基于突變級數模型的瑪納斯河流域水資源可持續利用評價

袁 勇

(新疆塔里木河流域阿克蘇管理局， 新疆 阿克蘇 841000)

基于突變級數模型的瑪納斯河流域水資源可持續利用評價

袁 勇

(新疆塔里木河流域阿克蘇管理局， 新疆 阿克蘇 841000)

水資源可持續利用能力評價是世界普遍關注的熱點問題。本文以新疆瑪納斯河流域為例，構建了水資源可持續利用評價指標體系，該體系由水資源系統、社會系統、經濟系統和生態環境系統4個子系統13項指標組成，將水資源可持續利用水平劃分為高中低3類。采用突變級數法與改進障礙因子診斷模型對研究區不同時期水資源可持續利用水平進行評價，結果表明：不同時期(2000年、2010年與2020年)，研究區水資源可持續利用水平均處于中等水平(綜合值為0.689)，為Ⅱ級，但其綜合值由2000年的0.689提升至2020年的0.829； 水資源開發利用率過高、單位面積水資源量不足與林草覆蓋率較低，已成為制約研究區水資源可持續利用的普遍問題。研究結果為區域水資源優化配置提供了重要參考。

水資源； 可持續利用； 改進障礙因子診斷； 突變級數法； 主成分分析； 瑪納斯河流域

水資源是基礎性的自然資源和戰略性的經濟資源，是一個國家和區域生存與發展的基本保障[1-2]。隨著當前水資源短缺和水環境污染問題的加劇，區域水資源可持續利用能力評價研究已引起有關政府和學者的高度重視，其對合理、充分利用水資源以及促進區域社會、經濟及生態環境的可持續發展具有重要指導意義[3-5]。

新疆瑪納斯河流域位于天山北坡準噶爾盆地南緣，地形南高北低，流域總面積8.432萬km2。研究區屬于典型的大陸性干旱氣候，年均氣溫6.8℃，平原區年均降水量為110～200mm。該流域水系眾多，由瑪納斯河、呼圖壁河、金溝河、巴音溝河等眾多河流組成，是新疆維吾爾自治區主要的農業生產區，也是自治區重要的糧、棉、糖生產基地。近年來，隨著流域社會經濟規模的發展壯大，農業耕地面積的增加以及人口的增長，水資源供需矛盾日益突出，生態環境趨于惡化，直接影響著綠洲經濟—社會—生態系統的可持續發展[5]。為此，開展該地區的水資源可持續利用能力綜合評價便成為當務之急。本文在前人研究基礎上，構建區域水資源可持續利用水平評價體系，采用突變級數法結合改進障礙因子診斷模型，剖析研究區水資源可持續利用能力及影響因素，以期為水資源高效合理利用和生態環境保護提供參考，為提高研究區水資源可持續利用水平提供新思路。

1 研究方法

1.1 突變級數法

突變理論由法國數學家勒內托姆于1972年創立[6]，該方法能夠充分考慮各評價指標的相對重要性，計算方法較為客觀、準確，目前廣泛應用于資源環境、績效考核等綜合評價。其缺點在于選擇主控變量和次控制變量時，往往依靠主觀判斷，這在一定程度上增加了主觀干擾。

因此，本文在將突變級數法引入水資源可持續利用評價的同時，結合主成分分析法，合理確定模型控制變量的主次。其計算步驟如下：

a.建立突變評價指標體系。

b.確定指標體系各層次的突變類型。常見的突變系統類型有尖點突變系統(具有2個子指標)、燕尾突變系統(具有2個子指標)和蝴蝶突變系統(具有4個子指標)。

c.根據突變系統的分歧方程式將原始評價指標數據進行歸一化處理。

d.進行水資源可持續利用綜合評價。對各突變系統類型的歸一化處理，本質上是一種多維度的模糊隸屬函數，根據模糊隸屬函數的不同，劃分不同的類別，本文按照互補準則，對控制變量(即評價指標)取平均值[7]。

1.2 改進障礙度模型

在進行水資源可持續利用評價過程中，不僅要了解水資源在各個區域與不同時期的可持續利用水平，還應關注影響水資源可持續利用水平的因素，并對其進行內在分析，進而提高研究區的水資源可持續利用水平。因此，本文將障礙因子診斷模型與突變級數模型相結合進行研究分析。

首先，計算指標偏離度：

(1)

