劉暢， 王冬夢， 馮艷， 孔德政， 張倩倩， 張凌

(河南農(nóng)業(yè)大學(xué)風(fēng)景園林與藝術(shù)學(xué)院,河南 鄭州 450003)

推動生態(tài)安全保護和經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展已成為實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的必要舉措[1]。城市擴張和人口增長極大地威脅了城市及其外圍的生態(tài)安全。因此，生態(tài)學(xué)視角下的區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展需要走向城市化和生態(tài)健康的雙贏局面，要實現(xiàn)這一雙贏戰(zhàn)略，需要對生態(tài)系統(tǒng)實施一系列具體的干預(yù)措施，包括優(yōu)化和合理的評價生態(tài)系統(tǒng)[2]。為了平衡社會高質(zhì)量發(fā)展與保護生態(tài)環(huán)境之間的關(guān)系，更清楚地認(rèn)識地區(qū)存在的經(jīng)濟社會發(fā)展與生態(tài)環(huán)境之間的矛盾尤為重要。

在生態(tài)可持續(xù)性發(fā)展中，應(yīng)綜合評估和模擬相關(guān)區(qū)域的經(jīng)濟、社會、文化和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)等多重影響。在研究方法上，不同生態(tài)安全評價方法差異較大，例如，層次分析法[3-4]、GIS分析法[5]、熵權(quán)法、生態(tài)足跡模型法[6-11]、PSR模型[12-13]、“驅(qū)動力—壓力—狀態(tài)—響應(yīng)—影響”(DPSIR)模型[14-16]以及灰色關(guān)聯(lián)模型等[17-18]。其中，DPSIR模型具有綜合性、整體性、系統(tǒng)性和數(shù)據(jù)易獲得性等優(yōu)點，被國內(nèi)外諸多學(xué)者采用。萬正芬等[19]基于DPSIR模型評估了長三角地區(qū)生態(tài)安全水平。MOSAFFAIE等[20]運用DPSIR模型對戈格羅德流域健康趨勢進行評估。王怡然等[21]基于DPSIR模型對森林生態(tài)安全時空間變化進行研究。LABIANCA等[22]將DPSIR模型應(yīng)用于塔蘭托的馬爾·皮科洛的修復(fù)分析中。萬生新等[23]采用DPSIR模型對沂河流域水生態(tài)安全進行評價。任永泰等[24]基于DPSIR模型視角對黑龍江省水土資源生態(tài)安全進行探析。本研究基于鄭州市黃河南岸研究區(qū)域的自然、經(jīng)濟及社會特征，采用DPSIR模型構(gòu)建生態(tài)安全評價指標(biāo)體系，運用熵權(quán)法和綜合指數(shù)法對研究區(qū)的生態(tài)安全進行動態(tài)時序分析，運用Python編程語言進行計算機建模，將生態(tài)安全進行評價計算，對鄭州市黃河南岸7個區(qū)縣進行生態(tài)安全評價，以期為鄭州市沿黃河區(qū)域的生態(tài)安全保護和高質(zhì)量發(fā)展提供數(shù)據(jù)支持。

1 研究數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)域

本研究區(qū)域為鄭州市黃河南岸7個區(qū)縣，包括鞏義市、上街區(qū)、滎陽市、惠濟區(qū)、金水區(qū)、鄭東新區(qū)和中牟縣(圖1)，屬于溫帶大陸性季風(fēng)氣候，四季分明。整體地形起伏西高東低，由山地、丘陵逐漸向平原過渡，總面積3 721.66 km2，根據(jù)區(qū)縣劃分7個評價單元。該研究區(qū)域所臨黃河中下游過渡段，河道全長160 km，該段為典型的地上懸河段，生態(tài)環(huán)境較為脆弱、生態(tài)敏感度較高，同時還起著鄭州北部生態(tài)屏障的重要作用。

鄭州2019年市域常住人口1 035.2萬人，同時作為全國內(nèi)陸交通物流中樞，城市發(fā)展有起步較晚、提速快、城市擴張迅速、區(qū)域發(fā)展不均衡等特點。因此，城市可持續(xù)發(fā)展成為其急需解決的重要議題。2019年9月，習(xí)近平總書記在鄭州召開黃河流域生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展座談會，為鄭州市的發(fā)展提出了新策略[25]。而區(qū)域生態(tài)安全是高質(zhì)量發(fā)展能夠?qū)嵤┑那疤?，鄭州市北?個區(qū)縣既是黃河鄭州段生態(tài)保護的關(guān)鍵區(qū)域，又是鄭州市北部的生態(tài)屏障，對其進行生態(tài)建設(shè)研究意義重大。

