熵权模糊综合评价法在城市生态安全评价中的应用

熵权模糊综合评价法在城市生态安全评价中的应用

3

高长波1,2

　陈新庚

233

　韦朝海3　彭晓春

4

(1广东轻工职业技术学院,广州510300;2

中山大学环境科学与工程学院,广州510275;

3

华南理工大学环境科学研究所,

广州510640;

4国家环境保护总局华南环境科学研究所,广州510655)

【摘要】　为了拓新城市复合生态系统生态安全评价方法的研究,根据压力2状态2响应模型,构建了一个有

3个要素和33项具体指标的城市生态安全水平度量的指标体系,并运用客观的熵权法赋权、模糊综合评价法以及划分的等级标准对我国5个经济发达城市的生态安全水平进行量化分析.结果表明,苏州市和北京市对“较安全”级别的隶属度最大,分别为01376和01286;深圳市、上海市和广州市则处于“临界安全”状态.另外,深圳市具有较大的系统压力,苏州市的系统状态和系统响应表现最优.与其它评价方法相比,该方法评价过程简易,结果定量和相对客观可信.

关键词　城市　生态安全评价　熵权　模糊文章编号　1001-9332(2006)10-1923-05　中图分类号　X17111　文献标识码　A

Appli ca ti on of en tropy we i ght and fuzzy syn theti c eva lua ti on i n urban ecolog i ca l secur ity a ssess m en t .G AO

Changbo 1,2,CHE N Xingeng 2,W E I Chaohai 3,PE NG Xiaochun 4(1

Guangdong Industry Technical College,Guan 2

gzhou 510300,China;2

School of Environm ental Sciences and Engineering,Sun Yat 2Sen U niversity,Guangzhou

510275,China;3

Institute of Environm ental Science,South China U niversity of Technology,Guangzhou 510640,China;4

South China Institute of Environm ent Science,S tate Environm ental Protection A dm inistration of China,Guangzhou 510655,China ).2Chin .J.A ppl .Ecol .,2006,17(10):1923～1927.

Ecol ogical security is one of the f oundati ons of regi onal security,and the basis of sustainable devel opment .U rban ecol ogical security refers t o the ecol ogical support and main ecol ogical issues of a city,which do not threaten its survival and devel opment .To devel op the research method on the ecol ogical security of urban s ocial 2econom ic 2nat 2ural comp lex ecosyste m,an assess ment indicat or syste m of urban ecol ogical security was set up based on Pressure -State -Res ponse Model,which included 3key fact ors and 33concrete ite m s .The five most devel oped cities of China were taken as the cases t o assess their ecol ogical security situati on by using entr opy weight and fuzzy syn 2thetic evaluati on method .The results showed that the urban ecol ogical security of Suzhou and Beijing was at rela 2tively safe level,while that of Shenzhen,Shanghai and Guangzhou was critical safe in the year of 2003.The ur 2ban ecosyste m of Shenzhen was under heavy p ress,while that of Suzhou behaved best both in system status and syste m res ponse .Comparing with other assess ment methods,this evaluati on method was easier and more reas ona 2ble .The results were basically consistent t o the fact of these cities,suggesting that the urban ecol ogical security indicat or syste m and the entr opy weight and fuzzy synthetic evaluati on app r oach were feasible t o s ome extent .Key words U rban,Ecol ogical security assess ment,Entr opy weight,Fuzzy .

3国家自然科学基金项目(50278036)和广东省自然科学基金资助项目(04300916).33通讯联系人.E 2mail:eescxg@https://www.360docs.net/doc/dc2515015.html, 2005-10-11收稿,2006-08-01接受.

1　引 言

城市生态安全是指一个城市生态环境支撑条件以及所面临的生态环境问题不对其生存和发展造成威胁,即城市生态系统的功能能够满足其持续生存和发展的需求[10]

.生态安全评价研究已成为相关领域的研究热点[6,11,15]

.但由于人们对生态安全的内

涵认识不足,在评价指标体系和研究方法上至今还

没有形成共识

[1,4,22,23,26,28]

.常用的生态安全评价方

法有:暴露—响应分析模式、综合指数法、模糊综合评价法、生态承载力分析法及景观生态学法等

[18]

.

