福建省社會(huì)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型期水資源供需平衡趨勢分析

黃初龍

(泉州師范學(xué)院資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,福建泉州 362000)

福建省社會(huì)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型期水資源供需平衡趨勢分析

黃初龍

(泉州師范學(xué)院資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,福建泉州 362000)

為了預(yù)測處于社會(huì)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型期的福建省各地市水資源供需平衡能力發(fā)展趨勢,構(gòu)建了水資源供需平衡預(yù)測指標(biāo)體系。采用情景分析法、非線性回歸法、自動(dòng)回歸法對各指標(biāo)變量進(jìn)行預(yù)測,采用AHP賦權(quán)、加權(quán)求和法分析福建省各地市水資源供需平衡態(tài)勢。結(jié)果表明,除漳州外,各地市水資源供需平衡水平趨強(qiáng),但增速減緩。由于水資源豐度、供水能力、用水效率、需水趨勢各領(lǐng)域指數(shù)對水資源供需平衡水平貢獻(xiàn)的變化,應(yīng)注意因地因時(shí)調(diào)整水資源供需對策。

水資源供需平衡;指標(biāo)體系;非線性回歸分析;福建省

福建省水資源以降水補(bǔ)給為主,降水時(shí)空分布不均,使水資源時(shí)空分布不均,水旱災(zāi)害突出,是水資源供需失衡的自然因素,而目前工業(yè)廢水和生活污水對局部河段的污染加劇、沿海平原區(qū)地下水利用程度偏高等問題則是人為導(dǎo)致水資源供需失衡結(jié)果的外在表現(xiàn)?？梢?從水資源供需平衡角度,研究水資源供需平衡發(fā)展趨勢有利于對福建省多種水問題進(jìn)行系統(tǒng)性的整體探討。

水資源供需平衡研究中的水量供需平衡預(yù)測研究較多[1-3],但已不能滿足社會(huì)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型期區(qū)域可持續(xù)發(fā)展對水資源可持續(xù)利用的整體要求。人均地區(qū)生產(chǎn)總值1000美元向3000美元躍升階段是居民消費(fèi)結(jié)構(gòu)升級(jí)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和工業(yè)化、城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快的時(shí)期,也是人口、資源、環(huán)境等矛盾突出的時(shí)期[4]。“十一五”期間,福建省人均地區(qū)生產(chǎn)總值將由2000美元向3000美元躍升[4],進(jìn)入社會(huì)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型期后期。水資源供需平衡趨勢分析可為福建省轉(zhuǎn)型期的水資源規(guī)劃提供依據(jù)。

從復(fù)合系統(tǒng)角度,綜合考慮水資源供需平衡發(fā)展趨勢的各種主要因素,有利于規(guī)劃區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式、發(fā)展速度。水資源供需平衡復(fù)合系統(tǒng)由天然水系統(tǒng)和人工水系統(tǒng)構(gòu)成,既受降水等自然因素影響,也受人口等社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素影響,這些影響因素復(fù)雜、不確定,但均可用某一指標(biāo)或指標(biāo)組去表征。本文采用回歸分析等方法預(yù)測水資源供需平衡評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的各指標(biāo)變化趨勢,結(jié)合評(píng)價(jià)模型,評(píng)價(jià)福建省各地市水資源供需平衡的總體趨勢,可為水資源供需平衡能力增強(qiáng)對策的制定提供依據(jù)。

1 福建省水資源供需平衡評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

根據(jù)科學(xué)性、協(xié)調(diào)性、可操作性和整體性等指標(biāo)選取原則[5]與福建省的社會(huì)經(jīng)濟(jì)及水資源特點(diǎn),按水資源供需流程模式,構(gòu)建了由目標(biāo)層、領(lǐng)域?qū)?、指?biāo)層組成的福建省水資源供需平衡評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,見表1。

表1 福建省水資源供需平衡評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2 福建省水資源供需平衡趨勢預(yù)測與分析

