城鎮(zhèn)化視角下的中國(guó)生態(tài)安全空間分布及其影響因素

王新蕓， 瓦哈甫·哈力克， 王 芳， 阿斯古麗·木薩， 王亞菲， 黃 玲

(1.新疆大學(xué)綠洲生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，新疆烏魯木齊 830046； 2.新疆大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，新疆烏魯木齊 830046；3.新疆大學(xué)旅游學(xué)院，新疆烏魯木齊 830046)

隨著全球性環(huán)境問(wèn)題的日趨嚴(yán)重，保護(hù)生態(tài)安全的問(wèn)題被提上了各國(guó)及國(guó)際社會(huì)的議事日程[1]。近年來(lái)，中國(guó)的生態(tài)環(huán)境保護(hù)工作得到了高度重視，也取得了一定的成績(jī)。但由于中國(guó)城鎮(zhèn)化進(jìn)程較快，城市規(guī)?？焖贁U(kuò)張，城市與城鄉(xiāng)區(qū)域之間的和諧關(guān)系不斷被打破，導(dǎo)致城市生態(tài)安全受到威脅[2]。因此，從城鎮(zhèn)化的角度研究生態(tài)安全的相關(guān)內(nèi)容，對(duì)于協(xié)調(diào)人與自然的關(guān)系、實(shí)現(xiàn)人類經(jīng)濟(jì)和社會(huì)的永續(xù)發(fā)展具有非常重要的意義。生態(tài)安全(ecological safety)別稱環(huán)境安全(environmental safety)，有廣義和狹義之分，1989年國(guó)際應(yīng)用系統(tǒng)分析研究所提出所謂生態(tài)安全是指人具有享受健康與安樂(lè)生活的基本權(quán)利，人的生活保障來(lái)源、生存資源、社會(huì)秩序和人類適應(yīng)環(huán)境變化的能力等不受威脅，包括自然生態(tài)安全、經(jīng)濟(jì)生態(tài)安全和社會(huì)生態(tài)安全(廣義)；狹義的定義指自然與半自然的生態(tài)安全[3]。20世紀(jì)90年代初期，生態(tài)安全與國(guó)家安全、食品安全、全球化的關(guān)系研究成為重點(diǎn)。20世紀(jì)90年代后期，學(xué)者們主要是對(duì)前期研究理論的驗(yàn)證[4]。21世紀(jì)開(kāi)始，生態(tài)安全與環(huán)境變化內(nèi)在關(guān)系的研究成為主題，如濕地生態(tài)安全、土地生態(tài)安全等[5-6]。國(guó)內(nèi)從城鎮(zhèn)化的角度研究生態(tài)安全始于20世紀(jì)90年代，研究的主要內(nèi)容包括評(píng)價(jià)方法[7-11]、評(píng)價(jià)模型[12-13]、空間格局[14-16]、價(jià)值評(píng)估[17-19]、演變趨勢(shì)[20-21]、驅(qū)動(dòng)機(jī)制[22]、保障與預(yù)警[23-24]。關(guān)于生態(tài)安全的研究，從最初的生態(tài)安全含義到現(xiàn)在生態(tài)系統(tǒng)自身的健康研究，學(xué)者們的研究視角有了質(zhì)的飛躍，研究領(lǐng)域與研究對(duì)象涉及方方面面，但是以地區(qū)為單位來(lái)分析城鎮(zhèn)化進(jìn)程中的生態(tài)安全研究還很少見(jiàn)到，因此本試驗(yàn)以全國(guó)各地區(qū)[除港、澳、臺(tái)的31個(gè)省(市、區(qū))]為研究單位，城市生態(tài)安全為研究對(duì)象，計(jì)算并分析城鎮(zhèn)化進(jìn)程中的中國(guó)生態(tài)安全指數(shù)，對(duì)城鎮(zhèn)化視角下的中國(guó)生態(tài)安全指數(shù)格局進(jìn)行空間分析，探討城鎮(zhèn)化進(jìn)程中生態(tài)安全指數(shù)的影響因素。

1 數(shù)據(jù)來(lái)源、指標(biāo)選取與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)鑒(2001—2016)》《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒(2001—2016)》《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒(2001—2016)》《中國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)(2001—2016)》以及各省(市、區(qū))、各部門的統(tǒng)計(jì)年鑒和統(tǒng)計(jì)公報(bào)中相關(guān)資料。

