楊 小 林，程 書 波，李 義 玲*

(1.河南理工大學(xué)安全與應(yīng)急管理研究中心，河南 焦作 454000；2.中國科學(xué)院成都山地災(zāi)害與環(huán)境研究所，四川 成都 610041)

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基于客觀賦權(quán)法的長江流域環(huán)境污染事故風(fēng)險(xiǎn)受體脆弱性時(shí)空變異特征研究

楊 小 林1,2，程 書 波1，李 義 玲1*

(1.河南理工大學(xué)安全與應(yīng)急管理研究中心，河南 焦作 454000；2.中國科學(xué)院成都山地災(zāi)害與環(huán)境研究所，四川 成都 610041)

從敏感性和恢復(fù)力兩方面描述了環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)受體脆弱性，綜合考慮人群、社會(huì)經(jīng)濟(jì)和生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)等風(fēng)險(xiǎn)受體的敏感性和恢復(fù)力，選取12個(gè)指標(biāo)構(gòu)建區(qū)域環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)受體綜合脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。以長江流域?yàn)檠芯繉ο螅搿翱v橫向-拉開檔次”法和“時(shí)序加權(quán)平均算子”法等客觀賦權(quán)法探討了流域脆弱性時(shí)空變異特征。結(jié)果表明，2000-2011年長江流域環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)受體脆弱性呈波動(dòng)下降趨勢，且脆弱性空間差異較大，其中，上海、河南、江蘇和西藏等省區(qū)脆弱性指數(shù)最高，陜西、重慶和云南等省市脆弱性較低。研究結(jié)果可為長江流域環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)管理和污染事故應(yīng)急管理提供依據(jù)。

風(fēng)險(xiǎn)受體；脆弱性；時(shí)空特征；長江流域

0 引言

我國正處于向工業(yè)化、城市化為標(biāo)志的現(xiàn)代社會(huì)加速轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時(shí)期,但傳統(tǒng)工業(yè)發(fā)展模式下，高污染、高消耗、高風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)展方式使發(fā)達(dá)國家百年工業(yè)進(jìn)程中出現(xiàn)的環(huán)境問題在我國近20年壓縮式、爆發(fā)式出現(xiàn)，各類環(huán)境污染事故頻發(fā)[1]。1995-2012年我國共發(fā)生各類環(huán)境污染事故11 201起，年均近630起，如沱江污染事件、松花江污染事件、青島石油管道爆炸事故給社會(huì)安定和人民生命財(cái)產(chǎn)安全造成嚴(yán)重破壞。因此，針對環(huán)境污染事故風(fēng)險(xiǎn)受體的脆弱性研究已成為當(dāng)前社會(huì)安全保障的迫切需要[2]。

目前國內(nèi)外脆弱性研究主要針對自然生態(tài)系統(tǒng)[3,4]，隨著環(huán)境污染事故影響的日益嚴(yán)重，環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)受體脆弱性評(píng)價(jià)愈發(fā)受到關(guān)注。環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)受體是環(huán)境污染事故風(fēng)險(xiǎn)的潛在承受體，指環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)因子在環(huán)境轉(zhuǎn)運(yùn)過程中，可能遭受影響的人群、社會(huì)和生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)，是包含社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)環(huán)境及人群組成的復(fù)雜系統(tǒng)。然而，現(xiàn)有研究多從社會(huì)經(jīng)濟(jì)和生態(tài)環(huán)境雙維度出發(fā)，構(gòu)建環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)受體脆弱性評(píng)價(jià)模型[5,6]，綜合考慮人群、社會(huì)經(jīng)濟(jì)和生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)的受體脆弱性研究相對較少。

