煤層氣開發(fā)社會(huì)生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究：基于ISM的可達(dá)矩陣與FCM模型

紀(jì)曉東，薛 曄，薛崇義

(太原理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，山西 太原 030024)

中國(guó)煤層氣儲(chǔ)量巨大，埋深2 000 m以淺煤層氣地質(zhì)資源量為36.81×1012m3，如此豐富的煤層氣資源如果能夠得到合理的開發(fā)利用，將緩解資源壓力與能源供需矛盾[1]。但是由于中國(guó)煤層氣開發(fā)尚處于發(fā)展初期，在大規(guī)模發(fā)展的同時(shí)會(huì)對(duì)開發(fā)區(qū)域社會(huì)生態(tài)環(huán)境造成一定的影響，例如在煤層氣排采期，伴隨著煤層氣的釆出水大多具有高礦化度特征，會(huì)對(duì)區(qū)域土壤和植被造成潛在影響[2]。因此，要使煤層氣產(chǎn)業(yè)長(zhǎng)久、穩(wěn)定、綠色發(fā)展，獲得最大的經(jīng)濟(jì)效益，對(duì)煤層氣開發(fā)社會(huì)生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)就顯得較為重要。

目前國(guó)內(nèi)外有關(guān)煤層氣開發(fā)過程中對(duì)社會(huì)生態(tài)環(huán)境影響的研究主要涉及到自然環(huán)境與經(jīng)濟(jì)兩個(gè)方面。李沿英等[3]以沁水盆地鄭莊區(qū)塊煤層氣開采區(qū)為例，結(jié)合煤層氣開發(fā)工序，對(duì)其潛在的生態(tài)環(huán)境影響進(jìn)行定量分析，認(rèn)為煤層氣開采會(huì)對(duì)地下水、土壤、植被等造成不同程度的影響；帥官印等[4]對(duì)煤層氣不同的開采方式與施工中不同階段對(duì)地下水環(huán)境產(chǎn)生的影響進(jìn)行分析，并針對(duì)如何更好地保護(hù)地下水環(huán)境提出了相關(guān)建議；裴亞托等[5]基于PSR模型建立煤層氣開發(fā)生態(tài)系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并運(yùn)用AHP評(píng)價(jià)表明：煤層采出水、鉆井廢液、土地資源與植被的受損嚴(yán)重影響著生態(tài)環(huán)境。楊永國(guó)等[6]從系統(tǒng)的角度出發(fā)，采用模糊數(shù)學(xué)方法對(duì)煤層氣項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)價(jià)；VANORSDALE[7]通過情景分析法對(duì)煤層氣資源儲(chǔ)量、盈利管理、財(cái)務(wù)狀況三者的聯(lián)系進(jìn)行分析，并對(duì)煤層氣開發(fā)經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估；SENTHIL[8]運(yùn)用Monte-Carlo和Hypercube模擬方法將經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)因素分析與評(píng)價(jià)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了對(duì)煤層氣財(cái)務(wù)經(jīng)濟(jì)的有效評(píng)價(jià)；SUN等[9]基于災(zāi)害系統(tǒng)理論對(duì)煤層氣開發(fā)中生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行分析，并建立生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；XUE等[10]在改進(jìn)的指標(biāo)體系基礎(chǔ)上，運(yùn)用直覺模糊集對(duì)不確定風(fēng)險(xiǎn)信息進(jìn)行描述，并通過Mandani直覺模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確立了煤層氣開發(fā)中生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。

綜上，有關(guān)煤層氣開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的研究大多數(shù)集中在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，范圍有限，且現(xiàn)有評(píng)價(jià)方法對(duì)風(fēng)險(xiǎn)因素之間相互作用關(guān)系的研究較少，沒有充分體現(xiàn)煤層氣開發(fā)風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)性，以及各個(gè)因素之間的關(guān)聯(lián)性，鑒于此本文首先針對(duì)傳統(tǒng)模糊認(rèn)知圖(FCM)模型中獲取指標(biāo)間相關(guān)關(guān)系與關(guān)聯(lián)矩陣難度大、主觀性強(qiáng)的缺陷，將ISM的可達(dá)矩陣算法、三角模糊數(shù)引入FCM模型中，并通過非線性Hebbian學(xué)習(xí)算法進(jìn)行權(quán)值優(yōu)化，以此確立更為全面穩(wěn)定的模糊認(rèn)知圖模型，最后以沁水盆地鄭莊區(qū)塊煤層氣開發(fā)區(qū)為例，結(jié)合模型推理機(jī)制進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。

