郝雪純 王志強 李莉 萬翼 魏鵬



摘要:2011年世界經濟論壇將世界缺乏對“水—能源—糧食”紐帶關系的理解視為全球經濟所面臨的重大挑戰。以2012—2021年為時間線,采用熵權-TOPSIS模型評估西部地區11個省(自治區、直轄市)“水—能源—糧食”系統安全水平,并運用“障礙度”模型對各地區障礙因子進行識別研究,探討影響系統安全水平的障礙因素。結果表明:目前,7個地區的安全水平在2017年后呈現不斷上升的狀態,通過各省安全水平平均數值可知,研究期內西部地區最安全的省份為內蒙古,陜西、新疆次之,四川、廣西、青海分別為第四、五、六名,云南、寧夏、甘肅、貴州、重慶依次排在后五位;通過障礙因子識別結果可以看出,云南、寧夏的障礙因子平均分布在水資源安全、能源安全和糧食安全相關的指標上,廣西、重慶、四川和新疆的障礙因子主要以水資源安全為主,貴州的障礙因子主要集中在能源安全方面,內蒙古、陜西、甘肅、青海的則以糧食安全為主。因此,針對各地區不同資源特點及系統安全水平,不同地區應因地制宜,及時調整相關機制,揚長避短,進一步提升“水—能源—糧食”系統安全水平。
關鍵詞:西部地區;“水—能源—糧食”系統;安全評價;障礙因子
中圖分類號:F205
文獻標識碼:A
文章編號:20955553 (2023) 11025008
Study on security evaluation and obstacle factor identification of
“Water-Energy-Food” system in western China
Hao Xuechun, Wang Zhiqiang, Li Li, Wan Yi, Wei Peng
(School of Public Administration (Law School), Xinjiang Agricultural University, Urumqi, 830052, China)
Abstract:In 2011, the World Economic Forum identified the worlds lack of understanding of the Water-Energy-Food nexus as a major challenge facing the global economy. Taking 2012—2021 as the time line, Entropy Weight-TOPSIS was used to evaluate the security level of the “Water-Energy-Food” system in 11 provinces (autonomous regions and municipalities directly under the Central Government) in western China, and the “Obstacle degree” model was used to identify the obstacle factors in each region and explore the obstacle factors affecting the system security level. The results show that the safety level of the seven regions at present has been on the rise since 2017. According to the average value of the safety level of the provinces, Neimenggu is the safest province in the western region during the study period, followed by Shaanxi and Xinjiang, Sichuan, Guangxi and Qinghai ranked fourth, fifth and sixth respectively, and Yunnan, Ningxia, Gansu, Guizhou and Chongqing ranked the last five in turn. According to the results of obstacle factor identification, the obstacle factors in Yunnan and Ningxia are evenly distributed in the indicators related to water resource security, energy security and food security; the obstacle factors in Guangxi, Chongqing, Sichuan and Xinjiang are mainly water resource security; the obstacle factors in Guizhou are mainly energy security; and the obstacle factors in Neimenggu, Shaanxi, Gansu and Qinghai are mainly food security. Therefore, according to the different resource characteristics and system security levels in different regions, different regions should adjust the relevant mechanisms in a timely manner, promote strengths and avoid weaknesses, and further improve the security level of the “Water-Energy-Food” system.
