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水资源承载力动态预测与调控——以黄河流域为例

黄昌硕 耿雷华 颜冰 卞锦宇 赵雨婷

黄昌硕, 耿雷华, 颜冰, 卞锦宇, 赵雨婷. 水资源承载力动态预测与调控——以黄河流域为例[J]. 水科学进展, 2021, 32(1): 59-67. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.01.006
引用本文: 黄昌硕, 耿雷华, 颜冰, 卞锦宇, 赵雨婷. 水资源承载力动态预测与调控——以黄河流域为例[J]. 水科学进展, 2021, 32(1): 59-67. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.01.006
HUANG Changshuo, GENG Leihua, YAN Bing, BIAN Jinyu, ZHAO Yuting. Dynamic prediction and regulation of water resource carrying capacity: a case study on the Yellow River basin[J]. Advances in Water Science, 2021, 32(1): 59-67. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.01.006
Citation: HUANG Changshuo, GENG Leihua, YAN Bing, BIAN Jinyu, ZHAO Yuting. Dynamic prediction and regulation of water resource carrying capacity: a case study on the Yellow River basin[J]. Advances in Water Science, 2021, 32(1): 59-67. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.01.006

水资源承载力动态预测与调控——以黄河流域为例

doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.01.006
基金项目: 国家重点研发计划资助项目(2016YFC0401305);中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资助项目(Y520004)
详细信息
    作者简介:

    黄昌硕(1980-), 女, 江苏南京人, 教授级高级工程师, 主要从事水资源可持续发展方面研究。E-mail:cshuang@nhri.cn

    通讯作者:

    颜冰, E-mail:byan@nhri.cn

  • 中图分类号: TV213.4

Dynamic prediction and regulation of water resource carrying capacity: a case study on the Yellow River basin

Funds: The study is financially supported by the National Key R&D Program of China (No. 2016YFC0401305)
  • 摘要: 为准确预测区域水资源承载力的变化趋势和制定优化的调控方案,从"经济社会-水资源-生态环境"系统互馈机理出发,建立水资源承载力水量、水质、水域空间、水流的全要素诊断体系,识别关键驱动指标;采用支持向量机、系统动力学等多种方法,建立水资源承载力定量动态预测模型,同时制定调控目标,结合分析驱动指标的实现难易程度和代价,采用正交试验方法,优选承载力提升和减负方案。应用于黄河流域水量要素承载力的诊断、预测与调控,结果表明,南水北调西线工程等调水工程运行前各规划水平年黄河流域、上游区、中游区、下游区均处于超载或严重超载状态,运行后均处于临界超载或超载状态,选择非常规水利用、入海水量、亩均灌溉用水量、灌溉面积、万元工业增加值用水量、工业增加值等6个关键驱动指标,进行正交试验,得到了各水平年水量承载力均不超载的最优调控方案,可为黄河流域水资源管理工作提供指导。
  • 图  1  “经济社会-水资源-生态环境”对水资源承载力三重约束示意

    Figure  1.  Schematic diagram of the threefold constraint (social economy, water resources, ecological environment) on the water resources carrying capacity

    图  2  基于数据挖掘技术的区域水资源承载力状态预测技术方案

    Figure  2.  Technical scheme for predicting regional water resources carrying capacity status based on data mining technology

    图  3  黄河流域水资源承载力水量要素系统动力学流图

    Figure  3.  System dynamics flow chart of water resources carrying capacity in Yellow River basin

    表  1  水资源承载力关键驱动指标

    Table  1.   Key driving indicators of water resources carrying capacity

    要素 表征指标 驱动指标 要素 表征指标 驱动指标
    水量 区域可用水量 降水量
    水资源总量
    大中型水库蓄水量
    非常规水利用量
    水域空间 最小生态水域面积 降水量
    年径流量
    河网密度(遥感)
    区域用水量 水资源开发利用率
    人口密度
    万元GDP用水量
    万元工业增加值用水量
    实际水域面积 水系阻隔率
    水土流失率
    水文连接度
    植被覆盖率
    水质 水功能区纳污能力
    (COD、氨氮)
    河道流量
    年径流量
    河道平均流速
    水流 河段年径流量 水资源总量
    河道平均流速
    降水量
    水功能区污染物入河量
    (COD、氨氮)
    COD排放总量
    氨氮排放总量
    城市污水处理率
    河段水库总调节库容 年径流变化率
    流量过程变异程度
    河流脉动指数
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    表  2  黄河流域水资源承载力水量要素关键驱动指标

