水资源系统安全的不确定性思维:从风险到韧性

王红瑞, 杨亚锋,2, 杨荣雪, 邓彩云, 巩书鑫

(1.北京师范大学 水科学研究院 城市水循环与海绵城市技术北京市重点实验室,北京 100875; 2.华北理工大学 理学院,河北 唐山 063210)

在全球气候变化加剧和人类活动高强度作用的双重影响下,水资源短缺、水环境污染、水生态破坏、洪涝灾害和供需水关系严峻等一系列水问题频频发生且相互交织,给水资源系统的持续稳定带来了越来越多的潜在不确定性[1-2]。水资源的可持续开发与利用面临着严峻的挑战，水资源风险分析则是应对这个挑战的重要手段,已为水资源安全问题防范和不确定性诊断提供了科学依据[3-4]。

水资源系统风险研究往往依赖于统计数据,利用数学模型对以往风险事件进行分析,对未来风险事件进行预测,而想做到有效的预测,需要大量的样本,但有关水资源问题的研究恰恰面临资料不完备的问题[5]。此外,水资源风险分析强调风险事件发生的概率和损失程度,而忽视了风险事件发生后系统本身的应对问题。随着研究的深入和认知的提升,一种新的水资源不确定性思维——韧性逐渐形成并受到重视,即当系统受到不利事件的作用时,如何以有准备、有策略的方式主动并迅速采取应对措施、降低不利事件的冲击,复原或基本恢复到原先的结构和功能,并形成新的抵御风险的模式。

韧性思维在面对突如其来的各类灾害后所暴露出的脆弱性问题上提供了新的思路与视角。由于水资源系统本身的复杂性和对人类的重要性,从“反脆弱”转向对“韧性”问题的思考尤为重要。鉴于此,本文主要对水资源风险的内涵与分析方法进行论述,探讨韧性理念的产生、发展以及基本内涵,并对二者的关系进行讨论,旨在为相关研究和管理提供理论支持。

1 水资源系统风险分析

1)风险的内涵。风险的定义是水资源风险研究的基础,许多学者从多种角度进行了解读。TOBIN G等[6]、DEYLE R E等[7]认为风险是某一灾害发生的概率和灾害发生结果或期望损失的乘积。CRICHTON D[8]认为风险是关于损失的可能性,由危险性、脆弱性与暴露性3个因素决定。黄崇福[9]认为风险是具有非利性、不确定性与复杂性的三维概念。ZHONG Ping等[10]、韩宇平等[11]认为水资源风险是“水资源系统发生的非期望事件,并且导致了有害结果”。从以上定义可知,水资源风险包含水资源系统、非期望事件和有害结果3个要素。从风险分析的角度,水资源风险可以从风险受体、风险来源和风险表征等三大要素方面进行分析[12]。水资源风险来源包括自然和人为两方面。根据来源的特征,又可将水资源风险分为随机风险、模糊风险、灰色风险和多种不确定性耦合风险等。随机风险分析基于概率方法,但需要以大样本数据为基础。针对已有样本或信息不足的问题,模糊风险[13]、灰色风险[14-15]先后被提出；此后,在风险评估中,经常综合考虑两种不确定性风险,如随机模糊风险[16-18]、随机灰色风险[19]等。水资源风险内涵如图1所示。

图1 水资源风险内涵

2)风险的评估。经典风险理论认为,风险是某个客体遭受某种伤害、损失、毁灭或不利影响的可能性以及造成的可能损失。RENFORE N A等[20]认为风险评估应该包括两个主要方面:危险性评估和脆弱性评估;MILETI D S等[21]认为自然灾害风险评价指标为:危险的发生概率、暴露性和脆弱性。目前普遍认可的是：水资源风险由危险性、脆弱性与暴露性3个因素综合决定。危险性指某种危险发生的可能性或概率;脆弱性指某种危险所带来的潜在损失；暴露性指承险体对某种危险表现出的易于受到伤害和损失的性质,是风险发生的必要条件。

