psr模型

psr模型

-

2023年2月26日发(作者：爱心家园)

Regionaltotalwaterpollutantcontrolbasedoncumulativeriskassessmentandmulti-objectiveoptimalwaste

loadallocation

MINXuefeng1,YUYang1*,ZHAORui1,2,LIUJianing1

（yofGeosciencesandEnvironmentalEngineering,SouthwestJiaotongUniversity,Chengdu611756,China;-Province

JointEngineeringResearchLabinSpatialInformationTechnologyforHighSpeedRailwayOperationSafety,SouthwestJiaotongUniversity,

Chengdu611756,China）

Abstract：Environmentalwaterpollutionhasbecomeoneofthekeyfactorsthatconstrainthedevelopmentofurbanandruralareasin

r,theidentificationofhigh-riskprioritycontrolregionsandthedevelopmentofcontrolschemesforthetotalamountofwater

study,theriskpreventionpotentialindexofresidents,thegovernment,andenterpriseswas

incorporatedtoconstructacomprehensivewaterenvironmentalriskevaluationsystembasedonthe“pressure-state-response”andto

basis,amulti-objectivewasteloadallocationmodelwasconstructed,anda

基于累积风险评价与多目标优化分配的

区域水污染物总量控制

闵雪峰

1

，俞阳

1*

，赵锐

1，2

，刘佳宁

1

（1.西南交通大学地球科学与环境工程学院，成都611756；2.西南交通大学高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合共建

工程实验室，成都611756）

收稿日期：2021-10-11录用日期：2021-11-17

作者简介：闵雪峰（1994—），男，陕西蓝田人，博士，从事环境规划与管理研究。E-mail：132*****************通信作者：俞阳E-mail：******************

基金项目：国家自然科学基金项目（42101315，41571520）；四川省自然科学基金项目（2022NSFSC1012）；四川循环经济研究中心课题（XHJJ-2002；XHJJ-2005）；成都市软科学研究项目（2020-RK00-00240-ZF，2020-RK00-00246-ZF）；中央高校基本科研业务费专项（2682021CX069，

2682021ZTPY088）；中国工程院咨询研究项目（Q113520S02003）

Projectsupported：TheNationalNaturalScienceFoundationofChina（42101315，41571520）；TheNaturalScienceFoundationofSichuanProvince

（2022NSFSC1012）；TheOpenFundofSichuanProvinceCyclicEconomyResearchCenter（XHJJ-2002，XHJJ-2005）；ChengduSoftScienceResearchProject（2020-RK00-00240-ZF，2020-RK00-00246-ZF）；FundamentalResearchFundsfortheCentralUniversities（2682021CX069，

2682021ZTPY088）；TheConsultingResearchProjectofChineseAcademyofEngineering（Q113520S02003）

摘要：水环境污染已成为制约我国城乡发展的关键因素之一，然而高风险优先管控区识别及水污染物总量控制方案制定尚缺

乏系统性研究。本研究融入居民、政府、企业三方利益主体风险防范潜力指标，构建基于“压力-状态-响应”系统的控制单元水环

境风险综合评价体系，识别各控制单元风险管控等级；在此基础上，构建区域水污染负荷多目标分配模型，对四川洪雅县的氨氮

（NH

3-N）总量进行分配。结果表明：研究区内青衣江下游洪川镇和余坪镇为高风险管控单元，其中洪川镇主要受工业废水排放影

响，余坪镇受规模化畜禽养殖和工业废水排放共同影响；根据综合最优分配方案，洪川镇和余坪镇NH

3-N的削减率分别为19.7%

和18.9%，洪雅县NH

3-N总削减率为16.3%。本研究在实现各控制单元公平、高效削减水污染物的同时，获得了较高的区域总削

减率，可为区域水环境管理策略制定提供科学参考。

关键词：水环境；累积风险；控制单元；污染负荷分配；公平性

中图分类号：X52文献标志码：A文章编号：2095-6819（2023）01-0218-11doi:10.13254/.2021.0687

JournalofAgriculturalResourcesandEnvironment

闵雪峰，俞阳，赵锐，等.基于累积风险评价与多目标优化分配的区域水污染物总量控制[J].农业资源与环境学报,2023,40（1）:

218-228.

MINXF,YUY,ZHAOR,altotalwaterpollutantcontrolbasedoncumulativeriskassessmentandmulti-objectiveoptimal

wasteloadallocation[J].JournalofAgriculturalResourcesandEnvironment,2023,40（1）:218-228.

农业资源与环境学报2023,40（1）:218-228

开放科学OSID

2023年1月

闵雪峰，等：基于累积风险评价与多目标优化分配的区域水污染物总量控制

城乡区域是典型的自然-经济-社会复合系统，

人口增长和社会经济活动加剧给水环境质量造成一

定压力

[1]

，水污染带来的环境风险已成为制约区域经

济、社会与环境协同发展的主要因素之一

[2]

。水污染

物总量控制是改善水环境质量的有效途径，实施总量

管理方案的关键在于准确识别出水污染高风险重点

管控区域

[3]

。为减轻和改善人类活动对水环境的不

利影响，开展区域水环境累积风险评价及水污染物总

量控制系统研究至关重要。

水环境风险评价是系统制定水污染控制方案的

依据

[4]

，包括环境风险评价指标体系的构建和评价指

标权重的确定两个方面。压力-状态-响应（Pressure-State-Response，PSR）模型可有效体现经济发展与环

境状态之间的交互影响，被广泛应用于环境系统风险

评价指标体系构建

[5-6]

。谢蓉蓉等

[7]

引入风险源-风险

受体-风险响应指标体系，构建了水环境综合风险评

价模型。施恩等

[8]

基于累积性水环境风险来源、影响

范围、受影响的相关者、管理方法、问题关注点等特

性，构建了物理风险-监管风险-声誉风险一体化水

环境风险评估体系，识别了风险影响因素及风险管控

水平。由于人类活动和自然因素引起的水环境累积

风险受风险源特征、水文水质、区域人口、经济发展等

多因素共同影响，且各因素间存在空间异质性

[9]

