基于PSR 模型的新疆水資源經(jīng)濟生態(tài)韌性時空差異及影響因素分析

孫 宇，劉維忠，盛 洋

（新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，新疆 烏魯木齊 830052）

隨著經(jīng)濟的迅速發(fā)展，水資源短缺危機、生態(tài)污染嚴(yán)重等問題頻繁出現(xiàn)，對水資源、經(jīng)濟、生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)性發(fā)展帶來了挑戰(zhàn)。自然環(huán)境是經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ)，經(jīng)濟對水資源的需求是經(jīng)濟得以持續(xù)發(fā)展的前提。但與此同時，系統(tǒng)內(nèi)部正遭受內(nèi)外部風(fēng)險的擾動和沖擊，一方面是干旱、地震等自然災(zāi)害；另一方面是由人類粗放的經(jīng)營發(fā)展模式帶來的生態(tài)和水系統(tǒng)失衡的人為災(zāi)害。面對經(jīng)濟發(fā)展過程中產(chǎn)生的污染物對環(huán)境破壞和水資源供需失衡的壓力，區(qū)域水資源、經(jīng)濟、生態(tài)系統(tǒng)亟需提高其韌性，從而限制系統(tǒng)脆弱性并促進(jìn)長期可持續(xù)性。在此背景下，研究水資源、經(jīng)濟和生態(tài)韌性間相互影響顯得尤為重要，為實現(xiàn)三者韌性的協(xié)調(diào)發(fā)展提供理論依據(jù)和實證支撐。

國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于水資源經(jīng)濟生態(tài)系統(tǒng)韌性的研究成果頗多，在研究角度方面，趙志龍等［1］基于二級模糊綜合評價法分析了鄭州市水資源系統(tǒng)韌性水平；劉金寧等［2］以水旱災(zāi)害為背景，分析了青島市供水系統(tǒng)韌性水平；袁豐等［3］分析了長江經(jīng)濟帶經(jīng)濟系統(tǒng)的抵抗力和恢復(fù)力；馬文林等［4］以海綿城市、社區(qū)和生態(tài)系統(tǒng)適應(yīng)為理論基礎(chǔ)，評估了生態(tài)系統(tǒng)氣候韌性水平。在評價指標(biāo)方面，唐瑩等［5］從抵抗風(fēng)險能力、適應(yīng)調(diào)整能力、創(chuàng)新轉(zhuǎn)型能力3個維度構(gòu)建了農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的指標(biāo)體系；陶潔怡等［6］從抵抗力、恢復(fù)力、適應(yīng)力3個準(zhǔn)則層，選取17個指標(biāo)評價分析了長三角地區(qū)生態(tài)韌性；孫才志等［7］從經(jīng)濟因素、社會因素、資源環(huán)境因素3個方面，選取17個指標(biāo)分析了中國區(qū)域水資源系統(tǒng)韌性。在研究方法方面，學(xué)者們采用空間馬爾科夫鏈［8］、綜合評價法［9］、層次分析法［10］、優(yōu)劣解距離（TOPSIS）法［11］、變異系數(shù)［12］、熵值法［13］分析了城市韌性的時空演變特征。呂添貴等［14］運用STIRPAT 模型分析了長三角地區(qū)生態(tài)韌性的影響因素；張明斗等［15］借助地理探測器分析了中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的主要影響因子。

其一，目前學(xué)界從韌性視角出發(fā)，對水資源經(jīng)濟生態(tài)系統(tǒng)韌性關(guān)聯(lián)分析處于初步探索階段，并且韌性指標(biāo)體系構(gòu)建缺乏理論模型的支撐。其二，多系統(tǒng)韌性影響因素以及交互作用的實證研究不多。其三，新疆作為西北典型干旱區(qū)和生態(tài)脆弱區(qū)，研究新疆水資源經(jīng)濟生態(tài)韌性具有較強的現(xiàn)實意義。鑒于此，本研究借鑒壓力-狀態(tài)-響應(yīng)（PSR）模型拆解系統(tǒng)應(yīng)對擾動的全過程，建構(gòu)水資源經(jīng)濟生態(tài)韌性指標(biāo)體系，運用綜合評價法和核密度分析各地州壓力、狀態(tài)、響應(yīng)韌性的時空差異，應(yīng)用地理探測器從時空角度對水資源經(jīng)濟生態(tài)韌性各驅(qū)動因素的影響程度進(jìn)行解析，明確韌性的主要制約因素，以期為水資源經(jīng)濟生態(tài)韌性建設(shè)提供參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

