CN112668926A - 一种溃坝影响评价方法 - Google Patents

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CN112668926A CN202110016761.6A CN202110016761A CN112668926A CN 112668926 A CN112668926 A CN 112668926A CN 202110016761 A CN202110016761 A CN 202110016761A CN 112668926 A CN112668926 A CN 112668926A
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李宗坤
莫向明
葛巍
王特
黄婕妤
焦余铁
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Abstract

本发明公开了一种溃坝影响评价方法，包括以下步骤：A、构建评价指标体系；B、确定步骤A构建的评价指标体系的分级标准；C、对常权权重进行修正；D、建立物元模型；E、确定评价等级；F、敏感性分析。本发明能够解决现有技术的不足，提高了溃坝影响评估的准确性和适用性。

Description

一种溃坝影响评价方法
技术领域
本发明涉及水坝安全评估技术领域，尤其是一种溃坝影响评价方法。
背景技术
水库大坝是重要的基础设施，在防洪抗旱、发电、航运和保障供水等方面上发挥着巨大作用，然而随着社会经济的快速发展、工业化和城镇化的加速推进、下游人口密集度剧增等情况，水库大坝一旦溃坝造成的灾害将会更为严重。现有评价方法对溃坝影响进行评价时，指标权重的确定仅是根据各因素本身的相对重要性给出的静态常权权重，且针对评价指标值隶属于各个等级的不确定性和指标值本身的不确定性问题考虑较少。如何对溃坝影响严重程度做出更符合实际情况的等级评定，成为了本领域一个亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种溃坝影响评价方法，能够解决现有技术的不足，提高了溃坝影响评估的准确性和适用性。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。
一种溃坝影响评价方法，其特征在于包括以下步骤：
A、构建评价指标体系；
选取风险人口、工程等级、城镇等级、经济发展速度、重要设施和文化遗产作为评价指标；
B、确定步骤A构建的评价指标体系的分级标准；
确定风险等级分级标准，将溃坝社会影响严重程度分为，
轻微-等级Ⅰ、一般-等级Ⅱ、较严重-等级Ⅲ、严重-等级Ⅳ、极其严重-等级Ⅴ，5个评价等级；
确定指标体系的分级标准；
采用0～100分的赋值方式进行等级划分；
C、对常权权重进行修正；
D、建立物元模型；
E、确定评价等级；
F、敏感性分析。
作为优选，步骤C中，对常权权重进行修正包括以下步骤，
C1、通过常权权重W和状态变权向量S(X)的归一化的Hardarmard乘积确定变权权重W(X)，
Figure BDA0002886951880000021
式中，Si(X)为状态变权向量，W＝(w′1，w′2，...，w′m)为评价指标常权权重，W(X)＝(ω1，ω2，…，ωm)为变权权重；
C2、选取全局型状态变权向量为
Figure BDA0002886951880000022
α为变权因子，α＞0时生成的是激励型状态变权向量；α＜0生成的是惩罚型状态变权向量；α＝0时，该模型变为了常权模型；
Si(X)为激励性状态变权向量即α＞0，α越大对指标状态值较大的指标激励程度越强，但同时对各指标均衡性考虑的越少，为同时考虑激励程度和均衡性两个方面选取变权因子α＝1；
C3、在计算变权权重前需对这些极大型指标进行归一化处理，
Figure BDA0002886951880000023
式中，xi为归一化后的评价指标值，xi为归一化前的评价指标值，api和bpi为等级的上下限值。
作为优选，步骤D中，建立物元模型包括以下步骤，
D1、将五元联系数引入溃坝社会影响评价的物元模型中，即评价指标的量值以五元联系数的形式表达R，
