基于水足跡理論的即墨市水資源可持續(xù)利用對(duì)策研究*

周玲玲，王 琳，余 靜，劉偉峰

（1.中國(guó)海洋大學(xué) 環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院，山東 青島 266100；2.中國(guó)海洋大學(xué) 海洋環(huán)境學(xué)院，山東 青島 266100；3.國(guó)家海洋局第一海洋研究所，山東 青島 266061）

2002 年，荷蘭屯特大學(xué)的Hoekstra教授類(lèi)比“生態(tài)足跡”概念提出了“水足跡”概念，把它形象地解釋為“水在生產(chǎn)和消費(fèi)過(guò)程中踏過(guò)的腳印”［1］。水足跡作為一種衡量“用水”的指標(biāo)，把藍(lán)水（傳統(tǒng)的地表和地下水資源）、綠水（賦存于土壤非飽和含水層（包氣帶）中的土壤水）、灰水（人類(lèi)的排污活動(dòng)對(duì)水資源的間接消耗，即稀釋污染物所需水量）這3種不同顏色的水整合在一起，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)水資源核算中只重視藍(lán)水的缺點(diǎn)；水足跡的創(chuàng)新之處還在于將人們的生產(chǎn)和消費(fèi)與水資源消耗、污染聯(lián)系起來(lái)，讓人們意識(shí)到水資源的總體消耗和污染最終是與生產(chǎn)、消費(fèi)產(chǎn)品的類(lèi)型和數(shù)量密不可分的［2］。

水足跡作為水消費(fèi)和水污染的體積衡量指標(biāo)，為理解消費(fèi)者和生產(chǎn)者與淡水系統(tǒng)之間的關(guān)系提供了更加合理和全面的視角。水足跡核算為人類(lèi)各種活動(dòng)對(duì)水資源的占用提供了明確的時(shí)空信息，為區(qū)域社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和環(huán)境影響評(píng)價(jià)奠定良好的基礎(chǔ)。隨著水足跡概念的不斷推廣，國(guó)內(nèi)外將水足跡理論用于定量評(píng)價(jià)水資源可持續(xù)利用的研究日趨活躍。國(guó)外學(xué)者大多通過(guò)對(duì)國(guó)家、地區(qū)、流域或特定產(chǎn)品水足跡的計(jì)算來(lái)評(píng)價(jià)消費(fèi)模式、產(chǎn)品貿(mào)易對(duì)全球及區(qū)域水資源安全的影響，提出可續(xù)性生產(chǎn)和消費(fèi)，以達(dá)到水資源的可持續(xù)利用［3－6］；國(guó)內(nèi)學(xué)者引入水足跡理論后對(duì)我國(guó)西北地區(qū)、各省份、大連、上海等地的水足跡進(jìn)行了初步研究，水足跡在解決我國(guó)水資源短缺與糧食安全、生態(tài)環(huán)境等問(wèn)題得到初步應(yīng)用。王新華等［7］采用自下而上的水足跡核算方法，分析計(jì)算了2000年中國(guó)各省的人均水足跡。2007年，鄧曉軍等［8］采用自上而下的方法計(jì)算分析了四川省2004年的水足跡及其相關(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo)。黃晶等［9］運(yùn)用水足跡理論，采用自上而下的方法計(jì)算評(píng)價(jià)了1990—2005年北京市水足跡及水資源利用的可持續(xù)性，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步分析了北京市農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)的變化特征。

水足跡的概念提出時(shí)間還比較短，在應(yīng)用層面上的實(shí)踐還十分有限。研究也主要集中在水足跡核算，核算的范圍和時(shí)空尺度也因研究目的不同而有所差異。目前水足跡研究尺度多集中在全球、國(guó)家或省級(jí)層次，市級(jí)及以下尺度的水足跡研究較少。

