自20世纪50年代开始, 环境污染正以出乎人类预料的态势在全球蔓延, 国内外学者试图平衡人类系统与环境系统间的联系^[1]。在70年代末, 经济合作与发展组织(下简称经合组织, Organization for Economic Co-operation and Development, OECD)指出, 面对大量新的环境数据, 需要建立一种能够反映环境趋势的指标^[2]。在此推动下, 20世纪80年代初, 加拿大、荷兰政府以及经合组织开始发展环境指标的概念。同时, 为了使决策者和一般公众更容易获得和理解这些环境资料, 研究者们在经合组织所阐释的环境压力、现状与响应之间的关系基础上, 提出了压力-状态-响应(Pressure-State-Response, PSR)分析框架, 使环境指标除了说明环境趋势之外, 还可以给出一类“信号”使决策者关注人类活动是如何影响环境的^[3-4]。

虽然PSR框架有系统性、合理性等优点, 但也存在结构简单、不适合分析复杂系统等缺点。之后不断有学者和研究机构进行改进与修正, 如联合国可持续发展委员会(UNCSD)提出的驱动力-状态-响应(DSR)框架以及压力-状态-响应-潜力(PSRP)框架^[5]等, 考虑了更多细节和特定属性, 进一步反映了社会经济与资源环境间的关系。

在1992年联合国环境与发展会议之后, 可持续发展成为国际社会广泛关注的共同目标, 研究者们意识到仅靠简单的环境污染指标分析框架已经不能满足为可持续目标提供决策信息的要求, 需要一类更全面的方法构建和分析可持续发展指标以及相关的环境/社会关系^[6]。1993年, OECD在基础模型和前人研究结果上首次提出了驱动力-压力-状态-影响-响应(Driving Force-Pressure-State-Impact-Response, DPSIR)概念模型。对比PSR框架, 此概念模型增加了导致“压力”的“驱动力”(D)以及环境系统“状态”对人类系统产生的“影响”(I), 使其能够更好地反映出社会经济与环境问题之间的联系以及环境对人类福祉的影响^[7]。经过几年的发展, 1998年, 欧洲环境署(European Environment Agency, EEA)正式推出DPSIR分析框架并将其首先应用到欧洲综合环境评估中, 为每一个环境问题制定一个DPSIR链条, 分析人类社会活动和这些环境问题之间的联系、评估当前的政策路线、为政策准备过程提供充分信息, 以便更好地拟定环境政策^[8]。至此, DPSIR分析框架就成为一类解决环境问题的管理模型, 为综合分析生态环境管理中的自然、社会、经济、资源与生态环境之间的关系提供了一个基本的分析框架。随着DPSIR分析框架的不断应用与改进, 其在环境评估、环境管理、环境决策等众多方面的优势不断得到展现, 不仅是在生态环境管理及可持续发展研究领域, 未来在其他领域应用的潜力同样值得探讨。对DPSIR分析框架的研究现状进行梳理总结, 能够对我国未来的可持续发展规划提供方法参考, 为解决区域环境污染、景观破碎化、景观退化等问题提供治理建议。

本文基于1998—2019年Web of Science(WOS)数据库以及CNKI(中国知网)数据库收录的应用DPSIR分析框架的中英文文献, 以信息可视化分析软件CiteSpace进行发展梳理及可视化展现, 在探究国际学者对DPSIR分析框架前沿应用的同时, 对国内DPSIR分析框架的研究应用现状进行回顾与展望, 结合国内生态环境管理及可持续发展背景, 以期为国内拓展DPSIR应用领域、解决生态环境管理矛盾、实行可持续发展战略提供参考。

