矿区生态安全评价研究

矿区生态安全评价研究（精选9篇）

矿区生态安全评价研究 第1篇

生态系统的循环运行, 人与自然、社会与环境的和谐发展, 构成了生态安全的主要内容, 生态安全主要表现在环境的可持续发展, 社会经济的稳定, 生物多样性的繁殖和自然资源的健康发展。

矿产作为我国的基础资源, 是人类生存和发展的重要物质基础, 对社会的健康发展起着巨大的作用。矿区的生态安全不仅受多种因素的影响, 而且还是多环节的复杂过程, 与人类发展、环境、资源、技术、管理方式等密不可分。

因此, 为了保证矿区的生态安全, 实现矿区的健康发展, 需要对矿区的生态安全做出客观的评价。

一部分专家、学者已经在矿区生态安全方面进行了研究, 并取得了一些研究成果。但是, 关于矿区生态安全评价指标体系的研究还没有一套成熟、系统的理论和方法。因此, 本文的研究具有显著的理论价值和实践意义。

1 矿区生态安全的概念

广义上的矿区不仅包括矿区的生产作业区以及职工家属的生活区, 还包括在矿区周围形成的社区。狭义上的矿区主要是指矿山生产作业区。

随着矿区开采, 出现了一系列的问题, 主要体现在水土流失、地质灾害、地貌破坏、环境污染等。

因此, 研究矿区生态安全是人类社会健康发展的重大问题。

结合国内外生态安全研究成果, 笔者认为, 矿区生态安全应该是在以节约资源、保护环境的条件下, 坚持科学发展思想, 使矿区持续健康的发展。

2 矿区生态安全评价指标体系

2.1 选取指标的原则

本研究通过Delphi法, 对指标进行筛选, 在选取指标时时, 应考虑如下原则:

①科学性;

②综合性;

③现实可行性;

④多层次性;

⑤相对独立性。

2.2 构建矿区生态安全评价指标体系

矿区生态系统是一个复杂的生态系统, 包括自然环境生态系统和人类社会经济系统, 在这个复杂的生态系统中, 通过物质的、能量的和信息的交换及流动使人类社会经济系统和自然生态系统有了亲密的联系。

矿区在进行资源的的开采过程中, 出现了环境污染、资源浪费的现象, 给矿区的生态安全造成了威胁。然而矿区生态安全受到破坏后, 又反过来影响矿区的经济发展。为了使矿区的社会经济持续健康的发展, 必须采取相应的措施确保矿区生态系统健康发展。

所以, 本文在建立矿区生态安全的评价指标体系时, 参照OECD提出的“压力-状态-响应” (PSR) 模型框架, 如图1。

矿区生态安全评价指标体系的构建依靠于P-S-R框架模型, 生态安全可以通过状态的值来体现, 可以通过生态安全的压力、响应的值对生态安全的变化趋势进行分析。

在生态安全评价指标体系中, 人类社会的活动对环境造成负荷构成压力指标;

自然生态环境与资源的状况构成状态指标;

为了应对环境与资源的现状, 人类做出的响应和采取的对策构成响应指标。

P-S-R框架模型可以通过一定的关系将人类经与环境的相处很好的表达出来。

所以, 本文结合P-S-R框架模型构建矿区生态安全评价指标体系, 试图构建一个比较全面的综合评价矿区生态安全的指标体系如表1。

3 矿区生态安全评价方法

美国控制论专家Zadeh在1965年首次提出了模糊数学方法。

模糊综合评判法是运用模糊数学的原理, 依据模糊数学的隶属度理论对受到多种因素制约的事物或对象做出客观、总体的评价的方法。

目标层、要素层和指标层构成矿区生态安全评价指标体系, 所以, 采用三层次模糊综合评价法, 主要步骤如下:

3.1 构建目标层、要素层和指标层

将目标A分为n个要素Bi, i=1, 2, …, n。

即:

将要素Bi分为mi个指标Cij:

其中, Cij表示第i个要素的第j个指标。

3.2 确定各层次的权重值

权重值包括两部分, 一部分是要素层 (B) 相对于目标层 (A) 的权重集W1B

另一部分是指标层 (C) 相对于要素层 (B) 的权重集W1C。

其中, Ci= (Ci1, Ci2, …, Cini) ;ni表示第i个要素包含的指标数。

3.3 将目标根据评价的需求分为几个等级, 确立评价标准

其中:Sij表示第i个评价指标第j个等级的评价标准值;

m表示评价等级数;n表示评价指标数。

3.4

依据据评价指标集建立隶属函数

3.5 依据隶属函数及每个指标的实际值确立模糊关系矩阵R

其中, Ri表示第i个要素的指数模糊关系矩阵。

3.6 分层次模糊评价

矿区生态评价指标体系包括三个层次, 所以, 需要进行两次模糊评价, 首先是指标层对要素层的评价, 然后是和要素层对目标层的评价。

①指标层对要素层的模糊评价, 第i要素的模糊评价为:

②要素层对目标层的模糊评价为:

其中, ai为对第i个等级的隶属度。

3.7 对评价结果进行处理

根据最大隶属度法, 选择与相对应的元素作为评价指标的结果。

4 结论

矿区生态安全评价指标体系的构建是进行矿区生态安全评价的基础。对矿区的生态安全进行科学的评价不仅可以促进矿区的经济发展, 而且还可以确保矿区生态环境安全, 使矿区实现经济、社会、生环境的和谐、健康、持续发展。

参考文献

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矿区生态安全评价研究 第2篇

矿区生态系统健康评价理论与方法初探

摘要：综述矿区生态系统健康研究的现状及重要意义,界定矿区生态系统健康的`内涵,阐述矿区生态系统健康评价指标体系设置的理论依据,构建以生态环境保障度、自然资源支持度、社会经济发展度和健康可持续度为准则层的多层次评价指标体系.在此基础上,对矿区生态健康评价的理论方法进行探讨,并提出相应的对策和建议.作 者：王秀玲 张立宁 作者单位：华北科技学院土木工程系,北京东燕郊,101601期 刊：中国煤炭 PKU Journal：CHINA COAL年，卷(期)：,33(12)分类号：关键词：矿区生态系统健康 评价指标体系 评价方法探讨

矿区生态安全评价研究 第3篇

关键词：土地资源；生态安全；评价；铜仁市

中图分类号 F31 文献标识码 A 文章编号 1007-7731（2015）22-80-02

1 前言

土地是珍贵的自然资源和资产，是人类赖以生存和发展的基础[1]。随着我国经济社会的不断快速发展，城镇化、工业化的加快，导致环境恶化等问题的出现，使得土地资源的需求与供给很不平衡，土地资源的利用面临着诸多的挑战。本文在参考大量相关研究的基础上，构建出评价铜仁市土地资源生态安全评价的指标体系，采用相关数学方法，计算得出2010年和2013年铜仁市土地资源生态安全值，分析所产生的结果，并提出了有建设性意义的对策，以期使铜仁市土地资源生态安全达到更好的状态。

2 研究区概况

铜仁市位于贵州省东北部，东与湖南怀化市、湘西土家族苗族自治州接壤，南与黔东南苗族侗族自治州相邻，西接遵义市，北靠重庆市，是西南连接中部和东部发达地区的桥头堡，素有“黔东门户”之称。依据2013年统计年鉴资料，全区土地总面积18 002.70km2，铜仁市辖2个市辖区、4个县、4个自治县，84个镇，78个乡，8个办事处，2013年末全市总人口429.21万人，其中农业人口375.34万人，非农业人口53.87万人，人口自然增长率5.90‰。区内旅游、文化、生物、能源、矿产等资源正在进行有效的开发利用，但发展基础薄弱是铜仁市经济发展的明显特征。

3 评价铜仁市土地资源生态安全

3.1 构建指标体系 土地资源生态安全评价指标体系是一个多因素、多层次的复杂系统，涉及到自然、社会和经济等多个方面。为了全面和科学地衡量铜仁市土地资源生态安全状况[2]，本文采用系统分析法，将铜仁市土地资源生态安全评价目标分解为土地资源自然生态安全子系统、土地资源经济生态安全子系统、土地资源社会生态安全子系统等3个子系统，从3个子系统的6个方面选取反映铜仁市土地资源各方面特征的18个评价指标，构建出评价铜仁市土地资源生态安全的指标体系（表1）。

3.2 指标参考值或阈值的确定 指标参考值的确定还处于探索阶段，本文依据下面的原则确定这18项指标的参考值。（1）国家、地方和行业规定的标准：如农药使用安全标准等、国家土壤环境质量标准。地方政府颁布的化肥农药使用标准等；（2）背景和底值标准：以工作区域土地生态环境的背景值和本底值作为评价标准，如区域水土流失本底值、区域植被覆盖率等；（3）趋势外推标准：对于贵州省铜仁市而言，具有自身特性，所以在拟定参考标准时，可以依据综合生态环境相似的区域现状情况，并依据研究区域实际作趋势外推，以确定标准值；（4）类比标准：以未受人类严重干扰的相似自然条件下的原生自然生态系统作为类比标准；如类似环境的植被覆盖率、生物多样性等[3]。本论文查阅相关资料确定的参考值如表1。

