第12章 生态评价及其方法12124文档格式.docx
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（3）生态评价比较的是一个多属性的目标系统，生态因子空间不是全序，而是偏序。
二、评价的内容
生态评价包括评价和预测两个过程，互为基础，有以下四个方面的内容。
（1）系统辨识通过建立指标体系进行评价、辨识，目的是找出目标系统的差异，为决策者提供利用机会、避免风险、调整结构、改善功能的较为直观的决策依据。
在辨识过程中有三类因素十分重要。
①主导的利导因子和限制因子。
②关键的正、负反馈环节及过程。
③重要的风险与机会。
例如，高林在进行城市生态系统辨识时，确定以下指标体系，见表12—1。
表12—1城市生态系统辨识的指标体系
过程
指标
控制论
标尺
目的
组分辨识
类别
人口
资源
环境
空载
超载
辨识优势与劣势
内容
人口密度、总数、结构动态、科技水平、管理水平、文化水平、道德水平、居住密度、建筑密度、交通密度、产值密度、投资密度
水供应能力、能源供给能力、物资供应能力、土地供给能力、矿产资源供给能力、交通运输量、食品生产能力
地质、地形、气候、土壤、植被、水文、土地、市场、政策
综合指标
人类活动强度
资源承载能力
环境容量
功能辨识
生活
生产
还原
高序
低序
辨识效益与损失
收入水平、供应水平、住房水平、服务水平、健康水平、教育质量、文娱水平、安全水平、交通便利度、设施便利度、休闲时间
固定资产产出率、劳动生产率、资金周转率、产值利税率、能耗系数、物耗系数、水耗系数
水体污染物超标率、空气污染超标率、噪声强度、植被覆盖率、鸟类栖息率、景观适宜度、自然保护灾害频率
生活质量
经济效益
环境有序度
过程辨识
物理
事理
情理
良性
循环
恶性
辨识机会与风险
物质投入产出比、能量投入产出比、水循环利用率
土地利用比例、基础设施比例、产业结构比例、城乡关系比例、多样性指数
生活吸引力、生产吸引力、依赖性指数、反馈灵敏性、生态意识
生态滞竭指数
生态协调指数
自我调控能力
在利用上述指标对天津市城市生态系统辨识中发现，该系统的利导因子为海岸带、交通、技术和地理区位，而水资源短缺，投资、体制不合理是限制因子；
关键的正反馈环节是人口一城市建设、教育一生产关系，而关键负反馈环节为市内工业一污染、人口密度一生活质量；
主要风险为水污染、区域生态系统退化，机会则是北方地区除北京外的工业、贸易、金融中心，西太平洋的一个重要港口。
（2）行为模拟利用数学模型进行模拟，根据模拟的结果评判所采取措施的好坏，以及对外部干扰反应的强弱，常用系统动力学模型、灵敏度模型等进行。
考虑到复合系统生态单元是无限的，规划中只需研究那些与关键组分及目标问题直接相关的部分。
例如城市生态系统中可考虑土地利用与住房问题、资金流动、城市化过程、旧城改造、绿地系统等进行模拟评价。
（3）趋势性预测对系统有关的单因子发展趋势进行预测，如人口增长、粮食生产、工业产值等，可采用多种模型。
例如趋势外推法、投入／产出、回归预测、类推灰色预测等。
（4）对策性预测人为控制某些因素，分析其改变对系统状态变化趋势的影响。
它属于强迫性的，用于检验分析对策可能带来的结果。
复合生态系统的评价所要探索的问题如下：
（l）系统现时发展状态如何；
（2）系统在未来时段将向什么方向发展；
（3）作为复合生态系统核心的人，如何来调控系统的发展；
（4）系统发展的优势和问题何在；
（5）系统内部有哪些反馈关系，调节机制如何；
（6）哪些是系统发展的利导因子，哪些是限制因子；
（7）物流、能流在系统中流动是否畅通；
（8）政策对系统整体与局部的影响有多大。
第二节生态评价的指标体系
一、评价指标体系的原则与要求
生态评价所面对的是一个十分复杂的多属性、多标准和多层次的综合大系统，其指标体系的建立属于多属性评判问题。
必须建立多目标的评价体系，而且评价体系要在系统中具有评价、预测和控制的功能。
