省域资源环境承载力评价指标体系构建研究

作者:未知

  摘要:通过搜索CNKI、SCI和SSCI数据库,对国内外1991-2016年指标评价资源环境承载力的文献进行检索并筛选,得到相关论文173篇(其中CNKI文献152篇,SCI、SSCI文献21篇。包括土地资源承载力评价文献43篇,水资源承载力评价文献45篇,能源资源承载力评价文献20篇,环境承载力评价文献65篇)?;谄德释臣品ê拖喙匦?粗糙集理论,对所得文献中资源环境承载力评价指标进行研究,构建了省域资源环境承载力评价的土地资源、水资源、能源资源承载力和环境承载力评价指标体系,以期为构建人与自然和谐发展的现代化社会新格局提供定量评估与科学决策。
  关键词:资源环境承载力;评价指标体系;频率统计法;相关性-粗糙集模型
  中图分类号:F062.1         文献标识码:A
  文章編号:0439-8114(2019)04-0032-07
  Abstract: By searching CNKI and SCI and SSCI database, both at home and abroad from 1991 to 2016 index evaluation literature search and selection of the bearing capacity of resources and environment get 173 related thesis (including CNKI with 152 references, SCI and SSCI with 21 references; The evaluation of land resources carrying capacity with 43 references, the evaluation of water resources carrying capacity with 45 references, the evaluation of energy resources carrying capacity with 20 references, the evaluation of environmental carrying capacity with 65 references). Based on the frequency statistics and correlation-rough set theory, resources and environment carrying capacity evaluation index in the literature are studied, we the evaluation index system of provincial resources environmental carrying capacity in land resources, water resources, energy resources and environmental carrying capacity areas are built. In order to build the harmonious development of man and nature new pattern of modern society provides quantitative assessment and scientific decision-making.
  Key words: resources and environment carrying capacity; evaluation index system; frequency statistics; correlation-rough set model
  资源环境承载力是衡量发展与各资源要素是否协调的重要指标,是进行城镇化空间布局、主体功能区划的重要依据,也是生态文明建设的重要组成部分。因此,资源环境承载力评价指标体系的构建也是当前研究的热点之一。在资源环境指标体系研究单要素承载力方面,王书华等[1,2]、虞晓芬等[3]、Syers等[4]对土地资源承载力评价指标体系进行了研究;刘雅玲等[5]、崔岩等[6]、王友贞等[7]、Yang等[8]等进行了水资源承载力评价指标体系的研究;孙天晴等[9]、黄秋香[10]对能源资源承载力评价指标体系进行了研究;宋照亮[11]、郑佳怡等[12]、皮庆等[13]进行了环境资源承载力评价指标体系的研究。随着研究对象由单要素转向复合系统,在综合承载力评价指标体系的研究方面也取得了一定的成果。南彩艳等[14]建立了水土资源承载力复合指标体系;秦成等[15]、董文等[16]、黄敬军等[17]、Wei等[18]对资源环境承载力评价指标体系进行了研究。
