生态系统健康评价

生态系统健康评价（精选11篇）

生态系统健康评价 篇1

生态健康 (ecology health, ecosystem health) 是指生态系统具有和谐稳定的的组织结构, 畅通的生态流, 较强的活力和恢复力, 具有持续稳定的服务功能, 对其他系统没有侵害作用。显然, 生态健康的内涵是:具有和谐稳定的系统结构系统功能持续与稳定;服务能力持续与稳定;具有较强的抗胁迫能力;不会侵害其他系统[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]。

1 目前主要生态承载力分析理论评析

就目前而言, 可以说, 各种生态承载力分析技术, 其理论基础都是源于Malthus的Logistic指数增长模型与生态足迹理论。Logistic指数增长模型是生态承载力分析计算方法的理论基础, 生态足迹理论对生态系统空间或层次进行了划分, 这2种理论为生态承载力分析奠定了理论基础。

Logistic指数增长模型为:

式中, N为种群数量, r为增长率, t为时间。

但是, 由于这2种理论还很不完善, 存在较多的缺陷Seidl (1999) 将其归结为3个主要方面:一是未反映外部环境力量对承载力的影响;二是种群自身大小的变化同样给K、r以及时滞因子带来长期的影响;三是未反映种群与外部环境变异之间的协同与交互作用。

同样, 生态足迹法也存在着缺陷:一是基本假设存在的问题。生态足迹理论的一个基本假设是, 6类生态生产性土地 (化石能源地、可耕地、牧草地、森林、建成地和水域) 在空间上是互斥的。但是, 这种假设存在4个错误:各类土地之间空间上并不是互斥的;各类土地在生态性生产输出上并不是互斥的;生态系统运行过程中, 并不是所有过程、现象或因子等都能用面积或土地面积来表示;由于生态系统的复杂性, 仅仅将生态系统简单地划分为6类, 不能正确描述生态系统。二是2个前提存在的问题。在实际生态系统中人类消费的资源和排放废物并不完全能准确地被追踪;在当前技术水平下, 并不是所有消费资源可以被人们合理利用或完全利用, 也并不是所有排放物都可以完全消纳。三是计算方法一维化、静态化, 忽视了生态系统的多维性、动态性、整体性、开放性等基本特征。四是不是所有资源都是可累加的。五是忽视了最小因子法则 (law of the minimum) [4,5]。

2 生态健康评价

2.1 生态健康评价基本原理

2.1.1 分析依据原理。

尽管Logistic方程存在很大局限性但是它描述了种群数量 (Nt) 受到承载力 (K) 、增长率 (r) 和初始密度 (N0) 的制约关系, 给出了生态承载力的内涵, 也即计算的基础性依据。如果上式K对Nt的约束不存在, 那也就谈不上生态承载力计算、分析与评价了。

2.1.2 影响因子原理。

定性地看承载力的内涵与外延, 可以视其为一个函数, 该函数至少包含4个自变量:时间 (T) , 空间 (W) , 人类的行为包括规模与方向 (H) , 广义生态系统的物流、能流、信息流及广义生态系统的服务能力和状态 (E) , 则生态承载力 (ECC) 可以表示为:

由于ECC可能包含于E之中, 再加上广义生态系统的反馈作用, 上述函数可能是递归的, 正是这种递归形式, 反映了广义生态系统在人类行为干预下的动态性与复杂性。

2.1.3 分析原理。

由于广义生态系统的复杂性, 在进行生态承载力分析时, 需要对其进行合理的分层分解, 便于建立分析指标和模型, 在进行动态监测的同时, 对广义生态系统的过程进行模拟, 从而实现广义生态系统承载力的科学评析。分析原理包括结构分析原理 (空间结构分析原理、时间结构分析原理、空间-时间结构分析原理) 和功能分析原理[5]。

2.2 生态健康评价方法

无论是生态承载力分析, 还是生态健康评价, 其实都是生态系统分析的一部分, 其中生态承载力分析既是生态健康评价的重要内容之一, 也是生态系统分析重要内容之一。生态健康评价方法主要有生态承载力法、盈亏法、自然生态系统状态法、指标体系法、景观生态学方法、诊断法、生物生产力评价法、层次分析法、多因子数量分析法、回归分析法、系统分析法。

3 生态系统管理

生态系统管理 (Ecological Management, Eco-management) , 就是运用当前已有的科学技术, 充分认识并深入理解生态系统的结构、功能与过程, 在尊重生态系统运行规律的基础技术, 管理人类社会的发展行为, 实现生态系统的持续、健康发展, 并为人类社会发展提供更多的功能与服务。

3.1 生态系统管理基本原理

3.1.1 整体性原理。

生态系统内的诸要素构成了一个生态学的有机整体, 同时各要素特定状态的最佳组合秩序构成了生态系统整体的最优化。生态系统管理, 即对其主要关键因子的管理, 维持生态系统健康, 使其整体功能处在最佳状态。

3.1.2 动态性原理。

生态系统管理, 就是调整影响生态系统动态变化过程的敏感因子, 从而实现对生态系统的高效调控。

3.1.3 多样性原理。

生态系统的可持续性决定于系统结构的复杂性、多样性和整体性, 保护和维持生态系统多样性 (特别是生物多样性) 是提高生态系统抵抗干扰和环境胁迫的有效途径。

3.1.4 复杂性原理。

生态系统是一个复杂的巨系统, 应在管理中不断检验并修正管理措施, 及时纠正管理活动中的偏差。

3.1.5 时空关联原理。

生态系统管理的时间尺度和空间尺度是相关联的。通常, 管理对象的空间尺度越大, 其所要求的时间尺度也就越长。生态系统管理要求把长时间的可持续性作为基本价值观, 而不是把注意力集中在当前问题的“解救”, 而是以注意解决代际间的可持续性为前提。

3.1.6 人的作用原理。

作为生态系统组成的人类不可能从自然中分离开来, 人类介入自然界会从根本上影响生态格局和生态学过程。人类的价值观在生态系统管理目标的策划中发挥着主导作用, 为了达到可持续管理目标, 应该有效地发挥人的作用, 重视发挥人对环境的有利影响, 最大限度地减小人对环境的破坏作用。

3.2 生态系统管理的基本方法

3.2.1 生态系统管理的方式。

适应性管理是被广泛倡导的生态系统管理方式。生态系统事件的发生不可能是确定的而是具有不确定性和突发性。适应性管理依赖于人们对于生态系统临时的和不完整的理解来进行, 允许管理者对不确定性过程的管理保持灵活性和适应性。

3.2.2 生态系统管理的基本步骤。

(1) 确定可持续、明确和可操作的管理目标; (2) 收集适当的数据, 提出合理的生态系统模型; (3) 明确被管理生态系统的空间尺度和空间边界; (4) 制定合理的生态系统管理政策、法规和法律; (5) 确定管理的时间尺度并制定年度财政预算和长期的财政计划; (6) 履行生态系统适应性管理责任分工; (7) 及时对生态系统管理的效果进行正确的评价, 并提出生态系统管理的修正意见。

3.3 生态健康管理

生态健康管理 (ecology health care) , 就是为了维护或促进生态系统的健康而采取的措施, 生态健康管理的目的是增强维持系统稳定性与和谐性, 提高生态系统抗逆能力, 去除或避免系统中或系统外危害生态健康的因素, 创建有利于生态健康的良好环境条件[6]。

3.4 生态规划

生态规划 (ecological planning) , 就是通过生态辨识和系统规划, 运用生态学原理、方法和系统科学手段去辨识、模拟、设计生态系统人工复合生态系统内部各种生态关系, 探讨改善系统生态功能, 确定资源开发利用与保护的生态适宜度, 促进人与环境持续协调发展可行的调控政策。其本质是系统认识和重新安排人与环境关系的复合生态系统规划[12]。

3.5 物质安全管理

物质安全管理 (matter safety management) 是指基于安全保障目标对物质及其相关过程与行为进行管理的活动, 其是为实现安全目标而进行的有关决策、计划、组织和控制等方面的活动[13]。物质安全管理活动主要包括:一是物质安全性研究。包括其物理性质、化学性质以及在环境中循环、转换过程, 物质本身及其环境转换过程产物、生物体内代谢物在生物体内代谢过程以及对生物体的生理、心理、行为、形态、遗传等的影响, 及其对生态的影响。二是物质安全性评估与分级。三是物质灾害管理。包括物质灾害监测预警、预防、灾害应急与救治、灾后恢复、生态健康管理等。四是有害物质管理。包括生产、贮运、使用等的技术与管理措施。五是物质安全管理立法与执法等。

生态系统健康评价 篇2

西部地区农业生态系统健康评价

摘要：农业生态系统健康是农业生态系统的综合特征,它具有活力、组织结构和恢复力,是实现生态农业建设目标的重要保障.根据西部地区农业生态系统的`特点和农业生态系统健康的内涵,从活力、组织结构和恢复力3方面选取单位面积农业净产值、农民人均纯收入、NPP利用率、土地人口承载度、系统生产优势度、人口密度、农村劳动者受教育程度、植被覆盖度、水资源供需比、系统稳定性指数、绿色覆盖度、抗灾度、有效灌溉面积率、单位面积耕地化肥农药农膜负荷和农业支出比例等17个指标,构建了西部地区农业生态系统健康的评价指标体系.然后,应用综合评价法、层次分析法和GIS等多种方法与手段,在区域尺度上对西部地区的6个农业生态区进行农业生态系统健康评价.最终得到如下结果:处在“亚健康”状态的是四川盆地区和广西盆地区;处在“不健康”状态的是青藏高原区、云贵高原区和黄土高原区;处在“恶化”状态的是蒙新区.西部地区农业生态系统健康综合评价结果的排名次序为:广西盆地区＞四川盆地区＞云贵高原区＞青藏高原区＞黄土高原区＞蒙新区.作 者：谢花林    李波    王传胜    杨波    张新时    XIE Hua-Lin    LI Bo    WANG Chuan-Sheng    YANG Bo    ZHANG Xin-Shi  作者单位：谢花林,李波,杨波,张新时,XIE Hua-Lin,LI Bo,YANG Bo,ZHANG Xin-Shi(北京师范大学资源学院,环境演变与自然灾害重点实验室,北京,100875)

王传胜,WANG Chuan-Sheng(中国科学院地理科学与资源研究所,北京,100101)

期 刊：生态学报  ISTICPKU  Journal：ACTA ECOLOGICA SINICA 年，卷(期)：, 25(11) 分类号：X171.4 关键词：农业生态系统    生态系统健康评价    指标体系    西部地区   

森林生态系统稳定性评价 篇3

摘 要 森林在地球上的分布很广，生物多样性丰富，不仅能够为人类提供大量的作用。因此，对森林生态系统稳定性的研究具有重要意义，对森林生态系统的稳定性进行评价也是必须的。

