基于流向跟踪和多重赋权的引黄灌区用水效率评价

冯 峰，倪广恒，孟玉清

（1. 黄河水利职业技术学院，开封 475004；2. 小流域水利高校工程技术研究中心，开封 475004；3. 清华大学水利水电工程系，北京 100084；4. 河南省豫东水利工程管理局三义寨分局，开封 475300）

基于流向跟踪和多重赋权的引黄灌区用水效率评价

冯 峰1,2，倪广恒3，孟玉清4

（1. 黄河水利职业技术学院，开封 475004；2. 小流域水利高校工程技术研究中心，开封 475004；3. 清华大学水利水电工程系，北京 100084；4. 河南省豫东水利工程管理局三义寨分局，开封 475300）

针对引黄灌区灌溉用水效率的综合评价问题，利用灌溉用水流向跟踪法，构建了由19个确定性指标、3个子系统组成的开放型评价指标体系，按照多重赋权理念，确定了在多层次模糊评价体系中的各个层采用多种赋权方法。在指标体系的第1层（输入层），通过计算指标数据所携带的熵值对其赋予数学权重；在第2层（准则层），采用熵值权重法、等权重法和经验赋权法等对3个子系统进行多重赋权，获得和比较不同权重对评价结果的影响。选择三义寨引黄灌区为研究实例，对 2005—2014年共计 10 a的灌溉用水效率进行综合评价，经过赋权计算，第 1种熵值权向量为（0.307,0.348,0.345），第2种等权向量为（0.333,0.333,0.334），第3种主观权向量为（0.400,0.200,0.400）3种不同权重的评价结果呈现出整体趋势和走向基本一致，权重对于评价结果的影响非常有限。根据多重赋权的评价结果，2013年均为10 a中灌溉用水效率的最优年份，评价等级为优，综合评价平均值为0.993。此评价结果与三义寨引黄灌区的实际情况相符，2013年在降雨量和地下水相对较少的情况下，灌溉实际引水量和实际灌溉面积都保持了较高水平，保证了灌溉的效果，也确保了灌区作物的丰收。根据第二层的评价值可以清晰地看到工程因素和管理因素两个子系统的动态变化过程，2007年之前都处于较低发展水平，2009年之后进入稳步发展阶段，从而查找到灌溉用水过程中存在的问题和薄弱的环节，为下一步引黄灌区的科学规划和可持续发展提供数据基础和技术支撑。

灌溉；水资源；降雨；用水效率；流向跟踪；多重赋权；改进模糊模型；三义寨灌区

冯峰，倪广恒，孟玉清. 基于流向跟踪和多重赋权的引黄灌区用水效率评价[J]. 农业工程学报，2017，33(10)：145－153. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.10.019 http://www.tcsae.org

Feng Feng, Ni Guangheng, Meng Yuqing. Evaluation of water use efficiency in Yellow River Irrigation Area based on flow-tracing and layered-weight method[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(10): 145－153. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.10.019 http://www.tcsae.org

0 引 言

水是生命之源、生产之要、生态之基[1]。中国年平均缺水量达到500多亿m3，水资源的供需矛盾非常显著[2]。中国目前的灌溉水有效利用系数仅为 0.50，与世界先进水平的0.7～0.8有着明显的差距[3]。在2011年中共中央国务院《关于加快水利改革发展的决定》文件中明确指出：到2020年全国灌溉水有效利用系数要提高到0.55以上，要坚决确立用水效率控制红线，坚决遏制水资源浪费，还要把节水工作作为一项长期而艰巨的任务，贯穿于整个国民经济发展和群众生产生活的全过程[1]。由此可见，大力节约水资源，不断提高农业用水效率，从而有效地保障灌区的灌溉效率将是中国今后的一项长期的战略任务[4]。

