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      寶雞市水資源脆弱性評(píng)價(jià)

      2019-08-06 02:29:40任源鑫張海寧張星星
      關(guān)鍵詞:寶雞市脆弱性賦權(quán)

      任源鑫, 張海寧, 周 旗, 張星星,2

      (1.寶雞文理學(xué)院 地理與環(huán)境學(xué)院, 陜西 寶雞 721013; 2.陜西省寶雞市八魚(yú)鎮(zhèn)人民政府, 陜西 寶雞 721013)

      1 研究背景

      地球水資源系統(tǒng)受內(nèi)、外因素的共同擾動(dòng)作用,其不僅表現(xiàn)為水資源系統(tǒng)固有的屬性,還表現(xiàn)為一種人水關(guān)系,即水資源系統(tǒng)供需關(guān)系不能滿(mǎn)足人類(lèi)社會(huì)發(fā)展或生態(tài)需求時(shí),人類(lèi)社會(huì)或生態(tài)體系正常功能難以發(fā)揮或受限的可能性[1-2]。 當(dāng)今世界格局下,水資源問(wèn)題已經(jīng)成為影響全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展最嚴(yán)重的問(wèn)題[3]。

      水資源脆弱性研究起源于1968年法國(guó)Albineth和Margat的地下水脆弱性研究,研究中將地下水脆弱性理解為人類(lèi)所涉及水層的天然特性[4]。我國(guó)有關(guān)水資源脆弱性的研究相對(duì)較晚,但發(fā)展較快,如2013年雒新萍等[5]針對(duì)中國(guó)的8個(gè)流域做出了整體的脆弱性評(píng)價(jià)。對(duì)于水資源脆弱性的研究,國(guó)內(nèi)外學(xué)者均傾向于采用不同的方法對(duì)于水資源進(jìn)行定量評(píng)價(jià)[6]?;陟貦?quán)法等傳統(tǒng)賦權(quán)方法仍是目前的主流趨勢(shì)[7-10],GIS與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法也多被應(yīng)用于水資源脆弱性評(píng)價(jià)當(dāng)中[11-14],姜海波等[15]通過(guò)水質(zhì)與水量的相關(guān)指標(biāo)評(píng)價(jià)了塔里木河流域水資源脆弱性相關(guān)趨勢(shì),但這些方法均具有一定的客觀性,且受指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)值范圍的影響,缺乏主觀因素的評(píng)價(jià)。模糊綜合評(píng)價(jià)法是一種能夠?qū)⒍ㄐ耘c定量、主觀與客觀相結(jié)合的綜合評(píng)價(jià)方法[16-19]。本文以寶雞市為研究區(qū)域,針對(duì)水資源系統(tǒng)的復(fù)雜性[20],基于DPSIR模型,構(gòu)建出水資源脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,通過(guò)層次分析法與改進(jìn)的熵值法對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行主客觀組合賦權(quán),結(jié)合模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)寶雞市17年水資源脆弱性進(jìn)行綜合得分,將能夠反映脆弱性機(jī)理的S型曲線應(yīng)用于脆弱性分級(jí)當(dāng)中[21],根據(jù)因子貢獻(xiàn)率找出主導(dǎo)影響因子,為寶雞市水資源脆弱性現(xiàn)狀評(píng)價(jià)及改善水資源脆弱性提供現(xiàn)實(shí)支持。

      2 研究區(qū)概況

      寶雞,古稱(chēng)陳倉(cāng),總面積約1 8131 km2,是陜西省第二大城市,自古有“關(guān)中水龍頭”的美稱(chēng)。全市位于秦嶺以北的黃河流域面積13 027 km2,占全市總流域面積的72%,分布有黃河的一級(jí)支流渭河,自西向東橫貫全境,流程200.02 km;位于秦嶺以南的長(zhǎng)江流域面積為5 104 km2,占全市總流域面積的28%。

      寶雞市年平均降水量在600~900 mm之間,受地理位置、氣候特征和下墊面條件的影響,年內(nèi)分布不均,變化較大,降水空間分布不平衡,山區(qū)、平原差異懸殊,產(chǎn)流深高值區(qū)在秦嶺山區(qū)一帶,有東低西高、北低南高的特點(diǎn)。

