工業(yè)園區(qū)環(huán)境質(zhì)量影響因素重要性分析

劉星魁，楊書召

(1.河南工程學(xué)院 安全工程學(xué)院，河南 鄭州 451191；

2.河南省高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培訓(xùn)基地，河南 鄭州 451191)

?

工業(yè)園區(qū)環(huán)境質(zhì)量影響因素重要性分析

劉星魁1,2，楊書召1,2

(1.河南工程學(xué)院 安全工程學(xué)院，河南 鄭州 451191；

2.河南省高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室培訓(xùn)基地，河南 鄭州 451191)

摘要：工業(yè)園區(qū)環(huán)境質(zhì)量影響因素種類繁多，相互之間的重要程度也不容易確定，傳統(tǒng)的AHP方法不易準(zhǔn)確獲得影響因素間的相對權(quán)重.提出了一種基于Chen & Hwang五等級語言標(biāo)度的改進(jìn)層次分析法，通過建立反映園區(qū)環(huán)境質(zhì)量的指標(biāo)體系，以環(huán)境使用者的感受為出發(fā)點(diǎn)，透過問卷調(diào)查獲得園區(qū)居民對各種環(huán)境質(zhì)量屬性的主觀評價(jià)，利用主觀意見量化方法來獲得各環(huán)境影響因素在環(huán)境指標(biāo)體系中的整體權(quán)重，研究結(jié)果可為后續(xù)的環(huán)境質(zhì)量綜合評價(jià)提供依據(jù).

關(guān)鍵詞：環(huán)境質(zhì)量；影響因素；AHP；語言標(biāo)度；權(quán)重

工業(yè)園區(qū)是一個(gè)包括自然、工業(yè)和社會的地域綜合體，是依據(jù)循環(huán)經(jīng)濟(jì)理論和工業(yè)生態(tài)學(xué)原理設(shè)計(jì)而成的一種新型工業(yè)組織形態(tài)[1].目前，我國已經(jīng)建立起了以蘇州工業(yè)園區(qū)為首的多個(gè)大型工業(yè)園區(qū)[2]，為加速區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、提高人民的生活水平起到了積極的作用.然而，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變，工業(yè)園區(qū)必須由傳統(tǒng)的“制造與生產(chǎn)的集合空間”轉(zhuǎn)化為“創(chuàng)造、思考、研究的場所”和“人類生活的場所”.本研究嘗試建立基于語言標(biāo)度的評價(jià)模型，對工業(yè)園區(qū)環(huán)境質(zhì)量的影響因素進(jìn)行重要性分析，未來可以根據(jù)分析結(jié)果提出相應(yīng)的改善措施.

1基于語言標(biāo)度的因素評級方法

工業(yè)園區(qū)環(huán)境質(zhì)量影響因素的重要性分析模式一般以使用者的主觀認(rèn)知為基礎(chǔ)，根據(jù)數(shù)學(xué)方法提供一套客觀的衡量工具，結(jié)果可以作為后續(xù)環(huán)境質(zhì)量評價(jià)的參考和輔助.通常，人們的思考與感情不易用語言和文字完整地表達(dá)出來，若要以傳統(tǒng)決策方法中的二值邏輯語言來表示判斷矩陣中的評估值就更加困難.許多評估值通常是專家或決策者依據(jù)不完全信息憑其經(jīng)驗(yàn)得出的判斷值，所以此判斷值常具有主觀性與模糊性.

層次分析法(AHP)[3]是公認(rèn)的可以較好地分析因子重要性的方法，Buckley[4]利用模糊理論改進(jìn)了層次分析法(FAHP)，以梯形模糊數(shù)來處理主觀語言變量中的模糊性問題，獲得了較真實(shí)的評價(jià)結(jié)果.然而，由于Buckley提出的方法僅定義了因子間相對重要程度的正向尺度，而負(fù)向評價(jià)尺度為正向尺度的倒數(shù)，即如果A/B非常重要，那么B/A就非常不重要，兩者互為倒數(shù)關(guān)系.例如，判斷矩陣

(1)

其中，梯形模糊數(shù)(8,9,10,10)對應(yīng)非常重要，那么非常不重要應(yīng)取其倒數(shù)(1/10,1/10,1/9,1/8),而且還要進(jìn)行列互換.如果矩陣階數(shù)很多的話，會增加問卷調(diào)查的煩瑣程度.本研究提出了一種基于人工語言的正向模糊尺度層次分析法,對工業(yè)園區(qū)環(huán)境質(zhì)量影響因素的重要性進(jìn)行分析.

2研究步驟

2.1建立層次分析圖

將所有考察工業(yè)園區(qū)環(huán)境質(zhì)量的主要指標(biāo)和次要指標(biāo)納入考慮范圍，以層次結(jié)構(gòu)的方式進(jìn)行剖析.

