特大城市水资源承载力政策响应的动态模拟

李玲玲,徐琳瑜



特大城市水资源承载力政策响应的动态模拟

李玲玲,徐琳瑜*

(北京师范大学环境学院,水环境模拟国家重点实验室,北京 100875)

基于系统动力学方法,建立一套集成政策、水量和经济人口指标的水资源承载力Stella动态模型,以北京市为案例,模拟有无政策干预下水资源承载力的响应特征.结果表明:以南水北调为主的政策调水使北京市水资源提前20年以上达到安全承载状态,反映出特大城市资源盈缺受人为影响强烈的特点;调水量在16亿m³左右时达到最适点,之后盲目增加调水量收效渐微;干旱年调水贡献更为突出.评价结果可为南北方水资源优化、保障城市水安全提供参考依据.

特大城市；水资源承载力；系统动力学；政策调控；北京

水资源与能源、环境并列为影响经济社会可持续发展的3大制约性因子[1].尤其我国北方地区气候干旱导致水资源匮乏,人均水资源占有量少.同时特大城市发展迅速带来水资源利用过度、地下水超采等严重问题[2],进一步加剧了供水与需水的矛盾.北京市作为我国北方地区典型的缺水城市同时又承受着巨大的发展压力[3-4].为缓解北京市资源型缺水的燃眉之急,《中共北京市委、北京市人民政府关于进一步加强水务改革发展的意见》(京发〔2011〕9号)中提出要加快城乡供水保障能力建设、建立用水效率控制制度、加强区域协调合作等一系列应对政策措施,这些都会影响北京市水资源承载力,但其影响程度和效果有待深入研究.

目前对水资源承载力的定义在表述上各有不同,主要体现为承载对象和承载条件的差别.一些研究者更强调生态环境的重要性,认为承载对象应涵盖经济、人口和环境规模总量[5],即整个生态经济系统[6].而较多的研究将承载对象明确界定为人类社会发展的经济人口规模[7-9],但这类观点并非否定了生态环境的重要作用,而是将其设定为承载前提,是在不破坏生态环境的可持续发展情境下提出来的.因此,各方观点实则一致认同在研究水资源承载力时,需兼顾社会经济系统和生态环境系统.为了避免因承载对象不同导致结果不具有可比性的问题,同时为了直接反映水资源超载与否的情况,本文借鉴冯尚友等[10]的观点,将水资源承载力引申为水资源对社会经济和生态环境的供给满足其需求的能力,并以水资源的需求供给比作为评价指标.对于承载条件的分歧体现在是否考虑了水资源的合理配置因素[11],本文认为对水资源承载力的研究应该基于人类参与水资源调配的事实,而在一切人为干预的活动中以政策调控的影响力度最为强烈,因此本文针对南水北调这一重要的开源政策,分析了以北京为代表的北方特大缺水城市水资源承载力的政策响应情况,以期为其水资源调控提供更符合实情的决策依据.

1 研究方法与数据来源

本研究采用系统动力学思想,借助其反馈机制和整体性、动态性[12-13]优势,建立了特大城市水资源承载力评价模型(图1),并以北京市为案例进行参数率定.系统动力学软件Stella因具备强大的建模环境和简便的操作方式在国外备受推崇而国内应用较少[14],值得被研究并推广使用.在指标体系构建中,传统的供水指标主要包含本地水资源(包括地表水和地下水资源)和再生水资源.在该评价模型中,针对特大缺水城市的特点,新增了政策属性的境外调水指标(以南水北调为主);需水系统以生活用水、经济用水(包括工业用水和农业用水)为主,加上较小比例的环境用水.以水资源需求供给比()作为水资源承载指数,>1时超出水资源承载能力,<1时处于安全承载范围,即水资源供需关系式为:

式中:supply为供水量;resource为本地水资源总量;reuse为中水回用量;diversion为境外调水量;need为需水量;life为生活需水量;environment为环境需水量;agriculture为农业需水量;industry为工业需水量;为水资源承载指数.以上变量除为无量纲化值外,其它变量单位均为亿m³.