1 研究方法及数据处理

科学知识图谱, 是以某一知识领域为研究对象, 显示其内在科学知识与整体发展进程及结构关系的一种表达方式^[9]。其可以通过可视化技术直接、清晰、形象地解读这一知识域的动态演化、发展趋势、研究进展及前沿热点等信息^[10]。在众多的可视化软件中, CiteSpace(引文空间)^[11]以其功能强大、可视化效果好、布局丰富等卓越的优点被各领域研究者们广为使用。CiteSpace工具可用来对文献作者、机构或者国家进行合作网络分析, 也可对文献的主题、关键词或分类进行共现分析, 以及对引用文献进行共被引聚类分析。关键词是对研究文献的内容和主题的高度概括, 在共现分析中, 关键词出现频率能够回顾领域研究历程中的热点演变和该关键词所具有的核心力度, 配合突现词(Burst term)的使用, 可以回顾学科领域研究爆发性热点, 探寻应用前沿。关键词聚类分析是按照关键词之间的同质性将数据整理分为不同的类别, 保持类内数据同质性大, 类间数据差异性大。文献共被引(Co-citation)分析是测度文献间关系程度的一种研究方法, 多篇文献(两篇及以上)同时被一篇或多篇文献所引证, 则称这两篇文献构成共被引关系。对文献数据进行共被引分析, 可以探究某一学科领域的文献引文关系。核心被引文献作为领域发展关键节点能够反映知识基础, 核心施引文献可以从中提取聚类名称, 代表了研究前沿。与关键词热点和聚类分析不同的是, 关键词分析用来回顾知识基础和探寻前沿热点的大致方向, 而文献共被引分析更多地用来直接展示关键节点的文献研究内容, 更全面的展示应用细节与发展脉络, 便于研究者筛选和分析未来的应用方向^[12]。

在国内, 已有上百篇研究文献采用CiteSpace进行领域前沿分析及知识图谱展示, 分布在现代情报、情报科学、生态学报等十几类期刊中, CiteSpace已成为信息科学^[13]、生态学^[14-15]等学科领域梳理知识域研究进展、探寻研究前沿热点的一类重要的信息可视化工具。本文使用CiteSpace 5.6.R5对国内外DPSIR分析框架相关文献进行关键词共现聚类分析及共被引聚类分析, 对DPSIR分析框架的发展态势及应用前沿热点进行归纳分析, 具体分析过程如下。

外文文献检索自WOS核心合集数据库, 以“DPSIR”为主题关键词进行基本检索, 时间跨度选择1998—2019年, 选择文献类型为“ARTICLE”, 得到406篇文献数据, 结果标记并以纯文本格式导出, 数据信息包括作者、摘要、关键词、类别等。在CiteSpace中选择“Keyword”进行关键词聚类共现分析、选择“Reference”进行共被引聚类分析, 并生成可视化图谱。

中文文献检索自CNKI数据库, 以“DPSIR”为主题关键词进行基本检索, 时间跨度选择1998—2019年, 手动删除报道、会议通知、文件等类型内容, 将659条检索结果以Refworks格式导出, 数据信息包括作者、摘要、关键词、期刊等, 用CiteSpace的“Data-CNKI”功能转换成可分析格式, 选择“Keyword”进行关键词聚类共现分析, 并生成可视化图谱。另CiteSpace软件暂不能对CNKI数据库导出信息进行共被引聚类分析, 故使用知网分析平台辅助进行共被引分析。

在进行共现分析及共被引分析时, 在每个时间区域中选择前50个高频出现的节点, 即Top N=50, 能够保持在较大阈值内进行分析。同时, 在生成可视化图谱时, 选择寻径(PathFinder)剪枝方式, 能够简化复杂网络, 突出分析重点^[9]。

