屈吉鴻,石紅旺,梁 奇,周 琨
(1.中國水利水電科學研究院 流域水循環(huán)模擬與調控國家重點實驗室,北京100038;2.華北水利水電大學,河南 鄭州450045)
地下水資源承載力一般是指在一定的經濟技術水平和社會生產條件下,地下水資源可最大供給工農業(yè)生產和生態(tài)環(huán)境等用水的能力. 灌區(qū)地下水承載力研究體系中存在大量的不確定性因素,如降雨、徑流、地表水資源、地下水資源、社會經濟發(fā)展水平、灌溉制度、生產生活需水量等水文水資源條件、取用水規(guī)模因素.地下水系統(tǒng)中的不確定性因素,使得地下水承載力不可避免地存在風險.目前,對水資源承載力的研究均采用確定性模型,得到一個確定性的承載能力,而難以真實反映承載力的可靠性.
利用ICEM CFD軟件對四種結構的水力旋流器模型進行六面體網格劃分,生成的結構網格如圖2所示,四個模型的網格數量均在50萬左右。
目前,地下水系統(tǒng)風險已有大量研究.Yeon-Soo Jang 等應用一階和二階可靠性方法對飽和多孔介質中的污染物遷移進行了可靠性分析[1]. Lavoie 等采用地質和水文地質集合的方法,研究地下水污染風險[2].Somaratne 等建立半定量的地下水風險評估模型[3].陳鴻漢等提出了“疊加風險”和“多暴露途徑同種污染物累計健康風險”的概念和計算方法,分析了中國開展污染場地健康風險評價的相關問題[4].劉增超等基于污染物遷移轉化數學模型,建立了簡易垃圾填埋場地下水污染風險評價模型[5].李秋平等采用模糊故障樹,結合地下水溶質運移模型,評價了輸油管線地下水風險[6]. 楊彥等建立了考慮地下水脆弱性、污染源特性和特征污染物健康風險的評價指標體系,對常州市地下水污染風險進行了評價[7]. 李小牛等建立了包含地下水脆弱性、地下水特征污染物容量指數及土壤特征污染物潛在生態(tài)危害指數的地下水污染風險評價概念模型[8].付麗等應用美國環(huán)保局健康風險評價模型評價了城市地下水飲用水源地水環(huán)境健康風險[9]. 束龍倉等根據地下水可開采量、實際開采量、凈補給、降深和含水層的初始飽和厚度等參數,應用概率風險分析方法,分析了地下水過量開采的可靠度和嚴重度,并利用ArcGIS 軟件計算了濟寧市地下水水位降落漏斗區(qū)風險度的空間分布[10].劉佩貴等引入模糊信息確定地下水可開采量風險,建立了模糊-隨機風險估算模型,通過對模型中的參數進行模糊化處理,采用改進一次二階矩法計算了地下水過量開采的模糊風險率[11]. 李紹飛、冶雪艷、劉春玲、王磊等通過構造風險指標體系,采用突變模型分析了地下水開采風險[12-15].由國、內外研究可知,地下水系統(tǒng)風險研究主要集中于地下水環(huán)境風險和地下水開發(fā)利用風險,而地下水承載力風險研究尚未見相關文獻報道.
筆者在地下水承載力風險的定義、風險因子辨識的基礎上,采用Monte Carlo 隨機模擬方法,建立灌區(qū)地下水承載力多目標風險評價模型,利用粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)求解模型,并應用該模型對人民勝利渠灌區(qū)不同水文年地下水承載力風險進行評價.
對貴鉛樣品進行測定,并對大量試驗數據進行總結。結果發(fā)現貴鉛樣品中主要共存雜質元素的質量分數范圍分別如下所示:鉛,15.2%~75.5%;銻,1.6%~38.9%;鉍,0.4%~19.5%;鐵,0.2%~12.4%;銅,1.8%~6.3%;砷,1.9%~4.2%;碲,0.3%~1.8%。
計劃用水制度是用水計劃的制定、執(zhí)行和監(jiān)督等方面的統(tǒng)稱,是用水管理的一項基本制度,更是節(jié)水管理工作中的一項重要制度。實行計劃用水管理,旨在通過科學合理地分配、使用水資源,減少用水矛盾,適應各個地區(qū)經濟發(fā)展和人民生活的用水需求,并促進水資源的良性循環(huán),實現水資源的可持續(xù)利用。
式中:E 為國內生產總值,萬元;F 為糧食產量,kg;P為人口總數,人;C 為污水排放量,m3.各承載子目標方程如下.
