CN111861133A - 一种山洪灾害防治能力评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种山洪灾害防治能力评价方法，步骤1，采集待分析区域的数据作为初始数据，确定评价指标；步骤2，对于定量指标直接进行赋值；对于定性指标利用德尔菲法进行指标量化后进行赋值；步骤3，利用主观赋权采用层次分析法、客观赋权采用熵权法来确定各评价指标的权重，利用主观赋权法和客观赋权法这两者结合来确定综合权重；步骤4，建立山洪灾害防治能力评估模型，依据模型计算结果进行分析评价。本发明通过建立评价体系，综合考虑山洪灾害的风险性和山洪灾害抵御能力，对山洪灾害的防治能力进行评价，有利于提升政府的灾害管理水平，提高山丘区洪灾的预防与治理能力，也可以更直观地了解山洪灾害防治措施发挥的作用。

Description

一种山洪灾害防治能力评价方法

技术领域

本发明涉及应急防灾领域，具体一种山洪灾害防治能力评价指标体系与山洪灾害防治能力评价方法。

背景技术

山洪灾害是指由于降雨在山丘区引发的洪水及由山洪诱发的泥石流、滑坡等对国民经济和人民生命财产造成损失的灾害。复杂的地形地质条件、暴雨多发的气候特征、密集的人口分布和人类活动的影响，导致我国山洪灾害发生频繁。山区的人类活动集中，城镇和重大工程沿河谷展布，人口、经济密集区与山洪灾害危险区高度重叠，山洪灾害不仅使经济受到严重损失而且还造成了大量的人员伤亡。现阶段我国已初步建立了山洪灾害防治体系，并取得了较好的成效，但随着山丘区社会经济的快速发展与群众对山洪预警公共服务的迫切需求，防治工作又被提出了新的更高要求，山洪灾害一旦发生将会使山丘区受到更加严重的迫害，所以山洪灾害防治措施需要不断补充建设。

现在很多学者利用GIS和RS等技术对研究区的危险性和易损性进行定性、定量的分析，对山洪灾害风险度的评价、山洪灾害风险区划及相应的风险图的编制已经比较成熟，但在山洪灾害防治能力的评价过程中存在模糊性与不相容问题，采用模糊物元方法建立模型可以很好解决这个问题，因此建立该评价指标体系具有现实意义。

发明内容

本发明的目的在于提供一种山洪灾害防治能力评价方法，旨在建立山洪灾害防治能力评价模型，为水行政主管部门提供定量依据，提升政府的灾害管理水平，提高山丘区洪灾的预防与治理能力。

本发明的一种山洪灾害防治能力评价方法，包括以下步骤：

步骤1，采集待分析区域的数据作为初始数据，确定评价指标，包括28个定量指标和7个定性指标，并对指标进行分类：第一类是通过查询项目相关资料或已公布的统计数据获取的统计类情景评价指标；第二类是采用水文水利计算、损失评估方法获取的计算类评价指标；第三类是需由决策者做出主观判断的定性指标；

