李治軍，汪 超

(1.黑龍江大學(xué)水利電力學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150081；2.黑龍江大學(xué)寒區(qū)地下水研究所，黑龍江 哈爾濱 150081)

隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展與人口的不斷增加，人類(lèi)社會(huì)對(duì)于水資源的需求日益劇增[1]。水是人類(lèi)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的基本條件之一，人類(lèi)的生存和發(fā)展無(wú)時(shí)無(wú)刻都離不開(kāi)水[2]。中國(guó)水資源的總量雖然位居世界第四，然而水資源時(shí)空分布不均[3]。自改革開(kāi)放以來(lái)，經(jīng)濟(jì)的大幅度上升對(duì)水資源可持續(xù)發(fā)展提出了更高的要求，對(duì)水資源進(jìn)行合理準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)也提出更高的要求[4]。水資源評(píng)價(jià)是對(duì)水資源的數(shù)量、質(zhì)量、時(shí)空分布特征以及開(kāi)放利用條件的評(píng)估分析過(guò)程[5]，水資源承載力作為水資源評(píng)價(jià)的一種，它對(duì)于衡量一個(gè)地區(qū)的水資源能否支撐當(dāng)?shù)厝丝?、?jīng)濟(jì)、社會(huì)環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

綜合水資源承載力的評(píng)價(jià)方法，目前廣泛應(yīng)用的有模糊綜合評(píng)價(jià)法[6]、主成分分析法[7]、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法[3]等。在對(duì)水資源承載力進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，大多數(shù)研究趨向于對(duì)空間領(lǐng)域分析，如劉佳駿等[2]對(duì)高原喀斯特山區(qū)水資源承載力的評(píng)估及模擬，焦隆等[5]、劉建廳等[8]與王江等[9]分別對(duì)桂林市、河南省各地級(jí)市以及陜西省關(guān)中地區(qū)水資源承載力的評(píng)價(jià)研究，整體來(lái)看，對(duì)區(qū)域水資源承載力時(shí)空上變化的研究不多，然而對(duì)一個(gè)區(qū)域進(jìn)行多年的水資源承載力分析評(píng)價(jià)，通過(guò)分析結(jié)果數(shù)據(jù)的波動(dòng)，對(duì)于分析一個(gè)區(qū)域水資源未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)有著重要的參考性，同時(shí)為中國(guó)水資源可持續(xù)發(fā)展、水資源綜合管理和優(yōu)化配置提供了決策依據(jù)[10]。

水資源承載力研究中，一般在確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重時(shí)，主要是基于AHP法或改進(jìn)AHP法，如王奕淇等[11]在基于SD與AHP模型的流域水資源承載力仿真研究中，對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)賦權(quán)時(shí)采用AHP法，通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查和訪(fǎng)談的形式，并結(jié)合專(zhuān)家意見(jiàn)，對(duì)問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果進(jìn)行整理，以此構(gòu)造出判斷矩陣。李少朋等[12]在基于AHP-TOPSIS模型的江蘇省水資源承載力評(píng)價(jià)中，在確定指標(biāo)權(quán)重時(shí)則采用改進(jìn)的AHP法，利用指數(shù)標(biāo)度法與AHP相結(jié)合，以此構(gòu)造的判斷矩陣一致性好，計(jì)算結(jié)果準(zhǔn)確。但是AHP法存在一定的主觀性，忽略了原始數(shù)據(jù)所要傳達(dá)的信息熵，然而熵權(quán)法可以正好彌補(bǔ)這一缺陷，采用熵權(quán)法與AHP相結(jié)合的綜合賦權(quán)法可以使研究結(jié)果更具有可靠性與科學(xué)性。

1 研究區(qū)域概況

江蘇省，位于長(zhǎng)江三角洲地區(qū)，全省面積10.72萬(wàn)km2，是全國(guó)唯一一個(gè)所有地級(jí)行政區(qū)都躋身百?gòu)?qiáng)的省份，人口眾多，根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示，2021年常住人口達(dá)到8 505.4萬(wàn)人。地理位置優(yōu)越，跨江濱海、湖泊眾多，主要以亞熱帶季風(fēng)氣候-溫帶季風(fēng)氣候?yàn)橹?，氣候溫和、水量適中，境內(nèi)多年平均水資源量436.57億m3，多年平均人均水資源量為519.43 m3。

