土地是基础性自然资源，是人类赖以生存和发展的物质基础[1].随着人口快速增长和经济迅猛发展，以及人类活动对地理环境的干预，人地矛盾日益突出[2]，近年来，人类对土地资源利用的程度不断加强，从而导致土地污染、水土流失、土地荒漠化等现象日益严重，直接或间接威胁着土地生态安全，制约着人类社会的可持续发展，因此关于土地生态安全的研究已经成为土地可持续利用的热点课题，引起众多学者关注[3].当前，国外的生态安全研究主要集中在基因工程生物的生态风险与安全、生态入侵风险、食品安全、水资源安全、生态系统健康等方面[4]；国内关于土地生态安全的研究主要集中在评价方法、指标体系的构建以及生态安全等级划分等方面[5-10].土地生态安全评价指标体系构建的方法主要有自然-经济-社会3个层面构建的模型，目前P-S-R是应用最广泛的指标体系构建模型，就指标选取、评价参照标准而言，均没有形成统一的标准，现有研究区域多集中在大中尺度及典型区域，对小区域即县级与乡镇级别的研究较少.科学的土地生态安全评价能够为土地利用规划与管理、土地生态安全预测和预警、资源优化配置等提供重要依据，具有重要的理论与现实意义[11].

1.3 统计学处理 采用SPSS19.0软件进行统计分析，计量资料以表示，组间比较采用t检验或方差分析，计数资料比较采用χ2检验，以P<0.05为差异有统计学意义。

近年来，伴随着社会经济的迅猛发展、城镇化水平的不断提高及人口的快速增长，银川市土地生态安全压力也越来越大，而现阶段对银川市土地生态安全方面的研究较少.本文运用P-S-R模型，通过构建指标体系对银川市2011—2015年土地生态安全状况进行分析与评价，旨在找出银川市发展过程中的制约因素，为银川市土地资源可持续利用以及社会经济发展提供理论基础和实践经验.

1 研究区概况与研究方法

1.1 研究区概况

银川地处中国西北地区宁夏平原中部，地理位置为 105°45′～107°00′E，37°20′～39°00′N.辖兴庆区、金凤区、西夏区、永宁县、贺兰县、灵武市3区2县1县级市.2015年全市常住总人口216.41万，其中城镇人口164.04万，乡村人口52.37万.地区生产总值1 493.86亿元.近年来随着银川市社会经济的快速发展及城镇化加速，对土地资源产生了巨大压力.同时，由于银川市地处西部内陆干旱区，自然环境脆弱，区域生态问题突出，如湿地减少、林草地退化等.因此，面对区域资源过度开发、产业结构转型升级的整体背景，进行市域范围内土地生态安全评价对保护生态环境和合理开发利用土地资源具有一定的现实意义.

1.2 构建指标体系

P-S-R模型是20世纪80年代末联合国经济合作开发署提出的定量测度土地生态安全的模型.P-S-R模型包括压力、状态、响应3项指标，压力指标是指环境承受的人类对其造成的压力；状态指标是指生存环境和自然资源所处的状态；响应指标是指人类通过各种手段来解决生态系统面临的问题.P-S-R模型将人类活动和经济运作及其对环境的影响之间的联系进行有机融合.该模型能反映人类社会与生态系统的关系，将自然资源、社会经济有效地联系起来，因此实用性较强[12-14].

1) 人工查验耗时长。现阶段对绿通车的检查为每车必检，检查流程基本上一致，大量的重复性工作会导致检查人员检查不仔细等情况出现。

本文借鉴P-S-R模型，综合考虑影响土地生态安全的各种因素，借鉴国内其他研究者关于构建土地生态安全评价指标体系的相关研究成果 [15-16]，遵循指标选取的科学性、完整性、可获取性、简洁性等原则，在考虑区域差异及本研究区自身特点的基础上，选取15项反映银川市土地生态安全的具体评价指标，构建土地生态安全评价指标体系（表1）.

