礦區(qū)農(nóng)地重金屬污染風(fēng)險(xiǎn)農(nóng)戶(hù)認(rèn)知狀況
——基于FCM法的案例研究

楊 梅 陳 勇 周 皓 梁雅琪 楊金鳳 黃 錦

(1.武漢科技大學(xué)資源與環(huán)境工程學(xué)院,湖北 武漢 430081;2.國(guó)家環(huán)境保護(hù)礦冶資源利用與污染控制重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖北 武漢 430081;3.冶金礦產(chǎn)資源高效利用與造塊湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,湖北 武漢 430081)

礦區(qū)是農(nóng)地重金屬污染的高發(fā)地區(qū),礦產(chǎn)資源采、選、冶過(guò)程中產(chǎn)生的重金屬,通過(guò)大氣、地表徑流或地下水,往往造成區(qū)域大范圍的農(nóng)地污染[1-2]。學(xué)術(shù)界對(duì)農(nóng)地重金屬污染問(wèn)題的研究主要集中在重金屬來(lái)源解析、空間分布和變異特征、行為過(guò)程和遷移規(guī)律、污染負(fù)荷計(jì)算和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、修復(fù)治理和安全利用技術(shù)等方面。近年來(lái),針對(duì)國(guó)家重金屬污染修復(fù)治理試點(diǎn)工作,部分學(xué)者開(kāi)始關(guān)注農(nóng)戶(hù)層面對(duì)重金屬污染治理的影響,主要涉及農(nóng)戶(hù)對(duì)污染治理的認(rèn)知和滿(mǎn)意度、農(nóng)戶(hù)治理技術(shù)采用特征、農(nóng)戶(hù)生產(chǎn)的溢出效應(yīng)、農(nóng)戶(hù)休耕態(tài)度和補(bǔ)償意愿等[3-6]。然而,重金屬污染治理成本高、周期長(zhǎng),制約了試點(diǎn)工作的全面展開(kāi)。不同于農(nóng)村面源污染的分散性、隱蔽性和隨機(jī)性,礦區(qū)經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的礦產(chǎn)資源開(kāi)發(fā),農(nóng)戶(hù)已能感知到污染的存在,并對(duì)其危害性具有一定的認(rèn)識(shí)。農(nóng)戶(hù)是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的微觀組織主體,是農(nóng)地的直接使用者和風(fēng)險(xiǎn)控制的直接承擔(dān)者,農(nóng)戶(hù)對(duì)重金屬污染風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知狀況,直接關(guān)系到農(nóng)地安全利用行為的采用以及農(nóng)戶(hù)的身體健康。

認(rèn)知概念來(lái)源于心理學(xué),目前已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)以及管理學(xué)等領(lǐng)域,風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知(Risk Perception)指?jìng)€(gè)體對(duì)客觀風(fēng)險(xiǎn)的主觀認(rèn)識(shí)。風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知研究是風(fēng)險(xiǎn)管理公共政策制定過(guò)程中需重點(diǎn)考慮的議題之一,其中的一個(gè)核心問(wèn)題是主觀風(fēng)險(xiǎn)與客觀風(fēng)險(xiǎn)的差異問(wèn)題[7]。目前,國(guó)內(nèi)將農(nóng)戶(hù)作為研究主體,考察其風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知及管理的研究主要集中在氣候風(fēng)險(xiǎn)[8]、經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)[9]、政策風(fēng)險(xiǎn)[10]、過(guò)量施肥和面源污染風(fēng)險(xiǎn)[11-13]等方面,鮮有關(guān)于農(nóng)戶(hù)重金屬污染風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的研究。

