综合指数评价法（共12篇）
综合指数评价法 篇1
0 引言
沉积物中的硅藻种类可反映沉积时水体污染的性质和程度, 是指示水体污染的指标之一。在利用硅藻进行水质状况分析时, 通常有两种方法:一种是直接利用某些特定属种对不同水质的响应指示水体特征;另一种是利用硅藻种间关联和相关分析进行水质类型划分。但由于不同硅藻的耐受性不同, 有时很难准确反映出水质特征。近年来, 人们通过对生物多样性和均匀度等综合判别, 综合分析硅藻对水质特征的响应取得了较好效果。本文主要通过Shannon-Wiener多样性指数、Margalef多样性指数和Lloyd-Ghelardi均匀度指数结合, 建立模糊隶属函数判别模式, 利用兰州市银滩湿地公园表层沉积物中硅藻分布特征检验该方法的可靠性, 并了解湿地公园水质变化特征。
1 研究区域概况
兰州市银滩湿地公园位于安宁区北滨河路西段银滩大桥北端的东西两侧 (见图1) 。湿地总长度约3 000m, 北面与北滨河路相接, 南临黄河, 东西两端都以自然过渡的河滩为界。水源由黄河水供给。采样当时是湿地的丰水期, 水位高, 水域面积广。
2 样品采集与分析
沉积物样品利用Grab (抓斗) 采样在湿地水体流动较强的河道和滞留水体两种不同的环境中采集。其中, 样点1处于浅水流急的河道位置, 样点2处于河道入湖口。其余处于较为滞留的深水和边沿区。而样点10和样点11水体平静、水体较深, 与排污口较近, 但排污口未直接排入黄河, 对湿地水体影响较小。采样点水体酸到中性 (p H处于5.5~7.0范围) 。
硅藻分析鉴定根据Battarbee (1986) [1]方法进行。取0.1 g左右样品, 加入5 m L 30%的H2O2于70℃条件下水浴加热3 h~4 h, 再加入过量的10%HCl溶液去除碳酸盐及剩余的H2O2溶液, 冷却后加入焦磷酸钠 (Na4P2O7·10H2O) 并离心3次~4次, 去除上清液。定量稀释后, 移取0.3 m L溶液于载破片上, 自然风干后用中性树胶封片。在400倍光镜下统计硅藻壳体数目, 在1 000倍油镜下进行属种鉴定。硅藻分类依据Krammer和Lange-Bertalot (1986—1991) [2]的分类系统, 属种鉴定主要参考齐雨藻 (1984、1995) [3]、尤庆敏 (2006) [4]等人的文献。每个样品共统计400粒~500粒。
3 结果与分析
3.1 优势种分析
鉴定出2纲26个属, 115个硅藻种及变种。Cymatopleura solea var.regula (草鞋型波缘藻整齐变种) 和Cymbella affinis (近缘桥湾藻) 在个别样点 (3样点、11样点) 有较高含量, 达到40×103个/g。在各个样点含量均较高的主要有Navicula simplex (简单舟形藻) 、Navicula viridula var.rostellata、Nitzschia palea (谷皮菱形藻) 、Nitzschia angustata var.acuta (窄菱形藻尖变种) 、Cyclotella quadrijuncta (四联小环藻) 、Gyrosigma scalproides (刀形布纹藻) 、Cymatopleura solea (草鞋型波缘藻) 等 (见图2) 。
在26个属中, 中心纲有 (Cyclotella) 小环藻属、 (Melosira) 直链藻属2个属。中心纲中出现了丰度较高的四联小环藻。变异直链藻 (Melosira varians) 变异直链藻的含量在0个/g~6×103个/g范围, 含量相对较低, 其主要在碱性寡污带、α中污带和β中污带中生长。
羽纹纲中出现种类最多的属为舟形藻属和菱形藻属。1号样点、2号样点的总硅藻浓度和属种比较少, 主要有Gyrosigma acuminatum (尖布纹藻) , Gyrosigma scalproides, Cyclotella quadrijuncta, Navicula capitatioradiata, Navicula radiosa (放射舟形藻) , Nitzschia angustata var.acuta (窄菱形藻尖变种) , Nitzschia palea, Nitzschia linearis (线形菱形藻) 等。Gyrosigma acuminatum主要生活在碱性水体中[5]。Navicula capitatioradiata主要生活在淡水溪流、小水渠、沼泽、水草滩等环境附生[4]。总体上, 从1样点、2样点的硅藻属种组合特征可看出, 河道水体为偏酸性, 有机质含量较高的α中污带淡水水体。
研究区除了位于河道水流较急的1号样点、2号样点外, 其余各点硅藻浓度均较高, 以Navicula simplex (简单舟形藻) 、Navicula viridula var.rostellata、Nitzschia palea、Nitzschia angustata var.acuta为主。西藏 (朱惠忠, 1994) 和新疆 (尤庆敏, 2006) 的调查表明, Navicula simplex主要生活在温暖、水草较为繁盛的静止—流动水体中, 指示了α-中污带特征的淡水特征。Navicula viridula var.rostellata也主要生活在路边积水、小水沟, 水草附生的碱性温暖环境。Nitzschia angustata var.acuta也主要生活在湖泊、小水渠、浅水滩、路边积水滩、沼泽中, 水体呈酸偏碱性特征[4]。Nitzschia palea (谷皮菱形藻) 在多污带、α-中污带和β-中污带中均可生长, 尤其在多污带较多, 指示水体受有机污染严重, 研究区除了位于河道水流较急的1号样点、2号样点外, 其余各点浓度均较高。王翠红等 (2007) 研究认为Gyrosigma scalproides (刀形布纹藻) 是寡污带指示生物, 耐污性差, 生长于清洁环境中。此外Cymatopleura solea (草鞋型波缘藻) 是酚污染的指示生物[6], 本次研究发现其变种Cymatopleura solea var.regula (草鞋型波缘藻整齐变种) 在3号采样点大量出现。普通等片藻含量较低, 在0个/g~2×103个/g的范围, 普通等片藻为油污染的指示种[7]。10月份后兰州湿地公园水位开始明显下降, 水体有机质含量较高, 富营养化现象明显。同时也表明, 水体中有少量油脂、酚类污染物存在, 这与黄河中游艇、上游的化工炼油厂等有关, 指示了工矿企业、生活等对黄河有较明显污染。
3.2 生物指数模糊综合评价水质
由于硅藻等微生物对环境的耐性有一定范围, 尽管通过硅藻种属的分析可明确水介质性质, 但对硅藻综合分析可能与实际情况更为一致。目前, 有许多种方法利用硅藻属种进行水质监测, 比较常用的有Shannon-Wiener多样性指数法 (H′) 、Lloyd-Ghelardi均匀度指数法 (E) 、Margalef多样性指数法 (R) 等综合比较评价, 建立模糊集合隶属函数对各种指数法归一处理, 最终得到与环境比较一致的结果[8]。它们的主要原理和监测结果如下:
a) Shannon-Wiener多样性指数 (H′) 。
式 (1) 中, N为样品中硅藻总个体数;S为样品中硅藻总种数;Ni为样品中第i种的个体数;H′值为0~1为多污带;1~2为α中污带;2~3为β中污带;>3为寡污带;
b) Lloyd-Ghelardi均匀度指数 (E) 。
式 (2) 中, Si为第i个采样点的硅藻种数;S为硅藻总种数;E>0.5为清洁, 0.4~0.5为β中污带, 0.3~0.4为α中污带, 0~0.3为多污带;
c) Margalef多样性指数 (R) 。
式 (3) 中, S为硅藻总种数;N为硅藻总个体数;R在0~1为重污染, 1~3为中污染, 大于3为轻或无污染。
为对各种指数进行比较和综合评价, 利用模糊集合隶属函数对各种生物指数进行归一化处理[8,9], 综合评价公式如下:
式 (4) ~式 (5) 中, U为综合评价结果;ui (x) 为模糊隶属函数, x为生物指数;α、β分别为隶属函数的最大值与最小值在x变化区间上对应的上确界和下确界。ui (x) 在0~1之间变化, 其值越大表明污染程度越大[9]。湿地公园各样点的生物指数与隶属函数之间均为正向关系, 模糊隶属函数对单项指数值进行标准化处理, 处理结果见表1。
如表1所示, 污染最为严重的是9号采样点, 该点的优势种为Nitzschia angustata var.acuta, 是耐污染的种, 在α中污带、β中污带和寡污带都可生存。其次是4、6、7、8、10、11样点为β中污染, 这些样点的优势种均为耐污染种, 尤其是Nitzschia palea。而轻污染的1、2、3、5号样点, 硅藻种数均不超过30种, 个体数低于20×103个/g, 且1号和2号样点的指示种是喜清洁的Gyrosigma scalproides。出现这种情况可能是由于水质相对较好, 受到水体营养物质含量及流速等的影响, 硅藻不能大量繁殖。整体来说优势种指示与生物指数综合评价有较好的一致性, 能部分反应水质情况。
4 结语
兰州湿地公园表层沉积物中鉴定出2纲、26个属、115个硅藻种及变种。中心纲有Cyclotella、Melosira 2个属。羽纹纲中出现种类最多的属为Navicula和Nitzschia。深水区和边沿区硅藻浓度比水流较急的河道含量高, 水体有机质含量较高, 富营养化现象明显。同时, 水体中也有少量油脂、酚类污染物的存在, 这与黄河中游艇、上游的化工炼油厂等有关, 指示了工矿企业、生活等对黄河有较明显污染。利用不同生物指数法对优势种及模糊隶属函数综合评价, 与硅藻属种反映的水环境有相同特征, 但硅藻种群结构对小生境的差异反应更为敏感。
参考文献
[1]杨美临.博斯腾湖多代用指标 (侧重硅藻) 记录的全新世气候变化模式[D].兰州:兰州大学, 2008.
[2]胡鸿钧, 李尧英, 魏印心, 等.中国淡水藻类[M].上海:上海科学技术出版社, 1979:133-193.
[3]齐雨藻, 李家英.中国淡水藻志[M].北京:科学出版社, 2004.
[4]尤庆敏.中国新疆硅藻区系分类初步研究[D].上海:上海师范大学, 2006:126-303.
