彭瑩瑩，陳淑芳

(湖南師范大學(xué) 資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙，410081)

湖南省水資源承載力研究

彭瑩瑩，陳淑芳

(湖南師范大學(xué) 資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙，410081)

面對(duì)水資源短缺、水污染等不斷涌現(xiàn)的水資源問題，本文將以湖南省為例，選取2013年湖南省社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口狀況、水資源利用狀況等方面的13項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)，利用主成分分析法從這13項(xiàng)數(shù)據(jù)中提取出3個(gè)主成分，對(duì)湖南省14個(gè)市州的水資源承載力情況進(jìn)行研究.結(jié)果表明，影響湖南省各市水資源承載力的最主要的因素是社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，從水資源承載力的綜合得分情況我們不難看出經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平最高的長(zhǎng)沙市水資源承載力最低，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)欠缺的張家界市和湘西自治州水資源承載力較高.

湖南省；14個(gè)市州；水資源承載力；主成分分析

水資源是一種具有戰(zhàn)略性的，不可缺少的自然資源，對(duì)人類社會(huì)的生存和發(fā)展有著非常重要的作用，但隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，城市化進(jìn)程的推進(jìn)，人口數(shù)量的不斷增長(zhǎng)，水資源短缺和水環(huán)境污染等水安全問題不斷出現(xiàn)，成為了制約人類社會(huì)穩(wěn)步發(fā)展的重要因素[1].水資源承載力是指某一地區(qū)在特定歷史階段的特定技術(shù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平條件下，以維護(hù)生態(tài)良性循環(huán)和可持續(xù)發(fā)展為前提，該地區(qū)的水資源系統(tǒng)可支撐的社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)規(guī)模和具有一定生活水平的人口數(shù)量[2].

常見的評(píng)價(jià)水資源承載力的方法有很多，如層次分析法、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)法、模糊綜合評(píng)價(jià)方法、多目標(biāo)分析法等，各種方法都有其特點(diǎn)，但在實(shí)際的運(yùn)用過程中也都存在限制性因素，并且模型的精度較難控制[3-4].隨著多元統(tǒng)計(jì)方法以及數(shù)學(xué)模型的快速發(fā)展，主成分分析法在水資源研究領(lǐng)域中的應(yīng)用越來越廣泛，并且已經(jīng)有大量的研究證實(shí)了該方法具有一定的可行性.主成分分析方法的本質(zhì)在于，把多個(gè)復(fù)雜的變量簡(jiǎn)化為少數(shù)幾個(gè)綜合的指標(biāo)，這幾個(gè)綜合指標(biāo)中既概括了原有指標(biāo)的大部分信息，又去除了指標(biāo)信息間的重疊，客觀地確定指標(biāo)間的權(quán)重關(guān)系，避免了人為的主觀隨意性而產(chǎn)生的誤差，能科學(xué)、準(zhǔn)確地反映出研究結(jié)果[5].

湖南省雖然水資源總量較豐富，但時(shí)空分布不均，部分地方配套的水利設(shè)施相對(duì)落后，在水資源開發(fā)利用方面存在很多的問題.湖南省內(nèi)14個(gè)市州地方性發(fā)展不均衡，不同市州的水資源稟賦條件和水資源開發(fā)利用程度不同.不同地區(qū)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口狀況、水資源自然狀況和利用狀況都存在著不同程度的差異，因此各地的水資源承載力也是不一樣的.為探究湖南省14個(gè)市州的水資源承載力，找出影響湖南省各市州水資源承載力的主要因素，為湖南省的可持續(xù)發(fā)展出謀劃策具有重要的現(xiàn)實(shí)意義.

鑒于以上分析，本文借助SPSS19.0軟件[6]，運(yùn)用主成分分析法，根據(jù)湖南省2013年14個(gè)地級(jí)行政單位(13個(gè)地級(jí)市，1個(gè)自治州)的統(tǒng)計(jì)資料，建立適當(dāng)?shù)闹笜?biāo)體系，對(duì)湖南省各市州的水資源承載力進(jìn)行具體的空間分析.

