(新疆伊犁河流域開發(fā)建設管理局，新疆 烏魯木齊 830000)

水工隧洞建設對區(qū)域水資源優(yōu)化的影響

吳小靜

(新疆伊犁河流域開發(fā)建設管理局，新疆 烏魯木齊 830000)

隨著人口不斷攀升及工商業(yè)的發(fā)展，區(qū)域用水需求量逐年增加，使得水資源短缺問題日顯嚴重，水工隧洞成為目前區(qū)域性水資源嫁接渠道，日益成為研究焦點。本文首先利用灰色系統(tǒng)之灰關聯(lián)分析法(Grey relational analysis)評估區(qū)域水資源優(yōu)化，以得知水工隧洞建設的影響值；另以灰色系統(tǒng)之GM(1,N)模型對水工隧洞建設的影響值進行模擬預測；最后對實際值與模擬預測值進行相對殘差值評析，并進一步提出一種預測效能最優(yōu)的分析方法。

灰關聯(lián)分析法(Grey relational analysis)；GM(1,N)模型；水工隧洞建設影響值；區(qū)域水資源優(yōu)化

1 引 言

水工隧洞是水利水電工程的重要組成部分,受到業(yè)內(nèi)的廣泛關注。近年來，隨著一批新的重大水利水電工程特別是調(diào)水工程的陸續(xù)實施，水工隧洞技術不斷更新和發(fā)展，隧洞的埋深、長度和建設難度不斷增加，特別是穿越山脈、河流、海峽等自然障礙的長隧洞已逐步成為水利水電工程的難點和重點。以灰色系統(tǒng)之GM(1,N)模型對水工隧洞建設影響值進行模擬預測，最后對實際值與模擬預測值進行相對殘差值的評析，以評估模型來預測效能。以通過此灰色系統(tǒng)了解水工隧洞建設對區(qū)域水資源優(yōu)化影響的研究，進而減少國內(nèi)區(qū)域嚴重缺水和用水調(diào)度問題。

2 背景和相關文獻研究

2.1 背景分析

根據(jù)國家水安全創(chuàng)新工程總體安排，科技部會同有關部門及有關省(自治區(qū)、直轄市)科技主管部門制定了國家重點研發(fā)計劃“水資源高效開發(fā)利用”重點專項實施方案。本專項緊密圍繞水資源安全供給的科技需求，重點開展綜合節(jié)水、非常規(guī)水資源開發(fā)利用、水資源優(yōu)化配置、重大水利工程建設與安全運行、江河治理與水沙調(diào)控、水資源精細化管理等方面科學技術研究，促進科技成果應用，培育和發(fā)展水安全產(chǎn)業(yè)，形成重點區(qū)域水資源安全供給系統(tǒng)性技術解決方案及配套技術裝備，形成50億m3的水資源。

2.2 文獻研究

吳澤寧、索麗生結合我國水資源問題，闡述了水資源優(yōu)化配置的作用，對國內(nèi)外水資源優(yōu)化配置的研究進展做了評述，從可持續(xù)發(fā)展的角度，對水資源優(yōu)化配置研究成果的特點進行歸納。在此基礎上，指出水質(zhì)水量聯(lián)合優(yōu)化配置和水資源優(yōu)化配置效果評價的理論、模型和方法,以及3S技術和新優(yōu)化算法在水資源優(yōu)化配置中的應用，是水資源優(yōu)化配置研究的重要領域。

3 灰色系統(tǒng)模型——灰關聯(lián)分析法、GM (1, N) 模型

灰關聯(lián)分析源自灰色系統(tǒng)理論，具有少數(shù)據(jù)及多因素分析特性，而灰關聯(lián)分析是針對一群離散序列數(shù)據(jù)，找出其中一序列對其他序列的關聯(lián)性，根據(jù)灰色理論定義，灰關聯(lián)度實際上是表示兩個序列間相關程度，因此，利用離散的測度方式計算距離量度，此測度稱為 “灰關聯(lián)度”，并藉由其序列間的灰關聯(lián)度數(shù)值大小(重要性)加以排序，以獲得重要訊息。進行灰關聯(lián)分析，建立序列的可比性必須滿足以下三個條件(Deng, 1982；Deng, 1989)：

依上，求灰關聯(lián)度時，傳統(tǒng)的方式必須先求出灰色關聯(lián)系數(shù)。求出灰關聯(lián)度后，將結果加以排列，稱為灰色關聯(lián)序列。

