玉溪市水資源短缺風險時空分異及預測研究

趙紅玲，陳俊旭，呂 燕，李子晨

(1.云南大學資源環境與地球科學學院，昆明 650091；2.云南大學國際喀斯特聯合研究中心，昆明 650091)

水是生命之源、生產之要、生態之基，是社會可持續發展的必要條件[1,2]。近年來，隨著社會經濟的快速發展和極端天氣的增加，我國很多地區出現了水資源短缺問題，致使城市的可持續發展面臨挑戰[3]，水資源短缺風險評估成為研究的熱點和難點。水資源短缺風險，泛指在特定的時空環境下，由于來水和用水存在不確定性，使水資源系統發生供水短缺的風險[4]。目前水資源短缺風險評估主要基于灰色關聯、模糊評判、層次分析等方法。如趙自陽[5]采用灰色關聯分析和蟻群聚類算法對我國的水資源短缺風險進行了分析；阮本清[6]選取了風險率、脆弱性、可恢復性等指標，基于模糊綜合評價方法對首都圈水資源短缺風險進行了評價；許應石[7]基于層次分析法及隸屬度計算了湖北省水資源短缺風險系數。已有研究已取得較多成果，但在未來水資源短缺的預測、短缺風險的時空分異和評價等級的直接劃分方面仍有待深入。而本研究區的相關研究較少，梁媛等[8]利用模糊物元等方法對云南省的水資源短缺風險進行了研究，得出玉溪市整體短缺風險排名第二。王新華等[9]計算了玉溪市生產耗水量與水足跡，得出綠水對玉溪市農業生產貢獻巨大。段順瓊等研究玉溪市湖泊區的水資源脆弱性得出2005-2007年水資源脆弱性為中度脆弱。由上述研究可知，玉溪市作為云南建設面向南亞、東南亞輻射中心的重要節點，卻面臨著水資源短缺、供需矛盾突出等問題，但目前相關研究在研究區的細化、評價指標的綜合性、水資源系統的模糊性反映上仍有待進一步研究。因此本文利用模糊聚類法對玉溪市2005-2015年各區縣的水資源短缺風險時空分異進行研究，并預測2020、2030年各區縣的水資源短缺風險，可望為該市未來的水安全保障和風險防控提供參考。

1 研究區概況

玉溪市(北緯23°19′～24°53′，東經101°16′～103°09′)位于滇中地區，為國家支持建設的新一批創新型城市之一。全市包括紅塔區、江川區、澄江縣、通海縣、華寧縣、易門縣、峨山彝族自治縣(峨山縣)、新平彝族傣族自治縣(新平縣)和元江哈尼族彝族傣族自治縣(元江縣)9個區縣，總面積1.53 萬km2。2015年GDP總量為1 245.7 億元，位居全省第三，人均GDP位居全云南省第二。玉溪市水資源時空分布不均，年均降水量為788～1 000 mm，汛期水資源量占到全年的70%以上。多年平均人均水資源量1 768 m3，約為全國平均的80%、全省平均的39%。紅塔區、江川區、通海縣等區縣水資源需求量大，用水緊張，人均水資源量不足500 m3/人，資源性缺水問題嚴重；而峨山、新平縣因河谷深切，水利工程設施不足，工程性缺水問題突出[10]。

2 數據及研究方法

2.1 數據來源

參考王紅瑞[11]等人構建的水資源短缺風險評價指標體系和該研究區自身的缺水狀況，本文從危險性、暴露性及脆弱性三個方面選取12個指標(表1)。危險性表示水資源發生短缺的可能性，本文利用缺水率(X1)進行表征，缺水率=(總用水量-水資源總量)/總用水量；暴露性指承受水資源短缺的載體容易受到的傷害和損失，是觸發風險的必要條件，本文利用降水距平百分比(X2)和產水模數(X3)進行表征；脆弱性指水資源短缺風險發生所帶來的潛在損失，包括固有脆弱性和安全補償因子兩方面，固有脆弱性由人均水資源量(X4)、人均GDP(X5)、人口密度(X6)、萬元GDP用水量(X7)、農業用水量(X8)、工業用水量(X9)、生活用水量(X10)表征，安全補償因子由有效灌溉面積(X11)、生態用水量(X12)來表征。X1、X2、X3、X4指標數據來源于2005-2015年《玉溪市水資源公報》，X5～X12來源于2005-2015年玉溪市統計年鑒。

