基于宏观经济模型和系统动力学的张掖盆地水资源供需研究

秦欢欢， 郑春苗

(1.东华理工大学 省部共建核资源与环境教育部重点实验室培育基地， 江西 南昌330013； 2.南方科技大学 环境科学与工程学院， 广东 深圳 518055)

1 研究背景

人类长期以来对水资源的浪费、污染及不合理利用与管理，导致水资源供需矛盾日益严峻，水资源短缺已成为制约中国社会可持续发展最重要的因素之一[1-5]。中国已被联合国列为13个贫水国家之一[6]，中国水资源安全形势严峻，水资源供需矛盾突出[7]。中国乃至世界的水资源供需矛盾将随人口与经济的增长进一步加剧，正如联合国在1997年《对世界淡水资源的全面评价》报告中指出的：“缺水问题将严重制约21世纪经济和社会的发展，并可能导致国家间的冲突”[8]。因此，为加强水资源管理、维持水资源可持续发展，必须针对区域需水量进行准确合理的预测，掌握区域水资源的需求状况，科学评价区域水资源的供需平衡，有针对性地采取“开源”与“节流”相结合的方式，有效地保证水资源的可持续利用与管理，进而保证社会经济健康、可持续发展。

需水量预测是水资源规划与供水系统优化调度管理的重要组成部分，准确合理预测需水量在解决水资源短缺问题中发挥着决定性的作用[9-10]。黑河中游张掖盆地集中了全流域88.47%的人口和87.93%的GDP，是干旱半干旱流域的典型代表，具有昼夜温差大、降雨量小(年均降雨量仅190 mm)、蒸发量大(平均潜在蒸散发为1 325 mm)等特点[11-12]。随着社会经济的发展，张掖盆地的水资源利用量飞速增长，水资源承载能力逐渐不足。因此，只有在充分掌握需水量发展趋势的基础上，才能采取更有针对性的措施，保障张掖盆地水资源承载力，保证社会经济与生态环境的和谐发展。

然而，传统的需水量预测方法依赖于历史数据来建立需水量和相关因素之间的定量关系[13-14]，忽略了需水量预测中的宏观经济、社会、技术和工程等因素之间相互影响、相互反馈的关系，无法捕获需水量的系统行为[15]。系统动力学(System Dynamics，SD)是美国麻省理工学院福瑞斯特教授于1958年为分析生产管理及库存管理等企业问题而提出的系统仿真方法。SD是一门分析研究信息反馈系统的学科，也是一门认识系统问题和解决系统问题的交叉综合学科。它基于系统论，吸收了控制论、信息论的精髓，是一门综合自然科学和社会科学的横向学科[16-17]。系统动力学方法和宏观经济因素相结合，综合了社会经济因素和区域水文过程，为需水量预测提供了一个新的系统思路，能较准确预测需水量，为决策者处理水资源可持续利用问题提供科学的依据和建议。

近些年，尤其是2000年国家实施分水政策以来，黑河流域引起了众多专家和学者的关注，做了大量的研究工作。其中针对张掖盆地的研究，主要集中在土地利用、景观格局、水资源、植被覆盖和沙漠化与绿洲化等方面[18-22]。毛彦成等[19]分析了张掖市甘州区土地利用/覆被变化的社会经济与自然驱动力，认为绿洲土地利用/覆被变化驱动力因子具有综合性与复杂性，其中社会经济驱动力在甘州区LUCC(Land-Use and Land-Cover Change)中起到主导作用，自然驱动力相对来说作用较小。石敏俊等[21]通过分析张掖市水资源供需时空变化及影响因素，揭示了黑河分水后张掖市水资源供需格局变化的驱动因素及经济学机制。总体而言，目前针对黑河中游需水量预测的研究，并没有系统考虑影响需水量的社会经济、工程技术等因素，没能在一个模型中定量模拟这些因素及其之间相互作用、相互反馈的关系，因而这些研究都有一定的局限性。

本文以张掖盆地为研究区域，定量化考虑影响需水量的各种因素，构建张掖盆地水资源需求系统动力学模型，采用情景分析法，对张掖盆地各部门的需水量进行预测，研究不同情景下张掖盆地水资源供需平衡问题，据此提出缓解张掖盆地水资源供需矛盾的发展情景，为决策者提供科学可靠的依据和参考。