  但就目前研究而言还普遍存在以下几个问题。第一,资源环境承载力指标体系的构建几乎都是建立在对资源环境承载力影响因数的定性分析基础上主观得出的,缺乏定量依据。第二,评价指标体系的构建在资源方面大多数是考虑土地资源和水资源而忽视了能源资源,不够全面。第三,构建的指标体系一般都是尽可能地列出与资源环境相关的一系列指标,涉及范围广,指标过于笼统。第四,构建的评价指标体系涉及大范围区域(如沿海地区及东部沿海地区[1,2]、武汉城市圈[13]、关中地区[14]等和小范围区域(如城市[3]、城市规划区[17]等)较多,对于省域的资源环境承载力评价指标体系的构建较少。鉴于此,提出从相关学者对资源环境承载力指标体系构建研究的基础上采用频率统计法和相关性-粗糙集理论对指标进行定量分析来确定资源环境承载力评价指标体系。构建了以资源环境为主导体系的涵盖社会、经济、资源和环境的土地资源、水资源、能源资源和环境承载力的省域资源环境承载力评价指标体系。   1  土地资源承载力评价指标体系的构建
  1.1  备选评价指标
  根据土地资源承载力评价研究成果,基于频率统计法,从43篇有关土地资源承载力评价且涉及评价指标体系的文献中选出频率高的35个土地资源承载力评价指标(表1)。其中,社会系统包括人口指标6个、收入及消费指标5个;经济系统包括经济总体水平指标3个、产业结构与发展指标3个;资源系统包括土地资源指标8个、水资源指标3个;环境系统包括生态环境指标2个、绿化水平指标3个、污染处理指标2个。
  1.2  指标筛选
  首先依据以下条件进行指标初步筛选。①选取相对量指标,剔除绝对量指标。相对量指标更为科学地反映指标的发展程度,弥补总量指标的不足,如选取“人口密度”指标剔除“总人口”指标;选取“人均建设用地面积”指标剔除“建设用地面积”指标。②选取直接性指标,剔除间接性指标。③选取独立性指标,剔除相关性高的指标。如选取“人均绿地面积”指标剔除“人均公园绿地面积”指标。
  其次,根据指标体系构建研究方法中的相关性-粗糙集理论[19](先通过相关分析剔除同一准则层内相关系数大的指标,避免指标反映信息重复,然后通过粗糙集剔除不影响评价对象分类的指标,从而保证筛选出的指标对评价结果有显著影响)。运用SPSS软件进行相关分析,得出三大子系统各指标间的相关系数表,从相关系数表中选取两指标大于0.9的相关系数,结合理论分析法,筛掉两两指标间相对不重要的一个指标。初始34个指标,根据以上两个环节初步筛选掉7个指标。
  最后,运用粗糙集理论中Horafa属性约简算法计算属性加权频度,(Horafa算法[20]利用属性在可辨识矩阵中出现的频率作为启发,从而对信息系统进行约简。它的优点在于完全摆脱了对原来信息系统的依赖,仅是利用可辨识矩阵中属性出现的频率来计算)。结合理论与实践分析法,进行指标简约(表2)。
  剔除掉16个对评价结果无显著影响的指标,保留12个指標。其中,社会系统指标3个,经济系统指标2个,资源系统指标4个,环境系统指标3个。根据相关性-粗糙集模型优化后得到评价指标体系(表3)。
  2  水资源承载力评价指标体系的构建
  2.1  备选评价指标
  从45篇有关水资源承载力评价且涉及评价指标体系的文献中,基于频率统计法,同时根据相关标准[21]及数据可得性情况对指标名称和内容进行统一,选出频率高的64个水资源承载力评价指标(表4)。其中,社会系统包括人口类指标7个、社会用水类指标4个、社会供水类指标4个;经济系统包括经济水平类指标7个、农业用水类指标4个、工业用水类指标6个、用水效益类指标4个、农业条件类指标3个;水资源系统包括水资源开发利用指标3个、水资源分布指标5个、水资源量指标4个、气候类指标3个;生态系统包括生态水平类指标2个、污水处理与排放指标2个、生态用水类指标5个、自然灾害类指标1个。
  2.2  指标筛选
  首先依据以下条件进行指标初步的筛选,①选取相对量指标,剔除绝对量指标。②选取直接性指标,剔除间接性指标。③选取独立性指标,剔除相关性高的指标。
  其次运用SPSS软件对各子系统的指标进行相关分析,得出四大子系统各指标间的相关系数表,从相关系数表中选取两指标大于0.9的相关系数,结合理论分析法,筛掉两两指标间相对不重要的一个指标。初始64个指标,根据以上两个环节初步筛选掉34个指标。
  最后,运用粗糙集理论中Horafa属性约简算法计算属性加权频度,结合理论与实践分析法,进行指标简约(表5)。
