陜西省水資源綜合利用水平評價與動態演進預測

張炳林，王秉琦，甄俊杰，4，王成軍，王若軒

（1.陜西省地質調查院，陜西 西安 710054； 2.陜西省礦產地質調查中心，陜西 西安 710068；3.中國自然資源學會秦巴研究分會，陜西 西安 710068； 4.西北大學經濟管理學院，陜西 西安 710127； 5.西安建筑科技大學 管理學院，陜西 西安 710055）

水資源是人民生活與社會生產的基礎性自然資源，隨著我國經濟社會的快速發展，水資源短缺、水污染問題日益嚴峻，平衡好經濟社會發展與水資源的可持續開發利用是當前亟待解決的問題。 已有關于水資源綜合利用水平評價的研究主要集中在兩個方面：一是關于水資源綜合利用水平的測度，國內外學者多采用綜合評價模型與DEA 模型進行分析，如周和平等［1］采用綜合評價和柯布道格拉斯模型對新疆水資源綜合利用水平進行評價，為新疆水資源與經濟社會均衡發展提出了政策建議；Zhou 等［2］在區分經濟用水和社會用水兩大用水部門的基礎上，采用DEA 模型對水資源綜合利用水平進行評價。 二是關于水資源綜合利用與經濟社會發展之間的關系研究，如高志遠等［3］基于協同發展理論，對黃河流域水資源-經濟發展-生態環境協同發展進行評價，并詳細分析了三者間的演變關系；Haak 等［4］構建了水資源與經濟發展的動態指數，并考慮廢水處理、水資源修復等可持續性因素，為深入了解城市水資源與經濟協同發展提供了實踐思路；Zamanzad 等［5］以水資源為中心框架，通過構建水資源-社會-經濟-環境綜合可持續發展指數，對美洲35 個國家進行考察，并基于單一和混合人工智能基因表達編程方法，對國家層面水資源與社會經濟環境系統之間的聯系進行評估。

陜西省水資源匱乏，嚴重制約經濟社會的可持續發展。 筆者基于水資源承載力-管理韌性彈性適配視角，采用縱橫向拉開檔次法，對陜西省2013—2020年水資源綜合利用水平進行評價，并對未來發展趨勢進行預測分析，以期為實現陜西省水資源可持續發展提供參考。

1 研究區概況

陜西省總面積為20.56 萬km2，分屬黃河、長江兩大流域。 水資源分布不均，全年降水量主要集中于7—10月。 陜北地區年降水量僅占全省年降水量的20%，屬于半干旱地區；關中地區與陜南地區分別屬于半濕潤地區和濕潤地區。 關中地區與陜北地區屬黃河流域，總面積占全省的64.83%、年降水量為全省平均值的53.97%，水資源總量僅占全省的29.46%；陜南地區屬長江流域，面積、年降水量分別占全省的35.17%、46.03%，水資源總量占全省的70.54%。 陜西省主要地貌分布見圖1。

圖1 陜西省主要地貌分布

2 指標體系構建與數據來源

產權理論指出，水資源作為公共物品，由于產權沒有清晰的邊界，因此勢必導致過度使用而枯竭［6］。 水資源承載力是指以可預見的技術、經濟和社會發展水平為依據，以社會可持續發展和水資源可持續利用為原則，水資源對地區社會經濟發展的最大支撐能力。水資源可持續利用理論認為，水資源可以在地區人口、資源與環境的協同謀劃下實現可持續利用［7］。 人作為生態系統中的重要影響主體，是水資源綜合利用中的核心要素，建設具有韌性的水資源管理體系是水資源綜合利用的重要前提。 基于以上理論，從地區水資源承載力與水資源管理韌性彈性適配研究視角，考慮科學性、綜合性和可操作性原則，構造“壓力-承壓-管理-韌性”的陜西省水資源綜合利用水平評價指標體系（見表 1）。

