区域抗旱能力评价研究进展

吴 志 勇,张 静 杰,何 海,李 源,张 宇 亮

(1.河海大学 水文水资源学院,江苏 南京 210098; 2.河海大学 长江保护与绿色发展研究院,江苏 南京 210098; 3.合肥工业大学 土木与水利工程学院,安徽 合肥 230009)

0 引 言

干旱是一种由于水分亏缺引发的自然现象,受全球变暖影响,近年来区域性干旱事件呈现频发重发趋势[1]。干旱具有持续时间长、影响范围广的特点,所造成的灾害破坏程度大,严重制约着社会的可持续发展[2]。为有效减轻干旱灾害的影响,近年来,中国的抗旱管理逐渐由被动抗旱的危机管理模式向主动抗旱的风险管理模式转变[3-4]。抗旱能力是旱灾风险评估的重要组成部分,提高区域的抗旱能力可以减轻因旱灾造成的损失,降低旱灾风险[3]。开展区域抗旱能力评价对准确识别区域旱灾风险,合理制定抗旱预案,有效实施抗旱预报、预警、预演、预案“四预”具有重要意义。

抗旱能力反映某地区抵御干旱灾害的能力,是一个复合自然因素和社会因素的复杂系统[5]。根据评价对象的不同,可分为农业抗旱能力、城市抗旱能力、区域抗旱能力等。早期的研究主要侧重于农业抗旱能力,顾颖等[6]通过分析中国农业抗旱能力影响因素,从水利工程、社会经济、生产水平和抗旱管理4个角度进行综合评价,运用基于构成要素多指标的综合评价法,对中国不同区域的农业抗旱能力进行研究。在此研究之后,众多学者从自然环境、农业基础设施及应急管理等多个角度,增加了降水年内分配度[7-8]、土壤有效保水系数[9]、农机动力系数[9-10]及应急抗旱组织人数[11]等多个评价指标,同时结合灰色关联度分析[8]、密切值法[7]、单目标分析法[12]、集对分析法[13]、组合优化法[14]等分析方法对农业抗旱能力进行评价,推动了抗旱能力评价方法的发展。随着研究的深入,抗旱能力评价对象由农业逐渐扩展至区域,区域抗旱能力指一定空间范围内能够抵御和减轻干旱灾害的最大能力。区域抗旱能力评价指标全面考虑了区域气象条件、供需水结构、应急抗旱服务队规模及实力等方面。综合评价法只能定性分析某一地区在一定旱情下抗旱能力的相对大小,无法定量描述抗旱能力的实际水平。梁忠民等[5]、金菊良等[15]从抗旱能力的定义出发,先后提出了基于水量供需平衡关系的定量评价方法,通过计算区域可供水量与需水量之比构建抗旱能力指数,采用来水频率表征某一地区的实际抗旱能力,为区域抗旱能力评价提供了新思路,推动了区域抗旱能力评价研究的发展。本文在总结有关抗旱能力概念、内涵、评价方法研究的基础上,重点探讨区域抗旱能力评价存在的不足以及未来抗旱能力评价的发展方向。

1 抗旱能力概念及内涵

干旱是普遍存在的因水分供需不平衡而形成的自然现象,当干旱导致区域经济活动和人们日常生活受到危害时,便形成了干旱灾害。从风险的角度看,干旱灾害的产生主要在于干旱危险性与承灾体脆弱性之间的强弱关系,而承灾体脆弱性主要受3个因子的影响:承灾体暴露性、灾损敏感性和抗旱能力[16]。有学者将脆弱性定义为“个体或群体在应对和抵御自然灾害的特性”[17]。由此得出,抗旱能力是可以反映某地区抵御和抗拒某种干旱灾害的能力[18],也可以反映区域未产生旱灾负面影响的最大干旱重现期[19]。梁忠民等[5]结合各行业关于“能力”的定义,认为“能力”具有自然和社会两种属性,将抗旱能力概括为根据可预见的技术和社会经济发展程度,在特定的地区和发展时期,人们在生产和生活中所拥有的克服干旱和减轻旱灾损失的能力。

