水生态环境的良好状态是支持地区经济和社会可持续发展的重要基础^[1]。对水生态环境的解读大致可分为以下两类：①在保持水生态环境稳态的前提下，能够支持最大的人类活动压力；②对区域内水污染进行有效干预，对水资源进行合理配置，达到生态环境、经济活动、水体安全的动态平衡^[2-3]。随着城市加速扩张，工业化进程加快，中国水生态环境愈发脆弱，往往表现为不同时、空尺度下的交叉综合效应，使水生态环境问题的形成机制更加复杂。现阶段，提升水生态环境的重点是人为干预下水生态环境向良性循环方向的回归，其核心是重构水资源的可持续利用状态。近年来，"三水"共治成效显著，保护和修复水生态环境已成为环保工作的重点内容。2016年，生态环境部发布《重点流域水污染防治专项规划》，要求对全国重点河流进行水污染综合治理，并指出水生态环境安全是生态保护和高质量发展的核心要素。因此，进行科学合理的水生态环境评价，对提高生态稳定性具有重要的现实意义。

国内外对于水生态环境的研究最早开始于20世纪90年代，主要集中于对水质评价和保护对策的探讨。随着水生态研究理论逐渐发展与丰富，如何对区域内水生态环境进行量化评价，恢复水域生态功能等成为热点话题^[4-5]。研究内容上，Eisele^[6]基于Constanza的生态系统健康理论，将水文参数引入水生态环境评价，将笼统的水域生态评价转变成可靠计量的功能性方法。Ghazavi^[7]使用7个环境参数表征伊朗地区水文地质环境，识别不同区域内水污染风险。柯志成等^[8]将生态足迹与ESDA结合，对福建城镇水生态能力进行评价，识别时空分异特征。现如今，水生态环境已从单一系统测算发展为考虑多重影响的定量复合评价，研究角度也从单指标框架演变为包含若干层次的多元复杂体系。研究方法上，陈雨霖等^[9]考虑农业面源污染和用水结构，利用加权秩和比法构建了四川灌区生态综合评价模型。王晶等^[10]基于社会、经济等子系统的综合影响构建目标函数，通过遗传算法预测京津冀水环境发展。Leeuwen^[11]考虑城市水循环服务的发展可持续性，进行水资源管理评价，为城市水环境优化创造空间。除上述方法以外，主成分分析^[12]、随机森林^[13]，灰色关联度^[14]等也被广泛应用于水生态环境评价工作中。评价体系上，Men等^[15]采用PSR(压力—状态—响应)模型开展水环境评价，并测算2003—2010年黑河水资源脆弱性指数。许杨等^[16]以DPSR(驱动力—压力—状态—响应)模型为基础，对淮安市水环境承载力进行综合评价。万生新等^[17]建立DPSIR(驱动力—压力—状态—影响—响应)模型，确定沂河流域2015年水生态安全状况。

综上所述，现有水生态环境的研究成果较多，虽在一定程度上完善了评价内容，但仍存在以下不足之处：计算指标权重易受主观因素影响，导致评价结果客观性不足，如主成分分析法、层次分析法；现有模型易限制指标选取范围，难以涵盖社会、管理、自然资源等方面的综合影响，如PSR，DPSR，DPSIR；研究尺度主要为单个地区或小型流域，鲜见对经济带区域的水生态环境综合性评价。基于此，本文以2010—2019年为研究时段，长江经济带11个省份为研究对象，综合衡量流域内工业生产、社会活动、生态管理等对水生态环境的影响，提出包含驱动力(D)、承载源(C)、承载状态(S)、管理(M)4个子系统的DCSM模型，将质性分析结果和随机森林模型结合，增强所选取指标的客观科学性，并根据重要度合理降维，利用加权秩和比模型和对抗解释结构模型对研究对象定级，明确各省份水生态环境优劣差异，并提出改善建议，以期为长江经济带制定水生态环境提升策略提供理论参考。