    Table  2.   Driving indexes of water resources carrying capacity in the Yellow River basin

    项目 区域可用水量(能力表征指标) 区域用水量(负荷表征指标)
    能力驱动指标 相关性 负荷一级驱动指标 比重 负荷二级驱动指标 相关性
    指标 地表水资源量 0.997 农业用水量 0.74 灌溉面积 0.940
    人口 0.919
    亩均灌溉用水量 0.849
    GDP 0.481
    地下水资源量 0.937 工业用水量 0.14 人口 0.917
    工业增加值 0.575
    GDP 0.572
    万元工业增加值用水量 0.517
    年水库蓄水变量 0.699 生活用水量 0.09 农村居民生活用水定额 0.931
    城镇综合生活用水定额 0.898
    人口 0.858
    GDP 0.678
    降水量 0.685 生态用水量 0.03
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    表  3  南水北调西线等调水工程运行前后水量要素承载状况表

    Table  3.   Water resources carrying capacity before and after the water diversion projects

    分区 预测年 可以利用的水量/亿t 用水量/亿t 承载状态值 承载状况
    运行前 运行后 运行前 运行后 运行前 运行后 运行前 运行后
    黄河流域 2030年 515.94 610.94 639.96 639.96 1.240 1.048 严重超载 超载
    2035年 510.21 605.21 645.85 645.85 1.266 1.067 严重超载 超载
    2050年 506.58 601.58 660.52 660.52 1.304 1.098 严重超载 超载
    上游区 2030年 198.52 248.52 282.74 282.74 1.424 1.138 严重超载 超载
    2035年 197.88 247.88 284.02 284.02 1.435 1.146 严重超载 超载
    2050年 196.45 246.45 288.05 288.05 1.466 1.169 严重超载 超载
    中游区 2030年 182.70 226.70 221.48 221.48 1.212 0.977 严重超载 临界状态
    2035年 181.58 225.58 224.72 224.72 1.238 0.996 严重超载 临界状态
    2050年 180.54 224.54 230.78 230.78 1.278 1.028 严重超载 超载
    下游区 2030年 134.71 135.71 135.75 135.75 1.008 1.000 超载 超载
    2035年 130.75 131.75 137.12 137.12 1.049 1.041 超载 超载
    2050年 129.59 130.59 141.69 141.69 1.093 1.085 超载 超载
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    表  4  黄河流域水资源承载水量要素调控方案

    Table  4.   Regulation schemes of water resources carrying capacity in Yellow River basin

    情景 预测年份 提升流域承载能力 减轻流域承载负荷 承载状态值 承载状态
    非常规水利用/亿m3 入海水量/亿m3 亩均灌溉用水量/% 灌溉面积/% 万元工业增加值用水量/% 工业增加值/% 调控前 调控后 调控前 调控后
    西线运行前 2030年 +20 -15 -20 -10 -10 -5 1.240 0.999 严重超载 临界状态
    2035年 -20 -10 -15 - 1.266 0.968 严重超载 临界状态
    2050年 -30 -15 -10 - 1.304 0.944 严重超载 临界状态
    西线运行后 2030年 +20 -5 - -5 - 1.048 0.980 超载 临界状态
    2035年 -5 - -5 - 1.067 0.999 超载 临界状态
    2050年 -10 -5 -15 - 1.098 0.962 超载 临界状态
    注:减轻流域承载负荷下面的4个指标, 都指调控比例。
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    [17] 左其亭, 马军霞, 陈曦.  博斯腾湖水体矿化度变化趋势及调控研究 . 水科学进展, 2004, 15(3): 307-311.
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    [19] 龙腾锐, 姜文超.  水资源(环境)承载力的研究进展 . 水科学进展, 2003, 14(2): 249-253.
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出版历程
  • 收稿日期:  2019-10-10
  • 网络出版日期:  2020-09-02
  • 刊出日期:  2021-01-30

水资源承载力动态预测与调控——以黄河流域为例

doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.01.006
    基金项目:  国家重点研发计划资助项目(2016YFC0401305);中央级公益性科研院所基本科研业务费专项资助项目(Y520004)
    作者简介:

    黄昌硕(1980-), 女, 江苏南京人, 教授级高级工程师, 主要从事水资源可持续发展方面研究。E-mail:cshuang@nhri.cn

    通讯作者: 颜冰, E-mail:byan@nhri.cn
  • 中图分类号: TV213.4

摘要: 为准确预测区域水资源承载力的变化趋势和制定优化的调控方案,从"经济社会-水资源-生态环境"系统互馈机理出发,建立水资源承载力水量、水质、水域空间、水流的全要素诊断体系,识别关键驱动指标;采用支持向量机、系统动力学等多种方法,建立水资源承载力定量动态预测模型,同时制定调控目标,结合分析驱动指标的实现难易程度和代价,采用正交试验方法,优选承载力提升和减负方案。应用于黄河流域水量要素承载力的诊断、预测与调控,结果表明,南水北调西线工程等调水工程运行前各规划水平年黄河流域、上游区、中游区、下游区均处于超载或严重超载状态,运行后均处于临界超载或超载状态,选择非常规水利用、入海水量、亩均灌溉用水量、灌溉面积、万元工业增加值用水量、工业增加值等6个关键驱动指标,进行正交试验,得到了各水平年水量承载力均不超载的最优调控方案,可为黄河流域水资源管理工作提供指导。

English Abstract

黄昌硕, 耿雷华, 颜冰, 卞锦宇, 赵雨婷. 水资源承载力动态预测与调控——以黄河流域为例[J]. 水科学进展, 2021, 32(1): 59-67. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.01.006
引用本文: 黄昌硕, 耿雷华, 颜冰, 卞锦宇, 赵雨婷. 水资源承载力动态预测与调控——以黄河流域为例[J]. 水科学进展, 2021, 32(1): 59-67. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.01.006
HUANG Changshuo, GENG Leihua, YAN Bing, BIAN Jinyu, ZHAO Yuting. Dynamic prediction and regulation of water resource carrying capacity: a case study on the Yellow River basin[J]. Advances in Water Science, 2021, 32(1): 59-67. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.01.006
Citation: HUANG Changshuo, GENG Leihua, YAN Bing, BIAN Jinyu, ZHAO Yuting. Dynamic prediction and regulation of water resource carrying capacity: a case study on the Yellow River basin[J]. Advances in Water Science, 2021, 32(1): 59-67. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2021.01.006
  • 近年来, 经济社会的飞速发展和日益增加的取耗排水量, 致使中国在水资源总量、水环境容量、水生态空间和水能资源等方面问题日渐突出, 某些区域水资源开发利用程度超过了水资源承载能力, 水资源安全保障的突出问题已从供给不足逐渐向承载过度转变[1-3]。对水资源承载能力和承载状况进行评价时, 通常利用“卸荷”和“强载”相结合的方法, 提高水资源与其他经济社会要素的适配性, 进一步将水压力负荷降低到合理范围之内, 从而实现国家的水资源安全保障[4-6]

    承载力是借用力学中的概念, 指物体在受到外力情况下而不产生任何破坏时能够承受的最大负荷[7]。Park等在20世纪20年代将承载力一词引入到生态学范畴, 研究粮食与人口承载极限的关系。至20世纪70年代, 全球经济增长幅度加大、人口快速增长导致资源消耗、生态环境恶化、土地资源过度开发利用, 相应地出现资源承载力、土地承载力等方面的研究。国外方面对于水资源承载力的研究较少, 国外多选用水资源可持续利用、水资源的限制量等类似概念表示水资源承载力的内涵。国内方面水资源承载力概念最早于20世纪80年代末期由新疆水资源软科学课题研究组提出雏形, 20世纪90年代施雅风和曲耀光[8]明确提出水资源承载力概念。经历了30多年的研究, 水资源承载力根据研究需求不同, 概念也随之改变, 主要有3类观点:一是水资源开发规模论, 二是水资源支持持续发展能力论, 三是水资源承载最大人口论[7]。目前, 对水资源承载力的研究多偏向评价其等级或状况, 在评价过程中包含了指标权重的确定以及指标的预测等, 但是对水资源承载力相关指标诊断或调控的单独研究还较少[9]

