基于PSR的长三角区域生态环境质量综合评价及预测.pdf

2024年3月第41卷第2 期枣庄学院学报JOURNALOFZAOZHUANGUNIVERSITYMar.2024Vol.41 NO.2基于PSR的长三角区域生态环境质量综合评价及预测张培h（宿州学院a.数学与统计学院；b.城乡大数据发展与数字治理研究中心，安徽宿州2 340 0 0）【摘要根据生态环境压力-状态响应模型（pressure-state-response，简称PSR），进行生态环境质量综合评价指标体系的构建，利用变异系数法对2 0 11一2 0 2 1年长三角区域中心区2 7 个城市生态环境质量进行综合评价，同时运用GM（1，1）模型对2 0 2 2 2 0 2 4年长三角区域生态环境质量进行预测。2 0 112 0 2 1年长三角中心区生态环境质量总体呈现上升趋势，在生态环境状态和生态环境响应上也呈现上升趋势，但生态环境压力越来越大。在省域层面上，2 0 11一2 0 2 1年长三角中心区生态环境响应显示上海市综合指数最高；江苏省生态环境状态最高；安徽省生态环境压力的空间特征最高，上海最低，浙江省、江苏省居中。在市域层面，生态环境质量综合评价指数排名前三依次为舟山、池州、安庆，这与工业经济发展水平导致的环境压力相关。由GM（1，1）模型预测可知，2 0 2 2 一2 0 2 4年的生态环境质量将呈现总体上升趋势。【关键词长三角中心区；生态环境质量；PSR模型；变异系数法【中图分类号 X821文献标识码】A文章编号10 0 4-7 0 7 7（2 0 2 4）0 2-0 0 7 7-110引言长三角区域是中国最重要的一个经济地区。党的十八大之后，城市由高速粗放式发展逐渐转变为全面的高质量发展，全面高质量不仅包括社会经济的高质量，还包括生态环境的高质量。但快速的经济发展造成了生态破坏，给生态环境质量发展制造了许多困难。长三角生态环境质量与人民的需求存在较大差异，在党的十九大之后，国家出台了许多政策，加强了环保的力度。关于长三角生态绿色一体化发展示范区总体方案长三角三角洲区域生态环境共同保护规划等政策的出台，使长三角生态环境治理进入一个新的阶段，客观地对长三角区域的生态环境质量进行综合评价非常必要，很多学者也进行了这方面的研究：周正柱等1 利用PSR模型建立评价体系，对长江区域带的生态环境质量进行综合评价；邵子卿等 2 以遥感影像为基础数据，构建青岛市的遥感生态指数模型，并分析青岛市生态质量时空变化特征；范萍等 3 从自然环境、环境保护、经济发展、社会环境的角度，应用层次分析法和模糊综合评判模型分析泰安市的生态环境质量；田艳芳等 4 运用城市生态环境综合指数（环境质量、资源利用、污染控制和生态环境4个指标组成），对上海市生态环境进行质量评价；刘月阳 5 采用RS和GIS技术，在时空变化的情况下，以县域为单位，对渝东南地区进行生态环境质量评价；陈萍等 6 利用正态云组合赋权法对2 0 2 0 年长三角中心区2 7 个城市生态环境质量进行综合评价，结果显示2 0 2 0 年杭州、舟山、宁波、湖州和台州的生态环境质量水平良好；刘翔宇等 7 选取长三角中心区的2 7 个城市，对“十三五”以来的长三角生态环境进行分析；收稿日期】2 0 2 3-0 5-2 3【基金项目】2 0 2 1年安徽省哲学社会科学规划项目（AHSKQ2021D98）。【作者简介】张培（19 8 8 一），女，安徽宿州人，宿州学院数学与统计学院讲师，概率论与数理统计学硕士，主要从事应用统计学研究。77枣庄学院学报李春瑜8 1利用PSR模型构建了大气环境治理绩效评价体系，并采用主成分分析法进行实证分析；田时中等 9 利用DPSIR模型构建了长三角大气污染治理效果评价指标体系，并探究了影响大气污染治理效果的关键因素。进行类似环境质量问题的研究还包括王兆峰等 10 、傅晓华等 11、汪玉芳等 12 。从以上可知，目前国内针对生态环境质量评价问题，已经开展了大量的研究工作。本文选择长三角区域的2 7 个中心区城市为主要研究对象，建立生态环境压力状态响应模型（PSR）进行生态环境质量综合评价指标体系，并使用变异系数法对2 0 11一2 0 2 1年长三角地区三省一市的生态环境质量进行综合评估，同时使用GM（1，1）模型对2 0 2 2 一2 0 2 4年长三角地区生态环境质量进行预估，对长三角区域的环境治理和保护提供依据。1楼数据来源和研究方法1.1PSR 模型PSR建模是由欧洲经济合作发展组织与联合国合作开发署在2 0 世纪9 0 年代提出的一种评估资源开发利用和可持续发展水平的新模型，由于它可以很好地体现生态系统和自然、经济、社会之间互动的关系，并可应用于不同的空间尺度和生态领域，所以被普遍应用于各个领域，PSR模型的框架 1如图1 所示。