水資源承載力評價關鍵因子與高效評價方法研究

摘要：適宜的評價指標和評價方法是確保水資源承載力評價科學、客觀的關鍵。為識別影響水資源承載力評價的關鍵因子，并探索高效的評價方法，以2020年中國各地區指標數據為基礎，結合水資源承載力的內涵，從經濟、人口、環境3個維度構建了包含20項指標的水資源承載力評價指標體系，采用障礙度模型從定性和定量兩方面篩選關鍵指標，對4種單一評價方法（熵權-TOPSIS、熵權-線性加權、模糊綜合評價和因子分析法）和3種組合評價方法（模糊Borda法、漂移度組合評價法、離差最大化組合評價法）開展比較研究，并基于研究結果對2004～2022年中國水資源承載力演變趨勢開展測度分析。結果表明：① 影響中國水資源承載力的關鍵因子是人均水資源占有量（障礙度指數高達0.556），其次是生態環境用水比例（障礙度指數0.181）和農村生活污水處理率（障礙度指數0.057）等指標。② 組合評價法在穩定性和趨勢性方面的表現優于單一評價法，但其計算過程較為復雜，組合評價法中，離差最大化組合評價法表現最優，平均誤差僅為1.56%；單一評價法中，熵權-線性加權法表現最優，平均誤差為4.30%。③ 2004～2022年中國水資源承載力指數從0.115增長至0.867，主要得益于政府在推動節約用水和生態環境改善方面發揮的關鍵作用。研究成果可為區域水資源管理提供科學依據。

關 鍵 詞：水資源承載力；評價指標；障礙度；單一評價法；組合評價法

中圖法分類號：TV213.4

文獻標志碼：ADOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2024.12.019

0 引 言

水資源承載力評價對于指導區域水資源管理和促進區域可持續發展具有重要意義。恰當的評價指標和評價方法是水資源承載力評估是否科學客觀的關鍵因素。這兩者的成效直接關系到評價結果的準確性和水資源管理策略的合理性與有效性。

水資源承載力指某一地區的水資源在某一具體歷史發展階段下，以可預見的技術、經濟和社會發展水平為依據，以可持續發展為原則，以維護生態環境良性循環發展為條件，經過合理優化配置，對該地區社會經濟發展的最大支撐能力^［1］。可見，水資源承載力是一個復雜的多層次系統，涉及水資源、社會、經濟和生態環境等多個子系統的相互耦合^［2］。在構建水資源承載力評價指標體系的過程中，重要的是選取能夠全面而準確地反映這一復雜系統特征的指標。此外，為了降低主觀判斷對評價結果的影響，并提高評價體系的可操作性，所選指標應盡可能精簡，同時保持其對水資源承載力關鍵維度的覆蓋。這樣的指標體系不僅能夠提供清晰的評價視角，還能夠確保評價結果的客觀性和易于理解。目前，業界普遍采用“目標-系統-指標”的框架來構建評價指標體系，系統層主要包括水資源、生態環境、社會和經濟等方面^［3-4］。例如，于釙等^［5］通過耦合水足跡理論與主成分分析方法，構建了一個包含12個指標的指標體系，對新疆2010～2015年間的水資源承載力變化進行了評估。顧文權等^［6］利用主成分分析方法，識別了影響南方小流域水資源承載力的關鍵因素，包括人均水資源量、人口密度、人均供水量和農業灌溉平均用水量。許朗等^［7］的研究則指出，經濟發展、人口因素和水資源狀況是影響江蘇省水資源承載力的主要因子。此外，Lu等^［8］強調了水資源承載力與社會經濟發展、水資源量以及農業和工業用水之間的密切聯系。Zhang等^［9］的研究則指出，城鎮污水處理率、萬元GDP用水量和人均水資源量是影響月塘區水資源水環境承載力的主要因素。這些研究不僅豐富了水資源承載力評價的理論框架和方法論，而且為實際的水資源管理實踐提供了寶貴的科學依據。但在指標篩選方面，大部分文獻基本上均采用定性方法確定指標，因受人為主觀影響，致使評價結果缺乏客觀性。

