本发明涉及数据处理
技术领域：
，尤其是涉及一种基于复合系统作用关系分析的水资源承载能力评价方法。
背景技术：
随着社会的发展，越来越多领域都开始使用数据分析和数据处理技术。水资源承载能力是进行水资源开发利用是否过量、经济社会发展与生态环境系统之间是否实现平衡发展的一种主要判断技术和有效手段。水资源承载能力评价的常用研究思路是依据需求建立评价指标体系或模型；但是现有技术并未系统地分析各评估指标之间的相互作用关系，且在指标权重的设置上没有形成客观、符合区域特点的定权方法，导致某一地区的评估方案在另一地区并不具有移植性和适用性。技术实现要素：针对当前的数据融合技术不够完善的问题，本发明实施例提出了一种基于复合系统作用关系分析的水资源承载能力评价方法，至少部分的解决现有技术中存在的问题。为了实现上述目的，本发明实施例提供了一种基于复合系统作用关系分析的水资源承载能力评价方法，包括：复合系统作用关系分析步骤、指标筛选步骤、数据收集与制备步骤、ahp权重分配步骤、综合评价步骤、评估结果分析步骤；其中，复合系统作用关系分析步骤，用于根据生态支撑能力、水资源支撑能力、经济社会压力，建立复合系统的状态空间；指标筛选步骤，用于确定进行水资源承载能力评价的指标；数据收集与制备步骤，用于收集目标区域内基础数据和参数；其中所述基础数据来自以下的至少一个数据源：中国气象数据共享服务网、研究区所属水文站的观测资料、遥感资料、国民经济社会发展统计数据库、水资源公报、国民经济统计公报、目标区域的水资源调查评价报告、目标区域的水资源综合规划报告；ahp权重分配步骤，用于将指标筛选步骤确定的每一水资源承载能力评价的指标分配权重值；综合评价步骤，用于构建评价模型并进行调整；其中评价模型是通过esi压力指数模型构建的；评估结果分析步骤，用于获取评价模型计算得到的承载程度指数值，并将承载程度指数值与历史平均水平进行对比以判定是否产生偏离。进一步的，ahp权重分配步骤具体包括：根据水资源承载能力评价的指标之间相互关系，将水资源承载能力评价的指标进行分层，其中最高层为目标层、中间层为准则层、最底层为方案层；其中目标层为总目标、准则层包括目标层中的总目标的方法、方案层包括每一种实现总目标的方法的备选方法；根据同一层中各指标相对于上一层次目标的重要程度，进行比较分析，构造两两比较的判断矩阵，并进行一致性检验；其中判断矩阵一致性指标c.i.计算公式为：其中λmax为判断矩阵的最大特征根，n为特征数量；计算随机性一致性比值：其中r.i.为平均随机一致性指标，c.r.为随机一致性比率；当n<3时则判断矩阵永远具有完全一致性；当n≥3且c.r.≤0.1时该判断矩阵符合一致性要求，否则需要进行对矩阵进行调整。由判断矩阵计算被比较要素对于该准则的相对权重，并计算各层要素对总目标的总权重，并对各备选方案排序；具体包括：计算相对权重：由被比较各元素相对上一层进行评比排序，即计算判断矩阵的最大特征向量；计算总权重：利用层次单排序的计算结果，进一步合成得到更上一层次的优劣排序，最终得到总权重。进一步的，其中综合评价步骤具体包括：通过以下的esi压力指数模型构建综合评价模型：其中，esi为生态压力指数，wk和ck分别为压力评价系统的指标权重和指标值，n为指标个数；对综合评价模型的进行如下调整：将模型指标系统拓展为三层的结构，即n＝3，对应生态支撑能力、水资源支撑能力、经济社会压力；然后将目标层的指标继续向下分解为准则层的m个指标；并将准则层的继续m个指标向方案层分解，最终获取以下的综合评价模型：其中wesi为水资源承载能力的承载程度指数值，wi、wj、wk分别为分目标层、准则层和方案层的指标权重，ck为方案层指标值，l、m、n分别对应为分目标层、准则层和方案层的指标权重。进一步的，所述复合系统作用关系分析步骤建立的复合系统的状态空间，其x、y、z轴的坐标分别代表生态支撑能力、水资源支撑能力、经济社会压力；而划分出状态空间自下而上分为：可载区域、满载区域、超载区域。进一步的，所述指标筛选步骤包括：粗筛子步骤，用于在预设的数据库中的文献进行检索和识别以确定候选的水资源承载能力评价指标，并根据预设的数据库中的文献中检索和识别出的水资源承载能力评价指标根据识别结果进行排序；终选子步骤，用于根据粗筛子步骤获取的水资源承载能力评价指标，并根据目标区域的地狱特性对排序进行调整，并选择排序前n位的指标，其中n≥2。