在灰關聯(lián)系數(shù)中，辨識系數(shù)的功能主要是作背景值和待測物之間的對比，數(shù)值的大小可以根據(jù)實際的需要做適當調(diào)整。一般而言，辨識系數(shù)的數(shù)值均取為0.5，但是為了加大結果的差異性，可以依實際需要做調(diào)整。由實際的數(shù)學證明中得知，辨識系數(shù)數(shù)值的改變只會變化相對數(shù)值的大小，不會影響灰關聯(lián)度的排序。

如上式，整體性灰關聯(lián)度中，由于每一個序列均可以成為標準序列，因此在求出所有的灰關聯(lián)度后，可以用特征值方式(eigen- vector method)加以排序。

a. 無因次性(Normalization)：不論因子的測定為何，必須經(jīng)過處理成無因次性。

b. 等級性(Scaling)：各序列均屬于同等級(Order)。

c. 同極性(Polarization)：序列中的因子描述應為同方向。

GM (1,N) 模型序列x1(k),x2(k),x3(k),…,xN(k)中，假設x1(k) 是系統(tǒng)行為的主行因子，而x2(k),x3(k),…,xN(k)為影響主行為的因子，稱為次行因子，則可利用GM (1,N) 模型做分析。在本研究中將水工隧洞建設影響值(BOD、COD、SS放流濃度)當成主行因子，而將區(qū)域水資源優(yōu)化背景數(shù)據(jù)如政府調(diào)控、財政支持率(%)、區(qū)域性質(zhì)(CMD) 當成次行因子。

4 實證模型建立與分析

4.1 區(qū)域水工隧洞條件決定優(yōu)先推動水資源優(yōu)化

在標準序列x0(k)上，是區(qū)域水工隧洞政策調(diào)控條件表示；在比較序列xi(k)上，是區(qū)域水工隧洞財政條件表示。因此，在條件處理方面也可分為區(qū)域水工隧洞決策處理和區(qū)域水工隧洞施工處理。應用灰關聯(lián)計算得出結果值：灰關聯(lián)度越大(接近1)，表示區(qū)域水工隧洞開工條件較佳時，其區(qū)域水資源調(diào)控和利用的潛力強；當灰關聯(lián)度越小(接近0)，表示區(qū)域水工隧洞開工條件較差時，顯示的是區(qū)域水資源調(diào)控和利用的潛力弱。由此可以看出，我國區(qū)域水資源的優(yōu)化配置要以政府政策調(diào)控條件和財政支持條件為主導下進行灰關聯(lián)排序來完成。

4.2 水資源優(yōu)化評析

依據(jù)第4.1節(jié)的灰關聯(lián)分析決定優(yōu)先推動區(qū)域性地區(qū)水資源優(yōu)化，研究結果顯示：在區(qū)域水資源調(diào)控和利用的潛力為A區(qū)域水資源優(yōu)化時，此標準序列x0(k)都是固定的區(qū)域，其水資源優(yōu)化水質(zhì)為BOD=6mg/L、COD=12mg/L、SS=3.1mg/L；在比較序列xi(k)上，基于最具區(qū)域水資源調(diào)控和利用的潛力，依序為城市用水和農(nóng)業(yè)用水，其灰關聯(lián)度值都為0.5864，反之，而最不具區(qū)域水資源調(diào)控和利用的潛力，依序為工業(yè)補給水及工藝與產(chǎn)品用水，其灰關聯(lián)度值都為0.424，見下表。就現(xiàn)階段來看，區(qū)域水資源優(yōu)化的用水用途中，以城市供水最普遍。

中國區(qū)域水資源優(yōu)化用水分類之灰關聯(lián)度、灰關聯(lián)序表

4.3 GM(1, N)模型對區(qū)域水資源優(yōu)化的影響

對水工隧洞建設影響值進行模擬預測，由GM(1,N) 建模解出系數(shù)|bi|，對將來具區(qū)域水資源調(diào)控和利用潛力的顯著影響因子，模型中參數(shù)主要受|b3|財政支持率(%)影響較為顯著，再依序為|b4|區(qū)域特性(CMD)、|b2|政府政策調(diào)控。

