基于DPSIR模型的寧夏農(nóng)業(yè)水土資源安全評價

趙自陽，李王成，2，3，*，張宇正，王 霞

(1.寧夏大學(xué) 土木與水利工程學(xué)院，寧夏 銀川 750021； 2.旱區(qū)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)水資源高效利用教育部工程研究中心，寧夏 銀川 750021； 3.西北退化生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)與重建教育部重點(diǎn)實驗室，寧夏 銀川 750021)

基于DPSIR模型的寧夏農(nóng)業(yè)水土資源安全評價

趙自陽1，李王成1，2，3，*，張宇正1，王 霞1

(1.寧夏大學(xué) 土木與水利工程學(xué)院，寧夏 銀川 750021； 2.旱區(qū)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)水資源高效利用教育部工程研究中心，寧夏 銀川 750021； 3.西北退化生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)與重建教育部重點(diǎn)實驗室，寧夏 銀川 750021)

基于DPSIR模型框架，構(gòu)建農(nóng)業(yè)水土資源安全評價指標(biāo)體系，采用結(jié)構(gòu)方程模型對寧夏地區(qū)農(nóng)業(yè)水土資源安全進(jìn)行定量評價，探討寧夏農(nóng)業(yè)水土資源發(fā)展路徑。結(jié)果表明：2004—2014年寧夏農(nóng)業(yè)水土資源安全變化過程中，驅(qū)動力指數(shù)和狀態(tài)指數(shù)呈穩(wěn)步上升態(tài)勢，分別由2004年的-1.172和-1.067上升到2014年的1.754和1.540；壓力指數(shù)總體下降趨勢明顯，但壓力指數(shù)是個負(fù)向指標(biāo)，表明水土資源承受的壓力越來越大；寧夏環(huán)境對全球氣候變化的反應(yīng)敏感，影響指數(shù)沒有明顯規(guī)律；響應(yīng)指數(shù)除2013年異常外，其余年份平穩(wěn)上升。寧夏地區(qū)2004—2014年農(nóng)業(yè)水土資源安全指數(shù)大體可分為3個階段：2004—2008年，安全指數(shù)從-0.434變化到0.091，雖然5 a中有3 a都處于低級，但整體呈上升態(tài)勢；2008—2010年從0.091下降到-0.344，形勢不容樂觀；2010—2014年，由-0.344上升到0.659，安全指數(shù)中級以上年份達(dá)到80%?；疑A(yù)測結(jié)果顯示，2015—2020年寧夏地區(qū)農(nóng)業(yè)水土資源安全潛力呈穩(wěn)步上升趨勢，有望由2015年的0.523提高到2020年的1.204，安全指數(shù)均為高級。雖然寧夏農(nóng)業(yè)水土資源安全水平實現(xiàn)了等級跨越，但目前尚處于起步階段，仍有極大的提升空間。

DPSIR模型；結(jié)構(gòu)方程模型；水土資源安全；灰色預(yù)測；寧夏

農(nóng)業(yè)水土資源，即農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所利用的水資源和耕地資源，是區(qū)域生態(tài)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的基礎(chǔ)性和敏感性因子，不僅是人類生產(chǎn)與生活的基本自然資源，而且還是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與糧食安全的支撐和保障[1]。目前，工業(yè)化和城市化發(fā)展擠占農(nóng)業(yè)水土資源的態(tài)勢短期內(nèi)難以逆轉(zhuǎn)，已經(jīng)明顯不足的水土資源還要不斷地向非農(nóng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)將面臨越發(fā)嚴(yán)峻的水土資源供給形勢[2]。寧夏地處西北內(nèi)陸高原，水土流失嚴(yán)重，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件差，生產(chǎn)力發(fā)展緩慢[3]；因此，分析寧夏地區(qū)水土資源現(xiàn)狀，系統(tǒng)開展農(nóng)業(yè)水土資源安全性研究，對推動當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展具有重要的意義。

我國對農(nóng)業(yè)水土資源的研究開始于20世紀(jì)90年代，但由于存在不同的視角和衡量標(biāo)準(zhǔn)，目前尚未形成比較統(tǒng)一的理論方法和指標(biāo)體系。任守德等[4]通過選取27個與農(nóng)業(yè)水土資源承載力密切相關(guān)的評價指標(biāo)，運(yùn)用主成分分析和投影尋蹤模型對三江平原農(nóng)業(yè)水土資源承載力進(jìn)行了分析；吳文婕[5]通過確定水土資源利用過程中的13組生態(tài)風(fēng)險指標(biāo)構(gòu)建LUCC綜合評價模型，對武威市水土資源的安全性進(jìn)行了研究；施開放等[6]根據(jù)SMART原則選取12個指標(biāo)，結(jié)合可拓學(xué)和熵權(quán)理論對重慶三峽庫區(qū)水土資源承載力進(jìn)行了定量評價；田青等[7]以甘肅河西內(nèi)陸河流域為研究對象，根據(jù)PSR模型選取12個評價指標(biāo)，運(yùn)用綜合指數(shù)評價法對當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)安全進(jìn)行了分析；周智等[8]從水資源、土地資源和水土資源耦合3個方面選取26個指標(biāo)運(yùn)用因子分析和聚類分析對全國31個省區(qū)進(jìn)行綜合評價；張青峰等[9]從大尺度、中等尺度和小尺度構(gòu)建24組指標(biāo)，運(yùn)用層次分析法對西北干旱區(qū)農(nóng)業(yè)水土資源安全性進(jìn)行了分析。可以看出，由于研究對象和目的各不相同，上述研究在模型的選取及指標(biāo)的確定方面都存在明顯差異。

