城镇污水处理设施空间优化配置研究

崔建鑫,赵海霞(1.中国科学院南京地理与湖泊研究所,中国科学院流域地理学重点实验室,江苏 南京210008；2.中国科学院大学,北京 100039)



城镇污水处理设施空间优化配置研究

崔建鑫1,2,赵海霞1*(1.中国科学院南京地理与湖泊研究所,中国科学院流域地理学重点实验室,江苏 南京210008；2.中国科学院大学,北京 100039)

摘要：城镇污水处理设施建设总体规模不足、空间布局不平衡等问题突出,基于效率最大化、费用最小化原则,从微观效率和宏观布局两个维度进行空间优化配置,为解决城镇污水处理设施的空间均衡问题提供思路.以淮安市盱眙县盱城镇为例,利用ArcGIS网络分析工具,构建“目标市场份额”和“最小阻抗”模型,进行镇区污水处理设施的空间优化配置.结果表明:已有的污水处理设施中,由于管网配套不足,富春运行负荷低,未来扩大服务范围、提高运行效率是重点;在合理运行条件下,已有的污水厂的设计能力仍不满足治理需求,根据排污治污缺口,需新建一座2万t/d规模的污水处理设施;新建污水厂的最佳位置位于缺口地区的最小费用点.微观效率与宏观布局的协同优化方案可为盱城镇污水处理设施的格局优化提供科学依据,同时也为全国同类地区城镇污水处理设施空间规划管理提供参考.

关键词：城镇污水处理设施；优化配置；ArcGIS；微观效率；宏观布局

* 责任作者, 副研究员, zhhx0183@163.com

城镇污水处理设施是提升基本环境公共服务、改善水环境质量的重大环保民生工程,加大污水处理设施建设又是城镇污染减排的重要举措.我国城镇污水处理设施建设经历了30年的蓬勃发展,已累计建成污水处理设施3717座,每19万城镇人口拥有一座污水处理设施,对城镇污染减排作用显著.但相对发达国家7000～8000人/座的水平仍有很大差距[1];全国城镇污水处理率平均为77.5%,相对国务院2015年的目标低了7.5%[2].因此,加大城镇污水处理设施建设是必然趋势,而且新型城镇化战略为城镇污水处理设施建设提出了更高要求.此外,城镇污水处理设施依然存在很多问题,如污水配套管网建设相对滞后、设施建设空间不平衡、运营监管不到位等[2],据统计,全国1.21%的设施处于超负荷运行状态,另有10.4%的设施运行负荷率低于30%[3],污水收集和处理系统的空间适配性矛盾突出,成为制约污染减排的重要因素.建立一套基于城镇污水排放与治理相匹配的城镇污水处理设施空间优化配置方法,指导新增污水处理设施的空间布局及现状设施的扩容与提标改造,是现实背景下城镇污水处理设施研究的重要方向.

城镇污水处理设施作为一种公共服务设施,其空间优化配置符合公共服务设施区位理论,即在兼顾效率与公平的原则下,在财政预算框架内实现社会效益福利最大化,通过合理布局公共设施,力求以最小的社会成本,尽可能提供完善的、公平的福利保障[4].因此,城镇污水处理设施的空间优化配置应既要实现空间格局优化又要实现设施运行效率最大化,既要满足污水处理效率的要求,又要实现污水处理的费用最低[5].在空间优化配置问题上,设施运行效率特指空间效率,即通过个体运行的效率最大化实现最大限度的污水收集和处理.

目前,国内外相关研究多集中在城镇污水处理设施的布局选址与运行效率的研究.其中,布局选址多考虑区域风向[6-7]、地形条件[4,8-9]、工程地质条件[10-11]、管网条件[11-13]、土地利用状况[11]、污染源分布[14]、水质[15-17]和城市发展方向[7,9,18]等因素,而且集中与分散布局一直是争论的焦点.基础设施网络分析方法被广泛应用于布局方案设计与筛选,如情景分析[19-23]、临界距离[7]、费用效益分析[21-23]、泰森多边形[12]、最小邻近距离[13]、密切值[10]、灰色局势决策法等[11],但多局限于单纯的设施选址,不能解决优化配置问题.同样,运行效率的研究多从污水处理量[20]、污水污泥处理质量[14-16,23]、运行成本[24-26]、污水处理单耗[27-28]、生产运营管理[27,29-30]、安全管理[31]等方面进行评价,运行负荷率往往是考虑的重要因素.然而,单纯布局选址与运行效率评价研究达不到优化配置的目标,微观运行效率能够对宏观布局产生影响,如能探索将两者结合起来进行优化的方法,可为城镇污水处理设施空间优化配置开拓解决思路.