[5]谢淑琦, 郭玉清, 王翠红.晋阳湖硅藻之研究[J].山西大学学报 (自然科学版) , 1991, 14 (4) :412-418.
[6]吕亚红, 顾泳洁.苏州河沉积物中的硅藻及其污染指示作用[J].上海环境科学, 2002, 21 (10) :633-637.
[7]丁蕾, 支崇远.环境对硅藻的影响及硅藻对环境的监测[J].贵州师范大学学报 (自然科学版) , 2006, 24 (3) :13-16.
[8]闫纪业, 冯树丹, 韩媛媛, 等.塘-湿地生态复合处理系统的硅藻生物指数评价[J].沈阳师范大学学报 (自然科学版) , 2009, 27 (1) :114-118.
[9]赵孝章, 刘明华, 李云宏.标化模糊综合评价生物指数法在临江河生物评价中的应用[J].重庆环境科学, 1989, 11 (4) :63-69.
综合指数评价法 篇2
将近年常用于重金属污染的`地积累指数法及生态危害指数评价法进行了对比分析,并对西南某铅锌矿矿区表层土壤中重金属(Zn、Pb、Cd、Cu)污染情况进行了评价.结果表明,该区Cd为极严重污染,Pb为中等污染,Zn和Cu为轻微污染.地积累指数评价法和生态危害指数评价法两者各有侧重点,对于重金属污染的系统评价各具合理性;但两种方法都是基于沉积学理论提出,在对土壤重金属污染进行评价时,有其局限性,建议在对其参数修正后综合应用.
作 者：彭景 李泽琴 侯家渝 PENG Jing LI Zeqin HOU Jiayu 作者单位：彭景,李泽琴,PENG Jing,LI Zeqin(成都理工大学环境与土木工程学院,四川,成都,610059)
侯家渝,HOU Jiayu(天津市地质调查研究院,天津,300191)
综合指数评价法 篇3
【摘 要】一般来说，商品价格的波动是由于供需不平衡导致的。黄金是一种特殊的商品，除了具有商品属性外还具有金融属性[1]。本文在定性分析黄金价格波动因素的同时，运用改进的模糊综合评价法，分析了2006-2015年原油、美国消费者价格指数、CRB指数、美元指数、道琼斯、黄金租赁利率及联邦基金利率这7个相关指数对黄金价格走势的影响程度，并给出分析结果。
【关键词】黄金价格；模糊综合评价；CRB指数；CPI；
前言
黄金作为一种特殊的商品，既具有商品价值又具有金融投资价值[2]。目前，国内外对黄金价格走势的研究取得了一定的成果，本文运用模糊综合评价分析多种影响因素的同时寻找出影响黄金价格波动的关键因素，这对于预测黄金价格走势具有非常重要的意义。
1.黄金价格影响因素分析
黄金除了可以作为天然的避险保值金融工具之外，在工业、制造业方面 也发挥着非常重要的作用。其一，作为投资工具，其价格受到供给、经济环境等影响；其二，作为工业用金，其价格又与需求及宏观经济状况密切相关。本文从黄金的供给、需求、宏观调控及其他因素等方面寻找影响黄金价格波动的因素。
1.1供给
首先，金矿的开采是黄金的主要供给渠道约占黄金供应量的60%；其次，再生金作为黄金的次级供应渠道约占30%；最后，央行的官方抛售是黄金的三级供应渠道约占10%[3]。
1.2需求
黄金的需求主要有以下两个方面。其一，制造业用金需求。主要包括金饰和工业制造的用金需求；其二，黄金的投资需求。黄金作为天然的避险保值工具。其投资性需求主要有零售投资和ETF。
1.3宏观调控
宏观调控主要是运用国家财政、货币政策通过改变需求量来影响黄金价格。例如， 2010年11月美国联邦 储备委员会重新启动第二轮量化宽松货币政策，决议公布后的第三日，国际市场现货黄金价格报收于1394.10美元/盎司，创造了有史以来的最高纪录。
1.4其他因素
1.4.1美国货币政策。
从短期来看，当某国采取宽松的货币政策时，由于利率下降，该国的货币供给增加，加大了通货膨胀的可能，会造成黄金价格的上升 [4]。
1.4.2通货膨胀。
从长期来看，每年的通胀率若是在正常范围内变化，其对金价的波动影响并 不大；只有在短期内，物价大幅上升，引起人们恐慌，货币的单位购买力下降， 金价才会明显上升 。
1.4.3地缘政治。
从短期看，在战争和政局震荡时期，经济的发展会受到很大限制。当地货币 可能会由于通货膨胀而贬值。如2014年乌克兰危机等，都使黄金价格有不同程度的上升。
2.模糊综合评价法预备知识
模糊数学是为解决模糊综合评价问题提供理论基础，从而找到了一种简便而有效的评价与决策方法[5]。本文首先通过灰色关联分析法把相关指标与黄金价格的关联度做出排序，然后通过模糊数学提供的方法进行运算，得出定量的综合评价结果，从而为正确决策提供依据。下面给出模糊综合评价法的步骤：
2.1首先利用灰色关联度法确定相关指标对黄金价格影响重要程度的依次顺序；
2.2设定评价指标因素集U和评语集V
给定评价指标因素的有限集合
和评语的有限集合
2.3确定评价指标权重集
2.3.1构造判断矩阵。
判断矩阵元素的标度方法如下：
（1）1表示两个因素相比，具有同样的重要性；
（2）3表示两个因素相比，一个因素比另一个因素稍微重要；
（3）5表示两个因素相比，一个因素比另一个因素明显重要；
（4）7表示两个因素相比，一个因素比另一个因素强烈重要；
（5）9表示两个因素相比，一个因素比另一个因素极端重要；
（6）2，4，6，8表示上述两相邻判断的中值；
（7）因素i与j比较的判断，则因素j与i比较的判断
。
2.3.2对A按列规范 i，j=1，2，……n
2.3.3再按行相加得和 i，j=1，2，……n
2.3.4再规范化得权重系数 i=1，2，……n 且
。
2.4用民意测试方法实施评价建立评价矩阵
2.5按数学模型进行综合评价 。
2.6归一化处理，得出具有可比性的综合评价结果
3.相关指数对黄金价格的实证研究
3.1选取2006-2015年的相关指数数据，利用灰色关联度法排序。计算结果如表1：
表1
美元
指数美国
CPI联邦基金
利率CRB
指数原油道琼斯黄金租
赁利率
关联度0.8911 0.9096 0.5967 0.8916 0.9128 0.8631 0.7062
关联序4273156
3.2设定评价指标U和评语集V
因素集U={原油、美国CPI、CRB指数、美元指数、道琼斯、黄金租赁利率、联邦基金利率 }
评语集V={较大、一般、较小、无}
3.3确定评价指标权重集
构造判断矩阵
按照上述步骤对判断矩阵进行处理可得权重=（0.26，0.20，0.19，0.17，0.09，0.05，0.04）
3.4用民意测试方法实施评价建立评价矩阵
3.5作模糊变换 °，可得B=（0.26，0.20，0.24，0.09）
3.6归一化处理后，得B=（0.33，0.25，0.30，0.11）
3.7分析结果
由上述计算过程得出的结论表明：七个相关指标对黄金价格有较大影响的占33%，影响一般的占25%，影响较小的占30%，不受影响的占11%。根据隶属度最大原则，七个相关指标对黄金价格的综合影响较大。
4.结论与展望
相关指标对黄金价格的影响较大，指标的波动会带动黄金价格的随机波动，所以在关注黄金价格的时候必须要关注先关指标及其他对黄金价格有影响的因素，保证在做黄金投资的价值。
本论文是在前人研究的基础上对黄金价格的相关因素做了一些研究。在我的论文研究中，还有很多的不足，我会在以后的生活或者是工作中，我会积极做好调研工作，密切关注各相关指标对黄金价格的影响，并不断地去改进、去提升自己的研究方法。
参考文献：
[1].胡恩同. 黄金的双重属性与其价格决定机制[J]. 黄金科学技术. 2005（05）
[2].张衍. 黄金价格及其影响因素分析[D]. 浙江大学 2011
[3] .王颖. 黄金价格与原油价格关系的实证分析[J]. 经济论坛. 2010（11）
[4] .程永泉，陈高翔. 黄金市场影响因素浅析[J]. 商业经济. 2010（15）
综合指数评价法 篇4
1.1工作面地质条件
该矿规划的二水平首采工作面巷道设计总工程量为5293m (不含一处施工的外围工程) , 其中风巷设计1065m, 风巷瓦斯抽排巷1119m, 机巷设计1041m, 机巷瓦斯抽排巷1034m, 切眼220m, 机风巷专回及其他辅助巷道共594m。工作面设计可采走向长970m, 采高3.2m, 可采储量90万t。
1.2冲击型动力现象事故概述
2012年4月25日17点48分爆破时发生冲击地压现象, 本次动力现象有如下特征:
①长度5.6m, 前4.0m为全巷道堆积, 后1.6m为半巷道堆积, 突出总量约为46t。②突出物上部为一层破碎煤块, 无分选性, 其内部有少量碎煤。③从抛出的煤岩及堆积状态看, 无瓦斯通道。④抛出物表面及后部未见浮尘堆积。⑤现场观察动力源主要来自巷道左侧。⑥无明显分选现象, 煤体抛出角度接近自然安息角, 涌出瓦斯1280m3。⑦折合吨煤瓦斯涌出量为29.1m3/t, 接近煤层瓦斯含量。
2 综合指数法分析理论基础
2.1综合指数法理论
综合指数法是用统计学方法对一组相同或者不同的数值进行处理, 使不同性质及计量单位的数值标准化, 最终使之成为一个综合性的指数, 对工作综合水平进行评价, 利用最终的综合指数值对工作质量进行评价, 在这个过程中不限定指标的数目。