1.2 指標(biāo)選取

在參考前人大量研究成果[8，19，25]的基礎(chǔ)之上，除去與PSR模型關(guān)系不大、數(shù)據(jù)不易獲得、指標(biāo)內(nèi)容相近的一些指標(biāo)，最終篩選出關(guān)于人口、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境等方面，能夠涵蓋城鎮(zhèn)化壓力、狀態(tài)、響應(yīng)的24個(gè)指標(biāo)，作為本研究的最終指標(biāo)。

1.3 研究方法

1.3.1 權(quán)重計(jì)算 利用變異系數(shù)法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重，結(jié)果見(jiàn)表1。

1.3.2 生態(tài)安全指數(shù)計(jì)算 生態(tài)安全指數(shù)計(jì)算公式為：

1.3.3 生態(tài)安全等級(jí)確定 參考前人研究城市生態(tài)安全的相關(guān)內(nèi)容[25-26]，結(jié)合本研究指標(biāo)的選取及其計(jì)算結(jié)果，將城市生態(tài)安全等級(jí)劃分為5種，安全程度定義為5種，結(jié)果見(jiàn)表2。

表1城鎮(zhèn)化生態(tài)安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

表2城鎮(zhèn)化安全等級(jí)與程度

1.3.4 Pearson相關(guān)性分析 Pearson相關(guān)性分析的計(jì)算公式為：

式中：r為相關(guān)系數(shù)；x與y為2個(gè)變量，在顯著水平上r的絕對(duì)值越接近1，表明2個(gè)變量的相關(guān)程度越強(qiáng)。

1.3.5 主成分分析

1.3.5.1 計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣 相關(guān)系數(shù)矩陣的計(jì)算公式為：

式中：rij(i、j=1，2，…，p)為原變量的xi與xj之間的相關(guān)系數(shù)，其計(jì)算公式為：

1.3.5.2 計(jì)算特征值與特征向量 對(duì)特征方程|λi-R|=0進(jìn)行求解，求出特征值λi，然后分別求出對(duì)應(yīng)特征值的特征向量ei，要求|ei|=1。

1.3.5.3 計(jì)算主成分貢獻(xiàn)率及累計(jì)貢獻(xiàn)率 主成分zi的貢獻(xiàn)率為

累計(jì)貢獻(xiàn)率為

1.3.5.4 計(jì)算主成分載荷 主成分載荷值的計(jì)算公式為：

2 結(jié)果與分析

2.1 城鎮(zhèn)化生態(tài)安全指數(shù)計(jì)算

通過(guò)對(duì)4個(gè)時(shí)間截面(2000、2005、2010、2015年)的生態(tài)安全指數(shù)求均值，對(duì)各個(gè)地區(qū)作相應(yīng)的雷達(dá)分布圖(圖1)，研究結(jié)果表明，生態(tài)安全評(píng)價(jià)值(ESI)處在0.2～0.7之間，最高的是廣東(0.648)，最低的是西藏(0.204)，相差0.444，少數(shù)地區(qū)處于較安全程度，大部分地區(qū)都處在不安全到臨界安全狀態(tài)之間。三大指標(biāo)評(píng)價(jià)值都處在0.3以下，壓力評(píng)價(jià)值(P)最高(0.174)是北京，最低(0.081)是貴州；狀態(tài)評(píng)價(jià)值(S)最高(0.294)是廣東，最低(0.034)是寧夏；響應(yīng)評(píng)價(jià)值(R)最高(0.209)是廣東，最低(0.025)是海南。各地區(qū)S值和R值變化趨勢(shì)與ESI變化趨勢(shì)大體一致；除寧夏、青海、甘肅、內(nèi)蒙古等西北地區(qū)外，受地理位置、經(jīng)濟(jì)等因素的限制，其他地區(qū)P值趨勢(shì)變化與ESI值變化趨勢(shì)一致。

從圖2可以看出，ESI值在2002年處于波谷，在2000—2002年處于下降階段，2002—2015年基本處于上升階段，其中2006、2009年這2年相對(duì)前一年呈下降趨勢(shì)；P值在2000—2015年處于波動(dòng)狀態(tài)，大體呈現(xiàn)“降—升—降—增”(緩慢增長(zhǎng))的趨勢(shì)，最高值為0.18(2000年)，最低值為0.10(2006年)，變化幅度不大；S值在2000—2015年大體上呈穩(wěn)定增長(zhǎng)趨勢(shì)，除個(gè)別年份(2002、2005、2009、2012年)，相比前一年有所降低，在2000—2007年之間，低于P值和R值，在2007—2015年之間，大體上都高于P值和R值，除2009年略低于R值；R值與ESI值變化趨勢(shì)基本一致，以2003年為節(jié)點(diǎn)，2003年前呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，2003年后呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)，相比2003—2010年，2010—2015年增長(zhǎng)速度略有所降低。

