盛 祥，王 恩

(1.蘇州市環(huán)境監(jiān)測中心，江蘇 蘇州 215002；2.環(huán)境保護部 南京環(huán)境科學研究所，南京 210042)

單一供水模式下城市供水風險評價

盛 祥1，王 恩2*

(1.蘇州市環(huán)境監(jiān)測中心，江蘇 蘇州 215002；2.環(huán)境保護部 南京環(huán)境科學研究所，南京 210042)

北方單一供水模式增加了城市供水風險，耦合模擬退火粒子群優(yōu)化和模糊層次分析對供水指標體系進行優(yōu)選，應用基于可變模糊集思想的多元聯(lián)系數(shù)進行風險計算，構(gòu)建了單一供水模式下城市供水風險評價模型。以濟寧市六個行政區(qū)為例，分別進行風險計算，并應用模糊聚類分析法對模型計算結(jié)果進行合理性驗證，為北方以地下水作為唯一供水水源城市尋求多元化供水模式提供理論依據(jù)。

供水模式；供水風險；評價模型；地下水

0 引言

我國北方由于缺乏充足的地表水資源，地下水長期處于嚴重超采狀態(tài)，隨著城市人口及經(jīng)濟的增長，加劇了與供水資源的矛盾[1-2]。地下水的過度開采，引發(fā)了較為嚴重的水文地質(zhì)災害。此外，由于地表水與地下水之間密切的水力聯(lián)系導致的地下水污染也日趨嚴重[3]，在一定程度上更加劇了城市的供水風險[4-5]。

城市供水是城市的生命線工程之一，也是保障城市正常運轉(zhuǎn)的重要基礎設施。城市供水風險研究的目的是指導和建設適合城市可持續(xù)發(fā)展的城市供水系統(tǒng)，而該系統(tǒng)是一個極為復雜的動態(tài)系統(tǒng)，面臨著許多不確定因素的影響。總結(jié)已有研究成果發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)城市供水相關(guān)研究主要考慮建立城市應急供水水源地保障供水水源的可持續(xù)性。為此，國內(nèi)已有部分城市陸續(xù)開展“水源地突發(fā)性污染應急機制”研究與應對措施構(gòu)建工作，與突發(fā)性供水水源污染事件相關(guān)的水源地污染風險評價研究也日益增多[6-8]。然而，城市供水是一個復雜系統(tǒng)，涉及到自然因素和人為因素，缺乏可操作的定量方法。目前，城市供水風險評價缺少研究，一方面由于不同城市的水資源開發(fā)利用模式不同、城市經(jīng)濟差異以及水資源時空分布規(guī)律的不同，導致很難構(gòu)建統(tǒng)一的城市供水風險評價指標體系；另一方面，指標體系中一些指標怎樣合理量化更需要進一步研究。如何合理確定城市供水風險評價指標體系及其評價等級標準以及如何處理模糊、隨機等不確定性條件下各指標評價結(jié)果的不相容性，建立合適且易量化的供水風險評價指標體系已經(jīng)成為城市供水風險研究的關(guān)鍵。

本文結(jié)合北方超采城市供水結(jié)構(gòu)現(xiàn)狀，從供水水源角度出發(fā)，建立以地下水為唯一供水水源的單一供水模式下的城市供水風險評價模型，為城市供水風險理論研究提供一定理論依據(jù)[9]。風險評價結(jié)果可以為城市決策者依據(jù)風險的大小，對城市供水模式可持續(xù)性進行選擇與優(yōu)化，對城市供水風險相對較大的區(qū)域進行優(yōu)先管理[10]，優(yōu)化現(xiàn)有城市供水系統(tǒng)，確保城市供水的可持續(xù)發(fā)展。

