基于正态云组合赋权的城市生态环境质量综合评价

2023-03-30张延飞刘星星丁木华

科技管理研究 2023年4期

陈萍，张延飞，刘星星，丁木华，虞俊

（1.东华理工大学理学院；2.东华理工大学地球科学学院，江西南昌 330013）

1 研究背景

在自然语言中常常充满许多不确定性概念，很难用定量的数据来表示，如对某些定性概念无法进行准确地分类或分析，而云模型能够较好地解决这些定性概念转定量数值的问题。云模型理论最早由李德毅院士提出，将云模型定义为用语言值表示的定性概念与其定量表示之间的不确定性转换模型，在统计数学和模糊数学的基础上，统一刻化了不确定性语言值和精确数值之间的随机性和模糊性［1］。随后，李德毅等［2］、叶琼等［3］系统地对云模型的3个数字特征和云发生器进行了研究，并对云模型应用于自然语言处理、数据挖掘、决策分析等领域进行了探讨，云模型在自然科学与社会科学应用广泛。

随着云模型的深入研究，在评价评估领域中云模型应用越来越为广泛，如刘精凯等［4］为保障水力式升船机安全运行，基于云模型理论对水力式升船机输水系统运行风险进行分析，以便为运行风险防控提供决策；樊智丰等［5］运用熵权法与云模型对云南省森林城市建设潜力进行评价；田思祺等［6］为提高管道风险识别能力，提出基于云模型理论对跨越管道进行综合风险评估；左明豪［7］利用云模型对某露天铜矿进行综合安全评价，以备后期改进管理；法子薇等［8］结合生态影响因素，运用云模型评价方法对煤矿资源型城市进行生态风险评价研究；徐吉辉等［9］提出一种基于云模型的航空产品危害性评估方法，并结合实例验证其方法的正确性。同时，组合赋权方式已经成为大多数人的选择，如Zhang 等［10］基于能源消费视角，采用平移修正、偏好计算组合赋权模型对城市绿色发展进行综合评价；周雪等［11］为准确有效评价铁路旅客运输安全，采用组合赋权-云模型方法对铁路旅客运输安全进行评价；张明媛等［12］在区域旱涝评价中采用线性加权法确定指标权重，将主客观赋权法相结合；林建琳［13］利用主客观组合赋权的方法对水土保持效益进行评价；刘翔宇等［14］基于组合赋权的方法，对长三角洲的27个城市生态环境质量进行综合评价；王荣浩等［15］在对进口茄衣质量评价中，在确定指标权重时分别采用主观权重和组合客观赋权法，再将其进行有效综合。云相似度的测算在云模型应用于评价评估领域时尤为关键，直接影响最终评价结果，因此，为更好地进行评价分类，对云的相似度测算也需进一步研究。现阶段常用的云相似度计算方法大概有以下几种：如张勇等［16］研究中的云滴距离法，张光卫等［17］研究中的余弦夹角法，李海林等［18］研究中基于期望曲线和最大边界曲线的相似度测算法，龚艳冰等［19］研究中基于模糊贴近度的相似度测算法等。

目前，在城市生态环境质量评价中很少应用云模型进行定性与定量转换的评价模式，且单一的赋权方式与简单的组合赋权只会片面解读权重信息，并不能更精确地评价结果，因此，本研究提出一种定性与定量转换的组合赋权云评价方法，应用于城市生态环境质量评价。在此借鉴龚艳冰等［20］的研究做法，采用正态云组合权重赋权，根据指标属性采用主客观综合赋权方法，对所得权重样本集运用云逆向反应器算法得到组合权重云，并将权重云滴化，有效融合主客观权重信息；同时为更好进行等级分类、精确评价结果，考虑整体相似度，借鉴汪军等［21］兼顾形状与距离的正态云模型综合云相似度测算方法进行云相似度测算。并以长三角中心区27 个城市为研究对象（以下简称“样本”），进行城市生态环境质量综合评价，以验证所提方法的准确性与实效性。

2 城市生态环境质量评价指标体系

借鉴刘翔宇等［14］的研究，从经济发展、社会保障、资源利用、生态健康4 个准则层构建包括20个指标的城市生态环境质量评价指标体系，如表1所示。

表1 城市生态环境质量评价指标体系

3 正态云组合赋权评价模型

为了更好地反映综合评价中的模糊性和动态性，在权重信息不确定基础上建立正态云组合赋权云模型，通过与标准评价云的期望相似度测算，建立相似度正态云组合评价模型，使评价的结果更加精确且接近现实。

3.1 正态云组合权重的确定

利用逆向云发生器算法生成每个指标的不确定组合权重云N(Ex,En,He)，其中Ex 为云的期望值，En 为云的熵值，He 为云的超熵值。参考龚艳冰等［20］的研究做法，具体过程如下：

