全 文 ：
摇 摇 摇 摇 摇 生 态 学 报
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摇 摇 第 猿源卷 第 员期摇 摇 圆园员源年 员月摇 渊半月刊冤
目摇 摇 次
卷首语院 复杂与永续 渊 玉 冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
前沿理论与学科综述
城市复合生态及生态空间管理 王如松袁李摇 锋袁韩宝龙袁等 渊 员 冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
海洋生态系统固碳能力估算方法研究进展 石洪华袁王晓丽袁郑摇 伟袁等 渊 员圆 冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
城市生态系统灵敏度模型评述 姚摇 亮袁王如松袁尹摇 科袁等 渊 圆猿 冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
城市生活垃圾代谢的研究进展 周传斌袁徐琬莹袁曹爱新 渊 猿猿 冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
个体与基础生态
胶州湾生物鄄物理耦合模型参数灵敏度分析 石洪华袁沈程程袁李摇 芬袁等 渊 源员 冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
渤海湾大型底栖动物调查及与环境因子的相关性 周摇 然袁覃雪波袁彭士涛袁等 渊 缘园 冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
生物扰动对沉积物中污染物环境行为的影响研究进展 覃雪波袁孙红文袁彭士涛袁等 渊 缘怨 冤噎噎噎噎噎噎噎噎
种群尧群落和生态系统
密云水库上游流域生态系统服务功能空间特征及其与居民福祉的关系 王大尚袁李屹峰袁郑摇 华袁等 渊 苑园 冤噎
长岛自然保护区生态系统维护的条件价值评估 郑摇 伟袁沈程程袁乔明阳袁等 渊 愿圆 冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
海岛陆地生态系统固碳估算方法 王晓丽袁王摇 嫒袁石洪华袁等 渊 愿愿 冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
景观尧区域和全球生态
区域生态文明建设水平综合评估指标 刘某承袁苏摇 宁袁伦摇 飞袁等 渊 怨苑 冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于生境质量和生态响应的莱州湾生态环境质量评价 杨建强袁朱永贵袁宋文鹏袁等 渊员园缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎
员怨愿缘年以来黄河三角洲孤东海岸演变与生态损益分析 刘大海袁陈小英袁徐摇 伟袁等 渊员员缘冤噎噎噎噎噎噎噎噎
基于复合生态系统理论的海洋生态监控区区划指标框架研究 徐惠民袁丁德文袁石洪华袁等 渊员圆圆冤噎噎噎噎噎
我国环境功能评价与区划方案 王金南袁许开鹏袁迟妍妍袁等 渊员圆怨冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
资源与产业生态
生态产业园的复合生态效率及评价指标体系 刘晶茹袁吕摇 彬袁张摇 娜袁等 渊员猿远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
我国农业生态效率的时空差异 程翠云袁任景明袁王如松 渊员源圆冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
内蒙古半干旱生态脆弱矿区生态修复耦合机理与产业模式 陈玉碧袁黄锦楼袁徐华清袁等 渊员源怨冤噎噎噎噎噎噎
基于物质流分析方法的生态海岛建设研究要要要以长海县为例 陈东景袁郑摇 伟袁郭惠丽袁等 渊员缘源冤噎噎噎噎噎
再生渊污冤水灌溉生态风险与可持续利用 陈卫平袁吕斯丹袁张炜铃袁等 渊员远猿冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
基于流域单元的海湾农业非点源污染负荷估算要要要以莱州湾为例 麻德明袁石洪华袁丰爱平 渊员苑猿冤噎噎噎噎噎
集约用海对海洋生态环境影响的评价方法 罗先香袁朱永贵袁张龙军袁等 渊员愿圆冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
城乡与社会生态
基于生态系统服务的城市生态基础设施院现状尧问题与展望 李摇 锋袁王如松袁赵摇 丹 渊员怨园冤噎噎噎噎噎噎噎噎
北京城区道路系统路网空间特征及其与 蕴杂栽和 晕阅灾陨的相关性 郭摇 振袁胡摇 聃袁李元征袁等 渊圆园员冤噎噎噎噎
基于复合生态功能的城市土地共轭生态管理 尹摇 科袁王如松袁姚摇 亮袁等 渊圆员园冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
重庆市森林生态系统服务功能价值评估 肖摇 强袁肖摇 洋袁欧阳志云袁等 渊圆员远冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
渤海湾港口生态风险评估 彭士涛袁覃雪波袁周摇 然袁等 渊圆圆源冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
达标污水离岸排海末端处置技术研究综述 彭士涛袁王心海 渊圆猿员冤噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎噎
期刊基本参数院悦晕 员员鄄圆园猿员 辕 匝鄢员怨愿员鄢皂鄢员远鄢圆猿愿鄢扎澡鄢孕鄢 预 怨园郾 园园鄢员缘员园鄢圆愿鄢圆园员源鄄园员
室室室室室室室室室室室室室室
封面图说院 北京奥林匹克公园要要要在高楼林立的大城市中袁办公楼尧居民区尧学校尧路网系统尧公园以及各种水泥尧沥青硬路面和
树木尧绿草地尧土面尧水面等等组成了复杂多样的城市生态景观袁居住着密集的人口并由于人们不断的尧强烈的干预袁
使这个城市生态系统显得尤其复杂而又多变遥 因此袁系统复杂性及灵敏度是困扰城市生态系统研究和管理的重要
因素袁建立灵敏度模型是致力于解决城市规划管理中的复杂性问题的有效方法袁网状思维与生物控制论观是其核
心袁也是灵敏度模型的思想基础遥 图为北京中轴线北端被高楼簇拥着的奥林匹克公园的仰山和龙型水系遥
彩图及图说提供院 陈建伟教授摇 北京林业大学摇 耘鄄皂葬蚤造院 糟蚤贼藻泽援糟澡藻灶躁憎岳 员远猿援糟燥皂
第 34 卷第 1 期
2014年 1月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol.34,No.1
Jan.,2014
http: / / www.ecologica.cn
基金项目:国家自然科学基金重点资助项目(71033005)
收稿日期:2013鄄04鄄28; 摇 摇 修订日期:2013鄄09鄄17
*通讯作者 Corresponding author.E鄄mail: wangrs@ rcees.ac.cn
DOI: 10.5846 / stxb201304280846
姚亮,王如松, 尹科, 韩宝龙.城市生态系统灵敏度模型评述.生态学报,2014,34(1):23鄄32.
