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中圖分類號：X53 文獻標識碼：A
土壤是整個生態系統中的重要組成部分，人類的生存與發展都離不開土壤的支撐。目前，我國的工業化發展對土壤造成了嚴重的重金屬污染，不僅導致復墾土壤的質量嚴重下降，對人們的身體健康也造成了很大影響。面對如此嚴峻的形勢，我們迫切需要對復墾土壤重金屬污染的生態風險及評價方法進行研究，了解重金屬在土壤中的行為過程，土壤中重金屬的不同結構形態，以及復墾土壤中重金屬污染對農作物生長所產生的影響，并且研究可靠的生態風險評價方法以評價復墾土壤重金屬污染的生態風險，為生態體系的建設創造一個良好的條件。
1 復墾土壤重金屬污染
據文獻資料可知，學者們對重金屬在土壤中的行為過程進行過大量研究，在20世紀90年代表現得尤為突出。研究者們對污染物在土壤中遷移轉化過程中所體現出的生態化學過程進行了重點研究，尤其對不同重金屬元素進行專門的研究，其中主要包含汞、銅、鋅、鉛、鎳等元素。專家們還對土壤中各種重金屬元素的吸附能力進行了研究，結果表明，土壤對鉛的吸附能力最強，對鋅和鎘的吸附能力最弱，由此得出，在土壤中遷移能力最強的元素是鋅和鎘。正是由于土壤吸附了大量的重金屬元素，導致土壤質量下降，同時，植物在生長過程中吸收富集土壤中的重金屬元素，導致污染鏈擴大。因此，土壤重金屬污染嚴重影響到我國的生態建設。
除了各種重金屬污染，土壤中還存大量有機污染物，有機污染物主要是由城市生活垃圾、工業廢水以及污水處理廠排放的污穢物形成的。重金屬和有機污染物具有交互性，他們的交互作用是一個復雜的過程，主要通過化學作用過程、微生物過程以及吸附行為表現出來。
2 復墾土壤重金屬污染物的生態效應
2.1 復墾土壤重金屬污染對植物生長的影響
重金屬一旦進入環境，就會對整個生態系統造成重大影響，有研究表明，土壤中的重金屬元素會阻礙植物的生長發育，例如將青豆的種子種植在含重金屬的土壤上，在重金屬濃度較低的區域，幼苗能夠正常萌芽，但在重金屬濃度高的區域，種子的萌芽率大大降低，有些即使發芽也不能夠存活。即表明重金屬的污染對農作物的生長發育會造成重大影響，嚴重的話可能對導致食品安全問題，重金屬污染已經嚴重影響到我國的生態建設計劃和人們的身體健康。
2.2 土壤重金屬污染中的動植物修復
土壤重金屬污染中的動植物修復是指有些植物本身具有吸附重金屬的功能，它們能夠吸收土壤中含有的重金屬元素，對土壤的重金屬污染起到了一定的修復作用，土壤的微生物修復是指具有生物活性的微生物可以將含有重金屬元素的土壤毒素降低，達到保護生態環境的目的。
3 復墾土壤重金屬污染的生物有效性測試評估
評價復墾土壤重金屬污染生物有效性主要有兩種測試方法，一種是體外實驗，另一種是動物實驗。動物實驗主要是通過喂養動物時將它們的食物中添加重金屬污染土壤的飼料，觀察多大濃度的重金屬會對動物造成影響。有研究者對老鼠進行過實驗，研究表明含汞濃度過高的土壤對糧食作物有很大影響。
土壤重金屬污染對人體同樣會造成巨大威脅，它對人體存在的健康風險評估需要采用人工胃腸液模擬實驗，專業術語稱之為浸提法。研究者通過對浸提法的進一步研究，提出了復墾土壤重金屬在消化道中生物可給性的評估，只需將有機酸加入消化液中，在生理學原理上進行浸提法實驗即可。
為了研究某污灌區土壤的銅、鋅、鎘等元素的生物有效性及形態分布，研究者們采用體外消化法來進行實驗，將蚯蚓作為實驗素材，從它的腸液中將其體內含有的微量重金屬提取出來。之所以選擇蚯蚓的腸液，是因為從中提取的重金屬比較特別，更符合重金屬生物有效性研究的要求。研究者們在后來的實驗中也發現，不同的研究方法在重金屬生物有效成分的含有量上也不同。
4 復墾土壤重金屬污染生態風險評估中的植物培養法
植物培養法在土壤污染風險評估中的運用非常廣泛，它采用的是人工控制和人工模擬的方法，對植物進行栽培實驗，這種方法主要是通過植物所吸收的重金屬量將土壤重金屬污染的生物有效性體現出來，從本質上來講，它其實是生物浸提法，通過實驗來探究生態風險與土壤重金屬濃度之間的關系。
有研究者以小麥幼苗作為素材進行試驗，以此來對制革污泥土壤中鉻的化學形態進行研究，并探討它與植物有效性之間的聯系，通過研究發現使用制革污泥后，鉻的植物有效性有所提升，鉻的有效性含量會隨使用時間的變化而變化。使用時間越近，則它的有效性含量就更大。
5 蚯蚓生態毒理實驗在土壤重金屬污染生態評估中的運用
雖然化學分析法對土壤重金屬污染的生態風險評估起到了很重要的作用，但僅采用化學分析法是不全面的，還需要對這種方法進行補充評價。研究者們在經過一系列預實驗后決定采用蚯蚓做生物監測的方法來對原有的分析法進行補充，因為蚯蚓濃酶體膜具有穩定性，所以采用它來做生物標示物。
將蚯蚓放在含鉛的土壤中，蚯蚓體腔細胞濃酶體的中性紅滯留時間與土壤和蚯蚓的接觸時間成反比，接觸時間越長，中性紅的滯留時間就越低，土壤中鉛的含量大小變化與中性紅的停留時長基本一致。另外，還將蚯蚓毒理學實驗運用到對重金屬尾礦的研究中，對重金屬尾礦進行毒性評估。采用蚯蚓作為生物標示物對于土壤重金屬污染生態風險評估具有重要作用。
6 復墾土壤重金屬污染生態風險評估中的地理信息系統
6.1 地理信息系統的含義
地理信息系統被環境科學領域所廣泛應用，它是對地理空間數據進行整理的學科和技術。地理信息系統可以實現很多功能，它能夠對重金屬屬性、土壤環境的要素以及污染情況進行全面分析。
6.2 地理信息系統的作用
地理信息系統曾在礦區土壤污染指數、重金屬含量及土壤重金屬污染評價方面顯示出極大的運用價值。由于礦區的開采作業，導致該地區出現了嚴重的土壤重金屬污染，土壤中含有大量的鉛和鋅等重金屬元素。利用地理信息系統對環境進行檢測是一個非常簡單的過程，大量工業區都已經將其運用到土壤重金屬風險評估的行列之中，它是一種新型的技術，以文字和圖形結合的方式將土壤重金屬污染狀況表現出來，簡化了評估形式。
7 復墾土壤重金屬污染生態風險評估存在的問題
我國城市的土壤重金屬污染過程比較復雜，在對其的生態風險評估上，對土壤檢測的標準比較局限，在實驗過程中基本都選擇農業用田，具體的土壤環境質量標準也還沒有完全成形，這對生態城市的建設是不利的。
生態環境評估方法上存在很多不足，評價方法中的化學分析法實驗測定的生物有效值其實是不準確的，它大于實際生物有效值；植物培養法也存在缺陷，由于它受降雨、光照等環境因素的影響比較多，會受到環境的限制，導致實驗很難控制；TCLP評估法也并不能完全真實地將生物的有效性反映出來。三種評估方法都存在著不同程度的缺陷，土壤重金屬污染的評價對象同樣具有很大的局限性，導致對土壤重金屬污染生態風險的評估不夠系統，為了讓評價體系變得更完善，國家應該對受污染的土壤加大管理力度，使健康的生態環境體系早日建成。我國應加強對復墾土壤重金屬污染生態風險評估方法的研究，以期提出更完善、更準確、更可靠的評價體系。
8 結語
復墾土壤重金屬污染生態風險評價對于生態環境的建設具有重要意義，本文主要針對風險評價的方法進行了討論，通過對其存在的問題分析，提出了個人觀點，希望能為建立健康的環境體系起到拋磚引玉的作用。一方面需要加大土壤重金屬污染的防治作用；另一方面對土壤重金屬污染的評價體系進一步完善，這樣對維持整個生態環境系統的健康發展均具有重要意義。
參考文獻
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1煤礦開采對生態環境的影響
