李夢(mèng)迪
摘要:氣候變化通過(guò)對(duì)區(qū)域穩(wěn)定性產(chǎn)生影響,進(jìn)而改變國(guó)家的脆弱性,當(dāng)它與薄弱的政府治理和社會(huì)分裂相結(jié)合時(shí),可以引發(fā)一系列的暴力惡性事件,通常沿著潛在的民族和政治分歧發(fā)展。因此,研究氣候變化對(duì)區(qū)域穩(wěn)定性的影響勢(shì)在必行。首先根據(jù)建立的模糊綜合評(píng)價(jià)模型分析了氣候?qū)?guó)家脆弱性的影響,然后利用相關(guān)性分析了氣候如何對(duì)國(guó)家脆弱性產(chǎn)生影響。
關(guān)鍵詞:模糊綜合評(píng)價(jià);國(guó)家脆弱性;氣候變化
1 模糊綜合評(píng)價(jià)模型的建立
1.1 建立因素集
首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理,依據(jù)2017年美國(guó)大學(xué)生數(shù)學(xué)建模題所收集到的國(guó)家脆弱指數(shù)數(shù)據(jù),國(guó)家脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)首先分為:凝聚,經(jīng)濟(jì),政治,社會(huì),然后凝聚分為:安全裝置,派系精英,集體申述,經(jīng)濟(jì)分為:經(jīng)濟(jì)衰退,發(fā)展不平衡,人類飛行和人才流失指標(biāo),政治分為:國(guó)家合法性,公共服務(wù),人權(quán)和法治,社會(huì)分為:人口壓力,難民和國(guó)內(nèi)流離失所,外部干預(yù)。
利用各項(xiàng)指標(biāo)建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。國(guó)家脆弱性是有多種因素決定的,評(píng)價(jià)因素的選擇合理性與否將對(duì)最終評(píng)判結(jié)果的正確性起關(guān)鍵作用,在此定義國(guó)家綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)集合為:
1.2 建立綜合評(píng)價(jià)集
為確定各個(gè)評(píng)價(jià)區(qū)域各因子指標(biāo)的表現(xiàn),表示各指標(biāo)的脆弱性程度,需確定評(píng)價(jià)集合,將國(guó)家脆弱性程度分為三個(gè)等級(jí),得到評(píng)價(jià)指標(biāo)集合為:
其中,為相應(yīng)的綜合評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的集合。下標(biāo)值的大小反映了脆弱等級(jí),當(dāng)下標(biāo)為1時(shí),表示非常脆弱;當(dāng)下標(biāo)為2時(shí),表示脆弱;當(dāng)下標(biāo)為3時(shí),表示穩(wěn)定在國(guó)家脆弱性的分級(jí)評(píng)價(jià)中。U是一個(gè)模糊向量,V是一個(gè)矩陣。
1.3 建立權(quán)重集
在此確定權(quán)重為:
1.4 隸屬函數(shù)的計(jì)算
在此,選用將偏小型降半梯形分布和偏大型升半梯形分布隸屬函數(shù)相結(jié)合的方法進(jìn)行評(píng)價(jià)。可以把隸屬度看成脆弱性指標(biāo)因素的性狀數(shù)據(jù)以及脆弱性等級(jí)的函數(shù)。
設(shè)某個(gè)國(guó)家的某個(gè)脆弱性指標(biāo)的數(shù)據(jù)為,那么,這個(gè)指標(biāo)對(duì)各個(gè)脆弱性級(jí)別的隸屬度可以根據(jù)公式計(jì)算得出:
根據(jù)模糊的定義,表示某個(gè)國(guó)家的第個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)值可以被評(píng)為第級(jí)脆弱性的可能性。模糊評(píng)價(jià)矩陣中的第行,表示第個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)各級(jí)脆弱性標(biāo)準(zhǔn)的隸屬度,第列,表示各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)第級(jí)脆弱性標(biāo)準(zhǔn)的隸屬度。
2 計(jì)算氣候與國(guó)家脆弱性之間的影響
根據(jù)模糊綜合評(píng)價(jià)模型中的權(quán)重,評(píng)價(jià)矩陣,可以用以下公式進(jìn)行計(jì)算:
以上的模糊綜合評(píng)價(jià)模型沒(méi)有直接考慮氣候變化的影響,因此將氣候列為考慮因素同樣具有非凡統(tǒng)計(jì)意義。
運(yùn)用氣候變化與上述的國(guó)家脆弱指數(shù)的關(guān)系將氣候引為評(píng)價(jià)指標(biāo),公式如下:
其中表示平均氣溫與第項(xiàng)指標(biāo)的相關(guān)系數(shù),為有效對(duì)比指標(biāo)。
2.1 分析氣候?qū)?guó)家脆弱性的影響
通過(guò)以上分析,根據(jù)最大隸屬度原則作出探究,找出向量中分量最大者,其對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)集中的相應(yīng)的評(píng)論結(jié)果為模糊綜合評(píng)價(jià)的最終結(jié)果。
若出現(xiàn)的最大分量不止一個(gè),則要根據(jù)具體情況進(jìn)行具體分析,選出其中一個(gè)作為最終評(píng)價(jià)結(jié)果。
