劉婷婷,孔 越,吳 葉,祝凌云,張大紅

北京林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院, 北京 100083

基于熵權(quán)模糊物元模型的我國(guó)省域森林生態(tài)安全研究

劉婷婷,孔 越,吳 葉,祝凌云,張大紅*

北京林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院, 北京 100083

近年來(lái)隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展,森林資源銳減和生態(tài)環(huán)境惡化等問(wèn)題日益威脅到人們的生產(chǎn)生活,在建設(shè)生態(tài)文明的背景下研究我國(guó)省域森林生態(tài)安全狀況,是關(guān)系國(guó)計(jì)民生和可持續(xù)發(fā)展的重要議題。在整理現(xiàn)有生態(tài)安全研究體系的基礎(chǔ)上,獨(dú)創(chuàng)性地提出森林生態(tài)安全壓力-承壓模型,應(yīng)用SPSS、EXCEL等軟件,通過(guò)主成分分析、熵權(quán)法和物元分析等手段對(duì)2014年我國(guó)31個(gè)省級(jí)行政單位的森林生態(tài)安全水平進(jìn)行實(shí)證研究。結(jié)果表明：在壓力方面，19個(gè)省級(jí)行政單位承受了較大森林生態(tài)安全壓力;在承壓方面，12個(gè)省級(jí)行政單位的承壓能力較強(qiáng);在綜合評(píng)價(jià)方面，14個(gè)省級(jí)行政單位的森林生態(tài)安全水平較高。在深入探討分析評(píng)價(jià)結(jié)果的同時(shí),為提高我國(guó)森林生態(tài)安全水平提出對(duì)策和建議。

森林生態(tài)安全；熵權(quán)法；模糊物元模型；指標(biāo)體系；省域

ProvincialforestecologicalsecurityevaluationinChinabasedontheentropy

近年來(lái),隨著人口的增加和對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的迫切需要,以犧牲資源環(huán)境為代價(jià)的粗獷式經(jīng)濟(jì)發(fā)展隨處可見(jiàn),這種忽視自然規(guī)律的選擇帶來(lái)的是水土資源流失、臭氧層空洞以及資源枯竭等嚴(yán)重后果,日益威脅到人類(lèi)的生存和發(fā)展,至此生態(tài)安全問(wèn)題應(yīng)運(yùn)而生[1]。森林作為陸地上最大的自然生態(tài)系統(tǒng),是重要的基因庫(kù)、碳貯庫(kù)、蓄水庫(kù)和能源庫(kù),對(duì)于維持生態(tài)安全具有重要作用,其安全狀況影響人類(lèi)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展[2]。然而,我國(guó)森林面積銳減,全國(guó)森林采伐量和消耗量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)林木生長(zhǎng)量,森林生態(tài)安全問(wèn)題的惡化嚴(yán)重制約了資源環(huán)境可持續(xù)發(fā)展,因此加強(qiáng)對(duì)森林生態(tài)安全的研究具有重大意義。

國(guó)外方面,生態(tài)安全的概念始見(jiàn)于1996年的《地球公約》,隨后國(guó)際應(yīng)用系統(tǒng)分析研究所 (IIASA) 在1989年對(duì)生態(tài)安全的概念進(jìn)行了廣義和狹義上的劃分。對(duì)于生態(tài)安全的研究分為宏觀(guān)和微觀(guān)兩個(gè)層次,宏觀(guān)方面主要集中于概念以及與國(guó)家安全、軍事戰(zhàn)略、可持續(xù)發(fā)展和全球化的關(guān)系[3- 5],微觀(guān)方面體現(xiàn)在化學(xué)品的使用對(duì)農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)健康及生態(tài)安全的影響[6]。在生態(tài)安全評(píng)價(jià)方面,研究較少,主要集中在生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[7]和生態(tài)系統(tǒng)健康評(píng)價(jià)兩方面[8],評(píng)價(jià)模型主要有PSR、DPSEEA和ECCO等[7- 9]。

國(guó)內(nèi)相關(guān)研究起步較晚,多數(shù)學(xué)者主要從廣義和狹義兩個(gè)角度對(duì)其內(nèi)涵進(jìn)行探討,廣義的森林生態(tài)安全強(qiáng)調(diào)在自然和人類(lèi)社會(huì)的雙重干擾下,森林生態(tài)系統(tǒng)在維持自身結(jié)構(gòu)和功能相對(duì)穩(wěn)定的基礎(chǔ)上,為人類(lèi)的可持續(xù)發(fā)展提供生態(tài)服務(wù)功能；狹義的森林生態(tài)安全強(qiáng)調(diào)在與其他生態(tài)系統(tǒng)相協(xié)調(diào)的前提下其自身的安全[10]。很多學(xué)者將森林生態(tài)系統(tǒng)健康和森林生態(tài)系統(tǒng)安全等同,認(rèn)為森林生態(tài)系統(tǒng)的監(jiān)測(cè)和評(píng)估可以在很大程度上反映生態(tài)安全狀況[11]。在生態(tài)安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系方面,EES模型、PSR模型及其擴(kuò)展形式和生態(tài)足跡法被廣泛應(yīng)用于土地生態(tài)安全、濕地生態(tài)安全、城市生態(tài)安全以及森林生態(tài)安全評(píng)價(jià)等諸多領(lǐng)域[12-17]。

