“水-能源-糧食”紐帶關系下區域綠色發展政策仿真研究

王慧敏 洪俊 劉鋼

摘要 “水、能源、糧食”是人類生存和發展的物質基礎，在各自獨立的研究領域和兩兩資源的關聯研究中取得了長足進步，但是將其作為一個系統進行的分析則少之又少。針對水、能源、糧食之間存在模糊的系統邊界，彼此之間存在復雜的關聯關系的問題，本文采用系統分析的方法，構建“水-能源-糧食-經濟社會”PSR模型和SD模型，刻畫信息流、物質流、政策流等在四個子系統之間傳遞與互動的過程。在此基礎上提出WEF協同安全框架。以山東省為例，開展“水-能源-糧食”紐帶關系下區域綠色發展政策仿真研究。研究表明：WEF之間存在紐帶聯系。在保持當前趨勢下，2017—2020年，山東省會出現水和能源短缺的局面，糧食自給率大于1，水環境逐步改善。在調整糧食種植結構政策下，2017年水資源需求能夠滿足，2018—2020年水資源依然短缺。調整糧食種植結構對提高能源自給率影響不大，但有利于進一步改善糧食自給率，減少糧食種植對水環境的影響。在發展生物質能的政策下，水資源自給率、能源自給率、糧食自給率變化微弱，能源生產對水環境的影響明顯改善。在同時調整糧食種植結構和發展生物質能的政策下，水資源自給率、能源自給率均比調整糧食種植結構有所增加，但幅度很小，對減少能源開采和糧食種植對水環境的效果明顯。因此，山東省應基于WEF紐帶關系制定相關資源管理政策。通過種植結構調整，提高水資源自給率。通過種植結構調整和發展生物質能減少農業面源污染和能源開采水體污染。從而改善地區的水生態環境，推動地區的水、能源、糧食的協同發展，促進地區經濟社會綠色發展。

關鍵詞“水-能源-糧食”紐帶關系;區域水資源治理;系統動力學;情景仿真

中圖分類號F062.1文獻標識碼A文章編號1002-2104（2019）06-0074-11DOI：10.12062/cpre.20190125

“水、能源、糧食”是人類生存和發展的物質基礎，但是將其作為一個系統進行分析則少之又少。以單一資源為中心的資源整合研究，不僅無法滿足以“多資源問題治理”為導向的資源治理需求，且難以有效應對生態環境、經濟和人口的變化[1]。同樣，已有的研究表明：水資源、能源、糧食兩兩資源整合的研究不足以支撐決策方案的制定與執行，甚至有誤導決策的可能。只有將水資源、能源、糧食作為一個整體進行研究，增進三者的協同、提升系統整體利用效率，才更加有助于區域可持續發展的實現[2]。2011年11月，德國聯邦政府在波恩召開了探討水-能源-糧食關聯關系（WEF-Nexus）安全的國際性會議，以探索綠色經濟的發展路徑，由此開啟了研究WEF-Nexus的熱潮。聯合國環境署[3]指出：綠色發展是指能夠降低污染，增強能源和資源的使用效率的發展路徑。王海芹等[4]認為：綠色發展政策是為實現資源節約、環境保護和生態修復等目標，而采取的特定形式及相關規范性方法的總稱。

習近平總書記[5]在十九大報告中提出：要像對待生命一樣對待生態環境，加快水污染防治;確保國家糧食安全，把中國人的飯碗牢牢端在自己手中;推進能源生產和消費革命，構建清潔低碳、安全高效的能源體系。綠色發展、協調發展成為當下研究的主流。綠色發展觀強調社會、經濟、自然生態之間的系統性、整體性和協調性。為保障“水-能源-糧食”協同安全，基于WEF-Nexus進行綠色發展政策分析已經迫在眉睫。

目前，學界關于WEF-Nexus的研究主要集中在兩方面：一是聚焦于揭示WEF-Nexus的關聯關系;二是側重生態環境與社會變化情境下，WEF-Nexus關系動態變化的描述與策略的探索[6]。目前WEF-Nexus的研究已獲得一定進展，

