熵权法-正态云模型在云南省水生态承载力评价中的应用

为科学衡量水生态承载力评价过程中的随机性与模糊性,将正态云模型引入水生态承载力评价,建立熵权法-正态云模型对云南省2006-2016年和2020年水生态承载力进行评价。从水资源系统、水环境系统、经济系统和社会系统遴选19个指标构建水生态承载力评价指标体系和分级标准,采用云模型正向发生器计算水生态承载力分级评价指标的隶属度,利用熵权法求出各指标权重,再根据隶属度矩阵和权重矩阵给出水生态承载力分级确定度并进行评价,将评价结果与模糊综合评价法、投影寻踪法的评价结果进行比较。结果表明:2006-2009年云南省水生态承载力评价为基本可承载,2010-2016年评价为可承载,2020年评价为绝对可承载;评价结果与模糊综合评价法、投影寻踪法的评价结果基本一致;该模型兼具模糊性和随机性,用于水生态承载力评价是可行的,可作为一种新的水生态承载力评价模型。     

济南小清河水环境承载力研究

以济南小清河为例,计算小清河现状水平年(2005年)、规划水平年(2010年)的水环境承载力。经计算,小清河2005年的水环境承载力为1.184,2010年为1.579,而生态城市的水环境承载力为1.594。分析认为,2005年和2010年济南小清河水环境承载力不能满足生态城市的要求。并根据影响水环境承载力大小的因素分析,给出提高济南小清河水环境承载力的对策建议,其中包括提高污水处理能力、增加外调水量等。     

资源性缺水地区流域水环境承载力评价模型及其应用

在深入探讨水环境承载力理论体系的基础上,构建了基于水环境容量和生态环境需水量的水环境承载力评价预测模型,形成了适用于我国西北干旱区资源性缺水地区的水环境承载力研究体系。以陕西渭河段为例,通过建立河流水环境容量模型、生态需水量模型,应用系统动力学法并结合层次分析法模拟了流域水环境系统的动态变化,并且预测了2010-2020年不同方案下的水环境承载能力。结果表明:将开源、节流、治污等结合的综合方案可有效提高渭河流域水环境承载能力,所建模型对西北干旱区水环境承载力评价具有很好的适用性。     

水资源承载力预测模型研究

水资源承载力预测结果反映了水资源安全状况。通过运用常规趋势法评估中山市水资源承载力,并构建中山市水资源承载力SD系统模型,对比分析常规发展模式和不同政策发展情景下的中山市水资源承载力。研究表明:(1)常规发展模式下到2020年、2030年水资源承载能力判断系数β分别为-0. 28与-0. 27,中山市未来存在一定程度的缺水;(2)产业结构调整方案和用水定额调整方案对中山市水资源承载力系统现状改善明显,但缺水程度依然存在;(3)运用节水型城市综合优化方案,到2020年、2030年水资源承载能力判断系数β分别为0. 32与0. 44。节水型城市综合优化方案能最有效地解决未来中山市水资源供需不平衡问题。研究成果可为中山市水资源管理提供参考与科学依据。     

系统动力学模型在成都市水生态承载力评估方面的应用

基于成都市水生态现状,为提高其水生态承载力,促进经济发展和提高人民生活水平,运用系统动力学(SD)的方法,建立了成都市水生态-经济-人口-水资源-水环境的耦合系统,模拟了现状延续型、节约用水型、污染防治型和综合协调型四种情景模式。模拟结果显示:在模拟年限内(2014年-2020年),现状延续型和污染防治型未能有效降低水生态承载限制系数,水生态问题将进一步加剧;节约用水型和综合防治型都可以降低水生态承载限制系数,但节约用水型不能显著减低该系数,只有通过节约用水和污染防治相结合的综合防治型,才可以更加有效的减低该系数,该情景模式是提高水生态承载力的最佳模式;到2020年,该情景模式下成都市的水生态承载限制系数下降为0.297,与2010年的相比,下降了59.4%。研究结果可为成都市水生态保护提供技术依据。     

东营市河口区水环境承载力研究

基于东营市河口区水环境特点,分析影响河口区水环境承载力的主要因素,在建立河口区水环境承载力评价指标体系的基础上,将向量模法和均方差决策法作为评价模型,计算得到河口区2006—2011年水环境承载力值。计算结果表明:河口区水环境承载力值呈现波动式上升,主要是随着经济的高速增长,河口区水环境所承受的污染增加造成的。为保证河口区水环境承载力水平不断提升,应加大水污染防治力度,增强城市污水处理能力,提高工业重复用水率等。     

