基于改进TOPSIS模型的人类活动对地下水位的影响评价

(新疆塔里木河流域管理局，新疆 库尔勒 841000)

地下水是我国特别是北方地区重要的供水水源，是保障我国饮水安全、经济安全、粮食安全和生态安全不可或缺的战略性资源。在人口快速增长、经济发展需要、我国水资源分布特点及对地下水自然属性认识不足等条件的影响下，我国曾一度盲目无序地开采地下水，造成许多地区地下水超采严重，引发了一系列生态地质环境问题，对当地居民的生产和生活造成严重影响，在某些地区甚至成为制约国民经济可持续发展的瓶颈。由地下水水位所引发的地面沉降、海水入侵、土壤盐碱化等环境问题已成为当前学术界研究的主要问题之一。

国家《水利改革发展“十三五”规划》提出， “十三五”期间将加强地下水保护和超采区综合治理；严格地下水水量和水位双控制，强化地下水资源开发利用管理。开都-孔雀河流域位于新疆巴音郭楞蒙古自治州境内，该流域是南疆经济发展相对繁荣地区。近20余年来，伴随着大规模的水土开发，流域地下水位持续下降，自然生态环境趋于恶化，已引起了政府有关部门的高度重视。但由于历史及体制等原因，地下水变化的监测滞后，地下水的开采、超采情况难以掌握，真实可靠的地下水位和提水量的统计十分困难，无法做到第一时间全面掌握流域地下水波动情况，也无法对地下水资源实施有效管控，地下水偷采和超采现象明显，地下水实际引用量远远超出红线规定的3.63亿m3，超采率超过66%(2016年统计)，严重影响了流域水资源合理配置和地表水、地下水的联合利用。

目前，TOPSIS法(technique for order preference by similarity to ideal solution，TOPSIS)因计算简便、结果可靠等特点，广泛应用于水资源绩效管理、水资源承载力评价、水利工程方案评价等方面，例如：罗浩等[1]基于开发利用、用水效率和限制纳污的水资源管理绩效评价体系，采用博弈论确定的组合系数构建GC-TOPSIS模型，对2005—2016年西安市水资源管理绩效进行了评价；岳俊涛等[2]利用江西省统计局及水文局数据资料，对全省11个地市综合考虑选取人均用水量、万元GDP用水量等多个指标建立评价体系，采用CRITIC-TOPSIS方法对江西省用水效率进行评价，结果较好；黄镇中[3]选取土石坝渗流量、渗透坡降等8个定量因素作为土石坝渗流风险评价的指标，使用粗糙集改进层次分析法组合赋权的方法获取各评价指标客观权重，建立组合赋权-TOPSIS评价方法，对6个土石坝进行渗流风险评价预测，取得了较为可靠的评价结果；夏欢等[4]从水资源、社会、经济和生态4方面选取20个指标构建了水资源承载力综合评价体系，采用主客观相结合的综合赋权法——AHP-熵权法确定各指标的权重，运用改进的TOPSIS法对连云港市2008—2016年的水资源承载力进行了评价。

鉴于此，本文在前人的研究基础上，以开都-孔雀河流域为研究区，采用改进的TOPSIS法对研究区人类活动对地下水位的影响进行定量评价，以期为流域地下水治理及生态环境保护提供理论参考。

1 研究区概况

开都-孔雀河流域位于新疆南疆地区，流域涵盖和静县、焉耆县、和硕县、博湖县、库尔勒市与尉犁县。流域总面积为7.73万km2，其中山区面积为3.47万km2，平原区面积为4.26万km2。截至2016年底，流域内总人口109.56万人，其中城镇人口58.09万人，城镇化率达53.02%；流域国内生产总值(GDP)为264.87亿元，其中第一产业为74.67亿元，占总产值的28.19%，第二产业为100.49亿元，占总产值的37.94%，第三产业为89.71亿元，占总产值的33.87%。人均GDP为2.58万元，农牧民人均纯收入达到5448元。

