顧康康，劉 飛，湯晶晶，李雨薇

（1.安徽建筑大學(xué) 建筑與規(guī)劃學(xué)院，安徽 合肥 230601；2.安徽省國土空間規(guī)劃與生態(tài)研究院，安徽 合肥 230022）

引江濟(jì)淮工程是中國21 世紀(jì)重要的航運(yùn)工程，也是當(dāng)下綜合性最高、影響力最大的供水工程[1]。該工程連接長江、淮河，縱穿安徽省和河南省，在供水、生態(tài)、航運(yùn)等方面具有深遠(yuǎn)影響。在供水方面，能夠緩解淮河中游干旱缺水情況；在生態(tài)方面，能夠改善巢湖、淮河水質(zhì)問題，優(yōu)化巢湖流域水生態(tài)[2]；在航運(yùn)方面，有利于構(gòu)建國家南北水運(yùn)航道，促進(jìn)中原、長江兩大經(jīng)濟(jì)區(qū)協(xié)作發(fā)展。有關(guān)引江濟(jì)淮工程生態(tài)安全層面的研究也逐漸上升到重要地位。

生態(tài)安全的評價研究在國內(nèi)外已取得很大進(jìn)展，研究的內(nèi)容主要有研究生態(tài)安全方向、評價方法和評價模型3 個層面[3]：①在研究方向?qū)用妫篤etrova 等[4]主要研究環(huán)境管理中區(qū)域?qū)用娴纳鷳B(tài)安全評估，分析影響區(qū)域生態(tài)安全的主要指標(biāo)因子。王一山等[5]以烏魯木齊市土地方向生態(tài)安全評價為例，分析了影響土地安全的相關(guān)因素，發(fā)現(xiàn)人類活動對土地安全的影響較為顯著。楊文斌等[6]分析影響水生態(tài)安全變化的因素，并優(yōu)化了原有的水生態(tài)安全評價指標(biāo)體系。②在評價方法層面：楊兆青等[7]使用熵權(quán)TOPSIS 法對煤炭資源型城市進(jìn)行生態(tài)安全評價，以減小評價指標(biāo)的主觀性，增加評價結(jié)果的合理性。郭恒亮等[8]運(yùn)用層次分析法，從自然、經(jīng)濟(jì)、社會三個層面對南水北調(diào)中線主干渠沿線區(qū)域的生態(tài)安全進(jìn)行評價分析，構(gòu)建了用于描述運(yùn)河沿線地區(qū)的生態(tài)安全的指標(biāo)體系。③評價模型層面：Ghosh 等[9]使用DEMATEL-ANP和CA-Markov 模型對印度加爾各答生態(tài)安全進(jìn)行評價與預(yù)測研究，得出影響印度城市群生態(tài)安全的主要因素是驅(qū)動力與響應(yīng)指標(biāo)。趙敏敏等[10]基于PSR 模型，耦合生態(tài)服務(wù)價值理論，選取23 個指標(biāo)因子對張掖市的生態(tài)安全進(jìn)行綜合分析，為生態(tài)安全的分析提供新的視角。

綜上，過往的研究尺度大多集中于城市或城市群，而對于工程沿線區(qū)域少有研究；生態(tài)安全評價大多以時間序列為主線，缺少空間層面的分析。此外，在空間分析上所采用的方法單一，不能合理體現(xiàn)研究指標(biāo)的準(zhǔn)確性和合理性。因此，本研究基于壓力-狀態(tài)-響應(yīng)（PSR）模型構(gòu)建生態(tài)安全評價指標(biāo)體系，組合運(yùn)用熵權(quán)法和層次分析法（AHP），為評價指標(biāo)因子賦權(quán)得到組合權(quán)重，據(jù)此計(jì)算生態(tài)安全等級，進(jìn)而對引江濟(jì)淮工程安徽段沿線區(qū)域進(jìn)行生態(tài)安全評價，以期為引江濟(jì)淮工程沿線區(qū)域生態(tài)環(huán)境保護(hù)相關(guān)決策提供參考。

