陶潺潺，叶亚平,徐 慧

(河海大学水文水资源学院，南京 210098)

前 言

水污染灾害是自然因素和社会因素共同耦合的结果，但随着人类活动的不断加剧，社会因素作用逐渐成为主导因素，特别是在经济发展和人口暴增的作用下，超量攫取水资源和向环境排放大量的污染物，造成水环境状况不断恶化，水体污染严重，严重制约人类社会经济可持续发展[1～3]。水污染灾害作为典型的污染性环境灾害，它的发生主要是长期积累的量变到质变的综合过程，在短时间内突发的水污染灾害事件具有发生风险低且偶然性大，但目前水污染灾害研究对象主要集中在突发性重大水污染事故，如2005年水污染灾害事件和2007年无锡太湖蓝藻水华事件，相关研究有：徐孝平[4]针对城市水污染灾害建立水质数学模型，并结合实际情况确定模型的相关参数分析和预测城市水污染灾害；韩传峰等[5]从城市管理的角度剖析了作为城市衍生污染灾害的水污染灾害产生的原因并提出了相应的管理对策；谢永刚[6]利用博弈论的纳什均衡方法分析水污染灾害中的政府监管与企业污染治理之间关系,并对水环境保护和流域水污染防治提出了利用市场手段、加强水环境监管制度等建议；杨霖[7]从经济学角度对水污染问题进行分析并指出对于水污染灾害的治理不仅需要发挥市场机制调节作用，同时也需要政府加强水环境监管制度建设；杨洁等[8]运用问卷调查法,研究无锡市区公众对太湖蓝藻水华生态风险感知特征及其主要影响因素，并提出建立水污染灾害信息系统；刘聚涛等[9]采用模糊评价模型从影响人口、影响范围、生态环境影响和经济损失4个方面综合评价太湖蓝藻水华灾害灾情;黄君等[10]利用EOS/MODIS遥感影像数据, 分级评价太湖蓝藻水华及发生概率，并对其时空分布规律进行分析和研究。

当前国内常用的灾害指标评价方法有综合评价法[11]、主成分分析法[12]、灰色关联法[13]、神经网络法[14]和物元评价法[15-16]等，其中物元可拓评价法由蔡文教授于上世纪八十年代提出的物元理论和可拓理论发展而来，能够较为客观地对多指标评价体系进行定量化分析，并在反映事物的综合水平方面具有较大的优势。

水污染灾害评价的目的在于防患于未然，只有通过综合的防治能力评价研究，才能更好地指导水污染治理，降低灾害风险发生概率。鉴于目前水污染灾害研究主体多为重大突发水污染事件及灾后评价，而对于量变到质变的过程综合防治能力评价的研究相对较少，且太湖流域水污染不容乐观，水污染灾害发生风险增大[17]。截至2018年，太湖设置的17个国控点位中,Ⅳ类及以水质占94.1%，Ⅲ类水质点位占5.9%,全湖平均水质为Ⅳ类，属轻度富营养化[18]。因此，论文选取2014～2018年环太湖地区常州、无锡、苏州、嘉兴和湖州五大主要城市开展水污染灾害综合防治能力评价研究，对区域水污染灾害预防、水环境治理和产业转型具有一定意义。

1 研究区与资料

1.1 研究区概况

环太湖地区地处我国华东区域的太湖流域，介于30°22′～32°4'N和119°14'～121°32'E之间。因太湖水域被浙江区域的湖州、嘉兴与江苏区域的常州、无锡和苏州5个地区环抱于区域中央, 通常称该区域为环太湖地区(下图)。环太湖地区国土总面积约为27 530.88km2, 约占太湖流域总面积的74.61%。区内河网密布、湖泊众多，水域面积高达5 562.87km2，水面率超过20%。属湿润的北亚热带气候区，年平均气温15℃～17℃，多年平均降雨量为1 181 mm，其中60%的降雨集中在5～9月。人口稠密，城市化率高，2017年常住总人口为2 960.49万，约占全国人口的2.13%。环太湖地区是我国经济最发达的地区之一，是中国乡镇企业发源地，环湖的五大重点城市均为全国经济百强城市，2017年环太湖地区创造国内生产总值(GDP)41 310.32亿元,约占全国GDP的5.0%；区内水、光和热资源充足，地势平坦，水域广泛，是我国重要的商品粮基地和淡水水产养殖区。

