海水入侵胁迫下的莱州市水资源承载力评价

王 辉，许学工

(北京大学城市与环境学院，地表过程分析与模拟教育部重点实验室，北京 100871)

水资源承载力是指某一地区的水资源在一定历史阶段的社会经济和科学技术发展水平下，以生态环境健康和社会经济持续发展为前提，所能承载的农业、工业、城市和人口的最大规模[1,2]，或对该地区社会经济发展的最大支撑能力[3,4]。水资源承载力具有有限性、动态性、多目标性和不确定性的特征[5]，表示的是一个极限的概念，是有限水资源条件下人类社会增长的阈值界限[6]。水资源承载力的概念是在20世纪80年代由我国新疆水科学软科学课题组提出的[7]，自提出以来颇受关注，并随着水资源问题的日益严峻而成为国内相关研究领域的热点问题[5,8,9]。水资源承载力研究是评价水资源安全的基本度量，研究水资源承载力对于认识和建设水资源安全保障体系具有重要的意义[2]。目前，水资源承载力研究的方法主要有背景分析法、常规趋势法、主成分分析法、人工神经网络、多目标线性规划分析法、系统动力学方法、模糊综合评判法等多种[4,5,9]。各种方法中，主成分分析方法可以有效地找出水资源承载力的影响因素，并且在综合评价过程中权重的确定是基于数据分析而得到的指标间的内在结构关系，因而避免了主观上的随意性，使得评价结果更加准确和科学[10-12]，促进了该方法在水资源承载力评价中的广泛应用[10-21]。

本研究采用主成分分析方法对莱州市2006-2010年间海水入侵胁迫下水资源承载力的变化情形进行了分析。研究结果可为海水入侵胁迫下莱州市水资源承载力的合理评估提供参考。

1 研究区概况

莱州市位于山东省莱州湾畔，胶东半岛西北部，隶属烟台市管辖。西接潍坊的昌邑市，南邻青岛的平度市，东面为烟台的招远市。海岸线全长108 km，面积1 878 km2，人口大约86万人。全市主要地形包括低山丘陵、山前岗地、冲洪积平原和滨海平原等，气候为暖温带季风性半湿润大陆气候，海岸类型主要有基岩、黄土台地及砂质海岸等[22]。2013年全年实现国内生产总值642.66亿元，比上年增长12%，人均达到7.52万元。三次产业中，一产、二产、三产产值分别为65.9、349.5和227.3亿元，比重为10.2∶54.4∶35.4。第一产业中，渔业是重要支柱产业；第二产业以黄金、建材、盐化工、食品、轻纺、机械、电子、汽车配件等为主要支柱产业；第三产业则主要涵盖金融保险、房地产、旅游、信息咨询等行业。

随着经济社会的快速发展，人口规模的扩大，城市化的不断推进，莱州市用水规模不断扩大。由于水源主要为滨海平原一带的地下水，长期以来的过度开采造成了海岸含水层的严重超采，地下水位持续下降，水质不断恶化，海水入侵灾害也最终发生。海水入侵是指在自然和人为因素影响下，沿海平原地下淡水水位下降，出现地下水负值漏斗区，地下水淡水头低于附近海水水头，海水沿含水层向地下淡水区入侵的现象，一般以地下水中Cl-浓度超过250 mg/L为标志[23]。海水入侵使得海岸含水层的矿化度及Cl-含量上升，地下水水质恶化，可利用地下淡水量减少，危害人民群众生活及工农业生产的用水安全，造成严重的社会经济及生态环境影响[24-27]。从1979年海水入侵发现以来，莱州市海水入侵灾害经历了初始、发展、恶化、缓解等多个发展阶段[23,28]。2010年，莱州市地下水Cl-含量大于250 mg/L的海水入侵区面积仍然达到了228.5 km2，占全市面积的12.17%以上。海水入侵的发生减少了海岸平原的可用地下淡水资源量，使得区域水资源承载能力下降。

2 莱州市水资源承载力的主成分分析与综合评价

主成分分析法是利用降维的思想把众多具有一定相关性的指标转化为少数几个综合指标的多元统计分析方法[12,13]。在保证数据信息损失最小的前提下，经线性变换得到几个相互独立的综合变量以取代原始的多维变量，减弱了变量间的相互干扰，避免了变量间的共线性问题。

水资源承载力主成分分析步骤包括：数据标准化、各指标相关系数矩阵计算、特征值和特征向量计算、主成分提取、提取主成分的载荷矩阵解释以及主成分综合得分计算等[11-21]。

