水資源輸入型城市水環境承載力SD預警模型構建與應用
——以昆明市為例

薛 敏，高 偉

(云南大學 生態與環境學院，昆明 650091)

水是基礎性的自然資源，是制約區域經濟社會可持續發展關鍵環境要素，水資源與城鎮化的協調又是推動區域社會經濟發展的關鍵[1]。由于城市社會經濟發展對水資源的需求不斷增加，當超出水環境承載能力時，就會對水環境系統產生壓力，水環境系統反過來制約經濟社會的發展。水環境承載力成為我國水環境政策制定的重要依據，開展水環境承載力的研究可為水環境保護管理部門提供重要的科學支撐。

水環境承載力的概念最早源于生態學中“承載能力”一詞，是自然資源承載能力的一部分[2]，但不同學者對水環境承載力的理解存在差異，目前尚未形成統一認知的概念與內涵。早期水環境承載力被認為是某一時間、某一地區、某種狀態下水資源對人類活動的支持能力[3-4]，隨著經濟社會發展與環境關系認知的深入，隨后發展出具有一定經濟社會內涵的定義，將水環境承載力的承載客體指向區域社會經濟發展和人口規模的最大容量[5]。當前的定義多是在保障區域水環境功能正常的前提下，研究水資源和水環境系統對人類社會的支持能力。城市作為典型的開放系統，與城市邊界外存在頻繁的物質交換，其中水資源是重要的輸入物質。跨區域調水在解決城市水資源和水環境問題中已經獲得廣泛應用。本研究認為的城市水環境承載力是城市一定規模的經濟發展水平和技術條件下，綜合考慮本地與區間水資源交換條件時，水環境系統對人類活動的支撐能力。

從研究方法看，目前還未形成完整統一的水環境承載力評價體系[6]，主要的評價方法有多目標評價法、綜合評價法、系統動力學法、生態足跡法、人工神經網絡法[7-11]等。如齊心等采用壓力-狀態-響應評估模型對北京市水環境承載力進行評價，得出其水環境壓力逐漸增大而水環境狀況基本穩定[12]；王秦等采用模糊綜合評價法評價研究區域水資源承載力及其他各項指標承載力，并進一步得出研究區域資源承載狀況[13]；Wang等結合層次分析法和系統動力學法，評價了撫順市在不同發展模式下的水環境承載力及各方案可行性[14]；高偉等采用系統動力學模型對牛欄江流域上流水資源承載力進行評價，并提出相應措施[15]；秦海旭等通過對南京市環境承載力的評價，得出南京市水資源均處于不同程度的超載狀態，并提出了提高出水處理率、產業升級等措施[16]；崔丹等通過系統動力學法對昆明市水環境承載力進行預警，結果顯示水環境難以支持社會經濟發展，必須進行相應的排警決策[17]；藍希等對長江經濟帶戰略下的武漢城市水環境承載背景進行研究，得出提升武漢水環境承載力的關鍵因素是水污染控制[18]；崔丹等通過建立湟水流域結構方程模型來評價污染物排放因素與水環境承載狀態的相關關系，并提出了分區精細化管理的措施[19]；夏繼勇通過建立SWAT模型，評價了不同水文狀況下過境水影響區域水資源承載力[20]。其中，系統動力學(System Dynamics，簡稱SD)模型是以反饋控制理論為基礎、以計算機仿真模擬技術為手段研究復雜的社會經濟資源環境系統的行為和關系的方法[21], 具有靈活性、動態性、直觀性及多變量等優點[22]，因此目前在處理復雜、反饋和時變的水文水資源問題上具有一定的優勢。

目前，城市水環境承載力的研究區域主要關注區域自身資源環境約束，對外流域調水的影響考慮較少，特別是高原城市的水環境承載力研究關注不多。城市作為人類活動強度較高的區域，存在高度的外部資源依賴性，因此考慮外部資源輸入的水環境承載力的影響具有十分重要的現實意義。

滇中城市群是云南省開發強度最高的經濟核心區，也是水資源相對短缺和水環境污染較為嚴重的區域。研究該區域的水環境承載力對于揭示高原城市可持續發展制約因子十分重要。本研究以滇中城市群最大的城市——昆明市為案例區，構建了以污染物排納為核心的水環境承載力SD評估預警模型，通過測試不同調水和環境經濟發展情景，模擬昆明市未來的水環境承載力變化特征，識別關鍵制約因素，為高原城市可持續發展提供調控對策建議。

