CN117575178B - 一种基于stirpat模型的水环境治理与碳减排协同度评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及减污降碳技术领域，尤其涉及一种基于STIRPAT模型的水环境治理与碳减排协同度评估方法。所述方法包括以下步骤：对流域水环境区域进行灰水足迹集成计算和碳排放估算，得到区域污染灰水足迹总量和区域碳排放总量；对流域水环境区域进行环境驱动影响分析，以得到区域人类活动环境驱动因子；对区域污染灰水足迹总量和区域碳排放总量以及区域人类活动环境驱动因子进行模型构建，以构建得到基于STIRPAT模型的区域灰水足迹模拟模型和区域碳排放量模拟模型；利用岭回归方法进行模型参数确定岭回归方程并进行协同度评估计算，以得到区域水环境治理与碳减排协同度。本发明能够科学评估水环境治理与碳减排协同度。

Description

一种基于STIRPAT模型的水环境治理与碳减排协同度评估 方法

技术领域

本发明涉及减污降碳技术领域，尤其涉及一种基于STIRPAT模型的水环境治理与碳减排协同度评估方法。

背景技术

目前的水环境治理与碳减排协同度评估方法多聚焦在大气污染的减污降碳评估等方面，针对水环境治理与碳减排协同程度的评估仍不清晰，从而无法实现对减污减碳措施的定量协同评估。

发明内容

基于此，本发明有必要提供一种基于STIRPAT模型的水环境治理与碳减排协同度评估方法，以解决至少一个上述技术问题。

为实现上述目的，一种基于STIRPAT模型的水环境治理与碳减排协同度评估方法，包括以下步骤：

步骤S1：获取流域水环境区域的城市历年统计年鉴资料数据及关键断面水质长序列监测数据；对流域水环境区域进行水质评估计算，以得到流域水环境综合水质标识指数；根据流域水环境综合水质标识指数对流域水环境区域内不同的污染物进行水质级别分析，得到影响流域水环境质量的关键污染物类型；

步骤S2：对流域水环境区域内影响流域水环境质量的关键污染物类型进行灰水足迹划分计算，以得到点源污染灰水足迹量以及非点源污染灰水足迹量；对点源污染灰水足迹量以及非点源污染灰水足迹量进行集成计算，得到区域污染灰水足迹总量；

步骤S3：对流域水环境区域进行环境驱动影响分析，以得到区域人类活动环境驱动因子，其中区域人类活动环境驱动因子包括人口规模驱动因子、经济发展驱动因子以及技术水平驱动因子；对区域污染灰水足迹总量以及区域人类活动环境驱动因子进行模型构建，以构建得到基于STIRPAT模型的区域灰水足迹模拟模型；通过城市历年统计年鉴资料数据利用岭回归方法对基于STIRPAT模型的区域灰水足迹模拟模型进行模型参数确定，以得到区域灰水足迹模型参数；根据区域灰水足迹模型参数建立灰水足迹模型参数岭回归方程；

步骤S4：基于IPCC温室气体排放清单指南方法对流域水环境区域内的碳排放量进行估算，以得到区域碳排放总量；

步骤S5：对区域碳排放总量以及区域人类活动环境驱动因子进行模型构建，以构建得到基于STIRPAT模型的区域碳排放量模拟模型；通过城市历年统计年鉴资料数据利用岭回归方法对基于STIRPAT模型的区域碳排放量模拟模型进行模型参数确定，以得到区域碳排放量模型参数；根据区域碳排放量模型参数建立碳排放模型参数岭回归方程；

步骤S6：基于灰水足迹模型参数岭回归方程以及碳排放模型参数岭回归方程对区域污染灰水足迹总量以及区域碳排放总量进行协同度评估计算，以得到区域水环境治理与碳减排协同度。

本发明通过以城市户籍人口控制措施为例并基于灰水足迹模型参数岭回归方程和碳排放模型参数岭回归方程中的相应模型参数对区域污染灰水足迹总量和区域碳排放总量进行协同度评估计算，能够全面衡量水环境治理和碳减排措施之间的协同效果，为决策者提供客观的量化指标，这一协同度评估的计算精准性和全面性将为区域治理提供科学依据，可以更好地指导区域内的环境治理工作，使其能够提高水环境治理与碳减排协同评估的清晰度，为可持续发展提供支撑，从而能够实现对减污减碳措施的定量协同评估。

附图说明

图1为本发明基于STIRPAT模型的水环境治理与碳减排协同度评估方法的步骤流程示意图；

图2为图1中步骤S1的详细步骤流程示意图；

图3为图1中步骤S2的详细步骤流程示意图。

具体实施方式

为实现上述目的，请参阅图1至图3，本发明提供了一种基于STIRPAT模型的水环境治理与碳减排协同度评估方法，在本发明实施例中，请参考图1所示，一种基于STIRPAT模型的水环境治理与碳减排协同度评估方法的步骤包括：

步骤S1：获取流域水环境区域的城市历年统计年鉴资料数据及关键断面水质长序列监测数据；对流域水环境区域进行水质评估计算，以得到流域水环境综合水质标识指数；根据流域水环境综合水质标识指数对流域水环境区域内不同的污染物进行水质级别分析，得到影响流域水环境质量的关键污染物类型；

本发明实施例通过收集流域水环境区域内各城市的历年统计年鉴资料，包括各城市的经济、环境、人口等方面的统计数据以及关键断面的水质监测长序列数据，并整理收集到的统计数据，以确保数据的完整性和准确性。然后，通过使用一个合适的计算公式对流域水环境区域进行水质评估计算，以客观、科学地反映流域水环境的整体状况，从而得到流域水环境综合水质标识指数。最后，通过使用计算得到的流域水环境综合水质标识指数中的整数位和小数点后第一位对流域水环境区域内不同的污染物水质的级别进行判断分析，以将抽象的综合水质指数转化为具体的水质级别，最终得到流域水环境污染物水质级别类型数据。

步骤S2：对流域水环境区域内影响流域水环境质量的关键污染物类型进行灰水足迹划分计算，以得到点源污染灰水足迹量以及非点源污染灰水足迹量；对点源污染灰水足迹量以及非点源污染灰水足迹量进行集成计算，得到区域污染灰水足迹总量；

步骤S3：对流域水环境区域进行环境驱动影响分析，以得到区域人类活动环境驱动因子，其中区域人类活动环境驱动因子包括人口规模驱动因子、经济发展驱动因子以及技术水平驱动因子；对区域污染灰水足迹总量以及区域人类活动环境驱动因子进行模型构建，以构建得到基于STIRPAT模型的区域灰水足迹模拟模型；通过城市历年统计年鉴资料数据利用岭回归方法对基于STIRPAT模型的区域灰水足迹模拟模型进行模型参数确定，以得到区域灰水足迹模型参数；根据区域灰水足迹模型参数建立灰水足迹模型参数岭回归方程；

本发明实施例首先通过使用环境数据采集方法对流域水环境区域进行数据收集，以收集获取流域水环境相关数据，包括人口规模、经济发展水平和技术水平等，同时，通过对收集到的数据进行详尽的驱动影响分析，以综合考虑人口规模、经济发展和技术水平等驱动因子，并深入了解这些因子对水环境的影响机制，从而得到区域人类活动环境驱动因子。其次，通过使用一个合适的STIRPAT模型表达式结合区域污染灰水足迹总量以及区域人类活动环境驱动因子构建一个多自变量的非线性模型，从而得到基于STIRPAT模型的区域灰水足迹模拟模型。然后，通过分析城市历年统计年鉴资料数据，以获取相应区域灰水足迹模拟模型参数的具体数值，并通过使用岭回归方法确定区域灰水足迹模拟模型中的、/>、、/>、/>、/>、/>、/>、/>以及/>参数，从而得到区域灰水足迹模型参数。最后，通过使用确定的区域灰水足迹模型参数建立一个准确的灰水足迹模型参数岭回归方程，用于为进一步的模型应用提供了具体的参数基础。

步骤S4：基于IPCC温室气体排放清单指南方法对流域水环境区域内的碳排放量进行估算，以得到区域碳排放总量；

本发明实施例通过使用IPCC温室气体排放清单指南中的方法获取流域水环境区域内相关的碳排放相关系数，然后，通过结合流域水环境区域内能源类型的数量、能源的终端消费量、能源的碳排放系数以及相关参数构成了一个合适的碳排放计算公式对流域水环境区域内的碳排放量进行估算，以量化流域水环境区域的碳排放状况，最终得到区域碳排放总量。另外，该碳排放计算公式还能够使用本领域内任意一种碳排放检测算法来代替碳排放估算的过程，并不局限于该碳排放计算公式。

其中，通过以下碳排放计算公式对流域水环境区域内的碳排放量进行估算：

；

式中，为区域碳排放总量，/>为流域水环境区域内能源类型的数量，/>为流域水环境区域内第/>类能源的终端消费量，/>为流域水环境区域内第/>类能源的碳排放系数。

本发明构建了一个碳排放计算公式，用于对流域水环境区域内的碳排放量进行估算，该碳排放计算公式首先通过使用相对分子质量的比例来进行计算，而该比例是由二氧化碳（CO₂）的相对分子质量为44以及碳的相对原子质量为12形成的，这个比例是为了将终端消费量转换为碳排放量，并且，该公式基于流域水环境区域内各个能源类型的终端消费量和相应的碳排放系数通过使用求和项对所有能源类型进行累加求和，最终得出了整个区域的碳排放总量，这是在减污降碳领域中评估碳排放情况的一种方法，通过这个公式可以更好地理解不同能源对总碳排放的贡献。综上所述，该公式充分考虑了区域碳排放总量，流域水环境区域内能源类型的数量/>，流域水环境区域内第/>类能源的终端消费量/>，流域水环境区域内第/>类能源的碳排放系数/>，根据区域碳排放总量/>与以上各参数之间的相互关联关系构成了一种函数关系/>，该公式能够实现对流域水环境区域内的碳排放量的估算过程，从而提高了碳排放计算公式的准确性和适用性。

步骤S5：对区域碳排放总量以及区域人类活动环境驱动因子进行模型构建，以构建得到基于STIRPAT模型的区域碳排放量模拟模型；通过城市历年统计年鉴资料数据利用岭回归方法对基于STIRPAT模型的区域碳排放量模拟模型进行模型参数确定，以得到区域碳排放量模型参数；根据区域碳排放量模型参数建立碳排放模型参数岭回归方程；

