張修宇 王李良 楊淇翔
摘 要:水資源安全直接或間接影響社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境等方面的發(fā)展,研究水資源安全對(duì)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展有重要意義。采用層次分析法,從水量、水效、水質(zhì)3個(gè)方面對(duì)2019年河南省引黃受水區(qū)14個(gè)地級(jí)市進(jìn)行水資源安全綜合評(píng)價(jià),每個(gè)方面選取3個(gè)代表性指標(biāo),對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理后,采用層次分析法得出的指標(biāo)權(quán)重計(jì)算水資源安全綜合指數(shù),從而得出每個(gè)地市的水資源安全綜合評(píng)價(jià)等級(jí)。結(jié)果表明:河南省引黃受水區(qū)鶴壁為“不安全”等級(jí)、洛陽為“安全”等級(jí),其他地級(jí)市的水資源安全等級(jí)為“基本安全”和“較安全”,距離“安全”等級(jí)要求還有一定的差距,需要從各個(gè)方面加強(qiáng)水資源管理、配置,優(yōu)化利用方案,實(shí)現(xiàn)水資源供需平衡。
關(guān)鍵詞:水資源;安全評(píng)價(jià);層次分析法;引黃受水區(qū);河南省
中圖分類號(hào):TV213.4;TV882.1
文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A
doi:10.3969/j.issn.1000-1379.2021.09.017
引用格式:張修宇,王李良,楊淇翔.河南省引黃受水區(qū)水資源安全綜合評(píng)價(jià)[J].人民黃河,2021,43(9):90-93.
Comprehensive Evaluation of Water Resources Security in the Yellow River Diversion Area of Henan Province
ZHANG Xiuyu1, WANG Liliang1, YANG Qixiang2
(1.North China University of Water Resources and Hydropower, Zhengzhou 450046, China;
2. Henan Water & Power Engineering Consulting Co., Ltd., Zhengzhou 450016, China)
Abstract: Water resources security directly or indirectly affects the development of society, economy, environment, etc. The study of water resources security is great significant to regional sustainable development. This paper used analytic hierarchy process method to comprehensively evaluate the water resources security of 14 cities in the Yellow River diversion and water receiving area of Henan Province in 2019 from three aspects of water quantity, water efficiency and water quality. Three representative indicators were selected in each aspect, the data of each indicator were normalized and the comprehensive water resources security index was calculated in combination with the weight obtained by the analytic hierarchy process, Thus, the comprehensive evaluation grade of water resources security of each prefecture and city was obtained. The results show that Hebi in the Yellow River diversion and water receiving area of Henan Province is at the “unsafe” level, Luoyang is at the “safe” level, and the water resources security levels of other cities are at the “basic safe” and “relatively safe” levels. There is still a certain gap from the “safe” level requirements. It is necessary to strengthen the management and allocation of water resources from all aspects, optimize the utilization scheme, and realize the balance between supply and demand of water resources.