1 研究區(qū)域概況

湖南省位于長(zhǎng)江中游地區(qū)，界于東經(jīng)108°47′～114°15′，北緯24°38′～30°08′之間，省境絕大部分位于洞庭湖以南.湖南省河流交錯(cuò)縱橫，長(zhǎng)度5 km以上的河流有5341條，其中有1301條河流的流域面積在50 km2及以上.河流大多屬于湘水、資水、沅水、澧水四水及其支流.湖南地形東、西、南三面環(huán)山，北部和中部相對(duì)低平，依照這樣的地勢(shì)特點(diǎn)，河流由東、西、南三面匯入洞庭湖和長(zhǎng)江，形成了一個(gè)比較完整的洞庭湖水系.湖南最大的河流是四水中的湘江，其屬于長(zhǎng)江7大支流之一，由南到北貫穿湖南省境；洞庭湖是我國(guó)五大淡水湖之一.湖南位于亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，年平均溫度在15-18℃之間，年平均降水量在1200-1700 mm之間，氣候溫暖，四季分明，降水量充沛，為我國(guó)雨水較多的省份之一.近年來，隨著湖南省經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，人口的不斷增長(zhǎng)以及城市化進(jìn)程的加速推進(jìn)，各市州的用水量不斷增加，廢水、污水的排放量也與日俱增，但各市州的水資源條件和開發(fā)利用程度是不同的，因此各市州的水資源、水環(huán)境面臨著不同程度的壓力，水資源承載力的大小各不相同.

2 研究方法及數(shù)據(jù)來源

本文將采用主成分分析法對(duì)湖南省14個(gè)市州(13個(gè)地級(jí)市以及1個(gè)自治州)的水資源承載力進(jìn)行空間差異研究，以期探究出湖南省各地區(qū)的水資源承載力差異，找出影響湖南省各市州水資源承載力的主要因素，為湖南省各地區(qū)的水資源合理配置和可持續(xù)開發(fā)利用提供參考依據(jù).

主成分分析法的原理是對(duì)高維變量進(jìn)行降維處理，以少數(shù)幾個(gè)相互獨(dú)立的綜合指標(biāo)來表示原有多個(gè)相關(guān)變量的絕大部分信息[7-8].運(yùn)用SPSS19.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行主成分分析的一般步驟為：(1)為了消除因量綱和數(shù)量級(jí)的不同而造成的影響，首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；(2)計(jì)算出標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)集的相關(guān)系數(shù)矩陣；(3)求出相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值以及相對(duì)應(yīng)的特征向量；(4)計(jì)算貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率，一般按照累計(jì)貢獻(xiàn)率大于85%的原則確定主成分的個(gè)數(shù)；(5)計(jì)算評(píng)價(jià)因子的主成分得分，以及根據(jù)權(quán)重關(guān)系計(jì)算水資源承載力綜合評(píng)價(jià)指數(shù)得分[9].

本文中所選用的指標(biāo)數(shù)據(jù)均為通過對(duì)2014年《湖南省統(tǒng)計(jì)年鑒》以及2013年《湖南省水資源公報(bào)》相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的整理和計(jì)算所得.

3 湖南省水資源承載力分析

3.1 指標(biāo)選取

影響水資源承載力的因素涉及到經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口增長(zhǎng)、水資源條件等很多不同方面的內(nèi)容，只有在眾多的因素中選擇適當(dāng)?shù)挠绊懸蛩刈鳛樵u(píng)價(jià)指標(biāo)，才能更準(zhǔn)確地對(duì)各地區(qū)的水資源承載力進(jìn)行評(píng)價(jià)，找出影響各地區(qū)水資源承載力的主要因素[10].本文遵循可測(cè)性、可靠性、充分性、科學(xué)性等原則，在參考其他學(xué)者對(duì)水資源承載力研究的基礎(chǔ)上，選取了13項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)2013年湖南省各市州的水資源承載力進(jìn)行評(píng)價(jià)，其中包括正向指標(biāo)和逆向指標(biāo)[11].分別為(見表1)：

表1 湖南水資源承載力評(píng)價(jià)指標(biāo)

3.2 主成分分析

經(jīng)過整理和計(jì)算得到了用于進(jìn)行湖南省各市州水資源承載力評(píng)價(jià)的13項(xiàng)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù).借助SPSS19.0統(tǒng)計(jì)分析軟件進(jìn)行主成分分析，為了消除量綱和數(shù)量級(jí)不同而產(chǎn)生的誤差，首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，之后求出標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)集的相關(guān)系數(shù)矩陣(見表2).通過對(duì)相關(guān)系數(shù)矩陣的觀察，不難發(fā)現(xiàn)各個(gè)指標(biāo)之間存在著一定的相關(guān)性，特別是X1(總?cè)丝?和X11(居民生活用水量)、X2(城鎮(zhèn)人口比重)和X7(人均GDP)、X7(人均GDP)和X8(城市化水平)之間存在著較強(qiáng)的相關(guān)性，相關(guān)系數(shù)分別為0.99、0.951、0.951，這為我們后續(xù)進(jìn)行水資源承載力評(píng)價(jià)奠定了基礎(chǔ)，證實(shí)了主成分分析法的可行性.

