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    中國水生態(tài)足跡廣度、深度評價及空間格局

    2017-11-23 02:39:00孫才志張智雄
    生態(tài)學(xué)報 2017年21期
    關(guān)鍵詞:各省市水資源量廣度

    孫才志,張智雄

    1 遼寧師范大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院,大連 116029 2 遼寧師范大學(xué)海洋經(jīng)濟與可持續(xù)發(fā)展研究中心,大連 116029

    中國水生態(tài)足跡廣度、深度評價及空間格局

    孫才志1,2,*,張智雄1

    1 遼寧師范大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院,大連 116029 2 遼寧師范大學(xué)海洋經(jīng)濟與可持續(xù)發(fā)展研究中心,大連 116029

    運用生態(tài)足跡方法對水資源進行流量資本和存量資本區(qū)分,測算分析了中國31個省市1997—2014年的水生態(tài)足跡廣度與深度。結(jié)果顯示:①中國的水生態(tài)足跡廣度受年際水資源量豐枯影響,總體呈波動趨勢;各省市的水生態(tài)足跡廣度存在著明顯差異,南方地區(qū)水生態(tài)足跡廣度普遍大于北方地區(qū);②研究期內(nèi),中國的水生態(tài)足跡深度只有1998年為1,其余年份的水資源流量資本已不能滿足人類生產(chǎn)生活的需求,需要消耗水資源存量資本;各省市之間水生態(tài)足跡深度相差較大,整體上北方高南方低,其中14個省份18年的平均水生態(tài)足跡深度為1,平均水生態(tài)足跡深度最高的地區(qū)是寧夏的308.12;③運用空間自相關(guān)方法對31個省市的水生態(tài)足跡廣度和深度進行分析得出,中國省際水生態(tài)足跡廣度與深度均存在明顯的空間集聚現(xiàn)象。水生態(tài)足跡廣度H-H集聚地區(qū)主要集中在中國南方地區(qū),水生態(tài)足跡深度H-H集聚地區(qū)主要集中在中國北方地區(qū)。通過對全國水生態(tài)足跡廣度與深度的測度分析為水生態(tài)足跡分析提供新的研究方法,同時也為區(qū)域水資源可持續(xù)利用提供理論依據(jù)。

    水生態(tài)足跡廣度;水生態(tài)足跡深度;空間格局

    中國是一個嚴(yán)重缺水國家,人均水資源量僅為世界平均水平的1/4[1],水資源時空分布不均,客觀上加劇了中國水資源短缺現(xiàn)象。隨著中國經(jīng)濟社會的快速發(fā)展,用水量逐年增加,水資源短缺和水資源過度消耗已經(jīng)成為中國水資源利用面臨的主要問題。對當(dāng)前經(jīng)濟社會狀態(tài)下水資源的占用情況和水資源消耗程度的測度,可以為中國水資源可持續(xù)利用提供科學(xué)依據(jù)。

    20世紀(jì)90年代加拿大生態(tài)經(jīng)濟學(xué)家Willam Rees提出了“生態(tài)足跡(Ecological Foot-print)”理論[2-3],該方法基于土地的生物生產(chǎn)功能,用面積大小的方式直觀地反映人類廢物排放和資源消費過程中對生態(tài)環(huán)境的占用程度[4]。隨著研究的深入,國外學(xué)者嘗試引入新的方法或指標(biāo)對生態(tài)足跡研究方法加以改進和完善。其中,2009年Niccolucci和Wackernagel等將“生態(tài)足跡”與“生態(tài)承載力”相結(jié)合進行研究測算,提出兩個新指標(biāo),即生態(tài)足跡廣度和生態(tài)足跡深度,分別來表示人類活動對于自然資源的流量資本占用水平和對存量資本的消耗程度,將生態(tài)足跡的研究向縱深擴展[4]。在國內(nèi),方愷[4- 6]以中國為實例,測度分析了中國的生態(tài)足跡廣度與深度,推動了該研究方向在中國的發(fā)展。由生態(tài)足跡衍生出的水生態(tài)足跡和水足跡(Water Footprint)[2,7- 9]是目前采用生態(tài)足跡法研究水資源的兩個方向。近年來,國內(nèi)學(xué)者使用生態(tài)足跡方法研究水資源主要集中在對國家或地區(qū)水足跡[10- 12]和產(chǎn)品水足跡[13]方面的計算與分析,黃林楠等[14]提出了水資源生態(tài)足跡和水資源生態(tài)承載力的計算算法;孫才志等[15,16]測度了中國的水足跡和灰水足跡,趙良仕等[1,17-18]運用空間計量的方法分析了中國省際水足跡強度的收斂關(guān)系。傳統(tǒng)的水足跡方法主要用于對當(dāng)前社會生產(chǎn)水平下所消費的水資源量的測度,不能客觀的反映社會用水對于當(dāng)前水資源量的真實消耗情況,而將水生態(tài)足跡與水生態(tài)承載力結(jié)合的方法可以較好的表征水資源資本消耗情況,這也為水資源可持續(xù)利用的研究提供了新的方法和途徑。

