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基于云模型的城市災害應急能力評價

2019-03-14 13:09:14齊春澤代文鋒
統(tǒng)計與決策 2019年4期
關(guān)鍵詞:評價能力

齊春澤,代文鋒

(蘭州財經(jīng)大學 信息工程學院,蘭州 730020)

0 引言

在城市災害應急能力建設方面,與美國、日本等發(fā)達國家相比,我國的城市災害應急能力非常薄弱,亟待加快建設和系統(tǒng)完善。1997年8月,美國各州使用應急能力測評軟件對其應急管理工作中的13項管理職能進行了評價,是世界上第一個對政府應急能力進行評價的國家。2002年,日本政府出臺了災害應急能力評價準則,共包括危機的掌握、情報流通等12個方面。反觀我國,至今主要停留于對城市災害實行分類管理的初級水平,對于城市災害應急能力的評價也比較側(cè)重于單項評價研究,評價工作的內(nèi)容缺乏系統(tǒng)全面性、評價水平還有待進一步提升。由此可見,如何評價城市災害應急能力,正是我國從根本上提升能力的基礎(chǔ)性課題。只有通過科學的災害應急能力評價,才能較早發(fā)現(xiàn)城市應急管理中存在的突出問題,為提升城市災害應急能力提供依據(jù),更好的達到最終控制災害損失的目的。

從理論來看,國內(nèi)學者根據(jù)我國具體情況,圍繞城市災害應急能力評價問題已經(jīng)取得一系列研究成果,為進一步深入研究提供了支撐條件。鐵永波等[1]通過分析城市災害的特點,從監(jiān)測能力、防御能力等6個方面建構(gòu)了城市災害應急能力評價體系;張風華等[2]以地震災害為研究背景,從人員傷亡、經(jīng)濟損失以及災后恢復等3個方面構(gòu)建了城市防震減災能力評價指標體系,并用灰色關(guān)聯(lián)法進行了實證研究;孫少文等[3]以臺風災害作為研究背景,分析了影響城市應急能力的主要因素;汪志紅等[4]提出了基于Logistic曲線的城市應急能力評價模型,并對廣州市的火災應急能力進行了實證研究;周鵬霞等[5]從應急基礎(chǔ)等3個方面建立了城市應急能力評價指標體系,并運用灰色層次分析法對城市應急能力進行了評價。總體看來,目前國內(nèi)關(guān)于城市災害應急能力評價的研究還處于發(fā)展階段,直接研究文獻相對較少,研究對象比較單一,研究方法也較為傳統(tǒng),這也為開展新的探索性研究留下了較大空間。

基于上述研究現(xiàn)狀,本文對城市災害應急能力評價問題做了系統(tǒng)梳理,在考慮專家權(quán)重的基礎(chǔ)上,探索性地提出了一種基于云模型的不確定語言多屬性群決策方法。以概率論和模糊理論為基礎(chǔ)的云模型,能夠?qū)Q策對象的模糊性與隨機性很好的結(jié)合起來,實現(xiàn)定性概念與定量值之間的自然映射,最大程度的減少映射過程造成的信息丟失,從而有利于提高決策的客觀合理性。

1 城市災害應急能力評價方法

1.1 指標體系構(gòu)建

構(gòu)建科學、合理且完備的評價體系是保證城市災害應急能力評價質(zhì)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本文首先根據(jù)城市災害應急管理包含的內(nèi)容,通過梳理已有相關(guān)經(jīng)典文獻,在專家的指導下,構(gòu)建了城市災害應急能力初始評價指標體系。在此基礎(chǔ)上,設計問卷進行調(diào)研。本文共發(fā)放問卷200份,回收有效問卷176份,有效回收率為88%。最后,運用因子分析、回歸分析等方法提煉出最終的評價指標體系,主要包含檢測與預警能力、基礎(chǔ)保障能力、救援能力和災后恢復能力等4個一級指標及其對應的16項二級指標,具體如下頁表1所示。

1.2 不確定語言變量及其相關(guān)概念

定義1[6]:在對評價對象進行定性評價時,決策者需要一定的語言評價標度。假設S={sa|a=-h,...,h,h∈N},其中sa表示語言變量,s-h與sh分別表示語言變量的下限與上限。S滿足的條件有:

