基于因子分析法的水资源承载力评价研究——以江西省宜春市为例

吕连菊，晏肖雅，阚大学

基于因子分析法的水资源承载力评价研究——以江西省宜春市为例

吕连菊1，晏肖雅2，阚大学1

（1.南昌工程学院 经济贸易学院；2.南昌工程学院 工商管理学院，江西 南昌 330099）

文章从经济系统、城镇化系统、生态系统与水资源系统四个方面建立指标体系，运用因子分析法评价了江西省宜春市的水资源承载力。结果发现，宜春市水资源承载压力总体呈现曲折上升趋势。其中公共因子中的经济城镇因子、产业需水因子与水资源承载压力之间为正相关关系，水资源供应因子和水生态因子的不同二级指标与水资源承载压力之间的相关性存在异质性。据此，在经济发展和城镇化进程不断加快的同时，需优化产业结构，提高人们节水意识，加强污水排放监管，提高污水处理能力，保护水生态环境，进而提高水资源承载力。

水资源承载力；因子分析；宜春市

1 引言

水资源的发展对于一个国家而言是十分重要的。由于气候及人为因素的影响，我国水资源短缺问题越来越严重，同时水资源地域分布不均，南部地区水资源较充沛，北部地区水资源较少，沿海地区水资源较内陆地区水资源充沛。这在一定程度上致使不同地区产业发展水平存在异质性，间接导致了我国地区间发展不平衡[1]。与此同时，随着城镇化的不断发展，人们对物质需求质量的提升导致水资源消耗剧增，加之工业化迅猛发展，生产产品的需水量猛增，水资源短缺问题凸显，水资源承载力较差[2–3]。

水资源承载力这一概念是由我国著名学者施雅风等[4]首次提出，但当前学术界对于水资源承载力还未形成统一明确的定义，大多数学者认为水资源承载力是水资源可承受该地区一定限额的经济社会以及生活生产的能力。学术界对于水资源承载力的研究还在不断推进，如：由曾文炉等[5]人利用系统动力学方法，对水资源中生产用水增长率为1%与10%、水资源回用水率为90%与95%的情景进行模拟分析，得出在GDP增速不变情况下，污水的回用率越大，社会的新鲜水的需水量就会越大，反之则相反。杜琛[6]呈现了遵义市2009—2018年的供水状况，进而对其2020—2030年间中心城区的人均用水进行了预测，最终得出中心城区水资源可承载的人口极限为342万，适宜人口数为290万～305万。从上述文献可知，对于水资源承载力的研究大多是采用系统动力学方法[7–10]、模糊分析法[11–12]、多目标决策法以及主成分分析法等[13–18]。本文将以江西宜春市为研究对象，采用因子分析法对该市水资源承载力进行研究，并提出提升宜春市水资源承载力的建议，以期给其他水资源情况相似的城市提升水资源承载力，缓解水资源短缺提供借鉴。

2 研究区域

宜春市位于江西省西北部，地处东经113°54′～116°27′，北纬27°33′～29°06′之间。东接南昌市，东南临接抚州市，南与吉安市及新余市相临，西南部是萍乡市，北与九江市接壤，西北与湖南省长沙市、岳阳市相交。下辖三市六县一区（袁州区、樟树市、丰城市、高安市、靖安县、奉新县、上高县、宜丰县、铜鼓县以及万载县）。境内河流纵横交错主要河流有赣江及其支流袁河、锦河以及潦河。地处东南亚季风区，是典型的亚热带湿润季风性气候，春夏湿润多雨，冬季阴冷多雨，霜冻期短，降水周期长，年均降水总量可达1500mm至1800mm，但降水量季节分配很不均匀。春冬季节降水多，夏秋季节降水相对少，梅雨时期降水占全年降水总量50%。但由于近年来重工业的不断发展，导致宜春市水资源污染严重，造成宜春市发生了水质型缺水的状况。所以，在促进经济高速发展的同时更需要保护水资源的绿色安全，注重水生态环境保护。

