基于AHP-TOPSIS 的合肥市生态环境质量评价

夏鹏志，徐 涛，金 磊

（合肥学院 生物食品与环境学院，安徽 合肥 230000）

评估生态环境质量问题有助于我们理解生态环境对于人类生存的重要性[1]。环境质量问题的严重程度与人类的健康、社会的经济发展和生态平衡密切相关。通过对环境质量问题进行评估，可以唤醒公众意识，形成一种维护环境、保护生态的社会共识，而这对于人类的健康和生存是至关重要的。因为生态破坏会对人类的健康产生影响，例如空气污染导致呼吸道疾病[2]、水污染导致恶心、呕吐等症状，更严重的情况可能导致致死事件[3]。此外，环境破坏还会威胁到生态系统的平衡和稳定，导致物种灭绝[4]、生物多样性的下降[5]、干旱和土地退化[6]等问题。这些问题不仅会对人类生存带来危险，也会对社会和经济的可持续发展带来负面影响。

合肥是安徽省的核心城市，本研究以合肥市为研究对象，以保护生态环境为出发点，在生态环境质量综合评价中，本研究将根据合肥市的实际情况，首先确定评价体系的层次结构，包括指标层、准则层和目标层。指标层涵盖了可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫（SO2）日平均值、二氧化氮(NO2)日平均值等方面的指标。准则层用于确定各指标之间的相对权重，而目标层则是对研究区生态环境质量的最终目标进行设定。然后利用层次分析法的数学模型计算出权重向量。接着在利用逼近理想解排序法将评价对象与理想解进行比较排序，从而确定各评价对象的优劣程度。在生态环境质量综合评价中，本研究将采用逼近理想解排序法确定各指标的得分，并按照得分进行排序。通过这种方法可以找出与理想解最接近的评价对象，也就是生态环境质量最优的年份。综合运用层次分析法和逼近理想解排序法，本研究将得出合肥市生态环境质量的综合评价结果。这将为合肥市的生态保护和高质量的生态建设提供科学依据，为决策者制定相应的措施和政策提供指导。

1 研究方法

1.1 AHP－TOPSIS 评判模型

层次分析法（AHP）是一种适用于多标准、多层次复杂决策问题的有效工具[7]。该方法通过将决策者的主观认知进行标准化，确定各层次的影响率，验证一致性并进行权重计算，以提供决策工作的先行标准。其重点在于计算多层次决策体系中各个层次的权重值，并通过递阶层次判断矩阵和线性加权求值的方法简化问题。最终得出的合成权重可作为分析结果，并且具有相对最优性。AHP 方法能够将主观认知量化，提高决策的客观性和一致性。因此，AHP 方法在实践中具有广泛的应用前景，并为决策者提供了一种科学且可行的决策支持工具。

逼近理想解排序法（TOPSIS）是一种用于多属性决策分析的方法[8]。它计算比较简单，容易让人理解，基于判断矩阵，通过计算每个决策方案与最优解和最劣解的距离，来确定每个方案相对于其他方案的优劣程度，并进行排序。该方法旨在帮助决策者在多个评价指标和决策方案之间作出理性的选择。传统的TOPSIS 方法应用于生态环境质量时，不能很好反应二氧化硫影响的大小，区域环境噪声影响的程度等。为了解决这个问题,本研究将AHP 和TOPSIS 一起联用，建立AHP－TOPSIS 综合评判模型。