步骤2，对于定量指标直接进行赋值；对于定性指标利用德尔菲法进行指标量化后进行赋值；

步骤3，利用主观赋权采用层次分析法、客观赋权采用熵权法来确定各评价指标的权重，利用主观赋权法和客观赋权法这两者结合来确定综合权重；

步骤4，建立山洪灾害防治能力评估模型，具体包括以下过程：

步骤4-1，构建n个事物的m维复合模糊物元R_mn，表达式为：

式中，R_mn为n个事物的m个模糊特征的复合物元，M_n为第n个事物，C_j为第j个特征向量；x_mn为第n个事物的第m个模糊特征对应的模糊量值；

步骤4-2，从优隶属度模糊物元

表达式为：

步骤4-3，构建差平方复合模糊物元R_Δ，表达式如下：

步骤4-4，依据欧式贴近度公式计算模糊算子并构建欧式贴近度复合模糊物元R_ρH，表达式如下：

其中，

欧式贴近度ρH_j为被评估方案与标准方案间相互贴近程度，w_i为各评价指标对应的权重；

依据模型计算结果进行分析评价。

所述步骤2中利用德尔菲法进行指标量化的步骤具体包括以下处理：

对定性指标量化；

N位专家对量化值打分；

如果打分结果是较好，则根据打分结果修改正量化值；否则，重新打分。

所述步骤3中确定综合权重的步骤具体包括以下处理：

3.1、层次分析法主观赋权，其具体的操作步骤如下：

(311)建立层次结构：将问题所含的因素按照相互关系进行分层，各因素分别归入不同的层次结构，以框架结构说明各层次之间的从属关系；

(312)构造判断矩阵：通过专家打分，把某一层中的要素与高一层次因素之间的相对程度用矩阵表示出来；

(313)计算层次单排序权重：层次单排序的任务归结为计算判断矩阵的特征根和特征向量

其满足下式：

A_w＝λ_maxW

其中，λ_max为判断矩阵A的最大特征根，W为对应于λ_max的正规化特征向量，W的分量W_i为对应元素单排序的权重值；

(314)计算层次单排序一致性指标CI_{层次单排序}、层次单排序随机一致性比例CR_{层次单排序}，公式如下：

其中，λ_max为判断矩阵A的最大特征根、N是矩阵维数；

依据层次单排序一致性指标CI_{层次单排序}、层次单排序随机一致性比例C_{层次单排序}调整判断矩阵，直至判断矩阵是一致性矩阵；

计算各个指标在整个指标体系中的总排序，计算公式如下：

W_xi＝W_x×W_x,xi

其中，W_x为一级指标x在整个指标体系中的权重，W_x,xi为二级指标xi在x层次上的权重；

为进行一致性检验，计算层次总排序一致性指标CI、层次总排序平均一致性指标RI、层次总排序随机一致性比例CR，公式如下：

CR＝CI/RI

式中：W_aj表示A层次中的元素A_j的层次总排序权重；CI为层次总排序一致性指标；CI_j为与A_j对应下一层次中判断矩阵的随机一致性指标；CR为层次总排序随机一致性比例；同样，当CR＜0.1时，则认为层次总排序的计算结果具有令人满意的一致性；否则就需对本层次的各判断矩阵进行调整，从而使层次总排序具有令人满意的一致性；

3.2利用熵权法进行客观赋权，其计算步骤如下：

(321)构建n个区域m个评估指标的判断矩阵：

R_i×j＝(x_ij)(i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,n)；

(322)判断矩阵归一化处理，得到归一化矩阵B：

其中，maxx_i、minx_j分别为同一指标下不同对象中最满意者或最不满意者；

(323)根据熵的定义，利用n个评估区域m个评估指标构造的判断矩阵可以确实指标的熵H_j为：

(324)指标差异性系G_i

G_i＝1-H_i；

(325)熵权重W_i确定：

3.3、采用Kendall协和系数来检验主观权重与客观权重的一致性：首先把确定的权重向量转换成按评价值的高低顺序向量，其计算步骤如下：

(331)假设H0：n种权重计算方法计算结果不具有一致性；假设H1：n种权重计算方法计算结果具有一致性，给定显著水平α；

(332)将i组权重记作Wⁱ＝(W₁ ⁱ,W₂ ⁱ,…,W_m ⁱ)，转换成高低排序值：

P_ij(1≤p_ij≤m)(i＝1,2,…,m)

其中，m为指标数；

(333)计算Kendall协和系数检验统计量，公式如下：

其中，n为权重组数；

(334)依据显著水平α，查阅Kendall协和系数检验的临界表，确定临界值；当K≤Kα时，接收H0，拒绝H1，即n中权重计算方法所赋权值无一致性；K≧Kα，拒绝H0，接收H1，即n中权重计算方法所赋权值具有一致性，是合理的；