制約WEF-Nexus研究展開的瓶頸在于模糊的系統邊界與水-能源-糧食（WEF）之間的復雜關聯關系。關于WEF-Nexus的相關研究正處于概念形成的過程之中，隨著研究的深入，WEF-Nexus的研究進入了理論與實踐相結合的新階段，研究方法也由定性走向定量。李良等[7]認為水污染與WEF之間有著密切聯系。何云等[8]研究發現：山東農業面源污染和農村生活污水造成農村地區水體的嚴重污染。山東境內能源豐富，擁有勝利油田、棗莊煤礦、新汶煤礦等眾多能源企業，能源開采對水環境影響較大。

WEF三種資源的短缺會對社會、人類和生態等系統產生多維度壓力。

1992年，OECD和UNEP[9]提出“壓力-狀態-響應”（PSR）模型，用于構建人類活動與生態環境的互動關系，包括人類活動和環境變化導致的壓力傳遞，以及相應的政策反饋導致的影響。1956年，福瑞斯特創建系統動力學（SD），使用定性與定量相結合的方法研究社會經濟系統。

當模型分析存在數據量化困難或數據缺失的情況下，SD具有顯著優勢。SD可基于指標間的因果關系和結構框架進行分析推算，SD適用于政策情景的仿真。韓楠[10]構建了中國碳排放SD模型，分析了不同情景方案對碳排放及經濟發展趨勢的影響。WEF框架下的水資源治理問題是人類活動與生態環境互動的矛盾問題，受生態環境變化和社會經濟活動共同影響。在受到眾多因素影響的復雜系統中，大數據量化分析是該問題的核心難點，需要通過系統動力學方法開展研究。

綜上所述，本文在前人研究的基礎上，擬通過PSR劃分WEF-Nexus的系統邊界，通過SD定量刻畫WEF之間的復雜交互關系。設定多種情境，分析不同政策方案對WEF整體的影響。

1“水-能源-糧食-經濟社會”系統分析

1.1“水-能源-糧食-經濟社會”總系統PSR分析

水、能源、糧食的生產和消費與經濟社會系統密不可分，信息流、物質流、政策流在四個系統之間傳遞，水、能源、糧食的生產和消費與經濟社會系統的互動關系如圖1所示。

地區水資源供給量受降水和上游來水的影響，同時受到經濟社會水資源開發利用能力影響。水資源作為投入供給一次能源生產，一次能源開采的產出包括水污染等非

期望產出。水資源作為投入供給糧食生產，糧食生產導致的種植污水退回水系統中去。能源生產支持糧食種植，糧食通過生物質能可以轉化為能源。水資源、能源和糧食作為經濟社會發展的基礎物質供給經濟社會，當出現資源短缺時，經濟社會系統通過科技投入、固定資產投資、就業引導和政策調整來緩解資源短缺的狀況。在水資源不足時，經濟社會通過宣傳來提高節水意識，減少對水資源的需求。當水質惡化時，經濟社會通過宣傳來提高環保意識，減少對水資源的污染。由此構成“水-能源-糧食-經濟社會”總系統的“壓力-狀態-響應”。

考慮到“水—能源—糧食—經濟社會”各子系統中變量的比重和特征，為保障本文構建系統動力學模型的有效性與合理性，特界定如下假設條件：

假設1：水的生產投入用于提高中水回用率、建設調水工程、進行海水淡化等。

假設2：工業用糧主要用于發酵酒精生產、白酒生產、啤酒生產和醬油生產。

假設3：谷物在糧食中占的比重較大，認為糧食之間能夠相互替代。

假設4：不考慮能源具體的適用場景，認為能源之間可以相互替代。

在此基礎上，根據已有研究成果，假設各子系統中關鍵變量服從下文分布（公式1-7），相應系數需結合區域統計數據分析。并進一步通過參數檢驗來驗證PSR結構、函數假設的合理性。