區(qū)域農(nóng)業(yè)水土資源安全性研究要考慮系統(tǒng)的復(fù)雜性，指標(biāo)的選取需要體現(xiàn)二者利用方式、強(qiáng)度和空間上的耦合作用，量化模型要盡量避免主觀性。DPSIR概念模型[Driving force(D，驅(qū)動力)-Pressure(P，壓力)-State(S，狀態(tài))-Impact(I，影響)-Response(R，響應(yīng))]涵蓋了人口、社會、經(jīng)濟(jì)、資源和環(huán)境5大要素，能夠揭示各個系統(tǒng)之間的內(nèi)在關(guān)系，且具有系統(tǒng)性、綜合性和靈活性等優(yōu)點(diǎn)，在資源環(huán)境領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用[10]?；诖?，本研究借助DPSIR模型構(gòu)建農(nóng)業(yè)水土資源安全評價指標(biāo)體系，通過結(jié)構(gòu)方程模型(DEM)確定各項指標(biāo)的權(quán)重，對寧夏地區(qū)2004—2014年的農(nóng)業(yè)水土資源安全性進(jìn)行評價研究，探索寧夏農(nóng)業(yè)水土資源安全發(fā)展的途徑；并采用GM(1，1)模型預(yù)測寧夏地區(qū)未來的農(nóng)業(yè)水土資源安全潛力。研究結(jié)果可為相關(guān)部門評價農(nóng)業(yè)水土資源狀況，科學(xué)管理農(nóng)業(yè)水土資源等提供參考。

1 材料與方法

1.1 區(qū)域農(nóng)業(yè)水土資源安全概念

安全一般有2個內(nèi)涵，一是客觀上不存在威脅，二是主觀上不存在恐懼。目前，學(xué)界對農(nóng)業(yè)水土資源安全尚未有明確的界定和統(tǒng)一的定義[11]。根據(jù)水資源安全和土地資源安全的相關(guān)概念[12-13]，本研究將區(qū)域農(nóng)業(yè)水土資源安全概念定義為：一個國家或地區(qū)的農(nóng)業(yè)水土資源系統(tǒng)對人們和社會的可持續(xù)發(fā)展所具有的穩(wěn)定的供給狀態(tài)和良好的保障能力。

1.2 DPSIR概念模型

DPSIR概念模型(圖1)中：驅(qū)動力是指區(qū)域資源與環(huán)境變化的潛在原因；壓力是指人類活動對周邊資源環(huán)境的影響；狀態(tài)是指區(qū)域資源環(huán)境在上述壓力下所處的狀況；影響是指系統(tǒng)所處的各種狀態(tài)對人口、社會、經(jīng)濟(jì)、資源和環(huán)境等的反饋作用；響應(yīng)是指人類對區(qū)域資源、環(huán)境和經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展所采取的積極調(diào)控措施[14-15]。

圖1 DPSIR概念模型Fig.1 DPSIR conceptual model

1.3 指標(biāo)選取原則

農(nóng)業(yè)水土資源系統(tǒng)作為一個開放的大系統(tǒng)，涉及社會、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)和環(huán)境等眾多因素，這就決定了農(nóng)業(yè)水土資源安全性的研究必須要考慮多方面和多指標(biāo)。在借鑒國內(nèi)學(xué)者對資源可持續(xù)利用的基礎(chǔ)上，具體遵循以下原則[10，15-17]，選取代表性強(qiáng)且便于度量的指標(biāo)。

1.3.1 目的性和政策向?qū)?/p>

農(nóng)業(yè)水土資源安全性系統(tǒng)具有深刻而豐富的內(nèi)涵，建立的指標(biāo)體系不僅要緊緊圍繞水土保持功能及服務(wù)價值評價，多方位、多角度地反映社會、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境等組成部分，還要符合國家和地區(qū)農(nóng)業(yè)水土資源安全相關(guān)的方針政策，以便促進(jìn)農(nóng)業(yè)水土資源的可持續(xù)發(fā)展。

1.3.2 科學(xué)性和可操作性

評價指標(biāo)的選取不僅要符合農(nóng)、林、牧、水保等相關(guān)學(xué)科的基本原理，而且要概念明確，便于收集，能夠揭示農(nóng)業(yè)水土資源的內(nèi)在聯(lián)系，每個指標(biāo)的計算內(nèi)容及計算方法也都必須科學(xué)、合理、準(zhǔn)確。

1.3.3 系統(tǒng)性和層次性

區(qū)域農(nóng)業(yè)水土資源安全系統(tǒng)是以水、土資源為主導(dǎo)形成的水土-社會經(jīng)濟(jì)-生態(tài)環(huán)境為一體的復(fù)合系統(tǒng)。因此，指標(biāo)體系的建立必須要系統(tǒng)化和具有條理性，復(fù)雜問題要求用層次感較強(qiáng)的指標(biāo)體系表達(dá)出來，充分反映區(qū)域農(nóng)業(yè)水土資源的可持續(xù)發(fā)展?fàn)顩r。

