生态环境脆弱度的综合评价_冯利华
热 带 地 理第23卷 第2期Vol123,No12
TROPICALGEOGRAPHY2003年6月 Jun1,2003
生态环境脆弱度的综合评价
冯利华,黄亦君
(浙江师范大学地理系,浙江金华 321004)
摘 要:主成分分析法能够在保证原始数据信息损失最小的情况下,以少数的综合变量取代原有的多维变量,使数据结构大为简化,并且客观地确定权数,避免了主观随意性,因而是生态环境脆弱度综合评价的一种简单易行的有效方法。通过主成分分析,可以为生态环境的分区和分级治理提供重要的理论依据。
关键词:生态环境;脆弱度;指标;数据信息;主成分分析
中图分类号:X11;P951 文献标识码:A 文章编号:1001-5221(2003)02-0102-03
可持续发展是目前国际社会积极倡导并努力实施的长远目标。从1992年联合国首次召开的/人类环境与发展大会0,到近年频频举行的与生态环境有关的国际学术活动均表明了这一点。但是,随着人口的增长和社会经济的快速发展,生态环境的退化已经悄然出现,明显地影响到社会经济的可持续发展。虽然,20世纪90年代以来,国内外对生态环境退化而引起的脆弱生态环境展开了广泛而深入的研究,得出了许多重要的结论,但是关于生态环境脆弱度的定量评价目前尚处于起步阶段[1]。
在生态环境脆弱度的定量评价中,所选用的方法主要有模糊综合评判法、综合指数法等,所选用的指标则涉及脆弱生态环境的成因和表现特征的各个方面,如地质、地貌、气候、水文、植被、土壤、灌溉、垦殖、资源、工农业现代化水平、人均GNP、恩格尔系数、人口素质等,多的可达十几个,甚至几十个。事实上,这些方法本身存在着一定的缺陷,如模糊综合评判法需要对每个指标人为地给定一个权数,并且由于指标数量多,无法突出主要指标的作用,同时增加了评价工作量。此外,它采用取小取大的运算法则,还会使一些有用的信息遗失,并且评价指标越多,遗失的有用信息也越多,误判的可能性也就越大。
近年来,随着多元统计方法的普及和应用,主成分分析法也成为一种较新的评估方法[2,3]。它与前述方法有着不同的原理和特性,能够在最大限度保留原有信息的基础上,对高维变量系统进行最佳的综合与简化,并且能够客观地确定各个指标的权数,避免主观随意性。为此,拟根据主成分分析法,对
收稿日期:2002-04-23;修订日期:2002-10-06
生态环境脆弱度作一计算与评价,以便为国家的宏观决策提供一定的参考依据。
1 主成分分析法
主成分分析法可在力保原始数据信息丢失最小情况下,对高维变量空间进行降维处理,即在保证原始数据信息损失最小前提下,经过线性变换和舍弃部分信息,以少数的综合变量取代原有的多维变量,这样既抓住了主要矛盾,又简化了评价工作。
设原始变量为x1,x2,,,xn,主成分分析后得到的新变量(综合变量)为z1,z2,,,zm,它们是x1,x2,,,xn的线性组合(m
(1)为了排除数量级和量纲不同带来的影响,首先对原始数据进行标准化处理:
xij=(xij-xi)/Ri1
*
(i=1,2,,,n;j=
1,2,,,p)
式中xij为第i个指标第j个分区的原始数据,xi和Ri分别为第i个指标的样本均值和标准差。(2)根据标准化数据表(xij)n@p,计算相关系数矩阵R=(rij)n@n,其中
*
(),,,,已发表论文150
2期 冯利华等:生态环境脆弱度的综合评价 103
rij=6(xki-xi)(xkj-xj)/RiRj1nk=1
(3)计算R的特征值和特征向量。根据特征方程|R-KI|=0,计算特征根Ki,并使其从大到小排列:K1\K2\,\Kn,同时可得对应的特征向量u1,u2,,,un。它们标准正交,u1,u2,,,un称为主轴。
(4)计算贡献率:ei=Ki/累计贡献率:Ej=
i=1
n
n
R=(rij)8@8。
(3)求解R的特征值Ki(表1)和特征向量ui。那么,第一主成分z1与各指标的关系为:
***z1=0144x*1+0140x2+0133x3-0136x4+**
0143x*109x*5-0140x6+07+0122x8。
66
n
(4)根据Ki计算,可得贡献率ei和累计贡献率Ej(表1)。
(5)计算得到主成分zj(表略)。
表1 特征值、贡献率和累计贡献率Tab11 Characteristicnumber,contributiverateand
accumulativecontributiverate
Ki,Ki1uiix*ij
。
j=1
6
n
Kj/
m
i=1n
(5)计算主成分zj=
j=1j=1
66
序号12345678
特征值[***********][1**********]102
贡献率(%)
[***********][**************]0
累计贡献率(%)
[***********][***********]00100
(6)综合分析。一个m维主超平面究竟以多大
的精度来近似代替原始变量系统,才能确保尽可能多的原始数据信息?这可以通过求累计贡献率Ej来判断。一般取Ej>85%的最小m(m
2 生态环境脆弱度的综合评价实例