風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知并沒(méi)有統(tǒng)一的分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn),針對(duì)不同的研究目的和風(fēng)險(xiǎn)類(lèi)型有不同的分類(lèi)方法,目前的相關(guān)研究主要通過(guò)設(shè)置測(cè)量題,從農(nóng)戶(hù)對(duì)測(cè)量題的選擇情況來(lái)判斷農(nóng)戶(hù)的風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知程度。任立等[9]從經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)、心理風(fēng)險(xiǎn)、情景風(fēng)險(xiǎn)3個(gè)角度分別設(shè)置1道測(cè)量題,采用李克特五點(diǎn)量表來(lái)判斷農(nóng)戶(hù)對(duì)土地投入風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知程度;何悅等[11]從農(nóng)戶(hù)對(duì)土壤風(fēng)險(xiǎn)、水體風(fēng)險(xiǎn)、人體風(fēng)險(xiǎn)和產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)是否有認(rèn)知的角度,來(lái)判斷農(nóng)戶(hù)對(duì)過(guò)量施肥風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知程度;肖新成[12]通過(guò)設(shè)置6個(gè)與施肥、過(guò)量施肥、有機(jī)農(nóng)業(yè)有關(guān)的測(cè)量題,來(lái)判斷農(nóng)戶(hù)對(duì)面源污染的認(rèn)知程度。農(nóng)戶(hù)對(duì)土地重金屬污染的認(rèn)識(shí)具有模糊、不確定以及難以描述的特點(diǎn),重金屬對(duì)土地的影響也十分復(fù)雜,而模糊認(rèn)知圖具備知識(shí)呈現(xiàn)方便、推理過(guò)程清晰,具有將定性知識(shí)轉(zhuǎn)化為定量知識(shí)的能力,能夠解決農(nóng)戶(hù)對(duì)重金屬污染的認(rèn)知程度表達(dá)問(wèn)題[14-15]。因此,本研究以大冶市典型礦區(qū)為例,采用模糊認(rèn)知圖(FCM)方法,分析農(nóng)戶(hù)對(duì)農(nóng)地重金屬污染風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知狀況,可為政府制定提高農(nóng)戶(hù)安全利用認(rèn)知和規(guī)避能力的相關(guān)政策提供依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

大冶市位于湖北省東南部和長(zhǎng)江中游南岸,地跨東經(jīng) 114°31′33′～115°20′42′,北緯 29°40′16′～30°15′45′,已發(fā)現(xiàn)和探明的礦床有273座,素有“百里黃金地,江南聚寶盆”之稱(chēng),是我國(guó)中南部著名的礦業(yè)城市和國(guó)家重要的銅、鐵礦生產(chǎn)基地。大冶市有著3 000多年的礦冶歷史,長(zhǎng)期粗放式的礦產(chǎn)資源開(kāi)采和冶煉使得礦區(qū)周邊土壤、水體和農(nóng)產(chǎn)品遭受?chē)?yán)重的重金屬污染[16]。隨著國(guó)家環(huán)保部2012年將大冶市列為國(guó)家重點(diǎn)區(qū)域重金屬污染防治示范區(qū),重金屬污染整治和監(jiān)管力度逐年加大,污染農(nóng)地修復(fù)治理試點(diǎn)、嚴(yán)控“三廢”排放、選礦廢水循環(huán)利用、尾砂干式排放等措施的頒布與落實(shí),使得重金屬污染問(wèn)題得到了一定程度緩解。但是,廢水廢氣的偷排偷放、暴雨季節(jié)尾砂尾水外溢、采場(chǎng)和尾礦庫(kù)揚(yáng)塵、運(yùn)輸揚(yáng)塵等仍嚴(yán)重威脅到農(nóng)地安全,籠罩在土壤上的污染陰影仍難以散去。為此,本研究通過(guò)文獻(xiàn)分析、現(xiàn)場(chǎng)勘察和取樣檢測(cè),在確定存在重金屬污染的基礎(chǔ)上,選擇大冶市受影響相對(duì)嚴(yán)重的11個(gè)村組作為調(diào)查對(duì)象。

2 研究方法

2.1 風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知分類(lèi)