脆弱性研究主要考察對象在某時(shí)間點(diǎn)的脆弱性水平，屬靜態(tài)評(píng)價(jià)，而評(píng)價(jià)對象在連續(xù)時(shí)間段內(nèi)脆弱性動(dòng)態(tài)變化研究較少。動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)的核心是評(píng)價(jià)指標(biāo)在不同時(shí)刻權(quán)重值的確定[7],指標(biāo)權(quán)重的確定方法主要有主觀賦權(quán)法(如AHP法、Delphi 法等)、客觀賦權(quán)法(“縱橫向-拉開檔次”法、“時(shí)序加權(quán)平均算子”法等)。主觀賦權(quán)法各指標(biāo)權(quán)重依據(jù)主觀判斷確定，簡單易行，但主觀性強(qiáng);客觀賦權(quán)法根據(jù)各指標(biāo)在指標(biāo)總體中的變異和對其他指標(biāo)影響程度自動(dòng)確定權(quán)重，相對于主觀賦權(quán)法，不受主觀因素影響，客觀性強(qiáng)。本文引入 “縱橫向-拉開檔次”法[8]和“時(shí)序加權(quán)平均算子”法[9]等客觀賦權(quán)法，分析長江流域環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)受體脆弱性時(shí)空變異特征，以期為流域環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)管理提供依據(jù)。

1 研究對象與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

長江流域包括干、支流的集水范圍(90°30′～122°25′E、24°30′～35°45′N)。干流自西向東流經(jīng)青海、西藏、四川、云南、重慶、湖北、湖南、江西、安徽、江蘇、上海11個(gè)省級(jí)行政單元，數(shù)百條支流延伸至貴州、甘肅、陜西、河南、廣西、浙江等省份的部分地區(qū)，流域面積達(dá)180萬km2，跨越東、中、西三大經(jīng)濟(jì)地帶，在國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占有極重要的戰(zhàn)略地位[10]。然而，快速的社會(huì)經(jīng)濟(jì)進(jìn)程中，長江流域已成為我國環(huán)境污染最嚴(yán)重的區(qū)域之一，特別是流域內(nèi)工業(yè)污染事故頻發(fā)[11]。因此，開展長江流域環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)受體脆弱性評(píng)價(jià)對于流域環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)控制和應(yīng)急管理具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

1.2 研究方法

1.2.1 脆弱性概念模型 敏感性和恢復(fù)力是環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)受體脆弱性的基本要素[12]。李博等[13]認(rèn)為環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)受體脆弱性是敏感性和恢復(fù)力構(gòu)成的復(fù)合函數(shù)：

V=f(S)/f(A)

(1)

式中：V表示環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)受體脆弱性；f(S)為受體敏感性；f(A)為受體恢復(fù)力。受體敏感性越強(qiáng)，脆弱性越強(qiáng)；恢復(fù)力越強(qiáng)，脆弱性越弱。

環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)是一個(gè)包括人群、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、生態(tài)環(huán)境等因素的復(fù)雜系統(tǒng)[7]。本文認(rèn)為該系統(tǒng)的脆弱性應(yīng)包括人群、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、生態(tài)環(huán)境等受體的敏感性和恢復(fù)力，并構(gòu)建以下模型：

f(S)=αf(S1)+βf(S2)+γf(S3)

f(A)=αf(A1)+βf(A2)+γf(A3)

(2)

式中：f(S1)、f(S2)、f(S3)分別為人群、社會(huì)經(jīng)濟(jì)及生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)的敏感性；f(A1)、f(A2)、f(A3)分別為人群、社會(huì)經(jīng)濟(jì)及生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)的恢復(fù)力；α、β、γ為不同受體的權(quán)重值。

1.2.2 評(píng)價(jià)方法 首先，采用“縱橫向-拉開檔次”法實(shí)現(xiàn)一次加權(quán)，突出各評(píng)價(jià)對象在2000-2011年不同時(shí)刻的評(píng)價(jià)值；然后，應(yīng)用“時(shí)序加權(quán)平均算子”法實(shí)現(xiàn)二次加權(quán)，集成指標(biāo)維和時(shí)間維的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)對評(píng)價(jià)對象的綜合評(píng)價(jià)。

(1)“縱橫向-拉開檔次”法。該方法的基本思想是最大限度地從橫、縱向兩方面體現(xiàn)評(píng)價(jià)對象的差異性[8]。對給定時(shí)間[t1,tN]，有n個(gè)評(píng)價(jià)對象，記作S1，S2，…，Sn；有m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，記作x1，x2，…，xm。對原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到一個(gè)面板數(shù)據(jù)集，記作xij(tk)。某一時(shí)刻tk的動(dòng)態(tài)綜合評(píng)價(jià)函數(shù)為：

(3)

用整個(gè)時(shí)間段離差平方和TSS表示各對象的整體差異性，取最大值時(shí)評(píng)價(jià)對象間的差異性最大：

(4)

(5)