2.2人工語言變量定量化

以問卷調(diào)查的方式征求受訪居民的意見,進(jìn)行指標(biāo)間兩兩相對重要性比較.首先,以第一層目標(biāo)為基準(zhǔn)，進(jìn)行第二層主要因子間的相對比較.第三層次要因子以第二層為基準(zhǔn)以同樣方法進(jìn)行兩兩相對比較，比較尺度為非常重要、重要些、同等重要、不重要些和非常不重要5個(gè)等級.用Chen和Hwang[5]提出的五等級語言變量轉(zhuǎn)化尺度衡量受訪居民對環(huán)境影響因素的主觀意見，如圖1所示.

圖1　語言變量隸屬函數(shù)圖Fig.1　Membership function of linguistic variable

2.3建立模糊判斷矩陣

根據(jù)居民對工業(yè)園區(qū)各環(huán)境指標(biāo)的評價(jià)意見,建立以下模糊判斷矩陣：

其中,aij為第i項(xiàng)因子與第j項(xiàng)因子相對重要的程度，尺度參見圖1的五等級語言變量尺度.為了真實(shí)反映受訪者填寫受訪意見時(shí)的思維方式,利用a(a∈(0,1))截集衡量受訪者對于比較結(jié)果的確定程度.當(dāng)a越接近1，表示越確定;反之，當(dāng)a越接近0，表示存在的不確定性越大，對應(yīng)的模糊區(qū)間也越大.

圖1中有三角形和梯形兩種模糊數(shù)，以下分別進(jìn)行含義解釋.圖2表示當(dāng)受訪居民對客觀情況的熟悉程度為a時(shí)，指標(biāo)兩兩相比得到的模糊區(qū)間為(XaL,XaM,XaR).其中，XaL和XaR為置信度a所對應(yīng)評價(jià)尺度的下限，XaM為評價(jià)尺度上限，即最有代表性的評價(jià)意見.所以，居民的主觀意見在XaL和XaR之間的模糊區(qū)間.例如，“重要些”在圖1中對應(yīng)的尺度區(qū)間為(6，7.5，9)，但當(dāng)受訪者對評價(jià)意見并不是完全肯定時(shí)，例如a=0.5，經(jīng)量化后的意見為(6.75，7.5，8.25).

圖3表示置信度為a時(shí),“非常不重要”的梯形模糊數(shù)尺度區(qū)間.由圖1可知尺度區(qū)間為(0，0，1，2).無論a為何值，XaL必定等于0.XaR值可由置信度a獲得，XaM值可由重心法求得

(2)

當(dāng)置信度為a時(shí)，XaL和XaR圍成如圖3中的0cdef區(qū)域[6]，利用式(2)可得

圖2　a截集對應(yīng)三角模糊數(shù)尺度區(qū)間Fig.2　Interval of triangular fuzzy number with a cut

圖3　a截集對應(yīng)梯形模糊數(shù)尺度區(qū)間Fig.3　Interval of trapezoidal fuzzy number with a cut

同理，所有評價(jià)語言尺度在a截集下的模糊區(qū)間都可以三角模糊數(shù)的形式表現(xiàn)出來，總結(jié)如下：

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

依據(jù)式(3)~(7)可以確定每一種對比結(jié)果對應(yīng)的模糊區(qū)間，在問卷調(diào)查的同時(shí)詢問受訪居民的把握程度(0~1)，隨即以居民意見建立各因子重要性比較矩陣，由于每個(gè)模糊區(qū)間都有兩個(gè)可能性最小值XaL,XaR和最可能值XaM,所以建立的三角模糊矩陣可拆分為左矩陣AL、中矩陣AM和右矩陣AR，依次解出每一個(gè)矩陣對應(yīng)的權(quán)重值.

2.4一致性檢定

此步驟的目的主要在于確認(rèn)受訪居民在成對比較過程中的主觀判斷是否前后一致，確保問卷中不會出現(xiàn)類似“石頭、剪刀、布”的無效循環(huán)：

(8)

其中，λmax為判斷矩陣的最大特征值，m為矩陣介數(shù).當(dāng)C.I≤0.1時(shí)，可認(rèn)為矩陣符合一致性要求，否則需要請受訪者重新修正意見.

2.5計(jì)算因子模糊權(quán)重

三角模糊判斷矩陣可拆分為左矩陣AL、中矩陣AM和右矩陣AR.利用方根法依次求解3個(gè)矩陣的最大特征值λmax和對應(yīng)的特征向量w，w即為每個(gè)因子權(quán)重，最后結(jié)果為三角模糊數(shù)(WL，WM，WR).

