CN117436767A - 基于近远程耦合协调模型的评估方法、系统及存储介质 - Google Patents

基于近远程耦合协调模型的评估方法、系统及存储介质 Download PDF

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CN117436767A CN202311724463.8A CN202311724463A CN117436767A CN 117436767 A CN117436767 A CN 117436767A CN 202311724463 A CN202311724463 A CN 202311724463A CN 117436767 A CN117436767 A CN 117436767A
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Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于近远程耦合协调模型的评估方法、系统及存储介质。所述方法包括：确定城市群区域对应的预处理城镇化数据集中关联的城镇化综合评价值；以及，确定城市群区域关联的预处理生态系统数据集的活力值、组织力值、恢复力值和生态系统服务值，并根据活力值、组织力值、恢复力值和生态系统服务值，确定城市群区域的生态系统健康值；根据城镇化综合评价值和生态系统健康值，确定城市群区域在近远程耦合协调模型中对应的近远程耦合协调度；根据近远程耦合协调度所处区间，确定城市群区域的协调评估结果。旨在解决如何针对城市群区域的城镇化和生态系统之间的协调发展水平进行评估的问题。

Description

基于近远程耦合协调模型的评估方法、系统及存储介质
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种基于近远程耦合协调模型的评估方法、系统及存储介质。
背景技术
区域的城镇化发展容易改变区域当地的生态环境基底，对生态环境的健康造成不良影响，而当生态环境的健康受损时又不利于该区域的长期可持续化发展。随着相关部门对生态环境健康的重视，目前开展城镇化与生态环境的交互耦合效应的研究已经成为多个领域研究的热点。
相关技术方案中，多采用耦合协调模型来测算该区域的城镇化与生态环境之间的协调程度，进而评估两者之间的动态发展关系。
然而，目前针对城市群所提出的耦合协调模型尚不成熟，由于城市群是空间组织紧凑，经济联系紧密，社会经济与生态环境高度一体的城市集合区域，城市群中的耦合关系复杂，导致传统的耦合协调模型应用在城市群的场景下，容易出现协调评估不准确的问题。
上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种基于近远程耦合协调模型的评估方法，旨在解决如何针对城市群区域的城镇化和生态系统之间的协调发展水平进行评估的问题。
为实现上述目的，本发明提供的一种基于近远程耦合协调模型的评估方法，所述方法包括：
确定城市群区域对应的预处理城镇化数据集中关联的城镇化综合评价值；以及，
确定所述城市群区域关联的预处理生态系统数据集的活力值、组织力值、恢复力值和生态系统服务值，并根据所述活力值、所述组织力值、所述恢复力值和所述生态系统服务值，确定所述城市群区域的生态系统健康值；
根据所述城镇化综合评价值和所述生态系统健康值，确定所述城市群区域在近远程耦合协调模型中对应的近远程耦合协调度；
根据所述近远程耦合协调度所处区间，确定所述城市群区域的协调评估结果。
可选地，所述确定城市群区域对应的预处理城镇化数据集中关联的城镇化综合评价值的步骤包括：
确定所述预处理城镇化数据集的经济城镇化数据集、人口城镇化数据集、空间城镇化数据集和社会城镇化数据集；
根据所述经济城镇化数据集、所述人口城镇化数据集、所述空间城镇化数据集和所述社会城镇化数据集，计算城镇化综合评价值。
可选地，所述根据所述经济城镇化数据集、所述人口城镇化数据集、所述空间城镇化数据集和所述社会城镇化数据集，计算城镇化综合评价值的步骤包括：
获取所述经济城镇化数据集对应的第一权重值，以及所述经济城镇化数据集中各个经济城镇化指标层对应的第一子权重值集，根据所述第一权重值、所述第一子权重值集和所述经济城镇化数据集中各个数据对应的标准化值，确定第一城镇化评价值；以及，
获取所述人口城镇化数据集对应的第二权重值，以及所述人口城镇化数据集中各个人口城镇化指标层对应的第二子权重值集，根据所述第二权重值、所述第二子权重值集和所述人口城镇化数据集中各个数据对应的标准化值，确定第二城镇化评价值；以及，
获取所述空间城镇化数据集对应的第三权重值，以及所述空间城镇化数据集中各个空间指标层对应的第三子权重值集，根据所述第三权重值、所述第三子权重值集和所述空间城镇化数据集中各个数据对应的标准化值，确定第三城镇化评价值；以及，
获取所述社会城镇化数据集对应的第四权重值，以及所述社会城镇化数据集中各个社会城镇化指标层对应的第四子权重值集，根据所述第四权重值、所述第四子权重值集和所述社会城镇化数据集中各个数据对应的标准化值，确定第四城镇化评价值；
将所述第一城镇化评价值、所述第二城镇化评价值、所述第三城镇化评价值和所述第四城镇化评价值之和，确定为所述城镇化综合评价值。
可选地，所述确定所述城市群区域关联的预处理生态系统数据集的活力值、组织力值、恢复力值和生态系统服务值的步骤包括：
确定所述预处理生态系统数据集中的净初级生产量，将所述净初级生产量确定为所述活力值；以及，
确定所述预处理生态系统数据集中的景观异质性、景观连通性和重要景观连通性，并根据所述景观异质性和预设景观异质权重、所述景观连通性和预设景观连通权重、所述重要景观连通性和预设重要景观连通权重，确定所述组织力值；以及，
选取所述预处理生态系统数据集中任意一个土地类型作为目标土地类型，确定所述目标土地类型对应的目标归一化植被指数、目标预设权重、目标预设自我恢复系数、目标预设抵抗力系数，根据所述目标归一化植被指数、所述目标预设权重、所述目标预设自我恢复系数、所述目标预设抵抗力系数的乘积，确定所述目标土地类型对应的子恢复力值，将各个土地类型对应的所述子恢复力值之和，确定为所述恢复力值；以及，
