貴州省水資源脆弱性時空變化特征分析

楊大方，周 旭，張 繼，楊江州，羅 雪

(1.貴州師范大學(xué) 地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，貴州 貴陽 550025； 2.貴州省地質(zhì)礦產(chǎn)勘查開發(fā)局117地質(zhì)大隊，貴州 貴陽 550018)

1 研究背景

水資源是關(guān)系區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展、社會福祉與可持續(xù)發(fā)展決策的重要基礎(chǔ)性戰(zhàn)略資源[1-3]。水資源脆弱性是指受氣候變化、極端事件和人類活動等因素的影響，水資源系統(tǒng)正常的結(jié)構(gòu)和功能受到損壞并難以恢復(fù)到原有狀態(tài)的傾向或趨勢[4]。由于氣候變化及人類活動的時空變異，導(dǎo)致不同地區(qū)、不同時段的水資源脆弱性存在一定差異。這就要求區(qū)域分析、空間規(guī)劃與水資源管理等應(yīng)該重視水資源脆弱性的時空變化基礎(chǔ)研究。

國內(nèi)外對水資源脆弱性模型的研究從最初采用DRASTIC模型對區(qū)域的水資源脆弱性進行研究[5]，隨后出現(xiàn)了GOD、SINTACS、SEPPAGE[6-8]模型以及當前使用較多的灰色關(guān)聯(lián)-TOPSIS模型[9]、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[10]和PSR模型[11]及其變形的DPSIR模型[12]，這些方法為不同區(qū)域的水資源脆弱性的研究打開了新思路，也為水資源研究的工作者提供了可靠的方法和實踐的理論支撐。而當前研究中更多的學(xué)者采用PSR模型及其變形的DPSIR模型并逐步完善[13]。如Men[11]、Chen[14]和呂文凱[15]等分別對黑河流域、塔里木河流域以及滇東巖溶斷陷盆地水資源脆弱性進行了綜合評價，并指出各自研究區(qū)中所存在的水資源問題。隨著全球氣候變化和人類活動對水環(huán)境的刺激，造成水資源問題日益突出，水資源脆弱性的研究視角也逐步從地下水擴展到地表水。國外學(xué)者Pawitan[16]和Koutroulis等[17]從氣候變化及人口增長的角度對地表水資源脆弱性進行了詳細的分析和探討。國內(nèi)學(xué)者鄒君等[18]和夏軍等[19]多位學(xué)者在應(yīng)對氣候變化和人類活動對地表水資源脆弱性影響上展開了多方面的討論和研究。而近年來，對水資源的需求和管理程度越來越受到重視，更多的學(xué)者注重對水資源脆弱性定量化的研究，從最開始理論上定性研究轉(zhuǎn)向結(jié)合區(qū)域數(shù)據(jù)的定量研究，如Chen[20]等選取12個評價指標分析了2000-2015年黃淮海3個流域水資源脆弱性的變化趨勢和原因，并對2020年和2030年的情景進行了預(yù)測。

中國西南喀斯特地區(qū)具有石漠化面積較大[21]、地形破碎、土層薄[22]、蓄水能力差、水資源可利用量少、工程性缺水嚴重[23]等特征，其中以貴州最具代表性。目前對喀斯特地區(qū)的水資源脆弱性的探索和研究成果較少[15,24-28]，因此，對中國西南喀斯特地區(qū)水資源脆弱性展開研究具有重要的現(xiàn)實意義。同時，西南喀斯特地區(qū)較長時間序列的水資源脆弱性區(qū)域分異規(guī)律及其影響因素研究還較匱乏，難以揭示其較長時期的變化特征。因此，本文基于PSR模型，選取22個指標建立水資源脆弱性評價指標體系，采用層次分析法[29]與熵權(quán)法[10]共同構(gòu)成組合權(quán)重法確定指標權(quán)重，運用綜合指數(shù)法計算貴州省2004-2017年的水資源脆弱性指數(shù)并對其進行時空變化分析，以揭示貴州省水資源脆弱性的時空變化差異。從而為貴州水資源管理、生態(tài)環(huán)境保護及可持續(xù)發(fā)展決策等提供參考。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 研究區(qū)概況

