基于模糊綜合評價法的安徽省旱情等級評估

王玉麗，李京兵，張錦堂，朱 瓊，吳 崢

(安徽省水文局，安徽 合肥 230000)

0 引 言

2019年8～11月，安徽省遭受嚴重的伏秋連旱，持續高溫少雨天氣致使部分地區農田失墑、水塘干涸、水庫蓄水低于死水位，給農業和居民用水帶來嚴重影響。合理有效的干旱等級評估，是制定抗旱措施、確定抗旱預案的重要依據。而依據研究的角度不同，用于干旱評價的指標也不相同，以致評價結果存在著差異，因此確定合適的評價方法非常重要。目前國內外較成熟的干旱等級評價方法多為單一指標評價法，但由于影響干旱的因素眾多，采用單一指標評價具有片面性。模糊綜合評價方法是一種運用模糊數學原理分析和評價具有模糊性的系統分析方法，許多學者運用模糊綜合評價法將單一指標綜合起來，對干旱進行了分析。劉薇、易知之等對研究區域進行單指標、多指標綜合和區域綜合干旱評價，結果表明模糊綜合法在區域干旱評價中具有一定的可信度[1-2]。楊太明、方崇等將基于信息熵與層次分析法的改進模糊綜合評估模型應用在安徽省蚌埠地區，既克服了主觀賦權的隨意性，又綜合考慮每個指標間的相互關系，取得了較為合理準確的效果[3-4]。為合理有效確定2019年安徽省旱情等級，本文采用SL 424—2008《旱情等級標準》中的降水量距平百分率、連續無雨日數、土壤相對濕度進行區域單指標旱情等級評估。同時為了考慮各指標與區域內干旱等級間的關系及避免單一指標評價的片面性，在各單指標評價的基礎上，采用模糊綜合評價方法對區域內干旱等級進行綜合評估。

1 研究區域概況

1.1 干旱特點

2019年安徽省旱情具有以下特點。

(1) 降雨偏少，天氣晴熱，土壤失墑快。2019年8月12日至11月11日安徽省面平均降雨量80 mm，較往年同期偏少70%。全省55個縣降雨量較往年同期均偏少40%以上。加上天氣晴熱，蒸發量大，土壤失墑快，由各水文分區干燥度可知各水文分區的干燥度均大于1.5(表1)。

表1 安徽省水文分區干燥度統計

(2) 連續無有效降雨日長。2019年8月12日至11月11日，安徽省最長連續無有效降雨日地區：大別山區南麓、沿江江南和皖南山區、江淮之間東部，為66～75 d，均為有記錄以來第1位。

(3) 旱災范圍廣。全省降水量較往年同期偏少80%的面積約3.14萬km2，偏少70%～80%的面積約3.82萬km2，偏少50%～70%的面積4.89萬km2。

(4) 大型水庫蓄水位低，水庫蓄水偏少。2019年11月11日梅山水庫水位106.87 m，居歷史同期最低14位(1966年最低)；響洪甸水庫水位110.65 m，居歷史同期最低16位(1978年最低)；磨子潭水庫水位166.72 m，居歷史同期最低16位(1958年最低，1966年第二)；佛子嶺水庫水位108.26 m，居歷史同期最低22位(1965年最低，1978年第二)。其中梅山、佛子嶺、花涼亭水庫水位均低于死水位。11月11日全省大型水庫蓄水量35.9億m3，較往年同期少20%，全省中型水庫蓄水6.54億m3，較往年同期少40%。

1.2 干旱頻率

統計2019年安徽省8月12日至11月11日面雨量，并與歷年同期值進行排頻計算重現期，結果如表2所示。2019年全省同時段面雨量排歷史最低第2位，重現期為35 a，合肥、蕪湖、馬鞍山、安慶、池州、銅陵、黃山7市排歷史最低第1位，重現期均大于50 a，其余各市排歷史最低2～7位，重現期均大于10 a。從水文分區上分析，沿江江南、皖南山區面雨量排歷史最低第1位，重現期大于50 a一遇，江淮之間、大別山區排歷史最低第2位，重現期為35 a，淮河以北排歷史最低第5位，重現期為10 a。

