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        基于沖擊響應(yīng)模型的江蘇水資源特征及綜合用水效率評(píng)價(jià)

        2021-02-14 11:11:56劉飛詩(shī)胡騰騰何曉靜李勛章付梁其
        水力發(fā)電 2021年11期
        關(guān)鍵詞:水資源量耗水量用水

        劉飛詩(shī),胡騰騰,何曉靜,李勛章,付梁其,潘 磊

        (1.江蘇遠(yuǎn)瀚建筑設(shè)計(jì)有限公司,江蘇 常州 213000;2.常州市金壇區(qū)水利建設(shè)管理所,江蘇 常州 213200;3.江蘇省水文水資源勘測(cè)局常州分局,江蘇 常州 213100;4.常州市金壇區(qū)水資源管理服務(wù)中心,江蘇 常州 213200;5.常州市金壇區(qū)水利規(guī)劃服務(wù)中心,江蘇 常州 213200)

        0 引 言

        隨著水資源總量限制、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、氣候變化和人口持續(xù)增長(zhǎng)等因素對(duì)環(huán)境的影響越發(fā)突出,如何從節(jié)水角度提高水資源利用效率成為了眾多管理者和研究人員關(guān)注的熱點(diǎn)問題[1-2]。節(jié)約用水不僅可以有效地利用水資源,避免不必要的水資源浪費(fèi),而且可以循環(huán)利用水資源,減少?gòu)U水排放,從而改善生態(tài)環(huán)境質(zhì)量[3]。據(jù)之有關(guān)研究[4-5],節(jié)水舉措的實(shí)際效果受當(dāng)?shù)刭Y源條件、人文素質(zhì)等影響,而節(jié)約用水又將改善當(dāng)?shù)厮Y源量和水環(huán)境。在魏軍的論文中[6],利用1997年~2012年的數(shù)據(jù)對(duì)江蘇省萬元GDP用水量的影響因素進(jìn)行了研究,結(jié)果顯示江蘇省的用水效率呈現(xiàn)穩(wěn)定的趨勢(shì)。為了驗(yàn)證魏軍論文中江蘇省用水效率是否還保持這樣的穩(wěn)定性,本研究以江蘇省為例,采用文獻(xiàn)[6]中的方法研究并探討節(jié)水型社會(huì)建設(shè)對(duì)當(dāng)?shù)厮Y源用水效率的影響,收集并采用2003年~2018年的數(shù)據(jù)進(jìn)行江蘇水資源特征及綜合用水效率評(píng)價(jià)研究:首先,本文充分開展江蘇省用水量的變化特征調(diào)查,從定性角度分析各種可能對(duì)用水效率產(chǎn)生影響的因素;其次,運(yùn)用因果推斷的分析方法,進(jìn)行江蘇省水資源綜合利用效率的影響因素識(shí)別;然后,結(jié)合江蘇省工業(yè)發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)、生活用水的不同模式和特點(diǎn),從定量角度建立綜合用水效率與各影響因素的關(guān)系,為政府決策提供依據(jù)。本研究可為我國(guó)其他地區(qū)的農(nóng)業(yè)節(jié)水、工業(yè)節(jié)水、城鎮(zhèn)生活節(jié)水、非常規(guī)水源利用、水生態(tài)與環(huán)境建設(shè)提供參考,為節(jié)水治污工作的全面開展貢獻(xiàn)綿薄之力。

        1 材料和方法

        1.1 指標(biāo)體系

        結(jié)合數(shù)據(jù)的可得性和可靠性,本研究選取了能反映江蘇省水資源稟賦和農(nóng)業(yè)發(fā)展的指標(biāo)作為節(jié)水工程建設(shè)成效的影響因子[7]。它們分別是:地表水含量(DB)、地下水含量(DX)、降雨量(JY)、人均擁有水資源量(RS)、人均耗水量(RH)、人均可耕地面積(RD)、氣溫(QW)、干旱度(GH)、人均灌溉面積(RG)。這9個(gè)指標(biāo)屬于穩(wěn)定性指標(biāo),不僅可以充分體現(xiàn)江蘇省近年來的資源狀況;還可以綜合反映節(jié)水工程建設(shè)的影響。2003年~2018年的各指標(biāo)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)見圖1。本文采用向量自回歸模型對(duì)江蘇省綜合用水效率進(jìn)行評(píng)估。