式中Iij——第j個地區(或時期)第i項指標的偏離度；

xij——第j個地區(或時期)的第i個指標的標準化值。

其次，利用歸一化方法計算各被診斷指標控制變量偏離度的突變級數，并將該級數標準化后作為指標體系上一層的障礙度。同時反復利用該歸一化方法，計算被診斷對象各層的障礙水平，進而實現各子系統對水資源可持續利用水平評價的障礙度測算，并根據障礙水平判定影響因素[8]。

1.3 主成分分析(PCA)

在構建突變級數模型時，采用主成分法來確定指標體系中控制變量的主次關系。由于主成分法中的第一主成分代表了樣本數據變異的最大方向，并且其與原始變量的相關性最強，因此，可將最大特征值對應的特征向量的各分量作為評價指標權重[9]，從而對評價指標重要性進行排序。主成分分析法作為客觀賦權法，與突變級數模型結合，實現了水資源可持續利用水平評價中各層次對應指標的橫向順序，也為突變級數模型的計算奠定了基礎。

2 評價體系構建

根據文獻[10]數據資料，研究區水資源可持續利用評價體系包括4個方面13項指標。其中，水資源系統包括人均水資源量(C1，m3)、水資源利用率(C2，%)、單位面積水資源量(C3，萬m3/km2)這3項指標；社會發展系統包括人口自然增長率(C4，%)、城鎮化率(C5，%)、生活用水定額[C6，L/(d·人)]3項指標；經濟發展系統包括工業萬元產值需水量(C7，m3)、工業用水重復率(C8，%)、灌溉水利用系數(C9)、第三產業產值占GDP比例(C10，%)這4項指標；生態環境系統包括林草覆蓋率(C11，%)、生態環境用水率(C12，%)、污水處理率(C13，%)這3項指標。研究區水資源可持續利用評價指標體系見表1。

表1 研究區水資源可持續利用評價指標體系及指標值

上述水資源可持續利用評價體系中，Ⅲ級表示水資源可持續水平高，潛力巨大；Ⅰ級表示水資源可持續水平低，潛力較小；Ⅱ級介于兩者之間，表示水資源可持續利用水平為中等，仍有一定的利用潛力。

3 模型應用

本文以新疆瑪納斯河流域為例，根據其2000年、2010年及2020年評價指標值，結合評價體系臨界值，利用突變級數法結合改進障礙因子診斷模型，剖析不同時期研究區水資源可持續利用水平變化及影響因素。

3.1 數據處理

為消除指標間量綱的差異，也為了更加方便地建立突變級數模型，需對原始數據進行歸一化處理。

對正指標：

(2)

對負指標：

(3)

式中υ(i,j)——評價指標歸一化值；

x(i,j)——評價時期j對應的第i個指標值；

xmin(i)、xmax(i)——評價方案(評價時期)中第i個評價指標的最小值和最大值。

評價指標歸一化值見表2。

表2 評價指標歸一化值

在對指標數據歸一化基礎上，根據評價指標體系，利用主成分分析單個中間層指標所包含指標的相對重要性，并對指標進行排序；利用突變級數法得到單個中間層指標值，如此反復計算，直至得到所有中間層指標值，為防止突變級數計算后中間層指標出現聚集現象，對其利用式(2)進行標準化，之后結合主成分分析，對單個目標層指標所含中間層指標進行重要性排序，最終得到目標層指標值(水資源可持續利用水平值)。

3.2 水資源可持續利用水平分析

根據突變級數法的計算結果(見表3)，對瑪納斯河流域不同時期(2000年、2010年及2020年)可持續水平進行分析。

表3 瑪納斯河流域水資源可持續利用評價系統綜合值及排名

比較不同時期水資源可持續利用水平綜合值與各子系統得分及排序：在2000年，研究區水資源系統與生態環境系統可持續利用水平較低，均處于Ⅰ級(低)水平。社會發展系統與經濟發展系統的可持續利用水平均處于中等水平，為Ⅱ級。綜合評價，該時期研究區水資源可持續利用水平處于Ⅱ級；在2010年，研究區各子系統指標值有所好轉，其中社會發展系統、經濟發展系統與生態環境系統的可持續利用水平均處于中等水平，為Ⅱ級。水資源系統仍處于Ⅰ級(低)水平。綜合評價，該時期研究區水資源可持續利用水平仍處于Ⅱ級，但綜合值較2000年有較大提升，由0.689提高至0.785；在2020年，研究區各子系統指標值仍持續保持好轉，水資源系統、社會發展系統、經濟發展系統與生態環境系統的可持續利用水平均處于中等水平，為Ⅱ級。綜合評價該時期研究區水資源可持續利用水平，仍處于Ⅱ級，但綜合值較2010年有較大提升，由0.785提高至0.829。