目前，关于农业灌溉用水效率的研究主要集中在 2个方面：1）局部微观地测算单一的灌溉水利用效率的相关指标[5]；2）全面宏观地通过构建指标体系进行灌溉用水效率综合评价。利用不同的指标、尺度或方法，对灌区进行灌溉水利用系数测算有较多的研究成果，冯保清针对中国不同尺度下的灌溉用水效率，提出了有效利用系数评价的理论方法和影响因素[6]；战家男对宁夏回族自治区灌溉用水效率进行了测算，并提出评价指标体系[7]；李志军对陕西省灌溉水利用系数进行了测算[8]；孟国霞等对山西省灌溉水利用系数进行了测算等[9]；刘钰等对全国范围内的主要农作物的灌溉需水量、灌溉水利用系数进行了测算和分析[10]。针对不同流域或区域的灌区，通过构建指标体系和计算模型进行综合评价的研究成果也较多。陆琦等应用主成分分析原理建立了灌区灌溉管理质量评价的综合主成分，并提出了评价标准[11]。李浩鑫等基于循环修正的思想，利用组合评价的方法建立灌溉用水效率综合评价模型[12]。霍星等利用层次框架思维模式与蚁群算法，构建了层次分析-蚁群算法[13]。肖俊龙等建立基于熵权的物元可拓模型对灌区节水灌溉综合效益进行评价[14]。王锦辉等将灰色关联理论与 TOPSIS法相结合，对大型灌区的运行状况进行评价验证[15]。叶澜涛等以天津灌区为实例，对灌区用水效益的关键因素进行了分析和确定[16]。李绍飞通过计算与理想物元之间的加权海明贴近度来计算综合评价等级，形成了确定灌区农业用水效率等级的改进的模糊物元模型[17]。

以上研究虽然取得了较丰硕的成果，但是针对某一灌区的灌溉用水效率的整体性评价以及动态发展过程的综合评价方面，还缺乏相对完整或系统的方法和体系。这给灌区管理单位如何更好地落实最严格的水资源管理制度，以及如何科学地规划灌区未来的发展都带来不利的影响。本文的主要研究目的是基于用水过程思路构建指标体系，对模糊综合评价模型进行多重赋权的改进，针对某一灌区灌溉用水效率的动态过程进行整体性、连续性的综合评价，以期服务灌区，从而更好地落实最严格的水资源管理制度，以及为科学地规划灌区奠定基础。

1 基于流向跟踪法构建评价指标体系

1.1 灌区用水流向跟踪法

评价指标体系构建的合理与否，将会对灌区用水效率评价结果有着重要的影响[18]。为了体现引黄灌区的区域特点，全面梳理灌溉用水效率的影响因素，采用用水流向跟踪法对所有的影响因子进行有效识别。用水流向跟踪法根据每个分配水节点和流向环节查找主要因素，再发散到具体的影响因子，全方位、全过程地跟踪水流的流向和用途，顺向扩散，寻根溯源，遴选和查找灌溉用水效率的影响因子。该方法的识别过程为“水源引水→灌区分流→农田利用→排水走向→入承泄区→因子组合→指标选择”。采用灌溉用水流向跟踪法的优点在于：跟踪灌区用水全过程中每个引用、分配、流动、变化的具体环节，确定灌溉用水量减少的相关因素和原因，从而能够较全面、符合逻辑地排查到灌区用水效率的相关影响因子，确保构成评价体系的每个指标具有代表性、独立性和合理性。

1.2 影响因子识别

以灌区从河流或水源地取水开始，经过引水工程、输配水工程到农田利用，由排水沟道系统汇集后，排入承泄区为止，将整个灌区用水过程，沿着所有的用水关键节点，扩散寻找到用水效率的影响因子，确保全面准确性。基于灌溉用水流向跟踪法对黄河引黄灌区的影响因子进行分析，如图1所示。

图1 基于用水流向跟踪法的灌区用水效率影响因子分析Fig.1 Analysis of influence factor of irrigation water efficiency based on water-flow-tracing method