表1 陜西省水資源綜合利用水平評價指標體系

本研究所用數據主要來源于中國經濟數據庫（https：／／www.ceicdata.com）、中經網數據庫（https：／／db.cei.cn）、《陜西省統計年鑒》《陜西省水資源公報》。 對于少部分缺失的數據值，采用線性插值法補齊。

3 研究方法

3.1 縱橫向拉開檔次法

目前關于自然資源評價主要有主觀賦權［8-9］和客觀賦權［10-12］兩種方法，主觀賦權法因容易受個人主觀影響而應用較少，客觀賦權法因各項指標在不同年份存在非一致性變化而難以適用于多主體歷年跨期的面板數據動態評價。 因此，本文采用縱橫向拉開檔次法對水資源綜合利用水平進行評價，該方法完全基于數據原有的內在特征，不受主觀因素影響［13］，同時能較好避免指標跨期帶來的動態誤差［14］，具體測算與評價步驟如下。

（1）標準化處理。 鑒于各指標的屬性不同，采用極差變換法對指標進行無量綱化處理：

式中：Xij（t）為在t年第i個評價對象第j項指標Xij（t）無量綱化處理后的值，Xij（t）∈［0，1］；maxxj（t）、minxj（t）分別為在t年第j項指標的最大值、最小值。

（2）確定指標權重。 與傳統客觀賦權方法不同的是，縱橫向拉開檔次法能夠區別不同主體間的差異，使得不同評價對象綜合評價指數yi（t）間的總離差平方和最大，由于數據經過標準化處理，因此其中：M＝ （ω1，ω2，…，ωm） ，ωj為第j項指標的權重；H＝是m×m的 對 稱 矩 陣，當e2取得最大值時，限定MTM＝1，矩陣H的最大特征值對應的特征向量即為各指標權重。

（3）計算綜合評價指數。 綜合評價指數的計算公式為

3.2 Tapio 彈性適配模型

彈性適配模型由Tapio［15］于2005年提出，可以很好捕捉不同系統在不同尺度下的彈性適配程度。 與傳統Tapio 模型不同，本文著重計算陜西省水資源承載力與水資源管理韌性兩大子系統間的彈性適配程度，以此評價陜西省水資源綜合利用水平。 構建的模型表達式為

式中：δ為水資源承載力與水資源管理韌性間的適配指數；ΔWCC、ΔWMR分別為地區水資源承載力與水資源管理韌性的變化率。

參考已有研究成果［16-17］，將水資源承載力與水資源管理韌性脫鉤情況分為8 個區間，見圖2。

圖2 水資源承載力與水資源管理韌性脫鉤情況界定標準

3.3 Kernel 密度估計法

Kernel 密度估計法作為一種非參數方法，對模型的依賴性不強且具備優良的統計性能，在探究空間分布非均衡問題中得到廣泛運用［18］。 Kernel 密度估計法測算模型表達式為

式中：f（x）為待估計指數的密度函數；h為最優帶寬，常數；K［］為核密度估計函數為觀測值的均值；Xi（t）為獨立同分布的觀測值。

3.4 Markov 鏈預測模型

Markov 鏈預測模型通過構建Markov 概率矩陣，對離散后的不同水資源綜合利用水平等級進行動態模擬。 首先將待預測指數離散為4 種類型，然后計算每種類型指數的概率，使得Markov 模擬過程近似逼近指數演變的整個過程［19］，計算公式為

式中：Psq為s類型地區轉移為q類型地區的概率；γsq為s類型地區轉移為q類型地區的數量；γq為q類型地區的總數。

本文在傳統Markov 鏈預測模型的基礎上加入空間滯后效應，以彌補傳統Markov 鏈預測模型的不足。將待預測的相鄰地區指數與空間權重矩陣的乘積作為空間滯后值，采用臨近空間矩陣作為權重矩陣（地區間相鄰時權重為1，否則權重為0）。

