权重，评价方法

2.2 权重确定

确定体系指标之后需要确定各指标在体系结构中所发挥影响的大小，即各指标的权重。比较常见的权重确定方法有层次分析法、专家打分法、模糊分析法、最大熵技术法、主成分分析法、特征值法、灰色关联法、概率统计法等。

2.2.1 层次分析法（AHP法）

层次分析法是应用最多的一种权重确定方法，该方法是美国运筹学家Pittsburgh大学教授Satie于20世纪70年代初，在为美国国防部研究“根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配”课题时，应用网络系统理论和多目标综合评价方法，提出的一种层次权重决策分析方法。它将决策问题按总目标、各层子目标、评价准则直至具体的备选方案的顺序分解为不同的层次结构，然后得用求解判断矩阵特征向量的办法，求得每一层次的各元素对上一层次某元素的优先权重，最后再加权和的方法递阶归并各备选方案对总目标的最终权重，最终权重最大者即为最优方案。

以下用数学公式来表述具体步骤： ①构建层次结构模型

目标层A 目标A 准则层B 准则B1 准则B2 准则?? 准则Bn 指标层C 指标1 指标2 指标3 指标4 指标5 指标6 指标7 指标? 指标n

图2.2 AHP法结构示意图

②构造判断矩阵

?B11B12??B21B22?????BBB=?i1i2B1j???B??2j??????Bij?，其中Bij=

bibj，表示第i个因素与第j个因素重要性

之比。重要性的确定一般采用1-9标度法进行，即对各要素重要性进行人为拟定重要程度，级别分为1-9九类程度依次递增。目标层与准则层，准责层与指标层直接都是使用这种方法构建矩阵。

③权重计算

计算相邻层级之间的层次单排序权重就是计算矩阵最大特征值与特征向量，即计算满足B·ν=λ·ν，其中λ为特征值，ν为特征向量，特征向量的每一个分量即为相对应的要素单排序权重。

④一致性检验

?max?n^CI=n?1，RI=n?1（其中?CI最大特征向量），CR=RI；

?max?n^max为随机从B中任取分量构成的矩阵

当CR<0.1时，不一致性可接受，否则必须调整判断矩阵

这种方法的优点是系统、实用，既使用了数学的严谨推导，又保留了人为思考的空间，同时在数学推导方面仅进行较简单的求特征值特征向量与加权求和，简化了过程。缺点是备选指标较少时导致主观因素过甚，而备选指标过多时又会大大增加计算的复杂性，只能通过一些近似计算法来计算，结果的精确性便大大降低。不过现在已有相关计算软件如yaahp0.5.2可以直接进行相关计算，大大减少了研究人员的工作量。

2.2.2 专家打分法（Delphi法）

专家打分法是最简便也是应用较多的一种方法，顾名思义就是将所列出的所有影响因子打印成册交给若干专家打分，之后收集起来按照各专家打分的平均值确定权重，或者将以往各专家学者所书文献中相关影响因子出现次数作为依据来确定权重。这种方法的优点有简便易行、强调主观色彩等，但缺点也较明显，没有比较扎实的科学依据，仅凭经验办事。刘建秀（1998）[86]，钱贞兵（2010）

[87]

等人便是使用此种方法确定的权重。

2.2.3 主成分分析法

主成分分析法是通过因子矩阵的旋转得到因子变量和原变量的关系，把多指标转化为少数几个综合指标，然后根据主成分的方差贡献率作为权重，给出一个综合评价值。可由以下部分分步完成[88]：

