引用格式：徐辉，丁祖栋，武玲玲.黄河下游沿黄城市生态系统健康评价［J］.人民黄河，2022，44（2）：12－15，20.
作者简介：徐辉（1978—），女，甘肃兰州人，教授，博士，主要研究方向为生态经济与资源环境管理
摘要：黄河下游地区是中国重要的工农业生产核心区之一，城市扩张给生态系统健康带来了较大的压力。为了给黄河流域生态保护和高质量发展提供参考，按结构、功能、过程、发展等4个要素建立城市生态系统健康评价指标体系，以模糊物元模型为基础，结合海明贴近度理论，从空间维度和时间维度对2010—2018年黄河下游沿黄15个城市的生态系统健康指数进行测算，分析了黄河下游沿黄城市的生态系统健康状况。结果表明：从时间维度看，2010—2018年黄河下游沿黄城市的生态系统健康水平呈现波动状，除菏泽、济宁、聊城、滨州四市生态系统健康水平有所下降外，其他城市的生态系统健康水平有所上升，郑州市、聊城市分别为生态系统健康水平提升、下降的典型市；从空间维度来看，2010年、2018年城市生态系统健康水平最高与最低分别均为东营市与焦作市，山东省沿黄城市的生态系统健康水平普遍比河南省沿黄城市的高，但15个城市生态系统健康水平的差距在缩小。
关键词：生态系统健康；模糊物元模型；海明贴近度；城市；黄河下游
城市作为区域可持续发展的重要单元，对黄河流域高质量发展具有重要作用［1－2］。在城市发展过程中，城市生态系统安全与健康承受着资源耗竭、生态破坏、环境污染等方面的压力［3－4］。关于黄河流域城市生态系统健康的研究，有对单个城市进行研究的，如王智宇等［5］从生态环境系统和社会经济系统两个方面对西安市3个发展核心区进行了生态系统健康评价、刘培德等［6］运用混合指标TODIM方法研究了2007—2013年东营市生态系统健康状况，也有对多个城市进行研究的，如刘玒玒等［7］利用模糊综合评价法研究了关中五市的城市生态系统健康状况，但是已有研究要么只对一个城市的多年状况进行研究，要么对多个城市的某一年状况进行分析，而对多个城市连续多年的研究较少。鉴于黄河下游地区是我国重要的工农业生产核心区之一［8］，黄河下游沿黄城市的经济发展与城镇化比黄河中上游城市更加迅速，城市的扩张给生态系统健康带来了很大的压力，因此笔者以黄河下游沿黄15个地级市为研究对象，基于城市生态系统健康理论，建立城市生态系统健康评价指标体系，探讨了黄河下游沿黄城市生态系统健康水平及其时空演化状况，以期为黄河流域生态保护和高质量发展提供参考。
1 研究方法
考虑到坝址位于洛阳市的小浪底水库虽然属于黄河中游，但其在黄河下游防洪、水沙调度等方面有着十分重要的作用［9－10］，且河南省人民政府发布的《2020年河南省黄河流域生态保护和高质量发展工作要点》将洛阳市作为“双引擎”之一，因此本研究将洛阳市也列为研究对象。结合黄河水利委员会在黄河网发布的黄河水系（水资源）图，确定研究对象为黄河下游河南省与山东省的15个地级市，分别为洛阳、焦作、郑州、新乡、开封、濮阳、菏泽、济宁、聊城、泰安、德州、济南、淄博、滨州、东营。
城市生态系统健康主要包含三方面内容：一是满足社会发展合理需求的能力，以维持城市的结构（组织结构）和功能（活力）；二是生态系统具有维持与恢复的能力（恢复力）；三是保障城市居民健康（人群健康）及生活质量（服务功能）［11］。关于城市生态系统健康评价的实证研究成果非常丰富，但城市生态系统健康的标准尚无统一认识，因此开展城市生态系统健康评价的难点之一在于“健康”标准及指标体系的确定［12］。