综合指数法可以作为矿井开采初期的综合评价方法, 也可以作为区域突出预测方法来使用。该方法主要是考虑地质条件和开采条件两个方面对冲击动力现象影响, 其中地质因素参考以往事故情况、采深、地质条件、顶板、煤岩强度及其冲击倾向性6个因素;开采因素主要参考采掘情况、采掘条件、采空区、等12个具体因素。在对以往冲击动力现象进行分析的基础上, 参考这两方面条件上述各因素的数值, 确定出其中各个不同因素对冲击地压发生的影响大小, 最终形成了可以对冲击地压危险程度进行确定的等级鉴定的综合方法。
2.2冲击危险的综合指数法
对于一个矿井的采区和工作面, 在分析地质条件和开采条件两个方面对冲击动力现象的影响程度的基础上, 利用综合指数法确定矿区的采区及各个水平及工作面冲击地压危险程度指数, 进一步确定冲击地压不同危险程度的区域以及应该重点进行治理的区域。
(1)
式中:
Wt——工作面的冲击地压危险程度指数, 用来确定冲击地压危险等级。
Wt1——影响冲击地压的地质条件评定指数。
Wt2——影响冲击地压的采矿技术条件评定指数。
参考冲击地压发生的机理和预测方法, 通过冲击地压危险程度的综合指数法可以将冲击地压危险等级分成以下5个级别。
一级:基本无危险
冲击地压危险指数Wt小于0.3。此时基本没有冲击尾箱, 矿区工作可以按相关规定进行正常开展。
二级:弱冲击危险
冲击地压危险指数Wt介于0.3和0.5之间。
三级:中等冲击危险
冲击地压危险指数Wt小于介于0.5和0.75之间。
四级:强冲击危险
冲击地压危险指数Wt介于0.75和0.95之间。这种情况下应当停止采掘工作, 将相关人员撤离, 并组织相关人员制定防突防冲办法, 对冲击地压进行有效防治。
五级:不安全
冲击地压危险指数Wt大于0.95。此时需要具体进行研究, 征求相关专家的建议确定出综合防治措施及方法, 并经过鉴定后才能进行后续作业, 在没有有效降低该局域冲击地压的危险等级之前, 不能进行采掘作业并封闭该区域的人员通行。
3 冲击、突出危险性实验室研究及分析
3.1取样及试件加工
在工作面选取煤样。煤样采集后, 立刻用塑料袋包装, 用封口胶带密封, 用木箱运至岩石力学实验室, 在实验室将煤样加工成Φ50*100mm标准试件。
3.2实验装置系统
实验系统由加载系统、载荷位移系统等组成。
其中加载装置采用由长春实验研究所生产高精度能控制加载速度及调节油压的CSS-400电子万能实验机主机、附件、计算机系统和德国DOLL电子公司生产的EDC120数字控制力学系统。
3.3实验过程及结果
实验是对煤样在自然状态下加载, 分别采用一次压坏、循环加载和分级加载。表1为煤样实验室实验结果, 从实验结果进一步利用综合指数法进行分析, 煤的冲击倾向弹性模量指数、冲击能量指数均表明该采区的冲击倾向性为中等冲击危险煤层。
3.4利用综合指数法进行采区危险评定
根据采区周围的地质条件, 分析地质条件中各个因素的冲击地压危险指数。各个指数对冲击地压发生所产生的影响程度等级评定见表1所示:
结合前面所做的冲击倾向性实验, 可知该采区总体上属于中等冲击危险。
4 结论
(1) 利用实验对采区深部的煤样进行动力倾向性测定, 根据测定结果进一步对该采区冲击地压危险程度进行等级划定, 并划定为中等冲击危险, 为采区提前做好防冲准备提供了理论依据。
(2) 建立了冲击地压的综合指数法。利用综合指数法确定矿区的采区及各个水平及工作面的冲击地压危险程度指数, 进一步确定冲击地压不同危险程度的区域以及应该重点进行治理的区域。
(3) 利用综合指数法进行采区危险评定, 结合冲击倾向性实验, 确定该采区总体上属于中等冲击危险, 为采区提前做好防冲准备提供了理论依据。
参考文献
[1]孙鑫, 等.“冲击型突出”一体化防治技术研究[J].西安科技大学学报, 2009, 11.
综合指数评价法 篇5
对清江河沉积物中4种典型重金属污染物进行了分析研究,利用Hakanson生态风险指数法评价了它们的潜在生态风险程度.结果表明,清江河恩施段已受到不同程度的.重金属污染,重金属Cd的潜在生态风险最大.
作 者：金德 史永红 高良敏 JIN De SHI Yong-hong GAO Liang-min 作者单位：金德,高良敏,JIN De,GAO Liang-min(安徽理工大学地球与环境学院,安徽淮南,23)
史永红,SHI Yong-hong(湖北民族学院化学与环境工程学院,湖北恩施,445000)
综合指数评价法 篇6
关键词：智慧社区；评价研究；模糊综合评价
自从2009年IBM公司提出了智慧城市的理念，国际上涌起了城市“智慧化”的浪潮，2014年八部委联合发布的《关于印发促进智慧城市健康发展的指导意见的通知》中指出城市管理精细化的建设目标，而智慧社区在城市建设中处于一个相对合适的实践空间，在保障和改善民生服务、创新社会管理中具有举足轻重的地位，现有的研究从社区治理[1]、服务体系[2]、建设与运行模式[3]的角度来研究智慧社区。笔者借鉴北京市智慧社区指导标准的定义[4]，阐述智慧社区的概念是：利用物联网、互联网、云计算、数据仓库、移动互联网等新一代信息技术，将社区居民通过无处不在的感知器联接起来，以实现社区内信息资源共享最大化，从而发现知识，创新服务模式，实现对社区居民生活要素的数字化、网络化、智能化、互动化和协同化。为了能准确地把握智慧社区，本文构建智慧社区指标体系进行评价研究，并结合实例进行分析，根据评价结果提出推动智慧社区更好发展的建议。
1 智慧社区评价指标体系
1.1 智慧社区评价指标的选取
2013年国家住建部发布的《智慧社区建设指南（试行）》（下称《指南》）提出了一个完整详细的评估体系，它涉及了六个领域，87个底层指标，同时也指出了每个底层指标的评价标准。由于《指南》中评价结构繁杂，在实际评价工作中不易操作，本文在其基础上将相近指标融合一起形成一个新的智慧社区评价指标体系。
1.2 智慧社区评价指标体系的构建
根据智慧城市社区指标的选取，构建一个层次指标体系，见表1。
2 AHP-模糊综合评价法
模糊综合评价法是一种基于模糊数学的综合评价方法，它是一种针对多元素影响的决策做出定性与定量结合的方法。本文采用的AHP法与模糊综合评判法相结合的方法来评测智慧社区，具体步骤是：①模糊评价指标的确定，将指标按层级分布整理；②根据评价对象的性质设置评语集，本文中所有评价指标的评语集设置为5个评语元素的集合；③运用AHP法来确定指标的权重，将二级指标按上层层次关系划分为4个矩阵，通过计算这4个矩阵和1个一级矩阵中每一行的特征向量W，使用特征向量做归一化作为指标权重；④对矩阵进行一致性检验，当偏差一致性指标与平均一致性指标的比值小于0.1，则接受判断矩阵的一致性；⑤对指标进行模糊综合评价，将评价矩阵R和权重集A通过模糊算子M（
3 智慧社区实例评价过程
3.1 数据收集 本文的实证研究选取湘潭市的“智慧九华”园区作为研究对象。2014年国家住建部和科技部联合发布第三批国家智慧城市试点名单，湘潭九华经济开发区入选名单，园区实施了“智慧九华”工程成功通过国家验收，其智慧社区的建设也惠及了九华居民的衣食住行，渗透到了社区服务中多处环节上。针对指标判断矩阵，笔者通过德尔菲方法将一级指标与二级指标分层进行两两比较，建立9分比例标度的判断矩阵，本次调研中共发放612份问卷，回收306份，最终有效问卷283份，将统计数据与问卷结果综合起来提交给专家，通过德尔菲法最终确定客观的因素集对评价集的隶属程度。
3.2 数据处理 对智慧九华的数据收据完成后，接下来需要针对判断矩阵计算权重集，并通过权重集对智慧九华指标单因素隶属程度的数据进行模糊计算。第一步，计算指标判断矩阵的特征向量，并做一致性检验，一级指标U1～U4判断矩阵A、二级指标U11～U43的4个判断矩阵A1、A2、A3、A4的特征向量计算结果如下：
WA=（0.072，0.159，0.317，0.351）；WA1=（0.641，0.359）； WA2=（0.352，0.296，0.176，0.176）；WA3=（0.637，0.258，0.105）；WA4=（0.163，
0.297，0.54）。
它们的随机一致性比率计算结果分别为：0.037、0、0.057、0.037、0.01，各值均小于0.1，因此我们承认判断矩阵之间有非常好的适应度，从而接受特征向量值作为智慧九华评价指标的权重值。
4 智慧社区建设与发展建议
本文借鉴了已有研究的智慧社区内涵，构建了一个智慧社区评价指标体系，运用AHP-模糊综合评价法，基于智慧社区实例进行评价研究。研究结果发现当前智慧社区建设发展良好，基本上充分考虑到了国家指南的指标要求，并结合本地特色满足了居民智慧化的需求。然而，现有的智慧社区建设过于的依赖于政府的干预，注意力过多的集中到了物联网、云计算、互联通讯等信息技术的部署上，淡化了智慧社区以人为本的内在意义，在下阶段的智慧社区建设发展中应该更多的关注到居民参与上来，让智慧社区更好地为社区群众服务。
参考文献：
[1]宋煜.社区治理视角下的智慧社区的理论与实践研究[J].电子政务，2015，06：83-90.
[2]郑从卓，顾德道，高光耀.我国智慧社区服务体系构建的对策研究[J].科技管理研究，2013，09：53-56.
[3]吴胜武，朱召法，吴汉元，段永华.“智”聚“慧”生——海曙区智慧社区建设与运行模式初探[J]. 城市发展研究，2013，06：145-147.
[4]北京市社会办，北京市经信委，北京市民政局.北京市智慧社区指导标准（试行）[Z].2013.
