趙 野
(遼寧澤龍水利實業有限責任公司,沈陽 110003)
遼寧地區屬于國內水土流失相對較為嚴重的區域,尤其是遼寧西部地區,根據相關數據統計,遼寧地區中度土壤侵蝕的區域占總水土流失面積的比例高達35%左右[1]。為此對其水土流失較為嚴重的區域進行治理十分必要,近些年來通過水土流失治理措施力度的不斷加大,遼寧地區的水土流失情況得到明顯改善[2]。當前,國家加大對水土流失治理后期效益評估,通過效益評估結果對水土流失治理的模式和方式進行科學分析,從而為進步加大區域水土流失治理和保護規劃提供重要的決策依據[3]。為此國內許多學者開展水土流失治理后期效益評估的研究[4-9],這些研究成果通過研究區域水土流失的特點以及治理情況,建立適合于本地區特點的水土流失治理后期效益評估指標體系,并采用相關模型對指標體系進行綜合和定量評估。但這些研究成果大都采用單一模型進行指標權重計算,而不能考慮各指標之間的關聯度,存在一定的局限性。目前已有一些學者通過引入層次-熵值組合分析方法對不同治理效益進行定量綜合評估,研究均表明這種組合方式下的指標權重要好于傳統單一模型計算的指標權重,但該組合方法在水土流失治理效益評估中應用還較少,為此文章立足于遼寧地區水土流失的特點和治理情況,建立效益評估指標體系,并采用層次-熵值組合分析方法對各指標權重進行組合計算。
層次-熵值組合方法首選需要對評估指標進行組合排序計算:
C1=(λmax-n)/(n-1)
(1)
在方程中C1為不同評估指標有效計算值;λmax為指標權重特征最大值;n為不同指標的組合排序數目。在各指標組合排序基礎上對其熵權值進行綜合計算:
R=(rij)m×n
(2)
在方成華中rij為不同指標的熵權計算值;m為評估指標的個數;n為組合指標的個數。則各指標的組合熵權值計算方程為:
(3)
其中:
(4)
式中:Hi為組合熵權值;fij為指標之間的隸屬度;bij為指標的歸一化計算值,其計算方程為:
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計算值;在指標歸一化計算基礎上對其權重進行計算:
(6)
式中:Wi各指標單一權重計算值,則各指標組合權重計算方程為:
(7)
式中:W1為權重組合計算值。
以遼寧地區某水土流失治理工程為具體實例,該區域水土流失治理的面積為2.49萬公頃,通過水土流失治理,區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。本文結合該水土流失治理區域的各項治理設計指標,采用層次-熵值組合方法對其治理效益進行綜合評估。
從水土流失治理的經濟、環境以及社會效益三個方面建立水土流失治理的效益評估指標體系,各指標的含義具體如表1所示。

表1 水土流失治理效益評估指標含義
從選取的評估指標可看出,主要結合遼寧省水土流失和治理的特點,從環境、經濟以及社會三個基礎層面選取13個評估指標進行水土流失效益的綜合評估,其中在環境效益層面主要針對水土流失改善度上選取4個評估指標,而在經濟效益上主要從農作物增長增收方面進行5個指標的選取,而在社會效益上主要從土地效益轉化程度上選取4個評估指標。
在選取的13個效益評估指標的基礎上,針對不同效益目標進行各指標的組合權重計算,計算結果如表2所示。

表2 各指標不同效益目標下熵權組合計算結果
從其水土流失治理的不同效益目標組合權重計算結果可看出,環境效益的組合熵權值最高,其次為經濟效益,社會效益下各指標的組合熵權值相對較低,因此對于水土流失治理效益評估而言,最為主要的評估指標的區域的環境效益指標,重點是地區水土流失治理能力和土壤侵蝕度改善的效益評估。
在各組合指標熵權值分析基礎上,對其不同計算準則條件下指標隸屬度進行計算,計算結果如表3所示。

