基于SD的水環(huán)境安全預(yù)警演變趨勢(shì)分析

袁宏川，張 玥，段躍芳

（1.三峽大學(xué)水利與環(huán)境學(xué)院，湖北 宜昌 443002；2.三峽大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，湖北 宜昌 443002）

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，生態(tài)環(huán)境與社會(huì)矛盾凸現(xiàn)，水資源短缺和水污染問題加劇，區(qū)域水環(huán)境生態(tài)問題日益突出。為實(shí)現(xiàn)社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和水資源之間可持續(xù)發(fā)展，需要有針對(duì)性地對(duì)水環(huán)境安全進(jìn)行預(yù)警研究。因此，掌握水環(huán)境安全預(yù)警動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)，對(duì)保障區(qū)域生態(tài)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)性具有重要的實(shí)踐和理論意義[1]。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者基于水環(huán)境發(fā)展現(xiàn)狀，在水安全預(yù)警和評(píng)估方面取得一定成果。在水安全預(yù)警方面，國(guó)外學(xué)者主要集中研究水環(huán)境安全預(yù)警系統(tǒng)。Arheimer和Chae通過建立洪水、干旱、水質(zhì)監(jiān)測(cè)以及與供水相關(guān)的預(yù)警系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)區(qū)域水環(huán)境問題[2-3]。Khvdr等基于多站水力幾何（AMHG）原理，利用時(shí)態(tài)衛(wèi)星遙感技術(shù)，有效發(fā)揮洪水預(yù)警和水環(huán)境評(píng)估方面優(yōu)勢(shì)[4]。Haro-Monteagudo基于水環(huán)境優(yōu)化和隨機(jī)產(chǎn)流兩種模型，評(píng)估Jucar河流域（西班牙）系統(tǒng)預(yù)警[5]。關(guān)于水安全預(yù)警研究國(guó)內(nèi)學(xué)者主要集中在預(yù)警指標(biāo)體系設(shè)計(jì)、預(yù)警方法及預(yù)警機(jī)制等方面，不同學(xué)者對(duì)水環(huán)境安全預(yù)警分析研究重點(diǎn)不同。在預(yù)警指標(biāo)方面，學(xué)者結(jié)合區(qū)域資源環(huán)境實(shí)際提出DPSIR體系[6]、PSR體系[7]、“量-質(zhì)-域-流體系”[8]等。在預(yù)警方法上，ARIMA模型[9]、GM（1,1）模型[10]等動(dòng)態(tài)預(yù)測(cè)方法運(yùn)用較多。在預(yù)警機(jī)制角度上，金菊良等在區(qū)域水環(huán)境承載力現(xiàn)狀基礎(chǔ)上，劃定警戒閾值，并預(yù)測(cè)未來水環(huán)境承載系統(tǒng)狀況[11]。王余標(biāo)等劃分水環(huán)境承載力預(yù)警等級(jí)，利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)，模型預(yù)測(cè)周口市未來水環(huán)境承載力，判斷超載程度，發(fā)出預(yù)警信號(hào)[12]?？傮w來看，現(xiàn)有研究主要以水環(huán)境承載力警情的靜態(tài)分析為主，對(duì)警情未來趨勢(shì)預(yù)測(cè)探討不足。水環(huán)境安全預(yù)警系統(tǒng)是一個(gè)耦合“水資源-社會(huì)-經(jīng)濟(jì)-生態(tài)環(huán)境”的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)。本文選取江蘇省作為研究單元，構(gòu)建江蘇省水環(huán)境安全預(yù)警指標(biāo)體系，運(yùn)用熵權(quán)法和層次分析法獲得指標(biāo)綜合權(quán)重；運(yùn)用SD模型設(shè)計(jì)2010～2030年間江蘇省水環(huán)境安全預(yù)警的4種不同情景，以期分析江蘇省水環(huán)境安全預(yù)警發(fā)展趨勢(shì)，為區(qū)域水環(huán)境綜合管理及社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展提供參考。