（2）计算指标权重的一阶绝对中心距（M）和方差（S2）：

（3）正态云组合权重的3 个数字特征值分别可以表示为：

3.2 评价云模型的构建

（1）标准评价云Z的计算。将样本城市生态环境质量划分为优、良、一般、较差、差5 个等级，根据生态环境质量指标体系及其指标标准，采用黄金分割率评价云计算规则（见表2），得到标准评价云模型数字特征值。

表2 标准评价云模型特征值计算规则

城市生态环境质量评价指标取值范围为［0,1］，采用黄金分割率评价云计算规则得到标准云模型数字特征值分别为：差（0,0.103 0,0.013 1），较差（0.309 0,0.063 5,0.008 1），一般（0.500 0,0.039 0,0.005 0），良（0.691 0,0.063 5,0.008 1），优（1.000 0,0.103 0,0.013 1）。通过正向云发生器可得到生态环境质量评价等级标准评价云，见图1。

图1 城市生态环境质量等级标准评价云

3.3 正态云模型的相似度测算

距离相似度SimL(Ci,Cj) 为：

图2 正态云模型距离相似度拟合效果

根据汪军等［21］的研究方法，兼顾形状与距离的正态云模型相似度计算步骤如下：

（1）根据熵和超熵计算两个云模型的形状相似度；

（3）根据距离相似度的计算方法，查找表计算距离相似度；

（4）计算兼顾形状与距离的综合云相似度。

3.4 评价步骤与流程

基于正态云组合赋权综合评价方法的基本步骤：根据评价对象指标体系给定的多个主观和客观权重，运用式（1）～（7）得到每个指标的正态云组合权重，再通过式（8）～（10）得出评价对象的综合云模型，将各个评价对象的综合云模型与每个标准评价云进行云相似度测算，得出其相似度大小；再根据相似度大小对其评价对象进行等级划分、在同一等级中进行排序，最后得出综合评价及排名。具体评价流程见图3。

图3 基于正态云组合赋权的城市生态环境质量评价流程

4 实例分析

在城市生态环境质量评价指标体系框架基础上，选取样本城市2020 年的多源数据，经数据预处理，采用层次分析（AHP）的特征值法、几何算术法等两种主观赋权方法，熵权法、变异系数法、均差法等3 种客观赋权方法，按照正态云组合赋权的评价步骤和流程对其生态环境质量进行综合评价。首先，针对反映城市生态环境质量的经济发展、社会保障、资源利用、生态健康4 个准则层，经正态云加权组合构建云评价模型，评价结果见图4。可知长三角中心区城市的经济发展和社会保障均处于“一般”等级，但经济发展云滴凝聚度较低、随机性较大，云滴较为离散且呈正态分布状，而社会保障较为稳定，云滴围绕“一般”等级偏左侧呈正态分布状；资源利用处于“较差”等级，云滴凝聚度低、较分散，且基本处于左侧，围绕“较差”等级呈正态分布状；生态健康处于“良”等级，云滴凝聚度较高且均处于右侧，基本覆盖“良”等级呈正态分布状。其中相对于“良”等级，资源利用偏离最远，生态健康相距最近，经济发展和社会保障居中位。

图4 2020 年样本城市生态环境质量评价准则层指标评价结果

为了方便验证准则层相对于“良”等级的相似关系，计算准则层与“良”等级标准云的相似度，结果见表3。可知与“良”等级相似度比较，经济发展较社会保障更接近“良”等级，生态健康最接近“良”等级，资源利用与“良”等级相距最远，这样交互验证了准则层与“良”等级的相似关系；另外，经济发展、社会保障与标准云的相似度最高分别为34.90%、44.94%，确定均处于“一般”等级；资源利用与标准云的相似度最高为55.97%，确定处于“较差”等级；生态健康与标准云的相似度最高为71.46%，确定处于“良”等级。以上评价与正态云模型评价结果完全一致，并与文献［14］中准则层权重变化分析完全一致，由此验证了正态云组合权重方法的合理性和有效性，同时表明各准则层在城市生态环境质量中的地位，也可看出正态云组合权重方法更有效融入了主客观权重的信息。

表3 2020 年样本城市生态环境质量评价准则层与标准云的相似度

基于以上的验证，对样本城市生态环境质量进行综合评价，计算各个城市与5 个标准评语云之间的相似度、综合云得分，通过综合云滴与标准评语云滴之间的关系判别各城市的综合评价结果和排名，具体见表4。可知2020 年27 个城市的生态环境质量水平均处于“一般”与“良”这两等级，等级与排名由高到低见图5。其中，处于“良”等级的有杭州、舟山、宁波、湖州和台州5 个城市；其余城市均处于“一般”等级。