为此,以淮安市盱眙县盱城镇为研究区,基于效率最大化、费用最小化的原则建立优化模型,借助ArcGIS网络分析工具,提出宏观和微观协同优化配置方法,实现城镇污水处理设施综合效用最大化,也为城镇污水处理设施空间优化配置方法研究提供有益参考.

图1　研究区概况Fig.1　Overview of study area

1　研究区概况

盱城镇位于江苏省淮安市最南端的盱眙县,地处淮河下游东岸,是盱眙县政治、经济、文化中心,国家级生态乡镇.下辖9个社区、5个行政村,面积107km2.近年来,该镇社会经济发展迅速,2014年,总人口约20万人,其中城镇人口占92.76%,人均GDP达7.76万元,城镇居民人均可支配收入30410元,是全市平均水平的1.19倍.与此同时,城镇污水排放量与日俱增,2014年盱城镇生活污水排放量达3.40万t/d.然而,该镇已建成运行的2座污水处理设施——盱眙富春紫光污水处理有限公司、国泰盱眙污水处理有限公司,总设计处理能力仅为3万t/d,排污量与治理量缺口较大,运行效率平均仅58.5%,不符合建设部75%的最低要求,亟需城镇污水处理设施的优化配置.盱城镇是当前我国城镇污水处理设施面临困境的缩影,进行城镇污水处理设施布局优化研究具有典型性(图1).

2　研究方法与数据处理

2.1研究思路

2.1.1相关概念界定①运行负荷率:运行负荷率=实际处理量/设计处理量.是城镇污水处理厂运行合理性的最主要评价标准.根据《建设部关于加强城镇污水处理厂运行监管的意见》,城镇污水处理厂投入运行后的实际处理负荷3年以上不低于设计能力75%的要求.根据《“十二五”全国城镇污水处理及再生利用设施建设规划》,2015年,城镇污水处理厂投入运行一年以上的,实际处理负荷不低于设计能力的60%,3年以上的不低于75%;同时,运行负荷率不能超过设计处理量的120%.污水处理设施的运行负荷率是微观效率的体现.

②收集率与处理率:污水收集率与处理率是国家对城镇污水处理设施建设与改造的重要抓手.2015年发布的“水十条”重点明确,到2020 年,全国所有县城和重点镇具备污水收集处理能力,县城、城市污水处理率分别达到85%、95%左右.京津冀、长江三角洲、珠江三角洲等区域提前一年完成.《国家新型城镇化规划》要求全国县城污水处理率达到85%左右,重点镇达到70%左右.从区域角度看,污水收集率与处理率是宏观效率的体现.

污水收集率=污水处理设施收集的污水量/区域污水排放总量;

污水处理率=污水处理量/污水处理设施收集的污水量.

2.1.2基本原理城镇污水处理系统是由污水管网和处理设施构成的污水收集-输送-处理网络,其中污染源、处理设施等环节可以抽象为网络节点,而输送管网可以抽象为网络的边.网络存在关联性和系统性,关联性表明每一个节点的效率关系整个系统的效率,而系统性表明整个网络的结构至关重要[32-34].基于此,可将城镇污水处理设施空间优化配置分解为两个维度:

①节点——微观效率层面.城镇污水处理设施的微观效率指运行负荷率,是设施运行最重要的评价标准.基于我国城镇污水处理设施普遍存在的运行负荷不足或超负荷运行的实地考察成果,在设施建设和管理合理的情况下,设施的合理运行主要依赖于服务范围[22],即配套管网的铺设范围.因而,服务范围大,则对污水的收集程度高,设施进水量多,进而运行负荷率高.从而,通过服务范围的调整提高区域污水收集率和处理率,解决一部分污水治理缺口,为新建污水处理设施减轻负担,甚至部分地区可以通过提高效率来替代新建设施.因此,基于效率最大化原则,城镇污水处理设施的优化配置应首先实现个体运行效率最大化.

