石 莎，陶雪婷，喻 凱

(1.南昌工程學(xué)院 水利與生態(tài)工程學(xué)院，江西 南昌 330099；2.河海大學(xué) 水文水資源與水利工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 南京 210098)

水安全狀況與經(jīng)濟(jì)社會(huì)和人類生態(tài)系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展緊密相關(guān)[1]。隨著全球性資源危機(jī)的加劇，國(guó)家安全觀念發(fā)生重大變化，水安全已成為國(guó)家安全的一個(gè)重要內(nèi)容[2]。水安全相關(guān)研究起步于20世紀(jì)70年代[3]，出現(xiàn)便與全球性的環(huán)境問題相聯(lián)系，成為世界關(guān)注的熱點(diǎn)和前沿研究領(lǐng)域[4]。本文采用的濱湖城市水安全定義[5-6]：在濱湖城市這一特定區(qū)域內(nèi)，能夠?yàn)槿祟惖壬⑸鷳B(tài)、經(jīng)濟(jì)提供具有量與質(zhì)保障的水資源，能夠維系城市中人與生態(tài)環(huán)境的健康可持續(xù)發(fā)展。

目前，水安全評(píng)價(jià)的方法眾多，如采用模糊綜合評(píng)價(jià)[7]、水貧困指數(shù)[8]、水缺少指數(shù)[9]或水風(fēng)險(xiǎn)框架[10]等表征，其中，許多方法指標(biāo)選取時(shí)側(cè)重于物質(zhì)供應(yīng)方面，往往是對(duì)國(guó)家水資源的估計(jì)，指標(biāo)體系的量化程度和數(shù)據(jù)獲取容易程度把控不足。水脅迫指數(shù)[11]用來衡量每年平均河流流量對(duì)人口可再生淡水資源的供應(yīng)情況，應(yīng)用較廣泛，這種方法的指標(biāo)體系卻不能說明一個(gè)國(guó)家內(nèi)部和季節(jié)之間存在的動(dòng)態(tài)變化。因此，出現(xiàn)了考慮社會(huì)的適應(yīng)能力和環(huán)境需求，評(píng)估水資源的可用性的更全面的水安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估[12-17]。如Yeonjoo Kim等[15]提出水資源受到人口增長(zhǎng)、流域土地覆蓋變化、城市擴(kuò)張和淡水資源集約利用等因素的影響，并將這種影響進(jìn)行定量的水安全等級(jí)評(píng)價(jià)和敏感性分析，從而確定各影響因素對(duì)水安全影響的量化程度，視為水安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。城市水安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的關(guān)鍵問題是水安全等級(jí)的定量評(píng)價(jià)。

根據(jù)水安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估結(jié)果，可通過對(duì)水安全風(fēng)險(xiǎn)影響較大的指標(biāo)進(jìn)行正向調(diào)控來保障水安全；也可通過揭示各指標(biāo)自身的發(fā)展規(guī)律，從而集合所有指標(biāo)的發(fā)展軌跡對(duì)區(qū)域水安全進(jìn)行較準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。因此，水安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，更利于進(jìn)行城市水安全預(yù)測(cè)，各影響指標(biāo)的敏感性定量分析是關(guān)鍵。

湖泊是城市水系水環(huán)境不可或缺的一部分，對(duì)城市發(fā)展有重要作用。多年的高強(qiáng)度城市化建設(shè)，導(dǎo)致許多濱湖城市“城-湖”關(guān)系不協(xié)調(diào)，“城-湖”發(fā)展不平衡，濱湖城市水安全問題日益凸顯[18]。如濱湖城市發(fā)展侵占導(dǎo)致湖泊水域面積萎縮，致使湖泊調(diào)蓄能力下降，湖泊調(diào)蓄能力不足和洪水時(shí)期對(duì)城市水系的頂托作用將導(dǎo)致濱湖城市內(nèi)澇頻發(fā)[19]。濱湖城市污水的過度排放導(dǎo)致湖泊水體的自我凈化能力減弱，生物多樣性減少，水生態(tài)系統(tǒng)衰退等，造成“城-湖”生態(tài)系統(tǒng)的脆弱性。

南昌市位于鄱陽湖西南，受“一帶一路”長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶輻射影響，近年經(jīng)濟(jì)社會(huì)快速發(fā)展，致使城區(qū)水安全問題愈加突出。闡明影響南昌市水安全主要影響因素，提出改善措施，對(duì)“一帶一路”長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的生態(tài)文明建設(shè)具有重要意義。

