榆林近期供水網(wǎng)絡(luò)方案的多方法綜合評價(jià)

解陽陽，趙夢龍，王義民，陳昱潼，賈亞平

(1 西安理工大學(xué) 水利水電學(xué)院，陜西 西安 710048；2 陜西水利電力勘測設(shè)計(jì)研究院，陜西 西安 710001)

榆林近期供水網(wǎng)絡(luò)方案的多方法綜合評價(jià)

解陽陽1，趙夢龍1，王義民1，陳昱潼1，賈亞平2

(1 西安理工大學(xué) 水利水電學(xué)院，陜西 西安 710048；2 陜西水利電力勘測設(shè)計(jì)研究院，陜西 西安 710001)

【目的】 研究多方法綜合評價(jià)相對單一方法評價(jià)的優(yōu)勢，進(jìn)一步豐富水資源系統(tǒng)評價(jià)理論，同時(shí)為榆林供水網(wǎng)絡(luò)的規(guī)劃和建設(shè)提供技術(shù)支撐?！痉椒ā?利用加速遺傳算法改進(jìn)的層次分析法確定供水網(wǎng)絡(luò)方案各指標(biāo)的權(quán)重；通過層次分析法、灰靶理論、模糊綜合評價(jià)法、投影尋蹤法和集對分析法等5種評價(jià)方法，對榆林近期供水網(wǎng)絡(luò)方案進(jìn)行綜合評價(jià)；提出一種評判多種評價(jià)方法結(jié)果一致性的指標(biāo)，并在以上各評價(jià)方法基礎(chǔ)上利用序號(hào)總和理論得出最優(yōu)方案?！窘Y(jié)果】 在榆林近期供水網(wǎng)絡(luò)方案評價(jià)中，5種方法評價(jià)結(jié)果的整體一致性指標(biāo)為0.625，表明評價(jià)結(jié)果基本一致；集對分析法和投影尋蹤法的評價(jià)結(jié)果最值比分別為7.77和9.03，比其他3種方法更易區(qū)分最優(yōu)和最劣方案；利用序號(hào)總和理論克服了不同方法評價(jià)結(jié)果的不一致性，得出榆林近期供水網(wǎng)絡(luò)的最佳方案為方案2?！窘Y(jié)論】 應(yīng)用實(shí)例表明，在供水網(wǎng)絡(luò)方案評價(jià)中，多方法綜合評價(jià)能克服單一方法的局限性，較單一方法的評價(jià)結(jié)果更可靠。

供水網(wǎng)絡(luò)；方案評價(jià)；投影尋蹤；集對分析；序號(hào)總和理論；榆林市

水資源系統(tǒng)評價(jià)的主要任務(wù)是確定水資源的數(shù)量、質(zhì)量、分布情況及人類活動(dòng)的影響等，進(jìn)而對水資源開發(fā)利用狀況及開發(fā)潛力做出評估。全球氣候的變化和極端旱澇事件的頻繁發(fā)生，加劇了水資源時(shí)空分布的不均勻性[1-3]。隨著水資源統(tǒng)一化管理、高效利用的不斷進(jìn)步及供水保障體系在城鎮(zhèn)和工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的建設(shè)和推廣，供水網(wǎng)絡(luò)方案評價(jià)已成為水資源系統(tǒng)評價(jià)的一項(xiàng)重要內(nèi)容。

水資源系統(tǒng)常用的評價(jià)方法有層次分析法、主成分分析法、因子分析法、判別分析法、聚類分析法、模糊評價(jià)法和灰色評價(jià)等[4]。金菊良等[5]在不考慮評價(jià)指標(biāo)權(quán)重的情況下，將投影尋蹤方法應(yīng)用于水資源工程方案優(yōu)選；邵衛(wèi)云等[6]基于資源、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和工程技術(shù)等指標(biāo)，利用模糊綜合評價(jià)方法對浙北地區(qū)的引水方案進(jìn)行了優(yōu)選；針對鄭州市引黃供水方案的研究，徐建新等[7]結(jié)合變異系數(shù)法構(gòu)建了城市供水方案優(yōu)選的灰色關(guān)聯(lián)決策模型；董洪茂等[8]提出基于集對分析的城市供水方案優(yōu)選決策模型。在國內(nèi)，單一評價(jià)方法在水資源系統(tǒng)中的研究和應(yīng)用不勝枚舉，盡管已取得不少重要成果，但在供水網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方案評價(jià)中仍遇到一些困難：其一是，數(shù)據(jù)資料收集困難，一些指標(biāo)難以量化，評價(jià)指標(biāo)體系的確立沒有標(biāo)準(zhǔn)；其二是，很多時(shí)候不得不考慮決策者對不同指標(biāo)的看重程度，然而確定指標(biāo)權(quán)重時(shí)可能摻雜較多不合理的主觀成分；第三是，選擇不同評價(jià)方法可能得出不一致的結(jié)果，當(dāng)不能確定哪一種評價(jià)方法更合適時(shí)，很難得出合理、可靠的結(jié)果。針對以上問題，采用多方法評價(jià)并綜合比較，盡可能削弱不合理主觀因素及一些不確定性因素的影響，對供水網(wǎng)絡(luò)方案的評價(jià)具有重要的理論意義。

