基于模糊集对评价模型的辽宁省水资源监测能力评价

陈 月

(辽宁省丹东水文局，辽宁 丹东 118000)

辽宁省水资源分布不均衡以及水资源出现的严重问题已无法保证人们正常生活水平质量的需要，严重制约了辽宁省的经济发展。为保障经济建设的健康发展，提高人们生活水平质量并缓解供水紧张压力，必须建立健全水资源监测管理制度，节约并减少水资源浪费，合理开发利用水资源。而对水资源监测能力进行评价是检验水资源监测制度的合理性和有效性的重要依据[1]。目前用于水资源监测能力评价的方法相对比较成熟，其中主要有物元评判法、灰色系统评价法以及模糊数学评价法，科学的评价方法将直接影响评价结果的合理性。水资源水环境系统受多种因素影响，且各因素相互关联、随机性较大，其不确定性因素在系统监测中相对较为困难。已有学者通过采用模糊理论法对不确定性因素进行分析和研究，但结果表明该评价系统中隶属度参数设置因个人主观性较大，通常会使赋予值超出一定的误差范围而被丢弃，因此也就失去了该参数所代表的价值信息，对评价结果的准确性产生明显的影响[2]。模糊集对评价法是运用“亦此亦彼”的思想理论，将确定性和非确定性因素同时也当成既是非确定性又是确定性进行自动识别和处理。根据集对分析法的原理和特点，目前该方法在水文水资源评价中主要应用于水资源可持续评价、水安全以及水环境质量评价等。如尹志杰等学者通过建立集对分析模型，计算出N元联系度，准确的给出了研究区域的水资源可持续利用综合评价等级；卢喜等学者利用联系度对不确定性因素进行表征，全面地考虑各种参数信息影响，对流域内水安全发展趋势进行了可靠的预测。模糊集对评价法不仅充分考虑了评价等级边界的模糊性，而且可采用不同的计算方法对评价指标进行权重计算，有效地提高评价结果的准确性。本文为了对辽宁省水资源监测能力进行评价，通过分析集对评价模型原理并介绍辽宁省水资源监测现状，建立模糊集对评价模型并进行综合评价，为辽宁省水资源科学合理的开采利用，准确把握辽宁省整体水资源状况监测水平一定的参考和依据[3]。

1 模糊集对评价模型

1.1 集对基本概念

由中国学者在1989年提出的对于不确定性问题处理的方法即集对分析理论，其基本原理和过程是先在不确定性系统中构建两个相互关联集合的集对，并将集对进行异同性和差异性分析，然后采用合理的计算方法将集对进行“亦同亦反”联系度计算，构建集对以及对联系度计算是是集对分析法的基础和关键工作[4]。具有一定关联的两个集合组成的对子即为集对，可用以下方法进行描述说明。X和Y是表示具有一定关联的两个集合，X具有N相特性即X=(x1，x2，…，xN)，Y亦具有N相特性即Y=(y1，y2，…，yN)，则X和Y构成的集对H(X，Y)联系度为：

(1)

式中，S/N—集对H(X，Y)同一度，用a表示；F/N—集对H(X，Y)差异度，用b表示；P/N—集对H(X，Y)对立度，用c表示；I—差异不确定性系数，取值范围为-1～1；J—对立度系数，值为-1时表示指标对立。

上式为常用的3元联系度，其K元联系度为：

μx～y=a+b1I1+b2I2+…+bk-2Ik-2+cJ

(2)

1.2 模糊集对评价方法

模糊集对评价法是通过咨询专家经验、参考相关历史资料以及查阅文献等途径，充分了解评价指标的代表信息和重要性程度[5]，并选取具有代表性、科学性和准确性的指标建立水资源监测评价体系x1，x2，…，xm(m为评价指标数)；然后结合评价指标对社会经济和生态环境所产生的影响，计算水资源监测能力评价标准sk(k=1，2，…，K;K为评价等级数)。集对的构造和联系度的计算原理和过程简单介绍如下：用xi表示集合Ai在评价样本中的第i个指标值(i=1，2，…，m)，Bk为等级标准中第k级的集合，则H(Ai，Bk)即为集合Ai和集合Bk所组成的集对；若将Bk表征为指标在评价标准中的第1级的集合B1，则构成的集对为H(Ai，B1)可提高评价结果的精确度和可靠度。

效益型评价指标其计算结果越大越优，集对H(Ai，B1)的5元联系度为：

(3)

成本型评价指标其计算结果越小越优，H(Ai，B1)的5元联系度为：

(4)

若A为评价样本集合，B为等级标准中第1级集合，则集对H(A，B)的K元样本联系度为：

(5)

μA～B=f1+f2I1+…+fK-1Ik-2+fKJ

(6)

为减少因主观因素影响造成的辽宁省水资源监测能力评价结果的误差，提高评价等级的准确度，本文采用了置信度等级法对样本所属等级进行评判，其公式为：

hk=(f1+f2+…+fk)>λ;k=1，2，…，K

(7)

