基于DPSR-改進(jìn)TOPSIS模型的淮安市水資源承載力評(píng)價(jià)

許 楊， 陳 菁， 夏 歡， 褚琳琳， 張馨元

(河海大學(xué) 農(nóng)業(yè)工程學(xué)院， 江蘇 南京 210098)

1 研究背景

水是生命之源，是人類(lèi)社會(huì)賴(lài)以生存的根本。隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展和城市化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，人類(lèi)社會(huì)對(duì)水資源的需求量日益增長(zhǎng)，水資源供需矛盾日益突出[1]。與此同時(shí)，對(duì)水資源的過(guò)度開(kāi)發(fā)利用和水生態(tài)保護(hù)工作的不足，導(dǎo)致了部分地區(qū)水質(zhì)變差、生態(tài)惡化，從而引發(fā)了一系列的水環(huán)境危機(jī)。水資源數(shù)量和質(zhì)量正在逐漸成為制約區(qū)域生態(tài)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的主要原因，其嚴(yán)重影響了區(qū)域水資源承載力[2]?？陀^全面地評(píng)價(jià)區(qū)域水資源承載力[3-4]，分析當(dāng)前區(qū)域水資源使用上存在的問(wèn)題并提出改進(jìn)建議，是實(shí)現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的重要前提。

相關(guān)學(xué)者對(duì)水資源承載力的研究在評(píng)價(jià)體系和評(píng)價(jià)方法上百舸爭(zhēng)流。賀欣悅等[5]將熵權(quán)法和云理論有機(jī)結(jié)合,用于成都市各區(qū)縣水資源承載力評(píng)價(jià)，避免權(quán)重確定的主觀性同時(shí)兼顧概念的模糊性和隨機(jī)性；肖杰等[6]根據(jù)關(guān)中-天水經(jīng)濟(jì)區(qū)相關(guān)資料應(yīng)用主成分分析法從時(shí)間和空間角度綜合評(píng)估了區(qū)域水資源承載力；張?zhí)煊畹萚7]運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)模型對(duì)沙漠綠洲未來(lái)水資源承載力進(jìn)行了評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)研究以期為地區(qū)水資源可持續(xù)利用和管理提供決策；藍(lán)希等[8]采用結(jié)構(gòu)熵權(quán)法和均方差決策法進(jìn)行主客觀聯(lián)合賦權(quán)，對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶戰(zhàn)略下的武漢城市水環(huán)境承載背景進(jìn)行研究；楊琳琳等[9]運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型模擬分析了2個(gè)情景下2014-2020年新疆的水資源承載力。但是目前的研究主要存在兩方面不足：(1)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建對(duì)各種因素間的相關(guān)性反映不夠，對(duì)影響區(qū)域水資源承載力的深層原因反映不夠；(2)評(píng)價(jià)體系參照標(biāo)準(zhǔn)的適用性有所不足，存在一定的主觀任意性。

DPSR模型在PSR(壓力-狀態(tài)-響應(yīng))模型[10-14]的基礎(chǔ)上增加考慮了D(驅(qū)動(dòng)力)因素，指標(biāo)體系較為完整，不僅能夠清晰反映出各種因素之間的相關(guān)性，還能一定程度地探究區(qū)域水資源承載力變化的深層原因。 TOPSIS模型[15-16]能充分利用原始數(shù)據(jù)的信息，其參照標(biāo)準(zhǔn)來(lái)源于原始數(shù)據(jù)本身，無(wú)需主觀確定，能客觀充分地反映各方案之間的差距?；疑P(guān)聯(lián)法[17-18]能很好地反映各評(píng)估對(duì)象與參考數(shù)列間的非線(xiàn)性關(guān)系，可以一定程度上彌補(bǔ)TOPSIS分析法的缺陷，引入灰色關(guān)聯(lián)法改進(jìn)TOPSIS可以增加評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀全面性。因此，本文引入DPSR模型，將其與灰色關(guān)聯(lián)改進(jìn)的TOPSIS模型相結(jié)合，并對(duì)淮安市水資源承載力進(jìn)行實(shí)例分析，以期對(duì)區(qū)域水資源承載力評(píng)價(jià)提供新的思路和方法支撐。