水资源风险评估方法研究主要围绕危险性、脆弱性和风险损失等因素展开，从理论角度出发,探究风险与各因素之间的函数关系。水资源风险的综合评价方法总体上可分为线性和非线性两种,多采用长系列逐月调算方法进行水资源供需平衡分析,获得评估年份的风险性能指标,然后选择一种数学模型进行风险评估[22]。危险性评价主要通过概率方法预测不利事件发生的概率及其损失[5]。脆弱性评价问题也可分为线性[23]和非线性[24]两种,主要是构建多维指标评估模型的问题。风险损失评估则可分为直接评估和间接评估两种。直接评估即用缺水量的相关指数来度量水资源系统失事带来的直接损失；间接评估则用来计算水资源系统失事造成的潜在经济损失,常用缺水量乘以水资源价格表示风险损失[25-28]。

在数学模型方面,Bollin C等[29]将风险表示成危险性和脆弱性之和；UN/ISDR[30]将风险表示成概率与脆弱性的乘积；钱龙霞等提出了危险性、敏感性和脆弱性的函数模型,并建立了风险等级的判别函数模型[31]；将风险定义为危险性和脆弱性相互作用而产生的潜在损失,提出水资源短缺风险的多重积分模型,将危险性和脆弱性相互作用的过程用多重积分表示[32]；将风险的形成看成是一个“生产过程”,通过投入一定数量的生产要素(危险性和脆弱性),生产出一定数量的“产品”(损失)，认为风险是一种产出与投入比,并建立了水资源供需风险的数据包络分析模型[33]。

从系统论的角度更容易理解。定义风险系统为“描述未来可能出现灾害或不利状态的系统”,其基本组成要素包括以下3个方面：①用危险性来描述的风险源。风险源不仅在根本上决定某种风险是否存在,而且还决定着该种风险的大小[34]。风险源是指促使损失频率和损失幅度增加的要素,是导致事故发生的潜在原因,是造成损失的直接或间接原因。②用脆弱性描述承险体的特征。脆弱性定义为一种状态,这种状态决定于一系列能够导致社会群体对灾害影响敏感性增加的自然、社会、经济和环境因素或过程[30]。③风险防范能力是人类社会尤其是承险者应对风险所采取的方针、政策、技术、方法和行动的总称,一般分为工程性防范措施和非工程性防范措施两类。防范能力也是某类风险能否产生以及产生程度的重要影响因素。

由于水资源系统是一个多属性的复杂系统,涉及到水文因子、水资源量因子、可供水量因子、需水量因子和水环境因子等诸多方面,因此建立风险评估模型时需要科学合理地识别主要影响因子和筛选关键特征信息,以避免将全部因子引进可能带来的维数灾难。此外,水文水资源风险分析领域存在数据或信息稀少、零散或缺损等现象,因此，基于大样本的常规统计分析方法的适用性及小样本条件下的水资源风险模型仍然需要进一步探索和研究。

2 水资源系统韧性研究

鉴于水资源系统的循环性、有限性及分布的不均匀性等特征,加之其易受不合理开发的影响,世界各地均面临着日益严峻的水资源短缺、洪旱灾害和水环境恶化等问题,严重影响了经济社会的可持续发展。2012年,联合国世界水发展报告[35]指出,受气候变化的影响,多个地区的可利用水资源量将会减少,水资源供需失衡和短缺等问题将会加剧。水资源问题频发促使人类寻找更加合理的水资源可持续利用及安全保障策略,在此背景下,韧性理念逐渐受到关注。韧性较承载力、抵抗力等策略具有更多的灵活性,能够适应各类不确定的变化[36]。

2.1 韧性概念的提出与发展

韧性来自拉丁语中的“resilio”,是“复位到原始状态”的意思。1973年,美国学者HOLLING C S首次将韧性引入生态学视角,认为韧性可用来维持系统的稳定性和相关功能,可吸收扰动从而维持系统内部变量之间的能力[37]。随着多学科的融合发展,韧性概念逐渐拓展至人类生态学、社会生态学和水科学等领域。总体看,韧性概念经历了工程韧性、生态韧性与社会-生态韧性3个发展阶段,分别映射出抵抗、恢复、重构与自组织思维,内涵特征不断深化。通过总结文献[38-41],对韧性概念的演变进行了归纳，如图2所示。