式中:AR(i,l)為第i 研究子區(qū)第l 種作物種植面積,hm2;YD(i,l)為第i 研究子區(qū)第l 種作物單位面積糧食產量,kg/hm2;l = 1 ~L 為作物種類編號.
式中:i = 1,2,…,m,為研究子區(qū)編號;j = 1,2,3,分別為第一、二、三產業(yè)3 個用水部門;k = 1,2,…,5,分別為地表水、地下水、外調水、新開水源和污水回用供水水源;GDP(i)為第i 研究子區(qū)的國內生產總值,萬元;Xijk為第i 研究子區(qū)第j 用水部門第k 供水水源供水量,m3;Kj為第j 產業(yè)萬元產值用水量,m3/ 萬元.
2)承載的糧食產量最大. 糧食產量直接由單位面積糧食產量與種植面積相乘得到,則水資源承載的糧食產量最大為
1)承載的國內生產總值GDP 最大. 采用第一、二、三產業(yè)用水量除以萬元產值用水量,計算得出的三大產業(yè)產值之和的最大值作為承載社會經濟子系統(tǒng)的經濟目標.
根據灌區(qū)地下水承載力影響因素,承載力風險因素可概括為水資源風險因素、社會經濟風險因素、管理技術風險因素和生態(tài)環(huán)境風險因素,如圖1所示.
灌區(qū)地下水承載力是衡量地下水資源可持續(xù)利用的重要指標,涉及水資源-社會經濟-生態(tài)環(huán)境復合系統(tǒng).地下水承載力評價基本原理可概括為:在灌區(qū)水資源可利用量以及需水量分析的基礎上,通過優(yōu)化模型,協調水資源在社會經濟子系統(tǒng)和生態(tài)環(huán)境子系統(tǒng)的分配,并通過社會經濟子系統(tǒng)和生態(tài)環(huán)境子系統(tǒng)的效益體現其協調能力,即水資源承載目標存在多樣性特征. 為反映灌區(qū)水資源子系統(tǒng)對社會經濟子系統(tǒng)和生態(tài)環(huán)境子系統(tǒng)的承載規(guī)模,以國內生產總值、糧食產量、人口和污水排放量等作為地下水承載目標,多目標分析模型如下:
式中:K4,K5分別為城鎮(zhèn)居民、農村居民的生活用水定額,L/(人·d);Xi4k,Xi5k分別為第i 研究子區(qū)的城鎮(zhèn)生活、農村生活由第k 供水水源供給的水量,m3.
4)污水排放量最小.
式中:Rwt(i)為第i 研究子區(qū)污水處理率;Rws2(i),Rws4(i),Rws5(i)分別為第i 研究子區(qū)的工業(yè)用水、城鎮(zhèn)生活用水、農村生活用水污水產生系數.
地下水承載力多目標優(yōu)化模型約束條件包括經濟、人口、牲畜、水量、農業(yè)生產、地下水開采(包括地下水超采約束和供需水量控制鹽堿地約束)等6類約束.
由于對風險的理解和認識程度不同,或對風險研究的角度不同,風險的內涵還沒有統(tǒng)一的定義,不同的學者對風險的定義不同.例如,風險是事件未來可能結果發(fā)生的不確定性,風險是損失發(fā)生的不確定性,風險是指可能發(fā)生損失的損害程度的大小,風險是指損失的大小和發(fā)生的可能性等. 對地下水系統(tǒng)的風險定義主要包括:地下水環(huán)境污染風險的定義為,由自然原因或人類活動(對自然或社會)引起的,通過地下水環(huán)境介質傳播的,能對人類社會及環(huán)境產生破壞、損害等不良影響后果事件的發(fā)生概率及其后果;地下水開發(fā)利用風險指在特定時空環(huán)境條件下,地下水系統(tǒng)及其周圍環(huán)境和人類活動過程中潛在的非期望事件所造成的損失程度[14];對地下水供水水源地的持續(xù)運行來說,風險就是指供水工程承擔的供水外來負荷L(Loading)大于工程本身的承載能力R(Resistance)的概率,L 和R 均可為包括眾多水文地質參數的函數. 筆者借鑒地下水開發(fā)利用風險的內涵,依據承載目標,將灌區(qū)地下水承載力風險定義為受不確定性因素的影響,地下水承載的GDP、人口、糧食產量和污水排放量達不到期望效果的概率.