选取所述预处理生态系统数据集中任意一个土地类型作为目标土地类型，基于预设生态系统服务价值空间分布数据集，确定所述目标土地类型关联的目标生态系统服务系数和目标多邻域空间邻域效应系数之和，然后基于所述目标生态系统服务系数和所述多邻域空间邻域效应系数之和，确定所述目标土地类型对应的子生态系统服务值，最后将各个土地类型对应的所述子生态系统服务值之和，确定为所述生态系统服务值。
可选地，所述根据所述活力值、所述组织力值、所述恢复力值和所述生态系统服务值，确定所述城市群区域的生态系统健康值的步骤包括如下：
计算所述活力值、所述组织力值、所述恢复力值和所述生态系统服务值的乘积值，对所述乘积值开四次方根，得到所述生态系统健康值；或者，
计算所述活力值、所述组织力值、所述恢复力值和所述生态系统服务值的标准差，将所述标准差作为所述生态系统健康值。
可选地，所述近远程耦合协调模型包括近程耦合协调模块、远程耦合协调模块和近远程耦合协调模块，所述根据所述城镇化综合评价值和所述生态系统健康值，确定所述城市群区域在近远程耦合协调模型中对应的近远程耦合协调度的步骤包括：
基于所述城镇化综合评价值和所述生态系统健康值，确定所述城市群区域中各个子区域在所述近程耦合协调模块中对应的近程耦合协调度；
基于各个所述子区域的所述近程耦合协调度和预设远程耦合参数，确定所述城市群区域中各个子区域之间在所述远程耦合协调模块中对应的远程耦合协调度；
基于所述近程耦合协调度、所述远程耦合协调度和预设近远程耦合参数，确定所述城市群区域在近远程耦合协调模型中对应的近远程耦合协调度。
可选地，所述基于各个所述子区域的所述近程耦合协调度和预设远程耦合参数，确定所述城市群区域中各个子区域之间在所述远程耦合协调模块中对应的远程耦合协调度的步骤之后，还包括：
根据所述近程耦合协调度所处区间，确定所述城市群区域对应的近程耦合协调水平，以及根据所述远程耦合协调度所处区间，确定所述城市群区域对应的远程耦合协调水平；
确定所述近程耦合协调水平和所述远程耦合协调水平之间的协调水平等级差；
根据所述协调水平等级差，确定所述城市群区域的协调评估结果。
可选地，所述根据所述近远程耦合协调度所处区间，确定所述城市群区域的协调评估结果的步骤包括：
当所述近远程耦合协调度处于第一预设区间，确定所述协调评估结果为失调发展；
当所述近远程耦合协调度处于第二预设区间，确定所述协调评估结果为濒临失调；
当所述近远程耦合协调度处于第三预设区间，确定所述协调评估结果为勉强协调；
当所述近远程耦合协调度处于第四预设区间，确定所述协调评估结果为初级协调；
当所述近远程耦合协调度处于第五预设区间，确定所述协调评估结果为协调发展；
其中，所述第一预设区间小于所述第二预设区间小于所述第三预设区间小于所述第四预设区间小于所述第五预设区间。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于近远程耦合协调模型的评估系统，所述基于近远程耦合协调模型的评估系统包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于近远程耦合协调模型的评估程序，所述基于近远程耦合协调模型的评估程序被所述处理器执行时实现如上所述的基于近远程耦合协调模型的评估方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有基于近远程耦合协调模型的评估程序，所述基于近远程耦合协调模型的评估程序被处理器执行时实现如上所述的基于近远程耦合协调模型的评估方法的步骤。
本发明实施例提供一种基于近远程耦合协调模型的评估方法、系统及存储介质，通过确定出城市群区域对应的城镇化综合评价值；然后对城市群区域内生态系统的活力值、组织力值、恢复力值和生态系统服务值进行计算，得到城市群区域的生态系统健康值。将计算出的城镇化综合评价值和生态系统健康值代入构建出的近远程耦合协调评价模型中，从而对城镇化与生态系统之间的近远程耦合协调关系进行评估，实现了对城市群的城镇化和生态系统之间的协调发展水平进行评估。
附图说明
图1为本发明实施例涉及的基于近远程耦合协调模型的评估系统的硬件运行环境的架构示意图；
图2为本发明基于近远程耦合协调模型的评估方法的第一实施例的流程示意图；
图3为本发明基于近远程耦合协调模型的评估方法的第二实施例的流程示意图；
图4示出滇中城市群城镇化与生态系统健康近远程耦合协调水平均值热图示意图；
图5示出滇中城市群城镇化与生态系统健康近远程耦合协调类型空间分布示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图作进一步说明。
具体实施方式
本申请通过确定出城市群区域对应的城镇化综合评价值；然后对城市群区域内生态系统的活力值、组织力值、恢复力值和生态系统服务值进行计算，得到城市群区域的生态系统健康值。将计算出的城镇化综合评价值和生态系统健康值代入构建出的近远程耦合协调评价模型中，从而对城镇化与生态系统之间的近远程耦合协调关系进行评估，实现了对城市群的城镇化和生态系统之间的协调发展水平进行评估。
为了更好地理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。
作为一种实现方案，图1为本发明实施例方案涉及的基于近远程耦合协调模型的评估系统的硬件运行环境的架构示意图。
如图1所示，该基于近远程耦合协调模型的评估系统可以包括：处理器1001，例如CPU，存储器1005，用户接口1003，网络接口1004，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏（Display）、输入单元比如键盘（Keyboard），可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口（如WI-FI接口）。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器（non-volatile memory），例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的基于近远程耦合协调模型的评估系统的架构并不构成对基于近远程耦合协调模型的评估系统的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及基于近远程耦合协调模型的评估程序。其中，操作系统用于管理和控制基于近远程耦合协调模型的评估系统的硬件和软件资源的程序，基于近远程耦合协调模型的评估程序以及其他软件或程序的运行。