1 研究區(qū)概況

引江濟(jì)淮工程安徽段總干渠全長582.1 km，貫穿安徽南北。研究區(qū)為引江濟(jì)淮工程安徽段沿線區(qū)域（圖1 藍(lán)色部分），經(jīng)緯度范圍為33°58′～30°72′N，116°03′～117°11′E，區(qū)域面積28 806.81 km2。研究區(qū)域范圍內(nèi)包含15 個縣市，約占安徽省總面積的20%。研究區(qū)地勢大體南高北低，地質(zhì)地貌多樣，水生態(tài)特征各異（圖2），降雨分布存在區(qū)域性差異。近年來，隨著社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展，城市擴(kuò)張，生態(tài)環(huán)境難以承載人類的活動，出現(xiàn)水污染、空氣污染、植被破壞等一系列生態(tài)問題。如何協(xié)調(diào)保護(hù)和開發(fā)成為當(dāng)下亟待解決的難題。

圖1 研究區(qū)域區(qū)位圖

圖2 研究地形地貌圖

2 數(shù)據(jù)來源與評價方法

2.1 數(shù)據(jù)來源及處理

引江濟(jì)淮工程安徽段沿線區(qū)域生態(tài)安全評價主要基礎(chǔ)數(shù)據(jù)見表1。

表1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

2.2 基于PSR 模型的指標(biāo)體系構(gòu)建

本研究主要采用壓力-狀態(tài)-響應(yīng)（PSR）模型。該模型由經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織（OECD）提出，適用于自然資源與生態(tài)安全方面的研究。模型運(yùn)行邏輯關(guān)系清晰、易理解，可以科學(xué)系統(tǒng)地展示人與自然生態(tài)之間的作用關(guān)系。其中，壓力指標(biāo)反映生態(tài)系統(tǒng)所承載的壓力，主要包括人類活動和自然本身所施加的壓力；狀態(tài)指標(biāo)反映自然生態(tài)本身的現(xiàn)狀，可以用生態(tài)系統(tǒng)對外界變化的載荷能力表示；響應(yīng)指標(biāo)反映人類面對生態(tài)環(huán)境惡化采取的生態(tài)保護(hù)和環(huán)境改善措施，是對生態(tài)環(huán)境變化的積極反饋。

2.3 評價方法

研究采用熵權(quán)法和層次分析法組合的分析方法，對評價指標(biāo)因子進(jìn)行賦權(quán)，得到組合權(quán)重值。熵權(quán)法為客觀賦權(quán)，由數(shù)據(jù)資料決定評價結(jié)果，無法體現(xiàn)人的主觀經(jīng)驗(yàn)[11]；層次分析法確定的指標(biāo)權(quán)重則對評價專家的知識豐富度有較高要求，且存在一定主觀性，分析以定性為主，公信力不足[12]。為合理確定指標(biāo)權(quán)重，本文將二者結(jié)合，充分發(fā)揮定性與定量結(jié)合的優(yōu)勢，因此采用AHP-熵權(quán)法組合賦權(quán)計(jì)算評價指標(biāo)的綜合權(quán)重，減少主觀因素的影響，同時也能夠削弱數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)性對最終決策的干擾，使權(quán)重系數(shù)更加合理、準(zhǔn)確。以研究區(qū)的行政區(qū)劃為基準(zhǔn)，以市縣為單位構(gòu)建15 個評價單元，參考流域沿線區(qū)域生態(tài)安全評價的相關(guān)文獻(xiàn)，并結(jié)合引江濟(jì)淮工程沿線區(qū)域?qū)嶋H情況，從自然人文壓力、生態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)、社會和土地生態(tài)響應(yīng)等方面選取20 個具有代表性的評價指標(biāo)，創(chuàng)建15×20評價樣本矩陣[13-14]。

