楊湘艷，余靜，2

（1.中國海洋大學(xué) 海洋與大氣學(xué)院，山東 青島 266100；2.中國海洋大學(xué)海洋發(fā)展研究院，山東 青島 266100）

我國是海陸兼?zhèn)涞膰遥瑩碛屑s300 萬平方千米的藍色國土。與20 世紀80 年代初相比，我國海洋生態(tài)環(huán)境狀況發(fā)生了顯著變化，出現(xiàn)了海洋環(huán)境污染嚴重，海洋生態(tài)系統(tǒng)健康受損，近海漁業(yè)資源衰退，以及自然岸線縮減等系統(tǒng)性問題（厲丞烜等，2014），沿海地區(qū)海洋生態(tài)環(huán)境正遭受著前所未有的人類活動干擾（鄭力燕等，2018）。開展海洋生態(tài)環(huán)境狀況科學(xué)評價方法的研究，識別影響海洋生態(tài)環(huán)境狀況的主要因素，可以為開展海洋生態(tài)環(huán)境監(jiān)測評估和制定海洋生態(tài)環(huán)境保護政策提供科學(xué)依據(jù)，進而改善海洋生態(tài)環(huán)境狀況，促進陸海統(tǒng)籌和海洋可持續(xù)發(fā)展。

目前針對海洋生態(tài)環(huán)境狀況評價的研究主要包括以下兩類：（1）對海洋生態(tài)環(huán)境現(xiàn)狀及其變化趨勢的定性分析（厲丞烜 等，2014）；（2）基于觀測資料，構(gòu)建指標體系（宋倫等，2007；胡婕，2007；許雪青等，2014）或結(jié)合相關(guān)模型（韓婕妤，2019）的海洋環(huán)境狀況定量評價?，F(xiàn)行海洋生態(tài)環(huán)境狀況評價方法為海洋生態(tài)環(huán)境狀況評價指標體系構(gòu)建奠定了堅實基礎(chǔ)，但較少有對評價指標間關(guān)系的研究。此外，在海洋生態(tài)環(huán)境狀況評價過程中，難免存在著諸如指標選取難以全面，數(shù)據(jù)質(zhì)量難以保證以及對海洋生態(tài)環(huán)境狀況認知限制等不確定性，影響了海洋生態(tài)環(huán)境狀況評價結(jié)果的可靠程度。

構(gòu)建基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的海洋生態(tài)環(huán)境狀況評價方法，利用模型特點彌補目前海洋生態(tài)環(huán)境狀況評價過程中存在的不確定性，可以在一定程度上提高評價結(jié)果的科學(xué)性。同時，利用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)強大的推理能力，可以進一步識別海洋生態(tài)環(huán)境狀況指標對環(huán)境狀況的影響程度及指標間相互關(guān)系，為海洋生態(tài)環(huán)境保護工作提供科學(xué)指導(dǎo)。本文基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型理論，構(gòu)建了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的海洋生態(tài)環(huán)境狀況評價模型，并以山東省為例，構(gòu)建山東近海生態(tài)環(huán)境狀況評價指標體系，開展模型應(yīng)用研究。

1 海洋生態(tài)環(huán)境狀況評價模型

1.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)基本理論

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)（又稱貝葉斯概率網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)）是一種高效的圖形化決策分析工具（蔣望東等，2007），是使用數(shù)理統(tǒng)計知識解決復(fù)雜系統(tǒng)中不確定問題的有效建模方法（Friedman et al，1997）。其數(shù)學(xué)基礎(chǔ)是貝葉斯公式：

其中，P（Bi）代表先驗概率，P（Aj）為新證據(jù)發(fā)生的邊緣概率，P（Aj|Bi）為在先驗概率條件下新證據(jù)出現(xiàn)的似然概率，P（Bi|Aj）為后驗概率，即在獲取新證據(jù)后修正先驗概率所得到的更符合實際情況的概率估計（劉瑞，2016；李明等，2018）。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)包含定性與定量兩個部分，其中定性部分為表示變量間概率依賴關(guān)系的有向無環(huán)圖；而定量部分則是各個節(jié)點的概率分布，表征了不同變量對其父節(jié)點的依賴程度（張連文等，2006）。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的建模流程通?？蓺w納為四個步驟：（1）定義網(wǎng)絡(luò)節(jié)點；（2）確定貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；（3）確定貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)；（4）進行貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理（范宵，2013）。其中，確定貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)）與網(wǎng)絡(luò)參數(shù)（參數(shù)學(xué)習(xí)）的過程統(tǒng)稱為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)。