3.3 评价指标的无量纲化处理及权重的确定 本文进行的铜仁市土地资源生态安全评价是综合性评价，指标体系涉及范围广，指标间如果没有统一的度量标准，将很难进行比较，为使内涵不同的各种指标能够综合起来，整体表征铜仁市土地资源生态安全，则需要将各类指标进行无量纲化处理[4]。为此，本文运用直线型无量纲法来消除指标各体间的差异，使各指标转化到0～1区间内，使这18项指标具有可比性。为了对铜仁市土地资源生态安全进行综合评价，必须进行指标权重的确定，这是评价过程的关键，本文拟运用层次分析法来确定评价指标的权重。

4 结论

根据以上数学方法得出铜仁市2010年和2013年的土地资源生态安全值分别0.685和0.703。参考土地资源生态安全分级标准[5]，可得出2010年土地资源生态安全情况位于Ⅲ级，处于安全的一般状态；2013年土地资源生态安全状况较2010年有所提高，位于Ⅱ级，处于安全状态。为了使铜仁市土地资源生态安全能达到更好的状态，特提出以下2点建议：

4.1 提高耕地肥力，维护自然生态安全系统的稳定性 在耕地资源严重缺乏的武陵山区铜仁市，保护好现有耕地资源的条件下，通过改善土壤结构，进行土地整理工程，提高耕地肥力状况，保证粮食的产出供给能力和农业产业结构调整对耕地的需要，确保铜仁市土地资源自然资源生态安全子系统的稳定。

4.2 大力发展旅游事业，发挥社会生态安全系统的功能 铜仁市旅游资源丰富，有梵净山度假旅游区、九龙洞旅游景区、苗王城民俗旅游景区、大明边城历史文化旅游景区、乌江画廊旅游区、云林仙境景区等。在开展铜仁市土地资源生态安全建设的基础上，大力发展生态旅游、绿色旅游。为使旅游业总收入占国民生产总值的比重提高，实现环境保护和经济效益双赢的局面，铜仁市应加大各项生态建设，一是持续加强珍稀动物（如金丝猴）、植物资源的保护，禁止对梵净山景区进行生态扰动；二是加大景区基础设施和道路建设，使景点连成一个整体，在各方面提升服务，更好的吸引外来游客。

参考文献

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矿区生态安全评价研究 第4篇

矿区是指在矿产资源富集地区,当资源开发利用产业发展到一定规模之后,因人口集聚而形成的特殊社会经济活动空间。矿区为社会经济发展提供了重要的原材料和能源,是实现人类社会文明的重要物质载体。然而,由于人类长期过度、频繁、不合理地对矿产资源进行粗放式开发利用,使原本脆弱、自我恢复能力较差的矿区生态系统结构和功能受到破坏,造成一系列生态环境灾害事件发生,如地表塌陷、农田耕地和植被严重退化、地表与地下水源遭到严重污染等。据不完全统计,我国现有矿区大部分正面临着资源枯竭、环境污染和生态恶化的局面。因此,如何结合矿区的实际情况,科学合理地对其生态环境变迁过程及其逆向演化做出评价、预测和警报,对维护矿区经济与环境的和谐持续发展具有十分重要的现实意义。

目前大多数学者认为,矿区可视作由人口、经济、资源与环境等要素组成的一个复杂适应系统。矿区生态安全预警一般是指在对矿区生态环境质量现状分析评价的基础上,通过某种方式对其未来发展趋势进行预测,并提前做出对矿区生态环境质量恶化的警情预报。在矿区生态安全预警过程中,一般以矿区和谐持续发展为目标,在时间和空间两个维度上从自然、资源、经济和社会等方面选取系统评价因素指标,对矿区生态环境与经济发展的协调度进行客观评定,对超过矿区生态承载力的情况或重大生态环境灾害做出预警,并制定相应的调控对策。生态安全预警研究是建立在国际生态风险评价、生态预报的基础上的,至今已有不少国家和地区建立起了不同类型、各具特色的生态安全预警系统,如加拿大的农业旱灾预警系统、乌克兰的环境监测预警系统、我国的绿洲生态预警信息系统。纵观现有学术研究成果[1,2,3,4,5,6],主要集中在农业、水资源、土壤等方面,而对矿区尤其是我国中原地带的矿区生态安全预警研究成果鲜见。

本文以河南省义马煤矿为例,构建矿区生态安全预警评价体系,以2005—2013年的统计数据为基础,运用情景预测方法对复合生态系统变化趋势进行预测与评价,从而实现对矿区生态安全的预警。同时,运用主成分分析方法提取主成分,求解主成分载荷矩阵,由以判断矿区生态安全动态演化过程的预警因子,以期为矿区政府相关部门制定生态环境政策提供理论参考和实践指导。

2 研究区概况

本文选取河南省义马煤炭矿区作为典型代表。其主要原因是:义马煤炭矿区位于河南省的西部,总面积约为8250hm2,属于豫西浅山丘陵区,境内地势起伏不平,沟壑纵横,地层内断裂构造发育,但含水性不强。义马煤炭矿区区域内外交通方便,陇海铁路、310国道和郑州—西安高速公路穿境而过,区内拥有6条煤炭运输专线,煤炭资源丰富,重工业较为发达,是河南省乃至全国重要的煤炭基地之一。义马煤碳矿区在为经济快速腾飞提供便利的同时,区域的生态环境也造成了严重影响。

3 数据来源及研究方法

3.1 数据来源

由于本文建立的评价体系中包含的指标数量较多,指标数值来源不尽相同。总体而言,本文所用的生态安全预警指标数据主要通过以下三种渠道获取:1统计资料能查找的数据主要来自于2006—2014年的《义马市年鉴》、《三门峡市统计年鉴》、《河南省统计年鉴》等;2部分评价指标需要采用原始统计数据进行简单的量化处理,如各种排放强度;3少数数据不能从统计数据获得,主要采取问卷调查的方式取得,如公众环保意识、执行度等。此外,在对定性指标进行量化处理时,主要将定性指标等级划分为“很好、较好、一般、较差、很差”进行量化处理。

3.2 研究方法

评价指标体系构建:对矿区生态安全预警应立足于矿区生态环境的实际情况,选择客观且具有代表性的评价因子进行评价。本文依据已被广泛认可和使用、由联合国经济合作开发署建立的“P-S-R”概念模型,从目标层、系统层、要素层和指标层等四个层面构成矿区生态安全预警体系。目标层主要用于表达本文研究的最终目的,即综合评判矿区生态警情状态;系统层由系统压力、系统状态、系统响应等三方面构成,系统压力指标表征矿区开发与利用行为给矿区生态环境造成的压力和负荷,系统状态指标表征的是矿区资源与环境质量现状,系统响应指标表征面对矿区环境状况变化所采取的对策与措施[8]。要素层主要是一些具体指标要素,本文在广泛总结国内外相关成果的基础上,结合矿区实际情况,通过专家咨询和问卷调查结果的统计分析,最终筛选出64个矿区生态安全预警评价指标,见表1。

指标标准化:根据指标变化方向,本文所选取的评价指标大体可分为正向和负向指标两种,其标准化公式分别为式(1)和式(2):

式中,xi表示第i个指标的样本观测值;ximax、ximin分别为第i个指标的最大值和最小值;yi表示第i个指标的标准化值。

指标权重确定:本文主要通过以下两个步骤来确定矿区生态安全预警指标的权重:1 用层次分析法(AHP)确定预警指标的权系数。本文通过统计整理26位专家意见,构造判断矩阵,然后利用Yaahp软件求解特征值、特征向量,并检验判断矩阵的一致性,确定指标的权系数。2应用熵值法对上一步骤得出的权系数进行修正。AHP方法的结果可靠性虽然较高,系统性较强,但AHP方法使用过程中的主观性较强,专家判断结果很难满足重要性的传递性原理,导致出现尺度掌握不准等问题[9]。熵值法较好地克服了AHP方法的不足,且客观性较强,因此本文在此用熵值法对AHP方法计算结果进行修正,修正权重为0.5,修正结果见表1。

指标阈值及安全等级划分:本文采取惩罚型变权法确定矿区生态安全预警评价指标的阈值,得到不同警情下评价指标的阈值[5],见表1。在系统安全等级划分时,本文将矿区生态预警级别划分为5个档次,见表2。

矿区生态预警综合指数确定:本文基于模糊数学理论,分别得出目标层、系统层、要素层的模糊综合评判模型:

式中,P表示矿区生态安全预警综合指数,取值越小,说明矿区生态安全程度越高,警情等级越低;Pi和Pij分别表示系统层和要素层中指标的安全系数;Wi、Wij、Wijk分别表示系统层、要素层、指标层中各指标的权重;n表示各指标层中包含的指标个数。

矿区生态安全变化的情景预测:对矿区未来生态指标发展变化的预测方法目前主要采用回归分析方法,但该方法存在一个前提假设,即未来事物变化规律与该事物现有的演化过程相同或类似。然而,矿区人口、经济、资源和环境变化很难遵循以前的发展轨迹,所以回归分析方法在进行生态预测过程中缺点较为明显。

