CN102622651B - 一种建立及其改进绿色生态型道路的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种建立及其改进绿色生态型道路的方法，对道路设计合理性参数、道路功能效果参数、节能减排效果参数、绿化效果参数和环境保护效果参数分别进行单因素模糊评价，分别获取各个第三级参数的离散值；采用正态分布对离散值进行区间估计，分别获取实测数据的区间数；对离散值分别进行组合赋权，获取各个二级参数的综合权向量与二级参数的决策矩阵；获取二级参数的分值：根据实测数据的区间数对各个三级参数进行单项评价，获取各个三级参数的分值；采用区间逼近法获取二级参数的综合评价和一级参数的综合评价；对三级参数的综合评价结果进行分析，对不满足绿色生态标准的三级参数进行调整。对降噪效果和排水效果等不好的道路进行调整。

Description

一种建立及其改进绿色生态型道路的方法

技术领域

本发明涉及生态环境领域，特别涉及一种建立及其改进绿色生态型道路的方法。

背景技术

随着社会经济和城市建设的快速发展，汽车尾气、噪声和生态环境恶化等城市问题日益严重，人们对道路出行的舒适性、安全性和环保性提出越来越高的要求，因此建立绿色生态型道路是今后城市道路发展的趋势。

绿色生态型道路是指在道路的全寿命周期内，最大限度地节约资源(节能和节材)，保护环境和减少污染，为人们提供健康、舒适和高效的道路使用环境，与自然和谐的道路。所谓“绿色”，并不是指一般意义的边坡中间带绿化，而是代表一种概念或象征，指对环境无害，能充分利用环境自然资源、节能减排、废物回收利用和倡导绿色交通为导向，并且对周围环境负影响最小的情况下建造的道路，又可以称为可持续发展道路、生态道路和节能环保道路等。绿色生态型道路要求尽量使用节能环保、可回收或废物利用材料，以人、自然和道路协调发展为目标。

发明人在实现本发明的过程中，发现现有技术中至少存在以下缺点和不足：

现有技术中通过建立模型，并对模型进行分析得到绿色生态型道路，建模的过程中考虑的相关因素比较少，得到的绿色生态型道路并不能真正的体现绿色生态，并且不能对降噪效果和排水效果等不好的道路进行调整，没有满足实际应用中的需要。

发明内容

本发明提供了一种建立及其改进绿色生态型道路的方法，通过该方法建立了绿色生态型城市道路，对不满足降噪效果和排水效果的道路等进行改进，详见下文描述：

一种建立及其改进绿色生态型道路的方法，所述方法包括以下步骤：

(1)通过道路横断面设计参数u₁₁、线形质量参数u₁₂和景观适宜性参数u₁₃获取道路设计合理性参数U₁；

u₁₁＝{交通安全参数，公众满意度参数，降噪效果参数，视觉美感参数，土地利用参数，空间伸缩参数}；u₁₂＝{道路通行能力参数，交通安全参数，行车舒适参数}；u₁₃＝{道路与环境协调参数}；

(2)通过排水效果参数u₂₁、降噪效果参数u₂₂和温差参数u₂₃获取道路功能效果参数U₂；

u₂₁＝{空隙率}；u₂₂＝{空隙率，区域噪声达标参数}；

(3)通过新材料效果参数u₃₁、新技术效果参数u₃₂、材料回收参数或废物利用参数u₃₃获取节能减排效果参数U₃；

u₃₁＝{低碳环保材料使用参数}；u₃₂＝{技术效果参数，技术应用参数}；u₃₃＝{循环利用材料利用参数，废弃物利用参数}；

(4)通过绿化植物选择参数u₄₁、道路绿化面积参数u₄₂和绿化交通功能参数u₄₃获取绿化效果参数U₄；

u₄₁＝{滞尘杀菌能力参数，降温增湿参数，固碳释氧能力参数}；u₄₂＝{绿化覆盖参数，人均绿地占有水平参数}；u₄₃＝{视线诱导参数，缓解疲劳参数}；

(5)通过大气污染参数u₅₁和水污染参数u₅₂获取环境保护效果参数U₅；

u₅₁＝{空气综合污染参数，交通污染弹性参数}；u₅₂＝{施工污水垃圾处理参数，路面残留物污染参数，污水处理达标参数}；

(6)对所述道路设计合理性参数U₁、所述道路功能效果参数U₂、所述节能减排效果参数U₃、所述绿化效果参数U₄和所述环境保护效果参数U₅分别进行单因素模糊评价，分别获取各个第三级参数的离散值；

(7)采用正态分布对所述各个第三级参数的离散值进行区间估计，分别获取实测数据的区间数；

(8)对所述各个第三级参数的离散值分别进行组合赋权，获取各个二级参数的综合权向量θ＝(θ₁，θ₂，Λθ_m)与二级参数的决策矩阵X；

(9)通过所述各个二级参数的综合权向量θ＝(θ₁，θ₂，Λθ_m)与所述二级参数的决策矩阵X获取二级参数的分值R：

(10)根据所述实测数据的区间数对各个三级参数进行单项评价，获取各个三级参数的分值；

(11)采用区间逼近法根据所述二级参数的分值R和所述各个三级参数的分值获取二级参数的综合评价；

(12)采用区间逼近法根据所述二级参数的综合评价和一级参数的主观打分获取一级参数的综合评价；

(13)对所述二级参数的综合评价结果进行分析，判断各二级参数是否满足绿色生态标准，如果是，执行步骤(14)；如果否，执行步骤(15)；

(14)流程结束；

(15)对各二级参数进行调整，流程结束。

所述对所述各个第三级参数的离散值分别进行组合赋权，获取各个二级参数的综合权向量θ＝(θ₁，θ₂，Λθ_m)具体为：

1)设有n个二级参数构成方案集A＝{A1，A2，...，An}，每个二级参数考虑m个目标，记目标集为B＝{B1，B2，...，Bm}构成决策矩阵X＝(x_ij)n×m；

其中x_ij表示第i族的第j个目标值；对于效益型指标，

$y_{\mathrm{ij}}=\frac{x_{\mathrm{ij}}-x_j^{\min }}{x_j^{\max }-x_j^{\min }},i=\mathrm{1,2},...n;j=\mathrm{1,2},...m$

式中：y_ij——i三级参数j目标对应的指标值，n和m的取值为正整数；

——所有三级参数中j指标的最大和最小值；

对成本型指标，

$y_{\mathrm{ij}}=\frac{x_j^{\max }-x_{\mathrm{ij}}}{x_j^{\max }-x_j^{\min }}$

规范化处理后的原始参数值转化为无量纲值y_ij，y_ij∈[0，1]，决策矩阵X变为决策矩阵Y；

$Y={\left(y_{\mathrm{ij}}\right)}_{n\×m}=\left[\begin{array}{cccc}{y}_{11}& y_{12}& \mathrm{\Λ}& y_{1m}\\ y_{21}& y_{22}& \mathrm{\Λ}& y_{2m}\\ M& & & \\ y_{n1}& y_{n2}& \mathrm{\Λ}& y_{\mathrm{nm}}\end{array}\right];$

2)通过最小隶属度加权平均偏差法获取第一客观权重系数，通过均方差法获取第二客观权重系数；

①通过最小隶属度加权平均偏差法获取第一客观权重系数；设理想指标为G＝{g₁，g₂，...g_m，}，式中g_j＝max{y_1j，y_2j，...y_nj}j＝1，2，...m；

$w_j^{/}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(g_j-y_{\mathrm{ij}})}{\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(g_j-y_{\mathrm{ij}})}$

②通过均方差法获取第二客观权重系数；

$w_j^{\′\′}=\frac{\mathrm{\σ}\left(B_j\right)}{\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\σ}\left(B_j\right)}$

式中， $\mathrm{\σ}\left(B_j\right)=\sqrt{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(y_{\mathrm{ij}}-E\left(B_j\right))}^2},$ $E\left(B_j\right)=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{y}_{\mathrm{ij}},$ y_ij表示第i个指标第j个分值的无量纲值；

表示最小隶属度加权平均偏差法第j个指标的权重；w″_j表示均方差法第j个指标的权重；B_j表示第j个分值。

3)通过主观权重、第一客观权重系数和第二客观权重系数计算Spearman等级相关系数；

假定有s个赋权方法，

${\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{ik}}=1-\frac{6\×\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{(w_{\mathrm{ij}}^0-w_{\mathrm{kj}}^0)}^2}{m(m-1)(m+1)},i=\mathrm{1,2},...s;k=\mathrm{1,2},...s;j=\mathrm{1,2},...m$