Yao L, Wang R S, Yin K, Han B L.A review of sensitivity model for urban ecosystems.Acta Ecologica Sinica,2014,34(1):23鄄32.
城市生态系统灵敏度模型评述
姚摇 亮,王如松*, 尹摇 科, 韩宝龙
(城市与区域生态国家重点实验室,中国科学院生态环境研究中心,北京摇 100085)
摘要:系统复杂性是困扰城市生态系统研究和管理的因素之一,成熟的系统分析模型可以帮助研究者及管理者应对这种挑战。
德国系统思想大师 Vester教授开发的灵敏度模型就是致力于解决城市规划管理中的复杂性问题,并在一系列的实践应用中取
得了显著成效。 网状思维(Networked Thinking)与生物控制论观点是 Vester教授的核心思想,也是灵敏度模型的思想基础。 模
型主要分为三大层次:最底层是以数据的收集与筛选过程为代表的信息组织层次;随后是系统解释层次,主要是对系统关系网
进行控制论解释;最后是系统综合评价层次,采用生物控制论观点对系统结构、行为等进行检验与评价。 为方便用户使用,模型
被分解为 9个标准步骤,每一部分都包含数个实用的数学分析工具。 模型还明确提出了 4个等级的系统控制论指标(或特征)
体系,以帮助使用者更好地进行系统思考。 灵敏度模型本身具有众多的原创性贡献,但同时也有一定的局限性。 这些经验与教
训为未来的城市生态系统建模工作提供了宝贵启示。
关键词:城市生态系统;灵敏度模型;网状思维;生物控制论
A review of sensitivity model for urban ecosystems
YAO Liang, WANG Rusong*, YIN Ke, HAN Baolong
Research Center for Eco鄄Environment Sciences, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100085, China
Abstract: The system complexity is one of the factors that plagued urban ecosystem ( UE) research and management.
According to the general system theory, the complexity of UE can be divided into structural complexity, the complexity of
the process, the complexity of system behavior, the functional complexity and emergence to the overall complexity. The
reliable systematic analysis models and tools can help researchers and managers to deal with this challenge. Sensitivity model
developed by Professor Vester, who was known as the great master of system thinking in Germany, was committed to
addressing the complex issues in daily urban management practices. Of course, the model had taken remarkable
achievements in the range of practical applications. The networked thinking and biological cybernetic ( or bio鄄cybernetic)
perspective are Vester忆s core ideas and the philosophy basis of the sensitivity model. The model framework was divided into
three hierarchical levels: the bottom was the level of information organization mainly including data collection and screening
process; following was the level of systematic cybernetic interpretation, emphatically mining the knowledge about system
structure, interaction between parts, and so on with the aid of the cybernetic criterions; finally, the highest level, system
comprehensive evaluation, gave an overall and integrated assessment of the system structure and behaviors via the eight bio鄄
cybernetics principles. For the convenience of model users, the model was broken down into nine standard steps, each of
which contained a number of useful mathematical analysis tools. In the model, Professor Vester also explicitly put forward a
four鄄level systematic cybernetic indicators ( or characteristics) to help advanced users easily form their system thinking.
Sensitivity model itself had made many outstanding contributions. In detail, the model provided an integrated methodological
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framework for dealing with complex issues for the urban ecosystem research; it, most importantly, also provided a novel
system regulation theory with his bio鄄cybernetic approach; in addition, it also provided a series of easy鄄to鄄use systematic
analysis tools, which enriched the existing analysis methods. However, it also had some limitations. Specifically, the model
itself wasn忆t perfect and just stated the concepts and framework, still stuck in the stage of paradigm description; the bio鄄
cybernetics view was with a certain degree of naturalistic bias, and may not be entirely suitable for the urban ecosystem; it
should be noted that the model have not been widely used in the world in the three decades of the model developed, in
despite of its strong academic value and the potential for practical application, because of Professor Vester rarely writing in
English and communicating with other scholars in other languages. These experiences and lessons learned provide valuable
inspiration for the future modeling work of urban ecosystems. The sensitivity model is equivalent to providing a blueprint to
create new models. According to specific targets, researchers can develop many more specific models on the basis of the
sensitivity model. It must be point out that the sensitivity model needs to cooperate with other quantitative simulation model
to address successfully real鄄world problems. Ideally, the modelers can start using the sensitivity model for better
understanding of the system, and then establish a more accurate simulation model to improve the quality of the modeling
work. In any case, the ultimate purpose of modeling work should be to improve people忆s understanding of urban ecosystems,
and ultimately to support the urban management practices.
