CN110310019A - 一种流域水系统协同承载力评价模型的构建方法 - Google Patents

一种流域水系统协同承载力评价模型的构建方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110310019A
CN110310019A CN201910522882.0A CN201910522882A CN110310019A CN 110310019 A CN110310019 A CN 110310019A CN 201910522882 A CN201910522882 A CN 201910522882A CN 110310019 A CN110310019 A CN 110310019A
Authority
CN
China
Prior art keywords
index
water
bearing capacity
subsystem
evaluation
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201910522882.0A
Other languages
English (en)
Inventor
王国强
阿膺兰
王溥泽
薛宝林
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Normal University
Original Assignee
Beijing Normal University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Normal University filed Critical Beijing Normal University
Priority to CN201910522882.0A priority Critical patent/CN110310019A/zh
Publication of CN110310019A publication Critical patent/CN110310019A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06393—Score-carding, benchmarking or key performance indicator [KPI] analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/26—Government or public services
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A20/00—Water conservation; Efficient water supply; Efficient water use
    • Y02A20/152—Water filtration

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明提供一种流域水系统协同承载力评价模型的构建方法；基于水系统承载力研究文献、评价标准及专家库，对涉及水资源、水环境和水生态的指标进行筛选，构建协同承载力评价指标体系；基于结构方程模型，计算各子系统内各指标的权重；并基于各指标的权重，计算出各子系统的承载力指数；结合流域特征，采用层次分析法对各子系统的承载力指数进行权重赋值；根据各子系统的承载力指数和各子系统承载力指数对应的权重；得到各子系统间的耦合协同度，从而构建基于协同度的水系统协同承载力评价模型；实现对水系统协同承载力的评价；使其既能体现水问题的复杂性，又能体现社会经济发展对水需求的多元性，最终划出合理、科学、准确的水系统承载力红线。

Description

一种流域水系统协同承载力评价模型的构建方法
技术领域
本发明涉及水资源承载力评价技术领域，特别是指一种流域水系统协同承载力评价模型的构建方法。
背景技术
水资源承载力是应用于水资源领域的承载力概念，最早于20世纪80年代末由水资源软科学课题首次提出“水资源承载力”，力求解决新疆日益短缺的水资源与日益增长的水需求之间的矛盾。面对日益严峻的生态环境态势，水资源承载力的研究已成为当前水科学研究中的重点和热点。
基于不同的研究目的，水资源承载力的定义侧重点不同。已有的关于水资源承载力的定义可被大致归纳为水资源开发利用的最大能力、水资源的最大支撑规模两种类型。水资源开发利用的最大能力也指水资源的最大开发容量、最大供水能力、水资源可利用量，许有鹏、高彦春等的研究认为水资源供需盈亏状况、水资源进一步开发利用的潜力大小就代表水资源承载力的大小。相比之下，水资源的最大支撑能力、规模这一内涵得到了更多学者的认可，具体指水资源能够承载的最大人口规模、工农业生产规模等，通常采用人口数量、经济发展规模等指标描述区域发展的合理性和可持续性。总体上看，国内的水资源承载力概念在一定程度上延用了国外研究和土地资源承载力的定义，强调了水资源开发利用的可持续性，涵盖了以下几个影响因素：一是水资源禀赋因素；二是社会经济技术发展的影响；三是对人口社会经济系统的支撑情况；四是生态环境保障因素，本质上是具有限制属性的水对人类的限制作用。
从人类与水的发展历史来看，对水的需求已从水量—水质—水生态发生转变，借助高科技手段对水的利用手段已从地表—地下—联合发生改变，对水的管理已从行政区—流域—河长制发生了改变。因此，随着水问题日渐复杂化、水需求日益多元化，水管理日益综合化，迫使人们需要从更高更综合的角度去认识水系统相对人类社会的承载力。显然，目前仅采用单一的水资源承载力、环境承载力和生态承载力已无法全面、综合、科学、准确地划定承载力红线。
综上所述，现有的承载力理论体系已无法适应当下复杂的、多层次的生态环境问题，急需探索出一套新的理论体系来解决社会经济和生态文明发展的瓶颈问题；使其既能体现目前水问题的复杂性，又能体现社会经济发展对水需求的多元性，最终划出合理、科学、准确的水系统承载力红线。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种流域水系统协同承载力评价模型的构建方法，实现对水系统协同承载力的科学、合理地评价；使其既能体现水问题的复杂性，又能体现社会经济发展对水需求的多元性，最终划出合理、科学、准确的水系统承载力红线；进而解决社会经济和生态文明发展的瓶颈问题。
为解决上述技术问题，本发明提供一种流域水系统协同承载力评价模型的构建方法，所述水系统包括水资源子系统、水环境子系统和水生态子系统；所述构建方法包括：
基于水系统承载力研究文献、评价标准及专家库，对涉及水资源、水环境和水生态的指标进行统计筛选，构建协同承载力评价指标体系；
基于结构方程模型，计算出每一子系统内的各评价指标相对于各自所对应的子系统的权重；并基于各评价指标的权重，计算出各子系统的承载力指数；
结合流域特征，采用层次分析法对各子系统的承载力指数进行权重赋值；
根据各子系统的承载力指数和各子系统承载力指数对应的权重；得到各子系统之间的耦合协同度，从而构建基于协同度的水系统协同承载力评价模型。
进一步地，基于水系统承载力研究文献、评价标准及专家库，对涉及水资源、水环境和水生态的指标进行筛选，构建协同承载力评价指标体系，包括：
基于水系统承载力研究文献，对文献中涉及水资源、水环境和水生态的指标进行频度统计，筛选出频度超过预设频度值的指标，构建原始指标数据库；
基于官方颁布的水系统承载力评价标准，统计所述水系统承载力评价标准中涉及水资源、水环境和水生态的指标；并将统计出的指标与所述原始指标数据库中的指标进行比对，筛选出重叠的指标，构建初始评价指标体系；
基于专家库对所述初始评价指标体系中的指标进行分析和验证，并根据分析和验证结果对所述初始评价指标体系中的指标进行优选，利用优选出的指标构建所述协同承载力评价指标体系。
进一步地，所述将统计出的指标与所述原始指标数据库中的指标进行比对，筛选出重叠的指标，构建初始评价指标体系，包括：
对基于水系统承载力评价标准统计出的指标，计算每一指标的频度；
将基于水系统承载力评价标准统计出的指标与所述原始指标数据库中的指标进行比对，筛选出二者中共同的频度超过所述预设频度值的指标；