2 研究區(qū)域概況和數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1 研究區(qū)域概況

淮安市地處蘇北腹地，境內(nèi)河網(wǎng)密布、湖泊眾多，水資源總量相對(duì)較為豐富，但是淮安市人均水資源總量卻相當(dāng)匱乏，不到全國(guó)水平的三分之一。隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展和城鎮(zhèn)化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，淮安市的水資源需求將愈發(fā)緊張。為保障區(qū)域生態(tài)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展，須要對(duì)淮安市水資源承載力進(jìn)行客觀全面的綜合評(píng)價(jià)。

2.2 數(shù)據(jù)資料來(lái)源

通過(guò)對(duì)淮安市2011-2016年統(tǒng)計(jì)年鑒、環(huán)境保護(hù)公報(bào)、水資源公報(bào)等相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析計(jì)算，得到本文原始數(shù)據(jù)。

3 研究方法

3.1 指標(biāo)體系的構(gòu)建

本文結(jié)合淮安市水資源狀況和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展?fàn)顩r，運(yùn)用DPSR模型，選取4個(gè)層面共16個(gè)指標(biāo)作為綜合評(píng)價(jià)分析的依據(jù)，其中驅(qū)動(dòng)力層指標(biāo)2個(gè)，壓力層指標(biāo)5個(gè)，狀態(tài)層指標(biāo)5個(gè)，響應(yīng)層指標(biāo)4個(gè)，具體見(jiàn)表1。

3.1.1 驅(qū)動(dòng)力指標(biāo) 驅(qū)動(dòng)力指標(biāo)可定義為推動(dòng)區(qū)域水資源系統(tǒng)發(fā)展變化的指標(biāo)，它是水資源承載力變化最原始的關(guān)鍵指標(biāo)，主要與區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展等指標(biāo)有關(guān)：

社會(huì)發(fā)展指標(biāo)。目前我國(guó)大部分地區(qū)依舊處于加速工業(yè)化、城鎮(zhèn)化階段，這一過(guò)程中行業(yè)用水結(jié)構(gòu)的調(diào)整以及人類(lèi)對(duì)河流湖泊的改造都將對(duì)區(qū)域水資源系統(tǒng)產(chǎn)生根本的改變，因此社會(huì)發(fā)展指標(biāo)是驅(qū)動(dòng)力指標(biāo)中的最關(guān)鍵指標(biāo)之一。城市化率目前能很好地反映我國(guó)大部分城市社會(huì)發(fā)展?fàn)顩r，可作為社會(huì)發(fā)展代表性指標(biāo)。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)。一方面，區(qū)域水資源承載能力的過(guò)載主要是由于區(qū)域經(jīng)濟(jì)中各行業(yè)的用水需求快速增長(zhǎng)；另一方面，更高水平的水資源承載力也有著承受更高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的內(nèi)在要求。 人均GDP是衡量中國(guó)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的最常用指標(biāo)之一，因而可作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展代表性指標(biāo)。

3.1.2 壓力指標(biāo) 壓力指標(biāo)可定義為在驅(qū)動(dòng)力作用之后，施加在水資源系統(tǒng)上造成水資源承載力惡化的直接因素。壓力可以認(rèn)為是經(jīng)濟(jì)社會(huì)不斷發(fā)展的情況下人類(lèi)對(duì)水資源的需求和人類(lèi)活動(dòng)產(chǎn)生的污水和主要水體污染物對(duì)水資源系統(tǒng)的負(fù)擔(dān)。本文選擇從以下幾個(gè)方面的指標(biāo)考慮：

人口指標(biāo)。人口數(shù)量的增長(zhǎng)會(huì)導(dǎo)致人類(lèi)對(duì)水資源系統(tǒng)干涉活動(dòng)的增加，這在一定程度上削弱了水資源系統(tǒng)的完整性，從而對(duì)水資源承載力造成相當(dāng)嚴(yán)峻的壓力。本文選取人口密度作為人口指標(biāo)的代表性指標(biāo)。

人均用水需求指標(biāo)。社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展顯著提高了人類(lèi)的生活水平，人均用水需求勢(shì)必會(huì)日益增長(zhǎng)，形成日益增加的需水壓力。本文選取人均用水量作為人均用水需求指標(biāo)。

污水排放量指標(biāo)。水資源在經(jīng)歷從自然系統(tǒng)到社會(huì)系統(tǒng)再回歸自然系統(tǒng)的過(guò)程中，一般均會(huì)受到不同程度的污染，這就給水資源系統(tǒng)施加了一定程度的水質(zhì)壓力。

