毛伟弘
摘要:为获取物质、原料和资源,在开采、洗(分选)选和冶炼过程必然产生大量的工业固体废物。针对目前典型大宗工业固体废物污染较为严重、管理研究不足的现状,通过总结对比主要的五种风险评价方法,提出将模糊逻辑评价法和层次分析法结合使用,评价典型大宗工业固体废物污染源环境风险,为正在逐步发展的大宗工业固体废物环境管理研究工作提供参考。
关键词:大宗工业固体废物;环境风险评价体系;层次分析法;模糊数学
引言: 在过去的30多年中,我国工业经济发展主要依靠物质、资源的投入。为获取物质、原料和资源,在开采、洗(分选)选和冶炼过程必然产生大量的工业固体废物。我国一般大中型露天矿山年剥离量都在数百万吨以上;地下坑采每年也要产生数十万吨以上的废石;在选矿作业中每选出1吨精矿,平均要产出几吨或几十吨的尾矿;每冶炼出1吨金属平均还要产生出数吨的冶炼渣。第一次污染源普查结果表明,2007年我国工业固体废物产生量38.52亿吨,贮存量15.99亿吨,贮存率为41.5%,工业固体废物的大量产生与堆放,造成土地浪费、资源浪费并带来潜在的环境风险[1]。因此,大宗工业固体废物环境监管责任重大,开展大宗工业固体废物污染源环境风险评价体系研究是建立固体废物管理技术体系的重要内容之一。
一、研究方法
现存的评价方法没有一个能完全评价所有的典型大宗工业固体废物污染源的环境风险因素以及对其未来风险的预测。典型大宗工业固体废物污染源环境风险评价体系的主要问题在于如何将不同类型的风险综合到一个评价体系,并能直接对其风险定量化。因此,首要任务是构建一个适合方法。有许多评价风险的方法,如:生命周期评价法[2-3]、安全检查表法[4-6]、概率风险评价法、模糊逻辑评价法和层次分析法等等。
层次分析法是一个运用最广泛的方法之一,它的优点在于将一个复杂的问题转化为一个简单的、易于理解的层次结构,以便决策者决策。尽管层次分析法应用广泛,但传统的层次分析法因为其评价的结论受限于精确的数字并不能完全反映一个人的本意。而且,通常在实际运用中,专家往往采用自己最贴切的话更能反映出评价的真实性,并非精确的数字。因此,层次分析法与模糊逻辑评价法的结合将能解决复杂的环境问题以及不确定因素问题。
二、典型大宗工业固体废物污染源环境风险评价
根据大宗工业固体废物污染源(尾矿库、渣场)的特点及其环境风险特性与评价要求,提出将模糊逻辑评价法和层次分析法结合使用,为正在逐步发展的工业固体废物环境风险评价体系研究工作提供了参考。通过查阅相关文章,综合各专家意见,对该领域环境问题的定量分析。
(一)指标的选取: 该层次的一级指标为典型大宗工业固体废物污染源环境风险评价体系研究。二级指标为固废特征(A1)、环境特征(A2)、坝体风险(A3)、风险管理(A4)和利用前景(A5)。
(二)权重计算: 通过运用AHP和模糊逻辑对典型大宗工业固体废物污染源环境风险评价体系各指标进行权重计算,得出各指标在评价体系中所占权重,能较好的为决策者提供指标重要性判断。
1.专家打分
专家根据自身专业背景以及丰富的实践经验,对各级指标进行两两对比模糊打分,如表1。再对模糊数进行解模糊,最终通过各自专家所占权重,计算得出两两对比平均值。
表1 AHP两两对比相对重要性分值
2.构建矩阵
根据专家两两比较打分结果,建立模糊矩阵,如公式(1)。其中表示如下(见公式(2))。
(1)
(2)
3.检查一致性
在计算各指标权重之前,需要对其进行一致性检验。
(1)计算最大特征值
(3)
其中为矩阵的最大特征值
(2)计算一致性指标CI及一致性比率CR,其中RI为随机一致性指标值,见表2。若CR<0.10,则矩阵具有一致性,反之则呈现显著的不一致性。
(4)
(5)
4.计算模糊权重
根据两两比较矩阵,通过公式(6)~(14)分析计算得出模糊权重向量。
5.解模糊:根据公式(15),对模糊权重向量进行解模糊。
(15)
(三)评价指标分值计算
1. 评价指标打分
针对资料收集,现场考察及采样数据等,选取k名专家对第3层次指标进行打分,并通过表3将其转化为梯形模糊数。
表3 语言变量对应的梯形模糊数
2.构建模糊评价向量
通过对专家打分的梯形模糊数,对其求平均,得到。
(16)
(17)
(四)评价结果计算
通过公式(18)计算风险大小RM。
(18)
其中RM为风险大小(Risk Magnitude)
本文通过运用已建立的评价方法定量评价典型大宗工业固体废物的环境风险,并能通过模糊逻辑及层次分析法,较为真实地反映污染源的风险问题。该评价方法易操作并且能够定量化,为环境管理者提供了一个切实可行的管理方法。
参考文献:
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[6]Kathryn Senior. WHO Surgical Safety Checklist has value worldwide[J].The Lancet Infectious Diseases, 2009, 9(4): 211.
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