三種方法的鄉(xiāng)鎮(zhèn)減災(zāi)能力評(píng)估結(jié)果比較*
--以某市區(qū)18個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)為例

丁建闖，鐘海仁，許禮林，余 潔

(1.首都師范大學(xué)資源環(huán)境與旅游學(xué)院，北京 100048；2.華北科技學(xué)院建筑工程學(xué)院，河北 三河 065201；3.國信司南(北京)地理信息技術(shù)有限公司，北京 100142)

減災(zāi)能力是綜合風(fēng)險(xiǎn)管理的重要組成部分，科學(xué)評(píng)價(jià)減災(zāi)能力、摸清區(qū)域綜合減災(zāi)能力底數(shù)、查明重點(diǎn)區(qū)域減災(zāi)能力，是提升災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理能力的有效途徑[1]。如何采用科學(xué)、合理的評(píng)價(jià)方法來更好開展區(qū)域減災(zāi)能力評(píng)估，一直是減災(zāi)能力研究的關(guān)鍵，國內(nèi)外學(xué)者在該領(lǐng)域相繼開展了大量的研究工作。

在國內(nèi)，單災(zāi)種減災(zāi)能力研究有借助灰色關(guān)聯(lián)分析法、GIS技術(shù)、云模型、模糊綜合(聚類)評(píng)價(jià)法、廣義目標(biāo)函數(shù)關(guān)系、層次分析法、熵權(quán)TOPSIS-PCA耦合優(yōu)化模型、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法等分別針對(duì)地震、干旱、火災(zāi)、泥石流、洪澇、風(fēng)暴潮、氣象等災(zāi)害的減災(zāi)能力進(jìn)行了研究[2-14]；綜合減災(zāi)能力研究方面：借助模糊數(shù)學(xué)法、層次分析法、可變模糊聚類法、熵權(quán)-灰靶模型和GIS技術(shù)、綜合評(píng)價(jià)法等分別針對(duì)城市綜合減災(zāi)能力、脆弱性綜合評(píng)價(jià)能力、城市災(zāi)害應(yīng)急能力、區(qū)域減災(zāi)基礎(chǔ)能力、社區(qū)減災(zāi)能力、區(qū)域綜合減災(zāi)能力等進(jìn)行了研究[15-24]；災(zāi)害系統(tǒng)減災(zāi)能力研究方面：基于災(zāi)害群、災(zāi)害鏈、災(zāi)害遭遇等災(zāi)害系統(tǒng)情景，分別從理念與框架、災(zāi)害鏈適應(yīng)對(duì)策與適應(yīng)模式、多級(jí)模糊綜合評(píng)估模型的角度對(duì)災(zāi)害系統(tǒng)減災(zāi)能力的評(píng)估進(jìn)行了研究[25-27]。國外，美國是世界上最早、最成功將防災(zāi)減災(zāi)能力評(píng)價(jià)運(yùn)用到實(shí)踐的國家，20世紀(jì)80年代起就著手建立社區(qū)、州、國家三個(gè)層級(jí)的綜合防災(zāi)減災(zāi)能力建設(shè)指標(biāo)體系，于1997-2000年間應(yīng)用研發(fā)的政府、企業(yè)、社區(qū)、家庭聯(lián)動(dòng)的災(zāi)害應(yīng)急能力評(píng)估程序在全國開展了實(shí)踐評(píng)估[28]。英國內(nèi)閣辦公室制訂《關(guān)于形成社區(qū)減災(zāi)能力的戰(zhàn)略框架》[29]，細(xì)化了在形成社區(qū)減災(zāi)能力建設(shè)中個(gè)人、社區(qū)和其他參與者行為的指導(dǎo)原則。CUTTER等[30-31]提出了廣泛應(yīng)用于減災(zāi)能力定量評(píng)估的基于社會(huì)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)條件、制度結(jié)構(gòu)、基礎(chǔ)設(shè)施和社區(qū)資本5個(gè)維度36項(xiàng)指標(biāo)的社區(qū)減災(zāi)能力基線指標(biāo)。KUNIHIRO等[32]通過阪神地震震害分析，認(rèn)為城市抗震能力或城市地震易損性取決于城市自然條件、空間結(jié)構(gòu)、社會(huì)特性、救災(zāi)資源和風(fēng)險(xiǎn)管理能力等多種因素影響，提出一種綜合性、定量的城市抗震能力評(píng)價(jià)方法。PARSONS等[33]基于應(yīng)急能力和適應(yīng)能力構(gòu)建了澳大利亞自然災(zāi)害減災(zāi)能力指數(shù)。國際上，歐盟FP7項(xiàng)目“城市防洪減災(zāi)能力協(xié)作研究”[34]通過量化減災(zāi)措施的成本效益，針對(duì)相關(guān)驅(qū)動(dòng)因素量化了洪水管理計(jì)劃。《2005-2015年兵庫行動(dòng)框架：加強(qiáng)國家和社區(qū)的抗災(zāi)能力》[35]和《2015-2030年仙臺(tái)減輕災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)框架》[36]更是將加強(qiáng)減災(zāi)能力建設(shè)推向了新的維度和高度，提倡將減災(zāi)能力納入可持續(xù)發(fā)展與災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)管理的過程中，強(qiáng)調(diào)國際協(xié)同減災(zāi)的理念。

