基于模糊综合评价法的安徽省旱情等级评估

王玉丽，李京兵，张锦堂，朱 琼，吴 峥

(安徽省水文局，安徽 合肥 230000)

0 引 言

2019年8～11月，安徽省遭受严重的伏秋连旱，持续高温少雨天气致使部分地区农田失墒、水塘干涸、水库蓄水低于死水位，给农业和居民用水带来严重影响。合理有效的干旱等级评估，是制定抗旱措施、确定抗旱预案的重要依据。而依据研究的角度不同，用于干旱评价的指标也不相同，以致评价结果存在着差异，因此确定合适的评价方法非常重要。目前国内外较成熟的干旱等级评价方法多为单一指标评价法，但由于影响干旱的因素众多，采用单一指标评价具有片面性。模糊综合评价方法是一种运用模糊数学原理分析和评价具有模糊性的系统分析方法，许多学者运用模糊综合评价法将单一指标综合起来，对干旱进行了分析。刘薇、易知之等对研究区域进行单指标、多指标综合和区域综合干旱评价，结果表明模糊综合法在区域干旱评价中具有一定的可信度[1-2]。杨太明、方崇等将基于信息熵与层次分析法的改进模糊综合评估模型应用在安徽省蚌埠地区，既克服了主观赋权的随意性，又综合考虑每个指标间的相互关系，取得了较为合理准确的效果[3-4]。为合理有效确定2019年安徽省旱情等级，本文采用SL 424—2008《旱情等级标准》中的降水量距平百分率、连续无雨日数、土壤相对湿度进行区域单指标旱情等级评估。同时为了考虑各指标与区域内干旱等级间的关系及避免单一指标评价的片面性，在各单指标评价的基础上，采用模糊综合评价方法对区域内干旱等级进行综合评估。

1 研究区域概况

1.1 干旱特点

2019年安徽省旱情具有以下特点。

(1) 降雨偏少，天气晴热，土壤失墒快。2019年8月12日至11月11日安徽省面平均降雨量80 mm，较往年同期偏少70%。全省55个县降雨量较往年同期均偏少40%以上。加上天气晴热，蒸发量大，土壤失墒快，由各水文分区干燥度可知各水文分区的干燥度均大于1.5(表1)。

表1 安徽省水文分区干燥度统计

(2) 连续无有效降雨日长。2019年8月12日至11月11日，安徽省最长连续无有效降雨日地区：大别山区南麓、沿江江南和皖南山区、江淮之间东部，为66～75 d，均为有记录以来第1位。

(3) 旱灾范围广。全省降水量较往年同期偏少80%的面积约3.14万km2，偏少70%～80%的面积约3.82万km2，偏少50%～70%的面积4.89万km2。

(4) 大型水库蓄水位低，水库蓄水偏少。2019年11月11日梅山水库水位106.87 m，居历史同期最低14位(1966年最低)；响洪甸水库水位110.65 m，居历史同期最低16位(1978年最低)；磨子潭水库水位166.72 m，居历史同期最低16位(1958年最低，1966年第二)；佛子岭水库水位108.26 m，居历史同期最低22位(1965年最低，1978年第二)。其中梅山、佛子岭、花凉亭水库水位均低于死水位。11月11日全省大型水库蓄水量35.9亿m3，较往年同期少20%，全省中型水库蓄水6.54亿m3，较往年同期少40%。

1.2 干旱频率

统计2019年安徽省8月12日至11月11日面雨量，并与历年同期值进行排频计算重现期，结果如表2所示。2019年全省同时段面雨量排历史最低第2位，重现期为35 a，合肥、芜湖、马鞍山、安庆、池州、铜陵、黄山7市排历史最低第1位，重现期均大于50 a，其余各市排历史最低2～7位，重现期均大于10 a。从水文分区上分析，沿江江南、皖南山区面雨量排历史最低第1位，重现期大于50 a一遇，江淮之间、大别山区排历史最低第2位，重现期为35 a，淮河以北排历史最低第5位，重现期为10 a。

