基于AHP-Topsis的南通市環(huán)境災(zāi)害風險評價

葉正偉，孫艷麗

（1.淮陰師范學院 城市與環(huán)境學院，江蘇 淮安223300；2.許昌學院 城市與環(huán)境學院，河南 許昌461000；3.江蘇省環(huán)洪澤湖生態(tài)農(nóng)業(yè)生物技術(shù)重點實驗室，江蘇 淮安223300）

我國是世界上自然災(zāi)害最嚴重的國家之一，每年因自然災(zāi)害所造成的直接經(jīng)濟損失占GDP的3%～6%左右［1］。面對自然災(zāi)害帶來的巨大危害，諸多學者開展了包括災(zāi)害的損失評估、等級劃分、風險評估與脆弱性評價等方面的研究［2－6］，但相對而言，對環(huán)境災(zāi)害的綜合研究較少，尤其是針對經(jīng)濟發(fā)展大戰(zhàn)略背景下的環(huán)境災(zāi)害風險研究，以及將災(zāi)害環(huán)境系統(tǒng)作為一個整體考慮的環(huán)境災(zāi)害風險評價分析還較少。在氣候變化與城市化加速發(fā)展的背景下，人類經(jīng)濟活動與城市化加速、土地利用與覆被變化快速發(fā)展等，都對環(huán)境災(zāi)害產(chǎn)生了“放大效應(yīng)”［3］。因此，有效的災(zāi)害風險管理是區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的重要保障，而災(zāi)害風險評估則是災(zāi)害風險管理的核心內(nèi)容，因而，對環(huán)境災(zāi)害風險的綜合研究具有重要的現(xiàn)實意義。

隨著“江蘇沿海大開發(fā)”國家戰(zhàn)略、南通“江海聯(lián)動”和“大通道”建設(shè)戰(zhàn)略的開展，南通市社會經(jīng)濟面臨跨越式發(fā)展，尤其是工業(yè)的快速發(fā)展，增加了對環(huán)境系統(tǒng)的壓力，致使環(huán)境災(zāi)害風險增加。近年來，南通市就出現(xiàn)了十余起由化工事故引起的環(huán)境災(zāi)害事件，造成了嚴重的經(jīng)濟損失。然而，當前對沿海大開發(fā)戰(zhàn)略背景下的環(huán)境災(zāi)害風險的研究還未開展，因此，本文以南通市為例，采用指標構(gòu)建與AHP層次分析賦權(quán)，基于Topsis方法，評價南通市環(huán)境災(zāi)害風險的差異，為政府相關(guān)部門防災(zāi)減災(zāi)提供決策參考。

1 南通市概況

南通市位于江蘇省東南部，是江蘇沿海開發(fā)的重要城市，南與上海、蘇州隔江相望，西與泰州市接連，北與鹽城市接壤［7］。南通地處長江三角洲北岸，經(jīng)濟發(fā)展水平在全國屬于中等水平，2011年城鎮(zhèn)化率57.6%，是中國首次開放的14個沿海城市之一。南通市行政區(qū)域上由南通市區(qū)、通州區(qū)、如東、如皋、海門、海安、啟東以及下屬鄉(xiāng)鎮(zhèn)共同組成［8］。2011年人口728.9萬，其中，城鎮(zhèn)人口為419.85萬人，GDP為4 080.22億元［9－10］。南通屬北亞熱帶濕潤性氣候區(qū)，由于地處中緯度地帶、海陸過渡帶，常見的環(huán)境災(zāi)害有洪澇、干旱、梅雨、臺風、環(huán)境污染事件、海平面上升影響等［7］。

2 評價方法與指標體系

2.1 Topsis方法

Topsis（Technique for Order Preference by Si milarity to Ideal Sol ution）方法是一種逼近于理想解的技術(shù)［11］，Topsis基于數(shù)據(jù)歸一化后的轉(zhuǎn)換矩陣，找出有限方案中的最優(yōu)方案和最劣方案（分別用最優(yōu)向量和最劣向量表示），然后分別計算出評價對象與最優(yōu)方案和最劣方案的距離，獲得各評價對象與最優(yōu)方案的相對接近程度，以此作為評價依據(jù)。具體方法為：

設(shè)有n個評價對象，本文中評價對象即為南通市不同區(qū)域的環(huán)境災(zāi)害風險，m個評價指標，原始指標數(shù)據(jù)可表達為矩陣：