2024年第2 期人类社会活动经济发展社会进步生态保护生态环境变化水环境土壤环境空气环境人类与自然相互作用政策响应政策制定政策实施政策反馈图1PSR模型框架首先，将生态环境质量设定为目标层，将压力、响应、状态设定为准则层，指标层的选取是非常重要和严谨的，不同的省市都有其主要的特点，但是都要遵循特征性、系统性、敏感性、可操作性等原则。其次，选取8 个指标：在生态环境状态方面，选择人均绿地面积和建成绿化率作为指标反映城市的绿化整体水平；在生态环境压力方面，选择工业废水排放量、工业二氧化碳排放量和工业烟（粉）尘排放量作为指标，这些是造成污染严重的物质，危害人的身体健康；在生态环境响应方面，选择一般工业固体废物率、污水处理厂集中处理率、生活垃圾无害化处理率作为指标，能够反映人民关心的环境治理力度。PSR模型的指标体系构建如表1所示。.78张培基于PSR的长三角区域生态环境质量综合评价及预测表1PSR模型生态环境质量综合评价指标体系和权重目标层准则层状态S压力P生态环境质量响应R1.2数据来源与标准化处理数据主要来源于国家统计局2 0 11一2 0 2 1年统计年鉴的相关数据，如果存在缺少的数据，采用插补法进行数据填充。在收集完数据后，对于指标不同单位可能是不一样的情况，采用标准化法解决此类问题。指标通常有两种，分别为正向和负向，两种方法的计算公式不同。正向指标：(1)maxx,-minx,逆向指标：maxx,-,1im,1jn,Xmaxx,-minx,其中：x（i=1，2，m；j=1，2，n）为第i年第j项指标的原始数据；x,是经标准化处理的指标数据，数值范围为0，1；maxx;，mi n x,分别为第j项指标原始数据中的最大值和最小值。1.3权重确定方法及综合评价数据在标准化后，还要确定指标的权重，这一步非常关键。权重的计算方法很多，这里选用变异系数法，这种方法是客观的，可以去除一些主观因素的影响。具体计算公式为：其中：V是第j项指标的变异系数；,是第j项指标的标准差；x,是第j项指标的平均数；,是第j项指标的权重。各指标权重见表1。生态环境质量评价方法如下：其中：U是生态环境质量的综合分数，,是第j项指标的权重，x,是经标准化处理后的指标数据。1.4 GM（1,1）模型GM（1，1）模型是一个比较常见的预测模型，其含义是用1阶微分方程对一个变量建立模型。它主要适合短期的数据预测，并且需要的数据量少，不需要麻烦的运算过程。GM（1，1）模型的微分方程：其中：为发展系数，b为灰色作用量。GM（1，1）模型主要有以下几个步骤。首先，要对数据进行一个级比检验，如果没有通过，则说明不能建立模型，这种情况下，只能通过平移变换，可以解决问题；其次，建立模型的微分方程，通过拟合新序列，求取模型方程，进行模型预测；最后，对其进行残差检验，检验预估结果是79指标层人均绿地面积/（平方米/人）建成区绿化率/%工业废水排放量/万t工业二氧化硫排放量/t工业烟（粉）尘排放量/t一般工业固体废物利用率/%污水处理厂集中处理率/%生活垃圾无害化处理率/%xi-minx,X,1im,1jn,V,=%,j=1,2,n,VU=Zajxs,(0)（h)+a x(D（h)=b,权重0.054 320.019 160.279 200.319 710.257 100.021 120.027 910.021 49(2)(3)(4)(5)枣庄学院学报否可靠。2评价结果与分析2.1生态环境质量时空差异分析按照公式计算，得到2 0 11一2 0 2 2 年长三角中心区2 7 个城市的生态环境质量及其各维度综合评价得分，结果如表2 所示。表2 长三角中心区2 7 个城市生态环境质量得分及排序比较城市2011年2011年排名2012年上海0.300杭州0.566宁波0.560温州0.764嘉兴0.694湖州0.814绍兴0.696金华0.786舟山0.903台州0.810南京0.556苏州0.286无锡0.581常州0.733南通0.675盐城0.742扬州0.826镇江0.715泰州0.739合肥0.782芜湖0.727马鞍山0.757铜陵0.837安庆0.836滁州0.823池州0.903宣城0.790标准差0.154均值0.711802024年第2 