广东省城市供水安全水平时空格局及成因分析

2022-11-08 05:33林泽宇李创涛何艳虎龚镇杰
水力发电 2022年9期
关键词:用水量贝叶斯供水

林泽宇,李创涛,何艳虎,林 娴,龚镇杰

(1.广东工业大学环境科学与工程学院,广东广州510006;2.广东工业大学生态环境与资源学院,广东广州510006;3.广东省流域水环境治理与水生态修复重点实验室,广东广州510006;4.广东省水利厅,广东广州510635)

0 引 言

城市是人口及各种生产要素的高度集聚区域,也是地区重要的经济增长极。水资源是城市形成与发展不可或缺的重要基础自然资源。进入21世纪以来,我国城镇化进程加快,城镇人口数量快速增长不断增加城市的用水需求。我国水资源总量丰富,但人均水资源占有量仅为世界平均水平的四分之一,同时我国水资源的空间分布十分不均匀且存在较为严重的水体污染问题[1- 4]。在我国推进新型城镇化建设过程中,对城市的供水安全保障水平提出了更高要求。因此,准确、客观、多层次地评估城市供水安全保障水平是保障城市供水安全的重要前提。

目前国外对城市供水安全保障水平的评价都仅针对某一个或几个影响因素进行分析。例如,King等[5]利用各种气候情景来对供水系统进行评估,并其将重心放在了自然降水量这一因素上;Delwar Akbar等[6]将供水安全水平侧重于饮用水的企业标准;Rijsbermana等[7]则把水资源承载力作为城市水安全的衡量标准。以上三类关于城市的供水安全评价标准一定程度上缺少全面性,一般适用于城市供水安全某一方面问题较为突出的情形。国内关于城市供水安全保障水平的研究类型相对多样,如孙雅茹等[8]通过云模型理论来构建评价模型,其侧重于经济社会安全方面;傅春等[9]以模糊矩阵为基础,利用DPSR模型构建了南昌市水环境安全评价指标体系;张有贤等[10]基于AHP-熵权法对兰州市水环境安全进行了模糊综合评价;李丽琴等[11]采用地下水数值模型分析了城市供水安全的地下水压采和水源置换影响。

现今,国内外对城市供水安全保障水平的研究虽已取得了较为丰富的成果,但城市供水安全保障水平评价仍缺乏一套客观、系统且全面的评价指标体系。此外,区域内部各城市的功能定位、经济社会发展水平和资源禀赋等不尽相同,有关城市供水安全保障水平时空格局的研究仍较为薄弱。广东省经济总量连续多年在我国排名第一,但省内经济社会发展不平衡显著。广东省拥有粤港澳大湾区重要组成部分——珠江三角洲城市群,随着粤港澳大湾区建设上升为国家战略以及区域均衡协调发展战略的实施,提高全省城市供水安全保障水平成为建设国际一流湾区和促进区域均衡协调发展的水资源安全保障的重要支撑。

鉴于此,本文从水量保障、水质安全、供水设施、用水效率和社会经济5个方面选取11项指标,构建广东省城市供水安全保障水平评价指标体系,依据广东省21个地级市2010年~2020年用水相关的统计数据,采用指标体系法评估广东省城市供水安全保障水平,进一步采用贝叶斯时空模型揭示其时空格局及成因,以期为广东省城市供水安全调控提供决策依据,并为其他地区的供水安全保障水平评价研究提供参考。

1 指标体系构建及研究方法

1.1 指标体系构建

遵循系统性、代表性以及独立性原则[12];同时,参考相关研究成果,从水量保障、水质安全、供水设施、用水效率、社会经济5个方面共选取了公共供水所占比例、人均水资源量、应急备用水资源量、总取水量、城市管网漏损率、人均日生活用水量、人口密度、人均GDP、万元GDP用水量、水功能区达标率、地下水利用率、工业用水量、有效灌溉率、每公顷平均水资源、自来水普及率等15项初始指标[13-14],通过熵值法[15]计算各指标权重(见图1),并运用SPSS对指标进行多重共线性分析。

