基于TOPSIS的東北地區(qū)城市脆弱性時空特征分析

劉家福,高 萱

(吉林師范大學(xué) 地理科學(xué)與旅游學(xué)院,吉林 四平 136000)

0 引言

城市作為一個復(fù)雜的社會生態(tài)系統(tǒng),總是不可避免地遭受外界因素的干擾,這些干擾不僅包括地震、旱澇等自然因素的沖擊,還包括資源過度開發(fā)、環(huán)境污染等人為因素的破壞.目前隨著近年來城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快、社會經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展和人類活動對環(huán)境的影響加劇,城市面臨著日益嚴(yán)峻的環(huán)境與生態(tài)問題,開展脆弱性分析與評價不僅具有理論價值,而且也具有現(xiàn)實(shí)意義[1].對比國內(nèi)外研究發(fā)現(xiàn),城市脆弱性分析評價是一個多因素、多變量耦合的復(fù)雜系統(tǒng)[2-3].作為一項(xiàng)重要內(nèi)容,脆弱性研究目前已被 IHDP、IPCC和IGBP 等國際性科學(xué)計劃與機(jī)構(gòu)提上研究日程,其學(xué)術(shù)與實(shí)踐價值成為了國際學(xué)術(shù)界與政府決策部門關(guān)注的熱點(diǎn)[1].近年來城市脆弱性研究重點(diǎn)逐漸從自然因素對環(huán)境的影響轉(zhuǎn)變?yōu)槿藶橐蛩貙Νh(huán)境的影響.因此,脆弱性研究也被認(rèn)為是全球環(huán)境變化及可持續(xù)性科學(xué)領(lǐng)域的研究前沿和熱點(diǎn)之一,它對于研究區(qū)域社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展中所存在的問題和規(guī)律,探索人地系統(tǒng)演化過程及其機(jī)制,實(shí)現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展具有重要影響[4].

隨著經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型和新一輪東北振興戰(zhàn)略的提出,東北地區(qū)整體發(fā)展已經(jīng)有所增強(qiáng),但大多是以改變地區(qū)生態(tài)結(jié)構(gòu)、消耗地區(qū)重要資源的方式,隨之帶來的是環(huán)境問題時有發(fā)生,不利于區(qū)域的協(xié)調(diào)發(fā)展[5].從城市脆弱性的成因來看,既有自然和社會經(jīng)濟(jì)方面的因素[6-7],比如自然災(zāi)害[8]、政治動蕩、金融危機(jī)等;也有內(nèi)部系統(tǒng)方面的問題[9-10],比如城市規(guī)劃[11]、環(huán)境污染、人口增長等[12].從城市脆弱性評價方法來看,目前常用的評價方法有層次分析法、熵值法、主成分分析法和灰色關(guān)聯(lián)度法等,不同方法適用于不同城市,可以根據(jù)城市的實(shí)際情況選擇合適的評價方法.本文基于TOPSIS評價法研究東北城市脆弱性時空特征,分析東北城市脆弱性變化驅(qū)動因素,為東北地區(qū)城市發(fā)展提供理論支撐,對促進(jìn)我國城市整體空間差異化研究也具有重要意義.

1 研究區(qū)概況

本文研究區(qū)為東北地區(qū),東北地區(qū)其行政劃分是在《全國行政區(qū)劃簡表》的基礎(chǔ)上,根據(jù)各地級市所處的地理位置和經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平,進(jìn)行重新劃分而成,與渤海、黃海相鄰,占地面積為78.8萬平方千米,占中國陸地總面積的8.2%,包括黑龍江省、吉林省、遼寧省以及內(nèi)蒙古東部,由于顧及到數(shù)據(jù)的獲取難度,沒有考慮延邊朝鮮族自治州、大興安嶺地區(qū)以及興安盟和錫林郭勒盟.該圖基于自然資源部標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站GS(2022)4309號標(biāo)準(zhǔn)地圖制作,底圖無修改.

圖1 研究區(qū)示意圖

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源及處理

本文數(shù)據(jù)時間跨度為2011—2020年,地理單元為地級及以上城市,生態(tài)、經(jīng)濟(jì)及社會等數(shù)據(jù)來源于《東北振興以來東北地區(qū)城市脆弱性時空格局演變》《吉林省統(tǒng)計年鑒》《遼寧省統(tǒng)計年鑒》《黑龍江省統(tǒng)計年鑒》《內(nèi)蒙古自治區(qū)統(tǒng)計年鑒》等,并結(jié)合地理國情普查數(shù)據(jù)進(jìn)行修正,基于 ArcGIS、SPSS、EXCEL等軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析.

