基于改进TOPSIS法的盐城市水资源承载力评价及障碍因子诊断

孙雅茹，董增川，刘 淼

(1. 河海大学水文水资源学院，南京 210098；2. 江苏省水文水资源勘测局，南京 210029)

水资源是人类赖以生存发展的最重要的基础资源之一，但是随着社会经济的迅速发展，水资源短缺、水环境恶化、水生态退化等水问题相继出现[1]，区域水资源承载力是水资源、社会、经济和生态环境的综合反映，是区域水安全的重要度量[2]，因此水资源承载力的研究对于水安全和区域的协调发展有着重要意义。国内新疆软课题组最早提出水资源承载力的研究[3]，夏军等运用水资源承载力研究水安全[4]，赵建世等运用水资源承载能力计算模型分析海河流域的水资源承载能力演变[5]，金菊良等建立了不同承载标准下区域水资源承载力评价模型[6]。

到目前为止，水资源承载力评价的方法众多，例如综合指标法[7]、模糊综合评价法[8]、主成分分析法[9]、投影寻踪法[10]等。综合指标法虽然简单方便，但是对于问题的分析和认知 不够具体细致；模糊综合评价法应用广泛，但是容易遗失信息而对评价结果造成影响；主成分分析法可以将多个指标降维处理成几个综合变量，但是有时会出现该综合变量物理意义不明确的情况；投影寻踪法不需要事先确定各项指标的权重，但是不适用于样本较少的情况。本文采用改进的Topsis法进行水资源承载力的评价，Topsis方法在土地利用评价[11]、生态安全评价[12]及电能质量评价[13]等多方面有所应用，该方法在指标数量、样本数量和数据等方面都没有严格的限制和要求，原始数据利用充分，信息损失较少[11]，而且该方法操作简单方便。鉴于此，本文从水资源、社会、经济和生态环境4方面构建水资源承载力评价指标体系，以盐城市为例，基于盐城2005、2010、2015和2020四个水平年的指标数据，采用组合赋权法确定权重，以改进的Topsis法和障碍因子诊断模型为理论基础，进行盐城市水资源承载力评价并识别出影响其的关键因素，为盐城市水资源规划和保护提供理论依据。

1 研究方法

1.1 指标体系构建

水资源承载力是指在一定的社会背景及技术条件的支持下，以可预见期内满足合理的生态环境用水和保护生态环境为前提，考虑来水、工程情况和用水需求等因素，水资源对区域社会经济的最大负荷[14]。水资源承载力与社会、经济和生态环境息息相关，彼此相互影响，相互作用，本研究参考相关文献[14,15]和相关研究，从水资源、社会、经济和生态环境4方面考虑，选择了15个指标构建水资源承载力评价指标体系(表1)，该指标体系较为全面描述了水资源承载力的相关影响因素，从而对区域水资源承载力做出合理科学的评价。

表1 水资源承载力评价指标体系Tab.1 Evaluation index system for water resources carrying capacity

1.2 权重确定

本文采用基于博弈论的组合赋权法[16]来确定指标体系中各指标的权重，该方法可以综合主观与客观权重相结合，提高了结果的可靠性和科学性。该方法的基本思想是在不同方法求得的权重之间需找妥协，使得可能的权重与各权重之间的各自偏差最小化。本文采用层次分析法和熵值法计算各指标的权重，并根据组合赋权法的思想，综合两种方法的结果求得最终权重。

1.3 改进TOPSIS模型

Topsis法(逼近与理想值的排序方法)可以根据有限个数的评价方案与理想化目标的接近程度来进行排序，是一种适用于多指标、多方案进行比较选择的分析方法。相比传统的Topsis法，改进的Topsis法考虑了各评价指标的相对重要程度，构造了加权的决策矩阵；传统Topsis评价中运用各计算方案的指标数据进行指标标准化，也从标准化矩阵中选取最大值和最小值作为正、负理想值，这种方法没有划分指标标准，只能反映区域水资源承载力状态变化的趋势或者人为划分最终评价等级，在科学合理地反映区域的水资源承载力处于何等水平上有一定难度，同时当评价对象自身条件发生变化时，容易引起正、负理想解的变化，缺乏一定的稳定性[17]，因此本研究引入了指标分级标准进行改进，最终求出各方案与理想化目标的接近程度，并判断出各方案中水资源承载力所处的水平。计算步骤如下。

(1)数据标准化处理。指标分为成本型指标(指标值越大越好)和收益型指标(指标值越小越好)，所选评价指标因为量纲不同需要进行标准化处理。假设指标评价体系中一共有k个指标，s个待标准化方案，其中s=n+(m-1)，n为待评价方案的个数，m为指标标准划分的等级数，即有(m-1)个等级之间的临界值组成的方案。

对于成本型指标：

(1)

对于收益型指标：

(2)