根据筛选出的指标构建初始评价指标体系。
进一步地，所述协同承载力评价指标体系包括水资源承载力评价指标、水环境承载力评价指标和水生态承载力评价指标；其中，
所述水资源承载力评价指标包括：水资源开发利用率、万元GDP用水量、万元工业增加值用水量、万元农业生产总值用水量、人均水域面积；
水环境承载力评价指标包括：废水排放强度、工业污染排放强度、农业污染排放强度、城镇污染排放强度、水质时间达标率；
水生态承载力评价指标包括：植被覆盖岸线比、河流连通性、生态基流保障率、径流调节功能指数、水源涵养功能指数。
进一步地，所述基于结构方程模型，计算出每一子系统内的各评价指标相对于各自所对应的子系统的权重，包括：
根据协同承载力评价指标体系，构建基于协同承载力的结构方程模型；
运用预设结构方程模型分析方法，建立每一子系统内的各评价指标间的关联关系，通过预设模型拟合函数对所述结构方程模型进行拟合；
根据所述结构方程模型的拟合结果，得到每一子系统内的各评价指标相对于各自所对应的子系统的路径系数；所述路径系统数的取值在0～1之间；
根据各评价指标的路径系数，计算出每一子系统内的各评价指标相对于各自所对应的子系统的权重。
进一步地，所述结构方程模型以水资源子系统承载力指数、水环境子系统承载力指数和水生态子系统承载力指数作为潜在变量；以所述协同承载力评价指标体系中对应各子系统的评价指标作为各子系统的观测变量。
进一步地，运用预设结构方程模型分析方法，建立每一子系统内的各评价指标间的关联关系，通过预设模型拟合函数对结构方程模型进行拟合，包括：
对试点区域的实验数据进行收集，根据收集的实验数据对各子系统内的评价指标进行数值计算，并对计算数据进行无量纲化处理；
根据各评价指标值，采用预设估计函数对结构方程模型进行参数估计；
当估计结果没达到预期时，通过使用预设修正方法对结构方程模型进行修正，并再次对修正后的结构方程模型进行参数估计，直到估计结果达到预期。
进一步地，各评价指标的权重通过以下公式计算得出：
其中，WA1表示评价指标A1的权重，PA1表示评价指标A1的路径系数，PA2、PA3、PA4、PA5分别表示与评价指标A1处于同一子系统中的评价指标A2、A3、A4、A5的路径系数。
进一步地，所述基于各评价指标的权重，计算出各子系统的承载力指数，具体为通过以下公式计算出各子系统的承载力指数：
BS1＝WA1*A1+WA2*A2+WA3*A3+WA4*A4+WA5*A5
其中，BS1为子系统S1的承载力；A1、A2、A3、A4、A5为子系统S1中的各个评价指标；WA1、WA2、WA3、WA4、WA5分别为各个评价指标A1、A2、A3、A4、A5所对应的权重。
进一步地，所述根据各子系统的承载力指数和各子系统承载力指数对应的权重；得到各子系统之间的耦合协同度，具体为：
根据各子系统的承载力指数和各子系统承载力指数对应的权重，构建一个子系统耦合协同度模型：
D＝(C×T)1/2
其中，D为各子系统之间的耦合协同度，0≤D≤1；C为耦合系数，0≤C≤1；T为综合调和指数，T＝αU1+βU2+θU3；U1、U2、U3分别表示各子系统承载力指数；α、β、θ分别为各子系统承载力指数的权重。
本发明的上述技术方案的有益效果如下：
本发明通过构建协同承载力评价指标体系；基于结构方程模型，计算出每一子系统内的各评价指标相对于各子系统的权重；并基于各评价指标的权重，计算出各子系统的承载力指数；结合流域特征，采用层次分析法对各子系统的承载力指数进行权重赋值；根据各子系统的承载力指数和各子系统承载力指数对应的权重；得到各子系统之间的耦合协同度，从而构建基于协同度的水系统协同承载力评价模型。实现了对水系统协同承载力的评价；使其既能体现水问题的复杂性，又能体现社会经济发展对水需求的多元性，最终划出合理、科学、准确的水系统承载力红线。进而解决了社会经济和生态文明发展的瓶颈问题。
附图说明
图1为流域水系统资源-环境-生态协同承载力互馈关系示意图；
图2为流域水系统资源-环境-生态协同承载力测度框架图；
图3为本发明的流域水系统协同承载力评价模型的构建方法的流程图。
图4为结构方程模型的建模分析过程示意图；
图5为本发明实施例建立的结构方程模型的初始结构图；
图6为各评价要素，相对于各子系统的标准化路径系数示意图。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。
如图1所示，本发明主要将整个水系统划分为社会经济子系统、水环境污染子系统、水资源子系统和水生态污染子系统四个部分，以各子系统为基本出发点，通过选择各子系统的参数，并找出它们之间的因果关系，以此解决了系统边界内各因素的相互作用关系。在此基础上，使用测度理论体系以描述和表达不同变量的性质、特点及相互之间的数量关系，反应出整个系统内子系统之间的传递方向以及系统的反馈回路，可以正确辨析出每个子系统内部构成要素及其自身相互作用关系和各主要因素之间相互制约、相互促进的反馈关系，进而得出整个水系统的协同承载力；具体框架如图2所示。
基于此，本实施例的流域水系统协同承载力评价模型的构建方法，其流程如图3所示，包括以下步骤：
下面对上述步骤逐一进行详细说明：
一、测度要素选取
水系统协同承载力兼具自然属性和社会属性，受环境条件、资源禀赋、技术水平和管理等方面的影响。特定区域的自然地理条件决定了其水系统拥有的承载潜力，其潜力不仅与水系统自然禀赋和属性有关，还与人类活动强度、经济发展速度、资源供给能力、管理水平等多种因素有关。区域水系统包括水资源、水环境和水生态子系统，各子系统内部包含多方面的影响测度的要素，构成一个多要素复杂系统。如何测度水系统各子系统的承载力，并将子系统承载力进行协同耦合，从而定量描述区域水系统的复杂关系，最终实现区域水系统与社会经济的协调可持续发展，建立一套科学、合理的评价指标体系就显得尤为重要。评价指标体系的构建是否合理将直接关系评价结果正确性和可靠性。
其中，评价指标选取时候应尽量遵循以下几个基本原则。
1、科学性：指标概念必须明确，且具有一定科学内涵，能够客观地反映水系统内部结构关系，并能较好地度量整个水系统的各个子系统的承载力。
2、可操作性：要充分考虑各资料来源，各指标力求做到数据准确、内容真实、简洁、易于量化，避免繁杂；同时注意避免指标重复，保持相对独立性。
3、动态性：选择相应指标来表征系统的动态，使评价模型具有“活性”。
4、完整性：尽可能选择综合性强、覆盖面广的指标。
同时，为使测度指标体系能够准确、全面、真实地反映研究区域水系统可持续承载的水平，所选的测度要素通常需满足以下功能：1、反映某时间尺度内水系统的子系统承载的可持续水平或状况，反映各个方面对各个子系统(水环境，水生态，水资源和社会经济)可持续承载相对贡献的大小，能协助各个子系统(水环境，水生态，水资源和社会经济)综合规划与合理利用决策规划的制定；2、可评价某时间尺度内各指标的相对发展速度，评判各个子系统(水环境，水生态，水资源和社会经济)的发展态势。
本发明分析了水系统主要影响因素及其作用关系，包括子系统承载力的概念与组成要素，在明确测度要素评价对象、评价目标以及选取原则的前提下，对测度要素的筛选过程包括以下步骤：
1、基于水系统承载力研究文献，对文献中涉及水资源、水环境和水生态的指标进行频度统计，筛选出高频度的指标，构建原始指标数据库；
该步骤是基于文献的要素频度统计；通过对高被引文献中的指标进行频度统计，筛选出使用频度较高、具有代表性的指标作为原始要素数据库；
2、基于官方颁布的水系统承载力评价标准，统计水系统承载力评价标准中涉及水资源、水环境和水生态的指标；并将统计出的指标与原始指标数据库中的指标进行比对，筛选出重叠的指标，构建初始评价指标体系；
该步骤是基于国家/地方相关标准的要素频度统计。主要对照国家和地方已颁布实行的水系统资源-环境-生态承载力相关评价导则，重点统计其中涉及水资源、水环境和水生态的指标，与上述文献频度分析得到的原始数据库进行比对，筛选出重叠度高的指标；
3、基于专家库对初始评价指标体系中的指标进行分析和验证，并根据分析和验证结果对初始评价指标体系中的指标进行优选，利用优选出的指标构建水系统资源/环境/生态协同承载力评价指标体系；
