生態(tài)系統(tǒng)價(jià)值評(píng)價(jià)模型的研究

李文瑞

摘要：為了緩解環(huán)境污染、土地沙化、生態(tài)系統(tǒng)退化等問(wèn)題，在規(guī)劃土地利用項(xiàng)目的過(guò)程中，需要重視對(duì)土地開(kāi)發(fā)項(xiàng)目的環(huán)境成本進(jìn)行評(píng)估。按照國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)我們對(duì)各個(gè)工廠和商場(chǎng)的財(cái)務(wù)報(bào)表進(jìn)行核對(duì)，得到了工廠和商場(chǎng)的年收入與單位住宅的平均收入。在道路方面，我們從世界銀行獲得的車輛通行費(fèi)的平均值，用年平均車流量來(lái)計(jì)算收入。通過(guò)反向傳播網(wǎng)絡(luò)對(duì)農(nóng)作物各變量的預(yù)測(cè)，可以分析生態(tài)服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)值調(diào)整的成本和污染的間接影響。

關(guān)鍵詞：生態(tài)系統(tǒng)價(jià)值評(píng)價(jià)模型，成本效益分析，元胞自動(dòng)機(jī)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)是生物圈為維持人類健康和可持續(xù)的生存環(huán)境而提供的一種自然過(guò)程。傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)理論往往只考慮人力和物質(zhì)資源，忽視環(huán)境和資源問(wèn)題。數(shù)據(jù)分析顯示，不同生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)產(chǎn)生的價(jià)值與標(biāo)準(zhǔn)值的比值基本保持不變。因此，只需要計(jì)算時(shí)變標(biāo)準(zhǔn)值的變化，即可得到了生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)的時(shí)變趨勢(shì)。土地利用項(xiàng)目對(duì)生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)影響復(fù)雜，為了簡(jiǎn)化問(wèn)題和保持結(jié)果的正確性，需要以下基本假設(shè)：（1）在開(kāi)發(fā)開(kāi)始后用于開(kāi)發(fā)的土地將直接變?yōu)榛牡?，?xiàng)目占用的土地可視為荒地;（2）世界上同一土地類型的生態(tài)服務(wù)價(jià)值相同;（3）全球人均碳排放量大致相同，工廠產(chǎn)生的污染總量只取決于工廠的規(guī)模;（4）相同規(guī)模的全球項(xiàng)目只產(chǎn)生與項(xiàng)目類型和項(xiàng)目規(guī)模相關(guān)的效益。

由此，我們建立了生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價(jià)值影響模型，得到了生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)的時(shí)變趨勢(shì)。同時(shí)，對(duì)其進(jìn)行敏感度、可靠性分析和優(yōu)缺點(diǎn)評(píng)價(jià)。

1 生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價(jià)值直接影響模型

生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價(jià)值評(píng)估的方法和原則最早由Costanza在1997提出，發(fā)表在《Science》上的“世界生態(tài)系統(tǒng)和自然資本的價(jià)值”[1]。然而，他在農(nóng)地生產(chǎn)系統(tǒng)的服務(wù)價(jià)值方面考慮不足。根據(jù)生態(tài)系統(tǒng)評(píng)價(jià)方法和可持續(xù)發(fā)展評(píng)價(jià)理論，一般將生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)分為四大類：供給服務(wù)、調(diào)節(jié)服務(wù)、支持服務(wù)和文化服務(wù)。

1.1單位面積標(biāo)準(zhǔn)生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價(jià)值

世界糧食生產(chǎn)主要集中于三種糧食：大米、小麥和玉米，其在全球糧食生產(chǎn)占比逐年上升。中國(guó)的三大糧食產(chǎn)品也是大米、小麥和玉米。由于中國(guó)幅員遼闊，糧食生產(chǎn)有一定的代表性，本文以中國(guó)耕地自然糧食年平均產(chǎn)量的數(shù)據(jù)和經(jīng)濟(jì)價(jià)值作為參考。

