请详细说明如何运用EWM-AHP算法与ALARP原则，结合耦合协调分析，构建一个能够全面评估光污染风险的量化模型。

为了深入理解并构建一个全面的光污染风险评估模型，首先我们需要了解EWM-AHP算法、ALARP原则以及耦合协调分析这三个关键概念及其在模型中的作用。

参考资源链接：[光污染研究论文：量化模型与风险评估](https://wenku.csdn.net/doc/kgvisw7wbn?spm=1055.2569.3001.10343)

EWM-AHP算法是一种融合了指数加权移动平均（Exponentially Weighted Moving Average，EWM）和层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）的综合方法。该算法可以用于处理具有时间序列特征的决策问题，通过将时间权重和专家判断结合，使得最终的评估结果更加贴近实际情况，并能够动态调整指标权重。

ALARP原则（As Low As Reasonably Practicable）是一种风险管理原则，强调在风险控制措施的成本和效益之间寻找最合理的平衡点，即在成本可控的前提下，尽可能降低风险至合理可行的最低水平。

耦合协调分析是一种评估多系统之间相互作用和依赖关系的方法，它能够帮助我们理解不同因素如何相互影响，以及如何通过调整这些因素实现整体的最优状态。

构建一个完整的光污染风险评估模型需要将这三个方法结合，步骤如下：

1. 首先，基于EWM-AHP算法，构建光污染量化模型，包括人为、社会和生态等多方面因素的13个评估指标，确保指标的选择和权重的赋予能够反映光污染的实际影响。

2. 其次，结合ALARP原则，对量化模型输出的结果进行风险评估，定义风险指标Ω，考虑光污染带来的负影响，并应用成本-风险分析来提出可行的风险控制措施。

3. 最后，应用耦合协调分析，对干预策略进行建模，通过动态调整各策略的耦合度和协调度，确定最优化的干预方案。

以上步骤中，需要特别注意的是，模型构建过程中必须考虑数据的可靠性和模型的稳健性，同时模型输出应当以易于理解和操作的形式展现，以便政策制定者和公众能够基于这些评估结果制定有效的干预策略和风险管理措施。

这份《光污染研究论文：量化模型与风险评估》提供了丰富的理论背景和实际案例，是学习和实践上述模型构建步骤的宝贵资源。

参考资源链接：[光污染研究论文：量化模型与风险评估](https://wenku.csdn.net/doc/kgvisw7wbn?spm=1055.2569.3001.10343)