董濤，陳志鵬，金菊良*，周玉良，蔣尚明

（1.合肥工業(yè)大學土木與水利工程學院，合肥 230009；2.合肥工業(yè)大學水資源與環(huán)境系統(tǒng)工程研究所，合肥 230009；3.安徽省·水利部淮河水利委員會水利科學研究院，安徽省水利水資源重點實驗室，合肥 233088）

安徽省淮河流域農(nóng)業(yè)旱災風險正態(tài)云模型評估

董濤1,2，陳志鵬1,2，金菊良1,2*，周玉良1,2，蔣尚明3

（1.合肥工業(yè)大學土木與水利工程學院，合肥 230009；2.合肥工業(yè)大學水資源與環(huán)境系統(tǒng)工程研究所，合肥 230009；3.安徽省·水利部淮河水利委員會水利科學研究院，安徽省水利水資源重點實驗室，合肥 233088）

為合理評估農(nóng)業(yè)旱災風險，文章從危險性、暴露性、災損敏感性、抗旱能力四個方面分析安徽省各地區(qū)農(nóng)業(yè)旱災風險等級，建立正態(tài)云評估模型。結(jié)果表明，淮北、亳州、宿州、蚌埠、阜陽農(nóng)業(yè)旱災風險為中險；淮南、合肥淮河流域、滁州淮河流域、六安淮河流域為輕險。評估模型可實現(xiàn)評語與評估指標值間不確定映射，體現(xiàn)旱災評估隨機性，為安徽省淮河流域農(nóng)業(yè)旱災防控提供科學決策參考。

農(nóng)業(yè)旱災；風險評估；正態(tài)云模型；不確定性；淮河流域

干旱是持續(xù)時間長、發(fā)生范圍廣、災害損失重的自然災害之一，對農(nóng)業(yè)有重要影響[1-2]。目前干旱風險（旱災）發(fā)生頻率和災損程度呈增加趨勢，近年來我國旱災不斷加劇，旱災防控研究發(fā)展迅速[2-3]。旱災風險評估，可為抵抗干旱、減少災害提供決策依據(jù)[4]。

目前農(nóng)業(yè)旱災評估中不確定性與評價結(jié)合研究鮮見。秦越等提出以層次分析和模糊評判為基礎的區(qū)域農(nóng)業(yè)旱災風險評估方法[5]，黃崇福等引入信息擴散模糊數(shù)學方法研究災情數(shù)據(jù)風險評估[6]，劉憲鋒等從災害形成機理角度出發(fā)，構建農(nóng)業(yè)旱災風險評估框架并應用[7]。本文在前期研究基礎上[8]，引入正態(tài)云模型，利用云模型實現(xiàn)評語與評估指標間不確定映射，實現(xiàn)定性與定量轉(zhuǎn)換，建立基于正態(tài)云模型的安徽省淮河流域農(nóng)業(yè)旱災風險評估模型。

1 正態(tài)云模型理論

1.1 云模型基本概念及數(shù)字特征

1.1.1 基本概念

云模型（Cloud model）主要用于處理定性概念中隨機性和模糊性問題[9]。經(jīng)發(fā)展完善，正態(tài)云模型理論普適性得到驗證[10-11]，可應用于數(shù)據(jù)挖掘、風險評估等領域[12-13]。

云和云滴：設U是一個精確數(shù)值量表示的論域，C是論域U中模糊集合，對U中任意元素x，均有一個穩(wěn)定傾向隨機數(shù)μ(x)∈（0,1），稱之為x對C可確定度，x在U論域上分布稱為云（Cloud），每一個點(x，μ(x))均是一個云滴[9]。

1.1.2 數(shù)字特征

正態(tài)云以期望Ex、熵En和超熵He表征定性概念及定量特征：期望Ex表示云滴在U上分布期望，代表定性概念點；熵En是定性概念不確定性度量，既可表示定性云概念離散程度，也反映論域空間中可被定性概念接受取值范圍；超熵He是對熵En不確定性衡量，即熵的熵，反映云滴凝聚程度。