1.2水資源子系統關鍵因果關系的動力學模型構建

（1）節水意識。計算方法見公式（1）：

DA·e-MB+C（1）

式中，M代表文化體育與傳媒支出;A、B、C、D代表系數。隨著投入資金的增大，節水意識的提升符合先平緩增加，進而受社會網絡影響迅速增加，但提升效率存在上限，增速逐漸放緩，直至飽和的過程，該過程符合邏輯斯蒂方程的變化特征。本文節水意識為城市和農村人均用水定額與相應人數匯總的數據與統計數據的差值標準化后的數據，隨時間增大，與文化體育與傳媒支出趨勢一致。

（2）環保意識。計算方法見公式（2）：

DA·e-MB+C（2）

環保意識變化過程和測算方式與節水意識類似，依據《污水綜合排放標準》測算。

（3）生活用水量。計算方法見公式（3）：

Wcity+Wcountry-A·Wsavesense（3）

式中，Wcity代表城市生活用水;Wcountry代表農村生活用水;Wsavesense代表節水意識;A代表系數，表示用水匯總數據與統計數據差的最大值。

1.3能源子系統關鍵因果關系的動力學模型構建

（1）集中供熱。計算方法見公式（4）：

A·Iheat+B·Jheat+C·Theat+D（4）

式中，Iheat代表熱力固定資產投資;Jheat代表熱力就業人數;Theat代表熱力科技投入;A、B、C代表系數;D代表殘差項。集中供熱與影響變量呈線性相關性，影響變量間相互獨立，互不干擾;殘差項表示管道熱量散失等因素導致的集中供熱變化。

1.4糧食子系統關鍵因果關系的動力學模型構建

（1）工業糧消費量。計算方法見公式（5）：

A·Valcohol+B·Vliquor+C·Vbeer+D·Vsoysauce（5）

式中，Valcohol代表酒精產量;Vliquor代表白酒產量;Vbeer代表啤酒產量;Vsoysauce代表醬油產量;A、B、C、D代表系數。

（2）糧食儲備政策。計算方法見公式（6）：

DA·e-tB+C（6）

式中，t代表年份;A、B、C、D代表系數。糧食儲備政策代表糧食儲備意愿，糧食安全目標越高，糧食儲備意愿越大，即糧食儲備政策越強，符合邏輯斯蒂方程的變化特征。從邏輯上看，糧食儲備政策與糧食安全目標的趨勢緊密關聯。本文依據《國家糧食安全中長期規劃綱要（2008—2020年）》規定的糧食安全目標（國內糧食生產與消費比例）測算。

1.5經濟社會子系統關鍵因果關系的動力學模型構建

（1）經濟增長率。計算方法見公式（7）：

A·Fconsumption+B·Aassets+C·Oservices+D（7）

式中，Fconsumption代表最終消費;Aassets代表資產形成總額;Oservices代表貨物和服務凈流出;A、B、C代表系數;D代表殘差項。經濟增長率與影響變量呈線性相關性，變量間相互獨立，互不干擾;殘差項表示自然災害等因素導致的經濟增長率變化。

2案例分析

2.1研究區概況

《山東省統計年鑒》（2017）顯示：2016年山東省GDP總量6.7萬億，約占全國GDP的9.01%;人口9947萬，約占全國的7.19%。但其水資源治理現狀不容樂觀，一方面，《山東省水資源公報》（2017）顯示，2016年全省水資源總量為220.32億m3，約占全國的0.67%，人均水資源量221.50m3，遠低于全國人均水資源量2354.9m3。根據瑞典水文學家Falkenmark的“水緊缺指標”標準：人均水資源占有量低于500m3的為嚴重缺水區，山東省水資源稀缺形勢十分嚴峻;另一方面，山東省水資源污染現狀有待進一步改善，根據《山東省環境狀況公報》（2017年），2016年全省地表水監測斷面中，水質低于Ⅲ類標準的占56.7%。2017年山東省能源總產量13678萬t標準煤，約占全國的3.95%;糧食產量4700萬t，約占全國的7.27%。能源生產和糧食生產對水資源需求巨大，對環境影響較大。基于WEF-Nexus對山東省水資源、能源、糧食進行分析十分必要。

