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    基于PSR模型的煤礦區(qū)土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)研究

    2015-11-24 02:55:54黃義忠謝小棠和圓媛
    浙江農(nóng)業(yè)科學(xué) 2015年2期
    關(guān)鍵詞:指標(biāo)體系權(quán)重煤礦

    胡 松,黃義忠,謝小棠,和圓媛,袁 泉

    (昆明理工大學(xué),云南昆明 650093)

    基于PSR模型的煤礦區(qū)土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)研究

    胡 松,黃義忠*,謝小棠,和圓媛,袁 泉

    (昆明理工大學(xué),云南昆明 650093)

    中國(guó)是煤炭開(kāi)采大國(guó),煤炭的開(kāi)采勢(shì)必對(duì)土地生態(tài)產(chǎn)生影響,如引起地表變形、破壞耕地等。本文就井工煤礦開(kāi)采產(chǎn)生的土地生態(tài)環(huán)境影響進(jìn)行分析,采用壓力-狀態(tài)-響應(yīng)(PSR)模型框架,從土地生態(tài)安全壓力、土地生態(tài)安全狀態(tài)和土地生態(tài)安全響應(yīng)3個(gè)方面構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并在此基礎(chǔ)上,運(yùn)用專家打分法和熵值法綜合確定指標(biāo)權(quán)重。以云南省羅平縣龍馳煤礦礦區(qū)為例,運(yùn)用上述評(píng)價(jià)體系對(duì)其土地生態(tài)安全進(jìn)行評(píng)價(jià),所得結(jié)果與實(shí)際基本相符,表明該方法具有可行性,可為相關(guān)研究提供研究思路與參考。

    煤礦區(qū);土地生態(tài)安全;PSR模型;指標(biāo)體系;評(píng)價(jià)

    土地是人類生存和發(fā)展最基本的物質(zhì)基礎(chǔ)。隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展,人類對(duì)土地的利用強(qiáng)度不斷增加,人口、資源、環(huán)境的矛盾日益加重,一系列土地生態(tài)問(wèn)題相繼出現(xiàn)。土地生態(tài)安全對(duì)國(guó)家的可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要,近年來(lái)受到越來(lái)越多學(xué)者的關(guān)注。

    土地生態(tài)安全問(wèn)題最早由卡爾曼諾夫和費(fèi)里耶夫提出,他們根據(jù)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)專門(mén)化和集約化的要求,提出了一套對(duì)土壤、氣候和其他自然條件進(jìn)行全面比較評(píng)價(jià)的方法,并根據(jù)上述因素制定了評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。通過(guò)綜合各學(xué)者的觀點(diǎn)可知,土地生態(tài)安全的含義應(yīng)是指陸地表層由各種有機(jī)物和無(wú)機(jī)物構(gòu)成的土地生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)不受破壞,并且給人類提供的服務(wù)的數(shù)量和質(zhì)量能夠滿足需要。相應(yīng)地,土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)就是對(duì)土地生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、功能、價(jià)值所進(jìn)行的評(píng)價(jià)[1]。

    煤炭是我國(guó)的重要能源之一,我國(guó)是世界上最大的煤炭生產(chǎn)和消費(fèi)國(guó)。據(jù)統(tǒng)計(jì),我國(guó)煤礦資源在開(kāi)采過(guò)程中,約94%為井工開(kāi)采[2_3],開(kāi)采過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生環(huán)境污染,并有可能破壞土地生態(tài)安全,如地表變形、植被生物擾動(dòng)、區(qū)域地質(zhì)構(gòu)造改變、地類破壞、地表水污染、地下水污染及人類搬遷等。本文擬就井工煤礦區(qū)的土地生態(tài)效應(yīng)及其土地生態(tài)安全進(jìn)行分析評(píng)價(jià)。

