冷春霞 李國柱

(吉林師范大學(xué)旅游與地理科學(xué)學(xué)院，吉林 四平 136000)

引言

作為人類賴以生存的自然資源,土地是國家社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要基礎(chǔ),也是國家安全的重要保障[1]，而對于小地區(qū)而言，也是同樣重要的。關(guān)于土地，生態(tài)的維護(hù)和治理是促進(jìn)土地永續(xù)利用的重中之重。生態(tài)文明既是人類在處理人與自然關(guān)系中獲得積極成果的總和，也是一種更加高級的社會意識形態(tài)[2]。所以一個地區(qū)長久可持續(xù)的發(fā)展，土地生態(tài)評價和建設(shè)是不可或缺的過程方法。東北林區(qū)地域生態(tài)環(huán)境本底質(zhì)量良好，但是隨著人類活動的加劇，工業(yè)的建設(shè)發(fā)展，致使出現(xiàn)生態(tài)用地規(guī)模減少、生物多樣性下降、景觀格局破碎化等威脅生態(tài)安全的問題[3]。為了保證經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展與糧食安全，需要實現(xiàn)新型城鎮(zhèn)化與耕地集約利用的協(xié)調(diào)發(fā)展[4]，由此對土地資源進(jìn)行生態(tài)安全評價，具體分析土地的未來與用途。無論是保障國家的土地資源可持續(xù)利用、糧食生態(tài)安全、土地集約化的發(fā)展等，還是豐富土地管理學(xué)科的理論依據(jù)，對于土地生態(tài)安全評價的研究都是十分重要的。吉林省白山市分布大量的原始森林，近幾年大力發(fā)展產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)，在發(fā)展建設(shè)時應(yīng)合理進(jìn)行土地生態(tài)安全評價，保證綠水青山就是金山銀山。

1 文獻(xiàn)綜述

李強等就燃煤工業(yè)區(qū)土壤汞含量污染驚醒土地生態(tài)評價，為探明黃土高原燃煤工業(yè)區(qū)不同土地利用方式下土壤中Hg污染特征及空間變異程度，采用地累積指數(shù)、潛在生態(tài)風(fēng)險指數(shù)等對該區(qū)域不同土地利用類型中的Hg含量進(jìn)行污染和健康風(fēng)險評價，發(fā)現(xiàn)Hg含量空間分布格局整體上表現(xiàn)為中部向南北兩側(cè)遞增趨勢，污染嚴(yán)重區(qū)域主要因為煤炭開采及工業(yè)生產(chǎn)等人類擾動因素[5]。胡思漢等對東北礦區(qū)進(jìn)行生態(tài)評價，基于Landsat遙感影像，采用遙感生態(tài)指數(shù)(RSEI)對弓長嶺地區(qū)土地生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行評價，結(jié)果表明1999—2020年總體的生態(tài)質(zhì)量以優(yōu)為主，所占面積比例均達(dá)到80%以上；RSEI均值整體呈先略微上升，然后持續(xù)下降，最后上升的變化趨勢；生態(tài)質(zhì)量變化明顯的主要區(qū)域為礦區(qū)以及城鎮(zhèn)[6]。楊林等以喀斯特地貌為研究對象，從土地生態(tài)安全角度出發(fā)，基于環(huán)境—經(jīng)濟(jì)—社會(EES)模型建立評價指標(biāo)體系，采用主成分聚類綜合評價方法，對遵義市土地生態(tài)安全水平進(jìn)行評價和比較分析[7]。袁領(lǐng)兄等利用GIS分析技術(shù)和層次分析法對太原市規(guī)劃區(qū)土地生態(tài)敏感性進(jìn)行評價，明確不同土地生態(tài)環(huán)境敏感區(qū)的空間分布格局[8]。呂添貴等基于PSR構(gòu)建區(qū)域生態(tài)安全評價指標(biāo)體系，運用熵權(quán)法對江西省生態(tài)文明先行示范區(qū)2009—2018年生態(tài)安全狀況進(jìn)行評價，結(jié)合障礙模型分析了其生態(tài)安全障礙因素[9]。程偉等認(rèn)為土地生態(tài)評價是在了解土地數(shù)量與質(zhì)量的基礎(chǔ)上，對土地生態(tài)安全狀況進(jìn)行的研究與評價，以及對土地的生態(tài)價值進(jìn)行的預(yù)測和分析的過程[10]，并結(jié)合劉衛(wèi)東和一些外國學(xué)者研究報告，提出土地生態(tài)評價是由土地生態(tài)本底、生態(tài)服務(wù)、生態(tài)適宜性和生態(tài)干擾等各個小方面組成[11]。各界學(xué)者對土地生態(tài)安全評價的研究分析各有不同，但其最終的目標(biāo)都是保證其研究區(qū)域的土地可以持續(xù)利用，穩(wěn)定發(fā)展，創(chuàng)造出更大的土地價值，打造更好的生態(tài)環(huán)境。

