一种区域水环境风险分区方法技术

本发明专利技术提供了一种区域水环境风险分区方法，包括：确定DPSIR模型的驱动力因子、压力因子、状态因子、影响因子、响应因子；构建区域水环境风险评估指标体系，所述构建区域水环境风险评估指标体系包括从不同角度反映区域水环境风险的目标层、系统层、准则层、指标层；采用层次分析法计算各指标权重并赋值，然后将各指标体系量化分级；然后再通过模糊综合评价法，计算区域水环境的风险值；以ArcGIS为辅助工具，将所述区域按风险从高到低划分为高风险区、中风险区、低风险区、无风险区。上述方案能够更为准确的对区域水环境进行评估，以为决策提供准确的依据。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及水环境评估领域的数据分析和处理技术，特别是指一种区域水环境风险分区方法。
技术介绍
由于社会经济、工农业的迅速发展以及城市化进程的不断加快，全球各地区环境压力也日益增大。20世纪70年代，美国首先提出了环境风险评估(ERA)的概念，其随后被西方欧美等国家逐渐认可。水环境风险评估(WERA)作为环境风险评估的重要组成部分，其是在环境风险评估的基础上，开展水环境各种潜在风险的识别以及水环境事故发生概率评估工作的过程。作为ERA的重要方向，其在水环境风险预测与水环境事故预防方面扮演着重要角色。京津冀地区是中国北方经济最为发达、最具发展潜力的地区，包括北京和天津两直辖市以及河北省11个地级市。但是，随着区域经济的快速发展，其环境问题逐渐演变成为区域性难题，环境风险不断累积，人群等风险受体不断增加，资源环境承载力较弱，致使环境事故一旦发生，便可能产生严重后果。2015年4月30日，中央政治局会议审议通过《京津冀协同发展规划纲要》指出，推动京津冀地区协同发展是一项重大国家战略，是促进资源环境统一协调的需要，此战略的提出，加速了京津冀一体化进程，为区域发展带来机遇的同时，又对其可持续发展提出了更高的要求，也给区域生态环境一体化保护管理带来了更大的挑战。在此背景下，在京津冀地区开展水环境风险评估工作可为管理者提供决策依据，同时能有效预测水环境风险，以实现区域水环境与经济的可持续发展。如今，WERA已被广泛地应用于识别水环境中的高风险因子。随着人们环保意识逐渐增强，很多方法被用于WERA处理：图形叠加方法、信息扩散方法、指标体系方法、模糊数学综合评估方法等。其中指标体系方法具有简洁、快速、效率高、低耗的优点。Sun F等建立了一个指标体系(具体请见F S,J C,Q T,S Z:Integrated risk assessment and screening analysis of drinking water safety of a conventional water supply system.Water science and Technology 2007,56:47-56.)，该方法结合筛选分析和图形检验矩阵对区域饮水安全风险进行评价，建立了风险评估程序，并对水系统脆弱性进行了表征。Wang B等在白洋淀流域开展了环境污染风险研究(Wang B,Cheng H:Environmental Risk zoning Research in Baiyangdian Basin.Procedia Environmental Sciences 2011,10:2280-6.)，借助GIS和RS技术，建立了一个简单的指标体系来评估洪水和水资源短缺风险，同时完成风险定量化和风险可视化。但是如果在建立指标体系是缺少一定理论依据，就会增加评价的盲目性，导致评价结果的不合理性、不科学性。因此基于改进的PSR、DSR模型，业界提出了一种DPSIR(Drivers Pressures States Impacts Responses；驱动、压力、状态、影响以及响应)模型，并通过OECD(Organization for Economic Cooperation and Development，经济合作与发展组织)在上世纪90年代进行推广，并由IGBP LOICZ进一步的发展。它可以捕捉到社会、经济、环境系统之间的“因果–效应”关系，因此被广泛应用于分析人类环境系统的相互作用过程。ZHANG S等提出了一种基于PSR模型的区域环境和健康风险评估指标体系，并结合层次分析法(AHP)确定权重([16]Zhang S,Wei Z,Liu W,Yao L,Suo W,Xing J,Huang B,Jin D,Wang J:Indicators for Environment Health Risk Assessment in the Jiangsu Province of China.International journal of environmental research and public health 2015,12:11012-24.)；而Xu EGB等提出了一种针对海洋保护区、基于多层DPSIR模型的环境风险评估方法，并生成一个数据库来协助管理(Xu EGB,Leung KMY,Morton B,Lee JHW:An integrated environmental risk assessment and management framework for enhancing the sustainability of marine protected areas:the Cape d'Aguilar Marine Reserve case study in Hong Kong.The Science of the total environment 2015,505:269-81.)