李占玲 王佳雯 葉瀛韜 董俊巧 劉星才

李占玲，

女，副教授，博士，碩士研究生導師，主要從事流域水循環(huán)模擬、水文統(tǒng)計、極端氣候、不確定性、水資源評價等方面的研究工作。主持和參與國家自然科學基金青年基金及面上基金、北京市青年英才、中央高?；究蒲袠I(yè)務費、 企業(yè)合作等科研項目10余項。主編教材《水資源評價與開發(fā)利用》1部，參編學術(shù)專著3部，在Journal of Hydrology，Hydrological Processes，Science of the Total Environment，《地理研究》《干旱區(qū)地理》等中英文期刊發(fā)表學術(shù)論文30余篇。先后獲得北京市教育教學成果獎、第七屆全國水利類專業(yè)青年教師講課競賽獎、北京市大學生節(jié)能節(jié)水低碳減排社會實踐與科技競賽優(yōu)秀指導教師獎、中國地質(zhì)大學（北京）校級教學成果獎等。

摘要：

水資源承載力是實現(xiàn)“空間均衡”的重要剛性約束條件，其科學評價對于地區(qū)生態(tài)文明建設與可持續(xù)發(fā)展具有重要理論與實踐意義。以往研究多集中于確定性評價，然而受多種因素的影響，水資源承載力評價也存在一定的不確定性。以新疆地區(qū)為例，采用Bootstrap、均勻分布假設法的隨機抽樣以及隨機誤差生成等方法，借助隸屬度及不確定度的概念，量化指標權(quán)重及指標數(shù)據(jù)不確定性對研究區(qū)水資源承載力評價結(jié)果的影響。結(jié)果表明：基于Bootstrap和均勻分布假設法，由指標權(quán)重不確定性導致的新疆地區(qū)水資源承載力評價等級不確定度分別為21%和17%，由數(shù)據(jù)不確定性導致的不確定度為8%；隨著指標權(quán)重和數(shù)據(jù)不確定性的增加，研究區(qū)水資源承載力評價等級的不確定度均隨之增加；通過增加等幅誤差的方法表明，數(shù)據(jù)不確定性對研究區(qū)水資源承載力評價等級的影響更大。研究成果可為科學評價水資源承載力、降低其不確性提供參考。

關(guān) 鍵 詞：

水資源承載力； 不確定性； 權(quán)重； 隸屬度； 不確定度； Bootstrap

中圖法分類號： TV213.4

文獻標志碼： A

DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2023.05.007

0 引 言

水資源承載力評價是水資源科學領域的一個重要問題。20世紀90年代初，水資源承載力脫胎于資源承載力的研究，作為一個全新的概念出現(xiàn)于水資源的相關(guān)研究中［1-2］；21世紀初，有關(guān)水資源承載力的概念、研究方法受到極大關(guān)注，并趨于完善［1］；2014年左右，隨著“綠水青山就是金山銀山”等綠色發(fā)展理念的確立，最嚴格水資源管理制度的出臺，水資源承載力的研究進入了新的階段。在水資源供需矛盾突出但同時經(jīng)濟又面臨快速增長的今天，水資源承載力問題越來越受到學者的廣泛關(guān)注［3-8］。尤其是新時代“十六字”治水思路提出以來，以水而定、量水而行，水資源已成為實現(xiàn)“空間均衡”的重要剛性約束條件。因此，水資源承載力的科學評價對于地區(qū)生態(tài)文明建設與可持續(xù)發(fā)展具有重要的理論與實踐意義。

水資源承載力評價的一般思路是，首先根據(jù)水資源承載力的內(nèi)涵選用一系列評價指標，建立水資源承載力評價指標體系，然后根據(jù)各種主客觀方法確定各項指標的權(quán)重，最后參考相關(guān)文獻確定水資源承載力評分標準及評價等級，采用適當?shù)脑u價方法或模型對某地水資源的承載力進行評價。

