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    水資源管理績(jī)效評(píng)價(jià)模型研究進(jìn)展

    2021-01-19 23:05:43揚(yáng)
    山西水利科技 2021年4期
    關(guān)鍵詞:物元分區(qū)水資源

    秦 聰 郭 華 李 揚(yáng)

    (1.太原理工大學(xué) 山西太原 030024;2.山西農(nóng)業(yè)大學(xué)果樹(shù)研究所 山西太原 030031)

    水,一切生命活動(dòng)賴以生存的自然資源和戰(zhàn)略資源。中國(guó),一個(gè)水資源嚴(yán)重短缺的國(guó)家,水資源利用效率不高:農(nóng)田灌溉水有效利用系數(shù)遠(yuǎn)低于0.7~0.8 的世界先進(jìn)水平;工業(yè)用水是世界先進(jìn)水平的2~3 倍;城鎮(zhèn)供水管網(wǎng)漏失率高達(dá)20%[1]。

    隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展,水資源短缺、水安全問(wèn)題日益凸顯。黨的十八大以來(lái),習(xí)近平總書(shū)記談生態(tài)環(huán)境保護(hù)最多,講水資源水生態(tài)水環(huán)境等問(wèn)題最實(shí),論述生態(tài)文明建設(shè)最具體,習(xí)近平生態(tài)文明思想為推動(dòng)新發(fā)展理念和實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)新常態(tài)提供了方向指引和根本遵循[2]。

    2021年,水資源管理工作要深入學(xué)習(xí)貫徹黨的十九屆五中全會(huì)精神和習(xí)近平總書(shū)記關(guān)于治水工作的重要論述,堅(jiān)持以水而定、量水而行,強(qiáng)化水資源剛性約束,按照水利部黨組提出的“三對(duì)標(biāo)、一規(guī)劃”專項(xiàng)行動(dòng)要求,以改促干、以改促建,進(jìn)一步夯實(shí)水資源管理基礎(chǔ),不斷提升監(jiān)管能力,推進(jìn)水生態(tài)突出問(wèn)題治理和水資源保護(hù),促進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)和經(jīng)濟(jì)社會(huì)高質(zhì)量發(fā)展。

    1 水資源現(xiàn)狀

    根據(jù)《中國(guó)水資源公報(bào)》,2020年我國(guó)年平均降水量706.5 mm,水資源總量31 605.2 億m3,比多年平均值偏多14%。全國(guó)用水總量為5 812.9 億m3,其中生活用水、工業(yè)用水和農(nóng)業(yè)用水分別為863.1 億m3、1 030.4 億m3和3 612.4 億m3,人工生態(tài)環(huán)境補(bǔ)水307.0 億m3,人均綜合用水量307.0 億m3。

    目前,我國(guó)水資源存在匱乏、涉及面廣的問(wèn)題,并且地下水超采嚴(yán)重,隨著城市規(guī)模的擴(kuò)大,水資源污染嚴(yán)重,影響可持續(xù)利用。

    2 水資源管理制度

    我國(guó)嚴(yán)重的水問(wèn)題,除了經(jīng)濟(jì)發(fā)展等外部因素外,管理方面也是重要原因。由于水資源管理手段、措施、技術(shù)、能力甚至制度不到位,在一定程度上導(dǎo)致和惡化了我國(guó)嚴(yán)重的水資源和水環(huán)境問(wèn)題,主要表現(xiàn)為:水資源管理的技術(shù)審查嚴(yán)重滯后,不能滿足水資源管理的行政管理要求;水資源管理的行政管理沒(méi)有實(shí)現(xiàn)技術(shù)審查的目標(biāo);水資源管理的層次性脫節(jié);水資源管理的宏觀和微觀管理脫節(jié)。

    針對(duì)以上水資源存在問(wèn)題,我國(guó)以“目標(biāo)水平年水資源可利用量或取水許可總量控制指標(biāo)與流域和區(qū)域取水總量、水域納污能力與入河污染排放總量”為原則,將水資源分區(qū)管理建立為紅黃藍(lán)分區(qū)。

    水資源紅黃藍(lán)分區(qū)制度主要實(shí)現(xiàn)以下三個(gè)目標(biāo):水資源的可持續(xù)利用、水資源的有效保護(hù)、水資源的高效利用。

