塔里木河流域水资源适应性利用能力评价及调控

李 星，左其亭,2,3，韩淑颖，李东林，马军霞,3

(1.郑州大学水利科学与工程学院，河南 郑州 450001； 2.郑州大学水科学研究中心，河南 郑州 450001；3.郑州市水资源与水环境重点实验室，河南 郑州 450001)

21世纪以来，气候变化影响下的水资源适应性研究成为全球应对气候变化的重要需求和研究热点。左其亭[1]对水资源适应性利用(adaptive utilization of water resources，AUWR)的定义为：在水资源开发利用过程中，遵循自然规律和社会发展规律，适应人类活动、气候变化、陆面变化等环境变化带来的影响，保障水系统良性循环所选择的水资源利用方式。目前针对水资源适应性利用的量化方法研究较少。为定量评估水资源适应性利用水平，本文将水资源适应性利用能力定义为在水资源适应性利用理论指导下，以水资源适应性利用水平评价体系为基础，通过定量评估方法得到的水资源适应性利用效果好坏与总体水平。在水资源适应性利用研究方面，刘昌明等[2]阐述了气候变化对水文水资源的主要影响，提出了应对气候变化的水资源适应性对策；夏军等[3]研究了气候变化下水资源脆弱性和适应性管理理论与方法研究的准则、原则以及气候变化对水循环和水资源利用的影响，并针对水资源脆弱性变化提出了适应的对策和措施；张秀琴等[4]从“水资源适应性管理”的概念与内涵入手，对水资源管理适应气候变化的研究现状、重点研究领域及研究方法进行了系统总结并提出了存在的问题和未来研究重点；左其亭[5]对水资源适应性利用理论的应用规则、关键问题和解决途径进行了全面阐释；杨帆等[6]通过构建适用于生态变化的水流变化方程来制定适应生态的水量调度政策。在水资源调控研究方面，吴泽宁等[7]基于可持续发展的内涵和流域水资源利用的角度，提出了流域水资源调控方案可持续发展评价的准则和量化评价方法；Neelakantan等[8]利用BP神经网络方法将模拟技术和优化方法结合应用于水库调度仿真优化模型研究中；Basu[9]将模糊评价模型与进化算法相耦合，将联合优化调度模型的多目标概化成单目标来优化求解。

塔里木河流域从20世纪80年代开始水资源问题与生态环境问题凸显，针对塔里木河流域的研究也越来越多。王光焰等[10]对20世纪50年代以来塔里木河流域水资源问题进行了系统梳理，并提出了未来塔里木河流域水资源研究重点关注方向；艾克热木·阿布拉等[11]根据塔里木河流域1960—2016年实测水文资料，分析了塔里木河流域水资源的变化规律和用水效率的变化情况，提出了针对性的建议和措施；廖淑敏等[12]则分析了生态输水对塔里木河流域生态环境变化的影响。目前针对塔里木河流域水资源适应性利用能力方面的研究较少，有必要对塔里木河流域水资源适应性利用能力进行评价，为塔里木河流域发展提供有效支撑。为此本文利用TOPSIS法与耦合协调度方法对塔里木河流域及5地州水资源适应性利用能力进行量化研究，并基于当前存在的问题，以多维临界调控模型对塔里木河流域各子系统协调发展程度进行调控。

1 研究区域概况及数据来源

1.1 研究区域概况

塔里木河位于新疆维吾尔自治区塔里木盆地北部，地理坐标为73°10′E～94°5′E、34°55′N～43°8′N，发源于天山山脉及喀喇昆仑山，全长 2 179 km，是中国最长的内陆河、世界第五大内陆河。塔里木河流域主要有和田河、叶尔羌河和阿克苏河三大源流，流域面积102万km2，包括5个地州的42个县(市)和4个兵团师的45个团场，流域内人口逾1 200万人。塔里木河流域多年平均天然径流量为398.3亿m3，流域水资源总量为429亿m3。不合理的水资源开发利用对塔里木河流域的生态环境和经济发展的可持续性造成了一定的影响，干流的水资源过度开发影响到各支流及下流的生态水系，对生态环境用水不断压缩导致生态环境退化。塔里木河流域人口占新疆的46.85%，GDP总值占新疆的27.68%，人均GDP远低于新疆平均水平，且城镇化水平低，经济社会发展总体上较为落后。