其中，指標權(quán)重的確定是水資源承載力評價工作中的重要內(nèi)容。在現(xiàn)有研究中，大量文獻對于指標權(quán)重的確定都非常關(guān)注，提出了很多指標權(quán)重的確定方法，例如層次分析法、遺傳或改進的層次分析法［3-4］、主成分分析法［5］、因子分析法［6］、熵權(quán)法［7，9］、變異系數(shù)法、CRITIC法［10］、投影尋蹤法［11］、EFAST方法［12］等。這些方法有些是對信息進行濃縮進而確定權(quán)重，有些是利用數(shù)據(jù)攜帶的信息量大小進行權(quán)重計算，也有些是利用數(shù)據(jù)之間波動性的大小或數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系大小來計算權(quán)重。楊海燕等［10］在建立涵蓋水資源、社會、經(jīng)濟和水環(huán)境4個準則層的評價指標體系基礎上，運用CRITIC-GR-TOPSIS法，對2003～2018年煙臺市水資源承載力進行了評價；金菊良等［11］針對由主觀定權(quán)方法導致的水資源承載力評價結(jié)果不確定性問題，提出投影尋蹤（PP）方法以優(yōu)化層次分析法（AHP）確定的指標權(quán)重，構(gòu)建了基于PP-AHP方法定權(quán)的水資源承載力評價模型，并以安徽省水資源承載力評價為例進行了驗證；王富強等［12］將EFAST方法與云理論相耦合，提出了EFAST-云模型的區(qū)域水資源承載力評價方法。基于不同方法確定的指標權(quán)重值不盡相同，很多文獻均指出，權(quán)重值的差異將導致評價結(jié)果存在一定的不確定性［6，8，10-12］。然而，卻鮮有研究對這種不確定性的大小進行定量化討論。

同時，在評價指標確定后，還需要查閱大量資料獲取與評價指標有關(guān)的數(shù)據(jù)信息。由于不同文獻、不同數(shù)據(jù)來源或者不同統(tǒng)計口徑等原因，同一類數(shù)據(jù)可能會存在差異，甚至相差較大。本文收集了多年《新疆水資源公報》《新疆統(tǒng)計年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》資料，發(fā)現(xiàn)不同來源數(shù)據(jù)間的差異有所不同：2017年新疆生活用水量數(shù)據(jù)差異達5%，2009年人均GDP數(shù)據(jù)差異達10%；工業(yè)廢水排放量數(shù)據(jù)差異更大，2009～2018年每年差異均達40%以上?？梢?，數(shù)據(jù)之間的差異較為顯著，而數(shù)據(jù)存在著的不確定性對評價結(jié)果的影響程度有多大，相關(guān)研究較少。另外，數(shù)據(jù)和指標權(quán)重二者之間對于水資源承載力評價結(jié)果的影響哪個更顯著，也少有研究進行討論。

新疆地處亞歐大陸腹地，由于氣候干旱少雨且蒸發(fā)較大，長期以來面臨著嚴峻的水資源短缺和生態(tài)環(huán)境脆弱性問題，嚴重制約了當?shù)厮Y源與社會經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。2015年國家發(fā)改委、外交部、商務部聯(lián)合發(fā)布了《推動共建絲綢之路經(jīng)濟帶和21世紀海上絲綢之路的愿景與行動》，提出發(fā)揮新疆獨特的區(qū)位優(yōu)勢和向西開放重要窗口作用，打造絲綢之路經(jīng)濟帶核心區(qū)。水資源正是核心區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的生命線。因此，研究新疆水資源能夠承載的社會經(jīng)濟發(fā)展模式已成為絲綢之路經(jīng)濟帶核心區(qū)建設中亟待解決的問題。開展新疆地區(qū)水資源承載力評價對于區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展以及水資源可持續(xù)開發(fā)利用具有重要意義。

針對以上問題，本文以新疆地區(qū)為例，通過Bootstrap、滿足特定約束條件的隨機抽樣、隨機誤差生成等方法，從評價指標權(quán)重和指標數(shù)據(jù)兩個方面討論其對水資源承載力評價結(jié)果的影響，為量化承載力評價過程中的不確定性、科學評價水資源承載力提供參考。

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)來源

新疆位于中國內(nèi)陸，遠離海洋，屬于典型的溫帶大陸性干旱氣候，降水稀少、蒸發(fā)量大，多年平均降水量170 mm。區(qū)內(nèi)共有河流3 355條，其中年徑流量超過100億m3的有3條。冰川儲量約21 300億m3，占全國的42.7%，有“固體水庫”之稱。多年平均水資源量834億m3，約為全國的3%。新疆區(qū)位通道獨特，是中國向西開放的重要門戶和絲綢之路經(jīng)濟帶核心區(qū)。近年來該地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展迅速，2021年地區(qū)生產(chǎn)總值接近16 000億元，是2012年的2.16倍；全體居民人均可支配收入從2012年的12 151元增加到2021年的26 075元。