    水資源是一種可再生資源。根據(jù)生態(tài)經(jīng)濟學(xué)家Daly[19]提出的可持續(xù)發(fā)展需要遵循的基本準(zhǔn)則中,可再生資源的占用速度不應(yīng)快于其再生速度,不可再生資源的消耗速度不應(yīng)快于相應(yīng)可再生資源的替代速度。即使資本流量被完全占用,仍符合可持續(xù)發(fā)展的最低限度。Daly準(zhǔn)則的關(guān)鍵,在于如何追蹤被人類利用的自然資本存量和流量[4]。基于此,本文參照這一準(zhǔn)則,以中國31個省(直轄市、自治區(qū))為研究對象(以下簡稱“省市”),對水資源流量資本和存量資本進行區(qū)分,將水足跡、水生態(tài)足跡與水生態(tài)承載力研究相結(jié)合,引入水生態(tài)足跡廣度與水生態(tài)足跡深度測算方法,分別反映人類活動對水資源流量資本的占用水平和對存量資本消耗程度。

    1 研究方法及數(shù)據(jù)來源

    1.1 研究方法

    1.1.1 水生態(tài)足跡

    水生態(tài)足跡的測算方法是將消耗的水資源量轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的產(chǎn)水面積,根據(jù)之前研究文獻[14]得出的均衡值,得出研究區(qū)域消耗的水資源量所需要的產(chǎn)水面積,即水生態(tài)足跡。參照文獻[15]計算公式如下:

    EFw=EFwr+EFwq

    (1)

    式中,EFw為區(qū)域水足跡生態(tài),EFwr為區(qū)域水量生態(tài)足跡,EFwq為區(qū)域水質(zhì)生態(tài)足跡。其中,水量生態(tài)足跡計算公式為:

    EFwr=P×efwr=γ×(WF/w)

    (2)

    式中,P為區(qū)域人口數(shù)量,efwr為區(qū)域人均水生態(tài)足跡,γ為全球水資源均衡因子,WF為區(qū)域水足跡,w為水資源世界平均生產(chǎn)能力。區(qū)域水足跡WF的計算方法采用之前對水足跡的研究文獻[15]中的計算方法,本文中測算水量生態(tài)足跡所采用的水足跡主要包括城鄉(xiāng)居民消費的農(nóng)畜產(chǎn)品水足跡、工業(yè)產(chǎn)品水足跡、生活用水足跡以及生態(tài)水足跡,文獻[15]中的水污染足跡將作單獨測算,不計入水量生態(tài)足跡的測算范圍。參照黃林楠和世界自然基金會(World Wide Fund for Nature or World Wildlife Fund,WWF)的計算結(jié)果[7],取全球水資源均衡因子γ為5.19,取水資源世界平均產(chǎn)生能力w為3140m3/hm2。

    為有效核算污染物對水生態(tài)足跡的影響,本文將核算化學(xué)需氧量(COD)和氨氮(NH3)排放量作為水生態(tài)足跡中水質(zhì)生態(tài)足跡子賬戶,以此來分析污染物排放濃度對水生態(tài)足跡的影響。測度模型為:

    (3)

    式中,EFCOD代表COD水生態(tài)足跡;EFNH3代表NH3水生態(tài)足跡;LCOD代表區(qū)域內(nèi)社會工業(yè)、農(nóng)業(yè)、生活過程中COD的排放量;LNH3代表區(qū)域內(nèi)社會工業(yè)、農(nóng)業(yè)、生活過程中氨氮的排放量;CCOD代表國內(nèi)單位面積水域COD排放達標(biāo)濃度;CNH3代表國內(nèi)單位面積水域氨氮的排放達標(biāo)濃度。本文中COD和氨氮的核算方法采用之前的研究文獻[16]的核算方法,污染物濃度達標(biāo)排放標(biāo)準(zhǔn)采用《污水綜合排放標(biāo)準(zhǔn)》(GB8978—1996)中二級排放標(biāo)準(zhǔn),COD 和氨氮的排放達標(biāo)濃度分別為120、25 mg/L。

    1.1.2 水生態(tài)承載力

    基于生態(tài)足跡模型的水資源承載力兼具自然屬性以及空間屬性,可將其定義為:某一區(qū)域在某一具體歷史發(fā)展階段,水資源最大供給量可供支持該區(qū)域資源、環(huán)境和社會(生態(tài)、生產(chǎn)和生活)可持續(xù)發(fā)展的能力[14],強調(diào)滿足生態(tài)需求的情況下,區(qū)域產(chǎn)水能力所能供給的最大的土地面積。本文根據(jù)生態(tài)承載力理論,參照文獻[14,20]采用如下水生態(tài)承載力計算公式:

    ECw=0.4×φ×γ×(Q/w)

    (4)

    (5)

    式中,ECw為區(qū)域水生態(tài)承載力,φ為區(qū)域水資源產(chǎn)量因子,Q為區(qū)域水資源總量,WM為區(qū)域產(chǎn)水模數(shù)(m3/hm2)。據(jù)之前研究文獻[3,14,20],一個國家或地區(qū)的水資源開發(fā)率若超過30%—40%將引起生態(tài)環(huán)境惡化,水資源量中需預(yù)留60%水量以維護生態(tài)環(huán)境,故取水資源可利用系數(shù)為0.4。水資源產(chǎn)量因子是各區(qū)域單位面積產(chǎn)水能力與水資源世界平均生產(chǎn)能力的比值。由于年際水資源量豐枯也會導(dǎo)致區(qū)域水資源產(chǎn)量因子波動。為了保證研究結(jié)果客觀準(zhǔn)確,本文選取研究期內(nèi)各省市多年平均產(chǎn)水模數(shù),根據(jù)公式(5)測算得到全國以及各省市多年平均的水資源產(chǎn)量因子(表1)。