本发明实施例通过使用一个合适的STIRPAT模型表达式结合区域碳排放总量以及区域人类活动环境驱动因子构建一个多自变量的非线性模型，从而得到基于STIRPAT模型的区域碳排放量模拟模型。然后，通过分析城市历年统计年鉴资料数据，以获取相应区域碳排放量模拟模型参数的具体数值，并通过使用岭回归方法确定区域碳排放量模拟模型中的、/>、/>、/>、/>、/>、/>、/>、/>以及/>参数，从而得到区域碳排放量模型参数。最后，通过使用确定的区域碳排放量模型参数建立一个准确的碳排放模型参数岭回归方程，用于为进一步的模型应用提供了具体的参数基础。

步骤S6：基于灰水足迹模型参数岭回归方程以及碳排放模型参数岭回归方程对区域污染灰水足迹总量以及区域碳排放总量进行协同度评估计算，以得到区域水环境治理与碳减排协同度。

本发明实施例通过以城市户籍人口总数为例作为协同度计算的依据，其次，通过使用预先设置的城市户籍人口总数控制措施对区域污染灰水足迹总量以及区域碳排放总量进行控制，以协同控制人口总数，使其能够在一定程度上减少污染物和碳的排放，从而达到水环境治理与碳减排协同控制的效果，然后，通过使用灰水足迹模型参数岭回归方程以及碳排放模型参数岭回归方程拟合获取相应的灰水足迹模型参数（包括、/>、/>、/>、/>、/>、/>、/>、/>以及/>）和碳排放模型参数（包括/>、/>、/>、/>、/>、/>、/>、/>、/>以及/>），并且，通过使用协同度评估计算公式对协同控制结果进行协同度评估计算，以评估量化水环境治理与碳减排之间的协同效果，最终得到区域水环境治理与碳减排协同度。

优选地，作为本发明的一个实施例，参考图2所示，为图1中步骤S1的详细步骤流程示意图，在本实施例中步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：获取流域水环境区域的城市历年统计年鉴资料数据及关键断面水质长序列监测数据；

本发明实施例通过收集流域水环境区域内各城市的历年统计年鉴资料及关键断面的水质监测数据，包括各城市的经济、环境、人口等方面的统计数据及区域内关键断面的长序列水质监测数据，并整理收集到的数据，以确保数据的完整性和准确性，最终得到城市历年统计年鉴资料数据及关键断面水质长序列监测数据。

步骤S12：利用综合水质标识指数评估计算公式对流域水环境区域进行水质评估计算，以得到流域水环境综合水质标识指数；

本发明实施例通过结合流域水环境区域内河流的综合水质类别、流域水环境区域内综合水质在类水质变化区间中所处位置、流域水环境区域内参与水质评价的水质指标中劣于水环境功能区目标的单项指标个数以及流域水环境区域内综合水质类别与水环境功能区目标的比较结果构成了一个合适的综合水质标识指数评估计算公式对流域水环境区域进行水质评估计算，以客观、科学地反映流域水环境的整体状况，最终得到流域水环境综合水质标识指数。另外，该综合水质标识指数评估计算公式还能够使用本领域内任意一种水质评估算法来代替水质评估计算的过程，并不局限于该综合水质标识指数评估计算公式。

步骤S13：根据流域水环境综合水质标识指数的整数位和小数点后第一位对流域水环境区域内不同的污染物进行水质级别分析，得到影响流域水环境质量的关键污染物类型。

本发明实施例通过使用计算得到的流域水环境综合水质标识指数中的整数位和小数点后第一位参数对流域水环境区域内不同的污染物水质的级别进行判断分析，以将抽象的综合水质指数转化为具体的水质级别，并从中识别出影响流域水环境的关键污染物，最终得到影响流域水环境质量的关键污染物类型。

优选地，步骤S12中的综合水质标识指数评估计算公式具体为：

；

式中，为流域水环境综合水质标识指数，/>为流域水环境区域内河流的综合水质类别，/>为流域水环境区域内综合水质在/>类水质变化区间中所处位置，/>为流域水环境区域内参与水质评价的水质指标中劣于水环境功能区目标的单项指标个数，/>为流域水环境区域内综合水质类别与水环境功能区目标的比较结果。

本发明构建了一个综合水质标识指数评估计算公式，用于对流域水环境区域进行水质评估计算，该公式充分考虑了流域水环境综合水质标识指数，流域水环境区域内河流的综合水质类别/>，流域水环境区域内综合水质在/>类水质变化区间中所处位置/>，流域水环境区域内参与水质评价的水质指标中劣于水环境功能区目标的单项指标个数/>，流域水环境区域内综合水质类别与水环境功能区目标的比较结果/>，根据流域水环境综合水质标识指数/>与以上各参数之间的相互关联关系构成了一种函数关系/>，具体地，该公式使用了四个参数，每个参数都反映了水质的不同方面，/>描述了水质的类别，表示在该类别内的具体位置，/>反映了劣于水环境功能区目标的单项指标个数，/>则表明综合水质类别与目标的比较结果，这种方法能够综合考虑多个水质指标，为流域水环境的综合水质提供一个标识指数，能够实现对流域水环境区域的水质评估计算过程，从而能够更全面地评价水质状况。

优选地，所述综合水质标识指数评估计算公式中的相应参数的分析过程，包括以下步骤：

基于单因子评价法对流域水环境区域进行水质评价分析，以得到区域水质因子；

本发明实施例通过使用单因子评价法对流域水环境区域的水质进行分析，以考察流域水环境区域内的各种水质影响因素，例如水体的溶解氧、氮磷含量、微生物指标等因子，最终得到区域水质因子。

优选地，基于区域水质因子通过区域水质监测值与地表水环境质量标准对参数进行比较确定；

本发明实施例通过基于区域水质因子构造合适的计算公式并结合流域水环境区域的区域水质监测值与地表水环境质量标准（GB3838-2002）之间的比较结果对参数进行估算，以定量分析水质状况，并定性评估水环境质量是否达标，通过对实测数据与标准的对比，能够明确了参数/>和/>，从而识别出流域水环境的整体水质状况。

优选地，对参数进行判断分析，如果/>，则说明流域水环境区域内参与水质评价的水质指标中均优于或达到水环境功能区目标；如果/>，则说明流域水环境区域内参与水质评价的水质指标中有一项指标劣于水环境功能区目标，以此类推；

本发明实施例通过对比综合水质及水环境功能区目标对参数进行判断，以快速了解区域水环境的整体状况，并进一步细化水环境质量的评价结果，当/>为0时则表示说明流域水环境区域内所有参与水质评价的水质指标均达到或优于水环境功能区目标，而/>为1时则说明流域水环境区域内参与水质评价的水质指标中存在一项不达标的水质指标，以此类推。

优选地，根据参数与水环境功能区目标对参数/>进行判断分析，如果综合水质类别/>好于或达到水环境功能区目标，则/>；如果综合水质类别/>差于水环境功能区目标且参数/>不为0，则/>，其中，/>为水环境功能区目标；如果综合水质类别/>差于水环境功能区目标且参数/>为0，则/>。

本发明实施例通过使用参数的计算结果与水环境功能区目标对参数/>的具体数值进行判断，如果判断综合水质类别/>好于或达到水环境功能区目标时，则参数/>为0；如果综合水质类别/>差于水环境功能区目标且参数/>不为0时，则参数/>为/>减去水环境功能区目标；如果综合水质类别/>差于水环境功能区目标且参数/>为0时，则参数/>为减去水环境功能区目标再减1。

本发明首先通过使用单因子评价法对流域水环境区域进行水质评价分析，能够致力于深入了解区域水质因子的复杂关联。这一步骤通过考察流域水环境区域内的各种水质影响因素，例如水体的溶解氧、氮磷含量、微生物指标等，从而得到了综合的水质因子。然后，通过基于区域水质因子并结合流域水环境区域的区域水质监测值与地表水环境质量标准之间（GB3838-2002）进行比较，有助于评估水环境质量是否达标，这一步骤提供了对实测数据与标准的对比，能够明确了参数和/>，从而识别出流域水环境的整体水质状况，为后续的水质级别判断提供了定向指导。接下来，通过对参数/>进行判断分析，能够快速了解区域水环境的整体状况，以进一步细化了水环境质量的评价结果。当/>为0时表示说明所有参与水质评价的水质指标均达到或优于水环境功能区目标，而/>为1时则指示存在一项不达标的水质指标，这一步骤能够提供了直观而有效的判断，从而为进一步的水质管理决策提供了数据基础。最后，通过参数/>与水环境功能区目标的综合判断分析，从而得出参数，该参数用于进一步定量描述水环境质量。具体而言，当综合水质类别/>好于或达到水环境功能区目标，则/>为0；当综合水质类别/>差于水环境功能区目标且参数/>不为0，则/>为/>减去水环境功能区目标；当综合水质类别/>差于水环境功能区目标且参数/>为0，则为/>减去水环境功能区目标再减1，这一步骤能够进一步深化对水环境质量的多维度评估。

优选地，所述基于区域水质因子通过区域水质监测值与地表水环境质量标准对参数进行比较确定，包括以下步骤：

基于区域水质因子通过以下计算公式对参数进行计算：

本发明实施例通过结合参与水质评价的区域水质因子个数、区域水质因子个数度量参数以及第个区域水质因子的单项指数构成了一个合适的计算公式对参数/>进行计算，以确定区域水体的综合水质状况，进而评估相对应的参数/>和/>。

；

式中，为流域水环境区域内河流的综合水质类别，/>为流域水环境区域内综合水质在/>类水质变化区间中所处位置，/>为参与水质评价的区域水质因子个数，/>为区域水质因子个数度量参数，/>为第/>个区域水质因子的单项指数；

优选地，根据地表水环境质量标准对第个区域水质因子的单项指数/>进行分析确定，以得到溶解氧指数水质指标以及非溶解氧指数水质指标；

本发明实施例通过根据地表水环境质量标准（GB3838-2002）确定溶解氧浓度随水质类别的增大而减少，还除水温、pH和溶解氧以外的其余21项指标均随水质类别的增大而增加，所以可以将第个区域水质因子的单项指数/>确定为溶解氧以及非溶解氧的水质指标，以便更准确地评价水体质量，最终得到溶解氧指数水质指标以及非溶解氧指数水质指标。