，所

以需对区域进行控制单元划分以实现区域水环境精

准管控。刘思瑶等

[10]

构建了基于水文、水质和水生态

多要素指标驱动的控制单元风险评价指标体系，并识

别了四川南河小流域各空间单元的风险管控优先级。

然而，当前的风险评价研究主要关注控制区污染物排

放量及水质指标

[11]

，忽视了风险受体的资源要素、水

污染利益关联主体的风险感知程度及应急响应能力，

尚未从环境风险防范化解潜能角度评价水环境压力。

在评价指标权重系数确定方面，常用方法包括主观赋

权法和客观赋权法

[12]

，其中：主观法能够反映决策者

的偏好，如层次分析法、专家评价法等；客观赋权法则

仅根据指标本身的特征确定其重要性，如熵值法、变

异系数法等。在实际应用中，主观法获得的权重反映

出决策者对不同指标的重视程度，但具有较强不确定

性；客观方法虽然能有效避免主观因素影响，但权重

值会与真实值产生差距。现有研究常采用单一方法

分析权重

[13]

，一定程度上忽视了定性、定量指标的客

观性，限制了对环境污染事故可能造成的人体健康风

险的准确评价。

污染负荷分配是以水环境容量或目标控制总量

为基础，通过制定决策方案将污染负荷分配至各区域

或污染源

[14]

。国外学者对水污染负荷分配的研究多

以经济收益为基础，实现污染负荷减排最大化或/和

污染治理费用最小化

[15]

。我国水污染总量控制是分

层逐级开展的，分配过程充分考虑经济最优、公平、可

持续和技术可行性等原则

[16]

，存在多个相互冲突、不

可通约的目标，属于多目标优化问题（Multi-objectiveOptimalProblems，MOPs）[17]

。2012年，Zhang等

[18]

提出

的多目标污染负荷分配方法首次实现了流域、水功能

区和排污口多对象融合，确定了公平和高效的分配方

案。随后，Meng等

[19]

开发了兼顾公平与效率的两阶

段随机规划模型，并将其应用于四个主要排污断面

（工业、市政、畜牧业和农业）的污染负荷分配。Wu

等

[20]

基于公平性原则建立了面向流域和区域两层利

益主体的多指标基尼系数污染负荷分配框架。张璇

等

[16]

针对环境保护税法与水功能区水质达标实施背

景下的水污染负荷分配问题，采用双层多目标优化模

型为各管理层提供了分配方案。近年来，为了寻求MOPs的Pareto最优解，学者们提出了多目标进化算

法（Multi-ObjectiveEvolutionaryAlgorithms，MOEAs），

并将其广泛应用于污染控制及水资源规划和管理

[21]

。

其中，Bi等

[22]

提出的基于淘汰算子的改进非支配排序

遗传算法Ⅲ（ImprovedNSGA-Ⅲalgorithmbasedon

waterpollutantload（NH3-N）distributionschemewasconstructedinHongyaCounty,SichuanProvince,ultsshowedthat

HongchuanTownandYupingTown,locatedinthelowerreachesoftheQingyiRiver,uanTownwas

significantlyaffectedbyindustrialwastewaterdischarge,whileYupingTownwasjointlyaffectedbylarge-scalelivestockandpoultry

breeding,ingtothecomprehensiveoptimaldistributionscheme,thereductionratesof

ammonianitrogeninHongchuanTownandYupingTownwere19.7%and18.9%,respectively,whilethetotalreductionrateinHongya

Countywas16.3%.Thisstudynotonlyachievesfairandefficientreductionofwaterpollutantsineachcontrolunit,butalsoobtainsa

higherregionaltotalreductionrate,whichcanprovideascientificreferenceforregionalwaterenvironmentmanagementstrategy

formulation.

Keywords：waterenvironment;cumulativerisk;controlunit;wasteloadallocation;equity

——219

农业资源与环境学报·第40卷·第1期

EliminationOperator，NSGA-Ⅲ-EO）能有效处理约束

MOPs，显著保持解集的多样性和收敛性，同时能克服

维数灾难和计算成本高的问题。本研究将其应用于

求解构建的多目标水污染负荷分配模型。

目前，国内水环境治理成效显著，但水污染物排

放量依然偏高

[23]

，其中四川省2017年化学需氧量

（COD

Cr）、氨氮（NH3-N）和总磷（TP）排放量分别高达

116.36万、5.91万t和1.58万t[24]

，污染物总量控制工

作依然面临严峻形势。此外，现有区域水环境管理研

究尚未在识别水污染重点管控单元的基础上开展污

染负荷优化分配研究

[25]