(2)“時(shí)序加權(quán)平均算子”法 。Yager[14]提出了有序加權(quán)平均算子(OWA)，它是一種介于最大與最小算子之間的集結(jié)多屬性決策信息的方法，能有效地集結(jié)數(shù)據(jù)信息，因此在管理決策、信息分析等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。郭亞軍等[9]在此基礎(chǔ)上提出了時(shí)序加權(quán)平均(TOWA) 算子。令N=[1,2,…,n]，(ui,an)(i∈N)為時(shí)序加權(quán)平均算子對，ui為時(shí)間誘導(dǎo)分量，ai為數(shù)據(jù)分量,定義時(shí)序加權(quán)平均算子為：

(6)

1.2.3 指標(biāo)體系構(gòu)建 系統(tǒng)論是環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)研究的重要理論[2]，環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)是風(fēng)險(xiǎn)源釋放風(fēng)險(xiǎn)因子，經(jīng)環(huán)境介質(zhì)傳播后作用于人群、社會(huì)經(jīng)濟(jì)及生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)等風(fēng)險(xiǎn)受體，進(jìn)而產(chǎn)生健康、財(cái)產(chǎn)與環(huán)境損害[7]。因此，環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)受體脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的設(shè)計(jì)應(yīng)綜合考慮人群、社會(huì)經(jīng)濟(jì)和生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)等風(fēng)險(xiǎn)受體。本文以人群、社會(huì)經(jīng)濟(jì)和生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)等多維受體的敏感性和恢復(fù)力為描述視角，按照系統(tǒng)性、差異性和現(xiàn)實(shí)性原則選取代表性指標(biāo)，構(gòu)建區(qū)域環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)受體脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(表1)。如選擇人口密度、經(jīng)濟(jì)密度、耕地面積比等指標(biāo)表征受體敏感性；選擇教育投資度、社會(huì)保障度和環(huán)境治理投資度等指標(biāo)表征受體恢復(fù)力。當(dāng)某一區(qū)域發(fā)生環(huán)境損害時(shí)，人口密度、經(jīng)濟(jì)密度、自然保護(hù)區(qū)面積比越高，區(qū)域越敏感，可能造成的損失和破壞越大，脆弱性越高[13]。反之，當(dāng)公民教育投資度、社會(huì)保障度、基礎(chǔ)設(shè)施投資等越高，面對環(huán)境損害的承受力越強(qiáng)，恢復(fù)力則越強(qiáng)，脆弱性越低。資料來源于2000-2011年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》。

1.2.4 評(píng)價(jià)步驟

(1)數(shù)據(jù)無量綱化。由于量綱不同，評(píng)價(jià)指標(biāo)間存在不可公度性，需對評(píng)價(jià)指標(biāo)做無量綱化處理。本文采用極值法對各指標(biāo)進(jìn)行處理，使指標(biāo)取值介于0～1，并將數(shù)據(jù)平移和擴(kuò)大。公式如下：

表1 環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)受體脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

Table 1 Index system for the vulnerability assessment of environmental risk receptors

目標(biāo)層系統(tǒng)層準(zhǔn)則層指標(biāo)層指標(biāo)解釋指標(biāo)性質(zhì)受體脆弱性受體敏感性受體恢復(fù)力人群經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)生態(tài)系統(tǒng)人群經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)生態(tài)系統(tǒng)人口密度年度人口總數(shù)與國土面積比值+醫(yī)療能力萬人病床數(shù)-經(jīng)濟(jì)密度年度國民生產(chǎn)總值與國土面積比值+基礎(chǔ)設(shè)施投資度年度基礎(chǔ)設(shè)施投資占GDP比重-耕地面積比耕地面積與國土面積比值+自然保護(hù)區(qū)面積比自然保護(hù)區(qū)面積與國土面積比值+教育投資度年度公共教育支出占GDP比重+應(yīng)急疏散能力道路交通網(wǎng)絡(luò)里程與國土面積比值+社會(huì)保障度人均社會(huì)保障支出占GDP比重+人均GDP人均GDP+環(huán)境治理投資度年度環(huán)境治理投資占GDP比重+森林覆蓋度森林面積與國土面積比值+

注： “+”和“-”分別表示正向性指標(biāo)和負(fù)向性指標(biāo)。

(7)

