针对重庆市水资源管理基本特征,考虑生态环境良性发展,选取26个相关指标构建驱动力–压力–状态–影响–响应(DPSIR)概念模型,结合主成分分析法和综合权重法开展区域水资源承载力状态评价研究。结果表明:基于DPSIR模型构建的水资源承载力评价模型具有可行性,评价模型中选取的指标在评价过程中具有全面性和代表性;在耦合评价模型的权重计算过程中,基于主成分分析法和综合权重法得到的最终评价结果具有相似的变化趋势,整体结论具有一致性。模型最终评价结果显示,近15a来重庆市水资源承载能力持续优化,逐步增强;2017年得分达最大值,表明研究区内水资源系统采取的保护措施实施效果良好,实现了水资源系统与经济、社会、生态共同发展。<br/>Based on the basic characteristics of water resources management, a Driving forces-Pressure-State-Impact- Response (DPSIR) model with 26 related indicators is constructed by considering ecological environment benign development, which couple with Principal Component Analysis (PCA) and Synthetic Weighting Method (SWM) to study the state of regional water resources carrying capacity evaluation for Chongqing city. The results show that the evaluation model of water resource carrying capacity based on DPSIR model is feasible, and the indexes selected are comprehensive and representative in the evaluation process. In the process of weight calculation of the coupled evaluation model, the evaluation results based on PCA and SWM have a similar trend of change, and the overall conclusion is consistent. The results show that the carrying capacity of water resources in Chongqing has been continuously optimized and gradually enhanced in the last 15 years, and the score reached the maximum in 2017, indicating that the protection measures have realized the common development of the water resource with the economy, society and ecology.
翁薛柔,龙训建*,叶琰,彭锋
西南大学,重庆
收稿日期:2020年2月14日;录用日期:2020年3月12日;发布日期:2020年3月19日
针对重庆市水资源管理基本特征,考虑生态环境良性发展,选取26个相关指标构建驱动力–压力–状态–影响–响应(DPSIR)概念模型,结合主成分分析法和综合权重法开展区域水资源承载力状态评价研究。结果表明:基于DPSIR模型构建的水资源承载力评价模型具有可行性,评价模型中选取的指标在评价过程中具有全面性和代表性;在耦合评价模型的权重计算过程中,基于主成分分析法和综合权重法得到的最终评价结果具有相似的变化趋势,整体结论具有一致性。模型最终评价结果显示,近15a来重庆市水资源承载能力持续优化,逐步增强;2017年得分达最大值,表明研究区内水资源系统采取的保护措施实施效果良好,实现了水资源系统与经济、社会、生态共同发展。
关键词 :水资源承载力,DPSIR概念模型,主成分分析,综合权重法,重庆
Copyright © 2020 by author(s) and Wuhan University.
This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY).