水環(huán)境污染程度指標(biāo)。水資源污染程度的高低對(duì)水資源質(zhì)量以及治理帶來(lái)的壓力也有所不同。目前，化學(xué)需氧量(COD)和氨氮排放量是水環(huán)境治理中的主要控制指標(biāo)，因此本文選取這兩項(xiàng)指標(biāo)作為水環(huán)境污染程度指標(biāo)。

3.1.3 狀態(tài)指標(biāo) 狀態(tài)指標(biāo)是用來(lái)描述水資源系統(tǒng)在壓力作用下所處的物理特征狀態(tài)，很大程度上反映了區(qū)域水資源系統(tǒng)目前的客觀狀態(tài)，可從以下幾個(gè)方面考慮：

行業(yè)用水狀態(tài)指標(biāo)。各行業(yè)的用水水平很大程度上決定了區(qū)域的水資源系統(tǒng)狀態(tài)，考慮到淮安市農(nóng)業(yè)用水仍然占據(jù)總用水量的絕大部分，選取畝均灌溉用水量作為農(nóng)業(yè)用水狀態(tài)指標(biāo)，萬(wàn)元GDP取水量作為全行業(yè)用水狀態(tài)指標(biāo)。

水資源可利用量。水資源可利用量是水資源系統(tǒng)能滿(mǎn)足人類(lèi)用水需求的尤為重要的指標(biāo)，本文選取人均可利用水資源量作為代表性指標(biāo)。

河湖水環(huán)境指標(biāo)。河道、湖泊作為水資源系統(tǒng)的天然組成部分，其水環(huán)境質(zhì)量對(duì)區(qū)域內(nèi)居民有著毋庸置疑的影響。本文選取水功能區(qū)達(dá)標(biāo)率作為湖泊水環(huán)境指標(biāo)，選取三類(lèi)水以上斷面率作為河流水環(huán)境指標(biāo)。

表1 水資源承載力DPSR模型指標(biāo)體系

注：+表示正向指標(biāo)；-表示負(fù)向指標(biāo)。

3.2 指標(biāo)權(quán)重

本文采用熵權(quán)法確定DPSR模型指標(biāo)體系各指標(biāo)權(quán)重。熵權(quán)法[19-20]確定的各指標(biāo)權(quán)重主要來(lái)源于數(shù)據(jù)自身的客觀差異性，不受主觀偏好影響，從而能客觀反映數(shù)據(jù)中的相關(guān)信息，適用范圍很廣。

3.2.1 歸一化評(píng)價(jià)矩陣 設(shè)歷史數(shù)據(jù)有m年，評(píng)價(jià)指標(biāo)有n個(gè)，則初始評(píng)價(jià)矩陣為A=(aij)m×n。

數(shù)據(jù)歸一化處理：

(1)

當(dāng)指標(biāo)有利益屬性為正向指標(biāo)時(shí)，取公式(1)中上式；當(dāng)指標(biāo)有成本屬性為負(fù)向指標(biāo)時(shí)，取公式(1)中下式。

3.2.2 指標(biāo)權(quán)重計(jì)算 計(jì)算m年數(shù)據(jù)序列里第j項(xiàng)指標(biāo)的第i年數(shù)據(jù)占該指標(biāo)的比重：

(2)

計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)的熵值：

(3)

式中：k=1/ln (m)且pij=0時(shí)，記ln (pij)=0。

計(jì)算第j項(xiàng)指標(biāo)權(quán)重：

2012年8月2—4日，福建省柘榮縣受第9號(hào)臺(tái)風(fēng)“蘇拉”影響，遭遇持續(xù)強(qiáng)降雨，雨量達(dá)328 mm，最大1小時(shí)雨量達(dá)88 mm、最大3小時(shí)雨量達(dá)141 mm。特大暴雨造成柘榮縣境內(nèi)河水急劇上漲，城區(qū)局部?jī)?nèi)澇，各鄉(xiāng)鎮(zhèn)不同程度受災(zāi)，多處護(hù)岸、堤防和道路被沖毀，山體滑坡頻發(fā)。面對(duì)特大強(qiáng)降雨，柘榮縣及時(shí)啟動(dòng)縣級(jí)山洪災(zāi)害防御預(yù)案。各地各部門(mén)按照預(yù)案加強(qiáng)工程巡查、及時(shí)轉(zhuǎn)移群眾，23支應(yīng)急分隊(duì)果斷處置險(xiǎn)情，各地防御預(yù)警銅鑼長(zhǎng)緊急鳴鑼告警。8月3日23時(shí)，乍洋鄉(xiāng)石山站監(jiān)測(cè)到最大1小時(shí)降雨量達(dá)88 mm，由于山洪災(zāi)害監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)及時(shí)預(yù)警，縣鄉(xiāng)兩級(jí)立即啟動(dòng)應(yīng)急預(yù)案，轉(zhuǎn)移下游村民300多人，避免了人員傷亡。

