基于熵權(quán)TOPSIS模型的鄂爾多斯市資源環(huán)境承載力評(píng)價(jià)

鄭欣, 程艷妹, 任彩鳳, 周立志

基于熵權(quán)TOPSIS模型的鄂爾多斯市資源環(huán)境承載力評(píng)價(jià)

鄭欣, 程艷妹, 任彩鳳, 周立志*

安徽大學(xué)資源與環(huán)境工程學(xué)院, 安徽大學(xué)礦山環(huán)境修復(fù)與濕地生態(tài)安全協(xié)同創(chuàng)新中心, 合肥 230601

資源環(huán)境和經(jīng)濟(jì)社會(huì)之間的關(guān)系是資源環(huán)境承載力的研究基礎(chǔ), 是判斷區(qū)域是否可持續(xù)發(fā)展的重要標(biāo)志。從資源、環(huán)境、社會(huì)和經(jīng)濟(jì)4個(gè)方面選取24個(gè)指標(biāo)構(gòu)建鄂爾多斯市資源環(huán)境承載力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系, 采用熵權(quán)法確定各指標(biāo)的權(quán)重, 運(yùn)用TOPSIS模型對(duì)該地區(qū)的資源環(huán)境承載力進(jìn)行研究, 并結(jié)合多元回歸模型分析鄂爾多斯市資源環(huán)境承載力的驅(qū)動(dòng)因素。結(jié)果表明: 鄂爾多斯市資源環(huán)境承載力指數(shù)在2008—2015年間整體呈上升趨勢(shì), 波動(dòng)幅度不大, 由2008年的0.4425上升到2015年的0.5562, 在2010年指數(shù)有較明顯下降。資源承載力、社會(huì)承載力和經(jīng)濟(jì)承載力呈上升趨勢(shì), 環(huán)境承載力呈下降趨勢(shì), 其中資源承載力與整個(gè)資源環(huán)境承載力變化趨勢(shì)基本一致, 經(jīng)濟(jì)承載力最終升至0.9444, 幾乎達(dá)到最優(yōu)承載力水平。模型分析表明, 資源因素對(duì)資源環(huán)境承載力影響最大, 經(jīng)濟(jì)因素次之。建議未來控制資源消耗, 做好經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的合理化轉(zhuǎn)型, 提高能源的利用效率, 以提高資源、經(jīng)濟(jì)方面的承載能力; 同時(shí)在環(huán)境保護(hù)和社會(huì)進(jìn)步方面, 通過促進(jìn)節(jié)能減排, 加大污染治理, 適當(dāng)控制人口數(shù)量, 降低人口壓力等方式來共同提高鄂爾多斯市資源環(huán)境承載力能力從而促進(jìn)其可持續(xù)發(fā)展。

資源環(huán)境承載力; 熵權(quán)法; TOPSIS模型; 多元回歸模型; 鄂爾多斯市

0 前言

資源型城市是依托自然資源開發(fā)所發(fā)展起來的一種城市類型[1–2], 是一個(gè)集“自然—經(jīng)濟(jì)—社會(huì)”于一體的復(fù)合生態(tài)系統(tǒng)。它為社會(huì)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供保障的同時(shí), 消耗了大量自然資源, 產(chǎn)生的廢棄物和污染等對(duì)環(huán)境施加了嚴(yán)重壓力, 這一矛盾是限制區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的重要因素, 因而資源、環(huán)境、社會(huì)和經(jīng)濟(jì)四者之間關(guān)系的平衡是維持該復(fù)合生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定的基礎(chǔ)。資源環(huán)境承載力用來表示一定時(shí)間及區(qū)域內(nèi)在自然資源合理開發(fā)利用和生態(tài)環(huán)境不被破壞的前提下, 資源和環(huán)境系統(tǒng)所能承受的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的規(guī)模[3], 它反映了社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與資源開發(fā)和環(huán)境保護(hù)之間的關(guān)系。資源環(huán)境承載力研究的本質(zhì)是將資源、環(huán)境綜合考慮, 探究其支撐經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的匹配關(guān)系與變化[4]。作為判斷區(qū)域是否可持續(xù)發(fā)展的重要標(biāo)志[5–6], 了解區(qū)域資源稟賦和環(huán)境容量的優(yōu)劣程度, 處理好社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與資源環(huán)境供容能力之間的關(guān)系[7–8], 對(duì)資源環(huán)境承載力進(jìn)行深入研究可定量揭示區(qū)域發(fā)展存在的限制因素, 為實(shí)施可持續(xù)發(fā)展策略提供更具有針對(duì)性的調(diào)控對(duì)策依據(jù)。

