基于耦合模型的辽河流域城市化发展与水资源环境协调机制研究

杨永利

(辽宁省丹东水文局，辽宁 丹东 118001)

随城镇化和经济一体化的不断推进，水资源利用和社会经济发展之间的矛盾日趋突出，水资源与城市化之间的协调关系成为社会经济发展的关键要素。随城镇化和经济一体化的不断推进，水资源利用和社会经济发展之间的矛盾日趋突出。为保护水体生态环境及促进水系统的良性循环，探索两系统之间内在作用机理和演变趋势对于促进人水和谐发展具有重要意义[1-2]。

国内外研究比较集中于水资源系统受人口规模、气候改变等要素的影响。近年来，国内外研究人员从社会经济、水文地质、生态学等方面，深入分析了城市化发展与水资源间的相互关系，二者的交互关系主要体现在水资源环境约束城市发展的同时发生相应的改变[3-9]。水资源受城市化影响的研究注重于某一城市水环境、供水量和循环等内容，如汪慧珍等[10]结合北京市市级情况，评价了其降水污染源状况。针对城市化约束条件的分析，董林等[11]提出生态、功能、经济和制度性约束为制约经济发展主要内容。

综上分析，针对资源型缺水地区两系统相互影响的研究国内外学者取得了丰硕的成果，而涉及相对丰水地区的研究还鲜有报道。随着东北地区城市化发展和水生态文明建设的推进，水资源环境与城市化发展之间的平衡关系逐渐趋于失调，一系列问题亟待探讨。鉴于此，本文选取辽河流域为案例，采用隶属函数和变差系数法构造水资源环境与城市化指标体系，采用灰关联、耦合协调模型剖析了交互作用机理及其时空演变态势，为加快城市化建设、提升辽河流域用水效率和水资源优化配置提供科学指导。

1 研究方法

1.1 区域概况

辽河流域位于总面积为21.9万km2。辽河全长1345km，年均径流量128×108m3，有太子河、浑河、柴河、等支流。流域内以温带季风气候为主，年均降水量350～1100mm，平均气温8.0～12.6℃，气候特点为日照充足、四季分明、冬冷夏热，干流经铁岭、本溪、抚顺、等地区后汇入渤海。辽河流域地貌形态复杂，地势呈东西两侧向中间、自南向北倾斜。

辽河干流地处辽宁省社会经济发展核心区，其生产总值、耕地面积和人口规模约占辽宁省的1/3。该区聚集了纺织、机械、化工和冶金等大多数行业，所以辽河干流属于典型的污染区。相比于沪宁杭地区，其落后的经济发展模式和独特的气象水文条件使得水质型和季节性缺水问题严重制约着辽河流域的城市化进程。主要体现在：①季节性缺水，全年降水的67.5%集中于每年的6—9月份，秋冬季河道断流、缺水现象较为常见；②水质型缺水，辽河流域各监测断面的水质超标严重，且不同断面和年份的水环境污染程度存在一定差异，加之年内水资源分配不均衡进一步激化了用水矛盾；③水资源竞争激烈，因经济发展模式与水资源管理不协调，在排污、取水过程中各市县可能纠纷；④水生态恶化，辽河干流为大规模水电梯级开发的突出影响段，也是水库大坝、水电站等工程建设聚集区，加之不合理的开发利用使得河流生态功能不断退化，河流天然径流发生较大的改变[12-18]。

1.2 研究方法

1.2.1建立指标体系

本文采用压力-状态-响应PSP模型和康慕谊城市化概念模型，结合水资源环境与城市化的内涵及辽河干流实际情况，遵循可获取性、系统性、动态性和科学性原则初步确定评价指标，然后对初选评价因子利用相关系数法获取代表性因子，最终建立适用于辽河流域的水资源环境与城市化发展耦合指标体系，见表1。城市化发展主要与区域生活、空间和人口等内容相关，所以从空间、社会、经济和人口4个层面选取16项典型因子。质和量为水资源环境的两重属性，从供给压力、响应状态和现状水平选取20个代表性因子。

1.2.2数据来源与预处理

当前，因没有专门性统计辽河流域的数据，因此考虑选用辽河干流8个市县面板数据，相关数据来源于2004—2018年辽宁省及各市县的统计年鉴、水资源公报及社会经济发展规划。

因各指标的数量级和单位不同无法直接参与运算，为了消除各评价要素间的不可通透性采用模糊隶属度函数和SPSS21.0软件，标准化处理2004—2018年各市县的指标初始值。采用半升梯函数进行标准化计算，即：

(1)

运用半降梯形隶属函数归一化处理负向指标，即：

(2)

1.2.3权重的计算

水资源环境与城市化发展覆盖的范围广、涉及要素多，一般的方法难以量化。目前，普遍应用的客观赋权法-变差系数法，其基本原理是依据评估指标的变异程度描述有效信息状况，具有原理清晰、运算简单、可靠性高等优点。因此，对各指标所占权重运用变差系数法计算，其详细过程为：

