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    SFLA-PP模型在區(qū)域水資源利用效率綜合評價(jià)中的應(yīng)用

    2017-11-28 03:33:13
    長江科學(xué)院院報(bào) 2017年11期
    關(guān)鍵詞:評價(jià)模型

    (云南省水文水資源局 文山分局,云南 文山 663000)

    SFLA-PP模型在區(qū)域水資源利用效率綜合評價(jià)中的應(yīng)用

    雷夢婷

    (云南省水文水資源局 文山分局,云南 文山 663000)

    水資源利用效率;指標(biāo)體系;投影尋蹤;混合蛙跳算法;綜合評價(jià)

    1 研究背景

    水資源利用效率一直是水資源管理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn),基本內(nèi)涵可理解為在有限的水資源供給條件下以及工業(yè)、農(nóng)業(yè)、生活與生態(tài)環(huán)境需水日益高漲的狀態(tài)下,尋求單位水資源在經(jīng)濟(jì)、社會、生態(tài)環(huán)境等方面效率的最大化[1]。開展水資源利用效率綜合評價(jià),需解決2方面的問題。一是目前常用于水資源利用效率評價(jià)的方法,如主成分分析法[1]、層次分析法[2]、聚類評價(jià)法[3]、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法[4]等,對水資源利用效率評價(jià)起到了積極作用,但存在評價(jià)精度低等問題;如采用層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重存在主觀臆斷成分較大的問題,而采用主成分分析法降維易造成指標(biāo)信息量丟失等問題。二是目前水資源利用效率尚未形成普遍認(rèn)同的評價(jià)指標(biāo)體系與分級標(biāo)準(zhǔn),其原因在于:①水資源利用效率指標(biāo)選取沒有考慮間接性指標(biāo),如生態(tài)環(huán)境類指標(biāo);②區(qū)域間經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展存在差距,即沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)與內(nèi)地經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)在用水效率方面存在明顯差距;③水資源利用效率評價(jià)涉及工業(yè)、農(nóng)業(yè)、生活、生態(tài)環(huán)境等系統(tǒng),屬多指標(biāo)、高維、非線性系統(tǒng)問題,指標(biāo)的選取難以達(dá)成共識。

    2 水資源利用效率評價(jià)指標(biāo)體系

    目前,國內(nèi)水資源利用效率評價(jià)主要集中于農(nóng)業(yè)[5-9]、工業(yè)[10-11]、生態(tài)[12-13]的單項(xiàng)評價(jià),而對于水資源利用效率綜合評價(jià)研究相對較少[4,14]。筆者參考文獻(xiàn)[1]和文獻(xiàn)[5-7],并考慮文山州區(qū)域用水現(xiàn)狀,遵行科學(xué)性、可操作、可獲取和可量化原則,從綜合用水效率指標(biāo)、工業(yè)用水效率指標(biāo)、農(nóng)業(yè)用水效率指標(biāo)、生活用水效率指標(biāo)和生態(tài)環(huán)境用水指標(biāo)中遴選15個(gè)指標(biāo)構(gòu)建具有目標(biāo)層A、準(zhǔn)則層B和指標(biāo)層C的區(qū)域水資源利用效率評價(jià)指標(biāo)體系,見表1。

    表1 區(qū)域水資源利用效率評價(jià)指標(biāo)體系Table 1 Evaluation index system of utilization efficiency of regional water resources

    注:C1,C3,C4,C8,C9,C10為負(fù)向指標(biāo),指標(biāo)越大,其水資源利用效率越低;其余為正向指標(biāo),指標(biāo)越大,其水資源利用效率水平越高

    3 SFLA-PP水資源利用效率評價(jià)模型

    3.1 投影尋蹤模型

    投影尋蹤(PP)技術(shù)是將高維數(shù)據(jù)投影到低維空間,并在低維空間進(jìn)行數(shù)據(jù)分析研究的統(tǒng)計(jì)方法,在克服維數(shù)禍根、解決超高維等問題中具有明顯優(yōu)勢。PP模型用于水資源利用效率評價(jià)的簡要算法步驟說明如下[15-16]。