2 研究區(qū)域

白山市位于N41°21′～42°48′,E126°7′～128°18′，是吉林省東南部、長白山腹地的一個地級市,是吉林省松嫩平原、東北、華北乃至東北亞的自然生態(tài)屏障,森林覆蓋率達(dá)83.2%，北溫帶大陸性的季風(fēng)氣候,長白山東北至西南的山脈走向,與東亞季風(fēng)風(fēng)向剛好呈現(xiàn)垂直相交,導(dǎo)致該區(qū)水熱交換十分強烈,其與朝鮮民主主義人民共和國隔江相望,邊境線長約458.1km,域內(nèi)有礦產(chǎn)、旅游、林業(yè)、特產(chǎn)、水能5大自然資源，轄3縣2區(qū)1市,轄區(qū)面積17485km2,截至2019年人口達(dá)116.5萬人，冠有“長白林?！薄把┯蛲鯂薄叭藚⒅l(xiāng)”“立體資源寶庫”和清朝“龍興之地”等美譽[12,13]。對于此類生態(tài)環(huán)境極好的城市，在進(jìn)行城市建設(shè)時更應(yīng)充分利用土地生態(tài)評價。

3 數(shù)據(jù)處理

本文所使用的統(tǒng)計數(shù)據(jù)來源于吉林省環(huán)境廳《環(huán)境年度公報》，白山市統(tǒng)計局《國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》，包含壓力層(居民消費價格指數(shù)(CPI)、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資、萬元GDP耗能、人均道路面積、人口自然增長率)、狀態(tài)層(二氧化硫排放量濃度、環(huán)境噪聲等效聲級、耕地面積占總土地面積比重、環(huán)境空氣質(zhì)量Ⅱ級以上天數(shù)、地區(qū)生產(chǎn)總值億元)、響應(yīng)層(農(nóng)、林、牧、漁業(yè)增加值、農(nóng)民人均純收入、人均GDP、衛(wèi)生機構(gòu)床位數(shù)、高中在校生人數(shù))，其中部分?jǐn)?shù)據(jù)數(shù)據(jù)可由原始數(shù)據(jù)經(jīng)數(shù)學(xué)運算后得出，會有一定的誤差。結(jié)合PSR模型選取評價指標(biāo)，建立評價體系，采用主成分分析法，對白山市2011—2020年土地生態(tài)安全狀況差異進(jìn)行評價。

表1 白山市土地生態(tài)安全評價指標(biāo)體系

3.1 標(biāo)準(zhǔn)化處理

在數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析之前，要盡力消除不同類型指標(biāo)數(shù)據(jù)之間的不同量綱影響，即對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的處理。本文選用極差法對原始指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。根據(jù)各項指標(biāo)對土地生態(tài)安全的影響方向不同，將評價指標(biāo)分為積極指標(biāo)(正向)和消極指標(biāo)(負(fù)向)。2種利用不同的標(biāo)準(zhǔn)化公式，可以得出各項原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)值，見表2。

積極指標(biāo)采用上限測度公式：

(1)

消極指標(biāo)采用下限測度公式：

(2)

式中，Xij表示第i年j項指標(biāo)的初始值和標(biāo)準(zhǔn)化值；Xmax和Xmin分別為指標(biāo)歷年最大值和最小值[14]。最終計算的可能出現(xiàn)0和1，為其加上0.01，方便計算權(quán)重。

