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    變化環(huán)境下考慮物理機(jī)制的SD 需水預(yù)測研究

    2021-07-05 07:35:02陳穎杰金保明金君良王國慶曹民雄
    關(guān)鍵詞:需水需水量黃河流域

    陳穎杰,金保明,金君良,王國慶,曹民雄

    (1. 福州大學(xué) 土木工程學(xué)院,福建 福州 350108;2. 長江保護(hù)與綠色發(fā)展研究院,江蘇 南京 210098;3. 南京水利科學(xué)研究院 水文水資源與水利工程科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 江蘇 南京 210029;4. 水利部應(yīng)對(duì)氣候變化研究中心,江蘇 南京 210029)

    水是最基本的自然資源和戰(zhàn)略性的經(jīng)濟(jì)資源,是人類生存和社會(huì)發(fā)展不可缺少的物質(zhì)基礎(chǔ)[1-3]。近幾十年來,包括人口增長、糧食和能源需求增加、城市化和工業(yè)發(fā)展在內(nèi)的一系列人類活動(dòng)加劇了對(duì)稀缺淡水資源的壓力,同時(shí)生態(tài)環(huán)境惡化和氣候變化使得水資源問題日益突出[4-8]。在氣候變化和人工干預(yù)雙重影響的背景下,對(duì)水資源系統(tǒng)來說,預(yù)測未來的需水情勢(shì)是十分必要的。系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)作為一種主要的需水預(yù)測方法,通過定性和定量相結(jié)合的途徑來描述復(fù)雜系統(tǒng)中的動(dòng)態(tài)結(jié)構(gòu)和反饋回路,擅長處理非線性動(dòng)態(tài)過程模擬問題[9-10]。現(xiàn)階段SD 被應(yīng)用于水資源承載力[11-12]、氣候變化對(duì)區(qū)域需水量的影響[13]、水資源供需平衡分析[14]等方面的研究,并逐漸得到了廣泛認(rèn)可。由于在需水過程中涉及的氣象要素較多,在以往將系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)應(yīng)用于需水預(yù)測的研究中,模型對(duì)變化環(huán)境下需水過程的反映相對(duì)粗糙,很少考慮物理機(jī)制對(duì)需水過程的影響,且大多主要反映氣象因子對(duì)灌溉需水的影響,沒有考慮工業(yè)和生活需水物理機(jī)制在SD 模型中的應(yīng)用。

    物理機(jī)制是始終伴隨在需水過程中的重要機(jī)制,在預(yù)測過程中考慮物理機(jī)制可以更好地反映變化環(huán)境對(duì)需水的影響程度。物理機(jī)制被廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)灌溉需水的研究中,主要反映了氣象因子對(duì)農(nóng)作物需水的影響[15]。其中氣溫的增加會(huì)直接影響作物的蒸散發(fā)過程,延長作物的物候期,進(jìn)而導(dǎo)致灌溉需水量的增加;而有效降雨量主要用于供給作物生育期的需水,進(jìn)而減少作物的灌溉需水量。此外,生活及工業(yè)的需水過程也與物理要素息息相關(guān)。居民生活飲用水隨著氣溫的增加而增多;居民家庭生活需水中占50%的洗衣及洗澡需水皆與氣溫要素相關(guān),在高溫天氣的影響下,洗澡洗衣的頻率會(huì)增加,從而導(dǎo)致生活用水需求的增加[16]。工業(yè)生產(chǎn)過程中,冷卻用水量最大,約占整個(gè)工業(yè)用水的60%。工業(yè)冷卻水的效率隨著氣溫增加而降低,從而導(dǎo)致工業(yè)需水量增加[17]。將物理機(jī)制引入需水過程的研究,將其與社會(huì)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展等人類活動(dòng)影響相結(jié)合,有助于把握氣候變化及人類活動(dòng)影響下流域需水的變化脈絡(luò)。

    本文以黃河流域?yàn)檠芯繀^(qū)域,充分考慮流域生活、農(nóng)業(yè)及工業(yè)需水過程中的物理機(jī)制,并在此基礎(chǔ)上建立了流域水資源系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型,分析了經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)環(huán)境、氣候等各子系統(tǒng)要素的相互脅迫及驅(qū)動(dòng)作用,進(jìn)而提出了5 種情景,對(duì)未來黃河流域的水資源供需情況進(jìn)行分析預(yù)測,總結(jié)黃河流域水資源供需的演變規(guī)律,為變化環(huán)境下流域水資源管理提供科學(xué)依據(jù)。