2.1 指標(biāo)數(shù)據(jù)來源與處理

依據(jù)福建省及其各地市的統(tǒng)計(jì)年鑒、水資源公報(bào)、水利統(tǒng)計(jì)公報(bào)、環(huán)境狀況公報(bào)、建設(shè)統(tǒng)計(jì)公報(bào)、國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)等資料,以福建省及其9個(gè)地市作為評(píng)價(jià)對象,建立1997—2006年各指標(biāo)數(shù)據(jù)庫,用于預(yù)測。2010年、2015年預(yù)測值納入1997—2006年各指標(biāo)數(shù)據(jù)系列,再進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

由于各評(píng)價(jià)指標(biāo)的量綱及其與評(píng)價(jià)目標(biāo)間的函數(shù)關(guān)系不同,指標(biāo)值一般不能直接應(yīng)用于評(píng)價(jià)模型,必須對其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。標(biāo)準(zhǔn)化處理前,先按指標(biāo)與評(píng)價(jià)目標(biāo)的關(guān)系對指標(biāo)進(jìn)行分類,把不利于水資源供需平衡的指標(biāo)作為數(shù)值越小越優(yōu)型指標(biāo),即萬元GDP用水量、人口增長率、GDP增長率(表1),反之,為越大越優(yōu)型指標(biāo);然后,采用極差變換法進(jìn)行處理,即每個(gè)指標(biāo)實(shí)際值Ci的無量綱化均按某評(píng)價(jià)單元時(shí)間系列數(shù)據(jù)U中的最大值Umax與最小值Umin之差為分母進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,即,越小越優(yōu)型指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值Si=(Umax-U)/(Umax-Umin),越大越優(yōu)型指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值Si=(U-Umin)/(Umax-Umin)。標(biāo)準(zhǔn)化處理后,各指標(biāo)各年份標(biāo)準(zhǔn)化值間區(qū)分度均符合要求。

2.2 指標(biāo)預(yù)測

為獲取2010年和2015年福建省及其各地市的水資源供需平衡評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的各指標(biāo)預(yù)測值,對表1中各指標(biāo)或人口、GDP等變量進(jìn)行情景分析。

工業(yè)廢水排放達(dá)標(biāo)率、生活污水處理率的各變量數(shù)據(jù)不全,直接采用指標(biāo)值進(jìn)行預(yù)測。各評(píng)價(jià)單元土地面積假定不變。降水總量、水資源總量具有豐、平、枯水年的變化,然而多年平均豐、平、枯水年的降水總量、水資源總量是相對穩(wěn)定的,本文假定預(yù)測年為平水年,其多年平均年降水量及年水資源總量采用《2006年福建省水資源公報(bào)》核算值。實(shí)際供水總量、總用水量、工業(yè)廢水排放達(dá)標(biāo)率、生活污水處理率等變量既受降水總量、水資源總量的影響,也受人口數(shù)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)技術(shù)發(fā)展水平的影響,屬非線性變量;人口數(shù)、GDP、森林面積的影響因素復(fù)雜多變,也屬非線性變量。

