06.综合评价模型(2)

综合评价方法及其应用(2)

四、动态加权综合评价方法

1. 动态加权综合评价问题的提法

在以上综合加权评价方法中，关于权值w j ( j  1, 2, L , m ) 都是属于定常权，即权值均为常数。虽然这种方法简单易行， 对某些较简单的实际问题也是可行的，但是主观性强、科学性 差，有些时候不能很好地为决策提供有效的依据。

2005年中国大学生数学建模竞赛的A题：“长江水质的 评价和预测”问题的第一部份给出了17个观测站（城市）的 最近28个月的实际检测指标数据，包括反映水质污染程度的 最主要的四项指标：溶解氧（DO）、高锰酸盐指数（CODMn） 、氨氮(NH3-N) 和PH值，要求综合这四种污染指标的28个月 的检测数据对17个城市的水质情况做出综合评价。

四、动态加权综合评价方法

1. 动态加权综合评价问题的提法 根据国标（GB 3838—2002）的规定，关于地表水的水 质可分为Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类、Ⅳ类、Ⅴ类、劣Ⅴ类共六个类 别，每一个类别对每一项指标都有相应的标准值（区间）， 只要有一项指标达到高类别的标准就算是高类别的水质，所 以实际中不同类别的水质有很大的差别，而且同一类别的水 在污染物的含量上也有一定的差别。 在对17个城市的水质做综合评价时，要充分考虑这些指 标值不同类别水的“质的差异”和同类别水的“量的差异 ”,在此简称为“质差”和“量差”。因此，这是一个较复 杂的多因素多属性的综合评价问题。

动态加权综合评价问题的一般提法：

n 现设有 个被评价对象（或系统） ，分别记为S1 , S2 ,L , Sn (n  1) ，每 m 个系统都有 属性（或评价指标） ，分别记为x1 , x2 ,L , xm ( m  1) ，对于 K x 每一个属性 i 都可以分为 个等级，记为p1 , p2 ,L , p K ( K  1) 。而对

pk 都 包 含 一 个 区 间 范 围 ， 记 为[ ak( i ) , bk( i ) ) ， 且 于每一个等级 ak( i )  bk( i ) (i  1, 2,L , m; k  1, 2,L , K ) ，即当属性xi  [ ak( i ) , bk( i ) ) 时，则 k pk (1  k  K ) xi

属性 属于第 类 。也就是对于每一个属性而言，既有不 同类别的差异，同类别的又有不同量值的差异。对于这种既有“质差” ， 又有“量差”的问题，如果用通常的定常权综合评价法做综合评价显然是 不合理的，然而合理有效的方法是动态加权综合评价方法。

四、动态加权综合评价方法

2. 动态加权综合评价的一般方法

根据这个问题的实际背景和综合评价的一般原则， 解决问题的主要过程分三步完成： •将各评价指标作标准化处理； •根据各属性的特性构造动态加权函数； •构建问题的综合评价模型，并做出评价。 实际中问题的评价指标可能有极大型的、极小型 的、中

间型，或区间型的四种情况，也有时各有不同 的量纲，这就需要根据不同情况分别作标准化处理， 即对三种不同类型指标变换成统一的、无量纲的标准 化指标。

四、动态加权综合评价方法

2. 动态加权综合评价的一般方法

2.2 动态加权函数的设定

考虑到评价指标的“质差”与“量差”的关系， 在确定综合评价指标时，既要能体现不同类型指标 之间的差异，也要能体现同类型指标的数量差异。 根据实际问题具体取什么样的动态加权函数， 主要是从实际问题出发分析确定。 对于不同的指标可以取相同的权函数，也可以 取不同的权函数。

2.2 动态加权函数的设定

（1） 分段变幂函数 如果某项评价指标i 对于综合评价效果的影响大约是 x 随着类别 pk (k  1, 2,L , K ) 的增加而按正幂次增加，同时 在某一类中随着指标值的增加按相应的一个幂函数增加， 则对指标xi 可以设定分段 幂函数为变权函数。即

