基于SPR模型的铁路绿色施工评价研究.pdf

NO.9(Ser.300)JOURNALOFRAILWAYENGINEERINGSOCIETY第9 期(总30 0)Sep2023程报学道铁2023年9 月文章编号：10 0 6-2 10 6(2 0 2 3)0 9-0 10 4-0 8基于SPR模型的铁路绿色施工评价研究张彦春蔡豪伟米米徐倩（中南大学，长沙410 0 7 5）摘要：研究目的：为使铁路绿色施工评价更加科学合理，综合考虑铁路所处区域自然状态、施工影响和绿色施工措施，基于SPR模型构建铁路绿色施工评价指标体系，提出权重确定和修正方法，构建评价模型。研究结论：（1）改进传统的PSR模型，综合考虑铁路施工所在区域自然赋、铁路建设环境影响和绿色施工措施之间联系以及对铁路绿色施工评价的影响，提出SPR（状态压力响应）模型，构建评价指标体系；（2）通过ANP网络结构确定初步权重，基于状态因子和压力因子指标值建立权重修正矩阵对权重进行修正，用于反映“状态”和“压力”因子指标对“响应”因子指标的影响作用，并构建云模型进行绿色施工评价；（3）以某铁路施工标段为案例进行绿色施工评价，验证了该评价体系的合理性和可行性；（4）本研究成果可为科学评价铁路绿色施工、推进我国铁路绿色施工评价体系构建提供借鉴。关键词：铁路；绿色施工评价；SPR模型；ANP网络结构；权重修正；云模型中图分类号：U215文献标识码：AEvaluation of RailwayGreenConstruction Based on SPR ModelZHANG Yanchun,CAI Haowei,XU Qian(Central South University,Changsha,Hunan 410075,China)Abstract:Research purposes:To make the evaluation of green railway construction more scientific and reasonable,thenatural state of the railway area,construction impact,and green construction measures were comprehensivelyconsidered.Based on the SPR model,a set of evaluation indicators for green railway construction was constructed,andweight determination and revision methods were proposed to build an evaluation model.Research conclusions:（1)T h e t r a d i t i o n a l PSR m o d e l w a s i m p r o v e d a n d t h e r e l a t i o n s h i p b e t w e e n t h e n a t u r a lendowment of the railway construction area,the environmental impact of railway construction,green constructionmeasures,and their impact on the evaluation of green railway construction were considering comprehensively,and theSPR(State-Pressure-Response)model was proposed and a set of evaluation indicators was constructed.(2)Thepreliminary weights were determined through the ANP network structure,and a weight modification matrix for themodification of the pressure factors which based on the indicator values of state was established to reflect the influence ofstate and pressure factor indicators on the response factor indicators.A cloud model for green constructionevaluation was set as well.(3)Taking a railway construction section as a case study,green construction evaluation wasconducted,which verified the rationality and feasibility of the evaluation system.