1.2 数据来源

本文所用数据来自2005—2018新疆及克孜勒苏柯尔克孜自治州(以下简称“克州”)、喀什地区、巴音郭楞蒙古自治州(以下简称“巴州”)、阿克苏地区、和田地区国民经济和社会发展统计年鉴。

2 研究方法

2.1 评价指标体系构建

评价水资源适应性利用能力，需要构建一套从水资源适应性利用理论两大规律、四大原则、三大任务、四大功能四方面出发的评价指标体系[5]，综合考虑塔里木河流域水资源禀赋条件和经济社会、生态环境状况，选定25个评价指标构建了涵盖水资源、经济社会、生态环境3个子系统的水资源适应性利用能力评价指标体系如图1所示(括号内数值为指标权重)。

图1 塔里木河流域水资源适应性利用能力评价指标体系

2.2 TOPSIS法

TOPSIS法[13]的核心思想是定义决策问题的最优解和最劣解的距离，通过计算各评价目标与理想解和反理想解的距离获得与理想解的贴近度，实现评价目标的优劣排序[14]。贴近度取值在0～1之间，数值愈接近1，表示相应的评价目标越接近最优水平[15]。TOPSIS法计算步骤如下：

步骤1：根据评价方案和图1所示的评价指标体系，建立指标体系判断矩阵。设有m个待评方案，n个评价指标，xij为评价方案i(i=1,2,…,m)中评价指标j(j=1,2,…,n)的取值，可得判断矩阵A=(Aij)。对评价指标数据进行规范化处理，按照指标属性将评价指标分为越大越优型和越小越优型两类，对应标准化计算公式分别为

(1)

(2)

式中：vij为规范化后的指标数值；xmax、xmin分别为各评价方案中指标的最大、最小值。

步骤2：确定最偏好和最不偏好的指标加权评价值集合，分别为

(3)

式中V+、V-分别为最偏好的方案(正理想解)和最不偏好的方案(负理想解)。

(4)

步骤4：计算评价方案i中评价对象与最优方案的贴近度Ri:

(5)

Ri越大，表明评价方案i的水平越接近最优水平。

根据上述公式计算得到水资源、经济社会、生态环境子系统贴近度。

2.3 耦合协调度

利用耦合协调度可分析不同城市或区域间、同一城市或区域中不同时期的耦合协调发展状况，并进行定量评价[16]。将水资源适应性利用能力水平转化为水资源、经济社会、生态环境3个子系统间的耦合协调度，用3个系统的耦合协调度来定量描述水资源适应性利用能力，水资源适应性利用能力计算公式[17]为

(6)

T=wWRRWR+wESRES+wEEREE

式中：D为水资源适应性利用能力，代表水资源、经济社会、生态环境之间的耦合协调程度；C为耦合指数，代表水资源、经济社会、生态环境之间发展水平耦合程度；T为综合评价指数；RWR、RES、REE分别为水资源、经济社会、生态环境子系统贴近度，由式(5)计算得到；wWR、wES、wEE分别为水资源、经济社会、生态环境子系统权重，由熵权法计算得到。

2.4 多维临界调控模型

多维临界调控对象是自然和人文系统组成的复杂巨系统[18]。多维临界调控可对多个相互矛盾的目标进行科学分析，使复杂巨系统向协调和有序方向运行，也可应用于水资源优化配置研究。为提升子系统间协调性，在塔里木河流域水资源适应性利用能力评价结果的基础上，采用多维临界调控模型对选定的序参量进行调控，实现子系统间的协调发展。多维临界调控模型计算步骤[19]如下：

a. 确定多维调控模型有序度。子系统q评价指标j序参分量eqj有序度为

(7)