( wi ( x)  x , x  [aki ) , bk(i ) ] ， (k  1, 2,L , K ) 1 k

其中

1 i  m

。

2.2 动态加权函数的设定

（2）偏大型正态分布函数 如 果 某 项 指 标 xi 对 于 综 合 评 价 效 果 的 影 响 大 约 是 随 着 类 别

pk ( k  1, 2, L , K ) 的增加，先是缓慢增加，中间有一个快速增长的过程，

随后平缓增加趋于最大，相应的图形呈正态分布曲线（左侧）形状。那么， 此时对指标 xi 的变权函数可以设定为偏大型正态分布函数。即

其中参数

当 x   i时, 0 ,  2  x  i  wi ( x )     i  1  e  , 当 x   i时,  i [ a1( i ) , b1( i ) )

可取

定值，在此不妨取 (i )

 i  (b  a1( i ) ) / 2

(i ) 1

中的某

i

由

wi ( a K )  0.9(1  i  m )

，

确定。

2.2 动态加权函数的设定

（3）S 型分布函数 x 如果某项指标i 对于综合评价效果的影响大约是随着类别

pk (k  1, 2,L , K ) 的增加而增加的过程，呈一条“S”曲线，那么， x 此时对指标 i 的变权函数可以设定为 S 型分布函数。即   x  a (i )  2  2  ( i ) 1 ( i )  , a1( i )  x  c ,   bK  a1  wi ( x )   2 (i ) 1  2  x  bK  , c  x  b ( i ) ,  (i ) K (i )    bK  a1   1 (i ) (i ) c  (a1  bK ), 且wi (c)  0.5 。 其中参数 2 (1  i  m)

2. 动态加权综合评价的一般方法

2.3 综合评价模型的构建

根据标准化后的各评价指标值，不妨仍用 xi 表示，以及相应的动态

n 权函数 wi ( x)(i  1, 2,L , m) ， 建立综合评价模型来对

X   wi ( xi )  xi 。

i 1 m

个被评价对象做

出综合评价。在此，取综合评价模型为各评价指标的动态加权和，即

m 以此作为问题的综合评价指标函数，如果每

个被评价对象的 个属性 都有 N 组样本观测值{ xij }(i  1, 2,L , m; j  1, 2,L , N ) ，代入上式计算，

则每一个被评价对象都有 N 个综合评价指标值 X k ( j ) (k  1, 2,L , n;

j  1, 2,L , N ) 。由此按其大小排序，可以给出 n

个被评价对象的 N 个

排序方案。

五、长江水质的综合评价模型

针对长江水质的综合评价这一问题，采用动态加权综合评价方 法来解决。假设 17 个城市为被评价对象 S1 , S 2 , L , S17 ，共有四项评 价指标（或属性）DO、CODMn、NH3-N 和 PH 值，分别记为 x1 , x 2 , x 3 和

x4 ，前三项指标都有 6 个等级 p1 , p2 ,L , p6 ，相应的分类区间值如

表（1）所示，而 PH 值没有等级之分。

表（1）: 《地表水环境质量标准》 （GB3838— 2002） 中 4 个主要项目标准限值 指 标 Ⅰ类 Ⅱ类 Ⅲ类 Ⅳ类 [6,7.5) [5,6) [3,5) 溶解氧(DO) [7.5,∞) (0,2] (2,4] (4,6] (6,10] 高锰酸盐指数(CODMn) (0,0.15] (0.15,0.5] (0.5,1] (1,1.5] 氨氮（NH3-N） [6 , 9] PH 值（无量纲） 单位：mg/L Ⅴ类 劣Ⅴ类 [2,3) [0,2] (10,15] (15, ∞) (1.5,2] (2, ∞)

