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水资源是基础性自然资源,是制约社会经济发展的战略性资源,是生态环境的控制要素。近年来,由于水资源的过度使用和严重的水环境污染,使水资源的紧缺问题日益严重。水环境承载力,指在某一时期、某种状态下,某一区域或流域水环境对人口、经济及社会可持续发展的支持能力[1]。辽河流域为缺水区域,水资源分配极不平衡,由于经济结构转型和人民生活水平提高,水资源消耗量巨大,环境保护与经济社会发展矛盾突出,水资源、水环境承载能力不足[2-3],流域水污染防治形势十分严峻。
关于水环境承载力的研究,目前已有较多报道。例如刘朝霞等[4]采用模糊评价法和熵值法联合评价了临海市2010~2015年水资源承载力水平,并提出了承载力动态变化的驱动因素。崔兴齐等[5]利用向量模法及雷达图对河南省水环境承载力进行评价分析,并提出影响河南省水环境承载力的主要因素有水资源总量、用水效率、水质及水污染处理能力等。齐士强[3]分析了水环境与污染水平、经济和人口增长以及资源紧缺等因素的相互关系,运用多目标优化模型评价了辽河流域2010~2016年水环境承载力的变化趋势。白辉等[6]利用向量模法对胶州市2007~2011年水环境承载力进行了评价,并提出水资源短缺为制约胶州市水环境承载力的主要因素。然而,目前的研究多集中在城市、区域或者大尺度的流域层面,聚焦在控制单元等小尺度流域的承载力评估则较少涉及[7]。在实际工作中,由于控制单元的尺度较小,往往难以获得多年的数据为支撑,因此,如何构建基于小尺度流域的承载力评估体系,使其具有代表性和易获取性,同时兼具普遍适用性,是推广水环境承载力亟待解决的问题之一。本研究选取辽河流域典型的优先控制单元——亮子河流域为研究对象,结合经济发展、社会结构以及水质、水量现状水平,对其承载力进行评估,并从社会经济活动和水环境系统相协调的角度,有针对性地提出典型超载流域水环境承载能力的调控对策。
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研究所涉及到的数据主要来源于2012~2018年的《铁岭市统计年鉴》《铁岭市水资源公报》、铁岭市环境统计数据以及《辽宁省水利发展“十三五”规划》和《辽宁省水污染防治工作方案》《国家生态县、生态市、生态省建设指标(修订稿)》《中共辽宁省委关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》等文件。承载力的评估数据是对原始数据的收集并通过vensim软件计算得到。
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本文选择的优先控制单元为亮子河流域,属于辽河的一级支流,发源于昌图县棋盘山北麓,经开原市庆云镇后施堡村汇入辽河,流域面积为668.0 km2,河流长114 km,昌图县境内约83 km,开原市境内约31 km,河道宽30~50 m。
亮子河流域内有国控断面一个,即亮子河入河口(后施堡)断面。通过分析该断面的水质监测数据,可以反映亮子河水环境质量随时间的变化情况。根据2012~2017年的监测数据,见表1。
2012~2013年,亮子河流域水质指标符合Ⅳ类水标准,2014~2017年为劣Ⅴ类水质标准。根据流域内水质的变化情况,可以一定程度上判断承载力的预测结果是否准确。从变化趋势来看,亮子河流域水质在2013年最佳,各项监测指标均为最好。2013年以后水质逐渐变差,2015~2017年最差。水质的变化情况与流域内历年的降水情况、产业结构调整和污染治理等因素相关。
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水环境承载力的评价方法主要包括向量模法、多目标决策分析法、系统动力仿真模型法、模糊综合评价法等[8]。向量模法是较为常用的评价方法,它将水环境承载力表示为n个定量描述的指标,以归一化后的向量模表征水环境承载力的大小,数值越接近1,表明承载力水平越高[9]。
本研究中,为了便于对承载力进行分级,参考了加权求和的方法计算水环境承载力,见式(1)。
式(1)中:|
$ \bar {E} $ |为水环境承载力评价值;$ {\bar {E}}_{i} $ 为评价对象第i个指标的标准值;Wi为第i个指标的权重;n为指标的个数。该方法具有简单易行和数学理论基础坚实等优点,但由于忽略了水环境承载力各个指标之间的指向关系,使向量模法具有一定的局限性。
