基于FCM的重大水利工程生態價值影響因素分析

摘要：深入探討影響重大水利工程生態價值的5個關鍵因素，包括生態經濟價值、生態技術價值、生態環境價值、生態文化價值、生態社會價值。采用模糊認知圖方法（FCM）構建因果關系演化模型，并進行預測分析、診斷分析和敏感性分析。研究結果表明，5個影響因素均與生態價值有強相關性。相關性大小為：生態環境價值＞生態社會價值＞生態技術價值=生態文化價值＞生態經濟價值。生態環境價值是引起生態價值變化的根本原因，生態社會價值也有相似的作用。此外，水利工程生態價值對生態環境價值的變化最敏感。針對分析結果提出合理措施和建議，為實現重大水利工程的生態價值提供參考。

關鍵詞：重大水利工程；生態價值；模糊認知圖（FCM）；影響因素

0引言

重大水利工程以投資規模龐大、復雜程度高、影響范圍廣泛等顯著特點而著稱[1]，這些工程在強化水旱災害的防治、優化水資源的配置、改善水生態環境、促進流域區域的協調發展方面發揮了至關重要的作用，是保障國家水安全不可或缺的基礎性措施之一。近年來，我國重大水利工程的開工數量和投資規模持續增長。根據水利部的統計數據，2022年開工項目達47項，總投資額達4577億元，其中投資規模超過100億元的項目有13個。同時，國家發展和改革委員會、水利部聯合印發《“十四五”水安全保障規劃》，提出了加強水生態環境保護、深化水利改革創新，以及提高水治理現代化水平的一系列措施。隨著國家對水利建設投資項目的不斷增多，重大水利工程在生態環境和可持續發展等方面發揮了巨大作用[2]。例如，長江三峽工程產生了巨大的綜合效益，在水利生態和水環境方面積累了豐富的實踐經驗[3-4]；南水北調工程解決了我國水資源分配不均等問題，改善了生態環境問題，保護了生物生態的多樣性[5-6]。可以看出，重大水利工程與生態自然界共同形成了新的生態系統，推動了工程周邊區域經濟、環境與社會的和諧發展，形成了重大水利工程的生態價值。

一直以來，重大水利工程在推動社會、經濟快速發展方面發揮了不可或缺的作用。然而，當前綠色發展及人與自然共同發展的理念深入人心，社會對重大水利工程提出了更高要求。正確認識重大水利工程的生態價值，對于幫助減少其對生態環境的負面影響和發揮其積作用有很大幫助。目前，國內外已有學者對重大水利工程的生態價值進行了研究。尚文繡等[7]針對小浪底水利樞紐對黃河下游生態的影響，提出了一種重大水利工程生態影響與貢獻率的定量分析方法，論證了小浪底水利樞紐在改善黃河下游及三角洲生物棲息環境、提升生物數量和多樣性方面的重要作用；鄧銘江等[8]則闡述了廣義生態水利的內涵、定義、發展模式及其過程和維度，并建立了水利工程“規劃設計—建設管理—運行調度”全生命周期工程安全和生態安全保障體系。黃丹姿等[9]利用遙感技術，發現大塘流域水利工程通過對水域面積產生影響，使該流域的生態服務價值發生結構性改變，并且能夠幫助維持流域的生態功能。王希義等[10]基于塔里木河下游的遙感資料，對區域內的生態系統服務價值變化特征進行評估，并應用主成分分析法等估算區域的社會經濟評價分值。Vinten等[11]研究了在蘇格蘭低地流域對水利基礎設施進行潛在升級的措施，旨在減輕洪水風險、保護濕地和支持下游供水，實現綜合流域水資源管理。Ling等[12]研究了生態水利工程對干旱地區植被生長的正向效應，提出了合適的調控策略，以及促進植被生長的地下水深度和排放量。Zeng等[13]通過研究嵌套水利工程對水源涵養服務功能的影響，揭示了降水條件對含水量的顯著作用，為三峽庫區及相關水利工程的生態服務功能提供了科學依據和數據參考。

