胡惠蘭+周亮廣

摘要：根據(jù)2003-2013年淮河流域五省的降水量、徑流系數(shù)、人均水資源量、人均GDP、人口密度等相關(guān)數(shù)據(jù)，構(gòu)建水資源短缺風(fēng)險評價體系，用熵權(quán)法對指標(biāo)賦值，運用可變模糊模型對淮河流域及各省的水資源短缺風(fēng)險進(jìn)行評估和時空差異分析。結(jié)果表明：2003-2013年間淮河流域水資源短缺風(fēng)險值總體較高，且呈緩慢的增長趨勢，2004年降水較少，風(fēng)險值達(dá)到最高；十年間河南省風(fēng)險增加最為明顯，而山東省較為穩(wěn)定，風(fēng)險增加也最低；在淮河流域五個區(qū)域中，河南省的風(fēng)險程度最高，達(dá)到352；江蘇省、山東省次之；安徽省和湖北省相對較低，達(dá)到286和251。水資源短缺風(fēng)險二級指標(biāo)分析發(fā)現(xiàn)，危險性最強(qiáng)的是河南省，安徽省最??；水資源短缺易損性最強(qiáng)的是山東省，湖北省最??；水資源短缺暴露性最強(qiáng)的是江蘇省，山東省最??；水資源短缺可恢復(fù)性最好的是湖北省，河南省最差。同時，所有評價指標(biāo)中人口密度、人均GDP、降水量對水資源短缺風(fēng)險的影響較大。

關(guān)鍵詞：水資源風(fēng)險；熵權(quán)法；可變模糊模型；淮河流域

中圖分類號：TV211文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：

16721683（2017）06005907

Abstract：Based on the statistical data of precipitation，runoff coefficient，percapita water resources，GDP per capita，and population density from 2003 to 2013 in the 5 provinces of Huaihe River Basin，we conducted a comprehensive risk assessment of the water resources shortage in Huaihe River Basin and each province by building a risk assessment system and using the variable fuzzy model and entropy weight methodThe results showed that the overall risk of water shortage in the Huaihe River Basin during 20032013 was relatively high and showed a trend of slow growthThe risk reached the highest in 2004 when the precipitation was littleDuring the ten years，the increase of risk in Henan province was the most pronounced，whereas Shandong province was relatively stable with the smallest increase of riskHenan province had the highest degree of risk among the five regions in the Huaihe River Basin，reaching 352It was followed by Jiangsu province and Shandong province，while Anhui and Hubei provinces had relatively low risks，which were 286 and 251 respectivelyThe analysis of the secondary indicators of water shortage risk revealed that Henan province faced the highest threat while Anhui province faced the lowestShandong province was the most vulnerable to water shortage while Hubei province was the least vulnerableJiangsu province was the most exposed to water shortage while Shandong province was the least exposedHubei province had the best restorability from water shortage while Henan province had the worst restorabilityMoreover，population density，GDP per capita，and precipitation had a great impact on water shortage risk

Key words：water resources risk；entropy weight method；variable fuzzy model；Huaihe River Basin

中國是世界貧水國之一，淡水資源只占世界總量的8%，人均占有水資源量僅2 200 m3，約為世界人均值的14，相當(dāng)于美國人均占有量的l6，巴西的19。從我國社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展來看，水資源已迅速接近承載力的上限，水資源短缺問題將越來越成為我國農(nóng)業(yè)和社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的制約因素[1]。

隨著社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，水資源短缺問題引起了越來越多人的關(guān)注，對水資源系統(tǒng)進(jìn)行風(fēng)險管理已成為水資源可持續(xù)發(fā)展的必然趨勢，風(fēng)險評估作為水資源短缺風(fēng)險管理的基礎(chǔ)已被廣泛采用，并取得了很多研究成果[2]。國外Nazar[3]較早定義了水資源風(fēng)險表征的量化指標(biāo)。Hashimoto[4]提出了可靠性、可恢復(fù)性、脆弱性3個評價指標(biāo)，從數(shù)學(xué)意義上給出了定義。MartinCarrasco[5]對西班牙埃布羅河流域的水資源狀況進(jìn)行研究，篩選了需水保障率、需水保障可靠性、水資源利用率、供水能力隨保障率變化率等4個指標(biāo)，評估干旱因素驅(qū)動的水資源短缺風(fēng)險。endprint

