基于情景分析的城市湖泊流域社會經濟優化發展研究

徐建新，張巧利，雷宏軍，馬喜堂，夏訓峰，席北斗*

1.華北水利水電學院水利學院，河南 鄭州 450011 2.聊城市水利局，山東 聊城 252061 3.中國環境科學研究院，北京 100012

基于情景分析的城市湖泊流域社會經濟優化發展研究

徐建新1，張巧利1，雷宏軍1，馬喜堂2，夏訓峰3，席北斗3*

1.華北水利水電學院水利學院，河南 鄭州 450011 2.聊城市水利局，山東 聊城 252061 3.中國環境科學研究院，北京 100012

以山東省東昌湖流域為例，以生產、生活、生態用水指標為切入點，從社會、經濟和生態環境綜合效益最大化角度建立流域社會-經濟-環境協調發展的模糊機會約束多目標優化模型，在慣性方案及規劃方案的基礎上擬定了三種不同的發展情景(資源環境約束型、社會經濟約束型和協調發展型)，采用模糊多目標規劃權衡各目標函數間的權重，引入污水處理規模機會約束分析，分析規劃水平年各方案優化結果指標，結合流域現狀及規劃要求，優選最佳社會經濟發展模式及污染物控制措施，提出了流域未來年(2008—2030年)社會經濟的發展模式及產業結構的調整方向。

湖泊流域；社會經濟發展；多目標優化；水環境承載力

城市湖泊流域的社會經濟發展可看作是流域“人工-自然”二元系統協調發展的結果，牽涉社會、經濟、陸地生態、湖泊水、污染物及湖泊水生物等六個子系統[1]。生態環境是人類生存發展的物質基礎和制約因素[2]，流域可持續發展問題的關鍵在于社會經濟發展及人類活動的干擾不能超過環境的承載能力[3-5]。水資源不僅是流域可持續發展最主要的限制因子，而且是聯系生態系統和經濟系統的紐帶[6]。水資源短缺已成為地區經濟、環境和社會發展過程中諸多矛盾的焦點[7]，水量型和工程型缺水問題可通過節水、工程和管理措施進行緩解，而由水環境污染造成的水質型缺水問題則較難以控制[8]，因此，優化社會經濟的發展應在流域水質水量控制的條件下進行。同時，產業結構的優化調整可有效促進用水結構的轉變，減少水污染產生量，緩解生態環境壓力，因此對流域進行水資源合理配置有助于緩解流域生態安全問題。

關于社會經濟生態系統發展協調規劃的研究，有以下進程：1)對水資源的研究，集中在水資源調配規劃與管理，常用的模型有模擬、優化及優化與模擬相結合三種類型，時段的劃分由全時段轉為逐時段[9]，模擬多情景，引入模糊化[10]、概率分布[11]及區間數表示不確定性[12]，以區間形式給出結果[13]；2)對水污染物控制研究，經歷了濃度控制、目標總量控制、容量總量控制的階段[14]，主要兼顧公平、效率、可行的原則，總量分配方法有等比例分配、費用最小法分配、分區加權分配、排污指標有償分配、基尼系數法分配、優化分配等，目前技術較為成熟且較可行的為優化分配，兼顧了經濟和環境的承載能力；3)針對以往規劃與建設中水資源規劃與水污染控制相分離的特點，出現了結合水資源與污染物控制的研究[15]，以滿足水資源和水環境的可持續發展；4)隨著社會-經濟-環境協調發展理論的提出和完善，為環境可持續發展下的社會經濟發展提供了理論支持，如環境承載力下的經濟發展不確定性多目標優化研究[16]。目前在流域可持續發展中的不確定性及對優化方案的整體性和系統性評價方面仍存在不足，需加大考慮不確定性和障礙分析、土地利用變化的影響以及生態子系統與社會子系統的關聯[17]，社會經濟的發展需在節約資源和環境友好的約束下進行[18]。

