城市生态系统健康评价模型及其应用的论文

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1、独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供

2、查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日摘要20世纪以来，随着城市化进程的不断加快，人口不断向城市集中。但是由于全球范围内的气候变化、生态环境胁迫等自然因素，以及区域内部的政府的决策管理、市民的环境意识、城市周边环境等人文要素的影响，城市也因此变得越来越脆弱。因此，有关城市生态系统健康的评价、调控和管理，已引起学术界、政府决策者和管理者的高度关注。本文分析归纳了城市生态系统的概念、结构、功能，从城市生态系统的活

3、力、组织结构、恢复力、生态系统服务功能及人群健康5个方面建立了城市生态系统健康评价的指标体系，并针对目前现有的城市生态系统健康评价模型的不足，以最大流原理为基础，以自组织特征映射神经网络（SOM）为算法实现手段，从复杂系统结构演化的角度，给出城市生态系统信息熵的公式，提出了一个城市生态系统健康评价的非平衡统计力学模型。本文在理论与模型的基础上，借用人工神经网络，对2001~2009年天津市城市生态系统健康进行评价方面的研究，结果表明天津市2001~2007年城市生态系统处于亚健康状况，2008年和2009年处于较健康的状况，得出天津

4、市生态系统健康状况处于逐年增长的趋势的判定。对北京、大连、上海、武汉、厦门、广州6个城市进行健康评价，得到6城市在1995~2003年间的相对健康状况，进而分析了影响各城市健康状况的因素。文章最后从流域水资源丰富度角度，对辽西沿海诸河流域水资源丰富度进行健康评价，得到流域4水资源最少，为极枯，流域1、2、3为较枯，流域5、6、7、8、9居于中等。通过与投影寻踪动态聚类模型、模糊聚类神经网络、模糊综合评判法及ART网络评价方法的评价结果进行对比确定了非平衡统计力学模型的有效性。由于该模型从一定程度上体现了城市生态系统健康的演化动力学机

5、理和城市生态系统时空演变特性，因此，不仅在评价上有较大的优越性，在城市生态系统健康发展变化状态的预测、调控和管理等方面也具有潜力。关键词：城市生态系统健康；复杂系统；信息熵；最大流理论ABSTRACTWiththeacceleratingprocessofurbanization,populationhascrowdedtocitiessince20centuries.Nevertheless,duetomanynaturalfactorsasglobalclimatechange,eco-environmentalstresset

6、c,andnumeroushumanitiesfactorsasthegovernmentdecision-makingmanagementwithintheregion,theenvironmentalawarenessofthepublic,theimpactfromthecityandthesurroundingenvironment,thecityhasalsobecomeincreasinglyvulnerable.Therefore,theurbanecosystemhealthevaluation,regulation

7、andmanagementhavecausedgreatconcernofbothacademiaandgovernmentpolicymakersandmanagers.Thisarticlehasanalyzedandsummedupurbanecosystem’sconcept,structure,functionandtheoryofurbanecosystemhealthassessment.Urbanecosystemhealthisattributedtotheharmoniousdevelopmentinfiveas

8、pectssuchasvigor,structure,resilience,functionalmaintenanceandpopulationhealth.Thoughavailableresearchershaveestablis