期2013年2014年260.324230.604240.574.120.821200.70570.827190.723100.79610.91080.834250.585270.294220.644160.774210.708140.73550.846180.789150.782110.776170.797130.77630.83640.87960.83520.90190.7900.1520.7362015年0.3560.2650.6110.5680.6040.6340.8290.8470.7170.7070.8230.8240.7400.6890.8020.7890.9090.9100.7480.8640.5650.5340.3190.3150.6580.5660.7900.6350.7460.7380.7310.7040.8370.8430.7990.8090.7920.7760.7820.6590.8010.7650.7660.6350.8470.8340.8690.8620.8360.8190.9160.9000.8170.8170.1450.1620.7410.7152016年0.3740.5490.6370.7490.6700.7760.8470.8900.7340.8210.8310.8690.7060.7990.7890.8750.9140.9350.8550.9020.5580.7440.3500.4790.6020.6590.6700.7610.7730.8380.7540.8090.8560.9100.8240.8560.8270.8770.7110.9070.7940.8260.7120.7510.8560.9160.8700.9160.8410.8990.9180.9310.8440.9090.1440.1130.7450.821表2（续）张培基于PSR的长三角区域生态环境质量综合评价及预测2017年2018年0.7380.7800.7840.8190.8150.8340.9210.9340.8340.8580.8910.9010.8210.8480.8810.8900.9450.9530.9130.9250.8030.8210.5720.6310.6960.724.0.7700.8140.8950.9120.8570.8860.9250.9100.9330.9430.9100.9180.9030.8950.8530.8610.7750.8000.9160.9120.9320.9390.9310.9350.9420.9420.9210.9300.0890.0760.8550.871注：均值*表示代表各城市的省份区域的综合评价得分均值。由表2 可知，从时间维度看，2 0 11一2 0 2 1年长三角生态环境质量整体得分均值总体呈上升趋势，2 0 11年长三角区域总体得分是0.7 11，2 0 2 1年的得分是0.9 12，增长了2 8.41%。在2 7 个中心区城市中，2 0 2 1年较2 0 11年增长率最高的两座城市分别是苏州市为17 3.39%、上海市为165.41%；其次是杭州市、宁波市、南京市和无锡市，增长率分别为5 5.2 5%、5 7.32%、5 6.48%、812021年2019年2020年0.7710.7980.8510.8830.8420.8730.9200.9410.8570.8910.9160.9430.8450.8690.8970.9120.9550.9690.9220.9290.8390.8710.6690.7730.7820.8520.8120.8780.9170.9200.9130.9310.9280.9420.9430.9480.9310.9390.8190.9130.8660.8990.7960.9010.9040.9430.9530.9550.8770.9520.9370.9390.9270.9380.0680.0470.8740.907均值*2021年均值排名0.795260.878220.882210.937110.887200.94790.864250.917140.96820.945100.870240.782270.874230.898190.930130.899180.95070.95360.94980.904160.907150.904170.934120.96240.96810.95350.96730.0480.912标准差(省域）0.5500.5500.7230.8260.7330.8770.7910.8710.7820.8490.9340.8770.7040.4970.6940.7760.8230.8150.8890.8650.8580.8230.8270.7790.8850.9070.8830.9260.8770.8080.2290.1280.1260.0590.0800.0510.0720.0550.0250.0610.7690.1430.1960.1040.0780.0970.0850.0470.0830.0770.8630.0880.0560.0760.0430.0450.0560.0190.066枣庄学院学报50.51%，增幅较大；大多数城市的增长幅度适中，增长率为10%40%；增长幅度最小的两个城市为池州市与舟山市，增长率分别为5.5%、7.1%。