上述表中，人口密度值是由人口密度柵格數(shù)據(jù)在GIS 軟件中通過柵格轉(zhuǎn)點(diǎn)，空間連接到研究區(qū)域內(nèi)，計(jì)算得到各市縣人口密度的均值；土地脅迫指數(shù)、生境質(zhì)量指數(shù)、水網(wǎng)密度指數(shù)計(jì)算方法見參考文獻(xiàn)[15]。近年來安徽省霧霾天氣增多，而PM2.5是造成霧霾天氣的主要原因[16-17]，因此在選取生態(tài)安全評價壓力指標(biāo)時，污染氣體以PM2.5排放量為代表。

2.3.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

由于選取指標(biāo)多元化，存在單位、量級等方面的差異，因此在使用熵權(quán)法和層次分析法進(jìn)行權(quán)重計(jì)算前，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理，即將指標(biāo)數(shù)據(jù)的絕對值轉(zhuǎn)化為相對值。評價指標(biāo)一般分為正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo)，判別標(biāo)準(zhǔn)取決于決策目標(biāo)的差異性影響。

正向指標(biāo)：

式中：Lij為標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)值；lij為指標(biāo)i的原數(shù)值；lmax為該指標(biāo)最大值，lmin為該指標(biāo)最小值。

2.3.2 指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

采用AHP-熵權(quán)法組合權(quán)重模型計(jì)算指標(biāo)權(quán)重。

（1）AHP 權(quán)重計(jì)算

AHP 的基本步驟為構(gòu)建評價指標(biāo)體系、判斷各個指標(biāo)的重要性得分及計(jì)算權(quán)重。本研究使用AHP 軟件yaahp 自動實(shí)現(xiàn)檢驗(yàn)與修正。

（2）熵權(quán)法計(jì)算權(quán)重

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理后構(gòu)建關(guān)系矩陣Z：

式中：Z由標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)數(shù)據(jù)構(gòu)成；m 為評價指標(biāo)的數(shù)量；n 為評價區(qū)域數(shù)。

根據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)關(guān)系矩陣Z，首先用熵權(quán)法計(jì)算樣本值比重：

然后計(jì)算信息熵：

計(jì)算指標(biāo)權(quán)重：

（3）AHP-熵權(quán)法組合權(quán)重

綜合各指標(biāo)的AHP 權(quán)重Wj和熵權(quán)法Wi權(quán)重可得對應(yīng)的組合權(quán)重Wij。依據(jù)最小相對信息熵原理：

用拉格朗日乘子法解得：

2.3.3 生態(tài)安全指數(shù)計(jì)算

生態(tài)安全指數(shù)（ESI）是指數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)值與指標(biāo)的權(quán)重相乘之和，計(jì)算式如下：

公式中指標(biāo)的權(quán)重為Wij，指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化值為Lij。通過式（10）可以得到生態(tài)安全指數(shù)空間分布圖，在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合引江濟(jì)淮工程安徽段沿線區(qū)域的實(shí)際狀況，利用自然間斷點(diǎn)分級法將沿線區(qū)域生態(tài)安全評價標(biāo)準(zhǔn)劃分為5 個等級[18]（見表3）。

3 結(jié)果分析

3.1 生態(tài)安全綜合指數(shù)分析

根據(jù)表2 計(jì)算得到的組合權(quán)重，結(jié)合表3 的生態(tài)安全分級標(biāo)準(zhǔn)，最終計(jì)算得到表4 的生態(tài)安全等級，基于表4 及公式（10）計(jì)算得到引江濟(jì)淮工程安徽段沿線區(qū)域生態(tài)安全指數(shù)分布圖和生態(tài)安全指數(shù)等級圖（見圖3）。研究區(qū)域內(nèi)生態(tài)安全指數(shù)最高為0.524，最低為0.212，總體生態(tài)安全指數(shù)處于中等水平，太和縣、潁上縣、亳州市、利辛縣、鳳臺縣、壽縣、淮南市轄區(qū)、長豐縣生態(tài)安全指數(shù)偏低，其中太和縣（0.22）和潁上縣（0.21）屬于生態(tài)不安全區(qū)域。合肥市轄區(qū)、肥西縣、巢湖市、桐城市、樅陽縣、廬江縣、無為市生態(tài)安全指數(shù)較高，處于“較安全-安全”區(qū)域，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量良好。