Key words: water resources; safety evaluation; analytic hierarchy process; Yellow River diversion and water receiving area; Henan Province
1 引 言
2019年9月18日,習(xí)近平總書記主持召開黃河流域生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展座談會(huì),指出黃河“水資源保障形勢(shì)嚴(yán)峻和發(fā)展質(zhì)量有待提高”。水資源與發(fā)展之間的矛盾主要有水資源短缺制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展、生態(tài)環(huán)境脆弱影響生活質(zhì)量、人均水資源量少但需求量大,這些矛盾都體現(xiàn)為水資源安全問題。水資源安全關(guān)乎當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展、水環(huán)境安全和社會(huì)穩(wěn)定等,因此保障水資源安全意義重大。關(guān)于水資源安全綜合評(píng)價(jià),國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量研究,主要評(píng)價(jià)方法有主成分分析法[1]、變異系數(shù)熵權(quán)法[2]、
集對(duì)分析法[3]、模糊集對(duì)分析法[4]、改進(jìn)突變級(jí)數(shù)法[5]、改進(jìn)TOPSIS法[6]、改進(jìn)模糊物元分析法[7] 、綜合指數(shù)法[8] 、評(píng)價(jià)指數(shù)法[9]等,也有利用模型如云模型[10]或利用多種方法[11]進(jìn)行水安全評(píng)價(jià)。層次分析法在水安全評(píng)價(jià)中較多應(yīng)用在某個(gè)城市,如鄭州市[12]、成都市[13]、南京市[14]、濟(jì)南市[15]、襄陽市[16]等。該方法把一個(gè)復(fù)雜問題表示為不同權(quán)重指標(biāo)的層次結(jié)構(gòu),通過判斷和計(jì)算,將人們的經(jīng)驗(yàn)予以量化,給指標(biāo)賦予權(quán)重,根據(jù)權(quán)重和每個(gè)指標(biāo)的數(shù)值,計(jì)算出最終結(jié)果,并結(jié)合地區(qū)的水資源安全綜合指數(shù)及其等級(jí),提出合理化建議。在水資源安全綜合評(píng)價(jià)中,確定每個(gè)指標(biāo)權(quán)重是評(píng)價(jià)的關(guān)鍵,使用不同權(quán)重計(jì)算得出的指數(shù)不同,得到的最終結(jié)果也不同。
本文采用層次分析法,從水效、水量、水質(zhì)3個(gè)方面構(gòu)建指標(biāo)體系,對(duì)2019年河南省14個(gè)引黃受水地級(jí)市進(jìn)行水資源安全綜合評(píng)價(jià)。
2 理論與方法
2.1 構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
進(jìn)行水資源安全綜合評(píng)價(jià)首先要選取評(píng)價(jià)指標(biāo),指標(biāo)選取要充分考慮其對(duì)水資源安全的影響大小和數(shù)據(jù)的可獲得性,并對(duì)其進(jìn)行分類,選取影響因子較大的指標(biāo),以確保評(píng)價(jià)的科學(xué)性。采用層次分析法,將指標(biāo)分為目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、指標(biāo)層3層,在查閱大量文獻(xiàn)并參考專家意見的基礎(chǔ)上,構(gòu)建水資源安全綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,見表1。
2.2 權(quán)重計(jì)算
(1)構(gòu)造判斷矩陣。首先依據(jù)準(zhǔn)則層的重要性構(gòu)建準(zhǔn)則層的判斷矩陣,然后對(duì)指標(biāo)層的各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行比較,得出指標(biāo)層和準(zhǔn)則層相對(duì)重要程度的判斷矩陣。
準(zhǔn)則層判斷矩陣A-B:
A-B=112221121221
水效安全判斷矩陣B1-C:
B1-C=132131212121
水量安全判斷矩陣B2-C:
B2-C=122121131231
水質(zhì)安全判斷矩陣B3-C:
B3-C=123121213121
(2)計(jì)算判斷矩陣的最大特征值與對(duì)應(yīng)的特征向量,進(jìn)行層次單排序和一致性檢驗(yàn)。
計(jì)算一致性指標(biāo)CI:
CI=λmax-nn-1(1)
式中: λmax為判斷矩陣的最大特征值;n為判斷矩陣階數(shù)。
確定平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI(見表2)。
計(jì)算一致性比例CR:
CR=CIRI(2)
當(dāng)CR<0.10時(shí),判斷矩陣滿足一致性要求;當(dāng)CR≥0.10時(shí),則應(yīng)適當(dāng)修改判斷矩陣,使其滿足一致性要求。
(3)當(dāng)一致性檢驗(yàn)符合要求后,最大特征值所對(duì)應(yīng)的特征向量即為權(quán)重向量。各個(gè)指標(biāo)權(quán)重與λmax、CR值見表3。
每個(gè)指標(biāo)對(duì)水資源安全綜合評(píng)價(jià)的影響不一樣,指標(biāo)值越大越好的稱為正向指標(biāo),指標(biāo)值越小越好的稱為負(fù)向指標(biāo)(見表1)。為消除量綱的影響,對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理:
Ii=xi-xminxmax-xmin (正向指標(biāo))
xmax-xixmax-xmin (負(fù)向指標(biāo))
(3)
式中:Ii為i指標(biāo)歸一化之后的值;xi為i指標(biāo)的原始值;xmax、xmin分別為i指標(biāo)的極大值和極小值。
根據(jù)歸一化處理后的數(shù)據(jù)和每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重,計(jì)算水資源安全綜合評(píng)價(jià)指數(shù):
I=∑ki=1WiIi(4)
式中:I為水資源安全綜合評(píng)價(jià)指數(shù);k為指標(biāo)個(gè)數(shù);Wi為i指標(biāo)的權(quán)重。
3 實(shí)例應(yīng)用
3.1 研究區(qū)概況
河南省引黃受水區(qū)主要包括鄭州、開封、洛陽、平頂山、安陽、鶴壁、新鄉(xiāng)、焦作、濮陽、許昌、三門峽、商丘、周口和濟(jì)源14個(gè)地級(jí)市,耕地面積為180多萬hm2。引黃改善了河南省水資源狀況,引黃受水區(qū)在全省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中發(fā)揮著舉足輕重的作用。
3.2 評(píng)價(jià)結(jié)果與分析
本文數(shù)據(jù)來源于河南省各地級(jí)市2019年水資源公報(bào)和《2019年河南統(tǒng)計(jì)年鑒》,各地級(jí)市有關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)見表4。
根據(jù)式(5)計(jì)算得出的各地級(jí)市2019年水資源安全綜合評(píng)價(jià)指數(shù),結(jié)合河南省14個(gè)地級(jí)市的水資源安全狀況,將水資源安全等級(jí)劃分為不安全(I≤0.25)、基本安全(0.25
由表5可知,河南省引黃受水區(qū)14個(gè)地級(jí)市中除了鶴壁為“不安全”等級(jí)、洛陽為“安全”等級(jí)外,其他地級(jí)市均處于“基本安全”和“較安全”等級(jí)。鶴壁水資源總量和降水總量在14個(gè)地級(jí)市中最小,人均COD排放量最大,水資源安全綜合評(píng)價(jià)指數(shù)最小,因而水資源安全等級(jí)最低。洛陽2019年降水總量和水資源總量均最大,正向指標(biāo)大、負(fù)向指標(biāo)小,使得其水資源安全等級(jí)最高。鄭州供水總量最大、萬元GDP用水量最小,盡管年廢水排放量最大,但用水效率較高,因而水資源安全等級(jí)為“較安全”。開封各項(xiàng)指標(biāo)均處于平均水平之下,水資源安全綜合評(píng)價(jià)指數(shù)較小,水資源安全等級(jí)為“基本安全”。平頂山用水效率較高,水質(zhì)較好,因此水資源安全等級(jí)為“較安全”。安陽水質(zhì)達(dá)標(biāo)率較低,降水總量和水資源總量都較小,水資源安全等級(jí)為“基本安全”。新鄉(xiāng)供水總量較大,人均COD排放量較小,水資源安全等級(jí)為“較安全”。焦作水資源總量與降水總量都較小,水資源安全等級(jí)為“基本安全”。濮陽萬元GDP用水量和萬元工業(yè)增加值用水量都較大,水資源安全等級(jí)為“基本安全”。許昌每公頃農(nóng)田灌溉用水量最小,用水效率較高,水質(zhì)較好,水資源安全等級(jí)為“較安全”。三門峽供水總量較小,正向指標(biāo)較大,水資源安全等級(jí)為“較安全”。商丘人均COD排放量最小,正向指標(biāo)較大,水資源安全等級(jí)為“較安全”。周口所有正向指標(biāo)均較大,因而水資源安全等級(jí)為“較安全”。濟(jì)源供水總量最小,每公頃農(nóng)田灌溉用水量最大,年廢水排放量最小,水資源安全等級(jí)為“基本安全”。
為提高地區(qū)水資源安全等級(jí),應(yīng)嚴(yán)格控制用水總量,提高公眾節(jié)水意識(shí),加大節(jié)水力度,提高中水回用率,優(yōu)化水資源配置方案,實(shí)現(xiàn)水資源供需平衡;對(duì)于水效和水質(zhì)指標(biāo),應(yīng)通過技術(shù)創(chuàng)新等措施提高水資源利用效率,改善水質(zhì),提高水資源安全綜合評(píng)價(jià)指數(shù)。
4 結(jié) 論
本文采用層次分析法,選取9個(gè)指標(biāo),對(duì)河南省引黃受水區(qū)14個(gè)地級(jí)市進(jìn)行水資源安全綜合評(píng)價(jià)指數(shù)計(jì)算,然后得出各地級(jí)市的水資源安全等級(jí),結(jié)果表明:洛陽水資源安全等級(jí)為“安全”,鄭州、新鄉(xiāng)、三門峽、許昌、平頂山、周口、商丘水資源安全等級(jí)為“較安全”,安陽、濮陽、濟(jì)源、焦作、開封水資源安全等級(jí)為“基本安全”,鶴壁水資源安全等級(jí)為“不安全”。
總體而言,河南省引黃受水區(qū)離水資源安全等級(jí)為“安全”的要求尚有較大差距,水資源形勢(shì)依然嚴(yán)峻,需要通過嚴(yán)格供水總量控制、加大節(jié)水力度、提高用水效率、改善水質(zhì)等措施提高水資源安全等級(jí)。本文選取的評(píng)價(jià)指標(biāo)尚不夠全面,構(gòu)建的水資源安全綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系有待進(jìn)一步完善,在下一步研究中有待深入探索更為科學(xué)合理的評(píng)價(jià)方法。
參考文獻(xiàn):
[1] 于釙,尚熳廷,姚梅,等.水足跡與主成分分析法耦合的新疆水資源承載能力評(píng)價(jià)[J].水文,2021,41(1):49-54,34.