②结构——宏观布局层面.城镇污水处理系统的宏观调控主要体现在宏观布局方面.而宏观布局的研究前提是宏观效率,宏观效率指区域内污水的收集率与处理率,收集率与处理率的标准可根据国家相关标准即区域城镇建设规划相关内容制定,区域污水收集率与处理率是否达标决定了是否需要污水处理设施的新建或扩容,直接影响后续污水处理设施的配置工作难度与力度.在宏观效率判断的基础上,宏观布局问题体现的污水处理设施的集中与分散布局方式的选择上,即在区域宏观污水处理率不满足需求情况下,需要新建设施还是在现状设施基础上扩建.现状污水处理设施的扩容改造可实现污水集中处理,节省基建总投资和运行费用,但随着集中处理的范围的扩大,输水管径加大、长度增加以及埋深增大,因而污水输送费用将上升.因此,污水分散或集中处理费用存在相互替代关系,即集中或分散取决于合理的度[35].基于此,城镇污水处理设施空间配置的直接经济性判据是费用,应实现区域污水处理综合费用最小.

2.1.3技术路线基于两个维度的基本原理、效率最大化和费用最小化的原则,城镇污水处理设施的空间优化配置从两个阶段实现(图2).

第一阶段:划定现状设施合理运行的服务范围.首先,判断区域现状城镇污水处理设施运行状况,若运行合理,则现状服务范围不变;若运行不合理,有两种情况:超负荷运行和运行负荷不足,其中,超负荷运行的设施的合理服务范围应有所缩小,反之应有所增加,据此划定合理运行情况下的服务范围,即配套管网的覆盖范围** 这里指的缩小服务范围并非废弃部分原有的配套管网,而是完善污水输送网络,将超出某设施污水处理能力的部分污水输送到其他设施进行处理.如此进行区域污水的联合调度,既减轻了本设施的处理负担,又能实现区域整体的均等的污水处理服务..服务范围的划定采用ArcGIS“位置分配”网络分析工具的“目标市场份额”模型解决.

图2　研究技术路线Fig.2　Research design

第二阶段,判断合理运行情况下的污水处理能力是否满足区域污水排放的治理需求,若满足,则不需新建扩建设施;若不满足,则衡量排污治污缺口,若缺口较小,则通过现状设施的扩容和提标改造实现优化,无需新建设施,若缺口较大,则进行新建设施布局选址.一方面,现状设施的扩容改造涉及选择哪个设施进行扩容改造更为经济,同时扩容改造后各个设施的服务范围如何划定,因而,可选择情景分析方法基于费用函数进行扩容改造的经济分析,从而确定选择哪个设施进行扩容改造,进而利用ArcGIS“位置分配”网络分析工具的“目标市场份额”模型进行扩容改造后各个污水处理设施服务范围划定.另一方面,若新建设施,空间布局选址采用ArcGIS“位置分配”网络分析工具的“最小阻抗”模型解决,其中阻抗标准采用包括污水处理和污水输送两部分费用在内的最小费用函数表达.

2.2研究方法

“目标市场份额”和“最小阻抗”模型是ArcGIS“位置分配”网络分析工具两种解决方式,除此之外,还包括最大化覆盖范围、最小化设施点数、最大化人流量、最大化市场份额等模型,依据不同的问题类型选择不同模型,得到不同的模拟效果[36].ArcGIS“位置分配”网络分析一般技术流程为:首先构建网络数据集,包括请求点(居民点)、设施点(已有设施)、道路网络、污水排放状况等数据,然后模拟居民点和已有设施的空间分布、分析可能的设施候选位置,依据“目标市场份额”或“最小阻抗”优化模型设置参数、由计算机通过流向分析、追踪分析、阻强分析等挑选适宜的设施区位、分析计算结果,必要的情况下调整后再次模拟分析[36].

2.2.1目标市场份额模型合理运行的服务范围的确定采用ArcGIS10.2工作平台Network Analyst模块“位置分配”分析的“目标市场份额”模型实现.“目标市场份额”是指在竞争条件下,确定出占有总市场份额指定百分比所需的设施点的最小数量及影响范围.总市场份额是有效请求点的所有请求权重之和.在城镇污水处理设施优化配置中,根据已知居民点的空间分布和产排污核算方法可得污水排放的空间分布,即请求点的权重;根据设施合理运行的处理能力测算可得其需要配置的市场份额,进而利用ArcGIS实现合理运行的服务范围划定.