2.1 指标的选取与标准化

综合评价指标的选取要求能从不同方面、不同角度客观地反映区域水资源条件、供需关系、开发利用现状及生态环境状况等[10,18]，遵循目的性、整体性、动态性及层次性等原则[29]。考虑到莱州市水资源系统及其影响因素特别是海水入侵危害的胁迫，参照相关文献[29-32]中水资源承载力评价指标体系，选取年降雨量(X1)、人均水资源量(X2)、每公顷平均水资源量(X3)、人均GDP(X4)、第三产业比例(X5)、城市化率(X6)、地表水开发利用率(X7)、人均综合用水量(X8)、万元GDP用水量(X9)、万元工业增加值用水量(X10)、自来水普及率(X11)、地下水超采面积(X12)、地下水水质达标率(X13)、海水入侵面积(X14)、城市生活污水处理率(X15)、城市生活污水处理回用率(X16)、万元GDP的COD产生量(X17)和人均绿地面积(X18)等18个指标为莱州市水资源承载力评价指标。相关数据取自《莱州市水生态系统保护与修复试点工作技术工作报告》，主成分分析工作平台为SPSS16.0。

原始数据采用Z-Score方法预先进行标准化处理，经Z-Score方法处理后的原始数据取值如表1所示。

表1 莱州市水资源承载力评价各指标标准值Tab.1 The standardized data of water resources carrying capacity in Laizhou

2.2 主成分提取

经过主成分分析，前2个主成分特征值都大于1且累计贡献率达到93.937%，完全满足了分析的需要[13,16,19]，因此选取前2个主成分为提取主成分。提取主成分的特征值、贡献率和累计贡献率如表2所示。

表2 莱州市水资源承载力提取主成分的特征值和贡献率Tab.2 The eigenvalue and variance contribution

经过主成分分析还可以得到主成分载荷矩阵，主成分载荷的大小反映出主成分与有关变量之间相关程度的大小，主成分载荷矩阵如表3所示。

表3 主成分载荷矩阵Tab.3 The principal component load matrix

由表3可知，主成分1与人均GDP(X4)、城市生活污水处理率(X15)、城市化率(X6)、自来水普及率(X11)、年降雨量(X1)有高的正相关；与万元GDP的COD产生量(X17)、地下水超采面积(X12)、万元GDP用水量(X9)、万元工业增加值用水量(X10)、海水入侵面积(X14)有高的负相关。主成分2与人均综合用水量(X8)有高的负相关。因此，莱州市水资源承载力的影响因素可分以归纳为社会经济发展水平、水资源数量与利用水平、生态环境状况以及海水入侵发展程度等方面。

(1)社会经济发展水平因素。包括人均GDP、城市化率、自来水普及率等。2006-2010年，莱州市经济规模不断扩大，人均GDP由2006年的3.27万元增加到2010年的5.44万元，增加幅度为66.36%。经济成长也带来了社会的进步。例如城市化率不断提高，由2006年的51%提高到2010年的58%；自来水普及率由2006年的36%提高到2010年的75%。经济规模的扩大、城镇人口比例的上升以及自来水供应的逐步普及，使得全社会用水量不断增加，水资源系统承受的压力逐步增大，水资源承载潜力逐步下降。

(2)水资源数量与利用水平因素。包括年降雨量、万元GDP用水量、万元工业增加值用水量、人均综合用水量等指标。2006-2010年，莱州市降雨量相对丰富，5 a间平均降水量达603.4 mm，高于多年平均降雨量，使得水资源承载状况有所好转。此外，随着科学技术的进步，万元GDP用水量以及万元工业增加值用水量等指标值逐步下降，从而在一定程度上缓解了水资源系统的压力。人均综合用水量体现了全社会的水资源利用水平，反映了经济发展程度、社会进步、节水技术及意识等各方面的综合影响。当人均用水量小时，水资源承载力状况就会好转；当人均用水量大时，水资源承载力状况就会趋于恶化。

(3)生态环境状况因素。包括万元GDP的COD产生量、城市生活污水处理率等。万元GDP的COD产生量体现了生产过程中清洁生产的水平；城市生活污水处理率则体现了末端治理的水平。这两项指标都会对生态环境状况有所影响，从而影响到莱州市整体水资源承载水平的高低。

(4)海水入侵程度因素。包括地下水超采面积、海水入侵面积等指标。表明海水入侵程度会明显影响到莱州市的水资源承载能力。2006-2010年，莱州市海水入侵危害程度有所缓解，地下水超采面积由850 km2下降到650 km2，海水入侵面积也由261 km2下降到228.5 km2，表明随着降雨量的增加、地下水超采的严格限制，全市海水入侵灾害危害程度有所缓解，地下水水质好转的区域增加，水资源承载能力有所上升。

