盘山县灌区节水改造效益的综合整体评价

何 巍

(盘山县农业水利事务服务中心，辽宁 盘锦 124000)

0 引 言

当前，灌区水资源可持续发展研究的重要依据为灌区节水改造后的灌溉效益评价，对此国内外开展了大量的研究，而考虑各方面因素的综合评价研究还鲜有报道。近年来，考虑了不同层次不同目标的多要素模糊综合法得到越来越广泛的应用，理论体系和模型方法日趋成熟[1-3]。在指标权重设定时传统的模糊数学法因具有一定的主观性，针对多要素、多约束综合性复杂问题仍存在一定局限性。为解决以上问题，有学者通过引入优属度的概念改进了传统的模糊评价法，对于目标的评价提高了其科学合理性。鉴于此，文章对辽宁省盘山灌区节水改造效益运用改进的多层次多目标模糊综合法评价，可为提升灌区管理能力和水利设施灌溉效率提供科学的依据[4-7]。

1 改进多目标多层次模糊评价原理

灌区节水改造效益各项评价因子利用优化的多层次多目标模糊综合法分析，从而构造评价矩阵，即：

Xm×n=(xij)m×n(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)

(1)

式中：xij为各项评价指标的特征值。

由于不同指标的内涵和特征存在差异，要先对各项评价因子特征利用改进的模糊综合法排序，赋予各项因子相应的隶属度值，然后根据各因子隶属度大小排序。对于特征值越大则排序越高型因子，利用下式确定隶属度值，其表达式为：

(2)

对于特征值越小则排序越高型因子，利用下式确定隶属度值，其表达式为：

(3)

通过对隶属度的大小排序，改进的模糊综合法较传统方法还要求解各因子优属度。采用下式确定各项评价因子的优属度，即：

Rmn=(rij)m×n

(4)

式中：R为各项评价因子的优属度；m、n为灌区序号和评价因子序号。

根据模糊聚类分析法和各评价因子的优属度，建立灌区群各评价指标的模糊矩阵，其表达式为：

UC×n=(uhj)c×n

(5)

节水改造效益综合评价模型应满足如下约束条件，即：

(6)

式中：U为灌溉效益模糊评价矩阵；uhj——为各评价因子关于不同灌区的相对优属度值，其中h=1，2，…，c。

构造模糊评价矩阵后，运用模糊综合法评价分析灌区群的多目标函数，由此建立评价矩阵：

Sm×n=(Sih)m×c

(7)

依据各项评价因子的具体内涵和灌区节水改造实际情况，利用科学的方法确定各因子权重，其基本流程如下：

2)根据各因子权重计算结果，运用模糊综合法科学评价灌区群的整体效益，采用下述方程确定综合评价度，即：

(8)

式中：P、a为目标控制参数和模型优化参数，其它参数含义同上。根据综合评价度构造节水改造效益评价模型，模型方程为：

(9)

式中：F(u,s)为灌区群的节水改造效益综合评价度。

2 灌区节水改造效益评价

2.1 灌区特征分析

盘山灌区改造工程位于辽宁省盘锦市的西南面，设计灌溉面积3.91万hm2，实灌面积3.71万hm2。工程项目区具有良好的对外交通条件。根据地质勘测资料和设计图纸，工程下伏地层依次为含细粒黏土砾石层、中细砂层、低液限黏土层、砂岩层，该工程石方开挖量较大，大部分开挖至砂岩岩层。长期以来，渠系淤积现象严重，由于未能将淤泥及时清理外运使得现状渠堤、渠道宽窄存在较大差异，渠堤水毁、坍塌等较为常见；加之维修管理不善和干渠毁坏严重，河道断流和自然灾害时有发生。为了提高用水效率和减少渠系渗流损失，有必要对盘山灌区改造工程引入先进的防渗技术[8-9]。以盘山灌区6个子灌区为研究对象，各子灌区的节水改造率为30%左右，渠系长度为18.5-73.0km之间，灌区的建成显著改善了当地的农业生产条件，取得了巨大的社会与经济效益，对促进农业发展和经济建设发挥着重要的作用，各子灌区特征如表1。根据改进的模糊综合法和各子灌区特征值，综合评价灌区节水灌溉效益[10]。