與其他評價方法相比，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)不僅有效地結(jié)合了定性與定量方法，還融合了先驗知識與客觀證據(jù)（劉瑞，2016），可以為開展評價研究提供科學(xué)依據(jù)。此外，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)能夠基于概率理論展開統(tǒng)計推斷，直觀簡便，原理清晰，具有深刻的理論和實際意義（齊培培，2009；曹杰，2017）。

1.2 評價模型構(gòu)建

本文將貝葉斯網(wǎng)絡(luò)引入海洋生態(tài)環(huán)境狀況評價，融合專家知識與客觀數(shù)據(jù)，建立并確定不同評價指標之間的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)關(guān)系與相互依賴程度，進而通過概率推斷對海洋生態(tài)環(huán)境狀況開展評價。構(gòu)建基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的海洋生態(tài)環(huán)境狀況評價模型如下：

其中，B 代表子節(jié)點海洋生態(tài)環(huán)境狀況（i 為海洋環(huán)境狀況等級，本文設(shè)置每個節(jié)點可取3 種狀態(tài)，1、2、3 分別對應(yīng)良好、一般、較差） 或準則層指標，A 代表父節(jié)點準則層指標或海洋生態(tài)環(huán)境狀況指標（j 為指標編號）。Aj表示第j 個指標的觀測值。

利用該模型開展海洋生態(tài)環(huán)境狀況評價的基本步驟如下：

（1）基于區(qū)域生態(tài)環(huán)境狀況特征與數(shù)據(jù)收集情況，構(gòu)建海洋生態(tài)環(huán)境狀況評價指標體系，并進行數(shù)據(jù)標準化、指標分等定級等數(shù)據(jù)預(yù)處理；

（2）計算不同指標的主客觀組合權(quán)重；

（3）通過專家咨詢，構(gòu)建海洋生態(tài)環(huán)境狀況評價初始貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；

（4）設(shè)計基于距離法的蒙特卡洛算法，彌補無法或難以獲取的指標數(shù)據(jù)；

（5）通過結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)與合理調(diào)整，獲得最終網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；

（6）基于最終結(jié)構(gòu)進行參數(shù)學(xué)習(xí)；

（7） 將最終結(jié)構(gòu)與參數(shù)學(xué)習(xí)結(jié)果輸入Netica進行推理，并分析結(jié)果。

圖1 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的海洋生態(tài)環(huán)境狀況評價模型流程圖

2 案例研究

本文選取山東省近岸海域作為評估案例，運用上文構(gòu)建的基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的海洋生態(tài)環(huán)境狀況評價模型對其海洋生態(tài)環(huán)境狀況進行評價和分析。評估實驗平臺為MATLAB 2015b，相應(yīng)庫函數(shù)來自K.P.Murphy 編寫的BNT 工具箱。

2.1 評價指標體系構(gòu)建

山東省是位于我國東部沿海的一個海洋大省，具有獨特的海洋經(jīng)濟發(fā)展區(qū)域優(yōu)勢（劉笑，2019）。山東半島是我國最大的半島，三面環(huán)海，與日本列島、朝鮮半島、遼東半島隔海相望（劉笑，2019；張盼盼等，2017）。全省管轄海域面積約15.96 萬平方千米，海岸線長約3 345 千米（侯英民，2010）；海洋生物、礦產(chǎn)、能源、旅游資源豐富（狄乾斌等，2015）。

本文基于山東省海洋生態(tài)環(huán)境特點與山東省海洋環(huán)境狀況公報數(shù)據(jù)，選取山東近海生態(tài)環(huán)境狀況評價指標（表1）。該指標體系的準則層由海洋環(huán)境質(zhì)量、海洋生態(tài)健康和海洋生態(tài)災(zāi)害構(gòu)成，并進一步細分為8 個指標。