该步骤是由专家咨询与把关；将初步筛选的指标体系，形成水系统资源-环境-生态承载力测度要素指标体系。通过召开多轮专家咨询论证会，对选取的测度要素指标体系进行多次修改与完善，最终确定能充分合理反映水系统资源-环境-生态协同承载力的指标，建立协同承载力测度要素评价指标体系。
下面对上述步骤进行详细说明：
(1)基于文献的要素频度统计
频度分析法是对目前有关水系统资源/环境/生态承载力评价研究的高被引期刊和论文进行统计，并进行初步同类合并，建立指标原始数据库，统计确定出一些使用频度较高、内涵丰富的指标，为下一步研究进行铺垫。
本发明初步统计了68篇水系统资源/环境/生态承载力相关高被引期刊和论文，梳理所涉及的指标共计240个，其中水资源相关指标82个，水环境相关指标70个，水生态相关指标72个，土地利用相关指标16个，再分别对重复和同类的指标进行合并归类，以及次数和频度统计，最终得到水资源指标9个，水环境指标11个，水生态指标15个，土地利用指标7个，各指标的频度统计如表1、表2、表3和表4所示：
表1水资源相关指标频度统计
表2水环境相关指标频度统计
表3水生态相关指标频度统计
表4土地利用相关指标频度统计
(2)基于国家/地方标准的要素频度统计
国家和地方为了促进城市和区域环境状况的改善，开展了多项相关考核评比活动，并相应地颁布了一系列考核评价标准。这些已颁布施行的标准中，涉及水资源、水环境、水生态和土地利用的指标，对于本发明选取具有可操作性和规范性的指标有很大参考价值。为此，本发明梳理了近年来国家和地方发布的相关标准，尤其是与水资源、水环境和水生态相关的评价标准，具体如下：
生态环境状况评价技术规范(试行)(HJ 192-2015)；水生态文明城市建设评价导则(SL/Z 738-2016)；节水型社会评价指标体系和评价方法(GB/T28284-2012)；国家环境保护模范城市考核指标及其实施细则(第六阶段)(环办[2011]3号)；《水污染防治行动计划实施情况考核规定(试行)》(环水体[2016]179号)；《国家园林城市标准》(建城[2010]125号)；《国家生态文明先行示范区建设方案(试行)》(发改环资[2013]2420号)；《国家生态文明建设示范县、市指标(试行)》(环生态[2016]4号)；《国家卫生城市标准(2014版)》(全爱卫发[2014]3号)；《生态县、生态市、生态省建设指标(修订稿)》(环发[2007]195号)；《全国文明城市测评体系》(2015-2017版)；山东省水生态文明城市评价标准(DB37/T 2172-2012)等。
通过梳理以上标准，得相关指标151个，其中涉及水资源的指标40个，涉及水环境的指标47个，涉及水生态的指标24个，涉及土地利用的指标40个，进一步合并重复和同类指标后，得到水资源和水环境指标，分别为11个、8个、13个和6个，并进行指标频度统计，具体见表5、表6、表7以及表8。
表5基于标准统计的水资源要素频度表
表6基于标准统计的水环境指标频度表
表7基于标准统计的土地利用指标频度表
表8基于标准统计的水生态指标频度表
(3)基于文献与标准的要素比对
通过分析水系统资源/环境/生态承载力相关文献，以及国家公开发布的相关标准，进行高频度指标的统计分析。按照水资源、水环境、水生态和土地利用指标，分别进行文献与颁布标准中高频度指标的比对，具体如表9所示：
表9基于文献与标准的指标比对表
通过上述比对，得到文献与标准中共同的高频度指标，其中，水资源、水环境、水生态和土地利用指标分别有7个、4个、5个和4个；同时考虑到标准的规范和可操作性，将标准中非共同的指标作为主要备选指标，供借鉴参考，水资源、水环境和水生态的指标分别有3个、3个、2个和1个，如表10所示：
表10基于文献与标准比对的指标筛选结果表
(4)基于专家咨询的测度要素
在上述指标初筛的基础上，通过多次专家讨论与咨询，以及对6个试点城市指标试算的结果分析与验证情况，对上述指标体系进一步进行优选，得到考虑测度要素的科学性、易获取性、可操作性等要素，最终保留25个评估指标，优选的水系统资源-环境-生态承载力评价指标体系见表11。
表11水系统资源-环境-生态协同承载力评价指标体系
二、评价指标测度
1、单要素测度方法
(1)水资源承载力指数(A)
水资源指数专项指标包含5个评价指标，包括水资源开发利用率指标，用水效率指标，人均水域面积等。其中，水资源开发利用率指标是用水量(工业、农业、生活、环境等)与流域多年平均水资源总量的比。水资源总量是评估区内降水形成的地表、地下产水及调入水的总量，即地表产流、降水入渗补给地下水量及调入水量之和，不包括过境水量。反映人类用水对江河生态产生的压力。万元GDP用水量指单位国内生产总值用水量，即地区用水总量与国内生产总值之比。反映生产、生活方式等用水对江河生态产生的压力。万元工业增加值用水量指工矿企业在生产过程中每产生1单位工业增加值中所用于制造、加工、冷却(包括火电直流冷却)、空调、净化、洗涤等方面的用水量，按新水取用量计，不包括企业内部的重复利用水量。万元农业生产总值用水量指在农业生产过程中每产生1单位生产总值所用于对农林牧渔业生产活动进行的各种支持性服务活动等方面的用水量，按新水取用量计。人均水域面积指在辖区内，区域水域面积值与区域常住人口之比。其主要反映区域水资源禀赋情况。
表12水资源承载力指数要素计算方法
(2)水环境承载力指数(B)
水环境指数指标包含4个评价指标。分别为废水排放强度(B1)，工业污染排放强度(B2)，农业污染排放强度(B3)，城镇污染排放强度(B4)。其中，废水排放强度指废水排放强度为单位GDP所排放的废水总量。工业污染排放强度指单位工业生产总值排放工业污染物(COD、NH3-N、TN、TP)吨数，即工业生产过程中排放的污染物与工业生产总值之比。反映评估区域内工业生产过程中排放的污染物对水环境的压力。农业污染排放强度指农业污染排放强度，指单位农业生产总值排放污染物(COD、NH3-N、TN、TP)吨数，即农业生产过程中排放的污染物与农业生产总值之比，反映评估区域内农业生产过程中排放的污染物对水环境的压力。城镇污染排放强度指单位第三产业生产总值城镇居民生活污染物(COD、NH3-N、TN、TP)吨数，即城镇居民生活中排放的污染物与第三产业生产总值之比。反映评估区域内城镇居民生活中排放的污染物对水环境的压力。水质达标率指断面达标率即按照单因子评价法对断面每月的监测值进行评价，达到考核目标的监测次数占年度监测总次数的百分比。区域水质时间达标率即区域内所有断面达标率的平均值。
表13水环境承载力指数要素计算方法
(3)水生态承载力指数(D)
水生态指数指标包括植被覆盖岸线(D1)，河流连通性(D2)，生态基流保障率(D3)和径流调节功能指数(D4)。其中，植被覆盖岸线比指河流(流域面积>50km2)或湖库(水面面积>1km2)植被覆盖(>3米)岸线占总岸线的比例。反映河流湖库岸边植被覆盖情况对其生态环境的影响，植被覆盖岸线比例越大，生态状况越好，反之生态状况越差。河流连通性指河流(流域面积>50km2)单位长度修建闸坝个数。反映闸坝越少，河流纵向连通性越好，营养物质流和能量流的空间连通性、生物群落结构空间连通性以及信息流空间连通性越好，水环境承载力越大。生态基流保障率指基准年月实际流量占最小生态基流百分比。生态基流量是指为保证河流生态服务功能，用以维持或恢复河流生态系统基本结构与功能所需的最小流量。生态基流保障率越高，河流生态系统服务功能越强，水环境承载力越大。径流调节功能指数指径流调节是土地重要生态服务功能之一，包含着大气、水分、植被和土壤等生物物理过程，其变化将直接影响区域气候水文、植被和土壤等状况，是区域生态系统状况的重要指示器。在区域尺度上评价土地利用地表径流特征，对于科学认识和合理保护水环境承载力具有重要意义。本评价采用林冠截留剩余法评价各地类水源涵养能力。本方法认为，森林土壤拦截、渗透与储藏的雨水数量即为涵养水源量，在降雨过程中，未被林冠层(包括灌木层)截留而落到地表的雨水，由于重力的作用不断通过土壤下渗，而森林土壤通常不会因水分饱和产生地表径流。因此，林冠截留剩余的水量就是森林的水源涵养量，可以通过降雨量和冠层截留率计算所得。各地类单位面积水源涵养能力为冠层截留量与降雨量的比值，公式为：
W＝η×F……(12.1)
式中，W为区域各地类水源涵养能力，无量纲；η为各地类冠层截留率，无量纲；F为区域各地类水源涵养功能调整系数，无量纲，主要依据区域各地类植被生物量或覆盖度和全国各地类植被生物量或覆盖度平均值的比值；各地类冠层截留率如下列表14所示。
