基于全局主成分分析的羅平縣資源環境承載力動態評價

茶增芬，張 翊， 李銀富，李 佳， 王 振

(1.昆明市國土資源信息中心，云南昆明 650091；2.云南省環境科學研究院，云南昆明 650034；3.云南大學資源環境與地球科學學院，云南昆明 650091)

?

基于全局主成分分析的羅平縣資源環境承載力動態評價

茶增芬1，張 翊2， 李銀富3，李 佳3， 王 振3

(1.昆明市國土資源信息中心，云南昆明 650091；2.云南省環境科學研究院，云南昆明 650034；3.云南大學資源環境與地球科學學院，云南昆明 650091)

[目的]評價羅平縣資源環境承載力。[方法]基于羅平縣的實際情況，從資源條件、環境條件和社會經濟條件3個方面選取14項指標構建評價指標體系，利用全局主成分分析方法對2005—2014年羅平縣的資源環境承載力進行動態評價，并根據主成分分析結果確定影響其承載力的關鍵因素。[結果]對羅平縣資源環境承載力影響較大的是資源及環境因素；羅平縣10年來各鄉(鎮)資源環境承載力在時序上總體呈上升趨勢，各鄉(鎮)間的資源環境承載力空間差異較明顯，差異呈減小趨勢。[結論]采用的全局主成分分析法將時間序列加入到評價體系中，實現了資源環境承載力動態分析的統一性和整體性，并保證了系統分析的可比性。評價結果可為研究區資源環境合理開發利用提供理論依據。

全局主成分分析；資源環境承載力；動態評價；羅平縣

20世紀末以來，在生產力和科學技術巨大提升的同時，人類社會物質財富也獲得了極大的豐富，改造和利用自然的能力也提高到空前的程度[1]，但隨之出現了自然資源逐漸枯竭、自然環境被嚴重破壞、土地沙漠化、水體污染、諸多物種瀕臨滅絕等問題。目前，各國經濟快速發展的同時，對資源和環境條件的需求也不斷增加，資源短缺和環境污染嚴重的問題也越來越突出[2]。近年來，為了解決社會經濟發展與資源環境之間的矛盾，人們不斷嘗試用各種方法來描述資源消耗、環境需求及經濟發展的供需關系[3]。經過不斷研究，資源環境承載力逐步應用于描述區域發展的限制程度。評價一個地區或區域的資源環境承載力對該地區或區域的發展起到了重要作用[4]。另外，主體功能區規劃、區域發展規劃及土地利用總體規劃調整完善等工作要求在資源環境承載力評價的基礎上進行，表明資源環境承載力評價對主體功能區劃、區域發展規劃及土地利用規劃等方面具有重要意義[5]。羅平縣地形條件復雜，地理位置獨特優越，但資源環境的利用與保護也存在不合理之處。筆者通過資源環境承載力研究得到羅平縣10年來的承載力狀況及變化情況，為羅平縣的資源環境合理利用保護及社會經濟協調發展等提供參考。

1 研究區概況

羅平縣坐落于云南省東部，隸屬曲靖市，位于103°57′～104°43′ E，24°31′～25°25′ N，連接昆明市、貴州省、廣西壯族自治區，地理位置優越，區位優勢明顯[6]。羅平縣東與貴州接壤；東南部與廣西壯族自治區隔水相望。縣域占地3 015.08 km2，壩區和山區占土地總面積的比例分別為22%和78%，東西、南北方向的最大跨度分別為75、99 km。總體而言，研究區地理位置優越，區位優勢明顯，具有地形條件復雜、巖溶地貌發育較成熟且陡坡較多、縣內地表水系較發育、地質條件較復雜、社會經濟快速發展的特征。

2 研究方法

2.1 評價單元的確定 劃分評價單元的方法主要有網格法、多邊形法、地塊法和疊置法等[7]。評價單元的確定會影響在評價中的應用價值和評價結果的精度[8]。結合研究區的實際情況，同時為了滿足縣域內政策實施及鄉鎮管理的要求，該研究采用行政區為評價單元，研究區域內共12個評價單元。

