小城镇生态环境质量评价指标体系及其评价方法的研究

论文摘要

小城镇是农村区域性政治、经济、文化的中心,是城乡联系的纽带和桥梁,是乡镇企业集约化发展、物资集散、农村科技推广与文化教育的重要基地。然而,伴随着小城镇的快速发展,生态环境问题也日益凸显。小城镇生态环境质量评价成为当今时代的潮流,也是摆在人们面前的一个全新的课题。小城镇生态环境质量评价指标体系、权重确定、评价方法的研究应运而生,但是目前对小城镇生态环境质量评价指标体系仍没有一个统一的规范,对小城镇生态环境质量评价指标体系以及权重确定的方法的研究也稍显单薄。因此,本研究试图从小城镇生态环境质量评价指标体系确定的方法的研究入手,构建适合杜山镇的生态环境质量评价指标体系,确定合理的权重和适当的评价方法。为小城镇生态环境评价体系的建立、评价方法的研究提供参考,并为生态环境管理、生态环境工程、生态环境标准的制订、生态环境规划、生态环境建设等提供科学依据。基于此,本文对杜山镇生态环境质量指标体系的构建、权值的确定、生态环境质量等级的划分进行了探讨。主要研究成果如下:(1)在对生态环境质量评价的概念、基础理论和方法、评价指标体系系统分析的基础上,以“国家‘十一五’环境保护规划的目标”、《生态环境质量评价技术规定》以及《全国环境优美小城镇考核指标(试行)》为依据,结合杜山镇生态环境的自身特点,采用频率统计法、理论与实际分析法、特尔菲专家咨询法和相关性分析法对预选指标进行层层筛选,构建了由自然资源、区域环境水平和区域社会经济水平三个层面、12个分项、29个单项评价因子组成的评价指标体系。该评价指标体系基本上涵盖了小城镇生态环境质量的主要方面,可以比较全面、客观地反映小城镇生态环境质量状况。(2)分别使用特尔菲—层次分析定权法、主成分赋权法和BP神经网络法获取指标权系数,从而建立小城镇生态环境评价体系权值。研究表明,特尔菲—层次分析定权法的基本原理和步骤、算法都非常简便,所得结果简单明确,容易被决策者了解和掌握,但是算法过于粗糙,不适用于精度较高的问题,而且受专家判断的影响比较大,因此人为主观性比较强;主成分赋权法简捷、客观、可比性强,但是这种转换关系仅限于线性转换。从理论上讲,主成分法需要监测样本比较充足并能满足正态分布,而且,主成分分析主要是从样本间的规律进行分析得来,因此,有时候主成分分析可能不符合客观实际情况;BP人工神经网络法是从训练样本中提取每个评价等级样本的规律性特征,然后通过这些规律性特征识别测试样本,该法具有客观性强、容错性强、普适性强、自学习、高精度及过程简单等优点。但是,训练样本的选择比较复杂,需要繁复的尝试。经过三者的多方位比较发现,小城镇生态环境质量评价指标权重的确定,应该因地制宜,选择层次分析法作为确定权重的参考体系,选择BP神经网络模型确定权重体系的细节值。(3)在确定权值的基础上,采用层次—综合指数模型、主成分—聚类分析模型、BP人工神经网络模型3种模型对杜山镇生态环境质量进行评价。比较分析发现,对于已有确定合理权重的评价指标体系而言,采用综合指数法进行生态环境质量评价更加简单,更易于理解;主成分—聚类分析模型侧重于从指标体系自身的客观规律出发,适合对生态环境质量的主观评价;人工神经网络仿真模型适合于样本充裕的生态环境质量评价,虽然,样本的选择和确立是一个繁杂的过程,但是一旦模型建立并训练成功,就可以将主观能动性和客观实在性很好的结合起来,不但结果精准,后续评价过程简单,是非常值得使用推广的一种模型。(4)本文选择杜山镇作为研究样区,运用构建的生态环境质量评价指标体系和定权、评价模型进行了典型案例分析,得出杜山镇生态环境质量的空间分布规律:杜山镇生态环境质量等级由中心向南北方向、东西方向递减,中间区位路口村的生态环境质量最为脆弱;下王村、旭东村的生态环境质量也较脆弱;东港村,先台村生态环境质量一般;西部的杜山村、范墩村的生态环境质量良好,柯营村生态环境质量最优。