基于信息熵方法的水资源开发利用变化分析

王瑞星

(河北省衡水水文勘测研究中心,河北 衡水 053000)

0 引 言

水足迹可用于衡量某一地区的用水时空变化规律,该地区的水足迹通常包括农业、工业、生活、生态等方面的供水、用水情况。近年来,许多专家学者针对各地区的水足迹开展了相关研究。陈帅等[1]以济南市为研究对象,基于水足迹理论,对该地区的用水情况进行了分析,结果表明该地区农业、工业用水量较大,需要进一步优化。宋继鹏等[2]以重庆市为研究对象,基于统计年鉴数据,分析时空变化对该地区水资源消耗及利用情况的影响,结果表明不同地区的水资源分布及消耗情况具有一定的差异性。刘宁等[3]基于STIRPAT模型,对山东省水足迹变化规律进行了分析,结果表明城镇化能有效减少该地区的水资源消耗。包雄鹏等[4]以甘肃省景泰县为研究对象,对该地区的农业用水变化规律进行了分析,结果表明经济因素对该地区的农业用水量影响较大。封琼等[5]基于ARIMA模型,通过计算某地区的水足迹,对其水资源变化趋势进行了预测,结果表明采用该模型进行预测的准确性较高,降水对该地区的水资源变化有一定影响。

本文以某地区水资源开发利用数据为研究对象,数据主要来源为水资源公报、区域统计年鉴、水务统计年鉴等,分析该地区的水资源时空变化规律。

1 工程概况

该地区气候为亚热带季风气候,四季分明,气候温和,雨量充沛,日照充足,无霜期达9个月,其水文气象情况见表1。

表1 水文气象情况

2 基于信息熵水足迹计算

区域水足迹W的计算公式如下:

W=Ws+Wt+Wg+Wn

(1)

式中:Ws、Wt、Wg、Wn分别为生活、生态、工业、农业水足迹,108m3。

生活、生态水足迹主要包括公共及居民用水、维护生态环境所消耗的水量等,而农业、工业水足迹主要包括生产农产品及工业品所消耗的水量。由于工业品受生产工艺及产品种类的限值,其水足迹难以准确计算,故本研究引入工业品消费额,对其水足迹进行核算。农业水足迹Wn的计算公式如下:

(2)

式中:V为农作物生长所需水量,mm;S为农作物种植面积,m2;Y为农作物总产量,t。

为了更直观地反映该地区水足迹的变化规律,引入信息熵H,对该地区的用水结构进行分析,计算公式如下:

H=∑pi(lnpi)

(3)

式中:pi为第i种用水类型的用水量占用水总量的比例。

3 结果分析

首先分析该地区的水资源总体演变规律,其实体水资源开发利用图见图1。由图1可知,该地区的可利用水量波动较大,本地用水量的变化趋势较为平缓,总体呈缓慢下降趋势。当年份为1990年时,有最大可利用水量,其值为59.54×108m3;当年份为2002年时,有最小可利用水量,其值为16.42×108m3;当年份大于2004年时,该地区的可利用水量缓慢回升,表明该地区采取的水资源利用优化方案实施效果显著;结余水量与可利用水量的变化趋势具有一致性,其波动范围-22.31×108～17.56×108m3;当年份为1996-2016年时,该地区的结余水量均为负值,表明该地区水资源严重紧缺,需对其供水及用水模式进行优化;随后该地区的结余水量逐渐上升,最大结余水量7.95×108m3,表明在优化方案的作用下,该地区的水资源稀缺现象已得到改善。

图1 实体水资源开发利用图

该地区的用水结构演变规律见图2。由图2可知,随着年份的变化,不同用水类别的用水量变化规律具有一定的差异性。其中,农业、工业用水量总体呈下降趋势,且农业用水的下降趋势较为显著,农业、工业年均用水下降量分别为0.57×108和0.34×108m3/a;生活、生态用水量总体呈上升趋势,且生态用水量的上升趋势较为显著,其用水量增长18.67×108m3。结果表明,近年来,该地区的用水结构发生了一定的变化,其产业发展逐步由农业、高耗水产业转变为低耗水的轻工业;近30年来,该地区的人口增长趋势显著,其增长量为1 092万人,而生活用水量的增长则正是由于该地人口的增长;随着经济和社会的发展,生态环境的发展受到极大重视,自2004年以来,其用水量迅速增长,成为该地区的第二大用水类型。

图2 用水结构演变规律

为更直观地反映该地区生活、生态用水结构的变化规律,分析近年来该地区生活、生态用水量信息熵变化规律,其年份-信息熵曲线见图3。由图3可知,随着年份的增大,该地区的信息熵呈先增大后减小的趋势。当年份为1988-2014年时,该地区信息熵随年份的增大逐渐增大,为熵增阶段,此时用水结构较为均衡。随后,该地区的信息熵逐渐减小,为熵减阶段,这是由于生态用水量的增长导致该地区的用水结构发生变化,且不同用水类型间的用水量差异较大,生活和生态用水占总水量的70 %以上,为占有绝对优势的用水类。

