趙 宇，李偉芳，傅杰超，劉婉麗，周 悅

（1. 寧波大學(xué)地理與空間信息技術(shù)系，浙江·寧波 315211；2. 寧波大學(xué)土木工程系，浙江·寧波 315211；3. 浙江省應(yīng)急管理科學(xué)研究院，浙江·杭州 310012）

1 研究區(qū)概況與研究背景

1.1 研究區(qū)概況

寧波市地處浙江省東北部，瀕臨東海，是長江三角洲南翼的重要組成部分。北靠錢塘江、杭州灣，西接紹興，南鄰臺州，東部與舟山群島隔海相望。作為首批沿海開放城市之一，寧波自改革開放以來經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速發(fā)展，綜合實(shí)力不斷增強(qiáng)，現(xiàn)已躋身中國城市的前15強(qiáng)，成為國內(nèi)經(jīng)濟(jì)最活躍的地區(qū)之一。截至2020年，全市下轄6個區(qū)、2個縣、代管2個縣級市，總面積9816km2，戶籍人口613.7萬人。

國土是生態(tài)文明建設(shè)的空間載體，生態(tài)國土建設(shè)在生態(tài)文明建設(shè)中處于基礎(chǔ)地位，是實(shí)現(xiàn)人與自然和諧發(fā)展的必由之路。寧波市在社會經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展的背景下，資源瓶頸制約和環(huán)境壓力不斷增加、發(fā)展與保護(hù)矛盾日益凸顯，提高寧波市生態(tài)國土建設(shè)水平尤為迫切與重要。生態(tài)國土即國土生態(tài)文明及其全面協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展[1]，生態(tài)國土不局限于國土資源，還包括其所在的自然和社會環(huán)境[2]。隨著寧波市人口的增加以及經(jīng)濟(jì)、社會的發(fā)展，寧波市自然資源尤其是國土資源面臨著質(zhì)與量的雙重壓力，對林地、耕地的征用占用仍然存在，生態(tài)用地總量仍有減少；此外，寧波作為一個沿海城市，岸線、灘涂、漁業(yè)等海洋資源較為豐富，但經(jīng)過圍填海等海洋工程建設(shè)，自然岸線長度和沿海灘涂面積明顯減少，海洋濕地保護(hù)、原始生態(tài)狀況的維持壓力重大。綜合來看，寧波市整體生態(tài)國土建設(shè)任重而道遠(yuǎn)。

