用于灌溉水运行绩效的WEF-环境联系指标的空间聚类：一种基于特征的方法

《Environmental Impact Assessment Review》：Spatial clustering of WEF-environment Nexus indicators for irrigation water operational performance: A feature-driven approach

水资源分配绩效评估与可持续管理

　　在面对水资源短缺的挑战时，评估灌溉区内的地表水分配情况变得尤为重要。传统的技术评估方法往往未能全面反映运营的实际效果，因此引入水-能源-粮食-环境（WEF-Environment）纽带分析框架，为灌溉系统的综合评估提供了新的视角。这种方法不仅考虑了技术层面的评估，还纳入了能源和环境因素之间的权衡，使得对系统性能的分析更加全面和实际。通过将这种综合评估与数据驱动的特征选择相结合，本研究提出了一种创新的聚类方法，用于对灌溉区的地表水分布进行空间评估。

在研究中，Nekouabad灌溉区被选为实验对象，该区位于伊朗的中央扎因达赫鲁德流域，面临着农业和水文方面的多重挑战。通过构建和校准集成的水力-运营模型，模拟了在不同水力状况下的日常运营。随后，从模拟结果中提取了九个关键指标，包括地表水供应（SWD）、能源消耗（EC）、碳排放（CE）、能源生产率（EP）等，这些指标能够全面反映灌溉系统的运行效率和环境影响。为了提高聚类的准确性，采用了交叉验证的特征选择方法，通过分析各特征对聚类质量的贡献，对指标进行了排序和筛选。

特征选择过程基于各特征移除后对聚类质量变化的影响，通过多次随机初始化和特征移除，评估了每个特征对聚类性能的贡献。通过计算每个特征的平均变化（Mean Δ）和标准差（StdDev Δ），明确了各特征的重要性。结果表明，SWD、CE和SWCR是识别系统性能模式的关键指标。在高压力情况下，低绩效区域覆盖了灌溉区的超过90%。同时，环境成本显著上升，某些区域的地表水供应低于35%，而碳排放超过100,000千克CO?，显示出不可持续的运营权衡。只有小部分区域在交付、效率和排放指标上保持平衡。

研究的创新在于将特征选择与聚类分析相结合，从而识别出需要干预的优先区域，提高评估的全面性，并为水资源管理者提供可操作的见解。此外，本研究的框架具有广泛的应用潜力，可以推广到其他灌溉系统，以评估其在不同水资源状况下的表现。

在分析过程中，研究团队采用了一系列的聚类质量评估指标，包括轮廓系数（SC）、Calinski-Harabasz指数（CHI）、Davies-Bouldin指数（DBI）和簇内总平方误差（WCSS）。这些指标分别从不同的角度衡量聚类的质量，SC关注簇内和簇间的相似度，CHI评估簇间的分离度，DBI衡量簇间的重叠程度，而WCSS则用于量化簇的紧凑度。通过综合这些指标，研究团队能够更全面地评估聚类效果，并确保分析的稳定性和准确性。

在实际应用中，Nekouabad灌溉区的九个指标被纳入聚类分析。其中，SWD、EC、SWCR和CE等指标被证明对聚类结果具有显著影响。通过交叉验证，研究团队确定了这些指标在不同水资源状况下的相对重要性。在正常条件下，SWD和SWCR是主要的区分因素，而在中度和重度水资源短缺的情况下，EC和CE则成为决定聚类的关键指标。这表明，在面对水资源短缺时，系统对能源和环境因素的依赖程度显著增加，从而影响了其运行的可持续性。

研究结果进一步揭示了灌溉系统在不同水资源状况下的表现差异。在正常条件下，SWD和SWCR决定了大多数单元的绩效，而在水资源短缺时，这些指标的影响减弱，而EC和CE则成为关键因素。这种转变表明，随着水资源压力的增加，灌溉系统逐渐从单纯的水力评估转向综合考虑能源和环境因素的评估。这不仅反映了系统在面对压力时的适应性，也揭示了能源和环境成本在维持灌溉服务中的重要作用。

此外，研究还展示了聚类方法在不同水资源状况下的应用效果。在正常和中度水资源短缺情况下，通过SWD和SWCR的聚类分析，能够清晰地识别出上游和下游单元之间的性能差异。而在重度水资源短缺时，EC和CE的聚类分析则揭示了那些依赖地下水泵取的单元在环境成本上的显著增加。这些结果不仅有助于理解水资源短缺对灌溉系统的影响，还为制定适应性和可持续性策略提供了依据。

通过将这些指标与GIS空间映射相结合，研究团队能够直观地展示出灌溉区在不同水资源状况下的绩效分布。这种空间分析方法不仅有助于识别绩效较低的区域，还为水资源管理者提供了明确的干预优先级。例如，下游区域被识别为绩效较低的区域，需要优先考虑基础设施的升级和维护，而上游区域则可能更适合进行效率提升和环境影响的缓解措施。

本研究的结论表明，通过结合特征选择和聚类分析，可以有效识别出在不同水资源状况下表现差异显著的区域，为水资源管理提供科学依据。此外，该方法强调了在水资源短缺情况下，对能源和环境因素进行综合考虑的重要性。研究还指出，未来的研究可以进一步探索动态建模和不同的聚类算法，以更全面地评估灌溉系统的性能，并考虑社会经济因素，如农民收入、劳动力限制和补贴结构等。

总之，本研究为水资源管理者和政策制定者提供了一种实用的决策支持工具，有助于诊断系统弱点、识别空间热点，并在不同运营条件下优先采取行动。通过将能源和碳排放因素纳入评估，研究强调了在水资源管理中平衡资源效率与可持续性的必要性。这种综合评估方法不仅提高了水资源管理的科学性，也为未来研究和实践提供了重要的参考。