基于i-Tree模型的大型灌区节水改造效益评估研究

梁轶飞

(桐城市水利局，安徽 安庆 231400)

0 引 言

农业在国民经济发展过程中占有重要地位，水资源的短缺不但影响着农业的发展，更成为制约国民经济稳定发展的关键因素。近年来，城市化与现代化进程逐渐加速，大量的水资源投入到城市化建设中，农业用水量逐年下降[1-2]。与此同时，城市化与工业化的快速发展造成水资源污染加重，水质的恶化导致农业用水量逐渐下降，且目前大部分地区依旧使用传统的灌溉方式，技术较为落后，水资源浪费情况频发，水利用系数较低，影响农业发展。

灌溉在农业发展过程中具有重要作用，为了推动农业发展，我国政府开展了针对性技术改造，以提升灌溉效率。随着灌区节水改造的完成，灌区的水资源利用率、社会经济效益得到极大的改善。相比普通灌区，大型灌区的面积较大，灌溉种类较多。为了更好地实施大型灌区节水改造工作，以往的研究构建出多种大型灌区节水改造效益评估方法。如文献[3]提出了一种应用历史数据对大型灌区节水改造效果进行评估的方法。此方法具有评估效果准确的优点，但计算量较大，使用复杂[3]。针对上述方法的使用问题，在本次研究中将选定牯牛背水库灌区作为研究对象，应用i-Tree模型，优化传统大型灌区节水改造效益评估方法。希望通过本次研究，为今后的灌区改造提供经验，实现水资源节约与生态环境改善的目标。

1 基于i-Tree模型的大型灌区节水改造效益评估方法设计

通过对国内外大型灌区节水改造效益评估方法的分析结果，在现有研究成果的基础上，运用经济学与数学构建i-Tree模型节水改造效益评估方法，具体内容见图1。

图1 大型灌区节水改造效益评估过程

本次研究将定性分析与定量分析相结合，对采集到的灌区数据进行处理后，带入设定的评估过程中，完成效果评估。

1.1 效益评估指标设定

根据文献研究结果，将评估指标设定为6类，大致可划分为社会、环境、技术、生态、农业以及其他6个领域。本次研究中，将主要对农业灌溉指标展开优化。具体指标如下：

1) 有效灌溉面积增长率。通过文献研究可知，有效灌溉面积是利用灌溉工程进行正常灌溉的土地面积之和，具体公式如下：

(1)

式中：Q为有效灌溉面积增长率；m2为改造后有效灌溉面积增长值；m1为节水改造前有效灌溉面积。

2) 节水灌溉面积。此指标主要表示达到节水灌溉标准的土地面积。通常使用节水灌溉面积增长率表示。具体指标计算过程如下：

(2)

式中：Z为节水灌溉面积增长率；b1为改造后节水灌溉面积增长值；b2为节水改造前节水灌溉面积。

3) 稳定灌溉面积。所谓的稳定灌溉面积是指旱涝保收灌溉面积，在本次研究中使用稳定灌溉面积增长率表示。

(3)

式中：Y为稳定灌溉面积增长率；c1为改造后稳定灌溉面积增长值；c2为节水改造前稳定灌溉面积。

(4)

(5)

当计算结果为式(4)内容时，指标取值越大越好。当计算结果为式(5)内容时，指标取值越小越好。使用以上两公式对采集到的指标原始数据进行整理与分析，为后续的评估提供指标基础。

1.2 评估指标权重计算

(6)

(7)

上述公式中，包含多个目标函数，对此公式求解后可得到综合权重计算结果。根据节水改造的工作特征，将式(7)的一阶导数条件设定如下：

(8)

将上述公式展开，则有：

(9)

对上述公式进行求值，并对计算结果进行归一化处理，则有：

(10)

将此计算结果代入式(6)中，得到评估指标计算权重。同时，根据此计算结果，对评级指标体系中的指标进行排序，具体结果见表1。

表1 评估指标权重排序

使用表1中内容，结合传统评估方法，完成大型灌区改造效益评估过程。

1.3 构建大型灌区改造效益评估模型

针对传统效益评估方法的使用问题，在本次研究中选用i-Tree模型结合上述处理后的评估指标与指标权重，构建大型灌区改造效益评估模型。根据i-Tree模型使用需求，对构建的指标体系展开处理，仅保留必需指标作为评估结果的衡量条件。为了更好发挥节水改造后灌区效益，在本次研究中将年余数截留总量作为节水效益之一，并将其引入到剔除次要指标后的指标体系中，具体计算过程如下：

E=O*H*s

(11)