图3 年份-信息熵曲线

为了分析该地区的水足迹整体演变规律,该地区的水足迹及信息熵变化趋势见图4。

图4 水足迹及信息熵变化趋势

由图4可知,随着年份的增大,该地区的信息熵总体呈增大趋势,当年份大于2014年时,其曲线变化趋势趋于平缓。而当年份在1988-2004年时,该地区的水足迹在30×108～40×108m3之间上下波动;当年份大于2004年时,该地区水足迹增长趋势显著;当年份为2019年时,该地区水足迹最大值为63.3×108m3。由该地区的信息熵变化趋势可得,随着时间的增大,该地区的信息熵变化逐渐趋于稳定,表明该地区的用水结构较为均衡;而水足迹与信息熵的曲线变化趋势总体一致,表明采用水足迹与信息熵可准确反映该地区的用水结构演变规律。

该地区的水足迹演变规律见图5。由图5可知,农业、工业水足迹与年份间无明显的相关关系,随着年份的增大,其水足迹呈上下波动的趋势;而生活、生态水足迹与年份间呈正相关关系,随着年份的增大,其水足迹逐渐增大。对比不同年份的水足迹占比可得,农业、工业水足迹占比随着年份的增大逐渐减小;生活、生态水足迹占比随着年份的增大逐渐增大,其中生态水足迹占比增长趋势较为显著,其水足迹占比增长21.44 %,而生活水足迹的增长趋势较为平缓,其水足迹占比增长6.41 %。以上各类型水足迹变化趋势与图2中的用水结构变化趋势具有一致性,表明采用水足迹对该地区的用水结构演变规律进行分析的准确性较高。

图5 水足迹演变规律

为了研究农业用水量的变化规律,分析农产品产量与用水量之间的关系,农产品产量与农业用水量年际变化图见图6。由图6可知,农产品产量与农业用水的变化趋势具有一致性,随着年份的增大,农产品产量与农业用水总体呈下降趋势,表明农产品产量与农业用水量呈正相关关系。近年来,为优化供水结构,减少水资源消耗,该地区农产品产量逐步减少,导致农业用水量降低。当年份为2019年时,该地区的农业用水量有最小值,为3.71×108m3,其综合用水量减少50.78 %,表明采用降低农产品产量的方法对该地区的供水结构进行优化的效果显著。在农业生产过程中,可采用农业节水技术和相关再利用水措施,对该地区的供水、用水结构进行优化,以减少水资源的消耗与不必要的浪费。

图6 农产品产量与农业用水量年际变化图

为了研究工业用水量的变化规律,分析工业消费额与用水量间的关系,工业消费额与工业用水量年际变化图见图7。由图7可知,随着年份的增大,工业消费额与万元工业增加值水耗的变化趋势不一致;工业消费额与年份间呈正相关关系,万元工业增加值水耗与年份间呈负相关关系。根据该地区的实际工业生产情况可得,自1988年以来,该地区对当地的工业产业结构进行优化调整,在增大工业品产量的同时,减少水资源的消耗;当年份大于2008年时,该地区的万元工业增加值水耗接近0m3,表明该地区的工业用水逐渐趋于稳定。

综合以上分析可得,该地区在工业产值持续增长的同时,还能保证降低水资源消耗,表明该地区的工业转型与优化效果较好。在实际工业生产过程中,可采用该地区的工业优化方式,对该地区的供水、用水结构进行优化,以减少水资源的消耗与不必要的浪费。

4 结 论

本文以某地区水资源开发利用数据为研究对象,数据主要来源为水资源公报、区域统计年鉴、水务统计年鉴等,分析该地区的水资源时空变化规律。结论如下:

1)当年份为1990年时,有最大可利用水量,其值为59.54×108m3;当年份为2002年时,有最小可利用水量,其值为16.42×108m3;当年份大于2004年时,该地区的可利用水量缓慢回升;结余水量与可利用水量的变化趋势具有一致性,其波动范围-22.31×108～17.56×108m3。

2)随着年份的变化,不同用水类别的用水量变化规律具有一定的差异性。其中,农业、工业用水量总体呈下降趋势,且农业用水的下降趋势较为显著,农业、工业年均用水下降量分别为0.57×108和0.34×108m3/a;生活、生态用水量总体呈上升趋势,且生态用水量的上升趋势较为显著,其用水量增长18.67×108m3。

3)随着时间的增大,该地区的信息熵变化逐渐趋于稳定,表明该地区的用水结构较为均衡;而水足迹与信息熵的曲线变化趋势总体一致,表明采用水足迹与信息熵可准确反映该地区的用水结构演变规律。