現(xiàn)有的資源環(huán)境承載力研究方法有層次分析法[9]、相對(duì)資源承載力法[10]、模糊數(shù)學(xué)法[11]和系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)法[12]等。上述方法雖各有優(yōu)點(diǎn), 但也存在不足: 層次分析法在確定權(quán)重時(shí)有較強(qiáng)的主觀因素; 相對(duì)資源承載力法涉及因子較少而不能充分體現(xiàn)承載力實(shí)際大小; 模糊數(shù)學(xué)法其隸屬度不易確定; 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)法模型的參數(shù)變量較難設(shè)置。而基于熵權(quán)的TOPSIS多元目標(biāo)決策模型能夠關(guān)注整體情況, 對(duì)指標(biāo)數(shù)量等沒有嚴(yán)格要求, 它具有普遍適用性以及能夠進(jìn)行橫、縱向?qū)Ρ确治龅膬?yōu)點(diǎn), 并且計(jì)算簡(jiǎn)單、層次分明, 可客觀全面地反映測(cè)量目標(biāo)的動(dòng)態(tài)變化, 通過基于樣本數(shù)據(jù), 測(cè)量目標(biāo)接近或遠(yuǎn)離正、負(fù)理想解的程度來評(píng)估資源環(huán)境承載力水平[13]。

鄂爾多斯市是我國(guó)典型的煤炭資源型城市, 同時(shí)還是我國(guó)西部地區(qū)重要的生態(tài)屏障[14]。近年來, 隨著煤炭資源的進(jìn)一步開采, 超過了系統(tǒng)所能承受的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)規(guī)模, 使當(dāng)?shù)氐馁Y源環(huán)境問題更加嚴(yán)重。已有學(xué)者對(duì)鄂爾多斯市資源環(huán)境承載力進(jìn)行研究, 但大多采用層次分析法和系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)法[15–16]。本研究從資源、環(huán)境、社會(huì)和經(jīng)濟(jì)4個(gè)方面著手構(gòu)建鄂爾多斯市資源環(huán)境承載力指標(biāo)體系, 通過基于熵權(quán)法的TOPSIS模型分析鄂爾多斯市2008—2015年資源環(huán)境承載力動(dòng)態(tài)變化特征, 進(jìn)而分析區(qū)域可持續(xù)發(fā)展趨勢(shì), 運(yùn)用多元線性回歸模型分析資源、環(huán)境、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等因素對(duì)資源環(huán)境承載力的驅(qū)動(dòng)機(jī)制, 判斷影響鄂爾多斯市資源環(huán)境承載力的影響因素, 為鄂爾多斯市的優(yōu)化發(fā)展和可持續(xù)發(fā)展提出合理的對(duì)策和建議。

1 研究區(qū)概況

鄂爾多斯市位于內(nèi)蒙古自治區(qū)西南部, 地處東經(jīng)106°42′—111°27′, 北緯37°35′—40°51′之間, 是中國(guó)西部重要的資源型城市, 同時(shí)也是中國(guó)14個(gè)大型煤炭生產(chǎn)基地之一[14]。鄂爾多斯市作為資源密集地區(qū)之一, 自然資源富集, 擁有各類礦藏50多種, 其中煤炭已探明儲(chǔ)量約占全國(guó)的1/6, 儲(chǔ)量大且分布面積廣, 煤炭資源是帶動(dòng)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的最主要資源。截止2015年末, 全市總面積86882 km2, 市轄7旗1區(qū), 全市常住人口204.51萬人, 地區(qū)生產(chǎn)總值4226.1億元, 城鎮(zhèn)化率達(dá)到73.13%。該市屬于典型的煤炭資源型城市且地處我國(guó)西北部, 生態(tài)系統(tǒng)較一般城市更加脆弱[17], 日照強(qiáng)烈, 市多年平均氣溫約7.3 ℃, 水資源匱乏, 降水約150—410 mm, 蒸發(fā)量卻在2000 mm以上, 土壤有機(jī)質(zhì)含量少, 植被覆蓋度低于25%。近年來, 鄂爾多斯市依賴豐富的資源尤其是煤炭資源使經(jīng)濟(jì)突飛猛進(jìn)發(fā)展的同時(shí), 煤炭的大規(guī)模開采也破壞了地區(qū)的生態(tài)系統(tǒng), 超過了系統(tǒng)所能承受的發(fā)展規(guī)模, 嚴(yán)重影響了區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源及評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

