孫乃博,曾向陽(yáng),陳 勇

(武漢科技大學(xué) 資源與環(huán)境工程學(xué)院,湖北 武漢 430081)

0 引言

生態(tài)環(huán)境質(zhì)量是指在一定時(shí)空范圍內(nèi)生態(tài)系統(tǒng)對(duì)人類生存及社會(huì)發(fā)展的適宜程度[1],能夠反映生態(tài)環(huán)境的優(yōu)劣狀況。如今中國(guó)正處于城鎮(zhèn)化高速發(fā)展階段,城鄉(xiāng)建設(shè)用地不斷擴(kuò)張,不僅給城市的生態(tài)承載能力帶來(lái)了巨大壓力,同時(shí)也給城市生態(tài)空間管理帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)[2]。大冶市屬于典型的礦業(yè)城市,生態(tài)環(huán)境壓力尤為突出。識(shí)別生態(tài)環(huán)境質(zhì)量影響因子,能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)生態(tài)環(huán)境問題,對(duì)于生態(tài)環(huán)境管理與規(guī)劃具有重要意義。

目前,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量影響因子的研究主要分為指標(biāo)構(gòu)建和因子識(shí)別兩個(gè)方面。在指標(biāo)構(gòu)建方面:MARULL等[3]利用GIS將自然環(huán)境、生物環(huán)境和功能適宜性與生態(tài)影響因子相結(jié)合,為生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)估奠定了基礎(chǔ);梅卓華等[4]通過建立結(jié)構(gòu)-功能-協(xié)調(diào)度3個(gè)方面的指標(biāo)體系,反映了南京市城市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量;田艷芳等[5]提出了包含自然、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)3個(gè)方面的指標(biāo)體系,結(jié)合城市特征對(duì)上海市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行了評(píng)價(jià)。但這些研究多是通過構(gòu)建多種類型指標(biāo)來(lái)增加對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的解釋,缺少對(duì)具體影響因子的量化分析。在因子識(shí)別方面,使用相關(guān)系數(shù)、權(quán)重等雖能在一定程度上體現(xiàn)指標(biāo)的重要程度,但仍有一定的局限性。部分學(xué)者運(yùn)用相關(guān)性分析[6]、主成分分析[7]進(jìn)行影響因子識(shí)別研究,但生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的變化與其影響因子之間關(guān)系復(fù)雜,很難用純粹的線性關(guān)系描述,并且這些方法較難處理因子中存在的離散變量,不利于對(duì)影響因子進(jìn)行深入探析;也有學(xué)者運(yùn)用地理探測(cè)器模型[8]、偏最小二乘回歸[9]、地理加權(quán)回歸模型[10]等分析方法開展了相關(guān)研究,此類方法相較于簡(jiǎn)單線性分析能夠有效提高自變量對(duì)因變量的解釋效應(yīng),但不能完全體現(xiàn)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量變化過程與影響因子之間的關(guān)系,且影響因子之間的相關(guān)性存在較大不確定性。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種基于模型的內(nèi)涵方法,具有強(qiáng)大的建模功能和較為完善的推理機(jī)制,對(duì)于解決上述復(fù)雜系統(tǒng)中不確定性問題非常有效,并且能夠具體量化影響因子之間的聯(lián)系,目前已成功應(yīng)用于統(tǒng)計(jì)決策、醫(yī)療診斷、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等領(lǐng)域[11]。在對(duì)不確定性問題的推理中,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型沒有查詢方向的限制,可以進(jìn)行由因到果的敏感性分析和由果到因的診斷性分析,能有效納入復(fù)雜系統(tǒng)中各類影響因子,尤其是對(duì)離散變量的處理效果較好,表達(dá)清晰,已有部分學(xué)者將其應(yīng)用于復(fù)雜生態(tài)系統(tǒng)領(lǐng)域。鄭濤等[12]運(yùn)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)從鄰域因子、自然因子、政策規(guī)劃因子3個(gè)方面構(gòu)建指標(biāo)體系并對(duì)生態(tài)用地流失問題進(jìn)行了驅(qū)動(dòng)因素分析,應(yīng)用效果良好;危小建等[13]通過構(gòu)建空間貝葉斯模型識(shí)別了城市擴(kuò)張過程與生態(tài)保護(hù)的沖突。