五、长江水质的综合评价模型

1. 指标数据的标准化处理

（1）溶解氧（DO）的标准化 注意到溶解氧（DO）为极大型指标，首先将数据指标作极小化处理，

1 ，相应的分类标准区间变为 x1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 (0, ] , ( , ] , ( , ] , ( , ] , ( , ] , ( ,  ) ， 7.5 7.5 6 6 5 5 3 3 2 2  x1  然后通过极差变换 x1  将其数据标准化，对应的分类区间随之变为 0 .5 (0, 0.2667] , (0.2667, 0.3333] , (0.3333, 0.4] , (0.4, 0.6667] , (0.6667,1] , (1,  )  即令倒数变换 x1 

1. 指标数据的标准化处理

（２）高锰酸盐指数（CODMn）的标准化 高猛酸盐指数本身就是极小型指标，即由极差变换将其数据标准化，

x2  即令 x 2  , 对应的分类区间随之变为 15 (0, 0.1333] , (0.1333, 0.2667] , (0.2667, 0.4] , (0.4, 0.6667], (0.6667,1] , (1,  )

（３）氨氮（NH3-N）的标准化 氨氮也是极小型指标， 对指标数据作极差变换将其数据标准化，

x3  即令 x 3  ，对应的分类区间随之变为 2 (0, 0.075] , (0.075, 0.25] , (0.25, 0.5] , (0.5, 0.75] , (0.75,1] , (1,  )

1. 指标数据的标准化处理

（４）PH 值的处理 酸碱度（PH 值）的大小反映出水质呈酸碱性的程度， 通常的水生物都适应于中性水质， 即酸碱度的平衡值（PH 值略大于７）在这里不妨取正常值的中值 7.5。 PH7.5 时偏酸性，而偏离值越大水质 就越坏，PH 值属于中间型指标。为此，对所有的 PH 值指 标数据作均值差处理，即令

 x4 

则将其数据标准化。

x 4  7.5 1.5

2  x 4  7.5 ， 3

五、长江水质的综合评价模型

2. 动态加权函数的确定

根据对这一实际问题的分析，不妨取

动态加权函数为偏大型正态分布 函数，即

当 x   i时, 0 ,  2 wi ( x)    x i  1  e   i  , 当 x   i时,   i  (b1( i )  a1( i ) ) / 2 ， x 其中i 在这里取指标i 的Ⅰ类水标准区间的中值，即

( wi ( a 4i ) )  0.9(i  1,2,3) 确定。 i 由

由 实 际 数 据 经 计 算 可 得  1  0.1333,  2  0.0667,  3  0.0375 ，

 1  0.1757,  2  0.2197,  3  0.3048 ， 则代入上式可以得到 DO、 CODMn

和 NH3-N 三项指标的动态加权函数。

五、长江水质的综合评价模型

3.综合评价指标函数的确定

考虑到对实际评价效果影响差异较大的是前三项指标，以及指标PH 值 的特殊性，这里取前三项指标的综合影响权值为 0.8，而 PH 值的影响权值 取 0.2。因此，根据综合评价模型，某城市某一时间的水质综合评价指标定 义为

X  0.8 wi ( xi )xi  0.2 x 4 。

i 1

3

根据 17 个城市的 28 组实际检测数据，经计算可得各城市的水质综合 17  28 评价指标值，即可得到一个 阶的综合评价矩阵( X ij )17  28 。

五、长江水质的综合评价模型

4.各城市水质的综合评价

由 17 个城市 28 个月的水质综合评价指标X ij (i  1, 2,L ,17;

j  1, 2,L , 28) ，根据其大小（即污染的程度）进行排序，数值越

大说明水质越差。由此可得反映 17 个城市水质污染程度的 28 个排 i Si 序结果， 根据Borda数的计算方法则得到第 个城市(被评价对象) 的 Borda 数为

B( Si )   B j ( Si ) (i  1, 2,L ,17) 。

j 1

28

经计算可得到各城市的 Borda 数及总排序结果如表(2)所示。

表(2)：按各城市的水质污染总排序结果 城市 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S1011 S 排序 Borda 数 203 136 143 234 106 139 138 378 232 271 60 11 15 12 7 16 13 14 2 8 5 17 总排序