對矩陣中高優(yōu)（越大越好）、低優(yōu)（越小越好）指標分別進行歸一化變換，即：

在歸一化過程中，可對各指標進行權(quán)重賦值，本文采用較為成熟的A HP層次分析方法得到權(quán)重［12］。歸一化后得到轉(zhuǎn)化矩陣：

矩陣各評價指標中最大、最小值構(gòu)成的最優(yōu)、最劣向量分別為：

則第i個評價對象與最優(yōu)、最劣方案的距離分別為：

因此，第i個評價對象與最優(yōu)方案的接近程度CI（值越大，風險越高）可表示為：

從而，按每個評價區(qū)域的相對接近度CI的大小排序，找出滿意解。由于Topsis方法評價為效益型評價模式，而本文評價的是環(huán)境災(zāi)害風險程度，也即值越低，風險越小。而在指標權(quán)重判定上采用A HP法［12］，從而形成綜合的 A HP-Topsis方法。利用Topsis法進行綜合評價，可得出良好的可比性評價排序結(jié)果。

2.2 指標體系構(gòu)建

基于南通市自然、社會、經(jīng)濟與環(huán)境的基本特征，結(jié)合環(huán)境災(zāi)害的不同屬性，本文從環(huán)境災(zāi)害風險系統(tǒng)的脆弱性、暴露性、恢復力3個方面選擇指標。也即，環(huán)境災(zāi)害風險是這3個方面要素相互作用的產(chǎn)物。為此，根據(jù)代表性、系統(tǒng)性、獨立性和可操作性的原則，以及數(shù)據(jù)的可獲得性，結(jié)合環(huán)境與經(jīng)濟的脆弱性，暴露性及恢復能力3個方面［13－16］，構(gòu)建南通市不同區(qū)域環(huán)境災(zāi)害風險評價的指標體系（表1）。

本文研究時段為2010年，數(shù)據(jù)來源于江蘇統(tǒng)計年鑒、南通統(tǒng)計年鑒［9－10］、江蘇省水資源公報等，以此評價南通市市區(qū)、通州區(qū)、如東、如皋、海門、海安、啟東7大區(qū)域的環(huán)境災(zāi)害風險差異，南通市7大區(qū)域評價指標的原始值見表2。

3 環(huán)境災(zāi)害風險評價結(jié)果與分析

3.1 指標權(quán)重與類型

利用A HP層次分析法，經(jīng)專家打分及層次分析一致性檢驗，南通市環(huán)境災(zāi)害風險評價的指標權(quán)重結(jié)果見表3。由表3可知，所有評價指標中，X11、X4、X10、X6、X7、X5權(quán)重值較大。這表明，X11環(huán)保投入占GDP比重是減少環(huán)境災(zāi)害風險的重要形式，而其次X4工業(yè)廢水排放、X10火災(zāi)次數(shù)則是現(xiàn)代社會經(jīng)濟快速發(fā)展的較大危險因素，這主要是由于工業(yè)廢水污染對經(jīng)濟發(fā)展的直接威脅，以及火災(zāi)的毀滅性及其損失的嚴重性所決定的。而同時，權(quán)重偏大的單位面積工業(yè)廢氣、固體廢物及農(nóng)藥施用量都反映了工農(nóng)業(yè)對水、土環(huán)境影響的嚴重性，因而權(quán)重相對偏大。環(huán)境災(zāi)害風險評價指標權(quán)重也表明，南通環(huán)境災(zāi)害風險的主要因素在于城市化的快速發(fā)展，尤其是工業(yè)化影響下廢水、廢氣、廢渣等“三廢”對環(huán)境的影響。

表1 南通市環(huán)境災(zāi)害風險評價指標體系

表2 南通市環(huán)境災(zāi)害風險評價指標原始值

表3 南通市環(huán)境災(zāi)害風險評價指標的AHP權(quán)重結(jié)果

為進一步分析不同指標體系所反映的影響類型，本文采用因子分析方法對評價指標數(shù)據(jù)進行分類，評價指標主因子的特征值、貢獻率及最大正交旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣結(jié)果見表4。