    1.1.3 水生態(tài)足跡廣度與深度

    生態(tài)系統(tǒng)可以提供的自然資源和生態(tài)服務(wù)統(tǒng)稱為自然資本,根據(jù)其屬性,可分為存量和流量資本兩部分[6,21]。人類對自然資本流量的占用水平稱為足跡廣度[5,6]。水生態(tài)足跡廣度代表了人類社會發(fā)展對水資源流量資本的占用情況。結(jié)合Hicks經(jīng)濟學(xué)理論角度來看,財富總量并不會隨資本流動而減小,自然資本的流動意味著生態(tài)發(fā)展的可持續(xù)[22]。生物圈可提供的自然資本流量的上限為生物承載力[4],所以水生態(tài)承載力水平是水資源可提供的流量資本的上限,根據(jù)生態(tài)足跡研究文獻[4- 6],推導(dǎo)出水生態(tài)足跡廣度計算公式:

    EFWS=min[EFW,ECW]

    (6)

    0

    (7)

    式中,EFWS為區(qū)域水生態(tài)足跡廣度,公式(7)為水生態(tài)足跡廣度的取值范圍。

    表1 中國各省市1997—2014年水資源產(chǎn)量因子

    由于資料和數(shù)據(jù)限制,本文全部數(shù)據(jù)中的全國數(shù)據(jù)尚未統(tǒng)計到中國港澳臺地區(qū)數(shù)據(jù)

    人類對自然資本存量的消耗程度用足跡的深度來表示[6]。水生態(tài)足跡深度代表了人類社會經(jīng)濟發(fā)展消耗的水量對水資源存量資本的消耗程度。參照生態(tài)足跡深度研究文獻[4- 6]推導(dǎo)出水生態(tài)足跡深度測算公式:

    (8)

    式中,EFwd為區(qū)域水生態(tài)足跡深度。進一步分析,水生態(tài)足跡深度分為自然深度和附加深度兩部分[6]。即:

    (9)

    1.2 數(shù)據(jù)來源

    本文選取中國31個省(市、自治區(qū))作為研究區(qū)域,選取1997—2014年的統(tǒng)計數(shù)據(jù),以及國內(nèi)外的研究文獻[14]。數(shù)據(jù)來源:《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國水資源公報》、《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》、《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》、《中國畜牧業(yè)年鑒》以及各省市統(tǒng)計年鑒、水資源公報等。

    2 結(jié)果分析

    2.1 水生態(tài)足跡

    根據(jù)公式(1—3)測算得出1997—2014年中國的水量生態(tài)足跡、水質(zhì)生態(tài)足跡、水生態(tài)足跡以及各省市的水生態(tài)足跡(表2)。結(jié)果顯示,研究期內(nèi)中國的水生態(tài)足跡的整體趨勢與水量生態(tài)足跡大致相同,總體上呈上升趨勢。其中1997—2001年的水量生態(tài)足跡與水生態(tài)足跡經(jīng)歷了一個先上升,又下降的趨勢;2001年以后,中國的水量生態(tài)足跡和水生態(tài)足跡呈現(xiàn)明顯上升的趨勢,水量生態(tài)足跡年平均增長率為2.57%,水生態(tài)足跡的年平均增長率為2.18%。研究期內(nèi)中國的人口數(shù)量由12.37×108人上升到13.68×108人,國內(nèi)生產(chǎn)總值年平均增速達9%以上,用水量從5566.06×108m3增長到6095×108m3。水資源需求量同人口增加和經(jīng)濟發(fā)展呈正比,水量生態(tài)足跡增長趨勢也與中國逐年增長的用水量相符。水質(zhì)生態(tài)足跡呈小幅波動并逐步降低趨勢,在水生態(tài)足跡占比從3.72%下降到2.69%,其中,1997—2006年波動上升,2006年以后呈現(xiàn)出明顯的下降趨勢,到2014年水質(zhì)生態(tài)足跡下降至研究期內(nèi)最低值。研究期內(nèi)的工業(yè)廢水排放達標(biāo)率從61.8%上升至90%以上,廢水處理率的提高和污染物排放量得到了相應(yīng)控制是水質(zhì)生態(tài)足跡下降的主要原因。

