2010-2020年福州市水資源承載力變化及障礙因子診斷

張涵俐，崔雯雯，王 越，謝祥財

(1.福建農林大學園林學院，福建 福州 350002；2.國家水利風景區研究中心，福建 福州 350002)

在快速城市化背景下，水資源的供需量與城市社會經濟發展之間存在著緊密復雜的協同博弈關系。隨著人類活動的需求逐步擴大，城市出現水源短缺、河湖聯通阻塞等一系列水網空間退化的現象，嚴重制約其可持續發展[1]。當前，水資源的需求量在不斷增加，水環境容量與水生態空間的約束日益凸顯，水資源安全保障的主要矛盾逐漸從供給不足向過度承載轉變[2]。根據聯合國在2018年巴西利亞第八屆世界水論壇上發布的報告指出，由于人口增長、經濟發展，全球對水資源的需求每年增加1%，且這一速度將會在未來大大加快[3]。在國內，據2015年環境狀況報告顯示，在202個城市的地下水監測點中，僅有9.1%的水質良好，而61.3%被認為是差或更差[4]。如何應對城市社會與水資源負載能力之間的矛盾，是水環境現階段可持續發展亟待解決的問題。

城市水資源承載力是指地區在一定的社會發展水平下，水資源所能支持的最大工業量、人口數和城市規模度，其反映了水資源的利用程度[5-6]。近年來，隨著水資源問題的惡化，探究水資源與社會經濟發展、生態環境保護間協調與利用程度的水資源承載力研究成為熱點。學者們選取多個子系統來統籌分析水資源承載力，對其進行不同維度的綜合分析，如Jia等[7]發現鄭州市水資源的驅動力子系統和壓力子系統的水資源承載力呈現波動性變化；何偉等[8]在子系統評價的基礎上，發現區域水資源承載力總體呈波浪式上升趨勢，其中生態子系統和社會經濟子系統的貢獻力度最大；楊海燕等[9]發現煙臺市水資源承載力受社會、水環境及其他子系統的影響，在不同階段存在不同程度的波動。除上述學者外，就研究方法來看，目前有關水資源承載力評價的方法包括生態足跡法[10]、系統動力學[11-12]等。然而，傳統的指標模型并不能很好地綜合考慮水生態系統與多重因子間的關系。且在權重確定方面，多運用主觀的指標分析法來確定[10-12]，以此構建的判斷矩陣一致性強，但在量化過程中容易受單一因子的臆斷影響。TOPSIS算法與樣本的數量并無較強聯系，且能充分表達數據的原有含義，同時PSR模型能有效反映水資源承載力與各子系統之間的關聯度，因此二者結合能作為水資源承載力量化的有效工具。本研究基于PSR模型框架下，運用組合賦權-TOPSIS法確定評估指標的加權因子，避免出現單個評價樣本等主觀因素的影響，使研究結果更具可靠性與科學性。

福建東瀕大海，近北回歸線，全省水資源總量優于全國平均。但省內水資源分布不協調，尤其是東部沿海經濟發達地區水資源貧乏，研究發現晉江流域、木蘭流域開發利用率已經接近國際公認水資源開發警戒線40%[13]，水資源嚴重短缺。目前，各學者對于長江水資源環境[14-15]的研究較為豐富，但是對福建省的相關研究較少[16]，特別是針對水資源承載力及其制約因素的研究。為此，為支持東南沿海城市水資源的空間均衡與可持續發展，本研究基于福州市水環境現狀來構建評價體系，并運用綜合賦權法建立基于PSR體系的福州市水資源承載力綜合評價模型，以研究2010-2020年間水資源承載力狀況及其制約因素。

