龔巧靈, 官冬杰,2,3

(1.重慶交通大學(xué) 建筑與城市規(guī)劃學(xué)院, 重慶 400074; 2.重慶大學(xué) 資源及環(huán)境科學(xué)學(xué)院,重慶 400044; 3.北京師范大學(xué) 地表過程與資源生態(tài)國家重點(diǎn)實(shí)驗室， 北京 100785)

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三峽庫區(qū)重慶段水資源安全評價

龔巧靈1, 官冬杰1,2,3

(1.重慶交通大學(xué) 建筑與城市規(guī)劃學(xué)院, 重慶 400074; 2.重慶大學(xué) 資源及環(huán)境科學(xué)學(xué)院,重慶 400044; 3.北京師范大學(xué) 地表過程與資源生態(tài)國家重點(diǎn)實(shí)驗室， 北京 100785)

三峽庫區(qū)水資源安全關(guān)系到庫區(qū)的生態(tài)安全，對庫區(qū)水資源安全利用進(jìn)行評價，找出問題較為嚴(yán)重的區(qū)域，明確其限制因子，從而為庫區(qū)水資源可持續(xù)發(fā)展和水資源安全提供科學(xué)的決策依據(jù)。結(jié)合2000—2014年三峽庫區(qū)水資源安全數(shù)據(jù)，選取BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建水資源安全利用評價模型，結(jié)合ARIMA模型進(jìn)行指標(biāo)預(yù)測，分析了三峽庫區(qū)重慶段水資源安全利用的時空差異。研究表明：(1) 三峽庫區(qū)重慶段2014年水資源安全利用總體分布在較不安全到較安全之間，渝中區(qū)和大渡口區(qū)為較不安全等級，沙坪壩區(qū)等7個區(qū)縣為基本安全，其他區(qū)縣為較安全等級；在子系統(tǒng)的評價中，主城區(qū)的社會安全與供需安全等級均為最低，為極不安全和較不安全等級。(2) 2000—2014年水資源安全利用等級主要受生態(tài)安全因子制約，供需安全因子次之；2015—2020年水資源安全利用等級主要受供需安全因子限制，生態(tài)安全因子次之。2000—2020年水資源安全利用等級總體呈上升趨勢。

水資源學(xué); 水資源安全評價; BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò); 隨機(jī)森林; 三峽庫區(qū)

三峽庫區(qū)的特殊地理位置決定了它是國家生態(tài)環(huán)境保護(hù)的敏感區(qū)域，三峽庫區(qū)生態(tài)環(huán)境建設(shè)是關(guān)系到長江流域水質(zhì)安全的關(guān)鍵所在。探索庫區(qū)水資源安全的時空分異及演變趨勢是保證庫區(qū)生態(tài)安全的重要前提。隨著三峽工程建設(shè)的進(jìn)行，三峽庫區(qū)水資源和生態(tài)環(huán)境保護(hù)中存在的問題日益突出。社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展導(dǎo)致生活污水、工業(yè)污水排量增加，農(nóng)業(yè)面源污染的范圍和程度日益加劇。因此，必須針對三峽庫區(qū)的特點(diǎn)，建立科學(xué)的水資源安全利用評價指標(biāo)體系及評價模型，找出水資源安全利用問題較為嚴(yán)重的區(qū)域，明確影響水資源安全利用的主要因子，對促進(jìn)三峽庫區(qū)水資源保護(hù)、實(shí)現(xiàn)水資源和社會經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展具有重要的理論意義和實(shí)踐意義。

