王 毅,陳 曦,潘子桐,方志策

(1.中國地質(zhì)大學(xué)(武漢) 地球物理與空間信息學(xué)院,湖北 武漢 430074; 2.湖北省地質(zhì)調(diào)查院,湖北 武漢 430034;3.湖北省地質(zhì)局 遙感應(yīng)用技術(shù)中心,湖北 武漢 430034)

海岸線是陸地與海洋的分界線,具有維持物種多樣性、凈化海洋環(huán)境、旅游娛樂等功能[1]。近幾十年來,中國沿海地區(qū)的快速發(fā)展造成了海岸線的破壞,嚴(yán)重影響了海岸線的生態(tài)功能。為了量化人類活動(dòng)對環(huán)境的影響,尋求人與自然的和諧共處,環(huán)境承載力(Environmental Carrying Capacity,ECC)引起了學(xué)者們的關(guān)注。

ECC是指某一時(shí)期某一環(huán)境狀態(tài)下,某一區(qū)域環(huán)境對人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)支持能力的極限。早期的ECC評價(jià)主要采用主觀加權(quán)方法如專家評分法、層次分析法等[2-3],評價(jià)結(jié)果的客觀性不足。隨著地理信息系統(tǒng)、空間分析等新興技術(shù)在該領(lǐng)域的應(yīng)用,研究人員開始了ECC的定量研究[3-4]。為了減少或消除主觀因素對評價(jià)結(jié)果的負(fù)面影響,研究人員開始在該領(lǐng)域應(yīng)用主成分分析、熵權(quán)、變異系數(shù)等客觀加權(quán)方法[5-7]。區(qū)域ECC因其精度高、相關(guān)性強(qiáng)和有實(shí)用價(jià)值逐漸成為主流研究方向[8-11]。近10年來,研究人員不斷探索ECC在各個(gè)領(lǐng)域研究的可行性,并在水資源、旅游、資源開發(fā)等尚未涉足ECC研究的領(lǐng)域逐漸普及[12-14]。此外,ECC評價(jià)理論和方法也得到了進(jìn)一步拓展,如研究人員提出了生態(tài)足跡理論[13]、模糊推理和“驅(qū)動(dòng)—壓力—狀態(tài)—影響—響應(yīng)”模型[14-16]等,并根據(jù)研究區(qū)的實(shí)際情況而構(gòu)建了局部ECC評價(jià)體系[17],表明ECC評價(jià)逐漸向綜合性、區(qū)域性和廣泛性的方向發(fā)展[18-19]。近5年來,地理信息系統(tǒng)的快速發(fā)展使得ECC的時(shí)空動(dòng)態(tài)分析逐漸成為研究熱點(diǎn),研究人員開始對ECC的發(fā)展規(guī)律和趨勢進(jìn)行分析和預(yù)測[20]。目前,ECC的研究呈現(xiàn)出長期監(jiān)測結(jié)果與多因素預(yù)測相結(jié)合的趨勢。時(shí)間序列的評價(jià)方法研究表明,不同區(qū)域的生態(tài)環(huán)境保護(hù)在資源開發(fā)利用強(qiáng)度、環(huán)境污染等方面存在差異[21]。ECC評價(jià)模型關(guān)注的是人與自然資源的互補(bǔ)關(guān)系,已成為評價(jià)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的重要指標(biāo)之一,評價(jià)指標(biāo)包括但不限于資源可持續(xù)利用、環(huán)境保護(hù)、經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展等方面[22-25]。因此,這些模型已廣泛應(yīng)用于區(qū)域ECC的時(shí)空動(dòng)態(tài)分析。

目前,生態(tài)環(huán)境保護(hù)相關(guān)研究雖然取得了一些成果,但自然資源、人類活動(dòng)和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展之間的相互作用極為復(fù)雜,并受到跨尺度因素的影響。因此,ECC評價(jià)研究還面臨著以下挑戰(zhàn):①評價(jià)指標(biāo)體系不完善,構(gòu)建不同地區(qū)的差別化指標(biāo)體系需要深入探討;②時(shí)空維度的研究相對薄弱,很有必要研究ECC隨各種要素的動(dòng)態(tài)變化;③評價(jià)指標(biāo)權(quán)重具有主觀性和不確定性,需要更客觀的權(quán)重賦值方法;④ECC評價(jià)缺乏綜合分析,應(yīng)更多考慮與其他研究方向的結(jié)合。

