基于DPSIR-PCA的山西省水资源可持续性评价

2019-09-10杜阳武鹏林

人民黄河 2019年4期

杜阳　武鹏林

摘要：针对山西省2003-2016年水资源的可持续发展情况，构建基于驱动力一压力一状态一影响一响应的水资源可持续性评价指标体系，运用主成分分析法得出评价指标主成分、主成分得分以及综合得分，绘制出得分曲线。研究表明：山西省水资源驱动力持续提高，水资源使用的壓力逐步减小，状态波动趋向稳定，影响力逐渐加大，水资源系统可持续性稳步上升，具有发展潜力。DPSIR-PCA模型选取的评价指标具有全面性和代表性，能够准确地反映水资源可持续性的变化，该模型评价指标精简、计算过程简便、结果更为精确，可为未来山西省水资源可持续性评价提供新的方法。

关键词：水资源;可持续性;评价;DPSIR模型;主成分分析法;山西省

中图分类号：TV213.4

文献标志码：A

doi：10.3969/j.issn.1000- 1379.2019. 04.010

DPSIR（ Driving

force - Pre ssure - State - Impact - Re-sponse）模型是用来解决资源环境问题的概念模型，可进行水资源可持续性发展评价[1]。DPSIR模型分为目标层、准则层、指标层3层。目标层为资源可持续发展;准则层为驱动力、压力、状态、影响及响应5个具有因果关系的因素（驱动力为最基础的因素;压力伴随驱动力产生，更为直接地作用于系统或者资源：状态在压力作用下产生变化;影响是驱动力、压力及状态因素共同作用的结果：响应是所采取的应对措施，多体现为政策、法律及经济手段）;指标层即为针对准则层内容进一步细化的评价指标[2]。马慧敏[3]利用DPSIR模型对影响山西省水资源可持续性发展的指标进行定量分析，根据综合评价法计算得出准则层和目标层综合评价值，对山西省2006-2011年的水资源发展情况进行了评价，但是该分析的时间跨度较短，指标的选取较为片面，而且各准则层评价值需用该准则层所有指标评价值累加得出，计算过程繁琐。

笔者在DPSIR模型基础上，运用主成分分析法（PCA）合理精简指标，提出了DPSIR-PCA评价指标体系，使用SPSS软件计算指标主成分得分以及综合得分，对山西省2003-2016年水资源的可持续性进行评价。PCA是一种统计分析降维方法，把原来多个变量转化为少数几个综合指标，通常把转化生成的综合指标称为主成分，其中每个主成分都是原始变量的线性组合，且各个主成分之间互不相关。DPSIR-PCA模型用代表性的主成分指标分析评价资源可持续性，更容易抓住主要矛盾，反映内部变量之间的规律性，使要解决的问题简单化。

1 研究方法

选取水资源可持续发展的评价指标，建立DPSIR模型。运用SPSS软件，对各准则层指标进行主成分分析。参考何亮[4]提出的选取特征值大于1、累计贡献率大于85%的原则选取主成分。

（1）对原始数据进行标准化处理，计算公式为

（5）绘制各准则层主成分得分的加权平均值曲线以及综合得分曲线。

2 山西省水资源可持续评价

2.1 指标选取

建立目标层为山西省水资源可持续发展，准则层为驱动力、压力、状态、影响及响应5个指标的DPSIR模型，依据陈洋波等[5]提出的评价指标应能反映资源、环境、人口、经济等方面的原则，选出各个准则层的指标，见表1。

驱动力准则层的8个评价指标涵盖了经济、人口与自然等方面，是促进水资源发展最根本的驱动力指标：压力准则层的7个评价指标主要依据社会经济发展对水资源的需求，结合山西省用水效率与污水处理率低、浪费严重、居民对水资源的保护意识薄弱的区域社会特征总结得出：状态准则层的8个评价指标均与水资源密切相关，包括耕地、人口享有水资源的状态和水资源的可持续利用状态等：影响准则层的6个评价指标根据山西省水资源环境状况，结合资源与环境两方面，反映其对水资源系统的影响。上述各准则层指标数据易于统计和获取，含义明确，具有代表性，符合指标选取的基本原则[6]。响应准则层指标为定性指标，本文不作研究。

2.2 选取主成分

运用主成分分析法处理山西省2003-2016年水资源统计数据，使用SPSS22统计分析软件对山西省水资源可持续评价的指标进行分析，得到各指标主成分的特征值及贡献率[7]，见表2。

由表2可见：驱动力、压力、状态、影响主成分的累计贡献率分别为91.65%、89.42%、85.44%、88.55%，均大于85%。根据主成分特征值及贡献率，得出各个准则层的权重分别为0.32、0.25、0.24、0.19。