減災(zāi)能力影響因素涉及社會(huì)經(jīng)濟(jì)、自然系統(tǒng)的多個(gè)領(lǐng)域，具有復(fù)雜性、動(dòng)態(tài)性和相對(duì)性，其評(píng)估模型以多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)法最為常見，有定性評(píng)價(jià)法，如適用于戰(zhàn)略層決策分析的專家會(huì)議法和德爾菲法；運(yùn)籌學(xué)法，如適用于評(píng)價(jià)經(jīng)濟(jì)學(xué)中技術(shù)及規(guī)模有效性等的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法；統(tǒng)計(jì)分析法，如適用于主體對(duì)象分類評(píng)價(jià)等的主成分分析、因子分析、聚類分析等；系統(tǒng)工程法，如適用于系統(tǒng)安全性評(píng)價(jià)、成本效益決策等的層次分析法、評(píng)分法、關(guān)聯(lián)矩陣法等；模糊數(shù)學(xué)法，如適用于專家系統(tǒng)等的模糊綜合評(píng)價(jià)、模糊模式識(shí)別、模糊積分等；智能化評(píng)價(jià)法，如適用于城市綜合發(fā)展水平評(píng)價(jià)等的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)[37-44]。而減災(zāi)能力評(píng)估實(shí)質(zhì)屬于評(píng)價(jià)指標(biāo)的加權(quán)聚合過程，對(duì)其進(jìn)行定量化評(píng)估屬多項(xiàng)減災(zāi)能力的歸一統(tǒng)算問題，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注指標(biāo)權(quán)重的制定與指標(biāo)聚合過程[24]。前述可知，減災(zāi)能力評(píng)估模型并不唯一，國內(nèi)外專家學(xué)者在減災(zāi)能力定量化評(píng)估方法方面并未達(dá)成一致。因此，還沒有一個(gè)公認(rèn)和普適的方法供大規(guī)模使用，有必要引入新的評(píng)估方法并基于已有方法來開展基于實(shí)例數(shù)據(jù)評(píng)估的深入對(duì)比分析研究；鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)減災(zāi)能力是區(qū)域減災(zāi)能力的一種呈現(xiàn)形式，國務(wù)院第一次全國自然災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)普查領(lǐng)導(dǎo)小組辦公室將其定義為：鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)在災(zāi)害管理(應(yīng)急預(yù)案、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、資金投入)、防災(zāi)備災(zāi)(物資儲(chǔ)備、醫(yī)療保障)、自救互救(專業(yè)和志愿者隊(duì)伍、公眾避險(xiǎn)、轉(zhuǎn)移安置)方面具備的各種能力，并力薦且已成功使用TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution，優(yōu)劣解距離法)法進(jìn)行評(píng)估，該法適用于多組可比較樣本數(shù)據(jù)，或與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較獲得指標(biāo)的歸一化數(shù)值，再將各指標(biāo)數(shù)值進(jìn)行加權(quán)疊加，能最大化保留原始數(shù)據(jù)信息，指標(biāo)歸一化處理消除了不同量綱帶來的影響，評(píng)估結(jié)果量化準(zhǔn)確直觀，但缺點(diǎn)是原始數(shù)據(jù)正負(fù)向標(biāo)準(zhǔn)化沒有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，評(píng)估結(jié)果極易受少數(shù)極端值的影響，優(yōu)劣分檔欠佳[45-46]。同時(shí)，在全國范圍的第一次全國自然災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)普查與綜合減災(zāi)能力評(píng)估項(xiàng)目的開展、執(zhí)行與協(xié)調(diào)中，相關(guān)專家結(jié)合本地區(qū)該法評(píng)估的減災(zāi)能力在大小、等級(jí)，及各層級(jí)綜合減災(zāi)能力評(píng)估總結(jié)建議方面，對(duì)TOPSIS法提出了一些異議；RSR(Rank Sum Ratio，秩和比法)法是田鳳調(diào)[47]提出的、在醫(yī)藥衛(wèi)生領(lǐng)域應(yīng)用較為成熟的一種多指標(biāo)綜合評(píng)價(jià)法，采用秩次參與評(píng)估計(jì)算能有效消除異常值干擾，且待評(píng)對(duì)象間的評(píng)估結(jié)果差距顯著，應(yīng)用時(shí)需將定量的指標(biāo)值轉(zhuǎn)換為半定量的秩次，即定量信息定性化(等級(jí)化)，但用秩次代替原始指標(biāo)值會(huì)丟失大量的源數(shù)據(jù)信息，即較多地?fù)p失了原始指標(biāo)值提供的定量信息，無法體現(xiàn)源數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性；而對(duì)RSR法改進(jìn)后的非整RSR法集成了兩者的優(yōu)點(diǎn)，為驗(yàn)證RSR法及非整RSR法的可行性與高效性，以TOPSIS法評(píng)估結(jié)果數(shù)據(jù)為參照，選取某市區(qū)18個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的基礎(chǔ)調(diào)查數(shù)據(jù)為例進(jìn)行論證。基于此，在對(duì)RSR法進(jìn)行改進(jìn)與完善的基礎(chǔ)上，以實(shí)際調(diào)查數(shù)據(jù)為例開展基于三種評(píng)估方法的比較研究，可為區(qū)域減災(zāi)能力定量化評(píng)估提供可行的較優(yōu)方法。