Key Words: urban ecosystem; sensitivity model; networked thinking; bio鄄cybernetics
摇 摇 系统建模是城市复合生态系统研究的重要手
段,但同时也是目前研究的主要瓶颈之一[1]。 城市
生态系统的复杂性是阻碍系统建模工作的主要因
素,也是困扰城市规划与管理者的挥之不去的梦
魇[2]。 传统单一化、补救式、经验式的城市规划方法
已经宣告失效,制定的规划措施往往达不到预期效
果,甚至会带来不可预知的灾难性副作用。 城市生
态系统研究呼唤新一代实用系统工具,以应对日渐
复杂的分析、规划与管理工作。 在这个背景下,德国
系统思想大师 Vester 教授提出了灵敏度模型,并将
其应用到法兰克福等城市规划管理工作中[3]。 本文
的主要目的就是对这种灵敏度模型进行评述,包括
剖析其思想基础,结构框架及使用流程、模型背后的
数学原理、独树一帜的控制论指标体系以及模型的
实际应用情况。 在对模型具体内容进行全面剖析的
基础上,总结灵敏度模型及思想的主要贡献,同时也
辨析了模型的局限性,以期为未来城市生态系统模
型提供方向性启示。 但在此之前,本文将首先总结
城市生态系统的常见复杂性特征,以帮助深入理解
灵敏度模型的贡献和价值。
1摇 城市生态系统的复杂性
复杂性是困扰城市生态系统研究的主要难题之
一,也是其系统建模工作面临的主要挑战。 作为公
认的复杂系统,城市生态系统具有非线性、结构反馈
性、不确定性、不可预测性、自组织性、涌现性以及等
级层次性等几乎所有的典型复杂性特征。 复杂性已
经是城市生态研究不可绕过的障碍,研究者及城市
管理者们只能寄希望于良好的系统模型来认识、理
解和处理复杂性。 与此同时,城市模型的研究也因
为这种迫切需要而进入快速发展时期,灵敏度模型
也是这一现实背景下的产物。 可以说,城市生态研
究极大地依赖系统模型的开发,而系统模型的成功
与否关键在于其对复杂性的刻画或处理能力。 因
此,首先必须对城市生态系统的复杂性有充分的认
识,才能认识到系统建模工作面临的主要挑战,从而
理解灵敏度模型的巨大价值。 本小节将从城市生态
系统的结构、过程、行为和功能 4 个方面来简要总结
其复杂性特征和给系统建模带来的挑战。
1.1摇 结构复杂性
城市生态系统的结构复杂性来源于组分的多样
性和组分间交互作用的丰富性。 城市作为最为典型
的复合生态系统,除了包含水、土、气、生、矿等自然
要素组成的生命支持系统外,还包括城市人类居民
复杂的经济生产和社会活动[4]。 相比传统的自然生
态系统,城市生态系统包含的组分呈现倍数增长,景
观结构的破碎度与异质性程度也较高。 这些组分或
子系统之间形成海量的相互作用关系,构成了包含
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无数正负反馈环的复合生态关系网。 而且组分与关
系是在时空维度持续演变的。 旧组分的消亡与新组
分的出现,新的反馈关系的建立等等,都使得系统的
结构形态呈现明显的动态复杂性。 另外,不同城市
之间的差异也是结构复杂性的来源之一。 不同的气
候环境、民俗习惯、管理方式等因素都会导致城市生
态系统结构的差异性。 这种差异性影响着城市系统
模型的普适性和可比性。
1.2摇 过程复杂性
城市系统的生态过程除包含传统的物理、化学
等自然过程外,还包括生产、消费等人文过程。 复合
生态系统理论将这些过程归纳为物质流、能量流、信
息流、资金流、人才流五大类,统称为复合生态过
程[4]。 这五大类过程之间是相互依赖与补充的关
系。 在实际研究中,具体生态过程至少包含上述五
类中的两种,甚至全部。 比如城市的地球物理化学
循环过程,是以物质流为表现形式、能量流为驱动力
量、信息流为调控开关的。 实际上,资金流和人才流
也对其有很强的塑造作用。 同理,常见的城市水文
过程、自然子系统演替过程和人类经济生产过程等
均是五类基本过程的耦合形式。 另外,城市生态过
程的复杂性还表现其具有很强的尺度性。 比如城市
水文过程与流域水循环的耦合问题等。 城市内部形
态与周围环境之间存在明显差异性,使得城市生态
过程跨尺度研究显得尤为困难。
1.3摇 行为复杂性
从系统行为角度来看,城市生态系统的演化趋
势往往带有复杂性色彩[5]。 城市是一类由人类所主
导的复合生态系统,人的行为对城市演变有决定影
响。 尤其是城市管理者,确信城市的发展方向受政
策调控所左右。 现实中,尽管城市中的人占据绝对
主导地位,但是城市的演化趋势往往并不尽如人意,
城市行为本身具有复杂性。 从根源来讲,结构和过
程的复杂性导致了人们并不能完全掌握城市生态系
统的行为。 而且,城市居民的个体自主行为,使得城
市演化更像是一种由微观行为聚集而成的宏观涌现
现象。 这种情况下,城市的发展方向往往与个人的
愿望相背离,微观行为和宏观趋势之间的关系是复
杂的。 比如,居民都追求个人的利益或福利,就有可
能对公共环境进行占用,而导致城市整体生态环境
恶化,反过来又影响了追求个人利益的初衷。 另一
方面,人们对城市应该具有的合理演化趋势也没有
达成共识,使得城市的管理目标本身就比较复杂,由
此带来城市调控任务的复杂性。
1.4摇 功能复杂性
城市生态系统功能的复杂性来源于其结构、过
程、行为的复杂性及其人类价值观的多样性。 复合
生态系统理论将城市功能归纳为五大类:生产、消
费、还原、调控、缓冲[4]。 对于组分或子系统来说,其
可能是单一功能体,也可能同时兼具多个功能。 城
市功能的发挥还呈现一定的尺度效应和结构相似特
