基于DPRSC模型的大连城市环境空间分异

摘要 大力提高城市化水平是许多发展中国家的首选战略,但快速城市化引发的生态环境问题却令人担忧。在提出一种不同于PSR、DSR、DPSIR因果链模型的环境评价模型——因果网络DPSRC模型的基础上,结合地理信息系统空间分析功能,得到大连城市环境的空间格局。充分分析大连环境系统健康状态,并基于DPSRC模型结合地理信息系统的大连城市环境空间差异提出评价方法。DPSR(模型较好的解决多重 环境指标间的相互关系,突出人在城市环境系统中的核心调节作用,为城市决策者正确分析 与决策城市环境化发展方向提供科学而直观的依据。

关键词 DPSRC框架;城市环境;评价指标体系;空间分异

中图分类号 X21 文献标识码 A 文章编号 1002-2104(2008)05-0086-04

工业化与城市化带来的环境问题已经引起国际社会的高度关注,近年来国内外许多学者从不同的学科背景针对不同区域的环境问题进行了热烈的讨论[1~2],尽管大多数学者在环境健康与环境风险角度趋于共识,但其自身的定义和评价方法与评价模型在不同学者间存在差异[3~4]。

1 城市环境评价模型

1.1 当前城市环境评价模型

目前国内外环境评价的模型框架通常有经济合作发展组织提出来PSR模型、DSR模型以及欧洲环境署提出的DPSIR模型(Driving forcePressureStateImpactResponse,驱动力—压力—状态—影响—响应)等模型[5~7]。这些模型都是以因果关系为基础的环境评价模型,如图1所示:

PSR、DSR、DPSIR这些模型都是来源于压力—响应(PressureResponse)模型,能够清晰的反应环境指标体系中指标间的因果关系。他们的共同点是:①环境影响力;②环境因子改变的结果;③环境改变的社会反应。PSR、DSR、DPSIR的区别在于他们在因果链上的分级程度不同。

1.2 DPSRC模型

DPSRC[8]模型(Driving forcePressureStateResponseControl,驱动力—压力—状态—响应—控制)是一种因果网络模型,DPSRC模型框架如图2所示:[HJ*4]图2 DPSRC框架

Fig.2 DPSRC framework

DPSRC模型中突出强调人在城市环境中的重要作用,较好地解决PSR、DSR、DPSIR模型中多重环境指标间的相互联系。一个简单的城市环境的因果关系网如图3所示:DPSRC模型能够处理现实生活中多重相互作用、相互联系的因果关系网,表现城市环境多重指标之间的相互关系,分析区域的环境空间分异。

2 大连城市环境空间特征分异

环境具有综合性、动态性、地域性、不可逆性、长期性以及战略性等特点,需要引入地理信息和遥感技术。地理信息技术特征是具有空间建模、空间分析、数据处理、成果[HJ*4]图3 一个简单的城市环境因果网

Fig.3 A simplified causal network of urban environment

表达等方面的优势;遥感适合大范围动态监测。笔者以为,基于地理信息系统与DPSRC模型的大连城市环境评价流程可概括为五个阶段:一是地理信息基础地图的建立与评价指标体系的确立;二是城市环境指标的量化处理和 地理信息系统的空间分析;三是城市环境矢量网格数据库的建立和地理信息系统空间分析;四是城市环境综合指数的计算、城市环境空间特征分异与城市环境分区;五是城市环境空间决策与管理(见图4)。 杨?俊等:基于DPRSC模型的大连城市环境空间分异中国人口•资源与环境 2008年 第5期2.1 城市环境的指标体系

DPSRC模型框架为城市环境评价指标体系的确立奠定了理论基础。城市环境状况是人文因子和自然因子共同影响的结果。根据系统性、指标选择的独立性、可比性、真实性和实用性,考虑到资料收集的可能性,在广泛研究国内外城市环境评价指标体系案例基础上,根据2005年大连市野外调查和收集的最新资料,按照模糊层次分析法(AHP)的方法构建了基于DPSRC模型的大连城市环境多层次评价指标体系,如表1所示。

2.2 图形数据的处理和分析

基础图形数据为1998年大连市区地形图, 2003年更新大连市区1∶10000交通图,2005年更新大连市区行政区划图;2003年大连市区2.5 m加10 mSPOT5图像;基础社会经济统计数据;大连国土资源与房屋局和大连市交通局外业调查数据,以及大连市统计年鉴。