1.2 研究背景

系統(tǒng)動力學(xué)（System Dynamics，SD）于1956年由美國麻省理工學(xué)院Forrester創(chuàng)立[3-4]。它通過研究系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)和變量間反饋關(guān)系，依靠計(jì)算機(jī)建立模型進(jìn)行模擬仿真。系統(tǒng)動力學(xué)最先被應(yīng)用于工業(yè)領(lǐng)域，隨著世界人口的增長和資源的日漸緊張，20世紀(jì)70年代初國外學(xué)者開始運(yùn)用系統(tǒng)動力學(xué)解決復(fù)合系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展問題。系統(tǒng)動力學(xué)不同于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模型方法，能定性與定量地分析研究系統(tǒng)，它采用模擬技術(shù)，以結(jié)構(gòu)—功能模擬為特點(diǎn)，從實(shí)際存在的系統(tǒng)運(yùn)行規(guī)律出發(fā)描述實(shí)際存在的現(xiàn)象以及預(yù)測可能發(fā)生的情景。Dacko等運(yùn)用系統(tǒng)動力學(xué)研究與環(huán)境資源消耗有關(guān)的經(jīng)濟(jì)增長問題，提出應(yīng)徹底改變管理范式，實(shí)現(xiàn)真正持久的經(jīng)濟(jì)和環(huán)境增長[5]；Draeger等使用情景設(shè)想和參與性系統(tǒng)動力學(xué)建模方法，以明尼蘇達(dá)州為例建立區(qū)域社會生態(tài)系統(tǒng)模型，將系統(tǒng)思想引入有關(guān)環(huán)境問題的規(guī)劃和決策中[6]。在我國，系統(tǒng)動力學(xué)方法也已廣泛應(yīng)用于人口、資源、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)、社會復(fù)合系統(tǒng)變化及其可持續(xù)發(fā)展預(yù)測研究[7]。如：從社會、產(chǎn)業(yè)發(fā)展、資源、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)構(gòu)建中國可持續(xù)發(fā)展模型，并將產(chǎn)業(yè)、社會服務(wù)、環(huán)境等投資和計(jì)劃生育政策作為決策變量以調(diào)控系統(tǒng)發(fā)展[8]；通過構(gòu)建城市“人口—社會—經(jīng)濟(jì)—資源—環(huán)境”復(fù)合系統(tǒng)的SD模型，模擬遼寧省2010~2020年生態(tài)安全預(yù)警指數(shù)[9]。綜上，系統(tǒng)動力學(xué)適用于多尺度的區(qū)域復(fù)合巨系統(tǒng)策略情景模擬，且隨著多學(xué)科的交叉與多方法的結(jié)合，系統(tǒng)動力學(xué)在復(fù)合系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展領(lǐng)域的應(yīng)用研究取得了較大進(jìn)展?；谝陨涎芯?，本文采用熵權(quán)TOPSIS法構(gòu)建寧波市生態(tài)國土建設(shè)評價指標(biāo)體系，運(yùn)用系統(tǒng)動力學(xué)模型對寧波市生態(tài)國土建設(shè)水平進(jìn)行模擬預(yù)測，以期為寧波市國土相關(guān)政策的制定和國土空間規(guī)劃等提供參考。

2 研究方法

2.1 系統(tǒng)動力學(xué)（SD）模型

本文研究寧波市的生態(tài)國土建設(shè)水平，因此系統(tǒng)空間邊界即為寧波市，包括寧波市全部6個市轄區(qū)、2個縣級市、2個縣。系統(tǒng)的時間邊界定為2007~2026年，時間步長為1年，歷史年份設(shè)定為2007~2017年，用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷臏?zhǔn)確性，將實(shí)際值與模擬值進(jìn)行對比分析計(jì)算相對誤差。經(jīng)過歷史檢驗(yàn)，所選取變量的模擬值與實(shí)際值的相對誤差均在5%以下，部分預(yù)測指標(biāo)數(shù)值與歷史年份實(shí)際指標(biāo)數(shù)值對比如表1所示。檢驗(yàn)結(jié)果表明系統(tǒng)整體的模擬結(jié)果與實(shí)際情況吻合度較高，可以認(rèn)為其對預(yù)測年份（2019~2026年）的模擬預(yù)測結(jié)果是相對可靠的。

表1 寧波市生態(tài)國土建設(shè)水平評價體系部分指標(biāo)歷史檢驗(yàn)結(jié)果Table 1 Historical inspection of the indices in Ningbo's ecological land construction level

基于生態(tài)國土建設(shè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析，建立系統(tǒng)結(jié)構(gòu)流圖與仿真方程式，分國土資源、國土環(huán)境、國土經(jīng)濟(jì)3個子系統(tǒng)介紹系統(tǒng)模型的變量構(gòu)成及方程式構(gòu)建過程。其中：國土資源子系統(tǒng)主要分析寧波市水資源、土地資源等的數(shù)量變化，并通過把資源消耗控制和土地變速控制設(shè)定為政策影響變量，來調(diào)控國土資源子系統(tǒng)的變量變化；國土環(huán)境子系統(tǒng)主要分析寧波市廢氣、廢水、固體廢物等的排放與處理以及大氣、地表水、近岸海域等環(huán)境質(zhì)量的變化，并通過把污染源控制、污染處理控制和環(huán)境質(zhì)量影響因子設(shè)定為政策影響變量，來調(diào)控國土環(huán)境子系統(tǒng)的變化趨勢；國土經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)主要分析寧波市人口規(guī)模、地區(qū)生產(chǎn)總值、科技投入、人民收入水平等方面的變化，并通過把科技投入控制、二產(chǎn)GDP增速控制、三產(chǎn)GDP增速控制和人口增速影響因子設(shè)定為政策影響變量，來調(diào)控國土經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)的發(fā)展變化。各子系統(tǒng)所建系統(tǒng)結(jié)構(gòu)流圖如圖1~圖3所示。

