沈阳市水资源短缺风险评价

彭 博

(辽宁省抚顺水文局,辽宁 抚顺 113015)

供给和需求是影响水资源是否短缺的两个主要因素,若供给无法满足用水需求就会产生水资源短缺风险,而供水和需水受径流、降雨及其它随机因素影响也存在许多不确定因素[1]。因此,我国很多地区都存在不同程度的水资源短缺风险,随着环境的变化和经济的快速发展,水资源短缺问题逐渐成为制约城市可持续发展的关键因素。为实现经济、社会与资源的协调发展,必须全面分析水资源短缺程度,在此基础上制定科学的调控措施与管理方案,以保证水资源安全。

水资源短缺风险评价是科学管理水资源的重要依据,许多学者利用不同方法开展了广泛研究,常用的评价方法有多目标决策法、主成分法、投影寻踪法、模糊综合法、聚类分析法、蚁群算法、遗传算法和集对分析法等[2-6]。由于水资源短缺风险的评价因子具有不确定性和模糊性,不同因素之间存在相互影响、互相作用的复杂关系,很难锁定风险系统,加之风险的形成是一个复杂的变化过程,也很难精确量化影响风险的各类模糊因素[7]。另外,受限于人类社会发展水平尚未厘清风险系统内部的因果机理,由于观测到的风险系统信息不全可能存在未预见或未知的风险因素,水资源短缺风险信息的不完备性也是风险精准评价的瓶颈。因此,文章结合风险评价相关成果和方法,采用组合赋权法计算参评因子权重,通过灰关联法和模糊综合法评价沈阳市2008～2021年水资源短缺风险,旨在为沈阳市水资源管理规划和合理开发利用提供决策依据。

1 评价方法

1.1 组合权重计算

参评因子权重是决定水资源短缺风险评价科学合理性的关键环节,其中主观赋权法主要是考虑专家知识、经验等计算参评因子权重,实际计算时往往未考虑参评因子的信息量值;客观赋权法是参评因子所携带的数据信息为依据,通过计算离散差异度确定因子权重,该方法具有较强的客观性,往往会引起因子权重与重要性偏差较高的现象[8-9]。因此,文章综合利用主、客观赋权法计算参评因子组合权重,组合公式如下:

(1)

式中:ωm、θm为参评因子m的客观与主观权重。

目前,比较常用的客观赋权法是熵权法。在信息论中熵值能够反映信息量的大小,衡量信息的无序化程度,参评因子包含的信息越多则其发挥的决策作用越大,相应的熵值就越小。参照熵的定义,利用公式(2)～(4)计算参评因子m的熵Em、权重ωm,即:

(2)

(3)

(4)

对于无法完全量化影响因素模糊赋值的情况,比较常用的主观赋权法是G1法,经专家决策将参评因子集R={u1,u2,…,um}按照重要程度进行排序,从而构造唯一序关系:u1>u2>…>uM。然后考虑相邻指标的重要程度计算参评因子权重δM,计算公式为:

δm=θm-1θm-1;m=M,M-1,…,2

(5)

(6)

式中:θk-1=δkθk。

1.2 灰关联分析法

灰关联法是以决策样本的具体情况为基础,通过计算分析若干个比较序列与最优序列的差异程度判定是否存在紧密联系[10]。灰关联分析相比于其它多因素分析法,评定结果较为客观,计算量小且对原始数据要求低,其主要流程如下:

1)步骤1:根据待决策样本的实际情况,确定影响系统行为的比较序列以及反映系统行为特征的参考序列。为准确评定区域水资源短缺风险,定义水资源需求量与供给量的比值Y为参考序列Y={y(n)|y=1,2,…,N},各影响因子值为比较序列,由n个决策样本和m个因子构成矩阵U:U=(umn)M×N。

2)步骤2:采用归一化公式对极大型和极小型因子进行预处理,将变量序列U=(umn)M×N转变成标准矩阵V=(vmn)M×N,处理公式为:

(7)

式中:ummin、ummax为n个决策样本中第m项参评因子的最小和最大值。

根据最优序列X0计算关联系数ξmn,其中△mn=|X0-vmn|为两序列绝对差,分辨系数ρ取0.5,计算公式为:

(8)

3)步骤3:结合上述计算数据和权重计算结果ωm,采用下式计算水资源短缺风险指数Rn,并判定相应的风险等级,即:

(9)

1.3 模糊综合法

模糊综合法是一种利用模糊数学隶属度原理评价受多因素制约对象的常用方法,可以将定性分析转化成定量计算[11-12],其计算流程如下:

1)步骤1:采用函数式R={u1,u2,…,um}表示水资源短缺风险,其中u1、u2、…、um代表参评因子。考虑区域水资源特点和开发利用现状,将短缺风险划分成低(可忽略)、较低(可接受)、临界、较高(较严重)和高(无法承受)5个等级,并建立等级集R′={1,2,3,4,5}。