1 研究區(qū)概況及水資源利用中存在的問(wèn)題分析

即墨市位于山東半島西南部，偎青島之項(xiàng)背，素有“青島后院”之稱。截止2011年，即墨市實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)總值690.1億元，比2010年增長(zhǎng)16.8%，總量和增幅居青島5市首位。近幾年，城鎮(zhèn)規(guī)模擴(kuò)大、人口增長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，城市用水量劇增；隨著農(nóng)村種植結(jié)構(gòu)的調(diào)整、林果茶蔬菜種植面積的急劇加大，灌溉用水量也逐年增大。目前，即墨市水資源開(kāi)發(fā)利用中主要存在以下問(wèn)題：

（1）水資源供需矛盾突出。一是水資源總量少，多年平均水資源總量為3.491 1億m3，人均占有水資源量為308.4m3，屬資源缺水型城市。二是水資源區(qū)域分布不均，年際變化大。三是大沽河現(xiàn)已成為青島市的重要水源地，隨著青島市經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展，城區(qū)用水量將越來(lái)越大，相反配置給即墨當(dāng)?shù)氐乃繉⒃絹?lái)越少。

（2）局部水環(huán)境惡化，相對(duì)減少了水資源可利用量。即墨市水資源天然水質(zhì)較好，但隨著近幾年工業(yè)的發(fā)展，城市規(guī)模的膨脹，大量工業(yè)廢水和生活污水亂排放，以及農(nóng)藥化肥使用量的不斷增加，致使部分地表水、地下水水質(zhì)惡化，水功能衰減。

（3）水資源管理體制有待于進(jìn)一步提高。目前，管理體制最突出的問(wèn)題主要表現(xiàn)在管理上條塊分割，管理上城鄉(xiāng)分割和依法管理上政出多門(mén)等問(wèn)題，不利于水資源的統(tǒng)一管理和有效保護(hù)。

（4）非常規(guī)水源開(kāi)發(fā)利用程度不高。即墨市地處沿海，海水利用有著得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)，但因目前淡化成本較高，未得到有效開(kāi)發(fā)。

由此可見(jiàn)，水資源短缺已成為制約即墨市社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的主要因素之一。因此，采用更加科學(xué)準(zhǔn)確的方法核算目前即墨市水資源的消耗類(lèi)型、消耗量及發(fā)展趨勢(shì)，為即墨市制定合理的水資源可持續(xù)利用對(duì)策提供一定科學(xué)依據(jù)和決策支持，具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

2 方法及數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1 核算范圍

由于即墨市進(jìn)出口貿(mào)易量數(shù)據(jù)的缺乏限制，研究中只計(jì)算即墨市域內(nèi)生產(chǎn)、生活產(chǎn)生的總水資源利用量，不計(jì)算區(qū)內(nèi)通過(guò)產(chǎn)品貿(mào)易產(chǎn)生的虛擬水凈流量。根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)情況及資料的可獲得性，水足跡核算分農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水足跡、工業(yè)生產(chǎn)水足跡、生活水足跡和生態(tài)水足跡4個(gè)部分，其中農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水足跡又進(jìn)一步分解成農(nóng)作物、牲畜產(chǎn)品、漁業(yè)產(chǎn)品和林果業(yè)產(chǎn)品水足跡。

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

氣象數(shù)據(jù)取自即墨市氣象站2008—2011年實(shí)測(cè)氣象資料，并采用2009年FAO最新開(kāi)發(fā)的模型版本CROPWAT8.0軟件計(jì)算2008—2011年逐年逐月的日平均ET0值和有效降雨量Peff月均值；Chapagain和Hoekstra計(jì)算世界各國(guó)牲畜產(chǎn)品虛擬水含量研究中關(guān)于中國(guó)部分的數(shù)據(jù)成果［10］；農(nóng)林產(chǎn)品種類(lèi)、產(chǎn)量、農(nóng)用化肥使用量、工業(yè)增加值等數(shù)據(jù)來(lái)自《即墨市統(tǒng)計(jì)年鑒》（2009—2012年），生活用水、生態(tài)環(huán)境用水量數(shù)據(jù)來(lái)自《即墨市水資源公報(bào)》（2009—2012年）。