关键词 森林生态系统；稳定性；稳定性评价

中图分类号：S718.5 文献标志码：B 文章编号：1673-890X（2015）24-0-02

1 森林生态系统稳定性评价概况

森林生态系统是由森林及其周围环境和附属物构成的，森林生态系统稳定性是指生态系统受干扰后保持原有状态的能力。生态系统的稳定性概念一般包括抵抗力（Resistance）、恢复力（Resilience）、持久性（Persistence）和变异性（Variability）等4个方面的内涵。森林生态系统要实现它的功能就必须保持好良好的稳定性，森林生态系统的稳定性实际上也是生态系统的动态平衡。

2 森林生态系统稳定性评价方法

森林生态系统分为天然林生态系统和人工林生态系统，不同生态系统，稳定性评价方式也不同。

2.1 天然林生态系统稳定性

据文献统计显示，对森林系统稳定性方面的主要集中在天然林。对于稳定性的测度方法和指标体系都是以具体的研究对象为标准来确定的。即使是同一个学者在研究对象不同的情况下，使用的稳定性测度方法也不相同。天然林生态系统的稳定性测度方法主要有以下几种。

M Godron法，该方法起源于法国，是法国的生态学工作者在工业生产中发现的，将其引入植物生态学研究。它的计算方法是对研究的植物群落中的所有植物种类的数量与频度进行计算。M Godron法只能显示出群落的稳定状况，不能很好的反应群落的发展情况。

演替比较结合法，该方法的创造者是郑元润，他利用阳含熙的转移概率公式，也就是Pij=种i林冠下种j断面积之和/种i林冠下全部断面积之和，这种方法能有效的反应群落的发展情况。

此外，彭少麟[1]以植物群落的年龄结构为标准对植物群落的稳定性进行分析。岳天祥、马世骏[2]在生态系统研究中应用热力学稳定理论，为研究植物群落的稳定性开辟了一条新途径。赵勇、李树人[3]等在主成分分析理论、模糊聚类理论和逐步回归理论等多元方法的基础上，研究了河南省森林生态系统的稳定性。郑元润[4]以生命表和生殖生态学为基础，利用种群生态学的反馈调节原理，对沙地云杉种群的稳定性进行了研究。

从上述分析可见，稳定性研究的方法会以研究的对象的某特征为依据来进行，如对种类成分的稳定性研究、对种群密度的稳定性研究等。

2.2 人工林生态系统的稳定性研究

人工林起源于中欧，距今有200多年的历史。在第二次世界大战之后，全世界范围内的人工林面积逐渐增加。到1998年，世界人工林面积大约为1.35亿hm2。我国的森林资源在新中国成立时，森林覆盖率只有8.9%，是一个少林国家，在中国政府的号召下，全国人民齐心协力“植树造林，绿化祖国”，现在我国的森林覆盖率已经上升到16.55%，人工林的面积居世界第一位。因此，人工林的稳定性问题也受到林业工作者的高度重视。

对于人工林稳定性的研究，较早的有马兴洲[5]以刺槐的保存率、林相不齐和干梢率为指标对人工林的稳定性进行衡量。尤文忠[6]等以樟子松等为指标，对人工固沙林的稳定性进行了研究，对人工林的稳定性进行了重新的定义。将人工林的稳定性标准归结为以下6个方面，分别是：人工林的成活率、人工林的正常生长状况、人工轮的寿命长短、人工林对不良环境的适应性和抵抗能力、人工林林分结构的合理性和人工林林分生产力的大小。王豁然[7]在阐述外来人工林的稳定性的过程中，阐明对人工林林分稳定性产生影响了因素主要表现为以下几种，分别是：遗传材料、栽培措施和立地环境。盛炜彤[8]从其他的角度对人工林的不稳定性表现进行了探讨，认为其不稳定性主要表现在以下3个方面，分别是：对异常气候的抵抗能力变弱；对病虫害的抵抗能力变弱；容易发生地力衰退现象。

冯耀宗[9]利用40余年对热带生态系统进行研究，尤其是对热带的人工生态系统的结构和功能进行研究。通过研究认为，人工生态系统的稳定性是一种综合特性，对其产生影响的因素有3种，分别是人工生态系统的运动效率、人工生态系统的抗性和生物要素与非生物要素之间的相互作用等。

3 结语

人类进入农业社会后，由于生产和生活的需要，一

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直在向大自然索取，对森林的砍伐就没有停止过。实际上对森林的合理采伐并不影响森林的正常生长。但千百年来，掠夺式的砍伐，使世界上的森林越来越少。目前，地球上每1 min就有20 hm2的森林被砍伐，1950-1985年，全世界的森林面积就减少了1/2。人类将森林作为索取对象，使森林受到极大的破坏，导致全球生态系统的恶化。因此，正确认识森林的作用，合理利用和保护森林资源，具有重要作用，这就需要人们对森林生态系统的稳定性进行评价。

目前，我国的人均绿化面积远远低于世界平均水平。土地沙漠化是当今世界面临的一大灾难，全球沙漠化的面积正在越来越大。而森林能够防风固沙，防治土地沙漠化的有效措施之一就是植树造林。1978年开始，我国“三北”防护林，在国际上被誉为“中国的绿色长城”“世界生态工程之最”。三北防护林体系工程是一项正在我国北方实施的宏伟生态建设工程，它是我国林业发展史上的伟大壮举，是人类历史上规模最宏大、时间跨度最长的一次改造自然的行动。由此可见，维持森林生物圈的生物多样性，保持其稳定性具有非常重要的作用，也就必须对森林生态系统稳定性进行评价同时进行监测以确保森林生态系统的稳定性。

参考文献

[1]彭少麟.恢复生态学研究进展与我国发展战略[A].生态安全与生态建设——中国科协2002年学术年会论文集[C].2002.

[2]岳天祥，马世骏.生态系统稳定性研究[J].生态学报，1991（12）.

[3]赵勇，李树人，阎志平.城市绿地的滞尘效应及评价方法[J].华中农业大学学报，2002（6）.

[4]郑元润，徐文铎，齐淑艳.沙地云杉种群性状变异的研究[M].北京：中国林业出版社，1998.

[5]马兴洲.辽西地区刺槐人工林稳定性的研究[J].沈阳农业大学学报，1986（4）.

[6]尤文忠，刘明国，曾德慧，等.沙地樟子松人工林天然更新的研究[A].全面建设小康社会——中国科协二00三年学术年会农林水论文精选[C].2003.

[7]王豁然.关于发展人工林与建立人工林业问题探讨[J].林业科学，2000（5）.

[8]盛炜彤.人工林的生物学稳定性与可持续经营[J].世界林业研究，2001（12）.

[9]冯耀宗.人工生态系统稳定性概念及其指标[J].生态学杂志，2002（2）.

生态系统健康评价 篇4

自20世纪90年代以来, 随着我国经济的持续发展, 建筑产业增加值在GDP中的比重始终保持在6%上下, 年均增长10%以上, 表现出高速发展的态势[1]。然而, 在产值持续增加的同时, 建筑产业已表现出了诸多“不适”:产业结构不合理, 建筑企业负债率高, 建筑市场低水平竞争等问题日益突出。这些不健康因素不仅严重影响了建筑产业的持续发展, 也会对我国经济带来危害。为此, 本文试图借鉴产业生态学理论, 将建筑产业看作一个生态系统, 研究其健康评价问题。

根据Rapport[2]的研究, 生态系统健康应该包括两个方面:满足人类合理需求的能力和生态系统自我维持与更新的能力。建筑产业作为一种生态系统, 同样也适用于这一概念。George Ofori[3]、Zhen Yu Zhao等[4]、刘炳胜等[5]对建筑产业的分析, 大多以“钻石模型”理论为指导, 侧重于“满足人类合理需求的能力”方面的绩效研究;Anthony Chiu和Geng Yong[6]、李德智[7]对产业生态系统健康进行了定性分析评价;而针对建筑产业自我维持与更新能力的研究则较少。因此, 本文力图从生态学中借鉴一系列工具、原则和视角, 结合我国建筑产业自身特点, 设计出建筑产业生态系统健康评价模型, 对我国31个省份的建筑产业生态系统健康进行评价。

二、建筑产业生态系统健康理论基础

(一) 产业生态系统健康

21世纪以来, 学者们注意到产业具有生态系统的特性, 试图运用生态系统健康理论来指导产业的发展。如许芳等[8]认为, 从生态学角度看来, 一个行业与其环境之间也会像生物有机体一样, 形成竞争、合作、互惠共生等生态关系, 构成产业生态系统。

(二) 建筑产业生态系统健康评价指标体系的建立

Robert Costanza[9]提出了自然生态系统健康评价可以从三方面入手, 用公式表达为H=V×O×R, 其中H代表生态系统健康指数;V代表活力 (Vigor) , 是指生态系统的产出及能量交换的能力;O代表组织结构 (Organization) , 是指生态系统内个体的多样性;R代表恢复力 (Resilience) , 是指生态系统维持结构与格局、抗干扰的能力, 此三部分所包含的具体指标如表1所示。以上三者较为完整地体现了自然生态系统的健康情况, 任何一个生态系统必须是这三者之间形成的一个动态平衡。

根据产业生态系统与自然生态系统的可比性, 即它有良性发展的活力, 能够自主维持产业生态系统的结构, 保持相对稳定, 具有自我调节能力, 有恢复外界损害的能力, 产业生态系统健康也可以依据上述公式进行指标构建, 结合大量文献得出建筑产业生态系统健康评价指标如表1所示。

三、基于粗糙集理论的聚类原理及方法

本文选取的评价指标数量多, 且指标之间不可避免地存在着交叉与重合。使用主成分分析法, 可将多个指标转化为少数几个互不关联的综合指标。粗糙集理论中的“下近似集”和“上近似集”概念, 可以很好地弥补传统聚类方法存在的类交界处对象的模棱两可, 以及边界不清晰这一缺陷。所以本文将粗糙集理论与聚类分析相结合, 根据主成分分析中得出的主成分, 对我国区域建筑市场生态系统健康水平进行归纳分类。

定义1定义近似集合S= (U, R) , U为待研究对象的非空有限集合, R为U上等价关系的族集。

定义2对于任意集合分别称为X的下近似集和上近似集, 表示确定属于X的对象集合和可能属于X的对象集合。因信息缺乏而无法确定X时, 可用来描述X。

针对本文提出的基于粗糙集理论的聚类来说, 每个类的边界不再是确定的, 而是由下近似集和上近似集两部分构成。

定义3 X={x1, x2, …, xn}为待聚类对象的集合, c1, c2, …, ck表示k个簇, u1, u2, …, uk为k个簇中心。于是有, 其中nj表示第j个簇的对象数量。

对于确定下近似集和上近似集的问题, 可以采取以下方法:令d (x, ui) 表示待聚类对象x到最近的簇ci中心ui的距离, 即, 设L=d (x, uj) -d (x, ui) (i, j∈1, , k, , i≠j) , 给定一个阈值T, 则对于集合

