城市生態環境與農村生態環境關系分析范文

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摘要

利用2009～2013年相關數據，在城市生態環境與農村生態環境耦合協調關系評價指標體系構建的基礎上，運用熵權法確定指標權重，同時引入耦合度與耦合協調度模型，定量計算云南城市生態環境與農村生態環境的耦合度與耦合協調度，并結合耦合度階段與協調度類型劃分標準對兩者間的耦合協調關系進行定量評價。研究表明:從綜合指數看，云南城市生態環境綜合指數波動較大，農村生態環境綜合指數變化比較平穩，且城市生態環境綜合指數增幅小于農村生態環境綜合指數增幅;從耦合度看，云南出現由農村生態環境滯后向城市生態環境滯后的轉變，城市生態環境與農村生態環境耦合度經歷了從磨合階段到高水平耦合階段的變化，兩系統間的發展方向越趨有序，關系越趨穩定;從協調度看，云南城市生態環境與農村生態環境協調度呈上升趨勢，耦合協調類型從低度協調轉變為中度協調并最終呈現良好協調的發展態勢。

關鍵詞

城市生態環境;農村生態環境;耦合協調度;云南省

1引言

現代社會的發展過程中，資源、人口、經濟發展和環境之間的相互依存、相互影響關系日益顯著。人口和經濟的迅速增長，刺激了對資源的需求，同時也誘發了對資源的不合理開發與利用。工業化和城市化帶來了生產力的進步和社會的發展，同時也帶來一系列城市污染問題［1］。隨著農村經濟的發展，農村生態環境也面臨一系列污染問題。國內目前在生態環境方面的研究多集中于城市或工程項目的生態環境研究，對農村生態環境的研究較少，且多側重于治理或管理，對農村生態環境評價涉及較少。同時，以城市生態環境評價或農村生態環境評價單方面研究為主，缺少對二者之間協調關系的定量研究［2～4］。而城市生態環境與農村生態環境的協調發展對促進城鄉協調發展，推進城市文化與農村文化互動發展有著重要意義。鑒于此，我們擬通過構建城市生態環境與農村生態環境耦合協調評價指標體系，運用熵權法確定指標權重，同時引入耦合度與耦合協調度模型，定量計算云南城市生態環境與農村生態環境的耦合度與耦合協調度，并結合耦合度階段與協調度類型劃分標準對兩者間的耦合協調關系進行定量評價。云南地處我國西南部，位于北緯21°9'～29°15'，東經97°31'～106°12'，全省土地面積為39．4萬km2。改革開放以來，云南城市化水平與工業化水平有了較大提高，城市經濟與農村經濟均得到較快發展［5］。在人口和經濟迅速增長的同時，對資源的不合理開發與利用隨之而來，城市與農村環境污染問題日益突出。在促進城鄉協調發展的背景下，有必要對城市生態環境與農村生態環境的協調發展狀態進行科學評價，以期在促進云南城鄉協調發展與新型城鎮化建設中提供決策參考。

2研究方法與數據來源

2．1研究方法

2．1．1數據標準化處理由于城市生態環境與農村生態環境評價指標存在數量級、量綱和正逆指標的差異，因此有必要對指標原始數據進行標準化處理。數據標準化處理的方法主要有總和標準化、標準差標準化、極大值標準化和極差標準化［6］。本研究采用極差標準化法對原始數據進行標準化處理。由于生態環境指標存在正指標與逆指標的區別，故在用極差標準化法進行數據處理時，對不同性質的正指標和逆指標采用不同的標準化處理方式。具體如公式(1)和(2)所示。式中:x'ij為第i個年份的第j項指標的標準化數據，maxxij與minxij分別為原始指標的最大值與最小值。

2．1．2權重的確定確定指標權重的方法主要有層次分析法(AHP)、德爾菲法(Delphi)、變異系數法、主成分分析法、熵權法等。其中，熵權法通過指標信息熵的計算確定指標權重，是一種客觀的賦權方法，較好地消除了人為因素對指標權重確定的影響，使得權重的確定具有更高的可靠性［7］。因此，本文評價指標權重的確定采用熵權法。其計算過程可分解為以下三個部分［8］:①計算標準化處理后各年份指標值占整個研究時段指標值的比值Zij，具體見公式(3)。式中:x'ij為第i個年份的第j項指標的標準化數據。②計算第j項指標的信息熵Pj與信息效用值Qj，具體見公式(4)。式中:Pj為第j項指標的信息熵;m為研究年份數;Zij為標準化處理后各年份指標值占整個研究時段指標值的比值;Qj為第j項指標的信息效用值。③計算第j項指標的權重Wj，具體見公式(5)。式中:Wj為第j項指標的權重;Qj為第j項指標的信息效用值。