①建立评价分值矩阵

假设影响因子有m个，并将评价区域划分为n个评价单元，采用指数衰减或线性衰减等方法计算得到每个评价单元内各因子的评价分值，可建立n ×m阶的评价分值矩阵A，即：

?A11A12??AA22A=（A1，A2，Am）?21????AA?n1n2②标准化

?A1m???A2m?=（Aij）n?m；

?????Anm??将评价分值矩阵F中的每一个元素Aij进行标准化处理，即将所有因子评价分值的均值变为0，方差变为1，则原始数据的标准化值为：

~Aij?Aij?AjSj， （ i = 1， 2， ……， n； j = 1， 2， ……m ）

Aj、Sj分别为城镇土地评价范围内所有评价单元第j个因子评价分值的平

均值和标准差。将标准化后数据.Aij组成新的矩阵，记为n行m列标准化矩阵A=（Aij）n?m。

③坐标变换求特征值特征向量

~~~??Z1?l11A1?l12A2???l1mAm~~~??Z2?l21A1?l22A2???l2mAm ?????~~~??Zm?lm1A1?lm2A2???lmmAm~~~（1）由标准化的评价分值矩阵A计算相关系数矩阵R

（2）求解矩阵R的特征值λ1，λ2， ……，λm（从大到小排列）和对应的特值向量l1，l2，…… ，lm

~

④提取主成分

主成分的提取主要是依据主成分的累积方差贡献率。主成分的方差占总方差的比重定义为方差贡献率，即：

ej=λj/??i，（i，j=1，2，……，m）

i?1m此方差贡献率即为各个主成分的权重。

这种分析方法降低了研究的数据分析量与主观臆断程度，但仅能得到有限的主成分或因子的权重，而无法获得各个独立指标的客观权重。目前可以使用spss软件进行计算权重，也较为方便。

2.2.4 最大熵技术法

最大熵计数法就是是利用信息论中信息熵来确定多指标决策问题各评价指标权重。其基本原理是：对多指标决策问题，从m个可行方案中选最优方案，取决于这m个可行方案的各个指标向决策者提供的决策信息。谁提供决策的确定信息量大，谁对决策做的贡献就大，从而该指标的权重值也就越大。

基于信息熵的客观赋权不足之处在于，赋权时仅对指标列的组间信息传递变异进行了调整，而且对于异常数据太过敏感，实际应用中有时某些非重要指标经此法计算得出的客观权重过大，导致综合权重不切实际。为了避免这一缺陷，利用熵权系数时必须给每个指标的客观权附加一个范围限制。

2.2.5 其他方法

除上述所列比较常见的权重确定方法外，还有一些不太常见的方法，如：程明熙（1983）[89]提出的二项系数法，陆明生（1986）[90]提出的环比评分法，宣家骥（1989）[91]提出的最小平方法，郭亚军（2004）[92]提出的序关系分析法（G1法），黄祥志等（2006）[93]在岩土力学中使用的简单关联函数法等等。

2.3 评价模型构建

景观生态环境质量的综合评价首先是建立在环境单要素评价的基础上。自Horton等人（1965）提出了水质评价的“质量指数”以及Green（1966）提出的“大气污染综合指数”以来，国内外很多环境科学工作者，从不同的角度出发，用不同的方法观察和处理环境问题，提出了很多环境质量指数：如美国国家野生动物协会NWF环境质量指数、R·Brown的跨学科研究组征询法，日本的西田耕

之助的居民感受征询多元统计分析法，加拿大TEQI总环境质量指数（1974），耶鲁大学与哥伦比亚大学联合联合发展的环境可持续指数ESI（1999）、环境绩效指数EPI（2006），我国橡树岭大气质量指数（1971）、内梅罗水质指数（1970）、黄浦江水质指数（1977）、姚志麒大气质量指数（1978）以及我国官方制定的生态环境质量指数EI（2006）等。环境质量的指数评价模型一度广为流行。

其中，早期的环境质量指数模型都是建立在单因子环境质量指数的基础上的.其基本计算公式：

Ii?Ci Si式中：Ii——第i种污染物的单因子环境质量指数；Ci——第i种污染物的环境浓度；Si——第i种污染物的环境质量评价标准。

单因子环境质量指数是无量纲数。表示某种污染物在环境中的浓度超过评价标准的倍数。根据单因子指数，通过各种环境质量指数模型的计算，得出多因子指数与环境质量的综合指数，然后根据环境质量的综合指数的分级来判断研究区域环埂质量的总体状况与主要环境问题。