表2 評(píng)價(jià)指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)矩陣

計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值、貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率(見表3).

表3 特征值及貢獻(xiàn)率

根據(jù)表3中的內(nèi)容可知，前3個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到了90.363%，滿足按照累計(jì)貢獻(xiàn)率大于等于85%確定主成分個(gè)數(shù)的原則，又根據(jù)碎石圖(見圖1)提供的信息，將特征值大于1的成分選取為主成分，保留前3個(gè)主成分已經(jīng)概括原有數(shù)據(jù)大部分的信息，因此只需要選取3個(gè)主成分對(duì)湖南省各市州的水資源承載力進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)[12-13].

圖1 因子分析結(jié)果碎石圖

計(jì)算主成分的載荷矩陣，主成分載荷是指三大主成分與各變量指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)[14](見表4).

由表4主成分載荷矩陣可以看出，第一主成分主要與城鎮(zhèn)人口比重、水資源開發(fā)利用率、人均GDP、城市化水平、工業(yè)用水量之間存在正相關(guān)關(guān)系，與萬元GDP耗水量之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，說明第一主成分主要體現(xiàn)了各市州的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平.第二主成分主要與總?cè)丝?、農(nóng)業(yè)用水量、居民生活用水量、有效灌溉面積之間存在正相關(guān)關(guān)系，說明第二主成分主要體現(xiàn)了各市州的人口和水資源利用情況.第三主成分主要與年降水量之間存在正相關(guān)關(guān)系，考慮第三主成分主要體現(xiàn)各市州水資源的自然條件.三大主成分比較全面的概括了影響水資源承載力的因素，因此可以選取這三大主成分對(duì)湖南省各市州的水資源承載力進(jìn)行空間差異研究.

表4 主成分載荷矩陣

3.2.1 社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平

第一主成分的貢獻(xiàn)率達(dá)到了45.588%，說明社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是影響湖南省各市州水資源承載力最主要的因素.從第一主成分的構(gòu)成因子來看，城鎮(zhèn)人口比重、人均GDP、城市化水平、工業(yè)用水量所占載荷比重較大.隨著湖南工業(yè)化進(jìn)程的加快，一方面使得GDP得到了快速地增長(zhǎng)，另一方面工業(yè)生產(chǎn)對(duì)水資源的需求量不斷增加，加大了水資源的壓力.2013年長(zhǎng)沙市的GDP約為張家界市的20倍，同樣的長(zhǎng)沙市的工業(yè)用水量也約為張家界市的20倍.城鎮(zhèn)人口比重不斷加大，說明城市化進(jìn)程在不斷地推進(jìn)，城市化水平得到較快提高，這將吸引大量的外來人口不斷地涌向城市，加劇城市生活用水的需求量，這就需要加大對(duì)水資源的開發(fā)力度，水資源開發(fā)利用率過高又會(huì)使得水資源再生能力的下降，水資源承載能力的降低[15].2013年湘潭市和長(zhǎng)沙市的水資源開發(fā)利用率分別為54%、39.8%，分列湖南省第一、第二位，如此高的水資源開發(fā)利用率必會(huì)對(duì)兩市的水資源承載力產(chǎn)生影響.

3.2.2 人口和水資源利用情況

第二主成分的貢獻(xiàn)率達(dá)到了31.206%，主要體現(xiàn)人口和水資源利用情況對(duì)各市州水資源承載力的影響.人口作為一種持續(xù)的外部因素，對(duì)水資源承載力存在一定程度上的影響[16].湖南省14個(gè)市州在人口數(shù)量上存在著較大的差異，這就使得無論是對(duì)水資源的需求量，還是對(duì)水資源的污染程度，都是不一樣的，一般而言，人口分布相對(duì)多的地區(qū)水資源承載力較低.湖南是傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)大省，農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)對(duì)水的需求非常的大，不當(dāng)?shù)墓喔燃夹g(shù)以及較低的用水效率，會(huì)造成水資源的大量耗損，這對(duì)水資源承載力來說也是不小的壓力.湖南省的耕地主要集中在湘中、湘東、湘北地區(qū)，這三個(gè)地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)水資源的需求量比其他地區(qū)要大得多，因此位于這三個(gè)地區(qū)的城市水資源承載力較低.

