玛纳斯河流域用水结构演变及其驱动力探析

2020-11-12

山西水土保持科技 2020年3期

（新疆玛纳斯河流域管理局）

我国西北干旱区是水资源十分缺乏的地区，其主要水资源来自山区少量降水和冰雪融化水，各地水资源分布极不均匀。随着社会经济不断发展，水资源严重不足现已成为“瓶颈”。针对此，要想真正解决该地区的水资源不足问题，需要以用水结构演变的主要驱动力为基础，优化用水结构，合理开发利用水资源，促进区域社会经济发展。本项研究以新疆玛纳斯河流域为例，利用信息熵理论及灰色关联分析法，通过分析该流域近几年来的用水量熵值、均衡度动态演变，量化水结构演变和主要影响因素之间的响应关系。

1 区域概况

玛纳斯河流域源于天山北麓，位于新疆维吾尔自治区南部准噶尔盆地。流域总土地面积2.655×104km2，其中灌溉面积5 470 km2，主要包括石河子市、沙湾县、玛纳斯县等14个农牧团场灌溉区，属于我国特大型综合灌溉区域。流域水系主要由6条内陆河组成，分别为大南沟河、宁家河、塔西河、玛纳斯河、金沟河、巴音沟河等。玛纳斯河流域位于盆地中央，四周均有高山，海洋气流受高山阻挡，形成了温带大陆性气候。一年四季温差均比较大，日照充足，年平均降雨量150 mm左右，年蒸发量1.3×103mm。流域内可用水资源总量25.43×108m3，水量补充主要依靠少量降雨和冰雪融化水。

2 研究方法

为了研究新疆玛纳斯河流域用水结构演变的主要驱动力，分析了近十几年的相关气象、水文数据和经济资料，对用水结构演变规律和驱动力因素进行了具体分析。涉及到的用水数据计算采用Hargreaves法（H-S）进行，该方法是加利福尼亚州学者利用牛毛草蒸渗仪，分析推导出估算ET0（蒸发蒸腾量）的计算方法。

2.1 研究区域主要用水系统结构

研究区域水资源的传统利用方式，可分为生活用水、农业用水、工业用水三大部分。随着人们对自然资源保护意识的提高和广大居民对良好生态环境的新要求，在传统用水结构方式基础上，增加了生态用水。所以，应把生态用水作为主要用水计划中的一部分，进行水资源统计。就目前情况而言，生态用水提出的时间较短，也没有具体分类，所以在本项研究分析中，将农田灌溉作为农业用水进行统计，将城市绿化灌溉作为生活用水进行统计。

影响用水结构演变的驱动因子很多，且呈现多角度、多元化的特点。研究引用吕翠美等学者《关于用水结构变化主要驱动力因子灰色关联度分析》一文中的19项主要驱动因子，对研究区域生活用水、农业用水、工业用水三大用水系统进行驱动力分析。主要驱动因子见表1。

2.2 信息熵理论

信息熵在数学上是对信息进行量化，对信息统计具有划时代的意义。本项研究依据信息熵理论，统计分析随机变量分散变化程度，主要目的是描述信息含量多少。针对不确定性系统，随机变量主要分为连续型随机变量和离散性随机变量，用符合X表示随机变量的状态特征。本文研究新疆玛纳斯河流域用水结构演变及驱动力，主要涉及离散性随机变量。依据信息熵理论，假若离散性随机变量x有n种取值，分别为：x1、x2、x3，…，xn，其中n≥2，则相应的概率值P为p1、p2、p3，…，pn，其中0≤pi≤1，i=1，2，3…，n，且要符合∑pi=1。此时，所分析的离散性随机变量信息熵符合以下公式：

表1 三大用水系统主要驱动因子

式中：H（x）——离散性随机变量的信息熵；

E——不确定-logpi的平均值。

从上述公式可以得出：如果某一件事发生的概率为0，则信息熵H（x）为1；如果某一件事发生的概率为1，则信息熵H（x）为0。正常情况下，这两种极端情况均不会出现，信息熵值常介于H（x）max和H（x）min之间。综合分析在不同时间范围内水资源利用类型的不一致，所以，在香农公式的基础上引入均衡度（J）概念，即：

