王成軍，趙 丹，王秉琦，馮 濤，張 煒，董明放

(1.西安建筑科技大學(xué) 管理學(xué)院，陜西 西安 710055；2.陜西省地質(zhì)調(diào)查院，陜西 西安 710054)

水作為生命賴以生存的物質(zhì)資源，與人類生活、自然生態(tài)息息相關(guān).隨著可持續(xù)發(fā)展理念的提出，水環(huán)境作為評價可持續(xù)發(fā)展的重要內(nèi)容，因為受到人類社會環(huán)境的干擾，存在安全、污染、資源短缺等問題，學(xué)者們對于水環(huán)境的相關(guān)研究有著必要的理論和應(yīng)用價值.首先在研究內(nèi)容方面，學(xué)者們在水環(huán)境承載力[1]，水環(huán)境治理，水環(huán)境安全[2]，脆弱性評價[3]等方面進行了研究，也有部分學(xué)者就水環(huán)境與城鎮(zhèn)化[4]、社會經(jīng)濟[5]、旅游活動[6]等進行了系統(tǒng)與系統(tǒng)之間的耦合研究.在研究空間上，學(xué)者們從省域[7]、區(qū)域[8]、流域[9]以及自然生態(tài)區(qū)[10]等不同空間層次展開探索.在研究方法上，通過構(gòu)建指標(biāo)體系，采用包括熵權(quán)模糊綜合模型[11]、云模型[12]、主成分分析[13]、層次分析法[14]等不同方法進行測算.在構(gòu)建評價指標(biāo)方面，王英剛等[15]構(gòu)建的指標(biāo)體系不僅包括了水資源相關(guān)，還包括了社會經(jīng)濟和水污染控制相關(guān)；鄭博福[16]構(gòu)建了融合水資源、水環(huán)境、水生態(tài)、土地生態(tài)服務(wù)功能等4個維度的水環(huán)境承載力評估體系；曹文平[17]從壓力-狀態(tài)-響應(yīng)即PSR三個維度進行了指標(biāo)構(gòu)建；萬生新等[18]則采用DPSIR即驅(qū)動力-壓力-狀態(tài)-影響-響應(yīng)進行了指標(biāo)構(gòu)建，從而對水生態(tài)進行安全評價.

縱觀現(xiàn)有水環(huán)境的研究成果較多，但大都與其他系統(tǒng)進行了耦合，例如與城市化、社會、經(jīng)濟等系統(tǒng)耦合，較為單一；研究空間上不同層次均有涉獵，但對市域尺度下的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展研究相對欠缺；方法模型各有優(yōu)劣，對于指標(biāo)體系的構(gòu)建則難以形成統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn).因此，本文的研究意在解決四個關(guān)鍵問題：一是關(guān)于評價指標(biāo)體系的構(gòu)建研究；二是評價方法及模型的選擇研究；三是對樣本即市域尺度下陜西省的10個地級市展開實例研究；四是對協(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顟B(tài)的影響因素研究.

1 研究設(shè)計

基于前人研究成果，借助DPSIR模型篩選相關(guān)指標(biāo)因子，構(gòu)建適用于測度陜西水環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展指標(biāo)體系，歸一化矩陣，并采用熵值法來確定指標(biāo)權(quán)重矩陣.通過綜合評價法求得各子系統(tǒng)評價值，運用耦合協(xié)調(diào)模型計算耦合度、耦合協(xié)調(diào)度，判斷陜西省水環(huán)境的協(xié)調(diào)程度，并采用Arcgis軟件繪制時空格局圖，進行時空演化分析，最后探究水環(huán)境協(xié)調(diào)的影響因素.

1.1 研究區(qū)域

陜西省位于中國中部，地跨黃河、長江兩大流域，總面積20.56萬m2.長江流域占全省面積35.2%，黃河流域占全省面積64.8%.地理位置上分為陜北、陜南和關(guān)中三大區(qū)域，包括十大地級市，其中陜北(陜北高原)包括延安市和榆林市，陜南(秦巴山地)包括商洛、安康和漢中，關(guān)中(關(guān)中平原)包括銅川、渭南、咸陽、寶雞、西安，以及兩個縣級市.本文基于數(shù)據(jù)可獲取性，剔除興平、華陰、韓城這幾個縣級市，以陜西省的10個地級市為研究對象，分別是西安、銅川、寶雞、咸陽、渭南、延安、漢中、榆林、安康和商洛.