在評價方法的選取上，主成分分析法、模糊綜合評價法、TOPSIS模型、灰色關聯度模型等被廣泛應用于水資源承載力的量化評估^［10］。這些方法各具特色，能夠從多維度對水資源承載力進行深入分析。例如，劉玒玒^［11］基于熵權 TOPSIS-耦合協調度-灰色關聯度方法對長江經濟帶水資源承載力開展了綜合評價；程芳芳^［12］、許淑娜^［13］等均基于主成分分析方法開展了水資源承載力評價研究；方國華^［14］、張曉鵬^［15］、段新光^［16］等均基于模糊綜合評價法開展了水資源承載力評價；崔麗影^［17］、后含玉^［18］等均基于TOPSIS模型開展了水資源承載力評價。這些研究揭示了以上評價方法在水資源承載力評價中的適用性。然而，大部分研究均著眼于單一評價方法，對這些評價方法系統性的比較研究尚不充分。

本次研究主要從定性到定量兩方面確定評價指標，首先通過查閱文獻梳理現有學者在水資源承載力評價中所使用的各類指標構建指標全集，通過障礙度分析，篩選影響水資源承載力的關鍵因子；然后對4種單一評價方法（熵權-TOPSIS、熵權-線性加權、模糊綜合評價和因子分析法）和3種組合評價方法（模糊Borda法、漂移度組合評價法、離差最大化組合評價法）進行比較研究，從而識別出最適合評價水資源承載力的方法；最后根據篩選到的指標及最優評價方法探討中國水資源承載力的演變過程。

1 材料與方法

1.1 構建指標集

全面梳理現有學者在水資源承載力評價中所使用的各類指標，根據指標科學性、可行性、客觀性、定量性等要求，構建包含經濟、人口和環境3個維度的20個指標作為水資源承載力評價的指標全集。鑒于本次研究的范圍覆蓋中國31個省市區，為減少地區間差異對評價結果的潛在影響，有意避免使用如總人口、GDP、總用水量^［2］和水資源總量等可能引起偏差的總量指標。需要說明的是，人均綜合用水量指標主要受用水量較大的農業、工業影響，因此將該指標歸入經濟承載能力中。具體指標及數據來源見表1（2020年）。

1.2 指標篩選

為確定影響中國水資源承載力系統的關鍵因子，引入障礙度模型。障礙度模型（barrier degree model）是一種用于分析和評估影響因素之間相互作用的模型，可以幫助識別和理解系統或問題中的關鍵障礙^［19］。障礙度模型有因子貢獻度（F）、指標偏離度（D）和障礙度（h，H）3個指標，其中F為各單項因素對水資源承載力系統的影響程度，即各單項指標對總目標的權重；D表示各單項指標與水資源承載力目標之間的差距，即各單項指標的標準化值與100%之差；h和H分別表示各單項指標和各子系統對水資源承載力系統影響程度的大小，它是水資源承載力系統障礙因素診斷的目標和結果。計算公式如下：

（1）根據指標屬性，對數據進行標準化處理。

正指標：

X′_ij=（X_ij-minX_j）/（maxX_j-minX_j）（1）

逆指標：

X′_ij=（maxX_j-X_ij）/（maxX_j-minX_j）（2）

（2）計算i地區第j指標的比重Y_ij。

Y_ij=X′_ij/∑m/i=1X′_ij（3）

（3）計算指標信息熵e_j。

e_j=-k∑m/i=1（Y_ij×lnY_ij）（4）

令k=1/lnm，則有0≤e_j≤1，且當Y_ij=0時，令Y_ij×lny_ij=0。

（4）計算信息熵冗余度d_j。

d_j=1-e_j（5）

（5）計算指標權重F_j。

F_j=d_j/∑n/j=1d_j（6）

（6）計算障礙度。

D_j=1-X′_ij（7）

h_j=D_j×F_j/∑m/j=1（F_j×D_j）×100%（8）

H_j=∑h_ij（9）

式中：X′_ij為標準化處理之后的指標數據，取值范圍為 0～1；X_ij為原始指標數據；minX_j和maxX_j分別為各地區第j項指標的最小值與最大值；m為評價地區數量，n為指標數。

1.3 評價方法

分別采用熵權-TOPSIS、熵權-線性加權、模糊綜合評價和因子分析法等4種單一評價法以及模糊Borda法、漂移度組合評價法、離差最大化組合評價法等3種組合評價法開展評價分析。將4種單一評價法的排序結果作為組合評價的初始數據。其中，4種單一評價采用SPSSAU軟件計算，3種組合評價方法的計算過程詳見文獻［20］。