经过对影响生态环境质量的单因素等级分布规律以及与与生态环境质量等级的相关性研究表明,社会经济因素对生态环境质量的相关性最强,环境水平因素次之,自然资源要素最弱。这些结论与实际符合,进一步验证了指标体系与定权、评价方法的实用性与可靠性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 研究的目的和意义
• 1.2 小城镇生态环境质量的研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.3 研究内容和目标
• 2 理论与方法
• 2.1 基本概念
• 2.1.1 小城镇的界定
• 2.1.2 环境质量的基本概念
• 2.1.3 生态环境质量的基本概念
• 2.1.4 生态环境质量评价的基本概念
• 2.2 理论基础
• 2.2.1 可持续发展理论
• 2.2.2 生态经济学原理
• 2.2.3 耗散结构理论和协同学理论
• 2.3 研究方法
• 2.3.1 特尔菲—层次分析法
• 2.3.2 主成分分析法
• 2.3.3 BP神经网络法
• 2.3.4 综合指数评价法
• 2.3.5 聚类分析法
• 2.4 分析工具
• 2.4.1 SPSS
• 2.4.2 MATLAB
• 3 杜山镇生态环境质量评价指标体系的构建
• 3.1 研究区概况
• 3.1.1 自然资源
• 3.1.2 交通条件
• 3.1.3 经济状况
• 3.1.4 社会发展
• 3.2 评价单元的确定
• 3.3 确定指标的依据和原则
• 3.3.1 确定指标的依据
• 3.3.2 确定指标的原则
• 3.4 预选指标的确定
• 3.5 数据来源与数据处理
• 3.5.1 数据来源
• 3.5.2 数据标准化处理
• 3.6 评价指标筛选
• 3.6.1 频率统计法
• 3.6.2 理论与实际分析法
• 3.6.3 特尔菲专家咨询法
• 3.6.4 相关性分析法
• 3.7 评价指标体系的确定
• 3.8 主要评价指标解释
• 4 杜山镇生态环境质量评价指标权重的确定
• 4.1 特尔菲—层次分析定权法
• 4.1.1 建立系统结构层次模型
• 4.1.2 专家打分确定判断矩阵
• 4.1.3 层次单排序及一致性检验
• 4.1.4 层次总排序及一致性检验
• 4.2 主成分赋权法计算权系数
• 4.2.1 计算相关系数矩阵
• 4.2.2 计算特征值与特征向量
• 4.2.3 计算主成分贡献率及累计贡献率
• 4.2.4 计算主成分载荷及主成分得分
• 4.2.5 权重的确定
• 4.3 BP神经网络法计算权系数
• 4.3.1 数据准备
• 4.3.2 BP神经网络建模
• 4.3.3 权重的确定
• 4.4 小结
• 4.4.1 特尔菲—层次分析法确定权重的优点和局限性
• 4.4.2 主成分分析法确定权重的优点与局限性
• 4.4.3 BP神经网络模型确定权重的优点和局限性
• 5 杜山镇生态环境质量评价
• 5.1 基于层次分析法的指数法
• 5.2 基于主成分分析综合得分的聚类分析法
• 5.2.1 主成分分析综合得分
• 5.2.2 聚类分析法
• 5.3 BP人工神经网络的模式识别
• 5.4 小结
• 5.4.1 评价方法比较
• 5.4.2 杜山镇生态环境质量空间分布特征
• 5.4.3 杜山镇生态环境质量单因素空间分布特征
• 5.4.4 杜山镇生态环境质量与单因素相关性分析
• 6 结果与展望
• 6.1 研究结果
• 6.2 特色与展望
• 参考文献
• 致谢
• 硕士学习期间研究成果