為深入分析新疆地區(qū)水資源承載能力，統(tǒng)籌考慮區(qū)域發(fā)展與水資源的協(xié)調(diào)狀況，從2008～2019年的《新疆統(tǒng)計年鑒》《新疆水資源公報》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》等資料中收集該地區(qū)水資源承載力評價指標數(shù)據(jù)，構(gòu)建水資源承載力評價指標體系和綜合評價模型。

2 評價指標體系的構(gòu)建

當前水資源承載力評價研究多從社會、經(jīng)濟、生態(tài)環(huán)境、水資源4個系統(tǒng)出發(fā)［13-14］，或從水量、水質(zhì)、水域和水流狀態(tài)4個維度出發(fā)［12，15-17］，篩選出重要的評價指標，進而構(gòu)建評價指標體系。本文主要基于水資源、社會、經(jīng)濟、生態(tài)環(huán)境4個系統(tǒng)提出水資源承載力評價指標體系。通過綜合分析水資源承載力的影響因素，參照全國水資源供需分析中的指標體系和一些關(guān)于水資源評價指標體系的研究成果，充分考慮新疆地區(qū)水資源、社會、經(jīng)濟及生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)特征等條件，篩選了各系統(tǒng)反映區(qū)域水資源承載力的評價指標，如表1所列。

3 研究方法

3.1 TOPSIS評價模型

采用TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution）評價模型對研究區(qū)水資源承載力進行評價。TOPSIS法屬于多目標決策的綜合評價方法之一，概念簡單、計算過程清晰、可操作性強。該方法自1981年首次提出以來，已廣泛應用于經(jīng)濟、交通運輸?shù)阮I域，目前，在水資源承載力評價、水環(huán)境質(zhì)量評價、干旱評價等方面也得到了廣泛應用［18-20］。其基本思路是依據(jù)評價指標與最優(yōu)理想方案的接近程度，對所有選取的評價指標整體排序進而確定方案的相對優(yōu)劣?；赥OPSIS評價模型進行水資源承載力評價的具體步驟可見參考文獻［9，18］，以模型中的貼近度來表示水資源承載力評價指數(shù)，該指數(shù)處于（0，1）之間，越接近于1，則表明承載力水平越高，評價等級標準［21］如表2所列。

3.2 指標權(quán)重的確定

由于不同方法思想和原理有所不同，因此所得的權(quán)重也有所差異。本文采用因子分析法、主成分分析法、熵權(quán)法、CRITIC權(quán)重法、變異系數(shù)法等5種方法確定指標權(quán)重，得到各指標權(quán)重的初始值及取值區(qū)間。

3.3 指標權(quán)重樣本的生成

為探討權(quán)重不確定性對水資源承載力評價結(jié)果的影響，通過兩類方法生成指標權(quán)重樣本：① 第一類方法是在一定范圍內(nèi)隨機生成指標權(quán)重樣本；② 第二類方法是在權(quán)重初始值的基礎上增加隨機誤差的形式生成指標權(quán)重樣本。

第一類方法具體又包括兩種形式，以第x個指標為例，以5種方法得到的權(quán)重初始值作為原始樣本集：① 借助Bootstrap抽樣方法，在其原始樣本集中隨機取樣，從而生成一系列新的樣本；② 生成一系列滿足特定約束條件的隨機權(quán)重，從而生成新的權(quán)重樣本集，約束條件即假設該指標服從區(qū)間［a，b］上的均勻分布，a、b分別為該指標原始樣本集中的最小值和最大值。第二類方法是在權(quán)重初始值基礎上分別增加≤±5%，≤±10%，≤±15%，…，≤±100%的隨機誤差，使用這類方法的目的是便于比較指標數(shù)據(jù)對評價結(jié)果的影響。每種方法每個指標分別取樣5 000次，另外，為保證所有指標的權(quán)重加和為1，要對各指標新的權(quán)重進行歸一化處理。