本文采用頻度統(tǒng)計(jì)法和主成分分析法建立數(shù)據(jù)詳實(shí)的、可量化的指標(biāo)體系；采用隸屬度定量的模糊綜合評(píng)價(jià)法和指標(biāo)彈性分析法，建立濱湖城市水安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型，以南昌市為例，系統(tǒng)評(píng)估南昌市水安全風(fēng)險(xiǎn)，為南昌市水安全保障提供科學(xué)依據(jù)。

1 水安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型與評(píng)價(jià)方法

南昌市水安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型包含3個(gè)模塊：指標(biāo)體系構(gòu)建、安全等級(jí)確定和安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，具體見圖1。數(shù)據(jù)來源：《江西省統(tǒng)計(jì)年鑒》《南昌市統(tǒng)計(jì)公報(bào)》《南昌統(tǒng)計(jì)年鑒》。

1.1 指標(biāo)體系構(gòu)建與指標(biāo)權(quán)重確定

1.1.1 指標(biāo)體系

采用頻度統(tǒng)計(jì)法和主成分分析法構(gòu)建水安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系。

(1)頻度統(tǒng)計(jì)法

本文在查找翻閱國(guó)內(nèi)外有關(guān)水安全評(píng)價(jià)的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，在綜合考慮南昌市的現(xiàn)狀，選取各文獻(xiàn)中出現(xiàn)頻率較高的指標(biāo)作為初選指標(biāo)。

(2)主成分分析

主成分分析方法是一種常見的指標(biāo)篩選方法，它通過指標(biāo)負(fù)載系數(shù)大小反映指標(biāo)對(duì)綜合評(píng)價(jià)結(jié)果影響顯著性上的差異，刪掉負(fù)載系數(shù)小的指標(biāo)，保證篩選出的指標(biāo)對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果有顯著性影響。目前，主成份分析法在水資源評(píng)價(jià)，水安全評(píng)價(jià)等方面得到了廣泛的應(yīng)用。本論文采用主成分分析篩選剔除在各主成分上載荷較小的次要指標(biāo)，方法如下：

假定有n個(gè)樣本，每個(gè)樣本共有p個(gè)指標(biāo)描述，得到原始數(shù)據(jù)矩陣：

(1)

式中Xj=(x1j，x2j，…，xnj)T，j=1，2，…，p。

用矩陣X的p個(gè)向量X1，X2，…，Xp進(jìn)行線性組合，組合系數(shù)滿足：

(2)

式(2)中的系數(shù)由下列原則確定：

①cov(Fi，F(xiàn)j)=0，i≠j且j=1，2，…，p，即Fi與Fj不相關(guān)。

②F1是X1，X2，…，Xp的組合中方差最大的，其次是F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)p，即

var(F1)≥var(F2)≥…≥var(Fp).

(3)

如上確定的綜合指標(biāo)F1，F(xiàn)2，…，F(xiàn)p分別被稱為原指標(biāo)的第1主成分，第 2主成分，…，第p主成分。主成分之間包含的信息是互不相關(guān)的，即各個(gè)指標(biāo)中的重復(fù)信息分別被疊加到某個(gè)主成分之中，這樣可以用少數(shù)幾個(gè)主成分代替原始指標(biāo)來分析問題。

1.1.2 指標(biāo)權(quán)重

本文采用主成分分析法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行權(quán)重計(jì)算，使結(jié)果更具客觀性。主成分反映了各評(píng)價(jià)對(duì)象即樣本的表現(xiàn)，因此，可由主成分計(jì)算各樣本的綜合評(píng)價(jià)值，進(jìn)而對(duì)各樣本進(jìn)行排序和比較。一般采用加權(quán)算術(shù)平均進(jìn)行綜合，并以各主成分的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重，即

(4)

式中λ1，λ2，…，λk為矩陣X協(xié)方差矩陣S的特征根，k為主成分個(gè)數(shù)。

1.2 安全等級(jí)

1.2.1 指標(biāo)的等級(jí)隸屬度

根據(jù)單個(gè)指標(biāo)的等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)和實(shí)際數(shù)據(jù)來計(jì)算其隸屬度。采用如下線性函數(shù)計(jì)算。

第1等級(jí)隸屬度表示如下：

(5)

第2～4等級(jí)隸屬度表示如下：

(6)

第5等級(jí)隸屬度表示如下：

(7)