优选地，当流域水环境区域内河流的水质介于Ⅰ类水和Ⅴ类水之间时，则根据区域水质监测值与地表水环境质量标准进行比较确定参数，如果根据比较结果将流域水环境区域内河流的水质判别为Ⅰ类水，则/>；如果根据比较结果将流域水环境区域内河流的水质判别为Ⅱ类水，则/>，以此类推；根据第/>个区域水质因子的单项指数/>对参数/>进行评估计算；

本发明实施例如果确定流域水环境区域内河流的水质介于Ⅰ类水和Ⅴ类水之间时，参数中的参数/>和/>需要分开确定，通过根据区域水质监测值与地表水环境质量标准的比较结果来确定参数/>的具体数值，如果比较结果是将流域水环境区域内河流的水质判别为Ⅰ类水，则将参数/>判定为1，如果根据相应的比较结果将流域水环境区域内河流的水质判别为Ⅱ类水，则将参数/>判定为2，以此类推。然后，通过根据第/>个区域水质因子的单项指数/>为溶解氧或者非溶解氧指数水质指标时，以针对不同的水质指标情况下采用特定的计算公式并按照四舍五入原则取一位整数对参数/>进行计算。

其中，根据第个区域水质因子的单项指数/>对参数/>进行评估计算，包括：

优选地，确定第个区域水质因子的单项指数/>为非溶解氧指数水质指标时，根据以下计算公式并按照四舍五入原则取一位整数对参数/>进行评估计算：

本发明实施例通过判断确定第个区域水质因子的单项指数/>为非溶解氧指数水质指标时，则通过结合处于Ⅰ类水和Ⅴ类水之间第/>项非溶解氧指数水质指标的实测质量浓度、处于Ⅰ类水和Ⅴ类水之间第/>项非溶解氧指数水质指标的第/>类水质浓度下限值、处于Ⅰ类水和Ⅴ类水之间第/>项非溶解氧指数水质指标的第/>类水质浓度上限值以及相关参数构成了一个合适的非溶解氧计算公式对参数/>进行估算，并对计算结果按照四舍五入原则取一位整数作为参数/>的度量结果，从而得出参数/>的具体数值，以更精确地反映水质指标对整体水质评价的影响。

；

式中，为流域水环境区域内综合水质在/>类水质变化区间中所处位置，/>为处于Ⅰ类水和Ⅴ类水之间第/>项非溶解氧指数水质指标的实测质量浓度，/>为处于Ⅰ类水和Ⅴ类水之间非溶解氧指数水质指标的项次度量参数，/>为处于Ⅰ类水和Ⅴ类水之间第/>项非溶解氧指数水质指标的第/>类水质浓度下限值，/>为处于Ⅰ类水和Ⅴ类水之间第项非溶解氧指数水质指标的第/>类水质浓度上限值；

优选地，确定第个区域水质因子的单项指数/>为溶解氧指数水质指标时，根据以下计算公式并按照四舍五入原则取一位整数对参数/>进行评估计算：

本发明实施例通过判断确定第个区域水质因子的单项指数/>为溶解氧指数水质指标时，则通过结合溶解氧指数水质指标的实测质量浓度、处于Ⅰ类水和Ⅴ类水之间溶解氧指数水质指标的第/>类水质浓度下限值、处于Ⅰ类水和Ⅴ类水之间溶解氧指数水质指标的第/>类水质浓度上限值以及相关参数构成了一个合适的溶解氧计算公式对参数/>进行估算，并对计算结果按照四舍五入原则取一位整数作为参数/>的度量结果，从而得出参数/>的具体数值，以更精确地反映水质指标对整体水质评价的影响。

；

式中，为流域水环境区域内综合水质在/>类水质变化区间中所处位置，/>为溶解氧指数水质指标的实测质量浓度，/>为溶解氧指数水质指标参数，/>为处于Ⅰ类水和Ⅴ类水之间溶解氧指数水质指标的第/>类水质浓度下限值，/>为处于Ⅰ类水和Ⅴ类水之间溶解氧指数水质指标的第/>类水质浓度上限值；

优选地，当流域水环境区域内河流的水质劣于或等于Ⅴ类水上限时，根据第个区域水质因子的单项指数/>对参数/>进行评估计算。

本发明实施例如果确定流域水环境区域内河流的水质劣于或等于Ⅴ类水上限时，单凭区域水质监测值与地表水环境质量标准进行比较是无法准确确定参数的，则需要通过根据第/>个区域水质因子的单项指数/>为溶解氧或者非溶解氧指数水质指标时，以针对不同的水质指标情况下采用特定的计算公式并按照四舍五入原则取小数点后一位对参数进行估算，从而实现对水质较差情况下对参数/>的综合评估。

本发明首先通过基于区域水质因子并通过使用特定的计算公式对参数进行计算，这一步骤能够通过对区域水质因子的具体数值和相关标准进行定量分析，以确定区域水体的综合水质状况，进而评估相对应的参数/>和/>。同时，通过根据地表水环境质量标准（GB3838-2002）的参考对第/>个区域水质因子的单项指数/>进行分析确定，这一步骤旨在将单项指数确定为溶解氧以及非溶解氧的水质指标，以便更准确地评价水体质量，并为后续的水质参数计算提供基础数据。其次，当流域水环境区域内河流的水质介于Ⅰ类水和Ⅴ类水之间时，参数/>能够通过使用区域水质监测值与地表水环境质量标准进行比较来确定，如果根据相应的比较结果将流域水环境区域内河流的水质判别为Ⅰ类水，则将参数/>判定为1，如果根据相应的比较结果将流域水环境区域内河流的水质判别为Ⅱ类水，则将参数/>判定为2，以此类推，该步骤通过根据相应的比较结果对河流水质进行分类评估，从Ⅰ类到Ⅴ类分别判定参数/>，从而为后续的计算参数/>提供依据。然后，通过根据第/>个区域水质因子的单项指数/>为溶解氧或者非溶解氧指数水质指标时，对参数/>进行评估计算，能够针对不同的水质指标情况下采用特定的计算公式并按照四舍五入原则取一位整数对参数/>进行计算，从而得出参数/>的具体数值，以更精确地反映水质指标对整体水质评价的影响。最后，当河流水质较差或处于Ⅴ类水上限时，单凭区域水质监测值与地表水环境质量标准进行比较是无法准确确定参数/>的，所以，通过根据第/>个区域水质因子的单项指数/>对参数/>进行评估计算，这一步骤是针对水质较差情况下对参数/>的综合评估，从而为确定参数/>和/>提供了特定条件下的定量评估方法，以上不仅考虑了水体指标的数量级和具体数值，还充分利用了地表水环境质量标准，使得对水体质量的评估更具科学性和可操作性。

优选地，所述当流域水环境区域内河流的水质劣于或等于Ⅴ类水上限时，根据第个区域水质因子的单项指数/>对参数/>进行评估计算，包括以下步骤：

确定第个区域水质因子的单项指数/>为非溶解氧指数水质指标时，根据以下计算公式并按照四舍五入原则取小数点后一位对参数/>进行评估计算：

本发明实施例如果确定流域水环境区域内河流的水质劣于或等于Ⅴ类水上限时，首先通过判断第个区域水质因子的单项指数/>的水质指标情况，当确定第/>个区域水质因子的单项指数/>为非溶解氧指数水质指标时，则通过结合处于劣于或等于Ⅴ类水上限时第项非溶解氧指数水质指标的实测质量浓度、处于劣于或等于Ⅴ类水上限时第/>项非溶解氧指数水质指标的第Ⅴ类水质浓度上限值以及相关参数构成了一个合适的非溶解氧计算公式对参数/>进行估算，并对计算结果按照四舍五入原则取小数点后一位作为参数的度量结果，以更加细致地考量了非溶解氧的水质指标，从而使得评估结果更精确。

；

式中，为流域水环境区域内河流的综合水质类别，/>为流域水环境区域内综合水质在/>类水质变化区间中所处位置，/>为处于劣于或等于Ⅴ类水上限时第/>项非溶解氧指数水质指标的实测质量浓度，/>为处于劣于或等于Ⅴ类水上限时非溶解氧指数水质指标的项次度量参数，/>为处于劣于或等于Ⅴ类水上限时第/>项非溶解氧指数水质指标的第Ⅴ类水质浓度上限值；

优选地，确定第个区域水质因子的单项指数/>为溶解氧指数水质指标时，根据以下计算公式并按照四舍五入原则取小数点后一位对参数/>进行评估计算：

本发明实施例通过确定第个区域水质因子的单项指数/>为溶解氧指数水质指标时，则通过结合溶解氧指数水质指标的实测质量浓度、处于劣于或等于Ⅴ类水上限时溶解氧指数水质指标的第Ⅴ类水质浓度下限值、计算公式修正系数以及相关参数构成了一个合适的溶解氧计算公式对参数/>进行估算，并对计算结果按照四舍五入原则取小数点后一位作为参数/>的度量结果，以更加细致地考量了溶解氧的水质指标，从而使得评估结果更精确。其中，如果溶解氧指数水质指标的实测质量浓度小于或等于2.0mg/L时，说明该溶解氧单项指标劣于或等于Ⅴ类水，则可以在研究中将计算公式修正系数/>取为4.0。

；

式中，为流域水环境区域内河流的综合水质类别，/>为流域水环境区域内综合水质在/>类水质变化区间中所处位置，/>为溶解氧指数水质指标的实测质量浓度，/>为溶解氧指数水质指标参数，/>为处于劣于或等于Ⅴ类水上限时溶解氧指数水质指标的第Ⅴ类水质浓度下限值，/>为计算公式修正系数。

本发明首先在确定第个区域水质因子的单项指数/>为非溶解氧指数水质指标时，通过使用特定的计算公式对参数/>进行评估计算，这一步骤的关键在于能够通过具体的数学计算方法，细致地考量了非溶解氧的水质指标，确保评估结果的科学性和可靠性。同时，按照四舍五入原则取小数点后一位，使得评估结果更精确，从而为后续的水质分析提供了可靠的基础。然后，通过在确定第/>个区域水质因子的单项指数/>为溶解氧指数水质指标时，同样，使用特定的计算公式对参数/>进行评估计算，这一步骤的关键在于通过对溶解氧这一重要水质因子进行了专门的评估，充分考虑了其对水环境的影响。并且，通过按照四舍五入取小数点后一位的处理方式有助于维持评估结果的准确性和可比性，这个过程对于全面了解溶解氧对水环境的贡献以及其可能的环境影响提供了关键信息。

