基于PSR 模型的舟山群岛生态安全评价研究

2023-06-28 05:56顾超娜乐群王柳柱桂峰
关键词:舟山群岛舟山市海岛

顾超娜,乐群,王柳柱,桂峰

(1.浙江海洋大学海洋科学与技术学院,浙江舟山 316022;2.舟山市自然资源和规划局定海分局,浙江舟山 316000)

生态安全是指生态系统结构和功能稳定,能为经济社会可持续发展提供支撑,并保证人与自然生命共同体不受威胁的健康状态[1]。但目前经济发展与人类活动的双重影响给生态环境造成巨大威胁,植被破坏、土地退化、生态失调等已严重影响我国的生态安全。

目前,国内外有较多关于生态安全的评价方法和评价模型,例如,层次分析法[2]、GIS 分析法[3]、生态足迹模型[4]、DPSIR 模型以及灰色关联模型等[5-6]。徐中民等[7]通过对生态足迹的介绍,计算分析了甘肃省1998年的生态足迹构成,此后生态足迹模型的应用领域不断扩大;万正芬等[8]基于驱动力-状态-影响-响应模型对长三角地区生态安全进行了评价;孙德亮等[9]基于DPSIR-灰色关联模型对重庆市的土地生态安全进行了评价。但是由于海岛生态系统的独特性,针对海岛这一特殊研究对象,还未建立统一的评价体系和模型方法。

对于本身生态环境就较为脆弱的海岛地区而言,随着旅游业和海洋经济的快速发展,人居环境需求和压力的增大,海岛环境往往面临更大的生态压力。因此,在海岛开发过程中衍生的生态破坏和环境污染等问题急需解决。本文借鉴PSR 模型的框架思路并结合生态安全的相关理论,以舟山群岛为例,研究基于压力-状态-响应模式的岛屿区域生态安全整体评估,以期为今后海岛生态系统评价指标体系的确立,海岛生态环境的保护和管理提供一定的理论借鉴。

1 研究区域与研究方法

1.1 研究区域

舟山群岛位于121°30′E——123°25′E、29°32′N——31°04′N,地处杭州湾口外东南沿海的浙北海域,共有大小岛屿1 390个[10],舟山群岛区位图如图1 所示。舟山群岛陆地面积约为1 371 km2,海域面积达2.2×104km2,平均海拔约30 m[11],群岛南部海岛面积相对较大且山峰海拔较高,分布密集;北部海岛面积较小且山峰较低,分布稀疏,山地丘陵地形广布,平原面积狭小,淡水资源缺乏,适宜开发的土地资源较为稀缺。舟山群岛具有发展海洋经济的区位优势和资源优势,海洋渔业、港口物流、临港工业、海洋旅游业是舟山的特色产业,但由于舟山独特的海岛属性,其生态系统十分脆弱,具有易受损性和难恢复性的特征[12],所以在舟山群岛开发利用的同时,经济发展与生态环境保护之间的矛盾日渐突出。

图1 研究区示意图Fig.1 Schematic map of study area

1.2 研究方法

1.2.1 PSR 评价模型

PSR 模型,最先是由TONY 和DAVID 提出,目的是用于分析环境中压力、状态和响应间的关系,后在经合组织(OECD)和环境署(UN-EP)的共同推动下,PSR 模型成为探究环境问题的基本框架[13]。根据PSR 模型的理念,结合海岛的实际情况,评价舟山群岛生态安全的模型,它是由压力指标、状态指标和响应指标构成的。压力指标主要指人类行为给自然生态体系带来的负荷,如资源利用和污染排放;状态指标是指生态系统健康状况,包括生态系统的活力、组织和恢复力;响应指标反映生态系统健康状况的变化水平,也涉及人与环境本身的变化[14-16]。本研究以舟山群岛为例,基于“压力-状态-响应”模型,利用社会经济等数据,评估了该地区2015-2019 年的生态安全状况。

1.2.2 评价指标体系的构建

为了充分、真实地反映岛屿生态安全状况,所构建的评价指标体系应当具有全面性和典型性,从而有助于综合反映影响海岛生态安全的各种因素[17]。针对海岛区域的实际状况,评价指标体系的建立应当坚持科学性、可操作性、层次性、动态性等基本原则[18-19]。本文在参考肖佳媚等[20],李佳芮等[17]的研究成果基础上,根据舟山群岛的实际情况,基于PSR 模型的基本原理,共选取了22 个评价指标,通过查阅和收集舟山市国民经济和社会发展统计公报[21]、《舟山市统计年鉴》[22]、《舟山市政府工作报告》[23]、《舟山市生态环境状况公报》[24]、舟山市海洋环境公报[25]和舟山市林业情况统计[26]等官方数据,构建生态安全评价体系。该指标体系有目标层、准则层和指标层三部分,由压力、状态和响应三个子系统构成。