近年来,基于模糊决策分析原理的生态安全或环境风险评价方法被广泛应用于区域尺度的典型的地理

区域或生态系统[2,12,17]

,但对城市社会2经济2自然复

合生态系统的生态安全评价机理和方法研究不足[5,10].因此,本文首先根据压力(p ressure )2状态(state )2响应(res ponse )概念框架,确定影响城市生态安全的各主要因素,然后利用模糊数学理论确定评价因子集、评价集、隶属函数,运用客观的熵权法计算各因素的权重和得出隶属度,最后用综合隶属度确定城市生态安全级别,以期为城市生态安全评价方法的拓展以及环境管理和生态建设提供科学依据和指导.

应用生态学报　2006年10月　第17卷　第10期

CH I N ESE JOURNAL OF APP L I E D EC OLOGY,Oct .2006,17(10):1923～1927

2　研究方法

211　城市生态安全评价指标体系的构建

根据压力2状态2响应概念模型[8],将城市生态安全总体水平状况归纳为系统压力、系统状态和系统响应3个影响要素.压力指标反映人类活动给环境造成的负荷,状态指标表征环境质量、自然资源与生态系统的状况,而响应指标则表征人类面临生态胁迫与环境问题所采取的对策与措施.针对每一个要素,分别选择反映城市生态安全评价主要特征的因子作为具体评价指标,共计33项(表1).其中,x 5中的水资源总量不包括过境水资源量;x 6、x 7分别为农药使用量、化肥使用量(折纯量)除以耕地面积;x 8～x 11为各污染物排放总

量除以研究区域的G DP;x 13=(食物支出金额/总支出金额)×100%;x 14=(原煤消耗量/一次能源消耗总量)×100%;

x 21为依据环境质量标准将有关的空气污染物浓度等标化,

计算得到无量纲指数的加和:x 21=

∑n

i =1

C

i

/P i .式中,C i 为单

项污染物浓度,P i 为对应的标准值,计算的污染物包括

P M 10、S O 2和氮氧化物,标准值取《环境空气质量标准》(G B309521996)中对应的二级标准.212　熵权模糊综合评价的基本方法

模糊综合评价法的基本思想是应用模糊关系合成的原理,根据被评价对象本身存在的性态或类属上的亦此亦彼性,从数量上对其所属成分给以刻画和描述.由于安全概念

表1　城市生态安全评价指标体系及分级标准

Table 1M ark 2va lue and i n dex syste m of urban ecolog i ca l secur ity a ssess m en t 要素Fact ors

具体指标I ndices

单位Unit

不安全

Unsafe 较不安全

Relatively unsafe 临界安全

Critically safe 较安全

Relatively safe 安全

Safe 系统压力

人口密度x 1cap ita ?km -23500

27501500750500Syste m p ressure

人口自然增长率x 2‰542135112017人均住房面积x 3m 269162530x 4hm 20102010301050108011人均当地水资源量x 5m 310001350195026003000农药施用强度x 6kg ?hm -24035251510化肥施用强度x 7kg ?hm -2700600450300200万元G DP S O 2排放强度x 8kg 751531151万元G DP 工业烟尘排放强度x 9kg 21150175013011万元G DP COD 排放强度x 10kg 6532125115万元G DP 固废排放强度x 11kg

3002501507550系统状态

人均G DP (当年价)x 12×104yuan

10000250005000080000100000Syste m status

城市居民恩格尔系数x 13%595415453520原煤消耗比例x 14%554715352520万元G DP 能耗x 15t 标煤1)11511250175013011万元G DP 水耗x 16m 33002251757550建成区绿化覆盖率x 17%152027153540建成区人均公共绿地面积x 18m 257151215171520水土流失面积/区域面积x 19%151215842饮用水源达标率x 20%808592159715100空气综合污染指数x 21-3215116019016区域环境噪声x 22db (A )6057155215471545酸雨频率x 23%302515105系统响应