1.4 指標(biāo)體系建立

在定量分析區(qū)域農(nóng)業(yè)水土資源安全的基礎(chǔ)上，選取能夠反映水土資源特征的22個細(xì)分因子，結(jié)合DPSIR框架模型，構(gòu)建區(qū)域農(nóng)業(yè)水土資源安全評價指標(biāo)體系[10，15-17](表1)。

驅(qū)動力可分為自然驅(qū)動力和社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動力，但由于自然驅(qū)動力的影響是潛在和緩慢的，在短期內(nèi)可以忽略不計，因此本文只考慮市場變化、城市擴(kuò)張和經(jīng)濟(jì)增長等社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動力。選取單位面積固定資產(chǎn)投資反映市場變化，城鎮(zhèn)化水平反映城市擴(kuò)張，人均GDP和農(nóng)村居民家庭人均純收入反映經(jīng)濟(jì)增長。

壓力是引發(fā)農(nóng)業(yè)水土資源安全發(fā)生變化的直接原因，指人類活動對自然環(huán)境的影響，主要表現(xiàn)為人口壓力、資源壓力和環(huán)境壓力3個方面。選取人口自然增長率反映人口壓力，農(nóng)業(yè)萬元GDP耗水量反映資源壓力，單位耕地面積化肥、農(nóng)藥和農(nóng)膜施用量反映環(huán)境壓力。

狀態(tài)是驅(qū)動力和壓力共同作用的結(jié)果，主要包括水土資源利用狀態(tài)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和管理水平3個方面。選取土地資源開發(fā)利用率和農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù)反映水土資源利用狀態(tài)，單位耕地面積GDP產(chǎn)出反映農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，農(nóng)田有效灌溉率反映管理水平。

影響是用來描述農(nóng)業(yè)水土資源系統(tǒng)狀況變化的最終效果，主要表現(xiàn)為環(huán)境影響和經(jīng)濟(jì)影響。選取旱災(zāi)和農(nóng)作物受災(zāi)面積比例反映環(huán)境影響，工農(nóng)業(yè)水資源競爭指數(shù)反映經(jīng)濟(jì)影響。

響應(yīng)是指人類為了實現(xiàn)農(nóng)業(yè)水土資源系統(tǒng)的可持續(xù)發(fā)展，對自身行為的必要調(diào)整，主要包括改變耕作方式、興建水保工程和修復(fù)生態(tài)系統(tǒng)。選取單位耕地面積農(nóng)業(yè)機(jī)械化總動力和用電量反映改變耕作方式，本年度水利工程投資比例和水土流失治理面積比例反映興建水保工程，水庫總庫容量反映修復(fù)生態(tài)系統(tǒng)。

1.5 數(shù)據(jù)來源及標(biāo)準(zhǔn)化處理

本研究所采用的數(shù)據(jù)均來自于2005—2015年的《寧夏統(tǒng)計年鑒》和2004—2014年的《寧夏水資源公報》，其中，能夠促進(jìn)農(nóng)業(yè)水土安全的指標(biāo)為正向因子，反之則為負(fù)向因子。為了消除指標(biāo)性質(zhì)和量綱的影響，數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化過程分為2個步驟：首先，將負(fù)向因子轉(zhuǎn)化為正向因子(式1)；其次，通過Z-score標(biāo)準(zhǔn)化(式2)，使數(shù)據(jù)服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。

表1 農(nóng)業(yè)水土資源安全性指標(biāo)體系

Table 1 Index system of agricultural water and soil resources security

目標(biāo)層Targetlayer潛變量Latentvariable觀測指標(biāo)Observationindex標(biāo)準(zhǔn)因子載荷Standardfactorloading二級指標(biāo)權(quán)重Secondaryindexweight一級指標(biāo)權(quán)重Primaryindexweight農(nóng)業(yè)水土驅(qū)動力人均GDPPer-capitaGDP/(104yuan)0.9870.2100.222資源安全AgriculturalDrivingforce單位面積固定資產(chǎn)投資Investmentinfixedassetsper-unitarea/(104yuan·km-2)0.9720.204waterand城鎮(zhèn)化水平Urbanizationlevel/%0.9910.210soilresourcessecurity農(nóng)村居民家庭人均純收入Per-capitanetincomeofruralhouseholds/yuan0.9910.208農(nóng)村居民人均住房面積Per-capitahousingareaofruralhouseholds/m30.8470.168壓力人口自然增長率Naturalpopulationgrowthrate/‰0.9520.2140.216Pressure農(nóng)業(yè)萬元GDP耗水量AgriculturalwaterconsumptionpertenthousandyuanGDP/m30.9750.216單位耕地面積化肥施用量Fertilizerapplicationquantityper-unitcultivatedlandarea/(kg·km-2)0.9340.181單位耕地面積農(nóng)藥施用量Pesticideapplicationquantityper-unitcultivatedlandarea/(kg·km-2)0.9450.186單位耕地面積農(nóng)膜施用量Agriculturalfilmapplicationquantityper-unitcultivatedlandarea/(kg·km-2)0.9650.203狀態(tài)State單位耕地面積GDP產(chǎn)出GDPoutputper-unitcultivatedlandarea/(yuan·km-2)0.9320.3160.182農(nóng)田有效灌溉率Farmlandeffectiveirrigationrate/%0.9610.183土地資源開發(fā)利用率landresourcesdevelopmentandutilizationrate/%0.8950.269農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù)Agriculturalwaterandsoilresourcesmatchingcoefficient/(m3·km-2)0.7860.233影響旱災(zāi)受災(zāi)面積比例Droughtaffectedarearatio/%0.8880.3140.184Impact農(nóng)作物受災(zāi)面積比例Cropsaffectedarearatio/%0.9210.434工農(nóng)業(yè)水資源競爭指數(shù)Industrialandagriculturalwaterresourcescompetitionindex0.8400.253響應(yīng)Response本年度水土流失治理面積比例Soilandwaterlossgovernancearearatiointhisyear/%0.8130.1880.196單位耕地面積農(nóng)業(yè)機(jī)械化總動力Totalpowerofagriculturalmechanizationper-unitcultivatedlandarea/(kW·km-2)0.9500.231本年度水利工程投資比例Hydraulicengineeringinvestmentratiointhisyear/%0.6780.134單位耕地面積用電量Electricityconsumptionper-unitcultivatedlandarea/(kW·km-2)0.9120.212水庫總庫容量Totalreservoircapacity/(108m3)0.9800.234