1 數(shù)據(jù)來源

以某市區(qū)“第一次全國自然災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)普查”數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，該調(diào)查數(shù)據(jù)主要包括常住人口數(shù)量、本級(jí)災(zāi)害管理工作人員總數(shù)、是否開展鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、上一年度防災(zāi)減災(zāi)救災(zāi)資金投入總金額、現(xiàn)有儲(chǔ)備物資裝備折合金額、實(shí)有住院床位數(shù)、消防員志愿者民兵預(yù)備役人數(shù)、上一年度組織的應(yīng)急管理培訓(xùn)和演練參與人次、本級(jí)災(zāi)害應(yīng)急避難場所容量等九類數(shù)據(jù)，減災(zāi)能力評(píng)估中的評(píng)估指標(biāo)和權(quán)重?cái)?shù)據(jù)即是基于此基礎(chǔ)調(diào)查數(shù)據(jù)所派生出的。

1.1 評(píng)估指標(biāo)及構(gòu)成

鄉(xiāng)鎮(zhèn)減災(zāi)能力評(píng)估數(shù)據(jù)主要通過《鄉(xiāng)鎮(zhèn)與社區(qū)減災(zāi)能力調(diào)查技術(shù)規(guī)范》[48]調(diào)查獲取，如醫(yī)療保障能力指標(biāo)數(shù)據(jù)通過《公共服務(wù)設(shè)施調(diào)查技術(shù)規(guī)范》[49]醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)表格調(diào)查獲取，自救互救能力指標(biāo)數(shù)據(jù)通過《政府減災(zāi)能力調(diào)查技術(shù)規(guī)范》[50]政府專職和企事業(yè)專職消防隊(duì)伍表格調(diào)查獲取，鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)減災(zāi)能力的評(píng)估指標(biāo)包括災(zāi)害管理能力、災(zāi)害備災(zāi)能力和自救轉(zhuǎn)移能力三方面(表1)。

表1 鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)減災(zāi)能力評(píng)估指標(biāo)

1.2 指標(biāo)與權(quán)重?cái)?shù)據(jù)

每個(gè)指標(biāo)對(duì)評(píng)估結(jié)果的影響不同，權(quán)重大小反映了各指標(biāo)在綜合評(píng)估中的重要性程度。權(quán)重確定方法總體可分為側(cè)重專家經(jīng)驗(yàn)的主觀賦權(quán)法、側(cè)重樣本各屬性指標(biāo)間相關(guān)特征或內(nèi)在數(shù)學(xué)關(guān)系的客觀賦權(quán)法與綜合考慮專家經(jīng)驗(yàn)和客觀評(píng)估數(shù)據(jù)的組合(綜合)賦權(quán)法三種，使用中應(yīng)綜合考慮主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法和組合賦權(quán)法的應(yīng)用條件，結(jié)合區(qū)域評(píng)估要求進(jìn)行選取。根據(jù)國務(wù)院普查辦印發(fā)的《評(píng)估指標(biāo)權(quán)重制定技術(shù)規(guī)范》[51]要求，國務(wù)院普查辦組織有關(guān)行業(yè)部門、省級(jí)普查辦組建指標(biāo)權(quán)重制定專家團(tuán)隊(duì)，集中完成減災(zāi)能力評(píng)估指標(biāo)權(quán)重打分工作，前期制定了“鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)減災(zāi)能力評(píng)估指標(biāo)權(quán)重(參考值)”[46](表2、表3)。

表2 鄉(xiāng)鎮(zhèn)(街道)減災(zāi)能力評(píng)估指標(biāo)權(quán)重

表3 鄉(xiāng)鎮(zhèn)減災(zāi)能力評(píng)估指標(biāo)及權(quán)重?cái)?shù)據(jù)

某市區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)減災(zāi)能力評(píng)估是在該區(qū)18個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的評(píng)估指標(biāo)和權(quán)重?cái)?shù)據(jù)基礎(chǔ)上，借助評(píng)估模型開展的。出于數(shù)據(jù)保密性，實(shí)際評(píng)估中用別名代替各鄉(xiāng)鎮(zhèn)名稱，每個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)(用Ai表示)的災(zāi)害管理能力、災(zāi)害備災(zāi)能力和自救轉(zhuǎn)移能力3個(gè)一級(jí)指標(biāo)下隊(duì)伍管理、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、財(cái)政投入、物資儲(chǔ)備、醫(yī)療保障、自救互救、公眾避險(xiǎn)、轉(zhuǎn)移安置(用Xi表示)8個(gè)二級(jí)指標(biāo)及權(quán)重值(用Wi表示)(表3)。

2 評(píng)估方法

利用評(píng)估模型開展減災(zāi)能力評(píng)估，實(shí)質(zhì)就是評(píng)估指標(biāo)的加權(quán)聚合過程，在此借助以下三種模型方法。