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

本研究數(shù)據(jù)來源于《河南統(tǒng)計年鑒》(2016―2020)、《鄭州統(tǒng)計年鑒》(2016―2020)、鄭州市《國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》(2015―2019)、鄭州市水資源公報(2015―2019)。這些數(shù)據(jù)相對易于獲取且具有準(zhǔn)確性。在數(shù)據(jù)收集過程中，少數(shù)指標(biāo)項在統(tǒng)計年鑒與公報中沒有明確統(tǒng)計，對于這部分缺失數(shù)據(jù)，需對相關(guān)數(shù)據(jù)進行公式運算后獲得。

本研究通過運用Python語言對研究中涉及到的運算公式進行編程，將獲取到的原始數(shù)據(jù)帶入公式導(dǎo)出計算結(jié)果。采用了面向?qū)ο?object oriented,OO)的編程思想，將指標(biāo)和研究對象抽象為具體的類，將輸入矩陣按列解構(gòu)為類的初始化參數(shù)進行實例化。通過實現(xiàn)熵權(quán)法的計算模型，利用控制反轉(zhuǎn)(inversion of control，IoC)將指標(biāo)和研究對象的實例動態(tài)注入并進行求值，得到計算結(jié)果。

圖1 研究區(qū)域 Fig.1 Study area

2 研究方法

2.1 DPSIR模型

構(gòu)成評價模型的5個要素分別為：被評價對象與主體、評價標(biāo)準(zhǔn)以及因素，評價指標(biāo)、評價方法、綜合評價模型和得出結(jié)論。

生態(tài)安全包含了經(jīng)濟、社會、環(huán)境等多項影響要素，構(gòu)建合理的評價指標(biāo)體系是生態(tài)安全評價研究的關(guān)鍵。DPSIR模型是歐洲環(huán)境署1999年開發(fā)的一個因果框架，提出“驅(qū)動力(Driving)—壓力(Pressure)—狀態(tài)(State)—影響(Impact)—響應(yīng)(Response)”[26]用于描述人類社會與環(huán)境之間的因果關(guān)系。DPSIR模型將社會經(jīng)濟發(fā)展與資源環(huán)境變化等因素聯(lián)系起來，從而對某一地區(qū)的生態(tài)安全現(xiàn)狀進行全面、科學(xué)地評估。由于它可以反映市場、產(chǎn)業(yè)、環(huán)境、民生等社會發(fā)展各方面的影響，近年來，各地區(qū)的政策制定都將其作為參考。

在DPSIR模型中，“驅(qū)動力”是引發(fā)生態(tài)環(huán)境變化的根本動力也是潛在誘因；“壓力”是引發(fā)生態(tài)環(huán)境發(fā)生變化的直接原因；“狀態(tài)”是生態(tài)環(huán)境在驅(qū)動力誘發(fā)與壓力驅(qū)使下的現(xiàn)實狀況；“影響”是指生態(tài)系統(tǒng)現(xiàn)處狀態(tài)對社會經(jīng)濟、環(huán)境狀態(tài)及人類活動的影響；“響應(yīng)”則是人類為應(yīng)對環(huán)境問題所采取的積極措施與政策以促進生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展的舉措。DPSIR框架的基本思想是，社會和經(jīng)濟活動中的驅(qū)動因素會因其施加的壓力而導(dǎo)致環(huán)境狀態(tài)的變化。這個過程就會產(chǎn)生社會生態(tài)影響，從而引發(fā)政策反應(yīng)。這些對策可以反過來影響驅(qū)動因素、壓力、狀態(tài)和影響的趨勢[26]。

2.2 DPSIR評價指標(biāo)選取與體系構(gòu)建

評價指標(biāo)體系的構(gòu)建是生態(tài)安全評價的核心與關(guān)鍵，評價結(jié)果是否具有精準(zhǔn)性與科學(xué)性，都取決于指標(biāo)項的選擇合理與否、指標(biāo)模型構(gòu)建是否科學(xué)完善以及數(shù)據(jù)獲取的難易程度。