在图1所示的基于近远程耦合协调模型的评估系统中，用户接口1003主要用于连接终端，与终端进行数据通信；网络接口1004主要用于后台服务器，与后台服务器进行数据通信；处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的基于近远程耦合协调模型的评估程序。
在本实施例中，基于近远程耦合协调模型的评估系统包括：存储器1005、处理器1001及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于近远程耦合协调模型的评估程序，其中：
处理器1001调用存储器1005中存储的基于近远程耦合协调模型的评估程序时，执行以下操作：
确定城市群区域对应的预处理城镇化数据集中关联的城镇化综合评价值；以及，
确定所述城市群区域关联的预处理生态系统数据集的活力值、组织力值、恢复力值和生态系统服务值，并根据所述活力值、所述组织力值、所述恢复力值和所述生态系统服务值，确定所述城市群区域的生态系统健康值；
根据所述城镇化综合评价值和所述生态系统健康值，确定所述城市群区域在近远程耦合协调模型中对应的近远程耦合协调度；
根据所述近远程耦合协调度所处区间，确定所述城市群区域的协调评估结果。
处理器1001调用存储器1005中存储的基于近远程耦合协调模型的评估程序时，执行以下操作：
确定所述预处理城镇化数据集的经济城镇化数据集、人口城镇化数据集、空间城镇化数据集和社会城镇化数据集；
根据所述经济城镇化数据集、所述人口城镇化数据集、所述空间城镇化数据集和所述社会城镇化数据集，计算城镇化综合评价值。
处理器1001调用存储器1005中存储的基于近远程耦合协调模型的评估程序时，执行以下操作：
获取所述经济城镇化数据集对应的第一权重值，以及所述经济城镇化数据集中各个经济城镇化指标层对应的第一子权重值集，根据所述第一权重值、所述第一子权重值集和所述经济城镇化数据集中各个数据对应的标准化值，确定第一城镇化评价值；以及，
获取所述人口城镇化数据集对应的第二权重值，以及所述人口城镇化数据集中各个人口城镇化指标层对应的第二子权重值集，根据所述第二权重值、所述第二子权重值集和所述人口城镇化数据集中各个数据对应的标准化值，确定第二城镇化评价值；以及，
获取所述空间城镇化数据集对应的第三权重值，以及所述空间城镇化数据集中各个空间指标层对应的第三子权重值集，根据所述第三权重值、所述第三子权重值集和所述空间城镇化数据集中各个数据对应的标准化值，确定第三城镇化评价值；以及，
获取所述社会城镇化数据集对应的第四权重值，以及所述社会城镇化数据集中各个社会城镇化指标层对应的第四子权重值集，根据所述第四权重值、所述第四子权重值集和所述社会城镇化数据集中各个数据对应的标准化值，确定第四城镇化评价值；
将所述第一城镇化评价值、所述第二城镇化评价值、所述第三城镇化评价值和所述第四城镇化评价值之和，确定为所述城镇化综合评价值。
处理器1001调用存储器1005中存储的基于近远程耦合协调模型的评估程序时，执行以下操作：
确定所述预处理生态系统数据集中的净初级生产量，将所述净初级生产量确定为所述活力值；以及，
确定所述预处理生态系统数据集中的景观异质性、景观连通性和重要景观连通性，并根据所述景观异质性和预设景观异质权重、所述景观连通性和预设景观连通权重、所述重要景观连通性和预设重要景观连通权重，确定所述组织力值；以及，
选取所述预处理生态系统数据集中任意一个土地类型作为目标土地类型，确定所述目标土地类型对应的目标归一化植被指数、目标预设权重、目标预设自我恢复系数、目标预设抵抗力系数，根据所述目标归一化植被指数、所述目标预设权重、所述目标预设自我恢复系数、所述目标预设抵抗力系数的乘积，确定所述目标土地类型对应的子恢复力值，将各个土地类型对应的所述子恢复力值之和，确定为所述恢复力值；以及，
选取所述预处理生态系统数据集中任意一个土地类型作为目标土地类型，基于预设生态系统服务价值空间分布数据集，确定所述目标土地类型关联的目标生态系统服务系数和目标多邻域空间邻域效应系数之和，然后基于所述目标生态系统服务系数和所述多邻域空间邻域效应系数之和，确定所述目标土地类型对应的子生态系统服务值，最后将各个土地类型对应的所述子生态系统服务值之和，确定为所述生态系统服务值。
处理器1001调用存储器1005中存储的基于近远程耦合协调模型的评估程序时，执行以下操作：
计算所述活力值、所述组织力值、所述恢复力值和所述生态系统服务值的乘积值，对所述乘积值开四次方根，得到所述生态系统健康值；或者，
计算所述活力值、所述组织力值、所述恢复力值和所述生态系统服务值的标准差，将所述标准差作为所述生态系统健康值。
处理器1001调用存储器1005中存储的基于近远程耦合协调模型的评估程序时，执行以下操作：
基于所述城镇化综合评价值和所述生态系统健康值，确定所述城市群区域中各个子区域在所述近程耦合协调模块中对应的近程耦合协调度；
基于各个所述子区域的所述近程耦合协调度和预设远程耦合参数，确定所述城市群区域中各个子区域之间在所述远程耦合协调模块中对应的远程耦合协调度；
基于所述近程耦合协调度、所述远程耦合协调度和预设近远程耦合参数，确定所述城市群区域在近远程耦合协调模型中对应的近远程耦合协调度。
处理器1001调用存储器1005中存储的基于近远程耦合协调模型的评估程序时，执行以下操作：
根据所述近程耦合协调度所处区间，确定所述城市群区域对应的近程耦合协调水平，以及根据所述远程耦合协调度所处区间，确定所述城市群区域对应的远程耦合协调水平；
确定所述近程耦合协调水平和所述远程耦合协调水平之间的协调水平等级差；
根据所述协调水平等级差，确定所述城市群区域的协调评估结果。
处理器1001调用存储器1005中存储的基于近远程耦合协调模型的评估程序时，执行以下操作：
当所述近远程耦合协调度处于第一预设区间，确定所述协调评估结果为失调发展；
当所述近远程耦合协调度处于第二预设区间，确定所述协调评估结果为濒临失调；
当所述近远程耦合协调度处于第三预设区间，确定所述协调评估结果为勉强协调；