的計(jì)算結(jié)果為正值表示帶來(lái)有害影響,從而導(dǎo)致國(guó)家脆弱性綜合指標(biāo)升高;同理,反之,則給國(guó)家穩(wěn)定帶來(lái)有利影響。
3氣候怎樣影響比較脆弱的國(guó)家的脆弱性
3.1 相關(guān)性的求解
假設(shè)未考慮氣候變化時(shí)每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重為1,考慮氣候變化后權(quán)重變化如下:
表示第個(gè)指標(biāo)與氣候變化的相關(guān)系數(shù),此相關(guān)分為正相關(guān)和負(fù)相關(guān)兩種情況。正相關(guān)表示的是氣候變暖會(huì)加劇該因素的對(duì)國(guó)家脆弱性的影響,負(fù)相關(guān)則是相反的影響。因始終為正即可通過(guò)權(quán)重變化量的大小直接判斷氣候變化對(duì)各個(gè)指標(biāo)的影響。值越小,影響效果越不明顯,且小到一定范圍帶來(lái)的將是好的影響。由此直接判斷權(quán)重的變化值更為方便。
4 氣候?qū)σ话銍?guó)家的影響
4.1數(shù)據(jù)收集
首先選擇不在前10名最脆弱國(guó)家之列的“瑞典”作為研究對(duì)象。然后保持指標(biāo)不變,瑞典的各項(xiàng)脆弱性指標(biāo)相關(guān)數(shù)據(jù)為:安全裝置指標(biāo)為-0.3259,派系精英指標(biāo)為-0.5273,集體申述指標(biāo)為0.1652,經(jīng)濟(jì)衰退指標(biāo)為0.496,經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡的指標(biāo)為0.0669,人類飛行和人才流失指標(biāo)為-0.2576,國(guó)家合法性指標(biāo)為0.1589,公共服務(wù)指標(biāo)為-0.1177,人權(quán)和法治指標(biāo)為-0.2396,人口壓力指標(biāo)為-0.2396,難民和國(guó)內(nèi)流離失所指標(biāo)為-0.2008,外部干預(yù)指標(biāo)為-0.8907。
由上可得8個(gè)指標(biāo)與瑞典氣候變化呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)。4個(gè)指標(biāo)與瑞典氣候變化具有正相關(guān)性?!安痪獾慕?jīng)濟(jì)發(fā)展”與其相關(guān)系數(shù)雖然為正,但其值為0.0669,較小,所以忽略不計(jì),其他3個(gè)指標(biāo)中“經(jīng)濟(jì)衰退”與氣候變化的相關(guān)系較強(qiáng),所以此指標(biāo)重點(diǎn)導(dǎo)致瑞典脆弱性的增加,其他兩個(gè)正相關(guān)指標(biāo)次之。因此得決策性變量為:“經(jīng)濟(jì)衰退”,“國(guó)家合法性”,“集體申述”。由此當(dāng)瑞典氣候變暖時(shí),國(guó)家合法性降低時(shí),經(jīng)濟(jì)開始衰退時(shí),集體申述強(qiáng)烈時(shí),瑞典將會(huì)變得脆弱。
4.2數(shù)據(jù)歸一化進(jìn)行分析
對(duì)以上得出的決策變量的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,將數(shù)據(jù)與其對(duì)應(yīng)相關(guān)系數(shù)相乘,然后模糊綜合評(píng)價(jià)模型中的數(shù)據(jù)歸一化公式,依次對(duì)每個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。2012到2017年瑞典經(jīng)濟(jì)衰退指標(biāo)為:0,0.142857,0.571429,1,0.571429,0.285714,國(guó)家合法性指標(biāo)分別為:0.6,0,0.6,1,1,1,集體申述指標(biāo)為:0,0,0,0.428517,1,0.714286。
根據(jù)前面的評(píng)價(jià)等級(jí),0.8為脆弱臨界點(diǎn)。由上可以看出2012年兩個(gè)指標(biāo)的值都為0,可得2012年瑞典較為穩(wěn)定,2015年和2016年瑞典有兩個(gè)決策指標(biāo)等于1,且平均值也超出臨界值,可以看出2015年和2016年瑞典國(guó)家脆弱性增加較為明顯。2017年雖然有一個(gè)指標(biāo)等于1,但是平均值仍然小于0.8,由此便可得瑞典國(guó)家處于穩(wěn)定。
參考文獻(xiàn)
[1]韓迪, 許力戈, 朱哲, 等. 氣候變化影響下的國(guó)家脆弱性評(píng)估模型[J]. 無(wú)線互聯(lián)科技, 2018(9).
[2]張強(qiáng), 韓永翔, 宋連春. 全球氣候變化及其影響因素研究進(jìn)展綜述[J]. 地球科學(xué)進(jìn)展, 2005(9):990-998.
[3]司守奎, 孫兆亮. 數(shù)學(xué)建模算法與應(yīng)用[M]. 北京:國(guó)防工業(yè)出版社,2015.
[4]邵威, 章張琦, 章文琦. 國(guó)家脆弱性評(píng)價(jià)與分析研究[J]. 中國(guó)高新區(qū), 2018(13).5.
[5]趙罡, 張學(xué)光, 李健, 等. 評(píng)估概論及在中亞地區(qū)的應(yīng)用研究[J]. 中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù), 2014(S2):204-208.