孫海楓 李林
摘 要:為正確認(rèn)識我國水土資源承載力并探究影響承載力的關(guān)鍵因素,從水土資源、社會、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)4個系統(tǒng)出發(fā)構(gòu)建了我國水土資源承載力評價指標(biāo)體系,利用熵權(quán)-TOPSIS模型對我國2005—2018年省(市、區(qū))水土資源承載力的時空變化特征進(jìn)行定量研究,并結(jié)合障礙因子診斷模型識別承載力的主要影響因素。結(jié)果表明:研究期內(nèi)我國水土資源承載力均值在0.370 3~0.395 0之間,整體處于中等偏下水平,并呈現(xiàn)輕微減弱趨勢;我國水土資源承載力在空間上呈現(xiàn)南北較高,中部較低的分布格局;經(jīng)濟(jì)密度、水土資源匹配系數(shù)、生態(tài)環(huán)境用水比例、人均水資源量及人均GDP等是研究期內(nèi)影響我國水土資源承載力的主要障礙因子。
關(guān)鍵詞:水土資源;承載力評價;熵權(quán)-TOPSIS模型;障礙因子診斷模型
中圖分類號:TV213.4;X24 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A
doi:10.3969/j.issn.1000-1379.2021.10.017
引用格式:孫海楓,李林.我國水土資源承載力評價及障礙因子診斷[J].人民黃河,2021,43(10):86-92.
Abstract: In order to correctly understand the carrying capacity of water and soil resources and explore the key factors affecting the carrying capacity in China,based on the four systems of water and soil resources system, society system, economy system and ecology system, this paper constructed the evaluation index system of water and soil resources carrying capacity in China. It used entropy weight-TOPSIS method to quantitatively study the temporal-spatial variation characteristics of the carrying capacity of water and soil resources in the provinces of China from 2005 to 2018, and identify the main influencing factors of the carrying capacity by using the obstacle degree model. The results show that the average carrying capacity of water and soil resources in China is between 0.370 3 and 0.395 0 during the study period, which is below the average level with a slight weakening trend. The spatial distribution pattern of water and soil resources carrying capacity is higher in the north and south of China, and weaker in the middle. Economic density, water and soil resources matching coefficient, proportion of water use for ecological environment, per capita water resources and per capita GDP are the main obstacles affecting the carrying capacity of water and soil resources in China during the study period.
Key words: water and soil resources; carrying capacity evaluation; entropy weight-TOPSIS model; obstacle degree model
1 引 言