图2 韧性概念的演变

随着韧性研究的深化与发展,韧性在社会生态领域逐渐发展成为韧性理论。ADGER W N[42]认为韧性是指人群应对社会、环境、经济等外部压力时,表现出的抗压能力；韧性研究协会[43]则倾向于将其定义为系统维持其自身结构、功能属性、生态系统服务等状态所能承受的干扰大小。

在韧性应用领域不断扩展的过程中,其核心概念从注重“单一稳态”的工程韧性到强调“构建新稳态”的生态韧性,而后逐渐弱化对稳态的强调,而重点关注韧性中的学习适应过程,即韧性的提升。

随着研究的深入,不同学科领域的多个学者对韧性进行了定义、量化和评价[44-50，37],如图3所示。不同学科对韧性的理解存在一定差异,但其内在思想则具有一致性。分析韧性的不同定义,笔者认为韧性应具有3个本质特征：系统能够承受一系列改变并且仍然保持功能和结构的控制力；具有自组织能力；具有建立和促进自适应学习的能力。因此,韧性具有多尺度特征,是对特定干扰或不确定性时间的反应,是抵抗力、恢复力和适应力的有机组合,在时间尺度上具有敏感度,是一种限制脆弱性和促进长期可持续性的手段。

图3 不同学科领域的韧性定义

2.2 水资源系统的韧性

水资源系统韧性主要源于生态学与社会生态学中的概念,是指当外界压力消失时,系统恢复到原来的结构、功能或相似状态的能力,与系统自身的复杂性、外界的压力相关。YU Cuisong等[51]基于内、外影响因子建立了城市尺度的水资源韧性评价指标,并采取均方差法、模糊聚类法对山西省的11个城市进行了水资源系统韧性评价。TANNER T等[52]基于社会政策的角度,从地方分权与自治、透明度与问责制、反应能力与灵活性、参与度和包容性、治理经验5个方面评价了曼谷、晨奈、大连等10个亚洲城市的水资源系统韧性。LIU Dedi等[53]根据HOLLING C S韧性思维,以变化程度与水资源系统特征为参数,从旱、涝、水污染3个方面建立了水资源系统韧性的定量评价模型。ALESSA L等[54]在已有的水资源评价指数的基础上建立了北极水资源脆弱性指数,通过脆弱性指数来表达水资源系统韧性。HUANG Wenjie等[55]利用GIS空间分析和Agent-Based模型对城市水资源系统韧性开展了研究。

在韧性理论的基础上,本文认为水资源系统韧性指水资源系统所具备的在受到干扰的状态中维持平稳运作,受到冲击时能快速恢复原有机能,并在一次冲击过程后习得一定适应能力的性质。

2.3 水资源系统韧性过程解析

韧性可以看作系统提升适应性并不断适应风险与扰动的循环过程。在这一过程中,系统在干扰中提高了适应和学习能力,经历了创新发展和韧性提升等多个阶段。结合以往水资源系统分析和水系统韧性研究及韧性过程原理,将水资源系统韧性过程分为干扰前、干扰中和干扰后3个子过程,分别对应抵抗性、恢复性和适应性3个目标：受到干扰前,水资源系统能够抵御干扰的能力；受到干扰时,水资源系统恢复快慢的反应能力；受到干扰后,水资源系统能够在此次干扰中习得的适应能力。水资源系统的韧性过程如图4所示。

图4 水资源系统韧性过程

水资源系统韧性的影响因素识别，首先需要对水资源系统韧性的阶段过程进行解析。水资源系统韧性可以视为系统在受到干扰时提升适应能力并不断适应干扰的循环过程。在这一过程中,水资源系统分别经历了抵抗干扰及风险(抵抗性)、受干扰后恢复自身稳定(恢复性)、受干扰后进行系统自适应调节并不断提升系统稳定性(适应性)3个过程。因此,水资源系统韧性的主要影响因素可从抵抗性、恢复性和适应性3个过程中寻找。

2.3.1 抵抗性过程影响因素

在灾害学中,灾害过程受到的冲击主要由两部分构成[56]：外部压力和内生压力。外部压力主要包括气候变化背景下的自然灾害发生频次的增加,以及由此引发的次生灾害。内生压力指因自然界或人类活动区域系统自身的不稳定与效应累积产生的包括人口、资源、环境等方面的内生问题。同样,在水资源系统中,影响区域水资源系统韧性的主要因素取决于外部自然灾害频率以及区域自身水资源相关的内生性因素。