2 国际DPSIR分析框架研究进展 2.1 文献计量分析

基于WOS导出数据的计量分析, 得到年发文数量变化趋势, 显示DPSIR应用与研究呈现波动式逐渐攀升的态势(图 1)。从发展趋势结果来看, 对于DPSIR分析框架的研究存在着形成期-成长期-快速发展期3个阶段。在1998年欧洲环境署正式推出DPSIR分析框架并将其首先应用到欧洲综合环境评估中后, 国际上对于DPSIR分析框架的研究逐渐展开。1998—2008年为基础研究阶段, 也可以看作形成期, 经过一段时间的研究应用与基础巩固后, DPSIR的基本概念与应用方法已经形成；从2009年开始进入成长期, 对于DPSIR框架的改进与应用研究快速增加, 开始大量实例应用；2014年至现在, 随着DPSIR框架的应用性与可能性不断被发掘, 越来越多不同领域的学者开始探索DPSIR分析框架, 研究正在进入快速发展期。

同时, 根据WOS文献学科类别统计分析(表 1), 发文数量较多的是环境科学与生态学(Environmental Sciences & Ecology)和环境科学(Environmental Sciences), 且前三名均是环境相关分类, 这与DPSIR框架的研究初衷是相同的, 就是利用DPSIR分析框架的各类指标更全面地分析环境变化与社会经济之间的相互联系。之后, 随着国际社会对可持续发展与生态安全的关注度不断攀升, 水资源(Water Resources)、生态学(Ecology)、绿色可持续科学与技术(Green & Sustainable Science & Technology)等领域中应用到DPSIR框架的研究也逐步增多, 侧面反映了DPSIR分析框架在研究不同方向中适应性强、分析范围广等优点。

2.2 关键词分析 2.2.1 关键词研究热点共现分析

DPSIR分析框架出现时间晚, 发展时间较短, 初期研究领域较为集中。通过关键词共现知识图谱展示(图 2)、频次和中心性统计(表 2)以及CiteSpace特有的突变检测分析得到的突发性关键词(表 3)结果可看出, DPSIR分析框架发展二十多年来, 对整体框架的指标体系完善与改进是DPSIR框架的主要研究方向, 而生态环境管理与评价则是DPSIR框架的主要应用领域。1998年欧洲环境署发布了DPSIR分析框架之后的十年间, 研究主要围绕在框架本身的概念确定、指标体系完善与应用尝试等方向, 评价指标(Indicator)、整体框架(Framework)、影响(Impact)等与框架本身结构有关的关键词出现频次较高；其次是政策(Policy)、管理(Management)、决策支持系统(Decision support system)等关键词, 这些均反映了DPSIR框架的制定目标, 即通过更直观更全面的分析框架展现人类系统与自然生态系统间的联系, 使得政府决策者能更好地认识到人类社会对自然生态系统的影响并做出积极的回应；最后则是一些在资源(Resource)、污染(Pollution)、可持续发展(Sustainable development)方向的应用尝试。从2009年开始, 国际各界学者开始积极应用DPSIR分析框架解决问题, 在生态系统服务(Ecosystem service)、生物多样性(Biodiversity)、生态脆弱性(Vulnerability)等生态领域开始进行应用研究。与此同时, 在土地利用(Land use)、水(Water)等方向的研究逐渐步入正轨。2015年之后, 学者们开始在农业(Agriculture)、海岸带(Coastal)、城市(City)、海洋(Marine)等更大尺度上探究DPSIR分析框架的应用可能性。值得注意的是, 通过突发性关键词信息表可以看出, 在不多的突现词中, 富营养化(Eutrophication)、流域(Catchment)、污染(Pollution)等均与水相关, 并且突现时间短, 为短时热点, 反映了DPSIR分析框架应用范围小、研究领域趋于向热点集中等问题。此外还可以发现, 对于分析框架整体构成的研究也在经历着一个循环, 研究者们往往在一段时间的应用过后开始回到框架本身继续研究, 反映了该框架仍存在不完善、待改进等问题。

2.2.2 关键词聚类分析

将数据集进行关键词聚类分析(表 4), 通过聚类的大小及同质性强弱, 能够回顾研究领域的基础内容, 找到研究领域的高支撑方向；配合时间线可视化(Time-line view)图谱(图 3)的展示, 能够分析学科领域研究方向转移的时间演化路径, 为进一步在高支撑方向内寻找更多的应用可能性提供帮助。