Keywords:the western region;“Water-Energy-Food” system; safety evaluation; obstacle factor
0引言
水、能源、糧食是人類生存和經濟社會發展過程中至關重要的資源。2011年波恩氣候變化大會提出將水、能源和糧食視為三合一的“紐帶”安全,可以根本實現可持續發展目標[1]。2021年第一屆國際水—能—食品與可持續發展大會的召開,更體現出了學者對于水資源、能源、糧食系統目前的重視程度。“十四五”規劃提出了改善水資源優化配置,促進清潔、低碳、安全、能源高效利用,保障國家糧食安全等系列方針政策,充分體現了國家對“水—能源—糧食”系統安全的重視。近幾年新冠疫情的爆發,嚴重影響了水資源、能源和糧食等基礎性戰略資源組成的安全系統。因此,對于該系統安全水平進行評估勢在必行。
國外學者的相關研究主要體現在研究區域的不同,研究方法相對較為零散。Beekma等[2]認為三者的關聯系統可以作為提高生產率和部門政策的工具,Tyagi[3]、Purwanto[4]等通過運用不同方法對印度當前的WEF安全情況進行評對印度尼西亞卡拉旺區進行了個案研究,Nkiaka等[5]認為任何旨在加強WEF安全的政策反應都需要處理國家內部的社會經濟、治理和其他背景因素,Khacheba等[6]以阿爾及利亞為研究對象分析了影響WEF的相關因素。目前,中國關于該系統安全評價的研究處在起步階段,不同學者運用不同視角及方法開展了一定研究。李瀟[7]引入協同-共生理論,支彥玲等[8]運用PSIR模型建立評估指標體系,劉凌燕等[9]從供需視角分析WEF-R因果關系構建其系統動力學模型組,蓋美等[10]從水資源—能源—糧食-經濟社會-管理維護安全角度出發,劉晶等[11]運用壓力狀態-響應模型進行協同安全性評價,于宏源[1]對中亞的“水—能源—糧食”系統安全紐帶進行梳理,趙良仕等[12]對黃河流域“水—能源—糧食”安全系統進行耦合協調度分析,陳軍飛等[13]對內蒙古“水—能源—糧食”系統安全進行評價并對未來發展趨勢進行預測。
綜上所述,學術界已經在該方面取得了一些成就,但缺乏對于西部地區等資源分配不均且具有復雜性的地區的相關研究,同時大部分學者的研究只單純從時間序列或截面數據進行分析,缺少整體把握。
本研究考慮各資源間的相互影響,不僅研究時間序列的相關規律,還對各個地區進行了縱向對比,更加客觀、準確地掌握目前西部地區各省(自治區、直轄市)目前系統的安全水平,通過安全評價以及障礙因子識別結果,進一步把握該區域“水—能源—糧食”系統安全狀態。
1“水—能源—糧食”系統作用機理
1.1“水—能源—糧食”系統分析
隨著人口、氣候急劇變化等各種因素影響,水資源、能源和糧食形成了一種相互影響、制約的敏感關系。如圖1所示,水資源有效配置可以保障能源開采和糧食生產;合理的能源結構和布局可以提高水資源配置,提升糧食生產、加工效率;科學的農業灌溉和種植結構可以減少水資源和能源不必要的浪費,保障糧食安全。通過“水—能源—糧食”系統的協同聯動,使整個復合系統達到動態、良性循環。
1.2基于P-S-R的“水—能源—糧食”系統安全分析框架
通過壓力—狀態—響應(P-S-R)模型構建“水—能—糧”系統安全分析框架,該模型以系統內在因果關系為基礎,以調控措施為手段,以系統的可持續發展為目標。如圖2所示,壓力層、狀態層、響應層可形成一個閉環,壓力層傳遞給狀態層及響應層相關的信息,響應層將行動反饋給壓力層[14],從而改善狀態層現狀,以更好地實現人與自然的相處模式。“水—能源—糧食”系統通過人類活動、資源的不合理利用和污染物排放等因素對系統安全水平產生影響,政府和相關部門根據系統安全的壓力和狀態,采取應對措施,積極提高“水—能—糧”系統的安全水平。
