基于熵权法的流域水资源脆弱性评价——以淮河流域为例

刘倩倩，陈　岩

(南京林业大学 经济管理学院， 南京　210037)



基于熵权法的流域水资源脆弱性评价
——以淮河流域为例

刘倩倩，陈岩

(南京林业大学 经济管理学院， 南京210037)

流域水资源脆弱性评价可以量化表现出水资源的脆弱性程度，客观地反映研究区的水安全状况。根据水资源脆弱性的表现形式及成因，设置了水量、水质、洪涝灾害、旱灾4个一级指标，自然因素、人为因素、承载因素3个二级指标，分级构建了水资源脆弱性评价指标体系，在线性加权法的基础上采用熵权法构建了水资源脆弱性评价模型。以淮河流域为例进行实证分析，从时间、空间2个维度上对2003—2012年淮河流域整体及流域内的4个省份进行水资源脆弱性评价。结果表明：时间上，10 a间淮河流域整体水资源脆弱度数值逐年减小，水资源脆弱性呈现好转趋势,流域内河南、安徽、江苏、山东4省的水资源脆弱性在10 a间均有所缓解；空间上，淮河流域水资源自西向东越来越脆弱。研究结果表明目前淮河流域水资源脆弱性状况呈现好转趋势，但仍然存在一些问题，有待进一步管理和调控。

流域水资源；脆弱性评价；线性加权法;熵权法；淮河流域

1　研究背景

水资源是一切生物赖以生存的重要资源，随着人类社会对水资源的需求越来越大，水资源短缺、水环境恶化等问题正面临着严峻挑战。水资源脆弱性评价作为量化表现水资源脆弱性程度的一种方法，可以客观地反映水安全状况，全面地考虑水资源脆弱性的各类影响因素，为水资源的管理和调控提供重要参考。水资源脆弱性作为水资源状况的一个重要度量标准，近年来在国内外受到了广泛的关注。最早在20世纪60年代末，Albinet等[1]提出了地下水资源脆弱性的概念。1996年IPCC[2]将水资源脆弱性的概念扩展到了整个水资源系统，并将其与气候变化联系起来，这一定义被广泛接受，并被应用到气候变化下的水资源脆弱性评价研究中。随后，国内学者对造成水资源脆弱性的影响因素做了更全面的补充[3]，为目前水资源脆弱性的概念奠定了基础。在此基础上，本文作者认为流域水资源脆弱性是指在自然环境因素和社会经济因素的双重影响下，水资源系统在水量、水质、洪涝灾害、旱灾等方面表现出的对这些干扰因素的敏感性，及其结构和功能受到损害的趋势和程度。目前，水资源脆弱性的定量评价方法主要包括函数法和指标法。函数法主要是夏军等[4]提出的函数模型，即认为水资源脆弱性是水资源系统受气候变化、人类活动等尺度因子影响的敏感性和抗压性的比值。指标法中，在评价指标体系的构建上，研究者们根据研究区域特点和研究侧重的不同，分别基于水资源脆弱性的内涵和概念[5-6]、水资源脆弱性的影响因素[7-10]、研究区的特点和实际情况[11-13]、DPSIR概念模型[14]、水资源的供给和需求[15]、PSR模式[16-19]构建指标体系。在评价模型的构建上，研究者采用了AHP法[5, 8, 10]、主成分-因子分析法[11]、专家意见法[15]、客观法[16]或模糊层次分析法[18]对评价指标赋权，通过与线性加权法[5-6, 8, 10-11, 15]、分形理论[7]、模糊物元评价模型[9]、粒子群投影寻踪插值模型[14]、集对分析[16-17]等方法的合成，对单一年份下某地区或某地区不同水平年的水资源脆弱性进行评价。

