APP下载

区域用水结构演化及其驱动因素识别

2020-11-30

广东水利水电 2020年11期
关键词:信息熵用水量用水

刘 美

(广东省水文局梅州水文分局,广东 梅州 514000)

目前水资源问题已逐渐从一些缺水国家和地区发展为全球性问题[1]。全球气候变化和人类活动影响下现有环境存在的非平稳性[2-3],使得水资源开发利用将面临新的挑战[4-5]。人多水少、水资源时空分布不均是我国的基本国情和水情,水资源短缺、水污染严重、水生态恶化等问题十分突出,已成为制约经济社会可持续发展的主要瓶颈。在水资源总量有限、用水需求又不断增长的背景下,2011年中央一号文件[6]明确提出了“三条红线”,确定了未来一个时期“三条红线”管理的目标。三条红线已经成为各区域水资源开发利用的刚性约束。只有守住这“三条红线”,实行最严格的水资源管理制度,才能够压缩和限制现有的水资源荷载,腾出一定的水资源承载能力,满足经济社会快速发展。

广东省作为全国第一经济大省,其水资源面临巨大的压力,水资源供求关系与水资源内外部环境均发生了变化:

① 人类活动影响下下垫面变化显著,例如植被变化、水环境污染、水资源补给等都发生变化,造成水资源可利用量时空分布发生变化[7]。

② 随着广东省人口迅速增加,经济社会持续快速发展,社会产业结构的调整,区域水资源的供需关系发生变化,供需矛盾日益突出;同时,人们对生态环境质量的要求不断提高,生态环境需水大量增加,水资源开发利用面临新的形势。

摸清广东省水资源利用结构特征,揭示水资源利用结构演化规律,识别其驱动因素可为指导广东省水资源开发利用,实施最严格水资源管理制度提供基础支撑和保障。基于此,本文采用信息熵探讨用水结构演变规律,运用智能算法随机森林(Random Forest,RF)识别用水影响因素的重要度,为区域应对新常态下的水资源开发利用管理提供科学依据。

1 研究区域与资料来源

广东省(如图1)地处北纬20°08′~25°32′、东经109°40′~117°20′之间,陆地面积为17.98万km2。广东省地势总体北高南低,北部多为山地和高丘陵,南部则为平原和台地。广东省由于地处东亚季风区范围内,整体上降水较为充沛,年平均降水量在1 300~1 500 mm,但降水年内分布极其不均,年际间变化也较大,易形成洪旱灾害(见图2)。全省多年平均地表水资源量约为1 828亿m3,地下水资源量约为450亿m3,水资源总量约为1 829亿m3。截止到2014年,广东省常住人口已达到10 644万人,城镇化水平达到67.76%。2013年广东省GDP总量达62 163.97亿元,广东省产业结构进一步优化,第三产业比例不断上升,第一产业比例下降,第二产业比重缓慢上升(本文的用水量数据来源于《广东省水资源公报》;经济与人口数据来源与《广东省统计年鉴》,降雨数据来源于中国气象科学数据共享服务网http:∥cdc.nmic.cn/home.do)。

图1 广东省地理位置与高程分布示意

图2 广东省降雨空间分布示意与暴雨中心

2 研究方法

2.1 用水结构的信息熵

1948年,Shannon[8]的《通信的数学理论》首先在信息论中引入了熵的概念,将其定义为“信息熵”。用随机变量S表示其状态特征,设X的取值为X=(x1,x2,…xn),对应的概率为P=(p1,p2,…pn)。且有∑Pi=1,则该系统的信息熵为:

(1)

系统无序度可通过熵值H表示,熵值越大,相对的系统功能和稳定性越高。熵理论被广泛应用在存在不确定性和复杂性的学科中。用水结构的信息熵,是以各用水行业的用水量为随机变量X,以各行业用水比例(用水结构)表示随机变量对应的概率P,信息熵的高低反映了用水系统的均衡性和系统功能性,信息熵越大则说明用水越均衡,用水系统的功能越高,用水量的差异越小。

