复合生态系统脆弱性影响的综合评价指标体系构建

脆弱性评价指标体系的构建原则

本书在国内外关于全球气候变化脆弱性指标体系相关研究的基础上，结合长三角河口海岸地区气候变化脆弱性研究的关键性问题，对综合评价指标体系进行构建。该评价指标体系的构建需要遵循以下原则：

（1）科学性原则。脆弱性评价指标体系应建立在科学理论与科学分析的基础上，充分反映评价对象的本质内涵，指标含义明确，简便易测，评价方法科学规范，评价结果才能真实、客观。

（2）代表性原则。脆弱性评价指标体系的构建要充分体现气候变化脆弱性的特征和成因，各级评价层级的设置应反映气候变化对上海及长三角河口海岸地区经济社会环境复合生态系统影响的关键要素和关键性问题。

（3）典型性原则。脆弱性评价指标体系的构建要突出城市化区域气候变化研究的特点，综合考虑城市化过程中人为因素对气候变化脆弱性的作用。

（4）可操作性原则。各项指标的选择应易于在实际工作中实施，易操作、易理解，相关数据容易获取，数据质量要求较高。

4.2.2　脆弱性评价指标体系的基本框架

4.2.3　脆弱性评价指标体系的具体构建

目前，国内外关于评估资源利用和可持续发展的模型主要有经济合作与发展组织（OECd）1993年提出的PSR“压力—状态—响应”（PRESSURESTATERESPONSE）模型，以及后续改进的各种脆弱性评估模型，如dSR“驱动力—状态—响应”（dRIVING FORCESTATERESPONSE）模型（KEL Y，1998）、“驱动力—压力—状态—暴露—影响—响应”（dRIVING FORCEPRESSURESTATEEXPOSUREEFFECTACTION）模型（WAHEEd ET AL.，2009）、“驱动力—压力—状态—影响—响应”（dRIVING FORCEPRESSURESTATEIMPACTRESPONSE）dPSIR模型（SVARSTAd ET AL.，2008）等。这些模型无论形式如何变化，其核心就是考虑到了人类活动等非自然因素对自然环境的压力、对评价主体自身结构特征，以及人类所采取的减缓和适应措施对气候变化的响应。

针对全球气候变化对社会经济环境复合生态系统脆弱性影响评价的研究，目前应用较多的是PSR模型，即“压力—状态—响应”模型。该模型具有比较明确的反映各要素之间的逻辑因果关系，是一种从指标产生的机制方面着手构建评价指标体系的方法。从系统论角度看，气候变化脆弱性的动态过程符合“压力—状态—响应”模式。即外在因素（气候因子变化和人为因子变化）对系统产生压力，构成刺激输入；系统发生状态变化（正面或负面影响）；变化结果通过某种形式响应，表现为系统的脆弱性或适应性。按照前文分析的长三角河口海岸地区气候变化脆弱性综合评价模型的框架，考虑到指标设计、数据搜集等方面的客观事实，本书在全球气候变化对上海及长三角河口海岸地区社会经济环境复合生态系统影响的综合评价上采用PSR模型。

脆弱性评价指标体系需要分层次进行构建，一般可包含2—5个层次。分层次构建有助于使指标间的相互关系更加明确，上一级指标所反映的状况可以在下一级指标中进行分解和分类表征，同时有助于在不同领域选取有代表性的指标，可以防止关联性过大的几个指标同时出现。本书应用PSR模型，设计构建了“目标—领域—主题—要素—具体指标”五个层级结构的社会经济脆弱性评价指标体系。

1.目标层和领域层

（1）目标层。目标层是反映全球气候变化影响上海及长三角河口海岸地区复合生态系统脆弱性的综合指数，可通过对单个城市时间序列的综合指数计算和多个城市区域空间尺度上的综合指数分异比较，来辨识和评价上海及长三角河口海岸地区复合生态系统脆弱性的关键问题和关键区域，以表征评价主体社会经济系统受到气候变化影响的程度。脆弱性指数越高，表明该地区复合生态系统的综合脆弱性越高，应对全球气候变化及极端气候灾害的能力越弱；反之，脆弱性指数越低，表明该地区复合生态系统的综合脆弱性越低，应对全球气候变化及极端气候灾害的能力越强。

（2）领域层。按照PSR的模型框架，领域层由风险度（EXPOSURE）、敏感度（SENSITIVITY）和适应度（AdAPTIVE CAPACITY）三个维度组成，三个要素之间具有并列的逻辑关系，并可通过主题层和要素层的层次设计来进一步诠释其含义。其中，“风险度”领域表征了社会经济系统受到全球气候变化的压力，通过气候变化和人类经济社会活动这两大类主题对上海及长三角河口海岸地区造成的负荷，风险度越高，表明其所承受的来自自然、经济及社会系统的压力负荷越大，从而使得该地区的综合脆弱性指数越高，反之亦然。“敏感度”领域在含义上表征系统的状态，反映上海及长三角河口海岸地区社会经济环境复合生态系统中各子系统的状况和内部结构特征，以及对全球气候变化影响的敏感程度。敏感度越高，表明各子系统的敏感程度越高，系统越容易受到来自全球气候变化的影响，反之亦然。“适应度”领域的内涵包括了人类采取的适应和减缓措施对气候变化影响的响应，它反映了上海及长三角河口海岸地区复合生态系统应对气候变化风险所具备的适应能力。为了与风险度、敏感度保持一致并且便于计算脆弱性综合指数，本书对适应度进行了反向处理，即适应度指数越高，所反映的该地区本身应对全球气候变化的适应能力越弱，其复合生态系统的脆弱性越高，反之亦然。