工业废水达标处理率x 24%808592159715100Syste m res ponse

工业用水重复利用率x 25%3040608090城市生活污水处理率x 26%20356590100机动车尾气排放达标率x 27%70758595100城市生活垃圾无害化处理率x 28%70758595100自然保护区占国土比例x 29%469121515环保投资占G DP 比例x 30%11152153154第三产业占G DP 比例x 31%2030506580研发经费占G DP 比例x 32%1115356每万人高等学历人数x 33cap ita

300

450

650

1000

1200

x 1:Populati on density (cap ita per square kil ometer ),x 2:Rati o of natural populati on gr owth,x 3:L iving s pace per cap ita,x 4:Plantati on per cap ita,x 5:

Available l ocal water res ources per cap ita,x 6:Consump ti on intensity of pesticide,x 7:Consump ti on intensity of fertilizer,x 8:D ischarge intensity of S O 2per 10000yuan G DP,x 9:D ischarge intensity of industrial s oot per 10000yuan G DP,x 10:D ischarge intensity of COD per 10000yuan G DP,x 11:D is 2charge intensity of s olids waste per 10000yuan G DP,x 12:G DP per cap ita (ten thousand yuan ),x 13:Engel coefficient,x 14:Pr oporti on of coal con 2sump ti on t o t otal p ri m ary energy consump ti on,x 15:Energy consump ti on per 10000yuan G DP (t on of standard coal equivalent ),x 16:W ater consump ti on per 10000yuan G DP,x 17:Rati o of vegetati on cover in established area,x 18:Public greenbelt per cap ita in established area,x 19:Pr oporti on of s oil l oss area t o t otal regi on area,x 20:Rati o of reaching standard f or drink water in s ource area,x 21:A ir polluti on integrated index,x 22:Noise level of state,x 23:Frequency of acid rain,x 24:Percentage of reaching standard f or industrial waste water treat m ent,x 25:Percentage of repeated utilizati on of industrial wa 2ter,x 26:Percentage of domestic sewage treat m ent,x 27:Rati o of reaching standard for vehicle em issi on,x 28:Percentage of reaching standard f or living wastes treat m ent,x 29:Rati o of the strictly p r otected reserves t o the land area,x 30:Pr oporti on of envir onmental p r otecti on invest m ent t o G DP,x 31:Pr o 2porti on of third industry t o G DP,x 32:Pr oporti on of research and devel opment invest m ent t o G DP,x 33:Amount of advanced degree per ten thousand cap i 2

ta (cap ita );1)Ton of standard coal equivalent .

4291应　用　生　态　学　报 17卷

本身具有模糊特性,因而用模糊数学的概念和方法,建立城市生态安全模糊评判的理论与模型,比传统的评价方法更能符合现象的实际情况.另外,在模糊评价中,权重的设计是一项关键的内容,对评价的结果有重要影响.熵权法赋权由于其客观合理性,现已在工程技术、社会经济和环境科学等领域得到广泛应用

[27]

.

建立熵权模糊综合评价数学模型的步骤如下

[7,9,13]

:

1)确定被评价对象的因子论域X ={x 1,x 2,x 3,…,x n };2)确定评语论域V ={v 1,v 2,v 3,…,v m };

3)在被评价对象的因子论域X 与评语等级V 之间进行

单因子评价,建立模糊关系矩阵R,即:

R =

r 11

r 12…r 1m r 21

r 22

…r 2m

…

…

……

r n 1

r n 2

…

r n m

(1)

式中,r ij 表示因子论域X 中第i 个因素x i 对应于评语论域V 中第j 个等级v j 的相对隶属度.相对隶属度的计算是模糊数学方法的关键,其计算公式对效益性指标(指标值越大,生态安全程度越高)和成本性指标(指标值越大,生态安全程度越低)有所不同.