SS13 12

S14 S15 S16 S17

357 277 264 438 214 217 3 4 6 1 10 9

4.各城市水质的综合评价

表(2)：按各城市的水质污染总排序结果 城市 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S1011 S SS13 S14 S15 S16 S17 12 排序 Borda 数 203 136 143 234 106 139 138 378 232 271 60 357 277 264 438 214 217 11 15 12 7 16 13 14 2 8 5 17 3 4 6 1 10 9 总排序

由表(2)可以看出，各观测城市所在的江段的水质污染的情况，水 质最差的是观测城市是 S15 ，即是江西南昌赣江鄱阳湖入口地区；其次 是观测城市S8 ，即四川乐山泯江与大渡河的汇合地区；第三位的是

S12 ，即湖南长沙湘江洞庭湖地区；干流水质最差的是湖南岳阳段

（ S4 ） ，主要污染可能是来自于洞庭湖。干流水质最好的区段是江西

11 九江(鄂赣交界)段（ 6 ） ，支流水质最好的是湖北丹江口水库（

S

S

） 。

六、动态加权综合评价方法的特点

从实际的综合评价结果可以看出，针对这样一 类多因素多属性

的既包含“质差”又包含“量差” 的综合评价问题，采用动态加权综合评价方法使得 评价结果科学合理。主要特点有: •充分地考虑到了每一个因素每一属性的所有“差异” 的影响和作用; •在综合评价中也充分地体现出了各属性的“广泛性” 和“民主性”; •避免了在一般的综合评价方法的“一票否决”（即 某一指标的劣而导致结果的否定）的不合理性; •体现出了综合评价的“综合”二字的含义。

六、动态加权综合评价方法的特点

动态加权综合评价方法从方法上增加了综合 评价的客观性，大大地淡化了评价人的主观因素 对评价结果的影响。这与一般的定常加权法相比 其优越性是显而易见的。 动态加权综合评价方法不仅适用于水质的综 合评价这一类问题，而且，类似的可以用来研究 解决诸如空气质量的综合评价问题，以经济和军 事等领域的很多综合评价问题，动态加权综合评 价方法在实际中非常有推广应用价值。

综合评价方法及其应用(2)

四、动态加权综合评价方法

1. 动态加权综合评价问题的提法

在以上综合加权评价方法中，关于权值w j ( j  1, 2, L , m ) 都是属于定常权，即权值均为常数。虽然这种方法简单易行， 对某些较简单的实际问题也是可行的，但是主观性强、科学性 差，有些时候不能很好地为决策提供有效的依据。

2005年中国大学生数学建模竞赛的A题：“长江水质的 评价和预测”问题的第一部份给出了17个观测站（城市）的 最近28个月的实际检测指标数据，包括反映水质污染程度的 最主要的四项指标：溶解氧（DO）、高锰酸盐指数（CODMn） 、氨氮(NH3-N) 和PH值，要求综合这四种污染指标的28个月 的检测数据对17个城市的水质情况做出综合评价。

四、动态加权综合评价方法

1. 动态加权综合评价问题的提法 根据国标（GB 3838—2002）的规定，关于地表水的水 质可分为Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类、Ⅳ类、Ⅴ类、劣Ⅴ类共六个类 别，每一个类别对每一项指标都有相应的标准值（区间）， 只要有一项指标达到高类别的标准就算是高类别的水质，所 以实际中不同类别的水质有很大的差别，而且同一类别的水 在污染物的含量上也有一定的差别。 在对17个城市的水质做综合评价时，要充分考虑这些指 标值不同类别水的“质的差异”和同类别水的“量的差异 ”,在此简称为“质差”和“量差”。因此，这是一个较复 杂的多因素多属性的综合评价问题。

动态加权综合评价问题的一般提法：

n 现设有 个被评价对象（或系统） ，分别记为S1 , S2 ,L , Sn (n  1) ，每 m 个系统都有 属性（或评价指标） ，分别记为x1 , x2 ,L , xm ( m  1) ，对于 K x 每一个属性 i 都可以分为 个等级，记为p1 , p2 ,L , p K ( K  1) 。而对

pk 都 包 含 一 个 区 间 范 围 ， 记 为[ ak( i ) , bk( i ) ) ， 且 于每一个等级 ak( i )  bk( i ) (i  1, 2,L , m; k  1, 2,L , K ) ，即当属性xi  [ ak( i ) , bk( i ) ) 时，则 k pk (1  k  K ) xi