从旱灾损失风险角度看,抗旱能力为人类能够挽回的旱灾损失的大小[20]。从旱灾发生机制分析,抗旱能力为一个地区能够抵御减轻旱灾影响,满足人类需水要求的能力。因此,区域抗旱能力可以概括为在一定的经济环境下,地区抵御和缓解干旱自然灾害,为保证旱灾时期生产、生活和环境各领域需水的最大能力,包括农业抗旱能力与城市抗旱能力。农业抗旱能力是指在农业生产区内,人类通过采用工程与非工程措施主动预防与缓解农业旱灾的能力[6]。城市抗旱能力是指农业生产区之外的地域环境,人为防御、抵御和减轻旱灾对城市发展造成的破坏的能力[21]。

2 基于构成要素多指标的综合评价法

区域抗旱能力受到区域内自然环境要素、社会要素及人类活动要素等多方面的复合影响。为有效评价区域抗旱能力,基于构成要素多指标的评价方法通过分析影响抗旱能力大小的不同因素,构建抗旱能力评价指标体系,并选择适当的方法计算各评价层各指标隶属度及排序,确定评价标准,从而进行区域抗旱能力定性评价。

2.1 指标体系构建

区域抗旱能力评价的指标体系,主要包含水利工程供水能力、社会经济实力、生产水平和应急抗旱管理能力四大方面[5-6,12,22-24];也有学者在此基础上,进一步考虑区域的背景特征,包括气候和地形等特征[13,25-28]。

(1) 水利工程供水能力。水利工程是指在工程中蓄引调提的基础设施。干旱对城镇的居民生活、工业生产以及农业灌溉等都有严重的影响,通过水利工程中的供水保障能够降低干旱带来的损失和影响[29]。2022年长江流域发生了罕见高温干旱事件,长江中下游及“两湖”流域的人民用水保电和农作物灌溉受到严重影响,通过流域水库群联合调度的“补水行动”,保障了沿江省市的用水取水需求[30]。但是,水利工程对区域抗旱能力强弱的影响主要取决于发生干旱前的水库蓄水量,往往只能减轻干旱初期的影响。

(2) 社会经济实力。社会经济实力是衡量社会发展的重要指标。一个城市、地区的社会经济实力较强代表城市和地区发展得越好,对该地区的抗旱有一定的帮助。

(3) 生产技术水平。所谓的生产技术水平是指人类在社会生活中具备的生产技能,例如节水能力、旱作物种植比等。

(4) 应急抗旱管理。是表示在面对突发性的干旱发生时,对待干旱需要采取的应急措施,例如组织应急抗旱的物资调动、资金筹集等工作。

(5) 区域背景特征。是某一地区的降水、土地条件等一些自然资源,这些自然资源是抵抗干旱灾害的基础,对后续的抗干旱工作有直接的影响。众多学者对2022年夏季长江流域大范围长历时干旱进行了成因分析,认为流域降水整体较同期明显减少且连续性较差,流域面雨量均为偏少状态,导致流域提前进入枯水期[30-32],加之持续高温致使蒸发量的增大,是引起此次高温干旱复合事件的重要原因[33-34]。

针对不同的抗旱对象,可选取特定的评价指标。宋瑞丽[27]考虑到农业生产区灾前预防和灾后恢复能力,增加单位面积农业机械总动力和单位面积农用柴油两个指标进行评价。康蕾等[35]进行农业抗旱能力评价时,增加了土壤质地、高低需水作物面积比等4个指标。云小林[11]、伊如汗[36]进行牧区草原抗旱能力评价时,增加了反映牧民、牲畜的评价指标。刘兰芳等[37]在评价稻区抗旱能力时,针对水稻的种植特性选取平均坡度和有效灌溉面积等指标。费振宇等[38]、梁德帅[39]从需水量、供水能力、抗旱组织管理及水供需不平衡程度3个方面选取指标,进行易旱地区的区域抗旱能力评价。综合已有研究,本文对区域抗旱能力评价指标体系构成进行了总结,如表1所列。

表1 区域抗旱能力评价指标体系构成Tab.1 Evaluation index system of regional drought resistance ability

2.2 权重计算方法

综合评价过程中,确定各指标的权重至关重要,影响综合评价结果准确性。指标权重的计算方法,主要分为主观赋权法和客观赋权法两类。主观赋权法包含了专家打分法、层次分析法等,而客观赋权法则主要有灰色关联分析法、熵值法和主成分分析法等。也有学者将主客观赋权相结合,以提高评价结果的可信度。还有些学者将指标与减产率等数据进行相关性分析,根据相关系数大小进行权重分配[9,49]。