1.1 供水系统模块

本文建立的特大城市水资源承载力模拟模型中供给系统模块包括本地水资源(地表水资源和地下水资源)、再生水和境外调水(图1a).在北京市的案例中,地表水资源量受降水等因素影响在年际发生小幅度不规律变动,取多年平均值8亿m³.地下水因严重超采导致水位大幅下降[15],供水能力年均下降约7.3%.境外调水以南水北调为主,根据北京市水资源公报,2008年以前无境外调水,工程初期有少量河北段应急调水,2014年12月全线正式通水以后保持大量持续供水,”十二五规划”提出到2020年北京市将具备接纳14亿m3水的能力,因此境外调水量并非以平缓的趋势连续变化,故以Stella中的IF函数(分段函数)对其量化.中水可回用量由污水总量和污水处理率相乘得到[16],其中污水总量是生活污水与工业废水量之和,污水处理率由污水处理投资决定[17],即经济发展越好,投入的治污资金越多,污水处理能力也相应提高,但是受技术发展极限等因素制约,经济的鼓励作用逐渐趋于平缓稳定.

1.2 需水系统模块

特大城市水资源需求模块包括生活需水(图1b1)、环境需水(图1b2)和经济需水(图1b3).作为重要的经济中心,特大城市吸引大量外来人口涌入,人口流动性极大,因此将生活需水分为城市居民需水和农村居民需水.居民生活需水量为人口数与人均用水配额之积,根据统计数据,北京城市人口以近指数形式增长,农村人口则由于迁至城市、出生率下降等原因逐年减少.人均用水配额随生活水平的提高逐渐增加,后期受政策控制增势减缓.环境需水包括河流生态环境需水和城市环境美化需水2部分[18],北京市河湖系统最小生态环境需水量为0.704亿m³[3],城市环境美化需水中的绿地和道路需水均为面积与单位面积用水配额之积.北京绿地面积以0.095的速率增长,道路面积因城市建设以0.054的速率增长,用水配额采用2001年数据,绿地为0.0001亿m3/km2,道路为0.00011亿m³/㎞².根据水资源公报将经济需水量分为工业需水和农业需水2大类,以工农业经济增加值与工农业用水效率的乘积之和作为总经济需水量.

图1 特大城市水资源承载力模型系统动力学框架

underground,地下水供给量;surface,地表水供给量;diversion,境外调水量;resource,本地水资源量;treatment rate,污水处理率;reuse,中水回用量;life waste,生活污水量;industry waste,工业废水量;total waste,污水总量;supply,有调水情况下的供水量;supply`,无调水情况下的供水量;life,生活需水量;urban quota,城市用水定额;urban,城市生活需水量;rural quota,农村用水定额;rural,农村生活需水量;urban,城市人口;rural,农村人口;total,总人口;road quota,道路用水定额;road area,道路面积;road,道路需水量;greengrand quota,绿地用水定额;greengrand area,绿地面积;greengrand,绿地需水量;river,河湖需水量;environment,环境需水量;agriculture,农业需水量;a per,农业用水效率;GDPa,农业经济增加值;industry,工业需水量;i per,工业用水效率;GDPi,工业经济增加值;need,需水量;,有调水情况下的水资源承载指数;`,无调水情况下的水资源承载指数;rate,相应存量的变化率;,相应因子的单位转换系数

1.3 经济和人口系统模块

特大城市需要以水资源承载大规模的经济活动和人口流动,分析其适度承载规模十分重要,因此经济和人口系统是特大城市水资源承载力模型的必需模块[19],且因其与资源密不可分的关系,图1将经济模块纳入到了供水系统模块中,将人口模块纳入到了生活需水模块中.在本文研究案例中,北京市GDP以指数形势快速发展[20],从2001年的3708亿元增至2014年的21330.8亿元,13年间增长近5.8倍,年均增长率达14.4%.根据北京市第六次人口普查结果,常住人口2010年为1962万人,与2000年第五次全国人口普查相比,10年共增加598万人,年平均增长率约为3.7%,其中外来人口涌入城市是北京常住人口增长的主要因素.

1.4 数据来源

模型中使用的数据涵盖水资源数据、经济人口数据和政策调水规划数据.其中水资源相关数据来自2001~2014年《北京市水资源公报》,经济和人口相关数据来自2001~2014年《北京市统计年鉴》,政策调水趋势预测数据参考《北京市”十二五”规划纲要》.

