1. 引言
伴随带着我国铁路事业的发展,使得沿线地区交通、制造业等相关经济得到了发展,并提升了沿线居民的生活质量。但是铁路隧道施工带来的生态问题也逐渐显现出来。铁路隧道周围环境复杂并脆弱,容易对周围生态环境造成严重破坏。因此保护铁路隧道周边生态环境,倡导绿色施工,提高隧道建设的可持续发展,已经成为了铁路建设者们所关注的重要问题。铁路隧道绿色施工必须首先解决绿色施工水平的评价问题。
目前,针对绿色施工的优点,国内外学者进行了大量的研究。Gangolells、Casals [1] [2] 阐述了绿色施工的过程,提出了绿色施工评价应综合考虑实施和管理因素;鲍学英、李慧玲 [3] [4] 等应用灰色聚类模型对建筑工程绿色施工等级进行评价;王富、晋良海 [5] [6] 通过运用OWGA于CWGA集成与负熵理论,建立了不同的绿色建筑工程的绿色等级评价模型,并通过工程实例进行了验证;章恒、张晶波 [7] [8] 用AHP法计算绿色建筑建筑等级权重。
虽然上述研究,从不同的角度对绿色施工的指标体系建立进行了研究,但仍有一些不足之处:第一,目前对于绿色施工的研究多是在宏观层面上进行的,但在具体项目的实施过程中,出现了许多问题,宏观层面的研究很难有针对性地指导具体的建设项目。第二,在指标权重上,多数采用单一的AHP方法或熵权法,忽视了评审者的个人主观偏好;第三,这些评价体系的对象大多是学校、商场、办公楼等建筑,并不能对铁路隧道的绿色施工进行有效的指导。
针对上述研究的不足,本文提出了以下改进根据GB-T50378-2014《绿色建筑评价标准》,采用 PSR (压力–状态–响应)框架模型,建立了铁路隧道绿色施工评价体系。运用C-OWA算子确定3级指标权重,通过改进传统的Vauge相似汇总法建立起铁路隧道绿色施工评价模型。降低专家的主观影响,更准确地确定铁路隧道绿色施工的评价等级。
2. 铁路隧道绿色施工评价指标体系建立
Pressure-State-Response (PSR)框架模型,中的P代表压力,S代表状态、R代表响应,在施工过程中对人们会对自然环境产生压力,而自然环境对于人类的压力会产生相应的状态,人们根据自然环境的状态会采取相应的响应措施。如图1所示。
首先以PSR框架模型为评价指标体系的基础,考虑压力、状态、响应三类指标的产生机制。其次,查阅《建筑工程绿色施工评价标准》,对铁路绿色施工评价指标进行筛选,建立铁路绿色施工评价指标体系。见图2。
![](//html.hanspub.org/file/3-2751128x9_hanspub.png)
Figure 1. PSR framework model for green construction evaluation of railroad tunnels
图1. 铁路隧道绿色施工评价PSR框架模型
![](//html.hanspub.org/file/3-2751128x10_hanspub.png)
Figure 2. Railway tunnel green construction evaluation index
图2. 铁路隧道绿色施工评价指标体系
3. 铁路隧道绿色施工评价指标权重确定
为了避免专家主观偏好对指标权重的影响,从而使得评价结果失去科学性与客观性,本文将采用C-OWA算子,将专家主观赋权与组合数相结合,从而削弱专家主观因素评价指标的影响,其计算步骤如下:
1) 邀请有关领域的六位专家,其中2位是具有项目相关资质的铁路隧道施工单位的技术和管理负责人,2位是大学教授,主要研究土石方及隧道工程理论,研究绿色施工。六位专家按重要度(十分制)对上述指标打分,形成一套绿色建筑评价指标集。
。按大小排序原始数据,从0开始编号,获取一组新数据
。
2) 计算B集合中的各个数据权重:
(1)
3) 对集合B进行金泉,得到三级评价指标的绝对权重:
(2)
4) 评估指标相对权重的计算:
,其中
。 (3)
4. 铁路隧道绿色施工评价模型构建
4.1. 铁路绿色施工评价语集
铁路隧道绿色施工评价的准确性受到评价评语集的影响,因此评语集是决定最后评价的关键因素质疑。根据以往铁路隧道绿色施工的经验,以及参考以往Vague值的7级语言变量,建立起铁路隧道绿色施工评语值,如表1所示。
![](Images/Table_Tmp.jpg)
Table 1. Railway tunnel green construction evaluation grade
表1. 铁路隧道绿色施工评价等级
4.2. 确定绿色施工2级指标Vague值
要求上述6位相关专家对上述铁路隧道绿色施工评价指标体系的三级评价指标进行分级,并根据表1将评价值转换成 Vague值,用
表示。运用C-OWA算子对各3级评价指标Wij进行计算,然后,考虑指标权重后,得到第n个综合加权 Vague值,
表示:
(4)
4.3. 确定专家权重
首先,以