2.1 RSR評(píng)價(jià)法

秩和比是內(nèi)涵極為豐富的一個(gè)統(tǒng)計(jì)量，表示不同計(jì)量單位多個(gè)指標(biāo)的綜合水平或指數(shù)，它是非參數(shù)統(tǒng)計(jì)向參數(shù)統(tǒng)計(jì)的“接口”，是行或列秩次的平均值，受分組數(shù)和指標(biāo)數(shù)兩項(xiàng)因素影響，具有0～1連續(xù)變量的特征。RSR法集參數(shù)統(tǒng)計(jì)與非參數(shù)統(tǒng)計(jì)于一身，用一個(gè)指標(biāo)來綜合反映各計(jì)量單位不同、功能類別各異的多個(gè)指標(biāo)的綜合水平，綜合評(píng)價(jià)能力較強(qiáng)，可廣泛應(yīng)用于綜合評(píng)價(jià)與鑒別分類、因素與關(guān)聯(lián)分析、統(tǒng)計(jì)監(jiān)控與預(yù)測決策等領(lǐng)域。RSR法評(píng)價(jià)原理是：首先在一個(gè)n行m列矩陣中，通過秩轉(zhuǎn)換獲得無量綱統(tǒng)計(jì)量RSR，再運(yùn)用參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析的概念與方法來研究RSR的分布，最后依據(jù)RSR值對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行排序或分檔排序進(jìn)而得出綜合評(píng)價(jià)[47]。

1)編秩：將n個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)列成n行m列的原始數(shù)據(jù)表或矩陣，依次編出各評(píng)價(jià)對(duì)象每個(gè)指標(biāo)的秩。在指標(biāo)編秩時(shí)，高優(yōu)指標(biāo)編秩法的最大指標(biāo)值編以最高的秩次n，次大的編以n-1，……次小的指標(biāo)值編以2，最小的編以1；低優(yōu)指標(biāo)編法則與高優(yōu)指標(biāo)相反，最小的指標(biāo)值編以最高的秩次n，次小的編以n-1，……次大的編以2，最大的編以1；若幾個(gè)指標(biāo)值相同，則均編以平均秩次。

2)計(jì)算RSR：通常按行或列或加權(quán)形式計(jì)算秩和比。

若按行計(jì)算：

(1)

若按列計(jì)算：

(2)

若按加權(quán)秩和比計(jì)算：

(3)

式中：R為各評(píng)價(jià)對(duì)象每個(gè)指標(biāo)的秩；W為各指標(biāo)權(quán)重。

3)確定RSR的分布或計(jì)算概率單位(Probit)：根據(jù)累計(jì)頻率，對(duì)照“百分?jǐn)?shù)與概率單位對(duì)照表”，求其所對(duì)應(yīng)的Probit值。

4)分檔排序：0≤RSR≤1，RSR→1表明評(píng)價(jià)對(duì)象越優(yōu)。

2.2 非整RSR評(píng)價(jià)法

非整RSR法(非整秩次秩和比法)是對(duì)RSR法的進(jìn)一步改進(jìn)和完善。高優(yōu)指標(biāo)編秩中，最小指標(biāo)值的秩編為1，最大指標(biāo)值的秩編為n，其余指標(biāo)值的秩由小到大分別編為1與n之間的線性遞增的非整秩次，所編秩次與原指標(biāo)值之間存在定量的線性對(duì)應(yīng)關(guān)系，即原指標(biāo)值被定量地轉(zhuǎn)換為秩次，而不是生硬的等級(jí)化；低優(yōu)指標(biāo)的編秩原理與高優(yōu)指標(biāo)相同，但大小方向相反，非整RSR法編秩計(jì)算見式(4)和式(5)。

對(duì)高優(yōu)指標(biāo)編秩：

(4)

對(duì)低優(yōu)指標(biāo)編秩：

(5)

式中：X為各評(píng)價(jià)指標(biāo)；Xmax、Xmin分別為指標(biāo)最大、最小值。

非整RSR法對(duì)RSR法的編秩方法進(jìn)行了優(yōu)化，避免了秩次化后原指標(biāo)值定量信息的損失，尤其在待評(píng)區(qū)域同時(shí)具有高優(yōu)指標(biāo)、低優(yōu)指標(biāo)、不分高低及其組合指標(biāo)時(shí)，非整RSR法最大化保留源數(shù)據(jù)信息的優(yōu)勢更加明顯。除編秩方法外，非整RSR法與RSR法的計(jì)算步驟幾乎相同，其過程是在將n個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)列成n行m列的原始矩陣后，判定高優(yōu)、低優(yōu)、不分指標(biāo)，首先按式(4)或式(5)依次編出各評(píng)價(jià)對(duì)象每個(gè)指標(biāo)的秩，再按式(1)、式(2)或式(3)計(jì)算出非整RSR值。

