基于子区域基尼匹配系数与减法集对势的水资源空间均衡评价方法

金菊良, 孙增金, 崔毅, 王平, 周亮广, 周戎星, 张礼兵

(1.合肥工业大学 土木与水利工程学院,安徽 合肥 230009; 2.合肥工业大学 水资源与环境系统工程研究所,安徽 合肥 230009; 3.陕西省水利电力勘测设计研究院,陕西 西安 710001)

水资源是影响当前社会与经济发展的重要战略资源之一,是保障一个地区经济社会高质量发展的关键。我国水资源空间分布存在着“东多西少,南多北少”的特征[1]。在当今日益关注社会经济与生态环境协调发展的背景下,做好水资源空间均衡协调工作显得尤为重要。进入21世纪以来,人们更加认识到保护生态环境健康的重要性,类似于以“水资源保护”为主题的生态环境保护方案不断被提出,其目的是给水资源的高效供需配置和我国现代化水网的组成提供有效的理论指导以维持水资源与人类社会的均衡发展[2]。受气候变化和人类活动影响,水资源与经济社会发展不均衡的形势趋于严峻,水资源分布与地区经济社会发展水平表现出严重的不协调性,这严重制约着区域可持续发展。张细兵[3]运用辩证思维和马克思主义观点深入分析了“节水优先、空间均衡、系统治理、两手发力”十六字治水思路,指出水资源空间均衡的内涵是以水定需,即根据各区域自身水资源情况来确定社会发展规模。宋先松等[1]对国内水资源分布与人口、耕地、GDP分布组合研究后,针对我国水资源开发利用中现有的一系列问题,提出了相应的解决方案,探讨了我国水资源分布不均衡及水污染问题的发生途径并且给出了相应的措施。姜宁等[4]为进一步评估水资源在空间上的匹配状况,利用基尼系数对黑龙江省的水资源总量与人口、耕地和第二产业方面的匹配程度做出了分析。杨亚锋等[5]运用可变集对原理以及偏联系数方法创建了新的水资源空间均衡评价体系模型,反映了现有评估模型对指标模糊性以及信息动态性的思考。郦建强等[6]在“水资源空间均衡”概念解析的基础上,认为均衡是系统整体或内部的一种稳定状态,而空间均衡是指空间的经济供应与需求平缓,由它分析空间结构。陈良等[7]利用洛伦兹曲线、基尼系数等相关方法,定量分析了甘肃省每个区域内约10年的用水结构分布特征、均衡性差异、主要用水指标。黄锋华等[8]结合基尼系数和协调发展度,对水资源空间均衡性进行量化评估,提出了水资源负载指数、水土资源匹配系数等。金菊良等[9]通过构建基于联系数与洛伦兹曲线的空间均衡评价模型,弥补了原有方法不能充分表达出评价过程中各子区域对整个区域的定量影响的缺陷。

总体来看,水资源空间均衡评价通常是从多个维度进行的,多以水资源、经济社会、生态环境等维度研究水资源空间均衡性[10]。目前,有关水资源空间均衡的概念内涵、分析识别方法、评价方法等方面的研究非常薄弱[2]。水资源空间均衡研究的关键在于构建具备科学性、合理性、可靠性以及通用性的水资源空间均衡评价模型。水资源空间均衡评价现有研究中尚缺乏由局部到整体的思想,即在科学合理评价各子区域的水资源空间均衡性的基础上,如何进一步评价区域整体的空间均衡性。为此,本文在前期研究[9]的基础上,提出从面积角度进一步挖掘和利用洛伦兹曲线所蕴含的匹配信息,构建基于子区域基尼匹配系数与减法集对势的水资源空间均衡模型,以期为区域水资源空间均衡定量评价研究提供新途径。