綜上所述，目前水利工程生態價值影響因素的研究主要集中在生態環境的保護、生態水利的內涵、生態效益的評價和生態的服務價值等方面，但對重大水利工程生態價值影響因素的研究較少。作為系統整體的水利工程生態價值，其生態價值的影響因素之間存在著動態平衡的作用機制，這些因素對生態價值的影響呈現出非線性的特點。因此，探討這些不同影響因素在重大水利工程中的相互作用及其對生態價值的影響十分必要。而模糊認知圖（Fuzzy Cognitive Map，FCM）是一種因果知識圖，能夠處理復雜的因果關系，表示各因素間因果關系的影響程度。2001年，動態認知網絡FCM被提出，該模型能夠更好地適應外界環境的變化。FCM具備強大的模糊信息處理能力和因果關系表達能力，推理過程簡潔，且具有出色的解釋性[14]，已被廣泛應用于各個領域的決策分析與影響機制分析。FCM具有兩個顯著特征[15]：一是FCM可表示節點間更為靈活的因果關系；二是FCM推理過程具有動態性和反饋性，從而面臨時間復雜度高的挑戰。基于此，本文采用FCM的方法對生態價值這一復雜的動態系統進行深入分析，以動態分析生態價值各影響因素之間的關系，從而為重大水利工程生態價值的實現提供理論依據。

1FCM基本原理

FCM是一種結合了模糊邏輯與神經網絡技術的軟計算方法，其構建了一種有向圖結構，用以表征不同概念之間的因果關聯性。FCM主要由節點和有向弧構成基本框架。節點代表特定的概念或實體，有向弧則指示不同概念或實體間的因果聯系。具體而言，由原因節點指向結果節點，通過箭頭進行圖形化表示。FCM能夠構建一個隨時間演進變化的模型，其推理過程涵蓋了因果關系的正向傳遞與負向傳遞，這些機制構成了模型所實施的知識推理規則的重要組成部分[16]。

利用FCM的變換函數，概念節點Ci在t+1時刻的狀態值Xt+1i可通過節點Ci在t時刻的狀態值Xti推出，隨著時間的演進，模型經過連續迭代后，將趨于一個穩定的平衡狀態，這一狀態通常表現為一個固定點或一個極限環。FCM變換函數公式如下

xt+1i=f（xti+∑Nj=1， j≠iwji×xtj）（1）

式中，f（·）表示閾值函數。在FCM中，存在多種閾值函數的選擇。本文采用的雙曲正切函數f（x）=（ex-e-x）/（ex+e-x）可將（xti+∑Nj=1， j≠iwji×xtj）的結果和系統的各個概念節點的初始值轉化到區間[-1，1]。該函數不僅能夠表征節點活躍狀態的增加或減少趨勢，還能反映其變化的程度，這與本文分析生態價值影響因素模型的數據要求比較契合。因此，雙曲正切函數被選定為模型的閾值函數。

2重大水利工程生態價值FCM模型構建

2.1概念節點的識別

重大水利工程生態價值的演化是一個動態且復雜的過程，因此識別出其關鍵影響因素十分必要。本文通過文獻綜述并梳理典型案例，結合重大水利工程特有情境，識別出5個影響因素：生態經濟價值、生態技術價值、生態環境價值、生態文化價值、生態社會價值。重大水利工程生態價值影響因素的識別見表1。

將表1中的5個影響因素和生態價值作為概念節點，構建FCM模型。用Ci表示概念節點，其中C1～C5表示5個生態價值影響因素，用CT表示模型中的目標概念節點——生態價值。

2.2因果關系和權重的確定

FCM模型利用有向邊描繪概念節點間的因果聯系，從而揭示不同因素之間的相互影響。當概念節點Ci的變動對概念節點Cj的狀態產生影響時，系統將存在一條從Ci指向Cj的有向弧，用以標示它們之間的因果關系。權重Wij用來量化Ci對Cj的影響程度。在本研究中，通過專家評分法確定影響因素權重值。邀請10名在重大水利工程領域具有深厚經驗的專家進行打分。受訪專家背景見表2。

