李小玲 楊成忠

摘要：基于城市生態(tài)安全內(nèi)涵，運用壓力-狀態(tài)-響應(yīng)（PSR）模型建立了平?jīng)鍪猩鷳B(tài)安全評價指標(biāo)體系，并以最大信息熵原理（MIEP）為基礎(chǔ)，自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SOFM）為算法，借助MATLAB數(shù)學(xué)軟件為計算平臺，從復(fù)雜系統(tǒng)結(jié)構(gòu)演化的角度提出了城市生態(tài)安全評價模型。最后，用MIEP模型對青海省平?jīng)鍪?002—2011年的城市生態(tài)安全進(jìn)行了評價。結(jié)果表明，平?jīng)鍪谐鞘猩鷳B(tài)安全狀態(tài)呈上升好轉(zhuǎn)的狀態(tài)，生態(tài)安全水平穩(wěn)步提高。2002—2009年平?jīng)鍪谐鞘猩鷳B(tài)安全狀態(tài)是臨界安全，2010和2011年是較安全，在2011年達(dá)到最高值1.372 6，但與理想的安全水平還有一定的差距。

關(guān)鍵詞：城市生態(tài)安全；壓力-狀態(tài)-響應(yīng)（PSR）模型；最大信息熵原理（MIEP）；平?jīng)鍪?/p>

中圖分類號：X22；X32 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：0439-8114（2018）16-0113-05

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2018.16.027 開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識碼（OSID）：

Assessment of Urban Ecological Security

LI Xiao-ling1，YANG Cheng-zhong2

（1.Qinghai University ，Xining 810016， China；2.The First Surveying and Mapping Institute of Qinghai Province， Xining 810001， China）

Abstract： Based on the concept of urban ecological security（UES），the UES assessment indicator system of Pingliang city is established according to PSR（pressure-state-response） model. UES assessment model was proposed from structural evolution of complex systems based on the maximum information entropy principle（MIEP），self-organizing feature map neural network（SOFM） algorithm and MATLAB mathematical software. The UES status of Pingliang city showed that an increasing trend from 2002 to 2011. In 2002-2009，The UES of Pingliang city was in critical security，and improved in 2010-2011，2010 and 2011 was safer，in 2011 reached the highest value of 1.372 6，but there was still a gap with the ideal level of safety.

Key words： urban ecological security； pressure state response（PSR） model； maximum information entropy principle（MIEP）； Pingliang city

工業(yè)文明給人類帶來極大的物質(zhì)財富，城市化進(jìn)程也隨著快速工業(yè)化而加快。工業(yè)化和城市化給人類帶來福利的同時，人類的生存環(huán)境也遇到了嚴(yán)重的破壞和威脅，產(chǎn)生了生態(tài)環(huán)境問題，如大氣、水體、固體廢棄物污染、土壤污染、光污染、化學(xué)污染、生物多樣性減少等，還有如交通擁擠、水資源短缺、占用耕地、就業(yè)緊張、住房奇缺等一系列的“城市病”。這些問題已經(jīng)嚴(yán)重威脅到人類的生存和生活，進(jìn)而威脅到人類的集中地——城市生態(tài)安全。城市生態(tài)安全是國家安全的重要組成部分之一，是確保國家安全的生態(tài)基礎(chǔ)和屏障。研究城市生態(tài)安全、保護(hù)城市安全，對未來城市的發(fā)展具有重要而積極的作用，城市生態(tài)安全評價研究是適應(yīng)中國快速城市化發(fā)展中保障城市生態(tài)安全的要求，能夠滿足促進(jìn)城市健康發(fā)展和為人們提供良好的城市生態(tài)環(huán)境的重大需求。城市生態(tài)安全狀況分析是生態(tài)城市建設(shè)的前提和必要條件，對生態(tài)城市建設(shè)有指導(dǎo)意義。

1 城市生態(tài)安全理論

心理學(xué)家馬斯洛提出了“基本需求層次理論”，將人的需求分為5個層次：其中“安全需要”列為第二層次，僅次于第一層次的“生理需求”。由此可見，安全對于人類的重要程度。這也說明對于城市生態(tài)安全的研究不僅僅是專業(yè)技術(shù)上的需要，更是人類社會的需要。

