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涛朱
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1 第 33 卷第 2 期环境科学学报 Acta Scientiae Circumstantiae 2013 年 2 月 Vol. 33,No. 2 Feb., 2013 施开放,刁承泰,孙秀锋基于熵权可拓决策模型的重庆三峡库区水土资源承载力评价[ J]. 环境科学学报,33(2) : Shi K F, Diao C T,Sun X F Evaluation of soil-water resources carrying capacity based on entropy weight extension decision model in the Three Gorges Reservoir Region of Chongqing[ J]. Acta Scientiae Circumstantiae,33(2) : 基于熵权可拓决策模型的重庆三峡库区水土资源承载力评价施开放1,刁承泰1,2,3,,孙秀锋1,4 1. 西南大学地理科学学院,重庆三峡库区生态环境教育部重点实验室( 西南大学),重庆西南大学三峡库区经济社会研究中心( 西南大学),重庆西南大学园艺园林学院,重庆收稿日期: 修回日期: 录用日期: 摘要:针对目前水土资源承载力评价中存在的信息屏蔽和主观性问题,以重庆三峡库区为例,在构建区域水土资源承载力评价指标体系的基础上,结合可拓学和熵权理论,对其水土资源承载力进行定量评价. 结果表明:重庆三峡库区水土资源承载力超载区及向超载转化区包括渝中区大渡口区等 6 个区县,占库区总区县个数的 % ;满载区及向满载转化区包括北碚区渝北区和巴南区 3 个区县,占库区总区县个数的 13 64% ;承载平衡区及向承载平衡转化区包括万州区涪陵区等 7 个区县,占库区总区县个数的 % ;可盈余承载及向可盈余承载转化区包括巫山县巫溪县等 6 个区县,占库区总区县个数的 %. 单指标评价结果表明,重庆三峡库区水土资源承载力主要影响因子是人均水资源量废水排放率人均耕地面积等. 研究结果对于促进重庆三峡库区水土资源开发利用,并为类似地区的水土资源承载力评价提供了一种新方法. 关键词:水土资源;承载力;可拓决策;信息熵;重庆三峡库区文章编号: (2013) 中图分类号:X32 文献标识码:A Evaluation of soil-water resources carrying capacity based on entropy weight extension decision model in the Three Gorges Reservoir Region of Chongqing SHI Kaifang1, DIAO Chengtai1,2,3,, SUN Xiufeng1,4 1. College of Geographical Sciences, Southwest University, Chongqing Key Laboratory of Eco-environments in Three Gorges Reservior Region, Ministry of Education, Southwest University, Chongqing Institute of Economics and Society in Three Gorges Reservoir Area, Southwest University, Chongqing College of Horticulture and Landscape Architecture, Southwest University, Chongqing Received 16 April 2012; received in revised form 10 May 2012; accepted 13 June 2012 Abstract: Focusing on the problems of method, information shield and subjectivity of the evaluation of soil-water resources