甘肃白水江国家级自然保护区大熊猫生态安全评价及预警

8.3.2.1　生态安全评价概述

生态安全与国土安全、军事安全、文化安全等是构成国家安全体系的重要部分，它反映了生态系统在某一时期的运行状况。生态安全概念由生态风险、生态威胁和生态脆弱性等概念演化而来。国际应用系统分析研究所对生态安全进行了定义。广义上，生态安全指社会、经济和自然相互融合的复合人工生态系统的安全；狭义上，它代指生态系统的完整性和生态系统的健康状况。生态安全是结构安全和功能安全两方面的综合表征，使生态系统不受环境污染及破坏，结构安全与功能安全相辅相成。同时，生态系统在时间和空间上能够维持一定的规律，并具有相对的恢复能力，这样的生态系统才是相对安全的状态。

20世纪90年代，自然灾害的频繁发生严重影响到了生态环境以及人类健康，建立生态安全评价体系，对生态安全进行评估，成了国际研究的热点。生态安全评价是以可持续发展理论、生态承载理论、生态经济理论等相关理论为基础结合的数学分析方法，是对生态系统进行定性和定量研究的综合评价过程。对生态安全进行评估，是实现生态文明建设的重要途径，是识别影响生态环境威胁因素的主要手段，是维护国家生态安全屏障的必要条件，是为管理者和决策者提供科学决策的依据。生态安全评价的目的在于定义生态安全的健康状态，确定生态安全的阈值范围，实施高效的生态系统安全管理，维持人类社会和自然的和谐共生，促进社会经济系统和生态系统可持续发展。目前。我国的生态安全形势还很严峻，并且面临着诸多挑战，通过生态安全评价对处在人类干扰活动中的生态环境进行保护、恢复和建立相应的监测预警机制，是当前维持人类生活需求并促进生态系统可持续发展非常重要的一步。近几年，国内外学者从不同的视角和不同的研究层次出发，围绕生态安全进行了深入的分析，其中包括流域生态安全评价、景观生态安全评价、城市生态安全评价、森林生态安全评价和自然保护区生态安全评价等几类。对自然保护区生态安全的评价主要集中在东部沿海城市和东北地区。

生态安全评价方法正在逐步完善和统一，专家评价法、生态足迹法、能值分析法、层次分析法、人工神经网络分析法、模糊评价法、数据包络分析法等是生态安全评价中较为常用的几种方法。近几年，伴随着生态环境问题的复杂化，学者们开始尝试使用多种方法结合的系统综合评价法和模型评价法，以期更加精准地对地区生态安全状态做出评估。

8.3.2.2　生态安全评价指标体系构建原则

基于不同的区域、不同的研究层次和不同的分析方法，生态系统的社会、经济和自然环境状态不同，数据的来源、结构不同，分析的手段不同，并且生态系统的作用、地位也不同，因此为了使评价体系科学公平，评价结果真实有效，评价过程简洁明了，构建生态安全评价体系必须遵守一定的原则。

完整性：生态安全评价体系必须反映社会、经济和生态环境相互作用下的完整情况，缺少任何一个部分，生态安全评价都是不可信的。

适宜性：区域不同，生态系统的特征也有所不同，因此必须因地制宜，建立适合区域经济发展状况、自然水平、政策条件的评价体系。

动态性：生态系统在每个时间段的功能、结构、特点都是不同的，因此不能以静止不动的眼光看待生态系统的发展，构建生态安全评价体系必须考虑动态性。

系统性：生态系统是一个较为复杂的融合系统，在生态安全评价时必须要树立系统性观念，要综合宏观条件和微观条件，进行系统的思考。

可操作性：构建生态安全评级体系，要使用科学系统的方式，使用复杂和难以操作的评价体系会导致评价难以实现，同时还会造成数据收集困难、费时费力等问题。具有可操作性的生态安全评价体系，是在保证评价的准确性的基础上，选择适量的评价指标反映绝大多数信息，简化评价结果。

8.3.2.3　构建基于DPSIR模型的生态安全评价体系

生态安全评价体系是由相互联系、相互作用的各项指标构成的具有一定结构规律和一定层次顺序的有机融合整体。构建合理的评价指标体系，是科学评价生态安全的基础。因此，必须从多角度、多层次和多因素等方面考虑，构建一套能够全面准确地反映生态安全状态的评价体系。基于DPSIR模型，立足白水江国家级自然保护区的自然条件与社会经济发展特色，选择与该地区生态安全紧密相关的经济、社会、文化、政策和生态环境指标，构建生态安全评价指标体系。依据生态安全评价体系构建的原则，确定了评价体系的三个层次。首先确定目标层，即白水江国家级自然保护区生态安全评价；其次是准则层，依据DPSIR模型，将获取到的数据依次归类并分为驱动力（D）、压力（P）、状态（S）、影响（I）和响应（R）五个部分；最后则是指标层，即由详细的单个评价指标体系，构成完整的生态安全评价体系。

