傅莉媛， 劉丹， 劉相正， 孫叢婷

遼寧大學(xué) 環(huán)境學(xué)院， 沈陽(yáng) 110036

環(huán)渤海地區(qū)作為“一帶一路”倡議的重要經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略地區(qū)， 因?yàn)槠洫?dú)特的地理優(yōu)勢(shì)與京津冀、 東北亞經(jīng)濟(jì)圈、 東北經(jīng)濟(jì)圈、 中原經(jīng)濟(jì)圈相連， 為中國(guó)整體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供了強(qiáng)大的支撐[1]． 環(huán)渤海城市群多為沿海城市， 擁有與中國(guó)其他沿海地區(qū)以及其他國(guó)家之間的海上貿(mào)易優(yōu)勢(shì)， 因而在大力發(fā)展海上經(jīng)濟(jì)的同時(shí)， 不能忽視因經(jīng)濟(jì)發(fā)展所帶來(lái)的生態(tài)環(huán)境問(wèn)題． 氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)對(duì)沿海地區(qū)城市大氣環(huán)境產(chǎn)生了廣泛的壓力源[2]， 碳排放是氣候變化的主要影響因素[3]， 有研究表明[4]， 能源強(qiáng)度、 人口密度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)碳排放強(qiáng)度的空間分布影響較大． 2013年9月10日國(guó)務(wù)院頒發(fā)了關(guān)于《大氣污染防治行動(dòng)計(jì)劃》的通知， 通知包含了對(duì)大氣污染防治的10條措施， 要求建立環(huán)渤海、 京津冀、 長(zhǎng)三角、 珠三角的聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制， 加強(qiáng)對(duì)人口密集區(qū)和重大城市PM2.5的治理， 構(gòu)建大氣環(huán)境整治目標(biāo)責(zé)任考核體系． 目前涉及環(huán)渤海地區(qū)的大氣環(huán)境研究多集中在污染物排放[5]、 大氣污染控制[6]等方面， 有研究[7]還發(fā)現(xiàn)環(huán)渤海地區(qū)大氣污染呈現(xiàn)空間依賴(lài)性與異質(zhì)性． 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)大氣污染有負(fù)面效應(yīng)， 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理化能夠減少這種負(fù)面效應(yīng)[8]， 因此加強(qiáng)對(duì)陸地大氣污染排放控制的同時(shí)， 控制海域大氣污染也一直是學(xué)者們研究的重點(diǎn)[9]． 環(huán)渤海地區(qū)港口眾多， 2017年進(jìn)出港船舶約570 200艘次， 污染物排放主要是以硫氧化物和氮氧化物為主， 國(guó)家海事局發(fā)布的《2020年全球船用燃油限硫令實(shí)施方案》從政策方面推動(dòng)了船舶硫氧化物的減排[10]； 此外， 船舶污染物排放對(duì)大氣中PM2.5的影響嚴(yán)重， 形成環(huán)渤海地區(qū)大多數(shù)沿海地區(qū)的重霾天氣[11]． 環(huán)渤海地區(qū)大氣復(fù)合型的污染特征以及沿海的地理性質(zhì)， 促使人們對(duì)該地區(qū)的大氣環(huán)境問(wèn)題作進(jìn)一步研究．

大氣環(huán)境脆弱性是大氣環(huán)境系統(tǒng)在應(yīng)對(duì)外界干擾時(shí)具有的敏感反應(yīng)和自我恢復(fù)能力， 是大氣環(huán)境和人類(lèi)經(jīng)濟(jì)社會(huì)共同作用[12]的結(jié)果． 近年來(lái)， 研究人員在脆弱性評(píng)價(jià)體系上分別構(gòu)建了暴露性-敏感性-適應(yīng)能力(ESA)[13]、 狀態(tài)-壓力-響應(yīng)(PSR)[14]等模型， 評(píng)價(jià)方法涉及層次分析法[15]、 主成分分析法[16]、 模糊綜合評(píng)價(jià)法[17]、 熵值法[18]等．

為探索環(huán)渤海地區(qū)城市群大氣環(huán)境脆弱性發(fā)展?fàn)顩r， 本研究選取2014-2018年作為研究時(shí)間段， 選用19個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)， 基于ESA模型構(gòu)建了一個(gè)包含大氣環(huán)境、 人口和自然壓力、 綠色發(fā)展、 經(jīng)濟(jì)發(fā)展4個(gè)要素的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系， 并以環(huán)渤海地區(qū)18個(gè)城市以及遼寧、 河北、 山東3個(gè)省份和北京市作為研究對(duì)象， 從時(shí)間和空間2個(gè)維度對(duì)該地區(qū)大氣環(huán)境脆弱性的演變進(jìn)行研究．