從全球范圍來看，地球的水量十分豐富，但能為人類所利用的水資源卻極為有限，淡水資源嚴(yán)重短缺，供需矛盾日益突出，再加上水源污染造成“水質(zhì)型缺水”，更加劇了水資源短缺的矛盾，因此水資源安全利用評價一直是國內(nèi)外研究的重點(diǎn)[1-3]?，F(xiàn)有的水資源安全利用評價方法大都需要構(gòu)建水資源安全評價指標(biāo)體系，并賦予各指標(biāo)權(quán)重，而根據(jù)研究者側(cè)重點(diǎn)不同，指標(biāo)的權(quán)重值就會有差異。目前指標(biāo)權(quán)重的確定大都是采用AHP(層次分析法)[4]，熵權(quán)法[5]，模糊數(shù)學(xué)分析法[6]、SPA(集對分析法)[6]等方法，這些方法雖然各有優(yōu)點(diǎn)，但都具有不同程度主觀性，在應(yīng)用過程中均受到一定限制。為更為客觀的對水資源安全利用進(jìn)行綜合評價，本文結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法的自主學(xué)習(xí)優(yōu)勢，基于R語言[7]選取BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[8-9]構(gòu)建三峽庫區(qū)重慶段的水資源安全利用評價模型，構(gòu)建RF(隨機(jī)森林)模型[10]進(jìn)行對比，并結(jié)合前人相關(guān)研究成果進(jìn)行了對比驗證，通過GIS技術(shù)進(jìn)行可視化展示，分析三峽庫區(qū)重慶段水資源安全利用的時空變化，明確其限制因子，對水資源安全利用可起到一定的預(yù)警作用，并為庫區(qū)水資源可持續(xù)發(fā)展和水資源安全提供科學(xué)的決策依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

三峽庫區(qū)是指受長江三峽工程淹沒的地區(qū)。三峽庫區(qū)重慶段面積為46 118 km2，占三峽庫區(qū)總面積的85.6%，包括重慶市內(nèi)的22個區(qū)縣，東起巫山縣、西至江津區(qū)、北起開州區(qū)、南至武隆區(qū)。地理范圍在北山區(qū)峽谷及川東嶺谷地帶，北屏大巴山、南依川鄂高原，具有冬季溫暖春季早、夏季炎熱多伏旱，秋季多雨、濕差較大以及多云霧天等氣候特征。

2 試驗材料與方法

2.1 水資源安全利用評價指標(biāo)體系構(gòu)建

由于水資源安全利用評價涉及的方面廣而復(fù)雜，地域性的影響也十分顯著，因此目前還沒有一個公認(rèn)的、統(tǒng)一的水資源安全評價指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)。水資源安全的評價是動態(tài)復(fù)雜的過程，評價的結(jié)果既要體現(xiàn)研究區(qū)域水資源的總體狀況，又要反映出影響水資源安全的主要因素，評價指標(biāo)的選取既要遵循系統(tǒng)性、可操作性、獨(dú)立性、簡明性和完備性等原則，又要體現(xiàn)出區(qū)域的異質(zhì)性特征。

基于以上原則背景，從水資源安全的內(nèi)涵機(jī)理及實(shí)際意義出發(fā)，借鑒國內(nèi)外相關(guān)研究成果[11-12]，從水資源經(jīng)濟(jì)安全、水資源社會安全、水資源生態(tài)安全和水資源供需安全4個角度，通過查閱《重慶市2015年統(tǒng)計年鑒》、《重慶市水資源公報》、《重慶市水土保持公報》、《三峽庫區(qū)歷史資料匯編》、《三峽公報》等統(tǒng)計資料，配合咨詢統(tǒng)計局、環(huán)保局等相關(guān)單位，結(jié)合三峽庫區(qū)重慶段水資源安全現(xiàn)狀及資料的可獲得性，共篩選了21個水資源安全利用評價指標(biāo)(表1)。

2.2 三峽庫區(qū)重慶段水資源安全利用評價模型構(gòu)建

2.2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種由大量神經(jīng)元及其之間的相互連接構(gòu)成的運(yùn)算模型。其本質(zhì)是通過網(wǎng)絡(luò)的變換和動力學(xué)行為得到一種并行分布式的信息處理能力，并在不同程度上模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)的信息處理能力。它是通過對大量訓(xùn)練樣本的反復(fù)學(xué)習(xí)，由其內(nèi)部自適應(yīng)過程不斷修改各個神經(jīng)元之間的相互連接權(quán)值，最終使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值分布收斂在一定的范圍內(nèi)。其構(gòu)建步驟如下：(1) 網(wǎng)絡(luò)初始化，確定輸入層(M)，隱含層(p)和輸出層(q)的神經(jīng)元個數(shù)；(2) 根據(jù)輸入向量M1，M2，…，Mm和期望輸出T1，T2，…，Tt，進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練；(3) 根據(jù)網(wǎng)絡(luò)誤差更新各層連接權(quán)值及閾值，直到滿足誤差要求；(4) 將待分類預(yù)測數(shù)據(jù)輸入構(gòu)建好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行分類預(yù)測。