2.主题层和要素层

主题层是对各领域层的细化和深入，要素层则是主题层的具体化，由具体的各相关指标构成。

（1）构成风险度的主题和要素。风险度不仅要考虑气候变化这一全球尺度的自然胁迫因子，还要关注局地尺度上由于非自然的人类活动产生的人为胁迫因子，即城市化过程。其中，气候变化的自然因素主要包括气温变化、海平面上升、极端气候事件、海洋灾害事件及咸潮入侵等五方面要素；局地尺度上的人类活动因素则主要选取了城市产业结构、城市发展水平、城市建设及土地利用和城市能源消费等四个关键要素。为了突出气候变化脆弱性评价的区域特征，本书重点关注长三角河口海岸地区城市及城市群尺度上的人为胁迫因素，而对于更大的国家尺度及全球尺度，如全球经济一体化等不做讨论。

（2）构成敏感度的主题和要素。基于IPCC（2007）第四次评估报告中关于气候变化影响分析应当重点关注的系统和行业类型（包括淡水资源及其管理、生态系统、粮食纤维和林产品、海岸带系统和低洼地区、工业、人居环境和社会、健康等），并结合城市复合系统的要素特征，长三角河口海岸地区气候变化的敏感度将重点反映城市经济社会与环境资源两大主题。其中，自然环境子系统的敏感度主要体现在气候变化对河口海岸城市水资源、城市植被绿化程度等方面的影响，气候变化对社会经济子系统的影响主要包括社会经济发展、人口状况、人类健康保障、能源消耗效率等方面。

（3）构成适应度的主题和要素。IPCC（2001）第三次评估报告中，把决定全球变化适应能力的关键要素总结为六个方面，分别为经济资源、科技水平、信息和技能、基础设施、机构以及社会公平。根据IPCC的适应能力决定要素分析，结合城市系统响应气候变化的机制，本书将适应度分为经济能力、人力和社会发展以及基础设施和科学技术支持三个主题。其中，经济能力由经济发展和财政要素构成；人力和社会资本由教育水平以及社会公平要素构成；基础设施和科技支持则分别由基础设施、环境治理和科学技术三方面构成。

基于上述分析，上海及长三角河口海岸地区社会经济气候变化脆弱性指标体系构建如表4.1所示。目标层A为长三角社会经济环境复合生态系统气候变化脆弱性指数；领域层由B 1风险度、B 2敏感度、B 3适应度构成；主题层由C 1气候变化、C 2城市发展、C 3自然环境、C 4社会经济、C 5经济能力、C 6人力资源和社会保障以及C 7基础设施和科技支持构成；要素层由d 1—d 21构成，在要素层下面则是具体的各项指标，整个脆弱性指标体系由26个指标构成，其中风险度由E 1—E 10指标构成，敏感度由E 11—E 18指标构成，适应度指标由E 19—E 26指标构成。

1.风险度指标（B 1）

风险度指标B 1包括C 1气候变化和C 2城市发展两个部分。C 1包含指标E 1—E 6，C 2包含指标E 7—E 10。

E 1（温度距平值）：指某一地区某一年的平均气温和常年平均气温的差值。

E 2（海平面相对常年上升值）：指该地区海平面相对常年海平面高度的上升值，数据来源于历年《中国海平面公报》。由于数据限制，其中苏州及南通均按江苏省海平面相对常年上升值，浙江各城市则统一按浙江省海平面相对常年上升值的数据。

表4.1　上海及长三角河口海岸地区复合生态系统气候变化脆弱性评价指标体系

资料来源：作者根据参考相关文献构建。

E 3（T MAX≥35℃的日数）：指某一地区一年内日最高气温大于35度的天数。

E 4（暴雨日数）：指某地区一年内24小时降水量达到50毫米或以上的强降雨天数。

E 5（主要海洋灾害灾损）：主要统计上海及长三角河口海岸地区遭受海洋灾害时受到的直接经济损失，其中包括风暴潮灾害损失、海浪灾害损失及赤潮灾害损失。数据来源于历年《中国海洋灾害公报》。

E 6（咸潮（盐水）入侵天数）：指长江河口段的水质受盐水入侵的天数。水质一般以水体的氯化物含量为标准，当氯化物含量达到100 MG／L（相当于盐度值为0.2）时，表明水体已受到盐水入侵。数据来源于历年《上海海洋环境质量公报》。