2.2 評價指標體系的構建 考慮羅平縣的實際情況和全面反映自然資源、環境和社會經濟3個方面的特征，選取14項評價指標，具體指標設計和計算方法、指標屬性見表1。

2.3 全局主成分分析方法[9-10]

2.3.1 構造全局數據表。若統計n個樣本，每個樣本有相同的m個指標變量，用X1，X2，…，Xm來描述，可以得到一個平面數據表：Xt=(Xij)n×m，n代表樣本的個數，m代表變量的個數。將T年的每個數據表展開并排在一起構成一個Tn×m的全局數據表，記為：

將各年的數據表按時間縱向展開得到的立體數據表即為全局數據表。

根據以上所構建的指標體系及指標處理方法，分別得到2005—2014年的平面數據表，并將10年的平面數據表按年份縱向展開，即得到羅平縣資源環境承載力評價全局數據表。

表1 羅平縣資源環境承載力評價指標體系

2.3.2 數據標準化。在評價過程中，所構建的指標體系中每個指標數值的單位存在一定差異，使得指標數值間不能進行比較和分析，為了使評價結果具有準確性，需要對所取指標值進行無量綱化處理，即標準化處理。為了消除量綱對原始數據的影響，采用極差標準化法[11]。

對于正趨向指標計算公式：

(1)

對于負趨向指標計算公式：

(2)

式中,Nij代表標準化后的值；Mij代表指標原始值；max(Mi)代表指標的最大值；min(Mi)代表指標的最小值。

根據公式(1)和(2)對羅平縣資源環境承載力評價全局數據表中的數據進行標準化，以消除量綱的影響。

2.3.3 有效性檢驗。有效性檢驗是對所選取的變量是否適用于該方法進行檢驗，檢驗過程需要借助SPSS分析軟件。若變量的KMO>0.5，說明適宜做因子分析；若Bartlett’s球形檢驗結論拒絕假設，表明所選取的變量間存在一定的相關性，適宜對數據進行因子分析[12]。

檢驗結果表明，KMO統計量的取值大于0.5。Bartlett球形檢驗的卡方值為2 369.984，顯著性值小于0.05，因此，所選取的變量適宜做因子分析。

主成分選取的主要依據：特征值大于1，累計方差貢獻率超過80%。

2.3.5 求初始因子載荷矩陣。先求出原始變量與對應主成分的相關系數，即可得到因子載荷矩陣A=(rij)。

2.3.6 求基礎指標的主成分系數。指標的主成分系數βi由主成分分析結果的因子載荷矩陣中第i列數值除以對應第i個特征根的開方求得。

2.3.7 求綜合評價函數。構造綜合評價函數：

(3)

式中，λi是第i個主成分的特征根，Fi是經標準化后的第i個主成分得分，q是各主成分的特征根之和。

Fi=β1χ1+β2χ2+β3χ3+……+βmχm

(4)

式中，βm由成分矩陣中第i列數據除以第i個主成分所對應的特征值的開平方根后得到，xm為標準化后的原始變量。

3 結果與分析

3.1 關鍵影響因素分析 借助SPSS軟件，對標準化后的變量進行全局主成分分析，求得全局特征值、各個主成分的方差貢獻率及累計方差貢獻率，結果見表2。由表2可知，前4個全局主成分的特征值均大于1，且累計貢獻率超過80%，表明這4個主成分基本能夠代表原始指標對羅平縣資源環境承載力進行評價。

