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...     

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。     

基于主成分分析重庆水资源承载力影响因子评价

将主成分分析方法引入到水资源承载力研究中,并以重庆市为例,在现有资料的基础上,从12个指标中选取出影响该水资源承载力动态变化的3个主成分,定量分析影响水资源承载力变化的最主要的驱动因子.虽然重庆水资源承载力的两大主要雎力人口和经济发展逐年增长,但整体上6a来水资源承载力向良好方向发展,水资源利用率相对较低.     

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。     

河南省水资源承载力评价

选择10项指标,采用主成份分析法对河南省水资源承载能力进行了定量评价,结果表明,河南省水资源承载力的主要影响因素是人口与经济、城市发展和水资源开发利用,特别是国内生产总值、固定资产值和总人口对水资源承载力的影响最大;对比不同城市,济源市、三门峡市、鹤壁市、驻马店市和漯河市等具有较强的水资源承载能力,而郑州市、洛阳市、新乡市和许昌市等则承受着较大的水资源压力。     

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。     

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。     

基于主成分分析的江西省水资源承载力研究

面临严重的水资源短缺问题,以及对可持续发展造成的制约,运用主成分分析法,从影响江西省水资源承载力动态变化的15个指标中选出3个指标作为主成分,并用熵值法对其赋权,计算出2000-2006年江西省水资源承载力的综合得分。结果表明,江西省水资源承载力呈现逐年向良好方向发展的趋势。经分析得出提高水资源开发利用率对提高水资源承载力有很大的发展空间。     

基于主成分分析的义乌水资源承载力

根据水资源承载力评价指标体系的研究,选取10个水资源承载力影响因子,运用主成分分析法,对义乌市1997-2010年的水资源承载力进行分析和评价,并提出转变经济发展模式和雨洪利用的解决途径,从而为义乌市水资源规划及其合理的开发利用提供参考依据。     

主成分分析法在江门市水资源承载力研究中的运用

探讨主成分分析方法在水资源承载力研究中的应用。主成分分析方法可以客观的确定指标的权重,避免主观随意性,同时保留原始数据的大部分信息。用主成分分析方法对江门市不同区的水资源承载力进行了综合评判,取得了较好的评价效果。     

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。     

浙江省水资源承载力时空演变分析

随着社会经济的快速发展,浙江省水资源的供需矛盾越来越突出。基于水资源、社会经济、生态环境等层面选取11项指标构建浙江省水资源承载力评价指标体系,并采用主成分分析法进行时空演变分析。结果表明：2010—2020年,浙江省水资源承载力整体上呈现不断下降的趋势;浙江省11个城市的水资源承载力各有优劣,其中杭州市的水资源承载力最低,丽水市和衢州市较高。     

基于主成分的扬州市水资源承载力分析评价

文章以扬州市为例,在构建指标体系的基础上,构建基于BPNN的水资源承载力评价模型。针对BPNN中存在的问题,采用PCA对BPNN的输入向量进行降维和优化,以降低模型的复杂度。利用蚁群算法和粒子群算法对BPNN模型进行改进。结果显示,研究提出的模型的评价准确率达到了95%对扬州市的可持续发展提供理论支撑。     

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。     

基于不确定性分析方法的水资源承载力评价研究

选取云南省16州(市)为研究对象,利用变异系数法计算指标权重,采用4种不确定性分析方法对研究区域的水资源承载力进行评价,评价结果虽有一定的差异,但4种方法的评价结果均能较好地反映研究区域的水资源承载力状况。结果表明,昆明、玉溪等5个地区的水资源承载力为Ⅰ级;保山、昭通等10个地区水资源承载力为Ⅱ级;曲靖的水资源承载力为Ⅲ级。总体看来,云南省多数地区水资源承载力较好,开发利用潜力较大,还能进行一定规模的开发利用。     

区域水资源承载力研究

在对区域水资源承载力研究现状探讨的基础上,结合主成分分析方法的基本原理,构建了区域水资源承载力的主成分分析评价模型。以临汾市水资源开发利用状况为研究背景,选取水资源开发利用率等9个指标对临汾市水资源承载能力进行综合评价,评价结果客观地反映了临汾市各区县水资源开发利用情况,验证了主成分分析法的合理性和科学性,为综合评价其他区域的水资源承载能力提供了参考依据。     

基于主成分分析的吉林西部地区农业水资源承载力评价

农业是吉林省西部地区经济发展的主要支柱之一。面临着吉林省西部地区农业发展的规划前景,正确评估农业水资源承载力已成为该区农业可持续发展所面临的重要因素。在收集相关资料及借鉴前人已有研究的基础上,运用主成分分析法,选取9个影响指标作为评价因素对吉林西部地区农业水资源承载力进行分析和评价。结果表明①影响吉林西部农业水资源承载力的主成分包括社会经济、水资源利用程度、耕地情况和人口数量;随着社会经济的发展,人口数量和耕地面积的增大,水资源的供需矛盾将越来越突出;②依据评价结果,将研究区划分为农业水资源承载力较好、一般和较差3个部分,农业水资源承载力较大的地区在研究区北部偏多,而农业水资源承载力较小的地区都在研究区南部,反映出研究区北部的水资源供需矛盾较研究区南部小;③前郭县和白城市区的农业水资源承载力较其他地区大,这与该两地区的水资源量较其他地区丰富有关,同时,前郭县和白城市的节水措施以及用水方式都比其他几个地区先进,其他农业水资源承载力较弱的地区可以借鉴这2个地区的用水方式,以期提高本地的农业水资源承载力。作为以农业为主要经济发展支柱的地区,为了加快当地的经济发展速度,应加强当地的水资源管理与利用,提高水资源利用率,如充分利用客水和雨洪资源等,同时,也要加强水资源用户的节水意识,并考虑适当采取一定的经济措施。