貴州省位于我國西南部，是世界上三大集中連片分布喀斯特地區(qū)的東亞片區(qū)中心[22]。境內(nèi)地勢西部高、東部低，自中部向北、東、南三面傾斜，平均海拔1 000 m以上，貴州省概況見圖1。全省位于亞熱帶地區(qū)，屬亞熱帶季風(fēng)氣候，年均降水量1 100 mm以上，是長江、珠江兩江上游重要水源涵養(yǎng)區(qū)，河網(wǎng)密度大，水量豐富。

但由于喀斯特多孔介質(zhì)造成地表-地下二元水文結(jié)構(gòu)，降水滲漏量大，導(dǎo)致地下水儲量大，而地表水資源量相對匱乏，生態(tài)環(huán)境本底十分脆弱[30]，區(qū)域經(jīng)濟相對欠發(fā)達，水利工程開發(fā)建設(shè)難度大且成本高，導(dǎo)致貴州省成為全國工程性缺水十分嚴重的省份。全省有貴陽市、遵義市和黔南州等9個地級市(州)。2017年，全省人均用水量為289 m3，僅占全國人均用水量的66%，人均水資源擁有量低于全國平均水平。同時，環(huán)境污染治理投資資金僅占全國的1.8%，水資源浪費等問題也還存在。在新時代“以水定城、以水定人、以水定地、以水定產(chǎn)”的背景下，水是促進區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵要素，也是限制地方經(jīng)濟社會發(fā)展的重要因素。因此，以貴州省為例，開展水資源脆弱性的時空變化研究具有很強的代表性。

2.2 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源于《貴州省統(tǒng)計年鑒》(2005-2018)、《貴州省水資源公報》(2004-2017)、《貴州省環(huán)境統(tǒng)計公報》(2004-2017)和《貴州省環(huán)境狀況公報》(2004-2017)。

2.3 指標體系構(gòu)建

PSR(pressure-state-response)模型是為研究生境與人類社會活動之間的影響關(guān)系而提出的一個較為簡單、全面的評價模型，能夠很好地表示出兩者之間的因果關(guān)系[31]。PSR系統(tǒng)分別為壓力、狀態(tài)和響應(yīng)。為準確揭示貴州省的水資源系統(tǒng)在特定的壓力作用下所呈現(xiàn)出的狀態(tài)特征及其響應(yīng)能力，在梳理水資源脆弱性評價指標的基礎(chǔ)上，選取CNKI數(shù)據(jù)庫中采用率最高的9項指標，并結(jié)合研究區(qū)水資源特點，按照因地制宜的原則，選取能夠反映喀斯特區(qū)域特征的森林覆蓋率、生態(tài)環(huán)境用水量等13項指標，共計22項指標，建立起貴州省水資源脆弱性評價指標體系，貴州省水資源脆弱性評價指標體系見表1。

圖1 貴州省概況圖

表1 貴州省水資源脆弱性評價指標體系

2.4 數(shù)據(jù)處理方法

2.4.1 指標數(shù)據(jù)標準化 因指標體系中各項指標對水資源脆弱性的影響趨向不同，數(shù)據(jù)類型和大小也有差異，為消除指標量綱和趨向不同對評價結(jié)果的影響，需對指標數(shù)據(jù)進行標準化處理。在此，參考相關(guān)文獻[32-33]，正向指標用公式(1)進行標準化處理，負向指標用公式(2)進行標準化處理。

(1)

(2)

式中：Xi為第i個指標的實際值；rij為數(shù)據(jù)標準化處理后第i個參評對象相對于第j個參評指標的數(shù)值；Xij為數(shù)據(jù)標準化處理后第i個參評對象相對于第j個參評指標的實際值；Xi(min)和Xi(max)分別為第i個參評對象中的最小值和最大值。