4 彈性適配視角下陜西省水資源綜合利用水平

采用縱橫向拉開檔次法，計算2013—2020年陜西省水資源綜合利用指數（見表2），指數越大表示水資源綜合利用水平越高。 由表2 可知，陜西省各地級市水資源綜合利用水平總體呈現差異化明顯、震蕩式下降的特點。 從空間維度而言，榆林市、西安市、寶雞市和延安市水資源綜合利用指數年均值均大于0.5，位于全省前列；漢中市、咸陽市、銅川市、安康市年均值為0.4～0.5；商洛市、渭南市年均值均低于0.4，屬于水資源綜合利用水平亟待提高的地區。 從時間維度而言，除安康市、商洛市外，其他各地級市2013—2020年水資源綜合利用指數增長率均為負值，其中榆林市、銅川市下降幅度最大，分別為19.89%、17.59%。

表2 2013—2020年陜西省水資源綜合利用指數計算情況

利用式（3），采用彈性適配模型對陜西省水資源承載力與水資源管理韌性子系統彈性適配情況進行計算，結果見表3。 陜西省水資源承載力與水資源管理韌性彈性適配狀態主要分為3 類：第一類為水資源承載力與水資源管理韌性均正增長的良好適配狀態，包括擴張性負脫鉤與弱脫鉤；第二類為水資源承載力與水資源管理韌性相對滯后發展的中等適配狀態，包括強脫鉤與強負脫鉤；第三類為水資源承載力與水資源管理韌性同時退化的較差適配狀態，包括弱負脫鉤、衰退性連接與衰退性脫鉤。

表3 陜西省水資源承載力與水資源管理韌性彈性適配情況

由表3 可知，除西安市水資源承載力與水資源管理韌性持續保持良好適配狀態外，其他地級市均不穩定。 其中：銅川市、咸陽市從較差適配狀態轉變為中等適配狀態，寶雞市由中等適配狀態轉為良好適配狀態，表明地區水資源承載力與水資源管理韌性適配狀態雖有所改善，但仍有進一步提升的空間；渭南市、安康市和商洛市由良好適配狀態轉變為中等適配狀態，榆林市由中等適配狀態轉變為較差適配狀態，表明水資源承載力與水資源管理韌性間的適配狀態有所惡化；延安市、漢中市的水資源承載力與水資源管理韌性間的適配狀態均穩定保持在中等適配狀態。

5 陜西省水資源綜合利用水平動態演化及預測

5.1 陜西省水資源綜合利用水平動態演化

為深入了解陜西省水資源利用的動態演化狀況，繪制了2013—2020年陜西省水資源綜合利用水平、水資源承載力與水資源管理韌性的三維Kernel 密度分布圖，分別見圖3～圖5。

圖3 陜西省水資源綜合利用水平演化趨勢

圖5 陜西省水資源管理韌性演化趨勢

由圖3 可知：Kernel 密度函數中心呈現顯著的移動特征，表明總體上陜西省水資源綜合利用水平呈現先下降后上升的動態演化過程；2013—2020年Kernel 密度函數的主峰高度不斷提升，2020年的波峰分布最為陡峭、峰值最大，且歷年Kernel 密度函數波峰變窄，說明陜西省水資源綜合利用水平的地區間差距逐漸縮小；研究期內Kernel 密度函數并未出現明顯的多峰現象，表明陜西省水資源綜合利用水平并未出現兩極分化現象。

由圖4 可知：2014年水資源承載力比2013年有顯著提升，但2014年之后Kernel 密度函數中心未出現明顯移動現象，表明陜西省水資源承載力未發生明顯變動；Kernel 密度函數的波峰呈現先上升后震蕩趨平的特征，表明研究期內陜西省各地區間水資源承載力差距呈現先縮小后趨于穩定的動態演進過程；雖然2014年水資源承載力出現明顯的雙峰現象，但后期并未出現明顯的兩極分化現象。

