水资源输入型城市水环境承载力SD预警模型构建与应用——以昆明市为例

薛 敏，高 伟

(云南大学 生态与环境学院，昆明 650091)

水是基础性的自然资源，是制约区域经济社会可持续发展关键环境要素，水资源与城镇化的协调又是推动区域社会经济发展的关键[1]。由于城市社会经济发展对水资源的需求不断增加，当超出水环境承载能力时，就会对水环境系统产生压力，水环境系统反过来制约经济社会的发展。水环境承载力成为我国水环境政策制定的重要依据，开展水环境承载力的研究可为水环境保护管理部门提供重要的科学支撑。

水环境承载力的概念最早源于生态学中“承载能力”一词，是自然资源承载能力的一部分[2]，但不同学者对水环境承载力的理解存在差异，目前尚未形成统一认知的概念与内涵。早期水环境承载力被认为是某一时间、某一地区、某种状态下水资源对人类活动的支持能力[3-4]，随着经济社会发展与环境关系认知的深入，随后发展出具有一定经济社会内涵的定义，将水环境承载力的承载客体指向区域社会经济发展和人口规模的最大容量[5]。当前的定义多是在保障区域水环境功能正常的前提下，研究水资源和水环境系统对人类社会的支持能力。城市作为典型的开放系统，与城市边界外存在频繁的物质交换，其中水资源是重要的输入物质。跨区域调水在解决城市水资源和水环境问题中已经获得广泛应用。本研究认为的城市水环境承载力是城市一定规模的经济发展水平和技术条件下，综合考虑本地与区间水资源交换条件时，水环境系统对人类活动的支撑能力。

从研究方法看，目前还未形成完整统一的水环境承载力评价体系[6]，主要的评价方法有多目标评价法、综合评价法、系统动力学法、生态足迹法、人工神经网络法[7-11]等。如齐心等采用压力-状态-响应评估模型对北京市水环境承载力进行评价，得出其水环境压力逐渐增大而水环境状况基本稳定[12]；王秦等采用模糊综合评价法评价研究区域水资源承载力及其他各项指标承载力，并进一步得出研究区域资源承载状况[13]；Wang等结合层次分析法和系统动力学法，评价了抚顺市在不同发展模式下的水环境承载力及各方案可行性[14]；高伟等采用系统动力学模型对牛栏江流域上流水资源承载力进行评价，并提出相应措施[15]；秦海旭等通过对南京市环境承载力的评价，得出南京市水资源均处于不同程度的超载状态，并提出了提高出水处理率、产业升级等措施[16]；崔丹等通过系统动力学法对昆明市水环境承载力进行预警，结果显示水环境难以支持社会经济发展，必须进行相应的排警决策[17]；蓝希等对长江经济带战略下的武汉城市水环境承载背景进行研究，得出提升武汉水环境承载力的关键因素是水污染控制[18]；崔丹等通过建立湟水流域结构方程模型来评价污染物排放因素与水环境承载状态的相关关系，并提出了分区精细化管理的措施[19]；夏继勇通过建立SWAT模型，评价了不同水文状况下过境水影响区域水资源承载力[20]。其中，系统动力学(System Dynamics，简称SD)模型是以反馈控制理论为基础、以计算机仿真模拟技术为手段研究复杂的社会经济资源环境系统的行为和关系的方法[21], 具有灵活性、动态性、直观性及多变量等优点[22]，因此目前在处理复杂、反馈和时变的水文水资源问题上具有一定的优势。

目前，城市水环境承载力的研究区域主要关注区域自身资源环境约束，对外流域调水的影响考虑较少，特别是高原城市的水环境承载力研究关注不多。城市作为人类活动强度较高的区域，存在高度的外部资源依赖性，因此考虑外部资源输入的水环境承载力的影响具有十分重要的现实意义。

滇中城市群是云南省开发强度最高的经济核心区，也是水资源相对短缺和水环境污染较为严重的区域。研究该区域的水环境承载力对于揭示高原城市可持续发展制约因子十分重要。本研究以滇中城市群最大的城市——昆明市为案例区，构建了以污染物排纳为核心的水环境承载力SD评估预警模型，通过测试不同调水和环境经济发展情景，模拟昆明市未来的水环境承载力变化特征，识别关键制约因素，为高原城市可持续发展提供调控对策建议。

