结构方程是反映潜变量之间的关系，通常写成如下方程:η=Bη+Γξ+ζ(3)方程(3)反映了潜变量之间的关系．内因潜变量和外因潜变量之间通过系数矩阵B和Γ及误差向量联系起来，其中，Γ代表外因潜在变量对内因潜变量的影响，B为内因潜变量之间的相互影响，ζ为结构方程的误差项．

　　通过对结构方程拟合效果的评价，以及观测变量与潜变量、潜变量与潜变量关系的路径系数，可以计算水资源安全评价体系中一级指标和二级指标的权重系数，具体方法如下．

　　假定5个潜变量驱动力、压力、状态、影响、响应的路径系数分别为λ1、λ2、λ3、λ4、λ5，那么5个潜变量的权重计算公式为:Wi=λi/Σ5i=1λi．驱动力、压力、状态、影响、响应的各观测变量的路径系数分别为γ1i、γ2i、γ3i、γ4i、γ5i，对应的二级指标的权重系数计算公式分别为:w1i=γ1i/Σ6i=1γ1i，w2i=γ2i/Σ5i=1γ2i，w3i=γ3i/Σ6i=1γ3i，w4i=γ4i/Σ4i=1γ4i，w5i=γ5i/Σ6i=1γ5i．据以上公式，计算得出一级指标和二级指标的权重系数．根据权重，运用如下方法:TD=W1Σ6i=1w1iz1i，TP=W2Σ5i=1w2iz2i，TS=W3Σ6i=1w3iz3i，TI=W4Σ4i=1w4iz4i，TR=W5Σ6i=1w5iz5i，z1i、z2i、z3i、z4i、z5i分别为驱动力、压力、状态、影响、响应的各二级指标的标准化值，计算驱动力指数TD、压力指数TP、状态指数TS、影响指数TI、响应指数TR，则流域水资源安全指数(T)的计算公式如式(4)所示．T=TD+TP+TS+TI+TR(4)

　　3、模型检验及数据分析

　　3．1信度、效度检验

　　利用统计软件SPSS17．0和AMOS7．0对所获取的数据进行效度和信度检验．数据信度采用克朗巴哈α(Cronbach'sα)系数进行检验，结果显示，各变量的Cronbach'sα系数均大于0．7，说明研究变量整体可信度较高．因子载荷值在0．5以上时，表示收敛效度较高，变量载荷值均大于0．5，说明数据之间具有较好的收敛效度．KMO样本测度和Bartlett球体检验结果显示，KMO的值为0．795，属于较高的水平，Bartlett球体检验结果的显著性水平不超过0．001，两者说明数据相关性较高，适宜于做结构方程模型的因子分析．

　　3．2结构方程模型实证结果分析

　　3．2．1模型适配度检验常选用X2检验、均方根残差(RMR)、拟合良好性指标(GFI)、近似误差均方根(RMSEA)、标准拟合指数(NFI)、非标准拟合指数(TLI)、增值拟合指数(IFI)、比较拟合指数(CFI)来评价模型拟合优度．Amos提供了模型的多种拟合指数，供使用者选择，拟合指标选取及适配标准或临界值参照文献(吴明隆，2011)，整体模型适配度指标基本上达到了适配标准(除RMR值)，说明驱动力-压力-状态-影响-响应概念框架的因果模型与实际调查数据吻合，路径分析模型可得到支持．

　　3．2．2结构方程模型估计结果运用结构方程模型，使用AMOS7．0软件，对驱动力-压力-状态-影响-响应进行实证分析，椭圆代表潜变量，矩形代表观测变量，e1～e33表示残差，在进行标准化参数估计时，AMOS模型中不显示标准化残差值．模型在5%显著性水平通过检验．分析结果可以得到如下结论:首先，社会经济驱动力会使农业投入增加，集中表现在社会经济活动导致农业投入增加和地表水资源减少，社会经济驱动力对农业投入具有正向影响，影响系数为0．51，即当驱动因子变化1个单位时，农业生产中的投入会向相同方向变化0.51个单位，说明社会经济驱动力对农业生产要素投入具有明显压力;其次，水资源安全状态是驱动力和压力共同作用的结果，农业生产中化肥和农药大量施用，使大量氮磷流入水体，人均可用水资源量减少，农业生产中化学用品投入对水资源安全状态具有负向影响，影响系数为0．37，即当压力因子变化1个单位时，水资源的安全状态会向相反方向变化0．37个单位，说明农业生产要素投入对流域水资源状态投入具有明显负向作用;第三，不断下降的水体质量影响农业生态系统结构及生产能力，状态因子变化1个单位，生态系统会向相反的方向变化0．73个单位;最后，不利影响迫使人类为实现水资源系统的安全、减缓面源污染、减少水土流失和洪涝灾害采取相关措施，即人类社会的响应．通过人类社会响应，可以减轻水体污染驱动力(0．62)、减缓对水资源压力(0．31)、改善水质状态(0．37)、减少对水资源的不良影响(0．41)．从结构方程模型分析结果中可以看出，驱动力-压力-状态-影响-响应存在一定的相互关系，因此，可以从上述角度对流域水资源安全性进行评价．

