长春市水资源承载力评价研究

李治军，陈海枫，王美波，王旻忆

(黑龙江大学 a.水利电力学院；b.寒区地下水研究所，哈尔滨 150080)

0 引 言

水资源是区域经济社会发展的重要资源，当今社会水资源匮乏问题严重影响着人类生产生活，评估区域水资源状况，根据评价结果做好水资源保护工作具有重要的意义[1]。水资源承载力是指在一定人口规模下，水资源支撑社会经济持续发展的能力水平。在我国，水资源承载力的首次提出来自于对新疆地区水资源承载力的评价，经过几十年的发展，我国学者多领域多角度积极探索研究，水资源承载力的评价理论体系日趋完善[2]。杜雪芳等[3]基于TOPSIS模型，科学分析了郑州市水资源承载力的现状。蒋美彤等[4]借助生态足迹法，动态分析了区域水资源承载力。曹丽娟等[5]通过主成分分析法，从多个维度分析评价区域水资源承载力。在对水资源承载力的评价研究过程中，传统的赋权法确定权重时，存在主观局限性及不稳定的问题。针对以上问题，结合前人的研究成果，本文将变异系数法和熵权法确定的指标权重相组合，采用TOPSIS模型，对长春市2011-2019年水资源承载力进行分析评价，以期为长春市水资源开发利用与可持续发展提供参考。

1 研究区概况及数据来源

1.1 研究区概况

长春市坐落于吉林省中部地区(E124°18′-E127°02′，N43°05′-N45°15′)，地处松辽平原，地势平坦，东西走向略高于西北走向，地貌主要以平洼地为主，少数为丘陵和山地，容易发生洪涝灾害[6]。温带大陆性半湿润季风季候，特征显著，四季分明。多年平均降水量为565mm,具有时空不均和南多北少等特点。长春市境内有第二松花江、拉林河两大水系，是长春市主要供水来源[7]。近年来，由于经济建设的需要，城市规模的不断扩大，各行业废水排放量增加，水污染问题突出，水资源供需不足，水资源短缺问题已成为制约区域经济发展因素之一[8]。

1.2 数据来源

本文使用的数据来源于2011-2019年长春市统计年鉴、长春市水资源公报。

2 研究方法

2.1 评价指标体系的构建

水资源承载力受到多方面因素的影响，分析评价长春市的水资源承载力，首先要构建科学的评价指标体系。本文结合长春市水资源现状、前人的研究成果以及收集到的相关数据，从经济社会、水资源、生态系统3个子系统选取11项指标，构建长春市水资源承载力评价体系，见表1。其中，评价指标为正向时，其值越大，承载力越强；评价指标为负向时，其值越大，承载力越弱。

表1 长春市水资源承载力评价指标体系

2.2 指标权重的确定

变异系数法是一种通过指标的变异程度来赋权的客观赋权法，在权重的计算过程中，可以有效反映不同指标之间存在的差距[9]。熵权法在水资源承载评价中应用较多，其原理是通过数据的离散程度来反映指标权重的大小，客观科学，准确度高[10]。客观赋权法可以克服主观赋权法中人为评判对权重计算结果的影响，但是单一的计算方法也存在一定的不足。为了保证计算结果的准确性，通过组合赋权法，将变异系数法和熵权法权重计算结果相组合，来计算相关指标的组合权重。

2.2.1 变异系数法

计算各指标的变异系数：

归一化计算各指标的权重：

2.2.2 熵权法

对指标数据进行归一化处理。取n个评价年限，每个年限由m个评价指标，构成初始矩阵R=(rij)m×n，将所有指标进行标准化[11]：

式中：Rij为数据标准化处理后的值；min{r1j,r2j,...rmj}为指标数据的最小值；max{r1j,r2j,...rmj}为指标数据的最大值。

对于第i个指标，其信息熵的计算公式为：

式中：ei为第i项指标的信息熵；fij为评价因子在指标中的比重。

通过信息熵ei，计算各评价指标的熵权为：

2.2.3 组合赋权

假设由变异系数法确定的权重向量为w1i，由熵权法确定的权重向量为w2i，运用加法集成法，求得最终的综合权重向量wi为[12]：

wi=αw1i+βw2i

式中：α、β为组合赋权法的待定系数，可用差异系数法求解：

式中：w1i、w2i为变异系数法和熵权法的权重；REn为差异程度系数；n为指标的个数；p1,p2…,pn为按从小到大顺序排列起来的各指标变异系数权重。

2.3 TOPSIS模型

TOPSIS模型通过建立正理想解和负理想解，确定样本对象与正负理想解的距离。在此基础上，计算水资源承载力综合评价指数的定量评价方法，适用于多方案多指标的系统，具体步骤如下[13]：

