摘要：生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)作為健康環(huán)境管理必不可少的一部分，隨著生態(tài)環(huán)境的惡化，近年來越來越受到相關(guān)學(xué)者的重視，但對(duì)人類最為集中的活動(dòng)場(chǎng)所城市的研究案例相對(duì)較少，鑒于此本文以保定市遙感影像數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為主要數(shù)據(jù)源，從多生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)源、多生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)受體、多生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)3方面提取了7個(gè)指標(biāo)，然后用主成分分析法確定各指標(biāo)的權(quán)重，再使用模糊數(shù)學(xué)法來對(duì)保定市生態(tài)狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)。

關(guān)鍵詞：保定市;生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià);模糊數(shù)學(xué)法;主成分分析

中圖分類號(hào)：G642 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2019）35-0226-02

近年來，我國(guó)環(huán)境事故頻發(fā)，說明我國(guó)已進(jìn)入一個(gè)事故頻發(fā)期[1]，生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)將成為制約我國(guó)發(fā)展的障礙之一。為減輕甚至消除環(huán)境事故引起的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)后果，就需要進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理，生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)正是為風(fēng)險(xiǎn)管理提供科學(xué)依據(jù)和技術(shù)支持的[2]，因而得到了快速的發(fā)展，已作為健康環(huán)境管理必不可少的一部分。

城市是人類最為集中的活動(dòng)場(chǎng)所，人口分布眾多。隨著城市化進(jìn)程的加快和國(guó)家經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，許多城市在取得經(jīng)濟(jì)效益的同時(shí)產(chǎn)生了許多環(huán)境惡化問題[3]，例如土壤、水體、大氣污染問題、生態(tài)環(huán)境失衡問題等，這些問題已嚴(yán)重威脅到人類、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展，已成為社會(huì)各界普遍關(guān)注的熱點(diǎn)問題。為了減輕或消除這些環(huán)境問題帶來的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)后果，就需要進(jìn)行生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)來為風(fēng)險(xiǎn)管理提供科學(xué)依據(jù)和技術(shù)支持，避免環(huán)境繼續(xù)惡化，進(jìn)而促進(jìn)城市的可持續(xù)發(fā)展。

對(duì)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的研究在我國(guó)雖已有20多年歷史，但對(duì)城市的研究案例較少，鑒于此，本文嘗試以保定市遙感影像數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為主要數(shù)據(jù)源，根據(jù)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)的確立原則以及研究區(qū)的實(shí)際情況和數(shù)據(jù)現(xiàn)狀，建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，構(gòu)建評(píng)價(jià)模型探索保定市生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的空間分布規(guī)律，以期為相關(guān)研究提供借鑒，為保定市城市生態(tài)規(guī)劃和政府加強(qiáng)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)管理提供決策依據(jù)。

1 研究?jī)?nèi)容和技術(shù)路線

1.1研究?jī)?nèi)容

（1）結(jié)合研究區(qū)特點(diǎn)，參考相關(guān)研究，從生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)三要素的視角，構(gòu)建指標(biāo)體系，并從數(shù)據(jù)源中計(jì)算出各指標(biāo)圖層。

（2）結(jié)合生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的理論與方法，利用計(jì)算出的指標(biāo)圖層構(gòu)建出研究區(qū)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，得到區(qū)域生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)值，從而探索分析研究區(qū)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)的空間情況。

1.2技術(shù)路線

參考相關(guān)文獻(xiàn)，根據(jù)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)的確立原則以及研究區(qū)的實(shí)際情況和數(shù)據(jù)現(xiàn)狀，構(gòu)建出研究區(qū)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，以保定市遙感影像數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為主要數(shù)據(jù)源，利用GIS和RS技術(shù)，提取指標(biāo)數(shù)據(jù)，選擇合適的方法確立權(quán)重，構(gòu)建保定市生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)（ERA）模型，從而對(duì)保定市的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)（ER）狀況進(jìn)行評(píng)估。

2 數(shù)據(jù)來源及預(yù)整理

2.1數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源主要有三個(gè)方面：

①行政區(qū)劃數(shù)據(jù)

從百度上搜集研究區(qū)最新的行政區(qū)劃圖。

②遙感圖像數(shù)據(jù)

本文采用的遙感影像來自地理空間數(shù)據(jù)云的2016年8月31日Landsat80LI_TIRS影像，軌道號(hào)是124/33。數(shù)據(jù)質(zhì)量較好，無論是空間分辨率還是光譜分辨率，都對(duì)植被以及水體有較好的反映，有利于監(jiān)督分類。

③統(tǒng)計(jì)資料

從統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站上，獲取保定市的人口以及各個(gè)方面的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理

將收集到的行政區(qū)劃圖經(jīng)配準(zhǔn)、數(shù)字化、屬性數(shù)據(jù)錄入、坐標(biāo)變換、格式轉(zhuǎn)換等一系列的預(yù)處理工作，得到研究區(qū)行政區(qū)劃數(shù)據(jù)。