2.2.2最小阻抗模型基于最小费用原则,将综合费用作为阻抗标准,构建最小阻抗模型进行优化分析.

(1)基于费用的最小阻抗模型

最小阻抗原理要求候选位置与居民点的连接所受阻抗最小,在城镇污水处理设施的优化问题上,可将综合费用作为阻抗原则,阻抗方式可表达为[36]:

式中:Lab为节点对(a,b)路径上的总阻抗,Dab为节点对(a,b)路径上所有路段的阻抗(指污水处理费用),Ci为路段上到第i个节点所遇的阻抗(指污水输送费用),n为节点数量.

(2)费用构成与表达

城镇污水处理系统的综合费用受三大因素的决定性影响:水体的自净能力(环境容量)、污水处理与输送的规模经济效应和污水处理效率的经济效应[4].其中,水体的自净能力决定排污口处理效率,即环境容量高的河段,排污口处理效率可以相对低,基于此形成排污口处理最优规划模式;但是依据“全部处理或全不处理策略”,在研究区排污口较多的情况下,排污口优化的流量组合方案呈指数增长,此时区域优化可以求助于均匀处理最优规划[37-38].

均匀处理最优规划指在同一的排污口处理效率的条件下,追求区域的费用最低,则优化的目标费用主要考虑三大影响因素中的后两者.污水处理与输送的规模经济效应指单位污水的处理费用将随着处理规模的增大而下降,这确立了大型集中式污水厂的优势地位;污水处理效率的经济效应指处理单位污染物所需的费用将会随着污水处理效率的提高而增加,因此,区域污水处理系统优化问题中,应首先致力于解决尚未处理的污水,或者提高那些低水准处理的污水的处理程度,然后再进行更高级的污水处理.均匀处理最优规划的费用函数依赖于经验模型[4].

基于均匀处理最优规划原理,城镇污水处理系统的综合费用主要由污水处理费用和污水输送费用两部分组成.其中:

①污水处理费用:包括污水处理设施建设费用和运行费用两部分.其中,建设费用根据《市政工程技术经济指标(排水工程分册)》的相关污水处理设施费用指标及相关研究,建设费用可用幂函数形式表示[36];运行费用是指在运营期内生产产品或提供服务所发生的全部费用,依据生产要素估算法得到:运行费用＝外购原材料、燃料及动力费＋职工薪酬＋折旧费＋摊销费＋修理费＋财务费用＋尾水、尾气、污泥处置费用＋其他费用.

根据已有研究基础,2万t/d的二级污水处理设施总处理费用表达为[39-41]:

式中:Dab为污水处理设施总处理费用,万元;Mab为污水处理设施规模,万m3/d;S0为进水基质浓度,mg/L;Se为出水基质浓度,mg/L;Eab为污水处理设施运行费用(表1);W、m、n、p为基本参数.

②污水输送费用:包括管网铺设费用和管网维护费用两部分.其中,管网铺设费用考虑到在实际工程中全部靠重力流输水的可能性很小,可表示为输水管基建费用与中途泵站基建费用之和;管网铺设与维护费用均为管网长度的函数.表达如下[42-44]:

式中:i为(a,b)路径上的一个节点,Ci为由a地至i地的污水输送费用,万元;Li为由a地至i地的污水输送距离,100m;Qi为由a地至i地的污水输送流量,万m3/d;Bi为第i座泵站基建费,万元;K1、K2为基本参数.

图3　以楼宇为单位的城镇人口分布Fig.3　Distribution of building with elementarypopulation

2.3数据来源与处理

2.3.1城镇污水排放基础数据城镇污水包括工业废水和生活污水两部分,工业废水排放主要集中于工业园区,区位相对集中,便于管网收集与污水处理,且与生活污水分开处理;而生活污水散布于城镇各居民区,区位分散,是影响城镇污水处理设施优化配置的主要方面.盱城镇污水处理设施数据显示,83.56%的处理能力用于生活污水处理,因此拟选用生活污水排放数据作为污水处理设施优化配置的基础数据.采用产排污系数核算方法进行日生活污水排放量测算[45],计算方法如下:

式中:Gp为日生活污水排放量,m3/d;N为城镇居民常住人口,万人;Fp为城镇居民生活污水排放系数,L/(人⋅d).根据《第一次全国污染源普查城镇生活源产排污系数手册》,淮安市属二区四类城市,生活污水排放系数Fp为153L/(人⋅d).