在“干群一家親”活動中,按照習近平總書記指出的“在新疆當前這種特殊情況下,來來往往、說說唱唱、聚聚聊聊里面就有大政治”的要求,團場每名黨員干部堅持每兩個月與結對認親戶開展一次見面交流活動,每個月利用電話、微信、QQ等通信手段,做到常通話、常聊天、常談心。并結合認親戶的家庭生活、就業(yè)、教育、思想狀況,有針對性地進行幫扶,共為結對戶捐款11萬元,捐物420件,解決就醫(yī)、就學、生產難題4588件,做到一次結親、終生結緣。
根據灌區(qū)地下水多目標承載力模型特點,采用基于TOPSIS 法的多目標PSO 算法求解該模型[16].
3)承載的人口最多. 采用城鎮(zhèn)、農村居民年用水量除以用水定額計算城鎮(zhèn)和農村人口之和的最大值作為人口目標.
圖1 灌區(qū)地下水承載力風險因素
風險計算常用的方法有基于概率論和數理統(tǒng)計的方法、重現期法、Monte Carlo 模擬(MC)法和JC法.此外,模糊風險分析法、灰色風險分析法、極大熵風險分析方法等也被廣泛采用. 筆者采用Monte Carlo 模擬法計算灌區(qū)地下水承載力風險.
基于MC 方法進行地下水承載力風險隨機模擬的計算流程如圖2所示,模擬步驟如下.
圖2 地下水承載力風險計算流程圖
步驟1 確定輸入變量(地下水承載力風險因素)及其概率分布.
另外,有些行政機關出于部門利益或者個人利益的需要,往往將已受理的案件在構成犯罪的情況下,并不移送相關部門,而只是將其作為一般的違法案件處理,此做法不僅浪費了寶貴的案件線索,而且放縱了商業(yè)賄賂犯罪。因此在治理商業(yè)賄賂的過程中,提供線索的材料少、質量差,是亟需解決的問題。
獼猴桃(Actinidia chinensis Planch)屬獼猴桃科獼猴桃屬,其成熟果實清香、甜美可口,不僅富含微量元素和氨基酸,其所含的維生素C含量居水果之冠[1-3],而且具有降血壓和血脂等藥用療效,是一種兼具食用與藥用于一體的果品[4-6]。近年來,國內外對獼猴桃產品的研發(fā)活躍,已有果汁飲料、果酒、果干、果醬、果醋等產品面世[7-13]。其中,獼猴桃果酒是一種新型的產品,其酒精度低、口感好、營養(yǎng)保健價值高,受到消費者的喜愛[14]。
步驟3 利用灌區(qū)地下水承載力多目標評價模型,計算地下水系統(tǒng)風險評價指標.
步驟4 重復步驟2,3,直到模擬次數滿足預定的精度要求,以頻率統(tǒng)計的方法計算出風險率.
人民勝利渠位于河南省北部,東經113°31'—114°25',北 緯35° 0'—35° 30',灌區(qū)控制面積1 486.84 km2,灌溉面積9.9 萬hm2. 可利用的水源包括天然降水、黃河水和地下水,年降水量620 mm,其中6—9月降水占年降水量的70% ~80%,年蒸發(fā)量1 800 mm.灌區(qū)肩負著為城鄉(xiāng)生活、工業(yè)、企業(yè)和環(huán)境供水的重任,對灌區(qū)的工農業(yè)生產和生態(tài)環(huán)境保護發(fā)揮了重要作用.但是,隨著灌區(qū)社會經濟的迅速發(fā)展,灌區(qū)水資源短缺和水生態(tài)環(huán)境惡化態(tài)勢日益嚴重,引發(fā)灌區(qū)之間上下游爭水、工農業(yè)爭水、城鄉(xiāng)間爭水、超采地下水、擠占生態(tài)環(huán)境用水等問題,成為制約灌區(qū)發(fā)展的重要因素.開展灌區(qū)地下水承載力風險評價研究,對科學制定相關保護規(guī)劃,促進區(qū)域經濟社會的可持續(xù)發(fā)展,具有重要意義.筆者利用灌區(qū)地下水承載力多目標風險評價模型分析地下水承載力的可靠性.