本文在此以2013年数据为基准,采用情景预测方法[6,7,8,9,10],对矿区人口变化、经济发展状况、各类资源指标及生态环境指标等进行预测分析,预测结果如下:1矿区人口变化趋势预测。随着矿区开发的继续深入,矿区土地塌陷面积不断扩大、矿产资源深加工产品不断增加,加之人们对生活质量要求的不断提升,很多居民不愿继续留在矿区生活,导致未来若干年内矿区人口规模可能会维持不变甚至减少,因此人口变化趋势预测结果为2020年之前矿区人口规模基本维持不变。2020—2025年,由于矿区生态修复取得明显效果,产业转型政策落实到位,此阶段矿区人口规模保持逐步增长趋势,增长速度与全国人口增速相同。2矿区社会经济发展状况预测。受煤炭产业低迷,且矿区产业转型仍在政策制定阶段,所以矿区经济发展状况短期内难以恢复。预测2017年之前,矿区经济将呈现衰退现象;2017年以后,由于煤炭产业开始恢复,且矿区产业转型逐步推进,矿区社会经济发展呈现良好发展态势,因此预测2017年以前矿区经济规模以3%的速度衰退;2017年以后,矿区经济以8% 的速度增长,由此可测算2014—2025年矿区的经济发展变化情况。居民可支配收入年平均增长率为10%;第三产业比重按照过去5年矿区的变化趋势进行预测;城镇化率年平均增长按3% 进行预测;科技经费投入、教育投入均按照过去5年全省的平均增长速度进行预测;平均寿命、基尼系数、恩格尔系数等均保持不变。3资源指标预测。随着矿区建设的不断增加,人均住房面积、人均建设用地、未利用地比例等大体保持不变,其他正向资源指标按5%的速度递增,负向资源指标按5%的速度递减,由此可测算资源指标的未来取值。4生态环境指标预测。随着矿区开发过程中环保意识的不断增长,各种污染排放指标逐年下降,下降速度为矿区近5年的平均速率。

4 结果与分析

4.1 义马煤矿区生态安全总体走势分析

依据上文构建的生态安全预警评价指标体系和模型,遵照生态安全预警方法与步骤,得到义马煤矿区生态安全预警综合评估指数与系统层指数的评价结果,见表3。

通过对比义马矿区2005—2025年生态安全状态走势图(图1)可见:12005—2010年,义马矿区生态安全整体上保持良好趋势,生态安全状态逐步好转。这与煤炭资源价格不断上升、矿区开采技术科技化水平不断提高、城镇化水平不断提高、区域经济发展速度快等有很大关系。22010—2015年,义马矿区生态安全状况开始变差,但变化幅度较小。32015年以后,随着社会科技发展、居民环保意识增强,矿区政府逐步采取积极的生态响应措施,矿区环境将逐年改善。

4.2 生态安全动态变化的预警因子分析

借助SPSS19.0软件,采取主成分分析方法对矿区生态安全变化的驱动力进行分析(由于篇幅所限,详细过程省略)。主成分分析结果(表4)表明,前8个主成分的累积贡献率达到93.759%,基本上代表了全部因子对义马矿区生态安全变化趋势的影响状况。

注:由于构建的评价框架内包含指标数量较多,表4仅为部分数据,其他数据省略。

利用SPSS19.0软件进一步分析可计算出主成分载荷矩阵,根据主成分载荷矩阵可知:1义马煤矿区生态安全动态变化的主控因子是塌陷面积比重和土地复耕率,占31.024%的贡献率。义马煤矿区塌陷面积占整个矿区面积的比重约为4%,但在开采区内塌陷面积比重超过了10%,且煤矸石的回填不及时,土地复耕率不高,导致生态安全形势日益严重。2第二预警因子为生态修复,占19.241%的贡献率,包括生态修复率和人均公共绿地面积。矿区生态自然恢复能力较差,一旦破坏很难修复,因此加大对矿区自然环境的修复,改善矿区环境将有力保障区域的生态安全状态。3第三预警因子为土地承载力,主要包括人均耕地面积和土壤有机质含量构成,占10.169%的贡献率。义马煤矿区属于浅山丘陵区,有效耕地资源十分有限。根据情景预测可知,自2015年以后义马矿区人均耕地面积逐年减少,且土地流失状况不容乐观,低于全省平均水平,因此急需采取相应措施提高矿区土地承载力。4第四预警因子为资源综合利用与“三废”处理能力。包括矿产资源综合利用与深加工率、“三废”的无害化处理率。5其他预警因子分别为人口素质、政府管理与居民意识、资源开发程度、水土流失。

5 结论与讨论

本文构建了矿区生态安全预警评价指标体系和模型,对义马煤矿区生态安全状况进行了评价。结果表明:2005—2010年,义马矿区生态安全整体上保持良好趋势,生态安全状态逐步好转;2010—2015年,义马矿区生态安全状况开始变差,但变化的幅度较小;预计2015年以后,矿区环境可能会逐年改善。本文运用情景预测方法对矿区人口变化、经济发展状况、各类资源指标及生态环境指标等进行了预测分析,借助SPSS软件来提取指标主成分并计算主成分载荷矩阵,对影响义马矿区生态安全的预警因子进行了分析。结果表明,对义马煤矿区生态安全状况影响较大的因子分别是:塌陷面积比重和土地复耕率、生态修复、土地承载力、资源综合利用与三废处理能力。

由于本人水平所限,论文难免存在不足之处。在今后的研究中将从以下几个方面改进:1文中预警指标阈值确定过程中的基础权主要来源于三个方面:国家及行业标准、前人研究结论、区域背景与本地值。其实这三个基础权的来源均有一定的弊端,所以在今后的研究过程中如何更加科学合理地确定预警指标阈值是需要继续努力的方向。2本文在运用情景预测方法对预警指标的预测时主要采取的是专家咨询法,专家主观性比重较大,所以今后在研究过程中应加强如何运用CA-MAS模型,借助Swarm动态仿真平台进行情景预测。3在预警因子分析过程中,如何利用主成分载荷矩阵得到的预警因子构建矿区生态安全调控体系需要今后继续加强研究。

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矿区生态安全评价研究 第5篇

摘    要：耕地生态安全关系到国家粮食安全。根据新疆耕地利用现状及特点，基于P-S-R模型构建新疆耕地生态安全评价指标体系，运用突变级数法进行评价。结果表明：（1）2004—2013年新疆耕地生态安全水平经历了不安全→较不安全→临界安全→较安全的发展历程。（2）从各准则层看，压力系统安全水平经历了较不安全→临界安全→较安全的发展历程;状态系统安全水平经历了不安全→较不安全→较安全→安全的发展历程;响应系统安全水平经历了不安全→较不安全→临界安全→较安全→安全的发展历程。（3）影响新疆耕地生态安全的障碍因素是单位耕地化肥负荷率和人均水资源量。

关键词：耕地;生态安全;P-S-R模型;突变理论;新疆

中图分类号：F127             文献标识码：A           DOI 编码：10.3969/j.issn.1006-6500.2015.12.016

Ecological Security Assessment on Cultivated Land of Xinjiang Based on Catastrophe Theory

HUANG Xiao-dong1，PU Chun-ling1，SONG Jian-hua2，YAN Zhi-ming1，ZHANG Ying1，LIU Chao1

（1.College of Management，Xinjiang Agricultural University，Urumqi，Xinjiang 830052， China;2. Institute of Economics，Xinjiang Academy of Social Science，Urumqi，Xinjiang 830011，China）

Abstract： The cultivated land ecological security is related to national food security. According to the situation of farmland utilization and characteristics in Xinjiang， based on P-S-R model the evaluation index system was constructed and using mutation progression method to evaluate. The results show that（1）Ecological security of cultivated land of Xinjiang during 2009 to 2013 experienced the development process of Unsafe →Less safety →Criticality safety →The safer; （2） From the criterion level， the pressure system experienced the development process of Less safety →Criticality safety →The safer; State system experienced Unsafe →Less safety →The safer →Safe; Response system experienced Unsafe →Less safety →Criticality safety →The safe →safe; （3） The main factors affecting ecological security of cultivated land of Xinjiang are unit farmland fertilizer load rate and average per capita water resources.

Key words： cultivated land; ecological security; P-S-R model; catastrophe theory; Xinjiang

耕地是人类可利用土地中的精华部分，是保障粮食生产的最基本要素。耕地生态安全是指在在一定的时间和空间尺度内，耕地资源生态系统处于保持自身正常功能和满足社会经济可持续发展需要的状态[1]。耕地生态安全是国家生态安全的重要组成部分，关系着国家粮食安全。随着工业化和城镇化进程的不断推进，一方面占用大量耕地资源，导致耕地资源数量减少加速;另一方面耕地利用中化肥、农药和农膜等的不合理使用及过量投入导致农业面源污染严重[2-4]，耕地生态环境恶化趋势明显，耕地的可持续利用和国家粮食安全都面临严重挑战。赵宏波等[5]基于PSR-EES 模型对吉林省48个县耕地生态安全进行时空差异性分析，并诊断出影响吉林省耕地生态安全的障碍因子;徐辉等[6]基于NES框架，运用多因素综合评价法对黑龙江省宁安市10年的耕地生态安全进行了科学评价;崔明哲等[7]运用组合赋权法对哈尔滨市耕地生态安全进行了定量评价;张祥义等[8]以河北省肥乡县为研究对象，基于NES框架，结合熵权物元模型对该区域的耕地生态安全从定性和定量两方面进行了评价;张锐等[9]将PSR模型与熵权物元模型综合运用于耕地生态安全评价研究中，对我国15年耕地生态安全发展变化情况进行了综合评价。耕地生态系统具有突变性、脆弱性、系统性等特点，现有研究缺乏对系统突变特性的考虑。基于此背景，本研究将突变理论与模糊数学结合起来，将突变级数法应用于耕地生态安全评价，并定量评价了2004—2013年新疆的耕地生态安全状况，为耕地的可持续利用提供理论依据和科学指导。

