李文瑞

摘要：為了緩解環(huán)境污染、土地沙化、生態(tài)系統(tǒng)退化等問題，在規(guī)劃土地利用項目的過程中，需要重視對土地開發(fā)項目的環(huán)境成本進行評估。按照國家標準我們對各個工廠和商場的財務(wù)報表進行核對，得到了工廠和商場的年收入與單位住宅的平均收入。在道路方面，我們從世界銀行獲得的車輛通行費的平均值，用年平均車流量來計算收入。通過反向傳播網(wǎng)絡(luò)對農(nóng)作物各變量的預測，可以分析生態(tài)服務(wù)標準值調(diào)整的成本和污染的間接影響。

關(guān)鍵詞：生態(tài)系統(tǒng)價值評價模型，成本效益分析，元胞自動機，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)是生物圈為維持人類健康和可持續(xù)的生存環(huán)境而提供的一種自然過程。傳統(tǒng)的經(jīng)濟理論往往只考慮人力和物質(zhì)資源，忽視環(huán)境和資源問題。數(shù)據(jù)分析顯示，不同生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生的價值與標準值的比值基本保持不變。因此，只需要計算時變標準值的變化，即可得到了生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)的時變趨勢。土地利用項目對生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)影響復雜，為了簡化問題和保持結(jié)果的正確性，需要以下基本假設(shè)：（1）在開發(fā)開始后用于開發(fā)的土地將直接變?yōu)榛牡?，項目占用的土地可視為荒?（2）世界上同一土地類型的生態(tài)服務(wù)價值相同;（3）全球人均碳排放量大致相同，工廠產(chǎn)生的污染總量只取決于工廠的規(guī)模;（4）相同規(guī)模的全球項目只產(chǎn)生與項目類型和項目規(guī)模相關(guān)的效益。

由此，我們建立了生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價值影響模型，得到了生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)的時變趨勢。同時，對其進行敏感度、可靠性分析和優(yōu)缺點評價。

1 生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價值直接影響模型

生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價值評估的方法和原則最早由Costanza在1997提出，發(fā)表在《Science》上的“世界生態(tài)系統(tǒng)和自然資本的價值”[1]。然而，他在農(nóng)地生產(chǎn)系統(tǒng)的服務(wù)價值方面考慮不足。根據(jù)生態(tài)系統(tǒng)評價方法和可持續(xù)發(fā)展評價理論，一般將生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)分為四大類：供給服務(wù)、調(diào)節(jié)服務(wù)、支持服務(wù)和文化服務(wù)。

1.1單位面積標準生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價值

世界糧食生產(chǎn)主要集中于三種糧食：大米、小麥和玉米，其在全球糧食生產(chǎn)占比逐年上升。中國的三大糧食產(chǎn)品也是大米、小麥和玉米。由于中國幅員遼闊，糧食生產(chǎn)有一定的代表性，本文以中國耕地自然糧食年平均產(chǎn)量的數(shù)據(jù)和經(jīng)濟價值作為參考。

把三種農(nóng)作物的耕地面積占比和平均凈利潤的乘積作為糧食的經(jīng)濟價值，記為M，有

M= m1n1+m2n2 +m3n3

（1）

其中，m1，m2，m3分別表示水稻、小麥和玉米種植面積占2017年三種作物總種植面積的比例。n1，n2， n3分別代表2017年水稻、小麥、玉米單位面積平均凈利潤（美元）。

根據(jù)2017年中國食生產(chǎn)的數(shù)據(jù)，得到糧食的經(jīng)濟價值M為

M=584. 35 USD/hm2。

許多文獻提出了生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價值的評估方法，各有優(yōu)缺點。為此，我們對不同生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價值的評估結(jié)果進行平均，得到每單位面積的生態(tài)系統(tǒng)價值。從而，得到不同類型生態(tài)系統(tǒng)在各服務(wù)功能方面產(chǎn)生的價值與標準單位面積生態(tài)系統(tǒng)價值的比值。

對于缺少文獻資料且不易根據(jù)現(xiàn)有文獻資料推斷的服務(wù)功能價值，以及陸地上的生態(tài)系統(tǒng)，我們參照不同生態(tài)系統(tǒng)與標準單位面積生態(tài)系統(tǒng)的生物量的比值進行了推算。從圖l可以看出，相同面積的土地，濕地的生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價值是最高的，荒漠的生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價值最低。

1.2 土地占用引起的生態(tài)服務(wù)體系變化

用于建造項目的土地可以看作從原來的生態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)榛哪鷳B(tài)系統(tǒng)。這一部分土地的生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價值就會發(fā)生變化，其改變量為

