一、区域水资源开发利用程度综合评价的TOPSIS模型及其应用（论文文献综述）
杜雪芳,李彦彬,张修宇[1]（2022）在《基于TOPSIS模型的郑州市水资源承载力研究》文中指出郑州市作为中原城市群核心城市,其水资源的变化与城市经济、社会等方面的发展密切相关。为科学分析郑州市水资源承载力现状,从水量、水质、水域和水流四维角度出发,在分析郑州市水资源现状的基础上,构建"量-质-域-流"水资源承载力评价指标体系,采用主客观赋权法和TOPSIS模型对郑州市2010—2019年水资源承载力进行评价。结果表明:研究期内郑州市水资源承载力呈现波动增长趋势,2015年之后水资源承载力持续增长,2018年水资源承载力等级达到Ⅰ级。分析各维度水资源承载力发现,郑州市属资源型缺水城市,应进一步提升城市节水水平,优化水资源配置。
张亮亮[2]（2021）在《复杂性视角下灌区灌溉用水效率空间变异特征及其调控机制研究》文中研究指明灌溉用水效率研究是开展农业深度节水工作的基础性研究课题。长期以来,高强度的农业开发与地区水资源利用匹配模式不尽合理,导致农业水资源利用效率低下,供需矛盾日益加剧,灌区运行风险日益凸显。进行灌区灌溉用水效率研究,科学合理地评价灌区灌溉用水效率,对于正确认识当地农业水资源开发利用程度,寻求科学的农业节水路径以及推动地区绿色农业健康与可持续发展等均具有重要的理论与现实意义。本研究紧密围绕国家及黑龙江省对绿色农业发展工作的具体要求,以我国重点粮食产区的黑龙江省三江平原腹地16个灌区为研究对象,针对灌溉用水效率的概念界定尚未形成统一,缺少相对客观、全面的地区适应性评价指标体系,评价方法选择与应用缺乏可靠性比较,关键影响因子识别与驱动效应剖析不够全面,应对策略与优化调控模式探讨偏于宏观等切实问题。通过密切跟踪相关研究进展,开展复杂性视角下灌区灌溉用水效率空间变异特征及其调控机制研究,弥补相关研究不足。以期能够丰富、完善灌溉用水效率诊断理论与技术体系,为区域农业高效用水规划与管理以及实现绿色农业可持续发展等提供决策依据与科技支撑。本研究得出的主要结论如下:（1）通过对灌溉系统复杂性内涵辨析,将灌溉系统的复杂性归结为输配水渠系平面布局结构的复杂性和降水的复杂、不确定性两个层次。以计盒维数算法原理为参考,依托Arc GIS强大的空间整合功能,提出了基于GIS手段的灌区输配水渠系平面布局结构复杂性测度方法。在此基础上,系统分析了灌区输配水渠系平面布局结构的复杂性特征及其空间尺度效应。结果表明:研究区不同灌区间的输配水渠系复杂性空间差异较为显着,总体表现出中部灌区的渠系复杂性相对较高,而东北部和西南部灌区的渠系复杂性相对较低。并且,随着尺度变化渠系复杂性的空间格局同样存在分异性。选择月降水（常规降水指标）和大雨以上日降水（极端降水指标）为研究对象,将优选和改进后的样本熵模型应用于降水的复杂性测度中。结果表明:研究区的降水复杂性相对于黑龙江省其它地区总体偏高,这将对当地的农业生产产生不利影响。灌区范围内,月降水复杂性变异在空间上呈现出显着的纵向条带状分布特点,大雨以上日降水复杂性空间分布相对于月降水复杂性空间分布存在一定的差异性,但整体仍表现出东部灌区的降水复杂性要高于西部灌区的特点。（2）通过对灌溉用水效率基本概念与内涵、要义的深度剖析,提出广义灌溉用水综合效率的概念。针对灌区水环境状况不明,难以为灌区灌溉用水效率综合评价提供全面指标问题,进行了灌区地表水与地下水环境状况的整合分析。结果表明:灌区的水环境状况整体不容乐观,其中地下水环境质量相对地表水环境质量较差。将灌区灌溉系统复杂性与当地水环境状况纳入到灌区灌溉用水效率综合表征指标体系中,以自然条件、工程技术、管理水平、生态环境与农业经济5维框架为约束,建立了表征灌溉用水效率的42个初始指标数据集,并采用主客观综合法构建了灌区灌溉用水效率评价指标体系SM-CV-SRC-PPC优选模型。在此基础上,分初步和深度两个步骤对初始表征指标进行了优选,最终以52.38%的指标数量反映了93.96%的原始信息,有效避免了灌区灌溉用水效率指标数据间存在的信息冗余和重复问题。（3）为提高灌区灌溉用水效率评价精度,在广泛参考已有研究成果的基础上,选用了随机森林回归（RFR）模型、逼近理想解排序（TOPSIS）模型以及支持向量机（SVM）模型作为灌区灌溉用水效率评价的初选方法。同时,引入了乌鸦搜索算法（CSA）优化RFR模型,引入熵权法（En W）改进TOPSIS模型,引入帝国竞争算法（ICA）优化SVM模型。在此基础上,运用序号总和理论整合了3种模型对灌区灌溉用水效率模拟计算的结果,实现了灌区灌溉用水效率的精确评价以及空间变异特征的准确分析。结果表明:基于某一种方法运算所得结果可能并不能精确、有效的反映灌区灌溉用水效率的真实情况。研究区范围内,不同灌区的灌溉用水效率在空间上存在明显的变异性,整体呈现东南部和西北部灌区相对偏低,而东北部和中部灌区相对偏高的空间分布模式。此外,研究所构建的CSA-RFR模型相对于En WTOPSIS模型以及ICA-SVM模型在灌区灌溉用水效率评价中应用效果更好,综合性能更高。（4）基于CSA-RFR模型,运用袋外数据错误率评估法对灌区灌溉用水效率的关键驱动因子及其驱动机制进行了深入分析与讨论。结果表明:地表水水质对研究区灌溉用水效率空间变异的影响程度最大。地表水水质、多年平均降水量、灌溉水利用系数、灌区技术员数量以及平均含水层厚度对研究区灌溉用水效率的影响位于第一层次,属于最为重要指标。自然条件维、工程技术维、管理水平维以及生态环境维指标,在影响灌区灌溉用水效率最为重要指标中均有分布,而农业经济维指标也在较为重要指标中有所分布。此外,生态环境维对研究区灌溉用水效率的作用强度最大,而农业经济维对研究区灌溉用水效率的作用强度最小。上述研究整体验证了,灌区灌溉用水效率是一个多维度和多因子综合影响与约束下的结果。（5）以灌区灌溉用水效率空间变异性及其关键驱动因子识别结果为依据,以空间优化和均衡发展为目标,通过情景分析法设置了11种优化调控情景模式。据此,对灌区灌溉用水效率进行了空间优化与调控。结果表明:研究区范围内,需要调控的灌区依次为:龙头桥灌区、蛤蟆通灌区、红旗灌区、松江灌区、梧桐河灌区、团结灌区以及江川灌区,共计7个灌区。可供选择的调控因子依次为:地表水水质、灌溉水利用系数、灌区技术员数量、平均含水层厚度、灌区工程配套率、支渠复杂性、人均可支配收入、地下水水质以及渠系水利用系数,共计9个因子。依照初始设定的不同优化调控情景模式,将需要调控灌区的灌溉用水效率逐级提升到Ⅲ～Ⅴ级,分别识别到强度最低的调控情景,同时定量化的给出了不同灌区的不同灌溉用水效率提升等级所对应不同关键驱动因子改善的下限百分比与优先序,进而为相应灌区的灌溉用水效率综合提升,提供了可参考的目标。
