MATLAB基于变权理论和灰色云模型的海岛旅游地生态安全评价

基于变权理论和灰色云模型的海岛旅游地生态安全评价模型
一、 核心思想与问题提出
传统海岛旅游地生态安全评价通常存在两个主要问题：

1. 静态权重问题：使用常权（固定权重）法，无法反映当某个指标严重恶化时，其对系统整体安全的“一票否决”效应或触发系统崩溃的“阈值效应”。
2. 评价标准模糊性问题：评价标准（如“安全”、“临界安全”、“不安全”）的边界是清晰的，但现实中从“安全”到“不安全”是一个渐变的、模糊的过程。传统方法（如综合指数法）的硬划分不符合认知规律。
   解决方案：

• 引入变权理论：通过惩罚型状态变权函数，当某个指标状态值过低（即生态问题严重）时，自动增大其权重，从而在综合评价值中放大其负面影响，起到“惩罚”和“预警”作用。
• 引入灰色云模型：云模型能够将定性概念的模糊性（灰色性）和随机性完美结合，用期望Ex、熵En、超熵He三个数字特征来刻画一个等级。它生成的隶属度不是固定值，而是一个分布，更能反映人类对安全等级判断的不确定性。
二、 模型构建步骤
第一步：建立评价指标体系

构建一个能全面反映海岛旅游地生态安全压力的指标体系，通常遵循“压力-状态-响应”（PSR）或“驱动力-压力-状态-影响-响应”（DPSIR）框架。

• 压力层 §：旅游活动对环境的直接压力。
• 例如：旅游旺季人口密度、人均日用水量、人均固体垃圾产生量、游客空间拥挤度等。
• 状态层 (S)：环境系统在当前压力下表现出的状态。
• 例如：海滩面积变化率、海水水质等级、森林覆盖率、生物多样性指数、环境噪声等。
• 响应层 ®：社会和管理系统为改善生态状态所采取的措施。
• 例如：污水处理率、环保投资占GDP比重、公众环保意识、生态保护区比例等。
第二步：确定指标权重

1. 常权确定：采用主观法（如AHP层次分析法）或客观法（如熵权法、CRITIC法）相结合，确定各指标的初始常权向量。

2. 构建变权函数：采用惩罚型状态变权函数。
   • 计算各指标的状态值（标准化后的值。
   • 构建变权向量

3. 计算变权权重：
   第三步：建立灰色云评价标准

4. 划分安全等级：将生态安全划分为m个等级，例如：{Ⅰ 不安全， Ⅱ 临界安全， Ⅲ 较安全， Ⅳ 安全}。

5. 确定标准云：为每个等级确定其灰色云数字特征（Ex, En, He）。
   第四步：生成灰色云隶属度矩阵

6. 指标标准化：将各指标的原始数据通过极差法等方法标准化到[0, 1]区间。

7. 计算隶属度。

8. 构建矩阵：对所有指标和所有等级重复此过程，得到灰色云隶属度矩阵。
   第五步：综合评价与等级确定

9. 综合隶属度计算

10. 确定安全等级
    三、 模型优势

11. 动态性与预警性：变权理论使模型能动态响应指标的劣化，对“短板”指标敏感，具有更强的预警功能。

12. 处理不确定性：灰色云模型同时考虑了评价标准的模糊性（灰色性）和认知的随机性，比传统的模糊综合评价或灰色聚类更贴近现实。

13. 定性定量转换：云模型实现了定性概念与定量数值之间的自然转换，评价结果更易于理解和解释。

14. 综合性强：该模型有机融合了变权的“动态惩罚”机制和灰色云的“不确定性”处理能力，形成了一个逻辑严密、功能强大的综合评价体系。
    四、 应用示例
    假设评价某海岛，其“海水水质”指标严重超标（状态值很低）。

• 在常权模型中：该指标的固定权重可能不高，其恶劣影响会被其他良好指标“平均”掉，导致最终评分依然不低，掩盖了严重问题。
• 在本模型中：

1. 变权生效：由于“海水水质”状态值低，其变权权重会显著增大。
2. 灰色云评价：该指标的恶劣数值会使其在“安全”、“较安全”等级上的隶属度极低，而在“不安全”等级上的隶属度极高。
3. 综合结果：增大的权重与极低的“安全”隶属度相结合，会显著拉低最终的综合评分，使评价结果明确指向“不安全”或“临界安全”等级，从而发出准确的生态安全警报。