表14各地类冠层截留率
土地利用类型 林地 园地 耕地 草地 建设用地 荒漠与裸露地表 水域
冠层截留率/％ 26-40 20-35 10-15 10-25 0.1-1 4-10 10-20
表15水环境承载力指数要素计算方法
2、多要素联合测度方法
(1)点尺度要素观测
1)水文水资源要素观测
在呼伦贝尔草原研究区根据已选定的6个定点观测区域，在各研究样地中分别进行水文观测实验。通过人工降雨系统设置水文观测实验降水量，根据历年降水数据设置降水量为340mm，利用土壤含水量探测仪检测降雨后不同深度的土壤含水量(0-10cm、10-20cm、20-30cm、30-100cm)，利用自动蒸渗仪检测水面蒸散发，结合水量平衡方程，将降水量与土壤含水量及蒸散发的差值记为径流量。同时在6个定点区域的典型样地内布设草地蒸散发观测PVC管底座，对植被蒸散发进行观测。在不同的实验样区内通过人工降雨实验得出降雨量、不同深度的土壤含水量、蒸散发量以及径流量。
植被对产流机制的影响实验：研究林冠层及枯落层对降水的林内传输和数量变化的影响，分析林冠层和枯落层截持容量和次降水截持量的变化规律，建立植被截留的本构关系。
冠层截持：在样地内按径级取3～5棵冠层生长正常的样木，进行冠层截持量测定(包括树皮吸水量)，通过林冠层水量平衡法来计算(具体见表16)。
表16植被冠层截持测定参数表
植被根系的产流影响实验：利用染色剂实验研究根系如何通过改变对土壤物理性质及化学性质进而影响土壤渗透性，根系通过增加土壤有机质、水稳性团聚体含量，降低土壤容重，增加非毛管孔隙度等，进而增强土壤疏松性和渗透性，增强土壤下渗能力。
表17植被根系及土壤性质参数测定参数表
2)高光谱遥感数据观测
在山东省研究区，通过调查野外观测站内的土壤类型分布，选择具有易蚀特性的土壤类型作为研究对象并划定野外侵蚀试验小区。采集试验小区内的土壤样品，经过室内制备处理后测定土壤质地、有机质含量、土壤含水率等一系列理化参数。研究对土壤质地的测定拟采用吸管法，对土壤有机质含量的测定采用容量分析法，对土壤含水率的测定采用控制条件下的烘干称重法，其它土壤理化属性将参照相关参考文献中的标准测定方法完成。
土壤高光谱测试在室内进行，测试前对选取的土壤样品作风干、水分调配处理，然后将土壤样品分别放置在直径12cm、深1.8cm的盛样皿内,用直尺将土样表面刮平。光谱测试拟采用ASD Pro Fr2500便携式光谱仪，该光谱仪可获得350-2500nm波长范围内的土壤光谱反射率，光谱分辨率在350-1050nm范围内为1.4nm，在1000-2500nm范围内为2nm。光谱测定要求室内光照条件可控，光源采用距土样表面70cm的1000W的卤光灯提供到土壤样本几乎平行的光线,用于减小土壤粗糙度造成阴影的影响，光源的天顶角设定为15°。采用8°视场角的传感器探头置于离土样表面35cm的垂直上方。测试之前先去除辐射强度中暗电流的影响,然后以30cm×30cm的灰色参考板进行定标。每个土样采集多条光谱曲线,算术平均后得到该土样的实际反射光谱数据。试验参数的设计参照Chappell等(2005)的光谱试验方法，并根据具体情况作适当调整。在针对土壤有机质的光谱测试前，为保证在不同时期土样水分的相对一致性，需对土样进行40℃条件下烘干及再冷却的预处理。土壤含水率的光谱测试是通过对水分调配建立多组土壤样品，分别测定光谱的反射率变化完成。
土壤侵蚀试验是通过设计模拟降雨实现，降雨模拟器设置在距离土壤表面3m处，初始模拟降雨量为60mm/h，在模拟降雨过程中，每间隔10min在水槽出口处测定出水量，将出水水样在105℃条件下烘干测定其泥沙含量，并计算实际土壤侵蚀量。土壤侵蚀试验持续一小时，对侵蚀过程进行全程拍摄记录，侵蚀试验结束，分别对表层土壤(0-20cm)和亚表层土壤(20-40cm)进行采样，测定其理化特性，并对表层土壤作光谱测试，对比侵蚀试验前后土壤反射光谱的特征变化。两次土壤侵蚀试验间间隔一小时。
3)生态要素观测
本实施例对呼伦贝尔草原区进行采样，根据预定的无人机飞行路线，在其路线均匀采集200个左右的采样点。在每个采样点设置一个10m×10m的围方，以匹配无人机飞行的空间分辨率。每个采样点选取四角和中心位置分别设置五个采样点，分别设置2m×2m的样方。在5个样方里面，(a)记录当地时间和经纬度坐标，以及整个围方内的物种类别及其数量，识别完所有物种后用剪草刀剪取地表所有叶片并装入黑色塑料袋，(b)并用尼康D810光学相机记录每个样方的照片以及采用叶面积指数仪测定样方内LAI值。(c)对于所采集的植物，采用SPAD502叶绿素测定仪进行其叶绿素相对浓度的测定。(d)植被含水量测定则是通过实时采样后及时称量叶片的鲜重后装入纸袋带回实验室采用在烘箱内80～90℃条件下干燥2-3小时，干燥器中冷却后分别准确称重测定，两者质量差占原鲜重质量的百分比即为植被叶片含水量，(e)并记录其干物质含量。
(2)面尺度要素观测
1)山坡水文观测实验
在已有的长系列传统水文和气象观测基础上，在研究区内分别选取源头型和边坡型山坡3至5处，设置50--100个采样点，对研究区的土壤类型、坡面结构、空间分布、颗粒物组成等，植被类型、结构及时空分布特征，基岩地形等基础数据进行采集并分析。此外，收集山坡的矢量地形图，利用采样数据对其进行重采样校正，构建10m×10m栅格型数字高程模型，对山坡特征进行数字化处理，并提取山坡坡度、坡长、曲率等相关地形信息。结合降雨监测系统和土壤水分监测系统实现对常规降水过程和暴雨山洪过程的土壤水位、含水率、出流等过程的实时观测，在不同场次的降水结束后一个月，对降雨--出流过程中的路径、滞蓄时间等进行分析，针对暴雨山洪过程重点分析洪水发生条件、洪水总量、洪峰及发展动态过程等，以求得到对山坡水文响应过程与特点更深入的了解。
2)小流域流量观测实验
在实验区的清水河主河道上，自上而下修建布设3至5处长1m，宽25cm，高20cm的铁槽直角三角测流堰，降雨前在槽中放入记录降雨洪水径流量及其过程的自计水位计，结合人工监测的水位高度对其校正，以水位-流量公式换算得出流域洪水径流量及洪水过程，通过分析小流域内出流径流成分、河道汇流时间以及山坡产流的响应时间，揭示山坡产流对小流域径流过程的作用。
主要利用房山试验观测基地建立的野外侵蚀试验小区，在考虑小区地形条件和气象条件的基础上，重点观测在模拟降雨和水流冲刷相结合的作用下，小区内土壤表层形态的变化过程及土壤侵蚀量。野外试验作为室内试验的延伸，其意义在于通过野外试验对室内试验结果进行验证，进而检验土壤可蚀性高光谱反演模型的适用性。
3)无人机观测系统
无人机系统采用的是无人机集成光谱仪的方式。无人机为中科宇图科技股份有限公司的油动型固定翼“Uni-Eagle 2”型，无人机机身长2.1米，翼展为2.6米，载重5kg，续航时间2.5小时，巡航速度为100～120公里每小时。
光谱仪采用AVANTES定制双通道便携式地物波谱仪。该光谱仪有两个通道，分别测量辐照度和辐亮度，光谱仪光谱范围为300-1100nm，光谱分辨率大约为1.4nm。辐亮度探头的视场角为1°。光谱仪经过改装集成于无人机内部，两个通道分别测量下行辐照度(Ed)和上行总辐亮度(Lw)，探头伸出无人机外壳分别固定在飞机的上下表面。工作时光谱仪每间隔0.0001秒进行一次自动采样，测量海面上一个点的Lw和同时刻的Ed。光谱仪还带有一个GPS同步测量时间和经纬度。
飞行时间选择天气晴朗，无云，风速不超过3级的天气条件下，利用无人机在呼伦贝尔草原地区进行光谱数据收集，无人机飞行高度为300米(测量的辐亮度对应的地面分辨率为7米)。由于无人机传感器的光谱采集时间是1000张/秒(对于同一个地物有大量的重复样本)，所以研究拟每隔0.1秒进行光谱结果的输出记录，以避免大量样本光谱的重复性和数据量的过大。
4)遥感产品数据采集
对典型研究区的植被数量、物种结构及物候特征进行水系统要素观测并记录，同时进行研究区内的气象观测，物种数量及结构的统计采用试验样地内物种的鉴定和统计主要依据《中国植物志》、《内蒙古植物志》和《呼伦贝尔植物检索表》等。根据统计年鉴等统计资料、同期遥感数据获取气象数据以及植被变化数据，本成果共采用了两大类遥感产品，分别是Landsat 8数据和Modis产品数据。