為深入解決生態(tài)環(huán)境保護(hù)面臨的挑戰(zhàn)和困難,本文以樂清市為研究區(qū),從環(huán)境、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和污染4個(gè)維度中選取18個(gè)評價(jià)指標(biāo)構(gòu)建環(huán)境承載力評價(jià)指標(biāo)體系,并采用變異系數(shù)法對指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán),對研究區(qū)環(huán)境承載力進(jìn)行綜合評價(jià)。在此基礎(chǔ)上,利用多源數(shù)據(jù)綜合分析研究區(qū)生態(tài)環(huán)境的時(shí)空變化趨勢。本文研究對于沿海城市的生態(tài)文明建設(shè)以及可持續(xù)發(fā)展具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)背景

如圖1所示,樂清市位于浙江省東南沿海,甌江口北岸,西北接雁蕩山,東南接海平平原。全市陸地面積1 391 km2,海洋面積284.3 km2。樂清灣處于北緯27°05′～28°23′、東經(jīng)120°57′～121°16′范圍。全市下轄8個(gè)街道、9個(gè)鎮(zhèn),總?cè)丝?31.65萬人。2020年,該市國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)達(dá)到1 263.01億元,人均GDP達(dá)到9.59萬元,三大產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)比重分別為1.7%、46.9%和51.4%。

圖1 樂清市地理位置

1.2 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

利用多時(shí)相、多光譜遙感影像對樂清市ECC進(jìn)行分析。覆蓋樂清市需要2幅遙感圖像,2006—2020年的具體遙感數(shù)據(jù)列于表1。為保證后續(xù)處理的準(zhǔn)確性,選取的每張影像含云量不超過5%。土地利用數(shù)據(jù)來自武漢大學(xué)發(fā)布的CLCD中國土地覆蓋數(shù)據(jù)集[26],降雨數(shù)據(jù)來自全球降雨數(shù)據(jù)集(https://data.chc.ucsb.edu/products/CHIRPS-2.0/global_annual/),人口密度數(shù)據(jù)來自World Pop人口密度數(shù)據(jù)集(https://hub.worldpop.org/),其余統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來自《樂清年鑒》[27]。將收集到的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正、鑲嵌、裁剪等預(yù)處理。利用ArcGIS 10.7軟件將各統(tǒng)計(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間化,并進(jìn)行重采樣至30 m的空間分辨率。

表1 樂清市遙感影像

1.3 環(huán)境承載力評價(jià)體系和評價(jià)指標(biāo)

沿海城市作為高速發(fā)展區(qū)和對外開放的窗口,人口密度和產(chǎn)業(yè)水平通常高于內(nèi)陸城市,從而導(dǎo)致更嚴(yán)重的環(huán)境污染問題,損害空氣、水、土壤、生態(tài)和景觀,進(jìn)而威脅城市環(huán)境的可持續(xù)性。此外,環(huán)境污染也直接影響城市居民的生活和健康,因此將其納入沿海城市的可持續(xù)發(fā)展評估體系。沿海城市的ECC指的是在合理開發(fā)資源和實(shí)現(xiàn)資源循環(huán)利用的前提下,確定某一地區(qū)可以容納的人口規(guī)模和經(jīng)濟(jì)社會(huì)活動(dòng)的范圍,而不對環(huán)境造成不可逆轉(zhuǎn)的破壞。在ECC系統(tǒng)中,環(huán)境是經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的基礎(chǔ),但經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展會(huì)增加對自然環(huán)境的需求和壓力,導(dǎo)致環(huán)境污染問題。沿海城市,尤其是港口和工業(yè)中心,生態(tài)壓力更大。同時(shí),人類作為主要的生產(chǎn)者,可以通過加強(qiáng)對環(huán)境的保護(hù)和污染的治理,來提高資源利用效率和污染控制能力。因此,各系統(tǒng)的協(xié)調(diào)發(fā)展是實(shí)現(xiàn)ECC的關(guān)鍵。