http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
我国学者最早于20世纪80年代提出水资源承载力这一概念,旨在基于客观角度,如实反映水资源承载力的状态,以推进经济社会的可持续发展 [
重庆市作为中国西南地区主要工商业城市,因其特殊的长江经济带、长江绿水发展区、“一带一路”的重要联结点位置,评价其水资源承载状态具有实际意义。其中,张倩 [
鉴于此,本文尝试构建一种同时考虑主客观因素的评价模型,运用既能联系水资源与社会–经济–生态之间的关系,又能表现水资源状态对社会的反馈及响应的DPSIR模型来构建评价指标体系,选用主成分分析法和综合权重法分别计算指标权重,利用所得权重对重庆市2003~2017年水资源承载力进行评价分析,并比较不同权重计算方法下评价结果之间的差异,以期为区域水资源可持续发展提供理论和方法支撑。
重庆市位于中国西南部,地处东经105˚11'~110˚11',北纬28˚10'~32˚13';为我国最年轻的直辖市,国家中心城市,也是长江上游地区的经济、金融、科技、航运和商贸物流中心,西部大开发重要的战略支点、“一带一路”和长江经济带重要联结点以及内陆开放高地。地理位置示意图见图1所示。
图1. 重庆市流域水系图
区境属亚热带季风性湿润气候,四季分明,空气湿润;境内河流纵横,均属长江水系,长江自西南向东北横穿市境,北有嘉陵江,南有乌江汇入,形成向心的网状水系。重庆市水资源特点主要为:一是时空分布不均。在区域内呈现东部多,西部少的地域不均分布;在年内分布呈现汛期占70%,非汛期占30%的时间不均分布。二是当地水资源不足。全市多年人均占有当地水资源量为1700 m3,约为世界人均水资源量的1/5,属中度缺水城市,西部11个区县人均水量仅500~1000 m3属重度缺水地区。三是过境水丰富,但开发利用率较低,有较大的利用空间。
本文原始数据主要来源于2003~2017年《重庆市水资源公报》及《重庆统计年鉴》等资料。
DPSIR概念模型 [
主成分分析是一种对高维变量的降维处理技术 [
1) 对原始矩阵 X ( n × p ) 标准化处理,得到新的数据矩阵 Y = ( y i j ) n × p
2) 建立标准化后的p个指标的相关系数矩阵 R = ( r i j ) p × p
3) 计算相关矩阵R的特征值 λ i 及相应的特征向量 u 1 , u 2 , ⋯ , u p 。
4) 计算贡献率 e m 、累计贡献率 E m 和主成分荷载 z m 。
e m = λ i / ( ∑ i = 1 p λ i ) , E m = ( ∑ j = 1 m λ i ) / ( ∑ i = 1 p λ i ) , z m = ∑ j = 1 n ∑ i = 1 p u i j y i j (1)
式中, λ i 为相关系数矩阵R的特征值; λ i 为主成分向量对应的特征值;林海明 [
5) 计算单因子得分 F i 、准则层得分 F L 与综合得分 F Z 。
F L = E ( m i ) ∑ i = 1 m E ( m i ) F i ( L = D , P , S , I , R ; i = 1 , 2 , ⋯ , n ) (2)
F z = E ( m D ) F D + E ( m P ) F P + E ( m S ) F S + E ( m I ) F I + E ( m R ) F R (3)
式中,D、P、S、I、R分别为驱动力、压力、状态、影响、响应。
确定评价指标权重的方法主要有主观赋权法和客观赋权法。为了使指标权重既能符合实际情况,也能充分反映数据之间的关系,本文在具体指标权重计算过程中,先选用基于主观赋权法的层次分析法 [
1) 层次分析法计算原则
对DPSIR结构模型中的准则层和指标层使用对比矩阵和1~9标度法确定两两指标比较结果,构成判断矩阵。计算矩阵的最大特征值 λ max 和该特征值下的特征向量w。特征向量标准化得到各指标权重向量 w w 。
2) 熵值法计算方式
采用Z-Score标准化方法对n年p个指标进行标准化计算:
y n p = x n p − x ¯ p S (4)
式中, X n p 为第p项指标在第n年的原始数据; x ¯ p 为第p项指标的平均值;S为原始数据 X n p 的标准差。
将指标值 y n p 平移变为 y ′ n p 消除负值,即 y ′ n p = y n p + Z ,Z为 y n p 中的最小值。
计算第p项指标在第i年的值 y ′ n p 的比重 R n p 、熵值 e p :
R n p = y ′ n p ∑ n = 1 i y ′ n p , e p = − k ∑ n = 1 i R n p ln R n p (5)
