基于DPSIR模型的黔中地区水资源脆弱性评价研究

周 奉，苏维词，郑群威

(1.重庆师范大学地理与旅游学院，重庆 401331；2.贵州省山地资源研究所，贵阳 550001；3.地表过程与环境遥感实验室，重庆 401331)

随着城镇化的推进和社会经济发展，受气候变化和水资源开发及布局不合理等因素影响，水资源短缺及污染问题严重，水资源脆弱性研究已成为水资源领域研究的热点问题之一[1]。“脆弱性”概念源于生态学领域，20世纪90年代，脆弱性研究扩展到自然、技术、人为灾害等领域和减轻灾害的各个环节，1968年法国学者Albinet和Marget将脆弱性应用到地下水资源的研究中，水资源脆弱性也开始受到广泛关注[2,3]。水资源脆弱性是指受气候变化、极端事件、人类活动等因素的影响，水资源系统正常的结构和功能受到损坏并难以恢复到原有状态的倾向或趋势[4]。水资源脆弱性研究的目的是暴露水资源自然脆弱性、人为脆弱性、承载脆弱性所存在的不利影响，脆弱性指数可以协助实施水资源管理战略，并制定针对性的措施与政策进行动态管控，实现水资源的可持续利用与经济社会的健康发展[5,6]。近年来，以水资源脆弱性量化[7,8]、GIS结合高新技术评价[9,10]、气候变化背景下的水资源脆弱性研究[11,12]等是国外的研究热点，且国外针对喀斯特地区水资源脆弱性的相关研究相对成熟。Ziad A. Mimi等[13]通过敏感性分析修改了DRASTIC含水层介质和水力传导性的权重，并以拉马拉地区(巴勒斯坦)的喀斯特含水层作为案例进行了研究。P.E.van Beynen等[10]运用一项新的基于地理信息系统的指数—Karst含水层脆弱性指数与敏感性指数对美国佛罗里达州中部喀斯特含水层进行了比较分析。A I Mar′n等[14]对法国和西班牙的地中海碳酸盐含水层进行了脆弱性测绘方法(COP和PaPRIKa)的比较试验得出每个含水层获得的脆弱性图表存在重大差异，并识别和确定了引起这些差异的原因。

国内水资源脆弱性研究起于20世纪90年代，已取得了一系列的研究成果。早期多以水资源脆弱性概念、内涵等定性评价和定量评价方法的研究为主，如唐国平[15]、刘绿柳[16]等对水资源脆弱性的概念、类型及研究方法进行了分析；郭跃东等[17]分析评价了扎龙河滨湿地水系统脆弱性特征和影响因素。2010年后，水资源脆弱性以具体区域为研究对象的定量评价逐渐增多，采用了指标权重法、综合指标法、函数法、GIS/RS与数学模型相结合等方法。如邹军等[18]以衡阳盆地为例，运用GIS/RS对南方丘陵区农村水资源系统脆弱性进行了评价；夏军等[19]运用耦合暴露度、灾害风险、敏感性与抗压性的水资源脆弱性评价模型，从水资源供需平衡角度分析了在全球气候变化背景下中国东部季风区水资源脆弱性影响；唐剑锋等[20]采用指标与函数法对丹江口水源区水资源脆弱性进行了评价并提出适应性对策；崔东文等[21]运用改进的BP神经网络模型对云南文山州水资源脆弱性进行了综合评价。还有相关学者对黄河上游[4]、河西走廊[22]、巢湖流域[23]、浐灞河流域[24]、乌鲁木齐[25]、泉州[26]、塔里木河流域[27]等地区进行了研究。GIS、RS技术方法虽更精细、准确，但其不能全面反映水资源脆弱性的影响因素；相关学者所提出的指标法多根据研究区的特色，对非喀斯特地区的水资源脆弱性研究所建立的指标体系不能完全适用于喀斯特地区评价，如地下水资源的开发利用情况。针对喀斯特地区水资源脆弱性研究起步较晚，成果较少，且以地下水脆弱性研究居多。如：王山峰等[28]从水质方面研究了涪陵地区喀斯特水资源的脆弱性及可持续发展；彭稳等[29]对喀斯特含水层脆弱性评价方法展开了探讨；魏兴萍等[30]分析喀斯特发育程度、坡度分级、土壤类型等自然特征影响因素评价了重庆喀斯特地区地下水脆弱性；刘玲等[31]运用基于AHP的改进DRASTIC模型对贵阳市乌当区地下水脆弱性进行了分析评价等。