表1 三峽庫區(qū)重慶段水資源安全利用評價指標(biāo)體系

2.2.2 隨機(jī)森林算法 隨機(jī)森林算法((Random Forest,RF)是由美國加州大學(xué)伯克利分校計系教授Leo Breiman等于2001年提出的一種基于CART(classification and regression tree)決策樹的組合分類模型[13-14]。通過自助法(boot-strap)重采樣，從原始訓(xùn)練樣本集中隨機(jī)抽取樣本生成新的訓(xùn)練樣本集，對每個樣本構(gòu)建決策樹，并根據(jù)所有決策樹中票數(shù)最高的投票結(jié)果作為最終分類預(yù)測結(jié)果。其構(gòu)建步驟如下：(1) 設(shè)原始訓(xùn)練樣本個數(shù)為N，變量個數(shù)為M；(2) 確定1個定值m，既樹的節(jié)點(diǎn)個數(shù)，m

2.3 三峽庫區(qū)重慶段水資源安全利用等級劃分及指標(biāo)閾值確定

按照表1構(gòu)建的水資源安全評價指標(biāo)體系，結(jié)合國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)[11,15-16]和指標(biāo)分級標(biāo)準(zhǔn)，將三峽庫區(qū)重慶段水資源安全利用等級劃分為5級，分別為：Ⅰ級(極不安全)、Ⅱ級(較不安全)、Ⅲ級(基本安全)、Ⅳ級(安全)和Ⅴ級(非常安全)。各指標(biāo)分級標(biāo)準(zhǔn)見表2。

基于上述構(gòu)建的三峽庫區(qū)重慶段水資源安全利用評價指標(biāo)體系和分級標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)表2采用隨機(jī)生成的方法在各個評價等級閾值區(qū)間內(nèi)隨機(jī)生成100組訓(xùn)練樣本，共生成500組訓(xùn)練樣本。因本文BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中選用sigmoid函數(shù)作為隱含層激活函數(shù)，其輸出值域為0～1，故將各等級期望輸出定義為0.1，0.3，0.5，0.7，0.9。另外在模型訓(xùn)練過程中發(fā)現(xiàn)，訓(xùn)練輸出圍繞期望輸出上下浮動，因此將訓(xùn)練輸出在0～0.2的樣本歸為Ⅰ級并以此類推。

表2中指標(biāo)性質(zhì)為“+”代表該指標(biāo)對水資源安全利用呈正影響，即越大約安全，為“-”的代表該指標(biāo)對水資源安全利用呈負(fù)影響，即越大越不安全。為統(tǒng)一指標(biāo)影響的一致性，對負(fù)向指標(biāo)數(shù)據(jù)先取倒數(shù)再乘以100以方便計算[17]。因各指標(biāo)具有不同的量綱，在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練前需對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，本文選取最大最小法。

2.4 模型對比與驗證

根據(jù)表1的水資源安全利用評價指標(biāo)體系，通過咨詢相關(guān)專家，參考相關(guān)文獻(xiàn)并結(jié)合指標(biāo)數(shù)據(jù)的可獲得性與連續(xù)性，對指標(biāo)進(jìn)行共線性篩選，分別選取X1，X2，X3，X4，X5，X6，X7，X8，X13，X14，X15，X16，X17，X19，X20和X21共16個指標(biāo)構(gòu)建三峽庫區(qū)重慶段水資源安全利用橫向評價指標(biāo)體系。

表2 三峽庫區(qū)重慶段水資源安全利用評價標(biāo)準(zhǔn)

表3中給出了BP模型分類預(yù)測結(jié)果的輸出值，從兩個模型的分類結(jié)果來看，評價結(jié)果完全一致的為41%，為了更好的進(jìn)行對比驗證，將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高于期望的預(yù)測結(jié)果判定為向高一級轉(zhuǎn)化，低于期望的預(yù)測結(jié)果判定為向低一級轉(zhuǎn)化。處理后得到的結(jié)果與RF模型一致性達(dá)到了77.3%，剩余的22.7%分類等級與RF模型誤差基本在一個級別，由此可見選用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和RF模型對水資源安全利用進(jìn)行評價的結(jié)果基本一致。但BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和RF模型均是機(jī)器學(xué)習(xí)算法，為進(jìn)一步對比驗證BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模實(shí)現(xiàn)水資源安全評價的可行性，將評價結(jié)果與施開放[19]等基于物元分析和熵組合權(quán)重對重慶三峽庫區(qū)水資源承載力評價結(jié)果進(jìn)行對比。水資源承載力“超載”表明了區(qū)域水資源承載潛力較小，即水資源利用呈不安全的狀況，同理“滿載”可視為水資源利用呈基本安全狀況，“可載”可視為水資源利用呈安全狀況。通過對比發(fā)現(xiàn)，重慶三峽庫區(qū)水資源承載力為“超載”或“向超載轉(zhuǎn)化”的區(qū)縣，如渝中區(qū)、大渡口區(qū)、江北區(qū)等主城區(qū)，在本文水資源安全利用評價中均為較不安全及以下等級，水資源承載力為“可載”或“向可載轉(zhuǎn)化”的萬州區(qū)、豐都縣、開州區(qū)和奉節(jié)縣等，在本文水資源安全利用評價中均為較安全及以上等級。評價結(jié)果呈一致性，證明運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建水資源安全利用評價模型是合理可行的。