    表2 1997—2014中國各省市平均水生態(tài)足跡和水生態(tài)承載力/104hm2

    2.2 水生態(tài)承載力

    根據(jù)公式(4)和測算得出的水資源產(chǎn)量因子,計算得到全國(圖1)和各省市18年的平均水生態(tài)承載力(表2)。結(jié)果顯示,中國水生態(tài)承載力受年際水資源量豐枯影響,整體呈波動狀態(tài)。2011年的水生態(tài)承載力是研究期內(nèi)的最低值,該年份降水量比常年值偏少9.4%,是1956年以來年降水量最少的一年。受季風(fēng)氣候的影響,中國降水量和水資源量分布呈由南向北遞減趨勢,因此各省市水生態(tài)承載力有較大差別。水生態(tài)承載力分布狀況與中國降水量和水資源量的時空分布相似,降水量較充足的南方地區(qū)水生態(tài)承載力較高,水生態(tài)承載力排在前五位的省市都位于南方地區(qū),分別是廣東、西藏、廣西、江西、湖南;降水量較少的北方地區(qū)水生態(tài)承載力較低,寧夏、天津、北京、山西、河北,這5個省市地處于華北和西北地區(qū),是中國主要的缺水區(qū)域,水生態(tài)承載力排在研究區(qū)域的后五位。

    2.3 水生態(tài)足跡廣度

    區(qū)域足跡廣度反映了一個區(qū)域的流量資本占用水平[6],水生態(tài)足跡廣度則可以直觀反映區(qū)域水資源流量資本的占用情況。根據(jù)公式(6)計算得到中國的水生態(tài)足跡廣度如(圖1)所示,整體上呈波動趨勢;結(jié)合公式(7)給出的水生態(tài)足跡廣度取值范圍可知,隨著中國水生態(tài)足跡持續(xù)增長,除1998年外,其余年份的水生態(tài)足跡均高于同年的水生態(tài)承載力,社會生產(chǎn)生活對水資源流量資本的占用已達到極限,水生態(tài)足跡廣度的變化趨勢同水生態(tài)承載力一致,在此不再贅述。當(dāng)水資源流量資本被完全占用時,為滿足生產(chǎn)生活用水需求,水資源存量資本也開始消耗。

    圖1 1997—2014年中國水生態(tài)承載力與水生態(tài)足跡廣度變化圖/104hm2Fig.1 Water ecological carrying capacity and water ecological footprint size change in China from 1997 to 2014

    各省市水生態(tài)足跡廣度計算結(jié)果如(表3)所示,結(jié)合(表2)可知,浙江、福建、江西、湖北、湖南、廣東、廣西、海南、四川、重慶、貴州、云南、西藏、青海14個省市18年的平均水生態(tài)足跡低于當(dāng)?shù)仄骄鷳B(tài)承載力的上限,這些省市大部分位于中國降水量相對充足的南方地區(qū)。受氣候影響,南方地區(qū)水系發(fā)達,水量豐沛,其水資源量占全國水資源總量的80%以上[24],除湖北、重慶之外,其余地區(qū)人均水資源量均超過2000m3,水資源流量資本可以滿足當(dāng)?shù)赜盟枨?。其余省市的水資源流量資本已經(jīng)被完全占用,水生態(tài)足跡廣度取值是當(dāng)?shù)厮鷳B(tài)承載力的上限。寧夏地區(qū)的水生態(tài)足跡廣度最低,僅為4×104hm2,與水生態(tài)足跡廣度最高的四川相比,寧夏的水生態(tài)足跡廣度僅為四川的1/3747,人均水資源量為1/18,水資源短缺是該地區(qū)水生態(tài)足跡廣度較低的主要原因。

    2.4 水生態(tài)足跡深度

    足跡深度表征了人類對超出生物承載力部分資源的累計需求[4],區(qū)域水生態(tài)足跡深度反映了一個區(qū)域?qū)λY源存量資本的消耗程度,數(shù)值越大,表明研究區(qū)域?qū)Τ鏊鷳B(tài)承載力部分的水資源消耗比例越大。結(jié)合水生態(tài)承載力和水生態(tài)足跡廣度的測算結(jié)果,結(jié)合公式(8),測算出全國水生態(tài)足跡深度和各個省市的水生態(tài)足跡深度(表3)。結(jié)果顯示,1997—2014年間,除1998年水生態(tài)足跡深度為1外,其余年份的水生態(tài)足跡深度均高于1,其中2011年水生態(tài)足跡深度達到2.13,是研究期內(nèi)全國水生態(tài)足跡深度最大值。

    各省市的水生態(tài)足跡深度相差較大,整體上由南向北遞增;平均水生態(tài)足跡低于當(dāng)?shù)仄骄鷳B(tài)承載力上限的14個省市研究期內(nèi)平均水生態(tài)足跡深度為1,社會生產(chǎn)生活用水不需要動用水資源存量資本;水生態(tài)足跡深度較高的地區(qū)大都位于中國北方地區(qū),如京津冀、陜甘寧、山西、內(nèi)蒙古、山東、河南、以及東三省地區(qū),受氣候條件影響,北方地區(qū)降水量相對于南方地區(qū)偏少,包括東北、西北、山東半島、海河流域、黃河流域、淮河流域的水資源量只占全國水資源總量的14.4%,人口卻占全國的43.2%,耕地占全國的58.3%[24],耕地人口和水資源情況的不匹配,導(dǎo)致這些地區(qū)水資源流量資本完全占用,對水資源存量資本消耗極其嚴(yán)重,平均水生態(tài)足跡深度最高的寧夏已達到308.12。

    表3 中國各省市水生態(tài)足跡廣度分布表/104hm2

    表4 中國各省市水生態(tài)足跡深度分布表

    3 空間格局

    為使計算數(shù)據(jù)更加均勻,更加接近或具備正態(tài)分布,便于研究,本文對水生態(tài)足跡廣度與深度計算結(jié)果取自然對數(shù),并對結(jié)果進行全局和局部空間相關(guān)性分析。取對數(shù)可以降低數(shù)據(jù)之間的差距,使數(shù)據(jù)更加均勻,更加接近或具備正態(tài)分布[25]。

    3.1 全局自相關(guān)分析

    在研究水生態(tài)足跡廣度與深度的空間自相關(guān)系數(shù)中,本文選擇全局Moran′s指數(shù)作進一步的分析研究。1997—2014年間中國水生態(tài)足跡廣度全局Moran′s指數(shù)測算結(jié)果如表4所示,整體呈波動趨勢。經(jīng)檢驗,中國各年份的水生態(tài)足跡廣度全局Moran′s指數(shù)正態(tài)統(tǒng)計量Z值均大于0.05置信水平下的臨界值(1.96),中國各省市水生態(tài)足跡廣度在各個年份均出現(xiàn)正相關(guān),相鄰地區(qū)水生態(tài)足跡廣度較高的省市和較低的省市均出現(xiàn)相對集聚的現(xiàn)象,水生態(tài)足跡廣度較高的省份互相鄰近,水生態(tài)足跡廣度較低的省份也互相鄰近。

    1997—2014年間中國水生態(tài)足跡深度全局Moran′s指數(shù)測算結(jié)果如表5所示,整體呈波動趨勢。中國水生態(tài)足跡深度全局Moran′s指數(shù)的正態(tài)統(tǒng)計量Z值均大于在0.05置信水平的下的臨界值(1.96),中國各省市的水生態(tài)足跡深度在各個年份均出現(xiàn)正相關(guān),這說明相鄰地區(qū)水生態(tài)足跡深度較高的區(qū)域和較低的區(qū)域均出現(xiàn)相對集聚的現(xiàn)象,水生態(tài)足跡深度較高的省市鄰近,水生態(tài)足跡深度較低的省市也鄰近。

    表5 中國各省市水生態(tài)足跡廣度全局自相關(guān)Moran′s指數(shù)

    3.2 水生態(tài)足跡廣度局部空間相關(guān)性分析

    全局Moran′s指數(shù)可以辨別研究區(qū)域內(nèi)觀測值的聚集或分散特征,但并不能表明研究范圍內(nèi)部具體的空間集聚特征,故選取局部Moran′s指數(shù)來研究中國各省市水生態(tài)足跡廣度是否存在局部集聚現(xiàn)象。本文利用MATLAB軟件計算得出了中國31個省市水生態(tài)足跡廣度局部Moran′s指數(shù),得到各省市空間集聚情況,并做出了1997年和2014年中國水生態(tài)足跡廣度LISA集聚地圖。如圖2所示,水生態(tài)足跡廣度高高集聚(H-H)與低低集聚(L-L)地區(qū)較多,而高低集聚(H-L)與低高集聚(L-H)地區(qū)相對較少,中國水生態(tài)足跡廣度在空間上集聚現(xiàn)象明顯,省際水資源流量資本占用情況存在明顯的空間關(guān)聯(lián)性。

    圖2 中國各省市水生態(tài)足跡廣度的 LISA 集聚分布Fig.2 LISA cluster map of the water ecological footprint size in China

    (1)水生態(tài)足跡廣度H-H集聚地區(qū)

    據(jù)圖2可知,水生態(tài)足跡廣度穩(wěn)定在H-H集聚的14個省市分別為江蘇、浙江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、廣東、廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南,主要集中在西南部和東南沿海區(qū)域。受季風(fēng)氣候影響,這些省市的降水量相對充足,除江蘇和安徽之外,其余省市18年的水生態(tài)足跡平均值均低于水生態(tài)承載力平均值的上限,隨著人口增長和經(jīng)濟發(fā)展,用水量和水生態(tài)足跡廣度的增加仍可保持在水生態(tài)承載力上限以下,這些省市的水資源流量資本可以滿足經(jīng)濟社會的生活生產(chǎn)需求。安徽和江蘇處于水資源由豐轉(zhuǎn)少的過渡地區(qū),且人口密度較高,特別是安徽的水資源利用效率較低[1],正常大小農(nóng)業(yè)耗水量大,水資源流量資本被完全占用,與周圍地區(qū)形成水生態(tài)足跡廣度H-H集聚。

    (2)水生態(tài)足跡廣度H-L集聚地區(qū)

    黑龍江穩(wěn)定在水生態(tài)足跡廣度H-L集聚地區(qū)。研究期內(nèi)黑龍江的水生態(tài)足跡廣度排在中國31個省市的中等水平。黑龍江的水資源量相對充足,人均水資源量超過2000m3,隨著人口增長和經(jīng)濟發(fā)展,耗水量也在逐年增加,但利用效率較低[1],特別是農(nóng)業(yè)耗水量較大,導(dǎo)致其水生態(tài)足跡較高,歷年的水生態(tài)足跡均超過了同年的水生態(tài)承載力。與其相鄰的吉林和內(nèi)蒙古,水資源較為短缺,兩省市的歷年水生態(tài)足跡均超過了同年的水生態(tài)承載力上限,水生態(tài)足跡廣度較低,相對而言黑龍江是高值區(qū),故與周圍區(qū)域形成水生態(tài)足跡廣度H-L集聚。

