【正文】 學(xué)模型的不精確性引起的不確定性 對于復(fù)雜事物系統(tǒng)，無法用 精確的數(shù)學(xué)模型去描述，或者對數(shù)學(xué)模型要求過分精確反倒不精確。可用 U 表示 : 18 ? ?12, , mU u u u? ??? 式中：各元素 ? ?1, 2, ,iu i m? ??? 代表各影響因素。某一影響因素 iu 的子因素的集合稱為子因素集，也可稱為因素子集，可用 39。 (2) 確定評價(jià)集 評價(jià)集是評價(jià)者對評價(jià)對象可能做出的各種評價(jià)結(jié)果所組成的集合。因各因素的重要程度不同，各因素所賦的權(quán)重也就不同。這些權(quán)重構(gòu)成的集合 19 ? ?39。所以，權(quán)重集的準(zhǔn)確與否是至關(guān)重要的。建議作為權(quán)重集確定的首選方法。 20 單因素評價(jià)集，實(shí)際上可視為因素集 U 和評價(jià)集 V 之間的一種模糊關(guān)系，即影響因素和評價(jià)對象之間的“合理”關(guān)系。只有綜合考慮所有因素的影響和各因素的重要程度，才能得出正確合理的評價(jià)結(jié)果，也就是用模糊綜合評價(jià)法。 MATLAB和 GIS 分別是計(jì)算 分析 和圖形 處理 的良好工具。 近 幾年來， MATLAB 在我國 也開始流行，應(yīng)用 MATLAB的單位和個(gè)人急劇增加 [49]。 在實(shí)際應(yīng)用中，除了數(shù)值計(jì)算外，往往要得到問題的解析解，這居于符號計(jì)算的領(lǐng)域 。利用 MATLAB 的高層繪圖操作，用戶不需過多地考慮繪圖細(xì)節(jié)，只需給出一些基本參數(shù)就能繪制所需圖形 。 MATLAB 是解釋性語言，程序執(zhí)行速度較 慢 ，而且不能脫離 MATLAB 環(huán)境而獨(dú)立運(yùn)行。 MATLAB 工具 箱分為兩大類：功能性工具箱和學(xué)科性工具箱。目前，對于地理信息系統(tǒng)的定義由于多種觀點(diǎn)，但有一個(gè)共同點(diǎn)，即它 們都強(qiáng)調(diào)地理信息系統(tǒng)對空間數(shù)據(jù)的處理。 GIS 在研究和應(yīng)用過程中走向產(chǎn)業(yè)化道路，成為國民經(jīng)濟(jì)建設(shè)普遍使用的工具，并在各行各業(yè)發(fā)揮重大作用 [5052]。在此 ， 可參考中國科學(xué)院薛英的塔里木河干流生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)為基礎(chǔ)，選定指標(biāo)體系。 (1) 多年平均降水量 23 降水量指從天空降落到地面上的液態(tài)和固態(tài) (經(jīng)融化后 )降水 ， 沒有經(jīng)過蒸發(fā)、滲透和流失而在單位面積 水 上積聚的深度 ， 它的單位是毫米。通常用蒸發(fā)掉的水層厚度的 毫米 數(shù)表示，水面 或 土壤 的水分蒸發(fā)量，分別用不同的蒸發(fā)器測定。 某地的蒸發(fā)量通常用其 多年平均值表示，稱為多年平均蒸發(fā)量。 (4) 水資源總量 水資源總量是指降水所形成的地表和地下的產(chǎn)水量，即河川徑流量和降水入滲補(bǔ)給量之和。具體來說，生態(tài)環(huán)境需水是指以水循環(huán)為紐帶，從維系生態(tài)系統(tǒng)自身生存和環(huán)境功能角度，相對一定生態(tài)環(huán)境質(zhì)量水平下客觀需求的水資源。 社會(huì)因子 社會(huì)因子包括研究區(qū)內(nèi)的 生產(chǎn)用水 、 廢污水年排放量 、 城市居民人均生活用水 、 24 農(nóng)村居民人均生活用水 等。 (2) 廢污水年排放量 廢污水包括 生活污水 和 工業(yè)廢水 。工業(yè)廢水是在工礦生產(chǎn)活動(dòng)中產(chǎn)生的廢水。