1.4 評價標準

因幾種單一評價方法的評價結果整體具有一致性，但又不完全一致，而目前也沒有理論上的最優評價結果。因此，本次引入數學期望的概念，認為4種單一評價方法的平均結果為最優評價結果。具體方法如下：

（1）對每種評價方法的綜合評價值進行標準化處理。

v_ij=x_ij/max（x_j）（10）

（2）計算i地區的最優評價值。

V_opt，i=?（v_i1+v_i2+v_i3+v_i4）（11）

（3）計算i地區每種評價方法排序（s_ij）與最優值排序（S_opt，i）相對誤差。

δ_ij=S_ij-S_opt，i/m×100% （12）

（4）計算每種評價方法相對誤差絕對值的平均值。

δ_j=1/m∑m/i=1|δ_ij|（13）

式中：x_ij為第j種單一評價方法下某一評價對象i的評價值，m為樣本數，V_opt，i為i地區的最優評價值，δ_j為每種評價方法評價值與最優評價值的相對誤差絕對值的平均值。認為δ最小的評價方法為最優評價方法。

2 結果分析

2.1 水資源承載力評價關鍵因子

根據障礙度模型，以2020年中國各省區（含中國平均）的數據為樣本，計算各指標障礙度。根據障礙度分析結果，同時考慮指標結構的優化，每個系統層均選取3個障礙度最高的指標作為篩選后最終評價指標，見表2。由表2可知，影響水資源承載力的關鍵指標包括人均水資源占有量、生態環境用水比例、農村生活污水處理率等。在評估水資源承載力時，人均水資源占有量直接反映了一個地區水資源的豐富程度。本次研究中，該指標所展現的障礙度高達0.556，符合客觀實際。此外，值得注意的是，經濟承載能力受制的關鍵因素全部聚焦于農業領域，這一發現與農業用水在中國總用水量中占據主導地位（約62%）的實際情況高度吻合，進一步印證了農業活動對水資源構成的重大壓力。

各子系統中影響水資源承載力最大的是人口系統（障礙度指數0.594），凸顯了人口增長對水資源可持續利用帶來的嚴峻考驗。其次是環境系統（障礙度指數0.255），最后是經濟系統（障礙度指數0.078）。環境系統的影響更多體現在水質污染、生態退化等方面，而經濟系統則反映了產業結構、水資源利用效率等因素對水資源承載力的綜合作用。

2.2 評價方法比較分析

采用4種單一評價方法（熵權-TOPSIS、熵權-線性加權、模糊綜合評價、因子分析）和3種組合評價方法（模糊Borda法、漂移度組合評價法、離差最大化組合評價法）對2020年中國各地區水資源承載力進行評價。因本次篩選到的指標KMO值僅為0.332，小于0.6，Bartlett球形度檢驗近似卡方值為110.422，df值為36，p值為0，說明本次篩選到的指標系列并不適合采用因子分析方法。

因此，采用3種單一評價方法和3種組合評價方法開展評價，評估結果詳見表3。從表3可以看出，各種評價方法在整體上呈現出較為一致的排名趨勢，顯示出各評價方法在水資源承載力評價中的有效性和一致性。從評價值的角度分析，模糊Borda法的評價值與其他方法存在顯著的差異。這種差異主要源于模糊Borda法將被評價對象的名次轉換為得分，從而在一定程度上放大了評價樣本之間的差異性。這一特性使得模糊Borda法在某些情況下能夠提供更為細致和差異化的評價結果。

圖1（a）展示了3種單一評價方法排序與最優排序的相對誤差，圖1（b）則展示了3種組合評價方法排序與最優排序的相對誤差。從圖1中可以看出，組合評價法在穩定性和趨勢性方面明顯優于單一評價法。這主要得益于組合評價法集成了多個單一評價方法的結果，從而更全面、多角度地反映評價對象的實際情況，減少了單一評價方法可能帶來的偏見或片面性。

在3種單一評價方法中，熵權-線性加權法的排序與最優排序最為接近，各地區排序誤差均控制在±20%以內，平均誤差為4.30%（見表4）。而在組合評價法中，離差最大化組合評價法表現最優，其評價結果平均誤差僅為1.56%；其次是漂移度組合評價法和模糊Borda法，其評價結果平均誤差為3.71%和4.49%。