2 干旱等级单指标评估

2.1 评价指标

2.1.1 降水量距平百分率

降水距平百分率多用于评估月、季、年发生的干旱事件，直观反映降水异常的干旱情况。计算时段降水距平百分率如式(1)所示，以其为指标进行干旱等级划分的标准如表3所示。

(1)

表3 干旱指标等级标准

2.1.2 连续无雨日数

连续无雨日是指在农作物生长期内连续无有效降雨的天数，不同地区对连续日数和有效降水量阈值的规定有所不同，安徽地区有效降雨阈值为5 mm，一般来说连续无雨日越长，干旱越严重，以其为指标进行干旱等级划分的标准如表3所示。

2.1.3 土壤相对湿度

土壤相对湿度是反映土壤含水量的指标之一，是指土壤湿度占田间持水量的百分比，计算如式(2)所示，以其为指标进行干旱等级划分的标准如表3所示。

(2)

式中：W为土壤相对湿度，%；θ为土壤平均重量含水量，%；FC为土壤田间持水量，%。

图1 降水量距平等值面图(单位：mm)Fig.1 Precipitation distance equivalence surface map

2.2 结果分析

综合雨水情、来水量、水库蓄水量和土壤墒情分析，安徽省共有10市发生较为明显的干旱情况。选取全省及这10市的最不利的连续3个月的降水量计算距平百分率作为季尺度，最不利的1个月的降水量计算距平百分率作为月尺度(图1)，并统计最长连续无雨日天数与土壤墒情，结果如表4所示。按照水文分区，分别统计安徽省淮河以北、江淮之间、大别山区、沿江江南、皖南山区旱情指标，结果如表5所示。

表4 安徽省各地区单指标干旱等级评估结果

表5 安徽省水文分区单指标干旱等级评估结果

(1) 在降水距平百分率季尺度评估标准下：铜陵、池州、安庆3市为特大干旱；合肥、六安、马鞍山、芜湖4市为严重干旱；滁州、黄山2市为中度干旱；宣城为轻度干旱；全省为中度干旱。从水文分区上看，江淮之间、大别山区、沿江江南为严重干旱，淮河以北、皖南山区为中度干旱。

(2) 在降水距平百分率月尺度评估标准下：六安市为特大干旱；合肥市为严重干旱；滁州、马鞍山、芜湖、铜陵、池州、安庆6市为中度干旱；黄山为轻度干旱；宣城市不旱；全省为中度干旱。从水文分区上来看，大别山区为特大干旱，江淮之间为严重干旱，淮河以北为中度干旱，沿江江南为轻度干旱。

(3) 选取安徽省最不利的连续3个月时段统计最长连续无雨日天数，按照评估标准，由表4可知：马鞍山、芜湖、池州、安庆、黄山5市为特大干旱；合肥、滁州、六安、宣城4市为严重干旱；铜陵市为中度干旱。从水文分区上来看，大别山区、沿江江南、皖南山区为特大干旱，江淮之间为严重干旱，淮河以北为中度干旱。

(4) 以土壤相对湿度为指标，安庆市为严重干旱；马鞍山、铜陵、黄山市为中度干旱；其余各市为轻度干旱或无旱。

由上可知，单指标评价方法计算简单、易于实现、结果直观，在干旱评价中应用广泛，但综合表4和表5可知，单一指标评价结果存在差异，例如合肥市干旱等级在降水距平和连续无雨日指标评价中是严重干旱，在以土壤相对湿度为指标评价结果中为轻度干旱，无雨期的农田灌溉可能导致这种状况的存在。由于干旱是众多因素长期共同作用的结果，单一指标的使用不能全面准确有效地掌握旱情。为此，在以降水量距平百分率、连续无雨日数、土壤相对湿度为指标的评价结果基础上，运用模糊综合评价模型对安徽省记录在册的干旱事件进行综合评价，以此作为模糊综合评价方法的检验，然后再将该方法应用于2019年安徽省干旱时段内旱情等级的评估。

