黄河流域水-能源-粮食系统耦合协调度研究

2022-04-29刘跃军

中原工学院学报 2022年1期

刘跃军，秦悦

(中原工学院经济管理学院，河南郑州 450007)

黄河流域是中国重要的粮食主产区，同时也是重要的能源输出地。然而黄河流域水资源、能源和粮食部门一直是多头分散的管理规划模式，在制定政策时往往过于强调本部门的利益和重要性，而忽略了政策对其他部门的影响。资源、部门、机构之间难以达成协同，已经成为黄河流域资源管理和高质量发展亟待解决的突出问题。因此，将黄河流域作为一个有机的整体，科学评价黄河流域水-能源-粮食(WEF)系统内部耦合协调机制，研究水、能源和粮食3种资源的协同发展和系统治理，提升其整体利用效率，将有助于实现黄河流域的可持续和高质量发展。

1 文献综述

2011年1月，世界经济论坛在《全球风险报告(第六版)》中将“水-能源-粮食纽带关系(WEF-Nexus)”风险群作为三大重要风险群之一[1]。2011年11月，德国联邦政府在波恩会议上正式提出并讨论WEF-Nexus的安全性问题，认为水资源、能源和粮食是一个复杂的关联系统，应该将三者作为一个有机系统来看待。此后，对于WEF-Nexus的研究越来越多，逐渐成为可持续发展领域的研究热点[2]。

国外对WEF-Nexus的研究成果是很丰富的。首先，在WEF-Nexus的内部关系的阐明上，最初重点关注WEF-Nexus中两种资源之间尤其是能源和水之间的关联关系。如Scott[3]以墨西哥为例进行分析，探索了当地农田中电力资源对地下水灌溉的影响。Scott[4]探索了美国当地相关管理者对能源与水资源的管理模式，从政策制定和政府职能两方面为管理者提供了合理配置能源和水资源的决策借鉴。随着研究的深入，一些学者开始尝试运用定量方式对WEF-Nexus的内部关联关系进行系统动态的分析。Daher等[5]构建了WEF Tool 2.0，用于优化未来各发展情景下3种资源的配置；Zeinab等[6]采用系统动力学方法对伊朗中部Gavkhuni流域的水-能源-粮食资源的安全性和关联进行了仿真，得出了该流域水资源和能源系统安全高度依赖于粮食部门的结论。在WEF-Nexus的外部影响因素上，最早Scott[3-4]探讨了气候变化对能源-水系统的影响以及政府相应的适应性策略。Lawford等[7]采用德尔菲法研究的结果表明气候变化、政治经济变迁、区域经济发展、人口变化等因素最为重要。Zhang等[8]按照自然因素和社会因素对影响WEF关联的外部因素做了较为全面的总结。

国内对于WEF-Nexus的研究不如国际上活跃，目前还处于概念引进和介绍的阶段，对于三者纽带关系系统的定性定量研究近年来逐渐引起关注，但总体相对较少。米红等[9]运用系统动力学方法模拟了保证WEF安全的有效方案，进而针对当前状况提出了相关建议措施。李桂君等[10]介绍了WEF关联关系,提出该领域研究的核心问题、关键分析工具和未来面临的挑战。王慧敏等[11]以山东省为例，通过构建PSR模型和SD模型，对“水-能源-粮食”纽带关系进行仿真研究，证明：WEF之间存在纽带联系。跟国外研究相比，国内研究的活跃度明显不够，无论在理论框架还是实证分析方面都存在很大发展空间。