      圖1 寶雞地區(qū)地理位置及行政區(qū)劃圖

      3 研究?jī)?nèi)容與方法

      本文通過(guò)寶雞市水資源脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建、評(píng)價(jià)指標(biāo)體系內(nèi)權(quán)重的確定以及模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)寶雞市1999-2015年水資源系統(tǒng)的脆弱性進(jìn)行綜合評(píng)價(jià),通過(guò)計(jì)算各指標(biāo)的貢獻(xiàn)率進(jìn)一步分析影響水資源脆弱性的主要因素。由綜合得分對(duì)寶雞市水資源脆弱情況進(jìn)行整體分析,并由此得出寶雞市1999-2015年水資源脆弱性動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì)。

      3.1 模型指標(biāo)體系構(gòu)建

      3.1.1 DPSIR模型的含義 DPSIR 概念模型,即“驅(qū)動(dòng)力(Driving forces)-壓力(Pressure)-狀態(tài)(State)-影響(Impact)-響應(yīng)(Responses)”模型。該模型描述起源和結(jié)果之間的環(huán)境問(wèn)題邏輯鏈,從系統(tǒng)的角度看待人與環(huán)境系統(tǒng)之間的相互作用,涵蓋了區(qū)域經(jīng)濟(jì)、人口、資源、社會(huì)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境5大要素,較好地體現(xiàn)了人與資源環(huán)境之間的因果關(guān)系及各子系統(tǒng)之間的內(nèi)在聯(lián)系。

      3.1.2 DPSIR模型理論框架 本文根據(jù)DPSIR模型,共選取19個(gè)指標(biāo)構(gòu)建寶雞市水資源脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,如圖2所示。劃分情況、指標(biāo)含義及數(shù)據(jù)來(lái)源見(jiàn)表1,其中數(shù)據(jù)來(lái)源主要為《寶雞統(tǒng)計(jì)年鑒》[22]、《寶雞市水資源公報(bào)》[23]等。

      針對(duì)不同指標(biāo)對(duì)水資源脆弱性評(píng)價(jià)的響應(yīng)關(guān)系,將指標(biāo)分為正負(fù)反向兩類(lèi)指標(biāo)。正向指標(biāo)數(shù)值與水資源脆弱性成正比,即同向變化的指標(biāo)為正向指標(biāo);負(fù)向指標(biāo)與水資源脆弱性成反比,即反向變化的指標(biāo)為負(fù)向指標(biāo)。

      圖2 寶雞市水資源脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

      3.2 確定各評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重

      各指標(biāo)權(quán)重的確定直接影響到水資源脆弱性的準(zhǔn)確程度。確定指標(biāo)權(quán)重既要遵循客觀規(guī)律,又應(yīng)與實(shí)際意義相結(jié)合。在已有的研究中,共有3種賦權(quán)方法:主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法、組合賦權(quán)法。為了克服單一方法存在的局限性,本文分別采用層次分析法和改進(jìn)的熵值法相結(jié)合的主觀+客觀的組合賦權(quán)方法來(lái)計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重[24]。

      3.2.1 層次分析法(APH法) 經(jīng)過(guò)專(zhuān)家咨詢(xún),本文共建立6個(gè)判斷矩陣:準(zhǔn)則因素判別矩陣、驅(qū)動(dòng)力因素判斷矩陣、壓力因素判斷矩陣、狀態(tài)因素判斷矩陣、影響因素判斷矩陣、響應(yīng)因素判斷矩陣。為避免專(zhuān)家的個(gè)人偏好對(duì)評(píng)判結(jié)果的影響,共邀請(qǐng)10位專(zhuān)家進(jìn)行打分。依據(jù)寶雞市水資源脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,通過(guò)構(gòu)建的判斷矩陣,對(duì)各層級(jí)指標(biāo)兩兩比較,確定相對(duì)重要性,并采用Thom as L.satty標(biāo)度法,對(duì)指標(biāo)進(jìn)行賦值,均通過(guò)公式進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。經(jīng)10位專(zhuān)家進(jìn)行打分后,綜合權(quán)重取10位專(zhuān)家打分的均值,結(jié)果如表2所示。

