楊 靜
(遼陽灌區(qū)管理中心,遼寧 遼陽 111000)
20世紀(jì)50-70年代我國興建了許多灌區(qū)水利設(shè)施,為改善當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件,促進(jìn)灌區(qū)建設(shè)和農(nóng)業(yè)發(fā)展發(fā)揮著重要的支撐作用,受當(dāng)時(shí)技術(shù)水平、建設(shè)投資和歷史條件等因素限制,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、渠系淤積等問題。自1998年以來,為提高灌區(qū)用水效率并保障農(nóng)業(yè)糧食生產(chǎn),我國啟動(dòng)了一系列的灌區(qū)節(jié)水配套改造項(xiàng)目,持續(xù)完善和節(jié)水改造了全國402處大型灌區(qū)[1-4]。由于灌區(qū)節(jié)水改造涉及到影響因素多、投資資金大且覆蓋范圍廣,續(xù)建配套與節(jié)水改造屬于一個(gè)較長的投入過程,因此系統(tǒng)科學(xué)的評價(jià)灌區(qū)節(jié)水改造效果十分重要。根據(jù)評價(jià)結(jié)果,揭示各影響因子與改造效果之間的制約關(guān)系,可為改造方案的經(jīng)濟(jì)合理性分析及其優(yōu)化設(shè)計(jì)提供一定的指導(dǎo)作用[5]。
文章以遼陽中型灌區(qū)節(jié)水配套改造二期項(xiàng)目為例,選擇2012年、2018年為灌區(qū)改造前、后的水平年,所需數(shù)據(jù)主要來源于灌區(qū)實(shí)際評估相關(guān)資料。權(quán)重的計(jì)算為節(jié)水改造效果評價(jià)的重要環(huán)節(jié),一般選用主、客觀賦權(quán)法確定評判指標(biāo)權(quán)重。其中,主觀賦權(quán)法主要有Satty法、成對比較法、專家評分法等,在實(shí)際應(yīng)用中這些方法易受決策者的工作經(jīng)驗(yàn)、個(gè)人偏好、知識結(jié)構(gòu)等因素的影響,計(jì)算結(jié)果的透明性和再現(xiàn)性較差;客觀賦權(quán)法主要有相關(guān)系數(shù)法、熵權(quán)法、秩和比法和模糊定權(quán)法等,這類方法能夠有效避免人為因素的干擾,但解釋性較差。
文章綜合考慮主、客觀兩種賦權(quán)法的優(yōu)缺點(diǎn),對灌區(qū)節(jié)水改造效果各項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重利用組合法計(jì)算,采用模糊優(yōu)選法系統(tǒng)評判分析了灌區(qū)改造效果[6]。
經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)環(huán)境等方面的改變?yōu)楣鄥^(qū)節(jié)水配套改造效果的主要體現(xiàn),結(jié)合遼陽灌區(qū)節(jié)水改造的目標(biāo)要求及續(xù)建配套的工程特點(diǎn),考慮參評指標(biāo)的內(nèi)涵及其貢獻(xiàn)率大小,從投資與效益、節(jié)水與配套、經(jīng)濟(jì)社會(huì)與農(nóng)業(yè)、生態(tài)環(huán)境、水利用率和水土資源6個(gè)方面選擇評判指標(biāo)。然后依據(jù)各要素之間的邏輯關(guān)系構(gòu)建節(jié)水改造效果評價(jià)體系,如表1所示。
表1 灌區(qū)節(jié)水配套改造效果評價(jià)體系
表1中:C1-C4分別為人均GDP、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值比重、畝均糧食產(chǎn)量、經(jīng)糧作物種植面積比;C5-C8為農(nóng)業(yè)用水量比例、耕地灌溉百分比、水資源開發(fā)利用程度、地下水開發(fā)利用程度;C9-C12為骨干渠道防滲率、骨干建筑物配套率、田間工程配套率、田間節(jié)水灌溉程度;C13-C15為畝均灌溉用水量、灌溉水利用效率、渠系水利用效率;C16-C19為地下水升降程度、森林覆蓋率、節(jié)水量生態(tài)利用百分比、耕地鹽堿化面積;C20-C23為實(shí)際投資率、有效灌溉面積增加比例、水費(fèi)實(shí)收率、灌區(qū)總收入。
