基于“五水共治”规划的水资源承载力评估

为了评价"五水共治"综合规划实施后水资源承载力变化情况,以临海市为研究对象,选取了17项评价指标构建水资源承载力评价指标体系,采用主成分分析法对评价指标进行降维处理,建立水资源承载力变化驱动因子的多元线性回归模型,提取水资源自然支持力、社会生活水平和经济发展水平3个子系统的主成分,并用熵值法对子系统赋权,计算水资源承载力综合得分,并进行分析评价。结果表明:"五水共治"综合规划实施后,临海市水资源承载力有明显提高,治污、开源、节流是提升水资源承载力的主要因素。     

晋中市平川区水资源承载力分析

针对晋中市平川区对水资源需求量越来越大的现实情况,通过构建水资源承载力评价指标体系,应用主成分分析法选取主成分因子,并采用熵权法进行赋权,依据水资源承载力综合得分予以分析评价,探讨该地区水资源承载力的主要影响因素,以期使该地区水资源得到合理利用,为社会经济可持续发展提供支撑。研究结果表明:该区的水资源承载力主要受水资源量和产业结构影响,且各区域水资源承载力已经接近或超越临界状态,现有的水资源条件将无法满足未来社会经济的可持续发展。     

基于主成分分析的新疆水资源承载力分析

水资源承载力对于干旱地区研究起到极其重要的意义,以主成分分析法对新疆水资源承载力进行分析研究。通过构建水资源承载力评价指标体系,借助SPSS软件对12个指标进行数据分析处理,得到影响新疆水资源承载力的主要成分。通过对新疆水资源承载力进行研究,为新疆地区水资源优化配置及合理利用提供一定的参考意义。     

云南省水资源承载力与可持续利用研究

云南省水资源承载力研究中,采用了主成分分析方法,建立了反应云南省水资源承载力指标体系,在现有的资料基础上,选取12个指标进行主成分分析,从中提取3个主成分进行研究。从评价结果看出,云南省水资源承载力得分在2009年以后总体呈现下降趋势,2011年达到最低值,为-1.219 9,导致了水资源可持续利用受到影响,水资源承载力评价结果对可持续利用对策具有理论参考。     

基于PCA-Copula函数的承德水资源承载力综合评价

以承德市为例,在构建水资源承载力评价指标体系的基础上,采用主成分分析法,将Copula函数运用到评价方法当中,解决了多元参数求解困难的问题。结果表明,构建的水资源、社会经济、生态环境3个目标层的14个评价指标体系中,提取到3个主成分因子,确定每个主因子的边缘函数线性分布种类,通过计算将水资源承载力综合评价值与水资源承载力临界值进行比较,得到承德市水资源承载力为2级,水资源开发利用仍具有一定潜力。     

南京市水资源承载力的主成分分析

水资源承载力是一个伴随社会、经济、科学技术发展而变化的综合指标。根据南京市1998~2008年的9个经济发展相关指标,引入主成分分析方法,分析南京市水资源承载力,从9个指标中选取出影响水资源承载力动态变化的3个主成分,即:固定资产值、居民消费水平;人口;水资源开发利用。以3个主成分的贡献率为权重,再结合主成分各因子得分,对南京市水资源承载力进行了综合评价。综合评价结果表明:1998~2008年南京市的水资源承载力在下降。但就目前的现状来看,南京市的水资源开发利用率还比较低,还有一定的承载力空间。     

基于主成分分析的南京市水资源承载力研究

运用主成分分析法得到影响南京市水资源承载力的两个主成分,主成分1反映了人口和经济发展的水平,主成分2反映了降水量对水资源承载力的影响,并对南京市水资源承载力进行了综合评价。结果表明:1990—2007年南京市人口增长速度逐年减缓,随着GDP的逐年上升,科技发展带动节水水平提高,水资源承载力逐年提高;1994年、2001年水资源承载力出现下滑的现象,其原因是这两年的降水量都较少。     