，使得环境管理部门缺乏高效

可行的水污染防治与管理决策体系，难以切实指导区

域水环境管理策略的制定。鉴于此，为便于区域水环

境精准管控，本研究选择四川省典型乡镇行政单位为

最小控制单元，将环境风险防范潜力纳入评价指标体

系，采用主客观赋权耦合分析法计算权重系数，通过累

积综合风险评价确定各控制单元的风险等级，识别重

点风险源；结合经验系数类比法及产排污系数法获得

不同类型点源、面源污染物入河量，基于“十三五”规划

的污染总量控制目标，构建多目标污染负荷优化分配

模型，得出科学合理的优化分配方案，为制定区域水环

境质量改善策略提供科学参考。

1材料与方法

1.1研究区概况

地处长江上游青衣江流域的四川洪雅县（102°49′~103°32′E，29°24′~30°00′N）属于典型的农业与

城市污染源叠加区域，辖区覆盖青衣江58.8km长的

河段，属于中亚热带湿润气候区，年平均气温16.9℃，

年平均降雨量1759.8mm，产业结构依靠第二产业带

动第一、第三产业协同发展。研究以洪川镇、余坪镇、

将军镇等12个乡镇为基本控制单元，区域内经济高

速发展导致污染问题频发，青衣江干流部分水质指标

不稳定，难以满足水质功能要求。

考虑到断面水质基本为2017年之前监测的数

据，因此本研究选用2017年洪雅县行政区划进行水

污染总量分配。1.2数据来源

本研究所用数据包括该地区的社会基本情况数

据、社会经济发展数据、污染物排放量及水质数据、政

府监管数据等，这些数据主要来源于第二次全国污染

源普查数据、2011—2019年青衣江木城镇断面水质

监测数据、《2020年眉山统计年鉴》等。参数赋值主

要参考《眉山市城市总体规划（2009—2020）》《全国污

染源普查城镇生活源产排污系数手册》《眉山市水污

染防治目标责任书》以及洪雅县人民政府的公开报道

和文件。1.3区域水环境综合风险评价

1.3.1区域水环境累积风险评价指标体系

本研究在明确区域环境风险受体自然要素、利益

关联主体风险感知及应急响应能力的基础上，以水环

境累积风险为目标层，建立了包含压力（风险受体自

然要素）、状态（风险源体排污现状）、响应（风险受体

风险防范潜力）3个准则层的水环境累积风险评估指

标体系（图1）。

压力指标描述人口发展和经济发展等人类活动

或自然因素给环境带来的胁迫或影响，包括人口增长

和社会经济发展指标，其中经济发展方向和产业结构

设置决定了污水排放量和污染负荷类别。状态指标

描述人类活动对水环境质量的影响，包含不同类型污

废水排放量、畜禽养殖量、耕地面积和COD

Cr、NH3-N、

TP的排放量。响应指标反映各关联主体感知到环境

风险时，能够通过防治污染和修复环境来持续改善水

环境质量的潜力。在第一、第二、第三产业并存的城

乡污染叠加影响区域，居民、政府、企业是3个重要利

益主体，因此，可选取居民环境保护意识、政府污水处

理效率、环境监测能力以及应对突发污染安全事故的

应急响应能力和企业的风险防控能力代表各主体的

环境风险防范潜力。1.3.2指标风险等级划分

为比较各控制单元的相对风险等级，进行分级、

分区精准管理，在水环境累积风险等级评分标准中，

将所有控制单元的综合风险评分阈值（

R

min,Rmax）划

分为极低风险、低风险、中风险和高风险4个等级

[7]

（表1）。

控制单元中各单项指标风险分级主要依据国家

标准或地方标准，以及风险评价相关的研究

[26]

，包括

《国民经济行业分类》（GB/T4754—2017）、“关于印发

《上市公司环保核查行业分类管理名录》的通知”（环

办函〔2008〕373号）、《畜禽养殖业污染物排放标准》

（GB18596—2001）、《环境影响评价技术导则地表水

环境》（HJ2.3—2018）、《地表水环境质量标准》（GB3838—2002）等，各项指标风险分级见表2。

1.3.3综合风险评分法

综合风险评价首先通过数学理论模型确定各指

标权重，对控制单元内各指标的评分与相应权重相乘

——220

2023年1月

闵雪峰，等：基于累积风险评价与多目标优化分配的区域水污染物总量控制

并求和，得到综合风险评分：

Ri=∑j=1

p

ωj×rj（1）

式中：

Ri为控制单元i的综合风险值；

ωj表示指标j的

权重；

rj表示各指标的风险评分；

p

为评价指标个数。

本研究采用耦合模糊层次分析法和变异系数法

确定各指标权重，具体计算公式如下：

ωj=

uj×vj∑j=1

p

uj×vj

（2）

式中：

uj是指标j由模糊层次分析法获得的权重；

vj是

指标j由变异系数法确定的权重。

（1）模糊层次分析法

模糊层次分析法是定性与定量相结合的多因素

决策分析方法，根据多专家对评价指标的两两比较，

形成一个由重要系数组成的判断矩阵，可应用于不精

确数值的定量和定性权重分析，具体计算步骤参照相

关研究

[27]

。

（2）变异系数法

变异系数利用各指标所包含的信息，通过比较数

据的标准差与均值来反映各评价指标的相对重要性，

避免专家在确定各指标权重时的主观性，同时可削弱

极值指标对评价结果的影响，具体计算步骤参照相关

研究

[28]

。1.4多目标水污染负荷优化分配

1.4.1多目标优化分配模型构建

污染负荷分配应遵循公平与效率原则

[14]

，其中公

平原则体现为各控制单元的综合环境基尼系数和削

级别Level

Ⅰ

Ⅱ

Ⅲ

Ⅳ

风险类别Riskcategory

极低风险或可接受风险

低风险或约束性风险

中风险

高风险

评分Score

（

R

min,Rmin+0.25Δ

]

（

R

min+0.25Δ,Rmin+0.5Δ

]

（

R

min+0.5Δ,Rmin+0.75Δ

]

（

R

min+0.75Δ,Rmax]

风险描述Riskdescription

危害发生概率极低或破坏性极弱

通过一定措施可防控风险

风险会导致一定的危害

风险导致的危害极易造成极大破坏

表1累积风险等级评分标准

Table1Criteriaforthecumulativeriskevaluation

注Note：∆=R

max-Rmin。

图1水环境累积风险综合评价指标体系

Figure1Indexsystemforcomprehensiveevaluationofcumulativewaterenvironmentrisk

——221

农业资源与环境学报·第40卷·第1期

减率不均度最小，效率原则体现为经济产值最大。各

目标函数及约束条件如下：

（1）环境基尼系数最小

均衡考虑资源、经济、社会发展对污染物排放量

的影响，选取人口、GDP、土地面积3个指标作为评价

水污染物总量分配方案公平性的资源因素

[29]

，其综合

环境基尼系数（G）最小可表示为：

MinG=∑k=1

m

wk×Gk（3）

式中：

m

为资源因素的个数，即

m

=3；

wk表示资源因素

k对污染物排放量的贡献，可采用信息熵计算，具体

公式如下：

Pi,k=

Wi,0

Zi,k

（4）

Ni,k=

Pi,k∑k=1

m

Pi,k

（5）

Ek=ln1

m∑k=1

m(Ni,k×lnNi,k)（6）

wk=1-Ek∑k=1

m(1-Ek)