把三種農(nóng)作物的耕地面積占比和平均凈利潤(rùn)的乘積作為糧食的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，記為M，有

M= m1n1+m2n2 +m3n3

（1）

其中，m1，m2，m3分別表示水稻、小麥和玉米種植面積占2017年三種作物總種植面積的比例。n1，n2， n3分別代表2017年水稻、小麥、玉米單位面積平均凈利潤(rùn)（美元）。

根據(jù)2017年中國(guó)食生產(chǎn)的數(shù)據(jù)，得到糧食的經(jīng)濟(jì)價(jià)值M為

M=584. 35 USD/hm2。

許多文獻(xiàn)提出了生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價(jià)值的評(píng)估方法，各有優(yōu)缺點(diǎn)。為此，我們對(duì)不同生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價(jià)值的評(píng)估結(jié)果進(jìn)行平均，得到每單位面積的生態(tài)系統(tǒng)價(jià)值。從而，得到不同類型生態(tài)系統(tǒng)在各服務(wù)功能方面產(chǎn)生的價(jià)值與標(biāo)準(zhǔn)單位面積生態(tài)系統(tǒng)價(jià)值的比值。

對(duì)于缺少文獻(xiàn)資料且不易根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)資料推斷的服務(wù)功能價(jià)值，以及陸地上的生態(tài)系統(tǒng)，我們參照不同生態(tài)系統(tǒng)與標(biāo)準(zhǔn)單位面積生態(tài)系統(tǒng)的生物量的比值進(jìn)行了推算。從圖l可以看出，相同面積的土地，濕地的生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價(jià)值是最高的，荒漠的生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價(jià)值最低。

1.2 土地占用引起的生態(tài)服務(wù)體系變化

用于建造項(xiàng)目的土地可以看作從原來(lái)的生態(tài)系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)榛哪鷳B(tài)系統(tǒng)。這一部分土地的生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價(jià)值就會(huì)發(fā)生變化，其改變量為

C1=（Aj -A6 ）M Sz

（2）

其中，C1表示用于建造項(xiàng)目的土地的生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價(jià)值的改變量;A，i=1，2，3，4，5分別表示森林、草地、濕地、荒漠生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價(jià)值與標(biāo)準(zhǔn)值之比，M表示標(biāo)準(zhǔn)值;SZ表示用于建造項(xiàng)目的土地面積。

例如，開(kāi)發(fā)利用一片面積為1hm2的農(nóng)田。原來(lái)的農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)就會(huì)由于人為破壞，轉(zhuǎn)變?yōu)榛哪鷳B(tài)系統(tǒng)。根據(jù)（2）計(jì)算可得每年直接的生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價(jià)值成本為2220. 53美元。

2生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價(jià)值間接效應(yīng)模型

項(xiàng)目建成后，無(wú)論是商場(chǎng)、住宅還是工廠，都會(huì)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生負(fù)面影響。包括空氣污染、危險(xiǎn)廢物存放、廢水處理等。

2.1住宅用地成本模型的構(gòu)建

我們建立了下面的模型來(lái)估計(jì)每個(gè)居住區(qū)域單位面積的人口數(shù)量：

為了估計(jì)公式（3）中每個(gè)人需要的居住空間SP，我們利用谷歌地圖的數(shù)據(jù)，將我們熟知的某小區(qū)中的建筑近似為矩形（如圖2），測(cè)量了一棟樓房的占地面積為748m2，即每層樓的面積為748m2。通過(guò)調(diào)查得到每層樓的住戶為4戶。

為了簡(jiǎn)化模型，我們假設(shè)每戶住戶都包括三個(gè)人，得到每層樓居住的人數(shù)為12人。根據(jù)（3）式可計(jì)算出每人需要的居住面積SP為62. 3m2。