优选地，作为本发明的一个实施例，参考图3所示，为图1中步骤S2的详细步骤流程示意图，在本实施例中步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：利用灰水足迹计算公式对流域水环境区域内影响流域水环境质量的关键污染物类型进行污染物灰水足迹计算，以得到污染物灰水足迹量；

本发明实施例通过结合污染物负荷经陆面输移消减后进入水体的负荷量、达到河流水质标准情况下的污染物最高浓度、自然条件下区域污染物背景浓度、入河损失系数以及污染物排放量构成了一个合适的灰水足迹计算公式对流域水环境区域内影响流域水环境质量的关键污染物类型进行污染物灰水足迹计算，以量化关键污染物在流域水环境中的扩散和积累情况，最终得到污染物灰水足迹量。另外，该灰水足迹计算公式还能够使用本领域内任意一种灰水足迹检测算法来代替污染物灰水足迹计算的过程，并不局限于该灰水足迹计算公式。

其中，灰水足迹计算公式如下所示：

；

；

式中，为污染物灰水足迹量，/>为流域水环境区域内污染物负荷经陆面输移消减后进入水体的负荷量，/>为达到河流水质标准情况下的污染物最高浓度，/>为自然条件下区域污染物背景浓度，/>为入河损失系数，/>为污染物排放量；

本发明构建了一个灰水足迹计算公式，用于对流域水环境区域内影响流域水环境质量的关键污染物类型进行污染物灰水足迹计算，该灰水足迹计算公式首先通过将污染物排放量乘以污染物排放的入河损失系数获取得到经过陆面输移和消减后进入水体污染物的负荷量，并通过达到河流水质标准情况下的污染物最高浓度与自然条件下区域污染物背景浓度的差值来表示环境容许浓度的范围，最后通过将负荷量除以环境容许浓度范围得到该区域单位浓度范围内的灰水足迹量，通过这个公式，可以评估污染物在流域水环境区域内的灰水足迹量，能够考虑了环境容许浓度范围以及污染物的排放和损失情况，这有助于评价区域的水质状况和减污降碳效果。综上所述，该公式充分考虑了污染物灰水足迹量，流域水环境区域内污染物负荷经陆面输移消减后进入水体的负荷量/>，达到河流水质标准情况下的污染物最高浓度/>，自然条件下区域污染物背景浓度/>，入河损失系数，污染物排放量/>，其中，通过使用入河损失系数/>以及污染物排放量/>构成了一种流域水环境区域内污染物负荷经陆面输移消减后进入水体的负荷量/>的函数关系/>，根据污染物灰水足迹量/>与以上各参数之间的相互关联关系构成了一种函数关系/>，该公式能够实现对流域水环境区域内影响流域水环境质量的关键污染物类型的污染物灰水足迹计算过程，从而提高了灰水足迹计算公式的准确性和适用性。

步骤S22：通过区域产排污调研并系统梳理形成区域污染源排放清单，根据区域污染源排放清单对流域水环境区域内不同的污染物进行污染源划分分析，以得到流域水环境区域点源污染物负荷以及流域水环境区域非点源污染物负荷；

步骤S23：基于污染物灰水足迹量利用点源污染灰水足迹计算公式对流域水环境区域点源污染物负荷进行点源计算，以得到点源污染灰水足迹量；

本发明实施例基于污染物灰水足迹量的计算方法通过结合工业点源、第三产业点源、城镇生活点源、规模化畜禽养殖点源的入河损失系数、工业点源、第三产业点源、城镇生活点源、规模化畜禽养殖点源的污染物排放量、达到河流水质标准情况下的污染物最高浓度以及自然条件下区域污染物背景浓度计算得到相应点源污染物的灰水足迹量来构成了一个合适的点源污染灰水足迹计算公式对流域水环境区域点源污染物负荷进行点源计算，以实现对点源污染源的灰水足迹量的定量评估，最终得到点源污染灰水足迹量。另外，该点源污染灰水足迹计算公式还能够使用本领域内任意一种点源污染度量算法来代替点源计算的过程，并不局限于该点源污染灰水足迹计算公式。

其中，点源污染灰水足迹计算公式如下所示：

；

式中，为点源污染灰水足迹量，/>、/>、/>以及/>分别为工业、第三产业、城镇生活以及规模化畜禽养殖点源所产生的点源灰水足迹量；

其中，工业、第三产业、城镇生活以及规模化畜禽养殖点源所产生的点源灰水足迹量根据以下计算公式进行确定：

；

；

；

；

式中，、/>、/>、/>分别为工业点源、第三产业点源、城镇生活点源、规模化畜禽养殖点源的入河损失系数，/>、/>、/>、/>分别为工业点源、第三产业点源、城镇生活点源、规模化畜禽养殖点源的污染物排放量，/>为达到河流水质标准情况下的污染物最高浓度，/>为自然条件下区域污染物背景浓度；

本发明构建了一个点源污染灰水足迹计算公式，用于对流域水环境区域点源污染物负荷进行点源计算，该公式充分考虑了点源污染灰水足迹量，工业、第三产业、城镇生活以及规模化畜禽养殖点源所产生的点源灰水足迹量/>、/>、以及/>，其中，点源污染主要指污染物通过直接连接地表水体的下水系统直接排入水体中造成的污染，具体而言，它是由工业、第三产业、城镇生活以及规模化畜禽养殖等点源方面的贡献之和组成的，而工业、第三产业、城镇生活以及规模化畜禽养殖点源所产生的点源灰水足迹量是基于污染物灰水足迹量的计算方法确定的，所以，通过使用工业点源的入河损失系数/>、污染物排放量/>、达到河流水质标准情况下的污染物最高浓度/>以及自然条件下区域污染物背景浓度/>构成了一种工业点源所产生的点源灰水足迹量/>的函数关系/>，通过使用第三产业点源的入河损失系数、污染物排放量/>、达到河流水质标准情况下的污染物最高浓度/>以及自然条件下区域污染物背景浓度/>构成了一种第三产业点源所产生的点源灰水足迹量/>的函数关系/>，通过使用城镇生活点源的入河损失系数/>、污染物排放量/>、达到河流水质标准情况下的污染物最高浓度/>以及自然条件下区域污染物背景浓度/>构成了一种城镇生活点源所产生的点源灰水足迹量/>的函数关系/>，还通过使用规模化畜禽养殖点源的入河损失系数/>、污染物排放量/>、达到河流水质标准情况下的污染物最高浓度/>以及自然条件下区域污染物背景浓度/>构成了一种规模化畜禽养殖点源所产生的点源灰水足迹量/>的函数关系/>，根据点源污染灰水足迹量/>与以上各参数之间的相互关联关系构成了一种函数关系：

；

该公式能够实现对流域水环境区域点源污染物负荷的点源计算过程，从而提高了点源污染灰水足迹计算公式的准确性和适用性。

步骤S24：基于污染物灰水足迹量利用非点源污染灰水足迹计算公式对流域水环境区域非点源污染物负荷进行非点源计算，以得到非点源污染灰水足迹量；

本发明实施例基于污染物灰水足迹量的计算方法通过结合农村生活、种植业、水产养殖以及农村散养畜禽养殖非点源污染的入河损失系数、农村生活、种植业、水产养殖以及农村散养畜禽养殖非点源污染的污染物排放量、达到河流水质标准情况下的污染物最高浓度以及自然条件下区域污染物背景浓度计算得到相应非点源污染物的灰水足迹量来构成了一个合适的非点源污染灰水足迹计算公式对流域水环境区域非点源污染物负荷进行非点源计算，以实现对非点源污染源的灰水足迹量的定量评估，最终得到非点源污染灰水足迹量。另外，该非点源污染灰水足迹计算公式还能够使用本领域内任意一种非点源污染度量算法来代替非点源计算的过程，并不局限于该非点源污染灰水足迹计算公式。

其中，非点源污染灰水足迹计算公式如下所示：

；

式中，为非点源污染灰水足迹量，/>、/>、以及/>分别为农村生活、种植业、水产养殖以及农村散养畜禽养殖非点源所产生的非点源灰水足迹量；

其中，农村生活、种植业、水产养殖以及农村散养畜禽养殖非点源所产生的非点源灰水足迹量根据以下计算公式进行确定：

；

；

；

；

式中，、/>、/>、/>分别为农村生活、种植业、水产养殖以及农村散养畜禽养殖非点源污染的入河损失系数，/>、/>、/>、/>分别为农村生活、种植业、水产养殖以及农村散养畜禽养殖非点源污染的污染物排放量，/>为达到河流水质标准情况下的污染物最高浓度，/>为自然条件下区域污染物背景浓度；/>

本发明构建了一个非点源污染灰水足迹计算公式，用于对流域水环境区域非点源污染物负荷进行非点源计算，该公式充分考虑了非点源污染灰水足迹量，农村生活、种植业、水产养殖以及农村散养畜禽养殖非点源所产生的非点源灰水足迹量、/>、/>以及/>，其中，非点源污染的种类众多，主要包括农村生活、种植业、水产养殖、散养畜牧业等，其中种植业取化肥，散养畜牧业取畜禽粪便，水产养殖取淡水渔业的污染物排放，农村生活取人粪尿、生活污水和生活垃圾，具体而言，它是由农村生活、种植业、水产养殖以及农村散养畜禽养殖等非点源方面的贡献之和组成的，而农村生活、种植业、水产养殖以及农村散养畜禽养殖非点源所产生的非点源灰水足迹量是基于污染物灰水足迹量的计算方法确定的，所以，通过使用农村生活非点源污染的入河损失系数/>、污染物排放量/>、达到河流水质标准情况下的污染物最高浓度/>以及自然条件下区域污染物背景浓度/>构成了一种农村生活非点源所产生的非点源灰水足迹量/>的函数关系/>，通过使用种植业非点源污染的入河损失系数/>、污染物排放量/>、达到河流水质标准情况下的污染物最高浓度/>以及自然条件下区域污染物背景浓度/>构成了一种种植业非点源所产生的非点源灰水足迹量的函数关系/>，通过使用水产养殖非点源污染的入河损失系数/>、污染物排放量/>、达到河流水质标准情况下的污染物最高浓度/>以及自然条件下区域污染物背景浓度/>构成了一种水产养殖非点源所产生的非点源灰水足迹量/>的函数关系/>，还通过使用农村散养畜禽养殖非点源污染的入河损失系数/>、污染物排放量/>、达到河流水质标准情况下的污染物最高浓度/>以及自然条件下区域污染物背景浓度/>构成了一种农村散养畜禽养殖非点源所产生的非点源灰水足迹量的函数关系/>，根据点源污染灰水足迹量/>与以上各参数之间的相互关联关系构成了一种函数关系：