山东省水环境承载力动态变化趋势分析

在综合分析水环境承载力概念的基础上,重点考虑与水环境系统的水量、水质和水生态直接相关的变量,兼顾技术和管理等社会调节活动对水环境系统功能的影响,设计构建了水环境承载力的评价指标体系,并采用向量模法对山东省的水环境承载力进行了定量评价。结果表明:受用水效率提高、水污染控制能力增强等因素的影响,山东省水环境承载力整体上呈上升趋势,其评价值由2001年的0.4601提高到2009年的0.8488。     

抚顺市水生态承载力评价

为揭示抚顺市水生态系统在城市建设发展过程中的变化特征，从水资源、水生态、水环境和水安全的角度选择24项典型指标构建评价体系，运用PCA主成分分析法评价2012-2020年抚顺市水生态承载力变化趋势，并结合水生态文明城市建设试点相关数据评价各区(县)水生态承载力。结果表明：2012-2020年抚顺市水生态承载力表现出明显上升趋势，从2012年的超载逐渐转变成2020年的良好状态；各区（县）2018年较2015年水生态承载力显著增强，清原县、新宾县从原来的Ⅳ级超载转变成Ⅱ级良好和Ⅲ级临界状态，顺城区从原来的Ⅲ级临界转变成Ⅱ级良好状态，其它区(县)水生态环境有所改善但承载力等级无变化。通过综合分析抚顺市水生态承载力变化特征，可为科学治理、保护和管理抚顺市水生态环境提供一定支持。     

时空异质性视角下长江经济带水环境承载力评估及其驱动因子探究

基于水资源-水环境-社会经济耦合系统,构建了长江经济带水环境承载力综合评价指标体系,运用熵权-TOPSIS法测度其2010—2019年的水环境承载力,采用标准差椭圆、全局莫兰指数以及地理探测器等方法探究其时空格局演变和主要驱动因子。结果表明：长江经济带水环境承载力由大到小依次为下游、上游和中游,排名前三的省(市)依次是上海、浙江、重庆;水环境承载力省际不存在空间依赖性,其标准差椭圆呈现稳定的东西向空间分布格局和西南走向,重心分布于湖南岳阳与湖北荆州之间;水环境承载力的首要驱动因子是万元GDP用水量,社会经济子系统对水环境承载力影响程度最大,其次为水环境和水资源子系统,且不同区域的主要驱动因子存在显著空间异质性。     

基于AHP法的重庆市水环境承载力研究

采用AHP法,从自然环境状况、技术水平和社会经济状况三方面入手,构建了重庆市水环境承载力评价指标体系,并利用构建好的评价体系分析了重庆市2001-2010年的水环境承载力。结果表明,近10年来,重庆市的水环境承载力呈不断上升趋势;在3个评价层中,自然环境状况对水环境的承载力处于较高水平,是重庆市水环境承载力最主要的制约因素;在各指标的变化趋势中,水资源量、废污水排放总量、水土流失治理面积百分比、环保投入GDP百分比等5个指标呈现出较大波动。为保证重庆市水环境承载力的稳步提高,应特别注重自然环境保护,加强水源地水土流失治理和植被保护,并注重城市水利设施建设和环保资金的优先、稳定投入。     

大柳树灌区宁夏分区水资源承载力综合评价

通过构建模糊综合评判模型及包含水资源、社会经济、生态环境3个子系统11个因素的水资源承载力综合评判指标体系,对大柳树灌区宁夏分区水资源承载力状况进行了综合评价。结果表明:两个水平年(2020年、2030年)水资源承载能力虽有一定的规模,仍有一定开发利用潜力,水资源对区内国民经济发展有一定的保证,但综合评分值由现状年的0.597降至2020年、2030年的0.528及0.478,承载力逐步下降,有轻微转向恶化的可能。通过采用节水技术并调整产业结构等措施,水资源供需矛盾将得到一定的缓解。     

基于结构熵权法的长江下游水资源承载力评价——以南京市为例

水资源承载力的研究对于区域发展具有重要推动作用,对水资源的开发利用进行科学合理的规划,以南京市为例,根据其水资源承载力的内涵和影响因素,从水资源、社会、经济和生态环境几个方面选取了相应的评价指标,构建了指标评价体系,以对该市的水资源承载力进行评价。利用结构熵权法,将主观赋值法与客观赋值法相结合以确定各指标的权重,并结合可变模糊法对南京市的水资源承载力进行评价。评价结果表明:南京市水资源承载力在2005年处于较弱的水平,在2010,2015年和2020年均处于中等水平,根据其综合评分,可以看出南京市的水资源承载力整体上呈现出了提高的趋势。     