煤炭開采工藝可分為露天開采和井工開采兩種，以不同的方式對礦區當地生態環境造成破壞。我國的煤炭資源以井工開采為主。為了明晰煤炭開采對生態環境的影響方式，為后續的風險識別工作進行鋪墊，需對其影響方式和基本作用機理進行分析。本研究將采礦活動對生態環境的擾動歸納為土地破壞和環境污染兩類，二者綜合造成了礦區生態退化（圖2）。
2煤礦開采對生態環境的影響
煤炭開采造成的土地破壞可分為土地挖損、土地壓占和土地塌陷3個亞類［4］，露天煤礦以挖損和壓占為主，井工煤礦以壓占和塌陷為主。2000—2009年我國煤炭資源開采損毀土地5534萬hm2，對土地資源造成了極大的消耗和損傷［5］。土地破壞還可能進一步導致局部地質災害的發生，如滑坡、泥石流、土石流、礦震等［6］。環境污染可分為固體廢棄物污染、廢水污染和廢氣污染3類，露天開采和井工開采的污染方式基本類似。除污染物的直接排放之外，土地破壞也可能引發次生的環境污染。例如煤矸石堆放不僅壓占土地，其中所含的重金屬元素還會在雨水淋溶作用下遷移并污染土壤和水體，煤矸石自燃又會產生SO2、CO和CO2等有毒有害氣體，是大氣污染的重要污染源。土地破壞和環境污染綜合作用導致礦區的生態退化，發生生態系統的結構損壞和功能缺失。同時，在脆弱的生態環境下，生態退化會進一步加劇土地破壞程度，例如在干旱—半干旱地區，煤炭開采會加劇土地沙漠化、土壤侵蝕和水土流失［7－8］；在潛水位較高的區域，地表塌陷會引發地面積水、土壤鹽漬化等后果［9］。這一正反饋機制會導致礦區生態環境的惡性循環，進一步加大生態治理和風險防范的難度。即使在閉礦后，礦區生態環境也可能繼續惡化，需要較長時間的治理和復墾才可能恢復。2煤炭礦區生態風險識別在目前國內外常用的生態風險評價體系和方法中，風險識別通常作為風險評價中的一個或幾個環節，較少單獨提出進行研究。例如，Hunsaker79等［10］提出的區域生態風險評價概念模型中，將風險評價總結為5個環節，其中“終點選取”和“風險源的定性和定量描述”兩個環節即屬于風險識別內容；PETAR方法［11］（procedureforecologicaltieredassessmentofrisks）中提出“三級風險評價”，其中“初級評價”即是對風險源、風險受體和評價區域的識別；在Landis［12］構建的相對風險評價模型所包含的9項內容中，也并未提出“識別”的概念，而是將對區域的選擇和劃分，風險源、受體及評價終點概念模型的建立等屬于風險識別的內容融合到風險評價的方法中去。風險識別在風險評價研究中通常被作為風險評價的前期準備工作，或直接融入風險評價過程中，對于風險識別的內涵尚缺乏共識的界定。例如，姚蘭［13］在洞庭湖進行的生態環境風險識別與評價研究中，將環境風險因子的識別與相應的評價指標選取相結合，由此將識別與評價結合起來。在許學工等［14］針對自然災害進行的風險評價中，通過對風險源、風險受體和脆弱性評價因子的分析，完成了風險識別的內容，但并未明確使用風險識別這一概念。高鐵軍等［15］在采礦塌陷區進行風險識別時，將塌陷區修復中可能遇到的風險進行分類和分析作為風險識別的研究內容。焦鋒［16］提出了較為具體的風險識別概念模型構建方法，采用加權打分法來對驅動力、風險源、風險因子和評價終點進行分析，確定其危害強度。常青等［17］針對礦區土地破壞生態風險構建了風險因果鏈作為風險評價的基礎，并探討了風險源、風險受體和生態終點的選取和定量表征方法，在礦區生態風險綜合識別與評價方面做出了有益的拓展。本研究認為，廣義的風險評價研究包括風險識別、風險分類和狹義的風險評價，狹義的風險評價即是對生態風險發生概率的定量化研究，而風險識別則是對生態風險的定性和半定量化認識。煤炭礦區生態風險識別的內容是篩選礦區范圍內的風險源和風險受體，通過定性和半定量的方法對其進行甄別，判斷區域內是否受到各個風險源的影響，并對風險源作用于風險受體的暴露—響應過程進行分析，確定生態終點。其識別結果是構建一個詳細的生態風險因果鏈，明晰風險源、風險受體、生態終點及其之間的相互作用關系，搭建起礦區生態風險多源多受體的網狀因果體系。本文將礦區生態風險識別分為風險識別流程和識別方法兩部分進行論述。礦區生態風險識別流程包括礦區生態風險綜合調查、風險源識別、風險受體識別、暴露—響應過程識別、生態終點識別、因果鏈構建6個步驟。礦區生態風險識別方法是在風險識別中判定風險源及風險受體是否存在、確定其空間位置和風險影響程度的方法，在具體研究中常作為風險評價的一部分進行。
3煤炭礦區生態風險識別流程
31綜合調查在進行礦區生態風險識別之前，需要先對該礦區進行綜合調查，認識礦區生態環境特征及采礦活動的特點和擾動方式。內容包括地形地貌、地質條件、水文條件、氣象氣候、植被、土壤以及礦業生產活動等。通過資料收集、遙感影像分析、現場調研、實地測量與監測、問卷調查、入戶訪談等方式獲取數據，并了解礦區自身特點，為后續的風險源識別工作奠定理論依據和數據基礎。32風險源識別由于人類采礦活動對礦區生態系統起主導作用，因此在礦區生態風險識別中，側重關注人類生產活動對自然生態系統的影響和破壞，風險源識別工作也圍繞著采礦活動對生態系統的擾動展開。在現有研究中，程建龍等［18］將煤炭開采中的挖損、壓占等土地破壞和有毒有害物質的污染作為露天煤礦的風險源。田大平等［19］也相類似地選擇了土地破壞和有毒有害物質污染兩個方面作為風險源。馬蕭等［20］將采礦活動引起的土地利用及景觀格局變化作為主要風險源。賈媛等［21］則從人為風險源角度選取了煤炭開采、矸石堆放、道路修建、污染物排放等作為風險源。這些研究由于研究背景、研究目的和應用方向的不同，對風險源的識別也側重于不同的角度。本研究考慮到煤炭開采對生態系統的影響方式，將生態風險源分為土地破壞和環境污染兩類。其中，土地破壞包括土地挖損、土地壓占、土地塌陷；環境污染包括固體廢棄物污染、廢水污染和廢氣污染。由于煤炭開采擾動的多面性和多源性，上述風險源之間存在一定聯系。例如，固體廢棄物既會導致重金屬污染，同時也會造成土地壓占。但上述風險源具有不同的表征、研究方法和治理措施，因此仍將其列為不同的風險源進行識別。33風險受體識別生態風險受體是暴露于脅迫因子下的單個或一組物種、生態系統的功能特征、特殊生境等［22］。礦區生態系統組分極易受到采礦活動的擾動和影響，成為生態風險的受體。礦區生態風險具有多風險源交叉影響的特點，因此一個風險源，可能對多個風險受體產生不利影響，一個風險受體也會受到來自多個風險源的作用。土地破壞類風險源以土地系統為風險受體，具體包括土壤、巖層、地貌、水體及植被；環境污染類風險源的受體則包括大氣、土壤、水體、植被和動物。在實際研究中，考慮到資料的可獲取性、數據的可監測性等因素，一般選擇地質地貌、土壤、植被、水體和大氣作為風險受體。部分礦區具備動物監測條件，可選擇生活在礦區的動物（如魚類）作為風險受體進行研究［23］。34暴露—響應過程分析暴露—響應過程分析是對風險受體對風險源暴露途徑過程的分析［22］。風險源通過一系列復雜、綜合的生物地球化學過程作用于風險受體，并導致相應的生態終點。對煤炭礦區生態風險而言，主要過程包括直接物理作用、水循環、食物鏈、風化作用、侵蝕作用、重力作用、擴散作用等。這些過程的識別和分析建立在對相應自然規律充分認識的基礎上，通過資料收集、實地采樣監測等方式判定。35終點識別生態終點指在生態風險源的作用下，生態風險受體可能受到的損害，以及由此發生的區域生態系統結構和功能的損傷。礦區生態風險終點有別于一般區域生態風險終點之處在于著重強調采礦活動對生態系統帶來的損害，由于自然生態過程所產生的后果不在本研究的考量范疇內。