筆者試圖建立流域社會-經濟-環境系統發展多目標優化模型，模擬五種不同發展程度的社會情景，結合流域污染物總量控制、水資源優化配置及產業結構調整，在人口、水量、土地及污染物處理措施的約束下，研究流域可承載的人口規模和經濟發展速度，采用模糊機會約束多目標優化，考慮流域現狀及規劃要求，確定最優發展模式，以期為流域未來年的發展提供導向。

1 研究背景

北方城市湖泊面臨著水資源短缺和水質惡化兩大問題。山東省東昌湖是我國長江以北最大的城市人工湖泊，東昌湖及周邊水系水質改善對周邊地區及下游(渤海)污染治理和生態改善具有重要意義。當前，黃河補水是東昌湖最主要的補水水源；然而未來年黃河來水呈減少趨勢，亟需轉變單一依賴黃河“應急補水”為本地水與黃河水相配合的“常態補水”模式。趙王河是位于聊城市境內徒駭河的支流，便于流域管理，因此擬定開發趙王河水資源以補給東昌湖。因受沿途工農業生產廢水及生活污水排放的影響，趙王河水質污染嚴重。根據2004—2009年的水質監測分析，水體CODCr、氨氮及總磷濃度分別為80.18、3.16和0.12 mgL，為劣Ⅴ類水質。如將其直接作為東昌湖的生態補水水源將對東昌湖水質造成不良影響。因此，從流域的角度控制污染物入河總量，優化流域社會經濟結構。

趙王河流域跨越陽谷縣和東昌府兩個縣區，總面積692.5 km2，其中，陽谷縣流域面積627.5 km2，東昌府區流域面積65.0 km2，分別占東昌府區和陽谷縣面積的5.18％和58.92％。當前，流域面臨的社會經濟及環境發展問題主要有：粗放型經濟增長模式；生活和工業為主要污染源；高能耗、高污染、高投入行業占據工業的主導地位；流域供水量逐年下降；農業多年平均用水量超過總供水量的80％。

2 原理與方法

2.1 模糊機會約束多目標優化模型構建

2.1.1 模糊多目標優化

多目標線性規劃(MOP)有兩個或兩個以上的目標函數，且目標函數和約束條件均為線性函數。為求解多目標模型，可以將目標函數模糊化，轉化隸屬度函數，求最大滿意度[10]。構建模糊多目標規劃(FMOP)如下：

maxλ

S.t.ChX≤(1-λ)fh, max+λfh, minh=1,2,…,m

CkX≥λfk, max+(1-λ)fk, mink=m+1,m+2,…,n

(1)

0≤λ≤1

AX≤B

X≥0

其中，fh和fk為不同的目標函數；fh,min和fh,max為fh的理想最小值和理想最大值；fk,min和fk,max為fk的理想最小值和理想最大值。定義λ為μ(fh)和μ(fk)的滿意度，λ=min{μ(fh),μ(fk)}。A∈{R}p×n，B∈{R}p×l，C∈{R}l×n，X∈{R}n×l，R表示實數集合；h，k，m，n和p表示實整數。

2.1.2 機會約束規劃

用模糊數學的觀點求解多目標問題，不能解決優化模型右邊項的隨機不確定性問題，考慮約束條件中B系數具有隨機特征并表征為概率分布，引入機會約束規劃(CCP)[11]。AX≤B可轉換為：

Ai(t)X≤bi(t)pii=1,2,…,m

(2)

A(t)，B(t)和C(t)為概率空間(Ω,F,Ρ)上的隨機數集合，t∈(Ω,F,Ρ)。pi為第i個約束條件某一確定的概率水平，pi∈[0,1]；Pr{[t|Ai(t)X≤bi(t)]}≥1-pi，Ai(t)∈A(t)，bi(t)∈B(t)，i=1,2,…,m；bi(t)pi=Fi-1(bi)，Fi(bi)為bi的累積概率分布函數，并且第i個約束違規概率為pi。

