探析SD方法在水土资源管理与调节中的应用*

甘肃省科技发展促进中心 蒲彦君，王睿，韩建忠，严玉峰

水资源作为人类赖以生存的物质基础，影响着人类的进步和社会的健康发展。我国水资源地区分布不均，年内分配不均、年际变化大，且天然来水与用水需求不匹配，导致水资源合理配置难度较大[1]。土地资源同样作为自然要素之一，在经济社会的发展过程中有着重要的作用。人口持续增长和经济快速发展使土地资源的需求也随之增长，导致后备土地资源不断减少，我国土地资源的承载水平受到严重削弱[2]。水土资源系统是在限定的时空范围内，由水资源、土地资源和经济社会等要素组成，具有开放性、复杂性和动态性等特点[3]。目前，针对水土资源系统的研究集中于对其承载力的评价及优化配置等方面[4,5]。

系 统 动 力 学(System Dynamics, SD)的理论基础是反馈控制理论，主要依据组成系统的内部各要素之间形成的关系和各种反馈闭合环构建模型，同时搜集与系统行为有关的数据进行仿真验证，最后做出预测[6]。目前，基于SD方法的应用研究主要在环境保护、项目建设、粮食安全、信息管理等领域[7,8]。同时SD方法在水土资源系统模拟与评价方面也有广泛应用[9,10]。

一、SD模型应用于水土资源系统

SD可以定量分析各类复杂系统的内部反馈环结构与系统功能内在特性的关系，具有能处理高阶、非线性等复杂问题的优点，在客观的长期动态趋势研究中应用较广。目前对于SD方法应用于水土资源系统的研究，主要是通过设置变速率方程表达系统内部各要素之间的关系，进而形成闭合反馈回路进行动态模拟，实现定量表达系统整体的行为表现。本文通过总结概述SD模型在水土资源系统中的应用，探讨彼此的关联与影响。

（一）SD模型应用于水资源供需平衡

从20世纪50年代末起，我国开展了对水资源供需平衡的研究[11]。随着计算机技术的发展，数字模拟与仿真技术也得到快速发展，并被推广应用于水资源领域。针对我国水资源地区分布不均，以及经济社会发展的差异性，学者们设想在时间、空间和跨部门实现水资源优化配置，构建出了三维优化分配水资源的理论模型体系，从而实现解决多水源、多目标、多用户和多保证率的配置问题[12,13]。这对区域生态系统循环、社会经济健康发展起到重要作用。SD模型以水资源、社会、经济、生态中的供需关系为要素因子，在构建模型时输入各个要素，通过建立变速率方程表达各要素之间的相互作用，构建出可以实现交互作用的水资源供需平衡的SD模型，通过搜集该区域大量历史与现有数据，进行各项指标的预测模型。目前在水资源供需平衡的应用研究中基于SD模型的适用性及有效性也得到了实际验证[14-16]。以水资源供需差额为核心，构建SD模型，评价分析预测结果，从而发现水资源在利用过程中存在的问题[17]。

目前，基于SD模型的水资源供需平衡应用研究主要是对某一城市的水资源供需平衡预测模拟及系统优化[18,19]、工农业供用水预测[20]及生态需水预测[21]等方面的研究。根据我国区域生态经济社会和区域生态物质文明协同发展，考虑全球气候变化、水价调整机制、城镇化建设进程等因素对区域水资源供需情况的影响，进一步完善区域水资源供需系统的SD应用模型。

（二）SD模型应用于土地利用的动态变化

土地利用系统受区域经济发展程度、自然环境开发利用程度和政府决策等因素影响[3]。目前，国内许多学者主要采用的是基于计算机方法的数学模型和基于遥感与地理信息系统技术的研究方法来分析土地利用动态变化[22,23]。其中数学模型主要有传统土地利用数量分析模型、综合土地利用动态分析模型和土地利用空间格局分析模型等。

SD以系统内部闭合反馈环为研究基础，以计算机仿真技术为手段，进行定性分析与定量研究复杂系统的动态发展。SD模型是土地资源配置的有效工具，用来研究区域人口发展、土地开发利用和区域社会经济发展变化等之间的内在联系。许端阳等[26]以鄂尔多斯为研究区，利用SD方法构建了耦合自然和人文因素的沙漠化动态系统动力学模型。任晓霞等利用从1994年到2009年的各项统计数据，在分析黑水县土地利用现状、变化规律和驱动力的基础上，对黑水县土地未来的发展进行了预测。曹祺文等将土地主控因子嵌入传统中国城镇化SD模型中，拓展出基于土地利用的中国城镇化SD模型，开展了土地利用的多种情景模拟。钱国英等结合遥感技术与系统动力学对土地利用状况进行仿真分析，较容易得出灾害严重的土地类型，同时表明在一定时期内无法正确描述土地之间的转换关系。

目前SD模型在土地利用系统中应用较为广泛，但对于系统内部闭合反馈环之间的相互作用还难以定性表达，尚且无法准确描述和反映某个因素在空间分布上的具体变化。

（三）SD模型应用于水土资源承载力评价

水土资源承载力主要由环境、资源、经济和人口等因子组成。由于其因子诸多，系统复杂，SD方法占据优势。其作为区域经济发展潜力的指标，对未来水土资源开发、生态环境保护和社会经济发展有一定的科学参考价值。

