基于PSR的長三角區域生態環境質量綜合評價及預測

張 培

(宿州學院 a.數學與統計學院；b.城鄉大數據發展與數字治理研究中心，安徽 宿州 234000)

0 引言

長三角區域是中國最重要的一個經濟地區。黨的十八大之后，城市由高速粗放式發展逐漸轉變為全面的高質量發展，全面高質量不僅包括社會經濟的高質量，還包括生態環境的高質量。但快速的經濟發展造成了生態破壞，給生態環境質量發展制造了許多困難。長三角生態環境質量與人民的需求存在較大差異，在黨的十九大之后，國家出臺了許多政策，加強了環保的力度。《關于長三角生態綠色一體化發展示范區總體方案》《長三角三角洲區域生態環境共同保護規劃》等政策的出臺，使長三角生態環境治理進入一個新的階段，客觀地對長三角區域的生態環境質量進行綜合評價非常必要，很多學者也進行了這方面的研究：周正柱等[1]利用PSR模型建立評價體系，對長江區域帶的生態環境質量進行綜合評價；邵子卿等[2]以遙感影像為基礎數據，構建青島市的遙感生態指數模型，并分析青島市生態質量時空變化特征；范萍等[3]從自然環境、環境保護、經濟發展、社會環境的角度，應用層次分析法和模糊綜合評判模型分析泰安市的生態環境質量；田艷芳等[4]運用城市生態環境綜合指數(環境質量、資源利用、污染控制和生態環境4個指標組成)，對上海市生態環境進行質量評價；劉月陽[5]采用RS和GIS技術，在時空變化的情況下，以縣域為單位，對渝東南地區進行生態環境質量評價；陳萍等[6]利用正態云組合賦權法對2020年長三角中心區27個城市生態環境質量進行綜合評價，結果顯示2020年杭州、舟山、寧波、湖州和臺州的生態環境質量水平良好；劉翔宇等[7]選取長三角中心區的27個城市，對 “十三五”以來的長三角生態環境進行分析；李春瑜[8]利用PSR模型構建了大氣環境治理績效評價體系，并采用主成分分析法進行實證分析；田時中等[9]利用DPSIR模型構建了長三角大氣污染治理效果評價指標體系，并探究了影響大氣污染治理效果的關鍵因素。進行類似環境質量問題的研究還包括王兆峰等[10]、傅曉華等[11]、汪玉芳等[12]。從以上可知，目前國內針對生態環境質量評價問題，已經開展了大量的研究工作。

本文選擇長三角區域的27個中心區城市為主要研究對象，建立生態環境壓力-狀態-響應模型(PSR)進行生態環境質量綜合評價指標體系，并使用變異系數法對2011—2021年長三角地區三省一市的生態環境質量進行綜合評估，同時使用GM(1，1)模型對2022—2024年長三角地區生態環境質量進行預估，對長三角區域的環境治理和保護提供依據。

1 數據來源和研究方法

1.1 PSR模型

PSR建模是由歐洲經濟合作發展組織與聯合國合作開發署在20世紀90年代提出的一種評估資源開發利用和可持續發展水平的新模型，由于它可以很好地體現生態系統和自然、經濟、社會之間互動的關系，并可應用于不同的空間尺度和生態領域，所以被普遍應用于各個領域，PSR模型的框架[1]如圖1所示。

圖1 PSR模型框架

首先，將生態環境質量設定為目標層，將壓力、響應、狀態設定為準則層，指標層的選取是非常重要和嚴謹的，不同的省市都有其主要的特點，但是都要遵循特征性、系統性、敏感性、可操作性等原則。其次，選取8個指標：在生態環境狀態方面，選擇人均綠地面積和建成綠化率作為指標反映城市的綠化整體水平；在生態環境壓力方面，選擇工業廢水排放量、工業二氧化碳排放量和工業煙(粉)塵排放量作為指標，這些是造成污染嚴重的物質，危害人的身體健康；在生態環境響應方面，選擇一般工業固體廢物率、污水處理廠集中處理率、生活垃圾無害化處理率作為指標，能夠反映人民關心的環境治理力度。PSR模型的指標體系構建如表1所示。

表1 PSR模型生態環境質量綜合評價指標體系和權重

1.2 數據來源與標準化處理

數據主要來源于國家統計局2011—2021年統計年鑒的相關數據，如果存在缺少的數據，采用插補法進行數據填充。在收集完數據后，對于指標不同單位可能是不一樣的情況，采用標準化法解決此類問題。指標通常有兩種，分別為正向和負向，兩種方法的計算公式不同。正向指標：

(1)

逆向指標：

(2)

1.3 權重確定方法及綜合評價

數據在標準化后，還要確定指標的權重，這一步非常關鍵。權重的計算方法很多，這里選用變異系數法，這種方法是客觀的，可以去除一些主觀因素的影響。具體計算公式為：

(3)

(4)

生態環境質量評價方法如下：

(5)

