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      基于變權(quán)信息熵改進TOPSIS法的水資源承載力評價——以陜西省地級城市為例

      2015-03-15 02:46:18劉曉君付漢良
      水土保持通報 2015年6期
      關(guān)鍵詞:TOPSIS法信息熵

      劉曉君, 付漢良

      (西安建筑科技大學 管理學院, 陜西 西安 710055)

      基于變權(quán)信息熵改進TOPSIS法的水資源承載力評價——以陜西省地級城市為例

      劉曉君, 付漢良

      (西安建筑科技大學 管理學院, 陜西 西安 710055)

      摘要:[目的] 對陜西省各地市水資源承載力(WRCC)狀況進行評價,為區(qū)域水資源的合理利用和分配提供科學依據(jù)。 [方法] 在引入信息熵進行指標權(quán)重計算的基礎(chǔ)之上,采用變權(quán)法對權(quán)重指標反?,F(xiàn)象進行修正。依據(jù)計算所得權(quán)重,采用改進TOPSIS法建立模型。并結(jié)合2012年陜西省各地市涉及水資源承載力的相關(guān)數(shù)據(jù),對陜西省各地市的水資源承載力綜合狀況評價中進行了應用。 [結(jié)果] 得出了陜西省各地級市的水資源承載力情況排序為:安康市>寶雞市>商洛市>延安市>漢中市>渭南市>榆林市>銅川市>咸陽市>西安市。發(fā)現(xiàn)西安市水資源承載力不足情況最為突出。 [結(jié)論] 利用變權(quán)信息熵改進TOPSIS模型計算水資源承載力,操作簡便、實用性強,在該領(lǐng)域應用前景廣泛。

      關(guān)鍵詞:變權(quán)法; 信息熵; TOPSIS法; 水資源承載力

      承載力概念源于物理學,指物體在自身不被破壞的前提下所能承受的最大荷載。水資源承載力作為承載力概念的擴展,對其概念的定義主要有,著眼于水資源承載主體而提出的水資源開發(fā)規(guī)模論[1];將承載力概念映射到人口規(guī)模上提出的承載最大人口論[2];從承載力客體角度出發(fā)提出的支撐社會經(jīng)濟系統(tǒng)持續(xù)發(fā)展能力論[3]。結(jié)合以上3種觀點,本研究將水資源承載力定義為,在一定時空范圍、技術(shù)水平、資源條件下,通過合理分配利用水資源,從而達到社會、經(jīng)濟、生態(tài)以及水資源系統(tǒng)協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展的最大支撐能力。對于水資源承載力評價方面的研究,也已由來已久,評價方法方面如綜合指數(shù)法、模糊綜合評價法、灰色關(guān)聯(lián)發(fā)、主成分分析法等都已被廣泛應用。然而這些方法在應用過程中也都有著各自的利弊,如綜合指數(shù)法僅能反映區(qū)域水資源承載力的大致情況,其內(nèi)涵不夠具體[4];模糊綜合評價法在評價因素的選取方面主觀隨意性太強;主成分分析法適用于影響因素的選取,而在綜合評價上則顯得力不從心;此外在評價因素指標權(quán)重確定方面,最常用的AHP法(層次分析法)嚴重依賴專家打分,主觀性過強[5];熵權(quán)法雖然較為客觀,但在實際應用過程中容易出現(xiàn)單指標反?,F(xiàn)象。因此,本研究將變權(quán)法引入信息熵來進行評價評價指標的權(quán)重計算,在尊重數(shù)據(jù)客觀性的同時就其單指標反?,F(xiàn)象進行修正,然后建立改進TOPSIS模型對水資源承載力進行評價,并結(jié)合實際數(shù)據(jù)就陜西省各市水資源承載力狀況進行評價[6]。

      1改進TOPSIS法

      TOPSIS(technique for order preference by similarity to ideal solution)即逼近理想點排序法,因其計算簡便,對數(shù)據(jù)要求不高而被廣泛應用于有限方案的多目標決策中,主要通過評價指標點相對于“理想解”和“負理想解”的距離來對其進行排序優(yōu)選。其建模過程為:首先構(gòu)建決策矩陣X,然后就矩陣數(shù)據(jù)進行無量綱化處理和同趨勢化處理得到新矩陣B′,隨后計算出加權(quán)矩陣T。根據(jù)加權(quán)矩陣確定理想解 和負理想解 ,計算各理指標點相對于理想點的歐式距離,并根據(jù)其大小進行排序優(yōu)選[7]。然而,利用歐式距離計算時可能會出現(xiàn)一個難以避免的問題,即指標點在在離理想解歐式距離最短的同時離負理想解的距離可能也最短。導致在利用TOPSIS進行排序優(yōu)選時,可能難以反映各指標點實際的優(yōu)劣性。本研究通過用垂直距離,即理想解與負理想解到過指標點以理想解與負理想解連線為法向量的面的距離,代替歐氏距離的方法,有效解決了這一問題[8-9]。

