CN104318045A - 一种寒地城市社区级避难空间避难安全评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种寒地城市社区级避难空间避难安全的评价方法。本发明的优点在于:本发明将严寒地区特有的灾害类型作为研究展开的前提,避免将城市区域条件作为单一标准所带来的局限性;用专家调查法量化了评价指标的权重,逐步构建出寒地城市社区级避难场所避难安全的评价指标体系;通过专家对避难场所的打分情况,用多层次多因素的模糊评价模型进行统计和处理,得出该社区级避难场所在本文构建的指标体系中量化的综合评价结果,确定该避难场所是否安全,这在避难空间避难安全研究领域属于较新的尝试;对综合评价结果中整体和各分项指标要素的得分进行分析,方便后续研究对其进行针对性的改善。
Description
技术领域
本发明属于严寒地区建筑防灾技术领域,具体是涉及一种寒地城市社区级避难空间避难安全的评价方法。
背景技术
对于中国这样的发展中国家,快速的城市化进程中更要注重灾害对于城市带来的严重损失,城市防灾体系的完善和建设是我国当今社会必须重视的问题。由于自然和人为灾害种类繁多,而城市作为承载灾害的主要载体,其功能结构、空间形态、环境设施等物质构成直接影响到应对突如其来重大灾害的能力,因而如何在灾害发生初期能引导城市居民安全避难,最大程度的保全城市居民的生命和财产安全,并在灾难应急和灾后重建阶段能积极发挥救灾指挥、灾民安置、医疗救助、物资转运和交通运输等职能成为城市防灾、减灾战略部署的工作重点。
城市避难空间是为躲避由灾害引发的直接和间接伤害,并在特定地点得到相关的医疗救助、心理疏导并保障基本的生活,具备相应防灾救灾的设施的专门场所。自20世纪中叶开始,国外已有若干城市开始了灾害应急的避难空间的设计研究及实践工作,我国在防灾、减灾领域开始的研究就晚,直到2003年才在北京市朝阳区的元大都城垣遗址公园建立了全国第一个地震应急避难场所。2004年在地震局相关政策的推动下,国内许多城市开始了城市避难场所的构建。
我国应急避难空间的建设经历了一个由无序走向统一的历程,随着相关研究的深入和各项法规标准的出台,各地先后兴建了提供临时、中长期避灾和规格不同的避难空间。如今,城市避难空间的评价问题成为城市防灾减灾管理工作的关注重点。城市避难空间的规划是否满足其服务范围,场地设施能否满足避难人群的人身和财产安全需求,能否保证避灾和恢复重建阶段的救灾行动的顺利开展,均是衡量城市避难空间是否达到预期的安全避灾目的的重要参考。
目前国内避难空间研究多注重宏观层次上对城市避难空间整体布局的把握和微观层次避难设施的建设标准,缺乏关于对城市避难空间的避灾效果的综合评价的研究和探索;对特定地域及灾害种类条件下的避难空间建设的相关研究还存在一定缺失。
城市避难空间的建设浪潮已席卷全国,许多城市都建成了规格不同的避难空间,但一些城市规划设计师和建筑师以感性认识为基础,很少从地域性灾害的特点、群众的避灾行为和基地现场情况进行理性的评价,依据一定的标准进行规划布局和建筑设计。本发明的研究目的很大程度在于为城市社区级避难空间的避难安全提供评价标准,并总结出相应的设计优化策略;并借助行为心理学的相关理论,将疏散、避难时个人和群体的交互作用对避难安全的影响纳入研究范畴,这 使得评价的过程更为客观和全面。
试图用定量的方式来弥补检验寒地城市社区级避难空间的避难安全定性分析的缺陷。目前国内关于城市避难空间的研究很多,但检验其防灾效果的研究却相对薄弱,现有的评价研究主要以定性分析为主,不仅难以提供客观量化的测评数据,在实践过程中由于缺乏明确标准也难以得到落实。不改变检验社区级避难空间的避难安全定性分析的现状,将很难从本质上改变城市避难空间设计和建设的盲目状态。
在目前的研究成果中,主要存在着以下四个问题:在针对不同地域的研究成果主要局限于台风多发的沿海地区和地震多发的西南地区,寒地城市特殊气候条件的相关研究相对缺失;在针对避难空间的研究中,大多对避难空间进行理论总结方面的定性分析,缺少对避难空间防灾性能的定量研究;在现有研究中缺乏避难安全的检验研究,未形成统一的寒地城市社区级避难空间避难安全评价标准。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是弥补上述现有技术的不足,提出了一种寒地城市社区级避难空间避难安全评价方法,构建避难安全模糊评价的数学模型和寒地城市社区级避难空间避难安全评价指标体系,用该模型对避难空间进行了模糊评价,试图用定量的方式来弥补检验寒地城市社区级避难空间的避难安全定性分析的缺陷。