图 环太湖地区五大城市水系分布图

1.2 数据来源

数据来源于环太湖地区五大城市的《统计年鉴(2015～2019)》、《生态环境状况公报(2015～2019)》、《水资源公报(2015～2019)》、《浙江省统计年鉴(2015～2019)》和《浙江自然资源与环境统计年鉴(2015～2018)》， 对于部分指标缺项数据采用平均值或线性插值代替。

2 研究方法

2.1 评价指标体系的构建

水污染灾害防治能力反映的是地区抗御水污染的动态综合水平，它包括污染源的控制、污染过程的削减和污染环境的修复等方面。其评价指标体系构建需要遵循科学性、实用性、权威性、可操作性、可度量性、前瞻性等原则[19]，更要结合研究区域的典型特性。自2015年江苏省加快推进太湖流域畜禽养殖污染防治工作以来，到2016年8月，太湖流域已基本完成了对畜禽养殖禁养区、限养区和适养区的划定工作。2017年底已完成所有禁养区内畜禽养殖场全面退出[20],结合研究区域的实际情况，农业水污染灾源只涉及污染较重的种植业和环太湖区域特色的水产养殖业。借鉴“驱动力(Drive)-状态(State)-响应(Response)”(D-S-R)模型理论逻辑思想[21～23]，构建环太湖地区水污染灾害综合防治能力评价指标体系。其包括水污染驱动力、污染状态、人类响应3个准则层，社会因素、经济因素、灾源状态、滞灾状态、资金投入、监管能力和预警能力7大指标层，人口密度等25个三级指标(见表1)，能够全面反映环太湖地区水污染灾害综合防治能力评价的各个方面。

表1 水污染灾害综合防治能力评价指标体系

2.2 权 重

权重的大小直接反映出指标在综合评价过程中的重要程度，直接关系到整个综合评价体系的实用性和科学性。对于处在不同评价体系中的指标, 权重的确定方法也不尽相同，如何正确地选择合理的权重确定方法, 需要结合实际评价体系具体情况并对各种分析方法原理和实用性做较深入的研究分析[24]。指标权重确立方法主要分为主观赋权法和客观赋权法。对于主观赋权法的相关研究开展时间较早，也较为成熟，但容易受到评价者主观因素影响，客观性较差，再打分意见专家的要求较高，往往需要意见专家有非常丰富的经验。目前主观赋权法主要有层次分析法(AHP)、德尔菲法和主观经验法等。客观赋权法的指标评价数据来源于各具体指标的实际数据，避免了数据的主观判断，因而此类方法客观性较强，涵盖有熵权法、离差及均方差法和主成分分析法等。其中的熵权法在工程技术、社会经济和水质评价中广泛应用，能够客观反映各方案中的评价指标值的客观数据差异[25]。基于更好客观反映水污染灾害综合防治能力评价的实际情况，本文选取熵权法确定评价体系中各指标权重。

(1)样本数据归一化。

使用min-max标准化(Min-Max Normalization)将水污染灾害综合防治能力评价体系中的25个三级指标进行去单位标准化变换，使结果值映射到[0～1]之间[26]，其标准化公式如下：

正向属性指标：

(1)

负向属性指标：

(2)

(2)计算第i个样本值中第j项指标下占该指标的比重:

(3)

(3)计算第j项指标的熵值:

(4)

(4)计算各项指标的权重：

(5)

式(5)中的φ为三级评价指标的个数，φ=25。

2.3 物元可拓模型

物元可拓模型主要用于解决事物的功能目标和环境条件之间不相容的问题，是一种定量化的多元分析方法.其核心是将矛盾问题定量化处理，首先运用物元理论定性描述事物评价指标, 再通过可拓集合理论的计算出关联度值,从而用定量的方式表示待评价物元与各评价层级之间的关联性, 进而做出评价[27～29]。主要步骤如下：

