基于灰色关联分析和层次分析法的生活垃圾转运站建设评价研究

杨 禹，陈海滨，李 茜，龙思杰

（1.中国市政工程中南设计研究总院有限公司，湖北 武汉 430074；2.华中科技大学环境科学与工程学院，湖北 武汉 430074）

目前对生活垃圾转运系统的研究，多集中在转运站选址［1］、转运站建设的经济效益［2-3］、转运站设备工艺选择［4-5］、转运站建设的环境效益［6-7］等方面，而对转运站建设水平的评价研究则很少见诸文献报道。建标117—2009生活垃圾转运站工程项目建设标准对各类规模转运站的工程建设作了一定的限定，CJJ/T 156—2010生活垃圾转运站评价标准比较笼统和主观地给出了转运站工程建设评价的方法，但实际中若对不同类型的转运站展开较为客观公正的综合比较评价，其方法仍有待进一步挖掘和完善。在转运站建设评价的影响因素中，由于系统内外扰动的存在，因素之间的相互作用关系不完全明晰，导致建设水平的高低并不按照某一特定规律或者函数变化，无法用特定的数学关系式来表达，具有与灰色系统的不确定性及模糊性特性形成的相互耦合的特征。灰色关联分析可根据各因素变化曲线几何形状的相似程度，来判断因素间关联程度，该法对样本数量要求不高，且对数据无规律同样适用，但在计算各数据序关联度时该法使用的是同一组权重，难以体现评价的最优性和公正性［8］。据此本研究提出一种基于层次分析法（AHP）的灰色关联分析法来对生活垃圾转运站建设水平进行评价，能够为实际中转运站建设评价提供有效的参考。1 数据与方法

1.1 研究样本与数据

以浙江、江苏、辽宁、上海、广西等地5个生活垃圾转运站为主要研究样本，具体数据以课题组2011—2013年实地调研数据为准。

1.2 评价指标体系

参照建标117—2009生活垃圾转运站工程项目建设标准及CJJ/T47—2016生活垃圾转运站技术规范，同时根据实际调研所得主要数据，选取项目用地面积、转运站主体设施建筑面积（以下简称主体面积）、配套设施建筑面积（配套面积，未包括道路和停车场）、生产管理与生活服务设施建筑面积（综合管理面积）、投资估算（未包括收集车购置费、征地费等）、劳动定员等指标作为6个评价指标。

1.3 研究方法

通过综合运用灰色关联分析和层次分析法（AHP） 建立生活垃圾转运站建设水平评价模型展开研究，其中利用灰色关联分析将各评价指标的原始数据转化为灰色关联系数，其次通过AHP法确定各评价指标的权重，最后计算评价对象的加权灰色关联度来展开对生活垃圾转运站建设水平的具体评价。

1.3.1 灰色关联原理与方法

灰色系统理论由华中理工大学邓聚龙教授于1982年正式提出［9］。该理论中的灰色关联分析法可定量分析多个因素之间的相互关联的程度。该法所需原始数据少、原理简单、运算方便且易于挖掘数据规律，在处理“贫信息”问题时尤为有效。灰色关联分析的本质是数据序列曲线间的几何形状的分析比较，其几何形状越相似，则发展态势也就越接近，关联程度也越大［10］。灰色关联分析的基本步骤如下。

1）确定比较数据序和参考数据序。

设有原始比较数据序：

另有原始参考数据列x0，参考数据序可从原始数据序中选取，也可单独设定。

2） 数据无量纲化。

数列原始数据无量纲化处理方法通常有中心化处理、极差化处理、极大化处理、极小化处理、均值化处理和初值化处理［11］。

3） 计算关联系数。

对于一个参考数据列x0，有若干个比较数据列x1，x2，…，xn的情况，可用如下表达式来表达各比较曲线与参考曲线在各点的接近程度：

i=1，2，…，m；j=1，2，…，n，

其中：ξi（k）为j点xi与参考曲线x0的相对差值，称为xi对x0在j点处的关联系数。ζ是分辨系数，取值范围为[0，1]，一般取值ζ=0.5。

4） 计算关联度。

为了从整体上表述比较序列对于参考序列的关联程度，定义灰色关联度如下：

值得注意的是该关联度计算公式是依据关联系数的算数平均值来展开计算。但在实际中，通常各个因素对目标的影响大小不一致，需纳入权重指标wi。权重的确定方法有层次分析法、Delphi法、变异系数法、熵权法等。