指标体系的基本要求应满足以下几个方面。
（1）相对完备性，评价指标体系能在生产、生活、社会进步与环境保护方面反映大系统整体性。
（2）反映系统时、空变化特征，同时各指标应具有一定程度的独立性和稳定性。
（3）反映系统层次性，根据评价的需要和详尽程度对指标进行分层分级，满足系统预测、结构、功能分析要求。
（4）在计量范围、统计口径、含义解释、计算方法上协调一致。
（5）合理性，即可测、可操作、可比较、可推广，在较长时间和较大范围内都能适用。
二、指标体系
生态评价的指标体系可按评价对象及评价目的来确定，一般应分社会指标、经济指标、生态环境指标几个大方面，每个方面再包含若干分指标。
1．社会、经济、环境指标体系
这是应用最为广泛的一类指标体系，针对复合生态系统的特点，分别从社会、经济、环境三方面选取有代表性的指标（表12—2），并分别赋予不同的权重，从而对系统做出综合评价。
表12—2社会、经济、环境指标体系
经济发展水平指标
社会生活水平指标
生态环境质量指标
人均社会总产值
人均月收入
绿化覆盖率
人均国民收入
人均年消费水平
人均绿地面积
地方财政收入总额
人均每天食物摄入热量
绿地分布均衡度
社会商品零售总额
人均居住面积
单位面积绿地活植物量
全民企业全员劳动生产率
人均生活用水量
大气SO2浓度达标率
全民所有制单位科技人员数
生活用能气化率
大气颗粒物浓度达标率
百元固定资产实现产值
蔬莱、乳、蛋自给率
有害气体处理率
百元产值实现利税
婴儿成活率
饮用水源达标率
投资收益率
中等教育普及率
废水处理率
单位能耗产值
每千人拥有医院病床数
工业固体废物综合利用率
能源综合利用率
每千人拥有公交车辆数
生活垃圾处理率
每千人拥有电话数
每平方公里商业服务网点数
文体设施服务人员数
2．人口、资源、环境、社会、经济指标体系
这一指标体系由人口、能源、环境、社会、经济五个方面的指标构成。
每个方面可划分不同的小类，各类别下再明确具体的指标。
如环境方面就可以分为土地利用状况和环境污染两类，而社会方面可划分出物质生活、生活供应、教育服务、医疗服务、文化娱乐等类别。
3．生态系统发展指标体系
这是将生态系统评价的指标引入复合生态系统中，从系统的结构、功能和协调度方面选取指标，对系统总体发展状况进行评价。
例如在进行城市可持续发展水平评价时，选用以下指标体系，如图12－1所示。
图12－1城市可持续发展综合指标
王如松、赵景柱等在大丰县生态评价中采用以下指标体系。
F＝f（E，B，M） （4－1）
式中 F——系统功能状态或发展水平；
E——生态位利用程度；
B——目标接近度；
M——系统发展健康与成熟度。
E＝f（m，e，i，p，c）（4—2）
式中 E——经济效益；
m——物质利用率；
e——能量转化率；
i——信息设置水平；
p——劳动力效率；
c——资金周转率。
B＝f（g，s，n） （4—3）
式中B——社会效益与目标的差距；
g——生产效果；
s——生活质量；
n——环境质量状态。
M＝f（r，h，v） （4—4）
式中M——系统发展的成熟度；
r——循环再生能力；
h——协调共生力；
v——持续竞争能力。
第三节生态评价的方法
一、因子综合法
该方法首先是给出各个参评因子的具体指标值，再按照各因子（或因子组）的相对重要性赋予不同的权重，求出总的综合指数值，最后按评价标准划分不同的评价等级。
其计算公式为：
（4—5）
式中ωj——参数的权重；
Lpij——某类因子（指标）具体值，
；
ωs——单因子权重；
Di——参数与标准值比；
k——评价因子数量。
根据计算结果，参照表12－3的评价标准，即可得到评价结果。
表12－3因子综合法评价等级
等级
Icp
评语
1
＜0.4
好
4
0.75≤Icp＜1.0
差
2
0.4≤Icp＜0.5
尚好
5
≥1.0
最差
3
0.5≤Icp＜0.75
稍差
注：
以环境污染为例，此指标为各因子取值，越小越好。