基于灰色预测模型的区域水资源承载力预测分析

水资源承载力研究集综合评价和预测分析为一体。以宜昌市为例,在2005—2015年宜昌市“水资源-社会经济-生态环境”复合系统承载力综合评价基础上,采用GM(1,1)灰色预测模型预测2020年、2025年、2030年水资源承载力;在分析未来水平年预测结果不确定性的基础上,结合最严格水资源管理制度和河长制,探讨4种情景假设下宜昌市社会经济发展模式的可持续性。研究结果表明,未来水平年宜昌市水资源承载力状态良好(2025年左右达到Ⅰ级),建议宜昌市社会经济与生态环境协调可持续发展。     

基于可变模糊评价法的大连市水资源承载力分析

以大连市水资源总量、供水量、需水量、土地面积及人口数普查数据等为基础数据,参照我国水资源分析中的多种指标择取方式,从水资源利用、社会经济以及生态环境3方面,构建大连市水资源承载力评价指标体系。运用因子分析方法确定各评价指标的权重,结合可变模糊评价模型对大连市2000—2013年水资源承载力进行计算和评价,并通过基础数据的搜集和处理,对2020年大连市水资源承载力进行预测评价。结果显示:生态用水率和工业用水重复利用率两个因子的累计方差贡献率达到85%,能够反映大连市水资源承载力的大部分信息,因此作为主因子来进行权重的计算。通过可变模糊评价模型计算,2000—2013年大连市水资源承载力的评价等级为1~2级,说明大连市在这14年来水资源开发利用程度达较高水平,水资源的供给量基本上满足该市社会经济、生态环境等发展需求。为保证水资源的持续供给,须优化水资源配置,提高水资源利用率,以提高水资源承载力;2020年水资源承载力的预测评价结果为2级,表示在未来几年内,大连市已经逐渐实现维持水资源稳定开发的战略目标,大连市水资源的可持续开发利用得到了基本保障。     

天门市水资源承载力评价与适应性分析

为评价天门市水资源承载力情况,采用主成分分析法选取主要指标构成能较全面地代表天门市水资源承载力的简化指标体系,采用熵权法和主成分分析法对天门市2010—2014年水资源承载力进行评价,得到其水资源承载力综合评分,从而为天门市水资源可持续利用提供依据。研究结果表明:天门市水资源承载力主要受地表水资源量、用水量以及生活水平的影响并呈不断优化趋势,但综合天门市主要自然灾害为旱灾的现实情况来看,天门市对于旱季水资源量紧缺的情况缺少有效应对方法,这也极大影响了天门市的水资源承载力;在水资源承载力评价的基础上,对天门市水资源承载力适应性进行评价,认为其主要处于一般不适应和均衡状态。     

水环境承载能力预测模型及其在郑州市的应用

以郑州市为实例,介绍了计算水环境承载能力的"黑箱"模型、控制因子和控制参数的选择;并在此基础上预测了未来规划水平年郑州市的水环境承载能力;最后对计算结果进行了分析:2010年,2015年,2020年,2025年和2030年的预测排放量均超过了控制目标,必须通过减污和增水两条途径提高水环境承载能力。     

Elman与GRNN神经网络模型在水环境承载力评价中的应用——以文山州区域水环境承载力评价为例

利用层次分析法构建符合区域水环境承载力的评价指标体系和分级标准,基于Elman神经网络与广义回归神经网络(GRNN)算法原理,提出Elman与GRNN神经网络水环境承载力评价模型,采用内插法构造网络训练样本,将水环境承载力分级评价标准阈值样本进行评价,将结果作为区域水环境承载力等级评价的划分依据,对文山州不同规划水平年水环境承载力进行评价。结果表明:文山州不同规划水平年水环境承载力处于绝对可承载与基本可承载之间,客观反映了区域水环境现状及规划期望效果,可为区域水环境承载力评价和研究提供参考。Elman与GRNN神经网络模型评价结果基本相同,表明研究建立的区域水环境承载力评价模型和评价方法均是合理可行的,二者均可作为区域水环境承载力评价的选用模型。