农村饮水安全工程模糊评价模型研究

刘 伟，李 智

(北京工业大学建筑工程学院，北京 100124)

农村饮水安全工程模糊评价模型研究

刘 伟，李 智

(北京工业大学建筑工程学院，北京 100124)

以供水状况、工程运营、人员体制3个方面为准则综合选取11个因素作为工程评价指标，意在建立一种具有综合性的农村饮水安全工程评价方法，为工程的安全和经济运行提供技术支持。采用层次分析法对指标进行分层研究并确定权重，在此基础上结合模糊评价理论构建出农村饮水安全工程的综合模糊评价模型。选取典型工程实例进行评价，通过计算与评价说明模型简便易行，可为农村饮水安全工程的完善和改进提供参考。

饮水工程；模糊评价；层次分析法；模型

农村饮水安全工程是解决基层村民吃水用水安全问题的重要工程，同时也是改善农民生活、提高农民健康水平、保障农村经济社会发展不可替代的基础设施。近年来，随着国家对饮水安全问题的重视以及投入力度的不断加大，不断兴建的农村饮水安全工程使村民们的饮水安全逐渐得到了保障，但是数量众多的工程质量如何，维护如何，是否能够长效运行仍是值得关注的问题[1]。研究基于服务于农村安全饮水工程这一理念，意在提供一种农村饮水安全工程的快速评价方法，针对工程本身特点确定出一套快速评价模型，从而可以在相对可靠的前提下提高对农村饮水安全工程的评价效率。目前模糊评价法在农村饮水安全工程评价中虽然有所应用[2-3]，但一般是针对水况本身进行评价，缺乏对工程进行的综合性评价，因此，从工程可持续的角度出发在评价水况的基础上增加工程、人员2个方面的指标，构建农村饮水安全工程的快速综合评价模型具有重要意义。

1 评价方法

各指标权重的确定采用层次分析法，并在此基础上利用模糊评价法来综合构建评价模型。

层次分析法是一种定性分析与定量分析相结合的系统分析方法，分析过程依据评判专家的经验对复杂的影响因素进行分析定量，是目前被广泛采用的确定指标权重的一种方法[3]。

模糊综合评价是以模糊数学为基础，运用模糊关系合成原理把边界不清晰、归属不明确、不易定量的因素定量化，从而进行综合评价的一种方法，用于解决信息较多的评价问题。该方法通常是要由若干个相关领域的专家对各项目指标进行分析并打分，以此确定各指标的重要程度，并依此构建隶属度矩阵，根据权重分析结果将权重向量与隶属度矩阵相乘得到模糊的向量积，根据乘积获得综合评价结果[4]。

2 评价指标的选取

近年来，一些地方已经出现了只建设不管理、秩序混乱、供水设施损坏严重、维修资金不到位等现象[5]。为了在评价饮水安全的同时能够进一步对工程内部状况进行综合全面的考察，评价指标选取如下： 水质状况、供水水量、供水保证率、取水方便程度、设施及管网状况、水费征收及应用情况、工程维修措施、管理体制、管理人员受训水平、维修人员应急能力和用水村民满意程度，共11个指标作为评价因素。

3 建立农村饮水安全工程综合评价模型

3.1建立综合评价因素集

将决定评价总目标T(总评价)的因素分为2个层次,总目标下的第1个层次为准则层，由工程评价的3个方面组成，第2层为指标层，由具体的11个评价指标组成，其结构如图1所示。

3.2建立综合评判集

在农村饮水安全工程综合评价中，根据工程自身特点并结合模糊评价法定性分析的特性宜将评价结果分为4个层次，评判集取为V={V1(很安全)，V2(较安全)，V3(基本安全)，V4(不安全)}[6]。

3.3建立单因素模糊评价矩阵

按照指标的层次分布对第2层每一个子因素指标作出综合评价，评价集为V，各因素的权数分配之和为1[7]。

当评价目标是水况(TS)时，使用影响饮水安全的4个因素(T1S，T2S，T3S，T4S)，即水质状况、供水水量、供水保证率、取水方便程度，对农村饮水安全工程进行评价，按表1分布方式可以得到评价矩阵RS。

图1 农村饮水安全工程指标因素结构图Fig.1 Rural drinking water safety projects index structure figure

表1 评价矩阵数据的来源

(1)

式中：rijS为评价目标为TS(水况)时，评判集中第j元素在因素i下的隶属度，矩阵中每行元素之和为1[6]。rijS数据来源采取问卷调查的方法征询评判专家们的意见，对二级指标进行相应的评判赋值。

本次模型计算数据采用对山西省运城市稷山县上费乡农村饮水安全工程的调查结果。上费乡供水工程位于稷山县清河镇上费乡集中供水片区内，主要解决清河镇秦家庄、北阳城、荆庄3个自然村的饮水安全问题，具有一定的代表性。针对工程3个方面的指标，每个指标分别通过3位评审专家进行评判。通过9位评审专家对工程的走访查考和分析，指标数据的赋值结果如表2所示。

表2 评价指标赋值结果

将指标赋值结果分别带入判断矩阵模型后可以得到评价目标是TS，TG和TH时的评价矩阵分别如下所示。

(2)

(3)

(4)