齐静威[3]（2021）在《松辽流域水资源承载力评估及优化配置研究》文中指出水资源作为人类赖以生存的基础和社会进步的重要资源,对区域综合实力的提高和发展潜力的促进作用不可小觑。松辽流域是我国农业发展的战略要地,近年来由于农业节水技术发展缓慢,松辽流域农业用水效率较低,普遍存在浪费现象,导致用水供需矛盾愈发严重,这无疑加剧了松辽流域水资源的紧张状况。如何高效开发利用水资源,已经成为当务之急。松辽流域为我国重要的粮食主产区,农业用水是松辽流域的主要用水方式,本文选择农业水资源开展水资源承载力优化配置研究。通过研究国内外水资源承载力进展以及相关的研究方法,确定松辽流域水资源承载力评价指标体系,运用TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an I-deal Solution）综合评价法,以松辽流域中的黑龙江省、吉林省、辽宁省、内蒙古自治区和河北省为5个子研究区,从社会经济子系统、水资源子系统和水生态环境子系统三个方面对研究区域水资源承载力进行评价和分析。其次,通过构建松辽流域水资源承载力优化模型进行区域效应评估,具体分析松辽流域各子研究区农业水资源利用情况、优化后粮食产量和耕地类型及面积变化情况,通过这些变化针对性地提出松辽流域水资源可持续利用对策,为地区农业水资源的可持续发展和农业稳定健康发展提供一定的科学参考。主要研究结论如下:（1）在研究松辽流域概况及水资源承载力现状分析的基础上,选取社会经济子系统、水资源子系统、水生态环境子系统中的单位GDP耗水量、污水处理率、人均水资源量、生态环境补水量、人均日生活用水量等14个评价指标,构建松辽流域水资源承载力评价指标体系,并应用层次分析（AHP）法和熵权法确定各个指标的权重。（2）采用TOPSIS法对2019年松辽流域水资源承载力进行评价,结果表明松辽流域现状年松辽流域各省水资源承载力综合评价值差异较明显。水资源承载力较好的省份为黑龙江省,综合评价值为0.52,其中对该省水资源承载力贡献最大的为水资源子系统,其次为水生态环境子系统,社会经济子系统的贡献最小。水资源承载力较弱的省份为内蒙古自治区、吉林省,综合评价值依次为0.38、0.22。水资源承载力较差的省份为河北省、辽宁省,综合评价值依次为0.13、0.12,与其他省份差异较大。（3）对水资源承载力进行因子分析,在14个评价指标中,人均GDP上升、人均水资源量增长是导致水资源承载力增大的主要影响因子,万元GDP用水量、万元GDP COD入河量以及万元GDP NH3-N入河量与水资源承载力呈较强负相关关系,表明指标量上升,水资源承载力反而减小。（4）将松辽流域各子研究区的农业水资源利用情况、粮食产量变化和耕地面积的变动,作为相关子研究区农业稳定发展的重要依据,积极调整农作物种植结构和水资源利用结构,促进该研究区域农业水资源承载力的优化。结果表明农业水资源承载力优化配置后,在农业水资源利用方面,黑龙江省和河北省农业水资源承载力较差,吉林省、辽宁省和内蒙古自治区具有较强的农业水资源承载力;在粮食产量方面,粮食总产量最大的省份为黑龙江省,最小值出现在河北省;在耕地类型与面积变化方面,水田面积和水浇地面积有所增加,旱地面积有所减少。（5）针对松辽流域的水资源承载力评价和优化配置结果,提出松辽流域水资源可持续利用对策。从社会经济子系统来看,需要发展新兴节水技术以及加强水资源管理;从水资源子系统来看,需要调整农业用水结构、增加可利用水资源量以及提高水资源利用效率;从水生态环境子系统来看,需要保护生态环境以及提高污水处理能力。
褚铄[4]（2021）在《山东省南四湖流域初始水权分配研究》文中指出随着水资源形势的日趋严峻,我国水资源管理问题愈发受到广泛关注。流域与区域相结合的水资源管理制度,是现阶段在流域水资源综合管理理念指导下我国最可行的水资源管理模式。流域内行政区间的初始水权分配是这一管理模式的核心,也是实现流域水资源统一调度、实现水权合理流转的最有效途径,是缓解水资源供需矛盾的重要举措。为了合理分配山东省南四湖流域初始水权,本文收集了山东省南四湖流域基础资料,分析了南四湖流域研究区主要问题,根据流域实际状况确定初始水权分配原则、建立初始水权分配指标体系。以2018年为基准年,建立不同分配模型对2030年山东省南四湖流域初始水权进行分配。本文所取得的主要研究成果如下:（1）以2018年为现状基准年,预测得到2030年山东省南四湖流域基本用水权7.71亿m3,流域生产用水权44.5亿m3。（2）基于AHP的模糊物元法计算山东省南四湖流域分配至行政区的初始水权,得到分配方案为济宁市16.77亿m3、枣庄市14.37亿m3、菏泽市12.80亿m3、泰安市8.27亿m3。基于熵权的TOPSIS法计算得到分配方案为济宁市23.46亿m3、枣庄市9.63亿m3、菏泽市15.20亿m3、泰安市3.92亿m3。（3）采用灰色系统理论中的关联度分析计算模型分配结果与现状分配模式的关联度,构造友好度函数评价分配模型对流域友好程度,对比分析后选择基于熵权的TOPSIS分配模型结果为基础,采用多目标优化法进行优化。计算得到优化后的分配方案为济宁市22.32亿m3、枣庄市5.59亿m3、菏泽市19.82亿m3、泰安市4.48亿m3。（4）综合对比后得到优化后的流域初始水权分配方案对于山东省南四湖流域更加适配。根据优化方案结果建议山东省南四湖流域初始水权分配中:可保持济宁市现状初始水权分配量;为促进区域综合效益发展,适当增加枣庄市及泰安市初始水权分配量;为解决用水浪费问题,推行节水工作,适当缩减菏泽市初始水权分配量。
邓正华,戴丽琦,邓冰,邓丽萍[5]（2021）在《洞庭湖流域水资源承载力时空演变分析》文中提出根据湖南省洞庭湖生态环境监测中心监测数据、湖南省水资源公报和湖南省统计年鉴,构建洞庭湖流域水资源—水环境—社会经济三维评级指标体系,采用层次分析法和熵权法组合赋权的TOPSIS模型,对2009—2018年洞庭湖流域水资源承载力进行测算,进而分析洞庭湖流域水资源承载力的时间演变和空间分布特征。结果表明:（1）2009—2018年,洞庭湖流域水资源承载力整体由良好等级下降为合理等级,其中藕池河、虎渡河、松滋河流域水资源承载力明显下降。（2）2018年洞庭湖流域水资源承载力空间分布存在明显差异,澧水、西洞庭湖水资源承载力处于良好等级,湘江、藕池河、虎渡河、松滋河、东洞庭湖处于超载等级,沅水、资江与南洞庭湖水资源承载力处于合理等级,洞庭湖流域水资源承载力空间分布排序依次为澧水>资江>洞庭湖区>沅水>湘江>松滋河>藕池河>虎渡河。最后根据洞庭湖流域水资源承载力时间演变与空间分布及其成因提出改善洞庭湖流域水资源承载力的政策建议。