水土資源是人類生存的基礎(chǔ)資源和社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的物質(zhì)載體[1]。隨著我國人口增加、城市化和工業(yè)化持續(xù)推進(jìn),水土資源所表現(xiàn)出的短缺和供需不平衡等資源非持續(xù)性問題成為制約我國可持續(xù)發(fā)展的主要障礙[2]。水土資源承載力作為資源承載能力的重要組成部分,開展水土資源承載力評價研究,對于促進(jìn)水土資源合理開發(fā)具有重要的現(xiàn)實意義。
近年來,關(guān)于水土資源承載力的研究引起了人們的普遍關(guān)注,學(xué)者們圍繞水資源承載力[3-4]、土地承載力[5]、水土資源承載力的演變特征[1,6-7]、分區(qū)研究[8]、影響因素識別[8-10]、調(diào)控策略[10-12]等方面開展了大量探索,研究成果豐碩。如南彩艷等[13]從水資源、土地資源、社會、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)和科技等方面構(gòu)建指標(biāo)體系,基于改進(jìn)模糊綜合評價模型對關(guān)中地區(qū)現(xiàn)狀及未來的水土資源承載力進(jìn)行了評價;施開放等[14]通過構(gòu)建水土資源承載力評價指標(biāo)體系,結(jié)合可拓學(xué)原理和熵權(quán)理論對重慶三峽庫區(qū)2010年水土資源承載力進(jìn)行了研究,并定量識別了其影響因素;黃程希等[15]以澤州縣壓煤區(qū)為例,通過明確煤炭開采規(guī)模與水土資源承載協(xié)調(diào)性的變化趨勢,提出了實現(xiàn)水-土-煤資源協(xié)調(diào)利用的發(fā)展對策。上述研究在支撐水土資源優(yōu)化配置和高效利用方面發(fā)揮了重要作用,但已有的研究多局限于單時間截面上水土資源承載力的定量測度和地域空間分異,從多時間截面上動態(tài)分析水土資源承載力時空變化的研究較少。此外,已有研究通常是在單個縣域、市域或?。ㄊ小^(qū))尺度上展開的,不足以為促進(jìn)整個國家水土資源可持續(xù)利用提供依據(jù),對國家層面上多省(市、區(qū))尺度水土資源承載力的相關(guān)研究亟須進(jìn)一步豐富。
鑒于此,本研究綜合運用熵權(quán)-TOPSIS模型和障礙因子診斷模型,對我國2005—2018年30個?。ㄊ?、區(qū))水土資源承載力進(jìn)行定量評價,探究其時空變化特征,定量識別多時間截面上水土資源承載力的主要影響因素,以期為我國水土資源的開發(fā)利用和相關(guān)政策的制定提供參考。
2 數(shù)據(jù)與方法
2.1 數(shù)據(jù)來源
以我國30個?。ㄖ陛犑?、自治區(qū))為研究區(qū)(受數(shù)據(jù)不可獲得限制,暫不包括我國港澳臺及西藏自治區(qū)),選擇2005年、2010年、2015年和2018年作為典型年份開展研究。研究所采用的水資源、土地資源、社會經(jīng)濟(jì)、生態(tài)等方面的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》《中國水資源公報》等,各項具體指標(biāo)值均在相關(guān)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上整理所得。
2.2 水土資源承載力評價指標(biāo)體系
水土資源承載力是指某一區(qū)域在一定時期內(nèi),以可預(yù)見的技術(shù)和社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為依據(jù),以可持續(xù)發(fā)展為準(zhǔn)則,以維持生態(tài)環(huán)境良性循環(huán)為前提,水土資源對社會經(jīng)濟(jì)主體各種活動的最大支撐能力[16]。在對水土資源承載力進(jìn)行評價時,指標(biāo)體系的建立是其重要依據(jù)和基礎(chǔ)環(huán)節(jié),其中指標(biāo)的選擇直接關(guān)乎評價結(jié)果的科學(xué)性和合理性。因此,本研究在現(xiàn)有研究成果[1-2,6,13-14,16-19]的基礎(chǔ)上,考慮水土資源與社會經(jīng)濟(jì)和生態(tài)環(huán)境的關(guān)系,基于系統(tǒng)性、綜合性、可操作性及層次性原則,從水土資源系統(tǒng)、社會系統(tǒng)、經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)和生態(tài)系統(tǒng)出發(fā)構(gòu)建了包含24個代表性指標(biāo)的水土資源承載力評價指標(biāo)體系(見表1)。
2.3 評價方法
2.3.1 指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理
為了保證指標(biāo)之間的可比性,需要對各項指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理來消除量綱,公式為
2.3.2 熵權(quán)-TOPSIS評價模型
