原创《城市基础设施防灾能力的评估模型与应用》
本文是评估模型相关毕业论文开题报告范文和城市基础设施和评估模型和防灾方面硕士论文开题报告范文。
王园园
（首都经济贸易大学安全与环境工程学院,北京 100071）
摘 要：通过咨询专家和对文献进行分析,对城市现有基础设施的防灾能力指标进行了筛选,建立了基础设施防灾能力评价指标体系.为了充分考虑各评价指标对防灾能力影响的相对重要程度,采用德尔菲法和变异系数法确定了各指标的线性综合权重,并将线性综合权重引入灰色关联模型,以该模型定量评估城市基础设施的防灾能力.应用该模型对北京市2009—2011年的城市基础设施防灾综合能力进行定量评估,评估结果较为客观地反映了北京城市基础设施防灾能力现状,验证了该模型的客观性和可行性.
关键词：城市基础设施；防灾能力；灰色关联模型；定量评价
中图分类号：P315.9；TU984.11+6 文献标志码：A DOI：10.3969/j.issn.1674-9146.2017.02.079
作为城市的载体,基础设施既是城市生产和人民生活的物质基础,也是发展的前提.国内大多数学者将城市基础设施分为六大系统：道路交通系统、水资源及供水排水系统、能源动力系统、邮电通信系统、环境保护系统和防灾系统等.作为城市基础设施的一个重要子系统,城市防灾系统是城市安全运行的重要保障.随着城市人口的增长、规模的扩大,城市的结构变得越来越复杂,对城市的防灾能力提出了更高的要求,城市的基础设施必须从防洪、防震、消防、道路交通、应急救援等全方位抵御可能发生的人为灾害和自然灾害.
国内学者对城市防灾进行了大量的研究,陈志龙、刘坤[1]等研究了防灾广场的作用机理以及疏散规划的设计原则和要求；张宁[2]通过建立城市规模与城市协调发展的优化模型,评价了北京城市交通与城市规模的适应性；曲丹、鲍苏新[3]应用网络层次分析法,对城市基础设施的功能安全影响因素进行了全面分析,并依此提出构建城市基础设施防灾功能安全一体化模式的思路；徐明君、鲍苏新[4]以全寿面周期理论为指导,建立了城市防灾基础设施工程安全评价指标集.国外学者Lambert和Sarda[5]等通过建立网络叠加模型,研究了基础设施和相关社会实体的灾害规划问题.O’Reilly和Houck[6]等建立通信网络受灾时的仿真模型,模拟其网络性能对其他重要基础设施的影响；Chritamara和Ogunlana[7]等分析了设计/建造模式下,大型建设项目子系统及其内在关系,建立了大型基础设施项目系统动力学模型.通过分析发现,国内对城市基础设施防灾能力的研究大多是定性研究,对完善基础设施建设的参考意义不大.而国外的研究成果没有考虑到中国城市的特殊情况,不能直接应用其研究结论.尤其对国内特大城市而言,影响基础设施系统防灾能 力的因素众多,需要应用系统的方法对其进行定量分析.
基于此,笔者将选用灰色关联评价法[8]对城市基础设施防灾能力进行定量评价.灰色关联评价法能够解决信息不全面的灰色系统问题,就目前而言,我国城市的防灾系统现有信息不完备,而且防灾能力的大小是一个渐变的过程,没有明确的分界线,所以,防灾系统属于灰色系统.笔者将在灰色关联评价法的基础上建立城市基础设施防灾能力 灰色关联模型,并用该模型对基础设施各个子系 统的防灾能力进行评价,从而找出防灾系统中的薄弱环节,对加强城市基础设施防灾能力具有现实的意义.
1 城市基础设施防灾能力评价体系的构建
1）确定评价指标.笔者对已建的城市防灾基础设施各个子系统进行了系统分析,并通过专家咨询和文献研究[9-11],在总结前人研究成果的基础上,将城市基础设施分成5个子系统：消防系统、防震系统、防洪系统、道路交通系统和应急救援系统,分别从这5个子系统中选取指标对其功能安全进行评价,并根据全面性、科学性、可比性的原则,确定一系列功能安全的评价指标.
2）建立评价体系.在确定各子系统的指标后,建立城市基础设施防灾能力评价体系（见图1）.
2 城市基础设施防灾能力灰色关联模型的建立
2.1 灰色关联模型简介
灰色系统是贫信息系统,统计方法难以奏效.灰色系统理论能处理贫信息系统,适用于只有少量观测数据的项目.灰色关联模型最大的特点是对样本没有严格要求,不要求服从任何分布.其基本思想是：从样本中确定一个理想化的最优样本,并以此为参考序列,通过比较各样本序列与参考序列之间的关联性,并计算样本序列的综合评价系数,从而对评价对象做出综合评价[8].