城市生態(tài)安全是指一個城市的環(huán)境和資源狀況能夠滿足人類經(jīng)濟、社會等持續(xù)發(fā)展需求，又能通過自身及經(jīng)濟、社會的調(diào)節(jié)保證其生態(tài)環(huán)境狀況處于不受或少受威脅的狀態(tài)。其中，人類社會的需求與資源環(huán)境的可持續(xù)供給之間的供給是核心內(nèi)容[1]。其研究對象是涵蓋自然、經(jīng)濟、社會3個子系統(tǒng)的自然-經(jīng)濟-社會復(fù)合生態(tài)系統(tǒng)。3個子系統(tǒng)之間相互作用，自然生態(tài)系統(tǒng)提供服務(wù)，社會、經(jīng)濟系統(tǒng)消耗資源、排放廢棄物并積極響應(yīng)；3個系統(tǒng)之間是相互作用、相互制約的關(guān)系，體現(xiàn)在各種相互間的威脅與破壞上，同時三者間又相互的有機聯(lián)系，相互支持與完善，使城市處于自然系統(tǒng)健康，經(jīng)濟和社會系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展的廣義可持續(xù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)，進(jìn)入城市生態(tài)安全的理想模式。

城市生態(tài)安全評價就是根據(jù)經(jīng)濟社會持續(xù)發(fā)展與生態(tài)安全影響因子間的關(guān)系，在分析生態(tài)環(huán)境對社會經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展的影響與制約的基礎(chǔ)上劃定生態(tài)安全與不安全的界線，對生態(tài)安全程度進(jìn)行區(qū)分[2]。生態(tài)安全研究逐漸成為生態(tài)科學(xué)和環(huán)境科學(xué)關(guān)注的焦點[3-7]。生態(tài)安全評價的方法有很多，如綜合指數(shù)法、主成分分析法、生態(tài)足跡法、景觀生態(tài)格局法、灰色關(guān)聯(lián)法等，這些方法都不同程度地考慮了人類活動對環(huán)境壓力、自然資源質(zhì)量變化和人類活動的情況，但不能清楚地揭示生態(tài)安全的機理和動態(tài)演化過程，未體現(xiàn)生態(tài)安全體系內(nèi)部各要素之間的關(guān)聯(lián)性和耦合性，也很難預(yù)測生態(tài)安全的發(fā)展趨勢。本研究運用系統(tǒng)論的觀點，對青海省平?jīng)鍪谐鞘猩鷳B(tài)系統(tǒng)安全狀況進(jìn)行了分析評價，構(gòu)建了基于最大信息熵的評價指標(biāo)體系和城市生態(tài)安全模型，通過模型計算和分析，評判平?jīng)鍪械纳鷳B(tài)安全狀況，確定安全等級，對于平?jīng)鍪猩鷳B(tài)城市建設(shè)具有重要的指導(dǎo)意義。

2 基于PSR模型的平?jīng)鍪猩鷳B(tài)安全指標(biāo)體系

關(guān)于城市生態(tài)安全評價指標(biāo)體系，學(xué)術(shù)界用的比較多的主要有：壓力-狀態(tài)-響應(yīng)（PSR）模型[8]、驅(qū)動力-壓力-狀態(tài)-影響-響應(yīng)（DPSIR）模型[9]和驅(qū)動力-狀態(tài)-響應(yīng)（DSR）模型[10]等。使用最多的是PSR模型，其可操作性強，邏輯關(guān)系清晰明了，強調(diào)環(huán)境與經(jīng)濟運作之間的聯(lián)系。本研究構(gòu)建平?jīng)鍪猩鷳B(tài)安全指標(biāo)體系，選用PSR模型，壓力層選取經(jīng)濟、人口、土地、資源和環(huán)境5個壓力要素，每個指標(biāo)反映的是城市生態(tài)安全問題產(chǎn)生的影響因素；狀態(tài)層由資源和環(huán)境2個質(zhì)量狀態(tài)要素構(gòu)成，每個指標(biāo)的值反映城市生態(tài)不同環(huán)境的質(zhì)量狀況；響應(yīng)層由污染控制、經(jīng)濟投入和人文社會3個響應(yīng)要素構(gòu)成，每個指標(biāo)反映人類對生態(tài)環(huán)境問題和安全威脅的應(yīng)對能力。依據(jù)城市生態(tài)安全的內(nèi)涵，遵照指標(biāo)選取的全面性、系統(tǒng)性、科學(xué)性、可操作性等一般原則，參考相關(guān)文獻(xiàn)[11，12]，選取城市生態(tài)系統(tǒng)中反映各要素層的27個指標(biāo)，構(gòu)建了基于PSR模型的平?jīng)鍪猩鷳B(tài)安全指標(biāo)體系（圖1）。