将基于灌溉用水流向跟踪法查找到的影响因子进行分析，并将影响因子按照工程因素、自然因素和管理因素3大类进行归类，如图 2所示，影响因子主要归为3大类，工程因素主要由水闸、口门的工程状况、计量设施、配套设施、渠道衬砌、渠道防渗、田块条件等构成；自然因素主要由引水量、土壤熵情、地下水资源、降水情况和土壤地质情况等构成；管理因素主要由农作物种植结构、节水工程投资、农艺节水、节水技术、水价管理、用水规划、规章制度、灌区规划等因子构成。

图2 基于用水流向跟踪法的影响因子识别归类过程图Fig.2 Identification and classification process of influence actor based on water-flow-tracing method

1.3 多层次评价指标体系

根据图 2获取的影响因子识别和归类的结果，引黄灌区灌溉用水效率评价指标体系共由3层构成，第1层为指标层，由19个代表性指标构成；第2层为准则层，由工程、自然和管理因素3个子系统构成；第3层为目标层，也是灌溉用水效率评价体系中的最高层，如图 3所示。构建完成的指标体系能够准确体现黄河流域、引黄灌区的特点；将影响因素分归为工程、自然和管理 3大类，逻辑更加明确，指标之间的相关性集中；19个代表性指标，清晰明确，数据易得，可操作性强；如果需要评价不同区域和特点的灌区，可以扩展相应的评价子系统和确定代表性指标，构建出新的评价指标体系，因此该体系具有较强的扩展性和外延性。

图3 灌溉用水效率评价指标体系Fig.3 Evaluation index system of irrigation water efficiency

2 基于多重赋权的模糊评价模型

2.1 多重赋权

对于灌区用水效率综合评价而言，权重确定是非常关键的一个环节[19]。现有的灌溉用水效率综合评价模型和方法都较多，确定指标权重的方法主要有 2类：主观赋权法与客观赋权法[20-21]，其中主观赋权法主要有专家评价法、层次分析法、德尔菲法等[22-23]，客观赋权法主要有信息熵值法、数学赋权法、突变理论法等[24-25]。但是由于权重确定的方法种类繁多，会导致某种方法的评价结果的不确定性，不同评价方法对同一案例的评价结果也会存在明显的差异[26]。因此在本研究的评价中，采用多重赋权来规避或减少权重对评价结果的不利影响。

多重赋权有2个方面的含义：1）在多层次评价体系中不同的层，例如指标层、准则层则采到不同的赋权方法；2）为了对比最终的评价结果，对于在同一层采用多种赋权方法。灌溉用水效率评价指标体系的第 1层（输入层）共有19个确定性指标构成，分属于3个子系统，其中工程因素子系统由 8个具体确定性指标构成，自然因素子系统由 3个具体指标构成，管理因素子系统由 8个具体确定性指标构成。由于这些指标的单位、数值、性质都不同，因此采用数学赋权法对19个确定性指标进行权重计算，确定时只考虑指标本身数据所携带的信息。第2层准则层由工程、自然和管理因素3个子系统构成，没有相关的具体指标，为了对比评价结果，分别采用熵值权向量、等权重和主观经验赋权法确定权重。

2.2 评价模型

2.2.1 多层次半结构模糊优选系统

在灌溉用水效率综合评价的多层次半结构模糊优选系统中，其多层次是指该体系由指标层（输入层）、准则层和目标层（输出层）共 3层构成，半结构性是指位于输入层的指标由定量、定性 2类指标构成[27]。如图4所示，多层次优选系统分解为Z层，第1层是最低层（输入层），最高层是Z层（输出层），若输入层有m个目标相对优属度，输入到由若干个平行的子系统构成的第 2层（准则层），则该层的每个子系统都有若干个目标相对优属度输入，每个目标对应有相应不同的权重，对每个单元子系统计算输出，用公式（1）可得出方案相对优属度向量。