2.2 研究方法

逼近理想解的排序方法(TOPSIS)具有實(shí)用性、可解釋性和客觀性,能在多屬性決策分析中應(yīng)用.它不僅能解決多目標(biāo)決策問題,而且可用于分析一系列相關(guān)問題,如:多屬性決策、多屬性排序、多目標(biāo)決策等[13].此外,該方法還可以將評價對象與正負(fù)理想解的關(guān)系表達(dá)成對評價對象的線性組合,這樣便于根據(jù)不同的要求來選擇評價對象[14-16].步驟如下:

(1)構(gòu)建原始數(shù)據(jù)矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理;運(yùn)用均方差法確定各指標(biāo)權(quán)重Wj,其公式為

(1)

(2)

(3)

其中Ci越大表示評價對象越接近最佳方案.

2.3 指標(biāo)體系構(gòu)建

東北地區(qū)是我國最重要的重工業(yè)基地.由于重工業(yè)的發(fā)展,東北地區(qū)城市的自然地理環(huán)境較為惡劣,生態(tài)系統(tǒng)較為脆弱,在生態(tài)環(huán)境、經(jīng)濟(jì)發(fā)展以及社會穩(wěn)定等方面都存在著不同程度的脆弱性問題.本文以東北地區(qū)37個城市作為研究對象,通過文獻(xiàn)研究、專家咨詢等方法確定評價指標(biāo)體系,并通過SPSS統(tǒng)計軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,采用均方差法計算各城市綜合脆弱性各指標(biāo)權(quán)重,利用TOPSIS評價法分析城市綜合脆弱性的時空分布變化,得到東北地區(qū)城市綜合脆弱性評價模型.最后對結(jié)果進(jìn)行分析與討論,并提出相應(yīng)的對策建議.

表1 城市脆弱性評價指標(biāo)體系

3 東北地區(qū)城市脆弱性時空特征分析

3.1 城市脆弱性時間特征分析

根據(jù)自然斷點(diǎn)分級法,用ArcGIS10.2把東北地區(qū)城市分為低脆弱城市、中脆弱城市、高脆弱城市3種級別(圖2,該圖基于自然資源部標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站GS(2022)4309號標(biāo)準(zhǔn)地圖制作,底圖無修改).2011年東北地區(qū)城市狀況較好,以低脆弱和中脆弱為主,低脆弱城市約占城市數(shù)量的43.2%,中脆弱城市約占45.9%,高脆弱城市約占10.8%.這是由于自“振興東北”戰(zhàn)略實(shí)施以來,東北地區(qū)城市一直在快速發(fā)展,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、全民社會保障、社會管理水平均有優(yōu)化,因此脆弱性指標(biāo)較好,城市脆弱度相差不大.在2014年東北地區(qū)脆弱度整體急劇升高,以中脆弱和高脆弱為主,低脆弱度城市約占城市數(shù)量的13.5%,中脆弱城市占比最高,約占51.4%,高脆弱城市約占35.1%.經(jīng)查閱資料發(fā)現(xiàn)作為我國重要糧倉,東北地區(qū)在2013年發(fā)生了嚴(yán)重洪澇災(zāi)害,又在2014年出現(xiàn)干旱,從而造成巨大損失,這對于該地區(qū)的生態(tài)脆弱性、經(jīng)濟(jì)脆弱性以及社會脆弱性都具有嚴(yán)重影響.2017年以及2020年東北地區(qū)城市狀況較為緩和,高脆弱城市占比下降,其中2017年低脆弱城市約占城市數(shù)量的21.6%,中脆弱城市約占54.1%,高脆弱城市約占24.3%.2020年東北地區(qū)仍為中脆弱主導(dǎo)階段,低脆弱城市約占城市數(shù)量的18.9%,中脆弱城市約占56.8%,高脆弱城市約占24.3%.2014年后東北城市整體處于恢復(fù)狀態(tài),因此除個別特例外,東北地區(qū)各城市脆弱性在達(dá)到峰值后開始下降.

圖2 東北城市脆弱性時空分布變化

3.2 城市脆弱性空間格局分析

從十年來東北地區(qū)城市脆弱性的變化結(jié)果來看,高脆弱度城市出現(xiàn)“集聚”現(xiàn)象.2011年城市脆弱度較好,只有呼倫貝爾、牡丹江、沈陽以及大連為高脆弱城市,脆弱度平均值為0.525,其他城市脆弱度均值為0.440;2014年高脆弱城市主要分布在通遼、松原、長春、沈陽、哈爾濱以及赤峰,脆弱度平均值為0.554,而其他城市脆弱度平均值為0.470;2017年高脆弱城市主要分布在通遼、松原、長春、沈陽以及哈爾濱,脆弱度平均值為0.544,其他城市脆弱度平均值為0.466;2020年高脆弱城市主要分布在大慶、哈爾濱、長春、沈陽以及通遼,脆弱度平均值為0.549,其他城市脆弱度平均值為0.470,這些城市串聯(lián)在一起說明城市之間脆弱度會發(fā)生裙帶關(guān)系繼而相互影響.

