基于流向跟蹤和多重賦權的引黃灌區用水效率評價

馮 峰，倪廣恒，孟玉清

（1. 黃河水利職業技術學院，開封 475004；2. 小流域水利高校工程技術研究中心，開封 475004；3. 清華大學水利水電工程系，北京 100084；4. 河南省豫東水利工程管理局三義寨分局，開封 475300）

基于流向跟蹤和多重賦權的引黃灌區用水效率評價

馮 峰1,2，倪廣恒3，孟玉清4

（1. 黃河水利職業技術學院，開封 475004；2. 小流域水利高校工程技術研究中心，開封 475004；3. 清華大學水利水電工程系，北京 100084；4. 河南省豫東水利工程管理局三義寨分局，開封 475300）

針對引黃灌區灌溉用水效率的綜合評價問題，利用灌溉用水流向跟蹤法，構建了由19個確定性指標、3個子系統組成的開放型評價指標體系，按照多重賦權理念，確定了在多層次模糊評價體系中的各個層采用多種賦權方法。在指標體系的第1層（輸入層），通過計算指標數據所攜帶的熵值對其賦予數學權重；在第2層（準則層），采用熵值權重法、等權重法和經驗賦權法等對3個子系統進行多重賦權，獲得和比較不同權重對評價結果的影響。選擇三義寨引黃灌區為研究實例，對 2005—2014年共計 10 a的灌溉用水效率進行綜合評價，經過賦權計算，第 1種熵值權向量為（0.307,0.348,0.345），第2種等權向量為（0.333,0.333,0.334），第3種主觀權向量為（0.400,0.200,0.400）3種不同權重的評價結果呈現出整體趨勢和走向基本一致，權重對于評價結果的影響非常有限。根據多重賦權的評價結果，2013年均為10 a中灌溉用水效率的最優年份，評價等級為優，綜合評價平均值為0.993。此評價結果與三義寨引黃灌區的實際情況相符，2013年在降雨量和地下水相對較少的情況下，灌溉實際引水量和實際灌溉面積都保持了較高水平，保證了灌溉的效果，也確保了灌區作物的豐收。根據第二層的評價值可以清晰地看到工程因素和管理因素兩個子系統的動態變化過程，2007年之前都處于較低發展水平，2009年之后進入穩步發展階段，從而查找到灌溉用水過程中存在的問題和薄弱的環節，為下一步引黃灌區的科學規劃和可持續發展提供數據基礎和技術支撐。

灌溉；水資源；降雨；用水效率；流向跟蹤；多重賦權；改進模糊模型；三義寨灌區

馮峰，倪廣恒，孟玉清. 基于流向跟蹤和多重賦權的引黃灌區用水效率評價[J]. 農業工程學報，2017，33(10)：145－153. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.10.019 http://www.tcsae.org

Feng Feng, Ni Guangheng, Meng Yuqing. Evaluation of water use efficiency in Yellow River Irrigation Area based on flow-tracing and layered-weight method[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(10): 145－153. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.10.019 http://www.tcsae.org

0 引 言

水是生命之源、生產之要、生態之基[1]。中國年平均缺水量達到500多億m3，水資源的供需矛盾非常顯著[2]。中國目前的灌溉水有效利用系數僅為 0.50，與世界先進水平的0.7～0.8有著明顯的差距[3]。在2011年中共中央國務院《關于加快水利改革發展的決定》文件中明確指出：到2020年全國灌溉水有效利用系數要提高到0.55以上，要堅決確立用水效率控制紅線，堅決遏制水資源浪費，還要把節水工作作為一項長期而艱巨的任務，貫穿于整個國民經濟發展和群眾生產生活的全過程[1]。由此可見，大力節約水資源，不斷提高農業用水效率，從而有效地保障灌區的灌溉效率將是中國今后的一項長期的戰略任務[4]。