；

该公式能够实现对流域水环境区域非点源污染物负荷的非点源计算过程，从而提高了非点源污染灰水足迹计算公式的准确性和适用性。

步骤S25：利用区域灰水足迹集成计算公式对点源污染灰水足迹量以及非点源污染灰水足迹量进行集成计算，得到区域污染灰水足迹总量；

本发明实施例通过根据点源污染灰水足迹量以及非点源污染灰水足迹量线性相加构成了一个合适的区域灰水足迹集成计算公式进行集成计算，以将点源和非点源的灰水足迹贡献整合为一个总体指标，并能够更加全面地评估了流域水环境的污染程度，最终得到区域污染灰水足迹总量。另外，该区域灰水足迹集成计算公式还能够使用本领域内任意一种区域灰水足迹集成算法来代替集成计算的过程，并不局限于该区域灰水足迹集成计算公式。

其中，区域灰水足迹集成计算公式如下所示：

；

式中，为区域污染灰水足迹总量，/>为点源污染灰水足迹量，/>为非点源污染灰水足迹量。

本发明构建了一个区域灰水足迹集成计算公式，用于对点源污染灰水足迹量以及非点源污染灰水足迹量进行集成计算，该公式充分考虑了区域污染灰水足迹总量，点源污染灰水足迹量/>，非点源污染灰水足迹量/>，根据区域污染灰水足迹总量与以上各参数之间的相互关联关系构成了一种函数关系/>，该公式的计算思路是将点源污染灰水足迹量以及非点源污染灰水足迹量的贡献整合为一个总体指标，以更全面、全局地评估区域水体的污染状况，这样能够实现对区域污染物灰水足迹的集成计算过程，从而提高了区域灰水足迹集成计算公式的准确性和适用性。

本发明首先通过使用合适的灰水足迹计算公式对流域水环境区域进行污染物灰水足迹计算，能够综合考虑了流域水环境区域内不同污染物对水环境的影响，这一步骤还提供了定量的灰水足迹量，能够更准确地反映污染物在流域水环境中的扩散和积累情况，为灰水足迹的后续分析提供了基础。其次，通过根据流域水环境污染物水质级别类型数据中的污染物水质级别对流域水环境区域内不同的污染物进行污染源划分分析，能够明确了流域水环境区域内的点源污染物负荷和非点源污染物负荷，这一步骤能够为后续的点源和非点源灰水足迹计算提供了基础，从而帮助精准定位污染源，为环境管理决策提供科学支持。然后，通过使用点源污染灰水足迹计算公式和非点源污染灰水足迹计算公式对流域水环境区域内的点源和非点源污染物负荷进行计算，能够实现了对不同类型污染源的灰水足迹量的定量评估，这有助于深入理解不同污染源对水环境的贡献程度，为制定差异化的污染治理策略提供了有力支持。最后，通过使用区域灰水足迹集成计算公式对点源污染灰水足迹量和非点源污染灰水足迹量进行集成计算，能够将点源和非点源的贡献整合为一个总体指标，以更加全面地评估了流域水环境的污染程度，这一步骤的结果能够为决策者提供了科学的数据支持，有助于优化污染治理策略，实现流域水环境的可持续管理。

优选地，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：对流域水环境区域进行环境驱动影响分析，以得到区域人类活动环境驱动因子，其中区域人类活动环境驱动因子包括人口规模驱动因子、经济发展驱动因子以及技术水平驱动因子；

本发明实施例首先通过使用环境数据采集方法对流域水环境区域进行数据收集，以收集获取流域水环境相关数据，包括人口规模、经济发展水平和技术水平等，然后，通过对收集到的数据进行详尽的驱动影响分析，以综合考虑人口规模、经济发展和技术水平等驱动因子，并深入了解这些因子对水环境的影响机制，最终得到区域人类活动环境驱动因子。

步骤S32： 通过以下STIRPAT模型表达式对区域污染灰水足迹总量以及区域人类活动环境驱动因子进行模型构建，以构建得到基于STIRPAT模型的区域灰水足迹模拟模型；

本发明实施例通过结合区域污染灰水足迹总量、人口规模驱动因子、经济发展驱动因子、技术水平驱动因子、区域灰水足迹模拟模型调整系数、人口规模弹性系数、经济发展弹性系数、技术水平弹性系数以及区域灰水足迹模拟模型误差参数构成了一个合适的STIRPAT模型表达式，该STIRPAT模型表达式通过结合区域污染灰水足迹总量以及区域人类活动环境驱动因子构建了一个多自变量的非线性模型，最终得到基于STIRPAT模型的区域灰水足迹模拟模型。

；

式中，为区域污染灰水足迹总量，/>为人口规模驱动因子，/>为经济发展驱动因子，/>为技术水平驱动因子，/>为区域灰水足迹模拟模型调整系数，/>为区域灰水足迹模拟模型的人口规模弹性系数，/>为区域灰水足迹模拟模型的经济发展弹性系数，/>为区域灰水足迹模拟模型的技术水平弹性系数，/>为区域灰水足迹模拟模型误差参数；

步骤S33：通过对区域灰水足迹模拟模型的STIRPAT模型表达式等号两边进行对数化处理，以得到灰水足迹模型对数表达式：

；

本发明实施例通过使用数学对数方法对区域灰水足迹模拟模型的STIRPAT模型表达式等号两边进行对数化，以简化区域灰水足迹模拟模型的复杂性，最终得到灰水足迹模型对数表达式。

步骤S34：根据灰水足迹模型对数表达式的对数特性对区域人类活动环境驱动因子进行分解处理，以得到区域环境驱动因子分解参数，其中区域环境驱动因子分解参数包括人口规模驱动因子分解得到的城市户籍人口总数以及非农业人口所占比重，经济发展驱动因子分解得到的人均GDP、城镇居民消费占比以及城乡消费水平对比指数，技术水平驱动因子分解得到的第二产业GDP占比值、第三产业GDP占比值以及单位GDP能耗值；

本发明实施例通过根据灰水足迹模型对数表达式的对数特性并结合区域人类活动环境驱动因子（包括人口规模驱动因子、经济发展驱动因子以及技术水平驱动因子）的可分解性进行处理，其中针对城市地区，城市人口数量、GDP总量呈增长态势，城市化也逐渐成为区域碳排放增加的重要驱动力，可进一步将人口规模驱动因子分解为城市户籍人口总数以及非农业人口所占比重；并考虑到随着城市化进程的加快、城乡经济二元结构差异，可进一步将经济发展驱动因子分解为人均GDP、城镇居民消费占比以及城乡消费水平对比指数；同时，考虑到城市中第二产业、第三产业迅猛发展，已成为城市的主要经济支柱，且这些产业往往也是温室气体的主要来源，可进一步将技术水平驱动因子分解为第二产业GDP占比、第三产业GDP占比以及单位GDP能耗，最终得到相应的区域环境驱动因子分解参数。

步骤S35：通过区域环境驱动因子分解参数对区域灰水足迹模拟模型的STIRPAT模型表达式进行模型扩展，以得到区域灰水足迹模拟扩展模型；

本发明实施例通过使用区域环境驱动因子分解参数（包括城市户籍人口总数、非农业人口所占比重、人均GDP、城镇居民消费占比、城乡消费水平对比指数、第二产业GDP占比值、第三产业GDP占比值以及单位GDP能耗值）以及相应分解参数对应的弹性系数对区域灰水足迹模拟模型的STIRPAT模型表达式进行扩展并进行对数化，以建立一个更为全面和精准的扩展模型，能够更好地反映人类活动与灰水足迹之间的关系，最终得到区域灰水足迹模拟扩展模型。

其中，经过模型扩展并进行对数化处理后的STIRPAT模型表达式分别为：

；

；

式中，为区域污染灰水足迹总量，/>为区域灰水足迹模拟模型调整系数，/>为城市户籍人口总数，/>为区域灰水足迹模拟扩展模型的城市户籍人口总数弹性系数，/>为非农业人口所占比重，/>为区域灰水足迹模拟扩展模型的非农业人口所占比重弹性系数，/>为人均GDP，/>为区域灰水足迹模拟扩展模型的人均GDP弹性系数，/>为城镇居民消费占比，/>为区域灰水足迹模拟扩展模型的城镇居民消费占比弹性系数，/>为城乡消费水平对比指数，为区域灰水足迹模拟扩展模型的城乡消费水平对比指数弹性系数，/>为第二产业GDP占比值，/>为区域灰水足迹模拟扩展模型的第二产业GDP占比值弹性系数，/>为第三产业GDP占比值，/>为区域灰水足迹模拟扩展模型的第三产业GDP占比值弹性系数，/>为单位GDP能耗值，为区域灰水足迹模拟扩展模型的单位GDP能耗值弹性系数，/>为区域灰水足迹模拟模型误差参数；

步骤S36：通过城市历年统计年鉴资料数据利用岭回归方法对区域灰水足迹模拟扩展模型进行模型参数确定，以得到区域灰水足迹模型参数；根据区域灰水足迹模型参数建立灰水足迹模型参数岭回归方程。

本发明实施例首先通过分析城市历年统计年鉴资料数据，以获取相应区域环境驱动因子分解参数的具体数值，然后，通过使用岭回归方法确定区域灰水足迹模拟扩展模型中的、/>、/>、/>、/>、/>、/>、/>、/>以及/>参数，从而得到区域灰水足迹模型参数。最后，通过使用确定的区域灰水足迹模型参数建立一个准确的灰水足迹模型参数岭回归方程，用于为进一步的模型应用提供了具体的参数基础。