1.2 指標(biāo)體系構(gòu)建

DPSIR理論源于1993年，由PSR理論與DSR理論擴展而來.為全面反映水環(huán)境的系統(tǒng)內(nèi)影響，本文采用該理論，主要包括5個模塊，D代表驅(qū)動力，P表示壓力、S狀態(tài)、I影響、R響應(yīng).DPSIR理論框架如圖1所示，其中,驅(qū)動力子系統(tǒng)產(chǎn)生壓力，并對其他子系統(tǒng)產(chǎn)生影響，壓力與狀態(tài)子系統(tǒng)互為反哺和惡化關(guān)系，狀態(tài)響應(yīng)互為改善，響應(yīng)緩解壓力并激勵影響子系統(tǒng)，影響子系統(tǒng)補償響應(yīng)子系統(tǒng)，五個要素之間互相影響，互為反饋.

圖1 DPSIR理論框架

驅(qū)動力子系統(tǒng)主要為社會經(jīng)濟指標(biāo)，對水環(huán)境無直接的影響，但存在間接的影響，來源于人口和經(jīng)濟指標(biāo)，包括X1人口自然增長率、X2人均GDP、X3第二產(chǎn)業(yè)占 GDP比重和X4地方財政一般預(yù)算收入.壓力子系統(tǒng)指對水環(huán)境整體造成壓力的指標(biāo)，包括4項負(fù)效應(yīng)指標(biāo)即X5工業(yè)用水占比、X6萬元GDP用水量、X7工業(yè)廢水排放總量和X8地表水劣V類水體比例.狀態(tài)子系統(tǒng)代表水資源的狀態(tài)和水質(zhì)狀態(tài)等，因此,指標(biāo)選取X9產(chǎn)水模數(shù)、X10水土流失面積、X11總耗水量和X12農(nóng)田灌溉畝均用水量，后三項為逆向指標(biāo).影響子系統(tǒng)是指水環(huán)境受到的影響，包括X13濕地保護率、X14地表水水質(zhì)優(yōu)良比例、X15降水量，前述子系統(tǒng)的改變而引發(fā)的影響.響應(yīng)子系統(tǒng)指人們?yōu)榱烁纳浦卫硭h(huán)境而做出的努力，包括了X16治理水土保持面積、X17廢水治理設(shè)施運行費用、X18城市生活污水處理率和X19生態(tài)環(huán)境用水比重.指標(biāo)體系如表1所示.

表1 陜西省水環(huán)境DPSIR系統(tǒng)指標(biāo)體系

1.3 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

評價指標(biāo)原始數(shù)據(jù)主要來源于2004年到2020年的《陜西省統(tǒng)計年鑒》、《中國城市統(tǒng)計年鑒》和《水資源公報》，并參考各地級市統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)進行補充，部分指標(biāo)值通過二次計算得到.由于統(tǒng)計年鑒中人均生產(chǎn)總值2004年以前按照戶籍人口計算，2005年以后按照常住人口計算，為避免結(jié)果的誤差性，最終選擇采用2004-2019年的數(shù)據(jù)，初步構(gòu)建原始數(shù)據(jù)表.

由于統(tǒng)計年鑒不同年份數(shù)據(jù)字段不同，在收集數(shù)據(jù)時存在缺失值，為彌補信息缺失，需進行缺失值處理，本文參考龐新生[19]做法，采用多重插補缺失值.在軟件的選擇上，使用了SPSS 22軟件，并對插補全的數(shù)據(jù)進行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，基于標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)進行后續(xù)的計算模擬分析.評價指標(biāo)及權(quán)重見表1.

2 模型方法

2.1 熵值法原理

指標(biāo)確權(quán)的方法主要分為主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法，熵值法作為一種客觀賦權(quán)方法來說，相比較主觀賦權(quán)法能夠消除主觀因素的影響，相比較其他客觀賦權(quán)法計算快速準(zhǔn)確.傳統(tǒng)的熵值法計算存在不同年份的數(shù)據(jù)之間不可比的情況，本文采用改進后的熵值法，能夠有效避免該問題，即將所有年份的指標(biāo)同時進行計算，具體操作計算步驟如下：

(1)

i=1,2,…,m;j=1,2,…,n

第二步信息熵和效用值計算

(2)

(3)

gj=1-ej

(4)

第三步權(quán)重計算

(5)

第四步樣本的綜合指數(shù)計算

(6)

Yk是第i年的綜合指數(shù)，要想得到歷年該城市的綜合評價值，本文采用時間加權(quán)法進行計算，設(shè)wt為時間加權(quán)系數(shù)，則這個城市在該時間內(nèi)各個系統(tǒng)的總體綜合評價值為

Y總=wt×Yk

(7)

(8)

Y總即評價城市的歷年加總后的綜合評價指數(shù)，該值越大說明城市發(fā)展水平越高，越高越好.