國內(nèi)許多學(xué)者對我國各地區(qū)、流域的水資源進(jìn)行研究，王富強(qiáng)、黃明聰、于瀾等都選取多個指標(biāo)，構(gòu)建評價體系，采用灰色模型理論、可變模糊模型、熵權(quán)法、層次分析法等方法分析區(qū)域的水資源風(fēng)險狀況，進(jìn)而分析水資源狀況并提出相應(yīng)的對策[69]。劉荊[10]采用相關(guān)分析法對淮河流域暴雨災(zāi)害進(jìn)行風(fēng)險評估門寶輝、徐珊分別用主成分分析法和生態(tài)足跡法各自對我國北方的寧夏和新疆地區(qū)、南方廣東省的水資源可持續(xù)利用進(jìn)行了研究[1112]。淮河流域水資源研究也較多，劉泳杰、郭鵬、劉俊閣等研究了淮河流域各省的水資源及其利用狀況，就各省水資源短缺的現(xiàn)狀提出相對的意見，為各省保護(hù)水資源提供了參考[1320]。

但淮河流域水資源的研究多是對水資源承載力、水環(huán)境、水污染、水生態(tài)等的研究，少有通過對淮河流域整體及其分省水資源短缺狀況進(jìn)行風(fēng)險評估的研究。通過建立評價指標(biāo)體系、構(gòu)建可變模糊模型對淮河流域進(jìn)行水資源短缺風(fēng)險評估與時空分析，可為淮河流域的水資源短缺解決方案提供一定參考。

1數(shù)據(jù)來源與技術(shù)方法

11數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)主要來源于2003-2013年《淮河片水資源公報》，指標(biāo)有降水量、徑流系數(shù)、人均水資源量、水資源開發(fā)利用率、人口密度、農(nóng)田灌溉畝均用水量、萬元工業(yè)增加值用水量、生態(tài)環(huán)境用水量。地圖數(shù)據(jù)為淮河流域區(qū)劃圖。

12研究方法

121滑動平均法

為了對各指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分級，得到指標(biāo)隸屬度分級標(biāo)準(zhǔn)，將已有數(shù)值序列進(jìn)行滑動平均，計算出數(shù)值序列的滑動平均值，作為一個新的序列，再計算其均值和均方差，建立指標(biāo)值的分級標(biāo)準(zhǔn)如下。

平均值：[AKx-D]=[SX（]1[]n∑[DD（]n[]i=1[DD）]xi（1）

方差：

s=[KF（][SX（]1[]n-1∑[DD（]n[]i=1[DD）]（xi-[AKx-D]）2（2）

122熵權(quán)法

（1）建立原始數(shù)據(jù)矩陣。

現(xiàn)有評價對象A=（A1、A2、A3、A4、A5）即淮河流域的五個區(qū)湖北省、河南省、安徽省、江蘇省、山東省，評價指標(biāo)B=（B1、B2、B3、B4、B5、B6、B7、B8、B9、B10）即降水量、缺水率、人均GDP、人均用水量等，被評價對象Ai對指標(biāo) Bj的值記為Xij：

X[WTBZ]=[JB（（][HL（4]X11[]X12[]…[]X1n

X21[]X22[]…[]X2n

[][][]

Xm1[]Xm2[]…[]Xmn

m×n（3）

（2）對原始矩陣進(jìn)行無量綱化處理。

越大越優(yōu)型指標(biāo)：Vij=[SX（]Xij-min（Xj）[]

max（Xj）-min（Xj）（4）

越小越優(yōu)型指標(biāo)：Vij=[SX（]max（Xj）-Xij[]