表2 PSR 模型體系框架

圖3 研究區(qū)生態(tài)安全指數(shù)空間分布及等級圖

表3 研究區(qū)生態(tài)安全分級標(biāo)準(zhǔn)

根據(jù)表2 權(quán)重計(jì)算得知，生態(tài)的壓力層和生態(tài)狀態(tài)層兩個子系統(tǒng)是影響引江濟(jì)淮工程安徽段沿線區(qū)域生態(tài)安全指數(shù)的主要因素，兩者權(quán)重較大，而生態(tài)響應(yīng)層影響相對較小。從評價指標(biāo)體系來看，生態(tài)壓力層和生態(tài)狀態(tài)層子系統(tǒng)由16 個評價指標(biāo)組成，剩下的4 個評價指標(biāo)屬于生態(tài)響應(yīng)層子系統(tǒng)，在綜合考量權(quán)重賦值的基礎(chǔ)上，篩選出權(quán)重大于0.05 的指標(biāo)，分別是PM2.5年排放總量、土地脅迫指數(shù)、生境質(zhì)量指數(shù)、水網(wǎng)密度指數(shù)、植被覆蓋度、年總降雨量、地形坡度、造林面積等8 項(xiàng)指標(biāo)。

由上述分析可知，影響引江濟(jì)淮工程安徽段沿線區(qū)域生態(tài)安全指數(shù)的影響因素眾多，其中起主要作用的有8 項(xiàng)。以生態(tài)安全指數(shù)等級和市縣級行政區(qū)劃為基礎(chǔ)，分區(qū)統(tǒng)計(jì)研究區(qū)域生態(tài)安全指數(shù)（見表4）。研究區(qū)北部以農(nóng)業(yè)用地、建設(shè)用地等人類活動強(qiáng)度較大的類型為主，PM2.5等污染物的排放量也高于南部地區(qū)，因此研究區(qū)內(nèi)北部地區(qū)生態(tài)安全處于“不安全-較不安全”等級。研究區(qū)內(nèi)南部地區(qū)生態(tài)安全水平處于“較安全-安全”等級，原因在于該地區(qū)一方面水系發(fā)達(dá)，以林地、草地等生態(tài)用地為主，生態(tài)壓力較小；另一方面，依托長三角經(jīng)濟(jì)發(fā)展圈，經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，生態(tài)建設(shè)穩(wěn)步推進(jìn)。因此，提高不安全地區(qū)的社會經(jīng)濟(jì)水平，提升人民群眾生活質(zhì)量，采取積極的生態(tài)保護(hù)措施約束建設(shè)用地?zé)o序擴(kuò)展，改善生態(tài)環(huán)境是當(dāng)務(wù)之急。

表4 研究區(qū)域生態(tài)安全指數(shù)及生態(tài)安全等級

3.2 生態(tài)壓力指數(shù)分析

基于表4 及公式（10）計(jì)算得到引江濟(jì)淮工程安徽段沿線區(qū)域生態(tài)壓力指數(shù)布局圖和生態(tài)壓力指數(shù)等級圖（見圖4）。研究區(qū)域內(nèi)壓力指數(shù)最大值為0.148，最小值為0.051，生態(tài)壓力指數(shù)分布具有空間差異性，其中合肥市轄區(qū)生態(tài)壓力指數(shù)最高，其次是廬江縣、肥西縣、長豐縣、壽縣以及亳州市。研究區(qū)南部（桐城市、樅陽縣），以及研究區(qū)中部（潁上縣、鳳臺縣）基本處于“低-較低”的層級。在生態(tài)壓力指數(shù)的評價體系中，PM2.5年排放總量和化肥施用量所占權(quán)重最大，分別為0.055 7和0.037 5，而農(nóng)業(yè)用地占比指標(biāo)權(quán)重最小，僅為0.014 5。

