長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康正態(tài)云模型構(gòu)建及其診斷

曹 鑫， 官冬杰， 賀光秀， 姚 堯， 王瑞兵， 李 媫

(1.重慶交通大學(xué) 建筑與城市規(guī)劃學(xué)院， 重慶 400074； 2.重慶交通大學(xué) 省部共建山區(qū)橋梁及隧道工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 重慶 400074； 3.首都師范大學(xué) 城市環(huán)境過(guò)程和數(shù)字模擬國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培育基地， 北京 100048)

近些年來(lái)，隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶出現(xiàn)了空氣質(zhì)量惡化、水資源污染、土地資源浪費(fèi)以及能源消耗過(guò)度等一系列生態(tài)系統(tǒng)健康問(wèn)題，直接威脅長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的生態(tài)安全及區(qū)域經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。而生態(tài)系統(tǒng)健康，是指生態(tài)系統(tǒng)在保障正常的生態(tài)服務(wù)功能、滿(mǎn)足合理的人類(lèi)需求的同時(shí)，維持自身復(fù)雜性和持續(xù)發(fā)展的能力或狀態(tài)[1]。

目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于生態(tài)系統(tǒng)健康領(lǐng)域的總體研究，主要集中在生態(tài)系統(tǒng)健康診斷指標(biāo)體系構(gòu)建，診斷模型開(kāi)發(fā)及應(yīng)用。國(guó)內(nèi)方面，在對(duì)四川省和珠三角地區(qū)生態(tài)環(huán)境脆弱性的診斷當(dāng)中，諸如“空間主成分分析法”、“生態(tài)敏感性—生態(tài)恢復(fù)力—生態(tài)壓力度(SRP)模型”等數(shù)學(xué)方法和理論模型都被很好地應(yīng)用其中[2-3]。國(guó)外方面，Kienberger等[4]關(guān)于“脆弱性立方體”這一理念的提出，也促進(jìn)了相關(guān)領(lǐng)域的理論研究和發(fā)展。隨著研究的進(jìn)一步深入，能夠處理多來(lái)源、多類(lèi)型、多尺度數(shù)據(jù)的方法和技術(shù)逐漸被應(yīng)用到生態(tài)環(huán)境精準(zhǔn)監(jiān)測(cè)和綜合決策當(dāng)中[5]。此外，依據(jù)不同研究區(qū)的地域特征，國(guó)內(nèi)外在生態(tài)系統(tǒng)健康診斷研究的各個(gè)具體領(lǐng)域也均有建樹(shù)。國(guó)內(nèi)方面，在對(duì)東北地區(qū)泥炭地的水文生態(tài)系統(tǒng)健康狀況診斷時(shí)，研究人員充分采納了分布式水文系統(tǒng)模擬軟件MIKE SHE所構(gòu)建的生態(tài)水文模型所反映的擬合結(jié)果，建立對(duì)應(yīng)的“水位盈虧指數(shù)”[6]；在新疆艾比湖流域，研究在充分結(jié)合新疆艾比湖流域草地生態(tài)環(huán)境健康現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，基于“壓力—狀態(tài)—響應(yīng)(PSR)模型”，對(duì)該區(qū)域的草地生態(tài)系統(tǒng)健康狀況進(jìn)行診斷[7]。國(guó)外方面，如對(duì)印度南古吉拉特邦海岸地區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況的研究當(dāng)中，部分學(xué)者借助層次分析法，從物理脆弱性和社會(huì)經(jīng)濟(jì)變量?jī)蓚€(gè)維度出發(fā)構(gòu)建了生態(tài)系統(tǒng)健康診斷指標(biāo)體系，并賦予權(quán)重分?jǐn)?shù)，對(duì)印度南古吉拉特邦海岸地區(qū)的生態(tài)環(huán)境脆弱性進(jìn)行了診斷及診斷[8]。

