基于主成分分析的安徽省農(nóng)業(yè)用水特征研究

陳 冬，姚 彬，沈瑩瑩，馮紹元

（1.揚州大學(xué)水利科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇揚州 225009；2.中國灌溉排水發(fā)展中心，北京 100083）

0 引言

農(nóng)業(yè)是國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)，也是我國第一用水大戶，農(nóng)業(yè)用水量超過全國用水量的60%以上，且農(nóng)業(yè)水資源利用效率始終處于較低水準(zhǔn)，水資源浪費現(xiàn)象較為嚴(yán)重［1-3］。自我國開展大型灌區(qū)續(xù)建配套與節(jié)水改造實施工作以來，取得了明顯的成效，使農(nóng)業(yè)用水量基本處于相對穩(wěn)定狀態(tài)，有效緩解了部分地區(qū)存在的農(nóng)業(yè)水資源緊張的問題，提高了農(nóng)業(yè)用水效率［4-6］。

近年來，有關(guān)影響農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)變化的研究逐漸增多［7-9］。黃晶等［10］運用水足跡理論分析了北京市農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)的變化特征。王玉寶等［11］通過整理1949-2006 年農(nóng)業(yè)資料將我國農(nóng)業(yè)用水水平分成4個階段。串麗敏等［12］通過主成分分析方法確定了影響北京市農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)變化的驅(qū)動因子。汪明星等［13］通過主成分分析方法找出了影響重慶秦巴山區(qū)農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)變化的主導(dǎo)因素。邵薇薇等［14］研究了南方地區(qū)城鎮(zhèn)化、工業(yè)化進程中對農(nóng)業(yè)用水演變的影響。

安徽省多年平均水資源總量為716 億m3，人均水資源量為848.07 m3［15］，約為全國的1∕3 和世界的1∕6，屬于水資源緊缺的省份。目前，有關(guān)安徽省農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)變化及其影響因素的研究較少［16］，為深入研究安徽省農(nóng)業(yè)用水變化及農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)，確定影響農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)變化的主要驅(qū)動因子，分析不同驅(qū)動因子對用水結(jié)構(gòu)的貢獻(xiàn)，本研究在前人的基礎(chǔ)上，采用主成分分析方法分析安徽省2010-2019年農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)變化及其影響因素，旨在為安徽省水資源合理利用與科學(xué)分配及農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

安徽省位于中國大陸的中東部，地處長江、淮河中下游，長江三角洲腹地，是一個近海的內(nèi)陸省份，地理位置大致位于東經(jīng)114°54′～119°37′與北緯29°41′～34°38′之間，淮河、長江自西向東橫貫省境，將全省分為淮河以北、江淮之間、長江以南三大區(qū)域，地形地貌齊全，淮河以北以平原為主，江淮之間皖西是山區(qū)、皖中皖東以丘陵為主，長江以南以山丘區(qū)為主，沿江是圩區(qū)。安徽省地處暖溫帶與亞熱帶的過渡地區(qū)，受季風(fēng)氣候影響，四季分明，年平均氣溫在14～17 ℃，由于特殊的地理位置、地形條件、氣候特征，決定了安徽省易發(fā)生水旱災(zāi)害，全省降雨時空分布不均，自北向南多年平均雨量800～1 800 mm，年內(nèi)降雨分布不均，70%以上集中在汛期（5-9 月份），年際降雨分布不均，豐枯懸殊、易澇易旱。省內(nèi)共有河流2 000 多條，湖泊580多個，境內(nèi)巢湖是全國五大淡水湖之一，面積770 km2。同時，安徽省還是我國重要的農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)基地，境內(nèi)有我國第二大灌區(qū)淠史杭灌區(qū)，全省耕地面積8 828.9 萬畝，土地肥沃，適宜各種農(nóng)作物生長，糧食產(chǎn)量位居全國前列。2020年全省生產(chǎn)總值（GDP）38 680.6 億元，連續(xù)保持增長態(tài)勢，其中第一產(chǎn)業(yè)增加值3 184.7 億元，第二產(chǎn)業(yè)增加值15 671.7 億元，第三產(chǎn)業(yè)增加值19 824.2 億元，三大產(chǎn)業(yè)比例為8∶41∶51。