Figure BDA0002886951880000031
式中，Nk为待评价样本，Cm待评价样本的特征，μm为单指标联系数，五元联系数是根据集对分析中同、异、反联系数在bi项展开得到的，即
μ＝a+bi+cj+dk+ela、b、c、d、e为联系分量分别表示对应两集合之间的同一度、偏同差异度、中差异度、偏反差异度和对立度，其值均在[0，1]之间取值，且a、b、c、d、e满足归一化条件a+b+c+d+e＝1；i、j、k、1分别表示偏同差异度系数、中差异度系数、偏反差异度系数和对立度系数，且i∈[0，1]；j∈[0，0]为中性标记，不表示j＝0；k∈[-1，0]；1＝-1；
D2、单指标联系数μm中联系分量的分配原则重新定义为：当评价指标值落入某一等级对应的评价区间范围内时则相应等级的联系分量取为1，相邻等级的联系分量按属性识别原则确定，相隔等级对应的联系分量取为0，然后对按上述原则所得改进后的五元联系数作归一化处理，得最终的五元联系数μ，
Figure BDA0002886951880000041
式中，v为评价指标值即是归一化前的各指标的评价指标值x’i，[vn，vn+1](n＝0,1,2,3,4)表示各评价等级对应的区间值；
D3、将步骤D2中计算所得的溃坝社会影响各个评价指标的联系数μ1,μ2,…,μm代入步骤D1的表达式R，即得到基于改进五元联系数的溃坝社会影响评价的物元模型。
作为优选，步骤D中，分别用联系分量a、b、c、d、e表示某一评价指标隶属于轻微-等级Ⅰ、一般-等级Ⅱ、较严重-等级Ⅲ、严重-等级Ⅳ、极其严重-等级Ⅴ的程度，i、j、k、l仅作为标记符号，不予取值。
作为优选，步骤E中，确定评价等级包括以下步骤，
E1、计算最终的合成联系数μ
Figure BDA0002886951880000042
E2、通过合成联系数μ中的合成联系分量
Figure BDA0002886951880000043
Figure BDA0002886951880000051
按置信度准则确定评价等级；置信度准则为评价对象属于某一评价等级的隶属度为ft，
Figure BDA0002886951880000052
当满足
Figure BDA0002886951880000053
则认为评价对象属于kt0等级，λ为置信度，取值范围通常为[0.5，0.7]，λ越大则评价结果越趋于保守，选取λ＝0.5；
E3、同时为实现定量描述评价等级结果并确定评定等级偏向另一等级的程度，采用等级变量特征值k*来定量化评定结果，
Figure BDA0002886951880000054
Figure BDA0002886951880000055
作为优选，步骤F中，敏感性分析包括以下步骤，
当评价指标的评分值分别变化±5％、±10％、±15％、±20％时，计算其相应权重和等级变量特征值k*的变化情况，得到指标值本身的不确定性对最终评价等级的影响。
采用上述技术方案所带来的有益效果在于：本发明针对溃坝影响评价中指标权重仅是根据各因素本身的相对重要性给出的静态常权权重的问题，通过变权权重体现评价对象在综合评价中的主动参与性，并利用改进的五元联系数物元模型充分考虑评价指标值隶属于各个等级的不确定性，最后通过敏感性分析探索评价值的变化情况对最终的评定等级的影响，可为溃坝影响严重程度评定提供一种更符合实际情况、适用性强的评价方法。
附图说明
图1是本发明一个具体实施方式的原理图。
图2是指标评分值变化时变权权重的变化图。
图3是指标评分值变化时K*的变化图。
图4是权重对比图。
图5是合成联系分量对比图。
具体实施方式
参照图1，一种溃坝影响评价方法，包括以下步骤：
A、构建评价指标体系；
选取风险人口、工程等级、城镇等级、经济发展速度、重要设施和文化遗产作为评价指标；
B、确定步骤A构建的评价指标体系的分级标准；
确定风险等级分级标准，将溃坝社会影响严重程度分为，
轻微-等级Ⅰ、一般-等级Ⅱ、较严重-等级Ⅲ、严重-等级Ⅳ、极其严重-等级Ⅴ，5个评价等级；
确定指标体系的分级标准，采用0～100分的赋值方式进行等级划分；
风险人口：[0～50]，[50～200]，[200～400]，[400～600]，[600～1200]，单位：人/km2；
