2007-2016年贵州省水资源生态足迹的演化特征

[目的]分析近10 a来贵州省及各地市的水资源生态足迹及其时空变化规律,揭示其主要影响因素,为该省社会经济发展与水资源可持续利用提供参考依据。[方法]以贵州省为例,基于生态足迹模型,计算该省2007-2016年水资源生态足迹及水资源生态承载力,并分析其演化过程。[结果]①贵州省水资源生态足迹由2007年的1.62×10⁷ hm²上升至2016年的1.66×10⁷ hm²,整体呈波动上升趋势。水资源生态承载力小于生态足迹需水量,但生态承载力的年际变化明显,导致生态压力指数为0.105~0.203。水资源存在1.779~3.827 hm²/人的生态盈余,可持续开发利用潜力较大。②从工业、农业、生活及生态各部分用水的人均生态足迹变化看,人均工业用水生态足迹下降明显,2007-2016年下降了18.9%,主要得益于万元GDP生态足迹的持续下降;人均农业用水和生活用水生态足迹变化幅度小,分别维持在0.085,0.024 hm²/人左右。③2014-2016年贵州省各地州市人均水资源生态足迹、人均水资源生态承载力以及生态盈余的空间变化差异显著,整体上表现为与经济发展呈明显的正相关。经济较为发达的中西部地区,水资源需求量大,生态盈余较低;经济较为落后的东部地区,水资源需求量较小,生态盈余较大。[结论]贵州省水资源消耗量减少,利用效率逐渐提高,水资源开发利用处于安全状态,可开发利用空间大。但贵州省9个市州水资源生态足迹与生态承载力存在严重分布不均的现象,需合理调配和利用。     

天山北坡经济带主要城市用水效率的时空差异

[目的]分析天山北坡经济带主要城市用水效率对于促进水生态文明城市建设,推动天山北坡经济带发展。[方法]基于2004—2015年天山北坡经济带7个主要城市面板数据,利用超效率DEA模型和Malmquist指数研究各城市用水效率及其时空差异。[结果](1)2004—2015年,天山北坡经济带7个主要城市的水资源利用效率总体呈波动上升趋势,且2004—2008年期间的用水效率低于2009—2015年;空间上,乌鲁木齐市、克拉玛依市、石河子市、昌吉市和阜康市水资源利用效率高于乌苏市和奎屯市;(2)2004—2015年天山北坡经济带7个主要城市水资源全要素生产力指数呈"W"型波动,增长不稳定;技术变化(techch)是制约天山北坡经济带7个主要城市水资源利用效率提升的主要因素;(3)SAR模型表明用水效率具有空间依赖性;在时空尺度上,在0.05显著水平下,总用水量、生活用水、人口和生态用水与用水效率显著相关,但城市间距离、工业用水和农业用水与用水效率的相关性不显著。[结论]政府应大力改进生产技术,普及节水工艺;优化产业结构,平衡各城市间的水资源投入比例,提高技术进步贡献率,是提高天山北坡经济带主要城市水资源利用效率的途径。     

岩溶生态脆弱区水安全动态模拟及其演变机制

[目的]揭示影响贵州省城市水安全的主要驱动因子,为贵州省相关部门提供参考和科学依据。[方法]基于系统动力学方法建立水安全系统模型,仿真模拟贵州省水安全系统的贵阳模式、遵义模式、毕节模式和协调型模式4种不同模式下的水资源子系统、水环境子系统、水灾害子系统的发展演变规律。[结果]农业灌溉用水定额、水土流失面积比、水质达标率和环境资本投资率是贵州省水安全系统的主要驱动因子;在协调型模式下,贵州省水安全系统在2025年以前处于最佳状态,比其他3种模式优越。[结论]在不同情景模式的模拟下,只有在协调型模式下水资源子系统、水环境子系统、水灾害子系统处于最佳状态,能够获得最大的经济效益和环境效益。     

