2010-2020年福州市水资源承载力变化及障碍因子诊断

张涵俐，崔雯雯，王 越，谢祥财

(1.福建农林大学园林学院，福建 福州 350002；2.国家水利风景区研究中心，福建 福州 350002)

在快速城市化背景下，水资源的供需量与城市社会经济发展之间存在着紧密复杂的协同博弈关系。随着人类活动的需求逐步扩大，城市出现水源短缺、河湖联通阻塞等一系列水网空间退化的现象，严重制约其可持续发展[1]。当前，水资源的需求量在不断增加，水环境容量与水生态空间的约束日益凸显，水资源安全保障的主要矛盾逐渐从供给不足向过度承载转变[2]。根据联合国在2018年巴西利亚第八届世界水论坛上发布的报告指出，由于人口增长、经济发展，全球对水资源的需求每年增加1%，且这一速度将会在未来大大加快[3]。在国内，据2015年环境状况报告显示，在202个城市的地下水监测点中，仅有9.1%的水质良好，而61.3%被认为是差或更差[4]。如何应对城市社会与水资源负载能力之间的矛盾，是水环境现阶段可持续发展亟待解决的问题。

城市水资源承载力是指地区在一定的社会发展水平下，水资源所能支持的最大工业量、人口数和城市规模度，其反映了水资源的利用程度[5-6]。近年来，随着水资源问题的恶化，探究水资源与社会经济发展、生态环境保护间协调与利用程度的水资源承载力研究成为热点。学者们选取多个子系统来统筹分析水资源承载力，对其进行不同维度的综合分析，如Jia等[7]发现郑州市水资源的驱动力子系统和压力子系统的水资源承载力呈现波动性变化；何伟等[8]在子系统评价的基础上，发现区域水资源承载力总体呈波浪式上升趋势，其中生态子系统和社会经济子系统的贡献力度最大；杨海燕等[9]发现烟台市水资源承载力受社会、水环境及其他子系统的影响，在不同阶段存在不同程度的波动。除上述学者外，就研究方法来看，目前有关水资源承载力评价的方法包括生态足迹法[10]、系统动力学[11-12]等。然而，传统的指标模型并不能很好地综合考虑水生态系统与多重因子间的关系。且在权重确定方面，多运用主观的指标分析法来确定[10-12]，以此构建的判断矩阵一致性强，但在量化过程中容易受单一因子的臆断影响。TOPSIS算法与样本的数量并无较强联系，且能充分表达数据的原有含义，同时PSR模型能有效反映水资源承载力与各子系统之间的关联度，因此二者结合能作为水资源承载力量化的有效工具。本研究基于PSR模型框架下，运用组合赋权-TOPSIS法确定评估指标的加权因子，避免出现单个评价样本等主观因素的影响，使研究结果更具可靠性与科学性。

福建东濒大海，近北回归线，全省水资源总量优于全国平均。但省内水资源分布不协调，尤其是东部沿海经济发达地区水资源贫乏，研究发现晋江流域、木兰流域开发利用率已经接近国际公认水资源开发警戒线40%[13]，水资源严重短缺。目前，各学者对于长江水资源环境[14-15]的研究较为丰富，但是对福建省的相关研究较少[16]，特别是针对水资源承载力及其制约因素的研究。为此，为支持东南沿海城市水资源的空间均衡与可持续发展，本研究基于福州市水环境现状来构建评价体系，并运用综合赋权法建立基于PSR体系的福州市水资源承载力综合评价模型，以研究2010-2020年间水资源承载力状况及其制约因素。

1 数据来源与研究方法

1.1 研究区概况

福建省的省会福州市，位于我国东部沿海地区，地处闽江中下游，客水资源丰富，为全省的政治、经济中心。福州市地域总面积11968km2，属典型的亚热带季风气候，气温适宜，年均降水量为900～2100mm，年均气温为16～20℃，年相对湿度约77%，7-8月为台风高发期[17-18]。近年来，福州境内的人均水资源占有量仅达726m3(不包括客水补给)，低于全省人均水资源量的50%。在供水方面，福州市域河流流量小、流速快，致使蓄水工程的调节能力相对较差。这种水资源与经济发展水平的不匹配，导致出现区域不透水面积迅速扩张、河网萎缩等现象[13]，使得福州市水环境问题日益突出。因此，科学研究水资源承载力，把握水资源现存问题是该区域亟待解决的问题。

1.2 数据来源

福州市2010-2020年水资源承载力评价指标原始数据值来源于《福州市水资源公报》《福州市国民经济和社会发展统计公报》《福州市统计年鉴》《福建省统计年鉴》和福建省科学技术厅等。