综合指数评价法 篇7
1 材料与方法
1.1 材料来源
随机选取苏州市姑苏区的7家对外开放的游泳场所,按GB/T17220-1998《公共场所卫生检测技术规范》[9]要求,于2014 年7 月对其进行监督采样。每家浅水区、深水区各采样1份。
1.2 检测指标
检测项目包括温度、p H值、浑浊度、尿素、游离性余氯、细菌总数及大肠菌群。按GB/T 18204-2000《公共场所卫生标准检验方法》[10]进行检测。
1.3 评价方法
1.3.1评价指标。
根据检测指标选择评价指标。并根据GB 9667-1996《游泳场所卫生标准》[11],建立分级标准如表1,统一各指标方向性使其均为逆向指标[12]。
其中Ci代表方向统一后的指标值;Xi代表指标实测值;Zi代表指标的优限值;此外,在计算中,当指标实测值超于优限值时,以优限值计,超出劣限值时,以劣限值计。指标优限和劣限值见表1。
1.3.2 各指标在评价中分指数计算[12]。
其中Ii代表指标分指数;Ijmin代表不同等级分值书最小值(I1 min=0.0,I2 min=0.5,I3 min=1.0,I4 min=1.5);Sij(1),Sij(2)代表指标等级分级标准下、上限。
1.3.3 计算综合指数[12]。
其中P代表综合指数;Iav代表各指标分指数算术平均值;S代表各指标分指数算术标准差;k是常数[12]。
n代表评价指标数
1.4 评价标准
参考WS/T 199-2001[11]:P≤0.5 为良好;P≤1.0 为合格;P≤1.5为较差;P≤2.0为很差。
2 结果
2.1 游泳池水水质监测结果
结果如表2所示,在2014年7月苏州市姑苏区游泳池水质监测结果中,温度、p H值和大肠菌群结果均为最优状态,对评价泳池水质无影响,因此,选择浑浊度、尿素、游离性余氯和细菌总数作为评价指标。
2.2 各家泳池水综合指数及判定分级
根据1.3 评价方法中的式(1)、 式(2)、 式(3)和式(4),计算综合指数。各家游泳池水综合指数结果,并根据1.4 评价标准进行分级,见表3。
以A家浅水区检测数据为例,计算综合指数步骤如下:
C浑浊度=0.25-0=0.25,C尿素=3.82-0=3.82,C游离性余氯=0.36-0.3=0.06,C细菌总数=1-0=1;
I浑浊度=0+0.5(0.25-0)/(3-0)=0.042,I尿素=1.0+0.5(3.82-3.5)/(5-3.5)=1.107,
I游离性余氯=0+0.5(0.06-0)/(0.1-0)=0.3,I细菌总数=0+0.5(1-0)/(100-0)=0.005;
Iav=(I浑浊度+ I尿素+ I游离性余氯+ I细菌总数)/4=0.3635,S=0.513,k=1.425
根据1.4 评价标准,0.5<P<1,由此判定其等级为合格。
3 讨论
目前,卫生行政部门出具的报告多采用单一否决制,即一项不合格即为全部不合格,这样的检测报告无法使经营者全面了解其存在的问题。本研究采用综合指数法对游泳池水质进行综合评价,能够明确其中的评价指标在评价结果中所占的权重,有利于泳池经营者有针对性的解决存在的问题。在本研究的监测结果中,游泳池水温度以及池水中总大肠菌群数均为最优水平,在分级排序中其结果对综合评价的无影响,因此不作为评价指标,如此可以解决综合指数法在评价游泳池水水质过程中,不能较好的处理平均分指数和最大分指数的关系[13]的问题。此外,考虑到游离性余氯含量标准要求是一区间范围,
超过或低于均为不合格,在制定分级其评价界限值时,选择了区别于其他指标的方式(见表1)。根据GB9667-1996《游泳场所卫生标准》[11]要求,各家游泳池水中的尿素和游离性余氯合格率较低,根据研究中的评价方法,其结果在评价过程中所占分指数较大,直接影响综合指数。此外,根据泳池水的综合指数值,可以对全区的泳池水质情况进行排序,让消费者自己选择,有利于促进经营者之间的竞争,进而增强其提升水质的动力。
摘要：目的 采用综合指数法评价苏州市姑苏区部分游泳池水水质卫生状况,为游泳池卫生监督管理提供数据参考。方法随机选取苏州市姑苏区的7家对外开放的游泳场所,按GB/T17220-1998要求,于2014年7月对其进行监督采样,选择恰当的评价指标,根据综合指数评价方法进行计算,得出相应的综合指数。结果 选择游泳池水的浑浊度、尿素、游离性余氯以及细菌总数作为评价指标,计算各家泳池水的综合指数,以A家浅水区水样为例,得出其综合指数P=0.631,按照相应的判定标准其水质质量为合格。结论 利用综合指数法选择适当的评价指标,可计算出游泳池水的水质的综合指数,从而能够全面了解池水的水质卫生状况,为游泳池的卫生监督管理提供参考。
综合指数评价法 篇8
1 资料与方法
1.1 数据来源
数据主要来源于军队重大疾病知识库, 抽取条件为2003年1月1日至2011年12月30日 (9年) 期间, 6家部队医院的男性在职军人首次确诊为胃癌、入院行手术治疗的共计2015例病员数据。6家部队医院中, 有4家实际开放床位数≥3000张, 分别用Ha、Hb、Hc和Hd代替, 另两家的实际开放床位数≥2000张, 分别用He、Hf代替。
1.2 方法
应用SPSS13.0统计学软件分析所有指标数据, 采用X2检验对比各项指标率, P<0.05, 具有统计学意义。应用综合指数法计算各个质量指标的指数数值, 形成综合排名结果[1]。
2 结果
2.1 构建胃癌诊疗质量的综合评价指标体系
构建胃癌诊疗质量的综合评价指标体系, 按性能将指标分为4大类18项, 分别是疑难危重类指标4项, 包括癌症转移率、入院危重率、术前合并症占比、癌症分期的中晚期占比;诊断质量类指标3项, 包括出入院诊断符合率、放射与术后诊断符合率、3日确诊率;手术质量类指标7项, 包括新技术占比、根治术占比、失血量≥800ml占比、甲级愈合率、并发症数量占比、术后并发症率、术后感染率;治疗质量指标4项, 包括抢救成功率、疾病危重率、死亡未治率、随访结果。其中负性指标6项, 包括失血量≥800ml占比、并发症数量占比、术后并发症率、术后感染率、死亡未治率、随访结果;中性指标2项, 包括新技术占比、根治术占比;其余10项为正性指标。建立了胃癌诊疗质量综合评价指标矩阵。
2.2 指标的指数化处理
根据综合指数法规则, 分别对正性、中性和负性3类指标进行指数化处理, 公式为:y=x/a (正性指标) ;y=a/x (中性指标) ;y=a/ (a+|x-a|) (负性指标) 。其中, y表示该指标的指数化值, x为指标值, a为2003年度至2011年度指标的平均值。18项指标及a值见表1, 指标指数化结果见表2。
2.3 综合指数的计算
本文运用乘加法综合指数的运算法则计算胃癌的综合诊疗质量, 针对在职军人胃癌病员的疑难危重程度、诊断质量、手术质量和治疗质量4类指标进行正性、中性和负性的同类指标相乘, 分别计算出4类指标中各指标的指数, 再将4类指标指数汇总相加, 从而得出6家医院在职军人胃癌病员诊疗质量的综合指数。
3 讨论
3.1 医院收治在职军人胃癌病员的疾病疑难危重程度
研究结果显示, Ha医院和Hd医院收治的在职军人胃癌病员的疾病疑难危重程度较高, Hc医院和Hf医院收治的疑难危重程度较低。详细分析可以看出, Hf之所以疑难危重程度低的主要原因是病员入院时状态一般的比例较高、急诊入院和危重入院人数较少, 所以其入院时危重率在6家医院排名末位。
3.2 医院接诊的军人胃癌诊断质量指标
Ha医院和Hd医院接诊的军人胃癌诊断质量较好, 分别为1.18分和1.13分, 两家医院获得分值相近, 水平接近;而Hb医院和Hf医院的诊断质量较低, 分别为0.97分和0.66分。综合分析排名最后的Hf医院之所以诊断质量低的主要原因是, 出入院诊断符合率和放射与术后诊断符合率的排名倒数第一、3日确诊率排名倒数第二, 所以其诊断质量被评为6家医院最低, 此项指标也拉低了其它评价指标的分值。
3.3 医院接诊的军人胃癌手术质量指标
He医院和Hf医院接诊的军人胃癌手术质量较高, 分别为3.03分和2.78分, 而Hb、Hc医院手术质量较低, 分别为0.15分和0.07分, 排名中间的Ha医院、Hd医院分别为2.71分和1.34分。详细分析可以看出, He医院之所以手术质量高的主要原因是在7个指标项中, 除失血量800ml以上占比、甲级愈合率排量倒数第一, 其他5个指标的排名均为第一。不难发现一个医院手术质量好坏的评价仅靠单项指标进行分析缺乏科学性、合理性。
3.4 医院接诊的军人胃癌治疗质量指标
6家医院接诊的军人胃癌治疗质量排名, Hc医院为4.22分、Ha医院为2.45分、Hd医院为2.30分、Hb医院为1.45分、He医院为1.38分、Hf医院为0.04分。详细分析可以看出, Hc医院之所以治疗质量高的主要原因是, 关于治疗质量的4大指标均排名前三, 使其综合指数跃居首位, 可见综合考虑多个指标, 进行合理的标化、处理, 最终得出最优化结果。
3.5 医院接诊的军人胃癌诊疗质量综合分析评价
通过4大类指标的综合分析, 6家部队医院的综合诊疗质量排名情况按照由高到低的排序结果:Ha医院第一 (8.66分) 、Hd医院第二 (7.27分) 、He医院第三 (6.02分) 、Hc医院第四 (5.34分) 、Hf医院第五 (3.51分) 、Hb医院第六 (2.66分) , 其中Ha医院是Hb医院3.26倍。细化分析Ha医院能够排名第一的主要原因是, 其在4类指标中指数分值均较靠前, 特别是在疑难危重、诊断质量和手术质量上的指数分值均有显著优势。He医院能够综合排名第三, 主要是其手术质量较好, 指数为3.03分, 虽然疑难危重指数分值较低, 但是经过加法累计后, 综合指数为6.02分。Hb医院排名第六, 主要是其综合诊疗质量问题较多, 4项指标均排名后三位, 指数分数较低, 虽然在4类指标中没有一类在末位, 但是其总分累加较低, 导致其排名最后。可见医院综合诊疗质量的提升, 不仅需要各类指标的综合发展, 还得发展特色和亮点。