    1 資料及方法

    1.1 研究區(qū)域概況與數(shù)據(jù)來源

    黃河作為我國的第二大河,流經(jīng)青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西、山西、河南、山東等九省(區(qū)),流域面積達(dá)79.5 萬km2。黃河流域人口眾多,至2017 年黃河流域覆蓋省份人口達(dá)12 330 萬人,城鎮(zhèn)化率達(dá)52%。黃河流域是我國重要的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及礦產(chǎn)能源基地,是我國重要的經(jīng)濟(jì)發(fā)展區(qū)域,2017 年黃河流域省內(nèi)生產(chǎn)總值達(dá)38 850 億元。現(xiàn)階段黃河流域的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展主要表現(xiàn)為高速度向高質(zhì)量轉(zhuǎn)變的發(fā)展態(tài)勢(shì),流域經(jīng)濟(jì)仍然以中高速發(fā)展為主。流域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)的帶動(dòng)下逐步發(fā)生轉(zhuǎn)變,第一、第二產(chǎn)業(yè)仍占較大比重。此外,黃河流域的水污染和大氣污染也較為嚴(yán)重,生態(tài)環(huán)境用水存在被占用現(xiàn)象,流域的能源利用效率較低,需水壓力突出,水資源保障形勢(shì)嚴(yán)峻。隨著黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展上升為國家重大戰(zhàn)略,水資源將作為最大的剛性約束影響流域的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展。

    本研究用到黃河流域各省的社會(huì)經(jīng)濟(jì)、生態(tài)環(huán)境及水資源數(shù)據(jù),來源于黃河水資源公報(bào)、中國統(tǒng)計(jì)年鑒及黃河流域各省的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒;氣象數(shù)據(jù)采用黃河流域范圍內(nèi)的95 個(gè)主要?dú)庀笳荆▓D1)的日均數(shù)據(jù),源自中國氣象數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)。

    圖1 黃河流域氣象站點(diǎn)分布Fig. 1 Meteorological stations for the Yellow River basin

    1.2 需水預(yù)測方法

    國內(nèi)外常見的需水預(yù)測方法有:(1)基于回歸分析的需水預(yù)測方法[18],該方法通過用水量與其影響因素之間的相關(guān)關(guān)系,建立回歸模型進(jìn)行預(yù)測,適用于長期預(yù)測,但在短期預(yù)測的應(yīng)用中存在波動(dòng)性大、影響因素復(fù)雜多變的問題;(2)基于灰色預(yù)測模型的需水預(yù)測方法[19-20],通過對(duì)原始數(shù)據(jù)的累加生成尋找系統(tǒng)的整體規(guī)律,構(gòu)建指數(shù)增長模型進(jìn)行預(yù)測,適用于數(shù)據(jù)較為缺乏的情況,但是該方法對(duì)歷史需水?dāng)?shù)據(jù)依賴性較強(qiáng),對(duì)其他要素的影響反映不足;(3)基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的需水預(yù)測方法[21],能預(yù)測非線性數(shù)據(jù),自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力強(qiáng),能夠自動(dòng)提取數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù),但該方法的長期預(yù)測精度不足,容易陷入局部收斂。

    相對(duì)于上述常見的需水預(yù)測方法,本文采用考慮物理機(jī)制的系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)需水預(yù)測方法,可以分析經(jīng)濟(jì)社會(huì)等多方面因素對(duì)區(qū)域需水量的影響,考慮不同類型需水的影響機(jī)理,在農(nóng)業(yè)、工業(yè)和生活需水預(yù)測中引入具有一定物理意義的預(yù)測方法,可以更加精細(xì)化和客觀地表現(xiàn)各需水環(huán)節(jié)受變化環(huán)境的影響程度,可認(rèn)為更加適應(yīng)變化環(huán)境下的流域需水預(yù)測。

    系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)自1956 年由美國Forrester 教授提出和創(chuàng)立以來,最早用于解決工業(yè)問題,而后發(fā)展到經(jīng)濟(jì)社會(huì)領(lǐng)域,目前被廣泛用于解決生態(tài)、環(huán)境領(lǐng)域中高階次、非線性、多重反饋、復(fù)雜時(shí)變的系統(tǒng)性問題。系統(tǒng)性問題的定性建模有助于描述問題,發(fā)現(xiàn)問題可能的根源因素,從而找到解決問題的方法。系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)可以將多個(gè)結(jié)構(gòu)不同的子系統(tǒng)清晰展現(xiàn)出來,并基于主導(dǎo)性過程反映整個(gè)系統(tǒng)的反饋回路。系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的反饋回路一般由狀態(tài)變量、速率變量與輔助變量3 種基本變量組成,并分別通過狀態(tài)方程、速率方程與輔助方程進(jìn)行描述,從而構(gòu)建SD 模型。根據(jù)SD 模型變量與方程的特點(diǎn),其數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

