氣候變化和人類活動對中國陸地水儲量變化的影響研究

孟瑩， 劉俊國， 王子豐,3， 王凱， 冒甘泉

(1.哈爾濱工業(yè)大學 環(huán)境學院,黑龍江 哈爾濱 150090; 2.南方科技大學 環(huán)境科學與工程學院,廣東 深圳 518055; 3.香港大學 地理系,中國 香港 999077)

全球變化深刻改變陸地水儲量分布[1-4]。氣候變化和人類活動是全球變化背景下影響陸地水儲量變化的兩個關(guān)鍵因素[5-6]。氣候因素(如氣溫、降水等)直接作用于陸地水儲量的補給，并通過人類活動間接影響陸地水儲量[7]。同時，為滿足社會經(jīng)濟發(fā)展日益增長的用水需求，地表水、地下水開采以及修庫、建壩等工程措施也影響著各區(qū)域陸地水儲量的分布[8]。

我國水資源短缺問題十分突出[9-10]。我國水資源總量僅占全球水資源總量的6%，人均水資源量不到全球水平的1/3[11]。在時間分布上，我國存在水資源年內(nèi)和年際分配不均的問題。徑流年際變化呈現(xiàn)明顯的連續(xù)豐水年和連續(xù)枯水年特征；降水年內(nèi)分布夏秋多、冬春少[12]。在空間上，我國水資源地區(qū)分布不均衡，水土資源不匹配。南方水多、土地少，而北方水少、土地多[13]；南方每公頃耕地水資源量為28 695 m3，而北方只有9 645 m3[14]。因此，準確刻畫我國各流域水儲量變化及其影響因素，可為實現(xiàn)水資源公平和有效配置、保障各流域生態(tài)安全及糧食安全提供科學依據(jù)。

相較于流域水通量(如徑流、蒸散發(fā))，流域水儲量因其包括大范圍地表水、土壤水和地下水，往往缺乏有效手段對其進行監(jiān)測。自20世紀60年代以來，重力衛(wèi)星資料得以在地球物理領(lǐng)域應(yīng)用[15-16]；近十幾年來，隨著重力衛(wèi)星GRACE(Gravity Recovery And Climate Experiment)計劃的開展，為流域水儲量的監(jiān)測提供了新手段[17-19]。GRACE計劃由美國國家航空航天局(The National Aeronautics and Space Administration，NASA)與德國宇航中心(Deutsches Zentrum für Luft-und Raumfahrt e.V.，DLR)聯(lián)合開展，可用于監(jiān)測陸地水儲量距平(Terrestrial Water Storage Anomalies，TWSA)[20-21]。GRACE衛(wèi)星自2002年3月發(fā)射以來持續(xù)運行至2017年12月。此后，由GRACE Follow-On(簡稱GRACE-FO)衛(wèi)星繼續(xù)其監(jiān)測任務(wù)，該衛(wèi)星于2018年5月開始運行并持續(xù)至今。根據(jù)求解方式不同，GRACE TWSA及GRACE-FO TWSA產(chǎn)品包括兩大類：球諧函數(shù)產(chǎn)品(The Spherical Harmonic approach，SSH)和Mascons(Mass Concentration Blocks)產(chǎn)品。球諧函數(shù)產(chǎn)品為利用球諧函數(shù)求解的版本，Mascons產(chǎn)品為利用Mascons方法求解的版本。與球諧函數(shù)產(chǎn)品相比，Mascons數(shù)據(jù)產(chǎn)品一定程度上克服了時變信號的濾波問題，能有效解決時變重力場的南北條帶效應(yīng)[22]。

目前，眾多學者大多以柵格為基本單元，使用GRACE數(shù)據(jù)探究我國水儲量變化[9,23-27]。然而，不論從水文循環(huán)還是從水資源管理的角度，流域作為一個基本的空間單元，是一個與外界保持物質(zhì)、能量和信息交換同時又相對封閉、有著清晰邊界的系統(tǒng)。人類活動往往沿主要河流展開[28]，流域成為區(qū)域社會經(jīng)濟規(guī)劃的重要載體，如長江經(jīng)濟帶規(guī)劃、黃河流域生態(tài)保護和高質(zhì)量發(fā)展規(guī)劃。此外，流域內(nèi)往往存在上下游用水矛盾及由水問題激發(fā)的其他問題和沖突，這將影響地區(qū)安全和可持續(xù)發(fā)展[29]。因此，流域尺度是管理水資源、探索社會可持續(xù)發(fā)展的理想單元[30]。隨著人類活動的日益加劇(如城市化及水利工程修建等)，流域自然水循環(huán)系統(tǒng)的平衡及規(guī)律已被打破，使得原有的流域水循環(huán)系統(tǒng)由單一受自然主導轉(zhuǎn)變?yōu)槭茏匀缓腿藶楣餐绊慬31]。因此，考慮人類活動對水儲量變化的影響更符合當前社會發(fā)展的實際情況。