1 研究區(qū)概況與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

江蘇省地處我國(guó)東部沿海地區(qū)，南至長(zhǎng)江、北至蘇魯邊界，西與徐、淮、揚(yáng)、泰4市相鄰，東臨黃海。境內(nèi)江河湖海交錯(cuò)，水網(wǎng)密布，將全省分割成眾多區(qū)域[13]。因江蘇省特定的地理位置和氣候特征，部分地區(qū)洪澇災(zāi)害頻繁，省內(nèi)水資源時(shí)空分布不均，尤其沿海、丘陵高地、蘇北地區(qū)等水資源緊缺，調(diào)節(jié)儲(chǔ)蓄能力差。截至2019年底，全省COD入河量為66.56萬t，氨氮排放量為9.1萬t，污廢水排放量為59.78萬t，江蘇省污染物入河量均超過水環(huán)境容量。水環(huán)境問題無法得到有效解決，水生態(tài)系統(tǒng)持續(xù)惡化，進(jìn)一步影響社會(huì)經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展。

1.2 研究方法

1.2.1 評(píng)價(jià)方法

水環(huán)境承載安全的本質(zhì)是水資源-社會(huì)-經(jīng)濟(jì)-生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)能力，這種能力取決于該復(fù)雜系統(tǒng)中各子系統(tǒng)間相互關(guān)系[14]。許勝男等從驅(qū)動(dòng)力-壓力-狀態(tài)-影響-響應(yīng)-管理（DPSIRM）模型構(gòu)建水環(huán)境安全評(píng)價(jià)體系[15]；董瑞等從壓力-狀態(tài)-響應(yīng)（PSR）模型，創(chuàng)建水環(huán)境健康評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[16]；研究側(cè)重指標(biāo)間相互作用關(guān)系。代倩倩從水量和水質(zhì)兩個(gè)角度研究水環(huán)境安全狀況[17]，未考慮農(nóng)業(yè)、工業(yè)發(fā)展以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展等方面因素。

本文在借鑒其他學(xué)者研究基礎(chǔ)上，結(jié)合影響水環(huán)境承載力安全預(yù)警因素，按照水環(huán)境安全指標(biāo)體系構(gòu)建原則，構(gòu)建江蘇省水環(huán)境安全預(yù)警指標(biāo)體系，采用AHP-熵權(quán)法確定指標(biāo)綜合權(quán)重。在一定程度上可規(guī)避主觀或客觀獲取數(shù)據(jù)不足問題，有利于獲得科學(xué)的指標(biāo)權(quán)重[18]。計(jì)算過程如下：

第一步，層次分析法計(jì)算步驟：

①建立水環(huán)境預(yù)警層次分析結(jié)構(gòu)。

②構(gòu)建判斷矩陣Uij。采用1～9標(biāo)度法構(gòu)建判斷矩陣，Uij（i=1,…,n；j=1,…,n）表示兩元素Ui和Uj相對(duì)重要程度。

③確定最大特征值和特征向量。根據(jù)判斷矩陣Uij，其最大特征值和對(duì)應(yīng)特征向量W′表達(dá)式為：

④對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。若CR＜0.1，則通過一致性檢驗(yàn)，否則重新構(gòu)建判斷矩陣，直至通過一致性檢驗(yàn)。計(jì)算公式為：

式中，RI為隨機(jī)性指標(biāo)，根據(jù)矩陣階數(shù)n進(jìn)行取值。

第二步，熵權(quán)法計(jì)算步驟：

①數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理。利用極差標(biāo)準(zhǔn)化法對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，正項(xiàng)指標(biāo)歸一化公式為：

逆向指標(biāo)歸一化公式為：

②定義熵值。確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵為：

當(dāng)fij=0時(shí)Infij無意義，為使Infij有意義，需對(duì)fij加以修正，公式如下：

③計(jì)算權(quán)重。將評(píng)價(jià)指標(biāo)熵值轉(zhuǎn)化為權(quán)重，計(jì)算指標(biāo)差異化系數(shù)，即：

在計(jì)算上層評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重時(shí)，取高一層差異系數(shù)：

④計(jì)算綜合評(píng)價(jià)值。利用線性加權(quán)法計(jì)算水環(huán)境安全預(yù)警綜合指標(biāo)值，具體評(píng)價(jià)模型為：