2.2 城鎮(zhèn)化生態(tài)安全空間分布格局

以ArcGIS10.2為軟件依托，按照前面生態(tài)安全格局安全等級(jí)劃分的標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)全國(guó)各地區(qū)4個(gè)時(shí)間截面(2000、20005、2010、2015年)的生態(tài)安全格局進(jìn)行空間分析(圖3)，結(jié)果表明，全國(guó)4個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的安全程度都沒(méi)有達(dá)到安全級(jí)別，大部分地區(qū)都處在不安全到臨界安全之間；臨界安全與較安全的地區(qū)都處在東南沿海地區(qū)，西北地區(qū)都處在不安全與較不安全之間；縱觀全國(guó)，2000—2005年臨界安全與較安全地區(qū)分布在增多，由較不安全轉(zhuǎn)變?yōu)榕R界安全的地區(qū)如河南、福建，由臨界安全轉(zhuǎn)變?yōu)檩^安全的地區(qū)如江蘇、浙江，都是東南沿海發(fā)達(dá)地區(qū)，不安全的地區(qū)也在增多，由較不安全演變?yōu)椴话踩牡貐^(qū)如西藏、云南、貴州等，都是西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)；相比2005年，2010年安全程度總體降低，變化最大的是較安全與較不安全地區(qū)，如北京與浙江都由較安全轉(zhuǎn)變?yōu)榕R界安全狀態(tài)，河南、湖北、湖南、福建等地區(qū)由臨界安全轉(zhuǎn)變?yōu)檩^不安全；相比2010年，2015年大部分地區(qū)生態(tài)安全保持在2010年水平，個(gè)別地區(qū)生態(tài)安全有所降低，如除山西由較不安全轉(zhuǎn)變?yōu)椴话踩鞅钡貐^(qū)的青海由不安全轉(zhuǎn)變?yōu)檩^不安全，東部一些地區(qū)生態(tài)安全狀態(tài)有所好轉(zhuǎn)，如浙江由臨界安全轉(zhuǎn)變?yōu)檩^安全，江蘇、河北、天津由較不安全轉(zhuǎn)變?yōu)榕R界安全；相比2000年，2015年全國(guó)生態(tài)安全兩級(jí)分化比較明顯，東南沿海地，生態(tài)安全還是明顯好轉(zhuǎn)地區(qū)，西部地區(qū)呈退化狀態(tài)，大部分由較不安全向不安全退化。

2.3 城鎮(zhèn)化生態(tài)安全影響因素分析

2.3.1 Pearson相關(guān)分析 用軟件SPSS 19對(duì)壓力(P)、狀態(tài)(S)響應(yīng)(R)指數(shù)與其指標(biāo)作了相應(yīng)的Pearson相關(guān)性分析(表3、表4、表5、表6)。表3表明，3個(gè)時(shí)間截面數(shù)據(jù)壓力指數(shù)(P)與城市人均GDP和城市人均公園綠地面積均在 0.01 水平呈顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)，說(shuō)明相關(guān)性在逐漸增強(qiáng)；壓力指數(shù)(P)與人口自然增長(zhǎng)率在2000—2015年由存在相關(guān)性轉(zhuǎn)變?yōu)闆](méi)有相關(guān)性；壓力指數(shù)(P)與城鎮(zhèn)人口比重在0.05水平呈顯著負(fù)相關(guān)，說(shuō)明城鎮(zhèn)化壓力隨城鎮(zhèn)人口比重的增大而減?。粔毫χ笖?shù)(P)與城鎮(zhèn)登記失業(yè)率、城鎮(zhèn)居民恩格爾系數(shù)在2000、2015年不存在相關(guān)性，在2005、2010年在0.05水平呈顯著正相關(guān)，可見(jiàn)壓力指標(biāo)與壓力指數(shù)相關(guān)關(guān)系不是固定不變的。