根据本项研究涉及的ln（3）取值为1.099。由上述公式可以得出结论：离散性随机变量信息熵值随着无序程度变化而变化，当系统无序程度越高，信息熵值就越大，这时系统结构均衡度越趋于稳定；均衡度J越大，单一用水系统影响值越小，这时系统均衡度较好，系统越趋于稳定。

2.3 灰色关联分析法

灰色关联分析法又叫灰色关联度，主要用于分析两个或多个因素之间相似或相异程度，是衡量多种因素之间关联度的主要分析方法。在因素变化过程中，若因素之间变化趋势一致，则同步变化趋势较高，可以证明因素之间关联度较高；反之，则可以认定因素之间关联度较低。本项研究在用水结构演变数据基础上，采用灰色关联分析法，量化生活用水、农业用水、工业用水的主要驱动要素，通过因素之间的关联度分析，确定用水结构演变的主要驱动因子，从而确定用水结构演变规律，为水资源综合利用提供重要数据参考。

3 用水结构演变分析

新疆玛纳斯河流域用水结构演变主要包括两部分：一是各用水系统用水比例调整；二是用水系统总用水量变化。用水系统比例可以反映城市发展情况：若工业用水比例较高，则可以确定区域城市发展较快，经济水平较高；若农业用水占比较大，则可以说明农业是此区域发展的主要产业，从侧面体现经济发展比较落后。

3.1 用水量变化

根据新疆玛纳斯河流域水资源管理处、气象站等机构提供的2005-2018年相关数据资料，统计出石河子市、沙湾县、玛纳斯县等14个农牧团场生产总用水量维持在24.37×108-25.79×108m3之间。随着环境保护力度的加大，水资源总用量呈缓慢降低趋势。分析三大主要用水系统数据，农业是该地区的主要生产方式，总用水量最大，工业用水、生活用水均较少；但随着城市化进程的加快，该区域农业用水逐渐下降，工业用水、生活用水逐渐上升（图1）。

图1 2005-2018年用水系统比例变化

3.2 基于信息熵理论的用水结构演变分析

信息熵和用水均衡度变化趋势见图2。从图2数据变化可以看出，信息熵数值变化趋势和均衡度的变化趋势一致，都是呈逐渐上升趋势。主要原因是我国对新疆地区开展经济支持，随着西部大开发战略的不断推进，该区域工业化程度不断提高，工业用水增加。另外，随着节水灌溉技术的推广，使农业用水量不断减少。从整体信息熵和用水均衡度变化趋势来看，近十几年增长速度较为缓慢，说明用水结构依旧存在不合理现象。

图2 用水结构信息熵和均衡度变化

4 用水结构演变主要驱动因子关联分析

4.1 生活用水主要驱动因子分析

在进行生活用水主要驱动因子分析时，将城市绿化用水纳入生活用水中进行统计，将人均每年可支配收入、城市人口、农村人口、城镇化建设用地面积、城镇化率、城镇建设绿地覆盖率等驱动因子作为比较序列，将生活总用水量作为参考序列，进行各驱动因子之间的关联度分析。分析结果见表2。

4.2 农业用水主要驱动因子分析

农业用水驱动因子主要分为社会经济驱动因子（棉花种植比例、灌溉面积、农业人口、年末养殖牲畜存栏数、林果种植面积、节水灌溉比例）和自然环境驱动因子（气温、可耕地盐碱化面积、ET0），将两者作为比较序列，农业总用水量序列作为参考序列，进行各驱动因子之间的关联度分析。分析结果见表3。

表2 生活用水主要驱动因子关联度分析

表3 农业用水主要驱动因子关联度分析

4.3 工业用水主要驱动因子分析

工业用水主要是指在进行工业生产时的总用水量，用水主要以新鲜自来水为主，本文分析的工业用水不包含重复循环利用的水资源。在进行工业用水主要驱动因子分析时，将工业产值、工业用水重复利用率、工业废水排放量、重工业比例作为比较序列，将工业总用水量序列作为参考序列，进行各驱动因子之间的关联度分析。分析结果见表4。