环洞庭湖区生态经济系统的耦合特征研究

发布时间：2016-09-27 14:09

  本文关键词：环洞庭湖区生态经济系统的耦合特征研究，由笔耕文化传播整理发布。

DOI:10.13249/j.cnki.sgs.2013.11.007

第33卷第11期2013年11月

地理科学

Vol.33No.11Nov.,2013

SCIENTIAGEOGRAPHICASINICA

环洞庭湖区生态经济系统的耦合特征研究

陈端吕，彭保发，熊建新

（湖南文理学院资源环境与旅游学院，湖南常德415000）

摘要：摘要以环洞庭湖区生态经济系统为研究对象，通过构建评价指标体系，基于耦合度、协调度模型，运用神经网络模型，分析系统达到最佳耦合协调状态的因子贡献度，探讨系统因子对于社会经济与生态环境协调的调控适应机制。研究表明：①从耦合程度的时序看，10a间耦合度变动趋势较平稳，2003~2011年社会经济与生态环境的发展关系基本为拮抗状态，2012年正在向磨合时期过渡。对于序参量年度变化率比较，年度变化都比较平稳，序参量之间协同作用的强弱程度体现系统由无序走向有序的趋势，但社会经济发展与生态环境交互耦合作用并不十分理想。②2003~2012年环洞庭湖区社会经济与生态环境建设的协调程度基本还处于中低水平。2003~2011年社会经济与生态环境发展关系处于低度协调，2012年开始转入中度协调，洞庭湖经济发展与生态环境的协调程度还有待进一步提高。③2003~2005年耦合度处于较高状态，但协调度却不处于高位。2006~2012年系统耦合度与协调度基本上具有相同的变化趋势。④生态经济系统评价因子的贡献度，是系统耦合协调达到理想等级的评价因子重要性，反映某项评价指标对耦合或协调最佳状态的贡献程度。生态环境子系统的评价因子贡献度大于社会经济子系统，说明了对于系统理想状态的调控，生态环境子系统各项指标具有主导作用。⑤在系统调控中，因子贡献度与系统目标调控程度呈正相关。因子贡献度越大，对系统耦合或协调目标调控力度越大。关键词：耦合度；协调度；生态经济系统；因子贡献度；神经网络中图分类号：中图分类号F291

文献标识码：文献标识码A

文章编号：文章编号1000-0690(2013)11-1338-09

人类面临的生态环境与社会经济矛盾加剧，生态经济系统可持续发展成为研究的热点之一。目前，对于生态经济系统评价，国内外已作过一些深入研究，但研究方法很不尽相同，在实际应用中以生态足迹模型、能值分析理论为主[1,2]，提供了对生态经济系统可持续性的判定途径[3]。从系统的角度看，生态经济系统是由生态系统和经济系统耦合而成的开放型的耗散结构系统[4]。“耦合”是一个物理学概念，指2个或2个以上的系统通过各种相互作用而彼此影响的现象[5]。生态经济系统耦合是生态环境支撑系统与社会经济发展系统间相互作用、相互胁迫，由低级共生向高级协调发展的过程[6]。生态经济系统存在着交互耦合的互动关系，而协调度反映了社会经济发展与生态环境之间的最佳匹配状态[7]。在中国区域生态经济系统的耦合状态研究中，乔标[8,9]、方创琳[10]、张富刚[11]等构建了具有代表性的评价指标体系，建立了体现

生态经济系统耦合关系的系统动力学模型[12]、耦合度模型及协调度模型[13~16]，大大推动了生态经济系统耦合研究的进程，但运用上述模型及方法所得结果无法剖析生态经济系统耦合的非线性本质。生态经济系统作为复杂耗散结构，表现的非线性耦合协调机制，很难用一般的线性方法加以研究，而人工神经网络通过连接下层节点和上层节点之间的权重矩阵的设定和误差修正，具有自学习和自适应的特征，个体具有的学习、记忆和选择的能力，能够模拟生态经济系统的耦合度动态变化及耦合协调的内部机制与结构关系。本文提出的因子贡献度，是生态经济系统耦合或者协调达到理想等级的评价因子重要性，反映某项评价指标对耦合或协调达到最佳状态的贡献程度，这方面研究较少。同时，环洞庭湖区的经济发展与生态环境关系一直是学术界研究热点[17]，在资源开发模式[18]、土地利用/覆被变化[19]、生态经济价值评估[20]、高效生

