基于层次分析法的陕西省城市生态系统健康动态评价

马行天,曹 涵

(西安石油大学经济管理学院，西安 710000)

1 前 言

世界上许多城市都制定了可持续的城市发展计划，以实现城市化进程，实现城市可持续发展的理想状态(Shen等)[1]，可是实际结果并不理想，近年来随着城市化进程不断加快，经济快速发展给生态环境造成了巨大的负担和损害，带来了一系列环境压力大、生态机制功能衰退、能源耗竭等问题。生态城市是可持续发展理念在城市建设过程中的具体表现，如何促进城市生态系统的良性运转和健康可持续发展是当前的主要任务(刘丹丹等)[2]。人们对生态环境的关注日益加强，对生态系统健康的研究也越来越深入，其中城市生态系统的评价成为当前学术界关注的热点问题，城市生态系统(urban ecosystem)是一个由社会、经济、制度和环境变量之间复杂的相互作用产生的动态生态空间(Albert)[3]。与自然生态系统相比，城市生态系统拥有物质和能源消耗高、污染大、自然资源少的特点，使其一直处于更加脆弱和不稳定的状态(Jiang和Chen)[4]。众多学者使用不同的方法结合国内的一些城市进行了相关研究，Su等[5]引入集对分析(SPA)来评估北京、大连、上海，武汉、厦门和广州等城市生态系统健康水平；胡碧玉等[6]采用熵值法赋予指标权重，应用模糊数学方法构建评价模型，对川北城市生态系统状态进行了研究；于洪良[7]运用TOPSIS方法对山东省东营市的生态系统健康评价进行实证研究；李梦婕等[8]运用主成分分析方法筛选城市生态系统健康评价指标，同时结合模糊数学理论构建城市生态系统评价模型，进而对南京市城市生态系统健康形势进行动态评价；王智宇[9]基于能值分析和城市复合生态系统的理论和方法，从生态环境系统和社会经济系统两方面，对西安市的3个发展核心区2014年的基础数据进行生态健康评价。

上述方法大多都是以某个城市或多个城市一年数据或多年数据为基础，进行综合评价或研究方法优化比较分析，缺少对省域层面整体城市生态系统健康动态发展的研究。城市生态系统健康评价是城市可持续发展以及城市生态文明建设的需要。在当今各种“城市病”频发的背景下，研究城市生态系统健康水平，不仅有利于协调城市发展与城市生态系统健康之间的矛盾，而且对于指导城市建设规划编制，监控城市生态环境的可持续发展具有重要的现实意义(刘培德和滕飞)[10]。故本文在已有研究的基础上，采用层次分析法对陕西省2013～2017年城市生态系统健康状况进行分析，从时间序列角度进行动态评价，根据研究结果提出相应改善城市生态健康水平的建议，以期为促进生态城市健康发展提供科学理论依据。

2 研究区域概况

陕西省位于中国西北部，地处东经105°29′～111°15′和北纬31°42′～39°35′之间，地势特征明显，北山和秦岭把陕西分为三大自然区域：北部是陕北高原，中部是关中平原，南部是秦巴山区。全省总面积20.58万km2，设10个省辖市，有4个县级市。近年来，陕西省城镇化水平迅速提升，城市人口的增加使城市生态环境面临一系列问题。通过分析2013～2017年陕西省城市生态系统健康状况，为陕西省省域层面的生态环境规划建设提供理论依据。

3 研究方法

3.1 建立评价指标体系

城市生态系统是一个动态系统，需要通过一系列相关指标进行定期监测和评估。可持续性评估被视为帮助实现可持续城市生态系统转变的重要工具，指标是通过产生定量值来提供关于环境状态的信息的参数，可以用来作为管理环境、社会和经济信息的动态衡量标准，以评估城市地区的可持续性(Moussiopoulos等；Dizdaroglu)[11-12]。城市生态系统健康评价研究的核心问题在于建立合适的评价指标体系，而目前关于城市生态健康指标的选取在学术界还未达成共识。由于对城市生态系统健康概念理解上的差异以及研究视角的不同，学者们提出了不同的评价指标体系。纵观现有研究，主要存在三种构建指标体系的方式，其一是将城市生态系统分为环境、经济、社会三个子系统(张晓琴和石培基；耿涌和王珺；胡碧玉；陶晓燕)[6,13～15]，其二是从自然、社会和经济三个方面构建城市生态系统健康评价指标体系(刘丽丽等；张俊华等；伍阳等)[16～18]；其三是采用活力、组织结构、恢复力、维持生态系统服务功能、人类健康状况等5大要素来构建城市生态系统健康的评价指标体系(师谦友；李双江；景彩娥和张福平；郭锐利等；单海燕和杨君良；高彩玲等)[19～24]。考虑陕西省的实际情况和数据可获得性，借鉴已有学者的研究，本文选择学术界普遍认可的活力、组织力、恢复力、生态系统服务功能和人类健康状况作为评价的5个主要要素，对每个要素提出相应的具体评价指标，从而构建出城市生态系统评价指标体系。(见表1)

