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[摘 要]基于我国海洋经济活动及其对生态环境影响的分析，构建由压力、状态、响应3个子系统29个指标组成的海洋经济活动的生态环境效应评价指标体系，以山东省为例进行定量评价，构建生态环境综合效应指数及其分级评判标准，并采用BP神经网络进行模拟预测。结果表明，2000—2012年，山东省海洋经济活动的生态环境效应呈现由一般到较大的变化，且预测结果呈恶化趋势；粗放式的海洋资源开发利用方式对资源、环境的胁迫作用明显，加之状态子系统对响应子系统存在滞后型，各种响应措施并未对状态产生积极作用，海域環境状态仍呈退化趋势。
[关键词]海洋生态环境；评价指标；预测；山东省
[中图分类号]X55 [文献标识码]A [文章编号]1671-8372（2017）01-0057-05
海洋生态系统健康是海洋经济发展的前提。然而，近年来海洋经济的迅速发展却使得海洋生态环境状况衰退明显，如何权衡好海洋经济发展与海洋生态环境的平衡关系已经成为人们关注的焦点问题。20世纪90年代后期，国内外学者广泛开展了对两者关系的研究，为海洋经济发展与生态环境保护提供了充分的理论支撑。国外的相关研究主要涉及海洋生态环境现状[1-2]、海洋生态环境评价[3]，并形成了相对完整的概念体系和研究方法[4]。与国外研究有所区别的是，国内的研究重点包括海洋生态环境承载力研究[5-6]、海洋生态系统服务功能及价值评估[7]、海洋生态环境质量评价[8]、海洋生态监控区区划研究以及重要资源的安全问题探讨等内容。就海洋生态环境的综合效应而言，中国的相关研究起步较晚，研究内容涉及海洋生态环境评价的理论和指标、评价信息系统研究、评价模型管理系统研究、海洋相关产业的安全评价，在海洋经济活动的生态环境效应评估及预测等方面，相关研究仍较为匮乏，因此，有必要加强这方面的研究。
近年来，生态环境效应评价研究已经成为生态学和环境科学的热点之一，但是由于海洋范围广、人类认识的局限性，海洋经济活动的生态环境效应评估及预测尚处于探索阶段，成熟的方法不多，大多采用线性或者指数模型等回归统计方法进行评价和预测。海洋经济活动的生态环境效应影响因素之间的关系往往是非线性的，传统的数学模型很难对其进行充分表述。本文采用压力—状态—响应（P-S-R）模型和层次分析法建立海洋经济活动的生态环境效应评价指标体系，同时基于BP人工神经网络对山东省2013—2020年海洋经济活动的生态环境效应进行模拟预测，系统分析影响生态环境效应的主要因素，以期对我国海洋经济开发活动的调控与管理提供决策参考，实现海洋经济的可持续发展。
一、研究区概况
山东省位于中国东部沿海、黄河下游，东经114°47.5′—122°42.3′，北纬34°22.9′—38°24.01′之间。境域包括半岛和内陆两部分，总面积15.71万平方公里，约占全国总面积的1.64%。山东半岛三面环海，海岸线长3024公里，占全国大陆海岸线的1/6，居全国第二位。全省近海海域17万平方公里，占渤海和黄海总面积的37%，海洋物种资源丰富，生物种类繁多，为全省海洋经济的发展和生态建设提供了重要的物质基础。然而，海洋经济的迅速发展给海洋生态环境带来了前所未有的挑战，同时，海洋生态环境也严重制约着海洋经济的后续发展。
二、研究指标体系与方法
（一）指标体系
鉴于海洋经济活动与海洋生态环境之间有着错综复杂的关系，构建科学合理的评价指标体系是顺利开展山东省海洋经济活动的生态环境效应评价及预测的前提。海洋经济活动的生态环境效应评价及预测是为了实现海洋开发活动的生态化，保护海洋生态环境，改善海域的环境质量。因此，在借鉴以往研究成果[9-10]的基础上，遵循科学性、时序性、阶段性、可操作性及相对独立性等原则，利用“压力—状态—响应”（P-S-R）模型，结合山东省海域的实际情况，初步拟定一般评价指标体系。随后，借助SPSS21.0统计分析软件对指标进行相关分析和主成分分析，最终得到相对独立的评价指标体系。列举的29个指标基本能够反映山东省沿海经济开发活动状况。在权重的计算上，为避免主观因素的影响，本文选取客观性较强的熵权法和变异系数法的综合权重（见表1）。
