礦區(qū)土地開發(fā)利用改進(jìn)不確定語言多屬性決策

姜 云

(黑龍江科技大學(xué)建筑工程學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150022)

礦區(qū)土地開發(fā)利用改進(jìn)不確定語言多屬性決策

姜 云

(黑龍江科技大學(xué)建筑工程學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150022)

針對屬性值為語言型的礦區(qū)土地開發(fā)利用決策問題，提出了層次分析法和不確定語言多屬性決策相結(jié)合的評估與決策方法。考慮區(qū)域、地面、地下等多方面影響，構(gòu)建了礦區(qū)土地開發(fā)利用適用性評估屬性集，建立了基于語言評估值的多屬性評估矩陣。同時，將屬性重要性的層次分析法嵌入不確定語言多屬性決策過程，完成了結(jié)合實(shí)際評估方案的屬性重要性量化，并通過不確定擴(kuò)展有序加權(quán)平均算子，對各方案進(jìn)行了評估，得到了相對最優(yōu)方案。實(shí)例分析驗(yàn)證了礦區(qū)土地開發(fā)利用改進(jìn)不確定語言多屬性決策方法的可行性。

礦區(qū)；土地開發(fā)利用適用性；不確定多屬性決策； 語言變量； 層次分析法

0 引言

礦區(qū)形成的大面積采礦塌陷區(qū)域使得礦區(qū)現(xiàn)有的地表建筑物、公路、鐵路等遭受沉陷損毀；一些暫時沒有形成地表塌陷的采空區(qū)域，存在日后沉降塌陷的潛在危害。同時由于目前還沒有特別有效的方法治理因采礦而引起的塌陷，中國目前大部分礦區(qū)建設(shè)仍處于“塌陷—搬遷—塌陷”的惡性循環(huán)。因而在未來的礦區(qū)建設(shè)中，通過科學(xué)的土地開發(fā)利用決策，使得礦區(qū)的各項(xiàng)用地開發(fā)合理有序，避免開發(fā)建設(shè)與沉陷損毀的矛盾，是礦區(qū)防災(zāi)減災(zāi)及可持續(xù)發(fā)展的重要途徑。

礦區(qū)土地開發(fā)利用決策，是指根據(jù)土地的工程可行性、災(zāi)害發(fā)生可能性、開發(fā)的經(jīng)濟(jì)性等方面，從若干待開發(fā)的土地中，評估其開發(fā)利用的適用性，并依據(jù)評估結(jié)果選擇較為理想的土地，為礦區(qū)土地開發(fā)利用提供決策依據(jù)，而決策方法的選擇是關(guān)鍵。國內(nèi)外很多學(xué)者對此進(jìn)行了研究[1-6]，文獻(xiàn)[1]采用二元整數(shù)線性規(guī)劃模型，建立了一種空間決策支持系統(tǒng)，并應(yīng)用于Macedonia煤礦區(qū)的土地開發(fā)利用決策；文獻(xiàn)[2]采用灰色關(guān)系模型，評估了煤礦區(qū)土地環(huán)境狀況；文獻(xiàn)[3]利用單因素分析法對煤礦區(qū)土地破壞危險性進(jìn)行了定性分析；文獻(xiàn)[4]采用未確知測度理論，根據(jù)實(shí)測數(shù)據(jù)建立各影響因素未確知測度函數(shù)，建立了礦山采空區(qū)的危險性等級評價和排序模型；文獻(xiàn)[5]通過多因素加權(quán)分析和網(wǎng)格化方法，對煤礦建設(shè)工程地質(zhì)災(zāi)害危險性進(jìn)行了綜合評估；文獻(xiàn)[6]對煤礦采空塌陷的危害性進(jìn)行了評估和預(yù)測。上述研究方法有效解決了屬性值為數(shù)值的礦區(qū)土地開發(fā)利用適用性評估與決策問題。

多數(shù)情況下，由于受到時間、知識及經(jīng)驗(yàn)等方面的限制，礦區(qū)土地開發(fā)利用指標(biāo)多以語言屬性描述，如“影響較小”、“影響一般”、“無影響”等，文獻(xiàn)[1-6]所采用的方法適用于屬性值為數(shù)值的情形，因而如何解決語言型屬性值的決策問題至關(guān)重要。本文針對語言型屬性值的決策問題，建立了決策屬性集，構(gòu)造了基于語言評估值的多屬性評估矩陣，并采用不確定擴(kuò)展有序加權(quán)平均(Uncertain Extended Order Weighted Average，UEOWA)算子求解決策方案的綜合屬性值。同時針對不確定多屬性決策中屬性權(quán)重人為確定、主觀性強(qiáng)等不足，將基于層次分析法的屬性重要性確定方法嵌入不確定語言多屬性決策過程，使決策結(jié)果更為客觀，為屬性值為不確定語言的礦區(qū)土地開發(fā)利用決策提供一種新方法。