2.3 莱州市水资源承载力综合评价

提取的2个主成分是18个指标标准化后的取值与主成分特征向量的乘积[10,12,13,8-20]，因此，提取的2个主成分与各指标间有如下关系式：

Y1=0.246X1+0.237X2+0.236X3+0.255X4+

0.242X5+0.254X6+0.166X7-0.08X8-

0.248X9-0.248X10+0.249X11-0.251X12+

0.241X13-0.246X14+0.254X15-0.242X16-

0.253X17+0.23X18

(1)

Y2=0.176X1+0.241X2+0.247X3-0.082X4+

0.086X5-0.135X6-0.066X7+0.645X8+

0.194X9+0.123X10-0.163X11+0.099X12-

0.255X13+0.213X14+0.095X15-0.254X16-

0.147X17+0.32X18

(2)

式中：Y1、Y2为提取的2个主成分的历年水资源承载力评价得分；X1～X18为选取评价指标的历年标准化取值。

将X1～X18历年标准化值带入以上2个公式即可得到Y1、Y2的2006-2010年5个年份的最终评价得分值。以提取2个主成分的贡献率为权重，构造莱州市水资源承载力的综合评价指数F。以2个主成分的贡献率与主成分评价得分值相乘然后相加即得到莱州市水资源承载力综合评价得分[10,12-14,16,20]，如下：

F=0.827Y1+0.112Y2

(3)

式中：F为主成分分析法得到的莱州市水资源承载力历年综合得分；Y1、Y2为提取的2个主成分的历年评价得分。

经过计算，2006-2010年Y1、Y2和F的得分值如表4所示。

表4中，主成分得分以及综合得分正负并不直接表示大小，而是表示该年所处的水平与平均水平的相对大小程度，正值表示得分值高于平均水平，负值表示得分值低于平均水平，得分值越大表示该年份的水资源承载力越小[10,12,14,16,20,21]。为了直观看出主成分得分值以及综合评价得分值的波动，绘制出莱州市研究期间主成分得分以及综合得分变化趋势图，如图1所示。由表4以及图1可知，2006-2010年莱州市水资源承载能力是不断减小的，综合得分值由2006年的-5.047上升到2010年的3.023，水资源开发潜力持续减小。第1主成分得分在2006-2010年呈现快速上升趋势，得分值由2006年的-5.927提高到2010年的3.849，体现了社会经济要素例如人均GDP、城市化率等的影响。第2主成分在2006-2007年首先出现快速上升的态势，随后在2007-2010年持续、快速地下降，体现了人均综合用水量在研究时段内的变化特征：研究时期内，人均综合用水量由2006年的188 m3上升为2007年的201 m3，随后呈现持续减少的趋势。人均综合用水量的增加使得主成分2得分值上升，表明水资源承载状况变差；人均综合用水量减少使得主成分2得分值下降，表明水资源承载状况好转。两个主成分变化的综合作用使得莱州市水资源承载力综合得分持续减小，与主成分1变化趋势近乎一致，体现了主成分1对水资源承载能力的巨大影响。

表4 莱州市水资源承载力综合评价结果Tab.4 The results of evaluation of water resources carrying capacity in Laizhou

图1 2006-2010年莱州市水资源承载力主成分得分变化趋势Fig.1 The trends of level changes of water resources carrying capacity in Laizhou

3 结 语

(1)结果表明，主成分分析是一种很好的降维分析处理工具，可以有效地提取出莱州市水资源承载力的主要影响因素；并能够客观赋权以计算出最终的综合评价值，从而避免了水资源承载力评价过程中的人为主观性，是一种行之有效的评价方法。

(2)主成分分析表明，莱州市水资源承载力受社会经济发展水平、水资源数量及利用水平、生态环境状况以及海水入侵发展程度等多方面因素的影响。其中，海水入侵危害程度方面例如地下水超采面积、海水入侵面积等指标数值，在研究时段内逐步减小，有利于水资源承载能力的提升。主成分综合得分计算表明，2006-2010年莱州市水资源承载力综合得分不断上升，水资源承载力的潜力持续减小，这与社会经济发展不断发展导致的用水需求持续上升有关。

(3)应该继续加大海水入侵治理的力度，使得滨海平原地下水位继续逐步回升，地下水矿化度和Cl-含量继续下降，从而最终使得可利用地下淡水水资源量增加，提高莱州市的水资源承载能力。总之，采用适宜的海水入侵治理措施，有效地控制海水入侵的危害程度，是提升莱州市水资源承载能力的必然途径。

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

[2] 夏 军，朱一中. 水资源安全的度量：水资源承载力的研究与挑战[J]. 自然资源学报，2002，17(3)：262-269.

[3] 惠泱河，蒋晓辉，黄 强，等. 水资源承载力评价指标体系研究[J]. 水土保持通报，2001，21(1)：30-34.