田培,王瑾钰,花威,郝芳华,黄建武,龚雨薇[6]（2021）在《长江中游城市群水资源承载力时空格局及耦合协调性》文中研究表明长江中游城市群是实施生态优先绿色发展战略的重点区域,从水资源承载系统内的水资源、社会、经济、生态环境4个子系统中选取24项指标构建水资源承载力评价体系,综合运用改进熵权TOPSIS模型、空间自相关分析和耦合协调发展模型定量评价2012 2018年长江中游城市群水资源承载力时空变化过程及子系统间的耦合协调性.结果表明,（1）长江中游城市群整体水资源承载力水平表现为:缓慢上升（2012 2015年）、下降（2015 2017年）、再上升的趋势（2017 2018年）;（2）水资源承载力的空间差异不明显（仅2016年差异显着）,武汉城市圈水资源承载力的空间差异相对较大且呈现低值包围高值的空间分布特征;（3）各城市生态环境子系统承载力得分较为均衡,但其他子系统的承载力均差异较大;（4）影响水资源承载力的主要因素依次为城市污水处理厂日处理能力、人均GDP、城镇化率、第三产业比重和人均水资源量;（5）长江中游城市群水资源承载系统的耦合协调度总体处于中等水平,且水资源承载力与耦合协调度有极强的正相关关系.研究结果可为长江中游城市群水资源承载力改善及水资源优化配置提供依据.
李福兴[7]（2021）在《玛纳斯河径流演变特性及其中长期径流预报模型研究》文中研究表明受气候变化与人类活动影响,径流序列愈发呈现出非稳态与非线性特征,在径流预测中通常假定径流时间序列是平稳的,但是近年来受气候变化和人类活动影响,径流序列大多表现出复杂的非一致性,为降低由此而引起的预报误差,如何有效的对径流序列进行预测,构建更高精度的预报模型,是水文领域的研究重点。本文以玛纳斯河出山口1956～2014年径流时间序列与气象要素为研究对象,利用数理统计等方法对玛纳斯河出山口径流时空变化规律和气温、降水进行全面的分析,并以此为基础构建基于经验模态分解的组合预报模型对径流时间序列进行模拟分析,探究构建的模型在玛纳斯河的适用性,以捕捉径流潜在规律。根据本研究的主要成果,可以了解玛纳斯河出山口气温、降水及径流的历史变化趋势,并以此为据对研究区进行科学管理和更深一步的研究,主要内容和取得的成果如下:（1）玛纳斯河径流演变特征通过对玛纳斯河59年径流时间序列进行分析,可知径流的年内分配极为不均匀,具有明显的丰枯分界,丰水期主要集中在5～9月,丰水期5个月的径流量占全年的84%,径流量最大月份出现在7月,玛纳斯河易出现枯水年且历时较长,最长丰水历时可达到8年;而丰水时段历时比较短,其容易发生枯水的事件。运用滑动t检验对径流时间序列进行突变性检验,证明1995年径流发生剧变。利用Mana-Kendall检验分析,表明径流有显着增长的趋势。玛纳斯河年径流序列表现出2-6年、10-30年以及30-60年的震荡周期,1956～2014年的59年间,确定了丰水年的中心分别为1966年、1996年,确定了偏少水年的中心分别为1952年、1980年、2010年。依此可以确定45年为控制玛纳斯河周期变化的首要周期,次要主周期为16年。（2）基于经验模态分解的向量自回归组合（EMD-ARIMA）预报模型通过对1956～2014年月径流数据进行经验模态分解,表明径流时间序列在不用频率下有不同的变化特征,得到玛纳斯河径流呈上升趋势的趋势项。经验模态分解可将径流按照不同时间尺度进行降解,得到相对稳定的分量与表示径流变化趋势的残余项,将玛纳斯河出山口径流时间序列分解为4个IMF分量与一个趋势项经过验证均是稳态序列。将径流时间序列带入单一模型与组合模型进行径流预测,月径流量直接运用ARIMA模型的径流模拟精度R值为0.91,合格率为47%。EMD-ARIMA的R值为0.96,合格率为72%,EMD-ARIMA组合模拟精度高于单一的ARIMA径流模拟精度,说明EMD-ARIMA模型相对于ARIMA模型在径流预测过程中更具有优势。（3）基于气候因子的神经网络（GRNN）预报模型运用多元线性回归法、Spearman相关系数法、平均影响值法筛选大气环流因子作为神经网络模型的输入项。经过筛选预报因子后的GRNN模型的预测结果在过程拟合中具有较好的性能,可得相比输入因子只有降水、气温,增加大气环流因子对单一的GRNN模型径流预测精度均有提高,三种筛选方法可以分别提高合格率5%、10%、7%。（4）基于预报因子筛选的GRNN模型与EMD-ARIMA组合预报模型为进一步提高模型精度,对于在ARIMA模型中表现不佳的IMF1、IMF2、IMF3高频分量,现将经过优选的大气环流因子作为GRNN模型的输入因子,径流作为输出因子进行预测,IMF4和趋势项R的预测值沿用ARIMA模型的结果,二者进行组合。经过筛选大气环流指数后的GRNN模型与EMD-ARIMA模型进行组合预测,各项指标均有所优化,主要表现在合格率的提高,提升幅度在30%以上,误差降低明显,RMSE和MARE平均降幅达39%。（5）模型评价及预报结果分析通过9种径流预测模型结果对比分析发现:EMD分解可提高ARIMA模型25%的合格率,但对于高频率分量IMF1、IMF2、IMF3,ARIMA模型的相对误差达到70%以上,预测结果较差;经过筛选预报因子可有效提高GRNN模型精度,其中MIV法筛选的预报因子最适合玛纳斯河,得到大气环流对玛纳斯河径流演变的最后响应关系,与EMD-ARIMA组合后的GRNN模型的合格率最高,TOPSIS模型得分也最高。
林龙圳,李达,林震[8]（2020）在《基于熵权-TOPSIS模型的库布齐沙漠地区水资源承载力评价》文中指出为了准确评价库布齐沙漠地区水资源承载力状况,构建了由"水资源-社会经济-生态环境"组成的水资源承载力评价指标体系,应用基于熵权法的TOPSIS模型分析评价了地区2013年—2018年的水资源承载力,结果显示:2013年—2018年,库布齐沙漠地区水资源承载力整体等级水平较低,多年来均分布在III-IV级（合理-短缺）之间.水资源承载力评价得分呈现出从东往西依次降低的态势,东部准格尔旗得分最高,中部达拉特旗得分次之,西部杭锦旗得分最低.研究建议,应进一步采取低耗水、高产出的经济社会发展方式和生态环境建设模式,协同推动区域经济社会高质量发展和生态环境高水平保护.