本研究將礦區(qū)農(nóng)地重金屬污染風(fēng)險(xiǎn)農(nóng)戶(hù)認(rèn)知?jiǎng)澐譃樵蛘J(rèn)知、事實(shí)認(rèn)知、損失認(rèn)知和響應(yīng)認(rèn)知4個(gè)層次,分別反映農(nóng)戶(hù)對(duì)重金屬污染致因、生態(tài)環(huán)境影響、生產(chǎn)生活損失和應(yīng)對(duì)措施方面的認(rèn)知情況。通過(guò)查閱礦區(qū)重金屬污染及其風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估相關(guān)文獻(xiàn),按風(fēng)險(xiǎn)源、風(fēng)險(xiǎn)途徑、風(fēng)險(xiǎn)受體、風(fēng)險(xiǎn)后果、風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)的分析邏輯,并經(jīng)實(shí)地調(diào)查和專(zhuān)家意見(jiàn)歸納出22個(gè)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知概念節(jié)點(diǎn)[17-18],如圖1所示。其中,風(fēng)險(xiǎn)原因考察農(nóng)戶(hù)對(duì)污染源的認(rèn)知,風(fēng)險(xiǎn)事實(shí)考察農(nóng)戶(hù)對(duì)污染源可能造成的污染類(lèi)型的認(rèn)知,風(fēng)險(xiǎn)損失考察農(nóng)戶(hù)對(duì)污染可能造成的生產(chǎn)或生活損失的認(rèn)知,風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)考察農(nóng)戶(hù)應(yīng)對(duì)污染響應(yīng)措施的認(rèn)知。

圖1 農(nóng)戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知分類(lèi)Fig.1 Classification of farmers′risk perceptions

2.2 半結(jié)構(gòu)訪談法

半結(jié)構(gòu)式訪談法介于結(jié)構(gòu)式訪談法和非結(jié)構(gòu)式訪談法之間,可有效融合結(jié)構(gòu)式訪談法客觀性和非結(jié)構(gòu)式訪談法開(kāi)放性的優(yōu)點(diǎn)。本研究采用半結(jié)構(gòu)式訪談法,有利于受訪者充分發(fā)揮,獲得更多的認(rèn)知信息。

訪談時(shí)結(jié)合年齡分布、受教育程度、兼業(yè)情況等因素采取隨機(jī)抽樣方式,具體訪談步驟為:① 向受訪對(duì)象出示任意放置有22個(gè)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知概念節(jié)點(diǎn)的圖紙,表明本次訪談的目的、意圖。② 通過(guò)一幅不相關(guān)的認(rèn)知圖向農(nóng)戶(hù)講解繪制方法,如認(rèn)為節(jié)點(diǎn)A對(duì)節(jié)點(diǎn)B有影響,則繪制節(jié)點(diǎn)A指向節(jié)點(diǎn)B的單向箭頭連線(xiàn);如認(rèn)為節(jié)點(diǎn)A和節(jié)點(diǎn)B之間有相互作用,則繪制節(jié)點(diǎn)A和節(jié)點(diǎn)B的雙向箭頭連線(xiàn)。③受訪對(duì)象依據(jù)自己對(duì)重金屬污染風(fēng)險(xiǎn)節(jié)點(diǎn)之間關(guān)系的認(rèn)知情況獨(dú)立進(jìn)行節(jié)點(diǎn)連線(xiàn),當(dāng)認(rèn)知連線(xiàn)表達(dá)完畢,確認(rèn)沒(méi)有其他可連接的內(nèi)容時(shí),受訪對(duì)象個(gè)體認(rèn)知圖繪制完成。訪談共獲得81幅有效個(gè)體認(rèn)知圖,其中,男性42人,占51.85%,女性39人,占48.15%;年齡45歲及以下 21人,占 25.93%,45～60歲 40人,占49.38%,60歲及以上20人,占24.69%;學(xué)歷小學(xué)及以下26人,占32.10%,初中41人,占50.62%,高中及以上14人,占17.28%。樣本分布能夠代表研究區(qū)域農(nóng)戶(hù)的總體情況。