不同的風險受體會伴隨不同類型的生態終點。對地質地貌要素，會導致礦震、地裂、滑坡、泥石流、崩塌等生態終點；對土壤要素，會導致土壤重金屬污染、土壤結構破壞、土壤微生物環境破壞、土壤理化性質改變、水土流失、土壤退化等；對植被要素，會導致植被破壞、植被退化、生境破碎化、植被多樣性降低、病蟲害等；對水體要素，會導致地表水系改變、地下水貯存條件改變、地下水位下降、水環境污染等；對大氣要素，會導致大氣粉塵污染、溫室氣體含量上升、有毒有害氣體污染、酸雨等；這些最終會導致生態系統的結構損傷和功能缺失；對動物，除導致生境破碎化、物種多樣性降低之外，污染造成的影響更為嚴重，會導致動物生長性狀受損。36風險因果鏈構建因果鏈分析是風險識別方法的一種，運用故障樹和事件樹等邏輯分析方法，以事件組潛在的因果關系為基礎，在事件的成因和后果之間建立鏈條，構成多成因多后果的風險因果體系［2］。因果鏈分析在流域生態風險識別、區域生態風險識別和不同生態系統的風險識別中都有應用。由于礦區生態風險具有顯著的多風險源、多風險后果的特征，本研究選擇風險因果鏈方法作為典型的礦區生態風險識別方法，基于煤炭開采的基本工序，通過上述風險源、風險受體、暴露—響應過程和終點的識別，構建風險因果鏈（圖3）。從風險源的類型來看，土地破壞類生態風險源，主要通過直接物理破壞、風化、侵蝕和重力等作用及水循環過程，對地質地貌、土壤、植被、水體和大氣產生影響，其后果通常是對生態系統組分的破壞和對原有地質地貌條件的改變，同時也會產生次生生態影響，如地形破碎和地表植被破壞加劇水土流失和土地荒漠化，生境破碎導致生物多樣性降低等。而污染類生態風險源主要通過擴散作用、水循環和食物鏈對土壤、水環境、大氣、植被和動物產生影響，其后果通常是對生態組分的污染，其中主要是土壤重金屬污染、水體重金屬污染、大氣粉塵污染、大氣溫室氣體含量增加、酸雨等，在一些礦區由于生物體的富集作用，污染物特別是重金屬元素隨食物鏈在生物體內積累，高濃度的污染物會隨生物遺體回到土壤和水體中造成進一步的污染，更有可能被高等動物所食用，產生緩慢但具有區域性的毒害作用。這些生態后果將導致生態系統的結構損壞和功能喪失，生態系統健康下降，并可能引起生態系統結構由復雜向簡單的逆向演替。
4煤炭礦區生態風險識別方法
煤炭礦區生態風險識別常用的技術方法包括“3S”技術、實地采樣與實驗室分析相結合的方法和問卷調查與訪談方法。其中，“3S”技術以遙感和GPS為獲取數據信息的主要手段［24－26］，以GIS技術為主要分析手段［27］；實地采樣和實驗室分析常用于對土壤、水體和大氣污染物的識別，判定污染物是否存在、濃度是否達到可被作為風險源的閾值［28－29］；問卷調查和訪談通常作為一種獲取數據的輔助手段。煤炭礦區生態風險是區域生態風險中的一類特例，部分區域生態風險研究中的基本方法也能夠應用于煤炭礦區的風險研究中。在區域生態風險研究中，上述基于風險源—風險受體—生態終點因果關系的方法是一種基本的研究思路，在此基礎上不同的學者構建了若干不同的生態風險評價方法，包括前述中的PETAR方法等。盡管風險識別是為后續的風險評價、風險管理和防范鋪墊基礎，但在實際風險評價研究中，特別是在目前常用的基于景觀生態指數的評價方法中，風險識別步驟經常被忽略，而直接對指標進行篩選和運算。然而，這并非意味著風險評價不再需要進行風險識別，而是通過指標篩選的過程對風險受體和風險源在研究區的影響作用進行了識別。例如，風險評價中常用的PSR模型（壓力—狀態—響應模型）及其改進模型，壓力指標即指人類活動對自然生態系統的擾動和脅迫［30］，屬于風險源范疇；評價指標是區域內風險源、風險受體和生態風險的定量化表征。因此，風險識別在實際案例研究中，除可以通過上述技術方法對風險源和風險受體進行有針對性的識別外，也可以直接通過風險評價過程實現。在這種情況下，對風險評價各指標的篩選和對量化指標閾值的確定就成為風險識別中重要的一環。本文根據煤礦區的生態風險特征，提出了針對煤礦區的風險源和風險受體識別與診斷指標。其中，風險源特征及各風險亞類的識別指標如表1，在此基礎上界定閾值即可進行風險源破壞程度的判定和識別。而風險受體的診斷和識別則包括生態系統功能完備性和生態組分安全性兩個方面，生態系統功能完備性的常用診斷指標，包括生物多樣性、生態系統服務和生態系統健康3個方面（表2）；生態組分安全性診斷方法包括實地檢測、遙感監測、采樣分析和問卷調查，分別適用于不同生態組分的診斷指標，在實際工作中可以根據礦區的特點和數據的可獲得性進行選擇（表3）。
5結語
風險評價興起于七十年代幾個工業發達國家，尤以美國在這方面的研究獨領。在短短20多年中，就環境風險評價技術而言，大體上經歷了三個時期：七十年代至八十年代初，風險評價處于萌芽階段，風險評價內涵不甚明確，僅僅采取毒性鑒定的方法；八十年代中，風險評價得到很大的發展，為風險評價體系建立的技術準備階段。美國國家科學院(NAS，1983)[1]提出風險評價由四個部分組成，稱為風險評價“四步法”即危害鑒別，劑量一效應關系評價，暴露評價和風險表征。并對各部分都作了明確的定義。由此，風險評價的基本框架已經形成。在此基礎上，美國EPA制定和頒布了有關風險評價的一系列技術性文件、準則或指南。但大多是人體健康風險評價方面的。例如，1986年了致癌風險評價、[2]致畸風險評價、[3]化學混合物健康風險評價、[4]發育毒物健康風險評價、[5]暴露評價、[6]超級基金場地（Superfund sites）危害評價和風險評價[7]等指南。1988年又了內吸毒物(sytemictoxicants)[8]和男女繁殖性能毒物[9，10]等評價指南。1989年，美國EPA還對1986年指南進行了修改。因此，從1989年起，風險評價的科學體系基本形成，并處于不斷發展和完善的階段。
由此可見，原先的風險評價主要限于人體健康風險評價，許多有害廢物管理也是著眼于人體健康風險進行的。近幾年來，生態風險評價業已被人們所重視，已處在同人體健康風險評價的同等地位。但是到目前為止，生態風險評價還沒有一套方法指南。盡管有人將NAS模式加以改變后用于討論生態風險問題，生態風險評價原則上也可按其四個方面進行，但由于生態風險評價不完全等同于人體健康風險評價，用于人體健康風險評價的一系列方法指南并不完全適用于生態風險評價。因此美國EPA從1989年以來一直致力于生態風險評價指南的制訂工作，1992年確定了一個生態風險評價指南制訂工作大綱[11]，原則上給出了生態風險評價的框架。從研究內容上看，大致上與NAS提出的“四步法”相同，但每一方面的重點和方法又有不同的內容。該大綱將生態風險評價過程分為三步：第一步為問題闡述(Problem formulation)，描述目標污染物特性和有風險生態系統，進行終點選擇和有關評價中假設的提出。問題闡述是確定評價范圍和制定計劃的過程；第二步為分析階段(analysis phase)，主要從暴露表征和生態效應表征兩個方面進行；第三步為風險表征。
顯然，目前國外環境風險評價主要包括人體健康風險評價和生態風險評價兩方面，風險評價的科學體系已基本形成。相對來說，人體健康風險評價的方法基本定型，生態風險評價正處在總結、完善階段?？偟膩碚f，目前國外環境風險評價具有如下的特點和趨勢：
·研究熱點已由人體健康風險評價轉移到生態風險評價；
·從污染物數量來說，已由單一污染物作用進一步考慮到多種污染物的復合作用；
·從環境風險類型來說，不僅考慮化學污染物，特別是有毒有害化學物，而且還要考慮到非化學因子對環境的不利影響；