摘要：目的:应用综合指数法对部队医院在职军人胃癌疾病诊疗质量进行综合分析和评价, 形成具有医院管理辅助决策依据的质量评价结果。方法:选择6家部队医院 (Ha-Hf) 在职军人胃癌病员的全部诊疗数据, 应用综合指数法分别从4个维度:疾病疑难危重度、诊断质量、手术质量和治疗质量, 选择了18项关键指标, 建立诊疗质量综合评价指标矩阵。结果:综合指数得分Ha医院第一 (8.66分) 、Hd医院第二 (7.27分) 、He医院第三 (6.02分) 、Hc医院第四 (5.34分) 、Hf医院第五 (3.51分) 和Hb医院第六 (2.66分) 。结论:应用综合指数法评价医院单个病种的诊疗质量, 具有一定的可信度。
关键词：诊疗质量,综合指数法,胃癌
参考文献
综合指数评价法 篇9
在评价方法方面的研究,近年来湖泊生态系统健康评价主要有指示物种法和指标体系法。指示物种法依据对环境变化较敏感的动植物种群,如浮游动物[19,20]、鱼类[21]和底栖动物[22,23,24,25,26,27,28]等,利用其群落结构、生物量、物种丰度和多样性等[4]指标来判定湖泊生态系统的健康状况。指标体系法主要是借助数学模型[5,29]和数学方法[30,31,32,33],依据湖泊生态系统的特征和功能结构,选取多种指标来综合确定其健康状况[34,35],逐渐成为当前比较常用的方法。
评价指标方面的研究成果,主要包括两个方面的指标: 单一性指标和综合性指标。单一性指标包括浮游植物群落[36]、浮游动物群落[20]、底栖动物群落[15,37,38]和鱼类群落[39]等。综合性指标包括生物完整性指标、能质[40,41,42]、生物缓冲容量[42]、环境承载力[43]、综合健康指数[44,45,46]等。本文在总结已有研究的基础上,结合鲁湖生态系统的特点,尝试从水质和水生生物指标两个方面对鲁湖生态系统健康进行分析。
1 材料与方法
1. 1 研究区域与采样点设置
鲁湖地处亚热带季风气候区,位于武汉市中心城区及新城区交接处,距长江仅7 km,属沉溺型河迹洼地湖,原面积77. 1 km2,经围垦后现有面积44. 9 km2,长10. 2 km,最大宽7. 4 km,平均宽3. 9 km; 最大水深3. 5 m,平均水深2. 7 m,蓄水量1. 09 亿m3。入湖河流主要是区间溪流,调蓄后经新河口由鲁家闸入金水河排入长江。
依据鲁湖的地形特征,在研究区内共设置11 个采样点,其中湖内采样点为LH01 - LH07,出水口采样点为LH08 和LH09,进水口采样点为LH10 和LH11。湖内采样点中LH01 为浅水区(水深< 1 m),其余采样点为视为深水区(水深> 1 m)。
1. 2 样品采集与处理
2014 年11 月26 日- 12 月5 日对研究区域进行一次样品采集。现场采集1L表层水体进行理化指标监测,分析指标包括总磷(TP)、总氮(TN)、氨氮(NH3- N) 叶绿素a( Chla) 和高锰酸盐指数(CDDMn)。使用多参数水质测量仪(YSI - EXO2)现场测定水温、p H值、电导率和溶解氧和水深。透明度(SD) 用塞氏盘法现场测定。根据p H、DO、CODMn、NH3- N、TP和TN等6 项指标,根据 《地表水环境质量标准》 (GB3838 - 2002),采用单因子评价法对研究区水质进行等级划分,6 项指标中等级最低的指标决定水质等级。
依据《水和废水监测分析方法》(第4 版)[47]的要求进行底栖动物和浮游动植物的采集和保存,在显微镜(10 × 40 倍)下对浮游植物进行计数,根据 《中国淡水藻类: 系统、分类及生态》进行鉴定。底栖动物采用定量采集和定性采集相结合的方法,定量采集使用1 /16 m2的彼得逊采泥器,每个样点采集三个重复样品,后合为一个样品分析。同时进行定性采集,使用手抄网(40 目)采集3 个小样方,约1 m2。根据研究区的现有研究结果,在LH01、LH02、LH05 和LH06 处采集底栖动物。浮游植物标本鉴定至科,底栖动物标本鉴定至属,并记录每个分类单元出现的个体数。
基于以上数据,计算浮游植物多样性指数、浮游植物生物量、浮游动物生物量、底栖动物生物量和底栖动物多样性指数。
很多文献中采用底栖动物完整性指数(B - IBI)对河流进行健康评价[48],但是溪流中常见的如EPT等(Ephemoptera浮游目、Plecoptera積翅目、Tricoptera毛翅目) 在湖泊中很少见,所以本文引用Shannon - Wiener多样性指数He和底栖动物密度来反映底栖动物的均匀程度。
Shannon - Wiener多样性指数He[24]:
式中: ni———第i种物种的密度
N———总密度
Shannon - Wiener指数规定的水质标准为He > 2 为清洁; 1~ 2 为轻度污染; 0 ~ 1 为重度污染[27]。
1. 3 基本数据
表1 中列出的监测结果表明,研究区表现为典型的营养物超标。氟化物、氰化物浓度和p H值稳定,所有样点的监测值都在I类水质标准以下,其余监测指标变化范围较大,说明研究区水质整体表现不稳定,而TP、TN、NH3- N和CODMn的浓度值在部分样点达到V类水质标准,表明这些区域水体污染较严重。
有研究表明浅水湖泊中,水- 泥界面的相互作用强烈[49],为了进一步分析研究区上覆水与表层水体营养物质之间的相互关系,选取湖内具有代表性的样点进行上覆水水质监测,将上覆水和表层水的TN和TP监测值对比(图2)。
1. 4 指标筛选
将表1 中所列候选指标进行Pearson相关性分析,检验个指标所反映的信息独立性。文中以| r | > 0. 8 表示两指标间高度相关,筛选出高度相关指标中的一个作为参考指标。分析结果列于表2 中,TP与TN高度相关,两者均为重要的水化学评价指标,予以保留; NH3- N与TN、TP和CODMn均高度相关,应删除; 底栖动物密度与浮游植物密度高度相关,但两者都是重要生物指标,予以保留; p H值与浮游植物密度及DO均高度相关,应予以删除。最终确定以TP、TN、CODMn、SD、Sp Cond、Chla、氟化物、DO、浮游动物密度、浮游植物密度、和底栖动物密度等11 个指标对研究区水质健康进行评价。文中的Pearson相关性分析使用SPSS 18. 0 软件进行分析。
1. 5 评价方法
综合健康指数法能定量地评价湖泊生态系统的健康状态,在0 ~ 1 之间取值。为了更清楚地描述健康状态,将CHI值划分为5 个区间: 0 ~0. 2; 0. 2 ~0. 4; 0. 4 ~ 0. 6; 0. 6 ~ 0. 8; 0. 8 ~1. 0,它们分别对应着病态、一般病态、亚健康、健康、很健康共5 个健康状态。计算公式如下:
式中: n———评价指标个数
ωi———指标i的权值
Ii———指标i的归一化值
在确定评价指标的权重时,采用熵权法尽量消除各指标权重的主观性,使评价结果更符合实际。计算步骤如下:
(1) 构建n个样本m个评价指标的标准化矩阵
(2) 将标准化矩阵归一化处理,得到归一化判断矩阵B,B中元素的表达式为:
式中: xmax、xmin———同指标下不同样本中最满意者或最不满意者(越小越满意或越大越满意)
(3) 根据熵的定义,n个样本m个评价指标,可确定评价指标的熵为:
为使lnfji有意义,当fji= 0 时,根据水质评价的实际意义,可以理解fji为一较大的数值,与fji相乘趋于0,故可认为也等于0,这显然与熵所反映的信息无序化程度相悖,不切合实际,故需对fji进行修正,将其定义为:
(4) 计算评价指标的熵权W
2 结果与分析
2. 1 综合健康指数
根据前文综合健康指数的计算方法和筛选出的各评价指标对研究区各样点进行评价,结果列于表3 中。样点LH02 -LH07 亚健康状态,其余各样点均为一般病态。其中,进水口样点LH10 和LH11 评分最低,其次是浅水区样点LH01 及出水口样点LH08 和LH09。结合研究区水质指标可知,入湖水体携带较高浓度的氮、磷等营养物质进入湖区,经过湖区生态系统很大程吸度的收利用后,湖内区域水体整体呈现出优于入湖水体的一般病态状况,表现为亚健康,由于出水口处的人为干扰导致出湖水体健康状况下降。
2. 2 水质指标
结合本次监测指标项目和 《地表水环境质量标准》(GB3838 - 2002) 表1 中规定的基本项目,水质指标中,研究区的主要主要污染因子是TP、TN、NH3- N和CDOMn。样点LH01 和LH10 水质类别均为V类或劣V类,TP和TN超标近9 倍,NH3- N超标近7 倍,而LH01 是靠近进水口LH10 的样点,这说明研究区的进水水体污染较严重。其余样点中,除LH09 为V类水外,均为III类或IV类水,整体水质较差。LH09 为出水口样点,水质差主要是因为该点附近有捕鱼活动,底质扰动剧烈,导致该区域的水质较差。其余各样点因处于中心区域,水深相对较深(1. 5 ~ 2. 5 m),湖泊生态系统受干扰程度较小,因此相对较好。对于所有样点而言,除以上四个主要污染因子外,其余如氟化物、氰化物等指标浓度较低,满足I类水质要求。
2. 3 生物指标
2. 3. 1 浮游植物指标
经形态鉴定,各样点浮游植物共检出8 门,10 纲,22 目,32 科,52 属。其中,种类最为丰富的是绿藻门和硅藻门,分别占总数的48% 和25% 。所有样点中主要的优势种为小环藻、舟形藻、针杆藻和直链藻。