现有研究中存在以下3点问题：第1，目前评价指标体系的构建不利于进行流域水资源脆弱性的成因分析，由于造成流域水资源脆弱性的影响因素繁多复杂，评价指标体系的构建应当全面且具有代表性；第2，在指标法中，各评价指标权重的确定对最终结果起到了决定性的作用，目前常用的AHP法、主成分分析-因子分析法、分形理论等方法分别具有主观性强、线性特征较为明显、分维数计算复杂的缺点；第3，当前研究者大多是从单一维度上对某区域的水资源脆弱性进行评价，不能全面反映出水资源脆弱性时间变化趋势和空间分布状态。仅从时间上进行分析，则无法了解某区域水资源脆弱性的分布格局，使得在制定水资源空间优化配置和合理开发应用的政策时缺乏针对性；仅从空间上进行分析，则无法反映某区域水资源脆弱性的变化趋势，不利于未来水资源脆弱性的预测以及水资源保护措施的前馈控制。因此，本文根据水资源脆弱性成因和表现形式，从水量、水质、洪涝灾害、旱灾4个方面考虑构建脆弱性评价指标体系，在线性加权法的基础上，选择客观性较强的熵权法对指标赋权，从时间和空间2个维度对淮河流域的水资源脆弱性进行评价。

2　流域水资源脆弱性评价指标体系与评价模型

2.1评价指标正、负向判定

本文通过计算水资源脆弱度对流域水资源脆弱性进行评价，认为脆弱度数值越大，脆弱性越高，即流域水资源越脆弱。因此在本文中，设定指标数值越大造成的脆弱性越高的评价指标为正向指标，指标数值越小造成的脆弱性越低的评价指标为逆向指标。

2.2评价指标体系的建立

水资源系统是一个包含了水资源本身及水资源开发和利用的复杂系统，其脆弱性的构成因素十分复杂，评价指标体系涉及的范围和内容也非常多。在参考了现有研究成果的基础上，本文依据水资源脆弱性的表现形式，同时结合水资源脆弱性成因构建了流域水资源脆弱性评价指标体系。

首先，流域水资源脆弱性的表现形式作为脆弱性研究中最为外在、直观的一部分，为探究流域水资源脆弱性成因，建立流域水资源脆弱性评价指标体系提供了有效的线索。本文认为流域水资源脆弱性主要是通过水量、水质、洪灾和旱灾反映出来，并以这4个指标作为度量。其次，根据水资源脆弱性内涵[6]，流域水资源脆弱性的影响因素主要可以分为自然环境脆弱性和社会经济脆弱性，考虑到水资源系统在社会经济中起到的特殊性作用，本文又将社会经济脆弱性划分为人为因素和承载因素，即认为流域水资源脆弱性的成因主要包括自然因素、人为因素以及承载因素3个方面。

综上，本研究分别设置了水量、水质、洪涝灾害、旱灾4个一级指标，在各一级指标下又设置了自然脆弱性、人为脆弱性、承载脆弱性3个二级指标构建评价指标体系，初步设置了36个评价指标。但部分指标数据由于不可获得或不完整，无法应用于指标体系中。故根据构建指标体系的完备性、科学性、实用性、相互独立性等原则以及各指标在相关研究中出现的频数，对指标体系进行了筛选，最终选定24项指标，具体指标如表1所示。

表1　流域水资源脆弱性评价指标体系Table 1　Index system of evaluating the vulnerability of basin water resources

2.3基于熵权法的流域水资源脆弱性评价模型

本文主要采用熵权法构建水资源脆弱性评价模型，即首先通过熵权法为评价指标赋权，其次通过其与线性加权法的耦合对研究区水资源脆弱性进行评价。熵权法作为一种客观赋权法，它是对当前的样本数据进行统计计算，根据信息论的基本原理确定指标权重，权重仅与当前样本数据相关，避免了主观因素带来的偏差，具有较强的客观性。线性加权法是一种综合指数计算方法，其运算原理是通过将各评价指标对脆弱性的不同影响程度进行叠加，把多个指标换算成一个综合值，即水资源脆弱度，从而对研究区的水资源脆弱性状况进行评价。其计算过程中包含了所有指标变量，并且考虑了各指标影响程度的不同，具有计算过程简便、易懂、结果易于解释的优点。构建基于熵权法的水资源脆弱性评价模型步骤如下。

(1)标准化处理。由于各评价指标的趋向和量纲不同，为了便于指标比较和数据计算，需对样本数据进行标准化处理，对于正向指标——越大越脆弱型采用式(1)计算，对于逆向指标——越小越脆弱型采用式(2)计算。

(1)

(2)