2.2 耦合度模型

為定量計算u1，u2兩個不同系統(tǒng)之間的相互作用強度，本文參考王成[20]、邢霞[21]、張文愛的做法[22]，借鑒物理學(xué)中的容量耦合概念及容量耦合系數(shù)模型，則多個系統(tǒng)相互作用耦合度模型為

(9)

計算出來的結(jié)果Cn越大，則表明n個系統(tǒng)之間的耦合強度越大，相互作用越強烈.本文的指標(biāo)體系為5個系統(tǒng),即n=5.

2.3 耦合協(xié)調(diào)模型

耦合度C值表示了不同系統(tǒng)之間的耦合強弱程度，但不能夠反映兩者之間的相互作用程度，當(dāng)兩個系統(tǒng)的分值都很高或者都很低的時候，計算出來的耦合度也會很高，那由此得出的結(jié)論也不確切. 因此，需要對該模型進行進一步的改進，使模型不僅能夠反映系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)程度，還能夠體現(xiàn)出協(xié)調(diào)水平的高低. 改進的耦合協(xié)調(diào)模型為：

(10)

T=au1+bu2+cu3+du4+eu5

(11)

式中，D為耦合協(xié)調(diào)度；C為耦合度；T為社會和生態(tài)系統(tǒng)的綜合發(fā)展指數(shù)，反映二者的整體效益水平；a、b、c、d、e為待定參數(shù)，且滿足a+b+c+d+e=1，本文認(rèn)為社會與生態(tài)系統(tǒng)同樣重要，假設(shè)a=b=c=d=e.耦合協(xié)調(diào)度D值越大，系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展水平越高.

耦合協(xié)調(diào)度D值介于0～1之間，該值越大說明系統(tǒng)間協(xié)調(diào)程度越高；反之，則越低.對0～1之間的耦合協(xié)調(diào)度進行等級劃分,耦合協(xié)調(diào)度等級及對應(yīng)的協(xié)調(diào)程度劃分標(biāo)準(zhǔn)如下表所示:

表2 耦合協(xié)調(diào)度等級劃分標(biāo)準(zhǔn)

3 結(jié)果分析

3.1 陜西省水環(huán)境DPSIR系統(tǒng)時序分析

為進一步直觀地體現(xiàn)陜西省水環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展情況，按照時間加權(quán)公式將2004年到2019年的數(shù)據(jù)進行綜合計算，分別計算陜西省的綜合發(fā)展指數(shù)、耦合度、耦合協(xié)調(diào)度，利用ArcGIS10.2軟件制作空間分布圖，由圖2可知，陜西省水環(huán)境的綜合評價值從0.16上升到0.22，呈上升趨勢，耦合度從0.65到0.79，協(xié)調(diào)耦合度則由0.51的勉強協(xié)調(diào)達到2019年的0.7也即中級協(xié)調(diào)，整體均呈現(xiàn)上升趨勢，且整體高耦合中度協(xié)調(diào)，穩(wěn)中有進，態(tài)勢良好.全省總體維持在0.05～0.3的區(qū)間內(nèi)，全省的水環(huán)境在過去16年間整體達到勉強協(xié)調(diào)程度以上狀態(tài)，從2004年到2019年，16年間跨越了3個階段，驅(qū)動力-壓力-狀態(tài)-影響-響應(yīng)各子系統(tǒng)之間也高度耦合，在2011年達到峰值最高耦合度達到0.841,后面下降并趨于穩(wěn)定.

圖2 2004—2019陜西省水環(huán)境DPSIR系統(tǒng)耦合度、協(xié)調(diào)度與綜合評價值時序變化

分析模型計算結(jié)果，在2012年各市均處于一個波谷，究其原因是各市的響應(yīng)子系統(tǒng)均有不同程度的降低，尤其銅川在這一年的響應(yīng)子系統(tǒng)得分降低了80%；西安市則在2010年達到峰值0.256 3，源于響應(yīng)子系統(tǒng)的增加值；榆林市和延安市2011年的綜合評價值急速增加也同理.

如表3所示，該數(shù)據(jù)反映了2004—2019年的協(xié)調(diào)耦合程度的時間序列變化，局部較波動，整體呈上升趨勢，但個別存在回落狀況，然后再趨于穩(wěn)定.分析各市的協(xié)調(diào)耦合度榆林市最高，協(xié)調(diào)程度從瀕臨失調(diào)到良好協(xié)調(diào)，從最初的0.451到0.825，跨越了5個階段；銅川市協(xié)調(diào)程度最弱，雖有波動但整體仍然維持在瀕臨失調(diào)，在2011年達到了最高初級協(xié)調(diào).僅有榆林市和寶雞市在2019年達到了良好協(xié)調(diào)，表明了該時水環(huán)境的協(xié)調(diào)狀況優(yōu)于其他各市.