(2)一次加權(quán)集結(jié)。利用“縱橫向-拉開檔次”法一次加權(quán)集結(jié)，采用敏感性和恢復(fù)力指標(biāo)分別計(jì)算流域各省的敏感性和恢復(fù)力指數(shù)值，具體步驟如下：

(a)對于時(shí)刻tk給定的n個(gè)評(píng)價(jià)省份的m個(gè)指標(biāo)x1,x2,…,xm的數(shù)值(已標(biāo)準(zhǔn)化)，用矩陣Ak表示：

(8)

(b)計(jì)算m×m的對稱矩陣Hk=AkTAk，并計(jì)算Hk的最大特征值λmax(tk)及其對應(yīng)的權(quán)重系數(shù)向量，歸一化得到ωj(tk)。

(c)計(jì)算線性函數(shù)：

(9)

式中：yi(tk)為評(píng)價(jià)省份Si在時(shí)刻tk的敏感性或恢復(fù)力指數(shù)值。

(3)二次加權(quán)集結(jié)。利用“時(shí)序加權(quán)平均算子”法對一次加權(quán)結(jié)果yi(tk)二次加權(quán)集結(jié)，求得各省2000-2011年風(fēng)險(xiǎn)受體敏感性和恢復(fù)力指數(shù)綜合值。具體步驟如下：

(a)確定時(shí)間權(quán)向量w。w=(w1,w2,…,wN)T可由以下非線性規(guī)劃得出：

(10)

式中：λ為時(shí)間度，介于0～1之間，其值越小，評(píng)價(jià)者越注重近期數(shù)據(jù)。根據(jù)文獻(xiàn)和專家意見，λ取值為0.25適合本研究。

采用Lingo軟件求解式(10)中的非線性規(guī)劃問題，得到時(shí)間權(quán)向量wk=(0.0128，0.0168,0.0219,0.0287,0.0375,0.0490,0.0641,0.0838,0.1096,0.1433,0.1874,0.2451)T。

(b)最終評(píng)價(jià)函數(shù)為：

(11)

式中：yi為2000-2011年省份Si的風(fēng)險(xiǎn)受體綜合敏感性或恢復(fù)力值。

(4)綜合脆弱性計(jì)算。根據(jù)脆弱性概念模型，以綜合敏感性和恢復(fù)力值計(jì)算各省的綜合脆弱性。

2 結(jié)果與分析

2.1 脆弱性時(shí)序動(dòng)態(tài)

(1)敏感性動(dòng)態(tài)。2000-2011年長江流域各省敏感性呈波動(dòng)上升趨勢(圖1a)，其中，青海、西藏敏感性指數(shù)上升趨勢最為明顯，分別上升57.3%和69.6%。這與長江流域人口和經(jīng)濟(jì)快速增長密切相關(guān)。自2004年后流域受體敏感性上升趨緩，這主要受“退耕還林”政策的影響，耕地面積減少，森林覆蓋率不斷提高[15]，流域生態(tài)環(huán)境敏感性上升趨緩使得綜合敏感性上升趨緩。但青海、西藏等西部生態(tài)環(huán)境脆弱區(qū)，由于自然保護(hù)區(qū)面積不斷增加，生態(tài)環(huán)境敏感性加強(qiáng)趨勢顯著，生態(tài)環(huán)境保護(hù)應(yīng)作為未來工作重點(diǎn)。

(2)恢復(fù)力動(dòng)態(tài)。圖1b顯示長江流域各省恢復(fù)力呈快速波動(dòng)上升的態(tài)勢。這主要得益于經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定基礎(chǔ)上，政府、企業(yè)對于環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的高度重視，通過加大環(huán)境污染治理投資力度、強(qiáng)化社會(huì)保障在環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對中的作用等措施提高了社會(huì)和生態(tài)環(huán)境的風(fēng)險(xiǎn)防范和應(yīng)對能力[16]。同時(shí)，隨著社會(huì)公眾教育水平的提高，增強(qiáng)了公眾的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知和抗御能力。但近年上海的恢復(fù)力提升速度減緩，未來可通過加強(qiáng)公眾風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對的宣傳教育，提高社會(huì)保障、環(huán)境治理以及應(yīng)急設(shè)施投資，進(jìn)一步提升環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)受體恢復(fù)力。