根據(jù)DPSIR模型建立的基礎(chǔ)，參考國內(nèi)外DPSIR模型指標(biāo)體系的構(gòu)建思路，結(jié)合鄭州市實際情況，在數(shù)據(jù)可獲取性與模型可操作性的基礎(chǔ)上，將評價體系進行構(gòu)建，對鄭州市黃河南岸研究區(qū)塊進行客觀科學(xué)的生態(tài)安全評價，如圖2所示。目標(biāo)層用來衡量研究區(qū)域生態(tài)安全總體情況與生態(tài)安全水平等級，是生態(tài)安全評價結(jié)果；準(zhǔn)則層包括驅(qū)動力、壓力、狀態(tài)、影響、響應(yīng)，是影響研究區(qū)域生態(tài)安全的主要因素；要素層為組成評價體系的基本單元，是生態(tài)安全產(chǎn)生、變化、發(fā)展的動因，本文的要素層選擇是通過經(jīng)濟、社會、環(huán)境等方向構(gòu)建12個層面；指標(biāo)層是每個要素層對應(yīng)指標(biāo)細(xì)化衡量參數(shù)，各項指標(biāo)對生態(tài)環(huán)境安全的趨向性也有所不同，本文將指標(biāo)層劃分為26項進行生態(tài)安全評價，如表1所示。

圖2 DPSIR模型結(jié)構(gòu)示意圖Fig.2 Diagram of the DPSIR model structure

表1 生態(tài)安全評價指標(biāo)體系Table 1 Ecological safety evaluation indicator system

2.3 DPSIR權(quán)重確定

本研究構(gòu)建的DPSIR模型指標(biāo)體系中指標(biāo)層權(quán)重的確定選取熵權(quán)法。熵權(quán)法是利用指標(biāo)的變異程度大小來確定指標(biāo)權(quán)重，僅依賴于數(shù)據(jù)本身的離散性，相對于其他賦值方法熵權(quán)法精度較高，客觀性更強，能夠更好地解釋所得結(jié)果。

2.3.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化 由于各評價指標(biāo)趨向性不同，并且數(shù)據(jù)數(shù)量級也存在差異，對指標(biāo)層數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。利用極差標(biāo)準(zhǔn)化方法，分正向和逆向分別對指標(biāo)進項標(biāo)準(zhǔn)化，從而消除各項指標(biāo)間的數(shù)量級或量綱差異使其具有可比性。通過建立評價模型，得到j(luò)(j=1,2,3,…,n)個評價對象的i(i=1,2,3,…,m)項生態(tài)安全評價指標(biāo)，其原始數(shù)據(jù)為：

(1)

對于正向指標(biāo)，標(biāo)準(zhǔn)值計算公式如下：

(2)

對于逆向指標(biāo)，標(biāo)準(zhǔn)值計算公式如下：

(3)

式中：xij為第i行j列指標(biāo)的原始數(shù)值，即研究區(qū)塊j第i項評價指標(biāo)的原數(shù)值；Rij為歸一化后標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值；maxxi和minxi為i行指標(biāo)最大值與最小值，即各項指標(biāo)數(shù)值的最大值與最小值。

2.3.2 指標(biāo)賦權(quán) 為了更精準(zhǔn)客觀地計算各項評價指標(biāo)在生態(tài)安全評價中的重要程度，采用熵權(quán)法為各指標(biāo)賦權(quán)。

(1)計算第j列在i指標(biāo)中的比重，即研究區(qū)塊j的i指標(biāo)的數(shù)值比例。

(4)

(2)計算指標(biāo)i的信息熵ei。

(5)

式中：當(dāng)fij=0時，令fijlnfij=0。

(3)計算指標(biāo)權(quán)重Wi。

(6)

2.4 DPSIR評價體系指標(biāo)綜合計算

根據(jù)DPSIR模型指標(biāo)體系權(quán)重，運用綜合指數(shù)法所得結(jié)果，獲得研究區(qū)域生態(tài)安全評價綜合指數(shù)。本研究區(qū)域為鄭州市黃河南岸7個區(qū)縣，得到鄭州市沿黃南岸生態(tài)安全指數(shù)ZESI(Zhengzhou Ecological Safety Index along the south bank of the Yellow River)，計算公式如下。