2 研究区域与研究方法

2.1 研究区概况

张掖盆地(图1)位于河西走廊中段、黑河中游，农牧业开发历史悠久，享有“金张掖”之美誉，面积近9 000 km2，东起民乐永固隆起，西止于清水-盐池断陷盆地，与酒泉盆地相接。南北夹于祁连山和合黎山、龙首山之间，是一个沿SE-NW向展布的半封闭大型山间断陷盆地[23-24]。从地貌上看，研究区属流域中游走廊平原，包括盆地南部由黑河、梨园河等河流冲积形成的山前倾斜砾石平原，中部冲洪积细土平原及北部龙首山山前缓倾斜戈壁平原，是重要的农耕区。研究区2012年人口约127×104，约占全流域人口的88%，其中农牧民人口92.3×104，GDP总额约266×108元，约占全流域GDP的72%，大牲畜91.3×104头，羊285.9×104只，猪146×104头，家禽1087.7×104只，农田面积17.33×104hm2，粮食总产量90×104t。

图1 研究区概况图

2.2 研究方法

需水量分为生活需水量(Domestic Water Demand，DWD)、工业需水量(IndustrialWaterDemand，IWD)、灌溉需水量(IrrigationWaterDemand，IrrWD)、牲畜需水量(LivestockWaterDemand，LWD)、林渔需水量(ForestryandFisheryWaterDemand，FFWD)和环境需水量(EnvironmentalWaterDemand，EWD)。其中LWD采用用水定额法计算，FFWD和EWD是输入变量，DWD、IWD和IrrWD采用基于宏观经济模型的方法计算。

(1)生活需水量。DWD的预测与人口及人均收入增长有关：

(1)

式中：φDWD是生活需水量年增长率;φT_Pop是总人口年增长率;φGDPC是人均国内生产总值(GDPC，GDP per capita)年增长率;ηDWD是生活需水量收入弹性，衡量居民用水量随人均收入增加而改变的倾向性，用来捕捉由于技术和管理的变化而对生活用水所产生的直接收入影响及节水效应；DWD(t)和DWD(t-Δt)分别是t及t-Δt时刻的生活需水量，m3;Δt是时间步长，a;φDWD(t-Δt)是t-Δt时刻的生活需水量年增长率。

(2)工业需水量。IWD的预测取决于收入和用水技术的进步，与此相关的是工业需水强度(IWDI，industrial water demand intensity)，由Cai Ximing等[25]及World Bank[26]根据历史数据回归而得到：

(2)

式中：IWDI为工业需水强度，m3/104元；IWD为工业需水量，m3； GDP为国内生产总值，104元；IWP为工业水价，元/m3；IWPE为工业水价弹性；GDPC为人均GDP,104元；T为是时间变量，a,1995年T设为95，2000年T设为100，之后按线性关系外推;α为回归关系的截距,m3/104元;βIWD为收入系数,(m3·人)/(104元)2，反映工业需水强度如何随人均GDP的变化而变化;γ为时间系数,m3/(104元·a)，反映用水技术随技术进步而产生的变化。

(3)灌溉需水量。IrrWD指根据作物的水文及农学特征来计算的作物需水量：

(3)

式中：cp为作物指数，表示有多少种作物；st为作物生长阶段指数，表示作物从播种到收获共有多少个阶段；kc为作物指数；A为作物面积，hm2；ET0为参考蒸散发，mm/d；LR为盐分浸出因素，一般由土壤盐度和灌溉水盐度来刻画，通常取值为灌溉水量的10%～15%；BE为流域效率系数；ER为有效降水，mm；NIrrWD为作物净灌溉需水量，m3。

ER是指下渗到根区且可被作物利用的降水，取决于总降水、土壤含水量、作物参考蒸散发和土壤性质，可按美国农业部推荐的方法计算：

(4)