(3)脆弱性動(dòng)態(tài)。受敏感性和恢復(fù)力的綜合影響，長江流域各省脆弱性不斷下降(圖1c)。其中，廣西最為顯著，脆弱性指數(shù)下降75.5%；上海相對緩慢，脆弱性指數(shù)下降了25.6%。近年來，作為長三角的核心城市，上海人口、物質(zhì)和能量快速集聚，人群、社會(huì)經(jīng)濟(jì)敏感性上升顯著，但受體恢復(fù)力的提升速率趨緩，使得受體脆弱性下降速度降低。然而上海環(huán)境污染事故發(fā)生日益頻繁[17]，風(fēng)險(xiǎn)源危險(xiǎn)性不斷增強(qiáng)。 因此，未來上海應(yīng)重點(diǎn)通過加大環(huán)境污染治理投資，加快應(yīng)急避難場所建設(shè)和加強(qiáng)公民應(yīng)急知識(shí)宣傳力度等措施提高受體風(fēng)險(xiǎn)承受能力。

圖1 敏感性(a)、恢復(fù)力(b)和綜合脆弱性(c)時(shí)序變化

Fig.1 The temporal variations of sensitivity,resiliencies and vulnerability of risk receptor

2.2 脆弱性空間變異特征

(1)敏感性空間變異。流域風(fēng)險(xiǎn)受體敏感性總體呈現(xiàn)為東部最高、中部次之、西部最低(圖2a)，這與長江流域社會(huì)整體發(fā)展的“階梯狀”空間分異特點(diǎn)一致。作為我國重要的以水系為軸線的經(jīng)濟(jì)區(qū)域，長江流域人口、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展自西向東集聚特點(diǎn)顯著[18]，如東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)密度分別是中部、西部地區(qū)的4倍、24倍；東部地區(qū)人口密度約為中部地區(qū)的2倍、西部地區(qū)的10倍以上。作為整個(gè)流域人口和經(jīng)濟(jì)密度最高的區(qū)域，長三角地區(qū)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)受體敏感性最高；雖然西藏人口、經(jīng)濟(jì)密度相對較低，但其脆弱的生態(tài)環(huán)境致使其受體敏感性也較高。

(2)恢復(fù)力空間變異。流域風(fēng)險(xiǎn)受體恢復(fù)力呈現(xiàn)與敏感性類似的空間變異特點(diǎn)，總體呈現(xiàn)為東部地區(qū)>中部地區(qū)>西部地區(qū)(圖2b)。其中，上海、浙江、重慶和江西恢復(fù)力最高，恢復(fù)力指數(shù)分別為9.54、9.56、9.63和9.21。而作為長江流域的人口大省，河南、四川的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)受體恢復(fù)力最弱，恢復(fù)力指數(shù)僅為7.81，表明該區(qū)域在環(huán)境損害發(fā)生后快速恢復(fù)正常功能水平的能力相對薄弱?；謴?fù)力的空間變異特點(diǎn)表明社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對受體風(fēng)險(xiǎn)承受能力的改觀具有一定促進(jìn)作用。

(3)綜合脆弱性空間變異。長江流域受體脆弱性空間差異較大(圖2c)，總體呈現(xiàn)為東部地區(qū)較高、中西部地區(qū)較低。其中，上海、河南、江蘇、安徽和西藏脆弱性值最高，分別為1.08、1.24、1.15、1.12和1.10，屬于高脆弱性地區(qū)；陜西、重慶和云南脆弱性值較小，分別為0.81、0.89和0.88，脆弱性相對較低。作為我國經(jīng)濟(jì)最發(fā)達(dá)的長三角地區(qū)，環(huán)境污染事故頻發(fā)、污染物排放量大，風(fēng)險(xiǎn)源危險(xiǎn)性高。同時(shí)，嚴(yán)重的脆弱性將直接導(dǎo)致受體在環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)面前承受巨大壓力，因此長三角地區(qū)應(yīng)作為整個(gè)流域環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)管理和控制的重點(diǎn)區(qū)域。

圖2 受體敏感性(a)、恢復(fù)力(b)和綜合脆弱性(c)空間分布

Fig.2 The spatial distributions of sensitivity,resiliencies and vulnerability of risk receptor