(7)

式中：Wi為各指標(biāo)層指標(biāo)項的權(quán)重；Sij為各評價指標(biāo)的安全指數(shù)得分。

指標(biāo)安全指數(shù)采取標(biāo)準(zhǔn)位評分法，根據(jù)指標(biāo)趨向性將指標(biāo)分為正向指標(biāo)和逆向指標(biāo)進行生態(tài)安全指數(shù)計算。

對于正向指標(biāo)，生態(tài)安全指數(shù)計算如下：

當(dāng)xij≥rj時，Sij=1；

(8)

(9)

對于逆向指標(biāo)，生態(tài)安全指數(shù)計算如下：

(10)

當(dāng)xij≤rj時，Sij=1。

(11)

式中：xij為第i行j列指標(biāo)的原始數(shù)值，即研究區(qū)塊j第i項評價指標(biāo)的原始數(shù)值；rj為評價指標(biāo)基準(zhǔn)值(由國家標(biāo)準(zhǔn)或國際標(biāo)準(zhǔn)、全國平均值和省市平均值中選取)，見表1。

2.5 Python在本研究中的應(yīng)用

為了計算流程的可復(fù)用性和可維護性，利用了Python編程語言為本研究所用算法進行計算機建模，使指標(biāo)的計算更加嚴(yán)謹(jǐn)，具體方法如下：

1. 將指標(biāo)抽象為Indicator類，通過傳入指標(biāo)的名稱與趨向性，對所有的指標(biāo)進行了順序?qū)嵗?/p>

2. 將研究對象抽象為Target類，通過傳入研究對象的地域信息，以及研究對象各指標(biāo)具體的數(shù)值，為所有的研究對象進行了順序?qū)嵗?/p>

3. 將本研究所用算法的整套數(shù)學(xué)模型抽象為Operator類，在Operator類中實現(xiàn)公式(1)～公式(11)的具體算法，分別提供add_target(target: Target) 、add_indicator(indicator: Indicator) 方法為算子注入實例化后的指標(biāo)和研究對象，提供set_reference_value(value: [])方法為算子注入基準(zhǔn)值。

對研究數(shù)據(jù)進行橫縱向拆分，將基準(zhǔn)值以及所有實例化后的Indicator與Target注入到Operator中，通過調(diào)用calculate_indicators_weight()方法，可以計算出所有指標(biāo)的權(quán)重，通過調(diào)用calculate_targets_zesi()方法，計算出所有研究對象的ZESI值。

3 結(jié)果與分析

3.1 DPSIR評價體系指標(biāo)權(quán)重結(jié)果與分析

本研究運用熵權(quán)法對鄭州市沿黃河南岸研究區(qū)2015—2019年26項指標(biāo)分別進行處理，得到各評價指標(biāo)的權(quán)重如表2所示。

在本研究所構(gòu)建DPSIR評價模型的5個準(zhǔn)則層、12個要素層、26項指標(biāo)中，2015—2019年5年中指標(biāo)權(quán)重均≥0.05的有5項，其中驅(qū)動力指標(biāo)層有1項，為經(jīng)濟發(fā)展的經(jīng)濟密度；狀態(tài)指標(biāo)層有1項，為生態(tài)狀態(tài)要素中糧食作物播種面積；影響指標(biāo)層有2項指標(biāo)，分別為措施影響和人文影響要素層的地均財政收入及文化館文藝活動參加人次；響應(yīng)指標(biāo)層有1項，為措施響應(yīng)要素層的當(dāng)年造林面積。2015—2019年出現(xiàn)4次指標(biāo)權(quán)重≥0.05的有2項，其中驅(qū)動力指標(biāo)層有1項，為農(nóng)業(yè)機械總動力；狀態(tài)指標(biāo)層有1項，為生態(tài)狀態(tài)要素農(nóng)作物總播種面積。2015—2019年出現(xiàn)3次指標(biāo)權(quán)重均≥0.05的有1項，響應(yīng)指標(biāo)層有1項，為措施響應(yīng)要素層的農(nóng)村現(xiàn)住房建筑積。2015—2019年2次指標(biāo)權(quán)重均≥0.05的有1項，響應(yīng)指標(biāo)層有1項，為經(jīng)濟響應(yīng)要素層的節(jié)能環(huán)保支出占公共支出比例。

