基于主成分分析和Copula函数的灌溉水利用系数影响因素研究

以新疆生产建设兵团第十二师中型灌区为研究对象，采用首尾法测算2018年和2019年4个样点灌区的灌溉水利用系数，在采用主成分分析法对指标体系降维处理的基础上，用Copula函数构建PCA-Copula评价分析方法，对灌溉水利用系数各影响因素的影响程度和影响规律进行计算分析。结果表明：两年测算数据表明，4个样点灌区灌溉水利用系数都在0.63以上，且最大值达到0.668，分别高于同期全疆、全国平均水平5.05%、10.15%；主成分分析得出，渠道衬砌率（0.944）、滴灌灌溉面积比（0.746）、作物需水量（0.635）、实际灌溉面积（0.734）等都具有超过60%的正贡献率，而葡萄种植比（-0.586）和灌区毛灌溉用水量（-0.645）等具有超过58%的负贡献率。利用PCA-Copula分析评估方法得出，作物种植比例和节水灌溉工程状况对十二师中型灌区灌溉水有效利用系数影响显著（P<0.05），其中葡萄净灌溉定额和灌区毛灌溉用水量对灌溉水有效利用系数的影响极其显著（P<0.01），相关系数分别为0.875、0.742，同时利用Spearman等级相关系数检验法和线型回归来检验PCA-Copula评价法与熵值法的密切程度，检验结果其相关系数分别为 0.87（P＜0.05）和0. 52（P＜0.001），表明PCA-Copula评价方法适用于研究灌溉水利用系数影响因素。