非線性變量預(yù)測采用非線性回歸預(yù)測法,即曲線估計(jì)法和自動(dòng)回歸法,曲線估計(jì)法的常用函數(shù)有冪函數(shù)、指數(shù)函數(shù)、拋物線函數(shù)、對數(shù)函數(shù)和S型函數(shù)等。采用SPSS 11.5 for Windows軟件獲取各非線性指標(biāo)或指標(biāo)變量預(yù)測所需的最佳擬合方程。獲取步驟:①采用前述數(shù)據(jù)庫中的1997—2006年各指標(biāo)數(shù)據(jù),建立數(shù)據(jù)文件,選擇回歸分析中的曲線估計(jì)法運(yùn)算,選擇時(shí)間為自變量,待預(yù)測變量為因變量,選取曲線估計(jì)法對話框中的所有擬合模型,包括:Linear模型(Y=b0+b1t);Quadratic模型(Y=b0+b1t+b2t2);Compound模型(Y=b0bt1);Growth模型(Y=eb0+b1t);Cubic模型(Y=b0+b1t+b2t2+b3t3);S模型(Y=eb0+b1/t);Inverse模型(Y=b0+b1/t)。各模型公式中,Y為回歸函數(shù),b0、b1、b2、b3為系數(shù),t為時(shí)間變量。②選中顯示方差分析表及Save對話框中的Predicted Values和Residuals,得出不同擬合方法擬合的結(jié)果和殘差,并將它們作為列插入到原始數(shù)據(jù)表進(jìn)行對比,通過觀察各因變量1997—2006年的散點(diǎn)圖,選擇具有最佳擬合效果的擬合方程,即選取F值的顯著性檢驗(yàn)值最小的擬合方程,其中F值的顯著性檢驗(yàn)值大于或等于0.05的擬合效果不佳的個(gè)別變量采用時(shí)間系列預(yù)測法中的自動(dòng)回歸法預(yù)測。各評(píng)價(jià)單元各指標(biāo)或指標(biāo)變量最終選用的擬合方法如下:

a.總?cè)丝陬A(yù)測:各評(píng)價(jià)單元均采用S模型法。

b.GDP預(yù)測:漳州采用Linear模型法,其他地市均采用Quadratic模型法。

c.森林面積預(yù)測:福州、廈門、三明、南平采用Linear模型法,莆田采用Inverse模型法,泉州、寧德采用S模型法,其他地市采用自動(dòng)回歸法。

d.總供水量預(yù)測:福州、泉州、廈門采用Inverse模型法,漳州采用S模型法,其他地市采用自動(dòng)回歸法。

e.總用水量預(yù)測:福州采用Cubic模型法,泉州、廈門、寧德、全省采用Inverse模型法,漳州采用S模型法,其他地市采用自動(dòng)回歸法。

f.工業(yè)廢水排放達(dá)標(biāo)率預(yù)測:龍巖采用S模型法,其他地市均采用Inverse模型法。

g.生活污水處理率預(yù)測:福州、泉州、三明、南平采用Growth模型法,莆田采用Cubic模型法,廈門采用S模型法,漳州采用Linear模型法,龍巖采用Inverse模型法,全省采用Compound模型法。

從擬合曲線(略)可以看出,各因變量使用的最終模型擬合效果好,除了寧德的總用水量及福州、廈門的工業(yè)廢水排放達(dá)標(biāo)率的預(yù)測結(jié)果F值的顯著性檢驗(yàn)值為0.01～0.05,其他各評(píng)價(jià)單元的各變量預(yù)測值的F值的顯著性檢驗(yàn)值均小于0.01。按上述步驟,可得各變量或指標(biāo)的2010年、2015年預(yù)測值,見表2。

2.3 指標(biāo)權(quán)重

本文采用層次分析法(AHP)[6]結(jié)合專家咨詢法確定各指標(biāo)權(quán)重。為了使單排序一致性指標(biāo)CI值最小,精度最好,本文采用 10/10～18/2標(biāo)度法,構(gòu)造兩兩判斷矩陣[7]。領(lǐng)域?qū)覤1、B2、B3、B4的賦權(quán)結(jié)果分別為 0.172、0.396、0.26、0.172,指標(biāo)層C1、C2、C3、C4、C5、C6、C7、C8、C9 等指標(biāo)的賦權(quán)結(jié)果分別為 0.5、0.5 、0.478、0.315 、0.121、0.086 、1、0.6、0.4。上述賦權(quán)結(jié)果的隨機(jī)一致性檢驗(yàn)表明,一致性指標(biāo)CI與平均隨機(jī)一致性指標(biāo)RI的比值均小于0.1,各判斷矩陣的一致性均可以接受。

2.4 評(píng)價(jià)模型

為避免個(gè)別指標(biāo)對指標(biāo)體系整體功能造成影響,水資源供需平衡評(píng)價(jià)采用加權(quán)求和法,評(píng)價(jià)模型為