国内外对于耦合系统的研究已经起步，如世界粮农组织(FAO)[12]建立监管指标体系，形成核算框架(WEF Framework)，通过模拟3种要素的流动，同时计算能源和粮食的产出数据，提出了系统关系关联评价方法；美国RAND公司Willis等[13]构建的评价水-能源-粮食系统安全系数指标，初步掌握了本地三要素的可利用量。此外，自2010年以来，对单一国家(地区)采取系统动力学方法的研究成果也逐渐增多，如对卡塔尔[5]和中国[14]等通过仿真建模对其未来自然资源的需求规模进行分析。也有学者在不同的时空尺度下对水-能源-粮食系统耦合进行了研究。如孙才志等[15]以全国为研究区域采用耦合协调度等模型对中国WEF耦合系统进行安全评价及空间关联分析。基于省级、地级市的视角，李成宇等[16]利用耦合协调度模型测算水-能源-粮食耦合协调度并探讨其空间相关性及影响因素。张洪芬等[17]以京津冀地区为研究区域，测算水-能源-粮食耦合协调程度。邓鹏等[18]以江苏省为例，对该地区水-能源-粮食系统协调发展水平进行定量评价。毕博等[19]以辽宁省为研究对象，对其水-能源-粮食系统的耦合协调关系及其时序演化特征进行了实证分析。基于黄河流域视角，彭少明等[20]建立协同优化模型，提出了黄河流域水-能源-粮食调配一体优化的布局方案。赵良仕等[21]利用耦合模型测算黄河流域8省(区)水-能源-粮食系统的耦合协调度，并对2018-2027年的耦合度进行预测。

综上所述，以往对于WEF系统耦合关系的研究大多基于全国或者省际视角，而以流域为研究视角则更能准确地描述和体现WEF-Nexus的关系。黄河流域水资源短缺，同时又是中国重要的能源流域和粮食主产区，将黄河流域作为一个有机的整体，研究水、能源和粮食3种资源的协同发展和系统治理，提升其整体利用效率，更有助于实现黄河全流域的可持续和高质量发展，同时能为相关管理部门决策提供参考。本文基于黄河全流域视角构建WEF系统耦合关系评价体系，采用CRITIC赋权法确定权重，对沿黄9省(区)水-能源-粮食系统的耦合度进行综合分析。

2 研究区域概况

黄河流经青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙古、山西、陕西、河南、山东9省(区)，其中上游从河源至青海省贵德县，中游从贵德县至河南省孟津县，下游是河南郑州桃花峪以下的黄河河段。

在水资源方面，流域内年平均降水量在200～650 mm之间，但降水分布极不均衡，受地形影响，秦岭以北部分地区年平均降水量可达700～1 000 mm，而部分内陆地区如宁夏、甘肃等地年平均降水量却不足150 mm。黄河流域水资源短缺，流域内人均水资源量不足全国平均水平的1/4。

在能源方面，黄河流域煤炭、矿产、天然气等资源丰富，其中煤炭保有储量4 492亿t，占全国煤炭储量的46.5%，流域及附近地区有8个大型煤炭基地、6个大型煤电基地。总体来看，流域上游以大型水电开发为主，中游煤炭和天然气资源、下游石油储量都很丰富，是中国重要的能源输出基地。

在粮食方面，黄河流域土地资源丰富，有着发展农业的天然优势条件，流域内共有耕地1 553.2万hm2，汾渭平原、河套灌区和黄淮海平原都是国家划定的重要粮食生产基地，2018年黄河流域粮食产量近2.3亿t，占全国粮食总产量的34.8%[22]。

3 资料与方法

3.1 指标体系构建

构建科学合理的评价指标体系是对黄河流域WEF协调发展水平进行合理、准确评价的基础。借鉴已有研究成果[17-18,22]，并综合考虑研究区域的实际情况，分别从3个子系统构建29个评价指标，水资源和能源资源分别从总量指标、结构指标、效益指标3个维度构建指标，粮食资源从生产安全、流通安全和消费安全3个维度构建指标，形成表1所示的评价指标体系及权重。

表1 WEF系统综合评价指标体系及权重Tab. 1 WEF system comprehensive evaluation index system and weight

续表1 WEF系统综合评价指标体系及权重Continued tab. 1 WEF system comprehensive evaluation index system and weight

3.2 数据来源

研究区域为黄河流域9省(区)，数据采集周期为2005-2018年，来源于中国统计年鉴、中国水资源公报、中国能源统计年鉴以及各省(区)统计年鉴等，部分缺失的数据由临近年份或临近省份数拟合值替代。

3.3 指标权重的确定

运用CRITIC赋权法确定各个指标的权重，并基于此测算黄河流域水-能源-粮食系统的综合指数，从而为计算系统的耦合协调度提供依据。由于选取的指标之间可能存在关联关系，而CRITIC赋权法可以同时反映指标间的冲突程度和指标的变异程度，因此，采用CRITIC赋权法更加适合。

3.4 综合评价模型

综合评价指数反映了黄河流域WEF各子系统发展水平，通过对比分析各子系统的发展水平，进而提出完善系统发展的建议，具体公式为：

(1)