图1 城市供水安全保障水平评价指标权重

多重共线性分析结果表明,人口密度、人均GDP、万元GDP用水量、工业用水量、水功能区达标率、城市管网漏损率、总取水量、人均日生活用水量、应急备用水资源个数、地下水资源量及人均水资源量共11项指标的VIF值均小于5,不存在多重共线性。结合各指标权重占比及共线性分析,最终选取上述11项指标构成本次评价指标体系(见表1)。

表1 城市供水安全保障水平评价指标及其作用方向

1.2 基础数据来源

用水相关数据源于2010年~2020年《广东省水资源公报》、《中国统计年鉴》及《广东省情网》等。针对个别年份缺失的数值采用趋势外推、算数平均等方法补充。

1.3 贝叶斯时空模型

贝叶斯时空模型是基于贝叶斯统计思想,为分析时空数据而建立的模型。该模型在空间上考虑了邻近关系(即本文中相邻近地级市的供水安全保障水平波动具有更密切的关联),且在时间和空间两个维度上对现象的成因及其变化趋势进行分析,有利于更加准确、客观、多层次地分析现象成因以及更直观地展现其变化趋势。不同于经典统计的是,贝叶斯统计学派除了考虑总体信息和样本信息之外,还加入了先验知识进行统计推断[16]。

贝叶斯时空模型相较于传统空间模型,加入了时间变化量,不仅能反映评价指标体系的空间效应,还可以看出在一定时间段内该体系的变化规律,体现了地理现象中的时空非平稳性;同时提高了评价指标体系应用在城市地理时空大数据时的计算可行性与算法可塑性。与直接利用各市供水安全标准描述安全水平分布相比,贝叶斯时空模型考虑了邻近信息,故估算的结果更具有代表性。贝叶斯时空模型具体数学形式见文献[17-18]。

本文假定第i个(i=1,2,…,21)地级市第t年(t=2010,2011,…,2020)供水安全保障水平服从负二项分布,即Yit~Negbin(μit,rt)。即r-Poisson复合分布(在Poisson分布中,当参数λ不是常数,而是一个服从伽马分布的随机变量时所得的复合分布,即r-Poisson分布)。其供水安全保障期望值如下式

μit=rt(1-Pit)/Pit

(1)

式中,rt为聚集系数,说明各地级市供水安全保障水平分布的离散程度;Pit为对应供水安全保障水平的后验估值。贝叶斯时空模型数学形式如

lg(Pit)=lgα+si+b0T+vt+biT

(2)

lg(Pit)=lgα+si+b0T+vt+biT+βhXi,t,h

(3)

式中,α为研究时段内广东省供水安全保障水平的均值;Si为各地级市的供水安全保障水平的空间效应,包括空间非结构效应以及结构效应,其中前者服从正态分布,空间结构效应的先验分布为条件自回归过程,考虑了邻近关系(即相近地级市供水安全保障波动的关联更紧密,其邻接矩阵W为N×N阶矩阵(N为地级市个数),对角线上的值ωij为0,如果地级市i和地级市j有公共边界,则ωij为1,反之则为0);b0为供水安全保障水平随时间变化的系数;T为中间时点;vt为时间随机效应且vt~N(0,σv2);biT为各地级市供水安全保障水平随时间变化偏离总体变化趋势参数,时间邻接矩阵W为t×t阵(t为年份)对角线上的值Wtt为0,相邻两年如Wt(t+1)为1,反之为0。式(3)为加入解释变量的模型;Xi,t,h为影响变量因子h在第i个地级市第t年的取值;βh为影响变量因子h对应的回归系数。

2 广东省供水安全保障水平总体时空特征

2.1 各地市供水安全保障水平变化趋势

将2010年~2020年广东省城市供水安全保障水平数据以相邻年份小幅度波动归一进行划分,得到2010年~2013年、2014年~2017年以及2018年~2020年3个时间段广东省各地级市城市供水安全保障水平随时间的变化趋势(见图2)。

图2 广东省各地市供水安全水平变化趋势

不难发现,全省各地市供水安全保障水平总体上呈持续下降趋势,但不同时间段内下降速度存在明显差异:2010年~2017年供水安全保障水平变化较缓慢且平稳,2018年~2020年期间则下降明显;同时,各地市的下降幅度也各不相同。其中,珠海、潮州、茂名、阳江2014年之后供水安全保障水平下降幅度较大;中山、茂名、阳江、清远、近十年间供水安全保障水平均为持续下降;佛山、潮州、云浮在2017年之后,供水安全保障水平则呈上升趋势。