当所述近远程耦合协调度处于第四预设区间，确定所述协调评估结果为初级协调；
当所述近远程耦合协调度处于第五预设区间，确定所述协调评估结果为协调发展；
其中，所述第一预设区间小于所述第二预设区间小于所述第三预设区间小于所述第四预设区间小于所述第五预设区间。
基于上述基于数据处理技术的基于近远程耦合协调模型的评估系统的硬件架构，提出本发明基于近远程耦合协调模型的评估方法的实施例。
第一实施例
参照图2，在第一实施例中，所述基于近远程耦合协调模型的评估方法包括以下步骤：
步骤S10，确定城市群区域对应的预处理城镇化数据集中关联的城镇化综合评价值；
在本实施例中，预处理城镇化数据集指的是经过预处理之后消除数据集中不同类型数据之间的量纲差异对测度结果的影响，且各类型数据之间具有更佳的可比性和参考性的数据集。可选地，预处理方式可以为极差标准化法。
可选地，预处理城镇化数据集中包含四种类型数据，分别为经济城镇化数据集、人口城镇化数据集、空间城镇化数据集和社会城镇化数据集，其中，各个类型数据集中又包含不同且多个指标层。
进一步且可选地，对于如何计算城镇化综合评价值，本实施例中在数据集之间赋予不同的权重值，而数据集中的指标层之间也同样赋予不同的权重值，每个类型的数据集对应一个城镇化评价值，各个数据集之间的城镇化评价值相加得到城镇化综合评价值。
具体的，对于如何计算各个类型数据集的城镇化评价值，本实施例中，基于近远程耦合协调模型的评估系统（下简称为系统）可同时或基于一定先后顺序执行下面步骤：
获取经济城镇化数据集对应的第一权重值，以及经济城镇化数据集中各个经济城镇化指标层对应的第一子权重值集，根据第一权重值、第一子权重值集和经济城镇化数据集中各个数据对应的标准化值，确定第一城镇化评价值；
获取人口城镇化数据集对应的第二权重值，以及人口城镇化数据集中各个人口城镇化指标层对应的第二子权重值集，根据第二权重值、第二子权重值集和人口城镇化数据集中各个数据对应的标准化值，确定第二城镇化评价值；以及，
获取空间城镇化数据集对应的第三权重值，以及空间城镇化数据集中各个空间指标层对应的第三子权重值集，根据第三权重值、所第三子权重值集和空间城镇化数据集中各个数据对应的标准化值，确定第三城镇化评价值；以及，
获取社会城镇化数据集对应的第四权重值，以及社会城镇化数据集中各个社会城镇化指标层对应的第四子权重值集，根据第四权重值、第四子权重值集和社会城镇化数据集中各个数据对应的标准化值，确定第四城镇化评价值。
示例性地，在一些具体实施方式中，参照表1给出的数据集之间的权重值，以及数据集中的各个指标层之间的权重值。
在本示例中，经济城镇化数据集对应的第一权重值为0.3178，第一子权重值集为0.2417、0.3056、0.2388、0.2139；人口城镇化数据集对应的第二权重值为0.2292，第二子权重值集为0.3027、0.3535、0.3438；空间城镇化数据集对应的第三权重值为0.2276，第三子权重值集为0.3292、0.3225、0.3484；社会城镇化数据集对应的第四权重值为0.2253，第四子权重值集为0.3497、0.3281。
示例性地，城镇化评价值的计算式可以如下：
式中，f(X)为各个数据集对应的城镇化评价值，Xj为该数据集中各个指标层中的数据标准化之后的标准化值，wj代表该数据集中各指标层对应的指标层权重（子权重值），n为该数据集中指标层的总数；F(X)为城镇化综合评价值，Wi为各个数据集的权重，k为数据集的总数。
然后，系统再将计算得到的第一城镇化评价值、第二城镇化评价值、第三城镇化评价值和第四城镇化评价值之和，确定为城镇化综合评价值。
步骤S20，确定所述城市群区域关联的预处理生态系统数据集的活力值、组织力值、恢复力值和生态系统服务值，并根据所述活力值、所述组织力值、所述恢复力值和所述生态系统服务值，确定所述城市群区域的生态系统健康值；
在本实施例中，考虑到生态系统健康不仅要体现生态系统自身的完整性和可持续性，并且健康的生态系统还应该为城市群的城镇化提供持续的惠益性服务，因此本实施例中除了从活力值、组织力值和恢复力值中来评估生态系统自身的完整性和可持续性，还引入生态系统服务值对生态系统进行评估。
在本实施例中，活力值表征为生态系统中的生物活动、新陈代谢或初级生产力的量化值；组织力值表征为生态系统的结构稳定性的量化值；恢复力值表征为生态系统在人类活动干扰下维持自身结构稳定性的能力的量化值，其至少包括对外部干扰的抵抗力和生态系统自我恢复能力两个方面；生态系统服务值表征为自然生态系统与社会经济系统的关联性的量化值。
可选地，对于如何计算活力值，可以通过确定预处理生态系统数据集中的净初级生产量（Net Primary Production，NPP），将净初级生产量确定为活力值。可选地，净初级生产量可以基于已公开的MODIS MYD17A3H数据集计算得到。
需要说明的是，由于NPP更多的是反映陆地生态植被活力，因此，采用该方式计算活力值时，将生态系统中水域的活力归一化值处理为1。
可选地，对于如何计算组织力值，可以通过确定预处理生态系统数据集中的景观异质性、景观连通性和重要景观连通性，并根据景观异质性和预设景观异质权重、景观连通性和预设景观连通权重、重要景观连通性和预设重要景观连通权重，确定所述组织力值。
其中，景观异质性是指景观结构的多样性，异质性的景观通过多样的景观要素相互配置，缓解了景观中的剧烈变化，使景观的组织力更强更趋向动态稳定的状态；景观连通性是指在区域层面上景观支持或抑制生态、水文、地貌和物种流动的程度，能够帮助控制生物流、非生物流和其他重要过程提供服务的速率，对于稳定的生态系统结构起支撑作用；重要景观连通性是指在城市区域维持重要生态功能斑块的连通性。
示例性地，生态系统组织力的计算公式可以如下：
其中，O为组织力值，LH为景观异质性，LC为景观连通性，ILC重要景观连通性，预设景观异质权重为0.35，预设景观连通权重为0.35，预设重要景观连通权重为0.3。
可选地，对于如何计算恢复力值，首先选取预处理生态系统数据集中任意一个土地类型作为目标土地类型，确定该目标土地类型对应的目标归一化植被指数、目标预设权重、目标预设自我恢复系数、目标预设抵抗力系数，根据这些数的乘积，确定为所述目标土地类型对应的子恢复力值。然后循环执行前述步骤，直到确定出每个土地类型对应的子恢复力值之后，将各个土地类型对应的子恢复力值之和，确定为恢复力值。