新疆（73°40′～96°18′E，34°25′～48°10′N）處于中國西北干旱區(qū)，總面積166×104km2，其轄區(qū)內(nèi)有4個地級市、5個地區(qū)、5個自治州（圖1）。該區(qū)具有典型的溫帶大陸性干旱氣候特征，年均氣溫4～13 ℃，年均降水量89～208 mm。該區(qū)屬于生態(tài)脆弱區(qū)，區(qū)域內(nèi)水資源時空分布不均，南北差異較大，地表植被稀少，生態(tài)環(huán)境相對惡劣，荒漠化嚴(yán)峻，土地鹽堿化嚴(yán)重。2020 年，新疆GDP 為1.38×1012元，較2010 年增長了0.09倍，第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)對經(jīng)濟增長的貢獻(xiàn)率分別為18.0%和79.0%，遠(yuǎn)超過第三產(chǎn)業(yè)3%的經(jīng)濟貢獻(xiàn)度。

圖1 研究區(qū)示意圖Fig.1 Schematic diagram of the study area

1.2 數(shù)據(jù)來源

統(tǒng)計資料主要來源于新疆維吾爾自治區(qū)水利廳、新疆維吾爾自治區(qū)統(tǒng)計局等政府部門的數(shù)據(jù)，以及《新疆統(tǒng)計年鑒（2011—2021年）》和《新疆水資源公報（2010—2020年）》及各地州市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報和環(huán)境狀況公報等，部分缺失數(shù)據(jù)通過線性插值法補充。

1.3 PSR模型語境下水資源經(jīng)濟生態(tài)韌性過程

PSR模型是由經(jīng)濟合作與發(fā)展組織和聯(lián)合國環(huán)境規(guī)劃署共同建立的概念模型，常用于研究環(huán)境問題的框架體系［16］。韌性即彈性、復(fù)原能力，本意指在物體受到外力時恢復(fù)到原來狀態(tài)的能力。在這一過程中，當(dāng)風(fēng)險沖擊時水資源系統(tǒng)、經(jīng)濟系統(tǒng)、生態(tài)系統(tǒng)通過物質(zhì)、信息和能量的輸入、輸出交換以維持自身穩(wěn)定再到恢復(fù)至正常運作水平，通過恢復(fù)力和適應(yīng)力將危機轉(zhuǎn)變?yōu)闄C遇，實現(xiàn)創(chuàng)新發(fā)展等的不同階段［17］?；谏鲜隼斫猓瑢㈨g性劃分為擾動前、擾動中、擾動后3 個階段，分別對應(yīng)于PSR 模型中的壓力-狀態(tài)-響應(yīng)這三大過程要素。因此，結(jié)合壓力-狀態(tài)-響應(yīng)語境系統(tǒng)間的韌性運作過程拆分為：（1）壓力，指城市在發(fā)展過程中，內(nèi)部與外部的雙重災(zāi)害對生態(tài)環(huán)境造成壓力，如干旱、地震、水污染、土壤污染、大氣污染等威脅系統(tǒng)正常運行的災(zāi)害；（2）狀態(tài)，指城市運行過程中，各個子系統(tǒng)在壓力沖擊下狀態(tài)的變化及相互耦合呈現(xiàn)出共同抵御壓力的能力，如水資源總量、第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)等；（3）響應(yīng)，指人為力量對城市中各個子系統(tǒng)主動進(jìn)行干預(yù)和調(diào)控，使其恢復(fù)到平衡狀態(tài)或者生成新的平衡，如政府管理能力與效率、污染治理投入、科技創(chuàng)新投入、環(huán)境監(jiān)管等（圖2）。

圖2 壓力-狀態(tài)-響應(yīng)（PSR）模型對水資源經(jīng)濟生態(tài)韌性過程解釋示意圖Fig.2 Schematic diagram of PSR model for explaining the process of water resource economic ecological resilience