由表2 可知，2 0 11年上海市与苏州市的生态质量整体得分低于0.4，生态环境质量较差，这是因为我国当时正处于“十二五”规划的重要时期，我国工业化、城镇化快速推进，城乡居民消费结构加速升级，全球化趋势逐步加强，上海、苏州作为中国经济发展的先驱城市正在经历粗放式增长的经济发展方式，工业废水、空气、废弃物等污染物排放量加大，导致生态环境破坏较为严重。2 0 11年长三角中心区城生态环境质量整体得分排名前三分别为舟山市、池州市、铜陵市，这是因为这些城市经济发展相对落后，工业经济规模小，生态环境良好。随着我国经济社会的进一步发展，“十三五”规划的主要任务和重点发展方向是节能环保产业、先进环保产业、资源循环利用产业，在此期间长三角区域各城市力求高质量可持续发展，因此2 0 15 一2 0 2 1年各城市生态环境质量得分均稳步提升。从空间差异看，2 0 112 0 2 1年长三角生态环境质量整体得分安徽省最高，得分均值为0.8 6 3；浙江省第二，得分均值为0.8 2 6；江苏省第三，得分均值为0.7 6 9；上海市最低，得分均值为0.550。因此，省级层面生态环境质量整体发展的现状为“安徽省优于浙江省优于江苏省优于上海市”的空间特征。总体上看，2 0 11年长三角中心区生态环境质量“很高”类有2 个城市，“较高”类有6 个城市，“一般”类有13个城市，“较差”及“很差”类有6 个城市；而2 0 2 1年“很高”类有17 个城市，“较高”类有个8 城市，“一般”类有2 个城市，表明长三角中心区城市生态环境质量明显提升，具体的生态环境质量聚类分组情况如表3所示。类型很高(得分 0.9)较高(0.8得分 0.9)一般(0.6得分 0.8)较差(0.3得分 0.6)很差(得分 浙江省 江苏省 上海市”。其中生态环境状态方面，江苏省最优，其次为安徽省、浙江省，上海市的生态环境状态最差，这是由上海市常驻人口密度较大、人均绿地面积较少而导致；生态环境压力方面，安徽省的压力最大，其他地区的次序为浙江省高于江苏省，而江苏省高于上海市；生态环境响应方面呈现“上海市优于浙江省，浙江省优于江苏省，安徽省最差”的空间特征。3预测研究3.1模型建立采用2 0 11一2 0 2 1年长三角生态环境质量综合评价的均值得分为原始数据，并且对其进行GM（1，1）模型的构建，同时预测2 0 2 2 一2 0 2 4年长三角生态环境质量综合发展情况。首先为了检验数据序列是否有合适的规律性，进行级比值检验，结果如表5 所示。序号原始值20110.71120120.73620130.74120140.71520150.74520160.82120170.85520180.87120190.87420200.90720210.912由表5 可知，因级比值介于区间0.8 47，1.18 1，因此数据适合GM（1，1）模型。而GM（1，1）模型可以针对数据数量少、排序不完善和可信度低的数据进行预估，不需要考虑数据的分布规律和变化趋势，适用于长三角中心区生态环境质量的预估。模型构建结果如表6 所示。发展系数a相对误差P0.029 30.683 8842024年第2 期表5 模型的级比值表原始值+平移转换级比值入shift 值（shift=0)0.7110.9660.7360.9930.7411.0360.7150.9600.7450.9080.8210.9600.8550.9810.8710.9970.8740.9630.9070.9950.912表6 模型构建结果表灰色作用量6后验差比C0.054转换后的级比值入0.9660.9931.0360.9600.9080.9600.9810.9970.9630.99520%表7 模型预测结果表张培基于PSR的长三角区域生态环境质量综合评价及预测通过表6，已完成对模型的建立，同时也通过了模型精度的检验。因C低于0.5，相对误差值P为2 0%，说明模型的建立精度是可靠的。3.2模型预测依据模型对2 0 2 2 一2 0 2 4 年长三角区域生态环境质量综合评价得分均值进行预测，计算结果如表7 所示。年份2011201220132014201520162017RMSE=0.0219由表7 可知，2 0 2 2 一2 0 2 4 年长三角地区生态环境质量均值呈稳定增长趋势，生态环境发展保持良好势头。3.3模型精度检验对残差进行检验，包括相对误差、级比偏差，结果如表8 所示。