中国经济快速发展的同时,带来了生态环境、社会环境方面的问题,使得城市的可持续发展成为了社会关注的焦点,所以对城市在环境保护方面的情况进行评价,进而对城市的发展提供有用的建议。本文主要应用粗糙集与动态不确定因果图(DUCG)理论相结合的方法,将两者的理论互补,并应用于城市环境保护的评价中,取得了可靠的排名结果并给出了相应的建议。(1)从自然环境、经济环境、社会环境三个层面出发,对我国一线城市和新一线城市共19个城市的环境保护情况进行评价,通过对指标的细化,最后选取了16个符合标准的指标,建立指标体系。(2)根据粗糙集的知识理论,先由统计年鉴收集到的16个指标的具体数值,建立城市环境保护评价的决策表。通过等距离散化对数据进行处理,再对离散化的数据通过可辨识矩阵的思想,并应用改进后的Core Searching算法完成指标的约简过程,留下11个具有代表性的指标,建立新的决策表。最后由各项属性对决策属性的相对重要度,得到条件属性对应的权重值。(3)基于DUCG的知识理论,阐述了城市环境保护评价模型的建立方法。先由11个指标的逻辑关系建立起城市环境保护原始DUCG评价模型,将每一个城市的指标状态作为观察到的证据E,得到基于证据E化简后的DUCG模型,将粗糙集中的权重值作为作用参数,应用DUCG的事件展开和概率推理再代入数据得到各城市最后的得分,对19个城市的得分排名进行分析。最后同其他常见的评价方法作对比发现结果相符,并克服了传统方法只是定量计算的结果。本文对评价对象进行了定量与定性相结合的分析,且评价过程更加简洁直观。(4)计算结果显示深圳、广州、苏州、南京的排名靠前,可从自然环境、经济环境、社会环境三个方面继续对城市的环境保护进行改善;而重庆、西安、沈阳、昆明的排名较后,可优先发展经济以带动其他方面的发展。最后达到提升城市可持续发展能力的目的。