圖4 研究區(qū)生態(tài)壓力指數(shù)空間分布及等級圖

由表4 的研究區(qū)內(nèi)各市縣的生態(tài)壓力指數(shù)可知，以合肥市轄區(qū)為中心及其周邊區(qū)域的生態(tài)壓力指數(shù)較高，最大達(dá)到0.148，而桐城市和樅陽縣的生態(tài)壓力值僅為0.053和0.051，數(shù)值上存在一定差異。從自然環(huán)境的角度出發(fā)，皖南地區(qū)地勢蜿蜒，多山多水，生態(tài)壓力小于北部平原地區(qū)；從城市發(fā)展的角度出發(fā)，合肥近年來發(fā)展迅速，城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快，周邊人口不斷涌入，已于2020 年進(jìn)入新一線城市之列?？梢缘贸?，城市擴(kuò)張以及人類活動頻繁導(dǎo)致建設(shè)用地增長、人口密度增大、污染氣體排放超標(biāo)，是造成生態(tài)壓力增大的潛在因素。

3.3 生態(tài)狀態(tài)指數(shù)分析

基于表4 及公式（10）計(jì)算得到引江濟(jì)淮工程安徽段沿線區(qū)域生態(tài)狀態(tài)指數(shù)布局圖和生態(tài)狀態(tài)指數(shù)等級圖（見圖5）。研究區(qū)域內(nèi)整體生態(tài)狀態(tài)良好，生態(tài)安全狀態(tài)指數(shù)最低為0.052，最高為0.350。生態(tài)狀態(tài)較好的地區(qū)主要分布在研究區(qū)的南部，分別是桐城市、巢湖市、樅陽縣、廬江縣、無為市，屬于靠近長江、水系較發(fā)達(dá)地區(qū)；生態(tài)狀態(tài)較差的地區(qū)主要分布于研究區(qū)的北部，即亳州市、太和縣、潁上縣、利辛縣、鳳臺縣，淮南市轄區(qū)、壽縣、長豐縣，大多屬于皖北地區(qū)，地形平緩，水系不發(fā)達(dá)。從生態(tài)狀態(tài)指標(biāo)權(quán)重來看，生境質(zhì)量指數(shù)所占權(quán)重最大，為0.100 4，即研究區(qū)域內(nèi)水域濕地、林地、草地、耕地等的生態(tài)質(zhì)量是引江濟(jì)淮工程安徽段沿線區(qū)域生態(tài)狀態(tài)指數(shù)的主要影響因素；其次，水網(wǎng)密度指數(shù)和植被覆蓋度對研究區(qū)的生態(tài)狀態(tài)指數(shù)也有較大影響。

以市縣級行政區(qū)劃為單元，對研究區(qū)生態(tài)狀態(tài)指數(shù)進(jìn)行分區(qū)統(tǒng)計(jì)（見表4）。如圖5 所示，研究區(qū)內(nèi)北部地區(qū)發(fā)展速度相對緩慢，生態(tài)狀態(tài)水平處于“低-較低”的層級；生態(tài)狀態(tài)水平處于“較高-高”的區(qū)域主要分布在研究區(qū)的南部，經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對較好。生態(tài)狀態(tài)指數(shù)數(shù)值差異與生態(tài)安全指數(shù)相比較顯著，低生態(tài)指數(shù)地區(qū)（亳州市、太和縣、潁上縣）和高生態(tài)指數(shù)地區(qū)（桐城市、樅陽縣、巢湖市）相差0.3 左右。

圖5 研究區(qū)生態(tài)狀態(tài)指數(shù)空間分布及等級圖

3.4 生態(tài)響應(yīng)指數(shù)分析

基于表4 及公式（10）計(jì)算得到引江濟(jì)淮工程安徽段沿線區(qū)域生態(tài)響應(yīng)指數(shù)布局圖和生態(tài)響應(yīng)指數(shù)等級圖（見圖6）。引江濟(jì)淮工程安徽段沿線區(qū)域生態(tài)響應(yīng)指數(shù)空間分布有一定差異性，最大值為0.231，分布在合肥市轄區(qū)及肥西縣；最小值為0.036，為壽縣地區(qū)。發(fā)展相對緩慢地區(qū)，如太和縣、潁上縣和壽縣的生態(tài)響應(yīng)指數(shù)明顯低于發(fā)展速度較快地區(qū)，如合肥市轄區(qū)和肥西縣。從評價指標(biāo)權(quán)重上分析，造林面積是引江濟(jì)淮工程安徽段沿線區(qū)域生態(tài)響應(yīng)指數(shù)的主要影響因素，占評價體系的15%左右，而固體廢物利用率所占權(quán)重僅為0.026，影響較小。