2.1.3 模糊機會約束多目標規劃

將CCP與FMOP相結合，從而構建模糊機會約束多目標規劃模型(FCMOP)：

maxλ

S.t.ChX≤(1-λ)fh, max+λfh, minh=1,2,…,m

CkX≥λfk, max+(1-λ)fk, mink=m+1,m+2,…,n

(3)

0≤λ≤1

Ai(t)X≤bi(t)pii=1,2,…,m

AX≤Bi=m+1,m+2,…,n

X≥0

2.2 流域多目標優化模型構建

趙王河流域經濟發展主要依靠三個產業：第一產業為農林牧漁；第二產業為工業；第三產業為旅游業。社會人口系統主要為城鎮人口、農村人口及城鎮化率。環境系統主要為COD和氨氮的排放量。保障機制主要為污水處理廠和沼氣化工程。

2.2.1 目標函數

(1)階段社會總效益產值最大

LkXAHk±Sk±BHk±+LkXDFk±BDk±+LkXFIk±BCk±+

(4)

(2)階段經濟結構優化

XAHk±Sk±BHk±+LkXDFk±BDk±+LkXFIk±BCk±]+

(5)

(3)COD進入環境量最少

LkXAHk±EHk±HCODk±[(1-DHk±)+DHk±(1-

DIjk±(1-RCIjk±)]+LkXRPk±PRk±RCODk±[(1-

MEk±)+MEk±(1-RCRk±)]+

LkXDFk±PFk±FCODk±[(1-MEk±)+MEk±(1-

RCRk±)]+LkXCPk±PCk±CCODk±[(1-

DCk±)+DCk±(1-RCIk±)]

(6)

(4)氨氮進入環境量最少

IAik±(1-RIik±)]RN±+LkXAHk±EHk±HNk±[(1-

DIjk±)+DIjk±(1-RNIjk±)]+LkXRPk±PRk±RNk±[(1-

MEk±)+MEk±(1-RNRk±)]+LkXDFk±PFk±FNk±[(1-

MEk±)+MEk±(1-RNRk±)]+LkXCPk±PCk±CNk±[(1-

DCk±)+DCk±(1-RNIk±)]

(7)

(5)城鎮化率最高

(8)

2.2.2 約束條件

總面積約束：

LAk±≤XAGik±+XFOk±+XFIk±≤LAk±,k

(9)

農業子系統：

LAGik±≤XAGik±≤UAGik±,i,k

(10)

林業子系統：

(11)

畜牧業子系統：

LAHk±≤XAHi±≤UAHk±,k

(12)

畜牧業排泄物處理能力約束：

XAHk±EHk±DHk±≤OAH±+

(13)

漁業子系統：

LFIk±≤XFIk±≤UFIk±,k

(14)

工業子系統：

(15)

旅游業子系統：

LTOk±≤XTOk±≤UTOk±,k

(16)

農村子系統：

LRPk±≤XRPk±≤URPk±,k

(17)

城市子系統：

LCPk±≤XCPk±≤UCPk±,k

(18)

水資源量約束：

LkXTOk±CTk±+Lk(XRPk±CRk±+XDFk±CDk±)+

LkXCPk±CPk±+(ECWk±+MAWk±)≤AWRk±,k

(19)

污水處理廠處理能力約束：

(20)

沼氣處理能力約束：

(XRPk±PRk±+XDFk±PFk±)MEk±≤ORP±+

(21)

COD總量控制：

DHk±)+DHk±(1-RCHk±)]+

RCIjk±)]+XRPk±PRk±RCODk±[(1-MEk±)+

MEk±(1-RCRk±)]+XDFk±PFk±FCODk±[(1-

MEk±)+MEk±(1-RCRk±)]+

XCPk±PCk±CCODk±[(1-DCk±)+DCk±(1-

RCIk±)]≤TCODk±,k

(22)