2.2數據來源

本文研究的主要數據來源于2005—2016年《山東省統計年鑒》《中國統計年鑒》《中國環境年鑒》《全國農產品成本收益資料匯編》、山東省環保廳、山東省農業廳、山東省水利廳、山東省海洋與漁業廳、國家海洋局北海分局。其中污染當量按照《應稅污染物和當量值表》中的規定核算。農業面源污染使用能值法分析，根據《Eco-indicator99》和傷殘調整生命年核算水污染造成的損失值，反推水污染當量，其中化肥流失系數源于《全國農田面源污染排放系數手冊》[11]。基于生命周期評估（LCA），得到能源開采用水和水污染參數。通過出酒率，推算酒精產量、啤酒產量、白酒產量與糧食需求量的關系，本文按照1kg糧食產出380ml50度酒計算。依據《GB/T18186-2000釀造醬油》對氮含量的規定，根據大豆蛋白質含量與蛋白質氮含量推算相應的糧食需求量，發酵過程氮損失較少，忽略不計。根據《中國食物成分表2002》，大豆蛋白質含量為35%[12]，蛋白質氮含量為16%。糧食儲備量，按照馬久杰等[13]的研究測算。

2.3山東省WEF協同安全系統因果關系分析

依據PSR分析中確定的系統邊界、壓力傳遞和響應過程，分別得到各子系統因果回路圖和總系統因果回路圖，如圖2至圖6所示。

（1）水資源子系統因果回路圖。針對水資源的供需矛盾，依據水資源子系統PSR分析結果，構建水資源子系統因果回路圖。

如圖2所示，農村生活用水→農村生活污水→集中式廢水排放量的正因果鏈，影響集中式廢水排放量，集中式污水處理率對集中式廢水排放量有負向作用。城鎮生活用水→城鎮生活污水→城鎮生活污水排放量的正因果鏈影響城鎮生活污水排放量，城鎮污水處理率對城鎮生活污水排放量有負向作用。節約意識會減少生活用水。用水總量對供水缺口有正向作用，可供水量對供水缺口有負向

作用。用水總量對水資源自給率有負向作用，可供水量對水資源自給率有正向作用。糧食種植水污染和其他農業源水污染對農業源水污染當量有正向作用。一次能源開采水污染和其他工業水污染對工業源水污染當量有正向作用。水質安全受水體污染物排放當量的負向作用和水資源總量的正向作用。水和能源通過能源開采用水和能源開采水污染產生關聯，水和糧食通過糧食灌溉用水和糧食種植水污染產生關聯。

（2）能源子系統因果回路圖。基于能源子系統PSR分析得到能源子系統因果回路圖，如圖3所示。

水生產加工能源消費、其他工業能源消費對能源消費總量有正向作用。農業生產用電、農用柴油對農業能源消費有正向作用。各種能源就業人數、科技投入、固定資產投資對能源開采有正向作用。可供消費的能源總量對能源缺口有負向作用，能源消費總量對能源缺口有正向作用。生活能源消費對能源安全有負向作用，可供消費的能源總量對能源安全有正向作用。能源和水通過水生產加工能源消費產生關聯;由于農業用能主要用于糧食生產，能源和糧食通過農業能源消費產生關聯。

（3）糧食子系統因果回路圖。基于糧食子系統PSR分析得到糧食子系統因果回路圖，如圖4所示。

圖4左側為糧食的供給，各種糧食的農藥施用、單位用工、固定投資、動力投入、化肥施用、科技投入對糧食單產有正向作用。存在糧食儲備政策→糧食儲備量的正因果鏈。糧食產量和糧食儲備量對糧食供量有正向作用。糧食需量對糧食缺口有正向作用，糧食供量對糧食缺口有負向作用。糧食產量對糧食自給率有正向作用，糧食消費量對糧食自給率有負向作用。圖4右側為糧食的需求。城鄉各類口糧消費對城鄉口糧消費量有正向作用。酒精產量、白酒產量、啤酒產量和醬油產量對工業糧消費量有正向作用。種子糧消費量、工業糧消費量、當期儲備需求、需量有正向作用。糧食和能源通過糧食生產動力投入產生關聯。