利用SD模型开展水资源承载力方面的研究，主要集中在对社会经济发展起着重要保障能力的地方自然资源的建模与评估。陈兴鹏等利用SD理论基础，建立了西北干旱地区水土资源承载力系统模型，同时以甘肃省河西地区为例，分析了该地区的水土资源承载力，并提出了相应对策。崔海升等以地方自然资源供需平衡理论为核心，建立了自然资源与环境约束下的哈尔滨地区自然资源承载力系统动力学模型，并模拟与预测出在哈尔滨地区将发生政策性的地方自然资源问题。梁栩等建立了自然资源、水环境与人类经济社会关系的系统动力学模式，并运用层次分析法构建了自然资源的脆弱性评估系统，得出了有利于区域经济健康发展的综合模型。

采用SD模型对土地资源承载力研究重点则集中于社会经济承载力和土地生产能力这两个方面，通过动态模拟在长时间序列条件下的土地资源承载力变动状况，选择土地资源的最佳使用方法，为土地规划研究提出新依据[3]。高新才等[34]从张掖市农作物的供需入手，构建了SD仿真模型预测干旱地区土地资源人口承载力。贾立斌等从安徽省凤台县的主要矛盾入手，构建了该县土地资源承载力系统动力学模型，利用3种情景模拟对其进行评价和预测，并做出警情判定。

运用SD方法对水土资源承载力的研究更多倾向于单一评估指标，但目前来看，单一评价指标方法不能满足决策需要，也无法反映系统内部反馈机制，导致模型的模拟精度不够，因此构建SD模型时需要综合考虑各评价指标对水土资源数量和质量影响。

（四）SD模型应用于水土资源优化配置

基于SD模型的水土资源系统优化配置的研究现已成为学者们关注的热点。通过蓄水方案实现水资源系统优化综合分配，并通过与当前水资源系统供需驱动因子和内部各子系统的联合建立蓄水库容模式，按照优选时间序列分析水资源系统运行规律和方法。水资源系统调控理论采用构建因果链和反馈环，跟踪水质的动态信息，通过模拟各种水文状态和多方法环境下水资源优化配置结果，寻找自然资源的使用效益最佳方法[3]。在使用SD模型实现水资源系统运行与调度时，由于未充分考虑SD方法在优化时的局限，因此需要融合各知识领域的方法进行优选。土地资源作为不可再生资源，是整个社会的“财富之母”，对土地资源进行优化配置可提高土地利用的经济效益。关于土地资源配置的模型和算法集中在线性规划模型、多目标模型和利用贝叶斯数据同化技术构建土地优化模型。但基于SD模型对土地资源的研究主要是通过研究土地资源的供求关系、土地资源的利用结构调整以及土地资源配置的市场化长期发展演化等过程，构建土地利用层次结构模型，模拟不同方案的土地资源开发利用状况。现有的SD模型关于土地资源系统的研究主要针对系统整体的动态运行变化，系统内部各因素（土地、经济和社会子系统反馈）之间反馈机制的研究还相对较少，模型模拟精度缺乏准确性。

二、问题与展望

（一）SD模型应用于水土资源系统中的问题

SD模型应用于水土资源系统中的研究已取得了一些成果，但由于水土资源系统具有复杂性，仍有很多问题尚未解决，需要进一步研究。现如今将SD方法应用于水土资源系统的研究还处于初始阶段，理论还未成熟，实际应用和成果并不多。目前存在以下几点问题还需深入研究。

（1）研究体系有待完善。国内外学者进行的SD模型研究，应用领域广泛。其中，在水资源方面的研究集中度偏低，缺少大范围的水资源综合研究模型；在土地资源方面的研究则侧重于污染评价与土地规划的单一层面，综合模型也较少。总而言之，目前基于SD模型的研究集中在水资源和土地资源的单一系统，而在水土资源综合系统中的研究较少。故及时建立完善的基于SD模型的水土资源系统研究体系很有必要。

（2）模型不具针对性。在水土资源系统的研究中，针对同一研究内容，不同学者提出多种SD模型。模型还停留在初始理论阶段，模型预测也具有非常明显的随机性，且大多数模型缺乏验证，基于SD方法的水土资源系统研究存在不足。因此，对应用于先前水土资源系统SD模型的不足进行改进，并积极探索创新更具针对性的SD模型，更好地对水土资源系统进行分析评价。

（二）SD模型应用于水土资源系统中的展望

目前基于SD模型的研究仍存在很多问题。基于水土资源系统的SD模型构建需要依靠大数据分析，通过各种相关变量计算和经验数据所构成的微分方程，与代数方程相互联系而成的。所以，我们处在大数据分析的背景下，这使SD模型与技术的融合产生了巨大的发展空间，未来可以通过获取实时信息实现及时建模和预测系统的真实性，提高水土资源开发效率，提升模型数据处理的实效性和SD数据分析性能，为决策者做良好的技术基础。

三、结束语

本文通过综述SD在水资源供需平衡、土地资源利用动态变化、水土资源承载力评价和优化配置方面的应用研究现状，提出了问题和展望，为利用SD模型反馈调节水土资源系统内部各个因素进而实现有效管理的研究以及在区域经济社会健康发展方面提供科学依据。