大凌河流域地下水安全定量综合评价

2020-05-22 01:35
黑龙江水利科技 2020年3期
关键词:赋分赋值权重

王 颖

(辽宁水利土木工程咨询有限公司,沈阳 110000)

0 引 言

地下水安全评估对于保障生态环境、农业经济、粮食生产和饮水用水等至关重要,针对地下水安全状态许多学者开展评估研究并取得了丰硕的成果,然而现有研究大多存在未考虑各因子权重、评价方式较为主观且指标单一等[1-4]。考虑不同评价因子间相对重要度和各方面多元指标的可变模糊集模型,已被广泛应用于区域水资源评价系统,然而涉及地下水安全评价的研究还鲜有报道。大凌河流域景观变化剧烈且水资源丰富,借鉴文献资料和已有研究成果,对大凌河地下水安全利用可变模糊集模型定量评价,以期为该流域水环境保护和地下水治理提供一定的参考[5]。

1 可变模糊集模型评价流程

不同指标对地下水安全评估的贡献率往往存在较大差异,结合各要素基本内涵和不同要素之间的关系合理确定其权重值。综合考虑各方面多元指标的可变模糊集模型可有效避免传统方法存在的评价结果主观、指标单一的问题,在识别处理多形式评价等级区间时具有良好的可行性,运用该模型定量评价地下水安全的流程如下:

步骤一:依据区域地下水影响因子和参评样本数构造评价指标集U={x1,x2,…,xn},评价目标集为V={y1,y2,…,yn}。

步骤二:根据模糊评价理论和参评指标构建矩阵TR:F(U)→F(V);A→AB=B,其中R为评价目标集V到指标集U的模糊矩阵,其计算公式为R=(rij)n×m。

步骤三:由于各指标的量级和单位不同无法直接参与运算,因此利用归一化公式处理各评价因子初始数据,即:

(1)

步骤四:根据以上数学方程构造综合评价矩阵(R,U,V),再利用权重矩阵A={a1,a2,…,an}可获取流域地下水安全评价矩阵B={b1,b2,…,bn},其中ai为评价因子i的权重,并满足条件∑ai=1。地下水安全评价矩阵B的表达式如下:

(2)

根据现有研究资料和大凌河流域实际情况,将地下水安全评价划分为Ⅰ级(不安全)、Ⅱ级(较不安全)、Ⅲ级(较安全)、Ⅳ级(安全)等级,所对应的综合评价指数值为0.1-0.3、0.3-0.5、0.5-0.7、0.7-1.0之间。

2 实例分析

2.1 区域概况

大凌河为辽宁省西部的重要饮用水源地,流域内景观变化剧烈且经济发展迅速,主要支流有清河、细河、老虎山河、大定河、牤牛河、瓦子峪河、凉水河等,对于保障沿途农业经济发展和居民用水等具有重要意义。河流全长398km,年均径流量16.67亿m3,含沙量57kg/m3,总面积2.35万km2。大凌河自西向东径流朝阳、北漂、义县、凌海等市县,主脉贯穿辽西、东南汇入渤海。该流域属于温带季风气候,年均气温8.0℃-12.6℃,年降水量450-600mm,气候特点为春秋季短、雨量集中、冬长夏暖、平原风大,受季风气候影响年降水量的57.1%集中于6-9月。大凌河地貌形态以山丘为主,极少数地区为平原区,水源涵养能力差,地下水补给以大气降水为主。近年来,为满足各行业用水和经济发展需求,流域水资源被过渡开发利用并使得地下水位持续下降,地下水系统与地表水、人类活动、生态环境等因素密切相关,而生态环境与人类活动、地表水又紧密相连,因此有必要综合考虑各方面因素定量综合评价该流域地下水状态,这对于保障区域粮食、生态、饮水安全具有重要意义[6-11]。

2.2 地下水安全综合评价

根据流域水资源情况和地形地貌特征将其划分为A、B、C、D、E、F六个参评样本,然后运用可变模糊集模型和生态、水质、供水能力等指标,定量综合评价各标准区地下水安全状态。