榆林地區(qū)屬于資源型缺水城市，水資源的進(jìn)一步開發(fā)潛力有限，不僅缺乏大型的調(diào)蓄工程，而且各個(gè)水源工程獨(dú)立運(yùn)行，不能余缺互補(bǔ)。受水資源分布和開發(fā)條件的限制，當(dāng)?shù)厮垂こ屉y以形成有效的供水網(wǎng)絡(luò)體系，加劇了榆林水資源的供需矛盾。因此，從區(qū)外調(diào)引黃河干流水，實(shí)施引黃工程，是解決榆林缺水的根本途徑[9-11]。根據(jù)《陜西省水利發(fā)展的“十二五”規(guī)劃》要求，應(yīng)盡快落實(shí)引黃工程，全面構(gòu)建陜北供水網(wǎng)絡(luò)，基本保障陜北地區(qū)重要城鎮(zhèn)和工業(yè)園區(qū)的用水需求。榆林供水網(wǎng)絡(luò)是陜北供水網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分，進(jìn)行榆林供水網(wǎng)絡(luò)方案研究，可以為制定榆林供水網(wǎng)絡(luò)工程規(guī)劃提供技術(shù)支撐，對于加快陜北供水網(wǎng)絡(luò)建設(shè)具有重要作用。

1 研究區(qū)概況

榆林市位于陜西省北部，地處東經(jīng)107°28′～111°15′，北緯36°57′～39°35′，總面積43 578 km2，主要為風(fēng)沙灘和黃土丘陵溝壑地貌，屬典型的大陸性季風(fēng)氣候。榆林市煤炭、石油、天然氣、巖鹽等能源資源非常豐富，是我國重要的能源化工基地，已經(jīng)成為帶動(dòng)陜西省經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要引擎。據(jù)《榆林市水資源綜合利用規(guī)劃》，榆林市多年平均降水量380 mm，多年平均水資源總量為32.01億m3，其中可利用水量為12.75億m3，難以滿足當(dāng)?shù)赜盟枨蟆?/p>

2 數(shù)據(jù)資料

根據(jù)榆林供水網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃與建設(shè)需要，將榆林劃分成12個(gè)配置單元(各單元位置分布如圖1所示)，分別為錦界與清水溝工業(yè)區(qū)1、榆林經(jīng)濟(jì)開發(fā)區(qū)2、榆橫煤化化工區(qū)3、魚河鹽化工業(yè)區(qū)4、榆樹灣麻黃梁工業(yè)集中區(qū)5、榆佳工業(yè)區(qū)6、米子綏工業(yè)園區(qū)7、靖邊能源綜合利用區(qū)8、定邊鹽化工業(yè)集中區(qū)9、府谷煤電載能區(qū)10、窟野河谷區(qū)11和吳堡煤焦化工業(yè)園區(qū)12。考慮到地理位置和經(jīng)濟(jì)聯(lián)系等因素，將榆林市清澗縣城和清澗工業(yè)區(qū)劃歸到延安供水網(wǎng)絡(luò)。

據(jù)陜西水利電力勘測設(shè)計(jì)研究院的調(diào)查和研究，榆林能源化工基地近期(2020年前)總需水量15.74億m3，當(dāng)?shù)厮垂┧?.79億m3，榆神供水工程供水1.72億m3，引黃工程調(diào)水8.14億m3，實(shí)施規(guī)劃的當(dāng)?shù)刂饕垂こ碳耙S工程后，供需基本平衡。本研究主要考慮王圪堵水源工程、榆神供水工程、大泉引黃工程、佳縣引黃工程、定邊引黃工程(鹽環(huán)定揚(yáng)黃工程)等5個(gè)大水源工程，共擬定4種榆林近期規(guī)劃年供水網(wǎng)絡(luò)方案，針對這4種方案進(jìn)行多方法綜合評價(jià)。