1 数据来源与研究方法 1.1 研究区概况

长江经济带横跨中国东、中、西部，覆盖上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、云南、贵州等11个省市，是中国人口最密集，综合实力最强的巨型经济带(图 1)。《2020年中国统计年鉴》显示，长江经济带人口和经济总量均超过全国的40%，其水资源总量约占全国总量的36%，保障沿江4亿人的生产生活用水，是我国重要的生态功能区和战略水源地。然而，该区域一方面因资源要素分散，地形地貌差异，降水南多北少，水资源分布不均；另一方面，因人口集聚，重工业化围江，中下游污水排放和水质型缺水问题严重；此外，上中下游产业同构现象突出，高耗能发展模式造成的水资源供需矛盾对水生态环境稳态造成严重影响。因此，在新时代"生态优先"战略下，深入探讨水生态环境差异成因，对提升可持续发展能力，促进长江经济带生态协同保护具有重要意义。

1.2 初始指标选取 1.2.1 指标框架构建

水生态环境评价的重点是探讨区域内人类社会活动与水环境的相互作用机制和反馈调节能力。其中，流域内水质、量、分布特征等为水生态环境的自然属性，以水生态环境为支撑的社会经济，行业生产等子系统的集合则为社会属性^[18]。在确定指标框架时，需遵循整体性、客观性等原则，结合定性、定量的方法综合研判。目前，构建水生态环境评价指标体系主要以指标类别进行划分，虽操作简便，但无法准确反映各子系统要素间的相互影响，在揭示人类活动与水生态环境间因果关系方面仍有不足。本文对长江经济带各流域的社会经济，生态承载压力，水环境状态等方面特点进行综合探讨，并参考相关文献^[19-21]，提出包含4个子系统的DCSM(驱动力—承载源—承载状态—管理能力)指标框架(图 2)，创新性地加入水生态管理要素，衡量社会及政府对水生态污染的调控治理能力。其中，驱动力子系统主要为社会活动因素对水生态环境的作用；承载源子系统受驱动力子系统的影响，反映水生态环境压力；管理子系统代表生态管理对水生态保护的响应能力；承载状态子系统受前述3个子系统的综合影响，体现区域水生态环境的优劣程度。

1.2.2 质性分析

鉴于现有研究在选取指标时主观性较强，本文以扎根理论为基础，对原始资料进行质性分析，凝练为理论概念体系。检索2015—2019年中国知网CSCD库相关文献，主题为"水生态环境"，"长江经济带"等，最终遴选出60篇高度相关的研究论文。搜集省级政府"水生态环境"资料，获得政策文本13项。借助NVivo 12软件，以DCSM框架确定4个一级节点(驱动力、承载源、承载状态、管理)，对论文和政策文本逐句阅读，得到开放编码点630个；再合并归纳同类属性语句的编码，整理其主要内容，形成三级节点；凝练各三级节点主旨，形成二级节点；最后按照DCSM一级节点归类，得到4类共22项评价指标，具体内容见表 1。

1.3 研究方法 1.3.1 随机森林模型

随机森林模型由Breiman于2001年提出，是一种将CART树与Bagging结合形成的联合模型，常用于解决回归预测，重要性判别等问题^[22]。从原始数据集中抽取N个训练集，建立n颗分类树的森林，未被抽取的数据定义为袋外数据(out-of-bag，OOB)，对其进行误差估计，得到OOB误差。设数据量为k，指标变量数为a，每个OOB的分类树均方误差分别为MSE₁，MSE₂…MSE_k，标准误差为SE。对OOB中各变量随机置换，得到OOB均方误差矩阵Q：

$ Q=〔\begin{array}{ccc} \mathrm{MSE}_{11} & \cdots & \mathrm{MSE}_{1 k} \\ \vdots & \vdots & \vdots \\ \mathrm{MSE}_{a 1} & \cdots & \mathrm{MSE}_{a k} \end{array}〕 $

(1)

将MSE₁，MSE₂…MSE_k与Q中对应的列向量作差，以平均值除以标准误差SE，得到重要度公式：

$ \mathrm{IM}_i=\frac{〔\sum\limits_{j=1}^k \mathrm{MSE}-\mathrm{MSE}_{i j}〕 / k}{\mathrm{SE}} \qquad(1 \leqslant i \leqslant a) $

(2)

重要度IM越大，该指标对整体指标体系重要程度越高。研究显示^[23]，与SVN，主成分分析等模型相比，随机森林可避免丢失重要的变量，构建可靠性更高的评价体系。

1.3.2 加权秩和比模型

秩和比(rank sum ratio，RSR)多应用于统计分析的综合评级，通过秩变换，获得无量纲统计量RSR，RSR越大则综合评价越优。加权秩和比(WRSR)在RSR基础上考虑指标权重，相较于TOPSIS，DEA等，评价结果更为客观^[24]。