·從評價范圍方面來說，由局部環境風險發展到區域性環境風險，乃至全球環境風險；
·生態風險不僅僅只考慮到生物個體和群體，而且考慮到群落、甚至整個生態系統；
·技術處理上由定性向半定量、定量方向發展。
環境風險評價技術，特別是生態風險評價，還有許多問題有待研究，其中主要的有以下幾方面：
1．評價終點的選擇 人體健康風險評價的終點，只有一個物種(受體為人)，而生態風險評價的終點卻不止一個，終點選擇就成了生態風險評價過程的關鍵。對任何不同組織等級都有終點選擇問題，終點選擇原則上根據所關注的生態系統和污染物特性來進行，對生態系統和污染物特性了解得愈深刻，終點選擇就愈準確。由于生態系統復雜性，不同評價人員可以選擇不同的終點，因此目前迫切需要有一個統一的方法來確定生態風險評價的終點。
2．模型優化 模型在風險評價中的重要性是顯而易見的，因為風險評價是研究人為活動引起環境不利影響的可能性，是根據有限的已知資料預測未知后果的過程，這就需要應用大量的數學模型才能完成。模型的優劣直接關系到整個風險評價結果的準確性。風險評價涉及的模型很多，主要有污染物環境轉歸模型、污染物時空分布模型、暴露模型、生物體分布模型、外推模型、風險計算模型等。風險評價就是由這些模型的組合，借助于計算機來連串在一體的。隨著風險評價越來越復雜，準確性要求越來越高，發展和完善各種數學模型始終是風險評價研究的重要方面。
轉貼于 3．生態暴露評價 在人體健康風險評價中，暴露評價是測定人體暴露值大小、頻率、途徑和暴露時間，表征受暴露的人群。在生態風險評價中、暴露評價相對人體健康暴露評價來說是特別困難的，尤其對暴露群體的表征，針對不同物種，它們棲息地環境差異很大，如水生環境、陸生環境和其他特定環境等。目前對生態暴露評價的定義還沒有完全統一，一般認為生態暴露評價是測定污染物的空間和時間分布、存在形態、生物有效性以及與所關注的生態組分的接觸狀況。生態暴露評價是生態風險評價過程中最基本的組成部分，由于暴露系統的復雜性，目前還沒有一個暴露的描述能適用所有的生態風險評價。由于對存在風險的種群認識不完全、污染物有效性的因子了解不夠、單一、特別是多種混合物暴露的劑量一響應規律認識不深入，以及將實驗室結果外推到野外的不同時空范圍的困難等，暴露評價中的許多因子都存在不確定性。顯然，生態暴露評價遠比人體暴露評價復雜，關鍵必須考慮污染物與生物體以及生態系統、污染物與環境間的相互作用、相互影響。因此，必須加強這方面評價方法和技術的研究。
4．不確定性處理 不確定性處理一直是風險評價中的主要問題。不確定性來源于各種外推過程，例如：物種間外推、不同等級生物組織間外推、由實驗室向野外情況外推，由高劑量向低劑量外推等。因此對不確定性的定量化處理是風險評價必須解決的關鍵技術問題。要發展各種外推理論，建立合適的外推模型。 總之，隨著環境保護進入一個新的時代，可以預見，環境風險評價研究必將對人類生存及自然環境的保護和改善作出新的貢獻，并將對環境科學理論研究有新的推進。
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物種敏感性分布法SSDs法(species Sensitivity Distributions)是一種較高級的統計學外推方法，置信度較高，可以給出特定效應或結果發生的概率，可用于生態風險評價的效應評價和環境標準的制定等工作，被列于歐盟風險評價技術導則(TGD，Technical Guidance Document on risk assessment)的標準方法中，被美國環境保護署研究者推薦用于特定生物的保護，不僅可用于水生態環境和沉積物的生態風險評價，還被推廣至土壤環境，我國也開展了一些排序和評價方面的應用嘗試和環境質量標準設定的研究。
太湖為中國第三大淡水湖，由于周邊地區人口密集、工業發達，致使水體污染嚴重，重金屬、持久性有機污染物POPs(Persistent Organic Pollutants)、多環芳烴PAHs(Polycyclic Aromatic Hydrocarbons)和部分內分泌干擾物EDCs(Endocrine Disruptors Chemicals)在太湖水體、沉積物和生物體中均有檢出，合理的監控和管理這些物質，有利于維護和修復太湖水生態系統，有助于遏制藍藻爆發和防止湖泊退化，迄今為止，對各物質風險進行系統性比較的研究并不多，針對太湖水體的研究更加稀少，太湖的生態風險并不清楚，天目湖位于太湖的上游，為國家級大型水庫，是重要的城鎮飲用水源地，因此本文以天目湖為研究對象，并將其與太湖進行了對比。
本研究參考相關資料設計了一套應用SSDs法進行生態風險評價的方法，對水和沉積物中的典型污染物進行了風險值計算，并結合以往報道對其進行風險排序，以找出主要的污染物，本研究大批量、工程化地應用SSDs法對水體中污染物進行生態風險評價，希望能推動生態風險評價在重要水體和自然景觀保護區環境管理、治理和修復中的應用。
1 實驗方法
1.1 排序步驟
風險排序分4個步驟：暴露評價，使用之前文獻所報道的環境濃度；效應評價，應用SSDs法；風險表征，使用商值法；風險排序，按照各類生態基準值和風險值大小進行排序。
關鍵詞：濟南市南部山區；土地利用；生態風險；克里格插值
中圖分類號：F205文獻標識碼：A文章編號：16749944（2013）10020903
1引言
20世紀80年代出現了風險評價，經歷了20多年的發展和變化，其評價方法、范圍和內容發生了很大的變化[1]。在20世紀90年代末21世紀初，區域生態風險評價作為生態風險評價的一個重要分支發展起來，且風險源也在擴大，除化學污染和生態事件外，人類活動作為一個重要的風險源也加載進來[2]。如今，在進行生態風險評價時，從考慮單一風險源到多種風險源出現，從單一風險受體發展到多種風險受體，評價尺度也發生了很大改變，從種群、生態系統到區域和景觀水平[3]。生態風險是指一個種群、生態系統或整個景觀的正常功能受外界一種或多種壓力的脅迫從而在目前和將來減少該系統內部某些要素或其本身的健康、生產力、經濟價值和美學價值的可能性[4]。生態風險評價是環境風險評價的重要組成部分，它是指受一個或多個脅迫因素影響后，對不利的生態后果出現的可能性進行評估[5]。
南部山區被稱為濟南市的后花園，有許多的自然和人文景觀，環境優美秀麗。但隨著經濟和城市化的推進，人口增加，大力推行城市建設，一些地區的生態環境遭到破壞。 目前，生態風險評價研究是熱點問題，本文以濟南市南部山區為例，利用GIS技術和地統計方法，通過構建綜合生態風險指數來分析南部山區的生態風險情況，以便為以后的發展提供建議。
2研究區概況
濟南市南部山區通常是指地下水的補給范圍，西起馬山斷裂，東至東梧斷裂，南部以長城嶺地表分水嶺為界，北以石炭二疊系火成巖為邊界，總面積為1201.6km2。研究區的行政區劃范圍劃分為11個鄉鎮，共涉及3個區，分別是：市中區的黨家莊和十六里河，長清區的張夏鎮、武莊鄉、崮山鎮、萬德鎮和五峰山鎮，歷城區的仲宮鎮、錦繡川鄉、柳埠鎮和高而鄉[6]。該地位于泰山余脈，地理位置特殊，境內群山環繞，溝壑縱橫，自然風光秀麗。地貌類型為低山丘陵，該地四季分明，夏季高溫多雨，冬季寒冷干燥，屬于典型的暖溫帶大陸性季風氣候。森林覆蓋率高，植物種類多，生態系統較為穩定。
3生態風險評價內容和方法
3.1數據源與數據處理