式中，ρ_ik表示第i种赋权方法和第k种方法之间的Spearman等级相关系数，

表示第i方法测出的第j指标权重，

表示第k方法测出的第j指标权重；

4)通过对所述相关系数采用寻找相对一致性最高的方法获取向量ρ_u＝(ρ_1u，ρ_2u，L，ρ_su)；

5)对向量ρ_u进行归一化处理，得到权向量W＝(w₁，w₂，L，w_s)；

其中

(i＝1，2，...，s)；

6)计算综合权向量θ＝(θ₁，θ₂，L θ_m)

$\mathrm{\θ}=w\×w^0=(w_1,w_2,...,w_5)=\left|\begin{array}{cccc}{w}_{11}^0& w_{12}^0& ...& w_{1m}^0\\ w_{21}^0& w_{22}^0& ...& w_{2m}^0\\ ...& ...& ...& ...\\ w_{51}^0& w_{52}^0& ...& w_{5m}^0\end{array}\right|.$

所述二级参数的分值R具体为：

$R={\left(r_{\mathrm{ij}}\right)}_{1\×m}=(r_{11},r_{12},...,r_{1m})=({\mathrm{\θ}}_1,{\mathrm{\θ}}_2,L{\mathrm{\θ}}_m)\left[\begin{array}{cccc}{x}_{11}& x_{12}& L& x_{1m}\\ x_{21}& x_{22}& L& x_{2m}\\ M& & & \\ x_{n1}& x_{n2}& L& x_{\mathrm{nm}}\end{array}\right]$

$=(x_{11}{\mathrm{\θ}}_1+x_{12}{\mathrm{\θ}}_2+L+x_{1m}\mathrm{\θm},x_{21}{\mathrm{\θ}}_1+x_{22}{\mathrm{\θ}}_2+L+x_{2m}\mathrm{\θm},...,x_{n1}{\mathrm{\θ}}_1+x_{n2}{\mathrm{\θ}}_2+L+x_{\mathrm{nm}}\mathrm{\θm})$

其中，二级参数的分值

为：

$r_j^{/}=\frac{1}{m}\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{r}_{1j}.$

所述对各二级参数进行调整具体为：

对所述横断面设计参数的调整，对所述线形质量参数的调整，对所述排水效果参数的调整，对所述降噪效果参数的调整，对所述新材料参数的调整，对所述新技术参数的调整以及对所述大气污染参数的调整。

本发明提供的技术方案的有益效果是：

本发明提供了一种建立及其改进绿色生态型道路的方法，本方法建立了绿色生态型城市道路模型，通过对不满足降噪效果和排水效果的道路等进行改进，本方法降低了道路的噪声，提高了路面自身的降噪能力、提高了道路的使用范围、提高了道路的排水效果等。

附图说明

图1为本发明提供的绿色生态型城市道路模型的示意图；

图2为本发明提供的一级综合评价和二级综合评价的示意图；

图3为本发明提供的一种建立及其改进绿色生态型道路的方法的流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

本发明实施例提出了绿色生态型城市道路模型，将组合赋权与区间逼近相结合的方法用于科学客观地评价城市道路的绿色生态功能，本发明实施例考虑了包括设计合理性、道路功能效果、节能减排效果、绿化效果和环境保护效果五个方面，运用区间估计和组合赋权方法对二、三级指标进行评价，运用综合赋权法确定各指标相应权重，采用区间逼近方法确定各单项指标和综合指标的评价分值，最终对城市绿色生态型道路作出综合评价，得到绿色生态型城市道路模型，并根据绿色生态型城市道路模型对不符合要求的噪声等重要因素进行改进，使其满足绿色生态型的要求，详见下文描述：

101：通过道路横断面设计参数u₁₁、线形质量参数u₁₂和景观适宜性参数u₁₃获取道路设计合理性参数U₁；

其中，U₁＝{u₁₁，u₁₂，u₁₃}＝{横断面设计参数，线形质量参数，景观适宜性参数}，u₁₁＝{交通安全参数，公众满意度参数，降噪效果参数，视觉美感参数，土地利用参数，空间伸缩参数}；u₁₂＝{道路通行能力参数，交通安全参数，行车舒适参数}；u₁₃＝{道路与环境协调参数}；其中，横断面设计参数u₁₁，线形质量参数u₁₂和景观适宜性参数u₁₃作为道路设计合理性参数U₁的二级参数；道路设计合理性参数U₁作为一级参数；交通安全参数，公众满意度参数，降噪效果参数，视觉美感参数，土地利用参数和空间伸缩参数作为横断面设计参数u₁₁的三级参数；道路通行能力参数，交通安全参数，行车舒适参数作为线形质量参数u₁₂的三级参数；道路与环境协调参数作为景观适宜性参数u₁₃的三级参数。

(1)获取横断面设计参数u₁₁；

1)通过对机动车道宽度、道路分隔和道路照明进行分级获取交通安全参数；

其中，机动车道宽度、道路分隔和道路照明是影响横断面交通安全参数的主要因素，以这三方面对交通安全的影响作为指标评价标准，采用5个评语组成的评语集，即V＝(V₁，V₂，...，V₅)＝(优，良，中，次，差)，则对应的评价标准见表1。

表1  交通安全分级标准

2)通过对交通出行速度和道路对环境影响进行分级获取公众满意度参数；

其中，调查道路是否便捷和道路对环境的影响是影响居民满意程度的影响影响，因此公众满意度从这两方面进行分析，评价标准见表2。

表2  公众满意度分级标准

分级	公众满意度参数
		优	交通出行快速、便捷，显著改善了城市环境，公众非常满意
良	交通出行得到改善，城市环境逐步向良性方向发展，公众比较满意
		中	交通出行稍微改善，城市环境有向良性发展的趋势，公众满意度一般
次	交通稍有拥堵，城市环境稍有恶化，公众不满意
		差	交通拥堵仍然存在，城市环境有所恶化，公众很不满意

3)通过对行车速度、行道树绿带宽度和步行道至建筑红线的宽度的分级获取降噪效果参数；

其中，行车速度、行道树绿带宽度及步行道至建筑红线的宽度是影响道路噪声大小的主要因素，因此，从这三方面因素来分析降噪效果的分级标准，评价标准见表3。

表3  降噪效果分级标准

4)通过对道路宽度与建筑高度的比值的分级获取视觉美感参数；

视觉美感参数用道路宽度D与建筑高度H的比D/H评价，评价标准见表4。

表4  道路宽度D与建筑高度H比的标尺

D/H	1～2	2～3	3～4	＞4	＜1
						评语	优	良	中	次	差

5)通过对道路红线宽度的分级获取土地利用参数；

城市道路横断面的土地利用用道路红线宽度评价，评价标准见表5。

表5  土地利用分级标准

分级	土地利用参数
		优	快速路道路红线宽≤50m，主干道≤40m，支路≤20m
良	50＜快速路道路红线宽≤55m，40＜主干道≤45m，20＜支路≤22m
		中	55＜快速路道路红线宽≤60m，45＜主干道≤50m，22＜支路≤24m
次	60＜快速路道路红线宽≤65m，50＜主干道≤55m，24＜支路≤26m
		差	快速路道路红线宽＞65m，主干道＞55m，支路＞26m

6)通过对非机动车道、人行道、中央分隔带及机非分隔带宽度的分类获取空间伸缩参数；

空间伸缩参数通过非机动车道、人行道、中央分隔带及机非分隔带宽度来评价，评价标准见表6。

表6  空间伸缩分级标准

7)通过交通安全参数、公众满意度参数、降噪效果参数、视觉美感参数、土地利用参数和空间伸缩参数获取道路横断面设计参数u₁₁。

即道路横断面设计参数u₁₁＝{交通安全参数，公众满意度参数，降噪效果参数，视觉美感参数，土地利用参数，空间伸缩参数}。

(2)通过对道路通行能力、交通安全和行车舒适性的分级获取线形质量参数u₁₂；各评价标准见表7。

表7  线形质量各子参数分级标准

(3)通过道路与周围景观融洽程度获取景观适宜性参数u₁₃；

其中景观适宜性参数u₁₃是指道路与周围景观融洽程度，评价标准见表8。

表8  景观适宜性分级标准

分级	景观适宜性参数
		优	非常协调，道路和周围景观非常融洽
良	较协调，道路和周围景观较适宜
		中	一般，道路和周围景观互不影响
次	不协调，道路和周围景观不融洽
		差	很不协调，道路和周围景观非常不融洽

(4)通过道路横断面设计参数u₁₁、线形质量参数u₁₂和景观适宜性参数u₁₃获取道路设计合理性参数U₁。

102：通过排水效果参数u₂₁、降噪效果参数u₂₂和温差参数u₂₃获取道路功能效果参数U₂；

U₂＝{u₂₁，u₂₂，u₂₃}＝{排水效果参数，降噪效果参数，温差参数}，u₂₁＝{空隙率}；u₂₂＝{空隙率，区域噪声达标参数}；u₂₃＝{温差参数}；其中，道路功能效果参数U2作为一级参数，排水效果参数u₂₁、降噪效果参数u₂₂和温差参数u₂₃作为二级参数；空隙率和区域噪声达标参数作为三级参数。