随着环境质量评价工作的发展，环境科学工作者从地学、生态学、系统科学等各个学科对环境质量评价理论进行了探讨，大量的数学方法，如模糊数学、灰色系统分析、概率统计和系统工程等引入评价工作中，出现了众多的数学模式。其中以模糊综合评价模型、灰色聚类分析等现代数学方法的应用最为普遍，它们克服了传统的评价方法中以某一简单的数字指标作为环境质量分级的界线，造成环境质量相差很小的两个评价单元的环境质量可能被分为截然不同的两个等级的弊端，而用隶属度或白化函数来刻画环境质量的等级界线，更为符合环境实际。尤其是环境质量的多级模糊综合评判模型的提出，对于解决多因素、多层次的综合评价问题，更是提供了一个良好的方法[94]。

2.3.1 模糊综合评价模型

模糊综合评价模型的概念最初于1965年由美国自动控制专家查德（L.A.Zadeh）教授提出，用以表达事物的不确定性。它可以依据各类评价因素的特征，确定评价值与评价因素值之间的函数关系。数学步骤如下：

设U={u1，u2…um}，A={a1，a2…am}，V={v1，v2，，，vn}，S={s1，s2…sn}

则单因素决策模糊映射为：

Ri= {ri1，ri2…rim} =

r11r12?r1nr21r22?r2n????rm1rm2?rmn

U的所有因素综合评判矩阵：

B=A·R=A·（R1，R2…R） （1） 综合评判的总评分值：

C=B·S （2）

式（1））式（2）中，U为因素集；A为权重集；V为评判集；S为评分集；R为单因素决策模糊映射；B为U的所有因素综合评判矩阵；m为因素集或权重集的元素个数；n为评判集或评分集的元素个数；i为因素集中起作用的因素标志；C为综合评判的总评分值。

根据总评分值的大小来判定各种决策的优良，分值越高，表示质量越好。但因其仅仅依据最大隶属度原则来确定各评价单元的环境质量级别，造成信息损失太多，有时也会得出不尽详实的结论。

我国学者王克三（1984）[95]，应龙根（1986）[96]，潘峰等（2002）[97]，王金叶（2006）[98]等均在其对环境相关评价研究中运用此种模型进行评价。

2.3.2 灰色关联分析

在系统发展过程中，若两个因素变化的趋势具有一致性，即同步变化程度较高，即可谓二者关联程度较高；反之，则较低。因此，灰色关联分析方法，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，作为衡量因素间关联程度的一种方法。具体计算步骤为：

①确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列 ②对参考数列和比较数列进行无量纲化处理 ③求参考数列与比较数列的灰色关联系数

④求关联度r

r=

r值越接近1，说明相关性越好。 ⑤关联度排序

将m个子序列对同一母序列的关联度按大小顺序排列起来，便组成了关联序，记为{x}，它反映了对于母序列来说各子序列的“优劣”关系。若r>r则称{x}对于同一母序列{x}优于{x}，记为{x}>{x} ；r列对母数列特征值。

我国学者阎伍玖（1994）[99]，张绍良等（1996）[100]，卜广志等（2002）[101]，罗党（2005）[102]都是采用灰色关联度分析法进行研究分析。

，

表示第i个子序

2.3.3 多因子综合评价模型

多因子综合评价模型也是一种应用十分广泛的方法，它的运算过程是将之前构建的体系中，不同因子的数值与权重连乘相加，将得出的数值与标准值或其他对照值作比较。一般公式为CEI=

，其中I为单项指标评价分值，

W为评价指标i的权重，N为评价指标数，S为评价指标等级划分数。因为计算

[103]简便，故近些年研究有相当数量的分析用这种方法。使用人有杨学军（2001），

谢花林（2003）[72]，刘新卫（2005）[76]，许月卿（2007）[104]，李丽（2008）[85]，潘金瓶（2011）[81]，李珂（2011）[82]等人。

除此之外，还有一个与之十分类似的多因子标准差综合评价法，由陆书玉（2001）[105]提出，公式为：P=

，其中P为所求的综合指数，n为影响

的因素个数，P为各不同影响因子本身单因子指数数值。

2.3.4 安全度模型

付伟章（2006）[84]在其研究中使用的一种模型分析方法，也比较简单，带具有一定的代表性，即对于已选定的因子构建安全区间模型，在区间中的指数符合判断条件，不在区间中则不符合。模型如下：

具正功效时

具负功效时

安全度函数：

2.3.5 韦伯-费希纳定律评价模型

德国著名的生理学家韦伯（Weber Ernst Heinrich），和物理学家费希纳（Fechner Gustav Theodor）经研究得出：感觉的大小同刺激强度的对数成正比，刺激强度按几何级数递增，而感觉强度按算术级数递增。即： S=KlgR