3.2 评价方法

纵观近年来国内外学者们对城市生态系统健康评价的研究，其评价方法主要有：基于熵值法确定指标权重,并应用模糊综合评价法对城市生态系统健康状况进行综合评价(刘伟等；吴长年和魏婷；刘惠；Han等；刘玒玒等；秦趣等)[25～30]；采用突变理论标准量化底层评价指标，再根据相应的归一化公式推求突变级数值，从而确定城市生态健康状态(徐雪松等；吕爽等)[31-32]；基于主成分分析法确定指标的权重，运用模糊数学评价方法对城市的生态系统健康状况进行评价分析(李梦婕等；官冬杰；Zeng等)[8,33-34]；使用能值分析方法评价城市生态系统健康(王智宇等；李恒等)[9,35]；除此之外，还有运用集对分析方法分析城市生态系统健康状况(刘丹丹等，Su等)[2,36]，运用层次分析法对城市生态系统健康进行评价(李艳丽等；袁明鹏和严河；王艳等)[37～39]。可以看出用来评价城市生态系统健康的方法多种多样，但由于研究视角不同采用的方法也有所差异，本文是要探究陕西省近几年来整个城市生态系统发生的动态变化，所以主要采用层次分析法进行相关研究。

表1 城市生态系统评价指标Tab.1 Urban ecosystem evaluation index

层次分析法是一个将复杂的多目标决策问题作为一个系统，将目标分解，进而产生多个指标，通过定性指标模糊量化算出指标的权数，为决策提供依据的系统方法，整个过程体现了人们分解-判断-综合的思维特征。这一方法的核心是将决策者的经验判断给予量化，从而为决策者提供定量形式的决策依据，在目标结构复杂且缺乏必要数据的情况下更为实用(Saaty)[40]。在运用AHP方法进行评价或决策时，大体可分为四个步骤：

(1)分析评价系统中各基本要素之间的关系，建立系统的递阶层次结构。

(2)对同一层次的各元素关于上一层次中某一准则的重要性进行两两比较，建立各阶层的判断矩阵A。

式中,aij—要素i与要素j相比的重要性标度。

最大特征根λmax及一致性指标C.I.的计算一般需在求得重要度向量W0后进行。

式中，(AW)i表示向量AW的第i个分量。

进行一致性检验，查找相应的平均随机一致性指标(Random Index，R.I.)，计算一致性比例(Consistency Ratio，C.R.)。

当C.R.小于1时，判断矩阵才具有满意的一致性，否则就需要对判断矩阵进行调整。

(4) 计算各层要素对系统目的(总目标)的合成(总)权重，并对各备选方案排序。

3.3 数据来源

研究数据主要来源于2013～2017年《中国城市统计年鉴》的相关数据(见表2)。

表2 陕西省生态系统健康评价数据Tab.2 Shaanxi Province Ecosystem Health Assessment Data

4 城市生态系统的综合评价

4.1 建立评价系统的递阶层次结构

根据已经确立的城市生态系统评价指标构建相对应的城市生态系统健康的递阶层次结构，如下图所示：

图 城市生态系统健康层次结构图Fig. Urban ecosystem health hierarchy chart

4.2 计算相对重要度

进行层次分析的关键在于构建判断矩阵，而在构建判断矩阵之前，首先必须明确两两比较标度，美国运筹学家、匹兹堡大学教授T.L萨迪(T.L Saaty)选择1～9之间的整数及其倒数作为标度，具体含义如表3所示。

根据城市生态系统健康的评价指标体系，首先评价最高层要素，即分析在活力、组织力、恢复力、生态系统服务功能和人群健康状况等5个评价要素中，哪一个评价要素比较重要，设各评价要素的判断矩阵如表4所示。

表3 判断矩阵标度定义[41]Tab.3 Judgment matrix scale definition

表4 最高层判断矩阵及相对重要度计算Tab.4 Top level judgment matrix and relative importance calculation

