全 文 ：基于变权模型的舟山群岛生态安全预警∗
周　 彬１，２　 钟林生２∗∗　 陈　 田２　 周　 睿２，３
（ １宁波大学人文学院，浙江宁波 ３１５２１１； ２中国科学院地理科学与资源研究所， 北京 １００１０１； ３ 内蒙古大学历史与旅游文化学
院，呼和浩特 ０１００７０）
摘　 要　 生态安全预警是生态安全研究的重要内容，对维护区域生态安全具有重要的指示意
义．本文以浙江省舟山群岛为例，基于驱动力、压力、状态、影响、响应（ＤＰＳＩＲ）框架模型构建了
生态安全预警指标体系，使用变权模型对 ２０００—２０１２ 年舟山市生态安全的预警等级进行测
度，并使用马尔科夫预测方法对 ２０１３—２０１８ 年生态安全警情进行了预测．结果表明： 变权模
型能够有效地满足舟山群岛生态安全动态预警研究需要；２０００—２０１２ 年，舟山群岛生态安全
预警指数由 ０．２８６波动上升至 ０．４８４，警度等级从“重警”演变为“中警”，指示灯由“橙灯”演化
为“黄灯”；２０１３—２０１８年，舟山群岛生态安全预警等级预测结果为“中警”，指示灯为“黄灯” ．
研究结果可为维护舟山群岛生态安全提供参考．
关键词　 变权模型； 生态安全； 预警； 舟山群岛
文章编号　 １００１－９３３２（２０１５）０６－１８５４－０９　 中图分类号　 Ｘ１７１．１　 文献标识码　 Ａ
Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｅａｒｌｙ⁃ｗａｒｎｉｎｇ ｉｎ Ｚｈｏｕｓｈａｎ Ｉｓｌａｎｄｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｖａｒｉａｂｌｅ ｗｅｉｇｈｔ ｍｏｄｅｌ．
ＺＨＯＵ Ｂｉｎ１，２， ＺＨＯＮＧ Ｌｉｎ⁃ｓｈｅｎｇ２， ＣＨＥＮ Ｔｉａｎ２， ＺＨＯＵ Ｒｕｉ２，３ （ １Ｈｕｍａｎｉｔｉｅｓ Ｓｃｈｏｏｌ， Ｎｉｎｇｂｏ Ｕｎｉ⁃
ｖｅｒｓｉｔｙ， Ｎｉｎｇｂｏ ３１５２１１， Ｚｈｅｊｉａｎｇ， Ｃｈｉｎａ； ２Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ， Ｃｈｉｎｅｓｅ
Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １００１０１， Ｃｈｉｎａ； ３Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｈｉｓｔｏｒｙ ａｎｄ Ｔｏｕｒｉｓｍ Ｃｕｌｔｕｒｅ， Ｉｎｎｅｒ Ｍｏｎｇｏ⁃
ｌｉａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， Ｈｏｈｈｏｔ ０１００７０， Ｃｈｉｎａ） ． ⁃Ｃｈｉｎ． Ｊ． Ａｐｐｌ． Ｅｃｏｌ．， ２０１５， ２６（６）： １８５４－１８６２．
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｅａｒｌｙ ｗａｒｎｉｎｇ， ａｓ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｃｏｎｔｅｎｔ ｏｆ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｒｅ⁃
ｓｅａｒｃｈ， ｉｓ ｏｆ ｉｎｄｉｃａｔｉｎｇ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ ｉｎ ｍａｉｎｔａｉｎｉｎｇ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ． Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｄｒｉｖｉｎｇ
ｆｏｒｃｅ， ｐｒｅｓｓｕｒｅ， ｓｔａｔｅ， ｉｍｐａｃｔ ａｎｄ ｒｅｓｐｏｎｓｅ （Ｄ⁃Ｐ⁃Ｓ⁃Ｉ⁃Ｒ） ｆｒａｍｅｗｏｒｋ ｍｏｄｅｌ， ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｔｏｏｋ Ｚｈｏｕ⁃
ｓｈａｎ Ｉｓｌａｎｄｓ ｉｎ Ｚｈｅｊｉａｎｇ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ ａｓ ａｎ ｅｘａｍｐｌｅ ｔｏ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔ ｔｈｅ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｅａｒｌｙ ｗａｒｎｉｎｇ
ｉｎｄｅｘ ｓｙｓｔｅｍ， ｔｅｓｔ ｄｅｇｒｅｅｓ ｏｆ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｅａｒｌｙ ｗａｒｎｉｎｇ ｏｆ Ｚｈｏｕｓｈａｎ Ｉｓｌａｎｄｓ ｆｒｏｍ ２０００ ｔｏ
２０１２ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｖａｒｉａｂｌｅ ｗｅｉｇｈｔ ｍｏｄｅｌ， ａｎｄ ｆｏｒｅｃａｓｔ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｓｔａｔｅ ｏｆ ２０１３－
２０１８ ｂｙ Ｍａｒｋｏｖ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ． Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗｅｄ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｖａｒｉａｂｌｅ ｗｅｉｇｈｔ ｍｏｄｅｌ ｃｏｕｌｄ ｍｅｅｔ
ｔｈｅ ｓｔｕｄｙ ｎｅｅｄｓ ｏｆ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｅａｒｌｙ ｗａｒｎｉｎｇ ｏｆ Ｚｈｏｕｓｈａｎ Ｉｓｌａｎｄｓ． Ｔｈｅｒｅ ｗａｓ ａ ｆｌｕｃｔｕａｎｔ ｒｉｓｉｎｇ
ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｅａｒｌｙ ｗａｒｎｉｎｇ ｉｎｄｅｘ ｆｒｏｍ ０．２８６ ｔｏ ０．４８４ ｉｎ Ｚｈｏｕｓｈａｎ Ｉｓｌａｎｄｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｙｅａｒ ２０００
ａｎｄ ２０１２， ｉｎ ｗｈｉｃｈ ｔｈｅ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｇｒａｄｅ ｔｕｒｎｅｄ ｆｒｏｍ ＂ ｓｅｒｉｏｕｓ ａｌｅｒｔ＂ ｉｎｔｏ ＂ｍｅｄｉｕｍ ａｌｅｒｔ＂ ａｎｄ ｔｈｅ ｉｎ⁃
ｄｉｃａｔｏｒ ｌｉｇｈｔ ｔｕｒｎｅｄ ｆｒｏｍ “ｏｒａｎｇｅ” ｔｏ “ｙｅｌｌｏｗ”． Ｔｈｅ ｄｅｇｒｅｅ ｏｆ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｗａｒｎｉｎｇ ｗａｓ “ｍｅ⁃
ｄｉｕｍ ａｌｅｒｔ” ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｌｉｇｈｔ ｏｆ “ｙｅｌｌｏｗ” ｆｏｒ Ｚｈｏｕｓｈａｎ Ｉｓｌａｎｄｓ ｆｒｏｍ ２０１３ ｔｏ ２０１８． Ｔｈｅｓｅ ｆｉｎｄｉｎｇｓ ｃｏｕｌｄ
ｐｒｏｖｉｄｅ ａ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｆｏｒ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｍａｉｎｔｅｎａｎｃｅ ｏｆ Ｚｈｏｕｓｈａｎ Ｉｓｌａｎｄｓ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ： ｖａｒｉａｂｌｅ ｗｅｉｇｈｔ ｍｏｄｅｌ； ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ； ｅａｒｌｙ ｗａｒｎｉｎｇ； Ｚｈｏｕｓｈａｎ Ｉｓｌａｎｄｓ．
∗国家自然科学基金项目（４１３０１１４１，４１１７１４３５）、浙江省自然科学基
金项目（ＬＹ１３Ｄ０１０００７）、浙江省海洋文化与经济研究中心科研项目
（１２ＪＤＨＹ０３ＹＢ）和宁波市学科带头人培育项目（Ｇ１２⁃ＸＫ１０）资助．
∗∗通讯作者． Ｅ⁃ｍａｉｌ： ｚｈｏｎｇｌｓ＠ ｉｇｓｎｒｒ．ａｃ．ｃｎ
２０１４⁃０８⁃１０收稿，２０１５⁃０２⁃２５接受．
　 　 生态安全与国防安全、经济安全同等重要，是国
家安全的重要基石［１］，科学地维护生态安全是我国
生态文明建设的主要组成部分．生态安全作为决定
人类生存与发展的根本问题，目前已成为生态学、地
理学、环境科学、安全科学以及灾害科学等相关学科
研究的热点问题［２－５］ ．国内外学者从生态安全概
念［６］、影响因素［７］、演变机理［８］、驱动机制［９］、生态
安全评价［１０］与预警［１１］、生态安全格局［１２］和生态安
全调控［１３］等方面进行了卓有成效的研究．作为生态
安全重要研究内容的生态安全预警是指对区域资源
应 用 生 态 学 报　 ２０１５年 ６月　 第 ２６卷　 第 ６期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　
Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ， Ｊｕｎ． ２０１５， ２６（６）： １８５４－１８６２
开发利用的生态后果、生态环境质量的变化，以及生
态环境与社会经济协调发展的评价、预测和警报，是
