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基于灰色关联度的社区抗震韧性评价研究

2022-03-07郭松篧GUOSongyao林德珩LINDeheng谢卓玉XIEZhuoyu

价值工程 2022年8期
关键词:关联度韧性灰色

郭松篧 GUO Song-yao;林德珩 LIN De-heng;谢卓玉 XIE Zhuo-yu

(北方工业大学土木工程学院,北京 100144)

0 引言

社会学家滕尼斯(德)在《社区与社会》中首次提出“社区”概念,现在学术界将具有一定共同经济利益和居民心理因素的城市社会群体和社会组织定义为城市社区[1-2]。本文研究的社区设定范围为以传统意义的小区为界,像居委会社区、街道、区等范围在都是本文研究的社区范畴。例如北京市内“街道”级别的行政范围就符合本文所使用的“社区”概念。在国外关于社区抗震韧性的研究中,美国的旧金山湾区都市规划研究协会(SPUR)提出了建设具有抗震韧性的范围区的建设性意见。在我国内关于社区抗震韧性指标体系的研究中,已对社区韧性指标进行筛选。如孟令君等[3]在韧性、适应性和转变评价框架的基础上,得出了适应我国的社区韧性指标体系;郭小东等[4]在对北京城内老旧社区深入调研分析的基础上,以老旧社区作为研究对象进行了社区韧性指标体系的建立。但在震灾来临时的社区疏散能力国内研究较少,且对于抗震韧性体系的研究方法也过于主观。本文重点针对如何评估社区疏散能力这一课题进行了研究,将分析的主要影响因素分为三个方面——建筑物疏散能力、逃生人群流量、平均建筑内人口密度,完善了社区抗震韧性指标体系。在各级指标的赋权方面,灰色关联可以作为一种更为客观的赋权方法,将和结果关联性比较大的指标赋予更大的权重[5];同时灰色关联可以也可作为指标筛选的一种方法,对于关联度很大的指标,其对于结果的影响往往是一致的,此时为了简化评价模型,可以将关联度高的两个指标其中一个舍去[6-7]。灰色关联度分析是一种动态的基于灰色系统的灰色过程,对序列因素进行分析,以便确定哪些因素起主导作用。

1 社区抗震韧性评价指标

1.1 依据

21世纪以来,已有诸多学者根据不同的研究对象建立了城市(区域)应急能力评价指标体系[2-4][8-14][16-20];在严峻的地震灾害风险面前,2009年,我国地震局与大连市[8]提出构建“地震安全社区”理念,在这一理念下,首先就要从社区规划设计入手[2],然后把该理念贯彻于工程施工及其后期维护的整个过程中,进而尽可能地降低地震损失;在社区地震安全韧性评估系统及应用示范[2]一文中以一个典型社区为研究对象,开展了地震安全韧性评估工作,研发了社区韧性评估体系;开发了韧性评估系统应用示范软件平台,为本文研究社区抗震韧性提供参考。

1.2 指标体系的确定

在指标的选取上,因为考虑到现有的社区抗震韧性体系对于疏散能力指标的具体考量因素和方式还存在较少的关注,所以选取疏散能力作为重要评判和研究因素。一方面现有的研究建构基本都依赖于专家及相关文献,另一方面过于注重静态的评估指标。为了改善这些弊端,本文通过对特定对象的相关指标进行查找规范和相关年鉴,获取当地物业信息进行灾情疏散模拟,从而对其疏散能力进行估算,完善了社区抗震韧性指标体系。除此之外,为了准确反映社区面临地震灾害风险的韧性,不得不将疏散、人口、经济、应急管理,建筑物本身等多个方面综合起来。因此,本文从建筑物抗损害性(A),疏散能力(B),社区环境承载能力(A)三个方面,包含建筑结构(A1),建筑已使用时长(A2),地震烈度区划范围(A3)地震维护与安全检测(A4),建筑物疏散能力(B1),人群流量(B2),建筑内人口密度(B3),社区居民经济能力(C1),社区应急文化建设(C2),社区居民年龄组成(C3)。构建地震灾害风险评估指标体系(表1)。