示例性地，子恢复力值的计算公式可以如下：
式中，Rj为目标土地类型j的子恢复力值，NDVIij为目标土地类型j的第i个像元的归一化植被指数，NDVImeanj表示目标土地类j的归一化植被指数平均值，Resilj为目标土地类型j的预设自我恢复系数，Resisj为目标土地类型j的预设抵抗力系数，0.6为自我恢复系数权重，0.4为抵抗力系数权重。
示例性地，参照表2示出的各种目标土地类型对应的自我恢复系数和抵抗力系数。
表2
可选地，对于如何计算生态系统服务值，可以通过选取预处理生态系统数据集中任意一个土地类型作为目标土地类型，基于预设生态系统服务价值空间分布数据集，确定所述目标土地类型关联的目标生态系统服务系数和目标多邻域空间邻域效应系数之和，然后基于目标生态系统服务系数和多邻域空间邻域效应系数之和，确定目标土地类型对应的子生态系统服务值，最后将各个土地类型对应的所述子生态系统服务值之和，确定为生态系统服务值。
示例性地，多领域为四领域，生态系统服务值的计算公式可以如下：
式中，ES为生态系统服务值，RESCj为目标土地类型j类土地的对应的生态系统服务系数，CSNEj是四邻域下第j类生态系统服务的空间邻域效应系数之和，m是目标土地类型的区域内的像元数总和。
示例性地，生态系统服务系数的选取，可以参照表3示出的常见生态系统土地类型对应的生态系统服务系数。
表3
示例性地，空间邻域效应系数的选取，可以参照表4示出的常见生态系统土地类型对应的空间邻域效应系数。
表4
可选地，在计算出活力值、组织力值、恢复力值和生态系统服务值之后，可以根据以下两种方式进行生态系统健康值的计算：
一、计算活力值、组织力值、恢复力值和生态系统服务值的乘积值，对所述乘积值开四次方根，得到所述生态系统健康值；
二、计算所述活力值、所述组织力值、所述恢复力值和所述生态系统服务值的标准差，将所述标准差作为所述生态系统健康值。
示例性地，下面以第一种方式作示例性说明，设生态系统健康值为E，E表达式可以如下：
式中，V为活力值，O为组织力值，R为恢复力值，ES是生态系统服务值。此外，V，O，R和ES都需要归一化处理，目的是为了消除不同值之间量纲不同的影响，采用归一化处理使其无量纲化。
步骤S30，根据所述城镇化综合评价值和所述生态系统健康值，确定所述城市群区域在近远程耦合协调模型中对应的近远程耦合协调度；
在本实施例中，系统根据前一步骤计算出的城镇化综合评价值和生态系统健康值，代入到设置好的近远程耦合协调模型中，计算出城市群区域对应的近远程耦合协调度。
在本实施例中，近远程耦合协调度综合了近程耦合协调度和远程耦合协调度。近程耦合指的是在城市群各城市内部，城镇化过程与生态系统健康维护之间的影响，近程耦合协调度则是表征该影响的量化值；远程耦合指的是在城市群各城市之间，本地城镇化过程对他地生态系统健康产生影响，他地生态系统健康情况对本地城市化进程也具有影响，远程耦合协调度则是表征该影响的量化值。
可选地，近远程耦合协调模型包括用于计算近程耦合协调度的近程耦合协调模块，用于计算远程耦合协调度的远程耦合协调模块，以及用于将远程耦合协调度和近程耦合协调度进行综合后得到的近远程耦合协调模块。
可选地，基于城镇化综合评价值和生态系统健康值，确定城市群区域中各个子区域在所述近程耦合协调模块中对应的近程耦合协调度。在一些具体实施方式中，子区域可以以县域尺度进行划分。
示例性地，近程耦合协调度的计算公式可以如下：
其中，C为近程耦合协调度，Ui为城镇化综合评价值，Ei为生态系统健康值。
可选地，在得到每个子区域对应的近程耦合协调度之后，基于各个子区域的近程耦合协调度和预设远程耦合参数，确定城市群区域中各个子区域之间在远程耦合协调模块中对应的远程耦合协调度。
示例性地，基于上一示例给出的内容，远程耦合协调度的计算公式可以如下：
式中，TCik为远程耦合协调度，C(Ui, Ek)代表子区域i的城镇化综合评价值Ui与子 区域k的生态系统健康值Ek之间的近程耦合协调度，代表子区域k的城镇化综合评 价值Uk与子区域i的生态系统健康值Ei之间的近程耦合协调度，wik、wki和2均为预设远程耦 合参数，其中，wik和wki为反距离加权的空间权重矩阵，wik表达式如下：
式中，dik为子区域i和子区域k之间的距离，p取2，n为子区域的数量;
同理，wki的表达式如下：
式中，dki为子区域k和子区域i之间的距离，p取2，n为子区域的数量;
可选地，在得到远程耦合协调度之后，基于近程耦合协调度、远程耦合协调度和预设近远程耦合参数，确定城市群区域在近远程耦合协调模型中对应的近远程耦合协调度。
示例性地，同样基于前述示例给出的内容，近远程耦合协调度的表达式如下：
式中，Csi为子区域i的近远程耦合协调度，μ和λ均为预设近远程耦合参数，其中，μ为近程耦合协调权重，λ为远程耦合协调权重，二者均取0.5，n为子区域的数量。
步骤S40，根据所述近远程耦合协调度所处区间，确定所述城市群区域的协调评估结果。
在本实施例中，根据近远程耦合协调度所处区间，确定城市群区域的协调评估结果，从而对该城市群区域的协调发展水平作评级。
可选地，近远程耦合协调度所处区间可以设置有五个大小不同的区间，分别为第一预设区间、第二预设区间、第三预设区间、第四预设区间和第五预设区间。当近远程耦合协调度处于第一预设区间，确定协调评估结果为失调发展；当近远程耦合协调度处于第二预设区间，确定协调评估结果为濒临失调；当近远程耦合协调度处于第三预设区间，确定协调评估结果为勉强协调；当近远程耦合协调度处于第四预设区间，确定协调评估结果为初级协调；当近远程耦合协调度处于第五预设区间，确定协调评估结果为协调发展。
其中，第一预设区间小于第二预设区间小于第三预设区间小于第四预设区间小于第五预设区间。
示例性地，近远程耦合协调度和评估结果可以参照表5列出的内容。
在本实施例提供的技术方案中，通过对城市群区域内的经济、人口、空间和社会四个角度去分析计算出该区域对应的城镇化综合评价值；然后对城市群区域内生态系统的活力值、组织力值、恢复力值和生态系统服务值进行计算，得到城市群区域的生态系统健康值。将计算出的城镇化综合评价值和生态系统健康值代入构建出的近远程耦合协调评价模型中，从而对城镇化与生态系统之间的近远程耦合协调关系进行评估，实现了对城市群的城镇化和生态系统之间的协调发展水平进行评估。