①效益性指标计算公式(以第i 项指标x i 为例,s i ,j 为第i 项指标的j 级生态安全标准):当第i 项指标x i 的实际值小于其对应的第1级标准(不安全)时,它对“不安全”的隶属度为1,而对其它安全级别的隶属度为0,即当x i

r i 1=1,r i 2=r i 3=r i 4=r i 5=0

(2)

当s i ,j ≤x i ≤s i ,j+1时,

r i ,j+1=

x i -s i ,j s i ,j+1-s i ,j

(3)r i ,j =1-r i ,j+1

(4)

当第i 项指标x i 的实际值大于其对应的第5级标准(安全)时,它对“安全”的隶属度为1,而对其它安全级别的隶属度为0,即当x i >s i ,j 时,

r i 5=1,r i 1=r i 2=r i 3=r i 4=0

(5)

②成本性指标隶属度的计算方法同上类似(以第i 项指标x i 为例,s i ,j 为第i 项指标的j 级生态安全标准):

当x i >s i ,j 时,

r i 1=1,r i 2=r i 3=r i 4=r i 5=0

(6)

当s i ,j+1≤x i ≤s i ,j 时,

r i ,j+1=

s i ,j -x i s i ,j -s i ,j+1

(7)r i ,j =1-r i ,j+1

(8)当x i

r i 1=1,r i 2=r i 3=r i 4=r i 5=0

(9)

4)模糊矩阵综合评价模型

本文应用模糊数学方法拟定的生态安全评价模型为:

B =W i ?R =(B 1,B 2,B 3,B 4,B 5)(10)W i =(w 1,w 2,w 3,…w i )

(11)

式中,B 为生态安全水平判断结果,w i 为各评价指标对生态

安全目标的权重,用熵权法确定,具体方法见参考文献[14,27].

3　城市生态安全模糊综合评价实例311　数据来源

选择2003年G DP 总量位居全国前列的上海、

广州、北京、深圳和苏州5个城市进行生态安全水平

量化分析,探求各城市的生态环境可持续性状态.所用原始数据来源于公开出版的各研究城市的统计年鉴2004、中国城市统计年鉴2004,以及环境状况公报、环境保护规划等其它相关调查统计资料.一些原始数据需要按照前述指标的物理意义进行量化处理.

312　评价因子、评价集和评价标准

选择33项具体指标作为评价因子(表1),即因子论域X ={人口密度,人口自然增长率,……,每万人高等学历人数},通过分析和借鉴前人的研究成果

[19,20,24]

,将生态安全水平定为5级,即评价集为V

={不安全,较不安全,临界安全,较安全,安全}.

评价因子和评价集确定后,需要明确各项指标所对应的各级生态安全标准值,对城市生态系统的安全水平进行评价.目前学术界尚没有统一认可的城市生态安全标准值,本文在咨询专家的基础上,以国内外相关文献中对生态城市的建议值或规划值

[3,16,21]

作为安全级别的最优值,以全国较劣值或

国际公认的警戒线值为不安全的限定值;在前者基础上向下浮动20%作为较安全和临界安全的标准值,在后者基础上向上浮动20%作为较不安全和临界安全的标准值,前后两次确定的临界安全标准值相互调整得到最终值(表1).

313　单因子评价矩阵的确定和指标赋权

按照表1所确定的评价标准,确定各指标属于各安全级别的隶属函数,从而确定单因子隶属度,得到单因子评价矩阵R .限于篇幅,各城市的隶属矩阵不一一列出.