    (1) 數(shù)據(jù)預(yù)處理。設(shè)樣本評價(jià)指標(biāo)集為{x(i,j)|i=1,2,…,n;j=1,2,…,m}(n,m分別為樣本容量和指標(biāo)數(shù)目),對于正向指標(biāo)利用式(1)進(jìn)行處理;負(fù)向指標(biāo)取倒乘100后再利用式(1)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

    (1)

    式中:x(i,j)為指標(biāo)特征值歸一化序列;xmax(j),xmin(j)分別為第j個(gè)指標(biāo)值的最大和最小值。

    (2) 構(gòu)造投影指標(biāo)函數(shù)。PP方法就是將m維數(shù)據(jù){x(i,j)|j=1,2,…,m}綜合成a={a(1),a(2),…,a(m)}為投影方向的一維投影值z(i),即

    (2)

    式中a為單位長度向量。

    確定投影指標(biāo)時(shí),要求投影值z(i)的局部投影點(diǎn)盡可能密集,因此,構(gòu)造投影指標(biāo)函數(shù)為

    Q(a)=SzDz。

    (3)

    式中:Sz為投影值z(i)的標(biāo)準(zhǔn)差;Dz為投影值z(i)的局部密度。

    (3) 優(yōu)化投影指標(biāo)函數(shù)。將搜尋最優(yōu)投影方向問題轉(zhuǎn)化為非線性最優(yōu)求解問題,即

    (4)

    (4) 計(jì)算投影值。將最佳投影方向a代入式(2)得到投影值z(i)。

    3.2 混合蛙跳算法(SFLA)

    混合蛙跳算法(SFLA)是通過模擬青蛙群體覓食時(shí),按一定規(guī)則將蛙群劃分為多個(gè)子群,各子群內(nèi)部進(jìn)行局部搜索,并對子群內(nèi)部表現(xiàn)最差的青蛙個(gè)體進(jìn)行更新,經(jīng)過一定次數(shù)的獨(dú)立進(jìn)化后,各子群重新混合完成信息交流,并進(jìn)行下一輪的進(jìn)化,直至滿足設(shè)定的收斂條件[17-18]。SFLA算法實(shí)現(xiàn)步驟簡述如下。

    (1) 隨機(jī)生成P=N×M只青蛙組成的初始群體,第i只青蛙個(gè)體表示為xi=(xi1,xi2,…,xis)(i=1,2,…,P)。其中,s為解空間維度;M為子群數(shù);N為子群內(nèi)青蛙數(shù)量。計(jì)算每個(gè)青蛙個(gè)體初始適應(yīng)度值f(xi),并按f(xi)降序排序,再將各青蛙個(gè)體逐一循環(huán)分配給M子群。

    (2) 在子群進(jìn)化過程中,對每個(gè)子群中f(xi)最差的個(gè)體Fw按式(5)進(jìn)行調(diào)整。

    Fw,new=Fw,old+rand(0,1)×(Fb-Fw,old)。

    (5)

    若f(Fw,new)lt;f(Fw,old),則用Fw,new代替Fw,old;否則按式(6)進(jìn)行局部搜索。

    Fw,new=Fw,old+rand(0,1)×(Fg-Fw,old)。

    (6)

    若仍有f(Fw,new)≥f(Fw,old),則按式(7)進(jìn)行局部搜索。

    Fw,new=Fnew。

    (7)

    式中:Fw,new,F(xiàn)w,old分別表示第k(k=1,2,…,M)個(gè)子群中最差個(gè)體更新的新、舊值;Fk表示子群k中局部最優(yōu)個(gè)體;Fb表示青蛙群體的全局最優(yōu)個(gè)體;Fnew表示隨機(jī)產(chǎn)生的新個(gè)體。