第二实施例
参照图3，基于第一实施例，参照图3，基于第一实施例，所述基于各个所述子区域的所述近程耦合协调度和预设远程耦合参数，确定所述城市群区域中各个子区域之间在所述远程耦合协调模块中对应的远程耦合协调度的步骤之后，还包括以下步骤：
步骤S50，根据所述近程耦合协调度所处区间，确定所述城市群区域对应的近程耦合协调水平，以及根据所述远程耦合协调度所处区间，确定所述城市群区域对应的远程耦合协调水平；
步骤S60，确定所述近程耦合协调水平和所述远程耦合协调水平之间的协调水平等级差；
步骤S70，根据所述协调水平等级差，确定所述城市群区域的协调评估结果。
作为一可选实施例，近远程耦合协调模型还能够直接根据计算出的近程耦合协调度和远程耦合协调度，来计算城市群区域的近远程耦合协调评估结果。
在本实施例中，协调评估结果表征为评估该城市群区域中各个子区域之间相隔距离较近的区域之间的协调发展水平，与该城市群区域中各个子区域之间相隔距离较远的区域之间协调发展水平，两种协调发展水平之间的协调程度。
在本实施例中，确定协调评估结果的目的之一，在于评估该城市群区域在发展过程中是否同时兼顾了城镇化和生态系统之间的近程协调发展和远程协调发展，也即近程协调发展和远程协调发展之间是否协调。
此外，还需要说明的是，与第一实施例中确定出的评估结果的区别至少在于：本实施例中是直接根据近程耦合协调度和远程耦合协调度来对该城市群区域的近程协调发展水平和远程协调发展水平之间的协调程度进行评估，而第一实施例中是根据近程耦合协调度和远程耦合协调度计算出近远程耦合协调度，再根据近远程耦合协调度来对该城市群区域的近程协调发展水平和远程协调发展水平之间的协调程度进行评估。
相较于第一实施例中的评估方式，本实施例中，系统省略了对近远程耦合协调度的计算，直接确定近程耦合协调度所处区间对应的近程耦合协调水平，以及远程耦合协调度所处区间对应的远程耦合协调水平，进而根据两种协调水平之间的等级差确定协调评估结果，从而判断该城市群区域的近程协调发展和远程协调发展之间是否协调。
作为一种可选实施方式，近程耦合协调度所处区间可以设置为五个大小不同的区间，分别为第一预设区间、第二预设区间、第三预设区间、第四预设区间和第五预设区间，每个预设区间对应一个等级，第一预设区间对应第一等级，第二预设区间对应第二等级，以此类推。
同理，远程耦合协调度所处区间可以设置为五个大小不同的区间，分别为第一预设区间、第二预设区间、第三预设区间、第四预设区间和第五预设区间，每个预设区间对应一个等级，第一预设区间对应第一等级，第二预设区间对应第二等级，以此类推。
需要说明的是，近程耦合协调度所处区间和远程耦合协调度所处区间之间的等级为同一量纲。
进一步的，在确定出两者的所处等级之后，确定二者之间的协调水平等级差，根据协调水平等级差，确定所述城市群区域的协调评估结果。
可选地，协调水平等级差可以与该城市群区域的协调评估结果呈负相关，即等级差越大，则协调评估结果表征为该城市群区域的近程发展和远程发展之间越发的不协调。
可选地，若以近程耦合协调度作为被减数，远程耦合协调度作为减数，当协调水平等级差为正值时，则意味着该城市群区域在远程耦合协调发展方向上较为薄弱；当协调水平等级差为0时，则意味着该城市群区域的近程耦合和远程耦合协调发展平衡；当协调水平等级差为负值时，则意味着该城市群区域在近程耦合协调发展方向上较为薄弱。
可选地，若以远程耦合协调度作为被减数，近程耦合协调度作为减数，则当协调水平等级差为正值时，则意味着该城市群区域在近程耦合协调发展方向上较为薄弱；当协调水平等级差为0时，则意味着该城市群区域的近程耦合和远程耦合协调发展平衡；当协调水平等级差为负值时，则意味着该城市群区域在远程耦合协调发展方向上较为薄弱。
在本实施例提供的技术方案中，省略了对近远程耦合协调度的计算，直接确定近程耦合协调度所处区间对应的近程耦合协调水平，以及远程耦合协调度所处区间对应的远程耦合协调水平，进而根据两种协调水平之间的等级差确定协调评估结果，从而判断该城市群区域的近程协调发展和远程协调发展之间是否协调，实现了对城市群的城镇化和生态系统之间的协调发展水平进行评估。
此外，为了更好的说明上述实施例中提出的基于近远程耦合协调模型的评估方法的具体评估效果，下面以滇中城市群作为城市群区域作为一具体实施方式进行说明。
参照图4，图4示出滇中城市群城镇化与生态系统健康近远程耦合协调水平均值热图示意图，滇中城市群各州市城镇化与生态系统健康的近远程耦合协调水平均高于近程协调水平。主要体现在城镇化过程中，城镇化与生态系统均存在空间依赖效应，同时邻域生态系统为本地城镇化提供了一定的承载作用，因而近远程耦合协调水平高于近程协调水平。
从时序变化和类型发展来看，研究期间，滇中城市群城镇化与生态系统健康近远程耦合协调水平均值分别为0.379、0.397、0.434、0.478、0.526，呈持续上升状态，并从濒临失调逐渐转向初级协调。各州市近远程耦合协调水平均呈上升状态，其中协调水平较高的为昆明，昆明始终处于协调状态，其次为曲靖和红河北部。曲靖和红河北部均是云南省典型的资源型城市（曲靖煤炭资源，红河锡矿、铟矿资源），曲靖依托于绿色硅、绿色铝、新能源电池等新兴产业进行转型升级，而红河依托于“绿色能源、绿色食品、健康生活目的地”三张牌的高原特色农业产业、有色金属和烟草产业的优化升级进行转型，因此曲靖和红河的近远程耦合协调水平均有所提高。楚雄的城镇化与生态系统健康近远程耦合协调水平最低，但发展速度最快，由2000年的濒临失调（0.308）转变为2020年的勉强协调（0.473），共提高了0.163。楚雄生态系统健康水平相对较高，随着将绿色经济发展设定为城镇化的重要目标，其协调水平得到了明显的提高。
