德黑兰-阿尔伯兹城市复合体环境发展的关键驱动因素：基于未来情景的系统性分析

本研究针对德黑兰-阿尔伯兹城市复合体快速城市化引发的环境挑战，通过德尔菲法、交叉影响分析（MicMac软件）和情景构建（Scenario Wizard软件）等方法，识别了生态、社会、经济等维度的39项关键指标，其中"生态"准则（权重0.322）、"水资源"子准则（0.09）及"人均水资源消耗"指标（0.063）最具影响力。研究构建了8组高兼容性情景，显示55%为理想环境状态，10%为临界状态，为城市可持续发展提供了基于未来锥（future cone）的决策框架，对全球高密度城市生态管理具有示范意义。

　　

随着全球城市化进程加速，德黑兰-阿尔伯兹城市复合体作为伊朗人口最密集的区域（占全国20%），正面临水资源枯竭、土地过度开发、生物多样性丧失等严峻挑战。该区域18,851.5 Km²
内23个县市的快速发展，导致人均水资源消耗激增、生态敏感区退化等连锁反应。传统环境规划方法难以应对这种动态复杂系统，亟需通过未来学研究（futures studies）构建前瞻性管理框架。

研究人员采用混合方法论，首先通过德尔菲法三轮专家咨询（15位跨学科专家）筛选出5大准则、20项子准则和39项指标。利用MicMac软件进行交叉影响分析，发现93.6%的指标存在交互作用，其中"人均水资源消耗"（X₃
）和"土地生产力"（X₆
）等15项被确定为关键驱动因子。随后通过Scenario Wizard软件构建情景矩阵，将30种可能状态组合为8组核心情景。

关键方法

1. 德尔菲法三轮迭代确定环境评价指标体系
2. 交叉影响矩阵分析（MicMac软件）量化指标间作用强度
3. 情景构建（Scenario Wizard软件）生成概率化未来图谱
4. 未来锥模型（Voros cone）定位"理想-可能-不合理"情景

3.1 关键环境指标分析
生态准则以0.322权重居首，其中"水资源"子准则下"人均水资源消耗"指标影响最大（0.063）。MicMac分析显示指标间存在137个高强度关联，如X₃
对X₂₈
（交通网络发展）的驱动系数达3。

3.2 驱动力预测
识别出两类核心驱动力：直接影响因子（如X₁₄
消费水平）和双模态因子（如X₁₅
公民教育）。X₃
水资源消耗以77分直接影响值成为最强驱动力。

3.3 直接/间接效应
间接效应图中，X₄
（水资源储备水平）通过271268分间接影响位居首位，表明其系统稳定性作用。

3.4 主驱动力识别
15项关键驱动包括水资源管理（X₃
）、生物多样性保护（X₈
）等，其共同特征是同时具备高影响力（>70分）和高依赖性。

3.5 情景构建
生成4组强情景和8组高兼容性情景，其中：

• 第一组（理想情景）：55%状态实现资源平衡开采
• 第二组（静态情景）：35%状态维持现状管理
• 第三组（临界情景）：10%状态出现资源枯竭

3.6 未来锥定位
在Voros未来锥中，第一组对应"偏好未来"，第二组属"可能未来"，第三组归为"不合理未来"。

讨论与结论
该研究创新性地将环境驱动分析与未来学结合，揭示德黑兰-阿尔伯兹区域发展存在55%的生态改善可能，但需重点管控X₃
和X₆
等杠杆指标。提出的三层情景体系为：

1. 理想层：需实施水资源配额制（如农业用水监控）
2. 中间层：建议推广可再生能源（X₃₁
   ）
3. 临界层：预警生物多样性崩溃风险

研究局限性在于专家样本量较小（n=15），未来可通过扩大样本和引入实时数据优化模型。该框架为全球类似城市群提供了可迁移的"环境未来预测-管理"范式，发表于《Results in Engineering》的成果对实现SDG11（可持续城市）目标具有实践指导价值。