carrying capacity, this paper evaluated soil-water resources carrying capacity of the Three Gorges Reservoir Region of Chongqing with the theory of entropy weight and extension decision model. The entropy weight extension decision model includes building system of assessing factors, setting up field of the factors for classifying soil-water resources carrying capacity, constructing entropy weight extension decision model, etc. The results showed that six districts in the southwest Chongqing were overloading or in a overloading trend, 3 districts were full-load or in a full-load trend, 7 districts were balancing-load or in a balancing-load trend, and 6 districts were coordinating-load or in a coordinating-load trend. The study results illustrated that the influencing factors of soil-water resources carrying capacity included the amount of water resource per capita, the rate of waste water discharge, cultivated land per capita, etc. The study is helpful in promoting the exploitation and utilization of regional soil-water resources in the Three Gorges Reservoir Region of Chongqing, and provides a new soilwater resource carrying capacity evaluation method that can be used in other areas similar to Chongqing. Keywords: soil-water resources; carrying capacity; extension; entropy weight method; the Three Gorges Reservoir Region of Chongqing 基金项目: 中央高校基本科研业务费专项资金( No. XDJK2011C025) ;贵州省科学技术基金( No ) Supported by the Fundamental Research Funds for the Central Universities ( No. XDJK2011C025) and the Guizhou Science and Technology Contract ( No ) 作者简介: 施开放(1986 ),男, shikf1986@ 126. com; 通讯作者( 责任作者), diaoct@ swu. edu. cn Biography: SHI Kaifang(1986 ), male, shikf1986@ 126. com; Corresponding author, diaoct@ swu. edu. cn