（7）

式中：

Wi,0表示控制单元i中的污染物现状入河量；

Zi,k

表示控制单元i中评价因素k的指标值；

Pi,k表示控制

单元i中单位评价因素k的污染物入河量；

Ni,k为控制

单元i中

Pi,k在各评价因素中所占比例；

Ek为评价因素

k单位污染物入河量的信息熵。

基尼系数

Gk的计算方法包括梯形面积法和积分

法，对于资源划分份数较少的评价模型通常采用梯形

面积法进行计算

[16]

：

Gk=1-∑i=1

n(Xi,k-Xi-1,k)(Yi+Yi-1)

（8）

式中：

Gk为资源因素

k

的基尼系数；

Xi,k为控制单元

i

中指标

k

占其总量百分比的累计值；

Yi为控制单元

i

中污染物分配量占其总量百分比的累计值；

n

为控制

单元个数，n=12。当i=1时，设

Xi-1,k、

Yi-1等于0。

（2）削减率不均度最小

Minσ=

1

n∑i=1

n(pi-p

ˉ

)

2

（9）

pi=

xi-xi,0

xi,0

（10）

式中：

σ

为各控制单元削减率的方差；

pi表示控制单

元

i

的污染物削减率；

p

ˉ

表示削减率

pi的均值；

xi表示

目标层Targetlayer

洪雅县水环境

风险评估

准则层Criterionlayer

压力层P

状态层S

响应层R

人口发展P

1

经济发展P

2

水环境质量S1

居民R

1

政府R

2

企业R

3

序号Number

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

指标层Indexlayer

人口密度P

11/（人·km-2

）

人口自然增长率P

12

人均国内生产总值P

21/（万元·人-1

）

乡镇工业增加值P

22/亿元

二、三产业增加值占国内生产总值比

例P

23/%

农村生活污水排放量S

11/（万t·a-1

）

城镇生活污水排放量S

12/（m3·d-1

）

工业废水排放量S

13/（万t·a-1

）

规模化畜禽养殖规模S

14/万头

散养畜禽养殖规模S

15/万头

耕地面积S

16/万亩（1亩=1/15hm2

）

CODCr排放量S17/（t·a-1

）

NH3-N排放量S18/（t·a-1

）

TP排放量S19/（t·a-1

）

公众环保意识R

11

生活污水处理率R

21

环境监测能力R

22

突发污染事件应急响应能力R

23

企业风险防控能力R

31

极低风险Extremelylowrisk

≤150

≤2.5‰

≤2.5

≤2.0

[75，80）

≤40

≤300

≤1.0

≤0.5

≤2.0

≤1.5

≤1500

≤100

≤40

4

≥85%

4

4

4

低风险Lowrisk

（150，300]

（2.5‰，3.5‰]

（2.5，5.0]

（2.0，4.5]

[80，85）

（40，65]

（300，450]

（1.0，2.5]

（0.5，1.0]

（2.0，2.5]

（1.5，2.0]

（1500，3000]

（100，250]

（40，70]

3

[70%，85%）

3

3

3

中风险Mediumrisk

（300，450]

（3.5‰，4.5‰]

（5.0，7.5]

（4.5，7.0]

[85，90）

（65，90]

（450，600]

（2.5，5.0]

（1.0，1.5]

（2.5，3.0]

（2.0，2.5]

（3000，4500]

（250，400]

（70，100]

2

[55%，70%）

2

2

2

高风险Highrisk

>450

>4.5‰

>7.5

>7.0

[90，100]

>90

>600

>5.0

>1.5

>3.0

>2.5

>4500

>400

>100

1

[40%，55%）

1

1

1

表2区域水环境累积风险评价指标分级

Table2Indexclassificationofcumulativeriskassessmentforregionalwaterenvironment

——222

2023年1月

闵雪峰，等：基于累积风险评价与多目标优化分配的区域水污染物总量控制

控制单元i的污染负荷分配量；

xi,0表示控制单元i的

污染物现状入河量。

（3）经济产值最大

MaxC=∑i=1

n

Ci×xi（11）

Ci=

GDPi

xi,0

（12）

式中：

Ci表示控制单元i中单位污染负荷产生的国

内生产总值；

GDPi表示控制单元i的国内生产总值，

亿元。

（4）约束条件

污染负荷分配模型应满足分配总量不超过允许

入河总量、削减率不超过有效范围、环境基尼系数不

高于现状值的条件，即：∑i=1

n

xi≤X

T（13）

式中：

X

T为满足削减目标的年排放总量。

“十三五”规划要求研究区总削减率为8.83%，考

虑各行政控制单元的经济与环境管理效率差异以及

各控制单元的实际排放情况和纳污能力，设置各控制

单元削减率上限、下限分别为20%、1%

[29]

：

0.01≤xi-xi,0

xi,0≤0.2（14）

基于公平原则，优化分配方案的综合环境基尼系

数应不大于分配前的基尼系数值，即：

G≤G

0（15）

式中：

G

为优化分配方案的基尼系数；

G

0为现状综合

基尼系数。1.4.2水污染负荷分配模型求解与方案优选

本研究采用NSGA-Ⅲ-EO算法求解多目标水污

染负荷分配模型，算法详细过程参照相关研究

[22]

。设

置种群数量800，迭代次数60，可获得一组Pareto最优

解。随后分别以环境基尼系数最小（情景一）、削减率

不均度最小（情景二）、经济产值最大（情景三）和综合

最优（情景四）四种方案开展情景分析。

实际应用中通常只需一组优化分配方案用于指

导区域水污染管控。本研究采用模糊集理论对Pareto

解集中各最优解的目标函数值进行满意度评价，确定

综合最优分配方案。目标函数最小化的模糊隶属度

函数

[30]