对于正向指标，秩次越大，表现越优，负向指标则反之。对原始数据矩阵O=[o_ij]_n×m进行标准化处理，消除量纲影响。其中，n为样本数量，m为指标数量。为保证结果客观，采用熵值法求权重。

对正向指标有：

$ \begin{aligned} u_{i j}= & \frac{o_{i j}-\min \left(o_j\right)}{\max \left(o_j\right)-\min \left(o_j\right)} \\ & (1 \leqslant i \leqslant n, 1 \leqslant j \leqslant m) \end{aligned} $

(3)

对负向指标有：

$ \begin{aligned} u_{i j}= & \frac{\max \left(o_j\right)-o_{i j}}{\max \left(o_j\right)-\min \left(o_j\right)}\\ & (1 \leqslant i \leqslant n, 1 \leqslant j \leqslant m) \end{aligned} $

(4)

$ \text { 求得标准化矩阵: } U=〔\begin{array}{cccc} u_{11} & u_{12} & \cdots & u_{1 m} \\ u_{21} & u_{22} & \cdots & u_{2 m} \\ \vdots & \vdots & \vdots & \vdots \\ u_{n 1} & u_{n 2} & \cdots & u_{m n} \end{array}〕 $

(5)

由矩阵U求熵值：

$ \omega_j=\frac{1-e_j}{m-\sum\limits_{j=1}^m e_j} $

(6)

其中，$e_j=-\frac{1}{\ln (n)} \sum\limits_{j=1}^m p_{i j} \ln p_{i j}, p_{i j}=\frac{u_{i j}}{\sum\limits_{j=1}^m u_{i j}}, \ln 0=0 $。求得权重矩阵W=(ω₁, ω₂…ω_m)。

求得加权秩和比：

$ \mathrm{WRSR}_i=\frac{1}{n} \sum\limits_{j=1}^m \omega_j \cdot R_{i j} $

(7)

其中，R_ij表示第i个样本第j个指标的秩次，将WRSR从小到大排列，计算向下累计频率。以Probit为自变量，WRSR_i为因变量，依据最小二乘法，可得回归方程及线性拟合图像，实现样本分档。

1.3.3 对抗解释结构模型

对抗解释结构模型在传统的解释结构模型中融合生成对抗网络GAN思想，按对立层级抽取原则，建立对抗的层次化拓扑图^[25]。

对于含有m列的决策矩阵D，有m个不同的指标维度。正向指标记做p₁，p₂…p_m；负向指标记做q₁, q₂…q_m。对于决策矩阵D中的任意两行x，y有：

负向指标：$ d_{(x, p _1)} \geqslant d_{(y, p _1)}$且$d_{(x, p _2)} \geqslant d_{(y, p _2)} $且…且$d_{\left(x, p_m\right)} \geqslant d_{\left(y, p_m\right)} $,

正向指标：$ d_{(x, q_ 1)} \leqslant d_{(y, q_ 1)}$且$ d_{(x, q_ 2)} \leqslant d_{\left(y, q_2\right)}$且…且$ d_{\left(x, q_m\right)} \leqslant d_{\left(y, q_m\right)}$。

x和y的偏序关系记做：x≺y，表示要素y优于要素x。即给定偏序集(D, ≺)，有∀d_i, d_j∈D，若d_j≺d_i，记a_ij=1；若d_i≺d_j，记a_ij=0。决策矩阵D按偏序规则可求得关系矩阵A=(a)_n×n，其中

$ a_{i j}=\left\{\begin{array}{lc} 1 & (\text {当 } x\prec y) \\ 0 & \text { (当 } x \text { 与 } y \text { 无完全优劣关系或 } x \text { 优于 } y) \end{array}\right. $

对于关系矩阵A的可达矩阵计算，如公式(8)所示，

$ B=A+I $

(8)

$ B^k=B^{k+1}=R $

(9)

层级图由先行集合Q，共同集合T和可达集合R判定。其要素满足：e_i的先行集合为Q(e_i)，为对应列为1的要素。e_i的可达集合为R(e_i)，为对应行为1的要素。e_i的共同集合为T(e_i)，为Q(e_i)和R(e_i)的交集部分。按照结果优先，R(e_i)=T(e_i)，由上至下放置抽取样本，得UP型层级图；按照原因优先：Q(e_i)=T(e_i)，由下至上放置抽取样本，得DOWN型层级图。Pareto最优的样本处在最上级，最劣的样本处在最下级，由此对评价样本可视化排序。