京津冀能源消费碳排放与水资源消耗双重分析

[目的]探究京津冀区域能源消费碳排放和水资源消耗的影响因素和未来变化,为该区制定针对性政策提供科学支撑。[方法]基于京津冀2002—2012年能源消耗碳排放的估算,构建了基于六大行业的能源碳排放和基于三次产业的水资源消耗因素分解模型,并设定情景分析模型对该区域2015和2020年的CO2排放和水资源消耗进行模拟和预测。[结果](1)2002—2012年京津冀能源碳排放呈年均8.51%的增速,累积增长了226.26%,以工业能源碳排放为主,其次是交通运输业和生活消费,而水资源消耗变化趋势都较稳定;(2)因素分解结果显示人均财富的变动是京津冀区域CO2排放量和水资源消耗量增加的最大正向因素,能耗强度和水耗强度则为最大负向因素;(3)在设定的所有情景中,2015和2020年京津冀区域的CO2排放量分别相比2005年至少会增加553.6和819.2 Mt,水资源消耗量分别相比2012年至少增加3.36×109 m3和9.97×109 m3。[结论]京津冀区域的3大产业的水资源消耗量在研究时期内的变化趋势都较稳定,表明产业结构的调整和产业用水效率的提高将是京津冀区域水资源管理决策的重中之重。     

基于区域投入产出模型的甘肃省水资源状况分析

基于投入产出分析法,以甘肃省2007年行业经济及用水数据为基础,构建了地区水资源投入产出表。通过对甘肃省行业用水系数、用水乘数、用水量等指标的分析,研究了甘肃省各行业对经济系统的水资源消耗间接拉动效应。在此基础上进一步研究了经济系统内部行业间虚拟水的转移,分析了经济系统内部虚拟水的流向,并通过计算甘肃省虚拟水的进出口量对经济系统间虚拟水的流向进行了分析。分析结果表明,种植业用水系数、用水量在该省行业中处于最高,对经济系统水资源的间接拉动影响较小,是主要的虚拟水输出行业。其中一部分虚拟水流向制造业,经由制造业流向建筑业与服务业等行业,另一部分流向省外。在构建节水型经济系统的过程中,由于行业间水资源消耗的关联性,考虑到其他行业对种植业的间接拉动,在采取缩小种植业规模提高种植业节水效率及调整区域产业结构的情况下,应将减少消费端的物质消费因素考虑进去。     

基于模糊综合评判模型的东北三省水资源承载力研究

[目的]定量分析东北三省(辽宁省、吉林省、黑龙江省)2012—2016年水资源承载力的具体情况,为东北三省水资源开发利用和生态保护提供科学依据。[方法]基于2012—2016年东北三省的水资源条件、社会经济发展水平以及生态环境状况3个方面相关数据,选取人均水资源量、水资源利用率、供水模数、人均GDP、人均日生活用水量、万元工业增加值用水量、万元农业增加值用水量、耕地灌溉率、生态用水率以及森林覆盖率10个主要影响区域水资源承载力的因素作为评价因子,应用模糊综合评判模型进行研究。[结果]东北三省2012年—2016年综合评分均值分别为:辽宁省0.468 6,吉林省0.684 0,黑龙江省0.550 2。[结论]东北三省的水资源开发已有一定规模,虽然水资源供给在一定程度上能满足各省份的发展需要,但仍存在水资源短缺的现象。     

黄河下游地区水资源生态足迹时空分析与预测

[目的]评价黄河下游水资源生态承载状态,为地区水资源管理与规划提供理论依据。[方法]运用水资源生态足迹理论结合对数均值迪式指数分解法(logarithmic mean divisia index, LMDI)对2007—2020年黄河下游水资源生态足迹的时空分布特征及驱动机制进行核算分析,并通过灰色预测模型GM(1,1)对2021—2030年的水资源生态足迹变化趋势进行预测。[结果]黄河下游历年水资源生态足迹远高于生态承载力,水资源生态赤字现象严重;水资源生态足迹与生态赤字年际间均呈波动降低趋势,用水效率逐渐提高,农业用水是最大的水资源生态足迹账户;黄河三角洲是黄河下游水资源生态压力最大的区域,淄博、济南、郑州和泰安4市的生态压力相对较小;经济效应对黄河下游水资源生态足迹变化起正向主导作用,技术效应起负向主导作用;预测结果表明,2021—2030年黄河下游人均水资源生态赤字由0.387 hm²/人降至0.359 hm²/人。[结论]在生产力快速发展和用水结构优化调整等综合作用下,黄河下游地区用水效率逐渐提高,水资源生态压力有一定幅度的缓解。但...     

