城市地铁光环境模糊综合评价方法研究

2014-08-30段中兴

计算机工程与应用 2014年16期

关键词：指标体系权重矩阵

黄璐，段中兴

HUANG Lu,DUAN Zhongxing

西安建筑科技大学信息与控制工程学院，西安 710055

School of Information and Control Engineering,Xi’an University of Architecture and Technology,Xi’an 710055,China

1 引言

随着我国经济的不断发展，城市发展也进入了可持续增长阶段。与此同时，城市规模、人口密度不断增加，致使交通运输压力越来越大，城市地上交通不能完全满足人们日常出行要求，这时便产生了地下交通运输方式——地铁。地铁的兴起，使得交通运输方式变得多元化。但是地下环境不同于地上环境，人们进入没有自然光照射的环境中，更容易产生不安、不快、消沉、孤立、黑暗、缺乏吸引力、不开阔、缺乏刺激紧张、气闷等消极反应[1]。这就需要对影响地下环境及人群心理的因素做以评价分析，从而提出改进措施，完善地铁的运营环境。

对于地铁地下环境，照明光环境是其重要的一部分。照明的质量以生理、心理等多种方式影响着人们的健康状况和生命节律[2]。良好的光环境不仅可以为出入地铁的流动乘客提供较为充足的视觉条件和准确的方向引导，而且可以改善地铁工作人员的工作环境，降低因长时间在地下工作引起的心理上的不舒适感，在提高工作效率、保证乘客和地下设备的安全方面起着重要的作用。

目前，在人工照明评价领域中，多数是地上空间或地上建筑物的光环境评价。例如住宅起居室和办公室的光环境评价[3-4]，以及AYS-E Durak等学者建立的结合照度等客观指标与愉悦感等主观指标得出综合评价结果[5]。而对于地下空间的光环境评价研究，较之地下空间照明的设计则是相对滞后。同时，人们对地铁空间照明的要求也开始从数量向质量转变，不仅要求可以提供照明还要求照明效果舒适且节能。这就使得照明设计人员需要对自己的设计成果做进一步的完善，而光环境评价体系对其改进提供了理论与数据的准确依据。因此，本文参考国内外空间光环境评价的研究成果，利用层次分析和问卷调查相结合的方法确定评价体系中各个指标因子的权重值。在此基础上，构建城市地铁光环境模糊综合评价模型，对地铁光环境进行评价[6-7]。该方法可结合MATLAB软件进行数据计算，不仅降低了计算的复杂性，而且提高了光环境评价的效率及准确性。

2 构建评价指标体系和AHP确定指标权重

本文在借鉴国内外地下空间光环境评价指标体系[8-9]、地下光环境设计和地下空间心理影响因素和环境行为学等领域的研究成果，结合城市建筑照明设计标准GB50034-2004[10]、视觉环境评价方法 GB/T12454-2008[11]、城市轨道交通照明标准GB/T16275-2008[12]和地下铁道照明标准GB/T16275-1996[13]，构建能体现和反映我国城市地铁光环境内涵的城市地铁光环境评价指标体系。在建立指标体系后，利用AHP（层次分析法）法确定指标权重。

2.1 体系指标的选取

评价指标的选取，主要分为两类，一类是基于主观的指标，往往直接利用愉悦感、舒适度来进行综合评价，多需要进行大量的问卷调查试验。另一类是以建筑物照明设计和地下铁道照明标准中得出的客观指标作为依据。光环境的客观指标主要有照度、照度均匀度、亮度、眩光、色温、亮度比、平均照度比、显色指数、光影、颜色显现等[11-12，14]。在实际中，只利用照度、亮度等量化指标，不能完全反映人们对光环境舒适愉悦度的感受，所以将两种评价指标相结合，从而得到更合理化的评价指标。

对于本文，可结合主观指标与客观指标，从光的视觉特性即视觉环境、色彩效果即色彩环境、心理影响即心理环境和整体空间环境[14]出发，引入照度、亮度、眩光等概念，以此构建一个评价指标体系。

2.2 AHP法确定指标权重

（1）根据以上选取的指标，建立合适的层级结构模型。评价对象的层级结构模型一般可以分为：目标层、准则层和方案层。建立的层级结构模型如图1所示，其中目标层A代表城市地铁光环境，准则层B分别为视觉环境、色彩环境、空间环境和心理环境，方案层有17个指标，具体情况见表1。

图1 模糊聚类因子指标体系图

（2）构建判断矩阵。根据模糊聚类因子指标体系图，将同一层中各因素相对于上一层而言两两进行比较，对每一层中各因素相对重要性给出一定的判断，从而形成判断矩阵。一般，隶属于指标Ai的指标Bj（j=1，2，…，m)，其判断矩阵为一个m维方阵，如表2所示。判断矩阵中元素bij表示指标 Bi和 Bj之间的重要性程度比即bij=Bi/Bj。其中bij用数字1~9及其倒数作为标度，并且

对于重要性程度比，即各指标的判断矩阵，可采用问卷调查的方法得出。评分时，按照两两相对重要性程度比，结合1~9级标度评分方式，制作调查问卷，而后对受试者进行评价试验。例如表4中，如果视觉环境指标相比色彩环境指标略为重要，则在两个指标相对应的空格中填“3”。以此法得出各层次两两比较矩阵，整理数据，最终得出判断矩阵。