2.3 TOPSIS評(píng)價(jià)法

TOPSIS法是一種常用的組內(nèi)綜合評(píng)價(jià)法，它能充分利用原始調(diào)查數(shù)據(jù)信息，在與標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較獲得指標(biāo)歸一化數(shù)值后，再將各指標(biāo)數(shù)值進(jìn)行加權(quán)疊加的過程，優(yōu)點(diǎn)是評(píng)估結(jié)果量化準(zhǔn)確、直觀。第一次全國自然災(zāi)害綜合風(fēng)險(xiǎn)普查推薦利用TOPSIS法開展評(píng)估，該法對(duì)數(shù)據(jù)分布及樣本含量沒有嚴(yán)格限制，數(shù)據(jù)計(jì)算簡單易行，著重體現(xiàn)評(píng)估單元能力與目標(biāo)值的差異，評(píng)估結(jié)果能準(zhǔn)確反映各評(píng)價(jià)區(qū)域或單元間的減災(zāi)能力差距。TOPSIS法評(píng)價(jià)原理是：首先基于歸一化后的標(biāo)準(zhǔn)化矩陣，采用余弦法找出有限方案中的最優(yōu)方案和最劣方案，再分別計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)方案和最劣方案間的距離，進(jìn)而獲得各評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)方案的相對(duì)接近程度，以此作為評(píng)價(jià)優(yōu)劣的依據(jù)[45-46]。

1)構(gòu)建標(biāo)準(zhǔn)化矩陣，假設(shè)有n個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象(起算單元)，每個(gè)對(duì)象都有m個(gè)屬性指標(biāo)，則原始數(shù)據(jù)矩陣為：

(6)

進(jìn)行屬性歸一化：

(7)

根據(jù)專家知識(shí)經(jīng)驗(yàn)判定法，得到每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重Wj，進(jìn)行向量定權(quán)：

Zij=Wj×Pij。

(8)

構(gòu)造加權(quán)規(guī)范矩陣，求得歸一化和定權(quán)后的標(biāo)準(zhǔn)化矩陣Z：

(9)

2)確定最優(yōu)方案和最劣方案，最優(yōu)方案Z+由Z中每列元素的最大值構(gòu)成：

(10)

最劣方案Z-由Z中每列元素的最小值構(gòu)成：

(11)

3)計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)、最劣方案的距離：

(12)

(13)

4)計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)方案的貼近程度Ci：

(14)

式中：0≤Ci≤1，Ci→1表明評(píng)價(jià)對(duì)象最優(yōu)。

5)根據(jù)Ci大小進(jìn)行排序，給出評(píng)價(jià)結(jié)果。

3 結(jié)果與對(duì)比分析

3.1 RSR法、非整RSR法、TOPSIS法評(píng)估結(jié)果

基于RSR模型評(píng)估原理及計(jì)算過程，某市區(qū)鄉(xiāng)鎮(zhèn)減災(zāi)能力評(píng)估計(jì)算與結(jié)果見表4。

表4 RSR法評(píng)估RSRW值分布

基于非整RSR模型評(píng)估原理及計(jì)算過程，某市區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)減災(zāi)能力評(píng)估計(jì)算與結(jié)果見表5。

表5 非整RSR法評(píng)估RSRW值分布

基于TOPSIS模型評(píng)估原理及計(jì)算過程，某市區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)減災(zāi)能力評(píng)估計(jì)算與結(jié)果見表6。

表6 TOPSIS法評(píng)估Ci值分布

將表4、表5與表6中的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總，三種模型評(píng)估的結(jié)果數(shù)據(jù)及排名對(duì)照見表7。