1.2 分析方法

根據(jù)安徽省水資源數(shù)據(jù)資料進行各類用水量趨勢分析，對農(nóng)業(yè)用水量進行具體分析。在此基礎(chǔ)上進行影響農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)變化的影響因素分析，應(yīng)用主成分分析法［17，18］將選取的指標(biāo)進行分析。采用降維的方法把相互關(guān)聯(lián)的多個指標(biāo)轉(zhuǎn)換成少數(shù)幾個不相關(guān)綜合獨立指標(biāo)，減少變量之間的相互干擾，確定影響農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)變化的主要因素［19］。

1.3 指標(biāo)選取

農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)涉及的指標(biāo)因素錯綜復(fù)雜，與人口、經(jīng)濟、社會和技術(shù)等均存在一定的聯(lián)系，還與工業(yè)用水、生活用水、生態(tài)用水之間有競爭關(guān)系。分析農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)驅(qū)動力時，選擇的指標(biāo)應(yīng)該全面，但是指標(biāo)過多會加大分析的難度，且指標(biāo)間具有相關(guān)性［9］。將多位學(xué)者［12，13，19，20］選取的影響農(nóng)業(yè)用水變化的因子進行整理，發(fā)現(xiàn)部分因子在影響農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)中重復(fù)率較高，表明這些因子與農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)性強、影響大，所以在借鑒前人研究成果的同時，結(jié)合安徽省的實際狀況，初步選取農(nóng)作物總播種面積、有效灌溉面積、節(jié)水灌溉面積、農(nóng)村人均純收入、大牧畜年末頭數(shù)、第一產(chǎn)業(yè)比重、農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值、降水量、平均氣溫、總?cè)丝跀?shù)、人均用水量共11個因子作為安徽省農(nóng)業(yè)用水的主要影響因素。

1.4 數(shù)據(jù)來源

基于安徽省水利廳每年發(fā)布的《安徽省水資源公報》，對2010-2019年安徽省農(nóng)業(yè)用水總量進行統(tǒng)計；基于《安徽省統(tǒng)計年鑒》和《安徽省氣候公報》，對2010-2019 年包括面積（農(nóng)作物總播種面積、有效灌溉面積等）、大牧畜年末頭數(shù)、自然（降水量、平均氣溫等）等影響安徽省農(nóng)業(yè)用水變化的各項指標(biāo)進行數(shù)據(jù)收集及分析整理。

2 結(jié)果與分析

2.1 農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)分析

2.1.1 安徽省水資源概況

通過統(tǒng)計安徽省2010-2019年水資源總量、人均水資源量、用水總量、各行業(yè)用水量及其比例情況（表1），可以得出安徽省水資源總量與人均水資源量波動較大，人均水資源量是隨著水資源總量的變化而變化的，水資源總量最大值為2016 年的1 245.17 億m3，比多年平均值多73.9%，最小值為2019 年的539.87 億m3，比多年平均值低24.6%。用水總量先呈上下波動的態(tài)勢，自2016 年開始呈緩慢下降趨勢，其中農(nóng)業(yè)用水占主體部分，占比高達(dá)52.49%～58.01%；工業(yè)用水約占1∕3，其比例在30.66%～34.07%之間浮動；生活用水約占1∕10，其比例在9.68%～12.48%之間浮動；生態(tài)用水只占據(jù)極小的一部分，其比例由0.78%上升至2.79%。

表1 安徽省水資源情況Tab.1 Water resources in Anhui Province

圖1為安徽省2010-2019年各類型用水量變化趨勢，由圖1可以看出，農(nóng)業(yè)用水和工業(yè)用水隨時間呈緩慢下降的趨勢，生活用水和生態(tài)用水隨時間呈緩慢上升的趨勢，說明人們更加重視生態(tài)環(huán)境的保護和生活質(zhì)量的提升，表明各部門各行業(yè)間用水更加合理，用水結(jié)構(gòu)更加完善。

圖1 安徽省2010-2019年各類型用水量變化趨勢Fig.1 Trend of water consumption in Anhui Province from 2010 to 2019