圖1 國土資源子系統(tǒng)結(jié)構(gòu)流圖Fig.1 Structure flow diagram of the land resource subsystem

圖2 國土環(huán)境子系統(tǒng)結(jié)構(gòu)流圖Fig.2 Structural flow diagram of the land environment subsystem

圖3 國土經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)結(jié)構(gòu)流圖Fig.3 Structural flow diagram of the land economy subsystem

2.2 熵權(quán)TOPSIS法

在評價指標(biāo)體系中，不同指標(biāo)正負(fù)屬性、計(jì)量單位不同，不具有直接對比性，因此，需要對指標(biāo)原始數(shù)據(jù)做標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到量綱、屬性相同的標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)值[10]。當(dāng)指標(biāo)越大表明系統(tǒng)功能越好，即數(shù)值大小對系統(tǒng)的功效貢獻(xiàn)為正時，該指標(biāo)為正向指標(biāo)，反之則為負(fù)向指標(biāo)[11]。本文采用極差標(biāo)準(zhǔn)化法對指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，統(tǒng)一指標(biāo)的性質(zhì)和作用方向，將數(shù)值大小規(guī)范在[0,1]之間。

正向指標(biāo)：

負(fù)向指標(biāo)：

式中：Aij為研究區(qū)第i個評價年份第j項(xiàng)評價指標(biāo)的數(shù)值，Bij為標(biāo)準(zhǔn)化處理后的指標(biāo)值，max{Aij}、min{Aij}分別為原始數(shù)據(jù)矩陣中各項(xiàng)指標(biāo)的最大值和最小值。

選用熵權(quán)TOPSIS法對生態(tài)國土系統(tǒng)的各指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合評價，以測度2007~2018年寧波市生態(tài)國土建設(shè)水平。熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)方法，其原理是根據(jù)各評價指標(biāo)數(shù)值的變異程度所反映的信息量大小來確定權(quán)數(shù)[12]。可以根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)值的變異程度，利用熵計(jì)算出各指標(biāo)的權(quán)重——熵權(quán)；TOPSIS法是一種多目標(biāo)決策方法[13-14]，其原理是通過測度優(yōu)先方案中的最優(yōu)方案和最劣方案，分別計(jì)算出各評價對象與最優(yōu)方案和最劣方案的距離，獲得各評價對象與最優(yōu)方案的相對接近程度，以此來對評價對象進(jìn)行綜合排序[15]。熵權(quán)TOPSIS法即上述兩種方法的結(jié)合，具有對樣本量要求不高、能最大程度地體現(xiàn)數(shù)據(jù)的客觀性[16]等優(yōu)點(diǎn)。

根據(jù)熵權(quán)TOPSIS法中得到的熵權(quán)Wj以及標(biāo)準(zhǔn)化處理后的具體指標(biāo)數(shù)值Bij，將國土資源、環(huán)境、經(jīng)濟(jì)維度下的指標(biāo)數(shù)值分別加權(quán)，得到各子系統(tǒng)的總水平值。

國土資源系統(tǒng)：

國土環(huán)境系統(tǒng)：

國土經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)：

同理可得子系統(tǒng)下各子準(zhǔn)則層的水平值，最終得出寧波市生態(tài)國土建設(shè)水平評價指標(biāo)體系及指標(biāo)權(quán)重如表2所示。

表2 寧波市生態(tài)國土建設(shè)水平評價指標(biāo)權(quán)重Table 2 Evaluation index weights of Ningbo's ecological land construction level