3 基于最大信息熵的平?jīng)鍪猩鷳B(tài)安全模型

城市生態(tài)系統(tǒng)是一個開放復(fù)雜的巨系統(tǒng)，城市生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部各個要素之間相互作用、相互制約，這種相互作用多為復(fù)雜的非線性作用。城市生態(tài)系統(tǒng)的演化和發(fā)展就是受這些相互作用的影響，其演化遵循最大信息熵原理（MIEP）。城市生態(tài)安全受各因素的影響，將這些影響因素用組元x1，x2，x3，…，xn來表示，組元之間的無窮相互關(guān)聯(lián)和耦合（包括物質(zhì)流動、能量流動和信息交換）用廣義的耦合函數(shù)C來描述，在某一時間點t，生態(tài)系統(tǒng)中所有的相互聯(lián)系和耦合的平均值為C，可以用廣義信息熵Ej表示為：

Ej=C=∫？籽（x，t）C（x）d（x）=∫？籽（x，t）（？濁+∑iIixi+

∑ijIijxixj+∑ijkIijkxixjkxk+…）d（x） （1）

式中，？籽（x，t）為概率密度，？濁為常數(shù)，I為各組元間的相互作用系數(shù)。

考慮到城市生態(tài)系統(tǒng)的動力學(xué)演化過程中的系統(tǒng)邊界和各種約束條件，可以將其轉(zhuǎn)化成各組元之間的各種守恒關(guān)系，如質(zhì)量守恒關(guān)系、動量守恒關(guān)系和能量守恒關(guān)系等，用x1，x2，x3，…，xn表示為：

=a1，=a2，=a3，=a4 （2）

式中，<>表示求統(tǒng)計平均值，如=a1即為 ∑i ？籽i xi=a1。

引入最大信息熵原理（MIEP），即一個遠(yuǎn)離平衡狀態(tài)的復(fù)雜開放系統(tǒng)總是尋找一種優(yōu)化過程，使得系統(tǒng)在給定的約束或代價下從外界獲得的廣義信息熵最大[13]。平?jīng)鍪谐鞘猩鷳B(tài)系統(tǒng)尋求安全狀態(tài)的過程就是在約束條件（2）下信息熵Ej最大化的過程。

令式（1）在約束條件式（2）下取極大值，利用Lagrange乘算法，由泰勒展開式得：

？籽（x，t）=e？灼+∑i？啄ixi+∑ij？啄ijxixj+∑ijk？啄ijkxixjxk+…=e？準(zhǔn)（？啄，x）（3）

式中，？準(zhǔn)是勢函數(shù)，？灼和？啄是反映組元相互作用的微動力學(xué)規(guī)則參數(shù)，其值取決于a1-a4，勢函數(shù)？準(zhǔn)控制著系統(tǒng)組元相互作用而形成有序結(jié)構(gòu)的動力學(xué)過程。將勢函數(shù)？準(zhǔn)進(jìn)行平移變換，再對變換后的二階常數(shù)項矩陣對角化，引入變量？姿k=∑■■？棕kixi，則勢函數(shù)？準(zhǔn)變?yōu)椋?/p>

？準(zhǔn) （？漬，？姿）=μ+∑k？漬k？姿2k+…（4）

式中，？姿k是xi的組合模式，代表城市生態(tài)安全的結(jié)構(gòu)模式；？棕ki表示xi對城市生態(tài)安全的貢獻(xiàn)能力，是系統(tǒng)與xi之間的連接權(quán)值；？漬k是矩陣？棕ki的特征值，最大？漬k對應(yīng)的系統(tǒng)的組合模式？姿k是評價系統(tǒng)狀態(tài)的關(guān)鍵參量， 是常數(shù)。

