贵州省毕节市水资源生态承载力动态变化评价

官冬杰，苏 印，左太安，苏维词

(1. 重庆交通大学 河海学院，重庆 400074；2. 毕节学院 地理与生命科学学院，贵州 毕节 551700 3.重庆师范大学 地理与旅游学院，重庆400047；4.贵州科学院 山地资源研究所，贵州 贵阳 550001)



贵州省毕节市水资源生态承载力动态变化评价

官冬杰1，苏 印1，左太安2，苏维词3，4

(1. 重庆交通大学 河海学院，重庆 400074；2. 毕节学院 地理与生命科学学院，贵州 毕节 551700 3.重庆师范大学 地理与旅游学院，重庆400047；4.贵州科学院 山地资源研究所，贵州 贵阳 550001)

通过因子分析法筛选出一套相对完整的反映喀斯特地区水资源生态承载力动态变化趋势的评价指标体系，用熵权法对指标进行赋权，并通过构建灰色关联模型对贵州省毕节市2005—2010 年的水资源生态承载力的状况作了客观的评价。结果表明：2005—2010 年，毕节市水资源生态承载力相对较好，与最佳水平状况的关联度都保持在0.85以上，2007年的水资源生态承载力相对水平达到最高，此后水资源生态承载力便开始逐年下降，人口和经济发展是水资源生态承载力的两大压力因素。

环境工程；水资源生态承载力；因子分析法；熵权法；灰色关联法

0 引 言

水资源生态承载力是一个国家或地区持续发展过程中各种自然资源承载力的重要组成部分，且往往是水资源紧缺和贫水地区制约人类社会发展的“瓶颈”因素, 它对一个国家或地区综合发展和可持续发展有着至关重要的影响[1-3]。作为可持续发展研究和水资源安全战略研究中的一个基础课题, 水资源生态承载力研究已引起学术界高度关注并成为当前水资源科学中的一个重点和热点研究问题[4-5]。

对于区域水资源生态承载力[6](Regional Water Carrying Capacity)的理论研究，国际上单项研究的成果较少，大多将其纳入可持续发展理论中。如美国的URS公司对佛罗里达Keys流域的承载力进行了研究[7]；H.M.Jonathan[8]从供水的角度对城市水资源生态承载力进行了相关研究，并将其纳入城市发展规划当中；Rijibermanj[9]在研究城市水资源评价和管理体系中将承载力作为城市水资源保障的衡量标准；M.J.Haddadin[10]和A.H.Hrlich[11]着重研究了农业生产区域水资源农业承载力，将此作为区域发展潜力的一项衡量标准。

国内这方面研究起步较晚。20 世纪70 年代初水资源定义被提出后，为了更具体和量化，同时随着水问题的日益突出，国内学者加强了对水资源管理的研究。施雅风，等[12]采用常规趋势法对新疆乌鲁木齐河流域的水资源生态承载力进行了研究；许有鹏[13]采用模糊分析方法对新疆和田河流域的水资源生态承载力进行了研究；徐中民[14]采用情景基础的多目标分析法研究了黑河流域水资源生态承载力。总体上看，我国大陆地区的水资源生态承载力研究一般偏重于应用和量化方法的研究，而对概念的系统探讨较少，目前对水资源生态承载力的评价方面，主要存在着评价指标体系的建立过于随意，指标的形成方法和具体的指标体系过于简单，没有给出分析和筛选框架，评价指标的选择没有针对性等问题。

综上所述，笔者以贵州省毕节市为例，基于研究区域特色和水文特征，选择与水资源生态承载力密切相关的指标，运用因子分析法对指标体系进行分析和筛选，去除重复性因子，建立一套能反映毕节地域特色的水资源生态承载力评价指标体系。同时，利用熵权法赋予指标权重，采用灰色系统理论提出的灰色关联度分析的方法，寻求系统中各子系统(或因素)之间的协调关系，对毕节市2005—2010年的水资源开发利用与社会经济之间的协调程度进行评价，为城市发展和水资源开发利用提供依据。