构建城市生态系统健康评价指标体系的方法有三分法、四分法、五分法：三分法将评价指标分为社会、自然、经济等3类［13－14］，五分法将评价指标分为活力、组织结构、恢复力、服务功能、人群健康等5类［6，15］，基于三分法与五分法提出的四分法把评价指标分为结构、功能、过程、发展等4类［16］。四分法较好地考虑了城市生态系统健康的外部性能与内部性能（结构和功能反映外部性能，过程代表内部特征，发展表示潜力）。本研究用生态系统健康指数表示黄河下游沿黄城市生态系统健康水平（其数值越大表示健康水平越高），采用四分法将结构、功能、过程、发展作为黄河下游沿黄城市生态系统健康评价指标体系的第一层指标（要素），根据已有文献［6，12，15，17－18］和指标数据 的 可获得性，构建了由20个具体指标（第三层指标）构成的指标体系（见表1）。在指标体系中，把第三层指标的属性分为正、负两类，正表示指标值越大越好、负表示指标值越小越好，其中全社会用电量通常为正向经济指标，根据2019年《中国统计年鉴》，我国目前的主流发电方式为火力发电，河南与山东两省对火力发电依赖性较强，用电量大意味着高能耗和污染，因此本研究将全社会用电量的属性设置为负；此外，为消除人口因素的影响，三级指标中人均值较多。
表1 黄河下游沿黄城市生态系统健康评价指标体系
本研究采用的样本年份为2010—2018年，指标数据来源于山东、河南两省《统计年鉴》和各省、市《国民经济和社会发展公报》。对部分缺失指标数据采用移动平均法进行插补。
指标赋权方法有主观赋权法如Delphi法、AHP法和客观赋权法如主成分分析法、熵权法、变异系数法等，主观赋权法因依赖人的主观性而易导致权重有所偏差，客观赋权法中的主成分分析法对主成分有较高要求、变异系数法适用于评价对象较为模糊的情况、熵权法可以在一定程度上消除人为因素对权重的影响。本研究采取熵权法计算指标权重（具体步骤参见杨德平等所著《经济预测与决策技术及MATLAB实现》［19］）。
鉴于城市生态系统的复杂性和其影响因素的不确定性，将城市生态系统健康评价作为一个模糊问题来处理，以模糊物元模型为基础，结合海明贴近度理论，对黄河下游沿黄城市生态系统健康水平进行评价。
1.4.1 指标数据处理
为了消除各指标单位不同的影响和便于比较，将所有指标值进行归一化处理，计算公式为
式中：i为指标序号；j为样本序号（进行时间维度分析时为年序，2010年j＝1，2018年j＝9；进行空间维度分析时为城市序号）；ui，j为第i个指标第j个样本的归一化值；max xi，j和min xi，j分别为第i个指标的最大值和最小值。
1.4.2 构建复合物元和理想物元
运用模糊物元法构建由n个样本组成的m维复合物元Rmn：
式中：m为指标个数；n为样本个数；Cm表示第m个评价指标；An表示第n个样本。
在复合物元中存在正、负两类指标，由各项指标的最优值构成理想物元（或称为最优方案）R0：
式中：ui，0为第i个指标最优值；A0表示理想样本。
1.4.3 计算生态系统健康指数
把各样本（被评价物元）与理想样本（理想物元）的贴近度ρHj作为生态系统健康指数，进行城市生态系统健康水平评价，其值越大、越接近1则城市生态系统健康水平越高。生态系统健康指数计算公式为
式中：ρHj为第j个样本与理想样本之间的贴近度；ωi为第i个指标的权重。
2 结果与讨论
按时间维度计算的黄河下游15个沿黄城市生态系统健康指数见表2。整体来说，2010—2018年各市的生态系统健康水平均呈现波动状，2018年与2010年相比，除菏泽、济宁、聊城、滨州四市生态系统健康水平有所下降外，其他城市的生态系统健康指数有所上升，其中郑州的生态系统健康水平提升幅度最大、聊城的生态系统健康水平下降明显。
表2 按时间维度计算的黄河下游沿黄城市生态系统健康指数
按空间维度计算的黄河下游15个沿黄城市生态系统健康指数见表3。
表3 按空间维度计算的黄河下游沿黄城市生态系统健康指数