聚类表中, 聚类大小越大, 则表明聚类文献数量越多, 侧面反映该方向已有研究支撑性高；可视化时间线图中, 节点面积越大, 则表明该关键词中心程度高。通过对关键词聚类信息表和聚类时间线可视图谱的分析可以得出, 聚类程度较大的分类为#0风险评估(Risk assessment)、#1生态系统功能(Ecosystem function)以及#2海洋生态系统服务(Marine ecosystem services), 这三类的共同特点是研究起步晚, 属于快速成长期所进行的研究应用, 但仍是DPSIR分析框架未来的主要应用方向, 具有稳定的研究前景。第二部分是#3侵蚀作用(Erosion)、#4风险感知(Risk perception)以及#5适应(Adaptation), 这三类的共同点是聚类程度中等, 但均有很重要的核心关键词, 包括水框架(Water framework)、土地利用(Land use)和气候变化(Climate change), 表明它们在应用DPSIR框架分析问题时具有很好的适应性和完成度。然后是#6可持续性(Sustainability), 这个聚类的特点是研究起步早, 是形成期的主要方向, 但到快速发展期之后相关研究较少, 有一部分原因是针对可持续发展的研究不断深入, 研究方向越来越细化, 从而概括性的研究逐渐减少。最后是#7环境安全界限(Planetary boundaries)和#8决策支持系统(Decision support system), 虽然这两个分类聚类程度低, 但随着研究进程的不断发展, 很有可能成为未来十分有前景的研究方向, 特别是其中生命周期评价(Life cycle assessment)和多准则分析(Multi-criteria analysis)与DPSIR分析框架的结合应用。

2.3 文献共被引聚类分析

从文献共被引聚类知识图谱(图 4)和关键节点文献表可以看出, 关键节点的文献多出自于以下几个方向：(1)与DPSIR分析框架联系最紧密的方向是对沿海和流域系统的研究, 从EEA发布DPSIR框架之后, 2002年就有学者对其在识别和制定流域管理可持续发展指标方面进行了尝试, 以进行综合流域管理^[16]。随之而来的是在水方向的应用热潮, 2003至2007年, 研究学者们从沿海流域系统变化^[17]、水资源可持续管理^[18]、河流水质状况^[19]到地下水、内陆地表水、河口水和沿海水整体压力评估^[20]等方面对DPSIR框架进行了应用研究, 大多是从驱动力、压力、状态、影响这四部分入手, 分析社会经济和环境系统的动态联系, 进而为水系统管理(响应)提供信息。这期间的研究成果为DPSIR分析框架的发展与应用奠定了良好的基础。2008年之后, 虽然DPSIR框架在水系统中的应用开始回落, 但在水平衡管理^[21]、流域可持续发展^[22]、河流水质压力监测^[23]、河口系统管理^[24]、淡水资源管理^[25]和海岸带^[26]及沿海环境治理^[27]等方向已成为了一种基础的分析方法, 在确定水系统的驱动力和压力并支持政策管理实行方面具有普遍适用性；(2)其次是在海洋生态系统方向的应用, 随着框架在沿海和流域的适用性不断提高, 学者们开始将其应用于海洋生态系统, 从人类活动压力分析^[28]到渔业政策制定^[29], 再从海洋生物多样性^[30]到海洋可持续管理^[31], 目前该框架在更大尺度的生态系统^[32]与生物多样性^[33]方面的应用也受到关注；(3)随着在不同领域的广泛应用, 对框架本身的完善与改进也成为发展历程中的重要部分。例如, 有些学者提出eDPSIR框架, 用因果网络来代替单向因果链条, 更好地展示环境指标背后过程的复杂性^[34]；或是ΔDPSIR框架, 能够分析一定时间范围内生态和经济信息之间的联系^[35]；也有学者研究如何对框架进行补充, 如在分析城市地下环境问题时, 通过对每个指标相对于其他指标的“需求”和“供给”的调查, 在环境、经济、社会和政治的复杂系统上对框架进行了补充^[36]；或是将生态系统服务(EBM)补充进框架中形成EBM-DPSER概念模型, 不仅纳入了生态系统的负面变化, 还纳入了积极变化^[37]。通过这些完善和改进, 使得DPSIR分析框架在城市可持续发展^[38]、土地使用政策^[39]等新的领域应用有了更好的适应性。值得注意的是, 欧洲环境署在发布DPSIR框架之后虽然未出现在关键节点中, 但EEA在框架形成初期进行的水体富营养化应用^[40]、发展初期进行的监测和综合评估土地状况应用^[41]等研究表明EEA在DPSIR框架应用方向上依然有着很好的前瞻性和可借鉴性(表 5)。