征。 每种功能的出现都有最小尺度的要求,只有大
于该尺度时才可能形成成熟的城市功能。 城市的每
一分区本身就具有相对完善的系统功能。 城市功能
发挥依赖的生态过程也是多样的。 每个生态过程可
能发挥着多个功能,两种看起来完全不同的生态过
程也可能具有同样的系统功能。 由于所处环境,发
展阶段等不同,各城市的功能发育程度也差异较大。
另外,功能概念本身涉及到人类的价值观取向,使得
城市功能更为复杂。 城市作为人类的主要栖息地,
首要功能是为居民提供生产生活的场所。 但是,城
市还被赋予另外的功能,比如政治中心、生产城市、
消费城市、资源城市等等,从而导致城市功能的具体
情况也不尽相同。
1.5摇 复杂性的挑战
在城市生态研究中,要么问题本身涉及大量的
相关特征量,不可能收集到理想的完备信息;要么存
在一些无法精确观测的特征量,不可能取得完美的
精确数据资料;要么特征量之间的关系无法用明确
的数学形式表达出来,不可能建立精确的数学模型;
多数情况是三者兼而有之。 这些现实复杂性使得城
市生态建模一味追求信息完备化、精确化、公理化描
述的做法不再有效。 以精确性为例,随着系统复杂
性的增加,人们对系统做出精确而有意义的描述的
能力就会降低,复杂性达到一定的阈值,精确性和有
意义性将互相矛盾:精确的描述不再是有意义的描
述,有意义的描述不再是精确的描述。 对于复杂性,
真正科学的建模必须抛弃精确性崇拜,而接受近似
解的必要性和合理性,承认定性或模糊方法的有效
性。 同样,过分强调信息完备性也是不可取的。 要
对城市生态系统进行详细描述势必需要海量的信
息,建模人员往往会被过多的细节信息所淹没,而无
52摇 1期 摇 摇 摇 姚亮摇 等:城市生态系统灵敏度模型评述 摇
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法抓住系统的关键因素[6]。 因此,城市生态研究必
须寻求新的系统研究方法以应对这些复杂性的挑
战,而灵敏度模型就是很好的尝试。
2摇 灵敏度模型的主要内容
灵敏度模型是由德国系统思想大师 Vester 教授
于 1980年正式提出的,目的在于解决城市或区域规
划中面临的系统复杂性问题[3]。 本节将对灵敏度模
型的主要内容进行阐述,并分为 5 个部分:首先对灵
敏度模型的思想基础进行辨析,包括 Vester 系统思
想的形成和其著名的生物控制论思想等;其次将对
模型的结构框架和使用流程、模型背后的数学原理
进行简要介绍;随后对模型提出的生物控制论特征
体系进行深入分析;最后回顾该模型的应用情况,尤
其是在德语国家及中国城市生态研究中。
2.1摇 思想基础
从历史角度,Vester的思想可以归为系统研究方
法的流派之一。 系统思想自古有之,但从系统角度
来思考人类的发展问题是近半个世纪的事情。 其中
影响最大和最具标志性是 1972 年罗马俱乐部发表
了第一份研究报告《增长的极限》,书中采用系统模
型去探讨资源约束下人类的发展命运,引起了强大
的反响[7]。 随后在全世界范围掀起了环境保护与系
统研究的浪潮,各种系统思想理论层出不穷[8]。 灵
敏度模型的开发者 Vester 就是这时期的重要人物
之一。
在德语国家 Vester已经是系统思考的化身。 起
初 Vester作为生物化学家参加一个癌症研究项目,
负责其中细胞功能研究。 他发现每个细胞中都包含
很多组件,这些组件之间存在着大量的反馈控制关
系,关系网的正常运转维持着细胞的功能发挥,否则
就会发生癌变。 受此启发,Vester认识到系统思想的
巨大价值,并将目光放在更宏观的问题上,包括环境
保护、能源和交通规划、人群健康以及可持续发展等
涉及复杂性的焦点问题。 在后续的研究中,Vester提
出了一整套系统思考方法和模型,并创造性地将生
物控制论准则引入日常管理实践中。
Vester将其对复杂问题的思考方式命名为网状
思维(Networked Thinking) [6]。 从字面上看,其强调
事物之间的相互联系,在事物存在的关系网中去思
考问题。 实际上,网状思维有更多的含义。 比如强
调从全局角度去看待事物,注重分析各部分间的耦
合方式,侧重理解关系反馈环对系统动态行为的决
定作用等等。 甚至可以说,这就是系统思维(System
Thinking)的另一个称呼。 特别需要指出的是,大部
分整体论者都认为大量细节信息的获取和累积有利
于更好的认识系统。 但 Vester 却相反,认为人们容
易被过多的细节信息所淹没,而且系统是由少数关
键因素主导的。 通过一定的筛选程序,可以辨识出
这些主导因素,探知系统的整体轮廓,而且主导因素
之间的相互影响模式就是系统复杂性的主要来源。
这也是灵敏度模型的核心指导思想。
在 Vester 的网状思维理论体系,最独树一帜的
地方是他将生物控制论(Bio鄄cybernetic)观点引入系
统研究中[9]。 受到生物圈中众多生物及生态系统演
化历史的启发,他认为这些系统背后有普适的控制
论准则在起作用。 在前人研究的基础上,将其凝练
为八大准则,并称其为生物控制论准则,包括:淤负
反馈超过正反馈;于系统功能不依赖于其数量增长;
盂着眼于功能而不是产品,产品具有多样性和可替
换性;榆系统具有柔性,它能充分利用现存的各种力
量为系统服务;虞产品可以有多种用途,并表现为一
定的组织,具有一定的功能;愚废物利用可形成物质
再循环过程;舆系统具有共生性,通过多样性、耦合
和交换可以互相利用;余和谐的生物工程设计。
Vester坚持认为,生存是系统的终极目标。 而这八条