目前，關于農業灌溉用水效率的研究主要集中在 2個方面：1）局部微觀地測算單一的灌溉水利用效率的相關指標[5]；2）全面宏觀地通過構建指標體系進行灌溉用水效率綜合評價。利用不同的指標、尺度或方法，對灌區進行灌溉水利用系數測算有較多的研究成果，馮保清針對中國不同尺度下的灌溉用水效率，提出了有效利用系數評價的理論方法和影響因素[6]；戰家男對寧夏回族自治區灌溉用水效率進行了測算，并提出評價指標體系[7]；李志軍對陜西省灌溉水利用系數進行了測算[8]；孟國霞等對山西省灌溉水利用系數進行了測算等[9]；劉鈺等對全國范圍內的主要農作物的灌溉需水量、灌溉水利用系數進行了測算和分析[10]。針對不同流域或區域的灌區，通過構建指標體系和計算模型進行綜合評價的研究成果也較多。陸琦等應用主成分分析原理建立了灌區灌溉管理質量評價的綜合主成分，并提出了評價標準[11]。李浩鑫等基于循環修正的思想，利用組合評價的方法建立灌溉用水效率綜合評價模型[12]。霍星等利用層次框架思維模式與蟻群算法，構建了層次分析-蟻群算法[13]。肖俊龍等建立基于熵權的物元可拓模型對灌區節水灌溉綜合效益進行評價[14]。王錦輝等將灰色關聯理論與 TOPSIS法相結合，對大型灌區的運行狀況進行評價驗證[15]。葉瀾濤等以天津灌區為實例，對灌區用水效益的關鍵因素進行了分析和確定[16]。李紹飛通過計算與理想物元之間的加權海明貼近度來計算綜合評價等級，形成了確定灌區農業用水效率等級的改進的模糊物元模型[17]。

以上研究雖然取得了較豐碩的成果，但是針對某一灌區的灌溉用水效率的整體性評價以及動態發展過程的綜合評價方面，還缺乏相對完整或系統的方法和體系。這給灌區管理單位如何更好地落實最嚴格的水資源管理制度，以及如何科學地規劃灌區未來的發展都帶來不利的影響。本文的主要研究目的是基于用水過程思路構建指標體系，對模糊綜合評價模型進行多重賦權的改進，針對某一灌區灌溉用水效率的動態過程進行整體性、連續性的綜合評價，以期服務灌區，從而更好地落實最嚴格的水資源管理制度，以及為科學地規劃灌區奠定基礎。

1 基于流向跟蹤法構建評價指標體系

1.1 灌區用水流向跟蹤法

評價指標體系構建的合理與否，將會對灌區用水效率評價結果有著重要的影響[18]。為了體現引黃灌區的區域特點，全面梳理灌溉用水效率的影響因素，采用用水流向跟蹤法對所有的影響因子進行有效識別。用水流向跟蹤法根據每個分配水節點和流向環節查找主要因素，再發散到具體的影響因子，全方位、全過程地跟蹤水流的流向和用途，順向擴散，尋根溯源，遴選和查找灌溉用水效率的影響因子。該方法的識別過程為“水源引水→灌區分流→農田利用→排水走向→入承泄區→因子組合→指標選擇”。采用灌溉用水流向跟蹤法的優點在于：跟蹤灌區用水全過程中每個引用、分配、流動、變化的具體環節，確定灌溉用水量減少的相關因素和原因，從而能夠較全面、符合邏輯地排查到灌區用水效率的相關影響因子，確保構成評價體系的每個指標具有代表性、獨立性和合理性。

1.2 影響因子識別

以灌區從河流或水源地取水開始，經過引水工程、輸配水工程到農田利用，由排水溝道系統匯集后，排入承泄區為止，將整個灌區用水過程，沿著所有的用水關鍵節點，擴散尋找到用水效率的影響因子，確保全面準確性。基于灌溉用水流向跟蹤法對黃河引黃灌區的影響因子進行分析，如圖1所示。

圖1 基于用水流向跟蹤法的灌區用水效率影響因子分析Fig.1 Analysis of influence factor of irrigation water efficiency based on water-flow-tracing method

