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    基于改進(jìn)灰色關(guān)聯(lián)-TOPSIS模型的烏魯木齊市水資源脆弱性評(píng)價(jià)

    2017-06-01 12:20:39魏光輝新疆塔里木河流域管理局新疆庫爾勒841000
    關(guān)鍵詞:烏魯木齊市脆弱性灰色

    魏光輝(新疆塔里木河流域管理局,新疆 庫爾勒 841000)

    基于改進(jìn)灰色關(guān)聯(lián)-TOPSIS模型的烏魯木齊市水資源脆弱性評(píng)價(jià)

    魏光輝
    (新疆塔里木河流域管理局,新疆 庫爾勒 841000)

    烏魯木齊市水資源脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,由社會(huì)發(fā)展系統(tǒng)、水資源系統(tǒng)和生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)3個(gè)子系統(tǒng)、8項(xiàng)指標(biāo)組成,將水資源脆弱性劃分為高中低5類.采用灰色關(guān)聯(lián)-TOPSIS模型對(duì)不同時(shí)期水資源脆弱性進(jìn)行評(píng)價(jià),結(jié)果表明:人均用水量、地下水源供水率、中水回用率與有效灌溉面積率這4項(xiàng)指標(biāo)是影響研究區(qū)水資源脆弱性的主要因素,2005—2015年研究區(qū)水資源脆弱性呈現(xiàn)顯著加重趨勢(shì).

    水資源;脆弱性評(píng)價(jià);灰色關(guān)聯(lián)分析法;TOPSIS模型;烏魯木齊市

    0 引 言

    水資源在人類經(jīng)濟(jì)和社會(huì)可持續(xù)發(fā)展中占有非常重要的地位[1-3].隨著當(dāng)前社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,其對(duì)水資源的依賴性日益增加[4].受氣候變化對(duì)水資源的影響,我國的水資源安全也逐漸受到威脅[5-6].水資源脆弱性(Water Resources Vulnerability,簡稱WRV)是評(píng)價(jià)水資源安全的重要標(biāo)準(zhǔn),作為制約水資源安全的關(guān)鍵問題,水資源脆弱性研究日益受到國內(nèi)外學(xué)者們的普遍關(guān)注[7-8].開展水資源脆弱性研究對(duì)預(yù)測(cè)未來水資源安全變化趨勢(shì),探求水資源安全的關(guān)鍵要素和過程具有重要意義[8-9].

    1 水資源脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

    烏魯木齊市水資源脆弱性評(píng)價(jià)體系包括3個(gè)方面、8項(xiàng)指標(biāo).3個(gè)方面包括社會(huì)發(fā)展系統(tǒng)、水資源系統(tǒng)和生態(tài)環(huán)境系統(tǒng).其中社會(huì)發(fā)展系統(tǒng)包括人均GDP(C1,萬元·人-1)與人均用水量(C2,m3·人-1)2項(xiàng)指標(biāo);水資源系統(tǒng)包括人均水資源量(C3,m3)、地下水源供水率(C4,%)、中水回用率(C5,%)、供水模數(shù)(C6,萬m3·km-2)與有效灌溉面積率(C7,%)這5項(xiàng)指標(biāo);生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)包括生態(tài)環(huán)境用水率(C8,%)這1項(xiàng)指標(biāo).研究區(qū)水資源脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(見表1).

    表1中指標(biāo)性質(zhì)一欄,所謂正指標(biāo),是指該指標(biāo)值越大則表明相應(yīng)的水資源脆弱性越輕微;反之,所謂負(fù)指標(biāo),是指該指標(biāo)值越小則表明相應(yīng)的水資源脆弱性越輕微.將表1中8個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)劃分為5個(gè)等級(jí),其中Ⅰ級(jí)表示水資源不脆弱,Ⅱ級(jí)表示水資源輕度脆弱,Ⅲ級(jí)表示水資源中等脆弱,Ⅳ級(jí)表示水資源比較脆弱,Ⅴ級(jí)表示水資源嚴(yán)重脆弱.各指標(biāo)等級(jí)劃分(見表2).

