基于供水和生态目标的水资源优化配置分析.pdf

环 保 与 节 能水上安全 2023 年 第12 期82作者简介：戴长彬，男，本科，研究方向为水务。基于供水和生态目标的水资源优化配置分析戴长彬（北京市大兴区永定河管理所，北京 102601）摘要：本文针对水资源的优化配置问题进行研究。结合某地区实际情况，设置水资源配置模型并对算法进行改进，建立经济社会生态三系统协调度评价体系，对水资源配置方案进行评价。结果显示：在不同来水情况下，采用的两种水资源配置方案协调度均达到“良好”水平，其中引调黄河水能进一步改善水资源配置效果，可为实际工作开展提供依据。关键词：水资源；优化配置；算法改进；评价指标0 引言新形势下，水资源供应量不满足实际需求量，成为急需解决的问题1。近年来，关于水资源开发利用的研究增多，一方面将研究重点放在水资源的配置上，从传统的经验性配置转变为精准化配置，不仅效率提高，而且适应性增强。另一方面将研究重点放在水资源配置方案的评价上，利用评价结果优化配置方案，以实现水资源的可持续利用。以下结合实践，探讨了基于供水和生态目标的水资源优化配置方法。1 研究区域水资源概况以 A 地区为例，供水范围覆盖周边 11 个区县，划分为 3 个供水区，总面积约 7 100 km2。A 地区属于流域有丰富的水资源，但由于开发利用不足、存在污染现象，影响水资源供应的可持续性。本研究选取甲、乙2 个水库，引调黄河水后，通过这 2 个水库进行联合调度，实现水资源的合理配置。参考当地统计年鉴和水资源公报，对近 10 年的水文数据进行分析，并以 2018 年作为基准年，预测 2030 年在不同来水条件（丰水、枯水、平水）下的需水量，实现水资源的优化配置。2 水资源配置模型及算法改进2.1 水资源配置模型近年来，A 地区社会经济快速发展，工业产业具有污染重、耗水大的特点，水资源需求问题日益突出，引调黄河水是一个有效解决措施。从满足供水需求和保护生态环境两个目标出发，建立水库群调度模型。第一，以区域缺水量最小化为目标，建立模型为 （1）式中：f1表示区域缺水量总和，单位 104 m3；Na,t表示供水区 a 在 t 时段的需水量，单位 104 m3；Sa,t表示供水区 a 在 t 时段的供水量，单位 104 m3；T 表示时段总数；A 表示供水区总数。第二，以河道生态缺水量最小化为目标，建立模型为 （Qa,t-Qca,t）（2）式中：f2表示河道生态缺水量总和，单位 104 m3；Qa,t表示供水区 a 在 t 时段的适宜河道内生态需水量，根据最枯月平均流量法计算得到，单位 104 m3；Qca,t表示供水区 a 在 t 时段的实际河道内生态需水量，单位 104 m3。2.2 算法改进2.2.1 MOFA 算法MOFA（multi-objective firefly algorithm）指的是多目标萤火虫算法，是在萤火虫基本算法的基础上提出的随机权重策略。其计算公式为 （3）式中：pk服从 U（0，1）的随机分布；K 表示均匀分环 保 与 节 能Maritime Safety 水上安全83布数的个数，在每次迭代中会随机选取权重 wk。当萤火虫不受其他萤火虫的支配干扰时，萤火虫会移动，其计算公式为 （4）式中：表示随机数；l 表示迭代次数；表示步长因子；g*表示最佳解决方案。2.2.2 MOFA 算法的改进MOFA 算法的应用存在两个缺陷，一是对参数设置的要求高，二是容易陷入局部最优解。为了弥补这些缺陷，采用以下方法改进算法：1）混沌进化。相关学者通过仿真分析，证实逻辑自映射生成的混沌序列与逻辑映射生成的混沌序列相比，前者的遍历性更好2。MOFA 算法随机生成初始种群，这些种群在决策空间中的分布不均匀，采用混沌进化进行改进，可提高算法的遍历性。2）随机扰动策略。MOFA 算法的随机步长，随着迭代次数增加，个体萤火虫的步长差距会减小，不利于对复杂的多目标问题进行求解。采用随机扰动策略，能增强个体萤火虫的勘察能力，即时更新位置。3）三点最短路径策略。采用三点最短路径策略，既能减少参数，又能保证求解的多样性，从而提高算法的运行效率3。3 水资源配置方案的评价指标体系3.1 建立评价指标体系对水资源配置方案进行评价，需建立经济社会生态三系统协调度评价模型。结合 A 地区实际情况，首先建立评价指标体系：在“经济”系统中，包括 3 个二级指标，分别是人均国内生产总值（gross domestic product，GDP）（元）、第二产业比重（%）和第三产业比重（%）。在“社会”系统中，包括 2 个二级指标，分别是人均供水量（m3/人）和缺水率（%）。在“生态”系统中，包括 2 个二级指标，分别是人均废污水入河量（kg/人）和生态缺水率（%）。3.2 建立三系统协调度评价模型三系统协调度评价模型的建立，将层次分析法、熵值法相结合，赋权后获得权重值，组合权重的计算公式为 （5）式中：W 是采用层次分析法得到的三系统协调度评价指标的主观权重；是采用熵值法得到的三系统协调度评价指标的客观权重；i表示一级组合权重；i,m表示二级组合权重；i 表示一级评价指标的个数；m 表示同个一级指标下包含的二级指标的个数。结合本次研究，经济系统的权重为 1，其中二级指标人均 GDP、第二产业比重、第三产业比重的权重分别是 1,1、1,2、1,3；社会系统的权重为 2，其中二级指标人均供水量、缺水率的权重分别是 2,1、2,2；生态系统的权重为 3，其中二级指标人均废污水入河量、生态缺水率的权重分别是 3,1、3,2。