式中, k = 1 / ln m 。由上式可知,熵值 e p 取值区间在[0,1]之间。
计算各项指标的权重 w a
根据熵的可加性,可利用指标层各指标的差异性系数,得到准则层各要素的差异性系数,从而得到准则层各要素的权重。
3) 综合权重
计算差异程度系数
式中,n为指标个数;
t值的选取取决于熵值法确定的指标权重向量
基于层次分析法和熵值法的权重结果,采取主客观综合的方式,确定最终评价的综合指标权重w [
式中,
根据DPSIR模型的基本原理,本次目标层为重庆市水资源承载力发展状况,准则层为驱动力、压力、状态、影响及响应5类指标,结合重庆市经济、社会、生态等特点选取适宜合理的具体评价指标,共计26项,如下表1所示。其中,驱动力指标涵盖经济、水资源量、人口三类促使水资源系统变化的最原始指标;压力指标依据社会经济发展对水资源的需求、水资源利用方式、用水效率低等特点总结得出8个指标;状态指标包括水资源量现状、水资源利用现状两方面;影响指标选取了植被覆盖率、城市化率等指标;响应指标主要选取了重庆市对水资源系统的经济投入,管理措施方面的指标。
准则层 | 指标层 | 指标代码 | 单位 |
---|---|---|---|
驱动力 | 人均GDP | X1 | 万元 |
人口密度 | X2 | 人/km2 | |
降水量 | X3 | mm | |
人均水资源总量 | X4 | m3 | |
单位GDP综合用水量 | X5 | m3 | |
压力 | 生产用水量 | X6 | m3 |
生活用水量 | X7 | m3 | |
耗水率 | X8 | % | |
生产耗水 | X9 | m3 | |
生活耗水量 | X10 | m3 | |
生态环境耗水量 | X11 | m3 | |
废污水排放量 | X12 | 亿t | |
生活污水排放量 | X13 | 万t | |
状态 | 水资源利用率 | X14 | % |
非常规水资源利用率 | X15 | % | |
万元工业增加值用水量 | X16 | m3 | |
地表水资源量 | X17 | 亿m3 | |
重复计算量 | X18 | 亿m3 | |
大中型水库年末蓄水总量 | X19 | 亿m3 | |
影响 | 植被覆盖率 | X20 | % |
污水处理率 | X21 | % | |
饮用水源水质达标率 | X22 | % | |
城市化率 | X23 | % | |
响应 | 治理水土流失面积 | X24 | km2 |
环境保护投资占GDP的比例 | X25 | % | |
生态环境用水比重 | X26 | % |
表1. DPSIR模型评价指标体系
以重庆市2003~2017年水资源统计数据为基础,按照主成分分析法计算步骤和公式(1)计算各准则层主成分的特征值及贡献率,结果列于表2。在此基础上,按照公式(2)和(3)计算得到的单因子得分与其特征值贡献率,可确定主成分得分的加权平均值,结果见表3。为直观各准则层主成分得分的加权平均值结果,绘制逐年折线图,见图2所示。
准则层 | 主成分 | 特征值 | 贡献率/% | 累计贡献率/% |
---|---|---|---|---|
驱动力 | F1 | 3.005 | 60.10 | 60.10 |
F2 | 1.439 | 28.78 | 88.89 | |
压力 | F3 | 4.832 | 60.40 | 60.40 |
F4 | 1.968 | 24.60 | 85.01 | |
状态 | F5 | 2.464 | 41.06 | 41.06 |
F6 | 1.593 | 26.54 | 67.61 | |
F7 | 1.339 | 22.32 | 89.93 | |
影响 | F8 | 3.478 | 86.95 | 86.95 |
响应 | F9 | 1.551 | 50.38 | 50.38 |
F10 | 1.146 | 38.20 | 88.57 |
表2. 主成分的特征值及贡献率
年份 | 驱动力 | 压力 | 状态 | 影响 | 响应 | 综合 | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
F1 | F2 | FD | F3 | F4 | FP | F5 | F6 | F7 | FS | FI | F9 | F10 | FR | FZ | |
2003 | −1.51 | 0.86 | −0.75 | −1.66 | −0.30 | −1.27 | −1.26 | 0.45 | 2.50 | 0.54 | −1.87 | −1.72 | −0.62 | −1.25 | −0.91 |