3 指标构建和数据说明

水资源承载力涉及要素错综复杂，李少朋等[19]主要是从经济、生态环境以及水资源三个层面对江苏省水资源承载力进行研究。袁汝华和王霄汉[20]运用驱动力系统、压力系统、状态系统、影响系统以及响应系统五大系统维度对长三角地区25座城市的水资源承载力进行综合评价分析。本文运用SPSS21.0对水资源承载力的经济系统、城镇化系统、生态环境系统以及水资源系统的指标进行因子分析，对宜春市水资源承载力进行研究评价。其中经济系统包括第一产业生产总值（万元）（1）、第二产业生产总值（万元）（2）、第三产业生产总值（万元）（3）以及人均生产总值（元）（4）。城镇化系统涵盖城镇人口（人）（5）、乡村人口（人）（6）以及城镇用地面积（平方公里）（7）。生态环境系统主要选取指标包含工业废水排放量（万吨）（8）、废水治理设施处理能力（万吨/日）（9）、城镇生活污水中COD排放量（吨）（10）、城镇生活污水中氨氮排放量（吨）（11）、城镇生活污水排放量（万吨）（12）。水资源系统指标主要有水资源总量（亿立方米）（13）、工业用水总量（万吨）（14）、总供水量（亿立方米）（15）、农业灌溉用水量（亿立方米）（16）、林牧渔畜用水量（亿立方米）（17）、城镇居民生活用水量（亿立方米）（18）、农村居民生活用水量（亿立方米）（19）以及生态环境用水量（亿立方米）（20）。

表1 指标说明

表1 指标说明（续）

注：“正”表示二级指标对水资源承载压力的影响为正，对水资源承载力的影响为负；“负”的含义正好相反。

上述指标涉及的原始数据主要来源《江西统计年鉴》《江西省水资源公报》《宜春市水资源公报》以及宜春市国民经济和社会发展统计公报等。为避免数据指标在量纲上的不同对统计结果造成影响，因此，运用SPSS21.0对以上采用的20个数据指标进行标准化处理。

4 研究方法与结果

因子分析（Factor analysis）是将错综复杂的变量归结为少数几个综合因子的一种统计分析方法，利用降维思想将原始变量相关矩阵中归纳出具有强相关性的公共因子。具体因子模型如下：

表2 方差贡献分析

注：考虑到研究重点，选取特征根大于1的因子。

图1 因子碎石图

为了方便分析，对载荷矩阵进行了因子旋转，根据旋转后的数据可知，结合表2与表3分析，得出第一公共因子F1对宜春市水资源承载力的贡献率为51.452%，是影响宜春市水资源承载力的主要因素。其中与第一产业生产总值、第二产业生产总值、第三产业生产总值、人均生产总值、城镇人口、城镇用地面积、城镇生活污水中COD排放量、城镇生活污水中氨氮排放量、城镇生活污水排放量、以及城镇居民生活用水量呈现出强正相关，与乡村人口与之呈现出强负相关为-0.962，说明第一公共因子F1随着经济的增长以及城镇人口、用地、生活污水排放等规模的扩大，宜春市水资源承载力面临的压力会不断增加，同时第一公共因子F1随着乡村人口数的减少，宜春市水资源承载力面临的压力会随之加剧。因而根据指标的关系即将其指标统称为经济城镇因子。

第二公共因子F2对宜春市水资源承载力的贡献率为19.265%，其中第二公共因子F2与工业用水总量、工业废水排放量、林牧渔畜用水量以及农村居民生活用水量呈现出强正相关，说明第二公共因子F2主要随着工业、农业以及农村居民的生活服务用水量的增加导致宜春市水资源承载压力不断增加，因而可将此类指标统称为产业需水因子。

第三公共因子F3对宜春市水资源承载力的贡献率为14.140%，其中F3与总供水量以及农业灌溉水量呈显著的正相关性，与水资源总量呈现出显著的负相关性，系数为-0.873。这说明第三公共因子F3随着需水量的增加，宜春市水资源承载压力也会随之增加；F3随着水资源总量的增多，宜春市水资源承载压力会下降，进而将此类指标统称为水资源供应因子。