1 屬性集的建立

礦區(qū)土地開發(fā)利用決策，首先需要對土地的開發(fā)利用適用性進(jìn)行評估，再依據(jù)評估結(jié)果選擇相對最優(yōu)方案，因而礦區(qū)土地開發(fā)利用適用性評估是土地開發(fā)利用決策的基礎(chǔ)。經(jīng)分析認(rèn)為：礦區(qū)土地開發(fā)利用適用性受到地表環(huán)境、巖土體狀況、采空區(qū)情況、地質(zhì)災(zāi)害等方面的綜合影響，因而礦區(qū)土地開發(fā)利用適用性評估與決策的屬性集是由若干影響因素構(gòu)成的集合。借鑒文獻(xiàn)[3-5]對土地利用影響因素的分析，結(jié)合專家意見，考慮其中的主要影響因素，建立了多屬性決策的屬性集(圖1)。

圖1 屬性集

Fig.1 Attributes set

2 不確定語言變量

定義1 設(shè)S={si|i=-L,-(L-1),…,-1,0,1,…,L-1,L}，S為礦區(qū)土地開發(fā)利用適用性評估的有序離散術(shù)語集，其中si描述礦區(qū)土地開發(fā)利用適用性等級的可能的地塊質(zhì)量語言型屬性變量值，且規(guī)定若地塊a的質(zhì)量優(yōu)于地塊b的質(zhì)量，則對應(yīng)語言型屬性變量值sa>sb。將地塊質(zhì)量語言型屬性變量值按由小到大的順序標(biāo)注，即如果i>j，則si>sj,則S稱為地塊質(zhì)量語言評估標(biāo)度[7-9]。根據(jù)工程實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，礦區(qū)土地開發(fā)利用適用性評估中不確定語言評估標(biāo)度可確定為：

S={s-4,s-3,s-2,s-1,s0,s1,s2,s3,s4}
={很差，較差，差，稍差，一般，稍好，好，較好，很好}

3 改進(jìn)的不確定語言多屬性決策方法

3.1 不確定語言多屬性決策方法

為了方便,記N={1,2,…,n}。

定義4 設(shè)UEOWA：

(1)

(2)

(3)

3.2 嵌入AHP的不確定語言多屬性決策方法

上述步驟2)中利用UEOWA算子對方案的語言評估信息進(jìn)行集結(jié)時，需要考慮屬性重要性的影響。傳統(tǒng)的不確定多屬性決策中屬性重要性往往是與UEOWA相關(guān)聯(lián)的固定權(quán)重值，沒有基于實(shí)際問題有針對性地分析確定各屬性的重要性，主觀性強(qiáng)，有局限性。

對于礦區(qū)土地開發(fā)利用不確定語言多屬性決策問題，因?yàn)閷傩栽u估信息是定性的語言值，基于實(shí)數(shù)型的權(quán)重確定方法較難解決這類問題。層次分析法(AHP)[10,11]通過比較兩個屬性之間的重要程度，建立判斷矩陣，并通過計算判斷矩陣的最大特征值和特征向量，進(jìn)而確定各屬性的重要性(即權(quán)重)。AHP法通過具有嚴(yán)密邏輯性的定量化方法盡可能剔除決策過程中的主觀成分，并可根據(jù)判斷矩陣是否具有滿意的一致性判斷權(quán)值的合理性，提高了決策結(jié)果的客觀性、準(zhǔn)確性和可靠性，而且計算過程簡便、易于定量化表示。嵌入AHP的礦區(qū)土地開發(fā)利用不確定語言多屬性決策方法如下：

(1)建立方案集X和屬性集U。

(3)重要性判斷。考察函數(shù)f(ux,uy)，其表示對總體而言屬性ux與屬性uy的重要性標(biāo)度。約定f(ux,uy)=1/f(uy,ux)，f(ux,uy)的確定方法如表1所示。