通過(guò)對(duì)相關(guān)模型和指標(biāo)體系的梳理發(fā)現(xiàn),森林生態(tài)系統(tǒng)狀況因素和森林生態(tài)系統(tǒng)為人類(lèi)社會(huì)提供生態(tài)服務(wù)等因素被考慮在內(nèi),人類(lèi)社會(huì)對(duì)森林生態(tài)系統(tǒng)的反作用未被提及。同時(shí)傳統(tǒng)模型的廣泛使用也制約著森林生態(tài)安全評(píng)價(jià)方面的突破和創(chuàng)新。生態(tài)安全研究尺度主要集中在地區(qū)、省市和縣域[18-19]等,鮮有國(guó)家層面上的省級(jí)森林生態(tài)安全研究。

基于以上分析,為了客觀(guān)反映我國(guó)省域森林生態(tài)安全現(xiàn)狀,本研究基于廣義森林生態(tài)系統(tǒng)安全的概念,從森林生態(tài)系統(tǒng)和人類(lèi)社會(huì)系統(tǒng)交互的內(nèi)在機(jī)理出發(fā),全面考量森林生態(tài)系統(tǒng)各參與部分間的相互影響,獨(dú)創(chuàng)性地提出森林生態(tài)系統(tǒng)壓力—承壓模型,從正向和負(fù)向兩個(gè)角度考慮森林生態(tài)安全的影響因素。研究結(jié)果豐富了森林生態(tài)安全研究的相關(guān)方法和模型,補(bǔ)充了我國(guó)省域森林生態(tài)安全的研究。

1 研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究所用數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2014)和《中國(guó)林業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2015)中31個(gè)省(市、自治區(qū))的相關(guān)數(shù)據(jù)(尚未有港澳臺(tái)地區(qū)數(shù)據(jù)),涉及火災(zāi)發(fā)生次數(shù)、有害生物寄主樹(shù)面積、森林蓄積量和工業(yè)三廢排放量在內(nèi)的44類(lèi)原始數(shù)據(jù)。

1.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

為了全面反映我國(guó)森林生態(tài)安全現(xiàn)狀,在考慮到原始數(shù)據(jù)可獲取性的基礎(chǔ)上,本研究從森林生態(tài)系統(tǒng)壓力和森林生態(tài)系統(tǒng)承壓兩個(gè)相反的方向構(gòu)建我國(guó)省域森林生態(tài)安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,包括森林生態(tài)系統(tǒng)壓力(B1)和森林生態(tài)系統(tǒng)承壓(B2)2個(gè)項(xiàng)目,經(jīng)濟(jì)社會(huì)類(lèi)指標(biāo)(C1)、災(zāi)害類(lèi)指標(biāo)(C2)、污染類(lèi)指標(biāo)(C3)、抗災(zāi)類(lèi)指標(biāo)(C4)、森林狀態(tài)類(lèi)指標(biāo)(C5)和氣象類(lèi)指標(biāo)(C6)6個(gè)因素以及33個(gè)具體指標(biāo)。通過(guò)SPSS軟件的主成分分析功能,經(jīng)方差最大化旋轉(zhuǎn)后生成8個(gè)主因子,累計(jì)方差貢獻(xiàn)率大于85%,在旋轉(zhuǎn)后的主成分因子負(fù)荷矩陣中,初步選取負(fù)荷系數(shù)和≥1.00的18個(gè)指標(biāo),在咨詢(xún)相關(guān)專(zhuān)家的前提下,最終選取了單位森林面積火災(zāi)發(fā)生率、森林人口密度、森林旅游開(kāi)發(fā)強(qiáng)度、單位森林面積蓄積量等在內(nèi)的21個(gè)具體指標(biāo)(表1)。

表1 森林生態(tài)安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

森林生態(tài)系統(tǒng)壓力(B1)指人類(lèi)和自然活動(dòng)等對(duì)森林生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生的不利影響因素,為負(fù)向指標(biāo),包括經(jīng)濟(jì)社會(huì)類(lèi)指標(biāo)(C1)、災(zāi)害類(lèi)指標(biāo)(C2)和污染類(lèi)指標(biāo)(C3)；森林生態(tài)系統(tǒng)承壓(B2)指森林生態(tài)系統(tǒng)本身及在人類(lèi)和自然活動(dòng)的影響下利于森林生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)的因素,為正向指標(biāo),包括抗災(zāi)類(lèi)指標(biāo)(C4)、森林狀態(tài)類(lèi)指標(biāo)(C5)和氣象類(lèi)指標(biāo)(C6)。