参照图5，图5示出滇中城市群城镇化与生态系统健康近远程耦合协调类型空间分布示意图，从空间格局变化和类型发展来看，滇中城市群各县域城镇化与生态系统健康近远程耦合协调水平的空间分布格局存在显著差异，总体表现出从单核发展向多核转变的“东高西低”的空间格局特征。2000年，各县域耦合协调水平出现失调发展、濒临失调、勉强协调、初级协调和协调发展5种状态。其中失调发展分布在研究区西部的永仁、大姚、姚安、南华和双柏，北部的禄劝及南部的石屏。濒临失调的县域分布较广也是最主要的发展类型，共有30个占滇中城市群县域总数的61.22%。勉强协调的县域主要分布于研究区中部及南部，初级协调和协调发展的县域集中于昆明市辖区的西山、五华、盘龙和官渡。在空间上形成了以昆明市辖区为核心的单核发展格局。2005～2010年期间，滇中城市群城镇化与生态系统健康的近远程耦合协调水平空间分布格局并未发展明显变化，总体仍以昆明市辖区为核心的单核空间格局发展。这一时期，各县域的协调水平均得到提高，至2010年，各县域耦合协调水平出现濒临失调、勉强协调、初级协调和协调发展4种状态，不存在失调发展的县域，濒临失调的县域主要分布在研究区西北部和北部，勉强协调县域发展为27个，占滇中城市群县域总数的55.1%，成为最主要发展类型，而处于初级协调和协调发展的县域仍集中于昆明市市辖区。昆明的呈贡区和安宁市、玉溪的红塔区转变为了初级协调类型，西山区、五华区和盘龙区提升为了协调发展类型。2015～2020年期间，滇中城市群城镇化与生态系统健康的近远程耦合协调水平空间分布格局发生了明显的变化，由原先的单核发展格局转变为“一主四副”的多核发展格局。至2020年，各县域耦合协调水平类型共有勉强协调、初级协调和协调发展3种状态。所有的县域均脱离了失调发展、濒临失调型。其中，勉强协调的县域有19个主要分布于滇中城市群西部，占县域总数的38.78%；初级协调的县域有23个主要分布于滇中城市群的东部，占县域总数的46.94%；处于协调发展的县域主要分布于中部的昆明市市辖区、安宁，玉溪的红塔区以及南部的开远。值得注意的是，昆明的官渡由最初的协调发展持续降低为勉强协调阶段。官渡区作为昆明城市新中心，其大部分土地位于滇池湖滨区，由于滇池流域城市建设的推进，人口和产业集聚度的提高，高原湖泊生态安全维护与城镇化发展矛盾日益加剧。总体而言，这一时期受中心城市的影响，初级协调的县域沿中心城市向外扩展，形成以昆明市辖区、玉溪市辖区和个（个旧）开（开远）蒙（蒙自）区域为核心，其余县域向核心区聚集的多核心发展态势。
基于上述分析，得出结论如下：
（1）滇中城市群城镇化与生态系统健康水平均呈现明显的阶段性特征，同时具有显著的空间异质性和空间集聚性。从时间上看，2000～2010年期间研究区城镇化水平持续增长，生态系统健康持续恶化；2010～2020年期间城镇化水平快速增长，生态系统健康进入生态修复阶段。从空间上看，城镇化水平呈现东高西低特征，以昆明主中心和曲靖、玉溪、楚雄、蒙自4个副中心的“一主四副”的空间格局。生态系统健康呈现出西高东低的空间分布特征。
（2）滇中城市群城镇化与生态系统健康的远程耦合协调作用不断增强，并在空间上形成了4个远程耦合协调轴带。4个远程耦合协调轴带内部的各县域间城镇化与生态系统健康联系紧密，但远程耦合协调轴带之间的远程作用较弱，区域远程协调发展机制尚未健全，城市群一体化发展仍有待进一步提高。
（3）滇中城市群城镇化与生态系统的近远程耦合协调水平均有所上升，且大于近程耦合协调水平，区域间协同支撑的作用越发凸显。研究期间，协调水平均值分别为0.379、0.397、0.434、0.478、0.526，逐渐由从濒临失调逐渐转向初级协调。高水平协调区在空间上均以“单核”向“多核”发展转变。未来区域近远程耦合协调的关键仍在城镇化过程中的生态治理上。
此外，本领域普通技术人员可以理解的是实现上述实施例的方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。该计算机程序包括程序指令，计算机程序可以存储于一存储介质中，该存储介质为计算机可读存储介质。该程序指令被基于近远程耦合协调模型的评估系统中的至少一个处理器执行，以实现上述方法的实施例的流程步骤。
因此，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有基于近远程耦合协调模型的评估程序，所述基于近远程耦合协调模型的评估程序被处理器执行时实现如上实施例所述的基于近远程耦合协调模型的评估方法的各个步骤。
其中，所述计算机可读存储介质可以是U盘、移动硬盘、只读存储器（Read-OnlyMemory，ROM）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的计算机可读存储介质。
需要说明的是，由于本申请实施例提供的存储介质，为实施本申请实施例的方法所采用的存储介质，故而基于本申请实施例所介绍的方法，本领域所属人员能够了解该存储介质的具体结构及变形，故而在此不再赘述。凡是本申请实施例的方法所采用的存储介质都属于本申请所欲保护的范围。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和／或方框图中的每一流程和／或方框、以及流程图和／或方框图中的流程和／或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种基于近远程耦合协调模型的评估方法，其特征在于，所述基于近远程耦合协调模型的评估方法包括以下步骤：
确定城市群区域对应的预处理城镇化数据集中关联的城镇化综合评价值；
以及，确定所述城市群区域关联的预处理生态系统数据集的活力值、组织力值、恢复力值和生态系统服务值，并根据所述活力值、所述组织力值、所述恢复力值和所述生态系统服务值，确定所述城市群区域的生态系统健康值；
根据所述城镇化综合评价值和所述生态系统健康值，确定所述城市群区域在近远程耦合协调模型中对应的近远程耦合协调度；
根据所述近远程耦合协调度所处区间，确定所述城市群区域的协调评估结果。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定城市群区域对应的预处理城镇化数据集中关联的城镇化综合评价值的步骤包括：
确定所述预处理城镇化数据集的经济城镇化数据集、人口城镇化数据集、空间城镇化数据集和社会城镇化数据集；
根据所述经济城镇化数据集、所述人口城镇化数据集、所述空间城镇化数据集和所述社会城镇化数据集，计算城镇化综合评价值。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述经济城镇化数据集、所述人口城镇化数据集、所述空间城镇化数据集和所述社会城镇化数据集，计算城镇化综合评价值的步骤包括：