1 研究區概況及數據來源

1.1 研究區概況

昆明市是云南省政治和經濟中心，地處云貴高原中部，位于云南省中東部(E102°10′-E103°40′，N24°23′-N26°22′)。昆明市中心海拔約1 891 m，總體地勢北部高，南部低，由北向南呈階梯狀逐漸降低。昆明市年平均氣溫為16.5℃,多年平均降水量為207.68×108m3，水資源總量為73.59×108m3。全市年均降雨量980.4 mm，5-10月份為雨季，降水量占全年的85%左右。全市河流分屬金沙江、南盤江、元江三大水系，位于昆明西南的滇池同盤龍江、寶象河、呈貢大河、柴河等13條河共同構成滇池水系，多年平均徑流量為7.5×108m3。

2018年，昆明市人均水資源量950 m3，低于1 700 m3警戒線，且隨著人口增長不斷下降。2018年，滇池全湖整體水質為Ⅳ類，綜合營養狀態指數為57.7，營養狀態為輕度富營養，與2017年相比水質有所好轉。在35條入滇河道中，3條河道斷流，24個入湖斷面水質達標，8個入湖斷面水質未達標，綜合達標率為75.0%。由圖1可知，為有效解決昆明市缺水和滇池污染問題，2013年底實施了牛欄江-滇池補水工程，年輸水量5.88×108m3，引水規模達34.9×108m3的滇中引水工程也進入施工階段，水資源輸入成為支撐昆明市環境經濟發展的重要條件。

圖1 研究區地理位置Fig.1 Geographical location of the study area

1.2 數據來源

本文所建立的昆明市水環境承載力SD模型數據主要為經濟社會參數、水資源參數和水環境參數。其中經濟社會參數來源于《云南省統計年鑒》(2006-2018)、《昆明統計年鑒》(2006-2018)、《昆明市國民經濟和社會發展統計公報》(2006-2018)、《昆明市生態環境狀況公報》(2006-2018)；水資源參數來源于昆明市水資源公報和昆明市水資源總體規劃。水環境參數包括污水處理量、主要污染源排放量等，來源于昆明市生態環境科學研究院。

2 研究方法

2.1 水環境承載力評估方法

根據水環境承載力的定義，水環境承載力是區域污染物排納關系的綜合體現。基于木桶原理，選擇約束較大的環境因子作為反映區域綜合承載狀態的指數，本研究定義水環境承載力綜合指數作為評價區域是否超載的定量指標，其計算公式為：

(1)

式中：WECI(Water Environment Carrying Capacity Index)為水環境承載力綜合指數(無量綱)；WPD(Watershed Pollutant Discharge)為污染源的污染物入河總量，t/a；WECC(Water Environment Carrying Capacity)為水環境容量，t/a；下標i為常見污染物類型(化學需氧量、氨氮)。

計算兩種污染物的排放與容納關系，選取排納比最大(即承載壓力最大)的指標表征水環境承載狀態。當WECSI等于1，說明研究區承載力與壓力平衡；小于1，說明尚有承載余量；大于1，說明超載；數值WECSI-1表示超載的倍數。

污染物入河總量可采用如下公式：

WPDi=PDi·PICi+NPDi·NICi

(2)

式中：PD為點源污染物排放量，t/a；PIC為點源入河系數；NPD為非點源污染物排放量，t/a；NIC為非點源入河系數。

水環境容量考慮本地水資源的環境容量和調水帶來的環境容量。參考《水域納污能力計算規程》(GB/T25173-2010)，昆明市主要河流為流量小于150 m3/s的中小型河段，可采用一維模型計算環境容量，湖庫的納污能力采用零維模型計算。水環境容量的計算公式如下：

WECCi=WCRi+WCLi+WCIi

(3)

式中：WCR為河流水環境容量，t/a；WCL為湖庫水環境容量，t/a；WCI為輸入水資源的水環境容量，t/a。

河流的水環境容量計算公式如下：

(4)

式中：WCR為河道水環境容量，t/a；RL為河段的縱向距離，m；u為設計流量下的河道斷面平均流速，m/s；Q為設計流量，m3/s；K為污染綜合衰減系數，1/d；CO為斷面初始濃度值，mg/L；CS為水質目標濃度值，mg/L。

水庫和湖泊的水環境容量采用零維模型計算。具體公式如下：

WCLi=31.536·(CSi·Q+K·CSi·RV/86400)

(5)

式中：WCL為湖庫水環境容量，t/a；Q為設計出庫(湖)流量，m3/s；V為死庫容或設計庫容，104m3。

水資源輸入帶來的水環境容量主要考慮稀釋能力，參考灰水足跡計算方法[23]，調入水量帶來的水環境容量計算公式如下：

WCIi=100·WI·(CSi-CIi)

(6)