1 研究區(qū)概況

底圖來(lái)源于國(guó)家自然資源部標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)系統(tǒng)， 審圖號(hào)： GS(2021)5448號(hào)圖1 研究區(qū)位置

環(huán)渤海地區(qū)也稱(chēng)作環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈， 被遼東半島、 山東半島和華北平原形成“C”字形所環(huán)抱， 它主要包括遼寧的大連、 丹東、 錦州、 營(yíng)口、 盤(pán)錦、 葫蘆島， 河北的秦皇島、 唐山、 滄州， 山東的青島、 東營(yíng)、 煙臺(tái)、 濰坊、 威海、 日照、 濱州， 江蘇的連云港和天津共18個(gè)城市， 分布著我國(guó)重要的海上貨運(yùn)進(jìn)出港口群， 與全世界眾多國(guó)家保持良好的貿(mào)易往來(lái)． 針對(duì)環(huán)勃海經(jīng)濟(jì)圈城市， 有學(xué)者[19]提出“環(huán)灣保護(hù)、 擁灣發(fā)展”的發(fā)展布局， 以及環(huán)渤海地區(qū)和京津冀地區(qū)協(xié)同發(fā)展、 創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、 進(jìn)行生態(tài)環(huán)境修復(fù)和改善等的思路[20]． 2013年是“一帶一路”倡議的重要時(shí)期， 也是環(huán)渤海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境均衡發(fā)展的重要轉(zhuǎn)折點(diǎn)． 因此對(duì)環(huán)渤海地區(qū)2014-2018年的大氣環(huán)境脆弱性進(jìn)行研究， 探索該區(qū)域大氣環(huán)境污染、 人口和自然壓力、 綠色發(fā)展、 經(jīng)濟(jì)發(fā)展系統(tǒng)的狀況以及政策對(duì)地區(qū)發(fā)展的影響， 可以為該區(qū)域后續(xù)發(fā)展提供政策建議．

2 研究數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來(lái)源于2014-2018年各省(市)環(huán)境質(zhì)量公報(bào)、 國(guó)家統(tǒng)計(jì)年鑒、 省(市)級(jí)統(tǒng)計(jì)年鑒、 國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)等； 通過(guò)對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算得到二氧化硫排放強(qiáng)度、 煙粉塵排放強(qiáng)度、 環(huán)保經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度、 單位GDP能耗、 人均綠地面積、 第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重和科學(xué)技術(shù)經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度相關(guān)數(shù)據(jù)．

2.2 研究方法

本研究采用熵值法計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重， 基于暴露性-敏感性-適應(yīng)能力模型構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系， 得到環(huán)渤海地區(qū)大氣環(huán)境脆弱性的最終評(píng)價(jià)結(jié)果； 利用ArcGIS 10.5和地理探測(cè)器進(jìn)行大氣環(huán)境脆弱性空間特征探索．

2.2.1 綜合評(píng)價(jià)方法

(1) 權(quán)重計(jì)算． 熵值法的本質(zhì)是一種客觀賦權(quán)方法， 是根據(jù)各項(xiàng)指標(biāo)的觀測(cè)數(shù)據(jù)提供的信息量的大小來(lái)確定指標(biāo)權(quán)重的方法． 熵是熱力學(xué)名詞， 在信息論中又稱(chēng)為平均信息量． 觀測(cè)數(shù)據(jù)提供的信息量越大， 不確定性就越小， 熵值也越小， 對(duì)綜合評(píng)價(jià)影響越大； 反之信息量越小， 不確定性越大， 熵值越大， 對(duì)綜合評(píng)價(jià)影響越小[21]． 熵值法確定權(quán)重的計(jì)算公式為：

(1)

式中：Pij為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象在第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)下的特征比重；xij為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象第j個(gè)指標(biāo)的觀測(cè)值． 由于Pij在計(jì)算熵值時(shí)不能為負(fù)， 對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整， 需要在同一時(shí)期不同評(píng)價(jià)對(duì)象的某指標(biāo)加上一個(gè)較小的值使評(píng)價(jià)對(duì)象這一指標(biāo)的最小值大于零． 本研究利用以下公式對(duì)人口自然增長(zhǎng)率進(jìn)行了調(diào)整， 將指標(biāo)的熵值計(jì)算影響降到較小，

(2)

式中，k>0，ej>0．ej為第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值， 定義k=1/lnn．

gj=1-ej

(3)

(4)

式中：gj為指標(biāo)的差異系數(shù)，gj越大， 指標(biāo)作用越大；wj為指標(biāo)j在某一年份的權(quán)重， 最終指標(biāo)權(quán)重為5年該指標(biāo)權(quán)重的均值．