工程等级：五级[0～25]，四级[25～45]，三级[45～65]，二级[65～85]，一级[85～100]；
城镇等级：散户[0～25]，乡村[25～45]，乡政府所在地[45～65]，县/地级市或城区[65～85]，直辖市或省会[85～100]；
经济发展速度：极慢[0～25]，缓慢[25～45]，一般[45～65]，较快[65～85]，极快[85～100]；
重要设施：一般设施[0～25]，县级重要设施[25～45]，市级重要交通、输电、油气干线及厂矿企业[45～65]，省级重要交通、输电、油气干线及厂矿企业[65～85]，国家级重要交通、输电、油气干线及厂矿企业[85～100]；
文化遗产：一般保护文物古迹和动植物[0～25]，县级保护文物古迹和动植物[25～45]，省市级重点保护文物古迹和稀有动植物[45～65]，国家级重点保护文物古迹和稀有动植物[65～85]，世界级文化遗产和稀有动植物[85～100]；
C、对常权权重进行修正；
C1、通过常权权重W和状态变权向量S(X)的归一化的Hardarmard乘积确定变权权重W(X)，
Figure BDA0002886951880000071
式中，Si(X)为状态变权向量，W＝(w′1，w′2，...，w′m)为评价指标常权权重，W(X)＝(ω1，ω2，…，ωm)为变权权重；
C2、选取全局型状态变权向量为
Figure BDA0002886951880000072
α为变权因子，α＞0时生成的是激励型状态变权向量；α＜0生成的是惩罚型状态变权向量；α＝0时，该模型变为了常权模型；
Si(X)为激励性状态变权向量即α＞0，α越大对指标状态值较大的指标激励程度越强，但同时对各指标均衡性考虑的越少，为同时考虑激励程度和均衡性两个方面选取变权因子α＝1；
C3、在计算变权权重前需对这些极大型指标进行归一化处理，
Figure BDA0002886951880000073
式中，xi为归一化后的评价指标值，xi为归一化前的评价指标值，api和bpi为等级的上下限值。
D、建立物元模型；
D1、将五元联系数引入溃坝社会影响评价的物元模型中，即评价指标的量值以五元联系数的形式表达R，
Figure BDA0002886951880000081
式中，Nk为待评价样本，Cm待评价样本的特征，μm为单指标联系数，五元联系数是根据集对分析中同、异、反联系数在bi项展开得到的，即
μ＝a+bi+cj+dk+el
a、b、c、d、e为联系分量分别表示对应两集合之间的同一度、偏同差异度、中差异度、偏反差异度和对立度，其值均在[0，1]之间取值，且a、b、c、d、e满足归一化条件a+b+c+d+e＝1；i、j、k、l分别表示偏同差异度系数、中差异度系数、偏反差异度系数和对立度系数，且i∈[0，1]；j∈[0，0]为中性标记，不表示j＝0；k∈[-1，0]；l＝-1；
D2、单指标联系数μm中联系分量的分配原则重新定义为：当评价指标值落入某一等级对应的评价区间范围内时则相应等级的联系分量取为1，相邻等级的联系分量按属性识别原则确定，相隔等级对应的联系分量取为0，然后对按上述原则所得改进后的五元联系数作归一化处理，得最终的五元联系数μ，
Figure BDA0002886951880000091
式中，v为评价指标值即是归一化前的各指标的评价指标值x’i，[vn，vn+1](n＝0,1,2,3,4)表示各评价等级对应的区间值；
D3、将步骤D2中计算所得的溃坝社会影响各个评价指标的联系数μ1,μ2,…,μm代入步骤D1的表达式R，即得到基于改进五元联系数的溃坝社会影响评价的物元模型。
分别用联系分量a、b、c、d、e表示某一评价指标隶属于轻微-等级Ⅰ、一般-等级Ⅱ、较严重-等级Ⅲ、严重-等级Ⅳ、极其严重-等级Ⅴ的程度，i、j、k、l仅作为标记符号，不予取值。
E、确定评价等级；
E1、计算最终的合成联系数μ
Figure BDA0002886951880000092
E2、通过合成联系数μ中的合成联系分量
Figure BDA0002886951880000093
Figure BDA0002886951880000101
