田 霞
(吉林省水利水電勘測設(shè)計研究院,吉林長春130021)
區(qū)域水資源承載力是指在一定經(jīng)濟(jì)技術(shù)水平和社會生產(chǎn)條件下,供給工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、生活及生態(tài)環(huán)境用水的最大能力[1]。區(qū)域水資源承載力的綜合評價就是利用相關(guān)評價指標(biāo)建立有效數(shù)學(xué)模型,對研究區(qū)域水資源當(dāng)前利用狀況進(jìn)行定量描述,全面分析當(dāng)前水資源的承載情況,為水資源可持續(xù)利用提供理論依據(jù)[2- 3]。目前,眾多學(xué)者采用多種方法,如模糊綜合評判法[4]、層次分析法[5]、多目標(biāo)決策分析法[6]、熵權(quán)與改進(jìn)的TOPSIS結(jié)合模型等方法[7],對地下水資源承載力進(jìn)行了多種形式的研究,并取得了較為滿意的研究成果。但上述方法大多具有主觀局限性,部分方法樣本需求量大,且模型的精度通常難以控制。
支持向量機(jī)模型(Support Vector Machines,SVM)具有算法簡單,樣本需求量少,精度高等特點。目前,該模型已經(jīng)廣泛應(yīng)用于環(huán)境評價、水質(zhì)評價、語音識別及信號處理等各大領(lǐng)域,然而在地下水承載力方面的研究卻極為少見。為此,本文采用支持向量機(jī)模型(SVM),對吉林省近5年來地下水承載力進(jìn)行量化分析,以期為吉林省地下水資源規(guī)劃、開發(fā)以及可持續(xù)發(fā)展提供理論基礎(chǔ)。
支持向量機(jī)模型(SVM)于20世紀(jì)末由Vladimir N.Vapnik和Alexey Ya等人提出[8],以結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化為原則,通過對一個凸二次優(yōu)化問題進(jìn)行求解,達(dá)到全局最優(yōu)。相比于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(BP)等傳統(tǒng)統(tǒng)計學(xué)機(jī)械理論方法,該方法避免了主觀評價的局限性,對樣本的訓(xùn)練準(zhǔn)確率幾乎達(dá)到了100%[9]。
模型首先構(gòu)造最優(yōu)化分類超平面,將樣本準(zhǔn)確無誤地區(qū)分開,且保證分類間隔的最大化;在多維度數(shù)據(jù)空間中,通過核函數(shù)將向量映射到高維度的特征空間,并在此特征空間中找出最優(yōu)分類的超平面,從而提高非線性分類的精度[10]。換言之,該模型是利用非線性映射,將樣本空間映射到高維的特征空間中,并在高維特征空間轉(zhuǎn)化成線性問題,從而大大簡化了非線性回歸問題的求解效果。
首先,給出1組訓(xùn)練樣本集:(x1,y1),(x2,y2),……,(xi,yi)。其中,x是第i個樣本的輸入列向量,即特征值;yi(yi∈R)為輸出值,即目標(biāo)值。組建的回歸函數(shù)f(x)為
f(x)=(w·x)+b
(1)
式中,w為權(quán)重;b為閾值。
將上述回歸函數(shù)映射到高維特征空間。首先,確定n維特征向量φ(x),并采用不敏感損失函數(shù)ε作為誤差函數(shù)。假設(shè)所有樣本到回歸函數(shù)的距離均小于ε,便可將求解回歸函數(shù)問題轉(zhuǎn)化成一個二次凸優(yōu)化問題,即
式中,C為事先確定的懲罰系數(shù);n為樣本總數(shù)。
對于上述優(yōu)化問題,目標(biāo)函數(shù)和約束條件均為凸集,由最優(yōu)化理論可知它們都只存在唯一的全局最小解[11]。
采用拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier),分別代入w、b、ξ、ξ*對二次凸優(yōu)化問題進(jìn)行求解,可得到非線性回歸函數(shù),即
(4)
式中,α和α*為拉格朗日乘子。
直接確定非線性映射特征空間集Φ的形式較為困難,計算量隨空間維數(shù)的增加呈指數(shù)遞增。為避開求解特征向量φ的顯示形式,可引入核函數(shù)K(xi,x)=(φ(xi)·φ(x)),將變換空間中的內(nèi)積轉(zhuǎn)化為原空間中的某個函數(shù)進(jìn)行計算,使計算的復(fù)雜程度不再取決于空間維數(shù),而是取決于樣本的個數(shù),特別是支持向量的個數(shù)[12],即
(5)