表1 指标体系

1.3 指标数据来源和计算

本文指标的基础数据来源政府网站公开的统计公报和年鉴、全国地震地质数据中国地震烈度区划图,以及社区地震安全韧性评估系统及应用示范[2],陈新平对于社区应急能力评价指标体系研究[11]的借鉴。同时也有一部分是主观因素评价。以“建筑物疏散能力B1”为例,当每层人数不等时,疏散楼梯总宽度可进行分层计算,对于地上建筑而言,中下层楼梯总宽度应按其上层人数最多一层的人数计算;对于地下建筑而言,中上层楼梯的总宽度应按其下层人数最多一层的人数计算,得出结果后按照分级进行打分。

2 社区韧性评估模型

基于社区抗震韧性评价指标体系,构建熵权法-灰色关联分析法综合评估模型。地震造成的直接损失不但与地震的强弱有关更与当时当地的社会、经济状况密切相关。目前学界已经部分研究者将灰色关联分析应用于应急能力评价、应急决策以及地震活动影响因子分析等研究中[5][7][15][21],从地震基本参数、财富积累程度、设施抗震能力、人口分布及灾区范围情况等方面进行地震直接损失的影响因素分析[6]。在应急能力方面很大程度上取决于该地区在人力、科技、组织、机构和资源等方面的防灾减灾能力[15]。从内涵上来看,熵权法主要可反映系统无序程度,熵值越小意味着信息量越大,相应的权重也就越高。灰色关联分析则必须有客观数据为前提,然后才能根据各因素间发展趋势的相似程度计算相关评价对象与最优理想水平的接近度,通常来说,该方法在分析小样本无规律的指标评价问题决策时,具有较高的准确性[15]。利用熵权法,可以客观赋权,进而通过分析得到充分客观性的关联度。在社区抗震韧性的评价中,计算所选社区指标与最优水平的关联度,值越大即该城市某社区的抗震韧性越高。

2.1 指标客观权重的确定

在具体评价前,首先要对数据进行无量纲化[22],在此基础之上才能对指标赋权。为了能得到较为客观的权重,本文所选取指标的客观权重采用熵值法计算,原理如下:

Step1:由于各指标量纲和单位存在差异,所以无法对其进行直接比较和计算,基于此,在计算前指标权重之前,还必须对其进行标准化处理,具体过程为:

Step2:完成标准化处理之后,一些指标有可能会表现出数值较小甚至负值,面对这种情况,为了后续计算的便捷性,可以把标准化的数值进行平移,进而解决了上述问题。

其中,H为指标平移幅度,通常可取值为1。

Step5:得出第j指标差异系数:gj=1-ej

其中,j=1,2,…p

其中,j=1,2,…p

2.2 灰色关联分析

2.2.1 原始数据的初始化

在研究过程中,考虑到各指标的含义、内容、取值标准均不一致,这就可能会让数据量纲不同,难以进行统一比较。基于此,为提高数据的可比性,在进行灰色关联法分析之前,还要对相关数据进行无量纲化处理,从而达到消除数据各自有效因素的目的,最终让相关数据化为统一衡量尺度下的标准化数量级无量纲数据。具体操作流程如下:

2.2.2 计算比较数列和参考数列绝对差值

所谓比较数列,就是那些可以影响系统行为的因素所构成的数据序列,该数列是基于被评价对象的评价指标取值从而构建得到。所谓参考数列,就是从评价指标的归一化数据各个取值中选取最优值构建得到的。如果被评价指标为正向,那么其值越大越好,相应的最优指标值是各指标的最大值;相仿,若被评价指标为逆向,那么其值越小越好,相应的最优指标值为各指标最小值。

2.2.3 指标体系灰色系数

一般的,可将灰色关联系数视作灰色理论中关联性的具体表现,所谓关联性,其内涵是曲线之间几何形状的差别程度,所以在研究过程中可用曲线差值来衡量关联程度。在操作中,关联系数可理解为参考数列与比较序列在各个时点间的几何距离,其值越大,意味着两个指标数列在对应的指标上相互关联程度越大。计算公式为:

其中ρ为常数,通常情况下,ρ取0.5,本文中ρ等于0.5。

2.2.4 计算灰色关联度并排列关联序

考虑到关联系数是参考数列与比较序列的关联程度,而且还是不同时点上的关联程度,所以关联系数不可能只有一个,而且其分布并不集中,难以完成统一比较。而灰色关联度便是为了解决这一问题,将关联系数集中后再进行处理求值,在具体操作过程中,所得数值可整体反映评价指标数列的关联程度的关联程度,灰色关联度值越大,意味着越好。

2.3 灰色关联系数与熵值法的权重进行加权平均得到综合灰色关联度的计算公式为:

3 实例分析

选取16个曾经发生过地震灾害城市的社区云南澄江某社区,山西大同阳高某社区,四川绵竹清平某社区,新疆库车某社区,云南宣威某社区,新疆拜城某社区,重庆荣昌某社区,福建永安某社区,四川白山巴塘某社区,甘肃天祝古浪某社区,云南丽江某社区,新疆沙湾某社区,山东苍山某社区,甘肃永登某社区,新疆乌苏南某社区,云南金平某社区。该研究基于《国家统计年鉴》和当地方性统计年鉴,《消防规范》,《建筑抗震规范》等文件,revit及pathfinder疏散模拟计算数据,国家地震局官网,中国地震台网(CSN)地震目录实地测量,当地政府网站结合小区物业数据依据社区抗震韧性评价指标体系和社区抗震韧性评估模型,评价我国社区抗震韧性能力,各社区信息见表2。

表2 基本信息

3.1 熵权法权重计算结果

对数据进行无量纲化,然后再对指标经过计算得到如表3赋权结果。

3.2 灰色关联度分析法计算结果

基于表3的标准化指标数据,利用式(3)计算得到灰色关联系数(见表4)。

表3 计算结果

表4 计算结果

由结果可得出所选16个社区的社区抗震韧性评价值由高到低依次为甘肃永登某社区,甘肃天祝古浪某社区,云南丽江某社区,山西大同阳高某社区,山东苍山某社区,新疆乌苏南某社区,新疆拜城某社区,四川白山巴塘某社区,云南澄江某社区,四川绵竹清平某社区,福建永安某社区,云南金平某社区,新疆沙湾某社区,重庆荣昌某社区,新疆库车某社区,云南宣威某社区。

3.3 结果分析和讨论

以上分析表明:甘肃永登某社区,甘肃天祝古浪某社区,云南丽江某社区,山西大同阳高某社区具有较高的地震应急能力,排名第4-8的社区适中,而云南宣威某社区的社区抗震韧性评价值明显偏低。经过调查发现社区抗震韧性评分高地的社区处,周边距离200km内的区域级地震台最站达最高的有25个,其中两个社区抗震韧性最高的社区所属省市——甘肃省,一直作为中国地震局近年来大力开展的地震烈度速报与预警工程项目中的重点省份,国家投入了大量的人力,财力。从城市的地震经历,震级,发生地震所造成的直接经济损失,伤亡人数这些负向指标来说,其他城市是远远比不上的。反观这些不良因素从分析中其实可以看出,反而促进了最终所有社区抗震韧性的提升。它的地震经历的丰富也促使全省震烈度速报和南北地震带预警区地震预警功能的提升。除了政府的重视,社区基层的相应也同样重要。排名15,16的福建永安某社区和云南金平某社区防灾宣传力度、医疗资源、通信和路网建设不足,且人均存款较少,居民防灾意识、震后,救援、物资保障和震后恢复能力受限。

4 结论

从结果中可以看出社区的抗震韧性的指标互相关联性差异不大,反映了社区在面临地震灾害这一方面的应急能力是该地区在人力、科技、组织、机构和资源等方面综合防灾减灾能力的体现[4]。针对社区疏散能力考量和社区本身抗震韧性体系的复杂性,构建了社区抗震韧性的评价指标体系,通过熵权法和灰色关联分析法,构建了地震应急能力评价模型。并在此基础上,完成了我国不同区域范围下的16个社区的地震应急能力评价,并进行排序,结合我国目前该领域的研究现状以及地方性差异对评价结果进行符合我国国现状和国情的分析和讨论。不过由于所得结果难以验证,还需要将继续丰富评价指标,尤其要选择更优的主客观赋权方法,进一步提高地震应急能力评价指标体系和模型的完善程度。

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