式中:Aj為水資源供需平衡指數(shù);Bmj為領(lǐng)域?qū)又笖?shù);j為年份序號(hào),j=1,2,…,12,分別代表1997年、1998年、…、2006年、2010年、2015年;m為領(lǐng)域?qū)有蛱?hào);i為指標(biāo)序號(hào);n為各領(lǐng)域?qū)又笜?biāo)個(gè)數(shù);Wm、wi分別為各領(lǐng)域、各指標(biāo)權(quán)重;Cij為指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化值。

2.5 評(píng)價(jià)結(jié)果

把各指標(biāo)的實(shí)際值和預(yù)測值的標(biāo)準(zhǔn)化值及權(quán)重代入式(1)和式(2),可得各年份各評(píng)價(jià)單元的水資源供需平衡指數(shù),見表3。

表2 福建省水資源供需平衡評(píng)價(jià)指標(biāo)變量預(yù)測

2.6 結(jié)果分析

2.6.1 水資源供需平衡發(fā)展趨勢與對策

從全省看(表3),1997—2006年,水資源供需平衡指數(shù)以2005年最高,達(dá) 0.625,1997年最低,為0.165,預(yù)測年2010年、2015年分別為 0.692、0.779,說明中長期上升趨勢明顯。1997—2015年水資源供需平衡指數(shù)的變化大致可分為兩個(gè)階段:1997—2005年增速較快,年均增速5.75%;2005—2015年增速略緩,年均增速1.54%,其中,“十二五”比“十一五”略快,年均增速分別為1.74%和1.34%。全省水資源供需平衡指數(shù)增長趨勢符合社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式由數(shù)量型向質(zhì)量型的轉(zhuǎn)型期特征?！笆晃濉奔捌渲暗乃Y源供需平衡受數(shù)量型增長模式影響為主,指數(shù)較低,“十二五”水資源供需平衡能力受社會(huì)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型期影響較“十一五”小,年均增速加快。

表3 福建省水資源供需平衡指數(shù)發(fā)展趨勢

Pearson相關(guān)分析表明(表4),按相關(guān)性強(qiáng)弱,全省水資源供需平衡指數(shù)主要取決于用水效率、供水能力和需水趨勢。由于供水能力的4個(gè)指標(biāo)中,森林覆蓋率、工業(yè)廢水排放達(dá)標(biāo)率、生活污水處理率的預(yù)測值均已超過“十一五”發(fā)展目標(biāo)值[4],已難提升;水資源開發(fā)利用率在水資源緊張的閩東南區(qū)提升空間也不大,特別在枯水年份,如2003、2004年莆田、泉州、廈門的人均水資源量均低于1000m3,屬缺水區(qū)[8],水資源開發(fā)利用率均已超過國際公認(rèn)的上限,即已開發(fā)利用量占水資源總量的40%;反映需水趨勢的GDP增長率預(yù)測值已控制在5.5%以內(nèi),低于“十一五”目標(biāo)值。然而,反映需水趨勢的人口增長率和反映用水效率的萬元GDP用水量的中長期預(yù)測值盡管已分別降至0.56%、200m3左右,但仍遠(yuǎn)高于1995年經(jīng)濟(jì)高收入國家水平[9],下降空間較大。因而,在未來水資源供給趨緊情景下,提高全省水資源供需平衡能力的關(guān)鍵在于萬元GDP用水量的下降和控制人口增長率。此外,可適度提升閩西北水資源開發(fā)利用率。

從各評(píng)價(jià)單元看(表3),中長期發(fā)展趨勢上,除泉州、漳州外,其他評(píng)價(jià)單元的水資源供需平衡水平均為增強(qiáng);與全省水資源供需平衡水平比較,2015年福州、龍巖強(qiáng)于全省,其他評(píng)價(jià)單元均弱于全省,福州最高,漳州最低;排序位置上,以2006年為基準(zhǔn)年,三明、福州在預(yù)測年的位置均提前,廈門、漳州不變,其他地市則退后。

