程一鑫，李一平 ，朱曉琳，施媛媛，朱 雅，潘泓哲，徐蕓蔚，程 月

(1：河海大學(xué)淺水湖泊綜合治理與資源開(kāi)發(fā)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 210098) (2：河海大學(xué)環(huán)境學(xué)院，南京 210098)

隨著中國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，水污染問(wèn)題日趨嚴(yán)重，東部平原河網(wǎng)地區(qū)尤為突出[1]. 近年來(lái)，國(guó)家和地方政府也紛紛出臺(tái)了水污染防治、流域生態(tài)補(bǔ)償?shù)认嚓P(guān)水環(huán)境政策、采取了一系列水污染治理措施，使水環(huán)境污染狀況得到了一定的緩解，但污染仍在繼續(xù)，整體水質(zhì)情況依然不容樂(lè)觀，因此，在以可持續(xù)發(fā)展為核心的環(huán)境保護(hù)新形勢(shì)下，在水環(huán)境治理已有成效的基礎(chǔ)上，更加積極探索新的治理思路和方法顯得尤為重要. 水污染物總量控制是改善水環(huán)境質(zhì)量，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)與環(huán)境可持續(xù)發(fā)展的根本途徑之一，而制定科學(xué)的總量分配方案則是實(shí)施水污染物總量控制的關(guān)鍵技術(shù)[2]. 關(guān)于水污染物總量分配，國(guó)內(nèi)外已有多位學(xué)者進(jìn)行了深入研究. 國(guó)外學(xué)者在進(jìn)行水污染物總量分配技術(shù)研究過(guò)程中多是基于經(jīng)濟(jì)優(yōu)化原則建立最優(yōu)化數(shù)學(xué)模型，而我國(guó)對(duì)于水污染物總量分配的研究主要集中在以水環(huán)境容量或目標(biāo)總量控制為基礎(chǔ)，基于經(jīng)濟(jì)優(yōu)化分配原則(即效率原則)或公平合理原則進(jìn)行分配，主要有均等分?jǐn)傇试S納污量、等比例削減現(xiàn)有排污量、區(qū)域內(nèi)排污總量最小、區(qū)域內(nèi)治理投資費(fèi)用最小和公平分配允排量和削減量等方法[3]. 這些分配方法從實(shí)施效果看都存在不同程度的問(wèn)題，使得環(huán)保機(jī)構(gòu)尤其是基層環(huán)保機(jī)構(gòu)沒(méi)有一套合理有效的水污染物總量分配體系，難以將水污染物進(jìn)行公平有效的分配，進(jìn)而影響水環(huán)境治理可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)的實(shí)現(xiàn). 因此制定一套行之有效的水污染物總量分配方案迫在眉睫.

基尼系數(shù)是一種衡量收入與分配均衡程度的指標(biāo)[4]. 基尼系數(shù)可以反映居民收入分配的不公平程度，已經(jīng)成為表征國(guó)家或地區(qū)居民收入分配差距的一項(xiàng)重要指標(biāo)[5]. 吳悅穎等[6]將其引入污染負(fù)荷分配并提出基于基尼系數(shù)的水污染負(fù)荷分配法，后續(xù)一些學(xué)者將該法用于水污染物總量分配，效果較好[7-9]，但他們的研究?jī)H是對(duì)基尼系數(shù)的單一應(yīng)用，對(duì)于考慮不同指標(biāo)對(duì)分配的重要性和影響程度以及各污染物分配區(qū)域的排污差距對(duì)分配的影響程度的研究較少.

本研究以典型平原河網(wǎng)地區(qū)張家港市為例，利用基尼系數(shù)理論綜合考慮指標(biāo)權(quán)重和區(qū)域貢獻(xiàn)，建立一套全新的總量分配體系，將環(huán)境公平理論切實(shí)應(yīng)用到污染物分配中，全面考慮各地區(qū)的污染現(xiàn)狀、自然地理?xiàng)l件、經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、人口社會(huì)等多方面的客觀因素，考量制定公平分配方案，以期為解決長(zhǎng)期以來(lái)在污染物總量分配中難以權(quán)衡公平與效率的問(wèn)題提供一種新的思路，促進(jìn)新形勢(shì)下水環(huán)境治理的可持續(xù)發(fā)展.

