甘肃省的水资源承载力综合评判 毕业论文

'甘肃省的水资源承载力综合评判1引言水资源承载力是区域自然资源承载力的重要组成部分，是水资源短缺地区能否支撑人口、经济与环境协调发展的一个“瓶颈”指标。研究缺水地区的水资源承载力并且作出合理的预测，对于解决缺水地区的水资源供需矛盾，提高水资源的节约与保护意识，合理开发利用水资源，以有限的水资源支持社会经济的可持续发展具有十分现实和深远的意义。水资源综合评判的方法很多，常见的有向量模法、模糊综合评判法和主成分分析法等。其中主成分分析法的主要原理是利用降维的思想，通过研究指标体系的内在结构关系，把多指标转化成少数几个相互独立而且包含原有指标大部分信息（80%～85%）的综合指标的多元统计方法。其优点是它确定的权数是基于数据分析而得到的指标之间的内在结构关系，不受主观因素的影响，而得到的综合指标（主成分）之间彼此独立，减少信息的交叉，是的分析评价结果具有客观性和准确性。与其它综合评判方法相比较而言，主成分分析法可以客观的确定指标的权重，避免主观随意性，同时保留原始数据的大部分信息，更具科学性。因此，本文应用主成分分析法使用SPSS软件对甘肃省的水资源承载力进行综合评判。本文所选取的数据来自《甘肃发展年鉴》和《甘肃省水资源公报》中2003～2007年的统计数据，在甘肃统计状况主要指标中选取了12个指标.2预备知识2.1水资源承载力定义及研究区概况2.1.1水资源承载力水资源承载力可定义为：一定的水资源开发利用阶段,满足生态需水的可利用水量能够维系某一地区人口、资源与环境有限发展目标的最大的社会经济规模。水资源承载力分析的目的，是为了揭示水资源、流域经济和人口之间的关系，充分合理的利用水资源，使经济建设与水资源保护同步进行，促进社会经济持续发展。2.1.2研究区甘肃省位于祖国地理中心，地处黄河上游，地域辽阔。介于北纬32°11′~42°57′、东经92°13′~108°46′10 之间。东接陕西，东北与宁夏毗邻，南邻四川，西连青海、新疆，北靠内蒙，并与蒙古人民共和国接壤。随着甘肃经济的快速发展、人口的增长及城市化进程的加快，用水量不断增加，废污水的排放量也在不断增大，水资源、水环境的压力也必然增大。因此研究甘肃的水资源承载力，对优化水环境、水资源的配置，写协调区域生态建设、人民生活、工农业生产与水资源、水环境的关系，实现区域可持续发展，具有重要的现实意义。2.2主成分分析2.2.1主成分分析的基本原理在综合实践评价中，经常会遇到多变量(指标)的问题，而这些变量(指标)之间往往有一定的相关性，因此有可能用较少的综合指标来代替较多指标，这种处理问题的方法称为主成分分析，也称为主分量分析或主轴分析．假定有个样本，每个样本中共有个指标变量，则构成一个阶数据矩阵．如果记原来的变量指标为，经降维处理，个指标变量可以综合成个新的指标变量，则在式中,系数有下列原则决定1）与相互无关；2）是一切线性组合方差最大者；是与不相关的所有线性组合方差最大者；；是与不相关的所有线性组合方差最大者．这样决定新变量指标分别称为原来指标变量的第一，第二，，第主成分，其中在总体方差中所占的比例最大，在总方差中所占比例依次递减．2.2.2、主成分分析的步骤10 Step1：为了消除不同变量的量纲的影响，首先需要对变量进行标准化．设样本，先求出样本的均值和标准差，然后从实际值中减去该指标的均值，再除以指标的标准差就得到标准化评价值其中，．Step2：在标准化数据矩阵基础上计算个原始指标的相关系数矩阵其中Step3：计算特征值与特征向量．首先解特征方程，求出特征值，并使其按大小顺序排列，然后求出对应的特征值．的特征向量为，则第个主成分表示为各个指标的线性组和．Step4：确定主成分的数目．首先计算主成分的累积贡献率，选取个主成分，使得选取个主成分信息量和大于总体信息量和的，有80％，Step5：计算综合得分．首先计算得到第个样本中第个主成分为，再以个主成分方差贡献率为权重，求的第个样本的综合得分．Step6：由每年的12个指标的标准化值可算出3个主成分得分和综合得分F，F值得分越高说明该年的水资源承载力越小．3甘肃省水资源承载力的主成分分析10 3.1指标的选取选取的指标要求能够从不同的方面、不同的角度客观反映区域水资源供需关系及开发利用状况。主要遵循一下原则：(1)针对性原则：指标体系要综合反映城市系统各个方面及其相互之间的关系，又要考虑资源型城市的资源、环境、经济和社会等方面的特殊性。(2)科学性原则：指标体系的设立必须建立在科学的基础上，能充分反映甘肃水资源承载力的内在机制，保证评价结果的真实性与客观性。(3)系统性原则：甘肃水资源发展是一个复杂的大系统，应遵守整体优化原则和整体结构有序原则。(4)可操作性原则：所选指标应该考虑指标的量化、数据采集的可能性与可靠性，尽量选取有代表性的综合指标。