2 结果与分析

2.1 结果检验

本研究以北京市行政区边界作为模型的空间边界,且综合考虑了北京市的重要发展阶段、调水的规划现状以及数据可获取性,选取2001~ 2030年作为评价的时间尺度,其中2015~2030年作为北京市水资源承载力的预测部分,而2001~ 2014年由于存在真实数据,故可用于检验建模结果的准确性.且由于水资源、经济和人口的统计周期皆为一年,故模型步长设为一年.

分别从资源、经济和人口的角度,将供需水量、GDP总量以及人口总量这几项主要指标的模拟结果列于下表(表1,表2),并对存在真实值的指标进行误差分析.

表1 北京市水资源承载指数模拟结果

水资源承载指数的模拟结果显示,有调水情况下北京市水资源短缺形势逐渐缓解,若无调水则日益严峻.需水量整体减少,主要得益于用水效率的提高.供水量的相对误差均小于10%,基本小于6%,模拟效果较好[7].其中2008年的供水量模拟误差最大,达到10%,原因在于2008年开始境外调水,而运用模型模拟时默认总的供水量处于相对平稳而规律的波动状态,对突然的变化响应不够及时,导致模拟供水量较真实值偏小,而随后误差减小,体现出模型的调整和适应能力.年际供水误差波动较大,这是由于水资源量受降水等不确定因素影响较大,而模拟时无法准确预估此类不规律影响因子,只能假设一个平稳的情况,故与真实值的差异呈现波动性.对比模拟需水量和实际用水量(供水量真实值),在2011年以前需水量均大于用水量,说明用水需求没有得到满足,即水量限制了发展、影响了居民的生活品质或阻碍了生态保护,之后需水量低于用水量,呈现供水过剩态势.需水减少、供水增加是不相匹配的利用方式,应根据需求适量供水,充分发挥水资源的价值和效益.

表2 北京市水资源承载的经济和人口规模模拟结果

经济和人口在水资源承载形势好转的背景下总体上涨,说明在关系协调的基础上,资源支撑发展,发展也不是必然耗竭资源.在北京市水资源承载指数为1时(2011年)可承载的经济规模约16000亿元,可承载的人口规模约2000万人,即在合理的使用和政策调控下,北京市的水资源有能力承载这样的经济和人口规模.经济和人口的相对误差均在10%以内,模拟效果也比较好.其中近几年的人口模拟值与真实值的相对误差较往年偏大,这是因为模拟时,将人口的增长方式设定为指数增长模型,而近几年人们的生育观念发生转变,之前的计划生育政策以及生活节奏快、压力大等因素导致出生率逐渐降低,人口增长变缓,低于指数增长模式.但随着国家全面放开二胎政策的实施,出生率或有回升趋势,未来人口数将出现难以准确预测的波动,其发展态势受人们的心理状态和社会经济发展状况等条件的影响,可根据误差分析结果假定预测的人口数在模拟值7%左右的范围浮动.

2.2 讨论

基于通过了误差分析检验的水资源承载模型,预测2015~2030年水资源承载指数,结果如图2所示.

图2 2001~2030年有无调水情况下北京市水资源承载指数差异

从图2的模拟结果看到,2001~2030年北京市水资源承载指数总体呈现先升后降趋势,在评价初期的小幅上升主要因为当时是经济发展的起步阶段,在经济水平不高且节水意识和技术不足的情况下大力发展经济,对水资源进行了低效的大量消耗,因此水资源供不应求日渐显现.2008年以后由于南水北调等境外调水工程对北京市的供水提供了很大支持,同时在政策对中水回用的鼓励下,再生水厂增建、扩建,污水处理技术不断提高推广,设备不断更新升级,中水回用量显著增加,为经济发展贡献了更多的可利用水资源;另一方面随着水价上涨及政策号召,工农业广泛采取节水措施,如工厂重复利用污水废水、加强输水管路检漏工作、设备工艺向节水方向改造等,农业采用微灌喷灌等节水灌溉方式、选用抗旱品种或采取覆盖保墒等节水抗旱栽培措施,经济耗水也因此减少.