本发明首先通过对流域水环境区域进行详尽的环境驱动影响分析，能够综合考虑人口规模、经济发展和技术水平等驱动因子，并深入了解这些因子对水环境的影响机制。其中，人口规模的影响体现在城市户籍人口总数和非农业人口比例的综合作用，经济发展则涵盖了人均GDP、城镇居民消费占比以及城乡消费水平对比指数等多个方面。技术水平的分析考虑了第二产业和第三产业GDP占比以及单位GDP能耗值等指标，这一步骤的详细分析有助于建立完备的区域环境驱动因子框架。同时，通过使用合适的STIRPAT模型表达式对区域污染灰水足迹总量和区域人类活动环境驱动因子进行模型构建，使得能够系统地捕捉这些因子对灰水足迹的影响关系。STIRPAT模型的使用能够为建模提供了结构性框架，使得能够量化地表达环境足迹与驱动因子之间的关联，为后续的模型扩展和参数确定奠定基础。其次，通过对区域灰水足迹模拟模型的STIRPAT模型表达式进行对数化处理，能够得到了灰水足迹模型的对数表达式，这个转化过程是由于对数形式的模型更适合进行数学处理和分析，从而为后续的模型分解和参数估计提供了便利。然后，通过根据灰水足迹模型对数表达式的对数特性对区域人类活动环境驱动因子进行分解处理，能够进一步考虑将人口规模驱动因子分解为人口总量和非农业人口所占比重；考虑到随着城市化进程的加快、城乡经济二元结构差异，进一步将经济发展驱动因子分解为城镇居民消费占比、城乡消费水平对比、人均GDP；并且，考虑到城市中第二产业、第三产业迅猛发展，已成为城市的主要经济支柱，且这些产业往往也是温室气体的主要来源，进一步将技术水平驱动因子分解为第二产业GDP占比、第三产业GDP占比、单位GDP能耗，从而得到了一系列区域环境驱动因子分解参数，这些参数包括了人口规模、经济发展和技术水平的细致分解，进一步揭示了每个因子在模型中的独立贡献。接下来，通过将区域环境驱动因子分解参数应用于区域灰水足迹模拟模型的STIRPAT模型表达式进行模型扩展并对数化处理，这一步骤的关键在于能够建立了更为全面和精准的模型，能够更好地反映人类活动与灰水足迹之间的关系，有助于提高模型的预测精度和解释力。最后，通过对城市历年统计年鉴资料数据的分析，并采用岭回归方法对区域灰水足迹模拟扩展模型进行参数确定，这一步骤的关键在于通过实际数据的拟合，使得模型更为符合实际情况，从而提高了模型的可靠性。此外，还通过建立灰水足迹模型参数岭回归方程，为进一步的模型应用提供了具体的参数基础。

优选地，步骤S5包括以下步骤：

步骤S51：通过以下STIRPAT模型表达式对区域碳排放总量以及区域人类活动环境驱动因子进行模型构建，以构建得到基于STIRPAT模型的区域碳排放量模拟模型；

本发明实施例通过结合区域碳排放总量、人口规模驱动因子、经济发展驱动因子、技术水平驱动因子、区域碳排放量模拟模型调整系数、人口规模弹性系数、经济发展弹性系数、技术水平弹性系数以及区域碳排放量模拟模型误差参数构成了一个合适的STIRPAT模型表达式，该STIRPAT模型表达式通过结合区域碳排放总量以及区域人类活动环境驱动因子构建了一个多自变量的非线性模型，最终得到基于STIRPAT模型的区域碳排放量模拟模型。

；

式中，为区域碳排放总量，/>为人口规模驱动因子，/>为经济发展驱动因子，/>为技术水平驱动因子，/>为区域碳排放量模拟模型调整系数，/>为区域碳排放量模拟模型的人口规模弹性系数，/>为区域碳排放量模拟模型的经济发展弹性系数，/>为区域碳排放量模拟模型的技术水平弹性系数，/>为区域碳排放量模拟模型误差参数；

步骤S52：通过对区域碳排放量模拟模型的STIRPAT模型表达式等号两边进行对数化处理，以得到碳排放量模型对数表达式：

；

本发明实施例通过使用数学对数方法对区域碳排放量模拟模型的STIRPAT模型表达式等号两边进行对数化，以简化区域碳排放量模拟模型的复杂性，最终得到碳排放量模型对数表达式。

步骤S53：根据碳排放量模型对数表达式的对数特性对区域人类活动环境驱动因子进行分解处理，以得到区域环境驱动因子分解参数，其中区域环境驱动因子分解参数包括人口规模驱动因子分解得到的城市户籍人口总数以及非农业人口所占比重，经济发展驱动因子分解得到的人均GDP、城镇居民消费占比以及城乡消费水平对比指数，技术水平驱动因子分解得到的第二产业GDP占比值、第三产业GDP占比值以及单位GDP能耗值；

本发明实施例通过根据碳排放量模型对数表达式的对数特性并结合区域人类活动环境驱动因子（包括人口规模驱动因子、经济发展驱动因子以及技术水平驱动因子）的可分解性进行处理，其中针对城市地区，城市人口数量、GDP总量呈增长态势，城市化也逐渐成为区域碳排放增加的重要驱动力，可进一步将人口规模驱动因子分解为城市户籍人口总数以及非农业人口所占比重；并考虑到随着城市化进程的加快、城乡经济二元结构差异，可进一步将经济发展驱动因子分解为人均GDP、城镇居民消费占比以及城乡消费水平对比指数；同时，考虑到城市中第二产业、第三产业迅猛发展，已成为城市的主要经济支柱，且这些产业往往也是温室气体的主要来源，可进一步将技术水平驱动因子分解为第二产业GDP占比、第三产业GDP占比以及单位GDP能耗，最终得到相应的区域环境驱动因子分解参数。

步骤S54：通过区域环境驱动因子分解参数对区域碳排放量模拟模型的STIRPAT模型表达式进行模型扩展，以得到区域碳排放量模拟扩展模型；

本发明实施例通过使用区域环境驱动因子分解参数（包括城市户籍人口总数、非农业人口所占比重、人均GDP、城镇居民消费占比、城乡消费水平对比指数、第二产业GDP占比值、第三产业GDP占比值以及单位GDP能耗值）以及相应分解参数对应的弹性系数对区域碳排放量模拟模型的STIRPAT模型表达式进行扩展并进行对数化，以建立一个更为全面和精准的扩展模型，能够更好地反映人类活动与碳排放之间的关系，最终得到区域碳排放量模拟扩展模型。

其中，经过模型扩展并进行对数化处理后的STIRPAT模型表达式分别为：

；

；

式中，为区域碳排放总量，/>为区域碳排放量模拟模型调整系数，/>为城市户籍人口总数，/>为区域碳排放量模拟扩展模型的城市户籍人口总数弹性系数，/>为非农业人口所占比重，/>为区域碳排放量模拟扩展模型的非农业人口所占比重弹性系数，/>为人均GDP，/>为区域碳排放量模拟扩展模型的人均GDP弹性系数，/>为城镇居民消费占比，/>为区域碳排放量模拟扩展模型的城镇居民消费占比弹性系数，/>为城乡消费水平对比指数，/>为区域碳排放量模拟扩展模型的城乡消费水平对比指数弹性系数，/>为第二产业GDP占比值，/>为区域碳排放量模拟扩展模型的第二产业GDP占比值弹性系数，/>为第三产业GDP占比值，/>为区域碳排放量模拟扩展模型的第三产业GDP占比值弹性系数，/>为单位GDP能耗值，/>为区域碳排放量模拟扩展模型的单位GDP能耗值弹性系数，/>为区域碳排放量模拟模型误差参数；

步骤S55：通过城市历年统计年鉴资料数据利用岭回归方法对区域碳排放量模拟扩展模型进行模型参数确定，以得到区域碳排放量模型参数；根据区域碳排放量模型参数建立碳排放模型参数岭回归方程。

本发明实施例首先通过分析城市历年统计年鉴资料数据，以获取相应区域环境驱动因子分解参数的具体数值，然后，通过使用岭回归方法确定区域碳排放量模拟扩展模型中的、/>、/>、/>、/>、/>、/>、/>、/>以及/>参数，从而得到区域碳排放量模型参数。最后，通过使用确定的区域碳排放量模型参数建立一个准确的碳排放模型参数岭回归方程，用于为进一步的模型应用提供了具体的参数基础。

优选地，步骤S6包括以下步骤：

步骤S61：通过预设的城市户籍人口总数控制措施对区域污染灰水足迹总量以及区域碳排放总量进行协同控制，以得到区域水环境治理与碳减排协同控制结果；

本发明实施例通过以城市户籍人口总数为例作为协同度计算的依据，然后，通过使用预先设置的城市户籍人口总数控制措施对区域污染灰水足迹总量以及区域碳排放总量进行控制，以协同控制人口总数，使其能够在一定程度上减少污染物和碳的排放，从而达到水环境治理与碳减排协同控制的效果，最终得到区域水环境治理与碳减排协同控制结果。

步骤S62：基于灰水足迹模型参数岭回归方程以及碳排放模型参数岭回归方程利用协同度评估计算公式对区域水环境治理与碳减排协同控制结果进行协同度评估计算，以得到区域水环境治理与碳减排协同度；

本发明实施例首先通过使用灰水足迹模型参数岭回归方程以及碳排放模型参数岭回归方程拟合获取相应的灰水足迹模型参数（包括、/>、/>、/>、/>、/>、/>、/>、/>以及/>）和碳排放模型参数（包括/>、/>、/>、/>、/>、/>、/>、/>、/>以及/>），然后，通过结合微分符号、区域污染灰水足迹总量、区域碳排放总量、基准年灰水足迹量、基准年碳排放量、城市户籍人口总数、灰水足迹模型参数、碳排放模型参数以及相关参数构成了一个合适的协同度评估计算公式对区域水环境治理与碳减排协同控制结果进行协同度评估计算，以评估量化水环境治理与碳减排之间的协同效果，最终得到区域水环境治理与碳减排协同度。另外，该协同度评估计算公式还能够使用本领域内任意一种协同度评估算法来代替协同度评估计算的过程，并不局限于该协同度评估计算公式。

其中，协同度评估计算公式如下所示：

；

式中，为区域水环境治理与碳减排协同度，/>为微分符号，/>为区域污染灰水足迹总量，/>为区域碳排放总量，/>为流域水环境区域的基准年灰水足迹量，/>为流域水环境区域的基准年碳排放量，/>为城市户籍人口总数；