随着新对象的加入, 每个簇的中心在动态变化。这里第j个簇的中心计算公式为:

其中elow和eup分别表示第j簇下近似集和上近似集的权重, elow+eup=1, 且由于下近似集对簇中心的影响更大, 所以elow>eup;njlow代表第j簇的下近似集对象数量, njup代表存在于第j簇的上近似集中, 但不存在于下近似集中的对象数量;cjlow和cjup分别表示第j簇的下近似集和上近似集。

这样, 根据三个参数elow、eup和T就可以将所有待分类对象聚类到相应的粗糙集中。最终得到的结果中, 每个簇都由下近似集和上近似集组成。

四、基于粗糙集聚类的区域建筑产业生态系统健康评价实证分析

本文构建的评价指标体系数据, 从2012年《中国统计年鉴》获得。其中产业利润率、一级及以上资质企业产值比重、流动资产比率及资产负债率为复合指标, 其他为单一指标。

(一) 主成分分析提取主成分

使用SPSS软件对收集整理的数据进行处理, 结果见表2。

从表2可以看出, 应提取前4个因子作为主成分因子。为弥补第一主成分方差不够大的问题, 此处运用最终的主成分得分替代原始数据进行粗糙集聚类分析。

(二) 基于粗糙集理论的聚类分析

根据各地区主成分得分, 运用本文第三部分的算法步骤, 利用Matlab软件对数据进行编程计算。在程序运行前, 需先确定elow、eup和T的值及初始簇中心。可赋予三个参数不同的取值进行试验, 经过多次试验, 发现当elow=0.8, eup=0.2, T=0.6, 并将浙江、四川、新疆、青海四省份的主成分得分数据定为初始簇中心时, 运行结果较为理想。据此计算, 结果如表3所示。

(三) 结果分析

根据结果可知, 江苏、浙江两省的建筑产业属于“健康”级别。它们的建筑产业发展较早, 是我国的“建筑之乡”。其中, 具有代表性的江苏省南通市与浙江省绍兴市都开创了一条以建筑产业为依托发展振兴的道路, 被誉为“建筑强市”。此两省建筑产业极具活力, 产业恢复力强, 所处环境可极大促进建筑产业的发展。但需注意的是, 两省高资质企业的比例及劳动生产率有待进一步提高, 这样才能使建筑产业的后续发展更加健康。

河南、山东、辽宁、福建四省处于“健康”与“亚健康”水平之间。除河南外, 其他三省均为东部沿海省份, 产业活力高, 产业环境良好。河南省虽位居内陆, 但作为我国的建筑大省, 各项指标均位于全国前列。福建、山东、河南的外商投资建筑企业数比例及建筑产值比例均较低, 说明与国外建筑业资金、技术的融合较少, 不利于产业恢复力的加强。另外, 由于固定资产投资与房地产企业计划总投资均不高, 产业环境严重影响了河南省建筑产业的健康状况。

建筑产业处于“亚健康”水平的省份为北京、上海、广东、天津、湖北、四川六省市。北京、上海、广东这三省市的外商投资建筑企业数比重及建筑产值比重虽然居全国前列, 但还远远达不到通过与国外资本、技术的融合而提高自身恢复力的目的。湖北、四川两省虽产业活力不高, 但产业结构合理, 高资质企业较多, 流动资产比率较高, 使得产业恢复力较强。

河北、安徽两省处于建筑产业“亚健康”和“不健康”水平之间。两省在各项指标中均表现平平。这就需要培育某一方面的长处, 促进本地建筑产业向“亚健康”甚至“健康”的水平发展。

建筑产业处于“不健康”状况的省市有山西、陕西、重庆、湖南、黑龙江、新疆。山西、黑龙江、新疆的产业总产值和劳动生产率都很低;黑龙江、重庆、新疆的一级及以上资质企业产值比重还不到60%, 说明这三地建筑市场处于低端竞争;湖南的劳动生产率很低, 有损产业活力。这六个省市需努力为建筑产业营造一个健康发展的环境, 对于与其他省份差距较大的方面, 应进行有针对性的改进, 使其脱离“不健康”状态。

贵州、广西、云南、江西、内蒙古、海南、吉林、甘肃八省的建筑产业处于“不健康”与“病态”水平之间。产业活力低, 如海南2012年建筑产业总产值仅为283亿元, 相当于江苏省的1/65;广西、贵州的产业利润率低至1.6%。产业结构不合理, 如内蒙古、吉林、云南、甘肃的一级及以上资质企业产值比重都低于50%, 建筑市场处于低端竞争。在产业恢复力方面, 个别省份产业负债率较高, 如贵州达到了78.10%。由于八省多为经济不发达地区, 产业环境严重影响了建筑产业的“健康状况”。

建筑产业处于“病态”状况的省份有宁夏、青海、西藏三省, 均为西部不发达地区。这三个省份在产业活力、组织结构、恢复力、产业环境等方面均落后于全国平均水平。对于这类地区建筑产业健康的提升, 有待于自身经济发展状况的提升。另外, 政府应创造良好的环境, 以提高当地建筑产业的“健康状况”。

五、结论

本文引入自然生态系统健康评价体系, 运用基于粗糙集理论的聚类分析, 从产业活力、组织结构、恢复力和产业环境等方面对我国区域建筑产业生态系统健康水平进行评价, 避免了传统的通过单维度的产业绩效来评价建筑产业所存在的不足。研究得出我国区域建筑产业生态系统的健康水平存在较大差异。江苏、浙江两省最为健康, 宁夏、青海、西藏三省最不健康。总体来看, 东部地区的建筑产业健康水平较高, 而中西部地区、东北地区建筑产业健康水平较低。影响我国建筑产业生态系统健康的因素主要有高资质企业比例较低, 劳动生产率较低, 市场处于低端竞争;外资投资规模整体过小, 与国外建筑产业的资金、技术融合较少;产业利润率很低, 产业负债率较高;产业环境不利于建筑产业健康发展。各个省份应尽快弥补自身不足, 进行有针对性的改进, 发挥各自优势, 使建筑产业向“健康”方向发展。

摘要：根据生态学理论, 构建了建筑产业生态系统健康评价指标体系, 将我国31个省份划为“健康”、“亚健康”、“不健康”、“病态”四大类, 每一类由一个下近似集和一个上近似集组成, 这解决了传统聚类分析的边界不清晰问题, 能够更真实地表现各省份建筑产业健康状况。

关键词：建筑产业,产业生态,健康评价

参考文献

[1]曹娜, 朱岩, 杜波, 朱广君.以项目为核心的建筑企业管控模式研究[J].管理现代化, 2013 (4) .

[2]D J Rapport.What Constitutes Ecosystems Health[J].Perspectives in Bio and Med, 1989, (33) :120-132.

[3]George Ofori.Frameworks for Analysing International Construction[J].Construction Management and Economics, 2003, 21 (4) :379-391.

[4]Zhen Yu Zhao, Jian Zuo, George Zillante, Xiao Jing Zhao.Foreign Architectural and Engineering design Firms’Competitiveness[J].Habitat International, 2012 (36) :362-370.

[5]刘炳胜, 王雪青, 李冰, 胡瑞华.基于主成分分析与DEA-DA组合的中国区域建筑产业竞争优势系统评价[J].土木工程学报, 2011 (2) .

[6]Anthony S F Chiu, Geng Yong.On the Industrial Ecology Potential in Asian Developing Countries[J].Journal of Cleaner Production, 2004 (12) :1037-1045.

[7]李德智.房地产业生态化及其在我国的实现[J].东南大学学报 (哲学社会科学版) , 2011 (4) .

[8]许芳, 刘殿国, 邓志勇, 黄景贵.产业安全的生态学评价指标体系探究[J].生态经济, 2008 (4) .

甘肃省农业生态系统健康评价 篇5

通过对农业生态系统的分析,建立了农业生态系统健康状况的评价指标、评价标准及综合评估模型,并运用层次分析法对甘肃省农业生态系统健康状况进行了综合评价.结果表明,除陇南、临夏及甘南农业生态系统处于较健康状况外,其它各地市均处于一般状况.各地区涉及到系统结构的自然环境因子均处于较低水平,其中尤以河西干旱区各地市结构各指数均处于较低值,其结构综合评价值均＜2,而其它各生态区虽然结构指数存在差异,但差异不大,除中部的.白银市以外,其它地区结构指数综合评价值均达到2以上,其中尤以陇南、甘南较高;从经济状况看,河西干旱区各地市均较处于其它生态区的地市高,而其它地区则相对较低.

作 者：王静 尉元明 WANG Jing WEI Yuanming  作者单位：中国气象局兰州干旱气象研究所,甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室,兰州,730020 刊 名：生态学杂志  ISTIC PKU英文刊名：CHINESE JOURNAL OF ECOLOGY 年，卷(期)： 25(6) 分类号：S181 关键词：甘肃省   农业生态系统   健康   评价  

生态系统健康评价 篇6

关键词：家庭生态系统 儿童 心理健康发展 影响机制

儿童心理问题是心理学家研究的重点，其中家庭因素是影响儿童心理健康发展的关键因素，家庭是儿童社会化的起点，也是儿童与外界进行交流和相互作用的基地[1]，因而加强对家庭生态系统对儿童影响的研究具有重要的实践意义。为了探讨家庭生态系统对儿童心理健康发展的影响机制，本文选取360名小学生作为研究对象进行分析，结果报告如下：

1.资料与方法

1.1一般资料

选取360名小学生作为研究对象，男生185名，女生175名，年龄在7-13岁之间，平均年龄为（9.2±0.8）岁，其中小学三年级124名，小学四年级136名，小学五年级100名。经检验，所有被试在性别、年龄、年级等一般资料上的分布无显著差异（P>0.05）。

1.2研究方法

家庭生态系统包括父母、家庭环境、儿童三个变量，其中父母子系统包括父母教养方式、父母职业、父母文化程度等，采用父母教养方式问卷（EMBU）进行调查，包括11个因子；家庭环境子系统包括家庭类型、家庭经济和社会地位、家庭环境特征等，采用家庭环境量表（FES-CV）进行调查，包括情感表达、娱乐活动、文化知识、组织程度等10个分量表[2]；儿童子系统包括性别、年龄、个性等变量，采用儿童十四种人格因素问卷（CPQ）进行调查，包括乐群性、敏感性、兴奋性、自律性等因素。并采用儿童行为量表（CBCL）对儿童心理健康状况进行分析，CBCL总体T分或因子T分超出正常范围即为行为问题[3]。

1.3统计学方法

采用SPSS17.0软件进行统计学分析，计数资料采用χ2检验，计量资料采用t检验，用X±S表示，P<0.05说明具有统计学意义。

2.结果

2.1心理问题检出情况

通过对360名小学生行为问题的调查，共检出62名存在行为问题，占17.2%，并根据此分成健康组（n=298）和问题组（n=62），两组在CBCL所有问题的行为因子得分和总分上差异显著（P<0.05）。