對(duì)下載的遙感影像進(jìn)行校正、裁剪、最佳波段選擇、投影變換等預(yù)處理，按照確定的土地利用分類體系，用監(jiān)督分類的方法提取出土地利用信息。

3 生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建及權(quán)重的確定

3.1指標(biāo)體系的構(gòu)建

結(jié)合研究區(qū)的實(shí)際情況和數(shù)據(jù)狀況，參考相關(guān)研究[3]，按照唯一性、可獲取性、結(jié)構(gòu)性、功能性、全面性、特殊性等原則，本文主要使用等級(jí)打分法從風(fēng)險(xiǎn)源、風(fēng)險(xiǎn)受體、風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)三方面選取了人口密度指數(shù)（RKMD）和人為干擾指數(shù)（RWGRZS）2個(gè)多生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)源指標(biāo)，斑塊密度指數(shù)（PD）和分維數(shù)指數(shù)（FRAC）2個(gè)多生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)受體指標(biāo)，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值體系（ESV）、亮溫指數(shù)（LW）和植被覆蓋度指數(shù)（ZBFGD）3個(gè)多生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)指標(biāo)來構(gòu)成本文的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。并參考相關(guān)研究[3]利用獲取的源數(shù)據(jù)進(jìn)行了指標(biāo)數(shù)據(jù)的計(jì)算，得到了各指標(biāo)圖層數(shù)據(jù)。

為了保證數(shù)據(jù)之間的可比性和可運(yùn)算性，在構(gòu)建模型之前，一定要先對(duì)指標(biāo)圖層數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化和分辨率一致化處理。

3.2權(quán)重的確定

為了去除EGM（Experts GradingMethod）和AHP在確立指標(biāo)權(quán)重時(shí)的主觀性[4]。本文采用主成分分析法來確立各指標(biāo)權(quán)重。

F1=-0.416ESV-0.300FRAC+0.351LW+0.007PD+0.460RKMD+0.464RWGRZS-0.432ZBFGD

F2=-0.296ESV+0.495FRAC+0.417LW+0.638PD+0.124RKMD-0.094RWGRZS-0.249ZBFGD

對(duì)于已獲得的經(jīng)過歸一化和分辨率統(tǒng)一化處理的各指標(biāo)圖層數(shù)據(jù)，利用ArcGIS中分帶統(tǒng)計(jì)功能計(jì)算出保定市各區(qū)各指標(biāo)的平均值，作為原始數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析。按照特征值大于1的原則提取出2個(gè)主成分，如下式：

將F1中各指標(biāo)系數(shù)乘F1的貢獻(xiàn)率加上F2對(duì)應(yīng)各指標(biāo)系數(shù)乘F2的貢獻(xiàn)率再除以F1、F2的累積貢獻(xiàn)率的結(jié)果作為綜合得分中各指標(biāo)的系數(shù)，來得出綜合得分模型，如下式：

F=-0.170ESV-0.025FRAC+0.374LW+0.225PD+0.344RKMD+0. 271RWGRZS-0.369ZBFGD

對(duì)模型中各指標(biāo)系數(shù)的絕對(duì)值進(jìn)行歸一化，得到各指標(biāo)的權(quán)重，如表1所示：

4 保定市生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

鑒于生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)具有在不同等級(jí)之間存在模糊界限的特點(diǎn)[5]，本文將使用模糊數(shù)學(xué)法來對(duì)保定市生態(tài)狀況進(jìn)行評(píng)價(jià)。以0.2、0.4、0.6、0.8為斷點(diǎn)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)隸屬度進(jìn)行劃分，將保定市的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)劃分為極低、低、中、高和極高5個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)。分別參考安佑志[3]和郭祥等[6]的研究進(jìn)行隸屬度函數(shù)的構(gòu)建和模糊合成，從而獲得2016年的保定市生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)模糊綜合評(píng)價(jià)結(jié)果向量，然后參考龔建周[7]和郭祥等[6]的研究將評(píng)價(jià)結(jié)果轉(zhuǎn)化為單值，結(jié)果如圖1所示。

由圖1可以看出：保定市的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)以中、低等級(jí)為主，高等級(jí)次之，極高風(fēng)險(xiǎn)極少分布，而極低風(fēng)險(xiǎn)缺失。從空間格局來看，徐水和清苑區(qū)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較高，有高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)存在;滿城區(qū)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)以中等為主;中心區(qū)競(jìng)秀和蓮池區(qū)生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)最低，被中、高生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)區(qū)包圍。

參考文獻(xiàn)：

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【通聯(lián)編輯：王力】

收稿日期：2019-09-10

基金項(xiàng)目：保定市科學(xué)技術(shù)和知識(shí)產(chǎn)權(quán)局科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：18ZG024）;中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（北京）長(zhǎng)城學(xué)院校級(jí)科研項(xiàng)目（項(xiàng)目編號(hào)：ZDCYK1808）

作者簡(jiǎn)介：盧秀麗，女，山東德州人，講師，碩士研究生，主要研究方向?yàn)镚IS空間分析及其應(yīng)用，數(shù)據(jù)庫(kù)及程序設(shè)計(jì)。