考慮再生水的多種組合情景需水預測及供需平衡分析

劉 晶，許月萍，郭玉雪，王賀龍，鄭超昊，吳 垚

（1.浙江大學建筑工程學院水文與水資源工程研究所，杭州 310058；2.浙江省水利河口研究院，杭州 310058）

0 引 言

水資源短缺問題已成為中國城市轉型發展面臨的最大“硬件”約束之一［1］。因此，為保障社會經濟可持續發展，需對水資源進行合理規劃與配置。需水預測是水資源配置的前提，科學準確的需水預測結果為水資源供需平衡分析奠定基礎。20 世紀70年代以來，國內外陸續開展了中長期需水量預測的工作。預測方法主要包括指數預測法、定額法、趨勢預測法、回歸分析等傳統方法［2-6］和粒子群算法、人工神經網絡、灰色模型理論、小波分析、隨機森林模型、支持向量機［7-11］等計算機智能方法。傳統需水預測方法具有便捷快速、適用性強等優點，計算機智能算法具有預測精度高、運算速度快等優點。但是，傳統預測方法主觀性較強，而人工智能方法容易陷入局部最優［12］，且機理不明。上述二者都不能從機理層面反映社會經濟發展影響下用水結構和用水特點的變化［13］，無法描述經濟-社會-生態需水系統的內在運行規律，導致中長期需水預測結果無法與區域經濟社會的動態發展相適應。系統動力學模型可通過構建水-社會-經濟-生態復雜系統各變量之間的相互關系，直觀而完整的表現系統中需水量發展變化的動態過程［14］。

作為長三角一體化戰略的組成部分和“一帶一路”的重要節點，義烏市是新時期下我國工業城市產業結構升級轉型加快的重要范本。城市升轉型造成了義烏市用水形勢的深刻變化，也為未來不同發展情景下的需水預測及水資源供需平衡分析提出了更高要求。本文以義烏市為例，采用系統動力學模型，通過設置48 種未來經濟-社會-環境耦合需水情景，對區域2020-2050年的需水量進行預測。在此基礎上，增加3 種再生水回用組合情景，對得到的144種供需情景進行比選，選出有利于水安全保障和區域生態環境可持續發展的6 種組合情景，以及適用于極端缺水情況的6 種組合情景，為中長期水資源規劃和決策者提供科學依據和可選方案集。

1 系統動力學簡介

系統動力學（System Dynamics，簡稱SD）由美國麻省理工學院Jay W Forrester教授于1956年創立［15］。它以控制論為理論基礎，強調必須在了解內部結構組成的前提下，挖掘系統各部門相互交叉作用，把握參數物理意義及合理取值范圍，從內部尋找行為發生的原因和發展方向，通過計算機仿真模型對實際系統進行模擬預測［16］。系統動力學模型理論的特性與水資源管理中各區域、各部門對水資源的需求量相互影響、相互作用、相互制約的關系相符合，因此系統動力學可應用于需水預測［17］，基于系統動力學的需水預測是從整體出發，根據水資源系統中各變量之間的因果和動態關系，構建水-社會-經濟-生態耦合系統，綜合考慮各子系統內各種因素之間以及不同子系統間各因素之間的相互作用，從水資源系統內部尋找行為發生的原因和發展方向，是一種定性與定量相互結合的方式［18］。

2 需水預測SD模型建立

2.1 建模目的

本文通過建立義烏市水資源供需平衡系統動力學模型，模擬預測2020-2050年義烏市總需水量以及總缺水量，動態反映未來社會經濟發展對義烏市用水特點的影響，綜合考慮生活、工業、農業和生態部門的用水需求，為未來長期的水資源高效開發利用和優化配置提供科學依據。

2.2 模型邊界確定

系統邊界指在問題的研究中涉及的各種因素，即系統變量。本文根據模型邊界確定原則，結合義烏市規劃資料，了解水資源供需系統的過程，結合水文系統、社會系統、經濟系統和生態系統三者之間的耦合關系，分析關鍵因素，確定系統邊界及變量類型，具體結果見表1。

