基于耦合模型的遼河流域城市化發展與水資源環境協調機制研究

楊永利

(遼寧省丹東水文局，遼寧 丹東 118001)

隨城鎮化和經濟一體化的不斷推進，水資源利用和社會經濟發展之間的矛盾日趨突出，水資源與城市化之間的協調關系成為社會經濟發展的關鍵要素。隨城鎮化和經濟一體化的不斷推進，水資源利用和社會經濟發展之間的矛盾日趨突出。為保護水體生態環境及促進水系統的良性循環，探索兩系統之間內在作用機理和演變趨勢對于促進人水和諧發展具有重要意義[1-2]。

國內外研究比較集中于水資源系統受人口規模、氣候改變等要素的影響。近年來，國內外研究人員從社會經濟、水文地質、生態學等方面，深入分析了城市化發展與水資源間的相互關系，二者的交互關系主要體現在水資源環境約束城市發展的同時發生相應的改變[3-9]。水資源受城市化影響的研究注重于某一城市水環境、供水量和循環等內容，如汪慧珍等[10]結合北京市市級情況，評價了其降水污染源狀況。針對城市化約束條件的分析，董林等[11]提出生態、功能、經濟和制度性約束為制約經濟發展主要內容。

綜上分析，針對資源型缺水地區兩系統相互影響的研究國內外學者取得了豐碩的成果，而涉及相對豐水地區的研究還鮮有報道。隨著東北地區城市化發展和水生態文明建設的推進，水資源環境與城市化發展之間的平衡關系逐漸趨于失調，一系列問題亟待探討。鑒于此，本文選取遼河流域為案例，采用隸屬函數和變差系數法構造水資源環境與城市化指標體系，采用灰關聯、耦合協調模型剖析了交互作用機理及其時空演變態勢，為加快城市化建設、提升遼河流域用水效率和水資源優化配置提供科學指導。

1 研究方法

1.1 區域概況

遼河流域位于總面積為21.9萬km2。遼河全長1345km，年均徑流量128×108m3，有太子河、渾河、柴河、等支流。流域內以溫帶季風氣候為主，年均降水量350～1100mm，平均氣溫8.0～12.6℃，氣候特點為日照充足、四季分明、冬冷夏熱，干流經鐵嶺、本溪、撫順、等地區后匯入渤海。遼河流域地貌形態復雜，地勢呈東西兩側向中間、自南向北傾斜。

遼河干流地處遼寧省社會經濟發展核心區，其生產總值、耕地面積和人口規模約占遼寧省的1/3。該區聚集了紡織、機械、化工和冶金等大多數行業，所以遼河干流屬于典型的污染區。相比于滬寧杭地區，其落后的經濟發展模式和獨特的氣象水文條件使得水質型和季節性缺水問題嚴重制約著遼河流域的城市化進程。主要體現在：①季節性缺水，全年降水的67.5%集中于每年的6—9月份，秋冬季河道斷流、缺水現象較為常見；②水質型缺水，遼河流域各監測斷面的水質超標嚴重，且不同斷面和年份的水環境污染程度存在一定差異，加之年內水資源分配不均衡進一步激化了用水矛盾；③水資源競爭激烈，因經濟發展模式與水資源管理不協調，在排污、取水過程中各市縣可能糾紛；④水生態惡化，遼河干流為大規模水電梯級開發的突出影響段，也是水庫大壩、水電站等工程建設聚集區，加之不合理的開發利用使得河流生態功能不斷退化，河流天然徑流發生較大的改變[12-18]。

1.2 研究方法

1.2.1建立指標體系

本文采用壓力-狀態-響應PSP模型和康慕誼城市化概念模型，結合水資源環境與城市化的內涵及遼河干流實際情況，遵循可獲取性、系統性、動態性和科學性原則初步確定評價指標，然后對初選評價因子利用相關系數法獲取代表性因子，最終建立適用于遼河流域的水資源環境與城市化發展耦合指標體系，見表1。城市化發展主要與區域生活、空間和人口等內容相關，所以從空間、社會、經濟和人口4個層面選取16項典型因子。質和量為水資源環境的兩重屬性，從供給壓力、響應狀態和現狀水平選取20個代表性因子。

1.2.2數據來源與預處理

當前，因沒有專門性統計遼河流域的數據，因此考慮選用遼河干流8個市縣面板數據，相關數據來源于2004—2018年遼寧省及各市縣的統計年鑒、水資源公報及社會經濟發展規劃。

因各指標的數量級和單位不同無法直接參與運算，為了消除各評價要素間的不可通透性采用模糊隸屬度函數和SPSS21.0軟件，標準化處理2004—2018年各市縣的指標初始值。采用半升梯函數進行標準化計算，即：

(1)

運用半降梯形隸屬函數歸一化處理負向指標，即：

(2)

1.2.3權重的計算

水資源環境與城市化發展覆蓋的范圍廣、涉及要素多，一般的方法難以量化。目前，普遍應用的客觀賦權法-變差系數法，其基本原理是依據評估指標的變異程度描述有效信息狀況，具有原理清晰、運算簡單、可靠性高等優點。因此，對各指標所占權重運用變差系數法計算，其詳細過程為：