基于此，本研究基于重力衛(wèi)星GRACE數(shù)據(jù)，分析了我國十大流域(如圖1所示)自2002年以來TWSA的變化趨勢，并結(jié)合氣象監(jiān)測及用水統(tǒng)計數(shù)據(jù)，探究氣候變化與人類活動與各流域TWSA的相關(guān)性。本研究結(jié)果可為評估我國TWSA時空變化和實現(xiàn)水資源可持續(xù)管理提供科學依據(jù)。

圖1 我國十大流域的地理位置以及氣象站點分布圖

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)

1.1.1 GRACE及GRACE-FO數(shù)據(jù)

本研究基于美國噴氣推進實驗室(Jet Propulsion Laboratory, JPL)發(fā)布的GRACE Mascons 數(shù)據(jù)以及GRACE-FO Mascons數(shù)據(jù)(https://grace.jpl.nasa.gov/)分析我國TWSA變化趨勢。其中，GRACE Mascons數(shù)據(jù)的覆蓋時段為2002年4月—2017年6月；GRACE-FO Mascons數(shù)據(jù)的起止時間分別為2018年6月和2020年2月。GRACE Mascons數(shù)據(jù)以及GRACE-FO Mascons數(shù)據(jù)的空間分辨率均為0.5° × 0.5°。與傳統(tǒng)的GRACE標準球諧函數(shù)產(chǎn)品相比，GRACE Mascons數(shù)據(jù)產(chǎn)品考慮不同區(qū)域質(zhì)量變化對地球重力場的影響，因此,在刻畫水儲量變化分布情況方面更加精確[32-33]。本研究中所使用數(shù)據(jù)見表1。

表1 使用數(shù)據(jù)情況一覽表

1.1.2 氣溫及降雨數(shù)據(jù)

氣溫和降雨是描述氣候狀態(tài)的2個基本變量，可反映氣候系統(tǒng)的基本變化特征[34-35]。因此，本研究將關(guān)注流域氣溫和降雨的時間變化特征，分析氣溫和降雨對流域水儲量變化的影響。氣溫和降雨數(shù)據(jù)來源于國家氣象科學數(shù)據(jù)中心(http://data.cma.cn/)800個氣象站點逐日氣溫和降雨資料，氣象站點的分布情況如圖1所示。本研究使用的氣溫及降雨數(shù)據(jù)的起止時間分別為2002年1月1日和2019年12月31日。由于GRACE Mascons數(shù)據(jù)以及GRACE-FO Mascons數(shù)據(jù)為逐月數(shù)據(jù)，本研究將氣溫和降雨數(shù)據(jù)處理為逐月氣象數(shù)據(jù)。

1.1.3 用水數(shù)據(jù)

本研究采用了2002—2019年中國省市級行政區(qū)年用水數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計年鑒(2003—2020)(http://www.stats.gov.cn/tjsj/ndsj/)。在空間尺度上，將各城市面積占其所在流域總面積的比例為權(quán)重，將各城市級別的用水數(shù)據(jù)加權(quán)求和，統(tǒng)計流域尺度用水量，以免重復計算跨流域的省市級行政區(qū)總用水量。在時間尺度上，根據(jù)PCR-GLOBWB對用水的模擬結(jié)果求得模擬期內(nèi)(2002年1月—2005年12月)各月份用水量占全年用水量的比例的均值，并根據(jù)該比例的均值對年用水統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行時間降尺度，得到各流域的月尺度用水數(shù)據(jù)。

1.2 研究方法

1.2.1 季節(jié)性分解法

季節(jié)變動趨勢是時間序列的主要變動趨勢之一，是指由于季節(jié)因素導致的時間序列的規(guī)則變動[36]。利用移動平均值法對TWSA、氣溫和降雨以及用水數(shù)據(jù)進行了季節(jié)性分解，得到各變量的年際變化趨勢(Slong-term)、季節(jié)性成分(Sseasonal)和誤差成分(Sresidual)，如公式(1)所示。本研究重點關(guān)注各變量去除季節(jié)性成分和誤差成分后的年際變化趨勢，以揭示TWSA、氣溫、降雨和用水的變化趨勢。

