基于DPSIR-EES和SD模型的海绵城市建设绩效评价
2021-03-05吴京戎，姜金延
吴 京 戎，姜 金 延
(1.湖北工业大学 土木建筑与环境学院，湖北 武汉 430068； 2.湖北工业大学 工程技术学院，湖北 武汉 430068)
我国城镇化程度不断提高所带来的水生态失衡、水污染严重和城市洪涝频发的城市水问题，亟需解决。2013年的中央城镇化工作会议中提出了“防止洪涝灾害，打造自然蓄水、自然渗透和自然净化的海绵城市”，为解决城市水问题与城镇化的矛盾提供了新思路。随着相关政策的陆续出台，海绵城市在我国发展至今，已初具规模[1]。建立科学全面的绩效评价体系，是检验海绵城市建设成效和推进海绵城市有序发展的重要举措。
在国外，北美的低影响开发(LID)[2]、澳大利亚的水敏感城市设计(WSUD)[3]和英国的可持续城市排水系统(SUDS)[4]已发展得较为成熟。Hua等[5]建立了基于生命周期成本分析、层次分析法和后悔决策理论的综合评价体系，以对LID进行全方位的绩效评价；Lerer[6]等综述了WSUD 3类决策支持模型的发展，3类模型包括：量化模型(量化水力影响、水文影响、水质影响、非流动相关影响及经济影响)、评估模型和技术模型，并提出将模型已存信息可视化以对其进行综合评价；Pappalardo等[7]考察相关政策标准，并通过这些政策在国际城市的应用，评估其普遍的绩效特征，并在此基础上提出了支持城市居住区SUDS实施的新绩效标准。在国内，国家财政部和住房城乡建设部出台的《海绵城市建设试点绩效评价指标体系》只是从整体方向把控海绵城市的绩效水平，相关学者所采用的熵权TOPSIS法[8]、云模型[9]、群组评价[10]和层次分析法[11]虽能从主客观角度反映海绵城市建设绩效水平，但仍未体现其系统性和内在联系。
基于此，本文通过结合环境及可持续发展的DPSIR(驱动力-压力-状态-影响-响应)理论与EES(生态-经济-社会)理论以及系统动力学理论，将海绵城市作为一个动态系统，在现有的以水为中心的绩效评价体系基础上，兼顾海绵城市生态系统的因果关系和其内部的生态、经济、社会复合属性，构建新的海绵城市建设绩效评价模型，为未来海绵城市的量化评估和标准化推广提供新的研究思路和理论依据。
1 海绵城市绩效评价体系构建
1.1 DPSIR-EES模型
DPSIR(Driving force-Pressure-State-Impact-Response)理论最早是由经济合作与发展组织(OECD)在1993年对PSR模型和DSR模型修订后提出的[12]，现已逐渐成为解决环境和社会发展关系问题的有效工具，其内部元素关系如图1所示。DPSIR模型能揭示环境与经济的因果关系，并有效地整合资源、发展、环境与人类社会问题[13]。其运作模式是以社会、经济或环境发展形式出现的驱动力对环境施加压力，从而导致环境状况的变化，引起社会反应的影响，从而反馈到驱动力、压力、状态或影响中[14]。EES是我国著名生态学者马世骏[15]在1984年提出的 “社会-经济-自然”复合生态系统理论，能反映系统内部的生态、经济和社会的三维复合属性。将DPSIR与EES有机结合，可同时兼顾系统各因素的因果关系和其内部的生态、经济、社会复合属性，从而能科学系统地评价海绵城市的建设成效。
图1 DPSIR内部元素关系Fig.1 DPSIR internal element diagram
1.2 SD模型
系统动力学(System Dynamics，简称SD)模型由麻省理工学院的Forrester教授于1956年提出[16]，是将系统科学理论与计算机仿真紧密结合、研究系统反馈结构与行为的一门科学。SD模型认为系统的行为模式与特点主要取决于其自身内部的结构，将整个系统作为反馈系统分析处理问题来得出合理的结论[17]。系统动力学建模步骤如图2所示。
图2 系统动力学建模步骤Fig.2 System dynamics modeling steps
1.3 绩效评价指标体系的建立
1.3.1界定系统边界与组成
首先，明确建模目的为评价海绵城市的绩效水平，由于本模型设计的系统包含DPSIR和EES两个系统组成的耦合系统，故此系统边界为DPSIR-EES耦合系统。再根据权威机构发布的指标体系和实地调研结果，确定了27个主要变量组成系统的影响因素。系统组成如表1所示。
表1 海绵城市绩效评价模型系统组成Tab.1 System composition of sponge city performance evaluation model
1.3.2因果反馈关系和系统流图
本文基于DPSIR的因果关系，应用Vensim DSS 6.5E软件建立了海绵城市绩效评价指标体系因果关系反馈回路，并构建了海绵城市绩效评价指标体系流图。指标体系流图如图3所示。此模型因果关系反馈回路众多，由于篇幅所限，故选取其中两条反馈回路进行分析。
