基于改進(jìn)云物元的山東省城市生態(tài)安全評價(jià)及貢獻(xiàn)度分析

吳夢成， 孫燕， 劉倩

(中國海洋大學(xué)工程學(xué)院， 青島 266100)

城市化是社會發(fā)展的趨勢,也是人類文明的標(biāo)志，但粗放型的城市化進(jìn)程使得城市整體不健康發(fā)展，環(huán)境、生態(tài)等壓力與日俱增，出現(xiàn)了如交通堵塞、住房緊張、就業(yè)不足、環(huán)境污染等問題[1]。城市生態(tài)安全問題不僅影響了居民生活的幸福程度，也阻礙了城市化的可持續(xù)進(jìn)程，目前亟需對城市生態(tài)安全狀況進(jìn)行評估[2]。

中外學(xué)者已經(jīng)對城市生態(tài)安全的評價(jià)模型和指標(biāo)體系做出相關(guān)研究[1-3]。其中，壓力-狀態(tài)-響應(yīng)(pressure-state-response，PSR)生態(tài)模型是當(dāng)前最有代表性的理論框架，其從壓力-狀態(tài)-響應(yīng)的研究視角出發(fā)，考慮了資源環(huán)境壓力、人類活動(dòng)的影響和緩解類措施，描述生態(tài)系統(tǒng)間各要素的因果關(guān)系，為指標(biāo)體系的構(gòu)造和指標(biāo)選取提供了邏輯基礎(chǔ)和多種角度[3]。

城市生態(tài)安全評價(jià)屬于多維因素的綜合體，包含多種標(biāo)準(zhǔn)類型，其中定性指標(biāo)需要引入專家判斷，難以排除人為因素的影響，定量指標(biāo)則需要大量客觀數(shù)據(jù)來體現(xiàn)關(guān)系權(quán)重。目前，評價(jià)城市生態(tài)安全水平的研究重心已轉(zhuǎn)向如何科學(xué)地進(jìn)行定性和定量結(jié)合分析，研究方法包括灰色理論[1,3]、層次分析法[4-5]、主成分分析法[6]、TOPSIS(technique for order preference by similarity to an ideal solution)法[7]、生態(tài)足跡法[8]、物元分析法[9-10]、反向傳播(back propagation，BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[11]、地理信息系統(tǒng)(geographic information system，GIS)技術(shù)[12]、模糊綜合評價(jià)[13]等。但上述方法通常以定值或者區(qū)間對事物的多種特征進(jìn)行定量描述，會忽略各個(gè)特征描述其本身的不確定性，忽視數(shù)值邊界處的模糊性和數(shù)據(jù)的隨機(jī)性[14]。針對于此，文獻(xiàn)[15]提出了可拓云模型，解決了等級邊界的模糊性問題，但其將相鄰等級的隸屬度中間值作為分界處，等級邊界分隔較為清晰，適用于嚴(yán)格區(qū)分的概念，可能導(dǎo)致最終評價(jià)結(jié)果出現(xiàn)不一致[16]。

針對以上分析，通過PSR模型建立基于改進(jìn)云物元模型和修正賦權(quán)的城市生態(tài)安全評價(jià)模型，構(gòu)建城市生態(tài)安全評價(jià)指標(biāo)體系，利用云模型的雙重不確定性和物元可拓理論相結(jié)合定性定量分析的優(yōu)點(diǎn)，對城市生態(tài)安全進(jìn)行綜合評價(jià)。使用期望、熵、超熵對其特征進(jìn)行描述，并利用改進(jìn)的云物元兼顧等級劃分的分明性和云邊界的模糊性。通過綜合關(guān)聯(lián)度和貢獻(xiàn)度分析，得到山東省2009—2019年各城市生態(tài)安全狀況的描述，實(shí)現(xiàn)濟(jì)南市生態(tài)安全狀況的橫向?qū)Ρ群?6個(gè)地級市的縱向?qū)Ρ?，以期為城市轉(zhuǎn)型和可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

1 基于改進(jìn)云物元的山東省城市生態(tài) 安全評價(jià)模型的建立

1.1 城市生態(tài)安全指標(biāo)體系的構(gòu)建

從PSR生態(tài)評價(jià)模型出發(fā)，遵循科學(xué)性與實(shí)用性、特殊性與統(tǒng)一性、主觀性與客觀性的原則，在文獻(xiàn)分析法和專家調(diào)查法的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了城市生態(tài)安全評價(jià)指標(biāo)體系，如表1所示。建立的指標(biāo)體系皆是可獲取的定量指標(biāo)，故只需采用適當(dāng)?shù)姆椒▽υ紨?shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化和無導(dǎo)向化處理。依據(jù)指標(biāo)的方向性不同，可將其分為效益型指標(biāo)(+)和成本型指標(biāo)(-)。