1 研究区概况

毕节市是典型的岩溶山区，位于贵州省西北部，其主要植被类型是亚热带常绿阔叶林，市区大部分属于北亚热带温凉湿润气候，年平均气温10.5～15 ℃，年平均降水量848.6～1 394.4 mm，地下水系十分发育，而地表水系却不完整，常干涸无水，分属长江流域和珠江流域两大水系，是乌江、赤水河、北盘江的重要发源地之一(图1)。

图1 毕节市流域Fig.1 Drainage map of Bijie

区域内水运动及其变化规律特殊，水资源开发利用困难。随着毕节试验区工农业的结构调整和城镇化进程的加快，生产、生活、生态用水等各方面对水资源的需求日益加剧。对此，如何加强对水资源的开发利用、优化配置、节约保护和科学管理，实现以水资源的可持续利用支撑，成为当前迫切需要解决的问题。

2 喀斯特地区水资源生态承载力评价指标体系

2.1 评价指标体系的建立

贵州省毕节市是典型的岩溶山区，岩溶生态环境脆弱，这种脆弱性首先表现在生态系统基础—土壤薄瘠，单位面积的绿色产量低，环境能提供的食物养活人口数量少，即环境承载力低。其次，在这贫瘠的土壤上，分布的植被较少，植被结构简单，一旦遭到破坏，环境随之迅急恶化，恢复比较困难。同时，岩溶地区因其特殊的地质地貌而具有独特的水资源形成与分布规律，不仅地表水资源贫乏，而且水资源的时空分布不均，岩溶干旱现象严重，当地百姓形容为“地表水贵如油，地下水哗哗流”便是其真实的写照。所以，岩溶的这种特殊生境，再加上人类对自然资源不合理的开发和利用，对岩溶地区水资源生态承载力的大小有着重要的影响，水资源系统对社会、经济的发展支撑能力的“阚值”相对较小[15]。根据岩溶环境的特殊性，从水资源系统的供需方面和毕节市可持续发展规划，考虑社会、经济和环境等方面的因素，以及资料的连续性和可获得性，以地区社会稳定发展、经济可持续发展和环境质量的逐步改善等为综合目标[16]，从以下几个方面出发：

1)水资源的数量、质量及开发利用程度[17]。由于自然地理条件的不同，水资源在数量上都有其独特的时空分布规律，在质量上也有所差异，水资源的开发利用程度及方式也会影响可以用来进行社会生产的可利用水资源的数量。基于此选择水资源总量、年降水量、地表水量、地下水量、II类水质(按照地表水环境质量标准分为Ⅰ类、Ⅱ类 、Ⅲ类、Ⅳ类、Ⅴ类)、水资源利用率、公共供水综合生产能力、总供水量作为评价指标。

2) 需水利用水水平。不同历史时期或同一历史时期不同地区都具有不同的生产力水平。在不同的生产力水平下利用单方水可生产不同数量及不同质量的工农业产品，在研究某一地区的水资源承载能力时必须估测现状与未来的利用水平。因此选择农业用水总量、工业用水总量、林牧渔畜用水量、城镇公共用水量、居民生活用水量、生态环境用水量、总用水量作为评价指标。

3) 人口与劳动力。社会生产的主体是人，水资源承载能力的对象也是人，因此人口和劳动力与水资源承载能力具有互相影响的关系，从而选择人口、人均水资源占有量作为评价指标。

4) 消费水平与结构。消费水平及结构层次将决定水资源承载能力的大小。因此选取国内生产总值、固定资产投资、农村居民平均消费、城镇居民平均消费、人均日生活用水量、耗水量作为评价指标。

据此，笔者选择公共供水生产能力、蓄水总量、国内生产总值、固定资产投资、农业用水总量、工业用水总量、耗水量、农村居民平均消费、城镇居民平均消费、人均日生活用水量、生活用水总量、人口等指标(图2)，作为毕节市水资源生态承载力评价指标体系。

图2 毕节市水资源生态承载力评价指标体系Fig.2 Evaluation index system of water resources carrying capacity in Bijie