表1 模型變量Tab.1 Model variables

從義烏市水資源供需系統內在變量之間邏輯關系和數據可獲得性兩個角度出發，依據兩個系統變量的確定原則，共確定系統變量68 個，其中狀態變量4 個、速率變量1 個、常量6 個、輔助變量57 個。其中，狀態變量表示累積效應的變量，速率變量表示累計效應變化快慢的速度變量，輔助變量表示從積累效應變量到變化速度變量及變化速度之間的中間變量，常量表示在所考慮的時間內變化甚微或相對不變化的那些系統參數視為常量。特別的，圖2 中＜Time＞、＜工業增加值＞、＜三產增加值＞、＜建筑業增加值＞表示4 個隱藏變量。所謂隱藏變量，是指已經存在于系統中的變量，但由于相關因素距離較遠等原因，為了使畫圖更方便，流程圖更美觀，將這些變量設置為隱藏變量。

2.3 模型構建

模型從義烏市實際情況出發，確定68 個系統變量，結合水文、社會、經濟、生態系統四者之間的交互關系，充分考慮再生水的回用，構建系統動力學模型，通過設置多種組合發展情景，對義烏市未來30年的總需水量和缺水量變化過程進行預測。結合供水預測結果，對未來水資源供需平衡狀態進行分析。

2.3.1 數據來源

依據2009-2018年《義烏市水資源公報》、《義烏市統計年鑒》，以及《義烏市水資源綜合規劃》、《義烏市水資源調查評價》、《義烏市域總體規劃（2013-2030年）》、《義烏市智慧水務業務應用建設》確定系統動力學模型的各參數。

2.3.2 模型建立準則

模型的模擬期為2009-2050年，時間步長DT為1年。2018年為基準年，規劃水平年為2020年、2030年和2050年，2009-2018年為模型驗證期。

2.3.3 建立系統因果關系及流程圖

本文從系統內資源、人口、經濟、社會和環境及其相互作用和相互制約的關系入手，考察系統的層次性、時序性、動態性、邊界性、可控性，確定系統邊界。義烏市水資源供需系統由需水子系統、供水子系統、社會子系統、經濟發展子系統、環境子系統構成，系統內各要素跨子系統相互影響、相互作用、相互制約，形成具有多重反饋的因果關系結構如圖1。

基于義烏市水資源供需系統因果關系反饋環（圖1），構建義烏市水資源供需平衡系統的SD 模型系統流程圖如圖2所示，水資源供需平衡系統主要包括需水端和供水端［20］，其中需水預測是根據區域經濟社會發展的用水現狀，推算未來區域總需水量，為水資源的規劃管理、供需關系分析提供基礎。需水預測主要包括生活需水量預測、農業需水量預測、二產需水量預測、三產需水量預測和生態需水量預測。供水端除考慮傳統方法中地表水可供水量、地下水可供水量和其他水可供水量（主要為雨水），也結合義烏市高效利用再生水以解決資源型缺水的戰略規劃，將再生水作為重要水源納入供水端的預測。

圖1 義烏市水資源供需系統因果關系反饋環Fig.1 The casual relationship and feedback mechanism of water resources supply and demand system in Yiwu City

圖2 義烏市水資源供需系統SD模型系統流程圖Fig.2 Flow chart of SD model system of water resources supply and demand system in Yiwu City

2.4 模型內部算法及參數估計

2.4.1 馬爾薩斯-邏輯回歸人口預測模型

馬爾薩斯-邏輯回歸人口預測模型是對傳統人口預測模型馬爾薩斯人口增長模型的改進模型，該模型適用于資源對人口增長有所限制的地區，本文基于該模型進行人口預測［21］。

式中：r為人口自然增長率（由區域人口增長規劃確定）；N為人口增長閾值（以實際人口值與預測值擬合最優為原則選取）；t為預見期（在此文為2030年和2050年）；t0為基準期（在此文為2018年）根據馬爾薩斯-邏輯回歸人口預測模型推算，2030年義烏市常住人口為247.50萬人，2050年常住人口約為293.76萬人。

2.4.2 城鎮化率預測模型

2009-2018年采用實際城鎮化率，2030、2050年通過設定不同的發展情景確定（S0 零方案，S1 低增長，S2 穩增長，S3 高增長）。其中，S0零方案為對照組，即保持現狀水平年（2018年）義烏市的城鎮化率77.61%不變，反映發展水平不變情況下未來的需水情況加以對照；S1低增長情景表示由于經濟社會等因素導致城鎮化水平增速較慢的發展情景；S2穩增長情景表示在現有基礎和規劃條件城鎮化穩步發展的情景；S3高增長情景表示在政策、經濟等各因素驅動下城市化進程高速發展的情景。