准则是通向这个目标的可靠方向或实现路径。 在其
开发的灵敏度模型中,生物控制论观点也是其核心
指导思想之一。
2.2摇 模型结构与流程
概括来讲,灵敏度模型可以分为 3 个层次(图
1):第 1层次是数据的收集与筛选过程。 数据与变
量是任何模型最基本的组成要素。 灵敏度模型并不
过分追求信息的丰富性和精确性,相反认为系统的
主要特征常常是由少数重要变量决定的。 因此,这
一层次的关键就在于从收集到的系统信息中将这些
重要变量筛选出来。 筛选过程是借助筛选准则矩阵
来完成的。 筛选出来的变量集被应用到后续的系统
建模中;第 2 层次是系统控制论的解释。 在变量集
的基础上,通过辨析变量之间的相互影响关系,建立
影响因子矩阵。 在此基础上计算每个变量的主动
性、被动性、关键性和缓冲性指标,解释每个变量在
62 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 34卷摇
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系统中扮演的角色以及变量对系统的重要性程度。
这些解释性信息将被整合进后续的生物控制论评价
中;第 3层次就是面向系统整体的生物控制论评价。
核心在于采用八条生物控制论准则来检验系统,评
估系统的整体状况。 具体来说,通过系统的局部和
整体模拟,评估系统面临的风险、稳定性、进化的可
能性和其它系统生存能力的测度标准。 最后将这些
评价结果整合进生物控制论评价中。
图 1摇 模型结构框架图
Fig.1摇 The framework of the sensitivity model
图 2摇 模型使用流程图
Fig.2摇 The standard flowchart of the sensitivity model
摇 摇 对使用者而言,具体的模型使用流程可以划分
为 9个标准步骤(图 2)。 第淤步对目标系统进行描
述,确定系统边界、结构及备选变量等。 在上一步定
性辨识的基础上,第于步筛选出建模所需的系统变
量集,筛选过程借助盂准则矩阵完成。 第榆步是对
变量之间的相互影响关系进行分析,组织成影响矩
阵的形式。 第虞步是对影响矩阵进行信息挖掘,辨
析各个变量在系统中的控制论角色,包括主动、被
动、关键和缓冲等。 第愚步是对变量之间相互作用
和系统反馈环进行分析,得到系统的结构信息。 第
舆步是定义变量相互作用函数(方程或基于模糊逻
辑的表函数等形式),并进行局部情景模拟。 第余步
对整个系统进行 If鄄then 模拟和政策检验,探索系统
的总体行为趋势。 第俞步是将前面得到的所有系统
信息进行综合,结合生物控制论准则进行系统综合
评价。
这里需要强调,模型的任一步骤都是开放设计
的,建模者可以根据初步结果和自身经验来对模型
进行调整。 这种修正甚至不需要遵守严格的先后顺
序,具有很强的灵活性。 使用者和模型之间不断地
进行信息交互作用,模型对复杂性处理效果持续提
72摇 1期 摇 摇 摇 姚亮摇 等:城市生态系统灵敏度模型评述 摇
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高,使用者对目标系统(或问题)的理解也逐渐深入。
总之,受篇幅限制,本部分只能对模型框架和使用流
程进行极其简要地介绍,详细信息请参见《用于城市
与区域规划的灵敏度模型》和其他相关资料[3]。
2.3摇 模型的数学原理
为了应对城市生态系统的复杂性,灵敏度整合
了多种数学方法。 这些数学方法大部分只具有单一
的计算分析功能,但是通过精心设计的模型框架和
流程进行系统整合,最终形成具有优越分析功能的
灵敏度模型。 受篇幅限制,本文不对这些数学方法
进行详细罗列,只简述其中几个有代表性的数学
原理。
图 3摇 变量间影响矩阵及指标计算示例图
Fig.3摇 The impact matrix of the system variable set
首先介绍影响矩阵及分析方法。 在进行定量化
的系统模拟(图 2 中的愚舆余)之前,灵敏度模型就
对变量之间的定性相互作用进行分析,并初步辨识
变量在系统中的作用,为使用者提供变量和系统结
构的定性信息。 这种分析是借助变量之间的影响矩
阵来完成的。 图 3展示了包含 7 个独立变量的影响
矩阵。 从行向看,表示某变量对其它变量的影响作
用强度,可以理解为变量的主动性。 相反地,列项表
示某变量受其余变量的影响作用强度,表征变量的
被动性。 因此,行向之和 AS(Active Sum)指标就可
以用来衡量变量在系统中的主动性程度,比如第 6
个变量的 AS 值最大,表示其主动性最高,属于系统
的能动因子。 类似地,列向之和 PS(Passive Sum)刻
画了变量的被动性程度。 若一个变量主动性和被动
性程度都较高,则其在系统中必然发挥着关键枢纽
作用,是系统的关键变量。 这里采用 AS 与 PS 的乘
积 P来衡量,如图 3 中的第 4 和第 6 个变量就是系
统的关键变量。 主动性 AS 与被动性 PS 之商 Q,衡
量变量在系统中的相对活跃性。 Q 值越小,表示该
变量越不活跃,属于系统的缓冲变量,如图 3 中的第
7个变量。 总之,灵敏度模型采用这种简单易用的矩
阵分析方法,就为使用者提供了许多有价值的系统
信息。
模型的系统模拟与情景分析阶段是基于模糊
集、模糊逻辑原理,这点不同于系统动力学等常见系
统模拟方法。 以系统动力学为例,一般是采用精确
的方程和函数等来定义变量之间的关系,即便不清
楚变量间准确关系也是统计数据的表函数形式来代