脆弱度與區(qū)位相關(guān)性強(qiáng),發(fā)展較好的城市反而脆弱度較高,而一些規(guī)模較小的城市脆弱度較低.大部分高脆弱城市位于省會、省會附近以及內(nèi)蒙古東部城市,這是由于發(fā)展較好城市人口流動大,城市綜合性建設(shè)相對其他城市發(fā)達(dá),從而不穩(wěn)定因素也隨之增多,例如城市污水、綜合廢棄物排放量增多,如果得不到及時處理就會影響生態(tài)脆弱性;GDP總量低影響經(jīng)濟(jì)脆弱性;人口外流嚴(yán)重,自然增長率逐年下降影響社會脆弱性等等.

3.3 城市脆弱性驅(qū)動力因素分析

影響城市脆弱性的因素主要包括自然因素和社會經(jīng)濟(jì)因素.自然因素主要包括污水處理率低,城區(qū)綠化覆蓋率低等,其中污水處理率低會使一部分污水直接排放到自然環(huán)境中,導(dǎo)致城市污染加重;城區(qū)綠化覆蓋率低則會影響城市內(nèi)部自然環(huán)境,加劇城市氣候異常,影響居民生活質(zhì)量,容易出現(xiàn)沙塵暴、水土流失等環(huán)境問題.社會經(jīng)濟(jì)因素主要包括人口密度大、人口自然增長率低、GDP低等,其中人口密度太大主要會帶來資源供應(yīng)問題,人口多就需要更多能源和資源,同時還會增加政府的經(jīng)濟(jì)壓力,導(dǎo)致社會積累減少、就業(yè)困難、交通擁擠,以及人們生活水平上升趨緩;近些年人口增長越發(fā)緩慢,一直處于負(fù)增長狀態(tài),人口自然增長率低,人口老齡化速度加快,勞動力短缺,生產(chǎn)成本上升,生產(chǎn)總量下降;GDP低說明城市財稅、消費(fèi)支出減少,企業(yè)收益以及員工薪水下降導(dǎo)致居民購買力下降,從而經(jīng)濟(jì)更加惡化.

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

在時間序列上,東北地區(qū)城市脆弱性自2011—2020年體現(xiàn)為先上升后下降,主要受到2013年洪災(zāi)和2014年旱災(zāi)影響,在2014年脆弱度達(dá)到峰值后城市脆弱性整體呈減小趨勢;在空間格局上,高脆弱城市出現(xiàn)“集聚”現(xiàn)象,其分布與區(qū)位密切相關(guān),大部分高脆弱城市都位于省會、省會附近以及內(nèi)蒙古東部城市,且發(fā)展較好的城市反而脆弱度較高,而一些規(guī)模較小的城市脆弱度較低.本文對生態(tài)、經(jīng)濟(jì)、社會三個子系統(tǒng)耦合過程進(jìn)行研究,但并未對該三方面分別進(jìn)行概念界定和評價,對指標(biāo)的選取也存在一些不足,在今后的研究中會得到進(jìn)一步完善.

4.2 建議

(1)建立“綠色城市”以降低生態(tài)脆弱性.目前生態(tài)脆弱性已經(jīng)成為各城市所面臨相對嚴(yán)峻的問題,“綠色城市”鼓勵區(qū)域按照環(huán)保、安全、健康理念進(jìn)行規(guī)劃發(fā)展,通過保持生態(tài)與人文、綠色低碳的規(guī)劃特點(diǎn),來實(shí)現(xiàn)人與自然和諧發(fā)展,最大限度節(jié)約資源,優(yōu)化人們居住環(huán)境.

(2)通過設(shè)立“城市中心”,建設(shè)“緩沖型城市”以降低經(jīng)濟(jì)脆弱性.“城市中心”概念的提出正是為了應(yīng)對城市“毫無重點(diǎn)”式的擴(kuò)張,而“緩沖型城市”則是主張城市空間資源的集約利用,通過“中心城市”帶動周圍城市及鄉(xiāng)村的發(fā)展,發(fā)揮城市發(fā)展的最大效率.

(3)建立“綜合型城市”以降低社會脆弱性.東北地區(qū)人口老齡化以及人口外流嚴(yán)重,導(dǎo)致勞動力短缺,加重了城市的脆弱程度.通過完善金融業(yè)、文化業(yè)、服務(wù)業(yè)、旅游業(yè)等來建設(shè)“綜合型城市”,使東北地區(qū)在商業(yè)的推動下迅速發(fā)展,從一定程度上降低社會脆弱性.

從整體來看東北地區(qū)城市脆弱性雖有所緩和,但與國內(nèi)其他城市相比仍舊較為脆弱,為了防止城市脆弱度回溫,在城建過程中要實(shí)現(xiàn)由注重快速發(fā)展向全面協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展的轉(zhuǎn)變.