本文嘗試運(yùn)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)探究大冶市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量與各影響因子之間的聯(lián)系強(qiáng)度,利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型解決生態(tài)環(huán)境質(zhì)量影響因子分析過程中存在的不確定性問題,從生態(tài)脅迫、生態(tài)助力、自然條件3個(gè)方面對(duì)大冶市進(jìn)行貝葉斯生態(tài)環(huán)境質(zhì)量影響因子研究。通過針對(duì)原因?qū)虻拿舾行苑治龊歪槍?duì)結(jié)果導(dǎo)向的診斷性分析,綜合給出具有規(guī)劃意義的措施和建議,有助于了解大冶市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況和空間格局,以期為生態(tài)環(huán)境優(yōu)化提供參考。

1 研究區(qū)域和數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)域

大冶市地跨東經(jīng)114°31′～115°20′,北緯29°40′～30°15′,位于湖北省東南部(見圖1),處于湖北“冶金走廊”腹地,是武漢城市圈的重要組成部分。地勢(shì)北低南高、東西平緩,海拔高度為120～200 m,屬亞熱帶濕潤(rùn)季風(fēng)氣候,適宜多種農(nóng)作物生長(zhǎng)。大冶市金、銅、鐵礦石資源豐富,是全國(guó)六大銅礦生產(chǎn)基地和十大鐵礦生產(chǎn)基地之一。礦石中的Ca、Mg、K等可溶性離子溶解于地表水時(shí),易產(chǎn)生次生鹽堿化問題,同時(shí)一些重金屬和放射性物質(zhì)也會(huì)對(duì)土壤層和大氣層造成危害。

圖1 研究區(qū)地理位置

1.2 數(shù)據(jù)處理與指標(biāo)構(gòu)建

數(shù)據(jù)來(lái)源見表1,衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)時(shí)間均為2020年,且多為30 m分辨率。用1 km×1 km的柵格劃分研究區(qū),不足50 m2的柵格因數(shù)據(jù)缺失等原因舍去,共生成1 738個(gè)柵格樣本。衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)均通過ArcGIS 10.2進(jìn)行漁網(wǎng)裁剪、相交等處理,其中夜間燈光值和植被覆蓋率需通過ENVI 5.2軟件進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正、裁剪等預(yù)處理,大冶主要礦區(qū)和生態(tài)源地經(jīng)與谷歌衛(wèi)星地圖對(duì)比后得到。

表1 數(shù)據(jù)來(lái)源及離散分級(jí)說明

2 貝葉斯生態(tài)環(huán)境質(zhì)量網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

2.1 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量獲取

在研究大冶市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量影響因子之前,首先要了解其生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況。由于該市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量并非可以直接獲取的數(shù)據(jù),而貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建時(shí)需要的各種數(shù)據(jù)為可觀察變量,因此采用主成分分析方法(PCA)將指標(biāo)體系進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)得到大冶市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量結(jié)果,為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建作準(zhǔn)備。

PCA是統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的一種分析方法,能將數(shù)學(xué)變換過程中形成的反映主成分和指標(biāo)包含的信息量權(quán)數(shù)用來(lái)計(jì)算綜合評(píng)價(jià)值,這樣在指標(biāo)權(quán)數(shù)選擇上降低了主觀因素的影響,保證了客觀性,有助于提高結(jié)果的效度,也有利于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)果的呈現(xiàn)。

將原始數(shù)據(jù)歸一化后,采用SPSS軟件進(jìn)行主成分分析計(jì)算,主要步驟為:①原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化;②求標(biāo)準(zhǔn)化后指標(biāo)相關(guān)矩陣;③求相關(guān)矩陣特征根和特征向量,確定主成分;④求方差;⑤對(duì)主成分進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。詳細(xì)計(jì)算公式及過程見參考文獻(xiàn)[14-15],用GIS對(duì)結(jié)果進(jìn)行可視化呈現(xiàn)(見圖2)。將生態(tài)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行歸一化,并將歸一化后的結(jié)果大致劃分為3個(gè)等級(jí):①[0,0.3),較差;②[0.3,0.7),一般;③[0.7,1],較好。