3 模糊综合评价旱情评估

3.1 模糊综合评价法

模糊综合评价理论是模糊数学的重要内容，是以模糊数学为基础，将相关的模糊概念用模糊集合表示，应用模糊关系合成的原理，通过模糊运算[5]获得集合表示评价结果。具体计算步骤如下。

(1) 将评价因素组成指标集X=(X1，X2，…，Xm)，X为被评对象的m个指标集，Y=(Y1，Y2，…，Yn)为对被评对象可能作出的评价结果集，其中n为干旱等级标准的分级数。逐个对被评对象从每个指标X(r=1，2，…，m)进行量化，得到模糊矩阵关系矩阵为

(3)

式中：ark表示被评对象的第r个指标对Yk分类的隶属度，隶属度可由隶属函数求得，r=1,2，…，m，k=1,2，…，n。通过矩阵A可以得出从X到Y的模糊线性关系W，W对指标集X上的关于权重分配的模糊向量为B=(b1，b2，…，bm)，则：

C=W(B)=B×A=

(4)

(2) 旱情指标为上述各单指标：记为X=(X1，X2，X3)，其中X1为降水量距平百分率、X2为连续无雨日数、X3为土壤相对湿度，各指标所反映的评估对象重要程度不同。旱情等级分为Y=(Y1，Y2，Y3，Y4)，其中Y1为特大干旱，Y2为严重干旱，Y3为中度干旱，Y4为轻度干旱。

(3) 确定权系数。旱情评价中各指标权重系数的确定方法主要分为主观法和客观法，本文采用层次分析法与信息熵相结合的方法[5]，由层次分析法确定主观权重以反映实际，信息熵确定客观权重以克服主观随意性。

3.2 结果分析

将模糊综合评价法应用于安徽省记录在册的干旱事件检验，以确定该方法在区域内的适用性与有效性。2013年安徽省大部地区发生严重干旱，选取芜湖、池州、宣城、黄山、铜陵市2013年干旱期降雨、连续无雨日及土壤相对湿度为例，进行旱情等级的评估。根据层次分析法中0.618比例确定权重向量为(0.57，0.06，0.37)，信息熵计算得权重向量为(0.53，0.30，0.18)，得到综合权重为(0.57，0.14，0.29)。计算结果如表6所示。由结果可知，芜湖市为特大干旱，其中隶属度为0.414 0，池州、宣城、黄山市均为严重干旱，隶属度分别为0.489 4，0.365 1，0.487 1，铜陵市为中度干旱，隶属度0.463 7。由资料记载可知，安徽省2013年夏季受高温少雨和蒸发量大叠加影响，沿淮东部及沿江江南地区重旱，部分地区特旱，与模糊综合评价法的结果较符，一定程度上说明评价方法的合理性与可行性。

表6 2013年安徽省干旱区域综合评价结果

通过检验可知，模糊综合评价法对研究区域内的旱情评价有一定的合理性与可行性。在此基础上将模糊综合评价方法应用于2019年安徽省旱情评估中，选取单指标评价中的3项指标组成评价体系，计算资料采用10市2019年8月中旬至2019年11月中旬雨量、连续无雨日及土壤相对湿度，以全省和合肥市为例，得到的评估结果为(0，0.607 4，0.250 7，0.141 8)和(0.182 4，0.633 3，0.098 5，0.085 6)，根据最大隶属度原则可确定全省及合肥市的干旱等级均为严重。其他区域计算结果见表7。

表7 2019年安徽省干旱区域综合评价结果

4 结 论

本文利用模糊综合评价法评估了2019年安徽省旱情，得到结论如下。

(1) 2019年安徽省伏秋时期发生严重干旱，其中芜湖、铜陵、池州、安庆市为特大干旱，合肥、滁州、六安、马鞍山、黄山市为严重干旱，宣城市为中度干旱。

(2) 干旱等级评价的各指标与旱情等级间关系较为复杂，使用单一指标进行评定不能全面反映区域内的实际情况，本文使用基于信息熵与层次分析法综合赋权的模糊综合评价法，有效克服主权赋权的随意性的同时，综合考虑每个指标之间的相互关系，评价结果与实际情况也较为接近。