2材料與方法
2.1研究區概況
研究區域為我國西部地區,包括內蒙古、廣西、重慶、四川、陜西、云南、貴州、甘肅、青海、寧夏、新疆等11個省(自治區、直轄市),西藏自治區因數據問題,不列入此次研究范圍。西部地區土地面積約占全國總面積的71%,人口約占全國總人口的28%,實際GDP占全國的比重為17.5%[15]。疆域遼闊,因其獨特的地理構造及氣候條件,成為我國重要的資源儲備區[16],為其余地區提供能源,水資源分布嚴重不均,西南地區水資源相對豐富,西北地區則缺水相對嚴重[17],西部地區包含兩個糧食主產省區,但由于是我國生態環境脆弱區[18]且人口分布不均,糧食生產效率有待進一步提高,各種資源緊缺加劇了人類與資源分配間的矛盾,總體上一、二產占比較大,產業結構仍在進一步升級中,整體發展狀況與中國中部、東部存在一定差距。
2.2指標選取及數據來源
2.2.1指標選取
“水—能源—糧食”三者構成的系統極其龐大[19],對其進行安全評價相對復雜。本文依據研究區域和各資源特點以及數據的可獲得性,參考孫才志[19]、李紅芳[20]、李成宇[21]等學者的現有相關研究,通過壓力—狀態—響應(P-S-R)模型構建指標體系,建立水資源安全、能源安全、糧食安全作為二級指標層,最終選取27個評價指標對西部地區“水—能源—糧食”系統安全狀態進行評估,并運用熵權法進行賦值,具體指標如表1所示。其中,能源消費結構計算結果為煤炭消費與能源消費總量的比值。
2.2.2數據來源
本研究以11個省(自治區、直轄市)作為研究對象,研究期為2012—2021年,數據均來源于2013—2022年《中國統計年鑒》《中國環境統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《生態環境統計年報》以及各省(自治區、直轄市)的統計年鑒等,部分暫未更新數據采用插值法代替。
2.3研究方法
2.3.1熵權TOPSIS法
該方法是對“水—能源—糧食”系統安全的相關指標數據進行標準化處理[22],采用熵權法賦權,再運用TOPSIS模型計算綜合貼近度,用此值反映“水—能源—糧食”系統的安全水平。
第一步,首先對指標進行標準化處理。指標分為正向指標和負向指標,為了使指標數據有可比性,對正、負向指標進行無量綱標準化處理。
第六步,計算貼近度Dj。Dj值越大表示該地區越接近最理想值,“水—能源—糧食”系統安全水平越高。結合現有文獻,本文將貼近度劃分成5個等級來評價11個省(自治區、直轄市)“水—能源—糧食”系統安全水平[20],如表2所示。
2.3.2障礙度模型
本研究將采用障礙度模型分析影響“水—能源—糧食”系統安全的障礙因素,障礙度模型是一種障礙診斷數學模型,該模型的基礎是各個指標的偏離度,即通過計算指標與最優值的偏離度來確定各指標的阻礙程度,目前該方法已被廣泛應用[21],具體計算公式如式(11)~式(13)所示。
本文根據各地區障礙因子的障礙度大小進行排序,識別出對“水—能源—糧食”系統安全影響較大的障礙因子,對各省不同年份排名前三的障礙因子進行列表統計并深入分析。
3實證分析
3.1評價結果分析
表3所示為2012—2021年11個地區“水—能源—糧食”系統安全評價結果。可以看出,2012年,西部地區11個省(自治區、直轄市)的系統安全水平在0.2791~0.6074之間,各省(自治區、直轄市)差距較大,排名第一為內蒙古,最末為貴州。2013年最高值為陜西,0.6328,最低值為重慶的0.2417,內蒙古、重慶、四川、甘肅、青海、新疆排名均下降,云南的排名提升至第二位。2014年結果顯示,陜西排名第一,重慶排名最末,廣西、青海、寧夏的排名有所提高,整體上該年各個省份的安全值相較前幾年都有所下降。