【正文】 ）水資源總量（M5）生態(tài)環(huán)境用水（M6）供水總量（M1）11/31/31/31/51/5多年平均蒸發(fā)量（M2）311/31/31/51/5多年平均徑流深（M3）33111/31/5多年平均降水量（M4）331111/3水資源總量（M5）553111/3生態(tài)環(huán)境用水（M6）555331表9 二級判斷評分（社會因子類）　城市居民人均生活用水（M7）農村居民人均生活用水（M8）生產用水（M9）廢污水年排放量（M10）城市居民人均生活用水（M7）11/31/31/5農村居民人均生活用水（M8）311/31/5生產用水（M9）3311/3廢污水年排放量（M10）5531二級判斷：自然因子類： 社會因子類：③ 用方根法計算判斷矩陣的特征向量 依據前述方法，分別用方根法計算判斷矩陣的特征向量。結果如下：一級判斷：二級判斷：④ 判斷矩陣的一致性檢驗依據前述方法，檢驗一級判斷和二級判斷的特征向量，經MATLAB編程檢驗，可知以上的結果滿足要求。(2) 確定各影響因素的權重參照研究區(qū)內各個區(qū)縣不同因子的具體數據，將生態(tài)風險分為五級，確定比例標度。經專家的綜合評價，最后取其平均值即可作為相應因子的權重。因各個區(qū)縣的生態(tài)風險情況不同，其影響因子的權重也就不一樣，自然因子和社會因子的權重如表10～11所示。表10 自然因子權重　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）石棉縣533511漢源縣335531寶興縣533511蘆山縣113351天全縣511311滎經縣531311雨城區(qū)511151名山縣535351表11 社會因子權重城市居民人均生活用水（M7）農村居民人均生活用水（M8）生產用水（M9）廢污水年排放量（M10）石棉縣5315漢源縣1351寶興縣1111蘆山縣3513天全縣5515滎經縣3113雨城區(qū)3339名山縣3155(3) 計算評估分值綜上可知，層次分析法評價雅安水環(huán)境生態(tài)風險的指標體系及各因素兩兩之間的權重值已得出，見表12所示。表12 層次分析法評價雅安水環(huán)境生態(tài)風險的指標體系及各因素對目標層的權重值準則層準則層權重指標層指標層權重對目標層的總權重　供水總量（M1）　多年平均蒸發(fā)量（M2）自然因子（W1）　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）　城市居民人均生活用水（M7）社會因子（W2）農村居民人均生活用水（M8）　生產用水（M9）　廢污水年排放量（M10）設各因子對目標層的總權重為（其中i取1～8，分別表示名山縣、寶興縣、天全縣、廬山縣、滎經縣，石棉縣、漢源縣和雨城區(qū)；j取1～2，分別表示自然因子和社會因子；對自然因子k取1～6，分別表示自然因子和社會因子中相應的供水總量、多年平均蒸發(fā)量、多年平均徑流深、多年平均降水量、水資源總量、生態(tài)環(huán)境用水；對社會因子k取1～4分別表示城市居民人均生活用水、農村居民人均生活用水、生產用水、廢污水年排放量）。各因子的相對權重值設為，則各個區(qū)縣的評估分值為： （其中：i取1～8）則可得出各個區(qū)縣的評過分值。 模糊綜合評判模糊綜合評價方法步驟如下：(1) 建立影響因素集建立因素子集——自然因子的因素子集： 其中，蒸發(fā)量、徑流深、降水量均指多年平均值，與已收集資料對應。建立因素子集——社會因子的因素子集：其中，城市居民用水、農村居民用水均指人均生活用水，與已收集資料對應。(2) 建立評價集(3) 建立權重集確定的權重集和層次分析法相對比例標度的確定方法相類似，但各權數，應滿足歸一性和非負性條件，即所以，也可類似得到權重的結果：一級權重集： 二級權重集——自然因子：二級權重集——社會因子：(4) 子因素集對評價集的隸屬度與層次分析法不同的是，模糊綜合評判需要確定子因素集對評價集的隸屬度。隸屬度的確定，需要專家通過經驗確定。具體確定方法可參考有關文獻[4448]，最終確定出雅安各個區(qū)縣的自然因子和社會對評價集的隸屬度，分別見表13和14所示。(5) 評價矩陣建立在建立了各級因素集、各級權重集之后，又有了針對各種不同風險等級的隸屬度，就可構建相應的評價矩陣。各個區(qū)縣的結果如下：表13 各個區(qū)縣自然因子對評價集的隸屬度M1M2M3石棉縣漢源縣寶興縣蘆山縣天全縣滎經縣雨城區(qū)名山縣M4M5M6石棉縣漢源縣寶興縣蘆山縣天全縣滎經縣雨城區(qū)名山縣表14 各個區(qū)縣自然因子對評價集的隸屬度M7M8M9M10石棉縣漢源縣寶興縣蘆山縣天全縣滎經縣雨城區(qū)名山縣石棉縣： 漢源縣： 寶興縣： 蘆山縣： 天全縣： 滎經縣： 雨城區(qū)： 名山縣： (6) 模糊綜合評判 依據前述方法，對雅安各個區(qū)縣水環(huán)境生態(tài)風險進行模糊綜合評判。 MATLAB工具編程 依據層次分析和模糊綜合評判評價雅安水環(huán)境生態(tài)風險的步驟，為避免復雜的人工評價方法，在此可運用MATLAB編程，以快速、準確的得到各個區(qū)縣的風險等級。 層次分析法的MATLAB程序其源代碼如下：disp(39。請輸入判斷矩陣A1(一級判斷)39。)。A1=input(39。A1=39。)。%判斷矩陣定義[n,n]=size(A1)。switch ncase 2disp(39。A1矩陣輸入正確，可繼續(xù)進行下一步39。)。%層次分析法一級分析otherwisedisp(39。A1矩陣輸入錯誤，請重新輸入A1矩陣!39。)。return。%A1矩陣輸入錯誤!endM1=A1(:,1)。W1=A1(:,1)。WT1=A1(:,1)。