黃 毅
(貴州省水利水電勘測設計研究院有限公司,貴陽 550002)
中國具有豐富的水能資源,其蘊藏量居世界首位。自改革開放以來,中國水利水電行業發展迅速,獲得巨大的成就,改善了國內能源結構,緩解了結構性缺水問題,在保障社會穩定基礎上,極大地推動了中國經濟的飛速上漲。近十幾年,中國已經修建了80 000座以上的水利大壩,在供水、防洪、發電等多個方面,發揮著重大的作用。但是,在水利大壩建設過程中,水庫具有涉及范圍廣泛、淹沒面積大等特點,為周圍居民帶來極大的不利影響,如房屋倒塌、耕地淹沒等,產生了大量的水庫移民[1]。如何妥當安置水庫移民,是現今水利水電行業亟待解決的問題之一,并關系著水利樞紐工程的成敗與效益。
水庫移民實質上是一種具有強迫性質的非自愿行為,此種行為會徹底改變居民的生產與生活方式,對其造成顛覆性的改變。水庫移民安置是一項復雜系統工程,受多種因素的影響,如經濟條件、環境條件、社會條件等。水庫移民安置需要以人為出發點,結合環境、資源與可持續發展戰略,依據實際情況制定相應的水庫移民安置方案。在水庫移民安置過程中,最關鍵的環節就是安置區的選擇規劃,其是移民以后生活條件與發展潛力的決定因素。只有充分考量多方面因素(社會環境、自然資源、區位條件、生產用地條件、基礎設施條件等),合理選擇規劃水庫移民安置區,才能實現國家制定的“搬得出,穩得住,能致富”的移民安置目標。已有方法由于考慮因素較少,無法獲得最佳安置區選擇規劃效果,制約了水利水電行業的發展步伐。因此,本文提出基于粗糙數據集的水庫移民安置區選擇規劃方法進行研究。
水庫建設位置主要為農村區域,則水庫移民的主體對象為農民[2]。就現有情況來看,水庫移民安置區類型為本村后靠安置區、出村本鄉近遷安置區及出鄉外遷安置區,示意圖見圖1。

圖1 水庫移民安置區類型示意圖
其中,本村后靠安置區是指在原區域附近選擇適合的區域作為安置區。由于搬遷距離不遠,已有基礎設施仍然可以應用,能夠降低移民安置的資金投入,簡化移民安置工作。從水庫移民角度出發,既能夠滿足鄉土情感,也容易適應新的生產與生活環境。水庫蓄水后淹沒的耕地往往是條件較好、經濟效益較高的田地,說明水庫建設后,本村后靠安置區的剩余環境容量極其有限,若是移民數量過多,會導致安置區人口密度過大,人地矛盾突出,從而破壞生態環境,也會影響安置區的經濟發展。由此可見,雖然本村后靠安置區是首選安置方式,但是在安置規劃時,需要將環境承載能力考慮在內,防止生態破壞事件的發生[3]。
出村本鄉近遷安置區是指在本鄉范圍內、原村范圍外選取適合的區域作為安置區。相較于本村后靠安置區,出村本鄉近遷安置區距離原址距離更遠,環境容量較為富余,能夠為移民提供充足的發展空間。但與此同時,由于搬遷較遠,移民需要適應新的生產與生活方式,會造成安置區社會穩定性較差,需要對此方面進行關注與介入管理[4]。
出鄉外遷安置區是指在本鄉范圍外選取適合的區域作為安置區。此種安置方式距離原址最遠,選址范圍較大,但是生產與生活方式差距也較大,需要移民重新適應,學習新的生產技能等,才能逐漸實現安置區的穩定發展。因此,在水庫移民安置過程中,需要將移民適應性與自身意愿考慮在內,防止移民返遷事件的發生。
通過上述過程,完成了水庫移民安置區類型的劃分與深入分析,為后續安置區選擇指標體系構建提供充足的準備。
以上述劃分的水庫移民安置區類型為基礎,依據全面性原則、可操作性原則、層次性原則、系統性原則對安置區選擇指標進行選取,構建選擇指標體系,為移民安置區選擇打下堅實的基礎[5]。
水庫移民安置區選擇指標體系見表1。

表1 安置區選擇指標體系表
由表1可知,構建的安置區選擇指標體系中包含3個一級指標,9個二級指標及其若干個三級指標。由于篇幅的限制,只在表1中展示部分三級指標。上述指標能夠顯示安置區的全部環境信息,為后續安置區的最優選擇提供支撐。
以構建的水庫移民安置區選擇指標體系為依據,獲取相應的指標數據,基于粗糙數據集理論構造粗糙數,計算安置區選擇指標的權重數值,生成安置區選取決策矩陣,獲得水庫移民安置區選擇的最終決策[6]。
已有方法主要通過專家打分方法確定指標權重,極容易受到主觀偏好的影響,造成權重誤差較大,安置區選擇決策結果不是最佳的。而粗糙數無需任何先驗知識,完全依靠原始數據對個體認知進行有效的整合,獲得群體偏好,權重數值計算更加準確,為安置區選擇提供更加精確的數據依據[7]。故此研究基于獲取的指標數據與粗糙數據集理論構造粗糙數,具體如下:
設定安置區選擇決策數據系統為R={C1,C2,…,CN},其中N代表論域中數據總數量。若n個數據之間存在有序關系,依據數據Ci的上近似集與下近似集,即可獲得數據Ci對應粗糙數的上限與下限,表達式為:
(1)

依據式(1)計算結果,即可將安置區選擇決策數據轉換成粗糙數形式,表達式為:
(2)