一般情況下，評價(jià)水資源配置方案或供水網(wǎng)絡(luò)方案的優(yōu)劣主要從經(jīng)濟(jì)效益或投資費(fèi)用、可能引起的社會(huì)效應(yīng)、生態(tài)環(huán)境效應(yīng)、資源利用效率以及技術(shù)難度等方面考慮[12-13]。結(jié)合榆林市水利工程特點(diǎn)，經(jīng)專家建議和研究分析，本研究建立了榆林近期供水網(wǎng)絡(luò)的評價(jià)指標(biāo)體系。該體系共包含14個(gè)指標(biāo)，其中重要單元應(yīng)急水源數(shù)量指標(biāo)屬于越大越優(yōu)型指標(biāo)，其余指標(biāo)均為越小越優(yōu)型指標(biāo)。為消除各評價(jià)指標(biāo)量綱的不同，越小越優(yōu)型指標(biāo)按式(1)對指標(biāo)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，越大越優(yōu)型指標(biāo)按式(2)進(jìn)行歸一化處理。

(1)

(2)

式中：Cij表示第j方案第i指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)，Cij′表示Cij的歸一化數(shù)據(jù)，MaxCij、MinCij分別表示各方案第i指標(biāo)的最大、最小原始數(shù)據(jù)。

利用式(1)和式(2)對各方案的評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理后，結(jié)果見表1。

3 評價(jià)方法

3.1 層次分析法

層析分析法(Analytic hierarchy process，AHP)[14-15]先將問題自上而下分解成若干有機(jī)聯(lián)系的層次，形成一個(gè)多層次分析結(jié)構(gòu)，最終歸結(jié)為最低層次相對最高層次的相對重要性的確定和相對優(yōu)劣次序的排序問題。其步驟如下：

1)構(gòu)建榆林近期供水網(wǎng)絡(luò)層次分析結(jié)構(gòu)。榆林近期供水網(wǎng)絡(luò)層次分析結(jié)構(gòu)自上而下分成4層，即目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、指標(biāo)層和方案層，結(jié)構(gòu)如圖2所示。

2)確定指標(biāo)權(quán)重。利用Saaty提出的指標(biāo)相對重要性9級(jí)標(biāo)度法[16]構(gòu)造判斷矩陣，f(i,j)表示同一影響對象下i因素相對j因素的重要程度，具體如表2所示。

注：重要程度介于兩相鄰標(biāo)準(zhǔn)之間時(shí)取均值；判斷矩陣是正互反矩陣，其元素滿足f(j,i)=1/f(i,j)。

Note:f(i,j) is the average value of two adjacent standards.Judgment matrix is positive reciprocal matrix and its elements conform to the formula:f(j,i)=1/f(i,j).

確定同一層要素對于上一層某要素的相對重要性的排序權(quán)值，并檢驗(yàn)各判斷矩陣的一致性，計(jì)算模型[17]如下：

(3)

式中：CIF(n)表示一致性指標(biāo)函數(shù)；wj(j=1～n)表示第j排序權(quán)值變量；n表示相應(yīng)層次因素的個(gè)數(shù)，其他符號(hào)意義如前文說明。

考慮到式(3)是非線性優(yōu)化問題，利用加速遺傳算法[18]進(jìn)行求解，確定各指標(biāo)權(quán)重。

3)評價(jià)方案。按照式(4)結(jié)果評價(jià)各方案優(yōu)劣，綜合評價(jià)結(jié)果越大，方案越優(yōu)。

R=WY。

(4)

式中：R表示綜合評價(jià)結(jié)果向量，W表示評價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，Y表示各指標(biāo)歸一化數(shù)據(jù)矩陣。

3.2 灰靶理論

灰靶理論(Grey target theory，GTT)[19-20]是處理無參照標(biāo)準(zhǔn)的模式序列的灰色關(guān)聯(lián)分析理論，其步驟如下：

1)確定標(biāo)準(zhǔn)模式。評價(jià)模式序列為命題P，各模式ωi(i=1,2,…,n)構(gòu)成命題P下的灰模式序列，ω(j)為指標(biāo)序列，ω(j)={ω(1),ω(2),…,ω(m)}。