研究數(shù)據(jù)來源于《內(nèi)蒙古自治區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2008—2015)、《鄂爾多斯市統(tǒng)計(jì)年鑒》(2008—2015)和《鄂爾多斯市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》(2008—2015)等統(tǒng)計(jì)資料。鄂爾多斯市復(fù)合生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定建立在資源、環(huán)境、社會(huì)和經(jīng)濟(jì)之間平衡的基礎(chǔ)上, 根據(jù)資源環(huán)境承載力的定義和本質(zhì), 本研究將資源環(huán)境承載力作為目標(biāo)層, 從資源承載力、環(huán)境承載力、社會(huì)承載力和經(jīng)濟(jì)承載力四個(gè)方面作為準(zhǔn)則層對(duì)鄂爾多斯市的資源環(huán)境承載力進(jìn)行評(píng)價(jià)研究, 準(zhǔn)則層之間既獨(dú)立, 又相互影響, 共同反映區(qū)域資源環(huán)境承載力狀況[13]。最終根據(jù)鄂爾多斯市區(qū)域特征, 選取24個(gè)具體的評(píng)價(jià)指標(biāo)作為指標(biāo)層反映鄂爾多斯市資源環(huán)境承載力的特征信息(表1)。

2.2 熵權(quán)法

熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)方法, 根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)的離散程度, 利用信息熵來確定指標(biāo)權(quán)重[18–19]。在綜合評(píng)價(jià)中, 熵權(quán)法確定的指標(biāo)體系權(quán)重可以客觀真實(shí)地反映原始數(shù)據(jù)中的隱含信息, 有效避免了人為因素造成的偏差, 由此獲得的指標(biāo)權(quán)重值比主觀賦權(quán)法具有更高的可信度和精確度[20]。因此本研究采用熵權(quán)法確定資源環(huán)境承載力指標(biāo)權(quán)重, 其主要計(jì)算步驟如下:

(1)原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

表1 鄂爾多斯市資源環(huán)境承載力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

設(shè)區(qū)域資源環(huán)境承載力的原始評(píng)價(jià)指標(biāo)矩陣為:

根據(jù)指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的作用方向進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理:

式中,S為第個(gè)對(duì)象第項(xiàng)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值,X為指標(biāo)值,Z為指標(biāo)最優(yōu)值, maxX和minX分別為指標(biāo)的最大值和最小值, 且0≤S≤1。

(2)計(jì)算各指標(biāo)的信息熵值:

(3)計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的信息效用值和權(quán)重:

式中,d為第項(xiàng)指標(biāo)的信息效用值,d= 1-e,W為第項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重。

2.3 TOPSIS模型

TOPSIS模型即為“逼近理想解排序方法”, 它是系統(tǒng)工程中常用的決策技術(shù), 要用來解決多屬性或多標(biāo)準(zhǔn)決策問題, 一種運(yùn)用距離作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的綜合評(píng)價(jià)法[21]。通過定義目標(biāo)空間中的某一測(cè)度, 相應(yīng)地計(jì)算目標(biāo)靠近/偏離正、負(fù)理想解的程度, 以此來評(píng)估區(qū)域承載力, 可以全面客觀地反映區(qū)域承載力的動(dòng)態(tài)及變化趨勢(shì)[22]。主要計(jì)算步驟如下:

(1)原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

設(shè)區(qū)域資源環(huán)境承載力問題的原始評(píng)價(jià)指標(biāo)矩陣為:

要得到標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)價(jià)矩陣, 以采用歸一化方法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。故得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣:

(2)基于熵權(quán)的判斷矩陣構(gòu)建

借助加權(quán)思想, 使評(píng)價(jià)矩陣客觀性進(jìn)一步提高, 根據(jù)運(yùn)用熵權(quán)法確定的指標(biāo)權(quán)重W與歸一化后矩陣相乘, 構(gòu)建規(guī)范化加權(quán)判斷矩陣。