。综合来看，DPSIR模型能简化复杂的水环境问题，使决策者更容易掌握辖区的水环境状况。在风险计算方法方面，现有的研究大部分以权重和风险值的简单乘积代表风险水平，降低了计算结果的精确程度。模糊数学综合评估方法具有结构清晰和高系统性等优点被广泛用于风险值计算、解决模糊和不确定问题。Peibin G等运用层次分析法和专家打分法以及模糊综合评价法对西部地区开展了健全的环境风险评估，并分析得出了影响结果的主要因素(Peibin G,Baojiang S,Gang L,Yong W:Fuzzy comprehensive evaluation in well control risk assessment based on AHP.Advances in Petroleum Exploration and Devel opment 2012,4:13-8.)。张海丽等初步建立了基于模糊数学综合评估方法的生态风险评估模型来评估大辽河污染状况(张海丽:大辽河口水环境污染生态风险评价指标体系与技术方法研究.青岛:中国海洋大学,2013.)。然而，有很少研究能综合利用上述几种方法，将其视为整体对区域水环境风险进行评估。
技术实现思路
基于上述缺陷，本专利技术实施例的目的是提出一种区域水环境风险分区方法，能够根据DPSIR模型的理论将水环境风险系统作为一个由形成和控制环境风险的各种要素有机结合的整体，以此构建全面系统的水环境风险评估指标体系。为了达到上述目的，本专利技术实施例提出了一种区域水环境风险分区方法，包括：步骤1、确定DPSIR模型的驱动力因子、压力因子、状态因子、影响因子、响应因子；其中驱动力因子为推动水环境压力增加或减小的潜在因子，是造成水环境发生变化的间接因素，至少包括：社会经济发展速率、人口增长速率等；压力因子为产生水环境风险的直接驱动力，表征社会发展对水资源的需求及对水环境造成的副作用，至少包括：社会用水效率、废污水排放；状态因子为描述区域水环境状况以及推动水环境保护工作进行所需的前提条件，即社会经济发展状况，至少包括：水质、水量、水生态状况；影响因子为在直接、间接驱动力推动下对区域水环境以及居民生活造成的影响；响应因子为对水环境面临的本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种区域水环境风险分区方法，其特征在于，包括：步骤1、确定DPSIR模型的驱动力因子、压力因子、状态因子、影响因子、响应因子；其中驱动力因子为推动水环境压力增加或减小的潜在因子，是造成水环境发生变化的间接因素，至少包括：社会经济发展速率、人口增长速率等；压力因子为产生水环境风险的直接驱动力，表征社会发展对水资源的需求及对水环境造成的副作用，至少包括：社会用水效率、废污水排放；状态因子为描述区域水环境状况以及推动水环境保护工作进行所需的前提条件，即社会经济发展状况，至少包括：水质、水量、水生态状况；影响因子为在直接、间接驱动力推动下对区域水环境以及居民生活造成的影响；响应因子为对水环境面临的各种风险所采取的管理措施；步骤2、构建区域水环境风险评估指标体系，所述构建区域水环境风险评估指标体系包括从不同角度反映区域水环境风险的目标层、系统层、准则层、指标层；其中所述系统层包括至少以下五个参数：驱动力、压力、状态、影响、响应；其中驱动力对应三个准则层参数：人口增长、经济发展、社会发展；其中人口增长对应的指标层包括：人口自然增长率、人口密度；经济发展对应的指标层包括：GPD年增长率、人均GDP；社会发展对应的指标层包括：恩格尔系数；其中压力对应两个准则层参数：环境压力、资源压力；其中环境压力对应的指标层包括：国家重点监控企业密度、工业废水排放量、生活污水排放量、COD年排放量、农药化肥使用量；其中资源压力对应的指标层包括：万元GDP用水量、人均用水量；其中状态对应四个准则层参数：水量、水质、水生态、受体；其中水量对应的指标层包括：人均水资源占有量；水质对应的指标层包括：水功能区水质达标率；水生态对应的指标层包括：湿地面积占辖区面积比；受体对应的指标层包括：敏感人群比重；其中影响对应三个准则层参数：水环境、水生态、居民生活；其中水环境对应的指标层包括：河流、湖泊劣于III类水质占比；水生态对应的指标层包括：水土流失面积比例；居民生活对应的指标层包括：集中水源地水质达标率、人口平均寿命、居民生活水费；其中响应对应三个准则层参数：水资源管理、水资源监测、污废水处理；其中水资源管理对应的指标层包括：人均水利、环境、公共基础设施投资；水资源监测对应的指标层包括：地表水水质监测断面点位数；污废水处理对应的指标层包括：污水集中处理率、工业废水处理率；步骤3、采用层次分析法计算各指标权重并赋值，然后将各指标体系量化分级；然后再通过模糊综合评价法，计算区域水环境的风险值；步骤4、以ArcGIS为辅助工具，将所述区域按风险从高到低划分为高风险区、中风险区、低风险区、无风险区。...