物元可拓理论中，组成物元R的三要素为:描述的事物N，事物的特征C，特征的量值V，即物元是统一事物、特征和特征量值三要素的统一体，用物元矩阵表示为:R=(N,C,V)。若描述事物有n个特征值C1，C2，…,Cn每个特征值对应的量值为V1，V2，…,Vn物元矩阵可表示为:

2.3.1 确定经典域和节域

将描述事物N和它的n个特征式及其特征量值范围组成的矩阵称之为物元经典域矩阵Rj；全体评价等级区间组成的矩阵称为节域矩阵Rp。

其中Nj表示物元为第j个评价层级； Cn是第n个评价指标；(acn,bcn)是事物性质位于评价指标Cn的参数量值范围；所有评价等级NjNp(apn,bpn)为各评价指标的取值范围。

2.3.2 待评物元矩阵

待评价事物的所有评价指标的量值范围组成待评物元矩阵R0。

其中Nv是待评价对象;Cn是待评价指标;Vn是关于待评价指标Cn的实际值。

2.3.3 关联函数值的计算

用实轴上的点X表示当评价物元量值时，关联函数就表示评价物元符合要求的取值范围的程度。因可拓集合的关联函数能够用代数来表示，就能将看似不相容的问题相容化。可拓学理论在实轴上见了了评价物元的关联函数，将实变函数中距离的概念可拓为距的概念，作为定性描述扩大为定量描述的基础[30]。其计算公式如下。

令有界区间X=(a,b)的模定义为:

x=|a-b|

某一点X0到X=(a,b)的距离为:

(6)

其中b为区间最大值，a为区间最小值

事物关于量值符合要求的程度，即符合某一评级的程度，用矩定义的关联函数值反映,单一指标关联度计算公式如下:

(7)

式中Vji为指标值所属区间的区间距离；ρji(vi,Vji)为vi到Vji的距离；ρji(vi,Vpi)为点vi到Vpi的距离。

综合关联度计算公式如下：

(8)

式中Kjv(Nv)为多指标综合关联度，wi为指标权重，若Kjv=max(Kjv(Nv))，则待评物元Nv属于评价等级j。

3 结果与分析

3.1 防治能力等级

水污染灾害综合防治能力等级划分参照物元可拓模型中经典域算法[31-32]，结合国内外和行业标准，同时联系区域实际状况，可划分为好(NⅠ)、较好(NⅡ)、一般(NⅢ)、较差(NⅣ)和差(NⅤ)五个等级，具体指标等级标准范围见表2。

表2 水污染灾害综合防治能力评价等级

3.2 权重的确立

根据各指标属性，将2014～2018年环太湖地区五大城市各指标数据，代入公式(1)～(5)得到三级指标权重值(表3)。

表3 评价指标权重表

3.3 物元可拓评价模型

3.3.1 确定经典域和节域

根据经典域和节域相关定义，再结合表2，确定经典域和节域。

式中RI、RⅡ、RⅢ、RⅣ和RⅤ分别表示等级Ⅰ到等级Ⅴ中指标的经典域。

式中，Rp表示节域元素，为指标的最大可能值范围。

3.3.2 待评物元矩阵

R0为待评价的物元(2014年嘉兴市数据)

3.3.3 综合关联度

将R0数据代入式(6)～(8)，计算出各评价指标单一关联度及综合关联度(表4)。

表4 2014年嘉兴市物元评价关联度及评价等级

同理，将余下各年份地区数据按相同方法和步骤进行处理，得到2014～2018年环太湖地区五大城市水污染灾害综合防治能力评价等级(表5)。

表5 环太湖地区五大城市评价等级

续表5

环太湖地区五大重点城市水污染灾害综合防治能力由水污染驱动力、污染状态、人类响应三方面构成，根据物元可拓评价综合关联度计算结果(表5)，对环太湖地区五大城市的水污染灾害综合防治能力评价结果进行分析：