WP1=0。S=0。for i=1:2M1(i)=A1(i)*A1(i+2)。endW1=M1.^(1/n)。for i=1:nWP1=WP1+W1(i)。endWT1=W1/WP1。AW1=A1*WT1。for i=1:nS=S+AW1(i)./(n*WT1(i))。enddisp(39。AW1=39。)。disp(S)。disp(WT1)%以下是一致性檢驗disp(39。 A1矩陣的一致性可以接受!39。)。disp(39。請輸入判斷矩陣A21(二級判斷自然因子)39。)。A21=input(39。A21=39。)。%判斷矩陣定義[n,n]=size(A21)。switch ncase 6disp(39。A21矩陣輸入正確，可繼續(xù)進行下一步39。)。otherwisedisp(39。A21矩陣輸入錯誤，請重新輸入A21矩陣!39。)。return。%A21矩陣輸入錯誤!endM21=A21(:,1)。W21=A21(:,1)。WT21=A21(:,1)。WP=0。S=0。for i=1:6M21(i)=A21(i)*A21(i+6)*A21(i+12)*A21(i+18)*A21(i+24)*A21(i+30)。endW21=M21.^(1/n)。for i=1:nWP=WP+W21(i)。endWT21=W21/WP。AW21=A21*WT21。for i=1:nS=S+AW21(i)./(n*WT21(i))。enddisp(39。AW21=39。)。disp(S)。disp(WT21)%以下是一致性檢驗CI=(Sn)/(n1)。RI=[0,0,9/10,,,]。CR=CI/RI(n)。if CRCI。CR。disp(39。A21矩陣的一致性可以接受!39。)。elsedisp(39。A21矩陣的一致性不滿足要求，請返回重新評分!39。)。return。enddisp(39。請輸入判斷矩陣A22(二級判斷社會因子)39。)。A22=input(39。A22=39。)。%判斷矩陣定義[n,n]=size(A22)。switch ncase 4disp(39。A22矩陣輸入正確，可繼續(xù)進行下一步39。)。otherwisedisp(39。A22矩陣輸入錯誤，請重新輸入A22矩陣!39。)。return。%A22矩陣輸入錯誤!endM22=A22(:,1)。W22=A22(:,1)。WT22=A22(:,1)。WP=0。S=0。for i=1:nM22(i)=A22(i)*A22(i+4)*A22(i+8)*A22(i+12)。endW22=M22.^(1/n)。for i=1:nWP=WP+W22(i)。endWT22=W22/WP。AW22=A22*WT22。for i=1:nS=S+AW22(i)./(n*WT22(i))。enddisp(39。AW22=39。)。disp(S)。disp(WT22)%以下是一致性檢驗CI=(Sn)/(n1)。RI=[0,0,9/10,,,]。CR=CI/RI(n)。if CRCI。CR。disp(39。A22矩陣的一致性可以接受!39。)。elsedisp(39。A22矩陣的一致性不滿足要求，請返回重新評分!39。)。return。endquxian=[39。石棉縣 39。,39。漢源縣 39。, 39。寶興縣 39。,39。蘆山縣 39。, 39。天全縣 39。,39。滎經縣 39。, 39。雨城區(qū) 39。,39。名山縣39。]。W1=WT139。M1=WT2139。M2=WT2239。disp(39。請輸入自然因子相應比例標度39。)。X=input(39。X=39。)。disp(39。請輸入社會因子相對比例標度39。)。Y=input(39。Y=39。)。[I,i]=size(W1)。[J,j]=size(M1)。[K,k]=size(M2)。B=M1(:)。C=M2(:)。for p=1:jB=W1(1).*M1。endfor p=1:kC=W1(2).*M2。end%計算評估分值disp(39。輸出目標層對指標層的總權重D: 39。)。D=[B,C]Z=[X,Y]。P=D*Z39。KP=100*P。disp(39。該區(qū)縣層次分析法評估分值為KP=: 39。)。 disp(fix(KP))。switch fix(KP/100)case {0,1} dengji=39。Ⅰ39。%計算評估分值小于200case {2} dengji=39。Ⅱ39。%計算評估分值大于等于200但小于300case {3} dengji=39。Ⅲ39。%計算評估分值大于等于300但小于400case {4} dengji=39。Ⅳ39。%計算評估分值大于等于400但小于500otherwisedengji=39。Ⅴ39。%計算評估分值大于等于500enddisp(39。可判斷該區(qū)縣的生態(tài)風險等級為：39。)。disp(dengji)。 將此程序代碼直接輸入MATLAB的命令窗口中，或新建一個M文件，再調用該M文件的文件名，都可執(zhí)行以上的程序，可分別得到各個區(qū)縣的評價結果。 模糊綜合評判的MATLAB程序其源代碼如下：disp(39。請輸入判斷矩陣A1(一級判斷)39。)。A1=input(39。A1=39。)。%判斷矩陣定義[n,n]=size(A1)。switch ncase 2disp(39。A1矩陣輸入正確，可繼續(xù)進行下一步39。)。%層次分析法一級分析otherwisedisp(39。A1矩陣輸入錯誤，請重新輸入A1矩陣!39。)。return。%A1矩陣輸入錯誤!endM1=A1(:,1)。W1=A1(:,1)。WT1=A1(:,1)。WP1=0。S=0。for i=1:2M1(i)=A1(i)*A1(i+2)。endW1=M