不确定性因素影响的灌区水权优化配置研究

杨甘露

(湖南省建筑科学研究院有限责任公司，湖南 长沙 410000)

我国是一个农业大国，农业灌溉需水量巨大，同时我国也是一个水资源十分紧缺的国家，人均水资源占有量仅为世界人均水平的1/4，水资源问题已成为制约我国社会经济发展的重要因素[1- 3]。

当前，我国大多数灌区仍然采用传统的农业耕作方式，灌溉设施配套不齐全，设备老化严重，渠系衬砌率低，灌溉水利用率低下等问题比较突出，因此，灌区节水潜力巨大[4- 9]。但是，由于灌区水价普遍较低，导致农业灌溉用水不文明现象频发，水资源浪费问题严重，灌区管理体制不健全，导致灌区灌溉用水量并未得到合理的控制。根据灌区实际情况，指定合理的水价，对于节约灌区水资源，提升灌溉水利用系数具有重要意义。在用水实践过程中，需要确定各方主体水资源的实际可利用量，对水资源进行水权的优化配置，才能实现灌区水资源的高效利用[10- 13]。

本文建立起考虑多种不确定因素影响的灌区水权优化配置模型，对湖南省韶山灌区不同政策情景下的用水情况进行了分析，相关理论和方法可为灌区水权合理分配提供借鉴。

1 研究区概况

湖南省韶山灌区于1965年动工，兼具工业供水，发电，航运，防洪排涝，养殖等综合利用功能，目前可灌溉面积约为100万亩。灌区年平均气温16～17℃，年平均无霜期278d，年平均降雨量1300～1500mm，灌区干渠总长240km，支渠230条，总长160km，斗渠298条，总长920km。近年来，随着气候变化和城镇化进程的加快，对水资源的需求逐渐增大，水资源短缺已成为制约当地社会经济发展的重要因素，特别是可供使用的总用水量较历史平均值下降5.6%，且农业用水占比较高，城镇地下水资源超采严重，水资源压力日益严重。农业水资源灌溉成本低廉，同时农田水利工程折旧严重，是导致农业用水量、农业用水浪费严重的主要原因，因此有必要对该市各农业灌区推行农业灌溉水价的综合改革，加强民众的节约用水意识，从全面提升农业用水灌溉效率。

2 模型建立

2.1 初始水权配制模型

在灌区水资源分配管理过程中，水资源管理者在缺少完备水量量测设施的前提下，很难对每个用户做到精准的水量分配，而水量分配的多少决定了当前农业生产量的多少，用户需要知道他们具体被分配了多少水量(可以支配多少水量)来对农业生产进行增产或者缩产计划，同时灌区的缺水损失和用水收益也是很难给出确定数据的，这就导致灌区的水权分配存在很多的不确定因素。本文通过引入区间两阶段水权优化模型，对灌区水量数据的不确定参数和经济惩罚进行响应，同时将灌区水权配制的不确定性和决策目标考虑到水量分配的求解过程中，使整个水权分配方案更加科学合理，从而达到用水安全、成本和效率的协调发展。区间两阶段水权优化模型为：

(1)

(2)

(3)

qc±≤Q±

(4)

(5)

式中，qc±—某灌区农业的实际可分配水权；Q±—该地区农业实际总可用水量。

由于灌区每年都会有休耕轮作的灌溉面积，那么灌区实际可分配水权=灌区可用水量-休耕轮作的用水定额，考虑到休耕轮作面积也是一个不确定因素，因此，将年平均蒸发量和降雨量考虑到实际可分配水权的计算中：

qc=KPE1RE2ZE3

(6)

式中，K—计算常数；P—灌区可分配水权价格，元/m3；R—年平均蒸发量，mm；Z—年平均降雨量，mm；E1—水价弹性系数，E2—蒸发量弹性系数，E3—降雨量弹性系数。

2.2 考虑不确定因素的水价模型

在初始水权配制模型基础上，引入区间参数，将经济数据和来水量等不确定性因素用区间形式来表示，同时在区间约束的基础上再引入两阶段的约束。在初始水权配置模型中加入水价调控指标，以用水水价变化程度来影响灌区的水权分配，同时保证灌区用水系统的收益达到最大化，从而实现灌区水权的最优配置。因此，在上一小节基础上，联立(1)和(6)式，得到：

灌区渠道的衬砌率对于灌区用水的影响较大，灌区渠道衬砌率越高，灌溉水利用系数越大，但是当衬砌率达到一定程度后，灌溉水利用系数的增长幅度大大降低，此时再进行灌区渠道的衬砌投资就显得不太合理，因此，在水价模型基础上，再引入渠道衬砌率和灌溉利用水系数等两个不确定因素，同时增加节水措施约束：

(8)

且满足约束：

(9)