替。 而灵敏度模型并不追求这种精确性,从而避免
了对数据的过分需求。 基于模糊数学原理,灵敏度
模型将变量的取值分解成离散的整数形式,用户根
据模型前半部分提供的信息及自己的经验认识来定
义变量间的关系。 这种变量间关系以带有模糊色彩
的表函数形式来表现。 详细的数学定义方法这里不
再详述。 通过对变量取值和关系表函数的集结,形
成了系统的模拟模型。 用户可以采用该模型进行局
部情景分析和系统模拟,比如进行 If鄄then 分析和政
策实验,探知系统在各种条件下的动态表现。
2.4摇 控制论指标体系
灵敏度模型提出了比较完整的控制论特征
(Cybernetic Characteristics)体系,包含在模型的各个
部分。 控制论方法是研究系统在可变环境条件下定
向演化途径的通用方法,是人们认识和调控系统的
重要手段。 Vester将其引入到城市生态系统研究中,
基于大量的观察和思考总结出较为完备的常见系统
控制论特征表。 在细心梳理了这些控制论特征之间
的衍生关系后,他将其划分为 4 个等级,等级越高代
表信息综合程度越高,最终形成了较为清晰的系统
控制论特征(或指标)的等级体系(表 1)。 第 1 层次
(Level A)包含 16项指标,属于系统最基本、最直接
的控制论特征。 这些特征都可以直接从原始数据
集、变量之间的直接影响关系、变量的动态曲线以及
其他原始信息中得到。 相比来说,第 2 层次(Level
B)包含的 16项指标较为综合,是对 Level A 控制论
信息和少量其他信息的整合。 同时这也标志着对系
统的认识更进一步。 类似地,第 3 层次(Level C)的
指标体系又是在前面两个层次的基础上进行信息整
合得到的。 最终,这些控制论信息将被进一步整合,
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形成 7条更高级的控制论特征,组成第 4层次(Level
D)。 应该注意到,这种层级划分与人类的认知过程
非常契合:首先从最原始、零散的系统信息中获得第
1层次控制论信息,依循层次之间的内在衍生关系,
模型使用者将获得更为综合的控制论信息,逐步加
深对系统的认识与理解,最终形成系统的全面认知。
表 1摇 灵敏度模型中的控制论特征层级体系
Table 1摇 The four鄄level hierarchy of cybernetic characteristics in the sensitivity model
编号
Code
控制论特征
Characteristic
编号
Code
控制论特征
Characteristic
编号
Code
控制论特征
Characteristic
编号
Code
控制论特征
Characteristic
A1 影响强度 B1 主动性之和 C1 关键元素 D1 对干扰的响应灵敏性
A2 主动影响 B2 被动性之和 C2 主动元素 D2 系统自我调节趋势
A3 被动影响 B3 正反馈 C3 被动元素 D3 最小多样性、稳定性和自组织
A4 正(反)交互关系 B4 负反馈 C4 惰性元素 D4 演化相关的生存质量
A5 系统输入 B5 外部依赖性 C5 组分的自我调节 D5 总依赖性
A6 系统输出 B6 内部依赖性 C6 反馈环中的关键元素 D6 总生产力
A7 结构量 B7 内部多样性 C7 消除负反馈 D7 总系统负担
A8 流量 B8 外部多样性 C8 引入自我调节
A9 极限值 B9 指示因子 C9 引入自我发展
A10 阈值 B10 控制因子 C10 增长逼近极限值
A11 生长趋势 B11 干扰因子 C11 增长变量的自我调节
A12 时滞 B12 缓冲作用 C12 复杂不可逆性
A13 不可调节因子 B13 极限值更新现象 C13 控制环延迟
A14 简单不可逆性 B14 流量与结构的关系 C14 决定结构的控制元素
A15 交叉联系程度 B15 结构的分解程度 C15 内外依赖性的关系
A16 生存质量 I B16 生存质量 II C16 生存质量 III
摇 摇 灵敏度模型的任一部分都有这些控制论特征
(或指标)的踪影,甚至可以认为是隐含在模型背后
的逻辑主线。 从最初的系统描述开始,第一层次的
控制论特征就帮助使用者搜集系统信息,制定备选
变量集和辨识变量间关系。 变量筛选过程中使用的
筛选矩阵,其实就是由最基本的变量控制论特征组
成的。 模型的变量间影响矩阵(图 3),就是控制论
指标 A1、A2、A3(表 1)的矩阵形式;随后计算得到的
变量主动性 AS 和被动性 PS 指标,对应着控制论指
标 B1、B2、C2、C3;更进一步,衡量关键因子的 P和惰
性因子的 Q两个指标,对应控制论特征 C1、C4;这种
依次递推关系恰好体现了表 1 中控制论指标体系的
内在衍生关系。 模型的系统模拟和政策检验部分也
是通过观察系统控制论指标的变化来确定政策效果
的,包括系统依赖性、稳定性、自我调节作用以及系
统负担等相对高层级指标。 模型最后的生物控制论
评价更是依据这些系统控制论指标进行的。 总之,
系统控制论和生物控制论思想是灵敏度模型的灵
魂,而控制论特征(或指标)体系是这些思想在灵敏
度模型中的具体表现。
2.5摇 模型应用
从模型开发生命周期来看,灵敏度模型是在与
实际应用需求间持续互动中逐步完善起来的。 在最
初,灵敏度模型就被定位为一种能够有效帮助使用
者,而且这些使用者并不需要具备太多系统理论方
面的专业知识,灵敏度模型会正确地引导他们完成