式中：xij和pij分别为j个标准化方案中第i个指标的原始值和标准化值，当j=1,…,n时，xij和pij分别为待评价方案的指标原始值和标准化值，当j=n+1,…,n+(m-1)时，xij和pij分别为各指标等级标准划分的临界值及其标准化值；max(xij)和min(xij)分别为s个待标准化方案中第i个指标的最大值和最小值。

(2)构建加权决策矩阵。由组合赋权法求得各指标的权重为ωi，结合指标标准化的结果，可以构建加权决策矩阵V=(vij)k×s：

vij=ωipij

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(5)计算贴近度。贴近度Tj表征各方案与最优方案的接近程度，其值越大，表明区域水资源承载状态越好，计算公式如下：

(8)

通过该贴近度的计算，可以求出指标标准(m-1)个临界值方案的贴近度，从而可以判断各评价方案的水资源承载力所属的等级。

1.4 障碍因子诊断模型

为有效提高区域的水资源承载力，需要找出对区域水资源承载力产生负面影响的主要障碍因素。目前障碍度诊断模型的研究还处于初级阶段，通常方法是采用因子贡献度、指标偏离度和障碍度来进行分析诊断[11,12]。因子贡献度一般指单一指标对总目标的贡献大小，通常可以用指标权重ωi表示；指标偏离度指指标实际值与最优目标值之间的差距，可以用1与各指标的标准化值pij之差来表示；障碍度Qij表示第j(j=1,2,…,n)个评价方案中各子系统或者各指标对区域水资源承载力的影响程度，计算公式如下：

(9)

2 盐城市水资源承载力评价

盐城市位于淮河流域的下游，苏北平原中东部，其多年平均降水量为1 016.6 mm，降雨年内分配不均，全年70%的雨量集中在汛期。盐城市内河网密布，沟渠纵横，多年平均本地水资源量47.89 亿m3，但是近年来盐城市的水污染和水环境问题比较严重，水质型缺水问题突出。盐城市是全国重点粮、棉、油生产基地，是江苏省沿海开发战略的重点地区，其社会经济发展还有进步的空间，为缓解供需水之间的矛盾，营造良好的生态环境，需要了解盐城市的水资源状况，科学规划和保护盐城市水资源，因此有必要对盐城市水资源承载力进行评价及障碍因子诊断。

2.1 权重确定

根据上文构建的盐城市水资源承载力评价指标体系和盐城市的具体情况，先分别采用层次分析法和熵值法计算得到权重，然后采用组合赋权法求得综合权重，结果见表2。

2.2 改进的Topsis水资源承载力评价模型

指标标准的等级划分对评价结果有着重要的影响，根据国家相关规范和标准，结合盐城市的相关发展规划以及水资源保护方面的要求，参考相关文献和其他地区的标准[3,18,19]，确定了评价体系各指标的标准，并将其划分为 “好(Ⅰ)”、“较好(Ⅱ)”、“中等(Ⅲ)”、“较差(Ⅳ)”和“差(Ⅴ)”这5个等级， 5个等级由临界值1(Ⅰ和Ⅱ级之间)、临界值2(Ⅱ和Ⅲ级之间)、临界值3(Ⅲ和Ⅳ级之间)和临界值4(Ⅳ和Ⅴ级之间)这4个临界值划分，详见表3。

表2 指标权重Tab.2 Index weights

表3 指标标准Tab.3 Standards of indexes

本研究针对盐城市2005、2010、2015和2020年这4个水平年开展水资源承载力评价，根据《盐城市水资源公报》、《盐城市统计年鉴》《盐城市水资源保护规划》、《盐城市水利现代化规划》、《盐城市节水型社会规划》等相关资料，可以统计出各指标在2005、2010和2015年的数值，并预测出各指标在2020水平年的数值，详见表4。

根据式(1)、(2)将各指标的原始值和标准的临界值进行标准化后，结合权重计算生成加权决策矩阵并根据公式(4)、(5)确定各指标的正、负理想解，最后根据式(6)～(8)计算欧氏距离和贴近度，结果见表5。

表4 不同年份指标值Tab.4 Index values in different years

由表5、6可知，盐城市水资源承载力在2005年处于Ⅳ级的水平，即盐城市在2005年水资源承载力处于较差的水平；在2010年和2015年，盐城市水资源承载力处于Ⅲ级，即中等水平；到2020年，盐城市水资源承载力将提升至Ⅱ级，即较好的水平。

根据在不同水平年的贴近度计算结果，2005-2020年，贴近度数值在不断上升，说明盐城市水资源承载力的状态在不断好转提高。从水资源子系统来看，2005-2020年，总体上供水压力呈现小幅度的增长，由于人口变化并不大，所以人均水资源占有量变化也不大，但是在地下水开采方面，由于《盐城市地下水压采方案》等相关政策的推行，盐城市的地下水超采情况有明显的好转；从社会子系统来看，生活方面的用水效率和污水处理率都有了显著的提升，但是还有一定的提升空间；从经济子系统来看，随着人民生活水平的提高，农业和工业方面的用水效率从较差的水平提高到了较好的水平，使得万元GDP用水量近年来明显降低，经济子系统的状态明显改善；从生态环境子系统来看，虽然整体生态环境子系统的状态在好转，但是盐城市的水环境和水污染问题一直比较严重，2005-2015年水功能区水质达标率一直低于70%，严重制约了盐城市的水资源承载力。