(2) 大氣環(huán)境脆弱性綜合指數(shù)． 正向指標(biāo)的指標(biāo)觀測(cè)值越大， 大氣環(huán)境脆弱性綜合指數(shù)越高， 脆弱性越強(qiáng)； 負(fù)向指標(biāo)的指標(biāo)觀測(cè)值越大， 大氣環(huán)境脆弱性綜合指數(shù)越低， 脆弱性越弱． 因此首先需要對(duì)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)處理， 使指標(biāo)無(wú)量綱化后對(duì)大氣環(huán)境脆弱性進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)， 計(jì)算公式如下：

正向指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化：

(5)

負(fù)向指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化：

(6)

大氣環(huán)境脆弱性綜合指數(shù)(AEVI)：

(7)

式中：xij為第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)觀測(cè)值；xijmin為最小觀測(cè)值；xijmax為最大觀測(cè)值．

2.2.2 地理探測(cè)器

空間分異性是地理現(xiàn)象的基本特點(diǎn)之一， 地理探測(cè)器是探索研究對(duì)象空間分異性的工具． 本研究主要使用地理探測(cè)器中的因子探測(cè)和交互作用探測(cè)[22]進(jìn)行計(jì)算， 計(jì)算之前對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理， 對(duì)指標(biāo)進(jìn)行分級(jí)并將數(shù)值量轉(zhuǎn)化為類(lèi)型量．

(1)因子探測(cè)． 該探測(cè)用以探測(cè)大氣環(huán)境脆弱性Y的空間分異性以及影響因子X(jué)對(duì)Y空間分異性的影響力， 用q值進(jìn)行度量， 具體公式如下：

(8)

(9)

SST=Nσ2

(10)

(2)交互作用探測(cè)． 該探測(cè)用以識(shí)別不同影響因子交互疊加時(shí)對(duì)研究對(duì)象空間分異性的影響力．

2.2.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

一個(gè)合理的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系能夠?qū)υu(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行全面分析， 得到較好的評(píng)價(jià)結(jié)果， 最大程度地反映研究區(qū)域存在的問(wèn)題． 暴露性-敏感性-適應(yīng)能力(ESA)模型在脆弱性評(píng)價(jià)的研究上具有廣泛應(yīng)用性， 得到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的普遍認(rèn)可． 該模型是在人地耦合系統(tǒng)的基礎(chǔ)上包含生態(tài)環(huán)境和社會(huì)經(jīng)濟(jì)， 從而對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象脆弱性的內(nèi)在機(jī)制進(jìn)行深度解析[23]． 暴露性指研究對(duì)象面對(duì)壓力時(shí)的響應(yīng)程度； 敏感性指研究對(duì)象受到壓力時(shí)的易改變程度； 適應(yīng)能力指評(píng)價(jià)對(duì)象處理不利因素的能力以及從中恢復(fù)的能力．

基于ESA模型， 本研究選擇大氣環(huán)境污染作為一級(jí)指標(biāo)研究大氣環(huán)境的暴露程度． 根據(jù)大氣環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)和工業(yè)污染排放， 選擇SO2，NO2，PM2.5，PM104種主要的大氣污染物和AQI指數(shù)(空氣質(zhì)量指數(shù)， 對(duì)空氣質(zhì)量進(jìn)行定量描述)作為二級(jí)指標(biāo)， 反映大氣環(huán)境污染狀況． 工業(yè)二氧化硫排放強(qiáng)度和工業(yè)煙粉塵排放強(qiáng)度是指單位GDP的污染物排放量， 反映大氣污染物排放和經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系， 對(duì)脆弱性的增強(qiáng)有正向影響， 因此選擇其作為大氣環(huán)境的二級(jí)指標(biāo)．

選擇人口和自然壓力為一級(jí)指標(biāo)研究大氣環(huán)境的敏感性． 人口會(huì)對(duì)大氣環(huán)境造成壓力， 這種壓力超過(guò)對(duì)人口的承載力， 系統(tǒng)便難以進(jìn)行自我調(diào)節(jié)， 不利于可持續(xù)性的發(fā)展． 除此之外， 由于氣候變暖， 大氣溫度的升高對(duì)人類(lèi)社會(huì)和地球環(huán)境影響巨大， 海平面上升， 霧霾積累無(wú)法擴(kuò)散， 嚴(yán)重影響人類(lèi)身心健康， 因此選擇人口死亡率、 人口自然增長(zhǎng)率、 人口密度、 平均溫度作為人口和自然壓力的二級(jí)指標(biāo)．