(3)正負(fù)理想解確定

根據(jù)加權(quán)判斷矩陣確定正負(fù)理想解, 計(jì)算公式如下:

正理想解:

負(fù)理想解:

如果指標(biāo)為效益型指標(biāo), 則:

如果指標(biāo)為成本型指標(biāo), 則:

(4)距離計(jì)算

距離計(jì)算的方法較多, 采用歐氏距離計(jì)算公式。令D為第個(gè)指標(biāo)與y的距離,D為第個(gè)指標(biāo)與y-的距離, 計(jì)算方法為:

式中,y為第個(gè)指標(biāo)第年加權(quán)后的規(guī)范化值,y、y分別為第個(gè)指標(biāo)在年取值中最偏好方案值和最不偏好方案值。

(5)資源環(huán)境承載力貼近度

貼近度是指評(píng)價(jià)對(duì)象接近最優(yōu)理想解的程度, 以表示。本文以資源環(huán)境承載力貼近度表示資源環(huán)境承載力及各子系統(tǒng)承載力的大小, 計(jì)算公式如下:

代表資源環(huán)境承載力水平及各子系統(tǒng)承載力水平的高低。其值越大, 表明承載力水平越高, 越接近承載力最高水平。

3 結(jié)果與分析

3.1 資源環(huán)境承載力指數(shù)變化趨勢(shì)及原因

對(duì)鄂爾多斯市資源環(huán)境承載力各要素(指標(biāo)層)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后經(jīng)熵權(quán)法確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重,具體結(jié)果見表2。通過TOPSIS模型求得2008—2015年鄂爾多斯資源環(huán)境承載力貼近度大小, 即資源環(huán)境承載力指數(shù)(表3)。

資源環(huán)境承載力指數(shù)在2008—2015年間整體呈上升趨勢(shì), 波動(dòng)幅度不大, 由2008年的0.4425上升到2015年的0.5562, 在2010年指數(shù)有較明顯下降, 具體來看, 2010年指數(shù)下降到0.3611為研究期間的最低值, 深入分析發(fā)現(xiàn), 一是資源供需存在矛盾, 人均耕地面積和人均水資源量均有所下降; 二是環(huán)境治理效果不明顯, 工業(yè)廢水排放量和工業(yè)固廢產(chǎn)生量明顯增大, 而生活垃圾無害化處理率卻大幅下降。隨后至2012年保持持續(xù)上升趨勢(shì), 雖在2013年出現(xiàn)小幅下降, 但之后迅速調(diào)整, 2014年達(dá)到0.5796為研究期間的最高值, 2015年小幅度下降至0.5562, 究其原因, 總體來看, 承載力指數(shù)有較好發(fā)展一方面得益于節(jié)能減排等環(huán)境治理措施的大力推廣, 如萬元GDP能耗、萬元GDP水耗逐年下降以及污水處理率逐年提高; 二是得益于鄂爾多斯市社會(huì)的穩(wěn)定進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)的持續(xù)發(fā)展, 居民人均可支配收入以及第三產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值比重持續(xù)增加等均使鄂爾多斯市資源環(huán)境承載力有所提高(表3、圖1)。

表2 鄂爾多斯市資源環(huán)境承載力指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化值及權(quán)重

表3 鄂爾多斯市資源環(huán)境承載力指數(shù)(2008—2015年)

3.2 資源環(huán)境承載力及各子系統(tǒng)變化趨勢(shì)

為了更加深入分析和描述鄂爾多斯市資源環(huán)境承載力變化趨勢(shì)及原因, 計(jì)算各子系統(tǒng)承載力指數(shù)(表4)。

資源承載力指數(shù)整體具有上升趨勢(shì), 但中間有所波動(dòng)。2008—2010年持續(xù)下降, 其中, 2010年下降幅度明顯, 降至0.2843, 為研究期間的最低值; 隨后迅速上升, 2012年達(dá)到中等以上水平且為研究期間內(nèi)最高值, 但2013—2015年則一直持續(xù)下降狀態(tài), 2015年下降到0.5193(表4、圖2)。導(dǎo)致2010年資源承載力指數(shù)迅速下降的主要原因是人均耕地面積和人均水資源量指標(biāo)值在2010年顯著下降, 2012年人均耕地面積與上一年持平以及人均水資源量大幅上升, 使資源承載力指數(shù)迅速回升。