3.4利用层次分析法确定权重系数

为了均衡各个评价影响因素的相对重要性，合理建立评价影响因素的权重分配，采用层次分析法对权重进行分析，第一层因素的权重可设为

A1=(aS,aG,aH)。

(5)

在咨询有关专家的基础上对因素进行两两比较，比较采用的方法为表3所示的标度方法。其中将因素i与j比较，比较结果记为bij，表示一个元素相对于另一个元素的重要性数值[7]。

表3 因素两两比较标度取值

因此对第一层因素进行比较矩阵模型P记为

(6)

根据此次评价因素集所建立的结构(见图1)，构造出的判断矩阵数量应为4个,分别为P1(目标层T下的各个因素两两比较的判断矩阵)，PS(目标层TS下的各个因素两两比较的判断矩阵),PG(目标层TG下的各个因素两两比较的判断矩阵),PH(目标层TH下的各个因素两两比较的判断矩阵)，经比较判断结果如式(1)所示。

(7)

(8)

(9)

(10)

根据PAT=λmaxAT求出矩阵P的最大特征值λmax和其所对应的特征向量AT[8]。对向量A进行归一化处理后即可得到权重向量。权重向量表示下层的各个因素对上层因素的重要程度。经过计算得到A1=(0.412 6，0.327 5，0.259 9)，AS=(0.381 0，0.298 0，0.211 0，0.110 0)，AG=(0.412 6，0.327 5，0.259 9)，AH=(0.338 3，0.287 9，0.204 6，0.169 2)。

3.5农村饮水安全工程模糊评价模型

当农村饮水安全工程的评价目标是TS时，其对应的评价数学模型为

BS=AS·RS=(a1S,a2S,a3S,a4S)·

(11)

同理，当农村饮水安全工程的评价目标是TG和TH时，其评价表达式分别记为

BG=(B1G,B2G,B3G,B4G)；

BH=(B1H,B2H,B3H,B4H)。

(12)

因此，农村饮水安全工程的模糊综合评价模型为

(13)

由式(13)所计算出的4个值B1，B2，B3，B4，分别表示评价结果对评判集中V1，V2，V3，V4的隶属度。隶属度B越接近于1，表示B属于V的程度越高，B越接近于0，表示B属于V的程度越低。故根据隶属度最大原则，选取B1～B4中最大值对应的评价集元素作为最终评价结果。

3.6评价结果

将所得数据带入模型，经计算得到B=(0.372 5,0.420 9,0.192 4,0.011 5)，故选取“较安全”作为最终结果，即上费乡农村饮水安全工程模糊综合评价的最终结果为“较安全”，其隶属度为42.09%。通过评价数据来看，水况和人员体制的大部分指标对“较安全”元素的隶属度较大；在水质问题方面仍有少部分地区得不到应有的保障，另外，在用水管理体制上也存在着一些漏洞，而导致指标在“不安全”元素上的一些隶属度。在工程运营方面，指标在“很安全”的隶属度相对较高，说明工程的管网设施状况、水费征收回用以及日常的工程维护措施等方面的工作比较到位。上费乡农村饮水安全工程在水况、工程运营、人员体制3个方面总体上已达到较好的水平，但仍有一定的提升空间。

4 结 语

中国农村饮水安全工程具有数量众多、工程规模小、分散程度大的特点。应用传统的工程评价方法对工程进行单次评价需要投入一定的人力和时间，而且单独利用专业人员的主观评判对工程进行一一评价不仅工作量大，而且主观因素过多容易产生偏差。在评价资源有限的情况下，传统工程评价方法的局限性使之已不能得到良好的应用。文章以层次分析法为基础，构建出农村饮水安全工程的模糊综合评价数学模型，快速有效地将水况、工程运营和人员体制因素综合考虑分析，并应用模型对工程实例进行分析和评价，为提升工程效率、制定应对措施、优化工程质量提供借鉴和参考。

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Study of fuzzy evaluation model for rural drinking water safety projects

LIU Wei， LI Zhi

(College of Architecture and Civil Engineering， Beijing University of Technology， Beijing 100124, China)

In the three ways of water supply condition, project operation and management system, 11 indices have been selected which are intended for setting up comprehensive model for rural drinking water safety projects ,so it could let us know more about the operating conditions and economic running situation. The analytic hierarchy process is used to analyze the index then determine the weight, then combined with the fuzzy evaluation method to establish the fuzzy synthetic evaluation model. One of the typical project has been chosen to verify the model through which to interpret the model′s convenience. At last the model can be a reference for improving the rural drinking water safety projects .

water drinking projects； fuzzy evaluation； analytic hierarchy process； model

1008-1534(2014)04-0276-05

2014-03-18;

2014-04-28;责任编辑：王海云

刘 伟(1987-)，男，山西运城人，硕士研究生，主要从事工程项目管理方面的研究。

李 智副教授。E-mail:tankertwo@163.com

TV698

A

10.7535/hbgykj.2014yx04002

刘 伟，李 智.农村饮水安全工程模糊评价模型研究[J].河北工业科技,2014,31(4):276-280. LIU Wei，LI Zhi.Study of fuzzy evaluation model for rural drinking water safety projects [J].Hebei Journal of Industrial Science and Technology,2014,31(4):276-280.