(1)

(2)

1.6 結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)

指標(biāo)體系中權(quán)重的確定采用結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)，結(jié)構(gòu)方程模型融合了多變量統(tǒng)計分析中的因素分析和路徑分析。一個完整的結(jié)構(gòu)方程模型包含2個次模型——測量模型和結(jié)構(gòu)模型：測量模型用來描述潛變量如何被相應(yīng)的顯性變量所測量和概念化；結(jié)構(gòu)模型則用來反映潛在變量之間的關(guān)系以及模型中其他變量無法解釋的變異量部分[18]。結(jié)構(gòu)方程模型的一般形式為：

(3)

式(3)中：B為內(nèi)因潛在變量之間的效應(yīng)系數(shù)矩陣；Г為外因潛在變量對內(nèi)因潛在變量的效應(yīng)系數(shù)矩陣；η是內(nèi)因潛在變量，ξ為外因潛在變量；ΛX和ΛY分別為反映X對ξ和Y對η的效應(yīng)系數(shù)矩陣；ξ為結(jié)構(gòu)模型的誤差項；ε和δ是測量模型的誤差項。

通過結(jié)構(gòu)方程模型中觀測變量與潛變量、潛變量與潛變量之間的路徑系數(shù)，可以得到寧夏地區(qū)農(nóng)業(yè)水土安全評價體系中的一級指標(biāo)和二級指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)(表1)，計算方法如下：

(4)

(5)

式(4)、(5)中：wij為二級指標(biāo)權(quán)重，Wi為一級指標(biāo)權(quán)重；i分別代表驅(qū)動力、壓力、狀態(tài)、影響和響應(yīng)5個潛變量；j為每個潛變量下觀測變量的個數(shù)；λij為每個觀測變量的路徑系數(shù)。

根據(jù)得出的一級、二級指標(biāo)權(quán)重系數(shù)，可以得到區(qū)域農(nóng)業(yè)水土資源安全指數(shù)(T)，計算公式如下：

Ti=Wi∑jωijzij；

(6)

T=∑iTi。

(7)

式(6)、(7)中：zij分別為驅(qū)動力、壓力、狀態(tài)、影響和響應(yīng)下的各二級指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值；Ti分別代表驅(qū)動力指數(shù)、壓力指數(shù)、狀態(tài)指數(shù)、影響指數(shù)和響應(yīng)指數(shù)；T為總的區(qū)域農(nóng)業(yè)水土資源指數(shù)。

1.7 灰色預(yù)測模型

灰色預(yù)測是通過原始數(shù)據(jù)的生成處理來尋找系統(tǒng)變化的規(guī)律，從而建立灰色模型對系統(tǒng)未來的發(fā)展趨勢進(jìn)行定量預(yù)測。本研究以寧夏地區(qū)2004—2014年的農(nóng)業(yè)水土資源安全指數(shù)為原始數(shù)據(jù)，對2015—2020年的安全指數(shù)進(jìn)行預(yù)測。具體步驟如下[19]。

(1)原始數(shù)據(jù)：

X(0)={x(0)(1),x(0)(2),…，x(0)(N)}。

(8)

一次累加：

X(1)={x(1)(1),x(1)(2),…，x(1)(N)}。

(9)

(2)構(gòu)造累加數(shù)據(jù)矩陣B和常數(shù)項向量Y：

(10)

(11)

(3)利用最小二乘法求解參數(shù)：

(12)

(4)將參數(shù)帶入方程：

(13)

(5)預(yù)測值：

x(0)(k)=x(1)(k)-x(1)(k-1)。

(14)

(6)模型診斷：

ε(0)(t)=x(0)(t)-x(0)′(t)；

(15)

(16)

式(15)、(16)中：ε(0)(t)是殘差值；q(t)是相對誤差值；x(0)′(t)是模型計算值。

灰色預(yù)測結(jié)果精度分為4個等級，分別為：好，相對誤差<0.01，小誤差概率>0.95，方差比<0.35；合格，相對誤差<0.05，小誤差概率>0.80，方差比<0.50；勉強(qiáng)，相對誤差<0.20，小誤差概率>0.70，方差比<0.65；不合格，相對誤差≥0.20，小誤差概率≤0.70，方差比≥0.65。

