張麗霞，劉淑英，王平，張瑞浩，王靜怡
（甘肅農業大學 資源與環境學院，甘肅蘭州 730070）
農業作為第一產業，是社會分工和國民經濟其他部門獨立和發展的基礎。水資源對農業發展起著至關重要的作用，充足的水資源是農產品生產的基礎，優質的水資源是農產品生產的關鍵[1]。
就水資源承載力而言，眾多學者采用不同研究方法從不同尺度展開了一系列研究[2-7]，其研究主要包括流域、灌區、行政區（市、縣），研究內容主要包括水資源承載力的可持續發展問題，水資源承載力的動態模擬評估等，研究方法主要有主成分分析法、生態足跡法、五元聯系數法、模糊綜合評價法等，這為研究農業水資源承載力提供了一定的理論與方法參考。
目前對于黑河流域乃至中游地區的研究大多是對水資源承載力的綜合評價，而對于農業水資源承載力的研究較少。本文利用主成分分析法對黑河流域中游農業水資源承載力進行評價，進一步探討農業水資源對于農業生產的支撐能力，進而為黑河流域中游農業的可持續發展提供一定參考。
1.1 農業水資源承載力的含義
以水資源承載力的概念為依據，農業水資源承載力可定義為以維護生態良性循環發展為條件，水資源對農業生產系統發展的最大支撐能力。農業水資源承載農業生產的理想狀態為最大程度地提高用水效率[8-12]。
1.2 研究區域概況
黑河中游區包括甘肅省張掖市的甘州區、臨澤縣、高臺縣、民樂縣、山丹縣，總面積約1.96×104平方千米，年降水量在50～250 毫米之間，年蒸發量大于1 000毫米，光熱資源豐富，屬溫帶荒漠氣候。黑河中游是典型的綠洲農業區，集中了全流域80%的綠洲、95%的耕地、91%的人口和89%的GDP，承擔保障下游生活、生產和生態用水供給的責任[13]。
2.1 數據來源
本研究基礎性統計數據主要來源于《甘肅省統計年鑒》（2015-2019 年部分）、《張掖市統計年鑒》（2015-2019 年部分）、《甘肅省水資源公報》（2015-2019年部分）等；
本研究采用的基礎性地理數據來源于國家基礎地理信息中心（https://www.webmap.cn//），包括景觀單元邊界、行政區邊界、水系、河網數據等。
2.2 農業水資源承載力指標體系構建
參照現有研究中關于農業水資源承載力評價指標選取的內容以及統計年鑒數據，結合黑河流域中游農業水資源的特點及農業水資源承載力的影響因素，選取了9 項評價指標（見表1）。
表1 黑河中游農業水資源承載力評價指標體系
2.3 評價方法
本研究采用熵權法確定指標權重，利用主成分分析法對黑河中游農業水資源承載力進行評價。
2.3.1 數據標準化。
2.3.2 熵權法確定權重。熵權法是一種客觀賦權方法，在具體使用過程中，可以用熵值判斷某個指標的離散程度，計算出各個指標的權重，為多指標綜合評價提供依據[14]。
計算每個指標的熵值ej和冗余值dj：
式中，pij為第j 個指標下第i 個項目的指標值的權重。
計算指標權重Wj：
2.3.3 主成分分析法。主成分分析法是一種降維的統計方法，它將多個相關變量重新組合為互相無關的綜合指標[15]，一般步驟為：
（1）對原始數據進行標準化處理。
（2）生成相關系數矩陣R。
（3）計算R 的P 個特征值并確定主成分貢獻率：
式中，Ui1,Ui2,…,Uip分別表示第1,2,…,P 個特征值分別對應的特征向量；
C1,C2,…,Cp分別表示第1,2,…,P個原始變量的標準化變量。
（4）計算累計貢獻率，一般按累計貢獻率≥85%的原則確定主成分個數；
累積貢獻率達到或超過85%時，說明前m 個主成分已包含了原始變量的絕大部分信息，則可選取前m 個主成分構成綜合評價函數。
（5）計算主成分權重與得分。
（6）構造綜合評價函數：
由式（8）得出綜合得分，F 值越大表示這個主成分的綜合得分越高。
