基于回归神经网络的辽宁省水资源承载能力研究

孟繁星

(辽宁省朝阳水文局，辽宁 朝阳 122000)

水资源承载力是以保证可持续与生态环境良性循环为基础，在合理开发利用的原则下按照现有的经济、技术水平，能够持续支撑某地区历史发展阶段最大规模的能力和限度。因此可将其定义为在一定的经济发展和区域范围，所能够维持的经济发展和人类活动的最大程度，且该经济发展以保持生态环境为基本原则并具有可预见性和可持续性等特征，结合水资源合理配置和高效利用基本理论最终实现人与生态环境的和谐相处。水资源承载力不仅与生态自然相关，而且与水资源开发程度和范围相关，它是反映某流域或区域内的水资源与社会经济发展相互关系的重要指标。水资源供需矛盾将直接影响到人水和谐可持续发展的进程，尤其在我国北方环渤海区域，淡水供需矛盾紧张、水体污染严重、用水效率低等问题已成为制约该区域经济社会发展的主要因素[1]。

目前，承载力评价为水资源领域研究的热点之一，可为促进区域经济发展以及产业结构调整提供重要的理论支持，对此国内外许多学者开展了大量研究，如Ding等[2]对水资源系统的不确定性和变化特征进行研究，并探讨了人水之间的复杂关系，评价了城市人水和谐状况；Ngana等[3]通过分析水资源综合管理战略，认为造成流域水资源不可持续利用的因素为对承载力现状的认识不足和缺乏有效的流域管理方式；Kyushik等[4]认为对城市承载力可依据土地利用密度和城市现有基础设施指标评估；傅湘等[5]以汉中平坝区为例，对水资源承载力贡献率因子利用主成分分析法进行了分析评价；何俊士等[6]以淮河流域为例，对比分析了模糊聚类神经网络法与集对分析法的承载力评价结果；王俭等[7]利用神经网络客观、科学地评价了辽宁省水资源承载力状况；夏军等[8]从影响因素的角度对西北地区水资源承载现状、未来发展趋势利用综合评判法进行评价和对比，建立了有效的指标体系。据此，本文结合已有文献资料和GRNN模型原理，客观科学地评价了辽宁省2008—2016年水资源水平，对辽宁省水资源承载力尝试应用广义归回神经网络GRNN模型进行科学评价，以期有效解决GRNN模型的适用性问题，为该区域水资源管理提供一定参考。

1 回归神经网络基本理论

GRNN学习算法的基本流程为：选取径向基函数中心，引入样本输出和输入矩阵分别为T、P，则径向基函数中心可表示为C=P′，其中P′为P矩阵的转置；然后采用下述公式分别对神经基层的阀值与输出向量进行求解：

b1=[b1，b2，…bs1]

(1)

(2)

式中，bi=0.8326/s，s—散布常数。

经过上述运算，GRNN网络输入可表示为如下形式：

(3)

y=purelin(n2)

(4)

2 构建水资源承载力模型

2.1 建立指标体系

指标体系能全面、客观、简明、科学地反映水资源对区域生态环境和社会经济能够承载的内容和过程，不仅可体现被承载对象的各个方面，而且可为水资源管理政策、合理配置以及可持续利用等提供决策依据和参考。实践表明，水资源开发利用程度、人均用水量、污水处理率，产水模数，区域经济发展等为影响区域水资源承载力的主要因素。本文参考相关专家意见和全国水资源供需分析指标体系，在遵循独立性与系统性、定量与定性、可操作与可比性、概括性与全面性等原则的基础上，分别从限制纳污、用水效率以及水资源总量3个方面对指标进行选取，因数据资料有限并考虑到评价结果的准确性，共选取了10项代表性指标，并将承载力划分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ级3个标准，分别代表承载力状况较差、一般、较好，见表1。分级标准中Ⅰ级评分值为0.05，区域水资源具有较小的开发利用潜力，承载力状态已趋近于极限，在此条件下的生态环境、社会经济以及资源的利用为不可持续状态；Ⅱ级评分值为0.5，区域水资源开发虽然具有一定规模，但仍存在发展潜力，水资源供给基本满足整体的需求；Ⅲ级评分值为0.95，区域水资源具有较大的利用潜力，可持续利用状态良好，可为社会发展提供有力的资源保障。

2.2 回归神经网络的设计

结合GRNN模型运算过程和基本原理，利用MATLAB软件进行运算，具体的流程如图1所示。首先根据各分级标准并利用Visual C++编程语言随机生成隶属于Ⅰ级、Ⅲ级、Ⅲ级标准的5个检验样本和10个训练样本，利用极差归一化对各数值样本进行处理，从而提高模型训练效果的可靠性；然后利用newgrnn(P，T，s)自带函数建立模型，并依据各级评分值0.05、0.5、0.95作为训练样本期望输出，并将15个检验样本输入已检验训练完成的网络，通过调整spread值逐渐使得样本输出误差满足设定要求。网络输出见表2，期望输出与实际输出保持良好的一致性，由此表明该GRNN模型可用于水资源承载力的计算分析。