(4)The research results can providereference for the scientific evaluation of green construction in railways and promote the construction of the greenconstruction evaluation system for railways in China.米山收稿日期：2 0 2 3-0 2-2 1基金项目：中国中铁股份有限公司科技研究开发计划重大课题（2 0 2 1重大-0 6）*作者简介：张彦春，197 4年出生，女，教授。张彦春第9 期徐倩：基于SPR模型的铁路绿色施工评价研究蔡豪伟105Key words:railway;green construction evaluation;SPR model;ANP network structure;weight correction;cloudmodel1研究背景我国立足于“双碳”目标，全力促进交通运输绿色转型，大力发展绿色铁路。施工阶段是铁路建设消耗资源和污染环境的主要阶段，科学合理地评价铁路施工绿色水平对于引导绿色铁路发展、推动铁路可持续发展具有重要意义。目前，绿色施工评价相关研究主要集中在建筑和公路等领域，美国的LEED、日本的CASBEE、英国的BREEAM以及我国ESCB都是当前绿色建筑方面具有权威性的评估体系。在借鉴建筑和公路绿色施工评价研究基础上，不少学者开始对铁路绿色施工评价展开研究。国外学者主要是针对铁路施工阶段的环境影响评价展开研究1.2 。国内学者杨立中等9 首次全面诠释了绿色铁路概念，并从污染治理、节能环保方面建立绿色施工评价指标；鲍学英等4 从“节地、节材、节水、节能和环境保护”方面建立西北寒旱地区铁路绿色施工等级评价指标体系；张健5 提出了高速铁路施工节材和材料资源利用综合评价指标体系和评价方法；刘鹏举等6 建立了铁路绿色施工节地与土地资源保护措施评价指标体系；吴伟东等7 结合西南地区降水量大特点从“水土流失防治、资源节约、环境保护”三方面构建评价指标。目前关于铁路绿色施工评价主要基于“四节一环保”，从所采取的绿色施工措施角度出发构建评价指标体系，而忽略了铁路建设地点自然赋和铁路建设环境影响对铁路施工绿色度评价的影响。因此，本文通过改进PSR模型，提出SPR模型，以铁路施工标段为评价对象,建立考虑铁路所在区域自然赋、铁路建设环境影响和绿色施工措施之间联系的铁路绿色施工评价指标体系和模型，为科学评价铁路绿色施工、推进我国铁路绿色施工评价体系构建提供借鉴。2基于 SPR模型的评价指标体系构建2.1PSR模型及改进的SPR模型PSR(Pressure-State-Response,压力-状态-响应)模型由联合国环境规划署提出8 ,PSR模型充分考虑了区域环境与人类活动之间的联系，由压力、状态、响应三类指标组成，遵循因果关系逻辑。铁路施工绿色度与所在地区先天资源和环境条件等自然慕赋(状态)有着密切关系，铁路施工活动会造成资源消耗和污染等环境影响（压力），必须采取相应的绿色施工措施（响应）尽量降低资源消耗和环境影响。因此，以往只从采取的绿色施工措施角度评价铁路施工绿色度是不够全面的，应该同时考虑铁路所在地区的自然烹赋和施工活动所带来的影响，评价面对铁路特定施工区域自然状态以及施工活动对资源、环境产生的影响所采取应对措施的针对性和有效性程度。通过上述分析可知，影响铁路绿色施工评价的三因素与PSR模型的“状态、压力和响应”具有较强的对应性，因此本文借鉴PSR模型，结合铁路绿色施工评价的内涵对该模型进行改进，提出了适用于建立铁路绿色施工评价指标的SPR模型，如图1所示。针对状态和压力采取相应的绿色施工措施响应(R)信息反馈应对压力适应状态信息反馈状态压力(S)(P)铁路施工区域铁路施工活动对资源及环境现状资源消耗及环境影响图1铁路绿色施工评价SPR模型在SPR模型中，“状态”是指铁路施工区域自然赋，反映了在铁路施工过程中水、材料、土地和能源等资源可获取和利用的难易程度以及施工区域环境敏感程度；“压力”是指铁路施工活动对区域环境的影响，反映了施工过程中资源消耗以及“三废”排放、对区域内野生动植物的影响等；“响应”是指在“状态”因子限制及“压力”因子影响下,所采取的相应措施。根据铁路绿色施工实践可知，某施工区域资源越匮乏、环境保护要求越高，即“状态”越差，施工对环境影响“压力”越大，所采取“响应”措施的针对性和有效性越强，施工绿色度越高。铁路绿色施工评价SPR模型中三者存在着密切联系，缺少任何一方或者联系都无法准确评价出施工绿色度。2023年9 月报程道铁学1062.2铁路绿色施工评价指标体系构建基于上述SPR模型，本文通过梳理文献资料及结合铁路绿色施工特点，分别从水、能源、土地、材料及环境的“状态一压力一响应”角度构建铁路绿色施工评价指标体系，并咨询铁路绿色施工专家及学者的意见，确定最终48 个指标，如表1所示。