京津冀地區(qū)生態(tài)足跡變化趨勢研究
——基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視角

賈 旭 白 云

(武漢大學(xué) 質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略研究院， 湖北 武漢 430072)

京津冀地區(qū)生態(tài)足跡變化趨勢研究
——基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的視角

賈 旭 白 云

(武漢大學(xué) 質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略研究院， 湖北 武漢 430072)

京津冀地區(qū)生態(tài)環(huán)境發(fā)展是京津冀區(qū)域發(fā)展的重要保證，《京津冀協(xié)同發(fā)展規(guī)劃綱要》明確提出把生態(tài)環(huán)境保護(hù)作為京津冀發(fā)展的突破口，因此需要對京津冀區(qū)域的生態(tài)環(huán)境狀況進(jìn)行定量分析。本文運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法，對京津冀1999-2013年的生態(tài)足跡變化趨勢進(jìn)行測定，并對2014年的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測,發(fā)現(xiàn)京津冀地區(qū)的生態(tài)足跡增長速度呈現(xiàn)先降后升的趨勢,在此基礎(chǔ)上提出京津冀協(xié)同發(fā)展的對策和建議。

京津冀； 生態(tài)足跡； BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

京津冀區(qū)域經(jīng)濟(jì)的快速增長，也帶來對區(qū)域生態(tài)環(huán)境的考驗(yàn)，生態(tài)環(huán)境的保護(hù)是經(jīng)濟(jì)增長的基礎(chǔ)。在《京津冀協(xié)同發(fā)展規(guī)劃綱要》中，明確提出了把生態(tài)環(huán)境保護(hù)作為京津冀發(fā)展的突破口。關(guān)于對生態(tài)足跡的研究，國外研究相對較早，生態(tài)足跡分析方法的提出最早是在在20世紀(jì)90年代初，由加拿大規(guī)劃與資源生態(tài)學(xué)教授Willian E.Rees提出，1996年魏克內(nèi)格教授Wackernagel等學(xué)者對模型進(jìn)行了進(jìn)一步完善。Wackernagel(1997)應(yīng)用生態(tài)足跡模型，通過計(jì)算全球52個國家的人均生態(tài)足跡的閾值，得出當(dāng)時全球平均人均生態(tài)足跡為2.8hm2，35個國家和地區(qū)存在生態(tài)赤字的結(jié)論，從而為生態(tài)環(huán)境的判定提供了量化的標(biāo)準(zhǔn)。需要指出的是，根據(jù)Wackernagel等計(jì)算，中國1997年的人均生態(tài)足跡為1.12hm2。

國內(nèi)關(guān)于生態(tài)足跡的研究主要在2000年以后，近些年以各地生態(tài)環(huán)境為樣本的研究成果較多，李純[1](2013)采用綜合計(jì)算法對河北省2007年生態(tài)足跡值進(jìn)行計(jì)算并與之前數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析，認(rèn)為河北省可持續(xù)發(fā)展水平較低且經(jīng)濟(jì)發(fā)展與資源狀況不匹配；李一瓊等[2](2016)利用空間自相關(guān)方法，對廣西全區(qū)縣域及影響因子的空間差異進(jìn)行了分析，認(rèn)為生態(tài)足跡和生態(tài)承載力具有空間差異，部分地區(qū)有聚集現(xiàn)象；朱新玲等[3](2015)對湖北省人均生態(tài)足跡進(jìn)行擬合和預(yù)測，得出未來幾年湖北省人均生態(tài)足跡呈逐年上升趨勢且增長速度先升后降的結(jié)論。本文運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析方法對京津冀地區(qū)生態(tài)足跡變化進(jìn)行分析，從而為決策提供依據(jù)。

一、京津冀地區(qū)生態(tài)環(huán)境概況

京津冀地區(qū)是我國北方最大和發(fā)展程度最高的經(jīng)濟(jì)核心區(qū)，2014年地區(qū)生產(chǎn)總值約為6.65萬億元，人均GDP接近6萬元。但這一地區(qū)目前生態(tài)環(huán)境形勢嚴(yán)峻，水資源和環(huán)境容量極為稀缺，大氣污染長期處于較高水平，草場退化面積、土地荒漠化面積、森林退化面積比較嚴(yán)重，已經(jīng)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展產(chǎn)生了不同程度的制約作用。

(一)京津冀城市生態(tài)足跡影響因素分析

生態(tài)足跡的計(jì)算公式如下：

EF=N[ef=∑(aai)=∑(Ci/pi)]