2.6意見整合

(9)

2.7反模糊化

為了便于后期得到明確的綜合權(quán)重比較結(jié)果，需要將2.6中的三角模糊數(shù)結(jié)果轉(zhuǎn)化為具體的明確數(shù)值.以三角形重心法公式將模糊數(shù)轉(zhuǎn)化為明確值：

DF=[(AR-AL)+(AM-AL)]/3+AL.

(10)

2.8層級串聯(lián)

工業(yè)園區(qū)環(huán)境指標(biāo)體系必定為多層結(jié)構(gòu)，上述7步所得結(jié)果為某一層指標(biāo)在本層中對應(yīng)的權(quán)重，所以還應(yīng)將各層所得權(quán)重結(jié)果進(jìn)行層級串聯(lián)，整體權(quán)重由下式獲得:

Ri=wkwi,

(11)

其中,wi為最低層次要因子相對權(quán)重，wk為上一層主要因子相對權(quán)重.

3應(yīng)用研究

本研究以河南鄭州某工業(yè)園區(qū)數(shù)位居民的問卷調(diào)查結(jié)果為例，說明以上研究方法的分析過程.由于篇幅有限，這里只選取其中3位居民的意見建立判斷矩陣以說明本模型的應(yīng)用步驟.經(jīng)過與園區(qū)居民探討，將值得分析的環(huán)境質(zhì)量影響因素歸納為五大類，即地理位置、區(qū)內(nèi)交通情況、基本環(huán)境、生活設(shè)施和安全狀況.其中，地理位置包括公交車情況、道路便利性、距市中心的距離；區(qū)內(nèi)交通情況包括區(qū)內(nèi)道路規(guī)劃、區(qū)內(nèi)停車空間；基本環(huán)境包括空氣質(zhì)量、噪音程度、水質(zhì)情況；生活設(shè)施包括兒童教育機(jī)構(gòu)、醫(yī)療設(shè)施、娛樂休閑設(shè)施、購物中心；安全情況包括治安維護(hù)和防災(zāi)設(shè)施，如圖4所示.

圖4　環(huán)境質(zhì)量影響因素指標(biāo)層次Fig.4　Frame of various environmental quality factors

以問卷的方式調(diào)查園區(qū)居民意見，對圖4中的主要因子(第二層)、次要因子(第三層)與圖1中的五等級語意尺度進(jìn)行兩兩比較，以地理位置、區(qū)內(nèi)交通情況、基本環(huán)境、生活設(shè)施與安全狀況等主要因子為例，簡明敘述了主要因子權(quán)重計(jì)算過程.

3.1問卷調(diào)查

主要因子相對重要性的問卷調(diào)查見表1.

表1　主要因子相對重要性問卷結(jié)果

3.2問卷的一致性檢定

以傳統(tǒng)AHP尺度1/5，1/3，1，3，5分別代表非常不重要、不重要些、同等重要、重要些和非常重要建立判斷矩陣，以式(1)進(jìn)行問卷一致性檢定，得到的結(jié)果分別為0.05，0.08，0.08.回答具有一致性，問卷有效.

3.3建立模糊判斷矩陣

在置信度a=0(模糊區(qū)間最大)的情況下，參照圖1的語意轉(zhuǎn)化尺度和式(3)~(7)，建立以下3個(gè)判斷矩陣.

3.4計(jì)算因子相對權(quán)重

以居民一為例，對居民一的判斷矩陣進(jìn)行“左”“中”“右”拆分：

(4)由計(jì)算結(jié)果可知，居民一對地理位置意見的權(quán)重最大可能為0.23，最不可能的兩個(gè)界值為0.11和0.30，將此結(jié)果以三角模糊數(shù)的形式表示出來(0.11，0.23，0.30).同理可得，區(qū)內(nèi)交通情況(0.07，0.19，0.27)，基本環(huán)境(0.48，0.53，0.53)，生活設(shè)施(0.64，0.72，0.84)，安全狀況(0.18，0.30，0.36).

(5)利用上述步驟，可求得居民二對于5項(xiàng)指標(biāo)意見的權(quán)重分別為(0.17，0.26，0.30)、(0.37，0.42，0.44)、(0.42，0.46，0.47)、(0.59，0.65，0.76)和(0.25，0.32，0.36).居民三意見的權(quán)重分別為(0.28，0.33，0.37)、(0.28，0.33，0.37)、(0.53，0.60，0.65)、(0.43，0.44，0.46)和(0.45，0.46，0.47).