步驟一：構造特征值矩陣，結合流域水資源狀況和城市化發展水平構造特征值矩陣。設Sj、Xj為各項評價因子標準差和平均值，利用下式求解變異系數：

(2)

步驟二：采用歸一化處理公式確定各系統中評價因子權重，其表達式為：

(3)

步驟三：運用下式確定單項評價因子及評價對象i的綜合得分，即：

(4)

Si=ωj×Sij

(5)

式中，Xij—評價指標j關于對象i的數值；minXj、maxXj—評價要素j關于所有對象的最小和最大值；m、n—參評樣本數和指標數。

1.2.4耦合協調度模型

水資源環境與城市化發展間存在滯后變化和交互關系，在兩者數值相近但綜合得分較低的情況下，單獨應用耦合度模型很容易出現偽協調的虛高耦合度。所以，采用耦合協調度模型評判兩系統之間的協調程度，其數學表達式為：

(6)

(7)

表1 水資源環境與城市化發展耦合評價體系

式中，C、D—耦合度和協調度，利用公式D=(C×T)1/2確定。U1、U2—城市化和水資源環境綜合得分；α、β—待定系數，兩系統同等重要時α和β值均取0.5；T—兩系統的協調指數；評價過程中只涉及2個系統，所以n=2。

1.2.5灰色關聯度模型

水資源環境與城市化發展耦合系統的內部機理未知但部分信息已知，所以對8個市縣水資源環境與城市化進程之間的驅動因素利用灰色關聯度GRA模型定量評價。根據標準化化后的各評價指標值和公式(9)求解關聯系數，即：

(9)

以上關系式反映不同時刻的關聯程度，數據較為分散且多。為更好的對比分析，將所有關聯系數利用求平均值的方法集中于某一點，其計算式為：

(10)

2 城市化與水資源環境測度分析

2.1 耦合協調度時序演變態勢

為了更好的揭示遼河干流水資源環境與城市化耦合的時序變化特征，選取界面數據為遼河流域各城市歷年樣點，對2004—2018年的耦合協調度利用公式(9)求解，如圖1所示。

圖1 2004—2018年耦合協調度時序變化特征

根據圖1可知，兩系統之間的耦合協調度在長時間序列上呈波動上升趨勢，可見遼河流域近15a內的水資源環境與城市化發展關系呈良性發展態勢。其中，水資源環境與城市化系統的得分呈上下波動變化趨勢，且水資源環境的波動更為顯著；由此表明，兩系統的耦合協調內在機制在整體優化的背景下仍有待進一步完善，還需要繼續探索其驅動變化特征。

2.2 各城市空間組合及耦合協調特征

2.2.1各城市耦合協調度空間分異及組合

為準確反映遼河流域各市縣耦合協調度組合特征和空間分異性，對多年平均耦合協調度利用公式(8)求解，并對評價結果利用Jenks分析法劃分為3個標準。結果顯示，耦合協調度較高的區域有遼陽、盤錦和營口市，平均值處于0.908186-0.9287625之間；其次為沈陽、鞍山、鐵嶺、本溪地區，平均值介于0.8686319-0.908185范圍，撫順市的耦合度最低為0.868618。根據圖2可以看出，各市縣耦合協調度與城鎮化水平并不存在對應關系。所以，可對各市縣利用城鎮化和協調度開展空間組合，中耦合低城市化和高耦合低城市化為盤錦市、營口市，低耦合中城市化為遼陽市，中耦合協調中城市化的為鐵嶺、撫順、鞍山，高耦合高城市化的為沈陽和本溪。

圖2 2018年耦合協調度與城市化水平

2.2.2各城市耦合協調度空間組合變化

結合耦合協調度與城市化水平空間組合(圖2)，進一步分期其變化特征劃分及空間差異。

(1)中耦合協調低城市化(盤錦市)。盤錦市城市化進程較為滯后且發展歷史較短，該城市2018年GDP占流域平均的62%，第三產業占GDP比重為全流域最低，僅達到流域平均的35%；經濟結構落后、資源優勢難以維繼和產業結構不協調等因素，對盤錦市經濟發展造成嚴重的制約。從水資源環境的角度分析，盤錦地區的降水充沛且過境水量較多，水資源負荷較小且人均綜合用水量低，因此達到中等協調水平。

(2)高耦合協調低城市化(營口市)。該區域水利設施不完善、地貌形態復雜且以山地丘陵為主，城市化處于較低水平(46%)，2018年營口市人均GDP不及全省平均的1/2。該市有大凌河、大遼河、遼河、沙子河、小柳河等大小河流21條，水資源豐度條件為全流域最好。工業規模較小且污水排放量和水資源消耗量均為最低水平，價值人均耗水量低及城市規模小，因此營口市為高協調水平。