Stotal=Slong-term+Sseasonal+Sresidual。

(1)

1.2.2 Mann-Kendal趨勢分析法和Sen斜率估計法

本研究利用Mann-Kendal趨勢分析來研究TWSA和氣候因子的長期趨勢。Mann-Kendal趨勢分析法是一個非參數(shù)檢驗方法，適用于所有分布(即數(shù)據(jù)不需要滿足正態(tài)分布的假設(shè))，可用于分析持續(xù)增長或下降趨勢(單調(diào)趨勢)的時間序列數(shù)據(jù)[37-38]。Sen斜率估計可以降低或避免數(shù)據(jù)缺失及異常對統(tǒng)計結(jié)果的影響，以中值大小來檢驗時間序列變化趨勢和程度[39]。兩種方法可以很好地處理非正態(tài)分布的數(shù)據(jù)。因此，Mann-Kendal趨勢分析法和Sen斜率估計法常用來評估時間序列氣象和水文數(shù)據(jù)[40-41]。

本研究中TWSA和氣候因子的時間序列長度分別為182和215，采用統(tǒng)計量Z進行趨勢檢驗,

(2)

式中：α為顯著性水平；Z1-(α/2)為在給定顯著性水平α下正態(tài)分布表中的臨界值。

當趨勢度大于0且|Z|>Z1-(α/2)，時間序列呈顯著上升趨勢；當趨勢度大于0且|Z|≤Z1-(α/2)，序列呈現(xiàn)上升但不顯著趨勢；當趨勢度小于0且|Z|>Z1-(α/2)，序列呈現(xiàn)顯著下降趨勢；同理，當趨勢度小于0且|Z|≤Z1-(α/2)，序列呈現(xiàn)下降但不顯著趨勢。

1.2.3 Spearman相關(guān)分析法

Spearman相關(guān)分析是評價兩個連續(xù)或順序變量之間的單調(diào)關(guān)系，根據(jù)兩列成對等級的各對等級數(shù)之差進行計算[23,42]，計算公式如式(3)所示。本研究將同一時段的TWSA與氣溫、降水及用水量序列進行Spearman相關(guān)分析，相關(guān)系數(shù)ρ為：。

(3)

2 結(jié)果與討論

2.1 TWSA

圖2是GRACE以及GRACE-FO數(shù)據(jù)反演得到的2002年4月至2020年2月我國十大流域各月份的TWSA變化趨勢。

圖2 2002年4月—2019年12月十大流域陸地水儲量變化

從圖2中可見，2002年4月至2020年2月，我國十大流域的TWSA年際變化均呈現(xiàn)出顯著變化趨勢(p<0.01)。其中，松花江、長江、珠江以及東南諸河4個流域的TWSA年際變化呈顯著增加趨勢。珠江及東南諸河流域的TWSA年際變化增加最快，增加速率分別為0.063 cm/年和0.061 cm/年，長江、松花江流域的增加速率分別為0.041 cm/年、0.011 cm/年，其余6個流域(遼河、海河、淮河、黃河、西南諸河以及西北諸河流域)的TWSA年際變化則呈現(xiàn)出顯著減少的趨勢。海河流域的TWSA年際變化減少速率最大，為-0.18 cm/年；淮河、西南諸河、黃河及遼河流域的TWSA年際變化減少速率分別為-0.12 cm/年、-0.092 cm/年、-0.072 cm/年和-0.070 cm/年；而西北諸河流域的TWSA年際變化減少速率最小，為-0.014 cm/年。

從圖2中各流域氣候特征可以看出，總體位于濕潤、半濕潤氣候帶流域(即松花江、長江、珠江以及東南諸河流域)的TWSA年際變化呈增長趨勢，且濕潤氣候帶面積占比較多的流域，其TWSA年際變化增加得越快。例如，珠江及東南諸河流域的TWSA年際變化高于松花江及長江流域的TWSA年際變化。位于干旱、半干旱氣候帶流域(即遼河、海河、淮河、黃河、西南諸河以及西北諸河流域)的TWSA則呈現(xiàn)減少的趨勢。