(5)

式中：ωi(j)表示i模式j(luò)指標(biāo)的值，“↑”表示極大值極性，“↓”表示極小值極性，“-”表示適中值極性，u0表示j指標(biāo)的指定值，Avg為取均值函數(shù)，其他符號(hào)意義同前。

因此，P命題下的標(biāo)準(zhǔn)模式如下：

ω0={ω0(1),ω0(2),…,ω0(m)}。

(6)

2)確定灰關(guān)聯(lián)差異信息空間ΔGR。設(shè)ωi={ωi(1),ωi(2),…,ωi(m)}為第i待評估模式序列，則有：

(7)

式中：T表示灰靶變換；xi(j)表示第i模式的j靶位坐標(biāo)；令i=0時(shí)，有Tω0=x0={1,1,…,1}，其中x0為標(biāo)準(zhǔn)靶心。

灰關(guān)聯(lián)差異信息空間：

ΔGR=[Δ,ζ,Δ0i(max),Δ0i(min)]。

(8)

式中：靶位坐標(biāo)偏差序列Δ={Δ0i(j)，i=1,2,…,n；j=1,2,…,m}，靶位坐標(biāo)偏差Δ0i(j)=x0(j)-xi(j)=1-xi(j)，x0(j)∈x0；分辨系數(shù)ζ=0.5；靶位坐標(biāo)偏差極大值Δ0i(max)=maximaxjΔ0i(j)；靶位坐標(biāo)偏差極小值Δ0i(min)=miniminjΔ0i(j)。

3)計(jì)算靶心系數(shù)，其表達(dá)式為：

(9)

式中：γ(x0(j),xi(j))為xi(j)與x0(j)的靶心系數(shù)，其他符號(hào)意義同前。

4)計(jì)算靶心度，并對方案優(yōu)劣進(jìn)行排序。靶心度γ(x0,xi)表示第i模式與標(biāo)準(zhǔn)模式的接近程度，靶心度越高，方案越優(yōu)。

(10)

式中：wj表示第j指標(biāo)的權(quán)重；i=1,2,…,n；其他符號(hào)意義同前。

3.3 模糊綜合評價(jià)法

模糊綜合評價(jià)(Fuzzy comprehensive evaluation，F(xiàn)CE)以模糊數(shù)學(xué)為理論基礎(chǔ)，通過構(gòu)建模糊集合和確立模糊關(guān)系，對受多種因素影響的事物進(jìn)行全面評價(jià)[21]。模糊綜合評價(jià)模型步驟如下：

1)確定評判對象的因素集U={u1,u2,…,uM}，其中um(m=1,2,…,M)表示樣本m指標(biāo)。

2)給出評判集V={v1,v2,…,vK}，vk(k=1,2,…,K)為第k級(jí)別或類別，這里采用量化值vk=k。

3)進(jìn)行單因素評判，構(gòu)建模糊關(guān)系矩陣R。

(11)

式中，rmk(m=1,2,…,M;k=1,2,…,K)為um相對vk的隸屬度。

(12)

式中：xm表示因素m量化值；sm,k表示因素m完全隸屬于vk時(shí)的標(biāo)準(zhǔn)值；其他符號(hào)意義同前文說明。

4)利用層次分析法確定評價(jià)因素的模糊權(quán)重向量W。

5)利用加權(quán)平均型模糊合成算子對W與被評樣本的R進(jìn)行合成，得到被評樣本的模糊綜合評價(jià)結(jié)果向量B。

B=WoR=(b1,b2,…,bK)。

(13)

式中：bk(k=1,2,…,K)為被評樣本相對第k級(jí)別或類別的加權(quán)隸屬度，“o”為數(shù)學(xué)運(yùn)算符。bk計(jì)算公式為：

(14)

6)利用加權(quán)平均原則即式(15)確定樣本最終評判等級(jí)或類別B*，對樣本優(yōu)劣排序時(shí)，B*越大，方案越差。

(15)

3.4 投影尋蹤法

投影尋蹤(Project pursuit，PP)的基本思想是把高維數(shù)據(jù)投影到低維空間，尋找能夠反映高維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)或特征的投影，從而獲取高維數(shù)據(jù)中隱含的特征信息。其評價(jià)步驟[5]如下：

