魏继莲, 王启见

(1.安徽水利水电职业技术学院,安徽 合肥 231603;2.安徽华邦工程设计有限公司,安徽 合肥 230002)

水资源是区域经济社会发展的基础性、先导性和控制性要素,也是维系人类社会供水安全、饮水安全、粮食安全等方面的重要纽带[1]。随着社会经济的迅速发展,水资源供需矛盾日益突出,水资源短缺已成为世界各国共同面临的重要环境问题之一[2]。安徽省淮北市地处苏鲁豫皖四省交界、淮海经济区中心,全市总国土面积2 741 km2,人口217万,人均水资源占有量为398 m3,仅为全国人均水平的1/6[3]。随着经济社会的发展,各行业内用水需求的增加,缺水形势将会进一步加剧[4]。本文从水资源、社会状态及用水管理3个方面构建淮北市水资源短缺风险评估指标体系,构建集对分析与熵权法耦合模型,对淮北市水资源短缺风险进行评估分析,利于规避或降低水资源短缺风险,可为合理制定淮北市发展规划和科学实施水资源管理方案提供依据。

1 研究方法

1.1 指标体系构建

水资源短缺风险评估指标较多,依据安徽省水资源公报(2011-2018)、淮北市统计年鉴(2011-2018)中主要的用水指标,结合自然地理、水资源概况以及数据资料收集难易程度,本文构建了水资源、社会状态、用水管理3个子系统、12个指标组成的水资源短缺风险评估指标体系[5]。利用熵权法分别计算3个子系统各项指标的权重,各子系统内指标权重求和后再经归一化处理得到各子系统权重。评估指标等级化是水资源短缺风险、水资源承载力等综合评估研究的基础。本文将水资源短缺风险评估指标分为3个等级:I级(说明该指标表征的水资源短缺风险程度较小)、II级(说明该指标表征的水资源短缺风险程度一般)、III级(说明该指标表征的水资源短缺风险程度较大),水资源短缺风险评估指标体系,如表1所列。

表1 水资源短缺风险评估指标体系

1.2 集对分析联系数

集对分析理论是一种揭示复杂系统不确定性演变特征的理论方法[6],基本原理是构建一个集对,通过同、异、反联系数对两个集合在确定性与不确定性方面的关系进行定量表达。在解决具体问题时,设两个有联系的集合A、B分别由n项要素组成,表示为A=(a1,a2,a3,…,an)、B=(b1,b2,b3,…,bn),则集对H(A,B)的联系数可表示如下:

(1)

其中,s为相同要素个数;f为相差异要素个数;p为相对立要素个数;i为差异度系数,在[-1, 1]内取值;j为对立度系数,取-1。若记a=s/n、b=f/n、c=p/n,则式(1)可进一步表示为

μA～B=a+bi+cj

(2)

其中,a、b、c分别为集对H(A,B)的同一度、差异度和对立度,a、b、c的取值范围均为[-1, 1],满足a+b+c=1。

1.3 障碍度模型

根据水资源短缺风险评估模型构建的原理分析可知,可以通过提高子系统中指标的水平来缓解水资源短缺风险,因此,论文引入障碍度模型用于识别水资源短缺风险的主要障碍因子。一般采用因子贡献度、指标偏离度和障碍度等概念进行建模[7]。障碍度模型具体计算方法见式(3)及式(4):

指标偏离度:

Jij=1-Cij

(3)

障碍度:

(4)

其中,Jij表示第i年第j项指标偏离度,即指标实际值与理想值的差距;Cij表示指标样本标准化后的标准值;wj表示第j项指标权重,即为指标的贡献度。

1.4 区域水资源短缺风险评估模型构建

本文构建基于联系数及熵权法的区域水资源短缺风险评估模型并开展水资源短缺风险的主要障碍因子诊断。步骤如下:

步骤1:三元联系数μijdf的计算。设第d个子系统中第j项指标的第i个样本的样本值为xijd,其隶属于水资源短缺风险评估标准f的隶属度为μijdf。本研究分别从水资源、社会状态及用水管理3个子系统挖掘评估指标,将水资源短缺程度划分为I级、II级、III级3个等级,分别代表水资源短缺程度较小、一般和较大。据此评估标准,分别计算样本值xijd和3个等级之间的三元联系数[8]。

(5)

(6)

(7)

