基于FDM与FAHP的绿色建筑设计风险因素评价研究

王 凯,江昔平

(安徽理工大学 土木建筑学院,安徽 淮南 232001)

为实现我国碳达峰、碳中和的目标,建筑领域将更加注重绿色建筑的可持续发展。建筑业是我国主要耗能行业之一,占能源主要用户总量近20%,产生的二氧化碳排放量超过50%。在全球范围内,绿色建筑是减少污染和降低与建筑相关的碳足迹的关键。由于采用新技术、新材料和更复杂的设计,绿色建筑的项目风险要比一般建筑更为突出。设计阶段在绿色建筑全寿命周期中最为关键,如在此阶段未能准确地识别和评估出风险因素,将会对后续阶段乃至整个寿命周期产生影响并造成损失。

近年来,国内外学者对绿色建筑设计阶段风险的研究日益增多。蔡久顺等[1]通过将模糊德尔菲层次分析法和灰色理论相互结合,提出了一种模糊多层次灰色法;俞洪良等[2]以总承包商视角,提出EPC模式下绿色建筑项目链式风险管理框架;秦旋等[3]对基于绿色建筑全寿命周期视角辨识出的56项风险的发生概率和危害程度,利用描述性分析和推论性统计分析进行评价;秦旋等[4]通过203份有效问卷并运用结构方程模型进行分析,对脆弱性与风险之间的影响关系进行了系统分析。

模糊德尔菲法(Fuzzy Delphi Method,FDM)是一种被广泛用于汇总专家意见的方法,它只需要少量样本,就能得出客观合理的结果,这种方法不仅节省了收集专家意见所需的时间等成本,而且确保了专家的意见得到充分表达而不会被扭曲。模糊层次分析法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process,FAHP)是层次分析法在模糊环境下的扩增。本文将FDM和FAHP相互贯通,采用FDM对风险评价因子进行定量筛选,对各项指标的风险性层递进行评估,从而建立绿色建筑设计风险评价指标体系;接着,采用FAHP定性定量地对指标权值进行估算并排序;最后,量化评价结果并找出关键的风险因素。

1 绿色建筑设计风险指标的筛选

1.1 评估体系分析

通过综合问卷分析的结果和相关文献[5-12]的研究,构建出绿色建筑设计风险的评价指标模型。利用专家的反馈意见确定绿色建筑设计风险评价的指标因子并排除极端值,再建立双三角模糊数对二级指标进行计算,检验专家意见是否收敛,当专家的意见达成共识时,问卷结束。最后,给予评估指标合适的门槛值,从而确定最合适的评估指标。

通过多次专家分析,结合绿色建筑设计风险研究的相关资料,可以得出绿色建筑设计风险主要涉及项目内部协调与管理、技术、经济、社会环境等方面。秦旋等[3]从全生命周期和利益相关者等二维视角对绿色建筑风险进行识别和归类,研究发现在全生命周期的设计和实施阶段中,各个利益相关者都识别出关键的风险因素;张福生等[13]以新农村建设中发展绿色建筑的风险进行了研究,并发现风险之间的因果性,如技术水平会引起实施过程风险;NGUYEN等[14]以越南为例对发展中国家绿色建筑项目进行关键风险探索,研究表明合格的专业人员在绿色建筑项目上至关重要。

本文以绿色建筑设计风险为研究对象,从设计、管理、经济3个维度将风险类型划分为设计风险、管理风险、成本风险3项,作为准则层的评价指标,将各个风险类型下的15项风险因素作为评价层指标,如表1所示。应用FDM对15项指标因素进行筛选打分,统计专家对指标的“保守认知和乐观认知的最大值和最小值”赋值,剔除2倍标准差以外的极端数据,采用1～9之间的数值代表专家的意见,分值越高则代表重要性越高。

1.2 建立双三角模糊数

图1 双三角模糊数

1.3 检验专家意见共识性

表2 问卷结果分析

1.4 各评价因子的门槛值计算

对各个指标因子的保守认知值、乐观认知值和重要程度单一值的几何平均数进行计算得到专家共识值Gi,再根据全部评价因子的专家共识值Gi求出几何平均数获得指标门槛值Si。若指标Gi>Si,指标通过筛选;若Gi