1)構(gòu)造投影指標(biāo)函數(shù)Q(a)。將各樣本m個(gè)指標(biāo)構(gòu)成的m維數(shù)據(jù){x(i,j)|i=1,2,…,m}在a={a(1),a(2),…,a(m)}方向上投影，得到一維投影值z(i)(i=1,2,…,n)。序列z(i)的計(jì)算公式為：

(16)

式中：a(j)為投影方向a的第j個(gè)分坐標(biāo)，x(i,j)為第i方案的第j指標(biāo)，其他符號(hào)意義同前。

序列z(i)的標(biāo)準(zhǔn)差為：

(17)

式中：Sz表示序列{z(i)|i=1,2,…,n}的標(biāo)準(zhǔn)差，E(z)表示序列{z(i)|i=1,2,…,n}的均值。

序列z(i)的和密度為：

(18)

式中：Dz表示序列{z(i)|i=1,2,…,n}的局部密度；R表示局部密度窗寬，一般取0.1Sz；r(i,j)表示樣本間距，r(i,j)=|z(i)-z(j)|；當(dāng)R-r(i,j)≥0時(shí)，u[R-r(i,j)]=1，當(dāng)R-r(i,j)<0時(shí)，u[R-r(i,j)]=0。

投影指標(biāo)函數(shù)為：

Q(a)=SzDz。

(19)

綜合投影指標(biāo)值時(shí)，要求投影值z(i)的散布特征應(yīng)為：局部投影點(diǎn)盡可能密集，最好凝聚成若干個(gè)點(diǎn)團(tuán)；在整體上投影點(diǎn)團(tuán)之間盡可能散開。

2)優(yōu)化投影指標(biāo)函數(shù)。最佳投影方向最大可能暴露高維數(shù)據(jù)的某類特征結(jié)構(gòu)，因此可以通過求解Q(a)最大化問題來估計(jì)最佳投影方向a*。即當(dāng)a=a*時(shí)，Q(a)取得最大值。

(20)

3)優(yōu)劣排序。將最佳投影方向代入式(16)得出各樣本的投影值z*(i)，將z*(i)值按大小排序，即可以得到各樣本的優(yōu)劣排序。

3.5 集對分析法

集對分析法(Set pair analysis，SPA)在水資源系統(tǒng)評價(jià)中應(yīng)用效果較好[22-24]。設(shè)待評價(jià)對象集合A=(A1,A2,…,AN)，其中Ai=(an1,an2,…,anM)，N表示樣本數(shù)量，M表示樣本特征指標(biāo)數(shù)量，anm(n=1,2,…,N；m=1,2,…,M)表示n樣本的m指標(biāo)；K級(jí)評價(jià)等級(jí)集合B=(B1,B2,…,BK)，Bk(k=1,2,…,K)表示k級(jí)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，Bk=(bk1,bk2,…,bkM)表示k等級(jí)各指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)向量，bkm表示k等級(jí)m指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)值。評價(jià)步驟如下：

1)將指標(biāo)等級(jí)劃分為K級(jí)，并擬定各級(jí)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)，形成評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)集合B=(B1,B2,…,BK)。

2)將評價(jià)對象An(n=1,2,…,N)的各指標(biāo)值與對應(yīng)指標(biāo)各級(jí)標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行比較，如落在第k級(jí)，則該指標(biāo)屬于第k級(jí)，可將符號(hào)量化為“k”，將各評價(jià)對象按各指標(biāo)逐一比較，最終得到An符號(hào)量化后的An′。

3)構(gòu)造集對H(An′,Bk)，將An′與Bk對應(yīng)的符號(hào)元素進(jìn)行對照，分別統(tǒng)計(jì)符號(hào)相同的個(gè)數(shù)，記為S，符號(hào)相差1級(jí)的個(gè)數(shù)，記為F1，符號(hào)相差2級(jí)的個(gè)數(shù)，記為F2，依此類推，符號(hào)相差k級(jí)的個(gè)數(shù)，記為Fk，符號(hào)相差K-1級(jí)的個(gè)數(shù)記為P，得到K元聯(lián)系度：

(21)

S+F1+F2+…+P=M。

(22)

4)確定差異不確定分量系數(shù)I1，I2，…，IK-2的值，采用均勻劃分法[22]確定差異不確定分量系數(shù)，J≡1。

5)將I1，I2，…，IK-2的值代入式(21)得到綜合評價(jià)指標(biāo)值即聯(lián)系數(shù)μ，根據(jù)聯(lián)系數(shù)大小判斷樣本所屬判斷等級(jí)。