表3 2004-2009各市耦合協(xié)調(diào)程度

3.2 陜西省水環(huán)境時空間格局分析

3.2.1 陜西省水環(huán)境整體時空格局

通過ArcGIS 10.2軟件繪制如圖5所示的陜西省綜合發(fā)展指數(shù)(左)、耦合度(中)、耦合協(xié)調(diào)度(右)時空格局圖.從綜合評價值來看，陜西基本上分為兩個區(qū)域，一個區(qū)域綜合評價值較高在0.2～0.25區(qū)間，包括除了渭南以外的關(guān)中地區(qū)和漢中、商洛，另一個區(qū)域的綜合評級在0.15～0.2之間，包括陜北地區(qū)及渭南、安康市.從耦合度來看，則較為分散，西安市的耦合度最低，居于中間，延安市耦合度最高.從協(xié)調(diào)耦合度來看，同耦合度的分布類似.整體來看，西安市作為陜西省會城市，其水環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展程度與其經(jīng)濟發(fā)展程度不成正比.

3.2.2 陜西省各市水環(huán)境耦合度時空格局

為更加細致刻畫出陜西省內(nèi)部10個城市的水環(huán)境DPSIR系統(tǒng)耦合度指數(shù)之間的對比，自2004—2019年隔5年為代表，通過ArcGIS 10.2軟件繪制如圖4所示2004年、2009年、2014年和2019年的耦合度時空格局圖.2004年、2009年、2014年和2019年陜北區(qū)域的社會生態(tài)耦合度指數(shù)分別為0.726、0.686、0.927、0.96，陜南區(qū)域的耦合度分別為0.551、0.652、0.678、0.929，關(guān)中一帶的耦合度分別為0.682、0.668、0.689、0.772.可以看出，計算期間內(nèi)陜西省水環(huán)境耦合度指數(shù)陜北陜南地區(qū)的耦合度高于關(guān)中地區(qū)，整體呈現(xiàn)上重下輕狀，表現(xiàn)為陜南陜北地區(qū)水環(huán)境DPSIR系統(tǒng)之間的關(guān)聯(lián)性高于關(guān)中地區(qū)，關(guān)中地區(qū)水環(huán)境各系統(tǒng)之間的緊密結(jié)合性有待增強.

圖3 陜西省綜合時空格局圖

圖4 2004、2009、2014、2019年耦合度時空格局圖

圖5 2004、2009、2014、2019年耦合協(xié)調(diào)度

3.2.3 陜西省各市水環(huán)境耦合協(xié)調(diào)度時空格局

為進一步探討陜西省內(nèi)不同地區(qū)的協(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顩r.一方面從時序變化上看，2004年、2009年、2014年和2019年陜北地區(qū)耦合協(xié)調(diào)度指數(shù)分別0.513 5、0.553 5、0.702 5和0.787，陜南地區(qū)分別為0.514 3、0.556 7、0.625 3和0.657 7，關(guān)中地帶協(xié)調(diào)指數(shù)為0.518 4、0.542 2、0.591 2和0.690 6，陜西省的整體耦合協(xié)調(diào)度分別為0.516 2、0.548 8、0.623 7和0.7，2004年—2019年陜西省水環(huán)境的協(xié)調(diào)度指數(shù)較低，16年間僅跨越了3個階段，且協(xié)調(diào)水平仍然較低.另一方面從空間變化上，通過圖5時空格局圖可將陜西分為三個層次的城市地區(qū)，第一個層次為延安、榆林、西安和寶雞，2019年均達到了中級或良好協(xié)調(diào)狀態(tài)；第二層次為咸陽、渭南、商洛、安康和漢中市；第三層次為銅川市，變化較慢，2019年仍處于瀕臨失調(diào)階段.

3.3 面板模型分析

為更好地解釋陜西省耦合協(xié)調(diào)度時空變化差異，從而制定更加有效的策略，本文參考國內(nèi)學(xué)者錢麗[23]等的方法，采用面板模型檢驗耦合協(xié)調(diào)度的影響因素.以指標(biāo)體系中的19個變量作為解釋變量，以耦合協(xié)調(diào)度值作為被解釋變量進行面板模型構(gòu)建.首先對面板模型面板的涉及3個模型即混合POOL模型、固定效應(yīng)FE模型和隨機效應(yīng)RE模型進行模型檢驗，便于找出最優(yōu)模型，計算結(jié)果如表4所示：F檢驗呈現(xiàn)出5%水平的顯著性F(9,22)=12.759,p=0.000<0.05，意味著相對POOL模型而言，F(xiàn)E模型更優(yōu).BP檢驗并未呈現(xiàn)出顯著性chi(1)=0.122,p=0.364>0.05，意味著相對RE模型而言，POOL模型更優(yōu).Hausman檢驗并未呈現(xiàn)出顯著性chi(18)=nan,p=nan>0.05，意味著相對FE模型而言，RE模型更優(yōu).綜上分析，本文最終以FE模型作為最終結(jié)果.