式中:WI為調水水資源量,108m3/a;CS和CI分別為本地地表水環境質量標準和調入水的水質濃度，mg/L。

2.2 水環境承載力模擬關鍵指標

城市水環境承載力變化主要承載主體和客體的相對變化影響，即受到經濟社會和水環境調控影響。將水環境承載力系統分為經濟社會和水環境調控兩個模塊。經濟社會模塊中的評價指標為人口年均增長率、城鎮化率年變化、工業增加值年變化率、大牲畜存欄量年增長率、豬出欄量年增長率、羊存欄量年增長率、家禽出欄量年增長率、化肥施用量增長率；環境調控模塊受到水資源影響，由于本地水資源量相對穩定，因此關鍵調控指標為跨流域輸入水量，在本研究中為牛欄江調水量和滇中調水量。

2.3 SD模型的構建與驗證

2.3.1 模型構建

在剖析水環境承載力及其各影響因子反饋機制的基礎上,利用系統動力學Vensim軟件,建立研究區水環境承載力SD模型(圖2)。該模型共有129個變量，其中狀態變量8個，輔助常量50個，常量47個。與現有水環境承載力SD預警模型相比，本研究引入了調水模塊，調水對區域水環境承載力的影響主要體現在其提供了水環境對污染物的承載能力，在模型中以水環境容量指標體現。

圖2 城市水環境承載力SD模型流圖Fig.2 SD model flow diagram of urban water environmental carrying capacity

2.3.2 模型靈敏度測試

參數靈敏度檢驗結果表明，模型主要變量對參數變動的靈敏度較低，平均為0.191，表明模型的穩定性較好(表1)。

表1 SD模型主要變量靈敏度測試結果Tab.1 Sensitivity test results of major variables of SD model

2.4 預警情景設計

水環境承載力預警是在一定的經濟社會發展和環境治理情景下的模擬，因此需要設置相應參數體現未來可能出現的政策環境。根據水環境承載力的關鍵指標，設置以下4種情景：

1) 歷史趨勢情景：該情景是用于模擬水環境承載力下限，即不采取進一步環境調控措施，在保持經濟社會發展的歷史趨勢下，模擬未來的水環境承載力變化。

2) 經濟社會約束情景：限制經濟規模和發展速度，但不考慮水資源的調控，將經濟社會各參數規劃目標作為計算參數設置情景，模擬限制經濟社會發展對水環境承載力的影響。

3) 環境調控約束情景：外流域調水是昆明市環境調控的重要措施。考慮水資源的調控，但不限制經濟規模和發展速度，將水資源調控規劃目標作為計算參數設置情景。

4) 共同約束情景：既限制經濟規模和發展速度，又考慮水資源的調控，將經濟社會和水資源調控規劃目標作為計算參數設置情景。

在不同的發展與治理水平情景下，承載力的計算結果不同。采用情景分析方法，設計以下4種預警情景(表2)：

表2 昆明市水環境承載力預警情景方案Tab.2 Kunming Water environment carrying capacity early warning scenario

3 結果與討論

3.1 現狀水環境承載力評估

模擬結果表明，2018年(基準年)昆明市化學需氧量承載力指數為1.195，氨氮承載力指數為1.143。根據水環境承載力指數的計算公式，承載力指數取約束較大的因子，故2018年昆明市水環境承載力指數為1.195，呈超載狀態，超載0.195倍。在一定程度上表明，昆明市水環境無法承載當前經濟社會發展規模。若要滿足經濟社會的可持續發展，昆明市必須采取有效的節水、治污、減緩經濟社會發展等降低水環境承載力的政策與措施。

從現狀各污染源產污狀況(圖3)可以看出，畜禽養殖是昆明市首要污染來源，減小畜禽養殖規模、規模化養殖替代散養對減少污染和改善昆明市水環境承載力至關重要。其次，化肥流失導致的氨氮污染也是氨氮排放的重要來源之一，降低化肥施用量或灌溉水收集處理可作為控制氨氮污染的重要措施。總體來看，農業面源污染是影響昆明市水環境承載力的關鍵因子，昆明市應當合理推進產業結構轉型，為地區經濟與水資源的協調發展打下堅實的基礎。

圖3 現狀污染源產污狀況圖Fig.3 Diagram of current pollution source′s pollution production

3.2 情景預測與分析

通過決策參數的設定與調整，運用Vensim.DSS軟件,得到4種預警情景下的水環境承載力指數變化趨勢圖(圖4)。

圖4 不同情景下的水環境承載力指數Fig.4 Water environmental carrying capacity index under different scenarios

1) 歷史趨勢情景：在歷史趨勢情景下，水環境承載力指數由2018年的1.195增長到2030年的2.915，超載1.915倍。若按現狀水平發展，昆明市水環境承載力指數將以較快的速度增大，即水資源短缺與水污染問題將迅速加重，所面臨的的水環境問題將十分嚴峻。