(1)通过对道路路面的空隙率的分级获取排水效果参数u₂₁；

其中，道路排水效果与路面空隙率有关，《透水沥青路面技术规程》中规定透水沥青路面空隙率为18％～25％；《透水混凝土路面技术规程》(CJJ/T135-2009)中规定透水水泥混凝土路面空隙率为11％～17％，评价标准见表9。

表9  排水效果评价分级标难

(2)通过道路路面的空隙率及道路区域噪声的分级获取降噪效果参数u₂₂；降噪效果参数与道路路面的空隙率和区域噪声达标评价标准见表10和表11。

表10  降噪效果评价分级标准一

分级	沥青路面	水泥路面
			优	(22，25]	(15，17]
良	(20，22]	(13，15]
			中	(18，20]	(11，13]
次	(16，18]	(9，11]
			差	(14，16]	(7，9]

表11  区域噪声达标分级标准

分级	区域噪声达标参数
		优	达标，道路区域噪声未对社会造成影响
良	基本达标，道路区域噪声对社会稍微有影响
		中	合格，道路区域噪声对社会有一定影响
次	不达标，道路区域噪声对社会影响严重
		差	严重不达标，道路区域噪声对社会影响非常严重

(3)通过对路表与中面层温度差的分级获取温差参数u₂₃；评价标准见表12。

表12  缓解城市热岛效果评价分级标准

(4)通过排水效果参数u₂₁、降噪效果参数u₂₂和温差参数u₂₃获取道路功能效果参数U₂。

103：通过新材料效果参数u₃₁、新技术效果参数u₃₂、材料回收参数或废物利用参数u₃₃获取节能减排效果U₃；

其中，绿色生态型道路节能减排效果主要体现在新材料、新技术和循环材料废旧材料的应用上，其评价指标采用新材料效果参数、新技术效果参数和材料回收参数或废物利用参数三个指标。U₃＝{u₃₁，u₃₂，u₃₃}＝{新材料效果参数，新技术效果参数，材料回收参数或废物利用参数}，u₃₁＝{低碳环保材料使用参数}；u₃₂＝{技术效果参数，技术应用参数}；u₃₃＝{循环利用材料利用参数，废弃物利用参数}。其中，节能减排效果U₃作为一级参数；新材料效果参数u₃₁、新技术效果参数u₃₂、材料回收参数或废物利用参数u₃₃作为二级参数；低碳环保材料使用参数，技术效果参数，技术应用参数，循环利用材料利用参数和废弃物利用参数作为三级参数。

(1)通过对低碳环保材料的分级获取新材料效果参数；评价标准见表13。

表13  低碳环保材料使用分级标准

(2)通过对道路达到的功能效果和技术应用的广度的分级获取新技术效果参数；

其中，新技术效果评价从新技术使道路达到的功能效果和新技术应用的广度两个方面进行评价，评价标准见表14。

表14  新技术效果评价分级标准

分级	技术效果参数	技术应用参数
			优	道路功能明显优于普通道路	整条道路都采用此新技术
良	道路功能比普通道路稍强	2/3道路长度采用此新技术
			中	道路功能于普通道路差不多	1/3道路长度采用此新技术
次	道路功能比普通道路差	300m试验段采用此新技术
			差	道路功能明显比普通道路差	100m试验段采用此新技术

(3)通过对循环利用材料和废弃物利用的分级获取材料回收参数或废物利用参数；其中，相应的评价标准见表15。

表15  循环利用材料利用与废弃物利用分级标准

(4)通过新材料效果参数、新技术效果参数、材料回收参数或废物利用参数获取节能减排效果U₃。

104：通过绿化植物选择参数u₄₁、道路绿化面积参数u₄₂和绿化交通功能参数u₄₃获取绿化效果参数U₄；

其中，通过对道路绿化效果分析，将绿化植物选择参数、道路绿化面积参数和绿化交通功能参数作为绿化效果参数U₄。U₄＝{u₄₁，u₄₂，u₄₃}＝{绿化植物选择参数，道路绿化面积参数，绿化交通功能参数}，u₄₁＝{滞尘杀菌能力参数，降温增湿参数，固碳释氧能力参数}；u₄₂＝{绿化覆盖参数，人均绿地占有水平参数}；u₄₃＝{视线诱导参数，缓解疲劳参数}。其中，绿化效果参数U₄作为一级参数；绿化植物选择参数u₄₁、道路绿化面积参数u₄₂和绿化交通功能参数u₄₃作为二级参数；滞尘杀菌能力参数，降温增湿参数，固碳释氧能力参数，绿化覆盖参数，人均绿地占有水平参数，视线诱导参数和缓解疲劳参数作为三级参数。

(1)通过对滞尘杀菌能力参数、降温增湿参数和固碳释氧能力参数分级获取绿化植物选择参数；

其中，绿化植物不同其相应的功能也不同，采用滞尘杀菌能力参数、降温增湿参数和固碳释氧能力参数作为绿化植物选择参数。其相应的评价标准见表16。

表16  绿化植物选择各子参数分级标准

(2)通过对绿化覆盖参数和人均绿地占有水平参数的分级获取道路绿化面积参数；其相应的评价标准见表17。

表17  道路绿化面积各子参数分级标准

(3)通过对视线诱导参数和缓解疲劳参数的分级获取绿化交通功能参数；其中，相应的评价标准见表18。

表18  绿化交通功能各子参数分级标准

(4)通过绿化植物选择参数、道路绿化面积参数和绿化交通功能参数获取绿化效果参数U4。

105：通过大气污染参数u51和水污染参数u52获取环境保护效果参数U5；

其中，U5＝{u51，u52}＝{大气污染参数，水污染参数}；u51＝{空气综合污染参数，交通污染弹性参数}；u52＝{施工污水垃圾处理参数，路面残留物污染参数，污水处理达标参数}。绿色生态型道路要求必须是环保型道路，环境保护效果可以通过大气污染和水污染评价。其中，环境保护效果参数U5作为一级参数；大气污染参数u51和水污染参数u52作为二级参数；空气综合污染参数，交通污染弹性参数，施工污水垃圾处理参数，路面残留物污染参数，污水处理达标参数作为三级参数。

(1)通过对空气综合污染参数和交通污染弹性参数的分级获取大气污染参数u51；

其中，相应的指标采用空气综合污染参数和交通污染弹性参数表示，评价标准见表19。

表19  大气污染参数各子参数分级标准

分级	优	良	中	次	差
						空气综合污染参数	未有	轻微	一般	严重	非常严重
交通污染弹性参数	未有	轻微	一般	严重	非常严重

(2)通过对施工污水垃圾处理参数、路面残留物污染参数和污水处理达标参数的分级获取水污染参数u52；

其中，指标采用施工污水垃圾处理参数、路面残留物污染参数和污水处理达标参数表示，评价标准见表20。

表20  水污染参数各子参数分级标准

(3)通过大气污染参数u51和水污染参数u52获取环境保护效果参数U5。

106：对道路设计合理性参数U1、道路功能效果参数U2、节能减排效果U3、绿化效果参数U4和环境保护效果参数U5分别进行单因素模糊评价，分别获取各个第三级参数的离散值；

其中，由于道路设计合理性参数U1、道路功能效果参数U2、节能减排效果U3、绿化效果参数U4和环境保护效果参数U5均为定性分析指标，需要一定的赋值，可以采用专家打分进行单因素模糊评价。采用5个评语组成的评语集，即V＝(V₁，V₂，L V₅)＝(优，良，中，次，差)，分别表示各功能效果参数的好坏，并采取百分制，对应的离散语言值见表21。

表21  评价指标的离散值

评分标尺	优	良	中	次	差
						评分	90～100	80～90	60～80	50～60	0～50

107：采用正态分布对各个第三级参数的离散值进行区间估计，分别获取实测数据的区间数；

其中，该步骤具体为：设随机变量x服从参数μ与σ的正态分布时，可记做x～N(μ，σ2)。由数理统计知识可知双边置信区间为：

$\mathrm{\&mu;}-u_{\mathrm{\&alpha;}/2}\&times;\frac{\mathrm{\&sigma;}}{\sqrt{n}}<x<\mathrm{\&mu;}+u_{\mathrm{\&alpha;}/2}\&times;\frac{\mathrm{\&sigma;}}{\sqrt{n}}---\left(1\right)$