    (3) 對各子群重復(fù)局部搜索直至滿足子群進(jìn)化終止次數(shù)T1。

    (4) 將各子群中的P個(gè)青蛙個(gè)體混合進(jìn)行全局信息交流,并按適應(yīng)度值重新排序和劃分子群;然后繼續(xù)進(jìn)行局部搜索。如此反復(fù)迭代直至滿足算法終止條件或最大迭代次數(shù)T。

    3.3 SFLA-PP水資源利用效率計(jì)算實(shí)現(xiàn)步驟

    SFLA-PP水資源利用效率計(jì)算步驟可歸納如下(IWO,PSO,CS算法評價(jià)步驟可參考實(shí)現(xiàn)):

    (1) 構(gòu)建水資源利用效率評價(jià)指標(biāo)體系,利用式(1)進(jìn)行指標(biāo)一致性處理。

    (2) 確定式(4)作為SFLA,IWO,PSO和CS算法的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),即適應(yīng)度函數(shù)。

    (3) 初始化算法參數(shù)。設(shè)置最大迭代次數(shù)T,青蛙群體規(guī)模P,子群數(shù)M,子群內(nèi)青蛙個(gè)數(shù)N和子群數(shù)局部進(jìn)化次數(shù)T1。

    (4) 適應(yīng)度值計(jì)算。利用式(4)計(jì)算每個(gè)青蛙個(gè)體初始適應(yīng)度值f(xi),并按f(xi)降序排序,再將各青蛙個(gè)體逐一循環(huán)分配給M子群。

    (5) 利用式(5)—式(7)對每個(gè)子群中f(xi)最差的個(gè)體Fw進(jìn)行調(diào)整或局部搜索。

    (6) 對各子群重復(fù)局部搜索直至滿足子群進(jìn)化終止次數(shù)T1;將各子群中的P個(gè)青蛙個(gè)體混合進(jìn)行全局信息交流,并按適應(yīng)度值重新排序和劃分子群后進(jìn)行局部搜索。

    (7) 判斷算法是否滿足終止條件。若滿足,則轉(zhuǎn)至步驟(8);否則重復(fù)步驟(4)—步驟(7)。

    (8) 輸出最優(yōu)解,即PP模型的最佳投影方向a,算法結(jié)束。

    (10) 利用水資源利用效率投影值z(i)大小及評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)對實(shí)例水資源利用效率進(jìn)行綜合評價(jià)、排序及對比分析。

    4 實(shí)例應(yīng)用

    4.1 數(shù)據(jù)來源

    文山州位于云南省東南部,東鄰廣西,北接曲靖,西與紅河州毗鄰,南與越南接壤,全州總面積31 456 km2,分屬珠江、紅河2大流域,多年平均降水量1 210 mm,徑流深501 mm,水資源總量157.7億 m3,占全省水資源總量的7.1%,屬相對豐水地區(qū)。2015年,全州用水量9.56億m3,萬元工業(yè)增加值用水量70.6 m3,渠系有效利用系數(shù)0.522,水功能區(qū)達(dá)標(biāo)率為61.5%,最嚴(yán)格水資源管理考核形勢不容樂觀。加之文山州經(jīng)濟(jì)社會的快速發(fā)展、人口增加、城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快,水資源供需矛盾日益加劇,水環(huán)境污染日趨嚴(yán)峻,進(jìn)一步提高水資源利用效率對支撐區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會可持續(xù)發(fā)展的要求越來越迫切。因此,科學(xué)客觀地評價(jià)區(qū)域水資源利用效率,對于推進(jìn)節(jié)水型社會建設(shè),實(shí)行最嚴(yán)格水資源管理制度,實(shí)現(xiàn)水資源可持續(xù)利用支撐經(jīng)濟(jì)社會的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。文山州及8個(gè)縣市2015年水資源利用效率評價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)見表2。