当各因素权重一致时，公式（6）简化为公式（5）。5

）根据各参评比较序列的关联度的大小确定先后优劣顺序。

1.3.2 层次分析法

层次分析法（AHP）应用较为广泛，具体可参照参考文献，此处不再赘述其原理步骤。AHP法是通过分析复杂问题所包含的因素及其相互关系，将问题分解为不同层次的不同要素，在每层次可按一定规则对该层次的元素逐对比较，建立判断矩阵。本研究中AHP主要用于确定各指标的权重，具体来说是通过计算判断矩阵最大特征值及对应的正交化特征向量，得出参评指标相对于转运站建设的权重［12］。

2 基于灰色关联分析与AHP法的生活垃圾转运站建设评价

2.1 计算步骤

2.1.1 评价指标的选择

评价指标根据1.2所确定的指标来选取，具体数据如表1所示。

表1 5个样本生活垃圾转运站实际建设数据

2.1.2 无量纲处理实测原始数据

由于所用参考数据列为不同级别中的不同参考值，这些参考值相互之间并无优劣之分，因此，采用初值化来对原始数据进行无量纲化。具体步骤如下。

1） 用内插法求出各项指标的参考数据列，由于不同规模对应不同的参考值，因此参考数据序与参评转运站规模数（k）相同：

2）进行初值化处理，使得不同等级下的数据列之间具有可比性，即：

3）对所得数据矩阵规范化，得新的比较数据列：

4）确定参考数据列x0。参考数据列的选取可依据每列最大值或最小值从比较数据列中选取，也可根据一组固定值来确定。由于本研究考虑的是原始数据列对与之对应的标准数据列的偏离程度大小，由以上无量纲化处理过程可得知，理想情况下，原始的比较数据列将完全符合标准数据列，此时偏离度为0，因而本研究的参考数据列定为：x0= （0，0，…，0）

2.1.3 计算级差

依据公式（2）、（3）、（4），新的参评比较数据序及参考序列，可得级差数据，且

4.796 7。

2.1.4 计算关联系数

依据式（1），可计算出各转运站的关联系数，结果如表2所示。

表2 各转运站评价指标的关联系数

2.1.5 计算关联度

由于转运站建设的各项指标对整体建设水平的影响不同，即各指标权重各不相同，因此，需要确定各指标的相互权重。权重的确定根据层次分析法来进行。首先，对建设水平的综合评价主要考虑建设水平的高低，故评价的目标层为建设水平（A），指标层为前面确定的6个评价指标（C）。其次，根据层次结构模型，构造判断矩阵A-C如表3所示。为了迅速、准确地得到比选结果，提高方案决策的效率，拟借用MATLAB 7.0对判断矩阵加以处理。程序运行得出唯一实特征根6，所对应特征向量经归一化后为[0.165 3 0.198 5 0.148 9 0.173 6 0.141 1 0.172 6]，6个分量即为6个指标相对于目标层的权重。经检验判断CR=0＜0.1，说明该矩阵满足一致性。

表3 判断矩阵A—C

根据以上计算结果，结合各指标权重，可计算各转运站的加权关联度，结果如表4所示，作为各转运站建设水平的综合评价值。

表4 各转运站的关联度

2.2 结果与讨论

由于所选用的标准数据序列是行业标准规范中的规定值，关联度越大，说明该转运站的建设越符合规范，其建设水平也越标准。按照加权关联度从大到小排序，可知 γ（3）＞γ（1）＞γ（2）＞γ（5）＞γ（4），即建设水平：崇安区生活垃圾转运站＞长兴县画溪生活垃圾中转站＞金坛市生活垃圾集中转运站＞南宁转运站＞大连梭鱼湾转运站。

根据本研究所建立的评价模型所得评价结果与实际情况保持一致。然而，对比参照数列，建设水平最标准的3号转运站仍与标准具有一定的差距。这一方面说明现实中许多转运站仍未按照标准规范来建设，造成转运站建设多项指标不合标准；从另一方面来说，大量转运站建设超标或未达标，一定程度上暗示着这两项标准，尤其是规定具体建设标准的《生活垃圾转运站工程项目建设标准》有待修改或完善。以下将从建设评价中的具体指标展开详细讨论。

表5显示了5个参评转运站各项建设指标与标准值的偏离程度。为便于观察，表中数据均已超出标准的百分数来表示。从表中可以明显看出，在各项建设指标中，项目用地面积的标准偏离度最小，均值为26.14%，且相比其他指标，该项指标绝大部分显示未达标，也就是说参评的大部分转运站实际项目用地面积小于所规定对应规模的标准项目用地面积。这是由于随着近些年城镇化的快速推进和城市人口的加剧增长，城市土地资源这一非可再生资源急剧减少，其价格也相应成倍上涨［13］。城市土地资源的稀缺造成了转运站项目用地面积的普遍减少，这一点，在大型城市中体现尤为明显，如转运站3号和4号，分处上海和大连，其项目用地面积与标准规定值相差最远。实际上，不仅大小城市用地水平不一致，城市与乡镇其差距更为明显。对于主建面积、配套设施建设面积及生产管理与生活服务面积，除4号出现正值外，其余全部超标，其中生产管理与生活服务面积超标最为严重，平均超标达232.94%，这可能是由于参评的5个转运站均为新建转运站，对转运站生产管理与生活服务要求较高，部分转运站综合服务楼为多层建筑，建设面积容易超标等原因造成的，同时也在一定程度上反映了标准规范中取值偏小的问题。