2.2 灰色关联模型评价步骤
2.2.1 确定比较序列和参考序列
设有n个被评价对象,每个被评价对象有p个评价指标,这样第i个被评价对象可描述为：Xi 等于{Xi1,Xi2,…,Xip},i等于1,2,…,n.则参考序列可描述为
根据各评价指标的经济含义,在n个被评价对象中选出各项指标的最优值组成参考序列X0,实际上参考序列X0j构成了一个相对理想化的最优样本,是综合评价的标准.若第j项指标是数值越大越好的正向指标,则X0j就是n个被评价对象第j项指标的最大值；如果是逆向指标,则是最小值.构成的参考序列可描述为
{X0（t）}等于{ X01,X02,…,X0p}.（2）
2.2.2 原始数据无量纲处理
由于各评价指标量纲和数量级不同的影响,使各评价指标之间不具有可比性.因此,必须对各指标实际值进行无量纲化处理.采用阈值法直线型无量纲化公式,即
当Xij＜X0j时,
Xij’等于Xij/X0j；i等于1,2,…,n. j等于1,2,…,p. （3）
当Xij＞X0j时,
Xij’等于X0j/Xij；i等于1,2,…,n. j等于1,2,…,p. （4）
此时,上述指标值全部转化为正向值,且介于区间[0,1],各指标值的最优值均为1.
2.2.3 构造比较矩阵
原始数据无量纲化之后,各个评价指标值构 成该模型中的比较矩阵,参考矩阵为X0等于{1,1,…,1}.
2.2.4 计算绝对离差值
要计算各评价对象序列与最优参考序列间的绝对差序列,计算公式为
Δij 等于 |Xij - 1|；i等于1,2,…,n. j等于1,2,…,p.（5）
在此基础上,依公式
Δ（max）等于max[maxΔij].（6）
Δ（min）等于min[minΔij].（7）
就可求得两级最大差和两级最小差 .
2.2.5 计算关联系数
按公式
计算关联系数,其中ρ为分辨系数,0＜ρ＜1.
2.2.6 综合评价系数E
为了充分考虑到各评价指标的相对重要性程度,笔者采用主客观赋权确定各指标的线性综合权重,并将线性综合权重引入灰色关联模型,即综合评价系数计算公式为
Ei等于∑wjξij；i等于1,2,…,n. j等于1,2,…,p.（9）
式中：j为第j个评价对象的线性综合权重.
2.3 灰色关联模型的建立
将线性综合权重引入灰色关联模型,建立了城市基础设施防灾能力灰色关联评价模型,见图2.
3 模型实例应用
3.1 评价对象简介
作为中国的首都,北京是一个典型的多功能、具有复杂结构的大城市,必须要有完善的基础设施来保证.随着城市人口的快速增长,北京基础设施的防灾能力已经明显滞后于城市的发展,主要体现在：一是排水设施建设不完善,北京的城市排水 量已经远远超过了原有设计管线的排水能力,在 雨水管道改造上投入相对较少,且管径流量上也 不能满足使用[12]；二是市区道路建设进展相对缓 慢,2000—2011年,城市道路由4 126 km增加到
6 258 km,增长51.7 %,但机动车数量由157.8万辆增加到489.3万辆,增长了2.1倍,道路建设速度远远赶不上机动车的增长速度；三是城市防火消防建设滞后,建筑火灾频发.这些都表明北京的基础设施防灾能力在保证城市安全运行预防灾害方面已经滞后于城市建设.
3.2 灰色关联模型定量计算
3.2.1 数据收集
本文中各评价指标的数据来源于中国城市建设统计年鉴、北京统计年鉴中的数据,或由统计年鉴中数据进行简单计算而得,以及通过咨询专家获 取[13-14].本文所需各评价指标现值以及选取的最优值见第82页表1.
为了处理数据方便,笔者将部分指标数据按照第82页表2进行量化处理.
3.2.2 确定各指标权重
1）德尔菲法.笔者设计了调查问卷,组织多位专家根据自己的经验和知识,对评价体系的各级指标权重分值做意见征询,经过反复几轮的征询,使专家意见趋于一致,将反馈结果汇总加工整理,得出各指标的主观权重为
W1等于[0.049 0,0.039 3,0.029 4,0.049 0,0.126 3,0.075 7, 0.075 7, 0.023 8, 0.059 6, 0.035 7, 0.047 6,0.025 6, 0.038 5, 0.038 5, 0.064 1, 0.022 2, 0.111 1,0.088 9].
将原始数据带入以上公式得到客观权重为
W2等于[0.045 8,0.216 4,0.037 9,0.034 3,0.047 5,0.067 9, 0.017 4, 0.161 6, 0.095 1, 0.061 2, 0.036 0,0.011 9, 0.028 5, 0.030 6, 0.017 1, 0.009 0, 0.047 5,0.047 5].