3種組合評價方法的結果差異主要體現在其計算方法上。模糊Borda法在賦權時可能因歸一化導致結果失真，且其得分轉換函數采用非線性形式，可能引發評價偏差。漂移度組合評價法雖考慮了評價值序列與參照序列的相關性，但相關系數在反映差異性時存在局限性，特別是存在倍數關系時。相對而言，離差最大化組合評價法更為合理，它通過構建最大化總離差的目標規劃模型，并利用拉格朗日法求解，使得計算過程與評價目標保持一致，且結果便于排序。

2.3 各地區水資源承載力評價

根據理論最優評價結果分析中國2020年各地區水資源承載力，按照評價值排序將各地區水資源承載力分為“強”“較強”“較弱”和“弱”4個等級，2020年各地區水資源承載力評價值及等級劃分見圖2。由圖2可見，水資源承載力“強”的省份包括西藏、北京、天津、山東、河北、河南、江蘇和上海。其中，西藏憑借其得天獨厚的自然條件，即豐富的水資源與較低的人口密度，使得其人均水資源占有量高居全國榜首（約為全國平均的56倍），加之人均水資源占有量指標的高權重（熵值法權重為0.498），使其即便在灌溉用水效率及污水處理等方面表現稍遜，但其綜合水資源承載力仍穩居首位。北京、天津、山東、河北、河南等省市雖本地水資源匱乏，但通過優化產業結構、提高用水效率等工作也呈現出較高的水資源承載力。不考慮人均水資源占有量指標的話，以上5個地區其他指標合計得分均領先于其他地區，使以上地區最終得到“強”的評級。這種即使在水資源有限的情況下，也可以通過提高水資源利用效率等措施來支持經濟持續增長的現象稱為“脫鉤力”。這與當前高質量發展的理念高度契合，即通過經濟結構優化、創新變革驅動、資源高效利用、跨區域水資源調度等，可以提升水資源承載能力^［21］。江蘇省、上海市兩地降水量豐富，水資源管理基礎較好，即便面臨較高的人口密度挑戰，依然展現出強勁的水資源承載力。

水資源承載力“弱”的省份則包括廣西、海南、江西、四川、湖南、廣東、青海、黑龍江。廣西、海南兩省份人均水資源占有量均略高于全國平均水平（分別為全國平均的1.9倍和1.1倍），但除城鎮污水處理率外，其他指標均低于全國平均水平，其中農田畝均灌溉用水量為全國平均水平的2倍左右，生態用水比例僅為全國平均水平的1/3，而農村生活污水處理率分別只有全國平均的1/2和1/10，由此導致其綜合承載能力最弱。江西、四川、湖南三省雖人均水資源占有量略高于全國平均，但因生態環境用水比例嚴重不足（僅為全國平均的1/3左右），且其他指標相對落后，也被劃入“弱”評級。青海省雖然水資源總量豐富，但在農業灌溉效率、污水處理及生態用水等多個關鍵領域均存在明顯短板，導致整體水資源承載力評估結果偏低。黑龍江省盡管人均水資源占有量高于全國平均，但受水稻種植高耗水特性及低效用水、低污水處理率和生態用水比例不足等因素影響，其綜合水資源承載力也被劃入“弱”類別。

綜合以上分析，在探討中國各地區水資源承載力的差異性時，必須認識到其復雜性。水資源承載力的區域差異不僅取決于水資源稟賦，而且與當地的經濟產業結構、水資源利用效率以及生態環境保護措施等因素緊密相關。這些因素共同作用，形成了水資源承載力的地域性特征，這與高質量發展的內涵不謀而合。在高質量發展框架下，提升水資源承載力的關鍵在于：通過產業結構的優化調整減少對水資源的過度依賴；通過水資源的高效利用，減少水資源浪費；通過跨區域水資源調配和市場機制，實現水資源的優化配置；通過保護和改善生態環境，維持水資源的質量和數量。

2.4 中國水資源承載力演變分析

因組合評價法以3種單一評價法的評價值為基準開展評價，不利于對評價過程的分析。本次以單一評價法中表現較優的熵權-線性加權法分析2004～2022年中國水資源承載力的演變。