1.4 指標(biāo)體系

基于PSR 模型，水資源經(jīng)濟生態(tài)系統(tǒng)韌性需要從內(nèi)外部雙重災(zāi)害導(dǎo)致的壓力、壓力擾動中系統(tǒng)狀態(tài)的改變及抵御力、擾動后系統(tǒng)應(yīng)對災(zāi)害的恢復(fù)力與適應(yīng)力3 個維度篩選合適的評價指標(biāo)，同時要結(jié)合指標(biāo)選取的客觀性、合理性、可行性原則［18］和相關(guān)學(xué)者的研究成果［19-24］及新疆的實際發(fā)展?fàn)顩r，以此構(gòu)建水資源經(jīng)濟生態(tài)系統(tǒng)韌性的評價指標(biāo)體系（表1）。壓力韌性中選取8 個指標(biāo)衡量水資源經(jīng)濟生態(tài)系統(tǒng)所面臨的自然災(zāi)害和人為災(zāi)害的威脅情況。狀態(tài)韌性中選取9 個指標(biāo)評估水資源狀態(tài)，選取7 個指標(biāo)評估經(jīng)濟狀態(tài)，選取6 個指標(biāo)評估生態(tài)狀態(tài)。響應(yīng)韌性中選取7個指標(biāo)評估水資源經(jīng)濟生態(tài)韌性的恢復(fù)能力，選取2 個指標(biāo)評估水資源經(jīng)濟生態(tài)韌性的適應(yīng)能力。

表1 基于PSR模型的水資源經(jīng)濟生態(tài)韌性指標(biāo)體系構(gòu)建Tab.1 Construction of economic and ecological resilience index system for water resources based on PSR model

1.5 研究方法

1.5.1 綜合評價法運用熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重，相關(guān)計算公式參見文獻(xiàn)[26]。運用綜合評價法測度壓力-狀態(tài)-響應(yīng)3個維度下水資源經(jīng)濟生態(tài)韌性評價指數(shù)［27］，計算公式如下:

式中：Y1、Y2、Y3分別為壓力、狀態(tài)、響應(yīng)韌性評價指數(shù)，取值范圍為[0, 1]；x′ij為標(biāo)準(zhǔn)化后指標(biāo)的數(shù)值；ωj為各項指標(biāo)權(quán)重；N為指標(biāo)數(shù)量；Tj為壓力-狀態(tài)-響應(yīng)綜合韌性評價指數(shù)；α、β、γ為待定系數(shù)，α+β+γ=1，由于3 個系統(tǒng)同等重要，令α=β=γ=1/3。參考相關(guān)研究成果［27］，將韌性水平等級劃分為5個等級（表2）。

表2 韌性水平等級劃分Tab.2 Classification of resilience levels

1.5.2 核密度估計核密度估計法是一種統(tǒng)計非參數(shù)密度的估計方法，能夠清晰地反映研究要素的空間分布密度［28］?；诖耍狙芯坎捎煤嗣芏裙烙嫷姆椒ń沂拘陆?4 個地州壓力韌性、狀態(tài)韌性、響應(yīng)韌性以及綜合韌性的空間分布特征及區(qū)域集聚規(guī)律，核密度的數(shù)值越高，表示韌性水平越高，計算公式如下：

結(jié)合表2，將核密度估計后的韌性水平重新定義劃分，如表3所示。

表3 核密度估計后韌性水平等級Tab.3 Resilience level grade after kernel density estimation

1.5.3 地理探測器模型地理探測器是探測空間分異性，以及揭示其背后驅(qū)動因子的一種新的統(tǒng)計學(xué)方法，可以探測數(shù)值型數(shù)據(jù)，也可以探測定性數(shù)據(jù)［29］。因子探測：探測屬性Y的空間分異性，以及探測某因子X多大程度上解釋了屬性Y的空間分異，用q值度量，取值區(qū)間為[0,1]，q值越大，表示X對Y的解釋力越強，計算公式為：

式中：h=1,2,…,L為變量Y（壓力-狀態(tài)-響應(yīng)綜合韌性）或因子X（影響因子）的分層，即分類或分區(qū)；Nh和N分別為層h和全區(qū)的單元數(shù)；σ2h和σ2分別為層h和全區(qū)的Y值的方差。

交互作用探測：識別影響因子X1 和X2 之間的交互作用是否會增加或減弱對因變量Y的解釋力，或這些影響因子對因變量的影響是相互獨立的，主要比較q(X)、q(X1)+q(X2)和q(X1∩X2)之間的關(guān)系（表4）。

表4 兩個自變量對因變量的交互類型Tab.4 Types of interaction between two independent variables and the dependent variable