1.2.2 警情預(yù)測(cè)方法

本文采用綜合指數(shù)法計(jì)算水環(huán)境安全綜合預(yù)警值與子系統(tǒng)預(yù)警值，計(jì)算公式如下：

式中，Ym為水環(huán)境承載力安全子系統(tǒng)預(yù)警值，Wi為第j項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重，Xij為指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化值。

1.2.3 警度劃分

結(jié)合水環(huán)境承載力安全預(yù)警分析特點(diǎn)，將江蘇省水環(huán)境安全預(yù)警結(jié)果分為5個(gè)等級(jí)（見表1），具體為“極重警”“重警”“中警”“輕警”“無警”，其中不同警度代表不同預(yù)警狀態(tài)，預(yù)警值越高，表明水環(huán)境承載狀況越好，可支撐的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)模越好，相應(yīng)預(yù)警等級(jí)及警情越低；反之，警情等級(jí)越高，該地區(qū)水環(huán)境承載狀況越差。

表1 水環(huán)境承載力安全警度劃分標(biāo)準(zhǔn)Table 1 Standard for the classification of water resources carrying capacity safety alert

2 江蘇省水環(huán)境安全預(yù)警評(píng)價(jià)

2.1 預(yù)警指標(biāo)體系構(gòu)建

基于對(duì)水環(huán)境安全理論的理解，遵循評(píng)價(jià)指標(biāo)選取原則，構(gòu)建水環(huán)境安全預(yù)警指標(biāo)體系。從水資源、生態(tài)環(huán)境、社會(huì)和經(jīng)濟(jì)準(zhǔn)則層出發(fā)，篩選出21項(xiàng)適合江蘇省水環(huán)境安全預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)。江蘇省水環(huán)境安全預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及其綜合權(quán)重如表2所示。

2.2 水環(huán)境警情現(xiàn)狀分析

運(yùn)用熵權(quán)法和層次分析法確定江蘇省水環(huán)境警情評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重（見表2），將標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)代入式（15）得到2010～2019年江蘇省水環(huán)境安全綜合預(yù)警指數(shù)及各子系統(tǒng)預(yù)警指數(shù)（見表3）。

表2 水環(huán)境安全預(yù)警評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Table 2 Water environment safety early warning evaluation index system

表3 水環(huán)境安全預(yù)警指數(shù)Table 3 Water environment safety warning index

按照表1警度劃分標(biāo)準(zhǔn)，準(zhǔn)確劃分2010～2019年江蘇省水環(huán)境安全預(yù)警警度（見表4）。

依據(jù)公式（15）計(jì)算水環(huán)境安全綜合預(yù)警指數(shù)及各子系統(tǒng)預(yù)警指數(shù)，將表1水環(huán)境安全5個(gè)警度等級(jí)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)值分別代入表3，得到對(duì)應(yīng)水環(huán)境安全預(yù)警警度評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)（見表4）；將表3中2010～2019年江蘇省預(yù)警指數(shù)代入公式，分析得到江蘇省水環(huán)境安全警情時(shí)序變化（見圖1）。

圖1 水環(huán)境安全警情變化趨勢(shì)Fig.1 Trend of water environment safety alarm situation

表4 水環(huán)境安全預(yù)警警度Table 4 Water environment safety early warning system

分析表4和圖2可知，2010～2019年江蘇省水環(huán)境安全綜合指數(shù)呈“波浪式”變化，處于“中警”和“重警”狀態(tài)，其中2017年處于“重警”狀態(tài)，發(fā)出橙色預(yù)警信號(hào)，預(yù)警綜合指數(shù)為0.3977。

2018年和2019年有所提高，預(yù)警綜合指數(shù)分別為0.4467和0.5498，處于“中警”狀態(tài)。江蘇省水環(huán)境安全預(yù)警指標(biāo)體系主要是由警情指標(biāo)構(gòu)成，可及時(shí)感知警情動(dòng)態(tài)變化。表明江蘇省水環(huán)境承載狀況日益惡化，問題越來越嚴(yán)重，可能導(dǎo)致警情危機(jī)，如不及時(shí)采取相關(guān)調(diào)控措施預(yù)防警情發(fā)生，消除警兆風(fēng)險(xiǎn)，提高預(yù)警等級(jí)，未來將影響江蘇省社會(huì)和經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展。

