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贺兰生态灌区健康指标筛选及评价

2021-01-11徐新华彭致功王瑶瑶

关键词:贺兰正态分布贡献率

徐新华,董 洁*,彭致功,张 倩,王瑶瑶,张 凤

1.山东农业大学水利与土木工程学院,山东 泰安271018

2.中国水利水电科学研究院,北京100038

灌区是现代农业发展的重要基地,是区域经济发展的重要支撑。建立系统、全面的评价指标体系,选择合适的灌区评价方法指导现代化生态灌区建设具有重要的指导意义。在灌区评价方面国内外学者做了大量研究,如程雪[1]基于灰色关联度和AHP 综合评价了王石灌区的综合效益状况;张慧[2]利用模糊综合评价法对新疆某地3 个灌区进行用水效率分析;卞海文[3]以对山东省12 个灌区为研究对象,利用主成分分析法来对灌区的运行状况进行综合评判;黄晓惠[4]结合模糊数学与层次分析法对泾惠渠灌区现状年的生态环境质量进行评价,并对灌区发展提出了合理的改良措施。

贺兰生态灌区地处于西北干旱半干旱地区,农田灌溉用水主要依赖于过境黄河水。随着水资源的过度开发,水资源紧缺,灌区出现了土壤结构被破坏、耕地生产力下降,生态环境和可持续发展遭到严重损害。为了建设现代化生态灌区,实现灌区的可持续发展,本文结合现代化生态灌区健康评价需求,筛选了灌区健康评价指标,构建现代化生态灌区健康评价模型。在此基础上,对灌区2007~2016 年的评价指标进行了健康评价。

1 贺兰生态灌区健康评价指标筛选

1.1 初步构建评价指标体系

根据现有资料及灌区实际情况初步确定了3 个一级指标,7 个二级指标,36 个三级指标。通过指标的相关性分析,见表1,可以看出部分指标之间呈显著相关。所以,为了剔除存在信息重叠的那些指标,进行了指标的两轮筛选。

表1 指标的相关性分析Table 1 Correlation analysis of indicators

1.2 指标筛选

第一次指标筛选首先将初选指标值标准化,计算每一个指标在不同研究对象下的均值、标准差、变异系数和累积贡献率。依据变异系数的大小对指标进行排序,结果见表2。

表2 第1 轮评价指标筛选Table 2 Screening of evaluation indicators in the first round

根据指标筛选准则,要求指标累积贡献率大于85%,指标贡献率是指单项指标对总体评价目标的贡献程度。指标的贡献率越高其反映的信息量越多。因此保留前29 个指标,完成第一轮筛选。

根据第一轮筛选结果,计算了剩余29 个指标的敏感程度,独立性,综合值及贡献率四个筛选指标进行了分析,见表3。

由表3 可以看出地表水水质、有效灌溉面积比例等前16 个指标的累计贡献率大于85%,满足要求。最后综合考虑,选择前25 个指标作为评价灌区的综合指标,指标筛选完成。

筛选后的健康评价指标体系,包括灌区生态环境、灌区现代化水平和灌区效益与可持续性3 个一级指标,大气环境、水环境、土壤环境、工程保障、经济效益、可持续发展6 个二级指标以及25 个三级指标,分别如下:

(1)大气环境状况:干旱指数、年平均降雨量、空气质量日报优良率。

(2)水环境状况:地表水水质、地下水水质、灌溉水质级别、地下水埋深、水域面积率、地表水氨氮浓度。

(3)土壤环境状况:土壤有机质含量、土壤含盐量、森林覆盖率。

(4)工程保障:渠系衬砌率、有效灌溉面积比例、农业机械总动力、农田灌溉水有效利用系数。

(5)经济效益:农业单方水产值、人均耕地面积、人均粮食作物产量、农业灌溉亩均用水量。

(6)可持续发展:地下水资源开采率、地膜使用量、人口密度。

表3 第2 轮评价指标筛选值Table 3 Comprehensive screening values of evaluation indicators in secend round

2 宁夏生态灌区健康评价模型构建

本文分别运用主成分分析法、熵权法、Topsis 法、综合指数法以及模糊评价法,根据筛选后的评价指标体系对贺兰灌区2007 年~2016 年的健康运行状况进行综合评价,并结合以上五种方法评价结果构建了宁夏生态灌区评价的组合法。

2.1 五种评价方法的对比分析

针对贺兰生态灌区2007~2016 年的健康运行状况,采取主成分分析法、熵权法、Topsis 法、综合指数法和模糊评价法进行评价,具体结果见下表4 和图1。

表4 评价结果对比Table 4 Comparison of evaluation results

图1 5 种方法趋势对比Fig.1 Comparison of trends from five methods

根据表4 得知,五种方法评价结果虽然对应评价等级不完全一样,但是从图1 可以看出,灌区健康水平整体变化趋势基本一致,都显示了生态灌区正在逐年向好的态势。

2.2 组合评价法

将主成分分析法、熵权法、Topsis 法、综合指数法以及模糊评价法五种方法的评价值进行标准化处理,并计算加权平均值即为每年的组合评价值,见表5。

表5 标准化后的评价值以及组合评价值Table 5 Evaluation value and combination evaluation value after standardization

图2 组合评价值Fig.2 Combination evaluation values

2.3 组合评价值的非参数检验

根据组合评价值,利用正态分布检验概率(Pk-s)对组合评价值的统计分布进行了非参数检验,检验结果表明组合评价值服从正态分布,见表6。

表6 正态分布检验Table 6 Test of normal distribution

由表6 分析得知,sig.=0.684>0.05,检验表明综合评价值服从正态分布。根据正态分布N(0,0.956),计算获得P=20%、P=40%、P=60%、P=80%所对应的综合值分别为-0.952、-0.607、0.349、1.09,对应着灌区分级标准的阈值,见表7。

表7 分级标准Table 7 Classification criteria

根据组合评价值以及表6 得出贺兰灌区在2007~2016 年的最终评价级别,见表7。

表8 组合评价的评价结果Table 8 Evaluation results of portfolio evaluation

结果表明贺兰灌区在2007 年~2016 年间的健康状况逐年优化,这与前面的几种评价方法一致。

3 结论

(1)本文以贺兰生态灌区为例,通过对初选指标的两轮筛选,建立了贺兰县生态灌区评价指标体系。包括灌区生态环境、灌区现代化水平和灌区效益与可持续性3 个一级指标,大气环境、水环境、土壤环境、工程保障、经济效益、可持续发展6 个二级指标和25 个三级指标;

(2)用主成分分析法、熵权法、Topsis 法、综合指数法和模糊评价五种法对贺兰生态灌区2007~2016 年的健康运行状况进行了综合评价,结合以上五种方法评价结果归纳出组合法。结果表明贺兰灌区在2007 年~2016 年间的健康状况是逐年优化的,体现了灌区整体向好的发展态势;

(3)根据生态灌区健康评价结果和灌区的健康状况分析,提出灌区运行面临的具体问题并对灌区未来的发展与规划提供一些指导和建议,推动灌区全面发展。

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