3.4、基于离差平方和的综合权重计算方法进行综和权重计算，计算公式如下：

W＝ρ₁W₁+ρ₂W₂+…+ρ_lW_l

其中，W为综合权重向量，ρ₁，ρ₂，…，ρ_l为不同方法计算所得权重的组合系数；且权重系数满足：

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

通过建立评价体系，综合考虑山洪灾害的风险性和山洪灾害抵御能力，对山洪灾害的防治能力进行评价，有利于提升政府的灾害管理水平，提高山丘区洪灾的预防与治理能力，也可以更直观地了解山洪灾害防治措施发挥的作用，发现项目中存在的不足与问题，为下阶段地山洪防治建设提供借鉴与依据，促进山洪灾害防治长效机制的建立，丰富山洪灾害防治研究体系。

附图说明

图1是本发明的一种山洪灾害防治能力评价方法整体流程图；

图2是利用德尔菲法对定性指标值进行指标量化流程图；

图3是确定综合权重流程图。

具体实施方式

以下结合具体实施例以及附图，对本发明的技术方案进行说明。

如图1所示，是本发明的一种山洪灾害防治能力评价方法流程框图，如图1所示：

步骤1，根据待评估单元，选取合理的指标，构建评价体系。采集待分析区域的相关数据作为初始数据，包括森林覆盖率、年平均暴雨量、24小时最大降雨量、危险区暴露人口占比、危险区房屋价值、山洪灾害管理机构密度等35个指标，其中包括28个定量指标和7个定性指标。指标可分为三类，第一类是可以通过查询项目相关资料或已公布的统计数据获取的统计类情景评价指标；第二类是采用水文水利计算、损失评估等方法获取的计算类评价指标；第三类是无法通过统计或计算得到，需由决策者做出主观判断的定性指标。35个评估指标共分为7类，作为模型的7个准则层，分别是山洪灾害危险性、山洪灾害易损性、灾害预防能力、监测预警能力、群测群防能力、工程防御能力和应急救援能力本实施例选取云南省7个灾害频发且有已建山洪灾害防治项目的县(市)作为评估单元，根据当地情况，最终筛选出包括森林覆盖率、年平均暴雨量、危险区暴露人口占比、水雨情监测站点密度等21项指标(见表1)来构建山洪灾害防治能力指标体系，同时收集相应指标在山洪灾害风险评估中的标准值；

表1

步骤2，对于定量指标直接进行赋值；对于定性指标利用德尔菲法进行指标量化后进行赋值，本例选取7个样本县2014年数据作为样本数据使用；

步骤3，确定各评价指标的权重，即使用层次分析法进行主观赋权、使用熵权法客观赋权这两者结合，确定综合权重；其中主观赋权法采用层次分析法主观赋权，客观赋权法采用熵权法客观赋权；

3.1层次分析法主观赋权

层次分析法采用一种多目标、多标准的两两比较的方法，列出评估指标集中各个评估指标的先后顺序与权重系数。

具体的操作步骤如下：

(1)建立层次结构。将问题所含的因素，按照相互关系进行分层，各因素可分别归入不同的层次结构，以框架结构说明各层次之间的从属关系。

(2)构造判断矩阵。通过专家打分，把某一层中的要素，与高一层次因素之间的相对程度用矩阵表示出来，以便比较本层次的各因素与某一因素之间的相对程度。假设B层次中的组成元素B1，B2，B3…，Bn和上一层次A中的组成元素Ak有关系，则可以运用判断矩阵将其关系表示出来，如表2所示，为判断矩阵的形式。

表2

不同因子间的相互比较采用1-9标度方法进行打分，不同重要程度分别赋予不同分值，如表3所示，为标度值含义表。

表3

(3)计算层次单排序权重。层次单排序是对于上层次中的某元素而言，确定本层次与之有联系的元素重要性次序的权重值，是本层次所有元素对上一层次而言的重要性排序。层次单排序的任务就可以归结为计算判断矩阵的特征跟和特征向量的问题，及对于判断矩阵A，计算满足A_w＝λmaxWλmax为A的最大特征根，W为对应于λmax的正规化特征向量，W的分量Wi就是对应元素单排序的权重值。