2.3 模糊認(rèn)知圖法

模糊認(rèn)知圖(Fuzzy Cognitive Map,FCM)是KOSKO于1986年提出的一種知識(shí)表達(dá)和推理方法,是模糊邏輯和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的產(chǎn)物[19]。FCM因其強(qiáng)大的直觀表達(dá)能力和推理能力,被廣泛運(yùn)用于軍事政策、工商管理、股票交易等領(lǐng)域,成為人工智能領(lǐng)域的一個(gè)研究方向。KOSKO通過(guò)引入模糊測(cè)度將概念間具有{ - 1,0,1}的三值邏輯關(guān)系,拓展為[-1,1]區(qū)間上的模糊關(guān)系,能夠?qū)Σ煌?lèi)型和精度的模糊信息進(jìn)行描述和處理[20]。

模糊認(rèn)知圖的基本拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可以采用三元序組Z={C,E,W}表示,如圖2所示。C={C1,C2,…,Cn}表示FCM模型中n個(gè)概念節(jié)點(diǎn)的集合;表示FCM中所有節(jié)點(diǎn)之間具有因果聯(lián)系的有向弧集合(有向弧Cj>,的權(quán)值wij,表示節(jié)點(diǎn)Ci對(duì)Cj的影響程度。wij>0,表示Ci對(duì)Cj起“促進(jìn)”作用;wij<0,表示Ci對(duì)Cj有“抑制”作用;wij=0,表示Ci對(duì)Cj沒(méi)有作用。

圖2 FCM模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig.2 Topological structure of FCM model

若模糊認(rèn)知圖有n個(gè)概念節(jié)點(diǎn),即可得到一個(gè)1×n的狀態(tài)矩陣A=[A1,A2,…,An]和一個(gè)n×n階關(guān)聯(lián)權(quán)重矩陣,即:

FCM實(shí)際上是一種有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)圖,因此,本研究采用以下圖論指數(shù)作為認(rèn)知圖分析指標(biāo)。

(1)輸入端數(shù)與輸出端數(shù)。輸入端數(shù)是權(quán)重矩陣W中所有變量絕對(duì)值的列和。表示一個(gè)變量的輸入連接的累積強(qiáng)度,即受到其他因素影響的程度大小。輸出端數(shù)是權(quán)重矩陣W中所有變量絕對(duì)值的行和,表示一個(gè)變量的輸出連接的累積強(qiáng)度,即對(duì)其他因素的影響程度大小。

(2)中心度。一個(gè)節(jié)點(diǎn)的中心度C是其輸入端數(shù)與輸出端數(shù)的總和,利用中心度大小可以得出該因素在整個(gè)FCM中的相對(duì)重要程度。中心度越高,重要程度越高;相反,中心度越低,重要程度越低。

(3)層次結(jié)構(gòu)指數(shù)。層次結(jié)構(gòu)指數(shù)H是變量數(shù)n和輸出端數(shù)的結(jié)合,取值區(qū)間為[0,1],其可判斷建立的模糊認(rèn)知圖是否分等級(jí)。當(dāng)指數(shù)較低時(shí),認(rèn)為該認(rèn)知圖的分級(jí)層次低,受訪對(duì)象對(duì)采訪目標(biāo)有更明確的認(rèn)知;當(dāng)指數(shù)較高時(shí),認(rèn)為該體系是分級(jí)的,表示受訪對(duì)象對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知缺少整體性。

3 結(jié)果與分析

3.1 重金屬污染風(fēng)險(xiǎn)農(nóng)戶(hù)模糊認(rèn)知圖

對(duì)81幅個(gè)體認(rèn)知圖給予同等的重視程度,本研究采用以下方法合成農(nóng)戶(hù)群體認(rèn)知圖(圖3)[14]:①將所有風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知概念節(jié)點(diǎn)以矩陣形式列出(列為首端,行為尾端),根據(jù)每幅個(gè)體認(rèn)知圖中的節(jié)點(diǎn)連線(xiàn)和箭頭指示情況,逐一累加,直至統(tǒng)計(jì)完成;②利用風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知概念節(jié)點(diǎn)之間的連線(xiàn)頻數(shù)反映因果影響程度,公式為

圖3 重金屬污染風(fēng)險(xiǎn)農(nóng)戶(hù)模糊認(rèn)知圖Fig.3 Fuzzy cognition map of heavy metal pollution risk of farmers