2.2 研究方法

(1)灰色關聯模型。灰色關聯模型能夠基于水資源系統的灰色不確定性，利用關聯度的大小判斷各指標與參考數據的相關程度[12,13]。

表1 水資源短缺風險指標

灰色關聯模型的建立步驟如下：首先根據各指標值確定參考序列xi={xi(1),xi(2),…,xi(n)}，其中i=1,2,…,m,m為評價單元個數，n為評價指標個數。同時根據指標分級的參考值確定比較數列Yj={yj(1),yj(2),…,yj(n)}，j=1,2,…,S，S為指標的分級個數。其次對數據進行歸一化處理，并計算關聯系數ξij(k)，關聯系數的計算公式如下：

(1)

式中：Vij(k)為第i個評價單元第k項指標值與該指標在第j級劃分標準參考值的絕對差；maxjmaxkΔij(k)和minjminkΔij(k)分別為第i個評價單元的各項指標在各級中的最大和最小絕對差；ζ為分辨系數，其取值范圍為0～1，一般取0.5。

最終求得關聯度γij：

(2)

其中：k=1,2,…,n。

(2)模糊聚類分析法。由于水資源系統本身具有模糊性，因此本文采用模糊聚類法分析玉溪市的水資源短缺風險等級。該方法具體步驟如下：首先針對m個評價對象的n個評價指標，建立原始數據矩陣X=(xi1,xi2, …,xin)，其中i=1,2,…,m，并將矩陣進行標準化得到矩X′，陣然后構造模糊相似矩陣R即rij，本文采用距離法建立模糊相似矩陣，其計算公式如下[14]：

rij=1-cd(xi,xj)

(3)

(4)

式中：c為使0≤rij≤1的參數，本文中取c=0.1。

(5)

(6)

3 結果與討論

3.1 玉溪市水資源短缺風險時間分布

通過玉溪市2005-2015年水資源短缺風險指標進行模糊聚類分析，當λ=0.755 8時， 2005-2015數據被分為3類，為確定各類風險等級關系，分別計算各類缺水率(表2)。玉溪市2005-2015年間水資源短缺程度差異明顯，水資源短缺風險整體呈先增加后減小的趨勢。2009年風險等級最高，2010-2015年風險等級最低。分階段來看，2005-2008年短缺風險等級為2級，該時期雖然降水量最多，人均水資源最高，水資源稟賦最好，但玉溪市農業為用水大戶，該時期農業用水量為各時期中最大，年均總用水量超過了17 億m3；2009年風險等級為3級，該時期風險等級最高的原因為：降水急劇減少，水資源供給能力降低，旱情嚴峻，但人口和GDP仍持續增加，對水資源的需求不斷增大，生活用水增加，水資源短缺問題顯著。從2010年開始水資源量有所回升，旱情有所緩解，風險等級開始降低。與2005-2008年相比，2010-2015年水資源風險等級更低，從各指標來看，該時期來水量雖較2005-2008年低，但該時期，用水量為各時期中最低，萬元GDP用水量減小，用水效率提高。

表2 玉溪市2005-2015年模糊聚類分析結果

3.2 玉溪市水資源短缺風險空間分布

通過模糊聚類分析，將2005-2015年玉溪市各區縣年均水資源短缺風險數據分為5類，根據各類水資源缺水率，得到各區縣水資源短缺風險空間分布(圖1)。在空間上，東部水資源短缺風險等級高于西部。水資源短缺風險的空間分布，與當地水資源的供給能力、水資源的消耗狀況和承受短缺風險的能力相關。

圖1 玉溪市水資源短缺風險空間分布

位于玉溪市東部的紅塔區、澄江縣、通海縣和江川區風險等級在4～5級，風險程度最高。從各指標來看，紅塔區、澄江縣、通海縣和江川區人均水資源量分別為334、291、319和210m3/人，人口密度分別為419、212、388和321人/km2，工業用水量和生活用水量均高于其余各縣，短缺風險的固有脆弱性與其他區縣相比也相對較高。

位于中部的易門縣和峨山縣均屬于3級短缺風險。從各項指標狀況來看，易門縣和峨山縣的水資源稟賦雖然較差，產水模數分別為11.2、12.5 萬m3/km2，降水距平百分比分別為-24%、-22%，發生水資源短缺的暴露性較大。但易門縣和峨山縣人口密度較小，分別為107、77m3/人，人均水資源量占有較多，生活用水量少，工農業發展水平較低，工業用水和農業用水量在各縣中最小，因此水資源短缺風險等級為中等。位于西部的新平縣和元江縣分別屬于1級和2級短缺風險，新平縣和元江縣的產水模數分別為24.4、25 萬m3/km2，年均降水量均超過1 000mm，人均水資源量均超過3 000m3/人，水資源短缺的暴露度最低。有效灌溉面積分別為1.2、1.3 萬hm2，水資源短缺的安全補償因子高于其余各縣，因此新平縣和元江縣的水資源短缺風險在各區縣中最低。