2.2 评价指标的选择

因子分析法是一种揭示大样本、多变量数据中各个变量之间内在关系的一种方法，其主要作用是降低观测空间的维数，以获取主要的信息。笔者对影响水资源生态承载力的多个指标，用因子分析法进行筛选、合并那些带有重复信息的指标，最终给出与水资源生态承载力有密切联系的评价指标。其步骤为：①对数据进行标准化处理；②求出样本的相关系数矩阵；③计算其特征值、主成分的贡献率及累积贡献率；④求出主成分荷载，确定主成分个数；⑤对因子载荷矩阵实行方差最大正交旋转。具体操作可借助SPSS软件进行统计计算，选出能反映绝大部分信息(通常特征值大于1)的前t个主因子(表1，表2)。

表1 总方差分解

表2 旋转后的因子载荷矩阵

(续表2)

指标公因子1234X40.4490.4390.7030.175X5-0.774-0.5830.101-0.163X60.4290.0930.8970.010X70.3180.397-0.1430.828X80.874-0.1450.410-0.025X9-0.2150.5770.6730.121X10-0.982-0.0010.180-0.001X11-0.929-0.225-0.01-0.264X12-0.058-0.9710.0910.107X130.095-0.9480.0970.284X140.281-0.1970.5600.740X15-0.372-0.7930.163-0.453X160.8380.1000.4970.201X170.2720.9040.1360.297X180.8610.1670.4130.244X190.8470.0320.4340.220X200.8380.2490.4630.092X210.909-0.0710.2880.269X220.8730.3160.3570.053X23-0.344-0.830-0.314-0.044

对于第1公因子中载荷较大的有：X8，X10，X11，X16，X18，X19，X20，X21，X22；

对于第2公因子中载荷较大的有：X1，X12，X13，X17；

对于第3公因子中载荷较大的有：X3，X6；

对于第4公因子中载荷较大的有：X7。

从承载体 (水资源系统)对被承载对象(社会经济系统) 的客观承载力本身来考察，水资源系统代表了承载媒体的客观承载能力大小，其分值越大，表示水资源现实承载力越高；属于“效益型” 指标；社会经济系统代表了被承载对象的压力大小，其分值越大，表示水资源系统所受压力越大，水资源现实承载力越低，属于“成本型”指标。在上述筛选出的指标当中属于“效益型” 指标的有：X1，X3，X6，X7，X17；属于“成本型”指标的有：X8，X10，X11，X12，X13，X16，X18，X19，X20，X21，X22。如表3[18-20]。

表3 毕节市水资源生态承载力评价指标

2.3 赋予评价指标权重

在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大[21-22]。采用熵权法可以较大程度地克服主观因素赋值所造成的偏差，是评价指标的权重确定更趋科学、合理。使用熵权法确定权重主要步骤如下。

2.3.1 原始数据矩阵进行标准化

设m个评价指标，n个评价对象得到的原始数据矩阵为：

(1)

标准化矩阵后得到：

R=(rij)m×n

(2)

式中：rij为第j个评价对象在第i个评价指标上的标准值，rij∈[0,1]。其中对收益性指标而言，有：

(3)

而对成本性指标而言，有：

(4)

2.3.2 定义熵

在有m个指标，n个评估对象的评估问题中，第i个指标的熵定义为：

(5)

2.3.3 定义熵权

定义了第i个指标的熵之后，可得到第i个指标的熵权定义，即：

(6)

根据式(1)～式(6)，将筛选出的指标值代入得到权重值如表4。

表4 毕节市水资源生态承载力评价指标权重值

Table 4 Evaluation index weight of water resources carrying capacity in Bijie

3 喀斯特地区水资源生态承载力评价

3.1 评价方法

灰色关联法对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量，非常适合动态(Dynamic)的历程分析。如果两个因素变化的态势是一致的，即同步变化程度较高，则可以认为两者关联较大；反之，则两者关联较小。因此，灰色关联法能够作为中长期城市规划限制规模的承载力的量化方法；能够给出短期的城市发展方案和水资源开发利用方案；能够用于对某一特定时期的水资源-社会经济系统对下一时期人口增长和经济发展的承载能力或水资源开发利用与社会经济之间的协调程度进行评价。