    3 水資源管理績(jī)效評(píng)價(jià)模型

    為了有效監(jiān)控水資源管理水平,從多方面審視水資源管理成效,以水資源紅黃藍(lán)分區(qū)制度“水資源的可持續(xù)利用、水資源的有效保護(hù)、水資源的高效利用”為目標(biāo),諸多學(xué)者對(duì)水資源管理績(jī)效進(jìn)行了評(píng)價(jià)。

    羅浩、周維博等[3]采用GC-TOPSIS 模型,對(duì)西安市2005-2016年水資源管理績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià),結(jié)果顯示,水資源綜合管理水平為良好;GC 模型是定性分析和定量分析相結(jié)合,排除人為因素帶來(lái)的影響,使評(píng)價(jià)結(jié)果更加客觀準(zhǔn)確,整個(gè)計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)單,通俗易懂,易于為人們所掌握,但要求樣本數(shù)據(jù)且具有時(shí)間序列特性;TOPSIS 模型對(duì)樣本資料無(wú)特殊要求,比較充分地利用了原有的數(shù)據(jù)信息,與實(shí)際情況較為吻合,可對(duì)每個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的優(yōu)劣進(jìn)行排序,但不能分檔管理,靈敏度不高;GC-TOPSIS 模型通過(guò)博弈論耦合而成,克服了GC 模型和TOPSIS 模型的不足。

    郝光玲、王烜等[4]運(yùn)用改進(jìn)的綜合評(píng)價(jià)模型(改進(jìn)的FCE 模型和GC 模型)對(duì)北京市14年的水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了評(píng)價(jià),結(jié)果表明,北京市水資源短缺風(fēng)險(xiǎn)整體逐漸下降并趨于穩(wěn)定,但2012年以后有升高趨勢(shì);FCE 模型數(shù)學(xué)模型簡(jiǎn)單,容易掌握,對(duì)多因素、多層次的復(fù)雜問(wèn)題評(píng)判效果較好,但不能解決評(píng)價(jià)指標(biāo)間相關(guān)造成的評(píng)價(jià)信息重復(fù)問(wèn)題,隸屬函數(shù)的確定還沒(méi)有系統(tǒng)的方法,而且合成的算法也有待進(jìn)一步探討,帶有一定的主觀性;GC 模型是定性分析和定量分析相結(jié)合,排除人為因素帶來(lái)的影響,使評(píng)價(jià)結(jié)果更加客觀準(zhǔn)確,整個(gè)計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)單,通俗易懂,易于為人們所掌握,但要求樣本數(shù)據(jù)且具有時(shí)間序列特性;為了避免主觀權(quán)重和客觀權(quán)重的偏差,改進(jìn)的綜合評(píng)價(jià)模型采用了組合賦權(quán)法對(duì)水資源管理進(jìn)行評(píng)價(jià)。

    以2016—2018年江蘇省水資源管理制度為例,紀(jì)靜怡、方紅遠(yuǎn)等[5]基于組合賦權(quán)云模型對(duì)其進(jìn)行了評(píng)估,評(píng)估結(jié)果與實(shí)際考核基本相符;云模型仿真能力強(qiáng),結(jié)果比較精確,但運(yùn)算過(guò)程復(fù)雜,權(quán)重確定單一,具有一定主觀性;基于組合賦權(quán)云模型采用AHP和熵權(quán)法確定權(quán)重,改進(jìn)了權(quán)重確定單一問(wèn)題,減少了主觀因素的影響。

    黃珊、馮起等[6]運(yùn)用綜合指數(shù)法,對(duì)石羊河流域集成水資源管理績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià),評(píng)價(jià)結(jié)果表明,IWRM績(jī)效在2000、2007、2017年呈上升趨勢(shì);綜合指數(shù)法評(píng)價(jià)過(guò)程系統(tǒng)、全面、計(jì)算簡(jiǎn)單,數(shù)據(jù)利用充分;但標(biāo)準(zhǔn)的確定較為困難,指標(biāo)無(wú)上下限,若存在極大值會(huì)影響評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性。

    為分析鐵嶺市昌圖縣水資源管理水平,雷書(shū)姍[7]利用SDA 法對(duì)2008—2018年的水資源管理水平進(jìn)行分析,為水資源管理評(píng)價(jià)提出了新方法;SDA 法可以明確、簡(jiǎn)潔的概括了變量之間的關(guān)系,但各因素之間存在相互影響。

    徐鴻[8]基于灰色關(guān)聯(lián)分析的改進(jìn)TOPSIS 模型,以衡水市水資源管理能力為例,進(jìn)行了評(píng)價(jià)分析。

