基于组合赋权TOPSIS模型的建设项目水土保持绩效评价及障碍因子诊断

祁 菁

(陕西省水利电力勘测设计研究院, 西安 710001)

改革开放以来,随着我国经济稳定快速发展、现代化进程加速推进以及“十三五”期间城镇化水平不断提高,基础交通(铁路、公路)[1-2]、能源化工(水利、电力、油气开发、冶金化工)[3-6]、城镇开发等生产建设活动日趋频繁,导致水土流失、土壤侵蚀、生态退化等问题日益严重,这对地区的生态安全、人居环境、经济发展等方面构成了严重威胁。且建设项目对土地扰动强烈,水土流失强度大,造成水土资源流失,堵塞地下排水管网,淤积河道,极易影响行洪,引起泥石流、崩塌等灾害,极大威胁着广大百姓的生命财产安全和生态环境安全,制约经济社会的可持续发展[7]。现如今,随着人们生态环保意识的增强和国家法律制度体系的不断完善以及经济社会的发展,建设项目水土流失治理问题越来越引起人们的重视。水土保持方案作为项目建设过程中水土流失治理的综合方案,方案的系统性、科学性、经济性、合理性[8]是项目建设和运行过程中水土流失治理成效、生态环境保护、经济投资控制的重要保证。因此,研究建设项目水土保持综合评价方法并对其中影响水土保持综合效益提升的障碍因子进行诊断,有助于全面把握建设项目水土保持的整体成效和不足之处,有利于为建设项目水土保持方案优选和优化提供技术评价识别体系,为各级水行政主管部门优化审批房地产建设项目水保方案提供技术参考。

现阶段,国内外众多学者对此开展了许多研究。水土保持评价由最初的单因素定性分析发展为现阶段的多因素、多目标的定量综合评价,新技术和新方法层出不穷并被不断运用于水土保持评价中,极大地促进了水土保持方案设计的优化完善发展,为工程效益的科学评价和优化提升提供了重要的理论方案。在指标体系构建上,王梅等[3]从技术、经济、社会3个方面研究了水土保持项目综合评价指标体系并给出了计算方法;姜德文[4]以科学发展观为指导,从土地资源消耗和占用、水资源消耗和占用、生态环境状况、水土保持功能、对周边和下游水土流失的影响以及社会效益方面建立了水土保持损益分析指标体系;刘菲[2]从社会、经济和生态3个方面构建了评价指标体系并对北票市白石厂治理区进行了科学评价;李怡凤等[5]从水土流失产生的动因及多目标需求、经济社会系统耦合与水土保持实施多目标性协同的本质出发,构建了水土保持技术属性、水土流失治理过程、治理效果相互耦合为主线的指标体系,该体系能够较为完整地表征对水土保持评价的全过程,但其存在操作复杂,定性指标与定量指标夹杂难以操作等问题。在确定评价指标权重系数上,主要有德尔菲法、二元比较法、层次分析法等主观定权法和方差倒数为权、变异系数为权、负相关系数的倒数为权、诱导有序加权平均、熵权等客观定权法[6]。然而,主观定权法依据个人经验和理论认知对各评价指标进行赋权,该方法受个人认知和主观判断差异的作用影响其评价结果,可能会造成极端偏离真实结果情况的出现;客观定权法通常会忽略不同评价指标的重要性程度的差异,造成重要信息的丢失[6]。近年来,在充分遵从和利用了主、客观赋权法的基本属性和优点的基础上,弱化其不足之处对方案评审结果误导偏离的综合赋权法和组合赋权法在许多方面得到应用并表现出良好的效果[7-8]。在评价模型构建上,主要有基于经验的综合评价方法,例如专家打分法[9]、德尔菲法等[10],该类方法具有直观简单、适用面广等优点,但却受人为因素的干扰;基于数值和统计的方法,例如加权平均法、TOPSIS法[11]、费用效益分析法[12]、主成分分析法等[13]以及基于决策和智能的综合评价方法,例如层次分析法、模糊综合评价法、人工神经网络法等[14],这两类方法具有理论基础牢固、可很大程度上排除人为因素的干扰等优点,但其存在约束条件太多,操作复杂等缺点[6]。