1 研究區(qū)域及方法

1.1 研究區(qū)域概況

張家港市(31°43′12″～32°02′N(xiāo)，120°21′57″～120°52′E)地處長(zhǎng)江三角洲發(fā)達(dá)地區(qū)，屬太湖流域澄錫虞水系，境內(nèi)河網(wǎng)密布，包括東中西部三大水系，擁有“一城四區(qū)”的城市框架，擁有2個(gè)國(guó)家級(jí)開(kāi)發(fā)區(qū)，下轄8個(gè)鎮(zhèn)、1個(gè)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)示范園區(qū)和1個(gè)雙山島生態(tài)旅游度假區(qū). 目前隨著工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和城市建設(shè)的高速發(fā)展，經(jīng)濟(jì)建設(shè)迅猛發(fā)展，但水資源配置不合理和水生態(tài)環(huán)境脆弱正逐步成為制約張家港市社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要因素. 對(duì)《2015年度張家港市水功能區(qū)監(jiān)測(cè)年報(bào)》分析可知，全市50%左右的水體呈V類(lèi)及劣V類(lèi)，主要污染物為氨氮. 基于對(duì)2015年各污染源的數(shù)據(jù)調(diào)查，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算后得出全年氨氮總排放量為2606.01 t. 根據(jù)2015年張家港市年鑒提供的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，研究區(qū)域常住人口125.31萬(wàn)人，土地面積為791.06 km2，GDP(地區(qū)生產(chǎn)總值)2229.82億元. 本研究涉及的區(qū)域范圍包括金港鎮(zhèn)、楊舍鎮(zhèn)、錦豐鎮(zhèn)、塘橋鎮(zhèn)、鳳凰鎮(zhèn)、樂(lè)余鎮(zhèn)、南豐鎮(zhèn)、大新鎮(zhèn)、農(nóng)場(chǎng)(圖1).

圖1 研究區(qū)域概況Fig.1 Overview of the study areas

1.2 研究方法

1.2.1 河網(wǎng)水動(dòng)力水質(zhì)耦合模型構(gòu)建 采用一維降解模型的水動(dòng)力和水質(zhì)模塊建立張家港市河網(wǎng)水動(dòng)力和水質(zhì)耦合數(shù)學(xué)模型，水動(dòng)力模塊計(jì)算采用圣維南方程組，采用“雙掃”法進(jìn)行數(shù)值計(jì)算，采用六點(diǎn)中心隱式差分格式. 方程主要依據(jù)動(dòng)量守恒和質(zhì)量守恒，以水位和流量為變量，同時(shí)考慮了旁側(cè)入流和漫灘的影響；水質(zhì)模塊是以水動(dòng)力模型為基礎(chǔ)，采用污染物對(duì)流擴(kuò)散方程進(jìn)行計(jì)算. 根據(jù)河網(wǎng)概化原則[10]，張家港市市鎮(zhèn)級(jí)以上河道共概化為367條河流，151個(gè)閘站(圖2).

圖2 研究區(qū)域河網(wǎng)概化圖Fig.2 Generalization of the river network in the studied area

模型上邊界為五節(jié)橋港、十字港、護(hù)漕港、朝東圩港、一干河、三干河、四干河、六干河與長(zhǎng)江交匯處，采用流量邊界，流量數(shù)據(jù)來(lái)源于水文自動(dòng)監(jiān)測(cè)站輸出頻率為1 min的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；模型下邊界主要為太字圩港、二干河、五干河、七干河等與長(zhǎng)江交匯處，均采用水位邊界控制.

模型初始水位根據(jù)張家港市實(shí)際情況，設(shè)為常水位3.69 m. 模型參數(shù)的設(shè)置采用2016年1月11-12日張家港市野外同步監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行率定，模型驗(yàn)證采用2017年1月9-10日張家港市野外同步監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù).

