基于PSR和GA-Elman模型的露天礦區(qū)生態(tài)安全評價研究

王錦洋，盧才武，李發(fā)本，章 賽

(1.西安建筑科技大學(xué)管理學(xué)院，陜西 西安 710055；2.洛陽欒川鉬業(yè)集團股份有限公司，河南 洛陽 471000)

礦產(chǎn)資源的開發(fā)帶動了礦區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展，同時也給礦區(qū)的生態(tài)環(huán)境造成了影響。礦區(qū)生態(tài)安全是指礦區(qū)生態(tài)系統(tǒng)在一定的時間和空間內(nèi)保持健康的生態(tài)環(huán)境，并提供連續(xù)的自然資源生態(tài)環(huán)境[1]。2018年6月23日，河南省召開全省露天礦山開發(fā)與綜合治理會議，將加強推進綠色礦山建設(shè)，力爭在2020年之前使全省露天礦山全部達到綠色礦山標(biāo)準(zhǔn)，實現(xiàn)礦山生態(tài)環(huán)境的綜合治理。然而，礦產(chǎn)資源的大規(guī)模以及不合理開發(fā)已經(jīng)對該地區(qū)的生態(tài)安全造成了嚴(yán)重的危害，礦區(qū)生態(tài)系統(tǒng)遭到了破壞，出現(xiàn)了大氣污染、農(nóng)作物損失、泥石流、植被破壞等一系列生態(tài)環(huán)境問題[2-3]。因此，結(jié)合礦區(qū)的實際情況，對礦區(qū)的生態(tài)安全變化趨勢進行研究，有助于為礦區(qū)生態(tài)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展提供合理的依據(jù)。

隨著“綠水青山就是金山銀山”理念的提出，人們對生態(tài)環(huán)境問題的關(guān)注度越來越多，生態(tài)安全研究也因此成為研究的熱點問題。國外主要從區(qū)域角度，從生態(tài)系統(tǒng)健康評價和生態(tài)風(fēng)險評價兩方面進行研究[4-5]。RASUL等[6]以孟加拉國為例，從農(nóng)業(yè)生態(tài)環(huán)境、生態(tài)經(jīng)濟等方面對當(dāng)?shù)氐母厣鷳B(tài)狀況以及可持續(xù)發(fā)展進行分析；HAN等[7]采用模糊綜合評價方法對城市生態(tài)安全等級進行計算、分析和評價。但是，國外學(xué)者對礦區(qū)生態(tài)安全的研究較少，而國內(nèi)對于生態(tài)安全的研究主要以河流、土地、耕地生態(tài)研究為主[8-10]。高長波等[11]提出了區(qū)域生態(tài)安全的概念，強調(diào)研究對象的時空性和研究方法的系統(tǒng)性;龐雅頌等[12]通過生態(tài)安全與其他相關(guān)概念的對比，對生態(tài)安全理論和評價方法進行總結(jié)；鄭洋等[13]運用PSR評價模型，討論膠州灣土地利用變化與區(qū)域生態(tài)安全之間的關(guān)系，加強海岸帶的綜合管理；陳勇等[14]通過建立定量指標(biāo)和定性指標(biāo)的方法，對地下鐵礦山土地生態(tài)安全進行評價。

綜上所述，國內(nèi)外對生態(tài)系統(tǒng)的研究均從宏觀層面進行討論，很少細(xì)化到特色的區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)研究，即使有少數(shù)研究學(xué)者有所涉及，也只進行了簡單的生態(tài)安全評價，針對礦區(qū)生態(tài)安全的預(yù)測研究更少。本文以三道莊礦區(qū)為例，在建立礦區(qū)生態(tài)安全預(yù)測指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，運用GA-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對該礦區(qū)生態(tài)安全趨勢進行預(yù)測研究，并對預(yù)測結(jié)果進行分析，為生態(tài)礦山的建設(shè)提供依據(jù)。

1 評價指標(biāo)體系的建立及數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

本文選取三道莊露天礦區(qū)作為典型代表，該礦區(qū)位于河南省洛陽市，是東秦嶺-大別山鉬成礦帶內(nèi)的一個重要礦區(qū)，礦區(qū)規(guī)模巨大，目前開采規(guī)模達到30 000 t/d。該礦區(qū)為當(dāng)?shù)亟?jīng)濟快速發(fā)展提供便利的同時，生態(tài)環(huán)境也受到?jīng)_擊。