(4)

記權(quán)重向量為w={w1,w2,…,wn}。

3.3 灰色關(guān)聯(lián)改進(jìn)的TOPSIS

用TOPSIS分析法評(píng)價(jià)各對(duì)象優(yōu)劣程度時(shí)，選取的參照標(biāo)準(zhǔn)來(lái)源于各對(duì)象數(shù)據(jù)本身，客觀性很強(qiáng)。但考慮到TOPSIS求得的歐式距離只反映了其屬性與其效用之間的線(xiàn)性變化關(guān)系，而灰色關(guān)聯(lián)分析法是通過(guò)計(jì)算各參考方案序列與最優(yōu)解序列的相關(guān)度來(lái)比較各方案優(yōu)劣，其能較好地反映序列之間的非線(xiàn)性關(guān)系，因此運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)分析的灰色關(guān)聯(lián)度來(lái)改進(jìn)TOPSIS。

3.3.1 標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)價(jià)矩陣 對(duì)初始評(píng)價(jià)矩陣A=(aij)m×n進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，記為B=(bij)m×n。

(5)

3.3.2 加權(quán)判斷矩陣計(jì)算 將標(biāo)準(zhǔn)化后的評(píng)價(jià)矩陣與熵權(quán)法確定的權(quán)重矩陣相乘,得加權(quán)判斷矩陣如下：

(6)

記為F=(fij)m×n。

對(duì)于正向指標(biāo)：

(7)

對(duì)于負(fù)向指標(biāo)：

(8)

3.3.4 計(jì)算距離 采用歐式距離作為評(píng)價(jià)年各指標(biāo)與最優(yōu)最劣解接近程度的標(biāo)準(zhǔn)，計(jì)算公式如下：

(9)

3.3.5 計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù) 在前文中確定的加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣和最優(yōu)最劣解的基礎(chǔ)上，通過(guò)以下公式計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)。

(10)

3.3.6 計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)度

(11)

3.3.7 公式組合

(12)

(13)

然后采用以下公式計(jì)算綜合距離。

(14)

式中：α+β=1,α、β∈[0，1]，取α=β=0.5。

3.3.8 相對(duì)貼近度計(jì)算

相對(duì)貼近度計(jì)算如下：

(15)

綜上，得到基于灰色關(guān)聯(lián)改進(jìn)的TOPSIS分析法的綜合貼近度Ci。Ci越大，則目標(biāo)值與最優(yōu)值越接近，水資源承載力也就越高。

4 實(shí)例應(yīng)用

本文以淮安市2011-2016年數(shù)據(jù)為樣本，運(yùn)用DPSR-灰色關(guān)聯(lián)改進(jìn)的TOPSIS模型對(duì)各個(gè)年份的水資源承載力進(jìn)行綜合客觀評(píng)估。

4.1 熵權(quán)法指標(biāo)權(quán)重確定

通過(guò)公式(1)歸一化原始評(píng)價(jià)矩陣各指標(biāo)，然后通過(guò)公式(2)、 (3)、 (4)逐步計(jì)算得到DPSR模型框架下各指標(biāo)權(quán)重，具體權(quán)重見(jiàn)表1。

4.2 主要數(shù)據(jù)計(jì)算

按公式(5)計(jì)算加權(quán)判斷矩陣FT如下。

FT=

用公式(7)、(8)確定最優(yōu)最劣解向量后，運(yùn)用公式(9)計(jì)算歐式距離，運(yùn)用公式(10)、(11)計(jì)算灰色關(guān)聯(lián)度，數(shù)據(jù)結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 淮安市2011-2016歐式距離以及灰色關(guān)聯(lián)度計(jì)算