1.2.2 水環(huán)境容量計(jì)算 根據(jù)1967-2013年共47年的張家港市多年月均降水量資料進(jìn)行分析，計(jì)算得到90%保證率下的枯水年(1971年)作為典型年，最低水位出現(xiàn)的2月份作為設(shè)計(jì)月份，基于河網(wǎng)水動(dòng)力水質(zhì)耦合模型水質(zhì)綜合降解系數(shù)率定結(jié)果，在設(shè)計(jì)流量條件下，以研究區(qū)域水功能區(qū)水質(zhì)目標(biāo)作為標(biāo)準(zhǔn)，采用總體達(dá)標(biāo)法[11]計(jì)算出河網(wǎng)區(qū)每個(gè)河段的水環(huán)境容量，匯總得到研究區(qū)域各鄉(xiāng)鎮(zhèn)水體水環(huán)境容量.

1.2.3 貢獻(xiàn)系數(shù) 貢獻(xiàn)系數(shù)是指地區(qū)評(píng)價(jià)指標(biāo)(人口、土地面積、GDP或環(huán)境容量)貢獻(xiàn)率與污染物排放量貢獻(xiàn)率的比值，計(jì)算公式[12]為：

CCj=(Mij/Mj)/(Wi/W)

(1)

式中，CCj為基于指標(biāo)j的貢獻(xiàn)系數(shù)，當(dāng)指標(biāo)j為人口、土地面積、GDP和環(huán)境容量時(shí)，CCj分別代表人口貢獻(xiàn)系數(shù)、土地面積貢獻(xiàn)系數(shù)、經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)系數(shù)( 又稱(chēng)綠色貢獻(xiàn)系數(shù)GCC) 和水環(huán)境容量貢獻(xiàn)系數(shù)；Mij為第i個(gè)行政分區(qū)指標(biāo)j的值，Mj為研究區(qū)域指標(biāo)j的值，Mij/Mj為第i個(gè)行政分區(qū)指標(biāo)j的貢獻(xiàn)率，Wi為第i個(gè)行政分區(qū)的污染物排放量，W為研究區(qū)域污染物排放總量，Wi/W為第i個(gè)行政分區(qū)污染物排放量的貢獻(xiàn)率.

若CCj>1，表明指標(biāo)j的貢獻(xiàn)率大于污染物排放貢獻(xiàn)率，相對(duì)較公平；若CCj<1，表明污染排放貢獻(xiàn)率大于指標(biāo)j的貢獻(xiàn)率，存在不公平現(xiàn)象，CCj值越小越不公平. 環(huán)境基尼系數(shù)反映在一定單元內(nèi)部污染負(fù)荷分配的內(nèi)部公平性，而貢獻(xiàn)系數(shù)表現(xiàn)的是控制單元間的外部影響，可作為分辨外部公平性的依據(jù)[13].

1.2.4 水污染物總量公平分配模型構(gòu)建 1)環(huán)境基尼系數(shù)：環(huán)境基尼系數(shù)延續(xù)了基尼系數(shù)注重“均衡性和差異性”的評(píng)估特性，在評(píng)估污染物分配方案上也體現(xiàn)了多元公平性原則[14]. 本研究參考多數(shù)學(xué)者以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相似的東部平原河網(wǎng)地區(qū)的研究成果，將環(huán)境基尼系數(shù)的合理范圍設(shè)置為0～0.2[12,15-16].

2)環(huán)境基尼系數(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)的篩選：影響水污染物總量分配的因素主要有人口、資源、經(jīng)濟(jì)和水污染物承受能力4個(gè)方面[17]，每個(gè)因素均涉及到較龐大的具體指標(biāo)體系，部分指標(biāo)存在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)不全或難于統(tǒng)計(jì)等問(wèn)題，且每個(gè)因素之間都存在著千絲萬(wàn)縷的關(guān)系，為使操作方法在今后環(huán)境管理與污染物控制中便于實(shí)施，在各因素具體指標(biāo)選擇時(shí)應(yīng)選擇數(shù)據(jù)具有典型性、易采集、易定量化，具有比較性的指標(biāo). 遂將環(huán)境基尼系數(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)擇定為人口、土地面積、GDP和環(huán)境容量，各項(xiàng)指標(biāo)分別作為代表4大影響因素的關(guān)鍵因子，其中人口、土地面積及GDP數(shù)據(jù)均來(lái)源于《2015年張家港統(tǒng)計(jì)年鑒》[18]，環(huán)境容量根據(jù)模型水質(zhì)綜合降解系數(shù)率定結(jié)果，采用總體達(dá)標(biāo)法計(jì)算得到.

