基于水足迹理论的区域水资源协调评价
发布时间：2021-08-26 12:15
水资源协调对实现区域可持续发展十分重要,同时考虑可见水与虚拟水,从公平、生态、效率的角度建立合理的评价指标体系,以评价区域水资源的协调状况。为提高决策群体对指标重要性评价的语义灵活性,引入了犹豫模糊数。首先,通过最小化决策群体的分歧度和评价模糊度的模型,确定决策者的权重,进而求出不同指标的权重;其次,运用TOPSIS方法集结出最终的评价结果,将提出的方法应用于评价某区域的水资源协调程度;最后,通过与直接赋予决策群体相同权重的方法作对比,验证了所提出方法的有效性。
【文章来源】：武汉理工大学学报(信息与管理工程版). 2020,42(01)
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
可见水与虚拟水关系图
评价者是具有水资源分配和评估经验的水资源管理专家,分别就水资源协调性指标的重要性做出判断。不同的专家有不同的认知风格和经验,这会影响他们对不同指标重要性的理解[23]。例如,在评价相同的指标时,他们可能使用不同的术语。当评价者很有把握时,则倾向于给出一个肯定的答案,例如“水资源支持能力是最重要的”;但当评价者不够确定时,则可能会给出一个“闭区间值”,例如“水资源协调基尼系数的重要程度在重要和非常重要之间”。有的评价者也可能会给出一个“开区间值”,例如“水资源短缺程度在重要及以上”,有的评价者则可能给出更复杂的回答,例如“水资源利用率的重要性介于重要和极其重要之间,但很可能是非常重要”。当不熟悉某些指标时,专家很难给出自己的评价,让他一定要做出判断是不必要的。因此,笔者采用犹豫模糊语言集[24]来描述专家对指标重要性的评价,这种描述方法可以更加灵活地表示语言信息、且不丢失语言信息。S={ S α |α=-τ,?,-1,0,1,?,τ} 是一个犹豫模糊语言集,示例如图2所示,当采用7级评价时,S={S-3,S-2,S-1,S0,S1,S2,S3}={极其不重要,非常不重要,不重要,中度重要,重要,非常重要,极其重要}。语言变量可以解释为模糊限制标签,其与一个调和函数G S x 有关。在调和函数中,每一个语言值都对应[0,1]中的实数。笔者使用的是有7级评价的犹豫模糊语言集。在图2的示例中,G S 1 = {S-1,S0}={0.33,0.50},G S 2 ={S0,S1,S2}={0.50,0.67,0.83},G S 3 ={S-3,S-2,S-1,S0,S1}={0.00,0.17,0.33,0.50,0.67},G S 4 ={S-2}={0.17},G S 5 ={S0,S1,S2,S3}={0.50,0.67,0.83,1.00}。由于G S x 的长度可能不同,为了保证可比较性,必须将较短的G S x 的长度延长至所有的G S x 具有相同的长度。令h+和h-分别为G S x 中的最大值和最小值,则延长值为h=ηh++(1-η)h-,笔者认为所有专家都是中立的,故取η值为0.5 [25]。如果某位专家没有做出自己的评价,那么将用其他专家给出的G S x 中的值来延长该评价。例如,若G S 6 为空白值,则G S 6 ={0.00,0.17,0.33,0.50,0.67,0.83,1.00}。
本文编号：3364226
【文章来源】：武汉理工大学学报(信息与管理工程版). 2020,42(01)
【文章页数】：7 页
【部分图文】：
可见水与虚拟水关系图
评价者是具有水资源分配和评估经验的水资源管理专家,分别就水资源协调性指标的重要性做出判断。不同的专家有不同的认知风格和经验,这会影响他们对不同指标重要性的理解[23]。例如,在评价相同的指标时,他们可能使用不同的术语。当评价者很有把握时,则倾向于给出一个肯定的答案,例如“水资源支持能力是最重要的”;但当评价者不够确定时,则可能会给出一个“闭区间值”,例如“水资源协调基尼系数的重要程度在重要和非常重要之间”。有的评价者也可能会给出一个“开区间值”,例如“水资源短缺程度在重要及以上”,有的评价者则可能给出更复杂的回答,例如“水资源利用率的重要性介于重要和极其重要之间,但很可能是非常重要”。当不熟悉某些指标时,专家很难给出自己的评价,让他一定要做出判断是不必要的。因此,笔者采用犹豫模糊语言集[24]来描述专家对指标重要性的评价,这种描述方法可以更加灵活地表示语言信息、且不丢失语言信息。S={ S α |α=-τ,?,-1,0,1,?,τ} 是一个犹豫模糊语言集,示例如图2所示,当采用7级评价时,S={S-3,S-2,S-1,S0,S1,S2,S3}={极其不重要,非常不重要,不重要,中度重要,重要,非常重要,极其重要}。语言变量可以解释为模糊限制标签,其与一个调和函数G S x 有关。在调和函数中,每一个语言值都对应[0,1]中的实数。笔者使用的是有7级评价的犹豫模糊语言集。在图2的示例中,G S 1 = {S-1,S0}={0.33,0.50},G S 2 ={S0,S1,S2}={0.50,0.67,0.83},G S 3 ={S-3,S-2,S-1,S0,S1}={0.00,0.17,0.33,0.50,0.67},G S 4 ={S-2}={0.17},G S 5 ={S0,S1,S2,S3}={0.50,0.67,0.83,1.00}。由于G S x 的长度可能不同,为了保证可比较性,必须将较短的G S x 的长度延长至所有的G S x 具有相同的长度。令h+和h-分别为G S x 中的最大值和最小值,则延长值为h=ηh++(1-η)h-,笔者认为所有专家都是中立的,故取η值为0.5 [25]。如果某位专家没有做出自己的评价,那么将用其他专家给出的G S x 中的值来延长该评价。例如,若G S 6 为空白值,则G S 6 ={0.00,0.17,0.33,0.50,0.67,0.83,1.00}。
本文编号：3364226
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/zylw/3364226.html
