層次-熵值分析組合方法在水土治理效益綜合評(píng)估中的應(yīng)用

趙 野

(遼寧澤龍水利實(shí)業(yè)有限責(zé)任公司，沈陽(yáng) 110003)

0 引 言

遼寧地區(qū)屬于國(guó)內(nèi)水土流失相對(duì)較為嚴(yán)重的區(qū)域，尤其是遼寧西部地區(qū)，根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，遼寧地區(qū)中度土壤侵蝕的區(qū)域占總水土流失面積的比例高達(dá)35%左右[1]。為此對(duì)其水土流失較為嚴(yán)重的區(qū)域進(jìn)行治理十分必要，近些年來(lái)通過(guò)水土流失治理措施力度的不斷加大，遼寧地區(qū)的水土流失情況得到明顯改善[2]。當(dāng)前，國(guó)家加大對(duì)水土流失治理后期效益評(píng)估，通過(guò)效益評(píng)估結(jié)果對(duì)水土流失治理的模式和方式進(jìn)行科學(xué)分析，從而為進(jìn)步加大區(qū)域水土流失治理和保護(hù)規(guī)劃提供重要的決策依據(jù)[3]。為此國(guó)內(nèi)許多學(xué)者開展水土流失治理后期效益評(píng)估的研究[4-9]，這些研究成果通過(guò)研究區(qū)域水土流失的特點(diǎn)以及治理情況，建立適合于本地區(qū)特點(diǎn)的水土流失治理后期效益評(píng)估指標(biāo)體系，并采用相關(guān)模型對(duì)指標(biāo)體系進(jìn)行綜合和定量評(píng)估。但這些研究成果大都采用單一模型進(jìn)行指標(biāo)權(quán)重計(jì)算，而不能考慮各指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)度，存在一定的局限性。目前已有一些學(xué)者通過(guò)引入層次-熵值組合分析方法對(duì)不同治理效益進(jìn)行定量綜合評(píng)估，研究均表明這種組合方式下的指標(biāo)權(quán)重要好于傳統(tǒng)單一模型計(jì)算的指標(biāo)權(quán)重，但該組合方法在水土流失治理效益評(píng)估中應(yīng)用還較少，為此文章立足于遼寧地區(qū)水土流失的特點(diǎn)和治理情況，建立效益評(píng)估指標(biāo)體系，并采用層次-熵值組合分析方法對(duì)各指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行組合計(jì)算。

1 層次-熵值組合分析方法

層次-熵值組合方法首選需要對(duì)評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行組合排序計(jì)算：

C1=(λmax-n)/(n-1)

(1)

在方程中C1為不同評(píng)估指標(biāo)有效計(jì)算值；λmax為指標(biāo)權(quán)重特征最大值；n為不同指標(biāo)的組合排序數(shù)目。在各指標(biāo)組合排序基礎(chǔ)上對(duì)其熵權(quán)值進(jìn)行綜合計(jì)算：

R=(rij)m×n

(2)

在方成華中rij為不同指標(biāo)的熵權(quán)計(jì)算值；m為評(píng)估指標(biāo)的個(gè)數(shù)；n為組合指標(biāo)的個(gè)數(shù)。則各指標(biāo)的組合熵權(quán)值計(jì)算方程為：

(3)

其中：

(4)

式中：Hi為組合熵權(quán)值；fij為指標(biāo)之間的隸屬度；bij為指標(biāo)的歸一化計(jì)算值，其計(jì)算方程為：

bij=(rmax-rij)/(rmax-rmin)

(5)

在方程中rmax和rmin分別為最大和最小組合熵權(quán)計(jì)算值；在指標(biāo)歸一化計(jì)算基礎(chǔ)上對(duì)其權(quán)重進(jìn)行計(jì)算：

(6)

式中：Wi各指標(biāo)單一權(quán)重計(jì)算值，則各指標(biāo)組合權(quán)重計(jì)算方程為：

(7)

式中：W1為權(quán)重組合計(jì)算值。

2 實(shí)例分析

2.1 工程概況

以遼寧地區(qū)某水土流失治理工程為具體實(shí)例，該區(qū)域水土流失治理的面積為2.49萬(wàn)公頃，通過(guò)水土流失治理，區(qū)域中度侵蝕的水土流失面積降低約為20%，年水土流失量遞減率在5%左右。本文結(jié)合該水土流失治理區(qū)域的各項(xiàng)治理設(shè)計(jì)指標(biāo)，采用層次-熵值組合方法對(duì)其治理效益進(jìn)行綜合評(píng)估。