將基于灌溉用水流向跟蹤法查找到的影響因子進行分析，并將影響因子按照工程因素、自然因素和管理因素3大類進行歸類，如圖 2所示，影響因子主要歸為3大類，工程因素主要由水閘、口門的工程狀況、計量設施、配套設施、渠道襯砌、渠道防滲、田塊條件等構成；自然因素主要由引水量、土壤熵情、地下水資源、降水情況和土壤地質情況等構成；管理因素主要由農作物種植結構、節水工程投資、農藝節水、節水技術、水價管理、用水規劃、規章制度、灌區規劃等因子構成。

圖2 基于用水流向跟蹤法的影響因子識別歸類過程圖Fig.2 Identification and classification process of influence actor based on water-flow-tracing method

1.3 多層次評價指標體系

根據圖 2獲取的影響因子識別和歸類的結果，引黃灌區灌溉用水效率評價指標體系共由3層構成，第1層為指標層，由19個代表性指標構成；第2層為準則層，由工程、自然和管理因素3個子系統構成；第3層為目標層，也是灌溉用水效率評價體系中的最高層，如圖 3所示。構建完成的指標體系能夠準確體現黃河流域、引黃灌區的特點；將影響因素分歸為工程、自然和管理 3大類，邏輯更加明確，指標之間的相關性集中；19個代表性指標，清晰明確，數據易得，可操作性強；如果需要評價不同區域和特點的灌區，可以擴展相應的評價子系統和確定代表性指標，構建出新的評價指標體系，因此該體系具有較強的擴展性和外延性。

圖3 灌溉用水效率評價指標體系Fig.3 Evaluation index system of irrigation water efficiency

2 基于多重賦權的模糊評價模型

2.1 多重賦權

對于灌區用水效率綜合評價而言，權重確定是非常關鍵的一個環節[19]。現有的灌溉用水效率綜合評價模型和方法都較多，確定指標權重的方法主要有 2類：主觀賦權法與客觀賦權法[20-21]，其中主觀賦權法主要有專家評價法、層次分析法、德爾菲法等[22-23]，客觀賦權法主要有信息熵值法、數學賦權法、突變理論法等[24-25]。但是由于權重確定的方法種類繁多，會導致某種方法的評價結果的不確定性，不同評價方法對同一案例的評價結果也會存在明顯的差異[26]。因此在本研究的評價中，采用多重賦權來規避或減少權重對評價結果的不利影響。

多重賦權有2個方面的含義：1）在多層次評價體系中不同的層，例如指標層、準則層則采到不同的賦權方法；2）為了對比最終的評價結果，對于在同一層采用多種賦權方法。灌溉用水效率評價指標體系的第 1層（輸入層）共有19個確定性指標構成，分屬于3個子系統，其中工程因素子系統由 8個具體確定性指標構成，自然因素子系統由 3個具體指標構成，管理因素子系統由 8個具體確定性指標構成。由于這些指標的單位、數值、性質都不同，因此采用數學賦權法對19個確定性指標進行權重計算，確定時只考慮指標本身數據所攜帶的信息。第2層準則層由工程、自然和管理因素3個子系統構成，沒有相關的具體指標，為了對比評價結果，分別采用熵值權向量、等權重和主觀經驗賦權法確定權重。

2.2 評價模型

2.2.1 多層次半結構模糊優選系統

在灌溉用水效率綜合評價的多層次半結構模糊優選系統中，其多層次是指該體系由指標層（輸入層）、準則層和目標層（輸出層）共 3層構成，半結構性是指位于輸入層的指標由定量、定性 2類指標構成[27]。如圖4所示，多層次優選系統分解為Z層，第1層是最低層（輸入層），最高層是Z層（輸出層），若輸入層有m個目標相對優屬度，輸入到由若干個平行的子系統構成的第 2層（準則層），則該層的每個子系統都有若干個目標相對優屬度輸入，每個目標對應有相應不同的權重，對每個單元子系統計算輸出，用公式（1）可得出方案相對優屬度向量。