表1铁路绿色施工评价指标体系准则层要素层指标层指标说明及数据获取施工区域地表水储量S1反映施工过程中地表水获取难易程度，结合地方主管部门数据打分水资源现状施工区域地下水储量S2反映施工过程中地下水获取难易程度，结合地方主管部门数据打分能源供应现状施工区域电能S3反映施工临时用电获取难易程度，根据当地电网供电条件打分土地现状可作为临时用地的土地量S4反映施工临时用地获取难易程度，根据当地实际情况打分本地地材供应量S5反映主要地材获取难易程度，根据经济运距内地材供应情况打分材料供应现状状态本地周转材料供应量S6反映周转材料获取难易程度，根据经济运距内周转材料供应情况打分因子等效声级限值S7反映施工噪声控制要求，根据声环境质量标准要求确定(S)地表水等级值S8反映施工污水控制要求，根据地表水环境质量标准要求确定空气污染指数值S9反映施工废气控制要求，根据环境空气质量标准要求确定环境现状土壤污染综合指数值S10反映施工固体废弃物控制要求，根据土壤环境质量标准要求确定沿线植物覆盖指数S11反映施工前沿线植被覆盖情况，根据计算植被覆盖率确定反映野生动物栖息地环境状况，根据铁路建设影响范围内野生动物生存环境、取野生动物栖息环境质量S12食区域、繁殖条件、迁徒通道等情况打分水资源消耗量水资源消耗量P1反映铁路施工对水资源消耗量，计算每公里施工用水量电能消耗量P2反映铁路施工对电能消耗量，计算每公里施工用电量能源消耗量化石能源消耗量P3反映铁路施工对化石能源消耗量，计算每公里施工机械油耗量土地消耗量临时用地量P4反映铁路施工临时占用土地量，计算每公里临建设施土地使用量地材消耗量P5反映铁路施工对地材消耗量，计算每公里地材使用量材料消耗量压力周转材料消耗量P6反映铁路施工对周转材料消耗量，计算每公里周转材料使用量因子施工噪声排放量P7反映铁路施工产生的噪声大小，测定每施工日早中晚不同时段噪声均值(P)施工污水排放量P8反映铁路施工排放的污水量，计算每公里施工污水排放量施工废气排放量P9反映铁路施工产生的废气量，通过抽样测定估算每公里废气排放量环境破坏施工固体废弃物排放量P10反映铁路施工产生的固体废弃物量，计算每公里施工产生的垃圾量原生植物破坏情况P11反映铁路施工对沿线植物破坏程度，计算每公里施工地表植物破坏面积反映铁路施工对动物生存环境影响程度，根据对野生动物活动、觅食、繁衍造成的野生动物影响指数P12影响程度进行打分节水器具及设备使用率R1反映节水器具使用情况，计算节水器具及设备使用比例节水措施非传统水源利用率R2反映非传统水源利用情况，计算雨水等占预算用水总量的比例水资源再利用率R3反映对水资源循环利用情况，计算节约用水量占预算用水总量的比例高能源利用率施工机械使用率R4反映高效施工机械配置情况，计算高能源利用率施工机械占机械设备总量的比例反映施工机械设备功率与铭牌和实际所需功率相符程度，通过抽样调查与额定功机械设备功率相符性R5节能措施率偏差程度进行打分节能生活工器具使用率R6反映节能器具使用情况，计算节能生活工器具使用比例可再生能源利用率R7反映可再生能源利用情况，计算可再生能源占预计总能耗的比例响应因子永临结合程度R8反映永临结合设计实施程度，由专家结合规划设计进行打分(R)节地措施移挖作填率R9反映土石方的动态平衡情况，计算移挖作填与总挖方量的比例复垦率R10反映临时用地恢复程度，计算复垦恢复面积与土地复垦总面积比例反映施工材料精细化计算程度，由专家根据设计和施工阶段材料使用情况判断效BIM节材技术应用效果R11果并打分周转材料利用率R12反映周转材料重复利用情况，计算模板等重复使用量占总量比例节材措施构件标准化预制率R13反映构件标准化制造情况，计算标准化预制构件占总构件数量比例余料利用率R14反映施工过程中余料的使用情况，计算余料二次利用率占余料总量比例可再生材料利用率R15反映可再生材料利用情况，计算再生材料总量占预算材料总量的比例张彦春第9 期倩：基于SPR模型的铁路绿色施工评价研究徐蔡豪伟107续表1铁路绿色施工评价指标体系准则层要素层指标层指标说明及数据获取噪声治理率R16反映施工噪声处理达标情况，通过抽样监测计算噪声排放达标率污水治理率R17反映施工污水处理达标情况，通过抽样监测计算污水排放达标率废气治理率R18反映施工废气处理达标情况，通过抽样监测计算废气排放达标率固体废弃物治理率R19反映施工固体废弃物处理达标情况，通过抽样监测计算固废排放达标率响应因子环保措施植被恢复率R20反映施工过程破坏植被恢复情况，计算恢复植被面积占植被破坏总面积比例(R)水土流失治理率R21反映施工过程中水土流失治理情况，计算水土流失治理面积占总面积比例绿色通道建设成效R22反映绿色通道建设效果，由专家结合现场评估进行打分植物多样性保护程度R23反映植物多样性保护情况，由专家结合现场评估进行打分野生动物栖息地保护效果R24反映对野生动物生活环境保护和修复措施效果，由专家结合现场评估进行打分3权重确定及评价模型3.1评价标准及指标数据处理3.1.1确定各指标绿色等级标准为体现状态、压力和响应指标对铁路施工评价影响，根据前文分析，在确定各指标绿色等级标准时，指标“状态”越差、“压力”越大、“响应”措施越有效，相应指标绿色等级越高。