2.2 評(píng)估指標(biāo)體系

從水土流失治理的經(jīng)濟(jì)、環(huán)境以及社會(huì)效益三個(gè)方面建立水土流失治理的效益評(píng)估指標(biāo)體系，各指標(biāo)的含義具體如表1所示。

表1 水土流失治理效益評(píng)估指標(biāo)含義

從選取的評(píng)估指標(biāo)可看出，主要結(jié)合遼寧省水土流失和治理的特點(diǎn)，從環(huán)境、經(jīng)濟(jì)以及社會(huì)三個(gè)基礎(chǔ)層面選取13個(gè)評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行水土流失效益的綜合評(píng)估，其中在環(huán)境效益層面主要針對(duì)水土流失改善度上選取4個(gè)評(píng)估指標(biāo)，而在經(jīng)濟(jì)效益上主要從農(nóng)作物增長(zhǎng)增收方面進(jìn)行5個(gè)指標(biāo)的選取，而在社會(huì)效益上主要從土地效益轉(zhuǎn)化程度上選取4個(gè)評(píng)估指標(biāo)。

2.3 指標(biāo)組合熵權(quán)值計(jì)算結(jié)果

在選取的13個(gè)效益評(píng)估指標(biāo)的基礎(chǔ)上，針對(duì)不同效益目標(biāo)進(jìn)行各指標(biāo)的組合權(quán)重計(jì)算，計(jì)算結(jié)果如表2所示。

表2 各指標(biāo)不同效益目標(biāo)下熵權(quán)組合計(jì)算結(jié)果

從其水土流失治理的不同效益目標(biāo)組合權(quán)重計(jì)算結(jié)果可看出，環(huán)境效益的組合熵權(quán)值最高，其次為經(jīng)濟(jì)效益，社會(huì)效益下各指標(biāo)的組合熵權(quán)值相對(duì)較低，因此對(duì)于水土流失治理效益評(píng)估而言，最為主要的評(píng)估指標(biāo)的區(qū)域的環(huán)境效益指標(biāo)，重點(diǎn)是地區(qū)水土流失治理能力和土壤侵蝕度改善的效益評(píng)估。

2.4 指標(biāo)隸屬度分析結(jié)果

在各組合指標(biāo)熵權(quán)值分析基礎(chǔ)上，對(duì)其不同計(jì)算準(zhǔn)則條件下指標(biāo)隸屬度進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算結(jié)果如表3所示。

表3 不同指標(biāo)隸屬度計(jì)算結(jié)果

從不同指標(biāo)的隸屬度分析結(jié)果可看出，對(duì)于環(huán)境效益而言，水保能力和土壤侵蝕度兩個(gè)指標(biāo)的隸屬度最大，而其他指標(biāo)隸屬度相比較低。對(duì)于經(jīng)濟(jì)效益評(píng)估而言，農(nóng)作物產(chǎn)量以及農(nóng)作物人均產(chǎn)量的隸屬度達(dá)到0.99，屬于高相關(guān)隸屬。而在社會(huì)效益各評(píng)估指標(biāo)中，土地退化削減率和土地生產(chǎn)轉(zhuǎn)化率之間具有較高的隸屬相關(guān)性，但隸屬度總體均低于0.9。從各評(píng)估指標(biāo)總體隸屬度分析結(jié)果可看出，不同計(jì)算準(zhǔn)則條件下各指標(biāo)隸屬度總體較低，存在相互獨(dú)立性，因此建立的水土流失治理效益綜合評(píng)估指標(biāo)具有較好的獨(dú)立分布。

2.5 指標(biāo)權(quán)重計(jì)算

在各指標(biāo)隸屬度分析基礎(chǔ)上對(duì)不同指標(biāo)的單一權(quán)重值進(jìn)行計(jì)算，指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果如表4所示。

表4 不同指標(biāo)的組合權(quán)重計(jì)算結(jié)果

從選取的13個(gè)評(píng)估指標(biāo)權(quán)重分布可看出，各指標(biāo)權(quán)重存在明顯的差異度，這主要因?yàn)椴煌?jì)算準(zhǔn)則條件下各指標(biāo)隸屬度均較低，對(duì)各效益目標(biāo)的影響程度有有所明顯的差異。對(duì)于環(huán)境效益目標(biāo)而言，其土壤侵蝕度和植被覆蓋度是最為重要的兩個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，因此這兩個(gè)指標(biāo)的權(quán)重值最大。植被經(jīng)濟(jì)產(chǎn)值是水土流失治理經(jīng)濟(jì)效益最為重要的指標(biāo)，因此其權(quán)重值要明顯高于其他指標(biāo)。土地效益轉(zhuǎn)化率對(duì)于社會(huì)效益評(píng)估而言，其影響程度最大。