1 評價模型

城市供水風險是指城市供水水量和水質(zhì)及其時空分布與水資源合理需求量之間的矛盾超過相應的閾值時所產(chǎn)生的矛盾。城市供水風險評價就是在綜合考慮影響供水的自然因素和人為因素的基礎上，建立相應的供水風險評價指標體系及其評價等級標準，根據(jù)不同的供水風險評價指標樣本值，通過綜合評價模型計算風險發(fā)生的可能性大小，來評價城市各子區(qū)域供水風險級別，為城市可持續(xù)供水提供理論依據(jù)。

利用基于模擬退火粒子群優(yōu)化算法的模糊層次分析法，對評價指標權(quán)重進行計算并根據(jù)結(jié)果進行優(yōu)選，用基于可變模糊集思想的多元聯(lián)系數(shù)構(gòu)建樣本與評價等級之間的關(guān)系，定量地計算供水風險的大小，供水風險評價模型步驟分為六步。

1.1 考慮研究城市供水特點

本文僅考慮供水水源，通過專家咨詢構(gòu)建以地下水為水源的單一供水模式下的城市供水風險評價指標體系[11-14]{zj|j=1,2,…,m}，其中：m為評價指標個數(shù)。

1.2 利用基于模擬退火粒子群優(yōu)化算法計算評價指標權(quán)重

考慮到評價指標之間存在一定的相關(guān)關(guān)系，因此，根據(jù)計算結(jié)果對評價指標進行優(yōu)選，確定最終的評價指標體系zj。

1.2.1 模糊互補判斷矩陣構(gòu)造

通過咨詢專家，采用九標度法對兩兩指標之間重要性進行比較，建立模糊互補判斷矩陣：

P=(Pij)

(1)

式中：0≤Pij≤1，Pij+Pji=1(i，j=1,2,…,m)，Pij表示評價指標i與指標j的相對重要程度。

1.2.2 模糊互補矩陣一致性檢驗

若存在m階非負歸一化的向量w=(w1，w2，…，wm)T及正數(shù)a，滿足：Pij=a(wi-wj)+0.5，稱模糊互補矩陣具有滿意的一致性。此時，權(quán)重向量確定方式如下：

(2)

如果模糊互補矩陣P非負歸一化權(quán)重滿足式(2)，則正參數(shù)a必定滿足下式：

A≥0.5(m-1)

(3)

式中：a越大，權(quán)重差值越小，表明非常重視元素間重要程度差異；反之，表明不是很重視元素間重要程度差異。本文考慮到應該重視元素間重要程度的差異，選取a=0.5(m-1)。如果P不具有滿意的一致性檢驗結(jié)果，則需要對模糊互補判斷矩陣進行修正。設P的修正模糊互補判斷矩陣為R=(rij)，R的各指標權(quán)重向量仍表示為w=(w1，w2，…，wm)T，采用常用的修正模糊互補判斷矩陣一致性的優(yōu)化模型：

(4)

rij+rji=1

(5)

(6)

式中：rij∈[Pij-d,Pij+d]∩[0,1]，i=1,2,…,m-1,j=i+1,…,m,rii=0.5,wj>0，稱目標函數(shù)(CIC)為一致性指標系數(shù)，d為非負參數(shù)，其取值范圍一般在[0,0.5]內(nèi)選取。本文通過試算選取d值為0.3。

1.2.3 分析目標函數(shù)CIC

當CIC越小時，表示模糊互補判斷矩陣P的一致性程度越高。其中：式(4)中的優(yōu)化變量個數(shù)有m(m+1)/2個，包括了權(quán)重向量wj(j=1,2,…,m)和修正后的互補判斷矩陣R=(rij)的上三角矩陣元素。

1.2.4 指標權(quán)重計算與篩選

利用給定CIC臨界判斷值，當CIC小于它時，可認為P具有滿意的一致性，據(jù)此計算所得的權(quán)值向量就認為是可以接受的，本文選取的CIC的臨界值為0.18。