C1=（Aj -A6 ）M Sz

（2）

其中，C1表示用于建造項目的土地的生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價值的改變量;A，i=1，2，3，4，5分別表示森林、草地、濕地、荒漠生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價值與標準值之比，M表示標準值;SZ表示用于建造項目的土地面積。

例如，開發(fā)利用一片面積為1hm2的農(nóng)田。原來的農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)就會由于人為破壞，轉(zhuǎn)變?yōu)榛哪鷳B(tài)系統(tǒng)。根據(jù)（2）計算可得每年直接的生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價值成本為2220. 53美元。

2生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價值間接效應模型

項目建成后，無論是商場、住宅還是工廠，都會對生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生負面影響。包括空氣污染、危險廢物存放、廢水處理等。

2.1住宅用地成本模型的構(gòu)建

我們建立了下面的模型來估計每個居住區(qū)域單位面積的人口數(shù)量：

為了估計公式（3）中每個人需要的居住空間SP，我們利用谷歌地圖的數(shù)據(jù)，將我們熟知的某小區(qū)中的建筑近似為矩形（如圖2），測量了一棟樓房的占地面積為748m2，即每層樓的面積為748m2。通過調(diào)查得到每層樓的住戶為4戶。

為了簡化模型，我們假設(shè)每戶住戶都包括三個人，得到每層樓居住的人數(shù)為12人。根據(jù)（3）式可計算出每人需要的居住面積SP為62. 3m2。

2.2測試模型

為檢驗每人需要的居住面積S的正確性，我們用谷歌地圖測量了該小區(qū)的總面積和綠化面積，分別為26110.89m2和13017. 7m2。用總面積與綠化面積的差值表示住宅區(qū)內(nèi)建筑的占地面積Sz。同時，我們統(tǒng)計了該小區(qū)內(nèi)總共樓房數(shù)為17棟，每棟樓房的樓層數(shù)為11層。

為了構(gòu)建住宅用地成本模型，我們需要得到每個人住宅的平均面積

根據(jù)文獻[5，6]，每人每年產(chǎn)生的各類污染物的數(shù)量和治理各類單位污染物需要的費用如表2所示，排放的單位為噸/年，處理成本的單位為美元/噸。根據(jù)表2的數(shù)據(jù)，我們就可以得到處理每個人每年產(chǎn)生的污染物需要的費用MR為115.8美元。結(jié)合之前的公式，住宅建造完成后每年間接的生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)的經(jīng)濟成本Cg：

根據(jù)上式，在規(guī)劃這類土地利用項目時，只要知道建筑的樓層數(shù)和建筑的占地面積，就可計算出住宅建造完成后每年間接的生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)的經(jīng)濟成本Cg。若每公頃生活區(qū)可容納約161人，每公頃住房的間接生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)的經(jīng)濟成本為18，644美元。

2.3商場土地成本模型構(gòu)建

商場建造完成后每年的間接生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)的經(jīng)濟成本C為

取不同規(guī)模購物中心建筑面積的平均值計算每年不同規(guī)模購物中心單位面積所產(chǎn)生的間接生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)CD的經(jīng)濟成本，得到經(jīng)濟成本如表3。

2.4道路用地成本模型構(gòu)建

道路建設(shè)完成后，大量的汽車尾氣排放會造成大量的空氣污染，我國VI標準私家車的排放量大致相當C0 1.0/km， NOx 0. 06g/km， HC 0.168g/km。由于技術(shù)原因，目前還沒有較好的CO和HC的處理方法。因此，本文只考慮NOx的污染治理成本。

首先，利用元胞自動機中的NaSch模型[6]，我們分析了車流密度與平均車速之間的關(guān)系。模擬道路總長度設(shè)為lkm，每個格點的長度為10m，然后將道路劃分為100個格點。如果每個時間步長為1，則小車的最大速度為V SMAX=3.33格點/時間步，相當于120千米/小時。汽車的最大速度是V1MAX=2.64格點/時間步，相當于95公里/小時。這個速度對于模擬高速公路比較合理，其交通流相對平穩(wěn)。

其次，本文模擬了減速概率ρnoise=0.10的情況。在隨機混合交通流仿真中我們設(shè)置初始交通流密度為0.001，每一個模擬的增量為0.001，總模擬為1000次，大型汽車的線性形式轉(zhuǎn)化為小車的系數(shù)是1.5，大型汽車占每個仿真的車輛總數(shù)的0.4。我們得到了模擬交通密度和混合交通的平均車速的曲線圖（圖4）。

不同的氮氧化物處理成本大致相同。根據(jù)表2中的數(shù)據(jù)，計算道路Cgl年度經(jīng)濟生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)的成本是54750 USD/hm2。