收稿日期2012-12-12；收稿日期：修订日期：修订日期2013-03-18

基金项目：基金项目国家社会科学基金项目（13BJY025）、湖南省教育厅重点项目(12A100)、湖南省社科基金项目（12JD53）、湖南省环洞庭湖区域发展研究基地、湖南省重点建设学科资助。

作者简介：作者简介陈端吕（1965-），男，湖南隆回人，博士，教授，主要从事景观地理学与3S技术研究。E-mail:hnwlxyzlxycdl@126.com

11期陈端吕等:环洞庭湖区生态经济系统的耦合特征研究1339

态经济区建设[21]等方面取得了一定进展，但本区域生态经济耦合协调机制有待于进一步探讨。因此，本文通过构建环洞庭湖区生态经济系统评价指标体系，基于耦合度、协调度模型，针对生态经济系统结构与要素的自组织与适应特性，运用人工神经网络模型，分析环洞庭湖区生态经济系统评价因子对最佳耦合协调状态的贡献度，探讨系统影响因子对于社会经济与生态环境协调的调控适应机制，构建科学发展的生态经济体系，为环洞庭湖区生态系统和社会经济协调的科学合理评价，协调经济发展与生态环境矛盾，推进高效生态经济区建设提供参考。

图1

Fig.1

环洞庭湖区域范围

Thescopeofthestudy

area

1研究区域

环洞庭湖区是以洞庭湖为中心的广大河、湖冲积-淤积平原和环湖丘岗及外围低山区，地理位置为111°53′~113°05′E、28°44′~29°35′N，大部分地区的海拔高度不到50m，土地面积的85％以上。在湖南省辖境内，湖南地区覆盖岳阳市(除平江县)、益阳市(除安化县)、常德市(除石门县)及长沙宁乡县、望城县(图1)。湖区地处中亚热带季风湿润气候，具有向北亚热带过渡性质，冬季寒冷、干燥，夏季降雨集中，气候温和、湿润，年平均降雨量1200~1450mm，年平均气温16.5~17.0℃。河网密布，湘、资、沅、澧四水流经，水、土、气、生物等资源要素丰富。但生态环境形势严峻，湖床每年被入湖泥沙淤高3.7cm，新增洲土4130hm2。每年约8×108t未经处理的废水直排湖中，导致水质下降。鱼类种群退化，洄游性、半洄游性鱼类资源在捕捞量中所占比例已降至10%，生态环境恶化，生物多样性遭到破坏。环洞庭湖区是中国重要的商品粮基地，同时也是湖南省重要的农业经济区域，形成了以农、牧、渔业生产为主体，轻重工业并重，第三产业迅速壮大的发展格局。环洞庭湖区是典型的水陆生态交错脆弱带，，快速的环境变化和复杂的湖垸、江湖关系使得本区的生态环境脆弱性表现得特别突出，构建洞庭湖生态经济区一直在湖南省国民经济发展中具有重大的战略意义。

应从生态环境与经济发展2个子系统出发，既有指示生态环境因子变化与指示经济发展的序参量，能够反映生态子系统与经济子系统的高效协同，同时在选取指标时，应有代表性，注意考虑正向指标与逆向指标，从正反两方面考察耦合状态。具体指标的选取要综合考虑区域现状、生态经济目标、系统要素等方面因素，按照生态环境与经济发展2个子系统进行指标采集（表1）。数据来源主要利用2003~2012年的土地利用图进行GIS分析进行提取，社会经济指标采用统计年鉴、环保、农业、气象、林业等相关部门提供的数据。

由于指标数值和方向不同，必须进行指标的正向化和无量纲化处理。逆向指标采用倒数变换法进行正向化处理，用于计算区域生态经济耦合系统中不同指标的功效系数dij。计算公式为：

(xij-xijmin)

正指标dij=

ijmaxijmin负指标

dij=

(xijmax-xij)ijmaxijmin（1）

式中，dij为系统i指标j的功效数，xijmax为系统i指标j的最大值，xijmin为系统i指标j的最小值，xij为系统i指标j的值。dij反映目标达成的满意程度，0≤dij≤1。

