运用层次分析法(AHP)分析指标间的重要程度,具体步骤如下:1)邀请相关专家对各层级指标进行两两比较,确定判断矩阵。2)计算判断矩阵的特征向量,进行层次单排序。计算CR,当CR≤0.1判断矩阵通过一致性检验,否则需调整判断矩阵。层次总排序,得到权重。

(1)构造判断矩阵。对于n个元素,根据Saaty标度法两两比较得到判断矩阵:

(2)计算权重。设B矩阵特征向量:C=[C₁ C₂ C₃,…,C_n],以及其最大特征根为λ_max。统计判断矩阵后,进行一致性检验。一致性指标:

一级指标数量为6个,输入六阶矩阵。将CI与RI值代入一致性指标计算公式:

若CR≤0.1,则说明该矩阵满足要求,B矩阵的特征向量即为各个指标权重W_i。

信息论中,熵值表示系统内在的紊乱程度,熵值代表某一指标的变异不确定程度。某项指标数值相差越大,则其信息熵越小,参数不确定性越小,那么该指标蕴含的信息量就越大,因此该参数权重也越大^[18]。

(1)对指标进行标准化处理。

(2)计算各指标比重。由于指标的标准化处理会出现0值,为了消除0的影响,所以公式进行非负平移0.1,得到以下公式:

(3)计算第j项指标熵值和差异性系数。

(4)确定第j项指标熵权。

根据Rough-set理论对绿色建筑微观风险指标进行组合赋权,由层次分析法得到的主观权重W_i,根据熵值法确定的客观权重W_j,则两种方法计算得到的复合权重距离函数:

根据下述公式求解相应的组合权重系数W,即:W=αW_i+βW_j,α、β分别为权重分配系数,且d(W_i,W_j)²=(α-β)²和α+β=1,即:

(1)云模型定义。云模型可以实现定量数据和定性语言之间的相互转换,使得定量数据通过定性的语言表达,定性概念也可以转化为定量数据,可有效应用于风险评价中的模糊性和不确定性问题。

设一定量论域为U,x∈U。定量论域U与之对应的定性概念C都存在一个有稳定倾向的随机数与x对应,意义是x对C所表达的定性语言的隶属度为A且在论域上的分布称为云,每一个x称为一个云滴,此数学表达:

从定性到定量的映射过程是云的数字特征产生云滴,经过数量累积汇聚为云,主要通过期望Ex、熵En 和超熵He来表示,记为P=G(Ex,En,He)。其中,期望Ex表示对定性概念的基本确定性度量,是最具代表性的定性表达; 熵En权衡定性语言不确定性程度,反映云滴中可被期望概念接受的确定度大小和云滴的离散程度; 超熵He是En的不确定性度量,取决于熵的不确定性和模糊性,体现概念被接受的概率有多大^[19]。

(2)云模型算法。主要采用的是逆向云发生器算法进行计算,公式如下:

正向云算法是将定量数值转化为定性概念,本研究主要生成评价云滴,首先生成随机数值En～N(En,He²),生成随机数X～N(Ex,En²),求云滴(X,θ(X)),且θ(X)=e^{-((x-Ex)2)/(2(En-)2)}。

参考文献[20]、[21]采用综合运算,即将不同类别的云整合到一起,以A₁₁综合云计算为例,按照逆向云公式计算最低分和最高分云数字特征(ExA^min₁₁,EnA^min₁₁,HeA^min₁₁)、(ExA^max₁₁,EnA^max₁₁,HeA^max₁₁),计算二级指标综合云数字特征公式如下:

根据二级指标云数字特征和组合权重,进行加权计算得到一级指标云数字特征,计算公式如下:

根据二级指标云数字特征和组合权重加权运算得到绿色建筑微观风险综合评价云数字特征,计算公式如下:

基于组合赋权-云模型的绿色建筑微观风险评价具体流程如图1所示。

图1 绿色建筑微观风险评价流程

位于郑州经济开发区的“双零楼”是国内第一座可再生能源技术与建筑完美结合的示范工程^[22],建筑面积6 100 平方米,为河南省第一座绿色环保建筑,同时也是国家住建部绿色建筑示范工程。该项目采用了外墙保温技术、沼气利用技术、太阳能热水和光伏技术、热压通风技术、雨污水回收系统等,可实现“能源零消耗、污水零排放”,其建筑成本高出周围楼房价格1倍。