    表1 水資源脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

    表2 烏魯木齊市水資源脆弱性評(píng)價(jià)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

    2 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重確定

    2.1 G1法確定指標(biāo)主觀權(quán)重

    2.1.1 計(jì)算原理

    專家在對(duì)不同的指標(biāo)x1和x2進(jìn)行價(jià)值判斷時(shí),可判定x1優(yōu)于x2或x2優(yōu)于x1,或既非x1優(yōu)于x2,也非x2優(yōu)于x1,這種直覺判斷被稱之為偏好,采用符號(hào)“>”、“<”和“·”分別表示“優(yōu)于”、“劣于”和“無差異”的關(guān)系.

    假設(shè)評(píng)估問題中包括n個(gè)經(jīng)過歸一化的評(píng)價(jià)指標(biāo):x1,x2,…,xn,專家根據(jù)自身工作經(jīng)驗(yàn)和一定準(zhǔn)則將這些指標(biāo)按其重要性排序:

    x1>x2>…>xn

    (1)

    相鄰指標(biāo)的重要性程度比用公式表示為:

    wp-1/wp=rp(p=2,3,…,n)

    (2)

    式中:wp為指標(biāo)xp的權(quán)重;rp取值為1.0,1.2,1.4,1.6,1.8,分別表示指標(biāo)xp-1與xp相比為同樣重要、略微重要、明顯重要、非常重要和極重要.[10]

    2.1.2 計(jì)算步驟

    若指標(biāo)x1,x2,…,xn具有x1>x2>…>xn的序關(guān)系,滿足rp-1>1/rp(p=2,3,…,n),則各指標(biāo)權(quán)重為:

    (3)

    wp-1=wp·rp(p=n,n-1,2)

    (4)

    由此可以依次計(jì)算出各指標(biāo)權(quán)重.

    2.2 熵值法求解指標(biāo)客觀權(quán)重

    熵值法是利用指標(biāo)實(shí)際值所提供的信息量大小來確定指標(biāo)的客觀權(quán)重,具有精度高、客觀性強(qiáng)的特點(diǎn),其計(jì)算步驟如下:

    (1)將指標(biāo)矩陣歸一化處理:

    (5)

    式中:xmax、xmin分別為不同方案同一指標(biāo)下的最優(yōu)、最劣值.

    (2)根據(jù)熵的定義,m個(gè)方案n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo),可以確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵為:

    (6)

    為使1nfij有意義,需對(duì)fij加以修正,修正式如下:

    (7)

    計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)W:

    (8)

    2.3 博弈論法確定指標(biāo)綜合權(quán)重

    為使評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重更具科學(xué)性和客觀性,可用L種方法對(duì)各指標(biāo)賦權(quán),構(gòu)造評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重集uk={uk1,uk2,…,ukm},k=1,2,…,L,記這L個(gè)不同向量間的任意線性組合為:

    (9)

    式中:u—權(quán)重集的一種可能的權(quán)重向量.

    基于博弈論思想,優(yōu)化這L個(gè)不同的線性組合系數(shù)αk,使之達(dá)到極小化u與各個(gè)uk之間離差的效果,此時(shí)可得對(duì)策模型為:

    (10)

    對(duì)式(10)進(jìn)行最優(yōu)化一階導(dǎo)數(shù),可得:

    (11)

    運(yùn)用Matlab計(jì)算求得(α1,α2,…,αl),將其歸一化處理:

    (12)

    即得評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合權(quán)重:

    (13)

    3 灰色關(guān)聯(lián)-TOPSIS綜合評(píng)價(jià)模型

    灰色關(guān)聯(lián)-TOPSIS模型計(jì)算步驟如下:

    (1)根據(jù)式(5)與式(13)計(jì)算評(píng)價(jià)模型的加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣,并計(jì)算此時(shí)評(píng)價(jià)方案集合的理想解和負(fù)理想解;

    (2)根據(jù)所得加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣,利用灰色關(guān)聯(lián)理論計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)與理想解、負(fù)理想解的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù),并構(gòu)建灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣;

    (3)運(yùn)用TOPSIS模型思路,以步驟(2)所得灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣為基礎(chǔ),再次確定矩陣正、負(fù)理想解,分別計(jì)算各評(píng)估對(duì)象到理想解和負(fù)理想解的距離,并計(jì)算其相對(duì)貼近度;

    (4)根據(jù)相對(duì)貼近度大小,對(duì)不同年份水資源脆弱性進(jìn)行排序并確定其等級(jí)范圍.

    灰色關(guān)聯(lián)-TOPSIS模型的具體計(jì)算過程可參見文獻(xiàn)[11].