以上結(jié)果表明，驅(qū)動力指標(biāo)、狀態(tài)指標(biāo)、影響指標(biāo)和響應(yīng)指標(biāo)對鄭州市黃河南岸生態(tài)安全具有很大影響，主要反映了鄭州市黃河南岸各行政縣區(qū)經(jīng)濟和社會發(fā)展?fàn)顩r以及各縣區(qū)政府在促進生態(tài)建設(shè)所采取的相關(guān)舉措。通過分析各指標(biāo)的權(quán)重，可以對研究區(qū)內(nèi)生態(tài)安全治理指明方向。

表2 熵權(quán)法指標(biāo)權(quán)重Table 2 Entropy method index weights

3.2 鄭州市黃河南岸生態(tài)安全指數(shù)結(jié)果分析

結(jié)合生態(tài)安全狀態(tài)等級標(biāo)準(zhǔn)與鄭州市實際情況，將鄭州市黃河南岸生態(tài)安全分為5個等級，分別為：惡劣級[0～0.25)，等級為Ⅴ；風(fēng)險級[0.25～0.45)，等級為Ⅳ；敏感級[0.45～0.55)，等級為Ⅲ；良好級[0.55～0.75)，等級為Ⅱ；安全級[0.75～1]，等級為Ⅰ。具體見表3。

表3 各級生態(tài)安全類型特征Table 3 Features of each level of ecological safety type

通過數(shù)據(jù)計算得出2015—2019年鄭州市黃河南岸7個研究區(qū)塊中：滎陽市生態(tài)安全等級經(jīng)歷了2個類型，由Ⅰ級轉(zhuǎn)為Ⅱ級，2016年評分最高，2019年稍有下降，達(dá)到最低值0.615 6；鄭東新區(qū)生態(tài)安全等級經(jīng)歷了3個類型，由Ⅰ級經(jīng)Ⅱ級轉(zhuǎn)回Ⅰ級，得分均大于0.740 0；惠濟區(qū)生態(tài)安全等級均處于Ⅱ級類型，2015年達(dá)到最低值0.562 7，2016—2019年呈現(xiàn)穩(wěn)步變好趨勢；上街區(qū)生態(tài)安全等級經(jīng)歷了3個類型，由Ⅱ級經(jīng)Ⅲ級轉(zhuǎn)回Ⅱ級，2017年達(dá)到最低值0.514 3；中牟縣生態(tài)安全等級經(jīng)歷了3個類型，由Ⅳ級經(jīng)Ⅲ級轉(zhuǎn)回Ⅳ級，2016年為最低值0.402 3；鞏義市生態(tài)安全等級均處于Ⅳ級，分值均大于0.250 0，2015年達(dá)到最低值0.250 9；金水區(qū)生態(tài)安全等級整體處于Ⅴ級，最低分值為2015年0.185 6，呈現(xiàn)波動變好趨勢。具體見圖3、表4。

圖3 研究區(qū)生態(tài)安全指數(shù)分布Fig.3 Distribution of ZESI

表4 研究區(qū)域生態(tài)安全指數(shù)及排名Table 4 Ecological safety index and ranking in the study area

續(xù)表4 Continuing table 4

4 結(jié)論與討論

基于2015—2019年鄭州市統(tǒng)計數(shù)據(jù)構(gòu)建DPSIR模型，針對鄭州市黃河南岸7個區(qū)縣展開生態(tài)安全評價，利用Python編程語言為本研究所用算法進行計算機建模，在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和熵權(quán)法的基礎(chǔ)上，計算出各研究區(qū)生態(tài)安全指數(shù)，并進行評級分析。結(jié)果表明：