3.2 求權(quán)重

熵值法是一種客觀賦權(quán)的方法，其通過計算指標(biāo)的信息熵來決定指標(biāo)的權(quán)重。信息熵越小，系統(tǒng)越有序，攜帶的信息越多，其指標(biāo)權(quán)重越大；反之亦然。所以本文根據(jù)各指標(biāo)值是在10個年份中的差異程度，利用信息熵，計算出各指標(biāo)的權(quán)重，從而實現(xiàn)土地生態(tài)安全評價，進(jìn)行評分。

表2 2011—2020年白山市土地生態(tài)安全指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化值

計算各項指標(biāo)的權(quán)數(shù)：

(3)

(4)

式中，i=1,2,3,…，m；j=1,2,3,…，n，對各子系統(tǒng)指標(biāo)的權(quán)重，Pij為第j個評價指標(biāo)下第i個評價者所占的比重，ej為第j個評價指標(biāo)的熵值；m為評價者個數(shù)，Sj為第j個評價指標(biāo)的熵權(quán)[15]。所得數(shù)值保留了4位小數(shù)。

表3 各項指標(biāo)權(quán)重

3.3 主成分分析

主成分分析法是將多個相關(guān)聯(lián)的指標(biāo)轉(zhuǎn)換成少數(shù)獨立綜合的指標(biāo)。具體而言，即在確保信息丟失最少的情況下，對可能包含重復(fù)信息的多個相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行降維分析處理，將多個指標(biāo)轉(zhuǎn)變?yōu)楸Ａ舸蟛糠中畔⒌膸讉€互不相關(guān)的綜合指標(biāo)，從而使復(fù)雜的研究變簡單，并且在保證研究精確度的同時提高研究工作效率[16]。其處理過程如下。

M個年份，N個選擇指標(biāo)的原始樣本矩陣X：

X=(Xij)×M×N(i=1,2,…,M;j=1,2,…,N)

計算各個指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)矩陣Rb×b,其特征值的取值范圍為[0,1],Ej為正規(guī)化特征向量，由此得到主成分Ti：

Ti=XEj

當(dāng)?shù)趈個主成分的方差貢獻(xiàn)率介于85%～95%時，取前q個主成分T1,T2,…,Tq,那么這個主成分q就可以用來反映原來N個指標(biāo)的信息。貢獻(xiàn)率公式：

(5)

求研究區(qū)各年的生態(tài)安全綜合得分W:

W=λ1X1+λ2X2+…+λχXχ

式中，X表示特征值的特征向量(對指標(biāo)的載荷數(shù))；λ1,λ2,…,λχ表示原始指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)[16]。

4 分析與結(jié)果

4.1 主成分提取與分析

利用SPSS統(tǒng)計軟件，對標(biāo)準(zhǔn)化后的表2數(shù)據(jù)進(jìn)行提取和主成分分析，得出5個主成分因子。如表4所示，F(xiàn)i的特征值分別為7.124、2.645、1.725、1.393和1.128，初始方差貢獻(xiàn)率為47.495%、17.633%、11.502%、9.29%和7.521%，累計方差貢獻(xiàn)率已經(jīng)達(dá)到93.441%，由此說明這3個主成分已經(jīng)包容了絕大多數(shù)的指標(biāo)數(shù)據(jù)信息，可以作為主成分。通過對提取的主成分進(jìn)行深入分析，可以得到主成分對各項數(shù)據(jù)指標(biāo)的載荷矩陣，見表5。旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣主要是表達(dá)各個因子的貢獻(xiàn)率，貢獻(xiàn)率絕對值用于決定該因子主成分。

