水电规划环境影响评价替代方案优选研究

吴佳鹏，刘来胜，程东升

（中国水利水电科学研究院水环境研究所，北京 100038）

替代方案是环境影响评价的核心[1]。替代方案的生成、比较与择优是一项综合性研究课题，涉及到工程技术、环境生态、环境经济等领域。目前，已有许多学者对环境影响评价中替代方案的比选展开研究。帕斯塔基亚和詹森[2]采用快速影响评价矩阵法（Rapid Impact Assessment Matrix，RIAM）进行项目替代方案的对比分析。蒋宏国等[3]采用成本-效益分析法对各替代方案进行比较和择优；蒋欣等[4]应用层次分析法进行区域规划替代方案的比选；孟庆堂等[5]推荐采用以矩阵法为主的综合评价方法进行替代方案筛选；许野[6]运用可拓变换和可拓推理的方法对策划方案进行优化筛选。可见，上述研究主要集中在对替代方案的识别、资源需求、替代方案的筛选与比较等方面，局限在于可供选择的替代方案数量有限，可能在有限数量范围选择的替代方案不是最优或相对最优的方案。

水电建设项目环境影响评价替代方案比选包括选址、规模和污染防治措施等3种多方案比选。本文研究规划环境影响评价水电开发规模替代方案优选方法，即依据流域水电规划的环境、经济约束构建多目标决策模型，利用粒子群算法求得非劣方案集，从中选取合理的替代方案，使方案数量得到拓展，以增加获得最优或相对最优方案的机会。

1 基于环境约束的多目标水电规划替代方案优选模型

1.1 目标函数

通过综合分析国内外资料，水电开发规模多目标替代方案优选模型可选的目标函数有4个：①生态景观指数变化率，选取多个景观指数的变化率最大值表示；②淹没土地面积，采用淹没不同土地利用类型的土地面积求和表示；③淹没人口数量，以少产生淹没移民数量的期望值表示；④发电功率，采用机组功率水位曲线进行计算，其中决策变量是水位。

规划环境影响评价水电开发规模多目标替代方案优选模型 （Multi-Objective Programming on AlternativesofHydropowerPlanningEIA，MOPA-HPEIA）为

景观变化率最小化 （对应一定水位状态下的景观指数）

淹没土地面积最小化

移民数量最小化

梯级总发电功率最大化

式中，j＝1，2，…，m， 为梯级电站数 （从下游向上游递增）； i＝1，2，…，n， 为土地利用类型数目； k＝1，2，…，L，为景观指数个数；Sk为一定水位下的第k种景观指数；SRk为水库开发前第k种景观指数；Aji为 j级水库第i种土地利用类型的淹没面积；Pj为j级水库淹没的移民数量；Ni为电站的额定功率；HRj为电站对应Nj的上下游水位差；Hj为优化j级水库的水位；HR为河段可利用的最大水头；H-j、H+j分别为j级水库运行的最低、最高水位。

1.2 模型基础数据处理

MOPA-HPEIA模型运行前提是通过数据预处理得到目标函数与水位之间的函数关系。处理程序是：①根据坝址区域的地形图，对最大可能淹没范围采用GIS软件对等高线特征高程点进行数字化；②应用ERDAS遥感影像处理软件得到区域内土地利用类型；③对水位可能变动范围内值进行离散，结合数字化高程和土地利用类型数据，采用ERDAS软件获得对应每个离散水位点的景观变化率、淹没土地面积、移民数量，通过水位与上述三个参数的回归分析，得到景观变化率、淹没土地面积、移民数量与水位的函数关系。

1.3 模型求解

多目标模型的解很难定义，解的优劣也较难评价。本文引入大多数研究较为认可的Pareto解集（非劣最优解集）[7，8]。在此基础上，提出多目标粒子群优化算法用于求解MOPA-HPEIA模型。