1.2.3 数据标准化处理

在评价系统中,由于各指标的量纲、数量级和指标的正负取向都有所不同,所以必须对数据统一量纲才能进行处理和分析。本文使用极差法[27]对数据进行处理。

在标准化过程中,对评价指数起积极作用的是正功效指标,对评价指数起消极作用的是负功效指标,公式如下:

式中:C′i为Ci的标准化值;Ci为指标的统计值,Cmax为某指标的最大值;Cmin为某指标的最小值。

1.2.4 指标权重的确定

本研究采用熵权法确定指标的权重。熵权法是一种客观的赋权评价方法,主要根据各指标的波动程度,利用信息熵计算和校正各指标的熵权,从而得到更客观的指标权重[28],可以有效减少评价的主观性以及各种不确定性的影响。计算公式如下:

共n个样本m个指标的情况下,计算第i个指标的熵值:

第i个指标的定义熵,其定义熵权Wi为:

经计算,各部分权重如表1 所示。

表1 舟山群岛生态安全评价指标及权重Tab.1 Ecological security evaluation index and weight of Zhoushan Archipelago

1.2.5 生态安全综合评价

综合指数法[29]是将各项评价指标按自身权重加权求和,得到生态安全评价指数。其计算公式为:

式中:R为生态安全评价指数;Wi为第i个指标的权重值;为的标准化值;n为指标个数。

按照海岛地区生态安全条件,借鉴其他学者已有的相关生态安全等级划分的研究成果[30],将海岛生态安全等级划分为5 级,如表2 所示。

表2 生态安全评价指数分级标准Tab.2 Grading standard of ecological security evaluation index

1.2.6 PSR 协调度分析

PSR 模型的压力——状态——响应系统模拟了在一段时期内,海岛地区的管理部门依据海岛目前的经济、环境、资源和人民生活状况,通过政策管理等手段,减轻海岛地区的生态环境压力,使其经济和生态达到健康发展和协调发展的目的。海岛生态状况处在动态的变化过程中,因压力、状态以及响应各子系统间的协同程度而改变[17]。为了全面研究海岛生态安全状况,评估各子系统间的内在联系,本文引入了协调度函数[31],即根据系统间的距离大小和离散程度评估3 个子系统之间的协同情况,其计算公式如下:

式中:C为协调度指数;R1指压力系统的得分;R2指状态系统的得分;R3指响应系统的得分。

2 评价结果与分析

基于上述理论及计算公式,得到舟山群岛生态安全评价各系统得分如表3 所示。

表3 生态安全评价体系各子系统及系统综合评价得分Tab.3 Each subsystem and comprehensive evaluation score of ecological security evaluation system

根据表3 的计算结果,分别用折线图表示压力、状态、响应3 个子系统以及综合指数和协调度的变化趋势,如图2 和图3 所示。

图2 2015——2019 年舟山群岛生态安全评价3 个子系统与综合评价对比Fig.2 Comparison of three subsystems and comprehensive evaluation of ecological security assessment of Zhoushan Archipelago from 2015 to 2019

图3 2015——2019 年PSR 系统协调度与综合指数变化趋势对比Fig.3 Comparison of PSR system coordination degree and comprehensive index from 2015 to 2019

根据表3 的计算结果,2015 年舟山群岛生态安全指数低于0.4,生态健康等级为Ⅳ级“不安全”;2016——2018 年舟山群岛生态安全指数有所上升,其综合指数介于0.433 3~0.589 6 之间,生态安全处于Ⅲ级“临界安全”;2019 年舟山群岛生态安全指数达到最高值0.627 7,处于生态安全Ⅱ级“较安全”。结合图1,总的来说,舟山群岛的生态安全指数逐年上升,总体上处于临界安全状态。

2.1 “压力指数”变化分析

如图2 所示,2015——2019 年压力指数总体呈上升趋势。其中2016 年压力指数最小,低至0.178 7。2016年海水养殖产量同比增加了7.1%,海水捕捞产量同比下降13.1%,渔业总产值由2015 年的17.59×108元增加到20.15×104元,增幅为14.6%,所以渔业发展模式的转变是造成该下降趋势的重要因素。舟山市积极推进养殖业产权制度改革,鼓励发展养殖业,开展集约化养殖,发挥规模化、集约化养殖的整体效益,注重养捕结合。在推进渔业经济发展的同时,确保渔业资源的永续利用,以实现渔业资源的可持续发展。