2.2家庭生态系统对儿童心理健康状况的影响

从父母子系统上看，两组在父母教养方式、父亲文化程度上存在显著差异（P<0.05），在母亲文化程度、父母职业上不存在显著差异（P>0.05）；从家庭环境子系统上看，两组在亲密程度、矛盾冲突、情感表达、独立自主、文化知识、成功倾向、娱乐活动、组织程度、道德宗教、家庭控制10个分量表上得分存在显著差异（P<0.05）；从儿童子系统上看，两组在自律性、忧虑性、紧张性、乐群性、稳定性、聪慧性上存在显著差异（P<0.05），在恃强性、有恒性、兴奋性、敏感性、敢为性、世故性上不存在显著差异（P>0.05）。

2.3建模分析

对于健康组，父母子系统、家庭环境子系统和儿童子系统对心理问题的形成起反向作用，偏回归系数分别为-0.20、-0.10、-0.10；对于问题组，父母子系统和家庭环境子系统对心理问题的形成起正向作用，偏回归系数分别为0.24、0.14，儿童子系统对心理问题的形成起反向作用，偏回归系数为-0.12。

3.讨论

对于健康儿童而言，家庭生态系统三个子系统均对其心理问题的形成起抑制作用，而且父母子系统影响作用比家庭环境子系统和儿童子系统大，这充分说明父母在儿童成长过程中的作用。据相关研究表明，三个子系统之间呈正相关[4]，说明三个子系统存在相互依赖，一个子系统中的因子不利于儿童心理健康抑制，各系统的其它因子会向有利的方面转化，以保持结构的平衡。

对于问题儿童而言，父母子系统和家庭环境子系统对问题儿童心理问题的形成起正向作用，而且父母子系统正向作用更大，也说明父母对儿童成长的影响；儿童子系统对问题儿童心理问题的形成起反向作用，但这种负向作用与健康儿童并不相同，其只是儿童通过过激反应或消极抵抗等方式在低水平上的抗争。鉴于父母子系统和家庭环境子系统的正向作用，应该采取一系列预防和干预措施促进儿童心理的健康，并且要多管齐下，打破儿童子系统的孤军奋战，实现家庭生态系统的重构[5]。

总之，家庭生态系统中的儿童子系统对问题儿童心理问题的形成起抑制作用，父母子系统和家庭环境子系统对问题儿童心理问题的形成起正向作用，家庭生态系统三个子系统均对健康儿童心理问题的形成起抑制作用。要从关键变量入手，对儿童心理健康进行预防和干预，充分发挥各子系统的功能，实现家庭生态系统的重构。

参考文献：

[1]王海英.青少年心理健康发展的家庭生态系统研究[N].东北师大学报：哲学社会科学版，2012，1（6）：210-213.

[2]李守香.农村留守儿童心理问题的产生及教育对策——以家庭生态系统为视角[J].学理论，2012，1（29）：71-72.

[3]李高明.她正常上學了——家庭生态系统对儿童心理健康发展影响的个案研究[J].科技信息，2012，1（3）：419-420.

[4]李晓巍，刘艳，屈智勇.不同类型农村儿童家庭生态系统的状况及其对儿童自尊的影响[J].中国临床心理学杂志，2010，1（2）：241-243.

论网络教育生态系统健康评价 篇7

一、网络教育生态系统健康评价

网络教育生态系统健康是指“网络教育生态系统的稳定性和可持续性, 在运行中保持其结构和功能的能力”。网络教育生态系统的健康状况关系到网络教育生态系统的运行效果, 关系到网络教育功能的发挥。准确评价网络教育生态系统健康状况, 有利于了解网络教育生态系统运行状态, 发现网络教育生态系统存在的问题, 从而采取相应的调控措施, 保障网络教育生态系统正常运行。网络教育生态系统健康评价需要综合教育学、社会学、生态学、系统科学、生命科学、信息科学等诸多学科的理论与知识, 探讨网络教育生态系统运行及其与社会信息系统、社会组织系统等之间的关系, 综合分析网络教育生态系统各生态因子健康状态, 实施有效的生态系统管理。

二、网络教育生态系统健康评价必要性

(一) 优化网络教育生态系统结构。

网络教育生态系统是由诸多生态因子组成的复杂系统, 各生态因子之间按照一定的规律有机组成具有相互联系、相互制约的系统结构, 在网络教育生态系统中发挥着各自的作用, 实现网络教育生态系统的功能。依据科学的评价方法和评价指标, 对网络教育生态系统进行评价, 能够发现各生态因子的实际运行状况, 分析阻碍, 网络教育生态系统发展的生态因子及其表现;根据分析结果, 加强人工干预, 增强调控能力, 采取针对性调控措施, 调整与优化网络教育生态结构中的生态因子, 充分调动各种生态因子的作用, 进一步完善网络教育生态系统的结构, 保障网络教育生态系统协调运行和健康发展。

(二) 促进网络教育信息资源的集成。

网络教育建设为网络教育信息资源的整合与集成提供了契机。长期以来, 教育部门忽视教育信息资源的整合。教育信息资源联系性的松散, 集成度较低, 不利于教育信息资源的开发利用。通过对网络教育生态系统进行评价, 可以发现网络教育资源建设和使用中的薄弱环节, 掌握网络教育信息资源的管理状况, 找出教育信息资源管理中存在的问题, 可有的放矢地加强网络教育信息资源的建设。

(三) 提升网络教育信息服务能力。

网络教育的产生与发展为传统教育服务转型带来了契机, 特别是网络教育自身蕴涵的技术性、整合性、便利性和服务性等特点为拓展教育服务奠定了基础。通过对网络教育生态系统评价, 可以发现网络教育信息服务中存在的问题, 有利于进一步探索网络教育信息资源的利用方式和服务渠道, 建立和完善网络教育信息资源开发利用体系, 实现网络教育信息资源的深度开发, 切实增强网络教育信息服务能力。

(四) 推动教育信息化建设与发展。

教育信息化是网络教育建设与发展的直接动力, 网络教育建设是教育信息化建设的重要内容, 关系到教育信息化建设的深化和发展。对网络教育生态系统开展评价, 可以全面了解和把握网络教育信息化建设状况。

三、网络教育生态系统评价体系设计原则

评价指标体系能否正确地反映评价对象的全貌, 在很大程度上取决于评价指标设计的科学性。网络教育生态系统评价指标体系的设计要立意高、涵盖面广、配套性强, 其设计原则主要体现在以下几个方面:

(一) 科学性和实用性原则。

网络教育生态系统评价指标体系设计应具全面性、协调性、连续性和先进性, 科学合理, 能反映网络教育生态系的应用, 能在一定程度上反映网络教育生态系统未来的发展趋势, 使评价标体系具有领先性和一定的超前性;同时, 要维护网络教育生态系统评价指标体系的权威性和严肃性, 保证网络教育建设的整体统一性和高效性, 引导网络教育生态系统健康良性运行, 规范网络教育建设。评价指标体系要结合整个教育工作和本地区、本行业网络教育建设的实际情况, 把握好标准的尺度和实施的难度。

(二) 政策性和规范性原则。

网络教育生态系统评价标体系的设计需要主动以网络教育相关的国家政策、标准、规范等为依据, 科学设置评价指标项目, 制定出符合网络教育发展规律、反映网络教育发展的国家战略要求、体现网络教育用户实际需求的具体评价指标内容, 确保评价指标体系内容充分体现网络教育建设的政策性和规范性。

(三) 系统性和层次性原则。

设计网络教育生态系统评价指标体系时, 必须从系统的角度出发, 综合分析网络教育生态系统结构和各生态因子之间的关系, 形成一个具有全局意义的评价指标体系。网络教育生态系统评价指标体系应具有一定的层次结构, 需要对网络教育生态系统各个方面进行全方位的评价, 评价指标的设计能够体现由总到分、逐步细化的层次要求, 能够全面反映网络教育生态系统结构中各生态因子的层级和质量, 但注意层次结构不宜设计过多, 否则, 指标体系难以进行评价操作。

(四) 动态性与灵活性原则。

对网络教育生态系统评价指标体系的设计应随着信息技术的发展、教育工作的深化以及网络教育建设的实际需要不断地进行调整, 能随着客观需求的变化进行完善和优化, 能反映现代信息技术在网络教育建设和运行中的及时运用, 体现网络教育发展的时代特点技术含量, 使之具有动态性。

(五) 可测性与可比性原则。

网络教育生态系统评价指标体系的可测性是指网络教育生态系统指标应具有可测量的特征, 充分考虑评价数据的可获得性和指标量化的难易性。网络教育生态系统评价指标体系的可比性是指便于将评价结果进行横向比较和纵向比较。横向比较是指不同网络教育生态系统之间的比较;纵向比较是指在网络教育生态系统不同发展阶段上的比较。

总之, 通过评价网络教育生态系统健康状况, 诊断网络教育生态系统各生态因子的健康状态, 从而实施有效的生态系统管理, 为网络教育的发展指明方向。

参考文献

生态系统健康评价 篇8

模糊数学是由美国控制论专家Zadeh L A教授于1956年提出的。作为一门新兴学科, 模糊数学在实践中不断演进, 目前已应用于模糊控制、模糊识别、模糊聚类分析等领域。模糊综合评价法就是运用模糊数学和模糊统计方法, 通过对影响某事物各个因素的综合考虑, 对该事物的优劣做出科学评价。其基本思想是应用模糊关系合成的原理, 根据被评价对象本身存在的性态或类属上的亦此亦彼性, 从数量上对其所属成分进行刻画和描述。

城市生态系统健康评价正是这样一种具有模糊性质的概念, 其定义没有明确的边界, 因此城市生态系统健康状态就是一个模糊的集合。本文将模糊综合评价法与改进的熵权法相结合, 评价重庆市设立直辖市以来 (1998—2011年) 的生态系统健康状况, 动态反映了14年间重庆市生态系统的具体变化情况, 从而为城市生态系统健康的良性运行与适应性管理以及实现城市生态与经济社会的协调发展提供科学依据。

2 构建评价指标体系

根据Rapport的研究, 自然生态系统的健康状况可通过活力、组织结构、恢复力、生态服务的服务功能、管理选择、外部输入减少、对相邻系统的危害和人类健康影响等8个方面来评价。本研究将其引申到城市生态系统中, 选择活力、组织结构、恢复力、生态服务的服务功能和人类健康状况作为城市生态系统健康评价的5个要素, 结合重庆市的生态系统的特点与实际背景, 针对每个要素所涵盖的内涵提出相应的指标, 构成城市生态系统健康评价指标体系 (表1) 。由于各个指标对城市生态系统健康影响的性质不相同, 因此本文将其分为正向指标和负向指标两大类。正向指标的值与城市生态系统健康呈正相关关系, 即指标值越大, 城市生态系统越健康;负向指标的值与城市生态系统健康呈正相关关系, 即指标值越小, 城市生态系统越健康, 各指标的安全趋向性见表1。