      2利用熵權(quán)法計算各指標權(quán)重

      (1) 構(gòu)建樣本數(shù)為m,評價指標數(shù)為n的判斷矩陣:

      X=(xij)m×n(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)

      式中:X——判斷指標矩陣;xij——判斷指標矩陣中對應的i行j列的指標元素。

      (2) 將判斷矩陣進行歸一化,形成新矩陣

      B=(bij)m×n(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)

      (2)

      (3) 將歸一化后的矩陣進行同趨勢化(本文將矩陣同趨勢化為越大越優(yōu)型型),得到新矩陣:

      B′=(bij′)m×n,i=1,2,…,m,j=1,2,…,n

      (3)

      (4) 根據(jù)信息熵的定義,計算評價指標的熵權(quán)為:

      (i=1,2,…,m,j=1,2,…,n)

      (4)

      (5) 計算評價指標熵權(quán),得到信息熵權(quán)重計算向量[10]:

      (5)

      3變權(quán)法

      變權(quán)法是根據(jù)評估向量大小而將權(quán)重進行改變的一種方法,是對常權(quán)法所確定權(quán)重進行的一種修正[11-12]。該方法對單指標反?,F(xiàn)象異常敏感,能夠?qū)⒅笜说闹匾猿潭葴蚀_地刻畫出來。

      (1) 上確定界權(quán)重woj的確定:上界權(quán)重表示Aj為標功能完全喪失時Aj所占的比重:

      woj=wj/(minwj+maxwj)(j=1,2,…,n)

      (6)

      式中:woj——j評價指標對應的上界權(quán)重。

      (2) 確定引入函數(shù)λj(bij′):

      (i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)

      (7)

      (3) 計算變權(quán)后各指標權(quán)重,得到變權(quán)重矩陣T=[tij]m×n:

      (8)

      式中:tij——變權(quán)矩陣T矩陣中對應的i行j列的指標元素。

      (4) 利用矩陣T和矩陣B′計算最終決策矩陣:

      B″=[bij″](i=1,2,…,m; j=1,2,…,nm×n)

      (9)

      式中:B″——最終決策矩陣,且B″=B′·TT。

      根據(jù)最終決策矩陣B″中對應數(shù)據(jù),利用改進TOPSIS法對評價樣本進行優(yōu)選排序。

      4應用實例

      從水資源系統(tǒng)、自然生態(tài)系統(tǒng)、社會人口系統(tǒng)和

      經(jīng)濟發(fā)展系統(tǒng)耦合的角度,選取9個最具代表性的指標[13-15],以2012年陜西省各市相關(guān)數(shù)據(jù)為依托,建立陜西省水資源承載力變權(quán)信息熵改進TOPSIS模型。

      4.1 判斷矩陣建立

      建立m×n階矩陣X=(xij)m×n(i=1,2,…,m; j=1,2,…,n)。結(jié)果詳見表1。

      4.2 指標標準化

      利用公式(2)—(3)對xij——標進行歸一化、同趨勢化處理(表2),得到矩陣:B′=(bij′)m×n。

      式中:i=1,2,…,m, j=1,2,…,n。

      表1 陜西省各市水資源承載力指標體系

      表2 陜西省各市水資源承載力指標標準化處理

      4.3 變權(quán)信息熵計算指標權(quán)重

      結(jié)合標準化處理得到的數(shù)據(jù),利用公式(4)—(8)通過熵權(quán)法計算各評價因素的權(quán)重向量

      W=(wij)1×n(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)

      后再結(jié)合標準化的原始數(shù)據(jù)進行變權(quán)計算(表3),得到各指標對應的變權(quán)重矩陣:

      T=[tij]m×n(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)

      4.4 最終決策矩陣的確定

      利用公式(9)計算最終決策矩陣B″=[bij″]。

      式中:i=1,2,…,m;j=1,2,…,nm×n。結(jié)果詳見表4。

      4.5 模型計算結(jié)果

      根據(jù)最終決策矩陣B″的相關(guān)數(shù)據(jù),利用公式(1)計算各樣本點到負理想解的垂直距離為[16]:

      dT=(0.041 9, 0.083 9, 0.159 5, 0.077 1, 0.112 7, 0.137 6, 0.097 5, 0.115 9, 0.166 4, 0.155 0)