按置信度准则确定评价等级；置信度准则为评价对象属于某一评价等级的隶属度为ft，
Figure BDA0002886951880000102
当满足
Figure BDA0002886951880000103
则认为评价对象属于kt0等级，λ为置信度，取值范围通常为[0.5，0.7]，λ越大则评价结果越趋于保守，选取λ＝0.5；
E3、同时为实现定量描述评价等级结果并确定评定等级偏向另一等级的程度，采用等级变量特征值k*来定量化评定结果，
Figure BDA0002886951880000104
Figure BDA0002886951880000105
F、敏感性分析。
当评价指标的评分值分别变化±5％、±10％、±15％、±20％时，计算其相应权重和等级变量特征值k*的变化情况，得到指标值本身的不确定性对最终评价等级的影响。
现以河北省刘家台水库为例，按照本发明的方法进行溃坝影响评价。
刘家台水库总库容为4054万m3，控制流域面积为174km2，工程规模为中等；水库地处河北省保定市易县，属县级行政级别；易县东30km处有津广铁路和京石铁路通过；易县内有省重点文物保护单位8处，国家重点文物保护单位6处，另有世界文化遗产清西陵；水库于1963年8月发生溃坝事故，造成大坝下游64941人受灾。
(1)刘家台水库大坝溃决社会影响指标评价值如表1所示：
表1刘家台水库大坝溃决社会影响指标评价值
Figure BDA0002886951880000111
(2)各评价指标与各对应等级的划分依据及取值范围如表2所示：
表2各评价指标与各对应等级的划分依据及取值范围
Figure BDA0002886951880000112
Figure BDA0002886951880000121
(3)变权权重确定
常权权重确定法有：AHP法、熵权法、AHP法和熵权法组合赋权等，本发明采用常用的AHP法确定常权权重为W＝[0.31,0.086,0.219,0.15,0.085,0.15]，然后对各指标值进行归一化处理后通过
Figure BDA0002886951880000122
计算各指标的状态变权向量，最后确定变权权重W(X)＝[0.227,0.077,0.272,0.098,0.114,0.213]。
(4)改进的五元联系数物元模型的建立
计算得改进后的各指标的单指标五元联系数，
Figure BDA0002886951880000123
得到改进的五元联系数的溃坝社会影响评价的物元模型，
Figure BDA0002886951880000131
(5)确定评价等级
Figure BDA0002886951880000132
kt0(p)＝f1+f2+f3+f4＝0.0545+0.0846+0.1587+0.3182＝0.6160＞0.5
则最终确定刘家台水库溃坝社会影响严重程度为：严重(等级IV)。计算等级变量特征值以定量描述评价等级结果并确定评定等级偏向另一等级的程度，得k*＝4.23。即刘家台水库溃坝社会影响严重程度定量结果为4.23级，高度倾向等级IV。
(6)敏感性分析
当评价指标的评分值分别变化±5％、±10％、±15％、±20％时，其相应权重和等级变量特征值的变化情况如表3、表4和图2、图3所示。其中若指标评分值超过等级上下限值时取等级限值，如定性指标的评分值变化时小于0或大于100时则分别取0和100。
表3指标评分值变化时变权权重的变化
Figure BDA0002886951880000133
Figure BDA0002886951880000141
表4指标评分值变化时K*的变化
Figure BDA0002886951880000142
采用上述本发明方法应用于实例所带来的有益效果分析。
(1)各指标的常权权重和变权权重对比结果如表5、图4所示：
表5各指标的常权权重和变权权重对比
Figure BDA0002886951880000143
由表5和图4可以看出：变权权重对归一化后的指标状态值较大的指标进行了激励，提高了其指标权重值，相应的状态值相对较小的指标其权重值略有减小。即权重确定不仅考虑了评价指标本身的相对重要性，又根据实际情况中评价指标状态值的相对大小对其常权权重进行了一定程度上的调整，弥补了常权权重以不变权重值应“万变”的评价指标状态值的情况。
