張洪梅

(盤(pán)山縣住建事務(wù)服務(wù)中心，遼寧 盤(pán)錦124100)

0 引 言

近年來(lái)，我農(nóng)業(yè)用水占比受生活、工業(yè)等用水量的增大呈下降趨勢(shì)，但仍處于超過(guò)60%的較高水平，在落實(shí)節(jié)水優(yōu)先戰(zhàn)略中農(nóng)業(yè)灌溉用水占據(jù)重要地位。實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展和解決水制約因素的關(guān)鍵是提高農(nóng)業(yè)灌溉節(jié)水水平，加強(qiáng)對(duì)節(jié)水農(nóng)業(yè)的發(fā)展。節(jié)水農(nóng)業(yè)的發(fā)展會(huì)增加農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，投入相關(guān)的技術(shù)設(shè)備，這使得當(dāng)?shù)毓芾聿块T(mén)和農(nóng)民生產(chǎn)技術(shù)面臨著許多挑戰(zhàn)，屬于一項(xiàng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)和生產(chǎn)技術(shù)的復(fù)雜問(wèn)題[1]。所以，建立一套科學(xué)適用的評(píng)價(jià)體系和方法，特別是在荒漠、干旱缺水區(qū)科學(xué)評(píng)價(jià)灌溉節(jié)水效益，可為改善周邊生態(tài)環(huán)境、涵養(yǎng)水源、維護(hù)區(qū)域內(nèi)植被、減輕風(fēng)沙威脅和抑制水土流失等發(fā)揮積極的作用?？茖W(xué)評(píng)價(jià)節(jié)水農(nóng)業(yè)綜合效益，有利于提高糧食產(chǎn)量和了解節(jié)水狀態(tài)，可為指導(dǎo)灌區(qū)節(jié)水發(fā)展提供理論依據(jù)。當(dāng)前，相關(guān)研究側(cè)重于對(duì)生態(tài)環(huán)境、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)等3方面的評(píng)價(jià)分析，較為常用的方法有灰色關(guān)聯(lián)法、層次分析法等，雖然選取的指標(biāo)能夠普遍反映節(jié)水灌溉狀況，但對(duì)于權(quán)重計(jì)算、指標(biāo)選擇的合理性缺乏更深層次的解釋[2-5]。文章結(jié)合盤(pán)山灌區(qū)近5年相關(guān)資料，考慮節(jié)水農(nóng)業(yè)的特點(diǎn)及綜合效益評(píng)價(jià)思路提出Topsis法耦合多目標(biāo)評(píng)價(jià)模型，確定灌區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)效益變化規(guī)律及其各年份的綜合評(píng)分。

1 灌區(qū)概況

盤(pán)山灌區(qū)位于遼寧省西南部，處于遼河、大遼河、繞陽(yáng)河、大凌河四河流的下游，介于E121°27'-122°29'、N40°25'-41°27'之間，占地面積1072km2，其中耕地面積5.04萬(wàn)hm2，設(shè)計(jì)和實(shí)灌面積3.91萬(wàn)hm2、3.71萬(wàn)hm2，屬于遼寧省大型灌區(qū)之一。盤(pán)山灌區(qū)已形成林成線、渠成網(wǎng)、田成方的大型灌區(qū)，經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的服役運(yùn)行灌區(qū)普遍存在水利設(shè)施老化、原配套程度低、用水損失嚴(yán)重、工程標(biāo)準(zhǔn)偏低、渠系淤積等問(wèn)題，加之運(yùn)行管理不善等因素作用加速了灌區(qū)的老化失修。在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中渠系坍塌、脫坡、決口和沖刷等問(wèn)題普遍存在，倒吸虹、渡槽和水閘等均受到不同程度的破壞，近年來(lái)水資源短缺使得水田減產(chǎn)問(wèn)題突出[6-7]。

為提升灌溉水利用率和整個(gè)灌區(qū)運(yùn)行效率，逐步擺脫灌區(qū)低效率、高能耗、低標(biāo)準(zhǔn)的現(xiàn)狀，盤(pán)山縣水利局本著節(jié)水防滲、連片集中、重點(diǎn)突出和注重實(shí)效的原則，將亟待解決改造渠系和重點(diǎn)項(xiàng)目列入改造范圍[8-9]。盤(pán)山灌區(qū)節(jié)水改造二期項(xiàng)目建設(shè)任務(wù)共包括60項(xiàng)：重建12座、維修7座灌排站，重建橋6座，重建8座穿堤涵洞、1座倒虹吸和7座渡槽，節(jié)水襯砌3處，干渠清擴(kuò)7處，重建、新建和維修閘5座、1座、3座。為了更加充分的利用有限的建設(shè)資金，最大限度的發(fā)揮節(jié)水改造項(xiàng)目的功能效應(yīng)，文章結(jié)合盤(pán)山灌區(qū)相關(guān)資料和節(jié)水農(nóng)業(yè)特點(diǎn)，運(yùn)用多目標(biāo)Topsis評(píng)價(jià)模型揭示了節(jié)水農(nóng)業(yè)效益變化特征及其綜合效益。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