3 結(jié)果與分析

3.1 模型仿真情境設(shè)定

在綜合分析寧波市生態(tài)國土建設(shè)系統(tǒng)的總體發(fā)展?fàn)顩r以及各子系統(tǒng)關(guān)鍵變量的靈敏性后，選定二產(chǎn)GDP增速控制、三產(chǎn)GDP增速控制、土地變速控制、科技投入控制、資源消耗控制、污染源控制、污染處理控制、人口增速影響因子、環(huán)境質(zhì)量影響因子，共9個變量作為系統(tǒng)的調(diào)控變量，以調(diào)控變量與變量的乘積替換原先變量加入系統(tǒng)進(jìn)行模擬預(yù)測，并通過9個調(diào)控變量不同數(shù)值的組合，模擬設(shè)置4種各不相同的系統(tǒng)情景模式，即：維持當(dāng)前資源利用與經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式的趨勢延續(xù)模式、提升經(jīng)濟(jì)增速和國土空間格局變化速度的經(jīng)濟(jì)優(yōu)先模式、適當(dāng)減緩經(jīng)濟(jì)增速以換取更低的污染排放和更小的環(huán)境壓力的資源環(huán)境優(yōu)先模式、綜合調(diào)控資源利用與生態(tài)保護(hù)的關(guān)系的全面優(yōu)化模式。各模式調(diào)控變量數(shù)值均經(jīng)過多次預(yù)實(shí)驗(yàn)以達(dá)到更高的仿真度，最終確定的四種模式里調(diào)控變量參數(shù)設(shè)定如表3所示。

表3 不同情景模式及變量參數(shù)設(shè)定Table 3 Different scenarios and variable parameter settings

3.2 系統(tǒng)模擬結(jié)果分析

以2018年為基準(zhǔn)年份，結(jié)合歷史模擬結(jié)果對寧波市生態(tài)國土建設(shè)系統(tǒng)動力學(xué)模型做相應(yīng)調(diào)整，并按表3中的情景模擬方案設(shè)定相關(guān)調(diào)控變量參數(shù)，進(jìn)而對2019~2026年系統(tǒng)各變量情況進(jìn)行預(yù)測。為方便與歷史年份的生態(tài)國土建設(shè)水平進(jìn)行比較，將2018年的數(shù)據(jù)與2019~2026年模擬預(yù)測得到的數(shù)據(jù)一起代入熵權(quán)TOPSIS評價模型，分別對不同情景模式下寧波市生態(tài)國土建設(shè)水平進(jìn)行模擬預(yù)測，結(jié)果如表4。

表4 不同情景模式下寧波市生態(tài)國土建設(shè)水平模擬預(yù)測Table 4 Simulation of the level of ecological land subsystem of Ningbo under different scenarios

從模擬預(yù)測結(jié)果來看，四種情景模式下的寧波市生態(tài)國土建設(shè)水平在2018~2026年期間均以不同的速率逐漸增長，且從2023年開始增長趨勢變緩，生態(tài)國土建設(shè)水平逐漸達(dá)到一個高水平狀態(tài)。4種情景模式模擬預(yù)測出的結(jié)果差異也很明顯。在趨勢延續(xù)模式中，寧波市生態(tài)國土建設(shè)水平從0.2898穩(wěn)步提升至0.6720，說明寧波市生態(tài)國土建設(shè)水平的發(fā)展趨勢基本合理向好，而經(jīng)濟(jì)優(yōu)先模式、資源環(huán)境優(yōu)先模式和全面優(yōu)化模式在通過對特定的關(guān)鍵變量進(jìn)行調(diào)控后，寧波市生態(tài)國土建設(shè)水平開始有了不同程度的提高。但從長期效果來看，各情景模式之間的優(yōu)劣之分就逐漸顯露：如在經(jīng)濟(jì)優(yōu)先模式當(dāng)中，過度追求經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展、拔高國土空間功能轉(zhuǎn)變速率等對資源環(huán)境的負(fù)面影響會隨著時間逐漸加劇凸顯，最終抵消國土經(jīng)濟(jì)水平的優(yōu)勢，最終使生態(tài)國土建設(shè)水平處于4種發(fā)展模式的較低水平。而全面優(yōu)化模式和資源環(huán)境優(yōu)先模式則具有較好的調(diào)控效果，寧波市生態(tài)國土建設(shè)水平在這兩種發(fā)展模式下一直位居第一和第二，這說明調(diào)控變量的適當(dāng)改變與組合可以切實(shí)有效的改變生態(tài)國土建設(shè)的方案，基于系統(tǒng)動力學(xué)對生態(tài)國土建設(shè)水平預(yù)測可以有效指導(dǎo)未來生態(tài)國土建設(shè)的方向。

