北京市水资源短缺风险综合评价76066.doc

北京市水资源短缺风险综合评价西南财经大学 田乐蒙、唐志、淮琳摘 要：本文通过对北京市30多年来的水资源状况的分析，运用相关分析法和逐步回归分析法，在从《北京市统计年鉴》中查得的众多指标中找出了影响北京市水资源短缺风险的主要指标；运用因子分析法建立了北京市水资源短缺风险的综合评价模型，即设计了用水风险因子和供水风险因子这两个新变量，将其作为北京市水资源短缺的主要风险因子，并运用这两个变量建立二维坐标系，在坐标系上划分出了风险等级区域通过判断各年计算所得的这两个变量的值在坐标系上的位置，我们确定了北京市各年的水资源短缺风险等级据此，我们对北京市未来两年水资源的短缺风险进行了预测，得出了北京市未来两年仍处于水资源短缺的高风险状态的结论，并提出了应对措施此模型对水资源短缺问题的解释十分精确，运用此模型得到的综合评价结果具有相当高的可信程度此模型可以广泛运用于各个地区的水资源短缺综合评价，还可运用到空气质量的风险测评，水污染风险测评等各个领域，具有广泛的推广价值关键词：水资源短缺风险 人均缺水量 逐步回归 因子分析 一、研究的背景和意义 3二、研究的现状 3三、本文研究的思路 4四、模型的建立及风险因子的确定 5（一）影响水资源风险指标的选择 5（二）北京市水资源短缺风险的综合评价 9五、北京市水资源短缺风险预测 15（一）对三个主要风险因子的预测 15（二）2010～2013年北京市水资源短缺风险等级预测 19（三）应对措施 19六、模型的评价与推广 21参考文献 21附录 23一、研究的背景和意义近年来，我国北方地区的水资源短缺问题十分严重，作为首都的北京也面对着严重的缺水问题。

北京的人均水资源占有量为300立方米左右，仅为全国人均占有量的1/7，为世界人均占有量的4％，在世界各国首都中居百位之后有数据称，2010年，北京平常年份缺水9.9亿立方米，枯水年缺水近20亿立方米由于气候的变化，近年来旱灾严重，北京地表水越来越稀缺，作为北京主要供水来源的密云水库蓄水量仅为常年一半再者，水体污染日益严重，增加水资源的供给的压力北京市社科院长期研究水资源供应与城市人口容量的关系后得出结论：北京市总人口早已超过水资源供给能够负荷的水平，而北京的总人口数将以每年20万人的惊人速度继续增加水资源问题是城市发展的重要问题首先，水资源问题是影响和制约经济发展的主要因素据推算，全国每年因缺水造成的经济损失达到2500亿元，其中工业产值2300亿元，农业产值200亿元，并且随着经济的发展，这两类经济损失都会呈上升趋势北京作为我国的经济中心，对全国的经济发展有重大贡献，北京市的缺水问题会对北京以及全国的经济造成巨大的不利影响其次，缺水引发的饮用水缺乏也会对人民的生活产生巨大影响另外，在大量地下水长期超采之后，北京形成了2000多平方公里的地下漏斗区，最严重的东部地区过去40年已下沉了700多毫米。

专家们指出，地面大面积下沉最终会影响整个城市建设，导致地基不稳，墙壁开、裂，道路中断等严重后果以上说明解决北京市缺水问题的迫切性及其重大意义我们希望通过对过去北京市的用水情况找出影响北京市水资源短缺的主要因子，并预测未来几年北京市的水资源情况，根据研究结果提出解决水资源短缺问题的建议，以应对未来水资源短缺的风险，保证北京市的平稳发展二、研究的现状根据世界卫生组织统计，全球约又12亿人口缺乏安全饮用水，三分之一的人口面临水资源短缺的问题，水资源危机已经成为全球性的问题[4]20世纪80年代以来，国际上开展了大量有关水资源短缺(Water Scarcity)研究水资源的短缺表现为生活、工业、农业、环境等用户的用水需求得不到保障，与水资源数量及其时空分布、气候条件、经济结构、用水习惯、用水水平、管理水平等因素有关Falkenmark指数[5]、社会水资源压力指数(SWSI)[6]、IWMI模型[7]、水匮乏指数(WPI)[8]等指数和模型，先后应用于全球尺度的水资源短缺风险评估水资源短缺风险问题也日益得到国际社会及学术界的关注，2003年成立的国际综合风险防范理事会(IRGC)将水资源短缺风险作为其关注的焦点之一。

随着社会经济的发展，特别是城市化水平的提高，对水资源短缺的评估要求也日益提高近年来，特别是国内学者得出了很多有意义的成果阮本清和韩宇平[9]等人最早探讨水资源短缺风险评价理论与方法，认为水资源短缺风险是指在特定的时空环境下，由于来水和用水两方面存在不确定性，使区域水资源系统发生供水短缺的概率以及由此产生的损失再此基础上，以首都为例，研究了水资源短缺风险的模糊中和方法，并在水资源短缺风险分析的基础上，构建了区域水资源短缺的多目标风险决策模型[10]引用了多个评价指标对水资源短缺风险进行描述，更进一步采用综合评价法对区域水资源短缺情况进行判别马黎和汪党献[11]，在对风险理论及水资源风险研究进展回顾和展望的基础上，探讨了水资源短缺风险主导因子的辨识方式，提出了采用缺水率、人均缺水量和缺水边际损失3个指标的缺水风险评价指标体系，采用模糊层次分析评价方法对全国二级水资源分区的缺水风险进行了综合评价评价结果表明，全国现有33个二级水资源分区面临着不同程度的水资源短缺风险，必须采取工程和非工程等防范措施和有效调控，方可减轻缺水风险对我国经济社会发展的危害程度陈继光[12]主要对水资源短缺风险评价的层次分析决策中应用协商评价确定各属性的权重进行了研究。

