基于主客观赋权法的城市生态环境评价

(1.成都理工大学 国土资源部地学空间信息技术重点实验室，四川 成都 610059; 2.中国地质调查局 成都地质调查中心，四川 成都 610059)

城市生态环境问题已然成为社会发展的限制性因素，而对于城市生态环境评价不仅可以帮助公众了解自身生活环境的状况，也能为城市规划的设计者及生态环境监测、治理人员提供帮助，因此如何准确、有效地对城市生态环境进行评价显得尤为重要[1-2]。

目前，国内外有许多针对城市生态环境评价的研究，并取得较大的进步，研究策略也开始从单一因素模型向多因素的模型评价模式转变，并且逐渐从定性向定量过渡[2-5]。

虽然国内已经建立了许多城市环境评价体系，但是这些体系大都为某单一模型设计，其区域扩展性较差，并且需要评价人员进行大量繁杂的计算。因此，本文从多模型多指标的角度出发，建立了一套通用的城市生态环境评价体系，并以GIS空间分析和可视化技术对评价模型的结果进行显示与分析，以此来解决体系扩展性较差的问题。而针对评价体系复杂多变，计算繁杂的问题，本文利用ArcGIS Engine二次开发出了一个评估系统，以提高人员的操作性和评价的准确率。

1 城市生态环境评价体系的构建

1.1 研究区及数据

本文选取天府新区成都直管区为研究区，研究区下辖有15个乡镇街道，常住人口54.19万人，气候春夏日照足，秋冬云雾多，四季分明。该区地处成都平原南部边缘地带，所处大地构造位置为新华夏系四川沉降带成都断陷的东南边缘地带，其地质构造主要表现为褶皱与断裂。

遥感影像数据采用高分2号影像，过境时间段为2016年6月；在室内遥感解译之后，研究团队分别于2017年7～9月及2018年8月对研究区域进行野外实地验证考察；并结合《成都市统计年鉴——2018》的数据整理出城市生态环境评价所需数据种类，主要包括以下4种：① 行政区划等基础地理数据；② 地形地貌、道路、地质灾害等城市生态环境评价因子指标数据；③ 生态环境评价指标量化分级数据；④ 评价指标权重数据。其中①、②为城市生态环境评价所需的矢量栅格数据，由于空间数据的复杂性，本文采用ArcGIS的Personal Geodatabase管理空间数据集；③为评价指标量化分级提供数据支撑，有唯一赋值和区间赋值两种。

1.2 评价指标确定

由于城市生态环境影响指标众多，且各影响因素重要程度各不相同，因此要想建立一个包含完整影响因素的评价模型是不现实的。本文在两次野外实际考察验证，以及充分考虑城市生态环境复杂性和多样性基础上，查阅相关文献[6-9]和征询专家意见，制定了适合于城市生态环境的评价的体系。

该评价体系一共分为3层，第1层为目标层，第2层为要素层，第3层为指标层。其中要素层又分为：自然要素层、社会要素层和生态环境层。自然要素层主要包括：植被覆盖程度、地形地貌、水系、坡度、断层、海拔、降水量、日照时间共8种自然环境指标因子。社会要素层包括：公路交通、土地利用类型、居民点分布、轨道交通、地区GDP共5种社会环境指标因子。生态要素层包括：地质灾害点、土壤重金属污染、水体重金属污染、噪声污染、空气污染共5种生态环境指标因子，见表1。

表1 城市生态环境评价指标体系Tab.1 Urban ecological environment assessment index system

通过分析、比较将目标地区实际存在的影响环境因子作为评价指标，并以此来建立适合目标区域的评价体系。本文针对研究区实际情况，选取：地形地貌(N1)、河流(N2)、坡度(N3)、断层(N4)、海拔(N5)，国道(S1)、乡镇道路(S2)、高速(S3)、地铁(S4)、铁路(S5)、居民地分布(S6)，土地利用类型(E1)、地质灾害点(E2)、土壤重金属污染(E3)、水体重金属污染(E4)共15个指标作为评价因子，并对15个评价指标按评价标度赋值，见表2。