借鉴杨立中等研究成果，将铁路绿色施工评价分级标准确定在0 1之间，分为非绿色0,0.2、浅绿色（0.2,0.4、准绿色（0.4,0.6 、绿色(0.6,0.8和深绿色（0.8,1五个等级。参考相关规范和标准文件，结合文献研究，确定每个指标的绿色等级标准。3.1.2指标数据获取与处理在对铁路施工标段进行绿色施工评价时，可邀请5名以上从事铁路建设和开展绿色施工研究的专家深人现场，获取定量指标数据，对定性指标进行打分，依据指标绿色等级标准，通过线性内插法确定各指标评定值。3.2指标权重计算3.2.1权重的初步确定根据前文分析，状态、压力和响应因子之间存在密切联系，共同影响绿色度评价结果。因此，适合采用网络层次分析法（ANP）确定初步权重3.2.2权重的修正初步确定的权重仅体现了各指标之间的联系，无法体现状态和压力因子指标实际值对响应因子指标的影响，因此本文提出一种指标权重修正方法。Stepl设列向量a=a i,a 2,a g,a m 是根据ANP法确定的m个指标的初步权重。构造mm阶矩阵W：a1a1a22W(1)aaammTmStep2：构造mm阶权重修正矩阵Y。当状态和压力指标实际值 0.3时，代表项目所处自然环境状态差、环境影响压力大，此时响应措施的作用将被放大，通过对应的响应因子指标权重变大体现。因此，根据指标间是否有关联及指标实测值的大小确定权重修正矩阵Y,设元素y;为矩阵Y中第i行第j列的值，若指标i不影响指标j,则y=1;若指标i影响指标j,则yi=（X,/0.3),y u=1/y i。其中X,为指标i的评定值。指标1指标2指标3指标指标1y11y12Y13Y1m指标2Y21Y22Y23y2mY=指标3y31y32y33y3m指标mLymlym2ym3ymm(2)Step3：矩阵Z=WY。根据矩阵Z对角线上元素的数值,构造向量z=【11,2 2,2 33，mm,进行归一化处理后,得到向量ai,2,a,即为修正后的指标权重向量。3.3云模型构建云模型能较好地解决评价过程中大量的不确定性和模糊因素，使得评价结果更为科学准确，适用于多层次、复杂的铁路施工绿色评价。期望Ex、En 和超熵He是云模型用来描述事物不确定性的三个数字特征，记为C（Ex,En,H e）。根据前述确定的绿色等级标准，利用式（3）计算标准云模型的数字特征并生成相应的云图，其中第i个绿色等级标准区间表示为T,min,T.maxTi+7Ex2(3)En2.355lHe=kk为根据模糊程度确定的常数，反映了评价值的2023年9 月报学程铁道108随机性，在参考文献并结合实际问题的基础上，本研究k取值为0.0 1,再利用MATLAB生成标准云图。结合各指标权重，根据式（4）式（6），依次计算节水与水资源利用、节能与能源利用、节地与土地资源利用、节材与材料资源利用和环境保护五个二级综合云的数字特征，并绘制综合云和标准云图进行对比。根据五个二级综合云数字特征和相对应的权重，生成更高一级的一级综合云，确定评价对象的综合评价等级。2Ex:0:nEx=(4)En=2(En 0:)(5)He=He;(6)i14案例分析某高铁位于浙西皖南地区，沿线地形地貌复杂多样，雨量充沛，河流水系发达，动植物资源丰富，沿线风景名胜区、自然保护区、森林公园等环境敏感目标众多。该项目以“生态、绿色高铁”为建设目标，从环保选线选址、生态环境保护、绿色通道建设等方面取得了骄人成绩。现以其某一标段作为研究对象，对本文提出的评价模型可行性进行验证。该标段位于浙江省内山区，水系丰富，但电力获取困难，可用土地少，且临近风景名胜区,环水保要求极高，施工活动对环境影响较大。施工单位本着“预防为主、保护优先、综合治理”理念，严格控制征地范围，减少地表扰动，通过实施有针对性的生态环境保护和防治措施，最大限度降低对土地、林草、水域等资源的影响程度，确保高铁生态建设与沿线生态环境相协调相适应4.1ANP模型确定权重由于ANP法涉及大量超矩阵和极限超矩阵计算，求解难度大。本文利用超级决策软件SD（Su p e rDecision）构建ANP网络结构后，构造两两判断矩阵，并邀请专家进行讨论、判断，采用1 9标度法对相关矩阵进行赋值并输人软件进行计算，最终得到稳定的极限超矩阵，即各评价指标权重。以水资源状态、压力指标及节水响应措施指标权重计算为例，利用SD软件得到ANP结构模型和极限超矩阵权重，如图2 所示。SuperDecruonsMain.Window.Untitledt.sdenod:L节水措施Cluster水资爆供现状水贵源尚耗量节水推施Node LabelsA1A281C1C2C3R1R2R3A10.1098660.1098660.1098660.1098660.109866|00.109866应现状A20.10986600.1098660.1098660.1098660.1098660.109866水费源消810.2197320.2197320.219732耗量0.2197320.2197320.219732水资源供应现状口风口水资源消耗量C10.3910360.3910360.3910360.3910360.3910360.3910362节水罐S1C20.0517100.0517100.0517100.0517100.0517100.051710C30.1177890.1177890.1177890.1177890.1177890.117789Done图2水资源指标ANP结构模型和极限超矩阵权重同理可得其他指标权重及“四节一环保”5个维度的权重。