經(jīng)濟(jì)社會(huì)類(lèi)指標(biāo)(C1)下設(shè)4個(gè)具體指標(biāo),指由于人類(lèi)生產(chǎn)生活的開(kāi)展造成的對(duì)森林資源的干擾和破壞。森林人口密度(D1)指行政區(qū)內(nèi)人口數(shù)量與森林面積之比,表征施加在單位森林面積上的人類(lèi)社會(huì)需求。人口越多,對(duì)森林資源及其生態(tài)服務(wù)等的需求就越大。人類(lèi)干擾指數(shù)(D2)指建設(shè)用地面積與行政區(qū)面積之比,是目前極具代表性的人類(lèi)開(kāi)發(fā)利用自然資源、改造生態(tài)系統(tǒng)水平的指數(shù)。由于土地資源有限,對(duì)建設(shè)用地的需求往往導(dǎo)致對(duì)森林用地的侵占,其較好地反映了人類(lèi)建設(shè)活動(dòng)對(duì)生態(tài)環(huán)境造成的壓力[15]。森林采伐強(qiáng)度(D3)指主要木材和竹林產(chǎn)品采伐量之和占森林蓄積量之比,林木采伐是目前人類(lèi)開(kāi)發(fā)利用森林資源的主要方式之一,當(dāng)森林采伐量超過(guò)森林蓄積量時(shí),森林資源將逐步減少。森林旅游開(kāi)發(fā)強(qiáng)度(D4)指已開(kāi)發(fā)的森林公園面積與森林總面積之比,森林旅游是對(duì)森林資源可持續(xù)利用的主要方式之一,隨著生態(tài)旅游向縱深發(fā)展,人類(lèi)在森林游憩過(guò)程中對(duì)森林資源的影響將逐步擴(kuò)大。

災(zāi)害類(lèi)指標(biāo)(C2)下設(shè)5個(gè)具體指標(biāo),指各種災(zāi)害對(duì)森林資源造成的破壞,包括單位面積森林火災(zāi)發(fā)生率(D5)、森林病災(zāi)發(fā)生率(D6)、森林蟲(chóng)災(zāi)發(fā)生率(D7)、森林鼠災(zāi)發(fā)生率(D8)和有害生物危害率(D9),指火災(zāi)發(fā)生次數(shù)、森林病蟲(chóng)鼠災(zāi)和有害生物發(fā)生面積與森林面積之比,衡量一個(gè)國(guó)家或地區(qū)森林資源受各類(lèi)災(zāi)害威脅的程度。以上災(zāi)害的發(fā)生可能受人類(lèi)活動(dòng)影響,多以天災(zāi)的形式出現(xiàn),發(fā)生率越高森林生態(tài)系統(tǒng)越不安全。

污染類(lèi)指標(biāo)(C3)下設(shè)4個(gè)具體指標(biāo),表征污染物排放對(duì)森林資源造成的威脅。SO2排放強(qiáng)度(D10)指SO2排放量與行政區(qū)面積之比,當(dāng)SO2濃度達(dá)到一定水平,將以酸雨的形式對(duì)森林等資源造成破壞,因而反映了SO2排放濃度對(duì)森林資源的威脅程度。氮氧化合物排放強(qiáng)度(D11)指氮氧化合物與行政區(qū)面積之比,與SO2濃度作用機(jī)理類(lèi)似,其濃度的增加會(huì)增加降水的酸度,同時(shí)造成光化學(xué)煙霧等空氣污染,反映了氮氧化合物濃度對(duì)森林資源的威脅程度。PM2.5排放強(qiáng)度(D12)指PM2.5日均值與森林面積之比,森林資源凈化空氣的能力是有限的,反映可入肺顆粒物濃度施加在森林資源上的壓力。固體廢棄物排放強(qiáng)度(D13)指一般工業(yè)固體廢棄物產(chǎn)生量與森林面積之比,固體廢棄物的排放會(huì)產(chǎn)生多種有害的氣體和液體進(jìn)而對(duì)土壤等資源造成威脅,制約森林生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展。

消災(zāi)類(lèi)指標(biāo)(C4)表征由于人類(lèi)的積極干預(yù),從而對(duì)森林病蟲(chóng)鼠災(zāi)等的發(fā)生起到的遏制作用,是人類(lèi)為維護(hù)森林生態(tài)安全所做的努力。因森林病災(zāi)防治率、森林鼠災(zāi)防治率和有害生物寄主樹(shù)防治率對(duì)結(jié)果影響不顯著,因而只選取了森林蟲(chóng)災(zāi)防治率這一個(gè)指標(biāo)。森林蟲(chóng)災(zāi)防治率(D14)指防治的蟲(chóng)災(zāi)發(fā)生面積占蟲(chóng)災(zāi)發(fā)生總面積的比,反映了在人類(lèi)的干預(yù)下森林生態(tài)系統(tǒng)抵御蟲(chóng)災(zāi)的能力和水平。

森林狀態(tài)類(lèi)指標(biāo)(C5)下設(shè)4個(gè)具體指標(biāo)。單位森林面積蓄積量(D15)指森林蓄積量與森林面積之比,表征了單位森林面積的森林蓄積能力,是森林質(zhì)量的重要指標(biāo)。森林覆蓋率(D16)指森林面積與行政區(qū)面積之比,是森林資源豐富程度的重要指標(biāo)。天然林比重(D17)指天然林面積占森林面積之比,相比較于人工林,天然林在物種多樣性和維持自身結(jié)構(gòu)和功能穩(wěn)定性等方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。單位森林面積林業(yè)投資完成額(D18)指林業(yè)投資完成額與森林面積之比,它反映了政府部門(mén)對(duì)林業(yè)建設(shè)的重視程度,林業(yè)投資完成率為森林資源的保護(hù)提供資金上的支持,為森林資源的永續(xù)發(fā)展保駕護(hù)航。