评价指标体系确定后, 需要明确各项指标所对应的各级生态系统健康标准值, 以便对城市生态系统的健康水平进行准确评价。目前, 学术界尚没有统一认可的城市生态系统健康标准值。本文依据国家对健康城市的要求和国家环保局对健康城市的规定, 借鉴前人的研究成果, 将城市生态系统健康状况划分为不健康、较不健康、临界状态、较健康、健康5个等级。参考国内外公认的健康城市、生态城市、国际化大都市标准, 以及国内的园林城市、环保模范城市的建议值作为健康级别的标准值, 以全国最低值或国际公认的警戒线值为不健康的限定值;在前者基础上向下浮动20%作为较健康和临界状态的标准值, 在后者基础上向上浮动20%作为较不健康和临界状态的标准值, 前后两次确定的临界状态标准值相互调整得到最终值 (表1) 。

注:“+”表示指标为正向指标, “-”表示指标为负向指标。

3 建立城市生态系统健康的模糊综合评价模型

3.1 建立评价对象的集合

设评价对象集合U= (u1, u2, …, un) 。ui (i=1, 2, …, n) 表示第i个评价对象, n为评价指标个数。

3.2 建立评语集

设评语集V= (v1, v2, …, vm) 。vj (j=1, 2, …, m) 表示由高到低或者由低到高的各级评价等级标准。在本论文中, 评语集V= (安全, 较安全, 临界安全, 较不安全, 不安全) 。

3.3 建立隶属度矩阵

隶属度是刻画模糊集合中每一个元素对模糊集合的隶属程度。隶属度的值介于[0, 1]之间, 越接近1, 说明隶属程度越好。隶属度的计算是模糊数学方法的关键, 其计算公式对正向指标和负向指标有所不同。

3.4 指标权重的计算

评价指标权重的确定方法有很多种, 分为主观赋权法和客观赋权法两种。为了避免主观因素的影响, 本文采用改进的熵权法计算指标权重系数, 从而得到指标权重的集合:W= (w1, w2, …, wn) 。熵权法的计算步骤略。

3.5 城市生态安全评价的模糊综合评价模型

根据相对健康隶属度矩阵和各指标权重, 建立城市生态系统健康模糊综合评价模型:H=W×R= (H1, H2, …, Hm) 。式中, (H1, H2, …, Hm) 为城市生态系统健康评价标准中各个健康级别的隶属度, 采取隶属度最大的原则得到城市生态系统健康的评价结果。

4 实证分析

按照改进的熵权法, 本文选择重庆市1999—2011年的生态系统健康状况进行评价, 计算得到指标权重的集合W= (0.0398、0.248、0.0256、0.0618、0.0272、0.0496、0.0296、0.0460、0.0244、0.0251、0.0215、0.0345、0.0206、0.0605、0.0106、0.0431、0.0251、0.0159、0.0228、0.0266、0.0238、0.0216、0.0403、0.0304、0.0348、0.0241、0.0494、0.0414、0.0228、0.0288、0.0270、0.0204) 。由于篇幅有限, 每个评价年份中有32个评价指标和5个评价要素的健康隶属度不再列出。根据城市生态系统健康评价模型, 得到1998—2010年重庆市生态系统健康评价结果, 计算结果见表2和图1。

根据隶属度最大的原则, 1998—2007年重庆市生态系统处于“不健康”状态, 从2008年开始得到改善。其中, 2008年和2011年属于“健康”状态, 2009年和2010年属于“临界健康”状态。虽然近几年重庆市的生态系统健康状况得到改善, 健康状况不稳定, 波动较大。从图1可见, 1998—2011年“健康”级别的隶属度逐年上升, 从1998年的0上升到2011年的0.3568;“较健康”级别的隶属度在1998—2006年逐年上升, 但从2007年开始出现下降趋势;“临界健康”级别的隶属度在1998—2006年变化不明显, 从2007年开始出现上升趋势;“较不健康”级别的隶属度在1998—2000年和2006年数值较大, 其他年份的隶属度较低且差别不大;“不健康”级别的隶属度呈现逐年下降趋势, 从1998年的0.4944下降到2011年的0.1383。

4 结论

根据研究对象实际情况建立了城市生态系统健康评价指标体系, 采用改进的熵值法所确定的指标权重, 能较客观地反映各个指标所含真实信息量的大小, 克服了以往评价方法上人为的主观干扰, 同时应用模糊数学方法建立了评价模型, 使评价结构更符合客观实际, 评价结果能基本反映重庆市生态系统健康的动态变化情况。从整体来看, 1998—2010年重庆市生态系统经历了一个由不健康到健康或临界健康的等级转变。虽然重庆市的生态系统健康状况总体上得到了改善, 但是其健康状况并不稳定, 波动较大。由于数据获得性等原因, 指标体系不够完整, 因此评价指标体系的进一步完善是下一步值得深入研究的任务。

参考文献

生态系统健康评价 篇9

20世纪60年代以来, 以马歇尔·麦克卢汉、拉斐尔·卡普罗、马斯·达文波特和劳伦斯·普鲁萨克等人为代表的信息生态学理论体系初步形成并迅速传播[1], 比肩接踵的信息生态问题研究悄然兴起并很快成为理论家们的“兴奋灶”。特别是在微观信息生态方面, 诸如信息技术生态、媒介生态、信息产业生态等方面, 形成了经久不衰的研究热点。当学者们研究社会信息生态结构问题时, 发现“信息——人——环境”之间也存在一个具有类生物性的复杂有机系统, 没有一组独一无二的环境因素可以完全决定和解释社会信息的流动与管理过程, 其更多体现的是一个组分多样、结构纷杂, 涉及许多环境因素的生态系统的整体运行状态及结果。现阶段, 国内对于信息生态系统的研究基本上尚处于定性分析阶段。同时, 也有一些学者致力于这方面问题的定量研究, 其贡献主要体现在对信息生态的评价指标体系进行建构, 并提出相应的策略途径来解决信息道德环境问题, 规范信息生态基本内容。然而, 对于信息生态系统健康的研究明显滞后, 相关研究成果颇为少见。信息生态系统健康理论的提出, 为研究信息生态提供了新的分析视角。研究者可以应用生态系统健康的思维和方法综合统筹地分析问题, 初步形成一个可根据生态系统健康特征去发现、探索、归纳、总结和优化信息生态系统的指标体系, 并依据健康评价指标标准来重新考察、评价信息生态系统的绩效水平。

2 信息生态系统健康的基本概念界定

2.1 系统和社会生态系统

作为事物存在的普遍形式, 系统是指由相互依赖、相互作用的要素所组成并具有特定结构和功能的有机整体。一定地域中生物与生物, 生物与环境之间组成的功能单位便是一个生态系统。事实上, 自然界正是各种性质迥异、结构有别的生态系统之间衔接融通、互动耦合的集合体[2]。现代社会生态理论认为, 人类社会是由一系列相互联系的因素构成的功能整体, 是一个以人为主体, 各种生态系统持续互动的有机组织体, 也是一个充满物质循环、能量流动和信息传递的生态系统。按照人的主体地位, 社会生态系统可分为三种基本类型:微观系统 (Micro system) 、中观系统 (Mezzo system) 和宏观系统 (Macro system) 。微观系统是指处于社会生态环境中的单个个体;中观系统是指小规模的群体, 包括家庭、职业群体或其他社会群体;宏观系统是指比小规模群体更大一些的社会系统, 包括文化、社区、机构和组织。[3]这三种系统相互作用、相互制约, 并总是处于多维互动的情境中。无论是以“单个个体”为要件的微观系统, 还是以“小规模群体”为内核的中观系统, 或是以“大规模组织”为中心的宏观系统, 其正常运作都离不开相关信息的有效组织与系统管理。

2.2 社会生态系统中的信息生态意蕴

信息管理是社会组织最基本的行为表现, 是组织内部结构层次之间联结、互动的核心纽带。从构成环节上看, 现代信息管理包括信息进入、信息处理、信息交流、信息互嵌、信息共享和信息输出等。从内部构成要素上看, 现代信息管理包括人、信息资源、计算机、信息网络与通讯技术、信息设备与设施、目标、制度规范以及特定的办公场所等。从外部环境上看, 存在许多与信息管理相联系的环境因子, 既有社会经济、政治、文化、科技、教育等社会性因子, 也有信息提供者、竞争者、合作者等主体性因子。每一个环境因子都不同程度地对信息管理的计划制定、组织设计、实施运作和控制安排产生影响。多数环境因子并不是外在于信息管理的过程、环节而独立存在, 而是广泛渗透在信息管理的整个过程, 与信息管理的内部构成要素共同形成一个具有特定关系结构、功能机制和作用表现的信息生态系统。信息生态系统倡导从“以满足信息管理目标为发展导向”和“以适应内外环境变化为优化方向”两个方面, 进行组织与内外环境的信息交流、沟通, 构建信息人、信息资源、计算机和信息技术之间及其与外部环境的互动联系, 强调现代信息管理内部结构的整合应该与外部环境影响因子整合有机联系起来。

2.3 信息生态系统健康的概念内涵

信息生态系统是一个由丰富的构成要素与复杂的结构关系形成的不同组分、关系纵横交错且错落有致的生态系统。根据生态系统健康的内涵, 结合信息生态管理的特点, 可以将信息生态系统健康描述性地定义为:信息生态系统在其运作和发展过程中, 对内逐渐形成了合理的构成要素、稳定的结构关系和高效的功能机制, 对外能够不断与外部环境实现物质流动、能量转换和信息传递, 为个体、组织和社会提供全面有效的信息服务。信息生态系统健康的内涵可以从多方面得到阐释:

(1) 多元的构成要素。信息生态系统健康并非是某个构成要素功能表现的结果外化, 而是诸多构成要素内在本质力量均衡协调的结果体现。

(2) 丰富的环境条件。信息生态系统内部要素的活动过程以及与其他要素的交往互动必须依附于一定的外部环境条件, 有的构成要素的活动比较独立于环境的影响, 而有的构成要素则需要得到更多数量或比例的与其活动、任务相关的环境条件。

(3) 高效的功能机制。长期探索健康状态过程中, 信息生态系统逐渐形成了动力机制、整合机制、创新机制、控制机制和保障机制等多层面机制。这些机制相互联系、相互影响共同形成信息生态系统运作机制的整体功能效应。