总体上，当前针对喀斯特地区水资源脆弱性的研究相对较少，且已有研究大都从自然特征影响因素角度出发对水资源脆弱性进行评价，对社会经济发展、人类活动响应等方面的影响因素重视不够，并缺少基于宏观视角的水资源脆弱性研究。因此，本文以黔中(六枝特区、普定县、镇宁县、关岭县、平坝县)五个区县为例，根据DPSIR模型选取与喀斯特地区特色和水资源脆弱性密切相关的指标，采用熵权-TOPSIS法对研究区包含地表水、地下水在内的整体水资源的脆弱性进行分析评价，为该类地区水资源开发利用、保护及管理等提供一定参考借鉴。

1 研究区概况

黔中地区位于贵州省中部，包括贵阳市、安顺市(西秀区、普定县、镇宁县、关岭县、平坝县)、六盘水市的六枝特区及黔南州的长顺县等。2011年黔中国土面积53 802 km2、常住人口1 571 万、地区生产总值3 396 亿元、固定资产投资2 538 亿元，分别占贵州省的31%、 45%、60%、50%。黔中地区是贵州人类活动最强烈、社会经济最发达、耕地资源集中成片的地区，区位优势突出，是贵州未来优先发展地区。

黔中地区山多坡陡，碳酸盐岩分布面积占比在80%以上，地表起伏度大，其中六枝、普定、镇宁、关岭、平坝地表起伏度分别为1.28、1.22、1.29、1.31、1.14，石漠化面积比为46.01%、46.91%、52.99%、33.91%、26.87%。岩溶裂隙漏斗等发育，地表地下水交换频繁，形成了独特的地貌-水系结构和水文动态过程[32,33]，与非喀斯特地区相比，水文地质环境特殊。土层瘠薄，植被系统生长缓慢且具有嗜钙性、石生性等特点[34]，适生植物种类相对较少，石漠化现象较突出，植被覆盖率低，涵水能力弱，地表储水能力差造成地表水资源贫乏，可利用水资源有限，干旱现象严重[35]。由于地区经济条件限制及建设成本高等原因，区域水利工程缺乏，除黔中水利枢纽工程外，缺乏大型水利骨干工程支撑，供水能力不足，供需矛盾尖锐，工程性缺水较为严重[36]。特殊的水文地质条件使工农业生产(特别是部分煤矿)产生的废水易对地下水造成污染[37]。

据《黔中岩溶山区水资源可持续利用关键技术研究报告》，至2020年，黔中地区需水量将达到145 105 万m3/a，可供水量为89738 万m3/a，缺水量为55 367 万m3/a，水资源缺乏已成为该地区发展的重要瓶颈。黔中地区是贵州省确定的重点发展区，又是国家主体功能规划的重点开发区，主要以能源原材料、冶金、装备制造业等为重点发展产业，其相关产业的发展均对水资源有较大的需求作用。同时，城市人口不断增长，工农业发展迅速对用水需求大幅增加，研究区需水量2007-2015年增加了52.33%～130.59%。因此针对黔中典型区县的水资源脆弱性进行评价，明确其水资源脆弱性现状及主要影响因素，将对相关区县乃至黔中地区的水资源保护及产业发展提供科学参考。

2 黔中喀斯特地区水资源脆弱性评价

2.1 数据来源

研究数据主要来源于研究区《2007、2015年统计年鉴》、《2007年、2015年国民经济和社会发展统计公报》和《黔中岩溶山区水资源可持续利用关键技术研究报告》等资料。

2.2 评价方法

2.2.1 指标体系的建立

喀斯特地区与非喀斯特地区相比，其水文地质条件存在显著差异。一方面，主要表现为降水丰富，但由于喀斯特作用地表水难以储存、渗漏严重，地表水与地下水交换频繁，地下水储量丰富。同时，强烈的喀斯特作用使水利工程建设成本高，相关资源投入不足，进一步丧失了地表水的储存，喀斯特地区的地下水资源可开采承载力较高[38]，因此地下水已成为喀斯特地区发展的重要水源。另一方面，植被及土层的环境特性，使其涵养水源的能力远低于非喀斯特地区。因此，在水资源脆弱性评价指标选取方面与非喀斯特地区存在差异，如喀斯特水资源系统安全阈值内，地下水资源开发利率对降低水资源脆弱性具有重要的意义。

根据科学性、客观性、数据可得性等原则，文章基于DPSIR模型选取人均GDP 、人口密度及城镇化率等20个水质、水量相关指标作为研究区水资源脆弱性评价指标体系。

表1 黔中地区水资源脆弱性评价指标体系

2.2.2 评价计算方法

根据DPSIR模型建立研究区水资源脆弱性评价指标体系，运用熵权-TOPSIS法对指标数据进行计算得出水资源脆弱性贴近度。运用改进的熵权法进行分析，使得结果更加合理。TOPSIS模型即为“逼近理想解排序方法”，把综合评价的问题通过矩阵归一、加权后确定理想解和负理想解，计算被评价对象与理想解和负理想解之间的差距，再计算与理想解的贴近度[39]。该方法可全面客观反映区域水资源脆弱性的动态变化趋势。