式中：TR是总降水量，mm；ER*是中间量，mm；ETc是作物蒸散发，mm。

3 张掖盆地水资源供需模型

3.1 概念模型

图2是张掖盆地水资源系统概念模型图，表达了供需水之间的定性关系。需水系统由农业、生活、工业、环境与林渔需水组成，农业需水受气象条件、灌溉面积、牲畜数量及用水定额的影响，生活需水由总人口及人口的用水习惯决定，工业需水取决于工业总产值和用水技术。供水系统由地表水、地下水及污废水回用组成，水资源现状决定了地表水和地下水可供水量，污废水处理与回用技术决定了其回用量。供需不平衡会造成缺水问题，而缺水在一定程度上影响农业、生活和工业需水。缺水程度可以反映张掖盆地水资源短缺的严重程度，以定量的方式衡量张掖盆地水资源利用状况。

3.2 模型的系统流图

系统流图是系统动力学基本变量和符号的有机组合[27]，根据系统内部各因素之间因果关系设计流图，可将系统内部各因果关系中未能反映出来的不同变量的性质和特点反映出来，通过流图中关系的定量化就能达到政策模拟的目的。张掖盆地水资源系统是一个复杂系统，与人口、经济、社会等因素关系密切，因此把它划分为人口、农业、工业、水环境和水资源5个子系统，各子系统相互联系、相互影响，共同构成了张掖盆地的水资源系统(图3)。

图2 张掖盆地水资源系统概念模型

图3 张掖盆地SD模型流图

3.3 模型的设定与校准

本文的研究区是张掖盆地，包括5个区县(甘州、民乐、临泽、高台和山丹)。模拟时间(2000-2050年)分为校准阶段(2000-2012年)和预测阶段(2013-2050年)，前者对模型进行校准，获得模型参数，以供后者使用；后者利用前者获得的参数，对研究区需水量进行预测；时间步长和结果的输出间隔都是1a。模型中参数的种类有常数、表函数和初始值，估计方法有：(1)经调查获得第一手材料；(2)从部分变量间关系中确定；(3)分析已掌握的系统知识估计；(4)根据模型的参考行为特性估计。表1是模型校准阶段的常数和初始值。

表2是主要流位变量的校准结果，对于绝大多数年份，流位变量的相对误差均小于5%，说明校准是比较成功的，结果能比较准确刻画模型的系统行为。图4是生活、工业、牲畜和灌溉需水量的模拟结果与历史数据比较图。总体来说，除灌溉需水量外，其余需水量模拟结果与历史数据拟合较好，但在某些年份这二者还存在差异。生活、工业及牲畜需水量占比较小，且均表现出增长趋势，这与研究区社会经济发展的客观情况相吻合。而灌溉需水量则受到气象条件、灌溉方式影响，表现出一定的波动性，模拟结果与历史数据还有一定的差异，但模拟结果能刻画出灌溉需水量的变化趋势。

表1 模型中参数的常数值和初始值

表2 主要流位变量的校准结果 106人，104元，头，%

总体来说，将这4者与环境、林渔需水量相加，总需水量模拟结果与历史数据吻合较好，说明模型是有效的，能较准确刻画、模拟研究区的系统行为，可用于下一阶段的预测。

4 结果与分析

4.1 情景设计

在进行情景设计之前，必须提炼出合理的假设条件：(1)气象数据以2000-2012年的历史数据为基础，采用重复使用的形式，生成2013-2050年的数据；(2)牲畜和作物的种类保持不变；(3)各作物生长过程保持不变，各作物的面积采用2012年的值且保持不变，各牲畜用水定额也保持不变；(4)2012年的模拟结果作为情景分析的初始输入数据。在此基础上，本文设计了5类情景：

(1)S1：现状保持型。S1假设常参数保持和校准阶段相同，表函数则根据现状阶段系统的结构和发展政策，假设有一个适度的发展趋势。根据研究区实际状况，2030和2050年的经济增长率分别设定为5%和3%，城镇化率分别设定为55%和70%，总人口增长率分别设定为2‰和1‰。

(2)S2：经济发展型。S2假设经济发展是未来的重中之重，GDP增速保持较高水平，人口增长也有相应的提高。2030和2050年GDP增速设定为10%和12%，总人口增速设定为5‰和7‰，其余参数保持和S1相同。