1 材料和方法

1.1 研究区概况

新疆位于我国西北边陲，地处亚欧大陆腹地，介于34°25'～48°10'N，73°40'E～96°18'E。在国内新疆与西藏、青海、甘肃三省交界，国际上与塔吉克斯坦、哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、俄罗斯、阿富汗、蒙古、巴基斯坦、印度等8个国家接壤，陆地边境线长达5 600多km，占全国陆地边境线的四分之一，是中国面积最大、陆地边境线最长、毗邻国家最多的省区。截止2013年末，全疆人口2 264.3万人，土地总面积166.49×104 km2，占全国陆地总面积的六分之一，地区生产总值8 360.24亿元，仅占全国的1.47%。耕地面积506.7×104 hm-2，单位耕地化肥施用量达到401.095 kg·hm-2，单位耕地农业机械总动力达到427.474 kw·hm-2，人均水资源量4 223 m3·人-1。新疆属典型的干旱气候，生态系统脆弱，粮食生产面临问题多，耕地质量及生态安全对保障粮食安全和地区稳定至关重要。因此，对于新疆耕地生态安全的研究势在必行，可为新疆耕地的可持续利用提供理论依据和科学指导。

1.2 数据来源

文中研究数据主要来自于中国统计年鉴（2005—2014年）、中国国土资源统计年鉴（2005—2014年）和新疆统计年鉴（2005—2014年）以及各相关职能部门的统计数据。

1.3 研究方法

突变理论由Rene Thom创立于20世纪70年代，其基本原理是利用拓扑理论构造数学模型来描述、预测自然现象与社会活动中事物连续性中断的质变过程[10]。突变级数法是该理论的重要应用之一，主要特点是首先对系统的总评价目标进行多层次矛盾分解，由指标层逐层向目标层综合，确定各层的突变类型，然后将各层的控制变量带入相应的突变模糊隶属函数，通过归一化公式计算，求出总的隶属度值，得出总的评价结果[11-14]。按照控制变量的维数不同，常用的突变类型有折叠突变、尖点突变、燕尾突变、蝴蝶突变，如表1所示。

1.3.1 评价指标体系构建 耕地生态系统受到自然生态因素、社会经济因素及人类干预因素的影响，针对新疆耕地利用现状，采用“压力-状态-响应”模型，依据科学性、区域性、数据可获得性及可量化等原则，在借鉴相关研究成果的基础上[15-19]，选取包含单位耕地化肥负荷率、人均耕地面积、人均水资源量、单位耕地农业总产值等14项指标构建新疆耕地生态安全评价指标体系（表2）和突变级数模型（图1），并利用主成分分析法对各层次指标的重要性进行排序。

1.3.2 数据标准化 耕地生态安全评价指标中包含定性指标和定量指标，为消除指标间量纲不统一的缺点，要将各个指标进行无量纲化处理，统一化成以百分比为单位的指标值，从整体上反映耕地生态安全评价结果。采用极差法对各个指标进行无量纲化处理，公式如下。

■（1）

式中，Bi为指标标准化后的实际评价数值;Xi、Xmax、Xmin分别为评价指标i的实际值、最小值和最大值。

1.3.3 评价标准的确定 指标体系评价标准的确定直接影响到评价结果的准确性，耕地生态安全常规评价标准为0.2、0.4、0.6、0.8，由低到高分为5个安全等级，分别为Ⅰ（不安全）、Ⅱ（较不安全）、Ⅲ（临界安全）、Ⅳ（较安全）、Ⅴ（安全）。由于突变级数法综合评价值较大，且评价值之间的差距很小，难以用常规的评价标准来得到评价结果，因此需要将常规评价标准转换为突变级数法使用的标准。本文的评价标准转换思路为：在突变指标体系和各层指标重要性确定的前提下，当底层指标对应的隶属度值均取为ym（m=1，2，3，…，m），由突变级数法进行运算，可以得到其综合评价值为rm（m=1，2，3，…，m）。由相应的突变模型及归一化公式计算准则层和目标层的评价标准[20]，如表3所示。

2 结果与分析

运用公式（1）对原始数据进行标准化处理，然后根据各层指标相应的突变级数模型，利用表1中的归一化公式，由低到高计算准则层和目标层的综合评价值，最后根据表3得出2004—2013年新疆耕地生态安全等级，如表4所示。

2.1 综合系统安全状况分析

由表4可知，新疆耕地生态系统安全水平呈直线上升趋势，安全隶属度值由2004年的0.600 7上升至2013年的0.962 3，安全等级经历了不安全→较不安全→临界安全→较安全的发展历程，综合系统安全水平的稳步提升主要得益于状态系统和响应系统安全水平的明显改善。2005—2008年综合系统安全水平一直处于较不安全状态，且隶属度值有所波动，主要是因为这4年间粮食单产一直处于下降趋势，由2005年的2 536.799 kg·hm-2下降至2008年的2 203.871 kg·hm-2。2009—2013年综合系统安全水平经历了临界安全和较安全的发展历程，且隶属度值一直保持上升的趋势，这主要得益于政府采取了多项措施严格保护耕地，同时加大对土地整治项目的扶持力度，人均耕地面积由2009年的0.182 4 hm2·人-1增加至2013年的0.223 8 hm2·人-1，年均增长率1.59%，说明基本农田保护、土地整治、后备耕地资源开发等一系列耕地保护措施的实施效果明显，为新疆耕地生态安全水平的提高起到了积极的推动作用。

2.2 压力系统安全状况分析

压力系统安全等级经历了较不安全→临界安全→较安全的发展历程，安全隶属度值由2004年的0.798 8上升到2013年的0.950 8，总体来看安全水平得到了一定的提高。但2005—2012年压力系统一直处于临界安全水平，说明压力系统安全问题并没有得到根本缓解。主要原因是耕地生态环境压力加大，单位耕地化肥负荷率由2005年的311.665 kg·hm-2增加到2012年的488.911 kg·hm-2，年均增长率达到6.64%，耕地面源污染不断加重。

2.3 状态系统安全状况分析

状态系统安全水平总体上得到了较大改善，由2004年的不安全状态上升为2013年的安全状态。2004—2008年状态系统一直处于不安全状态，安全隶属度值有所提高，但仍处于不安全标准之下，主要原因是2006年以来新疆遭遇了极端干旱天气，降水量大幅度减少，干旱造成的缺水对耕地生态安全造成了极大危害，人均水资源量由2004年的4 789 m3·人-1下降到2008年的3 798 m3·人-1，耕地有效灌溉率由2004年的68.46%下降到2008年的62.13。2009—2013年状态系统安全水平由较不安全提高到安全水平，主要原因是农业水利灌溉设施建设步伐加快，节水灌溉技术得到全面推广，耕地灌溉有效率和节水灌溉率分别以3.59%和7.39%的年均增长率提高。

2.4 响应系统安全状况分析

响应系统安全水平逐步上升，安全隶属度至由2004年的0.379 6上升至2013年的0.970 1，安全等级经历了不安全→较不安全→临界安全→较安全→安全的发展历程。这主要得益于社会经济水平的快速发展，2004—2013年农牧民的人均纯收入由2 245元·人-1提高到7 296元·人-1，年均增长率12.51%;单位耕地农业总产值由15 317元·hm-2提高到42 498元·hm-2，年均增长率10.74%。

3 结论与讨论

突变级数法的应用避免了主观确定评价标准引起的不确定性对评价结果准确性的影响，同时该方法不需要对评价指标确定具体的权重，因此更加便捷准确，消除了人为赋权的主观性。结果表明：2004—2013年新疆耕地生态安全水平经历了不安全→较不安全→临界安全→较安全的发展历程;压力系统安全水平经历了较不安全→临界安全→较安全的发展历程;状态系统安全水平经历了不安全→较不安全→较安全→安全的发展历程;响应系统安全水平经历了不安全→较不安全→临界安全→较安全→安全的发展历程。

（1）研究发现新疆耕地生态系统10年来发展趋势总体上看是好的，主要的障碍因素是单位耕地化肥负荷率和人均水资源量。

（2）新疆作为典型的干旱区省份，水资源短缺是制约农业发展和生态环境改善的关键因素。鉴于此背景，一方面应加大农业基础设施建设投资力度，修建农田水利灌溉设施，保障农业用水;另一方面要提高农业灌溉技术，倡导微灌、滴灌等节水灌溉技术，提高水资源有效利用率。

（3）耕地利用中化肥、地膜的过量使用造成的农业面源污染严重，给耕地生态安全带来了巨大的挑战。鉴于此背景，一方面应大力推广测土配方施肥技术，提高肥料利用率;另一方面要推动农作物病虫害统防统治和绿色防控，优先采用生态控制、物理防治和生物防治措施，减少农药的施用量。

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矿区生态安全评价研究 第6篇

近100年来, 煤炭是我国的重要能源, 占一次性能源的70%左右, 煤炭资源开采对土地和环境的破坏相当惊人, 由于重视自身利益, 而对矿山的维护和环境建设不够重视, 对废弃矿山的恢复性处理更是由于种种原因而被搁置, 致使部分地区出现较为严重的表土剥离、水土流失, 并发生崩塌、滑坡、泥石流、地面塌陷等危害性较大的地质灾害。