2.2.1主观赋权法

主观赋权法是决策者结合经验对指标权重作出判断,抗旱能力评价中应用的主要有层次分析法和专家打分法。

层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)是由美国运筹学家Saaty提出的一种定性和定量分析相结合的方法,即将一个复杂问题划分为若干相互联系的有序层次;请专家对每层次每一因素进行判断后,定量评价每一因素重要性;建立数学模型,计算所有层次全部因素的相对重要性权重并对结果排序,为体系的优选提供依据[50-51]。顾颖等[22]构建基于地表水供需比率、人均GDP、节水灌溉率及应急抗旱投资比等13个评价指标的区域抗旱能力评价指标体系,并通过层次分析法确定各指标权重进行综合评价。康蕾等[35]采用层次分析法对中国粮食主产区的土壤质地、高低需水作物比、耕地有效灌溉率、人均GDP等6个指标进行赋权,发现耕地有效灌溉率、农机动力系数及人均GDP对研究区农业抗旱能力影响较大。伊如汗[36]采用层次分析法得出牧区生态系统调节能力是影响牧区抗旱能力最主要的因子,牧民的旱灾感知度起着重要作用。黎业等[14]采用层次分析法对山东省农业抗旱能力进行评价,结果表明水利工程设施占主要地位,其次是社会经济实力。郭艳春[44]采用层次分析法得出抗旱投入越大,农业抗旱能力越强,旱灾脆弱性风险越小。乌兰等[47]采用层次分析法发现内蒙古牧区抗旱能力分布不均匀,西南及中南地区较高。郑方等[52]、张巍[40]运用此方法分别对宁夏农业抗旱能力和辽宁省农业抗旱能力进行静态评价。王艺洁等[53]结合突变理论构建了抗旱能力评价突变模型,其优点在于层次分析法所确定的权重仅用于排序不参与计算,在一定程度上避免了主观因素对结果的影响。

AHP方法由于受到了主观因素的制约,使得评估的结果具有很大的主观性,为使评价结果更稳定且精度更高,不少研究采用加速遗传算法改进层次分析法(AGA-AHP)[38,54]。费振宇等[38]、梁德帅[39]从区域需水量、可供水量和抗旱组织管理3方面选择17个指标,采用改进后的层次分析法赋权,根据结果得出供水能力对抗旱能力的贡献率最大,其中97%频率干旱年情况下的区域单位供水能力权重最大。李瑞杰等[26]利用AGA-AHP选择指标并赋权构建区域抗旱能力评价指标体系,认为水资源量与相对湿润度指数更为重要。董忠龙[55]选取20个指标构建鞍山市区域抗旱能力评价指标体系,利用AGA-AHP赋权后的结果表明,鞍山市的耕地灌溉率与水库调蓄率对结果影响最大。郭放等[54]通过AGA-AHP求出各评价指标权重,对蚌埠市农业旱灾脆弱性进行动态评价。周戎星等[56]选取7个指标构建宿州市区域抗旱能力评价指标体系,采用基于加速遗传算法的模糊层次分析法(AGA-FAHP)确定权重方案,结果表明,水库调蓄能力对宿州市抗旱能力影响较大。

主观赋权法中另一种常用的方法为专家打分法,通过客观地综合专家意见,对评价要素做出合理估算。康蕾等[57]参考专家意见对五大粮食产区的农业干旱程度、土壤质地、农机动力系数等7个指标进行赋权,表明耕地有效灌溉率与农业干旱程度起主要作用。云小林[11]综合分析4方面对牧区抗旱能力的影响,结合专家打分法为8个代表指标赋权,影响程度依次为水利工程、社会经济、生产水平、应急抗旱管理。张欢[10]通过分析农业基础设施与水资源供需关系对农业抗旱能力的影响并结合专家评判,得出灌耕比例与机电井数影响占比最大。王家欢等[28]考虑自然环境、水利工程等5方面,采用专家打分法对15个指标赋权,表明水利工程系统、应急组织人数指标影响最大。

主观赋权法虽然是比较完善的手段,但评价结果具有一定的任意性,使用上也具有较大局限性。随着研究逐渐完善,运用模糊学和加速遗传算法改进后的层次分析法会更符合实际情况[13]。