为计算一级综合云的数字特征，需对所有指标权重进行归一化处理,将ANP计算所得的权重与所在维度的权重进行相乘，即为该指标的最终权重。如指标A1的最终权重为：0.10 990.10 18=0.0 112。指标初步权重如表2 所示。表2ANP模型初步确定权重指标分类指标权重指标分类指标权重指标分类指标权重S10.011 9土地R90.0232S120.037 0S20.01190.109 1R100.0194P70.004 4水资源P10.023 7S50.008 0P80.01070.101 8R10.042.3S60.009 1P90.006 6R20.005 6P50.019.9P100.0054R30.0127P60.007 3P110.0179材料S30.0299R110.041 2P120.01670.181 9P20.0159R120.0207环境R160.021 9P30.015 8R130.034 70.4078R170.015 6能源R40.049 0R140.019 9R180.01950.1931R50.033.8R150.0210R190.0167R60.0333S70.009 4R200.009 4R70.0155S80.0182R210.011 5环境S40.021 5S90.017 9R220.037 2土地0.4078P40.017 4S100.021 2R230.034 50.109 1R80.027 6S110.032 3R240.043 74.2指标评定值及综合云计算邀请5名从事铁路设计及铁路绿色施工方面的专家，深人了解该标段的施工环境和施工过程情况，明确该标段铁路施工面临的“状态”、“压力”和所采取的张彦春徐第9 期倩：基于SPR模型的铁路绿色施工评价研究蔡豪伟109“响应”措施及其成效，确定各评价指标的评定值，结果如表3所示。表3指标评定值指标专家1专家2专家3专家4专家5指标专家1专家2 专家3专家4专家5S10.150.250.200.150.50R130.830.830.830.830.83S20.200.150.150.200.15R140.680.680.680.680.68P10.350.350.350.350.35R150.700.700.700.700.70R10.870.870.870.870.87S70.450.450.450.450.45R20.740.740.740.740.74S80.500.500.500.500.50R30.630.630.630.630.63S90.450.450.450.450.45S30.450.500.450.450.50S100.400.400.400.400.40P20.450.50.450.450.5S110.350.350.350.350.35P30.400.400.350.350.40S120.450.450.450.450.45R40.860.860.860.860.86P70.430.430.430.430.43R50.680.680.680.680.68P80.450.450.450.450.45R60.630.630.630.630.63P90.490.490.490.490.49R70.640.640.640.640.64P100.440.440.440.440.44S40.450.450.500.450.50P110.430.430.430.430.43P40.500.500.500.500.50P120.470.470.470.470.47R80.850.900.900.900.85R160.790.790.790.790.79R90.810.810.810.810.81R170.830.830.830.830.83R100.640.640.640.640.64R180.810.810.810.810.81S50.450.450.400.400.40R190.790.790.790.790.67S60.350.350.400.400.40R200.780.780.780.780.78P50.370.370.370.370.37R210.860.860.860.860.86P60.390.390.390.390.39R220.850.800.950.950.85R110.850.800.850.850.90R230.850.850.950.850.90R120.620.620.620.620.62R240.850.900.900.850.90根据表3中的数据，基于逆向云发生器，计算各个指标的样本均值、方差、熵值以及超摘值，获得各指标云的数字特征,如表4所示。