2.2測(cè)試模型

為檢驗(yàn)每人需要的居住面積S的正確性，我們用谷歌地圖測(cè)量了該小區(qū)的總面積和綠化面積，分別為26110.89m2和13017. 7m2。用總面積與綠化面積的差值表示住宅區(qū)內(nèi)建筑的占地面積Sz。同時(shí)，我們統(tǒng)計(jì)了該小區(qū)內(nèi)總共樓房數(shù)為17棟，每棟樓房的樓層數(shù)為11層。

為了構(gòu)建住宅用地成本模型，我們需要得到每個(gè)人住宅的平均面積

根據(jù)文獻(xiàn)[5，6]，每人每年產(chǎn)生的各類污染物的數(shù)量和治理各類單位污染物需要的費(fèi)用如表2所示，排放的單位為噸/年，處理成本的單位為美元/噸。根據(jù)表2的數(shù)據(jù)，我們就可以得到處理每個(gè)人每年產(chǎn)生的污染物需要的費(fèi)用MR為115.8美元。結(jié)合之前的公式，住宅建造完成后每年間接的生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)成本Cg：

根據(jù)上式，在規(guī)劃這類土地利用項(xiàng)目時(shí)，只要知道建筑的樓層數(shù)和建筑的占地面積，就可計(jì)算出住宅建造完成后每年間接的生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)成本Cg。若每公頃生活區(qū)可容納約161人，每公頃住房的間接生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)成本為18，644美元。

2.3商場(chǎng)土地成本模型構(gòu)建

商場(chǎng)建造完成后每年的間接生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)成本C為

取不同規(guī)模購(gòu)物中心建筑面積的平均值計(jì)算每年不同規(guī)模購(gòu)物中心單位面積所產(chǎn)生的間接生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)CD的經(jīng)濟(jì)成本，得到經(jīng)濟(jì)成本如表3。

2.4道路用地成本模型構(gòu)建

道路建設(shè)完成后，大量的汽車尾氣排放會(huì)造成大量的空氣污染，我國(guó)VI標(biāo)準(zhǔn)私家車的排放量大致相當(dāng)C0 1.0/km， NOx 0. 06g/km， HC 0.168g/km。由于技術(shù)原因，目前還沒(méi)有較好的CO和HC的處理方法。因此，本文只考慮NOx的污染治理成本。

首先，利用元胞自動(dòng)機(jī)中的NaSch模型[6]，我們分析了車流密度與平均車速之間的關(guān)系。模擬道路總長(zhǎng)度設(shè)為lkm，每個(gè)格點(diǎn)的長(zhǎng)度為10m，然后將道路劃分為100個(gè)格點(diǎn)。如果每個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)為1，則小車的最大速度為V SMAX=3.33格點(diǎn)/時(shí)間步，相當(dāng)于120千米/小時(shí)。汽車的最大速度是V1MAX=2.64格點(diǎn)/時(shí)間步，相當(dāng)于95公里/小時(shí)。這個(gè)速度對(duì)于模擬高速公路比較合理，其交通流相對(duì)平穩(wěn)。

其次，本文模擬了減速概率ρnoise=0.10的情況。在隨機(jī)混合交通流仿真中我們?cè)O(shè)置初始交通流密度為0.001，每一個(gè)模擬的增量為0.001，總模擬為1000次，大型汽車的線性形式轉(zhuǎn)化為小車的系數(shù)是1.5，大型汽車占每個(gè)仿真的車輛總數(shù)的0.4。我們得到了模擬交通密度和混合交通的平均車速的曲線圖（圖4）。

不同的氮氧化物處理成本大致相同。根據(jù)表2中的數(shù)據(jù)，計(jì)算道路Cgl年度經(jīng)濟(jì)生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)的成本是54750 USD/hm2。

3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作物變量預(yù)測(cè)