2 610 环境科学学报 33 卷 1 引言 (Introduction) 水土资源作为社会经济发展的基础资源, 对区域的可持续发展起着重要的作用 ( 任守德等, 2010). 随着社会经济的发展, 人类对水土资源过度开发利用, 水土环境日益恶化, 所以全面认识区域水土资源供需矛盾, 积极进行水土资源承载力研究已成为水土资源持续利用的迫切要求 ( 南彩燕等, 2012). 水土资源承载力是指区域水土复合承载系统中资源和环境系统的供容能力, 及其可持续的社会经济活动强度和一定数量人口的与当前社会发展状况相适应的生活质量 ( 邓红霞等,2006). 近年来, 学术界对水土资源承载力的研究较多, 主要研究方法有 :RAGA PPPCA 模型法 ( 任守德等,2011) GLP 模型法 ( 王丽霞等,2011) 模糊综合评价法 ( 南彩燕等,2011) 系统动力学法 ( 陈兴鹏等,2002) 等, 这些探索无疑会对水土资源承载力的研究起到一定推动作用, 但这些研究方法存在的不足在于 :1 大多数研究的评价方法可以评价出研究对象相对应的等级, 但不能描述出研究对象向某个等级转化的中间状态 ( 罗文斌等,2009);2 大多数研究是将分散的信息通过模型集合, 通过计算综合分值来评价研究对象的综合水平, 容易遗漏单个指标之间的一些评价信息 ( 黄辉玲等,1994);3 大多数研究的评价指标权重确定带有一定的主观性和随意性, 较难反应水土资源承载力安全等级状态. 为了克服现有评价方法的不足, 本文运用熵权可拓决策分析法对重庆三峡库区进行水土资源承载力评价. 重庆三峡库区位于长江流域生态屏障的咽喉地带, 同时又是中国最具有全球保护意义的生物多样性区域之一, 其水土环境的优劣不仅直接关系到长江上游生态屏障的建设, 更关系到三峡水库的水土资源安全, 并对区域的可持续发展产生影响. 目前, 对重庆三峡库区的研究主要集中在土地生态安全评价 ( 张军以等,2011; 刘晓等,2012) 生态系统健康评价 ( 李建国等,2010) 森林水土保持服务功能价值研究 ( 左太安等,2009) 水土流失特征及类型区划分研究 ( 李月臣等,2009) 等方面, 但对其水土资源承载力评价研究较少. 因此, 本文以重庆三峡库区为例, 对其进行水土资源承载力评价, 目的在于摸清该区域的水土资源承载力状况, 为制定有效的保护措施和提高水土环境质量提供科学依据. 2 熵权可拓决策模型构建 (Development of entropy weight extension decision model) 2. 1 可拓学原理可拓学建立了以物元事元和关系元为基本元的形式化描述体系, 它可以简洁地表示客观世界中的物事和关系 ( 罗文斌等,2009). 定义 1: 把物 M 及特征向量 c 和特征量值 x 构成的有序三元组 R =(M,c,x) 作为描述物的基本单元, 称为一维物元. 如果特征量值 x 具有模糊性, 则称其为一维模糊物元. 定义 2: 如果物 M 有 n 个特征向量 c 1,c 2,, c n 及其对应的量值 x 1,x 2,,x n, 则称 R 为 n 维模糊物元, 即 : M c 1 x 1 c R = (M,c,x)= 2 x 2 (1) c n x n 2. 2 信息熵理论水土资源承载力评价离不开指标权重的确定, 权重确定方法的客观与否直接关系到评价结果的好坏. 目前确定指标权重的方法主要有层次分析法 ( 曹银贵等,2010) 特尔菲法 ( 何腾兵等,2012) 信息熵法 ( 施开放等,2012). 因此, 为了提高指标权重确定的客观性, 本文采用信息熵法确定各项指标权重. 按照熵的思想, 人们能够根据决策中获取信息的数量和质量, 提高决策的精度和可靠性, 熵在应用于不同决策过程中的评价或案例的效果评价时是一个很理想的尺度 ( 雷勋平等,2012). 其基本原理就是某项指标的值变异程度越大, 信息熵越小, 该指标提供的信息量就越大, 相应指标权重就越大, 反之则越小. 具体计算过程如下 :1 评价指标值矩阵标准化, 设有 m 个指标,n 个评价单元得到原始指标值矩阵如式 (2) 所示, 通过标准化可得出 :R = (e li ) mn ;2 计算参评指标熵值, 通过公式 (3) 计算第 l (l = 1,2,...,m ) 项参评指标的熵值 H(x l ), 其中, p il 为标准化后所得值, 同时为计算方便, 通常令调剂系数 T = 1 / lnn > 0;3 计算指标差异系数, 第 l 项参评指标差异系数 h l 的计算如式 (4) 所示 ;4 利用公式 (5) 确定参评指标权重系数 d l. X = x 11 x 1n x m1 x mn (2)