对危机或危险状态的一种预前信息警报或警告［１４］ ．
因此，生态安全预警研究对于采取有效的安全调控
机制、改善区域生态安全状况具有重要的理论意义
和实践价值．
国外学者对生态安全预警研究主要集中在生态
风险预报［１５］、生态环境冲突预警［１６］、自然灾害预
警［１７］等方面，并形成了相对完善的概念体系和预警
方法．国内学者主要从生态安全预警的机制［１８］、评
价与测度［１９］、预警模型［２０］、预警技术与系统设计［２１］
等方面进行研究，使用的研究方法和技术主要有能
值分析法［２２］、模糊综合评价法［２３］、人工神经网络
法［２４］、可拓分析法［２５］、ＧＭ（１， １）模型［２６］以及“３Ｓ”
技术［２７］等．从这些研究来看，学者们在生态安全预
警研究时多采用静态的常权方法计算预警指标权
重．然而，常权法在及时发现生态安全警情并及早发
出报警方面的灵敏性相对较差，不能及时、准确地反
映生态安全预警信息［２８］，当某预警指标极端危险
时，如仍按常权方法来处理，由于预警指标较多，各
个指标权重相对较低，其危险状态在很大程度上会
被忽视，从而不能客观地反映其真实警情．故而常权
方法具有一定的片面性，可能导致不科学的预警结
果．再者，生态系统是一个动态的、不断发展演变的
复杂系统，每个指标在预警过程中的地位也会相应
地发生变化，指标权重也会随之呈现出一个不断调
整和拟合的过程，即指标原始值的变化导致权重的
变化，而通过常权法计算得到的常权权重不能体现
这一过程．然而，使用变权模型（即各因素的权重由
各因素的组合情况决定的模型）可以有效地克服这
一缺点．由于使用变权模型计算权重既可考虑生态
安全预警影响因素的权重，又能考虑各影响因素状
态值之间的组态水平，还可以反映各个影响因素在
预警过程中的作用．因此，在生态系统预警研究中，
权重向量随着状态水平的变化而不断变化，应该采
用变权模型来反映这一变化过程，即需要根据其具
体情况选择合适的状态变权向量是生态安全预警研
究必须解决的一个关键问题．在实际研究中，变权模
型被广泛应用到水质综合评价［２９］、企业风险评
价［３０］、道路安全评价［３１］、桥梁评价［３２］、土地质量评
价［３３］、生态适宜性评价［３４］、自然灾害评价［３５］、土地
生态安全评价［２８］等诸多领域，并取得了良好的效
果，但其在区域生态安全预警研究中鲜有报道．本研
究以浙江省舟山群岛为例，使用变权模型对其
２０００—２０１２年生态安全状况进行预警研究，并采用
马尔科夫预测方法对 ２０１３—２０１８ 年生态安全警情
状况进行预测，以期创新生态安全预警研究方法、丰
富生态安全研究内容，并为舟山群岛生态安全的合
理调控提供决策参考．
１　 研究地区与研究方法
１􀆰 １　 研究区概况
舟山群岛地处长江口南侧、杭州湾外缘的浙江
北部海域，总面积 ２． ２２ × １０４ ｋｍ２，其中海域面积
２．０８×１０４ ｋｍ２，岛屿总数为 １３９０个．舟山群岛是浙东
天台山脉向海延伸的余脉，属低山丘陵地貌类型，属
北亚热带南缘季风海洋型气候，因受季风不稳定性
的影响，夏秋之际的台风和 ７、８ 月间出现的干旱是
常见的灾害性天气．舟山群岛区位优势突出，海洋资
源丰富，经济社会发展势头较好，２０００—２０１３ 年国
内生产总值平均保持 １７．５％的增速．在经济快速发
展的同时，近海水域污染、生物栖息地丧失、生态系
统结构失衡等问题比较突出，尽管政府部门加大对
生态环境的治理力度，但舟山群岛生态安全仍面临
较大风险． ２０１３ 年，舟山群岛人均公园绿地面积
１５􀆰 ３７ ｋｍ２，城市污水处理率 ８５．６％，水环境功能区水
质达标率 ８８％，舟山群岛达到国家Ⅰ、Ⅱ类海水水质标
准的海域面积占 ２９．６％，Ⅳ类和劣Ⅳ类海水海域面积
占 ６６％，近岸海域环境功能区达标率 ２０．４％；舟山海
域共发生赤潮 ５次，累计赤潮面积 ４００ ｋｍ２ ．
１􀆰 ２　 数据来源
本研究数据主要包括 ２００１—２０１３年《舟山统计
年鉴》 ［３６］、《中国城市统计年鉴》 ［３７］、２０００—２０１２ 年
《舟山市海洋环境统计公报》 ［３８］和 ２０００—２０１２ 年
《舟山市国民经济和社会发展统计公报》 ［３９］，以及
《舟山市创建国家环境保护模范城市规划》 ［４０］、《舟
山市海洋旅游产业发展总体规划》 ［４１］和《舟山市
“十二五”环境保护规划》 ［４２］ ．对于缺失的个别年份
数据采用滑动平均或趋势外推的方法获得．
１􀆰 ３　 变权模型
１􀆰 ３􀆰 １基本概念　 生态安全预警，共涉及 ｘ１， ｘ２，…，
ｘｎ个影响因素，分别获得单因素评估值为 ｕ１，ｕ２，…，
ｕｎ，ｕｉ可理解为相对生态安全预警，影响因素 ｘｉ的功
能完善程度，ｕｉ值越大，表明 ｘｉ的完善程度越好，ｕｉ∈
［０， ｕｍ］，取 ｕｍ ＝ １，当 ｕｉ ＝ ｕｍ时，说明影响因素功能
十分完善，此时影响因素 ｘｉ的权重 ｗｍｉ称之为基础权
５５８１６期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 周　 彬等： 基于变权模型的舟山群岛生态安全预警　 　 　 　 　 　
重，０≤ｗｍｉ≤１，且∑ｗｍｉ ＝ １，为了得到相对客观的
基础权重 ｗｍｉ，本文采用均方差法求出．当 ｕｉ ＝ ０ 时，
说明影响因素 ｘｉ已经完全丧失相应的功能，此时影
响因素 ｘｉ对应的权重可视为其上界，计算公式为：
ｗｏｉ ＝ｗｍｉ ／ （ｗｍｉ ｍｉｎ＋ｗｍｉ ｍａｘ） （１）
１􀆰 ３􀆰 ２ λ ｉ（ｕ）函数的定义　 定义 λ ｉ（ｕ）函数，满足条
件：λ ｉ（ｕ）在［０， ｕｍ］上非负有界；λ ｉ（ｕ）在［０， ｕｍ］上
是不增的可微函数；记 λ ｉ（０）＝ λｏｉ、λ ｉ（ｕｍ）＝ λｍｉ，λｏｉ
和 λｍｉ分别是 λ ｉ（ｕ） 在 ［０， ｕｍ］上的最大值和最小
值．设某年份生态安全预警结果 ｕ１，ｕ２，…，ｕｎ，则相
应各因素的变权权重计算公式为：
ｗ ｉ ＝ （ｕ１，ｕ２，…，ｕｎ） ＝ λ ｉ（ｕｉ） ／∑
ｎ
ｊ ＝ １
λ ｊ（ｕ ｊ） （２）
１􀆰 ３􀆰 ３ λ ｉ（ｕ）的计算步骤　 在已经得知基础权重 ｗｍｉ
的情况下，令 λｍｉ ＝ｗｍｉ，并由 ｗｏｉ和 ｗｍｉ计算得出 λｏｉ：
λｏｉ ＝ ｗｏｉ∑
ｊ≠１
ｗｍｊ ／ （１ － ｗｏｉ） （３）
λ ｉ（ｕ）的计算公式如下：
λ ｉ（ｕ）＝ λ∗ｏｉ λｏｉ ／ λ∗ｅｘｐ
１
（１－ｋｉ）
ｕ
ｕｍ
æ
è
ç
ö
ø
÷
１－ｋｉé
ë
êê
ù
û
úú （４）
式中： λ∗ｏｉ ＝ ∑
ｊ≠１
λｏｉ ； ｋｉ ＝ １ － ［ １ ／ ｌｎ
λｏｉ（λ∗ｏｉ ＋ｗｍｉ）
λ∗ｗｍｉ
］；
λ∗ ＝∑
ｉ ＝ １
λｏｉ ；对于正向指标，ｕ ＝ ｘｉ ／ ｘｉ ｍａｘ，对于负向
指标，ｕ＝ ｘｉ ｍｉｎ ／ ｘｉ，ｘｉ为评价指标原始值．
１􀆰 ４　 马尔科夫预测法
马尔可夫预测法是一种关于事件发生的概率预
测方法，它是根据事件的目前状况来预测其将来各
个时刻（或时期）变动状况的一种预测方法［４３］ ．在该
方法中，假设舟山群岛生态安全警度由状态 Ｎｉ经过
一个时期后，转移到状态 Ｎ ｊ的一步转移概率（Ｐ ｉｊ）：
Ｐ ｉｊ ＝ ｍｉｊ ／ Ｍｉ
∑
ｎ
ｊ ＝ １
Ｐ ｉｊ ＝ １　 （０ ≤ Ｐ ｉｊ≤ １）
{ （５）
式中：ｍｉｊ为由状态 Ｎｉ转移到状态 Ｎ ｊ的原始样本数；
Ｍｉ为处于状态 Ｎｉ的样本数，一步转移概率可组成一
个矩阵，该矩阵为一步转移矩阵 Ｐ（１）：
Ｐ（１）＝
Ｐ１１ Ｐ１２ … Ｐ１ｍ
Ｐ２１ Ｐ２２ … Ｐ２ｍ
… … … …
Ｐｍｉ Ｐｍ２ … Ｐｍｍ
é
ë
ê
ê
ê
ê
êê
ù
û
ú
ú
ú
ú
úú
（６）
经过 ｋ年后，生态安全状况处在 Ｎ ｊ状态警度转
移概率矩阵为 Ｐ（ｋ），根据该矩阵便可得到舟山群岛
生态安全在该年份的警度预测概率，其计算公式为：
Ｐ（ｋ）＝ Ｐ（１）ｋ （７）
１􀆰 ５　 预警指标体系的构建
生态安全指在一定时空范围内，生态系统能够
保持其结构与功能少受或不受威胁的健康状态，并
能为人类社会经济的可持续发展提供服务，从而达
到维持自然⁃社会⁃经济复合系统长期协调发展的目
的［４４］ ．生态安全具有系统性、动态性和复杂性等特
点，其预警指标体系是一个受人口、资源、环境、经济
和社会等多方面因素共同作用的复合系统．因而，预
警指标选取不仅需要结合生态环境现状和生态安全
特征，还要能反映出对生态安全具有潜在影响的重
要因素和人类活动的影响．欧洲环境署（ ＥＥＡ）在
１９９３年提出了动力⁃压力⁃状态⁃影响⁃响应（ＤＰＳＩＲ）
模型．该模型强调人类社会、经济和自身发展对自然
环境的影响，反映了生态系统在自然、社会和经济系
统之间相互作用机理，并构建了这 ５ 个要素之间的
因果关系链，形成了生态安全机理的路径网络，从而
能够全面地诠释生态安全演变过程，可以有效地满
足生态安全预警研究需要．因此，本文以该模型为框
架，遵循灵敏度高、关联性强、指示性好的原则，并结
合案例地生态环境特征，构建了舟山群岛生态安全
预警指标体系（表 １）．
本文采用极差法原理对舟山群岛生态安全预警
指标进行标准化处理，公式为：
对于正向指标：
ｙｉｊ′＝（ｙｉｊ－ｙｉｊ ｍｉｎ） ／ （ｙｉｊ ｍａｘ－ｙｉｊ ｍｉｎ） （７）
对于负向指标：
ｙｉｊ′＝（ｙｉｊ ｍａｘ－ｙｉｊ） ／ （ｙｉｊ ｍａｘ－ｙｉｊ ｍｉｎ） （８）
式中：ｙｉｊ′（ ｉ＝ １， ２， …， ｎ； ｊ＝ １， ２， …， ｍ）为第 ｉ年
第 ｊ 个指标的原始值和标准化后的数值；ｎ 和 ｍ 分
别代表年份和指标数；ｙｉｊ ｍａｘ和 ｙｉｊ ｍｉｎ分别为第 ｊ 个指
标的最大值和最小值．
１􀆰 ６　 预警指数计算
Ｉ ＝∑
ｍ
ｉ ＝ １
ｗ ｉｙｉ′ （９）
式中：Ｉ 为生态安全预警指数，其数值介于 ０ ～ １ 之