    (3)水生態(tài)足跡廣度L-H集聚地區(qū)

    上海、西藏兩個地區(qū)穩(wěn)定在水生態(tài)足跡廣度L-H集聚地區(qū)。西藏的水資源量充足,但經(jīng)濟發(fā)展相對落后,人口密度較低,水生態(tài)足跡廣度較小,且水生態(tài)足跡低于生態(tài)承載力上限,與其相鄰的四川和云南地區(qū)水生態(tài)足跡廣度較高,相較而言西藏處于低值區(qū)域,故存在L-H集聚。上海的降水量較大,但由于產(chǎn)水區(qū)域面積相對較小,水生態(tài)承載力相對較低。同時上海是中國人口密度最大的地區(qū),經(jīng)濟發(fā)達,對水資源的需求和消耗量都比較大,水生態(tài)足跡已超過水生態(tài)承載力上限,故與周圍區(qū)域形成L-H集聚。

    (4)水生態(tài)足跡廣度L-L集聚地區(qū)

    北京、天津、河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、河南、陜西、甘肅、寧夏、新疆11個省市穩(wěn)定在水生態(tài)足跡廣度L-L集聚地區(qū)。這些省市大部分位于中國北方地區(qū)和西北地區(qū),受氣候和降水量由東南向西北遞減趨勢影響,這些省市是中國主要的缺水地區(qū),水資源流量資本較小。研究期內(nèi)這11個省市水資源量僅占全國的10.75%,但貢獻了全國生產(chǎn)總值的28.81%,人口比例占全國的30%,水資源與經(jīng)濟規(guī)模和人口規(guī)模的不匹配,使得水資源消耗極其嚴(yán)重,水資源流量資本被完全占用;而西北地區(qū)部分省市蒸發(fā)量大,導(dǎo)致農(nóng)業(yè)耗水量較大[26-27],進一步加劇了水資源短缺,最終形成了水生態(tài)足跡廣度L-L集聚。

    吉林和青海的水生態(tài)足跡廣度由L-H集聚區(qū)落入到了L-L集聚區(qū)。兩省市處于水生態(tài)足跡廣度H-L集聚到L-L集聚的過渡地區(qū),易受兩者影響。與吉林相鄰的遼寧2014年水生態(tài)足跡廣度較1997年有大幅度降低,導(dǎo)致其由L-H集聚變?yōu)長-L集聚。青海是長江、黃河等大河的發(fā)源地,水資源量種族,除1997年外,歷年水生態(tài)足跡均低于水生態(tài)承載力,水資源利用呈良好發(fā)展態(tài)勢。而經(jīng)濟發(fā)展相對落后,人口密度較低,使得青海18年的平均水足跡處于全國最低值,相鄰的四川、新疆兩地區(qū)2014的水生態(tài)足跡廣度較1997年均有所下降,導(dǎo)致相鄰區(qū)域平均值降低,水生態(tài)足跡廣度與周圍地區(qū)由L-H集聚落入L-L集聚。

    3.3 水生態(tài)足跡深度局部空間自相關(guān)分析

    本文在全局自相關(guān)分析的基礎(chǔ)上,選取局部Moran′s指數(shù)來研究中國各省市水生態(tài)足跡深度是否存在局部集聚現(xiàn)象。利用MATLAB軟件計算得出了中國31個省市水生態(tài)足跡深度局部Moran′s指數(shù),得到各省市空間集聚情況,并做出1997年和2014年的中國水生態(tài)足跡深度LISA集聚地圖。如圖3所示,水生態(tài)足跡深度高高集聚(H-H)與低低集聚(L-L)地區(qū)較多,高低集聚(H-L)與低高集聚(L-H)地區(qū)相對較少,表明中國水生態(tài)足跡深度在空間上集聚現(xiàn)象明顯,省際水資源存量資本占用情況存在明顯的空間關(guān)聯(lián)性。

    表6 中國各省市水生態(tài)足跡深度全局自相關(guān) Moran′s指數(shù)

    (1)水生態(tài)足跡深度H-H集聚地區(qū)

    北京、天津、河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、山東、河南、陜西、甘肅、寧夏11個省市的水生態(tài)足跡深度穩(wěn)定在H-H集聚地區(qū),主要分布在北方的黃河、海河以及遼河流域。受氣候和降水趨勢影響,這些地區(qū)是中國主要的缺水地區(qū),水資源流量資本被完全占用。京津冀和遼寧是中國傳統(tǒng)工業(yè)區(qū)[28],山東、河南則是中國傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)大省[29,30],這些地區(qū)人口密度高,地表水資源缺乏,部分省市為滿足生產(chǎn)生活需求而大量開采地下水[24],造成極其嚴(yán)重的水資源消耗,耕地、人口、經(jīng)濟規(guī)模與水資源量的不匹配是造成水資源存量資本消耗的主要原因;山西、內(nèi)蒙古、陜西、甘肅、寧夏地區(qū)雖然人口密度較低,但是受氣候和降水量影響,可利用的水資源流量資本較少,同時水資源利用效率偏低,導(dǎo)致水資源存量資本消耗嚴(yán)重。