1)2015—2019年研究區(qū)內(nèi)生態(tài)安全水平可劃分為5級，總體處于Ⅱ級至Ⅲ級類型，呈小幅波動下降趨勢。2015年研究區(qū)總體處于Ⅱ級類型，滎陽市生態(tài)安全指數(shù)得分最高，處于Ⅰ級類型；2016年總體等級變化不大，鄭東新區(qū)提升至Ⅰ級；2017年整體處于Ⅲ級，上街區(qū)得分有所下降，由Ⅱ級變?yōu)棰蠹?，而中牟縣有所提升，由Ⅳ級變?yōu)棰蠹墸?018年整體處于Ⅱ級，上街區(qū)安全水平有所恢復(fù)，提升為Ⅱ級；2019年整體得分下降整體處于Ⅲ級，滎陽市、鄭東新區(qū)由Ⅰ級降為Ⅱ級，中牟縣由Ⅲ級降為Ⅳ級。

2)2015—2019年7個區(qū)縣安全水平變化不大。滎陽市5年來生態(tài)安全水平變化不大，處于Ⅰ級類型，2016年評分最高，2019年稍有下降；鄭東新區(qū)生態(tài)安全水平基本處于Ⅰ級類型，得分均大于0.74；惠濟區(qū)均處于Ⅱ級水平，評價指標(biāo)量值變化幅度較??；上街區(qū)生態(tài)安全狀況呈先下降后上升趨勢，基本處于Ⅱ級；中牟縣生態(tài)安全水平呈先上升后下降的趨勢，基本處于Ⅲ級；鞏義市5年內(nèi)均處于Ⅳ級，但呈現(xiàn)小幅波動上升趨勢；金水區(qū)作為城市擴張最早波及的地區(qū)，生態(tài)安全處于Ⅴ級，2015年分值最低，呈現(xiàn)波動變好趨勢。

3)從準(zhǔn)則層來分析，驅(qū)動力、狀態(tài)、影響和響應(yīng)指標(biāo)對鄭州市黃河南岸生態(tài)安全有很大影響。驅(qū)動力指標(biāo)因素影響最大，其次是影響、響應(yīng)指標(biāo)因素，狀態(tài)指標(biāo)因素影響最小。這一結(jié)果表明，調(diào)節(jié)社會與經(jīng)濟發(fā)展驅(qū)動造成影響是今后研究區(qū)內(nèi)生態(tài)安全維護工作的重點[27]。

4)鄭州市黃河南岸生態(tài)安全主要影響要素為經(jīng)濟發(fā)展、社會發(fā)展、生態(tài)狀態(tài)、經(jīng)濟影響、人文影響、措施響應(yīng)。主要影響指標(biāo)包括：經(jīng)濟密度、當(dāng)年造林面積、地均財政收入、文化館文藝活動參加人次、農(nóng)村現(xiàn)住房建筑面積、糧食作物播種面積、農(nóng)業(yè)機械總動力、農(nóng)作物總播種面積，指標(biāo)權(quán)重≥0.05，表明這些指標(biāo)對研究區(qū)生態(tài)安全的影響起主要作用。

本研究借鑒現(xiàn)有研究成果基礎(chǔ)之上，以區(qū)縣為研究單元，以動態(tài)的數(shù)據(jù)作為評價支撐，對鄭州市黃河南岸生態(tài)安全影響因素進行探索。針對研究范圍的經(jīng)濟、社會發(fā)展和生態(tài)環(huán)境的獨特性，采用DPSIR模型構(gòu)建評價指標(biāo)體系，評價結(jié)果具有準(zhǔn)確性和有效性[28]。對鄭州市黃河南岸生態(tài)安全進行評價，了解各區(qū)縣生態(tài)安全現(xiàn)狀，同時得出研究區(qū)域生態(tài)安全影響因素，可為黃河鄭州段乃至鄭州城市的生態(tài)環(huán)境建設(shè)和高質(zhì)量發(fā)展提供理論支持與數(shù)據(jù)支撐[29]。

此外，由于研究數(shù)據(jù)的獲取和研究時間的有限性，本研究數(shù)據(jù)獲取年份的有限不能評價更長期的生態(tài)安全變化特征和規(guī)律，同時，針對評價結(jié)果對研究區(qū)的優(yōu)化策略也是下一步研究的重點。在優(yōu)化策略和生態(tài)安全構(gòu)建方面，鄭州市沿黃河生態(tài)安全構(gòu)建應(yīng)根據(jù)7個區(qū)縣自身發(fā)展特點及規(guī)律，有針對性地制定生態(tài)安全保護策略，縮小差距，全面提高鄭州市沿黃生態(tài)安全水平，促進該區(qū)域高質(zhì)量發(fā)展。