平煤天安股份五矿由于近60年的开采具有丰富矿区可供项目研究, 其矿区内长期以来的生产活动, 产生了矿区不同土地利用类型, 各土地利用类型单元承受着不同的生态环境压力, 其外在表现出不同的生态功能[1,2]。本文通过对平煤天安五矿矿区各土地系统生态环境压力进行评价, 为实现平煤天安股份五矿矿区土地生态环境建设提供思路。

2 研究区概况

平煤天安股份五矿矿区总面积为614hm2, 矿区呈现豫西断隆、华北断拗和北秦岭褶皱的交接部位, 矿区地面对应位置在龙山———擂鼓台一线低山丘陵和北部丘陵向平原过度地区, 矿区对应地表为低山丘陵及山前坡地, 地势中间高, 南北低, 最高点位于龙山庙西坡, 标高+316.25, 最低点标高+120, 地表山体主要有小山、锅底山等, 地表主要有建筑物:山庄、马沟、龙兴、程家庄、户口、平效烟站等村庄。矿区内大的地表水体为汝河、沙河、湛河 (上游为乌江河) 与白龟山水库相连接的北干渠。区内冲沟发育, 有季节性溪流注入沙河、汝河, 地表排泄条件良好。

平煤天安股份五矿矿区属南暖温带半干旱季风气候。根据平顶山气象站的资料, 历年来最大降雨量1323.6mm, 最小降雨量373.9mm, 平均降雨量742.6mm, 雨季一般集中在6~9月份。历年最大蒸发量2825mm, 最小蒸发量1490.5mm, 年平均蒸发量1880.4mm, 蒸发量大于降雨量。历年最高气温42.6℃, 最低气温-18.8℃, 年平均气温14.9℃。风向随季节变化, 夏季多为东南风和南风, 秋、冬季多为西风和西北风, 最大风速24m/s, 年平均风速2.8m/s。

矿区土壤类型主要为淋溶褐土和钙质褐土为主, 土层深厚0.1~0.3m, 耕性较好。矿区内林地、耕地极少, 主要为表现为沟坝地、草地和荒地, 植被覆盖率在12.8%左右。

平煤天安股份五矿在长期的煤炭开采活动以及其相关产业的发展过程中, 导致境内生态环境污染、矿区塌陷、水土流失、煤矸石堆积等问题日益严重[3,4], 使其对整个矿区的土地生态系统产生了巨大的压力。

3 评价思路与指标选取

3.1 评价思路与方法

本文在实地调查数据、平顶山市统计年鉴、平顶山市水资源公报等相关资料进行分析基础上, 结合平煤天安股份五矿矿区地形图、土地利用现状图按每公顷作为一评价单元对平煤天安股份五矿矿区土地系统划分出614个独立的土地系统评价单元[5~7], 然后建立以体现平煤天安股份五矿矿区生态环境破坏规律与矿区实际特点的矿区土地系统环境压力评价指标体系, 最后采取专家判读、AHP法、指数衰减法、加权法对平煤天安股份五矿矿区土地系统存在的生态环境压力进行综合评价。

3.2 评价指标选取

矿区土地系统生态环境压力由多重因果关系, 多维的因素组成[5]。本文依据矿区的自然环境与矿业生产布局的分异性, 结合矿区土地的地形地貌、水热分配、土壤分布、以及村镇居民点分布、矿产布局及其相关产业的活动等因素, 选取自然资源压力A1、资源消耗压力A2、环境污染压力A3与生产规模压力A4作为平煤天安股份五矿矿区土地系统生态环境压力一级评价指标 (因子层) , 然后选取各因子层的关键影响因素作为二级评价指标 (指标层) , 最后采取专家判读、AHP法对各指标权重进行赋值。平煤天安股份五矿矿区土地系统环境压力评价体系见表1。

4 评价结果与分析

依据平煤天安股份五矿矿区土地系统生态环境压力评价体系, 采用指数衰减法计算其压力指数, 如公式 (1) 、 (2) 所示;最后采用加权法进行不同级别指标的计算, 具体如公式 (3) , (4) :

式中:fi为第i社会经济压力因子作用分值;Mi为i社会经济压力因子规模指数;dc为某地块与i社会经济压力因子中心点的距离;d为该社会经济压力因子影响半径;r为相对距离。

对于某地块的社会经济压力指数由多种社会经济压力组成的, 采用公式4计算。

式中:F为某地区社会经济压力总作用分值;n为某地区社会经济压力的因子数;fi为第i社会经济压力作用分值。

P为平煤天安股份五矿矿区土地系统生态环境压力, Wi和Wj为权重, Bi和Ai为各级指标的压力。通过上述方法对平煤天安股份五矿矿区各单元土地系统生态环境压力进行评价, 结果如表2所示。

由表2可知, 平煤天安股份五矿矿区各单元土地系统生态环境总压力整体为, 轻度环境压力 (202hm2, 32.90%) >中度环境压力 (190hm2, 30.94%) >中高度环境压力 (154hm2, 25.08%) >高强度环境压力 (68hm2, 11.07%) ;其中, 资源消耗压力A2最大, 其次为环境污染压力A3、生产规模压力A4, 自然环境压力A1最小, 具体体现在压力指数在0.6以上的土地单元数量所占单元总数的比例, 资源消耗压力A2为43.6%;环境污染压力A3为42.0%;生产规模压力A4为35.2%;自然环境压力A1为23.8%。

5 矿区土地系统生态类型划分

不同的土地单元所表现出不同的土地生态功能与其承受的生态环境压力有关, 因此, 依据矿区土地评价单元的自然环境压力A1和人为生产压力B1的分异性 (将资源消耗压力A2、环境污染压力A3以及生产规模压力A4并为人为生产压力B1) , 将矿区的土地系统按照其生态环境压力的特点分为保护型、消费型、生产型和调和型等4种土地生态功能类型[8,9], 如表3所示。

注:人为生产压力B1= (资源消耗压力A2×0.2+环境污染压力A3×0.35+生产规模压力A4×0.2) /0.75

其中, 主要表现为工矿废弃地以及人为扰动最大的交通线、厂矿生活区等人工消费型土地生态系统人为生产压力为主导压力, 其生态系统的功能表现为物质与能量的自发性消费;调和型土地生态系统其工矿生产等人为生产压力为主导压力, 主要分布在矿井生活区与乡村结合带, 该地带特点为人为生产压力较大、生态条件适中, 土地系统的生态功能不较复杂, 表现出以上几种功能的调和兼备。

将平煤天安股份五矿矿区土地系统依据土地生态功能类型划分为平川地生产型、沟川地生产型、经济林生产型、沉陷地保护型、湿地保护型、坡地保护型、土石坡荒地消费型、工矿废弃地消费型、交通住宅消费型、工矿电站生态经济调和型和园林绿地调和型等11种土地生态类型区 (表4) 。平煤天安股份五矿矿区土地利用状况呈现不合理的利用状态, 主要体现在具有生态保护功能的保护型土地生态系统的总面积仅为4.94hm2, 占地比例为13.1%。

6 结语

(1) 平煤天安股份五矿矿区各单元土地系统生态环境总压力整体为, 轻度环境压力 (202hm2, 32.90%) >中度环境压力 (190hm2, 30.94%) >中高度环境压力 (154hm2, 25.08%) >高强度环境压力 (68hm2, 11.07%) ;其中, 资源消耗压力A2最大, 其次为环境污染压力A3、生产规模压力A4, 自然环境压力A1最小。

(2) 依据矿区土地评价单元的自然环境压力A1和人为生产压力B1的分异性, 将矿区的土地系统按照其生态环境压力的特点分为保护型、消费型、生产型和调和型4种土地生态功能类型和11种土地生态类型区。

(3) 平煤天安股份五矿矿区土地利用状况呈现不合理的利用状态, 主要体现在具有生态保护功能的保护型土地生态系统的总面积仅为4.94hm2, 占地比例为13.1%。

摘要：采用专家判读、AHP法、指数衰减法、加权法对平煤天安股份五矿矿区土地系统存在的生态环境压力进行了综合评价。结果表明:平煤天安股份五矿矿区土地系统生态环境总压力整体为, 轻度环境压力 (202hm2, 32.90%) >中度环境压力 (190hm2, 30.94%) >中高度环境压力 (154hm2, 25.08%) >高强度环境压力 (68hm2, 11.07%) 。其中, 资源消耗压力A2最大, 其次为环境污染压力A3、生产规模压力A4, 自然环境压力A1最小。在评价基础上利用矿区土地的自然环境压力和人为生产压力的分异性, 将矿区的土地系统分为保护型、消费型、生产型和调和型4种土地生态功能类型和11种土地生态类型区;平煤天安股份五矿矿区土地利用状况呈现不合理的利用状态, 主要体现在具有生态保护功能的保护型土地生态系统的总面积仅为4.94hm2, 占地比例为13.1%。

关键词：平煤天安股份五矿,土地系统,生态环境压力,土地生态功能类型

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矿区生态安全评价研究 第7篇

关键词：煤炭矿区,生态环境质量,指标体系,AHP,模糊综合评价

1 引言

我国是世界第一产煤大国,也是世界煤炭消费的大国,且据专家估计,2050年之前,煤炭仍会占有我国一半以上的能源结构[1]。我国的矿井数量在不断增加,尤其是小规模煤炭企业,尽管有关部门一直在叫停小型煤矿,但全国的小煤矿仍至少有16000处,很多小型煤炭企业为追求最大利润以破坏生态环境为代价[2]。在煤炭的开采、加工和利用过程产生了一系列不容忽视的生态环境问题,主要表现在:土地塌陷、煤矸石压占、对自然环境的污染、对社会环境的影响等,这些问题在一定程度上造成了区域资源浪费、生态环境破坏、区域经济发展潜力削弱和矿区社会问题加剧等深层次的矛盾,从而成为矿区可持续发展最重要的限制因素[3,4]。