根據2015年結果顯示,內蒙古排名第一,為0.5888,貴州排名最末,為0.2896,內蒙古、重慶、四川和新疆的排名有所上升。從2016年結果可以看出,內蒙古為0.5465,排名第一,貴州排名最末,為0.2866,廣西、云南、青海的排名有所下降。2017年結果顯示,整體水平在0.2683~0.5402之間,最高值為內蒙古,最低值為貴州,同時廣西、四川、青海的排名有所上升。2018年結果在0.2512~0.5933之間,內蒙古和重慶分別排名第一和第十一,廣西、貴州、重慶、云南等近50%省份的排名均上升,總體變化較大。2019年結果顯示,內蒙古排名依然第一位,為0.5877,最低值為云南的0.2583,廣西、重慶、貴州的排名有所上升。2020年各省(自治區、直轄市)的系統安全水平在0.22778~0.47567之間,內蒙古陜西與新疆分別排名第一、二、三名,廣西排名波動最大,下降至第九名,最末值為云南;其中,4個地區的評價等級在一般安全及以上,資源相對富足地區的排名普遍靠前。2021年,系統安全水平在0.29528~0.49201之間,較上年整體有所上升,內蒙古排名第一,重慶排名最末;相較2012年,5個地區的系統安全水平均有所上升,并且四個地區的系統安全值均處于一般安全水平。通過對各省份歷年系統安全水平的平均分計算并排名,結果顯示,2012至2021年間西部地區相對安全的省份為內蒙古,陜西、新疆次之,四川、廣西、青海分別為第四、第五、第六名,云南、寧夏、甘肅、貴州、重慶依次排在后五位。
3.2障礙因子識別分析
本研究通過運用障礙度模型,對2012—2021年間影響11個地區“水—能源—糧食”系統安全的障礙因子進行識別,通過不同區域劃分,識別出各地區長期的障礙因子,根據障礙度的大小,篩選出障礙度排名前三位、影響作用較為顯著的障礙因子,如表4所示。
內蒙古排名前三的障礙因子共涉及20項指標,其中,X7、X8、X9、X10、X12、X13、X14、X15、X16、X19在前三名中均出現2次,40%的指標是和糧食安全有關;整體上糧食安全相關指標出現次數最多,為12次,由此可見糧食安全是影響內蒙古系統安全的長期因素。
廣西的障礙因子共涉及18項指標,X3、X12、X20均在前三中出現3次,全部為水資源安全相關指標,從整體來看,水資源安全相關指標在前三中出現次數最多,為16次,目前對廣西來說,維持系統安全的工作重心應在水資源安全上。
重慶共涉及19項指標,其中,X8、X27出現3次,均為糧食安全相關指標,總體上糧食安全指標出現次數最多,為14次,水資源安全、能源安全的相關指標分別出現8次。
四川共有17項指標出現在排名前三的障礙因子,X8、X11均出現3次,其中水資源安全相關指標出現15次,為其余兩項相關指標出現次數之和。
貴州共有16項指標出現在前三中,其中,X13出現4次,X4、X7分別出現3次,能源安全相關指標出現次數最多,共12次,由此可見能源安全是影響貴州系統安全的重要因素。
云南的排名前三的障礙因子共涉及20項指標,其中,X1、X8分別出現3次,水資源、能源、糧食安全相關指標分別出現11、10、9次,分布相對均勻。
陜西共有20項指標涉及排名前三的障礙因子,其中X27出現3次,糧食安全相關指標共出現14次,并且每個糧食安全相關指標均在排名前三的障礙因子中出現過,因此目前陜西仍需要在糧食安全問題上下功夫來維護系統的長期安全。
甘肅共有18項指標出現在前三中,X8、X25均出現3次,為糧食安全相關指標,整體上糧食安全相關指標共出現13次。
青海排名前三的障礙因子共涉及18項指標,其中X14共出現3次,除水資源安全相關指標出現6次外,能源安全、糧食安全的相關指標均出現12次。
寧夏的障礙因子共涉及19項指標,X3、X12、X14分別在前三中出現3次,水資源安全、能源安全、糧食安全的相關指標分別出現9、10、11次。