2 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1 基于TOPSIS模型的基本原理

TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)由C.L.Hwang和K.Yoon于1981年首次提出[9]，TOPSIS法是綜合評(píng)價(jià)的一種常用方法，能夠充分利用原始數(shù)據(jù)的信息，計(jì)算出所評(píng)價(jià)目標(biāo)與最優(yōu)、最劣項(xiàng)目方案的歐式距離[13]，其結(jié)果能精確地反映各評(píng)價(jià)方案之間的差距。得到各個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的最優(yōu)解與相對(duì)貼近度后，根據(jù)其大小做最終排序，作為評(píng)價(jià)方案優(yōu)劣的基礎(chǔ)，然后對(duì)水資源承載力進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，具體建模步驟如下[14]。

a)構(gòu)建決策矩陣。假設(shè)有n個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象，m個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，構(gòu)成決策矩陣X=(xij)n×m:

(1)

b)構(gòu)建無(wú)量綱化決策矩陣V=(bij)n×m:

極大型指標(biāo)：

(2)

極小型指標(biāo)：

(3)

式中xjmin、xjmax——同一評(píng)價(jià)指標(biāo)的最小值、最大值。

c)確定矩陣Z的最優(yōu)向量Z+和最劣向量Z-：

(4)

(5)

(6)

(7)

e)計(jì)算得出最優(yōu)解的相對(duì)貼近度Si：

(8)

Si與水資源承載力的關(guān)系成正相關(guān)，Si越大表明承載力越大，當(dāng)Si=1時(shí)，水資源承載力最大，當(dāng)Si=0時(shí)，水資源承載力最小。

2.2 評(píng)價(jià)等級(jí)劃分

綜合考慮江蘇省區(qū)域的實(shí)際狀況，并根據(jù)相關(guān)已有研究資料，將相對(duì)貼近度分成五級(jí)[8]，即V1、V2、V3、V4、V5，V1對(duì)于人類(lèi)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)與水資源處于不協(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顟B(tài)，V2對(duì)應(yīng)人類(lèi)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)與水資源處于較差協(xié)調(diào)狀態(tài)，V3對(duì)應(yīng)人類(lèi)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)與水資源處于中等協(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顟B(tài)，V4對(duì)應(yīng)人類(lèi)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)與水資源處于較好協(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顟B(tài)，V5對(duì)應(yīng)人類(lèi)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)與水資源處于良好協(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顟B(tài)。水資源承載能力水平等級(jí)具體分區(qū)見(jiàn)表1。

表1 水資源承載能力水平等級(jí)與分區(qū)

2.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

2011—2019年江蘇省各評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于《江蘇省水資源公報(bào)》與《江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒》。

3 江蘇省水資源承載力評(píng)價(jià)分析

3.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

綜合考慮江蘇省的水資源現(xiàn)狀及特點(diǎn)，以及當(dāng)?shù)氐纳鐣?huì)經(jīng)濟(jì)和生態(tài)環(huán)境等因素，本文根據(jù)經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織(OECD)與聯(lián)合國(guó)環(huán)境規(guī)劃署(UNWP)提出了“壓力-狀態(tài)-響應(yīng)”(PSR)模型構(gòu)建水資源承載力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[15]。壓力模型表征人類(lèi)活動(dòng)對(duì)大自然造成的干擾和壓力；狀態(tài)模型表征各種因素長(zhǎng)期作用于自然要素的結(jié)果，反映當(dāng)前自然條件和特性；響應(yīng)模型表征人類(lèi)面臨自然問(wèn)題所采取的對(duì)策與措施[22]。PSR模型遵循“原因—效果—社會(huì)響應(yīng)”邏輯順序[16]，目前，PSR模型主要運(yùn)用于生態(tài)安全評(píng)價(jià)、生態(tài)環(huán)境承載力評(píng)價(jià)等[17-21]。該模型的主要優(yōu)勢(shì)在于能夠清晰地描繪外界壓力、系統(tǒng)狀態(tài)和響應(yīng)決策與行動(dòng)三者之間的關(guān)系，相對(duì)于“社會(huì)經(jīng)濟(jì)-水資源-生態(tài)環(huán)境”“量-質(zhì)-域-流”“以水定人、以水定地、以水定產(chǎn)”等其他評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，能夠較好的反映一個(gè)區(qū)域水資源、社會(huì)經(jīng)濟(jì)、人口與生態(tài)環(huán)境之間的復(fù)雜關(guān)系，三大模型相互影響、相互制約，形成水資源承載系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響與評(píng)估體系。

