城市生态环境演变趋势的集对分析预测研究——以武汉市为例

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1、李湘梅等：城市生态环境演变趋势的集对分析预测研究：以武汉市为例87城市生态环境演变趋势的集对分析预测研究——以武汉市为例李湘梅，周敬宣，陈雷，罗露琴华中科技大学环境科学与工程学院，湖北武汉430074摘要：自然生态环境是城市社会经济健康发展的重要物质基础，生态足迹作为生态环境承载状态测度的指标，受到社会、经济、人口等多种因素的影响，表现出时空动态性和不确定性等特征，集对分析（SPA）为不确定性问题的建模提出一条新的思路。在对1988—2004年武汉市生态足迹及其社会经济影响因子时间序列分析的基础上，通过构建的集对分析动态模型，对武汉市2005—2020年总生态足迹发展趋势进行了预

2、测。研究结果表明，2005—2020年总生态足迹将由1810.925万hm2增长到2873.857万hm2，呈现出低于GDP和生态效率增长速率的趋势，但生态环境将进一步恶化，对此就武汉市生态系统的发展提出了对策与建议。最后，指出SPA动态模型为城市生态系统预测研究提供了一种可行的解决方案。关键词：城市生态环境；生态足迹；集对分析；动态模型；武汉中图分类号：X171.1文献标识码：A文章编号：1672-2175（2007）01-0083-06李湘梅等：城市生态环境演变趋势的集对分析预测研究：以武汉市为例87自然生态环境是城市社会经济健康发展的重要物质基础。生态足迹作为生态环境承载状

3、态测度的指标，受到社会、经济、人口等多种因子的影响，表现出时空动态性和不确定性等特征。近年来，国内外学者对生态足迹问题作了大量的研究，在生态足迹动态化探索方面取得一定进展[1-4]。根据以往的研究可以看出，利用线性模型ARIMA对生态足迹进行时间序列分析的方法，并未考虑各种不确定性因素的影响。而回归模拟方法建立预测模型虽然具有理论严密、易于操作和对不确定性处理精确的优点，但其前提条件是将研究对象看成是一个宏观上不确定、微观上确定问题来处理，本质上是基于经典的微分数学方法来处理不确定性问题。而生态环境是由多因子动态连接而成的复杂系统，其影响因子间的确定和不确定特性处于系统的同一层次

4、或不同层次中[5]，使得研究对象表现出宏观上确定、微观上不确定的特征。因此，采用微分数学方法建立模型将研究对象影响因子间存在的不确定性问题转化为确定性来处理，将忽视或人为地消除不确定性信息。显然，采用这些数学建模方法来处理生态足迹动态化问题存在不全面的缺陷。本文以武汉市为研究区域，在对其1988—2003年总生态足迹计量的基础上，将总生态足迹与其相关影响因子联系起来考虑，利用将确定性信息和不确定性信息包含在同一个系统中进行处理的集对分析方法(SetPairAnalysis,SPA)，融合集对分析中的同异反模式识别的“择近原则”和聚类分析思想构造集对分析动态模型，对武汉市2005—

5、2020年总生态足迹发展趋势进行预测。根据预测结果，分析生态环境状态与经济发展的动态关系，为政府相关部门制定城市总体规划决策提供一种新颖、有效的分析手段。1集对分析简介及其动态模型集对分析是由我国学者赵克勤1989年提出的一种关于确定、不确定系统同、异、反定量分析的系统分析方法[6]。其实质是一种新的不确定性理论，从同、异、反3方面来研究事物之间的确定性和不确定性，全面刻画事物之间的联系和转化。集对分析自提出以来，已经在评价、管理、人工智能和预测等领域得到了广泛的应用[7-9]。1.1集对分析简介集对分析的基本概念是集对及其联系度。所谓集对，就是具有一定联系的2个集合所组成的1个

6、对子。在一定的问题背景下，按照集对的某一特性展开分析，对集对在该特性上的联系进行分类定量描述，得到集对在某一问题背景下的联系度表达式为(1)式中为同一度，表示两个集合的同一程度；表示两个集合的差异不确定程度，称为差异度；为对立度，表示两个集合的对立程度。i为差异标记符号或相应系数，取值为[-1,1]；j为对立标记符号或相应系数，规定取值为－1。联系度可统一处理模糊、随机、中介和信息不完全所致的不确定性问题。根据定义可知，a、b、c满足如下归一化条件：(2)李湘梅等：城市生态环境演变趋势的集对分析预测研究：以武汉市为例87该条件是对确定性与不确定性定量刻画的描述，其中、是相对确定的

7、，是相对不确定的。这种相对性成因于客观对象的复杂性和可变性、对客观对象认识与刻画的主观性和模糊性造成的不确定性。集对分析模型体现了确定、不确定系统的对立统一关系，具有较深刻的方法论意义。1.2集对分析动态模型设研究对象为，其可能分类集合为，研究对象影响因子集合为；待检验系统为，模拟系统为，参照系统；表示第个分类模式系统与参照系统组成集对后联系度，记为，()。集对分析动态模型构建步骤如下：(1)建立分类模式系统与参照系统集对的联系度在不考虑权数时，(3)式中；；；其中；；为影响因子