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        基于改進TOPSIS模型的人類活動對地下水位的影響評價

        2019-10-25 06:09:24
        水資源開發(fā)與管理 2019年10期
        關(guān)鍵詞:孔雀河關(guān)聯(lián)系數(shù)流域

        (新疆塔里木河流域管理局,新疆 庫爾勒 841000)

        地下水是我國特別是北方地區(qū)重要的供水水源,是保障我國飲水安全、經(jīng)濟安全、糧食安全和生態(tài)安全不可或缺的戰(zhàn)略性資源。在人口快速增長、經(jīng)濟發(fā)展需要、我國水資源分布特點及對地下水自然屬性認(rèn)識不足等條件的影響下,我國曾一度盲目無序地開采地下水,造成許多地區(qū)地下水超采嚴(yán)重,引發(fā)了一系列生態(tài)地質(zhì)環(huán)境問題,對當(dāng)?shù)鼐用竦纳a(chǎn)和生活造成嚴(yán)重影響,在某些地區(qū)甚至成為制約國民經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的瓶頸。由地下水水位所引發(fā)的地面沉降、海水入侵、土壤鹽堿化等環(huán)境問題已成為當(dāng)前學(xué)術(shù)界研究的主要問題之一。

        國家《水利改革發(fā)展“十三五”規(guī)劃》提出, “十三五”期間將加強地下水保護和超采區(qū)綜合治理;嚴(yán)格地下水水量和水位雙控制,強化地下水資源開發(fā)利用管理。開都-孔雀河流域位于新疆巴音郭楞蒙古自治州境內(nèi),該流域是南疆經(jīng)濟發(fā)展相對繁榮地區(qū)。近20余年來,伴隨著大規(guī)模的水土開發(fā),流域地下水位持續(xù)下降,自然生態(tài)環(huán)境趨于惡化,已引起了政府有關(guān)部門的高度重視。但由于歷史及體制等原因,地下水變化的監(jiān)測滯后,地下水的開采、超采情況難以掌握,真實可靠的地下水位和提水量的統(tǒng)計十分困難,無法做到第一時間全面掌握流域地下水波動情況,也無法對地下水資源實施有效管控,地下水偷采和超采現(xiàn)象明顯,地下水實際引用量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出紅線規(guī)定的3.63億m3,超采率超過66%(2016年統(tǒng)計),嚴(yán)重影響了流域水資源合理配置和地表水、地下水的聯(lián)合利用。

        目前,TOPSIS法(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)因計算簡便、結(jié)果可靠等特點,廣泛應(yīng)用于水資源績效管理、水資源承載力評價、水利工程方案評價等方面,例如:羅浩等[1]基于開發(fā)利用、用水效率和限制納污的水資源管理績效評價體系,采用博弈論確定的組合系數(shù)構(gòu)建GC-TOPSIS模型,對2005—2016年西安市水資源管理績效進行了評價;岳俊濤等[2]利用江西省統(tǒng)計局及水文局?jǐn)?shù)據(jù)資料,對全省11個地市綜合考慮選取人均用水量、萬元GDP用水量等多個指標(biāo)建立評價體系,采用CRITIC-TOPSIS方法對江西省用水效率進行評價,結(jié)果較好;黃鎮(zhèn)中[3]選取土石壩滲流量、滲透坡降等8個定量因素作為土石壩滲流風(fēng)險評價的指標(biāo),使用粗糙集改進層次分析法組合賦權(quán)的方法獲取各評價指標(biāo)客觀權(quán)重,建立組合賦權(quán)-TOPSIS評價方法,對6個土石壩進行滲流風(fēng)險評價預(yù)測,取得了較為可靠的評價結(jié)果;夏歡等[4]從水資源、社會、經(jīng)濟和生態(tài)4方面選取20個指標(biāo)構(gòu)建了水資源承載力綜合評價體系,采用主客觀相結(jié)合的綜合賦權(quán)法——AHP-熵權(quán)法確定各指標(biāo)的權(quán)重,運用改進的TOPSIS法對連云港市2008—2016年的水資源承載力進行了評價。

        鑒于此,本文在前人的研究基礎(chǔ)上,以開都-孔雀河流域為研究區(qū),采用改進的TOPSIS法對研究區(qū)人類活動對地下水位的影響進行定量評價,以期為流域地下水治理及生態(tài)環(huán)境保護提供理論參考。

        1 研究區(qū)概況

        開都-孔雀河流域位于新疆南疆地區(qū),流域涵蓋和靜縣、焉耆縣、和碩縣、博湖縣、庫爾勒市與尉犁縣。流域總面積為7.73萬km2,其中山區(qū)面積為3.47萬km2,平原區(qū)面積為4.26萬km2。截至2016年底,流域內(nèi)總?cè)丝?09.56萬人,其中城鎮(zhèn)人口58.09萬人,城鎮(zhèn)化率達(dá)53.02%;流域國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)為264.87億元,其中第一產(chǎn)業(yè)為74.67億元,占總產(chǎn)值的28.19%,第二產(chǎn)業(yè)為100.49億元,占總產(chǎn)值的37.94%,第三產(chǎn)業(yè)為89.71億元,占總產(chǎn)值的33.87%。人均GDP為2.58萬元,農(nóng)牧民人均純收入達(dá)到5448元。