2.2 贝叶斯时空趋势分析

利用贝叶斯时空模型计算全省各市2010年~2013年、2014年~2017、2018年~2020年3个时段供水安全保障水平后验概率估计值(见图3)。依据朴素贝叶斯分类标准,P<0.3,0.3≤P≤0.7,P>0.7分别表示后验概率估计低于、相当于以及高于总体水平。由图3可知:

(1)2010年~2013年(见图3a),全省各市供水安全保障水平低值区仅存在于北部的韶关市;概率值P位于0.3≤P≤0.7的地级市则主要位于中部且呈东西贯通分布;而P>0.7的区域则零星位于南部,且均是沿海城市。

图3 广东省各地市供水安全保障水平空间相对度的后验概率估计

(2)2014年~2017年(见图3b),P<0.3的地市除韶关市外,新增了河源市,即低概率区开始向东南部扩散,概率值P位于0.3≤P≤0.7的地市占全省大多数且跟上一阶段无较大区别,P>0.7的地市分布同样差别不大,仅潮州市由中值区转向高值区。

(3)2018年~2020年(见图3c),全省各地市供水安全保障水平概率估计值呈全面下降趋势。绝大多数地级市P值由中值区下降为低值区,仅潮州市P值由高值区骤降为低值区,且本阶段无P值为高值区的地市。

(4)总体上,2014年~2017年全省城市供水安全保障水平较2010年~2013年呈上升趋势,但上升速率不高,并且揭阳、河源、汕尾3个地级市下降明显;2018年~2020年相较于2014年~2017年城市供水安全保障水平出现大幅度下降。由图3d可看出,全省供水安全保障水平分布不均衡,P值较高的地级市均为南部沿海城市,包括阳江、珠海、深圳、东莞、汕尾与汕头市等;P值低偏向韶关市等内陆地市。

市供水安全保障水平出现大幅度下降。由图3d可看出,全省供水安全保障水平分布不均衡,P值较高的地级市均为南部沿海城市,包括阳江、珠海、深圳、东莞、汕尾与汕头市等;P值低的地级市偏向韶关市等内陆地市。

2.3 全省城市供水安全保障水平总体变化趋势

2010年~2020年全省城市供水安全保障水平变化趋势如图4所示。近十年全省城市供水安全保障水平总体呈波动下降趋势。以2015年为界,大致可分为2个阶段:2015年之前,城市供水安全保障水平在2011年出现最大值后呈现持续下降趋势;2015年之后呈现先升后降的波动趋势。

图4 广东省城市供水安全保障水平变化趋势

出现上述变化趋势的主要原因可能是:2011年广东省公布实施《广东省最严格水资源管理制度实施方案》,对各地市用水总量、用水效率和水功能区限制纳污提出了刚性约束指标,各地市积极应对,通过开源节流,提高用水效率,提高了城市供水安全保障水平。之后随着各地市经济生产活动的持续发展,供水安全保障面临的压力日益增加,最严格水资源管理“3条红线”约束带来的用水管理时效性逐渐下降,各项用水指标如工业用水量、水功能区达标率、城市管网漏损率等均出现了不良性波动变化,进而间接导致了全省城市供水安全保障水平的波动变化。

3 广东省城市供水安全水平时空格局成因

3.1 城市供水安全保障主要影响因素识别

由贝叶斯时空模型计算城市供水安全保障水平评价各指标回归系数如表2所示。由表2可知,11项指标中,共有8项指标的单变量回归系数绝对值超过0.100,其中人口密度、人均GDP、工业用水量及万元GDP用水量4项指标的回归系数绝对值较大,为影响广东省城市供水安全保障水平的4个主要因素,涵盖了城市经济社会发展和生产、生活用水量等方面,其时空分布特征能在一定程度上反映全省城市供水安全保障水平的空间格局。