    本文以水资源最大开发规模论为研究目标, 开展水资源承载力在水量、水质、水域空间、水流四要素方面的研究, 提出集水资源承载力诊断、预测与调控为一体的成套研究体系, 并以水量要素为重点, 在水资源短缺的黄河流域进行成套技术体系的应用。

    • 水资源承载力的研究对象是水资源, 水资源是水资源承载力的主体, 人类及其生存的经济社会和生态环境系统或者更广泛的生物群体及其生存环境是水资源承载力的客体[10-11]。水资源开发利用主要包括“量、质、域、流”4个方面, 即取用和消耗水资源量、排放和受纳污染物、占用水域空间和开发利用水能资源。水资源承载力受到经济社会系统、水资源系统及生态环境系统的三重约束, 如图 1所示。水资源系统直接支撑经济社会和涵养生态环境系统, 其水循环过程的水资源产生、运移、耗散和排放都与水资源承载力有关; 经济社会过程引起的水资源供需矛盾是对水资源产生的最直接压力, 人类通过对水资源的开发利用引起水量的变化, 从而产生水量压力;人类活动还通过污染物排放引起水资源质量变化, 从而产生水质压力;水量和水质的变化进而影响到水域空间格局的变化和水流更新的状态[12-13]

      图  1  “经济社会-水资源-生态环境”对水资源承载力三重约束示意

      Figure 1.  Schematic diagram of the threefold constraint (social economy, water resources, ecological environment) on the water resources carrying capacity

      水资源承载力的水量、水质、水域空间、水流四维要素对水资源承载力影响主要表现在以下几个方面。

      (1) 水量要素。区域取用和消耗的水资源数量(地表和地下可利用的总水量)可达到的最大值。主要受以下2个因素限制:一是区域水资源循环再生能力, 对于地表水和地下水主要指年径流量和补给更新量;二是与取耗水关联的生态环境系统需水量, 包括河流生态需水量以及维护湖泊生态水位、地下水生态水位的补给水量等。

      (2) 水质要素。区域开发利用的水环境容量许可范围最大值, 即可排入水体的污染量阈值, 与该地区特有的水循环状态和水体自净能力大小息息相关。水质保护目标有两方面要求, 一是水功能区划, 二是维护水生态系统安全性和生物多样性。

      (3) 水域空间要素。区域的水体水面、滩涂和滨岸等空间开发利用的许可范围最大值, 是水生态系统健康维护的基本因子。水资源承载力在水域空间维度主要表现在为河湖湿地提供适宜的空间, 对水域空间的占用和其影响控制在规定范围内, 即为水生生物和候鸟等预留生存栖息空间, 也为区域水循环系统维护和河湖水质净化提供必需的物理基础[14]

      (4) 水流要素。区域河湖水体水流过程被扰动的许可范围最大值, 即水流阻隔程度或者流速与流态允许变化的阈值, 这通常与水力/水能资源的开发程度和开发方式关系密切。具体包括两方面的内涵, 一是水系纵向、横向和垂向连通性的阈值, 二是水体流速与流态指标的阈值[7]

    • 水资源承载力可分为水资源承载能力和水资源承载负荷。其中, 水资源承载能力可表示为水资源对经济社会、生态环境发展的支撑力, 水资源承载负荷可表示为经济社会、生态环境发展对水资源利用的压力[15-16]。因此, 以能力和负荷作为主要因素进行分析, 并用表征指标表示。根据《全国水资源承载能力监测预警机制技术大纲》中的水资源承载力评价方式, 采用实物量能力与负荷表征指标两两比值进行评价, 即通过对照各实物量指标度量标准的评价方法直接判断其承载状况[17]

      涉及水资源承载力的影响因素非常复杂, 研究从量、质、域、流及自然禀赋、经济社会、生态环境等多个角度加以分析[18], 共分析得出影响因素100多个。关键驱动指标诊断就是从这些影响因素中筛选出对水量、水质、水域空间、水流等方面的水资源承载状况具有重要驱动作用的指标。本次采用了相关性分析、主成分分析、熵权法分析以及DEMATEL(Decision-making Trial and Evaluation Laboratory)分析, 在全国层面共筛选出24个关键驱动指标, 其中有3个指标重复(水资源总量、降水量、河道平均流速), 见表 1。对于区域或者流域层面, 可能与全国的24个关键驱动指标不一样, 如对可利用水量, 可能有外调水量等, 其他要素也有类似的不同驱动指标。