(2)常权权重下合成联系分量和变权权重下合成联系分量对比结果如表6、图5所示：
表6常权权重下合成联系分量和变权权重下合成联系分量对比
Figure BDA0002886951880000151
由表6和图5可以看出：由于激励性变权对状态值较大的指标权重进行了一定程度的激励，所以刘家台水库溃坝社会影响隶属于相对不严重的前三个等级的程度有所降低，但隶属于等级Ⅳ和等级Ⅴ的程度相对增大了，尤其隶属于等级Ⅴ的程度增大明显，由此可知激励性变权可根据实际情况突出严重性。
(3)将本发明的评价方法的评价结果与未确知集对联系数法、模糊灰色法得出的结果进行对比，如表7所示：
表7基于变权的改进五元联系数物元模型评价结果及结果对比
Figure BDA0002886951880000152
从表7可知，基于变权的改进五元联系数物元模型得到的评价结果与其它方法的得出的结果相一致，即刘家台水库大坝溃坝社会影响严重程度均为严重(等级Ⅳ)。说明基于变权的改进五元联系数物元模型用于溃坝社会影响评价是有效可行的。
采用置信度准则确定评价等级避免了应用最大隶属度原则确定评价等级时过于强调极值的作用，从而造成判断失真的情况；同时计算了等级变量特征值，以此给出更加准确直观的刘家台水库溃坝社会影响严重程度等级，且可以通过k*＝4.23看出最终的评定等级偏向另一等级的程度，避免了模糊灰色理论法仅根据最大灰色综合系数判断时易造成中间信息缺失的问题。并能通过合成联系数μ中的合成联系分量，看出溃坝社会影响严重程度隶属于的各等级的程度，相比于未确知集对联系数法只给出最终的评定结果，能体现出更加全面的评价等级信息。
(4)敏感性结果分析
由表3和图2可以看出：各评价指标的权重变化趋势是一样的，即均会随着指标评分值的增大而增大，这是由于激励性变权造成的。但指标C1、C2、C4、C5的权重值增长较慢、变化幅度较小；而指标C3、C6的权重值增长速率较快、变化幅度较大，造成此结果的原因是：指标变权权重的确定是由激励性状态变权向量和常权权重共同确定的，对于一些指标评分值较高并且常权权重较大的指标其变权权重会随指标值的变化而做出明显的改变。指标权重值随着指标评分值的改变而有所变化，体现了评价对象在综合评价中的主动参与。
由表4和图3可以看出：所有评价指标的变化对等级变量特征值k*的影响都比较大。但k*的变化范围是[3.88，4.47]，仍是在3.5<k*<4.5范围内，即最终的评价结果还是倾向等级Ⅳ，这说明各指标评分值的变化不会改变刘家台水库溃坝社会影响严重程度等级。但从图3中明显可看到刘家台水库溃坝社会影响评价中指标C2、C3、C4的评分值的合理准确的确定，对最终的等级评定及偏向另一等级的严重程度有较大的影响，即C2、C3、C4是刘家台水库溃坝社会影响评价的敏感性指标。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (6)

1.一种溃坝影响评价方法，其特征在于包括以下步骤：
A、构建评价指标体系；
选取风险人口、工程等级、城镇等级、经济发展速度、重要设施和文化遗产作为评价指标；
B、确定步骤A构建的评价指标体系的分级标准；
确定风险等级分级标准，将溃坝社会影响严重程度分为，
轻微-等级Ⅰ、一般-等级Ⅱ、较严重-等级Ⅲ、严重-等级Ⅳ、极其严重-等级Ⅴ，5个评价等级；
确定指标体系的分级标准；
采用0～100分的赋值方式进行等级划分；
C、对常权权重进行修正；
D、建立物元模型；
E、确定评价等级；
F、敏感性分析。
2.根据权利要求1所述的溃坝影响评价方法，其特征在于：步骤C中，对常权权重进行修正包括以下步骤，
C1、通过常权权重W和状态变权向量S(X)的归一化的Hardarmard乘积确定变权权重W(X)，
Figure FDA0002886951870000011
式中，Si(X)为状态变权向量，W＝(w’1，w’2，...，w’m)为评价指标常权权重，W(X)＝(ω1,ω2,…,ωm)为变权权重；
C2、选取全局型状态变权向量为
Figure FDA0002886951870000012
α为变权因子，α＞0时生成的是激励型状态变权向量；α＜0生成的是惩罚型状态变权向量；α＝0时，该模型变为了常权模型；