    4 模型應(yīng)用

    4.1 研究區(qū)概況和數(shù)據(jù)來源

    烏魯木齊市地處西北內(nèi)陸干旱區(qū),降雨稀少、蒸發(fā)強(qiáng)烈,人均水資源量為340m3,屬于極度缺水城市之一(國際公認(rèn)絕對(duì)缺水水資源占有標(biāo)準(zhǔn)量為500m3).截止到2014年底,烏魯木齊市全年實(shí)現(xiàn)國內(nèi)生產(chǎn)總值2 510億元.其中,第一產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)增加值30億元,第二產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)增加值955億元,第三產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)增加值1 525億元;三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)比例為1.2 ∶38.1 ∶60.7.全年農(nóng)作物播種面積92 446.67ha,其中糧食播種面積1 995.333ha,棉花播種面積1 500ha,油料播種面積3 573.33ha,蔬菜(含薯類)播種面積23 993.33ha.年末全市常住人口為353萬人,城鎮(zhèn)居民人均可支配收入23 755元,農(nóng)牧民人均純收入13 335元.本文指標(biāo)數(shù)據(jù)主要來自2005—2011年烏魯木齊市水資源公報(bào)和同期烏魯木齊市國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào),2015年和2020年數(shù)據(jù)來自烏魯木齊市城市總體規(guī)劃(2009—2020年),不同年份水資源脆弱性指標(biāo)值(見表3).

    根據(jù)表2數(shù)據(jù),確定水資源脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)等級(jí)臨界值(見表4).

    4.2 水資源脆弱性評(píng)價(jià)

    (1)評(píng)價(jià)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化

    根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)性質(zhì),利用式(5)對(duì)表3與表4中的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,結(jié)果(見表5).

    表3 烏魯木齊市不同年份水資源脆弱性指標(biāo)值

    表4 水資源脆弱性評(píng)價(jià)等級(jí)臨界值

    表5 評(píng)價(jià)指標(biāo)歸一化矩陣

    (2)確定評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合權(quán)重

    根據(jù)表3與表4數(shù)據(jù),利用式(5)~式(8)計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán),得到βj=(0.127 9,0.134 0,0.129 1,0.135 8,0.133 1,0.087 4,0.168 2,0.084 5);利用式(1)~式(4)計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的主觀權(quán)重wj=(0.125 6,0.138 0,0.128 1,0.141 6,0.136 0,0.058 7,0.217 2,0.054 8);根據(jù)博弈論理論,利用式(9)~式(13)計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的綜合權(quán)重,得uj=(0.126 4,0.135 8,0.128 8,0.137 7,0.134 8,0.067 3,0.194 7,0.074 5).

    (3)貼近度計(jì)算及排序

    將判斷矩陣B=(bij)m×n與指標(biāo)權(quán)重相乘,得加權(quán)決策矩陣.根據(jù)文獻(xiàn)[11]計(jì)算步驟,計(jì)算其貼進(jìn)度結(jié)果(見表6).

    表6 不同年份水資源脆弱性貼進(jìn)度及排序

    4.3 結(jié)果分析

    由表6計(jì)算結(jié)果可知:(1)2005—2015年烏魯木齊市水資源脆弱性貼進(jìn)度值呈現(xiàn)顯著減小趨勢(shì),即水資源脆弱性呈現(xiàn)加重趨勢(shì);(2)研究區(qū)2006年的水資源脆弱性最輕微(貼進(jìn)度值為0.537 7),2011年的水資源脆弱性最強(qiáng)(貼進(jìn)度值為0.263 9),不同年份的水資源脆弱性優(yōu)劣排序?yàn)?006年>2005年>2007年>2020年>2010年>2009年>2015年>2008年>2011年(“>”表示“優(yōu)于”).

    5 結(jié) 論

    (1)博弈論法計(jì)算的評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重表明:人均用水量、地下水源供水率、中水回用率與有效灌溉面積率這4項(xiàng)指標(biāo)是影響研究區(qū)水資源脆弱性的主要因素.

    (2)2005—2015年烏魯木齊市水資源脆弱性呈現(xiàn)顯著加重趨勢(shì),不同年份的水資源脆弱性優(yōu)劣排序?yàn)椋?006年>2005年>2007年>2020年>2010年>2009年>2015年>2008年>2011年(“>”表示“優(yōu)于”).