基于此,本研究在结合前人研究成果的基础上从建设项目水土流失防治成效、水土流失影响因子控制、水保经济投资控制和水保生态建设成效入手综合考虑,进行建设项目水土保持综合绩效水平评价研究,并立足于上述4个子系统,构建建设项目水土保持综合评价的指标体系,基于陕西省3个建设项目(P1,P2,P3)水土保持相关数据,以基于组合赋权TOPSIS模型及障碍度识别模型为理论依据,对其水土保持综合绩效进行评价,对影响水保绩效的关键因素进行识别并提供相关优化意见和建议,以期为建设项目水土保持方案优选提供技术评价体系,为提升建设项目水土保持综合绩效提供借鉴参考。

1 建设项目水土保持综合评价指标体系

1.1 指标选取依据

在遵循系统性、科学性、可获取性、合理性和客观性的原则下[8],结合前人研究成果和专家意见建议,综合考虑建设项目水土流失的特点及水保治理多目标原则,本文从水土流失防治成效、水土流失影响因子控制、水保经济投资控制及水保生态建设成效4个方面选择了水土流失治理度、土壤流失控制比、扰动土地面积、单位面积弃渣量、单位面积水保投资额、林草植被覆盖度等15个指标,按照相应原则构建了包含目标层、准则层和指标层3级阶梯框架水土保持综合评价体系(表1)。

表1 建设项目水土保持综合评价指标体系Table 1 Comprehensive evaluation index system for soil and water conservation of construction projects

2 建设项目水土保持综合评价方法与模型

2.1 建设项目水土保持评价指标权重确定方法

为了在充分尊重专家经验的基础上突出不同评价指标之间重要性程度的差异,同时避免因个人认知和主观判断差异而影响模型的评价结果,造成可能出现极端偏离真实结果情况的出现,本研究采用组合赋权进行指标权重计算,在充分遵从和利用主、客观赋权法的基本属性和优点的基础上,及时弱化了主、客观赋权的缺点对评价结果的影响。

2.1.1 基于五标度层次分析法的主观权重计算 在水土保持综合评价体系的基础上,本文采用层层递进的五标度法构造基于层次分析法(analytic hierarchy process, AHP)的判断矩阵,用判断矩阵来计算评价指标的权重,五标度法的取值和含义见表2。具体构造步骤如下所示[8]:

表2 五标度法的取值及其含义Table 2 Five scale method values and their meanings

(1) 首先,按照目标层X、准则层Xi、指标层Xij的构造顺序建立水土保持综合评价体系(表1)。

(2) 邀请s名专家比较各层级的n个指标,根据专家给出的结果给出同一层次各元素之间重要程度的直接比较矩阵A:

A=〔aij〕n×n

(1)

式中:aij为指标i相对于指标j的重要程度。其中,aij>0,当i=j时,aij=1,且aij和aji互为倒数。

(3) 进行一致性检验。对构造出的判断矩阵作一致性检验,计算一致性检验指标CR,当CR<0.1时,判断矩阵的一致性满足要求,否则需要进行修正判断矩阵。一致性检验见公式(2)—(3):

(2)

(3)

式中:CI为一致性指标;λmax为判断矩阵的最大特征值;n为矩阵的阶数;CR为一致性指标;RI为平均随机一致性指标。

(4) 计算指标权重(ωi):

(4)

2.1.2 基于熵值法的客观权重计算 熵值法(entropy weight method, EWM)[15]具有不受评价者主观意愿影响,能够清楚有效地反映指标数据变化与指标权重之间的关系的优点,是客观赋权方法之一,在多因素指标权重计算当中已经得到较好应用。基于熵值法计算水土保持综合评价指标权重计算步骤如下:

(1) 首先建立包含n个项目和m个指标初始值的决策矩阵X。

(5)