圖4 三層模糊優選系統Fig.4 Three-lay system of fuzzy optimization

式中ui'為第i個子系統的相對優屬度向量，即第1層的輸出也是第2層的輸入；u￠i1為第i個子系統的第1個方案的相對優屬度向量，即第1層（輸入層）的輸出也是第2層（準則層）的輸入；n為具體的評價方案數量。

式（2）將第2層的輸出轉化為了第3層的輸入，令

式中uij'為第i行第j列的相對優屬度矩陣數值；rij為第i行第j列的相對優屬度向量數值；xij為第i行第j列的特征值矩陣數值。

根據上述流程，從第 1層（輸入層）依次向最高層（輸出層）進行依次計算，由于最高層只有 1個系統，即最后可得出Z層的輸出，即整個評價體系的相對優屬度向量。

式中u為最高層的系統相對優屬度向量；u1為對應于評價等級為1的相對優屬度向量；h為評價等級的數量，本次研究的評價等級為5級。

按照上述過程，可對若干個待評價方案進行優選和綜合評價[28]。

2.2.2 引黃灌區用水效率評價步驟

1）構建n個方案m個評價指標的判斷矩陣

2）判斷矩陣X由2部分數值合并構成。其中定量指標的數值直接采用，定性指標采用其相對優屬度，相對優屬度按照二元比較模糊分析法通過查表得到[29]。

3）歸一化處理判斷矩陣X，得到歸一化后的判斷矩陣B。根據指標所屬的類型不同，越大越優型的指標用式（4），越小越優型指標的用式（5）分別計算。

式中bij為第i行第j列歸一化判斷矩陣元素；xij為第i行第j列的指標數值；i為矩陣行數，代表指標個數；j為矩陣列數，代表評價方案的數量。

4）采用分層和多重的賦權方法分別確定輸入層 19個指標，準則層3個子系統的權重。

① 采用數學賦權法的熵值權向量法確定第1層（輸入層）的指標的權向量。首先用式（6）計算指標的熵值。

式中Hi為指標i的熵值；fij為計算參數。

然后，用式（7）計算指標的熵值權向量wi。

② 多重賦權確定第2層3個子系統的權向量

根據灌溉用水流向跟蹤法的思路，灌區用水效率評價體系第2層由工程因素、自然因素和管理因素3個子系統構成。分別采用熵值權向量法、子系統等權重法、主觀經驗賦權法確定各個子系統對應的權向量。

5）利用式（8）計算3個子系統相對優屬度向量。

式中uhj為第j個方案對應級別h的相對優屬度向量；i為矩陣第i行，共有m行，與評價體系輸入層的指標數量相同；j為矩陣第j列，共有n列，與評價方案的數量相同；aj、bj為對應第j個評價方案的評價等級上、下邊界；h為評價等級的級別數量；dhj、zj為公式的計算參數；sh為評價等級h對應的標準值。

6）把各子系統的輸出當作輸入，重復上述的計算步驟，得到第 2層（準則層）的各子系統的相對優屬度向量。

7）利用式（9）計算各個方案的級別特征值，得出第3層（最高層）的相對優屬度向量。

式中Y為第j個方案的級別特征值。

3 引黃灌區灌溉用水效率評價實例

3.1 研究區域

三義寨引黃灌區位于河南省東部平原（34°52￠N、144°44￠E），北靠黃河，是1958年興建的大型引黃灌區，灌區當時覆蓋了河南、山東兩省，以及開封、商丘、菏澤3個地區共計18個縣[30]。三義寨引黃灌區原設計流量為520 m3/s，設計灌溉面積為132萬hm2，在灌區工程沒有完全形成灌排水體系和配套設施不完善的情況下，1958年8月進行了放水灌溉，導致灌區內地下水水位升高，引起灌區土地大面積發生次生鹽堿化現象，在 1961年被迫停止灌溉。1974年改建之后，三義寨灌區的引水能力確定為300 m3/s，1990年灌區再次經過改造和擴建。目前，三義寨灌區的引水能力約為150 m3/s，灌溉區域主要位于河南省豫東地區，共計 9個縣區，分別是開封市的開封縣、蘭考縣、杞縣和商丘市的民權縣、寧陵縣、睢陽區、梁園區、睢縣、虞城縣。三義寨灌區的總土地面積為4 344.2 km2，總耕地面積為2 701.42 km2。三義寨引黃灌區經過40余年的開發建設，整個灌區在抗旱灌溉中發揮了顯著效益，但目前的引水能力150 m3/s與設計引水能力300 m3/s之間有較大差距，遠遠沒有達到設計灌溉效益，因此開展三義寨灌區灌溉用水效率評價研究，對于查找存在的問題以及灌區的可持續發展有著重要的現實意義[31]。