长三角地区城市水资源供给对土地利用结构的影响

[目的]分析长三角地区城市水资源供给对土地利用结构的影响,为制定长三角地区城市水土协调利用政策提供依据,也可为"十三五规划"中节水型社会建设任务的实现提供决策支持。[方法]基于"结构—功能"理论,从城市生产、生活和公共服务三项基本功能出发,分析水资源供给结构对城市土地利用结构变化的影响,并以2001—2014年长三角地区地级及以上城市为样本,构建计量模型。[结果]区域整体范围内,城市生活用水供给量与生活用地规模呈显著的正相关关系,生产用水供给量与生产用地规模也呈正相关关系,而服务用水供给量与公共服务用地规模不显著;就影响程度来看,生活用水与生活用地的回归系数为0.339 3,生产用水与生产用地的回归系数为0.086 7;水资源供给对土地利用结构的影响在不同城市间存在较大差异,城市规模越大,等级越高,其影响也越明显。[结论]研究期内长三角地区水资源供给对生活、生产用地的影响已经显现,并且对生活用地规模的影响远远大于对生产用地规模的影响,而对公共服务用地的影响尚未显现;一旦出现水资源危机,大城市土地资源的开发利用将受到直接影响。     

基于多层次模糊综合评价模型的沙漠绿洲水资源承载力评价与预测

[目的]对腰坝绿洲未来水资源承载力进行评价和预测研究,为该地区水资源的可持续利用及合理管理政策的制定提供决策依据。[方法]取2016年为现状水平年,2020,2025,2030年为规划水平年,根据绿洲发展历史和现状及相关规划,对社会经济发展进行预测,进而对各水平年的需水进行预测。选取9个评价指标构建水资源承载力评价指标体系,建立水资源承载力模糊综合评价模型,对各水平年水资源承载力进行评价分析。[结果]水资源承载力综合评判值2016年仅为0.251 2,表明水资源承载力已达到饱和;至2030年,上升至0.434 4,水资源承载力处于较高的可承载水平,但区内地下水资源开发潜力仍然有限。[结论]现状年水资源承载力处于超载状态,水资源供需矛盾突出,社会经济子系统是水资源承载力提高的主要压力源,通过采取一系列的措施,未来水资源承载力状况将逐渐好转,需采取全面有效的措施使水资源承载力提升至较高水平,将研究区打造成为和谐高效的绿洲。     

江西省水资源利用与经济发展适配关系研究

[目的] 探讨江西省及其11个地级市2015—2020年用水总量与总GDP、三次产业用水量与相应产业GDP的适配关系及变化趋势,揭示产生适配差异的原因,进而为该地区水资源利用与经济发展相协调提供科学依据。[方法] 基于产业用水量和产业GDP数据,应用Tapio模型开展研究。[结果] 2015—2020年江西省用水总量与总GDP均处于适配状态,呈现“强适配—扩张性适配—强适配”的变化趋势,且适配程度表现出西北部＞南部＞中东部的空间分布规律;全省农业用水量与第一产业GDP呈“适配—耦合—适配”的变化趋势,而各市的适配关系波动变化;江西省工业用水量与第二产业GDP除2018—2019年为扩张性适配外,其余时段均为强适配关系,各市2017—2018年全部达到强适配状态;该省第三产业在2015—2020年均处于扩张性适配、正耦合状态,除2020年疫情期间,大部分地市在2015—2019年适配情况好于农业;整体来看,江西省产业用水与产业GDP适配程度为：工业＞第三产业＞农业。[结论] 分析水资源利用与经济发展适配关系变化的主要原因有降水量、经济水平、政策措施、产业结构、技术进步以及水利设施建设等,提出了因地制宜发展特色产业、以水定产、推动产业结构转型升级等对策,以助推江西省可持续发展。     

