基于PSR模型的大连市水资源承载力评价_郑冬.pdf

摘要：以大连市水资源承载力为研究对象，通过建立 PSR 模型，构建“压力状态响应”共 16 项指标体系，采用熵权法确定指标权重，对“十三五”期间大连市水资源承载力进行评价。结果表明：大连市水资源承载力压力类指标所占权重最大，16 项指标中大型企业取水量权重最大；新冠疫情对压力类指标影响明显，对状态类指标影响较小，对响应类指标几乎没有影响；大连市水资源承载力在“十三五”期间除 2020 年下降明显外，整体呈上升趋势。根据分析结果，提出建议：丰富水资源相关统计数据可以更好地评价水资源承载力；通过改善权重较大的指标状况，可以有效提高大连市水资源承载力；继续加强水污染防治工作，延续水资源承载力逐年上升趋势。关键词：PSR 模型；熵权法；水资源承载力Abstract：The paper takes Dalians water resources carrying capacity as the research object，constructs a 16-item indexsystem of“Pressure-State-Response”by establishing PSR model，and uses the entropy weight method to determinethe index weight，to evaluate Dalians water resources carrying capacity during the 13th five-year plan period.Theresults show that:the pressure index of water resources carrying capacity in Dalian has the largest weight，and thewater intake of large scale enterprises has the largest weight among the 16 indexes；the Covid-19 pandemic hadobvious influence on the indexes of stress，little influence on the indexes of state，and almost no influence on theindexes of response；during the 13thfive-year plan period，Dalians water carrying capacity showed an upward trend，except for a significant decline in 2020.Based on the analysis results，some suggestions are put forward:to enrich therelated statistical data of water resources can better evaluate the water resources carrying capacity；to improve thestatus of indicators with high weights，the water resources carrying capacity of Dalian can be effectively increased；continue to strengthen the prevention and control of water pollution and maintain the trend of increasing water resourcescarrying capacity year by year.Key words：PSR model；entropy method；water resources carrying capacity中图分类号：X52文献标识码：A文章编号：16741021（2023）050064-051引言大连市位于辽东半岛最南端，濒临黄海与渤海。大连市虽然三面环海，拥有大小河流 152 条，但人均水资源量仅为 575 m3，约为全国平均水平的 1/4，属典型的资源型缺水城市，水资源承载力已处在“紧平衡”状态1。为了能够更好地保护和利用水资源，首先要做好水资源评价2，水资源承载力评价涉及社会、经济、环境、生态、资源等各方面要素，是水资源评价的一种重要方法3-5。目前应用较多的水资源承载力评价方法有模糊综合评价法、主成分分析法、系统动力学方法等6-9，多使用 TOPSIS 模型、DPSIR 模型、PSR 模型10-15进行分析研究。何刚等16运用 TOPSIS 综合评价方法测算研究了 20072016 年长江经济带 11 省市水资源承载力动态变化及区域差异；傅春等17运用熵权法确权、TOPSIS 法与障碍度模型综合评价江西省水资源承载力；左其亭等18采用层次分析法和熵权法收稿日期：2022-11-15；修订日期：2023-05-12。作者简介：郑冬，男，1985 年生，工程师，硕士，主要从事环境监测与分析工作。基于 PSR 模型的大连市水资源承载力评价郑冬（辽宁省大连生态环境监测中心，辽宁大连 116023）64环境保护与循环经济组合赋权的 TOPSIS 模型对黄河流域 9 省区的水资源承载力进行了综合评价，并对 2017 年评价结果进行了障碍因子诊断；杨法暄等19构建基于 DPSIR 模型的城市水资源脆弱性评价体系，并采用熵权法和模糊数学评价方法对西安市分别进行时间与空间维度上的水资源脆弱性评价；王琳等20建立了基于 DPSIR 模型的水资源可持续利用评价指标体系，采用层次分析法和熵值法计算各项指标综合权重；万生新等21基于 DPSIR 模型建立了流域水生态安全评价多层次指标体系计算水生态安全指数；杨光明等22构建了基于 PSR 的三峡库区生态安全评价指标体系，通过区域生态安全状况设计预警机制来进行评价和预警。