      表 1  水资源承载力关键驱动指标

      Table 1.  Key driving indicators of water resources carrying capacity

      要素 表征指标 驱动指标 要素 表征指标 驱动指标
      水量 区域可用水量 降水量
      水资源总量
      大中型水库蓄水量
      非常规水利用量
      水域空间 最小生态水域面积 降水量
      年径流量
      河网密度(遥感)
      区域用水量 水资源开发利用率
      人口密度
      万元GDP用水量
      万元工业增加值用水量
      实际水域面积 水系阻隔率
      水土流失率
      水文连接度
      植被覆盖率
      水质 水功能区纳污能力
      (COD、氨氮)
      河道流量
      年径流量
      河道平均流速
      水流 河段年径流量 水资源总量
      河道平均流速
      降水量
      水功能区污染物入河量
      (COD、氨氮)
      COD排放总量
      氨氮排放总量
      城市污水处理率
      河段水库总调节库容 年径流变化率
      流量过程变异程度
      河流脉动指数
    • 对水资源承载力驱动指标开展不同发展情景下的预测研究, 分析未来多重影响因素作用下的水资源承载力变化。通过分析水资源承载力诊断指标拟选择非线性时间序列分析方法, 在分析这些模型适用性的基础上, 结合采用人工神经网络、遗传算法、支持向量机、集对分析、系统动力学模型等智能建模方法, 构建水资源承载力诊断指标预测模型, 建立能力与负荷的表征指标与诊断指标的关系, 进而通过诊断指标预测实现区域水资源承载力的动态预测[19-20], 具体技术方案如图 2

      图  2  基于数据挖掘技术的区域水资源承载力状态预测技术方案

      Figure 2.  Technical scheme for predicting regional water resources carrying capacity status based on data mining technology

    • 采用水资源承载力物理成因分析与数据挖掘相结合的方法开展研究。数据挖掘是近20年来新兴发展起来的先进技术, 包含智能计算等多种类型的先进算法, 可满足大数据、多容量的区域水资源承载力数据分析计算要求。本文拟通过对比不同预测方法从而改进完善模型求解算法, 利用趋势分析等方法对诊断指标现状系列数据进行预测从而得到诊断指标规划水平年预测值, 再通过BP人工神经网络等方法构建诊断指标与表征指标的关系, 基于诊断指标预测值得到表征指标预测值。

    • 对于水资源承载力的水量、水质、水域空间、水流四要素的各表征指标Y与其诊断指标集X={x1, x2, …, xn}之间的关系均可以通过转换函数f刻画, 即:

      $$ Y = f\left( X \right) = f\left( {{d_1}{x_1}, {d_2}{x_2}, \cdots , {d_n}{x_n}} \right) $$ (1)

      式中: di为第i个诊断指标的驱动指数。

    • 针对中国面临的复杂水资源问题, 结合“十三五”重点研发计划项目“国家水资源承载力评价与战略配置”中水资源承载力发展目标, 到2035年各地的水资源承载力要消除严重超载区;到2050年, 各地水资源承载力消除一般超载区。本次水资源承载力的调控按照该总体目标进行。

      具体对每个地区, 要根据各地的水资源综合规划、水污染防治行动计划、主体功能区规划、生态控制红线、国土空间开发规划等明确的各时间节点目标, 按照总体目标设置一系列具体调控目标, 具体调控目标可以比总目标更高。

    • 水资源承载力的调控涉及众多方面, 特别是在多因素、多水平的调控方案中, 其造成的影响更为复杂。针对上述情况, 可采用正交试验方法进行调控研究。正交试验以造好的正交表为依据来安排试验方案, 以较少的试验次数、较短的试验周期、较低的试验和生产成本来迅速找到最优方案。

    • 依据当地水资源承载能力现状诊断及未来预测结论, 针对该地区水量、水质、水域空间、水流四要素能力表征指标的驱动因子, 围绕调控目标提出调控方案。

      根据驱动指标的具体情况, 有的能调控, 有的不能调控, 如可利用的水量中降水量、水资源总量2个驱动指标人为不能调控, 而大中型水库蓄水量及非常规水利用量指标通过人的行为可以调控, 针对可调控的指标, 对各规划水平年(2030年、2035年和2050年)可调控的指标分别设置不同的情景, 通过正交试验产生多组调控方案, 分析驱动指标实现难易程度和代价, 优选出(推荐)调控方案, 实现调控目标。