步骤一：构造特征值矩阵，结合流域水资源状况和城市化发展水平构造特征值矩阵。设Sj、Xj为各项评价因子标准差和平均值，利用下式求解变异系数：

(2)

步骤二：采用归一化处理公式确定各系统中评价因子权重，其表达式为：

(3)

步骤三：运用下式确定单项评价因子及评价对象i的综合得分，即：

(4)

Si=ωj×Sij

(5)

式中，Xij—评价指标j关于对象i的数值；minXj、maxXj—评价要素j关于所有对象的最小和最大值；m、n—参评样本数和指标数。

1.2.4耦合协调度模型

水资源环境与城市化发展间存在滞后变化和交互关系，在两者数值相近但综合得分较低的情况下，单独应用耦合度模型很容易出现伪协调的虚高耦合度。所以，采用耦合协调度模型评判两系统之间的协调程度，其数学表达式为：

(6)

(7)

表1 水资源环境与城市化发展耦合评价体系

式中，C、D—耦合度和协调度，利用公式D=(C×T)1/2确定。U1、U2—城市化和水资源环境综合得分；α、β—待定系数，两系统同等重要时α和β值均取0.5；T—两系统的协调指数；评价过程中只涉及2个系统，所以n=2。

1.2.5灰色关联度模型

水资源环境与城市化发展耦合系统的内部机理未知但部分信息已知，所以对8个市县水资源环境与城市化进程之间的驱动因素利用灰色关联度GRA模型定量评价。根据标准化化后的各评价指标值和公式(9)求解关联系数，即：

(9)

以上关系式反映不同时刻的关联程度，数据较为分散且多。为更好的对比分析，将所有关联系数利用求平均值的方法集中于某一点，其计算式为：

(10)

2 城市化与水资源环境测度分析

2.1 耦合协调度时序演变态势

为了更好的揭示辽河干流水资源环境与城市化耦合的时序变化特征，选取界面数据为辽河流域各城市历年样点，对2004—2018年的耦合协调度利用公式(9)求解，如图1所示。

图1 2004—2018年耦合协调度时序变化特征

根据图1可知，两系统之间的耦合协调度在长时间序列上呈波动上升趋势，可见辽河流域近15a内的水资源环境与城市化发展关系呈良性发展态势。其中，水资源环境与城市化系统的得分呈上下波动变化趋势，且水资源环境的波动更为显著；由此表明，两系统的耦合协调内在机制在整体优化的背景下仍有待进一步完善，还需要继续探索其驱动变化特征。

2.2 各城市空间组合及耦合协调特征

2.2.1各城市耦合协调度空间分异及组合

为准确反映辽河流域各市县耦合协调度组合特征和空间分异性，对多年平均耦合协调度利用公式(8)求解，并对评价结果利用Jenks分析法划分为3个标准。结果显示，耦合协调度较高的区域有辽阳、盘锦和营口市，平均值处于0.908186-0.9287625之间；其次为沈阳、鞍山、铁岭、本溪地区，平均值介于0.8686319-0.908185范围，抚顺市的耦合度最低为0.868618。根据图2可以看出，各市县耦合协调度与城镇化水平并不存在对应关系。所以，可对各市县利用城镇化和协调度开展空间组合，中耦合低城市化和高耦合低城市化为盘锦市、营口市，低耦合中城市化为辽阳市，中耦合协调中城市化的为铁岭、抚顺、鞍山，高耦合高城市化的为沈阳和本溪。

图2 2018年耦合协调度与城市化水平

2.2.2各城市耦合协调度空间组合变化

结合耦合协调度与城市化水平空间组合(图2)，进一步分期其变化特征划分及空间差异。

(1)中耦合协调低城市化(盘锦市)。盘锦市城市化进程较为滞后且发展历史较短，该城市2018年GDP占流域平均的62%，第三产业占GDP比重为全流域最低，仅达到流域平均的35%；经济结构落后、资源优势难以维继和产业结构不协调等因素，对盘锦市经济发展造成严重的制约。从水资源环境的角度分析，盘锦地区的降水充沛且过境水量较多，水资源负荷较小且人均综合用水量低，因此达到中等协调水平。

(2)高耦合协调低城市化(营口市)。该区域水利设施不完善、地貌形态复杂且以山地丘陵为主，城市化处于较低水平(46%)，2018年营口市人均GDP不及全省平均的1/2。该市有大凌河、大辽河、辽河、沙子河、小柳河等大小河流21条，水资源丰度条件为全流域最好。工业规模较小且污水排放量和水资源消耗量均为最低水平，价值人均耗水量低及城市规模小，因此营口市为高协调水平。