重庆水资源承载力影响因子评价

根据重庆2001～2006年的12个国民经济发展指标,应用主成分分析方法分析了重庆市水资源承载力,从12个指标中选取出影响水资源承载力动态变化的3个主成分,即,GDP和城市化率;人口;水资源开发利用。以3个主成份的贡献率为权重,构造了综合评价函数,并对重庆市水资源承载力进行了综合评价。综合评价结果为：2001～2006年,重庆市的水资源承载力在降低,但开发利用率还比较低,还有一定的承载力空间。     

基于主成分分析的南京市水资源承载力研究

为了探求南京市水资源承载力的状况,选取14个指标构建水资源承载力评价指标体系,运用主成分分析法对南京市2003-2012年的水资源承载力水平进行比较分析和综合评价。结果表明:人口与经济发展、水资源禀赋、资源利用效率是影响南京市水资源承载力的主要因素;2003-2012年南京市水资源承载力基本呈不断上升的趋势,但在2004年出现了波动。总体上,目前南京市的水资源承载力的发展态势是良好的,但还是存在一定的上升空间。     

长三角经济区水资源承载力的综合评价

运用主成分分析法对长三角经济区各分区水资源承载力进行综合评价,取得了较好的评价结果,并对水资源承载力影响因素进行分析,依此提出应对措施,可为长三角经济区的可持续发展提供佐证。     

天门市水资源承载力评价与适应性分析

为评价天门市水资源承载力情况,采用主成分分析法选取主要指标构成能较全面地代表天门市水资源承载力的简化指标体系,采用熵权法和主成分分析法对天门市2010—2014年水资源承载力进行评价,得到其水资源承载力综合评分,从而为天门市水资源可持续利用提供依据。研究结果表明:天门市水资源承载力主要受地表水资源量、用水量以及生活水平的影响并呈不断优化趋势,但综合天门市主要自然灾害为旱灾的现实情况来看,天门市对于旱季水资源量紧缺的情况缺少有效应对方法,这也极大影响了天门市的水资源承载力;在水资源承载力评价的基础上,对天门市水资源承载力适应性进行评价,认为其主要处于一般不适应和均衡状态。     

阿克苏地区水资源承载力变化及驱动力生态脆弱性分析

以塔里木河源流区阿克苏地区为研究对象,分析区域水资源承载力变化及引起变化的驱动力因素。采用主成分分析法分析了2004-2014年水资源承载力水平,提取了社会经济和生态2个系统的主成分,并进一步选取生态脆弱性作为生态评估指标,采用模糊层次分析对驱动力生态环境的动态变化进行了分析。结果表明:自2004年到2014年,阿克苏地区的水资源承载力总体呈下降趋势,承载F值从-2.99增加到4.69,人口与GDP、生态用水率是承载力变化的主要驱动因素;生态系统的脆弱度整体呈上升态势,生态脆弱性由Ⅰ级的轻度脆弱区上升至Ⅲ级强度区,其中森林覆盖率和垦殖率影响因子为分别0.29和0.12,通过调整可降低生态破坏程度以增加水资源的可持续性。     

基于主成分分析的塔里木河流域水资源承载力评价

该文将主成分分析法引入到区域水资源承载力研究中,并以新疆塔里木河流域为例,在现有资料的基础上,从7个指标中选取出影响该区域水资源承载力的3个主成分,定量分析影响水资源承载力的最主要因子。结果表明：主成分分析法避免了评价指标权重取值的人为干扰,评价结果客观、科学,这为区域水资源承载力评价及其它评判问题提供了一条新的方法与思路。     

基于因子分析法的新疆水资源承载力评价

新疆为例,建立了涵盖12项指标的水资源承载力评价体系,采用主成分分析法对研究区2009至2011年水资源承载力进行评价。结果表明:地表水资源开发利用率、单位面积水资源量、供水模数、人口自然增长率与GDP增长率5项指标是影响研究区水资源承载力的主要因素;不同年份研究区水资源承载力等级均为Ⅲ级,表明水资源开发利用仍有较大潜力。     