1.3 评价指标权重确定

评价指标的权重可以在多属性评价中反映各个评价指标对同一评价单元的相对重要程度，并直接影响评价结果的可信度。目前，权重确定的方法分为主观赋权和客观赋权两类。主观赋权主要有：层次分析法、最小平方法、专家打分法等，该类方法的优点是考虑到人为主观因素根据实际问题进行排序，但未考虑到指标数据本身的依赖关系；客观赋权主要有：变异系数法、熵值法、主成分分析法等，该类方法的优点是可以避免人为主观因素，但是未考虑评价指标之间的相对重要性[10-12]。

为了准确地刻画评价单元的重要程度，本文根据两类方法的优缺点，拟采用主客观综合赋权法来最大程度地优化权重取值。并通过查阅文献和多次实验，最终采用层次分析法计算主观权重，变异系数法计算客观权重，再通过组合赋权法得到可信度较高的权重分配。

1.3.1基于层次分析法的权重赋值

层次分析法是一种将复杂目标分解为多层次、多指标的主流权重计算方法。它的核心是通过把目标问题分解为相关联的元素，各关联元素再通过属性及关系形成若干层次，上一层元素作为准则对下一层次有决定作用，这些层次分为3层：目标层、中间层、决策层[13]。层次分析方法最关键部分是根据判断矩阵计算中间层各个评价指标的权重，从而在最终方案中衡量评价指标对环境的影响程度，计算权重的主要步骤如下。

(1) 计算各个指标因子的权重

(1)

(2) 计算判断矩阵的最大特征值λmax及对判断矩阵的一致性检验。

表2 天府新区成都直管区指标标度等级Tab.2 Indicator scale of Chengdu direct management area of Tianfu new District

(2)

(3)

(4)

由于人们对客观事物的认知有限，在选取评价指标的相对重要性会存在偏差，因此一般会借用式(3)式和(4)对判断矩阵进行一致性检验。若C.R<0.1，则判断矩阵满足要求，否则需反复调整判断矩阵直至满足要求为止。计算得出的研究区评价指标的主观权重值见表3。

表3 评价指标权重赋值Tab.3 Evaluation index weight assignment table

1.3.2基于变异系数法的权重赋值

变异系数法是通过衡量统计数据中特征值变异程度，来刻画评价指标的影响程度。在多指标评价系统的指标中，各观测值的差异程度越大，表明此指标重要性越高，也即此指标权重越大[12,14-15]。计算步骤如下。

(1) 由于评价指标的量纲不同，在进行变异系数权重计算之前要先进行无量纲化处理。

(5)

(6)

其中，Di为对i个指标标准化之后的值，Xi为第i类指标的原始数据，max(Xi)为第i类指标数据的最大值，min(Xi)为第i类指标数据的最小值。式(6)针对正向指标数据，式(7)针对负向指标数据。

(2) 计算变异系数。

(7)

(3) 计算权重：

(8)

2 评价模型的建立与二次开发系统

2.1 评价指标量化分级

按构建的评估体系标准对城市环境评价指标进行量化分级，其核心思想是对影像像元灰度值进行二次赋值。量化分级数据的标准根据评价指标数据类型的不同而不同，一般分为两种：唯一赋值和区间赋值，其中区间赋值是最常用的模式，使用者可自行指定起始、终止、新值的区间范围 。对研究区15个指标数据进行量化分级，其中S1，N1，N4，E4评价指标量化分级结果如图1所示。

图1 部分评价指标量化分级Fig.1 Quantification and grading of some evaluation indicators

2.2 评价模型的建立

评价模型建立的基本思想是利用地图代数理论将评价体系和量化分级数据组合。再通过层次分析法和变异系数法计算指标权重之后，对单个评价单元引用线性组合赋权的模型计算指标权重，并组合量化分级数据，模型如下：

(9)

其中，Ni为每个像元新的灰度值，Mi为第i类指标层次分析法计算权重，Ai为第i类指标变异系数法计算的权重，γ为喜好系数(0<<γ<<1)，PIXi为第i类指标的影像量化分级影像，为了后期分析展示，需要对数据进行归一化处理。

2.3 二次开发的辅助系统

在实际过程中，层次分析法和变异系数法计算繁杂，对操作人员专业知识要求较高，为了便于后续评价结果的可视化与分析，本文另行设计了一个基于ArcGIS Engine的二次开发系统。该评估系统属于地理信息系统，基于地理信息系统基本理论，在计算机硬件与C#基础应用框架下，调用ArcGIS Engine中的GeoAnalyst类库及RasterMapAlegbraOp单元作为核心技术进行二次开发。由于系统开发不属于本文讨论的主要内容，因此仅在此作简要说明。