基于MIV-BP型的喀斯特地区水资源安全影响因素分析

[目的]分析喀斯特地区水资源安全的影响因素及其影响趋势,提出促进喀斯特地区水资源安全的措施与建议。[方法]采用贵州省近10a的数据,建立BP型网络模型计算平均影响值(mean impact value,MIV),对其影响因素进行实证分析。[结果]地下水供水比例、工业用水率、水资源利用率、人均粮食产量以及产水模数是水资源安全的阻碍因素。其中产水模数的影响程度呈现波动中逐年递减趋势,其余4个阻碍因素影响程度均显示逐年增强;工业固废综合利用率、工业废水排放达标率、中度以上石漠化面积比、单位GDP需水量以及地下水开发利用程度共同构成了水资源安全的驱动因素。从时间顺序来看,单位GDP需水量和地下水开发利用程度的影响趋于稳定,中度以上石漠化面积比因子对水资源安全影响越来越显著。工业废水排放达标率的影响逐年减弱,而工业固废综合利用率的影响情况波动比较大。[结论]模型计算表明,MIV-BP模型在喀斯特地区水资源安全影响因素研究方面具有一定的现实可行性。     

基于LMDI模型的黄河中游城市群水土资源利用影响因素分析

[目的]水土资源是城市发展的重要生产要素,是探索黄河中游城市群水土资源利用过程中的关键因素,对科学促进黄河中游城市群经济快速发展具有重要意义。[方法]以黄河中游三大城市群为例,通过运用LMDI加法模型对2010—2019年黄河中游三大城市群分别构建影响水资源消耗量变化及城市建设用地数量变化的因素分解模型,计算并比较不同驱动因素的效应值。[结果](1)水资源利用效率提高和产业结构的优化能够抑制水资源消耗量的增加,而经济规模和人口规模扩大则促进其增加。(2)产业规模、经济规模及人口规模扩大对建设用地扩张存在推动作用,而城市建设用地消耗强度对建设用地扩张具有抑制作用。(3)对于水资源利用量变化,黄河中游不同城市之间产业结构优化水平存在较大差距;对于城市建设用地变化,三大城市群总效应值比较结果为关中平原城市群>中原城市群>晋中城市群。[结论]基于区域差异和时间差异角度探讨黄河中游城市群水土资源利用的影响因素,有助于丰富水土资源可持续利用的相关研究,为黄河中游城市群的可持续发展提供理论指导。     

基于改进关联方法的河北省农产品加工主导产业选择

为准确把握河北省农产品加工业发展的优劣势,确定应重点扶持的主导产业,该文借鉴中国学者邓聚龙提出的灰色系统理论,对邓氏关联度模型的适用条件进行剖析,提出在研究数据顺序可以调整的行为指标序列关联度问题时,用区间值象代替初值象或均值象,用1和0代替绝对差值最大最小取值的改进思路,以解决因序列始点数据和参照序列变化带来计算结果不唯一以及无量纲化处理可能破坏数据内在关系等问题;从投入产出理论产业关联的本质内涵分析,提出在研究某部门对国民经济的影响力大小时,通过构建虚拟最优前向后向效应参照序列,综合分析其与所有部门的关联效应的优化思路,以更客观真实地反映该部门的拉动推动作用。以2012年河北省139部门投入产出表和2013-2016年农产品加工业统计资料为基础数据来源,采用改进关联度分析方法对17类农产品加工业部门进行综合评价,结果表明:河北省皮毛羽丝加工、棉麻纺织业主营业务收入比例分别位居全省第1、第2位,加权综合优势评价分别位居全省第1、第2位,关联度综合优势评价分别位居全省第2、第1位;中药加工、乳品加工、粮食加工、植物油加工、果蔬加工业加权综合优势评价分别位居全省第4、第5、第6、第7、第8位,关联度综合优势评价分别位居全省第7、第4、第9、第8、第11位,应作为主导产业有针对性地予以重点扶持。研究结果对河北省实施农产品加工业提升行动有参考价值。     

基于脱钩理论的城市水资源利用与经济增长关系研究

[目的]探讨水资源利用与经济增长间的相互作用关系,为中国城市水资源利用与经济增长的协调可持续发展提供科学依据和决策参考。[方法]基于脱钩理论,运用Tapio弹性分析法对中国4个直辖市2001—2014年水资源利用与经济增长关系进行研究。[结果](1)中国4个直辖市水资源利用与经济增长总体处于弱脱钩状态。(2)农业用水脱钩关系优于工业。农业用水方面,北京市、天津市与上海市总体处于强脱钩,重庆市为弱脱钩;工业用水方面,北京市与上海市主要处于强脱钩,其余则相反。(3)北京市水资源利用与经济增长的脱钩状态最好,其次是上海市,重庆市的脱钩状态最差。[结论]各市水环境与经济尚未达到协调可持续发展,重庆市发展的压力最大,其次是天津市,北京市与上海市要避免向弱脱钩和负脱钩发展。     

