四平市地表水環境承載力影響因素研究

王憲恩，胡若漪，段思營，段海燕，王 碩

(吉林大學地下水資源與環境教育部重點實驗室，長春 130021)

0 引 言

為應對社會經濟高速發展與自然資源環境保護之間的矛盾，可持續發展理念得到了世界范圍內的認同[1]。而承載力研究正成為調節社會經濟發展與自然資源環境矛盾的有效手段。承載力的概念起源于生物學[2]，而后逐漸擴展到生態學領域[3]與社會學領域[4]目前在可持續發展研究中，主要將承載力與人口增加、經濟發展、資源減少和相關環境問題聯系在一起[5]，用以表示自然資源環境系統所能承受的社會經濟發展和特定活動能力的限度[6]。水環境承載力即是用以表征在一定水資源環境容量的前提下，社會經濟發展的最大限度，是承載力概念與水環境領域的自然結合[7]。

而如何測度水環境承載力，目前存在著定量、定性兩個方向與動態、靜態兩種手段。其中定性方向主要包括了通過構建指標體系等方法對水環境承載力進行判斷，例如Rijiberman等在研究城市水資源評價和管理體系中將承載力作為城市水資源安全保障的衡量標準[8]。Harris對農業生產區域的水資源農業承載力進行了重點研究，并將此作為區域發展潛力的一項衡量標準[9]。定量方法則采用統計學、模糊數學等方法對水環境承載力進行計算，例如李如忠等，針對水環境承載力評價模糊優選模型和矢量模法存在的不足，基于水環境承載力概念的模糊性和評價指標多樣性的特點，建立了區域水環境承載力評價的模糊隨機優選模型，并將之用于地下水環境承載能力評價[10]。張曉旭等基于前人EFDC模型計算的撫仙湖水環境容量，采用層次分析法與聚類分析法結合的復合模型進行水環境承載力的定量評價，揭示當地水環境承載力現狀，分析識別主要的影響因子，用以提出優化建議[11]。靜態研究主要針對現狀或未來規劃目標進行評價與優化，例如：李磊等建立水環境承載力的評價指標體系，采用層次分析-熵值定權法和向量模法對武漢市水環境承載力進行評價[12]。楊蓮花等基于神經網絡模型，對松花江流域水環境承載力進行評價[13]。李健等基于水環境承載力的概念，運用狀態空間模型對2006年到2011年的天津市水環境承載力進行評價分析[14]。動態研究主要針對水環境承載力的未來變動趨勢進行預測，例如：王儉等應用系統動力學方法建立了水環境承載力模型，模擬了遼寧省水環境系統的動態變化[15]。朱銀銀等根據某市經濟-社會-環境系統的分析，利用系統動力學方法建立模型，確定符合社會經濟可持續發展要求的最優方案[16]。這主要是由于系統動力學方法是一種基于反饋控制理論，用來研究復雜系統的定量方法，借助計算機模擬技術分析系統的動態行為，預測系統的發展趨勢[17]。與其他研究方法相比較，系統動力學方法適用于區域水環境承載力研究，從系統發展的觀點出發，具有模型直觀、分析速度快等優勢[18]。

綜上所述，目前水環境承載力研究中存在的主要問題是側重于水環境承載力的狀態是否超載，而對于水環境承載力狀態的影響因素討論甚少或不討論，使計算模擬或評價的結果與社會經濟因素的相關調整方案脫節甚至得到相反的效果。基于此，本研究采用系統動力學方法建立水環境承載力模型，以四平市地表水環境承載力研究為例對影響其狀態的因素進行了定量分析，為更有效地利用四平市地表水環境承載力提供合理建議。

1 方法與模型

1.1 技術路線

本文利用系統動力學方法進行模型構建。通過對數據的整理和所構建模型中變量方程和參數的設定，利用VenSIM軟件模擬運行出的結果進行分析。將模擬結果與歷史數據進行檢驗，調整方程參數。在此基礎上進行靈敏度分析，得出對水環境承載力具有顯著影響的因素。