为：

un=

ì

í

î

ï

ï

ï

ï

1fn

min

n

f

max

n-fn

f

max

n-f

min

n

f

min

n≤fn≤f

max

m0fn>f

max

n

（16）

式中：

un表示第n个目标函数

fn的隶属度值；

fn为Pareto最优解中第n个目标函数的函数值；

fmin

n和

f

max

n

分别表示第n个目标函数值

fn的最小值和最大值。

对于Pareto解集中的每个最优解，采用式（16）求

出该解对应各目标函数的隶属度，根据式（17）求出该

解的综合满意度，Pareto解集中综合满意度最大值对

应的解即为最优分配方案。

uN=∑n=1

3

un（17）

式中：

uN为第

N

个Pareto解的满意度值；

N

为Pareto解

集中最优解的个数。

2结果与讨论

2.1控制单元水环境累积风险评价

分别采用模糊层次分析法和变异系数法计算各

指标权重，进而得到各指标耦合权重系数（表3）。

由表3可知，在指标层中，人口发展，经济发展，

水环境质量中的污废水排放量、养殖量和耕地面积指

标，以及居民响应指标中的生活污水处理率均为定量

指标

[7]

，其耦合权重系数与变异系数法的分析结果更

接近，保障了各指标之间的权重公平。居民响应指标

中的公众环保意识和政府响应指标为定性指标，其耦

合权重系数与模糊层次分析法的结果更接近，表明主

客观方法的耦合使指标权重系数的确定更具合理性

和科学性。

基于各指标风险等级评分和相应权重，计算研究

区12个控制单元累积综合风险评分。根据表1风险

等级评分标准，确定高风险和中风险控制单元分别为2个和3个，低风险和极低风险控制单元分别为3个

和4个，各控制单元的风险分布及评分值见图2。

如图2所示，位于研究区青衣江流域上游的槽渔

滩镇控制单元综合风险最低，下游洪川镇和余坪镇风

险等级较高，其各评价指标的风险值如图3所示。分

析可知，洪川镇的高环境风险是由工业废水排放中高

负荷的COD

Cr、NH3-N和TP造成的，余坪镇累积环境

风险较高是因为规模化畜禽养殖和工业生产产生了大

量的COD

Cr、NH3-N和TP负荷。由此可见，各控制单元

的环境风险不仅受内部水污染物排放量影响，还受流

域内水污染累积效应影响，这与尚彦辰等

[26]

分析辽河流

域水环境累积风险时得到的结论一致。此外，高风险

控制区内居民、政府和企业的风险防范潜力有待提升，

后期应将每个控制单元的环境风险控制纳入区域风险

统筹管理，提升利益相关者的系统性风险防控能力

[31]

。

——223

农业资源与环境学报·第40卷·第1期

图2控制单元综合风险等级空间分布图

Figure2Spatialdistributionofthecomprehensiveriskevaluationresultforthecontrolunits

102°50′00″E

2

9

°

3

0

′

0

0

″

N

103°00′00″E103°10′00″E103°20′00″E

103°30′00″E

103°40′00″E

2

9

°

4

0

′

0

0

″

N

2

9

°

5

0

′

0

0

″

N

3

0

°

0

0

′

0

0

″

N102°50′00″E103°00′00″E103°10′00″E103°20′00″E

103°30′00″E

103°40′00″E

2

9

°

3

0

′

0

0

″

N

2

9

°

4

0

′

0

0

″

N

2

9

°

5

0

′

0

0

″

N

3

0

°

0

0

′

0

0

″

N

N

经度Longitude

纬

度

L

a

t

i

t

u

d

e

指标Index

人口密度P

11

人口自然增长率P

12

人均国内生产总值P

21

乡镇工业增加值P

22

二、三产业增加值占国内生产总值比例P

23

农村生活污水排放量S

11

城镇生活污水排放量S

12

工业废水排放量S

13

规模化畜禽养殖规模S

14

散养畜禽养殖规模S

15

耕地面积S

16CODCr排放量S17NH3-N排放量S18TP排放量S19

公众环保意识R

11

生活污水处理率R

21

环境监测能力R

22

突发污染事件应急响应能力R

23

企业风险防控能力R

31

模糊层次分析法Fuzzyanalytichierarchyprocess

0.050

0.050

0.012

0.056

0.032

0.012

0.012

0.061

0.040

0.040

0.032

0.134

0.134

0.134

0.020

0.049

0.027

0.014

0.090

变异系数法Coefficientofvariationmethod

0.062

0.066

0.049

0.078

0.009

0.024

0.123

0.200

0.094

0.033

0.033

0.057

0.040

0.038

0.023

0.005

0.025

0.021

0.021

耦合权重Coupledweight

0.058

0.062

0.011

0.082

0.005

0.006

0.029

0.226

0.071

0.025

0.019

0.143

0.101

0.096

0.009

0.004

0.013

0.006

0.035

表3水环境风险评价指标权重系数

Table3Weightingcoefficientsofthewaterenvironmentriskevaluationindex

——224

2023年1月

闵雪峰，等：基于累积风险评价与多目标优化分配的区域水污染物总量控制

2.2多目标水污染负荷分配方案情景分析

《四川省水污染防治目标责任书》要求2020年青

衣江流域水质目标为：TP≤0.33mg·L

-1

，其他指标达到

《地表水环境质量标准》（GB3838—2002）Ⅱ类水质。

由洪雅县2017年重点监控断面水质可知，COD

Cr和TP

浓度明显低于目标限值，NH

3-N浓度存在超标风

险

[32]

。王玉云等

[33]

在青衣江流域水环境生态补偿研

究中也将NH

3-N作为测算流域生态补偿的水质因

子，因此本研究选用NH

3-N为代表性污染物控制因

子进行水污染负荷分配。根据当地统计年鉴和《第二

次全国污染源普查公报》数据，基于经验系数类比法

及产排污系数法获得基准年各控制单元不同类型点

源、面源NH

3-N入河量，汇总获得研究区NH3-N入河

总量

[34]