        2 改進TOPSIS模型

        2.1 評價指標(biāo)權(quán)重確定

        指標(biāo)權(quán)重采用熵權(quán)法,其計算步驟如下:

        將評價指標(biāo)矩陣X=(xij)m×n歸一化,形成判斷矩陣B=(bij)m×n。

        (1)

        式中:i為評價方案;j為評價指標(biāo);xmax(j)、xmin(j)分別為第j個指標(biāo)在各方案中的最大值與最小值。

        定義第j個評價指標(biāo)的熵值,則有

        (i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)

        (2)

        (3)

        則由第j個評價指標(biāo)的熵權(quán)βj,得權(quán)重向量β=(β1,β2,βj,…,βn),即

        (4)

        2.2 改進TOPSIS模型

        本文將灰色關(guān)聯(lián)理論與TOPSIS法相結(jié)合,模型計算如下[5-6]:

        根據(jù)式(1)計算評價方案集合的標(biāo)準(zhǔn)化矩陣B:

        (i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)

        (5)

        計算加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣。將標(biāo)準(zhǔn)化矩陣B與各指標(biāo)權(quán)重相乘即得到加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣C:

        (i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)

        (6)

        確定加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣C的理想解和負(fù)理想解。計算評估對象與理想解的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)rij:

        (i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)

        (7)

        通過式(7)計算得到各評價方案與設(shè)定理想解之間的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣R:

        (i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)

        (8)

        計算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣R的理想解和負(fù)理想解。確定第i個評估對象與理想解和負(fù)理想解的歐式距離。計算式如下:

        (i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)

        (9)

        (i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)

        (10)

        貼近度計算。貼近度值ξi越接近于1,表示評價對象越優(yōu)。貼近度計算式如下:

        (11)

        3 模型應(yīng)用

        3.1 基本情況

        影響開都-孔雀河流域地下水水位變化的主要評價指標(biāo)見表1;地下水影響程度劃分為4個等級,見表2[8]。

        表1 研究區(qū)2016年各項評價指標(biāo)值

        續(xù)表

        表2 人類活動對地下水位的影響評價分級

        3.2 模型評價計算

        利用式(1)~式(4)計算指標(biāo)權(quán)重,得β=(0.0296,0.0549,0.1066,0.0312,0.0901,0.0353,0.1001,0.0179,0.1320,0.1026,0.1880,0.1118)。

        計算加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣,結(jié)果見表3。

        表3 加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣

        計算貼近度。利用式(5)~式(11),計算得到不同評價區(qū)域的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣及貼近度值,見表4、表5。

        表4 灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)矩陣

        表5 不同模型評價結(jié)果對比

        由表5可知,評價區(qū)域焉耆縣的貼近度值最大,為0.8897,表明該區(qū)域人類活動對地下水水位的影響微弱;評價區(qū)域庫爾勒市的貼近度值最小,為0.1269,遠(yuǎn)小于其他評價區(qū)域,表明該區(qū)域人類活動對地下水水位的影響顯著,地下水系統(tǒng)恢復(fù)時間較長,當(dāng)?shù)卣畱?yīng)當(dāng)采取有效措施,遏制地下水惡化趨勢。開都-孔雀河流域不同評價區(qū)域的地下水情勢優(yōu)劣排序結(jié)果為:焉耆縣>博湖縣>和靜縣>和碩縣>尉犁縣>庫爾勒市(“>”表示“優(yōu)于”)。

        3.3 評價結(jié)果對比分析

        為檢驗本文所建模型的準(zhǔn)確性,采用投影尋蹤模型[9]進行對比驗證,結(jié)果見表5。由表5可知,兩種模型計算結(jié)果完全一致,這充分驗證了本文所建模型的準(zhǔn)確性,也實現(xiàn)了方法對方法的檢驗。

        4 結(jié) 論

        a.采用熵權(quán)法計算指標(biāo)權(quán)重,結(jié)果表明:機井?dāng)?shù)量、地下水灌溉面積、年地下水開采量與區(qū)域國民生產(chǎn)總值是影響研究區(qū)地下水位的主要因素。

        b.改進TOPSIS模型計算結(jié)果表明:開都-孔雀河流域不同評價區(qū)域的地下水情勢優(yōu)劣排序結(jié)果為:焉耆縣>博湖縣>和靜縣>和碩縣>尉犁縣>庫爾勒市(“>”表示“優(yōu)于”),其中庫爾勒市人類活動對地下水水位的影響顯著,當(dāng)?shù)卣畱?yīng)當(dāng)采取有效措施,遏制地下水情勢惡化趨勢。

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