TOPSIS模型即為逼近理想解排序方法,主要用來解決有限方案多目標(biāo)決策問題,是一種在系統(tǒng)分析中被廣泛應(yīng)用的以距離為評價標(biāo)準(zhǔn)的綜合評價法[2,20]。TOPSIS模型的重要環(huán)節(jié)是評價指標(biāo)權(quán)重的確定,而熵權(quán)法是一種常用的客觀賦權(quán)方法。本研究綜合采用熵權(quán)-TOPSIS模型對我國水土資源承載力水平進(jìn)行評價,步驟如下。
2.3.3 障礙因子診斷模型
采用障礙因子診斷模型對我國水土資源承載力的障礙因子進(jìn)行定量分析,診斷出影響水土資源承載力的約束因子,以便有針對性地采取措施提高我國水土資源承載力水平。模型表達(dá)式[19-20]為
3 結(jié)果與分析
3.1 水土資源承載力時序特征
根據(jù)表1構(gòu)建的水土資源承載力評價指標(biāo)體系,結(jié)合熵權(quán)-TOPSIS模型,得到2005—2018年我國30個?。ㄊ?、區(qū))的水土資源承載力評價值(見表2)。從表2可以看出,我國水土資源承載力最高的是上海,其多年平均評價值為0.792 9,其排名穩(wěn)居第1位,并且遠(yuǎn)高于其他?。ㄊ小^(qū))的承載力水平;水土資源承載力最低的為甘肅,其平均值為0.227 1,與上海相差0.565 8。
對水土資源承載力評價值進(jìn)一步處理,分析其時序變化特征(見表3)。2005—2018年我國各?。ㄊ小^(qū))水土資源承載力評價值在0.207 0~0.803 4之間,極差由2005年的0.543 9增大至2015年的0.579 6,隨后又減小至2018年的0.576 9,說明我國水土資源承載力水平在?。ㄊ?、區(qū))間的差距呈現(xiàn)先擴(kuò)大后輕微縮小的變化特征。我國各?。ㄊ小^(qū))水土資源承載力評價值的平均值呈現(xiàn)先增后減的波動變化趨勢,數(shù)值介于0.370 3~0.395 0之間,說明我國各?。ㄊ小^(qū))水土資源承載力整體處于中等偏下水平。標(biāo)準(zhǔn)差先增大后減小,說明我國?。ㄊ小^(qū))尺度水土資源承載力評價值與均值的離散程度呈波動變化趨勢;4個年份的峰度系數(shù)分別為4.576 8、2.636 4、3.107 8、5.019 6,偏度系數(shù)均大于0,樣本數(shù)據(jù)表現(xiàn)為尖峰分布且向右偏移,形態(tài)變化表現(xiàn)為陡峭—平緩—平緩—陡峭。
基于我國各?。ㄊ?、區(qū))水土資源承載力評價值的計算結(jié)果,結(jié)合ArcGIS軟件中自然斷點法將我國2005—2018年各?。ㄊ?、區(qū))水土資源承載力劃分為5種類型:弱承載力(0~0.277 5)、較弱承載力(0.227 6~0.331 5)、適中承載力(0.331 6~0.435 8)、較高承載力(0.435 9~0.592 7)、高承載力(>0.592 7),進(jìn)而統(tǒng)計了各年份不同承載力類型的?。ㄊ小^(qū))個數(shù)變化情況(見表4)。弱承載力、較弱承載力和高承載力類型的?。ㄊ?、區(qū))個數(shù)變化較小,數(shù)量分別為3~4、7~8和1~2,數(shù)量較穩(wěn)定,而其他2種類型的?。ㄊ?、區(qū))數(shù)量變化較大,總體表現(xiàn)為較高承載力向適中承載力發(fā)展,在研究期內(nèi)呈現(xiàn)輕微惡化的發(fā)展態(tài)勢。從時間來看,2005—2010年我國省(市、區(qū))尺度水土資源承載力由適中向較高、高承載力轉(zhuǎn)化,至2010年各省(市、區(qū))承載力整體有所提升;2010—2015年變化幅度較小,表現(xiàn)為弱承載力向較弱承載力轉(zhuǎn)化,水土資源承載力略有提升;2015—2018年表現(xiàn)為高、較高、較弱承載力較大規(guī)模地向適中、弱承載力轉(zhuǎn)化,2018年全國水土資源承載力水平降低。
3.2 水土資源承載力空間特征
根據(jù)水土資源承載力分類結(jié)果,繪制2005—2018年我國?。ㄊ?、區(qū))各類水土資源承載力的空間分布圖(見圖1)??傮w來看,我國?。ㄊ?、區(qū))水土資源承載力呈現(xiàn)自南向北先減小后增大的空間分布格局。具體來說,高承載力區(qū)域為上海,其土地資源配置效率高,水資源開發(fā)利用程度低且效率高,再加上發(fā)達(dá)的社會經(jīng)濟(jì)水平,導(dǎo)致水土資源承載力水平明顯高于其他地區(qū)。較高承載力區(qū)域有北京、天津、浙江、福建、廣東以及青海,這類地區(qū)具有明顯的特征:社會經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá),水資源利用技術(shù)先進(jìn),水土資源利用高效且生態(tài)環(huán)境整治效果明顯,如北京、天津、浙江、福建、廣東;或者是社會經(jīng)濟(jì)雖不發(fā)達(dá)但人類活動強(qiáng)度弱,且水土資源豐富,如青海,這些都在一定程度上緩解了當(dāng)?shù)氐乃临Y源可持續(xù)利用壓力,提升了其水土資源承載力。適中承載力區(qū)域呈條帶狀分布格局,主要分布在我國北部邊疆一線和華東、華中、華南部分省(市、區(qū))構(gòu)成的東南一線。