表4 面板模型檢驗結(jié)果

如表5可知，對耦合協(xié)調(diào)度指數(shù)具有顯著影響的因素分別有：(1)就人口自然增長率而言，其呈現(xiàn)出0.05水平的顯著性(t=2.401,p=0.025<0.05)，并且回歸系數(shù)值為0.008>0，說明人口自然增長率對耦合協(xié)調(diào)度值會產(chǎn)生顯著的正向影響關(guān)系.(2)針對萬元GDP用水量而言，其呈現(xiàn)出0.01水平的顯著性(t=-4.968,p=0.000<0.01)，并且回歸系數(shù)值為-0.000<0，說明萬元GDP用水量對耦合協(xié)調(diào)度值會產(chǎn)生顯著的負(fù)向影響關(guān)系.(3)針對濕地保護率而言，其呈現(xiàn)出0.05水平的顯著性(t=2.334,p=0.029<0.05)，并且回歸系數(shù)值為0.001>0，說明濕地保護率對耦合協(xié)調(diào)度值會產(chǎn)生顯著的正向影響關(guān)系.(4)針對地表水水質(zhì)優(yōu)良(達到或好于III類)比例而言，其呈現(xiàn)出0.01水平的顯著性(t=3.294,p=0.003<0.01)，并且回歸系數(shù)值為0.001>0，說明地表水水質(zhì)優(yōu)良(達到或好于III類)比例對耦合協(xié)調(diào)度值會產(chǎn)生顯著的正向影響關(guān)系.

表5 面板模型計算結(jié)果

4 結(jié)語

通過構(gòu)建陜西省水環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的評價指標(biāo)體系，采用熵值法和耦合度模型，對2004—2019年陜西省的數(shù)據(jù)進行了測算，計算出陜西省各個市歷年的綜合發(fā)展指數(shù)、耦合度、耦合協(xié)調(diào)度，并對測算結(jié)果進行了時間和空間上的對比分析.整體來看，陜西省水環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展水平呈不斷上升趨勢，前7年維持在勉強失調(diào)，于2011轉(zhuǎn)為初級失調(diào)，2019年提高到中級協(xié)調(diào)，這中間跨越了3個不同的階段，整體趨勢雖不斷提高，但離良好協(xié)調(diào)狀態(tài)差距仍然較大，有待進一步提升.從時間發(fā)展來看，陜西省各個城市的協(xié)調(diào)程度呈上升趨勢，除銅川市外，其他9個城市最終都達到了協(xié)調(diào)程度，但仍距良好協(xié)調(diào)存在較大距離，達到優(yōu)良的協(xié)調(diào)程度離不開水環(huán)境內(nèi)部系統(tǒng)兩兩之間正向反饋作用，水環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展要同步社會經(jīng)濟發(fā)展進行，驅(qū)動力與壓力之間促進，影響狀態(tài)、影響、響應(yīng)系統(tǒng)，互為正反饋，一個也不能落下.從空間分布上來看，陜南陜北的協(xié)調(diào)程度高于關(guān)中地區(qū)，銅川的協(xié)調(diào)程度最差.

最后,采用面板模型進行分析發(fā)現(xiàn)，對耦合協(xié)調(diào)度具有顯著影響的主要因素有四個，分別是人口自然增長率、萬元GDP用水量、濕地保護率和地表水水質(zhì)優(yōu)良比例.通過對這四項顯著影響因素的分析探討，在政策建議方面，本文針對陜西省現(xiàn)有水環(huán)境協(xié)調(diào)狀態(tài)，提出四個方面的建議，以期對陜西省水環(huán)境協(xié)調(diào)狀況的改善提供借鑒意義.一是完善水環(huán)境治理體系法律法規(guī)建設(shè)，強化監(jiān)督；二是人口宏觀政策的調(diào)控；三是加強環(huán)境治理，進一步增強生態(tài)治理，全面降低水污染；四是就省內(nèi)各地區(qū)不同地理位置發(fā)揮其優(yōu)勢，合理規(guī)劃城市空間，協(xié)同發(fā)展，均衡治理.