式中：rij为标准化后第i个评价对象相对于第j个评价指标的数值；xij为标准化前第i个评价对象相对于第j个评价指标的原始数值；ximin为第j个评价指中的最小数值；ximax为第j个评价指中的最大数值。

(2)构建指标数据矩阵。设有m个评价对象，n个评价指标，则标准化后的指标数据可构成指标数据矩阵R。

(3)指标熵值计算。根据标准化后的指标数值，用熵权法计算各评价指标的熵值，则第j个评价指标的熵值表达式为

(3)

其中：

(4)

(5)

这里规定若fij=0，则fijlnfij=0[20]。

(4)指标熵权计算。根据各评价指标的熵值Hj，即可计算各评价指标的熵权，则第j个评价指标的熵权表达式为

(6)

(5)综合评价值——水资源脆弱度的计算。在确定指标权重后，通过线性加权法计算水资源脆弱度WVI(Water Vulnerability Index)。即将标准化后的指标数据与对应评价指标权重的乘积线性相加，其运算公式为

(7)

式中：wj为对应的第j个指标的权重。

3　实例应用

3.1研究区概况

淮河流域地处我国东部，途经湖北、河南、安徽、江苏、山东5省，并且与多条重要河道交错毗邻，近年来，其水资源脆弱性问题日益突出。在水量方面，多年来随着淮河流域人口数量不断增长，其人均用水量越发不足。据淮河水利委员会统计，截至2012年，淮河流域总人口由1949年的6 836万人增长至17 391.82万人，2012年其人口密度约为全国平均人口密度(140.39人/km2)的4.64倍，而当年淮河流域的人均用水量仅为373.43 m3/人。在水质方面，人口数量的急剧增长以及工业的高速发展导致生活污水、工业废水的排放量逐年增加，水质环境不断恶化。据相关报道，淮河流域在2004,2007,2008,2010年等多年均发生了重大水污染事故。在洪涝灾害方面，由于淮河流域大部分水利设施始建于20世纪70年代，其老化、年久失修等问题影响了现有水利工程正常运作，导致工程调蓄能力不足，洪涝灾害频发。2012年沂沭泗地区出现了自1993年以来最大的洪水。在旱灾方面，由于淮河流域地处我国南北气候过渡带，夏季湿润炎热，冬季干燥寒冷，其降水的时空分布非常不均匀，因此导致淮河流域的部分地区旱灾频繁。2009年淮河流域内安徽省先后发生了严重春旱和3次洪涝灾害。目前，淮河流域水资源脆弱性问题已成为制约其经济和社会发展的重要因素，考虑到淮河流域目前的水资源特点和水环境状况，本文选取淮河流域为研究区。其中，由于淮河流域只流经湖北省的2座城市，且流经面积均很小，所以本文中只对淮河流域整体以及淮河流域内的河南、安徽、江苏、山东4省的水资源脆弱性进行评价。

3.2淮河流域水资源脆弱性评价

3.2.1样本数据处理

根据构建的评价指标体系查找淮河流域以及淮河流域内的河南、安徽、江苏、山东4省的各指标数据，数据来源于《淮河流域水资源公报》(2003—2012年)、《治淮汇刊(年鉴)》(2004—2013年)以及《中国统计年鉴》(2004—2013年)。其中，人均用水量、万元工业增加值用水量、水质达标下降率、COD排放超标倍数、人口密度、万元GDP废水排放量、洪涝灾害面积比、垦殖指数以及干旱面积受灾比为正向指标——指标数值越大造成的脆弱度数值越大，脆弱性越高；年降水量、年降水量变差系数、地表水资源开发利用率、地下水资源开发利用率、水功能区达标率、生态环境用水率、森林覆盖率、水闸的数量、水土流失治理率、除涝面积比例、年降水量变化率、地下水资源量、有效灌溉面积比、大中型水库总库容量占总供水量之比以及百万方水承载人口数为逆向指标——指标数值越小造成的脆弱度数值越大，脆弱性越高。正向指标按照式(1)进行标准化处理，逆向指标按照式(2)进行标准化处理。