Si(X)为激励性状态变权向量即α＞0，α越大对指标状态值较大的指标激励程度越强，但同时对各指标均衡性考虑的越少，为同时考虑激励程度和均衡性两个方面选取变权因子α＝1；
C3、在计算变权权重前需对这些极大型指标进行归一化处理，
Figure FDA0002886951870000021
式中，xi为归一化后的评价指标值，x’i为归一化前的评价指标值，api和bpi为等级的上下限值。
3.根据权利要求2所述的溃坝影响评价方法，其特征在于：步骤D中，建立物元模型包括以下步骤，
D1、将五元联系数引入溃坝社会影响评价的物元模型中，即评价指标的量值以五元联系数的形式表达R，
Figure FDA0002886951870000022
式中，Nk为待评价样本，Cm待评价样本的特征，μm为单指标联系数，五元联系数是根据集对分析中同、异、反联系数在bi项展开得到的，即
μ＝a+bi+cj+dk+el
a、b、c、d、e为联系分量分别表示对应两集合之间的同一度、偏同差异度、中差异度、偏反差异度和对立度，其值均在[0，1]之间取值，且a、b、c、d、e满足归一化条件a+b+c+d+e＝1；i、j、k、l分别表示偏同差异度系数、中差异度系数、偏反差异度系数和对立度系数，且i∈[0，1]；j∈[0，0]为中性标记，不表示j＝0；k∈[-1，0]；l＝-1；
D2、单指标联系数μm中联系分量的分配原则重新定义为：当评价指标值落入某一等级对应的评价区间范围内时则相应等级的联系分量取为1，相邻等级的联系分量按属性识别原则确定，相隔等级对应的联系分量取为0，然后对按上述原则所得改进后的五元联系数作归一化处理，得最终的五元联系数μ，
Figure FDA0002886951870000031
式中，v为评价指标值即是归一化前的各指标的评价指标值x’i，[vn，vn+1](n＝0,1,2,3,4)表示各评价等级对应的区间值；
D3、将步骤D2中计算所得的溃坝社会影响各个评价指标的联系数μ1,μ2,…,μm代入步骤D1的表达式R，即得到基于改进五元联系数的溃坝社会影响评价的物元模型。
4.根据权利要求3所述的溃坝影响评价方法，其特征在于：步骤D中，分别用联系分量a、b、c、d、e表示某一评价指标隶属于轻微-等级Ⅰ、一般-等级Ⅱ、较严重-等级Ⅲ、严重-等级Ⅳ、极其严重-等级Ⅴ的程度，i、j、k、l仅作为标记符号，不予取值。
5.根据权利要求4所述的溃坝影响评价方法，其特征在于：步骤E中，确定评价等级包括以下步骤，
E1、计算最终的合成联系数μ
Figure FDA0002886951870000041
E2、通过合成联系数μ中的合成联系分量
Figure FDA0002886951870000042
Figure FDA0002886951870000043
按置信度准则确定评价等级；置信度准则为评价对象属于某一评价等级的隶属度为ft，
Figure FDA0002886951870000044
当满足
Figure FDA0002886951870000045
则认为评价对象属于kt0等级，λ为置信度，取值范围通常为[0.5，0.7]，λ越大则评价结果越趋于保守，选取λ＝0.5；
E3、同时为实现定量描述评价等级结果并确定评定等级偏向另一等级的程度，采用等级变量特征值k*来定量化评定结果，
Figure FDA0002886951870000046
Figure FDA0002886951870000051
6.根据权利要求5所述的溃坝影响评价方法，其特征在于：步骤F中，敏感性分析包括以下步骤，
当评价指标的评分值分别变化±5％、±10％、±15％、±20％时，计算其相应权重和等级变量特征值k*的变化情况，得到指标值本身的不确定性对最终评价等级的影响。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN114120590A (zh) * 2021-11-08 2022-03-01 四川农业大学 基于不同溃决模式的堰塞坝溃决危险性分级和预警方法

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