1 研究方法

1.1 基尼系数法

基尼系数(Gini coefficient)是意大利统计学家基尼(Gini)于20世纪初在洛伦兹曲线的基础之上提出的计算收入分配平等程度的量化指标[11-13]。洛伦兹曲线如图1所示。根据基尼系数的定义,若用SA、SB分别表示绝对平均分配曲线L与表示实际分配的洛伦兹曲线I之间围成的面积、曲线I与横轴之间围成的面积,则有基尼系数G=SA/(SA+SB)[11-15]。G计算结果的范围为[0,1],其值越接近0表示收入分配越平均,其值越接近1则说明收入分配越不平均[11]。目前学术界公认的基尼系数划分标准是:当基尼系数值在[0.0,0.2)、[0.2,0.3)、[0.3,0.4)、[0.4,0.5)和[0.5,1.0]时,分别表示该区域人口收入分配“绝对平均”“较为平均”“相对合理”“差距较大”和“极不均匀”[14]。

图1 洛伦兹曲线示意图

目前主要有如下3种基尼系数计算方法[4,15-16]:

1)G为基尼系数,Wi为某计算指标自第1组累加到第i组的值占总量的比例,n为组数,则G的计算公式如下[15]:

(1)

通常,把0.4作为衡量分配不平衡的“临界线”,当G≥0.4时,表示收入差距较大。

2)三角面积法。基尼系数G的计算公式如下[16]:

(2)

式中:xi为横轴指标累计比;yi为纵轴指标累计比;n为计算组数;(x0,y0)视为原点(0,0)。

3)积分计算法。该方法是利用数学积分函数,根据已有的数据点在坐标轴内拟合一条接近实际分配情况的曲线(洛伦兹曲线),式(3)中f(x)即为曲线函数,然后利用积分求值公式进行求解[4]。

(3)

1.2 联系数方法

集对分析理论是将某一研究过程中具有某种关系的两个集合A和B相关联,构建一个确定性及不确定性系统H,对集对系统的模糊关系从同、异、反3个方面做出定量分析,综合处理不确定性问题[17-20]。联系数是集对分析的数学表达形式[17]:

u=a+bI+cJ。

(4)

式中:u为联系数;a、b、c分别为同一度、差异度和对立度,且a+b+c=1;J为对立度系数,一般取J=-1;I为差异度系数,参考J而定,依据正负对立关系一般在[-1,1]取值。

2 水资源空间均衡评价模型构建

洛伦兹曲线和基尼系数在经济学领域常被用来评价区域收入分配的均衡程度,是一种比较成熟的均衡评价方法,已在许多学科领域得到应用。近些年来,联系数方法在水资源评价、水资源承载力评价、旱灾脆弱性评价等方面应用广泛并逐渐发展成为重要方法。本文在文献[9]的基础上,通过改进洛伦兹曲线方法来计算联系数,用于构建水资源空间均衡评价模型。

2.1 基尼系数构建与计算

由基尼系数的定义构建X指标与Y指标相对应的匹配关系,基于此关系建立多对匹配组来考查每组两个指标的对应关系,其中Y指标为匹配原象,X指标为匹配对象[7,9,11-14]。本文在参考相关文献的基础上,选取水资源总量指标作为匹配原象,选取人口数量指标、耕地面积指标、第二产业GDP指标作为匹配对象。模型的构建过程包括如下5个步骤[9,11-14]:

步骤1将所研究的区域按一定规则(例如行政划分)划分为若干子区域,统计所有子区域内的水资源总量(Y)、人口数量(X1)、耕地面积(X2)以及第二产业GDP(X3)。

步骤2计算单个子区域内单位人口(耕地、第二产业GDP)所分配到的水资源量,并分别对3组匹配关系得到的结果进行从小到大的升序排列。

步骤3分别按步骤2中计算结果升序排列的顺序对应子区域内3组匹配关系。

步骤4按上述所得结果的顺序分别计算各子区域内3组匹配关系占整个区域的百分比,并计算逐步累加值。

步骤5计算各子区域匹配对象的逐步累加值,并将其作为x轴坐标值,将其与之对应的各子区域匹配原象水资源总量的逐步累加值作为y轴坐标值,依据(x,y)绘制如图2所示的拟合曲线,并根据式(3)[4]计算对应的基尼系数。在采用积分法计算基尼系数时,通过软件绘制相匹配的洛伦兹曲线并计算相对应区域的面积。