2.4.2 指標權(quán)重確定 組合權(quán)重法是指將主觀賦權(quán)法和客觀賦權(quán)法結(jié)合使用的一類權(quán)重確定方法。該類方法既可適當減小主觀賦權(quán)法引入的主觀誤差，又可適當降低客觀賦權(quán)法計算結(jié)果的機械性。在此，將層次分析法(主觀)和熵權(quán)法(客觀)計算得到的權(quán)重值帶入特定的公式計算得到相應(yīng)的組合權(quán)重值。計算過程如下：

首先，用層次分析法計算主觀權(quán)重值W1。層次分析法在確定指標權(quán)重時，能明顯地區(qū)分出各指標間的相對重要程度。根據(jù)參考文獻[34]計算得到各指標的主觀權(quán)重值W1。

其次，用熵權(quán)法計算客觀權(quán)重值W2。熵權(quán)法主要是利用各指標的具體數(shù)值進行計算，得到的權(quán)重值真實可靠，在一定程度上能減小指標權(quán)重的主觀隨意性。計算方法如公式(3)～(6)。

(3)

(4)

(5)

(6)

式中：W2為熵權(quán)法計算得到的權(quán)重值；Hj為評價指標的熵值；K為與評價對象個數(shù)有關(guān)的系數(shù)；m為評價對象的個數(shù)。

最后，用公式(7)～(9)算出組合權(quán)重值W。

W=fW1+(1-f)W2

(7)

(8)

(9)

式中：W為組合權(quán)重值；W1和W2分別為層次分析法和熵權(quán)法所得權(quán)重值；SEn為差異程度系數(shù)，n為指標的個數(shù)；X1，X2，…，Xn為按照升序排列的各指標的層次分析法權(quán)重。

2.4.3 脆弱性綜合評價 為揭示水資源系統(tǒng)脆弱性綜合特征，參照生態(tài)環(huán)境綜合評價指數(shù)法，將基于PSR模型構(gòu)建的水資源脆弱性量測指標體系，用公式(10)和(11)所示的綜合指數(shù)法進行量化評價。

VI={VP、VS、VR}=VP+VS+VR

(10)

(11)

式中：VI為水資源脆弱性指數(shù)；VP、VS和VR分別為壓力指數(shù)、狀態(tài)指數(shù)和響應(yīng)指數(shù)；WPj和rPij分別為壓力層的組合權(quán)重值和指標標準化數(shù)值；WSj和rSij分別為狀態(tài)層的組合權(quán)重值和指標標準化數(shù)值；WRj和rRij分別為響應(yīng)層的組合權(quán)重值和指標標準化數(shù)值。

2.4.4 脆弱性變化分析 為分析不同指標對水資源脆弱性的影響，可直接比較不同指標的組合權(quán)重值的大小來制作權(quán)值差異圖。為分析不同年份、不同準則層(含壓力層、狀態(tài)層和響應(yīng)層)及脆弱性指數(shù)的時序變化特征，可以年份為橫坐標制作不同年份的相應(yīng)數(shù)值變化統(tǒng)計圖。為分析整段研究期內(nèi)，不同行政單元的水資源系統(tǒng)壓力、狀態(tài)、響應(yīng)和脆弱性整體平均狀況，可統(tǒng)計整段研究期內(nèi)、不同年份的相應(yīng)評價結(jié)果的平均值。為分析整段研究期內(nèi)，不同行政單元的水資源系統(tǒng)壓力、狀態(tài)、響應(yīng)和脆弱性的整體變化是呈現(xiàn)增加還是減弱趨勢，可以將整段研究期內(nèi)、不同年份的相應(yīng)評價結(jié)果進行一元線性回歸分析，模擬所得回歸系數(shù)為趨勢系數(shù)，回歸系數(shù)為正表示呈增加趨勢，反之則呈減弱趨勢。為比較不同年份間的水資源脆弱性等級特征差異，在脆弱性綜合評價的基礎(chǔ)上，參考相關(guān)文獻[1]、[4]將脆弱指數(shù)劃分為不脆弱、輕度脆弱、中度脆弱、重度脆弱和極度脆弱5個等級，再根據(jù)研究區(qū)實際數(shù)據(jù)計算結(jié)果情況，將結(jié)果的最大值與最小值的極差進行5等分得到4個等分點，從結(jié)果的最小值開始進行分等累加，最后再依據(jù)現(xiàn)階段已有的文獻資料[18]、[35]進行適當調(diào)整，得到表2所示的水資源脆弱性評價分級標準。