3 实例应用

3.1 辽宁省概况

辽宁省面积为14.8万km2，主要包括沈阳、大连、抚顺、鞍山、本溪、丹东等14个省辖市，不仅是我国东北地区重要的农业粮食生产中心，而且属于我国重工业和文化发展的核心区域；辽宁省河网水系密集，河流纵横交错约300条，主要有饶阳河、浑河、太子河、辽河等，其中辽河长480km，流域面积6.92万km2，为辽宁省第一大河流。辽宁省境内地势结构自北向南、由东西两侧向中间整体呈降低趋势，辽东、辽西区域主要以低山丘陵为主，区域水资源承载力将直接影响着区域经济发展与生态环境的发展。辽宁省属于大陆季风气候，多年降水量560.0mm，受地形地貌和经纬度影响，年际降水量变化较大并且在时空分布上极不均衡，主要集中在汛期(6—9月)。全省2015年水资源总量为178.98亿m3，人均水资源量185.6m3/人，并且远远低于全国平均水平。近年来，为满足区域经济快速发展的需要而忽视了对水资源的保护，并致使生态环境与社会经济需水量之间出现了严重失调，水资源过度开发利用造成生态系统的退化，水土流失、水资源紧缺以及水体污染等矛盾日趋突出，加之该区域节水设施较为落后、水资源浪费及污染等问题，其水资源承载力面临着更加严峻的挑战[9- 14]。据此，本文基于该现状背景，通过建立指标体系和GRNN模型分析评价了辽宁省2008—2016年的承载力发展趋势，以期缓解该区域社会经济发展与水资源需求之间紧张的矛盾关系，并制定科学合理的水资源管理政策提供一定参考和依据。

表1 辽宁省水资源承载力指标体系与分级标准

表2 网络输出结果

图1 GRNN模型运行流程

3.2 结果分析

依据辽宁省2008—2016年的统计年鉴、水资源公报、政府工作报告以及水环境状况公报等相关资料，对承载力各指标数据进行统计整理，结果见表3。

表3 辽宁省2008—2016年各指标数据

利用文中所述公式对各指标初始数据进行归一化处理，并将各数据输入已训练完成的GRNN模型，利用MATLAB语言运行模型可得到各年份水资源承载力评价结果，对比分析该模型与模糊综合评判结果，结果见表4。

表4 2种方法评价结果对比

根据表4计算结果，辽宁省水资源承载力在研究期间整体处于Ⅰ～Ⅱ级区间，其中Ⅰ级的年份有2008—2009、2014年，自2010年以来该区域承载力整体处于Ⅱ级水平。研究表明，辽宁省水资源开发利用虽然具有一定规模，但仍存在相当的开发潜力；根据2014年评判结果可知，该区域承载力表现出波动变化趋势，但整体表现出增强趋势，这可能与该区域近几年社会经济转型、产业结构调整等相关。近年来，随着人们环保意识的加强，对水资源保护力度不断加大，水资源污染得到遏制。另外，社会经济发展模式由之前的粗放型、高消耗、高污染模式逐渐转变为节约型、环保型，产业结构更加合理。2种方法评价结果保持良好的一致性，由此表明所建立的模型具有较强的可行性与可靠性。

4 结论

本文结合国家提出的水资源“三红线”要求和辽宁省水资源概括，通过构建评价指标体系和GRNN模型，客观科学地评价了该区域2008—2016年水资源概况，得出的主要结论如下。

(1)从用水效率、用水总量和限制纳污3个方面构建的指标体系，能够更加客观、系统地反映区域水资源状况。通过构建承载力分级标准并利用GRNN模型随机生成检验样本与训练样本，可有效解决模型泛化能力低和样本难以获取的问题。

(2)辽宁省水资源承载力在研究期间整体处于Ⅰ～Ⅱ级区间，其中在Ⅰ级的年份有2008—2009、2014年，自2010年以来该区域承载力整体处于Ⅱ级水平。2种方法评价结果保持良好的一致性，由此表明所建立的模型具有较强的可行性与可靠性。研究期间承载力呈上升趋势，这可能与该区域近几年社会经济转型、产业结构调整等相关。

(3)GRNN模型具有参数少、操作简单等优点，考虑到指标数据的可靠性与准确性、模型训练样本与训练精度的问题，本文所建立的指标体系仍需要不断完善，未来有待继续深入研究。