圖2 大冶市各柵格樣本生態(tài)環(huán)境質(zhì)量

應(yīng)用SPSS時(shí)首先要對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn),得到 KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)檢驗(yàn)系數(shù)為0.639,這表明原有變量可以作因子分析;顯著性檢驗(yàn)小于0.001,表示通過此方法分析大冶市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況較為可靠。

2.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種表達(dá)各指標(biāo)之間概率因果關(guān)系的有向無(wú)環(huán)圖方法,其中概率關(guān)系由節(jié)點(diǎn)和連接節(jié)點(diǎn)的鏈接表示[16],根據(jù)式(1)來(lái)推理預(yù)測(cè)相關(guān)變量對(duì)結(jié)果的影響。

P(A|B)=P(AB)/P(B) ,

(1)

式中,P(A|B)是事件A在事件B已發(fā)生條件下的發(fā)生概率,P(AB)是事件A與事件B共同發(fā)生的聯(lián)合概率,P(B)是事件B的先驗(yàn)概率。

在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中,節(jié)點(diǎn)代表隨機(jī)變量,如果兩個(gè)隨機(jī)變量之間存在相關(guān)性,則用有向邊進(jìn)行鏈接,被指向的隨機(jī)變量稱為子節(jié)點(diǎn),反之則稱為父節(jié)點(diǎn)。若某變量沒有父節(jié)點(diǎn),則用先驗(yàn)概率進(jìn)行條件概率的表達(dá)。假設(shè)S代表貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),則S由節(jié)點(diǎn)變量集X(X={X1,X2,X3,…,Xn}) 和有向邊Y(Y=ZiZj|Zi,Zj∈Z)組成,可表示為

S= (X,Y)。

(2)

目前,構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的常用軟件有Netica、JavaBayes、Bayes Net Toolbox(BNT)等。Netica軟件相較于其他軟件具有易操作且具備強(qiáng)大的診斷性分析和敏感性分析的優(yōu)點(diǎn),通過對(duì)數(shù)據(jù)文件(case文件/excel表格)進(jìn)行參數(shù)自主學(xué)習(xí),能夠?qū)⒏怕蕝?shù)以圖示形式直觀顯示[17]。因此本文采用Netica軟件來(lái)構(gòu)建和訓(xùn)練貝葉斯生態(tài)環(huán)境質(zhì)量模型。

2.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)變量選取與分級(jí)

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)變量的選取要能有效體現(xiàn)研究?jī)?nèi)容之間的邏輯關(guān)系,一般包括輸入層節(jié)點(diǎn)變量、中間層節(jié)點(diǎn)變量、輸出層節(jié)點(diǎn)變量3類,即分析問題的起始因素、輸入與輸出之間的映射關(guān)系、研究目標(biāo)等3層關(guān)系。

生態(tài)環(huán)境影響因素主要分為生態(tài)環(huán)境質(zhì)量背景、人類對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響以及對(duì)生態(tài)環(huán)境適宜度需求[18]。指標(biāo)的選擇不僅要以自然條件為基礎(chǔ),還要考慮人類活動(dòng)對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響[19],而影響又分為人類活動(dòng)對(duì)生態(tài)環(huán)境的破壞和個(gè)人、組織或部門對(duì)改善環(huán)境作出的努力兩個(gè)部分,因此本文將生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響因子分為自然條件、生態(tài)脅迫、生態(tài)助力3類作為中間層節(jié)點(diǎn)變量。其中:自然條件代表地區(qū)的地形地貌、氣候環(huán)境等特征;生態(tài)助力表現(xiàn)為提高土地利用集約程度、植樹造林等措施;生態(tài)脅迫包括城市擴(kuò)張等狀況。輸入層節(jié)點(diǎn)選取說明參考表1。