3.2 三義寨引黃灌區評價指標

案例評價的主要目的是針對三義寨灌區灌溉用水效率進行10 a連續綜合評價，因此對流向跟蹤方法確定的開放評價指標體系根據評價目的進行確定。

在工程因素子系統中，由于計量精準率指標數據相同，實際排水量、排水溝長度這 2個指標在三義寨灌區中沒有設置，因此這 3個指標不具備代表性和差異性，取消這 3個指標；在自然因素子系統中，由于蒸散發指標每年觀測值基本相同，缺乏差導性，因此取消此指標；在管理因素子系統中，由于灌區規劃、用水規劃這 2個指標描述的內容相同，節水技術使用率、節水教育普及率這2個指標無數據，因此取消這4個指標。最終確定的三義寨灌區灌溉用水效率評價指標體系共11個指標構成，其中9個為定量指標，2個為定性指標（水價管理和規章制度），具體指標數據見表1。選擇2005—2014年為三義寨引黃灌區連續評價的時間區間。表1中，I1～I5、I10～I11指標數據由三義寨灌區管理局提供，I6～I7指標數據由惠北水利科學實驗站提供，I8～I9指標為定性指標，由三義寨灌區管理局提供了定性的文字描述。

3.3 三義寨引黃灌區灌溉用水效率計算評價過程

3.3.1 確定定性指標的相對優屬度矩陣

在評價指標體系中，管理因素子系統下有 2個定性指標：水價管理I8和規章制度I9，通過模糊綜合評價查表的方法，明確了模糊評價中語氣算子和相對隸屬度的關系[28]，確定了2個定性指標的相對優屬度矩陣如下：

3.3.2 計算第一層（輸入層）指標的熵值權向量

根據三義寨引黃灌區灌溉利用效果評價的期望是：灌區水資源利到充分利用，獲得良好的整體利用效果，將11個指標進行分類。指標歸為越大越優型還是越小越優型，主要依據指標變化對綜合評價期望的影響。例如：灌區農田對天然降雨和地下水的依賴程度越低，說明灌區灌溉利用效率越好，因此自然因素子系統2中的降雨量、地下水模數為越小越優型指標；灌區完備度越高，工程配套越齊全，渠道長度越長，引黃灌區的灌溉利用效率就越充分，整體效果越良好，因此其余指標都為越大越優型指標。令2個定性指標的相對優屬度直接轉化為特征值矩陣X的數值，與9個定量指標進行合并，利用式（4）和式（5）分別計算3個子系統的歸一化判斷矩陣B。

利用式（6）和式（7）計算第1層（輸入層）11個指標的熵值權向量，結果見表2。對應3個子系統的各指標熵值權向量如下：

表1 2005—2014年三義寨灌區灌溉用水效率評價指標Table 1 Evaluation index of irrigation water effectiveness in Sanyizhai Irrigation Area in 2005—2014