氨氮總量控制：

RIik±)]RN±+XAHk±EHk±HNk±[(1-DHk±)+

DIjk±)+DIjk±(1-RNIjk±)]+

XRPk±PRk±RNk±[(1-MEk±)+MEk±(1-

RNRk±)]+XDFk±PFk±FNk±[(1-MEk±)+

MEk±(1-RNRk±)]+XCPk±PCk±CNk±[(1-

DCk±)+DCk±(1-RNIk±)]≤TNk±,k

(23)

資金投資約束：

LkXAHk±EHk±DHk±HCk±≤TCH±，

LkXCPk±PCk±DCk±CCk±≤TIC±，

(24)

式(4)～式(24)中主要參數如表1所示。

率定參數時的參考依據：1)流域(黃淮海)和地區“十二五”規劃及以往實施情況；2)參考流域所在省份其他城市的發展情況、某特定部門及整體發展情況較發達地區和較落后地區；3)針對流域節水、減排問題，首先在流域可行性論證基礎上，提出改善幅度，進行模型計算，通過不斷調試，得到在滿足流域污染物總量控制目標的基礎上盡可能在可行性范圍內的改變幅度。

表1 模型主要決策變量參數

2.3 污染物總量控制

采取“分類、分區、分級、分期”的環境治理思路[19]，分析評價歷年湖泊及流域水系水質，確定湖泊主要污染物[20-21]。如圖1所示，以流域水環境容量為污染物總量控制的目標，建立流域結合社會經濟發展、水資源配置及污染物治理措施優選模型，對流域未來年的發展方案進行設計、比較和分析，在污染物總量控制下選擇流域發展模式。

圖1 污染物總量控制示意Fig.1 Schematic diagram of the pollutant control

2.4 社會-經濟-生態系統優化

在生態環境制約下，優化流域產業結構，合理分配有限的水資源，能夠減少污水及污染物的排放量，同時保證社會經濟的可持續發展，是該模型需要解決的問題。模型以經濟效益最大、經濟結構合理、城鎮化率最高及COD和氨氮的排放量最少為目標函數，以土地、人口、水量及水環境為約束條件，以水資源(水質、水量)和土地為結合點連接環境和社會經濟進行優化調整，采用萬元產值用水量及用水定額將產業和人口統一起來，通過行業產污系數關聯水環境問題。

如圖2所示，水資源和土地系統為流域經濟發展提供支撐作用，社會經濟對水資源和土地提出資源需求；社會經濟為污染物保障機制提供資金投入，保障機制則為社會經濟提供保障措施；水資源為污染物提供水環境容量來容納，污染物影響了水資源的承載力；污染物對保障機制提出保障需求，保障機制為污染物提供減排措施；水資源、污染物、社會經濟及保障機制共同構成了流域的可持續發展系統，相互支撐并依賴。

對流域發展情景進行研究時，需權衡經濟、環境和社會的各因素及其時空變化，考慮環境、經濟等復雜系統的不確定因素，對現狀污水處理規模進行了機會規模分析，引入不確定因素的機會約束規劃(CCP)；對經濟-社會-環境多目標函數引入模糊多目標規劃(FMOP)，通過隸屬度函數，盡可能達到最大滿意度；通過二者結合，構成模糊機會約束多目標規劃(FCMOP)，協調系統各目標，有效地處理行業擴展、污水處理廠擴建等動態問題。

圖2 流域系統優化示意Fig.2 Schematic diagram of watershed’s water environmental system optimization