式中：uq(eqj)为序参分量eqj的有序度；emin、emax分别为eqj的最小和最大临界阈值。序参分量eqj对子系统有序程度的“总贡献”可通过uq(eqj)计算：

(8)

b. 确定序参量。由图1可知，3个子系统中经济社会系统权重最大(0.424)，人均水资源量、人均GDP、生态环境用水率指标分别是各子系统中权重最大的评价指标，因此在选定序参量过程中，考虑调控目标及指标权重的影响，将人均水资源量、人均GDP、生态环境用水率3个指标作为基本序参量进行调控，以建立水资源适应性能力评价和多维临界调控的联系，并考虑调控目标要求，确定另外2个序参量，见表1。

根据熵的含义，利用子系统有序度建立判别系统熵函数：

表1 塔里木河流域水资源适应性利用能力调控序参量

(9)

式中：Sr为系统熵；u1(e1)、u2(e2)、u3(e3)分别为水资源、经济社会、生态环境子系统的有序度。

c. 根据判别公式寻优：

ΔSr=Sr,n+1-Sr,n

(10)

式中：Sr,n+1为系统第n+1次调控后的末态熵；Sr,n为第n次调控后的熵；ΔSr为第n+1次调控引起的熵变。根据熵变ΔSr的大小，可判断系统演变方向。当连续调控所得ΔSr不断接近于0时，表明调控后系统熵逐渐减小，系统熵收敛，即为寻优过程。

3 结果与分析

3.1 水资源适应性利用能力评价

采用式(1)～(5)计算塔里木河流域2004—2016年水资源、经济社会、生态环境3个子系统贴近度，结果如图2所示。由图2可见：①水资源子系统贴近度呈现下降趋势，由0.77降为0.21。塔里木河流域近些年用水需求不断增加，造成水资源的过度开发利用，因此要建立完善的水资源开发与水量分配制度，合理使用水资源，兼顾农业和生态用水。②经济社会子系统贴近度逐渐上升，由0.12上升到0.65，说明经济社会发展水平得到提升。西部大开发战略实施带动地区农牧产业发展，经济社会发展态势良好。③生态环境子系统贴近度呈现下降趋势，由0.38降为0.23，说明塔里木河流域生态环境遭到破坏。塔里木河流域耕地面积扩充、地下水超采、挤占生态用水等问题导致人水矛盾突出，使得生态环境整体水平较低。

图2 塔里木河流域各子系统贴近度

采用式(6)计算出塔里木河流域及5地州2004—2016年水资源适应性利用能力，结果如图3所示。整体来看，塔里木河流域水资源适应性利用能力由0.462上升为0.487，多年平均值为0.486，整体变化幅度较小，呈缓慢增加趋势。各个子系统间相互影响制约，使得流域整体水资源适应性利用能力比较稳定。同时，水资源过度开发、生态环境恶化也是流域水资源适应性利用能力提升缓慢的主要原因。从各地州来看，和田地区水资源适应性利用能力平均值最高，克州、喀什、巴州、阿克苏依次降低。和田地区自然环境和人才资源有限，开发利用程度低，经济发展速度缓慢，但生态环境得到保护，水资源满足基本需求，各子系统间协调发展；受叶尔羌河与阿克苏河影响，阿克苏与喀什地区是塔里木河流域水资源最丰富的地区，开发利用程度、经济发展水平较高，但过度的开发利用导致生态赤字，故阿克苏、喀什地区水资源适应性利用能力略低。此外，和田、喀什、巴州、阿克苏4地州的水资源适应性利用能力均呈增加趋势，但克州2016年仅为0.440，低于2004年的0.461，克州地处塔里木河流域西北位置，州内多为高山峻岭，存在发展空间有限、气候条件差、人口规模相对较少等问题，虽然生态环境较好，但经济发展缓慢，水资源开发利用率低，导致系统间发展不匹配。