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶作為中國(guó)生態(tài)文明建設(shè)的先行示范帶，其生態(tài)系統(tǒng)健康問(wèn)題一直備受關(guān)注。部分研究人員基于程序化扎根理論，借助質(zhì)性分析軟件NVIVO12對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)保護(hù)與高質(zhì)量發(fā)展之間所蘊(yùn)含的內(nèi)部關(guān)系進(jìn)行分析，并提出相應(yīng)舉措[9]。然而到目前為止，長(zhǎng)江流域沿線的生態(tài)一體化建設(shè)還停留在以跨區(qū)域、多政府主體為架構(gòu)的制度摸索階段，這需要跨省市、跨部門(mén)單位的多方主體協(xié)商共治才能有所成效[10]。近年來(lái)，國(guó)家的多項(xiàng)重大會(huì)議均強(qiáng)調(diào)了構(gòu)建生態(tài)文明體系和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展全面綠色化轉(zhuǎn)型的重要性，為此各地也逐步開(kāi)始制定并實(shí)施最為嚴(yán)格的生態(tài)環(huán)境保護(hù)政策，為促進(jìn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)社會(huì)協(xié)同發(fā)展乃至實(shí)現(xiàn)美麗中國(guó)的重要保障[11]。

本文以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶為研究對(duì)象，選取2000，2009，2018年3個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)，從生態(tài)系統(tǒng)健康診斷的不同維度出發(fā)，建立一套相對(duì)完整的生態(tài)系統(tǒng)健康診斷指標(biāo)體系。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)熵權(quán)法、正態(tài)云模型及模糊矩陣等方法的綜合應(yīng)用，得出綜合診斷結(jié)果，以期為保障長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的平穩(wěn)運(yùn)行及推動(dòng)區(qū)域內(nèi)生態(tài)環(huán)境保護(hù)的科學(xué)化、規(guī)范化實(shí)施提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)域及數(shù)據(jù)來(lái)源

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶橫跨中國(guó)東部、中部和西部3大區(qū)域，總面積約2.05×106km2，占全國(guó)面積的21.4%，覆蓋了上海、江蘇、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重慶、四川、云南、貴州11個(gè)省市。截止2018年末，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶總?cè)丝诤偷貐^(qū)生產(chǎn)總值均占全國(guó)40%以上，依托長(zhǎng)江黃金水道優(yōu)越的地理位置、豐富的自然資源和人才資源以及雄厚的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，其已發(fā)展成為中國(guó)綜合實(shí)際最強(qiáng)、戰(zhàn)略支撐作用最大的區(qū)域之一。由于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶本身具有的生態(tài)脆弱性和經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡性，對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的生態(tài)系統(tǒng)健康狀況進(jìn)行診斷尤為重要。

研究數(shù)據(jù)主要來(lái)源于2001,2010,2019年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒、中國(guó)生態(tài)環(huán)境狀況公報(bào)、住建部文書(shū)及公告、中國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展公報(bào)等相關(guān)資料。

2 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)的健康診斷模型構(gòu)建

2.1 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康診斷指標(biāo)體系的構(gòu)建

對(duì)于城市生態(tài)系統(tǒng)健康診斷所使用的指標(biāo)在國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)中并沒(méi)有較為統(tǒng)一的說(shuō)法，目前較為普遍的方法是通過(guò)生態(tài)系統(tǒng)的活力、組織結(jié)構(gòu)、恢復(fù)力、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的維持、管理選擇、外部輸入減少、對(duì)鄰近系統(tǒng)的影響以及人類(lèi)健康影響等8個(gè)方面來(lái)衡量生態(tài)系統(tǒng)的健康狀況，本文將自然生態(tài)系統(tǒng)健康狀況評(píng)價(jià)引申到城市生態(tài)系統(tǒng)中，從影響城市生態(tài)系統(tǒng)的自然、人文和經(jīng)濟(jì)等角度出發(fā)[12]。

根據(jù)綜合性、代表性、可比性和可操作性的原則，結(jié)合城市生態(tài)系統(tǒng)健康診斷指標(biāo)體系，參考相關(guān)學(xué)者的研究成果，基于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶地域特色，選擇活力、組織力、恢復(fù)力、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能和人群健康狀況作為診斷的5個(gè)主要要素[13]。并且結(jié)合長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的實(shí)際情況，針對(duì)每一個(gè)要素所涵蓋的內(nèi)容，參照城市可持續(xù)發(fā)展指標(biāo)、生態(tài)城市指標(biāo)等，考慮生態(tài)系統(tǒng)的服務(wù)功能，通過(guò)文獻(xiàn)資料法等方法構(gòu)建長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康診斷指標(biāo)體系[14]。