2.5 方案設計

分析流域歷史發展情景及流域規劃要求發現，目前流域水環境污染嚴重，規劃情景側重于水資源強力約束下經濟、人口(及城鎮化率)的快速發展，對水污染總量控制考慮不夠，因此需從水資源(水量和水質)、社會經濟的發展及二者協調發展的角度來進行改善，即設定三個改善型方案(資源環境約束型、社會經濟約束型和協調發展型)，以期實現流域的可持續發展。1)慣性方案：沒有擬實施規劃情景下的流域發展，作為對規劃情景的參考；2)規劃方案依據總體規劃設定；3)改善型方案：在對上述情景分析的基礎上，設定資源環境約束方案、社會經濟約束方案及協調發展方案，根據側重點不同做出調整改善。對不同方案下農業、工業、旅游業、城鎮生活、農村生活、污染物治理等各指標參數化，參照歷史和規劃狀況經可行論證后，進行可行范圍內的改變。污染物總量控制持續到2030年，劃分為2008—2015年、2016—2020年和2021—2030年三個實施階段。不同年份之間方案耦合如下：在現狀年基礎情景上設置2015年五類發展方案，經過優選得到最優方案后，作為2020年的慣性發展方案，經過參數改善得到2020年三個改善型方案，然后在這四個方案中優選得到2020年的最優方案，類推至2030年，即得到2030年的最優發展方案。

2.6 機會約束因子

由于污水處理廠進水量變幅較大，調查現狀年流域污水處理能力，對其進行機會約束計算。經調查分析，目前污水處理廠處理規模進水量難以保證[22]，且不能確保流域所在地區的污水流向問題，現狀年流域污水處理廠處理規模約為769.97萬m3，施加機會約束，引入概率分布。運用matlab編程，按正態分布計算CCP。污水處理廠規模分布函數服從于X～N(707.57，432.64)，對優化模型求CCP時，設置低置信區間下的污水處理規模，以避免最不利情況(流域污水均排向河流，而非已有污水處理廠)；同樣，設置最優狀態(接近1的置信區間)，即對概率為0.01、0.5和0.99的規模值進行規劃求解，模擬污水處理廠進水量的高、中、低三個狀態，對每個方案下的三組結果取最大值和最小值，求其均值如表2所示。

表2 不同方案下相關指標

注：由于機會約束的存在，優化結果均存在上下限，表中數據均為優化結果區間均值。

3 結果與分析

模糊機會多目標優化模型求解過程中設置以下假設條件。1)模型設置：在可行性研究基礎上，設定五個發展情景(慣性發展、規劃方案及三個不同側重方向的改善型方案)，以研究不同改善力度下的社會承載程度；2)方案實現期限擬定：根據水資源納污紅線要求及流域和地方“十二五”規劃要求，確定污染物總量控制目標實現期限至2030年，從現狀年階段劃分為2008—2015年、2016—2020年、2021—2030年；3)機會約束因子假設：模擬已有污水處理廠進水量的高、中、低三個狀態，為污水處理措施的投建規模做概率分析。

3.1 方案結果

以2015年為例，通過模糊機會多目標優化對慣性方案、規劃方案及三種改善型方案計算，得到不同方案下可支撐的社會規模及污染物排放狀況(表2)。

由表2分析，在流域現狀慣性發展下，流域正常發展下技術進步帶來萬元產值排污系數較現狀年保持不變，2015年人口較2008年呈負增長，產值逐年增長率僅為1.47％。流域第一產業、第二產業和第三產業的產業結構之比為16.17∶41.45∶42.39，無法滿足未來年經濟和人口的發展要求。

規劃方案：流域正常發展下技術進步帶來萬元產值排污系數及用水定額較現狀年減少10％，城鎮和農村生活用水定額為41.110和23.725 m3(人·a)，城鎮化率為23.26％，流域總產值增長率為8.18％，流域第一產業、第二產業和第三產業的產業結構比為10.76∶61.03∶28.21。

資源環境約束型方案：嚴格控制行業排污，技術進步帶來萬元產值排污系數減少15％，城鎮和農村生活用水定額為40.28和23.75 m3(人·a)，城鎮化率為22.66％，流域總產值增長率為4.33％，流域第一產業、第二產業和第三產業的產業結構之比為13.99∶49.37∶36.64。