间，数值越大说明生态安全状况越好，警度越小；ｗ ｉ
为变权权重；ｙｉ′为标准化后的数值．
１􀆰 ７　 警度的确定
依据生态安全的可拓性，在参考文献［２８］的基
础上，将舟山群岛生态安全警度划分为巨警、重警、
中警、轻警和无警５个等级，分别用Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ和
６５８１ 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
表 １　 基于 ＤＰＳＩＲ模型的舟山群岛生态安全预警指标体系
Ｔａｂｌｅ １　 Ｅａｒｌｙ⁃ｗａｒｎｉｎｇ ｉｎｄｅｘ ｓｙｓｔｅｍ ｏｆ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｉｎ Ｚｈｏｕｓｈａｎ Ｉｓｌａｎｄｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＤＰＳＩＲ ｍｏｄｅｌ
目标层
Ｏｂｊｅｃｔ ｌａｙｅｒ
项目层
Ｉｔｅｍ ｌａｙｅｒ
指标层
Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ ｌａｙｅｒ
指标解析
Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ ｅｘｐｌａｎａｔｉｏｎ
指标性质
Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ
ｐｒｏｐｅｒｔｙ
基础权重
Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ
ｂａｓｉｃ ｗｅｉｇｈｔ
舟山群岛生态安全 驱动力 ＧＤＰ 增长率（％） 表征经济增长驱动力 － ０．０３６８
预警指标体系 Ｄｒｉｖｉｎｇ ｆｏｒｃｅ 海洋经济占 ＧＤＰ 比重（％） 表征海洋经济发展驱动力 － ０．０３３２
Ｉｎｄｅｘ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ 海洋捕捞量（×１０４ ｔ） 表征海洋生物资源驱动力 － ０．０３３４
ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ 人口自然增长率（‰） 表征人口增长驱动力 － ０．０２９９
ｅａｒｌｙ ｗａｒｎｉｎｇ ｉｎ 城镇化率（％） 表征城市化发展状况 － ０．０３１６
Ｚｈｏｕｓｈａｎ Ｉｓｌａｎｄｓ 建设用地面积（×１０４·ｈｍ－２） 表征建设用地状况 － ０．０４０４
压力 人口密度（人·ｋｍ－２） 表征人口承载力 － ０．０２８８
Ｐｒｅｓｓｕｒｅ 人均日生活用水量（Ｌ） 表征人均用水压力 － ０．０３１７
水资源总量（×１０８ ｍ３） 表征水资源承载力 － ０．０２７３
万元 ＧＤＰ 工业电耗（ｋＷｈ） 表征能源消耗压力 － ０．０２７９
万元 ＧＤＰ 工业废水排放量（ｔ） 表征水环境污染压力 － ０．０３５２
万元 ＧＤＰ 工业废气排放量（×１０４ ｍ３） 表征大气环境污染压力 － ０．０３１７
状态 建成区绿化覆盖率（％） 表征海岛绿化状态 ＋ ０．０４０４
Ｓｔａｔｅ 人均公园绿地面积（ｍ２） 表征海岛土地生态状态 ＋ ０．０４２８
近海Ⅰ、Ⅱ类水质面积比重（％） 表征近海水质状态 ＋ ０．０３０３
海岛空气质量达标率（％） 表征海岛大气质量状态 ＋ ０．０３７７
人均耕地面积（ｈｍ２） 表征耕地资源状态 ＋ ０．０２８５
单位 ＧＤＰ 能耗降低率（％） 表征能源利用状态 ＋ ０．０２７４
环境噪声平均等效声级（ｄＢ） 表征声环境状态 － ０．０３００
影响 海岛生物多样性指数 表征生态安全的生物影响 ＋ ０．０３０２
Ｉｍｐａｃｔ 海岛生境破碎度 表征生态安全的景观影响 － ０．０３３７
海岛水土流失治理面积（×１０３ ｈｍ２） 表征土地生态影响 ＋ ０．０３４７
赤潮累计面积（×１０３ ｋｍ２） 表征海洋水环境影响 － ０．０２７２
海洋灾害受灾人口比重（万人次） 表征海洋灾害影响 － ０．０２９６
响应 海岛工业废水达标排放率（％） 表征海岛水环境响应 ＋ ０．０３２３
Ｒｅｓｐｏｎｓｅ 海岛工业废弃物利用率（％） 表征海岛土地生态响应 ＋ ０．０３２２
海水功能区水质达标率（％） 表征海岛功能区水质状况 ＋ ０．０４０４
城镇生活污水处理率（％） 表征水生态维护水平 ＋ ０．０４０１
生活垃圾无害化处理率（％） 表征土地生态维护水平 ＋ ０．０３４６
环境治理经费占 ＧＤＰ 比重（％） 表征环境保护投资力度 ＋ ０．０４００
＋ 表示正向指标，指标值越大，生态安全状况越好，警度越小； － 表示逆向指标，情况则相反 ＋ ｉｎｄｉｃａｔｅｄ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｉｎｄｅｘ， ｔｈｅ ｇｒｅａｔｅｒ ｏｆ ｉｔｓ ｖａｌｕｅ， ｔｈｅ
ｂｅｔｔｅｒ ｏｆ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｓｉｔｕａｔｉｏｎ， ａｎｄ ｔｈｅ ｓｍａｌｌｅｒ ｏｆ ｗａｒｎｉｎｇ ｄｅｇｒｅｅ； － ｉｎｄｉｃａｔｅｄ ｎｅｇａｔｉｖｅ ｉｎｄｅｘ， ａｌｌ ｉｎｄｉｃａｔｉｏｎｓ ｗｅｒｅ ｉｎ ａｄｖｅｒｓｅ．
表 ２　 舟山群岛生态安全预警等级划分标准
Ｔａｂｌｅ ２　 Ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ ｏｆ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｅａｒｌｙ⁃ｗａｒｎｉｎｇ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｉｎ Ｚｈｏｕｓｈａｎ Ｉｓｌａｎｄｓ
等级
Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ
警度　 　 　
Ｗａｒｎｉｎｇ　 　 　
ｄｅｇｒｅｅ　 　 　
预警指数
Ｅａｒｌｙ⁃ｗａｒｎｉｎｇ
ｉｎｄｅｘ （ Ｉ）
指示灯
Ｉｎｄｉｃａｔｏｒ
ｌａｍｐ
生态安全指示特征
Ｓｔａｔｅ ｏｆ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ
Ⅴ 无警
Ｎｏ ａｌｅｒｔ
０．８５≤Ｉ ＜１ 绿灯
Ｇｒｅｅｎ
海岛生态系统向稳定方向演化：生态系统结构完整，生态服务功能好，恢
复力强，对人类活动干扰和自然灾害具有较强的抵御能力，海洋资源丰
富，海岛经济发展质量高，能够实现海岛自然⁃经济⁃社会的协调发展
Ⅳ 轻警
Ｓｌｉｇｈｔ ａｌｅｒｔ
０．６５≤Ｉ ＜０．８５ 蓝灯
Ｂｌｕｅ
海岛生态系统向不稳定方向演化：生态系统结构较完整，生态服务功能良
好，恢复力较强，对人类干扰和自然灾害具有一定抵御能力，海洋资源消耗
较小、经济发展质量较高，基本能够实现海岛自然⁃经济⁃社会协调发展
Ⅲ 中警
Ｍｅｄｉｕｍ ａｌｅｒｔ
０．４５≤Ｉ ＜０．６５ 黄灯
Ｙｅｌｌｏｗ
海岛生态系统有不稳定趋势：生态系统结构已遭破坏，能够维持基本生
态服务功能，受干扰后不易恢复，海洋资源消耗和环境污染加剧，自然灾
害频率增加，海岛自然⁃经济⁃社会的协调发展受到影响
Ⅱ 重警
Ｓｅｒｉｏｕｓ ａｌｅｒｔ
０．２５≤Ｉ ＜０．４５ 橙灯
Ｏｒａｎｇｅ
海岛生态系统趋于不稳定：生态系统结构破坏较严重，生态服务功能退
化较严重，恢复力大幅度下降，自然灾害频率逐步增加，资源消耗和环境
污染严重，社会经济发展相对落后，严重阻碍了海岛自然⁃经济⁃社会协调
发展
Ⅰ 巨警
Ｈｕｇｅ ａｌｅｒｔ
０≤Ｉ ＜０．２５ 红灯
Ｒｅｄ
海岛生态系统破坏严重：生态系统结构残缺不全，生态服务功能退化严
重，受干扰后系统几乎不具备恢复力，自然灾害频发，资源消耗和环境污
染严重，社会经济发展落后，无法实现海岛自然⁃经济⁃社会的协调发展
７５８１６期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 周　 彬等： 基于变权模型的舟山群岛生态安全预警　 　 　 　 　 　
Ⅴ级表示，对应的指示灯为：红灯、橙灯、黄灯、蓝灯
和绿灯，其指示意义见表 ２．
２　 结果与分析
２􀆰 １　 舟山群岛生态安全的预警结果
运用上述预警模型方法计算得出 ２０００—２０１２
年舟山群岛生态安全与各子系统的预警指数（表
３），并以此为基础得到 ２０００—２０１２年舟山群岛生态
安全和各子系统的警度（表 ４）和警情指示灯状况
（表 ５）．
表 ３　 ２０００—２０１２年舟山群岛生态安全及其子系统预警指数
Ｔａｂｌｅ ３　 Ｗａｒｎｉｎｇ ｉｎｄｉｃｅｓ ｏｆ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ａｎｄ ｉｔｓ ｓｕｂ⁃
ｓｙｓｔｅｍ ｉｎ Ｚｈｏｕｓｈａｎ Ｉｓｌａｎｄｓ ｆｒｏｍ ２０００ ｔｏ ２０１２
年份
Ｙｅａｒ
预警指数
Ｅａｒｌｙ⁃
ｗａｒｎｉｎｇ
ｉｎｄｅｘ
驱动力
子系统
Ｄｒｉｖｉｎｇ
ｆｏｒｃｅ
ｓｕｂｓｙｓｔｅｍ
压力
子系统
Ｐｒｅｓｓｕｒｅ
ｓｕｂｓｙｓｔｅｍ
状态
子系统
Ｓｔａｔｅ
ｓｕｂｓｙｓｔｅｍ
影响
子系统
Ｉｍｐａｃｔ
ｓｕｂｓｙｓｔｅｍ
响应
子系统
Ｒｅｓｐｏｎｓｅ
ｓｕｂｓｙｓｔｅｍ
２０００ ０．２８６ ０．５４３ ０．１０４ ０．３３３ ０．６２９ ０．０７１
２００１ ０．３３２ ０．７９７ ０．２５３ ０．３３ ０．６４８ ０．０６９
２００２ ０．３０９ ０．８２３ ０．２６４ ０．１７６ ０．６８８ ０．０６３
２００３ ０．３５８ ０．８５０ ０．４４０ ０．２０３ ０．６８１ ０．１１５