由于過去10年，義烏市大力推動城鎮化建設，城鎮化率在2009-2018年年均增速已處于較高水平，城鎮化率年均增長率為3.62%。S1 低增長發展情境下，假設城鎮化率增速為過去10年的20%，得到2030年和2050年的城鎮化率分別為84.85%和92.09%；確定S2 穩增長發展情境下2030年城鎮化率為規劃預測值90%，按照該年均1.24%的增長速度的50%，得到2050年城鎮化率為96.2%；以穩增長情景S2 為基礎，預測S3 高增長情境下義烏市2030年、2050年城鎮化率分別為95%和98%。

2.4.3 節水意識預測模型

在實際生活中，居民節水意識實際增長過程是非線性的。近年來，居民素質上升明顯，節水意識處于快速提升階段，但這種提升不是無節制的，到達一定程度時，上升速度逐漸放緩，呈現由快到慢的趨勢，并逐漸趨近于節水意識上限。該過程與sigmoid 函數變化過程類似，通過對sigmoid 函數的改進，根據節水意識對生活用水量影響的量化關系，參考已有研究［22］，對節水意識數學模型做出如下定義：

式中：M為超參數；θ為節水意識增長率，依據義烏市水資源系統特點，設定M=0.05。

根據居民節水意識的高低，通過對增長率θ的不同取值，將需水預測情景分為無節水意識情景J0、低度節水意識情景J1、中度節水意識情景J2，和高度節水意識情景J3，計算得到2030年和2050年的節水意識參數K2030、K2050，以判斷不同節水意識情景下2030年和2050年可能的需水情況，如表3所示。

表3 義烏市4種不同節水情景 %Tab.3 Four kinds of different water-saving scenarios in Yiwu City

2.4.4 定額預測模型

在定額預測模型中，采用回歸分析法，對2009-2018年各用水部門定額的統計值進行分析計算，得到規劃水平年各部門的用水定額。結合《義烏城市總體規劃（2030）》和《義烏市水資源綜合規劃（2030）》確定2030年其他變量的取值，對于模型中的6個常量，采用2018年的實際統計值。

（1）生活需水量預測。

式中：au(t)為城鎮居民人均年用水定額，m3/人；UWD(t)為城鎮生活需水量；aR(t)為農村居民人均年用水定額，m3/人；RWD(t)為農村生活需水量；DWD(t)代表第t年的生活需水量，k為節水意識。

（2）農業需水量預測。

式中：Ai表示第i種作物的種植面積；Qi表示第i種作物的灌溉定額；?i 表示第i種作物的灌溉水利用系數，如圖1 所示；A1、A2、A3分別代表水田、旱地和經濟作物的種植面積；Q1、Q2、Q3分別為3 種作物的灌溉定額；?1、?2、?3表示第3 種作物的灌溉水利用系數；A1i、A2i、A3i分別代表某一頻率的林果地、草場、魚塘灌溉（或補水）面積；S1i、S2i分別為大、小牲畜頭數；E1、E2、E3分別為林果地、草場、魚塘灌溉（或補水）凈定額；γ為林牧漁業利用系數，由供水規劃與節水規劃方案確定；AWD1為農田灌溉需水量；AWD2為林牧漁業需水量；AWD 為農業需水量。

（3）二產需水量預測。

式中：SWD為二產需水量；IWD 為工業需水量；IVWD表示萬元工業增加值用水量，該用水量與時間呈表函數關系；IAV為工業增加值；SAV為二產增加價值；PIAV為工業增加值占二產比例；CIWD為建筑業需水量；CIVWD表示萬元建筑業增加值用水量，該用水量與時間呈表函數關系；CIAV為建筑業增加值，該值由二產增加值和工業增加值決定。

（4）三產需水量預測。

式中：TWD為三產需水量；TVWD為萬元三產增加值需水量；TAV為三產增加值；GDP為國民生產總值；PTAV增加值占比，該比例為與時間有關的表函數。

（5）生態需水量預測。

式中：EWD為生態需水量；AAR為多年平均徑流量；PEWD為規劃百分比，該值為與時間有關的表函數，該規劃百分比根據生態需水量與多年平均徑流量的數量關系對歷史序列取值。