（4）經濟社會子系統因果回路圖。基于經濟社會子系統PSR分析得到經濟社會子系統因果回路圖，如圖5所示。

育齡婦女比例和生育政策對出生率有正向作用，存在老齡人口比例→死亡率的正因果鏈。人口數量和壯年人口比例對勞動力有正向作用，勞動力和就業率對就業人員數量有正向作用。資產形成總額、最終消費、貨物和服務凈流出對經濟增長率有正向作用。存在地區生產總值→地區財政收入→文化體育與傳媒支出的正因果鏈。

（5）“水-能源-糧食-經濟社會”總系統因果回路圖。基于“水-能源-糧食-經濟社會”總系統PSR分析得到“水-能源-糧食-經濟社會”總系統因果回路圖，如圖6所示。

科技投入、固定資產投資、就業人員數量對糧食產量、一次能源產量、可供水量有正向作用。存在糧食產量→糧食種植水污染→農業源水污染，一次能源產量→能源開采水污染→工業源水污染，可供水量→水資源自給率的正因果鏈。生活源水污染、農業源水污染、工業源水污染對水體污染物當量有正向作用。存在水體污染物當量→水質

安全→就業人員數量，水資源自給率→節水意識→用水總量→水資源自給率的負反饋回路。水質安全越低，環保意識越高，生活源水污染越少。水資源自給率、水質安全、能源自給率、糧食自給率對科技投入、固定資產投資、就業人員數量有負向作用。

2.4山東省WEF系統動力學模型關鍵函數

依據系統動力學分析部分的模型假設和山東省統計數據，得到山東省WEF關鍵模型函數（見表1）。

回歸分析的山東省WEF關鍵模型均通過參數檢驗，說明水資源子系統PSR分析、能源子系統PSR分析、糧食子系統PSR分析、經濟社會子系統PSR分析正確。

2.5WEF協同安全系統動力學模型檢驗

除了在系統動力學構建過程中的參數檢驗，為了檢驗系統擬合效度，本文比較2005年—2016年供水總量、用水總量、能源產量、能源消費量和糧食產量這5個最終指標的預測值與實際值的絕對值的偏差，檢驗公式如公式（8）所示。本文在SPSS22中將檢驗結果做成箱型圖，結果如圖7所示。

δ=|x^-x|x×100%（8）

式中，δ代表模型誤差;x^代表仿真值;x代表實際值。

如圖7所示，供水總量、用水總量、能源產量、能源消費量模型精度較好，誤差在3%左右，糧食產量的誤差在5%左右，考慮到系統的復雜性，參考李桂君等[14]的研究成果，誤差控制在5%左右，即可視為有效。因此，本文模型的誤差可控，預測結果可供使用。

2.6考慮WEF協同安全的山東省綠色發展情境預測

調整糧食種植結構能夠緩解水資源稀缺，降低化肥施用對土壤質量的影響，生物質能屬于循環經濟，凈碳排放量近乎為零，降低對化石能源的依賴，減少化石能源開采和消費對土壤、水體和大氣的影響，從而保護了生態的多樣性。調整種植結構和發展生物質都能促進自然資源和能源合理利用，防治環境污染，因而是本文所界定的綠色發展政策。

（1）情景1：保持當前趨勢。該情景是指在按照《山東省人口發展“十三五”規劃》確定人口出生率的情況下，水資源子系統、能源子系統、糧食子系統、經濟社會子系統和“水-能源-糧食-經濟社會”總系統中2017—2020年的其余各項指標值在SPSS22中利用ARIMA（1，0，0）模型進行預測，并將預測值輸入Vensim5.6中。其中，山東省人口增長率為（2017，0.179）（2018，0.159）（2019，0.143）（2020，0.129）。仿真結果見表2。

從表2可以看出，2017—2020年，山東省水資源缺口越來越大，水資源自給率越來越小。水資源自給率平均每年下降2.87%，水資源缺口平均每年增長10.45億m3，山東省水資源緊張程度會越來越嚴重。山東省能源自給率平均每年下降1.13%，能源缺口隨時間逐步增加，平均每年增長760.48萬tce。山東省糧食自給率遠遠大于100%，山東省糧食安全保障較好。但是由于糧食需求量的增加，糧食自給率和糧食富余量隨時間變化而降低，糧食自給率平均每年下降4.13%，糧食富余量平均每年下降102.33萬t。2017年至2020年，山東省水污染狀況逐步改善，平均每年下降2220億當量。能源開采水污染隨時間上升，糧食種植水污染隨時間下降。