表1 山東近海生態(tài)環(huán)境狀況評價指標體系

本文計算所需數(shù)據(jù)來源于2013—2019 年的《山東省海洋環(huán)境狀況公報》，指標等級劃分依據(jù)《近岸海洋生態(tài)健康評價指南（HY/T 087-2005）》《區(qū)域性生物多樣性評價標準（HJ623-2011）》《綠潮預(yù)報和警報發(fā)布HY/T 217-2017》 《赤潮監(jiān)測技術(shù)規(guī)程HT/T 069-2005》 《山東省海洋環(huán)境狀況公報》 《近岸海域環(huán)境監(jiān)測規(guī)范HJ 442-2008》和相關(guān)參考文獻研究結(jié)果（胡婕，2007；許雪青等，2014）等資料確定。

2.2 數(shù)據(jù)處理與權(quán)重計算

由于各指標的單位不統(tǒng)一，故在進行指標權(quán)重計算和綜合評價前，需對數(shù)據(jù)進行標準化處理。根據(jù)指標性質(zhì)的不同采用對應(yīng)的標準化公式如下。其中，正向指標代表對海洋生態(tài)環(huán)境狀況有正面作用的指標，負向指標代表對海洋生態(tài)環(huán)境狀況有負面影響的指標。

正向指標（指標1～6）：

為充分融合客觀數(shù)據(jù)的邏輯性與專家經(jīng)驗的實際意義，保證評價的客觀性，本文采用熵值法和AHP 法確定權(quán)重，具體計算方法見相關(guān)參考文獻（孫倩等，2018；孫慧瑩等，2019），此處不再贅述。在計算出指標層各指標權(quán)重后，根據(jù)綜合評價指數(shù)法公式（胡婕，2007）計算得到準則層指標數(shù)據(jù)，再進一步計算得到其權(quán)重。

本文首先通過電子平臺發(fā)放百余份問卷，邀請各領(lǐng)域?qū)＜覍χ笜碎g的重要性比值按照1～5 標度進行打分，同時根據(jù)專家意見對指標體系做相應(yīng)調(diào)整，計算得到AHP 法權(quán)重結(jié)果；再選取2013—2019 年山東省近海生態(tài)環(huán)境狀況指標數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行標準化處理后計算得到熵值法權(quán)重結(jié)果，最后得到組合權(quán)重如表2 所示。

表2 2013—2019 年山東近海生態(tài)環(huán)境狀況指標權(quán)重

此外，由于在無特殊情況下，海洋生態(tài)環(huán)境狀況的各項指標年變化量不會出現(xiàn)大幅變化，轉(zhuǎn)換成指標等級變化將更不明顯。為更好地分析各個年份的海洋生態(tài)環(huán)境狀況變化，本文采用距離法（齊培培，2009）對各個年份的指標數(shù)據(jù)進行分等定級，具體方法如下：

其中，xj表示第j 個指標的觀測值；yij表示環(huán)境狀況級別為i 時，第j 個指標的標準值；Lij=|xj-yij|，指標觀測值與對應(yīng)級別標準值的絕對值差越大，其屬于該級別的可能性就越小。如對于指標7 而言，設(shè)其觀測值為100，則其屬于良好等級的概率為：

即有標準區(qū)間的各等級標準值均取最大值，無法確定最大值的按等差數(shù)列取值。

基于2013—2019 年山東近海生態(tài)環(huán)境狀況指標數(shù)據(jù)，采用上述方法計算得到各年指標等級劃分結(jié)果如表3 所示。

2.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)

