1 引言
我國水環(huán)境容量與總量控制技術(shù)研究始于20世紀70年代，并逐步應用于水環(huán)境管理中(孟偉，2008).總量分配是實施污染物總量控制的重要步驟，是在計算環(huán)境容量的基礎(chǔ)上，依據(jù)公平性、經(jīng)濟性等原則對各污染負荷進行再次分配的過程(鄧義祥等，2009).污染物總量分配過程，是一個科學與藝術(shù)相結(jié)合的過程，也是一個充滿不確定性的過程(Burges and Lettenmaier， 1975;張海亮，2005;Gauger et al., 2008).
按不確定性來源分類，不確定性可分為客觀不確定性和主觀不確定性.客觀不確定性是指由于對環(huán)境過程認識不夠全面和細致而帶來的不確定性，例如針對模型結(jié)構(gòu)、模型參數(shù)和觀測誤差等進行的不確定性分析就屬客觀不確定性分析.目前國內(nèi)外總量分配的不確定性分析大部分側(cè)重于客觀不確定性(鄧義祥，2003;Reckhow and Chapra， 1999;徐愛蘭等，2007;裴洪平和汪勇，2004;郭懷成等，1999;Benke et al., 2008;Xu and Gertner， 2007;Castillo et al., 2008;劉毅等，2002;齊珊珊，2007;邢可霞和郭懷成，2006;Ao et al., 2011).除客觀不確定性以外，主觀不確定性的影響也不容忽視.主觀不確定性是指由于對于同樣事件，不同主體或同一主體在不同時刻不同環(huán)境下得出相差較大甚至意見相反的判斷而導致的不確定性.主觀不確定性的根源在于人的有限理性和認知模式的差異性，在實際的決策過程中往往表現(xiàn)為決策偏好.主觀不確定性的研究是一個較新的概念，與具有隨機性和本質(zhì)不確定性的客觀不確定性相比，主觀不確定性具有模糊性和含糊性(王彪，2013).目前，不少專家研究客觀不確定性的同時也在關(guān)注主觀不確定性對決策結(jié)果的影響(楊玉峰，2000;Yang et al., 2013;Hanss and Turrin， 2010;Zhang et al., 2011)，目前主觀不確定性對總量分配影響的分析尚不夠深入和系統(tǒng)，往往以尋求“最優(yōu)”的方案作為目標，但對實際上可能出現(xiàn)的“非最優(yōu)”分配方案對分配結(jié)果的影響缺乏研究.在總量分配關(guān)鍵參數(shù)的決策中，必須依賴決策者的主觀性進行決策，由于決策者個人偏好、知識結(jié)構(gòu)、信息的不確定性、信息的模糊性和信息的多樣性等眾多因素的影響可能會影響總量分配結(jié)果的可靠性和合理性(衛(wèi)寶真，2009)，因此研究決策偏好對總量分配的影響是非常有必要的.
2 研究區(qū)域概況
研究區(qū)域渤海是1個半封閉的陸架邊緣海，三面環(huán)陸，位于遼寧、河北、山東、天津3省1市之間.具體位置在北緯37°07′～41°00′、東經(jīng)117°35′～121°10′.渤海主要由遼東灣、渤海灣、萊州灣及中央海區(qū)組成，面積為7.7×104 km2，平均水深約18 m，最大水深85 m，海域面積約7.7萬 km2.渤海入海河流大約有45條，分布在海河、黃河、遼河三大流域7個水系.
2010年水質(zhì)監(jiān)測結(jié)果(按照監(jiān)測站位統(tǒng)計)顯示，渤海一類水體比例為30.6%，二類水體比例為24.5%，三類水體比例為20.4%，四類水體比例為10.2%，劣四類水體比例為14.3%.各污染因子中，無機氮超過二類水體標準2.8倍，石油類超過二類水體標準4.4倍，活性磷酸鹽超過二類水體標準0.7倍，鎘、鉛、銅等重金屬分別超過二類水體標準1.2、2.3、3.8倍.
據(jù)統(tǒng)計，渤海入海河流流域內(nèi)GDP為19.6萬億元，人口為2.37億人，耕地面積為2.2萬km2.根據(jù)環(huán)渤海海域環(huán)境狀況調(diào)查分析研究，渤海海域的河流入�？诩爸迸旁锤呕癁�56個源，各污染源的位置分布如圖 1所示.