其中,Wi為每個(gè)節(jié)點(diǎn)最終連接數(shù);i為節(jié)點(diǎn)編號(hào);N為有效的認(rèn)知圖總數(shù)。

3.2 農(nóng)戶(hù)模糊認(rèn)知圖圖論指數(shù)分析

本研究建立的農(nóng)戶(hù)認(rèn)知圖層次結(jié)構(gòu)指數(shù)H為0.000 988,表明農(nóng)戶(hù)對(duì)重金屬污染風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知得到了充分反映,所繪制的認(rèn)知圖具有較高的適用性。認(rèn)知圖的圖論指數(shù)計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表1。由表1可知:冶煉廠C12的中心度高達(dá)5.02,反映了農(nóng)戶(hù)對(duì)冶煉廠造成的污染關(guān)注度非常高,是因?yàn)橐睙掃^(guò)程中廢水和廢氣排放相對(duì)顯現(xiàn),臭水和黑煙給農(nóng)戶(hù)留下了深刻印象。尾礦庫(kù)C11的中心度為2.04,原因一方面是農(nóng)戶(hù)普遍認(rèn)為尾礦庫(kù)堆放的尾砂具有劇毒,雨季時(shí)尾砂漫庫(kù)會(huì)嚴(yán)重影響周?chē)r(nóng)地;另一方面是尾礦庫(kù)揚(yáng)塵也會(huì)破壞周?chē)鷳B(tài)環(huán)境。土壤污染C22、灌溉水污染C24、空氣污染C21、飲用水污染C23、身體健康C32和農(nóng)作物減產(chǎn)C34的中心度均大于1,說(shuō)明農(nóng)戶(hù)對(duì)重金屬污染給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)村生活帶來(lái)的影響也很關(guān)注。

表1 認(rèn)知圖圖論指數(shù)Table 1 Graph theory indexes of cognitive graph

4類(lèi)認(rèn)知中心度統(tǒng)計(jì)結(jié)果見(jiàn)圖4。由圖4可知:風(fēng)險(xiǎn)原因方面,農(nóng)戶(hù)最為關(guān)注的是冶煉廠C12,尾礦庫(kù)C11次之,對(duì)采礦活動(dòng)C14和農(nóng)藥化肥C13的關(guān)注相對(duì)較小。風(fēng)險(xiǎn)事實(shí)方面,農(nóng)戶(hù)最為關(guān)注的是土壤污染C22,其次是灌溉水污染C24和空氣污染C21,最后才是飲用水污染C23和生活環(huán)境惡化C25。風(fēng)險(xiǎn)損失方面,農(nóng)戶(hù)最為關(guān)注的是身體健康C32,其次是農(nóng)作物減產(chǎn)C34和癌癥C31,最后才是農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格降低C35和地租減少C33,這與當(dāng)?shù)卮嬖?“癌癥村”搬遷、呼吸道疾病增加、農(nóng)作物絕收或變異有關(guān)。風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)方面,農(nóng)戶(hù)容易想到的是拋荒棄耕C41和改變種植結(jié)構(gòu)C47,其次是購(gòu)買(mǎi)桶裝水C46和不食用自產(chǎn)農(nóng)產(chǎn)品C48,而翻耕改土C42、修復(fù)治理C43、礦山補(bǔ)償C44和政府補(bǔ)貼C45等措施考慮不足,說(shuō)明農(nóng)戶(hù)容易想到的風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)措施是被動(dòng)適應(yīng)和自我保護(hù),對(duì)主動(dòng)緩解和治理措施關(guān)注不足。