式中：n——单个指标评价数量；

      α——显著性水平；

      1-α——置信水平；

       u_α/2——双边置信区间的正态分布临界值。

在绿色生态型道路评价中，把式(1)中u_α/2称为保证率系数(常用Zα表示)，本发明实施例中置信概率取95％(具体实现时，根据实际应用中的需要进行设定，本发明实施例对此不做限制。)，此时Zα＝1.96，可得指标的区间估计为：

$(\stackrel{\&OverBar;}{x}-1.96\&times;\frac{S}{\sqrt{n}},\stackrel{\&OverBar;}{x}+1.96\&times;\frac{S}{\sqrt{n}})$

同时，把样本的平均值

和标准偏差S分别代替式(1)中μ与σ。从而利用该区间估计可以求出各指标的实测数据的区间数，即各个第三级指标离散值的实测数据的区间数。

108：对各个第三级参数的离散值分别进行组合赋权，获取各个二级参数的综合权向量θ＝(θ₁，θ₂，Λθ_m)与二级参数的决策矩阵X；

(1)设有n个二级参数构成方案集A＝{A1，A2，...，An}，每个二级参数考虑m个目标，记目标集为B＝{B1，B2，...，Bm}构成决策矩阵X＝(xij)n×m；

其中xij表示第i族的第j个目标值；由于原始数据矩阵相互之间可能具有不同量纲与不同的数量级，因此有必要对原始指标值进行无量纲化处理。处理公式如下所示：

对于效益型指标，即越大越好的参数：

$y_{\mathrm{ij}}=\frac{x_{\mathrm{ij}}-x_j^{\min }}{x_j^{\max }-x_j^{\min }},i=\mathrm{1,2},...n;j=\mathrm{1,2},...m---\left(2\right)$

式中：y_ij——i三级参数j目标对应的指标值，其中，n和m的取值为正整数。

——所有三级参数中j指标的最大和最小值。

对成本型指标，即越小越好的参数：

$y_{\mathrm{ij}}=\frac{x_j^{\max }-x_{\mathrm{ij}}}{x_j^{\max }-x_j^{\min }}---\left(3\right)$

规范化处理后的原始参数值转化为无量纲值yij，yij∈[0，1]，于是决策矩阵X变为决策矩阵Y。

$Y={\left(y_{\mathrm{ij}}\right)}_{n\&times;m}=\left[\begin{array}{cccc}{y}_{11}& y_{12}& \mathrm{\&Lambda;}& y_{1m}\\ y_{21}& y_{22}& \mathrm{\&Lambda;}& y_{2m}\\ M& & & \\ y_{n1}& y_{n2}& \mathrm{\&Lambda;}& y_{\mathrm{nm}}\end{array}\right]$

(2)获取各个二级参数的综合权向量θ＝(θ₁，θ₂，Λθ_m)；

可以通过最小隶属度加权平均偏差法和均方差法获取各个二级参数的权重，详见下文描述：

1、通过最小隶属度加权平均偏差法获取第一客观权重系数；设理想指标为G＝{g₁，g₂，...g_m，}，式中g_j＝max{y_1j，y_2j，y_nj，}，j＝1，2，...m。

权重的计算公式如下：

$w_j^{/}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}(g_j-y_{\mathrm{ij}})}{\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}(g_j-y_{\mathrm{ij}})}---\left(4\right)$

通过均方差法获取第二客观权重系数；权重的计算公式如下：

$w_j^{\&prime;\&prime;}=\frac{\mathrm{\&sigma;}\left(B_j\right)}{\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{\&sigma;}\left(B_j\right)}---\left(5\right)$

其中， $\mathrm{\&sigma;}\left(B_j\right)=\sqrt{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(y_{\mathrm{ij}}-E\left(B_j\right))}^2},$ $E\left(B_j\right)=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{y}_{\mathrm{ij}}.$ y_ij表示第i个指标第j个分值的无量纲值；

表示最小隶属度加权平均偏差法第j个指标的权重；w″_j表示均方差法第j个指标的权重；B_j表示第j个分值。

2、通过权重进行组合赋权，获取各个二级参数的综合权向量θ＝(θ₁，θ₂，Λθ_m)；

采用基于Spearman等级相关系数的组合赋权法，组合赋权方法如下：

1)通过主观权重、第一客观权重系数和第二客观权重系数计算Spearman等级相关系数；

假定有s个赋权方法，Spearman等级相关系数主要用来检测各种赋权方法之间的相关程度，其公式为：

${\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ik}}=1-\frac{6\&times;\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(w_{\mathrm{ij}}^0-w_{\mathrm{kj}}^0)}^2}{m(m-1)(m+1)},i=\mathrm{1,2},...s;k=\mathrm{1,2},...s;j=\mathrm{1,2},...m---\left(6\right)$

式中，ρ_ik表示第i种赋权方法和第k种方法之间的Spearman等级相关系数，

表示第i方法测出的第j指标权重，表示第k方法测出的第j指标权重。

2)通过对相关系数采用寻找相对一致性最高的方法获取向量ρ_u＝(ρ_1u，ρ_2u，L，ρ_su)；

首先，找出Spearman等级相关系数中的最大者ρ_uv＝max{ρ_ik}；然后，分别计算方法u与其它方法的Spearman等级相关系数；方法v与其它方法的Spearman等级相关系数，比较值的大小，若前者较大则u假设为方法u0，若后者较大则v假设为方法u0，也就是说u0在所有赋权方法中是一致性相对最高的一种赋权方法，其它方法与方法u0的Spearman等级相关系数构成向量ρ_u＝(ρ_1u，ρ_2u，L，ρ_su)。

3)对向量ρ_u进行归一化处理，得到权向量W＝(w₁，w₂，L，w_s)；

其中(i＝1，2，...，s)；

4)计算综合权向量θ＝(θ₁，θ₂，Lθ_m)。

$\mathrm{\&theta;}=w\&times;w^0=(w_1,w_2,...,w_5)=\left|\begin{array}{cccc}{w}_{11}^0& w_{12}^0& ...& w_{1m}^0\\ w_{21}^0& w_{22}^0& ...& w_{2m}^0\\ ...& ...& ...& ...\\ w_{51}^0& w_{52}^0& ...& w_{5m}^0\end{array}\right|---\left(7\right)$

由此可见，Spearman等级相关系数是通过把各个赋权法有机集成起来，从而在一定程度上克服了单一赋权法的不足之处。

109：通过各个二级参数的综合权向量θ＝(θ₁，θ₂，Λθ_m)与二级参数的决策矩阵X获取二级参数的分值R：

$R={\left(r_{\mathrm{ij}}\right)}_{1\&times;m}=(r_{11},r_{12},...,r_{1m})=({\mathrm{\&theta;}}_1,{\mathrm{\&theta;}}_2,L{\mathrm{\&theta;}}_m)\left[\begin{array}{cccc}{x}_{11}& x_{12}& L& x_{1m}\\ x_{21}& x_{22}& L& x_{2m}\\ M& & & \\ x_{n1}& x_{n2}& L& x_{\mathrm{nm}}\end{array}\right]$

$=(x_{11}{\mathrm{\&theta;}}_1+x_{12}{\mathrm{\&theta;}}_2+L+x_{1m}\mathrm{\&theta;m},x_{21}{\mathrm{\&theta;}}_1+x_{22}{\mathrm{\&theta;}}_2+L+x_{2m}\mathrm{\&theta;m},...,x_{n1}{\mathrm{\&theta;}}_1+x_{n2}{\mathrm{\&theta;}}_2+L+x_{\mathrm{nm}}\mathrm{\&theta;m})---\left(8\right)$

其中，二级参数的分值

为：

$r_j^{/}=\frac{1}{m}\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{r}_{1j}---\left(9\right)$

作为二级参数的分值，用以采用区间数逼近法评价上一级指标，从而为绿色生态型道路综合评价提供依据。

110：根据实测数据的区间数对各三级参数进行单项评价，获取各三级参数的分值；

表22  评价指标的离散值

评分标尺	优	良	中	次	差
						评分	90～100	80～90	60～80	50～60	0～50

其中，当各实测数据的区间数处于评价指标标准级别划分的区域时，直接评定单项指标的级别。例如假设某项评价指标分值区间为[86.0，88.8]，根据表22可知该区间范围处于评价标尺“良”的范围内，据此可直接得出该评价指标等级为“良”；当实测数据的区间数处于两个或者两个以上区间时，就需要采用欧式距离法对区间数进行逼近，以得出单项指标的级别。例如假设某项评价指标分值区间为[86.7，90.5]，根据表22可知该区间范围介于评价尺度“优”和“良”之间，分别计算二者的欧氏距离， $d_1=\sqrt{{(86.7-90)}^2+{(90.5-100)}^2}=10.06;$ $d_2=\sqrt{{(86.7-80)}^2+{(90.5-90)}^2}=6.72,$ d₂＜d₁，据此可得出该评价指标等级为“良”，从而获取各三级参数的分值。