環(huán)境承載力指數(shù)在研究期間呈下降趨勢(shì), 波動(dòng)幅度較大。其中, 2009年大幅增長(zhǎng)達(dá)到0.8017, 即研究期間內(nèi)最大值, 2011年呈現(xiàn)小幅增長(zhǎng), 除此之外, 其他年份均呈下降狀態(tài), 2012—2015年更是呈逐年下降趨勢(shì), 2015年下降至最低值0.2595(表4、圖2)。研究期間SO2排放量和工業(yè)廢水排放量變化波動(dòng)明顯, 呈顯著的“W”曲線, 變化幅度較大, 對(duì)鄂爾多斯市環(huán)境承載力的波動(dòng)起到主導(dǎo)作用, 工業(yè)固廢產(chǎn)生量逐年上升, 較2008年相比, 2015年上升幅度高達(dá)393%, 對(duì)環(huán)境承載力的下降有較大影響, 這3項(xiàng)指標(biāo)是限制環(huán)境承載力上升的主要因素。

社會(huì)承載力指數(shù)由2008年的0.2512上升至2015年的0.8170, 整體基本呈“V”型曲線。其中, 2009年上升至0.5623, 但2010—2011年一直呈下降狀態(tài)且下降幅度較大, 隨后迅速上升, 2015年達(dá)到研究期間的最高值0.8170(表4、圖2)。造成2010—2011年指數(shù)下降以及2012—2013年增長(zhǎng)緩慢的原因除了城鎮(zhèn)化率逐年增大帶來的人口壓力外, 還有是城鎮(zhèn)居民恩格爾系數(shù)和農(nóng)村居民恩格爾系數(shù)出現(xiàn)不同程度的增長(zhǎng), 由于這兩項(xiàng)指標(biāo)是負(fù)向指標(biāo), 致使社會(huì)承載力指數(shù)增長(zhǎng)速度緩慢甚至降低, 波動(dòng)起伏較大, 表明居民恩格爾系數(shù)對(duì)鄂爾多斯市的社會(huì)承載力的波動(dòng)有顯著的負(fù)向影響。

經(jīng)濟(jì)承載力指數(shù)在研究期間一直呈持續(xù)平穩(wěn)上升趨勢(shì), 且幅度較大。在2008—2010年處于較低水平, 2011—2012年處于中等水平, 之后持續(xù)上升, 在2013—2015年間一直處于高水平, 并在2015年達(dá)到最大值0.9444, 幾乎達(dá)到最優(yōu)水平(表4、圖2)。研究期間, 人均GDP、人均可支配收入、社會(huì)消費(fèi)品零售總額等指標(biāo)逐年上升促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展, 使經(jīng)濟(jì)發(fā)展力穩(wěn)步提升。第三產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值比重經(jīng)歷了先下降后上升的過程而采礦業(yè)占地區(qū)生產(chǎn)比重呈先上升后下降狀態(tài), 并且伴隨人均GDP的持續(xù)增長(zhǎng), 表明鄂爾多斯市重視調(diào)整經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu), 符合資源型城市經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略需求。

3.3 資源環(huán)境承載力驅(qū)動(dòng)因素

3.3.1 各子系統(tǒng)與資源環(huán)境承載力的相關(guān)性分析

利用SPSS軟件對(duì)鄂爾多斯市2008—2015年的四個(gè)子系統(tǒng)的綜合值與資源環(huán)境承載力時(shí)間序列值進(jìn)行相關(guān)性分析, 各相關(guān)系數(shù)結(jié)果見表5。結(jié)果顯示資源環(huán)境承載力與資源狀況(a)、社會(huì)進(jìn)步(c)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展(d)呈正相關(guān), 與環(huán)境情況(b)呈負(fù)相關(guān)。其中與資源狀況和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相關(guān)系數(shù)最大, 分別為0.914、0.806。

表4 鄂爾多斯市各子系統(tǒng)承載力指數(shù)(2008—2015年)

圖1 鄂爾多斯市資源環(huán)境承載力變化趨勢(shì)圖

Figure 1 The variation trend of the carrying capacity for resources and environment in Ordos City

圖2 鄂爾多斯市各子系統(tǒng)承載力變化趨勢(shì)圖

Figure 2 The variation trend of the carrying capacity of each subsystem in Ordos City

表5 資源環(huán)境承載力與其影響因子的相關(guān)系數(shù)

Table 4 Correlation coefficient of resource and environment carrying capacity and its influencing factors.