1.2 正向正態(tài)云發(fā)生器算法

根據(jù)已知3個云數(shù)字特征（Ex，En，He）產(chǎn)生正態(tài)云模型二維點（xi，μi），此時云發(fā)生器稱為正向云發(fā)生器[9]。正向正態(tài)云發(fā)生器通過輸入3個數(shù)字特征值滿足條件云滴，將1個定性概念通過不確定性轉(zhuǎn)換模型定量表達，具體算法為：由熵En和超熵He，隨機生成一個以En為期望、He為標準差正態(tài)分布數(shù)En'～N(En,He2)，并與x和期望值Ex一起代入式（1），求可確定度

2 基于正態(tài)云模型的安徽省淮河流域農(nóng)業(yè)旱災風險評估模型

基于正態(tài)云模型的安徽省淮河流域農(nóng)業(yè)旱災風險評估模型建立步驟如下：

步驟1分別建立評估對象因素論域U={u1, u2,…,un}和評語論域V={v1,v2,…,vn}。

步驟2計算安徽省淮河流域農(nóng)業(yè)旱災風險評估指標權重W={w1,w2,…,wn}。

步驟3構建因素論域U={u1,u2,…,un}與評語論域V={v1,v2,…,vn}上模糊矩陣R。因素U={u1, u2,…,un}中因素ui屬于評語V={v1,v2,…,vm}中等級vj程度，即隸屬度，用R中元素rij表示。已知因素i (i=1,2,…,n)對應等級j(j=1,2,…,m)上、下邊界值分別為x1ij，x2ij，則可用正態(tài)云模型表達因素i對應等級j這一定性概念，其中：

由于邊界值從一個等級過渡到另一個等級值，含有模糊成分，應同時屬于對應兩種等級，即兩種等級隸屬度相等[14]，則有：

超熵Heij表征不確定度凝聚程度，表示熵En不確定性數(shù)值。

步驟4將收集農(nóng)業(yè)旱災風險指標值代入正向云發(fā)生器，得出各風險評估指標對應每個風險等級隸屬度矩陣。為使評價結(jié)果合理可信，反復運行正向云發(fā)生器N次，計算平均評價值：

式中，h為最終評判等級，置信度λ可在[0.50，0.70]內(nèi)取值，本文λ取0.5。

3 安徽省淮河流域農(nóng)業(yè)旱災風險評估

3.1 安徽省淮河流域農(nóng)業(yè)旱災風險評估指標體系

指標體系建立是農(nóng)業(yè)旱災風險評估關鍵環(huán)節(jié)，與評價結(jié)果可信度相關。為準確反映區(qū)域農(nóng)業(yè)旱災風險本質(zhì)特征，本文借鑒前期研究[8]，遵循指標選取可獲得性、系統(tǒng)性、代表性等原則，從危險性、暴露性、災損敏感性和抗旱能力4個子系統(tǒng)選擇指標建立安徽省淮河流域農(nóng)業(yè)旱災風險評估指標體系，根據(jù)指標值確定評估指標標準（見表1）。

3.2 農(nóng)業(yè)旱災風險計算

根據(jù)安徽省淮河流域農(nóng)業(yè)旱災風險評估指標體系，根據(jù)式（2）～（4）用正態(tài)云模型表示各指標對應等級標準（見表2）。

以降雨距平百分率指標為例，根據(jù)確定度計算式（1）和云矩陣（見表2）建立評估指標標準正態(tài)云隸屬度函數(shù)（見圖1）。

本文云點數(shù)目取N=100，由指標值和正向云發(fā)生器計算隸屬度矩陣，以淮北市為例，將淮北市指標數(shù)值代入正向云發(fā)生器，根據(jù)步驟4計算平均隸屬度值（見表3）。

根據(jù)安徽省淮河流域評估指標量化數(shù)據(jù)及文獻[8]采用遺傳模糊層次分析法計算各子系統(tǒng)及其指標權重，其所有評估指標權重結(jié)果為W={0.0692，0.0572，0.0493，0.0569，0.0442，0.0522，0.0468，0.0555，0.0426，0.0461，0.0598，0.0678，0.0616，0.0518，0.0305，0.0533，0.0381，0.0457，0.0278，0.0250，0.0187}。根據(jù)步驟5，得到安徽省淮河流域農(nóng)業(yè)旱災風險評估最終結(jié)果，并將其與集對分析法[8]對比（見表4）。同理，可得危險性、暴露性、災損敏感性、抗旱能力子系統(tǒng)和旱災風險評估系統(tǒng)評估結(jié)果（見圖2～6）。