3)單因子環(huán)境基尼系數(shù)的計(jì)算：以研究區(qū)域行政分區(qū)為基本單元計(jì)算環(huán)境基尼系數(shù)，將各鄉(xiāng)鎮(zhèn)單位各指標(biāo)所承載的污染負(fù)荷按遞增形式排序，計(jì)算各鄉(xiāng)鎮(zhèn)各指標(biāo)累積比例和污染負(fù)荷累積比例，以各指標(biāo)累積比例為橫坐標(biāo)，以污染負(fù)荷累積比例為縱坐標(biāo)，繪制洛倫茲曲線圖，采用梯形面積法[19]進(jìn)行計(jì)算：

(2)

式中，i為鄉(xiāng)鎮(zhèn)編號(hào)；j為指標(biāo)編號(hào)；m為鄉(xiāng)鎮(zhèn)數(shù)；Gj為基于指標(biāo)j的基尼系數(shù)；Xij為第i個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)指標(biāo)j的累積比例(%)；Yi為第i個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)排放或分配污染物量的累積比例；當(dāng)i=1時(shí)，X(i-1)j=0，Yi-1=0.

4)指標(biāo)權(quán)重：水污染物總量分配涉及到多個(gè)指標(biāo)基尼系數(shù)的調(diào)整，而不同指標(biāo)對(duì)分配的重要性和影響程度是不相同的，因此考慮為各指標(biāo)分配權(quán)重，采用熵值法[9]計(jì)算指標(biāo)權(quán)重，綜合所有指標(biāo)的基尼系數(shù)作為一個(gè)整體進(jìn)行調(diào)整，計(jì)算公式為：

(3)

(4)

(5)

(6)

式中，W0(i)為各污染物分配單元i中的污染物現(xiàn)狀入河排放量；Zij為各污染物分配單元i中評(píng)價(jià)指標(biāo)j的值；Pij為各污染物分配單元i中評(píng)價(jià)指標(biāo)j的單位污染物現(xiàn)狀入河排放量；Nij為評(píng)價(jià)指標(biāo)j下各污染分配單元i中的評(píng)價(jià)指標(biāo)j值在該評(píng)價(jià)指標(biāo)j中所占比重；Ej為評(píng)價(jià)指標(biāo)j單位污染物現(xiàn)狀入河排放量的信息熵；Vj為環(huán)境基尼系數(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)j的權(quán)重；n為環(huán)境基尼系數(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)j的個(gè)數(shù).

5)熵值-環(huán)境基尼系數(shù)最小化模型：以各指標(biāo)基尼系數(shù)總和最小為目標(biāo)函數(shù)，研究區(qū)域內(nèi)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)水污染物分配的排放量為決策變量，考慮污染物總量削減目標(biāo)、各指標(biāo)現(xiàn)狀環(huán)境基尼系數(shù)以及各鄉(xiāng)鎮(zhèn)污染物削減比例上、下限等約束條件，利用Matlab工具軟件對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化求解，確定最終的最優(yōu)分配方案. 主要計(jì)算公式為：

目標(biāo)函數(shù)：

(7)

總量削減約束：

(8)

各指標(biāo)優(yōu)化后的環(huán)境基尼系數(shù)約束：

Gj≤G0(j)

(9)

各鄉(xiāng)鎮(zhèn)污染物削減比例約束：

Wi=(1-Pi)W0(i)

(10)

Pi0≤Pi≤Pi1

(11)

式中，G為各指標(biāo)基尼系數(shù)的總和；Gj為優(yōu)化后指標(biāo)j基尼系數(shù)；Vj為指標(biāo)j權(quán)重；G0(j)為指標(biāo)j基尼系數(shù)現(xiàn)狀值；W0(i)為第i個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)污染負(fù)荷現(xiàn)狀值；q為目標(biāo)總量削減率；Pi為優(yōu)化后第i個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的污染物削減率；Pi0為第i個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的削減率下限，Pi1為第i個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的削減率上限.