2.2.1 数据处理与分析

基础的图形数据矢量化处理,遥感图像正射处理处理,社会经济数据库建立,外业调查数据库的建立。城市环境指标按照相关的模型结合GIS技术实现环境指标的空间分析,其中的模型有:人口空间离散化模型、反距离权重模型、趋势扩展模型、引力模型、缓冲区模型等,在MapInfo、Vertical Mapper、ArcGIS等商业GIS软件包中含有这些分析模型。

2.2.2 数据指标标准化

用于测度环境状况的指标分为两种情况:越大越安全的指标(如绿化率)和越小越安全的指标(大气环境质量)。为了综合评价,在对不同量纲指标的初始数据进行标准化处理时应把所有的指标数值转换成统一的含义,因此,参评因子的标准化量化公式为:

对于越大越安全的指标:Xj=(Xi-Xmin)/(Xmax-Xmin);

对于越小越安全的指标:Xj=(Xmax-Xi)/(Xmax-Xmin);

其中,Xi为实测值,Xj为标准化后的数值,Xmax和Xmin分别为最大值、最小值。标准化后的指标还需要依据相关科学研究成果对参评因子标准化值及其评判等级对量化数据做出相应的修正和调整。

2.3 城市环境网格数据建立

2.3.1 指标权重计算

环境评价涉及到多级赋权,因此采用模糊AHP(Fuzzy Analytic Hierarchy Process)法。这种方法是采用模糊数学来改善AHP法的判断矩阵尺度,可避免多个指标同时赋权的混乱,并能提高评价的准确性,更好地拟合实际环境问题。首先运用层次分析法将任一层次上的各因子两两比较,构造比较判断矩阵,通过专家权衡,两两比较判断各指标之间的相对重要程度,然后用求和法计算权重,其比较结果用L.Saaty的1-9标度法[9]。

2.3.2 单元网格环境指数

3 大连城市环境分区

3.1 城市环境等级的判别确定

城市环境系统的结构、活力、组织能力、恢复力以及系统服务功能的机制极为复 杂,在实际研究工作中,通常在较大范围和较大程度上采用定性的、模糊的和模拟的表征方法。城市环境综合指数值需要采用极差标准化的方法,将城市环境综合指数值转换为等级值。根据大连城市环境数据库,利用通过GIS空间叠置分析等GIS空间分析功能,对各单元格不同分值进行分类,环境指数越大,环境程度就越高。依环境指数最小值与最大值就可确定环境等级的判别指标。大连城市环境按照DPSRC框架各因子综合指数分成5个类型区:当0≤S≤10,评价单元为环境不安全区;当10<S≤20,评价单元为环境较不安全区;当20<S≤30,评价单元为环境过渡区;当30<S≤40,评价单元为环境较安全区;当S>40,评价单元为环境安全区。[KG)]

3.2 大连城市环境空间差异与分析

在MapInfo下创建大连城市环境空间差异分布图,如图5所示。大连城市环境空间差异分析:环境安全区是沿大连市东部海岸,这里的自然植被保护较好,建筑物较少,交通和公共服务设施较完善;环境较安全区域是东部的商业发达区,交通和公共服务设施完善,但人口较稠密以及自然环境较好,交通和公共服务设施较欠缺的西部生态区;环境过渡区是交通和公共服务设施较欠缺,人口较稠密,有些小的工厂;环境较不安全区主要是交通和公共服务设施较欠缺,人口较稠密,交通条件较差,工厂较多;环境不安全区主要是东北部大型的石化工厂以及垃圾处理场,人口较稠密,交通条件较差。

4 结 论

以PSR、DSR、DPSIR模型研究城市环境系统简单直接,可以为城市环境系统管理提供依据,它更强调线性关系,却忽视了在现实世界中实际存在的复杂性(一对多、多对一和多对多的关系)问题。文章用DPSRC模型较好的解决多重环境指标间的相互联系,突出人在城市环境系统中的核心调节作用,为城市决策者正确分析与决策城市环境化发展方向提供科学而直观的依据。

所建评价模型具有一般性,可用于不同区域环境因子的评价与比较,但是有些环节处理不太理想:一是城市环境评价中存在的最大问题是级别标准的科学判定,对于某些指标,可以依据相关科学研究成果确立其级别的最高值和最低值,但是还有大量的指标仍然需要多学科的深入研究;二是在城市环境的评价过程中,可以依据景观生态学的方法,充分利用地理信息系统技术和遥感图像以空间的形式表达评价结果,并可对其影响因子进行动态监测和动态评价,进行环境的预测与预警分析,构建起城市环境评价、预测和预警的完整体系。

(编辑:于 杰)

参考文献(References)

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