。《眉山市环境保护“十三五”规划》要求2020

年洪雅县NH

3-N削减率达到13.9%，假定“十三五”期

间NH

3-N削减率逐年相等，可得2017年NH3-N允许

图4NSGA-Ⅲ-EO获得分配方案的Pareto前沿

Figure4ParetofrontofallocationschemesobtainedbyNSGA-Ⅲ-EO

图3高风险控制单元的评价指标值

Figure3Evaluationindexvalueofhighriskcontrolunits

（b）余坪镇控制单元各指标风险值RiskvalueofeachindexinYupingTowncontrolunit（a）洪川镇控制单元各指标风险值RiskvalueofeachindexinHongchuanTowncontrolunit

工

业

总

产

值

G

r

o

s

s

o

u

t

p

u

t

v

a

l

u

e

o

f

i

n

d

u

s

t

r

y

情景一ScenarioⅠ

1.0

削

减

率

不

均

匀

度

U

n

e

v

e

n

n

e

s

s

o

f

r

e

d

u

c

t

i

o

n

r

a

t

e

1.0

0.8

0.6

0.4

0.2

0

0.8

0.6

0.4

0.2

0

0.2

0.4

1.0

0.8

0.6

情景四ScenarioⅣ情景二ScenarioⅡ

情景三ScenarioⅢ

环

境

基

尼

系

数

E

n

v

i

r

o

n

m

e

n

t

a

l

G

i

n

i

c

o

e

f

f

i

c

i

e

n

t

——225

农业资源与环境学报·第40卷·第1期

入河总量为622.05t。由NSGA-Ⅲ-EO算法获得的所

有分配方案的Pareto前沿面见图4。

根据多目标优化分配模型，计算得到4种情景下

洪雅县各控制单元NH

3-N总削减率分别为16.4%、

10.3%、9.1%和16.3%，进一步得到不同情景下各控制

单元削减方案（图5）。由图5可知，NH

3-N入河总量

中洪川镇贡献度最高，为27.3%；其次为余坪镇、将军

镇和东岳镇，分别占15.7%、11.2%和10.8%；其余8个

控制单元的占比均小于10%，并且七里坪镇的占比最

低，仅为2.0%。分析可知，情景三追求经济产值最大

时，洪雅县NH

3-N总削减率最低，其中NH3-N入河量

贡献度最高的洪川镇的削减率仅为3.2%，表明区域

仅追求经济利益时忽视了环境影响，可能会增加区域

环境风险。情景二各控制单元均匀削减污染物排放

量时，虽然各控制单元的削减率接近，但洪雅县总削

减率较低，原因在于低排放控制单元减污能力有限，

同时未充分利用高排放控制单元的控污能力

[14]

。在4

种情景中，综合最优方案（情景四）与环境基尼系数最

小方案（情景一）的总削减率较高，且环境基尼系数较

小，表明考虑各控制单元的人口、GDP、土地面积等资

源要素可较大限度地实现区域水污染物总量削减

[16]

。

此外，情景四中各控制单元削减率方差为0.0029，小

于情景一的方差值0.0046，表明综合最优方案下各

控制单元之间削减率差异更小，各控制单元中的相关

利益主体更易接受，方案有效性和可执行性更强

[14]

。

基于上述分析，选择综合最优分配方案作为区域

水污染总量控制的指导方案，即NH

3-N总削减量为

111.15t，整体削减率为16.3%。此时洪川镇控制单元

的NH

3-N削减率最高，为19.7%，其次为余坪镇，削减

率为18.9%。程一鑫等

[29]

研究发现区域污染物分配方

案与现状排放量之间不具有一致性，主要原因在于其

仅考虑区域人口、资源、经济和水污染物承受能力等

客观因素，忽视了各乡镇排污量的经济产值效率及削

减率公平性。本研究中优化后的控制单元NH

3-N削

减比例排序与综合累积风险评价等级基本一致，即污

染物入河量贡献越大，综合环境风险等级越高，污染

负荷削减比例相对较高，证实了分配方案的公平性、

效率性和合理性。

3结论

本研究结合环境累积风险评价与水污染负荷多

目标分配模型，提出了基于高风险优先管控区识别的

区域水污染系统管控方法，对四川洪雅县的NH

3-N

总量进行分配，结论如下：

（1）研究区存在2个高风险和3个中风险控制单

元，高风险控制单元为洪川镇和余坪镇。其中洪川镇

控制单元的主要风险源为工业废水排放，余坪镇的风

险源是规模化畜禽养殖及工业废水排放。

（2）针对高风险控制单元，应加强重点行业、企业

整治和排污口监测，加强对畜禽散养的监管力度，探索

建立分散养殖粪污收集、贮存、处理与利用体系。针对

中风险控制单元，应加快完善乡镇污水管网建设和污

水处理厂建设，提高生活污水处理率，同时提升公众环

保意识，提高政府对突发污染事件的应急响应能力。

（3）在综合最优分配情景中，洪雅县NH

3-N总削

减量为111.15t，削减率为16.3%，其中洪川镇和余坪

镇控制单元的削减率分别为19.7%和18.9%。本研究

在实现各控制单元公平、高效削减水污染物的同时，

N

H3

-

N

削

减

率

N

H3

-

N

r

e

d

u

c

t

i

o

n

r

a

t

e

/

%

情景一ScenarioⅠ

情景三ScenarioⅢNH3-N入河量占比ProportionofNH3-Nintotheriver

止

戈

镇

行政控制单元Administrativecontrolunit

80

60

40

20

0

情景二ScenarioⅡ

情景四ScenarioⅣ

洪

川

镇

余

坪

镇

槽

渔

滩

镇

中

保

镇

东

岳

镇

高

庙

镇

瓦

屋

山

镇

中

山

镇

七

里

坪

镇

柳

江

镇

将

军

镇

N

H3

-

N

入

河

量

占

比

P

r

o

p

o

r

t

i

o

n

o

f

N

H3

-

N

i

n

t

o

t

h

e

r

i

v

e

r

/

%40

30

20

10

0

图5各控制单元的NH

3-N入河量占比及不同情景分配方案

Figure5TheallocationschemeofNH3-Nofcontrolunitsunderdifferentscenariosandproportionofdischarge