3.3.2 資源環(huán)境承載力模型的建立

以鄂爾多斯市2008—2015年的資源環(huán)境承載力的值為因變量, 4個(gè)子系統(tǒng)準(zhǔn)則層綜合值為自變量, 建立多元線性回歸模型, 反映資源、環(huán)境、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)等因素驅(qū)動(dòng)生態(tài)足跡的機(jī)制, 得到多元線性回歸模型:

式中: a、b、c、d分別對(duì)應(yīng)表1中的4個(gè)準(zhǔn)則層, 反映了資源、環(huán)境、社會(huì)及經(jīng)濟(jì)等因子在驅(qū)動(dòng)資源環(huán)境承載力變化過程中的影響程度。通過上式可知, 資源因素對(duì)資源環(huán)境承載力影響最大, 經(jīng)濟(jì)因素次之。

4 討論

鄂爾多斯市資源承載力指數(shù)走勢(shì)與同為資源型城市的大同市[23]變化情況相似, 整體變化幅度較大。土地資源是限制經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的基本要素[24], 鄂爾多斯市耕地總體質(zhì)量較低[25], 隨著人口持續(xù)增加, 人均耕地面積逐年減少, 同時(shí)水資源豐富與否是促進(jìn)或制約經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要因素[26–27], 而鄂爾多斯市水資源量受氣候影響年際變化較大[28], 從而影響到鄂爾多斯市資源環(huán)境承載力呈波動(dòng)變化。區(qū)域的資源狀況決定了一個(gè)地區(qū)容納的人口數(shù)量[29], 任何區(qū)域的發(fā)展都要在資源承載力許可的范圍內(nèi)進(jìn)行, 資源承載力是區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)[30]。

研究期間環(huán)境承載力波動(dòng)非常明顯, 整體呈下降狀態(tài), 其變化趨勢(shì)與慶陽市[13]大體相似, 影響因素與宜昌市[31]大體相同, 對(duì)環(huán)境承載力影響最大的指標(biāo)為SO2排放量和工業(yè)固廢產(chǎn)生量, 其次是工業(yè)廢水排放量。鄂爾多斯市是我國(guó)典型的西部資源型城市[32], 它以煤炭開采為主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)模式使工業(yè)廢氣、廢水以及固廢產(chǎn)生量迅速增加, 耗費(fèi)資源的同時(shí)破壞了生態(tài)環(huán)境, 給生態(tài)系統(tǒng)帶來了很大的壓力。脆弱的生態(tài)環(huán)境和有限的環(huán)境容量目前已經(jīng)成為制約西部經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的重要因素[29]。

鄂爾多斯市社會(huì)承載力指數(shù)介于0.2512— 0.8170之間, 整體呈上升趨勢(shì)。但這與京津冀中心城市和張家口社會(huì)承載力一直保持良好上升趨勢(shì)不同[33–34], 逐年增多的城鎮(zhèn)人口給生態(tài)系統(tǒng)帶來了很大壓力, 居民恩格爾系數(shù)的波動(dòng)影響了社會(huì)的持續(xù)良性發(fā)展?？傮w來說, 雖然社會(huì)子系統(tǒng)內(nèi)部有所波動(dòng), 但各部分相互調(diào)節(jié), 大多數(shù)指標(biāo)如: 人均住房面積、每千口人擁有病床數(shù)等的良性發(fā)展和較好的發(fā)展速度改善了城鄉(xiāng)居民基礎(chǔ)設(shè)施水平, 保證了社會(huì)子系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展, 但是應(yīng)在控制人口數(shù)量, 提高人民生活水平方面加大力度, 以保證社會(huì)承載力穩(wěn)步向前發(fā)展。