代表选定的专家组确定专家的主观权重,Rn是通过专家对铁路隧道绿色施工评价的相关专业知识经验等方面的能力确定的。在通过公式(5)计算出主观权重rn:
,其中
。 (5)
通过相关相似度,可以计算出专家群体
间的相似度矩阵:
(6)
而专家群体的平均一致度可以通过相似度矩阵计算得出:
(7)
再利用公式(7)得出的平均一致度计算专家客观权重:
(8)
最终得到专家的综合权重:
(9)
4.4. 确定综合评估值
专家群体对指标的综合评估值,可以通过专家综合权重、Vague值计算得出:
(10)
4.5. 确定铁路隧道绿色施工项目的评价等级
通过上述计算已得出专家群体的综合评估值,可以通过Vguae计分函数计算出铁路隧道绿色施工项目的评价得分,将项目的得分进行归一化处理,得到指标的权重,并多次重复这一计算工程,最终得到铁路隧道绿色施工评价名表层的得分,通过与表1的对比,得出铁路隧道绿色施工的评价等级。计算中Vague计分函数为:
(11)
5. 实例分析
本文以兰新铁路二线上的祁连山隧道为例,隧道位于甘肃省和青海省两省交界的祁连山脚下,青海省门源回族自治县向西约60公里,长9.49公里。隧道周围生态环境脆弱,容易受到施工的破坏。
5.1. 确定铁路隧道绿色施工三级评价指标指标权重
通过C-OWA算子来确定铁路隧道绿色施工评价指标体系中三级指标的权重,邀请6位与铁路隧道绿色施工的有关的专家,对指标体系(图2)中的3级指标进行0~10分的打分,分数越高表示该指标越好,并求得其权重。本文以大气污染指标为例进行计算,其余指标不在赘述。如表2所示。
![](Images/Table_Tmp.jpg)
Table 2. Expert scoring values for the 3 levels of indicators under A31 indicators
表2. A31指标下3级指标专家打分值
计算一个A311指标的例子,首先把6位专家的评分从大到小排列起来
;其次,运用公式(1)得到各组数据的权重
;用公式(2)求得绝对平均权
。
同理可得
,
。用公式3求出最终的相对权重
同理可得
,
,
。
5.2. 确定评价铁路隧道绿色施工2级指标的Vague值
邀请铁路隧道绿色施工相关领域的专家6位,对铁路隧道绿色施工评价指标体系中的3级指标进行评价,通过给出3级指标因素的语言变量,通过表1铁路隧道绿色施工评语集,转化为相应的Vague值,本文以大气污染指标为例进行计算,得出表3,并用公式(4)计算得出表4。
![](Images/Table_Tmp.jpg)
Table 3. Vague values and weights of the 3-level indicators under A3 indicators
表3. A3指标下的3级指标Vague值及权重
![](Images/Table_Tmp.jpg)
Table 4. Vague values for level 2 indicators
表4. 2级指标Vague值
5.3. 确定专家权重
如表5所示,首先根据公式(5)计算主观权重,然后根据公式(6)计算专家组之间的相似度矩阵。
![](Images/Table_Tmp.jpg)
Table 5. Subjective weights of experts
表5. 专家主观权重
经公式(7)计算出
,
,
,
,
,
。
经公式(8)得出
,
,
,
,
,
。
最后由公式(9)得出
,
,
,
,
,
。
5.4. 确定专家的综合评估值
A3指标下的2级评估值可以通过公式10计算得出。
,
,
,
。
5.5. 确定铁路隧道绿色施工项目评价等级
利用公式(11)确定A3指标下的对应的2级指标为
,
,
,
。
将其归一化处理得出A3指标下对应的2级指标权重
。
计算A3指标下的的综合评估值
重复上述计算过程,可以得到A1, A2, A4的综合评估值如表6所示:
![](Images/Table_Tmp.jpg)
Table 6. Assessment and scores of first-level indicators
表6. 一级指标评估及得分
通过归一化处理表6中的1级指标得到:
最终评估值为:
最后公式(11)得出最终得分为
。
通过与表1中绿色施工评价等级进行比较,最终得分为“中”级,各项评价指标均在“差”以上。
6. 结论与探讨
采用PSR (压力–状态–响应)模型和Vague相似性归纳法,对铁路隧道进行了有效的绿色施工评价,通过C-OWA算子对3级指标进行赋权,通过对兰新铁路二线祁连山隧道的绿色施工评价等级进行了判定,并得出以下创新性结论:一是PSR框架模型从指标生成机制方面可以更科学、更有效地构建绿色建筑项目评价指标体系;二是采用C-OWA算子计算专家权重,利用Vague集积分函数综合确定各评价指标的权重,削弱了专家主观因素对评价的不利影响,使评价更科学、更准确。