——226

2023年1月

闵雪峰，等：基于累积风险评价与多目标优化分配的区域水污染物总量控制

获得了较高的区域总削减率，说明分配方案科学合

理，可切实指导区域水污染物总量控制方案的制定。

参考文献：

[1]陈大扬,张娜,陈科.基于控制单元划分的南海区广佛跨界水环境

治理工程效果评估[J].环境工程,2020,38（3）：

Y,ZHANGN,tiononperformanceofwaterenviron⁃

mentprojectsinGuangzhou-Foshancross-borderareabasedoncon⁃

trolunitsdivision[J].EnvironmentalEngineering,2020,38（3）：105-

109.

[2]罗昊,黄亮,马颖怡,等.流域水环境累积风险评估研究[J].环境科

学与管理,2017,42（5）：,HUANGL,MAYY,etal.

Studyonwaterenvironmentaccumulativeriskassessmentofriverbasin

[J].EnvironmentalScienceandManagement,2017,42（5）：189-194.

[3]杨永俊,赵骞,韩成伟,等.基于公平原则的海域-流域水污染物总

量分配方法研究[J].海洋环境科学,2019,38（5）：

YJ,ZHAOQ,HANCW,chontotalamountallocationof

seaandwatershedwaterpollutantsbasedonfairnessprinciple[J].Ma⁃

rineEnvironmentalScience,2019,38（5）：796-803.

[4]VIDALI,OLIVEIRAR,COURAM,sessmenttohealth

andhumansafetyinanurbanbasininnortheasternBrazil[J].Environ⁃

mentalScienceandPollutionResearch,2020,27（33）：41902-41913.

[5]何晔宇,匡耀求.基于驱动力-压力-状态-影响-响应模型的粤港

澳大湾区惠州海岸带生态安全评价分析[J].环境污染与防治,

2020,42（3）：,KANGYQ,Evaluationandanaly⁃

sisofecologicalsecurityofcoastalzoneinHuizhouofGuangdong-

HongKong-MacaoGreaterBayareabasedonDPSIRmodel[J].Envi⁃

ronmentalPollutionandPrevention,2020,42（3）：362-368.

[6]王同达,曹锦雪,赵永华,等.基于PSR模型的陕西省土地生态系统

健康评价[J].应用生态学报,2021,32（5）：

D,CAOJX,ZHAOYH,tionoflandecosystemhealthin

ShaanxiProvince,northwestChinabasedonPSRModel[J].Journalof

AppliedEcology,2021,32（5）：1563-1572.

[7]谢蓉蓉,逄勇,蒋彩萍,等.基于风险源体-受体-响应系统的控制单

元水环境综合风险评价[J].地理研究,2016,35（12）：2363-2372.

XIERR,PANGY,JIANGCP,erenvironmentalrisk

evaluationofwatershedcontrolunitsbasedontherisksource-accep⁃

tor-responseframework[J].GeographicalResearch,2016,35（12）：

2363-2372.

[8]施恩,尚彦辰,李亚峰.辽河流域辽宁段累积性水环境风险评估研

究[J].环境污染与防治,2021,43（3）：,SHANGY

C,ncumulativewaterenvironmentriskassessmentof

LiaoRiverbasininLiaoningProvince[J].EnvironmentalPollutionand

Prevention,2021,43（3）：348-352.

[9]邓富亮,金陶陶,马乐宽,等.面向“十三五”流域水环境管理的控制

单元划分方法[J].水科学进展,2016,27（6）：,

JINTT,MALK,ngmethodofcontrolunitsforwatershed

environmentalmanagementinthe13thNationalFive-YearPlan[J].Ad⁃

vancesinWaterScience,2016,27（6）：909-917.

[10]刘思瑶,赵锐,俞阳,等.基于多要素指标评估的小流域水体管控

单元划分研究：以南河为例[J].环境工程,2020,38（12）：78-85.

LIUSY,ZHAOR,YUY,onofwatercontrol-unitin

smallwatershedbasedonmulti-criteriadecisionmaking：Acaseof

Nanhebasin[J].EnvironmentalEngineering,2020,38（12）：78-85.

[11]XIAOZY,GAOJ,′swaterriskassessmentandindustri⁃

alsourceanalysisbasedonthelocalizationofWWFwaterriskassess⁃

menttools[J].EnvironmentalImpactAssessmentReview,2019,78：

106285.

[12]付丽洋,郑轶文,邱利,等.水环境保护风险评估预判研究——以

盱眙县为例[J].环境科学与管理,2021,46（2）：,

ZHENGYW,QIUL,edictionforwaterenvironmentalin

XuyiCounty[J].EnvironmentalScienceandManagement,2021,46

（2）：189-194.

[13]山成菊,董增川,樊孔明,等.组合赋权法在河流健康评价权重计

算中的应用[J].河海大学学报（自然科学版）,2012,40（6）：622-

,DONGZC,FANKM,ationofcombi⁃

nationweightingmethodtoweightcalculationinriverhealthevalua⁃

tion[J].JournalofHohaiUniversity（NaturalSciences）,2012,40（6）：

622-628.

[14]ZHANGX,LUOJG,-levelmultiobjectiveoptimization

modelforwasteloadallocationinrivers[J].EnvironmentalScience&

PollutionResearch,2020,27（5）：5122-5137.

[15]FARJOUDISZ,MORIDIA,-objectivewasteload

allocationinriversystemunderinflowuncertainty[J].International

JournalofEnvironmentalScienceandTechnology,2021,18（6）：

1549-1560.

[16]张璇,王盼,何洋,等.水污染负荷分配双层多目标优化模型研究

[J].西安理工大学学报,2020,36（4）：,

WANGP,HEY,ftwo-layermulti-objectiveoptimiza⁃

tionmodelforwaterpollutionloaddistributionloaddistributioninriv⁃

ers[J].JournalofXi′anUniversityofTechnology,2020,36（4）：475-

485.