首先将原始数据构成的矩阵进行规范化处理,然后根据熵权法[27]

计算出各评价指标的熵权.结果

见表2.314　结果分析

利用熵权法赋权的模糊综合评价结果表明(表3),北京市和苏州市的生态安全现状水平属于“较

安全”级,而深圳市、上海市和广州市均处于“临界安全”状态.此外,苏州市对不安全和较不安全两个评价级别的隶属度之和小于北京市的隶属度之和,

5

29110期 高长波等:熵权模糊综合评价法在城市生态安全评价中的应用

表2　各指标的熵权

Table2En tropy we i ght of each i n d i ca tor

指标Index 熵权

W eight

指标

Index

熵权

W eight

指标

Index

熵权

W eight

指标

Index

熵权

W eight

指标

Index

熵权

W eight

x1010205x8010112x15010481x22010295x29010335 x2010131x9010188x16010245x23010316x30010228 x3010267x10010469x17010260x24010187x31010226 x4010349x11010147x18010333x25010348x32010723 x5010558x12010439x19010208x26010358x33010294 x6010254x13010175x20010195x27010405

x7010286x14010470x21010261x28010251

表3　综合评价结果

Table3Results of the fuzzy syn theti c eva lua ti on

城市City 各安全级别的隶属度Degree of membership to each level

不安全

Unsafe

较不安全

Relatively

unsafe

临界安全

Critically

safe

较安全

Relatively

safe

安全

Safe

所属级别

Level

上海Shanghai0124801266013120113401041临界安全

Critically safe

广州Guangzhou0120901330013620108201017临界安全

Critically safe

北京

Beijing0119301151012640128601107较安全

Relatively safe

深圳Shenzhen0116101201013600119201086临界安全

Critically safe

苏州

Suzhou0110401169011790137601171较安全

Relatively safe

相反,苏州市对较安全和安全的隶属度之和(01547)大于北京市(01393),说明苏州市生态安全总体状况优于北京市.同样,广州市对不安全和较不安全级别的隶属度之和大于上海市,上海市又大于深圳市,而对较安全和安全的隶属度则相反.因此,5个城市总体的生态安全水平从高到低排序为:苏州、北京、深圳、上海和广州.

研究中还发现,深圳市因其突出的人地矛盾(2003年人口密度达2854人?km-2,人均耕地面积仅为010007h m2)、水资源压力大等而具有最大的系统压力;苏州市由于其低COD排放强度、低万元G DP能耗(0164t标煤)和高的工业用水重复利用率(达90%)等使其在系统状态和系统响应方面表现最优.

值得注意的是,广州市对临界安全的隶属度为01362,大于其它城市,说明广州市生态环境具有较大的变动性.如果有不合理的人类活动对城市生态安全构成威胁,那么系统很可能滑向“较不安全”状态;而采取恰当的生态系统管理方案,消除影响生态安全的限制因子,广州市生态环境系统便能朝着“较安全”状态的方向发展.同时,广州市对安全状态的隶属度最小,仅为01017,说明广州市的生态安全建设任重道远,需要长时间持续不断地努力和积累.

由表2可以看出,权重较大的指标是研发经费占G DP比例、人均当地水资源量、万元G DP能耗、万元G DP COD排放强度、原煤消耗比例、人均G DP、机动车尾气排放达标率、城市生活污水处理率、工业用水重复利用率和人均耕地面积,这10个指标的权重之和占总权重的46%,可以说明各个城市在这些指标之间存在明显差异.各城市应针对各自暴露的问题,开展城市生态规划,实施包括景观生态规划设计、建立生态安全监测与预警系统、推行清洁生产和循环经济等措施,以实现城市生态经济的可持续发展.

4　结 语

利用所建立的城市生态安全评价指标体系和熵权模糊评价量化模型,对中国5个经济发达城市的生态安全进行了评估,得出了比较切合实际的结果,可以为其它城市的生态安全评价提供借鉴.

目前城市生态安全评价中存在的最大问题是安全级别标准的科学判定[25].对于某些指标,可以依据相关科学研究成果确立其安全级别的最高值和最低值,但还有大量指标的评判准则需要多学科的深入研究.

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作者简介　高长波,男,1970年生,博士.主要从事环境评价和环境规划研究,发表论文18篇.Tel:020*********;E2 mail:boeing222@https://www.360docs.net/doc/dc2515015.html,

责任编辑　李凤琴

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10期 高长波等:熵权模糊综合评价法在城市生态安全评价中的应用