3.4 指標數(shù)據(jù)樣本的生成

為討論數(shù)據(jù)不確定性對水資源承載力評價結(jié)果的影響，通過在原始數(shù)據(jù)的基礎上增加滿足一定約束條件的隨機誤差項來描述數(shù)據(jù)的不確定性，從而生成一系列新的數(shù)據(jù)樣本，即帶有一定誤差項的樣本，然后針對新樣本數(shù)據(jù)進行水資源承載力評價。約束條件分為兩類：① 根據(jù)收集數(shù)據(jù)的實際情況，確定誤差項的變化幅度；② 增加等幅誤差，即在原始數(shù)據(jù)上分別增加≤±5%，≤±10%，≤±15%，…，≤±100%的隨機誤差。根據(jù)上述方法分別生成5 000組數(shù)據(jù)樣本。

3.5 隸屬度和不確定度

4 結(jié)果與分析

4.1 研究區(qū)水資源承載力評價

以《新疆水資源公報》的數(shù)據(jù)為基準（如果數(shù)據(jù)缺失，則采用《新疆統(tǒng)計年鑒》的數(shù)據(jù)或相關(guān)公式計算得到），基于TOPSIS評價模型對新疆水資源承載力進行評價。熵權(quán)TOPSIS模型的評價結(jié)果如表3所列。可以看出，2008～2019年新疆水資源承載力整體呈波動上升趨勢，即承載力有向好的趨勢。2008～2015年水資源處于超載狀態(tài)，從2016年開始，水資源由超載狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)榕R界狀態(tài)，水資源承載力適中，2018～2019年水資源呈弱承載狀態(tài)，承載力指數(shù)良好，進一步開發(fā)利用的潛力較大。

近年來，新疆地區(qū)在踐行綠色發(fā)展理念、推進節(jié)能減排降碳工作等方面取得了明顯成效。根據(jù)《新疆水資源公報》數(shù)據(jù)，2016年新疆人均綜合用水量較2008～2015年降低了6%，2019年又較2008～2015年降低了12%；2021年新疆公共機構(gòu)人均用水量比2012年下降了25%。在建設節(jié)水型企業(yè)、推廣先進節(jié)水技術(shù)產(chǎn)品裝備等方面也做了大量工作，很多指標呈現(xiàn)明顯下降趨勢，如萬元GDP用水量、萬元工業(yè)增加值用水量、工業(yè)用水率、工業(yè)廢水排放量，2016年上述指標較2010年分別降低43%，16%，1%，37%；2019年各指標較2010年分別降低128%，74%，1%，67%。同時，2008～2019年新疆地區(qū)水資源供水情況整體呈增加趨勢。這些指標的變化均會促進水資源承載力呈現(xiàn)出向好的變化趨勢。另外，2016年1月1日起，新疆實行了新的水資源費征收標準，這也為當?shù)厮Y源承載力的提升做出了積極貢獻。

4.2 指標權(quán)重對水資源承載力評價結(jié)果的影響

通過5種方法確定的指標權(quán)重及權(quán)重區(qū)間如表4所列。通過Bootstrap方法以及滿足約束條件均勻分布假設法獲取各指標權(quán)重樣本如圖1所示；然后再基于TOPSIS評價模型對研究區(qū)水資源承載力進行評價；將5 000組評價結(jié)果進行統(tǒng)計分析，計算不同評價等級的隸屬度；圖2給出了由指標權(quán)重不確定性導致的研究區(qū)不同評價等級的隸屬度。

以Bootstrap方法為例，由圖2可知，由于指標權(quán)重不確定性的影響，2008～2015年研究區(qū)水資源承載力評價等級為“超載”的隸屬度為50%～93%，均值為75%，2016～2017年評價等級為“臨界”的隸屬度為95%～98%，2018～2019年評價等級為“弱承載”的隸屬度為65%～94%，多年平均隸屬度為79%；與基準結(jié)果比較（見表3），由指標權(quán)重不確定性導致的研究區(qū)水資源承載力評價等級的不確定度為21%。同樣，基于均勻分布假設法的結(jié)果可知，多年平均隸屬度為83%，即由指標權(quán)重不確定性導致的研究區(qū)水資源承載力評價等級的不確定度為17%。