3 討論

我國正處于工業(yè)化中后期，經(jīng)濟(jì)快速增長動(dòng)力依然以高污染、高風(fēng)險(xiǎn)的第二產(chǎn)業(yè)為主，這勢必給環(huán)境安全造成持續(xù)壓力，環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)形勢嚴(yán)峻[3]。而環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)一旦爆發(fā)，轉(zhuǎn)而又會(huì)導(dǎo)致諸如環(huán)境糾紛和環(huán)境利益沖突等新的社會(huì)矛盾產(chǎn)生，如我國因環(huán)境污染導(dǎo)致的群體性事件數(shù)量正以年均約30%的速度遞增。環(huán)境事件已成為當(dāng)今社會(huì)矛盾和社會(huì)沖突新的誘發(fā)因素。日益加劇的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)，不僅嚴(yán)重威脅和制約著我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)的可持續(xù)發(fā)展，也表明我國已跨入環(huán)境高風(fēng)險(xiǎn)時(shí)代[1]。如何與風(fēng)險(xiǎn)并存，將風(fēng)險(xiǎn)影響 “最小化”，降低環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)受體脆弱性，提高受體風(fēng)險(xiǎn)承受能力顯得尤為重要[2]。

長江流域受體脆弱性的時(shí)序變化表明社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)水平的改觀具有一定促進(jìn)作用。人口增加和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展致使區(qū)域環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)受體敏感性不斷升高，但由于流域各級(jí)政府和企業(yè)對環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)防和控制高度重視，受體恢復(fù)力提升速度較快，風(fēng)險(xiǎn)的承受能力不斷增強(qiáng)。但隨著未來長江經(jīng)濟(jì)帶建設(shè)，區(qū)域人口、物質(zhì)、能量流將進(jìn)一步集聚，區(qū)域敏感性將進(jìn)一步增強(qiáng)。因此，未來流域應(yīng)在現(xiàn)有基礎(chǔ)上進(jìn)一步加強(qiáng)應(yīng)急避難場所、道路交通、環(huán)境治理等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加大公眾生態(tài)環(huán)境保護(hù)和應(yīng)急知識(shí)宣傳力度等，提高流域風(fēng)險(xiǎn)受體的恢復(fù)力。

脆弱性空間變異反映了區(qū)域?qū)Νh(huán)境風(fēng)險(xiǎn)承受能力的差異[6]。研究結(jié)果表明長江流域環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)受體脆弱性空間變異較大，總體呈現(xiàn)為東部地區(qū)較高、中西部地區(qū)較低。其中，上海、河南、江蘇和西藏等省區(qū)脆弱性較高，而陜西、重慶和云南等省市脆弱性較低。上海、河南、江蘇、安徽等高脆弱區(qū)污染物排放量大，環(huán)境污染事故發(fā)生頻繁(如2000-2011年上海、安徽環(huán)境污染事故分別發(fā)生684起、450起)，風(fēng)險(xiǎn)源危險(xiǎn)性高[17]。因此，應(yīng)重點(diǎn)實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)優(yōu)化布局、風(fēng)險(xiǎn)源排查等措施降低風(fēng)險(xiǎn)源危險(xiǎn)性；同時(shí)加快環(huán)境治理、應(yīng)急避難場所等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，強(qiáng)化社會(huì)保障和保險(xiǎn)制度在社會(huì)及公眾環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對中的作用，通過宣傳教育不斷提高公眾的污染事故應(yīng)對能力。西藏、青海的高脆弱性主要由強(qiáng)烈的生態(tài)脆弱性所致，該類區(qū)域污染事故發(fā)生率低、污染物排放量小，同時(shí)人口、經(jīng)濟(jì)密度相對較小，但自然保護(hù)區(qū)比例高，自然生態(tài)環(huán)境極為敏感，未來生態(tài)環(huán)境保護(hù)工作應(yīng)為重點(diǎn)。