２００４ ０．２６２ ０．４１３ ０．３６６ ０．２８２ ０．２４７ ０．１４２
２００５ ０．３４３ ０．５０２ ０．１６７ ０．３７１ ０．５２ ０．２５７
２００６ ０．５４２ ０．４９７ ０．４８２ ０．６３７ ０．７０３ ０．４１３
２００７ ０．５８３ ０．４２７ ０．５６２ ０．５２８ ０．７１６ ０．６５９
２００８ ０．６１１ ０．５０８ ０．４５２ ０．８５５ ０．６００ ０．６７５
２００９ ０．６８２ ０．５７６ ０．４９５ ０．８０７ ０．６８２ ０．８９７
２０１０ ０．５８６ ０．５０６ ０．４４８ ０．４２２ ０．６７６ ０．９６１
２０１１ ０．５４ ０．３６９ ０．４４８ ０．７１７ ０．３７２ ０．９１１
２０１２ ０．４８４ ０．３２５ ０．４２９ ０．７７５ ０．１９２ ０．９２６
表 ４　 ２０００—２０１２年舟山群岛生态安全及其子系统预警度
Ｔａｂｌｅ ４ 　 Ｗａｒｎｉｎｇ ｄｅｇｒｅｅｓ ｏｆ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ａｎｄ ｉｔｓ
ｓｕｂｓｙｓｔｅｍ ｉｎ Ｚｈｏｕｓｈａｎ Ｉｓｌａｎｄｓ ｆｒｏｍ ２０００ ｔｏ ２０１２
年份
Ｙｅａｒ
预警警度
Ｗａｒｎｉｎｇ
ｄｅｇｒｅｅ
驱动力
子系统
Ｄｒｉｖｉｎｇ
ｆｏｒｃｅ
ｓｕｂｓｙｓｔｅｍ
压力
子系统
Ｐｒｅｓｓｕｒｅ
ｓｕｂｓｙｓｔｅｍ
状态
子系统
Ｓｔａｔｅ
ｓｕｂｓｙｓｔｅｍ
影响
子系统
Ｉｍｐａｃｔ
ｓｕｂｓｙｓｔｅｍ
响应
子系统
Ｒｅｓｐｏｎｓｅ
ｓｕｂｓｙｓｔｅｍ
２０００ 重警 中警 巨警 重警 中警 巨警
２００１ 重警 轻警 重警 重警 中警 巨警
２００２ 重警 轻警 重警 巨警 轻警 巨警
２００３ 重警 无警 重警 巨警 轻警 巨警
２００４ 重警 重警 重警 重警 巨警 巨警
２００５ 重警 中警 巨警 重警 中警 重警
２００６ 中警 中警 中警 中警 轻警 重警
２００７ 中警 重警 中警 中警 轻警 轻警
２００８ 中警 中警 中警 无警 中警 轻警
２００９ 轻警 中警 中警 轻警 轻警 无警
２０１０ 中警 中警 重警 重警 轻警 无警
２０１１ 中警 重警 重警 轻警 重警 无警
２０１２ 中警 重警 重警 轻警 巨警 无警
巨警： Ｈｕｇｅ ａｌｅｒｔ； 重警： Ｓｅｒｉｏｕｓ ａｌｅｒｔ； 中警： Ｍｅｄｉｕｍ ａｌｅｒｔ； 轻警：
Ｓｌｉｇｈｔ ａｌｅｒｔ； 无警： Ｎｏ ａｌｅｒｔ． 下同 Ｔｈｅ ｓａｍｅ ｂｅｌｏｗ．
表 ５　 ２０１３—２０１８年舟山群岛生态安全警度马尔科夫转移
矩阵
Ｔａｂｌｅ ５　 Ｍａｒｋｏｖ ｍａｔｒｉｘ ｏｆ ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ ｆｏｒ ｅｃｏ⁃
ｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｗａｒｎｉｎｇ ｉｎｄｅｘ ｉｎ Ｚｈｏｕｓｈａｎ Ｉｓｌａｎｄｓ ｆｒｏｍ
２０１３ ｔｏ ２０１８
年份
Ｙｅａｒ
预警警度
Ｗａｒｎｉｎｇ
ｄｅｇｒｅｅ
重警
Ｓｅｒｉｏｕｓ
ａｌｅｒｔ
轻警
Ｓｌｉｇｈｔ
ａｌｅｒｔ
中警
Ｍｅｄｉｕｍ
ａｌｅｒｔ
２０１３ 重警 ０．６９４ ０．０３３ ０．２７３
轻警 ０ ０．２００ ０．８００
中警 ０ ０．１６０ ０．８４０
２０１４ 重警 ０．４８１ ０．０７３ ０．４４５
轻警 ０ ０．１６８ ０．８３２
中警 ０ ０．１６６ ０．８３４
２０１５ 重警 ０．２３２ ０．１２２ ０．６４６
轻警 ０ ０．１６７ ０．８３３
中警 ０ ０．１６７ ０．８３３
２０１６ 重警 ０．１９３ ０．１２９ ０．６７８
轻警 ０ ０．１６７ ０．８３３
中警 ０ ０．１６７ ０．８３３
２０１７ 重警 ０．１６１ ０．１３６ ０．７０４
轻警 ０ ０．１６７ ０．８３３
中警 ０ ０．１６７ ０．８３３
２０１８ 重警 ０．１３４ ０．１４１ ０．７２５
轻警 ０ ０．１６７ ０．８３３
中警 ０ ０．１６７ ０．８３３
　 　 ２０００—２０１２年，舟山群岛生态安全预警指数由
０．２８６ 波动式上升至 ０． ４８４，警度由 ２０００ 年的“重
警”降至 ２０１２ 年的“中警”，对应的警情指示灯由
“橙灯”演变为“黄灯”．２０００—２００４ 年，舟山群岛生
态安全预警指数减小至 ０．２６２；２００５—２００９ 年，生态
安全预警指数逐渐上升至 ０．６８２，警度也随之降至
“轻警”．究其原因，与舟山群岛实施海洋生态修复工
程、“蓝色屏障”行动、组织各类海洋环境保护宣传
活动、加强监测预报体系建设、陆源入海排污口排
查、海洋灾害风险评估等一些列海洋生态环境保护
措施有关．但在 ２００９—２０１２ 年，舟山群岛预警指数
由 ０．６８２ 下降至 ０．４８４，警度由“轻警”上升至“中
警”，指示灯由“蓝灯”降为“黄灯”，说明舟山群岛生
态安全仍面临较大压力．近年来，虽采取措施减轻海
岛生态环境压力、缓和生态安全形势，但其效果还有
待进一步提升，尤其在驱动力和压力系统双重作用
下，舟山群岛生态安全警度难以快速下降．
２􀆰 ２　 舟山群岛生态安全的驱动力和压力子系统
２０００—２０１２年，舟山群岛生态安全驱动力子系
统预警指数呈波动式下降趋势，其数值由 ０．５４３ 降
至 ０．３２５，警度由“中警”加重至“重警”，指示灯由
“黄灯”演变至“橙灯”．其中，２０００—２００４ 年为剧烈
波动期，驱动力子系统预警指数由 ０．５４３ 迅速上升
８５８１ 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
至 ２００３ 年的 ０．８５０，这是由于舟山市海洋经济比重
和人口自然增长率下降所致．２００３ 年，因受“非典”
和“干旱气候”的影响，舟山群岛海洋经济所占比重
下降至研究时段最小值（３８．１％），加之长期持续的
超低生育水平，使得舟山的人口结构性问题尤为突
出，人口自然增长率在该年份也降至－０．９‰．
２０００—２０１２年，舟山群岛生态安全压力子系统
预警指数由 ０．１０４ 波动上升至 ０．４２９，警度沿着“巨
警”－“重警” －“巨警” －“中警” －“重警”方向演变，
指示灯则由“红灯”沿着“橙灯”－“红灯”－“黄灯”方
向演变至“橙灯”．２０００—２００７ 年，除人均日生活用
水量小幅上升外，其余指标均呈减少趋势，例如，人
口密度、万元 ＧＤＰ 工业电耗、万元 ＧＤＰ 工业废水排
放量和万元 ＧＤＰ 工业废气排放量分别由 ６９０
ｃａｐ·ｋｍ－２、５４３．９２ ｋＷｈ、８．７９ ｔ、１１５９２．４ ｍ３分别降至
６７１ ｃａｐ·ｋｍ－２、４３３．３６ ｋＷｈ、４．９５ ｔ、４９８０ ｍ３，说明舟
山群岛在节约利用能源、提高资源利用效率方面效
果较显著，在一定程度上减轻了对生态环境的压力．
２􀆰 ３　 舟山群岛生态安全状态子系统
在驱动力和压力因素的影响下， ２０００—２０１２
年，舟山群岛生态安全状态子系统预警指数总体呈
波动上升趋势，数值由 ０．３３３ 增加至 ０．７７５，警度由
“重警”波动演变至“中警”，警情指示灯随之由“红
灯”演变至“蓝灯”．其中，２００２ 年，舟山群岛近海海
域Ⅰ、Ⅱ类水质面积比重为研究时段最小值 ４．４％，
这是由于无机氮和活性磷酸盐等污染物严重超标，
导致海域生物环境受到较大污染，海水富营养化严
重；海岛环境噪声平均等效声级为研究时段的最大
值 ５５．３ ｄＢ，其中一类和二类标准区超标率分别为
３７．３％和 １１．１％，全岛处在 ５５ ｄＢ以上的面积比重为
３９．６％．至 ２００８年，由于舟山政府部门深化海岛生态
环境监测与评价工作，强化涉海建设项目管理，积极
推进生态文明建设，海岛环境质量总体有所好转，建
成区绿化覆盖率、近海Ⅰ、Ⅱ类水质面积比重、海岛
环境噪声平均等效声级、空气质量达标率和单位
ＧＤＰ 能耗降低率等指标明显改善，如空气质量达标
率、近海Ⅰ、Ⅱ类水质面积比重和单位 ＧＤＰ 能耗降
低率增至 ９９．２％、３１．６％和 ４．７％．
２􀆰 ４　 舟山群岛生态安全的影响和相应子系统
２０００—２０１２年，舟山群岛生态安全影响子系统
预警指数从 ０．６２９下降至 ０．１９２，警度由“中警”上升
至“重警”，警情指示灯由“黄灯”演变至“红灯”．
２００４年，因受长江、甬江、钱塘江等大江大河所携带
的入海污染物的影响，舟山市近岸海域海水环境质
量仍呈现较为严重的富营养化状态，舟山海域赤潮
大面积爆发，共发生 １６起，累计面积超过 ６０００ ｋｍ２，
２０１２年，爆发赤潮 ７ 起，累计面积 ７５５ ｋｍ２，发生风
暴潮 ５ 次，由台风灾害造成的直接经济损失达
２２􀆰 １６亿元，海洋灾害受灾人口达 １２４．１ 万．这说明
舟山近岸和近海海域环境质量状况不容乐观，须加
强舟山群岛海域海洋环境监测和整治力度．
２０００—２０１２年，舟山群岛生态安全响应子系统
预警指数由 ０．０７１ 逐渐增加至 ０．９２６，年均增速为
２１．８％，警度由“巨警”持续降至“无警”，指示灯由
“红灯”逐渐演变为“绿灯”．近年来，舟山市切实加
强规划调控，出台一系列规划（如舟山生态市建设
规划、舟山市海洋功能区划、舟山市近岸海域环境功
能区划和舟山市海洋生态环境保护与建设规划）并
深入落实；各级政府部门也加大了环保投资力度，仅
在 ２００８年投入生态补偿资金达 ３０００多万元；同时，
大力加强海洋自然保护区建设，已建成普陀和马鞍
列岛 ２个国家级海洋特别保护区、五峙山海洋鸟类
自然保护区和 ３个人工鱼礁区．
２􀆰 ５　 舟山群岛生态安全的警情预测
以 ２０００—２０１２年舟山群岛生态安全警度为基
础，运用马尔科夫预测方法计算得出 ２０１３—２０１８ 年
舟山群岛生态安全警度转移概率矩阵．由表 ５ 可以