新疆共有18項指標出現在排名前三的障礙因子中,其中X12出現3次,水資源安全相關指標出現最多,共13次,目前新疆仍需要在水資源安全方面加大重視,以維護系統的長期安全。
對2012—2021年間各地區排名前三的障礙因子出現在壓力—狀態—響應系統的頻次進行統計,結果如圖3所示。廣西、重慶、云南、陜西、寧夏的障礙因子主要集中在壓力層,內蒙古、四川、貴州、青海、新疆的障礙因子主要集中于狀態層,甘肅的障礙因子均分在狀態層和響應層。
4結論與建議
4.1研究結論
1)? 從評價結果來看,十年間排名較為穩定的有內蒙古、重慶、陜西、寧夏、青海、貴州,排名波動變化相對較小,新疆、四川、甘肅的波動程度類似,均在2014年出現排名最低值,云南波動程度較大,廣西2021年的排名相較2012年在所有省份中提升程度最高。2012—2021年間,內蒙古始終處于一般安全水平,貴州、重慶主要處于不安全和較不安全狀態,廣西、四川、云南、陜西和新疆主要處于較不安全和一般安全狀態,甘肅、青海和寧夏主要處于較不安全狀態;平均各省安全水平數值可知,西部地區最安全的省份為內蒙古,陜西、新疆次之,四川、廣西、青海分別為第四、第五、第六名,云南、寧夏、甘肅、貴州、重慶依次排在后五位。
2)? 通過障礙因子識別結果可以看出,共有18.18%地區的障礙因子平均分布在水資源安全、能源安全和糧食安全相關的指標上,36.36%地區的障礙因子以水資源安全為主,另外36.36%地區的障礙因子以糧食安全為主。45.45%的地區障礙因子主要分布在壓力層,36.36%的地區障礙因子以狀態層為主,不同地區應根據自身的不同特點采取措施。對于整體而言,“水—能—糧”系統中各個要素及系統外部要素均處于動態均衡狀態,任何一方的不合理使用或分配均會導致系統安全受到挑戰。未來還需根據各地實際情況,因地制宜,找準努力方向。
4.2政策建議
通過以上分析和結論,對提高西部地區未來“水—能源—糧食”系統安全水平提出針對性建議:第一,在水資源安全方面,對于廣西、四川、貴州等水資源相對豐富的西南地區來說,水資源利用效率還需要進一步提高,尤其在農業、工業及生活用水方面,需要進一步貫徹節水理念;對于新疆、寧夏等水資源缺乏區域來說,目前人均用水壓力較大,巨大的水資源消耗必定對各種資源都將產生一定的壓力,所以必須加強水資源安全管理,盡可能緩解人類活動對自然資源的破壞,以維持系統動態安全和平衡[21]。第二,在能源安全方面,貴州、青海需要進一步提高能源自給率,努力提升能源利用效率,寧夏、新疆等地應積極調整能源消費結構,不斷開拓新能源市場,同時加快產業結構升級,依據自身特點優化產業布局[22],為我國實現“雙碳”目標貢獻力量。第三,在糧食安全方面,內蒙古、重慶、云南、陜西、甘肅等地需要重視耕地畝數,盡可能提升糧食產量,對于貴州等地還需提升對現代農業的重視程度,推廣高效節水灌溉方式,在地膜、化肥施用方面進行一定限制,對于農業災害方面做好預警方案,盡可能減輕受災程度。同時對于西部各地區來說,都應取長補短,加強與其他地區間的各種資源合作[23],在水、能源、糧食方面引進相關工藝,提高各個資源的利用效率,進一步貫徹綠色發展理念,以促進經濟社會發展,努力構建環境友好型社會,實現共同進步。
參考文獻
[1]于宏源. 紐帶安全: 能源-糧食-水安全威脅及其思考[J]. 區域與全球發展, 2018, 2(2): 94-110, 157-158.Yu Hongyuan. The Energy-food-water security nexus security and its implications [J]. Area Studies and Global Development, 2018, 2(2): 94-110, 157-158.