3 应用结果

3.1 模型数据

(1)农业可分配水量。“三条红线”用水总量控制目标主要由农业用水，生活用水，生态用水、非农业用水以及预留用水等五部分组成，根据灌区实际情况，灌区及其周边区域的地表水和地下水用水总量控制目标为7.62亿m3，而生活用水，生态用水、非农业用水以及预留用水的总额约为0.49亿m3，因此，农业可分配水量为7.62减去0.49等于7.13亿m3。

(2)灌区预期水权界值。根据多年来灌区的灌溉情况，对灌区有效灌溉面积进行调整，再根据农业可分配水量进行核算，同时设置3%、5%、10%和15%四种农业用水总量控制政策情景(分别对应2022、2025、2030和2035年的灌溉用水控制目标)，从而计算得到四种情景下的农业用水确权方案，见表1。

(3)农业单位水权收益和损失。灌区人居可支配收入为30521元，第一、二、三产业的占比分别为58.9%、13.6%和27.5%，可计算得到不同情景下灌区的单位水权收益和损失情况，见表1。

(4)农业用水节水预期。根据灌区当地的气候情况和经济情况，计算得到灌区实际用水量与水价模型：

qc=0.22P-0.464R0.386Z-0.187

(10)

灌区主要农作物为水稻，根据经验，田间水利用系数取值为0.824，将灌区渠道衬砌率作为自变量，可计算得到灌区灌水利用系数与衬砌率的关系：

η=0.366+0.068ln(λ-2.748)

(11)

从而可计算得到灌区预期节约水权界值为[0.58，0.64]。当灌区节水量≥20%时，节水奖补为0.03元/m3；当灌区节水量≥50%时，节水奖补为0.045元/m3，从而计算得到不同情景下灌溉用水差别化水价，见表1。

表1 不同政策情景下模型数据取值

3.2 结果与分析

计算得到的灌区不同情景下灌区用水调减界值情况如图1所示。从图1中可以看到：随着灌溉用水总量控制政策目标的不断提升，灌区用水调减界值也随之增大。①当灌溉用水分配水权在调减3%情况下时，灌区用水调减下界值为14.4×106m3，下界用水调减占比为2.76%；灌区用水调减上界值为14.93×106m3，上界用水调减占比为2.86%，调减上界和调减下界仅相差0.1%。②当灌溉用水分配水权在调减5%情况下时，灌区用水调减下界值为22.754×106m3，下界用水调减占比为4.46%；灌区用水调减上界值为23×106m3，上界用水调减占比为4.51%，调减上界和调减下界仅相差0.05%。③当灌溉用水分配水权在调减10%情况下时，灌区用水调减下界值为57.84×106m3，下界用水调减占比为11.96%；灌区用水调减上界值为62.24×106m3，上界用水调减占比为12.87%，调减上界和调减下界相差0.97%。④当灌溉用水分配水权在调减15%情况下时，灌区用水调减下界值为87.4×106m3，下界用水调减占比为14.6%；灌区用水调减上界值为93.48×106m3，上界用水调减占比为15.62%，调减上界和调减下界相差1.02%。

图1 灌区用水调减界值

计算得到的不同情景下灌区用水最优值情况如图2所示。从图2中可以看到：随着灌溉用水总量控制政策目标的不断提升，灌区用水最优值不断减小，当政策情景为3%、5%、10%和15%情况下时，灌区用水最优值分别为506.68×106、487.62×106、422.6×106和366.79×106m3。但是，灌区调减水权与灌溉需水量呈正比，用水量越高，调减水权就越大，随着调减水权的不断提升，用水户对于调减水权就会变得具有倾向性，用水效益高的用水户的调减水权较小，而用水效益相对较低的用水户的调减水权反而越高。而且，当调减水权达到一定比例后，再进行水权的调整和分配反而会因为过度缺水导致经济效益损失。对于调减水权较高的情景，灌区水权调减应优先从用水效益低的用水户进行调减，直至调减到最优值后，再对用水效益高的用水户进行水权的调整，从而避免在水权配置过程中出现矛盾。

图2 灌区用水最优值

4 结语

在保证灌区灌溉系统收益最大化的前提下，构建起考虑不确定性因素影响的灌区水权优化配置模型，该模型可以对不同政策情景和水价变动情况下的水权进行计算和分析，通过分析提出以下几点建议。

(1)灌区水权调减比例不宜过高，否则反而会造成不必要的经济损失，建议调减比例低于20%。

(2)水权调减应从用水效益低的用水户开始，而后再对用水效益高的用户进行调减。

(3)为了提升灌区用水户的节水积极性，需要设置一定的奖补门槛，但奖补门槛不宜过高。

(4)本文多种数据来源本身存在一定的不确定性，在统计过程中可能存在一定偏差，但可为灌区水权优化配置提供计算方法。