    式中: L為狀態(tài)向量;R 為速率向量;A 為輔助變量向量;W 為關(guān)系矩陣。

    1.3 需水物理機(jī)制計(jì)算方法

    1.3.1 農(nóng)業(yè)需水物理機(jī)制 氣象因子對(duì)灌溉需水的影響相當(dāng)顯著,且灌溉需水占據(jù)了農(nóng)業(yè)需水的近85%,故而農(nóng)業(yè)需水的物理機(jī)制以研究灌溉需水為主。本文利用研究區(qū)域內(nèi)95 個(gè)氣象站的平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、相對(duì)濕度、風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)等氣象數(shù)據(jù),采用氣候模式(MPI)預(yù)估未來氣溫、相對(duì)濕度、風(fēng)速等結(jié)果,根據(jù)Penman-Monteith 公式[22]計(jì)算作物的灌溉需水量。

    參考作物需水量(ET0)的計(jì)算:

    式中: Rn為冠層表面凈輻射;G 為土壤熱通量;T 為平均溫度; es為飽和水汽壓; ed為實(shí)際水汽壓; Δ為飽和水汽壓與溫度曲線斜率; γ為濕度計(jì)常數(shù); U2為2 m 高處風(fēng)速。

    有效降水量( Pe)的計(jì)算:

    式中: α為有效降水系數(shù);P 為降水量; Kc為作物系數(shù)(采用FAO 中的相關(guān)作物系數(shù)推薦值,并根據(jù)研究區(qū)域的氣象資料進(jìn)行修正)。

    考慮非充分灌溉的情況,作物的灌溉需水定額可以通過下式計(jì)算:

    式中: Iirr為灌溉需水定額; η為灌溉水利用系數(shù)。在研究中,未來氣溫和降水的變化主要影響了ET0和 Pe,忽略氣候變化對(duì)灌溉水利用系數(shù)和作物種植結(jié)構(gòu)的影響。

    1.3.2 工業(yè)需水物理機(jī)制 工業(yè)需水量的變化受許多因素影響,概括起來主要有3 個(gè)方面:一是人為因素,主要是用水管理水平,節(jié)水情況及節(jié)水技術(shù)的發(fā)展;二是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化,取決于新建、擴(kuò)建、改建工業(yè)的類型和規(guī)模,工業(yè)的發(fā)展速度;三是氣候因素,可以概述為氣溫要素對(duì)工業(yè)用水過程的影響作用。

    本文在鄒慶榮等[23]的工業(yè)需水預(yù)測模型的基礎(chǔ)上加以改進(jìn),綜合考慮上述因素的影響,采用多元線性回歸法,分析工業(yè)需水同影響因素之間的關(guān)系,建立數(shù)學(xué)模型,模擬的回歸決定系數(shù)達(dá)0.999 7,故而模型擬合優(yōu)度高,具有合理性,相關(guān)公式如下:

    式中:Wiwg為萬元工業(yè)增加值需水量;b0、 b1、 b2、 b3為回歸系數(shù); x1為工業(yè)水重復(fù)利用率; x2為工業(yè)水價(jià);x3為氣溫變化量。

    1.3.3 生活需水物理機(jī)制 不同的氣候要素對(duì)生活用水的影響程度不同,其中降雨和氣溫對(duì)居民家庭生活用水影響最大。本文在劉家宏等[16]的生活用水預(yù)測模型的基礎(chǔ)上增加了對(duì)居民水價(jià)的考慮,根據(jù)氣象因子、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平及流域節(jié)水機(jī)制對(duì)生活需水的影響建立流域生活需水模型,主要包括沖廁需水 WT、洗澡需水 WB、洗衣需水WLa和烹飪需水 WK等4 個(gè)部分。生活需水定額 WL計(jì)算如下:

    式中:C=WT+WK,為沖廁和烹飪需水之和,是一個(gè)常數(shù)。

    洗衣WLa及洗澡 WB需水皆與氣溫要素相關(guān),計(jì)算如下:

    式中: Th為當(dāng)?shù)匾荒曛袣鉁爻^25 ℃的天數(shù);n 為氣溫低于25 ℃時(shí),每n 天洗澡和洗衣一次;BL0為一次洗澡和洗衣的用水量;x 為人均GDP; α為伸縮系數(shù),為常量,表示人均生活用水隨人均GDP 的變化緩慢;ΔBL為隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平波動(dòng)的洗衣和洗澡用水需求;ΔBL1為隨居民水價(jià)波動(dòng)的洗衣和洗澡用水需求;y 為居民水價(jià)。

    2 水資源系統(tǒng)模型構(gòu)建

    2.1 水資源系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及其驅(qū)動(dòng)和脅迫要素

    2.1.1 子系統(tǒng)結(jié)構(gòu) 水資源系統(tǒng)是社會(huì)-經(jīng)濟(jì)-自然可持續(xù)發(fā)展的信息反饋系統(tǒng)之一,具有相對(duì)的獨(dú)立性。系統(tǒng)內(nèi)部影響因素的相互作用構(gòu)成子系統(tǒng),各子系統(tǒng)之間存在相互影響、相互限制的關(guān)系,通過子系統(tǒng)與影響因素之間線性與非線性的關(guān)系共同構(gòu)成系統(tǒng)要素的反饋關(guān)系。

    根據(jù)水資源系統(tǒng)研究要求,結(jié)合模型建立的基本原則,在充分考慮氣候變化、經(jīng)濟(jì)增長速度及缺水程度等影響因素的前提下,本文將水資源系統(tǒng)劃分為供需、經(jīng)濟(jì)、人口、生態(tài)環(huán)境、氣候五大子系統(tǒng),以黃河流域?yàn)槟M的空間邊界,取2006—2030 年為模擬時(shí)間邊界,其中2006—2017 年為模型歷史驗(yàn)證年份,2006 年為基準(zhǔn)年,2017 年為現(xiàn)狀年,時(shí)間步長為1 年。

    2.1.2 水資源系統(tǒng)多因子驅(qū)動(dòng)及多要素脅迫分析 水資源系統(tǒng)是多因子驅(qū)動(dòng)和多要素脅迫共同作用下的復(fù)雜供需系統(tǒng)。在各水資源子系統(tǒng)中,存在許多對(duì)用水需求起到不同影響效應(yīng)的要素,明確這些要素對(duì)需水變化的作用程度是準(zhǔn)確預(yù)測需水量的關(guān)鍵所在。對(duì)需水變化起到推動(dòng)作用的要素視作水資源系統(tǒng)中的驅(qū)動(dòng)因子,而限制需水量增加的要素則是脅迫要素。

    驅(qū)動(dòng)和脅迫作用詳圖見圖2,圖中紅色變量為脅迫要素,綠色變量為驅(qū)動(dòng)要素?,F(xiàn)階段的流域供需矛盾主要反映為流域內(nèi)生活水平提高、經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步發(fā)展和生態(tài)環(huán)境保護(hù)帶來的用水需求和流域供水不足之間的矛盾。由供需矛盾中可以看出,在流域水資源系統(tǒng)中,多要素在驅(qū)動(dòng)流域需水的增加。近年來流域人口依然保持增長趨勢(shì),城鎮(zhèn)化水平在穩(wěn)步提升,流域經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,都驅(qū)動(dòng)著流域需水結(jié)構(gòu)的變化和相關(guān)用水需求的增加。此外,從氣候變化的角度出發(fā),近30 年來,黃河流域的氣溫上升。氣溫上升將會(huì)導(dǎo)致生活飲用、沐浴、洗滌用水、工業(yè)冷卻用水的需求上升;同時(shí)作物的灌溉需水量與流域的氣溫變化緊密關(guān)聯(lián),故而氣溫的上升勢(shì)必帶來作物需水壓力的增加。

    圖2 多因子驅(qū)動(dòng)和多要素脅迫圖Fig. 2 Multi-factor driving and multi-element stress diagram