1.4 GM(1，1)模型

GM(1，1)模型是一個比較常見的預測模型，其含義是用1階微分方程對一個變量建立模型。它主要適合短期的數據預測，并且需要的數據量少，不需要麻煩的運算過程。GM(1，1)模型的微分方程：

x(0)(k)+ax(1)(k)=b，

其中：a為發展系數，b為灰色作用量。

GM(1，1)模型主要有以下幾個步驟。首先，要對數據進行一個級比檢驗，如果沒有通過，則說明不能建立模型，這種情況下，只能通過平移變換，可以解決問題；其次，建立模型的微分方程，通過擬合新序列，求取模型方程，進行模型預測；最后，對其進行殘差檢驗，檢驗預估結果是否可靠。

2 評價結果與分析

2.1 生態環境質量時空差異分析

按照公式計算，得到2011—2022年長三角中心區27個城市的生態環境質量及其各維度綜合評價得分，結果如表2所示。

表2 長三角中心區27個城市生態環境質量得分及排序比較

由表2可知，從時間維度看，2011—2021年長三角生態環境質量整體得分均值總體呈上升趨勢，2011年長三角區域總體得分是0.711，2021年的得分是0.912，增長了28.41%。在27個中心區城市中，2021年較2011年增長率最高的兩座城市分別是蘇州市為173.39%、上海市為165.41%；其次是杭州市、寧波市、南京市和無錫市，增長率分別為55.25%、57.32%、56.48%、50.51%，增幅較大；大多數城市的增長幅度適中，增長率為10%～40%；增長幅度最小的兩個城市為池州市與舟山市，增長率分別為5.5%、7.1%。由表2可知，2011年上海市與蘇州市的生態質量整體得分低于0.4，生態環境質量較差，這是因為我國當時正處于“十二五”規劃的重要時期，我國工業化、城鎮化快速推進，城鄉居民消費結構加速升級，全球化趨勢逐步加強，上海、蘇州作為中國經濟發展的先驅城市正在經歷粗放式增長的經濟發展方式，工業廢水、空氣、廢棄物等污染物排放量加大，導致生態環境破壞較為嚴重。2011年長三角中心區城生態環境質量整體得分排名前三分別為舟山市、池州市、銅陵市，這是因為這些城市經濟發展相對落后，工業經濟規模小，生態環境良好。隨著我國經濟社會的進一步發展，“十三五”規劃的主要任務和重點發展方向是節能環保產業、先進環保產業、資源循環利用產業，在此期間長三角區域各城市力求高質量可持續發展，因此2015—2021年各城市生態環境質量得分均穩步提升。

從空間差異看，2011—2021年長三角生態環境質量整體得分安徽省最高，得分均值為0.863；浙江省第二，得分均值為0.826；江蘇省第三，得分均值為0.769；上海市最低，得分均值為0.550。因此，省級層面生態環境質量整體發展的現狀為“安徽省優于浙江省優于江蘇省優于上海市”的空間特征。總體上看，2011年長三角中心區生態環境質量“很高”類有2個城市，“較高”類有6個城市，“一般”類有13個城市，“較差”及“很差”類有6個城市；而2021年“很高”類有17個城市，“較高”類有個8城市，“一般”類有2個城市，表明長三角中心區城市生態環境質量明顯提升，具體的生態環境質量聚類分組情況如表3所示。

表3 長三角中心區城市生態環境質量聚類分組情況

2.2 生態環境質量與各分維度比較分析

2011—2021年27個城市的生態環境質量與各分維度綜合指數及評價如表4所示。

表4 2011—2021年長三角中心區城市生態環境質量各維度及綜合評價指數

從表4可以知道，2011—2021年長三角地區生態環境質量、狀態、壓力以及響應的評價得分均值都呈現上升態勢，尤其是生態環境質量與生態環境壓力指數呈現強相關的特性。其中2014年的生態環境質量與生態環境壓力評價指數均有回落，這是由于長三角區域第二產業的迅速發展導致工業污染物排放量大、強度高，減排空間有限，同時通過末端處理的難度卻越來越大，導致整體生態環境變差。自2015年1月1日起《中華人民共和國環境保護法》開始施行，較高的環境規制水平促使城市發展過程中更加注重節能環保，提高資源使用效率。各省市重大環境基礎設施逐步完善，城鎮污水處理廠增建擴建，提高污水廠集中處理率；生活垃圾處理能力加強，危害廢物、醫療廢物基本得到安全處置；工業企業節能減排并實施脫硫、脫硝和高效除塵等，因此在2015—2017年整體生態環境質量快速提升。隨后，生態環境質量的改善進入了相對緩慢階段，這主要是因為各省市轉向追求高質量可持續發展，人們對環境質量的要求和環保意識逐漸強烈，生態環境質量、響應與生態環境壓力有序并舉，走向健康可持續的發展態勢。