與相關研究MAPE比較，以建模數(shù)據(jù)集作GM(1,N) 預測模式，得知現(xiàn)有區(qū)域水資源調(diào)控和利用潛力BOD、COD、SS對水工隧洞建設影響值的預測值，建模值MAPE差異最小為SS、差異最大為BOD，建模值MAPE介于8%～11%間，誤差不大。就建模值MAPE而言，本研究與(何憲等，2015)建模值MAPE介于36%～42%間、(Pai et al., 2005)建模值MAPE介于32%～99%間、(蔡嘉等，2013)建模值MAPE介于87%～121%間的研究結果進行比較，本研究的建模值MAPE皆低于三位學者的研究結果，與蔡嘉的建模值MAPE結果差異最大。

GM (1,N) 模式的測試數(shù)據(jù)集，得知將來具區(qū)域水資源調(diào)控和利用潛力BOD、COD、SS的水工隧洞建設影響值的預測值，其測試值MAPE差異最小為BOD、差異最大為COD，測試值MAPE介于10%～49%間。就測試值MAPE而言，本研究與(何憲等，2015)測試值MAPE介于41%～177%間、(Pai et al., 2005)測試值MAPE介于77%～123%間、(蔡嘉等，2013)測試值MAPE介于46%～153%間的研究結果比較，本研究的建模值MAPE皆低于三位學者的研究結果，與Pai et al.的預測結果差異最大，因此，本研究測試值MAPE可算誤差不大，唯一例外的是何憲的COD測試值MAPE為41%，其研究結果優(yōu)于本研究COD測試值MAPE為49%。因此，就整體預測效果顯示，給予最佳預測效果分析法，以灰關聯(lián)法排序GM (1,N)的預測結果確實優(yōu)于三位學者的研究預測模式。

5 結論與建議

本文論述的水工隧洞建設對水資源優(yōu)化的影響目前還處于探索階段，需要對水工隧洞概念和內(nèi)涵進行進一步的研究。首先利用灰色系統(tǒng)的灰關聯(lián)分析法評估出最具區(qū)域水資源調(diào)控和利用潛力的水工隧洞建設影響值，再與我國區(qū)域水資源優(yōu)化的標準值進行灰關聯(lián)排序比較。另以灰色系統(tǒng)GM(1,N)模型對于區(qū)域水資源優(yōu)化下的水工隧洞建設影響值進行預測，建立起隧洞建設區(qū)域與調(diào)水區(qū)域的配置模型是合理的，且優(yōu)化配置結果可行，對同類行業(yè)具有一定的參考研究價值。

[1] 馮叔瑜， 顧毅成. 開發(fā)西部水資源與工程爆破技術[J]. 工程爆破, 2001, 7(4):1- 6.

[2] Deng J. Control Problems of Grey System.SystemsandControlLetters, Vol.5, No.3, 1982:288- 294.

[3] Deng J. Introduction to Grey System Theory.TheJournalofGreySystem, 1, 1989:1- 24.

[4] 城市污水再生利用工業(yè)用水水質(zhì)(The reuse of urban recycling water — Water quality standard for industrial uses), 2006.

[5] 吳澤寧, 索麗生. 水資源配置優(yōu)化研究[J]. 灌溉排水學報, 2004, 23(2):1- 5.

[6] Ying SHEN, Yong Wei. The New Modeling Method to the Sequence with Grey Exponential Law,Proceeding of the 2009 IEEE International Conference on Grey Systems and Intelligent Services (IEEE GSIS2009), Nov. 10- 12, 2009, Nanjing, China, 392- 396.

[7] 余逗, 魏勇. 非齊次指數(shù)序列的GM模型[C]//中國高等科學技術中心: 第十六屆全國灰色系統(tǒng)學術會議論文集, 2008年4月, 440- 447.

Influenceofhydraulictunnelconstructiononregionalwaterresourcesoptimization

WU Xiaojing

(XinjiangYiliRiverBasinDevelopmentandConstructionAuthority,Urumqi830000,China)

Regional water demand is increasing year by year with the population increasing and the development of industry and commerce, water shortage problem is more and more serious, the hydraulic tunnel becomes a grafting channel of regional water resources, and it has become a research focus gradually. In the paper, Grey relational analysis of grey system is firstly utilized for evaluating regional water resources optimization in order to find out the influence value of hydraulic tunnel construction. In addition, the influence value of grey system GM (1,N) model on hydraulic tunnel construction is simulated and predicted. Finally, the actual value and simulated prediction value undergo relative residual value evaluation, and an analysis method with the best prediction efficiency is further proposed.

Grey relational analysis; GM (1,N) model; influence value of hydraulic tunnel construction; regional water resources optimization

10.16616/j.cnki.10- 1326/TV.2017.010.004

TV213.9

A

2096-0131(2017)010-0011-04