假设某三级参数的实测数据的区间数为[a，b]，该区间数所在的级别等级度量值为

计算待评三级参数的区间数到该区间数所在单项指标等级的距离公式为：

$d_i=\sqrt{{(a-x_i^L)}^2+{(b-x_i^U)}^2},i=\mathrm{1,2},...n---\left(10\right)$

按照最小的d_i值确定三级参数的分值。

111：采用区间逼近法根据各二级参数的分值R和各三级参数的分值获取二级参数的综合评价；

(1)效果指标体系的确定

绿色生态型道路评价指标一共分为三级参数，在评价时，逐级采用区间数逼近决策模型进行多指标综合评价，最终得到绿色生态型道路的综合效果值。

由于各评价体系的内容不同，为使其更具一般性，设评价对象空间U为功能效果，功能效果分值集为{I₁，I₂，L I_n}，对U中的评价集为{C₁，C₂，L C_m}，C_k(k＝1，2，...，m)表示功能效果等级。对每个指标的的度量值以数字形式出现，功能效果评价标准可用表23的形式表达出来，它实际上是效果评价指标的单因素质量等级划分表。表23中S_ij为不同类别的分类限值。

表23  单指标等级划分表

(2)决策矩阵的建立

设二级参数的功能效果分值集为且为了便于分析公式的计算，这里用

表示单参数等级划分表中的等级度量值

则决策矩阵为：

$X=\left[\begin{array}{cccc}[x_{01}^L,x_{01}^U]& [x_{02}^L,x_{02}^U]& \mathrm{\&Lambda;}& [x_{0n}^L,x_{0n}^U]\\ [x_{11}^L,x_{11}^U]& [x_{12}^L,x_{12}^U]& \mathrm{\&Lambda;}& [x_{1n}^L,x_{1n}^U]\\ [x_{21}^L,x_{21}^U]& [x_{22}^L,x_{22}^U]& \mathrm{\&Lambda;}& {[x}_{2n}^L,x_{2n}^U]\\ M& M& M& M\\ [x_{m1}^L,x_{m1}^U]& [x_{m2}^L,x_{m2}^U]& \mathrm{\&Lambda;}& [x_{\mathrm{mn}}^L,x_{\mathrm{mn}}^U]\end{array}\right]\begin{array}{c}{C}_X\\ C_1\\ C_2\\ M\\ C_m\end{array}$

(3)区间数决策评价矩阵的确立

确定每个二级参数的属性权重，则权重向量为θ＝(θ₁，θ₂，L θ_n)，

将决策矩阵X及权重向量θ进行集结，得到区间数决策评价矩阵为

$R=\left[\begin{array}{cccc}[r_{01}^L,r_{01}^U]& [r_{02}^L,r_{02}^U]& \mathrm{\&Lambda;}& [r_{0n}^L,r_{0n}^U]\\ [r_{11}^L,r_{11}^U]& [r_{12}^L,r_{12}^U]& \mathrm{\&Lambda;}& [r_{1n}^L,r_{1n}^U]\\ [r_{21}^L,r_{21}^U]& [r_{22}^L,r_{22}^U]& \mathrm{\&Lambda;}& {[r}_{2n}^L,r_{2n}^U]\\ M& M& M& M\\ [r_{m1}^L,r_{m1}^U]& [r_{m2}^L,r_{m2}^U]& \mathrm{\&Lambda;}& [r_{\mathrm{mn}}^L,r_{\mathrm{mn}}^U]\end{array}\right]\begin{array}{c}{C}_X\\ C_1\\ C_2\\ M\\ C_m\end{array}=\left[\begin{array}{cccc}[x_{01}^L,x_{01}^U{\mathrm{\&theta;}}_1]& [x_{02}^L{\mathrm{\&theta;}}_2,x_{02}^U{\mathrm{\&theta;}}_2]& L& \left[x_{0n}^L{\mathrm{\&theta;}}_n{,x}_{0n}^U{\mathrm{\&theta;}}_n\right]\\ [x_{11}^L{\mathrm{\&theta;}}_1,x_{11}^U{\mathrm{\&theta;}}_1]& [x_{12}^L{\mathrm{\&theta;}}_2,x_{12}^U{\mathrm{\&theta;}}_2]& L& [x_{1n}^L{\mathrm{\&theta;}}_n,x_{1n}^U{\mathrm{\&theta;}}_n]\\ [x_{21}^L{\mathrm{\&theta;}}_1,x_{21}^U{\mathrm{\&theta;}}_1]& [x_{22}^L{\mathrm{\&theta;}}_2,x_{22}^U{\mathrm{\&theta;}}_2]& L& [x_{2n}^L{\mathrm{\&theta;}}_n,x_{2n}^U{\mathrm{\&theta;}}_n]\\ M& M& M& M\\ [x_{m1}^L{\mathrm{\&theta;}}_1,x_{m1}^U{\mathrm{\&theta;}}_1]& [x_{m2}^L{\mathrm{\&theta;}}_2,x_{m2}^U{\mathrm{\&theta;}}_2]& L& [x_{\mathrm{mn}}^L{\mathrm{\&theta;}}_n,x_{\mathrm{mn}}^U{\mathrm{\&theta;}}_n]\end{array}\right]\begin{array}{c}{C}_X\\ C_1\\ C_2\\ M\\ C_m\end{array}---\left(11\right)$

(4)决策评定准则

区间逼近决策的评定准则以指标不同等级集为参照基准建立起来的。从整体逼近角度出发，采用欧式距离的测度工具来度量评价集与二级参数各等级之间的差异。决策的原则是评价方案到指标各等级的距离越短表示越接近，最小距离所在的等级即为待评方案的评估级别。

计算待评集C_x到二级参数各等级C_i的距离公式为：

$d_i=d(C_x,C_i)=\sqrt{{\left(d_{i1}^{+}\right)}^2+{\left(d_{i1}^{+}\right)}^2+\mathrm{\&Lambda;}+{\left(d_{\mathrm{in}}^{+}\right)}^2}---\left(12\right)$

式中 $d_{\mathrm{ij}}^{+}=\max \left(\right|r_{0j}^L-r_{\mathrm{ij}}^L|,|r_{0j}^U-r_{\mathrm{ij}}^U\left|\right),i=\mathrm{1,2},...m;j=\mathrm{1,2},...n.$

按照最小的d_i值确定待评方案的评估级别。

112：采用区间逼近法，根据二级参数的综合评价和一级参数的主观打分获取一级参数的综合评价；

由于绿色生态型道路中采用下一级指标评价上一级指标，可采取组合赋权的方法确定权重并计算结果。

采用专家打分法对道路设计合理性参数U1、道路功能效果参数U2、节能减排效果U3、绿化效果参数U4和环境保护效果参数U5进行一级指标主观赋权，见表24。

表24  绿色生态型道路评价一级指标主观权重

113：对二级参数的综合评价结果进行分析，判断各二级参数是否满足绿色生态标准，如果是，执行步骤114；如果否，执行步骤115；

对二级参数的综合评价结果进行分析，对不满足要求的各项重点指标进行相应的改进措施，例如：道路的横截面设计和路面的自身降噪能力等。

114：流程结束；

115：对各二级参数进行调整，使其实现绿色生态，流程结束。

1)设计合理性参数改进措施

横断面设计参数的调整，具体包括：在现有红线宽度情况下使机动车道宽度达到3.75m，采用三幅及三幅以上幅路；采用两侧设置照明灯具形式，降低照度；增加行车道树绿带宽度和步行道至建筑红线的宽度来实现降噪效果；

线形质量参数的调整具体包括：对平交路口进行渠化交通，根据交通量转向情况，增加1-2条左转车道、1条右转车道；合理设置公交停靠站位置及停靠处蓄车尺寸、进出站渐变段长度；提高路面平整度，增加城市道路景观措施。

具体为：在现有红线宽度情况下尽量使机动车道宽度达到3.75m，尽可能采用三幅及三幅以上幅路；采用两侧设置照明灯具形式，加密灯杆，提高均匀度，同时降低照度，例如：主干道平均照度大于20Lx，平均均匀度大于0.5；支路平均照度大于10Lx，平均均匀度大于0.4；生活区慢行通道平均照度大于7.5Lx，平均均匀度大于0.4；商业区慢行通道平均照度大于15Lx，平均均匀度大于0.3。对降噪效果的改进措施可以通过增加行车道树绿带宽度和步行道至建筑红线的宽度来实现，例如：在保证交通通视的情况下，车行道与步行之间设置3-4米的绿化分隔带，种植高密度的灌木，同时步行至建筑红线设置8-12米的绿化带，通过种植绿化的密度和高低过渡来降低和吸收行车噪音；对降噪效果的改进措施还可以通过设置大孔隙(OGFC)排水路面，采用20％-25％的大空隙透水路面结构吸收噪音，同等条件下降低路面噪音6-8分贝，提高了路面自身降噪能力。(2)线形质量评价中对道路通行能力的改进措施主要通过采用对平交路口进行渠化交通，根据交通量转向情况增加1-2条左转车道、1条右转车道；合理设置公交停靠站位置及停靠处蓄车尺寸、进出站渐变段长度等方法；行车舒适性的改进措施采用提高路面平整度，增加城市道路景观等措施。

