球面模糊最优最劣法评分优先级排序方法在气候变化政策评估中的应用

《Journal of Intelligent & Fuzzy Systems》：Evaluating climate change policies through the spherical fuzzy best-worst based score prioritization method

　　

气候变化政策涉及复杂的决策过程，需在不确定性下同时评估多重准则。因此，对政策领域的系统性优先级排序，对于以更具一致性与可解析性的方式推进决策过程具有重要意义。本研究提出球面模糊最优最劣评分优先级方法（Spherical Fuzzy Best-Worst-Based Score Prioritization Method, SF-BWSPM），用于在不确定性下对气候变化政策准则进行优先级排序。所提方法将最优最劣比较逻辑与球面模糊集（Spherical Fuzzy Sets, SFSs）的不确定性表征能力相结合，从而以更灵活、全面的方式处理专家评价。应用部分基于土耳其应对气候变化相关的六项主要政策准则，依据五位气候政策领域专家决策者的评价展开。专家的定性判断通过球面模糊算子聚合，经基于评分的转换与归一化过程获得准则的相对优先级权重。研究结果表明，温室气体减排为最高优先级准则，其次为碳定价政策与能源效率。为支持方法的分析结构，采用基于评分的一致性评估（Score-Based Consistency Assessment）考察球面模糊环境下专家评价的内部连贯性。与经典最优最劣法（Best-Worst Method, BWM）及球面模糊层次分析法（Spherical Fuzzy Analytic Hierarchy Process, SF-AHP）的对比分析表明，所提方法在较少成对比较次数下产生了具有分析意义且与可比方法广泛一致的优先级模式。据此，研究发现应被解释为土耳其气候政策背景下基于专家小组的分析性示例，而非确定性的或具全国代表性的政策指导。

研究背景方面，气候变化已被视为二十一世纪最综合的挑战之一，其影响超越环境系统，波及经济发展、社会公平、公共健康与政治稳定。温室气体的持续上升加剧了海平面上升、干旱、生物多样性丧失等风险，使气候政策不再是单一环境问题，而是需协调长期响应的多维政策难题。土耳其因能源需求增长、快速城市化与工业化，排放持续增加，同时面临干旱、洪水与野火等气候风险，其在《巴黎协定》等国际治理框架下的国家气候战略沿减缓、适应、能源转型等多维展开，但多政策域竞争有限财政、行政与政治资源，故相对优先级判定成为有效政策设计的关键。经典最优最劣法（Best-Worst Method, BWM）虽以少量成对比较获准则优先级，但其清晰数值结构难以充分反映专家判断中的不确定性、犹豫与评价模糊性；已有模糊BWM、直觉模糊BWM、区间二型模糊BWM、毕达哥拉斯模糊BWM等扩展保留了优化式权重推导，而球面模糊集（Spherical Fuzzy Sets, SFSs）可同时建模隶属度μ、非隶属度ν与犹豫度π且满足μ²+ν²+π²≤1，更适配专家对同准则部分支持、部分反对与犹豫并存的情形。现有文献或守经典BWM优化逻辑、或将最优最劣嵌入混合MCDM，土耳其语境下基于专家判断、含不确定性且系统排序气候政策域的研究仍不充分。为此，研究人员开展本研究，提出SF-BWSPM，在不求解优化模型的前提下重释最优最劣逻辑，并以土耳其五位气候政策专家对六项准则的评价为案例，得出温室气体减排最优先、碳定价次之、能源效率再次之的排序，证明该方法在有限比较下与经典BWM及SF-AHP方向一致，意义在于填补方法学（最优最劣+球面模糊+评分转换+评分一致性）与应用（土耳其气候政策优先序）双重缺口，论文发表于《Journal of Intelligent & Fuzzy Systems》。

关键技术方法上，研究人员采用球面模糊最优最劣评分优先级方法（SF-BWSPM）：先界定准则集并由决策者选最优（B）与最劣（W）准则，以球面模糊评价尺度将“最优对其它”与“其它对最劣”比较转为球面模糊数；每位决策者的两条比较流以权重0.5用球面加权几何平均（Spherical Weighted Geometric Mean, SWGM）算子聚为中间球面模糊值以抑异常值；跨专家用球面加权算术平均（Spherical Weighted Arithmetic Mean, SWAM）算子按专家权（等权或变权）合为群决策矩阵；以评分函数Score(A?_s)=(2μ_A?s?π_A?s)²?(ν_A?s?π_A?s)²解模糊得清晰值后列归一化获准则权；辅以基于评分的一致性评估，计算各比较评分绝对偏差与均值考察专家判断离散。案例样本为土耳其气候政策五位专家小组，准则为温室气体减排、碳定价、能源效率、气候适应、生物多样性保护、国际协定合规六项。

研究结果部分，摘要与引言指出六准则源自全球与国家气候政策文献，土耳其能源部门占CO₂排放约90%，巴黎承诺2030年比参考情景减排21%，碳定价、能效法No.5627及2030能效战略构成国情背景。第三章方法论中3.1节球面模糊集预备知识给出SFS定义、拒绝度X_A?s(u)=√(1?μ_A?s²?ν_A?s²?π_A?s²)及代数运算；3.2节SF-BWSPM六步流程明确最优最劣为锚点而非优化输入、SWGM（式4）与SWAM（式5）两阶段聚合、评分转换（式6）与归一化、以及基于评分一致性评估（式7–8）作辅助离散性诊断而非替代BWM一致性比。第四章案例应用显示聚合后评分归一权重中温室气体减排最高，碳定价第二，能源效率第三，余者为适应、生物多样性、国际合规。第五章比较与敏感性分析以经典BWM与SF-AHP对照，SF-BWSPM排序方向一致且成对比较数更少；变专家权场景下前三顺位稳定。第六章结论含管理启示、局限与未来方向，讨论指出SF-BWSPM是精简且不确定敏感的优先级结构，非取代既有模糊TOPSIS、模糊AHP或SF-BWM，而是将最优最劣重构为评分锚定+评分转换+评分离散诊断的范式；研究人员强调发现属土耳其专家小组分析性示例，不作全国确定性政策指南。

讨论与结论翻译总结：研究人员认为，将最优最劣比较逻辑通过球面模糊表示、评分转换与归一化重释，可在不依赖经典优化模型下处理专家犹豫与模糊，基于评分的一致性评估为球面模糊环境内专家判断内部连贯性提供补充分析层；案例中以五位土耳其气候政策专家对六准则的评价得出温室气体减排＞碳定价＞能源效率＞气候适应＞生物多样性保护＞国际协定合规的优先级，与经典BWM及SF-AHP可比模式广泛对齐，证明所提SF-BWSPM具方法学原创性（最优最劣+球面模糊+评分优先级+评分一致性四位一体）与应用价值（为决策者在资源受限下系统排定气候政策域提供可审计框架），但结论受专家小组规模与国别情境限制，未来可拓展至更多专家、跨国产出比对及与鲁棒MCDM集成。