表2 贝叶斯模型单变量分析回归系数值

综合上述变量之间相关性分析和贝叶斯模型单变量分析结果,本文研究所选用的主要解释变量包括万元GDP用水量、工业用水、人口密度、人均GDP。多变量分析结果如表3所示,在2010年~2020年间,对广东省城市供水保障安全水平影响因素从大到小排序分别为工业用水、人均GDP、人口密度、万元GDP用水量。

表3 贝叶斯模型多变量分析回归系数值

3.2 城市供水安全保障水平影响因素分析

以下分别对广东省各地市人口密度、人均GDP、万元GDP用水量以及工业用水量的时空变化特征进行分析:

(1)珠三角地区的人口密度明显高于其他地区(见图5)。其中,深圳市、东莞市、广州市三市尤为明显。深圳市人口密度相对较大,且呈显著上升趋势。在民众用水习惯不发生大幅度改变的情况下,人口密度基数大或人口密度呈明显上升,势必增加该地级市的生活用水量及供水压力。在政府不大幅度投入或增加投入供水保障资金的情况下,势必使得该城市的供水安全保障水平持续下降。

图5 广东省2010年~2020年各地级市人口密度变化

(2)全省各地市工业用水量整体呈现波动上升趋势(见图6)。其中,阳江市、汕尾市、汕头市以及清远市的工业用水量基值较小,而佛山市、广州市、中山市等地级市工业用水量基值较高,一定程度上说明了阳江市、汕尾市、汕头市等沿海地级市供水安全保障水平高,而佛山市、广州市等地市供水安全保障水平较低的现象。此外,大量城市工业废水虽经废水处理厂处理达标后排放,仍带来了城市水环境污染风险,对城市供水水质安全带来挑战。

图6 广东省2010年~2020年各地级市工业用水量变化

(3)珠三角各市人均GDP值明显高于内陆地级市(见图7)。珠三角作为全省对外贸易的主要区域,工业密集,高新产业居多,重污染企业较少,地区生产总值高。虽然城市供水安全面临由人口和产业集聚带来的严峻挑战,但该地区,尤其是深圳、珠海等沿海城市政府管理力量集中、资金支持数额庞大,且重污染企业逐步转型,故该地区供水安全保障水平维持在较高状态。但随着经济的持续发展,尤其是粤港澳大湾区建设的稳步推进,对城市供水安全保障提出了更高要求,也是造成该地区城市供水安全保障水平有所下降的重要原因。

图7 广东省2010年~2020年各地级市人均GDP变化

(4)全省各市万元GDP用水量总体呈稳定下降趋势(见图8)。珠三角各地市万元GDP用水量形成较为显著的低值区:深圳市、珠海市、中山市、广州市和东莞市等沿海城市较低的万元GDP用水量表明其具有相对较高的用水效率,对缓解水资源需求压力及保障供水安全具有重要意义,也解释了全省城市供水安全保障水平高值区聚集于沿海城市的贝叶斯空间格局特征。

图8 广东省2010年~2020年各地级市万元GDP用水量变化

4 结论与建议

(1)从水量保障、水质安全、供水设施、用水效率、社会经济5个方面构建了城市供水安全保障水平评价指标体系。广东省各地市供水安全保障水平在2010年~2020年间呈现稳中有降的总体变化态势,2017年后下降明显。

(2)广东省各地市供水安全保障水平空间不均衡格局显著,总体上从沿海向内陆逐渐变低,且高供水安全保障水平区域集中在经济较发达的珠江三角洲地区及部分沿海城市,这主要与该地区较高的经济发展水平和用水效率或较低的经济社会发展压力相关。

(3)人口密度和人均GDP在珠三角形成高值聚集区,而万元GDP用水量则在珠三角形成低值聚集区,部分沿海城市工业用水量相对较小且人口密度低,是全省城市供水安全保障水平时空格局形成的主要成因。

根据上述广东省城市供水安全保障水平时空格局及其成因分析,提出如下建议:

(1)各地市可进一步做好科学的人口空间布局规划,提高经济发展水平和用水效率,尤其是提高工业用水水平,降低单位产值的水资源消耗,不断提升城市供水安全保障水平。

(2)粤东、粤西及粤北内陆城市应注重提高人均GDP及降低万元GDP用水量,珠三角地区应注重合理空间布局规划人口规模,广州、佛山等市应优化调整产业结构,适度控制工业用水规模。

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