从投资估算一栏中可以看出，5个转运站投资全部超标。这可能是由于现今与标准制定之时物价上涨，人工费增加等原因造成的。《生活垃圾转运站工程项目建设标准》中规定的投资估算指标均按照2007年北京市工料及费率标准计算得出，2007年至今已过10 a，标准中经济指标也需作相应的调整。此外，劳动定员也普遍超标，这是由于许多转运站在劳动定员时，按照专人专岗而定，造成人员数量过多而工作量不足。在实际生产中，由于转运站工作尤其是转运操作工作的非连续性，一人往往可在不同时段分处不同岗位，如部分管理人员垃圾转运高峰期兼职转运操作等。转运站管理者在进行劳动定员时可据此对人员数量做一定调整。

表5 各转运站与标准值的偏离程度 %

3 结论与展望

1）转运站建设影响因素具有灰色系统理论的典型非线性特征，无法用某一特定的函数关系或规律来表达。应用灰色关联理论建立的基于AHP的灰色关联评价模型可以将相对独立的各项数据转化为以关联度大小表示的评价结果，其结果便于比较分析，可有效地对涉及多指标的转运站建设进行综合评价，评价结果较为合理和公正。

2） 从多年实施的结果来看，建标117—2009生活垃圾转运站工程项目建设标准对有效指导转运站建设、核准转运站项目意义重大，但从时代的角度来看，该标准部分地方也有待进一步修改和完善。如在建筑面积分配、城乡用地差异等方面，可引入合适的系数，进一步提高标准的实际指导作用和适用范围。

3）转运站的建设需综合考虑各方面的因素，不仅应包括转运站本身的建筑、绿化等，还应考虑转运站的选址，以最大化减少日常运行对周边环境所造成的影响。受数据制约，本研究对转运站建设的评价还欠全面，部分较为重要的建设设计评价指标，如转运站的服务半径、与相邻建筑间隔、绿化隔离带宽度等未能纳入所列评价指标中。在今后的研究中，还应综合考虑，全面评价已有生活垃圾转运站的建设水平，进一步指导和规范转运站的建设。

［1］ 曹勇锋，荣宏伟，张可方，等.结合重心法和层次分析法研究垃圾转运站选址［J］.环境科学与技术，2012，35（6）：118-121.

［2］ 袁京，李国学，张红玉，等.基于转运站满负荷的北京市新东西城区生活垃圾物流优化方案研究［J］.环境科学，2013，34（9）：3633-3640.

［3］ 马培东，黄川，王里奥，等.城市生活垃圾转运站经济合理性研究［J］.环境卫生工程，2006，14（6）：14-16.

［4］ 邱云龙，耿震.无锡大型生活垃圾转运站工程设计［J］.中国给水排水，2010，26（14）：81-83.

［5］ 彭绪亚，刘长玮，刘国涛，等.排队论在垃圾转运站设备优化配置中的应用［J］.重庆大学学报，2008，31（3）：237-241.

［6］ 陈满，陈海滨，周靖承，等.垃圾转运系统建设的二级优化模型研究［C].全国城镇垃圾处理与污染防治技术创新高级研讨会，合肥，2010.

［7］ 王昭，李振山，冯亚斌，等.北京市生活垃圾转运站耗能和排污特征及其影响因素分析［J］.环境科学，2013，34（6）：2456-2463.

［8］ 杨印生，谢鹏扬，李洪伟.基于DEA的加权灰色关联分析方法［J］.吉林大学学报：工学版，2003，33（1）：288-294.

［9］ 邓聚龙.灰色系统理论教程［M］.武汉：武汉理工大学出版社，1990.

［10］ 杨建仁，刘卫东.基于灰色关联分析和层次分析法的新型工业化水平综合评价：以中部六省为例［J］.数学的实践与认识，2011，41（2）：122-132.

［11］ 李炳军，朱春阳，周杰.原始数据无量纲化处理对灰色关联序的影响［J］.河南农业大学学报，2002，36（2）：199-202.

［12］ 李恺.层次分析法在生态环境综合评价中的应用［J］.环境科学与技术，2009，32（2）：183-185.

［13］ 王莹.城市土地资源管理的问题及机制创新［J］.城市建筑，2014（1）：315.