1 研究区概况及数据来源

1.1 研究区概况

昆明市是云南省政治和经济中心，地处云贵高原中部，位于云南省中东部(E102°10′-E103°40′，N24°23′-N26°22′)。昆明市中心海拔约1 891 m，总体地势北部高，南部低，由北向南呈阶梯状逐渐降低。昆明市年平均气温为16.5℃,多年平均降水量为207.68×108m3，水资源总量为73.59×108m3。全市年均降雨量980.4 mm，5-10月份为雨季，降水量占全年的85%左右。全市河流分属金沙江、南盘江、元江三大水系，位于昆明西南的滇池同盘龙江、宝象河、呈贡大河、柴河等13条河共同构成滇池水系，多年平均径流量为7.5×108m3。

2018年，昆明市人均水资源量950 m3，低于1 700 m3警戒线，且随着人口增长不断下降。2018年，滇池全湖整体水质为Ⅳ类，综合营养状态指数为57.7，营养状态为轻度富营养，与2017年相比水质有所好转。在35条入滇河道中，3条河道断流，24个入湖断面水质达标，8个入湖断面水质未达标，综合达标率为75.0%。由图1可知，为有效解决昆明市缺水和滇池污染问题，2013年底实施了牛栏江-滇池补水工程，年输水量5.88×108m3，引水规模达34.9×108m3的滇中引水工程也进入施工阶段，水资源输入成为支撑昆明市环境经济发展的重要条件。

图1 研究区地理位置Fig.1 Geographical location of the study area

1.2 数据来源

本文所建立的昆明市水环境承载力SD模型数据主要为经济社会参数、水资源参数和水环境参数。其中经济社会参数来源于《云南省统计年鉴》(2006-2018)、《昆明统计年鉴》(2006-2018)、《昆明市国民经济和社会发展统计公报》(2006-2018)、《昆明市生态环境状况公报》(2006-2018)；水资源参数来源于昆明市水资源公报和昆明市水资源总体规划。水环境参数包括污水处理量、主要污染源排放量等，来源于昆明市生态环境科学研究院。

2 研究方法

2.1 水环境承载力评估方法

根据水环境承载力的定义，水环境承载力是区域污染物排纳关系的综合体现。基于木桶原理，选择约束较大的环境因子作为反映区域综合承载状态的指数，本研究定义水环境承载力综合指数作为评价区域是否超载的定量指标，其计算公式为：

(1)

式中：WECI(Water Environment Carrying Capacity Index)为水环境承载力综合指数(无量纲)；WPD(Watershed Pollutant Discharge)为污染源的污染物入河总量，t/a；WECC(Water Environment Carrying Capacity)为水环境容量，t/a；下标i为常见污染物类型(化学需氧量、氨氮)。

计算两种污染物的排放与容纳关系，选取排纳比最大(即承载压力最大)的指标表征水环境承载状态。当WECSI等于1，说明研究区承载力与压力平衡；小于1，说明尚有承载余量；大于1，说明超载；数值WECSI-1表示超载的倍数。

污染物入河总量可采用如下公式：

WPDi=PDi·PICi+NPDi·NICi

(2)

式中：PD为点源污染物排放量，t/a；PIC为点源入河系数；NPD为非点源污染物排放量，t/a；NIC为非点源入河系数。

水环境容量考虑本地水资源的环境容量和调水带来的环境容量。参考《水域纳污能力计算规程》(GB/T25173-2010)，昆明市主要河流为流量小于150 m3/s的中小型河段，可采用一维模型计算环境容量，湖库的纳污能力采用零维模型计算。水环境容量的计算公式如下：

WECCi=WCRi+WCLi+WCIi

(3)

式中：WCR为河流水环境容量，t/a；WCL为湖库水环境容量，t/a；WCI为输入水资源的水环境容量，t/a。

河流的水环境容量计算公式如下：

(4)

式中：WCR为河道水环境容量，t/a；RL为河段的纵向距离，m；u为设计流量下的河道断面平均流速，m/s；Q为设计流量，m3/s；K为污染综合衰减系数，1/d；CO为断面初始浓度值，mg/L；CS为水质目标浓度值，mg/L。

水库和湖泊的水环境容量采用零维模型计算。具体公式如下：

WCLi=31.536·(CSi·Q+K·CSi·RV/86400)

(5)

式中：WCL为湖库水环境容量，t/a；Q为设计出库(湖)流量，m3/s；V为死库容或设计库容，104m3。

水资源输入带来的水环境容量主要考虑稀释能力，参考灰水足迹计算方法[23]，调入水量带来的水环境容量计算公式如下：

WCIi=100·WI·(CSi-CIi)

(6)