根據生態需水量規劃百分比取值的不同，將需水預測情景分為E0 零生態方案、E1 生態穩定方案、E2 生態高質量發展方案，如表4所示。

表4 義烏市3種不同生態情景 %Tab.4 Three different water-saving scenarios in Yiwu city

（5）可供水量預測。

式中：AWS為可供水量；ASWS為地表可供水量；AUWS為地下可供水量；OAWS其他可供水量；RAWS為再生水量；DWD為生活污水排放量；DWDR為生活污水治理率；IWD為工業污水排放量；IWDR為工業污水治理率；SRR為再生水回用率［23］。

污水資源化是解決水資源短缺的有效途徑［24］。義烏市“十四五”規劃中強調了將再生水作為重要水源，納入水資源規劃與配置。因此，本文根據污水回用率取值的不同，將供需平衡預測情景分為R1 低回用情景、R2 中回用情景（參考《義烏市城市總體規劃》）和R3 高回用情景，對義烏市未來三十年水資源供需平衡狀況進行分析，預測不同情境下的區域總缺水量，回用情景見表5。

表5 義烏市3種不同再生水回用情景 %Tab.5 Three different water-saving scenarios in Yiwu City

根據《義烏市水資源綜合規劃》，以現狀工況下全市水資源供需平衡分析成果為基礎，采用長系列調算法分析設計保證率下現狀水平年義烏市可供水量為2.82 億m3。義烏市境內水庫水源挖潛包括調整八都、巧溪、巖口、長堰、柏峰、楓坑等6 座中型水庫功能為城鄉供水，建設上溪水廠、義南水廠與主城區城北水廠和義駕山水廠的連接干管，實現城鄉一體化供水等措施。上述措施可增加優質水可供水量1 752 萬m3。同時規劃于后宅街道新建前傅水庫，為主城區內科創新區提供優質水資源，規劃水庫集水面積1.45 km2，多年平均來水量110 萬m3，正常庫容65 萬m3，95%保證率下優質水可供水量為70 萬m3；于蘇溪鎮新建里深塘水庫，為科創新區提供優質水資源，規劃水庫集水面積0.31 km2，多年平均來水量25 萬m3，正常庫容25 萬m3，95%保證率下優質水可供水量為15 萬m3；于廿三里街道新建鮑寺坑水庫，為義東區提供優質水資源，規劃水庫集水面積2.88 km2，多年平均來水量220 萬m3，興利庫容170 萬m3，95%保證率下優質水可供水量為150 萬m3。根據新版總規及《義烏市水利發展十三五規劃》等，規劃義烏江水源挖潛工程主要指雙江湖水利樞紐工程。工程位于義烏江與南江匯合口下游2 km處，用于主城區、義南區及義西區工業用水和市政景觀用水。雙江湖規劃水深4 m，水域面積4.5 km2，庫容1 700 萬m3，90%保證率下可新增年供水量7 300 萬m3。上述工程措施已于2020年前完工。根據新版總規，境外引水工程主要包括金華安地水廠引水工程和九峰、安地水廠聯合引水工程。其中2020年實施安地水廠引水工程，年引水量3 000 萬m3；2030年實施九峰和安地水廠聯合引水工程，年引水量5 000 萬m3；合計引水量可達8 000 萬m3。據相關研究成果，污水處理廠污水處理量的50%～70%可做回用處理，本次規劃取50%。根據義烏市主要污水處理廠現狀及規劃（2020年）處理規模，估算義烏市污水處理可回用水量。根據上述對境內水庫水源挖潛、義烏江水源挖潛、境外引水與中水回用等水資源開發利用方案所增加的可供水量分析成果，得到2030年規劃水平年義烏市可供水量為3.54億m3。在2030年可供水量預測基礎上，充分考慮已成供水工程經過挖潛、改造、配套及水量的合理調配后新增加的可供水量，而且考慮了工程老化、損壞、淤積等因素對其供水能力的衰減影響。新建、續建工程，在考慮規劃水源工程后，根據工程計劃實施進度、資金投入程度、配套完善程度等分析其在規劃水平年可能達到的供水量，依據義烏市多年平均實際供水增長率，預測得到2050年義烏市可供水量約為4.86 億m3（此處為最大可供水量，不考慮極端異常氣候情況和2030-2050年間新增供水工程建設情況）。