3 水環(huán)境安全預(yù)警系統(tǒng)SD模型分析

3.1 數(shù)據(jù)來源

本文所建立的江蘇省水資源承載力預(yù)警趨勢(shì)分析數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》（2010-2019）、《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》（2010-2019）、《江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒》（2010-2019），《江蘇省水資源公報(bào)》（2010-2019）、《江蘇省節(jié)約用水“十三五規(guī)劃”》等資料。

3.2 模型構(gòu)建

3.2.1 模型系統(tǒng)流圖

以Vensim-DSS軟件為模型載體，利用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，模擬不同方案下江蘇省2010～2030年水環(huán)境安全預(yù)警趨勢(shì)動(dòng)態(tài)變化情況，模擬基準(zhǔn)年為2010年，模擬時(shí)間步長(zhǎng)為1年（見圖2）。

圖2 水環(huán)境安全預(yù)警趨勢(shì)流Fig.2 Water environment safety warning trend flow chart

3.2.2 模型主要方程式

模型主要方程式見表5。

表5 SD模型中主要變量和表達(dá)式Table 5 Main variables and expressions in the SD model

3.2.3 模型靈敏度分析

為創(chuàng)建更具代表性的誤差驗(yàn)證，選擇對(duì)模型輸出結(jié)果具有高靈敏度的參數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)。在水環(huán)境安全預(yù)警模型中，選取人口增長(zhǎng)率和工業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)率對(duì)人口總量和GDP進(jìn)行敏感性檢驗(yàn)，以此檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭笜?biāo)對(duì)該參數(shù)的敏感程度。采用Monte Carlo隨機(jī)均勻分布，分別模擬200次，隨機(jī)噪聲種子為2 500，模擬結(jié)果如圖3、4所示。

圖3 人口總數(shù)敏感性分析Fig.3 Sensitivity graph of total population

由圖3、4可見，人口增長(zhǎng)率因子與工業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)率因子對(duì)人口總數(shù)和GDP有穩(wěn)定影響，其數(shù)值敏感程度低，較為穩(wěn)定。說明該模型通過靈敏度檢驗(yàn)，可用于江蘇省水環(huán)境安全預(yù)警仿真模型。

3.3 不同方案下水環(huán)境安全預(yù)警模擬分析

3.3.1 情境模擬

針對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行不同方案設(shè)計(jì)，從現(xiàn)狀趨勢(shì)型、經(jīng)濟(jì)發(fā)展型、綠色節(jié)水型、綜合協(xié)調(diào)型4個(gè)方案模擬2010～2030年江蘇省水環(huán)境安全預(yù)警發(fā)展變化。通過對(duì)4種方案仿真結(jié)果作綜合對(duì)比分析，明確水資源、社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境四者之間動(dòng)態(tài)發(fā)展關(guān)系。

情景一：現(xiàn)狀趨勢(shì)型，初始值以2010年參數(shù)值為基礎(chǔ)，假設(shè)到2030年江蘇省各變量保持現(xiàn)有發(fā)展趨勢(shì)不變，作2010～2030年水環(huán)境安全預(yù)警趨勢(shì)模擬仿真。

情景二：經(jīng)濟(jì)發(fā)展型，以發(fā)展經(jīng)濟(jì)為目的，分別提高第一產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率、工業(yè)增長(zhǎng)率、建筑業(yè)增長(zhǎng)率、第三產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)率，且提高與經(jīng)濟(jì)相關(guān)變量參數(shù)數(shù)值。考慮生態(tài)環(huán)境保護(hù)需求，降低生活污水排放系數(shù)、工業(yè)廢水排放系數(shù)，污廢水處理率達(dá)92%。

