江西省邹家源水库与网形坑水库大坝风险排序研究

曾国林

(江西省新干县水利局，江西 吉安 331300)

0 引 言

风险管理系统中水库大坝风险排序发挥着重要作用，它是实现应急预案合理制定、水库大坝风险等级划分及除险加固经费合理安排的重要依据[1]。针对大坝风险的评价最早起始于1980年，尤其是西方国家的风险管理体系和评价标准较为完善。在风险排序方面我国也取得了一些成果，针对水库风险评价研究机构建立了一套完整的理论方法和评价体系，并以安徽沙河集水库为例验证了其科学有效性。根据下式确定风险指数，即：

α=1000×pf×L

(1)

式中：L为考虑水库失事后社会环境、经济和生命损失的综合系数；Pf为溃坝风险发生概率。

当前，相关研究存在的主要问题包括为：在数据的处理与获取方面，各类研究方法均存在一定的困难；专家打分法确定各项指标值往往具有主观随意性，且缺乏定量的评价标准；未考虑各评价要素间的复杂关系，简单的叠加处理往往存在较大的偏差。各类方法在一定程度上均受到各因子的影响，其普遍适用性较差。考虑水库大坝功能作用、溃坝损失和概率等因素合理排序风险要素，全面权衡和综合评价除险加固改善程度、外部条件、失事后果以及工程自身病险状况，确定水库大坝风险等级为当前亟待解决的问题。换而言之，水库加固工程应优先安排加固效益显著、失事后果严重且失事可能性高的病险水库。

从水库效益、溃坝概率和溃坝损失3个方面选择能够体现水库风险的评价因子，对各评价因子综合排序利用主成分分析法计算，以期为水库加固方案设计提供一定的参考。

1 主成分分析法

在降维处理高维空间变量时主成分分析法具有较强的适用性与可行性，不仅能够较好的处理各要素全面性与独立性间的矛盾关系，而且可有效避免主观判断可能引起的有效信息丢失。通过提取几个综合变量替代原数据表中的多维变量信息，若这些变量具有较高的精度则可成为一个系统的评估指数。实质上，综合考虑各方面因素确定1个风险指标即为水库大坝风险排序问题。依据全国水库信息管理系统选取简单易行且可度量的经济指标，运用经济上合理、技术上可行的主成分分析法，提取能够体现水库大坝风险程度的综合变量。其基本流程为：①采用标准化计算公式对各要素原始数据进行处理，由此构建相关系数矩阵；②对单位特征向量与特征值的求解，确定累计方差贡献率；③在满足方差贡献率>85%的情况下提取若干主成分，最终确定测评对象的综合评价值。

2 病险水库大坝风险排序

2.1 确定初始指标

初始指标的收集应综合考虑多方面影响因素，水库大坝的各方面属性依据各项指标值体现[2-3]。全国水库除险加固信息管理系统为各项指标数据的主要来源，提取的22项初始指标如表1。选取的22项指标体现了水库的环境与经济社会效益、洪水强度、溃坝可能性、溃坝可能造成的损失及淹没范围。文章对溃坝的有关参数考虑选用易获取的其他参数模拟，将一种相对数量关系利用简化的客观存在的数据关系来反映，可为主成分计算提供条件。

表1 水库大坝风险排序初始指标及其属性

2.2 综合指标的排序计算

根据确定的22项初始风险排序因子，现对风险排序综合指标的最终排序利用主成分原理进行分析，提出了3种不同的运算方法。

2.2.1 方法a

该方法利用主成分分析法直接对所有指标分析，从而给出最终的排序结果，具有简单易行、操作检点的优点，在具体的分析时存在考虑简单化、不同层面考虑不全及层次不清晰等缺点。

2.2.2 方法b

该方法是从水库效益、溃坝损失两个层面对综合评价指标分别计算，其表达式为：

Fi=α1×Li+α2×Bi=α1Li×Pi+α2×Bi

(2)

式中：Bi、Li、Fi——为水库效益、溃坝损失和综合指标，其中溃坝概率Pi乘以溃坝总损失TLi确定Li。α1、α2——为溃坝损失Li与水库效益Bi的权重系数，体现了管理者的决策偏好，且满足约束条件α1+α2=1。

依据下游影响范围提取的主成分和溃坝洪水各要素确定水库溃坝总损失TLi，提取的16项初始因子序号为C2、C3、C4、C5、C6、C7、C8、C12、C13、C14、C15、C16、C17、C18、C20、C21；根据生态环境、供水、发电、灌溉、水库防洪因素提取的主成分确定水库效益指标Bi，提取的10项初始因子序号为C1、C2、C9、C10、C11、C12、C13、C14、C15、C21。另外，对提取的主成分进行乘法处理时，其运算结果有正、负两种结果，在乘法运算前需要利用线性转化法将所有因子值处理至0-1之间，由此确保各因子具有明确的意义。

2.2.3 方法c

在运算过程和方法原理上，该方法与b类似，其主要区别为进一步细分了水库溃坝总损失指标，将其再细分为下游影响范围和溃决严重性2个部分，采用下式计算确定：

Fi=α1×Li+α2×Bi=α1Fdi×Pi+α2×Bi

(3)

式中：Fdi、Dei——为溃决严重性和下游影响范围指标，其它变量同上。

溃坝洪量、洪水强度为决定溃坝严重性Fdi的关键因子，提取的11项初始因子序号为C2、C3、C3、C4、C5、C6、C7、C8、C16、C17、C18、C20；保护区耕地、人口等因素决定了下游影响范围指标Dei，提取的5项初始因子序号为C12、C13、C14、C15、C21。通过更加详细的分解溃坝总损失影响因子，在理论上较方法b更加科学合理。