2008—2015年鄂爾多斯市經(jīng)濟(jì)承載力指數(shù)與同為煤炭資源型城市的淮南市[35]變化趨勢(shì)相同, 呈穩(wěn)步上升趨勢(shì), 平均每年增長(zhǎng)0.1222, 表明鄂爾多斯市經(jīng)濟(jì)實(shí)力明顯增強(qiáng)。經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有兩面性, 隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展勢(shì)必會(huì)帶來更多的經(jīng)濟(jì)資源以改善環(huán)境狀況, 提高資源的利用率; 但另一方面也必將會(huì)對(duì)自然資源造成消耗, 造成環(huán)境污染[36]。2008—2010年, 區(qū)域資源環(huán)境承載力水平高于經(jīng)濟(jì)承載力, 2011年以后, 區(qū)域資源環(huán)境承載力水平低于經(jīng)濟(jì)承載力水平, 仍然基本呈上升趨勢(shì), 經(jīng)濟(jì)發(fā)展為鄂爾多斯市其它子系統(tǒng)奠定了堅(jiān)實(shí)的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ), 對(duì)資源環(huán)境承載力的改善起了極大的推動(dòng)作用。

2008—2015年間, 鄂爾多斯市資源環(huán)境承載力整體呈上升趨勢(shì), 波動(dòng)幅度不大。2008—2010年鄂爾多斯市資源環(huán)境承載力呈下降狀態(tài), 但自“十二五”以來, 資源環(huán)境承載力逐步增強(qiáng), 達(dá)到了較高水平, 2015年承載力指數(shù)達(dá)到0.5562, 比2008年提高了25.7%。結(jié)合資源環(huán)境承載力計(jì)算結(jié)果和資源環(huán)境承載力驅(qū)動(dòng)模型的分析結(jié)果, 要實(shí)現(xiàn)鄂爾多斯市的可持續(xù)發(fā)展, 應(yīng)在保持經(jīng)濟(jì)上升的同時(shí), 做好資源的合理分配、生態(tài)環(huán)境的建設(shè)和社會(huì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整。資源方面, 應(yīng)緩解資源供需矛盾, 嚴(yán)格保護(hù)可用耕地, 在保證可持續(xù)發(fā)展的前提下合理開發(fā)煤炭資源和其它新型能源, 提高水資源利用率, 同時(shí)降低GDP能耗、水耗, 避免問題日益顯著; 環(huán)境方面, 繼續(xù)增加區(qū)域綠化覆蓋率, 加大力度進(jìn)行污染治理, 推進(jìn)當(dāng)?shù)孛禾考捌渌茉雌髽I(yè)等節(jié)能減排, 減少有害氣體、液體以及固體的排放, 發(fā)展低碳交通, 促進(jìn)排放低碳化; 社會(huì)方面, 應(yīng)合理控制人口數(shù)量及結(jié)構(gòu)組成, 減緩人口對(duì)資源環(huán)境的壓力, 并倡導(dǎo)生態(tài)環(huán)保、節(jié)約的消費(fèi)與飲食模式, 減小對(duì)于自然資源的過度消費(fèi); 經(jīng)濟(jì)方面, 在保持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長(zhǎng)的同時(shí), 要從追求經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模轉(zhuǎn)移到追求發(fā)展經(jīng)濟(jì)質(zhì)量, 均衡產(chǎn)業(yè)發(fā)展, 提倡提質(zhì)增效的經(jīng)濟(jì)發(fā)展思路, 在一定程度上減少資源浪費(fèi), 提高資源的利用效率, 同時(shí)也降低經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對(duì)環(huán)境的壓力。

5 結(jié)論

鄂爾多斯市2008—2015年資源環(huán)境承載力整體呈上升狀態(tài), 波動(dòng)幅度不大, 基本維持在0.5左右, 2008—2010年呈下降狀態(tài), 2011—2015年基本保持增長(zhǎng)。從各子系統(tǒng)承載力來看, 資源子系統(tǒng)發(fā)展?fàn)顩r與資源環(huán)境承載力變化趨勢(shì)基本一致, 表明資源子系統(tǒng)承載力是鄂爾多斯市資源環(huán)境承載力的重要影響因素; 經(jīng)濟(jì)承載力水平逐年提高, 為鄂爾多斯市資源環(huán)境承載力的提升奠定了堅(jiān)實(shí)的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ); 社會(huì)承載力趨勢(shì)總體略呈“V”型趨勢(shì), 變化較為平穩(wěn), 整體有所增長(zhǎng), 對(duì)資源環(huán)境承載力的上升有一定的促進(jìn)作用; 環(huán)境子系統(tǒng)基本呈逐年下降趨勢(shì), 在鄂爾多斯市資源環(huán)境承載力的提高方面起到了負(fù)向作用。