(2) 通过下式归范化处理判断矩阵X。

(6)

式中:xij为建设项目水土保持综合评价指标Cj第i个项目中的指标初始指标值;zij为xij的规范化指标值,归范化后得到矩阵Z={zij}n×m。

(3) 求指标的信息熵Ej。

(7)

(4) 计算各指标的效用价值hj。

hj=1-Ej(j=1,2,…,m)

(8)

(5) 最后计算指标的权重值ωj。

(9)

2.1.3 基于博弈论理论的综合权重确定 如何将每个指标的主、客观权重进行融合构成综合权重以最真实地体现该指标在体系中的重要程度是该评价体系能否得到合理评价结果的关键,前人提出了乘法合成归一化方法[16]、基于云雾化的因素权重融合方法[17]、组合赋权法等[18]确定最终权重,其中乘法合成归一化方法计算简便但操作的说服性不够,基于云雾化的因素权重融合方法能够检验权重的合理性但操作复杂,组合赋权法基于人工设定偏好系数存在个人主观影响。为此,本文采用基于博弈论理论的综合权重确定方法[19],将通过五标度层次分析法确定的主观权重ω1和熵值法确定的客观权重ω2进行互相博弈,搜寻使双方博弈达到平衡的最优综合权重ω*,步骤如下所示:

(1) 首先,利用线性组合系数α1,α2将ω1和ω2进行线性组合,构造公式(10)。

ω=α1ω1+α2ω2

(10)

(2) 基于博弈论理论,寻找最优组合权重,求取最优组合系数α*,使ω*与ω1和ω2的离差总和最小。为此,构造公式(11)。

min(‖ω*-ω1‖2+‖ω*-ω2‖2)=

(11)

(3) 根据微分性质,将公式(10)—(11)进行最优一阶求导,见公式(12)。

(12)

(13)

2.2建设项目水土保持综合评价模型——组合赋权TOPSIS模型

TOPSIS模型是一种在实际中得到广泛应用的基于多目标的评价方法[19],其借助测度被评价对象的指标评价值向量与综合评价问题的理想解和负理想解的相对距离进行排序,适用于根据多指标对多个方案进行比较选择[21]。但是,传统的TOPSIS法在权重确定上主要依赖于专家的主观判断,这存在使结果偏离实际的风险[22]。为此,本文通过组合权重对评价指标和指标正、负理想解的评价值进行修正,构建组合赋权TOPSIS模型,并借助该模型评价建设项目水土保持绩效。具体计算步骤如下:

(1) 利用极值法对矩阵Z进行标准化,其中采用公式(14)对正向指标标准化,对负向指标采用公式(15)进行标准化,最终得到标准化矩阵P=〔pij〕n×m。

(14)

(15)

(2) 采用式(16),将指标权重向量W和标准化矩阵P相乘,得到加权规范化矩阵V。

V=P×W=〔vij〕n×m

(16)

(3) 确定该模型指标加权规范化后的正负理想解V+和V-。其中,正理想解方案V+是每一列中最大正效应指标和最小负效应指标集合;同理,负理想解方案V-是每一列中最小的正效应指标和最大的负效应指标的集合。

(17)

(18)

(5) 利用公式(19)计算各项目与最优方案的贴近度Si,其取值范围为[0,1],其值越大,表示该项目的水土保持综合效益指数越高,项目方案越优。参考国内相似研究成果[20,23],将Si进行4个等级划分,进行定性表征建设项目的水土保持综合效益的优劣,见表3。

表3 项目的水土保持综合效益评价标准Table 3 Comprehensive benefit evaluation standards for soil and water conservation of the project

(19)