利用主成分分析方法对输入数据进行生态经济系统耦合协调评价指标选取。根据设置的主成分累计贡献率(85%)，进行因子载荷旋转，确定生态经济系统耦合协调评价指标由13个指标因子组成，生态环境水平包括生物丰度指数、土地退化指数、湿地面积退化指数、人均林地面积、环境污染治理投资率、万元国内生产总值消耗能源、人均生

2研究方法

2.1系统耦合协调评价指标体系构建

生态经济系统涉及到生态、环境、经济、社会等很多方面。生态经济系统耦合评价指标的设计

1340地理科学33卷

表1生态经济系统耦合协调指标采集

Table1Theevaluationindexofeco-economicsystembasedoncouplingandcoordination

子系统

指标

生物丰度指数x101、植被覆盖指数x102、水网密度指数x103、土地退化指数x104、湿地面积退化指数x105、气候变化指数x106、人均

生态环境

安全水资源拥有量x107、人均耕地面积x105、人均林地面积x109、环境污染治理投资率x110、万元国内生产总值消耗能源x111、废水净排放量x112、土壤侵蚀模数x113、人均生活能源消费量x114、工业污水处理率x115、人口密度x116

社会经济

经济密度x201、城市化率x202、恩格尔系数x203、人均GDPx204、第三产业比重x205、城镇居民可支配收入x206、农民人均纯收人x207、全社会劳动生产率x208、第一产业增加值/GDPx209、第三产业增加值/GDPx210、基尼系数x211、社会资本/总资本x212

活能源消费量等7个指标，社会经济发展水平的指标包括经济密度、城市化率、第三产业比重、第一产业增加值/GDP、第三产业增加值/GDP、基尼系数等6个指标。

以每个主成分所对应的特征值占所提取主成分总的特征值之和的比例，确定为提取的生态经济系统评价指标权重。用各主成分的方差贡献率计算生态经济系统评价指标权重。计算公式为：

Cij

Wij=（2）

∑∑Cij

i=1j=1

态子系统的综合功效是各系统内所有指标对该子系统的贡献的综合，可通过集成方法来实现[22]。其计算公式为：

Ui=∑Wij×dij

n

（3）

Wij≥0,式中，

∑Wij=1,j=1,2,...,n。

j=1

2.2系统耦合度分析

生态经济系统由无序走向有序的特征与规律，通过耦合度判别社会经济和生态环境两个子系统耦合作用的强度以及作用的时序区间。借助容量耦合系数模型推广的耦合度模型，计算和分析环洞庭湖区生态经济系统耦合度。由于本文度量的由社会经济和生态环境2个子系统构成的耦合度模型，得到生态环境子系统与社会经济子系统的耦合度函数表示为：

éùU1×U2

C=（4）(U)(U)212??1

式中，C为耦合度；U1、U2为社会经济和生态环境2

1

Cij为系统i式中，Wij为子系统i指标j的评价权重，

指标j主成分贡献率，m表示子系统个数，n为提取的主成分个数。通过主成分分析，得到生态经济系统评价指标体系(表2)。

根据主成分综合模型，在选用所有指标都作为主成分的前提下，利用各主成分的方差值作为权重，进行经济与生态系统功效评价。经济与生

表2

子系统

个子系统的综合功效。根据经济发展与生态环境

生态经济系统评价指标体系

指标

生物丰度指数土地退化指数湿地面积退化指数

生态环境子系统

人均林地面积环境污染治理投资率万元国内生产总值消耗能源人均生活能源消费量经济密度城市化率

社会经济子系统

第三产业比重第一产业增加值/GDP第三产业增加值/GDP基尼系数

权重0.0940.0790.0290.1100.0700.1090.0540.0470.0980.1040.0640.0580.085

Table2Indexsystemofevaluationoneco-economicsystem

交互作用的强弱程度，即耦合度的大小，一般可以将其耦合的过程划分如表3所示[23]。2.3系统协调度分析

耦合度体现了社会经济与生态环境的互动作用，却很难反映出经济与生态环境建设的整体“功效”与“协同”效应，单纯依靠耦合度判别有可能产生误导。为此，基于耦合度模型构建生态经济系统协调度函数，计算公式可表示为：