表3 不同指標隸屬度計算結果
從不同指標的隸屬度分析結果可看出,對于環境效益而言,水保能力和土壤侵蝕度兩個指標的隸屬度最大,而其他指標隸屬度相比較低。對于經濟效益評估而言,農作物產量以及農作物人均產量的隸屬度達到0.99,屬于高相關隸屬。而在社會效益各評估指標中,土地退化削減率和土地生產轉化率之間具有較高的隸屬相關性,但隸屬度總體均低于0.9。從各評估指標總體隸屬度分析結果可看出,不同計算準則條件下各指標隸屬度總體較低,存在相互獨立性,因此建立的水土流失治理效益綜合評估指標具有較好的獨立分布。
在各指標隸屬度分析基礎上對不同指標的單一權重值進行計算,指標權重計算結果如表4所示。

表4 不同指標的組合權重計算結果
從選取的13個評估指標權重分布可看出,各指標權重存在明顯的差異度,這主要因為不同計算準則條件下各指標隸屬度均較低,對各效益目標的影響程度有有所明顯的差異。對于環境效益目標而言,其土壤侵蝕度和植被覆蓋度是最為重要的兩個評價指標,因此這兩個指標的權重值最大。植被經濟產值是水土流失治理經濟效益最為重要的指標,因此其權重值要明顯高于其他指標。土地效益轉化率對于社會效益評估而言,其影響程度最大。
在水土流失治理效益評估各單項指標權重分析基礎上,采用層次-熵值分析方法對其組合權重進行計算,計算結果如表5所示。

表5 指標組合權重計算結果
從組合權重分析結果可看出各指標組合權重值總體在0.132-0.668之間,相比于單一指標權重均有所減少。這主要是因為層次-熵值分析方法結合各指標熵權值對其權重值進行組合分析,并充分考慮不同指標之間的隸屬關系,相比于單一指標權重,這種方式確定的指標組合權重更為合理,且有效避免主觀設置權重的局限。
對水土流失治理的環境、經濟、社會效益進行綜合評估,各目標效益綜合評估結果如表6、表7以及表8所示。

表6 水土流失治理環境效益評估結果

表7 水土流失治理經濟效益評估結果

表8 水土流失治理社會效益評估結果
從環境效益綜合評估卡看出,植被覆蓋度以及水土流失治理比例的綜合評估值最大,而地表產水能力受到植被覆蓋度的增加,其評估值較低。從經濟效益綜合評估結果可看出,對于水土流失治理經濟效益目標而言,主要是其農作物的產值指標,通過水土流失治理,區域水土得到不同程度的改善,從而提高治理區域農作物的產值,提高治理區域的經濟效益。從社會效益目標綜合評估結果可看出,采用水土流失治理后,其社會效益主要體現在土地退化削減率上。對于水土流失綜合評估可看出,其治理效益主要體現在環境效益層面,環境效益綜合評估結果好于經濟和生態效益,區域水土流失治理的環境效益總體達到很好的狀況,而對于經濟效益而言,由于水土能力的提高,其經濟效益綜合評估結果也可達到很好的狀況,受環境效益和經濟效益的改善,必然提升水土流失治理區域的社會效益。綜上環境、社會、經濟效益的綜合評估,該水土流失治理區總體效益達到很好的狀況。
1)對于環境效益而言,水保能力和土壤侵蝕度兩個指標的隸屬度最大,而其他指標隸屬度相比較低。對于經濟效益評估而言,農作物產量以及農作物人均產量的隸屬度達到0.99,屬于高相關隸屬。而在社會效益各評估指標中,土地退化削減率和土地生產轉化率之間具有較高的隸屬相關性,但隸屬度總體均低于0.9。
2)水土流失評估指標組合權重可充分考慮不同指標之間的隸屬關系,相比于單一指標權重,這種方式確定的指標組合權重更為合理,且有效避免主觀設置權重的局限。