2 結(jié)果與討論

2.1 模型率定驗(yàn)證結(jié)果

根據(jù)2016年1月11-12日與2017年1月9-10日張家港市野外同步監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)建立的河網(wǎng)水動(dòng)力水質(zhì)耦合模型，采用試錯(cuò)法進(jìn)行率定驗(yàn)證(圖3，圖4). 結(jié)果表明：模型計(jì)算結(jié)果與野外監(jiān)測(cè)值模擬較好，流量相對(duì)誤差在20%以內(nèi)，水質(zhì)相對(duì)誤差在30%以內(nèi)，符合模擬精度要求. 氨氮降解系數(shù)設(shè)為0.03～0.08 d-1.

圖3 河網(wǎng)水動(dòng)力水質(zhì)耦合模型率定結(jié)果Fig.3 Calibration results of the hydrodynamic and water quality model of river network

圖4 河網(wǎng)水動(dòng)力水質(zhì)耦合模型驗(yàn)證結(jié)果Fig.4 Validation results of the hydrodynamic and water quality model of river network

2.2 水環(huán)境容量計(jì)算結(jié)果

根據(jù)張家港市2015年現(xiàn)狀水質(zhì)調(diào)查情況，氨氮超標(biāo)率最高(接近40%)，為主要污染物. 為滿足區(qū)域水環(huán)境管理要求，選取氨氮作為本研究水環(huán)境容量的計(jì)算因子. 基于河網(wǎng)水動(dòng)力水質(zhì)耦合模型水質(zhì)綜合降解系數(shù)率定結(jié)果，利用總體達(dá)標(biāo)計(jì)算法得出張家港市各省、市級(jí)水環(huán)境功能區(qū)及功能區(qū)外主要河道水環(huán)境容量，最后匯總得到研究區(qū)域內(nèi)各個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)的水環(huán)境容量(表1).

表1 張家港市各鄉(xiāng)鎮(zhèn)水環(huán)境容量計(jì)算結(jié)果

2.3 張家港市排污現(xiàn)狀公平性及不公平分配單元分析

排污現(xiàn)狀公平性分析是實(shí)行基于公平性原則的水污染物總量分配的前提，利用環(huán)境基尼系數(shù)可反映分配不公平程度的特性[20]，可作為評(píng)價(jià)張家港市水污染物總量分配公平性的重要判據(jù). 以張家港市9個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)為基本統(tǒng)計(jì)單元，以主要污染物氨氮為控制目標(biāo)，選取人口、土地面積、水環(huán)境容量、GDP為評(píng)價(jià)指標(biāo)，基于環(huán)境基尼系數(shù)評(píng)價(jià)張家港市排污現(xiàn)狀的公平性. 各評(píng)價(jià)指標(biāo)的現(xiàn)狀環(huán)境基尼系數(shù)見(jiàn)表2，基于各評(píng)價(jià)指標(biāo)的洛倫茲曲線見(jiàn)圖5. 結(jié)果表明：基于土地面積-氨氮污染負(fù)荷的環(huán)境基尼系數(shù)低于0.2，分配處于合理范圍內(nèi)，在4項(xiàng)指標(biāo)中最小，說(shuō)明從自然資源角度看，張家港市氨氮污染物排放較均衡；而基于人口-氨氮污染負(fù)荷、水環(huán)境容量-氨氮污染負(fù)荷和GDP-氨氮污染負(fù)荷的環(huán)境基尼系數(shù)均超過(guò)警戒線0.2，說(shuō)明從人口、水體污染物承受能力和經(jīng)濟(jì)角度看，張家港市不同地區(qū)的氨氮污染物排放不夠均衡，存在不公平現(xiàn)象，需要進(jìn)行優(yōu)化分配.

