生态安全预警指标进行标准化处理。
对于正向指标：
对于负向指标：
式中：yij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m)为第i年第j个指标值,n和m分别代表年份和指标数;max yij和min yij分别为第j个指标的最大值和最小值。
式中：I为生态安全预警指数,其数值介于0～1之间,其数值越大说明生态安全状况越好,警度越小;wi为变权权重;yi为标准化后的数值。
依据生态安全的可拓性,将舟山群岛生态安全警度划分为巨警、重警、中警、轻警和无警5个等级,分别用Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ和Ⅴ级表示,对应的指示灯为：红灯、橙灯、黄灯、蓝灯和绿灯,其指示意义见表6-2。
表6-2 舟山群岛生态安全预警等级划分标准
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