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    安徽省礦業(yè)城市生態(tài)安全動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)及預(yù)測(cè)

    2022-03-25 11:23:44王瑩瑩趙楊秋
    礦業(yè)安全與環(huán)保 2022年1期
    關(guān)鍵詞:正態(tài)子系統(tǒng)安徽省

    阮 君,何 剛,王瑩瑩,趙楊秋

    (安徽理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,安徽 淮南 232001)

    隨著我國(guó)城鎮(zhèn)化的快速推進(jìn),水土流失、資源短缺、空氣污染等環(huán)境問(wèn)題層出不窮。我國(guó)始終高度重視生態(tài)文明建設(shè),2019年我國(guó)節(jié)能環(huán)保財(cái)政支出已高達(dá)7 443.6億元[1],然而我國(guó)生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀仍不容樂(lè)觀。較一般城市而言,礦業(yè)城市的生態(tài)環(huán)境更加脆弱,對(duì)其進(jìn)行生態(tài)安全評(píng)價(jià)具有重要意義。

    我國(guó)已有眾多學(xué)者對(duì)礦業(yè)城市生態(tài)安全評(píng)價(jià)進(jìn)行了研究。陳勇等[2]基于最小累計(jì)阻力模型研究了湖北省大冶市生態(tài)安全格局構(gòu)建問(wèn)題,認(rèn)為區(qū)分不同性質(zhì)源地是構(gòu)建生態(tài)安全格局的基礎(chǔ);張丁軒等[3]結(jié)合GIS技術(shù)和CLUE-S模型對(duì)礦業(yè)城市2020年不同情景方案土地利用變化進(jìn)行了模擬;王乃舉等[4]利用集對(duì)分析—可變模糊集動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)了銅陵市的生態(tài)安全,結(jié)果表明銅陵市生態(tài)安全一直處于較不安全、臨界安全水平;武彥斌等[5]采用壓力—狀態(tài)—響應(yīng)模型研究了安徽淮南的生態(tài)安全持續(xù)發(fā)展問(wèn)題;王秀麗等[6]基于PSR-AHP模型定量評(píng)估了稀土礦區(qū)的生態(tài)安全狀況,結(jié)果表明礦區(qū)生態(tài)整體呈穩(wěn)定狀態(tài)。目前,礦區(qū)生態(tài)安全格局構(gòu)建[7-8]、生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)[9-10]、生態(tài)功能區(qū)[11-12]等主題研究也逐漸成為熱點(diǎn)。

    綜上所述,學(xué)者們主要采用模糊評(píng)價(jià)、層次分析、集對(duì)分析等方法進(jìn)行礦區(qū)生態(tài)安全評(píng)價(jià),但對(duì)評(píng)價(jià)過(guò)程中出現(xiàn)的隨機(jī)性和模糊性問(wèn)題關(guān)注較少。正態(tài)云模型能實(shí)現(xiàn)定性概念與定量數(shù)值之間的不確定性轉(zhuǎn)換,可有效解決評(píng)價(jià)過(guò)程中的隨機(jī)性和不確定性問(wèn)題。因此,筆者基于壓力—狀態(tài)—響應(yīng)(PSR)模型構(gòu)建生態(tài)安全綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,引入正態(tài)云模型對(duì)安徽省9座礦業(yè)城市生態(tài)安全狀況進(jìn)行評(píng)價(jià),并結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè),以期為促進(jìn)區(qū)域生態(tài)文明建設(shè)提供理論指導(dǎo)。

    1 研究區(qū)概況

    安徽省擁有9座礦業(yè)城市,分別為宿州、亳州、淮北、淮南、滁州、馬鞍山、銅陵、池州及宣城。這 9座礦業(yè)城市的人口眾多,自然資源豐富。然而,過(guò)度依賴(lài)能源的單一生產(chǎn)方式的弊端始終存在,已嚴(yán)重制約區(qū)域經(jīng)濟(jì)與生態(tài)環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展。