3 2 期施开放等 : 基于熵权可拓决策模型的重庆三峡库区水土资源承载力评价 H(x l )= - T n p il lnp il (3) i = 1 h l = 1 - H(x l ) (4) d l = h l / m h l (5) l = 经典域节域的确定结合可拓学理论, 水土资源承载力评价的经典域物元矩阵可表示为 R o j =(M o j,c i,x o ), 其中,R o j 为水土资源承载力经典域物元,M o j 为所划分水土资源承载力的第 j 个评价等级,j = (1,2,... n),c i 为第 i 个评价指标, 并用 (u o ji,v o ji ) 表示对应评价等级 j 的量值范围, 即经典域. 同样地, 水土资源承载力评价的节域物元矩阵可表示为 R p =(M p,c i,x p i ), 其中,R p 为节域物元,X p i 为节域物元对应于 i 特征 c i 的量值范围 (u p i,v p i ). 相应的经典域复合物元矩阵和节域物元矩阵可表示为 : R oj = (M oj,c i,x o )= R p = M oj c 1 (u oj1,v oj1 ) c 2 (u oj2,v oj2 ) M p c 1 (u p1,v p1 ) c 2 (u p2,v p2 ) c n (u pn v pn ) c n (u ojn,v ojn ) (6) (7) 2. 4 关联函数和关联度的确定水土资源承载力评价指标关联函数 K(S i ) 的定义为 : K(S i )= { S S o o - p(s,s o ) S o p(s,s o ) p(s,s p )- p(s,s o ) S S (8) 其中, p(s,s o )= S (u o + v o ) (v o - u o ) { p(s,s p )= S (u p + v p ) (v p - u p ) (9) 式中,p(S,S o ) 为点 S 与对应特征向量的有限区间 ( 即 S o =[u o,v o ]) 的距离,p(S,S p ) 为点 S 对应于特征向量节域的有限区间 ( 即 S p = [u p,v p ]) 的距离 ;S S o S p 分别为水土资源承载力物元的量值经典域物元的量值范围和节域物元的量值范围综合关联度的计算及评价等级的确定评价对象 M S 关于等级 j 的综合关联度 K j (M S ) 为 : K j (M S )= n 611 w i K j (S i ) (10) i = 1 式中,w i 为水土资源承载力各评价指标的权重. K j (M S ) 为评价对象 M S 关于等级 j 的综合关联度,K j (S i ) 为评价对象 M S 关于等级 j 的单指标 i 关联度,i =(1,2,... m). 若 K ji = max[k j (S i )],j = 1,2,... n, 则评价对象第 i 指标处于水土资源承载力标准等级 j 级 ; 若 K js = max[k j (M s )],j = 1,2,... n, 则评价对象 M S 处于水土资源承载力等级 j 级. 若 K (S) 值越大说明该评价对象 ( 评价指标 ) 在相对应的等级中越稳定 ;K(S) 值越小说明该评价对象 ( 评价指标 ) 有向次于该等级 K(S) 值的等级转化的趋势,K (S) 值越接近, 转化的可能性就越大 ; 如果该等级中的所有 K(S) 值均为负值, 说明该评价对象 ( 评价指标 ) 质量在标准等级之外, 并且向最大 K(S) 值对应的等级转化. 3 重庆三峡库区水土资源承载力评价 (Evaluation of soil water resources carrying capacity in the Three Gorges Reservoir Region of Chongqing) 3. 1 研究区概况重庆三峡库区位于长江上游末端, 东起巫山县, 西至江津区, 南起武隆县, 北至开县, 地理范围在北纬 ~ 东经 ~ 之间. 东南东北与鄂西交界, 西南与川黔接壤, 西北与川陕相邻. 重庆三峡库区包括渝中区万州区涪陵区等 22 个区县 ( 自治县市 ), 幅员面积 km 2, 其下辖有 260 个乡 333 个镇年末总人口为万人, 其中, 农业人口万人, 人均地区生产总值为万元, 人均耕地 hm 2 (1. 