属性 属于第 类 。也就是对于每一个属性而言，既有不 同类别的差异，同类别的又有不同量值的差异。对于这种既有“质差” ， 又有“量差”的问题，如果用通常的定常权综合评价法做综合评价显然是 不合理的，然而合理有效的方法是动态加权综合评价方法。

四、动态加权综合评价方法

2. 动态加权综合评价的一般方法

根据这个问题的实际背景和综合评价的一般原则， 解决问题的主要过程分三步完成： •将各评价指标作标准化处理； •根据各属性的特性构造动态加权函数； •构建问题的综合评价模型，并做出评价。 实际中问题的评价指标可能有极大型的、极小型 的、中

间型，或区间型的四种情况，也有时各有不同 的量纲，这就需要根据不同情况分别作标准化处理， 即对三种不同类型指标变换成统一的、无量纲的标准 化指标。

四、动态加权综合评价方法

2. 动态加权综合评价的一般方法

2.2 动态加权函数的设定

考虑到评价指标的“质差”与“量差”的关系， 在确定综合评价指标时，既要能体现不同类型指标 之间的差异，也要能体现同类型指标的数量差异。 根据实际问题具体取什么样的动态加权函数， 主要是从实际问题出发分析确定。 对于不同的指标可以取相同的权函数，也可以 取不同的权函数。

2.2 动态加权函数的设定

（1） 分段变幂函数 如果某项评价指标i 对于综合评价效果的影响大约是 x 随着类别 pk (k  1, 2,L , K ) 的增加而按正幂次增加，同时 在某一类中随着指标值的增加按相应的一个幂函数增加， 则对指标xi 可以设定分段 幂函数为变权函数。即

( wi ( x)  x , x  [aki ) , bk(i ) ] ， (k  1, 2,L , K ) 1 k

其中

1 i  m

。

2.2 动态加权函数的设定

（2）偏大型正态分布函数 如 果 某 项 指 标 xi 对 于 综 合 评 价 效 果 的 影 响 大 约 是 随 着 类 别

pk ( k  1, 2, L , K ) 的增加，先是缓慢增加，中间有一个快速增长的过程，

随后平缓增加趋于最大，相应的图形呈正态分布曲线（左侧）形状。那么， 此时对指标 xi 的变权函数可以设定为偏大型正态分布函数。即

其中参数

当 x   i时, 0 ,  2  x  i  wi ( x )     i  1  e  , 当 x   i时,  i [ a1( i ) , b1( i ) )

可取

定值，在此不妨取 (i )

 i  (b  a1( i ) ) / 2

(i ) 1

中的某

i

由

wi ( a K )  0.9(1  i  m )

，

确定。

2.2 动态加权函数的设定

（3）S 型分布函数 x 如果某项指标i 对于综合评价效果的影响大约是随着类别

pk (k  1, 2,L , K ) 的增加而增加的过程，呈一条“S”曲线，那么， x 此时对指标 i 的变权函数可以设定为 S 型分布函数。即   x  a (i )  2  2  ( i ) 1 ( i )  , a1( i )  x  c ,   bK  a1  wi ( x )   2 (i ) 1  2  x  bK  , c  x  b ( i ) ,  (i ) K (i )    bK  a1   1 (i ) (i ) c  (a1  bK ), 且wi (c)  0.5 。 其中参数 2 (1  i  m)