3 国内DPSIR分析框架研究进展 3.1 文献计量分析

基于CNKI数据库文献的计量分析表明(图 5), 国内对DPSIR的研究历程同样可以分为3个阶段：2003—2010年为国内DPSIR框架研究形成期, 2011—2016年为成长期, 2017年至今为快速发展期。总体来看, 发展历程有如下特点：(1)形成期阶段时间跨度较长。国内对DPSIR分析框架的应用起步并不算晚, 但是从2003年进入国内学者研究视野之后, 近十年间研究应用较少, 一直是一个小范围的研究方法；(2)从2011年开始, 国内对于DPSIR的应用突然增多, 之后的十年间研究文献数量比形成期翻了数倍, 除去研究者对热点方向的关注引起数量激增这个因素, 可以侧面反映DPSIR分析框架在国内研究大背景下具有很好的适应性；(3)2017年至今, 对于DPSIR框架的研究已有百余篇, 正处于快速发展期。

依据CNKI数据库文献学科类别统计分析(表 6), 发文数量最多的是环境类, 占比达到31.22%, 其后是农业经济与水利工程类, 占比分别为11.83%和8.11%, 表明国内学者已将DPSIR框架应用到国内热点问题的分析中, 而水利工程、城市经济、国民经济等应用方向反映了国内学者更倾向于将着力点放在该框架分析社会经济的驱动力和对社会经济的影响这两方面上。

3.2 关键词分析 3.2.1 关键词研究热点共现分析

通过关键词知识图谱展示(图 6)、频次和中心性统计(表 7)以及突发性关键词分析(表 8)结果可看出, 生态安全和自然资源评价一直是国内DPSIR框架应用的重点, 城市可持续发展则是最近几年的热点。

从2003年框架引入国内后, 初期发展的路线同国际上的研究相似, 都是围绕框架本身的概念确定、指标体系完善等方向进行探索, 同时, 因为国际社会对可持续发展的高度关注, 国内对DPSIR框架的研究风向同样聚焦于此, 可持续发展、评价、环境影响评价等关键词高频出现。国内学者在引入框架的同时就开始关注DPSIR框架与其他指标制定方法的结合, 指标体系、层次分析法、熵值法等关键词代表了主要方向。经过近十年的应用探索, 从2011年开始, 国内在土地生态安全、生态安全评价、区域能源安全、综合评价、等方向开始大量应用DPSIR框架, 虽然范围较集中, 但仍为之后的快速发展提供了大量文献研究基础。不仅如此, 在低碳城市、低碳经济、土地利用规划等方面国内也进行了创新性的结合应用, 在2012—2014年间, 突现词“低碳经济”突现强度达到了3.03, 使得DPSIR框架在我国资源紧缺、环境问题突出的大背景下获得了新的应用途径, 展现了其在整体分析与构架方面的优越性。近几年, 结合熵权法对我国水资源脆弱性、水资源承载力等水环境问题的研究开始大量涌现, 突现词“熵权法”的突现强度也达到了2.9, 是2015年之后唯一的突现关键词, 虽然大量的研究资料促进了框架的完善, 但仍应该在单纯应用的同时寻找新的突破点。

