黄河流域水资源自然再生能力的影响因子分析

曾维华 李春辉 杨志峰
（北京师范大学环境科学研究所，100875）

　　摘　要： 本文从水资源再生性与水资源再生能力的基本概念入手，系统分析了影响黄河流域水资源再生能力的诸多因子，建立了水资源自然再生能力的指标体系；并通过专家打分，利用基于知识的层次分析法对这些影响因子进行评判，确定各指标对水资源再生能力影响相对大小，为进一步评价黄河流域水资源再生能力奠定了一定基础。
　　关键词：水资源，水资源再生能力，层次分析法

1. 背景

　　水资源的循环特征决定了水资源的可再生性，它是水资源的固有特征，水资源再生能力是水资源可持续利用的基础与保障，只有深入研究流域水资源再生能力，明确流域水资源再生能力的大小与分布情况，才能有的放矢地提出有针对性的流域水资源持续利用策略。为此，国家重点基础研究发展规划项目“黄河流域水资源演化规律与可再生性维持机理”（G19990436）专门设置了一个课题研究“黄河流域水资源可再生性理论与评价”，水资源可再生性理论是水资源可持续利用的理论基础，其目的在于将水资源的可再生性上升到理论高度探讨区域水资源可再生能力，从对影响区域水资源可再生性的诸多因子的分析与评价入手，提出提高、维持区域水资源可再生能力，确保黄河流域水资源可持续利用的方针策略。

2. 流域水资源再生能力

　　水资源可再生能力是由水资源可再生性决定的，水资源所具有的一种客观属性；它是指某一流域或区域水环境，在现有或近期技术经济能力支撑下，通过水资源自然循环与社会循环，不断补充、循环利用水资源的能力。水资源可再生能力可通过单位时间内，流域或区域某一存在形式的水资源再生量度量。
　　水资源的自然可再生能力取决于水资源的自然循环。水资源通过蒸发、降水与径流周而复始地不断循环运动，一方面是水资源在“量”上得到不断补充，另一方面，在“质”上也得到自净。因此，水资源的自然再生能力又包括“量”的再生与“质”的再生。严格地讲，二者是不能截然分开的，“质”的再生确保了“量”的再生，而量的再生离不开“质”的再生。最终，水资源的自然再生能力集中体现在水资源的“量”的再生能力上，“质”的再生只是一种“量”的再生的一种手段。

3. 黄河流域水资源再生能力影响因子分析

　　流域水资源自然再生能力直接受降水量、蒸发量、地表径流与地下径流影响，通过这些定量指标的叠图分析，可直观反映流域水资源可再生能力的空间分布。另外，对水资源再生能力影响因素的分析结果表明，其影响因子不仅局限于这些定量指标，还包括气温、湿度、高程，以及土壤、植被和土地利用等下垫面定性指标。这些因子是通过作用于降水、蒸发、产流等水文循环过程，对流域水资源可再生能力施加影响的。降水、径流与蒸发这三个水文要素与土壤、植被、土地利用类型等下垫面自然因子有一定关系，通过对这些自然因子空间分布图的叠加，也可以反映流域水资源再生能力的空间分布。
　　为此，我们建立了两套评价指标体系：一是包括降水等深、蒸发量、地表径流深、土壤湿度和地下水资源模数的定量评价指标体系（表1）；二是影响降水、蒸发等水文循环过程的自然条件指标体系（表2）。对两种指标体系分别进行综合评价，二者相辅相成，互为印证。

表1 黄河流域水资源可再生能力指标体系及权重计算结果 目标层 指标层：权重值 黄河流域水资源可再生能力 降水等深：0.3468 陆面蒸发量：0.0787 地表水径流深：0.34680 土壤湿度：0.0887 地下水资源模数：0.139

　　黄河流域水资源再生能力影响因子分析的目的在于确定各指标对于流域水资源再生能力影响相对大小。首先，根据所建指标体系，编制专家评分表；然后，利用AHP法处理专家评分结果，计算各指标与分指标权重值。

表2 黄河流域水资源可再生能力指标体系及权重计算结果 目标层 指标因子层：权重值 影响因子层：权重值 黄河流域水资源可再生能力 降水：0.3468 湿度：0.6396 年平均气温：0.1978 高程：0.0572 坡向：0.1055 蒸发： 0.0787 年平均气温：0.2665 湿度：0.2665 植被类型：0.1139 土壤类型：0.1053 土地利用类型：0.1126 高程：0.1356 地表径流： 0.3468 土壤类型：0.1917 植被类型：0.0665 土地利用类型：0.6460 高程：0.0958 地下径流：0.2277 地下水水文地质类型：0.6529 土壤类型：0.1324 植被类型：0.2147

4. 结果分析

　　表1、表2为黄河流域水资源再生能力评价指标体系各指标权重计算结果。由此可以得出以下结论：
　　① 在降水、蒸发、地表径流、土壤湿度与地下水资源模数五个定量指标中，对流域水资源影响较大的是降水与地表径流，其次是地下水资源模数，蒸发与土壤湿度的影响最小；
　　② 影响降水、蒸发等水文循环过程的自然条件指标体系的评判结果与前者一样，指标因子层中降水与地表径流影响最大，其次是地下径流，蒸发过程影响最小；
　　③ 对于降水，湿度的影响最大，其次是气温与坡向，高程的影响最小；
　　④ 对于蒸发，气温与湿度影响最大，植被类型、土壤类型、土地利用类型与高程的影响相近；
　　⑤ 对于地表径流的形成，影响最大的是土地利用情况，其次是土壤类型，高程与植被的影响比较小；
　　⑥ 对于地下径流，水文地质条件的影响最大，其次是植被类型与土壤条件。

5. 结论

　　本文通过对黄河流域水资源再生能力的主要影响因子分析，建立了两套评价指标体系，并通过专家评分，确定了各指标的权重，明确了各影响因子与评价指标在黄河流域水资源再生能力评价中的贡献。在权重计算结果基础上，可利用AHP法建立黄河流域水资源再生能力综合评价模型。
　　首先，将所有数据按统一规格，转成栅格数据，以便进行单因子评价。由ARC/INFO的Grid模块，计算出1×1km2的网格相应指标值，再由所建该指标的隶属度函数推求各网格的隶属度。对各指标在网格中的隶属度按大小由人工作非线性分级，得到各指标单因子评价专题图。
　　其次，建立综合评价模型，考虑各指标权重，按网格逐一进行评价，绘制黄河流域水资源再生性综合评价图。将所有单因子评价专题图作叠置分析，生成若干小多边形构成的图层，每个小多边形带所有评价指标的隶属度属性。利用所建综合评价模型计算各小多边形的综合隶属度，即黄河流域水资源再生性综合评价结果。对各网格中的综合隶属度按大小由人工作非线性分级，得到黄河流域水资源再生性综合评价专题图。评价结果为相对值，级别值越低，水资源可再生性越高或越低，这主要取决于隶属函数与综合评价模型的构造。
　　最后，根据评价结果与各网格中各指标分布情况，利用模糊聚类与主成分分析等方法，对各单元进行合并，进一步进行黄河流域水资源再生能力区划。