表2 水資源脆弱性評價分級標準

3 結(jié)果與分析

3.1 壓力特征分析

采用組合權(quán)重法、層次分析法和熵權(quán)法3種方法對各壓力指標進行權(quán)重計算，不同方法計算的壓力指標權(quán)重及2004-2017年貴州省及各市(州)壓力指數(shù)變化特征計算結(jié)果見圖2。

圖2(a)表明，基于層次分析法所得到的各壓力指標的權(quán)重值相差最大，差值為0.075，運用熵權(quán)法所得結(jié)果相差較小，差值約為0.001，組合權(quán)重法將兩者相結(jié)合，使計算結(jié)果更為科學(xué)。由圖2(a)還可看出，權(quán)重值最大的為廢污水排放總量(P3)和農(nóng)用化肥施用量(P5)，表明兩者對壓力指數(shù)的影響較大，同時對整個區(qū)域水資源脆弱性的影響較大。

由圖2 (b)可見，2004-2017年全省壓力指數(shù)變化波動較大，但總體呈現(xiàn)減小趨勢。其中，2004-2009年間呈增大趨勢，2009-2012年間呈快速減小趨勢，2012-2017年又逐步增大。造成全省壓力指數(shù)變化明顯的主要原因是研究時段內(nèi)壓力層的各項指標在不同年份的變化較大，且各個指標有增有減。例如在壓力指標中，全省各地的人均生活用水量除貴陽市呈下降狀態(tài)以外(下降率為45%)，其余地區(qū)均有不同程度的增加，其中六盤水市的增長率最大(增長率為58%)。

由圖2(c)可見，2004-2017年全省壓力指數(shù)平均值為0.135，各市(州)壓力指數(shù)的平均值在0.057～0.160之間。壓力產(chǎn)生的影響存在明顯的區(qū)域差異，其中對貴陽和遵義的影響最大，表明壓力是影響該兩市水資源脆弱性的重要因素；銅仁和黔西南的壓力指數(shù)均值較小，反映出壓力指數(shù)對該兩市水資源脆弱性的威脅較小。

由圖2(d)可看出，貴陽、遵義的水資源受到的壓力屬于下降趨勢，其中貴陽的下降率最大，為-0.003 7，表明貴陽等地水資源受到的壓力在研究時段內(nèi)逐漸減小；黔東南、黔南、六盤水及畢節(jié)等市(州)呈明顯上升趨勢，表明在研究時段內(nèi)水資源狀況受到壓力的影響在增大，在今后的發(fā)展中壓力層指標極有可能成為影響這些地區(qū)水資源脆弱性的重要因素。

圖2 不同方法計算的壓力指標權(quán)重及2004-2017年貴州省及各市(州)壓力指數(shù)變化特征

3.2 狀態(tài)特征分析

采用組合權(quán)重法、層次分析法和熵權(quán)法3種方法對各狀態(tài)指標進行權(quán)重計算，不同方法計算的狀態(tài)指標權(quán)重及2004-2017年貴州省及各市(州)狀態(tài)指數(shù)變化特征計算結(jié)果見圖3。

圖3 (a)表明，狀態(tài)層中11個指標的權(quán)重值相差較大，其中，層次分析法計算的權(quán)重最大值 (S6)與最小值(S5)的差值為0.071，表明在主觀判斷下狀態(tài)層中各指標對狀態(tài)指數(shù)的影響相差較大；在熵權(quán)法中指標權(quán)重值最大差值仍為0.001，表明在利用原始數(shù)據(jù)計算下得到的結(jié)果更貼近實際的數(shù)值，而利用組合權(quán)重法計算的結(jié)果在兩種方法結(jié)果之間，表明組合權(quán)重法減小了由專家打分產(chǎn)生的主觀性和直接數(shù)據(jù)計算結(jié)果的機械性，在一定程度上增加了評價結(jié)果的客觀性和準確性。11個指標中年平均降雨量(S1)和水資源總量(S6)的權(quán)重值最大，表明降雨量與水資源總量對狀態(tài)層產(chǎn)生的影響較大，并對脆弱指數(shù)的影響也較大。