(3)S3：城镇化发展型。在“一带一路”倡议下，地处“丝绸之路经济带”的张掖盆地，必将迎来社会经济全面发展的良机，而在此过程中，城镇化必然是社会各界及政府决策层讨论的热点。城镇化的加快，将使很大一部分农业用地转变为工业及生活、居住用地，由此带来农业需水量的减少及工业、生活需水量的增加。S3将作物面积各减少30%，2030和2050年GDP增速设定为7%和10%，总人口增速设定为5‰和7‰，其余参数保持和S1相同。

(4)S4：水资源节约型。S4主要从节约用水、采取节水措施的角度来进行预测，将4种牲畜的用水定额均减少40%，其余参数保持和S1相同。

(5)S5：可持续发展型。S5同时考虑经济发展、“一带一路”倡议下的城镇化加速、水资源节约措施的实施。具体来说，2030和2050年GDP增速设定为7%和10%，总人口增速设定为4.5‰和6.0‰，作物面积各减少30%，4种牲畜的用水定额均减少40%，其余参数保持和S1相同。

4.2 模拟结果分析

需水量是模型中最重要的模拟结果，预测期内各种情景下生活和工业需水量均呈现增长趋势，而农业需水量呈现随气象条件变化而变化的波动性，受此影响，总需水量也呈现类似波动性。总需水量大小关系是S2>S1>S4>S3>S5，即S5所需用来支撑社会经济发展的水最少，而S2则最多。到2050年，S2的生活和工业需水量分别为0.98×108和6.99×108m3，在所有情景中最大；S4的生活和工业需水量分别为0.72×108和2.59×108m3，在所有情景中最小，而S5结果处于中间水平。预测期内平均来说(图5)，S1的生活、工业、农业和总需水量分别为0.62×108、1.75×108、26.21×108和28.58×108m3，S2的相应结果分别为0.69×108、3.24×108、26.21×108和30.14×108m3，S3的相应结果分别为0.65×108、2.15×108、19.51×108和22.31×108m3，S4的相应结果分别为0.62×108、1.71×108、25.77×108和28.10×108m3，S5的相应结果分别为0.64×108、2.16×108、19.07×108和21.87×108m3。

图5 预测期内5种情景下的平均需水量

农业是张掖盆地最主要的用水部门，图6列出了5种情景下2013-2050年生活、工业和农业需水量占总需水量的比例。从图6中可看出，农业需水量所占比重呈下降趋势，而生活和工业需水量所占比重则呈上升趋势。S1～S5下，生活需水量所占比重的平均值分别为2.24%、2.33%、2.97%、2.28%和3.03%，工业需水量的该值分别为6.26%、10.42%、9.57%、6.23%和9.86%，而农业需水量的该值分别为91.50%、87.25%、87.46%、91.49%和87.11%。预测末期相比于初期，3种需水量所占比重的变化率是不同的：从S1到S5，生活需水量所占比重变化率分别是40.88%、62.58%、90.28%、43.09%和92.73%，工业需水量的该值分别是320.20%、845.44%813.37%、315.24%和841.70%，而农业需水量的该值分别是-8.5%、-21.63%、-21.39%、-8.57%和-22.43%。这说明了农业需水量所占比重在下降，而生活和工业需水量所占比重则在上升。

缺水指数是缺水量与总需水量之比，衡量缺水量占总需水量的比值，其值为正说明存在缺水问题，大小表示缺水的严重程度；而若不存在缺水，则其值为零。图7列出了2013-2050年各情景下的缺水指数，从图7中可看出，缺水指数曲线呈现出与总需水量类似的波动性，各情景下缺水指数大小总体的关系为S2>S1>S4>S3>S5，S5具有最小的缺水指数。表3统计了5种情景下缺水的年数及相关数据，可看出，S1～S5中缺水年数分别为34、35、12、32和12，占总模拟年数的比重分别为89.5%、92.1%、31.6%、84.2%和31.6%，即S1下有89.5%的时间是缺水的，而S5下只有31.6%的时间是缺水的，相比而言下降了58%。由于灌溉需水量计算受气象条件制约，农业需水量总是会表现出较大波动性，导致需要彻底解决缺水问题几乎不可能。因此，能大幅减少缺水的时间，是非常令人兴奋的结果。同时从表3可看出，S1～S5下缺水年份的平均缺水量分别是6.66×108、7.64×108、4.50×108、6.58×108和4.03×108m3，相应的缺水指数分别是0.2019、0.2217、0.1559、0.2008和0.1413，S5的缺水量和缺水指数均是最小的。虽无法彻底解决缺水问题，但S5较好地降低了缺水的程度，将缺水的影响降到了最低。