    2 研究方法與模型

    2.1 正態(tài)云模型

    1995年中國(guó)工程院院士李德毅提出云模型,其是一種用語(yǔ)言值處理定性概念與定量描述之間發(fā)生不確定轉(zhuǎn)換的模型[13]。云模型主要通過(guò)期望、熵和超熵3個(gè)數(shù)字特征將云的語(yǔ)言值定量表示,其中期望Ex為云的重心,熵En為云的厚度,超熵He為云的凝聚度,計(jì)算步驟如下[14-15]:

    2)再生成以Ex為期望,E′2n為方差的正態(tài)隨機(jī)數(shù)xi=norm(Ex,E′2n)。

    3)計(jì)算

    (1)

    4)μ(xi)中的xi則成為數(shù)域中的一個(gè)云滴。

    5)重復(fù)以上步驟,直至產(chǎn)生需要的n個(gè)云滴為止。

    2.2 安徽省礦業(yè)城市生態(tài)安全評(píng)價(jià)步驟

    1)構(gòu)建安徽省礦業(yè)城市生態(tài)安全評(píng)價(jià)的因素域U={u1,u2,…,un},建立評(píng)價(jià)域V={v1,v2,…,vm}。

    2)利用熵權(quán)法確定各指標(biāo)權(quán)重[16-17],得到權(quán)重向量W={w1,w2,…,wn}。

    (2)

    (3)

    Heij=k

    (4)

    借鑒葉達(dá)等[18]的研究成果,本研究將超熵值確定為0.01。

    4)建立模糊隸屬度矩陣U。利用式(1)計(jì)算出指標(biāo)i對(duì)應(yīng)等級(jí)j下的確定度uij,構(gòu)建模糊隸屬度矩陣U=(uij)n×m。

    6)在此基礎(chǔ)上,計(jì)算各系統(tǒng)及綜合得分,計(jì)算公式如下:

    (5)

    式中z為等級(jí)對(duì)應(yīng)分?jǐn)?shù)。

    3 計(jì)算與結(jié)果分析

    3.1 生態(tài)安全綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

    借鑒董會(huì)忠等[19-21]研究成果,基于壓力—狀態(tài)—響應(yīng)(PSR)模型構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,結(jié)合研究區(qū)實(shí)際發(fā)展?fàn)顩r,將生態(tài)安全劃分為5個(gè)等級(jí):非常危險(xiǎn)(Ⅰ級(jí))、較危險(xiǎn)(Ⅱ級(jí))、警惕(Ⅲ級(jí))、較安全(Ⅳ級(jí))、非常安全(Ⅴ級(jí))。生態(tài)安全綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1所示。

    表1 生態(tài)安全綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

    本文數(shù)據(jù)主要來(lái)源于2010—2018年《安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒》、9座礦業(yè)城市統(tǒng)計(jì)年鑒及統(tǒng)計(jì)發(fā)展公報(bào)[22]。利用式(2)和式(3)計(jì)算確定各指標(biāo)的正態(tài)云等級(jí)標(biāo)準(zhǔn),如表2所示。

    表2 生態(tài)安全指標(biāo)正態(tài)云等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

    根據(jù)表2,通過(guò)MATLAB軟件生成各指標(biāo)的正態(tài)云圖。以人均GDP為例,得到人均GDP的正態(tài)云圖如圖1所示。

    圖1 人均GDP的正態(tài)云圖

    3.2 結(jié)果分析

    3.2.1 橫向年份分析

    根據(jù)以上方法和步驟,以最大隸屬度為原則,即選取某等級(jí)中最大得分為結(jié)果,得出2010—2018年安徽省9座礦業(yè)城市生態(tài)安全評(píng)價(jià)的最終得分和等級(jí),如表3所示。

    表3 2010—2018年安徽省9座礦業(yè)城市生態(tài)安全評(píng)價(jià)得分及等級(jí)

    由表3可知,安徽省9座礦業(yè)城市整體生態(tài)安全狀況改善明顯,其變化主要分為2個(gè)階段:第1階段為2010—2016年,此時(shí)生態(tài)安全等級(jí)始終為Ⅲ級(jí),生態(tài)安全評(píng)分從0.216 0波動(dòng)上升到0.256 0;第2階段為2016—2018年,此時(shí)生態(tài)安全等級(jí)雖已經(jīng)提升至 Ⅳ級(jí)的較安全狀態(tài),但在2018年生態(tài)安全評(píng)分下滑到0.168 8。