2)道路功能效果参数改进措施

排水效果参数的调整，具体包括：设置大孔隙(OGFC)排水路面，采用20％-25％的大空隙透水路面结构，提高道路的排水能力，增大摩擦系数，加速排水可以有效的防治水漂、水雾等现象的发生；

降噪效果参数的调整，具体包括：同等条件下降低路面噪音6-8分贝，提高了路面自身降噪能力。

3)节能减排效果参数改进措施

新材料参数的调整，具体包括：开发既环保又经济路面新材料，提高材料的各项功能指标，路基填土处理利用现有不良土质添加3％-10％的土壤固化剂，改良现有土质的CBR、抗压强度等性能，替代30％-60％的山皮土、碎石等传统筑路材料；路面材料采用温拌胶粉改性沥青，可降低沥青混合料生产能耗(约30％)；

新技术参数的调整，具体包括：可减少30％以上SO2、CO、NO等有害气体以及粉尘的排放量，降低环境污染、改善施工环境质量，同时有效利用废旧轮胎，实现了资源循环利用。

4)绿化效果参数改进措施

根据地区气候条件选择适宜的绿化植物，最大化发挥植物环保特性，提高道路绿化面积，使植物能够最大化诱导视线的特点。

5)环境保护效果参数改进措施

大气污染参数的调整，具体包括：鼓励采用绿色交通出行方式，区域道路网内部实现公交站点周边500米半径服务范围100％覆盖，慢行网络便捷连通城市内每个地块并与公交系统无缝衔接；出行距离合理，合理布局居住、商业、产业等各类用地，使居民步行300米内可到达生活中心，步行500米内可到达社区中心，80％的各类出行可在3公里范围内完成。出行结构内部出行中非机动方式出行比例不低于70％，公交方式不低于25％。小汽车出行占总出行量的比例不超过10％。鼓励采用新能源汽车总体减少尾气排放。

下面结合具体实例对本发明实施例作进一步详细描述，详见下文描述：

采用5位专家对各指标的三级指标打分，情况见附表1。

附表1

根据以上专家打分结果，置信概率取95％，计算得各指标的区间见附表2。

附表2

以横断面设计评价为例，计算组合权重。

1.横断面设计评价

交通安全指数、公众满意度指数、降噪效果指数、视觉美感指数、土地利用指数和空间伸缩指数作为组合赋权的三级指标，构成横断面设计评价指标集，可知评价矩阵X：

$X=\left|\begin{array}{cccccc}90& 89& 91& 88& 92& 94\\ 87& 91& 93& 87& 90& 91\\ 89& 89& 89& 89& 93& 96\\ 91& 90& 92& 85& 91& 93\\ 86& 88& 90& 88& 92& 92\end{array}\right|$

这三项指标均为效益型指标，计算可得正规化矩阵Y：

$X=\left|\begin{array}{cccccc}0.80& 0.33& 0.50& 0.75& 0.67& 0.60\\ 0.20& 0.60& 0.80& 0.40& 0.00& 0.00\\ 0.60& 0.33& 0.00& 1.00& 1.00& 1.00\\ 1.00& 0.67& 0.75& 0.00& 0.33& 0.40\\ 0.00& 0.00& 0.25& 0.75& 0.67& 0.20\end{array}\right|$

按最小隶属度加权平均偏差法可得客观权重ω₁：

ω₁＝(0.188，0.110，0.134，0.165，0.183，0.220)

按均方差法可得客观权重ω₂：

ω₂＝(0.191，0.122，0.156，0.179，0.175，0.177)

设专家主观赋权权重为ω₃：ω₃＝(0.20，0.15，0.17，0.15，0.17，0.16)。

按基于Spearman等级相关系数的组合赋权法计算可得横断面设计评价各下级指标综合权重θ＝(0.19，0.13，0.15，0.16，0.18，0.19)。把综合权向量θ＝(θ₁，θ₂，L θ_m)与决策矩阵X相乘后，即可得到评价矩阵R：

R＝(90.8，89.7，91.0，90.4，89.4)

最终计算得，横断面设计评价指标分值

其他各项指标

采用和横断面设计评价下一级指标综合权重相同计算方法，计算其他各项指标的综合权重以及指标分值，结果见附表3。

附表3

1.单项评价

以横断面设计评价为例，I1＝{交通安全指数}，I2＝{公众满意度指数}，I3＝{公降噪效果指数}，I4＝{视觉美感指数}，I5＝{土地利用指数}，I6＝{空间伸缩指数}，C₁＝{优}；C₂＝{良}；C₃＝{中}；C₄＝{次}，C₅＝{差}。则建立绿色生态型道路评价单项指标划分表25。

表25  绿色生态型道路评价单项指标划分表

I1

I2

I3

I4

I5

I6

C1

90～100

90～100

90～100

90～100

90～100

90～100

C2

80～90

80～90

80～90

80～90

80～90

80～90

C3

60～80

60～80

60～80

60～80

60～80

60～80

C4

50～60

50～60

50～60

50～60

50～60

50～60

C5

0～50

0～50

0～50

0～50

0～50

0～50

采用相同的方法，评价其他各单项指标，结果见附表4。

附表4

2.综合评价

下面以横断面设计评价为例，对横断面设计这项指标进行评价。

(1)由附表4可得横断面设计的决策矩阵X：

$X=\left[\begin{array}{cccccc}\left[\mathrm{86.7,90.5}\right]& \left[\mathrm{88.4,90.4}\right]& \left[\mathrm{89.6,92.4}\right]& \left[\mathrm{86.0,88.8}\right]& \left[\mathrm{90.6,92.6}\right]& \left[\mathrm{91.5,94.9}\right]\\ \left[\mathrm{90,100}\right]& \left[\mathrm{90,100}\right]& \left[\mathrm{90,100}\right]& \left[\mathrm{90,100}\right]& \left[\mathrm{90,100}\right]& \left[\mathrm{90,100}\right]\\ \left[\mathrm{80,90}\right]& \left[\mathrm{80,90}\right]& \left[\mathrm{80,90}\right]& \left[\mathrm{80,90}\right]& \left[\mathrm{80,90}\right]& \left[\mathrm{80,90}\right]\\ \left[\mathrm{60,80}\right]& \left[\mathrm{60,80}\right]& \left[\mathrm{60,80}\right]& \left[\mathrm{60,80}\right]& \left[\mathrm{60,80}\right]& \left[\mathrm{60,80}\right]\\ \left[\mathrm{50,60}\right]& \left[\mathrm{50,60}\right]& \left[\mathrm{50,60}\right]& \left[\mathrm{50,60}\right]& \left[\mathrm{50,60}\right]& \left[\mathrm{50,60}\right]\\ \left[\mathrm{0,50}\right]& \left[\mathrm{0,50}\right]& \left[\mathrm{0,50}\right]& \left[\mathrm{0,50}\right]& \left[\mathrm{0,50}\right]& \left[\mathrm{0,50}\right]\end{array}\right]\begin{array}{c}{C}_X\\ C_1\\ C_2\\ C_3\\ C_4\\ C_5\end{array}$

(2)根据前面确定的每个指标属性权重，权重向量为：

θ＝(0.19，0.13，0.15，0.16，0.18，0.19)