2.3.4 黑河中游農業水資源承載力分級標準。根據農業水資源承載力綜合得分大小進行分級，以此劃定評價標準，參考相關文獻內容和現有研究成果[16-17]，以及結合黑河中游農業水資源的特點，將其農業水資源承載力的大小分為三個等級（見表2）。
表2 黑河中游農業水資源承載力綜合得分分級標準
3.1 黑河中游農業水資源承載力年際變化分析
選取反映黑河中游農業水資源承載力的9 個因子，運用SPSS 25.0 統計軟件進行主成分分析，可得主成分的特征值、貢獻率、累計貢獻率（見表3）。由表3 可知前三個主成分的累計貢獻率已經達到了90.667%，可以認為三大主成分已經全面地反映了所選9 項影響因子的絕大多數信息，可以充分體現黑河中游農業水資源承載力的年際變化趨勢。
表3 黑河中游主成分特征值及貢獻率
主成分得分系數矩陣反映了主成分與影響因子間的關系（見表4）。由表3 和表4 可得，第1 主成分Z1的貢獻率為48.659%，在第1 主成分中，人均糧食產量（C5）、耕地灌溉率（C7）2 項評價指標所占比重明顯超過另外7 項指標的比重，可以看出人均糧食產量與耕地灌溉率對黑河中游農業水資源承載力的影響較大，同時也反映出區域灌溉工程或設備配備情況對農業水資源承載力大小的影響。第2 主成分Z2的貢獻率為25.91%，在第2 主成分中，耕地面積（C4）、農業人均產值（C6）、農業用水比例（C8）、單方水農業產值（C9）4 項指標較其它5 項指標所占比重大，對農業水資源承載力的影響更大，體現出農業用水量對農業水資源承載力的影響。第3 主成分Z3的貢獻率為16.098%，其中，地表水（C1）、地下水（C2）、降水量（C3）3 項指標所占比重較大，體現出自然資源對農業水資源承載力的重大影響。可以看出，耕地面積（C4）在3 個主成分中所占比重均偏大。
表4 黑河中游主成分得分系數矩陣
黑河中游農業水資源承載力的綜合排名（2015—2019）如表5 所示。其中，Y1、Y2、Y3是主成分得分，Y是主成分的綜合得分。由表中排名可見，2015—2019年第一主成分Y1的得分總體是明顯升高的，從2015年的0.182 升高到2019 年的0.321。由于第一主成分所占權重最高，故其關聯指標對于農業水資源承載力的影響也較大。第二主成分Y2的得分總體呈增長趨勢，且年際間變化偏小，2017 年得分最低，其中農業用水比例這一負指標在2017 年上升較為明顯，說明2017 年農業水資源的開發利用程度不夠充分。第三主成分Y3的得分趨勢較平緩，且關聯指標為自然資源類指標，表征自然資源的豐富度及其開發利用程度，其中2019 年的得分最高為0.157。
表5 黑河中游農業水資源承載力的綜合排名（2015—2019）
黑河中游農業水資源承載力綜合得分如圖1 所示，綜合得分Y 值越大，說明農業水資源承載力越大，反之越小。2015—2018 年承載力的得分大致在0.35～0.55 之間波動，2018 年承載力最低，2019 年承載力最高，2018年到2019 年上升幅度較大，是因為2018 年較2019 年降水量低。2018 年初，隨著鄉村振興戰略的貫徹實施及農業供給側結構改革的深入推進，水資源開發利用技術和灌溉設備更加完善，農產品的質量與數量隨之提高，承載力的大小隨著農業用水效率的提高而升高。由表2 可知，2015—2019年，2015 年、2016 年與2017 年均處于中等承載力，2018 年的承載力綜合得分為0.343，分值最小，處于弱承載力，2019 年黑河中游農業水資源承載力的綜合得分為0.672，處于高承載力。
圖1 黑河中游農業水資源承載力綜合得分（2015—2019）
3.2 黑河中游各縣（區）農業水資源承載力分析
為了更全面地了解黑河中游農業水資源承載力的變化狀況，在對黑河中游農業水資源承載力進行年際變化分析的基礎上，進一步對黑河中游各縣（區）農業水資源承載力進行分析，以其得到更科學客觀的結果。由表6 得知，前三個主成分的累計貢獻率達到了91.842%，可以較全面地反映黑河中游各縣（區）農業水資源承載力的變化趨勢。