对矿区生态环境的评价可以为我国矿区今后采取的预防污染、破坏生态环境措施提供有利的保障。我国矿区评价工作经历了一个从简单到复杂的过程,从最初为了煤炭产量和采煤安全所做的单项评价发展到后期综合的生态环境评价。早期的矿区生态环境评价工作主要是一些具体的单项评价,如对矿区地下水资源的评价及地层潜水评价等[5]。80年代中期至90年代初开始了环境影响评价,如对小龙潭露天矿环境影响评价经济损益分析等[6]。90年代后,矿区评价主要着重于各单项评价的方法研究,例如矿区水质评价中有模糊数学法、水质标准类别法、等斜率灰色决策法等,用TCLP法评价矿区土壤重金属的生态环境等[7]。迄今为止,国内外已提出多种环境质量评价方法,这些方法各有利弊[8]。环境质量评价实际上是将需评价的环境样本与环境标准进行比较来鉴别环境质量等级。近年来,迅速发展的模糊评价理论已在分类和系统辨识中得到广泛的应用。因此,本文提出了煤炭矿区生态环境综合质量评价的指标体系,将调研样本数据与标准数据对照根据隶属度函数建立单因素评价矩阵,按照模糊评价的思想对矿区环境质量进行评价,以期得到可行和合理的结果。

2 煤炭矿区生态环境质量评价指标体系的建立

煤炭矿区以煤炭资源开采加工及利用为主导产业,本文主要采用分析法来构建矿区生态环境损害评价的指标体系。根据科学性、数据可得性选取的原则,并参考相关文献[9,10,11],主要从社会发展、生态环境破坏与治理、资源开发利用三个方面建立了一套具有代表性、综合性和可操作性的评价指标体系,见表1。

3 煤炭矿区生态环境质量模糊综合评价模型

3.1 评价空间的建立

根据表1所建立的煤炭矿区环境质量评价指标体系,可先设单因子评价矩阵Ri(i=1,2,3),评价集是评价者对各层次评价对象可能做出的各种评价结果所组成的集合,对煤炭矿区生态环境质量评价可取评价集为:V=(优,良,较差,差) 四个等级。

3.2 评价标准的建立

目前除国家己制定的标准和行业规范与设计标准之外,生态环境质量评价的标准大多数尚处于探索阶段。环境质量标准的划分一般都是指一个浓度区间,确定污染物环境浓度的隶属度必须先确定各相邻类别的界限值,即分级代表值e(j)[12]。

3.3 隶属函数计算确定单因素评价矩阵

根据评价矿区的实际数据,以及表2中评价标准值进行隶属度计算,隶属度表见表3(其中,ci表示各个指标的实测值,ei(j)表示相应指标第j(j=1,2,3,4)个等级的标准值),进而可得到各年份单因子评价矩阵[7]。其中,正指标指值越大越好的指标,如人均住宅面积A12、资金利税率A13等;逆指标指值越小越好的指标,如人口自然增长率A11、SO2日均浓度A22等。

3.4 指标权重的确立

本文采用层次分析法AHP求各评价指标权重。层次分析法[13](Analytic Hierarchy Process, AHP)是由美国运筹学家Saaty T.L.于20世纪70年代提出的,是一种解决多目标复杂问题的定性与定量相结合的、系统化的、层次化的决策分析方法。其基本思想是在建立有序层次结构的基础上,通过两两比较确定各层元素对上层元素的权重,最后综合计算最底层元素对总目标的权重。具体步骤如下:

(1)建立层次结构图

将决策过程分为3个层次,目标层,准则层和方案层,每层有若干个元素,上层元素支配下层元素。

(2)构造判断矩阵

构造判断矩阵是为了确定各层元素相对上层元素的权重,矩阵表示同一层次上各元素对上层某元素相对重要性的判断值,由若干专家或有经验的实地工作人员给出。判断相对重要程度时,采取Saaty提出的1~9标度方法。

(3)从高层到底层计算各层元素的权系数及同一层次的组合权系数

设矩阵Ac=(aij)nn为当前层次元素A1,A2,,An对相关的上层元素C(可以不止一个)的判断矩阵,根据表1中的标度确定。Ac的最大特征根为λmax,对应的标准化特征向量为w=(w1,w2,,wn)T,则w就是元素A1,A2,,An相对于元素C的权系数。

若上层元素C有m个,即C1,C2,Cm,且权重为c=(c1,c2,,cm)T,然后再对每个Ci求得一个权向量wi=(w${}_1^i$,w${}_2^i$,,w${}_n^i$),则当前层次元素A1,A2,,An的组合权系数为:

${\displaystyle \sum _{i=1}^{m}c}{}_{i}w{}_1^i,{\displaystyle \sum _{i=1}^{m}c}{}_{i}w{}_2^i,\cdots ,{\displaystyle \sum _{i=1}^{m}c}{}_{i}w{}_n^i$

如此一层层自上而下求下去,直到最底层所有元素的权系数、组合权系数都求出来为止。

(4)一致性检验

构造判断矩阵时,为了避免出现判断的不一致性,还需对判断矩阵进行一致性检验。定义一致性比率$CR=\frac{C{\rm I}}{R{\rm I}}$,当CR<0.1时,认为判断矩阵具有满意的一致性。其中$C{\rm I}=\frac{\lambda {}_{\max }-n}{n-1}$为一致性指标,RI为平均随机一致性指标,对于1~11阶的判断矩阵Satty给出了RI的值。

3.5 计算模糊评价矩阵

(1)确定单因素评判矩阵ri

经过隶属度函数可计算各个指标在各个等级下的隶属度rimj(i,m为指标下标,j值代表评价等级,i=1,2,3;m=1,,k;k为第i层具有的分指标的个数;j=1,2,3,4),可参见表3。则各个指标的评价矩阵为rim=(ri1,,ri4),(i=1,2,3;m=1,,k;k为第i层具有的分指标的个数),将rim看作向量的一个元素可得单因素评判矩阵$r{}_i=\left(\begin{array}{l}r{}_{i1}\\ \cdots \\ r{}_{ik}\end{array}\right)‚(i=1,2,3$;k为第i层具有的分指标的个数)

(2)由单因素评判矩阵向上推导确定二级评判矩阵R,Ri=Wiri,Ri为准则层第i个因素的判断矩阵,将Ri看作一个因素, 记二级评判矩阵$R=\left(\begin{array}{l}R{}_1\\ R{}_2\\ R{}_3\end{array}\right)$,再由R继续进行模糊矩阵的合成运算,令综合评判T=WR根据最大隶属原则,得出评价结果[9]。

4 郑煤集团超化矿区生态环境质量评价案例研究

4.1 样本与数据

本文选取郑煤集团超化矿区相关生态环境指标数据进行比较研究,根据上文指标体系主要从社会发展、生态环境破坏与治理、资源开发利用三个方面收集2005至2009年数据,从而使得所选取的样本具有代表性。样本数据见表4。

4.2 生态环境质量评价过程

本文对20005-2009年超化矿区生态环境质量进行评价,由于样本数据较多,在此以2005年为例,介绍模糊综合评价的过程。根据表2 中煤炭矿区生态环境评价指标评价级别代表值和表4中矿区生态环境质量指标实测数据,利用表3中隶属度计算公式,得到单因素评价矩阵,如表5。然后运用AHP计算得到各指标和各准则的权重,如表6所示。

由上述FAHP评价模型,$R{}_i=W{}_{i}r{}_i‚R=\left(\begin{array}{l}R{}_1\\ R{}_2\\ R{}_3\end{array}\right)‚{\rm T}=WR$可得到2005年矿区生态环境质量评价向量T=0.236,0.199,0.273,0.291),根据最大隶属原则,郑煤矿区2005年生态环境质量差。

4.3 生态环境质量评价结果

重复上述过程,可以得到郑煤20052009年生态环境质量评价结果,如表7、8和9。

5 结论

由表10可知郑煤超化矿区生态环境质量从2005年到2009年正由差向优发展,发展态势良好。从表9可发现社会发展子系统处于改善趋势,其变化趋势与矿区生态环境总体变化趋势大体相同,对生态矿区质量评价综合结果的优化起到重要作用;生态环境破坏与治理子系统一直处于良好状态,应该保持这种良好状态;资源开发利用子系统总体来讲,发展较稳定。但是从保护环境和合理开发资源的角度讲,原煤入洗率和采区回采率还是较低,这是由于原煤的洗选需要大量的设备和较长的设过程,洗选出精煤的销售成本自然要比原煤高,作为消费企业他们认为使用精煤是提高了产品的成本,在这种情况下,精煤的销路自然不如原煤,致使原煤的生产无疑成为绝大部分煤矿的首选,进而降低了原煤的入洗率,而原煤被认为是世界上最脏的能源,对环境污染特别严重;从原煤的开采量来讲,郑煤超化矿发展已进入中年期,根据可持续发展理论,原煤产量应减小,目前原煤的产量都还保持在200万吨以上,相对来说开采量较高,对矿区的环境影响较大。