获取所述经济城镇化数据集对应的第一权重值，以及所述经济城镇化数据集中各个经济城镇化指标层对应的第一子权重值集，根据所述第一权重值、所述第一子权重值集和所述经济城镇化数据集中各个数据对应的标准化值，确定第一城镇化评价值；
以及，获取所述人口城镇化数据集对应的第二权重值，以及所述人口城镇化数据集中各个人口城镇化指标层对应的第二子权重值集，根据所述第二权重值、所述第二子权重值集和所述人口城镇化数据集中各个数据对应的标准化值，确定第二城镇化评价值；
以及，获取所述空间城镇化数据集对应的第三权重值，以及所述空间城镇化数据集中各个空间指标层对应的第三子权重值集，根据所述第三权重值、所述第三子权重值集和所述空间城镇化数据集中各个数据对应的标准化值，确定第三城镇化评价值；
以及，获取所述社会城镇化数据集对应的第四权重值，以及所述社会城镇化数据集中各个社会城镇化指标层对应的第四子权重值集，根据所述第四权重值、所述第四子权重值集和所述社会城镇化数据集中各个数据对应的标准化值，确定第四城镇化评价值；
将所述第一城镇化评价值、所述第二城镇化评价值、所述第三城镇化评价值和所述第四城镇化评价值之和，确定为所述城镇化综合评价值。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述城市群区域关联的预处理生态系统数据集的活力值、组织力值、恢复力值和生态系统服务值的步骤包括：
确定所述预处理生态系统数据集中的净初级生产量，将所述净初级生产量确定为所述活力值；
以及，确定所述预处理生态系统数据集中的景观异质性、景观连通性和重要景观连通性，并根据所述景观异质性和预设景观异质权重、所述景观连通性和预设景观连通权重、所述重要景观连通性和预设重要景观连通权重，确定所述组织力值；
以及，选取所述预处理生态系统数据集中任意一个土地类型作为目标土地类型，确定所述目标土地类型对应的目标归一化植被指数、目标预设权重、目标预设自我恢复系数、目标预设抵抗力系数，根据所述目标归一化植被指数、所述目标预设权重、所述目标预设自我恢复系数、所述目标预设抵抗力系数的乘积，确定所述目标土地类型对应的子恢复力值，将各个土地类型对应的所述子恢复力值之和，确定为所述恢复力值；
以及，选取所述预处理生态系统数据集中任意一个土地类型作为目标土地类型，基于预设生态系统服务价值空间分布数据集，确定所述目标土地类型关联的目标生态系统服务系数和目标多邻域空间邻域效应系数之和，然后基于所述目标生态系统服务系数和所述多邻域空间邻域效应系数之和，确定所述目标土地类型对应的子生态系统服务值，最后将各个土地类型对应的所述子生态系统服务值之和，确定为所述生态系统服务值。
5.如权利要求1或4所述的方法，其特征在于，所述根据所述活力值、所述组织力值、所述恢复力值和所述生态系统服务值，确定所述城市群区域的生态系统健康值的步骤包括如下：
计算所述活力值、所述组织力值、所述恢复力值和所述生态系统服务值的乘积值，对所述乘积值开四次方根，得到所述生态系统健康值；
或者，计算所述活力值、所述组织力值、所述恢复力值和所述生态系统服务值的标准差，将所述标准差作为所述生态系统健康值。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述近远程耦合协调模型包括近程耦合协调模块、远程耦合协调模块和近远程耦合协调模块，所述根据所述城镇化综合评价值和所述生态系统健康值，确定所述城市群区域在近远程耦合协调模型中对应的近远程耦合协调度的步骤包括：
基于所述城镇化综合评价值和所述生态系统健康值，确定所述城市群区域中各个子区域在所述近程耦合协调模块中对应的近程耦合协调度；
基于各个所述子区域的所述近程耦合协调度和预设远程耦合参数，确定所述城市群区域中各个子区域之间在所述远程耦合协调模块中对应的远程耦合协调度；
基于所述近程耦合协调度、所述远程耦合协调度和预设近远程耦合参数，确定所述城市群区域在近远程耦合协调模型中对应的近远程耦合协调度。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于各个所述子区域的所述近程耦合协调度和预设远程耦合参数，确定所述城市群区域中各个子区域之间在所述远程耦合协调模块中对应的远程耦合协调度的步骤之后，还包括：
根据所述近程耦合协调度所处区间，确定所述城市群区域对应的近程耦合协调水平，以及根据所述远程耦合协调度所处区间，确定所述城市群区域对应的远程耦合协调水平；
确定所述近程耦合协调水平和所述远程耦合协调水平之间的协调水平等级差；
根据所述协调水平等级差，确定所述城市群区域的协调评估结果。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述近远程耦合协调度所处区间，确定所述城市群区域的协调评估结果的步骤包括：
当所述近远程耦合协调度处于第一预设区间，确定所述协调评估结果为失调发展；
当所述近远程耦合协调度处于第二预设区间，确定所述协调评估结果为濒临失调；
当所述近远程耦合协调度处于第三预设区间，确定所述协调评估结果为勉强协调；
当所述近远程耦合协调度处于第四预设区间，确定所述协调评估结果为初级协调；
当所述近远程耦合协调度处于第五预设区间，确定所述协调评估结果为协调发展；
其中，所述第一预设区间小于所述第二预设区间小于所述第三预设区间小于所述第四预设区间小于所述第五预设区间。
9.一种基于近远程耦合协调模型的评估系统，其特征在于，所述基于近远程耦合协调模型的评估系统包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于近远程耦合协调模型的评估程序，所述基于近远程耦合协调模型的评估程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的基于近远程耦合协调模型的评估方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有基于近远程耦合协调模型的评估程序，所述基于近远程耦合协调模型的评估程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的基于近远程耦合协调模型的评估方法的步骤。
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