2 結(jié)果與分析

2.1 樣本的科學(xué)性檢驗

2.1.1 驗證性因子分析

利用AMOS24.0和SPSS22.0對測量模型進(jìn)行驗證性因子分析。在DPSIR的5個測量模型中，Bartlett球檢驗的P值均小于0.05(表2)，22個觀測變量的標(biāo)準(zhǔn)因子載荷均大于0.6(表1)，說明各觀測變量對潛變量具有很好的解釋能力，適合做結(jié)構(gòu)方程模型的因子分析[17]。

2.1.2 信度和效度檢驗

信度衡量的是測量數(shù)據(jù)的一致性、穩(wěn)定性和可靠性；效度即有效性，是指標(biāo)變量反映某一概念真正含義的程度大小。利用SPSS22.0統(tǒng)計軟件對測量模型的信度和效度進(jìn)行檢驗，其中，信度檢驗采用Cronbach’sα系數(shù)和折半信度系數(shù)(Guttmansplit-halfcoefficient)，效度檢驗利用平均變異抽取量(AVE)下測量模型的會聚效度。由表2可知：各潛變量的Cronbach’sα系數(shù)均大于0.8，折半信度系數(shù)均大于0.7，說明整體研究變量的可信度較高；會聚效度結(jié)果介于0.638到0.905之間，表明各指標(biāo)變量能夠較好地測度其所屬的潛變量[20-21]。

2.2 結(jié)構(gòu)方程模型實證結(jié)果

2.2.1 模型適配度檢驗

適配度指標(biāo)旨在評價假設(shè)的路徑分析模型圖與指標(biāo)數(shù)據(jù)之間的一致性程度。在模型適配方面常見的有預(yù)設(shè)模型、飽和模型和獨(dú)立模型。本研究主要從絕對適配度測量、增值適配度測量和簡約適配度測量3個方面對預(yù)設(shè)模型進(jìn)行檢證。由表3可知，整體的適配度指標(biāo)基本符合標(biāo)準(zhǔn)，表明基于DPSIR的路徑分析模型圖與實際數(shù)據(jù)契合，模型達(dá)到適配[18]。

2.2.2 結(jié)構(gòu)方程模型估計結(jié)果

利用AMOS24.0對基于DPSIR的結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行實證分析，路徑系數(shù)結(jié)果如圖2所示。對于內(nèi)因潛變量，驅(qū)動力對壓力具有明顯的正向影響，路徑系數(shù)為0.930，即當(dāng)社會經(jīng)濟(jì)驅(qū)動力變化1個單位時，人口、資源和環(huán)境方面的壓力會向相同方向增加0.930；同理，壓力對狀態(tài)、狀態(tài)對影響和影響對響應(yīng)均有著明顯的負(fù)向影響，路徑系數(shù)分別為-0.929、-0.699和-0.618。人類為了實現(xiàn)農(nóng)業(yè)水土資源的可持續(xù)發(fā)展，對自身行為所做的響應(yīng)，可以減緩水土資源驅(qū)動力(0.860)、減輕水土資源壓力(0.967)、改善水土資源狀態(tài)(0.872)、避免對水土資源的消極影響(0.590)。對于外因潛變量即農(nóng)業(yè)水土資源安全，5個內(nèi)因潛變量DPSIR對其均具有正向影響，路徑系數(shù)分別為0.222、0.216、0.182、0.184和0.196，這與肖新成等[22]的研究結(jié)果不同，主要是因為本研究在數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化過程中將負(fù)向因子轉(zhuǎn)化為了正向因子。

表2 農(nóng)業(yè)水土資源安全性指標(biāo)體系變量信度與效度

Table 2 Reliability and validity of variables of index system of agricultural water and soil resources

潛變量LatentvariableCronbachsα系數(shù)Cronbachsαcoefficient折半信度Split-halfreliability會聚效度ConvergentvalidityKMO檢驗KMOtestBartlett球檢驗Bartlettstestofsphericity驅(qū)動力Drivingforce0.9780.9160.9050.704103.365(P=0.000)壓力Pressure0.9750.9400.8620.79779.339(P=0.000)狀態(tài)State0.9160.9550.6380.73428.799(P=0.000)影響Impact0.8590.7100.6700.70012.098(P=0.007)響應(yīng)Response0.9180.9340.7280.73546.424(P=0.000)

表3 預(yù)設(shè)模型適配度檢驗結(jié)果

Table 3 Model fit test results

測量方法Measuringmethod統(tǒng)計檢驗量Statisticvalue適配標(biāo)準(zhǔn)Preliminaryfitcriteria檢驗結(jié)果Testresults適配結(jié)果Adaptationresults絕對適配度卡方值χ2Chi-squarevalue>0.050.057理想IdealAbsolutefit殘差均方和平方根(RMR)Rootmean-squareresidual<0.050.030理想Ideal適配度指數(shù)(GFI)Goodness-of-fitindex>0.900.892接近Approach增值適配度標(biāo)準(zhǔn)適配度指數(shù)(NFI)Normedfitindex>0.900.964理想IdealIncrementalfit相對適配度指數(shù)(RFI)Relativefitindex>0.900.923理想Ideal增值適配度指數(shù)(IFI)Incrementalfitindex>0.900.931理想Ideal簡約適配度調(diào)整后標(biāo)準(zhǔn)適配度指數(shù)(PNFI)Parsimony-adjustednormalizedfitin-dex>0.500.426接近ApproachParsimoniousfit簡約適配度指數(shù)(PGFI)Parsimonygoodness-of-fitindex>0.500.542理想Ideal