表1 農(nóng)業(yè)旱災風險評估指標標準Table 1Indicator standards for agricultural drought disaster risk assessment

表2 農(nóng)業(yè)旱災風險評估指標正態(tài)云標準Table 2Normal cloud standards for agricultural drought disaster risk assessment

圖1 降雨距平百分率指標標準正態(tài)云隸屬度函數(shù)Fig.1Normal cloud membership of rainfall anomaly

表3 淮北市正態(tài)云平均隸屬度值Table 3Average membership degree of the normal cloud in Huaibei city

圖2 安徽省淮河流域農(nóng)業(yè)旱災危險性分布Fig.2Hazard distribution of agricultural drought disaster in Huai River Basin of Anhui Province

圖3 安徽省淮河流域農(nóng)業(yè)旱災暴露性分布Fig.3Exposure distribution of agricultural drought disaster in Huai River Basin of Anhui Province

圖4 安徽省淮河流域農(nóng)業(yè)旱災災損敏感性分布Fig.4Vulnerability distribution of agricultural drought disaster damage in Huai River Basin of Anhui Province

圖5 安徽省淮河流域農(nóng)業(yè)旱災抗旱能力分布Fig.5Drought resistance distribution of agricultural drought disaster in Huai River Basin of Anhui Province

圖6 安徽省淮河流域農(nóng)業(yè)旱災風險等級分布Fig.6Risk level distribution of agricultural drought disaster in Huai River Basin of Anhui Province

通過正態(tài)云模型與集對分析法確定風險等級對比（見表4）可知，兩者結(jié)果大致相同，用集對分析法確定蚌埠、六安淮河流域風險等級略偏低，而宿州風險等級偏高。這與云模型隨機評價有關，云模型評估過程體現(xiàn)旱災風險評估不確定性，考慮評估指標模糊性和隨機性。屬性數(shù)學理論解決多個模糊屬性問題評估應用良好，其中置信度準則考慮評價集有序性，正態(tài)云模型與屬性識別方法結(jié)合評估結(jié)果更可靠。

農(nóng)業(yè)旱災各子系統(tǒng)風險評估結(jié)果見圖2～5，可見，安徽省淮河流域農(nóng)業(yè)旱災風險屬中等偏上等級；從危險性風險等級看，淮北、亳州、宿州、阜陽風險較高，為中險（3級），蚌埠、淮南、六安淮河流域、合肥淮河流域、滁州淮河流域風險等級為輕險（2級）；從暴露性風險等級來看，亳州、阜陽等級很高，為重險（4級），淮北、宿州、蚌埠、合肥淮河流域風險等級較高，為中險（3級），淮南、滁州淮河流域風險等級為輕險（2級），六安淮河流域風險等級較低，為微險（1級）；從災損敏感性風險等級來看，六安淮河流域、合肥淮河流域、滁州淮河流域風險等級很高，為重險（4級），蚌埠為中險（3級），淮北、亳州、阜陽、淮南為輕險（2級），宿州為微險（1級）；從抗旱能力風險等級來看，亳州、宿州、阜陽風險等級較高，為重險（4級），淮北、蚌埠、合肥淮河流域等級為中險（3級），淮南、六安淮河流域、滁州淮河流域風險等級較低，為輕險（2級）。

表4 農(nóng)業(yè)旱災風險評估結(jié)果Table 4Assessment results of agricultural drought disaster risk