当一致性指标CI＝0时，说明判断矩阵是完全一致性矩阵，一致性指标CI数值越小，则判断矩阵一致性就越好。一般而言1阶或2阶的判断矩阵就是完全一致性矩阵。若判断矩阵为2阶以上，则矩阵的一致性指标CI与同阶的平均一致性指标RI比值，称为判断矩阵的随机一致性比例CR。一般只有当CR<0.1时认为判断矩阵是令人满意的一致性矩阵；否则就需要继续调整判断矩阵，直到达到令人满意为止。

一致性指标：

随机一致性比例：

RI与N的随机一致性查算表结果如表4所示：

表4

(3)计算层次总排序权重。利用统一层次中所有层次单排序的结果，就可以计算针对上一层次而言的本层次所有元素的重要性权重值，这就是层次总排序。层次总排序需要从上到下逐层进行，各个指标在整个指标体系中的总排序计算方法如下：

W_xi＝W_x×W_x,xi

式中：W_x是一级指标x在整个指标体系中的权重，W_x,xi是二级指标xi在x层次上的权重，x＝A,B,C,D,E,…(分别代表一级指标)。为进行一致性检验，需计算下列指标：

CR＝CI/RI

式中：W_aj判断矩阵A中的元素aj的层次总排序权重；CI为层次总排序一致性指标；CI_j为与aj对应下一层次中判断矩阵的随机一致性指标；CR为层次总排序随机一致性比例。同样，当CR<0.1时，则认为层次总排序的计算结果具有令人满意的一致性；柔则就需对本层次的各判断矩阵进行调整，从而使层次总排序具有令人满意的一致性。

3.2熵权法客观赋权

熵权法属于客观赋权法，通过已知评估指标数值构造判断矩阵，根据各项指标值的变异程度，来确定权重，从而得到较为客观的评估结果。该方法有效避免权重确定过程中主观意念的影响，使评估结果更加符合客观实际。其计算步骤如下：

(1)构建n个区域m个评估指标的判断矩阵:

R_i×j＝(x_ij)(i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,n)。

(2)判断矩阵归一化处理，得到归一化矩阵B：

maxx_i、minx_j分别为同一指标下不同对象中最满意者或最不满意者。

(3)根据熵的定义，利用n个评估区域m个评估指标构造的判断矩阵可以确实指标的熵H_j为：

(4)指标差异性系G_i

G_i＝1-H_i

(5)熵权重W_i确定：

由以上公式可知，熵权重就是根据判断矩阵中指标量值的差异性来确定的。单项指标数值差异性越大，指标权重越大，评估指标对评估对象的作用就越大。

3.3、主客观权重一致性检验

本发明采用Kendall协和系数来检验主观权重与客观权重的一致性。

Kendall协和系数计算法属于一种秩相关的分析方法。在检验之前，首先要把两种方法确定的权重向量转换成按评价值的高低顺序向量，其计算步骤如下：

(1)设H0表示权重计算方法计算结果不具有一致性；设H1表示权重计算方法计算结果具有一致性。给定显著水平α。

(2)将i组权重记作Wⁱ＝(W₁ ⁱ,W₂ ⁱ,…,W_m ⁱ)，转换成高低排序值：

P_ij(1≤p_ij≤m)(i＝1,2,…,m)

式中：n为权重组数目；m为指标数目。

(3)计算Kendall协和系数检验统计量：

(4)依据显著水平α，查阅Kendall协和系数检验的临界表，确定临界值。当K≤Kα时，接收H0，拒绝H1，即权重计算方法所赋权值无一致性；K≧Kα，拒绝H0，接收H1，即权重计算方法所赋权值具有一致性，是合理的。

