基于选择模型的灌区信息化水平评价指标研究

姜 明 梁

(中国农业科学院农田灌溉研究所/农业农村部节水灌溉工程重点实验室/河南省节水农业重点实验室，河南 新乡 453002)

0 引 言

灌区信息化是灌区现代化的基础和重要标志[1]。灌区信息化是指运用无线传感网技术、信息通信技术、自动控制技术和计算机技术，深入挖掘和充分利用灌区设施和环境信息资源，全面提升灌区的管理效率和服务水平，促进灌区的现代化发展。在大型灌区续建配套与节水改造项目的基础上，我国于2002年启动了灌区信息化试点建设，经过十多年的建设发展，我国大型灌区的工程设施运行状况得到显著改善，灌区用水管理更加科学，水资源利用更加节约高效，灌区信息化水平有了较大提升，但同时也存在着信息监测不全面、信息资源共享程度低、用水决策不精准和各地区发展不均衡等问题。为了科学地评价灌区的信息化水平，发现信息化建设中存在的瓶颈、难题，进而指导灌区信息化发展战略的优化调整，构建一套灌区信息化水平评价指标体系就显得尤为重要。

目前我国对于灌区建设发展的评价研究大多侧重于运行水平综合评价、节水改造效益评价、农业生产效率评价、生态环境健康评价等等[2-8]，而对于灌区信息化发展水平的评价研究相对较少，已有的评价研究多是初步探索性的研究以及定性的分析讨论，例如纪义胜[9]选取规范性、可靠性、安全性、全面性、先进性作为评价指标，并进行了灌区的实例评估；田雨[10]构建了包括3大类、7小类共计71个三级指标的水利信息化发展水平评价指标体系，并提出了指标权重的计算方法。上述研究往往缺少定量的数理统计分析，可操作性不强，还存在着一定程度的指标选取随意性、指标不全和交叉重复等弊端[11]，并且随着现代信息技术日新月异的发展和推广应用，原有的灌区信息化评价指标体系已不能很好地适应未来灌区建设发展的趋势。本研究结合灌区信息化的建设内容和运行特点，通过探索定量选取和优化灌区信息化水平评价指标体系的方法，构建基于优化选择模型的灌区信息化水平评价指标体系，使得灌区信息化水平评价指标设置达到简洁性和完整性的要求，以期为我国大型灌区的信息化试点建设情况做出客观合理的评价和实例验证。

1 评价指标的选取原则

描述灌区信息化水平的指标数量众多，有的指标相互之间有关联性，有的无关联性，所以在指标选取时应依照科学性、代表性、可操作性、发展性等原则。

(1)科学性。选取的评价指标是否科学决定了灌区信息化水平评价结果的好坏，因此首先应充分理解和把握灌区信息化建设发展的属性和内涵，然后再从科学性的角度来选取评价指标。

(2)代表性。描述灌区信息化某个方面水平的评价指标往往有多个，不同指标所蕴含的信息量是不同的，即指标的代表性高低不一，为了用尽可能少的指标来反映灌区信息化水平的总体情况，因此应选择代表性较高的指标。

(3)可操作性。可操作性是指选取的评价指标应具有涵义明确、数值易获取、易计算的特点，适用于我国大部分灌区，这样才能高效简便地进行灌区信息化水平的评价工作。

(4)发展性。灌区信息化建设是一个不断发展的过程，随着科技的发展以及灌区改造投资的加大，其评价指标体系也应有所变化，因此评价指标的选取应能够反映信息化系统发展变化的趋势。

2 灌区信息化水平评价指标选择模型的构建

灌区信息化水平评价指标体系的构建过程分为指标海选、指标初选、优化选择3个步骤，如图1所示。

图1 灌区信息化水平评价指标体系的构建流程

2.1 指标海选

本文以湖北省漳河灌区的信息化管理系统为研究对象，结合文献资料[12-16]、漳河灌区的具体情况及其信息化建设现状，按照上述科学性、代表性、可操作性、发展性等原则进行评价指标的海选，初步构建了灌区信息化水平评价指标体系，包含信息基础设施建设、应用性能、效益效果3个方面共计40个指标，如图2所示。

图2 灌区信息化水平评价指标体系

2.2 指标初选

本研究借鉴Virginia H. Dale等的研究成果[17]，Virginia H Dale等提出了系统评价时单个指标进行选取的8个选择标准：①可测性 M；②敏感性V；③可预测性P；④典型性T；⑤可控性C；⑥响应性R；⑦稳定性S；⑧整体性I[17-20]。

海选得到的40个评价指标虽然满足了体系的完整性，但仍不够简洁，且存在指标交叉重复的现象，为此需要验证40个指标对7个选择标准的符合度，同时规定将不满足5个符合度的指标直接剔除。 经过逐一确认每个指标的标准符合度，结果如表1所示，可以发现流速数据采集、水质数据采集、土壤电导率数据采集、渠道流量数据采集、管道压力数据采集、管道流量数据采集、视频监控数据采集、用水计量计费模块、可供水预报模块、系统窗口数量、功能易于识别、操作步骤数量、模块化结构设计等13个指标的符合度的标准数目不足5个，因此可直接将它们删除。