2 结果与分析 2.1 指标量化

考虑水生态环境评价指标的科学性和可操作性原则，选取长江经济带11个省份为研究样本，参考质性分析文本中使用频率较高的指标，对表 1中的22个三级节点进行量化，定义其属性。数据来源于2010—2019年的《长江经济带发展统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《水资源公报》等，部分指标值经二次计算得到。以此构建长江经济带水生态环境评价初始指标体系(表 2)。

2.2 指标筛选

参照本文研究方法部分的内容，对初始指标进行重要度评分，结果见图 3。前12项指标包含4个水生态承载状态指标(S₃，S₁，S₂，S₄)，2个驱动力指标(D₁，D₂)，3个水生态管理指标(M₃，M₁，M₂)，3个水生态承载源指标(C₁，C₂，C₃)，单项指标对初始评价体系贡献度均超过3%，累计贡献度大于90%，以此作为长江经济带水生态环境综合评价指标体系^[26]。

2.3 评价结果与分析 2.3.1 指标权重分析

采用加权平均法对2010—2019年各省指标数据进行预处理。评价对象为上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、贵州、云南共11个长江经济带省份。对原始数据矩阵无量纲化处理，得到标准化矩阵U=[u_ij]_11×12，按熵权法求得各指标权重排序，得矩阵W=[ω_ij]_2×12(见表 3)。

在12项指标层中，驱动力层级(D)包含2个指标，其中万元农业生产总值耗水量权重占比达72.16%，表明农业用水对长江经济带水生态环境驱动力影响较大；承载源(C)3个指标中，万元工业产业增加值废水排放量权重比例为61.88%，表明工业废水污染是威胁水生态安全的重要因素。现阶段工业绿色转型虽在一定程度上遏制了废水排放强度，但因产业转移，地方经济需求、工业污染历史欠账等产生的废水排放影响仍不容忽视；承载状态(S)的4个指标中，水资源开发利用率和工业废水重复利用率的权重较大，表明驱动力和承载源的变化会对水生态环境承载状态产生较大影响，而这种影响会直接表现在水资源利用和工业废水循环利用能力等方面；水生态管理层级(M)的3个指标中，"三废"治理投资权重最高，说明水生态治理对专项资金的投入需求仍处于高位。准则层中，承载状态权重最大，为0.377，说明驱动力和承载源要素的变化可对承载状态产生直接影响。上述结果表明，区域水资源禀赋对水生态环境状态的决定性作用具有一定上限，各指标间的权重差异也可反映长江经济带水生态环境状态的不稳定性，承载状态准则层指标对整体评价结果具有重要意义。长江经济带可通过提升废水重复利用率、促进农业节水，增加水生态治理专项投资等手段优化水生态环境状态。

2.3.2 水生态环境分档

参照公式(7)计算WRSR。向下累计频率p如公式(10)所示。

$ p=\frac{N_R}{n} \times 100 \% $

(10)

其中，n=11，N_R为WRSR值对应的省份样本数。根据向下累计频率可求得标准正态离差μ，单位概率Probit=μ+5。相应参数见表 4。

基于最小二乘法求得回归方程：

$ \overline{\mathrm{WRSR}}=0.044+0.097 \text { Probit } $

(11)

对回归方程参数检验可知，相关系数r²=0.896 8，WRSR与Probit之间呈线性正相关。F=78.19，p显著小于0.01，回归方程具有统计学意义。

依据前人研究结果^[27]，可将评价结果划分为4档。为保证可靠性，进行Kendall和谐系数检验，如公式(12)所示：

$ W_k=\frac{12 \times n〔\sum\limits_{i=1}^n \mathrm{WRSR}_i^2-\frac{1}{n}\left(\sum\limits_{i=1}^n \mathrm{WRSR}_i\right)^2〕}{n^2-1} $

(12)

对结果进行假设检验：

① 原假设为H₀：评价结果不相关，各评价指标与分档结果互相独立。

② 备择假设H₁：评价结果相关，各评价指标与分档结果不独立。

式中：n代表省份样本数量，此处n=11。可求得W_k=0.113 7，D(n-1)·W_k~χ²(n-1)，通过计算p＞0.113 7，接受原假设，分档结果互相独立，具有统计学意义。线性拟合图像见图 4，分档结果见表 5。