式(5)～式(7)中:i=1,2,…,8(淮北市2011-2018年不同年份为不同的样本);d=1,2,3(1为水资源子系统,2为社会状态子系统,3为用水管理子系统);j=1,2,…,md(md为系统d中指标个数,m1=m2=m3=4);sjd为Ⅰ级评估标准等级的另一端点值;s1jd为Ⅰ级与Ⅱ级间的阈值;s2jd为Ⅱ级与Ⅲ级间的阈值;s3jd为Ⅲ级评估标准等级的另一端点值。

步骤2:单指标联系数vijdf的计算。样本xijd隶属于“标准等级f”的相对隶属度计算过程见式(8),式(9)是对式(8)进行归一化处理的结果。

uijdf=0.5+0.5μijdf

(8)

(9)

步骤3:计算第i个年份第d个子系统隶属于评价标准f的隶属度,式(11)是对式(10)进行归一化处理的结果。

(10)

(11)

步骤4:计算第i个年份样本i隶属于水资源短缺风险系统的评估标准f的综合隶属度。

(12)

步骤5:水资源短缺风险等级评判。为进一步挖掘联系数信息,采用级别特征值法计算区域水资源短缺风险评估样本的风险等级值,作为区域水资源短缺风险的评估结果。

(13)

步骤6:水资源短缺风险障碍因子识别。应用障碍度模型计算各项指标对区域水资源短缺风险的阻碍程度,识别水资源短缺风险的主要障碍因子。

2 结果与分析

2.1 淮北市水资源短缺风险等级演变分析

图1 水资源短缺风险系统风险评估等级特征值

由图1可知,2011-2018年淮北市水资源短缺风险各子系统及综合等级均呈下降趋势,风险水平整体向良好方向发展,等级特征值均降到2.5以下(II级以上水平),其中,社会状态子系统的等级特征值降到1.42,达到I级水平。水资源子系统、社会状态子系统、用水管理子系统和综合等级特征值分别从2011年的2.56、2.47、2.69和2.58降到2018年的2.15、1.42、1.74及1.82,在2017年以后,出现明显降幅,主要原因是2017年以后,各子系统中的指标值均有不同程度改善,即正向指标样本值增加、逆向指标样本值减小,因此,水资源短缺风险各子系统和综合等级值减小,水资源短缺风险程度降低。例如:由于2017年以后淮北市采取了节水灌溉技术和科学的水资源管理措施等,社会状态子系统中的逆向指标农田灌溉定额大幅减小。

2.2 淮北市水资源短缺风险障碍因子诊断

根据障碍度计算公式式(3)～(4),分别计算了2011-2018年各指标对水资源短缺风险的障碍度值,选出前5项且障碍度大于10%的指标,结果如表2所列。

表2 水资源短缺风险障碍因子计算结果

由表2可以看出:2011-2016年,在水资源短缺风险的障碍因素中,径流系数W3是主要障碍因子,其次是农田灌溉定额S3,年产水模数W2、其他水源供水量M3及生态用水率M2对水资源短缺风险的阻碍程度基本相当(障碍度为10%-14%);2017年,径流系数W3是主要障碍因子、其次是年产水模数W2和人均供水量W4;2018年,人均供水量W4为主要障碍因子,其次是年产水模数W2,其他因子对水资源短缺风险的阻碍程度均低于10%,未罗列在表2中。可见,2011-2018年排在首位的影响因素均为天然水资源禀赋条件,这与淮北市的气候条件、地形地貌、土壤特性、地表植被等因素有关。由于2011-2016年农田灌溉定额比较大,因此,农田灌溉定额对水资源短缺风险的阻碍程度较大;2017年以后农田灌溉定额减小,不再是水资源短缺风险的主要障碍因子,社会状态子系统及用水管理子系统的各项指标逐渐向良好态势发展,对水资源短缺风险的障碍程度逐渐减弱。

3 结束语

淮北市近年来水资源短缺风险虽向低风险方向转化,但仍为I～II级风险,仍具有转化为III级高风险的可能性。因此,要确保淮北市水资源可持续开发利用,降低水资源短缺风险,应积极实施相应的改进措施,具体包括:实施调水工程,加快推进淮水北调配套工程建设,加大非常规水工程的实施;大力发展农业节水灌溉技术;建设生态保护工程,提高生态用水率;注重调整产业结构,发挥自身优势,提升现代化水平,提高用水效率。