蘇州市生態脆弱性評價

束方玉

（上海師范大學，上海 200234）

隨著社會經濟的快速發展，人口問題逐漸突出，資源消耗嚴重，使得生態問題開始大幅度地顯現出來。這些問題十分不利于人類的可持續發展，也對人類的生產生活也造成了很大的阻礙，因此國內外專家正在從不同角度來分析問題出現的原因，尋求改善生態環境的方法。

生態脆弱性（Ecological Vulnerability）概念源于美國學者Clements提出的生態過渡帶（Eco tone）[1]。對生態脆弱性的評價即對地區環境質量的評估，生態系統在特定環境條件下表現出的敏感反應和承受能力，是自然條件和人文因素共同作用的結果，最終利用數值或者圖像的形式將生態質量實例化，可以更加直觀地對某個區域的生態環境進行評價，這對生態環境的恢復與保護以及城市產業結構調整具有重要的意義。現國際上提出的南太平洋應用地理科學委員會所發展的環境脆弱性指標（Environment Vulnerability Index，EVI）、耶魯及哥倫比亞大學合作發展的環境永續性指標（Environment Sustainability Index， ESI）等均是用于評估環境安全性以及生態環境脆弱性的指標[2]。

在這些研究過程中，誕生出了許多用于生態環境評價的模型與方法，并且不斷推陳出新，爭取獲得能夠全面統籌各種影響因子的評價方法。當前，脆弱性評價的概念模型主要有自然/生態/社會經濟系統方法、社會/生態系統方法、影響/表現/脅迫因子方法、生態敏感性/恢復力/壓力度等評價模型方法；計算方法主要有綜合評價法、景觀生態學法、層次分析法、加權指數和法、灰色評價方法等[3-7]。本文建立了基于主要驅動因子的城市脆弱性模型，利用模型公式結合GIS技術，可以提供一個平臺對數據進行綜合管理，將研究結果進行空間可視化。

理論上，生態脆弱性的研究可以更加明確脆弱性概念，完善現有理論，有助于分析該城市近年來的空間分布情況。此外，模型共識與GIS技術相結合，不僅可以為數據的集成管理提供平臺，還可以整合空間和時間，利用從中獲取的信息進行趨勢分析，幫助人們應對現有的威脅[8]。實際上，從自然因素和人為因素分析城市生態脆弱性有助于了解城市生態問題的成因。現實意義上，從自然因素和人為因素兩個方面對城市的生態脆弱性分析可以幫助了解城市的生態問題產生的原因，有助于城市生態有理有序的治理，減少城市建設和管理中與環境相矛盾的問題，為該地區的人口、環境、資源的協調發展提供科學的方法，促進城市生態系統的穩定。

1 研究區域

蘇州市的地理坐標是北緯31°19'，東經120°37'。它位于江蘇省南部，四季分明，降水充沛，氣候宜人。北鄰上海，西鄰太湖，南鄰浙江。地形平坦，主要在平原上，海拔3～4 m。西部山區和太湖周圍還有一些高低的山丘，高度在100～350 m，河流交錯，河網密集。蘇州古鎮如同里、山塘，水鄉氣息十分濃郁，也有陽澄湖、金雞湖、獨墅湖等具有觀賞價值的湖泊，生態環境質量整體比較優秀，十分適宜居住或觀光。此外，以工業化為主導的蘇州市產業結構造成了對能源資源的過度依賴，經濟的快速增長與資源的節約利用成為越來越突出的矛盾，資源短缺制約著蘇州市的經濟發展，能源消耗對蘇州市的生態環境也造成了很大的影響，嚴重阻礙了城市的可持續發展。

2 研究方法

2.1 評價指標體系的建立

將生態脆弱性的研究細分為不同層次進行分析。包括總目標層，即生態脆弱度，或稱為生態質量；分目標層，分為自然生態脆弱度和人為生態脆弱度兩方面；準則層，分別分析自然因素為主的生態敏感力、生態恢復力兩類以及以人為因素帶來的生態壓力；指標層，為每個準則層選取相應判定指標，如表1所示。

2.2 數據來源及處理

2.2.1 數據來源

依據指標選取原則選取具有代表性的10個指標，數據均來源于2014年《蘇州統計年鑒》，選取了蘇州市六區四市的統計數據。

2.2.2 指標標準化

指標標準化是數據準備的基礎工作，不同指標具有不同的量綱和單位，為了消除量綱的影響，統一為同一數量級，就必須對指標數據進行標準化處理。本文采用Min-Max標準化方法，具體計算方法如下。