max（Xj）-min（Xj）（5）

（3）計算第j項指標(biāo)下，第i個對象的特征比重Pij。

Pij=Vij∑[DD（]m[]i=1[DD）]Vij（0≤Pij≤1）（6）

（4）計算第j項指標(biāo)的熵值ej。

ej=-1ln（m）∑[DD（]m[]i=1[DD）]Pij·lnPij（7）

（5）確定各指標(biāo)的熵權(quán)。

Wj=（1-ej）∑[DD（]n[]j=1[DD）]（1-ej）（8）

123模糊綜合評價法

模糊綜合評價法，是一種應(yīng)用模糊變換原理分析和評價模糊系統(tǒng)的方法，普遍用于資源與環(huán)境條件評價、生態(tài)評價等各個方面。

由上文熵權(quán)法得到各一級權(quán)重為：A=[a1，a2，a3，a4]；二級權(quán)重為：A1=[a1，a2]；A2=[a1，a2]；A3=[a1，a2，a3，a4]；A4=[a]。[WT]根據(jù)分級標(biāo)準(zhǔn)判斷各省各指標(biāo)值位于哪個等級，得到如下矩陣：

R危險性=（1ij）2×5=[JB（[][HL（5]r111[][KG-2]r112[][KG-2]r113[][KG-2]r114[][KG-2]r115

r121[][KG-2]r122[][KG-2]r123[][KG-2]r124[][KG-2]r125[JB）]]（9）

R易損性=（2ij）2×5=[JB（[][HL（5]r211[]r212[]r213[]r214[]r215

r221[]r222[]r223[]r224[]r225[JB）]]（10）

R暴露性=（3ij）4×5=[JB（[][HL（5]r311[]r312[]r313[]r314[]r315

r321[]r322[]r323[]r324[]r325

r331[]r332[]r333[]r334[]r335

r341[]r342[]r343[]r344[]r345

[JB）]]（11）

R可恢復(fù)性=（4ij）1×5=[[HL（5]r411[][KG-23]r412[][KG-23]r413[][KG-23]r414[][KG-23]r415[HL）]]（12）

經(jīng)合成運算可得到：

Bi=Ai×Ri=[bi1，bi2，bi3，bi4，bi5]

（i=1，2，3，4）（13）

基于單要素模糊綜合評價結(jié)果，可得到綜合評價決策矩陣：

R=[JB（[]B1B2B3B4[JB）]]=

[JB（[][HL（5]b11[]b12[]b13[]b14[]b15

b21[]b22[]b23[]b24[]b25endprint

b31[]b32[]b33[]b34[]b35

b41[]b42[]b43[]b44[]b45[JB）]]（14）

最后得出水資源風(fēng)險的模糊綜合評價結(jié)果：

B=A×R=[a1，a2，a3，a4]

[JB（[]B1B2B3B4[JB）]]=

[b1，b2，b3，b4，b5][WT]（15）

2指標(biāo)體系構(gòu)建與權(quán)重計算

21評價指標(biāo)體系

根據(jù)國內(nèi)外指標(biāo)體系構(gòu)建的方法以及已有數(shù)據(jù)特點構(gòu)建了風(fēng)險評估指標(biāo)體系（表2）。總體分為四個一級指標(biāo)，危險性、易損性、暴露性以及可恢復(fù)性，各一級指標(biāo)由二級指標(biāo)組成，危險性包括降水量和徑流系數(shù)，易損性包括人均水資源量和水資源開發(fā)利用率，暴露性包括人 均GDP、人口密度、農(nóng)田灌溉畝均用水量和萬元工業(yè)增加值用水量，可恢復(fù)性由生態(tài)環(huán)境用水量來代表。

22評價標(biāo)準(zhǔn)

采用滑動平均的方法，根據(jù)不同指標(biāo)的多年平均標(biāo)準(zhǔn)將隸屬度分為5級。這些指標(biāo)中有越大越優(yōu)型，也有越小越優(yōu)型。其中降水量、徑流系數(shù)、人均水資源量與人[HJ21mm]均GDP為越大越優(yōu)型，水資源開發(fā)利用率、人口密度、農(nóng)田灌溉畝均用水量、萬元工業(yè)增加值用水量、生態(tài)環(huán)境用水量為越小越優(yōu)型。