第四公共因子F4对宜春市水资源承载力的贡献率为7.719%，其中F4与废水治理设施处理能力之间呈显著的正相关，系数为0.83，F4与生态环境用水量之间为显著的负相关关系，系数是-0.774。这说明F4随着废水治理设施处理能力的提高，水资源消耗量也在不断地增加，水源承载压力也会相应上升，F4随着生态环境用水量的增加，宜春市水生态环境得到改善，水资源承载压力会随之减小，进而将此类指标统称为水生态因子。

表3 旋转成分矩阵

在标准化之后的数据指标基础上，进行公共因子得分求解，将求解出的公共因子得分再次进行加权求出相应的综合得分，综合得分公式如下：

根据综合得分公式可得出单个样本最终得分，并将各样本进行排名。根据大多学者研究可知，综合得分F数值越大，说明宜春市水资源承载压力越大，可能面临水资源超载风险；当其数值越小时，无疑是对宜春市水资源承载力起到减压的作用，其开发潜力也会相应增加[13–14]。由表4可知，因子的综合评分在2014年达到最大值为45.4，说明在该年份宜春市水资源承载压力最大，对于水资源需求加大。

表4 2009—2019年公共因子得分与综合得分

5 结果分析

从工业经济发展的角度来看，2010—2014年宜春市综合评分在不断上升，由2010年的-124.93上升到2014年的45.4总共上升幅度为136.3%。在此期间，随着宜春市经济高速发展、城镇化进程渐趋加快、工业产业扩张带来了更多的就业需求，所以城镇人口急剧增加，引发城市生活需水量增加。但是由于人们的节水意识较薄弱，以及卫生意识的不强，导致水资源浪费率提升，从而也扩大了生活污水的排放。另一方面工业化进程不断加快，不仅导致各种产业需水量剧增，而且由于单个企业以及工厂的环保意识不强，并未对污水进行较好处理，再加上企业的急速扩张，导致污水排放量加大，河流污染日益严重。从工业上来说，这两方面减少了水资源的利用率，导致水资源承载压力急剧上升。2013年国务院出台了《国务院关于实行最严格水资源管理制度的意见》，在政策上加强了水资源管理，表明国家对水资源也越发重视，所以2015—2017年宜春市的综合评分由2015年的36.96下降到2017年的17.75，下降为51.98%。在此期间，宜春市在水资源的管理更加严格，使得综合评分渐趋下降，水资源承载力随着加大。但2019年的综合评分则由2018年的26.34上升到33.06，增幅为25.51%，呈现出上升趋势，主要是由于宜春市经济发展建设的需要，扩张了城市面积，伴随着城镇化进程的加速，对于水生态环境造成了破坏。导致2018—2019年宜春市水资源承载压力增大，但各年份的综合评分仍低于2014年。

图2 2009—2019年公共因子得分

图3 2009—2019年综合得分

从图2与图3可知，经济城镇因子呈现逐渐上升趋势，2009年为最低得分-2.05787到2019年增加到1.19493，增幅158.07%，经济城镇因子从2010年到2011年增加幅度为130.60%。产业需水因子呈现出倒U型发展趋势，产业需水量从2010年到2011年急剧上升增加为234.16% ，并在2012年达到高峰1.39243。在2013年后期处于下降期，在2019年达到最低值-1.41925，整体呈现下降趋势。水资源供应因子呈现波浪上升趋势，前期变化幅度大，后期渐趋平缓。2009年到2010年间得直降241.01%，2010到2011年增长率高达 176.04%。继而在2011到2012年间又降低254.36%百分点，在2012年到2013年又增加163.34%，2014年到2019年逐渐平缓。水生态因子走势先呈现出曲折上升趋势并在2016年到达最大值1.66187，在2016年到2018年逐渐下降到-0.96719。对于图3的综合评分而言，在2009到2010年从-97.98到-124.93，下降了27.51%。2010年到2011年骤增102.31%。2011年到2014年间呈现缓慢的上升趋势，在2015年到2016年略有下降，继而2017年到2019年又呈现出逐渐上升趋势。从综合评分与公共因子得分可知，经济城镇因子得分-1.55147，产业需水因子得分-0.78161，水资源供应因子得分-1.5432，以及水生态因子得分-1.06572，均为负值，最终2010年综合评分为-124.93，综合排名为最后一名，说明该年份水资源承载压力最小，各项因素与水资源承载力之间均为正相关关系。由此可知，2010年的水资源承载力在2010-2019年间达到最大。2014年综合评分为45.4，经济城镇因子得分0.3026，产业需水因子得分0.97586，水资源供应因子得分0.30074以及水生态因子得分0.87801均为正值，综合排名则为第一名，说明2014年水资源承载压力达到最高，水资源承载力达到最小。从综合得分的整体上看，2009—2019年宜春水资源承载压力在波动中呈现上升趋势。