2.2.2客观赋权法

灰色关联度法是一种客观赋权法,通过对各因子进行统计和分析来描述因素之间的关系,如果因素间变化速度、方向和大小基本是一致的,那么它们之间的相关程度就比较大;反之,相关程度相对较小[58-59]。刘迎春等[7]根据灰色关联分析的理论和方法,从14个相关指标中选出关联度最大的7个并对其赋权,指标涵盖了社会经济实力、生产技术适应能力、应急抗旱响应能力等方面。杨奇勇等[8]采用灰色关联分析,以抗旱效益为参考数列选择指标,并给出了3种偏好方案下的权重。宋瑞丽[27]采用灰色关联分析对总降雨量、耕地灌溉率等14个指标赋权,通过计算黑龙江省西部综合评价值表述农业抗旱能力。金菊良等[45]基于灰色关联分析法,得出山东省的植被覆盖率及水资源量是区域抗旱能力的主要影响因子。也有学者运用其他客观赋权法:如刘兰芳等[37]采用基于SPSS的主成分分析法对区域抗旱能力评价指标赋权,标准化后发现每个城市的敏感因素均不相同,但灌溉面积、干旱指数及水库密度应多加关注。赵晓萌等[46]通过对陕西省不同季节旱灾风险分析,采用主成分分析法确定各评价指标权重,得出水系发达城市的抗旱能力更强。王莺等[41]通过主成分分析对评价指标赋权,建立中国北方地区干旱脆弱性评价模型,并对区域抗旱能力进行评估,进一步分析水资源密度与抗旱能力的关系。曹天琪等[60]采用主成分分析法对吉林粮食产区农业抗旱能力进行评价,认为吉林北部抗旱能力较强与其水电设备完善、耕地灌溉率较高有关。杨晓颖等[42]采用主成分分析法评估内蒙古抗旱能力,得出农机总动力最高且耕地有效灌溉面积最大的通辽市抗旱能力最大。黎业等[14]利用熵值法与主成分分析两种方法,对山东省的农业抗旱能力进行了评估,都能较好地反映地区抗旱能力,但对于抗旱能力一般的城市评价等级相差较大。另外,粗糙集理论[61-62]与未确知测度模型[24]也能较好地评价区域抗旱能力。

客观赋权方法有坚实的数学理论基础,但不能反映人们对各种指标的重视程度,有时权重与实际重要性有很大不同甚至相反。

2.2.3组合权重法

组合权重方法是把主观赋权法和客观赋权法相结合,使评价信息更全面,评价结果“优势互补”。欧阳蔚等[13]分别用加速遗传算法改进后的模糊层次分析法和变异系数法计算权重并进行线性组合,得到组合权重。任怡[63]综合考虑水利工程规模布局的合理性、工程运行及管理选取10种指标构建黄河流域水利工程抗旱能力评价体系,运用熵值法及层次分析组合赋权法确定权重,结合可变模糊评价法进行抗旱能力评价。李佩茹[48]综合考虑山东省旱灾风险形成原理,采用层次分析法和熵权法综合确定评价指标权重,评价结果与实际旱情相符。黎业[24]利用组合优化方法对层次分析法、熵值法和主成分分析法3种分析方法的研究结果进行了组合优选,增加了结论的可靠性。费振宇等[21]依据最小相对信息熵将指标差异权重与样本差异权重组合得到评价指标的组合权重,以增强权重的合理性。

被普遍采用的主观赋权方法所获得的权重,比客观赋权方法更具有指标的实际意义且计算方法更加简便,但结果也具有较多主观性。客观赋权法克服了计算过程的主观性,评价结果更加合理,但有些指标权重最优值难以确定。主客观方法的组合优化实现了方法间优缺点互补,更具有合理性和适用性。

2.3 抗旱能力等级确定

对区域抗旱能力进行评价需要将所构建的指标体系综合成一个衡量整体能力的指数,再进行排序及等级确定。目前,用于等级确定的方法有很多,包括加权综合法、模糊数学理论、集对分析等。其中,模糊判别模型[6]最为常用,其基本思路为:① 分析评价指标与评价结果的关系,将其分为越大越优型和越小越优型。② 构建隶属度函数,分别计算评价指标相对子系统和子系统相对评价等级的隶属度。③ 确定评价等级:隶属度≥0.6时,抗旱能力等级最强;0.6>隶属度≥0.3时,抗旱能力等级为中;隶属度≤0.3时,抗旱能力等级为弱。胡红等[23]运用模糊判别模型计算隶属度,并结合最大贴近度法确定了海河流域的农业、城市及区域抗旱能力最终等级。