4.3 相對(duì)貼近度計(jì)算

應(yīng)用公式(12)、(13)對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行無(wú)量綱化處理，再應(yīng)用公式(14)、(15)計(jì)算相對(duì)貼近度，得到相對(duì)貼近度向量C={0.4096,0.6806,0.4721,0.3461,0.3378,0.3423}

在此基礎(chǔ)上，用灰色關(guān)聯(lián)改進(jìn)的TOPSIS分別計(jì)算驅(qū)動(dòng)力層、壓力層、狀態(tài)層和響應(yīng)層的相對(duì)貼近度，具體數(shù)值見(jiàn)表3。

表3 淮安市2011-2016水資源承載力相對(duì)貼近度計(jì)算

4.4 評(píng)價(jià)結(jié)果分析

繪制2011-2016年驅(qū)動(dòng)力、壓力、狀態(tài)、響應(yīng)子系統(tǒng)相對(duì)貼近度變化趨勢(shì)圖，見(jiàn)圖1。

圖1 2011-2016年DPSR模型各子系統(tǒng)相對(duì)貼近度變化趨勢(shì)

從驅(qū)動(dòng)力子系統(tǒng)來(lái)分析，驅(qū)動(dòng)力一直保持在高速增長(zhǎng)階段，這表明淮安市近6年經(jīng)濟(jì)社會(huì)建設(shè)取得了卓越成就，城市化率和人均GDP增長(zhǎng)迅速。這一現(xiàn)象，一方面表明淮安市的水資源所能承載的社會(huì)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)更為先進(jìn)發(fā)達(dá)，即水資源承載力更高，另一面在社會(huì)、經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的強(qiáng)大內(nèi)在驅(qū)動(dòng)力下，水資源勢(shì)必會(huì)承受來(lái)自人類(lèi)不斷增長(zhǎng)的的數(shù)量和質(zhì)量上的壓力，從而對(duì)壓力子系統(tǒng)產(chǎn)生影響，進(jìn)而對(duì)狀態(tài)子系統(tǒng)產(chǎn)生影響。

從壓力子系統(tǒng)來(lái)分析，淮安市的水資源壓力先優(yōu)化后惡化。2011-2016壓力子系統(tǒng)逐漸優(yōu)化，是因?yàn)榛窗彩性凇笆濉逼陂g先后開(kāi)展了江蘇省節(jié)水型社會(huì)示范區(qū)和節(jié)水型城市建設(shè)，政府投入大量人力物力開(kāi)展全行業(yè)節(jié)水技術(shù)改造、推廣節(jié)水型生活器具并開(kāi)展水生態(tài)保護(hù)。從圖1中可以看到，污水排放量、COD排放量、氨氮排放量這3項(xiàng)壓力指標(biāo)均呈現(xiàn)出相當(dāng)明顯的下降趨勢(shì)。但值得注意的是2016年，COD排放量、氨氮排放量這兩項(xiàng)指標(biāo)較2015年明顯增長(zhǎng)，壓力子系統(tǒng)明顯惡化，因此在發(fā)展的同時(shí)控制住COD、氨氮等污染物的排放是維持壓力子系統(tǒng)良好運(yùn)行的重要前提。

從狀態(tài)子系統(tǒng)分析，狀態(tài)子系統(tǒng)變化趨勢(shì)基本與壓力子系統(tǒng)一致，經(jīng)歷了先優(yōu)化后惡化的過(guò)程。最劣解出現(xiàn)在2013年是因?yàn)樵撃晔强菟?，?lái)水量嚴(yán)重偏低，導(dǎo)致人均可利用水資源量處于歷史低位。而2011-2015年這5年間農(nóng)田畝均灌溉用水量、萬(wàn)元GDP用水量等技術(shù)指標(biāo)均逐步提升，水功能區(qū)達(dá)標(biāo)率基本呈上升趨勢(shì)，三類(lèi)水以上斷面率基本保持在優(yōu)良水平，這與最優(yōu)解出現(xiàn)在2015年基本對(duì)應(yīng)。2016年較2015年，人口密度不斷增長(zhǎng)累積效應(yīng)帶來(lái)的人均可利用水資源量的下降以及該年水功能區(qū)水質(zhì)達(dá)標(biāo)率的惡化，導(dǎo)致2016年?duì)顟B(tài)子系統(tǒng)較之前出現(xiàn)了一定程度的下滑。通過(guò)分析可以得到，人均可利用水資源量和水功能區(qū)水質(zhì)達(dá)標(biāo)率是影響狀態(tài)子系統(tǒng)的主要因子。