選擇綠色發(fā)展和經(jīng)濟(jì)發(fā)展為一級(jí)指標(biāo)研究大氣環(huán)境的適應(yīng)能力． 綠色發(fā)展是將環(huán)境保護(hù)作為內(nèi)在要素協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)、 社會(huì)、 環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的一種新理念， 依據(jù)2016年國(guó)家發(fā)改委印發(fā)的《綠色發(fā)展指標(biāo)體系》考核內(nèi)容， 結(jié)合本文研究對(duì)象， 從對(duì)大氣環(huán)境脆弱性有直接影響或間接影響的角度， 選擇環(huán)保經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度、 能源消費(fèi)總量、 單位GDP能耗和人均綠地面積作為綠色發(fā)展的二級(jí)指標(biāo)． 經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境相互作用， 選擇經(jīng)濟(jì)發(fā)展作為一級(jí)指標(biāo)也是探索經(jīng)濟(jì)發(fā)展和大氣環(huán)境發(fā)展內(nèi)在聯(lián)系的關(guān)鍵， 結(jié)合環(huán)渤海地區(qū)海上貿(mào)易的特點(diǎn)， 選擇第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重、 科學(xué)技術(shù)經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度、 民用車(chē)擁有量和水運(yùn)貨運(yùn)量作為二級(jí)指標(biāo)研究地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展． 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1所示．

表1 大氣環(huán)境脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.2.4 大氣環(huán)境脆弱性分級(jí)

大氣環(huán)境脆弱性分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)如表2所示， 綜合研究區(qū)特點(diǎn)及已有研究成果[24-25]， 本研究按照0～1將其均等劃分為5個(gè)等級(jí)．

表2 大氣環(huán)境脆弱性評(píng)價(jià)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

3 評(píng)價(jià)結(jié)果與分析

3.1 因子分析

根據(jù)熵值法權(quán)重計(jì)算結(jié)果， 工業(yè)二氧化硫排放強(qiáng)度、 工業(yè)煙粉塵排放強(qiáng)度、 能源消費(fèi)總量、 民用車(chē)擁有量和水運(yùn)貨運(yùn)量是指標(biāo)體系中權(quán)重較大的前五項(xiàng)， 其權(quán)重值分別為0.070 5，0.121 0，0.097 9，0.069 6，0.193 0， 環(huán)渤海地區(qū)2014年和2018年該5項(xiàng)指標(biāo)空間分布如圖2所示， 指標(biāo)分級(jí)采用等間距分級(jí)法． 由圖2可知， 工業(yè)二氧化硫排放強(qiáng)度和工業(yè)煙粉塵排放強(qiáng)度的空間分布相似， 西部城市明顯高于東部城市， 2018年數(shù)值大幅低于2014年， 說(shuō)明環(huán)渤海地區(qū)對(duì)于工業(yè)二氧化硫和工業(yè)煙粉塵的排放進(jìn)行了有效控制， 表明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)大氣環(huán)境的消耗呈減弱的趨勢(shì)． 能源消費(fèi)總量和民用車(chē)擁有量在2014年和2018年的空間分布上沒(méi)有明顯變化， 環(huán)渤海西南地區(qū)的這2項(xiàng)指標(biāo)明顯高于東北地區(qū)， 河北作為工業(yè)大省， 環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈范圍內(nèi)的河北城市能源消費(fèi)總量略高于山東相關(guān)城市． 從權(quán)重計(jì)算結(jié)果來(lái)看， 水運(yùn)貨運(yùn)量的權(quán)重明顯高于其他指標(biāo)， 環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈的沿海特性， 使水運(yùn)貨運(yùn)量成為導(dǎo)致大氣環(huán)境脆弱性的主要因素， 水運(yùn)會(huì)帶來(lái)船舶硫氧化物排放、 碳排放等問(wèn)題， 從圖2-e可以發(fā)現(xiàn)， 環(huán)渤海地區(qū)天津、 大連、 煙臺(tái)為主要貨運(yùn)港口， 指標(biāo)數(shù)據(jù)顯示， 2018年山東的青島、 威海以及江蘇的連云港貨運(yùn)量明顯提高， 這是在國(guó)家“一帶一路”倡議和“十三五”規(guī)劃的推動(dòng)下港口大力發(fā)展的成果．

底圖來(lái)源于國(guó)家自然資源部標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)系統(tǒng)， 審圖號(hào)： GS(2021)5448號(hào)圖2 環(huán)渤海城市群指標(biāo)空間分布情況

3.2 三省一市大氣環(huán)境脆弱性評(píng)價(jià)結(jié)果

對(duì)遼寧省、 河北省、 山東省和北京市的大氣環(huán)境脆弱性進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)， 結(jié)果如圖3-a所示． 整體來(lái)看環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)區(qū)的三省一市大氣環(huán)境脆弱性呈波動(dòng)下降的趨勢(shì)， 環(huán)渤海地區(qū)大氣環(huán)境脆弱性在2014-2018年間由強(qiáng)到弱依次為2014年遼寧省、 河北省、 北京市、 山東省， 2018年遼寧省、 河北省、 山東省、 北京市． 遼寧省大氣環(huán)境為環(huán)渤海的三省一市中最脆弱地區(qū)， 2016年脆弱性達(dá)到最弱后階段性增強(qiáng)再下降， 河北省在2017年大氣環(huán)境脆弱性階段性增強(qiáng)后下降， 山東省大氣環(huán)境脆弱性在2014-2016年增強(qiáng)后逐漸下降， 北京市大氣環(huán)境脆弱性波動(dòng)性較小， 處于長(zhǎng)期平穩(wěn)的減弱狀態(tài)．