2.2 氣溫與降雨的變化趨勢

2002年1月—2019年12月我國十大流域逐月溫度年際變化如圖3所示。

圖3 2002年1月—2019年12月十大流域氣溫變化趨勢

由圖3所示，近18年來，除松花江和遼河流域外，海河、黃河、長江、珠江、淮河、東南諸河、西南及西北諸河流域的氣溫年際變化均呈現(xiàn)顯著上升的變化趨勢。其中，西北諸河及西南諸河流域的氣溫年際變化升高得最快，變化速率分別為0.045 ℃/年和0.038 ℃/年；淮河、黃河和海河流域的次之，氣溫年際變化的升高速率分別為0.034 ℃/年、0.030 ℃/年和0.029 ℃/年；珠江、東南諸河及長江流域的氣溫年際變化升高得最慢，變化速率分別為0.018 ℃/年、0.017 ℃/年和0.0074 ℃/年。松花江及遼河流域為位于我國東北部的兩大流域，年內(nèi)溫差較大，氣溫年際變化均呈現(xiàn)上升的趨勢，但年際變化并不顯著；松花江及遼河流域的氣溫年際變化升高速率分別為0.016 ℃/年和0.0053 ℃/年。

綜上，我國十大流域氣溫在21世紀均呈現(xiàn)升高趨勢。除東北兩大流域(松花江及遼河流域)外，各流域氣溫年際變化均呈現(xiàn)顯著變化趨勢。此外，位于我國西部(干旱及半干旱氣候為主)的流域(西北諸河及西南諸河流域)氣溫年際變化升高速率最快，位于中部及東部(干旱-濕潤交接帶)的流域(黃河和淮河流域)次之，位于南部及東南部(濕潤氣候為主)的流域(珠江、東南諸河及長江流域)最慢。

圖4為2002年1月—2019年12月我國十大流域逐月降雨年際變化趨勢圖。由圖4可知，近18年來，除西北諸河、西南諸河及遼河流域外，松花江、海河、遼河、黃河、長江、珠江及東南諸河流域降雨年際變化均呈現(xiàn)顯著變化趨勢，且僅淮河流域降雨年際變化為顯著減少趨勢，其它流域降雨年際變化均為顯著增加趨勢。其中，東南諸河及珠江流域降雨年際變化增加趨勢最快，變化速率分別為1.59 mm/年和1.26 mm/年；長江流域及松花江流域次之，降雨年際變化增加速率分別為0.73 mm/年和0.55 mm/年；海河及黃河流域降雨年際變化增加速率最慢，分別為0.32 mm/年和0.20 mm/年；而淮河流域作為我國唯一降雨年際變化呈減少趨勢的流域，降雨減少速率為-0.37 mm/年。而西北、西南諸河流域及遼河流域降雨年際變化雖無顯著變化趨勢，但均呈現(xiàn)增加的趨勢，其中，西南諸河流域降雨增加最快(增加速度0.11 mm/年)，遼河流域的次之(增加速度0.013 mm/年)，西北諸河流域的最慢(增加速度0.20 mm/年)。

圖4 2002年1月—2019年12月十大流域降雨變化趨勢

綜上，位于濕潤氣候占主導的流域(東南諸河、珠江、長江及松花江流域)降雨增加最快；位于半干旱、干旱-濕潤交接帶的海河及黃河流域降雨增加相對較慢；而位于干旱-濕潤交接帶及濕潤帶的淮河流域，降雨則呈現(xiàn)減少趨勢。

2.3 用水量的變化趨勢

圖5為2002年1月—2013年12月我國十大流域各月用水及其年際變化趨勢圖。從圖5中可以看出，長江流域用水量最多，珠江和淮河流域次之，遼河和西南諸河流域用水量最少。我國十大流域用水量年際變化均呈現(xiàn)顯著變化趨勢，其中珠江、東南諸河及遼河流域用水量年際變化呈顯著減少趨勢，用水量年際變化減少速率分別為-0.0022 km3/年、-0.000 80 km3/年和-0.000 70 km3/年；而長江、松花江、淮河、西北諸河、黃河、西南諸河及海河流域用水量年際變化呈顯著增加趨勢，其中，長江流域用水量年際變化增加得最快(增加速度0.013 km3/年)，松花江流域(增加速度0.007 1 km3/年)、淮河流域(增加速度0.004 3 km3/年)及西北諸河流域(增加速度0.004 0 km3/年)次之，而黃河流域(增加速度0.000 95 km3/年)、西南諸河流域(增加速度0.000 18 km3/年)及海河流域(增加速度0.000 12 km3/年)用水量年際變化增加得最慢。