18 亩人 - 1), 人地矛盾突出. 重庆三峡库区位于我国地形第二级台阶上的鄂西山地和川东平行岭谷区. 主要土壤类型有水稻土黄壤石灰土紫色土等, 其中, 紫色土是库区分布面积最广的土壤类型, 总面积约为 km 2, 约占库区土地总面积的 36%. 库区江河纵横, 长江干流自西向东横穿重庆三峡库区, 全长约 km, 北有嘉陵江南有乌江汇入, 形成不对称的向心的网状水系. 全区地处中纬度, 属湿润亚热带季风气候, 多年平均气温 15 ~ 18, 多年平均降雨量为 mm, 表现出明显的年季变化数据来源本文原始数据主要来源于 2010 年重庆市统

4 612 环境科学学报 33 卷计年鉴 2010 年重庆市国民经济和社会发展统计公报,2010 年重庆市水资源公报及重庆国土资源和房屋管理局和水利局的部分资料重庆三峡库区水土资源承载力评价指标体系构建根据水土资源承载力的概念, 并基于重庆三峡库区水土资源条件和社会经济发展特点, 依据指标 Table 1 表 1 水土资源承载力评价指标及权重 Evaluation index system and weight of soil-water resources carrying capacity 目标层指标层权重水土资源 c 1 人均水资源量 (m 3 - 人 1 ) 承载力 c 2 废水排放率 c 3 城镇化率 c 4 人均 GDP( 万元人 1 ) c 5 单位面积耕地化肥施用量 (kg hm - 2 ) c 6 单位面积耕地农药施用量 (kg hm - 2 ) c 7 人均耕地面积 (hm 2 - 人 1 ) c 8 人均粮食产量 (kg 人 1 ) c 9 森林覆盖率 c 10 岩溶地貌比重 c 11 人口自然增长率 c 12 人口密度 ( 人 hm - 2 ) 选取的 SMART 原则 ( 宰松梅等,2011); 同时, 充分考虑区域水土资源承载力各评价因子的复杂关系, 借鉴国内相关研究成果 ( 南彩燕等,2011), 重点选取与水土资源承载力 ( 目标层 A) 密切相关的人均水资源量人均耕地面积岩溶地貌比重人口自然增长率人均 GDP 及单位耕地面积农用化肥施用量等 12 项指标构建水土资源承载力评价指标体系, 并结合各指标量值, 利用上述指标权重的计算方法确定各指标权重, 具体如表 1 所示重庆三峡库区水土资源承载力评价经典域和节域的确定根据重庆三峡库区自身的水土资源条件社会经济发展特点及水土资源承载力的可拓性, 将其水土资源承载力定性地划分为 4 个等级 : 超载 ( Ⅰ 级 ) 满载( Ⅱ 级 ) 承载平衡( Ⅲ 级 ) 可盈余承载 (Ⅳ 级 ). 由于目前水土资源承载力评价指标没有可以参考的分级标准, 本研究中评价经典域标准值的确定主要采用问卷调查法专家评价法及国家环保总局制定的生态县生态市生态省建设指标 ( 试行 ) 和重庆市平均水平作为参考标准. 依据上述原则, 建立水土资源承载力评价的经典域复合物元矩阵和节域矩阵, 具体如下 : R oj = 超载满载承载平衡可盈余承载 c 1 (10,11000) c 1 (10,500) (500,900) (900,1500) (1500,11000) c 2 (54,100) c 2 (90,100) (80,90) (70,80) (54,70) c 3 (21,100) c 3 (100,75) (75,60) (60,30) (30,21) c 4 (0. 71,6. 55) c 4 (6. 55,4. 50) (4. 50,3. 00) (3. 00,1. 25) (1. 25,0. 71) c 5 (0,800) c 5 (800,3500) (500,380) (380,250) (250,0) c 6 (0,46) c 6 (46,30) (30,20) (20,10) (10,0) R p = c 7 (1,0. 11) c 7 (0,0. 04) (0. 04,0. 07) (0. 07,0. 09) (0. 09,0. 