2.3 计算主成分得分

根据主成分分析法，利用SPSS22软件计算出各准则层主成分单因子得分，根据单因子的得分与其特征值贡献率来确定主成分得分的加权平均值[8]，见表3。

2.4 绘制趋势图

根据表3中的数据绘制各准则层主成分得分的加权平均值曲线以及综合得分曲线[9]，分别见图1及图2。

从图1可以看出，近年来驱动力得分的加权平均值呈波动上升趋势，经济指标作为驱动力的主成分，经济的不断发展必然会对水资源系统产生驱动力。人口的不断增长使用水方式趋于多样化，人们生活水平不断提高产生多样化的用水需求，对水资源系统产生越来越大的驱动作用。虽然社会经济对水资源产生的驱动力总体上处于不断增强态势，但是驱动力中某些成分存在破坏驱动力，所以曲线存在波动。

山西省2003-2016年压力主成分得分的加权平均值总体呈下降趋势，2010-2016年降低的幅度逐渐变小，但与驱动力得分相比，压力指标得分的加权平均值的绝对值总体仍然大于驱动力，表明研究期内压力虽然处于逐渐减小的趋势，但对水资源系统仍然有较大的作用。随着社会经济的发展和人们生活水平的不断提高，人均用水量迅速增加，成为产生压力的主成分之一。万元工业增加值用水量和废污水排放率都是反映工业用水对水资源系统产生压力的主成分，对于山西省这样以重工业尤其是煤炭工业为支柱产业的地区而言，工业用水量较大、废污水排放率较高，必然会对水资源系统产生较大压力。

状态主成分得分的加权平均值总体上呈上升趋势，中间存在波动，表明在社会经济不断发展的背景下，水资源系统在近年来保持稳定的状态下得到了逐步发展。山西省的水资源開发利用率逐渐向合理的趋势发展，有效灌溉面积不断增大表明了水资源系统服务农业的能力有所增强，这与水资源系统压力逐渐减小有一定的关系。

影响主成分得分的加权平均值先呈现下降趋势，到2008年达到最低点后逐渐升高，后半段折线图总体上呈现上升的趋势，表明山西省水资源系统中影响因素总体上向可持续性增强的方向发展。影响因素评价指标中的主成分是地表水水质优良率和污水处理率，山西省经历一段时间的粗放型经济增长后，水资源系统遭到严重破坏，水体受到污染。2008年以来经过山西省政府相关部门共同努力，公众环保意识及污染企业水体保护意识增强，政府相关政策法规不断完善，地表水水质优良率以及污水处理率显著提高。

图2表明山西省水资源的可持续性不断好转，2003-2009年在较小范围内波动，在2015年达到最高点，2014-2015年的飞跃也体现了山西省对于水资源的保护有了质的提升。综合分析可以得出：山西省的社会经济发展动力持续增大，水资源使用压力逐渐减小，状态波动逐渐稳定，影响力逐渐加大，在研究期内水资源系统可持续性稳步上升，具有发展潜力。

3 结语

（1）本研究与前人研究的基于DPSIR模型的水资源可持续性评价相比更为合理，选择指标更具体可行。通过主成分分析得出的各个准则层的主成分指标不是依赖于原指标当中的几个指标，而是通过指标的因子分析，更为全面科学地涵盖了可能影响驱动力、压力、状态、影响的全部指标，使问题得到简化，提高了分析效率。

（2）各个准则层主成分指标涵盖了社会、经济、水资源利用和人口等各方面的内容，表明所选取的评价指标具有代表性和全面性，能够准确地反映水资源可持续性的变化。

（3）本研究创新了评价模型，合理运用数学统计软件（ SPSS）的主成分分析功能，简化计算手段，结果更为精确。

（4）本研究未能针对响应准则层做出定量的分析，如何将政策、法律及经济手段进行定量的数学分析，以完善DPSIR -主成分分析模型，需要继续深入研究。

参考文献：

[1]张艳，沈镭，于汶加，基于DPSIR模型的区域能源安全评价：以广东省为例[J].中国矿业，2014，23（7）：32-37.

[2] 李献士，李相佑，王殿茹，基于DPSIR模型的河北省低碳经济发展评价研究[J].河北经贸大学学报，2014，35（2）：106-109.

[3] 马慧敏，基于DPSIR模型的山西省水资源可持续性评价[D].太原：太原理工大学，2015：15-29.

[4] 何亮，主成分分析在SPSS中的应用[J].山西农业大学学报，2007，6（5）：20-22.

[5] 陈洋波，李长兴，冯智瑶，等，基于DPSIR模型的深圳市水资源承载能力评价指标体系[J].水力发电，2004，30（2）：10-14.

[6] 李玉照，刘永，颜小品，基于DPSIR模型的流域生态安全评价指标体系研究[J].北京大学学报（自然科学版），2012，48（6）：971-981.