目前，構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的方式主要包括專家知識構(gòu)建和數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)構(gòu)建兩種（曹杰，2017），其中，數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)構(gòu)建方法依賴于足夠多的樣本數(shù)據(jù)進行，因而在數(shù)據(jù)較少或節(jié)點間因果關(guān)系明顯的情況下，專家知識構(gòu)建方法更具優(yōu)勢（李俊生等，2008）?；诒狙芯康臄?shù)據(jù)條件及指標間較為明顯的因果關(guān)系（莫定源，2017），本文首先采取專家知識構(gòu)建方法構(gòu)建山東省海洋生態(tài)環(huán)境狀況評價初始貝葉斯網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)（圖2）。其中浮游植物作為生態(tài)系統(tǒng)的基礎(chǔ)，其多樣性對其他物種如浮游動物、底棲生物等的多樣性有不容忽視的影響。再基于實際數(shù)據(jù)通過統(tǒng)計分析得到各指標層指標的概率分布，采用基于距離法的蒙特卡洛算法，融入指標權(quán)重后給出準則層及目標層指標的初始概率分布，并基于上述概率分布構(gòu)造足量數(shù)據(jù)樣本，采用爬山搜索算法（hill-climbing）與BIG 評分函數(shù)進行結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)，基于學(xué)習(xí)結(jié)果與專家經(jīng)驗知識進一步優(yōu)化得到最終網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)（圖3）。

圖2 山東近海生態(tài)環(huán)境狀況評價貝葉斯網(wǎng)絡(luò)初始結(jié)構(gòu)

圖3 山東近海生態(tài)環(huán)境狀況評價貝葉斯網(wǎng)絡(luò)最終結(jié)構(gòu)

根據(jù)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)結(jié)果，可以看出指標8 綠潮分布面積與指標7 赤潮分布面積之間存在一定的因果關(guān)系。這是由于綠潮的發(fā)生將引起海域內(nèi)營養(yǎng)鹽結(jié)構(gòu)的改變，破壞海域內(nèi)群落結(jié)構(gòu)穩(wěn)定性，進而引發(fā)赤潮等次生生態(tài)災(zāi)害（馮立娜等，2020）。

2.4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)學(xué)習(xí)是在已知貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的情況下確定貝葉斯網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，亦即各節(jié)點概率分布的過程。數(shù)據(jù)集完備情況下的參數(shù)學(xué)習(xí)方法包括最大似然估計法（MLE）與貝葉斯估計方法（MAP）；數(shù)據(jù)集缺失情況下的參數(shù)學(xué)習(xí)方法則包括EM 算法與Gibbs 抽樣算法（李明，2018）。相對于最大似然估計，貝葉斯估計方法可以更好地考慮先驗知識的影響（范宵，2013），使后驗概率最大，故本文采用貝葉斯估計方法進行參數(shù)學(xué)習(xí)。以指標9 海洋環(huán)境質(zhì)量為例，參數(shù)學(xué)習(xí)結(jié)果如表4 所示。

表4 指標9 海洋環(huán)境質(zhì)量參數(shù)學(xué)習(xí)結(jié)果

2.5 推理計算

Netica 是一款基于Java 開發(fā)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)軟件（陳靜等，2016），因其設(shè)計簡單、功能強大，被廣泛應(yīng)用于商業(yè)、工程或生態(tài)環(huán)境等領(lǐng)域的不確定性研究（曹雪亞，2009）。將最終網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與各節(jié)點概率分布輸入Netica 軟件平臺，得到推理結(jié)構(gòu)（圖4）。再依據(jù)各指標的逐年等級概率分布進行推理，獲得基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的逐年海洋生態(tài)環(huán)境狀況評價結(jié)果（表5），逐年變化趨勢（圖5）。

圖4 山東省近海生態(tài)環(huán)境狀況評價Netica 推理結(jié)構(gòu)

圖5 基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的山東省海洋生態(tài)環(huán)境狀況2013—2019 年評價結(jié)果變化趨勢

表5 2013—2019 年山東近海生態(tài)環(huán)境狀況貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型評價結(jié)果