本发明的一种寒地城市社区级避难空间避难安全评价方法,其特征在于,包括下述步骤:
步骤一、建构寒地城市社区级避难空间避难安全模糊评价模型
阐述了用于评价寒地城市社区级避难空间避难安全指标体系的模糊综合评价原理和数学模型,对模型和指标权重的计算方法的选择进行了说明,为寒地城市社区级避难空间避难安全指标体系的评价提供了基础资料和理论准备;
A建构多层次多因素的模糊评价模型。
相对复杂的综合评价体系涉及到比较多的影响因素,如果用单层次模糊评价模型构建该系统,无论单一因素的权重值如何,每个元素分配到的重要程度系数都将很小,从而最终得到的综合评判值b、j也会很小,不仅计算时误差相对较大,用判断矩阵计算时也难以得到预想的结果。因此可以考虑将同一属性的单一因素归为一类,首先对低层级的因素集进行评价,然后对每一类评价结果进行高层级的评估,从而构建多层次的模糊综合评价模型。
设模糊评价矩阵表示为R,权重向量表示为A,综合评价结果表示为B;则:B=AοR=(b1,b2,...,bm)
①将因素集合F按照属性划分为M,若M将F分成n个子集,且满足以下条件:则称M为对F集合的一个划分。即:
F|M={f1,f2,...,fn}。而fi包含有ki个因素,即故共有个因素。
②对每一个fi的ki个因素,依照以上多层次模糊综合评价模型进行处理,有:Bi=AioRi=(bi1,bi2,...,bim)i=1,2,...,n。其中Ri为fi的总的评价矩阵,Ai为fi的各因素权重的权向量。
③把上一步所得到的每类所做的综合评价结果Bi作为行向量,构成矩阵R,即:R=(B1,B2,...,Bn)T。R为总的评价矩阵,设F|M的权重为A,则可以得到F|M的综合评价向量B=AοR。
构建多层次的模糊综合评价模型是处理复杂系统的一种方式,使得整个系统内各层级的因素分析过程更加细致,同时也保证了各项因素对评价的影响体现得更加全面。
B指标相对隶属度的优选
指标隶属度矩阵也就是我们模糊评价矩阵,用综合分析法建构模糊评价矩阵。综合分析法也就是通过在该领域有深度研究的专家组对因素给出评价,从而得出模糊评价矩阵R。
C模糊综合评价的计算方法
方法1:
方法2:
这两个方法为主因素突出型综合模糊评价模型,这两个模型兼顾了影响程度小的影响因素且不影响主要因素对评价结果的决定作用,使得评价过程更为精细。
D用德尔菲法确定指标权重
根据因素集和模糊子集的定义,可设因素集为F={f1,f2,...,fn},相应的模糊子集为A=(a1,a2,...,an)。下面我们分别详细给出模糊子集A的确定方法和计算步骤。
(1)相关因素重要性序列值(fi)参与评定的各个因素的制定来自于专家的见解,并且根据各个因素的特点得出其对整体问题的影响程度,其中fi为影响因素,ui为影响程度;ui值是1,2,…,n这n个数中间的某个数,数值的大小代表因素的重要程度。每个专家的打分情况分别记录,用不同角标表示,即ui-k中k代表不同的专家。各个因素的影响程度以表格的形式显示,见表3-1。
表3-1 第k个专家的ui值的评定表
(2)设置重要程度系数得分表 根据专家填表结果,提取ui值进行排序。
当时,记Aij=1,
当时,记Aij=0.5
当时,记Aij=0
将参与填表的m位专家所得到的表格通过累计相加,得到以下的重要程度系数得分表,见表3-2。
表3-2 优先得分统计表
(3)求Ai的值 将上表中各行的值加起来,即:其中Ai表示第i行Aij的累加值,令Amax=max{A1,A2,...,An},Amin=min{A1,A2,...,An}。很明显,和Amax相对应的权重值高,和Amin相对应的权重值低。
(4)计算模糊子集A先引入级差d,令amax=1,amin=0.01(amax,amin可在[0,1]中任意取值),则
模糊子集A中ai的计算公式:
于是得出所要确定的因素重要程度模糊子集A=(a1,a2,...,an)
