基于主成分分析的安徽省農業用水特征研究

陳 冬，姚 彬，沈瑩瑩，馮紹元

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

0 引言

農業是國民經濟的基礎，也是我國第一用水大戶，農業用水量超過全國用水量的60%以上，且農業水資源利用效率始終處于較低水準，水資源浪費現象較為嚴重［1-3］。自我國開展大型灌區續建配套與節水改造實施工作以來，取得了明顯的成效，使農業用水量基本處于相對穩定狀態，有效緩解了部分地區存在的農業水資源緊張的問題，提高了農業用水效率［4-6］。

近年來，有關影響農業用水結構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業用水結構的變化特征。王玉寶等［11］通過整理1949-2006 年農業資料將我國農業用水水平分成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業用水結構變化的驅動因子。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農業用水結構變化的主導因素。邵薇薇等［14］研究了南方地區城鎮化、工業化進程中對農業用水演變的影響。

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，有關安徽省農業用水結構變化及其影響因素的研究較少［16］，為深入研究安徽省農業用水變化及農業用水結構，確定影響農業用水結構變化的主要驅動因子，分析不同驅動因子對用水結構的貢獻，本研究在前人的基礎上，采用主成分分析方法分析安徽省2010-2019年農業用水結構變化及其影響因素，旨在為安徽省水資源合理利用與科學分配及農業可持續發展提供依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

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，是一個近海的內陸省份，地理位置大致位于東經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、皖中皖東以丘陵為主，長江以南以山丘區為主，沿江是圩區。安徽省地處暖溫帶與亞熱帶的過渡地區，受季風氣候影響，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，決定了安徽省易發生水旱災害，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。省內共有河流2 000 多條，湖泊580多個，境內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產品生產基地，境內有我國第二大灌區淠史杭灌區，全省耕地面積8 828.9 萬畝，土地肥沃，適宜各種農作物生長，糧食產量位居全國前列。2020年全省生產總值（GDP）38 680.6 億元，連續保持增長態勢，其中第一產業增加值3 184.7 億元，第二產業增加值15 671.7 億元，第三產業增加值19 824.2 億元，三大產業比例為8∶41∶51。

1.2 分析方法

根據安徽省水資源數據資料進行各類用水量趨勢分析，對農業用水量進行具體分析。在此基礎上進行影響農業用水結構變化的影響因素分析，應用主成分分析法［17，18］將選取的指標進行分析。采用降維的方法把相互關聯的多個指標轉換成少數幾個不相關綜合獨立指標，減少變量之間的相互干擾，確定影響農業用水結構變化的主要因素［19］。

1.3 指標選取

農業用水結構涉及的指標因素錯綜復雜，與人口、經濟、社會和技術等均存在一定的聯系，還與工業用水、生活用水、生態用水之間有競爭關系。分析農業用水結構驅動力時，選擇的指標應該全面，但是指標過多會加大分析的難度，且指標間具有相關性［9］。將多位學者［12，13，19，20］選取的影響農業用水變化的因子進行整理，發現部分因子在影響農業用水結構中重復率較高，表明這些因子與農業用水結構的關聯性強、影響大，所以在借鑒前人研究成果的同時，結合安徽省的實際狀況，初步選取農作物總播種面積、有效灌溉面積、節水灌溉面積、農村人均純收入、大牧畜年末頭數、第一產業比重、農林牧漁總產值、降水量、平均氣溫、總人口數、人均用水量共11個因子作為安徽省農業用水的主要影響因素。

1.4 數據來源

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

2 結果與分析

2.1 農業用水結構分析

2.1.1 安徽省水資源概況

通過統計安徽省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勢，自2016 年開始呈緩慢下降趨勢，其中農業用水占主體部分，占比高達52.49%～58.01%；工業用水約占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；生態用水只占據極小的一部分，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，農業用水和工業用水隨時間呈緩慢下降的趨勢，生活用水和生態用水隨時間呈緩慢上升的趨勢，說明人們更加重視生態環境的保護和生活質量的提升，表明各部門各行業間用水更加合理，用水結構更加完善。

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 農業用水結構及其變化

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

圖2 2010-2019年安徽省農業各行業用水量變化Fig.2 Water consumption change of agricultural industries in Anhui Province from 2010 to 2019

2.2 農業用水結構驅動力定量分析

2.2.1 特征值及主成分貢獻率

通過主成分分析，按照特征值大于1的納入標準，影響安徽省農業用水結構的各個因素可以歸為2 大類因子。第一、第二主成分貢獻率分別為71.107%和17.792%（表2），累積貢獻率達到88.899%，滿足了主成分累計方差貢獻率超過85%的標準，說明了用這2 個主成分能夠很好反映安徽省農業結構的影響因子。

表2 主成分特征值及貢獻率Tab.2 Principal component eigenvalue and contribution rate

2.2.2 驅動力因子解析

驅動力是一個專業術語，是一個動力學名詞，在不同的專業領域有不同的含義。農業用水結構驅動力是指為解決用水沖突，使農業用水結構向理想狀態發展，影響農業用水變化的自然和社會因素。驅動力因子影響農業用水量變化進而導致農業用水結構發生改變，通過主成分分析來確定影響農業用水結構變化的主要驅動力因子。