    在各氣候因素和經(jīng)濟(jì)社會(huì)因子的驅(qū)動(dòng)作用下,水資源系統(tǒng)面臨需水壓力的同時(shí)應(yīng)考慮到需水的相應(yīng)脅迫機(jī)制。供需層面的反饋機(jī)制主要體現(xiàn)為缺水程度對(duì)流域發(fā)展的脅迫影響,進(jìn)而約束流域的需水量。從氣候角度來看,流域的降水量呈下降趨勢(shì),年徑流量在長時(shí)間序列上反映為減少趨勢(shì),導(dǎo)致流域內(nèi)地表供水量的下降,進(jìn)而脅迫流域的用水需求。從水資源管理層面出發(fā),不同的管理策略將導(dǎo)致不同流域需水量。提高節(jié)水技術(shù)投入,增加工業(yè)用水重復(fù)利用率,有助于減少工業(yè)用水的需求量;同樣提高灌溉供水的節(jié)灌效率和水利用效率,可以脅迫農(nóng)業(yè)需水的增長。此外,增加污水處理和再生水技術(shù)的投資可以提高整個(gè)流域的水利用效率,進(jìn)而相應(yīng)地減少部分用水需求。工業(yè)及居民用水價(jià)格可以保障節(jié)水政策在生活和工業(yè)方面的實(shí)施,對(duì)生活和工業(yè)需水起到較大的脅迫作用。

    子系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析可以定性研究水資源系統(tǒng)內(nèi)部要素間的脅迫及驅(qū)動(dòng)關(guān)系,但要明確系統(tǒng)內(nèi)部不同變量對(duì)水資源系統(tǒng)的影響程度,就需要進(jìn)行定量分析。故而本文基于系統(tǒng)動(dòng)力原理,以Vensim-Dss 為平臺(tái)建立水資源系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型。

    2.2 模型驗(yàn)證及主要參數(shù)

    根據(jù)前文所述構(gòu)建模型,并結(jié)合需水物理機(jī)制,具體模型流圖見圖3,模型的主要方程見表1。水資源系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型建立后,為確保其仿真結(jié)果和實(shí)際系統(tǒng)相符,模型應(yīng)用前需要對(duì)模型有效性進(jìn)行檢驗(yàn)。SD 模型的檢驗(yàn)方法一般分為4 種:直觀檢驗(yàn)、運(yùn)行檢驗(yàn)、歷史檢驗(yàn)和靈敏度分析。其中直觀檢驗(yàn)和運(yùn)行檢驗(yàn)已在建模過程中實(shí)現(xiàn),這里主要采用歷史檢驗(yàn)和靈敏度分析對(duì)模型進(jìn)行有效性驗(yàn)證。

    2.2.1 歷史檢驗(yàn) 檢驗(yàn)的時(shí)間段為2006—2017 年,計(jì)算模型模擬值與歷史實(shí)際值之間的相對(duì)誤差,誤差小于20%認(rèn)為模型是有效的,可以用于預(yù)測2017—2030 年的流域需水量。本文選取模型中具有代表性的5 個(gè)指標(biāo)用于歷史檢驗(yàn):GDP、總?cè)丝凇⒊鞘芯G地面積、農(nóng)田灌溉需水量及生活需水量,主要檢驗(yàn)結(jié)果見表2。其中GDP、總?cè)丝诤统鞘芯G地面積3 個(gè)指標(biāo)的歷史檢驗(yàn)誤差均小于5%,模型模擬效果較好,農(nóng)田灌溉需水量及生活需水量模擬值與歷史實(shí)際值的誤差都在允許范圍內(nèi),故黃河流域系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型可以用于需水預(yù)測,其結(jié)果具有準(zhǔn)確性。

    圖3 黃河水資源系統(tǒng)流圖Fig. 3 System dynamics model flow chart of water resources in the Yellow River

    表1 SD 模型主要參數(shù)方程Tab. 1 Main parametric equations of SD model

    表2 2006—2017 年模型仿真結(jié)果誤差統(tǒng)計(jì)Tab. 2 Error statistics of model simulation results from 2006 to 2017

    2.2.2 參數(shù)的靈敏度分析 靈敏度分析是進(jìn)行模型參數(shù)不確定性分析的重要方法,用于分析參數(shù)變化對(duì)模型變量輸出結(jié)果產(chǎn)生的影響。一個(gè)穩(wěn)定性好且有效的模型應(yīng)具有較低的靈敏度。常用的分析方式為單因子法,即每次變化1 個(gè)參數(shù)。本研究采用靈敏度模型對(duì)系統(tǒng)靈敏度進(jìn)行分析。