表4各指标云数字特征表指标数字特征指标数字特征指标数字特征S1(0.250,0.125,0.074)R9(0.810,0.000,0.000)S12(0.450,0.000,0.000)S2(0.170,0.030,0.012)R10(0.640,0.000,0.000)P7(0.430,0.000,0.000)P1(0.350,0.000,0.000)S5(0.420,0.030,0.012)P8(0.450,0.000,0.000)R1(0.870,0.000,0.000)S6(0.380,0.030,0.012)P9(0.490,0.000,0.000)R2(0.740,0.000,0.000)P5(0.370,0.000,0.000)P10(0.440,0.000,0.000)R3(0.630,0.000,0.000)P6(0.390,0.000,0.000)P11(0.430,0.000,0.000)S3(0.470,0.030,0.012)R11(0.850,0.025,0.025)P12(0.470,0.000,0.000)P2(0.470,0.030,0.012)R12(0.620,0.000,0.000)R16(0.790,0.000,0.000)P3(0.380,0.030,0.012)R13(0.830,0.000,0.000)R17(0.830,0.000,0.000)R4(0.860,0.000,0.000)R14(0.680,0.000,0.000)R18(0.810,0.000,0.000)R5(0.680,0.000,0.000)R15(0.700,0.000,0.000)R19(0.766,0.049,0.024)R6(0.630,0.000,0.000)S7(0.450,0.000,0.000)R20(0.780,0.000,0.000)R7(0.640,0.000,0.000)S8(0.500,0.000,0.000)R21(0.860,0.000,0.000)S4(0.470,0.030,0.012)S9(0.450,0.000,0.000)R22(0.880,0.070,0.021)P4(0.500,0.000,0.000)S10(0.400,0.000,0.000)R23(0.880,0.045,0.006)R8(0.880,0.030,0.012)S11(0.350,0.000,0.000)R24(0.880,0.030,0.012)2023年9 月报程学道铁110根据式（4）式（6），结合ANP模型确定的初步权重求得节水与水资源利用综合评价云的数字特征为C(0.5757,0.0427,0.0095），利用正向云发生器得出综合云图，如图3所示。进一步求解相似度，可得该标段节水与水资源利用等级为准绿色（相似度为0.5885）。同理可计算节能与能源利用等级为绿色（Ex=0.6 395，相似度为0.7 6 32）、节地与土地资源利用等级为绿色（Ex=0.6813，相似度为0.938 7）、节材与材料资料利用等级为绿色（Ex=0.6706,相似度为0.9216）、环境保护等级为绿色（Ex=0.6457，相似度为0.7 8 34）。最后根据上述五个方面的权重可得到综合评价云（0.6 454,0.0 2 59,0.0 0 56），可知该标段综合评价等级为绿色（相似度为0.7 393）。节水与水资源利用综合评价云1.00.80.60.40.2000.20.40.60.81.0期望值图3综合云图与绿色度标准云图对比4.3指标权重修正及综合云计算利用3.2 中指标权重修正方法，结合表2 和表3中的数据，对指标权重进行修正，结果如表5所示。表5修正后的指标权重指标分类指标权重指标分类指标权重指标分类指标权重S10.0137土地R90.0275S120.0168S20.032 50.1091R100.0229P70.002 1水资源P10.0163S50.0039P80.004 90.101 8R10.031 8S60.004 9P90.002 9R20.004 2P50.011 0P100.002.5R30.0096P60.003 8P110.0084材料S30.011 3R110.0475P120.007 40.181 9P20.006 0R120.0238环境R160.032 8P30.007 3R130.039 90.407 8R170.023 4.能源R40.062.7R140.022 9R180.029 10.193 1R50.043 3R150.024 2R190.0250R60.0426S70.004 3R200.0140R70.0199S80.0079R210.017 3环境S40.014 6S90.0082R220.055 6土地0.407 8P40.011 3S100.010 4R230.051 70.109 1R80.0327S110.017 7R240.065 5求得权重修正后的节水与水资源利用综合评价云数字特征为C（0.47 6 0,0.0 47 5,0.0 132），利用正向云发生器得出综合云图，如图4所示。