由表4可以看出，前3個＞1的因子特征值分別為11.146 8，2.216 2和1.208 1，且前3個主因子的方差累積貢獻率達到了91.069 2%，說明這3個因子包含了原始數(shù)據(jù)16個指標的足夠信息。因此，根據(jù)提取特征值＞1的因子為主因子的原則，共提取3個主因子。

表4 評價指標的主因子的特征值、貢獻率及最大正交旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

第一主因子上，指標 X4，X5，X7，X9，X10具有較大載荷，反映的是工業(yè)“三廢”排放密度、工業(yè)用水以及農(nóng)業(yè)農(nóng)藥的施用量，也即第一主因子反映的是人類經(jīng)濟活動對環(huán)境的影響與潛在風險。第二主因子載荷較大的為指標X1，X2，X3，反映的主要是人類經(jīng)濟活動的強度，第三主因子中載荷較大的為X11，X14，X16，反映的是社會經(jīng)濟系統(tǒng)對環(huán)境保護的力度與效應(yīng)?？梢姡蜃臃治鲆材茌^好地反映指標選擇的合理性，也即環(huán)境災(zāi)害風險分析的指標體系體現(xiàn)了危險性、暴露性與恢復能力3個方面。

3.2 風險評價結(jié)果

基于南通市環(huán)境災(zāi)害風險評價指標原始值（表2），結(jié)合各指標權(quán)重，利用Topsis方法，計算獲得南通不同地區(qū)環(huán)境災(zāi)害風險評價指標體系原始值的歸一化轉(zhuǎn)換向量矩陣，并提取評價指標向量矩陣中各指標的最優(yōu)向量與最劣向量（表5）。

表5 南通市環(huán)境災(zāi)害風險評價指標歸一化轉(zhuǎn)換矩陣

依據(jù)表5，采用公式（4）—（5）計算不同評價區(qū)域中各指標與最優(yōu)、最劣向量之間的距離，并評價區(qū)域?qū)ο笈c最優(yōu)方案的接近程度CI值（表6）。同時對接近程度CI值進行從小到達排序，以反映風險程度。CI值越小，則其排序越靠前，也表明該區(qū)域的環(huán)境災(zāi)害風險越小。對表6中CI值進行分析可以看出：

（1）環(huán)境災(zāi)害風險評價的結(jié)果顯示，CI值由小到大的順序依次為：海安＜海門＜通州區(qū)＜南通市區(qū)＜如東＜啟東＜如皋。由此表明，南通市2010年環(huán)境災(zāi)害風險評價中，不同區(qū)域間的環(huán)境災(zāi)害風險的差別較大，最安全的為海安，其風險最小，而風險最大的為如皋，環(huán)境安全性最低。

表6 環(huán)境災(zāi)害風險評價指標的最優(yōu)、最劣向量及CI值排序

（2）從區(qū)域劃分上看，南通市7個區(qū)域的環(huán)境災(zāi)害風險大體可以分為三大類型。CI值較大的如皋、啟東、如東3個地區(qū)是環(huán)境災(zāi)害風險的較高區(qū)域，而南通市區(qū)與通州區(qū)則是環(huán)境災(zāi)害風險的中等區(qū)域，風險最小的則為海門與海安地區(qū)。

（3）綜合指標權(quán)重以及評價指標數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，海安、海門兩地在保持經(jīng)濟較高發(fā)展的同時，工業(yè)“三廢”的排放相對也較少，而且環(huán)保投入也占了較大的比重，有利于降低環(huán)境災(zāi)害風險。相反，如皋、啟東、如東經(jīng)濟實力相對較弱，在經(jīng)濟發(fā)展的同時，卻出現(xiàn)了較大的環(huán)境犧牲，工業(yè)“三廢”排放較高，且環(huán)保投入亦較低，因而導致這3個地區(qū)具有較高的環(huán)境災(zāi)害風險。

由此，在南通市“江海聯(lián)動”發(fā)展以及“江蘇沿海大開發(fā)”戰(zhàn)略中，應(yīng)當充分考慮到潛在的環(huán)境災(zāi)害風險。環(huán)境災(zāi)害風險較大的地區(qū)如皋、啟東、如東應(yīng)當注重加強環(huán)保投入，減少工業(yè)“三廢”排放，同時還應(yīng)加速經(jīng)濟發(fā)展，提升單位面積GDP比重，以利于更多的環(huán)保經(jīng)費投入，從而達到減小環(huán)境災(zāi)害風險和提高區(qū)域安全指數(shù)的目的，為區(qū)域社會經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展提供保障。