    因水資源系統(tǒng)中涉及較多參數(shù)和變量,本研究只選取系統(tǒng)內(nèi)較為關(guān)鍵的5 個(gè)參數(shù)和6 個(gè)變量,根據(jù)2006—2017 年數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。每次變化其中1 個(gè)參數(shù)(增加10%),分析其對(duì)6 個(gè)變量的影響。對(duì)于黃河流域水資源模型來說,生活、工業(yè)、三產(chǎn)、農(nóng)業(yè)、生態(tài)需水量和總供水量是反映整個(gè)水資源系統(tǒng)受各因素影響的主要變量,此外選擇的GDP 增長率、人口增長率、城市綠地面積增長率、再生水利用率和灌溉面積變化率則是系統(tǒng)中較為重要的5 個(gè)影響因子,與主要的狀態(tài)變量息息相關(guān)。靈敏度分析結(jié)果見表3。

    表3 模型靈敏度分析結(jié)果Tab. 3 Sensitivity analysis results of model

    由表3 可見,GDP 增長率對(duì)系統(tǒng)的靈敏度超過10%,其余參數(shù)對(duì)系統(tǒng)靈敏度均低于7%,表明系統(tǒng)對(duì)參數(shù)的靈敏度較低,穩(wěn)定性較強(qiáng)。綜合檢驗(yàn)結(jié)果,該模型可用于黃河流域?qū)嶋H系統(tǒng)模擬。

    3 結(jié)果與分析

    3.1 水資源系統(tǒng)演變情景分析

    在上述系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析的基礎(chǔ)上,依據(jù)水資源系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型,根據(jù)脅迫要素和驅(qū)動(dòng)因子的分析結(jié)果,選擇相關(guān)決策參數(shù):GDP 增長率、三產(chǎn)比例、人口增長率、城鎮(zhèn)化率等驅(qū)動(dòng)因子作為用水需求變化的驅(qū)動(dòng)力參數(shù);城市綠地面積增長率、生態(tài)林草用水定額則作為生態(tài)環(huán)境政策調(diào)整參數(shù);再生水利用率、農(nóng)田灌溉定額、灌溉水利用系數(shù)、居民和工業(yè)用水水價(jià)和工業(yè)水重復(fù)利用率等脅迫要素作為水資源管理政策及節(jié)水技術(shù)反映參數(shù)。依照未來不同情景的具體意義,設(shè)定參數(shù),預(yù)測5 種情景下黃河流域的供需情況,主要情景參數(shù)見表4。

    本文根據(jù)流域范圍的95 個(gè)氣象站的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)平均(泰森多邊形)得到流域不同區(qū)域的氣象數(shù)據(jù),選擇全球氣候模式(CMIP5)中的MPI 氣候模式,通過降尺度處理,預(yù)估RCP4.5 情景下黃河流域2017—2030 年的降水和氣溫?cái)?shù)據(jù)。其中氣溫的MK 趨勢(shì)檢驗(yàn)結(jié)果為1.75,小于1.96(0.05 顯著水平),為不明顯增溫趨勢(shì);降水量檢驗(yàn)值為?2.19,其絕對(duì)值大于1.96(0.05 顯著水平),表明降水量表現(xiàn)為顯著的下降趨勢(shì),故而模式預(yù)測結(jié)果與相關(guān)降水量研究結(jié)果相符,較為合理。此外,未來的流域供水量綜合考慮了降水量對(duì)供水量的影響及流域綜合規(guī)劃的相關(guān)預(yù)測結(jié)果。

    表4 不同情景下黃河流域水資源系統(tǒng)的主要參數(shù)Tab. 4 Main parameters of water resources system in the Yellow River basin under different scenarios

    3.2 需水結(jié)果分析

    以下根據(jù)不同需水情景預(yù)測結(jié)果進(jìn)行分析,研究相關(guān)需水預(yù)測結(jié)果見表5。

    表5 2030 年黃河流域需水情景比較Tab. 5 Comparison of water demand in the Yellow River basin in 2030

    (1)現(xiàn)狀延續(xù)情景:模型在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及人口增長保持現(xiàn)狀的水平下運(yùn)行,各決策變量指標(biāo)值維持現(xiàn)有發(fā)展趨勢(shì)不變。至2030 年,黃河流域GDP(不變價(jià)下同)達(dá)77 940 億元,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化不足,三產(chǎn)比例為0.39,工業(yè)增加值達(dá)33 390 億元。水資源管理程度較低,工業(yè)水重復(fù)利用率為82%,農(nóng)業(yè)灌溉水利用系數(shù)為0.58,工農(nóng)業(yè)需水量占較大比重,農(nóng)業(yè)灌溉需水量達(dá)327.00 億m3,生態(tài)需水量為37.93 億m3,流域總需水量為555.20 億m3,流域供需矛盾緊迫,流域缺水量達(dá)48.46 億m3。