另外，為了減少主觀性，增強(qiáng)研究結(jié)果的科學(xué)性和合理性，本文運(yùn)用SPSS軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，通過(guò)主成分分析法，依照貢獻(xiàn)率排序，從初始指標(biāo)中篩選出24個(gè)最有價(jià)值的指標(biāo)，確定城市生態(tài)系統(tǒng)健康狀況診斷指標(biāo)體系[11]。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)健康診斷指標(biāo)體系劃分為5個(gè)主要素，13個(gè)因素，共涵蓋24個(gè)指標(biāo)(表1)。

表1 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康診斷指標(biāo)體系及診斷標(biāo)準(zhǔn)

2.2 熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重

診斷指標(biāo)所占的權(quán)重直接影響著最終診斷結(jié)果，目前確定指標(biāo)權(quán)重的方法主要有Delphi法、層次分析法、均方差法和熵權(quán)法等。其中，Delphi法、層次分析法主觀性較強(qiáng)，權(quán)重結(jié)果中人為因素起的作用較大，而熵權(quán)法是根據(jù)各指標(biāo)的熵值所提供的信息量的大小來(lái)決定指標(biāo)權(quán)重的方法，具有較強(qiáng)的客觀性，在一定程度上避免了人為的主觀臆斷，使診斷結(jié)果合理并具有說(shuō)服力，因此本研究中選取熵權(quán)法作為確定指標(biāo)體系權(quán)重的方法[15-16]。診斷指標(biāo)權(quán)重結(jié)果如表2所示。

表2 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康診斷指標(biāo)權(quán)重

由表2中各診斷指標(biāo)的權(quán)重可以看出，人口密度(0.141 2)、人均可支配收入(0.095 2)、人均耕地面積(0.087 5)、人均地區(qū)GDP(0.080 8)所占的比重較大，表明人口密度、人均可支配收入、人均耕地面積、人均地區(qū)GDP是影響長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康的主要因素；且這4個(gè)指標(biāo)都是正向指標(biāo)，表明它們的值越大，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)越健康。生活垃圾無(wú)害化處理率(0.019 1)、單位GDP能耗(0.019 0)、年GDP增長(zhǎng)率(0.017 3)、建設(shè)用地比重(0.015 0)所占的比重較小，表明這四者對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康的影響程度相對(duì)較小；其中單位GDP能耗、建設(shè)用地比重是負(fù)向指標(biāo)，表明單位GDP能耗和建設(shè)用地比重越大，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康狀況越差。

2.3 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康診斷等級(jí)判定

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康診斷指標(biāo)確定后，需要明確各項(xiàng)指標(biāo)的健康標(biāo)準(zhǔn)，才能對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的健康狀況進(jìn)行診斷[17]。針對(duì)5個(gè)要素所涵蓋的內(nèi)容提出相應(yīng)的診斷指標(biāo)，把生態(tài)醫(yī)學(xué)理論用于生態(tài)系統(tǒng)健康診斷，將生態(tài)系統(tǒng)健康狀況劃分為病態(tài)、不健康、亞健康、健康、很健康5級(jí)。參考國(guó)內(nèi)外公認(rèn)的生態(tài)城市、健康城市、園林城市、環(huán)保城市的建議值作為很健康的標(biāo)準(zhǔn)值，將《中國(guó)城市年鑒》中城市同類(lèi)指標(biāo)的全國(guó)最低值作為病態(tài)的限定值，在前者的基礎(chǔ)上向下浮動(dòng)20%作為健康和亞健康的標(biāo)準(zhǔn)值，在后者基礎(chǔ)上向上浮動(dòng)20%作為不健康和亞健康的標(biāo)準(zhǔn)值，前后兩次確定的亞健康標(biāo)準(zhǔn)值相互調(diào)整得到最終值[12,18-19](表1)。