從響應(yīng)子系統(tǒng)分析，響應(yīng)狀態(tài)先上升后下降。2011-2016年，淮安市污水廠(chǎng)擴(kuò)建工程的逐步配套實(shí)施使淮安市污水處理能力也在逐漸提升，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整提升了第三產(chǎn)業(yè)占比，農(nóng)業(yè)工程性和非工程性節(jié)水措施的實(shí)施提升了灌溉水利用系數(shù)，這與淮安市響應(yīng)子系統(tǒng)的總體優(yōu)化趨勢(shì)基本符合。但值得注意的是2016年大幅減少了環(huán)保資金投入后，響應(yīng)子系統(tǒng)狀態(tài)顯著下降，這表明環(huán)保資金投入是影響響應(yīng)子系統(tǒng)的主要因素。

綜上，淮安市總體水資源承載力變化趨勢(shì)與壓力、狀態(tài)、響應(yīng)子系統(tǒng)變化趨勢(shì)一致，即2015年之前總體呈上升趨勢(shì)，2015年之后出現(xiàn)了明顯下降。究其深層次原因，在淮安市經(jīng)濟(jì)社會(huì)高速發(fā)展的強(qiáng)大內(nèi)在驅(qū)動(dòng)力作用下，生活水平提高導(dǎo)致的人均用水需求的持續(xù)增長(zhǎng)、各行業(yè)蓬勃發(fā)展引發(fā)的用水需求以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化不夠?qū)е碌奈廴疚锱欧帕可仙纫蛩亟o水資源壓力子系統(tǒng)不斷加壓，進(jìn)而影響狀態(tài)子系統(tǒng)，在響應(yīng)子系統(tǒng)響應(yīng)程度出現(xiàn)突然下降響應(yīng)不足的情況下，就會(huì)導(dǎo)致總體水資源承載力的突然惡化。因此，淮安市在今后的發(fā)展過(guò)程中，一定要考慮到社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的強(qiáng)勁內(nèi)在驅(qū)動(dòng)力給壓力子系統(tǒng)和狀態(tài)子系統(tǒng)造成的負(fù)擔(dān)，充分發(fā)揮主觀能動(dòng)性，積極響應(yīng)，樹(shù)立全局觀念，兼顧統(tǒng)籌發(fā)展與環(huán)境保護(hù)才，能實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

5 結(jié)論與討論

本文運(yùn)用DPSR模型從驅(qū)動(dòng)力、壓力、狀態(tài)、響應(yīng)4個(gè)子系統(tǒng)選取了16項(xiàng)綜合指標(biāo)構(gòu)建了水資源承載力綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，引入灰色關(guān)聯(lián)分析改進(jìn)的TOPSIS分析法作為評(píng)價(jià)方法，并將改進(jìn)TOPSIS分析法計(jì)算得到的相對(duì)貼近度作為水資源承載力綜合評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)。

運(yùn)用該模型對(duì)淮安市2011-2016年水資源承載力進(jìn)行評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)結(jié)果顯示淮安市水資源承載力在2015年前總體呈上升趨勢(shì)，2015年后明顯下降，結(jié)果基本符合淮安市現(xiàn)狀。從各個(gè)子系統(tǒng)的分析可以得到，COD排放量、氨氮排放量是影響壓力子系統(tǒng)的主要因素；人均可利用水資源量和水功能區(qū)達(dá)標(biāo)率是影響狀態(tài)子系統(tǒng)的主要因素；環(huán)保資金投入是影響響應(yīng)子系統(tǒng)的主要因素。這一結(jié)果表明淮安市為保證其水資源承載力良性發(fā)展，需要做到以下幾點(diǎn)：(1)保持環(huán)保資金高投入，進(jìn)一步推進(jìn)環(huán)保工作，控制COD、氨氮等污染物排放量，保證水功能區(qū)水質(zhì)不惡化；(2)加快再生水工程建設(shè)，開(kāi)發(fā)利用非常規(guī)水資源，穩(wěn)定甚至提升人均水資源可利用量。