2.3 水足跡核算方法

從生產(chǎn)者角度出發(fā)，采用自上而下法計(jì)算水足跡。地理區(qū)域內(nèi)的水足跡等于該地區(qū)所有水的消耗和污染過(guò)程的水足跡總和。

2.3.1 農(nóng)林產(chǎn)品水足跡 農(nóng)林產(chǎn)品水足跡為其全生育期內(nèi)藍(lán)水足跡WFblue、綠水足跡WFgreen和灰水足跡WFgray之和。

（1）作物生長(zhǎng)藍(lán)水量和綠水量計(jì)算公式如下［2］：

式（1）和（2）中：CWRblue和CWRgreen分別為單位面積作物耗用的藍(lán)水量和綠水量；ETblue指藍(lán)水蒸散發(fā)量；ETgreen為綠水蒸散發(fā)量；常量因子10是將水的深度轉(zhuǎn)化為單位陸地面積的水量轉(zhuǎn)換系數(shù)；總和求得是從種植日期第一天到收獲日期的累計(jì)量（lgp表示生長(zhǎng)期的長(zhǎng)度，以日計(jì)量）。

式（3）和（4）中：ETc為作物潛在的蒸散發(fā)量；Peff為有效降雨量。

式（5）中：Kc為作物系數(shù)，由作物特性和土壤的平均蒸發(fā)效應(yīng)決定；ET0為參考作物蒸散發(fā)，指水分充足情況下的假定的草本作物的蒸散發(fā)。

（2）作物生長(zhǎng)過(guò)程的灰水量。作物生長(zhǎng)過(guò)程中投放的化肥、農(nóng)藥等化學(xué)物質(zhì)通過(guò)淋溶、滲濾會(huì)進(jìn)入到地表和地下水體，對(duì)水體產(chǎn)生一定程度的污染。可通過(guò)以下簡(jiǎn)單模型估算作物生長(zhǎng)過(guò)程所需的灰水量，模型的計(jì)算式為［2］：

式（6）中：AR為每公頃土地的化肥施用量（kg/hm2）；α為淋溶率（即進(jìn)入水體的污染物量占總化學(xué)物質(zhì)施用量的比例）；cmax為最大容許濃度（kg/m3）；cnat為污染物的自然本地濃度（kg/m3）。

（3）將農(nóng)林產(chǎn)品的藍(lán)水量、綠水量和灰水量與各自種植面積相乘積后求和即可得到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總水足跡（即生產(chǎn)總消耗水量）。

2.3.2 牲畜和漁業(yè)產(chǎn)品水足跡 計(jì)算公式如下：

式（7）中：WFA動(dòng)物產(chǎn)品A的生產(chǎn)水足跡；VA為動(dòng)物產(chǎn)品A單位質(zhì)量的虛擬水含量（m3/t）；YA動(dòng)物產(chǎn)品A的產(chǎn)量（t）。

2.3.3 工業(yè)水足跡 工業(yè)水足跡采用工業(yè)增加值與萬(wàn)元工業(yè)增加值用水量的乘積來(lái)估算。

2.4 預(yù)測(cè)方法——GM（1，1）模型

目前，預(yù)測(cè)方法主要包括趨勢(shì)外推預(yù)測(cè)法、回歸預(yù)測(cè)法、時(shí)間序列預(yù)測(cè)法、灰色模型預(yù)測(cè)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)法［11］?；疑Ｐ皖A(yù)測(cè)是以灰色模型為基礎(chǔ)的，在諸多的灰色模型中，以GM（1，1）模型最為常用。GM（1，1）模型作為一種典型的趨勢(shì)分析模型，因其“小樣本”和“貧信息”的研究特質(zhì)及簡(jiǎn)單實(shí)用的優(yōu)點(diǎn)，特別適用于那些因素眾多、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、涉及面廣而層次較高、綜合性較強(qiáng)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)指標(biāo)的趨勢(shì)預(yù)測(cè)，是應(yīng)用最早也是迄今為止應(yīng)用最為廣泛的灰色模型［12］。