圖4 農(nóng)戶(hù)分類(lèi)認(rèn)知情況Fig.4 Classification of farmers′cognition

3.3 理想認(rèn)知圖建立及農(nóng)戶(hù)認(rèn)知程度分析

圖論指數(shù)分析有助于反映農(nóng)戶(hù)對(duì)哪些風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知概念節(jié)點(diǎn)給予了更高的關(guān)注。本研究通過(guò)農(nóng)戶(hù)主觀風(fēng)險(xiǎn)與理論客觀風(fēng)險(xiǎn)的差異,分析農(nóng)戶(hù)對(duì)礦區(qū)農(nóng)地重金屬污染風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知程度。由課題組5位熟悉礦區(qū)重金屬污染致因及其風(fēng)險(xiǎn)的專(zhuān)家分別繪制風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知圖,專(zhuān)家來(lái)源于采礦工程、礦物加工工程、環(huán)境工程、土地資源管理4個(gè)學(xué)科,綜合形成理想認(rèn)知圖。利用式(2)計(jì)算分析農(nóng)戶(hù)對(duì)重金屬污染風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知程度,計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 農(nóng)戶(hù)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知程度Table 2 Risk awareness of farmers %

式中,RCNTi為農(nóng)戶(hù)對(duì)第i個(gè)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知概念節(jié)點(diǎn)的認(rèn)知程度,%;GTIFi為農(nóng)戶(hù)認(rèn)知圖中第i個(gè)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知概念節(jié)點(diǎn)的中心度,%;GTITi為理想認(rèn)知圖中第i個(gè)風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知概念節(jié)點(diǎn)的中心度,%;RCCFi為農(nóng)戶(hù)對(duì)第i類(lèi)風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知程度,%;RCDtotal為農(nóng)戶(hù)對(duì)礦區(qū)農(nóng)地重金屬污染的總體認(rèn)知程度,%。

綜合來(lái)看,農(nóng)戶(hù)的總體風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知程度僅為30%左右,農(nóng)戶(hù)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)原因、風(fēng)險(xiǎn)事實(shí)、風(fēng)險(xiǎn)損失和風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)的認(rèn)知程度呈逐級(jí)遞減趨勢(shì),農(nóng)戶(hù)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)原因的認(rèn)知程度達(dá)49.98%,說(shuō)明農(nóng)戶(hù)在長(zhǎng)期應(yīng)對(duì)礦區(qū)污染的過(guò)程中,對(duì)風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源認(rèn)知相對(duì)清晰,但對(duì)風(fēng)險(xiǎn)事實(shí)、風(fēng)險(xiǎn)損失和風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)的認(rèn)知程度均只有20%左右。

風(fēng)險(xiǎn)原因認(rèn)知方面,農(nóng)戶(hù)對(duì)冶煉廠C12有著較高的認(rèn)知能力,認(rèn)知程度達(dá)84.17%,對(duì)尾礦庫(kù)C11、采礦活動(dòng)C14的認(rèn)知程度也達(dá)到40%以上,而對(duì)農(nóng)藥化肥污染的風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知程度僅為24.67%,說(shuō)明農(nóng)戶(hù)對(duì)外源污染源較為關(guān)心,而對(duì)自身農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中農(nóng)藥化肥C13可能帶來(lái)的污染認(rèn)知不足。風(fēng)險(xiǎn)事實(shí)認(rèn)知方面,農(nóng)戶(hù)對(duì)空氣污染C21的認(rèn)知程度為32.40%,對(duì)生活環(huán)境惡化C25和飲用水污染C23的認(rèn)知程度達(dá)25%以上,而對(duì)灌溉水污染C24和土壤污染C22的認(rèn)知程度不足20%。對(duì)照表1可知,農(nóng)戶(hù)雖然對(duì)生活環(huán)境惡化的關(guān)注度最高,但對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源認(rèn)知并不全面,相反由于空氣污染相對(duì)顯現(xiàn)以及呼吸道疾病患者增多,農(nóng)戶(hù)對(duì)空氣污染的認(rèn)知程度較高;土壤污染認(rèn)知程度低的原因主要是,農(nóng)戶(hù)過(guò)于關(guān)注冶煉廢水、廢氣造成的污染,而對(duì)采礦廢水、尾礦庫(kù)揚(yáng)塵等帶來(lái)的污染認(rèn)知不足。風(fēng)險(xiǎn)損失認(rèn)知方面,農(nóng)戶(hù)對(duì)農(nóng)作物減產(chǎn)C34的認(rèn)知程度達(dá)33.50%,對(duì)身體健康C32、農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格降低C35的認(rèn)知程度達(dá)25%左右,而對(duì)癌癥C31、地租減少C33的認(rèn)知程度不足20%,對(duì)照表1可知,農(nóng)戶(hù)雖然對(duì)癌癥的關(guān)注度很高,但對(duì)其應(yīng)對(duì)措施的認(rèn)知不足。風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)認(rèn)知方面,由于導(dǎo)致拋荒棄耕C41、不食用自產(chǎn)農(nóng)產(chǎn)品C48的原因比較明顯,農(nóng)戶(hù)對(duì)兩者的認(rèn)知程度較高,但對(duì)礦山補(bǔ)償C44和修復(fù)治理C43的認(rèn)知程度較低,分別為11.50%和7.67%,說(shuō)明農(nóng)戶(hù)遭受的損失很少得到礦山企業(yè)的補(bǔ)償,農(nóng)戶(hù)應(yīng)對(duì)農(nóng)地重金屬污染問(wèn)題也很難與修復(fù)治理聯(lián)系起來(lái)。