3.4、基于离差平方和的综和权重计算

本文选取基于离差平方和的综合权重计算方法，该方法能融合主客观方法的优点，原理简单易理解，计算方便快捷。其计算公式如下：

W＝ρ₁W₁+ρ₂W₂+…+ρ_lW_l

其中，W为综合权重向量，ρ₁，ρ₂，…，ρ_l为不同方法计算所得权重的组合系数。且权重系数满足：

步骤4，建立山洪灾害防治能力评估模型，具体包括以下过程：

步骤4-1，理论中所描述的事物M及其特征向量C和量值x组成物元R＝(M,C,x)或R＝(M,C,C(M))，n个事物的m维模糊物元组合到一起，构建n个事物的m维复合模糊物元R_mn，表达式如下：

式中，R_mn为n个事物的m个模糊特征的复合物元，M_n为第n个事物，C_j为第j个特征向量；x_mn为第n个事物的第m个模糊特征对应的模糊量值；

步骤4-2，从优隶属度模糊物元

表达式为：

步骤4-3，构建差平方复合模糊物元R_Δ，表达式如下：

步骤4-4，依据欧式贴近度公式计算模糊算子并构建欧式贴近度复合模糊物元R_ρH，表达式如下：

其中，

欧式贴近度ρH_j为被评估方案与标准方案间相互贴近程度，ρH_j的值越大，则两者越贴近，反之越远，w_i为各评价指标对应的权重；

依据模型计算结果进行分析评价。

表5

以上为对本申请所提供的一种山洪灾害防治能力评价指标体系与评价方法所做的介绍。以上实施步骤仅用于帮助理解本发明的具体方法与核心思想，并不用以限制本发明。对于本领域的一些研究人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。

如图2所示，是利用德尔菲法进行指标量化流程图。该流程中：

对定性指标量化；

N位专家对量化值打分(N≥6)；

如果打分结果是较好，则根据打分结果修改正量化值；否则，重新打分。

如图3所示，是确定综合权重流程图。该流程中：

对层次分析法主观赋权、熵权法客观赋权分别进行主客观权重一致性检验；基于离差平方和的综和权重计算；确定综合权重。

Claims (3)

1.一种山洪灾害防治能力评价方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤1，采集待分析区域的数据作为初始数据，确定评价指标，包括28个定量指标和7个定性指标，并对指标进行分类：第一类是通过查询项目相关资料或已公布的统计数据获取的统计类情景评价指标；第二类是采用水文水利计算、损失评估方法获取的计算类评价指标；第三类是需由决策者做出主观判断的定性指标；