        圖1 江蘇省綜合用水效率的影響因素組成及其統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)

        1.2 研究方法

        江蘇省綜合用水效率作為研究對(duì)象(因變量),由江蘇省萬元生產(chǎn)總值所需水資源量來表示(m3/104元),而影響綜合用水效率的因素由前述9個(gè)指標(biāo)表示,表征了江蘇省的資源稟賦特征。這些指標(biāo)所表征的氣候變化、水資源儲(chǔ)存、土地面積等特點(diǎn)在時(shí)間維度上經(jīng)常性地保持穩(wěn)定。即,資源要素可以受到人類活動(dòng)的影響,但不能人為操控。由此,本文采用基于向量自回歸模型的水資源分析方法,將江蘇省的資源要素引入自回歸中,使每個(gè)內(nèi)生變量都有一個(gè)變化或沖擊。從而,江蘇省綜合用水效率受到資源因素的影響程度,以及資源因素受到節(jié)水工程的改善情況都可以得到很好的評(píng)估和解釋,形成“資源要素自回歸沖擊→江蘇省綜合用水效率的響應(yīng)→判斷用水效率提升對(duì)資源因素的影響大小→節(jié)水工程改善當(dāng)?shù)厮Y源量的成效”的鏈條化研究思路。

        向量自回歸模型常用于多因素下水資源系統(tǒng)的時(shí)序預(yù)測(cè)和動(dòng)態(tài)響應(yīng)過程[8]。該模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下

        (1)

        式中,Yt為內(nèi)部變量的k維列向量;Xt為外部變量的d維列向量;p為滯后的階數(shù)情況;T為樣本數(shù);H為需估計(jì)的系數(shù)矩陣;εt為k維列向量。式(1)的矩陣為

        (2)

        為了滿足變量在時(shí)間序列上的穩(wěn)定性,從而避免產(chǎn)生虛假回歸。本文在對(duì)江蘇省綜合用水效率進(jìn)行模型擬合時(shí),首先開展了檢驗(yàn)?zāi)P椭忻總€(gè)序列的穩(wěn)定性檢查。本文采用ADF進(jìn)行檢驗(yàn),其原理和表達(dá)式如下[8]

        Xt=φ1Xt-1+…+φpXt-p+εt

        (3)

        進(jìn)一步將Xt-Xt-1放在公式左邊,從而得到

        Xt-Xt-1=φ1Xt-1+…φpXt-p-Xt-1+εt

        =(φ2+…+φp)Xt-1+φ1Xt-1-Xt-1-(φ2+…+φp)Xt-1+φ2Xt-2+(φ3+…+φp)Xt-2-(φ3+…+φp)Xt-2+φ3Xt-3+(φ4+…+φp)Xt-3-(φ4+…+φp)Xt-3+…-φpXt-p+1+φpXt-p+εt

        (4)

        式(4)可整理得

        ?Xt=(φ1+…+φp-1)Xt-1-(φ2+…+

        φp)?Xt-1-…-φp?Xt-p+1+εt

        (5)

        如果x變量是穩(wěn)定的,那么φ1+φ2+…+φp<1,所以就可以得到ADF檢驗(yàn)式

        H0:φ1+…+φp-1=0?

        H1:φ1+…+φp-1<0

        (6)

        另一方面,自回歸的滯后階對(duì)模型的穩(wěn)定性具有影響,即過大的滯后階數(shù)值將會(huì)導(dǎo)致估計(jì)的參數(shù)過多,從而降低了模型的自由度和精度。因此本文在建立模型的過程中,提出了階數(shù)遵守準(zhǔn)則,以確定模擬的有效性。具體實(shí)施技術(shù)路線見圖2。

        圖2 沖擊響應(yīng)模型的實(shí)施路線

        2 結(jié)果和討論

        2.1 相關(guān)性分析

        首先,在影響江蘇省綜合用水效率的資源因素之間開展相關(guān)性分析。本文采用Pearson相關(guān)系數(shù)法,顯著性檢驗(yàn)采用雙尾檢驗(yàn)。計(jì)算結(jié)果見表1。

