模糊物元法在城市再生水利用风险评价中的应用

陆 晓，杨 侃，刘建林，邱光树，刘 朗，梁永静，杨 堃

(1.河海大学水文水资源学院，江苏南京210098；2.云南省水利水电学校，云南昆明650224；3.句容水利农机局，江苏句容212400)

0 引 言

再生水是指污水经深度处理后达到一定的水质要求并可再回收利用的水资源[1]。我国再生水利用起步相对较晚，发展较慢[2]。由于水质的不同和处理工艺的限制，再生水中不可避免地会残留一部分污染物，对人体健康、环境等存在一定的威胁[3]。因此，建立科学全面的再生水利用风险评价机制，保障再生水利用的顺利实施显得尤为重要。目前，我国再生水利用风险评价还是一项新的研究领域，仇付国、李金娜、李朦[4- 5]等在该领域都有重要的成果，但同时也存在一定的局限性。

本文结合前人研究成果，提出一种新的权重计算方法，在组合赋权时引入了spearman等级相关系数，避免了采用单一方法的缺陷。在此权重计算基础上，运用模糊物元分析理论，再利用TOPSIS法对评价对象进行排序，判断各个城市再生水利用的相对风险水平，以期为城市再生水的合理利用以及环境的可持续发展提供参考。

1 再生水利用风险综合评价指标体系

结合实际情况，同时考虑诸多因素，建立了以社会风险、经济风险及生态环境风险为准则层的再生水利用风险评价指标体系[6]。社会风险的指标选取以城市缺水情况及其他可能对人体健康造成危害的指标为依据，从侧面反映再生水利用对社会产生的风险；经济风险的指标选取以与城市再生水相关的经济指标为依据，直接体现再生水对经济产生的风险；生态环境风险的指标选取与再生水水质相关，以此为依据判断再生水造成的生态环境风险。再生水利用风险综合评价指标体系见图1。

图1 再生水利用风险综合评价指标体系

2 基于TOPSIS法的模糊物元模型

2.1 复合模糊物元及从优隶属度

复合模糊物元是由“事物、特征、模糊量值”这3个要素构成的。在对再生水利用风险进行综合评价时，把待评价的各个城市作为物元的事物，各个指标作为物元的特征，以这两者及各个指标对应的模糊量值构造形成复合模糊物元。

从优隶属度则用于复合模糊物元的无量纲化，一般有2种类型的指标[7]，分别为成本型和效益型。成本型即越小越优型，效益型即越大越优型。本指标体系中，经济风险下对应的所有指标(D5、D6、D7、D8、D9)以及生态环境风险下的再生水PH值(D13)均为越大越优型指标，其他指标(D1、D2、D3、D4、D10、D11、D12、D14)都为越小越优型。

2.2 TOPIS法

TOPSIS法是一种逼近于理想解的排序方法，核心就是确定各项指标的正负理想解。当一评价方案离正理想解最近，又离负理想解最远，则称该方案为最优方案。

将无量纲化后的复合模糊物元矩阵乘以相应各指标的权重，便可确定各指标的正负理想解。TOPSIS法中计算样本值与正负理想解的距离一般用欧氏距离表示。评价对象接近理想解的程度则用贴近度表示，其值在0～1之间，该值越接近于1，评价对象越接近最优水平[7- 8]。

3 用改进的组合赋权法确定指标权重

为使权重的取值更加合理，本文选取2种主观赋权法，即层次分析法及环比评分法，2种客观赋权法，即熵值法及CRITIC法，将这4种方法两两组合，采用spearman等级相关系数矩阵，选出最具有一致性的一组主客观方法[9]，将这组方法与剩余的其他方法计算spearman系数，选取平均系数最大者作为参考方法，将该参考方法与4种方法(包括自身)计算得到的相关系数矩阵进行标准化处理，此时获得的便是4种方法形成的权向量，对原先的权重矩阵进行加权处理得出组合权重，并进行相关性检验。

3.1 4种赋权法

3.2 利用spearman系数组合赋权

4 实例分析

4.1 数据收集

以云南省N、H、L、F等4个城市的实测指标为例，验证本文所构建的再生水利用风险评价模型。N市人口较密集，以农业为主，经济发展水平较高，缺水情况严重；H市由于气候条件较为优越，城市缺水率小，但经济欠发达；L市人口较少，经济发展水平较低；F市以旅游业为主，经济发展水平较高，存在较严重的缺水情况。

本研究计算所用基础数据主要是从各市的2016年统计年鉴与水资源公报、污水处理厂再生水水质实测数据资料等得到的，具有可靠性和真实性。研究区各评价指标见表2。

4.2 数据处理

首先，对收集到的数据进行无量纲化处理，按照从优隶属度原则，将各市各指标数据转换为0～1之间的数值。无量纲化后指标见表3。

接着，进行组合权重的计算。按照上面所述的方法，综合利用matlab、spss及excel工具进行计算。4种方法所得权重计算结果见表4。

表2 研究区2016年各相关指标

表3 无量纲化后指标

表4 4种方法所得权重

计算spearman等级相关系数，得出熵值法与环比评分法的相对一致性最好，比较两者与其他方法的等级系数，可得出熵值法是相对一致性最好的方法。因此，可求出spearman等级相关系数，从而构成向量(0.855，0.916，1，0.868)，经过归一化得出修正权向量(0.252，0.235，0.275，0.239)。据此最终得出14个指标的组合权重为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)

将组合权重与无量纲化后的指标数据相乘可得到加权复合模糊物元，从而用TOPSIS法计算出正理想解与负理想解，求出距离以及贴近度。评价结果见表5。

表5 城市再生水利用风险评价结果

4.3 结果分析

按计算得到的贴近度大小进行排序，再生水利用风险从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市的再生水利用风险基本在同一水平。根据实测数据及现实情况分析可知，N市再生水利用风险较高，主要是由于该市相对发达，人口较多，对再生水的利用量较大；H市再生水利用风险较低，主要是因为其本身水资源相对丰富，经济发展水平较低，对再生水的利用量较少；F市和L市水资源较为匮乏，但由于人口等因素，对再生水的利用较少，因此这2个城市再生水利用风险水平较低，比H市要高，是因为其本身水质较差，污水处理厂出水水质也不好。

5 结 语

本文以经济数据和再生水的常规检测数据为基础，按照指标体系建立的原则，构建了社会风险、经济风险、生态环境风险等3个方面的城市再生水利用风险评价指标体系。利用模糊物元分析的基本理论和方法，结合TOPSIS法建立了基于改进的组合赋权及TOPSIS法的模糊物元风险评价模型，结合实例对4个城市的再生水利用风险进行的评价结果表明，该模型合理可靠。鉴于此次评价结果及再生水利用的现状，建议制定合理的城市供水水价，加强再生水利用管网设施的建设，重视并推广污水再生的新工艺和新设备的开发应用，提高污水处理厂的出水质量，还要加强再生水水质、水量的检测系统建设，保证用水安全。

本文采用改进的组合赋权法确定指标权重，改善了以往仅用主客观赋权法的单一性，用科学合理的途径融合了4种方法各自的优越性，是一种较为合适的权重确定方法，对增强评价结果的精准性具有重要作用。