表1 40 个指标的初选标准符合度

注：M、V、P、T、C、R、S 分别表示指标的可测性、敏感性、可预测性、典型性、可控性、响应性、稳定性。

3 评价指标优化选择模型的实例分析

3.1 湖北漳河灌区信息化建设的基本情况

漳河灌区地处湖北省江汉平原西北部，地跨荆门、荆州、宜昌三市，灌区以水稻种植为主，在我国南方水库自流灌区中具有一定的代表性[21]。漳河灌区的信息化系统建设始于1990年，经过二十多年的灌区续建改造和信息化试点建设，目前已建成灌区信息采集与数据库系统、气象多普勒雷达共享系统、区域精细化气象预报系统、防汛抗旱指挥系统、水库三维仿真管理信息系统、库渠联合调度系统、用水决策支持系统、电子政务系统、国家灌区监测系统等[12]，信息化系统的建设成果为漳河灌区水资源高效利用和环境保护提供了调度决策支持，充分发挥出漳河水利工程的防洪、灌溉、供水作用，从而使漳河灌区的信息化发展水平处于全国灌区的前列。

3.2 评价指标权重的设置

对指标权重进行赋值是进行综合评价的重要步骤，根据灌区信息化水平评价指标体系的层次结构，本研究采用层次分析法对指标进行赋值，并采用比较成熟的专家打分法来确定指标权重，各个指标的权重值如表 2所示。

表2 27个初选指标的权重

3.3 优化选择

根据初选后的灌区信息化水平评价评价指标，运用涂武斌[11]、张领先[19]等提出的评价指标优化选择方法和模型，分别构造可用于灌区信息化水平评价的入选标准度矩阵C(27×7)、关系矩阵R(7×27)和基准向量L。

根据评价指标优化选择模型和方法，进矩阵运算和分析：

由此可得：CI=[1，ci2，1，ci4，1，ci6，ci7，ci8，ci9，1，1，ci12，ci13，ci14，ci15，1，1，ci18，1，1，ci21，1，ci23，1，ci25，1，1〗，表明还有14个指标需要进一步确定能否保留。

为了保证指标层之间的联系性，需使CI×R′>0， 经计算可得：CI×R′=[2+ci2+ci4，1+ci6+ci7，2+ci8+ci9+ci12+ci13+ci14+ci15，3+ci18，2+ci21+ci23，1+ci25，2]，因为cim=0 或1，可知CI×R′>0的条件已满足。

同时为了保证指标体系具有完整性，需使CI×Wci′≥0.85，即：

CI×Wci′=[1，ci2，1，ci4，1，ci6，ci7，ci8，ci9，1，1，ci12，ci13，ci14，ci15，1，1，ci18，1，1，ci21，1，ci23，1，ci25，1，1]×Wci′=0.710 8+0.030 9ci2+0.036 8ci4+0.028 3ci6+0.020 9ci7+0.031 2ci8+0.029 1ci9+0.041 6ci12+0.018 8ci13+0.004 3ci14+0.003 0ci15+0.002 9ci18+0.008 3ci21+0.019 3ci23+0.013 8ci25≥0.85。

则0.030 9ci2+0.036 8ci4+0.028 3ci6+0.020 9ci7+0.031 2ci8+0.029 1ci9+0.041 6ci12+0.018 8ci13+0.004 3ci14+0.003 0ci15+0.002 9ci18+0.008 3ci21+0.019 3ci23+0.013 8ci25≥0.139 2， 因为cim=0 或1，要使上式成立，则ci2、ci4、ci6、ci7、ci8、ci9、ci12、ci13、ci14、ci15、ci18、ci21、ci23、ci25不能全为0。

因此，最终优化选择后的灌区信息化水平评价指标体系包含4个层次、17个指标，即：墒情数据采集CI1、地表水位数据采集CI2、气象数据采集CI3、地下水位数据采集CI4、无线通信网络CI5、闸门远程监控平台CI8、气象预报预警模块CI10、作物需水量计算模块CI11、水资源调度模块CI12、数据准确度CI16、故障发生率CI17、设备使用年数CI19、系统操作简便CI20、系统响应速度CI22、建设投入CI24、增产增效CI26、节省人力CI27，如图3所示。

图3 优化后的灌区信息化水平评价指标体系

4 结 论

灌区信息化评价指标的选取对于评价我国灌区信息化乃至智慧化发展水平具有重要意义。由于目前我国缺少较成熟的灌区现代化建设评价标准规范和体系，造成灌区信息化评价指标选取过程存在随意性和指标冗余的问题，这给评价工作的客观性和合理性带来较大困难。为降低这些问题造成的干扰，本研究参考前人等的成果，从海选指标的入选标准符合度开始分析，将40个指标初步减少到27个，然后根据指标体系的层次结构和指标间的关联关系，运用优化选择模型对指标体系进行计算优化，进一步将指标优化减少到17个。实例分析表明，该方法能够有效降低指标选取中的随意性和重复性，本文构建的指标体系用42.5%的评价指标表达了85.13%的整体信息，能全面反映出灌区信息化系统应用的各种属性，同时确保了指标体系的简洁性以及完整性，本研究为灌区信息化评价指标的研究提供了一个新的参考思路，并为后续灌区信息化多指标综合评价工作奠定了良好基础。