3.2.2指标数据矩阵的建立

根据标准化后的指标数据即可构建指标数据矩阵R，即

3.2.3评价指标权重计算

将标准化后的指标数值代入式(3)，式(4)，式(5)，式(6)中计算24个评价指标的熵值和熵权，所得熵权即为各评价指标的权重，其结果如表2所示。

3.2.4水资源脆弱度计算

将各评价对象标准化后的指标数据矩阵R和24个评价指标的权重Wj代入式(7)，即可分别计算出2003年至2012年淮河流域整体以及河南、安徽、江苏、山东4省在淮河流域流经部分的水资源脆弱度。其结果如表3所示。

表2　水资源脆弱性评价指标权重Table 2　Weights of indexes evaluating the vulnerability of water resources

表3　水资源脆弱性评价结果Table 3　Evaluation result of water resources vulnerability

3.2.5水资源脆弱度等级划分

为了便于比较淮河流域各年份与各地区的水资源脆弱度，需对水资源脆弱度等级进行划分。由于目前关于水资源脆弱度等级的划分尚没有统一的标准或方法，本文参照文献[6],根据评价结果的数值分布和专家经验确定水资源脆弱度的阈值，从而对脆弱度等级进行划分。具体方法是将标准化后的指标数据按升序排列，那么第一组指标数据的计算结果即为不脆弱的状态，依次计算各组指标数据的水资源脆弱度。然后根据样本脆弱度的数值分布和专家意见，依次选定不脆弱、轻度脆弱、中度脆弱、重度脆弱和极度脆弱的阈值，由此将淮河流域及流域内四省的水资源脆弱度划分为5个等级，具体划分如表4所示。

表4　流域水资源脆弱度等级划分Table 4　Ratings of basin water resources vulnerability

3.3结果分析

根据2003—2012年淮河流域整体以及河南、安徽、江苏、山东4省在其流经部分的水资源脆弱度计算结果，可绘制图1和图2的走势图。

图1　2003—2012年淮河流域水资源脆弱性走势Fig.1　Trend of water resources vulnerability in Huaihe river basin in 2003-2012

图2　2003—2012年淮河流域流经的四省水资源脆弱性走势Fig. 2　Trend of water resources vulnerability of the four provinces of Huaihe river basin in 2003-2012

3.3.1淮河流域整体水资源脆弱性分析

将淮河流域整体水资源脆弱度计算结果参照表4可以看出：2003年其资源脆弱性为重度脆弱；2004—2008年其水资源脆弱性为中度脆弱；2009年其水资源脆弱性为重度脆弱；2010—2012年其水资源脆弱性为轻度脆弱。同时，从图1中可以看出除2009年以外，2003—2012年淮河流域整体水资源脆弱度数值逐年减小，脆弱性逐年降低，流域水资源脆弱性呈现好转趋势。对比原始数据可以看到，在水量的获取方面，10 a间淮河流域的地表水和地下水资源开发利用率逐年提高，从2003年的0.178和0.228分别增加到0.671和0.515，水资源得到充分利用。在水量的供给方面，淮委制定了严格的水资源管理制度，使得万元工业增加值用水量从2003年的186.1 m3/万元显著降低至37.9 m3/万元；在水质方面，淮河流域生态环境建设的投入力度越来越大，在2003年时其生态环境用水率仅为0.009 7，到2012年已经增至0.020 3。在水资源保护工作中，淮委对水功能区和入河排污口进行严格的监督管理，并开展多地区的水污染联防工作，使得COD排放量超标倍数和万元GDP废水排放量得到有效控制，目前尽管COD的排放量尚未达标，但其超标倍数已稳定在0.5以下，万元GDP的废水排放量也由最初的35.91 t/万元减少至10.21 t/万元；在洪涝灾害方面，淮河流域的水土流失治理率和除涝面积比例逐年增加，目前分别达到了0.789和0.937。淮河流域的水资源管理措施和调控手段全面涵盖了水量、水质、洪涝灾害和旱灾多个方面，对降低水资源脆弱性卓有成效。