式中:WI为调水水资源量,108m3/a;CS和CI分别为本地地表水环境质量标准和调入水的水质浓度，mg/L。

2.2 水环境承载力模拟关键指标

城市水环境承载力变化主要承载主体和客体的相对变化影响，即受到经济社会和水环境调控影响。将水环境承载力系统分为经济社会和水环境调控两个模块。经济社会模块中的评价指标为人口年均增长率、城镇化率年变化、工业增加值年变化率、大牲畜存栏量年增长率、猪出栏量年增长率、羊存栏量年增长率、家禽出栏量年增长率、化肥施用量增长率；环境调控模块受到水资源影响，由于本地水资源量相对稳定，因此关键调控指标为跨流域输入水量，在本研究中为牛栏江调水量和滇中调水量。

2.3 SD模型的构建与验证

2.3.1 模型构建

在剖析水环境承载力及其各影响因子反馈机制的基础上,利用系统动力学Vensim软件,建立研究区水环境承载力SD模型(图2)。该模型共有129个变量，其中状态变量8个，辅助常量50个，常量47个。与现有水环境承载力SD预警模型相比，本研究引入了调水模块，调水对区域水环境承载力的影响主要体现在其提供了水环境对污染物的承载能力，在模型中以水环境容量指标体现。

图2 城市水环境承载力SD模型流图Fig.2 SD model flow diagram of urban water environmental carrying capacity

2.3.2 模型灵敏度测试

参数灵敏度检验结果表明，模型主要变量对参数变动的灵敏度较低，平均为0.191，表明模型的稳定性较好(表1)。

表1 SD模型主要变量灵敏度测试结果Tab.1 Sensitivity test results of major variables of SD model

2.4 预警情景设计

水环境承载力预警是在一定的经济社会发展和环境治理情景下的模拟，因此需要设置相应参数体现未来可能出现的政策环境。根据水环境承载力的关键指标，设置以下4种情景：

1) 历史趋势情景：该情景是用于模拟水环境承载力下限，即不采取进一步环境调控措施，在保持经济社会发展的历史趋势下，模拟未来的水环境承载力变化。

2) 经济社会约束情景：限制经济规模和发展速度，但不考虑水资源的调控，将经济社会各参数规划目标作为计算参数设置情景，模拟限制经济社会发展对水环境承载力的影响。

3) 环境调控约束情景：外流域调水是昆明市环境调控的重要措施。考虑水资源的调控，但不限制经济规模和发展速度，将水资源调控规划目标作为计算参数设置情景。

4) 共同约束情景：既限制经济规模和发展速度，又考虑水资源的调控，将经济社会和水资源调控规划目标作为计算参数设置情景。

在不同的发展与治理水平情景下，承载力的计算结果不同。采用情景分析方法，设计以下4种预警情景(表2)：

表2 昆明市水环境承载力预警情景方案Tab.2 Kunming Water environment carrying capacity early warning scenario

3 结果与讨论

3.1 现状水环境承载力评估

模拟结果表明，2018年(基准年)昆明市化学需氧量承载力指数为1.195，氨氮承载力指数为1.143。根据水环境承载力指数的计算公式，承载力指数取约束较大的因子，故2018年昆明市水环境承载力指数为1.195，呈超载状态，超载0.195倍。在一定程度上表明，昆明市水环境无法承载当前经济社会发展规模。若要满足经济社会的可持续发展，昆明市必须采取有效的节水、治污、减缓经济社会发展等降低水环境承载力的政策与措施。

从现状各污染源产污状况(图3)可以看出，畜禽养殖是昆明市首要污染来源，减小畜禽养殖规模、规模化养殖替代散养对减少污染和改善昆明市水环境承载力至关重要。其次，化肥流失导致的氨氮污染也是氨氮排放的重要来源之一，降低化肥施用量或灌溉水收集处理可作为控制氨氮污染的重要措施。总体来看，农业面源污染是影响昆明市水环境承载力的关键因子，昆明市应当合理推进产业结构转型，为地区经济与水资源的协调发展打下坚实的基础。

图3 现状污染源产污状况图Fig.3 Diagram of current pollution source′s pollution production

3.2 情景预测与分析

通过决策参数的设定与调整，运用Vensim.DSS软件,得到4种预警情景下的水环境承载力指数变化趋势图(图4)。

图4 不同情景下的水环境承载力指数Fig.4 Water environmental carrying capacity index under different scenarios

1) 历史趋势情景：在历史趋势情景下，水环境承载力指数由2018年的1.195增长到2030年的2.915，超载1.915倍。若按现状水平发展，昆明市水环境承载力指数将以较快的速度增大，即水资源短缺与水污染问题将迅速加重，所面临的的水环境问题将十分严峻。

