本發(fā)明涉及堰塞湖風險處置，具體地指一種堰塞湖風險定量分級模糊評價方法。

背景技術：

1、堰塞湖由滑坡、泥石流等堵塞河道壅水形成，其危害不僅淹沒上游，潰決后嚴重威脅下游人民生命財產和重大基礎設施安全。

2、美國地質調査局對全球73個堰塞湖的壽命統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，85％的堰塞湖壽命小于1年。我國學者統(tǒng)計全球352座已潰堰塞體案例發(fā)現(xiàn)，84.4％的堰塞體壽命不到1年，68.2％的堰塞體壽命不到1個月，29.8％的堰塞體壽命不到1天。由此可見，堰塞湖壽命差異大且應急處置窗口期短，如何對堰塞湖風險進行科學分級是避免盲目搶險的關鍵。依據iso31000:2009《風險管理國際標準》關于風險的定義，堰塞湖風險可表示為堰塞湖的潰決概率與潰決損失的乘積，即r＝pc，r為堰塞湖風險；p為堰塞湖潰決概率；c為堰塞湖潰決損失。前者主要表現(xiàn)為堰塞體危險性，危險性越高則潰決概率越大；后者則主要表現(xiàn)為堰塞湖及潰決洪水導致的損失。

3、確定堰塞湖風險評價因子權重是堰塞湖風險等級評價方法的關鍵，在實際堰塞湖風險分級中，常發(fā)生如下情況：(1)全部專家認為第一個指標比第二個指標重要，但重要程度不一致，例如：10位專家有8位認為第一個指標比第二個指標重要，重要程度為0.8，另外兩位專家也認為第一個指標比第二個指標重要，但是重要程度為0.7；(2)部分專家認為第一個指標比第二個指標重要，但剩余部分專家認為兩個指標一樣重要，例如：有7位專家認為第一個指標比第二個指標重要，重要程度為0.6，但是另外兩位專家認為兩指標一樣重要；(3)部分專家認為第一個指標比第二個指標重要，剩余專家未作出任何評價，例如：有8位專家認為第一個指標比第二個指標重要，重要程度為0.7，但是另外兩專家由于對所要評價的這兩個指標缺乏深入的認識和了解，因此未作出任何評價。

4、傳統(tǒng)的方法中不管是判斷矩陣還是模糊偏好隸屬度矩陣，都無法同時對上述三種情況進行描述，導致評價指標權重無法量化。

技術實現(xiàn)思路

1、為克服上述技術的不足，本發(fā)明針對傳統(tǒng)的方法中不管是判斷矩陣還是模糊偏好隸屬度矩陣，都無法量化堰塞湖風險等級評價指標權重的問題，提出一種堰塞湖風險定量分級模糊評價方法，解決專家對評價因子權重賦值不一致問題，實現(xiàn)堰塞湖風險定量分級，避免盲目應急處置。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術方案如下：

3、一種堰塞湖風險定量分級模糊評價方法，其特殊之處在于：包括以下步驟：

4、1)確定堰塞湖風險評價因子集合u和堰塞湖風險評價等級集合v＝{v1，v2，……，vp}；

5、2)基于各評價因子隸屬于各評價等級的程度的賦值情況，計算所述評價因子集合u中各評價因子對評價等級集合v中各評價等級的隸屬度，并構建隸屬度矩陣r；

6、3)基于各層級內評價因子兩兩比較的重要性打分情況，構建模糊評價矩陣并計算各層級內各評價因子的權重，最后整合得到最終權重向量w；

7、4)基于所述隸屬度矩陣r和權重向量w，確定堰塞湖風險評價等級。

8、進一步地，所述評價因子集合u包括堰塞體危險性評價因子集合d＝{d1，d2，……，dm}和堰塞湖損失評價因子集合l＝{l1，l2，……，ln}。

9、更進一步地，所述堰塞體危險性評價因子集合d中評價因子包括堰塞湖體積、入湖水量、堰塞體顆粒大小、堰塞體體積。

10、更進一步地，所述堰塞湖損失評價因子集合l中評價因子包括危險人口、城鎮(zhèn)規(guī)模、基建規(guī)模、環(huán)境模數(shù)。

11、進一步地，所述堰塞湖風險評價等級集合中，p＝4，v＝{v1，v2，v3，v4}，其中，v1、v2、v3、v4分別代表ⅰ級、ⅱ級、ⅲ級、ⅳ級，分別為低風險、中風險、高風險和極高風險。

12、進一步地，步驟2)中，第i個評價因子對第k個評價等級的隸屬度rik的計算方法包括：

13、將各評價因子的打分劃分為四個賦值區(qū)間，所述賦值區(qū)間分別為[αi1＝0，αi2＝3]、(αi2＝3，αi3＝5]、(αi3＝5，αi4＝7]、(αi4＝7，αi5＝9]；