3 评价模型的应用

《成都市统计年鉴——2018》的数据显示，天府新区成都直管区在规划之前属于待开发区域，没有大型污染企业，后期经济建设严格按照国家标准执行，因此基本不存在由经济建设造成的严重生态污染；并且该区发展规划也较为合理，即社会因素对城市生态环境影响相对较小，所以生态环境的主要影响因素为自然因素。为了选取合适的评价指标以及对评价结果进行验证，研究团队在2017年7～9月与2018年8月两次对研究区进行实地考察。考察发现：研究区东部沿龙泉山方向有较多连续砖瓦厂，开采规模较大；龙泉山中发育许多零散分布的地质灾害点，其中大部分已经得到治理恢复；在西部主城区域内部及城镇周边含有大量待建或正在建设的区域，地面大片裸露，部分水体污染也较为严重，生态环境有较大破坏；除此之外的大部分研究区域均为农村未开发区域，除有少量生活、生产垃圾，整体生态环境较好。

因为各个评价指标具有不同的量纲，为了便于后期的统计分析，对各个评价指标进行无量纲化处理。在利用计算主观权重赋值和客观权重之后，为体现主客观权重对评价结果的影响程度，根据多次实验调整优化，分别取研究区的喜好系数γ为0.25,0.50,0.75进行计算比较,其第i类指标对应的综合权重见表3。对每一个评价指标进行量化分级处理后利用设计的二次开发系统中的评价模型编辑模块将各个指标因子分级结果与指标因子权重进行地图代数处理，如图2所示。然后对取不同偏好系数情况评价结果分析，并进行彩色渲染展示，如图3所示。为充分体现研究区域内生态环境等级分布及波动情况，在充分考虑3种喜好系数以及两次野外调查结果之后，最终将本研究区的生态环境区间设定为：差、较差、一般、好、较好5个等级，对应图3的图例等级1～5。

图2 二次开发系统的模型计算编辑界面Fig.2 Model calculation editing interface of the secondary development system

图3 天府新区成都直管区城市生态等级空间分布Fig.3 Spatial distribution of urban ecological hierarchy in the Chengdu direct management area of Tianfu new District

将3种不同喜好系数的评价结果与两次野外考察结论进行对比后发现：γ=0.25时,对研究区域的生态环境较差区域进行准确的划分，评价结果与两次实际考察结论最为接近；γ=0. 50时,对西部城市区域的评价效果不明显；γ=0.75时,对西部城市区域的评价效果不佳，且对中部未开发区域评价也存在过度划分的情况。因此，γ=0.25时整体效果最优，γ=0.50时次之，γ=0.75时效果最差。

将图3(a)与两次野外考察验证结果对比分析，并结合《成都市统计年鉴——2018》可以得出天府新区成都直管区生态等级较低区域主要分布在西北部和东部边界区域，中间大部分区域评价等级较高。西部区域主要沿城市主干道分布，集中于人类活动较为强烈的低坡度低高程地区，植被覆盖程度较低，生态环境等级以较差及差为主，其对应面积占比为28.93%，人类活动是导致生态环境变差的重要因素。东部边界呈条状分布主要是由于该区域位于东北-西南走向的龙泉山断裂带上，该区域海拔高、坡度大以及包含一些地质灾害点从而影响评价等级。在此之间的中部及南部区域大都为未开发地区，植被覆盖程度高，区域内分布零星居住地及农庄，但人类活动强度不大对整体评价等级影响较小，生态环境评价等级为一般、好、较好的面积占总研究区的比例为71.07%，整体生态环境良好。

4 结 语

基于主客观赋权的城市生态环境评价方法，可以准确地建立城市生态环境中各层次、其指标与城市生态质量等级之间的映射关系，而且对于城市环境评价精度较高，评价体系及模型简洁实用。在实际运用中结合ArcGIS Engine对评价系统进行二次开发，进一步简化了流程，操作人员无需进行繁复的运算和拥有很强的专业知识即可完成，为大范围的城市生态环境评价提供了新的思路。