3.6 多方法評價(jià)結(jié)果分析

對方案集進(jìn)行優(yōu)劣評價(jià)時(shí)，不同評價(jià)方法由于原理不同，評價(jià)結(jié)果可能存在不一致性。為此，利用多方法評價(jià)后，還要分析多方法評價(jià)結(jié)果的一致性和各評價(jià)方法對最優(yōu)、最劣方案的區(qū)分程度。

1)評價(jià)結(jié)果一致性。利用N種評價(jià)方法對M個(gè)方案進(jìn)行優(yōu)劣排序，先判斷任意兩種方法評價(jià)結(jié)果的一致性，計(jì)算公式為：

(23)

(24)

式中：CD(k,l)為第k種與第l種方法評價(jià)結(jié)果的一致程度，其中1≤k,l≤N；uf(m)為2種評價(jià)方法對第m(1≤m≤M)個(gè)方案排序的一致性判斷指標(biāo)；i、j分別為第k種和第l種評價(jià)方法對第m個(gè)方案的排序位置。特別需要指明的是，k=l時(shí)，CD(k,l)=1.0。

多種方法評價(jià)結(jié)果的整體一致性指標(biāo)OC的計(jì)算公式為：

(25)

當(dāng)OC=0.0時(shí)，評價(jià)結(jié)果完全矛盾；當(dāng)0

2)序號(hào)總和理論。一般情況下，多種方法評價(jià)結(jié)果的整體一致性指標(biāo)大于0.5。因此，這里重點(diǎn)探討評價(jià)結(jié)果基本一致時(shí)的方案優(yōu)劣決策問題。序號(hào)總和理論[25]正是解決此問題的有效途徑，其基本思想是將各被評價(jià)方案在多種不同評價(jià)方法下的排序號(hào)相加，按序號(hào)總和大小排序結(jié)果確定被評價(jià)方案的真正位序。依據(jù)有2點(diǎn)：一是評價(jià)方法足夠多(至少3種以上)，二是各評價(jià)方法的結(jié)果基本一致。

3)評價(jià)結(jié)果的區(qū)分程度。實(shí)際上，決策者不僅要求方案優(yōu)劣排序可靠，還希望各方案的評價(jià)結(jié)果差異性顯著，這樣決策者才更有信心做出方案取舍。因此，評價(jià)方法對各方案優(yōu)劣的區(qū)分程度就顯得十分重要。決策者往往偏好最優(yōu)方案而舍棄最劣方案，因此可以用最優(yōu)方案與最劣方案評價(jià)結(jié)果的比值(評價(jià)結(jié)果最值比)反映方案優(yōu)劣的區(qū)分程度。

4 結(jié)果與分析

利用德菲爾法[26]和指標(biāo)相對重要性9級(jí)標(biāo)度法構(gòu)造判斷矩陣，利用加速遺傳算法求解式(3)構(gòu)成的模型，計(jì)算結(jié)果見表3-7。

由表3-7可以看出，無論單排序還是總排序，相應(yīng)的CIF均小于0.01，可以認(rèn)為各判斷矩陣均符合一致性要求[17]。

利用FCE和SPA評價(jià)時(shí)，采用均分法劃分優(yōu)劣等級(jí)，結(jié)果如表8所示。PP最佳投影方向a*=(0.013 2,0.146 6,0.340 3,0.320 3,0.634 7,0.000 1,0.352 6,0.356 4,0.047 5,0.007 7,0.047 1,0.318 1,0.000 1,0.000 0)，最大投影指標(biāo)函數(shù)值Q(a*)=0.651 7。

AHP、GTT、FCE、PP和SPA方法對榆林近期供水網(wǎng)絡(luò)方案的評價(jià)結(jié)果見表9，方案優(yōu)劣排序見表10。

由表9和表10得出：①與AHP、GTT和FCE方法相比，PP和SPA評價(jià)方法更易區(qū)分最優(yōu)及最劣方案；②以上5種評價(jià)方法的結(jié)果雖然有一定差異，但并出現(xiàn)完全矛盾的結(jié)果；③AHP、FCE與GTT采用相同的指標(biāo)權(quán)重，而評價(jià)結(jié)果并不完全相同；④AHP、GTT與FCE都考慮了指標(biāo)權(quán)重，而PP和SPA未考慮指標(biāo)權(quán)重，5種方法評價(jià)結(jié)果的整體一致性評價(jià)指標(biāo)為0.625，評價(jià)結(jié)果基本一致。