邀請n位專家建立n個模糊互補判斷矩陣P，利用模擬退火粒子群優(yōu)化算法求解優(yōu)化模型得到n組權(quán)重{wdi|d=1,2,…,n;i=1,2,…,m}[15，16]，選取評價指標體系中權(quán)重均值最大的前個評價指標，構(gòu)成最終的北方地下水超采城市在單一供水模式下的城市供水風險評價指標體系{zi|i=1,2,…,l}。權(quán)重均值計算如下式：

(7)

1.3 構(gòu)建城市供水風險評價等級標準

風險評價等級表示為：{xki|k=1,2,…,u;i=1,2,…,l}，其中：u表示評價等級分類數(shù)，1表示通過權(quán)重均值的計算篩選出的最終指標個數(shù)。而相應的風險評價樣本集合為：{zsi|s=1,2,…,n;i=1,2,…,l}，其中：n表示評價樣本數(shù)目。

1.4 選定評價等級標準數(shù)

選定評價等級標準數(shù)為5，即k=5。為了直觀表述風險評價結(jié)果相對大小，將評價等級分為1到5，分別標記為“高風險”、“較高風險”、“一般風險”、 “較低風險”及“低風險”。若樣本s評價指標i的特征值zsi隨著評價等級的增大而增大。若樣本s評價指標i的特征值zsi隨著評價等級的增大而減小，則指標聯(lián)系數(shù)分量usjk的隸屬度函數(shù)根據(jù)實際物理意義進行選取。

指標聯(lián)系數(shù)分量usjk∈[-1,1]。根據(jù)可變模糊集理論，usjk是評價等級k的一種相對差異度，為避免構(gòu)造相對隸屬度函數(shù)時需要考慮城市實際情況，本文采用公式(8)計算指標聯(lián)系數(shù)分量的相對隸屬度。

Isik=0.5+0.5usik,s=1,2,3,…n;

k=1,2,3,…,u

(8)

(9)

1.5 計算樣本s與供水風險評價等級之間的多元聯(lián)系數(shù)μs

利用相對隸屬度歸一化后的指標多元聯(lián)系數(shù)分量，根據(jù)公式(10)計算指標多元聯(lián)系數(shù)，利用公式(11)計算樣本s與供水風險評價等級間的多元聯(lián)系數(shù)μs。

μs=I'si1+I'si2i1+I'si2i2+I'si2i3+I'si5j

(10)

(11)

1.6 計算樣本s的供水風險等級Ls

為了提高供水風險評價結(jié)果的可靠度，減少傳統(tǒng)采用最大隸屬度評判原則確定的樣本最終評價等級的誤差，通過計算特征值Ls作為評判樣本s的風險評價等級值，并根據(jù)公式(12)的置信度準則判斷供水風險評價等級。

(12)

(13)

式中：μsk為樣本S與評價等級標準之間多元聯(lián)系數(shù)分量。本文采取較為保守的策略選取λ值為0.7。

2 實例應用

本文以山東省濟寧市為例，在分析供水水源影響因素的基礎上，考慮了選擇指標的可比性、合理性及資料收集的可操作性，咨詢專家并借鑒國內(nèi)外城市供水風險評價指標，確定了濟寧市供水風險評價指標體系。其中：z1為生態(tài)環(huán)境用水率，z2為農(nóng)業(yè)灌溉面積率，z3為單位面積農(nóng)肥施用量，z4為萬元農(nóng)業(yè)產(chǎn)值用水量，z5為干旱指數(shù)，z6為萬元工業(yè)產(chǎn)值用水量，z7為地下水資源供水模式率，z8為單位面積水資源量，z9為人均日生活用水量，z10為工業(yè)廢水排放密度，z11為萬元產(chǎn)值污水排放量，z12為人口密度，z13為人均生活污水排放量。

本文邀請8位專家對評價指標體系中兩兩指標間的重要性進行比較，建立模糊互補判斷矩陣，用基于模擬退火粒子群優(yōu)化算法分別計算上述矩陣，得到的指標權(quán)重計算，結(jié)果見表1。