 

表1 银川市土地生态安全评价指标体系

  

目标层 准则层 指标层 指标性质 权重土地生态安全评价C1城市化水平 正向 0.052 5 C2人口密度 负向 0.052 6压力 C3人口自然增长率 负向 0.043 0 C4人均耕地面积 正向 0.061 3 C5农用化肥施用强度 负向 0.093 9 C6经济密度 正向 0.048 1 C7工业废水排放量 负向 0.089 4 C8耕地面积比重 负向 0.125 1状态 C9森林覆盖率 正向 0.052 6 C10水土协调度 正向 0.061 1 C11有效灌溉面积比 负向 0.075 1 C12人均GDP 正向 0.045 4 C13农民人均纯收入 正向 0.054 7响应 C14第三产业占GDP比重 正向 0.049 4 C15农业机械化水平 正向 0.095 7

1.3 数据来源

本文数据主要来源于 《宁夏统计年鉴（2011—2015 年）》、《银川市统计年鉴 （2011—2015 年）》、宁夏统计信息网、银川市社会经济发展公报（2011—2015）.指标的标准化数据如表2所示.

 

表2 银川市土地生态安全指标标准化数据

  

指标 2011年 2012年 2013年 2014年 2015年C1城市化水平（%） 0 0.464 8 0.281 7 0.746 5 1.000 0 C2人口密度（人/km2） 1.000 0 0.851 1 0.588 2 0.253 9 0 C3人口自然增长率（‰） 0.697 4 0 0.500 0 0.526 3 1.000 0 C4人均耕地面积（hm2/人） 0.160 7 0 1.000 0 0.714 3 0.482 1 C5农用化肥施用量（t） 0 0 0.391 3 0.798 9 1.000 0 C6经济密度（万元/km2） 0 0.323 9 0.596 1 0.792 5 1.000 0 C7工业废水排放量（万t） 0.088 0 0.175 1 0 0.528 9 1.000 0 C8耕地面积比重（%） 0.961 8 1.000 0 0 0.025 5 0.044 6 C9森林覆盖率（%） 0 0.230 8 0.769 2 0.769 2 1.000 0 C10水土协调度（%） 0.493 5 1.000 0 0.000 0 0.232 2 0.335 3 C11有效灌溉面积比（%） 0 0.060 7 0.484 1 0.597 4 1.000 0 C12人均 GDP（元/人） 0 0.387 2 0.600 0 0.810 3 1.000 0 C13农民人均纯收入（元） 0 0.244 7 0.482 1 0.785 9 1.000 0 C14第三产业占GDP比重（%） 0 0.320 1 0.505 0 0.646 9 1.000 0 C15农业机械化水平（kW/hm2） 1.000 0 0.116 3 0 0.113 9 0.413 7

2 土地生态安全评价

2.1 土地生态安全评价

[13] 李玲，侯淑涛，赵悦，等.基于P-S-R模型的河南省土地生态安全评价及预测[J].水土保持通报，2014，21（1）：188-192.

正向指标

负向指标

对于经典名著类，更应该把它归入提高个人修养类，鼓励人们阅读，而不是读了经典名著就进入了深阅读区。即便是经典名著，浅尝辄止也依然是浅阅读。

式中：Xij表示每项指标标准化后的值（其中i=1，2，3，…，n；j=1，2，3，…，m）；Xj表示第 i年第 j个指标的值；Xjmax、Xjmin分别表示第j个指标的最大值与最小值.

2.1.2 指标权重 采用客观赋权法中的熵权法确定指标权重[17]，从而避免主观赋值法的不准确性.根据熵的理论基础，计算m个评价对象、n个评价指标的熵，步骤如下：

考查要点：铝粉和氧化铁粉末的混合物称为铝热剂,铝热反应可用于焊接钢轨,可用于冶炼Ni、Mn、V等难熔金属。2Al+Fe2O3注意:①并不是Al与所有金属氧化物均能组成铝热剂,该金属氧化物对应的金属活泼性应比铝要弱。②铝热反应不仅仅是单质铝与Fe2O3反应,还包含制取其他难熔金属的反应,由于铝热剂是混合物,故铝热反应不能用于工业上冶炼铁,而且铝热反应是中学化学中唯一一类金属单质与金属氧化物在高温条件下的置换反应。③引发铝热反应的操作是高考实验考查的热点,具体操作是先铺一层KClO3,然后插上镁条,最后点燃镁条。