3.2.3 水資源自然條件

第三主成分的貢獻(xiàn)率達(dá)到了13.568%，主要是降水量對(duì)各市州水資源承載力的影響.各市州的水資源自然條件不同，使得各地區(qū)的年降水量分布不均，降水能在很大程度上緩解水資源供應(yīng)的壓力，提高水資源的承載能力.

3.3 水資源承載力綜合分析

主成分載荷矩陣除以相對(duì)應(yīng)的特征值的開方，便得到了三個(gè)特征值所對(duì)應(yīng)的特征向量(見表5).

表5 特征向量

將特征向量與標(biāo)準(zhǔn)化后的原始數(shù)據(jù)相乘，就可以得出主成分的表達(dá)式.由表5特征向量中的數(shù)據(jù)可以得到以下3個(gè)計(jì)算主成分得分的線性表達(dá)式：

F1=0.174X1+0.374X2-0.211X3-0.174X4-0.212X5+0.345X6+0.373X7+0.374X8+0.378X9+0.127X10+0.198X11-0.33X12+0.069X13

F2=0.408X1-0.047X2+0.347X3+0.162X4+0.344X5-0.048X6-0.014X7-0.047X8+0.092X9+0.446X10+0.408X11+0.124X12+0.415X13

F3=-0.166X1+0.268X2+0.34X3+0.56X4+0.345X5-0.184X6+0.28X7+0.268X8-0.031X9-0.166X10-0.101X11-0.294X12-0.206X13

The output codes of the DLF proportional path p and integral path i are expressed as follows:

以3個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率為權(quán)重，構(gòu)成綜合評(píng)價(jià)的線性表達(dá)式，計(jì)算綜合得分：

F=45.588%F1+31.206%F2+13.568%F3

根據(jù)以上公式，以及各市州13項(xiàng)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值進(jìn)行計(jì)算，分別計(jì)算出各市州三個(gè)主成分得分以及綜合得分(見表6).從表6中可以看到，F(xiàn)1、F2、F3是主成分得分，F(xiàn)為綜合得分.其中，主成分得分有正有負(fù)，這里的正負(fù)并不能代表水資源承載力的實(shí)際水平，而是表示其所處的相對(duì)位置，正值表示高于各地區(qū)的平均水平，負(fù)值表示低于各地區(qū)的平均水平.綜合得分值越高，說明該區(qū)域的水資源承載力越小[17].

表6 2013年各市水資源承載力綜合評(píng)價(jià)

圖2 湖南省14個(gè)市州水資源承載力變化圖

為了更加清晰地表示出14個(gè)市州水資源承載力的變化情況，借助相關(guān)軟件繪出了圖2所示的水資源承載力變化趨勢(shì)圖.從圖2中可以看出，第一主成分F1的變化趨勢(shì)與綜合得分的變化趨勢(shì)吻合度最高，主要體現(xiàn)包括城鎮(zhèn)人口比重、水資源開發(fā)利用率、人均GDP、城市化水平等在內(nèi)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素對(duì)水資源承載力的影響，不吻合現(xiàn)象主要出現(xiàn)在湘潭市和婁底市.按照F1變化趨勢(shì)顯示，在湘潭市和婁底市的折線應(yīng)該是上升的，但在實(shí)際評(píng)價(jià)中卻出現(xiàn)了下降，將湘潭市和婁底市分別與其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相當(dāng)?shù)牡貐^(qū)進(jìn)行比較，不難發(fā)現(xiàn)2013年湘潭市的水資源開發(fā)利用率達(dá)到了54%，婁底市水資源開發(fā)利用率達(dá)到了24.4%，均高于其同等經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的地區(qū)，水資源開發(fā)利用率高了，則水資源開發(fā)潛力就小了，相應(yīng)的水資源承載力就小了.第二主成分F2的變化趨勢(shì)折線經(jīng)歷了多次下降、上升的交替變化，主要是人口和水資源利用情況對(duì)水資源承載力的影響.與綜合得分折線相比，不吻合主要出現(xiàn)在邵陽市、永州市、湘西自治州.這3個(gè)市州在F2的折線上呈現(xiàn)的是上升，而在F折線上呈現(xiàn)的是下降，主要是因?yàn)閱渭兪芩Y源狀況的影響，這3個(gè)市州的水資源總量較豐富，年徑流量較大，水資源承載力比同類地區(qū)大的.但因?yàn)榈谝恢鞒煞值呢暙I(xiàn)率高，組成第一主成分的經(jīng)濟(jì)因素對(duì)水資源承載力的影響更大，經(jīng)濟(jì)因素中的萬元GDP耗水量在這3個(gè)市州都比較的大，明顯高于同類經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的地區(qū)，因此F折線在這3個(gè)市州中呈現(xiàn)的是下降.第三主成分主要是降水量對(duì)水資源承載力的影響，一般來說，降水量多的地區(qū)，水資源承載力也會(huì)較大，因?yàn)榻邓畬?duì)水資源的供應(yīng)壓力有很好的緩解作用，但又因?yàn)榈谌鞒煞值呢暙I(xiàn)率較低，因此對(duì)水資源綜合評(píng)價(jià)得分的影響較小.