正向指標標準化方法：

負向指標標準化方法：

式中，i為指標個數；Xi為第i項指標的數據；Ximin為第i項指標的最大值；Ximin為第i項指標的最小值；X'i為該地區i指標的生態脆弱度。其中，正向指標有人均日生活用水量、工業二氧化硫排放量以及人口自然增長率，其余都是負向指標。X'i越小，生態脆弱性越小，環境質量越高。

2.3 評價指標權重計算

目前，評價因子定權方法主要包括主成分分析法、灰色關聯度法、特爾斐測定法、層次分析法和變異系數法[8]。本文采用了基于專家打分的層次分析法得出如下指標權重，如表1所示。

2.4 生態脆弱度計算

本文選擇了綜合指數法來計算脆弱度，首先是計算生態敏感性以及生態恢復力共同作用下形成的自然脆弱度，再計算人為因素引起的脆弱度（即人為生態脆弱度）和自然因素引起的脆弱度（即自然生態脆弱度），得出各地區的生態脆弱程度。生態脆弱度計算公式為：

式中，Li為第i個評價單元的生態脆弱度；Wj為第j個評價指標的權重；Pij為第i個評價單元第j項指標標準值；j為指標的個數。

Li越大，則生態脆弱性越大，生態質量越差。為了使評價結果更加直觀，可以將生態脆弱度由低到高劃分為三個等級：0.30～0.40為輕度脆弱區，0.41～0.53為中度脆弱區，0.53～0.66為重度脆弱區。

表1 生態脆弱性評價指標體系權重

表2 蘇州市各區市生態脆弱度

3 蘇州市生態脆弱性評價

圖1 蘇州市各市區生態脆弱度等級圖

由表2可知，蘇州市的生態脆弱度在0.333～0.655，吳江區屬于輕度脆弱，常熟市屬于重度脆弱，其他地區為中度脆弱。在Arcgis中繪制生態脆弱度專題圖，如圖1所示，自然脆弱度最高為常熟市，其次為昆山市，最低為吳江市；人為脆弱度最高為張家港市，其次為昆山市、虎丘區（高新區），最低為姑蘇區。地區經濟發展狀況以及人類的活動對人為生態脆弱度具有很大的影響，常熟市、昆山市人口較多，地區國民生產總值在蘇州市內也位于前列，因此其人為生態脆弱度較高，但昆山市毗鄰上海，產業結構不斷優化，其受人為活動的影響較常熟略低，張家港是沿海和長江兩大經濟開發帶交匯處的新興港口工業城市，工業生產與交通運輸給環境帶來了極大的壓力，但由于其位于沿海地區，自然條件優渥，其整體上生態脆弱性一般，為中度脆弱。虎丘區為蘇州市高新區，聚集多種高新技術產業，加之旅游景點眾多，其人口流動量較大，因而人為生態脆弱度較高，由于景點的存在，其更加注重自然環境的整治，從而達到了一定的平衡，生態脆弱度較低。吳江區為距離蘇州市區較遠的地區，其城鎮化率相對較低，其環境質量在蘇州市內為最佳，生態脆弱度為最低。因此，對蘇州市的生態脆弱度評價需從人為和自然兩個層面進行分析，才能做到全面系統的評價。

4 結論

本文采用生態/自然潛在/人為干擾的脆弱性評價體系，綜合選取了10項評價指標，運用層次分析法以及綜合指數法計算得到各指標的權重值，確定了影響生態脆弱度的主導影響因子，這對于政府決策具有重要的輔助作用。整體而言，蘇州市各區縣呈現出不同的生態、人為、自然脆弱度，生態脆弱度以中度脆弱為主，但其承受的人為干擾以及自然條件影響不同，需結合各區縣的社會經濟狀況、人類活動、自然條件進行綜合分析，并且應針對脆弱度較高的地區因地制宜地采取治理措施。本文評價體系適用于市級、縣級地區的生態脆弱性評價，對于不同的研究區域可考慮采用不同的影響因子進行分析，對降低區域內生態脆弱度有借鑒作用，對各地區實現可持續發展具有重要作用。