矿区生态安全评价研究 第8篇

关键词：矿区生态环境,环境监测,实践,案例

一、引言

《环境监测》是环境科学、给排水科学与工程等专业必修的一门理论与实践并重的专业主干课程, 对培养环境方向专业监测人才具有十分重要地位[1]。其中环境监测教学改革主要集中在精品课程建设、课堂教学内容优化、产学研结合、网络教学等。当然高质量的课堂教学对学生获得系统的环境监测专业技能具有重大意义。然而随着环境污染的进一步加剧, 国民环保意识的提高, 以及社会对环境监测实践性人才的不断需求, 加强环境监测实践教学改革, 逐渐成为课程改革的主要方向。但是环境监测课程实践教学却存在诸多问题, 以笔者在湖南科技大学多年的教学经验发现: (1) 环境监测实验课时很少, 大多是讲授实验步骤, 实验仪器设备有限, 学生得不到实际的锻炼; (2) 生成实习也主要以参观为主, 综合性和设计性实验少, 完全无法激发学生的兴趣; (3) 学生对环境监测的认识局限在实验室测试, 对整个监测流程没有概念。环境监测主要目的是对有关项目就行定期、长时间的监测, 以确定环境质量及污染源状况, 评价控制措施, 促进环保事业的发展。

二、矿区生态环境质量评价应用于环境监测实践教学可行性分析

随着工业的发展, 矿区环境受到涉矿企业和环保部门极大重视。以湖南省锡矿山为例, 这是全球最大的锑成矿区, 素有“世界锑都”之美称[2]。矿物组合主要为石英-辉锑矿和方解石-辉锑矿, 并且还伴生有汞、铅、砷、金等金属矿床[3]。至今锑矿的开采和冶炼已有一个多世纪, 带动了当地经济发展, 但是同时也导致矿区生态环境质量严重恶化, 目前土壤鲜有种植, 河水、地下水已禁止饮用, 大部分矿区居民已经搬离[4]。从而对整个矿区生态环境质量进行全面系统的评价成为了污染控制、环境管理的关键。可见锑矿区生态环境质量评价是一个与环境监测课程非常相关的实践项目, 这也是本科生很感兴趣的话题, 他们年轻富有激情对环保事业十分热衷, 这将极大地带动他们对环境监测的积极性。

三、矿区生态环境质量评价在环境监测实践教学中的运用

1. 水质监测。

目前矿山废水仅经过简单的沉淀处理或者不经处理直接排放, 河流以及地下水受到重金属污染, 居民用水困难。通过对整个矿区进行实地调查以及对选矿冶炼工艺的了解, 发现污染源主要为矿坑水、选矿废水、冶炼废水。选择某采矿点的矿坑水、冶炼废水、选矿废水和邻近河流为监测对象, 锑、砷、汞、硫酸盐、磷酸盐等作为主要监测项目。学生3~4人为一组, 对这四个采样点进行采样。其中河流的取样严格按照地表水监测断面和采样点的要求从上游到下游逐渐布设对照断面、控制断面和消减断面。采样工具为250 m L聚乙烯瓶, 采样前用10%硝酸浸泡过24 h, 并用去离子水清洗干净。使用美国哈希HQ30d便携式测定仪现场测定p H、溶解氧、电导率并记录水温。将水样装满瓶后, 加少量的硝酸, 调p H为1~2, 防止重金属离子水解沉淀, 密封, 送回实验室, 放入冰箱4℃保存。在这里强调学生做好采样记录, 因为冷水江市锡矿山距湘潭市湖南科技大学有一定的距离, 在水样的运输过程中, 标签纸可能会磨损丢失。其次教导学生根据监测项目有针对性的选择采样工具、保存方法。总之, 样品的采集是整个环境监测的重点, 如有偏差, 后面的测试数据没有任何意义。

按照水和废水监测分析方法[5], 对水体中重金属与阴离子进行测定。其中高浓度的金属采用火焰原子吸收分光光度计 (AA-7002A北京三雄) 测定总量, 而低浓度的锑、汞、砷则采用原子荧光光谱仪 (AFS-9700北京海光) , 采用离子色谱仪 (ICS-900美国戴安) 测定水样中的硫酸盐等。测试环节要学生掌握仪器的原理, 构造, 测试条件, 懂得检测限对仪器的选择要求, 而且要他们掌握仪器的开机、使用、维护等基本常识。整个过程包括溶液的配置等全部由本科生亲自操作, 每个监测项目要求测定三次, 求平均值, 并有计量单位。采用地表水环境质量标准和污水综合排放标准对水质进行评价。

2. 土壤中重金属的分析。

选取地势较低的田间土壤, 根据梅花形布点法进行取样, 土壤采集深度在0~20cm左右, 尽量保持土壤的完整性, 不破坏其物理结构。将在一个采样单元内采集的土样混合均匀制成混合样, 采取“四方法”弃取, 装袋。同样采取距离矿区较远的土壤作为对照样品。土壤样品经室温下自然风干后, 剔除植物残根、岩石碎块等, 用木棒研磨后通过2mm孔径尼龙网筛, 待用。土壤样品的消解:准确称取过筛后的土壤样品0.1g至于三角烧杯, 添加10m L HNO3-HCl溶液, 在电热板上消解溶样 (温度≤150℃) 至溶液体积大约为0.5m L, 冷却至室温, 将消解液转移到25m L试管加水定容, 然后对溶液中锑、砷、汞、铅浓度进行测定, 测定方法如前所述。为了保证分析方法的可靠性, 同时消解对照样品, 并采用了国家标准物质黄色红壤-土壤样品GBW07406) 对消解及元素分析过程进行质量控制。参照对照区土样及土壤环境质量标准, 评价矿区土壤重金属污染状况。

3. 固体废弃物监测。

在整个矿区存有大量的堆放区和尾矿坝, 这些废渣成分复杂, 含有多种有害成分。它们不仅侵占大量农田, 更严重的是废弃物一般未经处理裸露堆放于地表, 常年受到雨水的淋溶, 加上堆放区的防渗滤措施不完善, 造成重金属等有害物质的释放, 且随雨水径流进入周围土壤、水体。因此以锑矿堆放区为研究对象, 考查固体废物浸出毒性具有重大意义。首先对堆放区的尾矿砂、冶炼渣、选矿废石进行分别采样。由于堆放区面积比较大, 地形较平坦、各类废弃物堆有很多, 所以选用棋盘式采样方法, 布设15个采样点, 对每个采样点的废弃物堆分别进行取样装袋。湿样在室温下自然干燥, 破碎、过5mm孔径筛, 缩分, 1.5kg备用。浸出毒性实验采用规定的方法浸出水溶液, 即分别称取过筛后的尾矿砂、冶炼渣、选矿废石100g (干基) 放置于2L广口聚乙烯瓶中, 并加入1L的去离子水。查阅当地气象资料可知, 冷水江锡矿山属于酸雨地区。故在实验过程中, 淋溶液的配置应符合当地气候环境条件, 调节溶液初始p H为6.0, 将瓶子放入恒温水浴振荡器上, 振荡频率为100次/min, 室温下振荡8h, 静置16h。浸出液通过0.45μm的滤膜过滤。我国规定的浸出毒性分析项目有:汞、镉、砷、铬、铅、铜、锌、镍、锑、硫化物、硝基苯等。根据锑矿废弃物性质, 本项目主要测锑、汞、砷、铅、硫化物的浓度, 同时分析溶液p H、颜色变化等。

4. 废气监测。

矿山废气主要成分有二氧化硫、氟化物及固体悬浮物等, 这里以降量尘的测定作为实践内容。该地区大气降尘量具有明显的季节性。基于春冬季节干旱少雨、植被覆盖率低造成扬尘较多, 此次采样时间为2月15日至3月16日, 为期30天。采取功能区布点法布设10个采样点, 每个采样点高度为6~8m, 位置视野开阔。采样工具为内径15cm、高30cm的集尘缸, 缸内置有100m L的水溶液。收集时首先拣出枯枝、小虫等异物, 并用水冲洗将缸内溶液和尘土全部转入烧杯中, 加热蒸发浓缩至15m L后, 再全部转移到已恒重的坩埚中, 电热板加热蒸发后, 放到烘箱 (110℃) 中恒重, 计算降尘量。然而根据降尘量并不能完全反映颗粒物的毒性, 其化学组成则是重要的判断指标。因此采用X射线光谱仪与扫描电镜仪分析颗粒的形貌和元素成分, 并参比远离锑矿的对照区降尘量及化学组成, 查看锑矿的开采冶炼对空气颗粒的元素组成是否产生了影响。

四、问题及取得效果

锡矿山锑矿的开采冶炼给当地带来极大的负面影响, 湖南科技大学很多学生来自湘西, 他们深有感触, 而将矿山生态环境质量评价带入环境监测这门课程, 使他们学以致用, 同时对整套环境监测的流程熟练掌握, 学会自己制作监测方案。水体、固废、大气监测这些教学重点难点都成功的添加到这一实践项目中。此外, 环境监测是很严肃的工作, 要求同学们实事求是, 绝不能修改数据。

五、结论与展望

通过对锑矿区生态环境质量的评价, 使学生增长了知识面, 理论结合到实际。他们对环境监测的认识有很大的改进, 不局限在课堂和实验室中, 动手能力会得到极大的提高。矿区环境污染如此严重, 如何改良选矿工艺以及治理污水, 废物再利用等话题得到了广泛的探讨, 激发了他们的科研兴趣。在今后的教学中, 我们还会不断增加其他项目来锻炼学生的实践能力。

参考文献

[1]奚旦立, 孙裕生.环境监测[M].第四版.北京:高等教育出版社, 2010.