表1 指標權(quán)重計算結(jié)果

注：表中σ為標準差，μ為均值。

由表1知，模型優(yōu)化后得到的一致性指標系數(shù)值均小于0.18，小于臨界值。通過計算指標權(quán)重的標準差與均值發(fā)現(xiàn)，變差系數(shù)CV的值均在0.3左右，相對來說較小，說明模糊互補判斷矩陣比較均一。

選取評價指標體系中權(quán)重均值較大的9個評價指標，構(gòu)成濟寧市城市供水風險評價指標體系，根據(jù)指標的物理意義及其對城市供水的影響，構(gòu)建濟寧市單一供水模式下的城市供水風險評價等級標準，見表2。

表2 濟寧市供水風險評價指標等級

選取濟寧市任城區(qū)、兗州市、魚臺縣、嘉祥縣、曲阜市和微山縣六個行政區(qū)域(分別用A、B、C、D、E、F表示)作為評價對象，計算出六個區(qū)域的風險評價等級結(jié)果，詳見表3～表5。

表3 多元聯(lián)系數(shù)計算結(jié)果

表4 歸一化相對隸屬度計算結(jié)果

表5 六行政區(qū)供水風險評價等級

3 模型合理性分析

為分析本文提出的模型合理性，利用模糊聚類分析(FCM)[17]對原始樣本進行聚類分析，各行政區(qū)域樣本的模糊聚類等價關(guān)系矩陣見表6，給定置信水平λ=0.7條件下，原始樣本可以分為A、B、D和C、E、F兩大類，分類結(jié)果與供水風險評價結(jié)果一致，從而說明供水風險評價結(jié)果在給定置信水平λ=0.7條件下是合理的，結(jié)果見表6。

表6 模糊等價關(guān)系矩陣

4 結(jié)論

(1)城市供水風險受諸多非線性指標影響，本文耦合模擬退火粒子群優(yōu)化和模糊層次分析對指標體系進行優(yōu)選，減少了指標體系之間相關(guān)性影響，提高了模型精度。

(2)由風險評價模型結(jié)果可知，濟寧市任城區(qū)、兗州市、嘉祥縣城市供水風險等級處于3級的一般風險狀態(tài)，而魚臺縣、曲阜市和微山縣供水風險等級處于4級的較低城市供水風險狀態(tài)。總體來看，濟寧市研究區(qū)供水風險相對最大，而微山縣供水風險相對最小。因此，應優(yōu)先考慮完善濟寧市研究區(qū)供水模式，加強供水風險管理，探索多元化供水模式，從而提高城市供水可靠度。

(3)利用模糊聚類分析法對研究樣本進行分類，驗證了風險評價模型的合理性。

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(責任編輯：侍建旻)

Urban Water Supply Risk Assessment under Single Supply Mode

SHENG Xiang1，WANG En2*

(1.Suzhou Environmental Monitoring Center, Suzhou Jiangsu 215002, China;2. Nanjing Institute of Environmental Sciences, Ministry of Environmental Protection, Nanjing 210042, China)

The use of single water supply mode in North China enhances urban water supply risks. In this study, the simulated annealing particle swarm optimization and fuzzy analytic hierarchy process were coupled and used to select the optimal water supply index system. The water supply risks were computed via the multi-element connection number based on the idea of variable fuzzy set. Then an urban water supply risk assessment model under the single water supply mode was constructed. With the six districts in Jining city as examples, their water supply risks were computed separately. Then the reasonableness of the model-based computations was validated using the fuzzy clustering analysis. This study provided a theoretical basis for exploration of multiple water supply modes in many cities in North China, where groundwater is the only source of water supply.

water supply mode; water supply risk; assessment model; ground water

2015-04-27

國家重點基礎研究發(fā)展計劃(973計劃)(2006CB403204)

盛祥(1981-)，男，江蘇宿遷人，工程師，碩士，主要從事環(huán)境管理及承載力研究；*為通訊作者。

F

A

1009-7961(2015)03-0083-06