（二）数据来源及预处理
根据预期的研究目的和设计的指标体系，研究数据主要来源于2001—2013年《山东统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国海洋统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《海洋环境质量公报》《海域使用管理公报》国家海洋局网站、国家统计局网站、山东统计信息网，部分较难获得的数据由笔者根据资料整理而得。
由于选取的指标具有不同的量纲和数量级，而BP神经网络sigmoid函数的取值及最终输出范围是[0，1]，因此首先需要对选取的指标进行标准化处理。根据指标因子对海洋生态环境的影响，将选取的指标划分为正向指标、逆向指标和适中指标：正向指标值越大，表明海洋生态环境状况越好，如环保投入占GDP比重、海洋自然保护区面积比重等指标；逆向指标值越大，表明海洋生态环境状况越差，如单位海域疏浚物倾倒量、年均赤潮发生次数等指标；适中指标是越接近某一个规定的值越好的指标，如人均固定资产投资的指标值越接近国家宏观调控规定的参考值越好。将部分指标设定为适中指标，摒弃了现有研究单纯的正、负指标分类的传统观点，能够更加合理地评价海洋经济发展情况。
对于正向指标，公式为：
对于逆向指标，公式为：
对于适中指标，公式为：
式中，为指标的标准化数值；为指标的原始数值；、为评价区内指标的最大、最小值；为被评价的年份。以年份数据作为样本，总样本数为13，指标数为29，即=1，2，...，29；=1，2，...，13。归一化处理后的数据如表2所示。
（三）研究方法
1.指标评价 定量評估海洋经济活动的生态环境效应，先对29个指标进行单因素评价，得到各准则层系统状态后，采用综合指数法对总目标层进行评价，由此构建海洋经济活动的生态环境效应指数（）：
式（4）中，为第个指标的标准化数值；为第个指标对应的综合权重；为指标的数量。
2.评价预测
BP人工神经网络是一种极其复杂的非线性系统动力学模型，其高度的仿真功能能有效修正误差，避免传统主观评价对结果的影响。另外，BP人工神经网络的非线性运算能更好地进行数理回归，便于厘清各变量之间的关系，用于海洋生态环境的模拟预测比传统方法有较高的优越性。BP神经网络通常由输入层、隐层、输出层3层构成，假设神经网络有个输入层、个输出层和个隐层，则神经网络的输入表示为：
神经网络的输出层表示为：
BP神经网络激发函数一般采用对数sigmoid函数：，输出层误差计算模型为：
式（6）中：代表相互两层神经元之间的权重，式（7）中，为期望输出值。
对于海洋经济活动的生态环境效应等级标准，目前尚未形成统一认可的结论。本文在确定等级标准时，主要基于以下几点[11-12]：（1）绝对确定法，指借鉴采用已有的国际标准或国家标准的指标值；（2）相对确定法，指在综述国内外研究现状的基础上，根据区域发展水平、区域环境背景和全国平均值等综合确定；（3）替代法，指对那些较为重要但缺乏相关数据的指标，暂用近似或类似指标值替代；（4）专家咨询法，对部分没有参考标准的指标，通过咨询相关领域的专家学者进行综合判定。具体操作上，本文将海洋经济开发活动的生态环境效应分为4个等级，即影响程度较小、影响一般、影响较大和影响极大，其描述及对应分值如表 3。
三、实证结果与分析
（一）山东省海洋经济开发的生态环境效应评价及预测
2013—2020年山东省海洋经济活动的生态环境效应预测模拟结果见图1。
从图1中可以看出，山东省自2000年以来，随着海洋经济开发的不断深入，海洋生态环境状况逐年恶化，生态环境效应综合指数由2000年的0.3640上升到2012年的0.5146，沿海经济活动对海洋生态环境的影响趋势呈现从一般转为较大，表明山东省海洋经济活动对海洋生态环境的影响逐年加剧，这也与2000—2012年间山东省海洋经济活动强度呈现明显的正相关特征。
（二）山东省海洋经济活动的生态环境效应评估子系统
山东省海洋经济活动的生态环境效应的压力子系统、状态子系统和响应子系统的评价结果如图2所示。
