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        算子優(yōu)化層次分析的TOPSIS模型評價大沽河流域地下水質(zhì)研究

        2020-06-13 07:17:26鄭愷原潘若云
        節(jié)水灌溉 2020年5期
        關(guān)鍵詞:水質(zhì)評價賦權(quán)權(quán)重

        鄭愷原,潘若云,黃 峰

        (河海大學(xué)水文水資源學(xué)院,南京 210098)

        地下水是全球分布最為廣泛的淡水資源,也是人類生產(chǎn)生活的重要供水來源[1]。隨著社會的發(fā)展,人類長期不合理的開采導(dǎo)致地下水水資源量急劇減少,水位持續(xù)下降,水質(zhì)也不斷惡化,造成某些區(qū)域水量型缺水與水質(zhì)型缺水并發(fā)[2],對當(dāng)?shù)鼐用竦娘嬎踩偷貐^(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面影響[3]。因此,開展區(qū)域地下水水質(zhì)評價成為水資源保護(hù)的核心基礎(chǔ)工作之一,對于地下水合理開發(fā)和可持續(xù)利用也具有重要意義。地下水水質(zhì)評價的主要任務(wù)是選取一系列地下水水化學(xué)指標(biāo)進(jìn)行分析,對比給定的水質(zhì)分級標(biāo)準(zhǔn),從而對區(qū)域地下水體的質(zhì)量狀況進(jìn)行綜合評價,為預(yù)防水質(zhì)惡化和制定地下水資源管理方案提供科學(xué)依據(jù)[4]。

        目前常用的地下水水質(zhì)評價方法有單因子指數(shù)法、內(nèi)梅羅指數(shù)法、模糊綜合評價法、BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、主成分分析法等。徐袈檬等[5]利用單因子指數(shù)法與模糊數(shù)學(xué)法對北京市豐臺區(qū)地下水水質(zhì)進(jìn)行了評價,利用綜合污染指數(shù)法對地表水水質(zhì)進(jìn)行了評價,將海綿城市的理念應(yīng)用到城市流域水環(huán)境治理,但其采用的超標(biāo)賦權(quán)法使評價結(jié)果與實(shí)際存在一定偏差;駱茂林等[6]采用熵權(quán)法和二項(xiàng)系數(shù)法組合賦權(quán)的方式對尼梅羅指數(shù)法進(jìn)行改造,削弱了最大值對計(jì)算的影響,使評價結(jié)果更具客觀性,但也有研究表明,該方法的評價結(jié)果未能體現(xiàn)監(jiān)測點(diǎn)的時空差異性[7];剛什婷等[8]采用基于熵權(quán)的集成分析法對蛤蟆通流域地下水水質(zhì)進(jìn)行評價,認(rèn)為修正的尼梅羅指數(shù)法能夠客觀描述水質(zhì)等級之間的過渡,但賦權(quán)方式單一,忽略了賦權(quán)者經(jīng)驗(yàn)積累的優(yōu)勢。目前地下水水質(zhì)評價方法和觀點(diǎn)眾多,但由于地下水系統(tǒng)較為復(fù)雜,評價等級與評價因子之間的關(guān)系也較為復(fù)雜[9],因此還需要進(jìn)一步探索普適性方法。針對傳統(tǒng)AHP法易受人為因素影響的缺陷,將OWA算子理論與層次分析法(AHP)相結(jié)合以確定各指標(biāo)因子權(quán)重;為確定區(qū)域地下水水質(zhì)等級評價結(jié)果,構(gòu)建了以接近程度值為目標(biāo)的水質(zhì)評價模型,通過TOPSIS法得出評價結(jié)果。以青島市大沽河流域?yàn)檠芯繀^(qū)域,對其地下水水質(zhì)情況展開綜合評估,驗(yàn)證該方法的可行性與適用性。研究成果可為大沽河流域地下水的開采利用提供參照,同時也為地下水水質(zhì)評價提供一種新的方法。

        1 模型建立

        1.1 OWA-AHP法構(gòu)造權(quán)重集

        OWA(Ordered Weighted Averaging)算子理論是由Yager提出的離散數(shù)據(jù)賦權(quán)方法[10],能夠有效削弱主觀極值偏差對權(quán)重準(zhǔn)確性的影響[11];AHP(Analytic Hierarchy Process)全稱層次分析法,旨在通過不同指標(biāo)因子之間的對比得出其相對權(quán)重,進(jìn)而確定評價結(jié)果。但AHP的人為賦權(quán)存在主觀極值偏差,將OWA算子理論與AHP法結(jié)合能夠有效修正AHP法所得權(quán)重,綜合考慮不同指標(biāo)相對重要程度和等級重要性順序的影響,更為全面地進(jìn)行水質(zhì)評價。OWA-AHP法的具體步驟如下。

        (1)構(gòu)造判別矩陣。將各評價指標(biāo)兩兩對比,以確定其相對重要性,并構(gòu)造相對重要性權(quán)值的判別矩陣A=(aij)n×n,(i=1, 2, …,n;j= 1, 2, …,n),其中aij為n個指標(biāo)中第i個指標(biāo)與第j個指標(biāo)的重要性之比。

        (2)計(jì)算初始權(quán)向量。權(quán)向量是指各判別矩陣中各因素的相對權(quán)重,本文采用累加法計(jì)算權(quán)重,并將其歸一化,通過式(1)得到初始權(quán)向量qi如下:

        (1)

        式中:bij為各指標(biāo)重要性之比的歸一化值;ui為各行指標(biāo)重要性之比歸一化后之和。

        (3)計(jì)算加權(quán)向量。將AHP法所得第1個指標(biāo)的各權(quán)重進(jìn)行降序排列,記排列后的數(shù)據(jù)為(p0,p1,p2, …,pn-1),并根據(jù)下式計(jì)算pj的加權(quán)向量vj:

        (2)

        (3)

        (5)計(jì)算修正后權(quán)向量。通過式(4)最終確定各指標(biāo)的修正后權(quán)向量wai:

        (4)

        (6)重復(fù)步驟(2)~(5),最終得出各指標(biāo)的修正后權(quán)向量,即為OWA-AHP法的輸出結(jié)果。

        1.2 TOPSIS法確定評價結(jié)果

        最大隸屬度原則通常被用于評價結(jié)果的判別分析,但考慮到其有效性問題,本文采用TOPSIS法確定水質(zhì)等級。TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)全稱為接近于理想解的排序方法,其核心在于正負(fù)理想解的確定(在本文中即為確定各指標(biāo)的最優(yōu)值與最差值),通過比較不同評價對象與理想解的歐式距離,將其進(jìn)行排序以作出優(yōu)劣評判[12-14]。具體步驟如下。

        (1)構(gòu)造標(biāo)準(zhǔn)加權(quán)矩陣。通過耦合權(quán)重與標(biāo)準(zhǔn)化矩陣Y構(gòu)造標(biāo)準(zhǔn)加權(quán)矩陣Z=(zij)m×n,且zij=wjyij(i=1, 2, …,m;j= 1, 2, …,n),其中wj為各指標(biāo)耦合權(quán)重,yij為標(biāo)準(zhǔn)化矩陣Y中第i個評價對象的第j個評價指標(biāo)因子的標(biāo)準(zhǔn)化值。

        (5)

        (4)計(jì)算貼近度。采用式(6)確定各評價對象與理想解的貼近度,若貼近度Ci越大,則該方案越優(yōu),以此來判別水質(zhì)的相對優(yōu)劣情況。即:

        (6)

        (5)水質(zhì)評價。根據(jù)所得貼近度大小,將評價對象由高到低排序,并根據(jù)水樣與水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)的貼近度相對關(guān)系,最終得出水質(zhì)評價結(jié)果。

        2 實(shí)例應(yīng)用

        2.1 數(shù)據(jù)來源與分析

        圖1 地下水取樣點(diǎn)位置[17]

        表1 地下水水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù)[17] mg/L

        圖2 地下水主要成分濃度箱形圖

        2.2 權(quán)重計(jì)算

        按照AHP的基本原理,構(gòu)造判別矩陣見表3。對該矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn),得λmax=7.383 8,CI=0.064 0,CR=0.048 5<0.1,判別矩陣一致性良好。根據(jù)式(2)~(4),求得7個指標(biāo)因子的權(quán)重值為W=[0.042 5, 0.024 9, 0.038 5, 0.152 3, 0.315 4, 0.191 3, 0.235 1]。

        表3 水質(zhì)評價指標(biāo)判別矩陣

        2.3 TOPSIS排序

        采用《地下水質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB/T 14848-2017)[19]作為評價依據(jù),將表1中12個地下水水質(zhì)樣本數(shù)據(jù)與《地下水質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》的5級分界值共同組成17個判別樣本,通過式(5)~(6)確定各樣本與正、負(fù)理想解的歐式距離及其貼近度,并將其排序,確定水質(zhì)評價結(jié)果見表4。

        表4 TOPSIS排序及評價結(jié)果

        2.4 評價結(jié)果分析

        單因子指數(shù)法和內(nèi)梅羅指數(shù)法是目前地下水水質(zhì)評價中常用的2種方法,且AHP法本身也可與TOPSIS法耦合進(jìn)行水質(zhì)評價。為對比凸顯OWA-AHP-TOPSIS模型的特點(diǎn),將其與AHP-TOPSIS模型、單因子指數(shù)法和內(nèi)梅羅指數(shù)法分別進(jìn)行水質(zhì)評價,并將所得結(jié)果列于表5。

        表5 不同評價方法及評價結(jié)果

        3 結(jié) 語

        (1)本文采用OWA算子削弱了主觀極值偏差對權(quán)重準(zhǔn)確性的影響,有效修正了傳統(tǒng)AHP的部分缺陷;通過TOPSIS計(jì)算各指標(biāo)的正負(fù)理想解以及評價對象與理想解的距離,從而求得其貼近度并排序,量化樣本與標(biāo)準(zhǔn)之間的相對關(guān)系,最終構(gòu)建OWA-AHP-TOPSIS耦合模型。

        (3)同時運(yùn)用AHP-TOPSIS法、單因子指數(shù)法和內(nèi)梅羅指數(shù)法進(jìn)行水質(zhì)評價對比分析。結(jié)果表明,OWA-AHP-TOPSIS耦合模型能夠兼顧污染超標(biāo)嚴(yán)重的指標(biāo)與污染相對較輕的指標(biāo),在水質(zhì)污染嚴(yán)重區(qū)域能夠取得更為合理的評價結(jié)果,在該類情況下適用性更強(qiáng)。

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