年份原始值20110.71120120.73620130.74120140.71520150.74520160.82120170.85520180.87120190.87420200.90720210.912原始值0.7110.7360.7410.7150.7450.8210.855预测值0.7110.7140.7350.7570.7800.8030.827表8 模型检验表预测值残差0.7110.0000.7140.0220.7350.0060.7570.0420.780-0.0350.8030.0180.8270.0280.8510.0200.8770.0030.9030.0040.920-0.008年份2018201920202021202220232024原始值0.8710.8740.9070.912一相对误差/%0.0112.9580.8255.8544.6922.1373.2372.2860.3840.4950.879预测值0.8510.8770.9030.9200.9410.9660.985级比偏差0.005-0.0220.0670.0120.0650.011-0.011-0.0270.009-0.025模型检验的相对误差越小越好，若小于0.2，表示满足条件，若低于0.1，则表示满足更高的条件。模型检验的级比偏差值越小越好，若低于0.2 表示达到满足条件；若低于0.1，则表示满足更高的要求。由表8 可以知道，相对误差和级比偏差小于0.2，所以本次预测结果是合格的。85枣庄学院学报4结论与建议运用PSR模型，对长三角区域中心区2 7 个城市的生态环境质量进行了综合评价，从而得出结论，并提出若干相关改革思路和实施路径的建议，以期推动长三角区域生态绿色一体化，实现高质量发展目标。4.1结论（1）十年来长三角三省一市的生态环境质量总体上是比较高的，并且呈现上升趋势，2 0 2 2 一2024年的生态环境质量也将呈现稳步上升态势。（2）样本考察期内，省级层面上，上海市的生态环境响应和生态环境状态综合指数最高；安徽省的生态环境压力的空间特征最高，上海最低，浙江省、江苏省居中，这是由于安徽省经济总量稍落后，受粗放型经济增长方式影响，导致近年来生态环境压力频升；城市层面上，浙江省舟山市的综合生态环境质量的空间特征最高，安徽省池州市次之。4.2建议（1）对于上海、苏州、南京、杭州等发达城市，长三角区域的龙头城市仍要继续推进长三角一体化高质量发展，但要加强环保宣传，提高公民、企业的生态环境保护意识；对于舟山、池州、安庆、铜陵等城市，经济发展仍是重点工作，尽管从人类历史进程来看，短期内经济水平的提高将会导致生态环境压力的增加，但这是发展的必经阶段，应坚持经济、环保两手抓。（2）环境治理和保护应向政府领导、社会监督、群众积极参与的多方协同合作保护方式转变，充分发挥企业在环境治理中的主体性作用，积极应用科学技术进行科学生产与经营，承担保护生态环境、节约自然资源、维护环境公共利益的社会责任。（3）三省一市坚持政策方面统一标准，加强生态环境质量数据的共享，紧密沟通交流，使政府的治理透明化，各省市相互学习优秀的治理经验，做到因地制宜的结合来完善政策的实施。参考文献【1 周正柱，王俊龙，长江经济带区域生态环境质量综合评价与预测研究【J山东师范大学学报（自然科学版），2 0 1 8，3 3（4）：4 6 5-4 7 3.2 邵子卿，兴建，张佳辰，等基于遥感的青岛市生态质量时空变化J中国水土保持科学（中英文），2022,20(6):34-40.【3 范萍，刘静基于数学模型的泰安市生态环境质量综合评价J山东农业大学学报（自然科学版），2 0 1 9，50(4):587-592.【4 田艳芳，周虹宏上海市城市生态环境质量综合评价J生态经济，2 0 2 1，3 7（6）：1 8 5-1 9 2.5刘月阳基于RS和GIS的渝东南地区生态环境综合评价研究D哈尔滨：黑龙江大学，2 0 2 1.【6 陈萍，张延飞，刘星星，等，基于正态云组合赋权的城市生态环境质量综合评价J科技管理研究，2 0 2 3，43(4):68-74.7 刘翔宇，张延飞，丁木华，等长三角中心区生态环境质量评价与空间格局分析J人民长江，2 0 2 1，52(5):30-36.【8 李春瑜，大气环境治理绩效实证分析：基于PSR模型的主成分分析法J中央财经大学学报，2 0 1 6（3）：104-112.9 田时中，瞿振鑫基于DPSIR的长三角大气污染治理效果评估及影响因素研究J国土资源科技管理，2022,39(3):66-83.【1 0 王兆峰，周颖长江经济带生态环境承载状态分析及其影响因素研究J长江流域资源与环境，2 0 2 2，3 1(6):1293 1301.1 1 傅晓华，杨欣欣，宋心语基于DPSIR-TOPSIS模型长江经济带资源环境承载力评价J中南林业科技大862024年第2 期ZHANG Peia.b张培基于PSR的长三角区域生态环境质量综合评价及预测学学报（社会科学版），2 0 2 2，1 6（6）：3 8 4 7.12汪玉芳，李艳萍，闫雅楠，等合肥地区农业农村生态环境问题及治理对策J枣庄学院学报，2 0 2 0，3 7(2):134-140.