图3 海绵城市绩效评价指标体系流图Fig.3 Flow chart of sponge city performance evaluation index system
(1) 人口数→(-)城镇化率→(+)城市建成区面积→(-)绿地率→(+)项目生态效益→(+)项目绩效水平→(+)人口数。该反馈回路为正反馈回路。表明随着人口数的增加，城镇化率降低，城市建成区面积也降低，绿地率反而增加，项目生态效益增加，导致项目绩效水平提高，最后反馈到人口数。
(2) 人口数→(-)人均月用水量→(-)居民供水价格→(+)居民用水价格→(-)项目社会效益→(+)项目绩效水平→(+)人口数。该反馈回路为负反馈回路。表明随着人口数的增加，人均月用水量降低，居民供水价格增加；而在居民用水价格降低时，项目社会效益增加，导致项目绩效水平提高，最后反馈到人口数。
2 海绵城市绩效评价模型仿真分析
2.1 项目概况
汉阳四新示范区海绵城市建设(芳草溪海绵改造工程等)项目位于具有“九省通衢”美称的江城——武汉。东靠长江，南邻三环线，西至龙阳大道，北抵汉新大道，示范区面积约15.50 km2，现状建成区域面积567 hm2，已建(在建)地块面积729 hm2，待建地块面积262 hm2。项目细分国博区、梅子北区、梅子南区、芳草北区、芳草南区、方岛湖心区等6个区域。本文涉及其中35个子项目，项目明细如表2所示。
表2 汉阳四新示范区海绵城市建设项目子项目明细Tab.2 Subitem list of the pilot area in Hanyang District
2.2 SD模型的仿真与分析
2.2.1参数和方程设置
以2015～2035年为时间边界，设仿真步长为1 a，并查阅中国城市统计年鉴、武汉统计年鉴、武汉市水资源公报、武汉市环境质量状况公报等资料，将2015年数据作为相关状态变量和常量的初始值，编辑各变量的方程式。部分初始参数及方程式如表3所示。为了使设计模型与实际更为相符，本文采用以时间(
表3 部分初始参数及其方程式Tab.3 Some initial parameters and equations
表4 相关变量表函数取值Tab.4 WITH LOOKUP values of related variables
2.2.2有效性检验
完成系统的参数设置和方程输入后，进行试运行，根据报错信息对模型反复修改和调试，仔细审查系统内各变量的因果关系、方程式和量纲的正确性，直到模型初次运行成功，即可进行模型有效性检验。
(1) 真实性检验。取模型中部分状态变量的模拟数值与同年的实际值进行对比，相对误差在10%以内即表明模型真实有效。以2016年为例，武汉市人口数量模拟值为1 068万人，而真实值为1 076.62万人，相对误差0.8%；2016年武汉市GDP模拟值为12 060亿元，而真实值为11 912.61亿元，相对误差1.2%，即模型与实际基本相符，通过真实性检验。
(2) 稳定性检验。通过改变模型的时间步长来验证模型是否有变异性差错，根据变量的变化情况检验整个模型的稳定性。本文通过改变时间步长为0.5，1 a和1.5 a对系统进行仿真模拟，发现模型运行稳定，各变量的变化趋势和幅度高度一致，能通过稳定性检验。
2.2.3模拟结果分析
以汉阳四新示范区海绵城市建设(芳草溪海绵改造工程等)项目为研究对象，利用Vensim DSS 6.5E软件对系统流图进行仿真模拟，模拟结果如下。
(1) 绩效水平分析。根据武汉市海绵城市专项规划和汉阳四新示范区海绵城市专项规划中提供的绩效标准，建立此案例所在区域部分绩效指标标准，将其输入模型中得到对应的绩效水平评价标准，如表5所示。由表5可知，项目绩效水平小于0.294时不合格，在0.294和0.317之间为合格，大于等于0.317时为优秀。
表5 案例区域部分绩效指标标准及对应绩效水平Tab.5 Performance index standards and corresponding performance levels of some cases in the region
通过对系统仿真模拟，得到项目绩效水平，如图4所示。图4显示项目绩效水平最低值为0.3351，大于0.317，故汉阳四新示范区海绵城市建设(芳草溪海绵改造工程等)项目绩效评价结果为“优秀”。
图4 项目绩效水平Fig.4 Project performance level
将此结果与已有的项目绩效评价方法如熵权TOPSIS法、云模型和层次分析法结果进行对比(如表6所示)，评价结果基本一致。在同等条件下，将本文方法与精度准确度类似的方法对比，SD模型仿真通过方程式和表函数来建立系统内部关系，直接输入相关数据即可通过仿真模拟出所需结果，过程更简单。将本文方法与复杂程度类似的方法对比，本文方法的系统性和仿真性保证了其精确程度和真实性，结果更客观。