      3.2.2 改進(jìn)的熵值法 熵最早是物理學(xué)中的概念,在社會(huì)系統(tǒng)中,信息熵主要用于測(cè)量系統(tǒng)的不確定性,信息熵越高,系統(tǒng)結(jié)構(gòu)越平衡,差異較小,變化慢[25];反之,則差異大,變化快。因此得出各指標(biāo)的權(quán)重[26],如表3所示。

      3.2.3 組合賦權(quán)法 客觀+主觀賦權(quán)法與單一賦權(quán)方法相比,計(jì)算結(jié)果的可信度更高,權(quán)重值的科學(xué)性更強(qiáng)。根據(jù)公式(1)得出各指標(biāo)的組合權(quán)重,即綜合權(quán)重,見(jiàn)表4。

      Ai=λA1i+(1-λ)A2i

      (1)

      式中:Ai為權(quán)重值;A1i為層次分析法得到的權(quán)重值;A2i為改進(jìn)的熵值法得到的權(quán)重值;本文采用主客觀相結(jié)合的方法進(jìn)行組合權(quán)重的計(jì)算,因此根據(jù)實(shí)際情況,對(duì)于主客觀方法的計(jì)算進(jìn)行等權(quán)賦值,由此將λ賦予0.5[10]。

      3.3 模糊綜合評(píng)價(jià)法

      本文所選取的19項(xiàng)指標(biāo)中,正向指標(biāo)包括:人口密度、豐水期降水比例、農(nóng)藥化肥使用強(qiáng)度、廢污水排放強(qiáng)度、萬(wàn)元工業(yè)增加值用水量、農(nóng)業(yè)灌溉每公頃用水量、人均日生活用水量;負(fù)向指標(biāo)包括:人均 GDP、人均水資源量、每公頃水資源量、水資源開(kāi)發(fā)利用率、水質(zhì)評(píng)價(jià)狀況、有效灌溉面積比、建成區(qū)綠化覆蓋率、森林覆蓋率、城市污水處理率、工業(yè)重復(fù)用水率、水利工程調(diào)蓄能力、生態(tài)環(huán)境用水比例。其中,正向指標(biāo)通過(guò)公式(2),負(fù)向指標(biāo)通過(guò)公式(3)進(jìn)行計(jì)算。

      最大優(yōu)越性:

      rjk=(Xjk-Xmin)/(Xmax-Xmin)

      (2)

      最小優(yōu)越性:

      rjk=(Xmax-Xjk)/(Xmax-Xmin)

      (3)

      式中:k=1,2,…,17;j=1,2,…,19。Xmax為第j項(xiàng)指標(biāo)的最大值;Xmin為第j項(xiàng)指標(biāo)的最小值。由此可得模糊關(guān)系矩陣R。

      表1 寶雞市水資源脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)含義及數(shù)據(jù)來(lái)源

      表2 寶雞市水資源脆弱性評(píng)價(jià)體系主觀權(quán)重結(jié)果

      表3 寶雞市水資源脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)的熵權(quán)

      表4 寶雞市水資源脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合權(quán)重值

      根據(jù)表4確定評(píng)價(jià)因素的模糊權(quán)向量矩陣A:

      A=(0.0728,0.0722,0.0776,0.0426,0.0299,0.0338,0.0351,0.0328,0.0337,0.0501,0.0477,0.0383,0.0689,0.0763,0.0499,0.0577,0.0749,0.0503,0.0555)

      本文采用M(·,+)模糊算子模型公式(4)對(duì)A與R進(jìn)行合成,此合成方法即保留了單因素的評(píng)價(jià)信息,又考慮了所有因素的影響。

      (4)

      通過(guò)構(gòu)建模糊關(guān)系矩陣進(jìn)行相關(guān)矩陣運(yùn)算,可得寶雞市1999-2015年水資源脆弱性綜合評(píng)價(jià)結(jié)果,如表5所示。