因为加权加和法具有补偿性，个别指标下降会因其他指标上升而使总和不变，故该法仅适用于同类型指标评价。
因为如果是进行综合评价或考虑最小限制因子的作用，所有指标中任何一项较低，总评价结果都不可能高，故可采用连乘法来计算。
（4－6）
式中λi——IBi相对于ICB的权重。
二、模糊评价法
该方法是基于模糊数学的理论，给每一个评价因素赋予评语，将该因素与系统的关系用0～l之间连续值中的某一数值来表示。
其具体工作程序如下。
1．建立评价因素集
指标因子集U＝｛U1（社会因子），U2（经济因子），U3（环境因子）｝
因子评语集V＝｛V1（社会因子评语），V2（经济因子评语），V3（环境因子评语）｝，其中：
V1，V2，V3＝｛v1（很好），v2（较好），v3（较差），vp（很差）｝
因子权重集A＝｛A1（社会因子权重），A2（经济因子权重），A3（环境因子权重）｝，其中：
Al＝（a1l，a12，…，aln）
A2＝（a21，a21，…，a2m）
A3＝（a31，a32，…，a3l）
2．确定模糊关系
模糊关系矩阵R＝｛R1（社会因子模糊关系矩阵），R2（经济因子模糊关系矩阵），R3（环境因子模糊关系矩阵）｝，其中：
式中r——指标因子U所得的p种不同评语的概率数。
3．分组综合评价
设评价集B＝｛B1（社会生活水平评价值），B2（经济发展税票评价值），B3（生态环境质量评价值）｝，其中：
Bi＝AiRi
经矩阵运算后，Bn≈Bn+1，满足评价要求，则得到i组评价值，Bi＝（bi1，bi2，…，bip），则评判值b*=max（bi1，bi2，…，bip），b与评语集中的v相对应。
4．总体综合评价
给出因子U对系统发展的贡献权重A＇，计算总体综合评价值H。
则评判值h*=max（h1，h2，…，hp），此值所对应的评语集中的ri即为最后的评价结果。
三、层次分析法
层次分析法是把复杂问题中的各个因素通过划分相互关系的有序层次，根据对一定客观现实的判断就每一层次的相对重要性给予定量表示，利用数学方法确定每一层次要素的相对重要值的权值，并通过排序来分析和解决问题的一种方法。
其基本思路是按照各类因素之间的隶属关系把它们分成从高到低的若干层次，建立不同层次因素之间的相互关系，根据对同一层因素相对重要性的相互比较结果，决定层次各因素重要性的先后次序，以此作为决策的依据。
（环境规划的决策分析方法中已经学习过）
四、主成分分析评价法
主成分分析法，即PCA方法（PrincipalComponentsAnalysis）是将多维信息压缩到少量维数上，构成线性组合，并尽可能反映最大信息量，且第一轴携带信息最多，从而在众多参评因子中找出少数能代表原来诸多参评因子的综合因子，以尽可能少的新组合因子（主成分）反映参评因子之间的内在联系和主导作用，从而判定出客观事物的整体特征。
分析过程如下：
（1）对P×
N原始数据进行标准化，得到矩阵X。
目的是为了消除原始数据的量级和量纲的不统一。
标准化的方法有多种，最常用的是中心化和离差标准化。
中心化公式为：
ｉ＝1，2，…，p，j＝1，2，…，n（4一9）
离差标准化公式为：
（4一10）
（2）计算内积矩阵R＝XXT＝（rhi）h，i＝1，2，…，p（4一11）
（3）求R特征根与特征向量。
通过正交变换URUT＝Λ，将矩阵对角化，计算R的特征根多项式|R一λi|＝0的p个根，并依次排列为λ1≥λ2≥…λp。
然后由RUT＝UTA求出p个特征向量，得到矩阵U。
（4）求贡献率和累积贡献率。
定义λi／
＝λi／P为i个特征根占全部特征根的信息比，取前K个特征根的信息百分比，当
／P＞85％时即可满意。
（5）计算各样本在前K个排序轴上的几何坐标：
Y＝UX，将样本的空间位置表示在主成分坐标图上，可反映样本实体之间的相互关系。
（6）估计各属性对主成分的作用。
主成分是原来p个属性的线性组合，不能解释为某一单个因素的作用，所以无法说明单因素对主成分的作用，而采用因素负荷量则可解决该问题。
定义各因素对新的主成分的负荷量为：