從單系統(tǒng)對(duì)大氣環(huán)境脆弱性的影響(圖3-b)發(fā)現(xiàn)， 遼寧省、 河北省、 山東省經(jīng)濟(jì)發(fā)展系統(tǒng)的脆弱性指數(shù)波動(dòng)較大， 對(duì)大氣環(huán)境脆弱性影響最為顯著， 也是導(dǎo)致2018年3省份大氣環(huán)境脆弱性較強(qiáng)的原因． 其次， 國(guó)家對(duì)大氣環(huán)境的重視和一系列的防治措施， 使大氣環(huán)境污染狀況有了非常明顯的改善， 從圖中可以看出， 大氣環(huán)境污染系統(tǒng)的脆弱性隨時(shí)間變化下降， 這也是令三省一市大氣環(huán)境脆弱性下降的重要因素， 人口和自然壓力系統(tǒng)脆弱性較為平穩(wěn)， 遼寧省和北京市有下降的趨勢(shì)， 山東省和河北省指數(shù)則變化較小， 主要是由于人口和自然變化是一個(gè)長(zhǎng)期的過(guò)程， 很難在短時(shí)間內(nèi)有大范圍變化． 圖3-b所示的綠色發(fā)展系統(tǒng)顯示， 山東省的綠色發(fā)展推行較好， 對(duì)于大氣環(huán)境脆弱變化具有積極作用， 而遼寧省、 河北省、 北京市的綠色發(fā)展系統(tǒng)脆弱性增強(qiáng)， 因此今后發(fā)展仍需重點(diǎn)關(guān)注地區(qū)綠色發(fā)展， 以達(dá)到一個(gè)更好的大氣生態(tài)環(huán)境水平．

圖3 環(huán)渤海區(qū)域三省一市大氣環(huán)境分析圖

3.3 環(huán)渤海城市群大氣環(huán)境脆弱性綜合評(píng)價(jià)結(jié)果

3.3.1 時(shí)間序列分析

(1) 環(huán)渤海地區(qū)省市評(píng)價(jià)結(jié)果． 對(duì)2014-2018年環(huán)渤海地區(qū)城市進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)發(fā)現(xiàn)(表3)， 環(huán)渤海城市群大氣環(huán)境脆弱性整體呈下降趨勢(shì)， 大氣環(huán)境在面對(duì)外界沖擊時(shí)的承受力增強(qiáng)， 僅連云港和青島2018年的大氣環(huán)境脆弱性高于2014年． 環(huán)渤海地區(qū)北部的遼寧省部分， 2014年大連、 營(yíng)口、 盤(pán)錦、 葫蘆島的大氣環(huán)境脆弱性低于遼寧省整體水平， 在遼寧省區(qū)域范圍內(nèi)呈現(xiàn)出相對(duì)較好的大氣環(huán)境， 2018年僅有盤(pán)錦脆弱性高于遼寧省， 表明遼寧省沿海城市大氣環(huán)境改善效果顯著． 環(huán)渤海地區(qū)中部的河北省部分， 唐山2014-2018年大氣環(huán)境脆弱性變化小， 對(duì)河北省脆弱性下降貢獻(xiàn)小， 秦皇島與滄州大氣環(huán)境脆弱性下降明顯， 2018年均低于河北省整體水平． 環(huán)渤海地區(qū)南部山東省域內(nèi)的沿海城市， 2014年大氣環(huán)境脆弱性均高于山東省平均水平， 到2018年， 僅有青島大氣環(huán)境脆弱性增強(qiáng)， 山東省整體以及其他沿海城市大氣環(huán)境脆弱性下降， 但青島、 煙臺(tái)、 威海、 濱州4市高于省域平均水平， 因此需要對(duì)這4個(gè)城市的大氣環(huán)境狀況進(jìn)行把控．

表3 研究區(qū)2014-2018年大氣環(huán)境脆弱性綜合指數(shù)