式中：O为大型灌区面积；H为灌区有效防渗表面率；s为区域内年降水量。

将此指标增加到效益评估指标体系后，对指标的隶属函数[8]展开计算，得到指标隶属函数曲线。见图2。

图2 评估指标隶属函数曲线

(12)

式中：r(j)为指标线性投影特征值。

使用式(12)得到指标的特征值，并将其应用到传统评估方法中，得到新型评估模型，具体公式如下：

maxR(a)=DiHi

(13)

约束条件可设定为：

(14)

其中：a(i)为单一指标评估结果。

由上述公式，可得到最终效益评估结果。对上文中设计内容进行整合后，将其引入传统方法中，至此基于i-Tree模型的大型灌区节水改造效益评估方法设计完成。

2 实验论证分析

2.1 实验环境

在本次研究中提出基于i-Tree模型的大型灌区节水改造效益评估方法，此方法主要针对传统评估方法在使用中的不足展开优化，力求在传统方法的基础上，提升评估的准确性，降低评估方法的计算难度。构建实验环节，并选取两种传统方法与新型方法进行对照实验，分析此方法的使用效果。

本次实验过程中，选取牯牛背水库灌区作为实验对象，获取相应的数据作为实验数据，为新型评估方法与传统评估方法的对比提供基础。牯牛背水库灌区位于桐城市挂车河上流，洪水位93.64 m，校核洪水位97.83 m，对于下游与周围的灌区至关重要。获取该灌区近10年历史数据，为本次研究提供基础。在本次实验过程中，计算量较大，需要使用高精度计算机完成实验中的计算过程。

2.2 实验条件

将历史数据根据年限整合，使用新型评估方法与传统方法对年限数据进行评估，得到评估结果。为了更好地完成实验过程，预先获取了近10年的灌区节水改造效益评估结果作为参照组，具体数据见表2。

表2 灌区节水改造效益评估结果

在本次实验中，将灌区节水改造效益综合评估结果划分为3个等级，使用新型评估方法与传统方法对牯牛背水库灌区进行评估后，与预设结果进行对比，确定不同方法的评估精度。与此同时，选择数据质量以及指标选择合理性作为其他实验指标，对新型评估方法的使用效果加以分析。

2.3 实验结果

见表3。

表3 评估结果分析

由实验结果可以看出，新型评估方法的评估结果与预设结果较为一致，可见此评估方法的使用效果较好，使用此方法可得到可信度较高的评估结果。传统方法的评估精度相对较差，与预设结果相差较大，通过此结果可知，传统方法的评估精度相对较低，不利于获取可信度较高的评估结果。为了对此结果展开更加细致的分析，将其体现为误差率，具体图像见图3。

图3 评估结果误差值

根据图3中数据可以看出，新型评估方法的评估结果误差值控制在3%以内，传统方法评估结果误差值基本在5%～10%左右。此两种方法使用误差差异明显，证实了两种方法的使用效果差异较大，且新型评估方法使用后不易造成误差，可得到较好的评估结果。为了确定评估结果差异较大的原因，使用数据质量指标对新型评估方法与传统方法的数据使用效果进行分析，具体结果见图4。

图4 评估方法数据质量

由图4中可知，新型评估方法的数据处理质量较高，使用此部分数据对于评估结果的精度具有控制作用，可见新型评估方法的数据处理能力较好。传统方法的数据处理质量较差，使用此两种方法得到数据处理结果不足以应用到评估过程中，将此部分数据应用到评估过程中，会对评估结果造成一定的影响。综合上述实验结果可知，新型评估方法的数据处理能力较高。

对表4中数据进行分析后可以发现，新型评估方法指标适配性相对较高，将此指标与数据处理结果相结合，可得到可靠性较高的评估结果。传统方法1与传统方法2的指标适配性相对较低。与此同时，由上述实验结果可知，传统方法的数据处理能力较差，得不到理想的评估结果。

表4 指标体系与评估数据适配性

对本次实验中的3组实验结果进行综合分析后，可以确定新型评估方法具有相应的应用价值，且新型方法的评估结果可靠性较高，在今后的研究中可使用此方法对灌区节水改造效益进行评估，为其他灌区的改造提供经验。

3 结 语

针对传统大型灌区节水改造效益评估方法的使用问题，在本次研究中针对当前存在的问题，使用i-Tree模型传统方法展开优化。经实验验证可知，文中提出的新型评估方法使用效果优于传统方法，在一定程度上可有效解决传统方法的使用效果，但也存在相应的问题。本次研究中主要对指标体系构建进行了细致的分析与规划，根据评估方法的应用要求，增设了部分指标，丰富了评估指标体系的组成部分。对方法中的其他部分并未进行分析，在今后的设计中还需要针对其他部分的不足进行优化与完善，以此提升评估方法的综合利用效果。