对系统复杂性的理解任务[10]。 另外,该模型不是面
对某一类具体问题或系统,而是致力于提供一套普
适性的复杂系统分析方法。 也就是说,通俗性和普
适性是保障模型本身实用价值的基本要求。 从后来
实际应用情况来看,灵敏度模型达到了这些预期,已
经在德语国家取得了广泛应用。 经济管理、环境保
护、能源和交通规划、人群健康、可持续发展、核能开
发以及反恐事务等众多领域[6, 11]。 可以说,凡是涉
及系统复杂性的现实问题,灵敏度模型都有应用潜
力。 其中影响最大的是在法兰克福城市综合规划中
的应用,灵敏度模型为规划团队提供了极为丰富的
系统信息。
20世纪 80年开始,中国城市生态系统研究开始
兴起,并开展了一系列的国际合作项目[12]。 其中中
92摇 1期 摇 摇 摇 姚亮摇 等:城市生态系统灵敏度模型评述 摇
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德合作的天津生态城调控对策研究中,中国科学院
生态环境研究中心王如松等研究人员开始尝试将灵
敏度模型引入中国城市生态的研究工作中[5]。 在尝
试将灵敏度模型应用到天津城市生态研究过程中,
王如松先生创造性地融入复合生态学思想,提出更
加实际可用的泛目标生态规划方法。 这一方法有效
汲取了灵敏度模型的思想精华,随后在大丰、扬州等
中国生态城市建设规划中发挥了重要的作用。 另
外,其他研究人员也尝试用灵敏度模型分析系统问
题,并对模型做了必要改进[13]。
3摇 灵敏度模型的贡献
灵敏度模型为城市生态系统研究提供了一整套
处理复杂性问题的方法框架。 灵敏度模型在最初就
是为法兰克福城市系统规划而开发的,因此该模型
与城市系统有着与生俱来的契合性。 城市生态系统
研究中的许多具体问题都可以直接采用灵敏度模型
进行分析。 随着计算机辅助平台的出现,这种应用
也更加方便和廉价。 除了直接应用外,模型中对复
杂性问题的分析思路也极具借鉴价值。 在学术界都
致力于追求信息完备化和模拟精确化时,灵敏度模
型则开辟了看似完全相反的思路。 通过对重要变量
的筛选和变量关系的模糊定量等方法,极大地削减
了细节信息的需求量和对精确方法的依赖性。 这为
目前深受复杂性困扰的城市生态科学提供了一条可
行之路。 毫无疑问,进一步推广该模型在城市生态
研究中的应用,有效汲取其精华思想,将对城市生态
学科有重要促进作用。
最重要的是,灵敏度模型提供了一套新颖的系
统调控思路[10]。 生物控制论始终作为贯穿整个模
型的隐含线索。 从数据收集、变量筛选到系统的控
制论解释,再到系统整体评估,生物控制论都是作为
最高的指标准则来检验每一步的有效性。 这样做的
目的在于理解现状系统与理想系统之间的差距,探
寻向理想状态演进的有效途径。 这种理想系统是完
全符合八条生物控制论准则的,作为完美的参照系
统而隐含在模型之中。 且不论这种一味强调向自然
学习(Learning from Nature)观点的合理性,这种明确
地目标导向性的调控思路是很有价值的,特别是对
现阶段城市生态系统模型的研究。 目前,大多数城
市生态研究者并不清楚城市生态系统合理的演进方
向,更不用说凝练对应的控制论法则,因此类似的理
想性质的参照系统也是不清楚的。 在逻辑上,方向
和目标不明确又何谈合理的管理调控。 这大概也是
制约城市生态研究的主要限制因素之一。 辨识清楚
城市生态系统合理的演进方向,并凝练出指导管理
调控工作的生态控制论准则,是城市生态学科的当
务之急。 幸运的是,城市生态系统建模研究可以从
灵敏度模型获得很多宝贵的灵感。
另外,灵敏度模型还提供了一系列简单易用的
系统分析小工具。 模型本身是由多个标准化子方法
按照一定流程搭建起来的,每一步都用具体的分析
工具实现特定功能。 比如,变量筛选阶段是借助筛
选标准矩阵来完成的,因子辨识分析阶段是通过对
因子交互影响矩阵实现的,还有模型中定性信息转
化为模糊定量函数的方法等。 这些子方法或工具都
可以单独使用,并且具有简洁、易用、高效的优点。
也就是说,这一系列的分析方法和工具本身就丰富
了现有的系统分析方法。
4摇 灵敏度模型的局限
客观来讲,目前灵敏度模型本身还基本停留在
侧重范式阐述的概念模型阶段。 尽管模型本身包含
了一些实用性的分析工具,但是每一步流程都缺少
清晰化、准确化的阐述。 比如,模型的系统描述和变
量筛选只是给出了一些普适性的指导条例,其余细
节都需要模型使用者去自由发挥,使得模型充满了
模糊性和主观性。 不同的使用者可能对系统的描述
不尽相同,筛选出的系统变量集甚至相差很远,直接
影响着后续系统解释与评价的结果。 也就是说,模
型的效果大大依赖于使用者本身的经验和思考能
力,模型本身只是用来辅助思考的工具。 但反过来,
这种信息系模糊化、人机交互式的学习思路也正是
Vester思想的闪光点之一,就像一个硬币的两面。 针
对这种依赖性,可以组织专家对常见的复杂性问题
制定更具体化的模型内容,削减模型的主观性和随
意性,提升模型使用效果。
生物控制论思想带有一定程度的自然主义倾
向。 Vester本人坚持认为系统的终极目标是维持生
存,调控的目的是激活系统的生命力。 这点对于生
物圈及其生物子系统来说是无可厚非的,生物界确
实秉持适者生存的法则。 但是,客观存在的系统千
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差万别,形态各异,实际目标也是不尽相同的。 如此
单一化的将生存作为第一目标有时候显得过于偏
执。 他提出的生物控制论 8 条准则也是为该目标服