2 改进TOPSIS模型

2.1 评价指标权重确定

指标权重采用熵权法，其计算步骤如下：

将评价指标矩阵X=(xij)m×n归一化，形成判断矩阵B=(bij)m×n。

(1)

式中：i为评价方案；j为评价指标；xmax(j)、xmin(j)分别为第j个指标在各方案中的最大值与最小值。

定义第j个评价指标的熵值，则有

(i=1,2,…,m；j=1,2,…,n)

(2)

(3)

则由第j个评价指标的熵权βj，得权重向量β=(β1，β2，βj，…，βn)，即

(4)

2.2 改进TOPSIS模型

本文将灰色关联理论与TOPSIS法相结合，模型计算如下[5-6]：

根据式(1)计算评价方案集合的标准化矩阵B：

(i=1,2,…,m；j=1,2,…,n)

(5)

计算加权标准化矩阵。将标准化矩阵B与各指标权重相乘即得到加权标准化矩阵C：

(i=1,2,…,m；j=1,2,…,n)

(6)

确定加权标准化矩阵C的理想解和负理想解。计算评估对象与理想解的灰色关联系数rij：

(i=1,2,…,m；j=1,2,…,n)

(7)

通过式(7)计算得到各评价方案与设定理想解之间的灰色关联系数矩阵R：

(i=1,2,…,m；j=1,2,…,n)

(8)

计算灰色关联系数矩阵R的理想解和负理想解。确定第i个评估对象与理想解和负理想解的欧式距离。计算式如下:

(i=1,2,…,m；j=1,2,…,n)

(9)

(i=1,2,…,m；j=1,2,…,n)

(10)

贴近度计算。贴近度值ξi越接近于1，表示评价对象越优。贴近度计算式如下：

(11)

3 模型应用

3.1 基本情况

影响开都-孔雀河流域地下水水位变化的主要评价指标见表1；地下水影响程度划分为4个等级，见表2[8]。

表1 研究区2016年各项评价指标值

续表

表2 人类活动对地下水位的影响评价分级

3.2 模型评价计算

利用式(1)～式(4)计算指标权重，得β=(0.0296，0.0549，0.1066，0.0312，0.0901，0.0353，0.1001，0.0179，0.1320，0.1026，0.1880，0.1118)。

计算加权标准化矩阵，结果见表3。

表3 加权标准化矩阵

计算贴近度。利用式(5)～式(11)，计算得到不同评价区域的灰色关联系数矩阵及贴近度值，见表4、表5。

表4 灰色关联系数矩阵

表5 不同模型评价结果对比

由表5可知，评价区域焉耆县的贴近度值最大，为0.8897，表明该区域人类活动对地下水水位的影响微弱；评价区域库尔勒市的贴近度值最小，为0.1269，远小于其他评价区域，表明该区域人类活动对地下水水位的影响显著，地下水系统恢复时间较长，当地政府应当采取有效措施，遏制地下水恶化趋势。开都-孔雀河流域不同评价区域的地下水情势优劣排序结果为：焉耆县>博湖县>和静县>和硕县>尉犁县>库尔勒市(“>”表示“优于”)。

3.3 评价结果对比分析

为检验本文所建模型的准确性，采用投影寻踪模型[9]进行对比验证，结果见表5。由表5可知，两种模型计算结果完全一致，这充分验证了本文所建模型的准确性，也实现了方法对方法的检验。

4 结 论

a.采用熵权法计算指标权重，结果表明：机井数量、地下水灌溉面积、年地下水开采量与区域国民生产总值是影响研究区地下水位的主要因素。

b.改进TOPSIS模型计算结果表明：开都-孔雀河流域不同评价区域的地下水情势优劣排序结果为：焉耆县>博湖县>和静县>和硕县>尉犁县>库尔勒市(“>”表示“优于”)，其中库尔勒市人类活动对地下水水位的影响显著，当地政府应当采取有效措施，遏制地下水情势恶化趋势。