2 干旱等級單指標評估

2.1 評價指標

2.1.1 降水量距平百分率

降水距平百分率多用于評估月、季、年發生的干旱事件，直觀反映降水異常的干旱情況。計算時段降水距平百分率如式(1)所示，以其為指標進行干旱等級劃分的標準如表3所示。

(1)

表3 干旱指標等級標準

2.1.2 連續無雨日數

連續無雨日是指在農作物生長期內連續無有效降雨的天數，不同地區對連續日數和有效降水量閾值的規定有所不同，安徽地區有效降雨閾值為5 mm，一般來說連續無雨日越長，干旱越嚴重，以其為指標進行干旱等級劃分的標準如表3所示。

2.1.3 土壤相對濕度

土壤相對濕度是反映土壤含水量的指標之一，是指土壤濕度占田間持水量的百分比，計算如式(2)所示，以其為指標進行干旱等級劃分的標準如表3所示。

(2)

式中：W為土壤相對濕度，%；θ為土壤平均重量含水量，%；FC為土壤田間持水量，%。

圖1 降水量距平等值面圖(單位：mm)Fig.1 Precipitation distance equivalence surface map

2.2 結果分析

綜合雨水情、來水量、水庫蓄水量和土壤墑情分析，安徽省共有10市發生較為明顯的干旱情況。選取全省及這10市的最不利的連續3個月的降水量計算距平百分率作為季尺度，最不利的1個月的降水量計算距平百分率作為月尺度(圖1)，并統計最長連續無雨日天數與土壤墑情，結果如表4所示。按照水文分區，分別統計安徽省淮河以北、江淮之間、大別山區、沿江江南、皖南山區旱情指標，結果如表5所示。

表4 安徽省各地區單指標干旱等級評估結果

表5 安徽省水文分區單指標干旱等級評估結果

(1) 在降水距平百分率季尺度評估標準下：銅陵、池州、安慶3市為特大干旱；合肥、六安、馬鞍山、蕪湖4市為嚴重干旱；滁州、黃山2市為中度干旱；宣城為輕度干旱；全省為中度干旱。從水文分區上看，江淮之間、大別山區、沿江江南為嚴重干旱，淮河以北、皖南山區為中度干旱。

(2) 在降水距平百分率月尺度評估標準下：六安市為特大干旱；合肥市為嚴重干旱；滁州、馬鞍山、蕪湖、銅陵、池州、安慶6市為中度干旱；黃山為輕度干旱；宣城市不旱；全省為中度干旱。從水文分區上來看，大別山區為特大干旱，江淮之間為嚴重干旱，淮河以北為中度干旱，沿江江南為輕度干旱。

(3) 選取安徽省最不利的連續3個月時段統計最長連續無雨日天數，按照評估標準，由表4可知：馬鞍山、蕪湖、池州、安慶、黃山5市為特大干旱；合肥、滁州、六安、宣城4市為嚴重干旱；銅陵市為中度干旱。從水文分區上來看，大別山區、沿江江南、皖南山區為特大干旱，江淮之間為嚴重干旱，淮河以北為中度干旱。

(4) 以土壤相對濕度為指標，安慶市為嚴重干旱；馬鞍山、銅陵、黃山市為中度干旱；其余各市為輕度干旱或無旱。

由上可知，單指標評價方法計算簡單、易于實現、結果直觀，在干旱評價中應用廣泛，但綜合表4和表5可知，單一指標評價結果存在差異，例如合肥市干旱等級在降水距平和連續無雨日指標評價中是嚴重干旱，在以土壤相對濕度為指標評價結果中為輕度干旱，無雨期的農田灌溉可能導致這種狀況的存在。由于干旱是眾多因素長期共同作用的結果，單一指標的使用不能全面準確有效地掌握旱情。為此，在以降水量距平百分率、連續無雨日數、土壤相對濕度為指標的評價結果基礎上，運用模糊綜合評價模型對安徽省記錄在冊的干旱事件進行綜合評價，以此作為模糊綜合評價方法的檢驗，然后再將該方法應用于2019年安徽省干旱時段內旱情等級的評估。