1.3 水资源承载力评价体系构建

综合考虑福州市当地水资源及社会经济现状，本研究采用有关环境诊断的“压力-状态-响应”(PSR)模型来构建水资源承载力评价指标体系[19-20]。

在借鉴相关水资源承载指标分级研究成果[7，10，21]的基础上，对福州市实际情况进行综合分析，共选取17个指标(见表1)。

表1 福州市水资源承载力评价指标体系

经济的发展不可避免地带动人口增长，因此本研究采用与水资源相关的人类活动来评价压力，分别为城镇化率、人口密度、人均GDP以及万元GDP用水量，同时选取生态环境用水量、工业用水量以及农田灌溉亩均用水量来表征人类社会活动对水资源承载负荷所造成的影响；在选取状态类指标时考虑到水环境当前呈现出的现状水平，包括人均水资源量、产水模数、年降水量以及人均供水量，再者考虑到排水情况也能反映水环境状况，故选取废水排放量因子；响应类指标表征人类为推动水资源可持续发展所采取的措施，选取了R&D经费支出占GDP比重和第一产业支出占GDP比重，同时为反映生态资源对福州市水资源承载力的影响，选取城市污水处理率、供水能力以及森林覆盖率3项指标。

1.4 研究方法

1.4.1组合赋权法

层次分析法等主观赋权法缺乏客观性和稳定性，熵权法等客观赋权法易受样本随机性影响。因此本文采用组合赋权法来确定指标权重，在保留经验打分的同时保证精度[22-23]。结合AHP法与熵权法，建立组合权重计算公式：

(1)

1.4.2TOPSIS评价模型

TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)即优劣解距离法，是一种基于评价对象与最优解、最劣解之间相对距离的排序方法，通过不断逼近理想解的方式进行评价[24]。

(1)构建矩阵

Y=[yij]n·m

(2)

(2)确定理想解

(3)

(4)

(3)计算指标值与正负理想解之间的距离Dj+与Dj-以及贴近度

(5)

式中，Cj-历年评价数据与最优方案的贴近程度；贴近度Cj是介于[0，1]的数值。

(4)排序

根据贴近度结果Cj将水资源承载力水平进行分级。借鉴国内外已有相关研究成果[24-25]，本研究将水资源承载力水平分为5个等级(见表2)。

表2 水资源承载力分级标准表

1.4.3障碍度模型

障碍度模型是以指标偏离度为基础建立的数学诊断模型，通过探索阻碍事物发展的影响因素来诊断分析各项指标[23]。因此，引入因子贡献度Fj、指标偏离度Ij以及障碍度Nj三个变量，其计算公式为：

(6)

式中，Nj-第j个指标对水资源承载力的障碍度。

2 结果与分析

2.1 水资源承载力原始数据及分析

根据查阅历年数据[17-18]得到福州市水资源利用及评价体系数据各指标值(见表3)。在水资源利用方面，福州市的供水主要以地表水为主，地表供水比例稳定在95%以上。在福州城镇化进程中，用水结构发生部分变化，工业用水常年稳定在10亿～15亿m3上下，居民生活用水则稳定在4.5亿m3上下。但在2019年工业用水量降至最低值3.36亿m3，居民生活用水降至3.9亿m3。人均水资源量呈先上升后下降的趋势，于2016年达到高峰值2435m3，2020年到达最低值726m3。

表3 福州水资源承载力各指标值

据表3可知，福州市降水量受气候影响较大，在11年间，年径流量属偏枯水年至丰水年不等。城镇化率、人均GDP呈逐年快速增长状态，2020年人均GDP是2010年的2.7倍左右，持续领先全国平均。万元GDP用水量从2010年的108m3下降到2020年的35m3，第一产业占GDP比重、农田灌溉亩均用水量逐年下降，工业用水量趋于平稳，但工业废水排水量逐年上升。随着城镇化进程的加快，城镇污水处理率不断上涨，近十年间存在80%以上年份的城市污水处理率高于90%。R&D经费支出占GDP比重有少许上升，提高了区域水环境安全指数。与此同时，森林覆盖率呈上升趋势，意味着福州市的绿地水土保持净化能力逐步增强。

2.2 水资源承载力综合评价分析

根据式(1)得到水资源承载力各指标组合权重(见表4)。其中，压力类指标所占权重值最高，达0.3774，表明城镇化及重工业的新兴发展对水资源承载力有着重要影响[26]。状态类指标所占权重最低，仅为0.2781，其内部最高权重指标为年降水量，达0.0838。