自2000年以来，海洋生态环境的压力子系统的评价结果呈现递减趋势，表明人们对海洋资源的开发利用给海洋生态环境效应带来的胁迫作用日益强烈，其中沿海人口密度的膨胀、海洋产业发展、沿海经济开发活动等方面对海洋生态环境的影响较为显著。加之生境失衡、海平面上升、海洋生态系统健康状况下降及严重污染海域面积的扩大等胁迫因素给海洋生态环境带来了极大压力。
状态子系统可以反映山东省海域生态环境质量状况。2000—2012年，状态子系统的评价值呈现递减趋势，表明海洋经济开发活动与海洋生态环境质量呈现负相关关系，海洋经济活动的不断深入造成海洋生态环境质量的退化。对海洋生态环境状态影响较大的因素主要有年均赤潮发生次数、生物多样性及海水浴场健康指数。
响应子系统表明人类已经意识到海洋经济活动给海洋生态环境造成的压力，因而开始采取一系列措施进行弥补，改善近海海域生态环境状况。2000～2012年山东省海洋经济活动的响应子系统呈现稳步好转的态势，对海洋生态环境响应子系统影响较大的因素主要有海洋自然保护区面积、环保投入比重、海洋科技投入情况及出台的海洋政策文件等。
四、结论与建议
通过分析山东省海洋经济活动对海洋生态环境产生的效应，构建了海洋经济活动生态环境效应评价指标，利用综合评价指数法进行评价，同时运用BP神经网络对山东省海洋生态环境效应的发展态势进行预测。研究结果表明：1.2000—2012年，山东省海洋经济活动给海洋生态环境带来的影响由一般转为较大且呈现逐步加大的趋势，海洋生态环境综合评价结果呈现恶化的态势，但上升速度较为缓慢。且BP神经网络的预测结果不容乐观，海洋经济活动对海洋生态环境的影响越来越强烈。2.随着海洋生态问题的逐渐凸显，各种响应措施也在不断完善，响应子系统综合情况逐渐好转，但海洋经济活动带来的压力子系统、状态子系统发展态势严峻，加之状态对于响应措施的反映存在一定的滞后性，海域质量仍呈逐年退化趋势。
为促进山东省海洋生态环境向好的趋势发展，建议如下：
1.立足于山东省的资源、环境条件和区域功能逐步构建外来人口的调控机制，合理引导人口流向。
2.注重产业结构和区域经济结构的优化调整，推动海洋产业发展由劳动主导型经济向智力主导型经济、工业生产型经济向服务生产型经济的海洋产业转型升级，促进涉海就业。
3.积极推进海洋资源环境领域的科技创新，加强海洋生态建设、新能源开发、绿色生产等方面的科技攻关，鼓励海洋技术创新。
4.加快海洋生态城市建设步伐，统筹改善海域生态环境，走资源节约与环境友好的可持续发展道路。
[参考文献]
Kildow J T， Mcllgorm A. The importance of estimating the contribution of the oceans to national economies[J].Marine Policy， 2010（34）：367-374.
?ngel Borja， Mike Elliott.Marine monitoring during an economic crisis： The cure is worse than the disease[J].Marine Pollution Bulletin，2013（68）：1-3. ?ngel Borja， Suzanne B. Bricker， Daniel M. Dauer， et al.Overview of integrative tools and methods in assessing ecological integrity in estuarine and coastal systems worldwide[J].Marine Pollution Bulletin，2008（56）：1519-1537.
Stojanovica T A， Farmerb C J Q.The development of world oceans & coasts and concepts of sustainability[J].Marine Policy，2013（42）：157-165.
苗丽娟，王玉广，张永华，等.海洋生态环境承载力评价指标体系研究[J].海洋环境科学，2006（3）：75-77.