本发明构建了一个协同度评估计算公式，用于对区域水环境治理与碳减排协同控制结果进行协同度评估计算，该协同度评估计算公式中的和/>可以根据灰水足迹模型参数岭回归方程和碳排放模型参数岭回归方程进行确定，这些方程是通过对相关因素的统计分析得出的，其中包括城市户籍人口总数和其他影响灰水足迹和碳排放的因素，如不同类型的污染源、生产活动、能源结构等，相应的岭回归方程通常用于处理多重共线性或数据噪声较大的情况，以获得对实际数据更稳健的估计。综上所述，该公式充分考虑了区域水环境治理与碳减排协同度/>，微分符号/>，区域污染灰水足迹总量/>，区域碳排放总量/>，流域水环境区域的基准年灰水足迹量/>，流域水环境区域的基准年碳排放量/>，城市户籍人口总数/>，其中，通过使用灰水足迹模型参数岭回归方程确定，还通过使用碳排放模型参数岭回归方程确定，根据区域水环境治理与碳减排协同度/>与以上各参数之间的相互关联关系构成了一种函数关系：

；/>

该公式能够实现对区域水环境治理与碳减排协同控制结果的协同度评估计算过程，从而提高了协同度评估计算公式的准确性和适用性。

其中，协同度评估计算公式中的和/>可根据灰水足迹模型参数岭回归方程以及碳排放模型参数岭回归方程进行确定：

；

。

本发明首先通过以城市户籍人口总数为例，使用预先设置的城市户籍人口总数控制措施对区域污染灰水足迹总量和区域碳排放总量进行协同控制，该预设的城市户籍人口总数控制措施能够充分考虑城市户籍人口对水环境和碳排放的影响，通过合理的调控手段实现对水环境治理与碳减排两者的协同控制，这有助于提高区域水环境和碳排放的治理效果，从而实现双重减排的目标。然后，通过基于灰水足迹模型参数岭回归方程和碳排放模型参数岭回归方程中的相应模型参数，并通过使用合适的协同度评估计算公式对区域水环境治理与碳减排协同控制结果进行深入评估，能够全面衡量水环境治理和碳减排措施之间的协同效果，为决策者提供客观的量化指标，这一协同度评估的计算精准性和全面性将为区域治理提供科学依据，可以更好地指导区域内的环境治理工作，使其更具针对性和实效性，为可持续发展提供支撑。

Claims (1)

1.一种基于STIRPAT模型的水环境治理与碳减排协同度评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：获取流域水环境区域的城市历年统计年鉴资料数据及关键断面水质长序列监测数据；对流域水环境区域进行水质评估计算，以得到流域水环境综合水质标识指数；根据流域水环境综合水质标识指数对流域水环境区域内不同的污染物进行水质级别分析，得到影响流域水环境质量的关键污染物类型；其中，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：获取流域水环境区域的城市历年统计年鉴资料数据及关键断面水质长序列监测数据；

步骤S12：利用综合水质标识指数评估计算公式对流域水环境区域进行水质评估计算，以得到流域水环境综合水质标识指数；其中，综合水质标识指数评估计算公式具体为：

；

式中，为流域水环境综合水质标识指数，/>为流域水环境区域内河流的综合水质类别，/>为流域水环境区域内综合水质在/>类水质变化区间中所处位置，/>为流域水环境区域内参与水质评价的水质指标中劣于水环境功能区目标的单项指标个数，/>为流域水环境区域内综合水质类别与水环境功能区目标的比较结果；

其中，所述综合水质标识指数评估计算公式中的相应参数的分析过程，包括以下步骤：

基于单因子评价法对流域水环境区域进行水质评价分析，以得到区域水质因子；

基于区域水质因子通过区域水质监测值与地表水环境质量标准对参数进行比较确定；其中，包括以下步骤：

基于区域水质因子通过以下计算公式对参数进行计算：

；

式中，为流域水环境区域内河流的综合水质类别，/>为流域水环境区域内综合水质在/>类水质变化区间中所处位置，/>为参与水质评价的区域水质因子个数，/>为区域水质因子个数度量参数，/>为第/>个区域水质因子的单项指数；

根据地表水环境质量标准对第个区域水质因子的单项指数/>进行分析确定，以得到溶解氧指数水质指标以及非溶解氧指数水质指标；

当流域水环境区域内河流的水质介于Ⅰ类水和Ⅴ类水之间时，则根据区域水质监测值与地表水环境质量标准进行比较确定参数，如果根据比较结果将流域水环境区域内河流的水质判别为Ⅰ类水，则/>；如果根据比较结果将流域水环境区域内河流的水质判别为Ⅱ类水，则/>，以此类推；根据第/>个区域水质因子的单项指数/>对参数/>进行评估计算；

其中，根据第个区域水质因子的单项指数/>对参数/>进行评估计算，包括：

确定第个区域水质因子的单项指数/>为非溶解氧指数水质指标时，根据以下计算公式并按照四舍五入原则取一位整数对参数/>进行评估计算：

；

式中，为流域水环境区域内综合水质在/>类水质变化区间中所处位置，/>为处于Ⅰ类水和Ⅴ类水之间第/>项非溶解氧指数水质指标的实测质量浓度，/>为处于Ⅰ类水和Ⅴ类水之间非溶解氧指数水质指标的项次度量参数，/>为处于Ⅰ类水和Ⅴ类水之间第/>项非溶解氧指数水质指标的第/>类水质浓度下限值，/>为处于Ⅰ类水和Ⅴ类水之间第/>项非溶解氧指数水质指标的第/>类水质浓度上限值；

确定第个区域水质因子的单项指数/>为溶解氧指数水质指标时，根据以下计算公式并按照四舍五入原则取一位整数对参数/>进行评估计算：

；

式中，为流域水环境区域内综合水质在/>类水质变化区间中所处位置，/>为溶解氧指数水质指标的实测质量浓度，/>为溶解氧指数水质指标参数，/>为处于Ⅰ类水和Ⅴ类水之间溶解氧指数水质指标的第/>类水质浓度下限值，/>为处于Ⅰ类水和Ⅴ类水之间溶解氧指数水质指标的第/>类水质浓度上限值；

当流域水环境区域内河流的水质劣于或等于Ⅴ类水上限时，根据第个区域水质因子的单项指数/>对参数/>进行评估计算；其中，包括以下步骤：

确定第个区域水质因子的单项指数/>为非溶解氧指数水质指标时，根据以下计算公式并按照四舍五入原则取小数点后一位对参数/>进行评估计算：

；

式中，为流域水环境区域内河流的综合水质类别，/>为流域水环境区域内综合水质在/>类水质变化区间中所处位置，/>为处于劣于或等于Ⅴ类水上限时第/>项非溶解氧指数水质指标的实测质量浓度，/>为处于劣于或等于Ⅴ类水上限时非溶解氧指数水质指标的项次度量参数，/>为处于劣于或等于Ⅴ类水上限时第/>项非溶解氧指数水质指标的第Ⅴ类水质浓度上限值；

确定第个区域水质因子的单项指数/>为溶解氧指数水质指标时，根据以下计算公式并按照四舍五入原则取小数点后一位对参数/>进行评估计算：

；

式中，为流域水环境区域内河流的综合水质类别，/>为流域水环境区域内综合水质在/>类水质变化区间中所处位置，/>为溶解氧指数水质指标的实测质量浓度，/>为溶解氧指数水质指标参数，/>为处于劣于或等于Ⅴ类水上限时溶解氧指数水质指标的第Ⅴ类水质浓度下限值，/>为计算公式修正系数；

对参数进行判断分析，如果/>，则说明流域水环境区域内参与水质评价的水质指标中均优于或达到水环境功能区目标；如果/>，则说明流域水环境区域内参与水质评价的水质指标中有一项指标劣于水环境功能区目标，以此类推；

根据参数与水环境功能区目标对参数/>进行判断分析，如果综合水质类别/>好于或达到水环境功能区目标，则/>；如果综合水质类别/>差于水环境功能区目标且参数/>不为0，则/>，其中，/>为水环境功能区目标；如果综合水质类别/>差于水环境功能区目标且参数/>为0，则/>；

步骤S13：根据流域水环境综合水质标识指数的整数位和小数点后第一位对流域水环境区域内不同的污染物进行水质级别分析，得到影响流域水环境质量的关键污染物类型；

步骤S2：对流域水环境区域内影响流域水环境质量的关键污染物类型进行灰水足迹划分计算，以得到点源污染灰水足迹量以及非点源污染灰水足迹量；对点源污染灰水足迹量以及非点源污染灰水足迹量进行集成计算，得到区域污染灰水足迹总量；其中，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：利用灰水足迹计算公式对流域水环境区域内影响流域水环境质量的关键污染物类型进行污染物灰水足迹计算，以得到污染物灰水足迹量；

其中，灰水足迹计算公式如下所示：

；

；

式中，为污染物灰水足迹量，/>为流域水环境区域内污染物负荷经陆面输移消减后进入水体的负荷量，/>为达到河流水质标准情况下的污染物最高浓度，/>为自然条件下区域污染物背景浓度，/>为入河损失系数，/>为污染物排放量；

步骤S22：通过区域产排污调研并系统梳理形成区域污染源排放清单，根据区域污染源排放清单对流域水环境区域内不同的污染物进行污染源划分分析，以得到流域水环境区域点源污染物负荷以及流域水环境区域非点源污染物负荷；

步骤S23：基于污染物灰水足迹量利用点源污染灰水足迹计算公式对流域水环境区域点源污染物负荷进行点源计算，以得到点源污染灰水足迹量；

其中，点源污染灰水足迹计算公式如下所示：

；

式中，为点源污染灰水足迹量，/>、/>、/>以及分别为工业、第三产业、城镇生活以及规模化畜禽养殖点源所产生的点源灰水足迹量；

其中，工业、第三产业、城镇生活以及规模化畜禽养殖点源所产生的点源灰水足迹量根据以下计算公式进行确定：

；

；

；

；

式中，、/>、/>、/>分别为工业点源、第三产业点源、城镇生活点源、规模化畜禽养殖点源的入河损失系数，/>、/>、/>、/>分别为工业点源、第三产业点源、城镇生活点源、规模化畜禽养殖点源的污染物排放量，/>为达到河流水质标准情况下的污染物最高浓度，/>为自然条件下区域污染物背景浓度；