由圖3(b)可見，2004-2017年間全省的狀態(tài)指數(shù)呈下降狀態(tài)，各年份間的值變化較大。其中2011-2014年狀態(tài)指數(shù)急劇減小，由0.404下降到0.124，表明這段時間內(nèi)狀態(tài)指數(shù)對水資源脆弱指數(shù)的貢獻率減小，水環(huán)境狀況轉(zhuǎn)好。這是由于狀態(tài)層表征的是水資源對現(xiàn)狀的支持能力，對于水資源脆弱指數(shù)而言，其值越大，脆弱指數(shù)越大，而對于實際的水資源環(huán)境而言，其值越大，則環(huán)境狀況越差。從2014年開始，狀態(tài)指數(shù)有上升的趨勢，可能在未來的時間內(nèi)會對水資源狀況造成威脅，在今后的管理中應(yīng)多注重狀態(tài)層中的相關(guān)指標的變化，以防水資源出現(xiàn)不可逆轉(zhuǎn)的不利情況。

由圖3(c)可見，2004-2017年黔南和黔東南兩地的平均狀態(tài)指數(shù)偏小，表明兩地的水環(huán)境狀況良好，其余地區(qū)的平均狀態(tài)指數(shù)值均超過0.2；貴陽市和六盤水市的值分別為0.368和0.384，狀態(tài)指數(shù)偏大，表明兩地區(qū)的水環(huán)境狀況不佳。

由圖3(d)可看出，2004-2017年全省的狀態(tài)指數(shù)呈下降狀態(tài)，下降趨勢系數(shù)為-0.007 5，表明在研究時段內(nèi)貴州省的水資源狀況有所提升，部分地區(qū)有轉(zhuǎn)好的現(xiàn)象，如黔東南、銅仁，而部分地區(qū)有待加強，如貴陽和遵義。

圖3 不同方法計算的狀態(tài)指標權(quán)重及2004-2017年貴州省及各市(州)狀態(tài)指數(shù)變化特征

3.3 響應(yīng)特征分析

采用組合權(quán)重法、層次分析法和熵權(quán)法3種方法對各響應(yīng)指標進行權(quán)重計算，不同方法計算的響應(yīng)指標權(quán)重及2004-2017年貴州省及各市(州)響應(yīng)指數(shù)變化特征計算結(jié)果見圖4。

圖4(a)表明，采用組合權(quán)重法得到的各響應(yīng)指標權(quán)重值居于其余兩種方法之間，有效避免了熵權(quán)法計算結(jié)果的單一性和層次分析法權(quán)重值相差較大的影響。狀態(tài)層中生態(tài)環(huán)境用水量(R5)的權(quán)重值最大，說明在響應(yīng)指標和評價模型當中生態(tài)環(huán)境用水量對于水資源脆弱性而言影響較大。

由圖4(b)可見，2004-2017年全省響應(yīng)指數(shù)在逐漸下降，表明該時段響應(yīng)指數(shù)對脆弱指數(shù)的貢獻率越來越小，反映出在研究時段內(nèi)對于環(huán)境的治理措施在加強，因為響應(yīng)層中均為負向指標，其值越大，響應(yīng)指數(shù)和脆弱指數(shù)越小，表明治理力度越大。未來可通過各種治理措施來減小對水環(huán)境的影響。

由圖4(c)可見，2004-2017年全省及各市(州)響應(yīng)指數(shù)平均值在0.045～0.142之間，總體值偏小，表明其對脆弱指數(shù)產(chǎn)生的作用較小。其中貴陽、遵義的響應(yīng)指數(shù)值最小，表明在該地區(qū)環(huán)境投入及保護措施的程度要大于其他地區(qū)，其余地區(qū)的響應(yīng)指數(shù)值相差不大，因而全省各地區(qū)在水資源保護工作方面的重視程度相近。