表6 義烏市需水預測模型參數設定Tab.6 Parameter setting of Yiwu water demand prediction model

2.5 模型檢驗

2.5.1 直觀檢驗

通過分析系統因果關系和SD 流圖，檢驗模型的驅動機制完善、結構設置合理，方程表述正確，量綱統一，通過系統動力學方法直觀檢驗。

2.5.2 有效性檢驗

有效性檢驗是在模型直觀檢驗通過后通過對模型進行模擬［13］，將模擬值與歷史真實值數據進行對比，根據二者的偏差和符合程度，判斷模型模擬的有效性。本文選擇總需水量和國內生產總值兩個關鍵變量，采用2009-2018年的歷史統計數據對模型模擬值進行有效性檢驗（表7）。

由表7可知，實際值與模擬值相比，相對誤差的絕對值基本都小于10%，就10年的驗證期來說（以往研究多為5年以內［25，26］），與已有研究相比，模型的模擬值與真實值屬于擬合較好的情況，模型模擬結果是可靠的。

表7 模型有效性檢驗Tab.7 Validity test of the model

2.5.3 穩定性檢驗

穩定性檢驗的方法為步長檢驗，通過設置不同的步長進行仿真，對比仿真結果，如果變化趨勢基本一致，則表明模型不會產生病態結果。

如圖3 所示，對模型設置不同的步長進行仿真可以看出選取不同步長的仿真結果變化趨勢基本一致，模型具有較好的穩定性。

圖3 不同步長國內生產總值仿真結果Fig.3 Different step sizes of GDP simulation results

3 義烏市需水預測結果及供需平衡結果分析

3.1 組合情景方案

以往對需水預測和水資源供需平衡關系的研究，多設置少數幾個特定情景［27，28］，無法準確完善的反映需水量和供水量在各種不同條件下未來可能發生的變化。且這種情景設置的方式，也無法反映各因子動態變化對區域需水量和供需平衡狀態可能帶來的影響。

單一因子的變化無法真實反映未來在社會進步、經濟發展和生態文明建設三者驅動下的用水特點的復雜變化［29］。因此，本文通過組合各影響因子梯度變化的方式得到多種組合情景。如表2～4所示，通過設置城鎮化率參數、節水意識參數和生態發展參數的梯度變化，反映經濟社會發展和生態文明建設需求對需水特點的影響，得到未來可能出現的需水組合情景共4 × 4 ×3= 48 種。在48 個需水組合情景的基礎上，增加R1（低回用）、R2 中回用和R3 高回用三種再生水回用情景，得到共48× 3=144個水資源供需平衡分析組合情景。為義烏市未來將再生水作為重要水源納入規劃，構建新的供需平衡關系提供分析方法和決策指導。多種組合情景的設置可清楚反映未來各因子動態變化對區域需水量和供需平衡狀態可能帶來的影響，為決策者提供更加全面和為完善的決策依據。所有組合情景方案如圖4所示。

表2 義烏市4種不同社會發展情景 %Tab.2 Four kinds of different social development scenarios in Yiwu City

圖4 多方案組合情景設置Fig.4 Multiple combination scenario settings

3.2 情景方案優選

采用上文構建的義烏市系統動力學水資源供需平衡預測模型，對144 種組合情景進行模擬，得到各組合情景2009-2050年的缺水量。由于數據量較大，為方便數據分析，提取各組合情景2020年、2030年、2040年和2050年的缺水量作為各組合情景的缺水量代表值，進行進一步分析。為將144 個組合情景方案在2020年、2030年、2040年和2050年的表現作為一個整體評判，篩選出缺水量整體較少的組合情景方案，需對SD 模型模擬得到的缺水量代表值進行數據標準化處理，處理方法如公式（19）。

式中：i代表第i種水資源供需平衡分析組合情景；t表示缺水量預測的代表年份，分別為2020年、2030年、2040年和2050年；表示歸一化處理后得到第i方案第t年的新的缺水量指標表示第i方案第t年的缺水量模擬值表示第t年所有方案中缺水量模擬值最小方案的缺水量表示第t年所有方案中缺水量模擬值最大方案的缺水量代表第i方案在第t年相對于該年的其他所有方案的缺水水平，越大表示相對其他方案來說該方案缺水情況較嚴重。