根据以上3种不同方法获取的风险排序结果，利用主成分法对排序结果进行分析，通过对各类风险因素的合理性分析为水库风险管理和加固设计提供科学的指导。

3 实例应用

3.1 数据样本

选取江西省邹家源水库、网形坑水库作为数据样本，水库的主要数据见表2。邹家源水库坝址座落在赣江水系南源支流桥头溪上，总库容486万m3，设计灌溉面积480hm2，是一座集灌溉、养殖、防洪等功能于一体的小(1)型水库，具有年调节性能。水库枢纽工程等别为Ⅳ等，主要建筑物有大坝、正常溢洪道、非常溢洪道、灌溉涵管和灌溉渠系等，正常高水位84.48m，校核和设计洪水位分别为88.08m、86.75m[4-6]。

网形坑水库坐落于沂江河支流琴水河上，水库总库容166万m3，有效灌溉面积240hm2，属于一座集灌溉、养殖、防洪等功能于一体的小(1)型水利枢纽工程，具有年调节性能[7-11]。水利枢纽工程等别为Ⅳ等，水库枢纽主要建筑物有大坝、溢洪道、灌溉涵管和灌溉渠系等，大坝为均质土坝，正常高水位158.5m，校核和设计洪水位分别为160.81m、160.14m。

江西省邹家源水库、网形坑水库的主要指标值详见表2。

表2 水库大坝部分指标的初始值

3.2 溃坝概率计算

水库溃坝概率为表征溃坝损失的重要指标，评价体系中的参数难以直观的反映。采用贝叶斯网络法确定水库大坝的失事概率及模式，由此确定水库的溃坝概率见表2，邹家源和网形坑水库的溃坝概率分别为2.18×10-3、2.32×10-3。

3.3 风险排序综合计算结果

依据主成分分析法将风险排序综合指标分别选用方法a、b、c计算，受文章篇幅限制文章简要介绍了部分计算结果。

3.3.1 方法a

采用主成分分析法将评价体系中的22项因子进行分析，从而确定累计方差贡献率达到88.65%的2个主成分。其中，第一主成分为贡献率达到61.48%的下游保护人口系数最大的0.85指标，第二主成分与洪水参数存在较大的相关性，为0.32-0.48。从各因素排序结果可知，邹家源水库的综合指标值最高，该方法具有操作简便、原理清晰等优点，可为水库风险的比较分析提供一定的参考。

3.3.2 方法b

将水库效益和溃坝损失2个主成分运用该方法进行计算，选入的2个主成分的累计方差贡献率>88.15%。选取溃坝损失为例(表3)，则第一主成分为下游保护人口系数最大为0.91以上，其贡献率达到65.72%，第二主成分仍与洪水参数存在较大的相关性，为0.42-0.55。根据各主成分综合得分可知，邹家源水库的综合指标值最高，风险排序结果与方案a保持一致。

表3 溃坝损失16个指标的主成分信息

对方法b的最终指标利用公式(2)计算，其中决策偏好系数计算了偏重风险(α1=0.8、α2=0.2)或效益与风险同等重要(α1=0.5、α2=0.5)两种情况，见表4。从表4可知，邹家源水库的同等重要指标值较高，而偏重风险较低。

表4 病险水库风险排序结果

3.3.3 方法c

运用方法c计算，选入的主成分累计贡献率为85.11%、89.15%，方法b确定的水库效益指标与该方法相同。采用方法c确定的溃坝严重性较高的仍为邹家源水库，而网形坑水库的下游影响最高。将方法c的最终指标利用公式(3)求解，结果如表4。在两种不同情况下，邹家源水库的指标值均较高，该评价结果与水库大坝运行实际情况基本吻合。

3.4 计算结果分析

采用以上3种方法比较分析邹家源、网形坑水库部分指标的风险排序，主要结论如下：

1) 比较3种不同方法的最终风险排序结果发现，3种方法确定的两个水库风险排序基本相同，特别是方法b、c排序基本一致。由此表明，较方案a后两种方法具有更强的适用性。

2) 同时考虑了水库加固效益和溃坝风险的决策偏好法，较之前的方法具有更强的适用性和广泛性。个人决策偏好对方法b、c的影响较低，评价结果与实际情况基本一致。

3) 对指标值利用区间划分和聚类分析法分类，由此可形成一致性结果且有利于淡化参数的细微变化。

4) 综合考虑了多方面要素的3种分析方法具有较强的科学合理性，综合比较后认为方法c的效果最好。

综上分析，基于3种方法的网形坑和邹家源水库大坝风险排序基本一致，其中邹家源水库的风险指标值较高，偏重风险的程度较低，评价结果与水库大坝运行情况基本吻合，选用的3种方法具有较强的可行性和适用性。

4 结 论

1)综合考虑水库加固效益和溃坝风险的决策偏好，能够更加全面、系统的反映水库运行实际情况。将指标值利用聚类分析区间划分不仅可保证评价结果的一致性，而且能够淡化不同评价因子的差异。总体而言，方法c的效果最好且具有更强的合理性。

2)从溃坝概率、溃坝损失和水库效益等方面选择能够反映大坝风险概率的评价因子，然后以江西省2座水库大坝为样本数据，运用主成分分析法计算了其风险排序。实例表明，对于水库大坝风险综合指标值计算主成分分析法具有较强的可行性与合理性。