表6 本文方法与其他评价方法的结果对比Tab.6 Comparison of the result by the proposed method with the other evaluation methods
(2) 趋势分析。对海绵城市项目绩效水平和项目社会效益、经济效益、生态效益的模拟结果进行趋势分析，如图5所示。其中项目绩效水平在2015～2016年小幅增长，2016～2017年小幅下降，而在2017～2035年以后呈波动增长趋势；项目生态效益呈波动增长趋势；项目经济效益呈稳定小幅波动趋势；而项目社会效益则在2015～2016年剧增，2016～2017年剧降，2017～2021年又增加至临界点，往后2021～2035年呈平稳且微降趋势。这样的趋势变化表明海绵城市由于在2015～2017年间处于初步建设阶段，各方面未成熟，故此时绩效水平有小幅波动，而未来随着项目成熟度的提高，海绵城市绩效水平也在不断提高；项目的生态效益逐渐增强；经济效益波动范围变化不大；社会效益在2015～2021年这段时间内波动幅度大则是由于海绵城市项目在此段时间刚推行不久，对社会各方面影响较大，随着项目持续推进和不断完善，在2021～2035年以后项目社会效益逐渐平稳，且随时间变化有些微的下降，这可能与边际效益递减有关。因此通过趋势分析可知海绵城市项目发展趋势良好，可在现有项目基础上继续大力推广。
图5 海绵城市项目绩效水平和生态、经济、社会效益趋势Fig.5 Sponge city project performance level and trend of ecological，economic and social benefits
(3) 敏感性分析。敏感性分析是在模型完成后，分析观测量对控制量的敏感程度。本文选取相关政策发布量模拟200次后，分别对项目绩效水平、项目社会效益、项目经济效益、项目生态效益进行敏感性分析，如图6所示。项目绩效水平和项目社会效益呈带状图，通常称为敏感图和轨迹图。项目经济效益和项目生态效益则呈线状，无带宽。一般带宽越大、越敏感，越小、越不敏感。由此表明，项目绩效水平和项目社会效益对政策发布量的变化较为敏感，而项目经济效益和生态效益则不敏感。其他各变量的敏感性分析以此类推。
图6 相关政策发布量对项目绩效水平和项目社会、经济、生态效益的敏感性分析Fig.6 Sensitivity analysis of relevant policy releases to project performance level and project social，economic and ecological benefits
3 结论与建议
3.1 结 论
通过上述海绵城市绩效评价指标体系的构建与仿真，本文研究结论如下：
(1) 基于DPSIR、EES和SD理论，本文所构建的绩效评价指标体系包含了DPSIR-EES耦合系统下的城镇化率、年径流总量控制率、海绵城市资本投入量、地表水水质达标率等27个主要子指标。
(2) 从趋势预测来看，在系统保持稳定的情况下，未来海绵城市建设项目绩效水平会稳定增长，项目社会效益和生态效益也会稳步上升，而其经济效益则会在波动范围内维持稳定，海绵城市发展形势大好。
(3) 从敏感性预测来看，指标层中的径流污染控制量、年径流总量控制率、年SS总量去除率、相关政策发布量、政府海绵城市建设项目投资额、污水处理率等指标对项目绩效水平较为敏感，而生态岸线占比、自然湖泊保持率等指标对项目绩效水平不太敏感。
3.2 建 议
基于上述海绵城市绩效评价模型的研究结论，本文提出如下建议：
(1) 对于海绵城市的绩效评价研究，要从海绵城市的内涵出发，充分考虑其整体的复杂性和动态性，以及内部的因果关系和生态、经济、社会复合属性，从科学、完整、合理的角度对海绵城市进行系统性的评价。
(2) 对比现有的海绵城市绩效评价体系，要从海绵城市建设的实际成效出发，反复验证指标的可行性和准确性，以便及时更新和优化绩效评价体系，再以新的评价体系推动海绵城市的良性发展。
(3) 对于海绵城市绩效评价的发展，要与低碳城市、智慧城市等理念进行融合，从宏观角度考虑，以整个城市为主体，建立全方位、多角度的智能评价体系，以适应未来智能城市的发展趋势。
4 结 语
海绵城市的兴起是维持可持续发展和绿色发展的必然趋势，是落实生态文明建设理念的重要举措。然而目前国内对于海绵城市绩效评价的研究仍较为匮乏。本文结合环境及可持续发展的DPSIR(驱动力-压力-状态-影响-响应)理论与EES(生态-经济-社会)理论，将海绵城市看作一个动态系统，建立了基于DPSIR-EES和SD模型的海绵城市建设绩效评价体系，并以武汉市汉阳四新示范区建设项目为例进行实证分析。与熵权TOPSIS法、云模型法和层次分析法相比较而言，本文评价方法过程更为简化，准确度也有所提升，更为客观易用。可作为后续评判海绵城市建设绩效水平和推进海绵城市进一步发展的依据。
