本溪市水资源承载力分析与评价

赵海安

（辽宁省本溪水文局，辽宁 本溪 117000）

0 引 言

DPSR是一种全面考虑驱动力D、压力P、状态S、响应R 等因素的概念模型，既可以反映不同因素之间的相关性构建较为完整的指标体系，还能够更深层次地揭示水资源承载力的变化因素[1]。TOPSIS模型是以原始数据为参照标准，通过计算原始数据来客观反映不同方案间的差距，受主观干扰较低。灰色关联法可直观反映参考数列与评估对象之间的非线性关系，有利于弥补TOPSIS 法中的不足，将TOPSIS 法与灰色关联法相结合能够保证计算结果客观合理性。鉴于此，文章利用DPSR 概念模型和灰色关联改进的TOPSIS 模型评价本溪市水资源承载力，旨在准确反映城市水资源状况及其承载力评价提供一种新的方法。

1 研究方法

1.1 数据来源

本研究所用原始数据来源于2016—2021 年本溪市水资源公报、环境保护公报、统计年鉴等相关资料。

1.2 构建指标体系

根据本溪市社会经济发展状况和水资源开发情况，利用DPSR 概念模型合理选择16 项典型指标建立水资源承载力评价体系，如表1 所示。

表1 基于DPSR 概念模型的评价体系

驱动力指标是促进水资源系统发展变化以及反映水资源承载力变化的关键指标，与城市经济发展等因素密切相关，故选择城市化率和人均GDP 这两个衡量城市社会经济发展状况的却动力指标。压力指标是水资源系统在驱动力作用下所引起水资源承载力变化的直接因素，可以认为是人类活动产生的主要水体污染物和污水对水资源系统的负担以及社会经济快速发展条件下人类对水资源的需求，所以选择人口密度、人均用水量、污水排放量、COD和氨氮排放量压力指标。状态指标主要用于反映压力作用下水资源系统的物理特征状态，描述城市水资源的客观情况，故选用万元GDP 取水量、亩均灌溉用水量、人均可利用水资源量、水功能区达标率和三类水以上断面率状态指标。响应指标就是人类充分发挥主观能动性对水资源开发利用所采取的治理管理保护性措施，鉴于本溪市近年来投入大量资金提高污水处理水平、农业用水效率以及优化产业结构，故选择第三产业占比、环保资金投入、污水日处理能力和灌溉水利用系数响应指标。

1.3 指标权重

本研究利用熵权法计算各指标权重，该方法是以数据的客观差异性作为赋权依据，计算结果不受主观因素干扰，能够客观反映参评指标的数据信息，具有广泛适用性和可行性，其计算流程如下：

1）归一化处理。将n个参评指标和m年历史数据构建初始评价矩阵A=(aij)m×n，并利用下式归一化处理正向、负向指标：

式中：aij、aij*代表第i年第j个指标的初始数据和归一化值；max(aj)、min(aj)代表参评指标j的最大、最小值。

2）权重计算。计算第i年数据的第j项指标在m年数据序列里该指标所占的比重以及熵值，即：

式中：k=1/ln(m)，为保证上式的计算意义pij=0 时ln(pij)=0。结合熵值Hj计算结果，采用下式计算第j项指标权重ωj，即：

1.4 改进的TOPSIS 法

以各评价对象数据本身为参照标准来源，利用TOPSIS 法评定其优劣程度，该方法具有较强客观性。鉴于欧式距离只能反映效用与属性间的线性变化关系，而灰色关联法通过计算最优解序列与参考序列的相关度来反映序列之间的非线性关系，可以更加准确地比较各方案的优劣状况，故利用灰色关联度改进TOPSIS 法评价城市水资源承载力，其主要流程如下：

1）评价矩阵标准化。经标准化处理将初始矩阵A=(aij)m×n转变成标准矩阵B=(bij)m×n，计算公式为：

2）加权计算。将熵权法计算的指标权重与标准化后的评价矩阵进行乘积加权运算，并构建加权判断矩阵F=(fij)m×n：

4）距离计算。最优最劣解与评价年各指标的接近程度利用欧式距离进行判定，其计算方法为：

5）灰关联系数计算。采用以下公式和已获取的最优解(f+)、最劣解(f-)及加权标准化矩阵F=(fij)m×n计算灰关联系数：

6）灰色关联度。根据以上计算结果，采用下式计算灰色关联度，通过无量纲化处理计算综合距离，即：

式中：α+β=1，并且α、β的取值区间为0～1，文中α、β均取0.5。

7）计算相对贴近度。第i年水资源承载力水平就等于改进TOPSIS 法计算的贴近度Gi，变化范围0～1，Gi值越大则第i年水资源承载力越接近理想状态，即承载力越高，反之则越远离理想状态，利用下式计算贴近度Gi：