因此,水资源系统面临的潜在风险越大,受到的干扰就会越多,其抵抗性就会越弱。当区域内洪涝、干旱等外生性因素越多,水资源系统遭受的冲击就越大,系统抵抗风险的能力越弱,韧性在抵抗性过程中的表现就会越差。同样地,区域内水资源压力、人口压力等内生性因素也会使水资源系统遭受巨大冲击,导致系统抵抗风险能力变弱。

2.3.2 恢复性过程影响因素

系统在受到破坏或干扰后,会经历一个恢复过程,该过程中的影响因素受系统内部因素稳定性的影响。在水资源系统韧性中,恢复过程受到水环境、经济以及用水结构等内部因素的影响,这些区域内部因素决定了系统恢复的快慢。恢复性受影响的主体主要体现在环境、生态、经济和社会等方面：例如污水的处理决定了水环境的承载能力；经济结构会影响用水量,工业、农业用水量会远远大于第三产业用水量；不同的用水效率也会影响水资源系统的韧性水平。通过分析上述内部环境、经济、用水结构等因素,可用来评价系统从干扰中恢复的能力,进而采取对应措施以保障水资源系统正常运行。

2.3.3 适应性过程影响因素

当系统的恢复过程结束后,系统会因这次扰动而进行学习适应,以应对下一次扰动,该适应过程就是系统韧性中的适应性。水资源系统韧性的适应过程主要受区域内创新因素、保障因素等的影响,其适应性水平决定了系统在下一次受冲击时能够迁移到的韧性新水平。

系统对适应性的影响主要集中在区域可持续发展以及水资源可持续利用等方面。例如,环保方面的投入成本会大大影响水环境的适应水平；高科技研发平台会促进水资源高效利用；区域自身的建设水平能够辅助城市水系统的流畅运行，促进海绵城市建设等。这些影响因素既不属于水资源禀赋,也不在经济结构、生态环境范围之中,但却深刻地影响着水资源系统,促使其向着更好的方向转变。

3 结语

风险与韧性是水资源系统安全分析的两个重要途径。风险分析是提升水资源系统韧性、维护水资源系统安全的重要方面。韧性是风险管理的重要组成部分,也是其主要目标之一。通过风险告知可促进系统呈现更好的韧性形态,而韧性的提升可促进水资源系统以更好的状态应对风险。

风险分析更多地用于事前管理,而韧性则可用于事前评估或事后回溯分析,这正是二者的一个重要差别。对于给定的水资源系统,风险和韧性的主要差异在于对评估准则或决策目标的导向,即韧性强调系统经历不利事件的全过程表现。风险分析着眼于不确定性风险事件,常以危险性、脆弱性和防范能力为衡量指标；而韧性分析则将重点放在水资源系统本身,考虑抵抗性、恢复性和适应性等系统本身具有的应对风险的能力。风险与韧性的关系如图5所示。

图5 风险与韧性的关系

风险来源于不利事件,可分为自然和人为两种。不利事件发生的概率以及由此造成的损失是衡量水资源系统风险的重要表征,其影响大小取决于系统的静态属性或禀赋。在传统的风险分析中,应对不利事件只能在事后对事件进行信息追溯、分析,予以弥补；对未来不利事件进行评估、预测,予以提防。相比来讲,韧性是系统自身具备的应对不利事件的能力,同样受到自然和人为因素的双重影响,但不同的是，可从多维度、多角度对系统韧性进行定性和定量分析,进而从抵抗性、恢复性和适应性的相关指标出发,主动调控,实时提升水资源系统的韧性水平,使其在面临未来不利事件时具有更高的主动应对和自适应能力,以便更加迅速地恢复到原有结构和机能,或得到结构和机能优化。

从风险到韧性,水资源系统安全分析的不确定性思维模式逐渐从关注风险事件转向关注水资源系统本身,分析对象则从外来干扰事件的危害性及其程度转向水资源系统自身抵抗干扰的能力,这种转变意义非凡,是主动思维对传统被动思维的一种潜移默化式的颠覆,将为水资源系统状态分析及其安全评估带来新的研究视角和保障途径。