1 研究方法

1.1 ISM的可達(dá)矩陣算法

圖1 操作步驟流程Fig.1 Operation step flow

1.2 模糊認(rèn)知圖

本文在FCM中綜合考慮指標(biāo)間的直接關(guān)系與間接關(guān)系，并通過非線性Hebbian學(xué)習(xí)算法對(duì)關(guān)聯(lián)矩陣進(jìn)行優(yōu)化，以確立改進(jìn)后的FCM模型，即WTFCM模型。

(1)

(2)

WTFCM模型中指標(biāo)節(jié)點(diǎn)初始狀態(tài)值A(chǔ)G(0)通過變換函數(shù)f進(jìn)行迭代，當(dāng)陷入固定點(diǎn)狀態(tài)或者處于極限環(huán)狀態(tài)，則迭代過程結(jié)束，系統(tǒng)處于穩(wěn)定狀態(tài)。

2) WTFCM模型權(quán)值優(yōu)化算法。將非線性Hebbian學(xué)習(xí)算法應(yīng)用到FCM中，求取最優(yōu)關(guān)聯(lián)矩陣，此時(shí)式(1)變?yōu)槭?3)。

(3)

(4)

①輸出節(jié)點(diǎn)狀態(tài)值與目標(biāo)平均值間差異最小化，即式(5)。

(5)

②當(dāng)輸出節(jié)點(diǎn)ci相鄰時(shí)刻狀態(tài)值之差小于ε時(shí)，系統(tǒng)處于穩(wěn)定狀態(tài)，即式(6)。

(6)

式中，ε為保證F2盡量小的容忍值，當(dāng)①、②都滿足時(shí)權(quán)值即為最優(yōu)。

2 基于WTFCM的煤層氣開發(fā)社會(huì)生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

2.1 指標(biāo)節(jié)點(diǎn)量化及確定

SHI等[12]指出社會(huì)生態(tài)系統(tǒng)由社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、制度和生態(tài)四個(gè)子系統(tǒng)組成；熊軍等[13]認(rèn)為社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)是一種危及社會(huì)穩(wěn)定和秩序，并存在引發(fā)社會(huì)沖突的可能性。本文基于此并借鑒頁巖氣開發(fā)社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)[14]，針對(duì)XUE等[10]改進(jìn)后的煤層氣開發(fā)生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系增加指標(biāo)：相關(guān)政策法規(guī)的落實(shí)程度、拆遷安置程度與公眾滿意度，最終確立指標(biāo)體系見表1。

表1 煤層氣開發(fā)社會(huì)生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Table 1 Evaluation index system of social ecological environment risk in coalbed methane development

2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系節(jié)點(diǎn)初始狀態(tài)值的確定

1) 定量指標(biāo)節(jié)點(diǎn)。各個(gè)定量指標(biāo)節(jié)點(diǎn)量綱和數(shù)量級(jí)不同，因此需對(duì)其進(jìn)行無量綱化，將數(shù)值轉(zhuǎn)換在區(qū)間[0,1]上。正向指標(biāo)節(jié)點(diǎn)見式(7)，負(fù)向指標(biāo)節(jié)點(diǎn)見式(8)。

(7)

(8)

式中：A+、A-分別為對(duì)應(yīng)正向、負(fù)向指標(biāo)節(jié)點(diǎn)的實(shí)際值；Amax、Amin分別為國(guó)家規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)，相關(guān)參照值、實(shí)際調(diào)研數(shù)據(jù)或常規(guī)經(jīng)驗(yàn)上限值與下限值。

表2 量化規(guī)則Table 2 Quantitative rule

對(duì)N位專家意見進(jìn)行整合見式(9)，最后基于模糊概率和期望值的解模糊化方法進(jìn)行處理，見式(10)。

(9)

(10)

2.3 基于可達(dá)矩陣的指標(biāo)節(jié)點(diǎn)相關(guān)性的確定

傳統(tǒng)FCM模型獲取指標(biāo)節(jié)點(diǎn)間關(guān)系主觀性強(qiáng)，且只考慮指標(biāo)節(jié)點(diǎn)間的直接關(guān)系，勢(shì)必影響評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性，因此本文將ISM的可達(dá)矩陣算法引入，以確定指標(biāo)間是否存在關(guān)系。

1) 確定三級(jí)指標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間是否存在直接關(guān)系，建立W1(3)見式(11)。

(11)