看出，２０１３和 ２０１４年舟山群岛生态安全预警由“中
警”向“轻警”和“中警”转移的概率均为 ０． １６ 和
０􀆰 ８４，说明 ２０１３ 和 ２０１４ 年舟山群岛生态安全预警
警情为 “中警”，对应的指示灯为 “黄灯”；２０１５—
２０１８年生态安全预警由“中警”向“轻警”和“中警”
转移的概率分别为 ０．１６７和 ０．８３３．可以推断，２０１５—
２０１８年舟山群岛生态安全警情预测结果亦为“中
警”，对应的指示灯为“黄灯”．
３　 讨　 　 论
使用变权模型和马尔科夫模型对浙江舟山群岛
２０００—２０１２年生态安全以及子系统进行预警和预
测研究．舟山群岛生态安全和各个子系统生态安全
状况和预警结果符合舟山群岛实际，预测结果基本
能够反映舟山群岛生态安全的整体发展趋势，说明
变权模型在舟山群岛生态安全预警研究中具有以下
优点：１）利用变权模型确定计算舟山群岛生态安全
预警指标最终权重，能够更合理地反映研究时段内
舟山群岛警情和警度状况，进而提高了生态安全预
警研究的科学性；２）由变权模型计算得到的权重随
着案例地生态安全影响因素状态值的变化而变化，
９５８１６期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 周　 彬等： 基于变权模型的舟山群岛生态安全预警　 　 　 　 　 　
以使影响因素权重值能够更好地体现相应因素在生
态安全预警研究中的作用；３）该模型能够比较科学
地表述生态安全预警指标体系内部因素之间蕴含着
许多错综复杂的动态性和非线性关系，还能在一定
程度上反映各个指标之间的相互作用机理．
使用变权模型对舟山群岛生态安全进行预警研
究仍存在需要改进的地方：首先，变权权重的计算结
果在一定程度上依赖于基础权重向量．本文采用较
客观的均方差法得到了预警指标的基础权重向量，
在今后的研究中，如何选择更科学的基础权重计算
方法，对于提高变权模型的精度显得非常重要．其
次，基于变权模型的生态安全预警涉及生态系统系
统内部错综复杂的关系分析，如涉及数学方法、经验
方法、人工智能方法等，预警的影响要素包括生态系
统内部要素、外部因素、时间因素以及人为因素等，
这就在客观上需要对这些因素进行观察、假设、推理
及验证，并结合相关方法对变权模型进行改进．再
次，在变权向量的计算过程中，对预警指标的变权只
停留在初步探讨阶段，还需要进一步结合不同类型
的生态系统及其预警目标、预警标准，构建更具有实
践价值的数学模型．最后，变权理论还处于快速发展
过程之中，使用该模型计算生态安全预警指标权重
还需要更多的案例研究来进一步证明其适应性和优
越性．
２０００—２０１２年，舟山群岛总体安全水平呈上升
趋势，生态安全警度等级从“重警”演变至“中警”，
指示灯由“橙灯”经“蓝灯”演变为“黄灯”；使用马
尔科夫预测法对舟山群岛预测结果为：２０１３—２０１８
年的警情等级为“中警”，指示灯为“黄灯”．说明未
来舟山群岛生态安全形势仍不可过于乐观，还需要
采取预防措施进一步防范生态风险．舟山群岛生态
安全状况与快速城市化快速发展、海洋经济规模扩
张和海岛工业迅速增长等因素关系密切．在生态文
明建设、海洋经济示范区纵深推进、新型城镇化和工
业化全面推进的背景下，舟山群岛应从保护海洋生
物多样性和渔业资源、加强海岛水土流失防治、强化
污染治理和海洋环境保护、推进建设用地集约利用、
优化海洋经济产业结构，强化海洋防灾减灾能力建
设等方面进一步采取措施强化海洋环境风险管理，
缓解生态环境压力，推进人地关系协调发展．
在预测期范围内，舟山群岛有可能遭遇赤潮、台
风或者干旱等自然灾害的侵袭，会对其生态安全造
成较大的负面影响，容易导致马尔科夫预测结果存
在一定的不确定性．如何提高生态安全预测结果的
精确性还有待进一步研究．此外，生态安全是自然、
经济和社会文化等各方面因素综合作用的结果，其
目标是各子系统之间健康发展．如何实现生态安全
与各子系统之间以及子系统之间的协调发展也是今
后研究的方向．
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ｔｈｅ ｕｐｐｅｒ Ｙａｎｇｔｚｅ Ｒｉｖｅｒ ａｎｄ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｉｎｆｌｕｅｎｃｉｎｇ ｆａｃ⁃
ｔｏｒｓ ｏｎ ｅｃｏ⁃ｓｅｃｕｒｉｔｙ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ
Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｂｅｉｊｉｎｇ （北京科技大学学报）， ２０１０， ３２
（２）： ３１－３６ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［８］ 　 Ｗａｎｇ Ｇ （王 　 耕）， Ｌｉｕ Ｘ⁃Ｑ （刘晓青）， Ｇｏｎｇ Ｌ⁃Ｙ
（龚丽妍）， ｅｔ ａｌ． Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｅｖｏｌｖｅｍｅｎｔ ｍｅｃｈａ⁃
ｎｉｓｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｄａｎｇｅｒ ｆａｃｔｏｒｓ ａｎｄ ｉｔｓ ｓｙｓｔｅｍａｔｉｃ ｄｙｎａｍｉｃｓ
ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｉｎ ｄｉｓａｓｔｅｒ ｓｃｉｅｎｃｅ ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ． Ｃｈｉｎａ
Ｓａｆｅｔｙ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｊｏｕｒｎａｌ （中国安全科学学报）， ２０１０，
２０（３）： ３－８ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［９］　 Ｓｈｉ Ｈ （时　 卉）， Ｙａｎｇ Ｚ⁃Ｐ （杨兆萍）， Ｈａｎ Ｆ （韩　
芳）， ｅｔ ａｌ． Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｔｅｍｐｏｒａｌ⁃ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｆｆｅｒ⁃
ｅｎｃｅｓ ｉｎ ｌａｎｄｓｃａｐｅ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ａｎｄ ｔｈｅ ｄｒｉｖｉｎｇ
ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｉｎ Ｔｉａｎｃｈｉ Ｓｃｅｎｉｃ Ｚｏｎｅ ｏｆ Ｘｉｎｊｉａｎｇ． Ｐｒｏｇｒｅｓｓ
ｉｎ Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ （地理科学进展）， ２０１３， ３２（３）： ４７５－
４８５ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［１０］　 Ｇａｏ Ｙ， Ｗｕ ＺＦ， Ｌｏｕ ＱＳ， ｅｔ ａｌ． Ｌａｎｄｓｃａｐｅ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ
ｓｅｃｕｒｉｔｙ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ ｐｕｒｓｕｉｔ ｉｎ Ｐｅａｒｌ
Ｒｉｖｅｒ Ｄｅｌｔａ． Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ａｎｄ Ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ，
２０１２， １８４： ２３０７－２３１９
［１１］　 Ｌｅｎｔｏｎ ＴＭ． Ｗｈａｔ ｅａｒｌｙ ｗａｒｎｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍｓ ａｒｅ ｔｈｅｒｅ ｆｏｒ ｅｎ⁃
０６８１ 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷
ｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｓｈｏｃｋｓ？ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ ＆ Ｐｏｌｉｃｙ，
２０１３， ２７： Ｓ６０－Ｓ７５
［１２］　 Ｚｈａｏ Ｈ⁃Ｂ （赵宏波）， Ｍａ Ｙ⁃Ｊ （马延吉）． Ｓｐａｔｉａｌ⁃ｔｅｍ⁃
ｐｏｒａｌ ｐａｔｔｅｒｎ ａｎｄ ｏｂｓｔａｃｌｅ ｆａｃｔｏｒｓ ｏｆ ｃｕｌｔｉｖａｔｅｄ ｌａｎｄ ｅｃｏ⁃
ｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｉｎ ｍａｊｏｒ ｇｒａｉｎ ｐｒｏｄｕｃｉｎｇ ａｒｅａｓ ｏｆ Ｎｏｒｔｈ⁃
ｅａｓｔ Ｃｈｉｎａ： Ａ ｃａｓｅ ｓｔｕｄｙ ｉｎ Ｊｉｌｉｎ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ． Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒ⁃
ｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ （应用生态学报）， ２０１４， ２５