2.3 建设项目水土保持综合效益障碍因子诊断模型

对影响建设项目水土保持综合效益的主要障碍因子进行分析诊断,可针对性地制定和优化调整建设项目水土保持方案和实施措施[24]。具体操作如下:首先,引入因子贡献度Fj、指标偏离度Ij和指标障碍度Oj这3个基本变量。其中,因子贡献度Fj代表单一评价指标Cj对总目标(建设项目水土保持综合效益指数)的贡献度大小,可直接用各项指标权重wj表示;指标偏离度Ij为单项指标评估值与最优目标值的差距,可用1与标准化指标值zij之差表示;障碍度Oj为单要素对或子系统对建设项目水土保持综合效益影响程度的高低,通过公式(20)计算。

(20)

式中:Ij=1-zij。

3 案例分析

基于陕西省建设项目水土保持工程有关数据,以组合赋权TOPSIS模型和障碍度模型为理论研究方法,实证研究评价并诊断3个建设项目水土保持综合效益及障碍因子,为建设项目水土保持综合评价及障碍因子诊断识别、进一步优化提升建设项目水土保持综合效益提供理论技术思路。

3.1 项目概况

该案例分析涉及陕西省内3个建设项目,涵盖2个为房地产项目水土保持工程和1个水库项目水土保持工程。作为改善民生、提高人居和谐幸福度和完善基础设施保障区域水安全的重要保障工程,是现发展阶段典型的建设项目。房地产项目P1位于陕西省渭南市高新区,属渭河冲洪积平原区地貌,项目区地处暖温带半湿润半干旱季风气候区,多年平均气温13.6℃,多年平均地面温度5.5℃,多年平均降水量555.8 mm,多年平均蒸发量1 341.30 mm,降雨多集中于7月、8月、9月份,春夏季易发生干旱,夏季阵雨多、强度大、水土流失严重,项目区侵蚀模数背景值平均为200 t/(km2·a)。房地产项目P2位于陕西省西咸新区沣东新城,属渭河冲洪积平原区地貌,地处暖温带半湿润大陆性季风气候,多年平均气温13.2℃,多年平均降水量560.70 mm,雨季为7—9月,水土流失类型以微度水力侵蚀为主,背景侵蚀模数为200 t/(km2·a)。水库项目P3位于陕西省延安市富县、洛川县和黄陵县境内,属陕北黄土高原沟壑地貌,项目区气候属暖温带大陆性季风气候,四季分明,多年平均气温9.3～9.6℃,年降雨量614～631 mm,降雨多集中在7—9月份,项目区的土壤允许流失量为1 000 t/(km2·a)。项目的水土保持工程相关数据汇总见表4。

表4 建设项目水土保持工程数据汇总统计Table 4 Summary statistics of soil and water conservation works data of construction projects

3.2 组合赋权

针对本研究案例,邀请5位专家对不同层级的评价指标打分,根据专家打分表分别构造准则层和指标层初始矩阵,对准则层和指标层的初始矩阵计算得到CR分别为0.093 3,0.070 9,0.056 06,0.093 6,0.045 4,0.035 2,0.018 8,0.032 0,0.032 4,0.011 5,均小于0.1,表明判断矩阵满足一致性的前提条件。然后按照公式(4)分别计算其指标权重,基于专家在专业经验上的熟悉程度分别赋予0.2,0.4,0.2,0.1,0.1的专家权重值,最后加权计算得到基于专家打分的主观权重值。同理,基于本案例中3个建设项目水保指标初始值,按照熵值法的步骤,计算各级评价指标的客观权重。建设项目水土保持综合效益影响因素权重见表5。

表5 建设项目水土保持综合效益影响因素权重Table 5 Construction project soil and water conservation comprehensive benefit influence factor weights

3.3 建设项目水土保持综合绩效评价

3.3.1 规范化矩阵构建与正负理想解确定 基于建设项目P1,P2,P3的水土保持有关数据,采用公式(14—15)和公式(16)构造建设项目水土保持综合效益评价指标加权决策矩阵,并根据公式(17)确定指标的正、负理想解,结果见表6。

表6 决策规范化矩阵及指标正、负理想解Table 6 Decision normalization matrix and indicator positive and negative ideal solutions