表4 水资源承载力指标权重

根据综合权重与TOPSIS模型，计算得到2010-2020年福州市水资源承载力综合系统评价值(如图1所示)。从时间维度上来看，2010-2020年福州市水资源承载能力水平呈先上升后下降再上升的趋势，平均值为0.4473，整体波动较小，等级水平在Ⅳ-Ⅲ(短缺-合理)之间变动(如图1所示)。在11a间，最低值于2013年出现，仅有0.3443，分析可知该年份人均水资源量、年降水量以及R&D经费支出占GDP比重等正向指标较低，分别为1240m3·人-1、1393.9mm及0.3%(见表3)，从而影响福州市整体水资源承载力。11年间的最高值在2016年出现，该年份水资源条件优渥、降水丰沛，人均水资源与降水量达2435m3·人-1与2316.5mm(见表3)。与此同时，2016年国家逐步加强对生态环境保护的重视度，水利厅财政厅等五厅局的《关于共同推进万里生态水系建设的通知》[27]一系列环境保护政策的出台，使得未来几年福州市水资源承载力出现上升趋势。

图1 福州市水资源承载力综合系统评价结果

2.3 水资源承载力各子系统评价分析

运用相同模型，对福州市水资源承载力子系统进行分析，计算得到2010-2020年各子系统水资源承载力评价值(如图2所示)。此外，各子系统对水资源承载力综合可持续利用水平的贡献逐年增加(如图3所示)。在压力子系统中，2010-2019年较为稳定，保持在0.40～0.52间，但2020年出现明显下降。分析其原因是由于随着城镇化的加快，工业用水量、河道外生态用水量以及农田灌溉用水量明显增加，分别达到14.35亿、1.49亿、632m3(见表3)，由此导致水资源承载压力也逐步上涨；在状态子系统中，2010-2020年波动幅度较大，整体趋势不平稳，于2016年到达最高值0.8746，2020年到达最低值0.1914。2020年人均水资源量历年最低，仅有726m3·人-1(见表3)，导致该年份水资源总量相对减少，供需矛盾突出；在响应子系统中，2010-2020年出现显著上升趋势，尤其是2018-2019年段，由0.6880增加至0.8592，增长率达24.8%。该年段内，城市污水处理率增长至97%(见表3)，为历年来的最大值，有效提高了福州市水资源响应子系统承载力。

图2 福州市各子系统水资源承载力评价结果

图3 福州市水资源承载力各子系统的贡献率

2.4 水资源承载力障碍度因素诊断

根据式(6)计算出水资源承载力各指标障碍度，选择比重居前5位的指标作为主要障碍因子并对其进行排序(如图4所示)。2010-2016年，比重居于前二的为A17森林覆盖率、A16供水能力；2017-2020年，森林覆盖率不再是主要障碍因素，A9年降水量与A6工业用水量轮流领先，且A10产水模数、A8人均水资源量障碍度进一步提升。

图4 福州市水资源承载力主要障碍因子(前五名)

按照障碍度Nj≥5.0%的标准进行筛选，将频率从高到低排序，以确定障碍因子主次关系(见表5)。

表5 福州市水资源承载力主要障碍因子频率表

近11年来，供水能力和年降水量是水资源承载力障碍度中出现频率最高的两个因子，出现频率同为90.90%，其次是产水模数与森林覆盖率，出现频率同为81.81%。在出现频次较高的因子中，供水能力与产水模数均为水资源供需量方面的因子。

针对表5中发生频率大于50%的8项指标，绘制2010-2020年福州水资源承载力主要障碍因子热点图(如图5所示)。A8人均水资源量、A9年降水量、A10产水模数的障碍度有逐年增大的趋势，表明这3项指标对福州市的水资源承载力具有深远影响，其中应注重年降水量，在2016年后增幅较大，最大增幅达23.9%，可能会成为福州市水资源承载力水平的限制因素。

图5 福州市水资源承载力主要障碍因子热点图

3 讨论

(1)人均水资源量与年降水量是阻碍水资源承载力状态子系统的关键。人均水资源量可以体现区域自然地理条件与水资源的协调程度，年降水量则影响着地表水资源的丰富程度，对水文循环有直接的影响。程度良等人[28]发现影响鄂尔多斯市水资源承载力提升的主要障碍因素是人均水资源量和产水模数，水资源子系统则是阻碍鄂尔多斯市水资源承载力提升的首要子系统；徐政华等人[29]得出提升长春市水资源承载力的关键在于提升单位面积水资源量、人均水资源利用量等指标。王金星等人[30]研究1999-2020年甘肃省WRCC得到人均水资源量、人均用水量、年均降水量、产水模数和水功能区水质达标率为该区域水资源承载力的五大障碍因子；金菊良等人[31]发现黑龙江省的水资源承载力总体状况较好，而“降水量”、“第三产业占比”处于反势，对于这些处于反势的脆弱性指标应予以重点关注、调控。本研究中，在权重方面，人均水资源量与年降水量是状态类指标权重占比最大的两个因子，分别达到了0.0675、0.0838(见表4)；在障碍度方面，自2016年起人均水资源量与年降水量对水资源承载力的阻碍作用明显增强，且11年间的出现频率均高于70%(见表5)。在2020年，二者对福州市水资源承载力的阻碍度达到了43.16%，是障碍度中影响力占比最大的两个因子(如图4所示)因此，阻碍水资源承载力状态子系统的关键就是人均水资源量与年降水量。