表4 各主成分的特征值和方差貢獻(xiàn)率

表5 主成分對原始指標(biāo)數(shù)據(jù)的載荷情況

由表5分析可知，a1～a15各項指標(biāo)在主成分F1中的占比例較大，對主成分F1的作用明顯，其中a14衛(wèi)生機構(gòu)床位數(shù)對主成分F1的作用最高，在載荷數(shù)為0.962，a12農(nóng)民人均純收入的作用較小，載荷數(shù)為0.201；在主成分F2中，a1居民消費價格指數(shù)(CPI)、a6二氧化硫排放量濃度、a8耕地面積占總土地面積比重、a9環(huán)境空氣質(zhì)量Ⅱ級以上天數(shù)和a10地區(qū)生產(chǎn)總值的占比較大，載荷數(shù)皆在0.5以上；主成分F3中，a5人口自然增長率、a7環(huán)境噪聲等效聲級、a10地區(qū)生產(chǎn)總值和a13人均GDP的占比較大，載荷數(shù)皆在0.5以上，而a15固定投資的載荷數(shù)為0，說明主成分F3不能表達(dá)這項指標(biāo)；a11農(nóng)、林、牧、漁業(yè)增加值和a12農(nóng)民人均純收入在主成分F4中的占比加大，載荷數(shù)分別為-0.529和-0.511；在主成分F5中，a7環(huán)境噪聲等效聲級和a12農(nóng)民人均純收入的占比加大啊，a12的載荷數(shù)達(dá)到0.71。通過以上數(shù)據(jù)分析，在白山市城市化的進(jìn)程中，實現(xiàn)土地生態(tài)評價以及經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展，土地的合理規(guī)劃、各項經(jīng)濟(jì)平衡投資、污染物的減排、人才的引進(jìn)等都是重要的環(huán)節(jié)過程。

4.2 土地生態(tài)安全等級評價

計算各主成分的綜合得分，需要運用SPSS計算各項指標(biāo)特征值向量(對指標(biāo)的載荷數(shù))，利用標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)代入主成分表達(dá)式中計算各項指標(biāo)的主成分得分，再結(jié)合主成分方差貢獻(xiàn)率就可以得出各年份的綜合得分，見表6。

表6 2011—2020年白山市土地生態(tài)安全評價綜合得分與排名

由表6可知，2011—2020年白山市土地生態(tài)安全綜合得分整體是上升狀態(tài)，中間由小幅波動。起重工只有2011年的綜合得分為負(fù)值-0.8403，土地生態(tài)安全最低，2016—2017年綜合得分跨度最大，由1.5242增至5.6740，說明2017年土地生態(tài)治理較好，安全得分提高較快。2020年增至最大6.5207，并且有逐年上升的趨勢。說明近10a，白山市的土地生態(tài)治理越來越好，人民的生態(tài)安全意識越來越高。

5 小結(jié)與建議

本文對白山市2011—2020年土地生態(tài)安全狀況的變化進(jìn)行評價，通過主成分分析法，結(jié)合PSR模型，對原始數(shù)據(jù)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除不同量綱的影響，提取主成分因子，確定指標(biāo)權(quán)重信息，計算主成分的綜合得分。通過以上研究分析可知，在白山市城市化的進(jìn)程中，為實現(xiàn)土地生態(tài)評價以及經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展，土地的合理規(guī)劃、各項經(jīng)濟(jì)平衡投資、污染物的減排、人才的引進(jìn)等都是重要的環(huán)節(jié)過程，總體來看，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資、萬元GDP耗能、耕地面積占總土地面積比重、二氧化硫排放量濃度、人均GDP是影響白山市土地生態(tài)安全狀況的主要因素。2011—2020年白山市土地生態(tài)安全綜合得分整體看是上升狀態(tài)，中間由小幅波動，說明近10a，白山市的土地生態(tài)治理越來越好，人民的生態(tài)安全意識越來越高。

通過分析評價結(jié)果，為維護(hù)土地生態(tài)安全，提出以下建議。合理規(guī)劃各類建設(shè)用地，保障各類土地的集約利用?？刂乒I(yè)廢棄的產(chǎn)生，減少二氧化硫排放。保護(hù)良好的生態(tài)本底，加強環(huán)保產(chǎn)業(yè)發(fā)展。在土地生態(tài)治理的進(jìn)程中，要謹(jǐn)慎發(fā)展，以可持續(xù)發(fā)展為宗旨，不斷提高環(huán)境綜合治理水平，探索綠色創(chuàng)新的新經(jīng)濟(jì)體系，促進(jìn)區(qū)域社會經(jīng)濟(jì)和自然生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展。