基于主成分分析的荆门市水资源承载力评价

唐 鹏，何锦峰

(重庆交通大学建筑与城市规划学院，重庆400074)

水资源承载力是衡量区域可持续发展的一项重要指标，水资源承载力的研究有助于进一步弄清水资源对经济社会发展的支撑能力，有利于从全局高度把握水资源的价值，建立正确的水资源开发利用价值观能够有效地评价和监测水资源开发利用同经济社会发展的谐调程度［1］。国内外学者已经从不同角度对水资源承载力进行分析，总结出模糊综合评判法［2］、主成分分析法［3］、系统动力学［4］等方法，并取得了一定的成果。笔者运用主成分分析法，对2004～2013年湖北省荆门市水资源承载力进行研究，以期为荆门市水资源合理分配布局以及区域内水资源的可持续发展提供科学依据，保障区域内水资源合理开发利用，促进地区经济社会发展。

1 研究区概况

荆门位于湖北省中部地区，地处江汉平原西北部的江汉中下游地段，位于 111°51′～113°29′E，30°32′～31°36′N，东西最大横距155 km，南北最大纵距131 km，全市国土面积1．24万km2，荆门市地域东、西、北3面高，中、南部低，呈向南敞开形，形成低山坳谷、丘岗冲沟和平原湖区兼具地势。属典型的北亚热带季风气候区，降水较为丰沛。全市多年平均降水量从西北向东南递增，常年为850～1 150 mm。多年平均水资源总量40．13亿m3，其中多年平均地表水资源量为37．67亿m3，多年平均地下水资源量为15．40亿m3。按全市人口和耕地面积计算，人均水资源占有量1 379 m3，单位面积水资源占有量15 405 m3/hm2，均低于全省平均水平，存在用水不足情况。区域内1～4月份降水量处于明显偏少的阶段。区域内的主要水资源供给来源于汉江支流、天门河、竹皮河以及漳河水库等水源。又由于其是湖北省内主要粮食生产基地、重要的石化生产基地，有一定范围内的石油、化工、纺织行业废水污染，工业废水的排放及农业化肥农药的大量使用，给市境内水域带来很大的危害。总而言之，荆门是一个水资源不足、用水效率不高、用水不平衡的地区。主要表现在人口的增加、区域内经济的发展对短缺的水资源提出了更高的用水要求;在水资源开发利用的各环节上存在严重水污染，也加剧了区域内的水资源短缺的局面，很大程度上制约着荆门市的经济社会发展。

2 主成分分析法

主成分分析主要是研究通过少数几个由多个原始变量构成的主要分量来描述、概括与解释多变量的方差-协方差结构特征的一种数学方法。主要思路是通过降维处理，将多指标体系转化成几个主要的主成分指标。该研究主要是采用主成分分析法中的因子分析，因子分析是从多个变量指标中选出少数几个综合变量指标的一种降维的多元统计方法，是主成分分析方法的推广和深化［5］。该法的基本思想是根据相关性大小把变量分组，使得同组内变量之间的相关性较高，但不同组变量的相关性较低，试图用较少的公共因子的线性函数和特定因子之和来表达原来观测的每个变量，以达到合理地解释存在于原始变量间的相关性和简化变量维数的目的［6］。主要是运用SPSS19．0进行数据处理。

2．1 主成分分析法步骤［7］

2．1．1 原始数据标准化。由于指标的量纲和数量级不同，为降低其量纲和数量级的影响，需对原始数据进行标准化处理，具体公式为:

式中，Y为标准化后的数据;Xmn为原始数据;Xm为第m个指标的样本均值;Sm为第m个指标的标准差。

2．1．2 相关系数矩阵R计算。相关系数矩阵R的计算公式为:

式中，P表示相关系数矩阵横纵列的位数;Smn表示相关系数矩阵;Z表示的样本数量;Xkn表示原始数据;¯Xm表示第m个指标的均值;¯Xn表示第n个指标的均值。然后，计算相关矩阵R的N个特征值λ1、λ2、…、λN，并求出其对应的特征向量A1、A1、…、AN。

2．1．3 贡献率计算。累计贡献率Gt计算公式为:

式中，λm、λn分别表示样本m和n的特征值。根据主成分分析累计贡献率变化，需要Gt取值在85%以上选取主成分。

2．1．4 确定评价因子的主成分得分。根据主成分的各个因子的得分载荷与标准化数据之间的关系，确定其主成分在各个年限的得分，再根据主成分得分与特征值的关系计算水资源承载力综合评价指数Z，通过综合得分确定承载力变化情况。具体公式为:

式中，Ek为选取的主成分得分;Gk为选定主成分的特征值贡献率。

2．2 指标选取 水资源承载力评价指标体系的确定需要考虑到区域内的自然、社会、经济、人文、生态等系统因素，通过对指标体系的确定才能更加直观定性、定量地分析区域内的水资源承载力。因此，该研究主要利用2004～2013年荆门市统计年鉴以及水资源公报等资料，并参考专家意见，选取11个指标因子构建荆门市水资源承载力评价指标体系。具体指标如下:GDP X1，亿元;固定资产投资额X2，亿元;总人口X3，万人;水资源总量X4，亿m3;总供水量X5，亿m3;生产用水量X6，亿m3;耗水率X7，百分比;人均综合用水量X8，m3;万元GDP用水量X9，m3;万元工业增加值用水量X10，m3;农田灌溉亩均用水量X11，m3。