进一步求解相似度，可得该标段节水与水资源利用等级为准绿色（相似度为0.8 6 37）。同理可计算节能与能源利用等级为绿色（Ex=0.6932,相似度为0.98 2 4）、节地与土地资源利用等级为绿色（Ex=0.7176，相似度为0.9559）、节材与材料资源利用等级为绿色（Ex=0.7136,相似度为0.97 8 2）、环境保护等级为绿色（Ex=0.7 50 7,相似度为0.7 930）。最终得到综合评价云（0.7 0 0 0,0.0 2 91,0.0 0 6 5），该标段综合评价等级为绿色（相似度为0.9435）。由计算结果可知，权重修正前后“四节一环保”5个方面及综合评价等级未发生变化，但是在各自等修正后修正前1.00.80.60.40.200.20.40.60.81.0期望值图4修正后的综合云图与绿色度标准云图对比级内的相对绿色程度发生了变化，通过观察云图可以明显发现5个二级综合云和1个一级综合云在权重修正前后的位置发生了明显偏移，其中节水与水资源利张彦春徐第9 期倩：基于SPR模型的铁路绿色施工评价研究蔡豪伟111用相对绿色程度有所下降，而节能与能源利用、节地与土地资源利用、节材与材料资源利用、环境保护以及标段综合评价结果的相对绿色程度有所上升。以节水与水资源利用为例，观察图4可知，修正后的综合云向左移动，即相对绿色程度下降，主要是因为当地水系发达，水资源丰富，在施工过程中无需过多考虑节水和水资源利用,相应的绿色等级有所下降。此外，节能与能源利用、节地与土地资源利用、节材与材料资料利用、环境保护等方面相对绿色程度较修正前有所提高，这是由于施工区域能源供应条件差，施工可利用土地少，自然资源匮乏，环保要求高，施工活动对生态环境影响大，因而需要采取更加严格的“四节一环保”措施。综上所述，修正后的铁路绿色施工等级变化与评价对象面临的状态和压力是相符的，证明本文所提出的SPR模型和指标权重修正方法具有合理性和可行性。5结论(1)基于PSR模型,分析状态、压力和响应三要素对铁路绿色施工评价影响机理，提出SPR模型，建立考虑铁路所在区域自然慕赋、铁路建设环境影响和绿色施工措施之间联系的铁路绿色施工等级评价指标体系。（2)在利用ANP法确定指标权重的基础上，提出一种权重修正方法，即根据指标间是否有关联及指标实测值的大小建立权重修正矩阵，以反映状态和压力指标评定值对响应指标的影响（3）利用云模型构建铁路绿色施工评价模型，并以某铁路标段为案例进行分析，验证了该模型的可行性和合理性。参考文献：1Tam V,Shen L Y,Yau R,etc.On Using aCommunication-mapping Model for EnvironmentalManagement（CM EM）t o Im p r o v e En v i r o n m e n t a lPerformance in Project Development Processes J.Building&Environment,2007(8):3093-3107.2Plakhotnik VN,Onyshchenko JV,Yaryshkina L A.The Environmental Impacts of Railway Transportationin the Ukraine J.Transportation Research,Part D.Transport&Environment,2005(3):263-268.3杨立中，贺玉龙，熊春梅，等.绿色铁路理论及评价M.成都：西南交通大学出版社，2 0 13.Yang Lizhong,He Yulong,Xiong Chunmei,etc.GreenRailway Theory and Evaluation M.Chengdu:Southwest Jiaotong University Press,2013.4鲍学英，张健，王起才西北寒旱地区铁路绿色施工等级评价研究J.铁道学报，2 0 19（3）：33-39.Bao Xueying,Zhang Jian,Wang Qicai.Study onGrade Evaluation of Green Railway Construction inNorthwest Cold and Arid Areas J.Journal of theChina Railway Society,2019(3):33-39.5张健，高速铁路绿色施工节材与材料资源利用综合评价研究D.兰州：兰州交通大学,2 0 19.Zhang Jian.Evaluation of Green Construction Materialsand Material Resources Utilization of the High-speedRailway D.Lanzhou:Lanzhou Jiaotong University,201