此外，从图1中可见2009年的淮河流域整体水资源脆弱度数值明显增大，可见当年的水资源脆弱性状况较为严重。造成该现象的主要原因体现在以下几点：首先，2009年初淮河流域持续百余天无有效降雨，土壤水分不足，作物的水分平衡遭到破坏，导致流域内4省的多个地区发生旱情。同时，该年淮河流域的人口密度达到历年最大，在降水量有限的情况下，人口数量的攀升给水资源的供应和水质环境的保护都带来了极大的压力。其次，该年淮河流域的垦殖指数达到0.631，显著高于其他年份。过度的土地开垦引起了土地覆被的变化，破坏了土壤的吸水能力，对洪涝灾害的防治产生了一定的影响。最后，受自然、人为等因素的影响，该年淮河流域大、中型水库调节供水的能力和有效灌溉面积较往年均略显不足。综上所述，淮河流域水资源管理部门应当对突出的水资源问题引以为戒，并继续加强水资源管理措施的实施力度，避免水资源脆弱性的再次加剧。同时，在评价指标体系中，万元工业增加值用水量、COD排放超标倍数、洪涝灾害面积比、万元GDP废水排放量、干旱面积受灾比这些指标占有较高比重，可以着重从这5个方面考虑平衡供水能力与用水需求之间的关系。

3.3.2淮河流域内4省的水资源脆弱性分析

3.3.2.1淮河流域内河南省水资源脆弱性分析

参照表3和表4可知：2003年淮河流域内河南省的水资源脆弱性呈重度脆弱；2004—2010年其脆弱性呈中度脆弱；2011—2012年其脆弱性呈轻度脆弱。从图2的走势可以看出，10 a间淮河流域内河南省的水资源脆弱性大体上呈好转趋势，在2009年有所恶化，这与淮河流域整体的水资源脆弱性变化走势相一致。同时，河南省的水资源脆弱度数值在淮河流域内的4省中最小，水资源脆弱性最低。从图3可以看出，造成2009年水资源脆弱性加剧的主要原因是受到旱灾方面的影响，对比原始数据可以发现，该年大中型水库总库容占总供水量之比仅为0.832 4，达到10 a间最小，水库平衡调节供水量的能力明显不足。同时，该年流域内河南省大面积干旱，其受灾比达到0.227，为10 a间最高，受灾范围最大。除此以外，在水量方面，2009年河南省年降水量较往年不足，仅为678.35亿m3，而与此同时人均用水量却高于往年；在水质方面，该年河南省水质达标率较低，同时0.068 9万人/km2的人口密度也为水质脆弱性带来较大的压力。近年来，河南省在防汛抗旱工作上不断积累经验，全面落实以行政首长负责制为核心的防汛抗旱责任制。面对洪涝旱情及时开展减灾工作，修缮水利工程设施，有效降低了水资源洪涝旱灾方面的脆弱性。同时，河南省坚持执行严格的水资源管理制度，建立了水资源开发利用控制、用水效率控制、水功能区限制纳污“三条红线”的指标体系。这一举措对于应对水量和水质方面的脆弱性意义重大。

图3　2003—2012年淮河流域内河南省水资源脆弱性构成Fig.3　Composition of water resources vulnerability of Henan province in 2003-2012

3.3.2.2淮河流域内安徽省水资源脆弱性分析

参照表3和表4可知：2003年淮河流域内安徽省的水资源脆弱性呈极度脆弱；2004—2007年其脆弱性呈重度脆弱；2008—2012年其脆弱性呈中度脆弱。从图2的走势中可以看出，2003—2009年淮河流域内安徽省的水资源脆弱性总体上逐渐好转，其水资源脆弱性得到明显缓解。这一成果与安徽省实施以“三防一供”为重点的治淮工程，强化水资源“三条红线”管理密不可分。需要注意的是，2010—2012年淮河流域内安徽省的水资源脆弱性略有上升，从图4可以看出造成这一现象的原因主要是旱灾方面的影响。根据实际状况可知，3 a间流域内安徽省的年降水量逐年下降，与此同时人均用水量却有所增长，水资源供需矛盾逐渐突出。同时，受人类活动的影响，3 a年间安徽省的水质达标率迅速下降，由0.455下降至0.188，大量工业用水、生活用水以及农田中的营养物质被排入到河流、湖泊中，导致巢湖富营养化、船舶水污染等事故，加剧了水质方面的脆弱性。此外，耕地面积的不断扩张也为旱涝灾害的防治带来了困难。

图4　2003—2012年淮河流域内安徽省水资源脆弱性构成Fig.4　Composition of water resources vulnerability of Anhui province in 2003-2012