定义Fij为第j项指标下第i个被评价的指标比重，采用公式：

 

式中：k=，当dij=0时dijlndij=0.在指标熵值确定后可根据下式来确定第i个指标的熵权wi：

 

2.1.3 生态安全综合指数 通过上述步骤，对各指标进行标准化处理及权重计算，土地生态安全综合评价值：

[2] 张志高，袁征，丁浩.基于主成分分析的安阳市土地生态安全评价[J].安徽农业科学 2017，45（13）：201-203.

 

[7] 侯玉乐，李钢，渠俊峰，等.基于改进灰靶模型的土地生态安全评价——以江苏省徐州市为例[J].水土保持研究，2017，24（1）：285-290.

[12] 裴婷婷，陈英，赵亚南，等.基于P-S-R模型的白银市土地生态安全评价[J].中国农学通报，2014，30（2）：215-221.

 

表3 银川市土地生态安全综合指数

  

指标 2011年 2012年 2013年 2014年 2015年压力 0.100 3 0.100 4 0.193 9 0.279 4 0.356 5状态 0.150 5 0.202 9 0.076 8 0.102 7 0.153 7响应 0.095 7 0.057 9 0.078 6 0.122 7 0.189 2综合值 0.34 5 0.361 3 0.349 4 0.504 8 0.699 4

2.2 灰色预测模型

利用灰色关联模型 GM（1，1）对 2016—2020年银川市土地生态安全状况进行预测，参考相关文献[18-20]，具体步骤如下：

1）将原始数据形成数列 Z（0），对原始数列作一次累加生成处理，得到一个新的数列Z（1）.

2）将Z（1）的变化趋势近似地用微分方程描述为：

本文从时间尺度对银川市不同年份的土地生态安全状态进行定量评价，结合预测模型对今后几年土地生态安全水平进行预测，认识其发展变化趋势.由表3可知，银川市土地生态安全水平总体呈波动上升趋势，综合指数从2011年的0.346 5增长到2015年的0.699 4，从较不安全状态转变为较安全状态，说明土地生态安全水平不断提高，状况有所改善.其中2013年达到最低值0.349 4，2015年达到最高值0.699 4.

 

式中：a、b为辨识参数，二者可以通过最小二乘法拟合得到.

3）构造矩阵 B、Yn：

 

4）确定模型时间响应序列为：

 

3 结果与分析

3.1 生态安全评价标准划分

目前，国内土地生态安全评价的划分级别没有统一标准，本文参考相关论文中土地生态安全评价的划分标准[21-24]，根据土地生态安全评价综合值并结合银川市实际情况，将银川市土地生态安全评价划分为5个等级（表4），土地生态安全值越高，表明土地生态安全等级越高，土地生态安全状况越好，反之越低.

2）对岗位管理和工件加工工艺进行调整。通过轮岗的方式减少操作人员受噪声影响的时间；同样的零件采用多工序加工要比单工序加工产生的噪声小。

3.2 土地生态安全综合评价

总之，高校是培养高质量人才的重要阵地，而思想教育工作又是整个教育工作中的关键内容，因此，教育工作者要始终保持高度关注，充分认识到新媒体发展对高校学生所产生的影响。高校辅导员要在全面了解新媒体特点以及影响的同时，科学地使用新媒体对学生进行思想政治教育，使学生能理性的看待、使用新媒体，在使用新媒体获得有价值信息的同时免受消极思想的影响。高校辅导员也要增强自身能力和素质，对新媒体有深入地了解，为思想政治教育工作的开展奠定基础。

 

表4 银川市土地生态安全评价等级

  

