集對(duì)分析模型在遼西水保綜合治理效益定量評(píng)估中的應(yīng)用

楊 揚(yáng)

(盤山縣農(nóng)業(yè)水利事務(wù)服務(wù)中心，遼寧 盤山 124000)

1 引言

遼寧西部屬于遼寧省水土流失較為嚴(yán)重的區(qū)域，流域年土壤侵蝕量占全省土壤侵蝕量的比重高達(dá)49%左右[1]。從20世紀(jì)90年代末，遼寧省加大了對(duì)水土流失嚴(yán)重區(qū)域的治理，水土流失效果逐步顯現(xiàn)[2]。水土保持效益的定量評(píng)估對(duì)于水土保持規(guī)劃和設(shè)計(jì)的合理性十分重要。近些年來，許多學(xué)者采用不同方法對(duì)水土保持效益進(jìn)行了評(píng)估。魯秀杰[3]從經(jīng)濟(jì)、生態(tài)和社會(huì)三個(gè)效益出發(fā)，構(gòu)建了水土保持效益綜合評(píng)估體系，對(duì)朝陽縣下洼小流域水土保持效果進(jìn)行可合理評(píng)估。王琳[4]結(jié)合灰色投影理論，以大石橋市周家鎮(zhèn)三道嶺小流域水土流失生態(tài)治理示范區(qū)為例，對(duì)生態(tài)治理效益評(píng)估指標(biāo)體系進(jìn)行了優(yōu)化和篩選，結(jié)果表明該方法具有較好的可靠性和適用性。傅光華[5]采用成本效益評(píng)估法對(duì)退耕還林區(qū)的生態(tài)治理效益進(jìn)行分析，并提出生態(tài)效益量化的方法，有效解決了大范圍水土保持治理區(qū)的生態(tài)效益量化難題。這些研究成果構(gòu)建的水土保持區(qū)治理效益評(píng)估大都未能考慮各指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)度，存在一定的局限性，陳傳勝[6]研究表明水土保持效益評(píng)估指標(biāo)之間不是相互獨(dú)立，而存在顯著的關(guān)聯(lián)度，在進(jìn)行水土保持效益評(píng)估，需要考慮不同指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)度，從而合理地設(shè)置評(píng)估指標(biāo)體系。集對(duì)分析模型通過建立評(píng)估指標(biāo)之間的映射關(guān)系，來確定指標(biāo)權(quán)重，在生態(tài)治理效益定量綜合評(píng)估中得到較好的應(yīng)用[7-11]，但在水土保持綜合效益評(píng)估中還應(yīng)用較少，為此本文基于集對(duì)分析模型，構(gòu)建水保綜合治理效益定量評(píng)估指標(biāo)體系，并以遼西某水保治理區(qū)域?yàn)槔?，?duì)其治理效益進(jìn)行定量綜合評(píng)估。

2 指標(biāo)體系構(gòu)建及評(píng)估原理

2.1 評(píng)估指標(biāo)體系構(gòu)建

本文從水土保持生態(tài)、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)效益三個(gè)方面，通過優(yōu)化和篩選，確定了13個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，各目標(biāo)層對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)見表1。

表1 水土保持效益綜合評(píng)估指標(biāo)體系

2.2 評(píng)估原理

集對(duì)分析模型對(duì)各評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行排序，計(jì)算方程為：

C1=(λmax-n)/(n-1)

(1)

式中：C1表示為各指標(biāo)一致度；λmax表示為指標(biāo)的特征根最大值；n表示為指標(biāo)的階數(shù)排序。

各評(píng)價(jià)指標(biāo)排序后，對(duì)其熵權(quán)值進(jìn)行分析，分析方程為：

R=(rij)m×n

(2)

式中：rij表示為指標(biāo)的熵值；m表示為評(píng)估指標(biāo)的個(gè)數(shù)。

在確定各評(píng)估指標(biāo)熵值后，對(duì)各評(píng)估指標(biāo)的熵權(quán)值進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算方程為：

(3)

其中：

(4)

bij=(rmax-rij)/(rmax-rmin)

(5)

式中：Hi表示為第個(gè)評(píng)估指標(biāo)計(jì)熵權(quán)計(jì)算值；fij表示為各評(píng)估指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)度；bij表示為評(píng)估指標(biāo)歸一化指數(shù)；rmax、rmin表示為熵值最大和最小值。

在熵值計(jì)算基礎(chǔ)上對(duì)各評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行估算，估算方程為：