2.1.2 農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)及其變化

一般地，農(nóng)業(yè)用水包括農(nóng)田灌溉用水以及林牧漁畜用水。圖2 為安徽省2010-2019 年農(nóng)業(yè)用水量變化，由圖2 可知，安徽省農(nóng)田灌溉是農(nóng)業(yè)用水的用水大戶，其用水量與農(nóng)業(yè)用水量變化趨勢一致，其用水量的大小決定著農(nóng)業(yè)用水的高低，其比例占農(nóng)業(yè)用水的90.4%～95.3%，林牧漁畜占農(nóng)業(yè)用水的4.7%～9.6%。2010-2019年農(nóng)田灌溉用水量及其占比先呈現(xiàn)上下波動的態(tài)勢，在2016 年之后呈現(xiàn)緩慢下降趨勢；2010-2019 年林牧漁畜用水量先呈現(xiàn)上下波動的態(tài)勢，在2016年之后呈現(xiàn)緩慢上升趨勢。農(nóng)業(yè)用水總體上呈緩慢下降的趨勢。

圖2 2010-2019年安徽省農(nóng)業(yè)各行業(yè)用水量變化Fig.2 Water consumption change of agricultural industries in Anhui Province from 2010 to 2019

2.2 農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)驅(qū)動力定量分析

2.2.1 特征值及主成分貢獻(xiàn)率

通過主成分分析，按照特征值大于1的納入標(biāo)準(zhǔn)，影響安徽省農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)的各個因素可以歸為2 大類因子。第一、第二主成分貢獻(xiàn)率分別為71.107%和17.792%（表2），累積貢獻(xiàn)率達(dá)到88.899%，滿足了主成分累計方差貢獻(xiàn)率超過85%的標(biāo)準(zhǔn)，說明了用這2 個主成分能夠很好反映安徽省農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響因子。

表2 主成分特征值及貢獻(xiàn)率Tab.2 Principal component eigenvalue and contribution rate

2.2.2 驅(qū)動力因子解析

驅(qū)動力是一個專業(yè)術(shù)語，是一個動力學(xué)名詞，在不同的專業(yè)領(lǐng)域有不同的含義。農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)驅(qū)動力是指為解決用水沖突，使農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)向理想狀態(tài)發(fā)展，影響農(nóng)業(yè)用水變化的自然和社會因素。驅(qū)動力因子影響農(nóng)業(yè)用水量變化進而導(dǎo)致農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)發(fā)生改變，通過主成分分析來確定影響農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)變化的主要驅(qū)動力因子。

初始因子載荷矩陣可以反映每個主成分因子所能表征的信息（表3）。農(nóng)村人均可支配收入、農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值、總?cè)丝跀?shù)、節(jié)水灌溉面積、有效灌溉面積、平均氣溫在第一主成分上有較高荷載，說明第一主成分基本反映了社會因素、灌溉面積因素、氣溫因素對農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)的影響。降水量在第二主成分上有較高的荷載，說明第二主成分反映了降水因素對農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)的影響。第一產(chǎn)業(yè)比重、農(nóng)作物總播種面積、人均用水量與第一主成分呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，大牧畜年末頭數(shù)與第二主成分呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。因此，影響安徽省農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)演變的主要因素可以歸納為四類：社會因素、灌溉面積因素、氣溫因素和降水因素，其中前三者對農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)的影響比降水因素更加顯著。

表3 主成分荷載矩陣Tab.3 Principal component load matrix

通過主成分分析可以得到不同因素的得分系數(shù)矩陣（表4），第一主成分F1和第二主成分F2可用于表征區(qū)域內(nèi)農(nóng)業(yè)用水量特征，按公式（1）計算各主成分得分，并按公式（2）計算綜合得分Y。

表4 不同初始因子得分系數(shù)矩陣Tab.4 Score coefficient matrix of different initial factors

式中：F為各主成分得分；i為主成分的指標(biāo)個數(shù)；xi為第i個主成分指標(biāo)系數(shù)；Xi為第i個主成分指標(biāo)的含量；Y為綜合得分；j為主成分個數(shù)；Fj為第j個主成分的得分；fj為第j個主成分的方差貢獻(xiàn)率在總累計方差貢獻(xiàn)率中的占比。各主成分條件下的得分與綜合得分表達(dá)式如下所示：

圖3 為安徽省2010-2019 年農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)主成分及綜合得分趨勢，由圖可知，主成分得分有正有負(fù)，如果某一年的某個主成分得分為正值，則表明這一年的該主成分在平均水平之上，如果為負(fù)數(shù)，則表明在平均水平之下，綜合得分值（Y）越大表明農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)越合理。在2010-2019年綜合得分值總體上呈快速上升趨勢，表明安徽省的農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)逐漸向合理化方向發(fā)展，其中代表社會因素、灌溉面積因素、氣溫因素的第一主成分得分在2010-2019 年間持續(xù)上升，與綜合得分值的變化趨勢是一致的，表明第一主成分對農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)起到主要促進作用，代表降水因素的第二主成分在2016 年之前起促進作用，在2017-2019 年起抑制作用，從2016 年到2019 年和2018 年到2019 年的突然下降可能是因為降雨量相比于前一年有較大減少所導(dǎo)致的。