通过分析水质监测数据、浮游植物密度及浮游植物多样性之间的关系(表4),发现尽管研究区浮游植物密度整体上差距很大(23. 5 × 105~ 331. 5 × 105ind / L),但是浮游植物多样性却保持在1 ~ 2 之间与通过多指标的综合健康指数分析得出的结果不一致,这是由于入湖水体与出湖水体的流速较大,浮游植物密度受到很大影响。
2. 3. 2 底栖动物指标
由于底栖动物长期生活在底质中,迁移能力弱,生存环境相对稳定,当生活环境受到干扰和外来压力发生改变乃至退化时,其群落结构会发生相应的改变。不同种类的底栖动物对生活环境的敏感性和耐污能力不同,因此,利用底栖动物的群落结构、生物量及多样性等参数可以从一定程度上客观的反应水环境的污染情况。本次研究共采集并坚定出的底栖动物分类单元共13 种,包括3 门( 环节动物、软体动物、节肢动物),3 纲,4 目,13 属,其中软体动物门1 种,寡毛类2 种,双翅目9 种,毛翅目1 种。检测结果显示,底栖动物种类较少,优势种突出,摇蚊生物量在底栖动物总量中的比例高达97% ,其中长足摇蚊属占42. 6% 。
通过比较底栖动物密度、底栖动物多样性和水质条件(表4),可以发现通过底栖动物密度和底栖动物多样性得出的水质条件与综合健康指数法得出的结果较一致,说明可以考虑用底栖动物可以作为指示物种对本研究区进行水质健康评价。
3 讨论
本研究选取了11 个具有代表性的监测样点对鲁湖的水质和水生生物进行了分析,并从这些指标中筛选出11 个相对独立的指标,通过综合健康指数法对水质进行健康评价。结果表明,研究区整体水质都受到一定程度的污染,表现出氮磷等营养物质超标、浮游植物多样性低、底栖动物密度小多样性单一等问题。其中入湖水体、浅水区和出湖水体表现为一般病态,其余湖内水体表现为亚健康状态。结合各样点上覆水(表2)和表层水的水质指标,出水口LH09 处TN和TP含量均比最近的两个样点LH06 和LH07 的含量高,附近区域捕鱼活动引起沉积物的营养物质释放是主要原因。浅水区LH01 处表层水体与上覆水的TP、TN含量相差不大,说明这片区域水体可能经常有人类活动干扰,这也可以通过该样点底栖动物密度低和多样性单一得到验证,同时说明底栖动物指标与综合健康指数法在研究区具有较好的一致性。但是,考虑到研究区局部区域人类活动干扰强度大、频率高、底栖动物物种较单一等因素,是否能结合底栖动物完整性指数来综合评价水质健康,还需要在后期开展的工作中进一步研究。
4 结论
本文以武汉鲁湖为研究区,对水质和水生生物进行了分析和讨论,并筛选出部分具有代表性的指标进行综合健康分析。结果表明本次研究期间,入湖水体引入高含量的N、P等营养物质,同时由于部分区域捕鱼活动剧烈,导致浅水区域和出水口附近水质状况较其他区域差; 浅水区的人类活动使得底栖动物密度降低、多样性单一。
由于局部区域的人类活动干扰强度较大,底栖动物多样性较单一,以底栖动物作为指示物种来评价研究区水体健康具有一定的局限性。本文用基于熵权的综合健康指数法原理简单、计算方便,各指标权重的确定比较客观,适用于本研究区的水生态系统健康评价。
摘要：2014年秋季,对鲁湖的水质和水生生物(浮游动物、浮游植物和底栖动物)状况进行了一次考察,结合综合健康指数法分析了湖泊的生态系统健康。结果表明,湖内深水区水体水质状况相对较好,入湖水体、人类活动干扰强度较大的浅水区域水体健康状态较差,表现为水质营养物质严重超标,底栖动物密度较低、多样性单一;出湖水体健康状态也较差,主要是因为附近区域有人类活动的干扰,与上覆水的水质监测结果一致。
综合指数评价法 篇10
1 材料与方法
1.1资料来源随机选取2014年12月份苏州市姑苏区的5家普通旅店、招待所客房的监督采样数据作为原始数据, 均按GB/T17220-1998《公共场所卫生检测技术规范》[5]要求规范采样。
1.2 监测指标包括室温、 一氧化碳、 二氧化碳、 空气细菌数、台面照度和茶具细菌总数。 见表1。 所有指标均是按GB/T 18204-2000《公共场所卫生标准检验方法 》[6]监测所得。
注: 清洁大气中CO2浓度和人体肺泡内CO2浓度均为0.03%~0.04%, 因此CO2优限值应定为0.03%或0.04%较为合理;但这样计算量会增加很多, 但对评价结果影响却很小;其他一些逆向指标也有类似情况;因此为简便计算, 建议逆向指标优限值均取0.00
1.3 评价方法
1.3.1 建立评价指标的分级标准从监测指标中选择评价指标, 并依据GB 9663-1996 《旅店业卫生标准》[7], 建立分级标准 (表1) 。 统一各指标方向性, 使其均为逆向指标。
其中Ci为方向统一后的指标值;Xi为指标实测值;Zi为指标的优限值;注意:当指标实测值超出优限值时, 以优限值计, 超出劣限值时, 以劣限值计;分级标准同理进行方向性统一。
1.3.2计算分指数
式中, Ii为指标分指数;Ijmin为不同等级分指数最小值:I1min=0.0, I2min=0.5, I3min=1.0, I4min=1.5;Sij (1) , Sij (2) 分别表示方向统一后的指标等级分级标准下、上限。
1.3.3计算综合指数
其中P为综合指数;Iav为分指数算术平均值;S为分指数算术标准差;k是常数 (n代表评价指标数) 。
1.4 评价标准参照 《 公共场所卫生综合评价方法 》WS/T199 -2001[8]:P≤0.5 为一级 ( 良好) ;P≤1.0 为二级 ( 合格) ;P≤1.5 为三级 (较差) ;P≤2.0 为四级 (很差) 。
2 结果
2.1旅店卫生监测指标和监测结果如表2所示, 五家普通旅店、招待所监测结果中, 一氧化碳结果均为最优状态, 对评价模型无影响, 因此, 选择室温、二氧化碳、空气细菌数、台面照度和茶具细菌总数作为评价指标。
2.2 各旅店卫生质量综合指数及判定分级根据1.3 评价方法中的公式 (1) 、 (2) 、 (3) 、 (4) , 计算各旅店卫生质量综合指数结果, 并根据1.4 评价标准进行分级, 见表2。
以A旅店监测数据为例, 综合指数计算步骤如下:
根据1.4 评价标准, P≤1.5, 由此判定A旅馆等级为三级 (较差) 。 以此类推, 得出其他旅店的综合指数。 见表3。
3 讨论
在对公共场所室内环境常规监测中, 我们关注的是每一个指标的合格率, 无法从整体上判断一个旅店环境质量的好坏, 也无从知晓每个指标对整体环境的影响大小。 综合评价法则可评价室内整体环境质量。 本次研究中的监测指标原始数据显示, 一氧化碳的质量均处于最优, 考虑到对评价模型无影响, 仅将其余5 个指标选为评价指标, 可见综合指数法在实际应用中具有一定灵活性。 此外, 质量指数的数值越大, 反映综合污染越严重。 本次评价结果显示, 五家旅店中A旅店的环境卫生质量较差, 等级为三级, D旅店等级为一级, 其余三家等级均为二级 (合格) 。 由表3 可以看出室温和二氧化碳分指数所占权重较大, A和C两家旅店温度分指数均超标, 究其原因是因为普通旅店经营者为降低成本, 不愿一直开着空调去维持恒温环境, 从而使得室温无法达标[9]。由此可见, 综合指数评价法能更为直观的评价室内环境卫生质量, 根据分指数可以更直观的看出每项评价指标在综合指数中所占权重的大小, 从而使得经营者可以有针对性的去改善存在的问题。 本次评价中, 默认所有的指标权重是相等的, 在以后的评价模型建立中, 评价指标的选择、指标权重、分级界限值等都是值得重点考虑的因素。 同时根据公共场所类别、对健康的影响程度等因素进一步完善评价模型, 确保综合指数评价模式稳定性。 在此基础上, 将综合指数评价法应用在其他公共场所的环境卫生质量评价中, 为我区的公共场所卫生管理提供更为科学的参考依据。
摘要：目的 采用综合指数法评价辖区部分旅店环境卫生质量, 为公共场所卫生监督管理提供数据参考。方法 随机选取2014年12月份姑苏区5家旅店客房监测数据, 从中选择恰当的评价指标, 应用综合指数评价方法算得相应的综合指数。结果 选择空气质量中的温度、二氧化碳 (CO2) 、台面照度、空气细菌数、茶具细菌总数作为评价指标, 计算各旅店卫生质量综合指数, 五家旅店中A旅店综合指数为1.010, 等级为较差, D旅店等级为良好, 其余三家等级均为合格。结论 综合指数法是一种客观有效的评价模式, 通过计算出公共场所环境卫生的综合指数, 从而能够全面了解公共场所的卫生状况, 促进公共场所环境卫生的健康发展。
关键词：综合指数法,公共场所,环境卫生评价
参考文献
[1]李霞英, 李玉, 黄莉莉, 等.公共场所卫生指数综合评价法推荐模式和修改模式的对比及探讨[J].实用预防医学2014, 21 (7) :788-790.
[2]张进, 陈耀明, 骆文静, 等.室内空气质量卫生综合评价最佳模式的比较[J].现代预防医学, 2005, 32 (8) :887-889.
[3]任礼, 李健.应用RSR法综合评价餐馆环境卫生质量[J].实用预防医学, 2015, 22 (4) :483-485.
[4]杨恩民, 张燕萍, 李岩.公共场所卫生综合评价方法及应用研究[J].环境与健康杂志, 2001, 18 (6) :357-358.
[5]中华人民共和国卫生部.GB/T 17720~1998公共场所卫生监测技术规范[S].北京:中国标准出版社, 1998.
[6]中华人民共和国卫生部.GB/T18204.1-2000公共场所卫生标准检验方法[S].北京:中国标准出版社, 2000.
[7]国家技术监督局.GB9663-1996旅店业卫生标准[S].北京:中国标准出版社, 1996.