表2 11個指標熵值和權重Table 2 Entropy values and weight of 11 indices

3.3.3 計算第一層（輸入層）3個子系統的相對優屬度向量

利用式（8）分別計算3個子系統對應的相對優屬度向量，利用式（9）計算出3個子系統2005－2014年共計10 a的級別特征值如下：

級別特征值Y共有1～5級，所對應的5級的相對優屬度標準值為（1,0.8,0.6,0.3,0），按照線性內插的計算方法，得到3個子系統的方案相對優屬度向量分別為：

3.3.4 計算第二層子系統的相對優屬度向量

根據改進的多層次多目標模糊評價模型，第1層（指標層）的輸出可以轉化為第 2層（準則層）的輸入。則各子系統的相對優屬度矩陣R構成了第2層的輸入，利用式（4）和式（5）計算第2層的歸一化判斷矩陣B。

4 結果與分析

4.1 評價結果

為了獲得更多有利于對比的評價結果，采用多重賦權的方法，對第二層準則層的工程、自然和管理因素 3個子系確定3種權重：1）熵值權向量。利用子系統數值所攜帶的信息熵來確定權重，經過式（6）和式（7）計算確定3個子系的權向量為（0.307,0.348,0.345）。2）等權重。工程、自然和管理3個子系統具有同等的重要性，采用權重為（0.333,0.333,0.334）。3）主觀權重。用來模擬決策者的意愿對評價的主觀影響，假定決策者更側重于工程和管理因素的影響，一方面決策者更注重灌區工程情況和管理效果也符合在三義寨引黃灌區調研的實際情況，另一方面采用與以上兩種方法有較大差異的權重為了對比評價結果，因此權重為（0.400,0.200,0.400）。結合以上 3種賦權，分別利用式（8）和式（9）計算得出相應的輸出層級別特征值，如表3所示。

表3 多重賦權的各子系統輸出層級別特征值Table 3 Rank feature value of output layer of each subsystem based on layered-weight method

根據5個級別對應的相對優屬度標準值，按線性內插得到2005—2014年的相對優屬度向量，如圖5所示。將多目標多級模糊評價的第2層，利用以上3種權重進行計算，將得到的評價結果進行對比，對于10 a間3種不同權重的評價結果，呈現出整體趨勢和走向基本一致，權重對于評價結果的影響非常有限。根據優屬度向量對應的優、良、中、可、劣5個評價級別，對評價級別進行判斷，3種賦權的評價級別結果如表4所示，根據多重賦權的評價結果，2013年均為10 a中灌溉用水效率的最優年份，評價等級為優，綜合評價平均值為0.993。此評價結果也與三義寨引黃灌區的實際情況相符，2013年在降雨量和地下水相對較少的情況下，灌溉實際引水量和實際灌溉面積都保持了較高水平，保證了灌溉的效果，也確保了灌區作物的豐收。

圖5 三義寨引黃灌區不同權重評價結果對比Fig.5 Results comparison of evaluation in different weight in Sanyizhai Yellow River Irrigation Area

表4 2005—2014年三義寨引黃灌區用水效率綜合評價值和評價級別Table 4 Comprehensive evaluation value and ranking of Sanyizhai Yellow River Irrigation Area in 2005—2014

4.2 基于流向跟蹤和多重賦權的引黃灌區用水效率評價結果分析

基于流向跟蹤和多重賦權的改進模糊評價模型，與傳統的模糊評價模型對比有以下優點：1）評價指標體系能夠較清楚體現出灌溉用水流向跟蹤法的思路，構建出了涵蓋全面、過程清晰的評價指標體系；2）多重賦權的特點是在多層次評價中，不同的計算層采用了不同的賦權計算，有效地規避了人為和主觀因素對權重的影響，但在最終決策層又采用了 3種各有側重點的賦權，有利于觀察和對比評價結果的動態變化過程；3）改進的模糊評價模型與傳統的模型差別，主要在于指標權向量的確定方法上。傳統的模糊評價主要采用二元比較的方法確定指標權向量，改進的模糊采用了指標本身攜帶的信息熵確定權重，有效地克服了主觀判斷容易導致微小偏差和失誤的影響。