（２）： ５１５－５２４ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［１３］　 Ｚｈｕ Ｓ （朱　 爽）， Ｈｕａ Ｔ （华　 涛）， Ｚｈｏｕ Ｑ⁃Ｘ （周启
星）， ｅｔ ａｌ． Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓａｆｅｔｙ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ Ａ ／ ＤＡＴ⁃ＩＡＴ
ｐｒｏｃｅｓｓ ｆｏｒ ｍｕｎｉｃｉｐａｌ ｗａｓｔｅｗａｔｅｒ ｔｒｅａｔｍｅｎｔ． Ｃｈｉｎｅｓｅ
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ （应用生态学报）， ２００９， ２０
（５）： １２０９－１２１３ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［１４］　 Ｆｕ Ｂ⁃Ｊ （傅伯杰）． Ｅａｒｌｙ ｗａｒｎｉｎｇ ｔｈｅｏｒｙ ｏｎ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｅｃｏ⁃
ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｉｓｓｕｅｓ ａｎｄ ｉｔｓ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ． Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ
ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ （应用生态学报）， １９９３， ４（４）：
４３６－４３９ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［１５］　 Ｔｒａｖｉｓ ＣＣ， Ｍｏｒｒｉｓ ＪＭ． Ｔｈｅ ｅｍｅｒｇｅｎｃｅ ｏｆ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｒｉｓｋ
ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ． Ｒｉｓｋ Ａｎａｌｙｓｉｓ， １９９２， １２： １６７－１６８
［１６］　 Ｇｒａｓｓｏ ＶＦ， Ｓｉｎｇｈ Ａ． Ｇｌｏｂａｌ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ａｌｅｒｔ ｓｅｒｖｉｃｅ
（ＧＥＡＳ）． Ａｄｖａｎｃｅｓ ｉｎ Ｓｐａｃｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ， ２００８， ４１： １８３６－
１８５２
［１７］　 Ｉｎｔｒｉｅｒｉ Ｅ， Ｇｉｇｌｉ Ｇ， Ｍｕｇｎａｉ Ｆ， ｅｔ ａｌ． Ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ ｉｍｐｌｅ⁃
ｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ ａ ｌａｎｄｓｌｉｄｅ ｅａｒｌｙ ｗａｒｎｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ． Ｅｎｇｉｎｅｅｒ⁃
ｉｎｇ Ｇｅｏｌｏｇｙ， ２０１２， １４７ ／ １４８： １２４－１３６
［１８］　 Ｈａｎ Ｃ⁃Ｘ （韩晨霞）， Ｚｈａｏ Ｘ⁃Ｙ （赵旭阳）， Ｈｅ Ｊ⁃Ｌ
（贺军亮）， ｅｔ ａｌ． Ｄｙｎａｍｉｃ ｃｈａｎｇｅｓ ａｎｄ ｅａｒｌｙ⁃ｗａｒｎｉｎｇ
ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｏｆ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｉｎ Ｓｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇ Ｃｉｔｙ．
Ａｒｅａｌ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ （地域研究与开发），
２０１０， ２９（５）： ９９－１０３ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［１９］　 Ｘｕ Ｃ⁃Ｌ （徐成龙）， Ｃｈｅｎｇ Ｙ （程　 钰）， Ｒｅｎ Ｊ⁃Ｌ （任
建兰）． Ｔｈｅ ｍｅａｓｕｒｅ ｏｆ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｅａｒｌｙ ｗａｒｎｉｎｇ
ａｎｄ ｔｈｅ ｔｅｍｐｏｒａｌ ａｎｄ ｓｐａｔｉａｌ ｐａｔｔｅｒｎ ｉｎ Ｙｅｌｌｏｗ Ｒｉｖｅｒ ｄｅｌ⁃
ｔａ． Ｅｃｏｎｏｍｉｃ Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ （经济地理）， ２０１４， ３４（３）：
１４９－１５５ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２０］　 Ｌｉｕ Ｊ⁃Ｐ （刘静鹏）， Ｃｕｉ Ｙ⁃Ｙ （崔媛媛）， Ｇｅ Ｊ⁃Ｆ （葛京
凤）． Ａ ｃａｓｅ ｓｔｕｄｙ ｏｎ Ｈｅｂｅｉ ｍｏｕｎｔａｉｎｏｕｓ ａｒｅａ： Ｐｒｅ⁃
ｗａｒｎｉｎｇ ｏｆ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓａｆｅｔｙ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｍａｔｔｅｒ⁃ｅｌｅｍｅｎｔ
ｍｏｄｅｌ． Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ＆ Ｉｎｄｕｓｔｒｉｅｓ （资源与产业）， ２０１２，
１４（５）： １３５－１３９ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２１］　 Ｚｈｕａｎｇ Ｗ （庄 　 伟）， Ｌｉａｏ Ｈ⁃Ｐ （廖和平）， Ｙａｎｇ Ｗ
（杨　 伟）， ｅｔ ａｌ． Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ ｔｈｅ ｄｅｓｉｇｎ ｏｆ ａｎ ｅａｒｌｙ
ｗａｒｎｉｎｇ ｓｙｓｔｅｍ ｆｏｒ ｌａｎｄ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｏｆ ｓｕｂｕｒｂ
ａｒｅａｓ ａｎｄ ｉｔｓ ｋｅｙ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ： Ａ ｃａｓｅ ｓｔｕｄｙ ｏｆ Ｃｈａｎｇ⁃
ｓｈｅｎｇｑｉａｏ ｔｏｗｎ ｉｎ Ｃｈｏｎｇｑｉｎｇ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｏｕｔｈｗｅｓｔ Ｕｎｉ⁃
ｖｅｒｓｉｔｙ （Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ） （西南大学学报：自然科学
版）， ２０１４， ３６（２）： １１７－１２３ （ ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２２］　 Ｇａｏ Ｈ⁃Ｊ （郜红娟）， Ｃａｉ Ｇ⁃Ｐ （蔡广鹏）， Ｌｕｏ Ｘ⁃Ｑ （罗
绪强）， ｅｔ ａｌ ． Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｗａｒｎｉｎｇ ｏｆ ｆａｒｍｌａｎｄ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ
ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｉｎ Ｇｕｉｚｈｏｕ ｆｒｏｍ ２０００ ｔｏ ２０１０ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｅｎ⁃
ｅｒｇｙ ａｎａｌｙｓｉｓ． Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｆ Ｓｏｉｌ ａｎｄ Ｗａｔｅｒ Ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ
（水土保持研究）， ２０１３， ２０（６）： ３０７－３１０ （ ｉｎ Ｃｈｉ⁃
ｎｅｓｅ）
［２３］　 Ｍｉ Ｆ （米　 锋）， Ｐａｎ Ｗ⁃Ｑ （潘文靖）， Ｚｈｕ Ｎ （朱 　
宁）， ｅｔ ａｌ． Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｆｕｚｚｙ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ｅｖａｌｕａ⁃
ｔｉｏｎ ｉｎ ｆｏｒｅｓｔ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｗａｒｎｉｎｇ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ
Ｎｏｒｔｈｅａｓｔ Ｆｏｒｅｓｔｒｙ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ （东北林业大学学报），
２０１３， ４１（６）： ６６－７１ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２４］　 Ｓｈｕ Ｂ⁃Ｒ （舒帮荣）， Ｌｉｕ Ｙ⁃Ｚ （刘友兆）， Ｘｕ Ｊ⁃Ｌ （徐