圖1 技術路線圖Fig.1. Technical route map

1.2 模型建立

根據水環境承載力的定義和內涵，其表征指標的選取應從與人口、經濟相關的水資源與水污染方面考慮。將水資源承載指數、COD環境承載指數和氨氮環境承載指數這三個影響因素設為表征系統承載能力的核心指標，即由社會經濟發展引起的水資源消耗與污染排放對水資源供給與水環境容量的消耗來表征水環境對于社會經濟發展的承載程度。并結合四平市水環境系統的特征與實際情況，將水環境承載力系統分解為人口、經濟、水資源、水污染4個子系統。

綜上所述，四平市水環境承載力可以表述為如下公式：

水環境承載力=F(人口狀況, 經濟狀況, 水資源狀況, 水環境狀況)

其中，人口數量表征人口系統狀況；GDP表征經濟系統狀況，水資源承載指數表征水資源系統狀況，COD承載指數與氨氮承載指數表征水環境系統狀況，以下分別介紹不同系統的組成及表征因子的計算。

1.2.1 人口子系統

以總人口為狀態變量，其增加與減少主要通過人口增長率、人口下降率的變化來計算。計算方程如下：

總人口(t)=總人口(t-1)+人口膨脹-人口萎縮

(1)

人口增長率=出生率+遷入率

(2)

人口下降率=死亡率+遷出率

(3)

人口的出生和遷入使人口數量增長，人口的遷出和死亡導致人口數量下降；同時區域的人均GDP上升，生活水平提高，會促使更多的人口遷入。經濟發展使得城市化率有所提升，進而使得城鎮人口數量上升，進而導致生活需水和生活污染加劇。

1.2.2 經濟生產子系統

在本系統中，從生產投入變化的角度分析第一產業、第二產業、第三產業中間投入和總產值的變化情況。以第一產業為例，擴大農業生產活動，即增加農業中間投入使農業生產變動增加，相應的農業生產產值增加，社會經濟水平進而提高。計算公式如下：

第一產業增加值=第一產業總產值-第一產業中間投入

(4)

第一產業總產值(t)=

第一產業總產值(t-1)+DT×農業生產速度

(5)

式中：t表示現在的時刻；DT為時間步長，本文為1 a。

以國內生產總值(GDP)來表示經濟發展水平， GDP的支出情況主要從人均可支配收入、資本形成、政府支出和凈流出這四方面分析。子系統流圖如圖2。

圖2 經濟生產子系統Fig.2. Economic subsystem flow map

1.2.3 水資源子系統

水資源的供需量是衡量整個水環境承載力的重要因素，并將水資源需求量和多年平均供水量的比值作為表征系統水資源承載能力的指標。計算公式如下：

水資源承載指數=水資源需求量/多年平均供水量

(6)

本文主要從水資源需求角度分析生活和生產的需水波動情況，其中生產用水主要包括農業生產需水和第二產業需水，由于第三產業生產過程中所產生的需水量基本用于生活方面，因此，其用量不計入生產需水量中。子系統流圖如圖3。

圖3 水資源子系統流圖Fig.3. Water resource subsystem flow map

1.2.4 水環境子系統

水環境子系統是從兩種主要的污染物角度確定相關影響因素，本文將污染物入河量與環境容量的比值作為表征水體污染承載能力的指標，計算公式如下：

COD環境承載指數=COD入河量/COD環境容量

(7)

氨氮環境承載指數=氨氮入河量/氨氮環境容量

(8)

在水環境子系統中，生活源主要是城鎮生活污染，城鎮人口增加導致生活污染加劇，點源污染物產生量隨之增加；生產活動產生的污染主要來自于第二產業生產，擴大生產所產生的工業污染加劇。