2) 經濟社會約束情景：在經濟社會約束情景下，水環境承載力指數由2018年的1.195增長到2030年的2.168，超載1.168倍。通過對經濟社會發展速度與規模的控制，即控制人口的增長速率和工業畜牧業規模，水環境承載力指數上升速度明顯減緩。若該情景發展，昆明市水資源短缺與水質惡化的問題可得到一定控制。

3) 環境調控約束情景：在水環境約束情景下，水環境承載力指數由2018年的1.195增長到2030年的2.255，超載1.255倍。通過調水，昆明市水環境承載力指數在短時間內迅速降低，隨后又以較快的速度開始上升。這說明調水只能在短時間內改善水質，但不能從根本上解決昆明市水資源短缺與水污染問題。

4) 共同約束情景：在共同約束情景下，水環境承載力指數由2018年的1.195增長到2030年的1.677，僅超載0.677倍。在經濟社會調控和調水共同作用下，水環境承載力指數以最慢的速度增長，符合預期結果。

雖然共同約束下水環境承載力呈現最好的狀態，但其所需成本也是最高的。對比經濟社會約束和水環境約束發現，在2029年之前，調水對水環境承載力的影響優于經濟社會調控對水環境承載力的影響；但在2029年之后，經濟社會調控對水環境承載力的影響則優于調水。故從長遠考慮來看，控制經濟社會發展速度與規模更利于昆明市水環境承載力的改善。

觀察化學需氧量和氨氮承載力指數變化趨勢可以發現(圖5)，在基準年氨氮承載力指數略低于化學需氧量承載力指數，在預測年份內氨氮承載力指數則以高于化學需氧量承載力指數的增長速度成為昆明市水環境承載力的首要限制因子。在歷史趨勢情景和環境調控約束情景下，兩種污染物承載力指數均處于較高的增長速度；在經濟社會約束和共同約束情景下，兩種污染物承載力指數增長速度有所減緩，仍表明控制經濟社會各項指標更利于昆明市水環境承載力的改善，但對于嚴重缺水而必須依靠外流域水資源輸入型城市，調水仍是必不可少的一項措施。

圖5 不同情景下COD、氨氮承載指數Fig.5 COD and ammonia nitrogen carrying indexes under different scenarios

3.3 調水對城市水環境承載力的影響

調水可改善水資源時空分布不均勻的問題，是實現水資源優化配置最有效的措施, 跨流域調水已成為我國干旱缺水城市解決水資源短缺的重要措施之一[24-25]。因此，除了研究如何有效利用本地區的水資源、提高水資源綜合利用效率外，跨流域調水也應在有條件地區進行研究和展開。在對西北干旱區水資源約束型城市發展研究中，跨區調水對城市化發展起決定性作用[26]。本研究預警結果顯示，通過調水，城市水環境承載力指數在短時間內大幅下降，由2018年的1.195下降到2019年的1.078，下降9.8%，水環境承載力呈現好轉的趨勢，但隨后水環境承載力指數又開始上升，呈惡化趨勢。調水影響水環境承載力的機制是通過增大水量來稀釋污染水體，提高水體污染物容量，對水環境承載力的改善具有顯著效果，但其存在問題是作用時間短，治標不治本，且成本較高。

結合昆明市現有調水規劃，在水環境承載力預警模型中增加調水模塊，體現了水資源綜合利用率和水環境容量的統一，使得模型模擬結果更符合實際情況。不足之處在于調水水質的不確定性，使得調水環境容量處于動態變化，水環境承載力也隨之變動，降低了預警結果與承載力變化趨勢的準確性。

4 結論與展望

1) 通過將水環境承載力評價模型與SD模型耦合，建立了水環境承載力的預警模型，并設置了4種發展情景，預測不同發展模式下的水環境承載力變化，綜合分析得出共同約束情景下水環境承載力呈現最佳狀態，該情景更有利于緩解昆明市水資源短缺問題，進而實現經濟社會與水環境保護協調發展。

2) 分析污染物承載力可以發現，氨氮承載力總是高于化學需氧量承載力，這說明研究區域氨氮負荷較高，對研究區水環境承載力起決定性作用，因此控制氨氮污染物的排放對控制水環境承載力至關重要。

3) 目前應采取的主要措施為:調水引水緩解昆明市水資源短缺現狀，減緩人口增長、放緩經濟社會發展速度規模、畜禽養殖規模化以減少污染物排放，進而實現水資源的可持續發展。

水資源是水環境承載力形成的重要基礎，目前水環境承載力分析偏重于污染物指標，未來的分析有必要耦合水資源和水環境模塊，綜合分析城市水環境承載力的制約因子。