2.4 正態(tài)云模型構(gòu)建

正態(tài)云模型是李德毅等[18]于1995年提出的一種模糊數(shù)學(xué)模型，有利于解決概念的隨機(jī)性和模糊性問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)定性和定量概念之間的不確定性轉(zhuǎn)換。首先，計(jì)算每個(gè)指標(biāo)不同級(jí)別的隸屬度，其次，根據(jù)正態(tài)云模型的最大隸屬度原理確定每個(gè)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的診斷等級(jí)。鑒于區(qū)域生態(tài)健康診斷定量過(guò)程的模糊性和隨機(jī)性，利用云的Ex，En，He這3個(gè)數(shù)值特征可以計(jì)算出云滴，重復(fù)計(jì)算多次產(chǎn)生的云滴就構(gòu)成了云圖[20]。本文在正態(tài)云模型的基礎(chǔ)上建立了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康診斷模型，具體步驟如下：

(1) 構(gòu)建生態(tài)系統(tǒng)健康狀況診斷的因素集為A={a1,a2,a3,…,an} ，診斷集為B={b1,b2,b3,…,bm}。

(2) 建立模糊關(guān)系矩陣R。R中元素rij表示診斷對(duì)象因素集A中第i個(gè)元素對(duì)于診斷集中第j個(gè)等級(jí)的隸屬度。由云模型的概念，可求云滴的特征值(Ex,En,He)。

設(shè)定診斷等級(jí)數(shù)值上下限，由于單一診斷客體在兩個(gè)診斷等級(jí)之間存在模糊性，因此：

(1)

(2)

(3)

He=k

(4)

式中：Enij為對(duì)應(yīng)診斷指標(biāo)在當(dāng)前診斷等級(jí)下的熵。

超熵He表示云滴的匯集程度或離散程度，在云模型的云滴中表現(xiàn)為云的厚度。超熵取值由多次試驗(yàn)所得，本研究超熵取值為0.1[21]。

(4) 利用權(quán)重向量W與隸屬度矩陣U進(jìn)行模糊轉(zhuǎn)換得出診斷集B上的模糊子集C。

C=WU=(c1,c2,c3,…,cm)

(5)

根據(jù)表3中各指標(biāo)對(duì)應(yīng)各等級(jí)的隸屬云，通過(guò)MATLAB 2019a軟件編程，可以得到各診斷指標(biāo)的正態(tài)云圖。限于篇幅，本文根據(jù)表1，從每個(gè)子系統(tǒng)中選擇一些權(quán)重較高的指標(biāo)，以人均地區(qū)GDP值、人口密度、人均耕地面積、自然保護(hù)區(qū)面積比例、人均可支配收入和萬(wàn)人擁有執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師人數(shù)的正態(tài)云圖為例(圖1)。

注：a為人均地區(qū)GDP正態(tài)云模型； b為人口密度正態(tài)云模型； c為人均耕地面積正態(tài)云模型； d為自然保護(hù)區(qū)面積比例正態(tài)云模型； e為人均可支配收入正態(tài)云模型； f為萬(wàn)人擁有執(zhí)業(yè)(助理)醫(yī)師人數(shù)正態(tài)云模型。

表3 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康不同等級(jí)正態(tài)云隸屬度(Ex，En，He)

選擇2000,2009,2018年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)省市的各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)，并根據(jù)步驟(3)代入正向云生成器，確定與各個(gè)等級(jí)相對(duì)應(yīng)的各項(xiàng)指標(biāo)的云確定度，建立隸屬度矩陣U。再根據(jù)公式(5)，利用各指標(biāo)的隸屬度矩陣U和權(quán)重向量W進(jìn)行模糊轉(zhuǎn)換，得到診斷集B上的模糊子集C，得到綜合隸屬度，然后根據(jù)最大隸屬度的原理，選擇與最大隸屬度相對(duì)應(yīng)的第j個(gè)診斷等級(jí)作為綜合診斷結(jié)果(表4)。

表4 2000，2009，2018年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省市生態(tài)系統(tǒng)健康等級(jí)診斷結(jié)果