將選取的前4個主成分代表原始的14個指標，各因子載荷見表3。

表2 全局特征值及各個主成分方差貢獻率

表3 各因子載荷

由表3可知，第1主成分F1主要反映了坡度(≥25°)指數、坡度(≤8°)指數、人均耕地、人均林地、飲用水水質達標率、人口密度、公路通車里程指數這7個指標的信息；地質災害高易發區指數、地質災害中易發區指數、石漠化指數在第2主成分F2上有較大載荷；污水處理率、生物多樣性保護重要性指數、農民人均純收入在第3主成分F3上有較大載荷；人均水資源可利用量在第4主成分F4上有較大載荷。

根據公式(4)得到前4個主成分的表達式：

F1=0.401X1+0.316X2+0.107X3+0.295X4-0.339X5-0.039X6+0.145X7+0.334X8+0.168X9+0.155X10+0.098X11+0.402X12+0.201X13+0.358X14

(5)

F2=-0.128X1+0.061X2-0.078X3-0.240X4+0.226X5+0.373X6-0.376X7+0.307X8+0.316X9+0.228X10-0.459X11-0.026X12+0.320X13+0.159X14

(6)

F3=0.157X1+0.177X2+0.280X3+0.100X4+0.098X5+0.187X6-0.306X7-0.243X8- 0.451 X9+0.469 X10-0.156 X11+0.088 X12-0.423 X13+0.156 X14

(7)

F4=-0.006X1-0.213X2+0.647X3-0.142X4+0.237X5-0.488X6+0.072X7+0.042 X8+0.193X9+0.349X10+0.017X11+0.008X12+0.191X13-0.141X14

(8)

根據公式(3)計算綜合得分：

F=(0.340 05F1+0.229 01F2+0.149 41F3+0.103 44F4)/0.821 91 =0.158X1+0.153X2+0.155X3+0.056X4-0.030X5+0.060X6-0.091X7+0.185X8+ 0.100X9+0.257X10-0.114X11+0.176X12+0.119X13+0.203X14

(9)

根據上述表達式計算得到羅平縣12個鄉鎮歷年的資源環境承載力綜合得分(表4)。

從第1主成分對資源環境承載力的貢獻率看，第1主成分對資源環境承載力的影響較大。第1主成分反映了坡度(≥25°)指數、坡度(≤8°)指數、人均耕地、人均林地、飲用水水質達標率、人口密度、公路通車里程指數7個指標的信息。從主成分F1的函數關系式(5)可以看出，第1個主成分的線性組合中X1、X2、X8、X12、X14的系數較大，均大于0.3，表明這5個指標在第1主成分中所起的作用相當。而第5個變量(指標)的系數為負值，且其絕對值為0.339，也在第1主成分中起到相當的作用。因此,F1在綜合反映其他變量信息的基礎上，突出反映了自然資源承載力的大小。

第2主成分反映了地質災害高易發區指數、地質災害中易發區指數、石漠化指數3個指標的信息，即為環境條件主成分。從主成分F2的函數關系式(6)可以看出，第2個主成分的線性組合中X6、X8、X9、X13的系數較大，都大于0.3，主要反映了環境條件的指標信息。因此，F2突出反映了資源環境承載力環境承載力方面的大小。

表4 羅平縣各鄉(鎮)歷年資源環境承載力綜合得分及排名

第3主成分反映了污水處理率、生物多樣性保護重要性指數、農民人均純收入3個指標的信息。從主成分F3的函數關系式(7)可以看出，第3個主成分的線性組合中X10系數最大，為0.469，主要反映了環境條件的指標信息。因此，F3在綜合反映其他變量信息的基礎上，突出反映了資源環境承載力環境承載力方面的大小。

人均水資源可利用量在第4主成分F4上有較大載荷，且從主成分F4的函數關系式(8)可以看出，第4個主成分的線性組合中X3系數最大，為0.647，反映了人均水資源可利用量對資源環境承載力環境承載力限制性的高低。

根據全局主成分分析對羅平縣資源環境承載力的評價結果可以看出，資源條件、環境條件及社會經濟條件均對羅平縣的資源環境承載力有影響。其中，資源條件中的坡度因素、人均水資源可利用量、人均耕地，環境條件中的地質災害易發性及石漠化程度等因素對羅平縣資源環境承載力的影響最大。