      表5 寶雞市1999-2015年水資源脆弱性綜合評(píng)價(jià)結(jié)果

      4 結(jié)果與分析

      鑒于水資源脆弱性與指標(biāo)間的復(fù)雜關(guān)系,借助S型曲線對(duì)水資源脆弱性與指標(biāo)綜合得分之間建立非線性函數(shù)關(guān)系,如公式(5)所示[21]。

      (5)

      式中:c、d為根據(jù)公式(4)對(duì)模型設(shè)置的上、下限閾值,即c=0,d=1;x為S型曲線模型自變量。

      將構(gòu)建好的S型曲線函數(shù)進(jìn)行5類(lèi)等間距劃分,并對(duì)應(yīng)于定義域之上。得出綜合評(píng)價(jià)得分劃分標(biāo)準(zhǔn),即不脆弱(Ⅰ級(jí)),輕度脆弱(Ⅱ級(jí)),中等脆弱(Ⅲ級(jí)),嚴(yán)重脆弱(Ⅳ級(jí)),極脆弱(Ⅴ級(jí))得到分段標(biāo)準(zhǔn)與評(píng)價(jià)等級(jí)見(jiàn)表6。

      表6 寶雞市水資源脆弱性等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)

      根據(jù)表5、6繪制出寶雞市1999-2015年水資源脆弱性綜合得分值圖,如圖3所示。圖3中4條橫線為水資源脆弱性等級(jí)分界上限,由圖3可知,1999-2015年間寶雞市水資源脆弱性呈整體下降趨勢(shì),且在未來(lái)繼續(xù)下降的可能性較大。寶雞市水資源脆弱性程度主要分為3個(gè)階段,即1999-2006年寶雞市水資源脆弱性整體呈嚴(yán)重脆弱及極脆弱性;2007-2008年呈中等脆弱性;2009-2015年呈輕度脆弱性。近17年來(lái),寶雞市水資源脆弱性平均綜合得分為0.555,屬于嚴(yán)重脆弱(Ⅳ級(jí))。

      圖3 寶雞市1999-2015年水資源脆弱性綜合得分評(píng)價(jià)

      通過(guò)計(jì)算各評(píng)價(jià)指標(biāo)的貢獻(xiàn)率,尋求影響寶雞市水資源脆弱性的主要原因,找出主導(dǎo)因子進(jìn)行分析評(píng)價(jià)。根據(jù)公式(6)計(jì)算得出指標(biāo)貢獻(xiàn)率,結(jié)果如圖4所示。

      (6)

      式中:WRVi為第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的貢獻(xiàn)度;WRV為所有指標(biāo)的總貢獻(xiàn)度;ri為第i個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)水資源脆弱性的影響程度。數(shù)值大小與脆弱性影響呈正比關(guān)系。

      結(jié)合圖4(a)~4(e)分析可知,1999-2006年間,響應(yīng)指標(biāo)中,工業(yè)重復(fù)用水率對(duì)寶雞市水資源脆弱性的影響最大。此結(jié)果表明,在這段時(shí)間內(nèi),寶雞市工業(yè)重復(fù)用水率處于較低水平,大量的工業(yè)用水未得到有效的循環(huán)利用,造成了寶雞市水資源的巨大壓力;其次貢獻(xiàn)率較大的指標(biāo)為萬(wàn)元工業(yè)增加值用水量和廢污水排放量?jī)蓚€(gè)指標(biāo),表明這一階段,寶雞市工業(yè)生產(chǎn)對(duì)水資源的需求量較大,而生產(chǎn)過(guò)程中工廠所產(chǎn)生的有害水體對(duì)水質(zhì)造成污染,從而增加了水資源的脆弱性; 1999 -2006年,寶雞市總體水質(zhì)比較差,水資源表現(xiàn)出較強(qiáng)的脆弱性;從人均 GDP 這一指標(biāo)可以看出寶雞市當(dāng)時(shí)正處于高速發(fā)展階段,因此,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不合理造成了該段時(shí)間水資源巨大的壓力。

