袁宏川，张 玥，段跃芳

（1.三峡大学水利与环境学院，湖北 宜昌 443002；2.三峡大学经济与管理学院，湖北 宜昌 443002）

随着社会经济快速发展，生态环境与社会矛盾凸现，水资源短缺和水污染问题加剧，区域水环境生态问题日益突出。为实现社会、经济、环境和水资源之间可持续发展，需要有针对性地对水环境安全进行预警研究。因此，掌握水环境安全预警动态变化趋势，对保障区域生态经济可持续性具有重要的实践和理论意义[1]。

国内外学者基于水环境发展现状，在水安全预警和评估方面取得一定成果。在水安全预警方面，国外学者主要集中研究水环境安全预警系统。Arheimer和Chae通过建立洪水、干旱、水质监测以及与供水相关的预警系统，实时监测区域水环境问题[2-3]。Khvdr等基于多站水力几何（AMHG）原理，利用时态卫星遥感技术，有效发挥洪水预警和水环境评估方面优势[4]。Haro-Monteagudo基于水环境优化和随机产流两种模型，评估Jucar河流域（西班牙）系统预警[5]。关于水安全预警研究国内学者主要集中在预警指标体系设计、预警方法及预警机制等方面，不同学者对水环境安全预警分析研究重点不同。在预警指标方面，学者结合区域资源环境实际提出DPSIR体系[6]、PSR体系[7]、“量-质-域-流体系”[8]等。在预警方法上，ARIMA模型[9]、GM（1,1）模型[10]等动态预测方法运用较多。在预警机制角度上，金菊良等在区域水环境承载力现状基础上，划定警戒阈值，并预测未来水环境承载系统状况[11]。王余标等划分水环境承载力预警等级，利用系统动力学，模型预测周口市未来水环境承载力，判断超载程度，发出预警信号[12]。总体来看，现有研究主要以水环境承载力警情的静态分析为主，对警情未来趋势预测探讨不足。水环境安全预警系统是一个耦合“水资源-社会-经济-生态环境”的动态系统。本文选取江苏省作为研究单元，构建江苏省水环境安全预警指标体系，运用熵权法和层次分析法获得指标综合权重；运用SD模型设计2010～2030年间江苏省水环境安全预警的4种不同情景，以期分析江苏省水环境安全预警发展趋势，为区域水环境综合管理及社会经济可持续发展提供参考。

1 研究区概况与研究方法

1.1 研究区概况

江苏省地处我国东部沿海地区，南至长江、北至苏鲁边界，西与徐、淮、扬、泰4市相邻，东临黄海。境内江河湖海交错，水网密布，将全省分割成众多区域[13]。因江苏省特定的地理位置和气候特征，部分地区洪涝灾害频繁，省内水资源时空分布不均，尤其沿海、丘陵高地、苏北地区等水资源紧缺，调节储蓄能力差。截至2019年底，全省COD入河量为66.56万t，氨氮排放量为9.1万t，污废水排放量为59.78万t，江苏省污染物入河量均超过水环境容量。水环境问题无法得到有效解决，水生态系统持续恶化，进一步影响社会经济健康发展。

1.2 研究方法

1.2.1 评价方法

水环境承载安全的本质是水资源-社会-经济-生态环境系统的动态协调能力，这种能力取决于该复杂系统中各子系统间相互关系[14]。许胜男等从驱动力-压力-状态-影响-响应-管理（DPSIRM）模型构建水环境安全评价体系[15]；董瑞等从压力-状态-响应（PSR）模型，创建水环境健康评价指标体系[16]；研究侧重指标间相互作用关系。代倩倩从水量和水质两个角度研究水环境安全状况[17]，未考虑农业、工业发展以及社会经济发展等方面因素。

本文在借鉴其他学者研究基础上，结合影响水环境承载力安全预警因素，按照水环境安全指标体系构建原则，构建江苏省水环境安全预警指标体系，采用AHP-熵权法确定指标综合权重。在一定程度上可规避主观或客观获取数据不足问题，有利于获得科学的指标权重[18]。计算过程如下：