運用FCM Analyst軟件對所有專家的評估結果進行系統整合與處理（圖1），據此構建概念節點間的因果關系權重矩陣。此方法不僅確保了權重值的科學性，而且提高了模型解釋力的可信度。

2.3FCM模型的構建

在識別了概念節點、確定了因果關系弧及其權值后，通過應用閾值函數，構建重大水利工程生態價值的FCM模型（圖2）。該模型以清晰直觀的方式展示了各個影響因素之間的關系，以及它們與水利工程生態價值之間的關系。基于構建的FCM模型，進行生態價值的演化仿真分析，包括預測分析、診斷分析和敏感性分析。

3動態分析

3.1預測分析

預測分析旨在預測當某一變量發生變化時，目標事件是否會隨著時間的推移也發生相應的變化。據此可以判斷一個或多個變量對目標事件的影響程度，有利于具體的研究和分析。本文通過對不同初始狀態值下5個影響因素（C1～C5）進行取值模擬，觀察它們對生態價值CT的影響程度。將概念節點Ci的初始值分別設定為４個狀態值，即極差（-1.0），較差（-0.5），較好（0.5），極好（1.0）。其他節點的初始值設定為零，模型經過多次迭代計算，最終得到生態價值CT的穩定值。預測分析中不同情景下CT的穩定值見表３。各因素變化對生態價值的影響如圖3所示，它們展示了預測分析中5個影響因素的變化對生態價值的影響。通過分析某一影響因素的曲線斜率和達到穩定狀態后的數值，初步推斷該影響因素對生態價值的影響程度。

斜率的大小及其變化率可以反映影響因素變化時生態價值的變化大小與速度，即可以描述二者的關聯程度。斜率越大，表示關聯越強；反之，則關聯越弱。從圖3可以看出，斜率大小為：C3gt;C5gt;C2=C4gt;C1。而從表3中可以得出，5個影響因素分別處于極好（1.0）狀態時，CT的穩定值均為正值，說明這5個影響因素與CT之間存在強正相關性。從模擬結果可以看出，C3（生態環境價值）和C5（生態社會價值）是影響重大水利工程生態價值的關鍵因素。因此，在工程實踐中應重視環境和社會對重大水利工程生態價值的影響，以最大限度地發揮重大水利工程的生態效益。預測分析的結果可以進一步體現影響因素發生變化時重大水利工程生態價值的變化規律，為促進生態價值的實現提供理論依據。

3.2診斷分析

診斷分析旨在識別目標事件的潛在原因。在FCM模型中，概念節點的狀態會根據目標節點的變化而做出相應調整。概念節點間的拓撲關系會觸發模型內其他節點的變化，引發目標節點的相應變化，尤其是當FCM模型中的目標節點CT被賦予特定的初始值時。FCM模型通過反向演化推理進行診斷分析，具體操作步驟是在輸入目標節點的狀態值時，觀察概念節點的變化。在診斷分析中，依次設置目標節點CT的狀態值為1.0、0.5、-0.5和-1.0，而所有其他概念節點都設置為0，觀察其他概念節點在各種情況下的變化情況。診斷分析中不同情景下Ci的穩定值見表４。經過多次迭代，５個影響因素逐漸趨向穩定值。目標節點變化對各因素的影響如圖4所示。

圖4中的曲線直觀地展現了目標節點在不同取值時，經過多次迭代后5個概念節點的變化情況。斜率和概念節點最終穩定值的大小反映了目標節點和概念節點之間的關聯程度。從圖4可以看出，C3（生態環境價值）的斜率最大，C5（生態社會價值）次之，且二者的斜率非常接近。再觀察表4中Ci的穩定值，發現C3和C5的穩定值的絕對值最大，分別為0.937和0.929，表明C3和C5對目標節點CT的變化反應最強烈，因而推斷C3和C5是引起CT變化的根本原因。因此，在重大水利工程的前期規劃和實施過程中，應關注生態環境價值和生態社會價值，在滿足工程效益的前提下，盡可能地擴散生態環境價值和生態社會價值。