污染物的入河量包括點源和非點源污染物排放量，本文中由于非點源污染物的排放情況復雜，數據取用多年平均入河量表示。子系統流圖如圖4。

圖4 水環境子系統流圖Fig.4 Water environment subsystem flow map

2 案例分析

2.1 研究區概況

四平市位于吉林省西南部，介于北緯42°31′至44°09′，東經123°17′至125°49′之間。由于地理位置和經濟水平限制，導致四平市地表水資源短缺情況嚴重，地表水環境污染情況持續惡化。隨著社會經濟的發展，社會經濟與地表水環境系統的關系漸趨緊張，地表水環境問題逐漸威脅到地區生產生活[19]。

2.2 數據來源及模型檢驗

2.2.1 數據來源

根據2007-2011年四平市統計年鑒、水資源公報等資料獲得數據。

根據年鑒可知自2007-2011年，四平市人口總量逐年上升，城市化率逐年下降。如圖5所示。

圖5 2007-2011年四平市人口相關數據Fig.5 Population data of siping (2007-2011)

圖6所示為2007-2011年3個產業的總產出值和增加值，其中總產出值逐年上升，第二產業增長較快。增加值除第一產業外均呈逐年上升趨勢，2010年第一產業增加值比上一年有所下降，但總體仍為上升趨勢。

2007-2011年四平市點源COD排放量逐年下降，點源氨氮排放量上下波動。如圖7所示。

圖6 2007-2011年四平市各產業生產相關數據Fig.6 Production data of siping (2007-2011)

圖7 2007-2011年四平市點源污染物排放量相關數據Fig.7 Pollution emissions of siping (2007-2011)

而四平市地表水功能區區劃依照《四平市水功能區監督管理辦法》，由于東遼河流域四平段下游為遼寧省，因此四平段水功能分區為緩沖區，水質控制目標為III類水，按照東遼河四平段、昭蘇臺河四平段、條子河四平段的多年平均流量流速，結合一維水質模型計算四平市地表水環境容量。

2.2.2 模型檢驗

根據所構建的系統模型的初步運行結果，與已知年份歷史數據進行對照，誤差分析如表1所示。

2.2.3 模擬結果

根據模型的模擬結果，按照目前四平市社會經濟與地表水環境變化趨勢，到2025年，四平市的地表水環境承載力狀況可達到，人口367萬人，GDP總量3 167億元，COD承載指數達到3，氨氮承載指數為5，可以看到若按照目前的發展趨勢繼續，四平市地表水環境容量是無法承載四平市的社會經濟發展規模，其COD排放入河量達到COD水環境容量的3倍，氨氮排放入河量達到氨氮水環境容量的5倍，明顯處于超載狀態。

表1 誤差分析表Tab.1 Error analysis table

2.3 結果與討論

根據建立好的模型，進行模型參數的靈敏度分析。通過設置可控制參數變化范圍，將采樣次數定為500次，采用均勻概率分布采樣，進行檢驗。本文中選取部分影響較為顯著的因素，進行分析說明。

人口政策系數對人口增長率的影響。其值為1時不影響實際人口增長速率，將其數值變化范圍調整為0～2，經過模型靈敏度分析后，結果如圖8-10，圖中彩色條帶表示變動范圍，由圖9所示，到2025年，人口變化對COD承載指數的影響，隨著人口政策的變化，COD承載指數有50%的可能在2～3.5之間變化，75%可能的變化范圍與100%可能的變化范圍波動不大，就達到的峰值看COD環境承載指數波動范圍在0～4.5之間。水資源承載指數不變。對比COD環境承載指數與氨氮環境承載指數，由圖10所示可以看出，到2025年，人口變化對氨氮承載指數的影響，隨著人口政策的變化，氨氮承載指數有50%與75%的可能均在1～10之間變化，95%與100%可能性的變化范圍變化不大，均在1～15之間。因此，人口數量的變化對于氨氮的排放影響更大，即生活污染源是氨氮點源排放的主要來源。