笔者基于灰色关联法对毕节喀斯特地区2005—2010年的水资源生态承载力进行评价建模，灰色关联法[23-24]的综合评价具体步骤如下。

3.1.1 对评价指标序列进行数据处理

由于各个评价指标的含义和目的不同，导致其值的量纲和数量级也不一定相同。为了便于分析，保证各数据具有等效性和同序性，需要对原始数据进行处理，使之无量纲化和归一化。数据处理的方法很多，笔者采用初值化的处理方法，即对一个数列所有数据均除以它的第一个数，从而得到一个新数列的方法。这个新数列表明原始数列中的不同时刻的值相对于第一个时刻值的倍数，该数列有共同起点，无量纲。

3.1.2 构造理想对象，确定理想指标序列

对不同指标而言，好坏的标准各不相同，有的以值大为好，有的则以值小为佳，将每种指标的最佳值作为理想对象的指标，便可构造理想对象，获得理想指标序列。

3.1.3 计算指标关联系数

计算公式为：

(7)

(8)

3.1.4 计算关联度

比较序列Zi(k)与参考序列Z0(k)的关联程度是通过N个关联系数来反映的，与各个指标的权重加权就可得到Zi(k)与Z0(k)的关联度，计算公式为：

(9)

3.2 计算结果和分析

将表3中的指标数据代入灰色关联法，得到表5、表6。

表5 毕节市水资源生态承载力评价指标标准化值

(续表5)

指标年份200520062007200820092010X1811.001.211.521.732.06X1911.812.794.336.5611.27X2011.041.051.171.201.23X2110.951.121.221.802.19X2211.181.341.501.621.79

表6 毕节市水资源生态承载力评价指标关联系数ξ值(ρ=0.5)

水资源生态承载力的好坏是相对的，没有绝对的标准。在2005—2010年的6年时间里，与水资源生态承载力相关的评价指标的最佳理想序列为：Z0(k)={1.38,1.16,1.22,1.00,0.91,0.64,0.46,0.33,0.38,1.00,1.48,1.00,1.00,1.00,0.95,1.00 }。

从表6的评价指标关联系数ξ值可以很明显的看出：在经济结构系统指标方面(X18～X22)，从2007年以后关联系数ξ值都在降低，到2010年降至最低。说明经济发展速度越来越快，对水资源承载力已经构成了很大的压力；而社会结构系统指标方面(X16～X17)，从2005年到2010年间关联系数ξ值并没有发生很大的波动，对水资源承载力的影响不是很大；需水结构系统方面(X8～X13)，农业用水逐年增加，居民生活用水有所减少，说明对于农业节水技术的投入有待加强，水价的调控起了一定的积极作用；从供水系统方面来看(X1～X7)，供水关联系数ξ值在逐渐升高，水资源的来源有逐步转好的趋势，说明在水资源开源方面工作做得比较充分。但是我们也应该看到虽然供水环境有所好转，但是水资源承载力的整体趋势是下降的(图3)。

图3 毕节市2005—2010年水资源生态承载力与理想水资源生态承载力的关联度 Fig.3 Comprehensive correlative degree of water resources carrying capacity in Bijie from 2005 to 2010

从图3中看到2007年的关联度最高，也就是说在2005—2010 年这6年的时间里，2007年的相对水资源生态承载力与6年里水资源生态承载力的最佳水平最相近。此后从2008年开始，水资源生态承载力水平逐渐降低并低于2005年、2006年的水平。主要原因是：一方面从2008年以后，随着毕节试验区经济的飞速发展，国内生产总值、固定资产投资、耗水量、农村居民平均消费、城镇居民平均消费都在迅速升高，同时由于毕节人口基数比较大，加之近年人口的流动性比较强，乡镇人口大量涌入毕节市区，导致市区人口数量进一步膨胀。而这些指标都属于“成本型”指标类型，属于经济结构系统要素，对水资源系统构成压力，即指标的数值越大，水资源生态承载力越低；相反，从2008年开始年降水总量、地表供水量、总供水量、公共供水综合生产能力，基本维持不变或有所下降，这些属于“效益型”的指标，对水资源系统提供支撑力，即指标的数值越大，水资源生态承载力越高；另一方面，在喀斯特水资源生态承载力系统中，经济结构系统在4个子系统当中占据的权重比例最大，对水资源生态承载力影响的强度也最大。