2) 经济社会约束情景：在经济社会约束情景下，水环境承载力指数由2018年的1.195增长到2030年的2.168，超载1.168倍。通过对经济社会发展速度与规模的控制，即控制人口的增长速率和工业畜牧业规模，水环境承载力指数上升速度明显减缓。若该情景发展，昆明市水资源短缺与水质恶化的问题可得到一定控制。

3) 环境调控约束情景：在水环境约束情景下，水环境承载力指数由2018年的1.195增长到2030年的2.255，超载1.255倍。通过调水，昆明市水环境承载力指数在短时间内迅速降低，随后又以较快的速度开始上升。这说明调水只能在短时间内改善水质，但不能从根本上解决昆明市水资源短缺与水污染问题。

4) 共同约束情景：在共同约束情景下，水环境承载力指数由2018年的1.195增长到2030年的1.677，仅超载0.677倍。在经济社会调控和调水共同作用下，水环境承载力指数以最慢的速度增长，符合预期结果。

虽然共同约束下水环境承载力呈现最好的状态，但其所需成本也是最高的。对比经济社会约束和水环境约束发现，在2029年之前，调水对水环境承载力的影响优于经济社会调控对水环境承载力的影响；但在2029年之后，经济社会调控对水环境承载力的影响则优于调水。故从长远考虑来看，控制经济社会发展速度与规模更利于昆明市水环境承载力的改善。

观察化学需氧量和氨氮承载力指数变化趋势可以发现(图5)，在基准年氨氮承载力指数略低于化学需氧量承载力指数，在预测年份内氨氮承载力指数则以高于化学需氧量承载力指数的增长速度成为昆明市水环境承载力的首要限制因子。在历史趋势情景和环境调控约束情景下，两种污染物承载力指数均处于较高的增长速度；在经济社会约束和共同约束情景下，两种污染物承载力指数增长速度有所减缓，仍表明控制经济社会各项指标更利于昆明市水环境承载力的改善，但对于严重缺水而必须依靠外流域水资源输入型城市，调水仍是必不可少的一项措施。

图5 不同情景下COD、氨氮承载指数Fig.5 COD and ammonia nitrogen carrying indexes under different scenarios

3.3 调水对城市水环境承载力的影响

调水可改善水资源时空分布不均匀的问题，是实现水资源优化配置最有效的措施, 跨流域调水已成为我国干旱缺水城市解决水资源短缺的重要措施之一[24-25]。因此，除了研究如何有效利用本地区的水资源、提高水资源综合利用效率外，跨流域调水也应在有条件地区进行研究和展开。在对西北干旱区水资源约束型城市发展研究中，跨区调水对城市化发展起决定性作用[26]。本研究预警结果显示，通过调水，城市水环境承载力指数在短时间内大幅下降，由2018年的1.195下降到2019年的1.078，下降9.8%，水环境承载力呈现好转的趋势，但随后水环境承载力指数又开始上升，呈恶化趋势。调水影响水环境承载力的机制是通过增大水量来稀释污染水体，提高水体污染物容量，对水环境承载力的改善具有显著效果，但其存在问题是作用时间短，治标不治本，且成本较高。

结合昆明市现有调水规划，在水环境承载力预警模型中增加调水模块，体现了水资源综合利用率和水环境容量的统一，使得模型模拟结果更符合实际情况。不足之处在于调水水质的不确定性，使得调水环境容量处于动态变化，水环境承载力也随之变动，降低了预警结果与承载力变化趋势的准确性。

4 结论与展望

1) 通过将水环境承载力评价模型与SD模型耦合，建立了水环境承载力的预警模型，并设置了4种发展情景，预测不同发展模式下的水环境承载力变化，综合分析得出共同约束情景下水环境承载力呈现最佳状态，该情景更有利于缓解昆明市水资源短缺问题，进而实现经济社会与水环境保护协调发展。

2) 分析污染物承载力可以发现，氨氮承载力总是高于化学需氧量承载力，这说明研究区域氨氮负荷较高，对研究区水环境承载力起决定性作用，因此控制氨氮污染物的排放对控制水环境承载力至关重要。

3) 目前应采取的主要措施为:调水引水缓解昆明市水资源短缺现状，减缓人口增长、放缓经济社会发展速度规模、畜禽养殖规模化以减少污染物排放，进而实现水资源的可持续发展。

水资源是水环境承载力形成的重要基础，目前水环境承载力分析偏重于污染物指标，未来的分析有必要耦合水资源和水环境模块，综合分析城市水环境承载力的制约因子。