【技术特征摘要】
1.一种区域水环境风险分区方法，其特征在于，包括：步骤1、确定DPSIR模型的驱动力因子、压力因子、状态因子、影响因子、响应因子；其中驱动力因子为推动水环境压力增加或减小的潜在因子，是造成水环境发生变化的间接因素，至少包括：社会经济发展速率、人口增长速率等；压力因子为产生水环境风险的直接驱动力，表征社会发展对水资源的需求及对水环境造成的副作用，至少包括：社会用水效率、废污水排放；状态因子为描述区域水环境状况以及推动水环境保护工作进行所需的前提条件，即社会经济发展状况，至少包括：水质、水量、水生态状况；影响因子为在直接、间接驱动力推动下对区域水环境以及居民生活造成的影响；响应因子为对水环境面临的各种风险所采取的管理措施；步骤2、构建区域水环境风险评估指标体系，所述构建区域水环境风险评估指标体系包括从不同角度反映区域水环境风险的目标层、系统层、准则层、指标层；其中所述系统层包括至少以下五个参数：驱动力、压力、状态、影响、响应；其中驱动力对应三个准则层参数：人口增长、经济发展、社会发展；其中人口增长对应的指标层包括：人口自然增长率、人口密度；经济发展对应的指标层包括：GPD年增长率、人均GDP；社会发展对应的指标层包括：恩格尔系数；其中压力对应两个准则层参数：环境压力、资源压力；其中环境压力对应的指标层包括：国家重点监控企业密度、工业废水排放量、生活污水排放量、COD年排放量、农药化肥使用量；其中资源压力对应的指标层包括：万元GDP用水量、人均用水量；其中状态对应四个准则层参数：水量、水质、水生态、受体；其中水量对应的指标层包括：人均水资源占有量；水质对应的指标层包括：水功能区水质达标率；水生态对应的指标层包括：湿地面积占辖区面积比；受体对应的指标层包括：敏感人群比重；其中影响对应三个准则层参数：水环境、水生态、居民生活；其中水环境对应的指标层包括：河流、湖泊劣于III类水质占比；水生态对应的指标层包括：水土流失面积比例；居民生活对应的指标层包括：集中水源地水质达标率、人口平均寿命、居民生活水费；其中响应对应三个准则层参数：水资源管理、水资源监测、污废水处理；其中水资源管理对应的指标层包括：人均水利、环境、公共基础设施投资；水资源监测对应的指标层包括：地表水水质监测断面点位数；污废水处理对应的指标层包括：污水集中处理率、工业废水处理率；步骤3、采用层次分析法计算各指标权重并赋值，然后将各指标体系量化分级；然后再通过模糊综合评价法，计算区域水环境的风险值；步骤4、以ArcGIS为辅助工具，将所述区域按风险从高到低划分为高风险区、中风险区、低风险区、无风险区。2.根据权利要求1所述的区域水环境风险分区方法，其特征在于，所述步骤3中的再通过模糊综合评价法，计算区域水环境的风险值，具体包括：步骤31、根据目标层、系统层、准则层、指标层间层次结构关系，建立隶属度函数，并计算出各指标对于评价等级的隶属度；步骤32、根据指标体系各层级关系，建立结构模型，通过相对隶属度函数建立模糊关系矩阵；根据最大隶属度的原则确定最终评价结果。3.根据权利要求2所述的区域水环境风险分区方法，其特征在于，所述步骤31具体包括：对于逆向指标，指标值越小，水环境风险越高： I f x i > a i , 1 , r i 1 = 1 , r i 2 = r i 3 = r i 4 = 0 I f a i , k ≥ x i ≥ a i , k + 1 , r i k = x i - a i , k + 1 a i , k - a i , k + 1 , r i , k + 1 = a i , k - x i a i , k - a i , k + 1 , r i , o t h e r = 0 , k = 1 , 2 , 3 I f x i < a i , 4 , r i 1 ...

【专利技术属性】
技术研发人员：冷苏娅，翟远征，蒋世杰，王金生，滕彦国，
申请(专利权)人：北京师范大学，
类型：发明
国别省市：北京;11