图4 三层模糊优选系统Fig.4 Three-lay system of fuzzy optimization

式中ui'为第i个子系统的相对优属度向量，即第1层的输出也是第2层的输入；u¢i1为第i个子系统的第1个方案的相对优属度向量，即第1层（输入层）的输出也是第2层（准则层）的输入；n为具体的评价方案数量。

式（2）将第2层的输出转化为了第3层的输入，令

式中uij'为第i行第j列的相对优属度矩阵数值；rij为第i行第j列的相对优属度向量数值；xij为第i行第j列的特征值矩阵数值。

根据上述流程，从第 1层（输入层）依次向最高层（输出层）进行依次计算，由于最高层只有 1个系统，即最后可得出Z层的输出，即整个评价体系的相对优属度向量。

式中u为最高层的系统相对优属度向量；u1为对应于评价等级为1的相对优属度向量；h为评价等级的数量，本次研究的评价等级为5级。

按照上述过程，可对若干个待评价方案进行优选和综合评价[28]。

2.2.2 引黄灌区用水效率评价步骤

1）构建n个方案m个评价指标的判断矩阵

2）判断矩阵X由2部分数值合并构成。其中定量指标的数值直接采用，定性指标采用其相对优属度，相对优属度按照二元比较模糊分析法通过查表得到[29]。

3）归一化处理判断矩阵X，得到归一化后的判断矩阵B。根据指标所属的类型不同，越大越优型的指标用式（4），越小越优型指标的用式（5）分别计算。

式中bij为第i行第j列归一化判断矩阵元素；xij为第i行第j列的指标数值；i为矩阵行数，代表指标个数；j为矩阵列数，代表评价方案的数量。

4）采用分层和多重的赋权方法分别确定输入层 19个指标，准则层3个子系统的权重。

① 采用数学赋权法的熵值权向量法确定第1层（输入层）的指标的权向量。首先用式（6）计算指标的熵值。

式中Hi为指标i的熵值；fij为计算参数。

然后，用式（7）计算指标的熵值权向量wi。

② 多重赋权确定第2层3个子系统的权向量

根据灌溉用水流向跟踪法的思路，灌区用水效率评价体系第2层由工程因素、自然因素和管理因素3个子系统构成。分别采用熵值权向量法、子系统等权重法、主观经验赋权法确定各个子系统对应的权向量。

5）利用式（8）计算3个子系统相对优属度向量。

式中uhj为第j个方案对应级别h的相对优属度向量；i为矩阵第i行，共有m行，与评价体系输入层的指标数量相同；j为矩阵第j列，共有n列，与评价方案的数量相同；aj、bj为对应第j个评价方案的评价等级上、下边界；h为评价等级的级别数量；dhj、zj为公式的计算参数；sh为评价等级h对应的标准值。

6）把各子系统的输出当作输入，重复上述的计算步骤，得到第 2层（准则层）的各子系统的相对优属度向量。

7）利用式（9）计算各个方案的级别特征值，得出第3层（最高层）的相对优属度向量。

式中Y为第j个方案的级别特征值。

3 引黄灌区灌溉用水效率评价实例

3.1 研究区域

三义寨引黄灌区位于河南省东部平原（34°52¢N、144°44¢E），北靠黄河，是1958年兴建的大型引黄灌区，灌区当时覆盖了河南、山东两省，以及开封、商丘、菏泽3个地区共计18个县[30]。三义寨引黄灌区原设计流量为520 m3/s，设计灌溉面积为132万hm2，在灌区工程没有完全形成灌排水体系和配套设施不完善的情况下，1958年8月进行了放水灌溉，导致灌区内地下水水位升高，引起灌区土地大面积发生次生盐碱化现象，在 1961年被迫停止灌溉。1974年改建之后，三义寨灌区的引水能力确定为300 m3/s，1990年灌区再次经过改造和扩建。目前，三义寨灌区的引水能力约为150 m3/s，灌溉区域主要位于河南省豫东地区，共计 9个县区，分别是开封市的开封县、兰考县、杞县和商丘市的民权县、宁陵县、睢阳区、梁园区、睢县、虞城县。三义寨灌区的总土地面积为4 344.2 km2，总耕地面积为2 701.42 km2。三义寨引黄灌区经过40余年的开发建设，整个灌区在抗旱灌溉中发挥了显著效益，但目前的引水能力150 m3/s与设计引水能力300 m3/s之间有较大差距，远远没有达到设计灌溉效益，因此开展三义寨灌区灌溉用水效率评价研究，对于查找存在的问题以及灌区的可持续发展有着重要的现实意义[31]。