狀態(tài)指數(shù)預(yù)期指標(biāo)的Pearson相關(guān)分析結(jié)果(表4)表明，4個(gè)時(shí)間截面數(shù)據(jù)，狀態(tài)指數(shù)(S)與衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量、地區(qū)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)居民可支配收入、建成區(qū)面積、公園面積均在0.01水平極顯著相關(guān)，且相關(guān)系數(shù)都在0.5左右，說(shuō)明具有強(qiáng)相關(guān)性，狀態(tài)指數(shù)(S)與森林覆蓋率在2000—2015年的相關(guān)關(guān)系為“極顯著(0.01)正相關(guān)-顯著(0.05)正相關(guān)-不相關(guān)”。

響應(yīng)指數(shù)與其指標(biāo)的Pearson相關(guān)分析結(jié)果(表5)表明，響應(yīng)指數(shù)(R)與二三產(chǎn)業(yè)比重、城市生活垃圾清運(yùn)量、城市污水日處理能力、城市清掃面積、工業(yè)污染治理完成投資均在0.01水平極顯著正向相關(guān)，且相關(guān)系數(shù)都在0.5以上，除與二三產(chǎn)業(yè)比重的相關(guān)系數(shù)在2000—2015年呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)外，與其他指標(biāo)都呈現(xiàn)增長(zhǎng)的趨勢(shì)，說(shuō)明響應(yīng)指數(shù)(R)與上述指標(biāo)相關(guān)性很強(qiáng)；響應(yīng)指數(shù)(R)與每10萬(wàn)人高校平均在校人數(shù)指標(biāo)的相關(guān)顯著性在2000—2015年由極顯著(0.01)轉(zhuǎn)變?yōu)轱@著(0.05)，且相關(guān)系數(shù)也在漸漸降低，由2000年的0.647變?yōu)?015年的0.368，說(shuō)明R與每10萬(wàn)人高校平均在校人數(shù)指標(biāo)的相關(guān)程度減弱；2000—2015年響應(yīng)指數(shù)(R)與每萬(wàn)人擁有公共交通車輛的關(guān)系由不相關(guān)轉(zhuǎn)變?yōu)樵?.01極顯著性正相關(guān)；響應(yīng)指數(shù)(R)與每萬(wàn)人擁有公廁數(shù)不存在相關(guān)關(guān)系。

生態(tài)安全指數(shù)(ESI)與其指標(biāo)的Pearson相關(guān)性分析結(jié)果(表6)表明，生態(tài)安全指數(shù)(ESI)與其三大子系統(tǒng)都在0.01水平極顯著正向相關(guān)，且相關(guān)系數(shù)均在0.6以上，呈強(qiáng)或極強(qiáng)的相關(guān)性；在2000—2015年之間，除與壓力指數(shù)的相關(guān)系數(shù)處于波動(dòng)狀態(tài)外，與狀態(tài)指數(shù)、響應(yīng)指數(shù)的相關(guān)系數(shù)呈現(xiàn)穩(wěn)定的增長(zhǎng)趨勢(shì)，快接近1，說(shuō)明相比壓力指數(shù)，生態(tài)安全指數(shù)(ESI)與狀態(tài)指數(shù)與響應(yīng)指標(biāo)的相關(guān)性更強(qiáng)。

表3中國(guó)城鎮(zhèn)化生態(tài)安全壓力指數(shù)與壓力指標(biāo)的Pearson相關(guān)分析

注：**、*表示在0.01、0.05水平上顯著。表4、表5、表6同。

表4中國(guó)城鎮(zhèn)化生態(tài)安全狀態(tài)指數(shù)與狀態(tài)指標(biāo)的Pearson相關(guān)分析

表5中國(guó)城鎮(zhèn)化生態(tài)安全響應(yīng)指數(shù)與響應(yīng)指標(biāo)的Pearson相關(guān)分析

表6中國(guó)城鎮(zhèn)化生態(tài)安全綜合指數(shù)與PSR相關(guān)分析

2.3.2 主成分分析 由表7可知，提取出的主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率都在70%以上，說(shuō)明提取的主成分具有代表性；除去2010年，其他檢驗(yàn)值都大于0.5，說(shuō)明主成分分析是可行的。在4個(gè)時(shí)間截面中，第一主成分(F1)與人口自然增長(zhǎng)率呈強(qiáng)相關(guān)，與人均GDP呈極強(qiáng)的正相關(guān)，與城鎮(zhèn)人口比重呈極強(qiáng)的負(fù)相關(guān)，主要反映了人口壓力和收入壓力；第二主成分(F2)與城市人均擁有道路面積呈強(qiáng)相關(guān)，可見(jiàn)第二主成分是空間壓力的代表；第三主成分(F3)與城鎮(zhèn)登記失業(yè)率在2000、2010年呈現(xiàn)很強(qiáng)的負(fù)相關(guān)，與城市人口密度在2005年呈極強(qiáng)正相關(guān)，與人口自然增長(zhǎng)率在2015年呈強(qiáng)的正相關(guān)，說(shuō)明第三主成分是人口與就業(yè)壓力的代表。