安全区间 等级 土地生态系统特征≤0.35 不安全 土地生态系统受到严重破坏，生态环境较脆弱，服务功能濒临崩溃，生态过程较难逆转，生态恢复、重建困难，严重威胁社会经济发展0.36～0.44 较不安全 土地生态受到较大破坏，系统功能的发挥受到限制，系统结构恶化较严重，生态问题较严重，受外界干扰后恢复困难0.45～0.64 临界安全 土地生态系统受到一定破坏，生态服务功能有明显退化，系统结构发生变化，但可维持其基本功能，生态问题显著0.65～0.74 较安全 土地生态系统受到的破坏较少，系统结构较完整，功能尚好，生态环境受干扰后一般可恢复，生态问题不显著≥0.75 安全 土地生态系统结构完整，功能性强，土地生态环境基本未受到破坏，基本无生态问题，土地生态系统再生能力较强

2011—2012年，土地生态安全综合值从0.346 5增加到0.361 3，虽处于较不安全等级区间，但呈上升趋势，这与人口自然增长率、人均耕地面积、化肥施用强度、第三产业占比等具有密切关系.2013年，土地生态安全综合值从2012年的0.361 3下降到0.349 4.2013年人口自然增长率较2012年有所降低，人均耕地面积明显高于其他年份，人口对土地的压力减小，水土协调度为5年中的最低值，工业废水排放量达到5年中的最高值，从而增加了对土地的压力，土地生态安全处于较不安全区间，生态问题较严重.

2014—2015年银川市土地生态安全综合值分别为0.504 8、0.699 4，相比2013年增幅较大，对土地生态安全影响较大的负向指标如工业废水排放量、农用化肥施用量均减少，森林覆盖率持续增长.土地生态安全水平从2014年的临界安全提高到2015年的较安全，说明土地生态系统的再生能力较强.

3.3 各子系统分析

由图2和表3可知，2011—2015年土地生态安全压力呈持续上升趋势，随着时间推移城市化水平不断提高，人口向城市集中，城市人口密度增加，人地矛盾加剧，人口增长使人均耕地面积减少，导致农业用地过度开发，从而威胁土地生态安全，工业废水排放量虽然下降，但其对环境以及土地生态安全的影响仍然不容忽视.

2011—2012年土地生态安全水平呈上升趋势，2012—2013年急剧下降，2013—2015年恢复为上升趋势.2012年土地生态安全状态指数达到最大值0.202 9，这主要归因于水土协调度的状况较好，2012年之后又有所下降.水土协调度（1.001 9）、有效灌溉面积比（0.769 5）是影响状态指数的重要因素，森林覆盖率在5年间的增幅为2%，对生态环境的调节作用明显.

土地生态安全响应总体呈缓慢上升趋势，其中农业机械化水平、第三产业占比的提升起到了一定作用.土地生态安全与土地优化利用水平以及土地利用方式相关，农业机械化水平的提高有利于土地资源利用效率的提升，因此提高农业机械化水平十分必要.第三产业占比上升，表明产业发展以服务业为主，产业对土地的压力减小，保证第三产业健康发展的同时应有效控制第三产业用地规模.

3.4 预测结果分析

GM模型预测结果：后验差比 （均方差比值）:C=0.2573 3，由于C≤0.35，此模型精度等级为1级（好）；计算小误差概率：P=1，由于 P≥0.95，此模型精度等级为1级（好），因此，预测模型效果较好.运用灰色预测模型对银川市2016—2020年土地生态安全状况进行预测，结果显示：2016—2020年银川市土地生态安全水平呈上升趋势（图1），

  

图1 银川市土地生态安全趋势

4 结论与讨论

基于P-S-R模型构建指标体系，根据时间序列对银川市土地生态安全状态进行评价，并结合预测模型对今后几年的状况进行预测，得出如下结论：

1）银川市土地生态安全水平总体呈波动上升趋势，综合指数从2011年的0.346 5增长到2015年的0.699 4，安全级别从较不安全状态上升为较安全状态，表明银川市土地生态安全状况不断好转.从各子系统来看，状态、响应系统基本呈上升趋势，说明发展态势良好；但压力系统也呈上升趋势，因此不能忽视对土地生态系统产生压力的因素.