式中x為各指標(biāo)的具體值；k為等級(jí)數(shù)，取2～4；j為指標(biāo)數(shù)，本次取1～13；rkj表示第j個(gè)指標(biāo)屬于第k個(gè)等級(jí)的隸屬度；Ck表示第j個(gè)指標(biāo)在第k個(gè)等級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值，對(duì)于數(shù)值越小越安全的逆向性指標(biāo)，采用式(5)～(7)計(jì)算隸屬度；而數(shù)值越大越安全的正向性指標(biāo)(如污水處理率)的計(jì)算，只需將式(5)～(7)的“≤”換成“≥”即可。

1.2.2 水安全等級(jí)

為了避免信息遺漏，對(duì)模糊綜合評(píng)價(jià)進(jìn)行改進(jìn)，使用加權(quán)平均原則[10]，在前述隸屬度矩陣X基礎(chǔ)上進(jìn)行加權(quán)平均，得到水安全對(duì)各等級(jí)的隸屬度矩陣Y(1×5)，此時(shí)，每一列表示水安全在該等級(jí)的隸屬度。水安全等級(jí)可以表示成：

(8)

C=Y×R

(9)

式中ωj為第j個(gè)指標(biāo)的權(quán)重；i為等級(jí)，取1～5；rij為第j個(gè)指標(biāo)屬于第i個(gè)等級(jí)的隸屬度；R為水安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等級(jí)集合矩陣(5×1)；C為水安全等級(jí)。根據(jù)式(9)可以評(píng)價(jià)水安全處于1～5之間，當(dāng)C越小的時(shí)候，水安全越有利。

1.2.3 識(shí)別主要影響因素

為了識(shí)別各個(gè)指標(biāo)對(duì)水安全等級(jí)的影響程度，對(duì)每一個(gè)指標(biāo)隸屬度占該年水安全等級(jí)的比例進(jìn)行計(jì)算，如式(10)所示，以此可從眾多指標(biāo)中識(shí)別主要指標(biāo)即主要影響因素。

(10)

式中Sj為任一指標(biāo)隸屬度占水安全等級(jí)的比例，其中Sj越大，表示該指標(biāo)的對(duì)整體水安全狀況的不利影響越大。

1.3 水安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

通過彈性分析揭示各指標(biāo)對(duì)濱湖城市水安全變化的敏感程度，即為濱湖城市水安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，對(duì)濱湖城市水安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)起重要作用。根據(jù)式(8)，當(dāng)?shù)趈個(gè)指標(biāo)改變1單位時(shí)，最終的水安全敏感度即水安全風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)可以用下式表示：

Δrij=f(Δxj)，

(11)

(12)

式中Δrij第j個(gè)指標(biāo)變化1單位時(shí)屬于等級(jí)i的隸屬度的變化程度，Δrij可參照式(5)～(7)計(jì)算；Δxj表示第j個(gè)指標(biāo)變化1單位時(shí)的j指標(biāo)的變化值；ΔC為指標(biāo)對(duì)水安全變化的敏感度，稱為水安全風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，其絕對(duì)值越大表示指標(biāo)對(duì)水安全風(fēng)險(xiǎn)的影響越大，ΔC>0，表示該指標(biāo)增加1單位，C變大，水安全趨向危險(xiǎn)，反之，ΔC<0，表示該指標(biāo)增加1單位，C變小，水安全趨向安全。由于在不同的等級(jí)水平下，rij是按照不同的公式進(jìn)行計(jì)算的，因此對(duì)ΔC的計(jì)算要分情況討論。

2 結(jié)果

2.1 指標(biāo)體系

通過研讀大量文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，城市水安全的屬性可分為自然屬性、生態(tài)環(huán)境屬性、社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性和人文屬性；影響因素包括水資源現(xiàn)狀、城鎮(zhèn)化進(jìn)程、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、社會(huì)進(jìn)步水平、生態(tài)環(huán)境保護(hù)水平和技術(shù)發(fā)展水平等方面。因此本文將指標(biāo)體系分為經(jīng)濟(jì)社會(huì)、水質(zhì)狀況和生態(tài)環(huán)境3個(gè)主題；并基于指標(biāo)體系建立原則，采用頻度統(tǒng)計(jì)法選擇頻率高的指標(biāo)作為代表，初步建立了綜合考慮南昌市現(xiàn)狀的南昌市水安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系，共計(jì)16個(gè)指標(biāo)，見表1。

為保證篩選出的指標(biāo)對(duì)綜合評(píng)價(jià)影響顯著性，采用式(1)～(3)對(duì)初步建立的指標(biāo)體系進(jìn)行進(jìn)一步篩選，計(jì)算出前5個(gè)特征根，計(jì)算其累計(jì)貢獻(xiàn)率。本文選取各主成分中負(fù)載系數(shù)絕對(duì)值在0.6以上的指標(biāo)，從而篩選出較具顯著性的指標(biāo)，最終指標(biāo)體系分為3個(gè)主題，13個(gè)指標(biāo)，結(jié)果見表2。