氣象類(lèi)指標(biāo)(C6)下設(shè)3個(gè)具體指標(biāo),表征當(dāng)?shù)厣仲Y源的區(qū)位條件。年降水量(D19)指一年中月平均降水量之和。降水對(duì)于森林植物的生長(zhǎng)以及物種分布具有重要影響,我國(guó)屬于大陸季風(fēng)氣候,一般而言,降水越多森林生產(chǎn)力越高,生物多樣性越豐富。年平均氣溫(D20)在一定范圍內(nèi),氣溫越高森林生產(chǎn)力越高,同時(shí)生物多樣性越豐富。年日照時(shí)數(shù)(D21)對(duì)森林植物的生產(chǎn)能力具有重要作用,日照時(shí)數(shù)越長(zhǎng)對(duì)森林植物生長(zhǎng)越有利。

1.3 評(píng)價(jià)方法

1.3.1 模糊物元與復(fù)合模糊物元

在物元分析中對(duì)于給定事物M,其特征向量C和量值x,以有序三元組R=(M,C,x)作為表述事物的基本物元,若量值x具有模糊性,則稱(chēng)為模糊物元。事物M有n個(gè)特征向量C1,C2,…,Cn和相應(yīng)的量值x1,x2,…,xn,則稱(chēng)R為n緯模糊物元。M個(gè)事物的n維物元組合在一起,便構(gòu)成了m個(gè)事物的n維復(fù)合模糊物元Rmn[20, 21],即：

(1)

式中，Rmn為m個(gè)事物的n個(gè)模糊特征的復(fù)合物元；Mi為第i個(gè)事物(i=1,2,…,m)；Cj為第j個(gè)特征(j=1,2,…,n)；xij為第i個(gè)事物第j個(gè)特征對(duì)應(yīng)的模糊量值。

1.3.2 從優(yōu)隸屬度原則

按照從優(yōu)隸屬度原則,各單項(xiàng)指標(biāo)Cn相應(yīng)的模糊量值隸屬于標(biāo)準(zhǔn)方案對(duì)應(yīng)評(píng)價(jià)指標(biāo)相應(yīng)模糊量值的程度稱(chēng)為從優(yōu)隸屬度。各評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)于評(píng)價(jià)方案而言,分為越大越優(yōu)型指標(biāo)和越小越優(yōu)型指標(biāo),分別采用如下公式進(jìn)行計(jì)算：

(2)

羊舍的選址與建設(shè)必須符合安全、舒適、衛(wèi)生等相關(guān)要求，滿(mǎn)足羊群的生活環(huán)境與成長(zhǎng)健康。上莊鄉(xiāng)羊舍建設(shè)十分注重通風(fēng)，建立多組輸出排風(fēng)道與排污設(shè)施，迎合羊群喜干燥、忌潮濕的環(huán)境適應(yīng)特性。而根據(jù)新野縣肉牛養(yǎng)殖的已有經(jīng)驗(yàn)，上莊鄉(xiāng)也為羊群提供了充足的活動(dòng)空間，保證羊群的肌肉得到有效鍛煉，保證羊的肉質(zhì)鮮嫩。合理的羊舍位置選擇與內(nèi)部配置保證了上莊鄉(xiāng)羊養(yǎng)殖的規(guī)?；】蛋l(fā)展，更降低了羊群的患病率。

(3)

式中，uij為從優(yōu)隸屬度,maxxij和minxij分別為各評(píng)價(jià)方案中每一評(píng)價(jià)指標(biāo)的最大值和最小值,在此基礎(chǔ)上建立從優(yōu)隸屬度模糊物元Rmn。

(4)

1.3.3 標(biāo)準(zhǔn)模糊物元與差平方模糊物元

標(biāo)準(zhǔn)模糊物元R0n由從優(yōu)隸屬度模糊物元Rmn中各評(píng)價(jià)指標(biāo)從優(yōu)隸屬度的最大值和最小值構(gòu)成。經(jīng)公式(2)(3)處理,本文以最大值為最優(yōu),即各評(píng)價(jià)指標(biāo)的從優(yōu)隸屬度均為1。

(5)

以Δij(i=1,2,…,n；j=1,2,…,m)表示標(biāo)準(zhǔn)模糊物元與復(fù)合從優(yōu)隸屬度模糊物元中各項(xiàng)差的平方,稱(chēng)為差平方復(fù)合模糊物元RΔ,即Δij=(ux0j-uij)2,可表示為：

(6)

1.3.4 熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重

各評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的貢獻(xiàn)度不同,因而需要對(duì)指標(biāo)賦予不同的權(quán)重。確定權(quán)重的方法主要有主觀(guān)賦權(quán)法和客觀(guān)賦權(quán)法兩類(lèi),主觀(guān)賦權(quán)法與專(zhuān)家的知識(shí)層次、經(jīng)驗(yàn)積累和偏好密切相關(guān)；客觀(guān)賦權(quán)法與評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的內(nèi)在特征緊密相關(guān),有效避免了因人為認(rèn)識(shí)的差別而對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果造成的影響[22]。為了使評(píng)價(jià)結(jié)果更客觀(guān),本文引入熵權(quán)法確定權(quán)重系數(shù)。本研究用信息熵評(píng)價(jià)所獲系統(tǒng)信息的有序度及效用,即用評(píng)價(jià)指標(biāo)值構(gòu)成的判斷矩陣來(lái)確定指標(biāo)權(quán)重[23],計(jì)算步驟如下：