粒子群算法解的优劣程度由适应值函数决定[9]。在单目标优化问题上粒子群算法具有良好的性能，但是该算法不能直接应用于多目标问题求解，因为粒子群算法在进行搜索时，需要通过跟踪个体极值和全局极值来更新自己的位置，以此求得最优解。单目标优化问题中这两个极值比较好确定，而在多目标优化问题中这两个极值就很难确定[10]。对于多目标问题Pareto最优解的寻找，其评价标准由两方面组成：①所获得的非劣最优解集应尽可能接近真实Pareto前沿；②所获得的非劣最优解应沿着Pareto前沿尽可能均匀分布[11]。

本文提出采用灰色关联系数法评价Pareto解集的优劣。灰色关联分析能较好地分析各非劣解与理想解之间的接近程度，并能掌握解空间全貌。利用灰色关联度来确定粒子群算法的个体极值和全局极值的选取，可以实现利用粒子群算法对高维多目标问题的优化。灰色关联系数法评价Pareto解集的优劣的步骤：

（1）利用基本粒子群算法分别求出多目标优化问题中的每个目标函数的最优值，由各目标函数的最优值组成的序列作为基准矢量序列

式中，k=1，2，…，n， 为目标函数的数量；y0（k）为目标函数。

（2）进行全局极值的选取。将某一时刻空间中飞行的全部粒子分别代入目标函数中，形成一个个矢量，由目标矢量形成的序列作为目标矢量序列

式中，j=1，2，…，m，为粒子数量；g代表全局极值；Ygj（k）为对应粒子 j的目标函数。

通过计算基准矢量序列和目标矢量序列之间的关联度，选取使关联度最大的粒子作为种群中的全局极值。

（3）进行个体极值的选取。将单个粒子代入目标函数中，把该粒子每一次飞行过程中所形成的目标矢量作为目标矢量序列

式中，yij（k）为对应粒子j的目标函数；i代表个体极值。

通过计算两个矢量关联度，选取迄今为止使关联度最大的粒子作为个体极值。

多目标粒子群优化算法流程见图1。研究表明，对于大部分问题，10个粒子即可取得较好的结果[12]。

图1 多目标粒子群优化算法流程

2 实例分析

2.1 甘肃省黑山峡河段三级水库开发方案

黄河黑山峡河段自甘肃省靖远县大庙村入峡，至宁夏回族自治区中卫县小湾村出峡，峡谷全长71 km，是黄河上游的最后一个峡谷河段。1954年提出的 《黄河综合利用规划技术经济报告》中，黑山峡河段按甘肃省境内小观音高坝和宁夏回族自治区境内大柳树低坝二级开发方案开发。1972年为解决刘家峡一个水库不能同时满足冬季发电和5、6月份宁蒙灌溉用水的问题，在 《黄河干流八盘峡至青铜峡段规划选点报告》中提出修建小观音水库，1975年国家计委正式批准小观音高坝列为国家基建项目，并拨款进行施工准备，后因甘肃省认为水库淹没和移民安置问题对于生态环境容量有限的甘肃省来说难以解决而未开发。如今，在满足原规划目标的条件下，将小观音高坝方案改为三级开发方案，降低小观音高坝规模，在原小观音坝址上游增加五佛、红山峡两座梯级 （见图2），移民安置区有景泰县、靖远县、平川区等三处。

规划环境影响评价的目的是对开发方案进行分析，在兼顾经济效益的基础上，得到对环境影响最小的方案。面临的问题是如何得到多个可供评价的方案，突破以往单方案或两个方案评价的片面性。采用MOPA-HPEIA模型对该河段水电开发规模替代方案进行了研究。

图2 甘肃省黑山峡河段三级水库开发方案示意

2.2 结果和分析

本文讨论在给定来水流量条件下 （即小观音水库下游水位和红山峡水库水位固定不变），五佛水库水位和小观音水库水位变动与景观多样性指数、淹没面积、移民数量和发电功率目标函数的响应关系。