2.4.1 建模機(jī)理 GM（1，1）建模機(jī)理為：設(shè)時(shí)間t序列（t＝1，2，3，…，N）x（0）為原始序列［13］：

對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行一次累加x（1）＝AGOx（O），AGO為累加符號(hào)，通過(guò)累加生成新序列：

對(duì)建立微分方程：

式（8）中：a為發(fā)展系數(shù)；反映x（0）（及x（1））的發(fā)展態(tài)勢(shì)；b為系統(tǒng)內(nèi)生控制灰數(shù)，具有灰的信息覆蓋的作用量；a，b是待確定的未知參數(shù)。

系統(tǒng)向量（灰參數(shù)）c＝［a，b］T，用最小二乘法求解灰參數(shù)，得：

式（9）中，累計(jì)矩陣B為：

常數(shù)向量YN為：

最終得到預(yù)測(cè)模型為：

（1）當(dāng)－a≤0.3時(shí)，GM（1，1）模型的1步預(yù)測(cè)精度在98%以上，2步和5步預(yù)測(cè)精度都在97%以上，可用于中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)；

（2）當(dāng)0.3＜－a≤0.5時(shí)，GM（1，1）模型的1和2步預(yù)測(cè)精度在90%以上，10步預(yù)測(cè)精度都在80%以上，可用于短期預(yù)測(cè)，中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)慎用；

（3）當(dāng)0.5＜－a≤0.8時(shí)，GM（1，1）模型用作短期預(yù)測(cè)應(yīng)十分慎重；

（4）當(dāng)0.8≤－a≤1時(shí)，GM（1，1）模型的1步預(yù)測(cè)精度低于70%，應(yīng)采用殘差修正模型。

（5）當(dāng)α＞1時(shí)，不宜采用GM（1，1）模型。

2.4.3 模型的精度檢驗(yàn) GM（1，1）模型須通過(guò)均方差比C值和小誤差概率P值來(lái)判斷模型的預(yù)測(cè)精度，預(yù)測(cè)精度分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)見(jiàn)表1。均方差比C值的計(jì)算公式為：

式（11）中：數(shù)據(jù)方差＝1/N·，殘差方差

其中：x（t）為樣本值；為樣本均值；e（t）為誤差值；e為誤差均值。

小誤差概率P值的計(jì)算公式為：

表1 預(yù)測(cè)精度等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)［14］Table 1 Prediction accuracy rating standard

3 結(jié)論及建議

3.1 計(jì)算結(jié)果及分析

3.1.1 即墨市水足跡核算結(jié)果 2008—2011年即墨市生產(chǎn)、生活所產(chǎn)生的水足跡總量大小及年際變化情況見(jiàn)圖1。由圖1可見(jiàn)，研究期內(nèi)即墨市水足跡呈上升趨勢(shì)，從2008年的17.184 7億m3上升至2011年的20.333 9億 m3，增幅18.3%，年均增幅4.6%。

圖1 即墨市2008—2011年水足跡大小及變化情況Fig.1 The quantity and variation of water footprint in Jimo in 2008—2011

表2 2008—2011年即墨市各行業(yè)水足跡比例Table 2 The composition proportion of different industry of water footprint in Jimo from 2008—2011 /%

（1）各行業(yè)耗水情況。表2為各行業(yè)水足跡占總水足跡的比例。由表2可見(jiàn)：①農(nóng)業(yè)是即墨市的用水大戶，占總水足跡的95.3%～95.9%，所占比例呈逐年下降趨勢(shì)；②工業(yè)生產(chǎn)水足跡占總水足跡的2.0%～2.4%，所占比例總體呈上升趨勢(shì)；③生活用水和生態(tài)用水總體上呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，生活用水占總水足跡的1.7%～2.3%，生態(tài)用水所占比例最小，僅為0.1%～0.2%。