根據(jù)？墜？姿k/？墜t=？墜？準(zhǔn) /？墜？姿k+Fk（t）（5）

推出城市生態(tài)安全結(jié)構(gòu)演化的動力學(xué)方程為：

？姿′k=？漬k？姿k+Zk（？姿1，？姿2，？姿3，…，？姿k）+Fk（t），k=1，2，…，n（6）

Fk是隨機力函數(shù)，Zk為非線性作用函數(shù)。城市生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部組元x1，x2，x3，…，xn之間的競爭、協(xié)同共生等相互作用（模型中用？棕ki及正負(fù)和來描述組元間相互作用的大小和類型），它們共同調(diào)節(jié)著城市生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展?fàn)顟B(tài)和變化趨勢。城市生態(tài)系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)模式由組元間不同的作用形式來決定，最終形成不同的城市生態(tài)安全結(jié)構(gòu)模式？姿k。在約束或代價下獲得廣義信息熵最大時，產(chǎn)生最終競爭獲勝模式？姿，是最終涌現(xiàn)的穩(wěn)定模式，它代表了平?jīng)鍪性谠撾A段的生態(tài)安全狀況。由變化的組元x1，x2，x3，…，xn驅(qū)動的動力學(xué)演化過程，式（6）可作為判斷和分析城市生態(tài)安全各種狀態(tài)結(jié)構(gòu)模式穩(wěn)定性的基礎(chǔ)。由此，基于最大信息熵（MIEP）的平?jīng)鍪猩鷳B(tài)安全評價模型建立。

自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Self-organizing feature mapping，SOFM），是神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)，它建立在一維、二維或三維的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)上，用于捕獲包含在輸入模式中感興趣的特征，描述在復(fù)雜系統(tǒng)中從完全混亂到最終出現(xiàn)整體有序的現(xiàn)象。SOFM是由大量廣泛互連的簡單神經(jīng)元組成的復(fù)雜非線性系統(tǒng)，SOFM能夠積極掌握輸入數(shù)據(jù)信息的主要特征，自動組織數(shù)據(jù)信息的空間結(jié)構(gòu)，進(jìn)行無監(jiān)督的自組織學(xué)習(xí)。SOFM的工作原理與上述評價模型的動力學(xué)過程相似，與最大信息熵控制下的復(fù)雜系統(tǒng)演化過程是相對應(yīng)的。將平?jīng)龀鞘猩鷳B(tài)系統(tǒng)的組元x1，x2，x3，…，xn映射到SOFM網(wǎng)絡(luò)的人工神經(jīng)元上，并通過模擬激發(fā)某一個神經(jīng)產(chǎn)生連接權(quán)值？棕ki，同時獲得組合模式？姿k的波動過程，最終產(chǎn)生獲勝結(jié)構(gòu)模式？姿的值。通過MATLAB軟件編程，實現(xiàn)對式（6）的求解，得到反映城市生態(tài)安全狀態(tài)的特征值？姿，以實現(xiàn)對城市生態(tài)安全狀況的量化。

4 平?jīng)鍪猩鷳B(tài)安全綜合評價分析

根據(jù)所建數(shù)學(xué)模型的步驟，首先對評價指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理，然后依次代入所建立的SOFM網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行分類分析，通過借助MATLAB計算軟件，分別得到能夠反映平?jīng)鍪谐鞘猩鷳B(tài)壓力指標(biāo)、生態(tài)狀態(tài)指標(biāo)和生態(tài)響應(yīng)指標(biāo)的特征值（表1）。

將表1中的數(shù)據(jù)代入上述所建立的SOFM網(wǎng)絡(luò)中，計算平?jīng)鍪?002—2011年表征城市生態(tài)安全的？姿值（？姿1～？姿10），用MATLAB軟件，對數(shù)據(jù)設(shè)定400步，進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬，平?jīng)鍪猩鷳B(tài)安全的動態(tài)演化的模擬訓(xùn)練結(jié)果見圖2。圖2表明在給定不同評價指標(biāo)參數(shù)后，城市生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)部各組元在約束條件下不斷進(jìn)行競爭、協(xié)調(diào)和自組織，系統(tǒng)由最開始的各種組合模式，經(jīng)過一定時間后，最終產(chǎn)生反映其安全狀況的獲勝模式？姿的過程，該獲勝模式對映的？姿值表征了平?jīng)鍪械某鞘猩鷳B(tài)安全狀況。城市生態(tài)系統(tǒng)中的指標(biāo)年年都在變化，神經(jīng)信息網(wǎng)絡(luò)中各組元之間的相互作用和耦合關(guān)聯(lián)不同，連接權(quán)值？棕ki也在變化之中，所以2002—2011年的獲勝模式也不同。模擬前期？姿值波動較大，表明生態(tài)系統(tǒng)安全狀況的可能取值范圍比較廣，在后期？姿值基本趨于穩(wěn)定，表明系統(tǒng)內(nèi)部通過組元間的相互作用，在遵循最大信息熵原理下逐漸達(dá)到了相對穩(wěn)定的模式，可用穩(wěn)定后的？姿值代表城市生態(tài)安全的綜合狀況。？姿值越大，城市生態(tài)系統(tǒng)的安全程度越高，平?jīng)鍪锌沙掷m(xù)發(fā)展性越強。