2.3.2居民点、道路网络数据基于ArcGIS10.2平台,利用Bing Hybrid 工具,选取2012年高分辨率遥感影像,根据盱城镇公安局人口数据资料,以调查的414栋居住区楼宇作为居民点集聚重心点位.交通道路网络是污水管网的铺设的主要依据,而非居民点与污水处理设施的直线连接,在ArcGIS10.2环境下,构建污水处理设施位置、道路交点和转弯点等道路网络数据,完成坐标系为UTM Zone 51,Northern Hemisphere(WGS1984)的基础数据库构建,利用UniversalTranslator工具转换成ArcGIS支持的ESRI Shape文件格式,完成居民点和交通网络数据集构建(图3、图4).

2.3.3城镇污水处理设施数据①运行现状:根据环保部发布的《2013年全国投运城镇污水处理设施清单》,获取盱城镇现状运行的2座污水处理设施的基本数据,包括建设年限、设计能力、处理方式、排水去向、运行费用、运行负荷以及出入水质等.

②合理运行负荷的界定:根据《建设部关于加强城镇污水处理厂运行监管的意见》中城镇污水处理厂投入运行后的实际处理负荷3年以上不低于设计能力75%的要求,同时参考《淮安市城市污水处理和雨水排放规划》,确定盱城镇污水处理设施的合理运行负荷为75%,污水集中处理率为95%,依此划定设施合理运行情况下的服务范围.

图5　优化候选位置分布Fig.5　Distribution of optimized candidate

2.3.4待选污水处理设施位置数据城镇污水处理设施的布局需要根据污染物排放量控制目标,综合考虑研究区地形特征、水系特征、水环境现状及目标、城镇人口分布以及土地利用情况等因素,同时要与城镇总体规划相关内容相衔接.因此,候选位置应满足以下条件:①距离居民区200m以外;②靠近河流水系,便于排水;③选择各河系下游、城市郊区,以使尽可能多的污水自流进入城镇污水处理设施;④位于土地利用总体规划中的允许和有条件建设区[35].基于此,初步设置69个候选点(图5).

3　研究结果

3.1污水处理设施现状分析

3.1.1运行状况盱城镇目前建有污水处理设施2座——国泰盱眙污水处理有限公司(国泰厂)和富春紫光污水处理有限公司(富春厂),其中国泰厂全部用于生活污水处理,富春厂40%处理能力用于工业废水处理.就生活污水而言,国泰厂设计处理能力为2万t/d,实际处理量为1.5万t/d,符合建设部关于加强城镇污水处理厂运行监管的意见》中城镇污水处理厂投入运行后的实际处理负荷3年以上不低于设计能力75%的要求,且未超负荷运行;而富春厂设计处理能力1万t/d,实际处理量仅0.42万t/d,即设计能力的42%,运行负荷不达标.从现状设施的服务范围看,国泰厂服务范围大于富春厂,两厂配套管网的综合服务范围未实现全镇的全覆盖,但富春厂附近居民点更集聚,便于管网铺设和集中处理.同时,两厂出入水质均达到国家标准,因此,不存在提标改造的问题(表2,图6).

表2　盱城镇污水处理设施运行情况Table2　Operating situation of current sewage treatment facilities in Xucheng Town

3.1.2排污治污缺口经产排污系数测算,盱城镇城镇生活污水排放量为3.40万t/d,按90%的集中处理率换算,应进入污水处理设施的量为3.06 万t/d.然而,目前现状污水处理设施的实际处理能力2.02万t/d,仅能满足66.01%的生活污水处理需求,即使两座污水处理设施全部达标运行,处理能力也只有2.25万t/d,仍不能满足城镇生活污染排放的治理需求,相差近1万t/d,治污能力与排放量缺口较大.

3.1.3优化需求根据实地调查,富春厂运行负荷较低的主要原因是配套管网覆盖范围不足,导致城镇污水收集率不高,影响污水处理设施的正常运行.同时,由于排污与治污缺口较大,而现状设施设计处理能力并不高,污水处理设施扩容潜力不大.因此,亟需在现状设施提高运行负荷的基础上,增建城镇污水处理设施.综合考虑治污缺口、城镇规划方向和运行负荷,新建设施的设计处理能力应为2万t/d.