L＝（lj）＝
（i，j＝1，2，Λ，p）（4—12）
式中，lj的符号和数值大小反映了原始因素对新主成分的相关正负和作用大小，从而可以评价各因素的作用。
五、神经元网络评价方法
事实上，现实世界是很复杂的。
既不是简单的线性加权关系，也不是全序空间。
很多专家学者可以对所评价的系统优劣给出较为公正的评价，但追问其如何加权，权重多大，却无法得知。
其关键就在于无法用简单的物理分析方法去解决复杂的生态、社会问题。
思维是一个比一般物理学过程复杂的生理、心理过程，是一个黑箱或灰箱，至今仍无法搞清人的高级思维规则算法。
所以可以利用计算机技术建造一个评价过程，它不需要每个因素确切的权重，甚至不用确定的数学方法，而是将推理过程纳入黑箱之中，通过对事先输入的有代表性的“症状一结论”的分析、学习，对一般多属性事物做出合乎情理的评价。
近年来发展起来的神经元网络评价方法正是基于此而得到广泛应用的。
1．神经元网络评价原理
神经元网络理论是在现代神经科学研究成果的基础上提出来的。
它反映了人脑功能的若干特性，但并非神经系统的逼真描述，而只是其简化、抽象和模拟。
神经网络是由许多并行运算的功能简单的单元构成，这些单元类似于生物神经系统的单元。
它是一个非线性动力学系统，具有信息的分布式存储和并行协同处理的特点，虽然每个神经元的结构简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统却能实现巨大的功能。
从结构上看，神经网络是一个并行和分布式的信息处理网络结构，由许多个神经元组成，每个神经元只有一个输出，它可以连接很多其他的神经元，每个神经元输入有多个连接通路，每个连接通路对应一个连接权系数。
它具有下列性质：
（1）每个节点有一个状态变量xj；
（2）节点i到节点j有一个连接权系数wji；
（3）每个节点有一个阈值oj；
（4）每个节点定义一个变换函数fj［xj，wji，oj（i≠j）］。
神经网络模型多样，最常用的是D．E．Rumelhart和J．L．Mcclelland于1986年提出的多层前馈网络的反向传播算法（BackPropagation），简称BP网络。
其基本结构如图12—2所示。
图12—2BP神经元网络结构
该网络有R个输入，每个输入都通过一个适当的权值与下一层相连。
网络输出为：
a＝f（wp＋b）
BP网络含有一个或多个隐层，隐层中的神经元均采用sigmoid型变换函数，输出层的神经元采用
纯线性变换函数，输出为0～1之间的连续量。
再确定了BP网络结构后，利用输入输出样本集对其进
行训练，对网络的权值和阈值进行学习和调整，使网络实现给定的输入输出映射关系。
经训练后的BP网络，对于不是样本集中的输入也能给出合适的输出。
BP网络重要之处在于学习，即事先有一组输入一输出（I、O），通过一组非线性算法，在均方差最小时，求出权重w1、w2来。
2．实际应用
中国科学院天津城市生态建设项目组在应用该方法评价城市生活质量时，确定以下指标。
（l）人口指数人口自然增长率
人口机械增长率
流动人口
（2）环境污染状况水污染
大气污染
人均废物量
噪声污染
（3）人类活动强度人口密度
产值密度
耗能系数
道路密度
在上述评价系统中，输入是原始数据，输出是评价结果。
由于这里是对一个城市的咨询，训练集是所有被考虑的城市，当某个城市发生变化时，所有底层值也变化，因而可以做一个仿真系统，通过改变一些输入变量来仿真城市生活质量的变化。
上述评价中涉及一个重要问题是评价标准如何确定，通常有两条途径。
（l）以客观需要确定标准，如每万人均病床数，可按需要定出数量，相应给出最好、好、可以、差的评价。
（2）以几个代表性城市为例制定相对标准，即按公众的认可标准作为相对标准。
这两种方法都可以作为神经元网络来评价，对于
（1），可选择一组假设数据来学习，其结果作为评价标准，再应用于城市评价中；
对于
（2），可选若干城市为例进行评价，形成一套标准，将其他城市与之相比较。