进一步的，所述评估结果分析步骤具体包括：获取目标区域的历史平均数据其中为历史平均数据中的方案层的指数值；获取综合评价模型的承载程度指数值wesi，根据综合评价模型的承载程度指数值wesi和历史平均数据计算表征水资源承载程度的水资源承载度：其中，wrcc为表征水资源承载能力的承载度。本发明的技术方案具有以下优势：上述方案提出了一种基于复合系统作用关系分析的水资源承载能力评价方法，其采用更为合理的方案对水资源承载能力进行评估，以使评估结果更为准确。利用上述技术方案能够获得全国省、市、县三级任意行政单元(数据允许情况下可到乡镇级)的水资源承载能力结果，有助于水资源综合管理。适用于各级行政单元国民经济发展规划中有关水资源供需测算与开发利用等技术分析。数据多基于统计或遥感资料，计算方法简洁易操作，便于向基层水务管理者作技术推广，以加强基层水资源管理。可为落实国家最严格水资源管理，考核各级政府管理人员水资源保护的绩效情况提供衡量和测算标准。附图说明通过下面结合附图对本发明的一个优选实施例进行的描述，本发明的技术方案及其技术效果将变得更加清楚，且更加易于理解。其中：图1为本发明实施例的流程图；图2为状态空间概念模型图；图3为指标筛选流程图；图4为递阶结构原理图。具体实施方式以下将结合所附的附图对本发明的一个优选实施例进行描述。采用状态空间法的建模方法来界定评估指标体系之间的相互作用关系，依据区域特性进行层次分析法定权，能够完善指标筛选的必要性、优化指标权重的合理性、支撑评价体系构建的客观性、减少水资源承载能力误判、提高结果的准确性。复合系统：是涵盖了影响水资源承载能力的影响因素、作用方式、影响程度和作用范围的内源、状态和外压系统，包括水水资源系统、生态系统和经济社会系统，是进行水资源承载能力评价指标筛选与模型构建常会考虑到的三个系统，统称为复合系统。作用关系是指复合系统及其表征指标之间的相互影响方式，包括压力释放、状态呈现和支撑响应，或称为承载主体与承载客体之间的压力-状态-响应关系。目前在水资源承载能力评价指标体系的构建中，从承载主客体关系出发，建立合理的评估指标的研究方法还较为缺乏。ahp(analytichierarchyprocess，层次分析法)，是一种由美国国防部开发的用于电力系统分配的运筹学方法，是一种结合定性与定量分析进行综合定权的系统分析法。其优点在于系统分析各影响因素的因果传递关系，对数据的需求少，操作简洁实用，是具有系统分析优势且简洁易掌握的方法。综合评价法：是一种多指标、多系统综合评估的客观评价方法，它通过构建一个综合指标体系，采用加权求和的方式得到反映系统综合承载状况的指数值。在水资源评价中，综合评价法通常只被用于简单评价，缺少指标的合理性分析、指标间作用方式的综合考量。通过复合系统互馈关系分析，以及ahp客观定权，可以极大提高综合评价法的应用价值。本发明实施例提出了一种可靠的基于复合系统作用关系探讨与ahp客观定权的水资源承载能力综合评价法，以实现我国县域尺度水资源承载能力的简洁、准确性诊断。该方法如图1所示的，包括：复合系统作用关系分析步骤、指标筛选步骤、数据收集与制备步骤、ahp权重分配步骤、综合评价步骤、评估结果分析步骤。其中：1、复合系统作用关系分析步骤，用于按照按水资源承载系统的属性分类，将影响承载能力的各因素按水资源系统、经济社会系统和生态系统进行状态空间轴的构建，包括：资源能源消耗、环境污染排放、水量供给和生态系统健康。该步骤包括：1.1、复合系统界定：在水资源承载能力分析中，重点关注的是水资源系统对经济社会发展的供给能力，以及维持生态环境健康不被破坏的基本保障能力，在任何一种相关的评价方法中，均需考虑上述三个方面的相互作用关系的问题，因此将与水资源承载能力密切相关的三个系统称为水资源承载能力评价中的复合系统，即经济社会系统、水资源系统和生态系统。1.2、作用关系分析：依据状态空间原理，从承载能力的特性和主客体关系界定出发，对承载系统各分支系统的属性进行归类分析，建立压力轴、状态轴、响应轴，并结合专家咨询法，对压力状态空间轴的构建结果进行二次论证，并最终确定三者的作用方式和作用关系为水资源、生态系统作为支撑轴，经济社会压力作为压力轴。