圖3 農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)主成分及綜合得分趨勢Fig.3 Principal component and comprehensive score trend of agricultural water use structure

2.3 農(nóng)業(yè)用水影響因素分析

2.3.1 社會因素對農(nóng)業(yè)用水變化的影響

本文社會因素具體是指農(nóng)村人口可支配收入、總?cè)丝跀?shù)、農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值。根據(jù)以上計算結(jié)果表明，安徽省2010-2019年農(nóng)村人口可支配收入呈不斷增加的趨勢，增幅高達(dá)56%，其變化主要是由經(jīng)濟快速發(fā)展所導(dǎo)致的；總?cè)丝谟?010 年的6 827 萬人上升至2019 年的7 119 萬人，增長了4.28%，人口對農(nóng)業(yè)用水的影響是通過居民消費農(nóng)產(chǎn)品來間接影響的，由于國民經(jīng)濟的快速增長，人均可支配收入的不斷增加，居民消費水平不斷提高，趨向于肉類食物的消費量迅速增長，加上人口總數(shù)也在增長所以導(dǎo)致農(nóng)產(chǎn)品，尤其是畜產(chǎn)品消費量增長，更重要的是引發(fā)谷物飼料的生產(chǎn)量大幅上升，從而引起了農(nóng)業(yè)用水量的增加。

農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值從2010 年的2 815 億元上升至2019 年的5 162 億元，增長了83.4%，接近翻了一番，而農(nóng)林牧漁產(chǎn)值包括農(nóng)業(yè)產(chǎn)值、林業(yè)產(chǎn)值、畜牧業(yè)產(chǎn)值、漁業(yè)產(chǎn)值和農(nóng)林牧漁輔助性活動五個方面，主要以農(nóng)業(yè)產(chǎn)值和畜牧業(yè)產(chǎn)值為主，林業(yè)產(chǎn)值、漁業(yè)產(chǎn)值和農(nóng)林牧漁輔助性活動占比較少。農(nóng)業(yè)產(chǎn)值占農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值的比例呈下降趨勢，由2010 年的52.48%減少至2019 年的45.82%，可能和農(nóng)作物總播種面積減少有關(guān)；林業(yè)產(chǎn)值、牧業(yè)產(chǎn)值、漁業(yè)產(chǎn)值和農(nóng)林牧漁輔助性活動農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值的比例呈上升趨勢，分別由2010 年的4.81%、29.48%、9.51%、3.72%上升至2019 年的6.81%、31.55%、10.10%、5.72%。雖然農(nóng)作物播種面積在減少，但是水稻、小麥和玉米這3種作物的播種面積都在增加，分別由2010 年的224.537、236.567、76.111 萬hm2上升至2019年的250.904、283.560、119.645 萬hm2，且這3種作物在生長發(fā)育期間都需要大量水分的支持，所以可能會導(dǎo)致農(nóng)業(yè)用水量的增加。

2.3.2 灌溉面積因素對農(nóng)業(yè)用水變化的影響

統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明，安徽省節(jié)水灌溉面積和有效灌溉面積在2010-2019 年呈上升趨勢。有效灌溉面積由2010 年的351.978萬hm2上升至2019 年的458.1 萬hm2，增長了30.15%。有效灌溉面積是指地塊較為平整，有一定水源、灌溉設(shè)施配套，在一般年景下當(dāng)年能進行正常灌溉的農(nóng)田面積，它是與農(nóng)業(yè)用水量直接相關(guān)的一個重要指標(biāo)。近年來，各級部門加大了對農(nóng)田水利建設(shè)的投入，將淠史杭、駟馬山、茨淮新河、花涼亭、女山湖、青弋江和新汴河等7個大型灌區(qū)和部分重點中型灌區(qū)相繼納入改造計劃，恢復(fù)和增加了部分有效灌溉面積，可能會導(dǎo)致農(nóng)業(yè)用水量有所增加。