表5 盐城市水资源承载力评价结果Tab.5 Evaluation results of water resources carrying capacity of yancheng city

表6 盐城市水资源承载力评价等级标准Tab.6 Evaluation standards of water resources carrying capacity of yancheng city

2.3 障碍因子诊断

根据式(9)计算各指标以及各子系统的障碍度，基于障碍度排序，找出影响盐城市水资源承载力的主要障碍因子，本文列出排名前6的指标因子，详见表7，各子系统障碍度变化趋势见图1。

表7 盐城市水资源承载力前6位障碍因子Tab.7 Top 6 obstacle factors of water resources carrying capacity of yancheng city

图1 各子系统障碍度Fig.1 Obstacle degrees of sub-systems

从表7来看，2005-2020年，水资源子系统的障碍度随着时间明显在增加，从2005年的19.96%增加到2020年的49.08%，成为影响盐城市水资源承载力的首要因素；而经济子系统的障碍度呈现相反的趋势，由于用水效率和污水处理方面的提高，使得经济子系统的障碍度明显降低；社会子系统的障碍度也呈现轻微下降的趋势，该子系统2005-2020年障碍度一直小于其他子系统；生态环境子系统的障碍度在这段时间内变化不大，在2020年位居第二。

根据表7，在2005年，排名前6的障碍因子之间障碍度的差距并不大，主要阻碍盐城水水资源承载力的障碍因子集中在水质、用水效率和水量方面，其中水功能区水质达标率(C12)是影响水资源承载力的首要障碍因子，其次是用水效率方面的供水管网扣损率(C5)和万元GDP用水量(C8)两个指标，接着是水量方面的人均水资源量(C1)和地下水超采面积比(C2)两个指标；到了2010年，排名前6的障碍因子之间障碍度的差距依然不大，由于水质情况有一定的改善，水功能区水质达标率(C12)的障碍度降至第二，由于用水效率的提高，相关指标的障碍度排名均有所降低，而人均水资源量(C1)成为首要障碍因子；在2015年，排名前6的障碍因子之间障碍度的逐渐拉大，首要障碍因子和次要障碍因子没有变化，由于各方面用水效率进一步提高，其障碍度进一步减少，地下水超采面积比(C2)和城镇绿化覆盖率(C15)的障碍度排名上升；预测到2020年，排名前6的障碍因子之间障碍度的差距将进一步拉大，人均水资源量(C1)和地下水超采面积比(C2)两个指标依然位居前三，根据相关规划指标水功能区水质达标率(C12)将改善至85%，故在2020年该指标障碍度降低，城镇绿化覆盖率(C15)的障碍度排名上升，用水效率方面只有灌溉水利用系数(C9)位于前六，其他用水效率相关指标障碍度依然在不断减小。

结合盐城市2005、2010、2015和2020年的水资源承载力的评价结果和障碍因子诊断结果，目前盐城市的水污染和水环境问题比较严重，需要积极整治黑臭水体，加强排污监管，加大污水处理设施的建设，严格控制农业面源污染，实现工业废水全部达标排放；同时，一方面需要积极推广节水型社会的建设，尤其盐城市农业发达，在农业节水方面需要加大投入，加快农业节水工程建设，另一方面需要合理科学建设跨区域调水工程，缓解盐城市的供水压力。

3 结 语

(1)本文采用改进的Topsis法构建盐城市水资源承载力评价模型，结合组合赋权法确定的权重，对盐城市进行了水资源承载力评价，同时构建障碍因子诊断模型，识别出影响盐城市水资源承载力的障碍因子。该方法科学简便，对区域水资源承载力评价和诊断有一定的参考价值。

(2)根据盐城市水资源承载力评价结果，2005-2015年，盐城市水资源承载状态呈现好转的趋势，从2005年较差的水平提升到2015年中等水平，期间盐城市大力推广节水措施，用水效率迅速提高，但是水环境问题依然严重，预计到2020年，盐城市水资源承载力将提高到较好的水平。

(3)根据障碍因子诊断模型计算结果，从准则层来看，在2005年时，经济子系统和生态环境子系统对盐城市水资源承载力影响较大，到2020年时，水资源子系统和生态环境子系统的影响较大；从指标层来看，用水效率的相关指标的障碍度在不停降低，人均水资源量指标由主要障碍因子上升为首要障碍因子，地下水超采面积比和城镇绿化覆盖率由一般障碍因子变成主要障碍因子，通过水污染治理等措施，水功能区水质达标率到2020年可由主要障碍因子降为一般障碍因子。

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