为了能科学、客观、准确、合理地衡量甘肃水资源承载能力，同过对区域水资源系统及个影响因素的综合分析，参照全国水资源供需分析中的指标体系，并在充分考虑不同区域水资源自然赋存量的差异及开发利用方式不同基础上，选取了相对性评价指标(如表1～表4)。构建甘肃省水资源承载能力指标体系。具体包括如下指标：：人均水资源占有量(/人)：单位面积水资源数量()：水资源利用率（）：供水总量（亿）：人口总数（万人）：农田实灌亩均用水量（）：万元GDP用水量（）：城镇居民生活人均用水量（）：人均GDP（元）：人口密度（人）：城市化水平（）：人口增长率（）表110 年份20031073.7761517.7643.63121.96882603.338325009001935203.5357.2925.336.632004762.4243939.2860.8121.46612618.78868500753.851256152.7957.63225.676.2920051173.4666997.5840.4122.96232594.36889500637.721247432.0457.09426.476.432006847.5648612.4655.9123.37762606.25873000542.321248729.0257.3626.916.6520071027.4159174.5245.8123.10222617.1694950046016910225.2157.6031.596.82为了消除统计量纲差异的影响，对原始数据进行标准化处理，使得标准化矩阵见表2。表2标准化矩阵年份20030.5910.544-0.904-0.797-0.771-0.6260.9351.365-0.844-0.770-0.737-0.40320041.0160.999-0.041-0.228-0.333-1.0950.645-0.678-0.410-0.350-0.155-0.11220050.6680.675-0.5300.6370.0470.078-0.673-0.5920.2310.0700.310-0.52820060.1340.1780.1701.3860.7381.134-0.890-0.6780.7990.7000.8051.4362007-0.848-0.7780.8930.3641.519-0.743-1.119-0.6301.4161.5401.2420.8293.2主成分分析3.2.1主成分分析应用SPSS软件进行主成分分析可得甘肃省水资源承载力变化驱动因素相关系数矩阵(表3)和主成分特征值及贡献率(表4)。CorrelationMatrix（相关系数矩阵）x1x2x3x4x5x6x7x8x9x10x11x1210 x11.00000.9998-.99500.3238-.69700.14400.03300.40340.0236-.69760.15390.2925x20.99981.0000-.99620.3230-.68430.15540.02760.41350.0314-.68490.16780.3024x3-.9950-.99621.0000-.32930.6506-.1600-.0266-.4830-.04760.6510-.2025-.3726x40.32380.3230-.32931.0000-.33150.5453-.8069-.18320.8079-.32180.55860.6169x5-.6970-.68430.6506-.33151.00000.3559-.20320.07930.24580.99990.41730.0909x60.14400.1554-.16000.54530.35591.0000-.8659-.08360.88780.36200.93690.4511x70.03300.0276-.0266-.8069-.2032-.86591.00000.3485-.9818-.2126-.8057-.4756x80.40340.4135-.4830-.18320.0793-.08360.34851.0000-.16600.07600.20730.5949x90.02360.0314-.04760.80790.24580.8878-.9818-.16601.00000.25520.88740.6236x10-.6976-.68490.6510-.32180.99990.3620-.21260.07600.25521.00000.42370.0969x110.15390.1678-.20250.55860.41730.9369-.80570.20730.88740.42371.00000.7130x120.29250.3024-.37260.61690.09090.4511-.47560.59490.62360.09690.71301.0000表4特征值及主成分贡献率主成分Eigenvalue（特征值）Proportion（贡献率）Cumulative（累计贡献率）14.937334250.41140.411424.473646500.37280.784231.867208160.15560.939840.721811090.06021.0000表4主成分分析结果表明，前3个主成分的累计贡献率已经达到了93.98%，基本上代表了全部因子对甘肃省水资源承载力的影响，符合分析的要求由此，一步得出主成分载荷矩阵(表5)，它是主成分与变量之间的相关系数。