3.3.2 建设项目水土保持综合评价结果 根据表6数据,利用公式(18)—(19)计算得到建设项目水土保持子系统及项目总体的贴近度,计算结果见表7。

根据表7计算结果并结合表3的研判标准可知:从总体看,P1的水土保持工程综合绩效贴近度最大,为0.764 4,对应的评价效应等级为良好;从准则层来看,P1中水土流失防治成效C1,水土流失影响因子控制C2,水保经济投资控制C3和水保生态建设成效C4的绩效贴近度分别为0.986 4,0.456 5,0.495 9,0.982 3,对应的评价绩效等级分别为优秀、中等、中等和优秀,这表明P1的水土保持工程总体表现良好,且在水土流失防治成效、水保生态建设成效上表现优秀,但在水土流失影响因子控制和水保经济投资控制上还存在提升空间。P2的水土保持工程综合绩效贴近度为0.692 8,绩效评价也为良好,且准则层中C1,C2,C3,C4的绩效贴近度对应的评价等级分别为良好、优秀、中等和优秀,这表明P2的水土保持工程总体表现良好,且在水保生态建设成效上表现优秀,在水土流失防治上表现良好,但在水土流失防治成效和水保经济投资控制上表现中等,还有待提升和优化,建议加强扰动土地整治和增加临时措施以降低项目区雨季的水力侵蚀。P3的水土保持工程绩效贴近度仅为0.274 5,绩效评价为较差,且准则层中C1,C2,C3,C4的绩效贴近度对应的评价等级分别较差、中等、良好和较差,这表明P3的水土保持总体表现较差,在水土流失防治成效和水保生态建设成效上表现较差,亟待在扰动土地整治、水土流失治理以及林草植被恢复和覆盖度上予以重视改善。

3.4 建设项目水土保持综合绩效障碍度诊断

为了探明对建设项目水土保持综合绩效造成障碍的准则层子系统和指标层因子,基于现有数据并利用公式(20)计算建设项目各准则层子系统障碍度和各项指标的障碍度,基于障碍度数据开展项目水土保持综合绩效深度诊断分析。

3.4.1 准则层障碍因子 准则层中C1,C2,C3,C4对P1,P2,P3的水土保持综合绩效的障碍度见表8。从表可知:在P1和P2水土保持中,C2和C3的障碍度较高,这表明水土流失影响因子控制和水保经济投资控制是制约P1和P2水土保持综合绩效提升的主要准则层子系统,这和表7中对应的评价结果一致。由此可见,提高P1和P2水土保持综合绩效应当重点关注水土流失因子控制和水保经济投资控制,进一步统筹协调施工组织方案,提升对水土流失因子控制的能力,同时协调优化水保经济投资,探索采用节约化、集约化和高效化的施工组织方案和经济投资控制模式,综合施工组织方案优化和经济投资结构优化,从整体上提升P1,P2水土保持综合绩效。在P3水土保持工程中,C1和C4的障碍度较高,这表明水土流失防治成效和水保生态建设是制约P3水土保持综合绩效提升的主要准则层子系统,和表7所得这两子系统评价等级为中等的结论一致。由此可见,提高P3水土保持综合绩效应当着眼于提升水土流失防治效果和水保生态效益,适当提高水保经济投资,统筹优化水土保持技术和生态建设方案,进一步探索和采用高效集约化水土生态技术方案体系,协调优化提升水土流失防治和项目生态建设,系统性促进P3的水体保持综合效益整体性提升。

表8 建设项目水土保持综合绩效准则层障碍度Table 8 Construction project soil and water conservation integrated performance guideline layer barrier degree