    (2)水生態(tài)足跡深度H-L集聚地區(qū)

    水生態(tài)足跡深度H-L集聚地區(qū)是一個不穩(wěn)定集聚區(qū),處于這一集聚地區(qū)的省市相對較少,并且1997年和2014年沒有省份穩(wěn)定在H-L集聚,這也與中國各省市不同年份的水資源量豐枯情況有關(guān)。1997年上海市處于水生態(tài)足跡深度H-L集聚地區(qū),2014年江蘇和新疆處于水生態(tài)足跡深度H-L集聚地區(qū)。水生態(tài)足跡深度H-L集聚地區(qū)多處于H-H集聚區(qū)和L-L集聚區(qū)的過渡地區(qū),易受這兩個區(qū)域的影響。

    圖3 中國個省市水生態(tài)足跡深度的 LISA 集聚分布Fig.3 LISA cluster map of the water ecological footprint depth in China

    (3)水生態(tài)足跡深度L-H集聚地區(qū)

    黑龍江穩(wěn)定于水生態(tài)足跡深度L-H集聚地區(qū)。黑龍江的水資源量相對充足,但由于其農(nóng)業(yè)耗水量較大,用水效率較低[1],各年份均不同程度的消耗了水資源存量資本,1997年和2014年的水生態(tài)足跡深度分別為3.45和2.93。但是相較于與其相鄰的內(nèi)蒙古(對應(yīng)年份值為12.52、15.33)和吉林(對應(yīng)年份值為6.07、6.46)來說,其水生態(tài)足跡深度處于低值區(qū),故與周圍區(qū)域形成L-H集聚。

    (4)水生態(tài)足跡深度L-L集聚地區(qū)

    浙江、安徽、福建、江西、湖北、湖南、廣東、廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南、西藏、青海15個省市水生態(tài)足跡深度穩(wěn)定在L-L集聚地區(qū),大部分位于水資源量和降水量充足的南方地區(qū)。除安徽外,其余省市在研究期內(nèi)平均水生態(tài)足跡深度均為1,水資源流量資本可以滿足當(dāng)?shù)厣a(chǎn)生活的用水需求。內(nèi)陸和沿海經(jīng)濟發(fā)達的省市雖然在經(jīng)濟、人口規(guī)模和用水效率有一定的差別,但得益于相對充足的水資源量能夠?qū)⒂盟枨缶S持在水資源流量資本之內(nèi),不需要動用存量資本。西藏和青海人口密度較低,經(jīng)濟規(guī)模較小,對水資源的壓力相對較低,水資源流量資本即可滿足用水需求。

    新疆的水生態(tài)足跡深度從1997年的L-L集聚落入到2014年的H-L集聚。經(jīng)濟發(fā)展和人口增長加劇了新疆的水資源壓力,水生態(tài)足跡深度呈波動上升的趨勢,存量資本的消耗日趨嚴(yán)重,故從L-L集聚落入H-L集聚。江蘇的水生態(tài)足跡深度由H-H集聚進入到H-L集聚地區(qū),上海的水生態(tài)足跡深度由H-L集聚進入到L-L集聚地區(qū),兩省市的人口密度高,經(jīng)濟規(guī)模較大,水生態(tài)足跡深度位于L-L集聚區(qū)到H-H集聚區(qū)的過渡帶,各個年份均消耗了不同程度的水資源存量資本。但兩省市2014年的水生態(tài)足跡深度較1997年相比均有大幅度下降,而與江蘇鄰接的安徽2014年的水生態(tài)足跡深度較1997年也有所降低,故江蘇的水生態(tài)足跡深度由H-H集聚轉(zhuǎn)為H-L集聚,上海由H-L集聚轉(zhuǎn)為L-L集聚。

    4 結(jié)論

    本研究通過對中國各省的水生態(tài)足跡廣度與深度測算,中國各個省市水生態(tài)承載力,水生態(tài)足跡廣度和深度進行了測算,并對結(jié)果進行了分析和評價。結(jié)果顯示:

    (1)1997—2014年,中國的水生態(tài)足跡總體上呈上升趨勢;在水生態(tài)足跡構(gòu)成方面,水量生態(tài)足跡占比逐年上升,水質(zhì)生態(tài)足跡逐年減少。中國的水生態(tài)承載力受年際水資源量豐枯影響較大,整體處于波動狀態(tài)。各省市的水生態(tài)承載力差別較大,與中國水資源量由南向北遞減的分布特征相一致。

    (2)1997—2014年,中國的水生態(tài)足跡廣度呈波動的趨勢,除1998年之外,其余年份的水資源流量資本均被完全占用。受水資源分布影響,各省市的水生態(tài)足跡廣度有較大差別,整體上由南向北遞減。

    (3)1997—2014年,中國的水生態(tài)足跡深度呈波動上升的趨勢,除1998年外,其余年份的水生態(tài)足跡深度均超過1,需要動用存量資本來滿足用水需求。在全國內(nèi)部,南方地區(qū)的水生態(tài)足跡深度小,北方地區(qū)則相對較高。其中,14個省市18年的平均水生態(tài)足跡深度為1,這些省市水資源流量資本可以滿足經(jīng)濟社會用水需求。寧夏的水生態(tài)足跡深度最高,達到308.12。