表2 張家港市基于各評(píng)價(jià)指標(biāo)的環(huán)境基尼系數(shù)

環(huán)境基尼系數(shù)能反映不同地區(qū)排污差距的大小，而通過(guò)對(duì)貢獻(xiàn)系數(shù)的計(jì)算能進(jìn)一步掌握排污差距的構(gòu)成特點(diǎn)，弄清張家港市各鄉(xiāng)鎮(zhèn)對(duì)總體差距的貢獻(xiàn)，甄別造成排污差距的主要不公平污染物分配單元，為后續(xù)評(píng)價(jià)總量?jī)?yōu)化分配方案的合理性提供參考依據(jù)[21]. 選取環(huán)境基尼系數(shù)超過(guò)警戒線的人口、水環(huán)境容量以及GDP 3個(gè)指標(biāo)，分別計(jì)算張家港市各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的貢獻(xiàn)系數(shù)(圖6). 從氨氮人口貢獻(xiàn)系數(shù)計(jì)算結(jié)果可知，金港鎮(zhèn)、楊舍鎮(zhèn)和錦豐鎮(zhèn)的氨氮人口貢獻(xiàn)系數(shù)均大于1，說(shuō)明這些地區(qū)人均排污量較小，而其他鄉(xiāng)鎮(zhèn)氨氮人口貢獻(xiàn)系數(shù)均小于1，故這些鄉(xiāng)鎮(zhèn)是引起不公平的主要污染物分配單元；從氨氮水環(huán)境容量貢獻(xiàn)系數(shù)分析，金港鎮(zhèn)、楊舍鎮(zhèn)和錦豐鎮(zhèn)的氨氮水環(huán)境容量貢獻(xiàn)系數(shù)均大于1，表明這3個(gè)地區(qū)單位環(huán)境容量排污量較小，沒(méi)有超過(guò)單位水體污染物承受能力，其中金港鎮(zhèn)的氨氮水環(huán)境容量貢獻(xiàn)系數(shù)達(dá)到了2.1，在各鄉(xiāng)鎮(zhèn)中最大，說(shuō)明了金港鎮(zhèn)的單位環(huán)境容量排污量與單位水體污染物承受能力相適性較好. 而鳳凰鎮(zhèn)、樂(lè)余鎮(zhèn)、大新鎮(zhèn)、農(nóng)場(chǎng)的氨氮水環(huán)境容量貢獻(xiàn)系數(shù)均小于1，故這4個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn)是引起不公平的主要污染物分配單元，其中樂(lè)余鎮(zhèn)和農(nóng)場(chǎng)的氨氮水環(huán)境容量貢獻(xiàn)系數(shù)較小，分別為0.13和0.07，說(shuō)明這兩個(gè)地區(qū)單位水環(huán)境容量排污量較大，在引起不公平的主要污染物分配單元中應(yīng)重點(diǎn)考慮；從氨氮經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)系數(shù)分析，楊舍鎮(zhèn)、鳳凰鎮(zhèn)、南豐鎮(zhèn)的氨氮經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)系數(shù)均大于1，說(shuō)明這些地區(qū)在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)也考慮到了水環(huán)境保護(hù)，在一定程度上控制了污染物排放量，表現(xiàn)為綠色發(fā)展模式，其中，楊舍鎮(zhèn)的氨氮經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)系數(shù)最大，表明該地區(qū)的單位GDP排污量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相適性最好，而其他鄉(xiāng)鎮(zhèn)氨氮經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)系數(shù)均小于1，說(shuō)明這些地區(qū)是引起不公平的主要污染物分配單元.

將各鄉(xiāng)鎮(zhèn)按氨氮平均貢獻(xiàn)系數(shù)排序?yàn)闂钌徭?zhèn)>金港鎮(zhèn)>錦豐鎮(zhèn)>鳳凰鎮(zhèn)>南豐鎮(zhèn)>塘橋鎮(zhèn)>大新鎮(zhèn)>樂(lè)余鎮(zhèn)>農(nóng)場(chǎng).

圖5 張家港市各指標(biāo)氨氮污染負(fù)荷洛倫茲曲線Fig.5 Lorenz curves of the ammonia nitrogen pollutant in Zhangjiagang City

圖6 張家港市各鄉(xiāng)鎮(zhèn)貢獻(xiàn)系數(shù)對(duì)比Fig.6 Contrast of the contribution coefficient of towns in Zhangjiagang City

2.4 張家港市水污染物總量?jī)?yōu)化分配

為響應(yīng)生態(tài)環(huán)境保護(hù)要求同時(shí)保證分配方案的可實(shí)施性，綜合考慮張家港市氨氮水環(huán)境容量、現(xiàn)狀排放量、區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及實(shí)際承受能力，確定到“十三五”末，全市氨氮污染物總量削減目標(biāo)為25%，各鄉(xiāng)鎮(zhèn)總量削減上下限設(shè)為30%、1%.