第一步，层次分析法计算步骤：

①建立水环境预警层次分析结构。

②构建判断矩阵Uij。采用1～9标度法构建判断矩阵，Uij（i=1,…,n；j=1,…,n）表示两元素Ui和Uj相对重要程度。

③确定最大特征值和特征向量。根据判断矩阵Uij，其最大特征值和对应特征向量W′表达式为：

④对计算结果进行一致性检验。若CR＜0.1，则通过一致性检验，否则重新构建判断矩阵，直至通过一致性检验。计算公式为：

式中，RI为随机性指标，根据矩阵阶数n进行取值。

第二步，熵权法计算步骤：

①数据标准化处理。利用极差标准化法对指标数据进行标准化处理，正项指标归一化公式为：

逆向指标归一化公式为：

②定义熵值。确定评价指标的熵为：

当fij=0时Infij无意义，为使Infij有意义，需对fij加以修正，公式如下：

③计算权重。将评价指标熵值转化为权重，计算指标差异化系数，即：

在计算上层评价指标权重时，取高一层差异系数：

④计算综合评价值。利用线性加权法计算水环境安全预警综合指标值，具体评价模型为：

1.2.2 警情预测方法

本文采用综合指数法计算水环境安全综合预警值与子系统预警值，计算公式如下：

式中，Ym为水环境承载力安全子系统预警值，Wi为第j项指标权重，Xij为指标标准化值。

1.2.3 警度划分

结合水环境承载力安全预警分析特点，将江苏省水环境安全预警结果分为5个等级（见表1），具体为“极重警”“重警”“中警”“轻警”“无警”，其中不同警度代表不同预警状态，预警值越高，表明水环境承载状况越好，可支撑的社会经济发展规模越好，相应预警等级及警情越低；反之，警情等级越高，该地区水环境承载状况越差。

表1 水环境承载力安全警度划分标准Table 1 Standard for the classification of water resources carrying capacity safety alert

2 江苏省水环境安全预警评价

2.1 预警指标体系构建

基于对水环境安全理论的理解，遵循评价指标选取原则，构建水环境安全预警指标体系。从水资源、生态环境、社会和经济准则层出发，筛选出21项适合江苏省水环境安全预警评价指标。江苏省水环境安全预警评价指标体系及其综合权重如表2所示。

2.2 水环境警情现状分析

运用熵权法和层次分析法确定江苏省水环境警情评价指标权重（见表2），将标准化数据代入式（15）得到2010～2019年江苏省水环境安全综合预警指数及各子系统预警指数（见表3）。

表2 水环境安全预警评价指标体系Table 2 Water environment safety early warning evaluation index system

表3 水环境安全预警指数Table 3 Water environment safety warning index

按照表1警度划分标准，准确划分2010～2019年江苏省水环境安全预警警度（见表4）。

依据公式（15）计算水环境安全综合预警指数及各子系统预警指数，将表1水环境安全5个警度等级指标标准值分别代入表3，得到对应水环境安全预警警度评价标准（见表4）；将表3中2010～2019年江苏省预警指数代入公式，分析得到江苏省水环境安全警情时序变化（见图1）。

图1 水环境安全警情变化趋势Fig.1 Trend of water environment safety alarm situation

表4 水环境安全预警警度Table 4 Water environment safety early warning system

分析表4和图2可知，2010～2019年江苏省水环境安全综合指数呈“波浪式”变化，处于“中警”和“重警”状态，其中2017年处于“重警”状态，发出橙色预警信号，预警综合指数为0.3977。

2018年和2019年有所提高，预警综合指数分别为0.4467和0.5498，处于“中警”状态。江苏省水环境安全预警指标体系主要是由警情指标构成，可及时感知警情动态变化。表明江苏省水环境承载状况日益恶化，问题越来越严重，可能导致警情危机，如不及时采取相关调控措施预防警情发生，消除警兆风险，提高预警等级，未来将影响江苏省社会和经济可持续发展。