根據(jù)ECC評價(jià)體系,選取18個(gè)評價(jià)指標(biāo),包括9個(gè)正向指標(biāo)和9個(gè)負(fù)向指標(biāo)(表2)。環(huán)境系統(tǒng)在一定程度上反映了經(jīng)濟(jì)社會(huì)對環(huán)境空間占用、破壞和污染的容忍度,是評價(jià)城市環(huán)境承載力的重要指標(biāo),其中降雨量、濕度、酸雨率、歸一化差異植被指數(shù)等指標(biāo)可以反映城市的氣候和自然生態(tài)狀況;森林覆蓋率和自然岸線率可以用來衡量城市的內(nèi)陸生態(tài)環(huán)境和海洋生態(tài)狀況;人均耕地面積、人口密度等指標(biāo)也是衡量城市環(huán)境質(zhì)量的重要因素。社會(huì)系統(tǒng)作為物質(zhì)生產(chǎn)的主體,其發(fā)展離不開對資源的消耗,這將對環(huán)境產(chǎn)生各種影響,可以反映沿海城市的社會(huì)活動(dòng)和社會(huì)發(fā)展水平,其中工業(yè)廢棄物綜合利用率和工業(yè)用電量可以反映城市工業(yè)化的程度以及資源利用效率;土地利用指數(shù)可以反映城市的土地開發(fā)強(qiáng)度;環(huán)保投入可以反映出城市對于環(huán)保的重視程度。經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)是生態(tài)環(huán)境保護(hù)評估的重要組成部分,人均GDP和第三產(chǎn)業(yè)占比可以反映城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。污染系統(tǒng)也是影響沿海城市生態(tài)環(huán)境保護(hù)的重要因素之一,化學(xué)需氧量、廢水排放量、工業(yè)固體廢物排放量和SO2排放量等指標(biāo)可用于評價(jià)城市的污染控制能力以及水和空氣資源的利用。綜合考慮這些指標(biāo),可以更全面地評價(jià)沿海城市的ECC狀況,有助于制訂相應(yīng)的環(huán)境保護(hù)政策和治理措施。

表2 樂清市ECC評價(jià)指標(biāo)體系

2 環(huán)境承載力評價(jià)方法

在構(gòu)建環(huán)境承載力評價(jià)指標(biāo)體系以后,需對各指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,運(yùn)用變異系數(shù)法對各指標(biāo)賦予權(quán)重,再結(jié)合綜合指數(shù)法得到樂清市歷年環(huán)境承載力結(jié)果,并分析樂清市的ECC時(shí)空變化趨勢。

2.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化和指標(biāo)賦權(quán)

由于各指標(biāo)的種類和單位不盡相同,為了消除量綱的影響,在對各指標(biāo)賦權(quán)之前,需對各指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,且各指標(biāo)對環(huán)境承載力的影響有正有負(fù),因此采用極差標(biāo)準(zhǔn)化的方法對各指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化[28-34]:

當(dāng)指標(biāo)為正向時(shí),即有:

(1)

當(dāng)指標(biāo)為負(fù)向時(shí),即有:

(2)

式中:x為某評價(jià)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值;xi為該指標(biāo)的初始值;max(xi)和min(xi)分別為該指標(biāo)的最大值和最小值。

數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后,利用變異系數(shù)法計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重[30]。變異系數(shù)法是根據(jù)各指標(biāo)的詳細(xì)數(shù)值與目標(biāo)值的變異程度來對各指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán),當(dāng)某指標(biāo)各數(shù)值差異較大且能明確區(qū)分開各被評價(jià)的對象時(shí),說明該指標(biāo)的分辨信息豐富,會(huì)有較大的權(quán)重;反之該指標(biāo)會(huì)有較小的權(quán)重,可以有效地降低指標(biāo)賦權(quán)的主觀性。公式如下:

(3)

(4)