圖2 DPSIR模型路徑關(guān)系Fig.2 Path relations of DPSIR model

2.3 寧夏農(nóng)業(yè)水土資源安全分析

2.3.1 DPSIR分解因素分析

根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)方程模型得到的二級、一級指標(biāo)權(quán)重，可以計算DPSIR模型5個子系統(tǒng)和農(nóng)業(yè)水土資源安全指數(shù)變化態(tài)勢，但由于模型使用了Z-score標(biāo)準(zhǔn)化，5個子系統(tǒng)指數(shù)是正負(fù)相間的，如表4所示。從中可以看出，驅(qū)動力指數(shù)呈穩(wěn)步上升趨勢，由2004年的-1.172較大幅度地穩(wěn)步增長到2014年的1.754。2004—2014年寧夏人均GDP、單位面積固定資產(chǎn)投資、城鎮(zhèn)化水平、農(nóng)村居民家庭人均純收入和住房面積分別由2004年的9 134.534元、44.502萬元·km-2、40.6%、1 917.4元和21.38 m2快速增長到2014年的41 572.508元、554.687萬元·km-2、53.6%、6 180.3元和28.27 m2。寧夏地區(qū)是建設(shè)絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶的戰(zhàn)略支點(diǎn)，近年來，區(qū)域經(jīng)濟(jì)的快速增長、人們收入水平的大幅提高和城鎮(zhèn)化水平的穩(wěn)步推進(jìn)有力促進(jìn)了驅(qū)動力指數(shù)的穩(wěn)步上升。

壓力指數(shù)是一個負(fù)向指標(biāo)，隨著驅(qū)動力的增強(qiáng)，寧夏地區(qū)農(nóng)業(yè)水土資源所承受的壓力整體也呈一定上升趨勢，壓力指數(shù)從2004年的1.551變化到2014年的-0.541。變化呈現(xiàn)2個階段：2004—2012年壓力指數(shù)下降幅度較大，農(nóng)業(yè)水土資源安全壓力逐漸增大；2012—2014年壓力指數(shù)緩慢上升，農(nóng)業(yè)水土資源安全壓力有所緩解。在驅(qū)動力不斷上升的情況下，農(nóng)業(yè)水土資源安全所承受的日益增加的壓力具體表現(xiàn)在人口密度的增加，單位耕地面積化肥、農(nóng)藥和農(nóng)膜的過度使用。2012年后壓力有所緩解，主要是隨著新型灌溉技術(shù)的發(fā)展，農(nóng)業(yè)萬元GDP耗水量快速下降。

在驅(qū)動力和壓力整體增強(qiáng)的情況下，農(nóng)業(yè)水土資源狀態(tài)指數(shù)呈現(xiàn)上升趨勢，由2004年的-1.067增加到2014年的1.540。這主要得益于科技的發(fā)展和政府支持力度的加大，2004—2014年寧夏地區(qū)單位耕地面積GDP產(chǎn)出提高了3.38倍，農(nóng)田有效灌溉率增加了4.74百分點(diǎn)，土地資源開發(fā)利用率上升了0.08百分點(diǎn)。農(nóng)業(yè)水土資源利用狀態(tài)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和管理水平3個方面的整體良性發(fā)展保證了寧夏地區(qū)農(nóng)業(yè)水土資源狀態(tài)指數(shù)的上升幅度和穩(wěn)定勢頭。

影響指數(shù)整體呈現(xiàn)螺旋式下降趨勢，2004—2014年間，影響指數(shù)的最高值出現(xiàn)在2008年，為1.433，最低值出現(xiàn)在2010年，為-1.402。影響指數(shù)主要表現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)和環(huán)境2個方面：對于經(jīng)濟(jì)影響，工農(nóng)業(yè)水資源競爭指數(shù)由2004年的64.632下降到2014年的55.190，下降幅度為14.609%；對于環(huán)境影響，由于寧夏地區(qū)地貌的復(fù)雜性和氣候的特殊性，當(dāng)?shù)貧夂驅(qū)θ驓夂蜃兓姆磻?yīng)更為敏感[23]，導(dǎo)致農(nóng)作物受災(zāi)面積比例和旱災(zāi)受災(zāi)面積比例沒有明顯變化規(guī)律，從而引起影響指數(shù)的階梯形下降。

響應(yīng)指數(shù)除了2013年有一個異常下降點(diǎn)外，其余年份和驅(qū)動力指數(shù)、狀態(tài)指數(shù)相似，整體呈平穩(wěn)上升趨勢。響應(yīng)指數(shù)的這種變化是由一直呈上升趨勢的年度水土流失治理面積比例、年度水利工程投資比例和水庫總庫容量，以及呈波動變化的單位耕地面積農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力和單位耕地面積用電量相互疊加造成的。水土流失治理、水利工程投資和水庫總庫容量的不斷增加反映了自治區(qū)政府在加強(qiáng)農(nóng)田基礎(chǔ)設(shè)施、改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件以提高農(nóng)業(yè)效益方面所做出的努力。