(3)低耦合協調中城市化(遼陽市)。該城市占地面積較小，其城市化水平受產業結構不合理制約為遼河干流最低谷。規模以上工業企業數量最大但利潤率較低，加之長期以來投入污水處理的力度不足，年污水排放量最大且處理能力較低，水環境污染負荷過高，因此處于低耦合協調水平。

(4)中耦合協調中城市化(鐵嶺、撫順、鞍山)。這3個城市的水利工程建設tourism較高且水資源本地條件優越，水庫大壩、水利樞紐數量較多。其污水處理率、人均收入和環保產業單位數量均處于高值，因此屬于中等協調水平。

(5)高耦合高城市化(沈陽、本溪)。沈陽和本溪地區的科技創新和經濟發展水平較高，水資源利用效率和城市化水平均處于高值，污水處理率和水環境治理能力強，價值供水管道長度和城市供水綜合生產能力較其它城市搞，所以屬于高度協調狀態。

2.3 城市化與水資源環境的交互耦合機制

2.3.1城市化與水資源環境間的驅動要素

系統之間的灰色關聯度利用公式(9)、(10)求解，采用測度值確定脅迫水資源環境和約束城市化發展的關鍵因素。

(1)城市化發展制約因素。沈陽、本溪、遼陽市的城市化系統關于水資源環境指標的關聯度多小于0.5，因此為較弱相關性。環境負荷、人均水資源量、供水設施和供水能力為水資源環境約束城市化的主要因素。可見，遼陽市的供水能力高且水利設施完好，水資源本地條件對城市發展的約束較少；但資源配套速度與人口增長之間仍存在矛盾，亟待解決水污染問題。所以，以上3個城市的水資源規劃應進一步加強水質監測，側重人均水資源的合理分配和加快完成轉型升級，促進系統的協調可持續發展。

環境壓力和供水設施為鞍山、撫順的主要約束因素，其中生產用水總量為造成環境壓力的關鍵要素。這與鞍山、撫順兩個城市的經濟發展模式和耗水企業產值占比較大相關，另外水庫大壩數量對鞍山城市化發展的影響較為顯著。所以，這兩個城市不僅要盡可能的減少排水量，鼓勵開發先進節水技術，還要加強水利設施建設增強供水保障能力和用水時空調控。

環境負荷和環境治理對盤錦、營口、鐵嶺城市化影響較為顯著，這與資源型城市的發展特征基本相符。另外，鐵嶺市為資源型城市但其農業經濟占比較大，有效灌溉面積在一定程度上制約了城市化發展水平。所以，這些城市應進一步改善水資源環境和加強水污染治理，建立和完善企業工業升級轉型機制。

(2)水資源環境脅迫因素。總體而言，科技文化水平、人口結構和人口規模為切坡水資源環境的主要因素。水資源的減少與人口聚集程度直接相關，水資源分配受供水壓力的影響對水環境功能產生間接的影響。

2.3.2城市化與水資源環境間的內驅動要素

(1)城市化發展綜合水平。采用指標權重大小判別城市化發展水平驅動因子，權重值越大則影響城市化的程度越高。2004—2018年耦合協調度時序變化特征如圖3所示。根據圖3可知，經濟城市化為影響遼河流域城市化水平的主要因素，除撫順地區外其他城市的經濟城市化均在0.4～0.5范圍，可見經濟規模的擴張為推動各市縣城市化進程的重要因素，包括第三產業發展和生產總值的增加等因素。

圖3 2004—2018年耦合協調度時序變化特征

2004—2018年耦合協調度時序變化特征如圖4所示。根據圖4可知，水資源水平權重為遼河流域各市縣水資源系統最大值，可見遼河流域具有樂觀的水資源本地條件，這水資源本地條件與自上游至下游逐漸提升的實際情況保持一致。其中，營口地區的水資源水平權重最低，其原因為該地區雖然具有豐富的水資源條件，但山地丘陵區為降水和徑流深高值集中區，水資源開采成本高且邊際效益低。

水資源環境響應所占權重普遍低于壓力，因此水環境污染問題在遼河干流較為突出，水環境抗逆能力低且水環境治理緩慢。對此，為轉變水環境污染現狀應加大治理力度，樹立科學發展觀和水資源可持續利用理念。

圖4 2004—2018年耦合協調度時序變化特征

3 結論

(1)2004—2018年遼河流域水資源與城市化進程的協調關系趨于優化，部分年份存在一定的波動，因此需要進一步完善水資源環境與城市化發展的內部機制。

(2)遼河干流各市縣耦合協調度與城市化發展的空間分異性明顯，結合耦合協調度和城鎮化水平將各市縣劃分為5種類型，可為流域生態的實施和水資源優化配置提供科學指導。

(3)遼河干流水資源環境與城市化的交互耦合關系比較復雜，其中水資源本底條件為對水環境的影響較為突出，同時受人均水平和資源豐度等因素的限制；主導遼河干流城市發展的因素為經濟城市化，并且與產業結構、工業規模相關。根據系統內各評價因素，約束城市化發展的因素有環境壓力、供水設施，而脅迫水資源環境的因素為人口結構。