圖8 人口數量變化對COD環境承載指數影響Fig.8 Impact of population on COD index

圖9 人口數量變化對氨氮環境承載指數影響Fig.9 Impact of population on NH3-N index

圖10 人口數量變化對水資源承載指數影響Fig.10 Impact of population on water resource

農業生產政策系數在模擬過程中設定值為1。調整農業生產政策系數，將參數值變化范圍調整為0～2。結果如圖11-13，如圖12所示，到2025年，農業生產活動對水資源承載指數的影響，隨著農業生產政策的變化，水資源承載指數有50%的可能在0～2之間變化，75%、95%及100%可能性的變化范圍在0～3之間，而COD和氨氮環境承載指數無變化。表明農業生產活動對地表水資源承載指數會產生影響。

圖11 農業生產對水資源承載指數影響Fig.11 Impact of agriculture on water resource

圖12 農業生產對COD環境承載指數影響Fig.12 Impact of Agriculture on COD Index

圖13 農業生產對氨氮環境承載指數影響Fig.13 Impact of Agriculture on NH3-N index

工業生產系數在模擬過程中設定值為1。變化范圍調整為0～2，經過模型靈敏度分析后，結果如圖14-16所示，到2025年，工業生產活動對COD承載指數的影響，隨著工業生產活動的變化，COD承載指數有50%的可能在0～9之間變化，75%的可能在0～10之間變化，95%可能性的變化范圍與100%可能性的變化范圍變化在0～11之間變化；工業生產活動對氨氮環境承載指數的影響，工業生產活動變化能夠使氨氮環境承載指數有50%的可能在0～9之間變化，75%與100%可能性變化范圍均在0～11范圍內變化。工業生產活動對水資源承載指數的影響，隨著工業生產活動的變化，水資源承載指數有50%的可能在0.5～2之間變化，75%的可能在0.5～2.5之間變化，95%與100%可能性的變化范圍變化不大，均在0.5～3.5之間變化。綜上所述，表明進行工業生產活動，工業用水量和工業生產所產生的污染排放對系統的水資源量和水環境污染情況均有影響。對比三項承載指數可知，工業生產活動對于COD和氨氮的排放影響較大，即工業污染源是COD和氨氮點源排放的主要來源。

圖14 工業生產對COD環境承載指數影響Fig.14 Impact of industry on COD index

圖15 工業生產對氨氮環境承載指數影響Fig.15 Impact of industry on NH3-N index

圖16 工業生產對水資源承載指數影響Fig.16 Impact of industry on water resource

調水因子在模擬過程中調水因子為1。調水因子參數值調整范圍為1～3，進行靈敏度分析，輸出結果如圖17-19所示，到2025年，COD承載指數有50%與75%的可能在0～3之間變化，95%與100%可能性的變化范圍在0～4之間變化。調水因子對氨氮環境承載指數的影響，其中50%與75%的可能在0～4.5之間變化，95%與100%的可能性變化范圍在0～6之間。調水因子變化引起的水資源承載指數的變化，其指數變化有50%的可能在0～0.8之間變化，75%的可能在0～0.9之間變化，95%與100%可能性變化范圍在0～1.5之間。

圖17 調水因子對COD環境承載指數影響Fig.17 Impact of diversion on COD index

圖18 調水因子對氨氮環境承載指數影響Fig.18 Impact of diversion on NH3-N index

圖19 調水因子對水資源承載指數影響Fig.19 Impact of diversion on water resource

在調整點源污染物入河系數后，靈敏度分析結果如圖20、21，由圖21可知，點源氨氮入河量的變化對氨氮環境承載指數的影響，其中50%與75%的可能在0～7.5之間變化，95%與100%可能性的變化范圍均在0～9之間變化。圖21所示為點源COD入河量的變化對COD環境承載指數的影響，其中50%的可能在0～5之間變化，75%的可能在0～5.5之間變化，95%與100%可能性的變化范圍變化不大。