步驟2 通過模擬試驗,獨立地隨機抽取各輸入變量的值,并使所抽取的隨機數值符合既定的概率分布.
人民勝利渠灌區(qū)地下水承載力風險因素如圖1所示,選擇其中11 個主要的風險因素,包括地表水可利用量、地下水可利用量、引黃水可利用量、農田灌溉定額、人口增長率、GDP 增長率,農業(yè)萬元GDP用水量、工業(yè)萬元GDP 用水量、第三產業(yè)萬元GDP用水量、城鎮(zhèn)居民生活用水定額,農村居民生活用水定額等.其中地表水可利用量、地下水可利用量、引黃水可利用量均采用P-Ⅲ型分布概率,而其他風險因素均采用三角分布概率.以2015 水平年為例,部分采用三角分布概率的灌區(qū)地下水承載力風險因素的概率分布見表1.
當Monte Carlo 隨機模擬次數足夠多,充分滿足預定精度要求時,便可估計承載目標的風險. 設Monte Carlo 隨機模擬試驗次數為N,分別統(tǒng)計地下水承載力評價模型計算得到的GDP、人口、糧食產量和污水排放量4 個承載目標小于確定性條件下(不考慮風險因子的隨機性,取確定值)的承載目標結果的次數,利用式(6)計算地下水承載力風險.
表1 2015年風險因素概率分布
式中:N 為Monte Carlo 隨機模擬試驗次數;NGDP,NPOP,NFood,NWAW分別為隨機模擬試驗得到的GDP、人口、糧食產量和污水排放量小于確定性條件下對應承載目標的次數;RGDP,RPOP,RFood,RWAW分別表示GDP、人口、糧食產量和污水排放量風險程度,數值越小,承載能力越大.
新型職業(yè)農民培育不是一種簡單的教育和培訓,是一項基礎性工程、創(chuàng)新性工作。農業(yè)農村部明確了“生產經營型、專業(yè)技能型和專業(yè)服務型”三種新型職業(yè)農民培育類型,并分別為三種類型確定了培育對象標準和培育方向。但在基層進行對象遴選時,不少培訓機構觀念仍然停留在培訓觀念中,并沒有摸底調查,存在著前期工作不充分,后期工作“急上馬”現象,培訓對象遴選不科學、不規(guī)范,造成同一個課堂的學員素質、專業(yè)差別較大,這給教學安排帶來了極大的難度,影響了培育成效。
由于地下水承載力評價為多目標,求得各目標承載風險后,需求綜合承載能力風險. 為此,采用式(7)和(8)將各承載目標歸一化,采用加權法得到綜合承載能力風險的分布. 其中,承載目標GDP、人口、糧食產量和污水排放量的權重分別取0.3,0.3,0.15,0.25.通過對各承載目標的分布進行統(tǒng)計,計算地下水承載力風險.
教師在工作過程中的權利被侵害后,或者不知道應對措施,或者不知道權利救助部門,往往聽之任之,教師的權利保護意識普遍缺乏?!叭吮恍Q為應當是不斷探究他自身的存在物——一個在他生存的每時每刻都必須查問和審視她的生存狀況的存在物?!盵12]教師的工作環(huán)境權的自我維護實際上就是一種權利自救過程,只有當教師知曉自己所享有的權利,并且在權利受到侵害后能主動維護自己的權利,才能夠進行自我管理,實現工作環(huán)境權的自覺,那么工作環(huán)境權才能發(fā)揮應有的對教師個體的保護作用。
越大越優(yōu)的目標:
越小越優(yōu)的目標:
式中:x(i)為承載目標序列的第i 個值;x*(i)為承載目標序列第i 個值的歸一化值;max(x),min(x)分別為承載目標序列的最大值和最小值.