3.3敏感性分析

敏感性分析旨在識別影響目標事件的敏感因素，找出影響生態價值的關鍵點，從而制定相應的對策，以實現重大水利工程的生態價值。本文主要進行單因素敏感性分析。假設C1=0.5，C2=0.5，C3=0.5，C4=0.5，C5=0.5為變動百分比為0時的狀態，在模型中輸入這些狀態值，多次迭代后，可以得到模型穩定時的CT值，為0.974 9。將該值記錄在表5中變動百分比為0的一列，然后分別按照-20%、-10%、10%和20%的百分比變動5個變量的初始值，記錄變動后生態價值CT的變化，并計算當Ci平均變化10%時，CT的變化值迭代后穩定的CT值。Ci變化時CT的平均變化值見表5。

從表5可以看出，Ci平均變化10%時，重大水利工程生態價值變化值的絕對值分別為0.074 7、0.083 1、0.139 1、0.083 1和0.130 7。因此，生態價值對5個影響因素的敏感性分別為C3gt;C5gt;C2=C4gt;C1。由此可見，影響生態價值的最敏感因素是生態環境價值，其次是生態社會價值。因此，在重大水利工程建設過程中，應采取適當措施對這兩個敏感因素進行引導，這將有利于實現重大水利工程的生態價值。

4結論

重大水利工程如何在保證工程效益的同時盡可能地減小對生態環境的負面影響，以實現生態價值，是該研究領域不可忽視的重要課題。本文基于重大水利工程生態價值的最新視角，結合重大水利工程的特征和情境，通過文獻閱讀和案例分析，提取影響重大水利工程生態價值的5個關鍵因素：生態經濟價值、生態技術價值、生態環境價值、生態文化價值、生態社會價值。將5個影響因素作為概念節點，構建出重大水利工程生態價值的FCM模型，進而對模型進行動態模擬和分析。通過分析可以得出，5個影響因素與生態價值均為強正相關關系，相關性大小為：生態環境價值＞生態社會價值＞生態技術價值=生態文化價值＞生態經濟價值。生態環境價值對生態價值的變化反應最強烈，是引起生態價值變化的根本原因，同時生態社會價值對生態價值也有相似程度的影響。在敏感性分析中，各維度對生態價值的敏感程度排序為：生態環境價值＞生態社會價值＞生態技術價值=生態文化價值＞生態經濟價值，其中影響重大水利工程生態價值的最敏感因素是生態環境價值，其次是生態社會價值。需要注意的是，以上分析雖然都得出了生態環境價值是影響生態價值的最關鍵因素，但是重大水利工程不同于一般的水利工程，其往往符合國家戰略需求，肩負社會使命，處于特有情境，因此重大水利工程生態價值的主導影響因素可能不會固定于生態環境價值。針對具體的某一重大水利工程的生態價值，仍須結合情境進行更深層次的識別與解構。

5結語

考慮到以往的研究主要從靜態角度考慮水利工程對生態環境的影響，較少從動態角度進行仿真分析，本文嘗試從動態角度對重大水利工程生態價值的影響因素進行研究，填補了該領域理論的研究空白，可為其他學者開展后續研究提供參考。然而，研究得出的5個影響因素均來源于文獻綜述和典型案例梳理，具有一定的局限性。同時，影響因素之間因果關系的權重取值依賴于專家經驗知識，不可避免地受到主觀性的影響。在后續的研究工作中，如何全面定義重大水利工程生態價值的影響因素及避免專家在權重取值過程中的主觀性和不確定性，以獲取最真實客觀的初始權重矩陣，有待進一步探索。

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收稿日期：2024-10-29

作者簡介：

羅嵐（1986—），女，博士，教授，博士研究生導師，研究方向：重大工程復雜性及治理。

林威（2002—），男，研究方向：生態價值。

劉心怡（2004—），女，研究方向：生態價值。

劉鈺洋（通信作者）（1995—），女，博士生，研究方向：重大工程復雜性及治理。

*基金項目：江西省社會科學“十四五”（2024年）重點項目（24GL01）；江西省自然科學基金面上項目（20232BAB204076）；南昌大學本科生科研訓練項目。