2.3.2 寧夏農(nóng)業(yè)水土資源安全整體分析

在DPSIR的5個指數(shù)綜合影響下，寧夏地區(qū)農(nóng)業(yè)水土資源安全指數(shù)總體上經(jīng)歷前期的波浪形增減后逐漸穩(wěn)步提升，由2004年的-0.434最后上升為2014年的0.659(表4)，增幅達(dá)到2.518倍。這主要得益于近年來寧夏高效節(jié)水灌溉技術(shù)的迅猛發(fā)展，截至2014年底，寧夏共發(fā)展高效節(jié)水灌溉面積13萬hm2，其中，噴灌2.4萬hm2，滴灌8.2萬hm2，農(nóng)業(yè)水資源利用效率不斷提高[24-25]。由于在農(nóng)業(yè)水土資源安全評價領(lǐng)域我國尚處于探索階段，沒有統(tǒng)一的評價標(biāo)準(zhǔn)與體系，因此，將2004—2014年農(nóng)業(yè)水土資源安全指數(shù)在SPSS 22.0中進(jìn)行單一樣本的K-S檢驗，雙側(cè)漸進(jìn)性檢驗值大于0.05，表明安全指數(shù)服從正態(tài)分布。經(jīng)過正態(tài)分布表查詢，將寧夏農(nóng)業(yè)水土資源安全指數(shù)分為3類：總得分小于(μ-0.44σ)定義為安全等級低，大于(μ+0.44σ)定義為安全等級高，介于兩者之間的定義為安全等級中等。根據(jù)這一原則得到寧夏農(nóng)業(yè)水土資源安全狀況分級閾值[26-27]：<-0.136，為低級；-0.136～0.136，為中等；>0.136，為高級?；诖藰?biāo)準(zhǔn)，各年度的安全等級如表4所示。整體而言，寧夏地區(qū)2004—2014年農(nóng)業(yè)水土資源安全指數(shù)大體分為3個階段，2004—2008年安全指數(shù)從-0.434變化到0.091，雖然5 a中有3 a都處于低級，但整體呈上升狀態(tài)；2008—2010年從0.091下降到-0.344，形勢不容樂觀；2010—2014年由-0.344上升到0.659，安全指數(shù)中級以上年份達(dá)到80%。

表4 寧夏農(nóng)業(yè)水土資源安全評價指數(shù)

Table 4 Evaluation index of agricultural water and soil resources security in Ningxia

年份Year驅(qū)動力指數(shù)Drivingforceindex壓力指數(shù)Pressureindex狀態(tài)指數(shù)Stateindex影響指數(shù)Impactindex響應(yīng)指數(shù)Responseindex安全指數(shù)Securityindex安全等級Securitylevel2004-1.1721.551-1.067-0.009-1.595-0.434低Low2005-1.0671.437-0.7730.416-1.321-0.250低Low2006-0.9081.013-0.7031.174-0.693-0.030中等Intermediate2007-0.6540.281-0.6650.593-0.309-0.157低Low2008-0.4540.005-0.4701.4330.0650.091中等Intermediate2009-0.155-0.228-0.346-0.0600.233-0.112中等Intermediate20100.195-0.783-0.167-1.4020.409-0.334低Low20110.530-0.9730.4160.1500.9020.188高High20120.909-1.0890.892-1.1090.9700.115中等Intermediate20131.022-0.6751.344-0.7880.4230.263高High20141.754-0.5411.540-0.3980.9170.659高High

安全等級分級標(biāo)準(zhǔn)：<-0.136為低級；-0.136～0.136為中等；>0.136為高級。下同。

Classification standard for security level:<-0.136， Low;-0.136-0.136， Intermediate;>0.136， High.The same as below.

2.4 寧夏農(nóng)業(yè)水土資源安全水平預(yù)測

以寧夏地區(qū)2004—2014年農(nóng)業(yè)水土資源安全指數(shù)為原始數(shù)據(jù)，利用GM(1，1)模型預(yù)測未來6 a(2015—2020年)的安全水平。由于原始數(shù)據(jù)存在負(fù)值，故先將原始數(shù)據(jù)加1轉(zhuǎn)化為正值之后再進(jìn)行預(yù)測，得到α=-0.073 9，μ=0.659 1，可以進(jìn)行中長期的預(yù)測[19]。由表5知，平均相對誤差為12.754 2%，處于勉強(qiáng)和合格2個等級之間；方差比和小誤差概率分別為38.645 6%和90.909 1%，均處于合格和好之間，表明預(yù)測結(jié)果可信。由表6知，預(yù)計寧夏地區(qū)2015—2020年農(nóng)業(yè)水土資源安全指數(shù)呈穩(wěn)定上升趨勢，安全等級均為高，有望從2015年的0.523提高到2020年的1.204。雖然預(yù)測結(jié)果顯示，寧夏地區(qū)農(nóng)業(yè)水土資源安全指數(shù)有望呈良性發(fā)展，但受越來越嚴(yán)峻的“水資源紅線”[28]和“土地荒漠化”[29]的影響，水土資源安全問題仍不容忽視。

表5 2004—2014年寧夏農(nóng)業(yè)水土資源安全指數(shù)預(yù)測值與實際值

Table 5 Predictive value and actual value of agricultural water and soil resources security in Ningxia