[8]中华人民共和国卫生部.公共场所卫生综合评价方法[S].北京, 中国标准出版社, 2001.
综合指数评价法 篇11
【关键词】AHP；模糊综合评价法；航路优选；航路规划
我国现行航路网络是在五、六十年代航路结构的基础上逐步形成的。随着航空运输事业的迅猛发展，我国航路建设和运行管理相对滞后，一定程度上阻碍了航空运输事业的快速发展，不适应全球节约能源战略的全面推进实施。
在这样的背景下，民航飞行航路的规划显得非常有必要。本文结合飞行安全评估及其方法的相关知识，首先阐述了航路规划的相关概念、航路规划的评价和航路优选的步骤；其次构建民航飞行航路方案综合评价指标体系，并运用改进模糊综合评价法对民航航路进行评估优选；结合前人的研究，提出评价优选的范围值。
1、相关概念描述
1.1民航飞行航路规划相关概念
（1）规划目的。航路网络规划旨在剖析现行航路、航线在航空运输需求多元化和飞行流量快速发展中所暴露出的结构性缺陷，并根据交通流分布特征、发展趋势，结合空管保障条件，运用交通网络设计与优化技术，研究提出合理、高效的航路网络方案建议。
（2）规划原则。航路网络规划是一个复杂的系统工程，其规划与实施涉及空管系统的方方面面。因此在对航路网络的规划中需要在总体上把握以下原则：需求先导、分层布设、距离优先、结构灵活、符合规范、技术应用。
（3）规划思路。以保障空中飞行安全为基础，以航空运输发展需求为牵引，充分引入先进的空域管理概念和技术应用，依托主要繁忙机场综合规划航路网络，分层次、分步骤地推进实施，整体提高空域运行效能，满足国民经济和航空运输持续发展的需要。
1.2民航飞行航路规划评价和优选步骤
一般飞行航路规划方案评价和优选有以下几个步骤：
（1）了解飞行航路规划的状况。分析飞行航路的自然条件，包括气候条件和地形、地貌条件等方面，通过对飞行航路自然条件的了解，掌握航路的实际地形情况，以便于之后建立评价指标体系。
（2）针对航路的具体情况和工程的目的，建立飞行航路规划方案评价和优选的评价指标体系。
（3）选择合适的评价方法对飞行航路规划的各个方案进行评价。
（4）结合评价结果进行决策，选择最优的方案。
2、民航飞行航路方案层次分析法的研究
2.1层次分析法介绍
层次分析法的优势体现是将定性与定量分析方法相结合。通过将目标决策分解为N个层次和N个因素，按照两两指标之间的重要程度建立判断矩阵。通过计算判断矩阵的最大特征值以及对应特征向量，就可得出指标的权重。
层次分析法的理论过程可分为以下四个：层次结构的构建；判断矩阵的构建；层次单排序及一致性检验；层次总排序及一致性检验。
2.2民航飞行航路方案综合评价指标体系
表4.1 民航飞行航路方案综合评价指标体系
3、改进模糊综合评价法在民航航路优选中的应用
3.1指标权重确定
3.1.1准则层指标权重
设准则层指标集合B={B1，B2，B3，B4}，即B={经济评价，环境评价，技术评价，社会评价}。
根据建立的层次模型，按照Saaty教授的标度进行两两比较，经过教师和学生讨论整理后得到评判矩阵及权重。
表3-1 总风险下属因素评判矩阵及权重
经过计算，评判矩阵的权重向量为：
W1={0.1195，0.4781，0.1753，0.2271}T
检验：λ=4.1906，CI=0.0635，RI=0.9，CR=0.0706<0.10。计算的结果CR值通过了一致性检验。表明在A机场现场运行管理运营体系中，经济评价，环境评价，技术评价，社会评价所占的权重分别为：0.1195，0.4781，0.1753，0.2271。
3.1.2方案层评价矩阵
（1）经济评价
设经济评价B1={C1，C2，C3}，即B1={运营成本、内部收益率、投资回收期}。经过计算，评判矩阵的权重向量为：W2={0.6544，0.2578，0.0878}T。表明在经济评价中，运营成本、内部收益率、投资回收期所占的权重分别为：0.6544，0.2578，0.0878。
（2）环境评价
设环境评价B2={C4，C5，C6}，即B2={噪声、大气污染、生态污染}。经过计算，评判矩阵的权重向量为：W3={0.3695，0.5172，0.1133}T。表明在环境评价中，噪声、大气污染、生态污染所占的权重分别为：0.3695，0.5172，0.1133。
（3）技术评价
设社会评价B3={C7，C7，C9，C10，C11}，即B3={航路的综合交通密度、航路网的连通度、运行天气环境、军航活动情况、限制区情况}。经过计算，评判矩阵的权重向量为：W4={0.3849，0.3403，0.0271，0.1238，0.1238}T。表明在环境评价中，航路的综合交通密度、航路网的连通度、运行天气环境、军航活动情况、限制区情况所占的权重分别为：0.3849，0.3403，0.0271，0.1238，0.1238。
（4）社会评价
设管理因素B4={C12，C13，C14}，即B4={社会发展的影响、促进经济发展的影响、交通环境的影响}。经过计算，计算结果均通过一致性检验。评判矩阵的权重向量为：W5={0.7266，0.2034，0.0700}T表明在社会评价中，社会发展的影响、促进经济发展的影响、交通环境的影响所占的权重分别为：0.7266，0.2034，0.0700。
3.2综合评判结果
3.2.1一级综合评判
（1）经济评价
表3-3 经济评价一级评价
在经济评价下，对限制条件下属指标U1={运营成本、内部收益率、投资回收期}作一级综合评判。单因素判断矩阵为
相应指标隶属度矩阵为：
指标权重为：
U1={0.6544，0.2578，0.0878}T
经软件计算可得模糊向量：
Y1=U1·R1={0.1558，0.7133，0.1309}
同样，可以算得
（2）环境评价
指标权重为：
U2={0.3695，0.5172，0.1133}T
经软件计算可得模糊向量：
Y2=U2·R2={0.4069，0.3714，0.2217}
（3）技术评价
指标权重为：
U3={0.3849，0.3403，0.0271，0.1238，0.1238}T
经软件计算可得模糊向量：
Y3=U3·R3={0.3856，0.4445，0.1698}
（4）社会评价
指标权重为：
U3={0.7266，0.2034，0.0700}T
经软件计算可得模糊向量：
Y4=U4·R4={0.5293，0.3025，0.1860}
3.2.2 二级综合评判
对经济评价、环境评价、社会评价、管理因素作三级综合评判，令单因素评判矩阵为：
即： 即：
经济评价、环境评价、技术评价、社会评价四项指标权重为：
W1={0.1195，0.4781，0.1753，0.2271}T
经计算可得：
B=W1·R={0.4010，0.4094，0.1936}
3.2.3 评判结果
将评价值取代评语，评语为V={100，50，10}。取B′VT得
4、结果分析
根据前人的研究，论文把风险指数等级划分如下：
表4-1 A机场现场运行安全风险指数
参考文献
[1]齐亚妮.基于三角模糊数和Vague集的农业产业化项目优选决策研究[D].西南财经大学，2013.
[2]李荣.无人机航路与飞行控制律评估技术[D].南京航空航天大学，2013.
[3]朱振强.飞行器航路规划与评价研究[D].西安电子科技大学，2014.
[4]赵嶷飞，史永亮.基于模糊综合评价的航路交通态势评估[J].中国民航大学学报，2011，01：5-8.
[5]徐政超.基于voronoi图算法的航路规划方法研究[D].长安大学，2014.
[6]徐建国.基于性能导航高原航路的安全评估[D].中国民用航空飞行学院，2014.