灌區(qū)節(jié)水效益評(píng)價(jià)相關(guān)數(shù)據(jù)分為定量和定性兩大類，選取盤(pán)山縣十三五規(guī)劃和2018年統(tǒng)計(jì)年鑒作為社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源，盤(pán)山灌區(qū)節(jié)水改造二期初步設(shè)計(jì)報(bào)告獲取其它定量數(shù)據(jù)。采用專家評(píng)分法確定定性數(shù)據(jù)，將評(píng)價(jià)指標(biāo)劃分為很差、差、一般、較好、好5個(gè)等級(jí)，所對(duì)應(yīng)的評(píng)分值為0-3、3-5、5-7、7-9、9-10。

2.2 研究方法

2.2.1 評(píng)價(jià)體系

現(xiàn)代節(jié)水農(nóng)業(yè)有效集成了各種管理、農(nóng)藝和工程，而不僅僅為單一的某項(xiàng)現(xiàn)代化技術(shù)，所以相應(yīng)的效益評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)為一個(gè)系統(tǒng)、完善的體系。文章遵循針對(duì)性、簡(jiǎn)潔性、實(shí)用性和科學(xué)性等原則，結(jié)合遼陽(yáng)灌區(qū)環(huán)境特征、相關(guān)政策、自然條件和社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況，充分考慮環(huán)境、社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益各因子之間的復(fù)雜關(guān)系，借鑒國(guó)內(nèi)外研究成果和文獻(xiàn)資料，選取能夠反映灌區(qū)節(jié)水效益的22個(gè)典型指標(biāo)，構(gòu)建包含定量和定性指標(biāo)的效益評(píng)價(jià)體系如表1所示。

節(jié)水效益評(píng)價(jià)涉及到的范圍廣、因素多，因此選用多目標(biāo)綜合評(píng)價(jià)法確定灌區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)效益水平，其數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：

(1)

式中：R為灌區(qū)節(jié)水效益評(píng)價(jià)值；aij、wij為評(píng)價(jià)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值及其權(quán)重系數(shù)；wi為準(zhǔn)則層各評(píng)價(jià)因子。

2.2.2 綜合效益評(píng)價(jià)模型

1)主成分降維處理。降維處理為主成分分析的核心，它是利用線性組合的方法將原來(lái)彼此相關(guān)的多個(gè)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為不相關(guān)或彼此獨(dú)立的個(gè)數(shù)較少的綜合指標(biāo)。所研究問(wèn)題的某些信息通過(guò)每個(gè)變量來(lái)描述，且在不同程度上各因子間存在相關(guān)性，所以統(tǒng)計(jì)獲取的數(shù)據(jù)信息往往存在重疊，在定量分析時(shí)人們自然希望能夠以減少的變量獲取較多的信息，對(duì)于這一問(wèn)題的處理主成分分析法具有較強(qiáng)的適用性和可行性。

表1 灌區(qū)節(jié)水效益評(píng)價(jià)體系

2)Topsis效益評(píng)價(jià)。Topsis法是一種基于客觀數(shù)據(jù)的逼近理想解的評(píng)價(jià)法，在實(shí)際應(yīng)用時(shí)能夠保證評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀準(zhǔn)確性。其中，最劣和最優(yōu)方案的確定為T(mén)opsis法的計(jì)算基礎(chǔ)，通過(guò)獲取參評(píng)樣本距離最劣和最優(yōu)方案的貼近程度，確定最終的評(píng)價(jià)結(jié)果，其主要流程如下：

步驟一：根據(jù)選擇的m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)和盤(pán)山灌區(qū)效益評(píng)價(jià)的n個(gè)參評(píng)對(duì)象，構(gòu)造初始矩陣如下：

X=(Xij)n×m

(2)

依據(jù)各指標(biāo)的具體內(nèi)涵將評(píng)價(jià)體系分為高優(yōu)、低優(yōu)兩類指標(biāo)，針對(duì)越大越優(yōu)和越小越優(yōu)型指標(biāo)的歸一化處理公式如下：