图2 水资源空间均衡评价模型示意图

2.2 联系数空间均衡评价模型构建

模型的构建过程包括如下5个步骤:

步骤1依据2.1节中的计算步骤构建所需的3组匹配关系模型。

步骤2方法比较研究。文献[9]中方法:如图2所示,dij为洛伦兹曲线上某一样本点与同一x轴坐标值下绝对平均线上点的纵向距离,并将x轴上坐标点与绝对平均线上点之间连接的线段五等分,自上而下分别对应等级Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ[9]。

dij=xij-yij。

(5)

式中:xij为匹配关系中匹配对象累计值;yij为匹配原象累计值;i为匹配原象的序号,i=1、2、3;j为子区域的序号,j=1、2、…、n。后续步骤同2.1节。

本文改进方法的思路是:子区域j匹配关系i的样本值bij的计算如图2和式(6)所示;过某子区域相应匹配对象在x轴上对应区段作垂线交于实际洛伦兹曲线和绝对平均线上,其中洛伦兹曲线段和垂线段及x轴围成的面积sij1与绝对平均线和垂线段及x轴围成面积sij2的比值即为样本值bij。对应区段的长度值为该子区域相应匹配对象占整个区域的比重。如此依次计算位于x轴上各个区段匹配关系样本值:

(6)

步骤3等级划分。参考基尼系数的思想,当洛伦兹曲线越接近绝对平均线时表示匹配越均衡,反映在面积上就是sij1越接近sij2,即水资源在样本之间匹配越均衡;反之,表示水资源匹配越不均衡。这种均衡关系通过比值的形式表示,即为:bij值越接近于1,水资源匹配越均衡;bij值越接近于0,水资源匹配越不均衡。故可在[0,1]内变化的bij值均分为5个级别:[0.0,0.2)为Ⅴ级,[0.2,0.4)为Ⅳ级,[0.4,0.6)为Ⅲ级,[0.6,0.8)为Ⅱ级,[0.8,1.0]为Ⅰ级。

步骤4计算样本值联系数。采用集对分析方法计算各样本值bij与评价等级标准cijk之间的五元联系数uij[17,19],其中匹配关系序号i=1、2、3,子区域序号j=1、2、…、n,等级k=1、2、3、4、5。

uij=vij1+vij2I1+vij3I2+vij4I3+vij5J。

(7)

式中:vij1为五元联系数的同一度;vij2、vij3、vij4为五元联系数的差异度分量;vij5为五元联系数的对立度;I1、I2、I3为差异度系数,取值范围为[-1,1];J为对立度系数,一般为正负型对立关系,J取-1[9]。可用如下公式计算五元联系数[17,20]:

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

式中:cij0—cij5为各样本值的评价等级标准阈值;uijk为子区域j匹配关系i的样本值bij与各评价等级k(k=1、2、…、5)之间的联系数。样本值bij对各等级相对隶属度可表示为[21]:

(13)

对式(13)进行归一化可得各样本值五元联系数的同一度、差异度、对立度分量vijk:

(14)

将各样本值五元联系数的同一度、差异度、对立度分量代入式(7)可得样本值联系数uij,最后计算各集合的相应联系数ui:

(15)

式中:i为匹配集合序号;j为相应子区域序号。

步骤5计算五元减法集对势值。采用式(16)计算集对势值sf(u)[22]:

sf(u)=(a-c)(1+b1+b2+b3)+

(I1b1+I2b2+I3b3)(b1+b2+b3)。

(16)