表1 城市生態(tài)安全評價(jià)指標(biāo)體系Table 1 Urban ecological security evaluation index system

1.2 熵值修正G2賦權(quán)

依據(jù)一種新的熵值修正G2賦權(quán)方法，能夠同時(shí)利用指標(biāo)熵值與專家經(jīng)驗(yàn)得到指標(biāo)間相對重要程度的定量刻畫，減少G2法受主觀因素影響較大和熵值法受數(shù)據(jù)變異程度影響較大的劣勢，使賦權(quán)過程綜合主客觀兩方面的有效信息，兼具兩種賦權(quán)法的優(yōu)點(diǎn)，還規(guī)避了組合權(quán)重如何分配的難題[17]。

1.3 云物元理論

結(jié)合城市生態(tài)安全指標(biāo)體系，將整個(gè)評價(jià)系統(tǒng)看作為物元N′，物元的不同特征由對應(yīng)的評價(jià)指標(biāo)描述，對應(yīng)特征的量值v由指標(biāo)的樣本值和等級區(qū)間描述。由于正態(tài)云模型的普適性，將其融入物元分析，結(jié)合(Ex,En,He)對傳統(tǒng)物元模型中的特征v進(jìn)行描述，構(gòu)造云物元模型[18]。

(1)

式(1)中：R為城市生態(tài)安全評價(jià)的等級劃分；cn為第n項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)；Ex為數(shù)字特征期望；En為熵；He為超熵；(Exn,Enn,Hen)為cn對特征量值即各評價(jià)等級的云描述。

1.4 改進(jìn)的云物元模型

1.4.1 劃分評價(jià)模型的經(jīng)典域和節(jié)域

在劃分城市生態(tài)安全各指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)等級時(shí)，云物元模型使用期望、熵、超熵描述不確定性，構(gòu)造各狀態(tài)等級區(qū)間的軟邊界，實(shí)現(xiàn)一定程度的相互交疊[19]。將評價(jià)指標(biāo)的經(jīng)典域區(qū)間[cmin,cmax]轉(zhuǎn)換為云模型描述時(shí)，期望Ex可取區(qū)間的中點(diǎn)值，熵En則通常利用3En規(guī)則來計(jì)算[14]，但運(yùn)用此公式生成隸屬云后，等級邊界處的分隔較為清晰，適用于嚴(yán)格區(qū)分的概念[16]。故為了兼顧等級劃分的分明性和云邊界的模糊性，采用云熵優(yōu)化算法來解決熵的取值問題，其“區(qū)間中值”規(guī)則的云描述計(jì)算方法為

(2)

(3)

He=s

(4)

式中：cmin與cmax分別為經(jīng)典域區(qū)間的極小值與極大值；s為常量，是熵的不確定性度量，即熵的熵，可結(jié)合指標(biāo)的實(shí)際情況和相關(guān)專家的意見進(jìn)行調(diào)整。

1.4.2 云熵優(yōu)化算法

(5)

以正態(tài)云模型最大關(guān)聯(lián)度偏差之和最小為目標(biāo)建立非線性模型，可表示為[19]

(6)

式(6)中：Δδ(x)max為最大關(guān)聯(lián)度偏差；Δδ(x)為基于3En規(guī)則和“區(qū)間中值”規(guī)則得到的關(guān)聯(lián)度之差；En(h)為優(yōu)化后的云熵集合；En′(h)為3En規(guī)則h等級云熵值；En″(h)為“區(qū)間中值”規(guī)則h等級云熵值。

1.4.3 計(jì)算云物元模型的云關(guān)聯(lián)度

令城市生態(tài)安全評價(jià)指標(biāo)的每個(gè)樣本數(shù)據(jù)x為一個(gè)云滴，生成一個(gè)服從期望為En，標(biāo)準(zhǔn)差為He的正態(tài)隨機(jī)數(shù)En′。通過多次生成計(jì)算，得到各評價(jià)指標(biāo)與各經(jīng)典域評價(jià)等級的云關(guān)聯(lián)度，計(jì)算公式為

(7)