表1 城市災害應急能力評價指標體系及權(quán)重

(1)S是有序的。如果a>b,則sa>sb。

(2)S的否定算子為:neg(sa)=s-a,?a。

1.3 云模型

1995年,李德毅首次提出了云模型。云由許多云滴構(gòu)成,其整體形狀反映了定性概念的重要特征。云滴是對定性概念的定量描述,云滴的產(chǎn)生過程就是定性概念映射為定量值的過程。云的數(shù)字特征通常用三個數(shù)值表示:期望值Ex、熵En和超熵He。期望值Ex表示概念在論域中的中心值,它最能代表定性概念的值;熵En用來度量定性概念的模糊度,反映了在論域中可被該概念所接受的數(shù)值范圍[7,8]。熵越大,就表明該概念接受的數(shù)值范圍越大,概念就越模糊。超熵He是指熵En的熵,它反映了云滴的離散程度,也就是云的“厚度”[9]。

1.4 不確定語言變量與云的轉(zhuǎn)換

定義3[10]:設n為評價術(shù)語集中評價術(shù)語的個數(shù),[Xmin,Xmax]表示評價術(shù)語的有效域,就可以據(jù)此生成相應的云。若n為奇數(shù),則最中間的云可以表示為,左右相鄰的云可以表示為:

定義4[11]:設為不確定語言值,將si和sj分別轉(zhuǎn)化為云和云,那么對應的云可以表示為

其中,wi(i=1,2,…,n)表示相應的權(quán)重

1.5 基于云模型的城市災害應急能力評價模型構(gòu)建

基于云模型的城市災害應急能力評價就是運用正態(tài)分布的規(guī)律以及黃金分割法將不確定語言形式的評價信息轉(zhuǎn)化為云,然后根據(jù)屬性權(quán)重以及專家權(quán)重對各方案的云滴自下而上逐層集結(jié),從形成各個方案的多層次綜合云,最后根據(jù)多層次綜合云的數(shù)字特征對各方案進行全方位的分析與比較。

(1)評價指標集

設S表示目標層,即城市災害應急能力評價綜合值。C表示一級評價指標Ci的集合,可以表示為分別代表檢測與預警能力、基礎(chǔ)保障能力、救援能力以及災后恢復能力。Ci表示二級評價指標Cij的 集 合 ,可 以 表 示 為其 中 ,m=1,2,3,4 表示4個一級指標,cij表示第i個一級指標中的第j個二級指標。A表示方案集,A={a1,a2,…am}。D表示決策者,給出的決策矩陣為表示第i個備選方案的第j個屬性的語言值。

(2)決策矩陣標準化

決策矩陣標準化主要有最大化變換和消除量綱兩個操作。若所有的屬性都是最大化屬性(效益型屬性)并且具有相同的量綱,則無需標準化操作。否則,就需要對最小化屬性(成本型屬性)進行最大化變換,對量綱不統(tǒng)一的屬性進行消除量綱操作。假設決策矩陣標準化后的形式為對于最小化屬性而言,其標準化的公式為

(3)將不確定語言形式的評價信息轉(zhuǎn)換為云

根據(jù)公式(1)和公式(2)以及定性評語集中每個評語對應云模型的數(shù)字特征,可將不同專家給出的不確定語言形式的評價信息轉(zhuǎn)換為云,其數(shù)字特征為:

(4)確定屬性權(quán)重

如果專家組對同一方案在某個屬性下的評價越一致,則表明該方案在該屬性下的群決策越準確,因此該屬性應該被賦予較大的權(quán)重;反之,則應賦予其較小的權(quán)重。本文運用信息熵來度量專家組在某個屬性下評價信息的一致性,熵值越大,該屬性的權(quán)重將越大。具體計算公式為:

式中,Iij表示方案ai在屬性Cj下得分對應云的期望值的信息熵,Ij表示備選方案集在屬性Cj下的平均信息熵表示屬性Cj的權(quán)重。

(5)確定專家權(quán)重

專家權(quán)重可以通過專家給出的決策矩陣的偏離度確定。專家與其他專家給出的決策矩陣的偏離度越小,表明其決策將越準確,因此應賦予其較大的權(quán);反之,則應賦予其較小的權(quán)重。具體計算步驟為:

①計算決策專家dk與其他專家給出的決策矩陣之間的偏離度fk

②計算專家權(quán)重λk

(6)構(gòu)建不同專家下各個方案的多層次綜合云

根據(jù)決策屬性權(quán)重,采用自下而上的方法,將各個方案的相關(guān)云滴逐層綜合,從而形成不同專家下各個方案的多層次綜合云。

(7)引入專家權(quán)重,構(gòu)建各個方案的總體多層次綜合云

考慮到不同專家對于決策的重要程度存在一定的差異性,為了使決策結(jié)果更加科學合理,在構(gòu)建各個方案的多層次綜合云時就必須考慮專家權(quán)重。根據(jù)專家權(quán)重以及不同專家下各個方案的綜合云,就能得到各個方案最終的多層次綜合云。

(8)排序

云模型的期望值最能代表定性概念的值,因此可以根據(jù)各個方案最終的多層次綜合云的期望值,對其進行全方位的分析、比較與排序。

2 實證

某省欲對3個城市的災害應急能力進行比較評優(yōu),特選取了5名長期從事應急管理工作的專家組成專家組,運用本文提出的評價指標體系對3個城市進行評價。經(jīng)過專家組協(xié)商討論,本次評價選用5個評價等級:{差,較差,一般,較好,好},即S={s-2=“差”,s-1=“較差”,s0=“一般”,s1=“較好”,s2=“好”}。專家組成員通過實地調(diào)研,訪談以及查閱相關(guān)資料等方式對3個城市的災害應急能力進行了深入了解,并結(jié)合自身的專業(yè)知識及決策經(jīng)驗,對3個城市的災害應急能力進行評價。

2.1 決策過程

第一步,標準化決策矩陣

通過分析發(fā)現(xiàn)本次評價涉及的屬性均屬于效益型,而且具有相同的量綱,因此無需標準化操作。

第二步,將不確定語言形式的決策信息轉(zhuǎn)換為云

首先,運用黃金分割法生成評價集中5個評語對應云(Z-2,…,Z+2) 的數(shù)字特征。假定有效論域為 [Xmin,Xmax]=[0,1],He0=0.1,則5個評語對應云的數(shù)字特征分別為:

因此,5個云依次為:Z-2(0,0.1031,0.26),Z-1(0.309,0.0637,0.16) ,Z0(0.5,0.0393,0.1) ,Z+1(0.691,0.0637,0.16),Z+2(1,0.1031,0.26)。在此基礎(chǔ)上,根據(jù)公式(1)和公式(2),將不同專家給出的評價信息轉(zhuǎn)化為云。

第三步,確定屬性權(quán)重

在上一步的基礎(chǔ)上,根據(jù)公式(4),可以得到專家組關(guān)于3個城市災害應急能力在各個屬性下的信息熵,如表2所示。

表2 3個城市災害應急能力在各屬性下的信息熵

根據(jù)公式(5)和公式(6),可以得到各個指標基于信息熵的權(quán)重:

第四步,確定專家權(quán)重

根據(jù)公式(7)和公式(8),可以得到專家的權(quán)重為:λ=(0.202,0.181,0.199,0.198,0.220)

第五步,構(gòu)建不同專家下3個城市災害應急能力的多層次綜合云

根據(jù)公式(3)以及各屬性權(quán)重,采用自下而上的方法,將3個城市災害應急能力的相關(guān)云滴逐層綜合,從而得到不同專家下3個城市災害應急能力的多層次綜合云。由于篇幅原因,此處只給出目標層對應綜合云的數(shù)字特征,如表3所示。

表3 不同專家下3個城市災害應急能力目標層的綜合云

第六步,構(gòu)建各個方案的總體多層次綜合云

根據(jù)專家權(quán)重以及表3,就能得到3個城市災害應急能力最終的多層次綜合云。由于篇幅原因,此處只給出目標層以及一級指標對應綜合云的數(shù)字特征,如表4所示。

