基于DPSIR 模型的氮污染负荷评价分析——以佛山市为例

陈怡东

（广东顺德环境科学研究院有限公司，广东佛山 528300）

近年来《珠江口邻近海域综合治理攻坚战实施方案》、《佛山市生态环境保护“十四五”规划》等文件相继出台，提出了对水体总氮污染和大气氮氧化物污染的治理方案与措施。然而，相关评价仍处于单因子评价阶段，未能建立综合氮污染负荷评价体系来评价佛山市氮污染负荷水平以及相关政策实施程度。

为分析氮污染负荷成因和政策效果，该文以佛山市为例，采用广泛应用于区域生态环境与资源评价的逻辑模型DPSIR，从“驱动力（D）—压力（P）—状态（S）—影响（I）—响应（R）”五个环节分析，根据氮污染来源、分布、转化等赋予具体指标，实现氮污染负荷定量评价。氮污染治理贯穿了石化燃料开采、加工、装载、使用等多个环节，应用DPSIR模型可有助石化行业发现产业链中造成氮污染的关键环节，指引精准治污。

该文研究区域为广东省佛山市。全市共分为五个区，其中顺德区与南海区均位列全国经济百强县前列。近年来，随着国家“一带一路”战略发展以及工业园升级改造带来的产业迭代，“十三五”期间佛山市实现了产业和人口的进一步集聚，城市化进程稳步推进。2020年地区生产总值突破1万亿元人民币，同年常住人口为949.88万人，属于特大城市。

1 评价模型与方法

1.1 氮污染负荷DPSIR 概念模型

DPSIR 模型由5 部分组成，分别为驱动力因子（D-Driving force）、压力因子（P-Pressure）、状态因子（S-State）、影响因子（I-Impact）以及响应因子（R-Responses）。按照不同要素特点把指标归类，辅以赋权计算可以实现问题的定量化分析，从而为决策者提供解决问题的思路与方法[1]。

（1）驱动力因子：氮污染来源的初始原因，也是潜在或间接的原因。它涵盖了人口、经济、社会发展以及对应生活方式、生产和消费的改变。

（2）压力因子：氮污染的直接动因，是驱动力的最直接体现，包括氮元素排放量、涉氮原料的使用等指标。

（3）状态因子：区域环境所处的状态，具体为经转化后氮污染的排放量。

（4）影响因子：指区域环境所处的氮污染负荷状态对环境和居民生活的影响体现。

（5）响应因子：是对上述四种因子的反馈，强调人在系统中的能动作用。

以上五部分的关系如图1 所示，五大因子既相互独立又密切相关。

图1 DPSIR模型框架

1.2 评价指标体系构建

该文将研究指标进行了优化，考虑到模型的适用性和普遍性，选取公开的宏观数据，同时加入区域环境状况与政策等评价指标，构建基于DPSIR模型的佛山市氮污染负荷的多层评价指标集。

该体系构建三个层级，第一层级是目标层，即氮污染负荷综合指数；第二层级是因子层，分别为驱动力因子指数（D）、压力因子指数（P）、状态因子指数（S）、影响因子指数（I）、响应因子指数（R）；第三层级为指标层，记录佛山市区域宏观公开数据。指标构建见表1，具体数值见表2。

表1 佛山市DPSIR 模型氮污染负荷指标体系

表2 佛山市DPSIR 模型“十三五”期间氮污染负荷指标值

1.3 熵权法

要实现上述氮污染负荷指标体系的定量评价可采用层次分析法、熵权法、综合赋权法等；但层次分析法和综合赋权法均涉及个人主观判断，因此，该文选择熵权法作为指标计算方法。

“熵”的数值大小反映系统的均匀程度，在无人为干预的情况下熵值总会从低往高发展，即熵增[3]。当政策或措施产生正向效果时，系统将出现熵减或熵增速度减缓的情况，往有序和收敛方向发展。以此为基础依据系统数据本身的特性计算出每个指标的权重[4]。