步骤2，对于定量指标直接进行赋值；对于定性指标利用德尔菲法进行指标量化后进行赋值；

步骤3，利用主观赋权采用层次分析法、客观赋权采用熵权法来确定各评价指标的权重，利用主观赋权法和客观赋权法这两者结合来确定综合权重；

步骤4，建立山洪灾害防治能力评估模型，具体包括以下过程：

步骤4-1，构建n个事物的m维复合模糊物元R_mn，表达式为：

式中，R_mn为n个事物的m个模糊特征的复合物元，M_n为第n个事物，C_j为第j个特征向量；x_mn为第n个事物的第m个模糊特征对应的模糊量值；

步骤4-2，从优隶属度模糊物元

表达式为：

步骤4-3，构建差平方复合模糊物元R_Δ，表达式如下：

步骤4-4，依据欧式贴近度公式计算模糊算子并构建欧式贴近度复合模糊物元R_ρH，表达式如下：

其中，

欧式贴近度ρH_j为被评估方案与标准方案间相互贴近程度，w_i为各评价指标对应的权重；

依据模型计算结果进行分析评价。

2.如权利要求1所述的一种山洪灾害防治能力评价方法，其特征在于，所述步骤2中利用德尔菲法进行指标量化的步骤具体包括以下处理：

对定性指标量化；

N位专家对量化值打分；

如果打分结果是较好，则根据打分结果修改正量化值；否则，重新打分。

3.如权利要求1所述的一种山洪灾害防治能力评价方法，其特征在于，所述步骤3中确定综合权重的步骤具体包括以下处理：

3.1、层次分析法主观赋权，其具体的操作步骤如下：

(311)建立层次结构：将问题所含的因素按照相互关系进行分层，各因素分别归入不同的层次结构，以框架结构说明各层次之间的从属关系；

(312)构造判断矩阵：通过专家打分，把某一层中的要素与高一层次因素之间的相对程度用矩阵表示出来；

(313)计算层次单排序权重：层次单排序的任务归结为计算判断矩阵的特征根和特征向量

其满足下式：

A_w＝λ_maxW

其中，λ_max为判断矩阵A的最大特征根，W为对应于λ_max的正规化特征向量，W的分量W_i为对应元素单排序的权重值；

(314)计算层次单排序一致性指标CI_{层次单排序}、层次单排序随机一致性比例CR_{层次单排序}，公式如下：

其中，λ_max为判断矩阵A的最大特征根、N是矩阵维数；

依据层次单排序一致性指标CI_{层次单排序}、层次单排序随机一致性比例C_{层次单排序}调整判断矩阵，直至判断矩阵是一致性矩阵；

计算各个指标在整个指标体系中的总排序，计算公式如下：

W_xi＝W_x×W_x,xi

其中，W_x为一级指标x在整个指标体系中的权重，W_x,xi为二级指标xi在x层次上的权重；

为进行一致性检验，计算层次总排序一致性指标CI、层次总排序平均一致性指标RI、层次总排序随机一致性比例CR，公式如下：

CR＝CI/RI

其中，W_aj为判断矩阵A中的元素aj的层次总排序权重；

依据次总排序一致性指标CI、层次总排序平均一致性指标RI、层次总排序随机一致性比例CR对本层次的各判断矩阵进行调整，从而使层次总排序具有一致性；

3.2、利用熵权法进行客观赋权，其计算步骤如下：

(321)构建n个区域m个评估指标的判断矩阵：

R_i×j＝(x_ij)(i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,n)；

(322)判断矩阵归一化处理，得到归一化矩阵B：

其中，maxx_i、minx_j分别为同一指标下不同对象中最满意者或最不满意者；

(323)根据熵的定义，利用n个评估区域m个评估指标构造的判断矩阵可以确实指标的熵H_j为：

(324)指标差异性系G_i

G_i＝1-H_i；

(325)熵权重W_i确定：

W_i＝(w_ij)_1×m；

3.3、采用Kendall协和系数来检验主观权重与客观权重的一致性：首先把确定的权重向量转换成按评价值的高低顺序向量，计算步骤如下：

(331)设H0表示权重计算方法计算结果不具有一致性；设H1表示权重计算方法计算结果具有一致性，给定显著水平α；

(332)将i组权重记作Wⁱ＝(W₁ ⁱ,W₂ ⁱ,…,W_m ⁱ)，转换成高低排序值：

P_ij(1≤p_ij≤m)(i＝1,2,…,m)

其中，m为指标数；

(333)计算Kendall协和系数检验统计量，公式如下：

其中，n为权重组数；

(334)依据显著水平α，查阅Kendall协和系数检验的临界表，确定临界值；当K≤Kα时，接收H0，拒绝H1，即n中权重计算方法所赋权值无一致性；K≧Kα，拒绝H0，接收H1，即n中权重计算方法所赋权值具有一致性，是合理的；

3.4、基于离差平方和的综合权重计算方法进行综和权重计算，计算公式如下：

W＝ρ₁W₁+ρ₂W₂+…+ρ_lW_l

其中，W为综合权重向量，ρ₁，ρ₂，…，ρ_l为不同方法计算所得权重的组合系数；且权重系数满足：

ρ≥0，

。

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