    (2)情景二:考慮到黃河流域生態(tài)用水常年被占用的狀況,該情景下注重考慮流域生態(tài)環(huán)境的用水需求。通過增加城市綠地面積,提高城市環(huán)境綠化水平,提高人工生態(tài)林地的用水量,回補(bǔ)被占用的生態(tài)用水。至2030 年,生態(tài)林地用水定額為276 m3/畝,城市綠地面積增長率達(dá)0.069,生態(tài)需水量逐年增加,達(dá)41.08 億m3。該情景下為一般節(jié)水水平,工業(yè)水重復(fù)利用率為85%,農(nóng)業(yè)灌溉水利用系數(shù)為0.61,農(nóng)業(yè)灌溉需水量達(dá)310.70 億m3,工業(yè)需水量為98.80 億m3,流域總需水量為526.60 億m3,2030 年流域缺水量達(dá)21.05 億m3。

    (3)情景三:此情景下為強(qiáng)化水資源管理力度,大力促進(jìn)節(jié)水技術(shù)發(fā)展,達(dá)到超常的節(jié)水水平。由于農(nóng)業(yè)需水量占流域總需水量的65%,故而節(jié)水政策主要作用于農(nóng)業(yè)節(jié)水。通過推進(jìn)農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)投資,不斷優(yōu)化農(nóng)業(yè)節(jié)灌水平,提高流域內(nèi)農(nóng)灌水利用效率,增加流域節(jié)灌面積,該情景至2030 年灌溉水利用系數(shù)達(dá)0.65,農(nóng)田灌溉需水量為273.00 億m3。結(jié)合工業(yè)生活水價(jià)和水重復(fù)利用機(jī)制來推進(jìn)生活和工業(yè)的節(jié)水管理,工業(yè)水重復(fù)利用率為88%,工業(yè)需水量達(dá)84.00 億m3,生活需水量為48.30 億m3。但是該情景下為了達(dá)到超常的節(jié)水水平,管理決策上傾向節(jié)水,一定程度上限制了經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展水平,該情境下2030 年黃河流域的GDP 為74 700 億元,流域總需水量為490.30 億m3,實(shí)現(xiàn)流域供需平衡。

    (4)情景四:該情景加強(qiáng)水資源管理力度,以盡可能滿足社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、生態(tài)環(huán)境保護(hù)需求,符合可持續(xù)發(fā)展的基本思想。此情景下充分考慮到將來時(shí)段內(nèi)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展趨勢(shì)放緩,生態(tài)需水增加的情形,通過適當(dāng)調(diào)控工業(yè)及生活用水價(jià)格,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶動(dòng)節(jié)水技術(shù)的進(jìn)步,進(jìn)而提高工業(yè)水及農(nóng)業(yè)水的利用效率,推動(dòng)流域再生水利用的程度,達(dá)到強(qiáng)化節(jié)水的水資源管理水平。該情境至2030 年,黃河流域GDP 達(dá)76 440 億元,三產(chǎn)比例達(dá)0.429,灌溉水利用系數(shù)達(dá)0.63,灌溉需水量為281 億m3,工業(yè)水重復(fù)利用率為86.1%,工業(yè)需水量為94.50 億m3,城市綠地面積增長率達(dá)0.066,生態(tài)需水量保持增長,達(dá)40 億m3。故而該情景下的管理決策有助于緩解流域的供需矛盾,保持流域經(jīng)濟(jì)社會(huì)良性發(fā)展。該情景至2030 年,流域總需水量為513.06 億m3,缺水量為7.60 億m3。

    (5)情景五:此情景首要突出經(jīng)濟(jì)發(fā)展的地位,必然伴隨對(duì)生態(tài)的忽視,模型中表現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)社會(huì)需水的上漲,節(jié)水管理在節(jié)水投資帶動(dòng)下為一般水平。在現(xiàn)狀趨勢(shì)發(fā)展的基礎(chǔ)上提高各產(chǎn)業(yè)的增長率,2030 年黃河流域的GDP 增長率為0.539,GDP 達(dá)82 120 億元;產(chǎn)業(yè)規(guī)模擴(kuò)大驅(qū)動(dòng)生產(chǎn)用水量增加,工業(yè)需水量達(dá)106.30 億m3,灌溉需水量為295.30 億m3;伴隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展,生活水平與生活質(zhì)量提高,生活用水將較現(xiàn)狀發(fā)展有所增長,生活需水量為51.00 億m3。流域總需水量為541.90 億m3,水資源短缺的問題將日益嚴(yán)重,缺水量為35.08 億m3。

