英那河防洪工程体系风险评价

（第43卷）Heidnhiane Hyyraalie Sciecce and Technoloey(Totoi No93)文章编号：1027-7596（2020）8-0162-05
英那河防洪工程体系风险评价
潘小娜
（大连大水规划设计有限公司，辽宁大连11622（）
摘要:综合考虑防洪工程体系风险评价的随机性与模糊性特征,以云模型理论为基础建立防洪风险评价模型，该模型可以利用超爛概念和隶属函数反映隶属程度的随机性及评价等级的模糊性，通过变换组合参数保证评价结果的可信度。

然后以英那河防洪工程为例，采用云模型综合评价其风险状况，并对比分析集对分析-可变模糊模型、模糊可变模型、物元模型评价结果。

结果表明：云模型能够反映风险评价的随机性与模糊性，更加客观的评价防洪工程的安全状态，为流域防洪治理规划和防洪整治方案的优化设计提供科学依据。

关键词：可变模糊集;云模型;防洪工程;风险评价;英那河
中图分类号:TV87文献标识码：B
0引言
近年来，我国许多地区频繁发生洪水灾害，且随着经济社会的发展洪水灾害带来的经济损失不断增加。

防洪工程体系主要涉及流域洪水综合管理和流域防洪工程措施，一般指特定区域内能够减轻洪水损失和减缓或控制某标准洪水泛滥成灾的非工程、工程措施U7。

其中，防洪工程措施由河道、湖泊、蓄滞洪区、堤防、水库工程体系组成，这也是流域防洪的前提与基础；防洪非工程措施则需要实时动态评估防洪工程体系，主要指软科学或软措施⑶。

为减轻洪水灾害通常兴建防洪工程体系，受堤基、堤身和各类外界环境限制，防洪工程均存在不同程度的潜在风险。

因此，科学评价流域防洪风险已成为学的。

在流域防洪风险评价中相继应用了集对分析-可变模糊模型、模糊可变模型、物元模型等，其主要流程为遵循一定的原则构建风险评价体系，并采用合适的方法求解指标权重，考虑等级划分标准与评价指标特征构造隶属度函数，依据参评样本的级别特征值确定防洪工程风险评价等级^3。

这些方法应用广泛、理论成熟,但以精确的数值表达隶属函数，就无法反映评价对象的模糊性特征。

实际上，综合评价过程中既有等级评定的不确定性，又有隶属程度及参评因子体系选取的不确定性，若完全忽视这些不确定性很容易使得评价结果存在较大的偏差。

］。

因此，考虑流域防洪工程体系风险评价存在的随机性与模糊性，文章利用定量与定性互换的云模型构建防洪风险综合评价模型，采用正态云发生器和可变模糊集理论实现防洪安全的综合评价，并结合隶属度矩阵与变换组合参数确定风险评价结果,以期为流域防洪治理规划及其安全评价提供科学指导。

1防洪风险评价模型
81云概念
李德毅院士提出了一种能够转换定性概念与定量数值的双向认知云模型，现已广泛应用于河流健康评价、智能控制、灾害风险分析以及效益评估等领域。

该模型基于模糊数学与概率统计学，能够利用具体数据与不确定语言揭示事物的随机性变化特征，从而构造定量数值与定性描述互换的映射关系「5「7］。

对于样本的随机性与关联性云模型运用一
［收稿日期］2022-09-22
［作者简介］潘小娜（878-）,女，辽宁庄河人，工程师，研究方向为河道治理规划、小型水利工程规划、设计。

—192—
定的值分析，其定义为：
定义2设u、c确数据描述的定量论域以及论域上的定性概念，则具有稳定倾向的M (()e：0,1］代表元素X对c的。

论域u 至［0,1］区间的映射关系即为概念c的云模型，其表
达式为：
“c(()：U—［0,1］,V)e U,2—fic()()
一个)以及论域U上)的分和云，由此可任意元素)存在一对多的转换关系，两传统的模关系。

定义2：设定性概念c的一次实现为)且存在定量值)e U,若符合条件x_N(E”,E J)其中En ^-N(E n,He2),可利用下式求解C的确定度：
“c())=e)［-彳］(2)
则论域U上)的分布称为正态云，云模型的常见有、和矩等，其能反据的分布情况及各指，所以其普适性较强。

22数字特征
采字特征期望E x!En超爛He反映定性与定性概念，记为(E)En,He)o其中，期望H)为论域中描述性语言的中心值,即的期望分布；爛En定性概念模糊性性的参反定性概念亦此亦彼的不确定性裕度；超爛He即“爛的爛”，一般反的即爛的不确定性,2决于爛的模糊性性。