表7 鄉(xiāng)鎮(zhèn)減災(zāi)能力評(píng)估結(jié)果對(duì)照表

3.2 RSR法、非整RSR法、TOPSIS法評(píng)估結(jié)果數(shù)據(jù)分析

將表7中的評(píng)估結(jié)果數(shù)據(jù)分別繪制成圖1、圖2和圖3，由圖中趨勢線的斜率及極值差異可知，基于不同模型單個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)或整體區(qū)域的評(píng)估結(jié)果差異顯著。但從評(píng)估效果來看，三種方法都能對(duì)鄉(xiāng)鎮(zhèn)減災(zāi)能力進(jìn)行定量化評(píng)估，采用任一方法結(jié)合均值-標(biāo)準(zhǔn)差等分級(jí)法均能對(duì)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)減災(zāi)能力大小進(jìn)行有效地分等定級(jí)。

圖1 TOPSIS法評(píng)估結(jié)果圖

圖2 RSR法評(píng)估結(jié)果圖

圖3 非整RSRW法評(píng)估結(jié)果圖

從評(píng)估結(jié)果數(shù)值來看，基于相同的評(píng)估指標(biāo)和權(quán)重，同一鄉(xiāng)鎮(zhèn)的三種模型評(píng)估結(jié)果均存在不同程度的差異，區(qū)域整體上以RSR法評(píng)價(jià)值最大、TOPSIS法評(píng)價(jià)值最小、非整RSR法評(píng)價(jià)值居中(圖4)。

圖4 三種方法評(píng)估結(jié)果數(shù)值對(duì)比圖

對(duì)評(píng)估結(jié)果深入分析可知，TOPSIS法評(píng)估結(jié)果的平均值為0.285、極值差為0.283、標(biāo)準(zhǔn)差為0.115，均為三者中最小；非整RSR法評(píng)估結(jié)果的平均值為0.354、極值差為0.382、標(biāo)準(zhǔn)差為0.134，處于居中；RSR法評(píng)估結(jié)果的平均值為0.528、極值差為0.472、標(biāo)準(zhǔn)差為0.141，均為三者中最大(表8)。表明RSR法下各鄉(xiāng)鎮(zhèn)間評(píng)估結(jié)果差異明顯、區(qū)分度最大，即各鄉(xiāng)鎮(zhèn)優(yōu)劣分檔的效果最佳。

表8 評(píng)估結(jié)果數(shù)據(jù)處理分析

從評(píng)估對(duì)象排名來看，RSR法與TOPSIS法的評(píng)估結(jié)果差異最大，18個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)中，減災(zāi)能力排名差距為2級(jí)的為A2、A4、A5、A7、A9、A12、A13、A17，排名差距為3級(jí)的為A6、A14、A18，排名差距為4、5、6、10級(jí)的分別為A10、A8、A1、A3；其次為非整RSR法與TOPSIS法，減災(zāi)能力排名差距為2級(jí)的為A5、A9、A18，排名差距為3級(jí)的為A4、A6、A10、A12、A13，排名差距為11級(jí)的為A3；非整RSR法與RSR法排名差異相對(duì)較小，減災(zāi)能力排名差距為2級(jí)的為A14、A15，排名差距為4級(jí)的為A8、A9，排名差距為5級(jí)的為A1、A12(圖5)。

圖5 三種方法評(píng)估結(jié)果排名對(duì)比圖

從評(píng)估結(jié)果整體趨勢來看，非整RSR法評(píng)估結(jié)果整體處于TOPSIS與RSR法之間，該法既吸取了TOPSIS法最大化保留源數(shù)據(jù)信息的優(yōu)點(diǎn)，又繼承了RSR法較好的優(yōu)劣分檔的優(yōu)勢(圖6)。

圖6 三種方法評(píng)估趨勢圖

對(duì)評(píng)估結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行深入對(duì)比分析，并結(jié)合三種模型的評(píng)估原理，可知：