14、對第i個評價因子隸屬于第k個評價等級的程度進行賦值，基于賦值區(qū)間和賦值情況進行隸屬度的計算；其中，第i個評價因子對第k個評價等級的隸屬度rik的計算公式如下：

15、

16、式中，xik為第i個評價因子隸屬于第k個評價等級的程度的分數(shù)，i＝1、2、3......、8；k＝1、2、3、4。

17、進一步地，所述堰塞湖體積、入湖水量、堰塞體顆粒大小、堰塞體體積、危險人口采用線性插值法賦值；城鎮(zhèn)規(guī)模、基建規(guī)模、環(huán)境模數(shù)三項評價因子，在量化受影響城鎮(zhèn)、設施、生態(tài)環(huán)境數(shù)量基礎上進行賦值。

18、作為優(yōu)選方案，步驟3)中各層級內各評價因子的權重的計算方法包括以下步驟：

19、3.1)建立模糊評價矩陣b：

20、

21、其中，b11、b12、......、b1f分別為同一層級內第1個評價因子j1相對于第1、2、......、f個評價因子j1、j2、......、jf的重要性打分情況，依次類推；

22、第y個評價因子jy相對于第z個評價因子jz的重要性的打分情況byz為{(α1，β1)，(α2，β2)，......，(αθ，βθ)}，β1、β2、......、βθ分別為第y個評價因子jy相對于第z個評價因子jz的重要性指標為α1、α2、......、αθ所占的比例，β1+β2+......+βθ≤1，其中，(α1，β1)代表打分結果為第y個評價因子jy相對于第z個評價因子jz的重要性指標為α1的打分個數(shù)占總打分個數(shù)的比例為β1；

23、3.2)將模糊評價矩陣b轉換為權重矩陣c

24、將模糊評價矩陣轉換為權重矩陣其轉換方法如下：

25、第y個評價因子jy相對于第z個評價因子jz的權重cyz＝α1×β1+α2×β2+......+αθ×βθ；

26、3.3)基于各評價因子之間的重要性大小排序，將權重矩陣轉置為權重排序矩陣ct：

27、

28、其中，代表評價因子相對于評價因子的權重，代表評價因子相對于評價因子的權重，依次類推，代表評價因子相對于評價因子的權重；其中，每一行中第一列至最后一列的權重依次增加；為評價因子j1、j2、......、jf按照其重要性從大到小排序后對應的評價因子；

29、3.4)基于約束條件獲得評價因子的權重，即可獲得評價因子j1、j2、......、jf的權重；

30、3.5)通過3.1)～3.4)計算堰塞湖風險評價因子集合u中各層級內評價因子的權重。

31、進一步地，步驟3.4)中，所述約束條件如下：

32、

33、依此類推；

34、其中為評價因子的權重、為評價因子的權重、......、為評價因子的權重。

35、更進一步地，所述最終權重向量w是采用矩陣乘法對各層級內評價因子的權重進行處理獲得。

36、進一步地，步驟4)包括以下步驟：

37、4.1)基于隸屬度矩陣r和權重向量w計算堰塞湖風險評價等級向量g，其中，g＝w×r＝[g1，g2，......，gp]，gp為堰塞湖風險評價等級集合中第p個評價等級vp的向量；

38、4.2)基于堰塞湖風險等級評價等級向量g，根據目標函數(shù)grade()確定風險等級；所述目標函數(shù)grade()的計算公式如下：

39、

40、本發(fā)明還提供了一種堰塞湖風險定量分級模糊評價系統(tǒng)，用于實現(xiàn)上述堰塞湖風險定量分級模糊評價方法，包括：

41、數(shù)據存儲模塊，用于存儲所述堰塞湖風險評價因子集合中各評價因子隸屬于堰塞湖風險評價等級集合中各評價等級的程度的賦值情況、各層級內評價因子兩兩之間的重要性打分結果；

42、數(shù)據處理模塊，用于構建隸屬度矩陣r和權重向量w，并基于所述隸屬度矩陣r和權重向量w進行計算，從而確定堰塞湖風險評價等級；

43、數(shù)據輸出模塊，用于輸出最終確定的堰塞湖風險評價等級。

44、本發(fā)明還提供了一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器用于存儲至少一個程序，所述處理器用于加載所述至少一個程序以執(zhí)行上述堰塞湖風險定量分級模糊評價方法。

45、相比于現(xiàn)有技術，本發(fā)明的有益效果為：

46、本發(fā)明提供的一種堰塞湖風險定量分級模糊評價方法，針對傳統(tǒng)的方法中不管是判斷矩陣還是模糊偏好隸屬度矩陣，都無法量化堰塞湖風險等級評價指標權重的問題，提出一種堰塞湖風險定量分級模糊評價方法，解決了專家對評價因子權重賦值不一致問題。

47、本發(fā)明提出的堰塞湖風險定量分級模糊評價方法，評價指標體系及分級合理，信息獲取方法可行，權重向量科學，風險等級評價結果可靠。本發(fā)方法具有較好的適用性，適應所有堰塞湖的風險等級評價。