如圖6所示，根據3個子系統的歸一化判斷矩陣計算結果，可以直觀地顯示出三義寨引黃灌區在工程、自然和管理等各個方面在10 a內的動態變化情況。總體而言，工程和管理因素在2007年前水平較低，2009年后水平較高。自然因素的變化顯示出跳躍性，幅度較大，也體現出了自然條件，如降雨、地下水本身不穩定的特點。工程因素在 10 a間一直呈現穩定上升趨勢，在 2008—2009年有較大的提升。管理因素在10 a也呈現出穩定上升的變化趨勢，在2008年、2009年和2013年呈現出較顯著的提升。這些有針對性的評價結果，利于引黃灌區的管理部門查找自身工作的不足，了解發展趨勢和規律，從而有的放矢，合理規劃和實施灌區的各項工作。

圖6 三義寨引黃灌區3個子系統評價結果Fig.6 Evaluation results of 3 sub-systems in Sanyizhai Yellow River Irrigation Area

三義寨引黃灌區2005—2014年灌溉用水有效利用系數[32]如圖7所示，灌溉用水有效利用系數在0.3～0.5之間變化，2006年有1個小高峰、2010年之后高于之前。與圖7對比，圖5反映出的三義寨灌區用水效率評價結果的連續變化過程更細致和全面。灌溉用水有效利用系數是通過計算農業用水占總用水的比例，而灌區用水效率綜合考慮了多種指標，更能反映出系統的復雜性，這更符合實際。

圖7 三義寨引黃灌區2005—2014年灌溉用水有效利用系數Fig.7 Irrigation water use efficiency of Sanyizhai Yellow River Irrigation Area in 2005—2014

5 結 論

1）創建用水流向跟蹤影響因子識別法。用水流向跟蹤法的思路是沿著水資源在灌區的流動和利用過程，在每個分配水節點和流向環節查找主要因素，從而有效、全面地遴選和查找到灌溉用水效率的影響因子。將用水流向跟蹤法應用到引黃灌區，對用水效率影響因子進行了全過程地跟蹤、識別、提取和歸類，構建了由19個指標構成的評價指標體系。結合研究區域三義寨灌區的特點，構建了3層評價體系，第1層是指標層，共有11個定量和定性指標組成；第 2層是準則層，由工程、自然和管理因素3個子系統構成；第3層是灌區用水效率綜合評價的目標層。

2）構建多重賦權的改進模糊綜合評價模型。在傳統的模糊優選模型的基礎上，采用多重賦權來規避或減少權重對評價結果的不利影響。第1層（輸入層）共有19個指標，采用數學賦權法較合適，通過計算指標數據的熵值來確定其權向量，從而避免主觀因素對權重的影響。對于第2層準則層的3個子系統，分別采用了熵值權向量（0.307,0.348,0.345）、等權重（0.333,0.333,0.334）和主觀經驗賦權法（0.400,0.200,0.400）進行綜合評價計算。

3）對三義寨引黃灌區進行了灌溉用水效率綜合評價。對2005—2014年共計10 a的灌溉用水效率進行實例計算，雖然在第二層準則層采用 3種不同權重，但是根據輸出層結果，灌區用水效率綜合評價結果趨勢和走向基本一致，權重對于評價結果的影響有限。2013年均為10 a中灌溉用水效率最優的年份，評價等級為優，綜合評價平均值為0.993。

4）不同層評價結果的應用。根據第二層3個子系統的歸一化判斷矩陣結果，可以直觀地顯示出三義寨引黃灌區在工程、自然和管理等3個方面在10 a內的動態變化情況，從而可以有效地查找到灌區存在的問題以及產生的原因。因此，綜合評價結果也可以較直觀、合理地反映出三義寨灌區在10 a間的灌溉用水效率的動態連續發展過程。以上成果可以為灌區的下一步規劃和可持續發展提供有效的數據支撐。

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Evaluation of water use efficiency in Yellow River Irrigation Area based on flow-tracing and layered-weight method

Feng Feng1,2，Ni Guangheng3，Meng Yuqing4
(1.Yellow River Conservancy Technical Institute, Kaifeng475004,China; 2.Small Watershed Hydraulic Technology Research Center of Henan Provincial Colleges and Universities, Kaifeng475004,China; 3.Department of Hydraulic Engineering, Tsinghua University, Beijing100086, China; 4.Eastern Water Conservancy Bureau of Henan Province Sanyizhai Branch Office, Kaifeng475300,China)