3 結(jié)果與分析

3.1 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康診斷結(jié)果

根據(jù)構(gòu)建的正態(tài)云模型，對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康進(jìn)行診斷，并進(jìn)行等級(jí)劃分，劃分結(jié)果見(jiàn)圖2。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶整體生態(tài)系統(tǒng)健康狀況：2000年以病態(tài)和不健康狀態(tài)為主，比例為36.36%和54.55%；2009年以不健康和亞健康狀態(tài)為主，比例為63.64%和27.27%；2018年以亞健康和健康狀態(tài)為主，比例為63.64%和18.18%。

由圖2a,2b,2c可知，2000年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康等級(jí)呈現(xiàn)出東高西低的空間分布格局，研究區(qū)東側(cè)的生態(tài)系統(tǒng)健康等級(jí)多為不健康，而西側(cè)多為病態(tài)。到了2009年，這一格局呈現(xiàn)出了研究區(qū)東北側(cè)和西南側(cè)高，其余部分低的新特點(diǎn)，其中東北側(cè)和西南側(cè)多為亞健康，其余部分多為不健康。2018年，這種內(nèi)部分異的格局進(jìn)一步減小，大部分區(qū)域達(dá)到了亞健康及以上水準(zhǔn)。由圖2d可知，從2000年到2009年，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶有江蘇、江西、四川、云南和貴州共計(jì)5省市的生態(tài)系統(tǒng)健康狀況發(fā)生了變化，且均為提升，其中變化幅度較大的省市為云南、貴州，其生態(tài)系統(tǒng)健康狀況由病態(tài)變?yōu)閬喗】?，提升?個(gè)等級(jí)。從2009年到2018年，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶有浙江、安徽、江西、湖北、重慶、四川共計(jì)6省市的生態(tài)系統(tǒng)健康狀況發(fā)生了變化，同樣均為提升，其中變化幅度較大的省市為安徽、重慶，其生態(tài)系統(tǒng)健康狀況由不健康變?yōu)榻】担蔡嵘?個(gè)等級(jí)。

圖2 2000-2018年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康診斷結(jié)果時(shí)空差異特征

綜上所述，從2009年到2018年，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康狀況整體上呈現(xiàn)出兩大特點(diǎn)。①上海市的健康等級(jí)長(zhǎng)期處于“很健康”水準(zhǔn)，而湖南省的健康等級(jí)卻長(zhǎng)期處于“不健康”水準(zhǔn)。上海市生態(tài)系統(tǒng)健康狀況長(zhǎng)期處于高水準(zhǔn)，可能與其發(fā)達(dá)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及嚴(yán)格的環(huán)境保護(hù)政策密切相關(guān)，湖南省可能在這些方面稍有欠缺，從而導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)健康等級(jí)偏低； ②研究區(qū)健康等級(jí)的內(nèi)部分異逐步減小且整體趨于上升趨勢(shì)，這與近些年來(lái)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的生態(tài)環(huán)境治理工作有著密不可分的關(guān)系。長(zhǎng)江流域沿線區(qū)域，在經(jīng)歷了階段性的治理工作之后，生態(tài)環(huán)境狀況得到了逐年改善，特別是自從2016年長(zhǎng)江環(huán)境大保護(hù)戰(zhàn)略實(shí)施以來(lái)，長(zhǎng)江流域沿線各省市的治污能力得到了有效提升，治污工程建設(shè)速度也逐步加快，這一些原因，促使了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶沿線各省市的生態(tài)系統(tǒng)健康狀況在整體上不斷向好發(fā)展[10]。