表7壓力指標(biāo)主成分分析結(jié)果

注：2000、2005、2010、2015年的KMO分別為0.648、0.545、0.493、0.534，累計(jì)貢獻(xiàn)率分別為73.585%、70.909%、73.991%、72.426%。

由表8可知，提取出的主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率都在75%以上，說(shuō)明提取的主成分具有代表性；檢驗(yàn)值都大于0.6，可見(jiàn)主成分分析是可行的。在4個(gè)時(shí)間截面中，第一主成分與衛(wèi)生技術(shù)人員數(shù)量、地區(qū)生產(chǎn)總值、建成區(qū)面積、公園面積呈現(xiàn)極強(qiáng)的正相關(guān)，說(shuō)明第一主成分涵蓋了社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境與空間的狀態(tài)；2000、2005年，第二主成分與森林覆蓋率呈現(xiàn)強(qiáng)的正相關(guān)，在2010年與2015年相關(guān)性減弱程度很大，說(shuō)明第二主成分也在隨著某些因素的變化而變化，除此之外，第二主成分與性別比在4個(gè)時(shí)間截面呈現(xiàn)正相關(guān)，可以認(rèn)為第二主成分是人口狀態(tài)的代表；除2005年，第三主成分與商品零售價(jià)格指數(shù)呈現(xiàn)出較強(qiáng)的正相關(guān)，除此之外與城鎮(zhèn)居民可支配收入在2000、2005年均呈現(xiàn)強(qiáng)的正相關(guān)，一方面說(shuō)明第三主成分主要是經(jīng)濟(jì)狀態(tài)的代表，另一方面說(shuō)明隨著一些些因素的變化，第三主成分也在變化。

表8狀態(tài)指標(biāo)主成分分析結(jié)果

注：2000、2005、2010、2015年的KMO分別為0.627、0.705、0.626、0.641，累計(jì)貢獻(xiàn)率分別為78.875%、84.749%、81.598%、80.777%。

由表9可知，提取出的主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率都在75%以上，說(shuō)明提取的主成分具有代表性；檢驗(yàn)值都大于0.6，說(shuō)明主成分分析是可行的。在4個(gè)時(shí)間截面中，第一主成分與二三產(chǎn)業(yè)比重、城市生活垃圾清運(yùn)量、城市污水日處理能力、城市清掃面積、工業(yè)污染治理完成投資都呈現(xiàn)出強(qiáng)或極強(qiáng)的正相關(guān)，說(shuō)明第一主成分可以代表城市經(jīng)濟(jì)政策和城市環(huán)境響應(yīng)；第二主成分與每10萬(wàn)人高校平均在校人數(shù)、每萬(wàn)人擁有公共交通車輛呈強(qiáng)正相關(guān)，可以認(rèn)為第二主成分是人口響應(yīng)和空間響應(yīng)的代表；第三主成分與每萬(wàn)人擁有公廁數(shù)呈現(xiàn)強(qiáng)或極強(qiáng)的正相關(guān)，說(shuō)明第三主成分是環(huán)境衛(wèi)生響應(yīng)代表。

表9響應(yīng)指標(biāo)主成分分析結(jié)果

注：2000、2005、2010、2015年的KMO分別為0.727、0.667、0.641、0.741，累計(jì)貢獻(xiàn)率分別為80.817%、82.684%、78.515%、82.139%。