表6 黑河中游各縣（區）主成分特征值及貢獻率
由表7 可看出，第一主成分與C1、C2之間有著較強的正相關關系，第二主成分與C4、C5、C6、C7之間存在較強的正相關關系。第一主成分主要體現了自然水資源的影響因子，黑河中游各縣（區）地表水資源量與地下水資源量差異較大，這將影響到各縣（區）的農業水資源承載力。隨著經濟水平的不斷提高及水資源開采利用技術的不斷加強，地表水與地下水可利用量增大，這又對各縣（區）農業水資源承載力的提高起到一定的推動作用。第二主成分主要體現了社會經濟的影響因子，耕地作為農業生產的載體，其面積對人均糧食產量和農業人均產值有直接影響。第三主成分主要體現了農業水資源開發利用的影響因子，農業水資源開發利用技術的加強對于提高農業水資源利用效率具有重要作用，農業水資源利用效率提高的同時，農業用水比例下降，進而影響黑河中游各縣（區）的農業水資源承載力。
表7 黑河中游各縣（區）主成分得分系數矩陣
由表8 主成分得分及綜合排名可知，第一主成分的得分與各縣（區）綜合得分基本趨于一致，這主要是因為第一主成分的貢獻率較高（36.392%），說明自然水資源對農業水資源的承載力大小起決定性作用。從各縣（區）綜合排名可知，甘州區的綜合得分為0.682，排名第一，這是由于甘州區總面積相對比較大的同時耕地面積也偏大，得益于地表水與地下水資源條件的優越性，甘州區的農業水資源承載力居于首位。臨澤縣與民樂縣綜合排名均靠前的共同原因在于具有優越的自然資源優勢，此外，臨澤縣由于具備良好的水利灌溉基礎條件，耕地灌溉率隨之提高，對于促進農業水資源承載力發揮了積極作用[18]。高臺縣和山丹縣農業灌溉基礎設施陳舊，輸水損失大，浪費嚴重。此外，山丹縣自然條件惡劣，對農作物的生長造成嚴重影響，這在一定程度上大大影響了農業水資源承載力[19]。總體來講，黑河中游各縣（區）農業用水比例偏大，利用效率偏低，農業水資源開發利用技術還有很大的發展空間與潛力。
表8 黑河中游各縣（區）農業水資源承載力的綜合排名
由表2 和表8 可知，甘州區的綜合得分為0.682，在黑河中游各縣（區）中分值最大，處于高承載力，民樂縣和臨澤縣處于中等承載力，高臺縣和山丹縣處于弱承載力，其中，山丹縣綜合得分為0.243，分值最小。
（1）影響黑河中游農業水資源承載力的主要因子有耕地灌溉率、地表水與地下水資源量，這也與農業水資源承載力的含義相呼應，即水資源開發使用量不變時，農業生產規模越大，農業水資源承載力越高。
（2）從時間上看，2015—2019年，黑河中游的農業水資源承載力呈現出上升趨勢。其中，2015 年、2016年與2017 年均處于中等承載力，2018 年的綜合得分為0.343，分值最小，農業水資源承載力最小且處于弱承載力，2019 年黑河中游綜合得分為0.672，分值最大，農業水資源承載力最大且處于高承載力，2019 年的綜合得分是2018 年的1.96 倍。
（3）從空間上看，甘州區的綜合得分為0.682，在黑河中游各縣（區）中分值最大，處于高承載力，民樂縣和臨澤縣處于中等承載力，高臺縣和山丹縣處于弱承載力，其中，山丹縣綜合得分為0.243，分值最小，甘州區的綜合得分是山丹縣的2.81 倍。
（4）從黑河中游各縣（區）農業水資源承載力的比較分析可知，高臺縣與山丹縣農業水資源承載力相對較弱，應積極完善灌溉基礎設施，提高農業節水技術，加強水資源的綜合管理。此外，針對黑河中游各縣（區）農業用水比例均偏高的問題，應調整現有水資源的開發利用結構，使有限的水資源發揮最大的效益。
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