2.2 RF算法

用水的影响因素较为复杂,目前筛选主要选取因子分析法,而本文尝试采用RF衡量影响因素的重要度[9],可按式(2)计算:

(2)

式中m、n、t分别是总指标个数、分类树棵数和单棵树的节点数;DGkij表示第k个指标在第i棵树的第j个节点的残差平方和减少值;Pk为第k个指标的在所有指标中的重要程度;Pk值越大则表示第k个指标越重要;DGkij表示第k个指标在第i棵树的第j个节点的残差平方和减少值[10]。

3 结果与分析

3.1 广东省用水量的变化

自1980年以来,广东省流域总用水量总体上呈快速增加,从图3中可以看出:居民生活用水量从1980年的19.8亿m3上升到2013年的67.58亿m3,主要是这期间广东省经济快速发展,外来人口大量涌入,常住人口从5 230万人增加到10 644万人,并且随着生活水平的提高,人均用水量增加,促使生活用水量快速增长;随着人口的增加与城市基础设施的建设,第三产业迅速发展,城镇公共用水从1980年的1.69亿m3增加到2013年的27.17亿m3;工业用水呈现先增加后减少的趋势,主要是因为1980—2007年间,广东省大力发展工业企业,而在2007年后,产业结构进一步调整,第三产业产业比例上升,逐渐成为广东省的第一大产业,此外,由于技术进步与创新,以及循环利用与节约用水,工业用水稳中下降。农业用水量与当年的降水量息息相关,年降水量处于波动状态,由于农业用水效率提高,农业用水量呈逐年递减的趋势。2011年中央1号文件和中央水利工作会议明确要求实行最严格水资源管理制度, 2012年1月,国务院发布了《关于实行最严格水资源管理制度的意见》,要求加强用水总量控制、用水效率控制、水功能区限制纳污红线管理。因此,2011—2013年,广东用水总量有所下降,工业用水、农业用水、居民生活用水下降较为明显。

图3 广东省各用水部门用水量变化示意

3.2 广东省用水结构变化与信息熵分析

用水结构变化则由用水比例来反映,从图4中可以看出,广东省农业用水比例显著下降,从1980年的88.67%下降到2013年的50.47%,而工业用水比例逐渐升高,从1980年的4.67%上升到2011年的26.98%。同时可以看出,1980年广东省以农业用水为主,随着广东省近30 a的经济发展,优先保障居民生活用水,广东省从1980年以农业用水为主转变为农业用水和工业用水相对均衡的状态,随着城市经济发展,特别是经济不发达地区农业用水比例进一步下降,第三产业的发展,居民生活水平的进一步提高,城镇公共用水比例稳步上升,而近几年建设广东省生态文明城市,居民生态环保意识提高,对生态用水量需求大大增加,综上对各种用水行业的分析,可得相对于1980年,近几年广东省的用水比例趋于均衡。

图4 广东省不同部门用水比例的年际变化

从时间角度上分析(见表1所示),广东省信息熵从1980年的0.45增加到2013年的1.21,总体呈稳步上升趋势,表明广东省用水结构系统均衡性提高。分别选取广州市,东莞、揭阳、湛江、云浮、韶关6个城市代表广东省不同用水强度阶段,并分别计算其信息熵,以分析广东省各区系统均衡性与用水结构信息熵的时间演变特征。

表1 广东省及部分城市用水系统熵值变化过程

如表1所示,广东省和各市近10 a的用水结构信息熵总体上呈上升趋势,但增幅不同,这与王翔[10]研究结果一致。从6个城市的用水结构信息熵对比中可以看出,其变化与城市的经济发展水平直接相关,广州市和东莞市相对与其他4个城市,经济发展水平高,工业化进程高,其信息熵大。两市2001—2013年的用水量的增加主要受到两个方面的影响:一是城市外来人口多,导致生活用水量增加;二是重视第三产业的发展,万元GDP的用水量较小。韶关市和揭阳市近10 a的经济快速发展,农业用水量减小,工业和生活的用水份额增加,信息熵值增加较多;而湛江和云浮市对比上述4个城市,经济相对欠发达,用水行业主要还是以农业用水为主,用水行业比例分配不均,信息熵值小,而因为主要受到农业用水的影响,用水量受到自然条件特别是降雨的影响较大,因此其信息熵波动较大,并且其信息熵值也增加缓慢。

