基于“水—能源—食物—生态”纽带因果关系和贝叶斯网络的锡尔河流域用水分析

跨界流域水资源利用系统因受气候变化、人口增长、政治博弈、生态反馈等许多因素的互馈影响,包含复杂的"水—能源—食物—生态"纽带因果关系,形成具有高度不确定性的复杂非线性系统。传统水资源规划方法中缺少对这种复杂纽带关系的约束,而目前研究这类纽带关系多基于耦合多个模型、集成建模的方法,数据需求大、对复杂因果关系的不确定性模拟能力不足。而贝叶斯网络能以概率分布代替参数确定值来模拟系统中因果关系的不确定性、同时减少数据需求。本文利用贝叶斯概率网络,选取锡尔河流域为研究对象,量化这一因不合理用水而导致咸海生态危机的跨界内陆河流域"水—能源—食物—生态"纽带中的因果关系。结果表明贝叶斯网络能有效地模拟纽带中因果关系的强弱与不确定性,分析1970—2015年间不同时期影响咸海入湖水量的主要因素。为用水预测与流域水资源利用管理提供了系统性认知的基础,并展现出在较低模型复杂度和成本下建模的潜力。苏联时期,咸海入湖水量对农业开发增长的灌溉用水、上游水库建设的蓄水过程和径流量等较敏感;苏联解体后,咸海入湖水量对下游国家不合理使用的灌溉用水及上游水库蓄水量等节点高度敏感。短期内,需提高洗盐与灌溉用水效率,改良种植结构、增加粮食作物占比,并预防干旱危害;长期而言,通过普及先进滴灌技术,能大幅节约农业用水,在50%和80%的滴灌普及率下,新增咸海入湖水量将达到6.4 km³和9.6 km³以上,有望逐步缓解咸海生态危机。