本发明实施例中，建立的状态空间如图2所示的，其x、y、z轴的坐标分别代表生态支撑能力、水资源支撑能力、经济社会压力；而划分出状态空间自下而上可以分为：可载区域、满载区域、超载区域。2、指标筛选步骤，用于采用统计分析排频，根据指标频率分析结果，得出水资源承载能力评价中采用的高频指标，作为综合评价系统构建的基础。该步骤如图3所示的包括：2.1、指标初选：在知网数据库中检索“水资源承载能力评价指标”，设置检索时限为“1990～2018”共28年文献资料，采用r程序分析软件进行文献自动识别与指标排频，得到水资源承载能力评价中采用的高频评价指标，按水资源、生态和经济社会三个方面进行统计，并构建宏观评价的指标数据库。2.2、指标终选：在上述指标初选结果的基础上，根据评估目标区域的特点，进一步考虑代表性、整体性、协调性、动态性以及可获取性等原则，按不同地区、不同类型评估单元的生态系统结构或经济社会产业结构进行指标调用，二次筛选用于目标区域水资源承载能力评价的指标。例如在以生态型地区，则重点调用生态型指标；在草原型地区，则依据草原特点筛选能反映草原生态系统特点的指标；在城市化特征显著的地区，则需要根据城市的产业结构特征进行指标调用。3、数据收集与制备步骤，用于利用统计和遥感分析等手段，收集研究区各指标的基础数据和参数，并进行缺资料指标的数据补充分析，得到完整的指标值备用。3.1、数据收集：常用数据来源包括中国气象数据共享服务网、研究区所属水文站的观测资料、遥感资料、国民经济社会发展统计数据库、水资源公报、国民经济统计公报，以及当地的各类水资源调查评价报告或水资源综合规划报告等。其中各类资料使用的优先度按照数据可靠性依次为统计资料优于遥感资料，后者优于规划资料。3.2、数据补充：根据各级行政单元经济社会、生态系统和水资源系统数据的获取状况，对县级行政单元各经济社会发展指标采用定额法或趋势分析法补充，对水资源系统指标采用相关因子分摊法、比例分配法进行补充，除此之外还需结合的补充方法包括遥感反演、模型模拟和水资源系统离散化与同化补充。以趋势外推法为例：趋势外推法是通过对时间序列的分析和计算，找到比较适合的函数曲线来近似反映目标变量对于时间序列变化的趋势，常用趋势模型包括多项式模型、指数模型和对数曲线模型等；按模型函数的维度又可分为一维模型、二维模型和三维模型，三维或高于三维模型的模型在实际应用中较为少见。多项式模型的一般预测公式为：其中为预测项，t为时间，b为模型参数；当b3～bk均为零时，模型即为二次预测模型；当b2～bk均为零时，模型即为一次预测模型，依次类推；其他预测模型的基本公式都是现有技术，在此不详细列出。4、ahp权重分配步骤，用于结合水资源多级管理的需要，建立便于操作的、易于实施的指标权重分析；该步骤具体包括：4.1、递阶层次结构构建：依据系统相互作用关系分析结果，把影响水资源承载能力的各因素按属性分成不同的若干组，以形成不同层次。最高层为总目标层；中间层为采取某种措施、政策、方案等来实现预定总目标涉及的中间环节，可由若干个层次组成，包括需要考虑的准则层、子准则层；最低层为实现目标可供选择的各方案、措施等，又称为方案层。各层次要素必须要有可传递性、属性一致与功能依存的三个特点，为避免后续判断矩阵构建的困难，各层支配元素一般不宜超过9个，建立水资源承载能力评价系统的递阶结构如图4所示。4.2、判断矩阵构建：根据同一层次中各指标相对于上一层次目标的重要程度，进行比较分析，构造两两比较的判断矩阵，并进行一致性检验。判断矩阵一般采用1—9的标度法进行指标重要程度的比较，例如1、3、5、7、9，其表征的重要性依次上升；同理，标度的倒数则表示指标的不重要程度。依据ahp的分析准则，共需要针对n个指标进行n(n+1)/2次判断。判断矩阵所采用的标度法及其含义如表1所示。表1判断矩阵的标度定义标度含义1两个要素相比彼此同等重要3两个要素相比，前者比后者稍微重要5两个要素相比，前者比后者明显重要7两个要素相比，前者比后者非常重要9两个要素相比，前者比后者极度重要2,4,6,8,重要程度介于上述标度中间倒数两个要素相比，后者对前者的重要性标度判断矩阵一致性指标c.i.(consistencyindex)计算公式为：一致性值c.i.