D=(C×T)

T=aU1+bU2

（5）

式中，D为协调度，T为生态经济综合调和指数，反映生态环境与社会经济的整体协同效应或贡献，a、b为待定系数，分别为生态经济系统评价指标体系中2个子系统的权重。协调度等级划分见表4[23]。

11期陈端吕等:环洞庭湖区生态经济系统的耦合特征研究

表3生态经济系统耦合度分类及耦合等级

Table3ClassificationandcharacteristicsofthecouplingbetweenEco-EconomicSystem

1341

耦合度取值C=00<C≤0.30.3<C≤0.50.5<C≤0.80.8<C<1C=1

耦合等级最小耦合低水平耦合拮抗磨合高水平耦合最大耦合

耦合特征

系统之间或系统内部要素之间处于无关状态，系统将向无序发展此时经济发展水平低，生态系统承载力强这阶段经济进入快速发展时期，生态承载力下降系统开始良性耦合

经济与生态环境相互促进，共同发展

耦合度最大,系统之间或系统内部要素之间达到了良性共振耦合，系统趋向新的有序结构

水平代表值

Ⅳ：理想状态值×0.25Ⅲ：理想状态值×0.50Ⅱ：理想状态值×0.75Ⅰ：理想状态（代表值为1）

表4

协调度D=00<D≤0.40.4<D≤0.50.5<D≤0.88<D<1.0D=1

协调等级不协调低度协调中度协调良好协调高度协调极度协调

生态经济系统的协调度等级与协调特征

协调特征

水平代表值

Table4CoordinationdegreeandcoordinationgradeofEco-EconomicSystem

不协调，经济环境系统整体呈衰退趋势环境勉强保持在承载力范围内

资源环境保持在承载力阈值内，短期内可接受

基本协调,经济水平提高速度高于生态环境的改善速度，整体协同效应达到了较高的程度

较协调，经济与资源环境发展接近均衡，较理想状态社会经济与资源环境发展相互促进，协调共生

Ⅳ：理想状态值×0.25Ⅲ：理想状态值×0.50Ⅱ：理想状态值×0.75Ⅰ：理想状态（代表值为1）

2.4耦合协调评价的神经网络模型设计与评价因人工神经网络具有以任意精度逼近任意非线

定合适的隐含层为10，传递函数采用对数型Sig-moid激活函数。经过神经网络训练与模拟计算，模拟值与实际值较为吻合，误差较小，模型可行(表5)。

根据构建的网络模型神经元之间的连接权重值计算出各隐含节点对于输出结果的重要性和各个输入因子与各个隐含节点的紧密程度，得出各输入因子对于输出结果的重要性，即评价因子的贡献度，用于量化输入指标对生态经济系统达到最佳耦合协调状态的调控程度。具体步骤如下：①将输入层节点与隐含层节点之间的连接权重值取绝对值求和，即xi=∑|Wij|，i、j分别代表输入层、隐含层节点；②将隐含层节点与输出层节点之间的连接权重值取绝对值求和，即yj=∑|Wij|，k代表输出层节点，即yj代表了各隐含层节点对于输出节点的贡献；③各输入因子与每个隐含层节点之间紧密程度大小的比较aij，即aij=|Wij|xi；④某个输入因子通过某个隐含层节点对于输出结果的作用，即bij=aijyj；⑤求和Si=∑bij，Si表

jk

i

子贡献度计算

性连续函数的特性，通过模型中神经元的知识存储和自适应特征，建立各输入因子与目标等级之间的高度非线性映射，向输入输出样本学习进行自适应调整。本文以生态经济系统耦合协调等级作为输出，通过样本学习、训练与检测，对网络节点映射的优化目标的调整，确定网络结构和学习参数，建立样本耦合协调值与各因子指标值之间的非线性关系，使该优化目标中得到自适应均衡的节点权重，作为生态经济系统耦合协调达到理想等级的评价因子贡献度，反映某项评价指标对最佳状态的调控程度。

