基于FAHP与云模型的城市防灾应急能力评价

蔡林阳，田杰芳

(华北理工大学 建筑工程学院，河北 唐山 063210)

引言

进入21世纪后，我国城市化进程加快，同时也孕育了各种不同的灾害类型，城市成为巨大的承灾体[1]。若应急能力不足，城市一旦遭遇灾害带来的冲击，不仅会发展停滞，也会造成人民生命安全受到威胁的严重后果。如在2020年面对新型冠状病毒带来的城市突发性灾害时，由于人口流动性过大、城市规模过大、重大突发事件缺乏预判经验等因素，暴露出了我国城市防灾应急能力的脆弱性和缺失性[2]。因此，研究并建立城市防灾应急能力评价模型，保障城市快速应对突发安全事故，增强面对重大灾害时人民应急过程的从容性和针对性，降低城市灾害带来的生命财产损失具有重要的意义。

目前国外针对应急能力评价已经取得了较为成熟的成果。2000年，美国对城市13项管理职能建立指标并完善应急能力评价系统[3]；2002年，日本组织“区域防灾和危机管理应对能力评估研讨会”，并针对地方自治体及契合国情建立应急能力评价指标准则[4]；2010年，Henstra D基于PPRR理论制定了城市防灾应急计划和绩效评估的最佳框架[5]；2016年，Tilo Mender利用案例提出应急能力评估方法的优缺点及重要性[6]。我国开展城市防灾应急能力评价和建设方面的工作还处于起步阶段。王绍玉于2002年在国内首次提出了城市灾害应急能力评价体系的架构[7]；汪志红等基于Logisitic曲线分析了城市应急能力发展过程并建立评价模型[8]；杨洋等从事件管理全流程总结形成3个层级的城市应急能力评估指标体系[9]。

综合分析，城市防灾应急能力研究多集中于指标体系的构建，缺乏以城市防灾角度对应急能力评价模型进行深入探讨，且评价方法多以主观因素为主，难以建立相对统一的标准。因此，该项研究将结合城市灾害的类型和防灾特点，基于模糊层次分析法(FAHP)构建城市防灾应急能力评价指标体系；利用云模型对城市防灾经济能力做出评价并进行实证分析，以期提高决策的客观合理性，增强城市面对灾害时的社会稳定性，为城市防灾管理和规划提供建设依据。

1构建城市防灾应急能力指标体系

构建城市防灾应急能力指标体系首先是确定指标体系的原则，应遵循全面性与代表性的原则，综合考虑城市防灾应急能力的评价标准，选取具有代表性的指标减少工作量；遵循科学性的原则，根据城市灾害的自身特点进行科学选取，准确反映面对灾害时城市应急能力的程度；遵循规范性的原则，要根据与应急能力有关的相关文件、法律法规等适当选取与城市防灾结合的指标，例如应急队伍的保障能力、分配协调能力等；遵循动静结合的原则，指标体系的选取既需要动态指标，如风险隐患的排查能力，也需要静态指标的配合，如政府救助系统。

其次确定目标层、准则层和方案层指标，按照城市防灾应急管理全过程的逻辑顺序，以城市灾前准备、临灾监测、灾中响应、灾后恢复为主线，利用指标频次法挑选出4个一级指标，并根据影响城市灾害应急能力的类型选取二级指标。

城市灾前基础保障能力的主要任务是提高对日常生活的忧患意识，对已有灾害规律进行总结，保证应急专业设备、人员队伍、人员物资的充分性，排查整治危险隐患，加大对医疗的财政投入；临灾监测与预防能力的主要任务是城市灾害即将发生时对灾害类型的预判，编制应急预案并引导公众及时避难；灾中响应处置与救援能力的主要任务是城市灾害发生后采取措施进行管控，以便将灾害带来的损失降到最小，并对灾民进行安置和疏散；灾后应急恢复能力的主要任务是对受灾建筑进行恢复和重建，并进行经验总结以便提高城市灾害的应对能力。

综合分析以上因素建立城市防灾应急能力评价指标体系，如图1所示。

图1 城市防灾应急能力评价指标体系

2城市防灾应急能力评价模型建立

2.1 基于FAHP法计算指标权重

在确定城市防灾应急能力指标体系后，还应利用FAHP法对体系权重进行确定。其优点是引入了模糊理论，相较于层次分析法，弥补了其主观性过强的缺点，提高了决策的合理性。FAHP步骤如下所示：

(1)通过层级划分建立判断矩阵，采用T.L.Saaty标度法(见表1)进行赋值。

表1 T.L.Saaty标度法

(2)对模糊判断矩阵进行权重计算，并进行一致性检验。

(1)