3 水环境安全预警系统SD模型分析

3.1 数据来源

本文所建立的江苏省水资源承载力预警趋势分析数据来源于《中国城市统计年鉴》（2010-2019）、《中国农村统计年鉴》（2010-2019）、《江苏省统计年鉴》（2010-2019），《江苏省水资源公报》（2010-2019）、《江苏省节约用水“十三五规划”》等资料。

3.2 模型构建

3.2.1 模型系统流图

以Vensim-DSS软件为模型载体，利用系统动力学模型，模拟不同方案下江苏省2010～2030年水环境安全预警趋势动态变化情况，模拟基准年为2010年，模拟时间步长为1年（见图2）。

图2 水环境安全预警趋势流Fig.2 Water environment safety warning trend flow chart

3.2.2 模型主要方程式

模型主要方程式见表5。

表5 SD模型中主要变量和表达式Table 5 Main variables and expressions in the SD model

3.2.3 模型灵敏度分析

为创建更具代表性的误差验证，选择对模型输出结果具有高灵敏度的参数进行校准。在水环境安全预警模型中，选取人口增长率和工业产值增长率对人口总量和GDP进行敏感性检验，以此检验模型指标对该参数的敏感程度。采用Monte Carlo随机均匀分布，分别模拟200次，随机噪声种子为2 500，模拟结果如图3、4所示。

图3 人口总数敏感性分析Fig.3 Sensitivity graph of total population

由图3、4可见，人口增长率因子与工业产值增长率因子对人口总数和GDP有稳定影响，其数值敏感程度低，较为稳定。说明该模型通过灵敏度检验，可用于江苏省水环境安全预警仿真模型。

3.3 不同方案下水环境安全预警模拟分析

3.3.1 情境模拟

针对模型参数进行不同方案设计，从现状趋势型、经济发展型、绿色节水型、综合协调型4个方案模拟2010～2030年江苏省水环境安全预警发展变化。通过对4种方案仿真结果作综合对比分析，明确水资源、社会、经济和环境四者之间动态发展关系。

情景一：现状趋势型，初始值以2010年参数值为基础，假设到2030年江苏省各变量保持现有发展趋势不变，作2010～2030年水环境安全预警趋势模拟仿真。

情景二：经济发展型，以发展经济为目的，分别提高第一产业增长率、工业增长率、建筑业增长率、第三产业增长率，且提高与经济相关变量参数数值。考虑生态环境保护需求，降低生活污水排放系数、工业废水排放系数，污废水处理率达92%。

情境三：绿色节水型，该方案基于现状趋势型和经济发展型方案，既考虑经济高速发展，又注重水环境生态环境保护。在该模式下减少生活、农田灌溉、绿地以及各行业用水定额，增加绿地面积，提高再生水利用系数和污水处理系数，污废水处理率达95%。

情景四：综合协调型，对经济发展方案和绿色节水方案的参数均作一定综合调整，兼顾环境保护和经济发展相协调，再生水利用系数达0.6，污废水处理率达99%。

图4 GDP敏感性分析Fig.4 Sensitivity graph of GDP

以2030年预测结果为准，综合考虑现状趋势型、发展发展型、绿色节水型、综合协调型4种情境，观察不同情境下水环境安全预警发展趋势，具体调整方法见表6。

表6 情景主要决策变量设置Table 6 Setting of main decision variables in the model scenario

3.3.2 不同方案预警结果分析

通过模拟，可得到4种情景下江苏省2010～2030年水环境安全预警趋势分析图（见图5～8）。

图5 水资源供需比Fig.5 Water supply and demand ratio

①现状趋势型是其他3个方案基础，从模拟结果趋势图可见，现状趋势型水环境供需比为0.824，说明供需矛盾最大。该方案下水资源生态承载力最严重，水污染量较大，表明水资源无法发挥最大利用效率，水环境问题日益严重。随着经济社会发展，2030年后现有水环境发展模式将不利于江苏省社会经济可持续发展，应作出必要调整。

