李龍飛

(華北水利水電大學(xué)，河南 鄭州 450046)

根據(jù) 2017 年中央一號文件精神，結(jié)合國內(nèi)外學(xué)者的研究，現(xiàn)代化灌區(qū)建設(shè)包括著力打造安全灌區(qū)。然而當(dāng)前灌區(qū)灌溉工程到達(dá)田間地頭的“最后一公里”是水利監(jiān)管薄弱環(huán)節(jié)，農(nóng)業(yè)灌溉面積理論與實際差距較大，一些灌區(qū)運行管理不到位，不能正常發(fā)揮功能，加之灌區(qū)信息化程度較低，在面對經(jīng)常發(fā)生的嚴(yán)重旱情狀況下，灌溉能力不足對農(nóng)業(yè)收成、糧食安全和人民生活保障的影響更加凸顯。對灌區(qū)科學(xué)合理地進(jìn)行農(nóng)田灌溉風(fēng)險評價，是灌區(qū)健康、持續(xù)發(fā)展的必經(jīng)之路。

1 風(fēng)險評價方法

1.1 AHP法確定指標(biāo)主觀權(quán)重

層次分析法(the analytic hierarchy process，簡稱AHP)是一種常見的用量化處理和判斷的具有主觀性的賦權(quán)方法，適用于多準(zhǔn)則決策下對定性問題進(jìn)行定量分析的情況，在很多領(lǐng)域普遍使用。使用層次分析法進(jìn)行指標(biāo)主觀權(quán)重主要有4個基本步驟：

(1)建立層次結(jié)構(gòu)模型。分別以目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、指標(biāo)層為最高層、中間層和最底層，保持各層次相互獨立。

(2)構(gòu)造層次判斷陣。以1～9為比較尺度，對各層因素兩兩比較，確定其相對重要程度。其中1表示兩因素相比同等重要，3表示兩個因素相比，前者比后者明顯重要，以此類推，9表示兩個因素相比，前者比后者強(qiáng)烈重要。

(3)層次一致性檢驗。若一致性比例小于0.10時，即可通過檢驗。否則需要繼續(xù)調(diào)整判斷矩陣以使其通過檢驗。

(4)計算指標(biāo)權(quán)重。通過一致性檢驗后的各判斷矩陣的特征值對應(yīng)的特征向量，即為相應(yīng)的權(quán)重向量，對其歸一化處理即可得到對應(yīng)權(quán)重。

1.2 熵權(quán)法確定指標(biāo)客觀權(quán)重

熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)方法，在信息論中，熵可以度量數(shù)據(jù)所提供的有效信息量。如果指標(biāo)信息熵越小，則該指標(biāo)信息量就越大，在評價中權(quán)重也就越大。使用熵權(quán)法進(jìn)行客觀賦權(quán)主要包括以下3個步驟：①對指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化；②求每個指標(biāo)的信息熵；③確定各指標(biāo)客觀權(quán)重。采用此方法計算得出的權(quán)重值更具客觀性，具體計算步驟本文不再贅述。

1.3 組合評價法

組合賦權(quán)法將主觀賦權(quán)法的專家理論知識和豐富經(jīng)驗與客觀賦權(quán)法的充分挖掘數(shù)據(jù)組合信息相結(jié)合，可以相對減少系統(tǒng)誤差和隨機(jī)誤差。本文采用的組合評價法是評價方法中的評價過程組合，即將層次分析法得出的主觀權(quán)重與熵權(quán)法得出的客觀權(quán)重相結(jié)合。為了科學(xué)合理地對組合賦權(quán)，本文參考最小鑒別信息原理，以層次分析法確定主觀權(quán)重，權(quán)重向量設(shè)為α，以熵權(quán)法確定客觀權(quán)重，權(quán)重向量設(shè)為β，評價指標(biāo)綜合權(quán)重設(shè)為ωj，目標(biāo)函數(shù)為:

(1)

求解此優(yōu)化模型可得綜合權(quán)重為：

(2)

式中，ωj—組合權(quán)重；uj、vj—指標(biāo)主觀、客觀權(quán)重。

2 農(nóng)田灌溉風(fēng)險綜合評價

在對灌區(qū)農(nóng)田灌溉風(fēng)險進(jìn)行綜合評價前，要對風(fēng)險評價指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。在農(nóng)田灌溉風(fēng)險評價指標(biāo)體系中，對于正負(fù)不同屬性的指標(biāo)需要根據(jù)指標(biāo)的意義與實際情況，采取不同的公式進(jìn)行歸一化。對正向指標(biāo)和負(fù)向指標(biāo)，分別采用如下公式進(jìn)行歸一化。

對于正向指標(biāo)，歸一化公式設(shè)計為：

(3)

對于逆向指標(biāo)，歸一化公式設(shè)計為：

(4)

式中，Xi—第i個指標(biāo)的實際值；Xim、XiM—指標(biāo)xi對應(yīng)的極小值和極大值。

求得Ii后，利用下式計算研究灌區(qū)的農(nóng)田灌溉風(fēng)險綜合指數(shù)I:

(5)

式中，Wi—指標(biāo)i對應(yīng)的歸一化權(quán)重;N—農(nóng)田灌溉風(fēng)險評價指標(biāo)總數(shù)。

依據(jù)上式計算得出農(nóng)田灌溉風(fēng)險綜合評價值，參考相關(guān)文獻(xiàn)將農(nóng)田灌溉風(fēng)險等級劃分為：輕風(fēng)險、低風(fēng)險、中風(fēng)險、高風(fēng)險4個風(fēng)險等級，見表1。

表1 農(nóng)田灌溉風(fēng)險等級劃分表

3 實例研究

河南省人民勝利渠灌區(qū)僅靠有效降雨量并不能滿足農(nóng)田灌溉需求，還需要引用黃河水和地下水。此外，人民勝利渠灌區(qū)修建年代已久，部分末級渠系設(shè)施老化失修。受制于投入有限，田間工程配套率不完善等問題，尚有18km骨干渠道未進(jìn)行續(xù)建配套與節(jié)水改造。自動化量測水設(shè)施不足，信息化程度仍需提高，在面臨極端惡劣天氣下存在一定的農(nóng)田灌溉風(fēng)險。

3.1 評價指標(biāo)體系構(gòu)建

指標(biāo)體系是進(jìn)行灌區(qū)農(nóng)田灌溉風(fēng)險綜合評價的基礎(chǔ)，合理的指標(biāo)體系應(yīng)滿足科學(xué)性、系統(tǒng)性、層次性和代表性。根據(jù)以上原則，采用從人民勝利渠灌區(qū)獲得的2010—2019年相關(guān)數(shù)據(jù)來構(gòu)建評價指標(biāo)體系。農(nóng)田灌溉風(fēng)險因素眾多且相互關(guān)聯(lián)，彼此影響，需要對各影響因素進(jìn)行歸類分析。結(jié)合人民勝利渠灌區(qū)現(xiàn)狀實際情況，為了充分反映灌區(qū)灌溉風(fēng)險，以工程狀況、灌溉用水、自然因素、管理水平四個因素為準(zhǔn)則層來約束指標(biāo)層，指標(biāo)層包含21個二級指標(biāo)，農(nóng)田灌溉風(fēng)險評價指標(biāo)體系見表2。

表2 農(nóng)田灌溉風(fēng)險評價指標(biāo)體系

3.2 評價指標(biāo)權(quán)重

熵權(quán)法計算出的權(quán)重與層次分析法計算出的權(quán)重不盡相同，都有各自的缺陷，但是兩種權(quán)重方法體現(xiàn)出的指標(biāo)權(quán)重都具有一定的參考意義。主、客觀相結(jié)合后可以盡可能減小誤差，使計算結(jié)果更加精確。計算得到人民勝利渠灌區(qū)農(nóng)田灌溉風(fēng)險主客觀評價結(jié)果后，需要對其進(jìn)行組合賦權(quán)，具體結(jié)果見表3。

