气候变化下区域水土资源均衡优化配置框架(RWLEOFCC)的构建及其在洛阳的应用

《Journal of Hydrology: Regional Studies》：Regional water and land resource equilibrium optimization allocation under climate change

为应对气候变化加剧与城市化加速背景下，传统静态方法难以满足未来复杂需求的问题，本研究构建了一个区域性水土资源均衡优化配置框架(RWLEOFCC)。该框架整合CMIP6气候情景、GeoSOS-FLUS与SWAT模型，预测未来水资源与土地利用变化，并引入Maslow需求层次理论指导水资源分配优先级。通过开发的SA-NLMOP嵌套算法求解，获得区域最优土地利用与水资源分配方案。研究表明，该优化方案在保证用水户刚性需求的基础上，显著提升了资源利用满意度与协调性，为适应气候变化、缓解水资源短缺和促进区域水土资源可持续管理提供了新见解与技术支撑。

　　

在气候变化和快速城市化的双重驱动下，水与土地这两种支撑人类生存与发展的基础性资源，正面临着前所未有的激烈竞争。传统的资源分配方法，往往基于历史数据或单一目标进行静态规划，不仅难以应对未来气候不确定性的挑战，也容易忽视水资源与土地资源之间紧密的相互依存与反馈关系。更复杂的是，如何在追求经济效益最大化的同时，兼顾不同区域、不同用水需求之间的公平性，实现社会、经济与生态的综合均衡，成为了一个亟待破解的难题。这就像是在一盘资源有限的棋局中，如何既要满足“生存”的基本走法，又要为未来的“发展”预留空间，同时还要确保不同“棋手”（地区与部门）之间的协调。为了应对这些挑战，一项旨在为区域可持续发展提供动态、协调的“解题方案”的研究应运而生，并最终发表于《Journal of Hydrology: Regional Studies》期刊。

该研究建立了一套名为“气候变化下区域水土资源均衡优化配置框架”（RWLEOFCC）的综合性方案。其核心技术方法可概括为：首先，运用“水象气象预测模块”，基于CMIP6计划下的全球气候模型（GCM）数据和“德尔塔”方法，预测未来气候情景（SSP126, SSP245, SSP585）下的温度和降水变化，并利用泰勒图筛选出最适用于研究区域的气候模型。其次，构建“土地资源模拟模块”，结合马尔可夫链模型和GeoSOS-FLUS模型，模拟不同情景下的未来土地利用变化。接着，利用“水文模拟模块”，即基于SWAT模型，将预测的气候数据和模拟的土地利用图作为输入，来预测各行政单元的未来可供水资源量。最后，在“优化配置模块”中，研究人员构建了一个多目标优化模型，以经济产出最大化和基于Maslow需求层次理论（将水需求分为刚性、弹性和奢侈三级）构建的用水满意度最大化为目标，并考虑了总资源约束、粮食安全、生态环境保护等一系列现实条件，通过提出的基于逐次逼近和非线性多目标规划（SA-NLMOP）的两层嵌套算法进行求解，最终得出最优的土地利用格局和水资源配置方案。本研究的案例应用区为河南省洛阳市。

2.1. 水象气象预测模块

此模块通过集成CMIP6的多个全球气候模型，对未来气候进行降尺度处理，生成洛阳市地区在三种代表性排放情景（SSP126, SSP245, SSP585）下2020-2060年的日尺度温度和降水数据。泰勒图评估被用于选取对研究区模拟性能最佳的GCM，为后续的水文模拟提供了可靠的气候强迫数据。

2.2. 土地资源模块

该模块利用GeoSOS-FLUS模型，结合自然和社会经济驱动因子，模拟了洛阳市在不同发展情景下的土地利用空间格局变化。模型首先通过马尔可夫链预测各类土地面积的数量，再利用GeoSOS-FLUS进行空间分配，生成未来土地利用图，为水文模块提供关键的输入参数。

2.3. 水文模拟模块

研究基于SWAT模型，建立了洛阳市流域水文模型。通过将流域划分为“基本单元-计算单元-水文响应单元（HRU）”三级结构，整合了未来气候数据、模拟的土地利用图、土壤和地形数据，校准和验证后的模型被用于预测各县级行政区在不同气候和土地利用情景下的水资源可利用量。这些数据是优化模型的核心输入之一。

2.4. 最优分配模块

这是研究的核心创新部分。该模块构建了一个多目标优化模型：

1. 1.
   经济目标：最大化区域经济总产出（GDP），考虑了不同土地类型的单位面积产值及其用水满足程度。
2. 2.
   社会（均衡）目标：最大化水资源分配的“满意度”。该目标创造性地引入了Maslow需求层次理论，将农业、生态和生活等用水需求划分为刚性、弹性和奢侈三个层次，并构建了相应的满意度函数，同时结合基尼系数来度量不同区域、不同土地类型间用水满意度的公平性。
   模型在求解时，需满足总水资源量、总土地面积、粮食安全（耕地红线与作物需水）、生态环境（林地、草地、水体面积及生态需水）等一系列约束条件。为了解决这个复杂的非线性多目标优化问题，研究者开发了SA-NLMOP算法进行高效迭代求解。

3. 新水文地质学见解

研究结果表明，相较于现状，RWLEOFCC框架得出的优化配置方案带来了多维度的显著改善：

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  满意度提升：区域整体用水满意度提高了1.65%–14.47%。
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  水资源利用改善：可供水资源量增加了0.141–0.308 × 10⁸m³，供需比改善了2.94%–9.56%。
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  目标达成：虽然区域GDP略有下降，但各用水户的刚性需求得到了充分保障，整体资源利用变得更加协调和高效。

这项研究为区域水土资源管理提供了有力的决策支持工具。首先，RWLEOFCC框架突破了传统静态分配方法的局限，通过动态集成未来气候情景、土地利用模拟和水文过程，使资源规划能够前瞻性地适应气候变化带来的不确定性。其次，将Maslow需求层次理论引入水资源分配优先级设定，为确保基本生存需求（刚性需求）得到优先满足提供了理论依据，有效缓解了区域间资源竞争，促进了社会公平。再者，该研究不是孤立地看待水或土地，而是充分考虑了两者间的相互反馈机制，通过联合优化实现了资源配置的协同增效。最后，所开发的SA-NLMOP算法为解决此类复杂的资源环境系统优化问题提供了有效技术手段。

综上所述，本研究成功开发并验证了一个创新的区域水土资源均衡优化配置框架。该框架不仅为洛阳市应对气候变化、实现水土资源可持续利用提供了具体的优化方案和定量依据，其方法论也具有普适性，可为其他面临类似资源竞争与气候变化压力的区域提供全新的研究视角和技术借鉴，对推动区域可持续发展具有重要的理论与实践意义。