2.4.1 中國水資源承載力綜合演變分析

中國水資源承載力系統評價指標體系及權重見表5。由表5可以看出，就水資源承載力的3個子系統而言，環境承載能力子系統具有最大的權重（0.469），其次為經濟承載能力子系統（0.300）和人口承載能力子系統（0.233）。這一結果反映出生態環境系統對于維護水資源承載力尤為重要，說明從系統角度研究水資源承載力時，生態環境問題必須予以重點考慮，該結論與其他研究具有較高的一致性^［22-24］。

從水資源承載力的單項指標來看，生態環境用水比例（0.234）、農村生活污水處理率（0.178）和農田畝均灌溉用水量（0.116）這3個指標對水資源承載力系統影響最為顯著，其權重總和高達0.528。這一數據表明，在2004～2022 年間，政府對提升農村污水集中收集處理、生態環境用水比例和農業用水效率等方面的工作對中國水資源承載力的提升起著重要的作用。

圖3顯示了研究期間中國水資源承載力系統的整體變化情況。從變化過程上看，可以將中國水資源承載力變化分為3個階段：波動增長期（2004～2011年）、快速增長期（2012～2020年）和相對穩定期（2021～2022年）。第1階段水資源承載力水平呈波動式緩慢增長，水資源承載力指數值從2004年的0.115增加到2011年的0.267，年均增長速度為12.7%，波動的原因主要受降水影響；第2階段水資源承載力水平呈現出快速上升趨勢，其指數值由0.267上升到0.867，年均增長速度為14.0%，這一階段雖受降水影響，但已經看不出明顯的波動特征，說明其他指標的影響成為更關鍵因素；第3階段水資源承載力水平呈現出穩定發展趨勢，主要因為2020～2022年各項指標變化均較小（各項指標年均變化率均不超過0.2%）。

2.4.2 水資源承載力各子系統演變分析

圖4顯示了研究期間中國水資源承載力各子系統的變化情況。從圖4可以看出，經濟承載能力子系統的變化整體呈緩慢增長態勢，其承載力指數從2004年的0.000 03提升至2022年的0.286。主要因為從2004年以來，中國單位面積糧食產量、農田畝均灌溉用水量、灌溉水有效利用系數均呈現逐年緩慢增長趨勢。2022年略有下降的原因是受干旱影響，畝均灌溉用水量較前幾年略有增長。

人口承載能力子系統的變化整體處于穩定波動狀態。其承載力指數在0.06～0.16之間波動。深入分析人口承載能力子系統的各項指標，可以發現人口承載能力指數波動的主要原因在于降水量的年際波動，這直接導致了人均水資源占有量的變化。同時，社會經濟水平的穩步提升促使人均日生活用水量不斷增加，農村供水普及率也逐年攀升，這些正、負面因素共同作用使水資源對人口的承載能力在動態中保持總體穩定。

環境承載能力子系統的變化過程可分為3個階段：快速增長期（2004～2010年）、平穩發展期（2011～2014）、快速增長期（2015～2022年）。第1階段環境承載力水平呈現出快速增長態勢，其指數值從0.000 05增長到0.091；第2階段環境承載能力水平呈現出平穩增長態勢，其指數值由0.086增長到0.099，年均增長速度為4.5%；第3階段環境承載力水平又開始快速上升，其指數值由0.124上升到0.469，年均增長速度為20.9%。由圖3和圖4可以看出，環境承載力子系統發展指數的變化趨勢與水資源承載力系統的變化趨勢具有相似性。根據Pearson相關分析可知，兩者的相關系數達0.982，可見環境承載力子系統對水資源承載力系統的影響最大（其他2個子系統發展指數與水資源承載力系統發展指數的相關系數分別為0.967和0.506）。這也說明，在水資源承載力研究中，生態指標的重要性不容忽視。

從發展的軌跡來看，中國水資源承載力展現出逐年增強的趨勢。特別是2012年國務院頒布《關于實行最嚴格水資源管理制度的意見》（國發〔2012〕3號），實施水資源開發利用控制、用水效率控制和水功能區限制納污“三條紅線”控制以來，隨著節水措施的深入實施和環境保護力度的不斷加大，用水效率顯著提升，環境保護指標亦取得顯著進步。農田灌溉水有效利用系數從0.516提升至0.572，農村供水普及率從65.7%穩步提升至84.7%，農村生活污水處理率也從6.7%大幅躍升至45.7%。這一系列成就不僅彰顯了政府在推動節水與生態環境改善中的核心引領作用，更深刻反映了中國社會對于生態文明建設重要性的深刻理解與積極踐行。