(3)

步驟二：在歸一化處理過(guò)程中對(duì)各指標(biāo)權(quán)重利用變異系數(shù)法確定，從而獲取轉(zhuǎn)化后的標(biāo)準(zhǔn)矩陣，即：Z=(Zij)n×m。由此，采用最大和最小指標(biāo)值構(gòu)成最劣、最優(yōu)向量，其表達(dá)式如下：

(4)

根據(jù)相對(duì)接近度Ci值運(yùn)算結(jié)果對(duì)參評(píng)樣本的優(yōu)劣程度排序，考慮到灌區(qū)節(jié)水改造效益和Topsis效益評(píng)價(jià)模式的一致性，獲取的相對(duì)接近度值越大則效益越好。

步驟三：各指標(biāo)客觀權(quán)重利用變異系數(shù)法求解，將變異系數(shù)賦權(quán)法和逼近理想解的Topsis法相耦合構(gòu)建灌區(qū)節(jié)水效益評(píng)價(jià)模型。建模思路為：將各指標(biāo)權(quán)重運(yùn)用變異系數(shù)法求解，從而建立標(biāo)準(zhǔn)化加權(quán)決策矩陣，運(yùn)用相關(guān)公式求解各個(gè)方案與正、負(fù)理想點(diǎn)之間的貼近度，結(jié)合帖進(jìn)度大小排列方案。

評(píng)價(jià)過(guò)程中因各要素單位和量綱存在差異，無(wú)法直接用于差別程度的對(duì)比分析。為消除各要素間的不可通透性，有必要對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)取值差異度利用變異系數(shù)來(lái)衡量，其數(shù)學(xué)公式如下：

(5)

式中：Rj、Dj、δj為評(píng)價(jià)因子j的均值、均方差和變異系數(shù)。

對(duì)灌區(qū)節(jié)水效益評(píng)價(jià)體系中的各項(xiàng)指標(biāo)利用SPSS分析軟件降維處理，從而獲取節(jié)水綜合效益評(píng)分矩陣，通過(guò)對(duì)評(píng)分矩陣的運(yùn)算確定各因子權(quán)重及灌區(qū)綜合效益。

3 結(jié)果分析

3.1 準(zhǔn)則層效益指標(biāo)

將盤(pán)山灌區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)狀況利用22項(xiàng)效益評(píng)價(jià)指標(biāo)分析[10]，運(yùn)用SPSS主成分處理軟件和Topsis標(biāo)準(zhǔn)化方法確定各指標(biāo)貢獻(xiàn)率及特征值，如表2所示。通常條件下，確定主成分個(gè)數(shù)的方法包括累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到85%和特征值>1的兩種方法，文章選取前者確定3個(gè)主成分。將原評(píng)價(jià)體系中的22個(gè)初始變量利用這3個(gè)主成分替代，其累計(jì)貢獻(xiàn)率>91%滿足要求，由此不僅實(shí)現(xiàn)了降維處理的目的，而且更加準(zhǔn)確的體現(xiàn)了2014-2018年盤(pán)山灌區(qū)的節(jié)水效益變化特征。

表2 灌區(qū)節(jié)水效益評(píng)價(jià)主成分累計(jì)貢獻(xiàn)率

盤(pán)山灌區(qū)各主成分不同年份的評(píng)分矩陣?yán)肧PSS軟件獲取見(jiàn)表3，然后運(yùn)用變異系數(shù)運(yùn)算公式和主成分評(píng)分值確定主成分F1、F2、F3的權(quán)重值為0.3628、0.3361、0.3011。

表3 灌區(qū)節(jié)水效益評(píng)價(jià)主成分評(píng)分矩陣

從表3可知，節(jié)水效益評(píng)分最低和最高者為第三、第一主成分。

人均生產(chǎn)總值、經(jīng)濟(jì)效益費(fèi)用比、水分生產(chǎn)率、內(nèi)部收益率、灌溉水利用系數(shù)、農(nóng)業(yè)用水量、主要農(nóng)作物面積與第一主成分之間存在正相關(guān)性，而投資回收年限與第一主成分呈負(fù)相關(guān)，可見(jiàn)灌區(qū)節(jié)水改造項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)效益不顯著。這些指標(biāo)主要對(duì)盤(pán)山灌區(qū)經(jīng)濟(jì)效益產(chǎn)生影響，反映了灌區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和用水情況。換而言之，灌區(qū)節(jié)水效益隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)實(shí)力的提升呈增大趨勢(shì)，這可能與改善當(dāng)?shù)赜盟Y(jié)構(gòu)、促進(jìn)節(jié)水農(nóng)業(yè)改造和地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相關(guān)。較其它主成分權(quán)重，第一主成分為最高值0.3628，可為區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展和灌區(qū)節(jié)水改造提供一定指導(dǎo)。