管道指数安全评价法敏感性分析 篇12
然而,从油气管道事故数据来看,模型因素的权重与事故原因统计的比例并不一致:EGIG对1970-2007年运行的输气管道事故统计,前三位主要因素分别是第三方破坏(占50%)、施工缺陷(占16%)和腐蚀(占15%);而CONCAWE对1971-2006年运行的输油管道事故统计,前三位主要因素分别是第三方破坏(占36%)、腐蚀(占29%)和机械失效(占28%)[2,3]。在实际评价过程中,部分评价因素主要由规范和法规来确定,且属性一旦确定,发生变化的可能性和变化的程度非常小或几乎不发生变化,其影响也是相对确定的,分配的分值权重大小并不能代表其对风险增加或减少所起的作用,所以需要分析各影响因素对评价指数的敏感性大小。管道敏感性分析就是在各类影响因素中,不确定性参数变化时,对管道安全评价指数的影响程度。不确定性是产生风险的根源,对安全指标影响程度较大的参数,其不确定性所产生的风险更大。本文在W.Kent.Muhlbauer模型的基础上,对各评价因素的敏感性进行分析,即在4类主要评价指标下各因素对管道评价指数的敏感性大小关系。
敏感性分析
敏感性分析是经营决策中常用的一种不确定性分析方法。在影响决策目标的诸多因素中,其未来状况常常处于不确定的变化状态,而且各种因素的不确定性给目标带来的风险程度也不一样。敏感性分析的核心问题,就是从许多不确定因素中找出敏感因素,测出各个因素的变化对目标影响的程度,敏感性分析目标函数F=f(x1,x2,…,xn),(xi是影响因素)。根据研究影响因素发生变化的数量,分为单因素敏感性分析和多因素敏感性分析[4]。在管道指数评价法中,评价人员针对具体评价对象确定分值大小的时候,出现评分偏差变化的情况是多因素变化,故采用多因素敏感性分析。
根据W.Kent.Muhlbauer评价模型,管道指数评价法中的总指数和包含的若干因素,每一因素含有若干评分水平,每一因素在不同水平下,作者都确定了相应的等级和评分分值,最终求和来确定总指数。不同的评价人员在评判的时候,由于经验、专业、知识结构、心理因素等影响,可能对评价对象选择不同的分值或对照相应的等级进行评分,这种评分的偏差围绕设定的评分分值变化。其评价的过程和结果可以通过多因素试验来模拟,每一因素的每一水平对应一个评价分值,由作者已经确定,这个分值就是试验结果的参考值,即对管道指数评价法模型利用多因素试验思想进行敏感性分析。
以指数总和作为分析目标,通过这些影响因素在不同评分水平组合下分析评价分数的变化程度,据此找出敏感因素。但多因素敏感性分析工作量很大,如第三方损害指数有6个影响因素,每个因素设有5种评分等级,则需要进行56次敏感性分析。为了减少工作量又不影响分析结果,本文引入正交试验理论[4,5]。
正交试验[4,5]
正交设计方法是一种处理多因素试验的科学方法,它利用正交表来安排多因素试验,并对结果进行统计分析。正交试验代替全面试验,具有水平均匀性和搭配均匀性,即:(1)每一因素占据一列位置,其不同水平参加试验次数相同;(2)任两列不同因素水平所构成序偶数相等,相同序偶数出现次数在两列内也相同。
根据管道4类评价指数下的各因素和所处的不同水平,选择正交表LK(PJ)进行试验,L表示正交表符号,K表示试验次数,即正交表行数;P表示因素的水平数;J表示因素个数,即正交表的列数。由正交试验进行计算确定评价指数和,然后采用极差分析方法对正交计算数据进行分析,以确定各影响因素对所考察指标影响大小顺序。管道指数评价法敏感性分析可采用线形模型如下:
Y=β0+β1X1+.......+βnXn+ε(1)
式中β0—常数项;
βn—自变量;
Xn—回归系数;
ε—随机误差服从标准正态分布。
在模型中,令某些因素主效应或交互效应为0,而其余效应最小二乘法估计不受影响,以保证对每个效应估计不受到其他效应的影响,则设计矩阵须满足如下条件:
式中,S11,S22,...Snn都是方阵,每一方阵对应于一组效应。对于某个因素Xi对指标Y的显著性次序分析,不做定量结论,只要求自变量Xi对因变量Y的显著性影响次序,对式1中的回归系数不用求解,只需要按照上式2进行试验。
设a,b,...表示不同影响因素,m为因素评分水平数,ai表示因素a的第i水平(i=1,2...m);Xij表示因素j的第i水平值,在Xij下进行试验得到因素的第i水平的试验结果指标Yij,Yij服从正态分布的随机变量。在Xij下做n次试验得到n个试验结果,分别为Yijk(k=1,2,...n)。计算:
式中Kij—因素j的第i水平值下的统计参数;
N—因素j的第i水平下的实验次数;
Yijk—因素j在i水平值第k个试验结果指标值。
根据计算结果,利用极差分析因素敏感性。
评价指数敏感性分析
1 第三方破坏因素
第三方破坏包括6种因素,不同的因素分值水平不完全相同,需要按照实际情况进行调整。如,管道埋深分数=13.1×C(C表示深度),管道设计规范要求埋地管道,管顶覆土最小深度不能小于0.8m,取10分;最大深度为1.6m,若再增加深度无减少风险效果,取值20分。活动程度在原来所设水平基础上,增加一个水平等级(18分)。地面设施评分水平在原来的基础上进行了综合,设置为5个等级。公共教育在原来基础上,用插值法增加两个水平等级15分和25分。管道标志评分水平按照作者定义,没有变化。巡线频率按原要求有7个评价级别,排开不存在不巡线情况(0分),并对每周4次(12分)和每天巡线(15分)评价等级进行。第三方破坏影响调整后的影响因素———水平表如表1所示。
对这些因素下不同水平的评价进行正交分析,建立正交试验表(表2)。
表2中,A(i)～F(i)(i=1,2,3,4,5)表示6类影响因素下的不同评价水平)。结合上述,对第三方破坏分数的评分过程和结果采用多因素正交试验,共计得到25个评价数据,将所得的观测数据按从小到大的顺序排列,利用正态检验纸绘图进行正态性检验[6]。如图1所示,除最小试验值点外,其余各点基本满足正态分布。根据管道指数法评价模型的评分原则,对影响因素满足作者评判模型要求的程度给出评价分数,越满足评判条件,评价分数越高;越不满足评判条件,评价分数越低。同理,其他3项指数的试验值也应符合正态分布。
经过正交试验,得到各因素敏感性大小,为了便于比较,将各因素敏感性大小进行归一化处理,得到各因素敏感性权重百分比,与模型各因素分配的分值权重曲线在同一图中表示(图2)。各影响因素敏感程度大小顺序为:活动程度=公共教育>巡线频率>管道埋深>地面设施>管道标志。其中,活动程度和公共教育两类因素,作者给定的权重虽然不一样,但是两者对第三方破坏的敏感性影响是一致的,即两类因素的变化对管道指数的影响是一致的。巡线频率属于可变因素,对管道指数的敏感性较大,高频率的巡线频率能有效降低第三方破坏。值得注意的是,管道埋深指数属于非可变因素,主要根据设计规范确定,埋深一旦确定后,各管段都能获得相应的评价分数,对第三方破坏的影响却很小,而作者给此因素分配20%的权重,在权重分配上没有结合实际工程情况,缺乏合理性和评价准确性。
2 腐蚀影响指数
腐蚀影响指数包括13类影响因素,根据如上第三方破坏指数调整方法,建立管道腐蚀指数13因素3 水平试验表,编程对13因素3 水平正交试验计算后进行分析,得到结果如图3所示。
其中,各影响因素可分为:内腐蚀包括介质腐蚀和内保护,权重占30%;外腐蚀主要由阴极保护、涂层、土壤、使用年限、金属埋设物、电流干扰和应力腐蚀7个部分组成,占权重70%[7]。为了便于分析,此处将阴极保护(包括阴极保护设计是否符合规范要求和阴极保护的检查)和涂层(包括涂层的种类和质量、涂层的施工、涂层的检验和涂层缺陷修补)的二级影响因素一并进行分析。从图3中可以看出,外腐蚀涂层的敏感性最大,其次是内腐蚀和外腐蚀的阴极保护。各影响因素敏感程度大小顺序为:产品腐蚀>内保护=阴极保护>阴保检查>涂层种类和质量>涂层检验>涂层施工=缺陷修补=土壤腐蚀=电流干扰=应力腐蚀>金属埋设>使用年限。
3 设计影响指数
设计影响指数包括6种因素,每种因素设置5种评价水平,通过建立6因素5水平正交试验进行计算,分析结果如图4所示,敏感性大小与各因素分值权重差不多接近。
设计影响指数各因素的敏感性影响大小为:水压试验>钢管因素>系统安全因素>疲劳因素>水击因素=土壤移动。水压试验是可变因素,提高试验可以更多地排除管道焊接和管材本身的缺陷,对设计指数的敏感性影响大。系统安全系数和钢管因素虽在评价分数权重上相等(都是20%),但是敏感性却不一致。钢管因素和系统安全系数都属于非可变因素,一旦确定后,不易受外界影响发生变化。钢管因素的分值大小由钢管实际厚度和设计厚度的比值来确定,比值越大则分数越高;系统安全因素的大小由最大允许操作压力与实际操作压力的比值来确定,比值越大分值越高。水击因素虽然属于可变因素,但在管道设计和施工过程中,都安装有卸压阀或采取超前保护装置,所以敏感性影响小。土壤移动评价分数受线路走向、管道埋深和外界自然气候因素等影响,在线路勘测和设计中,对走向的地理环境和管道埋深都有要求,均能有效降低其风险影响,所以土壤移动因素主要受外界自然气候的影响,对设计指数敏感性影响小。
4 误操作影响指数
误操作影响指数主要由设计误操作、施工误操作、运营误操作和维护误操作4类误操作指数构成,其中每类又包括若干二级影响因素,共计21项。采用同样的方法,对各项影响因素的评价水平进行整理,确定每种因素有4种评价水平。通过建立21因素4水平正交试验,编程进行计算、绘图。一级指数敏感性分析如图5所示,二级指数敏感性分析如图6所示。
从图5可知,误操作指数下一级影响因素的分值权重与敏感性相接近。对二级影响因素的敏感性进行分析,敏感性影响较大的因素为:达到MAZOP可能性>安全系统>施工检验>维护规程>运行操作培训>失误预防>SCADA通信>工艺规程。其余因素对误操作敏感性影响相对较小,且影响程度相近。
总结与讨论
根据对管道指数评价法本身敏感性分析可以看出,影响因素所占的权重与其相对重要性并不完全匹配。即赋予分值权重大的评价因素,对风险增加或减少所起的作用并不一定就大于赋予分值权重小的评价因素,对风险增加或减少所起的作用并不一定就小。在若干的评价因素中,有的影响因素是可变的,因素受自身属性或外界影响处于不确定性变化状态,而不确定性是风险发生的根源。所以,这些更容易发生变化的因素在评价指数法中应该结合其敏感性重新分配分值权重。有的影响因素是非可变的,此类因素根据规范、标准等明确后,一般处于确定性状态,受外界和自身属性影响较小,在评价模型中即使赋予相当的分值权重,但是由于其相对确定性的状态,发生变化的可能性很小,对管道的风险影响也很小,此时同样需要结合敏感性重新分配分值评价权重。否则,在安全评价时,就容易出现相对指数高的管段,并不是危险性相对较低反而是危险性较高,使此评价方法缺乏说服力。
本文利用敏感性分析,确定各影响因素对评价指数的敏感性大小,这种敏感性分析是对指数评价法模型本身的分析,各因素评价分值权重与敏感性并不完全匹配,由此对模型分值权重提出了新的思考:分值权重多少不仅仅需要考虑因素本身的重要性大小,还需要结合实际工程经验,考虑影响因素的不确定变化特性或敏感性大小,以使整个评价模型和过程更具有实用性。
参考文献
[1]W.Kent Muhlbauer.Pipeline Risk Management Manual(Second Edi-tion)[M].Houston,Texas:Gulf Publishing Company,1996.
[2]7th Report of the European Gas pipeline Incident Data Group,1970-2007.December,2008.
[3]Performance of European cross country oil pipelines-Statistical summary of reported spillages in2006and since1971.CONCAWE,August,2007.
[4]白新桂.数据分析与试验优化设计[M].北京:清华大学出版社,1986.
[5]李云雁,胡传荣.试验设计与数据处理[M].北京:化学工业出版社,2005.
[6]梁小筠.正态性检验[J].上海统计,2000.