系统动力学(System Dynamics,SD)是一门分析研究信息反馈控制理论的科学。系统动力学方法从系统的内部要素和结构分析入手,通过微分方程组来反映系统各个变量之间的因果反馈关系,从而建立系统动力学模型。SD模型以实际存在的数据为基础,通过改变系统的参数和结构,模拟不同设定方案下资源、社会经济和承载力之间的动态变化。它强调因素之间彼此的联系和系统性整体发展的观点,被广泛应用于生态环境规划、城市规划、人口承载力、水资源以及土地承载力等众多领域[10]。水环境承载力往往涉及到人口、经济、水资源和水环境等构成要素,同时,这些要素之间存在着相互影响、相互制约的动态联系,因此,利用系统动力学方法进行水环境承载力的评价与预测,具有很强的适用性与优势[11]。本文应用系统动力学法与向量模法对亮子河流域水环境承载力现状进行定量评价,并根据最终的现状评价结果对历年水环境承载力进行等级划分。
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SD系统模拟的空间边界为亮子河流域,模拟的时间边界为2012~2032年,仿真时间步长为1年,其中2012~2018年基础数据年份,2018年为预测基准年。系统要素主要涉及控制单元内社会经济、水环境和水资源3个方面,研究内容主要集中于流域内水资源供、需、用平衡和水环境纳污平衡2个方面。为了能够定性与定量相结合的描述各要素,SD模型用vensim软件描述水平变量、速率变量和辅助变量等信息,模型见图1,参数设置见表2。SD模型图清晰地描绘出水环境承载力系统的因果关系以及系统要素的传递方向,也可以正确辨析出各构成要素之间的相互作用关系,有利于模拟和预测系统的动态运行和后续的政策调整。
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指标权重是不同指标在评价过程中的重要程度,根据权重的计算方法,可分为主观赋权法和客观赋权法两大类。主观赋权法在很大程度上依赖于人们的经验,主观因素的影响较大。客观赋权法是利用数据的信息熵来确定各评价指标的权重,该方法虽然客观性强,但在赋权时对于异常数据过于敏感,使某些指标的客观权重过大,导致综合权重不切实际。为了减少误差,本文采用主观与客观相结合的方法,即层次分析法(AHP)与熵值法相结合(1∶1)对指标进行赋权[1, 12]。
1.1. 数据来源
1.2. 亮子河流域概况
1.3. 研究方法
1.4. 水环境承载力SD模型的构建
1.5. 指标权重的确定方法
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流域水环境承载能力受到流域经济社会发展状况、水资源禀赋和水环境治理等因素的影响,是这些因素彼此联系、彼此制约和彼此耦合的结果。本研究借鉴国内外的研究成果,并综合考虑数据的可获得性,选定如下14个评价指标构建亮子河优控单元水环境承载力指标体系:A1人均水资源量,m3/人;A2水资源模数,m3/km2;A3用水效率,%;A4单位农业GDP用水量,m3/万元;A5单位工业GDP用水量,m3/万元;A6城镇化率,%;A7人均GDP,万元/人;A8工业GDP增长率,%;A9农业GDP增长率,%;A10第三产业比重,%;A11工业增加值排污强度,kg/万元;A12农业增加值排污强度,kg/万元;A13第三产业排污强度,kg/万元;A14环境容量利用率,%;A15废水重复利用率,%。指标的计算方法及其内涵定义、影响效益,见表3。
以2012~2018年的统计数据为基础,利用SD模型模拟运算得到指标体系中的评估数据,见表4。利用离差标准化法对评估数据进行归一化处理,以便后续承载力的评估计算。
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以SD模型的模拟运算结果为基础,耦合向量模法,计算出亮子河优控单元的水环境承载力历年变化情况,见图2。
总体上亮子河流域的水环境承载力经历了由好变坏、再次提升的过程。2013年承载力情况最好,随后开始下降,2015年为承载力最差,2016年后略有改善。目前对于水环境承载力的等级划分没有相应的标准,如朱银银等[13]利用系统动力学评估了某市的水环境承载力,并将承载力分为4级:0~0.2为不可承载,0.2~0.6为弱可承载,0.6~0.8为基本可承载,0.8~1为良好可承载;孙亚飞等[14]利用加权求和法评估了辽河流域水环境承载力,将其分为3级:<0.1为不可承载,0.1~0.5为可承载,>0.5为承载性良好;董徐艳等[15]通过加权求和法评估了云南省的水环境承载力,认为数值在0~0.2为极差,0.2~0.5为差,0.5~0.8为一般,0.8~1为好。因此,参考文献结果,本文将水环境承载力分为4级:0~0.2为承载力严重超载,0.2~0.5为轻度超载,0.5~0.8为较弱承载,0.8~1为适载。