根據(jù)最大概率原則，可知基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的山東近海生態(tài)環(huán)境狀況結(jié)果為：2013—2019 年間山東近海生態(tài)環(huán)境狀況基本保持一般狀態(tài)，但概率大小有所起伏，整體呈現(xiàn)上升-下降-上升-下降-上升的趨勢。此外，2015 年以前海洋生態(tài)環(huán)境狀況屬于較差狀況的概率高于其屬于良好狀況的概率；2015 年以后海洋生態(tài)環(huán)境狀況屬于良好狀況的概率有所上升，超過其屬于較差狀況的概率，可見山東省近海生態(tài)環(huán)境狀況于2015 年后有一定程度的改善。查閱山東省海洋環(huán)境質(zhì)量公報可知，2013—2019 年期間山東省近海海水質(zhì)量與沉積物質(zhì)量始終保持穩(wěn)中向好的變化趨勢；綠潮災(zāi)害爆發(fā)面積在2014 年與2015 年有明顯增長，2015 年后顯著下降并保持相對穩(wěn)定；自2015 年起赤潮災(zāi)害鮮有發(fā)生或僅在小范圍內(nèi)發(fā)生；近海海域內(nèi)浮游生物多樣性水平起伏較為明顯，2015 年浮游植物多樣性指數(shù)與底棲生物多樣性指數(shù)均為最低值。相關(guān)指標變化趨勢均表明，山東省近海生態(tài)環(huán)境狀況于2015 年后有所改善。

2.6 模型檢驗

綜合評價指數(shù)法在評價領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，其指標歸一化方法在表征變量的時間變化趨勢上有簡便直觀的優(yōu)勢。故本文采用綜合評價指數(shù)法進行逐年海洋生態(tài)環(huán)境狀況綜合評價，將評價結(jié)果逐年變化趨勢與模型呈現(xiàn)結(jié)果進行比較，以驗證模型評價的可行性。根據(jù)綜合評價指數(shù)法公式（胡婕，2007）：

其中，棕i為指標權(quán)重，Ci為各評價指標歸一化值，n 為指標個數(shù)；計算得到各年環(huán)境狀況綜合評價值如表6 所示：

表6 2013—2019 年山東省近岸海洋生態(tài)環(huán)境狀況綜合指數(shù)評價結(jié)果

根據(jù)對比結(jié)果，可知兩種評價方法雖在變化幅度上有所不同，但整體變化趨勢一致，均呈現(xiàn)上升-下降-上升-下降-上升的趨勢，說明本文構(gòu)建的基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的海洋生態(tài)環(huán)境狀況評價模型合理且可行。

圖6 貝葉斯模型評價結(jié)果與綜合指數(shù)評價結(jié)果變化趨勢對比

2.7 結(jié)果與討論

根據(jù)模型評價結(jié)果可知，2013—2019 年間山東省近海生態(tài)環(huán)境狀況總體保持一般狀態(tài)，于2015 年出現(xiàn)惡化情況，并于2015 年后在整體上有一定程度的改善，2017 年后略有變差，整體呈現(xiàn)上升-下降-上升-下降-上升的趨勢。為識別影響山東近海生態(tài)環(huán)境狀態(tài)的主要因素，需要對評價指標的變化趨勢及其對環(huán)境狀況的影響機理進行深入挖掘。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)敏感性分析是指通過改變輸入節(jié)點參數(shù)的值來量化其對目標節(jié)點的影響程度（莫定源，2017）。為了進一步分析各個指標對海洋生態(tài)環(huán)境狀況評價結(jié)果的影響程度，通過比較由Netica軟件計算得到的各指標的方差（Variance of Beliefs）值大小對各個指標進行敏感性分析（陳靜 等，2016），方差值越大，則代表該指標對結(jié)果影響越大（表7）。

由表7 可知，在本研究案例中，準則層指標中對海洋生態(tài)環(huán)境狀況評價結(jié)果影響最大的指標依次為海洋環(huán)境質(zhì)量、海洋生態(tài)災(zāi)害與海洋生態(tài)健康；在指標層指標中，對海洋生態(tài)環(huán)境狀況影響最大的前三個指標依次為區(qū)域沉積物綜合質(zhì)量、一二類水質(zhì)面積占比與綠潮分布面積。