周丽慧[9]（2020）在《灌溉用水效率约束下灌区水资源优化配置及其决策支持系统研究》文中提出三江平原位于黑龙江省东部,该区域土质肥沃,气候适宜,光照条件好,雨热同季,污染少,适于农作物生长,农业生产增产的潜力巨大。主要种植作物有水稻、玉米和大豆,是中国最主要的粮食产区。但是经过多年的高强度开发种植,当地为了增加粮食产量大量抽取地下水,造成了局部地区出现了地下水位持续下降的现象。此种背景下,如何科学管理灌区灌溉用水已经成为保障区域粮食安全与生态安全的迫切需求。本文选取位于三江平原上的梧桐河灌区、锦西灌区、松江灌区、友谊农场灌区（本文简称友谊灌区）、幸福灌区、蛤蟆通灌区、江川灌区、八五三灌区、大兴灌区、龙头桥灌区等10个典型灌区作为研究对象。在文中构建灌区灌溉水利用效率评价指标体系,采用三种数学评价模型对灌区灌溉水利用效率进行评价,运用指标权重和情景分析对灌区灌溉水利用效率驱动力进行解析,并应用预测模型及评价模型预测其未来发展态势,优化配置研究区域灌溉用水结构,研发灌区水资源优化配置决策支持系统,具体研究结果如下:（1）合理选择灌溉水利用效率评价指标是有效使用指标的前提,而制订科学严谨的指标选择方案又是解决评价指标选择难题的关键。为了使评价灌区灌溉水利用效率的指标更加全面和科学,本文构建了一种新的评价指标的优选模型,将驱动力-压力-状态-影响-响应模型（DPSIR模型）与基于信息显着性差异的评价指标优选模型（ISD模型）相结合,构建了一种新颖的DPSIR-ISD评价指标优选组合模型。将初选指标选择约束在DPSIR框架内,减少了指标初选集建立过程中的主观因素干扰,使指标体系更加科学合理。结合研究区域实际情况,首先将50个初筛指标中的6个信息重复和不完善的指标剔除,再利用DPSIR-ISD模型将评价指标数量由44个优选至14个,即用31.82%的指标数量反映了91.88%的原始信息。将DPSIR-ISD法与SC-ISD法和ISD法对比分析,结果显示本文提出的DPSIR-ISD法兼顾了指标体系的完备性与简洁性,且更契合研究区域实际情况,在指标优选中具有明显优势。研究成果可为灌区灌溉水利用效率评价指标研究提供一种更加简单便于应用的指标优选体系。（2）灌区灌溉水利用效率评价在灌区灌溉用水监测、提高灌溉水利用效率和工程管理与决策中发挥着重要作用。采用基于萤火虫算法的投影寻踪模型（FA-PP模型）、基于熵权法的逼近理想解排序模型（EWM-TOPSIS模型）和基于CRITIC法的逼近理想解排序模型（CRITIC-TOPSIS模型）三种评价模型对研究区域10个典型灌区灌溉用水效率进行评价,评价结果显示灌区灌溉用水效率综合指数由高到低排序为:梧桐河>江川>锦西>松江>幸福>八五三>大兴>蛤蟆通>龙头桥>友谊,而对评价模型在可靠性和稳定性两方面综合分析对比之后发现,EWM-TOPSIS模型优于FA-PP模型和CRITIC-TOPSIS模型。（3）利用评价模型得出的评价指标投影方向和指标权重,根据序号总和理论分析出灌区灌溉水利用效率主要驱动因子,并运用情景分析方法对灌区灌溉用水效率驱动机制进行解析。以梧桐河灌区作为典型灌区,应用ARIMA预测模型对其各评价指标数值进行预测,并将评价指标自2000年至2028年的时间序列通过EWM-TOPSIS模型进行评价,以此预测其灌区灌溉用水效率未来发展态势。结果表明,评价指标R3（单位面积水利工程投资额）、R5（单位面积固定职工人数）、R4（水费征收率）、P2（耕地面积占比）、S1（人均水资源量）、D5（单位面积机电井数量）、I8（单位面积灌溉用水量）、S9（地下水水质等级）、S2（林草覆盖率）为灌区灌溉用水效率主要驱动因子。灌区灌溉用水效率是一个综合性评价结果,各评价指标驱动力虽有不同,但是单一指标的驱动力并不突出。梧桐河灌区灌溉用水效率未来发展趋势积极向好,至2028年,梧桐河灌区的灌溉用水效率综合指数与2000年相比,提高64%,与2018年相比,提高11%。（4）基于最小二乘算法,构造了在灌溉用水效率约束下的灌溉用水优化配置模型,对研究灌区灌溉水资源进行了地表水资源和地下水资源的优化配置,优化当地的灌溉用水结构。优化结果显示,预测2025年、2030年三江平原各典型灌区灌溉水资源量分别按照在基准年2013年增加60%和70%的基础上,锦西灌区、松江灌区、友谊灌区、江川灌区、八五三灌区和大兴灌区的地下水灌溉用水量按照基准年均有大幅度下降,能够达到回补平衡地下水的目的,使用水结构更为合理。以2013年为基准年,加入灌溉用水效率约束系数之后,地下水灌溉总量减少8.72%,降幅明显,可以极大的缓解当地的地下水超采情况.（5）研发灌溉用水效率约束下的灌区灌溉用水优化配置决策支持系统。本系统操作界面设计简洁,功能显示清晰,具有很强的人机交互能力。系统采用模块化设计,分为灌区灌溉用水效率评价模块和灌区灌溉用水优化配置模块两部分,模块功能独立设计,用户可以根据各灌区的实际情况制订和修改相关参数。
张俊[10]（2020）在《安徽省生态安全时空格局演变及其障碍因素研究》文中提出生态安全是人类生存与可持续发展的基础和保障,随着新型城镇化加快推进,尤其在逐步融入长三角发展后,安徽省环境资源的瓶颈制约日益凸显,生态安全问题制约城市的可持续发展,因而客观定量评价安徽省生态安全,并合理诊断其生态安全障碍因素,对其可持续发展和生态文明建设至关重要。论文以安徽省及其各地级市为研究对象,从PSR（压力-状态-响应）3个方面选取34个指标构建安徽省生态安全评价指标体系,运用改进TOPSIS模型计算生态安全指数,辅以变异系数、等级动态度模型、协调度模型和GIS空间分析法等,从整体和区域两个层次分析了安徽省2008-2017年生态安全时空格局演变特征,探讨了其生态安全障碍类型和障碍因素时空差异,最后针对性地提出安徽省生态安全提升策略。主要研究结论如下:（1）生态安全时序演变特征:从安徽全省整体生态安全看,2008-2017年生态安全综合指数、状态指数以及响应指数总体均呈波动上升趋势,而压力指数总体呈先降后升“V”型微降态势,生态安全等级由临界安全级逐步靠近至较安全级。从安徽省区域生态安全看,2008-2017年各地级市生态安全综合指数则呈不同幅度增长,市域间差距趋大,且三大子系统指数波动幅度与趋势差异较大。（2）生态安全空间格局演变特征:从生态安全总系统来看,2008-2017年各地级市生态安全等级主要由临界安全级为主改善为临界安全级和较安全级为主,呈逐步转好趋势;较安全区和安全区由“黄池”两市向江淮中西部和皖南山区扩张,较不安全区呈散点状分布由“铜马淮（南）”三市逐步向淮南一市收缩,临界区呈团块状分布由全省大部地区逐步向皖北地区收缩,总体较安全等级空间变化速度最快。从生态安全子系统来看,2008-2017年各地级市压力指数总体微降,而状态指数、响应指数均总体上升。（3）生态安全子系统间协调度:2008-2017年安徽省生态安全子系统间协调度呈波动上升趋势,表明压力-状态-响应间协调性逐渐趋向平衡,各地级市除马鞍山（-0.58%）外协调度均呈不同幅度增长。（4）整体生态安全障碍因素诊断:2008-2017年安徽省生态安全障碍型始终是经济社会凸出型,环境资源对生态安全制约作用趋于增强,而经济社会对其制约作用趋于变弱。其中旅游业比重、环保投入强度、人均水资源量和科技投入强度等指标对生态安全阻碍较大,且各指标障碍度在不同阶段排序有波动;制约生态安全准则层障碍度序列:响应障碍度>状态障碍度>压力障碍度,其中响应障碍度总体呈下降趋势,状态和压力障碍度总体呈上升趋势。（5）分类型区生态安全障碍因素诊断:2008-2017年各等级区生态安全障碍型除较不安全区为环境资源凸出型,其他等级区均为经济社会凸出型,环境资源对生态安全制约趋于增强,而经济社会对其制约趋于减弱;各等级区指标层障碍因素为旅游业比重、人均水资源量和科技投入强度等,且障碍因素时空差异明显;各等级区压力障碍度除较不安全区外均呈上升趋势,状态障碍度除较安全区外均呈上升趋势,响应障碍度均呈下降趋势,且准则层障碍度时空差异明显。