從截面上看，長三角中心區城市生態環境質量以及各維度評價均值差異顯著，長三角中心區各市生態環境質量與分維度綜合評價得分均值空間差異的演變路徑如圖2所示。

圖2 2011—2021 年市生態環境質量與分維度綜合評價得分均值空間差異演變路徑

由圖2可知，各城市的生態環境狀態與生態環境響應差異不明顯的原因在于各城市均在大力發展基礎設施，各市的綠化率、人均綠地面積、一般工業固廢綜合利用率、污水處理廠集中處理率以及生活垃圾無害化處理率的綜合平均指數無明顯差異。而導致各市生態環境質量差異較大的是生態環境壓力。其中生態環境質量綜合平均指數前五名的城市依次為舟山、池州、安慶、揚州、銅陵，末尾五名分別是蘇州、上海、無錫、南京、杭州，相較于發達城市，落后城市的工業產業起點較低，總體生態環境質量較高。

生態環境質量和各分維度的走勢在空間上顯示了一些差別，綜合來看，長三角中心區城市生態環境質量的省級層面的綜合評價指數值顯示“安徽省>浙江省>江蘇省>上海市”。其中生態環境狀態方面，江蘇省最優，其次為安徽省、浙江省，上海市的生態環境狀態最差，這是由上海市常駐人口密度較大、人均綠地面積較少而導致；生態環境壓力方面，安徽省的壓力最大，其他地區的次序為浙江省高于江蘇省，而江蘇省高于上海市；生態環境響應方面呈現“上海市優于浙江省，浙江省優于江蘇省，安徽省最差”的空間特征。

3 預測研究

3.1 模型建立

采用2011—2021年長三角生態環境質量綜合評價的均值得分為原始數據，并且對其進行GM(1，1)模型的構建，同時預測2022—2024年長三角生態環境質量綜合發展情況。首先為了檢驗數據序列是否有合適的規律性，進行級比值檢驗，結果如表5所示。

表5 模型的級比值表

由表5可知，因級比值介于區間[0.847，1.181]，因此數據適合GM(1，1)模型。 而GM(1，1)模型可以針對數據數量少、排序不完善和可信度低的數據進行預估，不需要考慮數據的分布規律和變化趨勢，適用于長三角中心區生態環境質量的預估。模型構建結果如表6所示。

表6 模型構建結果表

通過表6，已完成對模型的建立，同時也通過了模型精度的檢驗。因C低于0.5，相對誤差值P為20%，說明模型的建立精度是可靠的。

3.2 模型預測

依據模型對2022—2024年長三角區域生態環境質量綜合評價得分均值進行預測，計算結果如表7所示。

表7 模型預測結果表

由表7可知，2022—2024年長三角地區生態環境質量均值呈穩定增長趨勢，生態環境發展保持良好勢頭。

3.3 模型精度檢驗

對殘差進行檢驗，包括相對誤差、級比偏差，結果如表8所示。

表8 模型檢驗表

模型檢驗的相對誤差越小越好，若小于0.2，表示滿足條件，若低于0.1，則表示滿足更高的條件。模型檢驗的級比偏差值越小越好，若低于0.2表示達到滿足條件；若低于0.1，則表示滿足更高的要求。由表8可以知道，相對誤差和級比偏差小于0.2，所以本次預測結果是合格的。

4 結論與建議

運用PSR模型，對長三角區域中心區27個城市的生態環境質量進行了綜合評價，從而得出結論，并提出若干相關改革思路和實施路徑的建議，以期推動長三角區域生態綠色一體化，實現高質量發展目標。

4.1 結論

(1)十年來長三角三省一市的生態環境質量總體上是比較高的，并且呈現上升趨勢，2022—2024年的生態環境質量也將呈現穩步上升態勢。

(2)樣本考察期內，省級層面上，上海市的生態環境響應和生態環境狀態綜合指數最高；安徽省的生態環境壓力的空間特征最高，上海最低，浙江省、江蘇省居中，這是由于安徽省經濟總量稍落后，受粗放型經濟增長方式影響，導致近年來生態環境壓力頻升；城市層面上，浙江省舟山市的綜合生態環境質量的空間特征最高，安徽省池州市次之。

4.2 建議

(1)對于上海、蘇州、南京、杭州等發達城市，長三角區域的龍頭城市仍要繼續推進長三角一體化高質量發展，但要加強環保宣傳，提高公民、企業的生態環境保護意識；對于舟山、池州、安慶、銅陵等城市，經濟發展仍是重點工作，盡管從人類歷史進程來看，短期內經濟水平的提高將會導致生態環境壓力的增加，但這是發展的必經階段，應堅持經濟、環保兩手抓。

(2)環境治理和保護應向政府領導、社會監督、群眾積極參與的多方協同合作保護方式轉變，充分發揮企業在環境治理中的主體性作用，積極應用科學技術進行科學生產與經營，承擔保護生態環境、節約自然資源、維護環境公共利益的社會責任。

(3)三省一市堅持政策方面統一標準，加強生態環境質量數據的共享，緊密溝通交流，使政府的治理透明化，各省市相互學習優秀的治理經驗，做到因地制宜的結合來完善政策的實施。