圖4 陜西省水資源承載力演化趨勢

由圖5 可知：Kernel 密度函數中心不斷向右移動，表明陜西省水資源管理韌性水平不斷提高；Kernel 密度函數的波峰高度呈現先上升后下降的特征，表明研究期內陜西省各地區間水資源管理韌性呈現先縮小后擴大的趨勢特征；研究期內Kernel 密度函數未出現明顯的多峰現象，表明陜西省水資源管理韌性未出現顯著的兩極分化現象。

5.2 陜西省水資源綜合利用水平趨勢預測

依據Markov 預測模型，對陜西省水資源綜合利用水平發展趨勢進行預測。 首先將待預測變量進行離散化處理，采用四分位數法將陜西省水資源綜合利用水平劃分為Ⅰ（低水平）、Ⅱ（中低水平）、Ⅲ（中高水平）、Ⅳ（高水平）4 種類型，考慮空間滯后因素的影響，構建空間Markov 預測模型，并與傳統Markov 概率矩陣進行對比分析，結果見表4。

表4 陜西省水資源綜合利用水平預測Markov 概率矩陣

不考慮空間滯后因素影響的陜西省水資源綜合利用水平發展趨勢：①水資源綜合利用水平整體呈現條件收斂特征，預測矩陣對角線元素概率分別為0.905、0.643、0.571、0.762，表明水資源綜合利用水平保持原狀態的概率至少為57.1%，且低水平和高水平維持現狀的概率遠高于中低水平與中高水平。 ②水資源綜合利用水平提升概率較大，但存在降級風險。 預測矩陣表明，低水平、中高水平地區依舊有9.5%和28.6%的概率實現躍遷，具有較大提升概率；中低水平地區提升和下降的概率均為14.3%，有7.1%的概率實現跨越式發展；高水平地區退化的概率較大（19.0%），因此需要特別警惕異質性水資源發展水平的退化風險。

考慮空間滯后因素影響的陜西省水資源綜合利用水平發展趨勢：①相同水平的臨近地區會進一步強化低水平與中低水平地區的路徑依賴。 隨著鄰近地區水資源綜合利用水平的影響，各地區水資源綜合利用水平維持現狀的概率總體顯著增大；對于低水平和中低水平地區而言，當鄰近地區水資源綜合利用處于同等水平時，本地區不會改變現有狀態。 ②伴隨著鄰近地區水資源綜合利用水平的提升，低水平地區實現躍遷的概率顯著增大，表現出顯著的示范帶動效應；當鄰近地區水資源綜合利用水平高于低水平地區時，類型Ⅰ變為類型Ⅱ的概率由16.7%提升至25.0%，最終可以提升到38.0%，可見發揮臨近地區的示范帶動效應是提升陜西省水資源綜合利用水平的重要途徑。

6 結論與建議

6.1 結 論

（1）2013—2020年，陜西省水資源綜合利用水平表現出差異化明顯、震蕩式下降的特點，總體上呈現先下降后上升的動態演化過程，且存在兩極分化的趨勢。

（2）陜西省各地區水資源綜合利用水平下降的主要原因是地區水資源承載力與水資源管理韌性間不匹配，地區間水資源承載力的異質性狀況是水資源綜合利用水平出現差異化的主要原因。

（3）陜西省水資源綜合利用水平整體呈現條件收斂特征，相同水平下的臨近地區會進一步強化低水平與中低水平地區的路徑依賴；隨著鄰近地區水資源綜合利用水平的提升，低水平地區實現躍遷的概率增大，表現出顯著的示范帶動效應。

6.2 建 議

（1）堅持管住用水、科學調水的原則，在保證用水合理的前提下構建現代化水網。 通過陜西省水量的統一調度，解決各地區水資源超載、過載的不均衡問題。

（2）做好惜水節水宣傳工作。 強化居民保護水源、節水惜水意識，提高水資源綜合利用水平，實現水資源的可持續發展。

（3）加大污水處理投資力度與生態修復工程建設力度，實現水資源的循環利用和生態系統可持續發展。在開源節流的同時，提高地區水資源承載力的韌性。