(2)响应子系统呈现持续增长趋势。响应子系统表征着人类为促进水资源可持续发展所采取的对策与措施，反映人们积极响应策略的效应，为外部干预作用。叶正伟等人[32]在研究盐城市水环境安全中发现，响应指数出现显著的升高趋势，在3个子系统中响应子系统增幅最大；Kaize Zhang等人[33]发现北京市水资源安全领域的整体绩效水平呈波动增长态势，同时压力子系统与响应子系统的绩效水平也不断上升；Xiaoqiong Liu等人[34]发现响应子系统的年均增长率高达4.06%，表明社会各方面采取的响应措施在提高水环境治理效率方面发挥了重要作用。在本研究中，从评价结果来看，响应子系统保持持续上升趋势，自2010年的0.2419提高到2020年的0.9809，增长率高达305%(如图2所示)；从子系统贡献率来看，2010-2020年响应子系统占总体比值由23%提升到67%(如图3所示)。响应子系统是为促进社会-经济-生态环境协调所人为采取的各项措施行为，为主观可控因素。因此，在意识到水环境需求量逐步扩张的现实后，政府采取一系列手段来进行调控，使得现阶段响应子系统持续保持上涨态势。

(3)提升水资源状态子系统是提升水资源承载力的重点。水资源承载力状态子系统是生态环境的现实状态，与水资源子系统相互关联，是指水资源子系统在压力下显示的状态，同时是水环境治理评价目标的直接体现[34]。Xiaoqiong Liu等[34]发现状态子系统是水环境治理效率的一个直观表现；杨海燕等[9]在研究中提及，由于水资源子系统中水资源总量的不确定性，烟台市水资源承载力易受洪涝或旱情影响发生短期内的突升与突降；贾琼等人[35]表明水资源子系统的承载力水平呈现出明显的滞后性特征，并且随着时间的推移呈现出波动下降趋势。关中地区水资源量受降雨影响显著，可能与降雨量变化有关。在本研究中，压力子系统维持基本平稳状态，水资源承载力值在0.2882～0.5271间变动，响应子系统则保持持续上升的趋势，由0.2419提升到0.9809(如图2所示)，且二子系统各指标为人为调控因素居多，趋向良好稳定的发展态势；而对于状态子系统，上下波动起伏较大，在2016年达到最高值0.8746，在2020年达到最低值0.1914，二者间相差0.6832(如图2所示)。2016年福建省台风接踵而至，致使全年四季降水偏多[13]，水资源状态相对较优，整体承载力评价达到最高。再者，状态子系统表征研究区的自然禀赋条件，与洪涝或旱情等特殊天气紧密联系。至此，状态子系统的提升对福州市水资源承载力的整体提升就尤为重要，在发展经济的同时，需在现有水资源量和降水量的基础上维持对水资源的有效利用，对水资源总量的主观调控则是提升水资源承载力的重点所在。

4 结论

(1)运用TOPSIS模型评价2010-2020年福州市水资源承载力的分析结果表明，福州市水资源承载能力水平整体较为合理，但其上升趋势相对缓慢，未来有较大的提升空间；子系统方面，压力子系统基本维稳，响应子系统呈现持续上升趋势，而状态子系统则表现出较大波动，分析知人均水资源量与年降水量对其有着显著影响。

(2)通过障碍度模型对福州市水资源承载力的阻碍分析结果表明，年降水量、工业用水量以及人均水资源量等因子已代替森林覆盖率与供水能力成为影响福州市水资源承载力的主要障碍因素。就现阶段整体趋势来看，福州市水资源承载力的主要障碍因子集中在状态子系统中，且障碍度日渐增强。

(3)为实现福州水系的生态保护和高质量发展，建议应立足于现有水环境条件，认识到在人水关系中人需要主动适应水环境。地方政府应加大生态环保建设，引进客水资源进行生态补水，同时在重点行业实施用水总量和强度双控制度，统筹协调福州水系水域管理，发挥宏观调控作用；城镇居民应适当减少用水消耗，因地制宜节约用水，从而有效提高水资源承载能力。

(4)本研究的研究区位于福建省省会福州市，其地域特色可借鉴到东南沿海城市区域，研究思路与方法可适用于其他区域乃至全国。本研究由于福州市各县域部分指标不足，仅评估了福州市时间序列上的水资源承载力，尚未对福州市空间序列进行详细探讨，在今后的研究中可以具体到区县的时空分析，使得评价结果更加完善。