(1)数据标准化。共有t年份，n个地区，m个指标，rλij为第λ年第j个地区第i个指标。对原始数据进行标准化处理，正向指标rλij=(fλij-minfij)/(maxfij-minfij)，负向指标rλij=(maxfij-fλij)/(maxfij-minfij)。

(2)指标熵值的确定。

(3)指标权重的确定。

式中：gi表示第i项指标的信息效用值，gi=1-ei。

(4)基于熵权的评价矩阵构建。为进一步提高客观性，运用熵权wi构建加权评价矩阵Y。

其中，y11=r12·w1，y21=r21·w2，…，ym1=rmi·wm；y1n=r1n·w1，y2n=r2n·w2,…，ymn=rmn·wm。

(5)正负理想解确定。设Y+为评价数据中第i个指标加权后在所有地区所有年份中的最大值，即体现水资源脆弱性最低的方案，为正理想解；Y-为评价数据中第i个指标加权后在所有地区所有年份中的最小值，即水资源脆弱性最高的方案，为负理想解。

Y+={max(1≤j≤n)yij|i=1,2,…,n}=

Y-={min(1≤j≤n)yij|i=1,2,…,n}=

(7)评价对象脆弱性贴近度。令贴进度Ti为第i个地区水资源脆弱性接近最脆弱的程度，其取值范围介于[0，1]，Ti越小，表明该地区水资源越脆弱。文章以贴近度表示水资源脆弱性的大小。计算公式如下：

2.3 评价结果

根据以上模型和方法，计算得出研究区各指标权重如下(表2)。

表2 研究区水资源脆弱性评价指标权重

根据得到的权重和标准化的矩阵分别对2007、2015年构建加权矩阵。

确定偏好向量和最不偏好向量，然后根据公式(6)、式(7)计算出各地区2007、2015年水资源脆弱性偏向正/负理想解的距离。

表3 2007、2015年水资源脆弱性偏正/负理想解的距离

2.4 研究区水资源脆弱性评价阈值划分

不同研究者对水资源脆弱性分析评价所运用的方法不一样，很难找到统一的阈值对水资源脆弱性程度进行界定。根据参考文献[2, 18, 40,41]和研究区自然社会经济环境的特性，将研究区水资源脆弱性程度划分为5个等级(表4)。

表4 研究区水资源脆弱性等级划分阈值

计算出2007、2015年研究区的水资源脆弱性贴近度，结果见表5。

表5 研究区各区县水资源脆弱性贴近度

3 结果与讨论

整体上，在研究时段2007、2015年，研究区各区县水资源脆弱性都较高，水资源脆弱性存在一定变化，但变化波动较小，各区县水资源脆弱性在空间维度、时间维度上水资源脆弱性存在一定的差异。

研究区各区县2007年水资源脆弱性贴近度空间上变化不显著(图1)。各区县水资源脆弱度均处于中度脆弱性，并且在脆弱性绝对数值上差距不大。2015年各区县水资源脆弱性在空间上出现了一定分化(图1)，其中普定县、平坝县水资源脆弱性已接近重度脆弱，其他地区为中度脆弱。时间维度上，以2007年为基准，2015年镇宁县、关岭县水资源脆弱性降低，但下降程度较轻，六枝特区水资源脆弱性虽有轻微上升，但基本保持未变，普定县、平坝县水资源脆弱性上升趋势较明显。

图1 研究区各区县水资源脆弱性贴近度柱状图

研究区各区县水资源资源脆弱性的空间差异主要是水资源脆弱性程度的整体体现，故仅从时间维度分析研究区各区县水资源脆弱性变化的影响因素。六枝特区2007、2015年水资源脆弱性帖近度分别为0.5439、0.5416，整体水资源脆弱性稳定。但从各指标的变化来看，水资源系统各部分还是存在一定变化。一方面，人均GDP(驱动力)、工业增长速度(压力)、管网漏损(压力)、工业用水占比(压力)、单位面积缺水量(状态)的增加，使用水需求增加，导致水资源脆弱性升高。另一方面，人口密度(驱动力)、地下水占供水比例(压力)、万元GDP需水量(压力)、水资源开发利用率(影响)、森林覆盖率(影响)、III级以上水质占比(影响)、单位面积兴利库容(响应)等指标的改善，则有效地较低了水资源的脆弱性，水资源系统各部分的对冲，导致水资源脆弱性稳定。

同理，2007、2015年镇宁县、关岭县的水资源脆弱性均稳定在中度脆弱，脆弱性有轻微降低但其绝对数值变化不大，分别为0.576 5、0.595 3和0.584 9、0.600 0。其中，镇宁县人均GDP(压力)、城镇化率(压力)、单位面积蓄水兴利库容等指标的提高加剧了水资源脆弱性，而工业增长速度、生活用水占比(压力)、森林覆盖率、III级以上水质占比指标的好转缓解了水资源脆弱性。关岭县人均GDP、城镇化率、地下水占供水比例、降水量加剧了水资源脆弱性，GDP年增长率(压力)、人口增长率(压力)、III级以上水质占比指标的改善缓解了水资源脆弱性。