11) c 8 (0,480) c 8 (0,70) (70,150) (150,360) (360,480) c 9 (0,54) c 9 (0,14) (14,23) (23,36) (36,54) c 10 (0,39) c 10 (39,20) (20,7) (7,2) (2,0) c 11 ( - 18,31) c 11 (31,10) (10,6) (6,3) (3, - 18) c 12 (100,26000) c 12 (26000,1500) (1500,800) (800,350) (350,100) 3. 5 重庆三峡库区水土资源承载力评价结果分析的评价等级的关联度分别为 :K ( c 1 ) 1 = 依据本研究所获得的资料 ( 表 2), 根据公式 K(c 1 ) 2 = K ( c 1 ) 3 = K ( c 1 ) 4 = (8) 和 (9) 计算出水土资源承载力评价指标关联度. 由于重庆三峡库区现辖区县较多, 这里就以北碚区为例介绍各参数表示的意义. 将北碚区的人均水资 , 可以判定北碚区人均水资源量指标属于 Ⅱ 级. 同理, 可以判定北碚区出其他指标的相关数值及其他区县的相关指标的数值, 具体如表 3 所示. 源量 (x 1 = ) 代入相应的公式后, 得出其相应

5 表 2 重庆三峡库区水土资源承载力评价原始数据 (2010 年 ) Table 2 Original data of soil-water resources carrying capacity (2010) 区 ( 县 ) c 1 / (m 3 - 人 1 ) c c 2 c / ( 万元人 1 ) c 5 / (kg hm - 2 ) c 6 / (kg hm - 2 ) c 7 / (hm 2 - 人 1 ) c 8 - / (kg 人 1 ) c 9 c 10 c 11 c 12 / ( 人 hm - 2 ) 万州区 % % % % 涪陵区 % % % 1. 20% 6. 23% 渝中区 % 100% % 大渡口区 % 100% % % 江北区 % 100% % % 沙坪坝区 % 100% % % 九龙坡区 % 100% % % 南岸区 % 100% % % 北碚区 % % % % 渝北区 % % % % 巴南区 % % % % 长寿区 % % % % 江津区 % % % % 丰都县 % % % % 武隆县 % % % % 1. 61% 忠县 % % % % 开县 % % % % % 云阳县 % % % 3. 00% 4. 66% 奉节县 % % % 7. 00% % 巫山县 % % % % 9. 96% 巫溪县 % % % % 2. 25% 石柱县 % % % 1. 60% %

6 614 环境科学学报 33 卷表 3 重庆三峡库区各区县水土资源承载力评价指标关联度等级 Table 3 Relevancy of soil-water resources carrying capacity indicators in TGP reservoir area of Chongqing 等级区 ( 县 ) c 1 c 2 c 3 c 4 c 5 c 6 c 7 c 8 c 9 c 10 c 11 c 12 万州区 Ⅲ Ⅳ Ⅲ Ⅲ Ⅲ Ⅳ Ⅱ Ⅲ Ⅱ Ⅳ Ⅰ Ⅲ 涪陵区 Ⅲ Ⅱ Ⅲ Ⅱ Ⅱ Ⅲ Ⅲ Ⅱ Ⅱ Ⅲ Ⅲ Ⅲ 渝中区 Ⅰ Ⅳ Ⅰ Ⅰ Ⅳ Ⅳ Ⅰ Ⅰ Ⅰ Ⅳ Ⅰ Ⅰ 大渡口区 Ⅰ Ⅰ Ⅰ Ⅰ Ⅱ Ⅰ Ⅰ Ⅰ Ⅰ Ⅳ Ⅳ Ⅰ 江北区 Ⅰ Ⅳ Ⅰ Ⅲ Ⅰ Ⅲ Ⅰ Ⅰ Ⅰ Ⅳ Ⅳ Ⅰ 沙坪坝区 Ⅰ Ⅰ Ⅰ Ⅲ Ⅰ Ⅲ Ⅰ Ⅰ Ⅰ Ⅳ Ⅲ Ⅰ 九龙坡区 Ⅰ Ⅱ Ⅰ Ⅲ Ⅱ Ⅱ Ⅰ Ⅰ Ⅰ Ⅳ Ⅲ Ⅰ 南岸区 Ⅰ Ⅰ Ⅰ Ⅲ Ⅰ Ⅲ Ⅰ Ⅰ Ⅰ Ⅳ Ⅳ Ⅰ 北碚区 Ⅱ Ⅰ Ⅱ Ⅱ Ⅱ Ⅲ Ⅰ Ⅱ Ⅱ Ⅳ Ⅰ Ⅱ 渝北区 Ⅲ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅲ Ⅳ Ⅰ Ⅱ Ⅱ Ⅳ Ⅳ Ⅲ 巴南区 Ⅱ Ⅰ Ⅱ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅱ Ⅳ Ⅱ Ⅳ Ⅱ Ⅲ 长寿区 Ⅱ Ⅲ Ⅲ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅱ Ⅳ Ⅱ Ⅳ Ⅰ Ⅲ 江津区 Ⅱ Ⅰ Ⅲ Ⅱ Ⅲ Ⅲ Ⅱ Ⅳ Ⅱ Ⅳ Ⅱ Ⅲ 丰都县 Ⅲ Ⅰ Ⅲ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅲ Ⅳ Ⅳ Ⅳ Ⅰ Ⅳ 武隆县 Ⅳ Ⅱ Ⅲ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅳ Ⅳ Ⅳ Ⅱ Ⅰ Ⅳ 忠县 Ⅱ Ⅰ Ⅲ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅲ Ⅳ Ⅲ Ⅳ Ⅳ Ⅲ 开县 Ⅳ Ⅰ Ⅲ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅲ Ⅲ Ⅲ Ⅱ Ⅳ Ⅲ 云阳县 Ⅳ Ⅰ Ⅳ Ⅳ Ⅲ Ⅳ Ⅲ Ⅲ Ⅲ Ⅲ Ⅲ Ⅲ 奉节县 Ⅳ Ⅰ Ⅳ Ⅱ Ⅲ Ⅲ Ⅲ Ⅳ Ⅳ Ⅲ Ⅳ Ⅳ 巫山县 Ⅳ Ⅰ Ⅳ Ⅳ Ⅲ Ⅳ Ⅳ Ⅲ Ⅳ Ⅰ Ⅲ Ⅳ 巫溪县 Ⅳ Ⅰ Ⅳ Ⅳ Ⅱ Ⅳ Ⅳ Ⅲ Ⅳ Ⅰ Ⅰ Ⅳ 石柱县 Ⅳ Ⅱ Ⅳ Ⅳ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅳ Ⅳ Ⅳ Ⅳ Ⅳ 由上述式 (2) ~ (5) 计算出重庆三峡库区水土资源承载力评价各指标的熵权, 将已计算出的各个区县的各个指标对应等级的关联度量值和其对应的权重输入式 (10), 从而求出重庆三峡库区 22 个区县的水土资源承载力综合关联度, 并判定出其相对应的水土资源承载力等级. 在这里同样以北碚区为例, 得出其 K 1 = K 2 = K 3 = K 4 = , 可以判定出北碚区水土资源承载力等级处于满载阶段. 同理, 可以计算出重庆三峡库区其他 22 个区县的水土资源承载力等级 ( 表 4). 从水土资源承载力指标权重来看, 人均水资源量废污水排放率人口密度及单位面积耕地化肥施用量是重庆三峡库区水土资源承载力差异的主要影响因子. 但各个区县的水土资源承载力的限制因子不尽相同 ( 表 2). 由各个区县水土资源承载力高级和次高级的综合关联度之间的差距可以看出 : 渝中区大渡口区江北区沙坪坝区九龙坡区及南岸区的水土资源承载力的主要限制因子为 c 1 c 3 c 7 c 8 c 12 ; 云阳县奉节县巫山县巫溪县及石柱县为 c 4 c 8, 且如果没有权重较大的因子干扰, 这些区表 4 重庆三峡库区 22 个区县水土资源承载力比较 Table 4 Comparison of the soil-water resources carrying capacity of 22 districts in TGP reservoir area of Chongqing 区 ( 县 ) 综合关联度 Ⅰ 级 Ⅱ 级 Ⅲ 级 Ⅳ 级等级万州区 Ⅲ 级涪陵区向 Ⅲ 级转化渝中区 Ⅰ 级大渡口区 Ⅰ 级江北区 Ⅰ 级沙坪坝区向 Ⅰ 级转化九龙坡区向 Ⅰ 级转化南岸区向 Ⅰ 级转化北碚区 Ⅱ 级渝北区 Ⅱ 级巴南区向 Ⅱ 级转化长寿区向 Ⅲ 级转化江津区 Ⅲ 级丰都县向 Ⅲ 级转化武隆县向 Ⅲ 级转化忠县 Ⅲ 级开县 Ⅳ 级云阳县 Ⅳ 级奉节县 Ⅳ 级巫山县向 Ⅳ 级转化巫溪县向 Ⅳ 级转化石柱县向 Ⅳ 级转化

7 2 期施开放等 : 基于熵权可拓决策模型的重庆三峡库区水土资源承载力评价 615 县在各自的水土资源承载力级别将长期处于稳定状态 ; 万州区北碚区渝北区长寿区忠县的主要限制因子为 c 1 c 10, 其最高 K 值与次高 K 值之间差距较小, 控制废物水排放率加强岩溶地区的水土流失治理, 可以有效提高其水土资源承载力 ; 北碚区渝北区涪陵区万州区巴南区长寿区和江津区主要限制因子为 c 1 c 2, 在人均水资源量短时间无法改善的情况下, 其他因子改善很难使水土资源承载力得到明显的提高 ; 丰都县武隆县开县及忠县的主要限制因子是 c 2 c 10. 从表 3 可以看出, 重庆三峡库区 22 个区县水土资源承载力等级各不相同. 渝中区江北区等区县的水土资源承载力为超载, 沙坪坝九龙坡等区县为向超载转化, 北碚区和渝北区为满载, 巴南区为向满载转化, 涪陵区万州区等区县为承载基本平衡, 丰都县武隆县等区县为向承载基本平衡转化, 云阳县开县和奉节县为可盈余承载, 巫山县巫溪县及石柱县为向可盈余承载转化. 下面分析不同分级区域的具体特征. 1) 超载区向超载转化区, 包括渝中区江北区大渡口区沙坪坝区九龙坡区南岸区 6 个区县, 占库区总区县个数的 %. 