環(huán)渤海城市群不同等級(jí)大氣環(huán)境脆弱性面積比例如圖4所示． 2014年中度脆弱占比最大為50.21%， 重度脆弱地區(qū)占比為7.67%； 2015年重度脆弱性地區(qū)消失， 中度脆弱性面積增加， 較重脆弱性面積減小， 同時(shí)出現(xiàn)了較輕脆弱性地區(qū)(占比5.18%)； 2016年和2017年中度和較重脆弱性面積減小， 較輕脆弱性面積增加； 2018年較重脆弱性地區(qū)完全消失， 出現(xiàn)輕度脆弱性地區(qū)(占比7.67%)， 較輕脆弱地區(qū)占比最大達(dá)到50.78%．

圖4 環(huán)渤海城市群分級(jí)大氣環(huán)境脆弱性比例

(2)重要港口城市單系統(tǒng)評(píng)價(jià)結(jié)果． 環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈以大連為始輻射整個(gè)東北地區(qū)， 以天津?yàn)槭驾椛渚┙蚣降貐^(qū)， 以煙臺(tái)、 青島為始輻射中原地區(qū)， 以連云港為始輻射珠三角地區(qū)， 整體經(jīng)濟(jì)圈向南又輻射到朝鮮和韓國(guó)． “一帶一路”倡議加強(qiáng)了環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)區(qū)與其他地區(qū)的合作， 而作為連接和起始的重要節(jié)點(diǎn)城市， 經(jīng)濟(jì)發(fā)展下的環(huán)境發(fā)展顯得尤為重要． 如圖5所示， 天津、 大連、 青島、 煙臺(tái)和連云港大氣環(huán)境脆弱性單系統(tǒng)評(píng)價(jià)結(jié)果發(fā)現(xiàn)， 5個(gè)城市的大氣環(huán)境污染系統(tǒng)脆弱性逐年穩(wěn)步下降(圖5-a)， 只有連云港在2018年上漲明顯． 對(duì)比大氣污染系統(tǒng)各指標(biāo)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)， 連云港2018年二氧化硫排放強(qiáng)度比2017年有所增加， 導(dǎo)致環(huán)境空氣質(zhì)量有所下降， 水運(yùn)貨運(yùn)量所帶來(lái)的船舶硫氧化物排放是導(dǎo)致二氧化硫排放強(qiáng)度增加的重要因素之一， 因此， 在發(fā)展港口經(jīng)濟(jì)的同時(shí)要提升對(duì)大氣環(huán)境污染的控制能力， 包括污染源排放和污染治理技術(shù)的提高． 5個(gè)城市人口和自然壓力系統(tǒng)脆弱性在2014-2018年處于一個(gè)波動(dòng)性的狀態(tài)(圖5-b)， 沒(méi)有明顯的上升或下降趨勢(shì)， 因?yàn)槎虝r(shí)間內(nèi)人口和年平均溫度的變化都是較為穩(wěn)定的， 青島的人口和自然壓力略有增長(zhǎng)趨勢(shì)， 其主要是因?yàn)榍鄭u人口密度的增加， 提高了大氣環(huán)境系統(tǒng)的壓力． 除了天津外的其他4個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展系統(tǒng)脆弱性在2014-2018年漲幅較大(圖5-c)， 大連、 青島、 煙臺(tái)、 連云港4市2018年民用車(chē)擁有量和水運(yùn)貨運(yùn)量較2014年均有增長(zhǎng)， 是導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)發(fā)展系統(tǒng)脆弱性發(fā)生變化的主要原因． 經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)和大氣環(huán)境污染系統(tǒng)聯(lián)系緊密， 相關(guān)部門(mén)應(yīng)增加5座港口城市的科學(xué)技術(shù)投入強(qiáng)度， 發(fā)展新興技術(shù)產(chǎn)業(yè)， 實(shí)現(xiàn)大氣環(huán)境和區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展， 提升與其他地區(qū)進(jìn)行合作的環(huán)境基礎(chǔ)． 綠色發(fā)展系統(tǒng)脆弱性(圖5-d)顯示， 除了大連外， 其他4市都有上漲趨勢(shì)， 綠色發(fā)展很早就已經(jīng)被提出， 但真正作為國(guó)家重點(diǎn)發(fā)展理念去實(shí)行的時(shí)間較短， 在國(guó)家自然資源日益緊缺的趨勢(shì)下， 能源消耗和單位GDP能耗都是需要重點(diǎn)關(guān)注的， 對(duì)于前者應(yīng)大力開(kāi)發(fā)重點(diǎn)港口城市的新能源技術(shù)， 例如風(fēng)能、 潮汐能等， 對(duì)于后者應(yīng)當(dāng)實(shí)現(xiàn)能源的最大利用， 不僅要保護(hù)和節(jié)約能源， 更要依據(jù)環(huán)渤海地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新， 優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)．

圖5 重要港口城市大氣環(huán)境脆弱性單系統(tǒng)脆弱性發(fā)展趨勢(shì)

3.3.2 空間分布特征

(1) 大氣環(huán)境脆弱性時(shí)空分布． 利用ArcGIS 10.5對(duì)環(huán)渤海地區(qū)城市大氣環(huán)境脆弱性綜合評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行分級(jí)， 對(duì)環(huán)渤海城市群大氣環(huán)境脆弱性進(jìn)行空間分類(lèi)， 得到相似的城市群． 分級(jí)結(jié)果顯示(圖6)， 2014-2018年， 環(huán)渤海地區(qū)整體大氣環(huán)境脆弱性呈逐漸減小的趨勢(shì)， 西部城市脆弱性減小幅度較大， 2014-2018年山東半島大氣環(huán)境脆弱性從與遼寧地區(qū)相對(duì)平衡到高于遼寧地區(qū)， 盡管地方政府已推進(jìn)了環(huán)渤海地區(qū)一體化政策， 但環(huán)渤海城市群大氣環(huán)境發(fā)展仍存在不平衡的問(wèn)題．

底圖來(lái)源于國(guó)家自然資源部標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)系統(tǒng)， 審圖號(hào)： GS(2021)5448號(hào)圖6 環(huán)渤海城市群大氣環(huán)境脆弱性時(shí)空變化

(2)大氣環(huán)境脆弱性空間分異分析． 利用地理探測(cè)器(Geodetector)對(duì)環(huán)渤海地區(qū)18個(gè)城市2014年和2018年大氣環(huán)境脆弱性空間分異性進(jìn)行因子探測(cè)和交互作用探測(cè)． 首先將指標(biāo)的數(shù)值量轉(zhuǎn)化為類(lèi)型量， 利用自然間斷點(diǎn)分級(jí)法將2014年和2018年指標(biāo)離散化為5個(gè)等級(jí)， 將大氣環(huán)境脆弱性和處理后的指標(biāo)導(dǎo)入地理探測(cè)器生成結(jié)果．

因子探測(cè)結(jié)果顯示(表4)， 2014年和2018年因子驅(qū)動(dòng)力變化較大， 但人均綠地面積和能源消費(fèi)總量保持較高驅(qū)動(dòng)力，q值分別為2014年的0.569 61(排名1)和0.411 37(排名1)， 2018年的0.600 59(排名3)和0.398 33(排名2)， 表明人均綠地面積和能源消費(fèi)總量對(duì)大氣環(huán)境脆弱性的空間分異性影響較大． 二氧化硫年均濃度、 環(huán)保經(jīng)費(fèi)投入強(qiáng)度和單位GDP能耗在2014年對(duì)大氣環(huán)境脆弱性空間分異影響力較大， 但到2018年影響力下降明顯． 第二產(chǎn)業(yè)增加值比重和民用車(chē)擁有量2014-2018年間對(duì)大氣環(huán)境脆弱性的空間分異影響力增強(qiáng)． 分析結(jié)果顯示， 環(huán)渤海地區(qū)城市大氣環(huán)境脆弱性空間分異性由綠色發(fā)展系統(tǒng)主導(dǎo)轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)發(fā)展系統(tǒng)主導(dǎo)．

因子交互探測(cè)結(jié)果顯示， 任意2種因子的交互作用均會(huì)增強(qiáng)對(duì)大氣環(huán)境脆弱性的空間分異性， 部分交互作用探測(cè)結(jié)果如表5所示． 選取2014年和2018年因子交互作用較強(qiáng)的前19項(xiàng)進(jìn)行探測(cè)， 可以看出， 人均綠地面積出現(xiàn)次數(shù)最多， 與其他因子的交互作用強(qiáng)， 尤其是與能源消費(fèi)總量的交互作用最強(qiáng)， 從因子分析角度出發(fā)， 發(fā)現(xiàn)這2個(gè)因子在2014年和2018年均為大氣環(huán)境脆弱性空間分異的主要影響指標(biāo)， 進(jìn)行交互作用后的空間分異影響力更強(qiáng)． 2014年工業(yè)煙粉塵排放強(qiáng)度和人口自然增長(zhǎng)率的交互作用最強(qiáng)，q值達(dá)0.997 84， 2018年人口自然增長(zhǎng)率和人均綠地面積的交互作用最強(qiáng)，q值為0.971 19． 因子探測(cè)器結(jié)果表明， 人口自然增長(zhǎng)率因子本身對(duì)大氣環(huán)境脆弱性空間分異影響較小， 2014年和2018年q值排名分別為15和17， 但與人均綠地面積和工業(yè)煙粉塵排放強(qiáng)度的交互作用后對(duì)大氣環(huán)境脆弱性的空間分異的發(fā)揮作用更強(qiáng)．

