基于突变理论的工业园区环境风险评价

邓长涛 ，严超君 ，董 菁

（1.珠江水利科学研究院，广东 广州 510611；2.南昌大学，江西 南昌 330031）

与单一建设项目不同，工业园区各种风险因子在同一时空互相作用和影响，使工业园区的环境风险比单一建设项目复杂的多，隐患也更大[1]。如果单独开展企业的环境风险评价，忽略了企业间各种环境风险因子的叠加作用，不能客观地反映整个工业园区环境风险因子的综合效应。因而，从系统性和整体性的角度出发，采取先进的评价技术开展工业园区环境风险评价具有较强的实践意义。

当前，诸多专家学者对工业园区的环境风险评价技术开展了研究[2]。常见的评价方法有逻辑分析法（如层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）[3]和故障树[4]等）、统计分析法、公式评价法、模糊数学法和综合风险分析法。李艳萍等[3]选取我国东、中和西部地区近20个工业园区，对管理者、企业及园区公众开展600份问卷调研,运用AHP方法构建了工业园区环境风险评价指标权重递阶层次结构模型，并衡量了影响工业园区环境风险等级准则层权重；周新荣等[5]以中国各行业突发环境事件多年的统计数据为基础，筛选出对企业突发环境事件有重大影响的7个因子共17个指标，采用指标因子分析法和AHP相结合，确定各因子的权重，从而确定企业的环境风险水平。

这些环境风险评价方法，在一定时期内对工业园区的环境风险评价起到了一定成效，但依然存在以下问题：①指标体系较为单一，各指标相互独立，忽略了工业园区环境风险因子的叠加效应及反馈作用；②传统的评价方法（如AHP、模糊综合评价方法等）多依赖专家的经验来确定各因子的权重（专家打分法），易受主观因素的影响，可能忽略不同因子之间的逻辑关系而导致评价结果不够客观、真实。为了克服以上问题，亟需寻找一种新的评价方法，既能全盘考虑工业园区环境风险因子的叠加与反馈等综合效应，同时又能保证评价技术及结果的客观性。鉴于此，本文从从环境系统风险的整体视角出发，引入突变级数理论，提出基于突变级数法的多指标综合评价方法，并以小蓝工业园区为例，开展了园区的环境风险评价。

1 材料与方法

1.1 研究样区

本研究以南昌小蓝经济技术开发区为研究样区。该区为国家经济技术开发区，位于江西省南昌市南郊，北起昌南大道，南至银三角，东傍迎宾大道，西延赣江，105、316、320三条国道交汇境内，浙赣、赣粤、京福三条高速公路穿行周边，区位优越，交通便利，规划面积40平方公里。基于工业园区环境风险评价的目标，依据风险源规模较大、周边环境敏感点相对集中的原则，选取医药、化工以及其他行业中的14家企业作为样本企业。部分已建、在建和未建敏感企业的风险物质、贮存量及临界量见表1。

表1 工业园区内部分敏感企业详单

1.2 突变级数法

突变级数法的理论基础是法国数学家Rene.Thom[6]创立的突变理论。该方法在初等突变模型及其分歧方程的基础上，经数学推导获得的归一化模型，将目标值归一化至[0,1]。根据初始的模糊隶属函数值，利用归一化公式可计算出各控制变量对应的中间值，即突变级数值，再利用系统中对应的突变模型归一化公式逐级逆推，最终得到最高层的总突变隶属函数值，与模糊隶属度函数取得一致，从而实现突变理论与模糊数学的结合[7]。常见的突变类型有折叠突变、尖点突变、蝴蝶突变、燕尾突变等，各突变类型对应的函数、变量、分歧方程及常用归一化公式，见表2。

表2 突变类型、函数、变量、分歧方程及归一化公式

2 结果与讨论

2.1 指标评价体系的构建与分级标准

基于工业园区环境风险评价的现实目标，借鉴AHP的决策思维模式，对问题进行梳理，将评价目标进行多层次分解，来构建样区多参数集成指标体系[3]。考虑到样区的具体特征，将评价目标分解为四级指标体系。首先，将问题的目标（即工业园区环境风险综合评价指标）定义为A层；其次，根据环境风险系统理论，对目标层进行分解，定义风险源指标（B1）、风险控制机制指标（B2）、外部因素指标（B3）、风险受体指标（B4）环节为B层；再次，对 B层指标的不同属性进行细化，进一步分解为主体行业指标（C1）、风险因子指标（C2）等9个C层指标；最后，依据企业所属的行业类型及工艺技术装备水平，将C层指标最终细化为行业类型（D1）、工艺技术装备水平（D2）等 19个 D层指标，详见表3。

表3 多参数集成指标体系（C层及D层）

可以看出，该指标体系涵盖了工业园区主要的环境风险因子，能较大程度上反映工业园区的环境风险状况。接下来，为了保证环境风险评价的客观性，引入突变级数法，并依据控制变量的数目，逐级选择相应的突变类型，最终建立了研究样区的多参数集成环境风险评价指标体系树状结构，见图1。

图1 基于突变级数法的多参数集成指标体系

在此基础上，对归一化公式计算得到的分值换算为常规的等级标准。根据平等分布函数原理和认知度将环境风险水平划分为5个等级，进而通过计算得出工业园区环境风险分级管理标准对照表，见表4。

表4 突变级数法与常用方法风险水平对应关系

表5 部分企业D层指标分值

2.2 风险评价结果

参考表1中各企业的基础信息数据，对已建立的多参数集成指标体系的D层19项指标赋予相应的分值，部分企业分值详见表5。再利用系统中对应的突变模型及归一化公式逐级逆推，获得A层指标值（表6），进一步得到工业园区的风险水平见图3。

表6 A层指标计算结果

图2 工业园区各企业的环境风险水平

由表4，6和图2可知，研究样区的14家企业均处于一般安全水平及以上。其中，有9家企业处于一般安全水平（A∈［0.9538-0.9738））；3 家企业处于安全水平 （A∈［0.9538-0.9738））；2家企业处于很安全水平（A∈［0.9884-1］）。从而将处于一般安全水平的9家企业作为园区风险管理的重点对象，并将其中风险值最低的企业（金沙化工）作为重中之重优先风险管理。

3 结论

引入突变理论，构建了工业园区环境风险评价多参数集成指标体系，并结合平等函数分布原理，确定了环境风险分级管理标准。在此基础上，以小蓝工业园区为例，开展了研究样区的环境风险评价。结果确定了14家敏感企业的风险水平，将处于一般安全水平的9家企业作为园区风险管理的重点对象，并将其中风险值最低的企业（金沙化工）作为重中之重优先风险管理。此外，本研究风险评价的所有环节中，均未引入专家的主观经验判断，具有更高的客观性和可信度，可为工业园区的环境风险评价提供科学依据。