2.2 指标权重的设定

节水改造效果评价受权重计算的影响较为明显，基于模糊综合法确定的权重不仅可提高评价结果的可信度和可靠度，而且能够弥补单一方法权重计算存在的不足。另外，选用节水改造前、后的指标值进行计算存在一定局限性，为进一步提高评价结果的客观真实性可将评价点以年为单位时段的平均值替代。对灌区群的节水改造效益选用6项评价因子分析，利用文中所述方法确定各因子权重，见表2。

根据表2可知，各灌区节水灌溉效益评价因子权重存在差异，其原因为不同灌区的建设规模、渠系运行状况和节水改造工程等因素相关。通过咨询专家意见和实地调查合理设定各因子权重，由此保证评价结果的客观合理性。

2.3 评价指标优属度

通过对各指标权重的设定，采用文中所述公式确定不同指标关于各个灌区的优属度，结果见表3。

表2 节水灌溉效益各评价因子权重

表3 各灌区优属度运算结果

根据表3可知，不同评价因子关于各个灌区的优属程度存在差异。从灌区A计算结果可知，各项评价因子关于A灌区的优属度介于0.3247-0.6295之间，其中农作物用水提升比率X5、节水改造比例X3为该灌区节水灌溉效益优属度最高和最低因子；依据灌区B优属度结果，各项评价因子关于B灌区的优属度处于0.4192-0.8451范围，其中用水保证率X1、农作物用水提升比率X5为该灌区节水灌溉效益的优属度最高和最小因子；通过分析灌区C优属度结果，各项评价因子关于C灌区的优属度为0.5670-0.9142，其中农作物生产提升比例X4、用水保证率X1为该灌区节水灌溉效益的优属度最大和最小因子；灌区D的各项评价因子优属度处于0.4836-0.8433范围，其中用水保证率X1、农作物用水提升比率X5为灌区D节水灌溉效益的优属度最大和最小因子；灌区E的各项评价因子优属度处于0.3248-0.6841范围，其中农作物用水提升比率X5、农作物生产提升比例X4为灌区E节水灌溉效益的优属度最大和最小因子；灌区F的各项评价因子优属度处于0.4369-0.6140范围，其中农作物生产提升比例X4、用水保证率X1为灌区F节水灌溉效益的优属度最大和最小因子。

2.4 特征值的设定

通过确定各项评价因子的优属度，利用相关公式求解不同灌区各指标的特征值，见表4。

表4 各评价指标的特征值表

对灌区节水改造效益运用传统算法和改进的模糊综合法评价，结果见表5。

表5 传统算法和改进的模糊综合法评价结果

根据表5可以看出，灌区节水改造效益运用改进的模糊综合法求解的综合评价度处于0.3714-0.6220之间，整体评价度为0.5057，由此表明基于改进的模糊综合法的节水改造效益处于良好等级。灌区节水改造效益利用传统算法求解的综合评价度位于0.1985-0.3577范围，整体评价度为0.2651，不同评价等级下改进的模糊综合法评价结果较传统算法高。结合节水改造工程验收报告和实地考察结果，节水改造后灌区群的整体效益得到显著的提升，节水改造率位于31.5%-78.2%，灌区节水改造实际情况与改进算法的评价结果保持较高的一致性。

3 结 论

文章对辽宁省某灌区群节水改造效益运用改进的模糊数学法进行综合评价，结果显示：对各项评价因子按照优属度大小排序，可有效避免主观因素对指标特征排序的影响，具有一定的推广和应用价值；较传统算法的效益评价，改进的模糊数学法具有更高的准确性和可行性，评价结果能够较为系统、准确的体现灌区节水灌溉实际情况。