其中，i為交換商品和投入的類型；pi為i種交易商品的平均生產(chǎn)能力；Ci為i種商品的人均消費(fèi)量；aai為人均i種交易商品折算的生產(chǎn)土地面積；N為人口數(shù)；ef為人均生產(chǎn)足跡；EF為總的生產(chǎn)足跡。

用于計(jì)算生態(tài)足跡的指標(biāo)主要包括區(qū)域內(nèi)每年消耗的農(nóng)產(chǎn)品、林產(chǎn)品、畜產(chǎn)品、水產(chǎn)品、建筑設(shè)施、能源等6個方面，這6個方面的數(shù)據(jù)一般可以從統(tǒng)計(jì)年鑒中得到。

計(jì)算各類人均生態(tài)足跡的總和：

ef=∑ri×Ai

式中ef為人均生態(tài)足跡總和，ri為均衡因子。均衡因子用來將6類生態(tài)生產(chǎn)性土地面積轉(zhuǎn)換為可以直接比較和加總的、具有某種相同生態(tài)生產(chǎn)力的等量面積?，F(xiàn)采用的均衡因子多取自Wackemagel等所作的1997年世界各國生態(tài)足跡的報(bào)告：耕地2.8，林地1.1，草地0.5，水域0.2，建筑用地2.8，化石能源地1.1。

(二)京津冀地區(qū)生態(tài)足跡

本文以京津冀地區(qū)為研究對象，運(yùn)用生態(tài)足跡模型，主要從國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站中獲取相關(guān)數(shù)據(jù)，另外還參考了《北京市統(tǒng)計(jì)年鑒》《天津市統(tǒng)計(jì)年鑒》《河北經(jīng)濟(jì)年鑒》等與京津冀生態(tài)足跡相關(guān)的數(shù)據(jù)資料，從而計(jì)算出京津冀的生態(tài)足跡。采用生態(tài)足跡方法對京津冀地區(qū)1999年—2014年生態(tài)足跡進(jìn)行了計(jì)算，其中部分地區(qū)部分年份的數(shù)據(jù)有缺失，進(jìn)而利用插值法以及灰度預(yù)測法對數(shù)據(jù)進(jìn)行了填充，經(jīng)計(jì)算得出京津冀1999-2014歷年生態(tài)足跡值(見表1)。

表1 京津冀1999-2014歷年生態(tài)足跡

二、京津冀地區(qū)生態(tài)足跡預(yù)測

(一)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理就是利用人工神經(jīng)元的學(xué)習(xí)和記憶功能，先讓神經(jīng)元學(xué)習(xí)各個數(shù)據(jù)的大量樣本，從而記住數(shù)據(jù)中的樣本特征，然后再根據(jù)新的樣本，預(yù)測最終的生態(tài)足跡值。

基于BP算法的多層前饋型網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖1所示。這種網(wǎng)絡(luò)具有輸入層節(jié)點(diǎn)、輸出層節(jié)點(diǎn)和一層或多層隱含節(jié)點(diǎn)。對于輸入信息，要向前傳播到隱含層的節(jié)點(diǎn)上，經(jīng)過各單元的特性激活函數(shù)運(yùn)算后，把隱含節(jié)點(diǎn)的輸出信息出駁到輸出節(jié)點(diǎn)，最后輸出結(jié)果。當(dāng)誤差達(dá)到人們所希望的要求時， 就結(jié)束網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程。

圖1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

表2 京津冀1999-2014生態(tài)足跡與相關(guān)社會經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)

建立神經(jīng)模型的過程中，首先將1999-2014年的前六個變量讀入到程序當(dāng)中，并進(jìn)行歸一化處理。其中歸一化處理是為了防止數(shù)據(jù)間的單位或者數(shù)值不統(tǒng)一從而導(dǎo)致結(jié)果誤差增大，所以利用函數(shù)將前六個因素的值映射到[-1,1]之間，消除數(shù)據(jù)的差異化，并將這6個數(shù)據(jù)作為輸入層。再將生態(tài)足跡的值也讀入到程序中，作為輸出層的值。

利用Matlab建立前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分別利用對數(shù)S形轉(zhuǎn)移函數(shù)logsig函數(shù)和線性函數(shù)purelin函數(shù)對隱含層和輸出層神經(jīng)元激活，并利用梯度下降BP訓(xùn)練函數(shù)traingd函數(shù)對神經(jīng)元進(jìn)行訓(xùn)練。設(shè)定訓(xùn)練參數(shù)，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的目標(biāo)誤差為0.001，學(xué)習(xí)率設(shè)置為0.01，最大迭代次數(shù)為50000次。