邀请10名绿色建筑专家对该项目在[0-10]区间内对各风险进行打分,并取整数均值,从而得到指标判断矩阵B,如式(17),进而根据式(2)、式(3)确定主观权重(CR=0.019 4<0.1,通过一致性检验); 由10名绿色建筑专家对该项目各微观风险发生概率、危害程度及其他危险影响因素进行[0-10]区间标度赋值并取均值,根据式(4)对原始数据进行标准化处理(表3),并根据式(6)计算指标熵值和差异性系数,根据式(7)计算指标客观权重。联立式(9)可解得α=0.458,β=0.542,根据上述算法算出组合权重(表2)。

表2 二级指标组合权重

参考文献[23]将风险等级分成五个级别,采用黄金分割率的方法对绿色建筑微观风险评语集进行分区,相邻评语等级的云模型参数之间的倍数为0.618,以区间[0,1]的中心点0.5为中间评语等级(三级为中风险),其云模型数字特征为(0.500, 0.039, 0.005),其他评语级的云模型参数如表3所示。

表3 评语云数字特征值

通过Matlab得到标准评语云云图(图2)。

图2 评语云云图

根据表1中已确定的绿色建筑风险指标体系,以函件的方式向高等院校、设计单位、建设单位、监理单位、施工企业和咨询公司共计6位对绿色建筑领域有丰富经验和对“双零楼”项目有过研究的专家进行征询,通过对问卷进行回收整理,在[0,1]区间内对该项目的绿色建筑微观风险进行双边约束打分,即进行最大值和最小值打分,通过对问卷进行回收整理,根据式(11)～(14)得到二级指标云数字特征,打分情况和云数字特征值如表4所示。

表4 绿色建筑风险评价

根据式(15)计算一级指标云数字特征值(表5)。通过正向云发生器算法,使用Matlab生成6个一级指标云图(图3),绿色建筑微观风险中的施工风险(A₂)的期望值最大,表明该风险的风险程度最高,监理风险(A₄)风险的熵值和超熵最大,表明风险不确定性最大,并且风险最不稳定,应该对施工风险和监理风险保持持续关注。

表5 一级指标云特征值

图3 一级指标云图

根据式(16)得项目微观风险综合指标评价云数字特征为(0.248 5、0.114 7、0.040 0),通过正向云发生器,使用Matlab生成云图(图4)。结果表明,该项目的微观风险等级处于低风险和较低风险之间,更接近较低风险,通过综合云看出,缺少有绿色施工经验的施工人员(A₂₂)、缺乏有绿色施工经验的管理人员(A₃₂)和缺少有绿色监理经验的监理人员(A₄₁)位于较低风险和中风险之间,需要重点关注。

图4 微观风险综合评价云图

研究从绿色建筑微观层级风险研究入手,识别出影响我国绿色建筑项目成功的21项微观层级风险因素。采用AHP确定各指标主观权重,熵权法确定客观权重,再进行组合赋权,以云理论为基础,构建绿色建筑微观风险云评价模型,通过案例分析得出项目微观风险等级及风险较大因素,验证了绿色建筑微观风险评价模型的科学性和适用性。结论如下。

(1)我国绿色建筑项目微观层级中发生概率大的风险可归纳为缺少绿色建筑经验造成的风险。危害程度严重的风险主要是缺少有绿色施工经验的施工人员、缺乏有绿色施工经验的管理人员和缺少有绿色监理经验的监理人员。

(2)综合考虑二级风险指标风险程度和不确定性,得出一级风险指标的风险程度和不确定性程度。其中风险程度最高的是施工风险,风险不确定性最高的是监理风险,表明识别出的绿色建筑微观风险具有代表性,值得深入探讨和研究。

目前“双零楼”项目建设成本较高,风险较其他绿色建筑项目更为突出。研究表明,“双零楼”项目主要是缺乏有绿色建筑经验的施工人员、管理人员和监理人员,项目开展过程可能会在施工、组织管理和监管等环节出现因经验不足引起的一系列问题。三点建议如下。

(1)增加有绿色施工经验的施工人员数量。绿色施工技术的应用是保证绿色建筑项目顺利建造的重要基础,而有绿色施工经验的施工人员可以采用有效的广告和培训方法来加强其他施工人员的绿色技能和节能环保意识,指导其他施工人员应用节能技术绿色施工,并提高施工质量。

(2)增加有绿色施工经验的管理人员数量。为确保绿色建筑达到设计绿色标准,有绿色施工经验的管理人员需要结合工程特点对工程绿色施工管理进行详细策划,并建立绿色施工管理体系和有效的节能管理机制,对管理人员进行详细的任务分工,并制定各项新技术的实施进度计划。

(3)增加有绿色监理经验的监理人员数量。保证绿色建筑质量达到绿色设计要求,积极推动绿色施工,并探索建立针对各参与主体的绿色建筑施工质量管理激励机制,提高施工各方对绿色建筑施工质量管理的积极性。