常用的核函數(shù)包括多項式核函數(shù)、線性核函數(shù)、二層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核函數(shù)及徑向基核函數(shù)等,任意滿足Mercer條件的對稱函數(shù)均可作為核函數(shù),核函數(shù)的選取對結(jié)果有一定的影響。本文采用普通的徑向基函數(shù)作為核函數(shù)[13],即
K(xi,x)=exp(-γ‖x-xi‖2)
(6)
結(jié)合吉林省地下水資源現(xiàn)狀、水資源利用發(fā)展趨勢以及社會、經(jīng)濟(jì)和生態(tài)環(huán)境等因素,對該地區(qū)地下水承載力評價體系進(jìn)行構(gòu)建。評價指標(biāo)不僅需要反映上述因素之間的協(xié)調(diào)程度,更要對該地區(qū)具有針對性和合理性。本文從水資源、社會、經(jīng)濟(jì)以及生態(tài)環(huán)境等4個方向,結(jié)合吉林省實際情況,選取了8項指標(biāo)構(gòu)建成吉林省地下水資源承載力評價模型的指標(biāo)體系[14]。地下水資源承載力模型指標(biāo)體系見表1。
模型指標(biāo)體系建立后,采用支持向量機(jī)模型(SVM),對吉林省地下水承載能力指數(shù)進(jìn)行計算,求得承載力指數(shù),最終以此對吉林省地下水承載力進(jìn)行評價。將各指標(biāo)劃分為①、②、③等3個等級范圍,劃分標(biāo)準(zhǔn)如下:A以國家有關(guān)規(guī)定或規(guī)范作為參考依據(jù)確定指標(biāo)等級范圍;B參考吉林省實際情況及發(fā)展過程中所取得的相關(guān)經(jīng)驗確定指標(biāo)等級范圍;C根據(jù)相關(guān)參考文獻(xiàn)及理論確定指標(biāo)等級范圍。地下水資源承載力指數(shù)為指標(biāo)向量與其相應(yīng)的等級區(qū)間向量的比值。吉林省地下水承載力各指標(biāo)等級范圍見表2。
表1 模型指標(biāo)體系
表2 地下水資源承載力模型指標(biāo)等級范圍
為了更直觀地對區(qū)域地下水承載狀態(tài)進(jìn)行判斷,按指標(biāo)等級范圍將地下水資源承載力水平能力指數(shù)劃分3級,即Ⅰ級、Ⅱ級和Ⅲ級。地下水資源承載力水平能力指數(shù)為評價指標(biāo)向量與其對應(yīng)區(qū)間向量的比值[15]。地下水資源承載力標(biāo)準(zhǔn)見表3。
表3 地下水資源承載力水平能力指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)
由于模型中的各指標(biāo)類型、數(shù)量級、單位等均不相同,在使用模型計算之前,要先對參數(shù)進(jìn)行歸一化處理,使其值統(tǒng)一,范圍在[0,1]之間,即
(7)
(8)
將指標(biāo)的歸一化值代入支持向量機(jī)模型(SVM)中進(jìn)行演練,根據(jù)模擬后得到結(jié)果進(jìn)行推算,確定模型參數(shù)及最終結(jié)果。假設(shè)1個懲罰系數(shù)C[16],在對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練時,對參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu),選取最優(yōu)懲罰系數(shù)為100,循環(huán)步長為1,不敏感損失函數(shù)的初始值為0.01、上界為300。擇優(yōu)標(biāo)準(zhǔn)采用誤差絕對差方法,進(jìn)行5 000次迭代。最終,得到的最優(yōu)模型參數(shù)為:懲罰系數(shù)C=100、核參數(shù)=0.23。
吉林省位于我國東北中部地區(qū),東西長769.62 km,南北寬606.57 km,土地面積18.74萬km2,占全國國土面積的2%。吉林省屬于溫帶大陸性季風(fēng)氣候,四季分明,雨熱同季,夏季高溫多雨,蒸發(fā)遠(yuǎn)大于降水,冬季寒冷干燥[17]。吉林省河流眾多,水資源較為豐富,主要有五大水系,河流及湖泊水面面積總和約2 655 km2,省內(nèi)流域面積在20 km2以上的河流有1 648條。吉林省行政區(qū)劃分及水系分布見圖1。
圖1 吉林省行政區(qū)劃分與水系分布
通過對2012年~2016年吉林省統(tǒng)計年鑒及相關(guān)文獻(xiàn)資料中數(shù)據(jù)提取整理[18- 22],取得地下水承載力評價模型所需數(shù)據(jù),并對2012年~2016年的各項指標(biāo)進(jìn)行計算,得到5年中各項評價指標(biāo)數(shù)值。采用式(7)、(8)對指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理,結(jié)果見表4。