2.2 ECC計(jì)算與評價(jià)

本文采用綜合指數(shù)法計(jì)算樂清市環(huán)境承載力得分。綜合指數(shù)法是在確定了合理的評價(jià)指標(biāo)體系以及各評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重以后,對各指標(biāo)個(gè)體指數(shù)加權(quán)平均,計(jì)算出綜合值,以評價(jià)某項(xiàng)內(nèi)容的綜合水平[35-36]。綜合指數(shù)法的計(jì)算公式如下:

(5)

式中:X為ECC綜合得分;si為第i個(gè)指標(biāo)的權(quán)重;xi為第i個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化值;n為指標(biāo)數(shù)量。

得到ECC結(jié)果后,使用Sen-Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)法對研究區(qū)進(jìn)行定量評價(jià)[37-38]。Sen斜率估計(jì)法是一種利用中位數(shù)函數(shù)研究長期序列的方法,但它不能實(shí)現(xiàn)時(shí)間序列趨勢的顯著性檢驗(yàn)。Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)法不要求樣本數(shù)據(jù)服從特定分布,不受少數(shù)離群值的影響。因此,將時(shí)間序列趨勢的顯著性檢驗(yàn)與該方法相結(jié)合對ECC進(jìn)行分析。

Sen斜率估計(jì)法計(jì)算公式如下:

(6)

式中:β為趨勢度;xj和xi為時(shí)間序列的數(shù)據(jù)。

趨勢度β可以判斷時(shí)間序列趨勢的漲跌,當(dāng)β>0時(shí),時(shí)間序列呈上升趨勢;當(dāng)β<0時(shí),時(shí)間序列呈下降趨勢。

時(shí)間序列的Mann-Kendall趨勢檢測法公式如下:

(7)

(8)

式中:S為趨勢檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量;xj、xi為時(shí)間序列的數(shù)據(jù);n為時(shí)間序列的序列數(shù)。

當(dāng)n<10時(shí),直接使用統(tǒng)計(jì)量S進(jìn)行雙邊趨勢檢驗(yàn);n>10時(shí),使用統(tǒng)計(jì)量Z進(jìn)行趨勢檢驗(yàn),計(jì)算公式為:

(9)

(10)

式中:m為序列中結(jié)(重復(fù)出現(xiàn)的數(shù)據(jù)組)的個(gè)數(shù);ti為結(jié)的寬度(第i組重復(fù)數(shù)據(jù)組中的重復(fù)數(shù)據(jù)個(gè)數(shù))。

在本文中,對統(tǒng)計(jì)量Z進(jìn)行雙邊趨勢檢驗(yàn)。在給定的顯著性水平上,當(dāng)|Z|≥Z1-α/2時(shí),趨勢顯著;當(dāng)|Z|≤Z1-α/2時(shí),趨勢不顯著。

3 海岸線分析

3.1 海岸線提取

本文嘗試探索沿海城市環(huán)境承載力變化與海岸線變遷的關(guān)聯(lián)性,利用遙感技術(shù)提取相應(yīng)年份的海岸線,并結(jié)合海岸線的變遷對環(huán)境承載力進(jìn)行分析[39-40]。

本文使用面向?qū)ο蠓诸惙▽⒀芯繀^(qū)劃分為海域和其他區(qū)域,然后提取兩者邊界作為研究區(qū)的海岸線[41]。首先構(gòu)建海岸線遙感解譯標(biāo)志。研究區(qū)海岸線分為自然岸線和人工岸線兩種類型,解譯標(biāo)志如表3所示。

表3 海岸線遙感解譯標(biāo)志

本文采用面向?qū)ο蠓治鲕浖Cognition對研究區(qū)海岸線進(jìn)行提取。在分類前,采用多尺度分割法對遙感圖像進(jìn)行分割,根據(jù)圖像中不同波段的權(quán)重、緊致度和平滑度,將具有相同特征的像素點(diǎn)分組為同質(zhì)對象。在輸入待分割圖像之前,可以輸入輔助波段來提高圖像分割的精度。由于最終目標(biāo)是提取海域與其他區(qū)域之間的海岸線,因此使用改進(jìn)的歸一化差異水指數(shù)(Modified Normalized Difference Water Index,IMNDW)作為圖像分割的輔助波段。水體的IMNDW值相較于其他地物較高,接近白色,具體公式如下:

(11)

式中:p(Green)和p(SWIR)分別代表遙感圖像的綠波段和短波紅外波段。

分別對8期遙感影像調(diào)整分割尺度、形狀因子、緊致因子3個(gè)參數(shù),進(jìn)行控制變量實(shí)驗(yàn),得到每一期影像各自的最佳分割尺度。尺度分割以后,對研究區(qū)進(jìn)行影像分類,得到海域和其他區(qū)域的二分類圖像,將分類后的圖像導(dǎo)入到ArcGIS軟件中,對海域和其他區(qū)域的分界線進(jìn)行提取,即得到研究區(qū)海岸線。由于某些區(qū)域受到一些因素的干擾,導(dǎo)致該區(qū)域分類結(jié)果較差,因此需結(jié)合當(dāng)年的遙感影像對海岸線進(jìn)行修正,使之更符合實(shí)際情況。

3.2 耦合度分析

通過分析ECC變化速率與海岸線變遷速率之間的耦合度來探索兩者的關(guān)聯(lián)性。耦合是指多個(gè)系統(tǒng)通過各種交互作用相互影響的現(xiàn)象,耦合度強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)之間或系統(tǒng)內(nèi)部要素之間的相互作用[42]。公式如下:

(12)

式中:U1、U2表示各子系統(tǒng)值;C(0≤C≤1)表示耦合度,C值越大,說明耦合越好。

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

根據(jù)上述研究方法得到樂清市2006—2020年的環(huán)境承載力結(jié)果以及對應(yīng)年份的海岸線提取結(jié)果,并根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果對環(huán)境承載力進(jìn)行綜合分析[43]。

4.1 ECC評價(jià)結(jié)果

首先根據(jù)變異系數(shù)法得到各指標(biāo)權(quán)重,如表4所示。得到各指標(biāo)權(quán)重后,使用ArcGIS 10.7軟件將標(biāo)準(zhǔn)化后的各指標(biāo)數(shù)據(jù)空間化并利用其柵格計(jì)算器得到樂清市2006—2020年ECC評價(jià)結(jié)果[44-45](圖2)?？傮w來看,樂清市ECC的歷年分布特征相似。近年來,樂清市經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,海岸線不斷向海延伸,相應(yīng)地,東南沿海區(qū)域生態(tài)環(huán)境壓力較大,人與自然矛盾突出,ECC得分較低;受地形影響,西北部地形以山地為主[27],該地區(qū)環(huán)境良好,資源豐富,人口密度相對較低,商業(yè)和農(nóng)業(yè)活動(dòng)較少,因此ECC得分普遍較高。

表4 各指標(biāo)權(quán)重

圖2 樂清市2006—2020年ECC評價(jià)結(jié)果

根據(jù)前人研究經(jīng)驗(yàn),按照ECC得分將評價(jià)結(jié)果分為5個(gè)等級[5,10,12],如表5所示。忽略極少量像元的分級間隔,根據(jù)該分級,得到如圖3所示的樂清市不同年份的ECC分級結(jié)果。可以看出,2006—2020年樂清市ECC總體呈下降趨勢,2006—2012年,持續(xù)下降,可能與經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡有關(guān)。21世紀(jì)初,樂清市處于“撤縣設(shè)市”初期,發(fā)展迅速,隨著城市化進(jìn)程的加快和經(jīng)濟(jì)的快速增長,自然資源消耗和污染排放的規(guī)模也在不斷增大,廢棄物排放對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的制約作用越來越突出,生態(tài)環(huán)境保護(hù)面臨巨大壓力。2012—2018年,樂清市ECC持續(xù)上升,到2018年,其ECC與2006年基本持平?！笆濉逼陂g,樂清市按照生態(tài)文明建設(shè)的新要求,深入實(shí)施生態(tài)環(huán)境保護(hù)和“811”生態(tài)文明建設(shè)推進(jìn)行動(dòng),生態(tài)保護(hù)取得積極進(jìn)展,環(huán)境保護(hù)取得積極成效。“十三五”期間,環(huán)境保護(hù)投入明顯增加,環(huán)保執(zhí)法力度加強(qiáng),全民環(huán)保意識(shí)進(jìn)一步提高,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量得到有效改善。2018—2020年,ECC有所下降,表明未來生態(tài)環(huán)境治理仍不可掉以輕心,與2006年相比,這一時(shí)期的環(huán)境水平仍處于恢復(fù)和不穩(wěn)定狀態(tài),環(huán)境質(zhì)量現(xiàn)狀與公眾的需求和期望還存在較大差距。