由圖4(d)可看出，全省大部分地區(qū)的響應(yīng)指數(shù)在下降，但仍有局部地區(qū)在上升，如貴陽和黔東南兩地，在今后的水資源管理中應(yīng)該更加重視水資源保護的投入。

3.4 脆弱性特征分析

通過公式(10)和(11)計算得出2004-2017年貴州省及各市(州)水資源脆弱指數(shù)均值和趨勢變化特征，見圖5。

圖4 不同方法計算的響應(yīng)指標權(quán)重及2004-2017年貴州省及各市(州)響應(yīng)指標變化特征

由圖5 (a)可以看出，2004-2017年間水資源脆弱指數(shù)總體呈波動下降的趨勢，變化過程大致可分為3個階段：2004-2010年平穩(wěn)變化階段；2011-2014年快速下降階段；2015-2017年緩慢上升階段。其間2011-2014年脆弱指數(shù)從0.642下降到0.280，2014年后脆弱指數(shù)有緩慢上升的趨勢，未來全省的水資源脆弱指數(shù)可能會持續(xù)升高。在評價年份中，屬極度脆弱的有2006、2009和2011年，其中2011年的脆弱指數(shù)最高(0.642)，該年份脆弱指數(shù)出現(xiàn)異常主要是因為2010年各地氣象數(shù)據(jù)年際變化劇烈，平均氣溫普遍偏高，冬季大部分地區(qū)均高于多年平均氣溫，蒸發(fā)量急劇增加，而降雨總量有所下降，且時空分布不均，造成絕大部分地區(qū)出現(xiàn)干旱、洪澇等現(xiàn)象，同時污水排放量和人均生活用水量明顯增大，而氣候?qū)φw水環(huán)境影響有一定的滯后性，導(dǎo)致脆弱指數(shù)在2011年出現(xiàn)偏高現(xiàn)象。2011年后氣候因素有所緩解，在政府及相關(guān)部門的政策管理下，大部分正向指標大幅度減小，負向指標中由于氣候因素變化(年平均降雨量、水資源總量、地下水資源量均有增加)，使脆弱指數(shù)在一定程度上有所降低。對比夏軍等[36]、陳亞寧等[37]和楊振華等[38]的研究發(fā)現(xiàn)，氣候因素是影響水資源的重要原因，與文章中2011年的氣候數(shù)據(jù)變化異常導(dǎo)致脆弱指數(shù)增大的結(jié)果相似。

如圖5 (b)所示，2004-2017年貴州省及市(州)的水資源多年平均脆弱指數(shù)在0.362～0.589之間，其中脆弱指數(shù)值偏大的有貴陽、安順、畢節(jié)和六盤水市，其值均超過0.530，屬于重度脆弱(Ⅳ級)，通過與其他研究對比發(fā)現(xiàn)，水資源脆弱指數(shù)偏高的地區(qū)的人類活動強度大、經(jīng)濟發(fā)展速度快，周奉等[39]在黔中地區(qū)水資源脆弱性狀況的對比，與本文中所得的人類經(jīng)濟活動頻繁、區(qū)域經(jīng)濟快速發(fā)展造成水資源脆弱性較高的評價結(jié)果一致。黃壘等[40]對保定市地表水資源脆弱性評價表明，人為脆弱性是導(dǎo)致局部區(qū)域脆弱性突出的重要原因，與本文在分析貴陽、遵義和六盤水等地人為作用造成水資源脆弱指數(shù)較高的結(jié)果相似。相對而言，本文的計算結(jié)果和評價分析具有一定的可靠性和合理性。貴州省全省的水資源脆弱指數(shù)平均值為0.486，屬于中度脆弱(Ⅲ級)，與郭曉娜[25]的研究成果相比，本文中的均值偏小，但對比脆弱性等級，兩者均為中度脆弱。黔南和黔東南兩地的水資源脆弱指數(shù)最低，均未超過0.4，屬于輕度脆弱，是脆弱等級當中的Ⅱ級，水環(huán)境狀況總體良好。銅仁和黔西南的脆弱指數(shù)在0.427～0.468之間，屬于中度脆弱，是脆弱等級當中的Ⅲ級。