表3 BP模型與RF模型評價結(jié)果對比表

3 結(jié)果與分析

3.1 三峽庫區(qū)重慶段水資源安全利用空間分異評價

3.1.1 水資源安全利用總體評價 將收集到的2014年三峽庫區(qū)重慶段水資源安全利用評價指標(biāo)實(shí)測數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，得到2014年三峽庫區(qū)重慶段各區(qū)縣的水資源安全利用等級，將評價結(jié)果導(dǎo)入ArcGIS中進(jìn)行等級劃分，結(jié)果見圖1。圖1展示了2014年三峽庫區(qū)重慶段水資源安全利用的總體狀況，整體分布在Ⅱ級(較不安全)到Ⅳ級(較安全之間)。其中渝中區(qū)和大渡口區(qū)的水資源安全利用等級最低，為較不安全等級；沙坪壩區(qū)、江北區(qū)、南岸區(qū)、九龍坡區(qū)、北碚區(qū)、涪陵區(qū)和武隆區(qū)稍好為基本安全；其他區(qū)縣為較安全等級。

3.1.2 水資源安全利用子系統(tǒng)空間分異評價 為了更進(jìn)一步的分析各區(qū)縣的水資源安全利用等級差異，需對各子系統(tǒng)水資源安全進(jìn)行進(jìn)一步評價。根據(jù)2.1中指標(biāo)的分類，分別構(gòu)建水資源經(jīng)濟(jì)安全、社會安全、生態(tài)安全和供需安全4個子系統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價模型，經(jīng)過多次調(diào)試，各子系統(tǒng)水資源安全利用評價模型構(gòu)建結(jié)果見表4。

圖1 三峽庫區(qū)重慶段水資源安全利用空間分異

子系統(tǒng)BP模型迭代次數(shù)輸出與期望相關(guān)系數(shù)經(jīng)濟(jì)安全(4,6,1)3000.9911社會安全(4,10,1)710.9869生態(tài)安全(6,12,1)3250.9960供需安全(2,2,1)190.9718

經(jīng)過訓(xùn)練，各子系統(tǒng)訓(xùn)練樣本實(shí)際輸出均在期望輸出等級范圍內(nèi)，且相關(guān)系數(shù)均在0.97以上，模型精度較高可以投入使用。將各子系統(tǒng)實(shí)測數(shù)據(jù)分別輸入訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)中，得到各區(qū)縣各個子系統(tǒng)的水資源安全評價等級，將評價結(jié)果導(dǎo)入ArcGIS中進(jìn)行可視化展示，結(jié)果見圖2。

圖2展示了三峽庫區(qū)重慶段水資源安全利用各子系統(tǒng)的安全狀況。圖2A展示了水資源經(jīng)濟(jì)安全子系統(tǒng)的空間分異，其中巫山縣的水資源經(jīng)濟(jì)安全因其人均GDP較低，萬元工業(yè)產(chǎn)值用水量和萬元GDP耗水量過高，屬于較不安全等級，開州區(qū)、云陽、忠縣等7個區(qū)縣因其人均GDP較低，基本都在25 000元以下，其他經(jīng)濟(jì)安全因子等級較為適中，屬于基本安全等級；圖2B展示了水資源社會安全的空間分異，其中除巴南區(qū)以外的主城區(qū)因其城鎮(zhèn)化率過高、人口密度過大、人均糧食較少等原因均屬于極不安全等級，而城鎮(zhèn)化率較高得巴南區(qū)和萬州區(qū)、人口自然增長率相對較高的開州區(qū)和云陽縣，以及各項社會安全因子都稍偏低的巫山縣均屬于較不安全等級；圖2C展示了水資源生態(tài)安全的空間分異，其中因渝中區(qū)酸雨頻度過高且無農(nóng)作物收成、大渡口區(qū)化肥施用量過多且糧食產(chǎn)量低、九龍坡區(qū)各項社會安全指標(biāo)均偏低、武隆縣和巫溪縣的酸雨頻度過高且生態(tài)用水比例偏低等因素，這些區(qū)縣的生態(tài)安全等級最低為基本安全；圖2D展示了水資源供需安全的空間分異，自上游向下游呈等級升高趨勢，其中除渝北和北碚以外的主城區(qū)以及江津區(qū)、巴南區(qū)和涪陵區(qū)，因其人均生活用水量較高，而產(chǎn)水模數(shù)較低均屬于較不安全等級。