    1 煤礦區(qū)土地生態(tài)環(huán)境效應(yīng)分析

    煤炭作為主要?jiǎng)恿δ茉矗溟_(kāi)采利用對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展帶來(lái)了巨大的推動(dòng)作用,同時(shí)也對(duì)礦區(qū)土地生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生了一系列影響。井工煤礦區(qū)的開(kāi)采和相應(yīng)設(shè)施的建設(shè)會(huì)挖損、壓占礦區(qū)內(nèi)的生物、水資源、耕地等,并有可能引發(fā)地質(zhì)塌陷,污染地質(zhì)環(huán)境等。相關(guān)的生態(tài)環(huán)境效應(yīng)分析詳見(jiàn)圖1。

    2 煤礦區(qū)土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)方法與指標(biāo)體系

    2.1 土地生態(tài)安全分級(jí)

    土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和等級(jí)的確定是評(píng)價(jià)的關(guān)鍵環(huán)節(jié),標(biāo)準(zhǔn)和等級(jí)的設(shè)置是否科學(xué)合理直接影響到評(píng)價(jià)結(jié)果的正確性,本文參照國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)中綜合指數(shù)的分級(jí)方法,將土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)分為5級(jí)(表1)[4]。

    2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系建立

    土地生態(tài)系統(tǒng)是一個(gè)多層次、多因素的復(fù)雜系統(tǒng),對(duì)土地生態(tài)安全進(jìn)行評(píng)價(jià)需要進(jìn)行全面深入的研究,建立起一整套完整的、實(shí)用的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。PSR模型即壓力(Pressure)-狀態(tài)(State)-響應(yīng)(Response)模型,是20世紀(jì)80年代末由經(jīng)濟(jì)合作和開(kāi)發(fā)組織(OECD)與聯(lián)合國(guó)環(huán)境規(guī)劃署(UNEP)提出的模型概念,該模型從人類與土地生態(tài)環(huán)境相互作用的角度出發(fā),將指標(biāo)分為3種各不相同又相互聯(lián)系的類型:壓力指標(biāo)反映人類活動(dòng)對(duì)土地生態(tài)環(huán)境造成的負(fù)荷;狀態(tài)指標(biāo)反映土地生態(tài)環(huán)境質(zhì)量、健康狀態(tài);響應(yīng)指標(biāo)反映人類面臨土地生態(tài)環(huán)境問(wèn)題所采取的對(duì)策和措施[5_6]。本文根據(jù)井工煤礦區(qū)的土地生態(tài)安全問(wèn)題構(gòu)建了相應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,如表2所示。

    圖1 井工煤礦開(kāi)采土地生態(tài)效應(yīng)

    表1 土地生態(tài)安全分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

    2.3 評(píng)價(jià)方法

    2.3.1 指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

    由于各指標(biāo)的性質(zhì)不同,具有不同的量綱和數(shù)量級(jí),為了保證結(jié)果的可靠性,采用極值標(biāo)準(zhǔn)化法對(duì)各指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。標(biāo)準(zhǔn)化公式為:

    公式(1)適用于正向指標(biāo),即指標(biāo)數(shù)值越大越好;公式(2)適用于負(fù)向指標(biāo),即指標(biāo)數(shù)值越小越好。式中max xj為標(biāo)準(zhǔn)最大值,min xj為標(biāo)準(zhǔn)最小值。對(duì)于原始數(shù)據(jù)中超出指標(biāo)值域范圍的值,根據(jù)指標(biāo)類型分別取值0或1,標(biāo)準(zhǔn)化后各指標(biāo)取值區(qū)間為[0,1][7]。

    2.3.2 指標(biāo)權(quán)重確定

    指標(biāo)權(quán)重的確定是土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)過(guò)程中的一個(gè)重要環(huán)節(jié),合理地分配各指標(biāo)的權(quán)重是量化評(píng)估的關(guān)鍵。因此本文采用專家打分法與熵值法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行組合賦權(quán)[8],盡量提高各指標(biāo)權(quán)重的可信度。

    2.3.3 土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)綜合得分計(jì)算模型

    本文采用綜合指數(shù)法計(jì)算礦區(qū)土地生態(tài)安全綜合指數(shù),數(shù)學(xué)模型為:

    Z=w1×y1+w2×y2+……+wn×yn。(3)

    式(3)中,Z為土地生態(tài)安全綜合指數(shù);wi為i指標(biāo)的權(quán)重;yi為i指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值。