2. 动态加权综合评价的一般方法

2.3 综合评价模型的构建

根据标准化后的各评价指标值，不妨仍用 xi 表示，以及相应的动态

n 权函数 wi ( x)(i  1, 2,L , m) ， 建立综合评价模型来对

X   wi ( xi )  xi 。

i 1 m

个被评价对象做

出综合评价。在此，取综合评价模型为各评价指标的动态加权和，即

m 以此作为问题的综合评价指标函数，如果每

个被评价对象的 个属性 都有 N 组样本观测值{ xij }(i  1, 2,L , m; j  1, 2,L , N ) ，代入上式计算，

则每一个被评价对象都有 N 个综合评价指标值 X k ( j ) (k  1, 2,L , n;

j  1, 2,L , N ) 。由此按其大小排序，可以给出 n

个被评价对象的 N 个

排序方案。

五、长江水质的综合评价模型

针对长江水质的综合评价这一问题，采用动态加权综合评价方 法来解决。假设 17 个城市为被评价对象 S1 , S 2 , L , S17 ，共有四项评 价指标（或属性）DO、CODMn、NH3-N 和 PH 值，分别记为 x1 , x 2 , x 3 和

x4 ，前三项指标都有 6 个等级 p1 , p2 ,L , p6 ，相应的分类区间值如

表（1）所示，而 PH 值没有等级之分。

表（1）: 《地表水环境质量标准》 （GB3838— 2002） 中 4 个主要项目标准限值 指 标 Ⅰ类 Ⅱ类 Ⅲ类 Ⅳ类 [6,7.5) [5,6) [3,5) 溶解氧(DO) [7.5,∞) (0,2] (2,4] (4,6] (6,10] 高锰酸盐指数(CODMn) (0,0.15] (0.15,0.5] (0.5,1] (1,1.5] 氨氮（NH3-N） [6 , 9] PH 值（无量纲） 单位：mg/L Ⅴ类 劣Ⅴ类 [2,3) [0,2] (10,15] (15, ∞) (1.5,2] (2, ∞)

五、长江水质的综合评价模型

1. 指标数据的标准化处理

（1）溶解氧（DO）的标准化 注意到溶解氧（DO）为极大型指标，首先将数据指标作极小化处理，

1 ，相应的分类标准区间变为 x1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 (0, ] , ( , ] , ( , ] , ( , ] , ( , ] , ( ,  ) ， 7.5 7.5 6 6 5 5 3 3 2 2  x1  然后通过极差变换 x1  将其数据标准化，对应的分类区间随之变为 0 .5 (0, 0.2667] , (0.2667, 0.3333] , (0.3333, 0.4] , (0.4, 0.6667] , (0.6667,1] , (1,  )  即令倒数变换 x1 

1. 指标数据的标准化处理

（２）高锰酸盐指数（CODMn）的标准化 高猛酸盐指数本身就是极小型指标，即由极差变换将其数据标准化，

x2  即令 x 2  , 对应的分类区间随之变为 15 (0, 0.1333] , (0.1333, 0.2667] , (0.2667, 0.4] , (0.4, 0.6667], (0.6667,1] , (1,  )

（３）氨氮（NH3-N）的标准化 氨氮也是极小型指标， 对指标数据作极差变换将其数据标准化，

x3  即令 x 3  ，对应的分类区间随之变为 2 (0, 0.075] , (0.075, 0.25] , (0.25, 0.5] , (0.5, 0.75] , (0.75,1] , (1,  )

1. 指标数据的标准化处理

（４）PH 值的处理 酸碱度（PH 值）的大小反映出水质呈酸碱性的程度， 通常的水生物都适应于中性水质， 即酸碱度的平衡值（PH 值略大于７）在这里不妨取正常值的中值 7.5。 PH7.5 时偏酸性，而偏离值越大水质 就越坏，PH 值属于中间型指标。为此，对所有的 PH 值指 标数据作均值差处理，即令

 x4 

则将其数据标准化。

x 4  7.5 1.5

2  x 4  7.5 ， 3

五、长江水质的综合评价模型

2. 动态加权函数的确定

根据对这一实际问题的分析，不妨取

动态加权函数为偏大型正态分布 函数，即

当 x   i时, 0 ,  2 wi ( x)    x i  1  e   i  , 当 x   i时,   i  (b1( i )  a1( i ) ) / 2 ， x 其中i 在这里取指标i 的Ⅰ类水标准区间的中值，即