二、区域水资源开发利用程度综合评价的TOPSIS模型及其应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、区域水资源开发利用程度综合评价的TOPSIS模型及其应用（论文提纲范文）
（1）基于TOPSIS模型的郑州市水资源承载力研究（论文提纲范文）
| 1 引言 |
| 2 研究区概况与数据来源 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.2 数据来源 |
| 3 研究方法 |
| 3.1 评价指标体系构建 |
| 3.2 指标权重确定 |
| 3.2.1 层次分析法 |
| 3.2.2 熵权法 |
| 3.3 水资源承载力评价模型 |
| 4 结果与分析 |
| 4.1 结果 |
| 4.2 水资源承载力综合分析 |
| 5 结语 |
（2）复杂性视角下灌区灌溉用水效率空间变异特征及其调控机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 立题依据 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 灌溉用水效率研究历程 |
| 1.3.2 灌溉用水效率概念与相关术语研究 |
| 1.3.3 灌溉用水效率评价指标体系研究 |
| 1.3.4 灌溉用水效率评价方法研究 |
| 1.3.5 灌溉用水效率驱动因子研究 |
| 1.3.6 灌溉用水效率综合调控研究 |
| 1.3.7 国内外研究现状评析 |
| 1.4 主要研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2 研究区概况与资料来源 |
| 2.1 自然地理概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 江河水系 |
| 2.1.3 气候状况 |
| 2.1.4 土壤条件 |
| 2.2 水资源与农业经济概况 |
| 2.2.1 水资源开发利用 |
| 2.2.2 农业经济发展 |
| 2.3 资料来源 |
| 2.3.1 资料收集 |
| 2.3.2 数据处理 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 灌区灌溉系统复杂性测度及其空间变异特征研究 |
| 3.1 灌区灌溉系统复杂性内涵辨析 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 输配水渠系复杂性测度方法 |
| 3.2.2 降水复杂性测度方法 |
| 3.2.3 多模型优选方法 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 灌区尺度输配水渠系复杂性特征分析 |
| 3.3.2 干渠尺度输配水渠系复杂性特征分析 |
| 3.3.3 支渠尺度输配水渠系复杂性特征分析 |
| 3.3.4 降水时序复杂性特征识别 |
| 3.3.5 降水复杂性测度多熵模型优选 |
| 3.3.6 基于区分度理论的样本熵优化路径 |
| 3.3.7 样本熵模型参数优选 |
| 3.3.8 基于最优熵模型的降水复杂性测度 |
| 3.4 讨论 |
| 3.4.1 灌区输配水渠系复杂性测度方法分析 |
| 3.4.2 灌区输配水渠系复杂性空间尺度效应分析 |
| 3.4.3 输配水渠系复杂性与灌溉水利用系数相关性分析 |
| 3.4.4 灌区输配水渠系优化路径分析 |
| 3.4.5 降水复杂性测度方法与结果对比分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 灌区灌溉用水效率综合表征指标体系研究 |
| 4.1 灌区灌溉用水效率内涵辨析 |
| 4.1.1 灌溉用水效率内涵与要义 |
| 4.1.2 灌溉用水效率综合表征 |
| 4.2 研究方法 |
| 4.2.1 内梅罗指数法 |
| 4.2.2 数据标准化 |
| 4.2.3 变异系数 |
| 4.2.4 系统聚类 |
| 4.2.5 皮尔逊相关系数 |
| 4.2.6 累计信息含量检验 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 灌区水环境质量检测 |
| 4.3.2 初始指标数据集构建 |
| 4.3.3 指标体系优选模型构建 |
| 4.3.4 灌溉用水效率指标体系优选 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 指标体系构建的逻辑框架分析 |
| 4.4.2 指标体系优选模型与结果对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 灌区灌溉用水效率综合评价及其空间变异特征研究 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 基于乌鸦搜索算法优化的随机森林回归模型 |
| 5.1.2 基于熵权法改进的逼近理想解排序模型 |
| 5.1.3 基于帝国竞争算法优化的支持向量机模型 |
| 5.2 结果与分析 |
| 5.2.1 基于CSA-RFR模型的灌区灌溉用水效率评价 |
| 5.2.2 基于En W-TOPSIS模型的灌区灌溉用水效率评价 |
| 5.2.3 基于ICA-SVM模型的灌区灌溉用水效率评价 |
| 5.2.4 灌区灌溉用水效率综合模拟评价结果厘定 |
| 5.2.5 灌区灌溉用水效率空间变异特征分析 |
| 5.3 讨论 |
| 5.3.1 不同模型优化效果分析 |
| 5.3.2 不同模型评价结果稳定性与可靠性分析 |
| 5.3.3 灌区灌溉用水效率空间变异模式分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 灌区灌溉用水效率驱动机制研究 |