3.3.2.3淮河流域内江苏省水资源脆弱性分析

参照表3和表4可知：2003—2005年淮河流域内江苏省的水资源脆弱性呈重度脆弱；2006年其脆弱性呈极度脆弱；2007—2012年其脆弱性呈重度脆弱。可见10 a间江苏省水资源脆弱度数值较高，脆弱性状况较为严峻，其中2006年尤其严重，如图5所示，该年江苏省水资源脆弱性在旱灾、洪涝灾害和水量方面均有明显体现。首先在水量方面，该年的万元工业增加值用水量为201.03 m3/万元，达到10 a间最大，这对水量的承载性造成了很大的压力；其次在水质方面，该年的COD排量超标倍数也相对较高，对水质造成了较大影响；最后在洪涝灾害和旱灾方面，由于在2006年汛期，江苏苏北地区出现严重的雨涝灾害，而9月中旬以后，全省绝大部分地区又持续干早无雨，出现较为严重的早情。因此该年的受灾情况在10 a间也最严重，其洪涝灾害面积比和干旱面积受灾比分别达到0.341和0.182。据此，江苏省水资源管理部门应当及时调整水资源管理政策，对极度脆弱的年份中出现的问题吸取教训，总结经验，避免水资源脆弱性的进一步恶化。

图5　2003—2012年淮河流域内江苏省水资源脆弱性构成Fig.5　Composition of water resources vulnerability of Jiangsu province in 2003-2012

3.3.2.4淮河流域内山东省水资源脆弱性分析

参照表3和表4可知：2003—2006年淮河流域内山东省的水资源脆弱性呈重度脆弱；2008年其脆弱性呈中度脆弱；2009年其脆弱性呈重度脆弱；2010—2012年其脆弱性呈中度脆弱。从图2的走势中可以看出，10 a间淮河流域内山东省的水资源脆弱性总体上呈减弱趋势，目前其水资源脆弱性得到明显缓解。10 a间，山东省在水量方面坚持实施严格的取水许可监督管理，维持水量的供给平衡。水质方面，对重点入河排污口以及主要供水源地进行定期监测和通报，及时对水污染状况进行治理、调控。在防洪抗旱方面，山东省治淮东调南下续建工程的有效实施使得其减灾能力显著增强。需要注意的是，与淮河流域整体水资源脆弱性走势相似，其2009年水资源脆弱性也明显高于邻近年份，从图6可以看出造成该年水资源脆弱性加剧的主要原因是旱灾方面的影响，该年初受降水量不足的影响，山东省全省发生大面积春旱。此外在水量方面，2009年淮河流域内山东省的万元工业增加值用水量为22.65 m3/万元，高于相邻年份；水质方面，该年的COD排放量超标倍数与万元GDP废水排放量均显著高于相邻年份，可见该年由于人为原因导致的水质污染较为严重。这些因素都导致了该年水资源脆弱性较相邻年份显著增强。

图6　2003—2012年淮河流域内山东省水资源脆弱性构成Fig.6　Composition of water resources vulnerability of Shandong province in 2003-2012

通过以上分析并且结合图2可知，淮河流域水资源脆弱性在空间上大体呈现自西向东逐渐增高的趋势，且东西差异较为明显。目前，流域内江苏省水资源脆弱性最为严重，达到0.43；山东次之，达到0.36；安徽和河南的水资源脆弱度分别为0.34和0.27。对比原始数据可知该分布规律同样体现在年降水量、地下水资源开发利用率、生态环境用水率、人口密度、森林覆盖率、地下水资源量、有效灌溉面积比这些指标上，由此可见这些指标因素对淮河流域内4省的水资源脆弱性影响较大。可以考虑从这几个方面来平衡水资源脆弱性的空间分布，有针对性地对各地区水资源脆弱性进行整治。

4　结　论

(1)本研究根据流域水资源脆弱性的表现形式，并结合水资源脆弱性成因选取了24个因子，分级构建了流域水资源脆弱性评价指标体系。该指标体系从水量、水质、洪涝灾害、旱灾4个方面考虑了流域水资源脆弱性的影响因素，有利于对流域水资源脆弱性的成因进行分析。