圖20 點源氨氮入河系數對氨氮環境承載指數影響Fig.20 Impact of source emission on NH3-N index

圖21 點源COD入河系數對COD環境承載指數影響Fig.21 Impact of source emission on COD index

分析表明，人口數量的變化是氨氮環境承載指數的主要影響因素；農業生產用水是水資源承載指數的主要影響因素；第二產業生產活動是水環境承載力影響因素的重要組成。綜上所述，水資源承載指數變化主要受農業生產和工業生產影響，其中農業用水占用水總量的比重較大，是主導水資源承載指數變化的因素；COD環境承載指數變化主要由工業生產活動所導致；氨氮環境承載指數的變化受人口數量變化和工業生產活動所影響。

3 結 語

可以看到，當人口政策系數在0到2之間變化時，地表水資源承載指數不變，而地表水COD環境承載指數變化范圍在0到4.5之間，地表水氨氮承載指數在1到15之間變化，這與人口數量變化對三者影響的區別有關，就水資源的利用而言，生活用水消耗遠低于農業生產消耗，因此，人口數量的變化對水資源消耗的影響較小，在水資源供給能力一定的前提下，水資源承載指數變化不大，與水資源消耗相對的是，生活污染物排放在點源排放中占據較大比重，因此人口數量的變化對于污染物排放量有較大影響，當水環境容量一定時，COD承載指數與氨氮承載指數有較大的影響；而農業生產政策系數在0到2之間變化時，水資源承載指數的變化范圍達到0到3之間，而對COD承載指數與氨氮承載指數的影響較小，如前所述，這主要是由于農業生產是水資源消耗的最主要方式，當農業生產擴大時，需要更多的水資源支持作物生長，畜牧業發展，因此在農業生產政策指數變化時，對水資源消耗量產生較大影響，而在水資源供給量一定的條件下，水資源承載指數將會出現較大波動，另外，由于本研究中僅僅考慮了污染物的點源排放，而農業生產的污染物排放方式以非點源為主，因此農業生產的變化對于COD承載指數與氨氮承載指數沒有影響；而在工業生產政策系數對水環境承載力影響的模擬中，可以看到工業生產的變化將引起水資源承載指數的明顯變化，這主要是由于工業總產值遠大于農業總產值，因此當政策變化系數一致時，工業總產值變化的絕對值是遠大于農業總產值的，因此二者對水資源承載指數的影響程度較為接近，而作為污染物點源排放的主要來源，工業生產規模的擴大也意味著污染物排放量的增加，在污染物水環境容量一定的前提下，其水環境承載指數的變化將出現較大的波動；當采用跨流域調水機制時，可以看到，對于緩解四平地區的水資源水環境超載問題具有明顯成效，當調水量為徑流量2倍時，COD與氨氮承載指數的降幅達到66%，同時跨流域調水引起水資源供給量上升，因此在水資源消耗量不變的前提下，其水資源承載指數出現下降，其降幅達40%；由此可以看到，人口變化與工農業生產是目前四平地區水環境承載力處于超載狀態的主要影響因素，因此需要從人口數量、人口結構、產業水平與產業結構調整入手，使四平市水環境承載力總體維持在可持續的水平上。

通過本文對四平市地表水環境承載力復合系統的模擬，有效地預測和分析地表水環境承載力的時間變化及其影響因素，清晰表明人口、社會經濟與資源環境之間關系的動態變化，衡量水環境系統的承載狀況，進而了解社會經濟與水環境系統的協調程度，為今后調整四平市經濟與水環境協調可持續發展提供了依據。本文所構建模型對實際系統進行了部分簡化，其模擬結果可能存在與實際值的偏差，但對分析影響因素顯著性問題影響不大，且結論總體與實際情況基本相符，可用于實際水環境承載力分析，為未來調節社會經濟發展與水環境污染之間的矛盾提供解決途徑的參考。

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