通過在指標權(quán)重初始值上增加隨機誤差這一方法得到的評價結(jié)果如圖3所示?？梢钥闯?，隨著隨機誤差絕對值的增加，多年平均隸屬度呈下降趨勢。當隨機誤差絕對值由10%增加至50%時，多年平均隸屬度由99%下降到88%，不確定度由不足1%上升到12%；當隨機誤差增加一倍（100%）時，不確定度上升到25%。

4.3 指標數(shù)據(jù)對水資源承載力評價結(jié)果的影響

不同指標原始數(shù)據(jù)的誤差會傳遞給各個指標值。通過增加滿足一定約束條件的隨機誤差項得到新的指標樣本數(shù)據(jù)，隨機誤差項包括實際誤差及等幅誤差。實際誤差是以收集到的數(shù)據(jù)實際情況為基礎給定誤差項的比例，假設C8、C9指標存在±10%以內(nèi)的誤差，C14指標存在±80%以內(nèi)的誤差，C15指標存在±50%以內(nèi)的誤差，其余指標存在±5%以內(nèi)的誤差，根據(jù)以上比例對每項指標的數(shù)值隨機增加誤差項。

當基于實際誤差生成隨機誤差項時，2008～2015年研究區(qū)水資源承載力評價等級為“超載”的隸屬度均值為92%，2016～2017年評價等級為“臨界”的隸屬度均值為100%，2018～2019年評價等級為“弱承載”的隸屬度均值為83%，多年平均隸屬度為92%（見圖4）。由此可得，由指標數(shù)據(jù)不確定性導致的該地區(qū)水資源承載力評價等級的不確定度為8%。

為了與指標權(quán)重的影響進行橫向比較，進一步討論了基于原始數(shù)據(jù)增加等幅誤差后的結(jié)果，如圖3所示。隨著隨機誤差絕對值的增加，多年平均隸屬度呈下降趨勢，尤其是當隨機誤差絕對值大于20%以后，多年平均隸屬度下降幅度更為明顯，不確定度明顯上升。例如，當隨機誤差絕對值由10%增加至20%時，不確定度由3%上升至7%，增加了4%；但當隨機誤差絕對值由25%增加至35%時，不確定度由12%上升到23%，增加了11%。

4.4 討 論

受多種因素的影響，水資源承載力評價一般都具有一定的不確定性［12，15，22-23］。本文重點探討了指標權(quán)重和指標數(shù)據(jù)對水資源承載力評價結(jié)果的影響。

以5種方法得到的權(quán)重值為原始樣本，通過Bootstrap抽樣以及均勻分布假設法的隨機抽樣發(fā)現(xiàn)，兩種方法量化得到的新疆地區(qū)水資源承載力評價等級的不確定度分別為21%和17%，說明指標權(quán)重的不同對評價等級的識別有一定影響。因此，在確定權(quán)重的傳統(tǒng)方法基礎上有必要提出改進策略，以降低指標權(quán)重不確定性帶來的評價結(jié)果不合理的風險。

以指標數(shù)據(jù)實際誤差為基礎生成隨機誤差的結(jié)果表明，由指標數(shù)據(jù)不確定性導致的研究區(qū)水資源承載力評價等級的不確定度為8%，說明數(shù)據(jù)的不確定性也影響了水資源承載力等級的識別，且指標數(shù)據(jù)的不確定性越大，其導致的評價等級的不確定度也越大。這也意味著，在未來水資源量存在極大不確定性的條件下，未來水資源承載力評價結(jié)果的準確性將在很大程度上受到影響。

通過對比權(quán)重和數(shù)據(jù)的不確定性對研究區(qū)水資源承載力的影響結(jié)果發(fā)現(xiàn)，當誤差在10%以內(nèi)時，二者的影響程度比較接近。例如，當誤差絕對值為10%時，由權(quán)重導致的評價等級的不確定度不足1%，由數(shù)據(jù)導致的不確定度為3%；但當誤差再繼續(xù)增加時，數(shù)據(jù)不確定性對評價等級的不確定度明顯增大。例如，當誤差絕對值為30%時，權(quán)重導致的不確定度為6%，而由數(shù)據(jù)導致的不確定度則達到18%。這意味著在水資源承載力評價過程中，除了指標權(quán)重外，數(shù)據(jù)的可靠性也需要重點關(guān)注，有時其影響程度甚至大于指標權(quán)重，而這一點在以往研究中往往容易被忽視。