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）。農村人均可支配收入、農林牧漁總產值、總人口數、節水灌溉面積、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、氣溫因素對農業用水結構的影響。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業用水結構的影響。第一產業比重、農作物總播種面積、人均用水量與第一主成分呈負相關關系，大牧畜年末頭數與第二主成分呈負相關關系。因此，影響安徽省農業用水結構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，其中前三者對農業用水結構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矩陣（表4），第一主成分F1和第二主成分F2可用于表征區域內農業用水量特征，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為主成分的指標個數；xi為第i個主成分指標系數；Xi為第i個主成分指標的含量；Y為綜合得分；j為主成分個數；Fj為第j個主成分的得分；fj為第j個主成分的方差貢獻率在總累計方差貢獻率中的占比。各主成分條件下的得分與綜合得分表達式如下所示：

圖3 為安徽省2010-2019 年農業用水結構主成分及綜合得分趨勢，由圖可知，主成分得分有正有負，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，如果為負數，則表明在平均水平之下，綜合得分值（Y）越大表明農業用水結構越合理。在2010-2019年綜合得分值總體上呈快速上升趨勢，表明安徽省的農業用水結構逐漸向合理化方向發展，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業用水結構起到主要促進作用，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致的。

圖3 農業用水結構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 農業用水影響因素分析

2.3.1 社會因素對農業用水變化的影響

本文社會因素具體是指農村人口可支配收入、總人口數、農林牧漁總產值。根據以上計算結果表明，安徽省2010-2019年農村人口可支配收入呈不斷增加的趨勢，增幅高達56%，其變化主要是由經濟快速發展所導致的；總人口由2010 年的6 827 萬人上升至2019 年的7 119 萬人，增長了4.28%，人口對農業用水的影響是通過居民消費農產品來間接影響的，由于國民經濟的快速增長，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，加上人口總數也在增長所以導致農產品，尤其是畜產品消費量增長，更重要的是引發谷物飼料的生產量大幅上升，從而引起了農業用水量的增加。

農林牧漁總產值從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，而農林牧漁產值包括農業產值、林業產值、畜牧業產值、漁業產值和農林牧漁輔助性活動五個方面，主要以農業產值和畜牧業產值為主，林業產值、漁業產值和農林牧漁輔助性活動占比較少。農業產值占農林牧漁總產值的比例呈下降趨勢，由2010 年的52.48%減少至2019 年的45.82%，可能和農作物總播種面積減少有關；林業產值、牧業產值、漁業產值和農林牧漁輔助性活動農林牧漁總產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種作物在生長發育期間都需要大量水分的支持，所以可能會導致農業用水量的增加。

2.3.2 灌溉面積因素對農業用水變化的影響

統計數據表明，安徽省節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、灌溉設施配套，在一般年景下當年能進行正常灌溉的農田面積，它是與農業用水量直接相關的一個重要指標。近年來，各級部門加大了對農田水利建設的投入，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個大型灌區和部分重點中型灌區相繼納入改造計劃，恢復和增加了部分有效灌溉面積，可能會導致農業用水量有所增加。

節水灌溉面積由2010 年的81.58 萬hm2上升至2019 年的105.98 萬hm2，略有增長。安徽省節水技術主要以渠道防滲為主，還有少量的噴灌、微灌和低壓管灌，節水技術水平的提高和節水灌溉面積的增加意味著農業用水量的減少，表明用水結構趨向合理化方向發展。節水灌溉面積的增長主要與節水技術的發展相關，但節水技術的進步并不要求資源本身的改變，或者說并不直接體現在生產因素上，它提高了經濟的效率，但并不改變參與經濟循環的經濟資源的數量和質量［21］。從安徽省節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，根據前文分析結果，安徽省農業用水量處于緩慢下降趨勢，這可能與節水技術的提高息息相關。

表5 2010-2019年安徽省節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 氣溫因素對農業用水變化的影響

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定態勢達到16.6 ℃，為1961年有完整氣象記錄以來第三高。氣溫變化對農作物有著顯著影響，高溫加快了土壤蒸發和植物蒸騰作用，且連續的高溫容易造成農田干旱，因此導致農業用水量有所增加。

2.3.4 降水因素對農業用水變化的影響

安徽省降水量在2010-2019 年呈現上下波動的趨勢，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。總體上看年降水量較為充沛，但區域內地形地貌復雜，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，區內發生干旱、洪災的頻率較高，10 年間農業用水量并沒有隨降雨量產生較大波動變化。

綜上可知，上述因素對農業用水都會產生影響，從而引起農業用水結構發生變化，但是農業用水結構受到的任何一種因素的影響都不是唯一的，真正引起農業用水結構變化的是不同驅動因子間相互聯系、彼此制衡、共同作用的合力。

3 結論

通過對安徽省2010-2019年水資源狀況及農業用水進行主成分分析，得出下列結論：

（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勢，自2016 年開始呈下降趨勢；農業用水和工業用水隨時間呈緩慢下降的趨勢，生活用水和生態用水隨時間呈緩慢上升的趨勢。農田灌溉占農業用水的主體部分，在2010-2016 年呈上下波動的態勢，2016 年之后呈快速下降趨勢；林牧漁畜在2010-2016 年呈上下波動的態勢，2016年之后呈上升趨勢。

（2）選取了11 個影響安徽省農業用水結構變化的驅動因子，采用主成分分析，篩選出2 個主成分，篩選出7 個重要驅動因子是農村人均可支配收入、農林牧漁總產值、總人口數、節水灌溉面積、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業用水結構的影響比降水因素對農業用水結構的影響更為顯著。