对比有无南水北调情况下的北京市水资源承载指数,发现有调水时北京市在2011年左右可达到水资源供需平衡,而无调水时北京市在评价年区间始终处于水资源供不应求状态.需要说明的是,由于模型中地下水供给量是在严重超采情况下的数值,远大于健康地下水环境下的供水能力;同时在中水回用量的模拟中,假设了污水被处理后可全部回用,忽略了传输和使用过程的损耗,因此评价结果比较乐观.但由于这种对供水量的乐观估计对有无调水的影响等同,故可近似消除对二者差异分析的影响.有无调水两种情况下的北京市水资源承载指数差距逐渐增加,至2022年达到最大值后将平稳回落.这表明调水初期成效与调水量正相关,而达到某一阶段后(调水量模拟值为16亿m³左右时),外调水的作用将不再凸显甚至变弱,即盲目增加调水量收效渐微,其它因素(如经济和人口过快发展)将取代水量成为限制北京市水资源安全更主要的影响因子.进一步分析水资源承载指数差异变化率,发现2009年的差异变化率最大,说明调水对北京市贡献最强烈,而2009年的调水量与之后的临近几年大致相当,即调水量相同却贡献程度不同.调查发现2009年是北京较为严重的枯水年,降水量仅为448mm,远低于多年的平均水平558mm.由此可见,相同的调水量对于枯水年贡献更大,这对因年而异、合理分配调水量具有很大的指导意义.

2.3 不确定性分析

从自然和社会两方面的影响因素来看,水资源承载力具有显著的不确定性[21].自然因素中,水资源禀赋受降水等气候条件影响显著,年际波动较大;社会因素中,经济用水效率和中水回用率受技术发展控制,可能出现阶段性突增;相对而言,社会经济规模因具有丰富的数据基础容易在多年的时间序列上保持一定的趋势[22].由于存在上述诸多不可控和不可测因素,运用模型难以完全模拟出现实情况,但是本文中有无境外调水的对比分析结果和`,因为均处于同样的不确定性条件,所以在一定程度上可抵消不确定性的影响,即二者的对比分析结果具有更高的可信度.

3 结论

3.1 本文利用系统动力学软件Stella,动态模拟了政策调水干预下2001~2030年北京市水资源承载力的变化趋势及特征,在可接受误差范围内模拟得到北京市水资源可承载约16000亿元以上的经济规模以及约2000万人以上的人口规模.

3.2 城市水资源受政策调控影响显著,资源、人口、经济和政策共同构成了城市水资源承载力指标体系.系统动力学方法能够体现系统内部组成要素互为因果的反馈机制,Stella因具有简便的操作界面和直观的模拟结果使建模和调节易于实现.

3.3 政策调水是协调区域间资源和发展的平衡、保障特大城市水安全的重要措施.南水北调中线工程有效缓解了北京市的缺水压力,但调水贡献与调水量并非总是正相关,模拟结果显示,年调水量在16亿m³左右为最适点,且相同调水量对枯水年贡献更大.因此应根据实际情况及时调整、合理分配调水量,以实现政策最优化实施及调水工程高效率运行.

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Dynamic simulation of policy implications for the water resources carrying capacity of megacities.

LI Ling-ling, XU Lin-yu*

(State Key Laboratory of Water Environment Simulation, School of Environment, Beijing Normal University, Beijing 100875, China)., 2017,37(11)：4388~4393

Water resources in the megacities could be affected by policies under certain circumstances, especially the water shortage cities in North China. A dynamic model of water resources carrying capacity (WRCC) integrated with policy, water resource, economic and population indicators was built using Stella software. The model was based on the method of system dynamics to simulate the response characteristics of WRCC with or without policy interventionsandtake Beijing as a case study. The results showed that the South to North Water Diversion policy will bring an early water security state in Beijing for twenty years in advance, which reflects that the water resources in megacities are strongly affected by human intervention. The optimum point of water transfer is 1.6 billion cubic meters.Beyond that, the effects of increasing water-transfer will be diminishing. Contribution in drought year is more prominent. The evaluation results can provide reference for the optimization of the water resources between north and south, and help to ensure the water security of the megacities.

megacity；water resources carrying capacity；system dynamics；policy control；Beijing

X32

A

1000-6923(2017)11-4388-06

李玲玲(1992-),女,满族,辽宁抚顺人,北京师范大学硕士研究生,主要研究方向为城市生态.

2017-04-02

国家重点研发项目(2016YFC0502802);教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET130064);国家自然科学基金国际(地区)合作与交流项目(51661125010);国家创新研究群体项目(51421065)

* 责任作者, 教授, xly@bnu.edu.cn