需要說明的是，為了對比權(quán)重和數(shù)據(jù)對評價結(jié)果的影響，本文設定了等幅的誤差變動，但在實際工作中，并非所有數(shù)據(jù)都存在誤差，且不同數(shù)據(jù)間的誤差也不盡相同，因此等幅誤差的設定某種程度上具有一定的假設性。同時，論文中也存在著其他不足。例如，在量化權(quán)重和數(shù)據(jù)的不確定性時，是從原始樣本集中隨機取樣或以增加隨機誤差的方式來量化，由于原始樣本數(shù)據(jù)較少，因此一定程度上也會影響到新樣本數(shù)據(jù)的代表性；在進行研究區(qū)水資源評價時，新疆地區(qū)多年平均降水量各地相差很大，水資源承載力各地也不盡相同，但本文并未考慮該地區(qū)水資源承載力的區(qū)域差異性。

5 結(jié) 論

（1） 熵權(quán)TOPSIS評價模型結(jié)果顯示，2008～2015年新疆水資源處于超載狀態(tài)，從2016年開始水資源由超載狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)榕R界狀態(tài)，水資源承載力適中，2018～2019年為弱承載狀態(tài)，水資源進一步開發(fā)利用的潛力較大。

（2） 以5種方法確定的指標權(quán)重值為原始樣本，Bootstrap方法表明，由指標權(quán)重不確定性導致的新疆地區(qū)水資源承載力評價等級的不確定度為21%；均勻分布假定的隨機抽樣法表明，指標權(quán)重導致的承載力評價等級的不確定度為17%。以熵權(quán)法確定的權(quán)重為基準，通過增加等幅誤差的評價結(jié)果表明，隨著誤差絕對值的增加，研究區(qū)水資源承載力評價等級的不確定性隨之增大；當誤差增加一倍時，評價等級的不確定度達到25%。

（3） 以指標數(shù)據(jù)實際誤差為基礎生成隨機誤差的結(jié)果表明，由指標數(shù)據(jù)不確定性導致的研究區(qū)水資源承載力評價等級的不確定度為8%；隨著數(shù)據(jù)誤差絕對值的增加，評價等級的不確定性隨之增大，當誤差絕對值大于20%以后，評價等級的不確定度明顯上升。

（4） 指標權(quán)重與數(shù)據(jù)相比，數(shù)據(jù)不確定性對研究區(qū)水資源承載力評價等級的影響更大，尤其是當數(shù)據(jù)存在較大不確定性時其影響尤為顯著。這說明，在進行水資源承載力評價時，既要關(guān)注指標權(quán)重的合理性和科學性，同時也要盡可能收集權(quán)威資料，對收集到的數(shù)據(jù)進行合理性和準確性檢查和判斷，以減小數(shù)據(jù)不確定性對評價結(jié)果的影響。

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（編輯：謝玲嫻）

Abstract：

Water resources carrying capacity（WRCC）is an important rigid constraint to achieve spatial balance，and its scientific evaluation is of great importance for the construction of regional ecological civilization and sustainable development.Due to the effects of many factors，the evaluation of WRCC generally has some uncertainties，however，such uncertainty was not quantified in most of previous studies.Taking Xinjiang region as the study area，this study mainly focused on quantifying the uncertainty of WRCC evaluation caused by indicator weights and data.Bootstrap sampling，random sampling of uniform distribution hypothesis，random error generation methods were used in generating indicator weight samples and data samples.The concepts of membership degree and uncertainty degree were proposed to quantify the uncertainty in WRCC evaluation.The results showed that based on Bootstrap sampling and uniform distribution hypothesis，the uncertainty degrees of WRCC evaluation caused by the uncertain indicator weights were 21% and 17% in the study area，and that caused by the uncertain data was 8%.With the increases of uncertainty in weights and data，the uncertainty degrees of WRCC evaluation caused by them also increased.Furthermore，the data uncertainty had a greater impact on WRCC evaluation，according to the method of increasing the equal amplitude error.The research results can provide reference for regional economic development and sustainable utilization of water resources.

Key words：

water resources carrying capacity；uncertainty；weight；membership degree；uncertainty degree；Bootstrap