PSR模型下的资源环境承载力评价范文

［摘要］本文基于PSR（“压力—状态—响应”模型）资源环境承载力评价指标体系，结合Cov-AHP加权法，对2015年四川省的18个城市资源环境承载力进行综合评价。结果发现，这些城市资源环境承载力均处在中低至中高水平，且受系统压力和系统状态影响较大。因此，各城市应视具体情况加大系统压力和系统状态方面的治理力度，并着力加强系统响应。

［关键词］资源环境；承载力；PSR模型；Cov-AHP加权法

1概述

资源环境开发利用方式、规模和速度受到人类社会发展、科学技术进步以及政策制度调整等因素的影响，区域资源环境承载力随之增强或削弱，因而资源环境承载力呈现明显的地区差异[1]。PSR模型即“压力—状态—响应”模型，联合国OECD与UNEP按照“原因—效应—反应”的思路提出[2]，综合考虑资源环境、人类活动、社会经济等相互作用的关系，更能突出人地关系，更能准确地评价系统中各要素指标之间的关系，被广泛应用于多领域[3~4]综合评价分析，但在资源环境承载力评价方面应用较少。2015年才提出Cov-AHP是AHP的改进，避免了因专家主观判断对评价结果的影响，能够使计算结果更精确[5]。

2数据来源与处理

本文主要研究成都、绵阳、南充等四川省18个省辖市资源环境承载能力，数据主要来源于《四川统计年鉴（2016）》，采用极差法对数据进行标准化处理，以便统一各评价指标的单位与量纲[5]。参照前人关于资源环境承载力的研究[1]，建立了基于PSR模型的资源环境承载力评价指标体系，并采用Cov-AHP法计算指标权重，结果见表1。

2.1计算综合指数

本文采用加权函数合成资源环境承载力系统的综合指数[6]：指标标准化值；Wij为第i个准则层第j项指标的权重；n为第i个准则层所包含的指标数。

2.2承载力分级标准

基于平均分布函数，承载力指数值越大，则承载力水平越好。将资源环境承载力指数值划分为5个等级，见表2。

3综合评价结果分析

所研究区域资源环境承载力综合评价结果见图1。从综合指数来看，研究区域资源环境承载力的差异程度较明显。①综合指数最低的是成都，仅0.28。作为省会城市，城乡居民消费能力强，资源环境压力较大，压力指数较高，但响应指数最低。因人口活动和经济发展强度较大，工业污染物排放总量、能耗、电耗较高，尤其是雾霾等城市污染严重，资源环境压力问题尤为突出，属于中低承载区。②达州市、广安市、眉山市、宜宾市、乐山市、攀枝花市、雅安市和内江市共8个市的综合指数均大于0.6，为中高承载区。这些城市人口规模不大，平均压力指数0.23略大于平均响应指数。除攀枝花市状态指数较小仅0.19之外，其他均大于0.3。部分城市工业污染较重，但生态环境治理力度也较大，总体情况理想。③绵阳市、资阳市、南充市、泸州市、巴中市、广元市、德阳市、自贡市和遂宁市共9个市综合指数为0.5～0.6，且平均综合指数为0.57，则处于中间状态。各城市状态指数均较高，工业总量较少，资源消耗和环境污染总量相对较小，平均压力指数为0.17，响应指数几乎与之持平。可见，近年来相关机构加强环保建设后，资源环境状况得以缓慢改善，因此资源环境压力较小，为中等承载区。④总体系统压力和状态指数较大。压力指数分布在0.12～0.36，除了南充市、巴中市、资阳市和成都市这4个城市承受的系统压力较大之外，大部分城市需承受的压力较小；状态指数的平均值为0.29，泸州市、攀枝花市和成都市的状态指数明显低于其他城市，建议这3个城市在发展自身经济的基础上，对资源环境的保护和可持续利用还有待提高；从响应指数分布来看，各城市在环境承载力响应指数方面各有不同，资阳市和内江市在这方面做得相对较好，但各城市尤其是响应较差的绵阳市、成都市、德阳市在做好环境承载力压力和状态工作以外，还要大力加强其响应方面的工作力度，尤其是环境保护投资方面。

4结论与讨论

本文将PSR模型应用于区域资源环境承载力评价，采用近年较新也较热的Cov-AHP法确定权重，对18个省辖市资源环境承载力进行综合评价分析。结果表明：18个城市中成都市的资源环境承载力最低，属于中低承载区；以绵阳市、资阳市和南充市为代表的9个市属于中等承载区；内江市、达州市等其他8个市为中高承载区；资源环境承载力受系统压力和系统状态影响较大，各城市应视具体情况分别加大系统压力和系统状态方面的治理力度，并着力加强系统响应。

参考文献

［1］余茹，成金华.2003—2017年京津冀资源环境承载力评价：基于熵权法的13个城市面板数据研究[J].技术经济与管理研究，2019（2）：109-115.

［3］刘雅玲，罗雅谦.基于压力—状态—响应模型的城市水资源承载力评价指标体系构建研究[J].环境污染与防治，2016（5）：100-104.

［4］蒋玲，蒲春玲，梁文靖等.基于PSR模型和层次分析法的甘肃省土地可持续利用研究[J].环境与可持续发展，2016（4）：182-184.

［5］谢忠秋.Cov-AHP：层次分析法的一种改进[J].数量经济技术经济研究，2015（8）：137-148.

［6］钟少华，时鹏，杨文刚，等.基于PSR模型的土地利用系统健康评价及障碍因子诊断：以延长县为例[J].水土保持研究，2019（2）：283-289.

作者：李小虹 张艳 常睿春 单位：成都理工大学数学地质四川省重点实验室