1.2 構(gòu)建礦區(qū)生態(tài)安全指標(biāo)體系

PSR模型是聯(lián)合國環(huán)境規(guī)劃署(UNEP)和經(jīng)濟合作與發(fā)展組織(OECD)于1994年提出的世界環(huán)境評價模型[15]。文中通過PSR模型構(gòu)建礦區(qū)生態(tài)安全指標(biāo)體系，將礦區(qū)生態(tài)安全分為3個指標(biāo)類型：礦山開發(fā)引起生態(tài)破壞、環(huán)境污染等問題，給礦區(qū)生態(tài)系統(tǒng)帶來了極大的壓力(P)，礦山長時期的開發(fā)改變了礦區(qū)原有的生態(tài)環(huán)境狀態(tài)(S)，為了改善礦區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況，政府和企業(yè)采取一系列經(jīng)濟投入、環(huán)保措施等決策(R)[16]。通過對三道莊礦區(qū)的實地調(diào)研以及礦區(qū)生態(tài)安全概念的理解，建立了以礦區(qū)生態(tài)安全綜合指數(shù)為評價目標(biāo)的目標(biāo)層，以生態(tài)系統(tǒng)壓力、狀態(tài)、響應(yīng)為評價準(zhǔn)則的準(zhǔn)則層，選取人口自然增長率、人口密度、人均耕地面積等21個指標(biāo)構(gòu)建三道莊礦區(qū)生態(tài)安全評價指標(biāo)體系(表1)。其中“+”“-”表示指標(biāo)的正負(fù)屬性。

表1 三道莊礦區(qū)生態(tài)安全評價指標(biāo)體系及近3年數(shù)據(jù)Table 1 Sandaozhuang mining area ecological safety evaluation index system and data in the past three years

1.3 數(shù)據(jù)來源

由于本文建立的評價體系中涉及到的指標(biāo)數(shù)量很多，指標(biāo)的來源也有所不同，文中給出近3年的具體數(shù)據(jù)(表1)?？傮w來說，本文中用到的生態(tài)安全評價指標(biāo)數(shù)據(jù)獲取的渠道主要有三種：①可以直接獲取的數(shù)據(jù)，如塌陷土地治理率、植被修復(fù)率等主要來自于洛陽市安全監(jiān)察局、環(huán)境保護局、統(tǒng)計分析所；②間接獲取的數(shù)據(jù)，如土地利用結(jié)構(gòu)指數(shù)、空氣質(zhì)量達標(biāo)情況等采用問卷調(diào)查、專家評價的方式獲得；③部分指標(biāo)數(shù)據(jù)，如礦產(chǎn)年產(chǎn)量等為該區(qū)域的實際發(fā)生值。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理及權(quán)重的確定

由于各指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于不同的方面，通常具有不同的量綱和數(shù)量級。因此，為了能更好地反映礦區(qū)生態(tài)安全的綜合狀況，對所獲得到的數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，正趨向指標(biāo)計算見式(1)，負(fù)趨向指標(biāo)計算見式(2)。

(1)

(2)

式中：Cij為第i年第j個評價指標(biāo)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化值；Xij為第i年第j個評價指數(shù)的原始值。

層次分析法能將難以定量的總目標(biāo)進一步分解為可定量的、精細(xì)化的層次結(jié)構(gòu)，并且還可以得出各指標(biāo)的權(quán)重值，但其具有很強的主觀性，很難準(zhǔn)確地反映出礦區(qū)生態(tài)安全各評價指標(biāo)的權(quán)重。熵權(quán)法是參照各個評價指標(biāo)傳遞給決策者的信息量來確定指標(biāo)權(quán)重，充分體現(xiàn)數(shù)據(jù)的客觀規(guī)律，很好地修正主觀賦權(quán)帶來的偏差，但這也有與實際情況不吻合的地方，因為數(shù)據(jù)統(tǒng)計時可能有所差異，而且部分歷史數(shù)據(jù)的發(fā)生也存在偶然因素。為了彌補層次分析法和熵權(quán)法的不足，更加真實地反映指標(biāo)體系中每個指標(biāo)的重要程度，本文在兩種賦權(quán)方法的基礎(chǔ)上采取指標(biāo)綜合權(quán)重，權(quán)重組合是在AHP權(quán)重(Ai)和IE權(quán)重(Ii)兩種賦權(quán)方法的基礎(chǔ)上采用線性加權(quán)的集成賦權(quán)模型，綜合權(quán)重計算見式(3)。