3.2 資源環境承載力時空變化趨勢 從羅平縣各鄉鎮10年的資源環境承載力時序變化情況看，羅雄鎮的資源環境承載力在全縣中的優勢明顯，承載力得分10年來均最高且呈上升趨勢；板橋鎮承載力得分基本保持平緩上升趨勢；馬街鎮資源環境承載力得分增加較快，但在全縣中的優勢有所減弱；富樂鎮的資源承載力呈先上升后下降再上升的波動趨勢，在全縣中的優勢有所加強；九龍鎮10年來的資源環境承載力呈上升趨勢，在全縣中的優勢有所減弱；阿崗鎮的資源環境承載力也呈上升趨勢，呈先緩慢上升再快速上升繼而轉為平穩上升的趨勢，在全縣中優勢較明顯；大水井鄉10年來呈平穩上升趨勢，在全縣中的排名靠后；魯布革鄉10年來的資源環境承載力呈波動上升趨勢，在全縣中的排名有下降趨勢；舊屋基鄉自2005年逐年上升，但在全縣中的排名為最后，資源環境承載力不是很樂觀；鐘山鄉、長底鄉和老廠鄉10年的資源環境承載力均呈逐年上升趨勢，在全縣中的排名均較靠后，老廠鄉在全縣中的排名有上升趨勢。

羅平縣各鄉(鎮)資源環境承載力具有明顯的空間差異性，羅雄鎮資源環境承載力最高，舊屋基鄉資源環境承載力最低。羅雄鎮與舊屋基鄉之間的資源環境承載力差異最大，其主要原因是舊屋基鄉坡度(≥25°)面積比例較高，人均資源占有量少，自然資源條件不佳；加之舊屋基鄉生物多樣性保護面積比例也較高，因其面積不能被占用和利用，所能承載的人口少；舊屋基鄉離縣城(羅雄鎮)較遠，社會經濟發展較慢，科學技術水平低下也導致舊屋基鄉的資源未能合理開發利用。羅雄鎮資源環境承載力遠高于其他鄉(鎮)，羅雄鎮資源相對充裕，加之羅雄鎮是羅平縣的縣城所在地，其社會經濟發展水平也領先于其他鄉(鎮)，環境保護實施較好。社會經濟發展水平較高的鄉(鎮)資源環境承載力較大，表明地區社會經濟發展不平衡以及資源配給條件的差異顯著影響地區的資源環境承載力。

4 結論

(1)主成分分析結果表明,所選取的自然資源條件、環境條件、社會經濟條件為影響資源環境承載力的驅動因子，表明自然資源條件及環境條件對羅平縣的資源環境承載力影響最為關鍵。

(2)羅平縣區域內12個鄉鎮資源環境承載力時空差異顯著。時間上，隨著社會經濟的發展，羅平縣各鄉(鎮)資源環境承載力呈增強趨勢。2005—2014年，羅雄鎮、馬街鎮、阿崗鎮、大水井鄉、舊屋基鄉、鐘山鄉、長底鄉及老廠鄉的資源環境承載力得分呈平穩上升趨勢，板橋鎮、富樂鎮、九龍鎮及魯布革鄉的資源環境承載力得分呈波動上升趨勢。其中，魯布革鄉資源環境承載力得分波動較大。空間上，羅平縣歷年資源環境承載力空間差異較大，隨著社會經濟的發展、環境保護實施逐漸完善等，羅平縣資源環境承載力空間差距呈逐漸減小趨勢。10年來，舊屋基鄉和羅雄鎮之間的資源環境承載力差距最大。

(3)該研究采用的全局主成分分析法不僅能夠實現對原始數據降維，而且將時間序列加入到評價體系中，從而實現資源環境承載力的動態評價，保證了資源環境承載力動態分析的統一性和整體性，并保證了系統分析的可比性。

[1] 王麗.中國國土空間資源環境承載力評價[J].今日園土，2013(9)：39.