中分辨率成像光谱仪(MODIS)搭载在Terra和Aqua两颗卫星上，是美国地球观测系统(EOS)计划中用于观测全球生物和物理过程的重要仪器。它具有36个中等分辨率水平(0.25um～1um)的光谱波段，每1-2天对地球表面观测一次。获取陆地和海洋温度、初级生产率、陆地表面覆盖、云、汽溶胶、水汽和火情等目标的图像。Modis数据的主要目标是实现从单系列极轨空间平台上对太阳辐射、大气、海洋和陆地进行综合观测，获取有关海洋、陆地、冰雪圈和太阳动力系统等信息，进行土地利用和土地覆盖研究、气候季节和年际变化研究、自然灾害监测和分析研究、长期气候变率的变化以及大气臭氧变化研究等，进而实现对大气和地球环境变化的长期观测和研究的总体目标。2002年5月4日成功发射Aqua星后，每天可以接收两颗星的资料。
Landsat8数据LDCM(Landsat Data Continuity Mission)是美国国家航空航天局(NASA)陆地卫星系列的第八个计划，由NASA和美国地质调查局联合运行的计划，旨在长期对地进行观测。该计划主要对资源、水、森林、环境和城市规划等提供可靠数据。LandSat-8上携带有两个主要载荷：OLI和TIRS。其中OLI(全称：Operational Land Imager，运营性陆地成像仪)由卡罗拉多州的鲍尔航天技术公司研制；TIRS(全称：Thermal InfraredSensor，热红外传感器)，由NASA的戈达德太空飞行中心研制。OLI传感器有9个光谱波段，与ETM+相比增加2个波段，波段范围有所变化，其中尤以近红外和全色波段的波长范围变化最明显。空间分辨率为15m(全色波段)和30m(多光谱波段)，成像幅宽为185km。TIRS有2个热红外波段，空间分辨率为100m。
三、基于结构方程模型的子系统要素协同测度
在构建水系统资源-环境-生态协同承载力评价指标体系的基础上，通过水系统资源-环境-生态协同承载力概念的理论分析，构建基于水系统协同承载力的结构方程理论模型和研究假设。运用结构方程模型分析方法，建立协同承载力各子系统要素间的关联关系，通过模型拟合与修正得到各评价指标的因子载荷和路径系数，实现对测度要素间关系的量化，进而识别出协同承载力的关键影响因素，并进行测度要素评价指标权重的计算。其包括以下步骤：
1、根据预先构建的水系统协同承载力评价要素体系，构建基于水系统协同承载力的结构方程模型；
上述步骤是在构建水系统资源-环境-生态协同承载力评价要素体系的基础上，通过水系统资源-环境-生态协同承载力概念的理论分析，构建基于水系统协同承载力的结构方程理论模型和研究假设；以水资源子系统承载力、水环境子系统承载力和水生态子系统承载力作为潜在变量；以水系统协同承载力评价要素体系中对应各子系统的评价要素作为各子系统的观测变量。
相比传统的多变量统计法，结构方程模型基于研究者的先验知识预先设定系统内因子间的依赖关系，不仅能够判别各因子之间的关系强度(路径系数)，还能对整体模型进行拟合和判断，帮助揭示复杂水系统各子系统内部评价要素间的作用关系。
结构方程模型主要由两部分构成，第一部分是结构方程，它主要是研究潜变量与潜变量之间的关系，它们之间的影响关系我们称之为路径系数；另一部分为测量模型，它主要是研究单个潜变量和测量因子之间的关系，它们之间的关系我们用因子载荷值的大小表示。指标一般含有系统误差和随机误差，系统误差反映的是潜变量以外的特性，随机误差反映的是不准确的行为。通常，结构方程模型建模分析的基本过程如图4所示，大致可以分为以下几个步骤：
结构方程模型的建立，首先是要设定一个已知的先验模型，在先验模型的基础上论证其正确性和它们之间的关系强弱。先验模型的设定主要靠协同承载力理论研究成果和对理论的经验认知。流域水系统的变化是水资源、水生态、社会经济、污染排放等诸多因素综合作用的结果，影响因素较多，影响过程十分复杂。以区域水资源禀赋及开发利用强度等为代表的地区水资源状况，是水系统资源-环境-生态协同承载力存在的前提和承载客体；区域人口、产业结构及经济发展水平等，是水系统协同承载力的社会功能和承载主体。同时人为活动对区域水系统状况造成直接影响，这种影响可以通过水环境质量、污染物排放强度等为代表的指标进行表征；其次，以水系连通性、植被覆盖岸线比、水源涵养功能等为代表的水生态要素，通过影响水体自身的物理结构和自净功能，以及通过对陆域水文过程和污染汇流过程造成影响，也会对水系统资源-环境-生态协同承载力造成影响。
结合水系统资源-环境-生态协同承载力理论分析，围绕“可持续条件下水系统可供给社会的最大经济规模”的协同承载力目标，项目组开展了全国代表性试点城市的水系统实地调研和资料收集，进行了水系统影响因素分析，以及水系统协同承载力评价指标筛选工作。明确了以水资源、水环境、水生态为协同承载力评价的三个子系统承载力，将其设置为模型的潜变量。根据前期各子系统指标筛选结果，再分别设置各子系统的观测指标，构建基于结构方程模型的如图5所示的水系统资源-环境-生态协同承载力评价初始结构。
2、运用预设结构方程模型分析方法，建立每一子系统内的各评价要素间的关联关系，通过预设模型拟合函数对结构方程模型进行拟合；
(1)模型的估计和拟合
在调研和收集试点城市基础数据的基础上，进行评价要素(观测变量)数据的计算，并对数据进行无量纲化处理。基于资料的收集和数据的预处理，进行模式中参数的估计。在选用估计方法的问题上，虽然可以用多元回归技术的单一阶段的最小平方法对结构方程模型进行一般的估计，但是，现实中，最受统计软件青睐和采用的方法是最大似然法和一般化最小平方法等迭代法。
模型拟合就是通常所说的参数估计，在一般的回归分析中，是设法求解参数的残差和最小，而在结构方程模型分析中，所要做的是使模型隐含的协方差矩阵与样本协方差矩阵之间的“距离”最小。根据“距离”的定义不同，我们可以得到多种的拟合函数。模型估计方法中的拟合函数方法可以有以下的几种：TSIS(两阶段最小二乘法)、ULS(非加权最小二乘法)、ML(最大似然)、GIS(广义最小二乘法)、WLS(一般加权最小二乘发)、DWLS(对角加权最小二乘法)等。其中最大似然估计的分布是类似渐进正态分布的，但最大似然估计是一种无偏的、一致性的、渐进有效的估计方法，并且有明显的尺度不变性，所以在一般的参数估计上，多数的研究都会采用最大似然估计。
(2)模型评价与修正
本阶段主要考察所设定的概念模型对于所输入的指标数据的拟合程度，包括模型的整体拟合程度和相对拟合程度。对模型进行评价的目的，不是单纯地未了接受或拒绝一个假设的概念模型，而是依据评价结果来寻找一个理论上和统计上都具意义的相对比较好的模型。用以决定理论预测模式与所搜集资料间适配的程度。一般适配度的评鉴可以分为整体模式适配度检验、测量模式适配度检验以及结构模式适配度检验。一般而言，在整体模式适配度检验达到模式可接受的程度时，才接受检验另外两类，否则，则是进入下一个步骤：模式修正。或者，如果倾向于严格的检验过程，则可以宣称模式失败。大多学者鼓励研究者在做评价时，能够同时考虑此三类指标。如下列表18所示：
表18整体模型拟合指数表
当参数估计的结果没达到预期，即理论模型与观察数据的契合度不够时，通过使用不同的程序或方法能够对模型进行修正，从而提高原有模型的契合度，这个过程就称为模型修正。模型修正是结构方程模型建立中的重要一步，是指当概念模型对输入数据的拟合效果不理想时，可依据拟合的结果，通过将模型的参数释放或固定的方法，再对模型进行新一次的估计。
3、根据结构方程模型的拟合结果，得到每一子系统内的各评价要素相对于各自所对应的子系统的路径系数；该路径系统数的取值在0～1之间；
上述步骤是通过计算得到各评价要素的因子载荷和路径系数，如图6所示，实现评价要素间关系量化，进而可根据各评价要素路径系数的大小，识别出各评价要素对子系统的影响程度，从而识别出各子系统评价要素中的关键要素。
4、根据各评价要素的路径系数，计算出每一子系统内的各评价要素相对于各自所对应的子系统的权重。
评价要素的权重通过以下公式计算得出：
其中，R1表示水资源子系统中评价要素A1对应的权重，PA1表示评价要素A1的路径系数，PA2、PA3、PA4、PA5分别表示与评价要素A1处于同一子系统中的评价要素A2、A3、A4、A5的路径系数。其他各子系统中的各评价要素的权重根据同样的原理可以得出。