綜上所述，不同時期研究區水資源可持續利用水平整體顯現出較好的發展態勢，但在今后的發展中，仍應協調各子系統的發展，堅持優質高效可持續的水資源發展模式。

3.3 障礙因子診斷

在對研究區不同時期水資源可持續利用水平分析的基礎上，為進一步挖掘影響水資源的障礙因素，對中間層(子系統)和指標層障礙度，理清主要的障礙因素，結果見表4和表5。

表4 中間層指標(子系統)障礙度

由表4可知，構成中間層的4個子系統指標在不同時期對水資源可持續利用水平的阻力作用具有明顯的差異性。其中，2000年水資源可持續利用水平的障礙因素主要體現在水資源系統、社會發展系統和生態環境系統三個方面；在2010年，生態環境系統明顯改善，水資源可持續利用水平的障礙因素主要體現在水資源系統和社會發展系統兩個方面；在2020年，水資源可持續利用水平的障礙因素仍然主要體現在水資源系統和社會發展系統兩個方面。因此可以看出，對于西北內陸干旱區而言，困擾其可持續發展的根本因素是水資源的匱乏(資源性缺水)及社會發展模式。

表5 評價指標層障礙度

由于本文所構建的水資源可持續利用評價指標體系中指標數目過多，為進一步探究影響水資源可持續利用水平的障礙因素，按照指標層障礙度的大小，列出障礙度排序在前5位的障礙因素(見表5)。由表5可知，在影響作用明顯的障礙指標中，不同時期(2000年、2010年與2020年)障礙因素變化不大。其中，C2、C3、C11均在不同時期出現且排名靠前，這表明水資源開發利用率過高、單位面積水資源量不足與林草覆蓋率較低，已成為制約水資源可持續利用水平的主要問題。因此，為實現水資源的可持續利用，應通過退地減水降低農業用水總量，大力推廣高效節水灌溉技術，發展節水型工業，提倡微咸水、中水資源化等措施，還水于生態環境，以實現區域水資源的可持續利用與社會、經濟、生態環境系統的可持續發展。

4 結 語

a. 2000年，研究區水資源可持續利用水平處于中等水平(綜合值為0.689)，為Ⅱ級；2010年，研究區水資源可持續利用水平有所提升，但仍處于中等水平(綜合值為0.785)，為Ⅱ級；2020年，研究區水資源可持續利用水平持續保持好轉，綜合值為0.829，仍處于Ⅱ級。

b.為找出影響研究區水資源可持續利用水平的主要因素，結合改進障礙因子法，分別從中間層和指標層對制約水資源可持續利用的主要因素進行分析。結果表明：水資源開發利用率過高、單位面積水資源量不足與林草覆蓋率較低已成為制約研究區水資源可持續利用的普遍問題，應在今后的水資源規劃利用中予以高度重視。

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Evaluation on sustainable utilization of water resources in Manas River basin based on the mutated series model

YUAN Yong

(XinjiangTarimRiverBasinAksuAdministration,Aksu841000,China)

Evaluation of sustainable utilization ability of water resources is a hot topic focused all over the world. In the paper, Xinjiang Manas River basin is adopted as an example to construct sustainable utilization evaluation index system of water resources. The system is composed of 13 indicators of 4 subsystems, namely water resources system, social system, economic system and ecological environment system. Sustainable utilization level of water resources is divided into three levels, namely high level, medium level and low level. Mutated series model and improved obstacle factor diagnosis model are adopted for evaluating sustainable utilization level of water resources during different periods. The results show that the sustainable utilization level of water resources in the study area is in the medium level (comprehensive value is 0.689), namely grade II. However, the comprehensive value was increased from 0.689 in 2000 to 0.829 in 2020. High development and utilization rate of water resource, insufficient water resource quantity per unit area and low forest coverage have become common problems restricting sustainable utilization of water resources in the study area. The research results provide important reference for the optimal allocation of water resources in the region.

water resources; sustainable utilization; diagnosis of improbable obstacle factors; mutated series method; analysis of principal components; Manas River basin

10.16616/j.cnki.10-1326/TV.2017.07.017

TV213

A

2096-0131(2017)07- 0056- 05