煤炭资源型城市生态风险评价及预测——以鄂尔多斯市为例

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1、煤炭资源型城市生态风险评价及预测一一以鄂尔多斯市为例宋丽丽白中科中国地质大学土地科学技术学院国土资源部土地整治重点实验室以鄂尔多斯市为研宄对象，采用资料分析法、GIS空间数据处理技术，对研究区自然、社会、经济等各项指标进行分析和深入了解。在此基础上应用PSR模型，选取24个指标构建研宄区生态风险评价指标体系，采用模糊综合评价法对研宄区2005-2015年生态风险程度进行评价。运用BP祌经网络方法构建滚动预测模型,对研宂区未来5年的生态风险进行预测评价。研宂结果表明：1）2005—2015年鄂尔多斯市生态风险程度经历较高（2005—2008年）、一般（2009—

2、2011年）、较低（2012—2015年）3个水平，生态风险级别特征值随时间发展呈现波动上升的良性变化趋势;2）未来鄂尔多斯市生态风险级别特征值会有波动性下降，但整体仍将维持在较低生态风险水平，2017年鄂尔多斯市风险级别特征预测值为5.8945，处于一般风险状态，2020年鄂尔多斯市风险级别特征预测值为6.0266处于较低风险状态;3）导致鄂尔多斯市生态风险程度恶化的压力因素主耍为环境压力，只体括工业污染物排放量等指标，状态因素主要为经济状态和环境状态，具体包括第三产业在GDP中所占比重和降水量等指标，响应因素主要为人文响应，具体包括万人在学校大学生数和万人

3、拥有医疗机构床位数等指标。为预防生态风险程度由2017年起进一步恶化，未来应当着重控制人口发展、工业污染物排放、草原退化与沙漠化，增加医疗、教育发展的投入。关键词：生态风险评价；PSR模型;模糊综合评价；BP祌经网络;煤炭资源型城市;鄂尔多斯市；鄂尔多斯市是我国重要的煤炭资源型城市，处于风沙高原与黄土高原、干旱与半干旱气候、风水两相侵蚀突出的地区，具有生态脆弱性，作为国家重点发展的14个大型煤炭基地之一的神东煤炭基地就位于此，自2000年以来，其产煤量呈急剧增长态势，连续8年以上居地级市产煤量之首。同时鄂尔多斯市还是我国重要的生态屏障，而近年来随着煤炭开采和煤

4、炭基地的建设，土地和生态系统受到扰动与破坏，对当地生态安全造成巨大影响，生态系统的保护迫在眉睫，生态安全问题意义重大。生态风险是由环境的自然变化或人类活动引起的生态系统组成、结构的改变而导致系统功能损失的可能性，生态风险评价是定量预测各种风险源对生态系统产生风险的方法m，是社会科学与自然科学交叉的学科，其内容复杂，涉及广泛。国外的生态风险评价工作开展较早，起步于20世纪70年代Suter提出的生态风险评价的基础理论和技术框架，对生态风险评价的发展起到了导向和奠基作用［3-4］，对生态风险的研宄主要集中于基因工程生物的生态风险、化学物质的施用对农业生态系统健康以

5、及生态风险影响的微观方面，研究尺度多集中在个体和种群上，而对自然灾害、人类活动的风险或安全问题研究很少m。我国生态风险问题的提出较晚，相关的研宄主耍集中在评价指标体系的构建和评价方法的探讨［6-8］，还处于学科的发展建设当中，在理论和应用上都没有W外成熟。煤炭资源型城市的生态风险评价以矿区聚集城市特殊的生态系统为研究对象。国内最早关注到矿区生态风险、研究矿区生态系统受损问题的是，1999年Q屮科等m以平朔露天煤矿力例进行的大型露天煤矿生态系统受损研宄。此后逐渐有矿业城市、煤炭资源型城市的生态风险评价、损毁分析［10］,但主要内容都以评价指标的构建和评价方法的研

6、宄为重点包1。评价指标体系的建立主要依据不同的评价对象开展，与研究对象的空间尺度、属性等冇关，评价模型0前主要运用压力一状态一响应模型(pressure-state-response，PSR)概念框架的数学模型，此外还有生态模型、景观生态模型和数字地面模型等［11-14］，代表性方法主要有层次分析法、综合指数法、灰色关联法、模糊综合法等［15-19］，评价方法各有优劣，其中基于模糊原理的评价方法被广泛应用于区域尺度的生态风险评价，但对城市社会一经济一自然复合生态系统的研究不足m。在生态风险的预测方面，数学模型、空间模拟、神经网络等方法被广泛应用［21-24］,

7、其屮BP神经网络(backpropagationnetwork)由Runielhart等［25］于1986年提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，能学习和大量的输入一输出模式映射关系，而无须事前揭示描述这种映射关系。经过多年的发展，到目前为止，其算法日趋完善，成为应用最广泛的神经网络模型之一，它的优越性在于，通过网络的反复学习有效修正误差，把隐性变量对结果造成的影响作为一个整体纳入计算过程中，减少人为主观因素对结果的影响位§1。本文以鄂尔多斯市为例，基于PSR模型构建煤炭资源型城市生态风险评价指标体系，釆用模糊综合评价法对鄂尔多斯市2005—2015

8、年生态风险进行评价，用BP神经网络进行