（2）情景2：調整糧食種植結構。調整糧食種植結構是指：在保證地區糧食產量和結構安全的前提下，調整各類糧食的播種面積，用玉米替代種植。按照當前除玉米外各類糧食作物占除玉米外糧食播種總面積的比例，利用ARIMA（1，0，0）模型預測出各類糧食的可替代種植面積比例，由預測的各類糧食的播種面積與可調整的種植面積推算出調整后的各類糧食的播種面積，玉米的播種面積為原播種面積加上調整的播種面積。2017—2020年，山東省糧食可調整種植面積為254.16萬hm2、213.90萬hm2、185.46萬hm2和164.49萬hm2。調整后糧食播種面積如表3所示。通過Vensim5.6仿真，其余變量與情景1一致，結果見表4。

調整糧食種植結構通過改變糧食種植用水影響水資源的需求量，改變化肥農藥施用影響種植水污染。從表4可知，2017年，種植結構調整后，水資源自給率大于100%，2018—2020年水資源自給率小于100%，水資源缺口為11.27億m3、18.79億m3和38.21億m3。水資源自給率平均每年下降4.94%，水資源缺口平均每年增加14.37億m3。在僅調整種植結構時，對能源自給率和能源缺口的改善影響不大。2017年糧食自給率有所提高，2018—2020年，糧食自給率有所下降。糧食自給率逐年降低，平均每年下降5.1%。糧食富余變化量有所改變，糧

食富余量平均每年降低139.67萬t。從圖9和表4可以看出，調整種植結構對水體污染物的減少有所影響，但糧食種植水污染趨勢轉變為逐年上升，對能源開采水污染的改善沒有影響。

（3）情景3：發展生物質能。發展生物質能是指：在秸稈還田保證土壤肥力的前提下，利用作物秸稈發展生物質能源，替代化石能源。根據胡榮根[15]的研究，用作肥料還田的秸稈約占資源總量65%～68%，本文按67%計算。根據張福春[16]等人的研究，確定主要糧食作物的谷草比。

其他糧食作物的谷草比，按照糧食作物的谷草比的平均值0.675計算。

依據《中國能源統計年鑒》確定主要糧食作物秸桿的折標煤系數，

其他糧食作物的折標準煤系數按照草類的平均折標準煤系數計算，為0.471kg標準煤/kg。可以計算出2017—2020年，各類糧食作物秸稈發展生物質能的量，生物質能屬于其他一次能。為簡化分析，假定

秸稈發展生物質能為固化成型，不計加工損失。由于能源存在國際國內兩個市場，同時能源的省際調動和進口并不是純粹的市場行為，難以使用均衡模型來確定生物質能對化石能源替代的均衡量，本文假設生物質能被市場完全吸

收，對化石能源的替代按照情景1預測的各類能源占一次能源總量的比例替代，進而推算出生物質能替代后各類能源的產量，如表5所示。其余變量與情景1一致，通過Vensim5.6仿真，結果見表6。

從表6可以看出，利用糧食秸稈發展生物質能替代化石能源，減少化石能源開采過程中的用水，降低對水資源的污染，有利于緩解山東省水資源緊張的局面，但影響較小。從表6可知，水資源自給率逐年降低，平均每年下降2.87%，水資源缺口平均每年增加10.45億m3。發展生物質能有利于改善山東地區的能源自給率，不利于山東地區的能源缺口的改善，兩者變化幅度很小。糧食自給率平均每年下降4.13%，糧食富余量平均每年下降102.33萬t。從圖10和表6可以看出，發展生物質能對改善地區水環境影響微弱，對能源開采水污染的控制效果明顯，對糧食種植水污染的改善沒有影響。