对评价者给出的区间赋值信息进行分类，确定各类信息的协商区间和协商值；然后利用所导出的有序加权平均(IOWA)算子对各类信息的协商区间和协商值进行集成，在此基础上提出了一种确定协商评价问题属性权重的方法三、本文研究的思路现有的研究方法大都运用了复杂深奥的数学知识，结果不够直观，虽然得到的结果有足够的科学依据，但是实际应用中难以直接运用这些方法对水资源的短缺风险做出有效的评价或预测所以，我们希望可以找到一套便于计算，得到的结果直观易懂，且可以保证准确度的水资源短缺风险综合评价方法，并将这套方法运用于水资源短缺风险的预测中具体思路如下：1.我们希望可以通过对便于观测的量进行分析，得到水资源短缺风险情况，所以，我们首先要合理地选出对水资源短缺风险影响较大的指标，作为备选的风险指标2.运用相关分析，逐步回归分析等方法，从我们选出的备选风险指标中选出对水资源短缺风险影响最大的主要风险指标3.用因子分析法对主要风险指标进行提炼，得到新的因子，并建立评价北京市的水资源短缺风险的模型4.对风险指标用适当的方法进行预测，应用所建立的水资源短缺风险模型，预测北京市未来的水资源短缺风险 运用此方法，相关部门只需要用经过简单的计算，便可以得到准确的当地水资源短缺风险情况，并且便于预测。

相较于其他的方法，我们的模型具有更强的实用性和推广价值，并且运用我们的模型得出的结果也相当准确四、模型的建立及风险因子的确定为了使研究的方法严谨，研究的结果可用，本文对相关问题的做如下的假设：1.假设数据真实可靠2.假设北京近几年内不会发生重大自然或人为灾害3.考虑到北京市的水资源情况、人口情况和水资源相关的国际标准，引入了一个新变量：北京市人均缺水量Y，该变量是指国际人均水资源占有量标准底线与北京市人均水资源占有量的差值假设此变量可以准确反应北京市的缺水情况4.北京市居民对水资源的需求与世界水平相当一）影响水资源风险指标的选择1.指标的选择与符号定义首先，我们需要一个变量来准确衡量北京市的缺水风险情况那么什么是缺水的风险？笔者认为，缺水的风险应该体现为民众对水资源的需求与他们得到的实际的水资源供应量的缺口考虑到中国人均水资源占有量在国际上处于较低水平，我们根据国际人均水资源占有量标准正常范围的底线，将北京市居民的人均水资源年需求量确定为1000立方米/人然后，我们用北京市的水资源总量除以北京市的总人口数，得到了北京市人均水资源的年供给量最后，将这两个变量做差，便可以得到一个新的变量，我们将其定义为北京市的人均缺水量，其计算公式如下：人均缺水量的计算结果见附表1.接下来，笔者将把北京市人均缺水量作为衡量北京市缺水风险情况的标准。

为了使我们的风险评价结果准确有效，我们需要全面可靠指标数据作为基础所以，我们需要选出多项对北京市的缺水风险情况有着重大影响的指标作为备选风险指标为了保证模型的准确性和可靠性，我们选择备选风险指标的标准是：a.备选指标应该对北京市的水资源短缺情况有明显的影响；b.备选指标的来源应真实可靠；c.备选指标应便于观测；d.备选指标应有足够久的历史资料，以支持我们接下来将要进行的相关分析等运算比如，北京市的年降水量，该变量明显会对北京市的人均水资源占有情况造成影响从而影响北京市的人均缺水情况，气象局会定期用科学的方法对该指标进行观测，而且，在北京市统计局发布的统计年鉴中，我们可以找到30余年来北京市的降水量的精确数值，所以，北京市年降水量符合我们规定的备选风险指标的要求，我们可以将其选为备选风险指标根据上述标准，我们选出了10项反映北京市缺水风险情况的备选风险指标（均以北京市为范围，时限为年），它们分别是：污水处理量、生产总值、年降水量、平均气温、年工业用水量、第三产业及生活等其他用水量、总人口数、水资源总量、年农业用水量在我们的模型中，涉及到的各变量用符号表示如下： 年污水处理量(万立方米) 生产总值(亿元) 年降水量(mm) 平均气温(摄氏度) 年工业用水量(亿立方米) 第三产业及生活用水等其他用水量(亿立方米) 总人口数(万人) 水资源总量(亿立方米) 年农业用水量(亿立方米) 年用水总量(亿立方米) 人均缺水量(立方米/人) 国际人均水资源占有量标准底线(1000立方米/人) 年份 n: 总年数2.运用相关分析确定主要风险指标根据北京市1979～2009年的水资源状况及其影响因素的相关数据（见附表1），可以计算各指标(t=1,2,3,…,n)与人均缺水量的相关系数，以判断各缺水风险指标与人均缺水量之间的关系密切程度,相关系数的计算公式为： （4.1）相关系数计算结果如表4.1所示。

表4.1 相关系数输出结果　10.630310.62930.9691-0.7457-0.3686-0.311610.53230.54260.5796-0.19941-0.6594-0.9021-0.88340.4133-0.555010.75290.83450.8875-0.30600.7211-0.790610.73740.92040.9383-0.339690.6887-0.86780.95921-0.9210-0.3885-0.36550.8439-0.28540.4352-0.4644-0.44。