(2)

(3)

式(1)-式(3)中：Wi、Ej、Fi分别为第i年水、能源、粮食安全子系统的综合指数，该指数越高说明子系统发展水平越高；wj为各子系统第j项权重，Xij、Yij、Zij分别为各子系统第i年第j项指标的标准化数值。

3.5 耦合模型

运用耦合度和耦合协调度模型来测度黄河流域WEF系统的协调发展程度，耦合度反映黄河流域WEF各子系统之间的依赖程度，耦合协调度反映黄河流域WEF系统协调发展水平的质量。参考其他学者的研究[22]，构建的耦合度模型如下：

(4)

式中：D为耦合度，0≤D≤1，表示WEF各子系统之间的相互关联程度。D值越大，表明各系统之间的协调关联性越好。将耦合度划分为4个阶段，见表2。

表2 耦合度等级划分Tab. 2 Classification of coupling degree

由于耦合度只能反映黄河流域WEF相互联系和相互作用的程度，无法说明各子系统发展水平的高低及系统整体的协调水平。因此，用耦合协调度模型可以更好地反映WEF系统的协调发展质量。其计算公式为：

(5)

H=αWi+βEi+γFi

(6)

式(5)、式(6)中：N为黄河流域WEF系统的耦合协调度，0≤N≤1；D为黄河流域WEF系统的耦合度；H为黄河流域WEF系统的综合评价指数；Wi、Ei、Fi分别为水资源、能源、粮食子系统的综合评价指数；α、β、γ均为系数，反映各子系统的重要程度。由于水资源、能源和粮食相互依存，在人类社会发展中三者缺一不可，因此，设定WEF三者同等重要，故α=β=γ=1/3。此外，借鉴前人研究中耦合协调的类型及划分标准[23]，详见表3。

表3 耦合协调发展类型及评价标准Tab. 3 Coupling coordinated development types and >evaluation criteria

4 结果分析

利用综合评价模型及耦合协调模型，计算2005-2018年黄河流域的水资源、能源和粮食的综合指数，对黄河流域WEF系统发展的耦合协调度进行评价。

4.1 系统综合指数分析

为了能更直观地反映2005-2018年黄河流域WEF系统的发展轨迹，将各子系统的综合评价指数计算结果绘制为图1。

图1 黄河流域WEF系统综合指数变化Fig. 1 Variation of WEF system comprehensive indexes in the Yellow River Basin

由图1可见，水资源子系统、能源子系统、粮食子系统综合指数大体都呈缓慢上升趋势。其中，水资源子系统和能源子系统的年平均增长率分为0.81%和0.63%，在研究期内相对波动幅度较小；粮食子系统年平均增长率为2.59%，上涨幅度最大，波动幅度也最大。WEF系统综合指数也呈稳步上升趋势，研究期内的综合指数由2005年的0.483上升至2018年的0.570，年平均增长率为0.3%。WEF系统综合指数随着3个子系统综合指数的变化而变化，表明系统内部存在着耦合关联。

黄河流域整体水-能源-粮食安全系统综合指数均值为0.513，处在中等水平。流域内不同地区各个子系统发展水平不尽相同(见表4)。

表4 黄河流域9省(区)水资源、能源、粮食综合指数均值测度结果Tab. 4 Average measurement results of comprehensive indexes of water resources, energy and grain in 9 provinces (regions) in the Yellow River basin

水资源子系统的综合指数为0.518，其中山西、山东、河南、四川、宁夏均低于平均值，尤其山东、河南两省作为传统粮食生产基地，农业用水占比位居流域前列，人均用水量大，地下水资源开发过度，地区水资源缺口较大；四川省受地形和气候影响，地区降水分布不均，季节降水差异大，水资源与耕地布局极不协调，地区性缺水和季节性缺水(干旱)严重；宁夏地区水资源短缺，供需不平衡，地下水开采率过高。能源子系统的综合指数为0.543，其中山西、内蒙古、陕西、甘肃、青海、宁夏均低于平均值，山西省能源利用效率较低，煤炭消耗量大，有大量高耗能工业产业亟待转型；陕西能源子系统综合指数与平均值基本持平，能源自给率较高；宁夏能源子系统综合指数低，原因在于地区人均能源消耗量大且能源自给率低。粮食子系统的综合指数为0.478，其中山西、陕西、甘肃、青海、宁夏均低于平均值，山西粮食子系统综合指数与流域平均水平存在一定差距，因为该地区农业机械化进程缓慢，且自然灾害频发，人均粮食产量不稳定；青海粮食子系统综合指数与其他省份相比较低，该省地处青藏高原，地形复杂，气候多变，耕地现有资源和后备资源不足，人均粮食产量较低。