生活污水與生產(chǎn)污水的混合污水稱為城市污水 ， 通常 廢污水年排放量即由 生活污水 和 工業(yè)廢水 的和。 (4) 農(nóng)村居民人均生活用水 農(nóng)村居民人均生活用水 ，直接反應(yīng)了農(nóng)村居民的生活質(zhì)量。 建立 雅安水環(huán)境生 態(tài)風(fēng)險(xiǎn) 模型 根據(jù) 上述 的分析， 建立 雅安水環(huán)境生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià) 的模型，如圖 4 所示。在 SPSS for Windows 統(tǒng)計(jì)軟件環(huán)境下，通過制作 PP 圖和 圖，可知其相關(guān)關(guān)系服從正態(tài)分布，可對此數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的分析和計(jì)算。 表 7 一級判斷評 分 自然因子（ W1） 社會(huì)因子（ W2） 自然因子（ W1） 1 1/3 社會(huì)因子（ W2） 3 1 ② 建立判斷矩陣 A N Minimum Maximum Mean Std. Deviation 多年平均降水量 8 1240 多年平均蒸發(fā)量 8 839 1573 多年平均徑流深 8 737 1702 水資源總量 8 供水總量 8 生態(tài)環(huán)境用水 8 Valid N (listwise) 8 27 根據(jù)專家打分的結(jié)果，分別建立一級判斷和二級判斷中的自然因子與社會(huì)因子的矩陣，如下： 一級判斷： 表 8 二級判斷評分（自然因子類） 供水總量（ M1） 多年平均蒸發(fā)量（ M2） 多年平均徑流深（ M3） 多年平均降水量（ M4） 水資源總量（ M5） 生態(tài)環(huán)境用水（ M6） 供水總量（ M1） 1 1/3 1/3 1/3 1/5 1/5 多年平均蒸發(fā)量（ M2） 3 1 1/3 1/3 1/5 1/5 多年平均徑流深（ M3） 3 3 1 1 1/3 1/5 多年平均降水量（ M4） 3 3 1 1 1 1/3 水資源總量（ M5） 5 5 3 1 1 1/3 生態(tài)環(huán)境用水（ M6） 5 5 5 3 3 1 表 9 二級判斷評分（社會(huì)因子類） 城市居民人均生活用水（ M7） 農(nóng)村居民人均生活用水（ M8） 生產(chǎn) 用水（ M9） 廢污水年排放量（ M10） 城市居民人均生活用水（ M7） 1 1/3 1/3 1/5 農(nóng)村居民人均生活用水（ M8） 3 1 1/3 1/5 生產(chǎn)用水（ M9） 3 3 1 1/3 廢污水年排放量（ M10） 5 5 3 1 二級判斷： 自然因子類： 社會(huì)因子類： ③ 用方根法計(jì)算判斷矩陣的特征向量 。因而結(jié)合雅安的實(shí)際情況，必須要找同行的相關(guān)專家將自然因子和社會(huì)因子之間及它們內(nèi)部之間進(jìn)行“二二”比較，確定相應(yīng)的比例標(biāo)度。 表 3 雅安自然因子基礎(chǔ)數(shù)據(jù) 多年平均降水量（ mm） 多年平均蒸發(fā)量（ mm） 多年平均徑流深（ mm） 水資源總量（億 m3） 供水總量 （億 m3） 生態(tài)環(huán)境用水（億 m3） 石棉縣 1573 1008 漢源縣 737 寶興縣 953 1073 蘆山縣 1144 天全縣 1660 1612 滎經(jīng)縣 1702 雨城區(qū) 1732 1462 名山縣 982 表 4 雅安社會(huì)因子基礎(chǔ)數(shù)據(jù) 城市居民人均生活用水（ m3） 農(nóng)村居民人均生活用水（ m3） 生產(chǎn)用水 （億 m3） 廢污水年排放量（萬噸） 石棉縣 漢源縣 寶興縣 70 蘆山縣 33 天全縣 119 滎經(jīng)縣 雨城區(qū) 94 名山縣 多年平均降水量 多年平均蒸發(fā)量 多年平均徑流深 廢污水年排放量 生產(chǎn)用水 自然因子 社會(huì)因子 雅安水環(huán)境生態(tài)風(fēng)險(xiǎn) 城市人均生活用水 水資源總量 供水總量 農(nóng)村人均生活用水 生態(tài)環(huán)境用水量 26 數(shù)據(jù)檢驗(yàn) 為使 評判 結(jié)果更加可靠 、 準(zhǔn)確 ， 需對 客觀事物中多個(gè)變量（或多個(gè)因素）之間的精度和相關(guān)度 作出統(tǒng)計(jì) ，結(jié)果見表 5 和表 6。 