指標(biāo)Index20042005200620072008200920102011201220132014預(yù)測值Predictivevalue0.5660.7280.7830.8430.9080.9781.0531.1331.2201.3141.415實際值A(chǔ)ctualvalue0.5660.7500.9700.8431.0910.8880.6661.1881.1151.2631.659殘差Residual0.0000.0230.1860.0000.183-0.090-0.3870.054-0.105-0.0510.244相對誤差Relativeerror0.0000.0300.1920.0000.1680.1010.5810.0460.0940.0400.147方差比Varianceratio38.6456%小誤差概率Smallerrorprobability90.9091%

表6 寧夏地區(qū)2015—2020年農(nóng)業(yè)水土資源安全指數(shù)預(yù)測值

Table 6 Predicted value of agricultural water and soil resources security in Ningxia from 2015 to 2020

年份Year預(yù)測值Predictivevalue等級Grade20150.523高High20160.640高High20170.766高High20180.901高High20191.047高High20201.204高High

3 結(jié)論

DPSIR概念模型能夠從驅(qū)動力、壓力、狀態(tài)、影響和響應(yīng)5個系統(tǒng)分析人與環(huán)境的相互影響，結(jié)構(gòu)方程模型可以體現(xiàn)觀測變量和潛變量、潛變量和潛變量之間的路徑關(guān)系，兩者結(jié)合能夠有效地構(gòu)建寧夏地區(qū)農(nóng)業(yè)水土資源安全綜合評價體系。從DPSIR 5個子系統(tǒng)看，驅(qū)動力指數(shù)、狀態(tài)指數(shù)和響應(yīng)指數(shù)變化相似，整體呈平穩(wěn)上升趨勢；壓力指數(shù)雖然呈下降趨勢，但由于是一個負(fù)向指標(biāo)，表明承受的壓力越來越大；因為寧夏地區(qū)氣候?qū)θ驓夂蜃兓姆磻?yīng)更為敏感，影響指數(shù)沒有明顯規(guī)律。整體而言，寧夏地區(qū)2004—2014年農(nóng)業(yè)水土資源安全指數(shù)大體分為3個階段：2004—2008年安全指數(shù)從-0.434變化到0.091，雖然5 a中有3 a都處于低級，但整體呈上升狀態(tài)；2008—2010年從0.091下降到-0.344，形勢不容樂觀；2010—2014年由-0.344上升到0.659，安全指數(shù)中級以上年份達(dá)到80%?；疑A(yù)測結(jié)果表明，2015—2020年寧夏地區(qū)農(nóng)業(yè)水土資源安全潛力呈穩(wěn)步上升趨勢，有望由2015年的0.523提高到2020年的1.204，安全指數(shù)均為高級。

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(責(zé)任編輯 高 峻)

Evaluation on agricultural water and soil resources security in Ningxia based on DPSIR model

ZHAO Ziyang1， LI Wangcheng1，2，3，*， ZHANG Yuzheng1， WANG Xia1

(1.CollegeofCivilandHydraulicEngineering，NingxiaUniversity，Yinchuan750021，China;2.TheModernEfficientUtilizationofAgriculturalWaterResourcesinAridEngineeringResearchCenterofMinistryofEducation，Yinchuan750021，China;3.KeyLaboratoryforRestorationandReconstructionofDegradedEcosysteminNorthwestChinaofMinistryofEducation，Yinchuan750021，China)

In the present study， an evaluation index system of agricultural water and soil resources security was constructed under the DPSIR model framework by structural equation modeling to quantitatively evaluate the water and soil resources security in Ningxia from 2004 to 2014， and to explore the optimal paths for water and soil resources security in Ningxia. It was shown that the evaluation indexes of driving force subsystem and state subsystem showed a steady upward development trend， and were increased from -1.172 and -1.067 in 2004 to 1.754 and 1.540 in 2014， respectively. The evaluation index of pressure subsystem continued to decrease. As the pressure subsystem was a negative index， it showed that the pressure of agriculture water and soil resources was increasing. Because the environment of Ningxia was sensitive to the global climate change， the evaluation index of impact subsystem didn’t show a clear trend. The evaluation index of response subsystem displayed steady and rapid growth except a single point anomaly in 2013. Overall， the agricultural water and soil resources security in Ningxia could be divided into 3 stages: (1) The security index increased from -0.434 in 2004 to 0.091 in 2008， despite that three years in the past five years were at a low level; (2) The security index decreased from 0.091 in 2008 to -0.344 in 2010， when the situation was not optimistic; (3) The security index increased from -0.344 in 2010 to 0.659 in 2014， when the intermediate level reached to 80%. The result of grey prediction showed that the agricultural water and soil resources security in Ningxia would be on a steady rise state in 2015-2010. The potential security index might rise from 0.523 to 1.204， and the security indexes would all be at high level. The security development of agricultural water and soil resources in Ningxia had some breakthrough， but it was still lying in the initial stage and had great potential.

DPSIR model; structural equation model; water and soil resources security; grey prediction; Ningxia

10.3969/j.issn.1004-1524.2017.08.15

2017-03-10

國家自然科學(xué)基金項目(51169021，51569022)

趙自陽(1991—)，男，河南洛陽人,碩士研究生，主要從事水資源高效利用研究。E-mail: zyzhao115@163.com

*通信作者，李王成，E-mail: liwangcheng@126.com

S11+7

A

1004-1524(2017)08-1336-11

趙自陽，李王成，張宇正，等. 基于DPSIR模型的寧夏農(nóng)業(yè)水土資源安全評價[J]. 浙江農(nóng)業(yè)學(xué)報，2017，29(8)： 1336-1346.