3.2 三义寨引黄灌区评价指标

案例评价的主要目的是针对三义寨灌区灌溉用水效率进行10 a连续综合评价，因此对流向跟踪方法确定的开放评价指标体系根据评价目的进行确定。

在工程因素子系统中，由于计量精准率指标数据相同，实际排水量、排水沟长度这 2个指标在三义寨灌区中没有设置，因此这 3个指标不具备代表性和差异性，取消这 3个指标；在自然因素子系统中，由于蒸散发指标每年观测值基本相同，缺乏差导性，因此取消此指标；在管理因素子系统中，由于灌区规划、用水规划这 2个指标描述的内容相同，节水技术使用率、节水教育普及率这2个指标无数据，因此取消这4个指标。最终确定的三义寨灌区灌溉用水效率评价指标体系共11个指标构成，其中9个为定量指标，2个为定性指标（水价管理和规章制度），具体指标数据见表1。选择2005—2014年为三义寨引黄灌区连续评价的时间区间。表1中，I1～I5、I10～I11指标数据由三义寨灌区管理局提供，I6～I7指标数据由惠北水利科学实验站提供，I8～I9指标为定性指标，由三义寨灌区管理局提供了定性的文字描述。

3.3 三义寨引黄灌区灌溉用水效率计算评价过程

3.3.1 确定定性指标的相对优属度矩阵

在评价指标体系中，管理因素子系统下有 2个定性指标：水价管理I8和规章制度I9，通过模糊综合评价查表的方法，明确了模糊评价中语气算子和相对隶属度的关系[28]，确定了2个定性指标的相对优属度矩阵如下：

3.3.2 计算第一层（输入层）指标的熵值权向量

根据三义寨引黄灌区灌溉利用效果评价的期望是：灌区水资源利到充分利用，获得良好的整体利用效果，将11个指标进行分类。指标归为越大越优型还是越小越优型，主要依据指标变化对综合评价期望的影响。例如：灌区农田对天然降雨和地下水的依赖程度越低，说明灌区灌溉利用效率越好，因此自然因素子系统2中的降雨量、地下水模数为越小越优型指标；灌区完备度越高，工程配套越齐全，渠道长度越长，引黄灌区的灌溉利用效率就越充分，整体效果越良好，因此其余指标都为越大越优型指标。令2个定性指标的相对优属度直接转化为特征值矩阵X的数值，与9个定量指标进行合并，利用式（4）和式（5）分别计算3个子系统的归一化判断矩阵B。

利用式（6）和式（7）计算第1层（输入层）11个指标的熵值权向量，结果见表2。对应3个子系统的各指标熵值权向量如下：

表1 2005—2014年三义寨灌区灌溉用水效率评价指标Table 1 Evaluation index of irrigation water effectiveness in Sanyizhai Irrigation Area in 2005—2014

表2 11个指标熵值和权重Table 2 Entropy values and weight of 11 indices

3.3.3 计算第一层（输入层）3个子系统的相对优属度向量

利用式（8）分别计算3个子系统对应的相对优属度向量，利用式（9）计算出3个子系统2005－2014年共计10 a的级别特征值如下：

级别特征值Y共有1～5级，所对应的5级的相对优属度标准值为（1,0.8,0.6,0.3,0），按照线性内插的计算方法，得到3个子系统的方案相对优属度向量分别为：

3.3.4 计算第二层子系统的相对优属度向量

根据改进的多层次多目标模糊评价模型，第1层（指标层）的输出可以转化为第 2层（准则层）的输入。则各子系统的相对优属度矩阵R构成了第2层的输入，利用式（4）和式（5）计算第2层的归一化判断矩阵B。