本研究所采用的2009年土地利用數據源是由中國科學院遙感應用研究所提供。本文研究以濟南市南部山區為研究對象，采用2009年的30m×30m分辨率TM衛星遙感影像，利用ERDAS Imaging圖像處理軟件，進行假彩色合成和圖像融合，以1∶10萬地形圖為參照圖進行幾何精校正，之后進行圖像裁剪，得到研究區的影像范圍。把經過裁剪之后的圖像加載到ArcMap圖像處理軟件中進行數字化，建立矢量圖層，并建立解譯標志，最終獲得2009年研究區土地利用類型信息。根據《中國土地利用現狀調查技術規程》，把濟南市南部山區的土地利用類型分為6大類，分別為：耕地、草地、林地、水域、城鄉工礦居民用地和未利用地[4]。
3.2采樣方式
根據研究區范圍大小，將研究區劃分成2km×2km的單元網格，覆蓋整個研究區域進行采樣，共采樣454次，每個樣地利用生態風險指數計算出該樣地的綜合生態風險指數，把該綜合生態風險指數作為該樣地的中心點的生態風險指數值，并計算各個土地利用類型占該樣本的面積比例Ai。
3.3生態風險指數構建
3.4GIS空間分析方法
克里格插值（Kriging）又稱為“空間局部插值法”，是以變異函數理論和結構分析為基礎，在有限區域內對區域化變量進行無偏最優估計的一種方法，是地統計學的主要內容之一。插值方法按其實現的數學原理可以分為兩類（圖1）：一類是確定性插值方法，另一類是地統計插值，也就是克里格插值。圖1空間插值分類確定性插值方法以研究區域內部的相似性（如反距離加權插值法），或者以平滑度為基礎（如徑向基函數插值法）由已知樣點來創建表面。地統計插值方法（例如克里格法）利用的是已知樣點的統計特性。地統計插值方法不但能夠量化已知點之間的空間自相關性，而且能夠說明采樣點在預測區域范圍內的空間分布情況[8]?？死锔癫钪捣椒ㄗ钪饕哪康氖翘峁嘀叵禂档淖顑炥k法，并能描述誤差信息。本文是在生態風險指數系統采樣的基礎上計算得出綜合生態風險指數，運用ArcGIS中Spatial Analyst Tools下級菜單Interpolation中的Kriging 工具來得出研究區2009年生態風險空間內插示意圖，清楚地表現出研究區的生態風險程度的不同，為生態風險評估提供了方便。
4結果與分析
4.1生態風險分級
通過計算得出的綜合生態風險指數，把研究區的生態風險等級劃分為低風險區、較低風險區、中等風險區、較高風險區、高風險區5個等級（表1）。通過計算分析，濟南市南部山區的低風險區和較低風險區面積達1007.65km2，占總面積的83%。因此濟南市南部山區的生態風險等級以低風險區和較低風險區為主，總的來說，生態風險程度不高，屬于偏低型。
5結果與建議
（1）研究結果表明，濟南市南部山區的生態風險程度偏低，土地利用類型以耕地和林地為主，中部和東部大部分區域屬于偏低風險區，西南和東南局部區域屬于高風險區。
（2）針對高風險區和較高風險區，應提高土地生產功能，擴大植被覆蓋率，改善生態環境，城市建設與綠化相結合，并做好城市污染治理工作，走清潔生產道路。
（3）對于中等風險區和較低風險區，加強環境保護和生態恢復，在進行城市化建設時，應有計劃地開發利用土地。
（4）對于低風險區，該地大部分屬于自然保護區，因此應加強對該地區的保護，以減少人類對動植物的干擾破壞，最終能達到協調好經濟、人口與資源環境的關系。
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-1.003 3（Ⅴ）上升為0.557 5（Ⅱ），即由安全級降為風險級。根據此評價結果，提出了協調武漢市城市土地利用與生態環境的對策。
關鍵詞：土地利用；生態風險；PCA模型；K均值聚類；武漢市
中圖分類號：F301.2；S181 文獻標識碼：A 文章編號：0439-8114（2013）15-3731-05
土地利用變化在很大程度上反映了人類活動與自然生態條件變化的綜合影響。隨著社會經濟快速發展，城市化進程加快，人類對土地的需求越來越大，這種強烈需求使得人地關系矛盾步步升級，隨之而來的土地生態問題也日益突出，如土地利用結構不合理，水土流失、土地荒漠化、土壤污染、土地生態破壞性加劇等。面對嚴峻的現實，人們開始意識到生態環境的重要性，并有意調控土地利用方式，改善生態環境，促使二者關系趨于協調。武漢市地處我國中部腹地，位于江漢平原東部，該區域土地類型多樣，適宜性廣泛，水資源優勢突出，為全市的經濟社會發展提供了重要的物質基礎。但由于武漢市社會經濟的發展、城市化建設的擴張、人口的增加和土地利用方式不當等原因，大量的土地在城市化、工業化過程中喪失，土地生態功能下降，人地矛盾突出。本研究以武漢市2003-2010年土地利用現狀為對象，建立主成分分析（PCA）和K均值聚類的生態風險評價模型，對武漢市土地利用生態風險進行評價，旨在把握武漢市土地利用與生態環境協調發展程度的變化規律，以期能充分認識武漢市土地資源利用和兩型社會建設所面臨的問題，為城市區域社會經濟和生態環境建設發展戰略的制定提供參考依據。
1 武漢市土地利用變化情況
1.1 土地利用數量變化
武漢市地貌類型多樣，山地、丘陵、崗地和平原兼備，全市土地總面積849 400 hm2，占全省土地總面積的4.57%。表1選取了武漢市2003年和2010年兩個時段土地資源利用狀況，統計出了各地類的面積及其變化情況。
由表1可以看出，8年間武漢市農用地和未利用地總量減少，城市建設用地迅速增加。在農用地類型中，耕地、牧草地顯著流失，其中牧草地減少最快，8年共減少6 604.97 hm2，減幅為95.93%；耕地面積由2003年所占總土地面積的44.16%減少到2010年的39.57%。林地、園地面積增加最多，8年共增加了22 767.71 hm2，兩者增幅共計38.79%。在建設用地類型中，交通水利用地面積增速快于居民點及工礦用地的速度，增幅比例達33.77%。在未利用地類型中，未利用土地和其他土地共減少了6 111.91 hm2。值得注意的是，大部分未利用地是難以開發的山丘區荒草地和裸巖地，可墾地較少，耕地后備資源相對貧乏。
1.2 土地利用結構變化
由于土地利用類型分類較多，影響程度判斷難度較大，因此引入土地利用結構生態風險指數[1-3]，計算各種類型土地面積比重，來衡量8年間武漢市各類型土地生態風險變化情況：
借鑒已有的研究方法[3，4]，結合區域經濟快速發展特點，本研究利用層次分析法確定了不同土地利用類型的生態風險參數（耕地0.311 5；園地0.109 6；林地0.158 7；牧草地0.035 5；其他農用地0.034；居民點及工礦用地0.018 1；交通運輸用地0.225 9；水利設施用地0.055 2；未利用地0.051 5）與生態風險指數。
結合公式（1）與武漢市土地利用類型面積變化數據，計算得出武漢市土地利用結構風險指數（表2）。由表2可知，武漢市9種土地利用類型中，耕地生態風險指數的平均值最大為0.126 8；其次是林地，為0.015 8；牧草地生態風險指數最小，為0.000 1。這說明耕地變化對生態環境和社會經濟發展潛在影響最大，其次是林地，牧草地潛在生態影響最小。8年間，不同土地類型平均生態風險指數大小順序為耕地>林地>未利用地>其他農用地>交通運輸用地>居民點及工礦用地>園地>水利設施用地>牧草地。
由圖1可以看出，8年間武漢市土地利用結構生態風險指數的變化趨勢大致可分為2個階段：2003-2005年生態風險指數急劇下降，2006-2010年生態風險指下降趨勢變緩且趨穩，這與武漢市土地利用結構變化的趨勢一致。2003-2005年雖然園地、林地面積以每年1%的速度遞增，但牧草地面積急劇縮減，從2003年的6 884.97 hm2減少到2005年的4 248 hm2，加之耕地數量進一步減少，導致了這3年土地生態風險的加大。