(2)對(duì)判斷矩陣進(jìn)行歸一化處理,得到判斷矩陣B,

對(duì)于越大越優(yōu)型指標(biāo)：

(7)

對(duì)于越小越優(yōu)性指標(biāo)：

(8)

式中,maxxij和minxij為同一評(píng)價(jià)指標(biāo)下不同事物中的最滿(mǎn)意和最不滿(mǎn)意者(越大越滿(mǎn)意或越小越滿(mǎn)意)。

(3)根據(jù)熵的定義,m個(gè)評(píng)價(jià)事物n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵為：

(9)

(4)計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)wi和權(quán)重W：

(10)

1.3.5 歐式貼合度和綜合評(píng)價(jià)

歐式貼合度指被評(píng)價(jià)樣品與標(biāo)準(zhǔn)樣品間相互接近的程度,其值越大表示兩者越接近,反之則越遠(yuǎn),從而可以根據(jù)貼合度的大小對(duì)各樣本進(jìn)行優(yōu)劣排序[20]。本研究運(yùn)用M(*,+)算法計(jì)算和構(gòu)建歐式貼合度的復(fù)合模糊物元RPH：

(11)

(12)

本研究從森林生態(tài)安全壓力和承壓兩個(gè)角度進(jìn)行評(píng)價(jià)。其中,森林生態(tài)安全壓力得分為森林生態(tài)系統(tǒng)壓力指標(biāo)項(xiàng)目層下13個(gè)因素層指標(biāo)的計(jì)算結(jié)果；森林生態(tài)安全承壓得分為森林生態(tài)系統(tǒng)承壓指標(biāo)項(xiàng)目層下8個(gè)因素層指標(biāo)的計(jì)算結(jié)果；綜合評(píng)價(jià)結(jié)果為21個(gè)因素層指標(biāo)的綜合計(jì)算結(jié)果。

2 結(jié)果與分析

2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重

通過(guò)熵權(quán)法對(duì)我國(guó)省域森林生態(tài)安全評(píng)價(jià)的各層指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán),指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算結(jié)果如表2所示。

由表2可知,森林生態(tài)系統(tǒng)壓力指標(biāo)和承壓指標(biāo)權(quán)重均接近0.5,較全面地反映了森林生態(tài)安全水平。在因素層指標(biāo)中,權(quán)重最大的是森林狀態(tài)類(lèi)指標(biāo)、氣象類(lèi)指標(biāo)和災(zāi)害類(lèi)指標(biāo),表明森林資源本身的狀態(tài)和區(qū)位條件是決定森林資源安全程度的主要因素。在指標(biāo)層指標(biāo)中,權(quán)重最大的森林覆蓋率、年降水量和天然林比重均為森林生態(tài)系統(tǒng)承壓指標(biāo),進(jìn)一步印證了森林資源本身的狀態(tài)對(duì)于生態(tài)安全水平的影響。森林采伐強(qiáng)度、森林鼠災(zāi)發(fā)生率和有害生物危害率則構(gòu)成了壓力的主要來(lái)源。

2.2 各省(市、自治區(qū))森林生態(tài)安全評(píng)價(jià)結(jié)果

表3包括森林生態(tài)安全評(píng)價(jià)的壓力得分、承壓得分和綜合得分及各自排名。壓力數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)負(fù)向化處理,得分越高代表承受的壓力越??；承壓得分越高,承壓能力越強(qiáng)；綜合得分越高,森林生態(tài)安全水平越高。

表2 各指標(biāo)權(quán)重值

表3 我國(guó)省域森林生態(tài)安全評(píng)價(jià)結(jié)果*

*尚未統(tǒng)計(jì)到港、澳、臺(tái)數(shù)據(jù)

2.2.1 森林生態(tài)安全壓力評(píng)價(jià)

由表3知,在各省(市、自治區(qū))森林生態(tài)安全壓力評(píng)價(jià)中,西藏(0.662319)、上海(0.479521)、海南(0.469087)、甘肅(0.443603)和黑龍江(0.436151)得分較高,森林資源承受的壓力較??；河北(0.347959)、重慶(0.360199)、湖北(0.365116)、山西(0.365911)和新疆(0.36926)得分較低,森林資源承受的壓力較大。全國(guó)森林生態(tài)安全壓力平均水平為0.408751,高于這一水平的有19個(gè)省份。結(jié)果表明,相比較而言多數(shù)省份承受了較大的森林生態(tài)安全壓力,且各省份承受的森林生態(tài)安全壓力存在較大差別。