6 对策

首先，宜春市在促进经济发展的同时要加速产业结构转型升级，从而提高水资源承载力。十三五规划以来，“绿水青山就是金山银山”成为高质量发展的关注点，国家对水资源以及水生态环境越发重视。在促进经济快速发展过程中，产业结构转型成为一大难点，经济的发展不能以牺牲水生态环境为代价，但大部分工厂设址于小城镇地区，产业结构转型就成为小城镇地区的难点。因而，宜春市在保护绿水青山的同时要加快第三产业的发展，促使产业结构转型升级，提高水资源承载力，才能以最小的代价促进经济发展。

其次，宜春市城市化进程加快需强化人们节水意识，提高水资源的利用率，从而提高水资源承载力。近年来，城市化进程加快，城市人口骤增，对于生活需水量不断加大。但是由于人们的节水意识不强，所以水资源浪费较为严重。对于这种现状，一般主张通过阶梯式水价来提高人们的节水意识，不仅对于城镇居民生活用水进行阶梯式水价定价模式，同时也可将阶梯式水价合理的运用到企业中。通过水价来引起人们对于水资源的重视，增强人们的节水意识。与此同时，宜春市还可以在社区开展节水活动，增强群众的节水意识，保护好公共水资源，培养用水的良好习惯，对每个社区的用水量精细化管理，调节特定时间段的水压等。

再者，宜春市在加大对污水排放监管力度的同时，提高污水处理能力，才能提高水资源承载力。政府部门需加强企业污水排放的监管力度，为有需求的企业寻找相应污水处理公司，提供正规、便捷、物美价廉的净水服务，才能从源头上限制污水的排放量。

最后，宜春市需加大生态环境建设，从而提高水资源承载力。一是要对城市的河流进行净水处理，定期清理流域内的垃圾等杂物；二是要对大型的饮用水源及时地进行保护与测量，保障群众的生活用水安全；三是要对城市边缘的土地采取奖励退耕还林还草措施，保障水土，减少耕地因灌溉或施化肥、农药造成水资源损失。通过种种措施，改善生态环境，加强水质净化，提高水资源承载力。

[1] 吴琼, 常浩娟. 我国各地区水资源承载力差异研究[J]. 数学的实践与认识, 2020(16): 73–81.

[2] 宋冬凌, 马悦. 黄河流域绿色水资源利用率与经济高质量发展耦合研究——以河南省为例[J]. 生态经济, 2021, 37(5): 14–19+42.

[3] 苏喜军, 纪德红, 何慧爽. 黄淮海平原农业水资源绿色效率时空差异与影响因素研究[J]. 生态经济, 2021, 37(3): 106–111.

[4] 施雅风, 曲耀光. 乌鲁木齐河流流域水资源承载力及其合理利用[M]. 北京: 科学出版社, 1992.

[5] 曾文炉, 荆杨洋. 城市水资源循环利用的多情景系统模拟分析[J]. 人民长江, 2021(1): 83– 89.

[6] 杜琛. 遵义市中心城区水资源人口承载力研究[J]. 水利技术监督, 2021(2): 86–89.

[7] 徐凯莉, 吕海深, 朱永华. 水资源承载力系统动力学模拟及研究[J]. 水资源与水工程学报, 2020(6): 67–72.

[8] 热孜娅•阿曼, 方创琳. 新疆水资源承载力的系统动力学仿真与情景模拟[J]. 环境科学与技术, 2020(6): 205–215.