表4 3個城市災害應急能力多層次綜合云

第七步,方案排序

由表4可知,3個城市的災害應急能力整體上均屬于較好等級,由高到低依次為:a3、a2、a1。從監(jiān)測與預警能力來看,3個城市的災害應急能力由高到低依次為:a2、a3、a1,其中a2與a3屬于較好等級,而a3屬于一般等級;從基礎(chǔ)保障能力來看,3個城市的災害應急能力均屬于較好等級,由高到低依次為:a3、a2、a1;從救援能力來看,3個城市的災害應急能力由高到低依次為:a3、a1、a2,其中a3和a1屬于較好等級,而a2屬于一般等級;從災后恢復能力看,3個城市的災害應急能力均屬于較好等級,由高到低依次為:a3、a1、a2。由于保障能力以及救援能力的權(quán)重較大,因此從綜合應急能力角度來看,a3是3個城市中災害綜合應急能力最好的。評價結(jié)果與3個城市災害應急能力建設的實際情況相符,說明本文提出的方法是有效的。

2.2 敏感性分析

敏感性分析主要研究檢測與預警能力、基礎(chǔ)保障能力、救援能力以及災后恢復能力等4個一級指標的權(quán)重在[0.05,0.9]上變動時,對評價結(jié)果的影響程度。敏感性分析的結(jié)果進一步證明了本文所提方法的有效性,敏感性分析結(jié)果如圖1至圖4所示。

圖1 監(jiān)測與預警能力敏感性分析

圖2 基礎(chǔ)保障能力敏感性分析

圖3 救援能力敏感性分析

圖4 災后恢復能力敏感性分析

從整體來看,無論4個一級指標的權(quán)重在[0.05,0.85)上如何變動,城市a3的災害綜合應急能力都要優(yōu)于其他兩個城市,這說明城市a3各項指標建設情況相對較好,總體優(yōu)勢較為明顯。

由圖1可以看出,當監(jiān)測與預警能力的權(quán)重不斷增加時,3個城市的綜合應急能力都有所下降,說明3個城市災害的監(jiān)測與預警能力都比較低。相比之下,城市a2的綜合應急能力下降較慢。當監(jiān)測與預警能力的權(quán)重達到0.85時,城市a2的災害應急能力躍居第一。由此可見,就監(jiān)測與預警能力而言,城市a2領(lǐng)先于其他兩個城市。

由圖2可以看出,當基礎(chǔ)保障能力的權(quán)重不斷增加時,3個城市的綜合應急能力也都在不斷提高,說明3個城市的應急設備、隊伍、物資以及醫(yī)療建設情況都比較好。相比之下,a3最好,其次是a2和a1。

由圖3可以看出,當救援能力的權(quán)重不斷增加時,城市a3的綜合應急能力以較大的幅度提升,領(lǐng)先優(yōu)勢越來越明顯,城市a1的綜合應急能力也有所上升,但不明顯,而城市a2的綜合應急能力則有所下降。這說明,在救援能力方面,城市a3的優(yōu)勢相當明顯,其次是城市a1,而城市a2最差。

由圖4可以看出,當災后恢復能力的權(quán)重不斷增加時,城市a3的領(lǐng)先優(yōu)勢逐漸減小。當災后恢復能力的權(quán)重達到0.45時,城市a1超過了a2,當災后恢復能力的權(quán)重達到0.9時,城市a1的綜合應急能力與a3非常接近。這說明,在災后恢復方面,城市a1與a3旗鼓相當,而a2處于落后位置。

3 結(jié)束語

本文從檢測與預警能力、基礎(chǔ)保障能力、救援能力以及災后恢復能力4個方面構(gòu)建了城市災害應急能力評價指標體系。在考慮決策專家權(quán)重的基礎(chǔ)上,提出了一種基于云模型的不確定語言多屬性群決策方法,并用來解決城市災害應急能力評價問題。本文所提方法具有鮮明的特色,其優(yōu)點主要表現(xiàn)在以下3個方面:(1)以云模型為基礎(chǔ),能夠很好地將決策對象的模糊性與隨機性結(jié)合起來,實現(xiàn)定性概念與定量值之間的自然映射,最大程度的減少映射過程造成的信息丟失。(2)對各個方案的云滴自上而下逐層集結(jié),從而生成各個方案的多層次綜合云,便于對各個方案進行全方位的分析、比較與排序,為決策提供科學依據(jù)。(3)在生成各個方案的多層次綜合云時,不僅考慮了屬性權(quán)重,還考慮了專家權(quán)重,提升了應急決策的科學性和合理化水平。

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