1 數據來源與研究方法

1.1 研究區概況

福建省的省會福州市，位于我國東部沿海地區，地處閩江中下游，客水資源豐富，為全省的政治、經濟中心。福州市地域總面積11968km2，屬典型的亞熱帶季風氣候，氣溫適宜，年均降水量為900～2100mm，年均氣溫為16～20℃，年相對濕度約77%，7-8月為臺風高發期[17-18]。近年來，福州境內的人均水資源占有量僅達726m3(不包括客水補給)，低于全省人均水資源量的50%。在供水方面，福州市域河流流量小、流速快，致使蓄水工程的調節能力相對較差。這種水資源與經濟發展水平的不匹配，導致出現區域不透水面積迅速擴張、河網萎縮等現象[13]，使得福州市水環境問題日益突出。因此，科學研究水資源承載力，把握水資源現存問題是該區域亟待解決的問題。

1.2 數據來源

福州市2010-2020年水資源承載力評價指標原始數據值來源于《福州市水資源公報》《福州市國民經濟和社會發展統計公報》《福州市統計年鑒》《福建省統計年鑒》和福建省科學技術廳等。

1.3 水資源承載力評價體系構建

綜合考慮福州市當地水資源及社會經濟現狀，本研究采用有關環境診斷的“壓力-狀態-響應”(PSR)模型來構建水資源承載力評價指標體系[19-20]。

在借鑒相關水資源承載指標分級研究成果[7，10，21]的基礎上，對福州市實際情況進行綜合分析，共選取17個指標(見表1)。

表1 福州市水資源承載力評價指標體系

經濟的發展不可避免地帶動人口增長，因此本研究采用與水資源相關的人類活動來評價壓力，分別為城鎮化率、人口密度、人均GDP以及萬元GDP用水量，同時選取生態環境用水量、工業用水量以及農田灌溉畝均用水量來表征人類社會活動對水資源承載負荷所造成的影響；在選取狀態類指標時考慮到水環境當前呈現出的現狀水平，包括人均水資源量、產水模數、年降水量以及人均供水量，再者考慮到排水情況也能反映水環境狀況，故選取廢水排放量因子；響應類指標表征人類為推動水資源可持續發展所采取的措施，選取了R&D經費支出占GDP比重和第一產業支出占GDP比重，同時為反映生態資源對福州市水資源承載力的影響，選取城市污水處理率、供水能力以及森林覆蓋率3項指標。

1.4 研究方法

1.4.1組合賦權法

層次分析法等主觀賦權法缺乏客觀性和穩定性，熵權法等客觀賦權法易受樣本隨機性影響。因此本文采用組合賦權法來確定指標權重，在保留經驗打分的同時保證精度[22-23]。結合AHP法與熵權法，建立組合權重計算公式：

(1)

1.4.2TOPSIS評價模型

TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)即優劣解距離法，是一種基于評價對象與最優解、最劣解之間相對距離的排序方法，通過不斷逼近理想解的方式進行評價[24]。

(1)構建矩陣

Y=[yij]n·m

(2)

(2)確定理想解

(3)

(4)

(3)計算指標值與正負理想解之間的距離Dj+與Dj-以及貼近度

(5)

式中，Cj-歷年評價數據與最優方案的貼近程度；貼近度Cj是介于[0，1]的數值。

(4)排序

根據貼近度結果Cj將水資源承載力水平進行分級。借鑒國內外已有相關研究成果[24-25]，本研究將水資源承載力水平分為5個等級(見表2)。

表2 水資源承載力分級標準表

1.4.3障礙度模型

障礙度模型是以指標偏離度為基礎建立的數學診斷模型，通過探索阻礙事物發展的影響因素來診斷分析各項指標[23]。因此，引入因子貢獻度Fj、指標偏離度Ij以及障礙度Nj三個變量，其計算公式為：

(6)

式中，Nj-第j個指標對水資源承載力的障礙度。

2 結果與分析

2.1 水資源承載力原始數據及分析

根據查閱歷年數據[17-18]得到福州市水資源利用及評價體系數據各指標值(見表3)。在水資源利用方面，福州市的供水主要以地表水為主，地表供水比例穩定在95%以上。在福州城鎮化進程中，用水結構發生部分變化，工業用水常年穩定在10億～15億m3上下，居民生活用水則穩定在4.5億m3上下。但在2019年工業用水量降至最低值3.36億m3，居民生活用水降至3.9億m3。人均水資源量呈先上升后下降的趨勢，于2016年達到高峰值2435m3，2020年到達最低值726m3。