基于主成分分析的江西省水资源承载力评价

文章以江西省水资源承载力为研究对象,选取17个指标构建水资源承载力评价指标体系,运用主成分分析法对江西省2000—2017年的水资源承载力进行评价。研究表明:2000—2017年全省水资源承载力在整体上呈现上升的趋势。人口增加、经济发展、水资源自然条件以及农田用水状况是影响江西省水资源承载力上升的主要驱动因素。为了保证江西省社会经济的可持续发展,应调整产业结构,提高水资源利用率。     

基于改进PCA法在水资源承载力中的应用

针对水资源承载力多因素复杂性和不确定性等影响,在原始数据标准化计算基础上,避免算法差异性和局限性,通过改进主成分分析法,均值化取代标准化计算,以湖北省2013～2017年连续水平年为例,从水资源、社会经济、生态环境等方面选取14个代表性指标中计算得到影响全省水资源承载力变化的2个主因子,综合得分评价出全省近5年的水资源承载力状况变化。结果表明,全省水资源承载力呈现上升趋势,2016年出现细微波动,说明改进算法相比于传统主成分算法具有明显的降维作用,提高了第一主成分因子的方差贡献率,全面保留了原始数据的相关综合信息,通过验证说明改进算法运用到水资源承载力计算中是合理可靠的,进一步提高了计算效率。     

基于DPSIR和主成分分析的阜康市水资源承载力评价

针对新疆自治区阜康市水资源日益短缺及生态环境逐渐恶化的现实情况,根据DPSIR框架展开水资源承载力因子分析,构建了水资源承载力多因素基础指标体系;应用主成分分析法筛选出主要指标,采用熵权法进行赋权;构建综合评价模型对水资源承载力进行计算。研究表明:筛选出的4个主成分累计贡献率为92.016%,能充分代表多因素基础指标体系;阜康市九年间(2006年-2014年)水资源承载力综合评分值在0.498~0.531之间波动,下降速率缓慢且波动幅度减小,整体上处于开发饱和阶段。社会和经济发展的压力带来的农业用水的增加是导致水资源承载力下降的主要指标,扩大地下水开采和推行的节水灌溉等压采措施则在很大程度上缓解了下降的趋势。     

基于PCA-GA-XGBoost模型的吉林省水资源承载力评价

为了提高水资源承载力评价的效率和准确性,提出了一种基于主成分分析(PCA)、遗传算法(GA)和极限梯度提升树(XGBoost)的指标评价模型。定义了以水资源、社会经济、生态环境为子系统的14项评价指标;采用主成分分析法对评价指标进行降维处理;基于梯度提升决策树对吉林省2011—2021年的水资源承载力进行评价分析,并利用遗传算法对极限梯度提升树中4个参数进行优化。结果表明：经主成分分析简化评价指标后,PCA-GA-XGBoost模型的相关系数等指标均优于GA-BP、GA-SVM、GA-XGBoost和XGBoost; 2011—2021年吉林省水资源承载力位于0.192～0.724,为先上升后下降再上升趋势,承载力状况逐年改善;利用模型内置的特征值重要度排序功能,识别得出重要度最大的指标为每公顷化肥施用量(0.530 7),是影响吉林省水资源承载力的关键因素。     

主成分分析法在水资源承载力影响因子评价中的应用

水资源承载力是区域水资源安全的基本度量,对于区域认识和建设水资源安全保障体系有重要的意义。将主成分分析方法引入到水资源承载力研究中,并以浙江省为例,在现有资料的基础上,利用主成分分析的方法,定量分析影响水资源承载力变化的最主要的驱动因子,结果表明,浙江省水资源承载力的影响因子可以归为3类:社会经济因素、水资源开发利用因素、水环境破坏因素,从单个因子来看,GDP和固定资产值对水资源承载力的影响尤为显著,其因子载荷量均为0.992,可见经济的快速发展对水资源承载力造成了巨大的压力。     

基于主成分分析法的华池县水资源承载力评价

根据2003-2007年<华池县国民经济统计资料>和<华池县环境质量监测报告>,选取人均可利用水资源量、人均GDP、有效灌溉面积等16个驱动因子为评价指标,采用主成分分析法计算主成分的特征值和贡献率,得到影响华池县水资源承载力的三大主成分因子,并对华池县的水资源承载力进行了评价.结果表明:随着工业迅速发展,用水量显著增...