狄乾斌，张洁，吴佳璐.基于生态系统健康的辽宁省海洋生态承载力评价[J].自然资源学报，2014（2）：256-264.
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杨建强，朱永贵，宋文鹏，等.基于生境质量和生态响应的莱州湾生态环境质量评价[J].生态学报，2014（1）：105-114.
陈金良.我国海洋经济的环境评价指标体系研究[J].中南财经政法大学学报，2013（1）：18-23.
罗先香，朱永贵，张龙军，等.集约用海对海洋生态环境影响的评价方法[J].生态学报，2014（1）：182-189.
毛汉英，余丹林.环渤海地区区域承载力研究[J].地理学报，2001，56（3）：343-351.
Rees W E. Ecological footprints and appropriated carrying capacity：What urban economics leaves out[J]. Environment Urban，1992（4）：121-130.
[責任编辑 张桂霞]
[关键词]海洋生态环境；评价指标；预测；山东省
[中图分类号]X55 [文献标识码]A [文章编号]1671-8372（2017）01-0057-05
海洋生态系统健康是海洋经济发展的前提。然而，近年来海洋经济的迅速发展却使得海洋生态环境状况衰退明显，如何权衡好海洋经济发展与海洋生态环境的平衡关系已经成为人们关注的焦点问题。20世纪90年代后期，国内外学者广泛开展了对两者关系的研究，为海洋经济发展与生态环境保护提供了充分的理论支撑。国外的相关研究主要涉及海洋生态环境现状[1-2]、海洋生态环境评价[3]，并形成了相对完整的概念体系和研究方法[4]。与国外研究有所区别的是，国内的研究重点包括海洋生态环境承载力研究[5-6]、海洋生态系统服务功能及价值评估[7]、海洋生态环境质量评价[8]、海洋生态监控区区划研究以及重要资源的安全问题探讨等内容。就海洋生态环境的综合效应而言，中国的相关研究起步较晚，研究内容涉及海洋生态环境评价的理论和指标、评价信息系统研究、评价模型管理系统研究、海洋相关产业的安全评价，在海洋经济活动的生态环境效应评估及预测等方面，相关研究仍较为匮乏，因此，有必要加强这方面的研究。
近年来，生态环境效应评价研究已经成为生态学和环境科学的热点之一，但是由于海洋范围广、人类认识的局限性，海洋经济活动的生态环境效应评估及预测尚处于探索阶段，成熟的方法不多，大多采用线性或者指数模型等回归统计方法进行评价和预测。海洋经济活动的生态环境效应影响因素之间的关系往往是非线性的，传统的数学模型很难对其进行充分表述。本文采用压力—状态—响应（P-S-R）模型和层次分析法建立海洋经济活动的生态环境效应评价指标体系，同时基于BP人工神经网络对山东省2013—2020年海洋经济活动的生态环境效应进行模拟预测，系统分析影响生态环境效应的主要因素，以期对我国海洋经济开发活动的调控与管理提供决策参考，实现海洋经济的可持续发展。
一、研究区概况
山东省位于中国东部沿海、黄河下游，东经114°47.5′—122°42.3′，北纬34°22.9′—38°24.01′之间。境域包括半岛和内陆两部分，总面积15.71万平方公里，约占全国总面积的1.64%。山东半岛三面环海，海岸线长3024公里，占全国大陆海岸线的1/6，居全国第二位。全省近海海域17万平方公里，占渤海和黄海总面积的37%，海洋物种资源丰富，生物种类繁多，为全省海洋经济的发展和生态建设提供了重要的物质基础。然而，海洋经济的迅速发展给海洋生态环境带来了前所未有的挑战，同时，海洋生态环境也严重制约着海洋经济的后续发展。
二、研究指标体系与方法
（一）指标体系