綜合圖1和圖2可以得出，造成2014年渝中區(qū)和大渡口區(qū)水資源利用安全等級偏低是原因主要是其社會、生態(tài)和供需安全等級較低。從圖1可以看出，主城區(qū)的水資源利用安全總體是低于庫區(qū)其他區(qū)縣的，雖然其經(jīng)濟(jì)水平相對較高，但相應(yīng)的人口壓力大，資源約束性強(qiáng)，反而在經(jīng)濟(jì)相對一般的郊縣，各項水資源安全指標(biāo)因子較為均衡，長短互補(bǔ)，水資源利用較為安全。

圖2 三峽庫區(qū)重慶段水資源經(jīng)濟(jì)安全、社會安全、生態(tài)安全、供需安全等級

3.2 三峽庫區(qū)重慶段水資源安全演變趨勢

3.2.1 三峽庫區(qū)重慶段水資源安全利用動態(tài)評價 同橫向指標(biāo)選取原則，選取X1，X4，X5，X8，X9，X10，X11，X12，X13，X14，X16，X18，X20和X21共14個指標(biāo)構(gòu)建三峽庫區(qū)重慶段水資源安全利用縱向評價指標(biāo)體系。并根據(jù)指標(biāo)分類對應(yīng)的分為水資源經(jīng)濟(jì)安全、社會安全、生態(tài)安全和供需安全4個子系統(tǒng)。構(gòu)建出的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型各參數(shù)及評價結(jié)果見表5。

表5中以水資源總體安全為例，(14,10,1)表示水資源總體安全利用評價BP模型輸入層為14個神經(jīng)元，隱含層為10神經(jīng)元，輸出層為1個神經(jīng)元，其他模型以此類推。從表中可以看出，從2000—2014年，三峽庫區(qū)重慶段的水資源利用安全等級總體呈穩(wěn)步上升趨勢。從各子系統(tǒng)安全的歷年變化來看，波動較大的為生態(tài)安全子系統(tǒng)，主要是因為2006—2009年這4 a的化肥農(nóng)藥施用量過高且廢水排放量巨大，這三項指標(biāo)均是15 a來最大的幾年。而后的幾年，一方面隨著科技的進(jìn)步，機(jī)械化農(nóng)業(yè)使得化肥農(nóng)藥的配比更精準(zhǔn)，降低了化肥農(nóng)藥的流失與浪費(fèi)；另一方面有效耕作面積在減少，農(nóng)村老齡化問題嚴(yán)重，勞動力缺失，居民不靠耕作創(chuàng)收，只是滿足個體糧食補(bǔ)給；第三方面綠色農(nóng)業(yè)生態(tài)農(nóng)業(yè)等的政策的實(shí)施得到了良好的社會效應(yīng)，使得化肥農(nóng)藥的用量得到明顯控制。肖新成等[20]根據(jù)DPSIR原理，運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型從農(nóng)業(yè)面源污染的角度下對三峽庫區(qū)重慶段2000—2011年的水資源安全進(jìn)行了評價，得到12 a間重慶三峽庫區(qū)水資源安全總體呈先降低后升高的趨勢(因所選指標(biāo)存在差異，這里僅用整體趨勢進(jìn)行對比)。其評價視角可對應(yīng)為本文中的水資源生態(tài)安全子系統(tǒng)，由表5可以看出，2000—2011年這12 a間，三峽庫區(qū)重慶段水資源生態(tài)安全總體亦呈現(xiàn)先降低后升高的趨勢，評價結(jié)果具有一致性。近15 a水資源供需方面在基本安全和非常安全之間波動變化，根據(jù)相關(guān)資料對飲用水困難人口及高溫天數(shù)的統(tǒng)計，2006年、2011年和2013年，庫區(qū)均出現(xiàn)了不同程度的飲用困難和高溫干旱，因此這幾年水資源供需安全等級較低；近年來，政府加大了對排污系統(tǒng)的規(guī)范化整治力度，在水資源規(guī)劃中也明確要求降低各類用水總量和各項污染物排放總量，根據(jù)《重慶市十三五規(guī)劃》中關(guān)于“十二五”規(guī)劃主要發(fā)展指標(biāo)進(jìn)展情況的統(tǒng)計，各類用水總量與污染物排放總量均提前超額完成了指標(biāo)，經(jīng)濟(jì)安全子系統(tǒng)呈穩(wěn)步上升趨勢；社會安全子系統(tǒng)基本保持在基本安全等級，近兩年有上升趨勢。