（4）情景4：調整糧食種植結構與發展生物質能。調整糧食種植結構與發展生物質能指調整糧食播種面積，同時利用糧食作物秸稈發展生物質能。2017—2020年，在對糧食種植結構進行優化的同時發展生物質能的仿真結果

如下。替代各類能源的產量按照當前各類能源占一次能源總量的比例，利用ARIMA（1，0，0）模型進行預測，進而得到各類能源的產量，如表7所示。其余變量與情景1一致，通過Vensim5.6仿真，結果見表8。

玉米屬于C4植物，光合作用效率比C3植物高15%。調整種植結構可減少種植用水，也可減少種植對水環境的影響。同時增加了生物質能量，降低了能源開采過程中對水資源的需求和影響。從表8可知，2017年，山東省水資源自給率大于100%，2018—2020年，水資源自給率小于100%，水資源缺口分別為11.13億m3、18.93億m3和38.35億m3。水資源自給率逐年下降，平均每年下降4.97%。水資源缺口平均每年增加14.46億m3。在調整種植結構的基礎上大力發展生物質能，短期內對地區的能源自給率改善不大，長期來看會提高地區能源自給率。糧食自給率平均每年下降5.1%。糧食富余量平均每年下降139.67萬t。從圖11與表8可以看出，糧食種植調整與發展生物質能對水體污染物的減少有微弱影響，對能源開采水污染的控制比較明顯。能源開采水污染呈現波浪式上升，有比較明顯的季節性特征，與作物的生長規律一致，對糧食種植水污染的控制比較明顯，但糧食種植水污染趨勢轉變為逐年上升，與單獨對糧食種植結構調整對糧食種植水污染的控制的效果基本一致。

3結論與建議

綜上所述，本文通過分析WEF之間的關聯關系，構建了WEF-Nexus框架下的PSR模型和SD模型，模擬2017—2020年山東省水資源、能源、糧食的供需和水環境的變化狀況。在此基礎上設置“保持當前趨勢”、“調整糧食種植結構”、“發展生物質能”和“調整糧食種植結構與發展生物質能”四種不同的綠色發展情景進行分析。主要結論如下：①所建立的WEF-Nexus的PSR模型和SD模型經過有效性建議，應用該模型對山東省的WEF的供需狀況進行分析具有可行性。WEF之間存在紐帶聯系，對單個系統中的變量施加影響會通過WEF-Nexus進行傳遞，進而引起WEF-Nexus中其他變量的變化。②當前發展趨勢下，2017—2020年，山東省會出現水資源短缺和能源短缺的局面，但糧食自給率遠大于1，水環境隨時間逐步改善。在調整糧食種植結構的政策下，2017年水資源需求能夠滿足，2018—2020年依然面臨水資源短缺的困境。調整種植結構對提高能源自給率影響不大，短期內有利于進一步提高糧食自給率，長期導致糧食自給率下降，有利于改善糧食生產對水環境的影響。在發展生物質能的政策下，對提高水資源、能源自給率和糧食自給率影響不大，有利于改善能源生產對水環境的影響。在同時調整糧食種植結構和發展生物質能的政策下，水資源自給率比調整糧食種植結構有所增加，短期對提高能源自給率影響不大，但長期有助于提高能源自給率。對減少能源開采和糧食種植對水環境的影響效果明顯，但糧食種植水污染趨勢轉變為逐年上升。

建議山東省制定相關政策時應基于WEF紐帶關系，促進地區的水、能源、糧食的協同，改善地區的水生態環境，實現綠色發展。從本文仿真結果來看，調整糧食種植結構能顯著緩解地區水資源短缺，提高地區糧食自給率。由于發展生物質能對提高地區水資源自給率、能源自給率和糧食自給率影響不大，但對改善能源開采對水環境的影響效果顯著，結合發展生物質能需要的其他投入，建議適當發展生物質能。山東省應當重視地區水資源和能源短缺的問題，通過增加相關投入提高水資源自給率和能源自給率。

另外，本文基于系統動力學對區域水-能源-糧食進行了仿真研究，效率是WEF研究的重要方面，是下一步研究的重點內容。

（編輯：王愛萍）

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