模糊判别模型侧重于考虑指标的模糊性,忽略了评价指标与评价等级之间的不确定性的影响。因此,欧阳蔚等[13]、梁德帅[39]、王雅燕等[64]采用更直观简便且精度较高的集对分析法确定评价等级。其基本思路为:① 假设评价等级分为5级,分别为非常弱、较弱、一般、较强、非常强;② 将评价指标分为越大越优型和越小越优型,构建联系数函数,计算各评价指标与评价等级数间的单指标联系数;③ 计算子系统与评价等级间的联系数,联系数越大表征对应的抗旱能力越强。梁淑琪等[43]耦合集对分析与模糊理论构建的评价方法,考虑了评价等级的模糊性,使得评价结果更加可靠。为更好反映影响抗旱能力的评价指标与评价等级间的相互关系,董涛等[65]、金菊良等[66-67]分别提出两种联系数伴随函数(集对势函数)——五元减法集对势、引力减法集对势和半减法集对势,使得抗旱能力定性评价结果更合理。周戎星等[56]为进一步挖掘联系数在评价过程中不确定性变化信息问题,构建了基于联系数集对势置信区间估计的分析模型,并在宿州市区域抗旱能力评价中得到了较好的运用。康蕾等[57]、宋瑞丽[27]、乌兰等[47]采用计算简便的加权求和法计算综合评价指数,对农业抗旱能力进行评价。另外,还可以利用密切值[7]、可变模糊集[48,55]、投影寻踪模型[68-69]等方法进行等级评定。对区域抗旱能力进行等级评定的方法有多种,模糊判别模型具有方法较合理、贴近实际等优点,集对分析法直观简便且精度较高,加权求和法易于理解,运用中需结合情况选择合适的方法。

3 基于水量供需关系的定量评价法

3.1 基本概念

基于构成要素多指标的综合评价法只能定性分析不同地区在一定旱情下抗旱能力的相对大小,无法反映一个地区在一定旱情下抗旱能力的实际水平[70]。通过剖析定义,抗旱能力可以概括为干旱期间一个地区的可供水量能否满足需水要求,体现了地区的水量供需平衡关系。从此角度来说,区域抗旱能力的大小具体表现在某一地区发生旱灾时,其可用的水资源能否达到该地区的需求,通过建立抗旱能力水平系数可以对其进行量化分析[71]。抗旱能力水平系数定义为某一水平年、不同来水频率下的区域可供水量与需水量的比值,其值越大代表抗旱能力越高,值越小代表抗旱能力较差[72]。此方法避免了综合定性分析法中指标选取、权重确定及等级划分的主观影响,以抗旱能力水平系数反映不同来水频率下区域抗旱能力,对抵御如2022年长江流域极端干旱的发生具有实际参考价值,对科学调控水资源,最大限度满足需水要求[30,73],加强抗旱应急能力提供技术支撑。

3.2 抗旱能力水平系数计算

区域供水量可以通过计算不同来水频率下区域内各水利工程可供水量进行表征,一个地区的供水源主要有地表水、地下水及其他水资源。地表供水工程分为蓄水、引水、提水和调水四大类,其中,最常用的是水库。地下水可用水总量为机井提水能力、当地地下水资源的可采储量和使用者的需求这3类的最小值[15]。需水量包括生产需水量、生活需水量和生态需水量,宜采用定额法进行计算[15]。生产需水量可划分为农业、林业、渔业、城镇、建筑业和第三工业,其中农业灌溉需水量的灌溉定额也随着来水频率的增加而提高。生活用水包括城乡两类,其中城镇居民的用水定额比较高。生态需水主要包括绿化需水、河湖补给以及农村河湖的补给[70]。