[2]Beekma J, Bird J, Mersha A N, et al. Enabling policy environment for water, food and energy security [J]. Irrigation and Drainage, 2021, 70(3): 392-409.
[3]Tyagi N K. Managing Water-Energy-Food security nexus under changing climate: Implementation challenges and opportunities in India [J]. Transactions of Indian National Academy of Engineering, 2020, 5(3): 449-464.
[4]Purwanto A. Grasping the water, energy, and food security nexus in the local context: Case study: Karawang Regency, Indonesia [M]. CRC Press, 2021.
[5]Nkiaka E, Okpara U T, Okumah M. Food-energy-water security in sub-Saharan Africa: Quantitative and spatial assessments using an indicator-based approach [J]. Environmental Development, 2021, 40: 100655.
[6]Khacheba R, Cherfaoui M, Hartani T, et al. The nexus approach to Water-Energy-Food security: an option for adaptation to climate change in Algeria [J]. Desalination and Water Treatment, 2018, 131: 30-33.
[7]李瀟. 基于協同共生理論的我國水—能源—糧食協同安全評價研究[D]. 泰安: 山東農業大學, 2020.Li Xiao. Security evaluation of Water-Energy-Food nexus system in China based on synergetic-symbiosis theory [D]. Taian: Shandong Agricultural University, 2020.
[8]支彥玲, 陳軍飛, 王慧敏, 等. 共生視角下中國區域“水—能源—糧食”復合系統適配性評估[J]. 中國人口·資源與環境, 2020, 30(1): 129-139.Zhi Yanling, Chen Junfei, Wang Huimin, et al. Assessment of Water-Energy-Food nexus fitness in China from the perspective of symbiosis [J]. China Population, Resources and Environment, 2020, 30(1): 129-139.
[9]劉凌燕, 王慧敏, 劉鋼, 等. 供需視角下水—能源—糧食系統風險的驅動機理與政策仿真——面向東北三省的系統動力學分析[J]. 軟科學, 2020, 34(12): 52-60.Liu Lingyan, Wang Huimin, Liu Gang, et al. Driving mechanism and policy simulation of Water-Energy-Food risks from the perspective of supply and demand—A case study of northeast China for system dynamics analysis [J]. Soft Science, 2020, 34(12): 52-60.
[10]蓋美, 翟羽茜. 中國水資源—能源—糧食—支撐系統安全測度及協調發展[J]. 生態學報, 2021, 41(12): 4746-4756.Gai Mei, Zhai Yuxi. Measurement and coordinated development of water resources, energy, food and support security in China [J]. Acta Ecologica Sinica, 2021, 41(12): 4746-4756.
[11]劉晶, 劉翠善, 李瀟, 等. 中國水—能源—糧食關聯系統協同安全評價[J]. 水利水運工程學報, 2020(4): 24-32.Liu Jing, Liu Cuishan, Li Xiao, et al. Security evaluation of Water-Energy-Food nexus system in China [J]. Hydro-Science and Engineering, 2020(4): 24-32.
[12]趙良仕, 劉思佳, 孫才志. 黃河流域水—能源—糧食安全系統的耦合協調發展研究[J]. 水資源保護, 2021, 37(1): 69-78.Zhao Liangshi, Liu Sijia, Sun Caizhi. Study on coupling and coordinated development of Water-Energy-Food security system in the Yellow River Basin [J]. Water Resources Protection, 2021, 37(1): 69-78.
[13]陳軍飛, 陳琳, 劉黎明, 等. 基于PSR-CGPM的區域“水資源—能源—糧食”系統安全評價研究[C]. 中國軟科學研究會2019年中國軟科學文集, 2020: 127-137.