[9] 张礼兵, 胡亚南, 金菊良, 等. 基于系统动力学的巢湖流域水资源承载力动态预测与调控[J]. 湖泊科学, 2021(1): 242–254.

[10] Dai D, Sun M D, Lv X B, et al. Evaluating water resource sustainability from the perspective of water resource carrying capacity, a case study of the Yongding River watershed in Beijing-Tianjin-Hebei region, China[J]. Environmental Science and Pollution Research, 2020, 27(9): 21590–21603.

[11] 吴凡, 陈伏龙, 丁文学, 等. 基于模糊集对分析-五元减法集对势的新疆水资源承载力评价[J]. 长江科学学院院报, 2021(1): 49–34.

[12] Ren B, Zhang Q, Ren J H, et al. A novel hybrid approach for water resources carrying capacity assessment by integrating fuzzy comprehensive evaluation and analytical hierarchy process methods with the cloud model[J]. Water, 2020, 12(11): 3241.

[13] 吴旭, 刘彬, 刘杰, 等. 基于多目标决策分析的水资源承载力研究[J]. 水电能源科学, 2021(1): 42–45.

[14] 于钋, 尚熳延, 姚梅, 等. 水足迹与主成分分析法耦合的新疆水资源承载力评价[J]. 水文, 2021(1): 49–54.

[15] 曹丽娟, 张小平. 基于主成分分析的甘肃省水资源承载力评价[J]. 干旱地理, 2017(4): 906–912.

[16] 张鸿龄, 孙丽娜, 赵国革. 运用主成分分析法评价浑河水体中重金属污染来源[J]. 沈阳大学学报(自然科学版), 2012, 24(5): 5–9.

[17] 赵娟, 史文兵, 穆兴民. 基于DEMATEL方法的水资源承载力影响因素分析[J]. 生态经济, 2015, 31(9): 166–169.

[18] 黄磊, 邵超峰, 鞠美庭, 等. 西北地区小城镇水资源承载力评估及发展模式设计——以国家生态移民扶贫开发区红寺堡区为例[J]. 生态经济, 2015, 31(5): 146–149+169.

[19] 李少朋, 赵衡, 王富强, 等. 基于AHP-TOPSIS的江苏省水资源承载力评价[J]. 水资源保护, 2020(7): 1–11.

[20] 袁汝华, 王霄汉. 基于Pythagoras-TOPSIS法的长三角水资源承载力综合评价分析[J]. 科技管理研究, 2020(15): 71–79.

Evaluation of Water Resources Carrying Capacity Based on Factor Analysis Method——A Case Study of Yichun City of Jiangxi Province

LV Lian-ju1, YAN Xiao-ya2, KAN Da-xue1

（1. School of Economics and Trade, Nanchang Institute of Technology, Nanchang, Jiangxi 330099; 2. School of Business Administration, Nanchang Institute of Technology, Nanchang, Jiangxi 330099, China）

An index system from four aspects of economic system, urbanization system, ecosystem and water resources system is established to evaluate the water resources carrying capacity of Yichun city in Jiangxi province by using factor analysis method. The results show that the carrying pressure of water resources in Yichun city tends to wind upward. Among the public factors, economic town factor, industrial water demand factor and water resources carrying pressure are positively correlated, while the correlation between water resources supply factor and water ecological factor and water resources carrying pressure is heterogeneous. Therefore, in the development of economic growth and urbanization, it is necessary to optimize the industrial structure, improve people’s awareness of water saving, strengthen the supervision of sewage discharge, and improve the sewage treatment capacity to protect the water ecological environment, thus improving the carrying capacity of water resources.

water resources carrying capacity; factor analysis; Yichun city

F062.1；F276

A

2095-9249（2021）06-0056-06

2021-09-07

国家自然科学基金项目（71764018）；江西省社会科学基金项目（21JL08D）；南昌工程学院2021年研究生创新计划项目（YJSCX202105）；南昌工程学院挑战杯项目（67）

吕连菊（1982—），女，湖北武穴人，副教授，硕士，研究方向：水资源管理。

〔责任编校：王中兰〕