| 6.1 研究方法 |
| 6.2 结果与分析 |
| 6.2.1 不同指标对灌区灌溉用水效率的影响程度排序 |
| 6.2.2 不同指标对灌区灌溉用水效率影响的重要性分级 |
| 6.2.3 不同维度指标在不同重要等级中的分配状况分析 |
| 6.2.4 不同维度指标对灌区灌溉用水效率的影响程度分析 |
| 6.3 讨论 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 灌区灌溉用水效率优化调控模式研究 |
| 7.1 研究方法 |
| 7.2 结果与分析 |
| 7.2.1 基础情景方案设定 |
| 7.2.2 优化情景方案设定 |
| 7.2.3 不同情景下灌区灌溉用水效率优化调控效果分析 |
| 7.2.4 基于优化情景的灌区灌溉用水效率调控方案确定 |
| 7.3 讨论 |
| 7.3.1 灌区灌溉用水效率优化调控模式分析 |
| 7.3.2 灌区灌溉用水效率优化调控优先序分析 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
（3）松辽流域水资源承载力评估及优化配置研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 研究区概况与研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 水资源利用概况 |
| 2.1.2 粮食作物生产概况 |
| 2.2 数据来源及研究方法 |
| 2.2.1 数据来源及数据处理 |
| 2.2.2 研究方法 |
| 3 松辽流域水资源承载状况核算 |
| 3.1 松辽流域用水总量承载状况 |
| 3.1.1 用水总量承载状况判别标准 |
| 3.1.2 用水总量承载状况分析 |
| 3.2 水功能区达标率状况 |
| 3.3 污染物入河量状况 |
| 3.3.1 污染物入河量承载状况判别标准 |
| 3.3.2 污染物入河量承载状况分析 |
| 3.4 水资源承载综合状况 |
| 3.4.1 综合评价标准 |
| 3.4.2 综合评价判别 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 松辽流域水资源承载力综合评价 |
| 4.1 水资源承载力评价体系指标构建 |
| 4.2 水资源承载力评价结果分析 |
| 4.2.1 水资源承载力评价结果 |
| 4.2.2 水资源承载力分析 |
| 4.3 水资源承载力评价因子分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 松辽流域农业水资源承载力优化配置研究 |
| 5.1 农业水资源承载力优化配置模型构建与求解 |
| 5.1.1 模型构建 |
| 5.1.2 模型求解 |
| 5.2 松辽流域农业水资源承载力分析 |
| 5.2.1 各子区农业水资源利用情况 |
| 5.2.2 各子区优化后粮食产量 |
| 5.2.3 各区耕地类型及面积变化 |
| 5.3 松辽流域水资源可持续利用对策 |
| 5.3.1 针对社会经济子系统的对策 |
| 5.3.2 针对研究区水资源子系统的对策 |
| 5.3.3 针对生态环境子系统的对策 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（4）山东省南四湖流域初始水权分配研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 技术路线 |
| 1.5 创新点 |
| 2 材料与方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 地形地貌 |
| 2.1.3 水文气候 |
| 2.1.4 水系河流 |
| 2.1.5 社会经济概况 |
| 2.1.6 流域水资源状况 |
| 2.1.7 流域现存问题 |
| 2.2 南四湖流域初始水权分配原则 |
| 2.3 初始水权分配指标体系的建立 |
| 2.4 研究区基础数据 |
| 2.5 初始水权分配方法 |
| 2.5.1 基于层次分析的模糊物元法 |
| 2.5.2 基于熵权的TOPSIS法 |
| 2.6 分配模型结果优化 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 流域基本用水权 |
| 3.1.1 流域生活用水权 |
| 3.1.2 流域生态用水权 |
| 3.1.3 流域基本用水权 |
| 3.2 指标权重 |
| 3.2.1 主观权重 |
| 3.2.2 客观权重 |
| 3.2.3 综合权重 |
| 3.3 现状分配模式 |
| 3.4 一次分配方案 |
| 3.4.1 基于AHP的模糊物元水权分配模型 |
| 3.4.2 基于熵权的TOPSIS法水权分配模型 |
| 3.4.3 合理性分析 |
| 3.4.4 友好度评价 |
| 3.5 二次优化方案 |
| 3.6 初始方案与优化方案对比分析 |
| 3.6.1 关联度比较 |
| 3.6.2 友好度比较 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 讨论 |
| 4.1 流域初始水权分配探讨 |
| 4.1.1 分配层次探讨 |
| 4.1.2 分配方法探讨 |
| 4.2 评价方法探讨 |
| 4.3 分配方案探讨 |
| 4.4 研究展望 |
| 5 结论 |
| 6 参考文献 |
| 7 致谢 |
（5）洞庭湖流域水资源承载力时空演变分析（论文提纲范文）
| 1 研究区域与数据来源 |
| 1.1 研究区域 |
| 1.2 数据来源 |
| 2 研究方法 |
| 2.1 指标体系构建 |
| 2.2 组合赋权法 |
| 2.3 TOPSIS模型 |
| 3 结果分析 |
| 3.1 计算结果 |
| 3.2 洞庭湖流域水资源承载力时间演变分析 |
| 3.3 洞庭湖流域水资源承载力空间分布分析 |
| 4 结论与政策建议 |
（7）玛纳斯河径流演变特性及其中长期径流预报模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.2 传统中长期水文预报方法 |
| 1.2.3 现代中长期水文预报方法 |
| 1.2.4 组合预报模型研究 |
| 1.2.5 时间序列预处理研究 |
| 1.3 研究内容及技术路线 |
| 第二章 研究区概况及玛纳斯河径流演变特性分析 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 地理位置 |
| 2.1.2 气候特征 |
| 2.1.3 地形地貌特征 |
| 2.1.4 水资源开发利用概况 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.3 肯斯瓦特站气象特征分析 |