步骤一：建立标准化矩阵。根据组合赋权所确定的权重wi，建立规范化水资源承载力分析矩阵。

Y=|yij|m×n=|wi×xij|m×n

步骤二：确定正负理想解。

Y+=max{yij}

Y-=min{yij}

式中：Y+为样本对象正理想解，即第i个指标在第j年内的最大值；Y-为样本对象负理想解，即第i个指标在第j年内的最小值。

步骤三：距离计算。

步骤：水资源承载力综合评价指数计算。

式中：Cj为第j年的水资源承载力综合评价指数，取值范围为[0,1]，其值越接近1时，区域承载力越好。

3 结果与分析

3.1 指标权重分析

通过变异系数法、熵权法计算得到的长春市各项指标权重见表2。将变异系数法计算得到的权重按从小到大的顺序排列起来，计算得到差异系数REn=8.639,α=0.53,β=0.47；运用组合赋权法得到指标的组合权重，见表2。为了便于分析，3种权重的对比见图1。

表2 变异系数法、熵权法及组合权重计算结果

图1 变异系数法、熵权法及组合权重计算结果对比

由表2和图1可知，3种方法计算得到的指标权重存在较大差异，但整体来看，权重较高的几项指标接近。其中，变异系数法计算得出的生态环境用水率指标权重为0.320，熵权法计算得出的生态环境用水率指标权重为0.193，组合赋权法计算得出的生态环境用水率指标权重为0.260。在3种计算权重的方法中，均为权重最高的指标，说明增加生态环境用水可以有效增大水资源承载力。

组合权重中，人均水资源量占比较高，为0.127，表明人均水资源量对区域的水资源承载力评价有重要的影响；产水模数的权重也较高，为0.126，表明产水模数越高，对水资源承载力的恢复有积极的促进作用；水资源开发利用率的权重次高，为0.107，表明过多开发利用区域的水资源，对水资源承载力具有消极的作用，不利于水资源的可持续发展。

3.2 水资源承载力分析

依据现有的研究成果以及长春市实际状况，将长春市2011-2019年水资源承载力按综合评价指数分为5级，即I级为理想承载(0.8～1)，Ⅱ级为良好可承载(0.6～0.8)，Ⅲ级为可承载(0.4～0.6)，Ⅳ级为弱可承载(0.2～0.4)，V级为不可承载(0～0.2)。根据上述模型和方法，计算长春市的水资源承载评价值，结果见表3。为了更加直观反映长春市2011-2019年水资源承载力情况，依据综合评价结果，绘制年际变化趋势图，见图2。

表3 2011-2019年长春市水资源承载力综合评价值

图2 2011-2019年长春市承载力评价值变化趋势图

由表3和图2可知，在2011-2019年期间，长春市水资源承载力评价值由0.264上升至0.874，变化趋势总体处于上升，表明区域水资源承载力向着良好的态势转变。2011-2012年，水资源评价值呈上升趋势，但承载力均处于Ⅳ级，承载力较弱。2012-2013年，水资源承载力评价值呈下降趋势，在2013年达到近几年最低值0.204。由于人口数量增加，生产生活用水增加，需要加大对水资源的开发利用，水资源开发利用超出区域水资源承载水平，造成水资源巨大的压力。

2013-2015年，水资源承载力评价值呈上升趋势，在2015年达到Ⅲ级，处于可承载状态。原因是2014年开始实行最格的水资源管理制度，保护和节约用水，合理控制对水资源的开发利用，区域产水模数增加，人均水资源量增加，提高了水资源承载力。2015-2016年，水资源承载力评价值由0.471下降至0.323。2016-2019年，水资源承载力呈逐年上升趋势，并且在2019年到达近年来最大值0.869。由2016-2019年《长春市水资源公报》可知，区域生态环境用水增加，由2016年的1.39%上升至2019年的6.35%，补充了过度开发利用的区域水资源，加大了水环境整治，防控各类污染源，引入先进的治理技术和理念，实施生态环境修复工程，水生态环境得到改善，在2019年集中式饮用水水源水质达标率保持100%。

4 结 论

1)本文结合长春市的水资源实际状况选取指标体系，采用变异系数法和熵权法组合赋权，确定指标的权重，使计算结果更准确反映区域水资源承载力影响情况。评价指标中，人均水资源量、产水模数、生态环境用水率等占有较大的权重，对区域水资源承载力评价影响较大。

2)采用TOPSIS模型，对长春市2011-2019年水资源承载力进行评价。结果表明，长春市水资源承载力整体处于上升趋势，由2011年的0.264增长至2018年的0.874，合理开发利用水资源，提升区域生态环境质量，加大污水处理力度，增加生态环境用水对水资源承载力的恢复有重要影响，未来长春市可以重点从这几方面入手，促进区域水资源可持续发展。