考虑到差异度子项b1、b2、b3对于联系度值的影响以及I1、I2、I3的取值范围,按照平均情况取I1=0.5,I2=0.0,I3=-0.5[22-23]。基于基尼系数方法5个等级划分标准(60分及格)的比例,结合五元减法集对势的取值范围[-1.0,1.0],将sf(u)分为5个势级[22]:sf(u)∈[-1.0,0.0],反势;sf(u)∈(0.0,0.2],弱均势;sf(u)∈(0.2,0.4],均势;sf(u)∈(0.4,0.6],偏同势;sf(u)∈(0.6,1.0],同势。建立五元减法集对势水资源空间均衡等级标准,详见表1。

表1 基尼系数与集对势的水资源空间均衡等级划分标准

3 实例分析

以安徽省16个地级市为研究区域进一步探讨上述方法的应用过程。安徽省地处华东地区,隶属东部经济区;属于亚热带与暖温带气候区,降水年内变化大,水资源分布南北差异大,表现为南部山区降水多、北部降水少的特点[24]。研究数据来源于《安徽省统计年鉴》,选取安徽省各市的水资源总量为匹配原象,人口数量、第二产业GDP、耕地面积为匹配对象。3组匹配关系集合分别通过基尼系数方法和五元减法集对势的空间均衡评价方法进行计算分析,计算结果见后续的表2—4。

表2 安徽省水资源总量与人口数量空间均衡评价结果

3.1 水资源空间均衡模型的计算

3.1.1 水资源总量与人口数量空间均衡评价

安徽省2011—2018年水资源总量变化如图3所示。由图3可知:2011—2018年,安徽省水资源总量最大值出现在2016年,为1 245.17 亿m3;水资源总量最小值出现在2013年,为585.59 亿m3;最大值是最小值的2.13倍,可见安徽省水资源总量变化较大。安徽省人口空间分布呈现北多南少、东多西少的格局,且南北差异大于东西差异[25]。人口数量呈现出逐年增长的趋势,但是增速有所放缓,且人口数量的增长主要集中在皖中地区。

图3 安徽省2011—2018年水资源总量变化

2015年和2018年安徽省各市水资源总量-人口数量五元减法集对势评价结果如图4所示。安徽省2015年水资源总量-人口数量集对势评价结果:12个地市评价等级为Ⅴ(反势)级,1个地市评价等级为Ⅲ(均势)级,3个地市评价等级为Ⅰ(同势)级。2018年评价结果:8个地市评价等级为Ⅴ(反势)级,3个地市评价等级为Ⅳ(弱均势)级,1个地市评价等级为Ⅲ(均势)级,4个地市评价等级为Ⅰ(同势)级。对比2015年和2018年的评价结果可知,2018年各地市等级分布均衡情况好于2015年的。由表2可知,2015年集对势值(-0.323)小于2018年集对势值(0.146),同时2015年评价等级为Ⅴ(反势)级低于2018年的评价等级Ⅳ(弱均势)级,这也印证了上述结论。在2015年与2018年,宿州、淮北等淮北平原及其周边城市的评价等级均表现为Ⅴ(反势)级,池州、黄山与宣城的评价等级均为Ⅰ(同势)级。位于淮北平原的各城市水资源均衡情况最差,长期处于高度不均衡状态,这与其水资源禀赋有关,所处区域无大型河流流经且距离淮河等水源较远,水资源匮乏。位于皖南丘陵的各城市水资源情况最好,这是由于其地理位置相对靠南、山区降水充沛、水资源禀赋良好。皖中地区各城市的评价等级变化较大,说明水资源总量在皖中地区年际变化较大。

图4 2015年和2018年安徽省各市水资源总量-人口数量五元减法集对势评价结果

由表2可知:①2011—2018年,安徽省水资源总量-人口数量匹配关系空间均衡基尼系数评价方法的最大值出现在2015年,数值为0.567,评价等级为Ⅴ(高度不匹配)级;最小值出现在2018年,数值为0.426,评价等级为Ⅳ(比较不均衡)级;均值为0.503,评价等级为Ⅴ(高度不匹配)级。②五元减法集对势评价方法确定的最大值出现在2018年,数值为0.146,评价等级为Ⅳ(弱均势)级;最小值出现在2015年,数值为-0.323,评价等级为Ⅴ(反势)级;均值为-0.084 2,评价等级为Ⅴ(反势)级。

