一种生态-水资源协同承载力的评价方法技术

本发明专利技术公开了一种生态

【技术实现步骤摘要】
一种生态
‑
水资源协同承载力的评价方法


[0001]本专利技术涉及生态水文
，具体为一种生态
‑
水资源协同承载力的评价方法。

技术介绍

[0002]承载力最初的含义是指建筑物不发生破坏时的最大荷载能力。为了衡量人类活动对水资源、生态环境干扰强度，判断社会经济高质量发展的制约因素，制定绿色可持续的发展途径，承载力的概念已经从工程力学领域拓展至生态环境、土地资源等多个领域。以往的研究以及实践过程中，水资源承载力与生态承载力是分开进行评价的。在生态承载力评价时，并没有或者只考虑了个别水资源相关指标；在水资源承载力评价时，也只是片面考虑了植被蒸腾或者蒸散发等极少数指标。
[0003]从本质上讲，水资源与生态系统之间存在物质和能量上的交换或转移。特别是在干旱半干旱地区，水资源承载能力的时空间分异格局直接关系到生态承载力的变化趋势，生态承载力的区域差异变化又会通过蒸腾作用、产汇流变化、水土流失等过程直接或者间接改变水资源承载能力。针对单一对象的承载力评价无法系统科学地为干旱半干旱地区环境管理及可持续发展政策制定提供基础和依据。
[0004]此外，在目前的承载力指标体系构建中极易人为忽略或简化指标之间的重叠和交叉关系，导致一些指标的贡献被弱化或强化，偏离了其实际重要性。因此，有必要针对干旱半干旱地区水资源短缺、生态环境脆弱、水
‑
生态相互作用强烈的特征，提供一种具有系统性、完整性、且克服指标重叠和交叉影响的生态
‑
水资源协同承载力的评价方法。