E 7（第三产业产值占GdP比重）：第三产业产值／GdP×100%。

E 8（城市化率）：指城镇人口占常住人口的比重。

E 9（耕地面积减少量）：上一年耕地面积总量－当年耕地面积总量。

E 10（终端能源消费量）：我国的计算方法是一次能源消费量减去能源加工、转化和储运这三个中间环节的损失和能源工业所用能源后的能源量。

E 1、E 3和E 4指标的数据均来源于长三角河口海岸8市的历年《气候公报》及《统计年鉴》中的气象部分；E 7—E 10指标的数据均来自历年《上海市统计年鉴》及长三角河口海岸各城市的统计年鉴及统计公报。

2.敏感度指标B 2

敏感度指标B 2由C 3自然环境和C 4社会经济两部分构成，其中C 3包含指标E 11—E 13，C 4包含指标E 14—E 18。

E 11（V类及劣V类水质河道长度比例）：V类及劣V类水质河道长度／总河道长度×100%。

E 12（人均年用水量）：年供水总量／年末常住人口。

E 13（城市绿化覆盖率）：城市绿化面积／建成区面积×100%。

E 14（经济密度）：GdP／城市总面积。

E 15（人均城乡居民年末储蓄存款）：城乡居民年末储蓄存款余额／年末常住人口。

E 16（人口密度）：年末常住人口／城市总面积。

E 17（每万人口拥有医院床位数）：医院床位总数／年末常住人口。

E 18（单位GdP电耗）：全社会用电量／GdP。

以上数据均来源于历年《上海水资源公报》及长三角河口海岸8市统计年鉴。

3.适应度指标B 3

适应度指标B 3由C 5经济能力、C 6人力资源与社会保障及C 7基础设施与科技保障构成，其中C 5包含指标E 19—E 20，C 6包含指标E 21—E 22，C 7包含指标E 23—E 26。

E 19（人均GdP）：GdP／年末常住人口。

E 20（人均财政收入）：地方财政收入／年末常住人口。

E 21（每万人在校大学生数）：在校大学生数／年末常住人口×100。

E 22（两基保险平均参保人数占比）：（基本养老保险参保人数＋基本医疗保险参保人数）／年末常住人口／2×100%。

E 23（每万人公路里程数）：总公路里程数／年末常住人口×100%。

E 24（环境污染治理投资占GdP比重）：环境污染治理投资总额／GdP× 100%。

E 25（工业固体废物综合利用率）：工业固体废弃物综合利用量／工业固体废弃物生产量×100%。

E 26（R＆d经费支出占GdP比重）：R＆d经费支出／GdP×100%。

以上数据来源于历年《中国区域经济统计年鉴》及长三角河口海岸8市《统计年鉴》。

4.2.4　各级评价指标权重确定

1.AHP／dELPHI法

层次分析法（AHP）作为一种定性与定量分析方法相结合的综合性评价方法，在各个研究领域都得到了广泛的应用。该方法将研究对象分解为不同的组成因素，按各因素之间的隶属关系，把它们排成从高到低的若干层次，建立递阶层次结构；对同层的各元素进行两两比较，就每一层次的相对重要性予以定量表示，并利用数学方法确定出每一层次各因素的权值。层次分析法具体包括五个步骤，依次为：明确问题，将问题所含的要素进行分组，把每一组作为一个层次（最高层、中间层以及最底层），建立递阶层次结构；构造判断矩阵，即某一要素相对另一要素的重要性^[4]；层次单排序，目的在于确定本层次与之有联系的各元素重要性次序的权重值；层次总排序以及一致性检验，当CR（层次总排序的随机一致性比例）小于0.10时，计算得出的权重结果具有令人满意的一致性。

2.熵值法

熵值法判断指标权重的主要依据是：通过判断一个事件的随机性及无序程度和离散程度，指标的离散程度越大，表明该指标对综合评价的影响越大。它能够深刻地反映出指标信息熵值的效用价值，其给出的指标权重建立在指标数据的基础上，相对客观，有较高的可信度。熵值法具体包括7个步骤：

（1）假定需要评价的对象具有M年的发展状况，有N个评价指标，X IJ则为第I年的第J个指标的数值（I＝1，2，…，M；J＝1，2，…，N），组成矩阵X。

（2）标准化处理：异质指标同质化。定义X′IJ（I＝1，2，…，M；J＝1，2，…，N）为第I年的第J个指标的标准化数值，记X′IJ＝X。

（3）计算第J项指标下第I年占该指标的比重：

（4）计算第J项指标的熵值：

（5）计算第J项指标的差异系数。对第J项指标，指标值的差异越大，对方案评价的左右就越大，熵值就越小，定义差异系数：

（6）求权值：

（7）计算各年的综合得分：

3.加权平均法

由于在综合评价中，根据一种方法得到的测算结果缺乏对比，因此本书采用层次分析法、熵值法和加权平均法进行综合测评，分别将属于客观分析的熵值法得分与属于主观分析的层次分析法计算出的指标权重得分再进行加权平均，以得出各指标权重的修正得分。