3 模糊綜合評價旱情評估

3.1 模糊綜合評價法

模糊綜合評價理論是模糊數學的重要內容，是以模糊數學為基礎，將相關的模糊概念用模糊集合表示，應用模糊關系合成的原理，通過模糊運算[5]獲得集合表示評價結果。具體計算步驟如下。

(1) 將評價因素組成指標集X=(X1，X2，…，Xm)，X為被評對象的m個指標集，Y=(Y1，Y2，…，Yn)為對被評對象可能作出的評價結果集，其中n為干旱等級標準的分級數。逐個對被評對象從每個指標X(r=1，2，…，m)進行量化，得到模糊矩陣關系矩陣為

(3)

式中：ark表示被評對象的第r個指標對Yk分類的隸屬度，隸屬度可由隸屬函數求得，r=1,2，…，m，k=1,2，…，n。通過矩陣A可以得出從X到Y的模糊線性關系W，W對指標集X上的關于權重分配的模糊向量為B=(b1，b2，…，bm)，則：

C=W(B)=B×A=

(4)

(2) 旱情指標為上述各單指標：記為X=(X1，X2，X3)，其中X1為降水量距平百分率、X2為連續無雨日數、X3為土壤相對濕度，各指標所反映的評估對象重要程度不同。旱情等級分為Y=(Y1，Y2，Y3，Y4)，其中Y1為特大干旱，Y2為嚴重干旱，Y3為中度干旱，Y4為輕度干旱。

(3) 確定權系數。旱情評價中各指標權重系數的確定方法主要分為主觀法和客觀法，本文采用層次分析法與信息熵相結合的方法[5]，由層次分析法確定主觀權重以反映實際，信息熵確定客觀權重以克服主觀隨意性。

3.2 結果分析

將模糊綜合評價法應用于安徽省記錄在冊的干旱事件檢驗，以確定該方法在區域內的適用性與有效性。2013年安徽省大部地區發生嚴重干旱，選取蕪湖、池州、宣城、黃山、銅陵市2013年干旱期降雨、連續無雨日及土壤相對濕度為例，進行旱情等級的評估。根據層次分析法中0.618比例確定權重向量為(0.57，0.06，0.37)，信息熵計算得權重向量為(0.53，0.30，0.18)，得到綜合權重為(0.57，0.14，0.29)。計算結果如表6所示。由結果可知，蕪湖市為特大干旱，其中隸屬度為0.414 0，池州、宣城、黃山市均為嚴重干旱，隸屬度分別為0.489 4，0.365 1，0.487 1，銅陵市為中度干旱，隸屬度0.463 7。由資料記載可知，安徽省2013年夏季受高溫少雨和蒸發量大疊加影響，沿淮東部及沿江江南地區重旱，部分地區特旱，與模糊綜合評價法的結果較符，一定程度上說明評價方法的合理性與可行性。

表6 2013年安徽省干旱區域綜合評價結果

通過檢驗可知，模糊綜合評價法對研究區域內的旱情評價有一定的合理性與可行性。在此基礎上將模糊綜合評價方法應用于2019年安徽省旱情評估中，選取單指標評價中的3項指標組成評價體系，計算資料采用10市2019年8月中旬至2019年11月中旬雨量、連續無雨日及土壤相對濕度，以全省和合肥市為例，得到的評估結果為(0，0.607 4，0.250 7，0.141 8)和(0.182 4，0.633 3，0.098 5，0.085 6)，根據最大隸屬度原則可確定全省及合肥市的干旱等級均為嚴重。其他區域計算結果見表7。

表7 2019年安徽省干旱區域綜合評價結果

4 結 論

本文利用模糊綜合評價法評估了2019年安徽省旱情，得到結論如下。

(1) 2019年安徽省伏秋時期發生嚴重干旱，其中蕪湖、銅陵、池州、安慶市為特大干旱，合肥、滁州、六安、馬鞍山、黃山市為嚴重干旱，宣城市為中度干旱。

(2) 干旱等級評價的各指標與旱情等級間關系較為復雜，使用單一指標進行評定不能全面反映區域內的實際情況，本文使用基于信息熵與層次分析法綜合賦權的模糊綜合評價法，有效克服主權賦權的隨意性的同時，綜合考慮每個指標之間的相互關系，評價結果與實際情況也較為接近。