表1 重要性判斷

Table 1 Estimate of importance

重要程度f(ux,uy)f(uy,ux)ux和uy同等重要11ux稍微比uy重要31/3ux明顯比uy重要51/5ux強(qiáng)烈比uy重要71/7ux絕對比uy重要91/9ux比uy重要性等級介于各等級之間2、4、6、81/2、1/4、1/6、1/8

(4)構(gòu)造判斷矩陣。設(shè)U=(u1,u2,…,un)是屬性集，根據(jù)表1所列的重要性判斷方法，對所有屬性進(jìn)行兩兩比較，構(gòu)造判斷矩陣C={cij}n×n，其中cij=f(uxi,uyj)，即:

(4)

其中cii=1。

(5)計算權(quán)重W=(w1,w2,…,wn)。計算判斷矩陣C的最大特征值λmax和特征向量A=(a1,a2,…,an)T，經(jīng)歸一化處理后的ai即為i屬性的權(quán)重，即:

W=(w1,w2,…,wn)T

(5)

(6)一致性檢驗(yàn)。據(jù)公式CR=CI/RI進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，其中CR為判斷矩陣的一致性比率，CI為判斷矩陣的一致性指標(biāo)，CI=(λmax-n)/(n-1)，RI為判斷矩陣的平均隨機(jī)一致性指標(biāo)。當(dāng)CR<0.1時，表明判斷矩陣具有滿意的一致性，權(quán)值分配合理，輸出權(quán)重；否則需要調(diào)整判斷矩陣直到取得滿意的一致性為止。

(9)利用式(3)獲得可能度矩陣的排序向量v=(v1,v2,…,vn)，并對vi(i∈N)進(jìn)行排序，獲取最優(yōu)方案。

4 實(shí)例計算與分析

黑龍江省擁有儲量豐富的煤炭資源，是東北重要的煤炭開采基地。本文選取具有典型性的黑龍江雞西煤礦區(qū)，并采用上述改進(jìn)的不確定語言多屬性決策方法進(jìn)行實(shí)例分析與研究。

(1)根據(jù)圖1中的屬性集，選取地基承載力u1、地面積水u2、地形坡度u3、地下水埋深u4、地表破壞程度u5、采空區(qū)影響u6、洪水影響u7及地質(zhì)災(zāi)害u8作為影響雞西礦區(qū)土地開發(fā)利用適用性評估與決策的屬性，構(gòu)成屬性集。雞西礦區(qū)待評估決策的各方案現(xiàn)狀數(shù)據(jù)見表2,方案1～方案5是雞西市城子河礦區(qū)有待開發(fā)利用決策的5個地塊，如方案1對應(yīng)地塊1，地塊1的地基承載力稍大、地面積水影響小、地形坡度較小、地下水埋深大、無地表破壞、無采空區(qū)影響、無洪水影響、無地質(zhì)災(zāi)害。

表2 各方案現(xiàn)狀數(shù)據(jù)

Table 2 Status data for every scheme

方案u1u2u3u4u5u6u7u8方案1稍大影響小較小大無無影響無影響無災(zāi)害方案2稍小長期積水很小中等很嚴(yán)重影響較大影響很大災(zāi)害較重方案3較大影響較小很小很大中等影響稍大無影響無災(zāi)害方案4大影響稍小很小大較嚴(yán)重影響中等無影響無災(zāi)害方案5很大無積水很小很大較小無影響無影響無災(zāi)害

表3 評估矩陣

Table 3 Evaluation matrix

方案u1u2u3u4u5u6u7u8x1[s0,s2][s1,s3][s2,s4][s1,s3][s3,s4][s3,s4][s3,s4][s3,s4]x2[s-2,s0][s-4,s-3][s3,s4][s-1,s1][s-4,s-3][s-4,s-2][s-4,s-3][s-4,s-2]x3[s3,s4][s2,s4][s3,s4][s3,s4][s-1,s1][s-2,s0][s3,s4][s3,s4]x4[s2,s3][s0,s2][s3,s4][s1,s3][s-4,s-2][s-1,s1][s3,s4][s3,s4]x5[s3,s4][s3,s4][s3,s4][s3,s4][s2,s4][s3,s4][s3,s4][s3,s4]

(3)采用AHP并通過屬性兩兩比較，構(gòu)造判斷矩陣C如下：

(4)通過計算，得到判斷矩陣C的特征向量為:

A=(0.073,0.112,0.112,0.184,0.184,0.399,0.399,0.764)T

經(jīng)歸一化處理后得到屬性權(quán)重為:

W=(0.033,0.050,0.050,0.083,0.083,0.179,0.179,0.343)T

(5)計算判斷矩陣C的最大特征值λmax=8.107，一致性比率CR=0.01，CR<0.1，表明權(quán)重分配合理，通過一致性檢驗(yàn)。

(6)利用式(2)，對表3中方案x1的不確定語言變量進(jìn)行兩兩比較，并建立可能度矩陣p(1)為:

根據(jù)式(3)得到可能度矩陣p(1)的排序向量v1為:v1=(0.071,0.089,0.131,0.089,0.155,0.155,0.155,0.155)

同理可得方案x2～x5的可能度矩陣排序向量v2～v5分別為:v2=(0.156,0.092,0.188,0.165,0.092,0.107,0.092,0.107)

v3=(0.146,0.128,0.146,0.146,0.076,0.067,0.146,0.146)

v4=(0.128,0.098,0.170,0.118,0.063,0.085,0.170,0.170)

v5=(0.128,0.128,0.128,0.128,0.104,0.128,0.128,0.128)

(8)利用式(3)，計算得到可能度矩陣P的排序向量如下：

v=(0.242,0.100,0.206,0.157,0.295)

由排序向量v可知：各方案的土地開發(fā)利用適用性排序?yàn)閤5>x1>x3>x4>x2，即在x1、x2、x3、x4、x55個待評估方案中，方案5的適用性最好，為最優(yōu)方案，最適用于土地開發(fā)利用；其次是方案1；方案2的適用性最差，不適宜進(jìn)行土地開發(fā)建設(shè)，需進(jìn)一步治理。評估結(jié)果與實(shí)際情況一致。

5 結(jié)語

從礦區(qū)土地自然環(huán)境是否能夠進(jìn)行開發(fā)建設(shè)以及開發(fā)建設(shè)的經(jīng)濟(jì)性與可行性角度，考慮區(qū)域、地面、地下等方面，建立了礦區(qū)土地開發(fā)利用適用性評估與決策的屬性集。不確定語言多屬性決策方法適用于礦區(qū)土地開發(fā)利用適用性評估，但屬性重要性確定方法卻具有主觀性。通過將基于AHP的屬性重要性計算嵌入不確定語言多屬性決策過程中，并完成了屬性重要性量化，不但有效解決了語言型屬性值的礦區(qū)土地開發(fā)利用適用性評估與決策問題，而且，因?yàn)榛贏HP的屬性重要性確定是結(jié)合實(shí)際評估方案來完成，因而使改進(jìn)的不確定語言多屬性決策結(jié)果更客觀。在工程實(shí)踐中，屬性權(quán)重也是影響礦區(qū)開發(fā)建設(shè)選址及防災(zāi)減災(zāi)的重要因素，而且由于不同礦區(qū)具體情況不同，屬性重要性將發(fā)生變化，因而應(yīng)結(jié)合具體情況調(diào)整屬性權(quán)重，以便于得出有效的評估結(jié)果。

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AnImprovedUncertainMultipleAttributeDecisionMethodforMiningAreaLandDevelopment

JIANGYun

(SchoolofArchitectureandCivilEngineering,HeilongjiangUniversityofScience&Technology,Harbin150022,China)

Aiming at decision problem of linguistic variable-based attribute value for mining area land development (MALD),an evaluation and decision method combing analytic hierarchy process with uncertain multiple attribute decision was proposed.Considering influence factors including region,ground and underground,attribute sets of MALD applicability evaluation were constructed,and linguistic value-based multiple attribute evaluation matrixes were established.Furthermore,the attribute importance computing using analytic hierarchy process was embedded in uncertain multiple attribute decision process,so attribute importance quantification combing practical scheme was carried out.An uncertain extended order weighted average (UEOWA) operator was introduced to evaluate every MALD scheme,and a comparatively reasonable MALD scheme was got.Feasibility of improved uncertain multiple attribute decision method for MALD was verified by an application example.

mining area;land development applicability;uncertain multiple attribute decision;linguistic variable;analytic hierarchy process

2015-08-21；

2015-12-03

黑龍江省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(E201049)；黑龍江科技大學(xué)決策咨詢項(xiàng)目

姜云(1967-)，女，博士，教授，主要從事資源型城市土地與環(huán)境研究。E-mail：jy8690@163.com

10.3969/j.issn.1672-0504.2016.01.021

F301

A

1672-0504(2016)01-0112-05