4 结果与分析

4.1 评价结果

为了获得更多有利于对比的评价结果，采用多重赋权的方法，对第二层准则层的工程、自然和管理因素 3个子系确定3种权重：1）熵值权向量。利用子系统数值所携带的信息熵来确定权重，经过式（6）和式（7）计算确定3个子系的权向量为（0.307,0.348,0.345）。2）等权重。工程、自然和管理3个子系统具有同等的重要性，采用权重为（0.333,0.333,0.334）。3）主观权重。用来模拟决策者的意愿对评价的主观影响，假定决策者更侧重于工程和管理因素的影响，一方面决策者更注重灌区工程情况和管理效果也符合在三义寨引黄灌区调研的实际情况，另一方面采用与以上两种方法有较大差异的权重为了对比评价结果，因此权重为（0.400,0.200,0.400）。结合以上 3种赋权，分别利用式（8）和式（9）计算得出相应的输出层级别特征值，如表3所示。

表3 多重赋权的各子系统输出层级别特征值Table 3 Rank feature value of output layer of each subsystem based on layered-weight method

根据5个级别对应的相对优属度标准值，按线性内插得到2005—2014年的相对优属度向量，如图5所示。将多目标多级模糊评价的第2层，利用以上3种权重进行计算，将得到的评价结果进行对比，对于10 a间3种不同权重的评价结果，呈现出整体趋势和走向基本一致，权重对于评价结果的影响非常有限。根据优属度向量对应的优、良、中、可、劣5个评价级别，对评价级别进行判断，3种赋权的评价级别结果如表4所示，根据多重赋权的评价结果，2013年均为10 a中灌溉用水效率的最优年份，评价等级为优，综合评价平均值为0.993。此评价结果也与三义寨引黄灌区的实际情况相符，2013年在降雨量和地下水相对较少的情况下，灌溉实际引水量和实际灌溉面积都保持了较高水平，保证了灌溉的效果，也确保了灌区作物的丰收。

图5 三义寨引黄灌区不同权重评价结果对比Fig.5 Results comparison of evaluation in different weight in Sanyizhai Yellow River Irrigation Area

表4 2005—2014年三义寨引黄灌区用水效率综合评价值和评价级别Table 4 Comprehensive evaluation value and ranking of Sanyizhai Yellow River Irrigation Area in 2005—2014

4.2 基于流向跟踪和多重赋权的引黄灌区用水效率评价结果分析

基于流向跟踪和多重赋权的改进模糊评价模型，与传统的模糊评价模型对比有以下优点：1）评价指标体系能够较清楚体现出灌溉用水流向跟踪法的思路，构建出了涵盖全面、过程清晰的评价指标体系；2）多重赋权的特点是在多层次评价中，不同的计算层采用了不同的赋权计算，有效地规避了人为和主观因素对权重的影响，但在最终决策层又采用了 3种各有侧重点的赋权，有利于观察和对比评价结果的动态变化过程；3）改进的模糊评价模型与传统的模型差别，主要在于指标权向量的确定方法上。传统的模糊评价主要采用二元比较的方法确定指标权向量，改进的模糊采用了指标本身携带的信息熵确定权重，有效地克服了主观判断容易导致微小偏差和失误的影响。