    (3)雖然目前我國尚未建立統(tǒng)一的水資源脆弱性評(píng)價(jià)體系,但下一步應(yīng)從國內(nèi)外研究成果出發(fā),結(jié)合區(qū)域?qū)嶋H情況,建立具有普適性、科學(xué)性、全面性與合理性的水資源脆弱性綜合評(píng)價(jià)體系.

    [1] 李 倩,李 倫.基于PSR理論的河南省水資源脆弱性評(píng)價(jià)[J].河南城建學(xué)院學(xué)報(bào),2015(4):48-53.

    [2] 伏吉芮,瓦哈甫·哈力克.吐魯番水資源脆弱性分析[J].黑龍江大學(xué)自然科學(xué)學(xué)報(bào),2015(1):101-107.

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    [4] 李玉芳,劉海隆,劉洪光.塔里木河流域水資源脆弱性評(píng)價(jià)[J].中國農(nóng)村水利水電,2014(4):90-93.

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    [8] 胡蓓琳,潘爭偉,金菊良.基于集對(duì)分析模型的巢湖流域水資源系統(tǒng)脆弱性評(píng)價(jià)[J].水電能源科學(xué),2013(10):21-24.

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    [10] 費(fèi)良軍,王錦輝,王光社,等.基于改進(jìn)熵權(quán)-G1-博弈論法的灌區(qū)運(yùn)行狀況綜合評(píng)價(jià)[J].排灌機(jī)械工程學(xué)報(bào),2015,33(10):895-900.

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    聲 明

    為適應(yīng)我國信息化建設(shè)需要,擴(kuò)大作者學(xué)術(shù)交流渠道和促進(jìn)科技成果的迅速轉(zhuǎn)化,本刊已加入“萬方數(shù)據(jù)資源系統(tǒng)(ChinaInfo)數(shù)字化期刊群”、《中國學(xué)術(shù)期刊(光盤版)》和“中國期刊網(wǎng)”及中國“北極星”等網(wǎng)站或電子出版物,并成為其全文收錄期刊和《中國學(xué)術(shù)期刊綜合評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫》統(tǒng)計(jì)刊源.凡向本刊所投稿件,全體作者均視為愿意進(jìn)入上述的數(shù)字化期刊群,并愿意將該論文的復(fù)制權(quán)、發(fā)行權(quán)、信息網(wǎng)絡(luò)傳播權(quán)、翻譯權(quán)、匯編權(quán)等權(quán)利在全世界范圍內(nèi)轉(zhuǎn)讓給本刊.凡被錄用的稿件,將同時(shí)通過因特網(wǎng)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)出版或提供信息服務(wù),稿件一經(jīng)刊用,其作者的著作權(quán)使用費(fèi)由本刊一次性所發(fā)稿酬(即包括印刷版、光盤版和網(wǎng)絡(luò)版各種使用方式的報(bào)酬)所包含.如有作者不同意上述事項(xiàng),請(qǐng)?jiān)趤砀鍟r(shí)申明,本刊將作適當(dāng)處理.

    浙江水利水電學(xué)院學(xué)報(bào)編輯部

    Evaluation of Water Resources Vulnerability in Urumqi Based on Improved Grey Relation-TOPSIS Model

    WEI Guang-hui
    (Tarim River Basin Administration of Xinjiang, Korla 841000, China)

    Taking Urumqi City as an example, this paper has constructed water resources vulnerability evaluation index system, which is composed of 3 subsystems and 8 indicators, that is, the social development system, water resources system and ecological environment system, which divides the water resources vulnerability into 5 types. Using gray correlation-TOPSIS model to evaluate water resources vulnerability in different periods, the results show that: the main factors affecting water resources vulnerability in the study area are per capita water consumption, groundwater, water reuse rate and effective irrigation area. From 2005 to 2015, the water resource vulnerability in study area was significantly increased, and water resources vulnerability in different years were ranked as 2006>2005>2007>2020>2010>2009>2015>2008>2011.

    water resources; vulnerability assessment; grey correlation analysis; TOPSIS model; Urumqi

    2016-09-03

    水利部公益性行業(yè)科研專項(xiàng)資助(201301102);

    TV211.2

    A

    1008-536X(2017)02-0063-05

    魏光輝(1981-),男,新疆石河子人,高級(jí)工程師,博士,主要從事干旱區(qū)水資源利用研究.

    新疆水文學(xué)及水資源重點(diǎn)學(xué)科資助(XJSWSZYZDXK20101202)

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