社會經濟約束型方案：流域正常發展下技術進步帶來萬元產值排污系數減少10％，城鎮和農村生活用水定額為41.94和24.20 m3(人·a)，城鎮化率為23.27％，流域總產值增長率為8.77％，流域第一產業、第二產業和第三產業的產業結構之比為10.94∶60.39∶28.67。

協調發展型方案：協調行業排污和社會發展，技術進步帶來萬元產值排污系數在規劃方案基礎上減少12％，城鎮和農村生活用水定額為41.110和23.725 m3(人·a)，城鎮化率為23.31％，流域總產值增長率為10.39％，三次產業結構之比為9.68∶64.94∶25.38。

3.2 方案優選

(1)產值：協調發展方案下，流域產值最大，逐年增長率為10.39％；資源環境約束方案產值最小，逐年增長率為4.33％。

(2)人口：四種方案可支撐人口均為52.74萬人，逐年增長率為2.65‰；四種方案下城鎮化率分別為23.26％、22.66％、23.27％和23.31％。

(3)污染物處理措施投資：現狀年流域污染物排放量與趙王河水環境容量相比，需削減92.87％和98.18％，需要加大污染物控制力度(表3)。由表3可知，COD削減較易實現，氨氮較難以控制。原因在于污染物處理時，氨氮的削減率低于COD；氨氮排放系數較大。因此，在控制時，需加強氨氮的治理。

表3 不同方案下污染物排放量較現狀年削減比例

(4)用水及工業產業結構調整：現狀年及五個方案下十個工業子行業的產業結構轉變如圖3所示，各用水部門用水結構如圖4所示。由圖3和圖4可見，流域在資源環境約束和協調發展方案下，環境均可得到良好改善，但資源環境約束方案下，流域總產值年增長率為4.33％，三次產業結構之比為13.99∶49.37∶36.64，工業產值年增長率為6.03％，城鎮化率為22.66％，發展速度較慢；協調發展方案下，流域總產值年增長率為10.39％，三次產業結構為9.68∶64.94∶25.38，工業產值年增長率為13.40％，城鎮化率為23.31％，發展速度較快，滿足流域發展需求。因此，推薦協調發展方案作為流域最優發展方案，該方案下加大污染物處理投資(6 324萬元，占當年GDP的0.37％)，可達到階段COD和氨氮減排45.83％和21.48％。

圖3 流域工業子行業產業結構調整方案Fig.3 Adjustment of industrial structure

圖4 流域各用水部門用水結構調整方案Fig.4 Adjustment of water utilization structure

3.3 調整及控制措施

3.3.1 產業結構的調整

有色金屬、運輸設備及其他行業的規模均在現狀年基礎上增加10％；能源電力帶來產值較大，且用水重復率高，因此對其可擴大5.22％的行業規模，以帶動經濟的發展；食品和化工化學行業污染相對嚴重，且現狀年占比例較大(25.55％)，因此，未來年逐步削減10％來改善流域污染狀況。基礎化工、輕紡醫藥、造紙業和皮革毛皮業是流域的高污染行業，未來年為0，表明這四個行業需要進行關閉或徹底清潔整頓后再進行發展。

3.3.2 用水結構的轉變

用水比例從現狀的農業∶工業∶旅游業∶生活∶生態為85.71∶4.38∶0.70∶8.46∶0.75轉變為66.95∶11.15∶0.93∶9.06∶ 11.91，工業、生態和生活用水比例加大，農業用水比例減少，逐步趨于生態合理的結構。

3.3.3 污染物容量總量控制

工業污水集中處理率為90％，城鎮生活污水集中處理率為80％，增加污染物處理投資6 324.28萬元，占當年GDP的0.37％，經處理后，COD排放量為[4 042.13，4 055.59] t，氨氮排放量為[786.66，786.94] t，較現狀年減少[45.92％，45.74％]和[21.50％，21.47％]。按此趨勢削減，對2016—2020年及2021—2030年方案分析：在2015年推薦方案——協調發展方案的基礎上繼續發展，與2008年發展至2015年相似，2016—2020年氨氮需加大2倍削減比例，2021—2030年再加大削減20％的氨氮。三個階段末的發展情景如表4所示。考慮入河系數的影響，至2030年可達到流域水環境容量目標要求，滿足國家對水資源管理納污紅線的要求，使流域水環境徹底得到改善，完全可作為東昌湖水體補充水源。