[2] 劉明，廖和平，李濤，等.基于模糊物元的重慶市資源環境承載力動態評價研究[J].中國農學通報，2015，31(20)：113-118.

[3] 鄧偉.山區資源環境承載力研究現狀與關鍵問題[J].地理研究，2010，29(6)：959-969.

[4] 黃濤.湖北省資源環境承載力評價分析[J].經營管理者，2015：187.

[5] 史同廣，王慧.區域開發規劃原理[M].濟南：山東省地圖出版社，1994.

[6] 鄧維強.基于DPSIR模型的羅平縣耕地資源安全評價研究[D].昆明：云南大學，2015.

[7] 洪惠坤，廖和平，魏朝富，等.基于改進 TOPSIS 方法的三峽庫區生態敏感區土地利用系統健康評價[J].生態學報，2015，35(24)：8016-8027.

[8] 徐蕾，張中旺.基于全局主成分分析的漢江生態經濟帶水資源承載力研究[J].湖北農業科學，2015，54(18)：4459-4463.

[9] 羅瑞雪，蔡雪雄.福建省城市化水平綜合評價動態研究：基于全局主成分分析[J].福建論壇(人文社會科學版)，2013(12)：135-139.

[10] CHENG C，TONG S Y.Population，relation between economic development leveland resource and environment carrying capacity of central area of yunnan province based on decoupling analysis[J].Agricultural science & technology，2015，12：2829-2832.

[11] 王維維，孟江濤，張毅.基于主成分分析的湖北省水資源承載力研究[J].湖北農業科學，2010，49(11)：2764-2767.

[12] 程鴻群，鄒敏，張洛熙，等.湖北省房地產投資環境的時序全局主成分分析[J].武漢理工大學學報(信息與管理工程版)，2015(4)：447-451.

Resources and Environment Carrying Capacity Dynamic Evaluation of Luoping County Based on Global Principle Component Analysis

CHA Zeng-fen1, ZHANG Yi2,LI Yin-fu3et al

(1.Kunming Municipal Land and Resources Information center,Kunming,Yunnan 650091;2.Yunnan Institute of Environment Science, Kunming, Yunnan 650034;3.School of Resource & Environment and Earth Science, Yunnan University, Kunming, Yunnan 650091)

[Objective] The aim was to evaluate dynamics of resources and environment carrying capacity in Luoping County. [Method] Based on the actual situation of Luoping County, selecting 14 indicators from resource conditions, environmental conditions and social economic conditions to built evaluation index system, using the method of global principal components analysis, the dynamic evaluation was conducted on resources and environment bearing capacity of ten years (2005-2014) in Luoping County, and according to the result of principal component analysis to determine the bearing capacity of the key factors. [Result] The resource conditions and environmental conditions had a greater influence on the resources and environment bearing capacity of Luoping County; resources and environmentbearing capacity in 10 years showed overall rising trend, resources and environment bearing capacity had obvious spatial differences among villages(towns), the gap was decreased. [Conclusion] This article uses the global principal component analysis (GPCA) to introduce time sequence into the evaluation system, realizes the unity and wholeness of dynamic analysis, and guarantees thecomparability of system analysis. The evaluation results can provide a certain theoretical basis for rational development, utilization and protection of resources and environment in the study area.

Global principal component analysis; Resources and environment carrying capacity; Dynamic evaluation; Luoping County

云南大學資源環境與地理科學學院學院制建設專項“云南邊疆少數民族地區山地城鎮建設土地開發利用模式研究”(2013CK003)。

茶增芬(1992- )，女，彝族，云南大理人，碩士研究生，研究方向：土地利用規劃、土地資源管理。

2016-09-14

S 181.3

A

0517-6611(2016)32-0043-04