基于模糊认知图的生态风险管理探究

生态风险管理具有不稳定性和不确定性,如何获取和调整不同利益群体对于生态风险和环境管理的看法并把它们定量表示出来、协调其中存在的冲突是生态系统管理亟待解决的问题。以煤矿区生态系统为研究对象,探讨了模糊认知图方法在获取利益相关方认知上的应用,并基于模糊关联矩阵,采用神经网络模型进行不同生态风险管理政策的情景模拟。研究结果为:大气污染和水环境破坏是所有利益相关者最关注的问题,国家政策是最核心的变量;不同利益相关者之间的不同点在于,管理者较多地关注国家政策及煤矿开采给国家带来的财政收入与居民生活水平的提高,而当地居民和矿工更关注自己的身体健康和人身安全。通过对煤矿区生态风险管理的政策模拟,可看出要减少大气污染,政府要加大对企业的治理力度,从保护耕地、林地,增加植被覆盖度,提高生物多样性出发;另外,如果政府制定相关政策提高了次级产物的利用率,矿区生态系统的风险也会大大降低。结果表明:模糊认知图方法用在生态系统管理中,可以真实反映利益相关者对生态系统的风险认知以及风险之间的因果联系强度。神经网络模型用在生态风险管理的情景分析中,可以帮助矿区生态风险管理者选择不同的方案以达到管理目标,为在煤矿区建立资源、环境和人口协调发展的生态环境管理机制奠定了基础,从而为生态风险管理提供了一个新视角。