        表1 相關(guān)性分析結(jié)果

        根據(jù)表1所示,地表水含量與地下水含量、降水量和人均水資源量在0.05和0.01水平(雙邊)有很強(qiáng)的相關(guān)性,而這4個(gè)指標(biāo)是水資源稟賦的直接或間接表征。綜合考慮后,本文僅保留人均水資源量來反映水資源和人口遷移帶來的影響。

        人均耗水量與灌溉面積的相關(guān)系數(shù)為-0.777,人均耗水量與可耕地面積的相關(guān)系數(shù)為-0.601,兩者均在在0.01和0.05水平上呈顯著相關(guān)(雙側(cè))。人均可耕地面積和干旱指數(shù)的相關(guān)系數(shù)為0.688,在0.01水平上顯著相關(guān)(雙側(cè))。人均灌溉面積與耕地面積的相關(guān)系數(shù)為0.600,在0.05水平上顯著相關(guān)(雙側(cè))。其中,灌溉面積屬于耕地面積的一種,故刪除。

        根據(jù)相關(guān)性計(jì)算結(jié)果,本文選取人均水資源量、氣溫、干旱度、人均耗水量和人均可耕地面積5個(gè)指標(biāo)來代表江蘇省綜合用水效率的資源影響因素。

        2.2 數(shù)學(xué)模型檢驗(yàn)

        本文利用Eviews軟件對(duì)數(shù)學(xué)模型的穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗(yàn),根據(jù)圖2所述方法來檢驗(yàn)時(shí)間序列的穩(wěn)定性。表2是單位根檢驗(yàn)的輸出結(jié)果。

        表2 氣溫的時(shí)間序列穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)果

        表2中,原假設(shè)H0:φ1+…+φp-1=0?H1:φ1+…+φp-1<0,單位根t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為-3.916。在1%、5%、10%顯著水平下,單位根檢驗(yàn)的臨界值分別為-3.330、-3.888、-3.001。顯然,在10%和5%的顯著水平下,t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的值都小于臨界值,并且Prob.值小于0.05。因此,變量中的氣溫指標(biāo)是穩(wěn)定的。

        依據(jù)以上流程,本文分別對(duì)其余4個(gè)指標(biāo)和江蘇省綜合用水效率進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。結(jié)果表明,除了人均可耕地面積,其余變量均穩(wěn)定。因此,本文用一階差分法來處理人均可耕地面積指數(shù),使其表征可耕地面積的波動(dòng)變化,用DRD來表示。一階差分處理后,DRD通過單位根檢驗(yàn),人均可耕地面積重新穩(wěn)定。

        2.3 滯后階數(shù)判斷和參數(shù)評(píng)估

        本文采用無約束向量自回歸模型,即參數(shù)不為空約束,全部留在方程中??紤]到本文中的變量較多,估計(jì)的時(shí)滯區(qū)間為一階。滯后階數(shù)判斷結(jié)果見表3。

        表3 滯后階數(shù)判斷結(jié)果

        在建立向量自回歸模型后,需要保證模型參數(shù)的正確性,包括模型參數(shù)估計(jì)的結(jié)果、估計(jì)系數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)偏差、t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值。運(yùn)行Eviews軟件,模型輸出結(jié)果見圖3。

        在圖3所示的評(píng)估結(jié)果中,江蘇省綜合用水效率方程對(duì)各變量的擬合優(yōu)度為“R2=98.00%,調(diào)整后R2=96.04%”,擬合結(jié)果非常良好。而圖3的現(xiàn)實(shí)意義在于:適合于模擬實(shí)際情況下用水效率對(duì)各影響因素的響應(yīng)過程。

        圖3 自回歸模型一階滯后的參數(shù)評(píng)估結(jié)果

        最后,本研究引入一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差來干擾選取的5個(gè)影響因素,以展示用水效率和各因子之間的相互作用方式。該響應(yīng)函數(shù)的變量為江蘇省綜合用水效率,沖擊的定義為廣義脈沖,這種形式可以克服變量階數(shù)對(duì)結(jié)果的影響。沖擊響應(yīng)的結(jié)果見圖4。