E建构判断矩阵
该方法的应用是将参与评价的因素排列成n阶判断矩阵,将这些因素每两个均进行相互比较,由此得出各项因素的重要程度,作为矩阵中元数值大小确定的依据。然后,计算判断矩阵的最大特征根及其对应的特征向量。这个特征向量就是所要求的因素重要程度系数aij值。具体步骤如下:
(1)确定两两因素相比的判断值设因素集合为:X={x1,x2,...,xn},X的模糊子集为A=(a1,a2,...,an)。在X中任意取出一堆因素xi,xj,对xi和xj的权重系数进行比较,假设表示因素xi相对于因素xj而言的权重系数。
表3-4 因素权重系数的判断表
(2)构造判断矩阵 通过两两因素的比较,得到
令
由m×m个bij可构造判断矩阵:
显然,bii=1,bij=1/bji。
(3)确定因素权重ai根据判断矩阵B,计算它的最待特征值λmax,即求满足:
将求出的最大特征值λmax代入方程组中
解出t1,t2,...,tn于是得到最大特征值λmax的特征向量:ξ=(t1,t2,...,tn)
取ti作为因素xi的权重系数ai.或者再对特征向量ξ=(t1,t2,...,tn)归一化 作为因素的模糊子集A.
当因素集X中的因素个数n较大时,计算判断矩阵B的最大特征值λmax及其特征向量ξ是一件很复杂的工作。为了计算的简单,可取:作为因素xi的权重系数ai,或者将A=(a′1,a′2,...,a′n)归一化
也可以采用专家评分后再取平均值,最后作归一化处理。
F利用建构的模糊评价模型进行避难空间避难安全评价
步骤二、建构寒地城市社区级避难空间避难安全评价指标并确立各指标的权重
确定了寒地城市社区级避难空间避难安全评价指标体系的内容确立了城市灾害风险要素、承受灾害载体易损性要素和区域救灾能力之间的矩阵关系,并计算出各项指标的权重;
A利用文献调查法和扎根理论总结出寒地城市社区级避难空间避难安全评价指标
综合上文所述,寒地城市社区级避难空间避难安全评价指标如表4-1所示。
表4-1 寒地城市社区级避难空间避难安全评价指标
表4-1 (续表)
表4-1 (续表)
B通过综合专家打分得到寒地城市社区级避难空间评估因素的重要程度系数:
表4-48 寒地城市社区级避难空间重要程度系数汇总表
表4-48 (续表)
表4-48 (续表)
表4-48 (续表)
步骤三、对哈尔滨兆麟公园避难安全进行模糊评价
结合寒地城市社区级避难空间避难安全评价指标体系的相关内容,对其进行安全评估。
附图说明
图1模糊评价过程示意图
图2避难场所安全性模糊评估流程图
具体实施方式
以哈尔滨市兆麟公园避难安全模糊评价为例,对本发明进行说明。
1 评价指标的量化处理
为使得评价结果更为直观且方便比较和分析,本文中对评价结果量化处理的方法为综合分析法。具体处理方法为请10位不同学科的专家对调查表进行填写。由于该方法运作与专家的主观判断有一定的联系,因此专家组成员应来自不同领域,以避免个人对于问题的认知差异以及侧重不同对结果产生影响。在该调查中,调查表内容涵盖寒地城市哈尔滨社区级避难场所兆麟公园的各项避难安全指标,来自设计层面、管理层面、技术层面的专家在相互无交流的状态下进行了评分。
在该评价体系计算中,将评价结果分为五类:
第一类:[90,100],安全程度:安全;
第二类:[80,90],安全程度:较安全;
第三类:[60,80],安全程度:一般安全;
第四类:[30,60],安全程度:危险;
第五类:[30,60],安全程度:很危险。
评价结果中安全表示为社区级避难空间发生大规模受伤、死亡的可能性很小;评价结果中较安全表示为社区级避难空间发生大规模受伤、死亡的可能性很较小;评价结果中一般安全表示为社区级避难空间发生大规模受伤、死亡的可能性一般安全;评价结果中危险表示为社区级避难空间发生大规模受伤、死亡的可能性较大;评价结果中很危险表示为社区级避难空间发生大规模受伤、死亡的可能性很大。
2 避难安全模糊评价
采用综合分析法来确定模糊评价矩阵R。通过3.2节模糊综合评价的方法计算.兆麟公园避难场所安全性模糊评估过程如图2。
(1)低温冷害G1 根据10位专家对和洪涝灾害相关的水文要素重现期指数H2,区位安全指数H3,应急救援能力指数H4的打分情况,按照前面所述的评价集,得到评价矩阵:
这里我们选取3.2.1中所述的方法2:
即bj=max[(a1·r1j),(a2·r2j),...,(an·rnj)]
式中——分别为普通乘法运算和取最大max的运算。
可得到B=(0 0.0540 0.4860 0.0460 0)
对其进行归一化处理得
B=(0 0.0922 0.8294 0.0785 0);
(2)洪涝灾害G2
B=[0.7823 0.2177 0 0 0]
(3)地面塌陷G3
B=[0.3228 0.6772 0 0 0]
(4)地震灾害G4
B=[0.6997 0.3003 0 0 0]
(5)疫病G5
B=[0.4403 0.5597 0 0 0]
(6)群体事件、战争等其它灾害G6
B=[0.5250 0.4750 0 0 0]
(7)直接危险F1
B=[0.2233 0.2312 0.4983 0.0472 0]
(8)火灾G7
B=[0.6000 0.4000 0 0 0]
(9)爆炸G8
B=[0.5833 0.4167 0 0 0]
(10)毒品源G9
B=[0.7828 0.2172 0 0 0]
(11)次生及连锁危险F2
B=[0.6000 0.4000 0 0 0]
(12)总体规划G10
B=[0.6154 0.3846 0 0 0]
(13)周边环境G11
B=[0.2523 0.7477 0 0 0]
(14)应急指挥中心G12
B=[0.5979 0.4021 0 0 0 ]
(15)物资储存中心G13
B=[0.7416 0.1760 0.0824 0 0]
(16)医疗卫生中心G14
B=[0.2642 0.7358 0 0 0]
(17)避难住区G15
B=[0.25140.1271 0.6215 0 0]
(18)避难设施G16
B=[0.2817 0.7183 0 0 0]
(19)建筑易损性F3
B=[0.3570 0.3077 0.3354 0 0]
(20)通讯系统G17
B=[1 0 0 0 0]
(21)供电系统G18
B=[0.7000 0.3000 0 0 0]
(22)供水系统G19
B=[0.8447 0.1553 0 0 0 ]
(23)供暖系统G20
B=[0.2000 0.8000 0 0 0]
(24)供气系统G21
B=[0.0650 0.9350 0 0 0]
(25)供应系统易损性F4
B=[0.4273 0.5727 0 0 0]
(26)人口状况G22
B=[0.2115 0.7885 0 0 0]
(27)社会状况G23
B=[0.1615 0.7547 0.0839 0 0]
(28)环境状况G24
B=[0.5191 0.4809 0 0 0]
(29)疏散F5
B=[0.4659 0.4905 0.0436 0 0]
(30)住所安置G25
B=[0.5000 0.5000 0 0 0]
(31)生活保障G26
B=[0.2000 0.8000 0 0 0]
(32)心理疏导G27
B=[0.2217 0.7783 0 0 0]
(33)临时安置F6
B=[0.4667 0.5333 0 0 0]
(34)应急预案G28
B=[0.4000 0.6000 0 0 0]
(35)物资及装备G29
B=[0.5179 0.4821 0 0 0]
(36)应急交通G30
B=[0.5548 0.4452 0 0 0 ]
(37)治安G31
B=[0.4873 0.5127 0 0 0]
(38)应急保障F7
B=[0.5548 0.4452 0 0 0]
(39)专业救援G32
B=[.3192 0.6808 0 0 0]
(40)公众救助G33
B=[0.4876 0.5124 0 0 0]
(41)应急救援F8
B=[0.4077 0.5923 0 0 0]
(42)寒地城市灾害危险性E1
B=[0.3269 0.2179 0.4158 0.0394 0]
(43)社区级避难空间易损性E2
B=[0.3570 0.3077 0.3354 0 0]
(44)避难人群易损性E3
B=[0.4496 0.5139 0.0365 0 0]
(45)区域救灾能力E4
B=[0.5548 0.4452 0 0 0]
3 评价结果及分析
方法1:用最大取值来求.