3.4 農(nóng)戶(hù)模糊認(rèn)知圖系統(tǒng)仿真

記由農(nóng)戶(hù)認(rèn)知圖得到的關(guān)聯(lián)矩陣為Q,設(shè)所有變量的初始狀態(tài)都為1,則得到一個(gè)矩陣I,以I作為神經(jīng)元的輸入,采用S函數(shù)作為激活函數(shù),在python上進(jìn)行迭代運(yùn)算,得到農(nóng)戶(hù)認(rèn)知系統(tǒng)穩(wěn)定狀態(tài)。為詳細(xì)分析農(nóng)戶(hù)認(rèn)知圖中的礦區(qū)主要風(fēng)險(xiǎn)源是如何對(duì)其他風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知概念節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生影響和農(nóng)戶(hù)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)源風(fēng)險(xiǎn)變化的敏感性,在迭代過(guò)程中,每次將尾礦庫(kù)C11、冶煉廠C12、采礦活動(dòng)C14中的一個(gè)輸入值設(shè)為2,其他風(fēng)險(xiǎn)源的輸入值設(shè)為1進(jìn)行迭代運(yùn)算,分別得到增加尾礦庫(kù)危害、增加冶煉廠危害、增加采礦活動(dòng)危害后的農(nóng)戶(hù)認(rèn)知系統(tǒng)新的穩(wěn)定狀況。仿真結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 仿真結(jié)果Table 3 Simulation results

由表3可知:增加尾礦庫(kù)危害,對(duì)地租減少C33、修復(fù)治理C43、購(gòu)買(mǎi)桶裝水C46的穩(wěn)定值影響較為明顯,說(shuō)明在農(nóng)戶(hù)看來(lái),尾礦庫(kù)的尾砂外溢是造成農(nóng)地修復(fù)治理和地租減少的主要原因之一,農(nóng)戶(hù)對(duì)尾砂有“劇毒”并會(huì)滲入井水的認(rèn)知是購(gòu)買(mǎi)桶裝水的主要原因之一。減少冶煉廠危害,對(duì)身體健康C32、空氣污染C21、飲用水污染C23的穩(wěn)定值影響較為明顯,說(shuō)明在農(nóng)戶(hù)看來(lái),冶煉廠廢水、廢氣的排放,是造成身體健康、空氣污染、飲用水污染的主要原因之一。增加采礦活動(dòng)危害,對(duì)生活環(huán)境惡化C25、礦山補(bǔ)償C44的穩(wěn)定值影響相對(duì)明顯,說(shuō)明在農(nóng)戶(hù)看來(lái),礦山廢水排放以及礦山運(yùn)輸造成的景觀割裂、揚(yáng)塵污染是生活環(huán)境惡化的主要原因之一。同時(shí),由于本研究主要針對(duì)重金屬污染問(wèn)題,風(fēng)險(xiǎn)概念節(jié)點(diǎn)設(shè)置中并未考慮地質(zhì)災(zāi)害,但在實(shí)際調(diào)查過(guò)程中,農(nóng)戶(hù)對(duì)礦山開(kāi)采造成的地表塌陷、房屋開(kāi)裂及其賠償問(wèn)題反響較強(qiáng)烈,所以不可避免地在認(rèn)知圖繪制過(guò)程中受到影響。