(4) 显明的态势属性。一是信息系统自身的新陈代谢即系统内部构成要素运行及相互协调健康的“态”属性;二是信息系统内外环境之间的物能流转健康的“势”属性[4]。

3 信息生态系统健康的生态本质分析

3.1 从性质特征上看, 健康的信息生态系统是信息管理构成要素在交互影响过程中形成特定内在结构和外在关系的复杂自组织系统

信息生态系统健康是信息管理构成要素以彼此的共通性和互补性相联结的一种共生现象, 为信息人之间、组织之间、信息人与组织之间的信息互动、流转和传播提供了条件。信息生态系统的构成要素之所以能形成联结共生态势, 除了信息管理运作需要外, 更在于这种共生态势能够产生多元复合、排列合理、组合有序的生态关系。由于信息生态系统的构成要素之间的协同适应性, 决定其信息管理要比传统信息管理具有更加有利的流通环境、循环渠道。不仅如此, 健康的信息生态系统还通过内部要素的有机协同与外部环境的适应互动, 产生信息管理构成要素简单叠加所不具有的新的功能, 即系统整体性。在构成要素、内部结构和外部环境共同作用下自组织产生的对内和对外的共生效应, 正是健康的信息生态系统本质的集中表现。事实上, 信息生态系统健康蕴含着诸多的信息生态管理理念与价值精神, 信息构成要素间关系的协同共生、有机统一、多元开放等都是信息生态系统健康的特征体现。

3.2 从系统的形态表现上看, 健康的信息生态系统是由要素形态、结构形态、功能形态、价值形态和组织形态等多种表现形态构成的有机系统

在要素形态层面, 健康的信息生态系统主要由具有意识性的主体要素、丰富性的客体要素、多样性的目标要素、现实性的内容要素、能动性的介体要素以及客观性的环境要素所组成, 这些要素借助于功能流而形成复杂的关系网络。在结构形态层面, 健康的信息生态系统主要由内部构成要素之间、要素与外部环境之间的有机联系共同决定。在功能形态层面, 健康的信息生态系统的实质是不同要素间的物能流转和信息流动, 即各种信息资源在不同的信息人之间流动转化。与自然生态系统中物能、信息“由上游向下游” 流动方式不同, 健康的信息生态系统中的物能、信息流动主要是信息人与信息人之间的双向可逆互动。在价值形态层面, 健康的信息生态系统由外部价值形态和内部价值形态集合而成。信息生态系统做出外向化行为需要综合考虑自身行为对环境变化的影响, 以及环境变化对系统内部结构、运作机制、管理绩效的影响, 催生了信息生态系统健康的外部价值;信息生态系统对内部构成要素之间的比例关系、位置排列和功能组合进行合理搭配, 即有效设置内部结构, 促成了信息生态系统健康的内部价值。在组织形态层面, 健康的信息生态系统是内部构成要素之间彼此影响、相互交流而形成的动态结果。

3.3 从系统的沟通方式上看, 健康的信息生态系统是系统内部与外部之间实现信息沟通、反馈以及共享的网络化信息系统

信息生态系统通过准确定位要素功能, 有效整合要素关系, 合理设置内部结构, 及时调整资源取向, 有力构筑发展空间以及动态构建外部环境关系等方式, 来达到信息的内外相渗透、纵横相交错、动静相结合的健康互动效应。较之传统信息管理, 健康的信息生态系统在沟通方式上实现了系统内外信息的网络化共享。随着经济发展、政治重组、科技进步和文化变迁, 信息管理越来越受到诸多社会因素的影响, 外部环境更多地是自然因素和社会因素交织共生, 物质因素和精神因素融通叠加的复杂态势。外部生态环境不仅影响信息管理的内容设置和过程开展, 而且也影响信息管理的绩效水平和绩效评价。信息生态系统可根据外部生态环境状态, 构建内外高效互动的渠道与平台, 从而避免传统信息管理背景下信息流转沟通的时空局限。健康的信息生态系统以促进组织持续发展为旨归, 围绕组织发展开展信息管理活动, 关注组织内外信息的健康流通始终是其本质内涵。信息生态系统不仅可以通过内部构成要素的互动沟通来实现信息的输出输入、筛除整理、吸收内化以及反馈流动, 而且还可以通过系统与外部环境的生态链接来实现信息内容更新与体系完善, 不断获取和补充系统内部需要的信息资源。

3.4 从系统的整合机理上看, 健康的信息生态系统是通过内部物能整合、信息整合、结构整合以及功能整合等方式, 实现结构与功能的最大协调化的有机整体

健康的信息生态系统具有自组织性, 内部构成要素之间是一种双向的、多重的、非线性的复杂关系。虽然构成要素之间的容错性、自组织性, 以及信息管理制度规章、信息人心理契约所形成的和谐交互机制能够有效整合信息生态系统。但由于信息生态系统的动态自组织性和不可重复性, 信息生态系统的结构和功能都会随着内部构成要素关系的重新组合而不断变化, 准确判断信息生态系统的最优功能和最有结构就显得非常困难。为此, 信息生态系统需要构建较强的整合机制来有效规范和协调每一个构成要素的行为, 维持系统内部秩序, 促进系统持续发展, 提高信息管理水平, 增强系统整体凝聚力。健康的信息生态系统的整合机制具有双向性, 整合程度不足会诱发系统内部构成要素之间关系不协调, 降低系统发展力和竞争力;整合程度过高则会压制系统内部构成要素的积极性、创造性, 很难达到预期的管理目标和绩效水平。所以, 健康的信息生态系统整合机制就需要在协同共生目标的指引下, 通过行之有效的整合手段, 合理规范系统要素之间的关系, 保障信息管理活动正常、有序地进行, 促进信息生态系统与外部环境的协同发展。

4 信息生态系统健康的评价体系建构

信息生态系统健康的评价是对健康状态下的信息生态系统的构成要素、内部结构、功能机制和作用表现加以科学判断、合理归类和有效评估的过程。本文综合考虑影响信息生态系统健康的内部构成要素和外部环境条件, 设计了如下评价指标体系, 见图1。信息生态系统健康的评价指标体系中, 一级指标共4项, 包括内部构成要素指标、外部环境条件指标、功能机制指标和态势属性指标。

4.1 内部构成要素指标

反映健康的信息生态系统对内部构成要素的要求。其二级指标有内部构成要素多样性、内部构成要素匹配性、构成要素间关系稳定性。

(1) 内部构成要素多样性。

在健康的信息生态系统内部, 每一种构成要素都与其他要素存在着彼此适应、相互制约的关系, 并且每一种构成要素的活动都必须依附于某一相对的要素关系之中, 不能随便脱离其他要素而独立运作, 否则会导致要素正常功能破坏, 内部构成要素关系紊乱, 甚至是信息生态系统健康难以逆转或不可逆转。

(2) 内部构成要素匹配性。

信息内部构成要素之间的匹配性对于发挥每一个信息构成要素的功能具有重要的意义, 不仅可以使信息构成要素更好地适应内外环境变化发展的需求, 而且可以使信息构成要素更加灵活有效地利用周围要素资源, 提高信息管理绩效和水平。

(3) 构成要素关系稳定性。

健康的信息生态系统包含着构成这一机体的多种要素关系, 各种要素关系之间的排列、组合和结合方式, 具有多层面性。要素间关系是否稳定, 是否与已经形成的信息内部结构相适应, 是制约信息生态系统朝向健康状态发展的重要因素。

4.2 外部环境条件指标

反映健康的信息生态系统对外部环境条件的要求。其二级指标有政治环境、经济形势、科技水平、社会文化氛围。

(1) 政治环境。

政治环境对信息生态系统健康的影响作用主要体现在两个方面:一是国家宏观政策的变化总是对信息生态系统产生深远影响, 并制约信息管理内容、方法和手段的有效选择;二是相关法律、法规和制度的制定也会引导信息生态系统内部构成要素的行为方式的演变发展。

(2) 经济形势。

经济对于信息生态系统健康的基础性作用体现为:首先, 经济发展为信息生态系统健康状态的形成、保持提供财力、物力支撑;其次, 健康的信息生态系统发展的速度、规模和范围取决于经济对健康的信息生态系统的要求;最后, 良好的信息管理经费投入有利于提高信息生态系统的健康状态, 它是信息生态系统健康发展的关键因素。

(3) 科技水平。

科技水平的提高总会带来信息技术的优化更新, 改变信息管理内容的布置, 相关配套信息技术设备的选用, 信息管理模式及流程的设计, 进而影响信息生态系统结构、功能的有序稳定。

(4) 社会文化。

社会文化是指存在于信息生态系统周围并影响信息生态系统活动的各种精神文化条件状态的总和。[5]信息生态系统与社会文化彼此依存、相互影响, 社会文化越进步、越繁荣, 健康的信息生态系统就越容易形成和保持;信息生态系统越健康, 社会文化就越有利于发展。

4.3 功能机制指标

反映健康的信息生态系统对信息系统功能机制的要求。其二级指标有动力机制、整合机制、创新机制、控制机制和保障机制。

(1) 动力机制。

信息生态系统的动力机制是政府拉动力和组织自动力, 共同作用、交互影响和均衡发展而形成合力的过程机理。政府职能的有效发挥是信息生态系统健康发展的重要拉动力。政府应积极采取有效措施, 给予信息生态系统发展新动力, 提高信息生态系统健康效应的影响范围, 促进信息生态系统健康的生态化发展。在健康的信息生态系统发展演化过程中, 组织能动性和积极性的发挥, 也会影响信息生态系统健康状态的重要方面。

(2) 整合机制。

大量对信息生态系统运作及其效果产生影响的内外部要素形成的复杂关系, 使得信息生态系统必须具有较强的整合能力来有效规范和控制其中每个构成要素的变化, 以提高信息生态系统的整体凝聚力。所以, 信息生态系统的整合机制必然成为维持信息教育教学活动有效开展, 抑制内外部要素不良发展倾向产生的能动平台。

(3) 创新机制。

创新机制是信息生态系统以持续发展为导向, 以外部环境为依托, 建立一种新的内部结构关系与资源整合模式, 以实现竞争优势提高的能力机制。信息生态系统健康更强调的是一种涉及信息管理的价值理念、模式手段、方法途径等方面的协同创新和系统创新。

(4) 控制机制。

在发展演化过程中, 由于内部要素与外部环境作用力的程度差异, 不同健康状态下的信息生态系统通常会表现出不同的生理特征和进化表现。同时, 信息生态系统内部构成要素在协同运行中可能会因为内容、文化、制度和流程等方面的差异而引起协调成本过高的情况。为此, 信息生态系统需要启动控制机制, 科学设置控制目标, 有效确定控制主体, 准确锁定控制对象, 采取控制方式和控制手段, 对系统和要素的行为活动进行导向指导和适当制约, 确保系统信息绩效的正常发挥。

(5) 保障机制。

系统内部构成要素活动的基本条件的获得离不开信息生态系统保障机制效能的发挥。保障机制是信息生态系统根据内部结构的发展程度和外部环境的变化态势, 遵循内部构成要素成长规律、系统演化规律以及环境演化规律, 逐步建立健全能够有效促进系统内部要素正常生存和持续发展, 推进系统平稳有序演化的机制体系。