運(yùn)用序號(hào)總和理論得出榆林近期供水網(wǎng)絡(luò)方案的最終優(yōu)劣排序(由優(yōu)到劣)為方案2、方案4、方案3和方案1。因此，本研究推薦榆林近期供水網(wǎng)絡(luò)采用方案2。

5 結(jié) 論

榆林近期(2020年前)供水網(wǎng)絡(luò)方案涉及多指標(biāo)相互影響問題，存在許多不確定性。本研究運(yùn)用多種方法進(jìn)行綜合評價(jià)，并結(jié)合序號(hào)總和理論進(jìn)行各方案優(yōu)劣排序，得到以下結(jié)論：

1)利用AHP、GTT、FCE、PP和SPA方法對榆林近期供水網(wǎng)絡(luò)方案進(jìn)行評價(jià)，都能得到大致正確的評價(jià)結(jié)果，在5種評價(jià)方法基礎(chǔ)上再運(yùn)用序號(hào)總和理論得出方案2最優(yōu)，方案1最差。

2)指標(biāo)權(quán)重的確定很大程度上受制于評價(jià)主體的認(rèn)識(shí)和偏好，為了盡可能地削弱指標(biāo)權(quán)重中摻雜的不合理主觀成分，除了采用德菲爾法以外，還應(yīng)將不考慮指標(biāo)權(quán)重的評價(jià)方法與考慮指標(biāo)權(quán)重的評價(jià)方法相結(jié)合。

3)不同評價(jià)方法由于基本原理有所差異，即便在同一指標(biāo)體系下采用相同的指標(biāo)權(quán)重，也可能會(huì)出現(xiàn)不一致的評價(jià)結(jié)果。因此，當(dāng)多種方法評價(jià)的結(jié)果基本一致時(shí)，采用序號(hào)總和理論可以解決單一評價(jià)方法的局限性，評價(jià)結(jié)果更為可靠。

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Comprehensive evaluation of recent water supply network schemes in Yulin using multiple methods

XIE Yang-yang1，ZHAO Meng-long1，WANG Yi-min1，CHEN Yu-tong1，JIA Ya-ping2

(1CollegeofWaterResourcesandHydroelectricityEngineering,Xi’anUniversityofTechnology,Xi’an,Shaanxi710048,China;2ShaanxiProvinceInstituteofWaterResourcesandPowerInvestigationandDesign,Xi’an,Shaanxi710001,China)

【Objective】 This research focused on the advantages of comprehensive evaluation using multiple methods compared to using single method to enrich the evaluation theory of water resources system and provide scientific support for planning and construction of recent water supply network in Yulin.【Method】 The weight of each index of water supply network in Yulin was determined through the analytic hierarchy process with accelerating genetic algorithm.The alternative schemes were evaluated by five methods including AHP,GTT,FCE,PP and SPA.Furthermore,an index was proposed to judge the consistency of evaluation results of different methods,and the best scheme was determined by sequence-number summation theory and the above evaluation methods.【Result】 The overall consistency of evaluation results of recent water supply network schemes by five methods was 0.625,indicating the results were consistent basically.The ratios of peak values of evaluation results through SPA and PP were 7.77 and 9.03,indicating that they were better to distinguish the best and the worst schemes than other three methods.Considering the inconsistency of evaluation results through different methods,the sequence-number summation theory showed that the best recent water supply network in Yulin was scheme 2.【Conclusion】 The evaluation based on multi-method could overcome the limitations of single method and the results are more reliable in evaluating water supply network schemes.

water supply network;scheme evaluation;projection pursuit;set pair analysis;sequence-number summation theory;Yulin City

2013-11-18

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51190093,51179148)；水利部公益性行業(yè)科研基金項(xiàng)目(201101043,201101049)

解陽陽(1987-)，男，山東巨野人，在讀博士，主要從事水資源系統(tǒng)工程研究。E-mail：xieyang_yang_cool@126.com

王義民(1972-)，男，山西新絳人，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事水資源系統(tǒng)工程研究。 E-mail：wangyimin@xaut.edu.cn

時(shí)間:2015-01-19 09:19

10.13207/j.cnki.jnwafu.2015.03.024

TV212.4

A

1671-9387(2015)03-0219-10

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