圖 1 渤海污染源的位置分布圖
3 研究方法
3.1 總量分配模型
采用兩步法進行污染物總量分配.首先計算研究區(qū)域的環(huán)境容量，環(huán)境容量的計算以污染物排放量最大為目標，不考慮污染源之間的分配關(guān)系.環(huán)境容量計算的模型表達式為：
目標函數(shù)：
約束方程：
式中，X*j為第j個污染源的容量(g · s-1);n為污染源個數(shù)，本研究區(qū)域n=56;m為控制點位的個數(shù)，本研究區(qū)域m=137025;aij為第j個污染源在第i個控制點的響應系數(shù)(mg · L-1 · s · g-1)，可由水質(zhì)模擬計算得到;Si為第i個控制點的水質(zhì)目標(mg · L-1);Bi為第i個控制點的背景濃度(mg · L-1).
然后，在環(huán)境容量的計算基礎(chǔ)上，進行污染物總量分配，總量分配的模型表達式為：
目標函數(shù)：
約束方程：
式中，Xj為第j個污染源的分配量(g·s-1);Xj，min為第j個污染源的最小分配量(g · s-1);Xj，max為第j個污染源的最大分配量(g · s-1);TCRI為總量分配合理性指數(shù)：
式中，TCRI為總量分配合理性指數(shù);k為總量分配合理性因子的序號;w為總量分配合理性因子的個數(shù)，本研究取w=6;ak為總量分配合理性因子對應的權(quán)重系數(shù)，∑ w k=1 ak=1;Ck為總量分配合理性因子，數(shù)值越大越合理，無量綱.
3.2 總量分配合理性指數(shù)的構(gòu)建
總量分配是以水質(zhì)達標為前提，將污染物允許排放量分配到各污染源的過程.合理性指數(shù)方法的關(guān)鍵是科學地構(gòu)建總量分配合理性因子并設(shè)置對應的權(quán)重因子(金菊良等，2007).本文按6個因子設(shè)置合理性指數(shù)，即環(huán)境容量、水資源量、人口、耕地面積、GDP和現(xiàn)狀排放量.上述因子構(gòu)成多目標分配問題(Deng et al., 2010)，其表達形式見表 1.
表 1 總量分配合理性指數(shù)對應的各項因子
總量分配合理性因子對應的權(quán)重值可采用一般的統(tǒng)計方法，如專家打分法、熵值法、層次分析法等(王暉等，2007).本文分配因子為表 1中的6個因子，對應的因子權(quán)重也為6個.各因子權(quán)重值的確定采用專家打分法，專家主要分為3個群體，即管理人員10人、專業(yè)研究人員10人、普通公眾10人，以問卷的形式發(fā)放到當?shù)丨h(huán)保部門、科研單位、普通公眾人員進行打分.每位專家由于個人傾向性不同，在進行賦權(quán)時各有所側(cè)重，造成總量分配結(jié)果的差異.不同專家的類型介紹見表 2.
表 2 專家人員介紹
3.3 專家決策偏好對總量分配影響分析方法
決策是決策者根據(jù)自己的個人價值、目標、預期結(jié)果、知識進行選擇行為的過程.偏好則是一種主觀態(tài)度，影響著決策者的決策和行為(常光偉等，2001)，具有內(nèi)向性即主觀性(譙旭，2007).決策偏好是指決策者在面對幾個選項或備擇方案時選擇其中某一項的傾向.進行決策時根據(jù)專家與專家、不同領(lǐng)域?qū)＜掖_定的權(quán)重計算的總量分配結(jié)果會出現(xiàn)一定的差異性.專家決策偏好對總量分配的影響分析采用變差系數(shù)方法.變差系數(shù)法是指一組數(shù)據(jù)的標準差與平均值之比，反映了隨機變量相對于均值取值的離散程度，其公式為(章煉，1992)：
式中，CV為變差系數(shù);
為平均值;S為標準差.
4 結(jié)果與討論
4.1 總量分配合理性因子賦權(quán)分布情況分析
本次賦權(quán)的30名專家來自不同領(lǐng)域，執(zhí)行水質(zhì)管理時面臨的問題也各不相同，專家們根據(jù)自身的經(jīng)驗信息并著重考慮各方面的因素給6個總量分配合理性因子進行賦權(quán)，圖 2是30名專家賦權(quán)的情況分布圖.圖 2中，30名專家較重視環(huán)境容量因子，給出的最高值為0.6，平均值為0.28，但專家間給環(huán)境容量的權(quán)重值較分散.其他5個分配因子權(quán)重值相對較集中，專家間的意見較一致.