    3 案例分析

    3.1 案例概況

    龍馳煤礦所在地為溶蝕低山地貌,屬亞熱帶高原性山地季風(fēng)氣候,土壤類型主要屬紅壤、黃壤。礦區(qū)土地利用類型主要包括耕地20.50%、林地56.70%、草地7.54%、其他地類15.26%。

    3.2 案例區(qū)土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)

    根據(jù)龍馳煤礦土地?fù)p毀情況及對(duì)土地生態(tài)環(huán)境的影響,將該礦區(qū)分4個(gè)單元進(jìn)行評(píng)價(jià):開(kāi)采區(qū)(1評(píng)價(jià)區(qū)),進(jìn)場(chǎng)道路(2評(píng)價(jià)區(qū)),工業(yè)場(chǎng)地(3評(píng)價(jià)區(qū))和上述3個(gè)評(píng)價(jià)區(qū)土地生態(tài)問(wèn)題影響外延區(qū)(4評(píng)價(jià)區(qū))。根據(jù)各個(gè)評(píng)價(jià)區(qū)造成的土地生態(tài)安全問(wèn)題及其對(duì)整個(gè)煤礦區(qū)土地生態(tài)環(huán)境的影響程度,采用特爾菲法確定各評(píng)價(jià)區(qū)占整個(gè)區(qū)域指數(shù)權(quán)重分別為0.36,0.22,0.33,0.09。

    結(jié)合上述評(píng)價(jià)指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)方法,對(duì)龍馳煤礦區(qū)土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)結(jié)果如表2,表3和圖2所示。在評(píng)價(jià)中由于龍馳煤礦區(qū)不涉及村民搬遷,所以未對(duì)此項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)。

    從表3可以看出,龍馳煤礦區(qū)1,2,3,4評(píng)價(jià)區(qū)土地生態(tài)安全綜合指數(shù)分別為0.630 0,0.590 6,0.589 1,0.808 5。根據(jù)各個(gè)評(píng)價(jià)區(qū)的權(quán)重,可得龍馳煤礦區(qū)綜合指數(shù)為0.623 9。由表1土地生態(tài)安全分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)可知,1評(píng)價(jià)區(qū)土地生態(tài)安全等級(jí)為Ⅲ等,屬于敏感級(jí);2和3評(píng)價(jià)區(qū)土地生態(tài)安全等級(jí)為Ⅳ等,屬于風(fēng)險(xiǎn)級(jí);4評(píng)價(jià)區(qū)土地生態(tài)安全等級(jí)為Ⅱ等,屬于較安全級(jí)。根據(jù)礦區(qū)整體綜合指數(shù),礦區(qū)土地生態(tài)安全等級(jí)為Ⅲ等,屬于敏感級(jí)??傮w來(lái)看,龍馳煤礦區(qū)中4評(píng)價(jià)區(qū)的土地生態(tài)安全狀態(tài)最好,而2和3評(píng)價(jià)區(qū)最差。

    表2 煤礦區(qū)土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)指標(biāo)、權(quán)重及龍馳煤礦區(qū)土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)

    表3 龍馳煤礦區(qū)土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)結(jié)果

    X 821

    A

    0528-9017(2015)02-0264-03

    10.16178/j.issn.0528-9017.20150237

    2014-10-05

    云南省人才培養(yǎng)項(xiàng)目(kksy20121057)

    胡 松(1989_),女,云南紅河州人,在讀碩士研究生,主要研究方向?yàn)橥恋亻_(kāi)發(fā)與生態(tài)保護(hù)。E-mail:1119167031@qq.com。

    黃義忠(1972_),男,廣西桂林人,副教授,碩士生導(dǎo)師,博士,主要研究方向?yàn)橥恋刭Y源管理、環(huán)境地質(zhì)。E-mail:hyizhong95@163.com。

    文獻(xiàn)著錄格式:胡松,黃義忠,謝小棠,等.基于PSR模型的煤礦區(qū)土地生態(tài)安全評(píng)價(jià)研究[J].浙江農(nóng)業(yè)科學(xué),2015,56(2):264_ 266,269.

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