字(2.0,0.2,0.21)时,其分图1
模型可用于等级和指标权重的计算，一般器分、逆和3种类型［5］,如图2所示。

图2云发生器的主要类型
论域U中的定量值)利器于概念C的定性分布，依据的数字(E)E n,He)及定性与定量的映射关系2
器产生相应的。

其流程为：采用给定的超He和爛En生成正态分布的随机数En-N(En, He2),利用期望值Ex-输入值求解确定度，其表达式为：
22综合评价流程
文章以云模型理论为基础构建防洪工程体系风模型，该模型利用超念反映程度的性及等级的模糊性，可变换组保的可，详细流程：步骤1：5素、评语和权重论域。

设U ={"l22,…、卩={"'，化，…，3”}、=\w1,2,…的因素1评语和权重论域，其m、n：等指，U、卩、莊为有限。

定性概念的数字利用单因素的云模
价标准确定，从而生成(E X,En,He)。

步骤2：构造隶属度矩阵。

设叫,/、)：为防洪风素i对等级/的上，则利模型表示的等级/下因素i的定性概念为：
E)i,j=+^2,)/2(9)
一般地，相邻的两个等级的界限值就是值，该可存在相等的隶属度，利式确定：(23厂E),j扌9(吒厂触,5(3厂)，“5
e29哄4=e29^4=0.5n e&n,3
«0-5^En,=-))/2.309(9)超爛He*反的，其值越大则正
越厚，爛的不确定性越高，通次试验或-
经确定En,的。

关于等级所有的字(E)A，En,,He,)并利器和的值相应的矩阵，即：
rn
r2i
ri2
rii
A r\m
rim
R=(”._/)”*”：R—
M M O M
rnl A fnm
(6)
—193
—
式中：=e 5硏纟;En ], - WEn *,He ,。

步骤3：多次
矩阵。

采用云模
矩阵由此反
语集卩={"1,"2,
•••,%}与因素集U = \ u ),U 1, — ,Un \之间的关系，然
而一次 矩阵R 与传统数学矩阵存异40。

预先设定 器的 次数，由
此保
的可靠 ，并以多次平均作
同隶属情况下的
值。

步骤4：以变换组 定 的相对 :。

模
学法转换处理
矩
权重
，由此 模 B =()=陀其中(x
/+)、(A /V )为模 学较常用的 ，㊉论域V 的一 式；-
于
等级—勺长度。

依据 则和 的B =
(1 xm
进行决策，该 的有效 ，实际应
时很容易 效的现象。

对此，利用可
变模
模型保
的科学合理性，其综
判公式
：
式中:u'j 为非归一化的相对隶属度;；为模型优化准
则2取1、2代表最小一乘法和最小二乘法准则;；距离参数,取92代表海明距离和欧式距离。

对
此，参数a 、p 的搭配情况共有4中,分别 湖优选
模型(a=2,L=2)、神经
励 模型(a=2,L
=1))TOPSIS 理想点模型(a = 1, = 2)、模
判模型(a=1 , 1=1 )o
步骤5：级别 值的计算。

采用归一化公式对
向量U ，进行处理，从而确定相对隶属矩阵U =
W ，归一化公式为：
u , = u' /''Z u', (8)1 i=i
为解决
则在模糊概念分级条件下
应问题2
的级别 值H 利 别
特征公式进 ，即：
m
H = Z u , x- (6)
步骤6：参数a 、的右理确定。

重复步骤(2)- (7)确定
的级别 值变化区间，经稳定性
分析确定 的级别 值，并作 别评定的 依据。

2实例分析
英那河流域有5条一级支流和1条二 流，
河流平均
2. 31%。

，总面积1944km 2,全长
94.9km 。

主干河流自
流经 入黄
海，主要径流庄河市 、大营子、仙人洞、吴炉、
黑岛、塔岭、三架山等乡镇以及沙岭农场，河流下游
河床为细砂，上
卵石，平均径流深439.2mm,年
径流量4.41亿m 5。

河道、湖泊、蓄滞洪区、水库和堤
防治理工程
河 工程 的基本构
其工程类别较少但工程应。

河道治
理、湖泊 、 滞 区、堤 工程、水库等 统的
风险率为 4. 29、6. 74、4. 37、4. 266、4. 77。

根据
流域
工程现状和相关资料2 等级划分为
轻险、微险5级，不同分
指标值如表1所示。

表1防洪风险评价体系及其分级标准
风险级别
微轻险中险重险特险
水库综合风险率4 -4. 65 4. 250. 54 4. 54 -4. 77 4. 77 — 4. 54 4. 94—1. 04堤防风险度4 -4. 65 4. 250. 54 4. 54 -4. 77 4. 77 — 4. 54 4. 94—1. 40蓄滞洪区风险度4 -4. 65 4. 250. 54
4. 54 -4. 77
4. 77 — 4. 54 4. 94—1. 04湖泊洪灾风险度
1 -5
5 -77 -99-14
10-12
河道糙率变化率—4. 070 —-0. 065-4. 065 — -4. 025
-4. 025 -4. 49
4. 212-0. 065 4. 065 -4. 270
根据相对隶属度与语气算子的关系对应表，利 用二 模糊决策 5项 的权向量，即 甲={4. 97 , 0.2758 , 4. 796 , 2.3730,
4. 4341 \。