式中，λ—置信度，其取值一般为0.50～0.70；λ取值过大，则评价结果趋于保守、平稳；λ取值过小，则评价结果风险性大、可靠性差。

2 辽宁省水资源监测现状

2.1 指标体系

本文以水量监测体系和水质监测体系为基础，结合科学、客观、准确、全面的方法标准进行样本评价指标的筛选，进行统计分析的指标大致可以分为两大类即水量和水质监测覆盖率指标[6]。其中水量监测覆盖率指标有用户用水量指标x1(%)、降雨量指标x2(站/250km2)、出入境水量指标x3(%)、水库河流水量指标x4(%)、日照蒸发量指标x5(站/5000km2)、地下水位水量指标x6(眼/1000km2)；水质监测覆盖率指标为饮用水水质指标x7(%)、水功能区水质监测指标x8(%)、出入境水质指标x9(%)、地下水水质指标x10(眼/1000km2)以及入河排污口水质指标x11(%)。

2.2 分级标准

文中数据来源参考辽宁省水利统计年鉴、水质通报、各水利专业统计资料以及水资源公报等，部分水文地质资料由辽宁省水利局、水文地质局和相关监测机关单位提供[7]。辽宁省水资源监测现状能力评价等级标准为强(1级)、较强(2级)、中(3级)、较弱(4级)、弱(5级)五个评判等级，见表1。

表1 辽宁省水资源监测能力评价等级标准

2.3 权重计算

主观赋权法主要有层次分析法、特征值法、博弈组合权重法等，该类方法主观判断性较强，因个人经验不同其评价结果可能会产生较大的偏差[8]。层次分析法主要是以知识经验对指标权重进行判断，赋权过程具有一定的主观意识性；博弈组合权重法是将不同评价指标权重进行关联、法则规划等作用，以权重集的形式进行赋权，具有一定的可靠性[9]。客观分析法主要有变权分析法、熵值法和主要成分分析法，该类方法与实际数据密切相关，具有较强的客观性，灵活性较差。变权分析法主要是适用于在指标赋予值过低时可对整体评分产生显著影响的情况，该方法是通过提高过低分数指标的权重使综合评价得分更加合理[10]。

本文所采用的层次分析法主要是以专家的知识经验为基础，首先将关键因素按照一定的规则自上而下的分解成若干层，其次按照指标尺度构造各层要素之间的判断矩阵，并通过检验指标一致性结果计算权重向量，进行权重组合[11]，再次综合专家评价经验，将各指标评价权重进行适当调整，其结果见表2。

2.4 联系度计算

以辽宁省沈阳市为例，进行联系度计算，计算过程为首先定义集合Ai的水资源监测指标xi(i=1，2，…，11)，定义与其对应的评价标准中第1级指标集合为B1，建立集对H(Ai，B1)。然后结合分析指标类型可知评价指标为效益型指标，则选择式(2)进行集对计算的5元联系度为：

μAi-B1=ai+bi，1I1+bi，2I2+bi，3I3+ciJ

(8)

由式(8)计算的各指标联系度见表3。

如A为沈阳市水资源监测能力评价指标集合，B为11项指标1级等级标准集合，则运用公式(6)进行集对H(A，B)的关联度计算，并依次计算辽宁省其他是3个市的集对关联度，其计算结果中各市h3h3h3指标可能性均为0，其他各项指标可能性见表4。

2.5 综合评价

本文的样本置信度计算结果hk值见表4，以沈阳市为例，取权重系数λ为0.5，h1=0.373<0.5;h2=0.625>0.5，根据置信度评判准则，沈阳市水资源监测能力为2级。依次类推计算出其他13个城市的水资源监测能力评价等级，并将模糊综合评价法的评价结果与其做对比分析，评价结果见表5。

表2 辽宁省水资源监测能力评价指标权重

表3 沈阳市联系度计算结果

表4 辽宁省各市关联度计算结构及hk值

表5 辽宁省水资源监测能力评价结果

由表5可知，基于模糊集对评价法的等级评价结果与综合评价法基本保持一致，辽宁省水资源监测水平属于中等，其中沈阳市、大连市、鞍山市、本溪市、铁岭市水资源监测水平较高；而丹东市和营口市水资源监测水平相对较弱，水资源监测现状相对落后，应加强该地区的水资源监测管理系统控制；抚顺市、锦州市、阜新市、辽阳市、盘锦市以及葫芦岛市水资源监测能力水平属于中等[12]。辽宁省水资源监测能力属于2、3级的城市较多，整体水资源监测能力趋于中等水平。

3 结语

本文应用模糊集对评价模型并进行评价指标的联系度系数计算，直观准确地反映了辽宁省14个城市的水资源监测能力，理论清晰、计算简单且可靠度和准确性较高，具有一定的推广和应用价值。文中指标的选取依据具有一定的局限性，所选取的层次分析法进行权重计算，具有一定探索性和试验性，故在指标赋权计算、指标选取以及标准分级等方面还需要进一步的研究和探讨。

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