从分档结果和空间分布来看，长江经济带水生态环境状态不尽相同，各省份样本点较为分散，近半数省份为"中等"及以下水平，具有明显的区域异质性。其中，浙江、江苏处于水生态环境"优秀"等级，位于长江下游，水生态环境基础扎实，共建共治成果丰硕。浙江自2014年出台《浙江省水污染防治行动计划》，实行"五水共治"，加之江苏省于2020年施行《江苏省长江水污染防治条例》，首创"河长制"，实现了区域内末端治理向集中控制转变，极大缓解因工业化、城镇化带来的水生态环境压力。云南、贵州、安徽、江西处于水生态环境"良好"等级，位于长江上游生态屏障和中下游水系发达区域，其依靠自然禀赋形成的客观优势推动水生态环境稳定向好。水生态环境"中等"、"较差"的区域为四川、湖南、重庆、湖北、上海，大部分位于长江中游，其面临生态结构失衡，水环境状态失调等问题，虽自2015年起积极策应《长江中游城市群发展规划》和"一带一路"倡议，但产业结构仍以传统工业为主导，未进行实质性更新，缺乏生态活力，动能不足。上海水生态状态不容乐观，地处长江下游入海口，多承载中上游水污染压力，治水任务繁重，短时间内难以对水环境进行有效减负。因此，现阶段长江经济带水生态环境整体仍未达到安全协调稳态，呈现下游优，上游次之，中游较差的非对称"U"型格局。

2.3.3 水生态环境排名

加权秩和比模型将长江经济带水生态环境划分为4个等级，但无法对各省进行更细致地排序，故引入对抗解释结构模型(AISM)，确定长江经济带省份水生态环境优劣排名。各省份对应的Probit作为决策矩阵D=[d_ij]_11×1，得到对抗层级拓扑图(图 5)。

由图 5可知，UP型、DOWN型层级图将长江经济带水生态环境划分为8个层级。其中，浙江是唯一位于L₁层级的省份样本，水生态环境最优。安徽、湖北分别横跨一个层级，为拓扑评价结构中的活动要素。江苏、云南、贵州、安徽、江西、四川、重庆、湖北8个省份水生态环境优劣程度呈"阶梯状"递减，对最末层级L₈取交集可知，上海、湖南2个省份水生态环境状态最劣。

综上所述，同样位于长江下游生态优势区，浙江、江苏分别位于L₁，L₂层级，水生态环境明显优于L₈层级的上海，此结果与袁汝华等^[28]认为长三角地区上海水生态环境较差的空间分布结果一致。究其原因可知，江浙两地的高权重指标值均位居前列，在水生态保护工作中，注重全方位协调治理，依靠其雄厚的产业基础和绿色高质量发展路径能积极有效的应对各种水生态压力。上海作为首批沿海开放地区，城镇化率较高，需水强度过大和面源污染问题严重，承载能力、承载状态子系统指标表现滞后，排名几近末尾，虽大量吸收长三角地区的生态红利，但现阶段无法满足经济社会的可持续发展需要。由于工业企业逐利性，"先污染，后治理"的思路造成的水污染严重，实行控源截污等举措虽可短期改善区域水生态环境，但对提升水污染治理能力缺乏积极响应，水生态恢复缓慢。后期应注重水生态管理，逐步满足人口集聚下的基础设施和生态服务的需求增量，缩小长江下游水生态环境差异。

中间和末位层级的省份多数位于长江中游和上游区域，水生态环境质量呈明显的阶梯状分层。其中，云南、贵州"优势"明显，分别位于L₃，L₄层级。在"共抓大保护，不搞大开发"的政策背景下，着力改进水生态环境质量，推进传统产业升级改造。但由于其位于长江经济带上游边疆及贫困连绵带，空间辐射吸收效应薄弱，生态经济发展缓慢，故与江浙地区仍有差距。因此，云贵两省在今后的发展需重视水生态驱动力因子投入，给予更多政策、水生态治理投入等支撑要素。