式(7)中：gjh為第j項(xiàng)評價(jià)指標(biāo)值xj與第h等級的云關(guān)聯(lián)度；Ex為評價(jià)等級h的正態(tài)云模型期望。

并組成云關(guān)聯(lián)度矩陣G=(gjh)n×l，其中n為評價(jià)指標(biāo)個(gè)數(shù)，l為評價(jià)等級劃分個(gè)數(shù)。

1.4.4 確定城市生態(tài)安全評價(jià)等級

依據(jù)上述計(jì)算得到的云關(guān)聯(lián)度以及修正后得到的權(quán)重，加權(quán)計(jì)算得到綜合評價(jià)向量D為

D=WG

(8)

式(8)中：W為熵值修正G2的權(quán)重向量；G為云關(guān)聯(lián)度矩陣。

依據(jù)最大隸屬度原則，通過最大關(guān)聯(lián)度可得相應(yīng)的指標(biāo)評級，再復(fù)合準(zhǔn)則層權(quán)重得出綜合關(guān)聯(lián)度和綜合評價(jià)等級。由于最大隸屬度計(jì)算難以比較不同特征的優(yōu)劣，引入生態(tài)安全指數(shù)λ，可表示為

(9)

式(9)中：dh為綜合評價(jià)向量的分量；fh為等級h的相應(yīng)分值，h=1,2,…,l，得分越高表明評價(jià)結(jié)果即安全水平越好，其中5等級語言變量依次取值為1、2、3、4、5。

在計(jì)算云關(guān)聯(lián)度的過程中，En′的取值受randn(1)的影響，有一定的隨機(jī)性，故需要多次求解以減少其影響，通過軟件編程得出眾多數(shù)據(jù)的期望值Ekx和標(biāo)準(zhǔn)差Ekn為

(10)

(11)

式中：N為運(yùn)算的次數(shù)；λi為第i次運(yùn)算得出的生態(tài)安全指數(shù)；Ekx為N次生態(tài)安全指數(shù)的平均值；Ekn能描述N次評價(jià)值的離散程度，其值越大表明評價(jià)結(jié)果越不穩(wěn)定。

1.4.5 確定置信度因子

置信度因子θ可評價(jià)數(shù)據(jù)的可靠性，其定義為

(12)

式(12)中：θ越小表示評價(jià)結(jié)果越集中，可信度越高；反之評價(jià)結(jié)果越離散，可信度越低。

1.5 貢獻(xiàn)度分析

通過障礙指標(biāo)“貢獻(xiàn)度”的概念分析引起城市生態(tài)安全變化的原因。根據(jù)文獻(xiàn)[2]定義的指標(biāo)層生態(tài)不安全指數(shù)Pi和總體生態(tài)不安全指數(shù)P，計(jì)算26個(gè)指標(biāo)的貢獻(xiàn)度Cdegree，計(jì)算公式為

(13)

式(13)中：Wi為第i個(gè)指標(biāo)的權(quán)重向量。

障礙指標(biāo)的貢獻(xiàn)度越大，表明該指標(biāo)對生態(tài)安全造成的負(fù)面影響越大，在今后的城市發(fā)展中應(yīng)予以重視。

2 實(shí)例分析

2.1 研究區(qū)概況

山東省位于中國東部沿海，黃河下游，省會為濟(jì)南市，下轄16個(gè)地級市行政區(qū)。(根據(jù)行政區(qū)劃調(diào)整，2019年起,萊蕪市并入濟(jì)南市)

2.2 數(shù)據(jù)來源

以山東省16個(gè)地級市，生態(tài)安全指標(biāo)數(shù)據(jù)對評價(jià)模型實(shí)例驗(yàn)證，重點(diǎn)選取山東省省會濟(jì)南市進(jìn)行分析。選取的指標(biāo)數(shù)據(jù)值來源于2009—2019年《山東統(tǒng)計(jì)年鑒》和山東省各地級市的城市統(tǒng)計(jì)年鑒、國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。

2.3 等級標(biāo)準(zhǔn)云的確定

根據(jù)已有的國家城市生態(tài)安全標(biāo)準(zhǔn)，參考城鄉(xiāng)規(guī)劃及經(jīng)濟(jì)發(fā)展綱要，依據(jù)相關(guān)研究文獻(xiàn)，將城市生態(tài)安全評價(jià)等級劃分為5個(gè)等級，語言變量分別為{不安全(Ⅰ)，較不安全(Ⅱ)、臨界安全(Ⅲ)、較安全(Ⅳ)、理想安全(Ⅴ)}，節(jié)域區(qū)間設(shè)置為[0,5]，經(jīng)典域劃分為{[0,1]、[1,2]、[2,3]、[3,4]、[4,5]}5個(gè)區(qū)間。據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)和多次仿真試驗(yàn)，其超熵值設(shè)置為0.01最為適宜，該城市生態(tài)安全指標(biāo)的等級云如圖1所示。