2）2011—2013年土地生态安全综合指数变化较小，2013—2014年变化较大.2013年以来，银川市第三产业占比上升，达43.38%，经济贡献率为34.6%，自从银川提出建设宜居城市以来，政府淘汰落后产能、污染企业，大力发展第三产业，加快湖泊湿地综合整治，从而不断优化生态环境.2013年银川市颁布环境应急重点工作安排以来，工业废水排放量明显减少，对土地、环境的压力减小，土地生态安全保持较好的发展趋势.

3）今后几年，银川市土地生态安全指数持续增长，生态安全值从2016年的0.7875增长到2020年的0.9782，土地生态安全等级从较安全提高到安全.表明土地生态安全状况良好，土地生态系统结构稳定.

参考文献：

[1] 吴未，陈明，范诗薇，等.基于空间扩张互侵过程的土地生态安全动态评价——（中国）苏锡常地区为例[J].生态学报，2016，36（22）：7453-7461.

(5) 逐步建立适用于轨道交通行业的复合材料标准体系，包括设计标准、材料评价标准、计算验证标准、生产工艺标准、质量检测标准和运用维护标准等，使复合材料在轨道交通领域的应用有据可依、规范化、系统化，从而促进轨道交通行业的节能减排和绿色转型升级。

[3] 张茹，戴文婷，刘兆顺.我国北方农牧交错区土地生态安全评价——以白城市为例[J].水土保持研究；2017，24（2）：259-266.

[4] 于海洋，张飞，曹雷，等.基于乡镇尺度的土地生态安全时空格局评价研究——以博尔塔拉蒙古自治州为例[J].生态学报，2017，39（27）：1-14.

[5] 余敦，陈文波.基于物元模型的鄱阳湖生态经济区土地生态安全评价[J].应用生态学报，2011，22（10）：2681-2685.

[6] 李明月，赖笑娟.基于BP神经网络方法的城市土地生态安全评价——以广州市为例[J].经济地理，2011，31（2）：289-293.

目前很多学者都认为醉酒型危险驾驶犯罪行为的主观方面应该属于过失，其理由主要为以下两个方面：首先从我国刑法修正案的相关规定可以看出，危险驾驶罪应该属于交通肇事罪的范畴，其犯罪构成应该和交通肇事罪保持一致，因为在交通肇事罪中其主体的主观罪过属于过失，则醉酒型危险驾驶罪也不会例外；其次就实践中的主观意识来说，虽然醉酒的驾驶行为人可能会意识到自己的行为会造成一定的危害结果，是过于自信或疏忽大意，认为自己不会或者是没有想到自己的行为必然会造成危害结果，而且一般都不会主动希望其结果的发生，这应该属于过失犯的主观意识，因此醉酒型危险驾驶罪应该属于过失犯的范畴。

式中：P为评价区域的综合评价值；Wi为第i个评价指标的权重值；Xi为第i个评价指标的标准化值.计算结果如表3所示.

[8] 王鹏，况福民，邓育武，等.基于主成分分析的衡阳市土地生态安全评价[J].经济地理，2015，35（1）：168-172.

在德育工作中，我们只有懂得爱自己的学生，才能有巨大的热情去爱事业，进而在事业上取得成功。德育工作是一项充满挑战性又具有爱心的工作，我们要不断地完善自己。同时还要不断提高自我，才能教育好别人。我们既然选择了教师这个职业，就要怀着一颗为学生无私奉献的心，带着对学生全部的爱走上讲台，让学生在师爱中快乐学习、健康成长、全面发展。

[9] 燕守广，张慧，李海东，等.江苏省陆地和生态红线区域生态系统服务价值[J].生态学报，2017，37（13）：4511-4518.

[10] 魏慧，赵文武，张骁，等.基于土地利用变化的区域生态系统服务价值评价——以山东省德州市为例[J].生态学报，2017，37（11）：3830-3839.