4 結(jié)論

在經(jīng)濟快速發(fā)展與江蘇沿海大開發(fā)戰(zhàn)略的驅(qū)動與影響下，南通市經(jīng)濟將進入高速發(fā)展的時期。為保證區(qū)域經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展，本文結(jié)合指標體系構(gòu)建與A HP方法權(quán)重分析，基于Topsis方法，對南通市環(huán)境災(zāi)害風險的區(qū)域差異進行了評價。結(jié)果表明，在環(huán)境變化背景下，南通市不同地區(qū)的環(huán)境災(zāi)害風險具有較大的差異，總體而言，海安風險最小，而如皋風險最大，區(qū)域風險由小到大的順序依次為：海安＜海門＜通州區(qū)＜南通市區(qū)＜如東＜啟東＜如皋。

南通市環(huán)境災(zāi)害風險的主要誘發(fā)因素在于經(jīng)濟發(fā)展，尤其是城市化與工業(yè)化背景下工業(yè)“三廢”對環(huán)境的影響，同時，環(huán)保投入占GDP比重的多少也是決定風險高低的重要原因。因此，在區(qū)域經(jīng)濟快速發(fā)展的同時，應(yīng)當加強對環(huán)境的保護力度，并積極減少人為活動對環(huán)境系統(tǒng)的不利影響，同時還應(yīng)加強環(huán)境保護治理的投入力度與強度。

［1］ 劉彤，閆天池.我國的主要氣象災(zāi)害及其經(jīng)濟損失［J］.自然災(zāi)害學報，2011，20（2）：90-95.

［2］ 劉焱序，李春越，任志遠，等.基于LUCC的生態(tài)型城市土地生態(tài)敏感性評價［J］.水土保持研究，2012，19（4）：125-130.

［3］ 高超，朱繼業(yè)，戴科偉，等.快速城市化進程中的太湖水環(huán)境保護：困境與出路［J］.地理科學，2003，23（6）：746-750.

［4］ 趙衛(wèi)權(quán)，郭躍.基于主成份分析法和GIS技術(shù)的重慶市自然災(zāi)害社會易損性分析［J］.水土保持研究，2007，14（6）：305-308.

［5］ 李強，楊娟，徐剛，等.泉州海岸帶自然災(zāi)害易損性的模糊綜合分析與評判［J］.水土保持研究，2007，14（6）：136-138.

［6］ 周成虎，萬慶，黃詩峰，等.基于GIS的洪水災(zāi)害風險區(qū)劃研究［J］.地理學報，2000，55（1）：15-24.

［7］ 單樹模，王庭槐，金其銘.江蘇省地理［M］.南京：江蘇教育出版社，1986.

［8］ 王千，金曉斌，周寅康.江蘇沿海地區(qū)耕地景觀生態(tài)安全格局變化與驅(qū)動機制［J］.生態(tài)學報，2011，31（20）：5903-5909.

［9］ 南通市統(tǒng)計局.南通統(tǒng)計年鑒［M］.北京：中國統(tǒng)計出版社，2012.

［10］ 江蘇省統(tǒng)計局.江蘇統(tǒng)計年鑒［M］.北京：中國統(tǒng)計出版社，2012.

［11］ Olson D L.comparison of weights in TOPSIS models［J］.Mathematical and computer Modeling，2004，40（7／8）：103-115.

［12］ Saaty T L.The Analytic Hierarchy Process ［M］.USA：Mc Graw Hill，1980.

［13］ 張士鋒，陳俊旭，華東，等.水資源系統(tǒng)風險構(gòu)成及其評價：以北京市為例［J］.自然資源學報，2010，25（11）：1855-1863.

［14］ 賈紹鳳，張軍巖，張士鋒.區(qū)域水資源壓力指數(shù)與水資源安全評價指標體系［J］.地理科學進展，2002，21（6）：538-544.

［15］ 韓宇平，阮本清.區(qū)域水安全評價指標體系初步研究［J］.環(huán)境科學學報，2003，23（2）：267-272.

［16］ 崔明哲，楊鳳海，李佳.基于組合賦權(quán)法的哈爾濱市耕地生態(tài)安全評價［J］.水土保持研究，2012，19（6）：184-187，192.