采用ArcGIS空间分析法对2001年、2005年、2010年以及2013年广东省各市用水结构的信息熵进行分类(见图5)。2001年,信息熵的高值区主要分布在广州、佛山、中山、珠海、深圳、东莞等经济发达地区,其他地区均处于低值区,低值区面积大,其中处于第一阶梯(信息熵值小于0.8)的范围大,说明2000年广东省用水结构信息熵值的空间分布以第一阶梯为主。2005年,信息熵的第一阶梯范围减小,集中在清远市和粤西地区,主要原因为第一阶梯迈向第二阶梯(信息熵值在0.8~0.9之间),因此第二阶梯的范围增大,同时信息熵高值区由珠三角向外扩张。而到了2010年和2013年,信息熵的高值区范围进一步加大,低值区范围减小,高值区集中在珠三角广州、佛山、深圳、东莞、中山、珠海地区。总体上看,信息熵是以珠三角为中心,向外逐步减小,说明广东省用水结构系统的稳定性从珠江口往外逐步减小。

图5 广东省信息熵的空间分布

3.3 广东省用水量变化影响因素分析

通过对广东省历年各部门用水量与其各影响因子的时间序列做RF重要性分析,以衡量各个影响因子的重要度。由于生态用水的量值较小,故本次没有对其做重要度分析。其他用水部门的重要度结果如图6所示。可以看出,农业播种面积和有效灌溉面积重要度分别为13.23%和11.08%,是广东省农业用水主要影响因子;工业用水主要受到了GDP(11.7%)、第二产业(10.6%)、城镇化率(10.4%)以及工业产值(9.18%)的影响;城镇公共用水主要受到城镇人口(11.01%)、第三产业(10.4%)、GDP(9.19%)以及城镇化率(9.15%)的影响;居民生活用水主要受到总人口(14.98%)、城镇人口(14.5%)和城镇化率(9.78%)的影响;总用水量主要受到工业产值(10.98%),有效灌溉面积(10.94%)、城镇化率(10.76%)以及播种面积(10.49%)的影响,而气温以及降雨是影响最小的因子,说明总用水量主要受到农业和工业影响。

(a) 农业用水

4 结语

通过分析广东省用水量时空变化特征,利用信息熵探讨用水结构演变规律,并在此基础上,进一步采用随机森林方法计算了影响广东省用水量各因素的重要度。主要结论如下:

1) 1980年以来,广东省农业用水明显下降,工业比例波动中稳定上升,生活用水、城镇公共用水以及生态用水比例均缓慢的增加。广东省单一用水结构类型所占比例减小,各部门的用水比例更加均衡。

2) 广东省的用水结构信息熵呈明显的上升趋势,高值区处于经济相对发达的城市,用水结构的稳定性从珠三角往外逐步减小,说明信息熵的变化与城市的社会经济发展水平直接相关;

3) 通过随机森林智能算法对各用水部门进行影响因素重要度分析,总用水量中,工业产值、有效灌溉面积、城镇化率等影响因子重要度排序较高,气温和降雨重要度排序则较低。总体而言,降雨和气温所代表的自然因素对广东省用水的影响较小,而农业、工业和人口的社会因素对用水的重要度较大,是影响广东省目前用水的主要因素。

猜你喜欢

信息熵用水量用水
哪些火灾不能用水扑灭?
基于信息熵可信度的测试点选择方法研究
新疆生产建设兵团某师用水水平分析与评价
你的用水量是多少?
节约洗碗用水
你的用水量是多少?
澳大利亚研发出新型农业传感器可预测农作物用水量
一种基于信息熵的雷达动态自适应选择跟踪方法
基于信息熵的循环谱分析方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用
上海建立大用水户用水实时监管制度推进城市节水