2 实例分析

2.1 权重计算

将原始评价矩阵各指标先利用公式(1)进行归一化处理，然后利用公式(2)～(4)依次计算所有评价指标权重，如表1 所示。

2.2 数据计算

以本溪市2014—2019年有关指标数据为样本，利用灰色关联度改进的TOPSIS 模型综合客观评价水资源承载力，依据公式(5)～(6)构造的加权判断矩阵F=(fij)m×n如表2 所示。

表2 加权判断矩阵F

2.3 相对贴近度

采用公式(7)～(13)计算最优解、最劣解、欧式距离及灰色关联度，如表3。然后将以上数据利用公式(14)～(17)进行无量钢化处理和综合距离、相对贴近度计算，从而确定相对贴近度G={0.4102，0.6815，0.4730，0.3458，0.3381，0.3417}。同理，依次计算响应层、状态层、压力层、驱动力层的相对贴近度，如表3 所示。

表3 2014—2019 年灰色关联度及相对贴近度计算值

2.4 结果分析

本溪市2014—2019 年DPSR 概念模型中各因子的相对贴近度变化特征，如图1 所示。

图1 2014—2019 年水资源承载力各因子值变化趋势

1）从驱动力上，研究期间本溪市水资源系统驱动力总体呈快速上升趋势，这说明近6a 其人均GDP 和城市化率快速增长，城市建设经济发展成效显著。这种现象表明本溪市水资源承载力更高，其承载的经济结构更加发达先进；同时，水资源在经济社会快速发展的强大驱动力下势必会承受来自于人类活动带来的用水质量和数量压力，从而影响压力和状态系统[2]。

2）从压力上，研究期间本溪市水资源系统压力表现出先下降后上升的变化趋势。2014—2016年本溪市水资源压力逐渐下降，这可能与“十三五”期间本溪市相继开展水生态保护、推广节水型生活器具应用、全行业节水技术改造及节水型城市和示范区建设等行动有关，氨氮、COD 和污水排放量压力指标表现出下降趋势。然而，2017 年氨氮和COD 排放量较2016 年有所增大，从而使得水资源系统压力发生加大。因此，在大力发展经济的同时，为维持水系统良性运行应加强氨氮、COD 等污染物控制。

3）从状态上，水资源系统状态与压力变化趋势基本相同，整体呈现出先下降后上升的变化特征。由于2016 年为枯水年，降水量、上游来水量和人均可利用水量均明显较低，经计算该年有最劣解，水资源系统状态最差。2014—2018 年这5 年间本溪市三类水以上断面率整体维持在良好水平，并且水功能区达标率、万元GDP 和农田亩均灌溉用水量均呈上升趋势，所以水资源系统状态呈明显好转趋势。2019 年相较于2018 年，该年水功能区水质达标率增大以及人均可利用水资源量增加使得水资源系统状态进一步改善。因此，系统状态受水功能区水质达标率和人均可利用水资源量的影响显著。

4）从响应上，水资源系统响应表现出先增大后减小的变化趋势。2014—2018 年本溪市农业非工程性和工程性节水措施以及污水厂扩建工程的逐步配套实施，大大提升了灌溉水利用系数和污水处理能力，并且第三产业占比随着产业结构调整不断增大，这与本溪市水资源系统响应的优化趋势相符。然而，2018 年之后水资源系统响应随着环保资金投入的大幅减少明显下降，故系统响应受环保资金投入的影响较为明显。

综上分析，本溪市水资源承载力与系统压力、状态、响应的变化趋势基本一致，即2018 年前整体表现出上升趋势，之后有所降低。深入分析可知，本溪市水资源系统在社会经济快速发展的强大驱动力下，产业结构优化调整不足造成的污染物排放量增加、各行业蓬勃发展以及居民生活水平提高引起的用水需求量增长等因素给水资源系统不断加压，进一步对系统状态造成影响，在水资源系统响应不足的情况下就会导致水资源承载力的下降。所以，在未来的发展过程中应充分考虑水资源系统压力、状态受经济社会发展强劲内在驱动力的作用，积极响应，统筹兼顾环境保护与发展，充分发挥主观能动性实现资源、经济、环境与社会的可持续发展。

3 结 论

文章基于DPSR 概念模型合理选择16 项典型指标建立较为全面的评价体系，利用灰色关联度改进的TOPSIS 法计算评价本溪市2014—2019 年水资源承载力，主要结论如下：

1）2014—2019 年本溪市水资源承载力整体表现出上升后下降的变化趋势，2018年之前不断上升，之后有所下降，评价结果能够客观反映城市水资源变化特征[3]。

2）氨氮、COD 排放量是影响水资源系统压力的主要因素，水功能区达标率和人均可利用水资源量是影响状态的主要因素，而响应主要受环保资金投入因素的应先。因此，为进一步增强本溪市水资源承载力，提出合理开发非常规水资源，加快再生水工程建设提升水资源可利用量，加大环保资金投入以及控制污染物排放等合理化对策。