2 武漢市土地利用生態風險評價
2.1 指標體系建立
土地利用生態風險是指不合理的開發利用土地導致某些自然異常因素、生態環境惡化，給人類社會帶來損失的可能。土地利用生態風險評價是從城市土地利用的角度描述和評估城市的環境污染、人為活動或自然災害對生態系統及其組成成分產生不利作用的可能性和大小的過程[5]。由于土地生態系統是一個復雜系統，涉及的風險源、暴露體和終點比較多[4]，因此需要構建一套完整的評價指標體系。本研究在綜合考慮生態風險指標的可得性與可操作性基礎上，對指標進行篩選，保留重要指標，從自然、社會經濟環境狀況出發，根據武漢市實際情況最終形成了以下評價指標體系（表3）。
由于不同變量之間具有不同的單位和不同的變異程度，這會導致數據在分析過程中因單位不統一而造成結果的差異。因此，在進行主成分分析前，首先進行數據的標準化，也稱為無量綱化，即將異度量的各指標值分別轉化為無量綱的相對指標值。本研究采用統計學軟件SPSS 20.0中的Z-score法對數據進行標準化變換[6]（表3）。
2.2 建立主成分分析法與K均值聚類的武漢市土地生態風險評價模型
主成分分析法（PCA）是去掉重復信息、簡化數據結構的一種多元統計方法[5]。利用PCA可以把多個相關的指標變換成少數幾個互相無關的綜合變量（主成分），通過選擇適當的主成分價值函數模型，可以把多維系統降成一維系統。K均值聚類是最常用的聚類算法之一，它通過尋找一組聚類中心把對象集合劃分成一組聚類[6]。通過SPSS軟件，利用主成分分析方法，最終確定m個特征值，m即為因子變量個數，其數值確定見SPSS輸出結果（表4）。
由表4的第1列至第4列可以看出因子分析的初始解對原有變量總體的刻畫情況，第1列為23個初始解的序號，第2列為因子變量的特征值，它是衡量因子變量重要程度的指標[5]，第4列則是各因子變量的累積方差貢獻率。由主成分分析得出有5個特征值大于1[7]，分別是12.429、4.955、1.807、1.469和1.361。這5個成分累計方差貢獻率達到95.74%，當提取前5個公因子時，特征值變化明顯，當提取第5個之后的公因子時，特征值變化很小，基本趨于平緩。說明前5個因子基本反映了原指標變量的絕大部分信息，即m=5符合分析要求。
2.3 因子得分函數
計算因子得分的方法有回歸法、Bartlette法、Anderson-Rubin法等[8]。根據上述計算公式，將因子變量表示為原有變量的線性組合，并代入樣本數據，計算出相應的因子得分。
2.4 風險等級劃分
在上述因子分析的基礎上，應用5個因子的方差貢獻率作為各自權重，計算土地利用生態風險度。公式如下：
按此公式，得到武漢市8年來土地利用生態風險度。為了對所研究時段的土地利用生態風險特征進行分析，參照譚三清等[5]和宋志鯤等[8]關于生態風險等級劃分標準相關研究，結合K均值聚類的方法對土地利用的生態風險進行了等級劃分。其計算結果是：惡劣級（T>1.2）、風險級（0.17
結合城市土地利用不同級別風險的特點[5，9，10]，將每種等級的土地利用系統特征表述為表7。
3 結果分析
根據各年度計算的城市土地風險值，結合每個等級的城市土地利用分析的土地系統特征，評定了武漢市2003-2010年的土地利用風險狀況（表8）。從表8中可以發現，在所考察時段，武漢市土地利用的生態風險總體上趨于惡化。2003-2004年武漢市土地生態風險處于安全級別，但此后6年生態風險值呈逐年擴大趨勢，說明土地利用的生態狀況受到了破壞，生態環境問題較為嚴重。
通過分析8年間武漢市土地利用生態風險等級，結合每個等級的土地利用特征，可將生態風險狀態劃分為3個時間段。
1）2003-2004年，生態風險指數緩慢增長階段，但土地生態風險總體處于安全級別，說明此階段武漢市土地生態環境良好，系統服務功能基本完善，受干擾后可自行恢復。
2）2005-2006年，生態風險指數進一步上升，風險等級由安全級逐步降為良好級、敏感級，這一變化反映了當地政府對土地利用的投入強度逐步增強，導致生態環境受到了一定程度的破壞。
3）2007-2010年，武漢市土地利用生態風險等級進一步惡化，盡管2010年武漢市土地生態風險指數較上一年有所減少，但仍處于風險級，這一數據的測算與實際情況相符。其原因在于2005年以后武漢市開始了大規模的市政建設，建設步伐加快使得城市周邊土地不斷被蠶食，農用地持續減少，閑置土地增多，土壤遭受城市建設破壞和城市垃圾等污染而退化，土地生態環境質量下降，系統服務功能受到破壞并且退化。
4 結語
本研究引入土地利用生態風險指數，測算武漢市各地類結構年際變化情況，建立PCA和K均值聚類的土地生態風險模型，利用土地生態風險度來評價武漢市土地利用的相對生態風險，有一定的全面性。因為土地利用類型的改變勢必會引起區域生態功能的變化，故通過研究不同土地利用類型間的遷移變化特征來識別區域生態環境的變化趨勢及其內在因素是可行的、有效的。
通過對武漢市土地利用的生態風險評價，可為區域生態環境管理提供數量化的決策依據和理論支持。根據土地利用生態風險年際間的高低程度，應在高生態風險時段進行生態建設與環境保護，以提高該城市區域的土地生產功能和環境功能，但是也不能忽視中、低生態風險時段的生態建設，才能實現武漢市的生態環境、社會經濟建設協調發展。
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隨著高新科技的不斷發展，化工業、建筑業等得到了飛速的進步，取得了很多技術上的突破，但是在快速發展的道路上化學品帶來的爆炸、泄露、輻射等時間不斷的侵擾著人們的生活環境，對人類的生命財產安全及生存環境的污染等產生了巨大的不容忽視的影響，成為當代各個國家重點治理項目之一。因此對存在風險的工程建設項目進行環境工程風險評價顯得尤為重要，成為了人類安全及生態循環得以保障的最為急切的需要。通過對歷史事例進行研究分析可以發現一個規律，對建設項目進行前期飛風險評價，如可能突發事故原因與概率分析并對后果危害進行預測，提出能夠避免或減少的對策，這樣能夠大大降低事故發生的概率，降低損失到最低[2]。
2環境工程的風險評價的問題分析
2.1選擇風險評價終點
對于人體健康的風險評價終點一般為一個物種，受體是人，無需選擇。生態系統風險評價終點卻不一樣，不僅僅一個，因此需要進行終點的選擇，這個選擇也決定了風險評價過程。終點選擇問題存在于所有的環境組織中，選擇的原則根據生態系統及污染物的特性進行選擇，了解越多選擇越準確。鑒于生態環境的復雜情況以及評價員的主觀性，因此選擇的終點不盡相同，對此現在缺乏一個統一的選擇方法與標準對評價終點進行選擇。
2.2優化數學模型
數學模型是環境風險評價不可缺少的部分。環境風險評價的目的是對人為活動造成環境影響的可能性進行預測，而該過程是通過對已有資料分析預測可能發生的后果，其中涉及到大量數學計量模型的使用。因此數學模型質量的好壞對整個風險評價的準確性起到關鍵性作用。主要涉及模型有：污染物的環境轉歸模型及時空分布模型、外推模型、暴露模型、風險計算模型等。風險評價是多種模型的有機組合，并通過計算機進行連接組合。隨著社會的不斷發展，風險評價變得日益復雜，準確性的要求也日益提高，因此對數學模型的完善與優化是風險評價研究重點工作。
2.3暴露評價