3.3 子系統(tǒng)主要變量模擬預(yù)測

在整個系統(tǒng)模擬結(jié)果之外，對各子系統(tǒng)中主要變量進(jìn)行單獨(dú)模擬分析討論，有助于更好地對比不同情景模擬方案對寧波市生態(tài)國土建設(shè)系統(tǒng)的影響，對后續(xù)生態(tài)國土建設(shè)建議的提出和完善提供參考。子系統(tǒng)部分主要變量預(yù)測值如圖4所示。

圖4 不同情景下子系統(tǒng)主要變量模擬預(yù)測Fig.4 The main variables of different scenario subsystems simulate prediction

在預(yù)測時間段內(nèi)的四種情景模式下，寧波市耕地面積均呈逐年減少的趨勢，其中以經(jīng)濟(jì)優(yōu)先模式減少速度最為迅速，在該情景模式下，2026年耕地面積相對于2018年減少了2.56%，四種情景模式中資源環(huán)境優(yōu)先模式和全面優(yōu)化模式的耕地面積縮減最小，這說明經(jīng)濟(jì)優(yōu)先模式的發(fā)展方式會對耕地資源造成較大的消耗。與耕地面積的減少相反，四種情景模式下城市建設(shè)用地的面積均呈現(xiàn)逐年增長的趨勢，增長速度方面經(jīng)濟(jì)優(yōu)先模式＞趨勢延續(xù)模式＞全面優(yōu)化模式＞資源環(huán)境優(yōu)先模式。綜合國土資源子系統(tǒng)的預(yù)測結(jié)果看，經(jīng)濟(jì)優(yōu)先的發(fā)展模式耕地、建設(shè)用地的面積變化最為劇烈，而其余三種發(fā)展模式的變化則相對輕微。國土環(huán)境子系統(tǒng)當(dāng)中，2018~2026年寧波市廢水存量和固體廢物存量均呈現(xiàn)不同程度的增長。其中，趨勢延續(xù)模式和經(jīng)濟(jì)優(yōu)先模式廢水存量增長較快，資源環(huán)境優(yōu)先模式和全面優(yōu)化模式廢水存量增長較慢。此外，預(yù)測顯示寧波市廢水存量增長速度不斷趨緩，在資源環(huán)境優(yōu)先模式和全面優(yōu)化模式中尤其明顯，這主要?dú)w功于不斷提高的污水處理率，污水處理率越高，對廢水存量的抑制效果越顯著；在研究時段內(nèi)固體廢物存量增長不斷趨緩，其中全面優(yōu)化模式和資源環(huán)境優(yōu)先模式中固體廢物存量從2023年起就停止增長。國土環(huán)境子系統(tǒng)的預(yù)測結(jié)果表明：四種情景模式當(dāng)中資源環(huán)境優(yōu)先模式和全面優(yōu)化模式對環(huán)境的壓力相對較小，而另外兩種模式則會對環(huán)境產(chǎn)生較大的壓力。在國土經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)中，人均GDP與第三產(chǎn)業(yè)比重均逐年增加，其中人均GDP以經(jīng)濟(jì)優(yōu)先模式增速最快，而第三產(chǎn)業(yè)比重則以全面優(yōu)化模式增長最快，而這兩項(xiàng)均以資源環(huán)境優(yōu)先模式增速最慢。相比趨勢延續(xù)模式，全面優(yōu)化模式降低了二產(chǎn)GDP增速，提高了三產(chǎn)GDP增速，因而在人均GDP增速上稍高于趨勢延續(xù)模式。