2004 | −1.30 | 0.43 | −0.74 | −1.04 | −0.22 | −0.80 | −1.04 | 0.22 | 1.48 | 0.34 | −1.72 | −0.87 | −1.25 | −1.03 | −0.78 |
2005 | −1.13 | −0.31 | −0.87 | −1.23 | −0.01 | −0.88 | −0.69 | 0.10 | −0.24 | −0.07 | −1.29 | −0.26 | −1.09 | −0.62 | −0.74 |
2006 | −1.25 | −0.29 | −0.94 | −1.03 | 0.06 | −0.71 | −1.88 | −0.53 | −0.85 | −0.08 | −0.75 | 0.23 | −0.87 | −0.25 | −0.54 |
2007 | −0.60 | 1.42 | 0.06 | −1.04 | 0.32 | −0.64 | −0.90 | 1.68 | −1.64 | −0.61 | −0.39 | 0.53 | −0.80 | −0.04 | −0.32 |
2008 | −0.38 | 0.37 | −0.14 | 0.46 | −3.46 | −0.68 | −0.48 | 0.52 | −1.02 | −0.29 | −0.03 | −0.68 | −0.99 | −0.81 | −0.39 |
2009 | −0.24 | −1.35 | −0.60 | 0.05 | 0.47 | 0.17 | −0.36 | −1.29 | −0.65 | −0.10 | 0.13 | 1.67 | −0.42 | 0.77 | 0.07 |
2010 | 0.06 | −1.14 | −0.33 | −0.08 | 0.65 | 0.14 | 0.41 | −1.15 | −0.33 | −0.14 | 0.31 | 1.38 | −0.19 | 0.71 | 0.13 |
2011 | 0.37 | −0.62 | 0.05 | 0.12 | 0.67 | 0.27 | 0.48 | −0.55 | −0.17 | −0.08 | 0.50 | 1.78 | −0.12 | 0.96 | 0.34 |
2012 | 0.55 | −0.68 | 0.15 | 0.36 | 0.43 | 0.38 | 0.70 | −0.70 | −0.07 | −0.08 | 0.68 | −0.59 | 0.31 | −0.20 | 0.18 |
2013 | 0.71 | −1.02 | 0.15 | 0.41 | 0.52 | 0.44 | 0.72 | −0.99 | −0.10 | −0.12 | 0.76 | −0.75 | 0.55 | −0.19 | 0.20 |
2014 | 1.01 | 1.24 | 1.09 | 0.69 | 0.38 | 0.60 | 1.28 | 1.32 | −0.04 | 0.22 | 0.42 | −0.53 | 0.92 | 0.09 | 0.48 |
2015 | 0.99 | −1.19 | 0.28 | 0.99 | 0.29 | 0.79 | 0.83 | −1.19 | 0.53 | 0.00 | 0.99 | 0.26 | 1.44 | 0.77 | 0.56 |
2016 | 1.30 | 0.85 | 1.15 | 1.43 | 0.09 | 1.04 | 1.00 | 0.77 | 0.33 | 0.19 | 1.08 | −0.53 | 1.41 | 0.30 | 0.75 |
2017 | 1.41 | 1.43 | 1.41 | 1.58 | 0.09 | 1.15 | 1.18 | 1.37 | 0.28 | 0.29 | 1.18 | 0.09 | 1.72 | 0.79 | 0.96 |
表3. 主成分得分、得分加权平均值与综合得分
图2. 各准则层主成分得分的加权平均值曲线
一般情况下,在主成分分析法的计算结果中,主成分得分有正有负,正值说明被评价年份水资源承载力处于平均水平以上,负值则相反。从图2及表3可以看出,2003~2017年间驱动力得分总体呈上升趋势。分析其可能的原因,李坤峰 [