[4] 程国栋. 承载力概念的演变及西北水资源承载力的应用框架[J]. 冰川冻土，2002，24(4)：361-367.

[5] 余卫东，闵庆文，李湘阁. 水资源承载力研究的进展与展望[J]. 干旱区研究，2003，20(1)：60-66.

[6] 鲍 超，方创琳. 水资源约束力的内涵、研究意义及战略框架[J]. 自然资源学报，2006，21(5)：844-852.

[7] 新疆水资源软科学课题组. 新疆水资源及其承载力的开发战略对策[J]. 水利水电技术，1989，(6)：2-9.

[8] 姚治君，王建华，江 东，等. 区域水资源承载力的研究进展及其理论探析[J]. 水科学进展，2002，13(1)：111-115.

[9] 张永勇，夏 军，王中根. 区域水资源承载力理论与方法探讨[J]. 地理科学进展，2007，26(2)：126-132.

[10] 李坤峰，谢世友，张润甲. 重庆水资源承载力影响因子评价[J]. 人民长江，2009，40(7)：4-6.

[11] 王春娟，冯利华，罗 伟. 长三角经济区水资源承载力的综合评价[J]. 水资源与水工程学报，2012，23(4)：38-42.

[12] 邢旭光，史文娟，张译丹，等. 基于主成分分析法的西安市地下水资源承载力评价[J]. 水文，2013，33(2)：35-38.

[13] 周 琳，金 辉. 主成分分析法在江门市水资源承载力研究中的运用[J]. 人民珠江，2007，(5)：39-42.

[14] 陈 慧，冯利华，孙丽娜. 南京市水资源承载力的主成分分析[J]. 人民长江，2010，41(12)：95-98.

[15] 张 辉，雷文娟，马金珠. 基于主成分分析法的华池县水资源承载力评价[J]. 人民黄河，2011，33(3)：51-53.

[16] 赵丹丹，岳丽莹，许 靖，等. 基于主成分分析的义乌水资源承载力[J]. 水资源与水工程学报，2012，23(1)：51-54.

[17] 王春娟，冯利华，陆小强. 鄂尔多斯市水资源承载力的主成分分析[J]. 水资源与水工程学报，2012，23(1)：77-80.

[18] 张光凤，张祖陆. 基于GIS的济宁市水资源承载力的主成分分析[J]. 水电能源科学，2013，31(12)：21-24.

[19] 李高伟，韩 美，刘 菊，等. 基于主成分分析的郑州市水资源承载力评价[J]. 地域研究与开发，2014，33(3)：139-142.

[20] 王 涛，孜比布拉·司马义，美克拉衣·艾克拜尔，等. 乌鲁木齐市水资源承载力的动态分析[J]. 水文，2014，34(6)：55-60.

[21] 葛 强，雷艳娇. 云南省水资源承载力与可持续利用研究[J]. 人民珠江，2014，(1)：29-31.

[22] 李福林. 莱州湾东岸滨海平原海水入侵的动态监测与数值模拟研究[D]. 山东青岛：中国海洋大学，2005.

[23] 庄振业，刘冬雁，杨 鸣，等. 莱州湾沿岸平原海水入侵灾害的发展进程[J]. 青岛海洋大学学报，1999，29(1)：141-147.

[24] 韩 美. 山东省莱州湾地区海水入侵对社会与经济的影响[J]. 自然灾害学报，1997，6(1)：82-87.

[25] 马凤山，蔡祖煌，杨明华. 海水入侵灾害与区域农业持续发展对策[J]. 科学与社会，1998，(4)：32-37.

[26] 刘贤赵. 莱州湾地区海水入侵发生的环境背景及对农业水土环境的影响[J].水土保持研究，2006，13(6)：18-21.

[27] 衣华鹏，张鹏宴，毕继胜，等. 莱州湾东岸海水入侵对生态环境的影响[J]. 海洋科学，2010，34(1)：29-34.

[28] 苗 青，陈广泉，刘文全，等. 莱州湾地区海水入侵灾害演化过程及成因[J]. 海岸工程，2013，32(2)：69-78.

[29] 刘佳骏，董锁成，李泽红. 中国水资源承载力综合评价研究[J]. 自然资源学报，2011，26(2)：258-269.

[30] 唐 曲，姜文来，陶 陶. 民勤盆地水资源承载力指标体系及评估[J]. 自然资源学报，2004，19(5)：672-678.

[31] 朱一中，夏 军，谈 戈. 关于水资源承载力理论与方法的研究[J]. 地理科学进展，2002，21(2)：180-188.

[32] 王友贞，施国庆，王德胜. 区域水资源承载力评价指标体系的研究[J]. 自然资源学报，2005，20(4)：597-604.