综上所述，在预测期内S5每年平均需水量为21.87×108m3，小于其余情景(分别为28.58×108、30.14×108、22.31×108及28.10×108m3)；农业需水所占比重为87.11%，小于其余情景(分别为91.50%、87.25%、87.46%和91.49%)；缺水时间占比为31.6%，缺水年平均缺水量为4.03×108m3，缺水年平均缺水指数为0.1413，这几项与缺水有关的指标均是5种情景里最低的。综合比较来看，综合考虑社会经济发展、“一带一路”倡议下城镇化的影响和水资源节约的情景S5，是最符合可持续发展内涵和原则的情景，也是研究区在未来应该采取的发展方案。

图6 2013-2050年各种情景下生活、工业和农业需水量占总需水量的比例

图7 2013-2050年预测期内各情景下的缺水指数

项目S1S2S3S4S5预测年数3838383838缺水年数3435123212缺水年数占预测年数比例/%89.592.131.684.231.6缺水年平均缺水量/108m36.667.644.506.584.03缺水年平均缺水指数0.20190.22170.15590.20080.1413

张掖盆地地处西北干旱半干旱区，降水量少、蒸发量大导致的缺水问题会极大制约当地社会经济的发展。“一带一路”倡议的提出和国家相关扶持政策的出台，给张掖盆地各区县提供了良好的发展机遇。在现有水资源的状况下，一味发展经济而不顾水资源的承载能力，必然是不可持续的，也与党中央的政策初衷相违背。张掖盆地未来发展模式的选择，既要考虑经济的发展速度和规模，又要保护水资源等自然资源。本文中的情景S5既保证了人口和经济有一个适当的增速，又采取了一定措施来保护水资源，可极大减缓缺水程度及影响，是符合可持续发展理念和内涵的发展模式，适合研究区未来的发展，可以给政策制定者提供科学有效的参考。

5 结 论

地处西北干旱半干旱区的张掖盆地的发展，受到水资源的制约。对于未来需水量的预测和缺水问题的研究，是解决张掖盆地水资源可持续发展的重要和有效途径。

本文通过将系统动力学方法和宏观经济模型相结合，细化了需水量的计算方法，在此基础上建立张掖盆地水资源利用系统动力学模型。对该模型进行了定量化的处理，获得了模型中各变量之间的定量化方程。通过对各情景模拟结果的比较和分析，选出最符合可持续发展内涵的原则的发展情景，为政策制定者提供科学有效的参考。本文主要得出以下几点结论：

(1)基于宏观经济模型的需水量计算方法考虑了影响需水量的各种社会经济因素，将它与系统动力学方法结合，能更好地刻画研究区的系统行为，准确合理地预测未来的需水量。

(2)伴随着社会经济的发展，张掖盆地需水量会越来越大。预测期内(2013-2050)，5种情景(S1～S5)下每年平均总需水量分别是28.58×108、30.14×108、22.31×108、28.10×108和21.87×108m3，缺水时间占总时间的比例分别为89.5%、92.1%、31.6%、84.2%和31.6%，缺水年的平均缺水量分别为6.66×108、7.64×108、4.50×108、6.58×108和4.03×108m3，缺水年的平均缺水指数分别为0.2019、0.2217、0.1559、0.2008和0.1413。因此，综合考虑经济社会发展、城镇化的影响和水资源节约的情景S5是最符合可持续发展内涵和原则的情景，是研究区未来应该采取的发展方案。研究区的决策者在制定经济社会发展及水资源保护等政策时，应该考虑情景S5所提出的方案。

(3)水资源的可持续发展，不仅需要政府的政策引导，更需要社会公众的参与。政府在“开源”方面的作用比较大，而公众则更多地充当“节流”的主力军。只有政府与公众的协调一致，才能保证水资源和经济社会的可持续发展。

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