對人體風險評價過程中暴露評價主要是指預測人體的暴露值、暴露時間、頻率、途徑，表征為受到暴露群體。而進行生態風險評價過程中，生態暴露評價比人體暴露評價要有難度，特別是暴露群體表征的確定，主要原因是不同的物種擁有不同的棲息地環境，且該環境差異大，如陸生環境、水生環境等。生態的暴露評價屬于風險評價中基本組成部分，且因為暴露系統具有極為復雜的特性，因此當前仍缺乏一個可以適用于全部生態風險評價的暴露描述。對生態暴露評價方法與技術的研究與發展成為當前本行研究工作者研究重點項目。
2.4處理不確定性風險
處理不確定性風險作為風險評價中長期存在的問題。其不確定性來自于多種外推的結果，如，非同級生物之間的外推、實驗室對野外狀況的外推等。對不確定性風險進行定量化的處理，是當前風險評價需要解決的重要技術問題，需要研究與發展多種外推的理論，并建立科學外推的模型。
3風險評價的應用
風險評價在環境影響評價中應用的目的是有效科學的對整個環境影響評價質量進行提高。環境風險評價首先就工程進行分析，從中預測可能發生的事故風險，并對項目原有風險開展調查，調查內容有工藝、包裝、運輸、原料及燃料用量、貯存等。其次在確定了風險源后，根據選擇的模式進行風險評價，最終確定該項目風險的級別，同時對事故造成進一步污染后果進行預測[3]。
4結論
【關鍵詞】模糊綜合評判;APH;MATLAB;GIS;名山縣
農田生態系統是人類活動干預最強烈的生態系統，而農田生態系統環境評價是農田生態系統環境保護的一個十分重要的技術保障手段，能夠為農田生態系統環境管理與決策，提供科學理論依據[1-2]。本研究利用一系列監測實驗儀器與方法在雅安名山縣周邊建立農田生態系統環境監測站，監測水文指標、水化指標、生物結構指標[2]建立數據庫，應用模糊綜合評判等模型對農田生態環境安全情況進行詳細分析和評價[3-4]。
1 材料與方法
1.1 研究區域
研究區域位于四川省雅安市名山縣，是四川盆地西南邊緣（102°58′～103°23′E29°58′～30°16′N），海拔548～1456m，屬于亞熱帶季風性濕潤氣候，年均氣溫15.4℃，年均降雨量在1200～1700mm。
1.2 研究方法與數據來源
本研究采用的方法主要有模糊綜合評價法[4]、層次分析法[5]和ArcGIS空間分析技術[6]，采用MATLAB、SPSS軟件對測試點的數據進行相應分析。
2 農田生態系統環境安全評價模型建立
2.1 層次分析法確定評價指標權重
1）將“名山縣農田生態環境安全”設為目標層，水文指標、水化指標、生物結構指標建立為準則層，土壤含水率、大氣質量、土壤退化度、水體質量、土壤肥力、農藥殘留量、重金屬含量、植物多樣性、無脊椎動物9個影響因素設為準則層[7]。2）按Saaty等建議[7]，引用數字1-9及其倒數作為標度，對重要性進行程度賦值。3）進行一致性的檢驗，一致性比例為C.R，當C.R
2.2 模糊綜合評判確定安全等級
農田生態系統環境安全模糊綜合評判模型的建立步驟如下：
1）確定模糊評判因素集，設模糊評判因素集為U，則U={土壤含水率+大氣質量+土壤退化度+水體質量+土壤肥力+農藥殘留量+重金屬含量+植物多樣性+無脊椎動物}，字母表示為U={u1+ u2???+ u9};2）確定因素集的權重向量，評判因素集的權重向量W，由2.1得知;3）確定每個因素的評語集，對各因素集中的每個元素按風險度劃分成5個等級，安全、良好、敏感、風險、惡劣。則評語集為V={安全、良好、敏感、風險、惡劣};4）獲得各個地區模糊矩陣，列出監測點模糊矩陣數據，同理可得其它模糊關系矩陣Ri（i=1，2…20）。5）經過MATLAB編程計算，獲得歸一化后的20個監測地點的農田生態系統環境安全模糊評判集Yi=W.Ri，利用等級賦值法解模糊[7]，即為對該的等級加權求平均值。等級賦值如下：環境安全賦值5、良好賦值4、敏感賦值3、風險賦值2、惡劣賦值1，值賦值矩陣為A=（5，4，3，2，1）。經過計算雅安名山縣各地區的農田生態系統環境安全等級值為Si=YiAT，得知等級值Si越大則該地區農田生態系統環境越安全，反之則越差。
2.3 農田生態系統環境安全風險
規定風險度為Mi，按式Mi=5-Si（i=1，2…20）得到各個地區的農田生態環境的風險度值，農田生態環境越好則風險度越小。根據研究地區用GPS定位儀測定的地理坐標，可在ArcGIS9.0上生成農田生態系統風險分布圖，以例為據，從而判定總體安全風險完成度，根據ArcGIS9.0所得分析結果，農田生態環境系統安全風險度達到風險級需要預警的耕地面積占總耕地面積的16.55%，風險度為敏感級或敏感級以下的面積占總耕地面的83.45%。得出結論為，名山縣農田生態系統環境總體較好，人類活動干預不明顯，但是局部地區農田生態系統環境較差。
3 結語
應用模糊綜合評判對農田生態系統環境安全進行評價，克服了農田生態系統環境安全影響因素中的水化指標、水文指標和生物結構指標相互之間復雜的影響和安全風險評級具有模糊性概念的問題。
利用MATLAB、SPSS和ArcGIS等軟件強大的數據處理分析能力，對監測到的數據進行多角度處理分析，可較為立體、直觀地反映各地區農田生態系統環境風險狀況，為深入研究農田生態系統環境預警、應急技術的研究提供了參考依據。
【參考文獻】
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關鍵詞:農業機械化;生態風險;綜合評價;區域比較分析
0引言
農業機械化是農業現代化加速發展的推進器，也是促進整個農村經濟發展的重要途徑。農業機械化的發展對農業乃至整個農村經濟整個系統生態功能發揮的影響是巨大的，既是農業機械化健康發展的重要保障，也與農村穩定及經濟安全息息相關。因此，農業機械化滋生的生態安全與風險預警越來越受重視，更是近年來各級政府部門、廣大學者等相關人員的關注焦點［1］。當前，圍繞水土資源及農業環境這些系統生態安全與風險預警的相關研究已初見成效，研究方法上涵蓋定性和定量，研究尺度上既有宏觀分析也有針對具體區域進行的微觀具體分析，研究視角上既有發展預測也有當前狀態分析，研究內容也從改善區域水土資源以及農業生態環境的對策分析延伸到了對水土資源及農業環境生態安全與風險預警評價及生態工程規劃設計等更系統和全面的層面［2－4］。從研究成果來看，當前的研究中心以水土資源和農業環境生態安全評價的成果居多，風險評價與預警的成果較少;結合具體區域進行微觀分析的成果較多，進行區域間差異比較的成果比較匱乏;以城市或將農村與城市作為一個整體的宏微觀研究居多，關于農業機械化生態風險評價的成果并不多見。而從當前我國基本情況和發展趨勢而言，隨著農業現代化進程的加速推進，農業機械化引發的生態風險不管是在經濟屬性還是發展階段上都有很大不同，因此對農業機械化獨立分析更為客觀合理。另外，從防范角度來講，農業機械化生態安全也不容忽視。因此，運用已經比較成熟的分析方法針對農業機械化生態風險評價這片待開發領域進行空間異質性的綜合比較分析十分必要。為了探討各區域農業機械化生態風險的異質性變化規律，本文首先構建了2015年31個省(市、區)農業機械化生態風險的綜合評價指標體系;接著，運用主成分分析法對31個地區的農業機械化生態風險進行了綜合評價，根據風險綜合評價的結果進行了區域比較分析和預警等級劃分;最后，運用因子分析法對各區域農業機械化生態風險的差異進行了影響因素分析，并提出了改善相關區域農業機械化生態警情的實證建議。
1研究設計
1．1設計思路