    • 水资源作为重要的基础资源, 已逐渐成为地区国民经济发展的瓶颈, 为保证水资源系统的可持续发展, 有必要从开源和节流2个途径提出一系列调控措施, 用于解决各地目前和将来可能面临的水资源短缺、水环境污染、水域面积萎缩、水体流动性受阻等水资源挑战。利用本文构建的水资源承载力诊断指标体系、水资源承载力预测模型和承载力调控方法等, 针对优选调控方案中的调控指标从能力与负荷两方面提出具体的调控措施。

    • 黄河流域降水较少, 本地水资源短缺, 属于资源性缺水流域, 缺水形势严峻, 供需矛盾突出, 因此, 本文以水量要素为重点进行黄河流域水量要素承载力诊断与调控案例研究。将黄河流域分为上游、中游、下游3个研究分区, 通过现状评价可知, 2017年黄河流域上游、中游、下游水量均处于超载状态。

      遵循科学性原则、代表性原则及可操作性原则,通过单因素线性分析、Pearson相关性分析、灰色关联度法进行关键驱动指标识别可知, 在能力方面, 地表水资源量指标对区域可利用水量影响较大;在负荷方面, 农业用水量指标及其二级驱动指标对区域用水量的影响较大。具体见表 2

      表 2  黄河流域水资源承载力水量要素关键驱动指标

      Table 2.  Driving indexes of water resources carrying capacity in the Yellow River basin

      项目 区域可用水量(能力表征指标) 区域用水量(负荷表征指标)
      能力驱动指标 相关性 负荷一级驱动指标 比重 负荷二级驱动指标 相关性
      指标 地表水资源量 0.997 农业用水量 0.74 灌溉面积 0.940
      人口 0.919
      亩均灌溉用水量 0.849
      GDP 0.481
      地下水资源量 0.937 工业用水量 0.14 人口 0.917
      工业增加值 0.575
      GDP 0.572
      万元工业增加值用水量 0.517
      年水库蓄水变量 0.699 生活用水量 0.09 农村居民生活用水定额 0.931
      城镇综合生活用水定额 0.898
      人口 0.858
      GDP 0.678
      降水量 0.685 生态用水量 0.03
    • 运用系统动力学模拟仿真模型, 进行黄河流域水量要素承载状况的模拟与预测。模型确立初始时间为2004年, 结束时间为2050年, 时间步长为1 a。规划水平年为2030年、2035年和2050年。通过对模型进行历史性检验, 确定了模型的有效性。模型流图见图 3

      图  3  黄河流域水资源承载力水量要素系统动力学流图

      Figure 3.  System dynamics flow chart of water resources carrying capacity in Yellow River basin

      考虑未来黄河流域水资源条件将发生较大变化, 设定了南水北调西线等调水工程运行前、运行后2种不同情景。通过仿真实验得到不同情景下2030年、2035年及2050年各分区水资源承载力水量要素承载状况。根据预测结果可知, 西线等调水工程运行前各规划水平年黄河流域、上游区、中游区、下游区均处于超载或严重超载状态;西线等调水工程运行后中游区2030年和2035年处于临界状态, 2050年处于超载状态, 其余各分区和黄河流域各规划水平年均处于超载状态, 具体见表 3

      表 3  南水北调西线等调水工程运行前后水量要素承载状况表

      Table 3.  Water resources carrying capacity before and after the water diversion projects