5 平?jīng)鍪猩鷳B(tài)安全分級

在參考相關(guān)文獻(xiàn)[13-15]和咨詢專家的基礎(chǔ)上，再根據(jù)模擬得到的值，設(shè)計了一個5級分級標(biāo)準(zhǔn)，將城市生態(tài)安全分成：不安全狀態(tài)、較不安全狀態(tài)、臨界安全狀態(tài)、較安全狀態(tài)和安全狀態(tài)5個級別，得到的城市生態(tài)安全評價分級標(biāo)準(zhǔn)如表2。

結(jié)合2002—2011年在數(shù)據(jù)模擬過程中得到的？姿值，根據(jù)表2中的分級標(biāo)準(zhǔn)，得到了平?jīng)鍪懈髂攴莸某鞘猩鷳B(tài)安全級別（表3）。結(jié)果表明，？姿值逐年增大，平?jīng)鍪谐鞘猩鷳B(tài)安全狀態(tài)呈上升好轉(zhuǎn)的狀態(tài)，平?jīng)鍪猩鷳B(tài)安全水平穩(wěn)步提高。2002—2009年平?jīng)鍪谐鞘猩鷳B(tài)安全狀態(tài)是臨界安全，2010年和2011年是較安全，？姿在2011年達(dá)到最高值1.3726。這與2004年平?jīng)鍪械膰壹壣鷳B(tài)示范區(qū)創(chuàng)建工作是密不可分的，2005年生態(tài)安全？姿值有大幅度的提升，在創(chuàng)建過程中平?jīng)鍪屑哟髮Νh(huán)境保護(hù)工作的投資，同時制定和實施一些措施和項目，改善平?jīng)鍪械纳鷳B(tài)環(huán)境狀況，各項建設(shè)指標(biāo)達(dá)到國家級生態(tài)示范區(qū)的建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)，并在2011年得到國家環(huán)保部命名，平?jīng)鍪猩鷳B(tài)安全水平逐步提高。2010年轉(zhuǎn)入較安全狀態(tài)，2011年值達(dá)到1.376 2，但與理想的安全水平還有一定的差距。

6 小結(jié)

從復(fù)雜系統(tǒng)組元相互作用動力學(xué)的角度，建立了基于最大信息熵（MIEP）的城市生態(tài)安全的評價模型，并用其分析研究了平?jīng)鍪?002—2011年的城市生態(tài)安全狀況，建立5級評價分級標(biāo)準(zhǔn)。結(jié)果表明，平?jīng)鍪谐鞘猩鷳B(tài)安全狀態(tài)呈上升好轉(zhuǎn)的狀態(tài)，生態(tài)安全水平穩(wěn)步提高。2002—2009年平?jīng)鍪谐鞘猩鷳B(tài)安全狀態(tài)是臨界安全，2010和2011年是較安全， 在2011年達(dá)到最高值1.372 6，但與理想的安全水平還有一定的差距。

利用最大信息熵（MIEP）模型評價城市生態(tài)安全，揭示城市生態(tài)系統(tǒng)在內(nèi)部各組元的相互作用和耦合下，形成不同結(jié)構(gòu)模式的動態(tài)演化過程，系統(tǒng)能夠自主獲取各組元的連接權(quán)值？棕ki，并最終得到的“獲勝模式”？姿值，代表城市生態(tài)安全的狀態(tài)，對城市安全狀態(tài)做出了定量評價，結(jié)果更加客觀。

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