式中S-感觉，R-刺激强度，K-常数。

在景观环境评价中，巩如英（2006）[106]，套用了这个公式，并将其稍加变动，建立如下模型： P=

式中，P-总体评价，即总体感觉；K-指标的权重；R-打分，即环境对人的刺激强度；n-指标的个数。

2.4 总结与展望

几十年来，我国的景观生态学环境指标体系构建不仅发展迅速，研究工作也卓有成效，充分展示了此项研究在我国的发展前景。但与国外相比，我国的研究还存在较大差距：①在模型建立上鲜有创新，一般都是借鉴套用，没有自己独特的想法；②研究专题集中，宏观研究多于中观、微观研究；③人才培养力度不够，尚未形成一定规模的景观生态学研究队伍。绝大多数学者在此方面发表的论文都在徘徊在1~2篇，仅有少数国家级研究专家发表10篇以上相关文章。上述问题都说明我国的景观生态环境研究还比较稚嫩，许多工作需要共同努力来逐步完善，同时也充分说明我们有更广阔的的空间来进步。

中国有着独特的景观历史与文化，从地理形态上讲，中国地理地貌的丰富性当属世界第一，但建设中由于没有国家层面的景观评估与保护措施，对国土景观资源不可逆的破坏也达到了高潮，诸如：盲目改造自然环境；盲目拆除古城古镇古村落；开发建设中，长官意识浓重，缺乏与民众沟通的有效方式，无视民众对生于斯长于斯环境的依存感；不顾景观中原有的尺度与肌理，贪大求洋，甚至

小区或新城名称都是洋名，致使丢失景观文化自信心；只注重土木建设，不顾相关水体、空气纯净等因素，忽视景观是一个整体等等。

中国特色的国土景观资源评估体系应建立在科学与艺术相结合的框架内，首先应充分分析中国独特的地理环境与景观类型以及政治、经济、文化、社会心理、审美等要素；继而学习国外先进经验，特别是借鉴欧美近年在此课题上的新研究成果，在兼具科学性与艺术性的同时，合理、可行、易操作将是中国特色的景观资源评估体系可否顺利实施的关键。

国家层面的关注与立法支持是推动景观资源评估体系成为当代可持续发展国策的主要动力之一，同时我们作为学者也应该在国家做出决策前尽可能的在这样的背景下，中国应从国家层面关注本国国土景观资源的保护与合理开发，尽快推出具有中国特色的景观资源评估体系。在中国新的城镇化开始之前，通过评估，清点中国的景观资源，在规划与建设中，不仅重视诸如矿产资源、水土农林资源，还应将景观资源也作为国土中的宝藏，悉心呵护、精心开发。

第三章 村镇建设用地再开发生态化规划技术研究

改革开放30多年来，我国的快速城市化进程遭遇到逐渐刚化的土地资源约束，土地再开发已成为越来越多的省市政府不得不慎重面对的问题。由于当前我国房地产主导下的建设用地再开发存在着严重的制度缺失、利益失衡和社会不平等加剧等问题，制约了其进一步的开发实践。

2013年4月15日，国土资源部印发《开展城镇低效用地再开发试点指导意见》，确定将在十省（区、市）开展试点，希望通过对城镇中布局散乱、利用粗放、用途不合理的存量建设用地进行再开发，优化我国城镇土地利用结构，促进经济发展方式转变。在当前的用地格局下，盘活城镇低效用地的必要性毋庸置疑。一方面，城市快速扩张对耕地的占用规模居高不下，在占补平衡实施十多年后，后备资源越来越少，补充耕地的质量难以保障，成本也直线上升。另外，征地补偿标准的提高，群众维权意识的增强，这些都要求尽快转变粗放的外扩型用地方式。另一方面，随着监察力度的加大、技术的改进，地方政府违规用地的风险越来越高，也希望能找到既解决发展空间又不触碰法律高压线的良策。在这种情况下，村镇建设用地再开发成为必然的考虑，因为这部分恰好有非常大的挖掘潜力[107]。

在日趋严格的国家土地政策调控下，我国城市增量土地的供应必将趋紧，以

旧城更新和城中村改造为代表的面向存量建设用地的城市土地再开发将是地方政府当前和未来一段时间内解决土地资源紧缺问题的重要突破口。虽然我国学术界已经对城市土地再开发及其相关议题进行了较为广泛的研究，但大多仅立足于空间更新方式或引用介绍国外经验，缺乏理论拓展和对现行再开发体制、政策及运作方式的深刻反思。因此有必要在对现行土地再开发规划技术进行总结和评价的基础上，结合国外经验，探索土地再开发的未来研究重点和方向，以减少此过程中的利益失衡、社会冲突问题，维护安定和谐的发展局面。由于建设用地涵盖多种土地类型，所以建设用地再开发在实践中有着多种表现。目前主要表现为城市更新、城市更新在广东的新实践——“三旧”改造、旧城土地再利用、工矿用地再开发、褐地再开发等等。

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