3.2.2 关键词聚类分析

通过对中文文献关键词聚类分析(表 9)和聚类时间线可视化展示(图 7)共得到8类较明显的聚类信息, 但是这8种聚类的大小相近, 同质性均在0.9左右, 聚类信息相似表明研究深度浅, 如前四种聚类都围绕评价与指标确定展开, 后四种聚类中关键词也多有重复。虽然2003—2019年间的应用方向逐渐增加, 但多为横向应用。结合聚类时间线可视图谱来看, 仅有少数几项中心程度突出的节点, 且都集中在框架引入初期, 聚类中其它项的中心程度均不明显, 反映了国内对于DPSIR框架的应用缺少深度的发展研究。

3.3 文献共被引分析

因为CNKI数据库导出数据未含引文信息的原因, CiteSpace软件暂不能对CNKI数据库信息进行共被引聚类分析, 故使用知网分析平台辅助进行共被引分析。从2000年初DPSIR分析框架引入国内后^[42-43], 研究方向可以归类为以下几方面：(1)指标评价体系的构建。从发展初期, 该框架在指标体系构建方面的能力就极为突出, 有学者对城市水资源承载力进行指标体系构建及评价^[44], 得到的现状评价结果与实际情况一致。此后, 开始在环境管理能力评价^[45]、水土保持效益评价^[46]等指标体系构建等方面应用。(2)在构建评价指标体系的基础上, 利用DPSIR框架作为途径, 越来越多的研究指向为我国综合可持续发展提供依据和参考。不论是从农业可持续发展^[47-48]到城市可持续发展^[49-50]；还是从流域水资源^[51-52]、城市水资源^[53-54]等水资源可持续利用问题, 到自然土地利用^[55]、城市土地规划^[56]等土地资源可持续利用问题, 都是DPSIR框架应用的重要方向。(3)生态服务系统及生态安全评价方向, 这也是近几年来国内外都十分关注的领域。国内生态安全评价多利用主成分分析法、层次分析法和熵权法等确定指标权重, 并在此基础上用DPSIR框架构建生态安全评估体系, 包括流域生态安全综合评估^[57-58]、土地生态安全评价^[59]、生态系统风险评价^[60]、城市生态评价^[61]、城市生态安全评价^[62]等不同方向, 这也是熵权法能成为突现关键词的一个重要原因；在生态系统方面, 则更多偏向生物多样性评价^[63]、生态保护^[64]、生态系统综合评价^[65]等方向。

4 国内外研究进展对比分析

通过国内外研究对比, 得到以下几点结论：

(1) 国内研究应用方向分支少, 较集中。对比国际上在河口系统、地下环境、海岸带及海洋生物多样性等方向的应用, 国内应用较集中在生态安全评价、水土资源评价等方面, 分支较少。从发展时间及发展态势来看, 国内对于DPSIR框架的关注度较高, 研究数量多, 应用基础牢固, 优点是在目前国内资源紧缺、环境问题突出的大背景下能够更快更全面地分析待解决问题, 为我国可持续发展、生态环境保护等方面做出及时的信息补给；但存在的问题也比较明显, 应用方向集中, 对于热点应用方向过于关注, 不同文献中同样的应用模式使得研究深度不够。

(2) 对DPSIR框架的应用重点不同。DPSIR框架最初的建立目的是向公众和决策者更方便地传达有意义的信息, 使得高层政府更关注环境政策的制定。随着可持续发展目标的出现, 国内外都开始将DPSIR框架的应用重点放在可持续指标的构建和与之相关的生态环境、自然资源的综合评估中。国际学者着重关注DPSIR框架在政府环境决策中的作用, 与此相比, 国内的重点更多地放在框架本身的展示性上, 当然这也与国内对生态保护研究资料的迫切需求有关。