4.4 态势属性指标

反映健康的信息生态系统对信息生态系统能力表现层次的要求。其二级指标有生产力、发展力和竞争力。

(1) 生产力。

信息生态系统的有效运作需要一定量的资源投入, 资源投入与绩效产出之间的比例关系深刻体现着信息生态系统的绩效水平。健康的信息生态系统可消耗较低的资源成本来获得较高的管理水平。

(2) 发展力。

外部环境是信息生态系统实现运作的必要条件。健康的信息生态系统不只是被动地受制于各种社会环境因子的影响, 它能够根据信息管理的目标要求及时调整内部结构, 充分发挥内部构成要素的潜在功能, 主动适应外部环境变化, 保持信息生态系统与社会环境的动态稳定, 从而推动信息生态系统的持续发展。

(3) 竞争力。

由于一定时期优质资源稀缺, 不同层次、水平的信息生态系统之间为了积累更多的资源必然展开激烈竞争。健康的信息生态系统能够有效构筑信息生态系统的竞争力, 合理确立信息生态系统的竞争优势, 积极促进信息生态系统的持续发展。

不同环境背景和发生条件下的信息生态系统健康状态的具体情况和表现特征是有差异的。生存环境变化、资源格局改变, 以及内部结构动变, 使得信息生态系统健康评价指标呈现出一种不断变化的动态格局。在此关联下, 将信息生态系统健康评价指标体系设置在固定不变维度上的可能性极小, 需要对其适时进行规范化的体系设置和局部性的指标调整。

摘要：从生态系统健康理论视角看, 现代信息管理是一个与信息活动存在关联性的要素构成的复杂有机系统。信息生态系统健康的本质集中反映在性质特征、形态表现、沟通方式和整合机理等方面, 对信息生态系统健康的有效评价有着十分重要的理论意义和实践价值。

关键词：信息生态系统,信息生态系统健康,生态本质,评价体系

参考文献

[1]周庆山, 李瀚瀛, 朱建荣, 等.信息生态学研究的概况与术语界定初探[J].图书与情报, 2006 (6) :24-29

[2]刘志峰, 李玉杰.信息生态位概念、模型及基本原理研究[J].情报杂志, 2008, (5)

[3]CHARLES HZASTROW, KAREN K.kirst-Ashman.Understand-ing Human Behavior and Social Environment, Sixth Edition, THOM-SON BROOKS/COLE, 2004:8-24.

[4]朱春全.生态位态势理论与扩展假说[J].生态学报, 1997 (3) :324-332.

生态系统健康评价 篇10

唐山市位于河北省东部, 地处东经117°31′~119°19′, 北纬38°55′~40°28′, 东隔滦河与秦皇岛市相望, 西与天津市毗邻, 南临渤海, 北依燕山隔长城与承德地区接壤, 东西广约130km, 南北袤约150km, 总面积为13 472km2, 其中市区面积684km2, 海岸线长196.5km。唐山市属暖温带半湿润季风型大陆性气候。具有春季干旱多风, 夏季炎热多雨, 秋季天高气爽, 冬季寒冷少雪, 四季分明的特征。唐山市国民经济和社会各项事业发展迅速, 作为河北省的重要沿海城市, 在河北建设沿海经济社会中发挥了龙头作用。与此同时, 经济的高速发展带来了诸多生态环境问题, 对生态系统健康的评价也显得尤为重要。

2 研究方法

2.1 压力-状态-响应 (PSR) 模型

“压力一状态一响应” (PSR) 模型概念模型最初是由加拿大统计学家David J.Rapport和Tony Friend于1979年提出, 后由OECD (经济合作与发展组织) 和UNEP (联合国环境规划署) 于20世纪末期共同提议发展起来的用于评价环境问题的框架体系。由于该模型框架具有非常清晰的因果关系, 即人类活动对环境施加了一定的压力, 从而环境状态发生了一定的变化, 而另一方面人类社会应当对环境的变化作出响应, 以恢复环境质量或防止环境退化, 在生态系统健康中被广泛承认和使用[1], 其结构如图1所示。其中, 压力指标表征人类活动对环境的影响, 比如资源利用、物质消费以及生产活动对环境造成的破坏和扰动;状态指标表征特定时间阶段的环境状态和环境变化情况, 包括生态系统环境的现状和变化等方面的指标;响应指标表征了人类活动对环境破坏所做出的响应, 比如社会和个人减轻、阻止、恢复和预防人类活动对环境所造成的负面影响所采取的一系列行动和措施[2,3]。

2.2 指标体系构建

单一的观测或指标无法准确概括生态系统的复杂性, 因此需要构建不同类型的观测和评价指标, 准确地反映生态系统的结构和功能。本文采用PSR模型, 以唐山市2004-2012年统计年鉴为数据来源, 建立唐山市生态环境质量评价指标体系。

在PSR框架中, 从压力、状态、响应3个方面, 包括社会经济、环境要素、生态系统服务功能等方面选择指标类、指标子类, 再从以上各方面选择具有代表性的指标, 从而对唐山市生态系统进行全面具体的描述。评价指标体系归纳为[4,5]:① 标层, 以唐山市生态系统健康综合指数作为总目标层;②项目层, 包括压力、状态、响应;③要素层, 由构成压力、状态、响应项目层的要素组成;④指标层, 是由可直接度量的指标构成。

生态环境健康程度评价指标体系中, 各类指标的选取遵循科学性、完整性、目标性、可行性的原则, 根据上述依据建立唐山市生态环境健康程度评价指标体系, 共有22个指标, 具体包括社会经济与环境管理指标4项, 污染排放、环境质量和环境治理指标10项, 生态系统与生态建设指标8项, 所有指标均为定量指标, 见表1。

2.3 指标权重的确定

基于生态系统评价具有主观性和客观性两方面的特点, 我们采用主观结合客观的层次分析法来确定各指标的权重。层次分析法 (Analytic Hierarchy Process, AHP) 是由美国著名运筹学家, 匹兹堡大学Saaty教授于20世纪80年代初期提出的一种简便、灵活而又实用的多准则决策方法, 是对一些较为复杂、较为模糊的问题做出决策的简易方法, 它特别适用于那些难于完全定量分析的问题。其主要特征是, 它合理地将定性与定量的决策结合起来, 按照思维、心理的规律把决策过程层次化、数量化。该方法以其定性与定量相结合地处理各种决策因素的特点, 以及其系统灵活简洁的优点, 迅速地在社会经济各个领域内, 如能源系统分析、城市规划、经济管理、科研评价等, 得到了广泛的重视和应用[6,7,8,9]。

基于PSR模型建立的生态环境健康程度评价指标体系, 使用层次分析法, 选取唐山市2004-2012年的统计数据进行计算分析, 经过数据预处理、构造判断矩阵、一致性检验、计算矩阵的层次单排序和权重确定, 最终给出了唐山市的生态环境健康程度综合评价指数, 并进行分析、预测。

(1) 数据预处理。在进行综合评价前, 需要通过数学变换消除原有数据量纲和数量级的影响, 即通过对所获得的初始数据采用极差标准化方法进行标准化预处理。对于成本型指标, 指标值越小越好, 按公式 (1) 进行标准化处理;对于效益型指标, 指标值越大越好, 按公式 (2) 进行标准化处理。

注:表1中数据来源为《中国城市统计年鉴》、《中国统计年鉴》、《河北省经济统计年鉴》、《唐山统计年鉴》、《唐山市环境质量公报》、《唐山市水资源公报》、河北省水环境监测中心水环境监测数据、唐山市环境保护局生物多样性调查报告及其相关文献。

式中:Xi表示某一指标实测值;Xmax表示某一指标统计范围中的最大值;Xmin表示某一指标统计范围中的最小值;Xi′是标准化后的值。

(2) 构造判断矩阵 (正互反矩阵) 。构造比较判断矩阵是整个工作的数据基础和依据, 采用“1~9”比较标度法进行比较, 用数字1~9及其倒数作为标度。1~9标度的含义:“1”表示两个因素相比, 具有相同重要性;“3”表示两个因素相比, 前者比后者稍重要;“5”表示两个因素相比, 前者比后者明显重要;“7”表示两个因素相比, 前者比后者强烈重要;“9”表示两个因素相比, 前者比后者极端重要;“2、4、6、8”表示上述相邻判断的中间值。倒数表示上述相邻判断的中间值。若因素i与因素j的重要性之比为aij, 那么因素j与因素i重要性之比为aji=1/aij。

针对某一个标准, 计算各备选指标的权重;针对各指标对上一层元素的重要性, 两两指标进行比较得出aij的值, 构建出正互反矩阵A。求出特征向量W作为各指标的权重以及最大特征值λmax。本文采用Matlab软件计算每个判断矩阵的特征值和对应的特征向量。

(3) 一致性检验。对判断矩阵的一致性检验的步骤如下:

①计算一致性指标CI:

②查找相应的平均随机一致性指标RI。对n=1, 2, …, 9, 随机一致性指标RI的值如表2所示。

③计算一致性比例CR:CR=CI/RI。当CR<0.10时, 认为判断矩阵的一致性是可以接受的, 否则应对判断矩阵作适当修正。

(4) 权重确定。经过上述计算步骤, 当各指标满足一致性要求通过一致检验时, 各指标权重分配见表1。

2.4 生态系统健康指数的计算

生态环境健康程度综合评价指数是将压力因子P、状态因子S和响应因子R综合在一起, 以表征区域环境系统抗压能力、生态环境健康程度改善状况以及生态建设投入力度的一个综合指数, 见式 (4) 。

式中:E是生态环境健康程度综合评价指数;n为评价指标的个数;Xi′表示相对应的第i种指标的归一化值;Wi表示评价体系中各指标的权重。

经计算, 唐山市2004-2012年生态系统健康程度综合评价指数及PSR分项指数见表3。

2.5 综合评价标准

对于生态系统健康等级的划定, 大多使用相对评价方法, 即将若干个待评事物的评价数量结果进行相互比较, 最后对各待评事物的综合评价结果排出优劣次序。综观现有的研究, 一般将区域生态系统健康分为5个等级:良好、较好、一般、较差、极差, 以此反映从优到劣的变化[9,10] (见表4) 。