确定区域供水量和区域需水量后,通过建立某一水平年下抗旱能力水平系数与来水频率之间的函数关系计算区域抗旱能力。来水频率值越大,表明干旱越严重,其对应的抗旱能力水平系数越小,两者的函数关系理论上呈负相关关系[72]。取抗旱能力水平系数等于1时的来水频率为区域最大来水频率,若某一年的抗旱能力水平系数小于最大来水频率,该年的供水量与需水量达到平衡;反之,代表现有的抗旱能力较弱,不能完全满足区域需水要求。孙可可等[74]通过构建抗旱能力水平系数-来水频率、来水频率-干旱频率两组关系曲线,以此计算不同抗旱能力下的农业旱灾损失风险,为旱灾风险研究提供了新思路。

金菊良等[15]提出通过构建物理意义明确且计算简便的区域抗旱能力水平系数定量评价区域抗旱能力,金菊良等[75]、原晨阳[76]在此基础上提出了针对塘坝灌区的抗旱能力理论及评价方法。梁忠民等[72]考虑到发生干旱时需水量与供水量资料难以收集且计算难度大等问题,针对具有年或月尺度供需水资料或仅具有典型来水频率时供需水资料两种资料条件,对区域抗旱能力定量计算方法进行了简化。但空间分辨率无法满足实际应用,梁忠民等[72]又提出了通过将已有水资源规划资料的地级市的供需水量折算为以县级为单元的计算方法,再一次提高了区域抗旱能力定量计算方法的适用性。

4 区域抗旱能力评价存在的问题

区域抗旱能力是一个综合性的系统,准确评价离不开科学的理论体系和合理的评价方法的支撑,现阶段已有研究主要存在3个方面问题。

(1) 理论体系与指标选取问题。目前,有学者从干旱本质出发,通过供水量与需水量比值计算抗旱能力系数,进而建立与来水频率相关关系开展定量评价;也有学者从不同方面选择影响因子,通过数学方法确定因子权重,构建抗旱能力的定性综合评价指标体系。但区域抗旱能力评价指标繁多复杂,存在代表性不足或指标信息重叠的情况,导致研究结果与实际具有较大差异性。因此,还需深入地研究社会经济、人类活动、资源环境等系统的影响及相互关系[77],构建具有普适性、能够广泛应用的区域抗旱能力评价指标体系。

(2) 评价结果的不确定性问题。当前中国抗旱能力研究及相关评价,主要从影响抗旱能力的自然、社会、经济等各要素入手,选择相关因子建立评价指标体系,并运用数学方法进行综合评价。评价流程主要包括了评价方法的选择、对评价指标重要性的判断和对评价指标定量化研究等环节。这些过程都受到主观因素干扰,导致研究结果具有不确定性。主观赋权法具有较强的主观性和随意性,客观赋权法易忽略指标本身的意义,基于水量供需平衡的评价方法未综合考虑旱灾要素,而方法的选择直接影响着评价结果的准确性。

(3) 评价结果的适用性问题。抗旱能力是研究区域水资源状态、恢复状况和环境承载力的综合体现,与自然环境密切相关,又与人类活动影响相互反馈。现有研究采用的层次分析法、灰色关联度法等常用于静态抗旱能力评价,反映的是一种工程条件下抗旱能力的相对强弱,与实际旱情的严重程度无关。在实际情况中,水库蓄水量、耕地灌溉率、水源调配情况及节水灌溉技术等指标随着旱情发展均在不断变化,构建动态指标体系进行抗旱能力评价更能反映当前水利工程供水情况下的实际抗旱能力。

5 研究展望

受自然环境和社会经济发展等多方面影响,旱灾风险系统呈现出多样化、复杂化的特点,其评估、应对一直是学术界研究的重点,但抗旱能力评价研究作为其中关键一环目前仍较为薄弱,未来可以围绕以下3点展开:

(1) 加强评价指标体系基础数据构建与提取研究。区域抗旱能力是防灾减灾措施对致灾因子和承灾体两者关系的调整能力[71],包括通过工程和非工程措施调节区域水资源供给、挖掘地下水潜力[78]、完善应急抗旱调度及管理等方面。评价不同类型抗旱能力指标体系也应不同,农业抗旱能力评价体系更应注重水利工程供水能力与生产水平的影响,而城市抗旱能力评价体系应注重区域背景因素的影响[79]。评价指标覆盖范围广且难以获取准确而全面的数据,导致区域抗旱能力评价结果存在一定的不确定性等问题。随着中国水利工程体系日渐完善,水库可供水量、水库调蓄率等水利工程指标逐渐易于获取,但土壤墒情等资源环境指标的监测和中长期预测能力较弱[78,80-81],今后可结合大范围高分辨率降水、植被覆盖率、土壤湿度等卫星遥感影像数据或陆面同化后的数据[31,82],提高气象、水文、农业和社会经济方面的资料利用水平。同时,应急抗旱管理方面要采用反映研究区抗旱实际需求的指标,例如抗旱周期内能够完成的浇地面积与受旱面积之比、解决因旱人饮困难比等指标[83],采用决策树与随机森林算法选取合适的指标,进一步改进基于构成要素多指标的综合评价方法。由于定性分析方法的系统误差不可避免,今后的研究可以考虑采用基于水量供需关系的定量评价方法,通过分析蓄水期、枯水期的用水需求[84],结合流域枯水期水位流量关系[85-86],构建水库水位流量与抗旱能力关系曲线,有助于精准判断区域不同枯水条件下的实际抗旱能力[73,84],为水库群联合蓄水抗旱调度研究提供支撑。

(2) 加强基于机器学习的智能评价方法研究。区域抗旱能力评价研究涉及水文学、水利学、社会学等多种学科,数据信息往往表现出模糊信息、灰信息等多种信息相混合的特征[87],因而在进行全面评价时,权重的选取对结果具有决定性影响。目前评价方法在指标处理、权重分配等方面原理侧重不同,今后研究可采用概率学、云模型等方法进行主客观方法优化组合,得到更科学合理的赋权法。为进一步避免决策者心理对评价结果的主观影响,通过结合考虑决策者的心理行为因素的后悔理论,使得决策过程更符合现实情况[87]。另外,随着机器学习方法的日益完善和广泛运用,今后采用卷积神经网络、循环神经网络、随机森林等多种智能算法优化评价模型,提高抗旱能力评价在实际旱灾风险管理中的准确性和实用性。

(3) 加强区域抗旱能力动态评价研究。区域抗旱能力的影响要素随着干旱发展不断变化,不同旱情时的降水量、来水条件、水资源储备量及水利工程调蓄情况不断变化,而工程的固有设计容量表征的是不变的抗旱能力,用于区域抗旱能力评价的误差较大。动态抗旱能力评价研究是今后整体研究的发展方向,结合遥感技术、人工智能算法等先进技术可以自动化获取动态实时的气象、水利工程、资源环境等数据[31,73],在建立数据库的基础上运用科学合理的评价方法构建抗旱能力动态评价模型。同时,通过构建联系数伴随函数[65,88],深入挖掘抗旱能力评价中评价指标与评价标准的关系,进而得到抗旱能力总体发展趋势,为区域抗旱能力动态评价提供新的有效途径。

6 结 语

开展区域抗旱能力评价是实施防旱减灾的重要基础工作之一,有助于认识区域减轻旱灾影响的能力,为抗旱减灾研究提供支撑。目前,区域抗旱能力评价研究多采用基于构成要素多指标的综合评价法,综合考虑了区域水利工程供水能力、社会经济实力、生产水平、应急抗旱能力和背景特征的影响,通过主观赋权法、客观赋权法及组合权重法确定各评价指标权重,再通过加权综合法、模糊判别模型、集对分析等方法对区域抗旱能力进行等级评定。此类方法具有结构清晰、易于操作等优点,常用于比较不同地区在同一时段下的抗旱能力相对强弱,无法对不同区域间的实际抗旱能力进行定量评价。

从抗旱能力定义出发的基于水量供需关系的定量评价法,通过建立抗旱能力水平系数与来水频率的关系,反映了干旱期间区域实际供需水结构,其对区域抗旱能力进行量化分析,更好地体现了抗旱能力的静-动态特性。相比综合评价法,其物理意义更明确、计算简便,能够为多时段、多区域的抗旱能力定量评价及同一区域不同旱情发展过程中的实际抗旱能力评价提供思路。

为进一步加强区域抗旱能力评价的适用性,今后的研究应围绕以下3个方面:① 从理论体系出发构建指标体系,强化评价指标选取及体系基础数据利用水平;② 加强基于机器学习的智能评价方法研究,优化评价方法,减小研究结果的不确定性;③ 运用多学科方法开展抗旱能力动态评价研究,提高评价结果适用性。