(6)

式中：Wi表示各評(píng)估指標(biāo)權(quán)重計(jì)算值。

本文對(duì)各評(píng)估指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行組合值的計(jì)算，計(jì)算方程為：

(7)

式中：W1表示為指標(biāo)組合權(quán)重。

3 實(shí)例分析

3.1 工程概況

本文以三道溝小流域?yàn)檠芯繉?duì)象，流域位于建平縣北部義成功鄉(xiāng)境內(nèi)。區(qū)域?qū)儆谕潦|(zhì)中度侵蝕，土壤侵蝕較為嚴(yán)重。侵蝕方式主要以水蝕為主，侵蝕溝壑分布較為廣泛，水土流失面積占流域總面積的54.50%，為1358.70 hm2。其中輕度侵蝕占水土流失面積的23.69%，為321.89 hm2；中度侵蝕面積占水土流失面積的62.93%，為854.99 hm2；強(qiáng)烈侵蝕占水土流失面積的13.38%，為181.82 hm2。流域的溝壑密度為2.4 km/km2，土壤侵蝕模數(shù)均值為3804 t/(km2·a)。目前，流域內(nèi)已治理的水土流失面積為832.71 hm2，占原有水土流失面積的27.38%，其中：梯田17.34 hm2，經(jīng)濟(jì)林19.58 hm2，水保林759.79 hm2。通過水土保持治理，流域內(nèi)的植被覆蓋率不斷提高，生態(tài)環(huán)境得到顯著提升。

3.2 評(píng)估指標(biāo)的熵值綜合計(jì)算

結(jié)合表1水土保持效益綜合評(píng)估指標(biāo)篩選結(jié)果，采用式(4)對(duì)不同目標(biāo)層指標(biāo)的熵值進(jìn)行計(jì)算，結(jié)果見表2。

表2 水土保持綜合效益評(píng)估指標(biāo)熵值計(jì)算結(jié)果

從計(jì)算結(jié)果可分析，構(gòu)建的水土保持效益綜合評(píng)估指標(biāo)體系生態(tài)、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)三個(gè)準(zhǔn)則層的熵值變化較小，生態(tài)效益的熵值最大，這主要是因?yàn)樗帘３肿顬橹饕哪繕?biāo)為生態(tài)效益目標(biāo)，因此該效益準(zhǔn)則層各目標(biāo)的熵值最大，其次是社會(huì)效益，經(jīng)濟(jì)效益各指標(biāo)的熵值低于其他兩個(gè)準(zhǔn)則層，經(jīng)濟(jì)效益主要為水土保持綜合治理效益的附屬指標(biāo)進(jìn)行分析。

3.3 評(píng)估指標(biāo)的歸一化指數(shù)結(jié)果

在生態(tài)、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)效益評(píng)估指標(biāo)熵值分析的基礎(chǔ)上，對(duì)篩選的13個(gè)評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行歸一化計(jì)算，計(jì)算結(jié)果見表3。

從表3可看出，不同指標(biāo)之間的歸一化指數(shù)和其指標(biāo)的熵值具有較為明顯的相關(guān)性，在生態(tài)效益目標(biāo)層中，土壤侵蝕模數(shù)和土壤肥力兩個(gè)評(píng)估指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度最大，而在經(jīng)濟(jì)效益目標(biāo)層中，人均糧食產(chǎn)量和糧食總產(chǎn)量之間的相關(guān)度最大。土地退化率和土地生產(chǎn)率是社會(huì)效益目標(biāo)層中兩個(gè)關(guān)聯(lián)度最大的指標(biāo)。不同指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)度越大，其指標(biāo)歸一化指數(shù)越高。

3.4 指標(biāo)權(quán)重的估算

在指標(biāo)歸一化指數(shù)計(jì)算的基礎(chǔ)上，充分考慮不同指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)度，結(jié)合層次分析方法對(duì)水土保持效益綜合評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行估算，估算結(jié)果見表4。

從表4可看出，指標(biāo)權(quán)重估算結(jié)果較為合理、客觀，不同指標(biāo)權(quán)重之間的差異度較小，其中生態(tài)效益各指標(biāo)權(quán)重最高，而經(jīng)濟(jì)效益各指標(biāo)權(quán)重相對(duì)較低，在各指標(biāo)中林草覆蓋率的權(quán)重最大，對(duì)于區(qū)域水土保持效益綜合評(píng)估影響明顯，因此一般將林草覆蓋率作為區(qū)域水土保持效益評(píng)估最為主要的指標(biāo)，其次為區(qū)域土壤侵蝕模數(shù)，水土保持綜合治理的主要目標(biāo)是降低區(qū)域的土壤侵蝕模數(shù)，減少區(qū)域土壤侵蝕量，因此該指標(biāo)的權(quán)重也較大。