[2]伍钢柱.锑都话锑[J].化学教学, 1995, (3) :25-26.

[3]彭建堂, 胡瑞忠.湘中锡矿山超大型锑矿床的碳、氧同位素体系[J].地质论评, 2001, 47 (1) :34-41.

[4]刘镔锋, 资锋, 曹运江, 代领.湖南锡矿山环境地质问题及其防治对策研究[J].能源与环境, 2015, (1) :58-59

矿区生态安全评价研究 第9篇

旅游业是目前世界上占比较大的产业,旅游业提供了大量的就业岗位并且为旅游目的地创造了更多的产值和收入。新疆的旅游业发展欣欣向荣、蓬勃发展,由此也带来社会、环境资源利用等方面的负面影响。生态安全以及旅游生态安全也在旅游业发展和研究的过程中被提出。生态安全指的是在一定区域内,人们所赖以生存和持续发展的环境资源和环保产业为的生态系统综合平衡[1]。随着生态旅游迅速发展,以及人们对旅游地生态环境质量日益提高的要求,生态旅游和可持续旅游研究中也已经融入了旅游地生态安全的思想。本文试图通过生态承载力和环境容量以及可持续发展的理论基础来研究旅游地的生态安全。

1 喀纳斯旅游现状

喀纳斯在蒙古语里意为“美丽富饶、神秘莫测”,主要由喀纳斯湖及周边雪山、草原、白桦林共同组成。它集冰川、湖泊、河流、草原、森林、牧场、民族风情、珍稀动植物于一体的综合景区[2]。喀纳斯景区主要分三大块,喀纳斯湖景区、禾木村以及白哈巴景区,三大区内共有大小景点55处,喀纳斯景区由于在自然生态景观和人文景观都保持了原始的风貌,其更具有生态旅游开发价值。然而现实中,景区的旅游资源仍然是一种粗放型的开发,对自然生态环境及资源有一定的破坏,例如:景区内修建公路、宾馆以及人工建筑和景点。另一方面,喀纳斯景区每年的客流量都在增加,游客数量过多,超出自然保护区的生态环境容量,以及游客的保护环境的意识也是千差万别,势必会给景区造成一定程度的污染和环境的破坏[3]。

另外景区对人文环境的保护不够,喀纳斯是中国蒙古族图瓦人唯一的聚居地,也是人类农耕文明之前游牧文化的鲜活博物馆。这里始终保持着图瓦人的民俗风情,这也是喀纳斯景区重要的人文资源。随着景区客流量的逐年快速增长,外来人员对当地图瓦居民的生活、文化、思想观念等方面也存在着巨大的冲击。旅游地独特的人文景观及其文化价值是生态旅游产业的重要资源之一,也体现了旅游地旺盛的生命力和吸引力。发展生态旅游就要协调好旅游经济发展和当地人文价值保护的关系[4]。

2 相关理论

2.1 可持续发展理论

可持续发展最早于1972年被提出,它的含义是指发展既满足当代人的需求,又不损害后代人满足其需求[5]。最初可持续发展被认为是一种注重长远发展的经济增长模式,但随着发展过程中一些社会、文化、环境问题的出现和加深,人们提出可持续发展的四大支柱是经济、社会、环境和文化,只有这四个方面协调发展,才能实现真正的可持续发展,也就是让子孙后代能够永续发展和安居乐业。

旅游景区的可持续发展应该是在保证当前旅游景区资源和文化完整的前提下,使旅游景区的资源既能满足当代人的需求,又能满足后代人发展的需求。这个理论主要强调的是人类与自然和谐发展,保护与发展并举,景区的可持续发展需要有当地居民的支持,以及游客共同努力才能实现景区的可持续发展。

2.2 生态足迹理论

生态足迹(Ecological Footprint,EF)又称“生态占用”“生态脚印”,是由加拿大生态经济学家William Rees于1992年首次提出的[6,8]。1996年,其博士生Mathis Wackernagel在生态足迹概念的基础上,提出了生态足迹分析法。它是通过测定在一定的地域、人口、社会经济发展水平的条件下,维持人类生存与发展的资源消费和废弃物吸收所必需的生物生产性土地面积,与给定区域所能提供的生物生产性土地面积进行比较,从而衡量区域的可持续发展状态[7]。

3 生态足迹实证研究

3.1 目前旅游生态足迹应用的领域

(1)不同尺度旅游地生态足迹实证研究:省域及城市尺度;旅游景区尺度。

(2)单项旅游项目的生态足迹实证研究:旅游餐饮生态足迹研究;旅游交通生态足迹研究;旅游废弃物生态足迹研究;旅游水资源生态足迹研究;旅游线路产品生态足迹研究[10]。

(3)旅游者生态足迹研究:吃、住、行三个领域。

3.2 生态足迹模型

3.2.1 生态足迹

生态足迹是指任何已知人口的生态足迹是生产这些人口所消费的所有资源和吸纳这些人口所产生的所有废弃物所需要的生态生产性土地的总面积[9]。生态生产性土地是指具有生物生产能力的陆地和水域。根据生态生产力的大小不同,可将其划分为六种类型,即:耕地、草地、林地、化石能源地、建设用地、水域[11]。均衡因子,由于不同类型的生态生产性土地的生产力不同,因此需要用均衡因子将这些生产力差异的生态生产性面积进行等量化处理,转化成具有相同生态生产力的面积,以汇总生态足迹和生态承载力。

3.2.2 均衡因子

均衡因子是某类生态生产性土地面积的平均生产力除以全球生态系统的平均生产力,表示各类生态生产性土地类型潜在的生产能力[12]。本文采用国际通用的均衡因子如表1。

3.2.3 产量因子

由于不同地区的资源禀赋、技术水平、管理方式及自然因素的不同,不仅单位面积的耕地、草地、林地、建设用地、化石能源地、水域的生态生产力差异很大,即使是单位面积相同的生态生产性土地的生态生产力也不相同。因此,不同国家和地区的同类型的生态生产性土地类型的面积不能直接比较衡量。需要用产量因子对同类生态生产性土地进行标准化处理,以消除不同地区同类生态生产性土地的生产力差异。我国各类型生态生产性土地的产量因子[13]如表2。

3.2.4 生态承载力

生态承载力是从供给的方面来考虑,又称生态容量。是指在不破坏生态系统的生产力和完整性的前提下,一个地区能够提供的生态生产性土地的总面积[14]。加入产量因子均衡化处理后相加即可得到可供利用的生态承载力。在计算生态承载力时应扣除12%的生物多样性保护面积。

3.2.5 生态足迹理论模型

式中:EF代表总的生态足迹,N代表人口数,ef代表人均生态足迹,ri代表均衡因子,ci代表第i类商品的人均消费量,pi代表第i类商品的世界平均生产能力[6]。

3.2.6 生态承载力计算模型

式中:EC代表区域总的生态承载力,N代表人口数,ec代表人均生态承载力,aj代表人均生态生产性土地面积,rj代表均衡因子,yj代表产量因子。

3.2.7 生态赤字或生态盈余计算模型

式中:ES代表生态盈余,ED代表生态赤字。

将调整后的生态足迹与生态承载力二者进行比较。当EF<EC时,为生态盈余。反映出某地的生态足迹小于生态承载力,产生生态盈余,表明该地的生态容量足以支持其人类负荷,其发展模式处于相对可持续状态;当EF>EC时,为生态赤字,反映出某地的生态足迹大于生态承载力,产生生态赤字,表明该地的人类负荷超过生态容量,其发展模式处于不可持续状态。

4 喀纳斯生态足迹核算

4.1 核算

通过生态足迹模型对2014年喀纳斯景区的生态足迹和生态承载力计算得出如表3、表4、表5、表6的计算结果。

4.2 分析

通过以上计算结果,我们可以得出,2014年喀纳斯人均生态足迹合计为11.729514,生态承载力为1.056231;生态足迹远大于生态承载力,就数据结果可以看出,喀纳斯景区的生态问题严重,生态呈现赤字状况,生态赤字为10.673283。从生态足迹的计算可以看出,耕地、草地、建筑用地、化石能源用地的占用最大。

4.3 措施

从数据看,目前的形势不容乐观。喀纳斯景区由于其独特的自然资源和人文环境,它的生态承载能力是不变的。可利用的生态生产性土地也是有限的,那么只有通过减少生态足迹,才能改善生态赤字的状况,而生态足迹大部分应该是有外来游客和旅游从业者的生活和消费产生的。因此在旅游人员逐年增加的情况下,只有提高现有资源的利用效率,改变人们的生产和生活消费方式,从而尽可能减少自身对景区生态足迹面积的需求,从而来减少生态赤字。

摘要：本文运用生态足迹方法,计算2014年喀纳斯的生态足迹、生态承载力,得出喀纳斯景区2014年各类型土地的生态占用情况,最後根据生态盈余看出喀纳斯景区自然资源利用的可持续状况。结果表明,2014年喀纳斯人均生态足迹为11.729514,人均生态承载力为1.056231,人均生态足迹远大于人均生态承载力,而由于喀纳斯景区的生产性土地是有限的并且是不能增加的,所以提出只有相应减少生态足迹,增加土地资源的利用效率,才能减少赤字状况的出现。