根据前文多目标粒子群求解算法，首先根据规划报告给定目标函数的理想序列和迭代水位变量的初始速度。根据区域景观背景、区域环境容量和额定发电功率，给出目标函数理想序列：{景观多样性指数，淹没面积，移民人口，发电功率}={1.208，12 km2，12 000人，1 180 MW}。五佛水位、小观音水位对应的粒子初始迭代速度分别为0.3和0.5。4个目标函数权重相等。

鉴于水位变动的阈值范围相对较小 （3～5 m），选取10个粒子，最大迭代次数为10次。多目标粒子群算法的部分输入参数见表1。

表1 黑山峡河段水电规划MOPA-HPEIA模型初始参数

由于文章篇幅的限制，同时考虑到结果分析上的方便，这里选取第10个粒子迭代10次的计算结果 （见表2）进行分析。

从表2可以看出，对应不同水位，关联系数变动范围为0.361～0.997，其中超过0.9的有4组，选择这4组作为评价方案进行对比分析。4组方案相对理想序列变化率见图3，图中方案①、②、③、④分别对应表3中序号1、2、5、8。

从图3可见，从4个目标综合考虑，方案③为相对最优方案，这也与关联系数最大相对应；从减少淹没面积和移民数量角度出发，方案①相对最优；从增加发电量方面出发，方案④相对最优。

表2 黑山峡河段水电规划MOPA-HPEIA模型计算结果

图3 相对优化方案目标函数对比

3 结论

本文针对水电开发环境影响评价替代方案比选问题，建立了基于景观多样性变化率、淹没土地面积、移民数量等环境约束的水电开发规模多目标替代方案优选模型，同时引入灰色关联系数构建了多目标粒子群求解算法，运用模型得到黄河黑山峡河段相对最优方案。模型构建及其应用表明，多目标规划模型用于优选流域水电规划的替代方案，可以为决策者从不同角度提供尽可能多的相对最优方案，在一定程度上避免以往单一方案或两个方案抉择的片面性。以灰色关联系数作为多目标粒子群算法的适应度函数概念明确，计算速度较快。

［1］陈勇，杨永虎，赵海燕，等.对替代方案编写中应考虑环境风险因素的几点建议［J］.新疆环境保护， 2006， 28（3）:30-32.

［2］Pastakia C M R， Jensen A.The Rapid Impact Assessment Matrix（RIAM）for EIA［J］.Environ Impact Asses Rev,1998（18）:461-482.

［3］蒋宏国，林朝阳.规划环评中的替代方案研究［J］.环境科学动态， 2004（1）:11-13.

［4］蒋欣，钱瑜，张玉超，等.层次分析法在规划环评中的应用——以太仓市沿江地区规划为例［J］.环境保护科学，2005，31（4）:61-63.

［5］孟庆堂，崔良.规划环境影响评价中替代方案的确定、筛选和分析方法探讨［J］. 新疆环境保护， 2004， 26（3）:23-27.

［6］许野.城市交通规划环境影响评价的替代方案研究——以长春市为例［D］.长春：东北师范大学，2006.

［7］Coello C A,Pulido G T,Lechuga M S,et al.Handing multiple objectives with particles warm optimization ［J］.IEEE Transactions on Evolutionary Computation,2004,8（3）:256-279.

［8］Ho S L,Yang S Y,Ni G Z,et al.A particle swarm optimization based method for multiobjective design optimizations［J］.IEEE Transactions on Magnetics,2005,41（5）:1756-1759.

［9］葛晓慧，黄进.一种基于粒子群优化算法的混沌控制方法［J］.电路与系统学报， 2006， 11（6）:109-112.

［10］于繁华，刘寒冰，戴金波.求解多目标优化问题的灰色粒子群算法［J］.计算机应用， 2006， 26（12）:2950-2952.

［11］王丽，刘玉树，徐远清.基于在线归档技术的多目标粒子群算法［J］.北京理工大学学报， 2006， 26（10）:883-886.

［12］陈云敏，魏新江，李育超.边坡非圆弧临界滑动面的粒子群优化算法［J］.岩石力学与工程学报， 2006， 25（7）:1443-1448.