在得到各评价要素的权重后，可进一步计算各子系统承载力：
(1)水资源子系统承载力指数计算方法
水资源承载力评价采用权重加权叠加方法；各项评价要素的权重见下表。
表19水资源指数评价要素权重
计算方法：
水资源承载力指数＝R1×水资源开发利用率+R2×万元GDP用水量+R3×水域面积指数+R4×万元农业生产总值用水量+R5×人均水域面积。
(2)水环境承载力指数计算方法
水环境承载力评价采用权重加权叠加方法；各项评价指标的权重见下表。
表20水环境指数评价指标权重
计算方法：
水环境承载力指数＝E1×废水排放强度+E2×工业污染强度指数+E3×农业污染强度指数+E4×城镇污染强度指数+E5×水质达标率。
(3)水生态承载力指数计算方法
水生态承载力评价采用权重加权叠加方法；各项评价指标的权重见下表。
表21水生态评价指标权重
计算方法：
水生态指数＝Ec1×植被覆盖岸线比+Ec 2×河流连通性+Ec 3×生态基流保障率+Ec 4径流调节功能指数+Ec 5水源涵养功能指数。
四、构建基于协同度的水系统协同承载力模型
1、子系统承载力分区权重
(1)基于层次分析法的权重计算
水系统协同承载状态取决于水资源、水环境、水生态三个子系统各自的状态，受到各子系统测度要素的共同影响和作用。由于不同地区社会经济水平和自然环境禀赋不同，其水系统协同承载力的状态存在较大差别。为进一步体现区域差异性，提高水系统协同承载力评价的准确性，应结合区域特征，对各子系统的承载力指数进行权重赋值。本项目的水系统协同承载力以不同分区下的县域为单元开展评价。各区域的子系统承载力指数权重采用层次分析法进行计算，层次分析法步骤如下：
a)构造判断矩阵。层次结构模型确定了上、下层元素间的隶属关系。对于同层各元素，以相邻上层有联系的元素为准，分别两两比较。运用1～9标度评分方法判定其相对重要性或优劣程度，如表3.2.2所示。若判断矩阵记为(Cij)n×n，则有Cij>0，Cij＝1/Cji，Cii＝1(i，j＝1，2，…，n)，n为元素个数。
b)层次单排序及一致性检验。运用方根法计算各判断矩阵最大特征根λmax及其对应的特征向量。将最大特征根λmax对应的特征向量归一化，即可得到下一层次各元素相对于上一层次相应元素的相对重要性权重。然后，根据一致性比率CR＝CI/RI，对判断矩阵进行检验。若CR<0.10，则说明判断矩阵满足一致性要求；否则，需对判断矩阵的标度做适当修正。
表22评价模型中因子相对重要性对比
c)层次总排序及一致性检验。设W(k-1)＝(w1，w2，…，wnk-1)表示第k-1层上的nk-1个元素相对于目标层的权重向量。用Pj＝(P1j，P2j，…，Pnkj)表示第k层上nk个元素对第k-1层第j个元素为准则的排序权重向量(其中，无支配的元素权重取为零)，则第k层元素对目标层的组合权重向量可表示为：
W(K)＝(P1，P2，…..Pnk-1)·W(k-1)
层次总排序组合排序由上而下逐层进行，其结果也需进行一致性检验，即
若CR(k)<0.1，则认为在k层水平以上所有判断均具有整体满意一致性。
按照上述计算过程，在Matlab中运行上述过程的计算程序，并输入各判断矩阵，计算结果显示各矩阵都能通过一致性检验，并得到各指标的权重。
(2)不同分区的权重结果
不同区域的自然禀赋与经济社会特征不同，在区域划分上，既要考虑各地水资源水生态本底条件的差异，又要考虑产业结构与社会经济发展水平的差异。综合自然环境与经济社会发展差异，本研究将全国划分为东北地区、黄淮海地区、长江中下游地区、华南沿海地区、西南地区和西北地区6大区域，从每个区域选取代表性城市对其水系统资源-环境-生态承载力特征与重点进行分析。
表23分区评价对应省级行政区情况表
基于各区域的自然环境与社会特征差异，各区域的水资源、水环境和水生态承载力指数相对于水系统协同承载力的重要性有所不同。分别用V1、V2、V3代表水资源承载力指数、水环境承载力指数和水生态承载力指数。经过项目组召开多次专家咨询会，就不同分区水资源、水环境和水生态相对重要性的评价结果，最终得出各区域子系统承载力指数的相对重要性如下：
根据上述不同分区水资源、水环境和水生态相对重要性的专家咨询结果，采用层次分析法计算不同区域水资源、水环境和水生态承载力，相对于水系统协同承载力的权重大小如下表所示：
表24不同分区的子系统指数权重
2、协同度评价模型
耦合关系指两个及以上的系统或运行体系之间的相互作用，进而影响彼此的现象。耦合度在引入社会科学领域后，常被用于评估经济社会不同系统之间的协调关系。多系统之间的耦合度模型为：
Cn＝{(U1·U2·…Un)/∏(Ui+Uj)}1/n
C为耦合系数，0≤C≤1,C值越大说明，耦合度越大；U1、U2、U3分别为水资源、水环境、水生态综合发展指数。另有：
式中，λij为指标权重，0≤λij≤1。由于耦合度只反映系统间相互作用的强弱，并不反映协调发展水平，且实际发展过程中森林生态旅游和生态文明并非完全发展一致，可能出现二者发展水平都低，但是实际耦合度较高的偏离现象，因此，借鉴有关成果的处理方式(高楠等，2013)，构建一个耦合协调度模型：
D＝(C×T)1/2
式(4)中，T＝αU1+βU2+θU3，D为水资源、水环境和水生态子系统之间的耦合协调度，0≤D≤1；T为综合调和指数；α、β、θ为各系统的权重。生态文明的发展是包含森林生态旅游的发展在内的一个综合系统，二者之间的相互促进作用存在一定的主次功能差异，根据森林生态旅游的实际地位和作用，将α、β、θ的值由层次分析法所得。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种流域水系统协同承载力评价模型的构建方法，所述水系统包括水资源子系统、水环境子系统和水生态子系统；其特征在于，所述构建方法包括：
基于水系统承载力研究文献、评价标准及专家库，对涉及水资源、水环境和水生态的指标进行统计筛选，构建协同承载力评价指标体系；
基于结构方程模型，计算出每一子系统内的各评价指标相对于各自所对应的子系统的权重；并基于各评价指标的权重，计算出各子系统的承载力指数；
结合流域特征，采用层次分析法对各子系统的承载力指数进行权重赋值；
根据各子系统的承载力指数和各子系统承载力指数对应的权重；得到各子系统之间的耦合协同度，从而构建基于协同度的水系统协同承载力评价模型。
2.如权利要求1所述的流域水系统协同承载力评价模型的构建方法，其特征在于，基于水系统承载力研究文献、评价标准及专家库，对涉及水资源、水环境和水生态的指标进行统计筛选，构建协同承载力评价指标体系，包括：
基于水系统承载力研究文献，对文献中涉及水资源、水环境和水生态的指标进行频度统计，筛选出频度超过预设频度值的指标，构建原始指标数据库；
基于官方颁布的水系统承载力评价标准，统计所述水系统承载力评价标准中涉及水资源、水环境和水生态的指标；并将统计出的指标与所述原始指标数据库中的指标进行比对，筛选出重叠的指标，构建初始评价指标体系；
基于专家库对所述初始评价指标体系中的指标进行分析和验证，并根据分析和验证结果对所述初始评价指标体系中的指标进行优选，利用优选出的指标构建所述协同承载力评价指标体系。
3.如权利要求2所述的流域水系统协同承载力评价模型的构建方法，其特征在于，所述将统计出的指标与所述原始指标数据库中的指标进行比对，筛选出重叠的指标，构建初始评价指标体系，包括：
对基于水系统承载力评价标准统计出的指标，计算每一指标的频度；
将基于水系统承载力评价标准统计出的指标与所述原始指标数据库中的指标进行比对，筛选出二者中共同的频度超过所述预设频度值的指标；
根据筛选出的指标构建初始评价指标体系。
4.如权利要求3所述的流域水系统协同承载力评价模型的构建方法，其特征在于，所述协同承载力评价指标体系包括水资源承载力评价指标、水环境承载力评价指标和水生态承载力评价指标；其中，
所述水资源承载力评价指标包括：水资源开发利用率、万元GDP用水量、万元工业增加值用水量、万元农业生产总值用水量、人均水域面积；
水环境承载力评价指标包括：废水排放强度、工业污染排放强度、农业污染排放强度、城镇污染排放强度、水质时间达标率；
水生态承载力评价指标包括：植被覆盖岸线比、河流连通性、生态基流保障率、径流调节功能指数、水源涵养功能指数。
