基于DPSIR-PCA的山西省水资源可持续性评价
发布时间:2022-01-08 16:43
针对山西省2003—2016年水资源的可持续发展情况,构建基于驱动力—压力—状态—影响—响应的水资源可持续性评价指标体系,运用主成分分析法得出评价指标主成分、主成分得分以及综合得分,绘制出得分曲线。研究表明:山西省水资源驱动力持续提高,水资源使用的压力逐步减小,状态波动趋向稳定,影响力逐渐加大,水资源系统可持续性稳步上升,具有发展潜力。DPSIR-PCA模型选取的评价指标具有全面性和代表性,能够准确地反映水资源可持续性的变化,该模型评价指标精简、计算过程简便、结果更为精确,可为未来山西省水资源可持续性评价提供新的方法。
【文章来源】:人民黄河. 2019,41(04)北大核心
【文章页数】:4 页
【部分图文】:
各准则层主成分得分的加权平均值曲线
?40.2720130.55-1.240.32-0.69-0.20-0.26-0.51-0.080.680.181.780.611.350.2720140.690.850.71-1.12-0.19-0.13-0.740.130.790.352.230.851.720.4520151.381.121.35-1.430.99-1.19-0.881.710.371.252.521.152.010.8920161.48-0.891.17-1.37-0.210.31-0.811.131.411.232.681.262.150.88注:FD、FP、FS、FI分别为驱动力、压力、状态、影响各准则层主成分得分的加权平均值图1各准则层主成分得分的加权平均值曲线图2综合得分曲线从图1可以看出,近年来驱动力得分的加权平均值呈波动上升趋势,经济指标作为驱动力的主成分,经济的不断发展必然会对水资源系统产生驱动力。人口的不断增长使用水方式趋于多样化,人们生活水平不断提高产生多样化的用水需求,对水资源系统产生越来越大的驱动作用。虽然社会经济对水资源产生的驱动力总体上处于不断增强态势,但是驱动力中某些成分存在破坏驱动力,所以曲线存在波动。山西省2003—2016年压力主成分得分的加权平均值总体呈下降趋势,2010—2016年降低的幅度逐渐变小,但与驱动力得分相比,压力指标得分的加权平均值的绝对值总体仍然大于驱动力,表明研究期内压力虽然处于逐渐减小的趋势,但对水资源系统仍然有较大的作用。随着社会经济的发展和人们生活水平的不断提高,人均用水量迅速增加,成为产生压力的主成分之一。万元工业增加值用水量和废污水排放率都是反映工业用水对水资源系统产生压力的主成分,对于山西省这样以重工业尤其是煤炭工业为支柱产业的地区而言,工业用水量较大、废污水排放率较高,必然会对·44·人民黄河2019年
各准则层主成分得分的加权平均值曲线
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于SPSS软件的主成分分析法在水质评价中的应用[J]. 赵朋飞,刘俊,胡少敏. 科技创业月刊. 2016(10)
[2]基于客观组合赋权法的即墨市水资源可持续利用评价[J]. 周玲玲,王琳,刘伟峰,余静. 水资源与水工程学报. 2014(04)
[3]基于DPSIR模型的区域能源安全评价:以广东省为例[J]. 张艳,沈镭,于汶加. 中国矿业. 2014(07)
[4]基于DPSIR模型的河北省低碳经济发展评价研究[J]. 李献士,李相佑,王殿茹. 河北经贸大学学报. 2014(02)
[5]基于DPSIR模型的流域生态安全评价指标体系研究[J]. 李玉照,刘永,颜小品. 北京大学学报(自然科学版). 2012(06)
[6]基于主成分分析的湖北省水资源承载力研究[J]. 王维维,孟江涛,张毅. 湖北农业科学. 2010(11)
[7]主成分分析在SPSS中的应用[J]. 何亮. 山西农业大学学报. 2007(S1)
[8]基于DPSIR模型的深圳市水资源承载能力评价指标体系[J]. 陈洋波,陈俊合,李长兴,冯智瑶. 水利学报. 2004(07)
硕士论文
[1]基于DPSIR模型的山西省水资源可持续性评价[D]. 马慧敏.太原理工大学 2015
本文编号:3576913
【文章来源】:人民黄河. 2019,41(04)北大核心
【文章页数】:4 页
【部分图文】:
各准则层主成分得分的加权平均值曲线
?40.2720130.55-1.240.32-0.69-0.20-0.26-0.51-0.080.680.181.780.611.350.2720140.690.850.71-1.12-0.19-0.13-0.740.130.790.352.230.851.720.4520151.381.121.35-1.430.99-1.19-0.881.710.371.252.521.152.010.8920161.48-0.891.17-1.37-0.210.31-0.811.131.411.232.681.262.150.88注:FD、FP、FS、FI分别为驱动力、压力、状态、影响各准则层主成分得分的加权平均值图1各准则层主成分得分的加权平均值曲线图2综合得分曲线从图1可以看出,近年来驱动力得分的加权平均值呈波动上升趋势,经济指标作为驱动力的主成分,经济的不断发展必然会对水资源系统产生驱动力。人口的不断增长使用水方式趋于多样化,人们生活水平不断提高产生多样化的用水需求,对水资源系统产生越来越大的驱动作用。虽然社会经济对水资源产生的驱动力总体上处于不断增强态势,但是驱动力中某些成分存在破坏驱动力,所以曲线存在波动。山西省2003—2016年压力主成分得分的加权平均值总体呈下降趋势,2010—2016年降低的幅度逐渐变小,但与驱动力得分相比,压力指标得分的加权平均值的绝对值总体仍然大于驱动力,表明研究期内压力虽然处于逐渐减小的趋势,但对水资源系统仍然有较大的作用。随着社会经济的发展和人们生活水平的不断提高,人均用水量迅速增加,成为产生压力的主成分之一。万元工业增加值用水量和废污水排放率都是反映工业用水对水资源系统产生压力的主成分,对于山西省这样以重工业尤其是煤炭工业为支柱产业的地区而言,工业用水量较大、废污水排放率较高,必然会对·44·人民黄河2019年
各准则层主成分得分的加权平均值曲线
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于SPSS软件的主成分分析法在水质评价中的应用[J]. 赵朋飞,刘俊,胡少敏. 科技创业月刊. 2016(10)
[2]基于客观组合赋权法的即墨市水资源可持续利用评价[J]. 周玲玲,王琳,刘伟峰,余静. 水资源与水工程学报. 2014(04)
[3]基于DPSIR模型的区域能源安全评价:以广东省为例[J]. 张艳,沈镭,于汶加. 中国矿业. 2014(07)
[4]基于DPSIR模型的河北省低碳经济发展评价研究[J]. 李献士,李相佑,王殿茹. 河北经贸大学学报. 2014(02)
[5]基于DPSIR模型的流域生态安全评价指标体系研究[J]. 李玉照,刘永,颜小品. 北京大学学报(自然科学版). 2012(06)
[6]基于主成分分析的湖北省水资源承载力研究[J]. 王维维,孟江涛,张毅. 湖北农业科学. 2010(11)
[7]主成分分析在SPSS中的应用[J]. 何亮. 山西农业大学学报. 2007(S1)
[8]基于DPSIR模型的深圳市水资源承载能力评价指标体系[J]. 陈洋波,陈俊合,李长兴,冯智瑶. 水利学报. 2004(07)
硕士论文
[1]基于DPSIR模型的山西省水资源可持续性评价[D]. 马慧敏.太原理工大学 2015
本文编号:3576913
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