比较水资源总量-人口数量匹配关系空间均衡模型的基尼系数与五元减法集对势的评价结果可发现:基尼系数与五元减法集对势的最差均衡结果均出现在2015年,分别对应于五元减法集对势(越小越不均衡)的最小值和基尼系数(越大越不均衡)的最大值;最佳均衡结果均出现在2018年,分别对应于五元减法集对势(越大越均衡)的最大值和基尼系数(越小越均衡)的最小值,但两者的评价结果均为Ⅳ级。对2011年,本文评价结果为Ⅴ(反势)级,文献[9]中评价结果为Ⅳ级,但接近Ⅳ级,其余年份本文研究方法所得结果与文献[9]中评价结果等级均一致。因此可看出,两种方法在评价结果上有着较高的一致性,都从一定程度上反映了安徽省水资源总量与人口数量多年来均处于一种不均衡的状态。这种空间分布的不均衡一方面是由地理因素导致的,安徽省处于南北方交界处,省内气候变化大,降雨多集中在皖南山区,皖中、皖北地区降水相对偏少;另一方面是由社会因素导致的,安徽省人口主要集中在皖中和皖北地区,这与降水的空间分布恰好相反,因而导致了水资源总量与人口数量匹配的差异性[23-25]。

3.1.2 水资源总量与第二产业GDP的空间均衡评价

第二产业GDP反映了区域工业发展情况,是衡量一个地区工业发展水平的直接指标,并且工业用水在区域用水比重中也占据了相当大的一部分。2012年和2018年安徽省各地市水资源总量-第二产业GDP五元减法集对势评价结果如图5所示。由图5可看出:安徽省2012年水资源总量-第二产业GDP集对势评价结果中有12个地市的评价等级为Ⅴ(反势)级,1个地市的评价等级为Ⅳ(弱均势)级,1个地市的评价等级为Ⅱ(偏同势)级,2个地市的评价等级为Ⅰ(同势)级;2018年水资源总量-第二产业GDP集对势评价结果中有10个地市的评价等级为Ⅴ(反势)级,1个地市的评价等级为Ⅳ(弱均势)级,1个地市的评价等级为Ⅲ(均势)级,1个地市的评级等级为Ⅱ(偏同势)级,3个地市的评价等级为Ⅰ(同势)级;对比2012年和2018年的评价结果可知,2018年的地市等级分布均衡情况略好于2012年的。由表3可知,2012年集对势值(-0.367)小于2018年集对势值(-0.031)。合肥、芜湖两市占据了安徽省第二产业GDP的30%左右,而这两市水资源总量的占比只有约10%。宿州、淮北、亳州等市第二产业GDP与水资源总量的占比都相对较低,且水资源总量的占比要远小于第二产业GDP的。池州、黄山等市所拥有的水资源总量能够满足本市第二产业发展的需要。

表3 安徽省水资源总量与第二产业GDP空间均衡评价结果

图5 2012年和2018年安徽省各地市水资源总量-第二产业GDP五元减法集对势评价结果

由表3可知:①2011—2018年,安徽省水资源总量-第二产业GDP匹配关系空间均衡基尼系数评价方法确定的最大值出现在2012年,数值为0.614,评价等级为Ⅴ(高度不匹配)级;最小值出现在2018年,数值为0.520,评价等级为Ⅴ(高度不匹配)级;均值为0.577,评价等级为Ⅴ(高度不匹配)级。②五元减法集对势评价方法确定的最大值出现在2018年,数值为-0.031,评价等级为Ⅴ(反势)级;最小值出现在2012年,其值为-0.367,评价等级为Ⅴ(反势)级;均值为-0.238,评价等级为Ⅴ(反势)级。