表2 主成分負(fù)載系數(shù)計(jì)算結(jié)果

2.2 指標(biāo)權(quán)重與指標(biāo)等級(jí)

采用式(4)計(jì)算各評(píng)價(jià)領(lǐng)域下屬的各個(gè)指標(biāo)的具體權(quán)重值。水安全等級(jí)分為5級(jí)，各級(jí)代表的含義為：Ⅰ級(jí)，很安全；Ⅱ級(jí)，安全；Ⅲ級(jí)，正常；Ⅳ級(jí)，差；Ⅴ級(jí)，很差。各指標(biāo)具體評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)見表3。

表3 指標(biāo)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

續(xù)表3

2.3 指標(biāo)的等級(jí)隸屬度

采用式(5)～(7)，將計(jì)算的隸屬度形成一個(gè)a×b的隸屬度矩陣X(a=13，b=5)，每一列表示各個(gè)指標(biāo)在該等級(jí)上的隸屬度，計(jì)算結(jié)果見表4。

2.4 水安全等級(jí)

由式(9)計(jì)算南昌市水安全等級(jí)結(jié)果見圖2。水安全等級(jí)1～5分別表示很安全、安全、正常、差、很差，如圖1所示，2011—2015年間，南昌市水安全等級(jí)介于3(正常)～4(差)之間波動(dòng)，未達(dá)到安全級(jí)別。

表4 指標(biāo)隸屬度

3 討論

3.1 水安全主要影響因素

采用式(10)對(duì)南昌市13個(gè)指標(biāo)分別在2011年、2013年和2015年的水安全等級(jí)中進(jìn)行主要影響因素識(shí)別，取前3個(gè)主要影響因素即S最大的3個(gè)指標(biāo)(S值見圖3)分別是：人均水資源量、森林覆蓋率、人口自然增長(zhǎng)率。將3個(gè)主要影響因素2011—2015年數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)于圖3，數(shù)據(jù)來源于南昌市2011—2015年國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。

圖3 3個(gè)主要影響因素2011—2015年間的變化趨勢(shì)及S值

人均水資源量、森林覆蓋率和人口自然增長(zhǎng)率雖然在2011—2015年間均為南昌市水安全等級(jí)影響程度最大的3個(gè)指標(biāo)，但是在不同年份的影響程度不同，并且影響程度的變化與3指標(biāo)具體數(shù)據(jù)的變化不存在明顯規(guī)律性。雖然3個(gè)指標(biāo)在2011—2015年之間存在一定變化，然而變化量并未跳出表3中某一等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)而進(jìn)入另一標(biāo)準(zhǔn)，因此其變化并未引發(fā)水安全跨等級(jí)的變化，這說明南昌市水安全處于一個(gè)相對(duì)平穩(wěn)期。

3.2 水安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

采用式(11)～(12)計(jì)算各指標(biāo)對(duì)水安全等級(jí)的敏感性，彈性分析結(jié)果列于表5。如表5所示，當(dāng)指標(biāo)處于非常安全或非常差等級(jí)時(shí)，ΔC=0，這是因?yàn)樵诰C合評(píng)價(jià)方法中，當(dāng)某一指標(biāo)檢測(cè)值大于對(duì)應(yīng)其很安全(很差)等級(jí)的標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，它屬于非常安全(非常差)等級(jí)的隸屬度為常數(shù)1，不再隨著指標(biāo)的變化而變化。根據(jù)水安全風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)ΔC的特點(diǎn)，地區(qū)GDP增長(zhǎng)率、水資源開發(fā)利用率、CODMn3個(gè)指標(biāo)的值增加會(huì)導(dǎo)致南昌市水安全趨向于更危險(xiǎn)，其它指標(biāo)的值增加則促使南昌市水安全趨向于更安全。

