基于主成分分析法的水资源承载力影响因素分析

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  摘要 根据2007-2011年《成都市统计年鉴》选取总人口数,全社会固定资产投资值,工业单位个数,地区生产总值,居民人均消费性支出,工业废水排放量,年末供水综合生产能力,全年供水量,生活用水量,用水人口,人均日生活用水量和日供水量12个驱动因子为评价指标,采用主成分分析法法和统计分析软件SPSSl9.0计算主成分的特征值和贡献率,得到影响成都市水资源承载力的成分因子,并进行分析。文末对提高水资源承载力提出了一些建议。
  关键词 主成分分析法;成都市;水资源承载力;影响因素分析
  中图分类号 TV211 文献标识码 A 文章编号 1673-9671-(2012)101-0218-02
  世界经济蓬勃发展,但是作为人类必须的又不可替代的水资源却日益枯竭,污染严重,水资源跟人类生活息息相关,更是跟人类的经济发展紧密联系。所以对水资源的研究与保护刻不容缓。分析水资源承载力及影响其的因素,有利于对水资源实施相应的保护政策与措施。
  1 水资源承载力的研究背景
  随着21世纪人口的快速增长和经济的迅速发展,水资源短缺和水环境破坏已成为全球性的严峻问题。水资源是人们赖以生存的基础自然资源,是生态环境的控制性因素之一,同时又是战略性经济资源,是一个国家综合国力的有机组成部分,水资源正日益影响全球生态环境与可持续发展。
  2 水资源承载力概念以及国内外研究进展状况综述
  目前国内外研究水资源承载力的相关论文有近2000篇。本文在参阅后总结得出水资源的概念以及国内外研究的进展状况和研究方法。
  水资源承载力概念是在20世纪80年代随着水资源短缺,水污染严重以及洪涝水患频繁三大问题的日益突出的背景下而被提出来的。本文对水资源承载力的定义是在社会、资源与环境三者协调发展的前提下,某一区域某一时间内水资源所能支持供养的人口数量和经济规模。
  国外的研究大多是水资源承载力可持续发展理论,如用水资源承载力作为城市水资源安全保障的衡最标准(Rijiberman.J,2000)等;Joardor等从供水角度对城市水资源承载力进仃相关研究,并将其纳入城市发展规划当中;Harris等着重研究了农业生产区域的水资源农业承载力(Harris,1999);北美湖泊协会曾对湖泊承载力进行定义;美国的ORS公司对佛罗里达Keys流域的承载能力进行了研究,内容包括承载力的概念、研究方法等方面。关于水资源利用模型以及承载力的研究方法和手段越来越向模型量化发展。
  而国内的研究则是偏向于概念、指标体系、构建模型等,对水资源承载力计算方法的探讨和应用尤为注重。关于水资源承载力的定量研究方法,常用的有常规趋势法、主成分分析法、模糊综合评价法、系统动力仿真模型、多目标分析评价核心模型、多目标线性规划方法、多目标决策分析方法等。
  本文则是基于主成分分析法,对成都市的水资源承载力影响因素进行综合分析,得出了影响成都市水资源承载力的是人口、地区生产总值以及年末供水综合生产能力三个主要因素。并在此基础上进行了阐述跟分析,提出了对于提高水资源承载力的一些建议跟对策。对于成都市日后用水方面具有一定的指导意义和参考价值。
  3 成都市水资源承载力的影响因素
  从水资源承载力概念可以引申出影响水资源承载力大小的主要因素,大致有三类。第一类:水资源系统本身特征,比如日供水量。第二类:人类活动和人类的意识形态,如人口的增多、社会经济的发展、投资的增加、生活用水等。第三类:定义是否可承载的目标差异。
  3.1 主成分分析法
  主成分分析方法是将多维因子纳入同一系统中进行定量化研究的统计分析方法。该方法认为在众多具相关性的因子间必然存在起支配作用的共同因子。其次在对原始变量的相关矩阵研究分析后,找出产生影响的几个综合指标。主成分分析法具有保留主要原始信息的优点,并且使各种因素间的相关性以数据形式呈现在结果中,十分直观。
  3.2 数据来源
  其中X1-X10来源于成都2007-2011年统计年鉴资料的整理,X11是由X9、X10计算得出,X12是由X8计算得出。如表1:
  资料来源:《成都市统计年鉴》(2007-2011)
  3.3 数据主成分分析
  查阅成都市2007-2011年的统计年鉴,分析水资源承载能力。从相关的序列资料中筛选出以下12个因子:X1:总人口数(万人),X2:全社会固定资产投资值(亿元),X3:工业单位个数(个),X4:地区生产总值(亿元),X5:居民人均消费性支出,X6:工业废水排放量(万吨),X7:年末供水综合生产能力(万吨/日),X8:全年供水量(万吨),X9:生活用水量(万吨),X10:用水人口(万人),X11:人均日生活用水量(kg/人·日),X12:日供水量(万吨/日)。应用SPSS统计软件进行主成分分析得相关系数矩阵,结果见表2:
  由表2可知X8与X12、X9与X1,X10有很高的相关性,相关系数分别为0.999,0.998,0.997。
  由表3可知,第一和第二、第三主成分的累计贡献率已超过85%,符合分析要求,进一步得到主成分矩阵,如表4所示:
  由表4可知,X1与X9有较大的正相关,X4与X11有较大的正相关,X7与第二主成分有较大的正相关。
  3.4 水资源承载力结果分析
  由上表,成都市水资源承载力的影响因素分析如下:
  1)第一主成分的主要因子有人口和地区生产总值。人口是一种持续、增长的外界干扰,对水资源承载力有着主动自发的影响;其次,城市及周边环境的建设也会带动用水量的迅速增加;而系统中的动态因素—地区生产总值则对水资源承载力的影响特别显著,由产生经济效益带来的需水量激增在整个水量需求中占了很大比例。
  2)第二主成分的主要因子有年末供水,是水资源主要的影响因素之一。
  因此,成都市水资源承载力的影响因素大致可归纳为两大类:1)由人口增加导致的用水量增加,从而引起水资源承载力变化;2)随人民生活物质水平以及城市经济水平的提高,用水量增加,从而导致总用水量的增加。跟第一主成分的主要因子所分析得到的结论是吻合的。
  4 总结
  运用主成分分析法,SPSS软件可以系统、方便、直观的得出影响因子以及成分的一系列有效数据,基于对成都市水资源承载力的影响因素分析,对提高水资源承载力可以采取如下方法:
  1)提高居民的节水的意识,倡导节约用水,绿色用水。
  2)加强水资源的开发,建造相关的水利工程。
  3)在污水处理方面加强管理,减少污水的排放,减少水资源的污染。
  4)对成都市整个水资源的调控功能,要进一步规划完善。
  参考文献
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  作者简介
  苏敏(1991—),女,汉族,四川成都人,四川师范大学地理与资源科学学院,资源环境与城乡规划管理专业,研究方向:环境经济。
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