由于數(shù)據(jù)均為連續(xù)變量,為方便后續(xù)分析,需通過ArcGIS 10.2中自然間斷點(diǎn)分級(jí)方法并結(jié)合實(shí)際意義,將連續(xù)變量轉(zhuǎn)換為離散變量。自然間斷點(diǎn)分級(jí)法是基于數(shù)據(jù)中固有的自然分組,科學(xué)識(shí)別分類間隔,能夠使各個(gè)分類之間差異最大化的一種斷點(diǎn)分級(jí)方法[20]。由于部分?jǐn)?shù)據(jù)存在極值情況,會(huì)影響自然間斷點(diǎn)的分級(jí),因此數(shù)據(jù)選取5%～95%置信度區(qū)間將連續(xù)變量分級(jí)成3類(見表2),分級(jí)中的H(high)代表數(shù)值水平高或遠(yuǎn),M(medium)代表數(shù)值水平適中,L(low)代表數(shù)值水平低或近。大冶市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況Netica訓(xùn)練模型見圖3。

表2 離散變量分級(jí)

圖3 大冶市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況Netica訓(xùn)練模型

2.4 網(wǎng)絡(luò)敏感性與診斷性分析

對(duì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行針對(duì)原因?qū)虻拿舾行苑治龊歪槍?duì)結(jié)果導(dǎo)向的診斷性分析,能夠有效衡量模型中各因子之間的影響關(guān)系[21]。網(wǎng)絡(luò)敏感性分析是指通過改變輸入節(jié)點(diǎn)的參數(shù)值觀察其輸出變量的概率參數(shù)的變化情況來(lái)衡量二者之間的影響程度,一般通過比較各指標(biāo)縮減方差值大小或熵減百分比大小,方差縮減值和熵減比越大,則代表該指標(biāo)對(duì)結(jié)果的影響越大。診斷性分析是基于敏感性分析結(jié)果,通過貝葉斯模型反向推理,觀察影響因子概率的變化情況,概率變化越大,表示二者關(guān)系越緊密。

3 結(jié)果分析

3.1 生態(tài)環(huán)境質(zhì)量狀況分析

大冶市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的空間分布特征見圖2。由圖2可知:羅家橋街道、東岳路街道、還地橋鎮(zhèn)等地區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量普遍較差,這些地區(qū)建筑較密集,經(jīng)濟(jì)活動(dòng)強(qiáng),人口較多,地形以平原為主;生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較高的柵格普遍分布在金牛鎮(zhèn)、劉仁八鎮(zhèn)等地區(qū),這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)相對(duì)較弱,地形以山丘為主,人口較少。整體上生態(tài)環(huán)境質(zhì)量由西向東逐漸降低,南北較高而中心較低,充分說明人類經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對(duì)于生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響較大。從面積占比來(lái)看,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較差的區(qū)域面積約占總面積的57.2%,質(zhì)量一般的區(qū)域面積約占總面積的31.8%,質(zhì)量較好的區(qū)域面積約占總面積的11.0%,說明大冶市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量還有較大的改善空間。

3.2 敏感性分析

將分析變量設(shè)置為目標(biāo)變量中的“生態(tài)環(huán)境質(zhì)量”,通過Netica軟件對(duì)其他因子進(jìn)行敏感性分析,結(jié)果見表3。表3中的互信息是因子間相互依賴性的量度,熵減百分比和方差均表征因子間的影響程度。由表3可知:在中間層節(jié)點(diǎn)中,生態(tài)脅迫對(duì)于生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的作用最為顯著, 熵減百分比高達(dá)24.6%;其次是生態(tài)助力2.31%,自然條件僅為0.473%。從輸入變量角度看:生態(tài)脅迫因子中礦區(qū)距離對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量影響最大,熵減百分比達(dá)11.8%;夜間燈光值和路網(wǎng)密度均較小,僅為0.909%和0.538%;生態(tài)助力因子中土地利用類型水平指數(shù)的熵減百分比為0.854%,影響較顯著;植被覆蓋率熵減百分比為0.317%;生態(tài)源距離的熵減百分比僅為0.004 57%,是所有變量中熵減百分比最小的,代表其對(duì)于生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響程度最小;自然條件對(duì)于生態(tài)環(huán)境質(zhì)量影響相對(duì)較小,僅土壤可蝕性的熵減百分比達(dá)0.24%,而河網(wǎng)密度和坡度熵減百分比僅為0.014 9%和0.008 04%,表明地形地貌等條件對(duì)于大冶市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響甚微。