表5 ECC等級劃分

圖3 2006—2020年ECC等級分布情況

如圖4所示,根據(jù)ECC評價(jià)結(jié)果計(jì)算得到Sen斜率分布與Mann-Kendall顯著性變化結(jié)果,可對樂清市ECC時(shí)空變化趨勢作進(jìn)一步分析[46]。從圖4-a可知,大部分區(qū)域ECC呈輕微上升趨勢,部分區(qū)域呈下降趨勢。結(jié)合遙感影像可以看出,大部分下降區(qū)域位于沿海區(qū)域。根據(jù)Mann-Kendall顯著性變化結(jié)果可分為輕微顯著下降(-1.96

圖4 樂清市ECC的空間變化及顯著性變化

4.2 海岸線提取結(jié)果

在eCognition軟件中根據(jù)實(shí)驗(yàn)得到8期遙感影像二分類的最佳分割尺度(表6),對遙感影像進(jìn)行二分類,提取海岸線,再將海岸線提取結(jié)果導(dǎo)入ArcGIS軟件中,結(jié)合遙感影像對海岸線進(jìn)行修正。從時(shí)間尺度上看,2006—2020年樂清市海岸線不斷向海一側(cè)推進(jìn)(圖5)。根據(jù)海岸線提取結(jié)果以及相關(guān)資料分析,主要有以下原因:近年來虹橋鎮(zhèn)、鹽盆街道、城南街道、城東街道等地區(qū)不斷圍海造田,或建立經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū),或建設(shè)港口碼頭,導(dǎo)致填海造陸面積比較大,使海岸線向外擴(kuò)張明顯。

表6 歷年影像最佳分割尺度

圖5 影像分割結(jié)果示例和海岸線提取結(jié)果

表7為2006—2020年樂清市海岸線長度和自然岸線率,可以看出,2010—2016年,海岸線長度變化較小,但總體呈增加趨勢。同時(shí),自然岸線率呈下降趨勢,說明樂清市沿海區(qū)域的發(fā)展導(dǎo)致了人工岸線長度的增加。此外,2020年的自然岸線長度較2006年減少近半,遠(yuǎn)低于中國海洋局2020年印發(fā)的《海岸線保護(hù)與利用管理辦法》中的自然岸線率不低于35%的要求。

表7 歷年海岸線長度和自然岸線率

4.3 ECC與海岸線變化耦合度

如圖6所示,分析了2006—2020年ECC變化速率和海岸線變遷速率之間的耦合度變化,結(jié)果表明樂清市ECC變化和海岸線變遷的耦合度整體呈現(xiàn)較高水平,相關(guān)性強(qiáng),但在個(gè)別年份有所波動(dòng)。2006—2008年和2010—2012年,兩者的耦合度較低,主要原因是ECC與海岸線之間的速率變化差異較大,相互作用不平衡。2008—2010年,兩者的耦合度處于較高的狀態(tài),主要原因是ECC與海岸線之間的變化速率差異較小,相互作用較為穩(wěn)定。2012—2018年,兩者的耦合度長期處于較高水平,主要原因是當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境得到了改善,ECC不斷上升,同時(shí)海岸線變遷速率慢,差異較小,相互作用較為和諧。2018—2020年,兩者的耦合度有所下降,主要原因是ECC變化速率為負(fù),環(huán)境質(zhì)量下降,導(dǎo)致與海岸線變遷速率之間的差異較大,相互作用較為不穩(wěn)定,雖未下降至2006—2008年與2010—2012年很低的水平,但對于未來的生態(tài)環(huán)境保護(hù)仍不可掉以輕心。

圖6 樂清市耦合度變化情況

4.4 樂清市生態(tài)化建設(shè)