8.3.2.4　评价指标的筛选

为得到生态安全评价的最优结果，必须筛选出客观可靠的评价指标。指标的选择既要避免种类过多、数目太大的问题，也要尽量克服指标信息以偏概全的问题。因此筛选生态安全评价指标体系必须在数据可获取的基础上，综合考虑主观及客观因素的双重影响，参考以往文献，征询相关专家建议，分析每个单个指标之间的关系，最后筛选出具有代表性的评价指标。因此，综合考虑研究区的数据，可获取突出的主要问题，在生态安全评价的指标中，筛选出反映与生态安全紧密相关的指标。基于DPSIR模型，从生态安全驱动力、压力、状态、影响和响应5个层面构建白水江国家级自然保护区生态安全评价体系（表8-12），指标体系从社会经济、自然环境、文化政策三个角度出发，筛选出26个评价指标，这些指标覆盖范围广，具有普遍性和代表性，可以较好地体现社会经济发展和人类活动对生态安全的多种影响。下面详细介绍基于DPSIR模型的生态安全评价体系的指标。

表8-12　白水江国家级自然保护区生态安全评价体系

驱动力指标（D）：选取教育水平、劳动力人数、地区经济总收入和城镇化水平4个指标作为驱动力指标，反映人口和社会经济发展的变化导致生态安全发生改变的潜在动力。教育水平表征人口素质，对于保护区的生态安全起到重要的驱动力作用，统计研究区内高中以上学历人员比例用来表示该区域的教育水平。劳动力资源数量的变化是生态安全中重要的因素。地区经济总收入和城市化水平是反映地区发展的重要指标，对生态安全具有间接的影响作用。

压力指标（P）：选取人类活动干扰指数、总人口、农村生产生活用电、农用化肥使用量、塑料薄膜使用量、牲畜数量、家禽数量、水电站个数8个指标作为压力指标。这些指标表示生态安全发生改变的直接因素。生态安全受到人类活动的不断干扰，面临严重的威胁，因此选取人类活动干扰程度指数表征生态安全的压力。人口增长将对生态安全造成一定的压力。用农村生产生活用电量反映农户的生产生活对生态安全造成的压力。使用农用化肥施用量和薄膜使用量反映对土壤及水体的压力。牲畜数量和家禽数量代表养殖畜禽对水体的压力。水电站个数代表对整体生态环境的压力。

状态指标（S）：状态指标反映的是生态环境所处的状态，即由驱动力指标和压力指标综合导致的一种现状。在白水江国家级自然保护区内，选取人均林地面积、人均草地面积、人均水域面积、人均耕地面积和森林覆盖率5个指标来度量生态安全的状态。选取这5类指标能够反映保护区在驱动力和压力的影响下自然呈现出的状态。

影响指标（I）：生态安全影响指标是衡量生态安全状态改变而引起的某种结果。使用农民人均纯收入、人均农林牧副渔产值、农作物产量、林副产品产量、成灾面积5个指标作为表征生态安全的影响指标。农民纯收入、人均农林牧副渔产值、农作物产量、林副产品产量能够直接体现当前状态下社会的经济发展状况，成灾面积则反映的是对生态环境的影响。(www.xing528.com)

响应指标（R）：生态安全系统的响应指标是描述生态安全受到影响后，采取的措施以及自然环境自身的一种反应。选取梯田面积、年末有效灌溉面积、植被增强指数（EVI指数）、蔓延度指数4个指标。梯田面积和年末有效灌溉面积是政府政策效果的主要体现。EVI指数和蔓延度指数则从景观角度反映了自然环境的响应程度。各个指标的权重见表8-12。

8.3.2.5　评价方法

1.指标标准化处理

在多因素、多层面和多指标的复合生态安全评价体系中，评价指标往往存在类型、大小、量纲和单位不同的问题。不同的性质和不同单位的指标不能进行数据的处理，为了消除这些问题，必须对筛选好的指标进行标准化处理，使其转换为无量纲的数据，再进行数据的计算。指标标准化处理的方法有极值法、小数定标法、Z-score标准化和比重法等方法。本文采取小数定标法对原始数据进行标准化处理，即通过移动数据的小数点位置来进行标准化，小数点移动多少位取决于变量取值中的最大绝对值，计算方法如下：

式中，为第i项指标的标准化数值，g为满足条件的最小整数。

2.计算指标权重

使用熵值法计算指标的权重，熵值法与专家打分法和层次分析法等方法相比，具有一定的客观性，能够在一定程度上避免人为影响，同时有利于减小权重计算中的误差。

式中，pi是第i项指标标准化后的比重形式，n是指标的数量。

式中，Mi是第i项指标的信息熵值，h为常数，k为样本数量。

式中，si是第i项指标的熵权值。

式中，A qi代表生态安全评价中各项指标所累积的综合数值，q代表准则层的驱动力（D）、压力（P）、状态（S）、影响（I）、响应（R）的指标。A D i即为第i项驱动力指标，A P i为第i项压力指标，A S i为第i项状态指标，AI i为第i项影响指标，A R i为第i项响应指标。

3.生态安全指数计算

通过公式（8-18）计算出的不同准则层指标的综合数值，可以得到生态安全指数：

生态安全指数E越大，表示生态安全等级越高，反之亦然。