Wj=δ1Ai+δ2Ii

(3)

式中，δ1和δ2為層次分析法和信息熵權(quán)法的表示系數(shù)，且滿足條件：δ1+δ2=1，δ1>0，δ2>0。

2.2 生態(tài)安全預(yù)測模型——GA-Elman模型

Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[17]由Elman提出，是一種典型的時間序列反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，相對于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它在隱含層增加了一個具有反饋功能的承接層，達到了記憶的目的。因此整個網(wǎng)絡(luò)的時變特性較好，而且還有較好的收斂速度和預(yù)測精度。典型的Elman網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1 Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.1 Elman neural network structure

Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法計算見式(4)和式(5)。

a1(k)=f(IW1,1×P+LW1,1×a1(k-1)+b1)

(4)

a2(k)=g(LW2,1×a1(k)+b2)

(5)

式中：f為中間層的轉(zhuǎn)換函數(shù)，函數(shù)的選取與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相似，一般是Sigmoid函數(shù)；g為輸出神經(jīng)元的轉(zhuǎn)換函數(shù)；a1(k)為隱含層的輸出；a2(k)為輸出層的輸出；IW1，1，LW1,1，LW2，1分別為輸入層—隱含層、承接層—隱含層、隱含層—輸出層的鏈接權(quán)值；p為輸入向量；b1和b2分別為隱含層和輸出層的閾值矩陣。

本文采用遺傳算法對Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值閾值進行優(yōu)化，具體實現(xiàn)步驟如下所述。

第一步：初始化權(quán)值和閾值。選擇的編碼方式為實數(shù)編碼，確定Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)方式，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的所有權(quán)值閾值實數(shù)編碼成一個個體。

第二步：計算種群適應(yīng)度。取預(yù)測輸出值和期望值間的誤差平方和為適應(yīng)度函數(shù)，計算見式(6)。

(6)

第三步：確定遺傳策略。

第四步：隨機生成初始種群。

第五步：根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)計算個體的適應(yīng)度值。

第六步：根據(jù)遺傳策略作用到整個種群上，從而產(chǎn)生新的種群。

第七步：判斷種群是否滿足要求，滿足則結(jié)束算法，不滿足則返回第六步繼續(xù)尋優(yōu)；使得實際輸出與期望輸出的誤差很小，從而得出礦區(qū)生態(tài)安全指標(biāo)的變化趨勢。流程圖如圖2所示。

對模型性能進行評價時，本文選取平均相對誤差MAPE、平均絕對誤差MAE及平均平方根誤差PMSE作為評價模型預(yù)測性能的指標(biāo)，指標(biāo)的值越小，說明預(yù)測精度就越高。

平均相對誤差MAPE計算見式(7)。

(7)

平均絕對誤差MAE計算見式(8)。

(8)

平均平方根誤差PMSE計算見式(9)。

(9)

2.3 安全等級劃分

參考有關(guān)研究成果[14-15]，根據(jù)等分的原理，將研究區(qū)的生態(tài)安全均分為五個等級(表2)。

圖2 遺傳算法優(yōu)化的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Fig.2 Genetic algorithm optimized Elman neural network

表2 三道莊礦區(qū)生態(tài)安全等級
Table 2 Sandaozhuang mining area ecological security level

區(qū)間[0,0.2)[0.2,0.4)[0.4,0.6)[0.6,0.8)[0.8,1.0]狀態(tài)嚴(yán)重不安全中度不安全輕度不安全較安全安全生態(tài)安全等級ⅠⅡⅢⅣⅤ

3 結(jié)果與分析

3.1 權(quán)重計算結(jié)果

由層次分析法和熵權(quán)法分別確定礦區(qū)生態(tài)安全預(yù)測指標(biāo)的AHP權(quán)重值和IE權(quán)重值；根據(jù)已得的AHP權(quán)重和IE權(quán)重，代入集成賦權(quán)模型算出各指標(biāo)的綜合權(quán)重。依據(jù)相關(guān)研究成果[16]，取δ1和δ2分別為0.5、0.5，計算各指標(biāo)綜合權(quán)重(表3)。