由樂清市ECC評價(jià)結(jié)果可知,2006—2020年樂清市ECC不斷下降,沿海區(qū)域下降較明顯,其中下降最嚴(yán)重的主要有翁垟街道、鹽盆街道、城東街道和虹橋鎮(zhèn)港口處。由海岸線提取結(jié)果可知,以上地區(qū)的海岸線在15年來不斷向海域擴(kuò)張,海岸線的變遷在一定程度上反映了ECC質(zhì)量高低,海岸線15年來擴(kuò)張較大的區(qū)域中,多數(shù)區(qū)域ECC下降趨勢也更嚴(yán)重(圖7)。因此,結(jié)合15年來的海岸線變遷情況,提出保護(hù)修復(fù)建議,可以為未來樂清市環(huán)境修復(fù)治理提供一定參考。

圖7 樂清市ECC變化趨勢和海岸線擴(kuò)張情況

北白象鎮(zhèn)和柳市鎮(zhèn)的海岸線位于樂清市海岸線最南端,當(dāng)?shù)囟酁槿斯ぐ毒€,已建有港口,但近年來海岸線變化不明顯,沒有遭受進(jìn)一步的改變;虹橋鎮(zhèn)位于樂清市海岸線中部,于建設(shè)港口碼頭處海岸線變化較大,其余地區(qū)海岸線變化較小,這些區(qū)域可保留現(xiàn)有的海岸線開發(fā)活動(dòng),不再進(jìn)行圍海造田等項(xiàng)目,可在不損害海岸線環(huán)境的前提下適當(dāng)發(fā)展,但要加強(qiáng)海岸線的管理,促進(jìn)環(huán)保與開發(fā)相協(xié)調(diào)。翁垟街道、鹽盆街道和城東街道位于樂清市海岸線南部,是15年來海岸線變化最大的區(qū)域,同時(shí)也是ECC下降趨勢最大的區(qū)域,這些區(qū)域應(yīng)停止圍海造地活動(dòng),積極開展海岸線修復(fù)工作,讓已形成的人工岸線開展生態(tài)化建設(shè),保留海岸線退讓距離,加速生態(tài)功能恢復(fù),向不低于35%的自然海岸線率目標(biāo)邁進(jìn)。

5 結(jié)論

為提高沿海城市生態(tài)環(huán)境評價(jià)的客觀可靠性,本文提出了“環(huán)境—社會(huì)—經(jīng)濟(jì)—污染”的ECC評價(jià)體系[47]。具體而言,本文首先根據(jù)樂清市的實(shí)際情況構(gòu)建了ECC評價(jià)體系,然后依據(jù)評價(jià)體系選取18個(gè)評價(jià)指標(biāo)對樂清市ECC進(jìn)行評價(jià)和分析[48],同時(shí)提取樂清市相應(yīng)年份的海岸線;在此基礎(chǔ)上,分析了ECC變化與海岸線變遷的關(guān)聯(lián)。根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果,可以得出以下結(jié)論:

(1) 在過去15年(2006—2020年)中,樂清市經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,城市化水平不斷提高,各種污染物的排放量也在不斷增加,導(dǎo)致2006—2012年,樂清市平均ECC得分從0.573 9下降到0.417 9,表明環(huán)境質(zhì)量惡化;2012—2018年,樂清市ECC恢復(fù)增長,平均ECC得分從0.418 9上升到0.571 7,表明環(huán)境質(zhì)量有所改善;2018—2020年,樂清市ECC再次下降,平均ECC得分從0.581 8下降到0.472 8,表明環(huán)境質(zhì)量再次惡化。

(2) 15年來,樂清市海岸線不斷向海延伸,自然岸線率也持續(xù)下降。海岸線總長度由2006年的121.48 km 增加到2020年的156.22 km,自然岸線率由20.63%下降到8.36%。

(3) ECC變化與海岸線變遷存在一定關(guān)聯(lián),15年間整體相關(guān)性強(qiáng),樂清市海岸線15年來變化較大的區(qū)域中,多數(shù)ECC下降趨勢也更嚴(yán)重,未來樂清市當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境保護(hù)工作不可掉以輕心。