1.2 评价指标的确定

可吸入颗粒物（PM10）：高浓度的PM10可被人体吸入会引起咳嗽、哮喘、呼吸困难和慢性阻塞性肺病等，危害人体。同时，可吸入颗粒物也会对植物生长和生态系统的稳定性产生影响[9]。二氧化硫日平均值：二氧化硫是主要的大气污染物之一，高浓度二氧化硫对人体呼吸道和眼睛有刺激性，也会对植物造成直接伤害。此外，二氧化硫可以与水蒸气形成硫酸，如果被降水带到土壤中，会导致土壤酸化，酸性土壤会降低土壤的肥力，影响植物的生长和发育[9]。高浓度的二氧化硫还对土壤中的微生物、土壤动物和植物根系等生物有毒害作用[10]。二氧化氮日平均值： 高浓度的二氧化氮会产生光化学烟雾[9]。此外，二氧化氮也是臭氧的前体气体，它会与挥发性有机物（VOCs）发生反应[11]，引发了二次颗粒物污染。饮用水源水质达标率：饮用水源水质达标率直接关系到人民群众的饮水安全问题。如果饮用水源水质不达标，会对人体健康产生严重风险[12]，并且可能引发一系列的环境问题，比如水体富营养、水生态退化等。区域环境噪声平均值：噪声污染对人体健康和生活质量产生负面影响[13]。长期暴露在高噪声环境中会导致心理压力、失眠、听力损失等问题。对野生动物而言，噪声也会干扰它们的生活和繁殖。交通干线噪声平均值：交通干线噪声主要源于车辆的行驶和路面摩擦，对周边居民和野生动物造成噪声污染。高水平的交通噪声会干扰人的正常生活和休息，影响居民的安宁和生活质量。同时也会干扰野生动物的正常行为和迁徙。

综上所述，这六个指标对生态环境的影响主要涉及人体健康、植物生长、土壤和水体质量、生态系统稳定性、植物光合作用、环境安宁程度等方方面面。在生态环境质量评价中，需要综合考虑这些指标的水平,这些指标可以通过数据收集、监测和分析得出，并进行综合评估。通过评估指标体系可以了解合肥市生态环境的现状和问题。同时，指标体系的建立也便于对城市生态环境建设的进展进行监测和评估，并提出相应的改进措施。结合合肥市的实际，根据可操作性原则[14]。建立了合肥市生态环境建设水平评价指标体系，该体系包括目标层、准则层（涵盖6 个子系统）以及指标层（包括6 个关键因子），具体结构请参见图1。指标体系中的数据来源主要采集自2005-2022 年的《合肥市统计年鉴》[15-18]。

图1 合肥市生态环境评价指标体系

1.3 指标的标准化处理

由于单位不同，因此要进行标准化处理[14]。公式如下

构成规范化的决策矩阵R=(rij)m×n。

1.4 指标权重的确定

应用层次分析法，用Satty 教授提出的1-9 标度法对图1 中的准则层（B）和指标层（C）的进行两两比较,然后打分，构建矩阵A，并根据结果确定各指标的权重[19]。

1.4.1 计算出矩阵最大特征根，并进行一致性检验

求解矩阵A 的特征根，得到特征向量归一化后，得到权重。

由于人的参与，因此对矩阵A 进行一致性检验，其检验指标为

式中:CR 用来检验判断矩阵A 是否满足一致性;CI 为一致性检验指标，CI=(λmax－n)/(n-1)，λmax为矩阵A 的最大特征根；n 为A 的阶数;RI 为平均随机一致性指标，按表1 取值。当一致性比率CR<0.1时，说明判断矩阵的不一致性可以接受，这个矩阵最大特征值所对应的特征向量，就可以作为模型中一级元素对于上一级元素的权重向量[20]。如果CR≥0.1 时，说明偏差较大，判断矩阵有问题，得到的相对权重也有问题，需要对其进行调整。

表2 各项指标数据

1.5 构造加权规范化决策矩阵Z

1.6 确定理想解和负理想解

式中:J+为效益型指标集; 为第j 个指标的理想解;为第j 个指标的负理想解。

1.7 确定每个实际解到理想解的欧氏距离

1.8 计算每个解对理想解的相对贴近度

按Bi的大小排列各个评价对象优先次序，相对贴近度越大，表示该评价对象越接近最优水平。

2 应用

2.1 评价对象的选择

合 肥 市2005 年、2010 年、2015 年、2018 年、2020 年、2021 年的可吸入颗粒物、SO2日 平均值、NO2日平均值、饮用水源水质达标率、区域环境噪声平均值、交通干线噪声平均值数据如下[15-17]。