引入G=(G1,G2,…,Gm)、D=(D1,D2,…,Dn)為多目標(biāo)決策問題的目標(biāo)集與方案集,則關(guān)于m個(gè)評價(jià)指標(biāo)n個(gè)方案的決策特征值矩陣為:X=(xij),i=1,2,…,m;j=1,2,…,n。不同指標(biāo)對評價(jià)結(jié)果的影響趨勢存在差異,為了將各指標(biāo)轉(zhuǎn)化為相對于優(yōu)的隸屬度分別利用下式進(jìn)行歸一化處理,指標(biāo)值越大則效果評價(jià)越優(yōu)型:
(1)
指標(biāo)值越小則效果評價(jià)越優(yōu)型:
(2)
將決策特征值矩陣按照隸屬度計(jì)算方法轉(zhuǎn)化為隸屬度矩陣,即R=(rij)。然后選擇隸屬度矩陣中各行中的最大值構(gòu)成理想的最優(yōu)方案,其表達(dá)式為:
rg=(rg1,rg2,…,Rgm)=(max1i,max2i,…,maxmi)=
(1,1,…,1)
(3)
選擇隸屬度矩陣中各行中的最小值構(gòu)成理想的最劣方案,其表達(dá)式為:
rb=(rb1,rb2,…,Rbm)=(min1i,min2i,…,minmi)=
(0,0,…,0)
(4)
將參考系統(tǒng)的兩級依據(jù)相對隸屬度定義為優(yōu)、劣等,則方案j隸屬于劣等方案rb、優(yōu)等方案rg的隸屬度為ubj、ugj。根據(jù)各方案的劣屬度ubj、優(yōu)屬度ugj,構(gòu)造相應(yīng)的劃分矩陣:
(5)
約束條件為:0≤ugj≤1,0≤ubj≤1,ugi+ubj=1,j=1,2,…,n。
設(shè)定各影響因子的加權(quán)向量λ=(λ1,λ2,…,λm)T,且滿足∑λ=1。方案j在p=1時(shí)的對優(yōu)等方案相對隸屬度ugj的最優(yōu)值按照歐式加權(quán)距優(yōu)、劣距離平方和最小的準(zhǔn)則推求,其目標(biāo)函數(shù)如下:
(1+ugj)2∑λi(rij-rbj)2}
(6)
方案j的歐式加權(quán)距優(yōu)、劣距離計(jì)算公式分別為:
(7)
(8)
其中,ubj=1-ugj。然后對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求導(dǎo)運(yùn)算,令導(dǎo)數(shù)值為0,則灌區(qū)節(jié)水改造效果模糊評價(jià)模型可轉(zhuǎn)化為如下方程,即:
(9)
式中:λi為考慮專家評分法和熵權(quán)法確定的比例系數(shù);ugj為決策優(yōu)屬度。
1.3.1 熵權(quán)法
熵反映了樣本數(shù)據(jù)在信息論中的相對變化速率,熵的大小代表了指標(biāo)信息在系統(tǒng)中的無序程度,可根據(jù)該理論確定權(quán)重值。熵權(quán)法確定權(quán)重的主要依據(jù)為各參數(shù)構(gòu)成的判斷矩陣,信息量越大則該參數(shù)提供的有效信息越多,對節(jié)水改造效果評價(jià)的貢獻(xiàn)率就越高,所賦予的權(quán)值越大;反之,信息量越低則樣本提供的信息越少,對節(jié)水改造效果評價(jià)的貢獻(xiàn)率就越低,由此計(jì)算的權(quán)值就越小。為提高評價(jià)結(jié)果的可靠性與合理性,運(yùn)用熵值法確定指標(biāo)權(quán)重時(shí)應(yīng)盡量降低主觀性影響。
采用歸一化處理公式將決策特征矩陣X=(xij)轉(zhuǎn)化為隸屬度矩陣R=(rij),然后依據(jù)信息熵的定義利用下式計(jì)算指標(biāo)i在灌區(qū)j中的熵,即:
(10)
(11)
其中,k為反映系統(tǒng)樣本數(shù)的某一常數(shù),系統(tǒng)熵值在有序度為0時(shí)最大;當(dāng)系統(tǒng)無序分布樣本為m時(shí),則有fij=1/m。為了使上式更具有意義,若fij=0時(shí),則fijlnfij=0;若lnfij=1,則fijlnfij=e。
最后選用下述公式確定節(jié)水改造效果各指標(biāo)的熵權(quán)ωi,即:
(12)
1.3.2 專家賦分法
專家法是對同類各項(xiàng)指標(biāo)的重要程度依據(jù)專家在該領(lǐng)域的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)給出判別,從而確定各參評指標(biāo)的相對權(quán)重,因此屬于主觀賦權(quán)法。根據(jù)熵權(quán)法和專家法計(jì)算結(jié)果,對指標(biāo)i的組合權(quán)重利用下式計(jì)算,其表達(dá)式為:
(13)
根據(jù)待評價(jià)樣本的具體情況將評價(jià)體系劃分為H層,若參評指標(biāo)有m個(gè),則優(yōu)選計(jì)算流程如下:
1) 對各指標(biāo)初始值利用歸一化公式進(jìn)行計(jì)算,由此構(gòu)造灌區(qū)節(jié)水改造的相對隸屬度矩陣。
2) 運(yùn)用專家法和熵權(quán)法分別對參評指標(biāo)的權(quán)重進(jìn)行計(jì)算,并對各指標(biāo)綜合權(quán)重利用公式(3)計(jì)算。
3) 根據(jù)計(jì)算式(9)和隸屬度矩陣元素及綜合權(quán)重構(gòu)造相對優(yōu)屬度矩陣,由此確定準(zhǔn)則層模糊矩陣如下:
(14)
4) 重復(fù)以上計(jì)算流程獲取更高層次的優(yōu)屬度矩陣,方案或決策j的優(yōu)屬度向量即為最高層H的單元系統(tǒng)數(shù)據(jù),即:
uj=(u1,u2,…,un)
(15)
不同決策或方案的優(yōu)劣程度按照最大隸屬度原則即可確定,最終輸出各方案的排序和效果評價(jià)結(jié)果。
結(jié)合灌區(qū)節(jié)水配套改造項(xiàng)目相關(guān)資料,隨機(jī)選取遼陽灌區(qū)內(nèi)10個(gè)子灌區(qū)作為待評樣本,對各子灌區(qū)節(jié)水改造前、后狀況運(yùn)用上述綜合評價(jià)體系和多目標(biāo)模糊評價(jià)模型進(jìn)行分析,各子灌區(qū)的基本信息如表2所示。
表2 節(jié)水改造效果評價(jià)的初始值
采用計(jì)算式(1)或(2)對各子灌區(qū)成本型、效益型評價(jià)指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)一處理,然后利用專家法和熵權(quán)法計(jì)算確定統(tǒng)一處理后的各指標(biāo)綜合權(quán)重,其中專家法是對各參評指標(biāo)邀請5位參評專家賦分,取平均值為主觀賦權(quán)值,結(jié)果見表3。
根據(jù)專家法和熵權(quán)法權(quán)重計(jì)算結(jié)果,利用式(13)確定參評指標(biāo)綜合權(quán)重。然后利用最優(yōu)歐式距離計(jì)算公式和相對隸屬度計(jì)算結(jié)果,確定評價(jià)體系準(zhǔn)則層各指標(biāo)基本值,如表4所示。
表3 參評指標(biāo)的相對隸屬度
根據(jù)歸一化處理公式、專家法、熵權(quán)法對準(zhǔn)則層各指標(biāo)值分別進(jìn)行計(jì)算,從而確定該層指標(biāo)的相對優(yōu)屬度矩陣和綜合權(quán)重,然后利用最優(yōu)歐式距離公式確定目標(biāo)層排序值,如表4。
表4 準(zhǔn)則層各參數(shù)優(yōu)屬度
根據(jù)表4可知,節(jié)水配套改造項(xiàng)目實(shí)施后均在不同程度上提升了灌區(qū)的運(yùn)行狀況。改造效果因灌區(qū)投資大小、環(huán)境條件、建設(shè)規(guī)模等不同存在一定的差異。節(jié)水改造效果較為顯著的有X5、X6、X7子灌區(qū),uj值>0.7;節(jié)水改造效果處于中等的有X2、X3、X9子灌區(qū),uj值處于0.5-0.7范圍;節(jié)水改造效果處于中等偏下的有X10子灌區(qū),uj值接近0.5;改造效果較差的子灌區(qū)為X1、X4。綜上分析,運(yùn)行管理狀況良好、地方配套資金落實(shí)率高、前期基礎(chǔ)較高且投資額較大的灌區(qū)的改造效果較好。
1) 結(jié)合灌區(qū)節(jié)水配套改造相關(guān)資料,從多個(gè)不同方面構(gòu)建了可量化評價(jià)的多指標(biāo)評價(jià)體系,然后對灌區(qū)改造前后的運(yùn)行狀況利用模糊數(shù)學(xué)綜合法進(jìn)行科學(xué)評價(jià)。對灌區(qū)節(jié)水改造效果運(yùn)用多目標(biāo)模糊優(yōu)選法評價(jià)時(shí),需從因素層至目標(biāo)層逐級計(jì)算,為了獲取更加系統(tǒng)、全面的灌區(qū)改造信息,確定了影響灌區(qū)改造效果的關(guān)鍵因素[7]。
2) 節(jié)水改造效果評價(jià)受權(quán)重計(jì)算的影響較為明顯,基于專家法和熵權(quán)法的綜合權(quán)重不僅提高了評價(jià)結(jié)果的可信度和可靠度,而且彌補(bǔ)了單一方法權(quán)重計(jì)算存在的不足。另外,文中選用節(jié)水改造前、后的指標(biāo)值進(jìn)行計(jì)算仍存在一定局限性,為進(jìn)一步提高評價(jià)結(jié)果的客觀真實(shí)性可將評價(jià)點(diǎn)以年為單位的時(shí)段平均值替代。