Pearson相關(guān)分析表明(表4),各評(píng)價(jià)單元水資源供需平衡水平與用水效率相關(guān)性均最強(qiáng),其次是供水能力,但泉州、漳州、南平與需水趨勢的相關(guān)性強(qiáng)于供水能力。從各評(píng)價(jià)單元領(lǐng)域?qū)优c目標(biāo)層的綜合相關(guān)性看,水資源供需平衡指數(shù)與水資源豐度相關(guān)性差,與需水趨勢相關(guān)性一般,與用水效率、供水能力相關(guān)性強(qiáng)。說明各地市水資源供需平衡水平的提高主要依賴于用水效率的提高。此外,除較缺水的莆田、泉州、廈門外,其他評(píng)價(jià)單元水資源供需平衡水平與水資源豐度的相關(guān)性均最差,說明閩東地區(qū)受水資源豐度的影響強(qiáng)于其他地區(qū),必須在著重提高用水效率基礎(chǔ)上,適度關(guān)注節(jié)水、跨流域調(diào)水、虛擬水貿(mào)易。

2.6.2 水資源供需平衡區(qū)域分異及其演變趨勢

從區(qū)域分異看(表3),大體上表現(xiàn)為:2010年水資源供需平衡指數(shù)達(dá)0.7以上的有龍巖、福州、三明,2015年擴(kuò)展到莆田、寧德,2個(gè)預(yù)測年均表現(xiàn)為廈門、泉州、漳州閩南地區(qū)和南平地區(qū)弱于其他地區(qū)。在人口增長、經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展而可利用水資源趨緊情況下,豐水地區(qū)的水資源供給可能不受影響,甚至可能在全省政策影響下與缺水地區(qū)同步提高用水效率,從而增強(qiáng)水資源供需平衡能力,而缺水地區(qū)的水資源供需矛盾將加劇,從而削弱水資源供需平衡能力。南平水資源供需平衡指數(shù)偏低是由于預(yù)測年供水能力較弱,而其他領(lǐng)域也無優(yōu)勢。

表4 福建省水資源供需平衡指數(shù)與領(lǐng)域?qū)釉u(píng)價(jià)值間的Pearson相關(guān)系數(shù)

從空間分異格局演變趨勢看(表3),全省水資源供需平衡指數(shù)空間分異格局的演變大致可分為兩個(gè)階段:1997—2006年為水資源供需平衡指數(shù)空間差異逐漸縮小階段,各評(píng)價(jià)單元水資源供需平衡指數(shù)大多呈上升趨勢,2006—2015年為空間差異逐漸變大階段,漳州略降,廈門、泉州略升,其他地區(qū)明顯上升。2001年之前,在水資源供給充足、水資源需求增長相似情況下,閩東南沿海地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)用水效率高于閩西北地區(qū),水資源供需平衡指數(shù)也較高。2002—2004年枯水期間,閩西北相對豐水地區(qū)人均水資源量降幅明顯低于莆田、泉州、廈門等閩東南相對缺水地區(qū),水資源供需平衡指數(shù)上升速度快于閩東南地區(qū),從而縮小差距,成為區(qū)域分異格局演化的轉(zhuǎn)折期。

上述分析表明,預(yù)測結(jié)果符合實(shí)際,說明指標(biāo)體系、賦權(quán)方法、評(píng)價(jià)方法及指標(biāo)變量預(yù)測模擬方法適用。本研究以10a基準(zhǔn)時(shí)段預(yù)測4a、9a后,即2010、2015年的水資源供需平衡水平,由于各指標(biāo)預(yù)測值符合預(yù)期,水資源供需平衡水平預(yù)測值可信。

回歸分析法適用于短期預(yù)測,且時(shí)間序列法所需數(shù)據(jù)較少,擬合精度高,但受初始值影響較大,基準(zhǔn)時(shí)段越短,預(yù)測時(shí)段越長,可靠性越差。反之,基準(zhǔn)時(shí)段越長,預(yù)測時(shí)段越短,可靠性越好。因而,2015年的水資源供需平衡水平預(yù)測值可靠性不如2010年。