2.2 构建规范化决策矩阵

由表中的数据可以得到矩阵R′

代入（1）式作无量纲和正向化处理，得到规范化的决策矩阵R

2.3 构造判断矩阵A，并计算评价指标权重

通过特征根法计算评估指标的权重向量:

计算得出λmax=6.4652，对判断矩阵A 进行一致性检验，CR=0.0738<0.1，符合一致性要求。

从图2 中可以看出可吸入颗粒物（C1）、SO2日平均值（C2）、NO2日平均值（C3），权重占比分别是38.5%，29.5%，15.5%。此三项的权重比超过了80%，说明这三项指标是核心。权重按降序排序可得出:C1>C2>C3>C4>C5>C6。

图2 评价指标权重图

2.4 构造加权规范化决策矩阵并确定理想解Zj*与负理想解Zj－

将得到的规范化决策矩阵代入式(4)，构造加权规范化决策矩阵Z。

据式(5)、式(6)确定理想解和负理想解:

2.5 计算欧氏距离并确定相对贴近度

将以上结果代入式(7)、式(8)得到:

根据式(9)可得各个评价对象与理想解的相对贴 近 度B=(B1，B2，B3，B4，B5，B6)=(0.386，0.210，0.369，0.647，0.743，0.766), 可得合理性的优劣排序为：B6＞B5＞B4＞B1＞B3＞B2，故2021 年生态环境质量最优，2010 年生态环境质量最差。由排列顺序可知：从2005-2021 年合肥市的生态环境整体呈现改善和提升。说明合肥市政府采取了一系列的环保措施和政策是卓有成效的。

2.6 POE 法调查验证

状况评价法（Post Occupancy Evaluation 简称POE）目的是调查空间的实际使用情况，以了解人们对舒适性和效能的满意度，并从中获取改进的反馈意见。POE 法能够以标准化的方式收集大规模的数据，提供对评价体系准确性和合理性的量化评估。用POE 法对合肥市生态环境质量进行问卷调查，统计分析得出满意度。合肥市环境质量满意度评价体系（见表3）。受访者打分，然后求和，计算算术平均值得出满意度得分。

调查问卷按平日和休息日分两次发放，随机发放。得到有效问卷270 份。调查对象满意度得分如表4 所示。满意度排序结果由表5 知B6＞B5＞B4＞B1＞B3＞B2，这与AHP-TOPSIS 得出的评价排序一致。

表5 POE 法调查结果

3 结论与建议

通过对层次分析法确定的评价指标权重分析得出： 可吸入颗粒物、SO2日平均值、NO2日平均值这3 项准则层指标占总和的83.06%，说明这三项是整个合肥市生态环境质量评价的主导因子。虽然城市化发展导致合肥市的生态环境质量发生变化,但是合肥市生态环境质量整体依旧保持上升的趋势，朝好的一面发展。所以为了进一步提高合肥市生态环境质量, 合肥市可以通过排放许可制度、排污费等措施，促使企业加强污染物的处理和减排。建立执法机制，加大处罚力度，形成有效的威慑机制。合肥市还要提升生态保护意识，即加强公众的环境保护和生态意识教育，增强居民和企业的责任感，减少环境污染和资源浪费行为。鼓励发展公共交通系统，包括地铁、电车和公交等，减少私家车的使用。通过给予生态环境志愿者荣誉称号、奖励优秀生态保护行为等方式，激励社会各界积极参与生态保护行动。设立生态保护示范项目，向公众展示生态保护的效果和好处。例如，建设生态公园、湿地保护区等，让公众身临其境地感受自然环境的美好。

AHP-TOPSIS 组合评判模型虽然减少了决策者的主观判断和个人偏好，但是对于某些问题可能适用性有限。它在处理多属性决策问题时比较有效，但在面对更加复杂和动态的决策场景时可能存在局限性。如准则层以及指标层等变得更加复杂时，这可能会导致AHP-TOPSIS 模型准确度下降甚至会出现错误。