基于结构方程模型(SEM)与模糊层次分析法(FAHP)的约旦城市可持续性评估混合系统(JO-USAS)构建与应用

为解决约旦快速城市化背景下的资源约束、难民压力及环境脆弱性问题，研究人员结合德尔菲法、结构方程模型(SEM)和模糊层次分析法(FAHP)，开发了本土化城市可持续性评估系统(JO-USAS)。该系统通过37项指标量化六大核心维度，其中自然资源与公共空间发展权重最高(0.249)，揭示了水资源管理(0.089)和能源安全(0.074)的关键地位。研究为中东资源匮乏地区提供了兼顾国际标准与本地需求的决策工具，发表于《Sustainable Cities and Society》。

　　

在全球城市化浪潮中，约旦正面临独特的挑战：70%的国土是沙漠，水资源极度匮乏，同时因叙利亚冲突接收了超过百万难民，导致城市基础设施不堪重负。传统国际评估体系如LEED-ND和BREEAM Communities虽广泛应用，却难以应对这种"缺水+难民潮+治理薄弱"的复合型危机。约旦学者Alnsour团队意识到，必须开发一套"量体裁衣"的评估工具——这便是JO-USAS系统诞生的背景。

研究采用三阶段混合方法：首先通过德尔菲法筛选出37项本土化指标，涵盖智能区位规划、可持续场地开发等六大维度；接着运用结构方程模型(SEM)验证指标间因果关系；最后采用模糊层次分析法(FAHP)处理专家评判的不确定性，计算各指标权重。特别邀请了大安曼市政厅、公共工程部等机构的专业人士参与验证。

【Developing JO-USAS】
通过两轮德尔菲专家咨询，团队发现LEED-ND的紧凑发展理念与约旦减少城市蔓延的需求高度契合，而BREEAM的社区参与机制可改善当地治理短板。最终系统保留国际体系中的21项通用指标，新增16项本土指标如"难民安置区服务可达性"。

【Discussion and Critical Implications】
权重分析显示，约旦最重视自然资源板块(0.249)，其中"地下水回灌率"权重达0.089，反映沙漠国家的生存焦虑；而"数字化服务"(0.052)等"高科技指标"排名垫底，凸显发展阶段的差异性。FAHP成功将专家意见的模糊性转化为可量化数据，例如对"能源安全"的判断标准差从传统AHP的0.21降至0.07。

【The Adoption of JO-USAS in Practice】
在安曼北部新城的测试中，系统暴露出国际标准未涵盖的问题：难民聚居区的垃圾处理设施权重应提高37%，而商业区停车位指标可降低权重。这种动态调整能力证明JO-USAS比刚性国际体系更适应快速变化的中东城市。

研究表明，将SEM的验证能力与FAHP的模糊处理结合，可构建"全球视野-本地焦点"的评估框架。该系统不仅解决了约旦"评估工具水土不服"的痛点，更为类似资源受限地区提供了方法论模板。未来需在更多阿拉伯城市验证其普适性，尤其需要关注战争难民等特殊变量的影响权重。正如研究者所言："可持续城市的密码，藏在本地化的指标权重里。"