责任编辑：童广印Comprehensive Evaluation and Prediction of Ecological EnvironmentQuality in Yangtze River Delta Region Based on PSR(a.School of Mathematics and Statistics;b.Research Centre for Urban and Rural Big Data Developmentand Digital Governance,Suzhou University,Suzhou 234000,China)Abstract:Based on the ecological environment pressure-state-response(PSR)model,the construction of a comprehensiveevaluation index system for ecological environment quality was carried out,and the coefficient of variation method was used tocomprehensively evaluate the ecological environment quality of 27 cities in the central area of the Yangtze River Delta(YRD)region from 2011 to 2021,while the GM(1,1)model was used to predict the ecological environment quality of the YRD re-gion from 2022 to 2024.The ecological environmental quality of the central Yangtze River Delta region generally showed an in-creasing trend from 2011 to 2021,and also in terms of ecological status and ecological response,but the ecological environ-mental pressure is getting bigger and bigger.At the provincial level,the ecological environmental response in the central YRDregion from 2011 to 2021 showed that Shanghai had the highest composite index;Jiangsu Province had the highest in terms ofecological environmental status;Anhui Province had the highest spatial characteristics of ecological environmental pressure,Shanghai had the lowest,and Zhejiang Province and Jiangsu Province were in the middle.At the city level,the top three in thecomprehensive evaluation index of ecological environmental quality were Zhoushan,Chizhou,and Anqing in order,which wasrelated to the environmental pressure caused by the level of industrial economic development.As predicted by the GM(1,1)model,the ecological environmental quality showed sed a general upward trend from 2022 to 2024.Key words:central area of Yangtze River Delta;ecological environment quality;PSR model;variation coefficient method87