3）确定综合权重.使用线性综合法将主观赋权和客观赋权进行综合,得到综合权数,综合权重W等于0.3×主观权重+0.7×客观权重.通过计算,得到综合权数为
W综合等于[0.046 8, 0.163 3, 0.035 3, 0.038 7, 0.071 1,0.070 2,0.034 9, 0.120 2, 0.084 5, 0.053 5, 0.039 5,0.016 0,0.031 5, 0.033 0, 0.031 2, 0.013 0, 0.066 6,0.050 7].
3.2.3 原始数据归一化样本矩阵
根据式（3）~（4）将表1和表2进行处理,得到归一化后的样本矩阵（见图3）.
3.2.4 求关联系数
根据式（6）~（7）求得两级最大差Δ（max）和最小差Δ（min）,再代入式（8）即可得到各个二级指标与最优值的关联系数ξ（见图4）,限于篇幅,省略部分数据.
3.2.5 求综合评价系数
将线性综合权重引进改进后的灰色关联评价法,即可得到综合评价系数E（见图5）.
再由公式Ei等于∑wiξij即可得到评价样本的综合评价系数Ei（2009,2010,2011,最优值）等于（0.617 8,0.681 5,0.719 7,1）.综合评价系数分布见第83页图6.
4 结论
1）笔者将灰色关联模型应用于北京市基础设施防灾能力综合评价中,通过对北京市近三年城市基础设施防灾能力的定量计算求得,2009年、2010年、2011年北京市城市基础设施防灾能力综合评价系数分别为0.617 8,0.681 5,0.719 7,通过理论分析与实地考察发现该评价结果与北京市城市基础设施防灾能力现状基本一致,防灾能力属中等偏上水平,但与特大城市对基础设施的要求尚有一定差距,需总结经验,进一步改进.从图3可以看出,北京市城市防灾能力呈逐年提高趋势,主要由于北京市各部门对城市基础设施的防灾能力越来越重视,应急部门制定了各种应急预案,有效地提高了城市应急能力,同时也提高了北京市民的防灾意识.
2）本文在灰色关联模型的基础上,提出了城市基础设施防灾能力定量评估模型,通过实例计算说明该模型能够比较客观地反映城市基础设施防灾能力现状,对进一步提高城市基础设施防灾能力具有理论意义,同时为完善城市防灾基础设施建设提供了参考依据.
参考文献：
[1] 陈志龙,刘坤,伏海艳,等.城市地下公共空间防灾广场初
探[J].地下空间与工程学报,2006(2):280-283.
[2] 张宁.城市规模与城市交通发展的系统分析方法[J].系统
工程理论与实践,2005(8):136-139.
[3] 曲丹,鲍苏新.城市防灾基础设施功能安全内涵及其影响
因素分析[J].建筑经济,2010(1):93-96.
[4] 徐明君,鲍苏新.城市防灾基础设施功能安全评价指标研
究[J].工程管理学报,2011(1):27-30.
[5] Lambert James H, Sarda Priya. Risk analysis in disaster plan-
ning by superposition of infrastructure and societal networks:
United Engineering Foundation Conference[C]. Philadelph-
ia: UEF, 2003:1-11.
[6] O’Reilly Gerard P, Houck Did J, Kim Eunyoung, et al. In-
frastructure simulations of disaster scenarios: 11th International
Telecommunications Network Strategy and Planning Sym-
posium Networks[C]. New York: IEEE Publication, 2004:
205-210.
[7] Chritamara S, Ogunlana S O, Bach N L. System dynamics
modeling of design and build construction projects[J]. Con-
struction Innovation, 2002, 2(4): 269-295.
[8] 陈正伟.综合评价技术及应用[M].成都:西南财经大学出
版社,2013:82-92.
[9] 王舸,王彦琦,刘浪,等.轨道交通枢纽防灾能力评价[J].华
东交通大学学报,2015(1):42-48.
[10] 任秀欢,何杰,刘小龙.基于灰色关联投影法的公路运输
枢纽综合评价[J].交通信息与安全,2009(5):141-145.
[11] 周彪,周军学,周晓猛,等.城市防灾减灾综合能力的定量
分析[J].防灾科技学院学报,2010(1):104-112.
[12] 杨宝歧.北京城市基础设施规划建设思路探索[J].北京规
划建设,2006(1):101-102.
[13] 国家统计局.中国统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,
2012.
[14] 北京市统计局.北京统计年鉴[M].北京:中国统计出版社,
2012.
（责任编辑 石俊仙）
评估模型论文参考资料：
汇总:此文是一篇适合不知如何写城市基础设施和评估模型和防灾方面的评估模型专业大学硕士和本科毕业论文以及关于评估模型论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料。