進(jìn)一步對(duì)表3進(jìn)行分析可知,環(huán)渤海及華北平原大部分省份承受的森林生態(tài)安全壓力較大,而南部沿海和西北地區(qū)(除新疆)承受的壓力相對(duì)較小。環(huán)渤海及華北平原大部分地區(qū)人口密度較大,對(duì)森林資源和土地資源的需求旺盛,人均資源量相對(duì)不足,森林人口密度、人類(lèi)干擾指數(shù)和森林采伐強(qiáng)度高于全國(guó)平均水平；較高的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和發(fā)達(dá)的工業(yè)導(dǎo)致氮氧化合物和固體廢棄物的排放水平高于全國(guó)平均水平。因此該地區(qū)承受了較大的森林生態(tài)安全壓力。南部沿海地區(qū)更加注重輕工業(yè)的發(fā)展,對(duì)環(huán)境造成的污染相對(duì)較??；由于水熱條件好、森林資源豐富,單位森林面積承受的壓力較小。因此該地區(qū)承受的森林生態(tài)安全壓力較小。西北地區(qū)(除新疆)森林資源較少,但人口密度小、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低,對(duì)資源環(huán)境造成的干擾和破壞相對(duì)較小。新疆地區(qū)沙漠眾多,森林覆蓋率僅為4.24%,為全國(guó)最低水平,森林蟲(chóng)災(zāi)和森林鼠災(zāi)的發(fā)生率高于全國(guó)平均水平,因此承受了較大的森林生態(tài)安全壓力。

2.2.2 森林生態(tài)安全承壓評(píng)價(jià)

在各省(市、自治區(qū))森林生態(tài)安全承壓評(píng)價(jià)中,福建(0.68366)、云南(0.665467)、江西(0.65748)、海南(0.637452)和浙江(0.630443)得分較高,森林資源承壓能力較強(qiáng)；青海(0.388647)、寧夏(0.435911)、新疆(0.447103)、甘肅(0.467793)和天津(0.503121)得分較低,森林資源承壓能力較差。全國(guó)森林生態(tài)安全承壓平均水平為0.408751,高于這一水平的有12個(gè)省份。結(jié)果表明,相比較而言少數(shù)省份的森林生態(tài)安全承壓能力較強(qiáng),各省份間承壓能力存在一定差別,且承壓能力較強(qiáng)的省份多為在南方水熱條件好的省份。

南方地區(qū)森林生態(tài)安全承壓能力普遍偏高,尤其是福建和云南等地,這與當(dāng)?shù)厮疅釛l件好,森林資源豐富密切相關(guān)。東北及內(nèi)蒙古地區(qū)天然林較多,森林資源豐富且保護(hù)較好,因此承載能力較強(qiáng)。西北地區(qū)承壓能力較差可能與當(dāng)?shù)厣指采w率低,林木生長(zhǎng)環(huán)境差以及森林保護(hù)意識(shí)較差和病蟲(chóng)害的防治水平低相關(guān)。

2.2.3 森林生態(tài)安全綜合評(píng)價(jià)

各省(市、自治區(qū))森林生態(tài)安全綜合評(píng)價(jià)中,西藏(0.434723)、海南(0.357109)、福建(0.345329)、云南(0.339157)和江西(0.321036)得分較高,森林生態(tài)安全水平較高；寧夏(0.15874)、青海(0.159059)、新疆(0.161234)、河北(0.183041)和山西(0.198679)得分較低,森林生態(tài)安全水平較低。全國(guó)森林生態(tài)安全平均水平為0.260559,高于這一水平的有14個(gè)省份?？傮w而言,與森林生態(tài)安全承壓評(píng)價(jià)一致,受森林生態(tài)安全壓力評(píng)價(jià)的影響。

西藏地區(qū)森林覆蓋率一般,但單位森林面積蓄積量很高,人口稀少對(duì)于森林資源的干擾破壞少,且病蟲(chóng)害發(fā)病率低,多方面的因素導(dǎo)致西藏的森林生態(tài)安全水平最高。值得注意的是,南方省份的森林生態(tài)安全水平普遍高于北方省份,且在高于全國(guó)平均水平的14個(gè)省份中,除黑龍江、陜西和北京,其余省份均為南方省份。黑龍江境內(nèi)大小興安嶺地區(qū)森林資源豐富、天然林占比高,且經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人口壓力較?。魂兾骶硟?nèi)秦嶺地區(qū)森林資源豐富且保護(hù)水平高,自然保護(hù)區(qū)的建立進(jìn)一步促進(jìn)了森林資源的保護(hù)；而北京地區(qū)生態(tài)安全水平較高則與政策性因素相關(guān)。

3 結(jié)論與討論

本研究綜合運(yùn)用生態(tài)學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)的相關(guān)理論,在PSR模型和EES模型的基礎(chǔ)上,獨(dú)創(chuàng)性地提出森林生態(tài)安全壓力—承壓模型,從正向和負(fù)向兩個(gè)角度進(jìn)行相關(guān)指標(biāo)的構(gòu)建。運(yùn)用熵權(quán)法對(duì)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán),通過(guò)對(duì)31個(gè)省級(jí)行政單位森林生態(tài)安全狀況的評(píng)價(jià)和分析,得出如下結(jié)論并提出對(duì)策和建議。