圖 2 30名專家賦權(quán)情況
圖 3是3組人員對6個總量分配合理性因子賦權(quán)的平均值匯總情況.圖 3中，3組人員對權(quán)重的取值意見基本一致，在6個因子中較其他因子更重視環(huán)境容量因子，平均值最高為0.35.環(huán)境容量平均值大小依次為，專業(yè)研究人員>管理人員>普通公眾，說明專業(yè)研究人員賦權(quán)傾向于環(huán)境容量因子，傾向性較明顯.
圖 3 3組專家賦權(quán)平均值
4.2 總量分配結(jié)果分析
圖 4是根據(jù)不同專家權(quán)重系數(shù)計算出對應的污染源負荷分配總量分布情況.圖 4中，根據(jù)30名專家權(quán)重值計算的TN分配量平均值為1.64萬t · a-1，標準差為0.16萬t · a-1，變差系數(shù)為9%;最大值和最小值相對平均值偏離比例分別為31%和-13%.TP分配量的平均值為0.12萬t · a-1，標準差為0.014萬t · a-1，變差系數(shù)為12%;最大值和最小值相對平均值偏離比例分別為32%和-19%.說明不同專家權(quán)重方案給負荷總量分配結(jié)果帶來一定的影響，雖然TN和TP整體上偏離值為9%和12%，但個別較為極端的權(quán)重系數(shù)取值導致分配負荷量偏離比例比較大.
圖 4 30名專家權(quán)重對應的TN、TP分配總量情況
圖 5是根據(jù)3組專家權(quán)重系數(shù)計算的污染物分配總量的變差系數(shù)情況.圖 5中，不同分組之間變差系數(shù)的大小依次是：專業(yè)研究人員>管理人員>普通公眾.說明專業(yè)研究人員和管理人員對總量分配權(quán)重更容易形成自己的傾向性，因此污染源之間的分配量相差可能較大;普通公眾對應的變差系數(shù)較小，原因可能是普通公眾對某一具體分配因子的傾向性不明顯造成的.
圖 5 3組專家權(quán)重對應的總量分配變差系數(shù)
進一步分析專家決策對56個污染源負荷分配的影響.圖 6為56個污染源的污染負荷分配變差系數(shù)分布.圖 6中，56個污染源TN和TP的變差系數(shù)的變化具有一定的相似性，TN和TP變差系數(shù)平均值分別為0.20和0.22，最大值均為0.41.
圖 6 污染源負荷分配量變差系數(shù)分布
將分配量變差系數(shù)分為3個區(qū)間：[0.3，+∞]、[0.15，0.3)、[0，0.15)，分別代表分配量差異顯著、一般和不顯著3個水平，與此對應的污染源個數(shù)和分配量見表 3. 表 3中，[0.3，+∞]區(qū)間內(nèi)分布的污染源個數(shù)占總數(shù)的43%，TN和TP分配量占比分別是21%和30%;[0，0.15)區(qū)間內(nèi)分布的污染源個數(shù)占總數(shù)的39%，TN和TP分配量占比分別為72%和64%.這說明專家決策差異對負荷量較大的污染源影響不明顯，但對于負荷較小的污染源影響較大.具體參見污水寶商城資料或http://www.szhmdq.com更多相關(guān)技術(shù)文檔。
表 3 不同變差系數(shù)區(qū)間對應的污染源個數(shù)和分配量
5 結(jié)論
1)專家打分法是主觀性較強的賦權(quán)方法之一，在多個備選分配方案中應根據(jù)該流域的具體情況選擇合理的分配方案.
2)從渤�？偭糠峙涞陌咐齺砜矗罁�(jù)各專家確定的分配因子權(quán)重值計算的總量分配結(jié)果，總體上表現(xiàn)出較好的一致性，但對于某些負荷量較小的污染源分配量變差系數(shù)較大，仍存在公平性、效率性欠缺的隱患.
3)從政府管理人員、專業(yè)研究人員和普通公眾分組來看，不同領(lǐng)域的專家往往表現(xiàn)出一定的傾向性，因此，專家打分問卷應避免過分集中于某個領(lǐng)域的專家，以克服專家偏見對總量分配結(jié)果所造成的影響.