借助于层次分析法(AHP)与熵值法分别进行各指标权重综合分析计算,最终求得各准则层权重及综合权重结果见表4。由表4可知,通过层次分析法计算权重发现,驱动力、压力、状态、影响及响应准则层中权重最大的分别是人均GDP、生产用水量、重复计算量、植被覆盖率和污水处理率(两者均占比0.3333)、环境保护投资占GDP的比例;而通过熵值法计算得到的准则层权重中,各准则层中权重最大的分别为人口密度、生产用水量、重复计算量、污水处理率、治理水土流失面积,由此可见在压力、状态、影响指标中,人为判断与客观数据侧重的影响因素较为一致,在驱动力中主观考虑重庆市作为西南地区和长江上游最大的经济中心城市,其经济发展对水资源系统的影响更为显著,而通过客观数据显示人口密度对区域水资源承载力的影响是不可忽略的;关于响应指标中主观权重计算发现环境保护投资占GDP的比例权重最大,这是由于近年来重庆市政府对水资源保护的重视与在环境保护方面不断加大投资,主观计算时更加注重近几年区域对水资源系统采取措施时的影响,而客观权重计算注重整体数据的描述情况;比较层次分析法与熵值法计算结果发现,两者计算结果有一定区别,熵值法计算权重值更加均匀,不如层次分析法计算各准则层中指标之间的相互差异大,两者之间的差别不仅说明了层次分析法反映了对区域水资源承载力评价时更加侧重近几年表现情况的主观性,熵值法表现了仅从实际数据提取结果的客观性,更体现了仅从主观或客观评价区域水资源承载力的不合理性与不准确性。
按照公式(8)对表4中各指标层综合权重及准则层权重加权平均可得准则层各指标评价值及重庆市水资源承载力综合评价结果,见表5。
准则层 | 指标层 | AHP法 | 熵值法 | 综合权重 | 准则层权重 |
---|---|---|---|---|---|
驱动力 | 人均GDP(X1) | 0.4174 | 0.1941 | 0.4116 | 0.2076 |
人口密度(X2) | 0.0975 | 0.2101 | 0.1004 | ||
降水量(X3) | 0.2634 | 0.2079 | 0.2619 | ||
人均水资源总量(X4) | 0.1602 | 0.1970 | 0.1612 | ||
单位GDP综合用水量(X5) | 0.0615 | 0.1909 | 0.0649 | ||
压力 | 生产用水量(X6) | 0.3280 | 0.1692 | 0.3119 | 0.3634 |
生活用水量(X7) | 0.2319 | 0.1445 | 0.2231 | ||
耗水率(X8) | 0.0327 | 0.1073 | 0.0403 | ||
生产耗水量(X9) | 0.1065 | 0.1235 | 0.1083 | ||
生活耗水(X10) | 0.0713 | 0.1156 | 0.0757 | ||
生态环境耗水量(X11) | 0.0479 | 0.1106 | 0.0542 | ||
废污水排放(X12) | 0.1585 | 0.1267 | 0.1553 | ||
生活污水排放(X13) | 0.0231 | 0.1027 | 0.0312 | ||
状态 | 水资源利用率(X14) | 0.1255 | 0.1649 | 0.1274 | 0.2166 |
非常规水资源利用率(X15) | 0.0664 | 0.1472 | 0.0705 | ||
万元工业增加值用水量(X16) | 0.0387 | 0.1607 | 0.0448 | ||
地表水资源量(X17) | 0.2369 | 0.1691 | 0.2335 | ||
重复计算量(X18) | 0.4071 | 0.1920 | 0.3963 | ||
大中型水库年末蓄水总量(X19) | 0.1255 | 0.1661 | 0.1275 | ||
影响 | 植被覆盖率(X20) | 0.3333 | 0.2374 | 0.3299 | 0.1302 |
污水处理率(X21) | 0.3333 | 0.2632 | 0.3308 | ||
饮用水源水质达标率(X22) | 0.1667 | 0.2631 | 0.1701 | ||
城市化率(X23) | 0.1900 | 0.2363 | 0.1916 | ||
响应 | 治理水土流失面积(X24) | 0.3121 | 0.3388 | 0.3123 | 0.0821 |
环境保护投资占GDP的比例(X25) | 0.4885 | 0.3311 | 0.4871 | ||
生态环境用水比重(X26) | 0.1994 | 0.3301 | 0.2006 |
表4. AHP和熵值法权重及综合权重值
年份 | 驱动力 | 压力 | 状态 | 影响 | 响应 | 综合评价 |
---|---|---|---|---|---|---|
2003 | 0.3943 | 0.3084 | 0.6163 | 0.0000 | 0.0628 | 0.3326 |
2004 | 0.3573 | 0.4278 | 0.5528 | 0.0492 | 0.2023 | 0.3724 |
2005 | 0.2916 | 0.4598 | 0.5210 | 0.1890 | 0.3387 | 0.3929 |