(1)森林生態(tài)安全壓力、承壓和綜合評(píng)價(jià)結(jié)果表明,當(dāng)前多數(shù)省份面臨較大的森林生態(tài)安全壓力,尤其是環(huán)渤海和華北平原地區(qū),而森林生態(tài)安全承壓能力水平一般。因此,應(yīng)充分重視森林生態(tài)安全。在控制生態(tài)安全壓力方面,努力做到將對(duì)森林資源的需求控制在森林可承受范圍內(nèi),積極尋找相關(guān)森林資源替代品并支持鼓勵(lì)相關(guān)技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用；在提高承壓能力方面,擴(kuò)大對(duì)于森林資源保護(hù)及可持續(xù)發(fā)展的宣傳教育,逐步樹(shù)立起全民生態(tài)的觀(guān)念和意識(shí),同時(shí)鼓勵(lì)植樹(shù)種草,做好對(duì)濫砍濫伐等破壞森林資源的相關(guān)懲罰措施和制度安排。

(2)森林生態(tài)安全評(píng)價(jià)結(jié)果呈現(xiàn)地區(qū)差異。總體而言,南方省份的森林生態(tài)安全水平高于北方省份,東部地區(qū)的森林生態(tài)安全水平高于西部地區(qū)。具體而言,東北地區(qū)、西北地區(qū)、華東地區(qū)、華南地區(qū)和西南地區(qū)的森林生態(tài)安全壓力和承壓水平呈現(xiàn)不同的區(qū)域特點(diǎn)。因而,在提高當(dāng)?shù)厣稚鷳B(tài)安全水平時(shí),應(yīng)因地制宜,根據(jù)不同的情況采取相應(yīng)的措施。

(3)通過(guò)對(duì)森林生態(tài)安全壓力評(píng)價(jià)、承壓評(píng)價(jià)和綜合評(píng)價(jià)的對(duì)比可以發(fā)現(xiàn),森林生態(tài)系統(tǒng)本身的健康程度在很大程度上決定了當(dāng)?shù)氐纳稚鷳B(tài)安全水平。因此,要加強(qiáng)森林生態(tài)安全水平除了在可持續(xù)發(fā)展的前提下利用森林資源外,更重要的是加強(qiáng)對(duì)森林資源的保護(hù),認(rèn)真落實(shí)造林護(hù)林工作,尤其是對(duì)于森林資源相對(duì)貧瘠的地區(qū),應(yīng)積極響應(yīng)國(guó)家號(hào)召進(jìn)一步提高森林資源質(zhì)量和水平。

根據(jù)以上分析和當(dāng)前森林生態(tài)安全現(xiàn)狀,本研究提出以下提高森林生態(tài)安全水平的對(duì)策和建議：加強(qiáng)對(duì)森林公園的相關(guān)管制,在標(biāo)準(zhǔn)制定方面力求科學(xué)合理全面,此外進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)森林游憩過(guò)程的約束,落實(shí)好相關(guān)懲罰措施,努力將可能對(duì)森林資源造成的破壞和干擾降到最低；鼓勵(lì)支持新科技的發(fā)展,積極尋找森林資源替代產(chǎn)品,提高森林抗病抗蟲(chóng)和抗災(zāi)的能力和水平；建立相關(guān)的森林生態(tài)安全預(yù)警機(jī)制,及時(shí)檢測(cè)和管理森林資源,并對(duì)可能的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行防范和處理。

[1] 朱教君, 劉足根. 森林干擾生態(tài)研究. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào), 2004, 15(10): 1703- 1710.

[2] Lorenz M, Mues V. Forest health status in Europe. The Scientific World Journal, 2007, 7(S1): 22- 27.

[3] Mathews J T. Redefining security. Foreign Affairs, 1989, 68(2): 162- 177.

[4] Rogers K S. Ecological Security and Multinational Corporations. Environmental Change and Security Project Report. Washington, DC: Woodrow Wilson Center, 1997: 29- 36.

[5] Helman G B, Ratner S R. Saving failed states. Foreign Policy, 1992- 1993, (89): 3- 20.

[6] 鄒長(zhǎng)新, 沈渭?jí)? 生態(tài)安全研究進(jìn)展. 農(nóng)村生態(tài)環(huán)境, 2003, 19(1): 56- 59.

[7] Hunsaker C T, Graham R L, Suter G W II, O′N(xiāo)eill R V, Barnthouse L W, Gardner R H. Assessing ecological risk on a regional scale. Environmental Management, 1990, 14(3): 325- 332.

[8] Costanza R, Norton B G, Haskell B D. Ecosystem Health: New Goals for Environmental Management. Washington, DC: Island Press, 1992: 234- 246.

[9] Dennis P. Ecological Security: Micro-Threats to Human Well-Being. Occasional Paper No. 13, 1996: 234- 246.

[10] 袁珍霞. 基于3S技術(shù)的縣域森林生態(tài)安全評(píng)價(jià)研究. 福州: 福建農(nóng)林大學(xué), 2010.

[11] 黃莉莉, 米鋒, 孫豐軍. 森林生態(tài)安全評(píng)價(jià)初探. 林業(yè)經(jīng)濟(jì), 2009, (12): 64- 68.

[12] 張小虎, 雷國(guó)平, 袁磊, 李輝, 田慶昌. 黑龍江省土地生態(tài)安全評(píng)價(jià). 中國(guó)人口·資源與環(huán)境, 2009, 19(1): 88- 93.