節(jié)水機(jī)制推廣水平、水費(fèi)實(shí)收率、計(jì)量收費(fèi)普及率、工程配套完善率、用水者協(xié)會(huì)管理面積、節(jié)水工程管護(hù)水平、政策法規(guī)配套率、用戶參與水平與第二主成分呈顯著正相關(guān)性，其權(quán)重值為0.3361，第二主成分體現(xiàn)了節(jié)水灌溉的社會(huì)效益水平。近年來(lái)，隨著灌區(qū)農(nóng)業(yè)信息化、產(chǎn)業(yè)化、機(jī)械化和農(nóng)民速度的大幅度提升，為鼓勵(lì)灌區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展當(dāng)?shù)卣贫▽?shí)施了一系列優(yōu)惠政策，建立了專業(yè)化服務(wù)體系和噴灌企業(yè)，對(duì)調(diào)動(dòng)農(nóng)民投資發(fā)展節(jié)水灌溉的積極性和促進(jìn)灌區(qū)農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有積極作用，保證了灌區(qū)節(jié)水效益的長(zhǎng)期發(fā)揮和節(jié)水農(nóng)業(yè)的建設(shè)質(zhì)量。

森林覆蓋率、排澇標(biāo)準(zhǔn)達(dá)標(biāo)率、地下水及地表水資源利用率與第三主成分之間呈正相關(guān)性，其權(quán)重為最低值0.3011，可見(jiàn)第三主成分對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響較為顯著，且在節(jié)水改造項(xiàng)目實(shí)施過(guò)程中對(duì)生態(tài)環(huán)境的注重程度還不夠。地表水為盤(pán)山灌區(qū)的農(nóng)業(yè)用水來(lái)源，然而在每年的5-6月用水高峰期其自然降水量較少，水田渴水和春季干旱的現(xiàn)象頻繁出現(xiàn)。盤(pán)山灌區(qū)地下水較為豐富，為緩解春季農(nóng)業(yè)灌溉用水和工業(yè)發(fā)展水資源供給不足的問(wèn)題，在合理開(kāi)發(fā)地下水的同時(shí)要防止出現(xiàn)大水漫灌的出現(xiàn)。節(jié)水效益評(píng)價(jià)指標(biāo)主成分評(píng)分矩陣見(jiàn)表4。

表4 節(jié)水效益評(píng)價(jià)指標(biāo)主成分評(píng)分矩陣

盤(pán)山灌區(qū)2014-2018年效益評(píng)價(jià)值見(jiàn)表5。

準(zhǔn)則層指標(biāo)Ai的效益水平利用理論分解模型確定，表達(dá)式為：

Ai=Wijaij

(7)

式中：aij、wij為參評(píng)因子數(shù)值及其對(duì)應(yīng)的權(quán)重。

表5 盤(pán)山灌區(qū)2014-2018年效益評(píng)價(jià)值

從表5運(yùn)算結(jié)果可知，隨著時(shí)間的推移灌區(qū)節(jié)水經(jīng)濟(jì)效益呈不斷增大趨勢(shì)，且較生態(tài)環(huán)境和社會(huì)效益而言經(jīng)濟(jì)效益更加顯著。盤(pán)山灌區(qū)節(jié)水改造項(xiàng)目的實(shí)施在很大程度上促進(jìn)了農(nóng)村地區(qū)的發(fā)展和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，調(diào)查顯示盤(pán)山灌區(qū)節(jié)水改造二期項(xiàng)目的總經(jīng)濟(jì)效益年收入達(dá)到1689.75萬(wàn)元。

從社會(huì)效益的角度分析，盤(pán)山灌區(qū)節(jié)水改造項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)功能高于社會(huì)功能，管理人員的費(fèi)用開(kāi)支主要來(lái)源于灌區(qū)水費(fèi)收入。因農(nóng)業(yè)灌溉用水價(jià)格較低，水費(fèi)僅夠維持臨時(shí)工程的維修和灌區(qū)正常管理，加之農(nóng)業(yè)節(jié)水意識(shí)薄弱及農(nóng)業(yè)大水漫灌模式較為常見(jiàn)，當(dāng)?shù)毓芾聿块T(mén)應(yīng)加大節(jié)水宣傳力度和各部門(mén)之間的協(xié)同配合，切實(shí)做好節(jié)水農(nóng)業(yè)的示范和節(jié)水灌溉技術(shù)服務(wù)工作。