2006 | 0.2688 | 0.5117 | 0.0542 | 0.3737 | 0.4566 | 0.3397 |
2007 | 0.5264 | 0.5830 | 0.4243 | 0.4955 | 0.5258 | 0.5208 |
2008 | 0.4429 | 0.2516 | 0.4634 | 0.6178 | 0.2647 | 0.3860 |
2009 | 0.2685 | 0.8195 | 0.3765 | 0.6761 | 0.7907 | 0.5881 |
2010 | 0.3335 | 0.8059 | 0.5196 | 0.7407 | 0.7449 | 0.6323 |
2011 | 0.4425 | 0.8171 | 0.5490 | 0.8046 | 0.8255 | 0.6803 |
2012 | 0.4680 | 0.8045 | 0.5366 | 0.8654 | 0.3486 | 0.6471 |
2013 | 0.4681 | 0.8189 | 0.5437 | 0.8895 | 0.3286 | 0.6554 |
2014 | 0.7573 | 0.8302 | 0.7892 | 0.8008 | 0.3927 | 0.7664 |
2015 | 0.5159 | 0.8539 | 0.5751 | 0.9631 | 0.5926 | 0.7161 |
2016 | 0.7896 | 0.8707 | 0.6980 | 0.9909 | 0.4175 | 0.7949 |
2017 | 0.8850 | 0.8878 | 0.7619 | 1.0225 | 0.5688 | 0.8513 |
表5. 2003~2017年重庆市水资源承载力综合权重法的评价结果
从表5可知,重庆市2003~2017年水资源承载力评价呈波动上升趋势,2017年达最大值0.8513,说明近15年重庆市水资源承载力呈良性发展态势,研究结果与黎明 [
在DPSIR模型框架下,将主成分分析法与综合权重法评价的综合结果进行对比,见图3所示。由于主成分分析法计算结果为相对水平,结果得分有正有负,这是主成分变量系数计算中产生的正号、负号(无序变量)所指示的相应指标存在的有机联系;综合权重法计算结果为绝对水平,结果均为正值。这是两种计算方法的结果数值上的差异体现,但用于分析研究区域水资源承载力变化趋势时并不矛盾。2003~2017年期间,两种方法评价得到的重庆市水资源承载力总体得分均呈上升趋势。总体结果与吕平毓 [
图3. 综合权重法与主成分分析法得分曲线
1) 基于研究区水资源系统、社会、经济与生态的历年统计资料,依据DPSIR模型利用主成分分析法、综合权重法两种权重计算方法,对重庆市2003~2017年水资源承载力状况进行评价。其中,指标评价体系较为全面准确地反映了重庆市水资源承载力的变化情况;其次,通过主成分分析法对准则层进行因子分析,提取指标层中更具代表性的指标,对DPSIR模型中筛选的指标层进行判断,建立简洁合理的指标层;最后,利用层次分析法和熵值法分别对指标体系进行主客观赋权,两者优化组合后得出的指标权重更加合理。
2) 经主成分分析法对指标进行降维,得出影响重庆市水资源承载力的10个主成分,涵盖社会经济、水资源开发利用状况和管理措施等各个方面的内容,反应各指标间的内在联系,使本研究选取的指标具有代表性和准确性。
3) 通过层次分析法和熵值法开展综合评价,从主客观两个方面对重庆市水资源承载力进行评价,综合评价法受指标选取个数影响明显,且计算过程复杂,在准则层具体指标的选择方面还可进一步深入探讨。
4) 本研究基于时间尺度对重庆市水资源承载力进行分析评价,两种方法计算结果趋势一致,均表明近15年间重庆市水资源承载能力逐步提升,区域水资源系统正在向可持续发展的方向发展。受基础资料等因素限制,如在下一步的研究中,能考虑空间特征,开展多种空间尺度对比研究,将更有利于为研究区水资源管理和区域可持续发展提供理论支撑。
西南大学“大学生创新创业训练计划”项目(X201910635229);中央高校基本科研业务费专项资金资助(XDJ K2020C070);西南大学博士基金项目(SWU118079)。
翁薛柔,龙训建,叶 琰,彭 锋. 基于DPSIR耦合模型的重庆市水资源承载研究Study on Water Resource Carrying Capacity of Chongqing City by DPSIR Coupling Model[J]. 水资源研究, 2020, 09(02): 189-201. https://doi.org/10.12677/JWRR.2020.92020