2) 基于W1(3),通過ISM的可達(dá)矩陣算法計(jì)算得到W2(3),見式(12)。

(12)

以W2(3)為依據(jù)，對(duì)相應(yīng)指標(biāo)進(jìn)行關(guān)聯(lián)關(guān)系正負(fù)性的判斷，繪制模糊認(rèn)知圖模型。

2.4 基于三角模糊數(shù)的關(guān)聯(lián)矩陣確定

為降低傳統(tǒng)FCM模型關(guān)聯(lián)矩陣獲取難度大的特點(diǎn)，本文將三角模糊數(shù)法引入WTFCM模型中計(jì)算指標(biāo)權(quán)重，采用權(quán)重比公式獲取關(guān)聯(lián)矩陣。

1) 確定指標(biāo)節(jié)點(diǎn)權(quán)重w。由于三角模糊數(shù)法較為常見，具體步驟本文不作額外贅述，可參考文獻(xiàn)[15]所示步驟計(jì)算指標(biāo)節(jié)點(diǎn)權(quán)重值。

2) 建立W3。以2.3部分模型為依據(jù)，采用權(quán)重比公式獲取W3,即w3(i→j)=wci/wcj，且對(duì)角線元素為0。

3) 求取標(biāo)準(zhǔn)化矩陣W(0)。運(yùn)用式(13)對(duì)W3進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

W(0)=s×W3

(13)

式中，s為W3中各行元素之和最大值的倒數(shù)。

2.5 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)及分級(jí)

為進(jìn)一步降低FCM模型主觀性強(qiáng)的缺點(diǎn)，將非線性Hebbian學(xué)習(xí)算法引入，對(duì)W(0)進(jìn)行優(yōu)化，通過WTFCM模型進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)。

2) 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)及分級(jí)。根據(jù)AG(final)中R值對(duì)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分級(jí)，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)等級(jí)量化表本文借鑒國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)、地方標(biāo)準(zhǔn)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行劃分[16]，見表3。

表3 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等級(jí)量化表Table 3 Risk assessment grade quantization table

3 案例分析

3.1 指標(biāo)節(jié)點(diǎn)初始狀態(tài)值的確定

由于數(shù)據(jù)的可獲得性與區(qū)域的代表性，本文選取沁水盆地鄭莊區(qū)塊煤層氣開采區(qū)為研究對(duì)象，定量指標(biāo)數(shù)據(jù)通過山西省環(huán)境保護(hù)廳查詢沁水煤層氣田鄭莊區(qū)塊北部8億m3產(chǎn)能建設(shè)項(xiàng)目環(huán)境影響報(bào)告書及相關(guān)文件，并結(jié)合研究區(qū)實(shí)際情況確定；定性指標(biāo)通過咨詢煤層氣行業(yè)相關(guān)專家，對(duì)其采用模糊語言變量進(jìn)行描述。定量指標(biāo)計(jì)算公式見指標(biāo)釋義[10]，首先對(duì)于收集到的定量指標(biāo)數(shù)據(jù)據(jù)對(duì)應(yīng)公式進(jìn)行計(jì)算，定性指標(biāo)據(jù)式(9)進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果見表1基礎(chǔ)數(shù)值，其次定量指標(biāo)據(jù)式(7)和式(8)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，定性指標(biāo)據(jù)式(10)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，得指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值，即AG(0)=(0.325,0.500,0.576,0.250,0.873,0.500,0.422,0.616,0.576,0.325,0.770,0.250,0.545,0.182,0.496,0.348,0.576,0)。

3.2 基于三角模糊數(shù)的關(guān)聯(lián)矩陣確定

1) 以XUE等[9]基于災(zāi)害系統(tǒng)理論對(duì)煤層氣開發(fā)生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)因素的分析為基礎(chǔ)，結(jié)合煤層氣開發(fā)工序、產(chǎn)污環(huán)節(jié)與相關(guān)文獻(xiàn)研究成果[17]，確定指標(biāo)節(jié)點(diǎn)是否存在直接關(guān)系，并根據(jù)式(11)和式(12)進(jìn)行計(jì)算，最終繪制模糊認(rèn)知圖模型(圖2)。

圖2 煤層氣開發(fā)社會(huì)生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)模糊認(rèn)知圖模型Fig.2 Fuzzy cognitive map model of social ecologicalenvironment risk in coalbed methane development

2) 根據(jù)三角模糊數(shù)法計(jì)算得三級(jí)指標(biāo)權(quán)重w依次為：w=(0.023,0.038,0.079,0.029,0.046,0.070,0.086,0.127,0.043,0.034,0.041,0.078,0.105,0.027,0.042,0.076,0.058)。

