可变模糊模型在水资源短缺风险评价中的应用(3)

发布时间：2021-06-06

可变模糊模型在水资源短缺风险评价中的应用

第２７卷第５期李帅等：可变模糊模型在水资源短缺风险评价中的应用

２３

指标ｉ一１，２，．．，５；级别ＩＩｌ一１，２，…，５。步骤３依据评价指标实测值，判断Ｘ区间内任意点的量值ｚ落入点Ｍ左侧或右侧，并对矩阵Ｊａ。、ｂ、Ｍ中的对应数据计算嘲指标ｉ级别＾的相对隶属度矩阵ｐＡ（“）。

当ｉ一２、ｈ—ｌ时，由表１知，脆弱性恐一

０．３４８，而口２１一Ｏ、６２ｌ＝０．２、Ｃ２ｌ＝０、以ｌ＝０．４、舰ｌ一

０。由此可判断ｚ：－－０．３４８落于Ｍ２。的右侧，且属于区间［６：。，ｄ。。］，故计算［９３可得相对差异度ＤＡ（“）一－－０．７４０、相对隶属度ｐＡ（Ｍ）２１＝０．１３０。当ｉ－－－－１，２，…，５、ｈ一１，２，…，５时，各指标相对隶

属度矩阵为：

ｐＡ（“＾）５×５（西安市）一

０．００００．００００．２１８０．７８２０．２８２

０．１３０

０．６３０

０．３７００．００００．０００

０．０００

０．４６００．５４００．０４００．００００．１０４０．７０８０．３９６

０．００００．３７９

０．８７９

０．１２１

０．０００

同理可得其余分区的指标相对隶属度矩阵。２．４确定级别特征值

计算［９３西安市水资源短缺风险对级别的综合相对隶属度矩阵【，７，并归一化得到对级别ｈ的综合相对隶属度矩阵【，，如表２所示。应用级别特征值［口］计算样本在模型变化条件下的级别特征值，并判断所属等级。各分区评价结果见表３。

表２西安市水资源短缺风险综合相对隶属度

Ｔａｂ．２

Ｃｏｍｐｒｅｈｅｎｓｉｖｅｒｅｌａｔｉｖｅｍｅｍｂｅｒｓｈｉｐｄｅｇｒｅｅ

ｏｆ

ｗａｔｅｒ

ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ

ｓｈｏｒｔａｇｅｒｉｓｋｉｎＸｉ’ａｎ

模型参数变化情况

口＝１，ｐ＝１５１Ｏ３８Ｏ００４ＯＯ７口一Ｉ，户＝２３４０４３Ｏ４Ｏ７０Ｏ２口一２．Ｐ＝１Ｏ４

０２７Ｏ２

０７４

０１

ａ＝２，ｐ＝２

∞∞∞∞∞Ｍ眈∞３

８

Ｏ

弱孔嬲弱９

１

Ｏ

渤莹！猢３呈

０

Ｏ

钉弛心∞Ｏ

６

Ｏ

∞ｎ舵∞

０

Ｄ”＂”

注：ａ为模型优化准则参数，取１或２；Ｐ为距离参数。户＝１为海明距离；ｐ＝２为欧式距离。

表３水资源短缺风险评价结果

Ｔａｂ．３

ＥｖａｌｕａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔＳｏｆ

ｗａｔｅｒ

ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ

ｓｈｏｒｔａｇｅｒｉｓｋ

丝型竺笙篁

口＝１

口一２

稳定

评价分区范围

等级

西安市

ｑ—ｌ

∥一３

城区３４长安７２周至４Ｚ户县６３蓝田

Ｏ

２商陵¨叭¨挪

６

２临潼

鲁”缃¨叭枷：；丝¨Ⅲ纠护一文乱复＆孔乙互文

３

鄙一＿卫矗＿矗万　

方数据２．５综合评价结果分析

由表３可知：①模型参数变化后，各评价区域水资源短缺风险的级别特征值基本稳定于一个较小范围内，最小级别特征差值０．１、最大差值０．７、平均差值０．３，且最大等级差仅为ｌ级，表明评价结果可信度高。由此可见，在基本模型的基础上可变模糊模型通过变换模型参数而变换模型（本文为４个模型，包括１个线性，３个非线性），最终将稳定结果作为评价结果，从而提高了评价可信度。②蓝田、周至的水资源短缺风险等级综合评价为２级，为可接受风险；西安市、长安、高陵和临潼的水资源短缺风险等级综合评价为３级，为边缘风险；城区和户县的水资源短缺风险等级综合

评价为４级，为不可接受风险，应及时采取有效的调控管理措施，防止向灾变风险转变。

此外，分别采用客观、主观和综合权重三种赋权方法进行水资源短缺风险评价，结果基本吻合，见表４。

表４不同指标赋权方式评价结果比较

Ｔａｂ．４

Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎｏｆｅｖａｌｕａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｕｎｄｅｒ

ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ

ｗｅｉｇｈｔｓ

３

结语

ａ．采用可变模糊评价模型且通过变换模型

参数，进而得到多组模型对水资源短缺风险等级进行综合评价，提高了评价结果可靠性和可信度。

ｂ．将熵权作为主观权重与客观权重相结合确定指标综合权重，既体现了专家对不同指标的