5.如权利要求1所述的流域水系统协同承载力评价模型的构建方法，其特征在于，所述基于结构方程模型，计算出每一子系统内的各评价指标相对于各自所对应的子系统的权重，包括：
根据协同承载力评价指标体系，构建基于协同承载力的结构方程模型；
运用预设结构方程模型分析方法，建立每一子系统内的各评价指标间的关联关系，通过预设模型拟合函数对所述结构方程模型进行拟合；
根据所述结构方程模型的拟合结果，得到每一子系统内的各评价指标相对于各自所对应的子系统的路径系数；所述路径系统数的取值在0～1之间；
根据各评价指标的路径系数，计算出每一子系统内的各评价指标相对于各自所对应的子系统的权重。
6.如权利要求5所述的流域水系统协同承载力评价模型的构建方法，其特征在于，所述结构方程模型以水资源子系统承载力指数、水环境子系统承载力指数和水生态子系统承载力指数作为潜在变量；以所述协同承载力评价指标体系中对应各子系统的评价指标作为各子系统的观测变量。
7.如权利要求6所述的流域水系统协同承载力评价模型的构建方法，其特征在于，所述运用预设结构方程模型分析方法，建立每一子系统内的各评价指标间的关联关系，通过预设模型拟合函数对结构方程模型进行拟合，包括：
对试点区域的实验数据进行收集，根据收集的实验数据对各子系统内的评价指标进行数值计算，并对计算数据进行无量纲化处理；
根据各评价指标值，采用预设估计函数对结构方程模型进行参数估计；
当估计结果没达到预期时，通过使用预设修正方法对结构方程模型进行修正，并再次对修正后的结构方程模型进行参数估计，直到估计结果达到预期。
8.如权利要求7所述的流域水系统协同承载力评价模型的构建方法，其特征在于，各评价指标的权重通过以下公式计算得出：
其中，WA1表示评价指标A1的权重，PA1表示评价指标A1的路径系数，PA2、PA3、PA4、PA5分别表示与评价指标A1处于同一子系统中的评价指标A2、A3、A4、A5的路径系数。
9.如权利要求8所述的流域水系统协同承载力评价模型的构建方法，其特征在于，所述基于各评价指标的权重，计算出各子系统的承载力指数，具体为通过以下公式计算出各子系统的承载力指数：
BS1＝WA1*A1+WA2*A2+WA3*A3+WA4*A4+WA5*A5
其中，BS1为子系统S1的承载力；A1、A2、A3、A4、A5为子系统S1中的各个评价指标；WA1、WA2、WA3、WA4、WA5分别为各个评价指标A1、A2、A3、A4、A5所对应的权重。
10.如权利要求1所述的流域水系统协同承载力评价模型的构建方法，其特征在于，所述根据各子系统的承载力指数和各子系统承载力指数对应的权重；得到各子系统之间的耦合协同度，具体为：
根据各子系统的承载力指数和各子系统承载力指数对应的权重，构建一个子系统耦合协同度模型：
D＝(C×T)1/2
其中，D为各子系统之间的耦合协同度，0≤D≤1；C为耦合系数，0≤C≤1；T为综合调和指数，T＝αU1+βU2+θU3；U1、U2、U3分别表示各子系统承载力指数；α、β、θ分别为各子系统承载力指数的权重。
CN201910522882.0A 2019-06-17 2019-06-17 一种流域水系统协同承载力评价模型的构建方法 Pending CN110310019A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910522882.0A CN110310019A (zh) 2019-06-17 2019-06-17 一种流域水系统协同承载力评价模型的构建方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910522882.0A CN110310019A (zh) 2019-06-17 2019-06-17 一种流域水系统协同承载力评价模型的构建方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110310019A true CN110310019A (zh) 2019-10-08

Family

ID=68076019

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910522882.0A Pending CN110310019A (zh) 2019-06-17 2019-06-17 一种流域水系统协同承载力评价模型的构建方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110310019A (zh)

Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110796383A (zh) * 2019-11-01 2020-02-14 长沙理工大学 一种考虑生态基流的水系连通性评价指标体系
CN111104640A (zh) * 2019-11-14 2020-05-05 河海大学 一种基于层次分析法的降雨观测评价方法及系统
CN111476450A (zh) * 2020-02-13 2020-07-31 北京市环境保护科学研究院 一种水资源指数数据处理方法
CN111563643A (zh) * 2020-02-13 2020-08-21 北京市环境保护科学研究院 一种水环境指数数据处理方法
CN112365144A (zh) * 2020-11-06 2021-02-12 中国林业科学研究院 砒砂岩区生态承载力阈值确定方法
CN112966866A (zh) * 2021-03-05 2021-06-15 长春工程学院 一种基于优化配置的水资源承载力评价方法
CN113269383A (zh) * 2021-01-05 2021-08-17 黄河勘测规划设计研究院有限公司 基于系统科学的流域高质量发展综合评价方法及装置
CN113343413A (zh) * 2021-04-22 2021-09-03 中国环境科学研究院 水环境承载力评价方法、装置、设备和介质
CN113487174A (zh) * 2021-07-02 2021-10-08 辽宁省生态环境保护科技中心 一种水环境承载力评估预警调控方法
CN114240006A (zh) * 2022-02-25 2022-03-25 深圳大学 一种水资源承载力评估方法
CN116050703A (zh) * 2022-12-16 2023-05-02 中国科学院地理科学与资源研究所 村镇建设与资源环境承载力协调评价及协调模式分析方法
CN116151685A (zh) * 2023-02-06 2023-05-23 天津大学 一种基于流量过程的河网连通性动态评价方法

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109377010A (zh) * 2018-09-26 2019-02-22 中水珠江规划勘测设计有限公司 一种同步水环境承载力评价与类型识别方法

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109377010A (zh) * 2018-09-26 2019-02-22 中水珠江规划勘测设计有限公司 一种同步水环境承载力评价与类型识别方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
崔丹 等: "基于结构方程的流域水环境承载力评价———以湟水流域小峡桥断面上游为例", 《环境科学学报》 *
成润禾: "区域水系统健康评价在河南省发展战略环境评价中的应用研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库》 *

Cited By (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110796383A (zh) * 2019-11-01 2020-02-14 长沙理工大学 一种考虑生态基流的水系连通性评价指标体系
CN111104640A (zh) * 2019-11-14 2020-05-05 河海大学 一种基于层次分析法的降雨观测评价方法及系统
CN111476450A (zh) * 2020-02-13 2020-07-31 北京市环境保护科学研究院 一种水资源指数数据处理方法
