GIS 技术在水文水资源分析管理中的评价指标体系建立与应用

张超，朱元彩，韩旭

（1.徐州市伟思水务科技有限公司，江苏徐州，221006；2.江苏建筑职业技术学院信电工程学院，江苏徐州，221116）

0 引言

水资源环境分为水文和水利两个方面，其中水文主要是自然状态下，水的运动、变化等现象以及与环境的相互作用，通过将GIS 用于水文管理分析，能够提高人们对自然界中水资源及其活动现象的利用效果。因此，相关领域技术人员应深入分析该技术的应用方法，并采取有效措施，增强技术应用效果，促进该领域的发展[1]。

1 本文应用的背景项目情况

本文产生的项目背景主要涉及6 市28 个县区的乡镇街道，项目主要通过前期现场调查和测量确定项目实施方案，收集25 个区域性骨干河道、18 座中型水库防洪保护区DEM数据、水情和降雨、社会经济、历史洪灾、水库河道断面等数据。利用以上数据建立流域内河道水库一维和编制区域二维耦合模型，提取淹没区域淹没水深、历时等数据绘制风险图并对项目流域内的水文水资源进行综合生态风险评价，使技术人员能够了解水库河道等水域存在的生态风险，以利于采取相应的防治措施，保护水域生态环境。项目区域处于亚热带季风气候下，项目流域最大横跨在773km 左右、最大纵跨在441km 左右、流域水面积为20.24*104km2、多年平均降雨量为1080～2760mm，同时，受环境影响，流域地区存在台风、暴雨、洪涝等灾害多发的情况，并且高温多雨。在项目运行中，为了得到更加详尽的流域信息，技术人员需要采用GIS 技术，来增强水文水资源综合生态风险评价项目结果的准确性。

2 水文水资源项目管理分析中的GIS 技术应用

2.1 指标体系建设

在水文水资源管理分析中，GIS 技术的应用主要体现在项目指标数据的处理、以及OWA-GIS 法分析综合生态风险两个方面。在此过程中需要先建立一套完善的指标体系，为后续的指标数据处理操作提供条件。在指标体系建设中，技术人员需要基于现有的研究成果指标[2][3]，结合GIS技术条件，来综合考量各项指标数据的可获取性，然后甄选出合适的风险评价指标，并采用DPSIR 模型将选定的指标构建成一个完整的指标体系，保证管理分析工作的准确性。为此，技术人员结合相关性较高、具有代表性、已发表的文献，并从中提炼、总结出了高频指标，而且针对存在测量内容重叠现象的指标进行了整合，并根据现有的GIS 技术条件，甄选了一些代表性强、价值高、测量可行性高的指标，最后基于DPRSIR 模型，利用甄选出的指标，构建了一个水文水资源综合生态风险管理分析指标体系。该体系主要由21 个指标，以及驱动力、压力、状态、影响、响应这五个准则层次构成，如表1。

表1 流域水文水资源综合生态风险管理分析指标体系表

2.2 指标数据分析处理

指标数据的分析处理中，技术人员需要采用GIS 技术，从三维立体的角度，获取指标对应的数据，然后将数据加以处理，得出后续OWA-GIS 法分析环节所需的指标数据体系，增强水资源水文分析管理工作的准确性。在此过程中，技术人员需要建立一个GIS 平台，然后结合配套测量设施，得出该流域的地图数据、影响数据，实现指标数据的获取。在此过程中，技术人员可以采用地图操作的形式，通过观察GIS 平台提供的二维、三维可视化数据展示，来全面、明确地掌握各项指标数据，同时，技术人员还要借助基于GIS 技术的多源空间数据无缝集成技术，将得出的数据，转化成数据格式，再采用Kriging 法进行插值，并借助流域矢量边界进行裁剪。接着，选用自然间断点分级法，将经上述操作得出的指标数据，进行标准化分级赋值，完成指标数据分析处理环节。

2.3 准则权重计算

OWA-GIS 法评估环节作为该水文水资源分析管理项目对GIS 技术应用的重要体现，技术人员需要在该环节中准则权重计算、次序权重计算这两个主要步骤，充分发挥GIS 技术的效用，提高分析评估管理的效率和准确度，增强项目落实效果。在准则权重计算中，技术人员采用了专家打分法，基于已经构建完成的指标体系，设计了相应的调查表，并邀请了多名业界专家，结合GIS 平台所显示的各项信息，进行了调查表的填写。待填写完毕后，技术人员还要将调查得出的数据，进行整理，并输入相应的综合评价软件（如yaahp 软件）中，再利用软件的群决策功能，计算出各个准则指标的权重，如表2。在此过程中综合评价软件主要负责应用矩阵法，计算各个专家的判断，并将计算结果进行算术平均，以获得指标权重值，为后续的评估环节提供数据依据。

表2 水文水资源分析管理项目的准则权重计算结果表

2.4 次序权重计算

在该项目中，技术人员基于GIS 技术，采用了模糊量化模型，来计算次序权重。在此过程中，技术人员应用了物联网技术，构建出了GIS 水文水资源信息管理系统，借助“四水”循环转化生态圈的智能感知监测设备、互联网、模糊量化模型，最终选定了7 种决策风险系数，即1000、10、3、1、0.5、0.1、0.0001，然后再借助监测范围全面覆盖整体流域的GIS 水文水资源信息管理系统，进行了多情境分析，增强了次序权重计算的准确性。在计算中，设计者需要先按照指标值的大小进行重要性排序，设rk为重要性值，那么rk=1～21，设wk 为指标的重要性等级，那么根据公式，其中n 为指标数量，可以得出wk依次为21/231，20/231……1/231，最后基于此，即可计算出次序权重在各个决策风险系数下的值，如表3。在次序权重值方面，α 小于1 时，可以认定当前水文水资源综合生态风险处于可控范围内，α 大于1 时，则说明该项风险危险性较高，容易对流域生态环境产生严重、不可逆的影响[4]。

表3 项目流域水文水资源综合生态风险评价次序权重表

2.5 OWA-GIS 评价结果

待指标准则权重与次序权重计算完毕后，技术人员还要利用遥感与地理信息系统结合应用软件（如IDRISI 软件）中的MCE 模块内包含的OWA-GIS 算法，针对该项目流域的水文水资源综合生态风险情况进行分析，并将之前得出的21 个指标标准化分级赋值图层、次序权重值导入到软件中，最终得出OWA-GIS 评价结果。根据从软件分析结果，在决策风险系数为0.1 和0.0001 时，根据GIS 图像显示，项目流域的水文水资源总面积的99.99%以上处于1 级风险状态，也就是说流域在该决策系数下，基本上处于低风险状态。在系数为0.5 时，则有26.256%的流域面积处于低风险状态，待到系数为1 时，开始出现风险等级为3 级的流域区域，该区域面积占总面积的36.151%。当系数为3 或10 时，项目流域中出现了面积占比0.017%的4级高风险区域，而在该系数下，决策者的态度比较悲观，会对风险产生重视，因此，决策风险相对较小。当系数为1000 时，高风险流域面积占整体比例的99.88%，决策者的态度极度悲观，同时，对待风险也极度重视，此种情况下决策风险最小，但是由于该状态属于极端情况，所以决策的实效性也比较差[5]。