總的來說，長(zhǎng)沙市、岳陽市、常德市、衡陽市、株洲市等城市水資源承載力較低，張家界市、湘西自治州、婁底市、懷化市、益陽市等城市水資源承載力較高.湖南省14個(gè)市州水資源稟賦條件雖各有差異，但對(duì)水資源承載力的影響較小，水資源承載力大小主要與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在很大的關(guān)系.經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高的地區(qū)，人口數(shù)量較多，居民生活用水需求量大，加之工農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)，工農(nóng)業(yè)的廢水排放量也就比較大，水污染嚴(yán)重，因此這些地區(qū)的水資源承載力較小，反之，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平低的地區(qū)，一般水資源承載力較大.

4 結(jié)果與討論

本文根據(jù)2013年湖南省14個(gè)市州社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r、水資源稟賦條件等方面的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，選擇了總?cè)丝?、城?zhèn)人口比重、水資源總量、人均GDP等13項(xiàng)數(shù)據(jù)作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，借助SPSS19.0統(tǒng)計(jì)分析軟件進(jìn)行主成分分析法，研究湖南省14個(gè)市州水資源承載力的空間差異.通過主成分分析，確定了影響14個(gè)市州水資源承載力的三個(gè)主成分，分別為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、人口和水資源利用情況、水資源自然條件，這三個(gè)方面比較全面地概括了水資源承載力的影響因素，能夠反映水資源承載力的空間變化差異.

本文因?yàn)橘Y料的限制，在研究上還存在著許多不足之處，并且在本文中，只是單獨(dú)的運(yùn)用主成分分析法對(duì)14個(gè)市州的水資源承載力進(jìn)行空間差異評(píng)價(jià)，沒有與其他方法的評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，這將在以后的研究中進(jìn)一步加強(qiáng).

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[責(zé)任編輯：徐明忠]

Study on the carrying capacity of the waterresources in Hunan Province

PENG Yingying, CHEN Shufang

(College of Resources and Environmental Science, Hunan Normal University, Changsha 410081, China)

Aiming at the shortage of water resources, water pollution and other emerging problems of water resources, this paper take 14 cities in Hunan Province as an example, select 2013 in Hunan Province Economic and social development, population, water resources utilization of 13 index data, using principal component analysis method from the 13 data extracted three principal components, the water resources carrying capacity of 14 cities in Hunan Province were studied.Results show that the effect of the carrying capacity of water resources in Hunan Province, cities and the main factors that force is the level of social and economic development.From the water resources carrying capacity of the overall scores, it is easy to see hard economic development level the highest Changsha City water resources carrying capacity is lowest, and the level of economic development relative lack of Zhangjiajie and Xiangxi Autonomous Prefecture water resources bearing capacity is higher compared to others.

Hunan Province; fourteen cities; carrying capacity of water resources; the principal component analysis

2015-06-23

彭瑩瑩(1990-)，女，江蘇南通人，湖南師范大學(xué)碩士研究生，主要從事洞庭湖流域水資源與水環(huán)境等方面的研究.

TV213

A

1672-3600(2015)09-0077-07