    為研究水資源管理評(píng)價(jià)模型,代興蘭[9]以曲靖市水資源管理為例,構(gòu)建了基于SVR 和RBF 模型,研究結(jié)果表明,該模型評(píng)價(jià)精度高,應(yīng)用范圍廣,適用于最嚴(yán)格的水資源管理評(píng)價(jià);SVM 模型可以解決小樣本情況下的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題,提高泛化能力,解決高維問(wèn)題,解決非線性問(wèn)題,避免神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)選擇和局部極小點(diǎn)問(wèn)題,但對(duì)缺失數(shù)據(jù)敏感,對(duì)非線性問(wèn)題沒(méi)有通用解決方案;SVR 模型是基于SVM 模型的改進(jìn)模型,RBF 模型具有唯一最佳逼近的特性,且無(wú)局部極小問(wèn)題存在,具有較強(qiáng)的輸入和輸出映射能力,分類(lèi)能力好,學(xué)習(xí)過(guò)程收斂速度快,但沒(méi)能力解釋自己的推理過(guò)程和推理依據(jù)。

    楊陽(yáng)、方國(guó)華等[10]采用改進(jìn)模糊物元分析法,對(duì)南京市高淳區(qū)的水資源管理進(jìn)行分析,結(jié)果表明,此方法穩(wěn)定性好,適用性強(qiáng);模糊物元分析法計(jì)算簡(jiǎn)便,分辨率高,解決了模糊不相容問(wèn)題,但權(quán)重確定存在一定主觀性;改進(jìn)模糊物元分析法克服了這一缺點(diǎn),客觀確定權(quán)重,并對(duì)水資源管理進(jìn)行評(píng)價(jià)。

    由此可見(jiàn),國(guó)內(nèi)學(xué)者進(jìn)行水資源管理評(píng)價(jià)的方法主要為模糊綜合評(píng)價(jià)(FCE)模型、灰色關(guān)聯(lián)分析(GC)模型、TOPSIS 模型、支持向量機(jī)模型(SVM)、云模型、綜合指數(shù)法、結(jié)構(gòu)分解分析(SDA)法、徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、層次分析法(AHP)、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和模糊物元分析法。FCE 模型、GC 模型、AHP 模型和模糊物元分析法主觀成分大,TOPSIS 模型和綜合指數(shù)法靈敏度不高,而SVM 模型、云模型、SDA 法以及BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法計(jì)算復(fù)雜,不易掌握。

    在此基礎(chǔ)上,部分學(xué)者進(jìn)行了評(píng)價(jià)模型的改進(jìn)[11-14],結(jié)合了不同模型單一評(píng)價(jià)的不足,克服了權(quán)重分配不合理、主觀因素太強(qiáng)等缺點(diǎn),構(gòu)建了GC-TOPSIS 模型、SVR 模型、組合賦權(quán)云模型、改進(jìn)模糊物元分析法等,對(duì)水資源管理績(jī)效進(jìn)行了評(píng)價(jià)。

    4 結(jié)論

    水資源分區(qū)管理的核心是“因地制宜、分類(lèi)指導(dǎo)”,即通過(guò)分區(qū)識(shí)別和歸類(lèi)流域或區(qū)域不同的水問(wèn)題,建立與分區(qū)相對(duì)應(yīng)的水資源管理措施。為有效監(jiān)管水資源管理制度,更好地開(kāi)展水資源管理工作,學(xué)者們因地制宜,以“水資源的可持續(xù)利用、水資源的有效保護(hù)、水資源的高效利用”為目標(biāo),建立不同評(píng)價(jià)模型,對(duì)不同區(qū)域水資源管理績(jī)效進(jìn)行分析。

    針對(duì)不同省份的水資源管理制度,在今后的水資源分區(qū)管理績(jī)效評(píng)價(jià)中,借鑒前人經(jīng)驗(yàn),結(jié)合各評(píng)價(jià)模型的優(yōu)缺點(diǎn),采用適合當(dāng)?shù)厮Y源管理制度的方法,對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià)。在此基礎(chǔ)上,對(duì)評(píng)價(jià)模型進(jìn)行改進(jìn)和完善,以構(gòu)建出簡(jiǎn)單、合理、適用性強(qiáng)、評(píng)價(jià)精度高的模型,為開(kāi)展好水資源管理工作做好準(zhǔn)備。

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