2 結(jié)果與分析

2.1 新疆壓力-狀態(tài)-響應(yīng)韌性時空差異分析

2.1.1 時間差異分析2010—2020年新疆各地州壓力韌性指數(shù)大部分處于下降趨勢（表5），小部分地區(qū)有所提升?？死斠朗?010、2015、2020 年壓力韌性評價指數(shù)分別為0.212、0.248、0.842，2010—2020年壓力韌性指數(shù)增長率為14.78%，主要原因是克拉瑪依市是石油資源豐富的工業(yè)化城市，隨著采油規(guī)模和煉油規(guī)模的不斷擴大，工業(yè)固體廢棄物排放量、化肥施用強度2個負(fù)向指標(biāo)數(shù)據(jù)大幅上升，因此壓力韌性指數(shù)迅速提升，進(jìn)而對系統(tǒng)發(fā)展產(chǎn)生負(fù)向影響?？俗卫仗K柯爾克孜自治州壓力韌性指數(shù)由0.851（2010 年）下降至0.486（2020 年），壓力韌性水平由高度韌性下滑至中等韌性，說明克孜勒蘇柯爾克孜自治州的發(fā)展受人為災(zāi)害的沖擊減弱，但降水量的驟減也會給克孜勒蘇柯爾克孜自治州的發(fā)展施加壓力。

表5 新疆各地州壓力-狀態(tài)-響應(yīng)韌性綜合評價指數(shù)Tab.5 Comprehensive evaluation index of pressure-state-response resilience in various prefectures of Xinjiang

2010—2020 年新疆各地州狀態(tài)韌性指數(shù)整體呈增長態(tài)勢，部分地區(qū)增長幅度較明顯。阿克蘇地區(qū)2010 年狀態(tài)韌性指數(shù)為0.314，2020 年狀態(tài)韌性指數(shù)為0.673，增長幅度最大，韌性等級從較低韌性上升至較高韌性范圍，表明阿克蘇地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)較優(yōu)，其森林覆蓋率、人均公園綠地面積、水土流失治理面積較高，生態(tài)狀態(tài)不容易被外界的干擾打破自身平衡狀態(tài)，生態(tài)結(jié)構(gòu)較穩(wěn)定。另外，農(nóng)業(yè)用水量、工業(yè)用水量、供水量較充足，說明阿克蘇地區(qū)水資源狀態(tài)較好，水資源利用程度和利用結(jié)構(gòu)有利于提升水資源狀態(tài)韌性水平。阿克蘇地區(qū)人均GDP、固定資產(chǎn)投資額、進(jìn)出口貿(mào)易總額、三產(chǎn)占比等指標(biāo)穩(wěn)步增加，提升了地區(qū)經(jīng)濟資本存量和經(jīng)濟的效率與活力，也是水資源狀態(tài)韌性和生態(tài)狀態(tài)韌性增強的基礎(chǔ)要素。

2010—2020 年新疆各地州響應(yīng)韌性指數(shù)上升幅度較大，說明各地州在應(yīng)對壓力沖擊時做出積極主動的響應(yīng)對策和措施，改變現(xiàn)狀狀態(tài)，使其能更好適應(yīng)城市發(fā)展。烏魯木齊市響應(yīng)韌性指數(shù)由0.270（2010 年）增長到0.946（2020 年），增長率為13.35%，韌性水平由較低韌性水平躍升到高度韌性水平，說明在恢復(fù)能力子系統(tǒng)中，政府管理能力與效率較高、污染治理投入力度較大，反映出系統(tǒng)對環(huán)境治理的正反饋較強，從而有利于提升系統(tǒng)的響應(yīng)韌性水平。另外，烏魯木齊市為了加大其自身發(fā)展能力，對研究與開發(fā)的支出也較大，這使得適應(yīng)能力也較強，使其從不平衡狀態(tài)中盡快恢復(fù)，甚至提升到新的高水平平衡狀態(tài)。

