毕仁芬

(贵州省黔西南依族苗族自治州兴仁市水务局，贵州 兴仁 562300)

0 引言

水资源不仅是宝贵的自然资源和战略资源，是人类赖以生存的基础和保障社会经济稳定发展的决定性条件[1-3]。我国水资源总量丰富，位居世界第四位，但人均水资源较少，不足世界人均水资源水平的四分之一[4]。水资源短缺、供需矛盾以及水污染等问题已经成为制约我国经济发展的重要制约因素[5-6]。

1 研究区概况

兴仁市位于我国西南典型的喀斯特地貌区域，分布着广泛的碳酸盐岩，其地址构造多裂隙、断裂等，自然环境脆弱，造成兴仁市地表蓄水能力弱，水资源下渗速度快。兴仁市对水资源不合理的开发和利用行为，使得原本就极为脆弱的自然环境进一步恶化。兴仁市位于西南季风和东南季风交汇处，特殊的地理位置决定了兴仁市气候变化的复杂性，加剧水资源短缺问题，制约兴仁市经济社会的稳定发展。随着人口的增加以及各产业的发展，对水资源造成重要的影响。在考虑气候变化的情况下对兴仁市水资源脆弱性进行评价，对提高兴仁市水资源管理水平及水资源利用效率具有重要意义。

2 兴仁市水资源脆弱性评价指标体系

2.1 构建原则

构建评价指标体系是兴仁市水资源脆弱性评价的前提和基础，构建兴仁市水资源脆弱性评价指标体系时应遵循以下原则。

(1)科学性原则。该原则是指标体系构建中要遵循的最基本原则，要求建立的指标体系具有科学依据，主要表现为各指标概念和涵义清晰明确，且指标与指标之间涵义不重叠。

(2)可操作性原则。主要是要求各项指标能够量化，具有可比性和可测性，指标的量化尽量简单易操作。同时，各项指标所涉及的数据应便于收集，如在各地区的水资源公报或者统计部门官网可查。

(3)整体性原则。该原则要求构建的评价指标体系应尽量识别出影响水资源脆弱性的大部分因素，即保障构建的指标体系结构及具体指标方面完整。

(4)独立性原则。由于对水资源脆弱性具有影响的因素比较多，所以构建的指标体系中应具有较多的指标数量。为避免发生指标之间涵义冲突或者重复的情况，应控制指标的数量，各指标之间要互相独立，确保评价结果的准确性。

2.2 基于DPSIR模型的兴仁市水资源脆弱性指标体系

DPSIR模型是一种评价指标体系概念模型，广泛应用于资源、环境等领域的可持续评价工作，主要分为5个层次，主要是驱动力(D)、压力(P)、状态(S)、影响(I)和响应(R)。本文拟采用该模型建立兴仁市水资源脆弱性评价指标体系。同时，考虑气候变化下的影响因素，如降水量等，具体见表1。

表1 兴仁市水资源脆弱性评价指标体系

3 兴仁市水资源脆弱性评价体系

3.1 熵权法与模糊合成算子结合的指标权重计算方法

目前，计算评价指标权重的方法多种多样，概括起来主要分为3类，分别为主观赋权法、客观赋权法和主客观组合赋权法。为保证评价结果的客观性和准确性，本文拟采用组合赋权法计算指标权重。首先，采用熵值法计算评价指标的客观权重，在信息论中，熵是一个信息量度，熵值越小说明指标数据差异越大，则该指标权重就越大。反之，熵值越小，权重就越小。熵值法计算步骤如下：

第一，构建评价矩阵：

(1)

对指标进行无量纲化处理：

(2)

(3)

则可得到指标经过处理后的矩阵：

(4)

第二，计算指标熵值：

(5)

(6)

第三，计算指标的变异系数：

αi=1-ei

(7)

第四，计算熵权：

(8)