情境三：綠色節(jié)水型，該方案基于現(xiàn)狀趨勢(shì)型和經(jīng)濟(jì)發(fā)展型方案，既考慮經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，又注重水環(huán)境生態(tài)環(huán)境保護(hù)。在該模式下減少生活、農(nóng)田灌溉、綠地以及各行業(yè)用水定額，增加綠地面積，提高再生水利用系數(shù)和污水處理系數(shù)，污廢水處理率達(dá)95%。

情景四：綜合協(xié)調(diào)型，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方案和綠色節(jié)水方案的參數(shù)均作一定綜合調(diào)整，兼顧環(huán)境保護(hù)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展相協(xié)調(diào)，再生水利用系數(shù)達(dá)0.6，污廢水處理率達(dá)99%。

圖4 GDP敏感性分析Fig.4 Sensitivity graph of GDP

以2030年預(yù)測(cè)結(jié)果為準(zhǔn)，綜合考慮現(xiàn)狀趨勢(shì)型、發(fā)展發(fā)展型、綠色節(jié)水型、綜合協(xié)調(diào)型4種情境，觀察不同情境下水環(huán)境安全預(yù)警發(fā)展趨勢(shì)，具體調(diào)整方法見表6。

表6 情景主要決策變量設(shè)置Table 6 Setting of main decision variables in the model scenario

3.3.2 不同方案預(yù)警結(jié)果分析

通過模擬，可得到4種情景下江蘇省2010～2030年水環(huán)境安全預(yù)警趨勢(shì)分析圖（見圖5～8）。

圖5 水資源供需比Fig.5 Water supply and demand ratio

①現(xiàn)狀趨勢(shì)型是其他3個(gè)方案基礎(chǔ)，從模擬結(jié)果趨勢(shì)圖可見，現(xiàn)狀趨勢(shì)型水環(huán)境供需比為0.824，說明供需矛盾最大。該方案下水資源生態(tài)承載力最嚴(yán)重，水污染量較大，表明水資源無法發(fā)揮最大利用效率，水環(huán)境問題日益嚴(yán)重。隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展，2030年后現(xiàn)有水環(huán)境發(fā)展模式將不利于江蘇省社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展，應(yīng)作出必要調(diào)整。

②經(jīng)濟(jì)發(fā)展型方案中水環(huán)境供需比為0.899，比值小于1，說明水環(huán)境供需矛盾較大。與現(xiàn)狀情景下模擬結(jié)果相比，雖然經(jīng)濟(jì)發(fā)展型水資源生態(tài)足跡相較于現(xiàn)狀趨勢(shì)型有所緩解，但萬元GDP生態(tài)足跡最小。該方案下水資源生態(tài)承載力較小，且水污染量最大，說明江蘇省水污染治理能力提升和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整速度比較緩慢，水環(huán)境狀況問題最嚴(yán)重，即該方案下造成水環(huán)境安全提升出現(xiàn)瓶頸，與當(dāng)下社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不相稱。

③綠色節(jié)水方案中水環(huán)境供需比均優(yōu)于其余3種情景，于2030年達(dá)到1.157。該方案下水環(huán)境生態(tài)承載力最大，說明水環(huán)境開發(fā)潛力大，可有效緩解水環(huán)境供需矛盾。該方案下萬元GDP生態(tài)足跡在4種方案中最大，但水污染量最小。說明該方案下嚴(yán)格控制用水總量，控污、治污效果好，水環(huán)境問題改善顯著。但該方案下用水效率相對(duì)較低，亟需調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，可有效解決水環(huán)境安全問題。

④綜合協(xié)調(diào)型方案下，到2030年江蘇省水資源供需比、萬元GDP生態(tài)足跡和水資源生態(tài)承載力較現(xiàn)狀趨勢(shì)型和經(jīng)濟(jì)發(fā)展型有所改善，且水污染量?jī)H次于綠色節(jié)水方案，說明綜合協(xié)調(diào)型用水效率高，用水壓力小，水資源開發(fā)潛力較大，水資源儲(chǔ)量大且時(shí)空分布相對(duì)均勻；但仍需進(jìn)一步提高治污力度和綜合施治，才能更好提升水環(huán)境治理效果。