      表3 熵權(quán)法和變權(quán)法計算各市指標權(quán)重值

      表4 最終決策矩陣

      5討 論

      根據(jù)本研究計算結(jié)果陜西省各市水資源承載力水平從高到低依次為:安康市>寶雞市>商洛市>延安市>漢中市>渭南市>榆林市>銅川市>咸陽市>西安市。

      西安市由于人口、產(chǎn)業(yè)密集,價值水資源天賦不足,在是陜西省各地級市中水資源承載力水平最低,而位于陜南地區(qū)的安康地區(qū)承載力水平最高。從地域?qū)用娣治?,陜南地區(qū)在省域內(nèi)水資源承載力水平最高。根據(jù)計算結(jié)論,從水資源承載力與社會經(jīng)濟發(fā)展相協(xié)調(diào)角度出發(fā),本研究認為應當從以下幾方面著手提高水資源承載力:加強節(jié)水技術(shù)研究并促進其轉(zhuǎn)化成現(xiàn)實生產(chǎn)力;同時提高污水處理水平,大力發(fā)展再生水事業(yè),既開源又節(jié)流提高地區(qū)水資源承載力[17-19];此外,從陜西省產(chǎn)業(yè)布局方面考慮,應當將高耗水的農(nóng)牧業(yè)有選擇性的從以西安地區(qū)為代表的水資源承載力偏低地區(qū)向承載力水平相對較高的陜南地區(qū)轉(zhuǎn)移。

      6結(jié) 論

      (1) 采用變權(quán)信息熵法,在消除評價過程主觀影響的同時,有效減少了單因素反?,F(xiàn)象對評價結(jié)果的擾動,使評價結(jié)論更為可靠。

      (2) 通過在計算中用垂直距離代替?zhèn)鹘y(tǒng)TOPSIS法中常用的歐式距離,有效避免了評價最優(yōu)點同時可能也是評價最劣點情況的發(fā)生。

      總之,本研究將變權(quán)改進TOPSIS法引入水資源承載力評價領(lǐng)域,并結(jié)合陜西省實際數(shù)據(jù)進行建模計算,操作實用、簡便,說明該方法在水資源承載力評價領(lǐng)域具有廣闊的應用前景。

      [參考文獻]

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      Evaluation on Water Resources Carrying Capacity Based on Variable-Weight and Entropy-Weight Methods with Improved TOPSIS

      -A Case Study of Prefecture Cities in Shaanxi Province

      LIU Xiaojun, FU Hanliang

      (SchoolofManagement,Xi’anUniversityofArchitectureandTechnology,Xi’an,Shaanxi710054,China)

      Abstract:[Objectives] The objective of the study is to evaluate the water resources carrying capacity(WRCC) of all prefecture cities in Shaanxi Province, and to provide scientific basis for the reasonable utilization and allocation of water resources in this region. [Methods] Based on the introduction of entropy-weight method and the calculation of index weight, variable-weight method was used to improve the weight index. We then established a model with the improved TOPSIS according to the calculated weight, and used this model to evaluate the comprehensive WRCC in all prefecture cities in Shaanxi Province. [Results] We ranked WRCC in all prefecture cities in Shaanxi Province in the order as follows: Ankang>Baoji>Shangluo>Yanan>Hanzhong>Weinan>Yulin>Tongchuan>Xianyang>Xi’an, and found that the WRCC is extremely lower in Xi’an City. [Conclusion] Based on variable-weight and entropy-weight methods, the evaluation of WRCC with improved TOPSIS is easy and practical, so it will have great implication in this field.

      Keywords:variable-weight method; entropy-weight method; TOPSIS method; water carrying capacity

      文獻標識碼:B

      文章編號:1000-288X(2015)06-0187-05

      中圖分類號:TV213, F323.213

      通信作者:付漢良(1991—),男(漢族),江西省景德鎮(zhèn)市人,博士研究生,研究方向為環(huán)境經(jīng)濟。E-mail:489340748@qq.com。

      收稿日期:2014-09-29修回日期:2014-11-20

      資助項目:西安市科技局軟科學項目“西安市中水回用調(diào)查與對策研究”﹝SF1505(5)﹞; 陜西省社會科學基金項目(13SC007); 國家社會科學基金項目(12BGL083); 教育部人文社科基金項目(11YJA790090)

      第一作者:劉曉君(1961—),女(漢族),陜西省西安市人,博士,教授,博士生導師,主要從事投融資決策、環(huán)境經(jīng)濟等方面的研究。E-mail:xjun_liu@163.com。

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