Page 127 - 2022年第53卷第3期

5 讨论

5.1 评价结果与评价方法的敏感性 加权求 25
和法和本文建立的模糊逻辑评价模型对单指 模糊逻辑
标变化的平均敏感性如图 5 所示。采用加权 20 加权求和
求和法时，单指标变化对水安全评价结果的 水安全评价结果变化 15
影响与其他指标的取值无关，单指标取值从 10
0 变化到 100，平均导致水安全评价结果改变
6.67。采用模糊逻辑评价模型时，水安全评 5
价结果对单指标变化的平均敏感性随着其他
0
指标值的增加总体呈现出先增加后降低的趋 0 20 40 60 80 100
其它变量取值
势：当其他指标值小于 20 时，评价结果对单 图 5 评价结果对单指标变化的平均敏感性
指标变化的平均敏感性很低；当其他指标取
值在 20 ~ 80 之间时，随着其他指标值的增加评价结果对单指标变化的平均敏感性快速增加，峰值为
20.60；随后平均敏感性随着其他指标值的增加而减小。模糊综合评价模型对单指标变化的敏感性为
11.26，是加权求和法的 1.69 倍。
对比结果显示，模糊逻辑评价模型的敏感性特征能够更加科学地反映实际情况并具有更高的敏
感性。通过改变隶属度函数、控制规则等，可以改变图 5 中模糊逻辑评价模型的敏感性曲线形态以适
应不同的评价情景。
5.2 水安全提升方向分析 根据黄河流域及省（区）水安全对各个准则的导数（表 4），增加水生态
安 全 可 使 黄 河 流 域 水 安 全 得 到 最 快 提 升 ， 其 次 是 水 环 境 安 全 和 供 水 安 全 。 水 生 态 安 全 对 指 标 8、
9 和 10 的 导 数 分 别 为 0、 0.17 和 0.20， 说 明 增 加 水 土 流 失 治 理 率 可 以 得 到 最 好 的 水 生 态 安 全 提 升
效果。
表 4 黄河流域及省（区）水安全评价结果对准则的导数

项目 青海 甘肃 宁夏 内蒙古 陕西 山西 河南 山东 黄河流域
供水安全 0.07 0.24 0.36 0.31 0.26 0.31 0.27 0.54 0.30
水经济安全 0.17 0.11 0.49 0.11 0.04 0.03 0.04 0.04 0.05
水生态安全 0.77 0.53 0.23 0.25 0.52 0.27 0.53 0.29 0.57
水环境安全 0.17 0.37 0.07 0.45 0.27 0.38 0.34 0.20 0.36
防灾安全 0.06 0.04 0.03 0.04 0.04 0.05 0.05 0.05 0.04

维持供水安全、水经济安全、水环境安
全和防灾安全 4 个准则值不变，得到黄河流域
水安全与水生态安全之间的关系曲线（图 6）。
由图 5 中曲线的切线斜率可知，在 2019 年黄
河流域水安全评价结果的基础上，随着水生
态安全的提升，水安全对水生态安全的导数
逐渐减小，意味着提升水生态安全带来的水
安全增速会逐渐降低。同时，由于在模糊逻
辑评价模型中单个输入指标值的增加对输出
指标值的作用随着其他输入指标值的改变而
动态变化，因此随着水生态安全的提升，水
安全对其他准则的导数也将发生变化。综上
图 6 黄河流域水生态安全变化对评价结果的影响
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