处于中游枢纽区的安徽、江西、四川、重庆、湖北、湖南位于L₅—L₈层级，多数位于长江中下游平原，承接东部沿海省份重化工业的转移，工业化进程的加快，使四川、重庆、湖北、湖南四省经济发展与水资源污染和过度开发间的矛盾愈发突出，水生态环境较为脆弱；安徽、江西作为国内商品粮基地，因耕种所需的农业水资源消耗及农药化肥带来的水源污染难以避免，水资源短缺和不安全现象明显，此结果与吕府红^[29]测算的长江经济带省域水环境影响因素基本一致，但略有偏差。中下层级的省份水生态稳定性较差，短板较多，在今后的水环境调控中应切实规划，缓解承载源压力，着重进行整体发展与子系统间的协调治理，逐渐形成标本兼治，综合施策的动态水环境保护体系。

3 结论

本文通过构建DCSM模型，结合质性分析结果，利用随机森林选取高相关指标，基于加权秩和比模型和对抗解释结构模型对2010—2019年长江经济带水生态环境进行优劣分级，并探究各省份水生态环境差异成因。

(1) 从整体水平来看，长江经济带上游水生态总体较优，中下游两极分化情况较为突出，区域间差异较大，优劣程度呈"阶梯状"递减，流域内总体水生态环境仍未达到稳态，形成不对称"U"型分布格局。水生态"优秀"及"良好"地区多位于开发较少的生态示范区与绿色产业发展区域，"中等"区域集中于传统产业转型省份，而"较差"区域呈现围绕粗放式工业聚集的特点，生态开发程度较高。

(2) 从影响因素来看，长江经济带流域内产业结构仍以第一、第二产业为主，加之发展模式较为粗放，导致工业废水重复利用率、万元农业生产总值耗水量、万元工业产业增加值废水排放量等成为影响水生态环境的主要因素。上游地区水污染程度轻且资源丰富，中下游地区产业发展进程不一，水环境污染集聚及水资源短缺现象较上游严重。进一步证实了生产活动污染对水生态可持续发展有较强的抑制作用，但在不同区域内，显著因素与作用程度不尽相同，关系较为复杂。

(3) 从子系统差异来看，长江经济带各流域水生态保护重点各不相同。针对下游区域，应着力于承载源子系统的提升。针对中游区域，在提升驱动力子系统的同时需对承载状态进行优化，并进一步削弱承载源带来的水生态压力。针对经济发展较弱的上游区域，驱动力要素是关键。水生态环境显示出更多政府管理调控效应，但现阶段政府生态职能水平较低，缺乏综合性、深层次的治理。同时，值得关注的是《长江中游城市群发展"十四五"实施方案》明确，到"十四五"末长江经济带中部地区经济总量占全国比重将进一步提高，城镇化率突破67%^[30]，人口聚集，产业集群是否会加剧水生态环境压力值得深入研究。

4 讨论

本文所得的评价结果基本符合长江经济带水生态环境实际状态，不同流域间具有显著差异，在水生态环境协同治理过程中仍存在亟待解决的问题^[31-32]。因此，长江经济带应注重经济转型，加强工业污染控制，关注水污染溯源和循环利用工作，着力防范水生态环境风险；强化生态管理，建立健全法治体系，整改长江流域内突出问题，协同推进水环境综合治理；优化区域生产力布局，促进生产要素跨区域合理流动和优化配置，引领开展绿色工业，实现上中下游产业良性互动。

研究考虑已有模型的局限性^[33-35]，利用DCSM模型构造评价指标框架，综合反映多种社会活动与水生态环境间的作用关系。质性分析使指标选取及量化有据可依，与其他方法相比避免了主观选择带来的评价偏差^[36]。引入随机森林模型对指标进行降维，依据重要性筛选关键指标组成评价体系，提高运算精度^[37]。加权秩和比和对抗解释结构模型的联用实现了长江经济带水生态环境分级评价，结合指标特征可客观且明确地反映区域水生态环境差异成因。

全面系统的指标体系和合理有效的评价模型是水生态环境评价的基础。本文由于研究尺度、资料收集等多方面因素的制约，指标选取的广度有待提升，数理方法与模型的运用仍有优化空间。本文只对长江经济带水生态环境空间优劣分布进行评估，对未来趋势的预测较为薄弱。今后的研究可深入探索以上问题，细化评价要素，丰富研究尺度，结合实际情况对未来趋势做出科学预测，以期为改善水生态环境质量提供有效决策支持。