环境污染项目集聚效应分析

环境污染项目集聚效应分析

【摘要】伴随着经济社会的快速发展,土地利用项目的决策者不再只考虑项目的经济效益,生态环境愈发成为不可忽略的重要决策要素。本文针对环境污染型项目,研究在生态环境自净能力的基础上项目的聚集效应对环境的污染影响。通过引入电荷模型的框架,设计了基于蒙特卡洛的寻优算法,结果表明同等条件下越集中的项目对环境造成的污染影响越久。

【关键词】电荷模型;环境污染项目;集聚效应

一、背景介绍

通过参考中国土地统计年鉴,我们根据不同土地利用类型的应用目的,将各类土地划分为环境友好型土地、环境损害土地和未使用土地。事实上,大多数未使用的土地主要是由于土壤养分不足或荒漠化造成的,因此项目规划人员很难将其转化为可用土地。本文为了简化模型,默认每一个土地利用项目要么是环境友好型,要么是环境污染型项目。

二、模型准备

为了研究在一个固定区域内,新建一个规模不定的环境污染型项目对环境产生的影响,我们建立了基于电荷模型的评估体系,然而在模型与评估体系建立之前,我们首先需要对区域内的整体环境做一些合理的假设和计算。在一个固定区域内,分布着若干不同的环境污染型和环境友好型项目,这些项目一般都对环境有着不同的影响,为了研究方便,我们以北京市为例,求出北京市平均环境支出和平均环境收益。STEP1生态环境服务估值模型(EVSM)。生态环境服务估值模型,意为评价生态系统带来的各种服务价值。在查阅相关资料后,我们发现Constanza和谢高地等人已经建立了一个基于生态价值系数的生态服务价值模型,其具体表达式如下所示:其中代表生态服务价值,代表不同类型的土地利用项目面积,代表着每类土地的生态价值系数.应用该模型后,我们可以大致计算出北京每平方公里的生态服务价值大致为.STEP2环境退化成本模型(EDCM)。环境退化成本模型,即估算土地利用项目导致环境退化之后,需要为此额外支付的环境退化成本。因此我们建立了基于层次分析法(AHP)的环境退化度模型,并采用单位价值的方法计算了具体的环境退化成本。首先利用层次分析法,我们可以筛选出环境退化导致污染成本的主要因素,以比较北京市和江苏省环境退化程度为例。为了从数值上进一步分析环境退化成本,我们找出了基于单位价值的环境治理成本数据,这意味着我们通过计算每个影响因素的单位价值可以得到区域内总体环境退化成本。在计算了我们的AHP模型中包含的每个因素后,我们计算出北京和江苏每平方公里的平均环境退化成本。通过对生态环境服务估值模型和环境退化成本模型的分析,以北京市为例我们可以得到北京市的平均生态环境服务价值大致为,平均环境退化成本大致为RMB。

三、模型构建

在研究不同规模的土地利用项目时,需要考虑的一个重要而不可避免的因素是项目的集聚效应。对于大型土地利用项目,一般辐射范围相对较广,而对于小规模土地利用项目,一般辐射范围相对集中。现在考虑一个已知的环境危害型土地利用项目,我们需要研究出这个项目的集聚程度是如何影响最终生态系统的。显然,我们可以将潜在的场景分为两个极端的情况:1.完全聚集的情况2.完全随机离散的情况。为了排除人为和科技进步的影响,我们只考虑环境自净能力,也就是说,我们需要计算环境系统需要多长时间才能自行净化污染。通过简单的假设和简化,我们将环境危害型项目的环境退化成本、环境友好型项目的生态服务效益和整体区域周围环境映射到电荷模型的框架之中。由于生态环境系统和电荷系统之间存在类比。其中左边的球体代表新建的环境污染性项目完全聚集的情况,右边的球体代表新建的环境污染性项目完全随机离散的情况。基于假定的规则和电磁定律,我们可以为电荷框架下的环境污染型项目开发以下算法,以找出两种极端情况对环境的影响区别,下面是我们通过算法所必需的一些假设:该区域内的初始化带电量是带正电的,以便我们在放入带有负电荷的环境危害型项目后能够达到电荷平衡状态。只考虑正电荷和负电荷之间的相互作用,而不考虑同一类型的电荷之间的相互作用。假设电荷的中和可以产生远距离效应。这种假设可能不会发生在现实的电磁世界中,但可能适合于环境净化。假设电荷中和的顺序是由库仑力决定的。假设一旦发现了最大的库仑力,中和立即发生。根据系统达到电荷平衡状态所需的时间原则对这两种选择进行了比较。

四、结果分析

1.当运行次数足够多时(>1000次),完全随机离散的情况更先达到电荷平衡的次数占比开始占据明显的优势,也就意味着当环境污染型项目完全随机离散带来的环境污染更容易被生态环境的自净能力消化。2.不断改变初始投入电荷的电荷量,即不断改变环境污染型项目的污染水平,发现运行时间随着投入电荷量的增大而呈指数型上升,也就意味着环境污染型项目的污染越大,生态环境越难通过自净能力抵消污染。

五、未来展望及进一步工作

对于一个期望对土地利用项目决策者提供建议的建设性方案,需要保证其结果的一般性和特殊性,既要求符合环境学的一般特点,也需要因地制宜制定符合地域自身特点的方案。由于样本数据的稀少,因此我们只是针对北京市的环境特点进行考虑,其他地区的生态环境服务可能不尽相同,因此可以考虑抽象出一个普适的模型,对全国各地的土地利用项目规划者提供参考建议。同时,由于代码设计过程中的一些不合理内存分配和空间利用,导致代码的运行时间过长,可以考虑对数据结构以及随机算法进行优化,以期得到更加快速有效的代码。

作者:路啸秋 徐家佳 单位:南京邮电大学贝尔学院