(二)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測和評價

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完畢后，將2014年的人口數(shù)量、人均GDP、工業(yè)總產(chǎn)值、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、耕地面積以及全社會固定資產(chǎn)投資讀入到數(shù)據(jù)中進(jìn)行預(yù)測，并將2014年的生態(tài)足跡值讀入程序中與預(yù)測值進(jìn)行對比。結(jié)果顯示，預(yù)測值(3.8140)與實(shí)際值(3.7813)的實(shí)際誤差僅為0.86%。從預(yù)測結(jié)果的效果來看，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過對社會經(jīng)濟(jì)因素來預(yù)測當(dāng)年的生態(tài)足跡值來說，具有相當(dāng)高的精度。同時也表明了利用這種方法對生態(tài)足跡的預(yù)測是有效的。

本文通過對社會經(jīng)濟(jì)因素建立了6輸入、1輸出、11隱含層的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身能夠反映的全局非線性映射關(guān)系，從而對生態(tài)足跡值進(jìn)行預(yù)測，在一定程度上反映出了社會經(jīng)濟(jì)因素與生態(tài)足跡之間存在著復(fù)雜的映射關(guān)系。根據(jù)模型的結(jié)果來看，0.69%的誤差率也反映了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在預(yù)測京津冀的生態(tài)足跡方面擬合程度高，利用該網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行預(yù)測，效果會較好。

三、數(shù)據(jù)分析及政策建議

(一)數(shù)據(jù)分析

通過對表1分析后發(fā)現(xiàn)，京津冀地區(qū)的耕地、草地、化石能源地的總值占到了總的生態(tài)足跡值的90%以上，證明在糧食、蔬菜、肉禽類以及化石能源的使用上占到了日常消費(fèi)的絕大多數(shù)。尤其是對于化石能源的依靠，占到了總數(shù)的50%左右，并且呈現(xiàn)出了連年增長的趨勢，尤其在剛開始階段增長迅速，后來也許由于國家的政策以及政府的干涉使得增長趨勢下降，但在今年增長趨勢又開始增加。相較于這三點(diǎn)，京津冀地區(qū)在林地、水域以及建筑用地上的消費(fèi)要小的多。

對于總體的生態(tài)足跡值來講，近些年呈現(xiàn)出了先迅速增長后減慢又迅速的趨勢，這對于我們的政府提出了考驗(yàn)，應(yīng)盡快制定相應(yīng)的政策及戰(zhàn)略從而控制近年來生態(tài)足跡增長速度，進(jìn)而降低生態(tài)足跡的值，達(dá)到京津冀協(xié)同發(fā)展，實(shí)現(xiàn)三地的可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略。

(二)政策建議

通過對京津冀地區(qū)生態(tài)足跡數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，隨著京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)的快速增長，其人均生態(tài)足跡值也在呈連年增長的趨勢，這表明當(dāng)前京津冀地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長模式還是在用土地?fù)Q發(fā)展的過程中，通過依賴土地以及能源的消耗來獲得經(jīng)濟(jì)的快速增長。尤其是化石能源的消耗，占到了總體的一半左右，這要求我們的政府應(yīng)該盡快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式，以新興的環(huán)保能源來代替?zhèn)鹘y(tǒng)的污染能源，從而降低因化石能源所導(dǎo)致的環(huán)境污染問題。另外，還可以提高能源的利用率，從而降低能源的使用，進(jìn)而減少浪費(fèi)消耗。對于相對較高的草地以及耕地情況，就需要京津冀地區(qū)的居民轉(zhuǎn)化自己的消費(fèi)方式。政府可以出臺相應(yīng)的政策及文件，鼓勵三地的居民減少浪費(fèi)資源、破壞環(huán)境的行為。通過政府和居民共同努力，使得京津冀的發(fā)展不僅僅是在經(jīng)濟(jì)上的發(fā)展，也是在生態(tài)環(huán)境方面的發(fā)展。

[1] 李純.基于生態(tài)足跡模型的河北省可持續(xù)發(fā)展研究[D].石家莊： 河北師范大學(xué),2013.

[2] 李一瓊,劉艷芳,唐旭.廣西生態(tài)足跡及影響因子的空間差異分析[J/OL].http://www.cnki.net/kcms/detail/11.4415.p.20160517.1321.024.html.

[3] 朱新玲，黎鵬.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的湖北省生態(tài)足跡擬合與預(yù)測研究[J].武漢科技大學(xué)學(xué)報(bào)：社會科學(xué)版，2015(2):77-80.

編輯：劉小明

2016-07-04

賈 旭(1993—)，男，武漢大學(xué)質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略研究院碩士研究生。研究方向：數(shù)據(jù)挖掘、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)。 白 云(1994—)，女，武漢大學(xué)質(zhì)量發(fā)展戰(zhàn)略研究院碩士研究生。研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)。