模糊综合评价法在水电工程环境影响评价中的应用

模糊综合评价法在水电工程环境影响评价中的应用

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1、模糊综合评价法在水电工程环境影响评价中的应用模糊综合评价法在水电工程环境影响评价中的应用  一、模糊综合评价的基本理论和方法  综合评价是指从众多的单一评价中获取对某个或某类对象的整体评价[1],综合评价问题又被称为综合决策问题,一般它解决的是在考虑众多复杂因素的影响下对于某种对象做出综合决策。模糊综合评价是以模糊数学为基础,应用模糊关系合成的原理,将一些边界难以确定,不易定量的因素定量化,进行综合评价的一种方法[2]。本文由.L.收集整理在水电工程项目环境影响评价中,环评工作涉及到众多的复杂现象及多种因素的作用,并且评价中存在着大量的模糊概念及模糊现

2、象。所以,在综合评价过程中,经常应用模糊综合评价方法来,进行定量化处理,最终评价出水电工程项目对环境的影响,并且取得了较好的效果。  进行模糊综合评价包括下面的5个具体步骤:  1.确定评价对象(现象)的因素集X={x1,x2,xn}  2.对待评价的对象(现象)确定评价集Y={y1,y2,ym}  3.确定各个影响因素的权重集es;m  5.进行模糊层次综合评价  B=AR(1)  式中:B表示为总评价结果  A表示为因素集的权重向量  表示为模糊关系合成运算符  R表示为X→Y隶属度矩阵  最终,取b=max(b1,b2,b3,,bi,,

3、bn),即可得综合评价结果。  二、水电工程综合评价的指标体系及层次结构  根据水电工程项目环境影响综合评价所涉及的众多、复杂的内容及水电工程项目的实际情况,把水电工程项目环境影响指标体系可分为如下的三个层次,目标层A(某水电工程项目的综合环境影响),准则层B(具体包括自然环境和社会环境的影响),方案层C为每个准则层所包括的子元素。其中自然环境具体包括局地气候、陆生生物、水文泥沙、环境地质、水质、水生生物、土壤环境,社会环境具体包括社会经济、景观与文物、人群健康、、工程施工库区移民与环境容量等子元素。  环境要素的选定和工程项目的目标是分不开的。以华中

4、地区的某个水电工程为例,水电工程项目环境影响评价指标体系见图1。  图1水电工程项目环境影响评价指标体  三、水电工程综合评价方法  上面描述的综合评价的2项准则和12项具体指标,具有模糊性或者不确定性,利用简单的数学方法处理比较难。但是,通过运用模糊数学和层次分析法相结合的方法来,对水电工程进行全面的综合评价是很方便及适用的[3,4,5]。  1.评价指标集与评价集的确定  1.1确定评价因素集。对于华中地区的某个水电工程,将上面描述的12项指标组成评价因素集如下:  X={x1,x2,∧,x12}  1.2对待评价的对象给出评价集(判据集)

5、。一般水电工程项目环境影响评价中常用的评价集V={v1(极不利影响),v2(不利影响),v3(较不利影响),v4(一般影响),v5(有利影响),v6(较有利影响),v7(极有利影响)}。  V={v1,v2,∧,v7},  2.运用层次分析法确定水电工程各影响因素的权重  在进行综合评价之前,首先要确定各因素的权重集。确定各因素的权重集一般是人们按照各个指标的相对重要性程度来确定的,因此总是具有较大的主观性,并且影响综合评价结果。所以,为客观合理地确定各因素的权重集,通常用层次分析法[6,7,8]来确定权重集。  层次分析法(AnalyticH

6、ierarchyProcess,简记为AHP)是上个世纪70年代中期美国著名的运筹学家Thomas.L.Saaty教授提出来的使用于确定权向量的有效方法。它是把决策问题相关的各种复杂元素分解成为目标层、准则层和方案层等三个层次,并且在此基础上结合定性分析和定量分析得出结论的决策方法[9]。层次分析法的主要步骤:先建立系统的递阶层次结构;构建两两比较判别矩阵;在单个准则下进行排序和一致性检验;最后总的排序选优。  根据前面建立的环境评价指标体系,并使用层次分析法原理,对同一个层次的每个因素对于上一个层次中的某个因素的重要性进行两两比较,并且构建判断矩阵表

7、(见表1)。  表1判断矩阵A-B  其中aij=aji/1;aii=1;i,j=1、2、3、n;ATLAB或AHP层次分析法专业分析软件yaahp来得出结果。  3.建立评判矩阵  设定评判标准集V,V=[V1,V2,V3,V4,V5,V6,V7],其中V1、V2、V3、V4、V5、V6、V7分别表示为:极不利影响、不利影响、较不利影响、一般影响、有利影响、较有利影响、极有利影响。  设定评价集之后,邀请水电工程项目方面的专家在系统地分析并讨论该项目对环境所带来具体影响后,分别按各项指标打分。对所有专家打分的结果进行系统地分析并整理各个单因素评判向量

8、之后,便可构成全部因素的评判矩阵[11]。通过这种方法得出一个评价的模糊矩阵及隶属度矩阵。  

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