从空间维度看，2010年各市生态系统健康水平由高到低的排序为东营（0.743）、泰安（0.699）、济南（0.654）、济宁（0.636）、菏泽（0.626）、德州（0.624）、淄博（0.611）、聊城（0.597）、滨州（0.572）、濮阳（0.563）、郑州（0.542）、新乡（0.531）、开封（0.530）、洛阳（0.495）、焦作（0.482），其中东营市的城市生态系统健康水平远高于其他14个城市；各市生态系统健康指数平均值为0.594，洛阳、焦作、新乡、郑州、开封、濮阳、滨州未达到平均值。2018年，东营市仍是城市生态系统健康水平最高的城市，生态系统健康指数为0.840，其他城市生态系统健康水平由高到低依次为济南（0.738）、郑州（0.697）、泰安（0.670）、淄博（0.651）、济宁（0.646）、菏泽（0.646）、德州（0.643）、新乡（0.611）、濮阳（0.605）、滨州（0.604）、洛阳（0.577）、聊城（0.571）、开封（0.571）、焦作（0.557）；各市生态系统健康指数平均值为0.642，洛阳、焦作、新乡、开封、滨州、濮阳、聊城未达到平均值，山东省沿黄城市的生态系统健康水平总体上高于河南省的，但各市生态系统健康水平的差距在缩小，郑州的提升幅度最大（2010年在平均水平以下，2018年在平均水平以上、排名第3），而聊城明显下降（2010年属平均水平，2018年在平均水平以下、排名第13）。
由图1（图中等值线标值为各要素健康指数）可知：在结构要素方面，除滨州结构要素健康指数减小外，其他各市结构要素健康指数均明显增大；在功能要素方面，除菏泽功能要素健康指数减小外，其他各市功能要素健康指数均有所增大；在过程要素方面，各市差异较大，郑州等10个城市过程要素健康指数增大，滨州等5个城市过程要素健康指数减小；在发展要素方面，各市发展要素健康指数均有所减小。
图1 生态系统健康要素各城市雷达图
由上述按时间维度的生态系统健康指数计算结果可知，郑州市、聊城市分别为生态系统健康水平提升、下降的典型市，在此对这两市生态系统健康各要素做一剖析（见图2）：①郑州市。郑州市生态系统健康水平9 a间提升了45.41%，在15个城市中上升幅度最大，结构、功能、过程要素健康指数均明显增大，发展要素虽然有一定减小但对生态系统健康的影响不大，这可能与郑州市2010年以来加快新型城镇化建设、加大污染防治力度有关。②聊城市。聊城市生态系统健康水平波动下降，2018年较2010年降低了12.09%，在15个城市中下降幅度最大，结构与功能要素健康指数增大，而过程与发展要素健康指数减小，主要原因可能是工业化过程中对污染物排放管理力度不够、外来人口随经济的发展而增加等，导致城市生态压力增大。
图2 典型城市生态系统各要素健康指数雷达图
3 结 论
按照结构、功能、过程、发展等4个要素构建城市生态系统健康评价指标体系，运用模糊物元法对2010—2018年黄河下游沿黄15个城市的生态系统健康指数进行测算，从空间维度和时间维度分析了黄河下游15个沿黄城市的生态系统健康状况，结论如下：从时间维度看，2010—2018年黄河下游沿黄城市的生态系统健康水平呈现波动状，除菏泽、济宁、聊城、滨州四市生态系统健康水平有所下降外，其他城市的生态系统健康指数有所上升，郑州市、聊城市分别为生态系统健康水平提升、下降的典型市；从空间维度来看，2010年、2018年城市生态系统健康水平最高与最低分别均为东营市与焦作市，山东省沿黄城市的生态系统健康水平普遍比河南省沿黄城市的高，但15个城市的差距在缩小。
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END
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