4 結(jié) 論

(1)模糊認(rèn)知圖方法(FCM)可以用于分析和掌握礦區(qū)農(nóng)地重金屬污染風(fēng)險(xiǎn)農(nóng)戶(hù)認(rèn)知狀況,本研究將礦區(qū)農(nóng)地重金屬污染風(fēng)險(xiǎn)農(nóng)戶(hù)認(rèn)知?jiǎng)澐譃樵蛘J(rèn)知、事實(shí)認(rèn)知、損失認(rèn)知和響應(yīng)認(rèn)知4個(gè)層次,分別反映農(nóng)戶(hù)對(duì)重金屬污染致因、生態(tài)環(huán)境影響、生產(chǎn)生活損失和應(yīng)對(duì)措施方面的認(rèn)知情況,通過(guò)半結(jié)構(gòu)訪談法對(duì)大冶市典型礦區(qū)的重金屬污染風(fēng)險(xiǎn)農(nóng)戶(hù)認(rèn)知情況進(jìn)行調(diào)查,建立了礦區(qū)農(nóng)地重金屬污染風(fēng)險(xiǎn)農(nóng)戶(hù)模糊認(rèn)知圖。

(2)農(nóng)戶(hù)認(rèn)知圖圖論指數(shù)分析結(jié)果表明,農(nóng)戶(hù)對(duì)冶煉廠和尾礦庫(kù)污染的關(guān)注較高,而對(duì)采礦活動(dòng)和農(nóng)藥化肥污染關(guān)注較低,主要由于冶煉廠和尾礦庫(kù)帶來(lái)的污染相對(duì)顯現(xiàn),說(shuō)明農(nóng)戶(hù)的認(rèn)知主要還是基于感性認(rèn)識(shí)。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,農(nóng)地收入不再是農(nóng)戶(hù)的主要經(jīng)濟(jì)來(lái)源,農(nóng)戶(hù)較為關(guān)注的是生活環(huán)境和身體健康,面對(duì)風(fēng)險(xiǎn)最容易想到的是拋荒棄耕和改變種植結(jié)構(gòu)等被動(dòng)適應(yīng)措施,對(duì)土壤污染、農(nóng)作物價(jià)格降低、地租減少的關(guān)注相對(duì)較低,對(duì)翻耕改土、修復(fù)治理等主動(dòng)緩解和治理措施的關(guān)注不足。

(3)采用農(nóng)戶(hù)主觀風(fēng)險(xiǎn)與理論客觀風(fēng)險(xiǎn)的差異來(lái)反映農(nóng)戶(hù)的風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知程度,結(jié)果表明:農(nóng)戶(hù)的總體風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知程度不高,對(duì)風(fēng)險(xiǎn)原因、風(fēng)險(xiǎn)事實(shí)、風(fēng)險(xiǎn)損失和風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)的認(rèn)知程度呈逐級(jí)遞減趨勢(shì),農(nóng)戶(hù)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源的認(rèn)知相對(duì)清晰,但對(duì)風(fēng)險(xiǎn)事實(shí)、風(fēng)險(xiǎn)損失和風(fēng)險(xiǎn)響應(yīng)的認(rèn)知程度均較低,特別是農(nóng)戶(hù)對(duì)土壤污染認(rèn)知程度很低,會(huì)嚴(yán)重影響到農(nóng)地的安全利用和農(nóng)戶(hù)自身健康。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于礦區(qū)重金屬污染風(fēng)險(xiǎn)農(nóng)戶(hù)認(rèn)知系統(tǒng)仿真模擬具有一定的可行性,通過(guò)模擬可以進(jìn)一步分析不同污染源控制狀態(tài)下的農(nóng)戶(hù)認(rèn)知情況變化,為政府制定提升農(nóng)戶(hù)安全利用認(rèn)知和規(guī)避能力等相關(guān)政策提供了依據(jù)。