在選擇PSR模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí)，江蘇省作為中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展大省，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與生態(tài)環(huán)境建設(shè)始終位居全國(guó)前列，經(jīng)濟(jì)的發(fā)展必然帶動(dòng)人口的增加，這對(duì)江蘇省水資源的承載能力必定是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)，因此在選取壓力類(lèi)指標(biāo)時(shí)特意考慮了人均GDP以及城鎮(zhèn)化率，在選擇狀態(tài)類(lèi)指標(biāo)時(shí)考慮了人均水資源量與人口密度以及在響應(yīng)類(lèi)指標(biāo)中選擇了萬(wàn)元GDP用水量、建成區(qū)綠化覆蓋率等有非常大可能對(duì)江蘇省水資源承載力造成影響的因素，同時(shí)為了反映城市污染物的排放對(duì)江蘇省水資源承載力的影響，針對(duì)性的選取了城鎮(zhèn)生活污水排放量、城市COD排放量、城市氨氮排放量等因素作為此次參評(píng)指標(biāo)。具體選取情況見(jiàn)表2，江蘇省2011—2019年水資源承載力各指標(biāo)值見(jiàn)表3。

表2 水資源承載能力綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

表3 江蘇省2011—2019年水資源承載力各指標(biāo)值

3.2 權(quán)重的確定

對(duì)于水資源承載力的評(píng)價(jià)，由于涉及的因素眾多，包括自然因素、社會(huì)因素、經(jīng)濟(jì)因素等等，不同的因素對(duì)其的影響程度又不一樣，因此在對(duì)水資源承載力進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，應(yīng)首先計(jì)算出各指標(biāo)的權(quán)重來(lái)量化各評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)水資源承載力的影響度。對(duì)于權(quán)重的計(jì)算，目前現(xiàn)有的方法有AHP、比較矩陣法等的主觀法與熵權(quán)法等的客觀法，由于熵權(quán)法存在過(guò)度依賴(lài)參評(píng)指標(biāo)變化率的不足，而AHP主要依據(jù)專(zhuān)家的經(jīng)驗(yàn)來(lái)確定各指標(biāo)的重要度，主觀性太強(qiáng)，因此本文采用主客觀相結(jié)合的綜合賦權(quán)法來(lái)確定指標(biāo)權(quán)重，首先利用AHP確定“壓力類(lèi)、狀態(tài)類(lèi)、響應(yīng)類(lèi)”的權(quán)重，根據(jù)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)首先對(duì)“三類(lèi)”在影響江蘇省水資源承載能力重要度方面有了初步判斷，避免了區(qū)域性差異對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響，其次利用熵權(quán)法確定各自所含指標(biāo)的權(quán)重，保留了數(shù)據(jù)所要傳達(dá)的信息熵，使得評(píng)價(jià)結(jié)果更嚴(yán)謹(jǐn)、更科學(xué)。

表4 PSR模型“壓力類(lèi)、狀態(tài)類(lèi)、響應(yīng)類(lèi)”的判斷矩陣

b)熵權(quán)法確定客觀權(quán)重。利用熵權(quán)法來(lái)確定每個(gè)參評(píng)指標(biāo)的客觀權(quán)重，在計(jì)算指標(biāo)權(quán)重時(shí)，對(duì)“壓力類(lèi)、狀態(tài)類(lèi)、響應(yīng)類(lèi)”三大類(lèi)中每一類(lèi)進(jìn)行單獨(dú)考慮，應(yīng)使得每一類(lèi)的指標(biāo)權(quán)重總和為1。熵權(quán)法具體計(jì)算步驟見(jiàn)參考文獻(xiàn)[25]，計(jì)算結(jié)果分別為：

wz1={0.1187,0.2337,0.1104,0.1062,0.1153,0.1520,0.1637}，

wz2={0.1440,0.0930,0.1039,0.1593,0.1162,0.2024,0.1812}，

wz3={0.2234,0.1819,0.1848,0.2054,0.2046}

式中wz1、wz2、wz3分別為壓力類(lèi)、狀態(tài)類(lèi)、響應(yīng)類(lèi)各參評(píng)指標(biāo)的客觀權(quán)重。