前已述及,多指标的综合评价一方面增加了评价工作量,另一方面势必淡化主要指标的作用。为此,需要从现有指标中精选出若干个主要的有代表性的指标。但人为地精选指标难免带有主观随意性,而可能丢失部分有价值的原始信息。因此必须对所考虑的众多指标利用数理统计法,经过正交化处理,使其成为少数几个相互独立的综合指标,再根据这些指标来评价生态环境脆弱度。主成分分析法正好为实现这一思路提供了十分有效的数学方法。
现以中国(除京津沪等)26个省(区)为例来说明主成分分析法在生态环境脆弱度综合评价中的应用。根据生态环境系统的构成因素,从资源、灾害、社会经济子系统中选用最能反映脆弱生态环境特性的8个主要指标:x1)))年降水量(mm);x2)))日均温\10e的年积温(e);x3)))森林覆盖率(%);x4)))人均耕地面积(hm2);x5)))干燥度;x6)))年暴雨日数(d);x7)))文盲半文盲占15岁及其以上人口的比重(%);x8)))人均国内生产总值(元)。
(1)首先对26个省(区)的8个指标共208个数据进行标准化处理,得到标准化数据表(xij)(i=1,2,,,8;j=1,2,,,26)。
((x*ij)8@,:
*
(6)从表1可看到,前5个特征值所对应的累
计贡献率E5=95178%。也就是说,如选用前5个主成分,那么它们所携带的数据信息已经包括了原来8个变量所携带的绝大部分数据信息,这就使数据结构大为简化。事实上,根据最小m的选取标准(Ej>85%),只要选用前3个主成分就够了,因为此时累计贡献率E3=86155%>85%,而损失的数据信息只占原信息的13145%,这就使数据结构更为简化。
通过以上分析,根据主成分z1,z2,z3和对应的客观权数e1,e2,e3之积z1~3=
i=1
6
3
eizi计算,最
后得到各省(区)的综合主成分及其排名(表2)。从表中可以看到,宁夏的生态环境最脆弱,排在最后一位。如果根据前5个或全部主成分来计算综合主成分z1~5或z1~8,那么除了湖北和辽宁、河北与河南之外,其余各省(区)生态环境脆弱度的排名顺序均没有变化(表2)。这就足以说明,主成分分析法利用少数几个综合变量就能够代替众多原始变量所携带的大部分数据信息。
根据表2的综合主成分,参考有关的等级分类
104
表2 各省(区)的综合主成分及其排名
Tab12 Comprehensiveprincipalcomponentanditssequencing
ofeveryprovince(region)
序号[***********][***********]3242526
省河北山西内蒙古辽宁吉林黑龙江江苏浙江安徽福建江西山东河南湖北湖南广东广西四川贵州云南西藏陕西甘肃青海宁夏新疆
z1~3-0135-0180-[1**********]9-[***********]831135-0109-[***********][1**********]117-1183-0143-2111-2114-2118-1182
排名[***********][***********]4252622
z1~5-0140-0187-[1**********]7-[***********]891139-0114-[***********][1**********]118-1183-0144-2106-2110-2113-1179
z1~8-0139-0189-[1**********]7-[***********]891138-0113-[***********][1**********]119-1184-0143-2106-2112-2114-1178
的大开发中,尤其要重视这些地区的生态环境保护,否则,势必影响社会经济的可持续发展。
表3 综合主成分分级标准和各省(区)生态环境脆弱度Tab13 Gradestandardofcomprehensiveprincipalcomponentandfragilityofecologicalenvironmentofeveryprovince(region)
类别1
z1~3\1
脆弱度分区轻脆弱区
省(区)
广东、浙江、福建、江西、湖南、广西
辽宁、湖北、江苏、四川、云南、安徽、贵州、吉林
山东、黑龙江、河南、河北、陕西、山西
内蒙古、新疆、西藏、甘肃、青海、宁夏
20~1中脆弱区
3-1~0强脆弱区
4
3 结语
在生态环境脆弱度的综合评价中,原有的模糊综合评判法等具有人为给定权数、指标数量多、评
价工作量大等缺陷,因而有可能出现误判,而主成分分析法能够在保证原始数据信息损失最小的情况下,经过线性变换和舍弃部分信息,以少数的综合变量取代原有的多维变量,使数据结构大为简化,并且客观地确定权数,避免了主观随意性,因而是生态环境脆弱度综合评价的一种简单易行的有效方法。通过主成分分析,能够全方位地了解各个地区生态环境的脆弱程度,这可以为生态环境的分区和分级治理提供重要的理论依据。当然,生态环境脆弱度的主成分分析是一种综合评价方法,它反映的是各省(区)生态环境脆弱度的平均状况和相对程度,因而具有一种拉平作用,会掩盖某些指标的真实性,评价结果偶尔也会失效,故需要配合其它方法互相验证。参考文献:
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生态环境脆弱度(表3)。从表中可以看到,目前,广东、浙江、福建、江西、湖南、广西的生态环境属于轻脆弱区,而内蒙古、新疆、西藏、甘肃、青海、宁夏的生态环境已属于极脆弱区。从九届全国人大三次会议的战略决策来看,这些极脆弱区正是西部大开发中需要特别扶持的地区。因此,在今后
(英文摘要下转第114页)
114
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ADISSCUSSIONONCOMPREHENSIVEEVALUATIONOFTHEFRAGILITY
OFURBANGEOMORPHOLOGICENVIRONMENT)))ACaseStudyofNancanDistrict,Chongqing
TAOTao,DIAOCheng-tai
mentalScience,SouthwestChinaNormalUniversity,Chongqing400715,China)
1
2
(1.JiangsuProvincialKeyLabofGeographicalInformationScience,NanjingNormalUniversity,Nanjing210097,China;2.TheCollegeofResourceandEnviron-
Abstract:NancanDistrictofChongqingistakenasanexampletostudytheinfluenceofhumanconstructionactivitieson
theurbangeomorphologicenvironment(UGE),IICC(InvestingIntensityofCapitalConstruction)isintroducedtoquantifythefragilityresultedfromconstruction.ThefragilityofUGEinNancanDistrictisevaluatedwithfivefactors:landforms,climate,RI(rateofilliteracy),LU(levelofurbanization)andIICC.Accordingtothefragileindexescalculated,thesixtownsofNancanDistrictareclassified.
Keywords:ThefragilityofUGE;Humanactivities;IICC;Comprehensiveevaluation;NancanDistrict;Chongqing
(上接第104页)
COMPREHENSIVEEVALUATIONOFFRAGILITY
OFECOLOGICALENVIRONMENT
FENGL-ihua,HUANGY-ijun
(DepartmentofGeography,ZhejiangNormalUniversity,Jinhua321004,China)
Abstract:Principalcomponentanalysisisasimpleandefficientmethodforcomprehensiveevaluationoffragilityofecolog-i
calenvironment.Acasestudyof26provinces(regions)ofChina(exceptBeijing,TianjinandShanghai)isconducted.Accordingtoconstitutionfactorsofecologicalenvironmentsystem,8indexesthatcanreflectthecharacteristicoffragileecologicalenvironmentarechosenfromthesubsystemsofresource,disasterandsocio-economy.Theyareannualprecipita-tion(mm),accumulateddailytemperatureof\10e,percentageofforestcover(%),percapitacultivatedlandarea(hm2),aridity,numberofthetorrentialraindays(day),proportionofilliteracyandsem-iilliteracy(%),percapitagrossdomesticproduct(yuan).Theresultsofprincipalcomponentanalysisincomprehensiveevaluationoffragiledegreeofeco-logicalenvironmentareintroduced.Bymeansoftheanalysis,theimportanttheoreticalbasiscouldbeprovidedforthere-gionalizingandgradingmanagementofecologicalenvironment.
Keywords:Ecologicalenvironment;Fragility;Index;Datainformation;Principalcomponentanalysis