2010—2020 年新疆各地州壓力-狀態(tài)-響應(yīng)韌性指數(shù)呈上升態(tài)勢。2020 年綜合韌性指數(shù)從大到小依次排序為：和田地區(qū)＞伊犁哈薩克自治州直屬縣市＞阿克蘇地區(qū)＞喀什地區(qū)＞克孜勒蘇柯爾克孜自治州＞烏魯木齊市＞克拉瑪依市＞塔城地區(qū)＞昌吉回族自治州＞哈密市＞博爾塔拉蒙古自治州＞吐魯番市＞阿勒泰地區(qū)＞巴音郭楞蒙古自治州，和田地區(qū)綜合韌性指數(shù)位列第一，說明在自然災(zāi)害和人為災(zāi)害壓力的沖擊下，水資源狀態(tài)、經(jīng)濟狀態(tài)、生態(tài)狀態(tài)的自身抵御力較強，加之政府、企業(yè)和居民對壓力的響應(yīng)，環(huán)境治理的大力投入和科技創(chuàng)新能力的提升，有利于恢復(fù)水資源經(jīng)濟生態(tài)系統(tǒng)的韌性水平。

2.1.2 空間差異分析為了進(jìn)一步分析新疆各地州韌性的空間差異，選取2010、2015、2020 年截面數(shù)據(jù)，借助核密度分析新疆各地州壓力-狀態(tài)-響應(yīng)韌性綜合評價指數(shù)的空間分布，采用ArcGIS 10.2繪制出各地州韌性指數(shù)空間格局（圖3）。其空間格局表現(xiàn)以下特征：

圖3 新疆各地州壓力-狀態(tài)-響應(yīng)韌性評價指數(shù)核密度空間分布Fig.3 Kernel density spatial distribution of pressure-state-response resilience evaluation index in various prefectures of Xinjiang

2010、2015、2020 年各地州壓力韌性核密度值取值范圍依次為0～0.435×10-4、0～0.418×10-4、0～0.450×10-4，韌性水平處于中等韌性，說明部分地州三系統(tǒng)的發(fā)展受自然和人為災(zāi)害的沖擊較強。2010年各地州壓力韌性核密度的分布格局，總體呈西南密度高、東北密度低的特征，壓力韌性高密度區(qū)主要位于克孜勒蘇柯爾克孜自治州、喀什地區(qū)，說明上述區(qū)域干旱、水污染、土壤污染等災(zāi)害沖擊力較強，打破了水資源系統(tǒng)、經(jīng)濟系統(tǒng)、生態(tài)系統(tǒng)的固有平衡，使系統(tǒng)陷入紊亂。2015年壓力韌性高密度區(qū)由西南部蔓延到東北部、塔城地區(qū)和吐魯番市，該區(qū)域干旱少雨、環(huán)境效率低、污染排放量大，因此由低密度壓力區(qū)發(fā)展為高密度壓力區(qū)。2020 年壓力韌性高密度區(qū)向中部蔓延，高密度區(qū)集中在和田地區(qū)、伊犁哈薩克自治州直屬縣市、克拉瑪依市，該區(qū)域干旱嚴(yán)峻、工業(yè)化發(fā)展迅速、工業(yè)污染嚴(yán)重，形成核密度高值區(qū)。

2010、2015、2020 年新疆各地州狀態(tài)韌性核密度值取值范圍依次為0～0.324×10-4，0～0.414×10-4，0～0.447×10-4，韌性水平由較低韌性變動到中等韌性，說明各地州系統(tǒng)抗干擾能力加強。2010 年狀態(tài)韌性核密度呈現(xiàn)東北高、西南低的分布特征，高密度區(qū)主要分布在塔城地區(qū)、克拉瑪依市、昌吉回族自治州、阿勒泰地區(qū)，這些區(qū)域水資源和綠地資源充足，經(jīng)濟發(fā)展水平較高，這有利于抵御干擾的沖擊。2015 年狀態(tài)韌性核密度高值區(qū)主要集中在東北部，其中昌吉回族自治州核密度最高，昌吉回族自治州的水資源條件相對其他地區(qū)較好，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)多樣化，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量較高，自身凈化污染和恢復(fù)能力較強。2020 年各地州狀態(tài)韌性核密度相比2015年有所提高，阿克蘇地區(qū)、喀什地區(qū)、和田地區(qū)核密度范圍由0.055×10-4～0.299×10-4（2015 年）變化為0.191×10-4～0.447×10-4（2020 年），說明狀態(tài)韌性有所提升，抗沖擊能力增強。