各項指標(biāo)隸屬度的分級標(biāo)準(zhǔn)見表3。

23指標(biāo)權(quán)重

由熵權(quán)法得到各一級指標(biāo)與二級指標(biāo)的權(quán)重（表4），在一級指標(biāo)中，暴露性指標(biāo)所占的權(quán)重最大，為50%。二級指標(biāo)中，危險性指標(biāo)中徑流系數(shù)所占比重最大，為64%；易損性指標(biāo)中人均水資源量所占比重最大，為70%；暴露性指標(biāo)中人口密度所占比重最大，為35%，人均GDP、農(nóng)田灌溉畝均用水量、萬元工業(yè)增加值用水量所占比重分別為25%、26%、14%。可見人口密度、人均GDP、降水量對水資源短缺風(fēng)險的影響較大，而萬元工業(yè)增加值用水量、生態(tài)環(huán)境用水量影響相對較小。3淮河流域水資源短缺風(fēng)險時空分析

31淮河流域水資源短缺風(fēng)險時間變化分析

采用模糊評價法，結(jié)合各指標(biāo)隸屬度分級標(biāo)準(zhǔn)得到淮河流域五個區(qū)域每一年的風(fēng)險評價值（表5），結(jié)合滑動平均法得到水資源風(fēng)險綜合評價值分級標(biāo)準(zhǔn)（表6），由此得到淮河流域水資源短缺風(fēng)險變化趨勢（圖1）及淮河流域各省水資源短缺風(fēng)險變化趨勢圖（圖2）。

從整體上看，淮河流域水資源短缺風(fēng)險值呈緩慢的波動上升的趨勢。2003年到2008年波動較大，2008年之后趨勢較平穩(wěn)，成緩慢上升的趨勢，到2013年水資源短缺風(fēng)險值達(dá)到323，比2003年上升了042，由較低風(fēng)險值上升為中等風(fēng)險。

整個淮河流域2004年為風(fēng)險最高年，為較高風(fēng)險，風(fēng)險評價值達(dá)到372，其次是2006年的331，2007年達(dá)到最低值，為248。2004年的降水量較少，大約7800 mm，而2007年受持續(xù)性強(qiáng)降雨影響，降水量為9782 mm，所以降水是導(dǎo)致風(fēng)險值波動的最主要原因。

2003年到2010年淮河流域各省水資源短缺風(fēng)險波動變化，湖北省波動相對較大。2003年到2013年江蘇省和河南省水資源風(fēng)險增加較多，上升了122和177，達(dá)到較高風(fēng)險等級。其次是湖北省和安徽省，分別上升了082和071，山東較穩(wěn)定，上升了053。從整體上看，2010年之后五個區(qū)域的水資源短缺風(fēng)險值呈緩慢的波動上升趨勢。

32淮河流域水資源短缺風(fēng)險空間分析

[BT（4]321[ZK（]淮河流域水資源短缺風(fēng)險二級指標(biāo)評價分析[BT）]

采用模糊評價法結(jié)合GIS軟件分別得到淮河流域水資源危險性、易損性、暴露性、可恢復(fù)性等級分布圖（圖3-圖6）。

（1）在危險性等級分布圖中可以看出，河南省、湖北省及山東省都屬于高風(fēng)險等級，其中河南省危險性最高達(dá)到393，江蘇省為中等風(fēng)險等級，安徽省為較低風(fēng)險等級，風(fēng)險值為271?；春恿饔?qū)儆诩撅L(fēng)氣候區(qū)，降水豐富，而安徽省降水較多，徑流系數(shù)大，危險性最低。河南省、湖南省地處內(nèi)陸，降水少，徑流系數(shù)小，危險性高。從整體上可以看出，水資源短缺危險程度由南向北，由東向西增加。

（2）易損性等級分布圖中水資源易損程度呈西南向東北增加的狀況。山東省、河南省及江蘇省易損性都達(dá)到高風(fēng)險等級，其中山東省風(fēng)險值最高達(dá)到了44，安徽省為中等風(fēng)險等級，湖北省易損性處于低風(fēng)險等級，風(fēng)險值為1。山東省經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，用水量大，水資源開發(fā)利用率高，易損性最高。河南省人口密度大，人均水資源量小，易損性較高。人口的多少直接決定一個地區(qū)生活生產(chǎn)各方面用水的多少，用水緊張程度以及水資源開發(fā)利用程度，是水資源短缺的主要影響因素之一。湖北省該區(qū)域人口密度小，且用水較少，所以易損程度低。