表3 福州水資源承載力各指標值

據表3可知，福州市降水量受氣候影響較大，在11年間，年徑流量屬偏枯水年至豐水年不等。城鎮化率、人均GDP呈逐年快速增長狀態，2020年人均GDP是2010年的2.7倍左右，持續領先全國平均。萬元GDP用水量從2010年的108m3下降到2020年的35m3，第一產業占GDP比重、農田灌溉畝均用水量逐年下降，工業用水量趨于平穩，但工業廢水排水量逐年上升。隨著城鎮化進程的加快，城鎮污水處理率不斷上漲，近十年間存在80%以上年份的城市污水處理率高于90%。R&D經費支出占GDP比重有少許上升，提高了區域水環境安全指數。與此同時，森林覆蓋率呈上升趨勢，意味著福州市的綠地水土保持凈化能力逐步增強。

2.2 水資源承載力綜合評價分析

根據式(1)得到水資源承載力各指標組合權重(見表4)。其中，壓力類指標所占權重值最高，達0.3774，表明城鎮化及重工業的新興發展對水資源承載力有著重要影響[26]。狀態類指標所占權重最低，僅為0.2781，其內部最高權重指標為年降水量，達0.0838。

表4 水資源承載力指標權重

根據綜合權重與TOPSIS模型，計算得到2010-2020年福州市水資源承載力綜合系統評價值(如圖1所示)。從時間維度上來看，2010-2020年福州市水資源承載能力水平呈先上升后下降再上升的趨勢，平均值為0.4473，整體波動較小，等級水平在Ⅳ-Ⅲ(短缺-合理)之間變動(如圖1所示)。在11a間，最低值于2013年出現，僅有0.3443，分析可知該年份人均水資源量、年降水量以及R&D經費支出占GDP比重等正向指標較低，分別為1240m3·人-1、1393.9mm及0.3%(見表3)，從而影響福州市整體水資源承載力。11年間的最高值在2016年出現，該年份水資源條件優渥、降水豐沛，人均水資源與降水量達2435m3·人-1與2316.5mm(見表3)。與此同時，2016年國家逐步加強對生態環境保護的重視度，水利廳財政廳等五廳局的《關于共同推進萬里生態水系建設的通知》[27]一系列環境保護政策的出臺，使得未來幾年福州市水資源承載力出現上升趨勢。

圖1 福州市水資源承載力綜合系統評價結果

2.3 水資源承載力各子系統評價分析

運用相同模型，對福州市水資源承載力子系統進行分析，計算得到2010-2020年各子系統水資源承載力評價值(如圖2所示)。此外，各子系統對水資源承載力綜合可持續利用水平的貢獻逐年增加(如圖3所示)。在壓力子系統中，2010-2019年較為穩定，保持在0.40～0.52間，但2020年出現明顯下降。分析其原因是由于隨著城鎮化的加快，工業用水量、河道外生態用水量以及農田灌溉用水量明顯增加，分別達到14.35億、1.49億、632m3(見表3)，由此導致水資源承載壓力也逐步上漲；在狀態子系統中，2010-2020年波動幅度較大，整體趨勢不平穩，于2016年到達最高值0.8746，2020年到達最低值0.1914。2020年人均水資源量歷年最低，僅有726m3·人-1(見表3)，導致該年份水資源總量相對減少，供需矛盾突出；在響應子系統中，2010-2020年出現顯著上升趨勢，尤其是2018-2019年段，由0.6880增加至0.8592，增長率達24.8%。該年段內，城市污水處理率增長至97%(見表3)，為歷年來的最大值，有效提高了福州市水資源響應子系統承載力。