3 討論與結(jié)論

3.1 討論

本研究靶區(qū)是中國(guó)各個(gè)地區(qū)，研究對(duì)象是城鎮(zhèn)化的生態(tài)安全現(xiàn)狀評(píng)價(jià)空間分布及影響因素分析，而前人關(guān)于城市生態(tài)安全的研究都是以城市為單位，因此，研究結(jié)果更能反映某一地區(qū)的實(shí)際情況，同時(shí)也會(huì)與實(shí)際有一定出入。在城市生態(tài)安全評(píng)價(jià)結(jié)果中，狀態(tài)評(píng)價(jià)值(S)和響應(yīng)評(píng)價(jià)值(R)變化趨勢(shì)與生態(tài)安全評(píng)價(jià)值(ESI)大體一致，說(shuō)明本研究關(guān)于P和R的指標(biāo)選取較好，能較為明顯地反映各地區(qū)城市生態(tài)安全與狀態(tài)和響應(yīng)的關(guān)系，壓力評(píng)價(jià)值(P)除寧夏、青海、甘肅、內(nèi)蒙古等西北地區(qū)外，其他地區(qū)趨勢(shì)變化與ESI值變化趨勢(shì)一致，說(shuō)明上述地區(qū)受地理位置及經(jīng)濟(jì)的限制，城市生態(tài)壓力較大，同時(shí)也說(shuō)明壓力指數(shù)的指標(biāo)不能全面反映各地區(qū)城市壓力狀態(tài)。

本研究遵循系統(tǒng)性原則，將全國(guó)各地區(qū)的PSR指數(shù)進(jìn)行空間分析與關(guān)聯(lián)分析，指出各系統(tǒng)綜合指數(shù)與其指標(biāo)的相關(guān)關(guān)系，受到數(shù)據(jù)的局限性，對(duì)ESI變化趨勢(shì)的分析只是針對(duì)系統(tǒng)的相應(yīng)指標(biāo)來(lái)分析，不能全面地反映各地區(qū)的生態(tài)安全狀況與發(fā)展情況，有一定的缺陷性，因此，在今后的研究中應(yīng)多方面收集資料數(shù)據(jù)，參考更多的因子來(lái)分析各地區(qū)生態(tài)安全發(fā)展趨勢(shì)以及。

3.2 結(jié)論

本試驗(yàn)在參考前人研究的基礎(chǔ)上選擇城鎮(zhèn)化視角下的24個(gè)指標(biāo)，基于PSR模型作4個(gè)時(shí)間截面上的中國(guó)各地區(qū)的生態(tài)安全現(xiàn)狀評(píng)價(jià)的空間表達(dá)及影響因素分析，研究結(jié)論主要有以下4個(gè)方面：全國(guó)各地區(qū)生態(tài)安全(ESI)評(píng)價(jià)值處在0.2～0.7之間，三大指標(biāo)評(píng)價(jià)值都處在0.3以下，ESI值與PSR值最高值都出現(xiàn)在東南沿海及經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)如北京、廣東等，最低值都出現(xiàn)在西北及經(jīng)濟(jì)落后地區(qū)如西藏、貴州等；少數(shù)地區(qū)處于較安全程度，大部分地區(qū)都處在不安全到臨界安全狀態(tài)之間?？傮w而言，全國(guó)2000—2015年的ESI及其PSR三大子系統(tǒng)的指數(shù)整體上呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，表明中國(guó)生態(tài)安全程度有所好轉(zhuǎn)；就局部而言，各地區(qū)4個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的安全程度都沒(méi)有達(dá)到安全級(jí)別，大部分地區(qū)都處在不安全到臨界安全之間，臨界安全與較安全的地區(qū)都處在東南沿海地區(qū)，西北地區(qū)都處在不安全與較不安全之間，因此，各地區(qū)政府要結(jié)合當(dāng)?shù)貙?shí)際情況，帶動(dòng)人民群眾，重視城市生態(tài)安全問(wèn)題。通過(guò)主成分分析得出三大系統(tǒng)與其指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)、顯著性水平隨著年份的不同而不同，表明各指數(shù)與其指標(biāo)的相關(guān)關(guān)系不是固定不變的，而是隨著年份及其他因素而發(fā)生變化。通過(guò)Pearson相關(guān)分析結(jié)果與主成分分析結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，得出中國(guó)生態(tài)安全的影響因素主要是經(jīng)濟(jì)(人均GDP、地區(qū)生產(chǎn)總值、二三產(chǎn)業(yè)比重)、人口質(zhì)量(衛(wèi)生技術(shù)人員、每10萬(wàn)人高校平均在校人數(shù))、環(huán)保(公園面積、城市污水日處理能力、城市清掃面積)、市政設(shè)施建設(shè)(建成區(qū)面積)等。因此，今后在研究城市生態(tài)安全的問(wèn)題中應(yīng)該主次分明，重點(diǎn)研究上述問(wèn)題。

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