对于系统耦合协调的神经网络模型设计，分别选取2003~2012年的生态经济系统功效数据作为输入因子，将计算得出的耦合度和耦合协调度等级值作为输出因子，输入层节点为13，网络输出层节点数目为1。隐含层节点数的确定在参考输入层节点数与输出层节点数的基础上，利用样本数据检验9、10、11、12个隐含神经元，并根据网络学习的拟合速度来选取，即用试验的方法来确

示某个输入因子通过隐含层对于输出结果的作用；

1342地理科学33卷

表5神经网络检验及误差

Table5Networktraininganderrors

2003

样本值

耦合度C

模拟值误差样本值

协调度D

模拟值误差

0.50.5010.0010.250.2500.000

20040.50.5010.0010.250.2530.003

20050.50.5000.0000.250.2510.001

20060.50.5000.0000.250.2510.001

20070.50.5000.0000.250.2510.001

20080.50.5020.0020.250.2510.001

20090.50.5010.0010.250.2510.001

20100.50.5040.0040.250.2530.003

20110.750.744-0.0060.250.2530.003

20120.50.5020.0020.50.494-0.006

⑥计算评价因子贡献度V。某个输入数据对于仿

i

真值的重要性Vi，即Vi=Si/∑Si，累计各子系统的Vi，即为生态环境子系统V1与社会经济子系统的V2。

3结果与分析

3.1社会经济与生态环境耦合时序变化

收集2003年以来10a的相关资料，分别计算出各个年份的社会经济综合序参量、生态环境综合序参量、耦合度和协调度。从图2可以看出，生态经济系统耦合度大都处在0.439~0.500之间，表明了社会经济与生态环境的发展关系基本以拮抗状态，其经济发展方式为粗放型，经济发展对生态环境的影响很大。从耦合度变动趋势来看，变化趋势较平稳，社会经济与生态环境交互作用的强度变化不大，但2006~2008年，耦合度略有些微下降，2009年环洞庭湖区社会经济与生态环境耦合有所上升，2012年正在向磨合时期过渡，其原因就是此间不断加大了对生态经济圈建设的力度，导致二者的关系正在进行调整。从社会经济子系统、生态环境子系统两两之间的序参量比较来看，除了2012年外，2003~2011年的社会经济序参量都小于生态环境序参量，说明经济发展的内部结构的不协调是阻碍环洞庭湖区人地系统协调发展的关键，也说明了环洞庭湖区生态环境是经济发展的主要瓶颈，经济发展主导着社会与生态环境的演变。

从2个子系统的序参量时序变化来看，总体呈现出明显的上升趋势，说明各个子系统内部结构正由不协调向协调方向调整。从表6可以看出，经济系统的序参量年平均变化率为16.01%，平均变化幅度最大，生态系统为5.79%，一方面说明了经济发展对社会、生态环境的发展具有导向和主宰作用，另

一方面在某种程度上体现了环洞庭湖区社会经济发展对生态环境的高度依赖。针对各个子系统的序参量年度变化率比较，生态环境子系统除了2004年，年度变化都比较平稳，只是个位数的变化，而社会经济子系统变化率起伏较大，最大的为2012年的42.44%，而最小的为2006年的-25.64%，也说明了具有自然属性的生态环境子系统的自组织特性与变化的滞后性。再从彼此间变化率的相关性可以看出，经济发展与生态环境的发展具有同步性。可能由于生态保护政策执行的不确定性以及产业结构调整带来的冲击，使得生态环境综合序参量出现波动起伏的趋势，特别是在2009~2011年间生态环境出现了迅速下降的趋势。3.2生态经济系统协调性动态

从图3可以看出，生态经济系统协调度数值处于0.292~0.428之间，说明2003~2011年社会经济与生态环境发展关系处于低度协调，而2012年后开始转入中度协调。通过2003~2012年生态经济系统耦合度与协调度比较，2003~2005年生态经济系统耦合度处于较高状态，但协调度却不处于高位，说明此阶段社会经济与生态环境在物质与能量的交换与传输频繁，2个子系统的相互依赖、相

图2环洞庭湖区生态经济系统耦合度时序变化

Fig.2Variationofcouplingdegreebetweenecologyand

economicsystemin

2003-2012

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