通过最高层次的分析，可得到各评价要素的权重系数，其计算方法可用方根法求出判断矩阵的相应的特征向量，再对其进行归一化处理得到归一化相对重要度向量并进行一致性检验。计算结果表明被选城市综合评价中，其评价要素的重要性的排序为：B1>B2>B3>B5>B4。进一步评价各个细分指标在不同的评价要素下的相对重要度，按 5个要素分别构建判断矩阵，并计算出每个评价要素下各评价指标的相对重要度，处理过程如表5所示。

表5 五个要素各细分指标的判断矩阵及相对重要度计算Tab.5 Judgment matrix and relative importance calculation of each sub-index of five elements

续表1

B3C10C11C12WiW0iC101311.4420.443C111/311/20.5500.169C121211.2600.388λmax = 3.019;C.R.= 0.018 < 0.1B4C13C14C15WiW0iC13121/210.311C141/211/20.6300.196C152211.5870.493λmax = 3.054;C.R.= 0.052 < 0.1B5C16C17C18WiW0iC161221.5870.501C171/2110.7940.251C181/2110.7940.251λmax = 3.001;C.R.= 0.001 < 0.1

C.R.代表一致性比例，λmax代表最大特征根。

4.3 计算总重要度

通过总重要度的计算，确定各评价指标对最高层总目标的合成(总)权值，并据此对各评价指标作出最终排序。影响城市生态系统健康的18项评价指标对城市生态系统健康影响程度排序如表6所示。

表6 评价指标对城市生态系统健康影响总排序Tab.6 Total ranking of impacts of evaluation indicators on urban ecosystem health

其中，Bi分别代表五个评价要素，Ci分别代表十八项具体指标。

由总重要度的计算可知,具体指标相对重要性顺序为C1，C10，C16，C7，C2，C12，C15，C3，C5，C6，C17，C18，C13，C11，C4，C9，C14，C8。通过对具体指标相对重要性的分析，可以看出在城市生态系统健康的影响因素中，经济水平对其影响最大，达到了15.3%；其次是废水处理能力和健康服务，分别达到了8.4%和8.3%；社会结构、垃圾处理能力、居民生活便利程度、能源消耗等4项影响指标的所占比重不相上下，自然结构、文化水平、城市设施水平对其影响不大，均低于5%；相对来讲，对城市生态系统健康影响最小的是经济结构。

4.4 计算各年份的综合评价值

计算和比较陕西省2013～2017年的综合评价值。由于这18项指标的单位不同，且其中既有极大型指标又有极小型指标，所以在进行综合评价之前，首先需要对原始数据进行标准化和无量纲化处理，这里采用Excel对数据进行标准化处理。极值处理法：

其中，Mj=max{xij}，mj=min(xij)对于指标为极小型的情况，上式变为：

经过转换后的标准数据如表7所示。

表7 综合评价值的计算Tab.7 Calculation of comprehensive evaluation values

各个年份的综合评价值是其18项指标标准数据的权数和，从综合评价值比较陕西省近年来城市生态系统健康程度来看，我们可以得到以下结论：①2013～2017年期间的综合评价值呈显著上升趋势，其中2013年至2015年增长速度较快，2015年至2016年增长速度较为平缓，2016年至2017年又呈现快速增长，即总体而言每年的生态健康程度在不断提高。②2017年的各评价指标中，人均地区生产总值、每万人拥有城市卫生技术人员数、城镇居民消费水平、供水综合生产能力、电力消费量、城市绿地面积等指标相对于其他年份来说具有明显的优势，其中前两项指标分别代表了经济水平、健康服务，均是对城市生态系统健康产生较大影响的因素。③影响城市2017的限制指标相对于其他年份来说，主要是建成区绿化覆盖率和生活垃圾清运量，两项指标分别包含于城市生态系统健康的自然结构和垃圾处理能力之中，只要努力改善这两项功能，对提高城市生态系统健康水平有很大帮助。

5 结 论

本文借鉴已有研究成果，根据活力、组织结构、恢复力、生态系统服务功能和人类健康状况5个要素构建陕西省城市生态系统健康评价体系，从时间上分析陕西省城市生态系统健康状况。研究结果表明，随着时间推移，陕西省城市生态系统健康水平总体呈现显著上升，但其中自然结构和垃圾处理能力等影响因素存在下降趋势，成为目前制约该省城市生态健康的主要因素。针对研究结果，未来陕西省城市生态系统有较大的发展潜力和提升空间，生态系统的健康发展重点在于提高组织结构与恢复力，要想保持良好的健康发展水平，应进一步改善组织结构并加强恢复力功能建设。

·清洁生产·

DOI：10.14034/j.cnki.schj.2019.03.025