3.3.3 最優(yōu)方案選擇

計(jì)算四種情景方案下江蘇省水環(huán)境安全預(yù)警綜合指數(shù)，變化趨勢(shì)圖如圖9所示。

圖9 水環(huán)境安全預(yù)警綜合指數(shù)變化趨勢(shì)Fig.9 Change trend of water environment safety early warning comprehensive index

隨時(shí)間推移，現(xiàn)狀趨勢(shì)模式下，在2030年達(dá)到“中警”狀態(tài)，處于“黃色”信號(hào)顯示；經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式下，到2030年警度等級(jí)為“重警”，顯示“橙色”信號(hào)。綠色節(jié)水和綜合協(xié)調(diào)模式下，水環(huán)境安全警度等級(jí)為“無警”，顯示“綠色”信號(hào)。方案三、四綜合考慮節(jié)約用水、污染治理、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等方面，從源頭上減少用水量，增強(qiáng)治污處理能力，同時(shí)促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)良性發(fā)展，有效解決水環(huán)境安全問題，使江蘇省社會(huì)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展與環(huán)境相協(xié)調(diào)。

綜上，方案三、四水環(huán)境安全預(yù)警綜合值最高，效果最優(yōu)。因此，方案三、四應(yīng)為提升江蘇省水環(huán)境安全最優(yōu)方案。

圖6 水資源生態(tài)承載力Fig.6 Ecological carrying capacity of water resources

圖7 萬元GDP生態(tài)足跡Fig.7 10 000 yuan GDP ecological footprint

圖8 水污染量Fig.8 Water pollution

4 結(jié)論

本文基于水資源-社會(huì)-經(jīng)濟(jì)-環(huán)境系統(tǒng)，構(gòu)建江蘇省水環(huán)境安全預(yù)警指標(biāo)體系，采用熵權(quán)法和層次分析法獲得指標(biāo)綜合權(quán)重，運(yùn)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法研究不同情境下水環(huán)境安全預(yù)警趨勢(shì)，主要結(jié)論如下：

a.對(duì)2010～2019年現(xiàn)狀發(fā)展模式下江蘇省水環(huán)境安全預(yù)警得到，2010～2019年江蘇省水環(huán)境安全總體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，安全警度介于“中警-重警”狀態(tài)，尤其是2017年預(yù)警警度處于“重警”狀態(tài)，警情指數(shù)為0.3977。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，該發(fā)展趨勢(shì)下水環(huán)境安全狀況變差，無法及時(shí)消除警兆風(fēng)險(xiǎn)，易導(dǎo)致水資源短缺、水污染等警情發(fā)生。

b.對(duì)2010～2030年不同發(fā)展方案下江蘇省水環(huán)境安全預(yù)警評(píng)估得到，單一型方案對(duì)江蘇省水環(huán)境良性發(fā)展提升效果有限；對(duì)比現(xiàn)狀趨勢(shì)模式，到2030年，經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式下，江蘇省水環(huán)境安全預(yù)警指數(shù)處于“嚴(yán)重超載”狀態(tài)，警度等級(jí)為“重警”，而綠色節(jié)水模式和綜合協(xié)調(diào)模式的水環(huán)境安全預(yù)警指數(shù)處于“適載”狀態(tài)，警度等級(jí)為“無警”。因此，綠色節(jié)水型和綜合協(xié)調(diào)型方案對(duì)提升江蘇省水環(huán)境安全均有明顯效果。

c.根據(jù)模擬結(jié)果，對(duì)提高江蘇省水環(huán)境安全進(jìn)行有針對(duì)性探索。未來江蘇省水環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展形勢(shì)依然嚴(yán)峻。因此，需做到以下幾點(diǎn)：①調(diào)整產(chǎn)業(yè)布局，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)發(fā)展，推廣節(jié)水技術(shù)和加強(qiáng)節(jié)水工程措施；②政府部門應(yīng)不斷加大城鄉(xiāng)污水管網(wǎng)一體化建設(shè)，提高水環(huán)境利用效率，確保水環(huán)境生態(tài)可持續(xù)性發(fā)展；③大力支持調(diào)水引水工程，減少對(duì)江蘇省地下水資源開采，加快解決江蘇省水環(huán)境時(shí)空分布不均問題。