c)確定最終權(quán)重。采用綜合賦權(quán)法確定PSR模型各評(píng)價(jià)指標(biāo)的最終權(quán)重，將“壓力類(lèi)、狀態(tài)類(lèi)、響應(yīng)類(lèi)”的類(lèi)別權(quán)重值與其內(nèi)各項(xiàng)參評(píng)指標(biāo)的權(quán)重值相乘，見(jiàn)式(9)，以此得到各參評(píng)指標(biāo)的最終權(quán)重，具體情況見(jiàn)表5。

(9)

式中w1、w2、w3——壓力類(lèi)、狀態(tài)類(lèi)、響應(yīng)類(lèi)評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合權(quán)重的列向量；k1、k2、k3——三大類(lèi)別的類(lèi)別權(quán)重值；α1、α2、α3——各類(lèi)別指標(biāo)層權(quán)重的列向量。

3.3 基于TOPSIS模型計(jì)算貼近度

為了消除各指標(biāo)量綱的影響，首先對(duì)江蘇省2011—2019年水資源承載力各指標(biāo)值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，根據(jù)式(2)、(3)得到無(wú)量綱化決策矩陣V=(bij)n×m為:

表5 江蘇省水資源承載力各評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重

基于以上無(wú)量綱化決策矩陣，由式(4)—(8)計(jì)算出2011—2019年江蘇省水資源承載力的歐氏距離與相對(duì)貼近度，見(jiàn)表6。

表6 TOPSIS模型的相對(duì)貼近度評(píng)價(jià)結(jié)果

3.4 結(jié)果分析與討論

根據(jù)表6的相對(duì)貼近度評(píng)價(jià)結(jié)果和表1的水資源承載能力分區(qū)，確定各年份的承載能力等級(jí)，見(jiàn)表7。并繪制歐氏距離的評(píng)價(jià)結(jié)果與相對(duì)貼近度變化，見(jiàn)圖1。由表7可知2011—2019年江蘇省水資源承載能力相對(duì)貼近度的平均值為0.497，水資源承載能力在此期間整體處于中等水平，其中相對(duì)貼近度最高值為2014年的0.582，最低值為2015年的0.406，其值均高于較弱承載能力等級(jí)界值0.4，表明在本評(píng)價(jià)年限內(nèi)，江蘇省的水資源開(kāi)發(fā)利用已初具一定規(guī)模，但是仍具有一定的開(kāi)發(fā)利用潛力。

表7 江蘇省水資源承載力評(píng)價(jià)

圖1 歐式距離與貼近度評(píng)價(jià)結(jié)果

由圖1可以看出相對(duì)貼近度值在2011—2014年呈現(xiàn)穩(wěn)步增長(zhǎng)趨勢(shì)，在2015年相對(duì)貼近度值突然下降，達(dá)到所研究年限里的最低值，其值即將達(dá)到較弱承載能力界定值，表明此時(shí)江蘇省水資源開(kāi)發(fā)利用程度過(guò)高，本地的水資源已經(jīng)不能夠很好的滿(mǎn)足社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)水資源的需求。但2015年以后相對(duì)貼近度值重新出現(xiàn)增長(zhǎng)，經(jīng)過(guò)比較2011—2019年城市人均COD排放量與城市人均氨氮排放量，見(jiàn)圖2,發(fā)現(xiàn)2015年到2016年城市人均COD排放量與城市人均氨氮排放量均有大幅度下降，這對(duì)2015年以后江蘇省水資源承載力的提高起到了促進(jìn)作用。在接下來(lái)的4年內(nèi)，相對(duì)貼近度值雖有波動(dòng)，但是波動(dòng)并不大，其值均在0.45～0.47，說(shuō)明江蘇省水資源承載能力已經(jīng)趨于平穩(wěn)狀態(tài)，已經(jīng)逐漸轉(zhuǎn)向良好態(tài)勢(shì)發(fā)展，且隨著國(guó)家對(duì)水資源保護(hù)的重視度越來(lái)越高，2016年《關(guān)于全面推行河長(zhǎng)制的意見(jiàn)》的印發(fā)以及各種環(huán)境保護(hù)法的出臺(tái)，未來(lái)幾年內(nèi)江蘇省水資源承載力出現(xiàn)降低的可能性較低，且有可能水資源承載能力會(huì)得到進(jìn)一步提高。從江蘇省地域特征來(lái)看，江蘇省可劃分為蘇南、蘇中和蘇北三區(qū)，根據(jù)《2020年江蘇省水資源公報(bào)》，蘇南、蘇中和蘇北三區(qū)用水量分別為180.0億、105.8億、166.9億m3，萬(wàn)元工業(yè)增加值用水量分別為35.4、33.2、11.7 m3?？芍K南地區(qū)相對(duì)于蘇中和蘇北地區(qū)，水資源開(kāi)發(fā)利用程度稍高，在未來(lái)江蘇省水資源發(fā)展中，應(yīng)繼續(xù)貫徹“節(jié)水優(yōu)先、空間均衡、系統(tǒng)治理、兩手發(fā)力”的治水方針，進(jìn)一步地提高江蘇省水資源承載能力。