依據(jù)以上評(píng)價(jià)結(jié)果，盤(pán)山灌區(qū)節(jié)水灌溉二期項(xiàng)目的社會(huì)、經(jīng)濟(jì)效益遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于生態(tài)效益，2014-2018年生態(tài)效益處于0.120-0.256范圍。隨著年份的增加效益值呈不斷上升趨勢(shì)，該變化特征與灌區(qū)實(shí)際情況基本相符。

3.2 綜合效益評(píng)價(jià)

根據(jù)各主成分權(quán)重計(jì)算結(jié)果及其評(píng)分矩陣，采用Topsis法確定盤(pán)山灌區(qū)不同年份的節(jié)水綜合效益距離最劣、最優(yōu)方案的程度值Ci，如圖1和表6所示。

表6 盤(pán)山灌區(qū)節(jié)水灌溉效益Topsis評(píng)價(jià)統(tǒng)計(jì)量

圖1 盤(pán)山灌區(qū)節(jié)水灌溉綜合效益值

根據(jù)圖1和表6可知，盤(pán)山灌區(qū)2014-2016年節(jié)水灌溉效益存在一定差異，其中2018年的Ci值達(dá)到最大為0.680、最低值為2014年的0.578，該評(píng)價(jià)結(jié)果與灌區(qū)實(shí)際情況基本相符，可見(jiàn)所構(gòu)建的評(píng)價(jià)體系和方法具有較強(qiáng)的適用性與可靠性。

灌區(qū)節(jié)水綜合效益評(píng)價(jià)涉及建設(shè)投資、工程設(shè)計(jì)、區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展等各個(gè)方面，建立健全節(jié)水機(jī)理機(jī)制、合理確定水價(jià)、政府的重視程度等管理策略對(duì)于提升灌溉節(jié)水效益十分重要。在灌區(qū)用水管理決策中農(nóng)業(yè)節(jié)水管理政策發(fā)揮著主導(dǎo)作用，對(duì)于合理選擇符合經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)的管理模式極其重要。另外，為促進(jìn)灌區(qū)節(jié)水持續(xù)、穩(wěn)定、健康的發(fā)展，還要注重提升生態(tài)環(huán)境質(zhì)量和優(yōu)化水土資源，強(qiáng)調(diào)生態(tài)環(huán)境保護(hù)受節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響作用。

4 結(jié) 論

1)灌區(qū)節(jié)水灌溉涉及到的范圍廣、因素多，結(jié)合國(guó)內(nèi)外研究成果和盤(pán)山灌區(qū)節(jié)水改造特點(diǎn)，從生態(tài)環(huán)境、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)3個(gè)方面選取能夠反映灌區(qū)狀況的評(píng)價(jià)因子構(gòu)建指標(biāo)體系。然后對(duì)參評(píng)因子利用主成分法簡(jiǎn)化，從而確定累計(jì)貢獻(xiàn)率超過(guò)85%的3個(gè)主成分，由此消除了相關(guān)性因子對(duì)效益評(píng)價(jià)的影響，并對(duì)盤(pán)山灌區(qū)節(jié)水改造效益利用Topsis方法科學(xué)評(píng)價(jià)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，盤(pán)山灌區(qū)節(jié)水改造綜合效益最大和最小年份為2018年、2014年，評(píng)價(jià)結(jié)果與灌區(qū)實(shí)際情況基本相符，所構(gòu)建的評(píng)價(jià)體系和方法具有較強(qiáng)的適用性與可靠性。

2)結(jié)合以上分析結(jié)果，應(yīng)綜合考慮生態(tài)、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益的協(xié)調(diào)統(tǒng)一制定科學(xué)合理的灌區(qū)節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)劃，從技術(shù)經(jīng)濟(jì)的角度加強(qiáng)農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉研究，多渠道促進(jìn)農(nóng)業(yè)節(jié)水發(fā)展和灌溉資金的投入，強(qiáng)化各部門(mén)之間的協(xié)調(diào)配合和農(nóng)業(yè)節(jié)水宣傳力度，做好節(jié)水農(nóng)業(yè)的示范和節(jié)水灌溉技術(shù)服務(wù)工作。