[11] 丁新原，周智彬，马守臣，等.矿粮复合区土地生态安全评价——以焦作市为例[J].干旱区地理，2013，36（6）：1067-1075.

(2)测量方法：电动汽车第二排一个人坐，第四到第七排座椅不坐人，第八到第十排坐满人。测量第二、第五、第九排不靠空调处乘客头部的气体流动速度和温度。开始实验前，空调压缩机保持着停机状态，后部和前部区域都有乘客就坐，启动压缩机。

2.1.1 指标标准化 选取极差标准化的方法对指标进行标准化，以研究区n年、m个指标形成原始数据矩阵{B}m×n.

[14] 杨春红，张正栋，田楠楠，等.基于P-S-R模型的汕头市土地生态安全评价[J].水土保持通报，2012，19（3）：209-214.

当代大学生是新时代的青年，具有鲜明的时代特点，独立、自强、乐于接受新的挑战，单一的说教式与灌输式教学已经不被他们所喜爱。图书馆信息素养教育要得到更好的发展，需要适应新时代的学生特点。创新的新生培训方法可以更好地推进信息素养教育的发展，吸引学生更好地学习相关知识。例如，让老生作为图书馆讲解员为新生讲解图书馆运作形式，具体结构，文献检索的具体流程等。此外，还可以增加一些适应新技术的多种介绍形式，3D投影、自测题竞赛、通关游戏等，吸引学生的学习兴趣。

骆驼城井灌区水资源管理工作是全县的示范点，安装取水计量设施并实现远程传输的优点，一是便于管理机井，通过电脑就可以掌握当前的用水机井数、用水量、剩余水量等；二是发现故障及时排除；三是方便群众购买，便于查看；四是实现了购水、用水的公开透明，消除了用水矛盾。

[15] 于淑会，周向莉，卿冀川，等.河北滨海盐碱土地生态安全评价[J].中国生态农业学报， 2017，25（5）：778-786.

[16] 张勰，杨柳.基于主成分分析的贵阳市土地生态安全评价[J].资源·环境，2017，28（1）：25-29.

[17] 马轩凯，高敏华.西北干旱地区绿洲城市土地生态安全动态评价——以新疆库尔勒市为例[J].干旱区地理，2017，40（1）：172-180.

[18] 朱金亮，李玉平，蔡运龙.基于灰色预测模型的河北省生态足迹动态分析与预测[J].干旱区资源与环境，2011，25（2）：24-28.

[19] 孟展，张锐，刘友兆，等.基于熵权法和灰色预测模型的土地生态系统健康评价[J].水土保持通报，2014，34（4）：226-231.

[20] 严超，张安明，吴仕海.基于GM（1，1）模型的土地生态安全动态分析与预测——以安徽省池州市为例[J].西南大学学报，2015，37（2）：103-109.

2.明晰工作目标。当前和今后一个时期，公司发展的总体目标已经明确。各级领导干部要坚持高标准、严要求，瞄准排头找差距，多想工作与上级的要求还有多少距离，与先进行业的水平还有多少差距。要坚持重细节、抓薄弱。不仅要从大局着眼，着力研究解决事关全局的重大问题，确保发展不受影响、不走弯路，还要特别重视从细节入手，从薄弱环节抓起，认真解决每一个问题，抓好落实每一件事情，确保工作不出纰漏。要坚持出精品、创品牌，坚决破除“小富即安、小成即满”的思想，敢于挑战常规、不断超越，努力把优势工作做成亮点，把亮点工作做出闪光点。

[21] 张宜松，曹国良，张萌.基于主成分分析法的陕北地区可持续发展对比研究[J].环境工程，2017，35（5）：136-140.

[22] 冯文斌，李升峰.江苏省土地生态安全评价研究[J].水土保持通报，2013，33（2）：285-290.

[23] 李静，李子君，吕建树.聊城市土地生态安全评价[J].水土保持通报，2011，31（2）：198-202.

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