表3 農(nóng)田灌溉風(fēng)險評價指標(biāo)權(quán)重

3.3 風(fēng)險評價結(jié)果

經(jīng)計算得出人民勝利渠灌區(qū)2010—2019年農(nóng)田灌溉風(fēng)險評價的主觀、客觀、綜合評價風(fēng)險，具體結(jié)果如圖1所示。

圖1 2010—2019年農(nóng)田灌溉風(fēng)險評估結(jié)果

3.4 結(jié)果分析

分析組合賦權(quán)法的評價結(jié)果可知：人民勝利渠

灌區(qū)從2010年起農(nóng)田灌溉風(fēng)險大體呈下降趨勢；2010—2016年期間，只有2013年風(fēng)險值略有增長；2016—2019年只有2017年由于氣候原因?qū)е陆涤炅枯^少，天氣比較干旱，作物灌溉需水量較大，農(nóng)田灌溉風(fēng)險明顯增大。該灌區(qū)在2010—2015年間農(nóng)田灌溉風(fēng)險處于中等風(fēng)險水平，接近低風(fēng)險水平；2015—2019年均進(jìn)入低風(fēng)險水平。為了對比分析主要風(fēng)險因子，本文深入分析各準(zhǔn)則層下的指標(biāo)因子。人民勝利渠灌區(qū)2010—2019年農(nóng)田灌溉風(fēng)險評價準(zhǔn)則層風(fēng)險具體如圖2所示。

圖2 2010—2019年農(nóng)田灌溉風(fēng)險準(zhǔn)則層組合賦權(quán)法評估結(jié)果

根據(jù)上圖對準(zhǔn)則層指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析結(jié)果，可以看出工程狀況準(zhǔn)則層風(fēng)險水平逐年降低，這表明人民勝利渠管理局對灌區(qū)工程運維投入較大。灌溉用水準(zhǔn)則層風(fēng)險先增后降，主要是由于灌溉水源保證率指標(biāo)所占權(quán)重較大，而這項指標(biāo)數(shù)值是2010—2015年逐漸減小，從80%的保證率減小到10%。然后2015—2019年逐漸增大，保證率從50%變?yōu)?019年的75%。自然因素準(zhǔn)則層風(fēng)險除2016年明顯降低外，其他年份沒有明顯變化。但是2017—2019年風(fēng)險值逐年降低，主要原因是2016年降雨量明顯較大，作物需要灌水量明顯降低。這兩項指標(biāo)相互影響，且相加所占比重對農(nóng)田灌溉風(fēng)險評價體系目標(biāo)層以及自然因素準(zhǔn)則層的影響很大。

4 結(jié)語

研究結(jié)果表明人民勝利渠灌區(qū)2010—2016年期間僅2013年農(nóng)田灌溉風(fēng)險較2012年略有增長，2016—2019年期間僅2017年較2016年農(nóng)田灌溉風(fēng)險明顯增大，其余年份農(nóng)田灌溉風(fēng)險較前一年均減小，整體呈遞減趨勢。

通過比較分析各準(zhǔn)則層及指標(biāo)層因子可以得出最影響人民勝利渠灌區(qū)農(nóng)田灌溉風(fēng)險的準(zhǔn)則層是工程狀況準(zhǔn)則層，影響最大指標(biāo)是骨干工程設(shè)施完好率。

本文采用的組合賦權(quán)評價方法結(jié)果與實際情況大體符合，在典型灌區(qū)進(jìn)行運用，驗證了提出的指標(biāo)體系和評價方法的合理性，可為其它灌區(qū)的農(nóng)田灌溉風(fēng)險評價提供參考建議。