[17]TRIVEDIA,SRINIVASAND,SANYALK,yofmultiob⁃

jectiveevolutionaryalgorithmsbasedondecomposition[J].IEEE

TransactionsonEvolutionaryComputation,2017,21（3）：440-462.

[18]ZHANGY,WANGXY,ZHANGZM,-levelwasteload

allocationsystemforXi′an-Xianyangsection,WeiheRiver[J].Proce⁃

diaEnvironmentalSciences,2012,13：943-953.

[19]MENGC,WANGX,mizationmodelforwasteloadallo⁃

cationunderwatercarryingcapacityimprovementmanagement：Acase

studyoftheYitongRiver,northeastChina[J].Water,2017,9（8）：573.

[20]WUWJ,GAOPQ,XUQM,llocatedischargepermits

morefairlyinChina?Anewperspectivefromwatershedandregional

allocationcomparisononsocio-naturalequality[J].ScienceoftheTo⁃

talEnvironment,2019,684：390-401.

[21]YEQL,LIY,ZHUON,lallocationofphysicalwaterre⁃

sourcesintegratedwithvirtualwatertradeinwaterscarceregions：A

casestudyforBeijing,China[J].WaterResearch,2018,129：264-276.

[22]BIXJ,ovedNSGA-Ⅲalgorithmbasedonelimi⁃

nationoperatorformany-objectiveoptimization[J].MemeticComputing,

2017,9（4）：361-383.

——227

农业资源与环境学报·第40卷·第1期

[23]中华人民共和国生态环境部.第二次全国污染源普查公报[R/

OL].（2020-06-16）[2021-06-13].https：///home/

ztbd/rdzl/wrypc/zlxz/202006/t20200616_ryof

EcologyandEnvironmentofthePeople′⁃

ondnationalpollutionsourcecensusbulletin[R/OL].（2020-06-16）

[2021-06-13].https：///home/ztbd/rdzl/wrypc/zlxz/

202006/t20200616_.

[24]四川省生态环境厅.四川省第二次全国污染源普查公报[R/OL].

（2020-09-21）[2021-06-15].http：///sthjt/c104110/

2020/9/21/n

ondSich⁃

uanProvincepollutionsourcecensusbulletin[R/OL].（2020-09-21）

[2021-06-15].http：///sthjt/c104110/2020/9/21/

.

[25]王琦,魏来,韩煜,等.查干湖汇水区面源污染风险识别及管控[J].

环境科学研究,2020,33（9）：,WEIL,HAN

Y,entificationandcontrolofnon-pointsourcespollution

inChaganLakecatchmentarea[J].EnvironmentalScienceResearch,

2020,33（9）：2074-2083.

[26]尚彦辰,郭秋岑,曹雨,等.辽河流域水环境累积风险评估及关键

指标筛选研究[J].华北水利水电大学学报,2021,42（1）：31-39.

SHANGYC,GUOQC,CAOY,ncumulativeriskas⁃

sessmentandkeyindexscreeningofwaterenviromentinLiaoRiver

basin[J].JournalofNorthChinaUniversityofWaterConservancyand

Hydropower,2021,42（1）：31-39.

[27]BALSARAS,JAINPK,gratedmethodologyto

overcomebarrierstoclimatechangemitigationstrategies：Acaseof

thecementindustryinIndia[J].EnvironmentalScienceandPollution

ResearchInternational,2021,28（16）：20451-20475.

[28]SUNY,LIANGXJ,ingtheinfluenceoflanduse

ongroundwaterpollutionbasedoncoefficientofvariationweight

method：AcasestudyofShuangliaoCity[J].EnvironmentalScience

andPollutionResearchInternational,2019,26（34）：34964-34976.

[29]程一鑫,李一平,朱晓琳,等.基于熵值-环境基尼系数法的平原河

网区污染物总量分配[J].湖泊科学,2020,32（3）：619-628.

CHENGYX,LIYP,ZHUXL,ollutantloadallocation

inplainrivernetworkbasedontheentropy-environmentalGinicoeffi⁃

cientmethod[J].LakeScience,2020,32（3）：619-628.

[30]SIVARAMANG,VISHNUKUMARP,sedon

newmembershipandnon-membershipaccuracyfunctionsontrape⁃

zoidal-valuedintuitionisticfuzzynumbers[J].SoftComputing,2020,

24（6）：4283-4293.

[31]HILLCB,YADAVOP,icriskanalysesforpoten⁃

tialimpactsofonshoreunconventionaloilandgasdevelopmenton

publichealthandtheenvironment：Acriticalreview[J].Scienceofthe

TotalEnvironment,2021,786：147512.

[32]眉山市人民政府.水污染防治行动计划眉山市工作方案[EB/OL].

（2016-01-28）[2021-06-20].http：///info/5447/

′ollu⁃

tionpreventionactionplanMeishanCityworkplan[EB/OL].（2016-

01-28）[2021-06-20].http：///info/5447/279111.

htm.

[33]王玉云,赵兵.青衣江流域水环境生态补偿机制研究——以2017—

2019年雅安市多营和龟都府监测断面为例[J].环境科学导刊,

2020,39（3）：,necological

compensationmechanismofwaterenvironmentintheQingyiRiver

basin：AcasestudyonthemonitoringsectionsofDuoyingand

GuidufuinYa′anCityfrom2017to2019[J].EnvironmentalScience

Survey,2020,39（3）：22-26.

[34]任广军,史美玲,王留锁,等.清河流域污染负荷解析及环境容量

分配研究[J].安全与环境学报,2019,19（6）：

J,SHIML,WANGLS,utionloadallocationanddistri⁃

butionofenvironmentalcapacityinQingheRiverbasinarea[J].Jour⁃

nalofSafetyandEnvironment,2019,19（6）：2201-2209.

——228