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      基于層次分析法-熵權(quán)法組合賦權(quán)的農(nóng)田灌溉風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)

      2021-08-13 05:36:10李龍飛
      關(guān)鍵詞:權(quán)法賦權(quán)準(zhǔn)則

      李龍飛

      (華北水利水電大學(xué),河南 鄭州 450046)

      根據(jù) 2017 年中央一號(hào)文件精神,結(jié)合國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究,現(xiàn)代化灌區(qū)建設(shè)包括著力打造安全灌區(qū)。然而當(dāng)前灌區(qū)灌溉工程到達(dá)田間地頭的“最后一公里”是水利監(jiān)管薄弱環(huán)節(jié),農(nóng)業(yè)灌溉面積理論與實(shí)際差距較大,一些灌區(qū)運(yùn)行管理不到位,不能正常發(fā)揮功能,加之灌區(qū)信息化程度較低,在面對(duì)經(jīng)常發(fā)生的嚴(yán)重旱情狀況下,灌溉能力不足對(duì)農(nóng)業(yè)收成、糧食安全和人民生活保障的影響更加凸顯。對(duì)灌區(qū)科學(xué)合理地進(jìn)行農(nóng)田灌溉風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià),是灌區(qū)健康、持續(xù)發(fā)展的必經(jīng)之路。

      1 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)方法

      1.1 AHP法確定指標(biāo)主觀權(quán)重

      層次分析法(the analytic hierarchy process,簡(jiǎn)稱AHP)是一種常見的用量化處理和判斷的具有主觀性的賦權(quán)方法,適用于多準(zhǔn)則決策下對(duì)定性問題進(jìn)行定量分析的情況,在很多領(lǐng)域普遍使用。使用層次分析法進(jìn)行指標(biāo)主觀權(quán)重主要有4個(gè)基本步驟:

      (1)建立層次結(jié)構(gòu)模型。分別以目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、指標(biāo)層為最高層、中間層和最底層,保持各層次相互獨(dú)立。

      (2)構(gòu)造層次判斷陣。以1~9為比較尺度,對(duì)各層因素兩兩比較,確定其相對(duì)重要程度。其中1表示兩因素相比同等重要,3表示兩個(gè)因素相比,前者比后者明顯重要,以此類推,9表示兩個(gè)因素相比,前者比后者強(qiáng)烈重要。

      (3)層次一致性檢驗(yàn)。若一致性比例小于0.10時(shí),即可通過檢驗(yàn)。否則需要繼續(xù)調(diào)整判斷矩陣以使其通過檢驗(yàn)。

      (4)計(jì)算指標(biāo)權(quán)重。通過一致性檢驗(yàn)后的各判斷矩陣的特征值對(duì)應(yīng)的特征向量,即為相應(yīng)的權(quán)重向量,對(duì)其歸一化處理即可得到對(duì)應(yīng)權(quán)重。

      1.2 熵權(quán)法確定指標(biāo)客觀權(quán)重

      熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)方法,在信息論中,熵可以度量數(shù)據(jù)所提供的有效信息量。如果指標(biāo)信息熵越小,則該指標(biāo)信息量就越大,在評(píng)價(jià)中權(quán)重也就越大。使用熵權(quán)法進(jìn)行客觀賦權(quán)主要包括以下3個(gè)步驟:①對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化;②求每個(gè)指標(biāo)的信息熵;③確定各指標(biāo)客觀權(quán)重。采用此方法計(jì)算得出的權(quán)重值更具客觀性,具體計(jì)算步驟本文不再贅述。

      1.3 組合評(píng)價(jià)法

      組合賦權(quán)法將主觀賦權(quán)法的專家理論知識(shí)和豐富經(jīng)驗(yàn)與客觀賦權(quán)法的充分挖掘數(shù)據(jù)組合信息相結(jié)合,可以相對(duì)減少系統(tǒng)誤差和隨機(jī)誤差。本文采用的組合評(píng)價(jià)法是評(píng)價(jià)方法中的評(píng)價(jià)過程組合,即將層次分析法得出的主觀權(quán)重與熵權(quán)法得出的客觀權(quán)重相結(jié)合。為了科學(xué)合理地對(duì)組合賦權(quán),本文參考最小鑒別信息原理,以層次分析法確定主觀權(quán)重,權(quán)重向量設(shè)為α,以熵權(quán)法確定客觀權(quán)重,權(quán)重向量設(shè)為β,評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合權(quán)重設(shè)為ωj,目標(biāo)函數(shù)為:

      (1)

      求解此優(yōu)化模型可得綜合權(quán)重為:

      (2)

      式中,ωj—組合權(quán)重;uj、vj—指標(biāo)主觀、客觀權(quán)重。

      2 農(nóng)田灌溉風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)

      在對(duì)灌區(qū)農(nóng)田灌溉風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)前,要對(duì)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。在農(nóng)田灌溉風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中,對(duì)于正負(fù)不同屬性的指標(biāo)需要根據(jù)指標(biāo)的意義與實(shí)際情況,采取不同的公式進(jìn)行歸一化。對(duì)正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo),分別采用如下公式進(jìn)行歸一化。

      對(duì)于正向指標(biāo),歸一化公式設(shè)計(jì)為:

      (3)

      對(duì)于逆向指標(biāo),歸一化公式設(shè)計(jì)為:

      (4)

      式中,Xi—第i個(gè)指標(biāo)的實(shí)際值;Xim、XiM—指標(biāo)xi對(duì)應(yīng)的極小值和極大值。

      求得Ii后,利用下式計(jì)算研究灌區(qū)的農(nóng)田灌溉風(fēng)險(xiǎn)綜合指數(shù)I:

      (5)

      式中,Wi—指標(biāo)i對(duì)應(yīng)的歸一化權(quán)重;N—農(nóng)田灌溉風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)總數(shù)。

      依據(jù)上式計(jì)算得出農(nóng)田灌溉風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)值,參考相關(guān)文獻(xiàn)將農(nóng)田灌溉風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分為:輕風(fēng)險(xiǎn)、低風(fēng)險(xiǎn)、中風(fēng)險(xiǎn)、高風(fēng)險(xiǎn)4個(gè)風(fēng)險(xiǎn)等級(jí),見表1。

      表1 農(nóng)田灌溉風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)劃分表

      3 實(shí)例研究

      河南省人民勝利渠灌區(qū)僅靠有效降雨量并不能滿足農(nóng)田灌溉需求,還需要引用黃河水和地下水。此外,人民勝利渠灌區(qū)修建年代已久,部分末級(jí)渠系設(shè)施老化失修。受制于投入有限,田間工程配套率不完善等問題,尚有18km骨干渠道未進(jìn)行續(xù)建配套與節(jié)水改造。自動(dòng)化量測(cè)水設(shè)施不足,信息化程度仍需提高,在面臨極端惡劣天氣下存在一定的農(nóng)田灌溉風(fēng)險(xiǎn)。

      3.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

      指標(biāo)體系是進(jìn)行灌區(qū)農(nóng)田灌溉風(fēng)險(xiǎn)綜合評(píng)價(jià)的基礎(chǔ),合理的指標(biāo)體系應(yīng)滿足科學(xué)性、系統(tǒng)性、層次性和代表性。根據(jù)以上原則,采用從人民勝利渠灌區(qū)獲得的2010—2019年相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。農(nóng)田灌溉風(fēng)險(xiǎn)因素眾多且相互關(guān)聯(lián),彼此影響,需要對(duì)各影響因素進(jìn)行歸類分析。結(jié)合人民勝利渠灌區(qū)現(xiàn)狀實(shí)際情況,為了充分反映灌區(qū)灌溉風(fēng)險(xiǎn),以工程狀況、灌溉用水、自然因素、管理水平四個(gè)因素為準(zhǔn)則層來(lái)約束指標(biāo)層,指標(biāo)層包含21個(gè)二級(jí)指標(biāo),農(nóng)田灌溉風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系見表2。

      表2 農(nóng)田灌溉風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

      3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重

      熵權(quán)法計(jì)算出的權(quán)重與層次分析法計(jì)算出的權(quán)重不盡相同,都有各自的缺陷,但是兩種權(quán)重方法體現(xiàn)出的指標(biāo)權(quán)重都具有一定的參考意義。主、客觀相結(jié)合后可以盡可能減小誤差,使計(jì)算結(jié)果更加精確。計(jì)算得到人民勝利渠灌區(qū)農(nóng)田灌溉風(fēng)險(xiǎn)主客觀評(píng)價(jià)結(jié)果后,需要對(duì)其進(jìn)行組合賦權(quán),具體結(jié)果見表3。

