水資源可持續利用是指在維持水的持續性和生態系統整體性的條件下，支持人口、資源、環境與經濟協調發展和滿足代內和代際人用水需要的全部過程。實現水資源的可持續利用，發揮水資源的經濟、社會和生態效益，支持經濟社會的可持續發展，是今后長時期內的重要戰略任務。關于水資源可持續利用評價的研究方法，以往大多采用模糊綜合評價法、灰色聚類法、模糊神經網絡法、物元分析法等，這些方法的模型計算大多存在人為賦權的干擾以及等級分辨率較粗的不足，由于綜合評價往往由多個非線性指標來決定，采用傳統的數據分析方法建立聚類和評價模型時，受到數字化限制，難以找到數據的內在規律［1］。鑒于此，筆者以塔里木河源流區為研究對象，從水資源、社會經濟及生態環境3 個子系統構建水資源可持續利用評價指標體系，將基于實數編碼的加速遺傳算法( real coded accelerating geneticalgorithm，簡稱ＲAGA) ［2］的K-L 絕對信息散度投影尋蹤分類模型( Kullback-Leibler absolute informationdivergence of projection pursuit classification model，簡稱K-L PPC) ［3-4］用于水資源可持續利用能力評價中，該模型更好地揭示了高維數據結構特征，將高維數據投影到低維子空間，在低維數據上進行分析，從而達到分析高維數據的目的，為區域水土資源開發、社會經濟發展和生態環境保護提供科學支持。 |