比较水资源总量-第二产业GDP匹配关系空间均衡模型的基尼系数与五元减法集对势的评价结果可知:基尼系数与五元减法集对势的最差结果均出现在2012年,分别对应集对势的最小值和基尼系数的最大值;最佳结果均出现在2018年,分别对应集对势的最大值和基尼系数的最小值。从整体上看,基尼系数与五元减法集对势的评价结果高度一致,基尼系数的评价结果均为高度不匹配,五元减法集对势的评价结果均为反势,而文献[9]中的评价结果除2018年为Ⅳ级外,其余年份同样为Ⅴ级;两种评价结果都显示出水资源总量在各地市工业产值方面的不均衡,反映了地市间工业发展水平与水资源禀赋之间的巨大差异。

3.1.3 水资源总量与耕地面积的空间均衡评价

安徽省耕地面积2011—2013年维持在400万hm2以上,2014—2018年维持在600万hm2左右,除2013—2014年出现较大波动外,其余年份各地市耕地面积都基本维持在一个较稳定的水平。2015年和2018年安徽省各地市水资源总量-耕地面积五元减法集对势评价结果如图6所示。由图6可知:安徽省2015年水资源总量-耕地面积减法集对势评价结果中有12个地市的评价等级为Ⅴ(反势)级,1个地市的评价等级为Ⅳ(弱均势)级,1个地市的评价等级为Ⅱ(偏同势)级,2个地市的评价等级为Ⅰ(同势)级;2018年水资源总量-耕地面积减法集对势评价结果中有7个地市的评价等级为Ⅴ(反势)级,4个地市的评价等级为Ⅳ(弱均势)级,1个地市的评价等级为Ⅲ(均势)级,4个地市的评价等级为Ⅰ(同势)级;对比2015年与2018年的评价结果可知,2018年评价结果的地市等级均衡情况要好于2015年的。由表4可知,2015集对势值(-0.297)小于2018年集对势值(0.279),同时2015年评价等级为Ⅴ(反势)级低于2018年的评价等级Ⅲ(均势)级,进一步验证了上述结论。宿州、淮北、阜阳、亳州、六安、合肥6个地级市占据了全省近2/3的耕地面积,水资源总量却不足全省的1/3,供需的极度不平衡导致皖北各城市长期处于不均衡状态。黄山、池州、宣城等地市虽占据更少的耕地面积,但拥有更丰富的水资源总量。

表4 安徽省水资源总量与耕地面积空间均衡评价结果

图6 2015年和2018年安徽省各地市水资源总量-耕地面积五元减法集对势评价结果

由表4可知:①2011—2018年,安徽省水资源总量-耕地面积匹配关系空间均衡基尼系数评价方法确定的最大值出现在2012年,数值为0.594,评级等级为Ⅴ(高度不匹配)级;最小值出现在2018年,值为0.418,评价等级为Ⅳ(比较不匹配)级;均值为0.525,评价等级为Ⅴ(高度不匹配)级。②五元减法集对势评价方法确定的最大值出现在2018年,数值为0.279,评价等级为Ⅲ(均势)级;最小值出现在2015年,数值为-0.297,评价等级为Ⅴ(反势)级;均值为-0.056,评价等级为Ⅴ(反势)级。

比较水资源总量-第二产业GDP匹配关系空间均衡模型的基尼系数与五元减法集对势的评价结果可知,除在2018年基尼系数方法的评价等级为Ⅳ(比较不匹配)级,五元减法集对势的评价方法为Ⅲ(均势)级、接近弱均势,其余年份两种方法的评价等级均表现出高度一致。

3.2 讨论与分析

1)由上述五元减法集对势的安徽省水资源空间均衡评价结果可看出,3对匹配关系整体上均处于反势。五元减法集对势计算结果的多年平均值表明这些匹配关系顺序中,水资源总量-耕地面积≻水资源总量-人口数量≻水资源总量-第二产业GDP。