圖1 城市生態(tài)安全指標(biāo)的等級云(He=0.01)Fig.1 Hierarchical cloud of urban ecological safety criteria(He=0.01)

城市生態(tài)安全水平越高，則評價(jià)等級越高，生態(tài)安全指數(shù)越大。綜合全國平均值、生態(tài)市約束性及參考性指標(biāo)和專家討論結(jié)果，得到標(biāo)準(zhǔn)值(表1)，各評價(jià)指標(biāo)的等級界限如表2所示。

根據(jù)式(2)～式(6)計(jì)算得到城市生態(tài)安全等級對應(yīng)于各評價(jià)指標(biāo)等級界限的標(biāo)準(zhǔn)云模型，并對于每一個(gè)指標(biāo)生成對應(yīng)五等級的正態(tài)隸屬云。將語言變量分級設(shè)置為{VL,L,M,H,VH},分別表示較低、低、中等、高、較高的隸屬度區(qū)間。D1指標(biāo)人口密度對應(yīng)5等級的正態(tài)隸屬云模型如圖2所示，其超熵值設(shè)置為5。此時(shí)正態(tài)云模型圖像清晰，宜于區(qū)分等級，其余指標(biāo)超熵值均設(shè)置為0.1。關(guān)聯(lián)度描述了指標(biāo)值和待確定等級之間的模糊性，通過隸屬度大小來體現(xiàn)，隨機(jī)性通過正態(tài)隸屬云滴的離散程度體現(xiàn)。

2.4 綜合評判矩陣的確定

運(yùn)用評價(jià)體系的指標(biāo)權(quán)重和指標(biāo)值，根據(jù)式(5)～式(7)通過MATLAB編程進(jìn)行蒙特卡羅仿真次數(shù)M=1 000次，得出各指標(biāo)相對于不同城市生態(tài)安全等級的關(guān)聯(lián)度。

2.5 城市生態(tài)安全水平等級的評價(jià)

2.5.1 橫向?qū)Ρ取獫?jì)南市生態(tài)安全評價(jià)

根據(jù)表2和式(1)～式(7)得到2019年濟(jì)南市生態(tài)安全評價(jià)關(guān)聯(lián)度和等級如表3、表4所示，并依據(jù)隸屬度最大原則得出相應(yīng)指標(biāo)的評級。綜合評價(jià)向量為(0.037 3,0.244 1,0.365 9,0.283 1,0.118 7)，城市生態(tài)系統(tǒng)壓力為Ⅲ、狀態(tài)為Ⅲ、響應(yīng)為Ⅱ、綜合評價(jià)為Ⅲ，說明城市生態(tài)安全水平較高，并向高趨勢發(fā)展。根據(jù)式(7)～式(12)得到Ekx為3.35，置信度為0.014 8<0.05，屬于較小偏差范圍之內(nèi)，評價(jià)等級為Ⅲ，與最大隸屬度評價(jià)結(jié)果相同。

根據(jù)圖3、圖4對2009—2019濟(jì)南市評價(jià)結(jié)果橫向?qū)Ρ?，發(fā)現(xiàn)十年間濟(jì)南市均處于臨界安全狀態(tài)。2009—2014年，生態(tài)安全指數(shù)有漲有跌，處于2.5～3.0，2014年濟(jì)南市發(fā)布《關(guān)于建設(shè)生態(tài)濟(jì)南的決定》，生態(tài)環(huán)境的治理力度不斷加強(qiáng)，在此后5年間穩(wěn)步上漲，2019年因行政區(qū)規(guī)劃調(diào)整的原因，萊蕪市被劃分為濟(jì)南市，造成一定幅度的降低，預(yù)計(jì)之后仍會躍升。

表2 2019年城市生態(tài)安全評價(jià)指標(biāo)的等級界限Table 2 Grade boundaries of urban ecological safety evaluation criteria in 2019

圖2 人口密度五等級的正態(tài)隸屬云(He=5)Fig.2 Normal membership cloud with five levels of population density(He=5)