(2)本研究在线性加权法的基础上，通过熵权法对评价指标客观赋权，从而建立了流域水资源脆弱性评价模型。该方法计算简便、易于操作，它依据样本数据的特征对评价指标赋权，避免了主观因素带来的偏差，从而保证了评价结果的客观性和准确性。在实证分析中，本文以2003—2012年淮河流域整体及流域内河南、安徽、江苏、山东4省的指标数据为样本，应用此方法从时间、空间2个维度对淮河流域水资源脆弱性状况进行了定量评价，评价结果与当前淮河流域的水资源现状基本相符，说明该方法可以用于流域水资源脆弱性的评价研究，其结果可以为水资源管理部门缓解淮河流域水资源脆弱性提供借鉴。

(3)评价结果表明：在时间上，除2009年以外，10 a间淮河流域的水资源脆弱度数值逐年减小，由最初的0.435降至0.304，水资源脆弱性呈现好转趋势，目前淮河流域处于轻度脆弱的状态。此外，流域内4省的水资源脆弱性在10 a间尽管有所波动，但相比2003年均有所缓解，其中安徽省由0.551降至0.343，好转状况最为明显。需要注意的是，由于旱灾方面的影响，流域内安徽省的水资源脆弱性在近3 a逐渐增加，所以应当加强对旱灾脆弱性的防治；在空间上，淮河流域内河南、安徽、山东、江苏的水资源脆弱度数值逐渐增大，水资源脆弱性呈现自西向东逐渐增强的特点，且水资源脆弱性东西差异较为明显，当前河南省的水资源脆弱度为0.268，而江苏省却达到0.43。由此可见，尽管淮河流域水资源脆弱性有所好转，但仍未达到理想状态，有待进一步的综合整治和管理。

由于可收集到的数据存在限制，本研究在时间维度上仅仅对淮河流域2003—2012年10 a间的水资源脆弱性进行了评价，对时间序列趋势的分析存在不足，有待进一步补充和完善。在未来的研究中，拟基于目前的评价指标体系和评价结果，讨论、构建流域水资源脆弱性预测模型，对研究区未来的水资源脆弱性状况进行评价。

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(编辑：赵卫兵)

Assessing the Vulnerability of Basin Water Resources Based on Entropy Weight Method: A Case Study of Huaihe River Basin

LIU Qian-qian, CHEN Yan

(School of Economics and Management, Nanjing Forestry University, Nanjing210037, China)

Assessment of basin water resources vulnerability reflects the water security conditions of the research area in an objective way by quantifying the degree of water resources vulnerability. According to the manifestation and causes of water resources’ vulnerability, we built an evaluation indices system which consists of four primary indicators including water yield, water quality, flood disaster and drought and three secondary indicators of natural factor, human factor and carrying factor. On this basis, we constructed an assessment model for water resource vulnerability by using the entropy weight method in association with the linear weighting method. In this research we took Huaihe River basin as an example and assessed the water resources vulnerability of four provinces in 2003-2012 from two dimensions of time and space. The results showed that in terms of the time dimension, the value of water resources vulnerability in Huaihe River basin decreased in the decade, indicating that the vulnerability of water resources in the four provinces was improving; while in terms of the space dimension, water resources in Huaihe River basin was becoming more and more fragile from the west to the east. Research shows that the water resources vulnerability in Huaihe River basin presents a trend of improvement, but there are still some problems that need further management and regulation.

basin water resources; vulnerability assessment; linear weighting method; entropy weight method; Huaihe River basin

2015-07-14;

2015-11-17

国家自然基金青年项目(71403122)；江苏省自然基金青年项目(BK20140980)；教育部人文社科基金青年项目(14YJC630018)

刘倩倩(1991-)，女，江苏镇江人，硕士研究生，主要研究方向为管理科学与工程、水资源管理，(电话)025-85427377(电子信箱)dkjoy77@sina.com。

陈岩(1977-)，女，吉林农安人，副教授，博士生导师，主要研究方向为水资源管理、生态经济、资源与环境管理，(电话)025-85427377(电子信箱)sanchen007@163.com。

10.11988/ckyyb.20150591

2016,33(09):10-17

TV213

A

1001-5485(2016)09-0010-08