总体来看，黄河流域WEF系统能源子系统稳定性最好，水资源子系统次之，粮食子系统稳定性最差，黄河流域作为中国粮食主要产区之一综合指数水平却不尽如人意，反映出该区域在农业活动中存在一定问题。黄河流域水-能源-粮食系统内存在着耦合关系，任一子系统的滞后都会影响系统整体的发展，因此全面考虑三者的发展水平，才能更好促进系统整体协调高效发展。

4.2 系统耦合结果分析

根据黄河流域WEF系统的综合评价得分，计算得到的系统耦合度和耦合协调度如图2所示。耦合度代表了黄河流域WEF系统相互联系和相互作用的程度，耦合协调度代表系统整体的协调度。由图2可知，黄河流域WEF系统的耦合度值一直稳定在0.95以上，且波动较小，一直处在高水平耦合阶段，表明3个子系统之间的关联程度非常高；黄河流域WEF系统的耦合协调度值在研究期内由0.69增长到0.75，协调发展水平在逐步提高，年平均增长率为0.66%。根据耦合协调度类型划分标准，黄河流域的WEF系统发展由初级协调水平上升到了中级协调水平。流域内各省的耦合协调度发展也呈逐年上升的趋势，并呈现出不同的特点(见图3)。其中山西、青海、宁夏增长速度较快且趋势平稳，年平均增长率分别为0.932%、0.867%、1.083%，WEF系统由初级协调水平发展到了中级协调水平；内蒙古、河南耦合协调度在研究期内波动较大，但整体保持上升趋势，年平均增长率分别为0.678%、0.674%；四川、陕西、甘肃增长速度较缓，但整体平稳向好；山东耦合协调度增长速度位居流域最后，且在研究期内波动幅度较大，山东是资源大省，虽然自身产量很大但是供需严重不平衡，这就会导致系统耦合度下降或者波动幅度的增大。

图2 WEF系统耦合协调度Fig. 2 WEF system coupling coordination degree

图3 黄河流域9省区WEF系统耦合协调度Fig. 3 Coupling coordination degree of WEF system in 9 provinces (regions) in the Yellow River basin

流域上游经济发展水平较弱，WEF系统协调发展水平较好，水资源子系统综合评价指数较高。上游用水总量少，同时水污染排放量较少，但由于农业发展较快，人均用水量要高于流域内其他地区。上游由于工业、经济发展水平影响，水资源开发利用率较低，但生态用水占比较高，有利于保护流域生态、涵养水源，因此促进流域生态良性循环、保护水源，对该地区来说至关重要。

流域中游是重要的能源生产地和输出地，石油、煤炭及电力等能源产量大，具有水力发电的天然优势，同时是全国重要的能源工业基地。废水排放量、能源利用效率等均处于流域中等水平，第三产业能耗占比与下游持平，但用水效率较低。中游由于能源产量较大、工业发展迅猛，能源产业过于集中给生态环境造成很大压力，该区域应当鼓励使用清洁能源、促进高耗能产业技术进步，实现生态环境与工业生产协调发展。

流域下游的支柱产业是农业，农业生产耗水量大，水资源压力大。下游农业发展规模大，粮食产量高，经济发展水平较高，人均可支配收入和粮食消费价格指数在流域内位居前列，恩格尔系数小于流域内其他区域，再加上该区域人口密集，水资源和能源系统都面临着较大压力，不利于水-能源-粮食系统耦合协调发展。

综合来看，黄河流域WEF系统的协调发展状况在研究期内由初级协调水平迈上了中级协调水平，呈现出向良好协调水平过渡的趋势。在规划未来发展时，上游在加强弱势系统发展的同时，要巩固水资源的稳定发展；中下游能源和水资源压力较大，要通过优化产业结构，提高能源利用效率和用水效率。