如图6所示，根据3个子系统的归一化判断矩阵计算结果，可以直观地显示出三义寨引黄灌区在工程、自然和管理等各个方面在10 a内的动态变化情况。总体而言，工程和管理因素在2007年前水平较低，2009年后水平较高。自然因素的变化显示出跳跃性，幅度较大，也体现出了自然条件，如降雨、地下水本身不稳定的特点。工程因素在 10 a间一直呈现稳定上升趋势，在 2008—2009年有较大的提升。管理因素在10 a也呈现出稳定上升的变化趋势，在2008年、2009年和2013年呈现出较显著的提升。这些有针对性的评价结果，利于引黄灌区的管理部门查找自身工作的不足，了解发展趋势和规律，从而有的放矢，合理规划和实施灌区的各项工作。

图6 三义寨引黄灌区3个子系统评价结果Fig.6 Evaluation results of 3 sub-systems in Sanyizhai Yellow River Irrigation Area

三义寨引黄灌区2005—2014年灌溉用水有效利用系数[32]如图7所示，灌溉用水有效利用系数在0.3～0.5之间变化，2006年有1个小高峰、2010年之后高于之前。与图7对比，图5反映出的三义寨灌区用水效率评价结果的连续变化过程更细致和全面。灌溉用水有效利用系数是通过计算农业用水占总用水的比例，而灌区用水效率综合考虑了多种指标，更能反映出系统的复杂性，这更符合实际。

图7 三义寨引黄灌区2005—2014年灌溉用水有效利用系数Fig.7 Irrigation water use efficiency of Sanyizhai Yellow River Irrigation Area in 2005—2014

5 结 论

1）创建用水流向跟踪影响因子识别法。用水流向跟踪法的思路是沿着水资源在灌区的流动和利用过程，在每个分配水节点和流向环节查找主要因素，从而有效、全面地遴选和查找到灌溉用水效率的影响因子。将用水流向跟踪法应用到引黄灌区，对用水效率影响因子进行了全过程地跟踪、识别、提取和归类，构建了由19个指标构成的评价指标体系。结合研究区域三义寨灌区的特点，构建了3层评价体系，第1层是指标层，共有11个定量和定性指标组成；第 2层是准则层，由工程、自然和管理因素3个子系统构成；第3层是灌区用水效率综合评价的目标层。

2）构建多重赋权的改进模糊综合评价模型。在传统的模糊优选模型的基础上，采用多重赋权来规避或减少权重对评价结果的不利影响。第1层（输入层）共有19个指标，采用数学赋权法较合适，通过计算指标数据的熵值来确定其权向量，从而避免主观因素对权重的影响。对于第2层准则层的3个子系统，分别采用了熵值权向量（0.307,0.348,0.345）、等权重（0.333,0.333,0.334）和主观经验赋权法（0.400,0.200,0.400）进行综合评价计算。

3）对三义寨引黄灌区进行了灌溉用水效率综合评价。对2005—2014年共计10 a的灌溉用水效率进行实例计算，虽然在第二层准则层采用 3种不同权重，但是根据输出层结果，灌区用水效率综合评价结果趋势和走向基本一致，权重对于评价结果的影响有限。2013年均为10 a中灌溉用水效率最优的年份，评价等级为优，综合评价平均值为0.993。

4）不同层评价结果的应用。根据第二层3个子系统的归一化判断矩阵结果，可以直观地显示出三义寨引黄灌区在工程、自然和管理等3个方面在10 a内的动态变化情况，从而可以有效地查找到灌区存在的问题以及产生的原因。因此，综合评价结果也可以较直观、合理地反映出三义寨灌区在10 a间的灌溉用水效率的动态连续发展过程。以上成果可以为灌区的下一步规划和可持续发展提供有效的数据支撑。

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Evaluation of water use efficiency in Yellow River Irrigation Area based on flow-tracing and layered-weight method

Feng Feng1,2，Ni Guangheng3，Meng Yuqing4
(1.Yellow River Conservancy Technical Institute, Kaifeng475004,China; 2.Small Watershed Hydraulic Technology Research Center of Henan Provincial Colleges and Universities, Kaifeng475004,China; 3.Department of Hydraulic Engineering, Tsinghua University, Beijing100086, China; 4.Eastern Water Conservancy Bureau of Henan Province Sanyizhai Branch Office, Kaifeng475300,China)