圖2 福州市各子系統水資源承載力評價結果

圖3 福州市水資源承載力各子系統的貢獻率

2.4 水資源承載力障礙度因素診斷

根據式(6)計算出水資源承載力各指標障礙度，選擇比重居前5位的指標作為主要障礙因子并對其進行排序(如圖4所示)。2010-2016年，比重居于前二的為A17森林覆蓋率、A16供水能力；2017-2020年，森林覆蓋率不再是主要障礙因素，A9年降水量與A6工業用水量輪流領先，且A10產水模數、A8人均水資源量障礙度進一步提升。

圖4 福州市水資源承載力主要障礙因子(前五名)

按照障礙度Nj≥5.0%的標準進行篩選，將頻率從高到低排序，以確定障礙因子主次關系(見表5)。

表5 福州市水資源承載力主要障礙因子頻率表

近11年來，供水能力和年降水量是水資源承載力障礙度中出現頻率最高的兩個因子，出現頻率同為90.90%，其次是產水模數與森林覆蓋率，出現頻率同為81.81%。在出現頻次較高的因子中，供水能力與產水模數均為水資源供需量方面的因子。

針對表5中發生頻率大于50%的8項指標，繪制2010-2020年福州水資源承載力主要障礙因子熱點圖(如圖5所示)。A8人均水資源量、A9年降水量、A10產水模數的障礙度有逐年增大的趨勢，表明這3項指標對福州市的水資源承載力具有深遠影響，其中應注重年降水量，在2016年后增幅較大，最大增幅達23.9%，可能會成為福州市水資源承載力水平的限制因素。

圖5 福州市水資源承載力主要障礙因子熱點圖

3 討論

(1)人均水資源量與年降水量是阻礙水資源承載力狀態子系統的關鍵。人均水資源量可以體現區域自然地理條件與水資源的協調程度，年降水量則影響著地表水資源的豐富程度，對水文循環有直接的影響。程度良等人[28]發現影響鄂爾多斯市水資源承載力提升的主要障礙因素是人均水資源量和產水模數，水資源子系統則是阻礙鄂爾多斯市水資源承載力提升的首要子系統；徐政華等人[29]得出提升長春市水資源承載力的關鍵在于提升單位面積水資源量、人均水資源利用量等指標。王金星等人[30]研究1999-2020年甘肅省WRCC得到人均水資源量、人均用水量、年均降水量、產水模數和水功能區水質達標率為該區域水資源承載力的五大障礙因子；金菊良等人[31]發現黑龍江省的水資源承載力總體狀況較好，而“降水量”、“第三產業占比”處于反勢，對于這些處于反勢的脆弱性指標應予以重點關注、調控。本研究中，在權重方面，人均水資源量與年降水量是狀態類指標權重占比最大的兩個因子，分別達到了0.0675、0.0838(見表4)；在障礙度方面，自2016年起人均水資源量與年降水量對水資源承載力的阻礙作用明顯增強，且11年間的出現頻率均高于70%(見表5)。在2020年，二者對福州市水資源承載力的阻礙度達到了43.16%，是障礙度中影響力占比最大的兩個因子(如圖4所示)因此，阻礙水資源承載力狀態子系統的關鍵就是人均水資源量與年降水量。

(2)響應子系統呈現持續增長趨勢。響應子系統表征著人類為促進水資源可持續發展所采取的對策與措施，反映人們積極響應策略的效應，為外部干預作用。葉正偉等人[32]在研究鹽城市水環境安全中發現，響應指數出現顯著的升高趨勢，在3個子系統中響應子系統增幅最大；Kaize Zhang等人[33]發現北京市水資源安全領域的整體績效水平呈波動增長態勢，同時壓力子系統與響應子系統的績效水平也不斷上升；Xiaoqiong Liu等人[34]發現響應子系統的年均增長率高達4.06%，表明社會各方面采取的響應措施在提高水環境治理效率方面發揮了重要作用。在本研究中，從評價結果來看，響應子系統保持持續上升趨勢，自2010年的0.2419提高到2020年的0.9809，增長率高達305%(如圖2所示)；從子系統貢獻率來看，2010-2020年響應子系統占總體比值由23%提升到67%(如圖3所示)。響應子系統是為促進社會-經濟-生態環境協調所人為采取的各項措施行為，為主觀可控因素。因此，在意識到水環境需求量逐步擴張的現實后，政府采取一系列手段來進行調控，使得現階段響應子系統持續保持上漲態勢。