3.2 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康子系統(tǒng)診斷結(jié)果

在一定范圍內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)的能量輸入越多，物質(zhì)循環(huán)越快，活力就越高。由圖3可知，2000—2018年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶活力子系統(tǒng)診斷等級(jí)整體上由病態(tài)上升為亞健康。研究區(qū)內(nèi)人均地區(qū)GDP和人均公共綠化面積等正向指標(biāo)逐年提高，單位GDP能耗、COD排放量以及單位播種面積農(nóng)藥使用量等負(fù)向指標(biāo)均逐年降低，但是由于近年來(lái)對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的要求，2009—2018年的年GDP增長(zhǎng)率大幅度降低，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶平均年GDP增長(zhǎng)率下降至7.57%，減少了4.75%。截止2018年底，上海的活力子系統(tǒng)提升至健康等級(jí)，這主要由于地區(qū)人均GDP大幅度上漲，達(dá)到了14.87萬(wàn)元/人，而單位GDP能耗下降至0.32 t/萬(wàn)元(以標(biāo)準(zhǔn)煤計(jì))。浙江的活力子系統(tǒng)健康等級(jí)僅次于上海，人均公共綠地面積和人均GDP等正向指標(biāo)有明顯的上升，雖年GDP增長(zhǎng)率略高于上海，但其COD排放量是上海的3倍之多。江蘇、安徽等9個(gè)省(市)均提升到亞健康等級(jí)，人均GDP相較于2000年大幅度提升，最低診斷等級(jí)為亞健康；年GDP增長(zhǎng)率除云南、貴州外，其余省市均下降，其中重慶的年GDP增長(zhǎng)率最低，只有4.4%；9個(gè)省(市)單位GDP能耗均呈下降趨勢(shì)，COD排放量診斷等級(jí)為病態(tài)，人均公共綠化面積逐年增加，2018年底人均可占有的公共綠地面積在10 m2/人以上。對(duì)于活力子系統(tǒng)而言，應(yīng)增加正向投入，減少負(fù)向產(chǎn)出，平衡經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)保護(hù)，堅(jiān)持生態(tài)保護(hù)優(yōu)先。

圖3 2000-2018年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康活力子系統(tǒng)診斷結(jié)果

如圖4所示，2000—2018年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)組織結(jié)構(gòu)反映了生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，該特征會(huì)隨生態(tài)系統(tǒng)的演替而發(fā)生變化。由圖4可知，上海和江蘇的組織結(jié)構(gòu)健康等級(jí)較高，截止2018年底，分別提升至很健康和亞健康。兩省(市)森林覆蓋率雖逐年提高，但上海和浙江的整體水平較低，均在30%以下，有待進(jìn)一步提升。此外，人均耕地面積基數(shù)低，且呈下降趨勢(shì)。隨著人口的增加，建設(shè)用地面積比例大幅度上漲。2000年—2018年浙江、安徽、湖北、湖南和重慶的健康等級(jí)幾乎無(wú)變化，均為不健康等級(jí)，人均擁有的耕地面積不足0.1 hm2/人，建設(shè)用地面積比例不斷上升。江西、云南、四川和貴州的等級(jí)偏低，且無(wú)提升的趨勢(shì)，這主要由于人口過(guò)于分散， 用地不集中，建設(shè)用地面積比例的提升速度大于人均耕地。四川省的人口密度低，城鎮(zhèn)登記失業(yè)率高。江西省人口自然增長(zhǎng)率高，2018年達(dá)到了0.95%。整體而言，人均耕地雖增加，但區(qū)域分布差異大，大部分地區(qū)人均耕地依舊處于不健康等級(jí)。隨著人口的增長(zhǎng)，建設(shè)用地的需求逐年增加。城鎮(zhèn)登記失業(yè)率偏高，重慶、湖北和江西尤為突出。對(duì)于活力子系統(tǒng)而言，應(yīng)集約利用土地，合理規(guī)劃建設(shè)用地，調(diào)整第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重，嚴(yán)格控制人口出生率。

圖4 2000-2018年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康組織結(jié)構(gòu)子系統(tǒng)診斷結(jié)果