表3 目標(biāo)變量敏感性分析

3.3 診斷性分析

選取生態(tài)脅迫、礦區(qū)距離、生態(tài)助力、夜間燈光值等9個(gè)對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量影響較大的因子進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)診斷性分析。利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的反向推理,將“生態(tài)環(huán)境質(zhì)量”概率值設(shè)定為“H”狀態(tài),即假設(shè)大冶市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量始終維持在高水平,觀察各因子概率的變化情況,結(jié)果見表4。

表4 診斷性分析結(jié)果

由表4可知,生態(tài)脅迫因子“低”狀態(tài)的概率提高了44.30%,礦區(qū)距離因子“高”狀態(tài)的概率提高了17.10%,夜間燈光值和路網(wǎng)密度因子“低”狀態(tài)的概率分別提升了6.60%和6.00%,表明控制好生態(tài)脅迫因素可以明顯提高生態(tài)環(huán)境質(zhì)量水平,且距礦區(qū)越近,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量越差,因此減少周圍礦區(qū)數(shù)量、修復(fù)停用的礦坑與尾礦庫(kù),對(duì)于生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的提升十分有效。生態(tài)助力因子“高”狀態(tài)的概率提高了2.80%,土地利用水平指數(shù)和植被覆蓋率“高”狀態(tài)的概率分別提升了1.80%和2.20%,表明土地利用集約化水平越高、植被越茂盛的地區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量越好。自然條件因子“高”狀態(tài)的概率提高了2.20%,自然條件對(duì)于生態(tài)環(huán)境質(zhì)量影響并不大,其中土壤可蝕性“低”狀態(tài)的概率提高了1.20%,是自然條件因子中對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量影響較為顯著的因素,表明土壤對(duì)侵蝕的敏感程度越低,生態(tài)環(huán)境質(zhì)量越優(yōu)。

4 討論

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的分級(jí)主要由經(jīng)驗(yàn)確定,經(jīng)研究發(fā)現(xiàn),相比于相等間隔分級(jí)、分位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等分級(jí)方法,通過Arcgis中的自然間斷點(diǎn)方法效果最接近于專家經(jīng)驗(yàn),能夠保證結(jié)果的準(zhǔn)確性。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)相較于以往的多因子探測(cè)分析方法[22],在結(jié)果表達(dá)上能夠更加直觀地量化影響因子強(qiáng)度,并通過概率統(tǒng)計(jì)將其表達(dá)。生態(tài)脅迫對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量造成的影響程度遠(yuǎn)高于生態(tài)助力的貢獻(xiàn)程度,這表明城鎮(zhèn)化和經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展是導(dǎo)致生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較差的主要原因,這與其他研究者的結(jié)論相同[7,9]。由影響因子分析結(jié)果可知,礦區(qū)距離對(duì)大冶市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量起到了主要驅(qū)動(dòng)作用,明顯高于其他因子,這也與相關(guān)學(xué)者的結(jié)論一致[23],表明長(zhǎng)期以來(lái)礦區(qū)地下開采活動(dòng)破壞了大量的植被和耕地,直接的生態(tài)破壞主要為景觀改變、動(dòng)物種類減少、地形地貌改變,地表塌陷以及由此引起的水土流失等問題,間接產(chǎn)生的污染主要為環(huán)境污染、生態(tài)系統(tǒng)破壞、占用和破壞土地。其中環(huán)境污染表現(xiàn)為:爆破廢氣、運(yùn)輸車輛產(chǎn)生的廢氣和揚(yáng)塵、采礦逸散的粉塵、采礦廢水等。目前大冶市存在100余座已閉庫(kù)尾礦庫(kù)和礦坑,部分尾礦庫(kù)對(duì)生態(tài)環(huán)境的破壞較大,如銅綠山銅礦等。因此,要使大冶市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量得到改善,最重要的是要加強(qiáng)預(yù)防措施或者減輕礦區(qū)開采對(duì)環(huán)境的影響,加強(qiáng)礦區(qū)工程措施、礦山地質(zhì)環(huán)境保護(hù)與治理措施以及復(fù)墾工程技術(shù)措施等主要生態(tài)保護(hù)措施。相較而言,政策規(guī)劃(退耕還林、植樹造林、生態(tài)保護(hù)紅線)等體現(xiàn)生態(tài)助力的指標(biāo)更具有長(zhǎng)期的指導(dǎo)意義,需要進(jìn)行長(zhǎng)期的觀測(cè)與評(píng)價(jià)。