    利用ArcGIS軟件對(duì)計(jì)算結(jié)果實(shí)現(xiàn)可視化,2010—2018年安徽省9座礦業(yè)城市生態(tài)安全狀態(tài)等級(jí)分布如圖2所示。

    圖2 2010—2018年安徽省9座礦業(yè)城市生態(tài)

    安全狀態(tài)等級(jí)分布

    由圖2可知,至2018年皖南地區(qū)生態(tài)安全狀況已經(jīng)普遍優(yōu)于皖北地區(qū),主要原因是皖北地區(qū)大部分為資源型城市,長(zhǎng)期以來(lái)一直以依賴(lài)能源生產(chǎn)的單一方式發(fā)展,對(duì)環(huán)境影響較大。在皖北城市中,宿州、亳州的生態(tài)安全等級(jí)呈現(xiàn)輕微下滑狀態(tài),在2018年處于Ⅲ級(jí)警惕狀態(tài);淮北雖為典型煤炭城市,但近年來(lái)大力促進(jìn)新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展,逐漸加大城市綠化措施,在2018年生態(tài)安全已達(dá)到Ⅳ級(jí)較安全狀態(tài);淮南雖始終處于Ⅱ級(jí)較危險(xiǎn)狀態(tài),但是得分從0.165 6提升到0.272 3,多年來(lái)煤炭開(kāi)采給環(huán)境帶來(lái)的問(wèn)題依然嚴(yán)峻。

    皖南地區(qū)多為山區(qū),自然資源豐富,以農(nóng)業(yè)、旅游業(yè)發(fā)展為主,并積極進(jìn)行環(huán)境保護(hù),生態(tài)環(huán)境狀況較好。其中宣城生態(tài)安全狀態(tài)改善明顯,從2010年的較危險(xiǎn)提升到2018年較安全狀態(tài),主要得益于宣城人口密度小,工業(yè)化程度低,“三廢”處理率、城市綠化率等指標(biāo)穩(wěn)步上升;馬鞍山生態(tài)安全等級(jí)先從Ⅳ級(jí)下降到Ⅱ級(jí),經(jīng)治理后又回到Ⅳ級(jí)水平,城鎮(zhèn)化的不斷推進(jìn)使得區(qū)域資源消耗逐漸增大,致使其生態(tài)安全得分在2018年下滑到0.174 7;銅陵、池州生態(tài)安全等級(jí)均為Ⅲ級(jí)的警惕狀態(tài),處于較低水平。

    3.2.2 縱向指標(biāo)分析

    運(yùn)用相同的模型和方法,以最大隸屬度為原則,得出2010年和2018年安徽省9座礦業(yè)城市各準(zhǔn)則層的評(píng)價(jià)結(jié)果,如表4 所示。

    表4 2010、2018年安徽省9座礦業(yè)城市各準(zhǔn)則層評(píng)價(jià)結(jié)果

    由表4可知,2010、2018年安徽省9座礦業(yè)城市整體的壓力子系統(tǒng)上升明顯,從Ⅱ級(jí)較危險(xiǎn)狀態(tài)提升為Ⅲ級(jí)警惕狀態(tài),但生態(tài)安全得分只有 0.074 2。從各城市發(fā)展來(lái)看,2018年亳州、滁州的壓力子系統(tǒng)已達(dá)到Ⅳ級(jí)水平,淮北和池州的壓力子系統(tǒng)等級(jí)出現(xiàn)輕微下滑,其余城市始終處于較低水平。

    2010、2018年安徽省9座礦業(yè)城市整體的狀態(tài)子系統(tǒng)一直為Ⅲ級(jí)警惕狀態(tài),生態(tài)安全得分從0.112 3下降為0.048 9。2018年各城市間狀態(tài)子系統(tǒng)水平差異較小,除淮北、淮南狀態(tài)子系統(tǒng)為Ⅱ級(jí)水平外,其余城市狀態(tài)子系統(tǒng)均保持在Ⅲ級(jí)水平。

