模糊物元法在城市再生水利用風險評價中的應用

陸 曉，楊 侃，劉建林，邱光樹，劉 朗，梁永靜，楊 堃

(1.河海大學水文水資源學院，江蘇南京210098；2.云南省水利水電學校，云南昆明650224；3.句容水利農機局，江蘇句容212400)

0 引 言

再生水是指污水經深度處理后達到一定的水質要求并可再回收利用的水資源[1]。我國再生水利用起步相對較晚，發展較慢[2]。由于水質的不同和處理工藝的限制，再生水中不可避免地會殘留一部分污染物，對人體健康、環境等存在一定的威脅[3]。因此，建立科學全面的再生水利用風險評價機制，保障再生水利用的順利實施顯得尤為重要。目前，我國再生水利用風險評價還是一項新的研究領域，仇付國、李金娜、李朦[4- 5]等在該領域都有重要的成果，但同時也存在一定的局限性。

本文結合前人研究成果，提出一種新的權重計算方法，在組合賦權時引入了spearman等級相關系數，避免了采用單一方法的缺陷。在此權重計算基礎上，運用模糊物元分析理論，再利用TOPSIS法對評價對象進行排序，判斷各個城市再生水利用的相對風險水平，以期為城市再生水的合理利用以及環境的可持續發展提供參考。

1 再生水利用風險綜合評價指標體系

結合實際情況，同時考慮諸多因素，建立了以社會風險、經濟風險及生態環境風險為準則層的再生水利用風險評價指標體系[6]。社會風險的指標選取以城市缺水情況及其他可能對人體健康造成危害的指標為依據，從側面反映再生水利用對社會產生的風險；經濟風險的指標選取以與城市再生水相關的經濟指標為依據，直接體現再生水對經濟產生的風險；生態環境風險的指標選取與再生水水質相關，以此為依據判斷再生水造成的生態環境風險。再生水利用風險綜合評價指標體系見圖1。

圖1 再生水利用風險綜合評價指標體系

2 基于TOPSIS法的模糊物元模型

2.1 復合模糊物元及從優隸屬度

復合模糊物元是由“事物、特征、模糊量值”這3個要素構成的。在對再生水利用風險進行綜合評價時，把待評價的各個城市作為物元的事物，各個指標作為物元的特征，以這兩者及各個指標對應的模糊量值構造形成復合模糊物元。

從優隸屬度則用于復合模糊物元的無量綱化，一般有2種類型的指標[7]，分別為成本型和效益型。成本型即越小越優型，效益型即越大越優型。本指標體系中，經濟風險下對應的所有指標(D5、D6、D7、D8、D9)以及生態環境風險下的再生水PH值(D13)均為越大越優型指標，其他指標(D1、D2、D3、D4、D10、D11、D12、D14)都為越小越優型。

2.2 TOPIS法

TOPSIS法是一種逼近于理想解的排序方法，核心就是確定各項指標的正負理想解。當一評價方案離正理想解最近，又離負理想解最遠，則稱該方案為最優方案。

將無量綱化后的復合模糊物元矩陣乘以相應各指標的權重，便可確定各指標的正負理想解。TOPSIS法中計算樣本值與正負理想解的距離一般用歐氏距離表示。評價對象接近理想解的程度則用貼近度表示，其值在0～1之間，該值越接近于1，評價對象越接近最優水平[7- 8]。

3 用改進的組合賦權法確定指標權重

為使權重的取值更加合理，本文選取2種主觀賦權法，即層次分析法及環比評分法，2種客觀賦權法，即熵值法及CRITIC法，將這4種方法兩兩組合，采用spearman等級相關系數矩陣，選出最具有一致性的一組主客觀方法[9]，將這組方法與剩余的其他方法計算spearman系數，選取平均系數最大者作為參考方法，將該參考方法與4種方法(包括自身)計算得到的相關系數矩陣進行標準化處理，此時獲得的便是4種方法形成的權向量，對原先的權重矩陣進行加權處理得出組合權重，并進行相關性檢驗。

3.1 4種賦權法

3.2 利用spearman系數組合賦權

4 實例分析

4.1 數據收集

以云南省N、H、L、F等4個城市的實測指標為例，驗證本文所構建的再生水利用風險評價模型。N市人口較密集，以農業為主，經濟發展水平較高，缺水情況嚴重；H市由于氣候條件較為優越，城市缺水率小，但經濟欠發達；L市人口較少，經濟發展水平較低；F市以旅游業為主，經濟發展水平較高，存在較嚴重的缺水情況。

本研究計算所用基礎數據主要是從各市的2016年統計年鑒與水資源公報、污水處理廠再生水水質實測數據資料等得到的，具有可靠性和真實性。研究區各評價指標見表2。

4.2 數據處理

首先，對收集到的數據進行無量綱化處理，按照從優隸屬度原則，將各市各指標數據轉換為0～1之間的數值。無量綱化后指標見表3。

接著，進行組合權重的計算。按照上面所述的方法，綜合利用matlab、spss及excel工具進行計算。4種方法所得權重計算結果見表4。

表2 研究區2016年各相關指標

表3 無量綱化后指標

表4 4種方法所得權重

計算spearman等級相關系數，得出熵值法與環比評分法的相對一致性最好，比較兩者與其他方法的等級系數，可得出熵值法是相對一致性最好的方法。因此，可求出spearman等級相關系數，從而構成向量(0.855，0.916，1，0.868)，經過歸一化得出修正權向量(0.252，0.235，0.275，0.239)。據此最終得出14個指標的組合權重為W=(0.213，0.064，0.062，0.125，0.084，0.175，0.016，0.031，0.023，0.050，0.038，0.031，0.025，0.063)

將組合權重與無量綱化后的指標數據相乘可得到加權復合模糊物元，從而用TOPSIS法計算出正理想解與負理想解，求出距離以及貼近度。評價結果見表5。

表5 城市再生水利用風險評價結果

4.3 結果分析

按計算得到的貼近度大小進行排序，再生水利用風險從小到大的排序城市依次是H市、F市、L市、N市。其中，L市和F市的再生水利用風險基本在同一水平。根據實測數據及現實情況分析可知，N市再生水利用風險較高，主要是由于該市相對發達，人口較多，對再生水的利用量較大；H市再生水利用風險較低，主要是因為其本身水資源相對豐富，經濟發展水平較低，對再生水的利用量較少；F市和L市水資源較為匱乏，但由于人口等因素，對再生水的利用較少，因此這2個城市再生水利用風險水平較低，比H市要高，是因為其本身水質較差，污水處理廠出水水質也不好。

5 結 語

本文以經濟數據和再生水的常規檢測數據為基礎，按照指標體系建立的原則，構建了社會風險、經濟風險、生態環境風險等3個方面的城市再生水利用風險評價指標體系。利用模糊物元分析的基本理論和方法，結合TOPSIS法建立了基于改進的組合賦權及TOPSIS法的模糊物元風險評價模型，結合實例對4個城市的再生水利用風險進行的評價結果表明，該模型合理可靠。鑒于此次評價結果及再生水利用的現狀，建議制定合理的城市供水水價，加強再生水利用管網設施的建設，重視并推廣污水再生的新工藝和新設備的開發應用，提高污水處理廠的出水質量，還要加強再生水水質、水量的檢測系統建設，保證用水安全。

本文采用改進的組合賦權法確定指標權重，改善了以往僅用主客觀賦權法的單一性，用科學合理的途徑融合了4種方法各自的優越性，是一種較為合適的權重確定方法，對增強評價結果的精準性具有重要作用。