②经济发展型方案中水环境供需比为0.899，比值小于1，说明水环境供需矛盾较大。与现状情景下模拟结果相比，虽然经济发展型水资源生态足迹相较于现状趋势型有所缓解，但万元GDP生态足迹最小。该方案下水资源生态承载力较小，且水污染量最大，说明江苏省水污染治理能力提升和产业结构调整速度比较缓慢，水环境状况问题最严重，即该方案下造成水环境安全提升出现瓶颈，与当下社会经济发展不相称。

③绿色节水方案中水环境供需比均优于其余3种情景，于2030年达到1.157。该方案下水环境生态承载力最大，说明水环境开发潜力大，可有效缓解水环境供需矛盾。该方案下万元GDP生态足迹在4种方案中最大，但水污染量最小。说明该方案下严格控制用水总量，控污、治污效果好，水环境问题改善显著。但该方案下用水效率相对较低，亟需调整产业结构，可有效解决水环境安全问题。

④综合协调型方案下，到2030年江苏省水资源供需比、万元GDP生态足迹和水资源生态承载力较现状趋势型和经济发展型有所改善，且水污染量仅次于绿色节水方案，说明综合协调型用水效率高，用水压力小，水资源开发潜力较大，水资源储量大且时空分布相对均匀；但仍需进一步提高治污力度和综合施治，才能更好提升水环境治理效果。

3.3.3 最优方案选择

计算四种情景方案下江苏省水环境安全预警综合指数，变化趋势图如图9所示。

图9 水环境安全预警综合指数变化趋势Fig.9 Change trend of water environment safety early warning comprehensive index

随时间推移，现状趋势模式下，在2030年达到“中警”状态，处于“黄色”信号显示；经济发展模式下，到2030年警度等级为“重警”，显示“橙色”信号。绿色节水和综合协调模式下，水环境安全警度等级为“无警”，显示“绿色”信号。方案三、四综合考虑节约用水、污染治理、产业结构调整等方面，从源头上减少用水量，增强治污处理能力，同时促进社会经济良性发展，有效解决水环境安全问题，使江苏省社会、经济发展与环境相协调。

综上，方案三、四水环境安全预警综合值最高，效果最优。因此，方案三、四应为提升江苏省水环境安全最优方案。

图6 水资源生态承载力Fig.6 Ecological carrying capacity of water resources

图7 万元GDP生态足迹Fig.7 10 000 yuan GDP ecological footprint

图8 水污染量Fig.8 Water pollution

4 结论

本文基于水资源-社会-经济-环境系统，构建江苏省水环境安全预警指标体系，采用熵权法和层次分析法获得指标综合权重，运用系统动力学方法研究不同情境下水环境安全预警趋势，主要结论如下：

a.对2010～2019年现状发展模式下江苏省水环境安全预警得到，2010～2019年江苏省水环境安全总体呈现下降趋势，安全警度介于“中警-重警”状态，尤其是2017年预警警度处于“重警”状态，警情指数为0.3977。随着社会经济发展，该发展趋势下水环境安全状况变差，无法及时消除警兆风险，易导致水资源短缺、水污染等警情发生。

b.对2010～2030年不同发展方案下江苏省水环境安全预警评估得到，单一型方案对江苏省水环境良性发展提升效果有限；对比现状趋势模式，到2030年，经济发展模式下，江苏省水环境安全预警指数处于“严重超载”状态，警度等级为“重警”，而绿色节水模式和综合协调模式的水环境安全预警指数处于“适载”状态，警度等级为“无警”。因此，绿色节水型和综合协调型方案对提升江苏省水环境安全均有明显效果。

c.根据模拟结果，对提高江苏省水环境安全进行有针对性探索。未来江苏省水环境协调发展形势依然严峻。因此，需做到以下几点：①调整产业布局，优化产业发展，推广节水技术和加强节水工程措施；②政府部门应不断加大城乡污水管网一体化建设，提高水环境利用效率，确保水环境生态可持续性发展；③大力支持调水引水工程，减少对江苏省地下水资源开采，加快解决江苏省水环境时空分布不均问题。