然后将分级标准与风险评价指标输入云
模型，并采 式(3)、(4)反映所有 指标的云 模型，以矩阵的形式 所对应的模 表2所示。

— 194
—
表、云模型的矩阵形式
(0.125,0.106,0.008(0.125,4. 102 ,. 001)(0. 125,0. 106,0. 008(0. 575,0.106,0.008
(0.575,4. 102 ,. 001)(0. 575,0. 106,0. 008云模型
(0. 625,0. 106,0. 008(0. 625,4. 102 ,. 001)(0. 625,0. 106,0. 008(0. 625,0. 054 0. 008(0. 625,4. 054 4. 001)(0. 625,0. 054 0. 008(0. 95,0. 012,0. 008
(0. 95,0. 012,4. 001)
(0. 95,0. 012,0. 008
(5,
(6,
(6,
(99
(8
河道治理糙率的变化率、湖泊洪灾风险度、蓄滞 区 、堤 、水库 率指标
的云模型，即云图见图3o 根据正向云发生器和所有
参评因子对应的等级标准，以隶属函数与正态分布 实现。

——微险——轻险中险....重险——特险
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4----微险-----轻险-----中险......重险------特险
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4
水库综合风险率(o)水库综合风险率
堤防风险度
(b)堤防风险度
——微险——轻险・・・中险....重险——特险
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4——微险——轻险中险....重险——特险
-4 -2 0 2 4 6 8 10 12 14 16
蓄滞洪区风险度
(C )蓄滞洪区风险度
湖泊洪灾风险度
(d)湖泊洪灾风险度
——微险——轻险中险....重险——特险
-4 -2 0 2 4 6 8 10 12 14 16
湖泊洪灾风险度
(d)河道治理糙率变化率
图3
级标
采
器对
指标值
解，以 值的平均值确定最终的评定级别。

理，利
式(5)、(6)
矩阵，为保
伉、在不同组 式下的 值，如表3所示。

确度拟
22000次，并对
a 、在不
同组
式下的级别特征值利 式(7) -(9)进
— 195
—
表3不同组合参数的防洪工程风险评价
组合参数a_(、p—1a-15-2a-25-1a-25-2平均值微险01257012720.1350.157
轻险01633015210131301322
中险01010660100201011
重险0102)0101200
特险0000
级别特征值1157511377113211134611335从表3可以看出，英那河防洪工程体系处于轻险评价等级，级别特征值的平均值为8535,防洪工程总体处于较低风险水平。

此外，以不同组合参数下的特征值作为防洪风险评价基础，并考虑参数随机性实现云模型的综合评价，所以最终求解的级别特征值因组合参数的不同而存在较大差异。

通过多次随机运算，确定的防洪风险级别特征值有8832、8830、8834,防洪风险均达到“轻险”评价等级，这也体现了防洪工程体系风险评价的不确定性。

为进一步检验云模型的科学合理性，将评价结果与集对分析-可变模糊集模型、模糊可变模型、物元模型对比。

结果发现，集对分析-可变模糊集模型、模糊可变模型、物元模型与云模型评价的英那河防洪工程体系风险完全一致，可见云模型具有较强的适用性与可行性，以不同组合参数合理确定的隶属度矩阵，可以提高防洪风险评价的精准度与可。

3结论
考虑到多种不确定性因素对防洪工程风险评价的影响，运用能够转换定量数值与定性描述的云模型构建防洪风险评价模型。

以英那河防洪工程为例，结合风险评价的随机性、模糊性特征利用云模型进行评价，将防洪风险评价等级的随机性、模糊性利用正向正态云发生器转化为定量的隶属度，准确揭示了随机性与模糊性随评价结果的影响，并且集对分析-可变模糊集模型、模糊可变模型、物元模型与云模型防洪风险评价高度吻合。

云模型能够反映隶属程度的不确定性和风险评价等级的定性概念，对于水利工程模糊性决策问题的处理具有较好的适用性。

此外，受防洪方法、思想和对象等条件限制，不同流域防洪工程体系评价标准存在一定差异，未来进一步有性的
法、等级标准及评价体系。

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