（2）不同類(lèi)型水足跡消耗情況。水足跡組成中，藍(lán)水量所占比例最大，占總水足跡的60%以上，綠水量占14.7%～21.0%，灰水足跡所占比例最小，為8.8%～21.0%。其中，藍(lán)水足跡和綠水足跡變化呈波動(dòng)起伏，灰水足跡呈逐年下降趨勢(shì)，詳見(jiàn)圖2。

圖2 藍(lán)水、綠水和灰水組成比例及變化情況Fig.2 The composition and variation of blue water，green water and gray water

（3）各類(lèi)農(nóng)產(chǎn)品水足跡消耗情況。依據(jù)Liu的農(nóng)業(yè)產(chǎn)品虛擬水含量指標(biāo)劃分標(biāo)準(zhǔn)［15］，根據(jù)即墨市各類(lèi)農(nóng)產(chǎn)品的虛擬水含量計(jì)算結(jié)果，將農(nóng)業(yè)產(chǎn)品的耗水級(jí)別進(jìn)行分類(lèi)，列于表3。由表3可見(jiàn)，牲畜產(chǎn)品中的豬肉、羊肉、禽肉、禽蛋和水產(chǎn)品都被劃分到了高度耗水的一類(lèi)；農(nóng)作物產(chǎn)品中，耗水高的有棉花和茶葉，而耗水少的是薯類(lèi)、西瓜和水果。由此可見(jiàn)，不同農(nóng)產(chǎn)品的虛擬水含量是存在相當(dāng)大差異的。

表3 即墨市農(nóng)業(yè)產(chǎn)品虛擬水含量指標(biāo)劃分Table 3 The classification of virtual water content of agricultural products in Jimo

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中，各類(lèi)產(chǎn)品生產(chǎn)水足跡占農(nóng)業(yè)生產(chǎn)藍(lán)綠水總量的比例見(jiàn)圖3。由圖3可見(jiàn)，牲畜產(chǎn)品耗水比例最大，占農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的50%以上，最高達(dá)54.4%。糧食作物次之，比例范圍為25.2%～30.5%。牲畜產(chǎn)品和糧食作物兩者耗水量占了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)藍(lán)綠水量的80%以上。林果業(yè)產(chǎn)品耗水量最小。

圖3 各類(lèi)農(nóng)產(chǎn)品水足跡組成比例及變化情況Fig.3 The composition and variation of agricultural products water footprint

3.1.2 水足跡動(dòng)態(tài)趨勢(shì)預(yù)測(cè)結(jié)果 按照GM（1，1）模型的求解步驟，編寫(xiě)MATLAB灰色預(yù)測(cè)程序（限于篇幅，程序語(yǔ)言省略）。最終建立GM（1，1）預(yù)測(cè)模型為：

GM（1，1）模型中：a為－0.048；C值為0.25；P值為1；模型的預(yù)測(cè)精度為1級(jí)，適合做中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)。GM（1，1）模型模擬值及擬合相對(duì)誤差值見(jiàn)表4。預(yù)測(cè)相對(duì)誤差范圍為－2.44%～1.10%，平均相對(duì)誤差絕對(duì)值為1.21%，模型擬合效果好。

表4 GM（1，1）模型模擬結(jié)果Table 4 The simulation results of GM（1，1）model

假設(shè)即墨市水足跡發(fā)展速度保持2008—2011年水平，即處于“慣性發(fā)展”情景下，采用GM（1，1）模型預(yù)測(cè)得到未來(lái)5年的水足跡大小，結(jié)果列于表5。根據(jù)預(yù)測(cè)可見(jiàn)，到2016年即墨市水足跡大小為25.559 8億m3，較2011年增加了5.225 9億 m3，增幅為25.7%，年均增長(zhǎng)幅度為5.1%，略高于2008—2011年的年均增幅（4.6%）。

