李艷玲 ,顧波軍
(1.浙江海洋大學海洋科學與技術學院 舟山 316022;2.浙江海洋大學經濟與管理學院 舟山 316022)
承載力的概念最早源于工程力學領域,在經歷人口承載力、資源承載力、環境承載力和生態承載力的發展后,如今主要用于反映特定資源和環境對于經濟活動的支持能力即可持續發展能力。海域既是重要資源,也是眾多海洋資源的載體,因此海域承載力實際上反映的是海域的資源供給能力、自我調節能力以及對人類活動的支持程度。近年來,人類不斷開發利用海洋導致海域環境污染、生態破壞和資源短缺等問題越加凸顯,海域是否過載成為海洋經濟可持續發展的根本性問題,關于海域承載力的理論研究也日益增多。狄乾斌等[1]運用狀態空間法對遼寧海域承載力進行量化研究,提出遼寧海域承載力處于超載狀態,但承載狀況總體趨于好轉;任新君[2]研究海域承載力與海水養殖業布局的相互作用機理,為青島海水養殖業布局的優化提出對策建議;王啟堯[3]在考慮經濟臨海布局優化的基礎上,運用層次分析法和系統動力學方法對海域承載力進行評價研究,并以膠州灣為例進行實證分析;于謹凱等[4]運用響應面法構建基于海域承載力的海洋漁業空間布局適應性優化模型,并以山東半島藍色經濟區為例,求解獲得適應性優化方案;狄乾斌等[5]基于VAR 方法研究1996—2014 年我國沿海地區海洋產業結構與海域承載力的相互關系,提出環渤海地區、長三角地區和珠三角地區的海洋產業結構與海域承載力互為因果關系;狄乾斌等[6]同樣基于VAR 方法研究我國沿海地區海域承載力與海洋經濟效益的動態響應關系;田海蘭等[7]基于供需平衡法對河北海域承載力進行綜合測算,提出漁業資源已接近飽和狀態,而旅游資源尚有較大發展空間。
目前關于養殖海域承載力的研究較少。我國在海水養殖業快速發展的同時,對養殖海域造成巨大的壓力。以舟山海水養殖業為例,近年來養殖密度不斷提高,受災養殖面積居高不下,較清潔以上海域占比平均不到20%。因此,舟山養殖海域能否支持海水養殖業的可持續發展成為重要課題。本研究運用熵權TOPSIS模型,基于2006—2018年舟山養殖海域的相關數據,對舟山養殖海域承載力進行量化評價,從而為舟山更好地發展海水養殖業提供理論參考。
海域承載力是指在堅持海洋經濟效益、社會效益和生態效益的基礎上,對海洋進行開發利用的最大程度。海域承載力是海洋可持續發展的重要依據,同時是衡量海域資源和環境能否支持沿海地區經濟發展的重要標志。狄乾斌等[8]根據海洋資源的特點,提出海域承載力是在一定時期內,以海洋資源可持續利用和海洋生態環境不被破壞為原則,在符合現階段社會主義準則的物質生活水平下,通過自我維持和自我調節,海洋能夠支持人口、環境和經濟協調發展的能力或限度;劉康等[9]認為研究海域承載力的目的是緩解人類活動對海域資源和環境的破壞,因此應從資源的供給能力和環境的容納能力2個方面闡述,即在確定的時間段內,海域資源主要是可再生資源的儲備量能否促進當地海洋產業發展,同時海域環境能否提高沿海地區社會經濟總量。
本研究根據上述海域承載力定義,借鑒單春紅等[10]的研究成果,并結合舟山實際情況,建立舟山養殖海域承載力評價指標體系(表1)。

表1 舟山養殖海域承載力評價指標體系
該評價指標體系體現海域對養殖資源和養殖環境2個子系統的供容能力,是養殖海域資源和環境承壓力的統一。其中:壓力指標是指對養殖海域造成破壞或擾動的外部壓力,導致養殖海域承載力發生改變;狀態指標是指在特定時期和一定壓力的作用下養殖海域的現狀。
本研究的數據根據2006—2018年《中國漁業統計年鑒》《浙江省漁業經濟統計資料》和《舟山市海洋環境質量公報》整理得到。
熵權法是客觀賦權的方法,通過計算指標的信息熵,利用指標的差異程度來衡量指標數據中包含的有效信息和指標權重。指標的離散程度越大,該指標的熵值越小,有效價值越大,在綜合評價中對目標的影響也越大[11]。TOPSIS 法是多目標決策分析的常用方法,其核心思想是確定決策問題的正理想解和負理想解,比較各評價方案與正、負理想解之間的距離,計算各評價方案與正、負理想解的相對接近度,根據相對接近度進行方案的優劣排序[12]。
熵權TOPSIS模型是利用熵權法確定指標權重,并進行TOPSIS多目標評價的較常用的評價模型。利用該模型評價一定時期內舟山養殖海域承載力,能夠比較科學和直觀地反映承載力的動態變化情況,為舟山建設海洋強市提供理論依據。
2.2.1 原始數據標準化處理
假設評價年份有m個,評價指標有n個,養殖海域承載力的原始評價矩陣為:

式中:yij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)為第i個評價年份的第j個指標的數值。
由于各指標的量綱單位存在差異,須對指標進行標準化處理。將評價指標體系分為正向指標和逆向指標2個部分,采用極差變換法對其進行標準化處理。
正向指標:

逆向指標:

式中:rij為第i個評價年份的第j個指標的標準值;max(yij)和min(yij)分別為評價區域內指標的最大值和最小值。
由上式可得標準化矩陣:

2.2.2 確定指標權重
熵權的計算公式為:

式中:Ej為信息熵。

式中:aij為指標權重。

2.2.3 構建加權矩陣
利用指標權重建立規范化矩陣:

2.2.4 TOPSIS評價
設和分別為評價數據中第j個指標在第i個評價年份的最大值(正理想值)和最小值(負理想值),計算公式為:

分別計算評價方案與最優方案和最劣方案之間的距離即和:

計算各評價方案與最優方案的接近程度,從而確定各方案的優劣,計算公式為:

式中:Gi為第i個評價年份的養殖海域承載力綜合評價指數。
Gi∈[0,1],越接近1表明評價方案越優,越接近0表明評價方案越劣。
采用極差變換法對原始數據進行標準化處理(表2)。

表2 2006—2018年舟山養殖海域承載力評價指標的標準化結果
運用熵值法確定指標權重(表3)。

表3 指標權重
計算2006—2018年舟山養殖海域承載力綜合評價指數(表4)。

表4 2006—2018年舟山養殖海域承載力綜合評價指數
2006—2018年舟山養殖海域承載力的變化趨勢如圖1所示。

圖1 2006—2018年舟山養殖海域承載力
總體來看,舟山養殖海域承載力呈波動上升的趨勢。2006—2010年養殖海域承載力處于小幅波動上升狀態,2010年后持續下滑,到2012年處于最低水平,2012—2015年增速緩慢,2015年后快速提升,2017—2018年已接近0.7且遠高于其他年份。
進一步分析養殖海域承載力系統所包含的2個子系統的動態變化趨勢。養殖資源承載力與養殖海域承載力的對比如圖2所示。

圖2 2006—2018年舟山養殖資源承載力
由圖2可以看出:2006—2015年養殖資源承載力處于小幅波動狀態,其中2012 年為最低值即0.172 4;2015—2017年養殖資源承載力快速提升,2018年繼續保持較高水平。
從該子系統內部分析:2006—2018年海水養殖面積由8 840 hm2降至4 401 hm2,主要是由于近岸水體污染導致海水養殖面積明顯縮減;但單位面積海水養殖產量由13.51 t增至59.71 t,表明海水養殖總產量實現飛躍式增長;海水養殖產值增長率由2006年的-2.34%升至2016年的17.27%,之后稍有回落。從整體來看,舟山養殖資源承載力呈波動上升趨勢,與養殖海域承載力的變化趨勢基本一致,表明養殖資源對養殖海域承載力的貢獻度較大。
養殖環境承載力與養殖海域承載力的對比如圖3所示。

圖3 2006—2018年舟山養殖環境承載力
由圖3可以看出,養殖環境承載力的變化幅度較大,2008年達到最高值即0.909 7,2013年次之即0.604 9,2012年達到最低值即0.160 6,2015年后又逐漸回升。
從該子系統內部分析:2006—2018年受災養殖面積占比以及因受災產量損失占比的變化趨勢基本吻合,均是先增后減,并于2011年左右達到峰值;較清潔以上海域面積占比于2008年達到最高值,并于2012年達到最低值,與養殖環境承載力的變化趨勢相吻合,表明海水水質是研究舟山養殖環境承載力的關鍵環節。
隨著我國陸海統籌和海洋強國建設的不斷深入,擁有“千島之城”美譽的舟山依靠其得天獨厚的地理優勢和豐富的海洋資源優勢,大力培育現代海洋產業尤其是海水養殖業并將其作為發展方向之一,對養殖海域可持續發展的關注度不斷提升。本研究基于熵權TOPSIS 法測算舟山養殖海域承載力,并進一步分析養殖資源承載力和養殖環境承載力。根據研究結果,提高舟山養殖海域承載力須提高海水養殖產量和改善海水水質。
舟山海水養殖業目前的突出問題是在良種繁育、疫病防控和健康養殖等技術領域的原創性成果較少且技術明顯落后,嚴重阻礙產業發展。為此,須優化創新氛圍,加大科技投入,加快技術研發,針對各養殖環節中的技術難題實現關鍵性突破。與此同時,樹立“人才強?!钡睦砟?積極培育和引進高層次創新人才,通過合理有效的激勵機制加強人才的歸屬感,為提高海水養殖產量和促進海水養殖業的可持續發展提供充足的人力保障。
根據2018年《中國海洋生態環境狀況公報》,舟山是我國8個近岸海域水質極差的城市之一。這是因為舟山海域受長江、錢塘江和杭州灣沿岸陸源排污入海的大量污染物影響,水質主要超標因子為無機氮和活性磷酸鹽。污染物導致海水養殖病害不斷發生,甚至出現養殖生物大面積死亡的問題,造成嚴重的經濟損失。此外,這些對人體有害的化學污染物會殘留在養殖生物體內,導致養殖水產品的食品安全和質量難以得到有效的控制。因此,一方面,須制定并實施嚴格的污染防控機制和相應的管理措施,對排污企業進行監督,防止工業廢水直接入海;另一方面,須進一步完善城鄉排污系統等相應的基礎設施建設,有效處理生活污水和垃圾,避免對海洋生態環境造成影響。