务的。 这些准则是在基于对生物圈系统大量观察的
基础上总结出来的,但是生态学中经验归纳法的结
论并不适合作为普适教条来使用。 要说其适用于所
有系统的管理调控未免牵强,即便是生物圈内的子
系统。 总之,生物控制论思想带有浓厚的仿生学色
彩,应该有其特定的适用范围。 对于与生物系统相
差的目标系统,应该发展适宜于自身的控制论准则。
比如城市生态系统,应该发展自身适用的生态控制
论方法,以此来突破生物控制论的局限性。 当然,新
的控制论方法的提出,都必须在大量的经验观察的
基础上进行凝练,并进行一定的实证验证研究。
最后必须指出,灵敏度模型提出 30a 来并没有
在世界范围内获得广泛应用,虽然模型本身拥有很
强的学术价值和实际应用潜力。 这与 Vester 的写作
习惯有很大关系,他的大部分著作都是德文语言,当
然包括灵敏度模型在内。 这对模型的传播设置了一
道语言障碍。 而且他本人似乎也不热衷与英语学术
圈进行交流,并不关注同时代其他学者系统方法的
研究进展。 在 20 世纪 80 年代开始,涌现了一批杰
出的系统论研究者,新颖的理论层出不穷。 Vester并
没有借鉴这些进展,也使得灵敏度模型带有一定程
度的理论缺陷。 比如,模型中并没有关注人类社会
系统的独特性(价值观、伦理等因素),而片面强调生
物控制论的主导作用。 模型的数学基础也是不完善
的,尤其在系统控制论解释和综合评价部分,并没有
给出清晰的算法。 这些都阻碍着模型的实际传播和
应用。 不过,伴随着英语翻译版本的出现和模型的
进一步完善,灵敏度模型很有希望成为处理复杂性
问题的首选工具之一。
5摇 展望
系统性与复杂性是城市生态系统研究绕不开的
障碍。 城市生态系统模型的核心任务就是刻画这些
复杂性,从整体上揭示城市系统的内在规律。 毫无
疑问,这是一项艰巨的任务。 而灵敏度模型就是一
次成功的尝试。 对于城市生态建模来说,灵敏度模
型相当于提供了一个基础蓝本。 针对具体建模目
标,研究者可以在灵敏度模型的基础上进行修改,就
可以衍生很多具体模型。 另外,还可以组织有经验
的专家采用灵敏度模型对城市生态常见问题都进行
建模分析,并且将这些分析过程记录下来,形成完善
的模型库和案例库。 若有可能将这些案例库整合进
计算机辅助平台,以后的使用者就可以参考这些案
例进行系统分析工作,将大大提高研究效率和结果
的可信性。
与此同时,必须认识到灵敏度模型及其改进模
型只是一类模型,面向解决城市生态研究的某一类
问题,并不是万能的。 但以灵敏度为代表的这类模
型代表了一种建模趋势,其主要特点在于强调充分
利用有限的系统信息,发掘系统的关键因子,从而帮
助使用者辨识目标系统,完成对系统的整体理解。
由于模型并不注重采用精确的定量数据,得到的只
是系统结构和趋势等定性或半定量信息,并不很好
支持对定量化要求较高的管理决策。 相比较而言,
这时候强调信息完备性和定量精确化的系统模拟仿
真模型就凸显出优势了。 必须承认,虽然可能导致
建模成本高和细节信息繁多的缺点,但在强调精确
管理的情况下,其比灵敏度模型更有优势。 归纳起
来,这其实代表了城市生态系统模型的两种发展方
向:一类是强调通过削减信息需求量、注重发掘定性
和模糊数据,来达到辨识系统主要结构、重要因子、
发展趋势等轮廓信息,目的在于帮助决策者理解问
题的复杂性,可以称为辅助学习模型;另一类是采用
精确的系统模拟仿真方法,整合大量的定量信息,来
模拟系统复杂性,属于系统仿真模型。 这两类模型
各有其优点和局限性,需要根据建模目标进行选择
或整合。 理想情况是,可以先借助灵敏度模型帮助
建模者更好地理解系统,如有必要再建立更精确的
模拟模型,将大大提高建模工作的质量。 不管怎样,
模型都要最终对人们认识城市系统有帮助,最终服
务于城市管理实践。
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叶生态学报曳圆园员源年征订启事
叶生态学报曳是由中国科学技术协会主管袁中国生态学学会尧中国科学院生态环境研究中心主办的生态学
高级专业学术期刊袁创刊于 员怨愿员年袁报道生态学领域前沿理论和原始创新性研究成果遥 坚持野百花齐放袁百家
争鸣冶的方针袁依靠和团结广大生态学科研工作者袁探索生态学奥秘袁为生态学基础理论研究搭建交流平台袁
促进生态学研究深入发展袁为我国培养和造就生态学科研人才和知识创新服务尧为国民经济建设和发展服务遥
叶生态学报曳主要报道生态学及各分支学科的重要基础理论和应用研究的原始创新性科研成果遥 特别欢
迎能反映现代生态学发展方向的优秀综述性文章曰研究简报曰生态学新理论尧新方法尧新技术介绍曰新书评价和
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叶生态学报曳为半月刊袁大 员远开本袁圆愿园页袁国内定价 怨园元 辕册袁全年定价 圆员远园元遥
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编辑部主任摇 孔红梅摇 摇 摇 执行编辑摇 刘天星摇 段摇 靖
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编摇 摇 辑摇 叶生态学报曳编辑部
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主摇 摇 编摇 王如松
主摇 摇 管摇 中国科学技术协会
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