表3 各評(píng)估指標(biāo)的歸一化指數(shù)計(jì)算結(jié)果

表4 各評(píng)估指標(biāo)單一權(quán)重計(jì)算結(jié)果

3.5 組合權(quán)重的計(jì)算

在各單一指標(biāo)計(jì)算的基礎(chǔ)上，結(jié)合式(7)對(duì)不同目標(biāo)層的指標(biāo)組合權(quán)重進(jìn)行計(jì)算，水土保持效益綜合評(píng)估指標(biāo)的組合權(quán)重計(jì)算結(jié)果見表5。

從表5可看出，各指標(biāo)組合權(quán)重值均低于0.8，采用層次分析方法計(jì)算的各指標(biāo)單一權(quán)重略高，這主要是因?yàn)楦髦笜?biāo)的熵權(quán)值較小，其次層次分析方法下各指標(biāo)權(quán)重由于未能考慮不同指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度，因此有所偏小，采用組合權(quán)重進(jìn)行計(jì)算后，結(jié)合各評(píng)估指標(biāo)的歸一化指數(shù)分析結(jié)果，對(duì)其指標(biāo)組合權(quán)重進(jìn)行計(jì)算，使得各指標(biāo)權(quán)重更為合理。

表5 不同評(píng)估指標(biāo)權(quán)重組合值的計(jì)算結(jié)果

3.6 綜合效益評(píng)估結(jié)果

在各評(píng)估指標(biāo)組合權(quán)重計(jì)算結(jié)果的基礎(chǔ)上，從生態(tài)、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)三個(gè)目標(biāo)層出發(fā)，對(duì)各目標(biāo)層的水土保持效益進(jìn)行評(píng)估，結(jié)果見表6～表8。

表6 水土保持生態(tài)效益評(píng)估結(jié)果

表7 水土保持經(jīng)濟(jì)效益評(píng)估結(jié)果

表8 水土保持社會(huì)效益評(píng)估結(jié)果

對(duì)于研究區(qū)域而言，水土保持治理后期地表徑流和林草覆蓋率下的生態(tài)效益評(píng)估值高于土壤侵蝕模數(shù)和土壤保肥能力，這主要是因?yàn)樵谌罍闲×饔颍ㄟ^改善土壤條件使得其地表徑流有所影響，通過增加林草覆蓋率，降低了區(qū)域土壤侵蝕量，但一定程度降低了地表徑流深。而在經(jīng)濟(jì)效益方面，各指標(biāo)綜合評(píng)估值均低于生態(tài)效益的評(píng)估值，這主要是因?yàn)樗亮魇е卫砀鼮榭粗氐膮^(qū)域生態(tài)環(huán)境的改善，因此其效益評(píng)估值高于經(jīng)濟(jì)效益的評(píng)估值。從三道溝小流域社會(huì)效益看，通過區(qū)域水土流失治理后，區(qū)域土壤退化的比例明顯減少，也提高了區(qū)域土地的生產(chǎn)率，農(nóng)村人口比例受水土保持治理影響度相對(duì)較低，因此其評(píng)估值低于土地退化和土地生產(chǎn)率兩個(gè)指標(biāo)評(píng)估值。

4 結(jié)論

(1)水土保持效益評(píng)估指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)度越大，其指標(biāo)歸一化指數(shù)越高，林草覆蓋率和土壤侵蝕模數(shù)關(guān)聯(lián)度最高，因此兩個(gè)評(píng)估指標(biāo)的歸一化指數(shù)也較大，在具體分析時(shí)，應(yīng)重點(diǎn)考慮林草覆蓋率和土壤侵蝕模數(shù)關(guān)聯(lián)度進(jìn)行指標(biāo)組合權(quán)重的合理設(shè)定。

(2)在生態(tài)效益評(píng)估中，由于林草覆蓋率的增加，使得地表徑流深有所減少，這主要是因?yàn)榱植莞采w率的增加，使得區(qū)域土壤蓄水能力提升，降低了地表徑流量，也減少了區(qū)域水土流失量，對(duì)于區(qū)域生態(tài)效益增加有利。