圖2 城市人均COD與氨氮排放量變化曲線(xiàn)

目前，針對(duì)江蘇省水資源承載能力的計(jì)算，已有不少專(zhuān)家學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了研究，如劉英杰等[22]在對(duì)長(zhǎng)江三角洲的水資源承載力評(píng)價(jià)中，以云模型與PSR模型構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，通過(guò)AHP確定權(quán)重與計(jì)算隸屬度判定評(píng)價(jià)等級(jí)；沈時(shí)等[26]在評(píng)價(jià)江蘇省水資源承載能力時(shí)，采用組合權(quán)重-MNCM法，以改進(jìn)AGA-AHP法以?xún)?yōu)化專(zhuān)家評(píng)價(jià)矩陣并確定主觀權(quán)重，采用多維正態(tài)云模型法得到確定度；趙宏臻等[27]則采用主成分分析法對(duì)江蘇省水資源承載力從時(shí)間角度進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。本文在此基礎(chǔ)上，考慮了使用PSR模型確定評(píng)價(jià)指標(biāo),熵權(quán)法與AHP相結(jié)合的綜合賦權(quán)法來(lái)確定指標(biāo)權(quán)重，且基于TOPSIS模型計(jì)算出相對(duì)貼近度，以此判定承載力等級(jí)。其最終評(píng)價(jià)結(jié)果與本文所得結(jié)果都基本相同，江蘇省水資源承載能力處于中等水平，基本處在臨界承載與可承載之間，承載能力基本穩(wěn)定且有上升發(fā)展趨勢(shì)。

4 結(jié)論

a)在對(duì)江蘇省進(jìn)行水資源承載力評(píng)價(jià)時(shí)，本文基于江蘇省水資源系統(tǒng)的復(fù)雜性，在選擇評(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí)運(yùn)用PSR模型的“壓力類(lèi)、狀態(tài)類(lèi)、響應(yīng)類(lèi)”這三大類(lèi)指標(biāo)，充分考慮了水資源的自然屬性、社會(huì)經(jīng)濟(jì)屬性以及生態(tài)屬性。同時(shí)為了能更系統(tǒng)地反映各指標(biāo)對(duì)水資源承載力的影響力，本研究使用熵權(quán)法與AHP相結(jié)合的綜合賦權(quán)法確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的最終權(quán)重，既保留了數(shù)據(jù)傳達(dá)的信息熵，也充分考慮了研究區(qū)域的實(shí)際情況，使得評(píng)價(jià)結(jié)果更具科學(xué)性。

b)通過(guò)TOPSIS法計(jì)算出各個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的歐式距離與相對(duì)貼近度，依據(jù)相對(duì)貼近度越大，承載能力越大的原則，對(duì)計(jì)算出的貼近度進(jìn)行等級(jí)劃分，評(píng)價(jià)結(jié)果顯示：2011—2019年江蘇省水資源承載能力整體處于中等水平，貼近度最高值為2014年的0.582，最低為2015年的0.406，2015年以后相對(duì)貼近度值重新出現(xiàn)增長(zhǎng)，2016—2017年相對(duì)貼近度值雖有波動(dòng)，但是波動(dòng)值均在0.45～0.47，說(shuō)明總體上江蘇省水資源承載能力在向好的方向發(fā)展。