基于AHP-TOPSIS模型的江苏省水资源承载力评价

2021-05-19李少朋王富强杨东明

水资源保护 2021年3期

李少朋，赵衡,2，王富强,2，杨东明

(1.华北水利水电大学水资源学院，河南郑州 450046;2.河南省黄河流域水资源节约集约利用重点实验室，河南郑州 450046)

水资源是人类社会赖以生存和发展的重要资源之一。随着经济的快速发展和人口规模的增大，人类对水资源的需求量逐渐增加[1]，经济发展受水资源的影响日益显著[2-3]，水资源短缺、水环境污染、水生态退化等已经成为经济发展中不可忽视的问题[4]，不少学者开始重视对区域水资源承载力的研究。正确评价水资源承载力对于保障水资源可持续利用和促进经济社会高质量发展具有重要意义[5-6]。水资源承载力是指在一定经济社会和科学技术发展水平条件下，以生态、环境健康发展和经济社会可持续发展协调为前提的水资源系统能够支撑经济社会可持续发展的合理规模[7]。目前对水资源承载力评价采用的方法较多，主要有模糊综合评价法[8]、系统动力学法[9-10]、主成分分析法[11]、对数函数法[12]和TOPSIS模型[13-14]等。例如，袁艳梅等[8]运用改进的模糊综合评价法评价了江阴市水资源承载力状况；杨光明等[9]基于系统动力学理论设计了4种方案，通过对比得到重庆市水资源承载力可持续发展的最优方案；高亚等[10]基于系统动力学法通过4种方案模拟对比得到提高江苏省水资源承载力的最优方案；许朗等[11]运用主成分分析法得出2000—2009年江苏省水资源承载力总体呈上升趋势的结论；张巧丽[12]采用对数函数构建模型，模拟结果表明2004—2016年江苏省水资源承载力有逐年改善的趋势；田培等[13]运用变权TOPSIS模型从时间和空间角度对长江经济带水资源承载力进行了综合评价。不同水资源承载力评价方法各具特点，水资源承载力评价研究发展迅速，是当前水资源科学研究中的重点和热点问题之一[15]。与其他水资源承载力评价方法相比，TOPSIS模型计算简单，对数据及指标数目等没有严格要求，既能充分利用指标信息，又具有良好的客观性，因而在区域水资源承载力评价研究中使用较多。

对于水资源承载力评价问题，除采用不同评价方法的研究外，有些学者还从相关概念和理论、资源可持续发展、环境要素和承载标准等视角进行了探讨。例如，Yang等[16]从承载规模的角度对中国西南喀斯特地区的水资源承载力进行了评价；Zhang等[17]基于自然界的视角分析了湖南湘潭岳塘区的水资源-水环境承载力；Ren等[18]将生物代谢的相关概念及理论引入甘肃武威市的水资源承载力评价研究中；Milano等[19]对地中海盆地的水资源利用情况进行了分析，从可持续发展的角度提出了优化水资源利用水平的措施；Wang等[20]对海河流域进行了可持续发展评估和生态环境承载力评价，并从可持续发展的角度估算了承载规模；金菊良等[21]构建了不同承载标准下的水资源承载力评价模型，并以陕西省为例进行了分析研究。

本文构建包含人均GDP、万元GDP用水量、生态环境用水率等10个指标的评价指标体系，采用改进的TOPSIS模型综合评价江苏省2008—2017年水资源承载力，并利用障碍度模型诊断了影响江苏省水资源承载力水平的障碍因子，以期为未来江苏省水资源开发利用提供参考。

表1 评价指标分级标准

1 评价指标体系

评价指标的选取直接关系到区域水资源承载力评价结果的准确性和真实性。本文遵循科学性、整体性、层次性、动态性及可操作性等原则，在综合考虑相关研究中选用频次较高的指标的基础上，参考全国水资源供需分析中的指标体系，并结合江苏省水资源条件和开发利用现状，综合分析影响水资源承载力的因素，构建了由经济、生态环境和水资源3个子系统10个评价指标组成的综合评价指标体系(图1)。10个评价指标中，万元GDP用水量、生态环境用水率和耗水率3个指标为负向指标，其他7个指标为正向指标。综合评价指标体系中，经济子系统重点考虑区域经济及经济发展用水水平，生态环境子系统主要反映区域污水处理水平、环境状况及对水资源的需求情况，水资源子系统主要考虑区域水资源禀赋条件和用水效率水平。

图1 水资源承载力综合评价指标体系

依据国家规范及相关标准，参考已有研究中的评价指标分级标准[22-24]和评判准则，同时考虑经济社会发展及水资源利用等制约因素[25]，结合江苏省水资源特点，将评价指标划分为极高(Ⅰ级)、较高(Ⅱ级)、中等(Ⅲ级)、较差(Ⅳ级)、极差(Ⅴ级)5个等级，分级标准见表1。

2 评价模型

2.1 改进的层次分析法

层次分析法(analytic hierarchy proces， AHP)是一种将定性与定量相结合的决策方法。基于指数标度的层次分析法能够较好地解决传统层次分析法存在的一致矩阵构造能力弱、标度值与排序方法不一致等问题，构造的判断矩阵一致性好，计算结果准确，具有一定的优越性。本文采用基于指数标度的层次分析法确定指标权重，指数标度法的评分规则和计算步骤详见文献[26]。