    (4)借助空間自相關(guān)分析對全國31個省市18年的水生態(tài)足跡廣度與深度進行空間關(guān)聯(lián)特征分析表明:中國的水生態(tài)足跡廣度與深度存在明顯的空間集聚現(xiàn)象。其中,水生態(tài)足跡廣度H-H集聚區(qū)主要集中在中國南方地區(qū),H-L集聚區(qū)包括黑龍江,L-L集聚區(qū)主要集中在中國華北和西北地區(qū),L-H集聚區(qū)較為不穩(wěn)定,主要包括上海和西藏;水生態(tài)足跡深度H-H集聚區(qū)主要集中在中國北方地區(qū),L-H-集聚區(qū)包括黑龍江,L-L集聚區(qū)主要集中在中國南方地區(qū),H-L集聚區(qū)較為不穩(wěn)定,沒有一個省市穩(wěn)定于H-L集聚區(qū)。依據(jù)計算結(jié)果繪制出水生態(tài)足跡廣度與深度的LISA 集聚地圖并進行分析。

    由于研究缺乏各省市月度數(shù)據(jù),水生態(tài)足跡廣度與深度的年內(nèi)變化是本文未能解決的問題。此外,1998年中國水生態(tài)足跡廣度低于當(dāng)年的水生態(tài)承載力,且水生態(tài)足跡深度為1,但該年中國爆發(fā)了特大洪水,多個省市遭受了不同程度的洪澇災(zāi)害,各月份雨洪資源利用可能存在較大差異,洪水月份水資源流量資本可能出現(xiàn)未有效利用的情況。

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    SUN Caizhi1,2,*,ZHANG Zhixiong1

    1CollegeofUrbanandEnvironment,LiaoningNormalUniversity,Dalian116029,China2CenterforStudiesofMarineEconomyandSustainableDevelopment,LiaoningNormalUniversity,Dalian116029,China

    Water is an important resource for our life and production, and the development of human beings and society are closely related. The accelerating growth in water consumption and exploration is creating serious water scarcity problems in China. Ecological economist William Rees first formally presented the concept of the Ecological Footprint in the 1990s. With the development of this research, scholars attempt to introduce new methods or indicators to improve research methods into the ecological footprint. In particular, Niccolucci and Wackernagel put forward two indicators of a 3D model footprint depth and size, and the model is a temporal-spatial approach that more clearly explains the differences between human demand for natural capital flows and stocks. The water ecological footprint was derived from the ecological footprint concept, and represents the amount of water resources productive land areas still need, in terms of a the water resources account. In this paper, we applied footprint size and depth to the sustainable use of water resources. Using the ecological footprint method to distinguish between flow and the stock of water resources, this method was used to analyze water ecological footprint size and depth among 31 provinces in China during the period from 1997 to 2014. The results showed the following three points: 1) The depth of the water ecological footprint was affected by water resource quantity change between continuous high flow years and low flow years. They exhibit a fluctuating trend in the interior nationwide, and the water ecological footprint size of different provinces differ with footprint size higher in the south than in the north. 2) During 1997—2014, the water ecological footprint depth was 1 in 1998, and in other years flow capital could not meet people′s needs, and an increase in the stock capital of water was needed. The water ecological footprint depth exhibited a large difference between countries, but it was obvious that it was lower in the south than in the north. Among these, the average size of the water ecological footprint was 1 in the other 14 provinces and this lasted for 18 years, and included Zhejiang, Fujian, Jiangxi, Hubei, Hunan, Guangdong, Guangxi, Hainan, Chongqing, Sichuan, Guizhou, Yunnan, Xizang, and Qinghai, with the highest of in Ningxia, being 308.12. 3) We analyzed the water ecological footprint size for 31 provinces using the global spatial autocorrelation method. In China, the water ecological footprint size and depth existed as an obvious spatial agglomeration spatial cluster feature. The water ecological footprint size had a H-H (high-high) correlation in provinces mainly in southern China, and in L-L (low-low) correlation provinces in the north of China. The water ecological footprint depth was in H-H correlation in provinces mainly in the north of China, and in L-L correlation mainly in the south of China. This provided a new method to analyze the water ecological footprint through analyzing the water ecological footprint size and depth, and at the same time, it provided a theoretical basis for regional sustainable utilization of water resources.

    water ecological footprint size; water ecological footprint depth; spatial pattern

    國家社會科學(xué)基金重點項目(16AJY009)

    2016- 08- 10; < class="emphasis_bold">網(wǎng)絡(luò)出版日期

    日期:2017- 07- 11

    *通訊作者Corresponding author.E-mail: suncaizhi@lnnu.edu.cn

    10.5846/stxb201608101640

    孫才志,張智雄.中國水生態(tài)足跡廣度、深度評價及空間格局.生態(tài)學(xué)報,2017,37(21):7048- 7060.

    Sun C Z,Zhang Z X.Assessment of water ecological footprint size, depth, and spatial pattern in China.Acta Ecologica Sinica,2017,37(21):7048- 7060.

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