傅晓华等23基于改良 PSR 框架模型，构建洞庭湖湖区水环境治理绩效指标体系并测算水环境治理水平；李念春24根据 PSR 模型建立起黄河三角洲高效生态经济区土壤环境承载力评价指标体系，并利用熵值法确定指标权重，进而对土壤环境承载力进行评价分析；孔子强等25建立 PSR 模型指标体系，运用模糊综合评价法对扎龙湿地的生态承载力进行评价。目前 PSR 模型在生态安全评价、生态环境承载力评价等方面应用较多。PSR 模型体现了人类与环境之间的压力状态响应关系，即人类活动对环境施加了压力，从而使环境改变了原有的状态，又通过人类响应活动来恢复环境26。本文采用 PSR 模型对 20152021 年大连市水资源承载力进行评价，通过构建综合评价指标体系，描述“十三五”期间大连市水资源承载力变化趋势，并分析变化原因，为管理部门优化产业结构，调整宏观政策以提升水资源承载力提供技术支撑。2构建指标体系为更好地反映大连市水资源承载力，遵循全面性、客观性、可比性、可操作性等原则，共选择 16 项指标构建指标体系。其中，压力类 7 项指标，状态类4 项指标，响应类 5 项指标（见表 1）。时间跨度选择20152021 年，便于对比“十三五”时期前后大连市水资源承载力变化趋势。所有数据均来源于大连市历年国民经济和社会发展统计公报及统计年鉴。表 1大连市水资源承载能力综合评价指标体系注：大型企业为年主营业务收入 2 000 万元及以上工业企业。3数据处理31标准化处理由于各项指标表征数量级不同，计量单位不同，为便于统计和评价，首先要对数据进行标准化处理。本文采用极差法27对数据进行标准化处理，该方法是对原始数据的线性转换，得到的标准化数据全部归一到 0，1 之间，从而进行数据计算。正向指标为：Sij=Xij-Xij（min）Xij（max）-Xij（min）（1）负向指标为：Sij=Xij（max）-XijXij（max）-Xij（min）（2）式中，Xij为指标数值；i 为指标种类；j 为年度类别；类别指标单位指标属性压力人均用水量m3负人均GDP万元负人均公园绿地面积m2正第三产业占比%正污水年排放量万m3负工业废水排放量万m3负大型企业取水量万m3负大型企业用水量万m3负状态户籍人口万人负人口自然增长率负粮食种植面积万hm2负年降水量mm正响应万元GDP用水量m3负工业废水氨氮排放量t负工业废水化学需氧量排放量t负污水处理率%正65Xij（max）与 Xij（min）分别为第 i 类指标的最大值和最小值；Sij为第 i 类指标第 j 年度的标准化值。为便于计算，将标准化后 Sij为 0 的数值改为 0001，因此，0Sij1。32确定权重信息熵最早被申农引入信息论，并在社会经济、工程技术等多个领域得到广泛应用28。熵权法29通过信息熵对各个指标的熵权进行计算，并据此对指标的权重进行修正后实现重新分配。熵权法能够反映各个指标自身的变异程度，赋权结果更具有客观性和可靠性。通过公式（3）（6）计算各项指标权重。概率矩阵为：pij=Sijmj=1Sij（3）信息熵为：ei=-1ln（m）mj=1pijln（pij）（4）信息熵冗余度为：di=1-ei（5）熵权为：Wi=dini=1di（6）式中，m 为年度总数；n 为指标总数；pij为第 i 类指标第 j 年度标准化值的比重；ei为第 i 类指标的信息熵值；di为第 i 类指标的信息熵冗余度；Wi为第 i 类指标的权重。33计算指数根据公式（7）（8），可以计算不同年份各类指标分指数数值以及水资源承载力指数数值。分指数计算公式为：Cij=WiSij（7）指数计算公式为：Cj=ni=1Cij（8）式中，Cij为第 i 类指标第 j 年度水资源承载力分指数数值；Cj为第 j 年度水资源承载力指数数值。4结果分析41指标体系权重根据公式（1）（6），结合不同指标各年度数值，计算后得到大连市水资源承载力指标体系中各项指标权重，见表 2。表 2大连市水资源承载力指标权重由表 2 可见，在 3 个类别中，压力类指标所占权重最大，为 043。在 16 项指标中，大型企业取水量权重最大，为 011。在 16 项指标中，权重超过 005 的指标有 9 项，其中，压力类指标 4 项（第三产业占比、工业废水排水量、大型企业取水量和大型企业用水量），状态类指标 2 项（粮食种植面积和年降水量），响应类指标 3 项（工业废水氨氮排放量、工业废水化学需氧量排放量和污水处理率）。42承载力分指数根据公式（7），计算得到大连市 20152021 年各项指标的水资源承载力分指数，见表 3。类别权重指标单位权重压力0.43人均用水量m30.04人均GDP万元0.05人均公园绿地面积m20.04第三产业占比%0.06污水年排放量万m30.04工业废水排放量万m30.07大型企业取水量万m30.11大型企业用水量万m30.06状态0.26户籍人口万人0.05人口自然增长率0.05粮食种植面积万hm20.09年降水量mm0.07响应0.31万元GDP用水量m30.05工业废水氨氮排放量t0.07工业废水化学需氧量排放量t0.08污水处理率%0.0766环境保护与循环经济按 3 个类别划分，得到 20152021 年各类别指标水资源承载力分指数变化趋势，见图 1。分指数越高，说明该类别指标的水资源承载力越大。图 120152021 年大连市水资源承载力分指数变化趋势压力类指标承载力分指数在 2017 年最高，2021年最低，自 2020 年开始下降明显，对比 2019 年和2020 年压力类各项指标，人均 GDP 上升和第三产业占比下降是影响压力类指标分指数下降的主要原因，人均 GDP 上升是历年总体变化趋势，第三产业占比下降明显与疫情有关。状态类指标承载力分指数除 2016 年和 2020 年下降外，整体呈上升趋势。2016 年最低，2019 年最高