3.4.2 指标层障碍因子 图1为建设项目P1,P2和P3的水土保持指标因子障碍度图。由图1可知:在建设项目P1水土保持指标中C11,C33,C34和C42的障碍度位居前4,且水保经济投资控制子系统的指标占据一半,这说明扰动土地整治率和林草植被恢复率且以水保经济投资控制子系统下的林草措施投资比和临时措施投资比为主的因子是制约建设项目P1水土保持综合绩效的主要指标层障碍因子。为此,提升P1水土保持绩效的要点在于优化水保措施投资结构,具体而言就是适当增加对林草措施和临时措施的投入,进一步提升林草植被恢复率和扰动土地的整治率,这对于水土流失严重的P1项目区尤为重要。P2水土保持指标中C11,C23,C34和C42的障碍度位居前4,这表明扰动土地整治率、单位面积弃渣量、临时措施投资比和林草植被恢复率是P2水土保持综合绩效的主要指标层障碍因子。为此,提升P2水土保持绩效可从统筹协调施工组织方案,适当增加临时措施投资,综合施工组织方案优化和经济投资结构优化,提升水保措施的有效性和全面性。在P3中,C11,C12,C21和C42是阻碍其水土保持综合绩效提升的前4项主要指标层因子,且其中水土流失防治成效准则层子系统指标占据一半,这表明以水土流失防治成效子系统下的扰动土地整治率和水土流失治理度以及扰动土地面积、林草植被恢复率是制约P3水土保持综合绩效提升的主要指标层障碍因子,为此,提升建设项目P3水土保持综合绩效可从优化治理措施,协调治理方案合理开展入手,适当提高资金投入并增加临时措施和林草措施,加强对扰动土地的整治和水土流失的治理,增加林草植被的种植等。

图1 项目指标因子障碍度Fig. 1 Project indicator factor barrier degree

4 讨论与结论

建设项目促进了区域基础设施、人居环境和社会经济的发展,但是不可避免地加剧了土地扰动,极易造成水土流失引起生态环境恶化,特别是在自然生态环境脆弱的西北地区该现象尤为明显。在项目建设的同时进行水土保持以尽可能地缓解人为扰动对当地生态环境影响是项目环保的关键举措之一。如何协调水保经济投资、防治成效、生态建设和关键因素控制是水土保持的重点和难点,进行水土保持绩效评价和障碍因子诊断是优化提升水土保持项目综合效益的关键。

为此,本文基于AHP,采用专家打分法和熵权法并结合博弈论理论构建组合权重TOPSIS模型的建设项目水土保持综合绩效评价技术体系和障碍因子诊断方法。在指标选取上,综合考虑水保经济投资、防治成效、生态建设和关键因素控制的需求,构造3级阶梯框架水土保持综合评价体系,完善综合评价指标体系;在指标权重确定中,在充分尊重专家经验的基础上结合客观权重,既避免了个人主观因素对评判的误导,又将专家经验知识融入其中[9-10],并基于博弈论将主客观权重融合构建组合权重;在评价体系上,综合考虑水土保持的多目标优化原则,采用多目标决策的TOPSIS法,最后基于评价体系构建障碍因子诊断模型。

基于该方法,本文实证评估了陕西省3个建设项目P1,P2,P3的水土保持综合绩效并进行了障碍因子诊断。结果表明,总体上,P1,P2和P3的水土保持评价等级分别为良好、良好和较差,且P1好于P2。P1在水土流失防治成效、水保生态建设成效上表现优秀,但在水土流失影响因子控制和水保经济投资控制子系统表现较差,阻碍了综合评价的提升,且扰动土地整治率、林草措施投资比、临时措施投资比和林草植被恢复率是影响P1水土保持综合绩效提高的主要障碍因子;P2在水保经济投资控制表现中等,其和水土流失影响因子控制子系统阻碍综合评价的提升,且土地整治率、单位面积弃渣量、临时措施投资比和林草植被恢复率是影响P2水土保持综合绩效提高的主要障碍因子;P3在水土流失防治成效和水保生态建设成效表现较差,其也是阻碍综合评价提升的主要子系统,且扰动土地整治率和水土流失治理度以及扰动土地面积、林草植被恢复率是影响P3水土保持综合绩效提高的主要障碍因子。

本研究将有助于建设项目水土保持综合绩效评价和水土保持方案的系统性优化调整,为建设项目水土保持方案优选提供技术评价体系,为提升建设项目水土保持综合绩效提供借鉴参考。