3.5意見整合

表2　AHP法主要因子分析結(jié)果

以式(8)整合3位居民意見得到對應(yīng)5項(xiàng)主要因子模糊權(quán)重，分別為(0.18，0.27，0.32)、(0.24，0.31，0.36)、(0.47，0.53，0.55)、(0.55，0.60，0.68)和(0.29，0.36，0.39)

3.6反模糊排序

根據(jù)式(9)將模糊權(quán)重轉(zhuǎn)化為明確權(quán)重，5項(xiàng)主要因子地理位置、區(qū)內(nèi)交通情況、基本環(huán)境、生活設(shè)施、安全狀況的相對權(quán)重為(0.25，0.30，0.51，0.61，0.34)，正規(guī)化后得(0.12，0.15，0.26，0.30，0.17).

為了證明上述討論方法的正確性，將問卷結(jié)果與傳統(tǒng)AHP方法進(jìn)行對比，表2為主要因子AHP法的分析結(jié)果，兩者之間差距不大，所以上述方法的正確性得到了驗(yàn)證，不再詳細(xì)討論，層級串聯(lián)結(jié)果見表3.

表3　因子整體權(quán)重排序結(jié)果

續(xù)表

以上分析結(jié)果表明，3位居民的意見在主要因子層面，生活設(shè)施和基本環(huán)境最影響園區(qū)的環(huán)境質(zhì)量；在次要因子層面，空氣質(zhì)量、治安維護(hù)、購物方便性影響最大，權(quán)重均超過了0.1.根據(jù)Liebig[7]提出的最小限制率，即環(huán)境質(zhì)量不是由諸要素的平均狀況所決定的，而是受與最優(yōu)狀態(tài)差距最大的對象所控制，未來可以有針對性地加以克服，改善環(huán)境質(zhì)量.

4結(jié)語

(1)工業(yè)園區(qū)環(huán)境質(zhì)量的影響因素種類繁多，相互之間的重要程度也不易確定.因此，以5種區(qū)間覆蓋受訪者思維模糊的部分，利用層次分析法得到了較準(zhǔn)確的影響因素權(quán)重.該方法改善了Buckley法計(jì)算煩瑣的缺點(diǎn)，兼有模糊層次分析法的優(yōu)點(diǎn)，值得采用.

(2)由于篇幅所限，只選取了3位居民的問卷設(shè)置了判斷矩陣，未來可以經(jīng)過大量調(diào)查，得到更準(zhǔn)確的分析結(jié)果.

(3)基于指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算方法，后續(xù)研究可結(jié)合模糊綜合評判法進(jìn)行園區(qū)間環(huán)境質(zhì)量的等級評定.此外，其他行業(yè)也可以借鑒本方法進(jìn)行指標(biāo)權(quán)重或方案評比的決策.

參考文獻(xiàn)：

[1]陳斐.典型工業(yè)園區(qū)環(huán)境質(zhì)量監(jiān)測及其評價(jià)研究[D].上海：上海交通大學(xué)，2012.

[2]王湜，姚興霞.蘇州工業(yè)園區(qū)夜間光環(huán)境現(xiàn)狀分析[J].安全與環(huán)境工程，2012，19(2)：58-60.

[3]Saaty T L.The Analytic Hierarchy Process [M].New York: McGraw-Hill,1980.

[4]Buckley J J.Fuzzy hierarchical analysis [J].Fuzzy Sets and Systems,1985(17)：233-247.

[5]Chen S J，Hwang C L.Fuzzy Multiple Attribute Decision Making[M].New York: Springer-Verlag，1992.

[6]Pan N.Analysis of risk of delay of highway construction[J].Journal of Technology, 2005,20(3):249-260.

[7]胡桂榮.環(huán)境生態(tài)學(xué)[M].武漢：華中科技大學(xué)出版社，2010.

The importance analysis for factors affecting environmental

quality of industrial park

LIU Xingkui1,2, YANG Shuzhao1,2

(1.CollegeofSafetyEngineering,HenanInstituteofEngineering,Zhengzhou451191,China;

2.TrainingBaseofKeyLaboratoryofHenanCollegesandUniversities,Zhengzhou451191,China)

Abstract:The influence factors of environmental quality in industrial park have a great variety, and the importance between them is not easy to determine. The traditional AHP is not appropriate to solve this problem, because the relative weights for factors are difficult to determine. This paper presents a AHP with improvement based on Chen & Hwang 5 grading semantic scale transformation. Starting from the subjective assessment of park residents for environmental quality of industrial park, this method can obtain the whole importance of each factor within the environment factor system by using subjective assessment quantitative approach, and provides a basis to the future environmental quality assessment.

Key words:environmental quality; influence factors; AHP; semantic scale; importance

作者簡介：劉星魁(1981-)，男，河南鶴壁人，講師，博士，主要從事煤礦安全技術(shù)、事故風(fēng)險(xiǎn)分析與評價(jià)等方面的研究.

基金項(xiàng)目：河南工程學(xué)院博士基金(D2013023)

收稿日期：2014-12-04

中圖分類號：X820

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號：1674-330X(2015)01-0020-07