| 2.3.1 降水变化特征分析 |
| 2.3.2 气温的变化特征分析 |
| 2.4 玛纳斯河出山口水文基本特征分析 |
| 2.4.1 径流的年内变化 |
| 2.4.2 径流的集中程度分析 |
| 2.4.3 水文资料趋势性分析 |
| 2.4.4 水文资料的突变性分析 |
| 2.4.5 水文资料周期性分析 |
| 2.5 玛纳斯河径流丰枯特性分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 径流预报因子的识别与分析 |
| 3.1 基于spearman相关系数的预报因子筛选 |
| 3.2 基于MIV法的预报因子筛选 |
| 3.3 线性逐步回归方法的预报因子筛选 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 中长期径流预报模型构建 |
| 4.1 经验模态分解(EMD) |
| 4.1.1 经验模态分解方法 |
| 4.1.2 经验模态分解结果及分析 |
| 4.2 基于经验模态分解的差分自回归耦合(EMD-ARIMA)预报模型 |
| 4.2.1 ARIMA模型原理 |
| 4.2.2 模型构建 |
| 4.2.3 预测结果对比分析 |
| 4.3 基于气候因子的神经网络径流预报模型 |
| 4.3.1 GRNN神经网络模型原理 |
| 4.3.2 预测结果对比分析 |
| 4.4 基于预报因子筛选的GRNN模型与EMD-ARIMA组合模型 |
| 4.4.1 预测结果对比分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 模型评价及预报结果分析 |
| 5.1 模型精度评价 |
| 5.2 基于TOPSIS模型的综合评价 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 附件 |
（8）基于熵权-TOPSIS模型的库布齐沙漠地区水资源承载力评价（论文提纲范文）
| 1 研究区概况 |
| 2 研究方法 |
| 2.1 水资源承载力评价指标体系构建 |
| 2.2 评价指标标准化处理与指标权重的确定 |
| 2.2.1 指标标准化处理 |
| 2.2.2 熵权法确定指标权重 |
| 1)计算第i年第j项值的比重 |
| 2)计算各指标的熵值 |
| 3)计算各指标的权系数 |
| 2.2.3 TOPSIS模型 |
| 2.2.4 水资源承载力分级标准表 |
| 2.3 数据来源 |
| 3 结果与分析 |
| 3.1 水资源承载力综合评价结果分析 |
| 3.2 水资源承载力各子系统评价结果分析 |
| 3.2.1 水资源子系统 |
| 3.2.2 社会经济子系统 |
| 3.2.3 生态环境子系统 |
| 3.3 水资源承载力评价指标影响程度分析 |
| 3.4 库布齐沙漠地区水资源承载力空间差异分析 |
| 4 结论与建议 |
| 4.1 主要结论 |
| 4.2 政策建议 |
（9）灌溉用水效率约束下灌区水资源优化配置及其决策支持系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 引言 |
| 1.1 立题依据 |
| 1.2 研究的目的和意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 灌溉用水效率评价指标研究 |
| 1.3.2 灌溉用水效率评价研究 |
| 1.3.3 灌区水资源优化配置研究 |
| 1.3.4 灌区水资源优化配置决策支持系统研究 |
| 1.3.5 国内外研究现状分析 |
| 1.4 研究内容与技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 2 灌区灌溉用水效率评价指标体系构建 |
| 2.1 研究区域 |
| 2.1.1 地理位置及行政分区 |
| 2.1.2 气候及地形地貌 |
| 2.1.3 水资源状况 |
| 2.1.4 社会经济状况 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.2.1 统计数据来源 |
| 2.2.2 试验数据来源 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 评价指标体系构建原则 |
| 2.3.2 评价指标筛选原理 |
| 2.3.3 评价指标模型构建 |
| 2.3.4 评价指标体系合理性判别 |
| 2.4 结果与分析 |
| 2.4.1 灌溉用水效率评价指标初选集的确定 |
| 2.4.2 信息显着性指标筛选及分析 |
| 2.4.3 指标体系结果分析 |
| 2.5 讨论 |
| 2.5.1 指标体系合理性分析 |
| 2.5.2 指标体系可靠性分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 灌区灌溉用水效率评价研究 |
| 3.1 数据来源 |
| 3.2 研究方法 |
| 3.2.1 基于萤火虫算法的投影寻踪评价模型 |
| 3.2.2 逼近理想解排序模型 |
| 3.2.3 基于熵权法的逼近理想解排序模型 |
| 3.2.4 基于CRITIC法的逼近理想解排序模型 |
| 3.2.5 灌区灌溉用水效率评价模型性能评估方法 |
| 3.3 结果与分析 |
| 3.3.1 基于FA-PP模型的灌区灌溉用水效率测度 |
| 3.3.2 基于EWM-TOPSIS模型的灌区灌溉用水效率测度 |
| 3.3.3 基于CRITIC-TOPSIS模型的灌区灌溉用水效率测度 |
| 3.3.4 各评价模型灌区灌溉用水效率评价结果对比 |
| 3.4 讨论 |
| 3.4.1 各评价模型的稳定性比较 |
| 3.4.2 各评价模型的可靠性比较 |
| 3.4.3 各灌区综合指数空间分布特征分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 灌溉用水效率驱动力解析及其发展态势分析 |
| 4.1 数据来源 |
| 4.2 研究方法 |
| 4.2.1 序号总和理论 |
| 4.2.2 情景分析 |
| 4.2.3 ARIMA预测模型 |
| 4.2.4 EWM-TOPSIS模型 |
| 4.3 结果与分析 |
| 4.3.1 灌区灌溉用水效率主要驱动因子分析 |
| 4.3.2 建立调控情景分析模式集 |
| 4.3.3 构建灌区灌溉用水效率评价指标预测矩阵 |
| 4.3.4 灌区灌溉用水效率发展趋势及预测结果分析 |
| 4.4 讨论 |
| 4.4.1 灌区灌溉用水效率主要驱动因子合理性判别分析 |
| 4.4.2 灌区灌溉用水效率驱动机制分析 |