節(jié)水灌溉面積由2010 年的81.58 萬hm2上升至2019 年的105.98 萬hm2，略有增長。安徽省節(jié)水技術(shù)主要以渠道防滲為主，還有少量的噴灌、微灌和低壓管灌，節(jié)水技術(shù)水平的提高和節(jié)水灌溉面積的增加意味著農(nóng)業(yè)用水量的減少，表明用水結(jié)構(gòu)趨向合理化方向發(fā)展。節(jié)水灌溉面積的增長主要與節(jié)水技術(shù)的發(fā)展相關(guān)，但節(jié)水技術(shù)的進步并不要求資源本身的改變，或者說并不直接體現(xiàn)在生產(chǎn)因素上，它提高了經(jīng)濟的效率，但并不改變參與經(jīng)濟循環(huán)的經(jīng)濟資源的數(shù)量和質(zhì)量［21］。從安徽省節(jié)水灌溉面積占有效灌溉面積的比例來看（表5），一直處于較低水平，在19.2%～24.6%之間浮動變化，根據(jù)前文分析結(jié)果，安徽省農(nóng)業(yè)用水量處于緩慢下降趨勢，這可能與節(jié)水技術(shù)的提高息息相關(guān)。

表5 2010-2019年安徽省節(jié)水灌溉面積和有效灌溉面積變化Tab.5 Change of water saving irrigation area and effective irrigation area in Anhui Province from 2010 to 2019

2.3.3 氣溫因素對農(nóng)業(yè)用水變化的影響

安徽省平均氣溫在2010-2019 年期間變化不大，總體呈上升趨勢，近幾年年平均氣溫趨于穩(wěn)定態(tài)勢達(dá)到16.6 ℃，為1961年有完整氣象記錄以來第三高。氣溫變化對農(nóng)作物有著顯著影響，高溫加快了土壤蒸發(fā)和植物蒸騰作用，且連續(xù)的高溫容易造成農(nóng)田干旱，因此導(dǎo)致農(nóng)業(yè)用水量有所增加。

2.3.4 降水因素對農(nóng)業(yè)用水變化的影響

安徽省降水量在2010-2019 年呈現(xiàn)上下波動的趨勢，近十年降水量最高值為2016 年的1 612.7 mm，較多年平均值多37.5%，屬豐水年份；最低值為2019 年的935.8 mm，較多年平均值減少20.2%，屬枯水年份?？傮w上看年降水量較為充沛，但區(qū)域內(nèi)地形地貌復(fù)雜，時間上分布不均勻，空間變化較大，從南到北（新安江流域、長江流域、淮河流域）降雨量依次減少，同時，區(qū)內(nèi)發(fā)生干旱、洪災(zāi)的頻率較高，10 年間農(nóng)業(yè)用水量并沒有隨降雨量產(chǎn)生較大波動變化。

綜上可知，上述因素對農(nóng)業(yè)用水都會產(chǎn)生影響，從而引起農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，但是農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)受到的任何一種因素的影響都不是唯一的，真正引起農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)變化的是不同驅(qū)動因子間相互聯(lián)系、彼此制衡、共同作用的合力。

3 結(jié)論

通過對安徽省2010-2019年水資源狀況及農(nóng)業(yè)用水進行主成分分析，得出下列結(jié)論：

（1）近10 年來安徽省水資源總量和人均水資源量波動較大，水資源總量最大值為2016 年的1 245.17 億m3，最小值為2019 年的539.87 億m3。用水總量呈上下波動態(tài)勢，自2016 年開始呈下降趨勢；農(nóng)業(yè)用水和工業(yè)用水隨時間呈緩慢下降的趨勢，生活用水和生態(tài)用水隨時間呈緩慢上升的趨勢。農(nóng)田灌溉占農(nóng)業(yè)用水的主體部分，在2010-2016 年呈上下波動的態(tài)勢，2016 年之后呈快速下降趨勢；林牧漁畜在2010-2016 年呈上下波動的態(tài)勢，2016年之后呈上升趨勢。

（2）選取了11 個影響安徽省農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)變化的驅(qū)動因子，采用主成分分析，篩選出2 個主成分，篩選出7 個重要驅(qū)動因子是農(nóng)村人均可支配收入、農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值、總?cè)丝跀?shù)、節(jié)水灌溉面積、有效灌溉面積、平均氣溫、降水量，可歸納為社會因素、面積因素、氣溫因素和降水因素四大類。其中社會因素、面積因素和氣溫因素對農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)的影響比降水因素對農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)的影響更為顯著。