因此在進(jìn)行生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)時(shí)，也應(yīng)該考慮以上的這些社會(huì)因子的效應(yīng)和作用。 足量的城市生活用水，是 城市正常運(yùn)行的重要保證，特別對經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著重要的意義。生產(chǎn)污水是指在生產(chǎn)過程中形成、并被生產(chǎn)原料、半成品或成品等原料所污染，也包括 熱污染（指生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的、水溫超過 60 攝氏度的水）；生產(chǎn)廢水是指在生產(chǎn)過程中形成，但未直接參與生產(chǎn)工藝、未被生產(chǎn)原料、半成品或成品等原料所污染或只是溫度 稍有上升的水。其水質(zhì)、水量隨季節(jié)而變化，一般夏季用水相對較多，濃度低；冬季相應(yīng)量少，濃度高。 工業(yè)生產(chǎn)的用水量，包括 主要生產(chǎn)用水 、 輔助生產(chǎn)用水 和 附屬生產(chǎn)用水 ； 農(nóng)業(yè)用水（ Agricultural Water）指用于灌溉和農(nóng)村牲畜的用水 ， 農(nóng)業(yè)灌溉用水量受用水水平、氣候、土壤、作物、耕作方法、灌溉技術(shù)以及渠系利用系數(shù)等因素的影響 ， 存在明顯的地域差異 ， 由于各地水源條件、作物品種、耕植面積不同 ， 用水量也不盡相 同。 從以上可知， 多年平均降水量 、 多年平均蒸發(fā)量 、 多年平均徑流深 、 水資源總量 、 供水總量 、 生態(tài)環(huán)境用水 等自然因子對水環(huán)境的生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)有直接明顯的影響。 (5) 供水總量 通常說的供水總量是指全年供水總量， 指公用自來水廠和自備水源的社會(huì)單位全年的供水總量，包括有效供水量及損失水量。它相當(dāng)于該時(shí)段內(nèi)平均 分布于該面積上的水深（ R，以 mm 計(jì)）， 用公式 ： R=W/1000F（ mm） 。土壤蒸發(fā)量和和水面蒸發(fā)量的測定，在 農(nóng)業(yè)生產(chǎn) 和水文工作上非常重要。 (2) 多年平均蒸發(fā)量 水 由 液態(tài) 或 固態(tài) 轉(zhuǎn)變成汽態(tài)，逸入 大氣 中的過程稱為 蒸發(fā) 。其影響因子分為自然因子和社會(huì)因子的兩大塊。具體包括雅安的七縣一區(qū)，即：名山縣、寶興縣、天全縣、廬山縣、滎經(jīng)縣，石棉縣、漢源縣和雨城區(qū)。GIS 有別于其它傳統(tǒng)意義上的信息系統(tǒng)，它把現(xiàn)實(shí)世界中對象的空間位置和相關(guān)屬性有機(jī)的 結(jié)合起來，滿足用戶對空間信息的管理，并借助其特有的空間分析功能和可視化表達(dá)，進(jìn)行各種輔助決策。 GIS 工具 GIS 全稱為 Geographic Information System，中文名為地理信息系統(tǒng)，是近年來迅速發(fā)展起來的、一門介于地球科學(xué)與信息科學(xué)之間的交叉學(xué)科，它亦是一門地學(xué)空間 數(shù)據(jù)與計(jì)算機(jī)技術(shù)相結(jié)合的新型空間信息技術(shù)。 (4) MATLAB 常見工具箱 MATLAB 包含兩部分內(nèi)容：基本部分和各種可選的工具箱。 (3) 語言體系 MATLAB 具有程序結(jié)構(gòu)控制、函數(shù)調(diào)用、數(shù) 據(jù)結(jié)構(gòu)、輸入 /輸 出、面向?qū)ο蟮瘸绦蛘Z言特征，所以使用 MATLAB 也可以像使用 BASIC、 FORTRAN、 C 等傳統(tǒng)編程語言一樣 ， 進(jìn)行程序設(shè)計(jì)、而且簡單易學(xué)、編程效率高。 (2) 繪圖功能 利用 MATLAB 繪 圖十分方便，它既可以繪制各種圖形，包括二維圖形和 三 維圖形，還可以對圖形進(jìn)行修飾和控制，以增強(qiáng)圖形的表現(xiàn)效果。 MATLAB 還提供了十分豐富的數(shù)值計(jì)算函數(shù)，而且所采用的數(shù)值計(jì)算算法都是國際公認(rèn)的最先進(jìn)、可靠的算法，其程序由世界一流專家編制和高度優(yōu)化。自 1984 年由美國MathWorks 公司推向市場以來，得到了廣泛的應(yīng)用和發(fā)展。 上式 可按模糊矩陣乘法進(jìn)行運(yùn)算，即 ? ? ? ?11 11 2 1 21 nmnm mnrrB a a a b b brr???????? ??? ??? ??? ??? ? ???????? 其中 ： ? ? ? ?1 1 , 2 , , mj i ijib a r j n?? ? ? ? ??? 式中 jb 為綜合考慮所有因素的影響時(shí)，評價(jià)對象對評價(jià)集中第 j 個(gè)元素的隸屬度；∨、∧為取大、取小符號 [40]。因此，單因素評價(jià)矩陣 R ，又可視為從 U 到 V 的模 糊關(guān)系矩陣。 設(shè)評價(jià)對象按因素集中第 i 個(gè)因素 iu 進(jìn)行評價(jià)，對評價(jià)集中第 j 個(gè)元素 jv 的 隸屬程度為 ijr ，則可得按第 i 個(gè)因素 iu 評價(jià)的單因素評價(jià)集為： ? ?12, , , i i r inR r r r? ??? 同理，可得相應(yīng)于每個(gè)因素得單因素評價(jià)集如下 ： ? ?? ?? ?1 1 1 1 2 12 2 1 2 2 212, , , , , , , ,nnm m m m nR r r rR r r rR r r r? ???? ??????? ??? 將各單因素評價(jià)集所得隸屬度為行組成的矩陣 ： 11 11 nm m nrrRrr???????? ??? ??? ???????? 稱為單因素評價(jià)矩陣。權(quán)重集確定的主要方法有： ① 通過模糊統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn)確定； ② 吸收概率統(tǒng)計(jì)的處理結(jié)果，如用概率作為隸屬度； ③ 由若干專家根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)定權(quán)數(shù)，取權(quán)數(shù) 均值作為最終的隸屬度，即專家評定法； ④ 以往的處理結(jié)果作為依據(jù)，逐步修改完善，取符合程度最高的值作為隸屬度； ⑤ 通過層次分析法中對相關(guān)因素進(jìn)行重要性的 比較，經(jīng)過加工計(jì)算，得出隸屬度。同樣，其各子權(quán)重?cái)?shù)也應(yīng)滿足歸一性和非負(fù)性。 各權(quán)數(shù) ( 1, 2, , )ia i m? ??? ，應(yīng)滿足歸一性和非負(fù)性條件，即 1 1 , 0 ( i = 1 , 2 , , m ) miii aa? ? ? ???? 它們可視為各因素對“重要”的隸屬度，因此權(quán)重集可視為因素集上的模糊子集。模糊綜合評價(jià)的目的，就是在綜合考慮所有影響因素的基礎(chǔ)上，從評價(jià)集中得出最佳的評價(jià)結(jié)果。 12, , ,