CN111563643A (zh) * 2020-02-13 2020-08-21 北京市环境保护科学研究院 一种水环境指数数据处理方法
CN112365144A (zh) * 2020-11-06 2021-02-12 中国林业科学研究院 砒砂岩区生态承载力阈值确定方法
CN113269383B (zh) * 2021-01-05 2023-11-14 黄河勘测规划设计研究院有限公司 基于系统科学的流域高质量发展综合评价方法及装置
CN113269383A (zh) * 2021-01-05 2021-08-17 黄河勘测规划设计研究院有限公司 基于系统科学的流域高质量发展综合评价方法及装置
CN112966866A (zh) * 2021-03-05 2021-06-15 长春工程学院 一种基于优化配置的水资源承载力评价方法
CN113343413A (zh) * 2021-04-22 2021-09-03 中国环境科学研究院 水环境承载力评价方法、装置、设备和介质
CN113487174A (zh) * 2021-07-02 2021-10-08 辽宁省生态环境保护科技中心 一种水环境承载力评估预警调控方法
CN113487174B (zh) * 2021-07-02 2024-05-07 辽宁省生态环境保护科技中心 一种水环境承载力评估预警调控方法
CN114240006A (zh) * 2022-02-25 2022-03-25 深圳大学 一种水资源承载力评估方法
CN116050703A (zh) * 2022-12-16 2023-05-02 中国科学院地理科学与资源研究所 村镇建设与资源环境承载力协调评价及协调模式分析方法
CN116050703B (zh) * 2022-12-16 2023-09-19 中国科学院地理科学与资源研究所 村镇建设与资源环境承载力协调评价及协调模式分析方法
CN116151685A (zh) * 2023-02-06 2023-05-23 天津大学 一种基于流量过程的河网连通性动态评价方法
CN116151685B (zh) * 2023-02-06 2023-09-22 天津大学 一种基于流量过程的河网连通性动态评价方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110310019A (zh) 一种流域水系统协同承载力评价模型的构建方法
CN104517037B (zh) 一种生态承载力的遥感估算方法
Chen et al. An evaluating system for wetland ecological health: Case study on nineteen major wetlands in Beijing-Tianjin-Hebei region, China
Aliani et al. Change detection and prediction of urban land use changes by CA–Markov model (case study: Talesh County)
Mensah et al. Integrated modeling of hydrological processes and groundwater recharge based on land use land cover, and climate changes: A systematic review
CN106372807A (zh) 一种基于县域的资源环境承载力评价方法
Tonyaloğlu Spatiotemporal dynamics of urban ecosystem services in Turkey: The case of Bornova, Izmir
CN111667183A (zh) 一种耕地质量监测方法及系统
CN110334404A (zh) 一种流域尺度骤发干旱精准识别方法
CN105389742A (zh) 一种水环境敏感区遥感识别方法及系统和岸边带建设方法
Imbach et al. Impacts of climate change on ecosystem hydrological services of Central America: water availability
CN106528788A (zh) 基于gis技术分析地面雨径流污染空间分布特征的方法
Tavazohi et al. Assessment of drought in the Zayandehroud basin during 2000-2015 using NDDI and SPI indices
Thiha et al. Assessment of the Myitnge River flow responses in Myanmar under changes in land use and climate
Donyaii Evaluation of climate change impacts on the optimal operation of multipurpose reservoir systems using cuckoo search algorithm
Hosseini Effect of land use change on water balance and suspended sediment yield of Taleghan catchment, Iran
CN116757357A (zh) 一种耦合多源遥感信息的土地生态状况评估方法
Wang et al. Quantitative relationship between urban green canopy area and urban greening land area
Gourbesville Smart water solutions for water security: From concept to operational implementation
Rina et al. The scientific conceptual framework for ecological quality of the dryland ecosystem: Concepts, indicators, monitoring and assessment
Aryastana et al. Irrigation Water Management by Using Remote Sensing and GIS Technology to Maintain the Sustainability of Tourism Potential in Bali
Lelyk et al. Spatial disaggregation of soil map polygons to estimate continuous soil property values at a resolution of 90 m for a pilot study area in Manitoba, Canada
Martin Estimation of evapotranspiration and its relationship to land use and water resources in Lufumi catchment, Kinshasa, DR Congo
Lei et al. Management methods and demonstration on pollution load control of Song-Liao River Basin
Wu et al. Spatial variability of evapotranspiration of old-growth cypress forest using remote sensing—a case study of Chilan Mountain cypress forest in Taiwan

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20191008