較弱承載力區(qū)域主要分布在我國西南部分?。ㄊ?、區(qū))、湖北、河北和遼寧等,這些地區(qū)水資源較為短缺,水資源開發(fā)利用程度高,水土資源匹配程度較低,社會經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá),給其水土資源可持續(xù)利用帶來了較大的壓力,影響了其水土資源承載力水平。弱承載力區(qū)域主要分布在黃河中上游部分?。▍^(qū))及貴州,這些地區(qū)地形復(fù)雜,以高原山地為主,水土資源匹配程度低,生態(tài)環(huán)境脆弱,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)占比較大,社會經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá),進(jìn)而導(dǎo)致這些地區(qū)水土資源可持續(xù)利用壓力大,承載力很低。
3.3 障礙因子
我國水土資源承載力評價值在2005—2018年整體上有所下降,不利于水土資源可持續(xù)健康發(fā)展,因此對我國水土資源承載力的內(nèi)在障礙因子進(jìn)行研究,識別其關(guān)鍵影響因素,以便精準(zhǔn)施策。結(jié)合障礙因子診斷模型計算了2005—2018年我國水土資源承載力指標(biāo)層的因子障礙度(見圖2),并對障礙度排名前五的主要障礙因子進(jìn)行識別(見表5)。
整體來看,2005年、2010年、2015年和2018年這4個年份對我國水土資源承載力影響較大的主要障礙因子均為經(jīng)濟(jì)密度、水土資源匹配系數(shù)、生態(tài)環(huán)境用水比例、人均水資源量、人均GDP。其中:第一障礙因子為經(jīng)濟(jì)密度,障礙度的變化雖呈減小趨勢,但一直保持在14.15%以上,可見單位土地上經(jīng)濟(jì)活動的效率對水土資源承載力制約作用最強(qiáng);水土資源匹配系數(shù)的障礙度在研究期內(nèi)整體呈現(xiàn)波動增大趨勢,由2005年的9.92%增大到2018年的10.42%,是我國水土資源承載力的第二障礙因子;人均水資源量的障礙度在研究期內(nèi)呈現(xiàn)先減小后增大趨勢,對水土資源承載力的影響名次由2005年、2010年的第3下降至2015年、2018年的第4;人均GDP的障礙度呈先增大后減小變化趨勢,障礙度整體有所減小,影響名次由2005年、2010年的第4降至2015年、2018年的第5;生態(tài)環(huán)境用水比例對水土資源承載力的影響在研究期內(nèi)變化最為顯著,障礙度由2005年的5.65%增大至2018年的9.69%,提升幅度高達(dá)71.5%,排名由2005年的第5提升至2018年的第3,已成為繼經(jīng)濟(jì)密度和水土資源匹配系數(shù)之后障礙度較大的因子,可見在生態(tài)文明理念引領(lǐng)下,生態(tài)環(huán)境因子對我國水土資源承載力的制約作用越來越大。
4 結(jié) 論
本研究通過建立水土資源承載力評價指標(biāo)體系,結(jié)合相關(guān)研究方法和手段,揭示了我國各?。ㄊ?、區(qū))水土資源承載力時空變化特征,并識別了制約我國水土資源承載力的主要障礙因素,主要結(jié)論如下。
(1)2005—2018年我國各?。ㄊ?、區(qū))間水土資源承載力差距先擴(kuò)大后縮小,均值在0.370 3~0.395 0之間,承載力處于中等偏下水平,有待整體提高。?。ㄊ小^(qū))承載力表現(xiàn)為較高承載力向適中承載力發(fā)展,整體呈現(xiàn)輕微減弱態(tài)勢。
(2)我國省(市、區(qū))水土資源承載力呈現(xiàn)自南向北先減小后增大的空間分布特征。高承載力?。ㄊ小^(qū))為上海,較高承載力?。ㄊ?、區(qū))有北京、天津、浙江、福建、廣東及青海,適中承載力?。ㄊ?、區(qū))主要分布在我國北部邊疆一線和華東、華中、華南部分?。ㄊ?、區(qū))構(gòu)成的東南一線,較弱承載力?。ㄊ?、區(qū))有我國西南部分?。ㄊ?、區(qū))、湖北、河北和遼寧等,弱承載力?。ㄊ?、區(qū))有黃河中上游部分省(區(qū))及貴州。
(3)障礙因子分析表明,經(jīng)濟(jì)密度、水土資源匹配系數(shù)、生態(tài)環(huán)境用水比例、人均水資源量、人均GDP是研究期內(nèi)對我國水土資源承載力制約作用最強(qiáng)的因素,應(yīng)引起有關(guān)方面的重視。
限于數(shù)據(jù)可獲性,本文僅對我國水土資源承載力的障礙因子進(jìn)行了初步識別,建立的評價指標(biāo)體系還不很完善。影響水土資源承載力的因素較多,作用機(jī)理更是錯綜復(fù)雜,全面考慮包含制度、管理政策等在內(nèi)的多要素障礙因子識別及影響機(jī)制有待于進(jìn)一步深入探討。
參考文獻(xiàn):
[1] 肖月潔,楊中牮,馬歷,等.基于模糊綜合評價的四川省水土資源承載力時空演變分析[J].灌溉排水學(xué)報,2018,37(5):106-114.