圖5 2002年1月—2019年12月十大流域用水變化趨勢

此外，長江流域不僅用水量最多，且用水量年際變化增長最快；松花江、淮河及西北諸河流域次之，用水量相對較高且用水量年際變化增加得相對較快；而黃河、西南諸河及海河流域用水量最小，且用水量年際變化增長得最為緩慢。對于用水量年際變化呈減少趨勢的三大流域(珠江、東南諸河及遼河流域)：珠江流域用水量最多，但用水量年際變化減少得最快；東南諸河流域次之，用水量年際變化減少得相對較快；遼河流域用水量最少，其年際變化減少得最慢。綜上可以看出，用水量多的流域，用水量年際間變化(增加或者減少)更為迅猛；反之，用水量少的流域，用水量年際間變化較為緩慢。

2.4 TWSA與氣溫和降雨的相關(guān)性

圖6表示2002—2019年我國十大流域的TWSA與氣溫、降雨數(shù)據(jù)的相關(guān)性，紅色區(qū)域代表TWSA與氣溫或降雨呈負相關(guān)，藍色區(qū)域代表TWSA與氣溫或降雨呈正相關(guān)。

圖6 我國十大流域的TWSA與氣溫、降雨的相關(guān)性

從圖6中可以看出，松花江、海河、黃河、東南諸河、珠江及西南諸河流域的TWSA與氣溫和降雨的相關(guān)性具有相似性：松花江、東南諸河及珠江流域的TWSA與氣溫和降雨均呈現(xiàn)正相關(guān)；而海河、黃河及西南諸河流域的TWSA與氣溫和降雨均呈現(xiàn)負相關(guān)。呈正相關(guān)的三大流域(松花江、東南諸河及珠江流域)均位于我國濕潤氣候帶，呈負相關(guān)的三大流域(海河、黃河及西南諸河流域)則處于半干旱及半濕潤/濕潤的交接帶。其中，黃河流域(TWSA與氣溫、降水均為負相關(guān))及珠江流域(TWSA與氣溫、降水均為正相關(guān))兩次檢驗均p<0.01，說明黃河及珠江流域的TWSA很大程度受氣候變化的影響。而西北諸河、長江、淮河及遼河流域的TWSA與氣溫、降水的相關(guān)性如下：西北諸河、長江、淮河及遼河流域的TWSA與氣溫呈現(xiàn)負相關(guān)，但僅西北諸河及淮河流域的TWSA與氣溫的相關(guān)性通過p<0.01的檢驗；西北諸河、長江、淮河及遼河流域的TWSA與降水呈現(xiàn)正相關(guān)，僅長江及遼河流域的TWSA與降水的相關(guān)性通過p<0.01的檢驗。

全球升溫導致水文循環(huán)發(fā)生變化[43]，已有研究表明，氣溫每升高1 ℃，水汽將增加7%[44]，因此，更多的水被蒸發(fā)，從而為強暴雨提供了條件。此外，強烈的蒸發(fā)將減少地下水含量，并增加世界不同地區(qū)極端天氣事件的發(fā)生頻率。我國西部(西北諸河、西南諸河及黃河流域)氣溫呈顯著增長趨勢，而水儲量卻呈現(xiàn)顯著減少趨勢。由圖6(a)可以看出，該區(qū)域氣溫與TWSA呈現(xiàn)顯著負相關(guān)關(guān)系。因此，該區(qū)域(西北諸河、西南諸河及黃河流域)的TWSA受到氣溫變化的影響較為明顯。

降雨是補充水資源的重要來源，長期降水短缺很可能造成水儲量的虧損[45]。我國南方地區(qū)(長江、東南諸河及珠江流域)降雨量充沛，近年來，降雨呈顯著增長趨勢，且降雨與TWSA呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系。因此，本研究認為該區(qū)域(長江、東南諸河及珠江流域)的TWSA主要受到降雨變化的影響。處于我國東北部的松花江流域，降雨量雖然低于我國南方地區(qū)，但處于我國濕潤氣候帶，降雨近年來呈顯著增加趨勢，降雨與TWSA呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系。因此，該區(qū)域的TWSA主要受到降雨變化的影響。

此外，海河流域的氣溫、降雨均呈現(xiàn)顯著升高或增加趨勢，但海河流域的TWSA僅與氣溫呈現(xiàn)顯著負相關(guān)。因此，該區(qū)域的TWSA主要受氣溫的影響；淮河流域的氣溫和降雨均呈現(xiàn)顯著變化趨勢，且該流域的TWSA與氣溫和降雨均呈現(xiàn)顯著相關(guān)關(guān)系。因此，淮河流域的TWSA同時受到氣溫和降雨的影響。遼河流域的降雨、氣溫均無顯著變化趨勢。因此，遼河流域的TWSA受氣候變化的影響較小。