鉴于海洋经济活动与海洋生态环境之间有着错综复杂的关系，构建科学合理的评价指标体系是顺利开展山东省海洋经济活动的生态环境效应评价及预测的前提。海洋经济活动的生态环境效应评价及预测是为了实现海洋开发活动的生态化，保护海洋生态环境，改善海域的环境质量。因此，在借鉴以往研究成果[9-10]的基础上，遵循科学性、时序性、阶段性、可操作性及相对独立性等原则，利用“压力—状态—响应”（P-S-R）模型，结合山东省海域的实际情况，初步拟定一般评价指标体系。随后，借助SPSS21.0统计分析软件对指标进行相关分析和主成分分析，最终得到相对独立的评价指标体系。列举的29个指标基本能够反映山东省沿海经济开发活动状况。在权重的计算上，为避免主观因素的影响，本文选取客观性较强的熵权法和变异系数法的综合权重（见表1）。
（二）数据来源及预处理
根据预期的研究目的和设计的指标体系，研究数据主要来源于2001—2013年《山东统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国海洋统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《海洋环境质量公报》《海域使用管理公报》国家海洋局网站、国家统计局网站、山东统计信息网，部分较难获得的数据由笔者根据资料整理而得。
由于选取的指标具有不同的量纲和数量级，而BP神经网络sigmoid函数的取值及最终输出范围是[0，1]，因此首先需要对选取的指标进行标准化处理。根据指标因子对海洋生态环境的影响，将选取的指标划分为正向指标、逆向指标和适中指标：正向指标值越大，表明海洋生态环境状况越好，如环保投入占GDP比重、海洋自然保护区面积比重等指标；逆向指标值越大，表明海洋生态环境状况越差，如单位海域疏浚物倾倒量、年均赤潮发生次数等指标；适中指标是越接近某一个规定的值越好的指标，如人均固定资产投资的指标值越接近国家宏观调控规定的参考值越好。将部分指标设定为适中指标，摒弃了现有研究单纯的正、负指标分类的传统观点，能够更加合理地评价海洋经济发展情况。
对于正向指标，公式为：
对于逆向指标，公式为：
对于适中指标，公式为：
式中，为指标的标准化数值；为指标的原始数值；、为评价区内指标的最大、最小值；为被评价的年份。以年份数据作为样本，总样本数为13，指标数为29，即=1，2，...，29；=1，2，...，13。归一化处理后的数据如表2所示。
（三）研究方法
1.指标评价 定量評估海洋经济活动的生态环境效应，先对29个指标进行单因素评价，得到各准则层系统状态后，采用综合指数法对总目标层进行评价，由此构建海洋经济活动的生态环境效应指数（）：
式（4）中，为第个指标的标准化数值；为第个指标对应的综合权重；为指标的数量。
2.评价预测
BP人工神经网络是一种极其复杂的非线性系统动力学模型，其高度的仿真功能能有效修正误差，避免传统主观评价对结果的影响。另外，BP人工神经网络的非线性运算能更好地进行数理回归，便于厘清各变量之间的关系，用于海洋生态环境的模拟预测比传统方法有较高的优越性。BP神经网络通常由输入层、隐层、输出层3层构成，假设神经网络有个输入层、个输出层和个隐层，则神经网络的输入表示为：
神经网络的输出层表示为：
BP神经网络激发函数一般采用对数sigmoid函数：，输出层误差计算模型为：
式（6）中：代表相互两层神经元之间的权重，式（7）中，为期望输出值。
对于海洋经济活动的生态环境效应等级标准，目前尚未形成统一认可的结论。本文在确定等级标准时，主要基于以下几点[11-12]：（1）绝对确定法，指借鉴采用已有的国际标准或国家标准的指标值；（2）相对确定法，指在综述国内外研究现状的基础上，根据区域发展水平、区域环境背景和全国平均值等综合确定；（3）替代法，指对那些较为重要但缺乏相关数据的指标，暂用近似或类似指标值替代；（4）专家咨询法，对部分没有参考标准的指标，通过咨询相关领域的专家学者进行综合判定。具体操作上，本文将海洋经济开发活动的生态环境效应分为4个等级，即影响程度较小、影响一般、影响较大和影响极大，其描述及对应分值如表 3。
三、实证结果与分析
（一）山东省海洋经济开发的生态环境效应评价及预测
2013—2020年山东省海洋经济活动的生态环境效应预测模拟结果见图1。
从图1中可以看出，山东省自2000年以来，随着海洋经济开发的不断深入，海洋生态环境状况逐年恶化，生态环境效应综合指数由2000年的0.3640上升到2012年的0.5146，沿海经济活动对海洋生态环境的影响趋势呈现从一般转为较大，表明山东省海洋经济活动对海洋生态环境的影响逐年加剧，这也与2000—2012年间山东省海洋经济活动强度呈现明显的正相关特征。