2010、2015、2020 年各地州響應(yīng)韌性核密度值取值范圍依次為0～0.263×10-4、0～0.457×10-4、0～0.693×10-4，韌性水平由較低韌性躍升到較高韌性，說明各地州恢復(fù)韌性運行水平能力加強。2010 年響應(yīng)韌性核密度分布格局，總體呈現(xiàn)中部高、南北低的特征，克拉瑪依市、昌吉回族自治州響應(yīng)韌性核密度處于高值區(qū)水平，阿克蘇地區(qū)、巴音郭楞蒙古自治州、阿勒泰地區(qū)響應(yīng)韌性核密度處于中值區(qū)水平，喀什地區(qū)、和田地區(qū)、吐魯番市處于低值區(qū)水平，空間差異顯著。2015 年響應(yīng)韌性高密度區(qū)分布較分散，塔城地區(qū)、克拉瑪依市、昌吉回族自治州、烏魯木齊市響應(yīng)韌性核密度處于領(lǐng)先水平，克孜勒蘇柯爾克孜自治州、喀什地區(qū)、和田地區(qū)響應(yīng)韌性核密度處于中等水平，哈密市、巴音郭楞蒙古自治州處于低等水平，但各地州相比2010年響應(yīng)韌性核密度是有所提升，說明上述區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平逐年增強，資源條件與環(huán)境質(zhì)量也提高，有利于提升系統(tǒng)抗干擾能力。2020 年響應(yīng)韌性核密度空間格局呈東北高、西南低的分布，各地州響應(yīng)韌性整體有所提高，克孜勒蘇柯爾克孜自治州、喀什地區(qū)、和田地區(qū)呈現(xiàn)小幅增長趨勢，說明污染治理的投入、科研創(chuàng)新能力的提升，促進(jìn)系統(tǒng)受到干擾后的恢復(fù)力和適應(yīng)力的提高，從而使系統(tǒng)韌性水平達(dá)到原始發(fā)展?fàn)顟B(tài)，甚至達(dá)到更高的適應(yīng)運行水平。

2010、2015、2020 年各地州壓力-狀態(tài)-響應(yīng)綜合韌性核密度值取值范圍依次為0～0.263×10-4、0～0.383×10-4、0～0.457×10-4，韌性水平由較低韌性變化為中等韌性，說明綜合韌性整體有所提升。2010年

克孜勒蘇柯爾克孜自治州、塔城地區(qū)、克拉瑪依市屬于綜合韌性核密度高值區(qū)，核密度空間分布由西南部向東北部減弱。2015 年綜合韌性核密度分布格局與2010 年有所不同，呈現(xiàn)東北高、西南低的特征。2020年綜合韌性高密度區(qū)分布較分散，處于高密度區(qū)的地區(qū)數(shù)量增加，說明政府、企業(yè)及居民對污染防治力度加強和環(huán)保意識的提高，有效增加了系統(tǒng)抵御壓力沖擊的能力，以及恢復(fù)常態(tài)運行水平的能力。

2.2 新疆壓力-狀態(tài)-響應(yīng)韌性影響因素分析

2.2.1 探測因子構(gòu)建利用地理探測器因子探測模塊，比較分析新疆各地州2010年和2020年壓力、狀態(tài)、響應(yīng)韌性空間差異的影響因素。在已有研究基礎(chǔ)上，遵循數(shù)據(jù)的科學(xué)性和可操作性原則，選取了19 個代表性指標(biāo)作為地理探測器分析的探測因子［23,30-31］。自然災(zāi)害即降水量（X1），可以調(diào)節(jié)土壤水分、溫度，改善作物的生長條件，但降雨稀少會制約農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展；人為災(zāi)害主要指工業(yè)廢水排放量（X2）、工業(yè)SO2排放量（X3）、工業(yè)NO2排放量（X4）、工業(yè)固體廢棄物生產(chǎn)量（X5）、化肥施用強度（X6），污染物排放過量會導(dǎo)致水質(zhì)、土壤、空氣造成污染，打破生態(tài)系統(tǒng)固有的平衡狀態(tài)；用水結(jié)構(gòu)指農(nóng)業(yè)用水占比（X7）、工業(yè)用水占比（X8）、生態(tài)用水占比（X9），合理的用水結(jié)構(gòu)可以保障經(jīng)濟社會的可持續(xù)發(fā)展；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)反映各產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平與活力，指標(biāo)選取第一產(chǎn)業(yè)占比（X10）、第二產(chǎn)業(yè)占比（X11）、第三產(chǎn)業(yè)占比（X12）；人均GDP（X13）反映一個地區(qū)經(jīng)濟富裕程度和經(jīng)濟發(fā)展水平，人均GDP 越高，代表這個地區(qū)的經(jīng)濟越發(fā)達(dá)，人民的生活水平也越高；社會消費品零售額（X14）反映消費需求對經(jīng)濟運行的影響程度，數(shù)值越高，說明消費需求越旺盛，進(jìn)而刺激投資，增加產(chǎn)出，改善企業(yè)效益，提高居民收入；生態(tài)自凈能力是指系統(tǒng)在不改變結(jié)轉(zhuǎn)而實現(xiàn)環(huán)境自凈，指標(biāo)選取濕地面積（X15）、人均公園綠地面積（X16）、建成區(qū)綠化覆蓋率（X17）；環(huán)境規(guī)制強度即環(huán)境治理投資（X18），環(huán)境規(guī)制力度越強，有利于改善工農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)環(huán)境；科技創(chuàng)新能力即R&D 經(jīng)費支出（X19），高水平科技創(chuàng)新可以推動傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)優(yōu)化，提高生產(chǎn)效率，并且節(jié)能環(huán)保技術(shù)的研發(fā)有效的降低了污染物的排放，維護(hù)了生態(tài)環(huán)境與經(jīng)濟發(fā)展的平衡。