嘉兴市2014～2018年水污染驱动力均处于等级Ⅲ，在社会环境的改善和经济发展的影响下，有持续向等级Ⅱ转化的趋势。污染状态除2018为等级Ⅳ之外，其他年份均为等级Ⅴ，说明水污染严重，在短时间内很难根本性改善。在治污资金的大力投入下，响应状态由2014年的等级Ⅳ变为2015～2016年的等级Ⅱ，再到2017～2018年的等级Ⅰ。水污染灾害综合防治能力由2014～2017年的等级Ⅴ到2018年的等级Ⅲ，说明嘉兴市水污染灾害综合防治能力持续变强，这也得益于社会经济环境的好转和政府治污行动的落实。

湖州市水污染驱动力逐渐加强，从2014～2017年的等级Ⅲ到 2018年的等级Ⅴ，主要是由于人口密度增大。污染状态2017～2018年为等级Ⅴ之外，其他年份均为等级Ⅲ，水产养殖规模的扩大、增长的不透水地面和排水管网的低密度，致使水污染状况在恶化。响应状态相对较好，2014、2016和2017年均为等级Ⅰ，但2015年和2018年分别为等级Ⅱ和等级Ⅳ，主要原因为预警能力的下降。水污染灾害综合防治能力由2014～2016年的等级Ⅲ变为2017～2018年的等级Ⅴ，说明湖州市水污染灾害综合防治能力减弱，应强化人口密度控管、市政管网建设和预警能力的提升。

苏州市2014～2015年水污染驱动力为等级Ⅲ，2015年后不断减弱，均为等级Ⅰ，经济发达，社会环境条件较好。污染状态均为等级Ⅲ，且不断在好转，但环境和经济发展不协调。响应情况较差，都为等级Ⅳ，有向等级Ⅲ的趋势。水污染灾害综合防治能力除2015年为等级Ⅳ之外，其他年份均为等级Ⅲ，说明苏州市水污染灾害综合防治能力一般，应加强政府监管能力和环保的资金的投入。

无锡市2014～2016年水污染驱动力处于等级Ⅲ，2017～2018年为等级Ⅰ，但存在人口密度过高问题。污染状态均为等级Ⅰ，水污染较轻，相关控污治污工程实施多，如排水管网密度已达到发发国家水平。由2014～2016年的等级Ⅳ，到2017年的等级Ⅲ，再到2018年的等级Ⅰ，说明响应情况在增强。2014～2018年无锡市水污染灾害综合防治能力均为等级Ⅰ，综合防治能力较强。

常州市水污染驱动力均在等级Ⅲ，且有持续向等级Ⅱ转化的趋势，但需严控人口密度。随着水产养殖规模的扩大，2014～2016年污染状态为等级Ⅴ，水污染严重，但2017～2018年为等级Ⅰ，水污染状况好转。响应情况起伏较大，2014年和2016年为等级Ⅲ，其他年份为等级Ⅰ。常州市水污染灾害综合防治能力由2014～2016年的等级Ⅲ到2017～2018年的等级Ⅰ，说明常州市水污染灾害综合防治能力持续提升，但也存在人口密度高和水产养殖规模过大等问题。

4 结 论

4.1 通过2014～2018年环太湖地区五大城市水污染灾害综合防治能力的研究表明：无锡的综合防治能力最好，其次为常州，第三为苏州，湖州和嘉兴最差，其中湖州综合防治能力有下降的趋势，水污染灾害加大；都存在人口密度高、水产养殖规模大和酸雨发生率高等问题。

4.2 水污染灾害综合防治能力的强弱是由水污染驱动力、污染状态、响应情况综合决定。只有在社会环境宜居、经济发达和控源治污的基础上，增加相关项目资金的投入、强化监管和预警能力，才能够有质地提升水污染灾害综合防治能力，促进人水和谐。在研究水污染缓慢的量变过程中，把握变化趋势同时，不断调整和采取减灾措施，降低水污染灾害的风险。