淮河流域水資源短缺風險評估與時空分析

胡惠蘭+周亮廣

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

關鍵詞：水資源風險；熵權法；可變模糊模型；淮河流域

中圖分類號：TV211文獻標識碼：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，相當于美國人均占有量的l6，巴西的19。從我國社會經濟發展來看，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業和社會經濟發展的制約因素[1]。

隨著社會經濟的發展，水資源短缺問題引起了越來越多人的關注，對水資源系統進行風險管理已成為水資源可持續發展的必然趨勢，風險評估作為水資源短缺風險管理的基礎已被廣泛采用，并取得了很多研究成果[2]。國外Nazar[3]較早定義了水資源風險表征的量化指標。Hashimoto[4]提出了可靠性、可恢復性、脆弱性3個評價指標，從數學意義上給出了定義。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，評估干旱因素驅動的水資源短缺風險。endprint

國內許多學者對我國各地區、流域的水資源進行研究，王富強、黃明聰、于瀾等都選取多個指標，構建評價體系，采用灰色模型理論、可變模糊模型、熵權法、層次分析法等方法分析區域的水資源風險狀況，進而分析水資源狀況并提出相應的對策[69]。劉荊[10]采用相關分析法對淮河流域暴雨災害進行風險評估門寶輝、徐珊分別用主成分分析法和生態足跡法各自對我國北方的寧夏和新疆地區、南方廣東省的水資源可持續利用進行了研究[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狀提出相對的意見，為各省保護水資源提供了參考[1320]。

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

1數據來源與技術方法

11數據來源

數據主要來源于2003-2013年《淮河片水資源公報》，指標有降水量、徑流系數、人均水資源量、水資源開發利用率、人口密度、農田灌溉畝均用水量、萬元工業增加值用水量、生態環境用水量。地圖數據為淮河流域區劃圖。

12研究方法

121滑動平均法

為了對各指標數據進行分級，得到指標隸屬度分級標準，將已有數值序列進行滑動平均，計算出數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，建立指標值的分級標準如下。

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熵權法

（1）建立原始數據矩陣。

現有評價對象A=（A1、A2、A3、A4、A5）即淮河流域的五個區湖北省、河南省、安徽省、江蘇省、山東省，評價指標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 Bj的值記為Xij：

X[WTBZ]=[JB（（][HL（4]X11[]X12[]…[]X1n

X21[]X22[]…[]X2n

[][][]

Xm1[]Xm2[]…[]Xmn

m×n（3）

（2）對原始矩陣進行無量綱化處理。

越大越優型指標：Vij=[SX（]Xij-min（Xj）[]

max（Xj）-min（Xj）（4）

越小越優型指標：Vij=[SX（]max（Xj）-Xij[]

max（Xj）-min（Xj）（5）

（3）計算第j項指標下，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項指標的熵值ej。

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

（5）確定各指標的熵權。

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，是一種應用模糊變換原理分析和評價模糊系統的方法，普遍用于資源與環境條件評價、生態評價等各個方面。

由上文熵權法得到各一級權重為：A=[a1，a2，a3，a4]；二級權重為：A1=[a1，a2]；A2=[a1，a2]；A3=[a1，a2，a3，a4]；A4=[a]。[WT]根據分級標準判斷各省各指標值位于哪個等級，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可恢復性=（4ij）1×5=[[HL（5]r411[][KG-23]r412[][KG-23]r413[][KG-23]r414[][KG-23]r415[HL）]]（12）

經合成運算可得到：

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）

最后得出水資源風險的模糊綜合評價結果：

B=A×R=[a1，a2，a3，a4]

[JB（[]B1B2B3B4[JB）]]=

[b1，b2，b3，b4，b5][WT]（15）

2指標體系構建與權重計算

21評價指標體系

根據國內外指標體系構建的方法以及已有數據特點構建了風險評估指標體系（表2）。總體分為四個一級指標，危險性、易損性、暴露性以及可恢復性，各一級指標由二級指標組成，危險性包括降水量和徑流系數，易損性包括人均水資源量和水資源開發利用率，暴露性包括人 均GDP、人口密度、農田灌溉畝均用水量和萬元工業增加值用水量，可恢復性由生態環境用水量來代表。

22評價標準

采用滑動平均的方法，根據不同指標的多年平均標準將隸屬度分為5級。這些指標中有越大越優型，也有越小越優型。其中降水量、徑流系數、人均水資源量與人[HJ21mm]均GDP為越大越優型，水資源開發利用率、人口密度、農田灌溉畝均用水量、萬元工業增加值用水量、生態環境用水量為越小越優型。

各項指標隸屬度的分級標準見表3。

23指標權重

由熵權法得到各一級指標與二級指標的權重（表4），在一級指標中，暴露性指標所占的權重最大，為50%。二級指標中，危險性指標中徑流系數所占比重最大，為64%；易損性指標中人均水資源量所占比重最大，為70%；暴露性指標中人口密度所占比重最大，為35%，人均GDP、農田灌溉畝均用水量、萬元工業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險的影響較大，而萬元工業增加值用水量、生態環境用水量影響相對較小。3淮河流域水資源短缺風險時空分析

31淮河流域水資源短缺風險時間變化分析

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

從整體上看，淮河流域水資源短缺風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，成緩慢上升的趨勢，到2013年水資源短缺風險值達到323，比2003年上升了042，由較低風險值上升為中等風險。

整個淮河流域2004年為風險最高年，為較高風險，風險評價值達到372，其次是2006年的331，2007年達到最低值，為248。2004年的降水量較少，大約7800 mm，而2007年受持續性強降雨影響，降水量為9782 mm，所以降水是導致風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險增加較多，上升了122和177，達到較高風險等級。其次是湖北省和安徽省，分別上升了082和071，山東較穩定，上升了053。從整體上看，2010年之后五個區域的水資源短缺風險值呈緩慢的波動上升趨勢。

32淮河流域水資源短缺風險空間分析

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

采用模糊評價法結合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險等級，其中河南省危險性最高達到393，江蘇省為中等風險等級，安徽省為較低風險等級，風險值為271。淮河流域屬于季風氣候區，降水豐富，而安徽省降水較多，徑流系數大，危險性最低。河南省、湖南省地處內陸，降水少，徑流系數小，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到高風險等級，其中山東省風險值最高達到了44，安徽省為中等風險等級，湖北省易損性處于低風險等級，風險值為1。山東省經濟發達，用水量大，水資源開發利用率高，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生活生產各方面用水的多少，用水緊張程度以及水資源開發利用程度，是水資源短缺的主要影響因素之一。湖北省該區域人口密度小，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、河南省為中等風險等級，江蘇省暴露性達到較高風險等級，風險值達到了338，山東省易損性處于低風險等級，風險值為206。淮河流域是我國重要的糧食生產基地，農業是水資源的用水大戶。農業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。隨著經濟發展，淮河流域的工業得到了快速的發展，帶來了巨大的用水量，同時工業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。在淮河流域各區中 ，江蘇省的農田灌溉畝均用水量最多，而安徽省的工業用水量最多，所以暴露程度較高。

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

322淮河流域水資源短缺風險等級評價

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

4結論

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

（2）2003-2010年淮河流域水資源短缺風險程度，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，風險值達到高風險等級；十年間河南省風險增加最為明顯，由低風險等級上升為高風險等級，而山東省較為穩定，風險增加也最低。

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

（4） 淮河流域水資源短缺二級指標風險評估分析發現河南省水資源短缺危險性風險等級最高，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，山東省最小；水資源短缺可恢復性風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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