2)步骤2:采用公式(2)～(3)计算各参评因子隶属于不同风险等级的程度rm(j-1),根据隶属度函数(1)确定极大型和极小性因子隶属度函数,即:

(10)

(11)

(12)

式中:m、n为参评因子和对象;umn为参评对象n的第m个因子值;j为风险等级j;βmj、βm(j-1)为参评因子m隶属于风险等级j和(j-1)的临界值。根据各因子隶属度构造模糊判断矩阵B,然后将模糊矩阵B与权向量W进行乘积运算获取评价水资源承载力风险评价向量,并按照最大隶属度原则判定风险等级,具体如下:

(13)

(14)

式中:ω1,ω2,…,ωM为参评因子权重。

2 水资源短缺风险评价

2.1 组合权重值

充分考虑沈阳市水资源特点和开发现状,从工程技术、社会和自然3个方面选择降雨量、污水处理率、万元GDP耗水量、环境用水量、农业用水量等8个因子评价水资源短缺风险,各因子数据来源于沈阳市水资源公报、统计年鉴和国民经济统计资料等[13-15]。将各因子划分成低、较低、临界、较高和高5个风险等级,然后利用G1法和熵权法计算参评因子权重如表1,综合利用灰关联法和模糊综合法评价2008—2021年沈阳市水资源短缺风险。

表1 水资源短缺风险因子权重

2.2 模糊综合评价分析

参考序列为需水量与供水量之比,采用模糊综合法评价沈阳市2008—2021年水资源短缺风险,并按照最大隶属度原则确定风险等级及其变化趋势如图1所示。结果表明,沈阳市水资源短缺风险总体表现出下降趋势,2008年短缺风险达到5级(无法承受)水平,2009年和2010年短缺风险达到4级(较严重)水平,除2016年达到3级临界状态外,从2013之后整体处于1级(可忽略)和2级(可接受)水平。

图1 模糊综合法评价的风险等级

2.3 灰关联分析

采用灰关联法评价分析沈阳市2008—2021年水资源短缺风险,并进一步揭示其变化趋势如图2所示。结果表明,沈阳市水资源系统面临着一定的短缺风险,2008—2021年达到临界风险等级以上的年份所占比例为71.4%,并以2008年的风险值最高,风险等级接近于高级(无法承受)水平;随后沈阳市水资源短缺风险呈波动下降趋势,波动下降到临界或较高等级后逐渐稳定,2019年之后短缺风险有所上升,于2021年又达到临界等级以上水平。

图2 灰关联法评价的风险等级

2.4 结果对比

通过对比灰关联法和模糊综合法评价结果可知,2008—2016年期间的评价结果基本相同,两种方法评价结果均表明沈阳市水资源短缺风险呈下降趋势,特别是2013—2014年风险水平下降到较低等级以下,这与沈阳市水资源系统状况高度相符,该期间沈阳市降水量较为充沛,外调水量也有所增加,在一定程度上缓解了城市供水压力。2015—2019年,沈阳市水资源短缺风险基本稳定,虽然人口规模有所增大,但人均水资源占有量和水资源利用总量也不断增大,沈阳市水资源供给压力逐年减小,这表明城市水资源管理逐渐发挥成效。灰关联计算结果显示,2020—2021年沈阳市水资源短缺风险呈上升趋势,从较低逐渐上升到临界风险等级,而模糊综合法表明该时段为低风险水平。通过分析源数据可知,2020年和2021年沈阳市生活用量明显增加,降水量相对减小,所以灰关联分析结果更加符合实际情况,能够更客观真实地反映城市水资源变化情况。

从水资源总量上,当前沈阳市人均水资源量还低于全国平均水平,按照国际标准属严重缺水城市。随着人口的增加和经济的不断发展,在未来一段时间内沈阳市将依然存在水资源短缺风险,并且外调水通道单一使得沈阳市供用水面临着较大的风险。因此,为保障沈阳市供水安全,还要从鼓励全民节水、减少水环境污染和提高水资源利用率等方面采取措施,以保证水资源的高效持续利用和水系统良性循环。

3 结 论

文章利用灰关联法和模糊综合法评价2008—2021年沈阳市水资源短缺风险,结果表明2008—2016年期间两者的评价结果基本相同,均表明沈阳市水资源短缺风险呈下降趋势。但个别年份两种方法评价结果存在一定差异,特别是2019年后灰关联法认为沈阳市水资源短缺风险呈上升趋势,从较低逐渐上升到临界风险等级,而模糊综合法表明该时段为低风险水平,结合源数据可知灰关联分析结果更加符合实际情况。文章综合利用主、客观赋权法有效避免了单一赋权法存在的不足,保证了各参评因子权重计算和评价结果的科学合理性,但不同方法对参评因子权重仍有一定影响。为更加准确地揭示水资源短缺风险变化特征,未来应进一步研究隶属度函数的合理构造和风险等级的科学分类等内容。