環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)受體脆弱性的空間差異為風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)選址或區(qū)域產(chǎn)業(yè)布局優(yōu)化調(diào)整提供了依據(jù)[2,6]。東部地區(qū)風(fēng)險(xiǎn)源危險(xiǎn)性高、受體脆弱性強(qiáng)，因此要加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和轉(zhuǎn)型，建立重點(diǎn)企業(yè)嚴(yán)格的制度保障和社會(huì)監(jiān)督，加強(qiáng)從業(yè)人員的技術(shù)指導(dǎo)和培訓(xùn)，降低各種環(huán)境污染事故的發(fā)生幾率；同時(shí)，加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)的重新選址或向重慶、云南、陜西等脆弱性相對較低的中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移。但中西部地區(qū)在承接?xùn)|部產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移過程中應(yīng)把握技術(shù)和市場準(zhǔn)入門檻，完善環(huán)境經(jīng)濟(jì)政策，鼓勵(lì)企業(yè)環(huán)境友好行為，減少產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移項(xiàng)目的污染效應(yīng)，加大環(huán)境污染治理、道路交通及應(yīng)急避難場所等基礎(chǔ)設(shè)施投資，加強(qiáng)公眾減災(zāi)宣傳教育，提高公眾危機(jī)應(yīng)對能力。

4 結(jié)論

時(shí)間上，受敏感性和恢復(fù)力的共同作用，長江流域受體脆弱性呈波動(dòng)下降趨勢，說明近年來流域各省份對環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的承受能力逐漸增強(qiáng)，區(qū)域在環(huán)境損害發(fā)生后快速恢復(fù)正常功能水平的能力逐漸提高。但隨著長江經(jīng)濟(jì)帶的建設(shè)，風(fēng)險(xiǎn)源危險(xiǎn)性也將不斷提高，流域仍將面臨嚴(yán)峻的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)?？臻g上，長江流域受體脆弱性空間變異強(qiáng)烈，總體呈現(xiàn)為東部地區(qū)高、中西部地區(qū)較低。其中，上海、河南、江蘇和西藏等環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)受體脆弱性較高，陜西、重慶和云南受體脆弱性較低。對于上海、江蘇、河南等高脆弱區(qū)，應(yīng)重點(diǎn)考慮高風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)、重新布局與選址，降低區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)源危險(xiǎn)性，同時(shí)采取措施加強(qiáng)對該區(qū)域風(fēng)險(xiǎn)受體的保護(hù)，降低受體脆弱性。對于陜西、重慶和云南等低脆弱區(qū)可作為東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移的承接地，但應(yīng)重點(diǎn)評(píng)估產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移帶來的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)，加強(qiáng)生態(tài)環(huán)境保護(hù)工作，提高生態(tài)環(huán)境的風(fēng)險(xiǎn)承受能力。

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Spatial and Temporal Variations Characteristic Analysis on the Vulnerability of Environmental Risk Receptors in Yangtze River Basin Based on Objective Weight Methods

YANG Xiao-lin1,2,CHENG Shu-bo1,LI Yi-ling1

(1.SafetyandEmergencyManagementResearchCenter,HenanPolytechnicUniversity,Jiaozuo454000; 2.InstituteofMountainHazardsandEnvironment,ChineseAcademyofScience,Chengdu610041,China)

The spatio-temporal dynamics of vulnerability of environmental risk receptor were discussed for Yangtze River Basin and gaining understanding was expected to provide scientific basis for the regionalized management environmental risk at regional scale.Firstly,an assessment index system of vulnerability was built composed of sensitivity and resiliencies of risk receptors which consist of population,social economy and environmental system.Secondly,the "vertical-and-horizontal" scatter degree method and "time ordered weighted averaging" operator were introduced for the vulnerability assessment at regional scale.The results showed that the vulnerability during the studied period from 2000 to 2011 in the Yangtze River Basin decreased generally,and significant difference was found for the vulnerability in provinces and decreased in following order:Eastern area> Middle area > Western area.The high values of vulnerability were identified in Shanghai,Henan,and Jiangsu and Tibet and the values of vulnerability were lower in Shanxi,Chongqin and Yunnan etc.

risk receptor;vulnerability;spatio-temporal characteristic;Yangtze River Basin

2014-07-01；

2014-12-12

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41101460)；河南省教育廳科學(xué)技術(shù)重點(diǎn)研究項(xiàng)目(14A630002)；河南省教育廳人文社科研究項(xiàng)目(2015-ZD-038)；河南理工大學(xué)博士基金項(xiàng)目(SKB2014-4)

楊小林(1983-)，男，博士，副教授，主要從事環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方面的研究。E-mail：lyl@hpu.edu.cn

10.3969/j.issn.1672-0504.2015.02.024

X820.4

A

1672-0504(2015)02-0119-06