There is an obvious gap between China’s current irrigation water use efficiency and the world’s advanced level for that of China is only 0.50, whereas that of world’s advanced level reaches 0.7-0.8. Therefore, saving water resources,improving agricultural irrigation water efficiency, and ensuring the irrigation efficiency will be a long-term strategic task in the future of China. The purpose of this paper was to make a comprehensive evaluation for water use efficiency of Yellow River irrigation area based on flow-tracing and multiple weights method. In order to make a good comprehensive evaluation for water using efficiency, an open index-evaluation system including 19 deterministic index and 3 sub-systems based on irrigation flow-tracing method. Then, the improved fuzzy evaluation model was constructed based on multiple layer-weight determination method by making use of multi-objective and multi-level system. In the first layer (input layer), the index weight was confirmed by calculating entropy-weight-vector, and in the second layer (criterion layer), the sub-system weight was confirmed by the entropy- weight-vector method, equal-weight method and experience weight method, respectively for multi-layer weights. Finally, obtaining data and comparing different weights from the evaluation results was carried out by the fuzzy evaluation model. The paper took Sanyizhai Irrigation Area in lower reaches of the Yellow River as a case study.Sanyizhai Irrigation Area is located in the eastern plain of Henan Province (34°52¢N, 144°44¢E), north of the Yellow River.Sanyizhai Irrigation Area was founded in 1958, and it involves 18 counties scattered in Kaifeng, Shangqiu and Heze in Henan Province, and Shandong Provinces as well. Up to now, the water-diverting capacity of Sanyizhai Irrigation Area is about 150 m3/s, and irrigation area covers 9 counties(districts) mainly in the eastern part of Henan province, that is: Kaifeng, Lankao and Qi counties of Kaifeng City, Minquan County, Ningling County, Suiyang District, Liangyuan District, Sui County and Yucheng County of Shangqiu City respectively. The total land area of Sanyizhai Irrigation Area reaches 4 344.2 km2and the total cultivated area is 2 701.42 km2. The paper took 10 years data from 2005 to 2014 of Sanyizhai Irrigation Area as a case study to make a comprehensive evaluation for water use efficiency. The 3 kinds of weight was used for the calculation. The results showed that: the first entropy-weight-vector weight was 0.307, 0.348, 0.345, the second equal-weight was 0.333, 0.333,0.334, and the third subjective weight was 0.400, 0.200, 0.400. The evaluation result presented a general identical trend and showed that weight-influence was very limited for the evaluation result. According to the evaluation result, the irrigation water effect in 2013 was optimal among 10 years with average value 0.993 by comprehensive evaluation. Meanwhile, this evaluation results were in conformity with the actual situation of Sanyizhai Irrigation Area. In 2013 the rainfall and groundwater is relatively small, whereas the practical diverted irrigation intake and irrigation area has kept high level, which has ensured irrigation effect of and crop-harvest. According to the evaluation value of second layer, the dynamic variation process about engineering factors and management factors could be seen clearly, which showed that it kept a low-level development before 2007 and entered into a higher level development after 2009, so it could help us find the existing problems in irrigation process and provides data basis and technical support for the scientific planning and sustainable development of Yellow River Irrigation Area.

irrigation; water resources; precipitation; water use efficiency; flow-tracing; layered-weight; improved fuzzy model; Sanyizhai Irrigation Area

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.10.019

S274.3

A

1002-6819(2017)-10-0145-09

2016-10-21

2017-03-27

国家自然科学基金项目（U1304503）；河南省高等学校重点科研项目（17A570007）；开封市2016年科技攻关计划项目（1602019）

冯 峰，女，河南驻马店人，副教授，博士，主要从事水土资源高效利用研究。开封 黄河水利职业技术学院，475004。

Email：fengfeng_624@163.com