三系统各自的综合评分计算公式为 （6）式中：Xi是某系统的综合评分；Xi,m是该系统下二级指标的评分。各指标得分的计算公式为（7）式中，ui,m是某系统下的二级指标情况。因该模型是系统耦合协调度模型，因此还要计算耦合度，计算公式为 （8）式中，耦合度计算结果越小，说明系统之间的关联性越小4。最后，按照式（9）计算三系统的综合得分，按照式（10）计算三系统的协调度，即 （9）（10）若 D3 0.2，说明三系统协调度较差；D3在 0.2 0.4 之间，说明三系统协调度一般；D3在 0.40.6 之间，说明三系统协调度中等；D3在 0.60.8 之间，说明三系统协调度良好；D3 0.8，说明三系统协调度优秀。3.3 指标权重计算本研究中，A 地区水资源配置分为两个方案：方案 1 不从黄河引调水，方案 2 从黄河引调水。计算指标权重时，一级指标的权重相等，二级指标中人均GDP 的权重为 0.46，第二产业比重为 0.23，第三产业比重为 0.31，人均供水量为 0.62，缺水率为 0.38，人均废污水入河量为 0.57，生态缺水率为 0.43。4 水资源优化配置方案4.1 不同来水下的水资源调度方案1）丰水年。供水区 1 的预测需水量为 3 849 万 m3，环 保 与 节 能水上安全 2023 年 第12 期84采用方案 1、方案 2 的实际供水量均为 3 849 万 m3。供水区 2 的预测需水量为 2 185 万 m3，采用方案 1、方案2 的实际供水量均为 2 185 万 m3。供水区 3 的预测需水量为 2 640 万 m3，采用方案 1、方案 2 的实际供水量均为 2 640 万 m3。总计预测需水量为 8 674 万 m3，采用方案 1、方案 2 的实际供水量均为 8 674 万 m3，生态缺水量为 0。2）平水年。供水区 1 的预测需水量为 14 228 万 m3，采用方案 1、方案 2 的实际供水量均为 14 228 万 m3，方案 1 生态缺水量为 70 万 m3。供水区 2 的预测需水量为 3 426 万 m3，采用方案 1、方案 2 的实际供水量均为3 426 万 m3。供水区 3 的预测需水量为 7 152 万 m3，采用方案 1、方案 2 的实际供水量为 7 106、7 152 万 m3。总计预测需水量为 24 806 万 m3，采用方案 1 的实际供水量为 24 760 万 m3，生态缺水量为 70 万 m3；采用方案 2 的实际供水量为 24 806 万 m3，生态缺水量为 0。3）枯水年。供水区 1 的预测需水量为 15 486 万 m3，采用方案 1 的实际供水量为 15 486 万 m3，生态缺水量为 93 万 m3；采用方案 2 的实际供水量为 15 486 万 m3，生态缺水量为 28 万 m3。供水区 2 的预测需水量为3 765 万 m3，采用方案 1 的实际供水量为 3 765 万 m3，生态缺水量为 6 万 m3；采用方案 2 的实际供水量为3 765 万 m3。供水区 3 的预测需水量为 8 002 万 m3，采用方案 1、方案 2 的实际供水量为 7 815 万、8 002 万 m3。总计预测需水量为 38 974 万 m3，采用方案 1 的实际供水量为 27 066 万 m3，生态缺水量为 99 万 m3；采用方案 2的实际供水量为 27 253 万 m3，生态缺水量为 28 万 m3。分析可知：采用方案 1，仅丰水年可满足供水需求；采用方案 2，丰水年和平水年均可满足供水需求。说明从黄河引调水有助于缓解 A 地区的缺水问题，能基本满足供水和生态需求。4.2 A 区域三系统指标情况以 2018 年作为基准年，预测 2030 年三系统的各项指标。4.3 供水协调度计算计算不同来水下水资源优化配置的耦合协调度，结果见表 1。表 1 A 区域水资源优化配置的耦合协调度评分结果水平年方案三系统得分综合得分耦合度 协调度经济社会生态丰水年方案 10.510.710.710.640.990.80方案 20.510.710.710.640.990.80平水年方案 10.510.520.680.580.990.76方案 20.510.610.770.640.980.78枯水年方案 10.510.570.630.570.990.76方案 20.510.590.640.590.990.77分析表 1 可知：不同来水情况下，方案 1 与 2 的协调度在 0.750.80 之间，达到“良好”水平。5 结束语综上所述，水资源配置与社会、国家的发展密切相关，优化配置方案成为缓解水资源供需矛盾的有效途径。本研究结论如下：1）改进后的 MOFA 算法其综合性能更好，可用在水资源的优化配置中。2）建立经济社会生态三系统耦合协调模型，对水资源配置方案进行评价，既能满足供水和生态目标，又能提高区域水资源的协调度。6 参考文献1 邱浩,赵莹,陈永良.浅析典型缺水地区再生水资源优化配置与实践 J.山东水利,2023(1):18-20.2 刘晓云.浅析灌区节水灌溉及水资源优化配置 J.四川建材,2023,49(6):254-256.3 何琦,杨侃,陈静,等.纳入再生水利用的区域水资源优化配置研究 J.水电能源科学,2023,41(5):48-51,5.4 马静,刘红亮,栾清华,等.基于水资源通用配置与模拟模型的邯郸市水资源优化配置 J.科学技术与工程,2023,23(9):3889-3903.