[2] 楊劍,丁玲玲,李新堯,等.基于熵權(quán)TOPSIS的湖北省農(nóng)業(yè)水土資源承載力時空動態(tài)研究[J].土壤,2019,51(6):1246-1252.
[3] 程彥培,宋樂.基于土地利用的水資源承載力評價方法研究[J].南水北調(diào)與水利科技,2015,13(1):41-44.
[4] 郭倩,汪嘉楊,張碧.基于DPSIRM框架的區(qū)域水資源承載力綜合評價[J].自然資源學(xué)報,2017,32(3):484-493.
[5] 李剛,盧曉寧,邊金虎,等.岷江上游土地資源承載力評價[J].水土保持研究,2015,22(1):262-268,331.
[6] 文倩,李小彎,鄖雨旱,等.河南省農(nóng)業(yè)水土資源承載力的時空分異[J].中國水土保持科學(xué),2019,17(3):104-112.
[7] 拓學(xué)森,陳興鵬,薛冰.民勤縣水土資源承載力系統(tǒng)動力學(xué)仿真模型研究[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2006,15(6): 78-83.
[8] 周智,黃英,黃娟.水土資源承載力區(qū)域差異與影響因素[J].水土保持通報,2015,35(2):344-349.
[9] 郭嘉偉,張軍,陳彥.基于熵權(quán)可拓物元模型的會寧縣水土資源承載力評價[J].甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2018,53(6):195-203.
[10] 任守德,付強(qiáng),王凱.基于宏微觀尺度的三江平原區(qū)域農(nóng)業(yè)水土資源承載力[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2011,27(2):8-14.
[11] 呂添貴,吳次芳,游和遠(yuǎn).鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)水土資源與經(jīng)濟(jì)發(fā)展耦合分析及優(yōu)化路徑[J].中國土地科學(xué), 2013,27(9):3-10.
[12] 楊廣,何新林,杜玉嬌,等.葉爾羌河灌區(qū)水土資源特征及其承載力分析[J].人民黃河,2013,35(2):78-80.
[13] 南彩艷,粟曉玲,佟玲,等.關(guān)中地區(qū)水土資源承載力復(fù)合指標(biāo)體系及綜合評價[J].干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)研究,2011,29(6):164-172.
[14] 施開放,刁承泰,孫秀鋒.基于熵權(quán)可拓決策模型的重慶三峽庫區(qū)水土資源承載力評價[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報, 2013,33(2):609-616.
[15] 黃程希,王瑾,畢如田,等.壓煤區(qū)開采規(guī)模與水土資源承載力協(xié)調(diào)性分析[J].灌溉排水學(xué)報,2018,37(1):91-97.
[16] 李天霄,付強(qiáng),彭勝民.基于DPSIR模型的水土資源承載力評價[J].東北農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2012,43(8):128-134.
[17] 李慧,周維博,莊妍,等.延安市農(nóng)業(yè)水土資源匹配及承載力[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2016,32(5):156-162.
[18] 王潔云,許譯文,吳克寧,等.新疆水土資源綜合承載力評價與水土耦合[J].太原理工大學(xué)學(xué)報,2014,45(4):500-505.
[19] 朱薇,周宏飛,李蘭海,等.哈薩克斯坦農(nóng)業(yè)水土資源承載力評價及其影響因素識別[J].干旱區(qū)研究,2020,37(1):254-263.
[20] 傅聰穎,賴昭豪,郭熙.基于熵權(quán)TOPSIS模型的區(qū)域資源環(huán)境承載力評價及障礙因素診斷[J].生態(tài)經(jīng)濟(jì),2020,36(1):198-204.
[21] YANG M H, YAO Z H, CAO L H, et al. Spatial-Temporal Evolution Characteristicsand Influencing Factors of County Rural Hollowing in Henan[J]. Ciencia Rural, 2019, 49: e20180619.
[22] 賈亦真,沈菊琴,王晗,等.蘭州市水資源價值模糊評價研究[J].人民黃河,2018,40(9):68-73.
【責(zé)任編輯 張華興】