（3）暴露性等級分布圖中水資源暴露程度自西北向東南增加。江蘇省、安徽省、河南省為中等風(fēng)險等級，江蘇省暴露性達(dá)到較高風(fēng)險等級，風(fēng)險值達(dá)到了338，山東省易損性處于低風(fēng)險等級，風(fēng)險值為206?；春恿饔蚴俏覈匾募Z食生產(chǎn)基地，農(nóng)業(yè)是水資源的用水大戶。農(nóng)業(yè)灌溉需要大量的水資源，不合理灌溉是造成水資源短缺的主要原因。隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，淮河流域的工業(yè)得到了快速的發(fā)展，帶來了巨大的用水量，同時工業(yè)廢水污染的不合理處理或是直接排放勢必會造成水資源短缺。在淮河流域各區(qū)中 ，江蘇省的農(nóng)田灌溉畝均用水量最多，而安徽省的工業(yè)用水量最多，所以暴露程度較高。

（4）可恢復(fù)程度為高等級的有湖北省、安徽省和江蘇省，其中湖北省可恢復(fù)性最高達(dá)到了5，恢復(fù)性低等級的是河南省為1。五個省中湖北省的生態(tài)環(huán)境用水量最少，可恢復(fù)性最高，相反，河南生態(tài)環(huán)境用水量最多，可恢復(fù)性最小。

322淮河流域水資源短缺風(fēng)險等級評價

采用模糊評價法結(jié)合二級指標(biāo)綜合評價值可得到淮河流域水資源短缺風(fēng)險等級分布（圖7）。從圖中可以看出河南省的水資源短缺為較高風(fēng)險等級，風(fēng)險值達(dá)到了352，江蘇省和山東省為中等風(fēng)險等級，安徽省和湖北省為中等風(fēng)險等級，其中湖北省最低，風(fēng)險值為251。從東西方向上看，沿海地區(qū)的水資源風(fēng)險較內(nèi)陸低，從南北方向上看，南方地區(qū)的風(fēng)險值較北方低。安徽省近亞熱帶季風(fēng)氣候，降水較豐富，而山東接近溫帶季風(fēng)氣候，降水較亞熱帶少，河南地處內(nèi)陸，降水較少，人口密度最高所以風(fēng)險值最高。江蘇地處沿海，但經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)，工業(yè)、農(nóng)業(yè)用水量大，人口密度也較大，所以水資源短缺風(fēng)險值較高。endprint

4結(jié)論

（1）淮河流域水資源短缺風(fēng)險評價指標(biāo)體系中人口密度、人均GDP、降水量是影響水資源短缺風(fēng)險較大的因素，而萬元工業(yè)增加值用水量、生態(tài)環(huán)境用水量影響較小。

（2）2003-2010年淮河流域水資源短缺風(fēng)險程度，波動較大，2010年之后變化較小，整體上呈緩慢增長的趨勢。2004年降水較少，風(fēng)險值達(dá)到高風(fēng)險等級；十年間河南省風(fēng)險增加最為明顯，由低風(fēng)險等級上升為高風(fēng)險等級，而山東省較為穩(wěn)定，風(fēng)險增加也最低。

（3） 淮河流域水資源短缺風(fēng)險評估發(fā)現(xiàn)，河南省的風(fēng)險程度最高，為高風(fēng)險等級，江蘇省為較高風(fēng)險等級，山東省和安徽省為中等風(fēng)險等級，湖北省為低風(fēng)險等級。

（4） 淮河流域水資源短缺二級指標(biāo)風(fēng)險評估分析發(fā)現(xiàn)河南省水資源短缺危險性風(fēng)險等級最高，湖北省、山東省、江蘇省次之，安徽省最低；水資源短缺易損性風(fēng)險等級最高的是山東省，江蘇省、河南省、安徽省次之，湖北省最低；水資源短缺暴露性風(fēng)險等級最高的是江蘇省，安徽省、湖北省、河南省次之，山東省最??；水資源短缺可恢復(fù)性風(fēng)險等級最高的是湖北省，安徽省與江蘇省齊平，山東省次之，河南省最低。

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