表5 水安全風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)ΔC

各指標(biāo)對(duì)水安全風(fēng)險(xiǎn)的隨著各指標(biāo)所處的等級(jí)范圍不同而不同，大部分指標(biāo)處于中間等級(jí)時(shí)，對(duì)水安全風(fēng)險(xiǎn)的作用效果最大。例如當(dāng)各指標(biāo)都處于3(正常)等級(jí)時(shí)，改善人口自然增長(zhǎng)率、居民平均受教育年限以及CODMn3項(xiàng)指標(biāo)對(duì)提高濱湖城市水安全較有效。此外由表5可知，不同指標(biāo)在同一等級(jí)區(qū)間對(duì)水安全風(fēng)險(xiǎn)的作用效果不同，同一指標(biāo)在不同等級(jí)區(qū)間對(duì)水安全風(fēng)險(xiǎn)的作用效果也不同。以人均水資源量和第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重為例，其水安全風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)在各水安全狀況中的分布見圖4，當(dāng)二者處于同一等級(jí)區(qū)間時(shí)，第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重對(duì)水安全風(fēng)險(xiǎn)的作用效果要大于人均水資源量；而人均水資源量作為南昌市水安全風(fēng)險(xiǎn)主要因素之一，當(dāng)將其放置于安全或比較差區(qū)間時(shí)，其對(duì)兩個(gè)不同等級(jí)的水安全敏感性也不同。這意味著各指標(biāo)對(duì)水安全風(fēng)險(xiǎn)的敏感性不存在簡(jiǎn)單的規(guī)律性，并與水安全等級(jí)存在一定相關(guān)性。因此，需基于具體的水安全目標(biāo)結(jié)合指標(biāo)的彈性分析結(jié)果進(jìn)行水安全風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)。

3.3 提高南昌市水安全水平建議

圖4 人均水資源量和第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重對(duì)水安全風(fēng)險(xiǎn)的作用效果對(duì)比

通過主要影響因素識(shí)別可知，人均水資源量、森林覆蓋率、人口自然增長(zhǎng)率為13個(gè)指標(biāo)中排名前三的影響因素，基于改善南昌市水安全目標(biāo)，提出如下對(duì)策：

(1)提高森林覆蓋率。為提高森林覆蓋率，南昌市可積極建設(shè)綠化帶，建立“湖在城邊”、 “城在湖邊”的“城-湖”關(guān)系和諧的美麗綠色城市。同時(shí)，大力宣傳公益植樹，加強(qiáng)植樹造林力度。

(2)全方位考慮水的功能及作用。實(shí)現(xiàn)一水多用、合理分配、循環(huán)利用，加大污水回用率，提高水資源利用效率。

(3)提升公眾參與度和社會(huì)監(jiān)督力度。整合涉水信息，完善水安全檢測(cè)平臺(tái)，向社會(huì)實(shí)時(shí)公開水質(zhì)、供水價(jià)格等基礎(chǔ)信息，實(shí)施供用水量、用水水質(zhì)的動(dòng)態(tài)監(jiān)管，從而提高公眾的參與度，讓公眾了解水安全的重要作用以及水污染的危害性。

4 結(jié)論

本文以南昌市為例，基于社會(huì)適應(yīng)能力和環(huán)境需求的動(dòng)態(tài)變化，從經(jīng)濟(jì)社會(huì)、水質(zhì)狀況和資源條件3個(gè)主題出發(fā)，采用頻度統(tǒng)計(jì)法和主成分分析法構(gòu)建了南昌市水安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系。采用基于等級(jí)隸屬度的模糊綜合評(píng)價(jià)法求得南昌市2011—2015年間的水安全等級(jí)。識(shí)別主要影響因素并利用彈性分析法，揭示指標(biāo)因素變化對(duì)濱湖城市整體水安全敏感度的影響。具體結(jié)論如下：

(1)森林覆蓋率是水安全風(fēng)險(xiǎn)最主要的影響因素，其次是人均水資源量和人口自然增長(zhǎng)率。為提升水安全水平，可在植樹造林、提高水資源利用率、提高全民素質(zhì)方面進(jìn)行干預(yù)。

(2)GDP增長(zhǎng)率、水資源開發(fā)利用率、CODMn這3個(gè)指標(biāo)與水安全呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，其余指標(biāo)與水安全呈正相關(guān)關(guān)系。因此進(jìn)行影響因素干預(yù)時(shí)，需時(shí)刻關(guān)注相關(guān)影響因素與水安全的相關(guān)關(guān)系。

(3)不同影響因素在同一區(qū)間對(duì)水安全風(fēng)險(xiǎn)的作用效果不同，同一影響因素在不同區(qū)間對(duì)水安全風(fēng)險(xiǎn)的作用效果也不同，大部分指標(biāo)是在位于中間等級(jí)時(shí)對(duì)水安全風(fēng)險(xiǎn)的作用效果最大。由于各指標(biāo)對(duì)水安全風(fēng)險(xiǎn)的敏感性不存在簡(jiǎn)單的規(guī)律性，因此，城市水安全保障需在確定水安全目標(biāo)的基礎(chǔ)上進(jìn)行影響因素的干預(yù)。