[14]彭俊杰. 黃河流域“水—能源—糧食”紐帶系統的生成機制、價值體現與路徑重塑[J]. 當代經濟管理, 2021, 43(8): 76-81.Peng Junjie. The generating mechanism, value embodiment and path reconstruction of the Water-Energy-Food nexus in the Yellow River Basin [J]. Contemporary Economic Management, 2021, 43(8): 76-81.
[15]范恒山, 肖金成, 陳耀, 等. 西部大開發: 新時期 新格局[J]. 區域經濟評論, 2020(5): 1-15.
[16]蔡紹洪, 谷城, 張再杰. 時空演化視角下我國西部地區人口—資源—環境—經濟協調發展研究[J]. 生態經濟, 2022, 38(2): 168-175.Cai Shaohong, Gu Cheng, Zhang Zaijie. Research on the coordinated development of population-resources-environment economy in Western China from the perspective of space-time evolution [J]. Ecological Economy, 2022, 38(2): 168-175.
[17]李德山, 茍晨陽. 環境規制對西部地區水資源利用效率的影響研究——基于產業部門和資源依賴度異質性視角[J]. 地理科學, 2021, 41(12): 2203-2212.Li Deshan, Gou Chenyang. The impact of environmental regulation on water resource utilization efficiency in the Western China based on the heterogeneity of industrial sectors and resource dependence perspectives [J]. Scientia Geographica Sinica, 2021, 41(12): 2203-2212.
[18]曠愛萍, 岳禹鋼, 曹世俊. 我國西部地區農業綠色全要素生產率測度及影響因素分析[J]. 福建農林大學學報(哲學社會科學版), 2022, 25(2): 44-53.Kuang Aiping, Yue Yugang, Cao Shijun. Measurement of agricultural green total factor productivity in western China and analysis of its influencing factors [J]. Journal of Fujian Agriculture and Forestry University (Philosophy and Social Sciences), 2022, 25(2): 44-53.
[19]孫才志, 閻曉東. 中國水資源—能源—糧食耦合系統安全評價及空間關聯分析[J]. 水資源保護, 2018, 34(5): 1-8.Sun Caizhi, Yan Xiaodong. Security evaluation and spatial correlation pattern analysis of water resources-energy-food nexus coupling system in China [J]. Water Resources Protection, 2018, 34(5): 1-8.
[20]李紅芳, 王會肖, 趙茹欣, 等. 基于Copula函數的水—能源—糧食共生安全風險概率[J]. 農業工程學報, 2021, 37(8): 332-340.Li Hongfang, Wang Huixiao, Zhao Ruxin, et al. Estimating the symbiosis risk probability of Water-Energy-Food using Copula function [J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2021, 37(8): 332-340.
[21]李成宇, 張士強. 中國省際水—能—糧耦合協調度及影響因素研究[J]. 中國人口·資源與環境, 2020, 30(1): 120-128.Li Chengyu, Zhang Shiqiang. Chinese provincial Water-Energy-Food coupling coordination degree and influencing factors research [J]. China Population, Resources and Environment, 2020, 30(1): 120-128.
[22]鄒秀清, 謝美輝, 肖澤干, 等. 基于熵權-TOPSIS法的鄉村發展評價及障礙因子診斷[J]. 中國農業資源與區劃, 2021, 42(10): 197-206.Zou Xiuqing, Xie Meihui, Xiao Zegan, et al. Evaluation of rural development and diagnosis of obstacle factors based on entropy weight TOPSIS method [J]. Chinese Journal of Agricultural Resources and Regional Planning, 2021, 42(10): 197-206.
[23]畢博, 陳丹, 鄧鵬, 等. 區域水資源—能源—糧食系統耦合協調演化特征研究[J]. 中國農村水利水電, 2018(2): 72-77.Bi Bo, Chen Dan, Deng Peng, et al. The evolutionary characteristics analysis of coupling and coordination of regional Water-Energy-Food [J]. China Rural Water and Hydropower, 2018(2): 72-77.