表4 地下水模型評價指標(biāo)歸一化處理結(jié)果
為了深入了解吉林省各城市的地下水資源承載力情況,參照吉林省地級市2015年統(tǒng)計年鑒及相關(guān)文獻(xiàn)資料數(shù)據(jù),對各市2015年地下水承載力進(jìn)行計算。吉林省地級市地下水模型評價指標(biāo)歸一化處理結(jié)果見表5。
表5 地級市地下水模型評價指標(biāo)歸一化處理結(jié)果
對2012年~2016年的歸一化處理結(jié)果,按照支持向量機(jī)模型(SVM)計算步驟,計算吉林省5年的水資源承載力指數(shù),計算結(jié)果見圖2。從圖2可以看出,吉林省地下水資源承載力在2012年~2015年逐年降低,而后到2016年有了一些提升。2015年以前,吉林省地下水資源受到長期不合理的人為開采利用,導(dǎo)致承載力水平不斷下降,而2015年以后,由于重視地下水資源優(yōu)化配置,注重了地下水資源的需求管理及水環(huán)境承載力的協(xié)調(diào),承載力水平得到了提高。對比表4,工業(yè)用水重復(fù)利用率的提高,表明了吉林省對水資源的節(jié)約利用,人均供水量與生態(tài)環(huán)境用水量的增加表明了社會的發(fā)展與生態(tài)功能的完善??傊?,由于長期的不合理地下水資源開采,致使吉林省近5年來水資源承載力指數(shù)在0.387~0.542之間,屬于中等承載力水平,表明吉林省當(dāng)前地下水資源承載力處于相對安全水平??v觀5年來的承載力水平變化趨勢,說明對地下水資源的規(guī)劃還需進(jìn)一步加強(qiáng),使地下水資源系統(tǒng)進(jìn)一步得到修復(fù),從而增強(qiáng)地下水資源的承載力。
圖2 吉林省2012年~2016年地下水資源承載力指數(shù)
吉林省各市地下水資源承載力指數(shù)見圖3。從圖3可以看出,2015年,吉林省各個城市的地下水資源承載力指數(shù)在0.15~0.68之間,分為3個等級。其中,吉林市、白山市和延邊朝鮮族自治州屬于Ⅰ級,地下水資源承載力較強(qiáng);白城市、松原市、長春市、四平市和通化市屬于Ⅱ級,地下水資源承載力屬于中等水平;而遼源市屬于Ⅲ級,地下水承載力較弱。
圖3 吉林省各市地下水資源承載力指數(shù)
吉林省地下水資源承載力分區(qū)見圖4。從圖4可以看出,吉林省東部地區(qū)多為山丘地形,地下水資源開發(fā)程度不高,地下水承載力較強(qiáng);遼源市地下水開采量增多,地下水需水量較多,水資源承載力持續(xù)下降,水資源承載力指數(shù)偏低,承載能力較弱;長春等其他城市多處于平原地區(qū),糧食作物需水量較多,城市地下水開采量增多,地下水承載力處于中等水平。
圖4 吉林省地下水資源承載力等級分區(qū)
本文建立了地下水承載力的支持向量機(jī)評價模型,計算了吉林省地下水承載力指數(shù),繪制了2015年吉林省地下水資源承載力分區(qū)圖,得出以下結(jié)論:
(1)吉林省地下水資源承載力東西差異較大,東部多處于山丘地區(qū),水資源開發(fā)利用程度較低,地區(qū)水資源承載力較強(qiáng);西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)較為發(fā)達(dá),地下水資源承載能力較低,地下水資源承載力和社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展相互制約,對吉林省可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生一定影響,應(yīng)對這些城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行一定調(diào)整,控制耗水較大及污染嚴(yán)重的產(chǎn)業(yè);遼源市雖沒完全喪失地下水承載能力,但地下水承載力處在危險等級,應(yīng)合理規(guī)劃地下水資源開發(fā)利用狀況,改善目前地下水開采、利用結(jié)構(gòu)。
(2)吉林省地下水承載力在2015年之前處于直線下降水平,2016年以后地下水開采得到一些控制,用水結(jié)構(gòu)得到了一定的調(diào)整,地下水承載能力有了一些恢復(fù),目前處于中等偏下水平。隨著經(jīng)濟(jì)和科技的發(fā)展,要提高節(jié)水用水能力,提高工業(yè)用水的重復(fù)利用率,加大水利工程的利用和建設(shè),持續(xù)恢復(fù)地下水承載能力,以保障吉林省水資源的可持續(xù)發(fā)展。