3 唐山市生态系统健康程度评价结果及预测

3.1 2004-2012年唐山市生态系统健康程度评价分析

从PSR指标与综合评价指标的变化趋势来看 (见图2) , 2004-2012年唐山市压力因子P出现较大波动, 但总体呈上升趋势, 资源方面的压力主要来自人口持续增长带来的人均水资源量的减少;环境方面的压力主要来自工业和生活污染物排放量的增加, 人口密度大, 受人类活动干扰严重;社会经济方面的压力主要来自耕地面积的减少, 并且这也间接增加了资源方面的压力;状态因子S也有所波动, 但总体呈上升趋势, 说明生态健康状态在逐步好转, 投入已见成效;响应因子R稳步提升, 表明唐山市在生态环境方面的投入不断增大和环保意识的不断增强;生态环境质量综合评价指数呈现波动式增长, 表明虽然评价年内的环境压力不断增加, 但是在采取及时的手段后, 有效地缓解了人们对生态环境质量要求的提高和经济高速发展之间的矛盾, 证明唐山市在生态建设和环境保护方面采取的政策是切实、有效的。

从2004-2012年的评价结果来看, 2004-2009年唐山市的生态环境处于不健康或亚健康状态, 在2010年以后才出现相对较好的健康状态。但从PSR分项指数和综合指数来看, 唐山市的生态环境状况并不容乐观, 综合指数处于健康状态的边缘, 而且资源环境压力较大, 如不采取更为有效的措施难免会使生态系统的健康状态继续恶化。

唐山市作为河北省的经济中心, 近年来经济迅速发展, 人口持续增长, 城镇化率相应较高, 土地资源越来越紧张, 人口密度大, 受人类活动干扰严重等因素导致唐山市生态系统压力大。唐山市对自然资源消耗较多, 相应的系统生态弹性度值相对较低, 生态恢复力弱, 区域的生态系统服务功能较低。因此, 评价结果表明2004-2009年唐山市的生态环境处于不健康或亚健康状态, 与唐山市现状较为吻合;同时由于唐山市在生态环境方面的投入不断加大和环保意识的不断增强, 特别是在2008年以后的几年, 生态治理力度不断加大, 关停了众多排污企业, 并于2009 年出台一系列的保护规划和限制排污意见。随着各种保护规划的付诸实施, 唐山市的生态健康程度正在不断好转。

3.2 2013-2020年唐山市生态系统健康程度预测分析

以2004-2012年生态系统健康程度指数作为原始数据, 构建了GM (1, 1) 灰色预测模型, 对唐山市2013-2020年的生态系统健康程度进行预测。灰色模型的发展系数a分别为0.084 2、0.009 2、0.034 2、0.039 9, 适用于中长期预测[11]。求解结果见表5及图3。

在预测年内压力因子P趋势升高明显, 主要原因依然是人均水资源量的减少、污染物总排放量的增加、人均绿地面积的减少所带来的资源、环境和社会经济等方面压力越来越大;响应因子R的上升趋势表明生态环境质量的稳步提升仍取决于生态环境建设的持续投入;状态因子S走势的升高, 表明在预测水平的投入下, 环境质量会不断提高;生态系统健康程度综合指数在预测年内逐年上升, 表明唐山市在采取切实、有效的投入后, 生态系统抵抗各方面压力的能力不断增强, 唐山市生态系统健康状况呈良性发展态势。

但在保持预测水平的投入的情况下, 由图3可以看出, 状态因子S的上升趋势比较平缓, 说明在预测水平上还需要采取加大环保投资和环境治理的力度, 加强生态建设, 增强环保意识, 才能更为有效地缓解经济高速增长所带来的资源环境压力与生态环境之间的矛盾。

4 结语

本文采用压力一状态一响应模型 (PSR) 建立了唐山市生态系统健康程度评价的指标体系, 使用层次分析法确定了指标体系中各指标权重, 并对唐山市生态系统健康程度作出评价, 给出唐山市生态系统健康程度综合评价指数, 结果表明2004-2009年唐山市的生态系统处于不健康或亚健康状态, 2010年以后转为健康但仍在亚健康状态的边缘波动;对唐山市2013-2020年生态系统健康状况进行了分析、预测, 预测结果表明唐山市2013-2020年生态系统健康程度会逐渐好转, 但仍需要采取加大环保投资和环境治理的力度, 加强生态建设, 增强环保意识, 才能形成生态环境与社会经济同步发展的局面, 确保生态系统的安全。另外, 由于采用PSR模型构建的生态系统健康指标体系目前尚未有统一的标准, 又由于某些资料的不易获得性, 可能影响到指标的选择而导致分析结果过于乐观;灰色系统模型基于静态发展的外推预测, 尚未考虑各具体指标的动态变化以及某些人为因素的影响。因此, 今后有必要对构建城市水安全评价模型做进一步研究。

摘要：阐述了PSR (Pressure-State-Response) 模型的概念及内容, 运用PSR模型分析了唐山市生态系统健康状况及其制约因子, 建立了唐山市生态系统健康评价指标体系, 并用层次分析法确定各指标权重;计算2004-2012年唐山市生态系统健康综合指数及PSR分项指数并评价, 评价结果显示近年来唐山市生态健康程度正由亚健康状态转向健康状态;对唐山市2013-2020年生态系统健康状况做出预测, 结果显示唐山市生态系统健康状况呈良性发展态势。

关键词：唐山市生态系统,健康程度评价,PSR模型,层次分析法,灰色预测模型

参考文献

[1]蔡燕, 王会肖.生态系统健康及其评价研究进展[J].中国生态农业学报, 2007, 15 (2) :184-187.

[2]陈美球, 刘桃菊, 许莉.基于PSR框架模型的流域生态系统健康评价研究现状及展望[J].江西农业大学学报 (社会科学版) , 2011, 10 (9) :83-88.

[3]傅伯杰, 刘世梁, 马克明.生态系统综合评价的内容与方法[J].生态学报, 2001, 21 (11) :1 885-1 892.

[4]袁中兴, 刘红.生态系统健康评价一概念构架与指标选择[J].应用生态学报, 2001, 12 (4) :628-629.

[5]左伟, 王桥.区域生态安全评价指标与标准研究[J].地理学与国土研究, 2002, (2) :67-71.

[6]赵焕臣, 许树柏, 和金生.层次分析法[M].北京:科学出版社, 1986.

[7]庞振凌, 常红军, 李玉英, 等.层次分析法对南水北调中线水源区的水质评价[J].生态学报, 2008, 28 (4) :1 810-1 819.

[8]郭鑫, 赵林, 刘年磊, 等.基于PSR-AHP的衡水市生态环境质量评价及预测[J].环境科学, 2011, 24 (12) :53-58.

[9]方庆, 董增川, 刘晨, 等.基于PSR模型的唐山地区生态系统健康评价[J].中国农村水利水电, 2013, (2) :26-29.

[10]罗跃初, 周忠轩, 孙轶, 等.流域生态系统健康评价方法[J].生态学报, 2003, 13 (4) :53-55.

生态系统健康评价 篇11

战略性新兴产业是我国经济发展的重要渠道之一,其发展不仅有利于我国经济结构调整以及产业升级,而且对我国科学技术竞争在国际竞争上产生积极的作用。目前,需要一套完整的综合评价指标体系来准确概括创新生态系统。当前,有几位学者对生态创新健康系统评价做出了相应的研究。苗红、黄鲁成(2007,2008)提出了技术创新生态系统健康评价,并从三个角度考虑并建立了创新生态系统评价指标体系,分别为组织健康程度、系统整体功能以及系统的外部胁迫;周青等(2008)构建了创新生态系统适宜度评估指标体系,并对创新生态系统适宜度评估指标进行预算;现如今如何解决生态系统的问题已成为重要关注,那么生态系统健康则是解决该问题的有效方法。目前研究尚存在一些问题:第一,并没有形成一套完善的方法体系;第二,将战略性新兴产业集群与生态系统健康评价联系在一起的研究还比较少,对生态系统的研究还仅仅局限在自然的生态系统,而对战略性新兴产业系统健康的研究尚不多见。

二、战略性新兴产业集群生态创新健康的基本内涵

1. 概念

目前,战略性新兴产业集群的研究还处于初级阶段,是一个新的研究领域,有很多学者分别从不同的角度对该领域进行研究。Rapport等(1998年)指出,生态系统健康是生态自我维持和更新的能力以及满足要求的能力。袁兴中(2001年)等研究了生态系统健康的内涵,并提出通过以下几点进行判断:一是系统是否可以为人类和自然提供适当的生态服务;二是系统是否保持自身结构的稳定性;三是系统对外界的干扰是否具备抵抗能力和修复能力;四是系统中的物质及能量循环是否正常;五是系统的关键物种是否能保留;六是系统是否具备自我调节能力。

2. 生态系统健康评价模型

模糊综合评价法是引入隶属函数(MF),实现把人类的直觉确定模糊综合评价矩阵,并将约束条件量化表示,进行数学求解,该方法可以根据不同的可能性得出多个层次的问题题解,不能解决评价指标相关性造成的信息重复问题。

(1)从优隶属度是指模糊物

单项指标相应的模糊值从属于标准方案各对应评价指标相应的模糊量值隶属程度则为从优隶属度。从优隶属度可由下式:

注:为从优隶属度,和分别为该方案中每一指标中的最大值与最小值。

(2)权重系数与综合评价

根据战略性新兴产业集群生态系统健康评价指标的重要程度不同,经常用权重系数来衡量该指标的重要性。战略性新兴产业集群生态系统健康受可持续性发展指标、创新环境指标、创新产出指标及种群机构指标等因素相互制约,这些因素的变化原因各不相同且共同决定了战略性新兴产业生态系统健康的状态。

(3)模糊综合评价方法

①确定因素集。对战略性新兴产业集群生态创新系统的健康度评价因素有可持续性指标、创新环境指标、创新产出指标以及种群机构指标。这四种指标构成了评价体系集合,即因素集,记为:

②确定评语集。根据四个指标权重不同制定不同的等级。一般情况下,指标评价分为五个等级,即好、较好、一般、较差、很差。构成的集合被称为评语集,记为:

③确定各因素的权重。请专家设定指标权重。

对各因子集进行一级模糊综合评判得到:

根据最大隶属度原则,综合评判结果的排序为创新环境指标、创新产出指标、可持续性指标、种群结构指标。

三、总结

战略性新兴产业集群生态创新的研究是依赖于生态创新理论的基础上对战略性新兴产业的经济效益、社会效益问题进行分析解决,本文中主要运用模糊层次分析法对生态系统健康进行研究,在此基础上,建立了战略性新兴产业生态系统健康指标体系得出创新环境指标是最重要的部分,根据模型得出的结论对战略性新兴产业集群的发展提供了有力的帮助,并有效的找出对战略性新兴产业集群发展不利的影响因子。

本文基于生态系统健康理论的基础上对战略性新兴产业集群发展进行分析,初步构建了战略性新兴产业集群生态系统健康评价模型,但由于本人研究水平有限,本文中的评价体系还需进一步的完善以提高新兴产业的发展,由于评价指标数据的可获得性的制约,还具有指标模糊交叉的情况,所以指标体系的构建还有待于进一步的完善。

参考文献

[1]苗红,黄鲁成.区域技术创新屮态系统健康评价初探[J].科技管理研究,2007,(11):101~103.