陕西省能源消费碳排放及脱钩分析

根据IPCC碳排放计算方法计算了陕西省1980—2010年的能源消费碳排放量,系统分析了陕西省能源消费碳排放总量、碳排放结构以及不同产业和工业不同部门碳排放的变化,并应用脱钩理论探讨陕西省经济增长与能源碳排放的脱钩关系及程度。结果表明:1980—2011年,陕西省碳排放总量及煤炭消费引起的碳排放量呈现波动上升的“N”型曲线特征,石油和天然气消费引起的碳排放呈逐年递增趋势,碳排放主要来自于煤炭消费;工业部门是碳排放的主要部门,工业部门中重工业和电力、燃气及水的生产和供应业排放量最大,比重分别为48%和37%,采掘业次之,所占比重为11%,轻工业所占比重最小,约为4%,通过工业内不同行业的比较发现,电力、热力的生产和供应业、化学原料及化学制品制造业、石油加工、炼焦及核燃料加工业、石油开采和天然气开采业、非金属矿物制品业、黑色金属冶炼及压延加工业、煤炭开采和洗选业和有色金属冶炼及压延加工业是陕西省碳排放主要来源,2005年和2010年8大行业碳排放量占工业碳排放总量的92.56%和95.11%;1980—2011年间除1981年和1997—2000年为强脱钩,1982年和2001—2003年为扩张性负脱钩外,其余时期经济与能源碳排放均呈现弱脱钩状态,能源效率的提高是目前实现弱脱钩的主要原因,但其未能抵消经济发展对能源需求的增长幅度,未来一定时期内弱脱钩发展趋势仍将持续。     

陕西省水土流失重点防治区的划分方法及指标体系

[目的]划定县级以上水土流失重点防治区,指导水土保持措施的科学制定和提高水土流失防治成效。[方法]在参加国家水土流失重点防治区复核划分工作和完成陕西省水土流失重点防治区划分工作的基础上,通过调查及分析研究,提出了土壤侵蚀强度、林草覆盖度和水土流失治理度等定量指标和江河源头、引水水源、基本农田等保护区的定性指标。[结果]利用GIS和RS技术,以乡镇行政区划为基本单元,按照定量指标,解译遥感影像数据,生成了陕西省水土流失重点防治区划分成果图。利用定性指标,按照相对集中连片,突出重点,适当概化的原则,对划分成果进行了归类修正。以地貌类型为主线,并参照水土保持功能,对水土流失重点防治区进行了分类和命名。[结论]陕西省划分为6个水土流失重点预防区和6个水土流失重点治理区共计12个大片区,是编制《陕西省水土保持规划》、规范生产建设项目中水土保持监督工作的重要依据,也为市县级水土流失重点防治区的划分提供参考。     

基于ASTERGDEM数据的湖北省地形起伏度及其与人口和经济的关系研究

[目的]探讨湖北省地形起伏度及其与人口和经济的定量关系,为制定合理的人口经济政策、引导人口经济合理布局和治理生态环境等方面提供科学依据。[方法]采用邻域分析法、均值变点法等方法,确定湖北省地形起伏度最佳统计单元,根据分级标准绘制湖北省地形起伏度分级图,并分析地形起伏度对研究区人口和经济分布的影响。[结果]湖北省地势整体上以平原、丘陵为主,平原地貌类型主要分布在江汉平原,丘陵主要分布在黄冈北部、咸宁、黄石南部、鄂西北和鄂西南大部,两者占湖北省面积的70%。随着地形起伏度的增加,县域人口密度和经济密度逐渐降低,呈显著负相关,而且县域地形起伏度越小,人口密度和经济密度在垂直方向越分散。[结论]地形起伏度与县域人口密度和经济密度有负相关性,对区域人口和经济分布有一定的影响。