表5 2012—2016年水足跡預(yù)測(cè)結(jié)果 /106 m3Table 5 Predicting results of water footprint in 2012—2016

3.2 對(duì)策建議

要實(shí)現(xiàn)水資源的可持續(xù)利用，必須做到開(kāi)源與節(jié)流并舉，盡快改變現(xiàn)存的不合理、粗放型、高耗型的水資源利用方式，走節(jié)水型的經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展道路。目前，即墨市水資源的有效利用率和節(jié)水水平相對(duì)較低，水資源浪費(fèi)現(xiàn)象還比較嚴(yán)重。節(jié)水應(yīng)成為即墨市水資源管理的首要任務(wù)，節(jié)水是水資源合理利用的核心。

（1）調(diào)整農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)。必須以節(jié)約實(shí)體水為核心，調(diào)整農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，壓縮高耗低效的傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)，發(fā)展低耗高效的現(xiàn)代農(nóng)業(yè)。根據(jù)4.1.1節(jié)表3的結(jié)果可知，棉花、茶葉、豬肉、羊肉、禽肉、禽蛋、水產(chǎn)品都屬于高耗水產(chǎn)品，冬小麥、夏玉米、豆類(lèi)、谷子、高粱、奶類(lèi)、花生屬于中度耗水產(chǎn)品，薯類(lèi)、西瓜和水果屬于低度耗水產(chǎn)品。因此，應(yīng)結(jié)合區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展的特點(diǎn)和需求，按照因地制宜、適水種植的原則，制定合理的農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)，調(diào)整作物布局，降低高耗水牲畜產(chǎn)品的產(chǎn)量和生產(chǎn)比例，使水資源優(yōu)化利用。

（2）充分利用雨水資源，發(fā)展“雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)”。綠水足跡約占即墨市農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水足跡的1/5。缺水地區(qū)要選育和推廣耐旱、低耗水品種，并改進(jìn)種植技術(shù)，使農(nóng)作物生長(zhǎng)期與天然降水規(guī)律較好吻合，充分利用雨水資源。應(yīng)合理規(guī)劃，修建天然集水池、水窖等蓄水設(shè)施，同時(shí)擴(kuò)大城市綠化面積，通過(guò)工程措施增加雨洪利用。

（3）改進(jìn)灌溉技術(shù)和制度，提高用水效率。應(yīng)盡快改變傳統(tǒng)的地面灌溉技術(shù)，適時(shí)適地發(fā)展滴灌、噴灌、滲灌、微灌等先進(jìn)灌溉技術(shù)，提高水利用率，減少無(wú)謂的水資源消耗。同時(shí)，應(yīng)加強(qiáng)灌溉工程建設(shè)，提高輸配水效率。

（4）調(diào)整工業(yè)布局，發(fā)展低耗水工業(yè)，限制高耗水工業(yè)。全面規(guī)劃工業(yè)布局，規(guī)劃時(shí)不僅要原材料、燃料等資源的分布，而且需要同時(shí)考慮水資源的分布狀況，要將高耗水型企業(yè)逐步向沿海地區(qū)轉(zhuǎn)移，以利用海水替代淡水。必須以水資源為導(dǎo)向，嚴(yán)格以水定產(chǎn)、以水定點(diǎn)、以水定規(guī)模，盡可能壓縮鋼鐵、紡織、機(jī)械、化工等高耗水型產(chǎn)業(yè)，重點(diǎn)發(fā)展耗水小的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)。