子系統(tǒng)指標(biāo)預(yù)測值可以一定程度上反映模擬系統(tǒng)時不同情景模式下系統(tǒng)的差異，在本研究中，經(jīng)濟(jì)優(yōu)先模式與趨勢延續(xù)模式在國土空間改造上略為激進(jìn)，反映在子系統(tǒng)指標(biāo)上即為稍高的耕地面積年減少率和建設(shè)用地年增加率，但是盡管這些指標(biāo)相對于其余兩種模式的增加幅度微乎其微，但是其造成的影響尤其是對生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生的壓力尤為突出，具體體現(xiàn)在廢水存量和固體廢物存量等反映環(huán)境壓力的指標(biāo)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其余兩種模式，這說明寧波市當(dāng)前的國土開發(fā)策略對環(huán)境的壓力已經(jīng)非常巨大，如果在此基礎(chǔ)上更進(jìn)一步的增加開發(fā)強(qiáng)度而忽略生態(tài)國土的建設(shè)，將會對環(huán)境質(zhì)量產(chǎn)生極為嚴(yán)重的負(fù)擔(dān)。因此，當(dāng)下寧波市的國土空間利用策略應(yīng)當(dāng)轉(zhuǎn)向生態(tài)保護(hù)和環(huán)境友好的方向，需要注重國土空間生態(tài)建設(shè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的共存，以資源環(huán)境優(yōu)先模式與全面優(yōu)化模式作為未來國土空間利用策略的方向，即：增加科技與污染治理投入、縮減第二產(chǎn)業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的比重、降低國土空間城鎮(zhèn)化開發(fā)的強(qiáng)度等，本研究的模擬證明了這一發(fā)展策略相對目前的發(fā)展策略可以有效降低環(huán)境壓力并且實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

4 對策與討論

4.1 生態(tài)國土建設(shè)水平提升建議

在國土資源方面，提高土地資源、水資源、能源等利用效率，進(jìn)一步推進(jìn)資源節(jié)約集約利用；加強(qiáng)自然資源（耕地、林地、水源地等）保護(hù)力度：要堅(jiān)持“先補(bǔ)后占、占優(yōu)補(bǔ)優(yōu)”原則做好耕地占補(bǔ)平衡，同時，對于永久基本農(nóng)田等自然質(zhì)量、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)價值高的優(yōu)質(zhì)耕地，實(shí)施嚴(yán)格保護(hù)，對于質(zhì)量等級不高且有可提升空間的耕地，通過土壤改良提高地力水平，改善農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施，提升耕地質(zhì)量；嚴(yán)格控制征占用林地指標(biāo)，加強(qiáng)林地用途管制，加大對毀林開墾行為的打擊力度，加快山地、海岸帶等地區(qū)重點(diǎn)防護(hù)林建設(shè)，對殘缺或功能減退的林帶及時進(jìn)行補(bǔ)植、修復(fù)。提高林業(yè)災(zāi)害防控能力，維護(hù)林地安全。同時，在保護(hù)現(xiàn)有林地資源的基礎(chǔ)上，積極開展造林綠化，提高林木覆蓋率；加強(qiáng)水源地保護(hù)，保障水資源供給，同時加快推進(jìn)水源工程建設(shè)，通過境外引水、境內(nèi)調(diào)水等工程，提高水資源儲備水平和供應(yīng)能力，以保障供水安全。