( wi ( a 4i ) )  0.9(i  1,2,3) 确定。 i 由

由 实 际 数 据 经 计 算 可 得  1  0.1333,  2  0.0667,  3  0.0375 ，

 1  0.1757,  2  0.2197,  3  0.3048 ， 则代入上式可以得到 DO、 CODMn

和 NH3-N 三项指标的动态加权函数。

五、长江水质的综合评价模型

3.综合评价指标函数的确定

考虑到对实际评价效果影响差异较大的是前三项指标，以及指标PH 值 的特殊性，这里取前三项指标的综合影响权值为 0.8，而 PH 值的影响权值 取 0.2。因此，根据综合评价模型，某城市某一时间的水质综合评价指标定 义为

X  0.8 wi ( xi )xi  0.2 x 4 。

i 1

3

根据 17 个城市的 28 组实际检测数据，经计算可得各城市的水质综合 17  28 评价指标值，即可得到一个 阶的综合评价矩阵( X ij )17  28 。

五、长江水质的综合评价模型

4.各城市水质的综合评价

由 17 个城市 28 个月的水质综合评价指标X ij (i  1, 2,L ,17;

j  1, 2,L , 28) ，根据其大小（即污染的程度）进行排序，数值越

大说明水质越差。由此可得反映 17 个城市水质污染程度的 28 个排 i Si 序结果， 根据Borda数的计算方法则得到第 个城市(被评价对象) 的 Borda 数为

B( Si )   B j ( Si ) (i  1, 2,L ,17) 。

j 1

28

经计算可得到各城市的 Borda 数及总排序结果如表(2)所示。

表(2)：按各城市的水质污染总排序结果 城市 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S1011 S 排序 Borda 数 203 136 143 234 106 139 138 378 232 271 60 11 15 12 7 16 13 14 2 8 5 17 总排序

SS13 12

S14 S15 S16 S17

357 277 264 438 214 217 3 4 6 1 10 9

4.各城市水质的综合评价

表(2)：按各城市的水质污染总排序结果 城市 S1 S2 S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S1011 S SS13 S14 S15 S16 S17 12 排序 Borda 数 203 136 143 234 106 139 138 378 232 271 60 357 277 264 438 214 217 11 15 12 7 16 13 14 2 8 5 17 3 4 6 1 10 9 总排序

由表(2)可以看出，各观测城市所在的江段的水质污染的情况，水 质最差的是观测城市是 S15 ，即是江西南昌赣江鄱阳湖入口地区；其次 是观测城市S8 ，即四川乐山泯江与大渡河的汇合地区；第三位的是

S12 ，即湖南长沙湘江洞庭湖地区；干流水质最差的是湖南岳阳段

（ S4 ） ，主要污染可能是来自于洞庭湖。干流水质最好的区段是江西

11 九江(鄂赣交界)段（ 6 ） ，支流水质最好的是湖北丹江口水库（

S

S

） 。

六、动态加权综合评价方法的特点

从实际的综合评价结果可以看出，针对这样一 类多因素多属性

的既包含“质差”又包含“量差” 的综合评价问题，采用动态加权综合评价方法使得 评价结果科学合理。主要特点有: •充分地考虑到了每一个因素每一属性的所有“差异” 的影响和作用; •在综合评价中也充分地体现出了各属性的“广泛性” 和“民主性”; •避免了在一般的综合评价方法的“一票否决”（即 某一指标的劣而导致结果的否定）的不合理性; •体现出了综合评价的“综合”二字的含义。

六、动态加权综合评价方法的特点

动态加权综合评价方法从方法上增加了综合 评价的客观性，大大地淡化了评价人的主观因素 对评价结果的影响。这与一般的定常加权法相比 其优越性是显而易见的。 动态加权综合评价方法不仅适用于水质的综 合评价这一类问题，而且，类似的可以用来研究 解决诸如空气质量的综合评价问题，以经济和军 事等领域的很多综合评价问题，动态加权综合评 价方法在实际中非常有推广应用价值。