3.2 礦區(qū)生態(tài)安全評價

基于2008～2017年三道莊礦區(qū)生態(tài)安全評價指標(biāo)數(shù)據(jù)及相應(yīng)的綜合權(quán)重，運用上述方法對近幾年該礦區(qū)的生態(tài)安全等級進行劃分(表4)，得出礦區(qū)生態(tài)安全綜合值(圖3)和分類指標(biāo)評價結(jié)果(圖4)，根據(jù)生態(tài)安全評判標(biāo)準(zhǔn)與安全等級，結(jié)合該礦區(qū)的具體情況，對近幾年該礦區(qū)的生態(tài)安全等級進行劃分，同時也為之后生態(tài)安全的預(yù)測做了充分的準(zhǔn)備。

表3 指標(biāo)綜合權(quán)重計算結(jié)果Table 3 Index comprehensive weight calculation results

表4 2008～2017年三道莊礦區(qū)有生態(tài)安全值Table 4 Ecological safety value in Sandaozhuang mining area from 2008 to 2017

3.2.1 綜合評價結(jié)果

結(jié)合圖3從時間尺度對礦區(qū)生態(tài)安全進行評價，可以看出近10年來礦區(qū)生態(tài)安全的變化情況。2008～2017年礦區(qū)生態(tài)安全綜合指數(shù)呈W型變化，總體呈現(xiàn)上升趨勢，表明國家相關(guān)政策以及礦山企業(yè)對生態(tài)安全的重視程度不斷提高。2008～2017年礦區(qū)生態(tài)安全綜合指數(shù)在0.357 0～0.535 6之間，根據(jù)礦區(qū)生態(tài)安全等級，最近10年礦區(qū)生態(tài)安全處于中度不安全和輕度不安全狀態(tài)，基本可以分為四個階段：第一階段為2008～2010年，處于0.357 0～0.454 5之間，從輕度不安全等級轉(zhuǎn)到中度不安全等級；第二個階段為2010～2012年，綜合安全指數(shù)連續(xù)兩年大幅度上升，從0.357 0到0.473 9，處于輕度不安全等級；第三階段為2012～2013年，2013年礦區(qū)生態(tài)安全綜合值突然下降，降至0.388 7，處于中度不安全等級；第四個階段為2013～2017年，生態(tài)安全綜合指數(shù)持續(xù)上升，2015～2016年有所緩慢，2017年生態(tài)安全綜合值上升至0.535 6，雖然仍處于輕度不安全等級，但是已經(jīng)有了很大提升，如果繼續(xù)采取有效的改善措施，礦區(qū)生態(tài)安全很有希望進入較安全等級或者安全等級。

圖3 礦區(qū)生態(tài)安全綜合值評價結(jié)果Fig.3 Mining area ecological safety comprehensive value evaluation results

3.2.2 分類評價結(jié)果

從圖4可以看出，雖然礦區(qū)生態(tài)安全綜合值在平穩(wěn)上升，但是2008～2017年之間礦區(qū)生態(tài)安全壓力評價指數(shù)也在不斷上升，由2008年的0.154 8上升到2017年的0.500 6，說明礦山的開發(fā)還是給礦區(qū)的生態(tài)環(huán)境帶來了一定的壓力。主要原因是礦產(chǎn)的產(chǎn)出量、回采率、人口增長率的增長等，礦山開發(fā)產(chǎn)生的廢氣和粉塵大量地排放到空氣中，很多指標(biāo)都超過了《大氣污染物綜合排放指標(biāo)》，近年來，洛鉬集團鉬冶煉廢氣制酸技術(shù)的研制成功也在一定程度上緩解了大氣污染帶來的壓力。礦區(qū)的生態(tài)安全狀態(tài)評價指數(shù)也隨之下降，由2008年的0.857 7下降到2017年的0.433 9，下降了49.4%，主要原因是礦山活動的進行導(dǎo)致了植被覆蓋率、空氣質(zhì)量以及地表水環(huán)境質(zhì)量的下降，使得礦區(qū)狀態(tài)系統(tǒng)的安全形勢不容樂觀。隨著國家對生態(tài)安全重視程度的不斷提高，對環(huán)保投資、科技投入、政策支持的力度不斷加大以及企業(yè)對廢水達標(biāo)排放率、廢石綜合利用率的提高，使得礦區(qū)生態(tài)安全響應(yīng)評價指數(shù)整體處于良好的態(tài)勢。

3.3 礦區(qū)生態(tài)安全預(yù)測

根據(jù)GA-Elman模型的原理，借助MATLAB 2014a軟件，以三道莊礦區(qū)2008～2017年的生態(tài)安全綜合指數(shù)為原始數(shù)據(jù)，對2018～2025年礦區(qū)生態(tài)安全狀況進行預(yù)測。首先對GA-Elman模型的性能進行檢驗，得到預(yù)測模型的性能指標(biāo)(表5)。