(3)低耦合协调中城市化(辽阳市)。该城市占地面积较小，其城市化水平受产业结构不合理制约为辽河干流最低谷。规模以上工业企业数量最大但利润率较低，加之长期以来投入污水处理的力度不足，年污水排放量最大且处理能力较低，水环境污染负荷过高，因此处于低耦合协调水平。

(4)中耦合协调中城市化(铁岭、抚顺、鞍山)。这3个城市的水利工程建设tourism较高且水资源本地条件优越，水库大坝、水利枢纽数量较多。其污水处理率、人均收入和环保产业单位数量均处于高值，因此属于中等协调水平。

(5)高耦合高城市化(沈阳、本溪)。沈阳和本溪地区的科技创新和经济发展水平较高，水资源利用效率和城市化水平均处于高值，污水处理率和水环境治理能力强，价值供水管道长度和城市供水综合生产能力较其它城市搞，所以属于高度协调状态。

2.3 城市化与水资源环境的交互耦合机制

2.3.1城市化与水资源环境间的驱动要素

系统之间的灰色关联度利用公式(9)、(10)求解，采用测度值确定胁迫水资源环境和约束城市化发展的关键因素。

(1)城市化发展制约因素。沈阳、本溪、辽阳市的城市化系统关于水资源环境指标的关联度多小于0.5，因此为较弱相关性。环境负荷、人均水资源量、供水设施和供水能力为水资源环境约束城市化的主要因素。可见，辽阳市的供水能力高且水利设施完好，水资源本地条件对城市发展的约束较少；但资源配套速度与人口增长之间仍存在矛盾，亟待解决水污染问题。所以，以上3个城市的水资源规划应进一步加强水质监测，侧重人均水资源的合理分配和加快完成转型升级，促进系统的协调可持续发展。

环境压力和供水设施为鞍山、抚顺的主要约束因素，其中生产用水总量为造成环境压力的关键要素。这与鞍山、抚顺两个城市的经济发展模式和耗水企业产值占比较大相关，另外水库大坝数量对鞍山城市化发展的影响较为显著。所以，这两个城市不仅要尽可能的减少排水量，鼓励开发先进节水技术，还要加强水利设施建设增强供水保障能力和用水时空调控。

环境负荷和环境治理对盘锦、营口、铁岭城市化影响较为显著，这与资源型城市的发展特征基本相符。另外，铁岭市为资源型城市但其农业经济占比较大，有效灌溉面积在一定程度上制约了城市化发展水平。所以，这些城市应进一步改善水资源环境和加强水污染治理，建立和完善企业工业升级转型机制。

(2)水资源环境胁迫因素。总体而言，科技文化水平、人口结构和人口规模为切坡水资源环境的主要因素。水资源的减少与人口聚集程度直接相关，水资源分配受供水压力的影响对水环境功能产生间接的影响。

2.3.2城市化与水资源环境间的内驱动要素

(1)城市化发展综合水平。采用指标权重大小判别城市化发展水平驱动因子，权重值越大则影响城市化的程度越高。2004—2018年耦合协调度时序变化特征如图3所示。根据图3可知，经济城市化为影响辽河流域城市化水平的主要因素，除抚顺地区外其他城市的经济城市化均在0.4～0.5范围，可见经济规模的扩张为推动各市县城市化进程的重要因素，包括第三产业发展和生产总值的增加等因素。

图3 2004—2018年耦合协调度时序变化特征

2004—2018年耦合协调度时序变化特征如图4所示。根据图4可知，水资源水平权重为辽河流域各市县水资源系统最大值，可见辽河流域具有乐观的水资源本地条件，这水资源本地条件与自上游至下游逐渐提升的实际情况保持一致。其中，营口地区的水资源水平权重最低，其原因为该地区虽然具有丰富的水资源条件，但山地丘陵区为降水和径流深高值集中区，水资源开采成本高且边际效益低。

水资源环境响应所占权重普遍低于压力，因此水环境污染问题在辽河干流较为突出，水环境抗逆能力低且水环境治理缓慢。对此，为转变水环境污染现状应加大治理力度，树立科学发展观和水资源可持续利用理念。

图4 2004—2018年耦合协调度时序变化特征

3 结论

(1)2004—2018年辽河流域水资源与城市化进程的协调关系趋于优化，部分年份存在一定的波动，因此需要进一步完善水资源环境与城市化发展的内部机制。

(2)辽河干流各市县耦合协调度与城市化发展的空间分异性明显，结合耦合协调度和城镇化水平将各市县划分为5种类型，可为流域生态的实施和水资源优化配置提供科学指导。

(3)辽河干流水资源环境与城市化的交互耦合关系比较复杂，其中水资源本底条件为对水环境的影响较为突出，同时受人均水平和资源丰度等因素的限制；主导辽河干流城市发展的因素为经济城市化，并且与产业结构、工业规模相关。根据系统内各评价因素，约束城市化发展的因素有环境压力、供水设施，而胁迫水资源环境的因素为人口结构。