      2007-2008年寶雞市水資源脆弱性表現(xiàn)為中等脆弱,這一階段年降水量較其他年份小,屬偏枯年份,因此對(duì)寶雞市水資源脆弱性貢獻(xiàn)率最大。人均GDP與工業(yè)重復(fù)用水率指標(biāo)貢獻(xiàn)率仍然較高,說(shuō)明寶雞經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有待轉(zhuǎn)型升級(jí)。同時(shí),為了應(yīng)對(duì)寶雞市經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展與水資源日益短缺的新形勢(shì),寶雞市2006年正式啟動(dòng)了創(chuàng)建節(jié)水型城市活動(dòng),大量的節(jié)水措施及工程深入各個(gè)群體當(dāng)中,成果顯著。并于2008年9月通過(guò)國(guó)家考核小組驗(yàn)收。因此這一階段寶雞市水資源脆弱性快速下降。

      圖4 5類(lèi)因素指標(biāo)貢獻(xiàn)率

      2009-2015年寶雞市水資源脆弱性表現(xiàn)為輕度脆弱階段,根據(jù)指標(biāo)貢獻(xiàn)率分析可知,人口密度、豐水期降水比例、生態(tài)環(huán)境用水比例是影響寶雞市這一階段水資源脆弱性的主要因素。2009年經(jīng)國(guó)務(wù)院批復(fù)通過(guò)建設(shè)關(guān)中-天水經(jīng)濟(jì)區(qū),寶雞作為重要的節(jié)點(diǎn)城市,經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度加快,城市人口的大量集聚加劇了水資源脆弱性。與此同時(shí),國(guó)家針對(duì)農(nóng)村及小型節(jié)水措施的改造以及寶雞市渭河干支流水利措施的建設(shè)與加固工程,對(duì)于寶雞市水資源脆弱性總體下降趨勢(shì)起到了重要的影響作用。2015年,寶雞市渭河綜合治理主體工程全面竣工,渭河干流內(nèi)污水的全面截留已基本實(shí)現(xiàn),對(duì)于寶雞市水資源脆弱性的降低起到了至關(guān)重要的作用。

      5 結(jié)論與建議

      以DPSIR模型5個(gè)邏輯層次為基礎(chǔ),結(jié)合層次分析法與改進(jìn)的熵值法主客觀賦權(quán)優(yōu)勢(shì),對(duì)寶雞市水資源脆弱性19個(gè)指標(biāo)進(jìn)行組合賦權(quán),針對(duì)一些指標(biāo)之間信息挖掘度不足、指標(biāo)與指標(biāo)間定量化界限不清等特點(diǎn),本文采用模糊綜合評(píng)價(jià)法進(jìn)行綜合得分,并在S型曲線函數(shù)的基礎(chǔ)上對(duì)水資源脆弱性進(jìn)行了等級(jí)劃分,由此得出以下結(jié)論:

      (1) 1999-2015年寶雞市水資源脆弱性等級(jí)處于嚴(yán)重脆弱(Ⅳ級(jí)),但17 a間脆弱性整體呈下降趨勢(shì),且未來(lái)繼續(xù)下降可能較大。具體可分為3個(gè)階段:1999-2006年嚴(yán)重脆弱階段;2007-2008年中等脆弱階段;2009年-2015年輕度脆弱階段。

      (2)根據(jù)寶雞市各指標(biāo)因素的貢獻(xiàn)率可以看出,自然因素與人為因素共同影響著寶雞市水資源脆弱性級(jí)別。其中,降水量、工業(yè)重復(fù)用水率、萬(wàn)元工業(yè)增加值用水量、廢污水排放量、人口密度、生態(tài)環(huán)境用水量為其主導(dǎo)因子。國(guó)家良好的水資源利用及管理政策能夠在很大程度上對(duì)水資源脆弱性起到降低的作用。

      (3)根據(jù)水資源脆弱性評(píng)價(jià)結(jié)果及主導(dǎo)影響因子來(lái)看,提高水資源利用率、加大生態(tài)用水投入、整治廢水排放是降低水資源脆弱性的重要舉措,積極優(yōu)化水資源管理模式將有助于實(shí)現(xiàn)水資源合理配置及水資源脆弱性的整體改善。

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