进亮）， ｅｔ ａｌ． Ｅａｒｌｙ ｗａｒｎｉｎｇ ｏｆ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｂａｓｅｄ
ｏｎ ＢＰ⁃ＡＮＮ： Ａ ｃａｓｅ ｏｆ Ｓｕｚｈｏｕ． Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎ⁃
ｍｅｎｔ ｉｎ ｔｈｅ Ｙａｎｇｔｚｅ Ｂａｓｉｎ （长江流域资源与环境），
２０１０， １９（９）： １０８０－１０８５ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２５］　 Ｚｈａｎｇ Ｑ （张 　 强）， Ｘｕｅ Ｈ⁃Ｆ （薛惠锋）， Ｚｈａｎｇ Ｍ⁃Ｊ
（张明军）， ｅｔ ａｌ． Ｅａｒｌｙ⁃ｗａｒｎｉｎｇ ｍｏｄｅｌ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｅｘｔｅｎ⁃
ｓｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｆｏｒ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ａｎｄ ｉｔｓ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ：
Ａ ｃａｓｅ ｓｔｕｄｙ ｏｆ Ｓｈａａｎｘｉ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ． Ａｃｔａ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ
（生态学报）， ２０１０ ， ３０（１６）： ４２７７－ ４２８６ （ ｉｎ Ｃｈｉ⁃
ｎｅｓｅ）
［２６］　 Ｚｈｏｕ Ｊ （周　 健）， Ｌｉｕ Ｚ⁃Ｃ （刘占才）． Ｔｈｅ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ
ｔｈｅ ｃｏｎｔｒｏｌ ａｎｄ ｗａｒｎｉｎｇ ｏｆ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ ｂａｓｅｄ ｏｎ
ＧＭ （１， １） ｍｏｄｅｌ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｒｉｄ Ｌａｎｄ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ
Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ （干旱区资源与环境）， ２０１１， ２５（１）：
１５－１９ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２７］　 Ｚｈｕ Ｗ⁃Ｈ （朱卫红）， Ｍｉａｏ Ｃ⁃Ｙ （苗承玉）， Ｚｈｅｎｇ Ｘ⁃Ｊ
（郑小军）， ｅｔ ａｌ． Ｓｔｕｄｙ ｏｎ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓａｆｅｔｙ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ
ａｎｄ ｗａｒｎｉｎｇ ｏｆ ｗｅｔｌａｎｄｓ ｉｎ Ｔｕｍｅｎ Ｒｉｖｅｒ ｗａｔｅｒｓｈｅｄ ｂａｓｅｄ
ｏｎ “ ３Ｓ” ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ． Ａｃｔａ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ （生态学
报）， ２０１４， ３４（６）： １３７９－１３９０ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［２８］ 　 Ｗｕ Ｇ⁃Ｃ （吴冠岑）， Ｎｉｕ Ｘ （牛　 星）． Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ
ａｎ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｐｕｎｉｓｈｉｎｇ ｖａｒｉａｂｌｅ ｗｅｉｇｈｔ
ｆｏｒ ｅａｒｌｙ ｗａｒｎｉｎｇ ｏｆ ｌａｎｄ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ． Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ
Ｓｃｉｅｎｃｅ （资源科学）， ２０１０， ３２（５）： ９９２－９９９ （ｉｎ Ｃｈｉ⁃
ｎｅｓｅ）
［２９］　 Ｚｈａｎｇ Ｑ⁃Ｑ （张庆庆）， Ｘｕ Ｙ⁃Ｐ （许月萍）， Ｎｉｕ Ｓ⁃Ｆ
（牛少凤）， ｅｔ ａｌ． Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｅｕｃｌｉｄｅａｎ ｄｉｓｔａｎｃｅ
ｍｏｄｅｌ ｗｉｔｈ ｖａｒｙｉｎｇ ｗｅｉｇｈｔｓ ｉｎ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ
ｏｆ ｓｕｒｆａｃｅ ｗａｔｅｒ ｑｕａｌｉｔｙ． Ａｃｔａ Ｓｃｉｅｎｔｉａｒｕｍ Ｎａｔｕｒａｌｉｕｍ
Ｕｎｉｖｅｒｓｔａｔｉｓ Ｓｕｎｙａｔｓｅｎｉ （中山大学学报：自然科学版），
２０１０， ４９（５）： １４１－１４５ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３０］　 Ｓｈｉ Ｒ （石 　 荣）， Ｌｉ Ｍ⁃Ｊ （李明捷）． Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ
ｖａｒｉａｂｌｅ ｗｅｉｇｈｔ ｓｙｎｔｈｅｔｉｃ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｉｎ ｒｉｓｋ ａｓ⁃
ｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆ ａｉｒｌｉｎｅｓ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓａｆｅｔｙ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈ⁃
ｎｏｌｏｇｙ （中国安全生产科学技术）， ２０１１， ７ （ １０）：
１４３－１４８ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３１］　 Ｙｏｕ Ｋ⁃Ｓ （游克思）， Ｓｕｎ Ｌ （孙　 璐）， Ｇｕ Ｗ⁃Ｊ （顾文
钧 ）． Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｖａｒｉａｂｌｅ ｗｅｉｇｈｔ ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅ
ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｔｏ ｓａｆｅｔｙ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆ ｈｉｇｈｗａｙ ｉｎ ｍｏｕｎｔａｉｎ⁃
ｏｕｓ ａｒｅａｓ． Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ （系统工程）， ２０１０， ２８
（５）： ８５－８８ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３２］　 Ｌａｎ Ｈ （兰 　 海）， Ｓｈｉ Ｊ⁃Ｊ （史家钧）． Ｄｅｇｒｅｅ ｏｆ ｇｒｅｙ
ｉｎｃｉｄｅｎｃｅ ａｎｄ ｖａｒｉａｂｌｅ ｗｅｉｇｈｔ ｓｙｎｔｈｅｓｉｚｉｎｇ ａｐｐｌｉｅｄ ｉｎ
ｂｒｉｄｇｅ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｔｏｎｇｊｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ （同济大
学学报）， ２００１， ２９（１）： ５０－５４ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３３］　 Ｈｕ Ｙ⁃Ｍ （胡月明）， Ｗａｎ Ｈ⁃Ｆ （万洪富）， Ｗｕ Ｚ⁃Ｆ （吴
志峰）， ｅｔ ａｌ． ＧＩＳ⁃ｂａｓｅｄ ｓｏｉｌ ｑｕａｌｉｔｙ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ
ｆｕｚｚｙ ｖａｒｉａｂｌｅ ｗｅｉｇｈｔ． Ａｃｔａ Ｐｅｄｏｌｏｇｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ （土壤学
报）， ２００１， ３８（３）： ２６６－２７４ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３４］　 Ｓｈｕ Ｂ⁃Ｒ （舒帮荣）， Ｈｕａｎｇ Ｑ （黄　 琪）， Ｌｉｕ Ｙ⁃Ｚ （刘
友兆）， ｅｔ ａｌ． Ｓｐａｔｉａｌ ｆｕｚｚｙ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｏｆ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ
ｓｕｉｔａｂｉｌｉｔｙ ｆｏｒ ｕｒｂａｎ ｌａｎｄ ｅｘｐａｎｓｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｖａｒｉａｂｌｅ
ｗｅｉｇｈｔｓ： Ａ ｃａｓｅ ｓｔｕｄｙ ｏｆ Ｔａｉｃａｎｇ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｎａｔｕｒａｌ Ｒｅ⁃
ｓｏｕｒｃｅｓ （自然资源学报）， ２０１２， ２７（３）： ４０２－４１２ （ｉｎ
Ｃｈｉｎｅｓｅ）
１６８１６期　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 周　 彬等： 基于变权模型的舟山群岛生态安全预警　 　 　 　 　 　
［３５］　 Ｗａｎｇ Ｈ⁃Ｄ （王洪德）， Ｃａｏ Ｙ⁃Ｈ （曹英浩）． Ｂａｓｅｄ ｏｎ
ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇ ｒｏｃｋ ｓｔａｂｉｌｉｔｙ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｍａｔｔｅｒ⁃
ｅｌｅｍｅｎｔ ｅｘｔｅｎｓｉｏｎ ｍｏｄｅｌ ｗｉｔｈ ｖａｒｉａｂｌｅ ｗｅｉｇｈｔ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ
Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｓａｆｅｔｙ ａｎｄ Ｓｃｉｅｎｃｅ （中国安全科学学报），
２０１３， ２３（８）： ２３－２９ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３６］　 Ｚｈｏｕｓｈａｎ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａ Ｂｕｒｅａｕ （舟山市统计局）， Ｚｈｏｕ⁃
ｓｈａｎ Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ Ｔｅａｍ ｏｆ ｔｈｅ Ｓｔａｔｅ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃ Ｂｕｒｅａｕ （国
家统计局舟山调查队）． Ｚｈｏｕｓｈａｎ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｙｅａｒｂｏｏｋ
（２００１－２０１３）． Ｂｅｉｊｉｎｇ： Ｃｈｉｎａ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ Ｐｒｅｓｓ （ ｉｎ Ｃｈｉ⁃
ｎｅｓｅ）
［３７］　 Ｃｉｔｙ Ｓｏｃｉａｌ Ｅｃｏｎｏｍｙ Ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｉｏｎ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ Ｓｔａｔｅ
Ｓｔａｔｉｓｔｉｃ Ｂｕｒｅａｕ （国家统计局城市社会经济调查司）．
Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｃｉｔｙ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ Ｙｅａｒｂｏｏｋ （ ２０００ － ２０１２）． Ｂｅｉ⁃
ｊｉｎｇ： Ｃｈｉｎａ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ Ｐｒｅｓｓ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［３８］　 Ｚｈｏｕｓｈａｎ Ｏｃｅａｎ ａｎｄ Ｆｉｓｈｅｒｉｅｓ Ｂｕｒｅａｕ （舟山海洋与渔
业局）． Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ Ｂｕｌｌｅｔｉｎ ｏｆ Ｚｈｏｕｓｈａｎ Ｍａｒｉｎｅ Ｅｎｖｉｒｏｎ⁃
ｍｅｎｔ （２０００－２０１２） ［ＥＢ ／ ＯＬ］． （２０１２⁃０８⁃０９） ［２０１４⁃
０３⁃０４］． ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ．ｚｓｏａｆ．ｇｏｖ．ｃｎ ／ ０００６６．ｈｔｍｌ． （ ｉｎ Ｃｈｉ⁃
ｎｅｓｅ）
［３９］　 Ｚｈｏｕｓｈａｎ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａ Ｂｕｒｅａｕ （舟山市统计局）． Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ
Ｃｏｍｍｕｎｉｑｕｅ ｏｎ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｅｃｏｎｏｍｉｃ ａｎｄ Ｓｏｃｉａｌ Ｄｅｖｅｌｏｐ⁃
ｍｅｎｔ ｏｆ Ｚｈｏｕｓｈａｎ Ｃｉｔｙ ［ ＥＢ ／ ＯＬ ］． （ ２０１２⁃０９⁃２０ ）
［２０１４⁃０３⁃２７］． ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ．ｚｈｏｕｓｈａｎ．ｇｏｖ．ｃｎ ／ ｗｅｂ ／ ｚｈｚｆ ／
ｚｗｇｋ ／ ｔｊｘｘ ／ ｎｄｔｊｇｂ ／ （ ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［４０］　 Ｔｈｅ Ｐｅｏｐｌｅ’ｓ Ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ ｏｆ Ｚｈｏｕｓｈａｎ Ｃｉｔｙ （舟山市人
民政府）． Ｔｈｅ Ｃｉｔｙ Ｐｌａｎｎｉｎｇ ｔｈｅ Ｃｒｅａｔｉｏｎ ｏｆ Ｎａｔｉｏｎａｌ
Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌ ｏｆ Ｚｈｏｕｓｈａｎ Ｃｉｔｙ ［ＥＢ ／
ＯＬ］． （２０１２⁃０３⁃０３） ［２０１４⁃０３⁃０４］． ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ． ｚｈｏｕ⁃
ｓｈａｎ．ｇｏｖ．ｃｎ ／ ｗｅｂ ／ ｚｈｚｆ ／ ｚｗｇｋ ／ ｇｈｊｈ ／ ｚｘｇｈ ／ （ ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［４１］　 Ｚｈｏｕｓｈａｎ Ｔｏｕｒｉｓｍ Ｂｕｒｅａｕ （舟山市旅游局）． Ｔｈｅ Ｏｖｅｒ⁃
ａｌｌ Ｐｌａｎｎｉｎｇ ｏｆ Ｍａｒｉｎｅ Ｔｏｕｒｉｓｍ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｉｎ
Ｚｈｏｕｓｈａｎ ［ ＥＢ ／ ＯＬ ］． （ ２０１２⁃０９⁃１０ ） ［ ２０１４⁃０２⁃１４ ］．
ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｅｎｋｕ．ｂａｉｄｕ．ｃｏｍ ／ ｌｉｎｋ？ ｕｒｌ ＝ ＩＬ４７ｈｐ０Ａａｑ２ａｘｖｏｘ⁃
９５Ｔ５ＤｔＭｍＰＸＳｎ３ＹＩｅｑ⁃ ｇｐＥＧＵｂＸｔｏ６３Ａ５Ｙｊｄ８ｈＩｈ⁃ｅＩｊＪｈｆＷｇ⁃
ｓＰＤｕｏａｌｉｄＷｕ８ｊ ＿ ｓｔ⁃９Ｕ５５ＹｑｑＯｂｉＶＷＶ⁃ａＧｄｔｖＮ４７０ｚＲ７ （ ｉｎ
Ｃｈｉｎｅｓｅ）
［４２］　 Ｚｈｏｕｓｈａｎ Ｃｉｔｙ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ Ｂｕｒｅａｕ （舟山
市环境保护局）． “ Ｔｗｅｌｆｔｈ Ｆｉｖｅ⁃Ｙｅａｒ” Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ
Ｐｒｏｔｅｃｔｉｏｎ Ｐｌａｎ ｏｆ Ｚｈｏｕｓｈａｎ Ｃｉｔｙ ［ＥＢ ／ ＯＬ］． （２０１１⁃０２⁃
０９） ［２０１４⁃０１⁃０２］． ｈｔｔｐ： ／ ／ ｘｘｇｋ．ｚｓｈｂｊ．ｇｏｖ．ｃｎ ／ ｉｎｄｅｘ．ａｓ⁃
ｐｘ？ ｍｅｎｕｉｄ＝ＸＸ０７４ （ｉｎ Ｃｈｉｎｅｓｅ）
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（薛鹏松）． Ｗａｔｅｒ ｑｕａｌｉｔｙ ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ＢＰ ｎｅｔｗｏｒｋ
ａｎｄ Ｍａｒｋｏｖ ｍｏｄｅｌ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｇｒｅｙ ｉｎｃｉｄｅｎｃｅ ａｎａｌｙｓｉｓ．
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（郭福良）． Ｏｎ ｔｈｅ ｂａｓｉｃ ｃｏｎｃｅｐｔｓ ａｎｄ ｃｏｎｔｅｎｔｓ ｏｆ ｅｃｏ⁃
ｌｏｇｉｃａｌ ｓｅｃｕｒｉｔｙ． Ｃｈｉｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ （应
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作者简介　 周　 彬，男，１９７９年生，博士，副教授．主要从事生
态安全评价和预警研究． Ｅ⁃ｍａｉｌ： ｚｈｏｕｂｉｎ＠ ｉｇｓｎｒｒ．ａｃ．ｃｎ
责任编辑　 杨　 弘
２６８１ 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 应　 用　 生　 态　 学　 报　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 　 ２６卷