表3 2019年濟(jì)南市各指標(biāo)對不同評價(jià)等級的 關(guān)聯(lián)度(M=1 000)Table 3 Relevance of various criteria in Jinan City to different evaluation levels in 2019(M=1 000)

表4 2019年濟(jì)南市生態(tài)安全評價(jià)綜合關(guān)聯(lián)度和 評價(jià)等級Table 4 Comprehensive relevance and evaluation grades of ecological security evaluation in Jinan City in 2019

圖3 濟(jì)南市2009—2019年綜合生態(tài)安全指數(shù)雷達(dá)圖Fig.3 Radar chart of comprehensive ecological safety index of Jinan City from 2009 to 2019

濟(jì)南市生態(tài)安全狀況雖有好轉(zhuǎn)，但仍未達(dá)到安全水平，為促使打贏三大保衛(wèi)戰(zhàn)，需在已有的成果上完善整治措施。P和S層安全等級有一定變動(dòng)，說明人類活動(dòng)受自然和社會系統(tǒng)的影響， R層的經(jīng)濟(jì)與社會響應(yīng)和濟(jì)南市綜合生態(tài)安全等級的分析相符，表明濟(jì)南市政府為環(huán)境保護(hù)和生態(tài)問題作出了積極的應(yīng)對， 制定的措施行之有效。

圖4 濟(jì)南市2009—2019年準(zhǔn)則層生態(tài) 安全等級雷達(dá)圖Fig.4 Radar map of the ecological security level of Jinan City from 2009 to 2019

根據(jù)圖5的障礙指標(biāo)貢獻(xiàn)度分布對濟(jì)南市關(guān)鍵指標(biāo)分析，發(fā)現(xiàn)其在生態(tài)系統(tǒng)壓力方面人口密度、人口自然增長率等指標(biāo)偏高，并隨著年限的增長阻礙占比越發(fā)凸顯，造成人口壓力、土地壓力、水資源壓力較重，但萬元GDP能耗大幅度減少降低了部分發(fā)展壓力；在生態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)方面，市區(qū)空氣和環(huán)境質(zhì)量一般，環(huán)境噪聲平均等效聲級較大，城鎮(zhèn)登記失業(yè)率較高，應(yīng)擴(kuò)大就業(yè)機(jī)會，完善社會發(fā)展?fàn)顟B(tài)，提高居民的生活幸福程度；在生態(tài)系統(tǒng)響應(yīng)方面，社會發(fā)展響應(yīng)水平較高，每萬人擁有的資源相對較豐富，說明居民物質(zhì)水平較高，享受的社會福利待遇好，但第三產(chǎn)業(yè)和環(huán)保投資占比重偏小，政府應(yīng)注意平衡財(cái)政支出，經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)不能忽視環(huán)境的保護(hù)問題。

圖5 濟(jì)南市2009—2019年生態(tài)安全障礙指標(biāo)貢獻(xiàn)度分布Fig.5 Distribution of the contribution of Jinan City’s ecological security obstacle indicators from 2009 to 2019

2.5.2 縱向?qū)Ρ取?6個(gè)地級市生態(tài)安全評價(jià)

采用同種方法對2019年山東省16個(gè)地級市的生態(tài)安全進(jìn)行評價(jià)，生態(tài)安全指數(shù)Ekx按圖1的等級云分類，評價(jià)結(jié)果如表5所示。置信度因子θ向量為(0.014 8，0.006 2，0.001 9，0.008 3，0.011 4，0.009 6，0.003 7，0.035 8，0.037 9，0.007 3，0.004，0.036 5，0.008 6，0.032 4，0.010 6，0.005 7)，皆小于0.05，說明結(jié)果有較好的穩(wěn)定性和可信度。結(jié)果表明山東省僅有威海市屬于較安全水平，德州、棗莊、菏澤市屬于較不安全水平，其余城市屬于臨界安全水平，占75%，綜合表現(xiàn)良好，但不同地區(qū)存在明顯差異。

對比于最大隸屬度的評價(jià)結(jié)果，云熵優(yōu)化計(jì)算得到的生態(tài)安全指數(shù)能改進(jìn)邊界的模糊性和隨機(jī)性，更符合實(shí)際情況。如對濰坊市采用最大隸屬度計(jì)算，評價(jià)結(jié)果將為Ⅱ，不符合事實(shí)依據(jù)；對菏澤市采用最大隸屬度計(jì)算，難以區(qū)分Ⅰ和Ⅲ的歸屬。此外采用方法可以量化評估狀態(tài)，對各評價(jià)目標(biāo)進(jìn)行排序，如2019年山東省城市生態(tài)安全前三名分別為威海、青島、濟(jì)南，后三名分別為德州、棗莊、菏澤。