为了弥补评价结果过于主观性偏向，本文采用模糊合成算法与熵值法结合的方法，对指标权重计算结果进行完善。常见的模糊合成算法模型较多，在综合考虑水资源脆弱性特点和熵值法属于主观赋权方法的实际情况，选取M(·，⊕)算子与熵值法进行结合，该模型采用扎德算子“·”和“⊕”。其中“·”表示的是乘法运算，“⊕”表示有界和运算，其与熵值法结合可得：

bk=a1r1k⊕a2r2k⊕…⊕airik

(9)

3.2 基于灰关联分析法的水资源脆弱性评价模型

灰关联分析法是一种适用于无规律样本以及对样本量无要求的研究系统中因素之间关系的方法，具有计算量小的优点。其主要原理是计算因素之间的灰色关联度，以此判断各影响因子之间关系的强度和大小，灰色关联度越大，说明因子之间的关系越紧密，反之亦然。灰关联分析法计算步骤如下：

第一，确定参考序列和比较序列。其中，参考序列为比较标准，设为U0=(u0j)，u0j=1，j=1，2，…，m。比较序列为指标序列，设为Ui=(uij)，i=1，2，…，n；j=1，2，…，m。

第二，无量纲化处理数列：

正向指标：

(10)

负向指标：

(11)

式中，r—标准化值；x—原始数值；ximax和ximin—指标中的最大值和最小值。

第三，计算序列对应元素绝对差值，并转换为函数：

Δoj(j)=|U(u0j)-U(uij)|

(12)

第四，计算序列对应元素的关联系数：

(13)

式中，Δoj(j)越大，说明关联系数越小，反之亦然。同时关联系数ρ通常情况下取值0.5。

第五，计算关联度，公式如下：

式中，r—关联度；m—指标数量。

4 兴仁市水资源脆弱性评价

4.1 权重计算

根据上文介绍的熵值法与模糊合成算法计算得出指标权重，具体见表2。

表2 兴仁市水资源脆弱性指标权重计算结果

4.2 兴仁市水资源脆弱性评价

为了便于衡量客观结果，本文将兴仁市水资源脆弱性分为5个等级，具体见表3。

表3 水资源脆弱性等级划分

根据灰关联分析法计算兴仁市2012—2021年水资源脆弱性的关联系数，结果见表4。

表4 2012—2021年兴仁市水资源脆弱性灰关联分析结果

由表4可以看出，兴仁市水资源脆弱性程度整体处于比较脆弱和中等脆弱等级之间，并且水资源脆弱性呈现下降趋势。

4.3 降低兴仁市水资源脆弱性对策建议

针对兴仁市水资源脆弱性评价结果，可从以下3个方面降低水资源脆弱性：

①提高居民的节水意识。截至2022年，兴仁市人口数量为42.2万人。兴仁市可通过调整水价，加大水资源宣传等手段，提高城镇居民的节水意识。同时，鼓励居民使用节水器具等。②鼓励利用非常规水资源。目前，兴仁市的中水回用率为0，并且雨水资源也尚未得到有效利用。根据统计资料显示，兴仁市工业发展迅速，工业用水量急剧增加。为此可鼓励企业生产使用再生水；③开发农业节水潜力。目前，兴仁市具有农田灌溉面积840hm2，具有巨大的节水潜力，提倡节水灌溉技术，推广节水灌溉模式。除此之外，应进一步完善水资源管理相关的法律法规以及政策配套体系，加大资金投入，提高兴仁市水资源的抗风险能力。

5 结论及建议

水资源与城市建设发展息息相关，水资源的稳定也是保障城市稳定发展的前提和基础。本文采用科学的方法对兴仁市水资源脆弱性进行了评价，评价结果不仅能够为兴仁市政府制定水资源管理办法以及相关配套政策提供了参考和依据，也丰富了我国水资源脆弱性方面的理论研究，从理论和实践方面促进了水资源的可持续发展。建议相关部门关注地区水资源脆弱性变化，为水资源管理工作提供指导。本文关于水资源脆弱性评价方面的研究还比较少，水资源脆弱性影响因素众多，评价指标体系和评价模型待进一步完善。