黃海平
(南充職業(yè)技術(shù)學(xué)院,四川 南充 637131)
近些年來,地下水開采量隨著社會經(jīng)濟快速發(fā)展呈現(xiàn)逐年遞增的變化,區(qū)域地下水資源的可持續(xù)發(fā)展受地下水開采量的變化影響較大,尤其是對地下水脆弱性影響較為明顯[1]。近些年來對于地下水脆弱性評估取得一定研究成果[2-5],這些研究成果中大都通過建立灰色聚類模型,依托于地下水脆弱性評估指標(biāo)體系,對區(qū)域地下水脆弱性進行綜合評估。但傳統(tǒng)灰色聚類模型在評估指標(biāo)權(quán)重上存在一定的主觀性,使得其評估結(jié)果存在一定的主觀性,評估結(jié)果客觀性不強。當(dāng)前,國內(nèi)有學(xué)者針對傳統(tǒng)灰色聚類模型指標(biāo)權(quán)重主觀的局限性,對其指標(biāo)權(quán)重計算方法進行了改進,并在國內(nèi)一些區(qū)域水資源脆弱性綜合評估中得到具體應(yīng)用[6-15],應(yīng)用效果均表明改進的灰色聚類模型相比于改進前對區(qū)域水資源脆弱性綜合評估結(jié)果更為合理、客觀。
改進的灰色聚類模型通過建立不同等級的標(biāo)準(zhǔn)化計算公式進行地下水脆弱性綜合評估計算:
(1)
式中,ujk—地下水脆弱性評估指標(biāo)不同等級的聯(lián)系分量,按照[fj,fj+1]將不同等級評價進行閾值劃分,不同等級各類評價指標(biāo)灰類系數(shù)在其權(quán)重系數(shù)確定的基礎(chǔ)上進行計算:
(2)
式中,xjk—不同評價等級對應(yīng)的評估指標(biāo);n、m—不同評價對象對應(yīng)指標(biāo)數(shù)目。對灰色聚類系數(shù)進行歸一化計算:
(3)
對不同評估指標(biāo)下權(quán)重系數(shù)綜合值進行計算。權(quán)重指標(biāo)綜合值采用AHP方法進行分析,該方法首先對各指標(biāo)權(quán)重采用熵值法進行計算再確定各指標(biāo)之間的綜合權(quán)重,不同指標(biāo)權(quán)重之間的差值計算方程為:
(4)
在進行不同指標(biāo)權(quán)重差值計算的基礎(chǔ)上對其綜合權(quán)重進行計算:
w″=aw+βw′
(5)
式中,a—各指標(biāo)分配權(quán)重;β—墑值計算。對兩種權(quán)重進行一致性分析進行組合計算:
d(w,w′)2=(a-β)2
(6)
結(jié)合不同評價指標(biāo)在確定模型權(quán)重后進行不同區(qū)域地下水脆弱度綜合評價指數(shù)的計算:
(7)
對不同指標(biāo)計算值分別進行集中度、離散度以及協(xié)調(diào)度的綜合分析計算:
①集中程度計算:
(8)
式中,ECi—計算指標(biāo)檢驗的集中程度;P—集中程度系數(shù);Ei—檢驗期望值;nij—評價指標(biāo)的數(shù)目。
②離散程度計算:
(9)
式中,δi—第i個評價指標(biāo)離散度。
③協(xié)調(diào)度計算:
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(10)
式中,Vi—指標(biāo)檢驗協(xié)調(diào)度。
以遼寧地區(qū)大凌河流域為具體實例,結(jié)合流域內(nèi)建平、北票、黑山、北鎮(zhèn)為4個計算片區(qū),各片區(qū)地下水資源概況見表1。
表1 各片區(qū)地下水資源概況
從地下水埋深、地下水補給量、含水層巖性、含水層土壤類型、地形坡度要素、包氣帶介質(zhì)以及土壤導(dǎo)水系數(shù)等7項指標(biāo)建立地下水脆弱性評估指標(biāo)體系,并分析采用改進前后灰色聚類模型對指標(biāo)的集中度、離散度、協(xié)調(diào)度進行指標(biāo)檢驗,對比檢驗結(jié)果見表2。
表2 改進前后模型計算指標(biāo)檢驗結(jié)果對比
從改進前后模型各地下水脆弱性評估指標(biāo)的集中度、離散度以及協(xié)調(diào)度檢驗指標(biāo)對比結(jié)果可看出,改進前后灰色聚類模型下各評估指標(biāo)集中度在2.0~5.0之間,評估指標(biāo)具有較好的集中度,相比于改進前的灰色聚類模型,改進后模型下地下水脆弱性評估各類指標(biāo)的集中度均有一定程度改善,其集中度均有所增加,其中地下水含水層巖性集中度改善最為明顯。從各評估指標(biāo)離散度檢驗值可看出,改進前后模型下其指標(biāo)的離散度均低于1.0,相比改進前,改進后的灰色聚類模型下各評估指標(biāo)離散度相比于改進前均有所降低,評估指標(biāo)的聚類程度有所改善。