兆麟公园避难场地安全性C
B=[0.3496 0.3013 0.3285 0.0206 0]
上限
下限
求平均值认为兆麟公园避难场地为一般安全级别。
方法2:通过加权平均来求。
计算模型为
其中,aj-与Gi相关联的第j个因素的模糊子集,j=1,..,ki
cpq-第q个专家对第p个相关因素的评分,q=1,...,10.p=1,...,ki
(1)F1的得分为
(2)F2的得分
(3)F3的得分
(4)F4的得分
(5)F5的得分
=[87.412083.272983.721984.905085.735984.940182.636882.104385.984887.1415]
(6)F6的得分
(7)F7的得分
(8)F8的得分
(9)E1,E2,E3,E4的得分及兆麟公园的最终得分
S2=sum(C)/10=84.418∈[70,90],兆麟公园避难场地为比较安全级别。
Claims (1)
1.一种寒地城市社区级避难空间避难安全评价方法,其特征在于,包括下述步骤:
步骤一、建构寒地城市社区级避难空间避难安全模糊评价模型,具体为如下步骤:
A建构多层次多因素的模糊评价模型
将同一属性的单一因素归为一类,首先对低层级的因素集进行评价,然后对每一类评价结果进行高层级的评估,从而构建多层次的模糊综合评价模型;
设模糊评价矩阵表示为R,权重向量表示为A,综合评价结果表示为B;则:B=AοR=(b1,b2,...,bm);
①将因素集合F按照属性划分为M,若M将F分成n个子集,且满足以下条件: fi∩fj=φ(i≠j)则称M为对F集合的一个划分;即:
F|M={f1,f2,...,fn};而fi包含有ki个因素,即故共有个因素;
②对每一个fi的ki个因素,依照以上多层次模糊综合评价模型进行处理,有:Bi=AiοRi=(bi1,bi2,...,bim)i=1,2,...,n;其中Ri为fi的总的评价矩阵,Ai为fi的各因素权重的权向量;
③把上一步所得到的每类所做的综合评价结果Bi作为行向量,构成矩阵R,即:R=(B1,B2,...,Bn)T;R为总的评价矩阵,设F|M的权重为A,则可以得到F|M的综合评价向量B=AοR;
B指标相对隶属度的优选
通过在该领域有深度研究的专家组对因素给出评价,从而得出模糊评价矩阵R;
C模糊综合评价的计算方法
方法1:bj=max[(a1·r1j),(a2·r2j),...,(an·rnj)], j=1,2,...,m
方法2:
D用德尔菲法确定指标权重
根据因素集和模糊子集的定义,设因素集为F={f1,f2,...,fn},相应的模糊子集为A=(a1,a2,...,an);
(1)相关因素重要性序列值(fi)参与评定的各个因素的制定来自于专家的见解,并且根据各个因素的特点得出其对整体问题的影响程度,其中fi为影响因素,ui为影响程度;ui值是1,2,…,n这n个数中间的某个数,数值的大小代表因素的重要程度;每个专家的打分情况分别记录,用不同角标表示,即ui-k中k代表不同的专家;
(2)设置重要程度系数得分表根据专家填表结果,提取ui值进行排序;
当时,记Aij=1,
当时,记Aij=0.5
当时,记Aij=0
将参与填表的m位专家所得到的表格通过i=1,2,...,n,j=1,2,..,n累计相加,得到以下的重要程度系数得分表;
(3)求Ai的值将上表中各行的值加起来,即:i=1,2,...,n其中Ai表示第i行Aij的累加值,令Amax=max{A1,A2,...,An},Amin=min{A1,A2,...,An}。很明显,和Amax相对应的权重值高,和Amin相对应的权重值低;
(4)计算模糊子集A先引入级差d,令amax=1,amin=0.01,则
模糊子集A中ai的计算公式:
于是得出所要确定的因素重要程度模糊子集A=(a1,a2,...,an);
E建构判断矩阵
将参与评价的因素排列成n阶判断矩阵,将这些因素每两个均进行相互比较,由此得出各项因素的重要程度,作为矩阵中元数值大小确定的依据;然后,计算判断矩阵的最大特征根及其对应的特征向量;这个特征向量就是所要求的因素重要程度系数aij值;
步骤二、建构寒地城市社区级避难空间避难安全评价指标并确立各指标的权重
A利用文献调查法和扎根理论总结出寒地城市社区级避难空间避难安全评价指标;
B通过综合专家打分得到寒地城市社区级避难空间评估因素的重要程度系数;
步骤三、对哈尔滨兆麟公园避难安全进行模糊评价
结合寒地城市社区级避难空间避难安全评价指标体系的相关内容,对其进行安全评估。
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