3) 首先通過試錯(cuò)法確定η=0.01、γ=0.95,閾值函數(shù)通常令λ=1，即f(x)=1/1+e-x,其次輸入AG(0),結(jié)合式(13)，通過Matlab軟件進(jìn)行仿真迭代，最終得到W(final),見式(14)。

W(final)=

3.3 評(píng)價(jià)結(jié)果分析

根據(jù)AG(0)、W(final),得AG(final)=(0.615 4,0.681 9,0.668 5,0.659 0,0.669 3,0.634 3,0.6404,0.643 7,0.659 9,0.659 0,0.666 6,0.646 0,0.659 0,0.661 7,0.683 7,0.666 0,0.676 4,0.644 0,0.664 1)，其迭代變化過程見圖3。由圖3可知，從指標(biāo)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)值的迭代變化過程來看，在煤層氣開發(fā)的不同時(shí)期，對(duì)社會(huì)生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)有重要影響的因素也不盡相同，在煤層氣開發(fā)前期，大氣主要污染物最大地面濃度占標(biāo)率、煤層氣資源暴露程度、林草覆蓋率指標(biāo)狀態(tài)值較高，說明其對(duì)社會(huì)生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)影響較大，其中大氣主要污染物最大地面濃度占標(biāo)率狀態(tài)值最大，表明在煤層氣開發(fā)前期造成的大氣污染較為嚴(yán)重，應(yīng)對(duì)氮氧化物、二氧化硫等主要大氣污染物濃度給予重點(diǎn)監(jiān)控；隨著煤層氣開發(fā)過程的進(jìn)行，生產(chǎn)機(jī)械化程度、職業(yè)病發(fā)生率、人員傷亡率狀態(tài)值迅速增加且高于其他指標(biāo)狀態(tài)值，說明其對(duì)社會(huì)生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)影響加劇，其中生產(chǎn)機(jī)械化程度狀態(tài)值最高，因此在煤層氣開發(fā)中期，應(yīng)對(duì)生產(chǎn)機(jī)械化程度予以重視；在煤層氣開發(fā)后期，經(jīng)濟(jì)損失比、拆遷安置程度指標(biāo)狀態(tài)值迅速上升且高于其他指標(biāo)狀態(tài)值，其中經(jīng)濟(jì)損失比狀態(tài)值最高，對(duì)社會(huì)生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)影響最大，是預(yù)防管理的重點(diǎn)。

圖3 煤層氣開發(fā)社會(huì)生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)因素狀態(tài)值變化過程Fig.3 Change process of value of social ecologicalenvironment risk factors in CBM development

從指標(biāo)節(jié)點(diǎn)穩(wěn)定狀態(tài)值來看：風(fēng)險(xiǎn)值R為0.664 1，根據(jù)表3可知R介于0.6～0.79之間，因此鄭莊區(qū)塊煤層氣開發(fā)社會(huì)生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為中，屬于可控范圍；此外經(jīng)濟(jì)損失比、生產(chǎn)機(jī)械化程度、人員傷亡率、大氣主要污染物最大地面濃度占標(biāo)率狀態(tài)值較高，對(duì)社會(huì)生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)影響較大，而經(jīng)濟(jì)損失比是影響最大的因素。

整體來看，除大氣主要污染物最大地面濃度占標(biāo)率、煤層氣資源暴露程度外，其他指標(biāo)在相互影響下均呈上升趨勢(shì)，其中林草覆蓋率、相關(guān)政策法規(guī)的落實(shí)程度、公眾滿意度狀態(tài)值在較短時(shí)間內(nèi)趨于穩(wěn)定且狀態(tài)值較低，說明在煤層氣開發(fā)過程中風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)良好，而生產(chǎn)機(jī)械化程度、機(jī)械設(shè)備的可靠性、大氣主要污染物最大地面濃度占標(biāo)率、經(jīng)濟(jì)損失比、人員傷亡率指標(biāo)狀態(tài)值在整個(gè)煤層氣開發(fā)過程中相對(duì)較高，對(duì)社會(huì)生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)影響較大。

3.4 與已有模型對(duì)比分析

為驗(yàn)證改進(jìn)后的WTFCM模型是否可行，將FCM模型、經(jīng)過非線性Hebbian學(xué)習(xí)算法的TFCM模型、引入全關(guān)系矩陣的WFCM模型與WTFCM模型的評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，各模型評(píng)價(jià)結(jié)果見圖4，對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差σ、變異系數(shù)cv見表4。