其中ωij=ωi-ωj+0.5，i和j取值均为1,2，…,n。

模糊判断矩阵A的一致性检验过程为：模糊判断矩阵A的权重矩阵W，若CI(A,W)≤α，则模糊判断矩阵A通过一致性检验，α通常取值为0.1。

(2)

(3)采用特征根方法，对模糊判断矩阵进行层次排序。首先计算模糊判断矩阵每列的和，其次将模糊判断矩阵的元素除以相应列的和，得到标准模糊判断矩阵，最后计算标准模糊判断矩阵的每一行平均值，获得每个元素的标准化权重，并计算层次总排序权重，如式(3)～式(6)所示。

(3)

(4)

(5)

(6)

云的定义为：把U看作是定量的论域，C是U上的定性表达，如果定量值x∈U，同时x是C的一次偶然出现，x对C的确定度μ(x)∈(0,1)是具有平稳方向的不确定数：

μ:U(x)→[0,1]∀x∈Ux→μ(x)

(7)

那么，x在论域U上的布局就叫做云，每个x都有相对应的云滴。

正态云模型是指利用数字特征转化为云滴，经过一定的积累后反映定性概念和定量特性，数字特征通过期望值Ex、熵值En、超熵值He来表示。其中，Ex是定性语言概念论域空间分布的中心，最能代表这个定性概念的值；En是定性概念模糊度的度量，反映了云滴的离散程度；He是En的熵，是对期望值En的不确定性度量，反映了云滴的凝聚程度。

(2)应急能力评价指标云化

利用MATLAB进行逆向云发生器计算，将专家打分情况转化为应急能力评价的云数字特征。其公式如下：

(8)

(9)

(10)

可求得:

(11)

其次利用正向云发生器，将定量数据转化为定性概念，利用MATLAB形成云图，具体算法如下：

生成以En为期望值，He为标准差的一个正态随机数He’；

生成以Ex为期望值，En’为标准差的一个正态随机数x；

重复上述步骤直到产生的云滴数目达到要求。

(12)

(13)

利用MATLAB软件完成正向云发生器的计算过程，并将产生的云滴绘制在图像上形成云图，用于城市防灾应急能力评价云图像的实现。

3算例分析

3.1 评价权重确定

选取国内Z市作为研究对象，通过FAHP确定Z市防灾应急能力各个指标的综合权重，如表2所示。

表2 指标权重分布

3.2 应急能力综合评价

参考文献[11]建立防灾应急能力评语等级J=(较差，中等，良好，优秀)，将评价等级划分为4个子区间，分别为[0，2.5]，[2.5,5]，[5,7.5]，[7.5,10]，并通过MATLAB得到标准应急能力评语集云图，如图2所示。

图2 城市防灾应急能力标准云图

采取双边约束的方式进行打分，邀请6位专家给出每个应急能力评价因素评价的最大值和最小值，并通过逆向云发生器计算各个应急能力评价指标打分的最大值和最小值的最大云和最小云，利用公式(8)求得2级指标云数字特征，如表3所示。将表2和表3中数据代入公式(9)中，通过MATLAB进行正向云发生器计算，得到Z市防灾应急能力1级指标云数字特征，分别是：B1(1.64,1.52,0.37)、B2(1.89,1.74,0.28)、B3(1.78,1.23,0.21)、B4(2.04,1.58,0.28)，并将其与应急能力标准云图进行对比，如图3所示。

图3 Z市防灾应急能力云图

表3 应急能力评价及二级指标云数字特征

3.3 评价结果及分析

由图3可以看出，Z市灾前基础保障能力和灾中响应处置与救援能力处于较低的水平，说明Z市在灾前保障和灾中救援方面不够完善，存在很大的提升和改进空间。Z市灾后应急恢复能力相对其他3个指标较高，说明在该方面建设较为充分全面。且处在“中等”应急能力等级区域的云滴数最多，说明Z市防灾应急能力处于“中等”水平，如此综合评价可以为Z市防灾应急能力工作的高效开展提供良好的意见基础。

4结论

(1)从城市防灾视角评价城市应急能力水平，构建城市防灾应急能力评价指标体系，包括灾前基础保障能力、临灾监测与预防能力、灾中响应处置与救援能力、灾后应急恢复能力4个1级指标和19个2级指标。

(2)构建了FAHP-云模型城市防灾应急能力评价体系，该模型有模糊性、可伸缩性等特点，能够更好地反映城市防灾水平，并根据评价结果找到城市防灾的薄弱环节，便于采取措施能够更好提高应急能力水平。

(3)城市防灾应急能力体系指标选取复杂，在建的指标体系科学合理性有待完善，需要进一步调整和改进，为提高城市防灾应急能力做出重要贡献。