    4.2 水資源利用效率評價(jià)模型求解

    4.2.1 算法參數(shù)設(shè)置

    SLFA算法最大迭代次數(shù)T=100,青蛙群體規(guī)模P=100,子群數(shù)M=10,子群內(nèi)青蛙個(gè)數(shù)N=10,子群數(shù)局部進(jìn)化次數(shù)TM=10。IWO算法最大迭代次數(shù)T=100,種群Ps=10,族群Qs=25,最大、最小可生成種子數(shù)Smax和Smin分別為5和0,非線性指數(shù)m=3,σ0=0.5,σf=0.001。PSO算法最大迭代次數(shù)T=100,種群規(guī)模N=50,ω=0.729,局部學(xué)習(xí)因子、全局學(xué)習(xí)因子c1=c2=2.0,個(gè)體速度限制為[-0.5,0.5]。CS算法最大迭代次數(shù)T=100,鳥窩位置數(shù)N=25、發(fā)現(xiàn)概率pa=0.25。

    4.2.2 模型求解

    表2 文山州區(qū)域水資源利用效率評價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)Table 2 Data of evaluation indexes of utilization efficiency of regional water resources in Wenshan Prefecture

    注:表2指標(biāo)數(shù)據(jù)來源于2015年文山州水資源公報(bào)和統(tǒng)計(jì)年鑒

    表3各種算法PP模型優(yōu)化結(jié)果
    Table3OptimizationresultsofPPmodelwithdifferentalgorithms

    模型最佳投影方向a?a1a2a3a4a5a6a7a8a9a10a11a12a13a14a15適應(yīng)度值Q(a)SFLA?PP0.2740-0.02210.25480.09330.24820.33750.36360.27010.35930.28190.2484-0.1839-0.2541-0.3177-0.0248715.8002IWO?PP0.2768-0.02480.25440.09760.25280.33740.36040.27270.35650.28310.2455-0.1789-0.2584-0.3156-0.0234715.0855PSO?PP0.3961-0.14610.23890.10610.30880.19140.31340.40400.17610.42430.0551-0.2501-0.2726-0.0934-0.0192706.5023CS?PP0.2738-0.00700.22370.12010.23440.34440.35690.24360.35640.28400.2757-0.2068-0.2961-0.2849-0.0700712.0692

    表4 各模型水資源利用效率評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)Table 4 Evaluation standards of utilization efficiency of water resources in different models

    表5 各縣市水資源利用效率投影值、排序及評價(jià)結(jié)果Table 5 Projection values, sorted and evaluation results of water resources utilization efficiency in different counties

    圖1 4種算法模型求解進(jìn)化過程Fig.1 Evolutionary process of solving infour algorithmic models

    4.3 評價(jià)結(jié)果分析

    從表3—表5及圖1可以得到以下結(jié)論:

    (1) 從表3及圖1來看,SFLA算法優(yōu)化PP模型所獲得的適應(yīng)度值Q(a)為715.800 2,均優(yōu)于IWO,PSO,CS這3種算法,表明SFLA算法具有較高的求解精度和較快的收斂速度(見圖1);依據(jù)PP模型優(yōu)化原理,SFLA算法優(yōu)化得到的適應(yīng)度值越大,表示其所對應(yīng)的PP模型投影方向越佳。4種算法優(yōu)化效果由優(yōu)至劣依次是SFLA,IWO,PSO,CS算法。

    (2) 從表5排序及評價(jià)結(jié)果來看,SFLA-PP模型對文山市、硯山縣的投影值高于文山州投影值1.006 4,水資源利用效率水平評價(jià)為“高水平”,表明文山市、硯山縣的水資源利用效率高于全州平均水平。原因?yàn)椋纳绞袨槲纳街莸慕?jīng)濟(jì)、政治、文化中心,在經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展、水資源管理等方面具有較大的區(qū)位優(yōu)勢;硯山縣地處盤龍河上游,相對缺水,且水資源保護(hù)任務(wù)較重,但在“十二五”期間,硯山縣通過加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,大力發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)等措施,水資源利用效率得到較大提升。SFLA-PP模型對麻栗坡縣用水效率水平評價(jià)為“低水平”,其余5縣評價(jià)為“中等水平”,文山州水資源利用效率綜合評價(jià)為“較高水平”。從表2來看,主要在工業(yè)、農(nóng)業(yè)用水指標(biāo)方面表現(xiàn)較差,“十三五”期間,通過推進(jìn)節(jié)水型社會建設(shè)、實(shí)施最嚴(yán)格水資源管理、減小管網(wǎng)漏損率、大力發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)等措施,麻栗坡、富寧、廣南等縣的水資源利用效率還有進(jìn)一步提升的空間。