这些区县水土资源承载力已经处于超载或向超载转化阶段, 这主要是由于这 6 个区县是主城区所在地, 人口密度大, 人均水资源量较少 ( m 3 - 人 1 ), 人均耕地极少且单位面积耕地化肥和农药施用率在所有区县当中都是最高的, 工业发达, 废污水排放率非常高, 人均用水量大, 继续发展下去, 势必会对这些区县的经济发展产生消极的影响. 2) 满载区向满载转化区, 包括北碚区渝北区和巴南区 3 个区县, 占库区总区县个数的 %. 这 3 个区县为城乡交错地带, 碳酸盐溶出量较少, 人均水资源量适中 ( m 3 - 人 1 ), 人均 GDP 城市化水平及废污水排放率不低. 随着科技的发展, 水资源利用率和节水能力的提高, 这 3 个区县的水土资源将有一定的开发利用能力. 3) 承载平衡区向承载平衡转化区, 包括万州区涪陵区长寿区江津区丰都县武隆县忠县 7 个区县, 占库区总区县个数的 %. 这 7 个区县是远离主城区外较为发达的区县, 虽然其废水排放率较高 (89. 86% ), 森林覆盖率不高, 但由于其人口密度适中, 人均耕地面积较多, 人均粮食产量较高, 故水土资源承载力处于承载平衡向承载平衡转化阶段. 4) 可盈余承载向可盈余承载转化区, 包括开县云阳县奉节县巫山县巫溪县石柱县 6 个区县, 占库区总区县个数的 %, 主要分布于渝东北地区. 这些区县大多属于碳酸盐发育区, 岩性以石灰岩和白云岩为主, 岩溶地貌广泛发育. 区内降水较多, 地下河及岩溶大泉发育, 水力坡度大, 地表水和地下水交替频繁, 人均水资源量较大 ( 均大于 1600 m 3 - 人 1 ), 人均耕地较多 ( 均大于 hm 2 - 人 1 ), 森林覆盖率较高 ; 此外, 这些区县经济落后, 城市化水平较低. 因此, 水土资源承载潜力较大, 处于可盈余承载或向可盈余承载转化状态. 4 结论 (Conclusions) 本研究应用熵权可拓决策模型对重庆三峡库区的水土资源承载力进行了评价研究, 不仅可以对单个评价对象进行评价, 也可以对多个评价对象进行评价, 而且对每个水土资源承载力的评价指标也给予了等级判定, 评价结果很好地反映了对象所处的稳定状态. 应用这种方法不仅克服了水土资源承载力概念的模糊性和单项指标的不相容性, 而且也避免了指标权重判断的不确定性, 使得评价结果更趋科学合理. 案例研究结果表明, 位于主城区的大多数区县的水土资源承载力处于超载向超载转化状态或满载向满载转化状态, 其主要限制因子为人均水资源量城镇化率人均耕地面积人均粮食产量及人口密度 ; 位于城乡结合部的大多数区县的水土资源承载力处于承载平衡或向承载平衡转化状态, 其主要限制因子为人均水资源量和岩溶地貌比重 ; 位于郊县的大多数区县的水土资源承载力处于可盈余承载向可盈余承载转化状态, 主要限制因子为岩溶地貌比重人口自然增长率和废水排放率. 责任作者简介 : 刁承泰 (1949 ), 男, 教授, 博士生导师, 主要从事土地科学资源科学及可持续发展研究. swu. edu. cn. 参考文献 (References): 曹银贵, 周伟, 王静, 等基于主成分分析与层次分析的三峡库区耕地集约利用对比 [J]. 农业工程学报,26(4): 陈兴鹏, 戴芹系统动力学在甘肃省河西地区水土资源承载力中的应用 [J]. 干旱区地理,25(4): 邓红霞, 李存军, 朱兵基于集对分析法的生态承载力综合评价方法 [J]. 长江科学院院报,23(6):35-38

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% GIS / / Fig. 1 Characteristics of flood disaster variation in suburbs of Shang

% GIS / / Fig. 1 Characteristics of flood disaster variation in suburbs of Shang 20 6 2011 12 JOURNAL OF NATURAL DISASTERS Vol. 20 No. 6 Dec. 2011 1004-4574 2011 06-0094 - 05 200062 1949-1990 1949 1977 0. 8 0. 03345 0. 01243 30 100 P426. 616 A Risk analysis of flood disaster in Shanghai