圖4 礦區(qū)生態(tài)安全分類評價結(jié)果Fig.4 Mining area ecological security classification evaluation results

表5 評價模型預(yù)測性能的指標(biāo)
Table 5 Evaluation model prediction performance indicators

指標(biāo)MAEMAPERMSE結(jié)果0.027 40.125 60.032 7

由評價模型性能指標(biāo)可以看出，預(yù)測誤差在可以接受的范圍內(nèi)，本文所提出的預(yù)測模型針對礦區(qū)生態(tài)安全的預(yù)測有較高的準(zhǔn)確性和可靠性，能夠從歷史數(shù)據(jù)中預(yù)測到礦區(qū)生態(tài)安全的變化趨勢。經(jīng)大量實驗確定輸入層神經(jīng)元為3，輸出層神經(jīng)元為1，由此，學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)量為4，選取前3年的生態(tài)安全綜合值作為輸入來預(yù)測第4年的生態(tài)安全綜合值，利用2008～2017年10年數(shù)據(jù)構(gòu)造出7組樣本，其中5組學(xué)習(xí)樣本，2組測試樣本，如此得到2018～2025年礦區(qū)生態(tài)安全綜合指數(shù)及變化趨勢(圖5)。從圖5中可以看出，2018～2025年礦區(qū)生態(tài)安全狀況穩(wěn)步上升，2020年礦區(qū)生態(tài)安全綜合指數(shù)從輕度不安全等級進入較安全等級，礦區(qū)環(huán)境將逐年改善，基本實現(xiàn)露天礦安全環(huán)保開發(fā)，到2025年礦區(qū)生態(tài)安全綜合指數(shù)達到0.749 1，接近安全等級的范圍。

圖5 2008～2025年礦區(qū)生態(tài)安全綜合指數(shù)預(yù)測Fig.5 Mining area ecological security comprehensive index forecast from 2008 to 2025

4 結(jié)論與建議

1) 以PSR模型為框架，構(gòu)建礦區(qū)生態(tài)安全評價指標(biāo)體系，采用集權(quán)賦權(quán)法求得各指標(biāo)的權(quán)重，得出礦區(qū)生態(tài)安全綜合指數(shù)，研究發(fā)現(xiàn)，2008～2017年礦區(qū)生態(tài)安全綜合指數(shù)總體呈W型上升趨勢，安全等級從輕度不安全等級演變?yōu)檩^安全等級。狀態(tài)指數(shù)整體呈下降趨勢，壓力指數(shù)和響應(yīng)指數(shù)呈現(xiàn)波動上升趨勢，礦產(chǎn)年產(chǎn)量、廢渣廢水排放量、廢石綜合利用率，地表水環(huán)境質(zhì)量、空氣達標(biāo)情況、政府支持力度等指標(biāo)對礦區(qū)生態(tài)安全的影響較大。運用GA-Elman模型對礦區(qū)生態(tài)安全綜合值進行預(yù)測，得出2018～2025年礦區(qū)生態(tài)安全的變化趨勢，為礦區(qū)政府和企業(yè)采取措施提供參考。

2) 通過對礦區(qū)生態(tài)安全評價結(jié)果可以看出，礦區(qū)的發(fā)展需要將經(jīng)濟效益、社會效益、和環(huán)境效益協(xié)調(diào)統(tǒng)一。堅持預(yù)防為主、預(yù)防和治理相結(jié)合以及綜合治理污染等政策方針，合理有效的防治礦區(qū)環(huán)境污染。合理利用礦區(qū)資源，采用科學(xué)的技術(shù)使資源得到充分利用，不僅可以有效地改善礦區(qū)的生態(tài)環(huán)境，還可以節(jié)約成本。政府管理機構(gòu)應(yīng)該加大對污染源頭的監(jiān)控管理，提前對污染源進行治理，將礦山生產(chǎn)活動排放污染物的量控制在合理標(biāo)準(zhǔn)之內(nèi)。加強對廢棄物的循環(huán)利用，把不利于生態(tài)安全的有害廢棄物減少到自然環(huán)境可以自行凈化的程度。大力發(fā)展生態(tài)安全宣傳教育，發(fā)展科學(xué)技術(shù)，提高礦區(qū)人民的生態(tài)保護意識，從而促進礦區(qū)生態(tài)安全狀況的持續(xù)改善。