3.3 玉溪市各區縣2020、2030年水資源短缺風險

根據《玉溪市水資源綜合規劃報告》中2020年及2030年玉溪市的工業、農業、生態、生活需水量，人口，GDP，有效灌溉面積等數據及采用P-Ⅲ型曲線計算的P=25%(豐水年)、P=50%(平水年)、P=75%(枯水年)和P=95%(極端枯水年)的降雨量數據，通過模糊聚類分析方法對2020、2030年玉溪市各區縣的水資源短缺風險進行預測。結果如圖2，2020年各區縣水資源短缺風險差異較小。在平水年及枯水年，紅塔區皆為3級短缺風險，風險程度最高，其余各縣為2級風險區。而在特枯水年，各區縣水資源風險等級皆有所提高。其中紅塔區躍升為4級短缺風險區，其余各縣越升為3級風險區。2030年較2020年相比，在各時期水資源短缺風險均有所提高。在平水年和枯水年2030年各區縣短缺風險空間差異相對較大，其中紅塔區為4級風險區；新平、元江縣為2級風險區；其余各縣為3級風險區。在特枯水年，紅塔區為5級風險區，其他各縣均躍升為4級風險區。從各項指標來看，2020年和2030年玉溪市人口將分別達到258.22、275.82 萬人，GDP分別增加2 241.03、4 366.31 萬元，產業結構不斷優化，生活用水量和工業用水量持續增大，農業用水量逐漸降低。在現有條件下，2020、2030年的可供水量將有所減小，但2020 年和2030年矣則河、洋發城等水庫的擴建及新平縣的西水東調工程，將對水資源的短缺狀況產生緩解，各區縣的短缺風險差異將有所減小。

3.4 各指標對水資源短缺風險的貢獻

利用灰色關聯分析方法通過求得各指標與缺水率的關聯度，可以得到各個指標對于評價結果的貢獻大小。如圖3所示，各指標關聯度農業用水量>人口密度>人均GDP>降水量>生活用水量>產水模數>人均水資源量>工業用水量>萬元GDP用水量>有效灌溉面積>生態用水量，表明在水資源短缺風險評價中，各指標對水資源短缺風險評價結果的影響從大到小依次為：農業用水量、人口密度、人均GDP、降水量、生活用水量、產水模數、人均水資源量、工業用水量、萬元GDP用水量、有效灌溉面積、生態用水量、農業用水量和人口密度。如紅塔區年均降水量為880mm，產水模數為16.07m3/km2，皆位居全市第四，水資源稟賦并非各區縣中最差，且生態用水量最大，有效灌溉面積較高，水資源的可恢復性較強。

圖2 2020、2030年各區縣水資源短缺風險

但紅塔區人口密度超過400 人/km2，為各縣中最高，農業用水量較高，人口密度對結果影響遠大于生態用水量和有效灌溉面積，因此紅塔區水資源短缺風險程度最高。

圖3 水資源短缺風險評價指標權重

3.5 與相關研究的比較

玉溪市關于水資源短缺風險方面的研究亟待強化，本文的研究為該區域的研究提供了支撐。相比前期的研究，本文對玉溪市水資源的短缺風險進行了研究，得出玉溪市水資源短缺風險呈現“東高西低”的格局，2005-2015年水資源短缺風險先增加后減小，這與作者前期得出的玉溪市水資源脆弱性的空間分布格局和時間變化特征具有一致性[10]。此外脆弱性一文[10]得出紅塔區屬于強脆弱地區，澄江縣、江川區、通海縣屬于中脆弱地區，其余西部各縣為弱脆弱地區。本文的研究也支持了玉溪市各區縣水資源脆弱性的格局，同時本研究還取得更進一步的成果。本文通過模糊聚類分析對玉溪市水資源的短缺風險進行了直接分級，得出紅塔區、澄江縣、通海縣、華寧縣和江川區為4～5級水資源短缺風險，易門縣、峨山縣分別為3級短缺風險，新平縣和元江縣為1～2級短缺風險，并預測了2020及2030年玉溪市各區縣的水資源短缺風險。在方法方面，本文利用模糊聚類考慮了水資源系統自身的不確定性，可更科學地反映玉溪市水資源的變化特征。

4 結 語

本文通過對玉溪市水資源短缺風險進行了研究，得出以下結論。

(1)玉溪市水資源短缺風險整體時間上呈現先增加后減小的趨勢；空間上各區縣短缺風險呈現“東高西低”的格局。

(2)2020年在平水和枯水條件下，各縣處于2～3級風險水平；在特枯水年條件下各縣處于3～4級風險水平；2030年在平水和枯水條件下，各縣將處于2～4級風險水平。在特枯水年，各縣將處于4～5級風險水平。

(3)農業用水量和人口密度對水資源短缺風險評估結果的影響最大，有效灌溉面積和生態用水量影響最小。