      表3 農(nóng)田灌溉風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重

      3.3 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)結(jié)果

      經(jīng)計(jì)算得出人民勝利渠灌區(qū)2010—2019年農(nóng)田灌溉風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的主觀、客觀、綜合評(píng)價(jià)風(fēng)險(xiǎn),具體結(jié)果如圖1所示。

      圖1 2010—2019年農(nóng)田灌溉風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果

      3.4 結(jié)果分析

      分析組合賦權(quán)法的評(píng)價(jià)結(jié)果可知:人民勝利渠

      灌區(qū)從2010年起農(nóng)田灌溉風(fēng)險(xiǎn)大體呈下降趨勢(shì);2010—2016年期間,只有2013年風(fēng)險(xiǎn)值略有增長(zhǎng);2016—2019年只有2017年由于氣候原因?qū)е陆涤炅枯^少,天氣比較干旱,作物灌溉需水量較大,農(nóng)田灌溉風(fēng)險(xiǎn)明顯增大。該灌區(qū)在2010—2015年間農(nóng)田灌溉風(fēng)險(xiǎn)處于中等風(fēng)險(xiǎn)水平,接近低風(fēng)險(xiǎn)水平;2015—2019年均進(jìn)入低風(fēng)險(xiǎn)水平。為了對(duì)比分析主要風(fēng)險(xiǎn)因子,本文深入分析各準(zhǔn)則層下的指標(biāo)因子。人民勝利渠灌區(qū)2010—2019年農(nóng)田灌溉風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)準(zhǔn)則層風(fēng)險(xiǎn)具體如圖2所示。

      圖2 2010—2019年農(nóng)田灌溉風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)則層組合賦權(quán)法評(píng)估結(jié)果

      根據(jù)上圖對(duì)準(zhǔn)則層指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析結(jié)果,可以看出工程狀況準(zhǔn)則層風(fēng)險(xiǎn)水平逐年降低,這表明人民勝利渠管理局對(duì)灌區(qū)工程運(yùn)維投入較大。灌溉用水準(zhǔn)則層風(fēng)險(xiǎn)先增后降,主要是由于灌溉水源保證率指標(biāo)所占權(quán)重較大,而這項(xiàng)指標(biāo)數(shù)值是2010—2015年逐漸減小,從80%的保證率減小到10%。然后2015—2019年逐漸增大,保證率從50%變?yōu)?019年的75%。自然因素準(zhǔn)則層風(fēng)險(xiǎn)除2016年明顯降低外,其他年份沒有明顯變化。但是2017—2019年風(fēng)險(xiǎn)值逐年降低,主要原因是2016年降雨量明顯較大,作物需要灌水量明顯降低。這兩項(xiàng)指標(biāo)相互影響,且相加所占比重對(duì)農(nóng)田灌溉風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系目標(biāo)層以及自然因素準(zhǔn)則層的影響很大。

      4 結(jié)語(yǔ)

      研究結(jié)果表明人民勝利渠灌區(qū)2010—2016年期間僅2013年農(nóng)田灌溉風(fēng)險(xiǎn)較2012年略有增長(zhǎng),2016—2019年期間僅2017年較2016年農(nóng)田灌溉風(fēng)險(xiǎn)明顯增大,其余年份農(nóng)田灌溉風(fēng)險(xiǎn)較前一年均減小,整體呈遞減趨勢(shì)。

      通過比較分析各準(zhǔn)則層及指標(biāo)層因子可以得出最影響人民勝利渠灌區(qū)農(nóng)田灌溉風(fēng)險(xiǎn)的準(zhǔn)則層是工程狀況準(zhǔn)則層,影響最大指標(biāo)是骨干工程設(shè)施完好率。

      本文采用的組合賦權(quán)評(píng)價(jià)方法結(jié)果與實(shí)際情況大體符合,在典型灌區(qū)進(jìn)行運(yùn)用,驗(yàn)證了提出的指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)方法的合理性,可為其它灌區(qū)的農(nóng)田灌溉風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)提供參考建議。

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