表4 不同規劃水平年方案結果

注：表中數據均為方案下區間值的均值。

4 結論

(1)流域社會經濟發展規劃應結合污染物及水資源規劃，實現長期規劃(2008—2030年)，以水環境容量作為流域最終污染物總量控制目標，設定階段削減目標(2008—2015年、2016—2020年和2021—2030年三個階段)，配套處理措施及投資(約占當年GDP的0.5％)，2030年可從根本上改善流域水環境。

(2)通過加強產業結構調整和污染物控制措施的實施：2015年較2008年削減COD為45.83％，氨氮為21.48％；2020年削減63.56％的COD和45.57％的氨氮；2030年削減87.42％的COD和87.16％的氨氮。考慮入河系數的影響，當綜合入河系數CODlt;0.566，氨氮lt;0.141時，可完全滿足水環境要求。流域氨氮現狀排放嚴重超標，在規劃期內應加大氨氮的削減比例；同時，由于氨氮較難控制，要改進污水處理措施，使氨氮與COD同時得到良好控制。

(3)實施流域產業結構及用水結構調整，可有效促進流域社會經濟環境協調發展，對高污染行業削減生產規模，改進清潔生產，嚴重者可進行停業整頓，如基礎化工、輕紡醫藥、造紙業和皮革毛皮業等行業。采取節水措施，提高農業用水效率，減少用水量，使水資源配置得到更高效益。

(4)對污水現狀處理規模機會約束，使結果具有更大的決策空間，更易于流域可持續發展政策的實施，具有實際可行的意義。

(5)流域社會經濟結構改善后，2015年承載人口52.75萬人，城鎮化率為23.32％；2020年承載人口55.42萬人，城鎮化率為31.58％，2030年承載人口68.78萬人，城鎮化率可達到51.56％。城鎮化率加快，能夠滿足社會發展要求。

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ResearchonScenarioAnalysisBasedMulti-objectiveProgrammingforSocio-economicDevelopmentinUrbanLakeBasins

XU Jian-xin1, ZHANG Qiao-li1, LEI Hong-jun1, MA Xi-tang2, XIA Xun-feng3, XI Bei-dou3

1.North China University of Water Resources and Electric Power, Zhengzhou 450011, China 2.Liaocheng Water Conservancy Bureau, Liaocheng 252061, China 3.Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China

Taking Dongchang Lake Basin in Shandong Province as an example, selecting the water indicators of production, living and ecology as key points of entry, the society-economy-environment coordination fuzzy chance constrained multi-objective programming model was established to maximize the benefits of the society, economy and ecological environment. Three different development scenarios, i.e. resources and environment constrained scheme, socio-economic development constrained scheme and coordination development scheme, were set on the bases of inertia scenario and planning scenario with the fuzzy weights of objective function and the chance constrained analysis of sewage scale. Optimized results of all the schemes in the planning year were analyzed and, combined with current situation and planning requirements for the river basin, the best socio-economic development mode and pollution control countermeasures of given. Finally, the socio-economic development mode and adjustment direction of industrial structure in the lake basin in 2008-2030 were suggested.

lake basin; socio-economic development; multi-objective programming; water environmental carrying capacity

1674-991X(2013)02-0138-09

2012-09-25

國家水體污染控制與治理科技重大專項(2009ZX07106-03-01)

徐建新(1954—)，男，教授，博士，主要從事區域水資源高效利用研究，xujianxin@ncwu.edu.cn

*通訊作者:席北斗(1969—)，男，研究員，博士，主要研究水環境污染控制與治理，xibeidou@263.net

X524

A

10.3969j.issn.1674-991X.2013.02.023