在氮负荷评价中有m（m＝14）个指标，n（n＝5）个评估年份，由此得到原始数据矩阵。以熵函数为核心，熵权法的计算步骤如下：

（1）数据标准化。采用指数化的处理方法，消除度量单位不同所带来的数据差异。以数据的最大值和最小值差距进行计算，使结果保持在0～1，计算见公式（1）。

式中，rij为数据标准化后的指标值；xmax为第i项指标的最大值；xmin为第i项指标的最小值。

（2）计算标准化指标rij的比重fij见公式（2）。

（3）计算第i项指标的熵值Hi见公式（3），当fij≤0，fijlnfij＝0

（4）计算第i项指标的权重Qi见公式（4）。

由于采用了数据的标准化处理，不同指标的单位差和数量级差距得以磨平，这成为了熵值相加的基础。按照熵权法计算得出的权重，再进行加权计算即可得出最底层指标数值，这些数值加总则成为上层指标指数，如此类推，最终得出氮污染负荷的综合指数。

2 结果与分析

图2 佛山市“十三五” 期间氮污染负荷变化

（1）2016—2019年，佛山市氮污染负荷驱动力指数呈持续上升态势，特别是2018—2019年，由于生产总值的提升有较大增幅；但到2020年出现十分明显的下滑，其主要原因是GDP增幅较低，从而使驱动力下降。驱动力下降与新冠疫情对区域经济的影响密切相关，特别是2020年第一季度，珠三角地区经济发展受到重创[5]，后续虽有相关政策支持复工复产，但佛山市年度整体经济情况依然不佳。这是氮负荷驱动力指数下降的主要原因。

近5 年佛山市氮污染负荷压力指数先下降后回稳，谷底出现在2017年，主要是受种植面积下滑影响明显。2018—2020 年氮负荷压力指数较为平稳。从指标数据看工业增长对佛山市氮污染负荷的压力值贡献度不高，佛山市氮污染负荷压力更多来源于农业生产特别是种植与禽畜牲口养殖。

状态指数与压力指数趋势正好相反，2017 年出现近5 年最大值，随后持续下降。重要因素是自2017年起佛山出台了系列重点行业及重点污染物的削减替代方案，特别是锅炉提升改造、燃煤电厂超洁净排放、新能源公交投入使用、陶瓷卫浴行业和纺织印染行业整治等，均带来了大气氮氧化物与水体总氮排放量的削减。

影响指数则先平缓下降后快速下滑，主要是由于佛山行业整治和污染替代削减等措施，也是区域生活污水截污和污水处理厂提标改造建设的反映。另一方面大气中的二氧化氮浓度在2020年出现大幅下滑，这是受新冠疫情影响经济活动、工业生产、交通运输等大幅度减少导致，该趋势是全国性和全球性的[6]。但从总体趋势及氮污染负荷来说，水污染的治理更为关键。

响应指数总体呈攀升态势。这一趋势与状态指数、影响指数的下降态势说明在对氮污染治理的响应上，佛山市采取的措施有所成效。

佛山市的氮污染DPSIR综合指数总体呈稳中有降趋势，从上述五大模块分析可看出驱动力的减少以及响应措施的加入对佛山市整体氮污染负荷减少有积极影响。

3 结论

该文利用DPSIR模型构建了佛山市氮污染负荷评价体系，通过熵权法计算得出佛山市“十三五”期间不同指标因子下的氮污染负荷水平。

该文选取14 项宏观基本评价指标，在DPSIR模型体系构建后先后采用数据标准化和熵权法进行处理。该文充分考虑模型的迁移性和适用性，在石化行业氮污染治理上也具有指导价值。在现有模型基础上选取石油贸易总额、行业增长变化率、石化行业环保投入占比、燃油销售额、炼油企业脱氮效率等指标进行替代或增补，如此可从产业链角度观察和把控石化行业的氮污染水平。

可看出“十三五”期间佛山市氮污染负荷总体波动向下，驱动力指数与响应指数向上发展，压力指数平稳，状态指数与影响指数下降明显。

最后，该文基于分析结果提出佛山市氮污染负荷波动的主要原因和重点关注指标，可看出持续的环保治理投入，特别是对区域水体的全面治理能有效降低区域氮污染负荷。另外，要持续做好“十四五”期间氮污染负荷管理，佛山市需要重点重点关注辖区内禽畜养殖数量及做好其粪污治理工作。受新冠疫情带来的经济与社会活动减少影响大气中二氧化氮浓度大幅降低，后续仍需要持续关注这一影响，并进一步推动工业污染治理和区域燃煤与分散式锅炉替代工作。