将决策矩阵X及权重向量θ进行集结，得到区间数决策评价矩阵为：

$X=\left[\begin{array}{cccccc}\left[\mathrm{16.5,17.2}\right]& \left[\mathrm{11.5,11.8}\right]& \left[\mathrm{13.4,13.9}\right]& \left[\mathrm{13.8,14.2}\right]& \left[\mathrm{16.3,16.7}\right]& \left[\mathrm{17.4,18.0}\right]\\ \left[\mathrm{17.1,19.0}\right]& \left[\mathrm{11.7,13.0}\right]& \left[\mathrm{13.5,15.0}\right]& \left[\mathrm{14.4,16.0}\right]& \left[\mathrm{16.2,18.0}\right]& \left[\mathrm{17.1,19.0}\right]\\ \left[\mathrm{15.2,17.1}\right]& \left[\mathrm{10.4,11.7}\right]& \left[\mathrm{12.0,13.5}\right]& \left[\mathrm{12.8,14.4}\right]& \left[\mathrm{14.4,16.2}\right]& \left[\mathrm{15.2,17.1}\right]\\ \left[\mathrm{11.4,15.2}\right]& \left[\mathrm{7.8,10.4}\right]& \left[\mathrm{9.0,12.0}\right]& \left[\mathrm{9.6,12.8}\right]& \left[\mathrm{10.8,14.4}\right]& \left[\mathrm{11.4,15.2}\right]\\ \left[\mathrm{9.5,11.4}\right]& \left[\mathrm{6.5,7.8}\right]& \left[\mathrm{7.5,9.0}\right]& \left[\mathrm{8.0,9.6}\right]& \left[\mathrm{9.0,10.8}\right]& \left[\mathrm{9.5,11.4}\right]\\ \left[\mathrm{0,9.5}\right]& \left[\mathrm{0,6.5}\right]& \left[\mathrm{0,7.5}\right]& \left[\mathrm{0,8.0}\right]& \left[\mathrm{0,9.0}\right]& \left[\mathrm{0,9.5}\right]\end{array}\right]\begin{array}{c}{C}_X\\ C_1\\ C_2\\ C_3\\ C_4\\ C_5\end{array}$

(3)按式(10)计算横断面设计评价的指标集合到各等级的距离可得：d₁＝18.8，d₂＝13.2，d₃＝15.4，d₄＝15.7，d₅＝18.8，d₆＝20.2。

(4)根据评定准则，由此可按最小的d_i值确定待评方案的评估级别。由计算结果可知d₂为最小，即横断面设计的指标集合到到等级C2的距离最短，C2所在的等级为良，故横断面设计评价等级为良。

根据同样的计算方法得到二级指标的等级和相应的指标值如表26。

表26  各二级指标综合评价结果

3.一级指标综合评价

采用区间逼近法进行综合评价。

(1)以设计合理性为例计算得到一级指标的决策矩阵X：

$X=\left[\begin{array}{ccc}\left[\mathrm{90.3,90.3}\right]& \left[\mathrm{90.08,90.08}\right]& \left[\mathrm{91,91}\right]\\ \left[\mathrm{90,100}\right]& \left[\mathrm{90,100}\right]& \left[\mathrm{90,100}\right]\\ \left[\mathrm{80,90}\right]& \left[\mathrm{80,90}\right]& \left[\mathrm{80,90}\right]\\ \left[\mathrm{60,80}\right]& \left[\mathrm{60,80}\right]& \left[\mathrm{60,80}\right]\\ \left[\mathrm{50,60}\right]& \left[\mathrm{50,60}\right]& \left[\mathrm{50,60}\right]\\ \left[\mathrm{0,50}\right]& \left[\mathrm{0,50}\right]& \left[\mathrm{0,50}\right]\end{array}\right]\begin{array}{c}{C}_X\\ C_1\\ C_2\\ C_3\\ C_4\\ C_5\end{array}$

(2)根据综合评定确定设计合理性各指标相应的权重为θ＝(0.4，0.3，0.3)，将决策矩阵X及权重向量θ进行集结，得到区间数决策评价矩阵为：

$R=\left[\begin{array}{ccc}\left[\mathrm{36.12,36.12}\right]& \left[\mathrm{27.02,27.02}\right]& \left[\mathrm{27.3,27.3}\right]\\ \left[\mathrm{36,40}\right]& \left[\mathrm{27,30}\right]& \left[\mathrm{27,30}\right]\\ \left[\mathrm{32,36}\right]& \left[\mathrm{24,27}\right]& \left[\mathrm{27,27}\right]\\ \left[\mathrm{24,32}\right]& [18,24]& \left[\mathrm{18,24}\right]\\ \left[\mathrm{20,24}\right]& \left[\mathrm{15,18}\right]& \left[\mathrm{15,18}\right]\\ \left[\mathrm{0,20}\right]& \left[\mathrm{0,15}\right]& \left[\mathrm{0,15}\right]\end{array}\right]\begin{array}{c}{C}_X\\ C_1\\ C_2\\ C_3\\ C_4\\ C_5\end{array}$

(3)计算得出设计合理性指标集合到各等级的距离可得：d₁＝41.7，d₂＝31.2，d₃＝31.3，因此设计合理性的评价等级为良。根据同样的法则的到其他一级指标的评价等级和相应的指标值见表27。

表27  各一级指标综合评价结果

3.绿色生态型道路综合评价

(1)采用相同的评价方法得到绿色生态型道路指标的决策矩阵X：

$X=\left[\begin{array}{ccccc}\left[\mathrm{90.4,90.4}\right]& \left[\mathrm{92.4,92.4}\right]& \left[\mathrm{92.1,92.1}\right]& \left[\mathrm{91.8,91.8}\right]& \left[\mathrm{89.7,89.7}\right]\\ \left[\mathrm{90,100}\right]& \left[\mathrm{90,100}\right]& \left[\mathrm{90,100}\right]& \left[\mathrm{90,100}\right]& \left[\mathrm{90,100}\right]\\ \left[\mathrm{80,90}\right]& \left[\mathrm{80,90}\right]& \left[\mathrm{80,90}\right]& \left[\mathrm{80,90}\right]& \left[\mathrm{80,90}\right]\\ \left[\mathrm{60,80}\right]& \left[\mathrm{60,80}\right]& \left[\mathrm{60,80}\right]& \left[\mathrm{60,80}\right]& \left[\mathrm{60,80}\right]\\ \left[\mathrm{50,60}\right]& \left[\mathrm{50,60}\right]& \left[\mathrm{50,60}\right]& \left[\mathrm{50,60}\right]& \left[\mathrm{50,60}\right]\\ \left[\mathrm{0,50}\right]& \left[\mathrm{0,50}\right]& \left[\mathrm{0,50}\right]& \left[\mathrm{0,50}\right]& \left[\mathrm{0,50}\right]\end{array}\right]\begin{array}{c}{C}_X\\ C_1\\ C_2\\ C_3\\ C_4\\ C_5\end{array}$

(2)根据专家综合评定确定绿色生态型道路各指标相应的权重为θ＝(0.21，0.22，0.22，0.20，0.15)，将决策矩阵X及权重向量θ进行集结，得到区间数决策评价矩阵为：

$R=\left[\begin{array}{ccccc}\left[\mathrm{19.0,19.0}\right]& \left[\mathrm{20.3,20.3}\right]& \left[\mathrm{20.3,20.3}\right]& \left[\mathrm{18.4,18.4}\right]& \left[\mathrm{13.5,13.5}\right]\\ \left[\mathrm{18.9,21}\right]& \left[\mathrm{19.8,22}\right]& \left[\mathrm{19.8,22}\right]& \left[\mathrm{18,20}\right]& \left[\mathrm{13.5,15}\right]\\ \left[\mathrm{16.8,18.9}\right]& \left[\mathrm{17.6,19.8}\right]& \left[\mathrm{17.6,19.8}\right]& \left[\mathrm{16,18}\right]& \left[\mathrm{12,13.5}\right]\\ \left[\mathrm{12.6,16.8}\right]& \left[\mathrm{13.2,17.6}\right]& \left[\mathrm{13.2,17.6}\right]& \left[\mathrm{12,16}\right]& \left[\mathrm{9,12}\right]\\ \left[\mathrm{10.5,12.6}\right]& \left[\mathrm{11.0,13.2}\right]& \left[\mathrm{11.0,13.2}\right]& \left[\mathrm{10,12}\right]& \left[\mathrm{7.5,9}\right]\\ \left[\mathrm{0,10.5}\right]& \left[\mathrm{0,11.0}\right]& \left[\mathrm{0,11.0}\right]& \left[\mathrm{0,10}\right]& \left[\mathrm{0,7.5}\right]\end{array}\right]\begin{array}{c}{C}_X\\ C_1\\ C_2\\ C_3\\ C_4\\ C_5\end{array}$

(3)计算得出设计合理性指标集合到各等级的距离可得：d₁＝22.0，d₂＝23.6，d₃＝23.6，d₄＝15.6，d₅＝21.4。

(4)根据评定准则，由此可按最小的d_i值确定待评方案的评估级别。由计算结果可知d₄为最小，即该绿色生态型道路指标集合到到等级C4的距离最短，C4所在的等级为优，故绿色生态型道路的评价等级为优。由于该实例最终评价结果为优，因此不需要采用相应的改进措施。

综上所述，本发明实施例提供了一种建立及其改进绿色生态型道路的方法，本方法建立了绿色生态型城市道路模型，通过对不满足降噪效果和排水效果的道路等进行改进，本方法降低了道路的噪声，提高了路面自身的降噪能力、提高了道路的使用范围、提高了道路的排水效果等。