2.2 改进的TOPSIS模型

逼近理想点的TOPSIS模型[27-28]以评价系统中的正、负理想解为基点，通过计算各评价对象与正、负理想解的距离和贴近度并进行排序，进而得出各评价对象的优劣状况。然而传统TOPSIS模型可能存在逆序现象，基于加权距离的TOPSIS模型改变了加权的环节，直接将权重用于距离的计算，保持原数据间的关系结构不变化，克服了传统TOPSIS模型因权重改变可能产生逆序现象的缺点。此外，传统TOPSIS模型在应用过程中，当评价对象到正、负理想解的距离恰好相同时，欧式距离法通常无法准确地评价各评价对象的优劣状况。基于虚拟负理想解的TOPSIS模型改进了距离的计算，不再计算评价对象到正、负理想解的距离，而是计算评价对象到正理想解和虚拟负理想解的距离[29]，可有效解决传统TOPSIS模型评价结果可能区分度不高的问题。因此，本文采用加权距离和虚拟负理想解相结合的方式对TOPSIS模型进行改进，改进后的TOPSIS模型可有效克服传统TOPSIS模型存在的逆序和评价结果区分度不高的缺点，计算步骤为：

a. 对于正向和负向指标数据xij按极差法分别进行处理，再加1后得到标准化矩阵Y=(yij)m×n，其中i为年份，取值为1,2,…,m；j为指标，取值为1,2,…,n。

b. 标准化矩阵数据归一化后得到归一化矩阵Z=(zij)m×n。

c. 由归一化后的矩阵Z与各指标的权重wj相乘得到加权决策矩阵V=(vij)m×n。

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

式中α、β为系数，且α+β=1，这里取α=β=0.5。

基于表1和改进的TOPSIS模型，得到江苏省水资源承载力等级为Ⅴ级、Ⅳ级、Ⅲ级、Ⅱ级时贴近度临界值分别为0.262、0.439、0.610和0.800，也即当 0

2.3 障碍度模型

障碍度测度是对水资源承载力评价后的进一步分析，利用障碍度模型可以诊断和测算影响水资源承载力的障碍因子及障碍度[30]，有助于提高区域水资源承载力水平。某项指标的障碍度越小，说明区域水资源承载力受该项指标的阻碍作用越弱，反之亦然。障碍度计算公式为

(7)

其中Fj=wjWjPij=1-zij

式中：Uij为障碍度；Fj为因子贡献度；Pij为指标偏离度；wj为指标j的权重；Wj为指标j所属子系统的权重；zij为归一化后的指标数值。

3 江苏省水资源承载力评价

3.1 评价结果

研究数据来源于2009—2018年的《江苏省统计年鉴》《中国统计年鉴》和2008—2017年的《江苏省水资源公报》。运用改进的层次分析法计算得到x1～x1010个评价指标的权重分别为0.086、0.113、0.132、0.082、0.076、0.055、0.085、0.153、0.134和0.084。运用改进的TOPSIS模型对江苏省2008—2017年的水资源承载力进行评价，结果见表2。由表2可知，2008—2014年江苏省水资源承载力等级为Ⅲ级，即中等水平，2015—2017年上升为Ⅱ级，即较高水平。2008—2017年江苏省水资源承载力贴近度值有所波动，2008年最低，2016年最高，2013年和2017年出现下降，但整体上呈逐渐上升的趋势，由2008年的0.522上升到2017年的0.618，表明江苏省水资源仍有一定的开发利用空间。

表2 江苏省水资源承载力评价结果

从统计资料来看，2013年生态环境用水率为0.65%，比2012年的0.60%上升了8.33%，生态环境改善需要的水量增加，表明生态环境治理对水资源承载力的影响具有一定迟缓性；产水模数由2012年的36.60万m3/km2减少到27.80万m3/km2，人均水资源量由2012年的471.38 m3减少到 357.11 m3，降幅均超过20%；而人均GDP为76 563元，比2012年的 69 397元增加了10.33%，耗水率为55.52%，比2012年的50.14%增加了10.73%，在水资源量减少的情况下，经济社会高速发展，相应的水资源管理措施滞后，易造成水资源承载力下降。2017年产水模数为38.50万m3/km2，是2016年产水模数72.80万m3/km2的52.88%；人均水资源量为489.66 m3，是2016年人均水资源量927.41 m3的52.80%；人均GDP为107 189元，比2016年的 96 887元增加10.63%，在水资源量减少明显的情况下，虽然经济社会发展规模仍处于水资源可承载的范围内，但水资源承载力系统内部的矛盾缓解力度不足仍会使水资源承载力下降。

3.2 障碍因子诊断

为甄别对水资源承载力产生负面影响的障碍因子，采用障碍度模型对江苏省水资源承载力障碍因子进行测度，结果见图2。从图2可知，障碍因子障碍度排序前5位的是供水模数、耗水率、生态环境用水率、产水模数和人均水资源量，全部集中在水资源和生态环境2个子系统，是主要的障碍因子。各年份中，供水模数和耗水率2个指标始终保持在第 1位和第2位，这2个指标对江苏省水资源承载力的影响较大，生态环境用水率指标一直居于第3位，产水模数和人均水资源量交替出现在第4位或第5位，从出现的频次来看，产水模数对水资源承载力的影响更大。水资源子系统的4个指标全部排在前5位，也说明目前水资源要素是制约水资源承载力提升的主要障碍因子之一。进一步分析发现，水资源子系统障碍度较大，需要采取以下措施：①严格控制用水总量，强化用水监管；②优化产业布局，提升用水水平；③掌握水资源动态变化，合理用水；④大力推进节水工作，提高用水效率。此外，还应重视生态环境保护，保障生态环境用水，严格控制污水排放量，逐步改善水环境。2008—2017年生态环境子系统除生态环境用水率指标外，其余3个指标障碍度相对较小，表明生态环境子系统对水资源承载力起到一定的积极作用，但仍不可忽视对生态环境的关注和保护。经济子系统2个指标的障碍度排在最后两位，数值小，对江苏省水资源承载力的贡献度较大，表明经济子系统的指标不是影响江苏省水资源承载力的主要障碍因子。