2.6 組合權(quán)重計(jì)算結(jié)果

在水土流失治理效益評(píng)估各單項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重分析基礎(chǔ)上，采用層次-熵值分析方法對(duì)其組合權(quán)重進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算結(jié)果如表5所示。

表5 指標(biāo)組合權(quán)重計(jì)算結(jié)果

從組合權(quán)重分析結(jié)果可看出各指標(biāo)組合權(quán)重值總體在0.132-0.668之間，相比于單一指標(biāo)權(quán)重均有所減少。這主要是因?yàn)閷哟?熵值分析方法結(jié)合各指標(biāo)熵權(quán)值對(duì)其權(quán)重值進(jìn)行組合分析，并充分考慮不同指標(biāo)之間的隸屬關(guān)系，相比于單一指標(biāo)權(quán)重，這種方式確定的指標(biāo)組合權(quán)重更為合理，且有效避免主觀設(shè)置權(quán)重的局限。

2.7 效益綜合評(píng)定分析

對(duì)水土流失治理的環(huán)境、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)效益進(jìn)行綜合評(píng)估，各目標(biāo)效益綜合評(píng)估結(jié)果如表6、表7以及表8所示。

表6 水土流失治理環(huán)境效益評(píng)估結(jié)果

表7 水土流失治理經(jīng)濟(jì)效益評(píng)估結(jié)果

表8 水土流失治理社會(huì)效益評(píng)估結(jié)果

從環(huán)境效益綜合評(píng)估卡看出，植被覆蓋度以及水土流失治理比例的綜合評(píng)估值最大，而地表產(chǎn)水能力受到植被覆蓋度的增加，其評(píng)估值較低。從經(jīng)濟(jì)效益綜合評(píng)估結(jié)果可看出，對(duì)于水土流失治理經(jīng)濟(jì)效益目標(biāo)而言，主要是其農(nóng)作物的產(chǎn)值指標(biāo)，通過(guò)水土流失治理，區(qū)域水土得到不同程度的改善，從而提高治理區(qū)域農(nóng)作物的產(chǎn)值，提高治理區(qū)域的經(jīng)濟(jì)效益。從社會(huì)效益目標(biāo)綜合評(píng)估結(jié)果可看出，采用水土流失治理后，其社會(huì)效益主要體現(xiàn)在土地退化削減率上。對(duì)于水土流失綜合評(píng)估可看出，其治理效益主要體現(xiàn)在環(huán)境效益層面，環(huán)境效益綜合評(píng)估結(jié)果好于經(jīng)濟(jì)和生態(tài)效益，區(qū)域水土流失治理的環(huán)境效益總體達(dá)到很好的狀況，而對(duì)于經(jīng)濟(jì)效益而言，由于水土能力的提高，其經(jīng)濟(jì)效益綜合評(píng)估結(jié)果也可達(dá)到很好的狀況，受環(huán)境效益和經(jīng)濟(jì)效益的改善，必然提升水土流失治理區(qū)域的社會(huì)效益。綜上環(huán)境、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)效益的綜合評(píng)估，該水土流失治理區(qū)總體效益達(dá)到很好的狀況。

3 主要結(jié)論

1)對(duì)于環(huán)境效益而言，水保能力和土壤侵蝕度兩個(gè)指標(biāo)的隸屬度最大，而其他指標(biāo)隸屬度相比較低。對(duì)于經(jīng)濟(jì)效益評(píng)估而言，農(nóng)作物產(chǎn)量以及農(nóng)作物人均產(chǎn)量的隸屬度達(dá)到0.99，屬于高相關(guān)隸屬。而在社會(huì)效益各評(píng)估指標(biāo)中，土地退化削減率和土地生產(chǎn)轉(zhuǎn)化率之間具有較高的隸屬相關(guān)性，但隸屬度總體均低于0.9。

2)水土流失評(píng)估指標(biāo)組合權(quán)重可充分考慮不同指標(biāo)之間的隸屬關(guān)系，相比于單一指標(biāo)權(quán)重，這種方式確定的指標(biāo)組合權(quán)重更為合理，且有效避免主觀設(shè)置權(quán)重的局限。