表5 三峽庫區(qū)重慶段水資源安全利用評價模型及結(jié)果

注：方括號內(nèi)數(shù)字代表達(dá)到誤差要求的迭代次數(shù)，下同。

3.2.2 三峽庫區(qū)重慶段水資源安全利用演變趨勢 基于R語言zoo包和forecast包，構(gòu)建ARIMA指標(biāo)預(yù)測模型。先以2000—2012年的歷史數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，2013年、2014年的歷史數(shù)據(jù)作為驗證樣本對預(yù)測值進(jìn)行誤差精度驗證，各指標(biāo)預(yù)測誤差百分比均在10%以內(nèi)，預(yù)測誤差滿足要求。之后以2000—2014年共15 a的歷史數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，預(yù)測2015—2020年共6 a的各評價指標(biāo)數(shù)據(jù)，進(jìn)行歸一化后構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)水資源利用安全評價模型，因指標(biāo)極值發(fā)生變化，評價模型與3.2.1中存在細(xì)微差異但前15 a評價結(jié)果并無差異，因此只展現(xiàn)2015—2020年的評價結(jié)果，具體見表6，模型參數(shù)含義同表5。

從表6可以看出2015年之后的6 a，三峽庫區(qū)重慶地段的水資源利用安全總體由較安全向非常安全轉(zhuǎn)化。4個子系統(tǒng)中，供需安全穩(wěn)定在較為安全等級，其他3個子系統(tǒng)均向非常安全轉(zhuǎn)化。由此可以看出，未來影響水資源安全利用等級的主要因素為供需方面的指標(biāo)，在本文選取的指標(biāo)中，人均用水量的高低是可以通過調(diào)控進(jìn)行引導(dǎo)的，如通過政策控制區(qū)域人口數(shù)量，實(shí)行階梯水價等。而生態(tài)方面的影響次之，但隨著國家大力開展生態(tài)保護(hù)與生態(tài)補(bǔ)償，生態(tài)安全總體走向良好。本研究運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法對三峽庫區(qū)重慶段水資源安全利用進(jìn)行了評價，對水資源危機(jī)起到預(yù)警作用，并為決策者提供了科學(xué)依據(jù)。選用RF模型及已有相關(guān)研究成果進(jìn)行了對比，研究結(jié)果具有一致性。選用機(jī)器學(xué)習(xí)算法有效的解決了指標(biāo)賦權(quán)過程中的主觀性，充分發(fā)掘了指標(biāo)與等級之前的內(nèi)在聯(lián)系，使評價結(jié)果更客觀可信，為水資源安全治理提供了有力的決策支撐。但在運(yùn)用BP模型進(jìn)行評價的過程中，僅選用了3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，有學(xué)者提出度隱含層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)泛化能力更強(qiáng)，預(yù)測精度更高，在今后的研究中將嘗試建立多隱層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行進(jìn)一步研究。

表6 2015-2020年三峽庫區(qū)重慶段水資源安全利用等級

4 結(jié) 論

(1) 結(jié)合水資源安全的內(nèi)涵及機(jī)理，參考國內(nèi)外水資源安全指標(biāo)體系，基于水資源經(jīng)濟(jì)安全、社會安全、生態(tài)安全和供需安全和4個角度，結(jié)合指標(biāo)可獲取性，選取21個指標(biāo)因子構(gòu)建了三峽庫區(qū)重慶段水資源安全利用評價指標(biāo)體系并明確了各指標(biāo)評價等級的閾值范圍。