3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作物變量預測

大米、小麥和玉米作物生長時，污染氣體排放量隨時間變化。我們使用反向傳播網(wǎng)絡(luò)對這些變量進行模擬和預測。下面以水稻為研究對象，應用反向傳播網(wǎng)絡(luò)預測其2020年污染氣體排放量。

反向傳播網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層和輸出層組成。隱藏層可以有一個或多個層。反向傳播網(wǎng)絡(luò)具有很強的非線性和泛化能力，能夠在搜索空間中找到最優(yōu)解。通過水稻樣本數(shù)據(jù)訓練的反向傳播網(wǎng)絡(luò)，不斷修正網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值。誤差函數(shù)在負梯度方向上減小，逼近期望輸出。在輸入/輸出層的設(shè)計上，以中國統(tǒng)計年鑒（20102017）（2009年測試的數(shù)據(jù)除外）的水稻用地面積為輸入，以2009年和2020年的水稻用地面積為輸出作為這兩年的預測值。

在隱層設(shè)計中，只要有足夠的隱節(jié)點，就可以用任意精度逼近非線性函數(shù)。在網(wǎng)絡(luò)設(shè)計過程中，隱含層神經(jīng)元的數(shù)量是非常重要的。隱層中神經(jīng)元過多會增加網(wǎng)絡(luò)的計算量，導致過擬合問題。如果神經(jīng)元數(shù)量過少，會影響網(wǎng)絡(luò)性能，達不到預期的效果。因此，我們采用經(jīng)驗公式來選擇隱含層的神經(jīng)元數(shù)量：l=√n+m+a。其中，n為輸入層神經(jīng)元數(shù)量，m為輸出層神經(jīng)元數(shù)量，a為[1，10]之間的常數(shù)。在我們的模型中，隱含層神經(jīng)元的數(shù)量分別為10、5和1。通過觀察采樣點的一般曲線，選擇S形的切線函數(shù)‘tansig’作為激勵函數(shù)。

擬合結(jié)果如圖5。樣本1-8分別代表20102017年，樣本9和樣本10分別代表2009年和2020年的預測值。2009年預測指標為1992.7 hm2，實際值為1975. 13 hm2，誤差0. 8%，在可接受范圍內(nèi)。用同樣的方法可以得到其他食物類型的土地面積。

在我們的模型中，考慮了食物類型、土地面積和污染物排放的變化。通過反向傳播網(wǎng)絡(luò)的預測，可以預測生態(tài)服務(wù)標準值調(diào)整的成本和污染的間接影響。

4 結(jié)論

土地利用項目對生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價值的影響分為直接影響和間接影響。生態(tài)系統(tǒng)直接服務(wù)的經(jīng)濟成本與被開發(fā)土地的生態(tài)系統(tǒng)都和開發(fā)面積有關(guān)。根據(jù)謝高地[2]的研究，我們評估了不同類型生態(tài)系統(tǒng)的經(jīng)濟價值。

影響生態(tài)系統(tǒng)間接服務(wù)經(jīng)濟成本的因素很多，不同類型的項目有不同的影響因素。將排污量轉(zhuǎn)化為相應的污染治理成本。不同規(guī)模項目和不同類型項目對單位面積生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價值的影響不同。其中，工廠對生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價值的影響最為嚴重，生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)的經(jīng)濟成本最高。

間接生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)的經(jīng)濟成本遠遠高于直接生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，我們給出了水稻種植面積變化趨勢。

參考文獻

[1lCostanza R， d'Arge R， de Groot R S，et al.Thevalue of the world's ecosystem services and naturalcapital [Jl.Nature， 1997， 387： 253 - 260.

[2]Xie gaodi， zhang caixia， zhang Ieiming， et al.Im-provement of ecosystem service value method basedon equivalent factor of unit area value [Jl. Journalof natural resources， 2015（8）：1243-1254.

[3]Lautenbach S，Kugel C， Lausch A， et al.Analysisof historic changes in regional ecosystem serviceprovisioning usingland use data[Jl. Ecological In- dicators， 2011， 11： 676-687.

[4]Shi Y， Wang R S，Huang J L， et al.An analysis ofthe spatial and temporal changes in Chinese terres-trial ecosystem service functions [Jl. Chinese Sci-ence Bulletin， 2012， 57（17）： 21202131.

[5]Administration of the People's Republic of China.Specifications for Assessment of Forest EcosystemService Function（ LY/T1721 - 2008）.Beijing： Chi-na Standards Press， 2008.

[6]Wangjinnan. Technical guide to environmental eco-nomic accounting in China[Ml. China environmen-tal science press， 2009.

<指導老師：杜鴻飛）