There is an obvious gap between China’s current irrigation water use efficiency and the world’s advanced level for that of China is only 0.50, whereas that of world’s advanced level reaches 0.7-0.8. Therefore, saving water resources,improving agricultural irrigation water efficiency, and ensuring the irrigation efficiency will be a long-term strategic task in the future of China. The purpose of this paper was to make a comprehensive evaluation for water use efficiency of Yellow River irrigation area based on flow-tracing and multiple weights method. In order to make a good comprehensive evaluation for water using efficiency, an open index-evaluation system including 19 deterministic index and 3 sub-systems based on irrigation flow-tracing method. Then, the improved fuzzy evaluation model was constructed based on multiple layer-weight determination method by making use of multi-objective and multi-level system. In the first layer (input layer), the index weight was confirmed by calculating entropy-weight-vector, and in the second layer (criterion layer), the sub-system weight was confirmed by the entropy- weight-vector method, equal-weight method and experience weight method, respectively for multi-layer weights. Finally, obtaining data and comparing different weights from the evaluation results was carried out by the fuzzy evaluation model. The paper took Sanyizhai Irrigation Area in lower reaches of the Yellow River as a case study.Sanyizhai Irrigation Area is located in the eastern plain of Henan Province (34°52￠N, 144°44￠E), north of the Yellow River.Sanyizhai Irrigation Area was founded in 1958, and it involves 18 counties scattered in Kaifeng, Shangqiu and Heze in Henan Province, and Shandong Provinces as well. Up to now, the water-diverting capacity of Sanyizhai Irrigation Area is about 150 m3/s, and irrigation area covers 9 counties(districts) mainly in the eastern part of Henan province, that is: Kaifeng, Lankao and Qi counties of Kaifeng City, Minquan County, Ningling County, Suiyang District, Liangyuan District, Sui County and Yucheng County of Shangqiu City respectively. The total land area of Sanyizhai Irrigation Area reaches 4 344.2 km2and the total cultivated area is 2 701.42 km2. The paper took 10 years data from 2005 to 2014 of Sanyizhai Irrigation Area as a case study to make a comprehensive evaluation for water use efficiency. The 3 kinds of weight was used for the calculation. The results showed that: the first entropy-weight-vector weight was 0.307, 0.348, 0.345, the second equal-weight was 0.333, 0.333,0.334, and the third subjective weight was 0.400, 0.200, 0.400. The evaluation result presented a general identical trend and showed that weight-influence was very limited for the evaluation result. According to the evaluation result, the irrigation water effect in 2013 was optimal among 10 years with average value 0.993 by comprehensive evaluation. Meanwhile, this evaluation results were in conformity with the actual situation of Sanyizhai Irrigation Area. In 2013 the rainfall and groundwater is relatively small, whereas the practical diverted irrigation intake and irrigation area has kept high level, which has ensured irrigation effect of and crop-harvest. According to the evaluation value of second layer, the dynamic variation process about engineering factors and management factors could be seen clearly, which showed that it kept a low-level development before 2007 and entered into a higher level development after 2009, so it could help us find the existing problems in irrigation process and provides data basis and technical support for the scientific planning and sustainable development of Yellow River Irrigation Area.

irrigation; water resources; precipitation; water use efficiency; flow-tracing; layered-weight; improved fuzzy model; Sanyizhai Irrigation Area

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.10.019

S274.3

A

1002-6819(2017)-10-0145-09

2016-10-21

2017-03-27

國家自然科學基金項目（U1304503）；河南省高等學校重點科研項目（17A570007）；開封市2016年科技攻關計劃項目（1602019）

馮 峰，女，河南駐馬店人，副教授，博士，主要從事水土資源高效利用研究。開封 黃河水利職業技術學院，475004。

Email：fengfeng_624@163.com