图6　现状污水处理设施服务范围Fig.6　Service area of current sewage treatment facilities

3.2污水处理设施的空间优化配置

3.2.1现状设施合理运行的服务范围经测算,目前运行不合理的富春厂运行负荷达到75%目标的处理能力应为0.75万t/d.基于ArcGIS10.2平台Network Analyst模块的“目标市场份额”模型,在现状服务范围的基础上,划定富春厂合理运行情况下的服务范围(图7).国泰厂由于目前运行合理,服务范围无需变动.由此,两厂合理运行的服务范围之外的部分既为新增设施的服务范围.

3.2.2新增设施布局方案基于ArcGIS“位置分配”的网络分析技术,在符合条件的候选设施布局点中,挑选出最佳布局点为候选位置68(图8).在该位置布局一座2万t/d的新建污水处理设施能够在满足各项约束条件的前提下,实现设施建设和管网铺设综合费用最小.由此,基于效率最大化、费用最小化原则的盱城镇污水处理设施优化配置基本实现,提出现状设施和新建设施的配置建议如下(表3).

图7　现状设施合理运行的服务范围Fig.7　Service area of current sewage treatment facilities when operating properly

图8　优化配置后的服务范围Fig.8　Service area after optimal allocation

表3　盱城镇污水处理设施空间优化配置方案Table 3　Plan for optimal allocation of sewage treatment facilities in Xucheng Town

4　讨论

城镇污水处理设施的建设和运行具有一定复杂性,生态环境、地质条件对污水输送的影响仍有待研究,引用相关研究的费用函数需进一步验证,基于均值假设的优化模型有待完善,此外,城镇污水处理设施对区域水环境具有重要影响,未来定量的测度污水处理设施布局与水环境质量的关系对污水处理设施的优化配置具有重要意义.

5　结论

5.1根据城镇污水处理系统的节点—结构特性,提出基于微观效率和宏观布局两个维度的空间优化配置方法,将常用于小学、医院、商店选址的ArcGIS“位置分配”网络分析模型应用到城镇污水处理设施优化配置领域,弥补了以往研究单纯关注布局选址、效率评价研究的缺陷.

5.2面对我国城镇污水处理设施普遍存在建设不平衡问题的国情,应该结合自然条件、设施数量、位置、治污缺口和发展规划等因素,在维持设施合理运行的服务范围基础上,扩大负荷不足的设施服务范围,缩小超负荷运行设施的服务范围,进而选择最小费用位置布局新增污水处理设施,这一基于两个维度的优化思路在我国具有普遍意义.

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Method for spatial optimal allocation of urban sewage treatment facilities.

CUI Jian-xin1,2, ZHAO Hai-xia1*(1.Nanjing Institute of Geography and Limnology, Chinese Academy of Sciences, Nanjing 210008, China；2.University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100039, China). China Environmental Science, 2016,36(3)：943～952

Abstract：There are many problem of urban sewage treatment facilities in China, such as small scale and unbalanced distribution, which means optimal allocation of urban sewage treatment facilities is significant. Based on the principle of efficiency maximization and cost minimization, this paper aims to establish a new method for optimal allocation. Taking Xucheng Town in Huaian City Jiangsu province as a case, this paper established models of “target market share” and “the minimum impedance” by the ArcGIS network analyst tool. The result shows: One of the current sewage treatment facilities is operating reasonable, while the other one is inefficient because the equipped network is not enough. Then, the former facility can maintain, while the latter facility should expand its equipped network. The total treatment capacity of the current two facilities is still shorter than the whole emission of waste water in town. So a new sewage treatment facility should be built in the recent future. According to the related plan, the designed capacity of the new facility should be 20000t/d. The best location of the new facility is the minimum cost location. The problem of sewage treatment facilities in Xucheng Town is common in China, so the method is referential, which can achieve the collaborative optimization of micro-efficiency and macro-arrangement.

Key words：urban sewage treatment facility；optimal allocation；ArcGIS；micro-efficiency；macro-arrangement

作者简介：崔建鑫(1989-),女,山东烟台人,硕士研究生,主要从事环境规划与管理研究.

基金项目：国家自然科学基金项目(41130750);中国科学院南京地理与湖泊研究所“135”重点项目(2012135006)

收稿日期：2015-06-19

中图分类号：X703

文献标识码：A

文章编号：1000-6923(2016)03-0943-10