2．1．3耦合度模型耦合源于物理學概念，指兩個或兩個以上的體系或運動形式通過各種相互作用而彼此影響的現象［9］。本文引入耦合度模型，把城市生態環境與農村生態環境兩個系統通過各自的耦合元素相互作用彼此影響的現象定義為城市生態環境與農村生態環境的耦合。通過耦合度的計算，測定要素雙方相互作用的強弱程度。耦合度越大，要素之間的發展方向越有序，關系也就越趨于穩定［10］。耦合度階段劃分如表1所示［11］，耦合度計算如公式(6)所示。式中:u1和u2分別為城市生態環境綜合發展水平和農村生態環境綜合發展水平;x'ij為第i個年份的第j項指標的標準化數據;Wj為第j項指標的權重;C為耦合度，C∈［0，1］。

2．1．4耦合協調度模型耦合度只揭示系統間相互作用、相互影響的程度，無法反映城市生態環境與農村生態環境的協調發展狀態。因此，引入耦合協調度模型，定量測算云南城市生態環境與農村生態環境的協調發展狀態。耦合協調度模型計算如公式(7)所示，協調度類型劃分如表1所示。   式中:D為耦合協調度;T為反映城市生態環境和農村生態環境的綜合指數;u1和u2分別為城市生態環境綜合發展水平和農村生態環境綜合發展水平;α與β為待定系數，是城市生態環境和農村生態環境對區域發展的貢獻程度，我們認為上述兩者的貢獻度不分彼此，因此取α=β=0．5［12］。

2．2數據來源云南省多年城市生態環境與農村生態環境相關數據均來源于《云南統計年鑒》(2010～2014年)。獲取以上基礎數據后，建立多年城市生態環境與農村生態環境基礎數據庫。采用極差標準化法對指標數據進行標準化處理，同時運用熵權法確定指標權重。

3討論與分析

3．1評價指標體系的構建本文借鑒曹連海、王平等人的研究成果［13，14］，結合云南城市生態環境與農村生態環境發展現狀，遵循科學性、綜合性、層次性、代表性、可操作性等原則［15］，選取16項指標構建云南城市生態環境與農村生態環境耦合協調關系評價指標體系(見表2)，按照公式(1)和公式(2)對數據進行標準化處理，運用熵權法由公式(3)、公式(4)和公式(5)計算指標權重(見表2)。

3．2耦合協調度測度

3．2．1耦合度評價在經標準化處理的基礎上，利用熵權法確定的權重，按照公式(6)分別計算城市生態環境綜合指數u1和農村生態環境綜合指數u2，在此基礎上計算兩者耦合度C，并結合表1耦合度階段劃分標準，對研究時段內云南城市生態環境與農村生態環境耦合度的階段進行劃分(見表3)。從城市生態環境綜合指數u1的變化可以看出，研究時段內，云南城市生態環境綜合指數波動較大，其中2010年為最大值，達0．691，2011降至最小值，僅為0．265，之后逐年增加，但增幅小于農村生態環境綜合指數增長幅度;農村生態環境綜合指數u2的變化則比較平穩，呈逐年增長趨勢，且增加幅度大于城市生態環境綜合指數增長幅度，僅2009年和2010年呈現農村生態環境滯后狀態，之后時間段，均為城市生態環境滯后狀態。耦合度C在2009年為0．686，屬于磨合階段，其余年份均大于0．8，屬高水平耦合階段。綜上所述，2009～2013年，云南出現由農村生態環境滯后向城市生態環境滯后的轉變;城市生態環境與農村生態環境耦合度經歷了從磨合階段到高水平耦合階段的變化，兩系統間的發展方向有序，關系也趨于穩定。

3．2．2協調度評價在耦合度計算的基礎上，利用公式(7)計算綜合協調度T和耦合協調度D，并結合表1耦合協調度類型劃分標準，對研究時段內云南城市生態環境與農村生態環境協調度類型進行劃分(見表3)。從綜合協調度T和耦合協調度D的變化可以看出，研究時段內云南城市生態環境與農村生態環境協調度呈上升趨勢，耦合協調類型從低度協調轉變為中度協調并最終呈現良好協調的發展態勢。

4結論

在城市生態環境與農村生態環境耦合協調關系評價指標體系構建的基礎上，運用熵權法確定指標權重，同時引入耦合度模型與耦合協調度模型，定量計算云南城市生態環境與農村生態環境的耦合度與耦合協調度，并結合耦合度階段與協調度類型劃分標準對兩者間的耦合協調關系進行定量評價，結論如下:

4．1從綜合指數看，云南城市生態環境綜合指數波動較大，農村生態環境綜合指數變化比較平穩，且城市生態環境綜合指數增幅小于農村生態環境綜合指數增幅。

4．2從耦合度看，云南出現由農村生態環境滯后向城市生態環境滯后的轉變;城市生態環境與農村生態環境耦合度經歷了從磨合階段到高水平耦合階段的變化，兩系統間的發展方向越趨有序，關系越趨穩定。

4．3從協調度看，云南城市生態環境與農村生態環境協調度呈上升趨勢，耦合協調類型從低度協調轉變為中度協調并最終呈現良好協調的發展態勢。

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作者：童彥 朱谷生 張梅芬 高慶彥 單位：曲靖師范學院城市學院 曲靖師范學院學報編輯部