由圖5(c)可知，2004-2017年遵義、黔南、黔東南、銅仁和黔西南地區(qū)的脆弱指數(shù)有不同程度的增大，表明在這些地區(qū)水資源脆弱性有所上升，在今后的管理上應(yīng)特別注意。貴陽、安順、畢節(jié)和六盤水市的脆弱指數(shù)呈下降趨勢，表明在研究時段內(nèi)這些地區(qū)的水資源狀況有所好轉(zhuǎn)。

圖5 2004-2017年貴州省及各市(州)水資源脆弱指數(shù)均值和趨勢變化特征

4 結(jié) 論

貴州省地處亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，降水量比較豐富，但是由于地表崎嶇破碎、土壤保水性差，強烈的人類活動作用于脆弱的喀斯特生態(tài)環(huán)境，導(dǎo)致貴州省是我國工程性缺水極為嚴重的省份。本文用組合權(quán)重法對貴州省2004-2017年間水資源脆弱性綜合指數(shù)的時空變化特征進行計算與分析，得到如下幾點結(jié)論：

(1)將層次分析法和熵權(quán)法組合計算得到組合權(quán)重法，不同的權(quán)重計算方法得出的權(quán)重各不相同，組合權(quán)重法能夠減小層次分析法的主觀性，也能避免熵權(quán)法計算結(jié)果的單一性，從研究結(jié)果上看，組合權(quán)重法計算的權(quán)重值更貼近客觀事實，更具科學(xué)性和合理性。

(2)基于PSR模型計算得出貴州省壓力、狀態(tài)、響應(yīng)指數(shù)，其結(jié)果表明，壓力指數(shù)>狀態(tài)指數(shù)>響應(yīng)指數(shù)，且3個指數(shù)均為下降狀態(tài)，在貴州省不同市(州)的3個指數(shù)或增或減。

(3)脆弱指數(shù)存在明顯的空間差異性，脆弱指數(shù)較高的地區(qū)主要集中在貴陽、安順、畢節(jié)和六盤水市，脆弱指數(shù)較低的地區(qū)主要集中在黔南、黔東南以及銅仁等地，各地區(qū)所面臨的水資源脆弱性問題仍然十分嚴峻。

(4)2004-2017年間貴州省水資源脆弱指數(shù)總體呈波動下降的趨勢，變化情況分為3個階段：2004-2010年平穩(wěn)變化階段；2011-2014年快速下降階段；2015-2017年緩慢上升階段。全省脆弱性指數(shù)平均值為0.486，屬于中度脆弱(Ⅲ級)，水環(huán)境維持在可控范圍之內(nèi)。2006、2009和2011年為極度脆弱，其余年份為重度、中度及輕度脆弱，研究時段內(nèi)屬于重度和中度脆弱的年份較多，水資源狀況不容樂觀。

(5)導(dǎo)致全省脆弱指數(shù)較高的原因主要是水資源面臨的壓力過大，且現(xiàn)階段水環(huán)境狀態(tài)較差，廢污水排放總量、農(nóng)用化肥施用量、降雨量和水資源總量是影響全省脆弱性的重要因素。未來水資源管理應(yīng)特別重視在氣候變化條件下合理地調(diào)控水資源開發(fā)利用和生態(tài)環(huán)境保護等人類活動。

綜上所述，對貴州省水資源脆弱性進行了綜合且較為全面的評價，能夠在水資源管理方面提供一定的理論參考。但本文也存在諸多不足之處，如文中數(shù)據(jù)僅來源于統(tǒng)計數(shù)據(jù)，而部分指標值以地貌單元(流域)統(tǒng)計更為合理，從研究結(jié)果上看可能與實際情況存在一定誤差；在指標選取上，雖做了大量統(tǒng)計，也結(jié)合區(qū)域特點，但是否能真實全面地反映研究區(qū)水資源的全部狀況，還有待進一步研究。未來在評價單元上可嘗試按照地貌單元進行分析，在保障數(shù)據(jù)的可獲得性的同時能夠盡可能多地選取相關(guān)指標進行研究。