大米、小麥和玉米作物生長(zhǎng)時(shí)，污染氣體排放量隨時(shí)間變化。我們使用反向傳播網(wǎng)絡(luò)對(duì)這些變量進(jìn)行模擬和預(yù)測(cè)。下面以水稻為研究對(duì)象，應(yīng)用反向傳播網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)其2020年污染氣體排放量。

反向傳播網(wǎng)絡(luò)由輸入層、隱含層和輸出層組成。隱藏層可以有一個(gè)或多個(gè)層。反向傳播網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的非線性和泛化能力，能夠在搜索空間中找到最優(yōu)解。通過(guò)水稻樣本數(shù)據(jù)訓(xùn)練的反向傳播網(wǎng)絡(luò)，不斷修正網(wǎng)絡(luò)權(quán)值和閾值。誤差函數(shù)在負(fù)梯度方向上減小，逼近期望輸出。在輸入/輸出層的設(shè)計(jì)上，以中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒（20102017）（2009年測(cè)試的數(shù)據(jù)除外）的水稻用地面積為輸入，以2009年和2020年的水稻用地面積為輸出作為這兩年的預(yù)測(cè)值。

在隱層設(shè)計(jì)中，只要有足夠的隱節(jié)點(diǎn)，就可以用任意精度逼近非線性函數(shù)。在網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)過(guò)程中，隱含層神經(jīng)元的數(shù)量是非常重要的。隱層中神經(jīng)元過(guò)多會(huì)增加網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算量，導(dǎo)致過(guò)擬合問(wèn)題。如果神經(jīng)元數(shù)量過(guò)少，會(huì)影響網(wǎng)絡(luò)性能，達(dá)不到預(yù)期的效果。因此，我們采用經(jīng)驗(yàn)公式來(lái)選擇隱含層的神經(jīng)元數(shù)量：l=√n+m+a。其中，n為輸入層神經(jīng)元數(shù)量，m為輸出層神經(jīng)元數(shù)量，a為[1，10]之間的常數(shù)。在我們的模型中，隱含層神經(jīng)元的數(shù)量分別為10、5和1。通過(guò)觀察采樣點(diǎn)的一般曲線，選擇S形的切線函數(shù)‘tansig’作為激勵(lì)函數(shù)。

擬合結(jié)果如圖5。樣本1-8分別代表20102017年，樣本9和樣本10分別代表2009年和2020年的預(yù)測(cè)值。2009年預(yù)測(cè)指標(biāo)為1992.7 hm2，實(shí)際值為1975. 13 hm2，誤差0. 8%，在可接受范圍內(nèi)。用同樣的方法可以得到其他食物類型的土地面積。

在我們的模型中，考慮了食物類型、土地面積和污染物排放的變化。通過(guò)反向傳播網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)，可以預(yù)測(cè)生態(tài)服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)值調(diào)整的成本和污染的間接影響。

4 結(jié)論

土地利用項(xiàng)目對(duì)生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價(jià)值的影響分為直接影響和間接影響。生態(tài)系統(tǒng)直接服務(wù)的經(jīng)濟(jì)成本與被開(kāi)發(fā)土地的生態(tài)系統(tǒng)都和開(kāi)發(fā)面積有關(guān)。根據(jù)謝高地[2]的研究，我們?cè)u(píng)估了不同類型生態(tài)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

影響生態(tài)系統(tǒng)間接服務(wù)經(jīng)濟(jì)成本的因素很多，不同類型的項(xiàng)目有不同的影響因素。將排污量轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的污染治理成本。不同規(guī)模項(xiàng)目和不同類型項(xiàng)目對(duì)單位面積生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價(jià)值的影響不同。其中，工廠對(duì)生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)價(jià)值的影響最為嚴(yán)重，生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)成本最高。

間接生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)成本遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于直接生態(tài)服務(wù)系統(tǒng)?；谏窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，我們給出了水稻種植面積變化趨勢(shì)。

參考文獻(xiàn)

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<指導(dǎo)老師：杜鴻飛）