越大则表示判断矩阵偏离完全一致性的程度越大，反之，则说明判断矩阵接近完全一致性。同时还有如下一般规律：判断矩阵的阶数越高，人为造成的偏离完全一致性指标c.i.越大，反之亦然。由此可见，误差量也会随着n的增加而增加，为了排除n的影响，使用随机性一致性比值：其中r.i.(randomindex)为平均随机一致性指标，c.r.为随机一致性比率(consistencyratio)。对于多阶判断矩阵，其1-15阶矩阵的平均随机一致性指标取值如表2所示。表2平均随机一致性指标矩阵阶数12345678r.i.000.580.91.121.241.321.41矩阵阶数9101112131415r.i.1.461.491.521.541.561.581.59可见，当n<3时，判断矩阵永远具有完全一致性；当c.r.≤0.1时判断矩阵具有满意的一致性，否则需要进行对矩阵进行调整。4.3、权重的确定：由判断矩阵计算被比较要素对于该准则的相对权重，并计算各层要素对系统目的(总目标)的合成(总)权重，并对各备选方案排序。具体操作流程是：(1)计算相对权重。由被比较各元素相对上一层进行评比排序，即计算判断矩阵的最大特征向量，常用方法包括和积法和方根法。以和积法为例，具体计算步骤为：①将判断矩阵每列元素作归一化处理，元素一般项为：②将归一化处理后的判断矩阵按行相加：③对上述向量归一化处理：即得到单一准则下元素相对排序权重向量：w＝(w1，w2……wn)t。(2)计算总权重。利用层次单排序的计算结果，进一步合成得到更上一层次的优劣排序，最终得到总权重。5、综合评价步骤：进行综合评价模型的筛选与调整，使模型更适用于水资源承载能力评价的实际问题中。5.1、综合评价模型的选取：考虑到各指标间综合作用的复杂性，基于esi压力指数模型进行综合评价模型的构建。esi压力指数模型的基本结构如下：式中：esi为生态压力指数，wk和ck分别为压力评价系统的指标权重和指标值，n为指标个数；5.2、综合评价模型的调整：当应用于水资源承载能力评价时，需要对上述模型进行一定的改进：(1)将模型指标系统拓展为三层的结构，即n＝3，对应分目标层分别为水资源支撑能力评估系统、生态支撑能力评估系统和经济社会压力评估系统；(2)相应的各亚目层指标系统继续向下分解为准则层的m个指标体系；(3)将准则层继续向方案层分解。依据上述思路，构建水资源承载能力评价的主模型为：其中wesi为水资源承载能力的综合指标值，wi、wj、wk分别为分目标层、准则层和方案层的指标权重，ck为方案层指标值，l、m、n分别对应为分目标层、准则层和方案层的指标权重，且l＝3，m和n需要根据具体研究区域的特点，进行指标层设置。6、评估结果分析步骤：采用wesi模型进行水资源承载能力分析可以得到理论上的承载程度指数值，需要进一步分析承载指数相对于多年平均水平的偏离情况，以便判断该评估值是否偏离正常水平，即是否超载。理论上承载指数越大，表示水资源承载状况越倾向过度承载，极有可能已经偏离正常承载范围。然而依据上述结论仅能得到趋势性的一般结论，即“水资源承载能力在向超载或富余的趋势发展”这种类似的结论，定量评价中需要获取明确的承载状况，明确是否超载，超载程度如何，故在具体评价中还需要分析评估基准的问题。6.1、模型的基本假定：由于当前我国水资源承载能力评价中并未形成统一的评价红线值(或基准值)，而仅在少数指标中设置了例如“用水总量控制红线”、“用水效率控制红线”和“水功能区限制纳污红线”(即“三条红线”制度)等单指标红线值，并不足以得到水资源承载能力的基准值。多年平均值常被用于各类分析中，以反映“一般化”、“正常化”和“标准情景”等类似情形下的目标值，由于该值一般通过长序列的多年平均数据估计得到，有效的避免了随机性误差，以及经济社会发展和生态系统开发等造成的数据扰动，因此常被用于“背景值”的设计中。基于上述理论基础，对模型结果进行以下基本假定：①多年平均水平代表该地区水资源承载能力的稳定状况，类似“背景值”，故以多年平均水平作为比较的依据。②定义wesi指数值与(多年平均水平下的wesi值)值的比值称为承载度，作为判断一个地区水资源承载能力是否超载的依据，故而有下列基本公式：式中：为多年平均水平的方案层各指数值，其他参数与变量的含义同前。