3 基于主成分分析的荆门市水资源承载力综合评价

3．1 水资源承载力主成分分析 运用SPSS19．0统计分析软件，对荆门市水资源承载力评价指标体系进行分析处理。将原始数据通过SPSS19．0进行数据标准化，得到了评价指标的标准化矩阵(表1)，再通过得到的标准化矩阵进一步得到了评价指标相关系数矩阵(表2)。由相关系数矩阵计算特征值，得到了主成分的贡献率与累计贡献率(表3)。通过对贡献率与累计贡献率的分析比较可知，主成分1、2、3的累计贡献率达92．046%。根据主成分累积贡献率大于85%即可作为主成分的原理，选取了前3个主成分作为评价水资源承载力的主成分。根据SPSS软件处理功能最终得到了主成分载荷矩阵(表4)，得到了变量 X1～X11与3个主成分之间的载荷。由表4可知，第1主成分与GDP(X1)、固定资产投资额(X2)、总供水量(X5)、生产用水量(X6)、人均综合用水量(X8)之间存在明显的正相关，与万元GDP用水量(X9)、万元工业增加值用水量(X10)之间存在明显的负相关;第2主成分与农田灌溉亩均用水量(X11)、耗水率(X7)存在正相关，与水资源总量(X4)存在负相关;第3主成分与总人口(X3)之间存在正相关关系。可见，评价水资源承载力的主成分主要包括区域内的社会经济发展情况、人口与水资源利用情况等指标，可以通过这些指标来反映荆门市的水资源承载力情况。

表1 评价指标标准化矩阵

表2 评价指标相关系数矩阵

表3 主成分特征值和累计贡献率

表4 主成分载荷矩阵

3．2 水资源承载力变化趋势分析 由图1可知，荆门市水资源承载力从2004年开始一直呈现出波动的状态，整体呈现下降的趋势，2009年水资源承载力回升，2012、2013年又急剧下降。

3．3 水资源承载力影响因素分析

3．3．1 社会经济发展情况。荆门市的社会经济发展主要表现在工农业快速发展上，工农业快速的发展加大了区域内的水资源承载力。由统计年鉴可知，2004～2013年全区域的GDP增长了4倍。社会经济的快速发展加大了区域内水资源的利用，加大了区域的供水能力。

3．3．2 人口。2004～2013年荆门市总人口呈现出平稳增长的趋势，但变化并不是特别明显，但随着荆门市的快速发展，人均用水量增加。同时，外来务工人员快速增长，加大了区域内的用水量。水资源的供水量由2004年的15．78亿m3增至2013年的18．13亿m3。水资源供水量的增加未能够满足区域内人口用水的需求，加大了区域内的水资源承载力。

3．3．3 水资源利用情况。荆门市的水资源利用情况主要表现在荆门三产业的发展结构模式上，荆门市水资源主要是通过流经区域内的河流以及水库得到。2004～2013年荆门水资源总量呈现出逐年下降的趋势。根据水利公报，万元GDP用水量、万元工业增加值用水量、农田灌溉亩均用水量都呈现出下降的趋势。水资源利用在三产业发展的模式下还有一定的节水空间。随着水资源总量以及用水量的逐年下降，荆门水资源承载力伴逐渐表现出较大的压力。为促进水资源利用以及减小水资源承载力，需要进一步完善相应的节水措施，保障水资源能够满足区域内的用水平衡。

4 结论与讨论

利用2004～2013年荆门市统计年鉴以及水资源公报等资料，选取了荆门市GDP、固定资产透支额、总人口、水资源总量、总供水量、生产用水量、耗水率、人均综合用水量、万元GDP用水量、万元工业增加值用水量、农田灌溉亩均用水量等11个指标，构建了水资源承载力的评价指标体系。通过主成分分析方法得到了影响水资源承载力的3个主成分，其中包含了人口、社会经济发展、水资源利用等内容，较全面地分析了荆门市水资源承载力变化情况。结果表明，随着社会经济的发展，荆门市水资源承载力表现出波动性的变化，2012、2013年水资源承载力急剧下降。需要得到当地政府的高度重视，在注重城市社会经济发展的同时，也应该加大力度保护水资源，采取一定的有效措施保证荆门市的水资源能够得到合理的利用，促进区域内的可持续发展。

该研究结合主成分分析方法对荆门市水资源承载力进行分析，但所选取的指标仍然不够全面，需要完善指标，才能更加全面地反映水资源承载力的状况。同时，在分析荆门市水资源承载力的过程中，只是做了初步的评价分析，而各个影响因素与水资源承载力的具体关系并未做进一步的分析，需要通过对比分析才能够更加深入地探讨其对水资源承载力的影响。

［1］贡力．兰州市水资源承载力研究［D］．杨凌:西北农林科技大学，2007．

［2］张晓鹏，张鑫．基于模糊综合评价法的区域水资源承载力研究［J］．中国农村水利水电，2009(7):18-21．

［3］王好芳，郭乐，窦实．基于主成分分析的东江流域水资源承载能力评价［J］．水文，2008，28(4):16-19．

［4］徐毅，孙才志．基于系统动力学模型的大连市水资源承载力研究［J］．安全与环境学报，2008，8(6):71-74．

［5］杨威，卢文喜，李平，等．因子分析法在伊通河水质评价中的应用［J］．水土保持研究，2007，14(1):113-114．

［6］张伟．基于因子分析的安徽省水资源承载力评价［J］．节水灌溉，2012(9):11-14．

［7］任玉忠，叶芳，高树东，等．基于主成分分析的潍坊市水资源承载力评价研究［J］．中国农业通报，2012，28(5):312-316．