    2010、2018年安徽省9座礦業(yè)城市整體的響應(yīng)子系統(tǒng)發(fā)展顯著,不僅生態(tài)安全等級(jí)保持在Ⅳ級(jí),生態(tài)安全得分也從0.096 8上升到0.150 8。2018年各城市響應(yīng)子系統(tǒng)發(fā)展速度加快但存在差異,宿州、淮北、滁州、馬鞍山、銅陵、池州和宣城的響應(yīng)子系統(tǒng)均達(dá)到Ⅳ級(jí)及以上水平,但是亳州、淮南的響應(yīng)子系統(tǒng)狀態(tài)出現(xiàn)下滑,制約了整體區(qū)域的發(fā)展。

    根據(jù)式(5)計(jì)算得出2010、2018年安徽省9座礦業(yè)城市各準(zhǔn)則層及生態(tài)安全綜合得分,如表5 所示。

    表5 2010、2018年安徽省9座礦業(yè)城市各準(zhǔn)則層及生態(tài)安全綜合得分

    基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,對(duì)未來(lái)生態(tài)安全發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè)。以2010—2018年整體數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),利用前3年各準(zhǔn)則層及綜合系統(tǒng)得分作為輸入層預(yù)測(cè)第4年綜合得分,將預(yù)測(cè)值作為下一次的輸入值,則確定輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為3,輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為1,根據(jù)Kolmogorov定理[23]確定隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù),計(jì)算公式如下:

    隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)=2×輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)+1

    (6)

    由式(6)計(jì)算得到隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為7。根據(jù)算法結(jié)果,計(jì)算本次模擬預(yù)測(cè)的平均相對(duì)誤差和平均絕對(duì)誤差,結(jié)果見(jiàn)表6。

    表6 誤差計(jì)算結(jié)果

    由表6可知,誤差皆在允許范圍內(nèi),表明預(yù)測(cè)結(jié)果具有合理性。

    安徽省9座礦業(yè)城市整體預(yù)測(cè)結(jié)果如圖3所示。

    圖3 安徽省9座礦業(yè)城市整體預(yù)測(cè)結(jié)果

    由圖3可知,在2019—2025年間,安徽省9座礦業(yè)城市生態(tài)安全狀態(tài)整體呈上升趨勢(shì),其中壓力和狀態(tài)子系統(tǒng)變化幅度較小,且仍處于較低水平,狀態(tài)子系統(tǒng)更加穩(wěn)定;響應(yīng)子系統(tǒng)在2018年之后逐步穩(wěn)定并略微上升,綜合指數(shù)總體呈上升趨勢(shì)。因此在未來(lái)發(fā)展中,安徽省礦業(yè)城市需要更加關(guān)注壓力、狀態(tài)子系統(tǒng)建設(shè),以實(shí)現(xiàn)區(qū)域生態(tài)環(huán)境的整體發(fā)展。

    4 結(jié)論

    1)將正態(tài)云模型引入到區(qū)域生態(tài)安全評(píng)價(jià)中,一定程度上避免了評(píng)價(jià)過(guò)程中的隨機(jī)性和模糊性問(wèn)題,提升了評(píng)價(jià)結(jié)果的科學(xué)性。

    2)安徽省9座礦業(yè)城市生態(tài)安全狀態(tài)整體提升明顯,從Ⅲ級(jí)警惕水平穩(wěn)定上升到Ⅳ級(jí)較安全水平;各礦業(yè)城市發(fā)展差異明顯,其中淮南水平較低,淮北、馬鞍山、滁州及宣城處于較高水平,其余居中。

    3)根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果,2019—2025年7年中安徽省9座礦業(yè)城市生態(tài)安全整體呈上升趨勢(shì),壓力、狀態(tài)子系統(tǒng)上升幅度較小,仍處于較低水平,響應(yīng)子系統(tǒng)穩(wěn)中有升。

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