為分析在未來中長期范圍內各組合情景的缺水量水平相對于其他方案是否有所改善，將2020年標準化后的各方案缺水量值作為橫坐標值，即將2020年該方案在所有方案中的缺水水平作為參考系，將2030年、2040年和2050年的值作為縱坐標值得到共144 × 3= 432個點，每個點代表各組合情景在各年份的缺水量。如圖5 所示，依據所有方案在不同水平年的缺水量的值，對組合情景方案進行初步篩選。

如圖5所示，第一輪篩選中，為滿足社會發展的用水保障需求，得到未來中長期時段內總缺水量較小的方案，丟棄缺水量在平均水平以上的方案，即縱坐標大于0.5的所有點。如圖5所示，Ⅰ區和Ⅳ區的所有組合情景點總缺水量標準值小于0.5，總缺水量在所有組合情景中相對較小，保留這些組合情景點共56個。

圖5 144種組合情景方案篩選Fig.5 Screening of 144 combinations of scenarios

第二輪篩選過程中，考慮兩點篩選原則。一是考慮某一種方案相對于該年份的所有方案，其排名位置在規劃水平年的缺水水平相對于2020年是否有所改善即將2020年該方案的缺水量排名位置作為基準值，將規劃水平年（2030年、2050年）的缺水量標準化值與之相比，觀察該方案相對于其他所有方案而言排名位置在未來是否有所改善，即該方案的動態發展是否優于其他方案。若該比值小于1，說明該方案相對于其他方案的缺水量排名較2020年有所提高，即圖4 中Ⅰ區域。二是考慮規劃水平年各方案總缺水量的大小，篩選出各規劃水平年缺水量小于所有方案該年缺水量均值的方案。綜合以上兩點篩選原則，第二輪篩選得到32個組合方案。

第三輪篩選中，如圖6 所示對第二輪篩選得到的32 個組合情景方案2020年、2030年、2040年和2050年的總需水量排序，將各個年份總需水量小于均值的20個組合情景作為A 區，將大于均值的12 個方案作為B 區。在A 區方案集中選擇需水量最少，且城鎮化率發展情景不為S0 的方案共6 個組合方案組成A方案集合，A 方案集合代表了社會經濟取得一定發展條件下若出現極端缺水情況時需水量最少的組合方案，該方案集合中的優選方案有利于應對未來可能出現的極端缺水情況。依據該篩選條件，在A 區篩選得到的組合方案有：S1J3EOR2、S1J3EOR3、S2J3EOR2、S2J3EOR3、S3J3EOR2、S3J3EOR3；在B區方案集中選擇需水量較少，城鎮化率發展情景不為S0，生態發展情景不為E0 的方案共6 個組成B 方案集合，B 方案集合代表所有情景方案中需水量較小，生態較為友好，且綜合考慮了社會經濟不同發展水平的組合方案，該方案集合適用于非極端缺水條件下，保障區域水安全和社會-經濟-生態環境系統可持續發展。依據該篩選條件，在B 區篩選得到的組合方案有：S1J3E1R3、 S2J3E1R3、 S3J3E1R3、 S1J2E1R3、 S2J2E1R3、S3J2E1R3。

圖6 第一輪篩選所得56個情景缺水總量Fig.6 Total water shortage of 56 scenarios in the first round of screening