以市縣級行政區(qū)劃為單元，對研究區(qū)生態(tài)響應(yīng)指數(shù)進(jìn)行分區(qū)統(tǒng)計(jì)（見圖6），研究區(qū)內(nèi)生態(tài)響應(yīng)指數(shù)總體處于中等偏下水平，太和縣、潁上縣、壽縣、廬江縣生態(tài)響應(yīng)指數(shù)水平處于“低-較低”層級，而肥西縣和合肥市生態(tài)響應(yīng)指數(shù)水平處于“較高-高”層級。從生態(tài)響應(yīng)指標(biāo)中的造林面積、生活污水處理率等方面分析，合肥市推行林長制改革，推進(jìn)“十大公園”“十大濕地”和大量小公園、小廣場建設(shè)，自2019 年起，圍繞公園城市建設(shè)，全面優(yōu)化城市空間布局，提升了城市的生態(tài)安全水平，為其他城市改善生態(tài)環(huán)境提供了一定借鑒。不同于生態(tài)壓力指數(shù)和生態(tài)狀態(tài)指數(shù)，生態(tài)響應(yīng)指數(shù)的空間分布與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人口密度的分布呈正相關(guān)，地區(qū)發(fā)展越緩慢，生態(tài)響應(yīng)指數(shù)越小。因此，需進(jìn)一步提升區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，提高生態(tài)響應(yīng)措施的有效性。

圖6 研究區(qū)生態(tài)響應(yīng)指數(shù)空間分布及等級圖

4 結(jié)論與展望

污染物排放等非正常的人類活動是研究區(qū)部分地區(qū)生態(tài)壓力指數(shù)偏高的主要影響因素，城鎮(zhèn)化快速發(fā)展以及人口流動導(dǎo)致城市建設(shè)用地、人口密度增加，致使生態(tài)壓力指數(shù)空間分布出現(xiàn)差異。從生態(tài)狀態(tài)指數(shù)來看，皖南沿江區(qū)域生態(tài)狀態(tài)良好，受地形地貌以及水網(wǎng)密度的影響較大。對比發(fā)展較快地區(qū)與發(fā)展緩慢地區(qū)可知，生態(tài)響應(yīng)指數(shù)在造林面積、人均GDP 指標(biāo)等方面也存在一定差異。

整體而言，引江濟(jì)淮工程安徽段沿線區(qū)域生態(tài)環(huán)境狀況仍存在一定問題。沿線市縣政府部門可以從土地開發(fā)利用、植被覆蓋、污染物排放等方面加大對生態(tài)環(huán)境的治理和保護(hù)，杜絕沿線高污染產(chǎn)業(yè)發(fā)展，工程沿線施行更加嚴(yán)格的工業(yè)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)施生態(tài)環(huán)境保護(hù)及水源保護(hù)策略，為引江濟(jì)淮工程沿線區(qū)域的發(fā)展創(chuàng)造良好的自然條件，打好堅(jiān)實(shí)的生態(tài)基礎(chǔ)。

本次研究僅討論引江濟(jì)淮工程安徽段沿線區(qū)域2018 年生態(tài)安全評價分析，獲取的數(shù)據(jù)具有局限性，沒有對研究區(qū)的生態(tài)安全時空進(jìn)程變化進(jìn)行動態(tài)縱向分析。今后的研究可以從土地利用、環(huán)境響應(yīng)、人口健康和空間策略等方面探討，并加強(qiáng)對引江濟(jì)淮工程安徽段沿線區(qū)域的動態(tài)分析研究。