        在信號(hào)處理技術(shù)中,動(dòng)態(tài)系統(tǒng)的沖擊響應(yīng)是當(dāng)被稱為脈沖的簡(jiǎn)單輸入信號(hào)呈現(xiàn)時(shí)的輸出。更一般地說,沖擊響應(yīng)是任何動(dòng)力系統(tǒng)對(duì)某些外部變化的反應(yīng)。如圖4所示,沖擊響應(yīng)描述了綜合用水效率評(píng)估系統(tǒng)對(duì)氣溫、干旱度、人均可耕地面積、人均耗水量和人均水資源量的輸入(標(biāo)準(zhǔn)偏差)的反應(yīng)。圖4中的實(shí)線表示氣溫、干旱度、人均可耕地面積、人均耗水量和人均水資源量數(shù)據(jù)上綜合用水效率引起的新標(biāo)準(zhǔn)偏差(即新信息)的沖擊響應(yīng)。

        從圖4可以看出,江蘇省綜合用水效率對(duì)五個(gè)因素的標(biāo)準(zhǔn)差有一定的響應(yīng)。對(duì)于連續(xù)響應(yīng)時(shí)間,研究發(fā)現(xiàn)人均可耕地面積、人均耗水量和人均水資源量對(duì)綜合用水效率有較長(zhǎng)的連續(xù)響應(yīng)時(shí)間。氣溫和干旱度對(duì)綜合用水效率的影響持續(xù)時(shí)間較短,在第5階段影響消失。而從反應(yīng)強(qiáng)度來看,反應(yīng)強(qiáng)度排序?yàn)椋喝司Y源量>人均耗水量>干旱度>人均可耕地面積>氣溫。

        圖4 綜合用水效率對(duì)各影響因素的響應(yīng)(標(biāo)準(zhǔn)差)

        根據(jù)氣溫指標(biāo)的新標(biāo)準(zhǔn)差,江蘇省綜合用水效率的第一個(gè)響應(yīng)周期較弱,第二個(gè)響應(yīng)周期變強(qiáng),達(dá)到峰值,隨后影響強(qiáng)度減緩。氣溫指標(biāo)和干旱度指標(biāo)的響應(yīng)在第5周期消失,說明氣溫或干旱度進(jìn)行沖擊時(shí),綜合用水效率會(huì)立即出現(xiàn)波動(dòng),但沖擊時(shí)間短,連續(xù)性弱。

        對(duì)于人均水資源量的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差,江蘇省綜合用水效率對(duì)其有顯著的瞬時(shí)響應(yīng),峰值為19.47。該指標(biāo)不僅響應(yīng)強(qiáng)度最大,而且響應(yīng)持續(xù)時(shí)間也較長(zhǎng),說明人均水資源量是綜合用水效率最重要的影響因素。

        從圖4可以看出,當(dāng)人均耕地面積和人均耗水量發(fā)生變化時(shí),江蘇省綜合用水效率并沒有產(chǎn)生劇烈的波動(dòng),但這種響應(yīng)持續(xù)了很長(zhǎng)一段時(shí)間;從而表明這兩個(gè)指標(biāo)對(duì)綜合用水效率的影響是穩(wěn)定的和持久的,這種影響的效果需要長(zhǎng)期的脈沖反應(yīng)所積累。

        通過滯后分析,可知資源因素作為客觀存在,對(duì)江蘇省綜合用水效率有著不可忽視的影響。而且,這種滯后作用具有重現(xiàn)性,重現(xiàn)期約為6年。而在前人的研究中[6],魏軍認(rèn)為江蘇省用水效率受資源類影響因素的作用較小,這一結(jié)論與本文的結(jié)果不同,但是在整個(gè)模型的使用過程當(dāng)中,影響因素的脈沖響應(yīng)過程基本相似,顯示了自回歸模型的優(yōu)勢(shì)。另外,本文認(rèn)為只有水資源管理者從根本上認(rèn)識(shí)到節(jié)水的必要性,地方政府在進(jìn)行節(jié)水型社會(huì)建設(shè)時(shí)的工作才能有效并高效。

        3 結(jié) 論

        本文提出了基于向量自回歸模型的沖擊響應(yīng)分析法,對(duì)水資源要素與江蘇省綜合用水效率的相互影響進(jìn)行了研究。引入了人均水資源量、人均耗水量、干旱度、人均可耕地面積、氣溫5個(gè)資源因素作為指標(biāo)變量。通過模型計(jì)算可知,5個(gè)因素對(duì)綜合用水效率的反應(yīng)強(qiáng)度排序:人均水資源量>人均耗水量>干旱度>人均可耕地面積>氣溫。

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