3 結 論

水資源承載力評價是實現水資源可持續發展的關鍵。本研究采用定性與定量相結合的方法，利用障礙度模型確定關鍵影響因子，對多種評價方法開展比較評價，并系統地揭示了中國各地區的水資源承載力狀況及中國2004～2022年水資源承載力的變化趨勢。主要研究結論如下：

（1）在水資源承載力評價中，人均水資源占有量、生態環境用水比例、農村生活污水處理率、灌溉水有效利用系數、人均日生活用水量、單位面積糧食產量、農田畝均灌溉用水量、城鎮污水處理率、農村供水普及率、管網漏失率等指標對水資源承載力評價具有更高的敏感性，其中，人均水資源占有量指標最為關鍵。

（2）不同的評價方法在評價效果上存在差異，組合評價方法可以提高評價的穩定性和可靠性，但評價過程較為復雜。在本次研究中，單一評價方法以熵權-線性加權法分析結果表現最佳，組合評價方法以離差最大化組合評價法表現最佳。

（3）中國各地區水資源承載力的差異不僅取決于水資源稟賦，而且與當地的經濟產業結構、水資源利用效率以及生態環境保護措施等因素緊密相關。在高質量發展框架下，提升水資源承載力的關鍵在于優化產業結構、提高利用效率、實施水資源的跨區域調度和配置、保護和改善生態環境。

（4）從中國水資源承載力系統評價指標權重來看，生態環境子系統對于維護水資源承載力尤為重要，從系統角度研究水資源承載力時，生態環境問題應予以重點考慮。從水資源承載力的單項指標來看，生態環境用水比例、農村生活污水處理率和農田畝均灌溉用水量這 3 個指標對水資源承載力系統影響最為顯著，表明政府對提升農村污水集中收集處理、生態環境用水比例和農業用水效率等方面的工作對中國水資源承載力的提升起著重要的作用。

（5）2004～2022 年中國水資源承載力綜合測度的定量分析表明，經濟承載能力子系統和環境承載能力子系統均呈現快速提升。主要原因是用水效率和環境保護指標的快速提升，體現了政府在推動節水與生態環境改善中的核心引領作用。

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（編輯：謝玲嫻）

Research on evaluation key factors and efficient evaluation methods

for water resource carrying capacity

XIN Penglei，SHAN Tingting

（Nantong Branch，Jiangsu Hydrology and Water Resources Survey Bureau，Nantong 226006，China）

Abstract： Appropriate evaluation indicators and methods are crucial for ensuring the scientific and objective assessment of water resource carrying capacity.This study aims to identify key factors affecting the evaluation of water resource carrying capacity and to explore efficient evaluation methods.Based on indicator data from various regions in China in 2020，an evaluation index system for water resource carrying capacity was constructed from three dimensions：economy，population，and environment.An obstacle degree model was employed to qualitatively and quantitatively screen key indicators.Comparative studies were conducted on four single evaluation methods （Entropy weighting-TOPSIS，entropy weighting-linear weighting，fuzzy comprehensive evaluation，and factor analysis method） and three combined evaluation methods （fuzzy Borda method，drift degree combined evaluation method，and variance maximization combined evaluation method）.Based on the research results，a measurement analysis of the evolution trend of China′s water resource carrying capacity from 2004 to 2022 was conducted.The results indicate：① The key factor affecting China′s water resource carrying capacity is the per capita water resource possession （obstacle degree index up to 0.556），followed by the proportion of ecological environment water use （obstacle degree index 0.181） and the rural domestic sewage treatment rate （obstacle degree index 0.057） among other indicators.② Combined evaluation methods outperform single evaluation methods in terms of stability and trend，but their calculation process is more complex.Among the combined evaluation methods，the variance maximization combined evaluation method performs the best，with an average error of only 1.56%；among the single evaluation methods，the entropy weighting-linear weighting method performs the best，with an average error of 4.30%.③ From 2004 to 2022，China′s water resource carrying capacity index increased from 0.115 to 0.867，mainly due to the key role of the government in promoting water conservation and ecological environment improvement.The research outcomes can provide a scientific basis for regional water resource management.

Key words： water resource carrying capacity；evaluation indicators；obstacle degree；single evaluation method；combined evaluation method