      分区 预测年 可以利用的水量/亿t 用水量/亿t 承载状态值 承载状况
      运行前 运行后 运行前 运行后 运行前 运行后 运行前 运行后
      黄河流域 2030年 515.94 610.94 639.96 639.96 1.240 1.048 严重超载 超载
      2035年 510.21 605.21 645.85 645.85 1.266 1.067 严重超载 超载
      2050年 506.58 601.58 660.52 660.52 1.304 1.098 严重超载 超载
      上游区 2030年 198.52 248.52 282.74 282.74 1.424 1.138 严重超载 超载
      2035年 197.88 247.88 284.02 284.02 1.435 1.146 严重超载 超载
      2050年 196.45 246.45 288.05 288.05 1.466 1.169 严重超载 超载
      中游区 2030年 182.70 226.70 221.48 221.48 1.212 0.977 严重超载 临界状态
      2035年 181.58 225.58 224.72 224.72 1.238 0.996 严重超载 临界状态
      2050年 180.54 224.54 230.78 230.78 1.278 1.028 严重超载 超载
      下游区 2030年 134.71 135.71 135.75 135.75 1.008 1.000 超载 超载
      2035年 130.75 131.75 137.12 137.12 1.049 1.041 超载 超载
      2050年 129.59 130.59 141.69 141.69 1.093 1.085 超载 超载
    • 根据上述预测结果, 统筹考虑调控方案的可操作性、经济代价等原则, 针对南水北调西线等调水工程运行前与运行后2种情景, 通过正交试验方法进行能力和负荷两方面的调控研究, 以全流域调控为例进行调控, 最终使全流域在规划水平年消除超载状态, 即水量要素承载状态值不超过1。

      通过对系统动力学模型中的指标进行敏感性分析, 结合4.1节诊断部分影响水资源承载力水量要素的驱动因子的选择, 最终在能力提升方面增加非常规水利用和入海水量2个指标进行调控, 在负荷削减方面调控亩均灌溉用水量、灌溉面积、万元工业增加值用水量、工业增加值4个指标, 每个指标分3个水平进行正交试验, 得到多种调控方案。运行仿真模型, 得到各调控方案下的承载状况。针对黄河流域各规划水平年推荐最优调控方案, 使水资源承载状况在南水北调西线等调水工程运行前、运行后均达到不超载状态。具体推荐方案见表 4

      表 4  黄河流域水资源承载水量要素调控方案

      Table 4.  Regulation schemes of water resources carrying capacity in Yellow River basin

      情景 预测年份 提升流域承载能力 减轻流域承载负荷 承载状态值 承载状态
      非常规水利用/亿m3 入海水量/亿m3 亩均灌溉用水量/% 灌溉面积/% 万元工业增加值用水量/% 工业增加值/% 调控前 调控后 调控前 调控后
      西线运行前 2030年 +20 -15 -20 -10 -10 -5 1.240 0.999 严重超载 临界状态
      2035年 -20 -10 -15 - 1.266 0.968 严重超载 临界状态
      2050年 -30 -15 -10 - 1.304 0.944 严重超载 临界状态
      西线运行后 2030年 +20 -5 - -5 - 1.048 0.980 超载 临界状态
      2035年 -5 - -5 - 1.067 0.999 超载 临界状态
      2050年 -10 -5 -15 - 1.098 0.962 超载 临界状态
      注:减轻流域承载负荷下面的4个指标, 都指调控比例。

      针对以上调控方案, 提出适度退减农田灌溉面积、降低亩均灌溉用水量、降低万元工业增加值用水量、调整产业结构、加大非常规水利用、跨流域调水工程的建设和适时削减部分入海水量等是黄河流域水量要素不超载的主要调控措施。

    • (1) 围绕水资源承载能力“量、质、域、流”四要素, 采用了主成分法、熵权法以及DEMATEL法等从能力与负荷两方面, 构建了水资源承载力诊断体系, 在全国层面筛选得到24个关键驱动指标。

      (2) 利用趋势分析等方法构建水资源承载力诊断指标预测模型, 通过BP人工神经网络等方法建立水资源承载力表征指标与诊断指标的关系, 从而得到各规划水平年水资源承载状态。针对超载地区, 设定区域水资源承载力调控目标, 采用正交试验方法优选调控方案, 针对最优方案中的调控指标提出具体调控措施, 建立了区域水资源承载力动态预测与调控体系。

      (3) 以黄河流域水量要素为例进行水资源承载力研究, 通过单因素线性分析、Pearson相关性分析、灰色关联度法进行了关键驱动指标识别;采用系统动力学模型进行各规划水平水资源承载状态预测, 得到各研究区南水北调西线调水工程运行前都处于超载或严重超载状态, 运行后都处于超载或临界状态;根据调控目标采用正交试验方法优选出南水北调西线工程运行前、运行后各规划水平年的推荐调控方案, 针对推荐方案提出适度退减农田灌溉面积等调控措施, 实现了黄河流域水资源承载力水量要素不超载的目标。

参考文献 (20)

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