表7 各指標敏感性分析結(jié)果

海洋環(huán)境質(zhì)量作為海洋生態(tài)環(huán)境基底，對海洋生態(tài)災(zāi)害的發(fā)生頻率及海洋生態(tài)系統(tǒng)健康都有不容忽視的影響。海水富營養(yǎng)化被視為導(dǎo)致綠潮和赤潮等海洋生態(tài)災(zāi)害的重要原因（郭偉，2017），自2007 年起，每年5—8 月綠潮災(zāi)害都會影響我國南黃海海域，這與城市污水排放等人類活動引起的海水富營養(yǎng)化密不可分。此外，受圍填海工程等因素的影響，山東省北部萊州灣生態(tài)監(jiān)控區(qū)多年處于環(huán)境質(zhì)量不健康狀態(tài)（李先超，2011）；近海浮游動植物多樣性有所降低，海洋生態(tài)系統(tǒng)始終處于亞健康狀態(tài)。而海洋生態(tài)災(zāi)害的發(fā)生也會反作用于海洋環(huán)境質(zhì)量，如大型海洋綠藻大量增殖的現(xiàn)象——綠潮，雖然其在發(fā)生過程中并不會對環(huán)境及人體健康造成危害，但其消亡過程會對水質(zhì)產(chǎn)生一定影響（梁宗英等，2008）。

研究表明陸源排放污染物是導(dǎo)致近海生態(tài)環(huán)境質(zhì)量惡化的主要原因（陳江麟等，2000），山東省通過調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、關(guān)停高污企業(yè)和提高治污技術(shù)水平等，有效提高了城市污水處理達標率（秦燦，2014），進而有效改善了海洋環(huán)境質(zhì)量。近年來，山東省逐步加大海洋環(huán)境保護力度，先后頒布了《山東省海洋功能區(qū)劃（2011—2020 年）》 《山東省渤海海洋生態(tài)紅線區(qū)劃定方案（2013—2020 年）》《山東省黃海海洋生態(tài)紅線劃定方案（2016—2020年）》等規(guī)劃方案對海洋開發(fā)利用活動進行管制，并設(shè)立了諸如紅線區(qū)面積占比、自然岸線保有率、水質(zhì)達標率等相應(yīng)海洋環(huán)境保護控制指標，海洋環(huán)境質(zhì)量得到有效改善，赤潮發(fā)生頻率與綠潮分布面積顯著下降，海洋環(huán)境保護效果初見成效。

3 結(jié)論

本文基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型理論，初步構(gòu)建了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的海洋生態(tài)環(huán)境狀況評價模型，并以山東省為例，開展模型應(yīng)用研究。主要研究結(jié)論如下：

（1）基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)開展海洋生態(tài)環(huán)境狀況評價是行之有效的。通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)構(gòu)建與學(xué)習(xí)，可以直觀地表達各個因素間的因果關(guān)系，并通過條件概率表表征因素間的依賴程度，從定性與定量角度開展海洋生態(tài)環(huán)境狀況評價，為海洋生態(tài)環(huán)境狀況評價研究提供了新的研究思路。

（2）本研究在權(quán)重計算與模型結(jié)構(gòu)構(gòu)建過程中充分融合了專家經(jīng)驗知識與客觀數(shù)據(jù)。通過咨詢海洋生態(tài)、環(huán)境等領(lǐng)域的專家，調(diào)整評價指標體系使其更加合理；基于AHP 法確定的主觀權(quán)重有效地中和了客觀權(quán)重的局限性。此外，通過基于距離法的蒙特卡洛算法計算準則層與目標層指標數(shù)據(jù)，克服了數(shù)據(jù)量不充分的缺陷。

（3）基于案例基本信息，對各個指標進行了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)敏感性分析，初步分析得到了對海洋生態(tài)環(huán)境狀況評價結(jié)果影響程度較大的指標，分析結(jié)果對于環(huán)境保護政策制定具有一定的借鑒意義。在擴大數(shù)據(jù)時間序列與空間分布精度的情況下，將得到更為準確的分析結(jié)果。

（4）根據(jù)模型評價結(jié)果，可以看出山東省近年來在海洋環(huán)境保護方面的工作，尤其是海洋環(huán)境質(zhì)量改善、海洋生態(tài)災(zāi)害控制兩方面初見成效，但在提升海洋生態(tài)健康方面效果有所欠缺或尚未顯現(xiàn)。

基于公報數(shù)據(jù)的模型評價在反映海水流動性方面有較大的局限性，下一步，我們將完善數(shù)據(jù)來源，構(gòu)建基于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的海洋生態(tài)環(huán)境狀況空間評價模型，從時空演變角度體現(xiàn)海水流動性及其對結(jié)果的影響，提高評價結(jié)果的準確性。