  剔除掉18个对评价结果无显著影响的指标,保留12个指标。其中,社会系统指标3个,经济系统指标3个,水资源系统指标3个,生态系统指标3个。根据相关性-粗糙集模型优化后得到评价指标体系(表6)。
  3  能源资源承载力评价指标体系的构建
  3.1  备选评价指标
  从20篇有关能源资源承载力评价且涉及评价指标体系的文献中,对部分指标进行统一合并处理,如“能源强度”指标与“单位GDP能耗”指标具有相同的意义,其量化方式也是一样,因此将“能源强度”与“单位GDP能耗”两个指标合并,更名为直接客观的“单位GDP能耗”指标;“劳动力”指标大多是用能源行业从业人数进行量化,因而将“劳动力”指标与“能源行业从业人员数”指标合并,更名为“能源行业从业人数”。
  基于频率统计法,通过对各个评价指标出现的频率进行统计,选出频率高的27个能源资源承载力评价指标(表7),相关研究都是从能源禀赋、能源消费、能源生产、能源行业投资以及能源利用结构5个方面进行探讨。其中,能源禀赋类指标6个,能源消费类指标7个,能源生产类指标5个,能源行业投资类指标5个,能源利用结构类指标4个。
  3.2  指标筛选
  首先,依据相关性-粗糙集理论,运用SPSS软件进行相关分析,得出5种指标类别中各指标间的相关系数表,从相关系数表中选取两指标大于0.9的相关系数,结合理论分析法,筛掉两两指标间相对不重要的一个指标。初始27个指标,排除4个相关系数大的指标。
  其次,运用粗糙集理论中Horafa属性约简算法计算属性加权频度,结合理论与实践分析法,进行指标简约(表8)。
  剔除掉13个对评价结果无显著影响的指标,保留10个指标。其中,能源禀赋指标2个,能源消费指标3个,能源生产指标2个,能源行业投资指标2个,能源利用结构指标2个。根据相关性-粗糙集模型优化后得到评价指标体系(表9)。
  4  环境承载力评价指标体系的构建
  4.1  备选评价指标   根据环境管理工作及环境评价研究成果,从65篇有关环境承载力评价且涉及评价指标体系的研究文献中,选出56个常用的环境评价指标(表10)。其中,社会经济系统包括人口指标3个、经济发展指标3个、社会环境?;ね蹲手副?个;资源系统包括土地资源指标2个、水资源指标4个、能源资源指标2个、生物资源指标8个;环境系统包括水环境指标9个、大气环境指标8个、固体废弃物指标13个。
  4.2  指标筛选
  根据指标体系构建研究方法中的相关性-粗糙集理论,首先运用SPSS软件进行指标之间的相关分析,得出三大子系统各指标间的相关系数表,从相关系数表中选取两指标大于0.9的相关系数,结合理论分析法,筛掉两两指标间相对不重要的一个指标。初始56个指标,排除20个相关系数大的指标。
  其次,运用粗糙集理论中Horafa属性约简算法计算属性加权频度,结合理论与实践分析法,进行指标简约。由于指标数据的动态性,结合理论与实践分析法,调整部分特殊指标的选择。比如,根据“十二五”环境统计报表制度(批准文号:国统制〔2011〕134号),2011年之后不再统计社会经济系统中的指标(10)“三废”综合利用产品产值、水环境系统中指标(5)“工业废水排放达标量”,根据指标数据的时新性,因此不予考虑;在资源系统中,指标(12)“绿化覆盖面积”微大于指标(10)“人均森林面积”,但由于数据选择要选用可比性较好的,因此选择保留可比性较好的相对量指标(10)“人均森林面积”。最终约简结果见表11。
  剔除掉19个对评价结果无显著影响的指标,保留17个指标。其中,社会经济系统指标3个,资源系统指标4个,环境系统中水环境指标3个,大气环境指标3个,固体废弃物指标4个。根据相关性-粗糙集模型优化后得到的评价指标体系见表12。
  5  小结
  省域资源环境承载力指标体系的构建是基于频率统计法和相关性-粗糙集理论对相关学者已有的研究成果进行定量分析,构建了土地资源、水资源、能源资源承载力、环境承载力4个方面涵盖经济、社会、资源、环境的省域资源环境承载力评价指标体系。得到的指标体系客观性与准确性并存,很好地解决了当前评价指标体系构建主观性强、不够全面等问题。同时该指标体系涵盖土地、水、能源、环境等方面的相关信息,能够很好地体现资源环境复合系统的总体特性。
  虽然资源承载力评价指标是基于频率统计法和相关性-粗糙集理论筛选获得,具有一定的普遍性和规律性,但由于收集到文献水平层次不一,单纯的基于频率统计法判断指标的重要性可能会存在一定的偏差,同时也可能存在地区针对性不强等问题。本研究仅从定性分析到定量分析来构建指标体系,在评价资源与环境承载力方面进行了有益的尝试,以上讨论的问题也是今后进一步完善和研究的方向。
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