采用Monte Carlo 隨機模擬技術,生成10 000 組風險因素集,根據灌區(qū)地下水承載力多目標風險評價模型和求解方法,計算2010,2015,2020 水平年不同風險因素組合下的灌區(qū)地下水承載力風險.其中,2015年地下水承載不同目標值區(qū)間分布頻率如圖3所示.其中,承載目標GDP 為3.5×106~4.0×106萬元的頻率最高,為0.21,而2.5 ×106~4.0 ×106萬元的頻率為0.73.人口為2.0 ×106~2.2 ×106人的頻率最高,為0.18,而1.4 ×106~2.2 ×106人的頻率為0.78.糧食產量為5.6 ×108~5.8 ×108kg 的頻率最高,為0.18,而5.2×108~5.8 ×108kg 的頻率為0.71.污水排放量為0.7 ×108~0.8 ×108m3的頻率最高,為0.19,而0.6×108~1.0×108m3的頻率為0.76.
高職院校是培養(yǎng)強技能、高素養(yǎng)專業(yè)人才的重要基地,對于長治職業(yè)技術學院來說,應依托當地豐富的紅色文化資源來推動自身院校的建設,關鍵是推動院校的學風、強化校園文化建設。優(yōu)秀良好的校園學習風氣既能夠有效促進學生健康快樂成長,同時還能夠幫助他們更好的實現全面發(fā)展。依托山西特色地域文化以及長治市的紅色文化,運用革命先烈強烈的責任感及使命感來深入的感染學生、影響學生、熏陶學生,切實幫助他們樹立科學合理的學習目標及的遠大理想,并促使他們將個人的遠大抱負內化成強大的學習動力,以此來有效推動優(yōu)良校園學習風氣的建設。
圖3 地下水承載目標值區(qū)間分布頻率
2010,2015,2020 水平年地下水承載風險如圖4所示和見表2.
圖4 不同水平年承載力綜合風險分布頻率
表2 不同水平年灌區(qū)地下水承載力風險
由圖4可知,2010年地下水綜合承載風險在0.40 ~0.55 的頻率為0.66,2015年地下水綜合承載風險在0.4 ~0.6 的頻率為0.76,2020年地下水綜合承載風險在0.4 ~0.6 的頻率為0.81.
由表2可知,2015 水平年GDP 風險小于2010 和2020 水平年,風險為0.217 2,即有78.28%可能性滿足GDP 發(fā)展的需求.3 個水平年的人口風險均較大,最小值為2010年的0.587 9,表明灌區(qū)人口承載壓力較大.3 個水平年的糧食產量風險均較小,其中最大值為2020年的0.229 7,表明灌區(qū)糧食產量達到期望值的可能性均較大.由不同年份的污水排放量風險可知,風險呈加大趨勢,由2010年的0.264 8 增加到2020年的0.435 2.灌區(qū)2010,2015 和2020 水平年的綜合承載風險分別為0.334 2,0.458 9和0.576 2,呈現出風險增加的趨勢,表明在各種不確定性因素影響下,隨著時間的推移,灌區(qū)地下水承載力達到期望承載效果的可能性呈現下降趨勢.
1)依據灌區(qū)地下水承載力評價研究體系中存在的不確定性,通過承載力風險的定義、風險因子的辨識,基于Monte Carlo 隨機模擬方法,建立灌區(qū)地下水承載力多目標風險評價模型,并應用于人民勝利渠灌區(qū)地下水承載風險評價研究.
2)參考相關研究成果,選擇11 個因素作為灌區(qū)地下水承載力風險因子并設定其概率分布,存在較大的主觀性,需要采用有效的風險因子辨識方法,確定能真正反映地下水承載風險的風險因子.
從我國現有的水權交易實踐來看,地方政府在水權交易實踐中所扮演的角色大致可以分為兩類:一是地方政府是水權交易的主體——政府直接參與水權交易的整個過程,譬如東陽義烏水權交易模式便是典型代表;二是地方政府不直接參與水權交易,它的角色主要是推動者和監(jiān)督者,用水戶間的水權交易模式和行業(yè)間的水權交易模式便是如此。
3)由于承載力多目標優(yōu)化模型為非線性模型,且變量多,故采用粒子群優(yōu)化算法進行求解,但該算法存在速度慢的缺點,需要對基本的粒子群算法進一步改進,提高其尋優(yōu)能力.多目標求解技術依舊是優(yōu)化領域的難點,文中采用TOPSIS 法,通過貼近度進行多目標優(yōu)化,該求解技術需要通過其他多目標求解技術進一步相互校驗.
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