[2] 陳紅光,李曉寧,李晨洋.基于變異系數(shù)熵權(quán)法的水資源系統(tǒng)恢復(fù)力評(píng)價(jià):以黑龍江省2007—2016年水資源情況為例[J].生態(tài)經(jīng)濟(jì),2021,37(1):179-184.
[3] 吳征,吳鳳平,沈俊源.基于集對(duì)分析法的水資源配置方案綜合評(píng)價(jià)[J].灌溉排水學(xué)報(bào),2016,35(12):73-79.
[4] 張志君,陳伏龍,龍愛華,等.基于模糊集對(duì)分析法的新疆水資源安全評(píng)價(jià)[J].水資源保護(hù),2020,36(2):53-58,78.
[5] 宋帆,楊曉華.基于改進(jìn)突變級(jí)數(shù)法的長江下游水資源承載力評(píng)價(jià)[J].南水北調(diào)與水利科技,2018,16(3):24-32,58.
[6] 熊雪珍,何新玥,陳星,等.基于改進(jìn)TOPSIS法的水資源配置方案評(píng)價(jià)[J].水資源保護(hù),2016,32(2):14-20.
[7] 楊陽,方國華,黃顯峰,等.基于改進(jìn)模糊物元分析法的區(qū)域最嚴(yán)格水資源管理評(píng)價(jià)[J].水資源保護(hù),2014,30(6):19-24.
[8] HUANG Ze,LIU Jiahong,MEI Chao,et al. Water Security Evaluation Based on Comprehensive Index in Jing-Jin-Ji District, China[J]. Water Supply,2020,20(7):2698-2714
[9] 任永泰,盧靜,付強(qiáng).基于評(píng)價(jià)指數(shù)的三江平原水安全系統(tǒng)預(yù)警研究[J].人民黃河,2017,39(3):75-80.
[10] 孫雅茹,董增川,徐瑤,等.基于云模型的城市水安全評(píng)價(jià)[J].人民黃河,2019,41(8):52-56,67.
[11] GUO Yangnan,CHEN Guoqing,MO Rigan,et al. Benefit Evaluation of Water and Soil Conservation Measures in Shendong Based on Particle Swarm Optimization and the Analytic Hierarchy Process[J]. Water,2020,12(7): 535-551.
[12] 張修宇,秦天,孫菡芳,等.基于層次分析法的鄭州市水安全綜合評(píng)價(jià)[J].人民黃河,2020,42(6):42-45,52.
[13] 陳琳,鄒添丞,石杰,等.基于層次分析法的成都市水安全評(píng)價(jià)[J].南水北調(diào)與水利科技,2013,11(4):41-45.
[14] 張蕾,韓雪冰,范興華.基于層次分析法的南京市水安全評(píng)價(jià)[J].水電能源科學(xué),2012,30(12):30-33.
[15] 張戈麗,王立本,丁世剛.基于AHP的濟(jì)南市水安全評(píng)價(jià)研究[J].山東師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2007,22(3):94-97.
[16] 祝云龍.基于層次分析的襄陽市水安全評(píng)價(jià)研究[J].湖北文理學(xué)院學(xué)報(bào),2016,37(5):59-63.
【責(zé)任編輯 張華興】