    (3) 從4種模型對文山州8縣市水資源利用效率評價(jià)及排序結(jié)果對比來看,SFLA-PP模型的評價(jià)及排序結(jié)果與IWO-PP模型相同;與PSO-PP,CS-PP模型在評價(jià)結(jié)果及排序上均存在差異。該實(shí)例驗(yàn)證了智能算法求解PP模型的精度對區(qū)域水資源利用效率的評價(jià)結(jié)果起到關(guān)鍵作用。

    (4) 從SFLA優(yōu)化PP模型得到的最佳投影方向來看,灌溉水利用系數(shù)、畝均灌溉用水量、工業(yè)用水重復(fù)利用率的投影分量較大,其對水資源利用效率評價(jià)的影響也較大;其余指標(biāo)的投影分量在0.120 1~0.284 0之間,其對水資源利用效率評價(jià)的影響相對較小。其中,人均綜合用水量等5個(gè)指標(biāo)的投影分量為負(fù),表明其對水資源利用效率評價(jià)的影響最小。

    5 結(jié) 論

    本文從綜合用水效率指標(biāo)、工業(yè)用水效率指標(biāo)、農(nóng)業(yè)用水效率指標(biāo)、生活用水效率指標(biāo)和生態(tài)環(huán)境用水指標(biāo)中遴選15個(gè)指標(biāo)構(gòu)建區(qū)域水資源利用效率評價(jià)指標(biāo)體系。基于PP模型及SFLA基本原理,提出SFLA-PP水資源利用效率評價(jià)模型,并構(gòu)建IWO-PP,PSO-PP,CS-PP模型作為對比分析模型。結(jié)果表明:

    (1) SFLA算法具有較好的求解精度和收斂速度,利用SFLA算法搜尋PP模型最佳投影方向,可有效提高PP模型的評價(jià)精度。

    (2) SFLA-PP模型對文山市、硯山縣的水資源利用效率評價(jià)為“高水平”,對麻栗坡縣評價(jià)為“低水平”,其余5縣評價(jià)為“中等水平”,文山州水資源利用效率綜合評價(jià)為“較高水平”。

    (3) SFLA-PP模型對實(shí)例評價(jià)及排序結(jié)果與IWO-PP模型相同;與PSO-PP,CS-PP模型在評價(jià)結(jié)果及排序上均存在差異。實(shí)例驗(yàn)證了智能算法求解PP模型的精度對區(qū)域水資源利用效率的評價(jià)結(jié)果起到關(guān)鍵作用。

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    (編輯:劉運(yùn)飛)

    Application of SFLA-PP Model to Comprehensive Evaluation ofUtilization Efficiency of Regional Water Resources

    LEI Meng-ting

    (Wenshan Branch of Yunnan Provincial Hydrology and Water Resources Bureau, Wenshan 663000,China)

    utilization efficiency of water resources;index system;projection pursuit;shuffled frog leaping algorithm;comprehensive evaluation

    2016-07-07;

    2016-08-22

    雷夢婷(1978-),女,云南麻栗坡人,工程師,主要從事水文監(jiān)測和水資源調(diào)查評價(jià)等工作,(電話)13577638053 (電子信箱) cyx200856@163.com。

    10.11988/ckyyb.20160690 2017,34(11):27-32

    TV213.9

    A

    1001-5485(2017)11-0027-06

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