    (6)黃河綜合規(guī)劃的結(jié)果源自《黃河流域水資源綜合規(guī)劃》對(duì)流域2030 年的需水預(yù)測。

    對(duì)比分析各情景和黃河綜合規(guī)劃的需水結(jié)果,可以看出,黃河綜合規(guī)劃對(duì)未來水資源管理水平和節(jié)水機(jī)制的約束作用預(yù)估較低,故而工業(yè)、農(nóng)業(yè)需水量較大,總需水量超過了經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的情景五。而本研究的各情景分不同程度考慮水資源系統(tǒng)要素的驅(qū)動(dòng)及脅迫作用,在部分情景中加強(qiáng)了工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)需水的約束,并根據(jù)流域發(fā)展需要,適當(dāng)增加了生態(tài)環(huán)境用水需求,具有一定的合理性。

    4 結(jié) 語

    本文將基于物理機(jī)制的需水預(yù)測方法耦合至SD 系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型中,將經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、氣候、生態(tài)環(huán)境與流域水資源共同構(gòu)成水資源巨系統(tǒng),以黃河流域?yàn)槔?,探究了物理機(jī)制在農(nóng)業(yè)、工業(yè)及生活需水過程中的應(yīng)用,分析了水資源各子系統(tǒng)中多要素脅迫及多因子驅(qū)動(dòng)的關(guān)系,以明確不同要素對(duì)流域需水的影響作用,在此基礎(chǔ)上,結(jié)合系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行了流域需水預(yù)測。主要結(jié)論如下:

    (1)隨著黃河流域經(jīng)濟(jì)社會(huì)的進(jìn)入新的發(fā)展階段,流域經(jīng)濟(jì)和人口依然保持相對(duì)增長趨勢(shì),城鎮(zhèn)化進(jìn)程不斷推進(jìn),黃河流域?qū)λY源的需求將不斷增加,水資源供需矛盾緊張。主要表現(xiàn)為:黃河流域的生活需水量隨著流域人口及人均用水需求的增加不斷增長,隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,工業(yè)需水量呈現(xiàn)緩慢減少態(tài)勢(shì),生態(tài)及三產(chǎn)需水量逐年增加,農(nóng)業(yè)灌溉需水量呈下降趨勢(shì)。

    (2)對(duì)比5 種情景下的黃河流域需水預(yù)測成果可知,在加強(qiáng)流域水資源管理力度,增加節(jié)水技術(shù)投資的前提下,保障流域經(jīng)濟(jì)、社會(huì)協(xié)調(diào)發(fā)展,注重發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)兼顧流域生態(tài)環(huán)境保護(hù),滿足黃河流域下一階段的經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的要求,可作為流域需水預(yù)測的最優(yōu)化方案。

    (3)為保障黃河流域水資源可持續(xù)發(fā)展,實(shí)現(xiàn)黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展,滿足流域居民日益增長的用水需求,需要把握流域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的脈絡(luò),調(diào)整流域水資源管理策略。通過現(xiàn)狀延續(xù)情景和注重節(jié)水情景的比較可知,提高節(jié)水意識(shí),增加流域節(jié)水技術(shù)投入,進(jìn)行流域水價(jià)調(diào)控,發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè),可以有效地減少流域的需水量;流域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整,大力發(fā)展第三產(chǎn)業(yè),促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化,有助于減少高耗水行業(yè)在流域需水中的占比,從而優(yōu)化流域的需水結(jié)構(gòu);生態(tài)環(huán)境是流域經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的保障,從流域需水角度出發(fā),流域生態(tài)需水量將逐步增加,以保證流域生態(tài)安全。

    (4)本文考慮到流域不同作物分布區(qū)域氣象數(shù)據(jù)不同的問題,根據(jù)不同作物采用不同種植區(qū)域的氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行作物灌溉需水量的計(jì)算,但是研究區(qū)面積較廣,自然氣候、水資源利用及社會(huì)經(jīng)濟(jì)等在空間尺度上相差較大,按流域尺度設(shè)置的情景,仍然會(huì)導(dǎo)致一定的需水預(yù)測誤差,因此在進(jìn)一步研究中可以分省區(qū)進(jìn)行預(yù)測。

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