2007、2015年普定县、平坝县水资源脆弱性变化较为显著，均由中度脆弱进展到中度-偏重度脆弱，在水资源脆弱度绝对数值上的变化也较为显著，分别为0.583 8、0.487 8和0.533 6、0.496 1，上升程度为16.44%、7.03%。从水资源脆弱性评价指标系统的各部分变化看，两者存在一定的差异。普定县水资源脆弱性增加主要是影响指标为人均GDP、GDP年增长率、城镇化率、人口增长率、工业用水占比、年降水量(状态)、单位面积缺水量(状态)、单位面积兴利库容等指标的增长，脆弱性降低则主要是万元GDP需水量、森林覆盖率、生活用水占比等指标的改善；平坝县水资源脆弱性的上升则是人均GDP、城镇化率、人口增长率、降水量、单位面积兴利库容等指标的增长，脆弱性降低则是工业增长速度、水资源开发利用率等指标改善引起的。

通过对研究区各区县水资源脆弱性变化的分析，可以发现，研究区不同区县的水资源脆弱性变化的影响因素存在一定差异，但也存在较大的共性因素。整体上，水资源脆弱性上升的主要因素是与经济社会发展，人口增长、工业发展等相关的指标因素相关，如GDP增速，城镇化率等，区域的发展尤其是工业的发展导致需水量增加显著，引起区域水资源脆弱性增加。这与非喀斯特地区及喀斯特地区的研究成果是一致的[4,20]。水资源脆弱性人为响应方面，研究区各区县地下水开发利用率低，水资源污染突出，进一步加剧了水资源的脆弱性。其中地下水利用率[4]及水资源污染问题[31,42]均是水资源脆弱地区的共性问题。喀斯特生态环境问题严重，尤其是生态环境的涵养水源问题。研究区森林覆盖率较低，造成水土流失较严重，石漠化问题相对突出，生态环境尤其是地表涵养水源的供水能力低，加剧了水资源缺乏，也间接增强了对地下水资源的开发利用。总体上，区域水资源脆弱性降低的主要影响因素有万元GDP需水量减少、单位面积可供水量增加、水资源开发利用率提高、森林覆盖率增加等。此外，加强水利基础建设，大型水利设施与中小型水利基础设施并举对于增加地表水资源储存，降低水资源脆弱性具有重要的作用。

4 结 语

黔中地区水资源脆弱性影响因子复杂多样，基于DPSIR模型构建了黔中地区水资源脆弱性评价指标体系，运用熵权-TOPSIS法分析计算得出研究区的水资源脆弱性，该方法能较好适用于此研究。分析表明：①水资源脆弱性上升是因为经济社会发展，人口增长、工业发展加快，造成需水量增加；未修黔中水利枢纽工程前，工程性水利设施建设缺乏，供水能力弱，同时石漠化较严重、森林覆盖率较低造成水土流失严重，对供水能力也产生一定影响；人为响应方面，地下水开发利用率低、水资源污染严重、再生水利用少等。②水资源脆弱性降低的主要影响因素有万元GDP需水量减少、水资源开发利用率提高、森林覆盖率增加等。

结合研究结果，从促进区域经济社会发展及生态环境稳定改善的条件下，应具体从以下几个方面降低研究区水资源脆弱性。①在保持水资源系统安全与稳定的条件下，提高地下水资源开发利用率，加强水资源的合理开发利用，增强水资源供给能力。②提高森林覆盖率，强化石漠化治理等水土流失治理，提高生态系统的水源涵养能力。③提高水资源利用效率，尤其是万元GDP需水量，工业废水循环利用等；加强水资源高效利用工程、蓄水保水技术、水质保护与改善技术等的研发及推广。降低工业、生活用水，进行产业结构调整，发展节水产业体系(旱作农业)，发展低耗水的高新技术产业；制度方面可建议实施阶梯水价，控制用水量，并加强对水资源保护及节约水资源的积极宣传，提高人们节水意识。④加强水利工程建设及对现有病害水库的防渗、加固、扩容等改建维修。

本研究的水资源脆弱性主要基于喀斯特地区水资源系统的区域特征角度出发，并选取相应指标体系。由于数据资料的获取问题，研究未能很好地反映研究区水资源脆弱性的变化趋势，研究结果的适用性也存在一定限制，但研究结果对研究区水资源脆弱性的主要影响因素的分析是可靠地，可以较好地满足研究目标，文章不足之处有待丰富数据后的深入研究。