4 結(jié)論

a.農(nóng)業(yè)旱災是漸發(fā)性自然災害，影響因素較多。致災因子不確定性和孕災環(huán)境復雜性使農(nóng)業(yè)旱災風險系統(tǒng)具有不確定性。本文考慮評估指標模糊性和隨機性，將定性定量間轉(zhuǎn)換正態(tài)云模型應用于農(nóng)業(yè)旱災風險評估。

b.根據(jù)正態(tài)云模型正向云發(fā)生器算法，計算安徽省淮河流域農(nóng)業(yè)旱災風險云模型特征值和隸屬度，結(jié)果表明，淮北、亳州、宿州、蚌埠、阜陽旱災風險較高，為中險，而淮南、六安淮河流域、合肥淮河流域、滁州淮河流域相對較低，為輕險。中險區(qū)域多集中在淮北平原，原因是淮北平原屬半濕潤帶，處于南北氣候過渡帶、降水變率大，土壤主要是沙姜黑土，不宜耕作，易旱澇。輕險區(qū)域則要為江淮丘陵區(qū)和皖南山區(qū)，原因是區(qū)域降水量和地表水資源量較大，屬豐水濕潤區(qū)，土壤主要是棕壤土和水稻土，節(jié)水灌溉力度大，抗旱能力強。根據(jù)云模型評估結(jié)果和相應分析，建議降雨豐富山區(qū)加強蓄水措施，保持水土；降水較少丘陵區(qū)應提高節(jié)水意識、發(fā)揮水利設施功能，提高水利用效率。評估結(jié)果符合實際，評估模型具有可行性，可為安徽省淮河流域農(nóng)業(yè)旱災風險防控決策提供參考。

c.云模型廣泛應用于系統(tǒng)評價、智能控制等多領域，干旱研究應用較少，本文亦可為農(nóng)業(yè)旱災風險評估研究擴展思路。

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Agricultural drought disaster risk normal cloud model assessment in

Anhui Province Huai River Basin

/DONG Tao1,2,CHEN Zhipeng1,2,JIN Juliang1,2,ZHOU

Yuliang1,2,JIANG Shangming3(1.School of Civil Engineering,Hefei University of Technology,Hefei 230009,China;2.Institude of Water Resources and Environmental Systems Engineering,Hefei University of Technology,Hefei 230009,China;3.Water Resources Research Institute of Anhui Province and Huai River Commission,Ministry of Water Resources,Key Laboratory of Water Conservancy and Water Resources ofAnhui Province,Hefei 233088,China)

In order to evaluate the risk of agricultural drought disaster scientifically,and to provide the basis for decision-making of agricultural drought prevention and relief in Huai River Basin of Anhui Province, the agricultural drought disaster evaluation model based on normal cloud model was established.Model considered four assessment subsystem to analysis regional risk level,namely,hazard subsystems,the exposure subsystem,vulnerability subsystem and drought resistance subsystem.The results showed that Huaibei,Bozhou,Suzhou,Bengbu,Fuyang were at middle risk,Huainan,Huai River Basin in Hefei,Huai River Basin in Chuzhou and Huai River Basin in Liu'an were at weak risk.Evaluation model achieved the uncertain mapping between the comments and the evaluation index value and reflected the randomness of drought disaster assessment.The results could provide scientific reference for the prevention and control of agricultural drought disaster in Huai River Basin ofAnhui Province.

agricultural drought disaster;risk assessment;normal cloud model;uncertainty;Huai River Basin

TV122

A

1005-9369（2017）01-0042-07

2016-11-03

國家自然科學基金項目（51579059，51579060，51409002）

董濤（1993-），男，碩士研究生，研究方向為水文學及水資源。E-mail:dtown2@126.com

*通訊作者：金菊良，男，教授，博士，研究方向為水資源系統(tǒng)工程。E-mail:JINJL66@126.com

時間2017-1-11 15:57:53[URL]http://www.cnki.net/kcms/detail/23.1391.S.20170111.1557.004.html

董濤,陳志鵬,金菊良,等.安徽省淮河流域農(nóng)業(yè)旱災風險正態(tài)云模型評估[J].東北農(nóng)業(yè)大學學報,2017,48(1):42-48.

Dong Tao,Chen Zhipeng,Jin Juliang,et al.Agricultural drought disaster risk normal cloud mode assessment in Anhui Province Huai River Basinl[J].Journal of Northeast Agricultural University,2017,48(1):42-48.(in Chinese with English abstract)