2)在安徽省水资源总量与人口数量匹配关系空间均衡模型中,水资源总量作为匹配原象,各年变化幅度大,处于不稳定状态;各地市人口数量整体稳中有增,保持基本稳定状态。因此在现状条件下,改变安徽省水资源总量与人口数量匹配关系空间不均衡状态的关键,在于实现由人口数量少而水资源总量多的区域向人口数量多而水资源总量少的区域进行有针对性的跨区域调水。采用南水北调的调水思路,以长江及其支流为依托从皖南地区逐级调水,供给以合肥为代表的皖中地区;以淮河及其支流为依托向宿州等皖北城市进行调水,为实现效益最大化应实行就近调水的原则。同时,修建水库保障人口饮水安全。为此,水利管理部门应制定相关的水资源调控规划政策,完善水资源配置方案[9]。

3)在安徽省水资源总量与第二产业GDP匹配关系空间均衡模型中,第二产业GDP作为匹配对象,各地市2011—2018年均呈现出逐年稳步增加的趋势,但其在各市GDP中的比例却逐年下降,这与当前经济发展更加注重服务业、软件行业等第三产业的产业结构特征有关。在水资源均衡评价结果中,基尼系数和减法集对势两种评价方法确定的等级均为最差等级,说明区域工业发展水平与水资源分布均衡问题矛盾尖锐。安徽省第二产业主要集中在合肥、芜湖等地,结合当前第二产业发展的实际情况,可将部分需水量较大的第二产业迁移至水资源较为充沛且交通发达的地区,淘汰第二产业中的落后产能,提高诸如化工、造纸、纺织等产业的用水效率。同时,积极发展全省的第三产业,降低第二产业在3种产业中的比重。政府及有关部门应从水资源供给量以及调节工业用水节水方面出发,解决当前存在的问题。

4)在安徽省水资源总量与耕地面积匹配关系空间均衡模型中,耕地面积作为匹配对象基本保持稳定,水资源总量分布仍是解决空间不均衡问题的关键。安徽省耕地主要分布在皖北地区,主要耕地类型为旱地,主要作物以夏玉米和冬小麦为主。因此,应在农作物播种、生长等需水量较大且决定作物产量的关键阶段有针对性地进行调水,在引江济淮的基础上,从淮河及其支流利用大沟等天然渠道或开凿人工渠道引水,从而有效解决缺水问题。

4 结论

1)本研究从面积角度进一步挖掘、利用洛伦兹曲线所蕴含的匹配信息,提出了定量分析各子区域对整体区域空间均衡影响程度的评价方法,并在水资源空间均衡评价模型基础上,提出了基于洛伦兹曲线的五元减法集对势评价方法。

2)分别建立了安徽省水资源总量与人口数量、第二产业GDP、耕地面积匹配关系的空间均衡评价模型,据此评价了2011—2018年安徽省水资源空间均衡程度。结果表明,2011—2018年以上3组匹配关系的五元减法集对势的计算结果平均值均为Ⅴ(反势)级,为最差等级,水资源空间均衡形势不容乐观,水资源空间不均衡性问题亟须解决。

3)用建立的基于子区域基尼匹配系数与减法集对势的水资源空间均衡模型对安徽省水资源空间均衡状态做出了反映实际情况的评价结果,弥补了多数研究方法只针对整个区域的均衡情况做出综合性评价以及未能对所包含的子区域均衡性进行有效判别的不足。并在水资源空间均衡原有评价方法的基础上提出了利用子区域面积之比作为评价标准,使之与基尼系数计算方法的思想结合更紧密。本方法进一步深化了联系数及其伴随函数与洛伦兹曲线的结合,并取得与原有方法及基尼系数方法基本一致的评价结果。本研究提出的评价模型较为合理,提供了一种新的子区域水资源空间均衡评价方法。