根據(jù)環(huán)境基尼系數(shù)最小化模型，計(jì)算得到優(yōu)化后的環(huán)境基尼系數(shù)(表2)，進(jìn)一步得到在人口、土地面積、水環(huán)境容量和GDP環(huán)境基尼系數(shù)總和最小且4項(xiàng)指標(biāo)都小于現(xiàn)狀值的情況下，張家港市各鄉(xiāng)鎮(zhèn)氨氮污染負(fù)荷的分配方案(圖7). 結(jié)果表明：各項(xiàng)指標(biāo)環(huán)境基尼系數(shù)優(yōu)化后都有不同程度地減小，但總環(huán)境基尼系數(shù)降幅并不大，下降了0.0934(-11.2%)，更趨于合理和公平. 環(huán)境基尼系數(shù)降幅最大的指標(biāo)是GDP，下降了0.0429(-11.9%). 降幅最小的是人口對(duì)應(yīng)的環(huán)境基尼系數(shù)，下降了0.0128(-6.1%). 優(yōu)化后的環(huán)境基尼系數(shù)并未全部低于警戒線0.2，這與削減率的上、下限約束以及削減總量有關(guān)，削減率上、下限設(shè)置越寬，削減總量越大，環(huán)境基尼系數(shù)降幅就越大，但總量控制應(yīng)遵循“循序漸進(jìn)、逐步改善”的原則，削減總量與削減率上、下限要根據(jù)區(qū)域排污狀況、污染物控制指標(biāo)、環(huán)境保護(hù)規(guī)劃和實(shí)際承受能力等確定，不能為了追求環(huán)境基尼系數(shù)降低而不切實(shí)際地將污染負(fù)荷一次性削減到位[21].

氨氮排放量削減比例排序?yàn)闃?lè)余鎮(zhèn)>塘橋鎮(zhèn)>鳳凰鎮(zhèn)>南豐鎮(zhèn)>錦豐鎮(zhèn)>農(nóng)場(chǎng)>大新鎮(zhèn)>楊舍鎮(zhèn)>金港鎮(zhèn).

圖7 張家港市各鄉(xiāng)鎮(zhèn)氨氮分配方案Fig.7 The allocation scheme of ammonia nitrogen of towns in Zhangjiagang City

2.5 污染物優(yōu)化分配方案討論

基于基尼系數(shù)的污染物目標(biāo)總量分配方法是以公平性為原則，能合理地將污染物分配到各個(gè)行政單元,已成功應(yīng)用于巢湖、松花江、海河流域、湯遜湖等流域污染物分配研究，研究結(jié)果都呈現(xiàn)了相同的規(guī)律：

1)污染物削減比例的大小和污染物現(xiàn)狀排放量之間并不具有一致性，即最終的分配方案并非污染物排放量大的鄉(xiāng)鎮(zhèn)污染物削減比例一定大. 本研究中優(yōu)化后的氨氮分配方案，氨氮排放量削減比例排序?yàn)闃?lè)余鎮(zhèn)>塘橋鎮(zhèn)>鳳凰鎮(zhèn)>南豐鎮(zhèn)>錦豐鎮(zhèn)>農(nóng)場(chǎng)>大新鎮(zhèn)>楊舍鎮(zhèn)>金港鎮(zhèn)，而氨氮現(xiàn)狀排放量為楊舍鎮(zhèn)>樂(lè)余鎮(zhèn)>錦豐鎮(zhèn)>金港鎮(zhèn)>塘橋鎮(zhèn)>鳳凰鎮(zhèn)>南豐鎮(zhèn)>農(nóng)場(chǎng)>大新鎮(zhèn)，污染物削減比例的大小和污染物現(xiàn)狀排放量之間并不具有一致性，最終的分配方案是綜合考慮各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的人口、資源、經(jīng)濟(jì)和水污染物承受能力等多方面的客觀因素，經(jīng)過(guò)熵值-環(huán)境基尼系數(shù)法優(yōu)化分配后得到的相對(duì)最為公平的分配方案. 比如楊舍鎮(zhèn)是張家港市氨氮排放總量最大的區(qū)域，但人口、土地面積等也是張家港市最多的鄉(xiāng)鎮(zhèn)，經(jīng)濟(jì)也較發(fā)達(dá)，故綜合考慮它對(duì)張家港市的總體貢獻(xiàn)，最終削減比例僅為2.21%，略高于金港鎮(zhèn)，這與楊舍鎮(zhèn)平均貢獻(xiàn)系數(shù)最大的結(jié)果基本相一致，即平均貢獻(xiàn)系數(shù)大的地區(qū)需削減的污染負(fù)荷少一些，而平均貢獻(xiàn)系數(shù)小的地區(qū)(主要不公平分配單元)需削減的污染負(fù)荷相對(duì)多一些.

