水资源承载力评价是水资源承载力超载因子诊断识别、水资源承载力预测和水资源承载力预警的前期工作,是水资源承载力研究中重要的组成部分。为构建合理的水资源承载力评价方法,识别区域水资源承载力的关键影响因子,论文在探讨水资源承载支撑力、承载压力和承载调控力三个子系统相互作用的基础上,首先,初步探索了用风险矩阵解析水资源承载力评价的机理,接着尝试用非对称联系云和风险矩阵耦合进一步阐明水资源承载力评价机理研究的有效性,与此同时尝试用联系数构建了区域水资源承载力的关键影响因子诊断识别模型。运用上述方法在安徽省进行了应用研究,取得研究成果如下:（1）为综合评价区域水资源的承载状况,初步探索水资源承载力评价的机理,提出将集对分析与风险矩阵相结合的区域水资源承载力评价思路,建立了基于联系数和风险矩阵的水资源承载力评价模型（WCC-SPARM）。将WCC-SPARM模型用于评价2010～2015年安徽省淮北市水资源承载力的结果表明:2010～2015年淮北市水资源承载力级别分别是2级、3级、3级、2级、3级和3级,这与基于集对分析方法的评价结果（2级、3级、2级、2级、3级和3级）总体上相一致。（2）为结合定量模型和机理研究评价安徽省16个地级市的水资源承载状况,进一步阐明基于风险矩阵的水资源承载力评价机理研究的有效性,构建基于非对称联系云和风险矩阵的水资源承载力评价模型（ACCRMM）。将该模型对2015年安徽省的水资源承载力进行应用的评价结果显示:16个地级市的水资源承载状况存在明显的区域差异,从南到北有依次减弱的趋势;位于皖北地区6个地级市的水资源承载力评价等级均为Ⅲ级;位于皖中地区4个地级市的水资源承载力评价等级均为Ⅱ级;位于皖南地区的马鞍山、芜湖市的水资源承载力评价等级为Ⅱ级,而铜陵、池州、黄山、宣城市的水资源承载力评价等级为Ⅰ级。（3）为识别区域水资源承载力的关键影响因子,构建了基于联系数的诊断识别模型（DIRWCC）。将该模型进行应用的诊断识别结果表明:导致安徽省各地级市水资源承载力处于临界超载、超载的关键影响因子为X₁人均水资源量、X₂年产水模数、X₄植被覆盖率、X₇生态用水率和X₁₁人口密度,其重要性排序为X₂>X₁>X₁₁>X₇>X₄,X₂年产水模数为首要关键影响因子。综上所述,在研究水资源承载力三大子系统的基础上,基于联系数和风险矩阵构建的评价模型初步探索了水资源承载力评价的机理,所得评价结果与区域实际的水资源承载状况相一致。基于非对称联系云和风险矩阵的评价模型所得评价结果与评价区域水资源的实际情况相吻合,进一步阐明了评价机理研究的有效性。基于联系数的区域水资源承载力诊断识别模型对安徽省进行了实例研究,诊断识别结果与实际情况基本保持一致。