图3 塔里木河流域及5地州水资源适应性利用能力

3.2 多维临界调控

根据塔里木河流域水资源适应性能力评价结果，发现塔里木河流域在水资源、经济社会、生态环境各方面发展不协调，因此需要进行调控，并确定调控指标阈值。

根据联合国教科文组织规定的缺水警戒线确定人均水资源量最差值为1 700 m3，通过分析流域未来人口变化及水资源调查评价成果，并结合流域2004—2017年人均水资源量，确定其最优值为7 052 m3。《国务院关于实行最严格水资源管理制度的意见》中规定在2030年，万元工业增加值用水量控制在40 m3以下，同时考虑新疆、塔里木河流域及其各地(州)万元工业增加值用水量情况，将40 m3作为最优值，将2004—2017年流域内5地州的最大值 437.3 m3作为最差值。根据2030年初步达到初等发达国家水平的规划目标，人均GDP将达到约 14万元，将其作为人均GDP最优值，最差值为2004—2017年塔里木河流域内5地州最差值，为0.453万元。2017年中国城镇化水平为0.585，而新疆为0.528，比较接近，同时未来我国城镇化整体水平预测值在0.6左右，因此将0.6作为城镇化水平最优值[20]，最差值为2004—2017年塔里木河流域内5地(州)最小值，为0.12。生态环境用水率阈值则是根据2004—2017年塔里木河流域及5地(州)的变化情况确定，最优值和最差值分别为0.028和0.002 1。

以2017年为现状年，以2030年为目标年，对塔里木河流域水资源适应性利用能力进行调控。通过现状年数据与阈值对比分析，合理调控序参量。调控过程中子系统序参量和系统熵值变化见表2。初始值为2017年流域现状水平，系统熵为0.296，其中人均水资源量、人均GDP、城镇化率、生态环境用水率为正向指标，调控值不断增加；万元工业增加值用水量为负向指标，调控值不断减小。由调控结果可知，系统熵值由最初0.296降低到0.027，系统熵值不断减小并趋于0。说明在外界调控措施作用下，水资源、经济社会、生态环境子系统间协调性增强且趋于最优。对比2030年预测值，除万元工业增加值用水量外，调控后的人均水资源量、人均GDP、城镇化率、生态环境用水率均优于预测值，2030年预测值的系统熵值为0.360，说明在无外界调控措施情况下，塔里木河流域水资源、经济社会、生态环境子系统间的协调有序程度不会增加，且有可能降低。在采用调控措施后，系统熵值可趋于0，实现各个子系统之间和谐发展，表明外界调控措施很有必要，在一定程度上可以保证流域可持续发展。在水资源禀赋较高的塔里木河流域，调控人均GDP、城镇化率和生态环境用水率对改善人民生活品质、促进社会和谐发展和保证生态环境可持续发展具有重要意义。

表2 调控过程子系统序参量及系统熵值变化

4 结 论

a. 塔里木河流域在2004—2016年水资源适应性利用能力平均值为0.486，5地州水资源适应性利用能力均在0.4～0.5之间，整体处于中等水平；时间序列上，塔里木河流域水资源适应性利用能力呈现缓慢增长趋势；空间上，阿克苏地区水资源适应性利用能力平均水平最低，和田地区平均水平最高。

b. 通过多维临界调控模型，对人均水资源量、万元工业增加值用水量、人均GDP、城镇化率、生态环境用水率等指标进行调控，系统熵值由现状年0.296降低至0.027，说明在外界调控措施作用下，可有效降低系统熵值，实现系统寻优。

c. 塔里木河流域水资源适应性利用能力评价结果表明，构建的评价指标体系和量化方法可行有效。但构建的指标体系涉及指标过多，对基础数据的完整性、准确性等要求较高；同时衡量水资源、生态环境子系统的指标有待进一步研究和完善。