(2) 運(yùn)用3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對研究區(qū)2014年的水資源安全利用進(jìn)行評了價，并選取RF模型及相關(guān)研究成果進(jìn)行了可行性驗證。得出渝中區(qū)和大渡口區(qū)的水資源安全利用等級最低為較不安全，沙坪壩區(qū)、江北區(qū)等7個區(qū)縣稍好為基本安全。通過對子系統(tǒng)的評價得出了各區(qū)縣水資源安全的短板，如巫溪縣的經(jīng)濟(jì)安全、主城區(qū)的社會安全等是制約該區(qū)域水資源安全利用的主要因素，應(yīng)加強(qiáng)該方面的管制與調(diào)控。

(3) 構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對研究區(qū)2000—2014年的水資源安全進(jìn)行了評價，并運(yùn)用ARIMA模型對各指標(biāo)進(jìn)行了預(yù)測。得出過去的15 a間，研究區(qū)水資源生態(tài)安全方面是限制水資源安全利用向更安全轉(zhuǎn)變的主要逆向力，供需方面次之。2015—2020年的水資源安全評價結(jié)果表明，研究區(qū)水資源供需安全是限制水資源總體轉(zhuǎn)好的主要因素，生態(tài)安全次之，應(yīng)著重加強(qiáng)這兩方面的管制與調(diào)控。

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StudyonWaterResourcesSecurityEvaluationofChongqingSectionofThreeGorgesReservoirBasedonBPNeuralNetwork

GONG Qiaoling1, GUAN Dongjie1,2,3

(1.CollegeofArchitectureandUrbanPlanning,ChongqingJiaotongUniversity,Chongqing400074,China;2.CollegeofResourcesandEnvironmentalScience,ChongqingUniversity,Chongqing400044,China; 3.StateKeyLaboratoryofEarthSurfaceProcessesandResourceEcology,BeijingNormalUniversity,Beijing100875,China)

The safety of water resources in the Three Gorges Reservoir area is largely related to the ecological security of the reservoir area. The evaluation on the security utilization of water resources in the Three Gorges Reservoir area facilitates to find out the areas with serious security problems and in turn illustrate the limiting factors that affect the safe use of water resources aiming at providing a scientific basis for the sustainable development and safe utilization of water resources. The water security data of the Three Gorges Reservoir area in 2000—2014 By were chosen, the BP neural network was employed to construct an evaluation mode of safe utilization of water resources. Then, index prediction in combination with an ARIMA model was performed to analyze the temporal and spatial differences of security utilization of water resources in Chongqing section of the Three Gorges Reservoir area. (1) In general, the security utilization of water resources in 2014 was situated in a range from less secure to safer. Specially, Yuzhong and Dadukou Districts were the less safe areas; Shapingba and Jiangbei Districts were the basically safe areas; other districts were the safe areas. With the respect to the evaluated subsystem, the security for both the society and the supply-demand loop in the main urban area were the lowest level. Their security levels were extremely unsafe and unsafe, respectively. (2) During the period from 2000 to 2014, the security level of water resources utilization was mainly constraint from the ecological security factors and successively from the safety factors of supply-demand loop; during the period from 2015 to 2020, the security level of water resources utilization was mainly restricted by the safety factors of supply-demand loop, and followed by the ecological security factors. During the period from 2000 to 2020, the utilization level of water resources security presented the general uptrend.

water resources science; water resources security evaluation; BP neural network; random forests; Three Gorges Reservoir area

X52

A

1005-3409(2017)06-0292-08

2016-12-13

2017-01-19

國家自然科學(xué)基金(41201546);國家十三五重點(diǎn)研發(fā)計劃(2016YFC0400700);重慶市自然科學(xué)基金(cstc2012jjA20010);國家科技支撐計劃項目(2014BAB03B01);重慶交通大學(xué)研究科研創(chuàng)新(創(chuàng)新基金)項目(CYS16187)

龔巧靈(1991—),女,新疆五家渠人,在讀碩士,研究方向:國土資源與3S技術(shù)。E-mail:gongqiaoling1437@163.com

官冬杰(1980—),女,黑龍江省富錦人,博士,教授,博士生導(dǎo)師,研究方向:生態(tài)環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展、水資源安全利用評價、3S應(yīng)用等。E-mail:guandongjie_2000@163.com