恢復(fù)力子系統(tǒng)在外界壓力消失的情況下逐步恢復(fù)的能力，一定程度上可用城市生態(tài)系統(tǒng)的自我調(diào)節(jié)能力來(lái)體現(xiàn)。從圖5可以看出，2000—2018年，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶恢復(fù)力子系統(tǒng)健康診斷等級(jí)的分省市變化幅度較大，但2009年和2018年的健康診斷等級(jí)相較于2000年是整體向好的。在2000年，四川省、上海市和重慶市的健康診斷等級(jí)較高，分別為健康、亞健康、亞健康，到了2009年，格局發(fā)生了顯著變化，重慶、四川和貴州3個(gè)省市的診斷等級(jí)為健康，而診斷等級(jí)為病態(tài)的浙江省，其自然保護(hù)區(qū)面積比例僅為1.5%。2018年，恢復(fù)力子系統(tǒng)的空間分布格局又一次發(fā)生了較大變化，研究區(qū)中安徽、湖南、貴州和重慶4個(gè)省市的診斷等級(jí)降低，江西、湖北、四川和云南的診斷結(jié)果在向好發(fā)展。隨著生態(tài)環(huán)境治理工作的穩(wěn)步推進(jìn)，城市污水處理率和生活垃圾無(wú)害化處理率成為各城市環(huán)境治理效果的重要評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，此外環(huán)境污染治理投資總額占GDP比重和自然保護(hù)區(qū)面積比例的提高也有利于區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的自我調(diào)節(jié)能力的提高，所以對(duì)于恢復(fù)力子系統(tǒng)而言，應(yīng)加大環(huán)保投資力度，并注重城市治理能力的提升。

生態(tài)系統(tǒng)提供的服務(wù)功能通過(guò)環(huán)境質(zhì)量、民生改善兩個(gè)方面來(lái)體現(xiàn)。從圖6可以看出，2000,2009,2018年3個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)上，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市的生態(tài)系統(tǒng)健康生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)子系統(tǒng)診斷結(jié)果依次為：不健康、健康、亞健康水平，2000—2018年間長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市的生態(tài)系統(tǒng)健康生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)子系統(tǒng)診斷等級(jí)有所提升，生態(tài)系統(tǒng)的健康狀況改善較為明顯。究其原因有：①在2000—2018年間，國(guó)家堅(jiān)持以經(jīng)濟(jì)建設(shè)為中心，促進(jìn)了國(guó)家經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，人均可支配收入顯著提高； ②科學(xué)技術(shù)逐漸應(yīng)用到了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)逐漸規(guī)?；司Z食占有量也明顯增加； ③隨著生態(tài)文明建設(shè)的進(jìn)程，各地方注重環(huán)境質(zhì)量的改善，推動(dòng)形成綠色發(fā)展方式和生活方式，主要表現(xiàn)在空氣質(zhì)量改善方面。對(duì)于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)子系統(tǒng)而言，應(yīng)進(jìn)一步提高生產(chǎn)力，注重農(nóng)業(yè)發(fā)展，在人民生活方面做出積極調(diào)整。

圖5 2000-2018年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康恢復(fù)力子系統(tǒng)診斷結(jié)果

圖6 2000-2018年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)子系統(tǒng)診斷結(jié)果

如圖7所示，人群健康狀況可以從生活狀況和文化教育水平兩個(gè)方面來(lái)反映。由圖7可以看出，在2000，2009，2018年3個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)上，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各省市的生態(tài)系統(tǒng)健康人群健康子系統(tǒng)診斷結(jié)果整體位于病態(tài)、很健康、亞健康這3個(gè)水平，表明2000—2018年間長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)的健康狀況整體一般，2000—2009年，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)的健康狀況明顯變好，2009—2018年間因?yàn)榻?jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)的健康狀況反而呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。主要原因在于2000—2018年間，得益于國(guó)家綜合國(guó)力的提升，醫(yī)療技術(shù)水平發(fā)展，死亡率有所下降；人才是第一資源，是國(guó)家增強(qiáng)核心競(jìng)爭(zhēng)力的第一動(dòng)力，各行各業(yè)及各個(gè)地區(qū)的發(fā)展都離不開(kāi)人才。但是在2009年后，人才流動(dòng)較大，在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)與欠發(fā)達(dá)地區(qū)，人才布局十分不均衡，導(dǎo)致2009—2018年間長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各城市在人群健康層面，健康狀況有所下降。對(duì)于人群健康子系統(tǒng)而言，應(yīng)加注重人才吸引與引進(jìn)，強(qiáng)化醫(yī)療基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