1)實(shí)用性方面。非整RSR法與RSR法評(píng)估差異相對(duì)較小，兩種方法與TOPSIS法的差異顯著。評(píng)估指標(biāo)及權(quán)重?cái)?shù)據(jù)雖相同，由于三種方法的計(jì)算方式不盡相同，評(píng)估結(jié)果差異明顯，但三種方法均可實(shí)現(xiàn)區(qū)域減災(zāi)能力定量化評(píng)估，僅對(duì)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)減災(zāi)能力評(píng)估值整體大小進(jìn)行對(duì)比意義不太明顯，而基于各鄉(xiāng)鎮(zhèn)減災(zāi)能力的排名差距，探究其主導(dǎo)因素并對(duì)應(yīng)提出提升減災(zāi)能力的措施意義重大。

2)數(shù)值大小方面。以TOPSIS法評(píng)估計(jì)算的數(shù)值最小、標(biāo)準(zhǔn)差最小；RSR法評(píng)估計(jì)算的數(shù)值最大、標(biāo)準(zhǔn)差最大；非整TOPSIS法評(píng)估計(jì)算的數(shù)值居中、標(biāo)準(zhǔn)差居中。基于三種方法的評(píng)估原理及式(1)～(14)，表明RSR法降低了異常指標(biāo)的干擾、優(yōu)劣分檔最佳；TOPSIS法最大化保留了源數(shù)據(jù)信息，但易受異常指標(biāo)干擾；非整RSR法繼承了兩者的優(yōu)點(diǎn)，是三者中既重視源數(shù)據(jù)信息又強(qiáng)調(diào)排名的較好方法。

3)等級(jí)排名方面。非整RSR法與RSR法的排名相差2級(jí)以上的鄉(xiāng)鎮(zhèn)有6個(gè)，最大相差5級(jí)；非整RSR法與TOPSIS法排名相差2級(jí)以上的鄉(xiāng)鎮(zhèn)有9個(gè)，最大相差11級(jí)；RSR法與TOPSIS法排名相差2級(jí)以上的鄉(xiāng)鎮(zhèn)有15個(gè)，最大相差10級(jí)。

4)整體趨勢方面。非整RSR法居于TOPSIS法、RSR法兩者之中，以非整RSR法為最優(yōu)。

5)計(jì)算工作量方面。由三種模型評(píng)估公式及實(shí)際計(jì)算知，TOPSIS法計(jì)算工作量最大，是另兩種方法的幾倍，非整RSR法與RSR法的計(jì)算工作量相當(dāng)。

4 結(jié)論與展望

經(jīng)采用RSR法、非整RSR法與TOPSIS法對(duì)某市區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)減災(zāi)能力進(jìn)行定量評(píng)估與對(duì)比分析，主要結(jié)論如下：

1)三種方法均適用于區(qū)域減災(zāi)能力定量化評(píng)估，采用任一種方法均可量化出各區(qū)域分異的減災(zāi)能力，應(yīng)根據(jù)區(qū)域評(píng)估目的和要求進(jìn)行選擇。

2)RSR法優(yōu)劣分檔最佳、信息損失最大；TOPSIS法信息損失最小、優(yōu)劣分檔最差；非整RSR法信息損失和優(yōu)劣分檔均居中，為三者中的較好方法。

3)從實(shí)用性、數(shù)值大小、等級(jí)排名、整體趨勢、計(jì)算工作量等五方面綜合考量，非整RSR法評(píng)估模型最為理想。

4)三種方法評(píng)估結(jié)果產(chǎn)生差異的內(nèi)在機(jī)理：借助評(píng)估模型進(jìn)行層層計(jì)算時(shí)，對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)的近似取值程度或處理方式，及指標(biāo)與權(quán)重的加權(quán)聚合過程不同，如TOPSIS法的式(6)～(14)和RSR法的式(1)～(5)所示；各鄉(xiāng)鎮(zhèn)單一指標(biāo)極端值對(duì)該指標(biāo)及18個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)減災(zāi)能力值的影響與貢獻(xiàn)程度不同，如A3、A6、A10、A18在三種方法下評(píng)估數(shù)值及排名的差異等。

因此，后續(xù)研究應(yīng)對(duì)三種模型下減災(zāi)能力排名差距較大的主導(dǎo)誘因進(jìn)行深入分析。