2、水资源承载度：对公式(8)和(9)的计算结果求相对值，得到表征水资源承载程度的水资源承载度，计算表达式如下：式中：wrcc为表征水资源承载能力的承载度，其他变量含义同前。本模型用于水资源承载能力评价的实例流程见附图1。该方法用于复杂大系统下水资源承载能力评价的主要思想为：首先，通过实地调研和地理空间数据分析，确定县域尺度研究区的经济社会或生态系统结构特征，并据此进行状态空间概念模型的构建，确定压力—状态—响应关系。同时，进行目标区域水资源承载系统指标的初选，初选中力求指标在压力—状态—响应关系概念模型的框架下，保持指标系统表征水资源承载能力各影响因素的“精”而“全”，并进一步考虑指标的代表性、整体性、协调性、动态性以及可获取性等原则，形成初选指标体系，并按照概念模型的指标空间轴进行分类，形成三大系统指标库。然后，采用程序筛选指标库中被研究人员采用的高频指标，并进行分系统排频，得到第二次筛选后的指标集，并结合区域特点最终确定入选指标，组成最终的评估指标体系。进而，采用统计分析和其他技术手段，收集并补齐评价体系的各指标基础数据。进一步，采用ahp法进行指标体系的层次单排序和层次总排序，得到相对于水资源承载能力这一总目标的各指标优先顺序权重。最后，参考区域数据，将制备好的数据输入到综合评价模型中进行区域水资源承载能力评价，得到水资源承载能力指数值，同时计算多年平均水平下的水资源承载能力指数值，将二者比较得到水资源承载度，作为该地区水资源承载能力是否超载的依据。该方法不仅能进行各级行政单元的水资源承载能力评价，而且可以针对具体区域给出具体的水资源承载程度分析结果，进而为政府进行政策方案制定提供参考建议。以下对各处理步骤进行解释：第一步：研究区调研。深入基层进行当地经济社会发展、区域生态系统状况、水文水资源历史与现状情况的调研，并依据巩义市发展特点，明确该地区是以重工业为主的地区，且生态系统结构复杂，涉及森林、草地、灌木等多样化的生态系统结构，属复合型生态系统，生态状况良好。由此可以断定，巩义市符合典型压力—状态—响应结构，且压力轴作用较强，状态轴基本稳定，响应轴反馈作用明显。第二步：巩义市水资源承载能力评价指标筛选。根据图3所示流程，利用收集得到的巩义市土地利用/土地覆被等资料，采用二次指标筛选法进行评价指标体系构建，得到巩义市水资源承载能力评价指标体系如表3所示。表3巩义市水资源承载能力评价指标体系第三步：基础数据统计与制备。根据第三步所得指标体系，收集研究区基础数据资料，并计算相应指标值；当缺乏统计资料时，采用模型模拟、遥感反演和资料离散化等方法补充基础数据，并最终得到完整的各指标系统取值。第四步：基于ahp法的权重分配。在上述指标值的基础上，采用层次分析法进行指标权重计算，得到各指标相对总目标的综合权重。各指标的权重取值如表4所示。表4巩义市水资源承载能力评价指标权重分配情况第五步：水资源承载能力指数值。根据综合评价模型，采用筛选的巩义市各评估指标，计算巩义市水资源承载能力指数。具体结果包括四个：即分目标层的水资源支撑能力指数、生态支撑能力指数和经济社会压力指数，以及总目标层的水资源承载能力指数。第六步：巩义市水资源承载度。在上述承载指数和压力指数计算完成后，基于公式(10)，可以进行水资源承载度的计算，其结果如表5所示。表5巩义市水资源承载能力总目标与分目标评价结果第七步：结果修正。根据状态空间概念模型和分目标层的状态空间压力轴、水资源支撑轴和生态支撑轴的实际意义可知，压力轴反映的是经济社会发展对水资源承载系统造成的压力大小，为压力正向轴，故表5中经济社会压力度越大表示水资源承载系统的压力越大；而支撑轴反映的是生态系统和水资源系统受到压力后所具有的抵抗压力的支撑能力，因此表5中水资源支撑度和生态支撑度为支撑正向轴(或称为压力负向轴)，其值越大表明系统能支撑的经济社会压力越大；由于水资源承载度是基于压力和支撑力综合核算下的承载能力大小，也应为支撑正向指标，其值越大则水资源承载能力越大。依据公式(10)可知，该值低于1则表明水资源承载能力超载。对于所属
技术领域：
的技术人员而言，随着技术的发展，本发明构思可以不同方式实现。本发明的实施方式并不仅限于以上描述的实施例，而且可在权利要求的范围内进行变化。当前第1页12