圖7 2000-2018年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康人群健康子系統(tǒng)診斷結(jié)果

4 結(jié) 論

本文通過(guò)構(gòu)建長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康診斷指標(biāo)體系，利用熵權(quán)法和正態(tài)云模型，得出2000，2009，2018年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的城市生態(tài)系統(tǒng)健康狀況，從整體和子系統(tǒng)兩個(gè)層面進(jìn)行分析，得到2000—2018年間長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康狀況變化的一些結(jié)論。

(1) 綜合當(dāng)前城市生態(tài)系統(tǒng)健康研究的理論和方法，基于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的地域特色，構(gòu)建了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康診斷指標(biāo)體系，該體系分為活力、組織結(jié)構(gòu)、恢復(fù)力、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和人群健康5個(gè)子系統(tǒng)，共包含24個(gè)診斷指標(biāo)。同時(shí)，明確了各指標(biāo)健康診斷標(biāo)準(zhǔn)，并將長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康狀況劃分為病態(tài)、不健康、亞健康、健康和很健康5個(gè)等級(jí)。

(2) 根據(jù)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康診斷指標(biāo)體系數(shù)據(jù)庫(kù)，利用熵權(quán)法確定指標(biāo)體系權(quán)重，分析結(jié)果顯示人口密度、人均可支配收入、人均耕地面積、人均地區(qū)GDP是影響長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康的主要因素。

(3) 運(yùn)用正態(tài)云模型，計(jì)算得出2000，2009，2018年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康的健康等級(jí)隸屬度，并對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康進(jìn)行分析。從整體上看，2000年至2018年，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康診斷等級(jí)的總體變化趨勢(shì)向著更高等級(jí)的方向演變；長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)的健康狀況存在時(shí)空分布差異性，在2000—2018年間年表現(xiàn)出內(nèi)部分異逐漸減小的趨，從區(qū)域空間分布來(lái)看，部分省市的生態(tài)系統(tǒng)健康狀況變化幅度較大，而上海和湖南的生態(tài)系統(tǒng)健康診斷結(jié)果一直保持不變。從活力、組織結(jié)構(gòu)、恢復(fù)力、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和人群健康5個(gè)子系統(tǒng)來(lái)看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶活力子系統(tǒng)健康狀況呈現(xiàn)出上升趨勢(shì)；組織結(jié)構(gòu)子系統(tǒng)健康狀況穩(wěn)定，但除上海市和江蘇省以外，整體健康等級(jí)低；恢復(fù)力子系統(tǒng)健康狀況呈波動(dòng)式變化，但整體健康狀況有一定程度上的改善；生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)子系統(tǒng)健康狀況除上海市先降后升之外，其余各省市均呈現(xiàn)出逐年上升的趨勢(shì)；從時(shí)序發(fā)展來(lái)看，人群健康子系統(tǒng)健康狀況變化大，但各省市之間的差異在不斷減小，且整體健康狀況有一定的上升趨勢(shì)。

(4) 結(jié)合本文的研究結(jié)果，從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，為了保持長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)健康水平長(zhǎng)期平穩(wěn)向好發(fā)展，優(yōu)先從活力、恢復(fù)力和人群健康3個(gè)子系統(tǒng)方面入手，減少負(fù)向產(chǎn)出，提高生產(chǎn)力，注重農(nóng)業(yè)發(fā)展，在人民生活方面做出積極調(diào)整，加大力度吸引高層次人才，堅(jiān)持生態(tài)優(yōu)先的發(fā)展戰(zhàn)略。

本文的研究結(jié)論充分依賴(lài)于研究區(qū)各類(lèi)指標(biāo)要素的數(shù)據(jù)質(zhì)量及健康診斷標(biāo)準(zhǔn)，故在研究中還存在很多不足支出。首先，因?yàn)椴糠衷缙诮y(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的確缺失，診斷生態(tài)健康的指標(biāo)數(shù)據(jù)不夠全面；其次，囿于數(shù)據(jù)獲取及部分健康診斷標(biāo)準(zhǔn)的時(shí)效性，不同研究中對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)系統(tǒng)的健康診斷結(jié)果存在著一定的偏差。