表1 地铁光环境评价指标体系

表2 A-B判断矩阵

表3 相对重要性标度及其含义

表4 准则层指标两两比较矩阵调查问卷

（3）计算权向量。为了得到指标权重，需要计算每个判断矩阵的权重向量。在本文中，选用和积法计算权重。

①将判断矩阵每一列正规化：

②将每一列经正规化后的判断矩阵按行相加：

③对向量作正规化，归一化处理：

所得到的W=[w1，w2，…，wn]T即为所求的特征向量。

④计算判断矩阵最大特征值λmax：

式中(BW)i是向量BW 的第i个元素，B矩阵为判断矩阵。

（4）一致性检测。首先确定随即一致性比率CR：

式中RI为判断矩阵的一般一致性指标，其值如表5所示。

表5 平均随即一致性指标

随即一致性比较结果CR的判断标准为：

CR＜0.1：说明判断矩阵有良好的一致性，判断合理；

CR=0.1：说明判断矩阵有较好的一致性，判断较为合理；

CR＞0.1：说明判断矩阵不符合一致性原则，需要从新调整，直到满意为止。

3 构建模糊综合评价模型

本文构建的城市地铁光环境评价指标体系是一个二级模糊综合评价模型。整体评价过程为先对方案层的指标进行模糊综合评价方法应用，得出其对应的准则层指标的综合评价结果；然后对准则层的指标进行模糊综合评价方法应用，得出其对应的目标层的综合评价结果。其基本原理为：

（1）根据所构建的城市地铁光环境评价指标体系，确定各级评价指标集（因素集）得U={u1，u2，…，un}。

（2）根据问卷调查和层次分析法所确定的城市地铁光环境评价指标体系中每个评价指标的权重值，则可得到各层权重集 A={a1，a2，a3，…，an}。

（3）建立评语集。评语集是评价者对评价对象可能做出的各种评价结果所组合的集合，不论评价层次有多少，评语集只有一个，即评语集为V={v1，v2，…，vn}。

（5）综合评价。在单因素评价基础上利用所得的因素权重矩阵 A，可得综合评价：B=A•R。对于评价向量 B=(b1，b2，…，bm)，bj表示地铁光环境被评为 vj的隶属度，根据最大隶属度原则，取B中最大隶属度对应的评价集指标作为最终评价结果，这样就确定了地铁光环境综合优劣程度。

4 应用实例分析

应用上述层次分析法结合模糊综合评价模型的方法对西安某地铁站光环境进行评价。

（1）建立评价指标体系

本文选定的城市光环境评价指标体系如表1。

（2）建立评价指标集

根据前文构建的城市地铁光环境评价指标体系，将指标集U分为两个层次：

首先进行实地测量。在本次实验中，使用光照度计、光亮度计和光谱辐射计等仪器，在均经校准的情况下，按照GB/T5700-2008照明测量方法[15]，对地铁变电站控制室，计算机房，售票室，行车调度、电力调度、配电控制室，站台，站厅，办公室，站内自动扶梯，通道，视屏控制室，行车值班室，检票处，通信信号机房，变电设备室、风机房，厕所处的亮度、亮度均匀度、照度、照度均匀度、色温和显色性进行测量和计算。

其次，选取问卷调查人员。本文在调查试验中选取了两组受试者。第一组为专家小组，由建筑室内视觉环境设计与研究方面专业人士组成，人数为10人。第二组为随即选取的50位视力正常的人所组成的用户评价小组，其中年龄在20~30岁的15人，30~40岁15人，50-60岁15人，60岁以上5人，均为地铁职工和乘客。

最后，将仪器测量结果对照地下铁道照明标准，整理数据并检查测量结果是否符合标准。而后将分析检查结果与调查问卷交于两组受试者进行评分，得到N份问卷调查表，依据公式（6）

其中Bi为判断矩阵，结合问卷调查结果和1~9级评判方法，得出最终判断矩阵。例如准则层相对于目标层的判断矩阵，如表6所示。

表6 准则层相对于目标层的判断矩阵

得到以上各层级的判断矩阵，通过MATLAB编程计算出各个指标的权重。而后进行一致性检验，并得出一致性检验结果为CR均小于0.1，判断矩阵设置合理。根据每一层次中各个因素的重要程度，分别赋予每个因素以相应的权重值，则各权重集为：

根据评价集的形式，可将本文所涉及内容的评价等级划分为四等，即评语集为V={优，良，中，差}。

（5）建立模糊矩阵R

模糊矩阵的确立，可结合评语集和指标集，先做出调查问卷，其问卷调查评价票数统计如表7。再利用公式（7）的计算方法得出模糊矩阵R，其中rij模糊评价矩阵中的元素，mij为rij所对应指标的评价票数，n为总的评价票数。

表7 地铁光环境问卷调查评价结果统计

对于本文的评价对象，可以得出一、二级指标的模糊矩阵R。

根据前文介绍的单因素评价以及综合评价的概念和计算方法，结合以上的二级指标权重向量和模糊矩阵可求得一级指标模糊综合评价结果如下：

由最大隶属度原则可知地铁的视觉环境水平为良，其隶属度为39.00%。

由最大隶属度原则可知地铁的色彩环境水平为良，其隶属度为47.08%。

由最大隶属度原则可知地铁的心理环境水平为优，其隶属度为43.53%。

由最大隶属度原则可知地铁的空间环境水平为良，其隶属度为39.98%。

再根据一级指标的权重，得到地铁光环境模糊综合评价结果如下：市地铁光环境评价结果为“良”，其隶属度为41.21%。

5 结束语

本文针对城市地铁光环境的现状，从视觉环境、色彩环境、心理环境和空间环境等四个方面对影响光环境质量的因素进行分析，建立了更加详细的评价指标体系，利用层次分析法结合问卷调查确定了各个指标的权重，得出二级模糊综合评价模型，最终得出其评价结果。这一实例分析评价结果符合实际情况，表明本文建立的城市地铁光环境评二级模糊综合评价模型可操作性强，适用性好，可为城市地体光环境评价提供参考。

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