（二）山东省海洋经济活动的生态环境效应评估子系统
山东省海洋经济活动的生态环境效应的压力子系统、状态子系统和响应子系统的评价结果如图2所示。
自2000年以来，海洋生态环境的压力子系统的评价结果呈现递减趋势，表明人们对海洋资源的开发利用给海洋生态环境效应带来的胁迫作用日益强烈，其中沿海人口密度的膨胀、海洋产业发展、沿海经济开发活动等方面对海洋生态环境的影响较为显著。加之生境失衡、海平面上升、海洋生态系统健康状况下降及严重污染海域面积的扩大等胁迫因素给海洋生态环境带来了极大压力。
状态子系统可以反映山东省海域生态环境质量状况。2000—2012年，状态子系统的评价值呈现递减趋势，表明海洋经济开发活动与海洋生态环境质量呈现负相关关系，海洋经济活动的不断深入造成海洋生态环境质量的退化。对海洋生态环境状态影响较大的因素主要有年均赤潮发生次数、生物多样性及海水浴场健康指数。
响应子系统表明人类已经意识到海洋经济活动给海洋生态环境造成的压力，因而开始采取一系列措施进行弥补，改善近海海域生态环境状况。2000～2012年山东省海洋经济活动的响应子系统呈现稳步好转的态势，对海洋生态环境响应子系统影响较大的因素主要有海洋自然保护区面积、环保投入比重、海洋科技投入情况及出台的海洋政策文件等。
四、结论与建议
通过分析山东省海洋经济活动对海洋生态环境产生的效应，构建了海洋经济活动生态环境效应评价指标，利用综合评价指数法进行评价，同时运用BP神经网络对山东省海洋生态环境效应的发展态势进行预测。研究结果表明：1.2000—2012年，山东省海洋经济活动给海洋生态环境带来的影响由一般转为较大且呈现逐步加大的趋势，海洋生态环境综合评价结果呈现恶化的态势，但上升速度较为缓慢。且BP神经网络的预测结果不容乐观，海洋经济活动对海洋生态环境的影响越来越强烈。2.随着海洋生态问题的逐渐凸显，各种响应措施也在不断完善，响应子系统综合情况逐渐好转，但海洋经济活动带来的压力子系统、状态子系统发展态势严峻，加之状态对于响应措施的反映存在一定的滞后性，海域质量仍呈逐年退化趋势。
为促进山东省海洋生态环境向好的趋势发展，建议如下：
1.立足于山东省的资源、环境条件和区域功能逐步构建外来人口的调控机制，合理引导人口流向。
2.注重产业结构和区域经济结构的优化调整，推动海洋产业发展由劳动主导型经济向智力主导型经济、工业生产型经济向服务生产型经济的海洋产业转型升级，促进涉海就业。
3.积极推进海洋资源环境领域的科技创新，加强海洋生态建设、新能源开发、绿色生产等方面的科技攻关，鼓励海洋技术创新。
4.加快海洋生态城市建设步伐，统筹改善海域生态环境，走资源节约与环境友好的可持续发展道路。
[参考文献]
Kildow J T， Mcllgorm A. The importance of estimating the contribution of the oceans to national economies[J].Marine Policy， 2010（34）：367-374.
?ngel Borja， Mike Elliott.Marine monitoring during an economic crisis： The cure is worse than the disease[J].Marine Pollution Bulletin，2013（68）：1-3. ?ngel Borja， Suzanne B. Bricker， Daniel M. Dauer， et al.Overview of integrative tools and methods in assessing ecological integrity in estuarine and coastal systems worldwide[J].Marine Pollution Bulletin，2008（56）：1519-1537.
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[責任编辑 张桂霞]