相關(guān)研究[12]表明,政策規(guī)劃保護(hù)力對(duì)于生態(tài)保護(hù)也很重要。從本研究結(jié)果也可以看出,生態(tài)助力對(duì)于大冶市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的影響不容忽視,土地利用水平對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量影響較大。無(wú)論是《自然資源部關(guān)于2020年土地利用計(jì)劃管理的通知》提及的“除了納入重點(diǎn)保障的項(xiàng)目用地外,其余項(xiàng)目用地計(jì)劃指標(biāo)均與處置存量土地掛鉤”,還是從大冶市經(jīng)濟(jì)主體向高質(zhì)量發(fā)展的轉(zhuǎn)型趨勢(shì),都體現(xiàn)了土地節(jié)約集約利用的重要性。因此,優(yōu)化土地要素市場(chǎng)化配置,提高土地集約利用效率、植樹造林、退耕還林等,已經(jīng)成為生態(tài)環(huán)境保護(hù)的主旋律。

本文結(jié)合收集到的數(shù)據(jù),從大冶市實(shí)際出發(fā),加入礦區(qū)、土地利用等因子構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò),但還有其他因素如重工業(yè)污染、政策規(guī)劃等因素也對(duì)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量起到了一定作用,后續(xù)研究還需對(duì)指標(biāo)進(jìn)行完善和豐富。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)于分析生態(tài)環(huán)境質(zhì)量影響因素效果較好,但仍具有一定的局限性:

a.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)構(gòu)建具有一定的不確定性,一般來(lái)說,構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)時(shí)或多或少會(huì)選擇一些影響較弱的因素,如果模型中考慮到所有因素,網(wǎng)絡(luò)將會(huì)變得十分復(fù)雜,錯(cuò)誤率極高,而這取決于構(gòu)建者水平和可獲得的數(shù)據(jù)量。

b.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)具有一定的不確定性,貝葉斯網(wǎng)絡(luò)要求數(shù)據(jù)離散化,而連續(xù)變量離散化時(shí)可能會(huì)損失統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確性,從而忽略區(qū)間內(nèi)的變化[24],離散節(jié)點(diǎn)不同其結(jié)果也不同,在選擇斷點(diǎn)時(shí)不僅要選擇科學(xué)的分級(jí)方式,更應(yīng)考慮間隔的數(shù)量、斷點(diǎn)的生態(tài)意義,保證每個(gè)區(qū)間都具有合理的觀測(cè)量[25]。

5 結(jié)論

a.大冶市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量由西向東逐漸降低,南北較高而中心較低,經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)地區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量越差,說明生態(tài)環(huán)境質(zhì)量受人為活動(dòng)的影響較大。

b.生態(tài)脅迫是導(dǎo)致大冶市生態(tài)環(huán)境質(zhì)量差的最主要因素,生態(tài)助力次之,自然條件的影響最小。生態(tài)脅迫中最關(guān)鍵的因子是礦區(qū)距離,這與大冶市典型礦業(yè)城市的特點(diǎn)契合,其次是夜間燈光值。礦區(qū)生態(tài)修復(fù)是未來(lái)國(guó)土空間規(guī)劃或全域土地整治的重中之重,也是大冶市目前面臨的主要問題。

c.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)于解釋生態(tài)環(huán)境質(zhì)量因果關(guān)系的表現(xiàn)較好,相較于傳統(tǒng)的生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)價(jià)模型,能夠更直觀地量化各變量的大小,同時(shí)還能結(jié)合土地利用變化情況等指標(biāo),分析結(jié)果較為可靠。