[13] 羅文斌, 吳次芳, 吳一洲. 城市土地生態(tài)水平物元分析評(píng)價(jià)——以山東省濱州市為例. 生態(tài)學(xué)報(bào), 2009, 29(7): 3818- 3827.

[14] 高興國(guó), 王磊, 齊代華, 陳家德, 王世敏, 張福生. 基于PSR模型的濕地生態(tài)安全評(píng)價(jià)——以大山包濕地為例. 湖南師范大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào), 2013, 36(1): 86- 90.

[15] 米鋒, 譚曾豪迪, 顧艷紅, 魯莎莎, 張大紅. 我國(guó)森林生態(tài)安全評(píng)價(jià)及其差異化分析. 林業(yè)科學(xué), 2015, 51(7): 107- 115.

[16] 張銳, 鄭華偉, 劉友兆. 基于PSR模型的耕地生態(tài)安全物元分析評(píng)價(jià). 生態(tài)學(xué)報(bào), 2013, 33(16): 5090- 5100.

[17] Wackernagel M, Rees W. Our Ecological Footprint: Reducing Human Impact on the Earth. Philadelphia, PA: New Society Publishers, 1996.

[18] 劉心竹, 米鋒, 張爽, 蘇立娟, 顧艷紅, 張大紅. 基于有害干擾的中國(guó)省域森林生態(tài)安全評(píng)價(jià). 生態(tài)學(xué)報(bào), 2014, 34(11): 3115- 3127.

[19] 楊伶, 張大紅, 王金龍, 李亞云. 中國(guó)縣域森林生態(tài)安全評(píng)價(jià)研究——以5省15縣為例. 生態(tài)經(jīng)濟(jì), 2015, 31(12): 120- 124.

[20] 張斌, 雍歧東, 肖芳淳. 模糊物元分析. 北京: 石油工業(yè)出版社, 1997.

[21] 蔡文. 物元模型及其應(yīng)用. 北京: 科學(xué)技術(shù)文獻(xiàn)出版社, 1994.

[22] 呂洪德. 城市生態(tài)安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的研究. 哈爾濱: 東北林業(yè)大學(xué), 2005.

[23] 邱菀華. 管理決策與應(yīng)用熵學(xué). 北京: 機(jī)械工業(yè)出版社, 2002.

weightofthefuzzymatter-elementmodel

LIU Tingting, KONG Yue, WU Ye, ZHU Lingyun, ZHANG Dahong*

EconomicsandManagementInstituteofBeijingForestryUniversity,Beijing100083,China

Recently, with the rapid development of the economy and society, the decline of forest resources and deterioration of ecological environments have threatened human productivity and lifestyles. In the context of ecological progress, research on the condition of provincial forest ecological security in China has become a fundamental issue, since it plays a vital role in the sustainable development and national economy, affecting the livelihood of people. After analyzing the existing ecological security systems, the pressure-pressure bearing capacity model was proposed. Using software, such as SPSS and EXCEL, the forest ecological security standards of 31 provinces in China were empirically analyzed and evaluated using the principal component analysis, entropy method, and matter-element analysis based on the data from 2014. Results showed that in the pressure evaluation, 19 provinces (61.29%) are under high forest ecological security pressure, which means that most provinces face a high ecological security risk, including Hebei, Chongqing, Hubei, Shanxi, and Xinjiang. In contrast, Tibet, Shanghai, Hainan, Gansu and Heilongjiang face lower pressure. Evaluation of pressure-bearing capacity revealed that 12 provinces (38.71%) are under better bearing conditions, which means that the average pressure-bearing capacity of China is relatively low. Fujian, Yunnan, Jiangxi, Hainan and Zhejiang have the highest pressure-bearing capacities, whereas Qinghai, Ningxia, Xinjiang, Gansu and Tianjin have the lowest. In a comprehensive evaluation of forest ecological security, 14 provinces (45.16%) showed high forest ecological security, mostly the southern provinces, including Tibet, Hainan, Fujian, Yunnan and Jiangxi, which are in relatively good condition. However, Ningxia, Qinghai, Xinjiang, Hebei and Shanxi indicated low forest ecological security. Therefore, measures such as strengthening the protection of natural forests, exploring alternatives to wood resources, and establishing a forest ecological security early warning system, should be taken. In addition, measures to improve ecological security should be implemented in consideration of the specific needs of each province.

forest ecological security; entropy method; fuzzy matter-element model; indicator system; provincial ecological management

2016- 04- 28; < class="emphasis_bold">網(wǎng)絡(luò)出版日期

日期:2017- 03- 22

10.5846/stxb201604280805

*通訊作者Corresponding author.E-mail: zhangdahong591120@163.com

劉婷婷,孔越,吳葉,祝凌云,張大紅.基于熵權(quán)模糊物元模型的我國(guó)省域森林生態(tài)安全研究.生態(tài)學(xué)報(bào),2017,37(15):4946- 4955.

Liu T T, Kong Y, Wu Y, Zhu L Y, Zhang D H.Provincial forest ecological security evaluation in China based on the entropy weight of the fuzzy matter-element model.Acta Ecologica Sinica,2017,37(15):4946- 4955.