2.2.2 影響因子探測選取19個影響因子對水資源經(jīng)濟生態(tài)韌性的解釋程度進(jìn)行探測（圖4），q值越接近1，說明解釋力越強。2010 年新疆三系統(tǒng)韌性主導(dǎo)因素的影響程度各不相同，q值從大到小依次排序為：X15＞X14＞X4＞X8＞X3＞X1＞X11＞X9＞X10＞X5＞X6＞X12＞X7＞X19＞X13＞X16＞X18＞X2＞X17。其中，濕地面積、社會消費品零售額、工業(yè)NO2排放量是新疆三系統(tǒng)韌性的主要影響因子。2020 年新疆三系統(tǒng)韌性主導(dǎo)因素的影響程度q值從大到小依次排序為：X12＞X11＞X13＞X15＞X1＞X2＞X17＞X10＞X5＞X14＞X16＞X7＞X9＞X8＞X4＞X19＞X18＞X6＞X3。第二產(chǎn)業(yè)占比、第三產(chǎn)業(yè)占比、人均GDP 是新疆三系統(tǒng)韌性的主要影響因子。綜上所述，2010—2020年，三系統(tǒng)韌性的主要影響因子明顯變化，但q值變化不顯著。其中，化肥施用強度、工業(yè)SO2排放量的作用強度整體減弱，說明隨著污染防治力度的加強，生態(tài)環(huán)境質(zhì)量也隨之提高。

圖4 2010年和2020年新疆水資源經(jīng)濟生態(tài)韌性影響因子交互探測結(jié)果Fig.4 Interaction detection results of ecological resilience impact factors of water resources economy in Xinjiang in 2010 and 2020

2.2.3 影響因子的交互探測對水資源經(jīng)濟生態(tài)韌性的19 個影響因子進(jìn)行了交互探測（圖4），結(jié)果顯示各影響因子兩兩之間主要為雙因子增強和非線性增強的交互作用類型，非線性增強效果大于雙因子增強。具體來看，2010年雙因子增強類型中解釋力最大的3對依次為：X1∩X14（0.961）、X8∩X14（0.975）、X14∩X15（0.961）。非線性增強類型中解釋力最大的3對依次為：X2∩X15（0.999）、X2∩X16（0.997）、X14∩X17（0.997）。2020年，影響因素兩兩之間的交互類型中非線性增強關(guān)系數(shù)量大于雙因子增強數(shù)量。其中，雙因子增強類型中解釋力最大的3 對依次為：X11∩X15（0.958）、X12∩X15（0.908）、X17∩X15（0.974）。非線性增強類型中解釋力最大的3對依次為：X8∩X11（1.000）、X3∩X15（1.000）、X9∩X17（0.999）。綜上所述，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、生態(tài)自凈能力、社會消費品零售額等影響因子兩兩交互影響力強于單因素影響力，說明影響因子疊加作用可以增強對系統(tǒng)韌性的影響。因此，新疆在發(fā)展農(nóng)業(yè)時要注重化肥污染的防治，發(fā)展綠色農(nóng)業(yè)，在石油、煤礦開采和加工過程中，降低土壤污染和生態(tài)破壞，以低污染排放、低環(huán)境成本作為發(fā)展目標(biāo)，提升生態(tài)系統(tǒng)的自凈能力，實現(xiàn)資源、經(jīng)濟、生態(tài)的可持續(xù)發(fā)展。