（5）改進(jìn)工藝更新設(shè)備，提高工業(yè)水重復(fù)利用率。對(duì)于那些工藝落后、設(shè)備陳舊、節(jié)水觀念淡薄以致工業(yè)用水存在著嚴(yán)重的浪費(fèi)的企業(yè)，必須加大技術(shù)改造的力度，改進(jìn)工藝，更新設(shè)備，推行節(jié)水型的新技術(shù)和新設(shè)備。同時(shí)，通過(guò)對(duì)生產(chǎn)廢水的技術(shù)處理，實(shí)現(xiàn)對(duì)生產(chǎn)用水的多次利用和循環(huán)利用，不斷提高水的復(fù)用率。

（6）采取有效措施控制生活用水量 隨著人口的增長(zhǎng)，生活用水量逐年提高，為了有效控制生活用水量，可采取以下措施：改變不良生活用水方式，減少水資源浪費(fèi)；對(duì)居民家庭嚴(yán)格按照水表計(jì)量收費(fèi)，對(duì)居民用戶用水要逐步推行定額管理辦法，對(duì)單位用水和公共用水也要實(shí)行定額管理辦法，節(jié)約有獎(jiǎng)，浪費(fèi)受罰；研制和推廣節(jié)水型用水器具和家庭污水凈化設(shè)備，提高用水效率；采用適宜的水凈化處理、回收利用方法，將其用于生活用水中水質(zhì)要求不高的市政用水，如澆灑路面、沖洗廁所、澆灌樹(shù)木等。

［1］Hoekstra A Y，Chapagain A K.Water footprint of nations：Water use by people as a function of their consumption pattern［J］.Water Resouces Management，2007，21（1）：35-48.

［2］胡克斯特拉（Hoekstra A Y）.水足跡評(píng)價(jià)手冊(cè) ［M］.劉俊國(guó)譯.北京：科學(xué)出版社，2012.

［3］Aldaya M M，Hoekstra A Y.The water needed for Italians to eat and pizza［J］.Agricultural Systems，2010，103：351-360.

［4］Liu J G，Williams J R，Zehnder A J B，et al.GEPIC：Modelling wheat yield and crop water productivity with high resolution on a global scale［J］.Agricultural Systems，2007，94（2）：478-493.

［6］Mekonnen M M，Hoekstra A Y.A global and high-resolution assessment of the green，blue and grey water footprint of wheat［J］.Hydrology and Earth System Sciences，2010，14：1259-1276.

［7］王新華，徐中民，龍愛(ài)華.中國(guó)2000年水足跡的初步計(jì)算分析［J］.冰川凍土，2005，27（5）：774-779.

［8］鄧曉軍，謝世友，秦婷.基于水足跡分析法的四川省水資源利用評(píng)價(jià) ［J］.人民長(zhǎng)江，2007，38（2）：61-63.

［9］黃晶，宋振偉，陳阜.北京市水足跡及農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)變化特征［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)，2010，30（23）：6546-6554.

［10］Chapagain A K，Hoekstra A Y.Virtual Water Flows between Nations in Relation to Trade in Livestock and Livestock Products［C］.// UNESCO-IHE Institute for Water Education.Value of Water Research Report Series No 13.Delft，Netherlands：［s.n.］，2003：11-15.

［11］韓中庚.數(shù)學(xué)建模方法及其應(yīng)用 ［M］.北京：高等教育出版社，2009.

［12］王寧.灰色組合預(yù)測(cè)模型研究 ［D］.南京：河海大學(xué)，2009.

［13］劉思峰，黨耀國(guó)，方志耕.灰色系統(tǒng)理論及其應(yīng)用 ［M］.北京：科學(xué)出版社，2004.

［14］張倩，沈利，蔡煥杰，等.基于灰色理論和回歸分析的需水量組合預(yù)測(cè)研究 ［J］.西北農(nóng)林科技大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2010，38（8）：223-227.

［15］Liu.Virtual Water，Green Water and Blue Water in China.http：//www.nideco.ethz.ch/news/past events/colloguium 2003/Liu Presentation.pdf.