依據式(2)將安置區選擇決策數據全部轉換為粗糙數形式,但由于安置區范圍較大,類型較多,粗糙數據集規模較大,使得安置區選擇效率降低,不利于水利工程的實施,故對粗糙數據集進行約簡處理,以此來刪除重要度較低的指標數據,降低粗糙數據集的維度,減少安置區選擇決策運算量[8]。
粗糙數據集約簡流程見圖2。

圖2 粗糙數據集約簡流程示意圖
圖2中,T代表重要度標準閾值,需要根據安置區的實際情況進行制定,以此來獲得最佳的粗糙數據集約簡結果[9]。
以約簡后的粗糙數據集為基礎,結合最優最劣法對權重數值進行計算,具體步驟如下:
步驟一:設置最優指標與最劣指標,分別記為CB與CW。

(3)
式中:n為安置區選擇指標數量;k的取值范圍為[1,s],s代表打分專家的人數[10]。
另外,對全部判斷向量進行一致性檢驗。若是不滿足一致性條件,需要對判斷向量進行一定程度的調整,直到全部判斷向量均具有一致性后,才能對判斷向量進行應用、分析與計算[11]。
步驟三:整合處理全部判斷向量,獲得整合比較向量,記為AB與AW。
步驟四:集結群體信息,并結合步驟三獲取的比較向量,構造粗糙比較向量[12]。整合比較向量中元素粗糙數表達式為:
(5)
步驟五:利用數學規劃對每個安置區選擇指標粗糙權重數值進行求解[13]。安置區選擇指標粗糙權重表示為:
(6)
式中:ωB與ωW分別為最優指標與最劣指標對應的粗糙權重;ωj為第j個安置區選擇指標粗糙權重數值。
以上述水庫移民安置區選擇決策結果為依據,結合安置區的實際環境情況以及移民訴求,對安置區進行適當的規劃,為移民后續生產與生活提供支撐。
一般情況下,安置區人均用地控制在70 m2左右,學校用地控制在25 m2左右,實際建設時,需要根據安置區的情況進行適當的面積調整[15]。另外,用電標準設置為每人150 W,用水標準設置為每人每天90 L。主道路寬度約為6 m,住宅前方道路寬度約為2.5 m。由于篇幅的限制,不對規劃內容進行詳細的贅述。
通過上述過程完成了水庫移民安置區的選擇規劃。基于粗糙數據集理論計算了安置區選擇指標權重數值,能夠增加權重計算的客觀性,獲得最佳的選擇結果,為水庫移民提供更好的環境空間,并推動水利工程的順利進行。
為了驗證提出方法的應用性能,選取基于模糊理論的李家河水庫農村移民安置區優選[16]作為對比方法,設計對比實驗,具體實驗過程如下。
選取某水利大壩建設工程作為實驗背景,為了方便實驗的進行,將水庫建設位置與可選擇安置區位置關系進行簡化展示,具體見圖3。

圖3 水庫位置與可選擇安置區位置關系示意圖
由圖3可知,水庫建設位置是固定的,而可選擇的安置區位置共有8個,每個安置區的環境容量均是不同的,需要依據水庫移民的數量與訴求對安置區進行相應的選擇決策。
獲取可選擇安置區相關信息,為后續實驗進行提供便利,具體見表2。

表2 可選擇安置區相關信息表
另外,由于水庫移民安置距離相對來說較近,為了簡化實驗過程,設置可選擇安置區的生產與生活習俗是相同的,不需要移民進行重新的適應與學習。
以上述實驗準備內容為基礎,進行水庫移民安置區選擇規劃實驗,通過移民安置區選擇時間與安置區規劃評估參數顯示提出方法的應用性能,具體實驗結果分析過程如下:
其中,水庫移民安置區選擇時間計算公式為:
(7)
式中:t為水庫移民安置區選擇時間;TE與TS分別為水庫移民安置項目的結束時間與開始時間;α*為安置區選擇時間計算輔助參數,取值范圍為[1,10]。
通過實驗獲得水庫移民安置區選擇時間數據見圖4。

圖4 水庫移民安置區選擇時間數據圖
由圖4可知,與對比方法相比較,應用提出方法獲得的水庫移民安置區選擇時間更短,說明提出方法的效率更高。
水庫移民安置區規劃評估參數主要是借鑒已有文獻研究成果,其計算公式為:
(8)
式中:ξ為水庫移民安置區規劃評估參數;xi為安置區規劃效果評估指標;ωi為安置區規劃效果評估指標對應的權重數值;β與?為安置區規劃評估參數計算常數。
根據已有文獻可知,水庫移民安置區規劃評估參數越大,表明安置區規劃效果越好;反之,水庫移民安置區規劃評估參數越小,表明安置區規劃效果越差。
通過實驗獲得水庫移民安置區規劃評估參數見圖5。

圖5 水庫移民安置區規劃評估參數示意圖
由圖5數據可知,與對比方法相比較,應用提出方法獲得的水庫移民安置區規劃評估參數更大,表明安置區規劃效果越好。
上述實驗數據表明,相較于對比方法,提出方法獲得的水庫移民安置區選擇時間更短,安置區規劃評估參數更大,充分證實了提出方法具有較好的安置區選擇規劃效果。
此研究基于粗糙數據集理論設計了新的水庫移民安置區選擇規劃方法,并通過實驗驗證了提出方法的有效性與可行性,極大地縮短了水庫移民安置區選擇時間,提升了安置區規劃評估參數,為水庫移民安置提供了更加有效的方法支撐,也為安置區選擇規劃研究提供一定的參考。