步骤S24：基于污染物灰水足迹量利用非点源污染灰水足迹计算公式对流域水环境区域非点源污染物负荷进行非点源计算，以得到非点源污染灰水足迹量；

其中，非点源污染灰水足迹计算公式如下所示：

；

式中，为非点源污染灰水足迹量，/>、/>、/>以及/>分别为农村生活、种植业、水产养殖以及农村散养畜禽养殖非点源所产生的非点源灰水足迹量；

其中，农村生活、种植业、水产养殖以及农村散养畜禽养殖非点源所产生的非点源灰水足迹量根据以下计算公式进行确定：

；

；

；

；

式中，、/>、/>、/>分别为农村生活、种植业、水产养殖以及农村散养畜禽养殖非点源污染的入河损失系数，/>、/>、/>、/>分别为农村生活、种植业、水产养殖以及农村散养畜禽养殖非点源污染的污染物排放量，/>为达到河流水质标准情况下的污染物最高浓度，/>为自然条件下区域污染物背景浓度；

步骤S25：利用区域灰水足迹集成计算公式对点源污染灰水足迹量以及非点源污染灰水足迹量进行集成计算，得到区域污染灰水足迹总量；

其中，区域灰水足迹集成计算公式如下所示：

；

式中，为区域污染灰水足迹总量，/>为点源污染灰水足迹量，/>为非点源污染灰水足迹量；

步骤S3：对流域水环境区域进行环境驱动影响分析，以得到区域人类活动环境驱动因子，其中区域人类活动环境驱动因子包括人口规模驱动因子、经济发展驱动因子以及技术水平驱动因子；对区域污染灰水足迹总量以及区域人类活动环境驱动因子进行模型构建，以构建得到基于STIRPAT模型的区域灰水足迹模拟模型；通过城市历年统计年鉴资料数据利用岭回归方法对基于STIRPAT模型的区域灰水足迹模拟模型进行模型参数确定，以得到区域灰水足迹模型参数；根据区域灰水足迹模型参数建立灰水足迹模型参数岭回归方程；其中，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：对流域水环境区域进行环境驱动影响分析，以得到区域人类活动环境驱动因子，其中区域人类活动环境驱动因子包括人口规模驱动因子、经济发展驱动因子以及技术水平驱动因子；

步骤S32： 通过以下STIRPAT模型表达式对区域污染灰水足迹总量以及区域人类活动环境驱动因子进行模型构建，以构建得到基于STIRPAT模型的区域灰水足迹模拟模型；

；

式中，为区域污染灰水足迹总量，/>为人口规模驱动因子，/>为经济发展驱动因子，为技术水平驱动因子，/>为区域灰水足迹模拟模型调整系数，/>为区域灰水足迹模拟模型的人口规模弹性系数，/>为区域灰水足迹模拟模型的经济发展弹性系数，/>为区域灰水足迹模拟模型的技术水平弹性系数，/>为区域灰水足迹模拟模型误差参数；

步骤S33：通过对区域灰水足迹模拟模型的STIRPAT模型表达式等号两边进行对数化处理，以得到灰水足迹模型对数表达式：

；

步骤S34：根据灰水足迹模型对数表达式的对数特性对区域人类活动环境驱动因子进行分解处理，以得到区域环境驱动因子分解参数，其中区域环境驱动因子分解参数包括人口规模驱动因子分解得到的城市户籍人口总数以及非农业人口所占比重，经济发展驱动因子分解得到的人均GDP、城镇居民消费占比以及城乡消费水平对比指数，技术水平驱动因子分解得到的第二产业GDP占比值、第三产业GDP占比值以及单位GDP能耗值；

步骤S35：通过区域环境驱动因子分解参数对区域灰水足迹模拟模型的STIRPAT模型表达式进行模型扩展，以得到区域灰水足迹模拟扩展模型；

其中，经过模型扩展并进行对数化处理后的STIRPAT模型表达式分别为：

；

；

式中，为区域污染灰水足迹总量，/>为区域灰水足迹模拟模型调整系数，/>为城市户籍人口总数，/>为区域灰水足迹模拟扩展模型的城市户籍人口总数弹性系数，/>为非农业人口所占比重，/>为区域灰水足迹模拟扩展模型的非农业人口所占比重弹性系数，/>为人均GDP，/>为区域灰水足迹模拟扩展模型的人均GDP弹性系数，/>为城镇居民消费占比，/>为区域灰水足迹模拟扩展模型的城镇居民消费占比弹性系数，/>为城乡消费水平对比指数，/>为区域灰水足迹模拟扩展模型的城乡消费水平对比指数弹性系数，/>为第二产业GDP占比值，为区域灰水足迹模拟扩展模型的第二产业GDP占比值弹性系数，/>为第三产业GDP占比值，为区域灰水足迹模拟扩展模型的第三产业GDP占比值弹性系数，/>为单位GDP能耗值，/>为区域灰水足迹模拟扩展模型的单位GDP能耗值弹性系数，/>为区域灰水足迹模拟模型误差参数；

步骤S36：通过城市历年统计年鉴资料数据利用岭回归方法对区域灰水足迹模拟扩展模型进行模型参数确定，以得到区域灰水足迹模型参数；根据区域灰水足迹模型参数建立灰水足迹模型参数岭回归方程；

步骤S4：基于IPCC温室气体排放清单指南方法对流域水环境区域内的碳排放量进行估算，以得到区域碳排放总量；

其中，通过以下碳排放计算公式对流域水环境区域内的碳排放量进行估算：

；

式中，为区域碳排放总量，/>为流域水环境区域内能源类型的数量，/>为流域水环境区域内第/>类能源的终端消费量，/>为流域水环境区域内第/>类能源的碳排放系数；

步骤S5：对区域碳排放总量以及区域人类活动环境驱动因子进行模型构建，以构建得到基于STIRPAT模型的区域碳排放量模拟模型；通过城市历年统计年鉴资料数据利用岭回归方法对基于STIRPAT模型的区域碳排放量模拟模型进行模型参数确定，以得到区域碳排放量模型参数；根据区域碳排放量模型参数建立碳排放模型参数岭回归方程；其中，步骤S5包括以下步骤：

步骤S51：通过以下STIRPAT模型表达式对区域碳排放总量以及区域人类活动环境驱动因子进行模型构建，以构建得到基于STIRPAT模型的区域碳排放量模拟模型；

；

式中，为区域碳排放总量，/>为人口规模驱动因子，/>为经济发展驱动因子，/>为技术水平驱动因子，/>为区域碳排放量模拟模型调整系数，/>为区域碳排放量模拟模型的人口规模弹性系数，/>为区域碳排放量模拟模型的经济发展弹性系数，/>为区域碳排放量模拟模型的技术水平弹性系数，/>为区域碳排放量模拟模型误差参数；

步骤S52：通过对区域碳排放量模拟模型的STIRPAT模型表达式等号两边进行对数化处理，以得到碳排放量模型对数表达式：

；

步骤S53：根据碳排放量模型对数表达式的对数特性对区域人类活动环境驱动因子进行分解处理，以得到区域环境驱动因子分解参数，其中区域环境驱动因子分解参数包括人口规模驱动因子分解得到的城市户籍人口总数以及非农业人口所占比重，经济发展驱动因子分解得到的人均GDP、城镇居民消费占比以及城乡消费水平对比指数，技术水平驱动因子分解得到的第二产业GDP占比值、第三产业GDP占比值以及单位GDP能耗值；

步骤S54：通过区域环境驱动因子分解参数对区域碳排放量模拟模型的STIRPAT模型表达式进行模型扩展，以得到区域碳排放量模拟扩展模型；

其中，经过模型扩展并进行对数化处理后的STIRPAT模型表达式分别为：

；

；

式中，为区域碳排放总量，/>为区域碳排放量模拟模型调整系数，/>为城市户籍人口总数，/>为区域碳排放量模拟扩展模型的城市户籍人口总数弹性系数，/>为非农业人口所占比重，/>为区域碳排放量模拟扩展模型的非农业人口所占比重弹性系数，/>为人均GDP，/>为区域碳排放量模拟扩展模型的人均GDP弹性系数，/>为城镇居民消费占比，/>为区域碳排放量模拟扩展模型的城镇居民消费占比弹性系数，/>为城乡消费水平对比指数，/>为区域碳排放量模拟扩展模型的城乡消费水平对比指数弹性系数，/>为第二产业GDP占比值，/>为区域碳排放量模拟扩展模型的第二产业GDP占比值弹性系数，/>为第三产业GDP占比值，/>为区域碳排放量模拟扩展模型的第三产业GDP占比值弹性系数，/>为单位GDP能耗值，/>为区域碳排放量模拟扩展模型的单位GDP能耗值弹性系数，/>为区域碳排放量模拟模型误差参数；

步骤S55：通过城市历年统计年鉴资料数据利用岭回归方法对区域碳排放量模拟扩展模型进行模型参数确定，以得到区域碳排放量模型参数；根据区域碳排放量模型参数建立碳排放模型参数岭回归方程；

步骤S6：基于灰水足迹模型参数岭回归方程以及碳排放模型参数岭回归方程对区域污染灰水足迹总量以及区域碳排放总量进行协同度评估计算，以得到区域水环境治理与碳减排协同度；其中，步骤S6包括以下步骤：

步骤S61：通过预设的城市户籍人口总数控制措施对区域污染灰水足迹总量以及区域碳排放总量进行协同控制，以得到区域水环境治理与碳减排协同控制结果；

步骤S62：基于灰水足迹模型参数岭回归方程以及碳排放模型参数岭回归方程利用协同度评估计算公式对区域水环境治理与碳减排协同控制结果进行协同度评估计算，以得到区域水环境治理与碳减排协同度；

其中，协同度评估计算公式如下所示：

；

式中，为区域水环境治理与碳减排协同度，/>为微分符号，/>为区域污染灰水足迹总量，/>为区域碳排放总量，/>为流域水环境区域的基准年灰水足迹量，/>为流域水环境区域的基准年碳排放量，/>为城市户籍人口总数；

其中，协同度评估计算公式中的和/>可根据灰水足迹模型参数岭回归方程以及碳排放模型参数岭回归方程进行确定：

；

。