3.3 決策方案對比

如圖8、9 所示，A、B 方案集各方案的總需水量在2018年之后穩步升高，A 方案集總需水量和缺水量整體小于B方案集合，B方案集中各方案總缺水量較A 方案集差異明顯。值得注意的是，在A方案集中所有組合方案均為高度節水（J3）情景，而高回用（R3）和中回用（R2）情景各占一半，這表明在極端缺水條件下，提高居民節水意識的重要性相對提高再生水回用率更為重要。但是在B 方案集中，篩選出的所有組合方案均為高回用情景，高度節水情景和中度節水情景各占一半，這表明在依據該篩選條件，在保障區域水安全和社會-經濟-生態環境系統可持續發展的綜合要求下，且來水量正常條件下，提高再生水回用率較提高居民節水意識，對改善水資源供需關系更為有效。在A方案集中，S1J3E0R2和S1J3E0R3總需水量最少，在2030年和2050年均為3.68和6.07 億m3；S3J3E0R2和S3J3E0R3 總需水量最多，在規劃水平年需水量均為3.77、6.12 億m3；S3J3E0R3總缺水量最少，規劃水平年缺水量分別為0.24、1.26 億m3；總缺水量最大的組合情景為S1J3E0R2，規劃水平年缺水量分別為0.67和2.04 億m3。B 方案集中，需水量最小的組合情景為S1J3E1R3，規劃水平年需水量分別為4.42和7.17 億m3；需水量最大的組合情景為S3J2E1R3，規劃水平年需水量分別為4.54、7.51 億m3；缺水量最小的組合情景為S3J3E1R3，規劃水平年缺水量分別為0.97、2.36 億m3；缺水量最大的組合情景為S1J2E1R3，規劃水平年缺水量分別為1.00、2.70 億m3。綜上，A、B 方案集中，2030年和2050年總缺水量最小的方案相差0.73 和1.1 億m3；總缺水量最大的方案相差0.33和0.66 億m3。需要說明的是，該模型預測得到的各方案情境下的總需水量和總缺水量為不考慮新建或改建水源工程影響的模擬值。

圖7 總需水量情景比選Fig.7 Total water demand scenarios comparison

圖8 優選方案總需水量變化過程Fig.8 Change process of the total water demand of the optimal scheme

圖9 優選方案總缺水量變化過程Fig.9 Change process of the total water shortage in the optimal scheme

若未來中長期時段內，區域降水顯著減少，處于嚴重資源型缺水狀態，為降低區域缺水風險，可參考A 集合中的各組合方案，適當降低生態要求，優先保證生活和生產用水，從提高節水意識和再生水回用率兩個角度減少缺水量，節水重點在于提高居民節水意識。若需保障區域水安全和社會-經濟-生態環境系統可持續發展，可在B 集合中根據實際情況選擇組合情景方案進行需水量預測和水資源供需平衡分析。在此基礎上，將再生水回用率以及居民節水意識兩個角度作為突破口，節水重點在于提高再生水回用率，參考方案B中二者的組合情景，獲得不同節水意識和再生水回用率水平下未來30年的總需水量和缺水量，作為水資源中長期規劃和節水戰略決策的科學依據。A方案集合和B方案集合針對不同的情景，通過方案優選，從不同角度為決策者提供決策支持。決策者可根據實際情況選取組合情景方案，采用本文構建的系統動力學模型，得到義烏市未來不同情景下的缺水量和需水量。

4 結 論

本文從義烏市實際情況出發，確定68 個系統變量，結合水文、社會、經濟、生態系統四者之間的交互關系，充分考慮再生水的回用，構建系統動力學模型。通過設置48 種未來經濟-社會-環境耦合需水情景，對區域2020-2050年的需水量進行預測。在此基礎上，增加3 種再生水回用組合情景，對得到的144種供需情景三輪方案根據不同發展要求和來水條件進行比選，選出A、B 兩個方案集。其中一個方案集包括義烏市極端缺水情況適用的6 種組合情景，另一個方案集包括最有利于區域水安全保障和生態環境可持續發展的6種組合情景。這些組合情景為中長期水資源規劃和決策提供科學依據和可選方案集。

（1）系統動力學方法可用于模擬預測復雜水資源系統未來中長期時段內區域總需水量以及總缺水量，動態反映未來社會經濟發展對區域用水特點的影響，綜合考慮了生活、工業、農業和生態部門的用水需求，為未來長期的水資源高效開發利用和優化配置提供科學依據。

（2）義烏市屬于資源型缺水城市，提高再生水回用率可有效緩解該市用水緊張問題，在2030年和2050年將再生水回用率分別提高至60%和90%，可將總缺水量最大程度降低到0.24和1.26億m3。

（3）多因子梯度變化驅動下的組合水資源供需情景設置，可為決策者提高更加全面的決策支持。本文通過方案優選對比發現，未來中長期時段內，再生水回用率對義烏市最有利于區域水安全保障和生態環境可持續發展的6種組合情景的總缺水量影響較大，居民節水意識對極度缺水條件下的水資源供需關系影響相對較大。 □