本领域技术人员可以理解附图只是一个优选实施例的示意图，上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种建立及其改进绿色生态型道路的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

(1)通过道路横断面设计参数u₁₁、线形质量参数u₁₂和景观适宜性参数u₁₃获取道路设计合理性参数U₁；

u₁₁₌{交通安全参数，公众满意度参数，降噪效果参数，视觉美感参数，土地利用参数，空间伸缩参数}；u₁₂₌{道路通行能力参数，交通安全参数，行车舒适参数}；u₁₃₌{道路与环境协调参数}；

(2)通过排水效果参数u₂₁、降噪效果参数u₂₂和温差参数u₂₃获取道路功能效果参数U₂；

u₂₁₌{空隙率}；u₂₂₌{空隙率，区域噪声达标参数}；

(3)通过新材料效果参数u₃₁、新技术效果参数u₃₂、材料回收参数或废物利用参数u₃₃获取节能减排效果参数U₃；

u₃₁₌{低碳环保材料使用参数}；u₃₂₌{技术效果参数，技术应用参数}；u₃₃₌{循环利用材料利用参数，废弃物利用参数}；

(4)通过绿化植物选择参数u₄₁、道路绿化面积参数u₄₂和绿化交通功能参数u₄₃获取绿化效果参数U₄；

u₄₁₌{滞尘杀菌能力参数，降温增湿参数，固碳释氧能力参数}；u₄₂₌{绿化覆盖参数，人均绿地占有水平参数}；u₄₃₌{视线诱导参数，缓解疲劳参数}；

(5)通过大气污染参数u₅₁和水污染参数u₅₂获取环境保护效果参数U₅；

u₅₁={空气综合污染参数，交通污染弹性参数}；u₅₂={施工污水垃圾处理参数，路面残留物污染参数，污水处理达标参数}；

(6)对所述道路设计合理性参数U₁、所述道路功能效果参数U₂、所述节能减排效果参数U₃、所述绿化效果参数U₄和所述环境保护效果参数U₅分别进行单因素模糊评价，分别获取各个第三级参数的离散值；

(7)采用正态分布对所述各个第三级参数的离散值进行区间估计，分别获取实测数据的区间数；

(8)对所述各个第三级参数的离散值分别进行组合赋权，获取各个二级参数的综合权向量θ=(θ₁,θ₂,…θ_m)与二级参数的决策矩阵X；

(9)通过所述各个二级参数的综合权向量θ=(θ₁,θ₂,…θ_m)与所述二级参数的决策矩阵X获取二级参数的分值R：

(10)根据所述实测数据的区间数对各个三级参数进行单项评价，获取各个三级参数的分值；

(11)采用区间逼近法根据所述二级参数的分值R和所述各个三级参数的分值获取二级参数的综合评价；

(12)采用区间逼近法根据所述二级参数的综合评价和一级参数的主观打分获取一级参数的综合评价；

(13)对所述二级参数的综合评价结果进行分析，判断各二级参数是否满足绿色生态标准，如果是，执行步骤(14)；如果否，执行步骤(15)；

(14)流程结束；

(15)对各二级参数进行调整，流程结束；

其中，步骤（8）的操作具体为：

1）设有n个二级参数构成方案集A={A1，A2，...，An}，每个二级参数考虑m个目标，记目标集为B={B1，B2，...，Bm}构成决策矩阵X=(xi_j)n×m；

其中xi_j表示第i族的第j个目标值；对于效益型指标，

$y_{\mathrm{ij}}=\frac{x_{\mathrm{ij}}-x_j^{\min }}{x_j^{\max }-x_j^{\min }},i=\mathrm{1,2},...n;j=\mathrm{1,2},...m$

式中：y_ij——i三级参数j目标对应的指标值，n和m的取值为正整数；

——所有三级参数中j指标的最大和最小值；

对成本型指标，

$y_{\mathrm{ij}}=\frac{x_j^{\max }-x_{\mathrm{ij}}}{x_j^{\max }-x_j^{\min }}$

规范化处理后的原始参数值转化为无量纲值y_ij，y_ij∈[0，1]，决策矩阵X变为决策矩阵Y；

$Y=\left(y_{\mathrm{ij}}\right)n\&times;m=\left[\begin{array}{cccc}{y}_{11}& y_{12}& ...& y_{1m}\\ y_{21}& y_{22}& ...& y_{2m}\\ .& & & \\ .& & & \\ .& & & \\ y_{n1}& y_{n2}& ...& y_{\mathrm{nm}}\end{array}\right];$

2）通过最小隶属度加权平均偏差法获取第一客观权重系数，通过均方差法获取第二客观权重系数；

①通过最小隶属度加权平均偏差法获取第一客观权重系数；设理想指标为G={g₁,g₂,..g_m,}，式中g_j＝max{y_1j,y_2j,...y_nj}j=1，2，...m；

$w_j^{/}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}(g_j-y_{\mathrm{ij}})}{\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}(g_j-y_{\mathrm{ij}})}$

②通过均方差法获取第二客观权重系数；

$w_j^{\&prime;\&prime;}=\frac{\mathrm{\&sigma;}\left(B_j\right)}{\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{\&sigma;}\left(B_j\right)}$

式中， $\mathrm{\&sigma;}\left(B_j\right)=\sqrt{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(y_{\mathrm{ij}}-E\left(B_j\right))}^2},E\left(B_j\right)=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\&Sigma;}}}{y}_{\mathrm{ij}},$ y_ij表示第i个指标第j个分值的无量纲值；

表示最小隶属度加权平均偏差法第j个指标的权重；

表示均方差法第j个指标的权重；B_j表示第j个分值；

3）通过主观权重系数、第一客观权重系数和第二客观权重系数计算Spearman等级相关系数；

假定有s个赋权方法，

${\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ik}}=1-\frac{6\&times;\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{(w_{\mathrm{ij}}^0-w_{\mathrm{kj}}^0)}^2}{m(m-1)(m+1)}.i=\mathrm{1,2},...s;k=\mathrm{1,2},...s;j=\mathrm{1,2},...m$

式中，ρ_ik表示第i种赋权方法和第k种方法之间的Spearman等级相关系数，

表示第i方法测出的第j指标权重，

表示第k方法测出的第j指标权重；

4）通过对所述相关系数采用寻找相对一致性最高的方法获取向量ρ_u=(ρ_1u,ρ_2u,…,ρ_su)

5）对向量ρ_u进行归一化处理，得到权向量W=(w₁,w₂,…,w_s)；

其中 $w_i=\frac{{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{ij}}}{\underset{i=1}{\overset{s}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\mathrm{\&rho;}}_{\mathrm{iu}}},(i=\mathrm{1,2},...,s);$

6）计算综合权向量θ=(θ₁,θ₂,…θ_m)

$\mathrm{\&theta;}=w\&times;w^0=(w_1,w_2,...,w_5)\left|\begin{array}{cccc}{w}_{11}^0& w_{12}^0& ...& w_{1m}^0\\ w_{21}^0& w_{22}^0& ...& w_{2m}^0\\ ...& ...& ...& ...\\ w_{51}^0& w_{52}^0& ...& w_{5m}^0\end{array}\right|;$

所述二级参数的分值R具体为：

$\begin{array}{c}R={\left(r_{\mathrm{ij}}\right)}_{1\&times;n}=(r_{11},r_{12},...,r_{1m})=({\mathrm{\&theta;}}_1,{\mathrm{\&theta;}}_2,\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;{\mathrm{\&theta;}}_m)\left[\begin{array}{cccc}{x}_{11}& x_{12}& ...& x_{1m}\\ x_{21}& x_{22}& ...& x_{2m}\\ .& & & \\ .& & & \\ .& & & \\ x_{n1}& x_{n2}& ...& x_{\mathrm{nm}}\end{array}\right]\\ =(x_{11}{\mathrm{\&theta;}}_1+x_{12}{\mathrm{\&theta;}}_2+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+x_{1m}\mathrm{\&theta;m},x_{21}{\mathrm{\&theta;}}_1+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+x_{2m}\mathrm{\&theta;m},...,x_{n1}{\mathrm{\&theta;}}_1+x_{n2}{\mathrm{\&theta;}}_2+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+x_{\mathrm{nm}}\mathrm{\&theta;m})\end{array}$

其中，二级参数的分值

为：

$r_j^{/}=\frac{1}{m}\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{r}_{1j}.$

2.根据权利要求1所述的一种建立及其改进绿色生态型道路的方法，其特征在于，所述对各二级参数进行调整具体为：

对所述横断面设计参数的调整，对所述线形质量参数的调整，对所述排水效果参数的调整，对所述降噪效果参数的调整，对新材料参数的调整，对新技术参数的调整以及对所述大气污染参数的调整。

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