对亮子河流域的水环境承载力等级进行划分(图2),2012年和2013年属于弱载,2014~2018年属于轻度超载,承载力的评价结果与流域内的水质变化情况相一致(表1)。对承载力变化的原因进行分析,由指标体系中的原始数据可知,2013年以后水资源量逐年降低,亮子河流域的干旱情况逐年严重,导致水资源其他指标也随之降低,因此承载力呈现出下降的趋势。同时,由于农村生活和养殖污水点源污染也对流域水功能区水质产生一定影响,使水体自净能力减弱,导致水功能区超载。经济因素是承载力分析重要的一环。亮子河流域经济状况不容乐观,工业和农业GDP下降明显,导致指标体系中GDP增长率为负值,对评价指标较为不利。于此同时,污染物排放的强度、工业用水量和工业废水排放量的数据却没有相应的减少,因此这些负向的指标对承载力的结果影响较大。
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在系统动力学模型中,通过调整相关的参数,可以模拟承载力的提升以及其他年份的预测。在众多参数中,污染物入河系数与污染源到河流的距离有关,通常情况下取常数,难以调整。污染物产生系数,即人均COD、氨氮和总磷等污染物的产生系数,常取规划数值,难调控。通过调整人口数量来提高亮子河流域的水环境承载力不合理,而且有悖于目前我国的人口政策调整趋势。地表水/地下水开发程度受自然条件和技术水平的影响,更受到政策的影响,不宜做调控参数,并且过度开采也不符合政策调控的目的。参考《辽宁省水利发展“十三五”规划》《辽宁省水污染防治工作方案》和《中共辽宁省委关于制定国民经济和社会发展第十三个五年规划的建议》等重要文件,对于提升方案进行如下设置。
情景1:以经济提高为主,即调控参数中经济参数取较高数值,其他水环境与水资源的参数维持现状;情景2:以水环境质量提高为主,即调控参数中水环境的参数取较高数值,其他经济与水资源的参数维持现状;情景3:以水资源量提高为主,即调控参数中水资源量的参数取较高数值,其他水环境与社会经济的参数维持现状;情景4:调控参数中经济、水环境和水资源等参数均取最佳数值,评估在最佳条件下,水环境承载力的提升情况,调整的参数,见表5。
将SD模型中的相关参数按照上述步骤进行设置,未涉及的参数则保持不变,重新运行系统动力学模型,得到优化后的模拟数据,部分涉及到的数据,见图3。提升方案2和方案4中,将污染物处理效率提高到95%,同时控制畜禽养殖的存栏量,显著降低了COD污染物的入河量,进而降低了整个流域的容量利用率。提升方案1和方案2中对于工业用水重复率、污水回用率和农田灌溉水有效利用系数的设置,直接影响了供水量水资源利用率等指标,这些可以从图3b中得以体现。水环境承载力的模拟趋势,见图4。
以2018年为调整起点,4种提升方案均可以实现水环境承载力的提升。分析结果可以发现,方案4的提升效果最优,从2021年开始,承载力可以提升至0.5以上;方案1和方案3对于承载力的提升效果相近,可以在2030年左右提升至0.5附近;方案2则提升效果有限。通过提升方案可知,提升对策应该以水资源量提高为主,社会经济指标提高为辅,兼顾提升水环境质量,可以有效地提高亮子河流域的水环境承载力整体水平。
2.1. 指标体系与权重
2.2. 水环境承载力计算
2.3. 水环境承载力的提升
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本文以亮子河优控单元为研究区域,结合经济发展以及水质、水量现状水平,对其承载力进行评估,得到了以下结论:亮子河流域的承载力水平在2013年最好,属于较弱承载水平,随后承载力开始下降,2014~2018年属于轻度超载,2015年的承载力最差。分析原因,2013年以后亮子河流域由于干旱等因素造成水资源紧缺,导致评价指标呈现出下降的趋势;同时,由于小支流农村生活、养殖污水点源污染汇入,导致水功能区超载;流域内GDP呈现逐年下降趋势,导致指标体系中GDP增长率为负值,对评价指标较为不利。以2018年为调整起点,本文中的调整方案均可以实现水环境承载力的提升。通过提升方案可知,提升对策应该以水资源量提高为主,社会经济指标提高为辅,兼顾提升水环境质量,可以有效提高亮子河流域的水环境承载力整体水平。