鄂爾多斯市作為一座以煤炭行業(yè)為主導(dǎo)的資源型城市, 區(qū)域人口的增加、經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)、福利的提高和社會(huì)的發(fā)展都是以一定的煤炭資源以及其它類型資源的消耗和一定程度的環(huán)境惡化為代價(jià)來實(shí)現(xiàn)的。影響鄂爾多斯市資源環(huán)境承載力最大的驅(qū)動(dòng)因子主要是資源狀況, 其次是經(jīng)濟(jì)發(fā)展, 因此要實(shí)現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展就是要對(duì)區(qū)域資源進(jìn)行有理性、有節(jié)制和有遠(yuǎn)見的管理, 使資源的消耗控制在一定限度內(nèi), 保持系統(tǒng)和諧穩(wěn)定, 防止系統(tǒng)的崩潰和發(fā)展的停滯甚至倒退, 做好經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的合理化轉(zhuǎn)型, 提高能源的利用效率; 同時(shí)也要在環(huán)境保護(hù)和社會(huì)進(jìn)步方面做好工作, 通過促進(jìn)節(jié)能減排, 加大污染治理, 適當(dāng)控制人口數(shù)量, 降低人口壓力等方式來共同提高鄂爾多斯市資源環(huán)境承載力能力從而促進(jìn)其可持續(xù)發(fā)展。

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Evaluation of the resource and environmental carrying capacity of Ordos City based on the TOPSIS model of entropy weight

ZHENG Xin, CEHNG Yanmei, REN Caifeng, ZHOU Lizhi*

Collaborative Innovation Center for Mine Environmental Remediation and Wetland Ecological Security, School of Resource and Environment Engineering, Anhui University, Hefei 230601 China

The relationship between resources, environment, economy and society is the foundation for study on the carrying capacity for resources and environment, also an important sign to judge whether the region can develop sustainably. In this article an evaluation index system for the bearing capacity for resources and environment was constructed based on 24 factors from 4 areas including resources, environment, society and economy in Ordos City. The regional carrying capacity for resources and environment was studied by TOPSIS model, and the driving factors for bearing capacity for resources and environment were analyzed combined with the multivariate regression model analysis. The results showed that the index of the carrying capacity of resources and environment of Ordos City was on the rise from 2008 to 2015, with a small fluctuation range. The index increased from 0.4425 in 2008 to0.5562 in 2015, with a significant decrease in 2010. The resource, social and economic carrying capacities were on rise, while the environmental carrying capacity was on decline. The resource carrying capacity was basically consistent with the change trend of the whole carrying capacity of resources and environment, and the economic carrying capacity eventually rose to 0.9444, almost reaching the optimal carrying capacity level. The model analysis showed that the resource factor had the biggest influence on the carrying capacity for resources and environment, and the economic factor was the second. It is suggested to control resource consumption in the future, rationalize the economic structure, and improve the efficiency of energy utilization so as to improve the bearing capacity of resources and economy. At the same time, in terms of environmental protection and social development, it is necessary to promote energy conservation and emission reduction, increase pollution control, properly control population size and reduce population pressure to jointly improve the carrying capacity of resources and environment in Ordos City so as to promote its sustainable development.

resource and environment carrying capacity; entropy method; TOPSIS model; multiple regression model; Ordos City

10.14108/j.cnki.1008-8873.2020.02.013

X24

A

1008-8873(2020)02-095-09

2018-12-28;

2019-01-23

國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目(14ZDB145)

鄭欣(1993—), 女, 山東濰坊人, 碩士, 主要從事生態(tài)經(jīng)濟(jì)研究, E-mail: zhengxin1225@qq.com

周立志, 男, 博士, 教授, 主要從事濕地生態(tài)學(xué)和生態(tài)經(jīng)濟(jì)學(xué)研究, E-mail: zhoulz@ahu.edu.cn

鄭欣, 程艷妹, 任彩鳳, 等. 基于熵權(quán)TOPSIS模型的鄂爾多斯市資源環(huán)境承載力評(píng)價(jià)[J]. 生態(tài)科學(xué), 2020, 39(2): 95-103.

ZHENG Xin, CEHNG Yanmei, REN Caifeng, et al. Evaluation of the resource and environmental carrying capacity of Ordos City based on the TOPSIS model of entropy weight[J]. Ecological Science, 2020, 39(2): 95-103.