從改進前后模型各指標(biāo)的協(xié)調(diào)度可看出,地下水脆弱性各評估指標(biāo)的協(xié)調(diào)度在0.6~0.9之間,滿足評估指標(biāo)協(xié)調(diào)度檢驗值低于1.0的要求,相比于改進前模型,改進后模型下各指標(biāo)協(xié)調(diào)度都有所提高。綜上,相比于改進前的灰色聚類模型,改進后模型各評估指標(biāo)的集中度、離散度以及協(xié)調(diào)度都有所提高,這主要是因為改進的灰色聚類模型對各指標(biāo)權(quán)重進行綜合計算,解決傳統(tǒng)模型權(quán)重計算單一的局限,提高其指標(biāo)評估求解的收斂度,使得其評估指標(biāo)各檢驗特征值有所改善。
以建平、北票、黑山、北鎮(zhèn)為4個典型片區(qū),采用改進的灰色聚類模型對各片區(qū)2019年現(xiàn)狀年的地下水脆弱性進行綜合評估,通過建立不同評估指標(biāo)之間的聯(lián)系度分量對其指標(biāo)綜合權(quán)重值進行計算,在確定各指標(biāo)綜合權(quán)重基礎(chǔ)上對各片區(qū)現(xiàn)狀年地下水脆弱性進行綜合評估,各指標(biāo)綜合權(quán)重值見表3,各片區(qū)地下水脆弱性綜合評估結(jié)果見表4。
表3 現(xiàn)狀年各片區(qū)地下水脆弱性評估指標(biāo)綜合權(quán)重
表4 現(xiàn)狀年各片區(qū)地下水脆弱性綜合評估結(jié)果
從各片區(qū)地下水脆弱性評估指標(biāo)綜合權(quán)重計算結(jié)果可看出,各片區(qū)地下水脆弱性評估各指標(biāo)的權(quán)重值總體較為接近,地下水導(dǎo)水系數(shù)、補給量指標(biāo)的綜合權(quán)重值最高,地下水導(dǎo)水系數(shù)和地下水補給量具有較高的關(guān)聯(lián)度,地下水導(dǎo)水系數(shù)越高其地下水補給量也相對越大。坡度和包氣帶介質(zhì)在各類指標(biāo)中綜合權(quán)重值較低,其主要受土壤特性有關(guān),其對地下水資源脆弱性影響程度相對較低。各片區(qū)地下水資源脆弱性指標(biāo)綜合權(quán)重總體較為客觀。在對各類評估指標(biāo)綜合權(quán)重確定的基礎(chǔ)上,對各指標(biāo)的聯(lián)系度分量進行計算,對各片區(qū)地下水脆弱性評價指數(shù)進行計算,北鎮(zhèn)地下水脆弱性指數(shù)在各片區(qū)中最低,經(jīng)評估其地下水資源處于非常脆弱的程度,這主要是因為北鎮(zhèn)地下水資源補給量較低,使得其地下水脆弱性程度非常低,建平和黑山片區(qū)其地下水脆弱性評估指數(shù)分別為0.2755和0.1955,經(jīng)評估其地下水資源處于脆弱的程度,而北票由于近些年來加大了區(qū)域地下水資源保護力度,地下水開采量明顯減少,并通過地下水回灌等方式加大了區(qū)域地下水補給量,使得其地下水資源得到較為明顯的改善,其地下水脆弱度經(jīng)評估為不脆弱的程度。
表5 遠景年各片區(qū)地下水脆弱性評估指標(biāo)綜合權(quán)重
表6 遠景年各片區(qū)地下水脆弱性綜合評估結(jié)果
從遠景年各片區(qū)地下水脆弱性綜合評估結(jié)果可看出,相比于現(xiàn)狀年,通過增加其地下水補水量,降低地下水開采量,提高導(dǎo)水系數(shù)等措施后,各片區(qū)遠景年下地下水脆弱性綜合評指數(shù)都較現(xiàn)狀年有較為明顯的改善,北鎮(zhèn)片區(qū)地下水脆弱性經(jīng)評價為不脆弱,建平和黑山片區(qū)在遠景年經(jīng)評估其地下水脆弱性呈現(xiàn)較不脆弱的程度,相比于現(xiàn)狀年均有所改善。結(jié)合不同年份地下水資源脆弱性評估指標(biāo)數(shù)據(jù),可以對其不同年份地下水脆弱性進行時空分布的評估,從而為區(qū)域地下水保護規(guī)劃提供參考價值。
(1)在采用改進的灰色聚類模型進行區(qū)域地下水資源脆弱性綜合評估時,可采用層次分析方法對其評估指標(biāo)的聯(lián)系度分量進行計算,提高各評估指標(biāo)聯(lián)系度分量計算的科學(xué)性。
(2)導(dǎo)水系數(shù)是區(qū)域地下水資源脆弱性評估的關(guān)鍵指標(biāo),導(dǎo)水系數(shù)可通過在不同分區(qū)進行地下水抽水試驗,通過水量分析確定其地下水分區(qū)的導(dǎo)水系數(shù)。
(3)本文對地下水資源脆弱性綜合評估指標(biāo)只考慮了水量的脆弱性,對其水質(zhì)脆弱性還未考慮,存在不足,后續(xù)研究中應(yīng)增加地下水水質(zhì)評估指標(biāo)進行綜合分析。