(3)提升水資源狀態子系統是提升水資源承載力的重點。水資源承載力狀態子系統是生態環境的現實狀態，與水資源子系統相互關聯，是指水資源子系統在壓力下顯示的狀態，同時是水環境治理評價目標的直接體現[34]。Xiaoqiong Liu等[34]發現狀態子系統是水環境治理效率的一個直觀表現；楊海燕等[9]在研究中提及，由于水資源子系統中水資源總量的不確定性，煙臺市水資源承載力易受洪澇或旱情影響發生短期內的突升與突降；賈瓊等人[35]表明水資源子系統的承載力水平呈現出明顯的滯后性特征，并且隨著時間的推移呈現出波動下降趨勢。關中地區水資源量受降雨影響顯著，可能與降雨量變化有關。在本研究中，壓力子系統維持基本平穩狀態，水資源承載力值在0.2882～0.5271間變動，響應子系統則保持持續上升的趨勢，由0.2419提升到0.9809(如圖2所示)，且二子系統各指標為人為調控因素居多，趨向良好穩定的發展態勢；而對于狀態子系統，上下波動起伏較大，在2016年達到最高值0.8746，在2020年達到最低值0.1914，二者間相差0.6832(如圖2所示)。2016年福建省臺風接踵而至，致使全年四季降水偏多[13]，水資源狀態相對較優，整體承載力評價達到最高。再者，狀態子系統表征研究區的自然稟賦條件，與洪澇或旱情等特殊天氣緊密聯系。至此，狀態子系統的提升對福州市水資源承載力的整體提升就尤為重要，在發展經濟的同時，需在現有水資源量和降水量的基礎上維持對水資源的有效利用，對水資源總量的主觀調控則是提升水資源承載力的重點所在。

4 結論

(1)運用TOPSIS模型評價2010-2020年福州市水資源承載力的分析結果表明，福州市水資源承載能力水平整體較為合理，但其上升趨勢相對緩慢，未來有較大的提升空間；子系統方面，壓力子系統基本維穩，響應子系統呈現持續上升趨勢，而狀態子系統則表現出較大波動，分析知人均水資源量與年降水量對其有著顯著影響。

(2)通過障礙度模型對福州市水資源承載力的阻礙分析結果表明，年降水量、工業用水量以及人均水資源量等因子已代替森林覆蓋率與供水能力成為影響福州市水資源承載力的主要障礙因素。就現階段整體趨勢來看，福州市水資源承載力的主要障礙因子集中在狀態子系統中，且障礙度日漸增強。

(3)為實現福州水系的生態保護和高質量發展，建議應立足于現有水環境條件，認識到在人水關系中人需要主動適應水環境。地方政府應加大生態環保建設，引進客水資源進行生態補水，同時在重點行業實施用水總量和強度雙控制度，統籌協調福州水系水域管理，發揮宏觀調控作用；城鎮居民應適當減少用水消耗，因地制宜節約用水，從而有效提高水資源承載能力。

(4)本研究的研究區位于福建省省會福州市，其地域特色可借鑒到東南沿海城市區域，研究思路與方法可適用于其他區域乃至全國。本研究由于福州市各縣域部分指標不足，僅評估了福州市時間序列上的水資源承載力，尚未對福州市空間序列進行詳細探討，在今后的研究中可以具體到區縣的時空分析，使得評價結果更加完善。