2.2 “状态指数”变化分析

2015——2016 年舟山群岛的状态指数呈上升趋势,状态指数从0.093 7 上升至0.188 8,增幅达101.5%。分析其原因,2016 年舟山市开展了(蓝色海湾)整治行动,包括滨海及海岛生态环境提升、海洋生态环境提升、生态环境监测及管理能力建设等3 大类工程[32],推进整个舟山市的海洋生态环境治理工作。整治修复海岸线、生态湿地恢复、建设海岛生态公园等措施,提高了海岛的森林覆盖率。舟山市坚持强化环境执法监管,开展环保专项执法行动,推动能源结构改革,形成舟山群岛整体绿色发展的经济生态格局,由此舟山市废水废物排放均有所减少。2016 年以后,舟山群岛的状态指数呈逐年下降趋势。主要原因是2016——2019年旅游业和工业的大力发展、流动人口增加致使舟山群岛生活垃圾处理量及废水废物排放量激增,造成状态指数的下滑。

2.3 “响应指数”变化分析

2015——2019 年响应指数呈上升趋势,表明这段时间的政府决策对舟山群岛的生态安全产生了有利的影响。医疗卫生财政支出和科学技术财政支出方面存在小幅度的上下波动,如医疗卫生财政支出最低值出现在2016 年,最高值出现在2019 年;科学技术财政支出在2016——2017 年呈下降趋势,最低值出现在2015 年;教育、社保与就业、节能环保、人均公共绿地、建成区绿化覆盖率均成逐年递增趋势。虽然政府加大了对科教文体及生态保护方面的投入,但是压力和状态系统不会立即做出反应,因此出现了响应指标呈上升趋势,而压力和状态指标存在滞后效应,并不见好转的现象。

2.4 PSR 系统协调度分析

舟山群岛生态安全综合评价指数介于0.32~0.62 之间,并呈逐年上升趋势;PSR 系统协调度介于1.35~1.65 之间,2015——2017 年呈上升趋势,2017——2019 年呈下降趋势,PSR 系统协调度在2017 年达到最高值,为1.656 7。根据图3 所示,2015——2017 年,综合指数与协调度变化趋势和速度相近,步调相一致,2017——2019 年,综合指数和协调度的变化方向相反,综合指数上升,协调度下降,并且在2019 年综合指数超过协调度,造成这种反向变化的原因主要是压力-状态-响应3 个子系统的变化幅度不一致。由于经济发展和城镇化建设的影响,舟山群岛压力指数处于上升态势,其生态环境状况不断下滑,但近些年舟山政府加强生态环境治理,增加环保投资,实施产业限类、排放限额等一系列措施推进海上花园城市建设,所以其响应指数不断增加,促使其综合评价指数不断增加。总体而言,尽管舟山群岛生态安全综合指数持续提高,但压力-状态-响应3 个子系统间的内部协同程度仍不平衡。

3 结论与建议

通过研究发现,2015——2019 年舟山群岛生态安全综合指数呈现上升趋势,但其生态安全状况仍然较差。在3 个子系统中,响应系统的变化幅度最大,相比增长了7.60%,说明政府部门对海岛地区的生态环境采取了相应的保护政策,但由于发展生产带来的环境问题持续存在,状态系统逐年下降,加之各子系统之间的协同程度波动较大,这并不利于实现可持续发展的目标。为了促进舟山群岛资源的可持续利用,保障生态状况的良性稳定,建议在以下几个方面加强政策管理,增加资金投入:

(1)着力推进科技创新和产业转型升级。构建凸显舟山特色的现代海洋经济体系。加快推进海洋科技创新,发展规模化、集约化渔业经济,水产品加工向产业链、价值链中高端延伸,开发多种海产品,增加产品附加值;推动制造业改造提升,提高核心竞争力。提升数字经济发展水平,大力发展现代服务业。

(2)强化生态环境保护。加强自然资源规划管理,合理利用自然资源,保障生态与经济的协调发展,可再生资源的永续利用。持续推进环境治理,修复海岸线,改造脏乱差的工业岸线,努力建成生态岸线。加强水环境治理,近岸海域污染防治,强化海洋生态保护,促进海岛生态及海洋环境的良性发展。

(3)加大城市建设力度,推进绿城公园建设。推动甬舟供水一体化,保障生活水源的清洁和稳定供应。全面推进城镇生活垃圾分类,特别是旅游地,做好超负荷量垃圾收集和投放工作,以保证旅游旺季生活垃圾的正常回收,提升城市形象。

(4)完善基础设施建设,大力发展公共事业。加强交通基础设施建设,弥补铁路交通运输方式的空白,建造和提升车站、码头、航空港等中转枢纽站,以保障多种交通方式的相互衔接。建设体育场,休闲公园等市政建设,丰富群众文体生活,促进社会和谐发展。

本研究在指标体系选择方面存在缺陷,由于该评估的指标体系并没有全面涵盖影响舟山群岛整体生态安全的各种指标,所以数据处理结果与现实可能存在误差。在今后的科学研究中,将不断完善压力——状态——响应模式的评估指标,为海岛区域生态安全与可持续发展提供理论指导与管理意见。

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