(3) 国内外学者在DPSIR框架改进与完善方面侧重点不同。国外研究学者多倾向于对DPSIR框架进行结构扩充与多框架结合联用, 如eDPSIR框架、ΔDPSIR框架、EBM-DPSER模型、DPSIRM框架等；国内学者则更侧重于研究框架内各指标的确定方法, 应用不同的统计学方法如主成分分析法、层次分析法和熵权法等确定指标权重, 从而完善指标体系的构建。两者各有优势, 整体结构改变有助于探索更多方向的可应用性, 完善指标构建方法则有助于更准确地构建评价体系。

5 问题与展望

DPSIR模型能够较为细致地分析描述影响生态环境各种因素之间的相互关系, 包括人为因素与自然因素, 同时能够描述“政策-经济-社会-生态/环境”系统之间的相互关系, 也可以与其他研究框架进行较好的耦合应用。但是本身仍存在一些问题：

(1) 目前通用的DPSIR分析框架过于“直接”。研究者们都想将大量的、混合的环境数据通过这些指标进行分类, 但分析过程中产生的明显确定性的“因果”关系一定程度上淡化了复杂环境和社会经济系统内在连接的多重维度和不确定性。

(2) 该框架的“沟通性”较弱, 没有明确利益相关者以及政策制定者对研究对象的冲突主张和诉求, 以及未能解释不同的政策选择可能如何影响利益相关者。

(3) 框架的使用与指标的制定几乎只依赖于研究人员本身, 只有少数研究将特定的政府部门作为研究结果的使用者。

(4) 该框架的公平性有待提升, 得出的结果并不中立。对收集到的各项数据进行分析产出因果关系时往往会掩盖环境分配的公平性, 例如, 在分析资源的使用和污染问题中, 往往只涉及到邻近压力及驱动因素, 一个地区产生的污染很有可能是由于其他发达地区的消费需求造成的, 这样分析会掩盖了整个社会在污染的产生与治理中的分配不均问题。

未来国内DPSIR分析框架的发展与应用可以关注以下几个方面：

(1) DPSIR框架的结构完善与耦合联用。在国内研究背景下, 可以应用已有的如eDPSIR框架、ΔDPSIR框架、EBM-DPSER模型、DPSIRM框架等在生态系统服务、生命周期评价以及环境管理等领域分析问题, 或尝试与WEF(Water-Energy-Food)模型结合, 在水-能-粮可持续发展评估及耦合系统内外关系评价等方向进行探索。在此基础之上, 亦可尝试结合使用路径分析等统计学方法对框架所展示的信息进一步挖掘。

(2) 指标权重的评定。在层次分析法、主成分分析法、模糊综合评价法等基础上, 针对复杂指标权重的分析评定, 可尝试结合多准则分析进行优化。

(3) 公平性与决策者主导性。当DPSIR框架的结果指向对象是政府部门和决策者时, 指标的选择与制定应当关注决策者而不是研究者本身的需求, 同时需要考虑所涉及到的全部利益相关者, 以保持框架的中立性和公平性。

(4) 对于人类社会及自然气候为主的驱动机制的探究, 重点包括环境问题的驱动机制及景观变化的驱动成因。研究学者在对框架进行整体研究的同时往往忽略掉了其是在PSR等框架模型基础上发展而来的, DPSIR分析框架的D-P-S部分在探寻环境问题和景观变化的内外驱动力方面仍然具有十分直观全面的分析能力, 并且S-I-R部分同时具有政策评价、决策建议等重要的功用。结合GIS、RS等大尺度景观与环境分析方法, 未来在探究区域环境污染、景观变迁、景观破碎化、景观退化的驱动机制, 以及对政策和治理提出建议等方面具有十分可观的应用前景。