区县生态安全评估与预测——以东莞市各镇街为例

作     者：李诗婷 

作者单位：东莞理工学院 

学位级别：硕士

导师姓名：苏美蓉;程秀梅

授予年度：2022年

学科分类：083002[工学-环境工程] 0830[工学-环境科学与工程（可授工学、理学、农学学位）] 07[理学] 08[工学] 0713[理学-生态学] 

主      题：区县 数据降尺度 环境库兹涅茨假说 生态安全 评估与预测 

摘      要：随着生态文明建设以及区域精细化管理的提出,区县作为落实国家生态安全战略的基本单位引起了广泛关注。但由于区县尺度数据尤其是环境污染排放数据较难获取,现有的生态安全研究大多集中在城市及以上尺度研究区域而未能探究城市内部特征,亦未建立成熟的区县生态安全评估体系。又因不同尺度上的生态安全具有关联性,下层尺度生态系统的稳定或风险也能促进或影响上层尺度生态系统的稳定,因此需探索并建立区县尺度生态安全研究体系,以推进生态安全研究向分析更精细、时效更长久、实践管理更易落地的方向发展。本研究(1))首先在环境库兹涅茨假说(Environmental Kuznets Curve,EKC)的基础上,猜想相邻尺度行政区划的EKC关系是一致的,并提出环境库兹涅茨降尺度模型(EKCDM);同时基于下层尺度环境污染物排放量占上层尺度污染物排放总量的比例等于相邻上下层尺度工业产值或第二产业产值比例的假设提出了比例模型(Scale Model,SM),这两个模型均可用于环境污染数据的降尺度处理。其次,考虑生态系统的正负反馈调节机制,结合“压力-状态-响应(PSR)评估框架提出了“刺激-状态-反馈(SSF)评估框架并构建了涵盖社会经济、资源消耗、土地利用、环境污染等方面32个指标的区县生态安全评估指标体系;此外,基于综合指数评估模型分别从时间和空间维度分析东莞32个镇街1995-2020年生态安全的动态变化及空间分异特征;采用协调度模型分析各镇街准则层间的协同水平;采用障碍因子模型界定制约东莞各镇街可持续发展的关键影响因子。最后,基于差分自回归移动平均预测模型(ARIMA),预测了各镇街生态安全变化趋势,主要结果如下:(1)构建的EKCDM和SM可实现不同尺度间环境污染数据的降尺度转化,弥补了区县尺度环境污染数据缺乏的缺陷。两种模型的包容性较强,可应用于不同国家和地区的不同环境污染指标,但两种模型分别适用于不同的经济场景。对于EKCDM,模型的性能参会因拟合模型的类型而有所差异。EKCDM更适用于相邻尺度人均经济差异不大的情形,而SM则应用于相反的情况,这弥补了EKCDM的缺陷。因此,运用数据降尺度模型前需考虑研究区域的经济发展情况,因地制宜地选取适合的降尺度模型以及EKCDM的拟合回归模型。(2)1995-2020年,整体上,东莞各镇街的生态安全处于临界安全和一般安全等级,在时间维度上,整体呈先恶化后改善的趋势;在空间维度上,各镇街呈片状变化,由边缘向中部同步恶化或改善;在准则层层面,刺激层、状态层与反馈层的安全评估分值低,尽管要素的协调度高但整体各区县得生态安全还是处于还处于较差的等级;在指标层上,当前制约东莞各镇街生态系统稳定的因素主要是关于土地资源不合理利用的生态要素类指标和环境污染排放指标。对于东莞生态安全的提升,需要自下而上地分别从去除障碍因素(如土地的二次开发、强化产业转型升级和环境治理等)、提高子系统间的协调度和提升区县生态安全逐个突破。(3)由东莞各镇街的生态安全预测结果可知,相较于2020年各镇街的生态安全,2021-2025年东莞各镇街的生态安全未见明显变化,整体维持现状或者有小幅度的改善。除了需要持续关注生态安全状况一直较差的城区(莞城、南城、东城和万江)外,相关部门还需要对生态安全可能恶化的凤岗镇、桥头镇、石碣镇和长安镇给予高度的重视。本研究提出了用于获取区县尺度环境污染数据的EKCDM和SM,并建立了集“数据降尺度-安全评估-安全预测于一体的区县生态安全评估和预测体系,为获取小尺度环境污染指标数据开拓了新视角,同时也对区县尺度的环境保护、生态规划和区域精细化管理等政策制定具有重要借鉴意义。