表5 2019年山東省16個(gè)地級市的綜合評級(降序)Table 5 Comprehensive ratings of 16 prefecture-level cities in Shandong Province in 2019 (descending order)

選取 2009年、2014年、2019年3個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)進(jìn)行排名，得到山東省2009—2019年地級市綜合生態(tài)安全等級分布如圖6所示。各地級市的生態(tài)安全指數(shù)平均值從2.84提升至3.05，總體趨勢為良性發(fā)展，但仍處于臨界安全水平，2014年之后沒有城市存在不安全的狀態(tài)。威海市始終位于生態(tài)安全等級排名的首位，青島、濟(jì)南市其次。青島市由于生態(tài)系統(tǒng)壓力的增長較前一階段降下一級，但生態(tài)指數(shù)減少微弱，濰坊、聊城市增長至臨界安全，萊蕪市由于并入濟(jì)南市增長幅度最高，德州、棗莊、菏澤市仍處于需重點(diǎn)關(guān)注的對象。山東省政府應(yīng)注意區(qū)域發(fā)展的不平衡性，制定相關(guān)促進(jìn)發(fā)展、吸引人才的方案來縮小各城市間的發(fā)展差距。

圖6 山東省2009—2019年地級市綜合生態(tài)安全 等級分布Fig.6 Distribution of comprehensive ecological security levels of prefecture-level cities in Shandong Province from 2009 to 2019

通過得到的指標(biāo)對不同評價(jià)等級關(guān)聯(lián)度和綜合關(guān)聯(lián)度及貢獻(xiàn)度分析，各城市可以發(fā)現(xiàn)發(fā)展過程中的薄弱環(huán)節(jié)和存在問題，采取有針對性的措施，開展系統(tǒng)性的城市生態(tài)安全規(guī)劃，推行循環(huán)經(jīng)濟(jì)和環(huán)境友好型政策，通過有效的方案來建立可持續(xù)發(fā)展的城市生態(tài)安全系統(tǒng)。

3 結(jié)論

(1)依據(jù)PSR模型構(gòu)建一個(gè)多層次的城市生態(tài)安全評價(jià)指標(biāo)體系，包括生態(tài)系統(tǒng)壓力、生態(tài)系統(tǒng)狀況、生態(tài)系統(tǒng)響應(yīng)3個(gè)準(zhǔn)則，9個(gè)因素和26個(gè)指標(biāo)。

(2)利用云模型的雙重不確定性和物元可拓理論的定性定量相結(jié)合分析的優(yōu)點(diǎn)，并運(yùn)用熵值修正G2賦權(quán)確定指標(biāo)權(quán)重，對城市生態(tài)安全進(jìn)行綜合評價(jià)。通過貢獻(xiàn)度指數(shù)分析得出城市在發(fā)展過程中存在的薄弱環(huán)節(jié)，便于相關(guān)部門采取有針對性的措施。

(3)通過MATLAB的多次仿真，模型能夠有效利用指標(biāo)信息，可以避免在關(guān)聯(lián)度求解過程中產(chǎn)生的隨機(jī)不確定性；所得出的生態(tài)安全指數(shù)，避免使用傳統(tǒng)物元分析模型中的最大隸屬度原則，改進(jìn)評價(jià)等級的邊界模糊性。通過評價(jià)值的離散程度，定義置信度因子以衡量評價(jià)結(jié)果的可信度。該模型既能用于描述所評價(jià)城市的生態(tài)安全狀況, 亦可對不同城市進(jìn)行比較，為城市生態(tài)安全評價(jià)提供了新的思路。

(4)2009—2019年，濟(jì)南市雖一直處于臨界安全狀態(tài)，但生態(tài)安全指數(shù)穩(wěn)步上升，受生態(tài)系統(tǒng)壓力和狀態(tài)影響較大。山東省16個(gè)地級市生態(tài)安全狀況存在明顯差異，整體呈上升趨勢，但總體處于臨界安全級別，威海、青島、濟(jì)南處于排名前列，德州、棗莊、菏澤處于較不安全。山東省政府應(yīng)注意區(qū)域發(fā)展的不平衡性，制定相關(guān)政策方案來縮小各城市間的差距。