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）

1 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2007—2016 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2015—2021 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2015—2021 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

3 数据处理

3.1 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：

负向指标为：

式中，Xij为指标数值；i 为指标种类；j 为年度类别；Xij（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0.001，因此，0＜Sij≤1。

3.2 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：

信息熵为：

信息熵冗余度为：

熵权为：

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。

3.3 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：

指数计算公式为：

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

4.1 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0.43。在16 项指标中，大型企业取水量权重最大，为0.11。在16 项指标中，权重超过0.05 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）。

4.2 承载力分指数

根据公式（7），计算得到大连市2015—2021 年各项指标的水资源承载力分指数，见表3。

表3 2015—2021 年大连市水资源承载力指标分指数

按3 个类别划分，得到2015—2021 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1 2015—2021 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。2016 年人口自然增长率升高，且粮食种植面积增大，导致分指数下滑明显，2020 年虽然人口自然增长率降低，但粮食种植面积有所增大，导致分指数下降。响应类指标承载力分指数除2018 年下降外，整体呈上升趋势，2015 年最低，2021 年最高。2018 年万元GDP 用水量增大，且污水处理率和人均绿地面积有所下降，致使分指数下降。

在整个“十三五”期间，压力类指标承载力分指数除2020 年受疫情影响下降明显外，整体变化不大。与2015 年相比，2020 年压力类指标承载力分指数下降较大。状态类指标承载力分指数在“十三五”期间整体呈上升趋势，只有2016 年与2020 年有所下降。与2015 年相比，2020 年状态类指标承载力分指数略有上升。响应类指标承载力分指数在“十三五”期间整体呈明显上升趋势，只有2018 年有所下降。与2015 年相比，2020 年响应类指标承载力分指数上升明显。

4.3 承载力指数

根据公式（8），计算得到大连市2015—2021 年水资源承载力指数（见图2）。大连市水资源承载力指数在2015 年最低，2019 年最高。在“十三五”期间，除2020 年下降明显外，整体呈上升趋势，与2015 年相比，2020 年承载力指数上升明显。在2020年以前，大连市水资源承载力基本保持逐年上升，水资源状况在逐年向好发展。2021 年大连市水资源承载力高于2020 年。

图2 大连市水资源承载力指数

5 结论

本文选取16 项指标评价2015—2021 年大连市水资源承载力，通过计算权重对3 种类别指标进行分析。结果表明：

（1）大连市水资源承载力压力类指标所占权重最大，是决定大连市水资源承载力的关键类别。16项指标中大型企业取水量权重最大，是影响大连市水资源承载力的重要因素。

（2）在整个“十三五”期间，压力类指标承载力分指数在2020 年受疫情影响下降明显。状态类指标承载力分指数整体呈上升趋势。响应类指标承载力分指数上升趋势明显。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，说明“十三五”期间大连市政府在防治水污染、提升水资源承载力方面工作取得良好成效。

（3）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，水资源状况在逐年向好发展。与2015 年相比，2020 年承载力指数上升明显。

结合分析结果，提出建议如下：

（1）在构建指标体系时，选择的指标越多，越能够真实反映水资源承载力。建议丰富历年统计公报及统计年鉴中涉及水资源的相关内容和数据。

（2）根据现有的16 项指标权重分析，通过提高第三产业占比，降低废水排水量、企业取水量和用水量、工业废水氨氮和化学需氧量排放量，提高污水处理率，能够有效提升大连市水资源承载力，起到事半功倍的效果。

（3）大连市水资源承载力在2020 年下降后，2021年有所上升，说明疫情对大连市水资源承载力的影响在逐渐减弱。建议大连市继续加强水污染防治工作，加快发展方式绿色转型，协同推进降碳、减污、扩绿、增长，基本消除城市黑臭水体，预计未来大连市水资源承载力会延续逐年上升趋势。