2)優(yōu)化后的基尼系數(shù)并未全部低于警戒水平，這與削減總量，削減率上、下限約束，以及分配模型目標(biāo)函數(shù)的設(shè)計(jì)有關(guān). 削減總量越大，削減率上、下限設(shè)置越寬，基尼系數(shù)削減幅度就越大. 但是總量控制應(yīng)遵循“循序漸近、逐步改善”的原則，削減總量和削減率上、下限要根據(jù)區(qū)域排污狀況、污染控制目標(biāo)、環(huán)境保護(hù)規(guī)劃和實(shí)際承受能力等確定，不能為了追求基尼系數(shù)降低而不切實(shí)際地將污染負(fù)荷一次性削減到位.

3 結(jié)論

1)張家港市各鄉(xiāng)鎮(zhèn)基于人口、水環(huán)境容量和GDP的氨氮污染負(fù)荷現(xiàn)狀環(huán)境基尼系數(shù)分別為0.2096、0.2173 和0.3608，均超出了環(huán)境基尼系數(shù)的合理范圍(0～0.2)，存在著不公平現(xiàn)象，亟待優(yōu)化. 各鄉(xiāng)鎮(zhèn)的平均貢獻(xiàn)系數(shù)結(jié)果表明樂(lè)余鎮(zhèn)和農(nóng)場(chǎng)的不公平性特征最突出.

2)通過(guò)熵值-環(huán)境基尼系數(shù)最小化模型，可實(shí)現(xiàn)張家港市各鄉(xiāng)鎮(zhèn)2020年氨氮排放量的優(yōu)化分配，氨氮排放量削減比例排序?yàn)闃?lè)余鎮(zhèn)>塘橋鎮(zhèn)>鳳凰鎮(zhèn)>南豐鎮(zhèn)>錦豐鎮(zhèn)>農(nóng)場(chǎng)>大新鎮(zhèn)>楊舍鎮(zhèn)>金港鎮(zhèn).

3)在水污染物總量分配過(guò)程中，污染物削減比例的大小和污染物現(xiàn)狀排放量之間并不具有一致性，即污染物排放量大的分配單元污染物削減比例不一定大，最終的分配方案要綜合考慮多方因素確定. 論文構(gòu)建的熵值-環(huán)境基尼系數(shù)最小化模型綜合考慮了研究區(qū)域社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、資源等多種客觀因素，對(duì)于平原河網(wǎng)地區(qū)，由于其特殊的地理位置和自然條件，人口、資源等分布相對(duì)比較均勻，故基于該模型所得到的分配方案充分表現(xiàn)了多元公平性原則，更公平合理.

4)水污染物總量公平分配模型適用于指標(biāo)分布相對(duì)較均勻的平原地區(qū)，包括湖泊、河網(wǎng)等，但分配各方必須是同一層面、具有可比性的對(duì)象，如流域與行政區(qū)之間就無(wú)法統(tǒng)一分配，分配對(duì)象的層面不一致會(huì)導(dǎo)致其屬性有很大的差別，基尼系數(shù)可能會(huì)出現(xiàn)強(qiáng)烈的偏差. 基于綜合環(huán)境基尼系數(shù)最小化模型的目標(biāo)總量分配最優(yōu)化求解，跟以往只用基尼系數(shù)來(lái)判斷總量分配方案是否合理的做法相比，保證了在一定約束條件下分配方案的最優(yōu)性，使分配結(jié)果更加合理.