表5 大氣環(huán)境脆弱性影響因子交互作用探測(cè)結(jié)果

4 結(jié)論與對(duì)策

本研究采用暴露性-敏感性-適應(yīng)能力模型構(gòu)建了包含大氣環(huán)境污染、 人口和自然壓力、 綠色發(fā)展、 經(jīng)濟(jì)發(fā)展4個(gè)子系統(tǒng)的環(huán)渤海地區(qū)大氣環(huán)境脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系， 采用客觀賦權(quán)的熵值法進(jìn)行指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算， 將指標(biāo)觀測(cè)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后進(jìn)行各系統(tǒng)和整體的綜合評(píng)價(jià)． 結(jié)果發(fā)現(xiàn)： ①以省域和直轄市進(jìn)行劃分， 2014年環(huán)渤海地區(qū)大氣環(huán)境脆弱性由強(qiáng)到弱依次為遼寧省、 河北省、 北京市、 山東省， 2018年為遼寧省、 河北省、 山東省、 北京市， 三省一市大氣環(huán)境脆弱性均呈下降趨勢(shì)． ②從大氣環(huán)境污染、 人口和自然壓力、 綠色發(fā)展、 經(jīng)濟(jì)發(fā)展4個(gè)系統(tǒng)對(duì)環(huán)渤海地區(qū)各省份沿海城市與所屬省份進(jìn)行比較分析發(fā)現(xiàn)， 城市大氣環(huán)境污染系統(tǒng)的脆弱性指數(shù)均下降， 但遼寧省、 河北省、 山東省部分城市在2018年仍高于省平均水平； 人口和自然壓力系統(tǒng)的脆弱性指數(shù)沒(méi)有明顯變化； 綠色發(fā)展系統(tǒng)的脆弱性指數(shù)波動(dòng)性較強(qiáng)， 但都處于一個(gè)較高的狀態(tài)， 城市間差異較大， 除了秦皇島， 遼寧省、 河北省沿海城市均低于省域水平， 而山東省沿海城市均高于省域水平； 經(jīng)濟(jì)發(fā)展系統(tǒng)的脆弱性指數(shù)波動(dòng)性增強(qiáng)， 遼寧省的大連、 盤(pán)錦、 葫蘆島， 河北省的唐山， 山東省的青島、 煙臺(tái)、 威海、 濱州高于省域水平． ③從空間特征進(jìn)行分析， 2014-2018年環(huán)渤海地區(qū)整體大氣環(huán)境脆弱性從四周脆弱性較強(qiáng)轉(zhuǎn)變?yōu)橹行拇嗳跣暂^強(qiáng)， 地理探測(cè)器結(jié)果表明人均綠地面積和能源消費(fèi)總量對(duì)大氣環(huán)境脆弱性的空間分異性影響力最強(qiáng)， 任意兩因子的交互作用均增強(qiáng)地區(qū)空間分異性．

針對(duì)環(huán)渤海地區(qū)大氣環(huán)境脆弱性評(píng)價(jià)結(jié)果， 本研究提出以下建議： ①在保證環(huán)渤海地區(qū)發(fā)展的同時(shí)， 各級(jí)政府要明確環(huán)境保護(hù)職責(zé)， 多角度考慮大氣污染問(wèn)題， 除了工業(yè)生產(chǎn)排放污染、 車(chē)輛排放污染外， 面對(duì)日益增長(zhǎng)的水上貨運(yùn)量， 更多的船舶運(yùn)輸， 制定針對(duì)性的控制政策， 并加大對(duì)海上大氣污染排放監(jiān)測(cè)， 頒布法規(guī)政策(如排放責(zé)任具體到各企業(yè))， 劃定污染排放紅線等． ②各城市對(duì)自己的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行定位， 深入貫徹綠色發(fā)展理念， 結(jié)合環(huán)渤海地區(qū)的地理位置， 打造具有標(biāo)簽性的城市經(jīng)濟(jì)． ③減少一次能源消耗量， 根據(jù)沿海城市獨(dú)特的地理環(huán)境， 加大力度開(kāi)發(fā)風(fēng)能、 潮汐能以及水力資源等； 減少一次能源對(duì)環(huán)境造成的污染， 加大力度改進(jìn)工業(yè)技術(shù)以提高能源利用效率， 增大人均綠地面積， 加大環(huán)保投入強(qiáng)度， 最終增強(qiáng)大氣環(huán)境的適應(yīng)能力， 降低大氣環(huán)境脆弱性． 環(huán)渤海地區(qū)是“一帶一路”沿線的必經(jīng)之路， 也是對(duì)外貿(mào)易的重要區(qū)域， 未來(lái)應(yīng)投入更大的力度加強(qiáng)港口建設(shè)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展， 更多關(guān)注經(jīng)濟(jì)發(fā)展所帶來(lái)的環(huán)境問(wèn)題．