要對不同區域農業機械化的生態風險進行綜合評價和比較分析，就必須考慮引發區域農業機械化生態風險的多項影響指標，而各項指標所起作用不盡相同，因此需要結合統計軟件對指標體系進行綜合評價模型構建。綜合評價模型構建采用的方法是主成分分析和因子分析，結合2015年的省際面板數據可對多項指標提取公共因子，并以公共因子對應的方差貢獻率作為權數采用加權平均法構建綜合評價模型。將根據軟件算出的各區域指標對應的公共因子得分代入模型即可得到生態風險綜合指數，農業機械化生態風險的區域特征大小便可由生態風險綜合指數來反映。由于各地農業機械化生態風險綜合評價指數大小不一，為了便于對各地農業機械化存在的生態風險進行分級預警，采用極值標準化法對風險綜合指數進行標準化處理。因風險指數為正向指標，指數越大，風險越大，預警級別越高，所以對其進行極值標準化處理。標準化處理后的風險指數范圍為0～1之間，數值越靠近1，風險越大，預警級別越高。結合其他學者的相關研究，將風險指數采用等距分組分為巨警、重警、中警、輕警和無警5級［5］，具體評級表如表1所示。最后，可根據指標的因子載荷量結合旋轉后的因子載荷矩陣對指標進行影響程度的主次分析。
1．2農業機械化生態風險指標體系構建
農業機械化生態風險一般表現為農業機械化投入及作業等活動引發的對農業生態系統健康程度造成的威脅［6］，而農業機械化生態風險的空間異質性則應來自不同區域在風險反映變量隨著空間位置變化時呈現多方面屬性差異的綜合測度。由于各方面屬性存在一定程度的差異，且每個反映變量所起的重要性程度并不相同，因此首先需要結合相關理論進行完整的指標體系構建，然后采用科學合理的定量分析方法對指標體系進行綜合測度。當前絕大部分學者構建的生態風險評價指標體系多采用分解法，即首先從不同的視角將生態系統進行子系統分解，然后對各子系統選用合理的定量指標測度。目前的子系統分解方案主要以“自然－經濟－社會”和“壓力－狀態－響應”兩種框架為主［7］;但農業機械化作為一個動態的經濟子系統，其與水土資源及農業環境在經濟屬性和利用特征等各方面均有明顯差異，且當前農業機械化數據庫系統并不完善，因此文章選用的指標體系在基于投入和產出的層面上將其具體表現為“投入－作業狀態－生態效應”這樣一個動態過程。［8］具體的農業機械化生態風險評價指標體系如圖1所示。
2結果與分析
2．131個省、直轄市和自治區農業機械化生態風險的比較分析
根據SPSS綜合分析結果(見表2、圖2)結合各風險等級的具體分布來看:31個省、直轄市和自治區中，有2個地區生態風險為巨警等級，所占比重為6．45%;有4個地區生態風險為重警等級，所占比重為12．90%;1個地區為中警等級，所占比重為3．23%;10個地區為輕警等級，所占比重為32．26%;14個地區為無警等級，所占比重為45．16%。雖然從輕警以下的風險等級來看我國大部分地區農業機械化面臨的生態風險形勢還比較樂觀，但結合農業發展來看生態風險預警等級較低的地區大部分皆是農業機械化投入較低農業效益不顯著的省市，若加速農業機械化的投入與發展，其生態風險等級勢必會有所提高。其次，東、西、中部地區農業機械化生態風險的差異仍然比較顯著。農業機械化面臨較大生態風險的地區以華北地區為主，東北和華東有部分省份;農業機械化面臨較小生態風險的地區以西北、西南和青藏地區為主，華中、華北、華東和華南有少數省份。綜合來看，各區域間農業機械化生態風險的空間異質性與地區農業發展速度呈現正相關關系。
具體而言，我國31個省、直轄市和自治區中農業機械化生態風險指數最高的前5名分別是:山東、河南、黑龍江、安徽和河北。這些地區大部分都是以農業作為主要支柱產業的大省，說明當前地區農業經濟發展仍然是引發農業機械化生態風險的主要誘因，大力發展農業機械化帶來的生態風險應該引起足夠的重視。東部和中部地區的農業機械化發展速度歷來一直領先于西部地區，從而使東部和中部在當前面臨比西部更為嚴峻的農業機械化生態威脅，這在各區域農業機械化生態風險的綜合評價中再次得到了印證。國家對西部地區可以進一步加強資金、政策等多方面的支持力度，但注意要保障農業機械化生態系統健康的服務功能，而東部和中部地區應在減少農業機械化活動對農業生態系統的干擾和保護農業生態環境等方面采取進一步的舉措。海南、福建、重慶、貴州和云南是當前我國農業機械化生態風險預警等級最低的5個地區。從農業發展情況來看，這些地區農業機械化投入在其農業發展中所起的作用還可進一步加強。從各等級的地區分布比重來看，當前針對不同地區的發展狀況需要采取不同的發展戰略，必須對農業機械化生態風險較嚴重地區進行風險防治與加強預警;必須處理好農業機械化發展較快地區的經濟發展與農業機械化生態風險之間的矛盾;必須加快機械化條件較劣地區的多項投入，進行與農業生態承載力相匹配的開發與建設，加快地區經濟發展速度。同時，農業機械化系統是一個多層次、多維度的動態綜合整體，必須促進系統要素的優化配置，盡可能實現“1+1＞2”的功效。
2．2不同區域農業機械化生態風險的警情和影響因素
結合表1和表2可得到不同地域劃分的預警等級分布。根據地域劃分來看:農業機械化生態風險最嚴重、預警等級為巨警的區域以華北擁有省(市、區)最多，預警等級為重警的區域以華東居多，東北和華北各有1個省份;風險一般、預警等級為中警的區域以西北地區居多;輕警等級主要分布在華中地區，東北和華北各有2個省份;而西北、西南和青藏地區的農業機械化生態風險較小，各擁有較多的無警等級。
3結論與討論
首先，選擇了農業機械化生態風險綜合評價的動態指標體系;接著，結合生態風險綜合評價指數標準化值的分布和前人對我國31個省(市、區)農業機械化生態風險的預警等級進行了分類與評價;最后，結合因子分析的結果對警情比較嚴重地區提出了有針對性的改善分析。其研究結論客觀、真實地展現了當前我國農業機械化生態風險的空間異質性規律，同時可為降低不同地域農業機械化生態風險等級的政策制定提出提供有效的實證參考。通過上述實證研究可知:1)根據2015年31個省區農業機械化生態風險指標體系的綜合分析結果，各地農業機械化面臨的生態風險按從大到小的排名依次是:山東、河南、黑龍江、安徽、河北、江蘇、新疆、吉林、湖南、湖北、遼寧、內蒙古、、天津、廣東、江西、四川、上海、寧夏、甘肅、廣西、浙江、青海、山西、北京、陜西、海南、福建、重慶、貴州、云南。2)我國31個省(市、區)的農業機械化生態風險空間差異比較顯著，31個省、直轄市和自治區中，有2個地區生態風險為巨警等級，所占比重為6．45%;有4個地區生態風險為重警等級，所占比重為12．90%;1個地區為中警等級，所占比重為3．23%;10個地區為輕警等級，所占比重為32．26%;14個地區為無警等級，所占比重為45．16%。從地域分布來講，我國青藏、西北、西南地區農業機械化生態風險較小，華北、華東、東北地區農業機械化生態風險形勢較嚴峻。3)研究結果表明:影響農業機械化生態風險的主要因素依次是農業機械總動力、聯合收割機數量、農用化肥施用量、農藥使用量、農用小型拖拉機數量、農用排灌電動機數量、農用排灌柴油機機數量、糧食人均占有量、機電排灌面積、除澇面積、農用塑料薄膜使用量、農村居民家庭擁有農業機械原值、農用大型拖拉機數量、人均耕地、水土流失治理面積、受災面積及退耕還林工程造林面積。
當前，東、西、中部在農業機械化生態風險的空間差異與農業機械化投入及農業經濟發展呈正相關關系。農業機械化發展速度加快使農業生態系統面臨的風險呈現加劇趨勢，經濟發展差距使得區域間社會、環境、人口壓力的差距在不斷膨脹，從而對農業生態系統影響加劇，生態系統恢復程度日趨減弱。從長遠看，地區農業機械化發展的不平衡和現代化農業的可持續發展模式應該是下一步著力改進的地方。
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