由圖4與表4可知，在評(píng)估質(zhì)量方面：TFCM模型與FCM模型相比，σ、cv均較小，說明通過非線性Hebbian學(xué)習(xí)算法，可以使指標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間的狀態(tài)值差距變小，模型評(píng)價(jià)結(jié)果更加準(zhǔn)確；WFCM模型與FCM模型相比，σ、cv同樣較小，但相比TFCM模型數(shù)值差距更大，證明同時(shí)考慮指標(biāo)間的間接關(guān)系與直接關(guān)系，可使模型評(píng)價(jià)結(jié)果更加準(zhǔn)確，且優(yōu)于TFCM模型的評(píng)價(jià)結(jié)果；WTFCM模型與WFCM模型相比，σ、cv較小，說明將非線性Hebbian學(xué)習(xí)算法、ISM的可達(dá)矩陣同時(shí)引入是可行的，所得評(píng)價(jià)結(jié)果優(yōu)于FCM模型、TFCM模型、WFCM模型的評(píng)價(jià)結(jié)果。穩(wěn)定性方面：TFCM模型與FCM模型相比，其狀態(tài)值連線波動(dòng)較小，說明通過非線性Hebbian學(xué)習(xí)算法對(duì)權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化，使評(píng)價(jià)結(jié)果變得更加穩(wěn)定；WFCM模型與FCM模型相比指標(biāo)狀態(tài)值連線波動(dòng)幅度明顯變小，效果顯然優(yōu)于TFCM模型，因此引入ISM的可達(dá)矩陣可較大程度上使模型評(píng)價(jià)結(jié)果更加穩(wěn)定，同時(shí)也進(jìn)一步證明WTFCM模型即將非線性Hebbian學(xué)習(xí)算法、ISM的可達(dá)矩陣同時(shí)引入是可行的，所得結(jié)果穩(wěn)定性更強(qiáng)。

圖4 模型評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比Fig.4 Comparison of model evaluation results

表4 模型評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比Table 4 Comparison of model evaluation results

4 結(jié) 論

本文首先將ISM的可達(dá)矩陣、三角模糊數(shù)引入FCM模型中，并通過非線性Hebbian學(xué)習(xí)算法進(jìn)行權(quán)值優(yōu)化，最后以鄭莊區(qū)塊煤層氣開采區(qū)為研究對(duì)象，結(jié)合模型推理機(jī)制，對(duì)該區(qū)域進(jìn)行了仿真評(píng)價(jià)，得出以下結(jié)論。

1) 通過仿真迭代，當(dāng)系統(tǒng)處于穩(wěn)定狀態(tài)時(shí)可以得出鄭莊區(qū)塊煤層氣開采區(qū)社會(huì)生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)值為0.664 1，風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)為(3級(jí))中，屬于可控范圍，經(jīng)濟(jì)損失比、生產(chǎn)機(jī)械化程度、人員傷亡率、大氣主要污染物最大地面濃度占標(biāo)率對(duì)社會(huì)生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)影響較大。

2) 從整個(gè)煤層氣開發(fā)過程來看，林草覆蓋率、相關(guān)政策法規(guī)的落實(shí)程度、公眾滿意度風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)良好，而生產(chǎn)機(jī)械化程度、機(jī)械設(shè)備的可靠性、大氣主要污染物最大地面濃度占標(biāo)率、經(jīng)濟(jì)損失比、人員傷亡率指標(biāo)對(duì)社會(huì)生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)影響較大，其中大氣主要污染物最大地面濃度占標(biāo)率、生產(chǎn)機(jī)械化程度、經(jīng)濟(jì)損失比分別為煤層氣開發(fā)前期、中期、后期對(duì)社會(huì)生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)影響最大的因素，需在相應(yīng)階段予以重點(diǎn)關(guān)注。

3) 改進(jìn)的模糊認(rèn)知圖方法降低了關(guān)聯(lián)矩陣的獲取難度，以及指標(biāo)間關(guān)系是否存在的主觀性，通過與FCM模型、TFCM模型、WFCM模型評(píng)價(jià)結(jié)果對(duì)比發(fā)現(xiàn)，WTFCM模型評(píng)價(jià)結(jié)果更加穩(wěn)定準(zhǔn)確，清楚地展示了煤層氣開發(fā)社會(huì)生態(tài)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)及其關(guān)聯(lián)關(guān)系。