國土環(huán)境方面，加強(qiáng)大氣污染防治，改善城市空氣質(zhì)量，按照規(guī)范加強(qiáng)廢氣收集與處理，提高工業(yè)廢氣排放達(dá)標(biāo)率，實(shí)現(xiàn)清潔排放，鼓勵綠色出行，提高公共交通分擔(dān)率，從而控制汽車尾氣排放；深入推進(jìn)治水攻堅(jiān)戰(zhàn)，提升全市水環(huán)境質(zhì)量，加快污水處理廠建設(shè)與改造，提高污水收集覆蓋率和污水處理達(dá)標(biāo)率，推進(jìn)江河湖水庫清污整治，提高地表水水質(zhì)優(yōu)良率；嚴(yán)格控制陸源污染物入?？偭?，加強(qiáng)杭州灣、象山港等重要海灣保護(hù)管理，遏制近岸海域水質(zhì)下降趨勢；深化土壤污染防治，改善土壤環(huán)境質(zhì)量，控制農(nóng)業(yè)化肥、農(nóng)藥、塑料薄膜等的使用量，提高一般工業(yè)固體廢物綜合利用率和危險(xiǎn)廢物無害化利用處置率，在全市范圍真正落實(shí)生活垃圾分類制度，提高生活垃圾資源化利用率。

此外，加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，加快服務(wù)業(yè)發(fā)展，提升第三產(chǎn)業(yè)占比，推進(jìn)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展，提高農(nóng)業(yè)機(jī)械化、信息化水平，加快發(fā)展綠色農(nóng)業(yè)，建設(shè)農(nóng)業(yè)全產(chǎn)業(yè)鏈，提高制造業(yè)核心競爭力，進(jìn)一步提升綠色石化、智能家電、時尚紡織服裝等具有產(chǎn)業(yè)、技術(shù)優(yōu)勢的制造業(yè)，加快發(fā)展高端裝備、電子信息、節(jié)能環(huán)保、新材料等戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)，深入推進(jìn)制造業(yè)與服務(wù)業(yè)融合發(fā)展，依托寧波制造業(yè)優(yōu)勢，擴(kuò)大生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)規(guī)模，延伸、完善產(chǎn)業(yè)鏈，提升金融、信息、電子商務(wù)等知識密集型現(xiàn)代服務(wù)業(yè)占比；加強(qiáng)科技和人才支撐，寧波市研究與試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)雖然逐年增加，但科技投入增長緩慢，生態(tài)環(huán)境、醫(yī)療衛(wèi)生等領(lǐng)域的科技支撐尚顯不足。應(yīng)進(jìn)一步加大科技投入，提升節(jié)能、環(huán)保、醫(yī)療健康等科研能力，促進(jìn)新能源、治污技術(shù)、生態(tài)修復(fù)技術(shù)、環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測和風(fēng)險(xiǎn)防控技術(shù)、精準(zhǔn)醫(yī)學(xué)技術(shù)等創(chuàng)新發(fā)展，擴(kuò)大節(jié)能環(huán)保產(chǎn)業(yè)規(guī)模。

4.2 討論

本文以寧波市為研究區(qū)，進(jìn)行生態(tài)國土建設(shè)水平評價與預(yù)測研究，將評價與預(yù)測相結(jié)合，既對近十年寧波市生態(tài)國土建設(shè)水平的變化有一個充分的了解，又模擬預(yù)測了未來八年不同情景模式下寧波市生態(tài)國土建設(shè)水平的發(fā)展趨勢，此外，將生態(tài)文明建設(shè)研究聚焦于國土領(lǐng)域，在構(gòu)建評價指標(biāo)體系時更側(cè)重于反映國土系統(tǒng)的相關(guān)情況，評價結(jié)果可為國土系統(tǒng)的健康發(fā)展提供參考。

在評價指標(biāo)體系構(gòu)建過程中，由于生態(tài)國土評價標(biāo)準(zhǔn)紛繁復(fù)雜，缺少權(quán)威統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)作參考，所建的評價指標(biāo)體系帶有一定的主觀性，且考慮到數(shù)據(jù)的可獲取性，某些指標(biāo)不得不因數(shù)據(jù)獲取困難而放棄采用，因而構(gòu)建的評價指標(biāo)體系尚不夠科學(xué)、全面、嚴(yán)謹(jǐn)，還需在今后的研究中克服以上困難，構(gòu)建更加完善的評價指標(biāo)體系。