以城市医疗服务能力为例，得到以下评价结果。
见表12—5。
表12—5基于神经元网络的十大城市医疗服务能力评价
上海
北京
沈阳
武汉
哈尔滨
重庆
成都
兰州
青岛
鞍山
万人拥有病床数
g
a
b
vg
万人拥有医生数
万人拥有卫生工作人员
万人拥有门诊数
死亡率／‰
医疗服务能力
vg，非常好；
g，好；
a，可接受；
b，差。
第四节生态风险评价
一、生态风险评价概述
1．生态风险评价的概念
生态风险评价是研究一种或多种压力形成或可能形成的不利生态效应的可能性的过程（USEPA，1992）。
生态风险评价的内涵包括以下几个方面。
（1）生态风险的描述可以是定性判别，也可以是定量概率。
（2）生态风险评价可以是对未来风险的预测，也可以回顾性地评价已经或正在发生的生态危害。
它包括对风险的源头、压力和效应的评价。
（3）生态风险评价可以追溯单一压力或多重压力，特别强调人类活动对压力的形成或影响。
2．生态风险评价的作用
生态风险评价是管理决策的基础。
其评价对决策的影响主要表现在如下几方面。
（l）不良的生态效应是压力作用的函数，通过评价它们之间的关系，有助于决策者对备选方案的权衡和检验。
（2）不确定性评价给出了一个可信度范围，使决策者关注那些可以提高可信度的进一步研究。
（3）风险评价提供了风险的比较、排序和优先级区分，使管理者便于选取管理对策。
（4）风险评价强调以良好的定义和相关的终点使评价结果以管理者便于使用的方式表达。
生态规划往往提出多个方案和措施，对这些方案和措施实施后可能产生的生态风险进行评价与比较，有助于决策者选择合理的方案和进行管理。
二、生态风险评价的程序
生态风险评价一般分为五个主要的步骤，即风险评价的规划、问题的形成、分析过程、生态风险表征、风险的报告。
如图4—5所示。
图4—5生态风险评价的基本流程
生态风险评价框架（USEPA，1992）生态风险评价三个阶段包括：
问题形成、分析和风险表征。
与生态风险评价关联的重要活动包括：
评价者与管理者和数据获取和监测。
生态风险评价经常以迭代方式进行
1．生态风险评价的规划
风险评价者与管理者就所评价的问题进行充分交流是评价的基础性工作，也是下一阶段“问题形成”的基础。
在该阶段，风险管理者与评价者要明确评价的目标、范围和时间以及达到目的的有效资源和必要性；
要综合生态系统、法律法规要求、公众的价值等信息来解释评价目标。
具体规划集中在以下三方面：
（1）建立统一、清晰并含有评价成功与否的尺度的管理目标；
（2）明确定义在管理目标范围内的决策；
（3）确定风险评价的范围、复杂性和评价焦点，包括结果输出和技术、财政的准备。
2．问题的形成
问题形成阶段是生态风险评价的依托。
其目标是建立风险评价的目标、确定存在的问题及制定分析数据和表征风险的计划。
该阶段主要有以下几方面的内容。
（1）综合有效信息目的是提供一个有价值的系统方法，组织和研究所有压力和可能的效应的关键信息。
由于认识或发现风险的角度不同，风险评价可以有不同的开始。
从压力或源开设的风险评价需要寻找与压力有关的生态系统效应信息；
从观察到的条件改变或效应开设的风险评价则需要寻找潜在的压力或源的信息；
而从特定生态价值开设的评价，需要特定条件或相关效应。
（2）选择终点评价终点是“期望保护的环境价值的明确表征”（USEPA，1992），评价终点与生态风险评价的关联。
取决于它们对敏感的生态完整性的反映程度。
在此必须明确选择要保护的是什么以及如何定义评价的终点。
（3）概念模型是要保护的生态完整性对所暴露的压力的响应的文字描述和形象表示，也包括影响这些响应的生态过程。
概念模型的复杂性取决于问题的性质、压力和评价终点的数量、效应性质和生态系统特征的复杂性。
它由两个基本部分构成，一是描述预测的压力、暴露和评价终点的合理关系的风险假设；
二是
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