| 4.4.3 灌区灌溉用水效率未来演变趋势分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 灌溉用水效率约束下灌区水资源优化配置研究 |
| 5.1 数据来源 |
| 5.2 研究方法 |
| 5.2.1 多目标水资源配置模型 |
| 5.2.2 多目标水资源配置模型计算原理 |
| 5.2.3 多目标水资源配置模型构建 |
| 5.2.4 模型数据及参数的确定 |
| 5.3 结果与分析 |
| 5.3.1 灌溉用水量预测 |
| 5.3.2 种植结构预测 |
| 5.3.3 灌溉定额预测 |
| 5.3.4 优化配置结果分析 |
| 5.4 讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 灌区水资源优化配置决策支持系统研制 |
| 6.1 数据来源 |
| 6.2 研究方法 |
| 6.2.1 系统需求分析 |
| 6.2.2 系统设计原则 |
| 6.2.3 系统设计方法 |
| 6.2.4 系统模块设计 |
| 6.2.5 系统设计 |
| 6.3 结果与分析 |
| 6.3.1 系统运行 |
| 6.3.2 系统模块设置 |
| 6.4 讨论 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
（10）安徽省生态安全时空格局演变及其障碍因素研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 中文文摘 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 国内外研究进展 |
| 1.3.1 国外研究进展 |
| 1.3.2 国内研究进展 |
| 1.3.3 文献研究评述 |
| 1.4 研究内容和方法 |
| 1.4.1 主要内容 |
| 1.4.2 研究方法 |
| 1.5 技术路线 |
| 第二章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 生态安全 |
| 2.1.2 生态安全评价 |
| 2.2 理论基础 |
| 2.2.1 复杂系统理论 |
| 2.2.2 资源稀缺理论 |
| 2.2.3 协调发展理论 |
| 2.2.4 可持续发展理论 |
| 第三章 研究区域概况与数据来源 |
| 3.1 研究区域概况 |
| 3.1.1 自然环境概况 |
| 3.1.2 社会经济概况 |
| 3.1.3 生态环境现状 |
| 3.2 数据来源 |
| 第四章 安徽省生态安全评价指标体系构建 |
| 4.1 指标体系构建模型 |
| 4.2 评价指标体系构建 |
| 4.2.1 指标选取原则 |
| 4.2.2 指标体系构建 |
| 4.2.3 指标体系说明 |
| 4.3 数据处理 |
| 4.3.1 数据标准化 |
| 4.3.2 权重的确定 |
| 4.4 生态安全评价等级划分 |
| 第五章 安徽省生态安全时空格局演变特征分析 |
| 5.1 生态安全评价模型 |
| 5.1.1 改进TOPSIS模型 |
| 5.1.2 变异系数(CV) |
| 5.1.3 等级动态度模型 |
| 5.1.4 协调度模型 |
| 5.2 生态安全时序演变特征分析 |
| 5.2.1 生态安全总系统时序演变特征 |
| 5.2.2 压力子系统时序演变特征 |
| 5.2.3 状态子系统时序演变特征 |
| 5.2.4 响应子系统时序演变特征 |
| 5.3 生态安全空间格局演变特征分析 |
| 5.3.1 生态安全总系统空间格局演变特征 |
| 5.3.2 压力子系统空间格局演变特征 |
| 5.3.3 状态子系统空间格局演变特征 |
| 5.3.4 响应子系统空间格局演变特征 |
| 5.4 生态安全子系统协调度时空差异 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 安徽省生态安全障碍因素诊断 |
| 6.1 生态安全障碍度模型 |
| 6.1.1 障碍度模型 |
| 6.1.2 障碍类型划分 |
| 6.2 安徽省整体生态安全障碍因素 |
| 6.2.1 生态安全障碍类型 |
| 6.2.2 指标层障碍因素时序演变 |
| 6.2.3 准则层障碍因素时序演变 |
| 6.3 安徽省分类型区生态安全障碍因素 |
| 6.3.1 生态安全障碍类型 |
| 6.3.2 指标层障碍因素时序演变 |
| 6.3.3 指标层障碍因素空间差异 |
| 6.3.4 准则层障碍因素时序演变 |
| 6.3.5 准则层障碍因素空间差异 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 安徽省生态安全提升策略 |
| 7.1 生态安全整体提升策略 |
| 7.1.1 生态安全压力子系统 |
| 7.1.2 生态安全状态子系统 |
| 7.1.3 生态安全响应子系统 |
| 7.2 分类型区生态安全提升策略 |
| 7.2.1 省内较不安全区 |
| 7.2.2 省内临界安全区 |
| 7.2.3 省内较安全区 |
| 7.2.4 省内安全区 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 研究结论 |
| 8.2 创新与特色之处 |
| 8.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
四、区域水资源开发利用程度综合评价的TOPSIS模型及其应用（论文参考文献）
- [1]基于TOPSIS模型的郑州市水资源承载力研究[J]. 杜雪芳,李彦彬,张修宇. 人民黄河, 2022(02)
- [2]复杂性视角下灌区灌溉用水效率空间变异特征及其调控机制研究[D]. 张亮亮. 东北农业大学, 2021
- [3]松辽流域水资源承载力评估及优化配置研究[D]. 齐静威. 辽宁师范大学, 2021(08)
- [4]山东省南四湖流域初始水权分配研究[D]. 褚铄. 山东农业大学, 2021(01)
- [5]洞庭湖流域水资源承载力时空演变分析[J]. 邓正华,戴丽琦,邓冰,邓丽萍. 经济地理, 2021(05)
- [6]长江中游城市群水资源承载力时空格局及耦合协调性[J]. 田培,王瑾钰,花威,郝芳华,黄建武,龚雨薇. 湖泊科学, 2021(06)
- [7]玛纳斯河径流演变特性及其中长期径流预报模型研究[D]. 李福兴. 石河子大学, 2021(02)
- [8]基于熵权-TOPSIS模型的库布齐沙漠地区水资源承载力评价[J]. 林龙圳,李达,林震. 华中师范大学学报(自然科学版), 2020(04)
- [9]灌溉用水效率约束下灌区水资源优化配置及其决策支持系统研究[D]. 周丽慧. 东北农业大学, 2020(04)
- [10]安徽省生态安全时空格局演变及其障碍因素研究[D]. 张俊. 福建师范大学, 2020(12)