从表中可以看出、、、、、与第一主成分有很大的正相关，与第二主成分有较大的正相关，与第三主成分有较大的正相关10 因此，甘肃省水资源承载力的主要影响因子可以归纳为经济发展和人口因素及水资源开发利用因素。表5主成分载荷矩阵变量第一主成分第二主成分第三主成分X10.227-0.9600.159X20.276-0.9480.155X3-0.0570.993-0.045X40.913-0.0760.398X50.9580.214-0.183X6-0.1930.6220.758X7-0.941-0.218-0.099X8-0.8660.152-0.090X90.9690.214-0.100X100.9540.220-0.196X110.9950.025-0.081X120.8790.0070.081表53.2.2计算模型将得到的特征向量与标准化后的数据相乘，然后就可以得出主成分表达式，由表5可以得出3个主成分的线性组合如下：Y1=0.227X1+0.276X2-0.057X3+0.913X4+0.958X5-0.193X6-0.941X7-0.866X8+0.969X9+0.954X10+0.995X11+0.879X12Y2=-0.96X1-0.984X2+0.993X3-0.076X4+0.214X5+0.622X6-0.218X7+0.152X8+0.214X9+0.220X10+0.025X11+0.007X12Y3=0.159X1+0.155X2-0.045X3+0.398X4-0.183X5+0.758X6-0.099X7-0.090X8-0.100X9-0.196X10-0.081X11+0.081X12以3个主成分的贡献率为权重，构造综合评价函数，以每个主成分所对应的特征值占所提取主成分总的特征值之和的比例作为权重计算主成分综合模型：F=59.712％Y1+28.432％Y2+7.475％Y33.2.3综合得分及综合评价由每年的12个指标的标准化值可算出3个主成分得分和综合得分F，F10 值得分越高说明该年的水资源承载力越小。具体水资源承载力综合评判结果及排序见表6。表6水资源承载力综合评价值年份Y1Y2Y3F排序2003-5.712-2.842-0.384-4.2412004-0.646-4.103-4.749-1.91220052.261-1.6710.5910.91320066.7541.0761.3004.43420077.8773.101-1.3025.495为了直观看出波动，画出主成分影响承载力走势见图1。从图1可以看出，甘肃的水资源承载力随时间变化呈下降趋势，第一主成分的变动趋势和总趋势相一致，而第二、三主成分波动较大，第二成分经历了先上升再下降过程，而近年呈现下降的趋势。第三成分经历了先上升再下降、再上升的过程，说明水资源总量及年水资源开发率具有不稳定性。总的来说，从2001~2006年，甘肃省的承载能力在递减。特别是2003~2004年，2005~2006年水资源的承载力变化比较明显，说明甘肃省水资源的时间分布不均一性，但开发水资源的利用率还比较低，还有一定的承载力空间。4结语及建议（1）通过主成分分析，把影响甘肃省水资源承载力的因子分为社会经济因素、人口和水资源开发利用因素。（2）从单个因子来看，GDP10 和利用率对水资源承载力的影响尤为显著，其因子载荷量为0．995和0.993，可见经济的快速发展对水资源承载力造成了巨大的压力。甘肃省经济的高速发展是建立在大量消耗自然资源和资金基础上的，解决这一问题的根本出路在于改变原有的经济增长模式，推行循环经济，加速技术的进步，用清洁技术改造传统产业，大力推广节水技术，建立节水型社会，实现经济增长由资源、能源消耗型向可持续利用型的转变。（3）随着社会经济发展的不断扩展和深入，工业、农业、生活对水资源量和质的要求越来越高，而可持续发展要求集约利用水资源，提高水资源利用率，这一矛盾的不断发展赋予水资源承载能力新的内涵。必须从战略高度来认识水资源问题的严重性，实施“节流”为主，“开源”为辅相结合的政策，同时加强科技和管理水平，使有限的水资源可以支持更大的社会经济发展规模。10 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