技术实现思路

[0005]针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种生态
‑
水资源协同承载力的评价方法，解决了上述
技术介绍
中提出的问题。
[0006]为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种生态
‑
水资源协同承载力的评价方法，包括以下步骤：
[0007]S1、确定总目标层：总目标层为绿色协同发展，总目标层进一步可以分为准则层、指标层；
[0008]S2、确定准则层(一级指标)：准则层指标包括：水资源安全状况、生态系统健康状态、生态水文特征、科技进步及社会支持力；
[0009]S3、确定指标层(二级指标)：根据S2中确定的准则层指标制定如下指标体系：水资源安全状况的二级指标、生态系统健康状态的二级指标、生态水文特征的二级指标、科技进步及社会支持力的二级指标；
[0010]S4、指标正逆向性质确定：对于S3中确定的指标，如果当其指标值增加时，对S1中目标层和S2中准则层指标具有正向促进作用，那么判断该指标为正向指标；如果当其指标值减小时，才对S1中目标层和S2中准则层指标具有正向促进作用，那么判断该指标为逆向指标；
[0011]S5、数据量纲化处理：对于正向指标通过公式1进行处理；对于逆向指标通过公式2进行处理，
[0012]data
ij
＝(data
′
ij
‑
Min(data
′
ij
))/(Max(data
′
ij
)
‑
Min(data
′
ij
))公式1
[0013]data
ij
＝(Max(data
′
ij
)
‑
data
′
ij
)/(Max(data
′
ij
)
‑
Min(data
′
ij
))
[0014]公式2
[0015]data
′
ij
为S3中指标j在其样本i中的取值，data
ij
为data
′
ij
量纲化处理以后的取值，Max和Min分别为取最大值和最小值运算；
[0016]S6、指标层优化：对S3中确定的所有指标进行相关性分析，当存在相关系数大于0.8的指标时，将指标进行合并或者删减，合并方法采用主成分分析法(PC)，以第一主成分(PC1)或者第一和第二主成分代(PC1、PC2)替相关系数在0.8以上的指标；当指标之间相关系数均不大于0.8时，通过S7中指标权重计算方法的筛选，减小指标相关性对承载力评价的影响；
[0017]S7、确定指标层二级指标权重：当S6中存在相关系数在0.5到0.8之间的指标时，优先选择独立性权重法或CRITIC权重法确定指标权重，进而通过权重调整减小指标之间高度相关性对承载力评价的影响；当相关系数均小于0.5时，可选择CRITIC权重法或信息量权重法确定指标权重；
[0018]S8、确定准则层一级指标权重：将S3中每一个一级指标的二级指标进行主成分分析(PC)，当累积方差解释率为不小于75％时，选择前三个主成分(PC1、PC2、PC3)的得分系数以及方差解释率用于计算一级指标权重，否则选取前四个主成分(PC1、PC2、PC3、PC4)的得分系数以及方差解释率计算一级指标综合得分(S)，再根据每一个一级指标综合得分S
h
占所有一级指标综合得分之和的比值，确定一级指标权重W
h
，一级指标综合得分(S)以及准则层一级指标权重(W)计算公式如下：
[0019][0020][0021][0022]S
h
＝v1×
S
PC1
+v2×
S
PC
+v
31
×
S
PC3
ꢀꢀꢀ
公式6
[0023][0024]S
PC1
、S
PC2
、S
PC2
分别为PC1、PC2以及PC3的得分；data
ij
为二级指标j在样本i中经S5处理后的取值，a
j
、b
j
、c
j
分别为二级指标j经主成分分析以后对应的得分系数，v1、v2和v3分别为PC1、PC2、PC3的方差解释率，S
h
为对应该一级指标的综合得分，W
h
为S2中一级指标的权重；
[0025]S9、二级指标加权值计算：将S6确定的指标及其取值经S5处理后，再与S7确定的对应指标权重相乘；
[0026]S10、一级指标加权值计算：根据S3中一级指标与二级指标的隶属关系，将S2中每一个一级指标包含的二级指标加权值(S9)进行求和，作为该一级指标的取值，然后再将该一级指标取值与S8中确定的该指标权重相乘，获得该一级指标加权值；
[0027]S11、构建TOPSIS模型：利用S9中指标加权值，建立最优和最劣矩阵向量，采用欧式
距离计算公式分别计算评价对象与正理想解的距离D
+
或负理想解的距离D
‑
(公式11和12)，利用计算出的欧式距离本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种生态
‑
水资源协同承载力的评价方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、确定总目标层：总目标层为绿色协同发展，总目标层进一步可以分为准则层、指标层；S2、确定准则层一级指标：准则层指标包括：水资源安全状况、生态系统健康状态、生态水文特征、科技进步及社会支持力；S3、确定指标层二级指标：根据S2中确定的准则层指标制定如下指标体系：水资源安全状况的二级指标、生态系统健康状态的二级指标、生态水文特征的二级指标、科技进步及社会支持力的二级指标；S4、指标正逆向性质确定：对于S3中确定的指标，如果当其指标值增加时，对S1中目标层和S2中准则层指标具有正向促进作用，那么判断该指标为正向指标；如果当其指标值减小时，才对S1中目标层和S2中准则层指标具有正向促进作用，那么判断该指标为逆向指标；S5、数据量纲化处理：对于正向指标通过公式1进行处理；对于逆向指标通过公式2进行处理，data
ij
＝(data
′
ij
‑
Min(data
′
ij
))/(Max(data
′
ij
)
‑
Min(data
′
ij
))
ꢀꢀꢀꢀ
公式1data
ij
＝(Max(data
′
ij
)
‑
data
′
ij
)/(Max(data
′
ij
)
‑
Min(data
′
ij
))
ꢀꢀꢀꢀꢀ
公式2data
′
ij
为S3中指标j在其样本i中的取值，data
ij
为data
′
ij
量纲化处理以后的取值，Max和Min分别为取最大值和最小值运算；S6、指标层优化：对S3中确定的所有指标进行相关性分析，当存在相关系数大于0.8的指标时，将指标进行合并或者删减，合并方法采用主成分分析法(PC)，以第一主成分PC1或者第一和第二主成分PC1、PC2代替相关系数在0.8以上的指标；当指标之间相关系数均不大于0.8时，通过S7中指标权重计算方法的筛选，减小指标相关性对承载力评价的影响；S7、确定指标层指标权重：当S6中存在相关系数在0.5到0.8之间的指标时，优先选择独立性权重法或CRITIC权重法确定指标权重，进而通过权重调整减小指标之间相关性对承载力评价的影响；当相关系数均小于0.5时，可选择CRITIC权重法或信息量权重法确定指标权重；S8、确定准则层一级指标权重：将S3中每一个一级指标的二级指标进行主成分分析，当前三个主成分PC1、PC2、PC3的累积方差解释率不小于75％时，选择PC1、PC2、PC3的得分系数以及方差解释率用于计算一级指标权重，否则选取前四个主成分PC1、PC2、PC3、PC4的得分系数以及方差解释率计算一级指标综合得分S，再根据每一个一级指标综合得分S
h
占所有一级指标综合得分之和的比值，确定一级指标权重W
h
，一级指标综合得分S以及准则层一级指标权重W计算公式如下：指标权重W计算公式如下：指标权重W计算公式如下：S
h
＝v1×
S
PC1
+v2×
S

【专利技术属性】
技术研发人员：张燕飞，徐晓民，韩振华，梁文涛，廖梓龙，纪刚，李凯旋，焦瑞，
申请(专利权)人：水利部牧区水利科学研究所，
类型：发明
国别省市：