3 討論

本文基于PSR 模型對新疆水資源經(jīng)濟生態(tài)韌性時空差異及其影響因子展開研究。研究結(jié)果顯示，儲金龍等［12］、張明斗等［15］分別對城市韌性、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性進(jìn)行研究，卻同時認(rèn)為市場經(jīng)濟規(guī)模、社會消費品零售額對城市韌性或農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的影響力較大，市場規(guī)模、科技投入水平是交互因素對中具有重要作用的因素之一，這一研究結(jié)果與本文的因子探測中得出占據(jù)主要影響因子的結(jié)論部分一致。張明斗等［15］從抵抗力和重構(gòu)力2 個維度，分析了中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟韌性的時空差異，研究內(nèi)容及研究維度是本文研究的一部分。呂添貴等［14］只是分析了長三角地區(qū)城市生態(tài)韌性的時空變化，并未對多系統(tǒng)韌性進(jìn)行詳細(xì)研究。上述文獻(xiàn)中關(guān)于韌性指標(biāo)體系的構(gòu)建未引入理論模型作為支撐，相關(guān)學(xué)者集中研究單系統(tǒng)韌性。

本文將PSR 模型引入構(gòu)建多系統(tǒng)韌性指標(biāo)體系中，從多角度且相互聯(lián)系的要素層加以定量化測度，比已往的主觀評價方法相比更加科學(xué)和具體，更能表征韌性發(fā)揮的角度。運用核密度估計3種維度下多系統(tǒng)韌性評價指數(shù)，能夠揭示多系統(tǒng)韌性評價指數(shù)的空間分布特征以及區(qū)域空間集聚規(guī)律。本研究仍存在不足之處：韌性是動態(tài)變化的，任一要素改變都會牽動整體發(fā)生變化，而本文僅考慮壓力沖擊下系統(tǒng)韌性的變化，并未量化沖擊后各個要素變動造成的影響。因此，在未來需要對動態(tài)變化的韌性進(jìn)行深入研究。

4 結(jié)論

本文以新疆14個地州為研究區(qū)域，借助PSR模型建立水資源經(jīng)濟生態(tài)韌性指標(biāo)體系。首先利用熵權(quán)法計算指標(biāo)權(quán)重，借助綜合評價法測算2010—2020年壓力、狀態(tài)、響應(yīng)韌性綜合評價指數(shù)，其次運用核密度估計法分析各地州壓力韌性、狀態(tài)韌性、響應(yīng)韌性的空間差異，最后基于地理探測器對水資源經(jīng)濟生態(tài)韌性的影響因子進(jìn)行有效識別。研究結(jié)論如下：

（1）2010—2020年新疆各地州壓力韌性評價指數(shù)多數(shù)呈現(xiàn)下降的趨勢，其中克孜勒蘇柯爾克孜自治州的壓力韌性水平由高度韌性降為中等韌性。狀態(tài)韌性、響應(yīng)韌性、綜合韌性均呈現(xiàn)不斷增強的趨勢，韌性水平也有所提升。

（2）2010—2020 年新疆各地州壓力-狀態(tài)-響應(yīng)韌性核密度空間上呈現(xiàn)高低交錯分布的格局，且西南部高于東北部。從3 個維度來看，壓力韌性核密度高值區(qū)由西南部向中部蔓延，分布較集聚；狀態(tài)韌性和響應(yīng)韌性核密度高值區(qū)由北部向南部蔓延，分布較分散。2020年，區(qū)域內(nèi)綜合韌性、狀態(tài)韌性、響應(yīng)韌性核密度差異呈不斷縮小的趨勢，壓力韌性核密度空間差異較顯著，各維度韌性水平有所增強。

（3）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人均GDP、生態(tài)自凈能力影響因子對水資源經(jīng)濟生態(tài)韌性的影響力有所增強，人為災(zāi)害等因素有所減弱。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、生態(tài)自凈能力、社會消費品零售額等影響因子的交互作用強于單因素對系統(tǒng)韌性的影響力，不同影響因子兩兩之間的交互作用中非線性增強關(guān)系數(shù)量大于雙因子增強數(shù)量。