4 结 论

综合考虑了自然、社会、经济和环境因素对水资源生态承载力的影响，运用因子分析法提取能够比较完整反映地区特色的水资源生态承载力指标体系，然后用熵权法确定了评价指标的客观权重，避免了人为赋权的主观随意性，采用与水资源生态承载力动态变化相适应的灰色关联系统对贵州省毕节市水资源生态承载力进行了综合分析和评价，得出了毕节市水资源生态承载力的动态变化趋势，为今后的水资源利用提供一定的科学依据。

1)从贵州省毕节市2005—2010年的水资源生态承载力逐年动态变化趋势来看，水资源承载能力从2007年开始逐年减弱，但整体水资源承载能力依然较强，与这6年当中的最佳水资源生态承载力水平都有较高的关联度，都保持在0.85以上。

2)毕节市水资源总量比较丰富，水资源来源环境较好，但是对农业工业的节水技术投入较少，随着经济的快速发展，以致水资源供需关系方面逐渐转变为供不应求。

3)经济发展和未来人口数量是毕节市水资源生态承载力变化的最主要两大压力因素，随着社会经济的发展，这两大因素对水资源生态承载力的压力也逐年增大，如果不加大水资源的合理调配和水资源的循环利用，提高水资源的利用率，那么未来毕节市水资源状况不容乐观。

4)为了应对水资源生态承载力的进一步降低，应当合理调整用水结构，大力发展节水农业，改变工业布局，采用新的技术和设备，减少污染浪费，同时合理地调控水价。

笔者所讨论的水资源生态承载力是基于喀斯特地区区域特征的角度出发的，评价指标体系是根据区域特色和毕节市实际情况确定的。在对其它区域和县市进行研究时，应根据具体的区域和研究对象的规模和发展进行调整。通过因子分析法筛选出毕节市水资源生态承载力变化的影响指标，在所选定的载荷较大的指标当中包括了经济、水资源量和需水用水的变化情况，能够较全面地反映水资源生态承载力的变化状况。但是，对于较大载荷指标选择依据的标准可进一步进行研究。

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Dynamic Change Evaluation of Water Resources Ecological Carrying Capacity in Bijie City of Guizhou Province

Guan Dongjie1, Su Yin1, Zuo Taian2, Su Weici3，4

(1.School of River & Ocean Engineering, Chongqing Jiaotong University, Chongqing 400074, China; 2. Geography & Life College, Bijie University, Bijie 551700, Guizhou, China； 3. Geography Science Institute,Chongqing Normal University, Chongqing 400047, China； 4. Institute of Mountain Resources of Guizhou Province, Guiyang 550001, Guizhou, China)

Through factor analysis, a relatively intact ecological carrying capacity of water resources in karst areas reflect changing trends in the evaluation system was selected. Entropy method is used to endow weight for different indices, grey analysis method is employed to carry on comprehensive evaluation of the Bijie City, Guizhou province. The results demonstrate that the carrying capacity of water resources in 2007 is of the highest level, carrying capacity level of water resources after 2007 is decreased yearly; population and economic developments are confirmed to be two pressed factors for the water resources carrying capacity.

environmental engineering; water resources ecological carrying capacity; factor analysis; entropy weight method; grey correlation method

10.3969/j.issn.1674-0696.2015.02.17

2013-12-29；

2014-02-27

国家自然科学基金项目(41201546，41261038)；国家“十二五”科技支撑计划专题项目(2011BAC02B02)；国家“十二五”科技支撑计划项目(2012BAJ25B09)；重庆市自然科学基金项目(cstc2012jjA20010)；贵州省重大科技专项项目(黔科合重大专项字﹝2012﹞6015 号)

官冬杰(1980—)，女，黑龙江富锦人，教授，博士，主要从事生态环境的评价与预警方面的研究。E-mail:guandongjie_2000@163.com。

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1674-0696(2015)02-077-08