2.2.1 综合评价体系及指标赋值

根据地下水评价有关资料和流域水文地质条件,系统分析地下水各因子特征、成因及其相互作用,从生态、水质和供水能力三个方面选取6项典型指标构建评价体系。确定各项评价因子后,结合区域实际情况对各参评样本不同指标利用专家打分法赋分,评价体系及各因子赋分初始值见表1。

表1 地下水安全评价体系及其赋值

从表1各评价因子赋值可知,参评样本A具有较高的可开采利用率赋分,但其含水层埋深赋分的相对较低,各因子赋值处于3.96-8.12范围;参评样本B的含水层埋深赋分与样本A一样也具有相对较低的赋分,但该评价区的供水能力赋分高于样本A,各因子赋值处于2.15-10.12范围;参评样本C的具有较高的化学污染指数赋分,各因子赋值处于4.33-9.26范围;参评样本D的具有较低的废水处理赋分,各因子赋值处于3.96-8.40范围;参评样本E的各评价因子赋值相对较高,其中化学污染指数赋分较其它样本高,各因子赋值处于6.20-11.15范围;参评样本F的的各评价因子赋分总体处于较低水平,各因子赋分处于1.22-4.37范围。

2.2.2 归一化处理

然后利用归一化处理公式(1),求解各项评价要素的标准值见表2,通过对赋分值的处理可确定各参评样本具有相同的指标特征值区间。

表2 地下水安全评价归一化值

2.2.3 评价指标权重值计算

采用各参评样本归一化值和因子福分值,对不同特征指标权重利用信息熵权模型进行求解,结果见表3。

表3 地下水安全评价归一化值

根据表3权重值运算结果,地下水污染程度对参评样本A、B的影响较为显著,所以较其它评价因子该指标权重较大;废水处理程度对参评样本C的影响较为显著,所以该评价因子在参评样本C中的权重较大,而供水能力对参评样本C的影响较低,所以供水能力在参评样本C中较小。地下水可开采率对参评样本C的影响较为显著,所以在参评样本C中可开采率的权重值较大;各评价因子权重在参评样本E中较大,且地下水可开采率对该区域的影响最为显著,所以赋予的权重值也较大。较其它参评样本而言,F的各因子权重相对较低,但地下水化学污染对该参评样本的影响较为明显,所以赋予的权重也比较大。总体而言,评价指标对区域地下水的影响程度与不同指标特征权重赋值直接相关。

2.2.4 综合评价结果

根据指标归一化值和指标权重赋值运算结果,对各参评样本的地下水安全指数利用公式(2)求解,结合评价等级划分标准和综合指数运算结果确定流域地下水安全状态,结果见表4。

表4 地下水安全综合评价结果

从表4可知,地下水安全综合评价指数最高的为评价样本E的0.7342,处于安全等级,该评价结果与区域地下水状况基本相符,该区域水生态保护较好且地下水资源丰富,供水能力和可开采利用率均处于较高水平;参评样本A、B、D的综合安全指数为0.6738、0.6130、0.6251,这三个区域的地下水情况基本相同均处于较不安全状态,其中A、B的面源污染安全指数较高,而D样本处于较低水平,这3个区域的供水能力均处于较低水平,在地下水开采利用和管理中应加强对供水能力的提升。而F和C样本的综合安全指数值均在0.5以下,因此属于较不安全等级。综上分析,参评样本E的地下水系统总体处安全状态,其它5个样本均处于较不安全状态,这些区域的地下水受人类活动的影响较大,水系统恢复需要较长的时间,为遏制地下水的进一步发展当地政府应采取行之有效的措施,加强对地下水的合理利用和科学管理。

3 结 论

地下水为保障我国生态、粮食、经济和饮水安全的重要性战略资源,在水资源供给系统中地下水的重要性地位日渐显现,本文运用考虑了多指标的可变模糊集模型定量评价大凌河流域地下水安全状态,主要结论如下:

1)考虑了多方面影响因素的可变模糊集模型,能够较为客观、合理的的评价区域地下水安全实际状况,评价结果与实际情况基本相符。

2)地下水水质和可开采率对综合评价结果的影响最为显著,评价指标对区域地下水的影响程度与不同指标特征权重赋值直接相关,参评样本E的地下水系统总体处安全状态,其它5个样本均处于较不安全状态,应加强对这些区域的地下水管理和合理利用。

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