　　4、流域水资源安全性评价

　　从结构方程参数估计结果看，一个潜变量(响应)对水资源安全具有正向影响，另外4个潜变量(驱动、压力、状态、影响)对水资源安全影响均为反向关系，符合实际情况．由于对流域水资源安全评价在我国尚处于探索阶段，没有统一的评价标准与体系，因此，阈值获取在此参照周丰等(2007)和周安康等(2011)相应指标的标准，把流域水资源安全划分为6类．根据一级指标、二级指标权重及指数计算方法，计算2000—2011年相应指标的指数．

　　三峡库区重庆段农业水资源安全驱动力指数从2000年的0．013上升到2011年的0．160．2000—2011年期间，地区社会经济发展水平不断提升，其中，农民人均收入1892．44元增加到6480．41元，农业总产值密度由每公顷11491．19元增加到37072．94元，农业商品化率由2000年的49.7%提高到2011年的62．4%，城镇化进程加快，由2000年的35．6%上升到2011年的55%，这4个因素成为影响流域水资源变化驱动力水平的主要因素．压力指数是一个负向指标，数值越小水资源安全压力相对越大．压力指数从2000年的0．181变化到2011年的0．089，变化呈现两个阶段:2000—2005年压力指数下降幅度较大，水资源环境压力越来越大;2006—2011年压力指数缓慢上升，水资源环境压力有所缓解．在驱动力不断增强情况下，农业生产承受着日益增加的压力，具体表现在农药化肥过量施用及不可降解农用地膜使用．2006年出现压力缓解，主要是库区开始实施测土配方技术，化肥施用量明显减少．状态指数是一个负向指标，农业生产资料不合理投入，在地表径流作用下造成流域面源污染，导致流域水体富养化程度提高，使得状态指数由2005年的0．097上升到2011年的0.140，具体情况与压力指数类似也分了两个阶段:

　　2000—2005年期间状态指数下降幅度较大，主要是农药化肥施用增加，导致流域水体富养化程度增强;2006—2011年期间趋缓上升，水体富养化有好转态势，与测土配方施肥和化肥深施有很大关系．影响指数是一个负向指标，主要是面源环境对生态环境带来的不良后果，趋势与压力指数和状态指数类似．响应指数是一个正向指标，其值由2000年的0．031增长到2011年的0．169，指数变化是一系列政策引导和农户积极参与相互叠加所产生效应的结果．在上述5个指数综合叠加下，三峡库区重庆段流域水资源安全综合指数具有明显的阶段性特征:

　　2000—2005年水资源安全指数下降较为明显，水资源从一般安全等级转变为很不安全等级;2005—2011年出现小幅回升，水资源从很不安全开始好转，并在2011年处于安全状态，流域水资源系统安全水平不断提高．主要原因在于政府注重流域经济持续发展的同时，认识到流域生态环境的重要性，不断加强生态环境保护建设，加大对农业面源污染控制力度和水土流失治理，保证流域水资源安全迈向了更高的水平．

　　本文通过DPSIR框架理论，对三峡库区重庆段水资源安全从农业经济、农村社会发展与流域水资源环境有机统一角度出发，将水资源系统与人类活动、社会经济等联系起来并探讨相互关系．以结构方程模型确定指标权重，更准确地反映水资源系统安全要素之间的关系，在一定程度上改善和提高了综合评价质量．但由于流域水资源安全评价指标构建涉及多学科，影响流域层面、面源污染等的因素众多，以及局限于可借鉴资料和指标数据的获取性，对流域水资源环境系统的安全性评价仍需要进一步的充实与完善．

　　5、结论

　　结果表明，2000—2011年期间三峡库区重庆段流域水资源安全程度分为两个阶段:2000—2005年水资源安全综合指数从0．468下降到0．243，安全等级从一般安全下降到很不安全;2005—2011年水资源安全综合指数从0．243上升到0．689，水资源安全等级从很不安全上升到安全．主要原因是政府在2005年后认识到面源污染的危害性，采取面源污染控制关键技术，加强水土流失治理及对农户农业化肥与农药施用提供技术支持，使氮磷等流失减少，因此，水资源好转主要得益于面源污染管控措施．根据水资源安全综合评价结果，在驱动力日益增强的情况下，需要调整农业经济发展方式和农业产业结构，依靠科学技术提高农业生产效率，降低农用化学药品投入，推广有机农业、改善耕地质量;加强水资源监督管理，实施农业生产节水措施;进一步加强面源污染控制投入，有效控制水土流失程度以减缓面源污染，持续改善水资源环境安全健康状况，实现流域水资源安全可持续利用．