3 結(jié) 論

從水資源供需平衡中長期發(fā)展趨勢看,近10年來福建全省水資源供需平衡水平明顯提高,中長期上升趨勢明顯,但增速減緩。各評(píng)價(jià)單元中,除泉州、漳州外,其他評(píng)價(jià)單元的中長期水資源供需平衡水平均增強(qiáng)。Pearson相關(guān)分析表明,全省和各地市水資源供需平衡能力提高的關(guān)鍵在于萬元GDP用水量的下降,控制人口增長率,較缺水的閩東地區(qū)還應(yīng)適度關(guān)注節(jié)水、區(qū)水調(diào)水、虛擬水貿(mào)易等有利水資源豐度提高的各種對策,閩西北則可適度提高水資源開發(fā)利用率。在水資源充足的地區(qū)或時(shí)期,水資源供需平衡指數(shù)主要取決于用水效率,其次是供水能力;而在水資源緊缺的地區(qū)或時(shí)期,水資源供需平衡指數(shù)主要取決于用水效率、水資源豐度,應(yīng)注意因地因時(shí)調(diào)整水資源供需對策。

從水資源供需平衡指數(shù)空間分異看,閩南地區(qū)和南平地區(qū)弱于其他地區(qū),2002—2004年為空間差異演變的轉(zhuǎn)折期。

水資源供需平衡區(qū)域分異及其演變趨勢分析表明,預(yù)測結(jié)果符合區(qū)域?qū)嶋H和研究區(qū)現(xiàn)有水資源供需平衡時(shí)空分異格局的發(fā)展預(yù)期,說明預(yù)測模式和方法適用。但因各預(yù)測環(huán)節(jié)均會(huì)影響結(jié)果,特別是指標(biāo)體系的指標(biāo)構(gòu)成與預(yù)測所用數(shù)據(jù)序列長度直接影響預(yù)測結(jié)果,今后應(yīng)加強(qiáng)驗(yàn)證各預(yù)測環(huán)節(jié),特別是指標(biāo)體系的科學(xué)性與適用性,并隨數(shù)據(jù)的完善再作更精確的預(yù)測。此外,回歸曲線估計(jì)法預(yù)測中長期各指標(biāo)值,計(jì)算過程較繁瑣,但操作簡便,可用SPSS和Excel完成。

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Trend analysis of water resources supply and demand balance in Fujian Province in socio-economic transformation period

HUANG Chu-long
(School of Resources and Environmental Sciences,Quanzhou Normal University,Quanzhou 362000,China)

In order to forecast the trend of the water resources supply and demand balance ability in Fujian Province,which is experiencing social and economic reformation,an indicator system for trend forecast of the water resources supply and demand balance was established.Scenario analysis,nonlinear regression,and auto-regression were adopted to forecast indicator variables,and AHP was applied in weight estimation to assess the water resources supply and demand balance trend in regions of Fujian Province using the method of weighting summation.The results showed that the water resources supply and demand balance ability will slowly be enhanced in Fujian in the future except in the Zhangzhou region,but the rate of enhancement will slow down.Due to the effects of changing contributions of factors such aswater resources abundance,water supply ability,efficiency of water consumption,and water demand tendency on the water resources supply and demand balance,it should be noted that the water resources supply and demand balance countermeasures must be adjusted according to differences in time or space.

water resources supply and demand balance;indicator system;nonlinear regression;Fujian Province

TV213

A

1004-6933(2010)03-0013-05

福建省科技廳青年人才項(xiàng)目(2006F3115);泉州師范學(xué)院學(xué)科帶頭人培養(yǎng)基金(泉師院人[2009]35號(hào))

黃初龍(1971—),男,福建三明人,副教授,博士,主要從事水資源開發(fā)利用系統(tǒng)理論與方法研究。E-mail:huangchulong1718@163.com

(收稿日期:2008-12-17 編輯:熊水斌)