图2 绿色建筑设计风险评价指标体系

2 绿色建筑设计风险评价

2.1 数据收集

考虑到评价结果的精确度与合理性,采用五级量表的形式对问卷进行设计,即划分5个风险等级为低风险=[0,0.1],较低风险=[0.2,0.3],中等风险=[0.4,0.5],较高风险=[0.6,0.7],高风险=[0.8,0.9]。为了保证数据质量,以从事绿色建筑或建筑行业的专家和高校学者或参与项目的实践者为调查对象,对安徽理工大学土木建筑学院师生共25人发放调查问卷,其中硕士研究生10人、博士研究生8人、教授7人。收回16份构成16×11的原始问卷数据矩阵,如表3所示。对问卷结果进行信度检验,检验量表数据是否为真实作答,采用Cronbach′s α 系数对结果进行一致性分析,其校验标准为:α<0.3时不可信;0.3≤α<0.4时信度勉强;0.4≤α<0.6时可信但是信度不佳;0.6≤α<0.7时信度合适也最为常见;0.7≤α<0.8时信度较好;α≥0.8时信度较高。本文检验结果如表4所示,处于常见的信度区间,可用于下一步分析讨论。

表3 问卷收集数据

表4 Cronbach信度分析结果

续表

2.2 构建模糊判断矩阵

建立各层次影响因素的模糊判断矩阵。对问卷结果进行风险性成对比较,构建出模糊互补判断矩阵A=(aij)n×n,借助0.1～0.9标度法进行因素间的数量标度(见表5),进而构建模糊一致性矩阵确定各个评价因子的权重值,进行一致性检验。由表6可知,各个指标层CR值均小于0.1,即模糊判断矩阵均通过了一致性检验,指标权值精度达到要求。

表5 0.1～0.9标度法

表6 一致性检验结果

2.3 层级指标权重计算

首先,对方案层的n个影响因子进行相互的影响度比较,构建一个表示各个影响因子重要性的比较矩阵

A=(aij)n×n,i,j=1,2,…,n

(1)

如果式中aij满足条件

(2)

则称矩阵A为模糊互补矩阵。在实际决策中,由于不同的人群具有不同的见解和看法,导致构建的模糊判断矩阵并非为模糊一致性矩阵,所以需将模糊判断矩阵转换为模糊互补一致性矩阵

(3)

(4)

最终求出各个层级指标的绝对权重,权重的大小能直观地映射出评价指标的重要性程度,绿色设计风险层级指标因素权重如表7所示。一级指标B2的权重占比最大为0.422,可以得出设计阶段管理风险对于设计和成本风险更为重要,而二级指标C21的绝对权重为0.114 8,综合排序第一,可见监理对绿色建筑项目认识不足在绿色建筑设计风险中尤为突出。

表7 绿色设计风险层级指标因素权重

2.4 模糊综合评价

计算整个评价指标体系中各个评价因子隶属度,采用统一的评语集进行评判,将评语集分为5级,为E={较低风险,低风险,中等风险,较高风险,高风险}。当专家对于各个风险因子进行评价后,依据各个分值所在的各风险等级在全部样本中的占比得到评价矩阵Ri,得出模糊评价结果

Ki=WiRi

(5)

根据对各个准则层中的每项指标打分值,构建模糊综合评价矩阵

将所得到的隶属度矩阵与各准则层的子集权重向量Wi相乘,即可求出各个准则层的评价集,结果为

K1=W1R1=[0.0000.1020.1050.0910.035]

K2=W2R2=[0.0070.0950.1460.1220.052]

K3=W3R3=[0.0150.0770.0420.0910.020]

得到总评价向量

KA=WARA=[0.007,0.093,0.107,0.104,0.038]

为了使绿色建筑设计风险评价的结果更加直观,量化多重评估结果,对评语集进行赋值,即E={v1,v2,v3,v4,v5}={较低风险,低风险,中等风险,较高风险,高风险}={1,2,3,4,5},得到最终的评价估值

(6)

图3 绿色建筑设计风险评价值

3 结论

绿色建筑设计风险评价的影响因子繁杂多样,种种要素关系难以判断[3],本文提出了FDM和FAHP在绿色建筑设计风险上的应用。在建立模型时,采用FDM克服了多指标体系的复杂性,使绿色建筑设计风险评价指标体系更加的科学和合理。由于FAHP充分利用了模糊集理论的模糊性[6],可以更客观地处理专家的知识,从而在评价指标模型中更客观确切地找出关键因素,为绿色建筑设计风险决策这种充满了模糊性和不确定性的问题提供了一种新的思路。在赋值判断中,专家具有较强的主观可变性。为了对其进行合理且具有解释性的限制和修正,可以添加客观条件,并与智能算法相结合,以解决评价流程的繁琐性。这样做有助于实现项目风险的高效率管理和监控,从而获得良好的鲁棒性并发挥其实用价值,这可成为后续研究的重点。