2.5 TWSA與人類用水量的相關(guān)性

人類活動可以強烈影響全球水文循環(huán)，進而影響區(qū)域TWSA。本研究關(guān)注的用水量是取用水量，而非耗水量。2002—2019年，各流域的TWSA年際變化與用水量年際變化的相關(guān)性如圖7所示。圖7中紅色區(qū)域代表TWSA年際變化與用水量年際變化呈負相關(guān)，藍色區(qū)域代表TWSA年際變化與用水量年際變化呈正相關(guān)，被柵格覆蓋的區(qū)域表示該區(qū)域的TWSA年際變化與用水量年際變化相關(guān)性通過p<0.01的顯著性檢驗。

圖7 我國十大流域的TWSA與用水量的相關(guān)性

從圖7中可以看出，除遼河和東南諸河流域外，我國其余各流域的TWSA年際變化與用水量年際變化的相關(guān)性均通過p<0.01顯著性檢驗。海河、淮河、黃河、西北諸河、西南諸河和珠江流域的TWSA年際變化與用水量年際變化呈顯著負相關(guān)，而松花江和長江流域的TWSA年際變化與用水量年際變化呈顯著正相關(guān)。

我國供水結(jié)構(gòu)上存在著用水需求及水資源量地理空間分布不匹配的問題，為解決該問題，除重視實體水供水工程調(diào)水和節(jié)水外，統(tǒng)籌考慮農(nóng)產(chǎn)品交易中的虛擬水流動十分必要。虛擬水是指在生產(chǎn)產(chǎn)品和服務(wù)中所需要的水資源數(shù)量，即凝結(jié)在產(chǎn)品和服務(wù)中的虛擬水量。虛擬水貿(mào)易是指通過進口或出口水密集型商品的形式進口或出口水資源[46]。本研究從實體水和虛擬水的角度來分析各流域的TWSA年際變化與用水量年際變化的相關(guān)性。我國松花江、遼河、黃河、淮河、海河及長江流域為我國糧食的主產(chǎn)區(qū)[47-49]，該流域的糧食產(chǎn)量之和超過了全國總產(chǎn)量的70%[50]。為了緩解我國北方地區(qū)由農(nóng)業(yè)灌溉引起的水資源短缺問題，我國已經(jīng)修建20多個重大的調(diào)水工程，其總長度超過7 200 km[13,51]，包括當前全球最大的調(diào)水工程——南水北調(diào)工程。南水北調(diào)工程從水資源豐富的長江流域調(diào)水至黃河、淮河、海河流域，可有效緩解黃河、淮河及海河流域水資源短缺問題[52]。TWSA與用水量的相關(guān)性通過p<0.01顯著性檢驗的八大流域中(如圖7所示)，松花江、長江、黃河、淮河及海河流域為我國農(nóng)產(chǎn)品虛擬水凈調(diào)出地區(qū)，其中松花江和長江流域的TWSA年際變化呈顯著增加趨勢(p<0.01)，而黃河、淮河及海河流域的TWSA年際變化則呈現(xiàn)出顯著減少的趨勢(p<0.01)；西北諸河、西南諸河及珠江流域為我國農(nóng)產(chǎn)品虛擬水的凈調(diào)入?yún)^(qū)，西北諸河及西南諸河流域的TWSA年際變化呈顯著減少趨勢，而珠江流域的TWSA年際變化呈顯著增加趨勢。從圖7中可以看出，通過p<0.01顯著性檢驗的八大流域中，TWSA年際變化與用水量年際變化呈正相關(guān)的區(qū)域(即松花江流域和長江流域)為我國農(nóng)產(chǎn)品虛擬水凈調(diào)出地區(qū)，而TWSA年際變化與用水量年際變化呈負相關(guān)的區(qū)域(西北諸河、西南諸河及珠江流域)為我國農(nóng)產(chǎn)品凈調(diào)入地區(qū)。此外，同樣作為我國糧食主要產(chǎn)區(qū)的黃河、淮河及海河流域，其TWSA年際變化與用水量年際變化呈負相關(guān)。一方面，由于南水北調(diào)工程有效緩解了該區(qū)域水資源短缺問題；另一方面，我國相繼出臺了《關(guān)于實行最嚴格水資源管理制度的意見》等政策建議。這些限制了該區(qū)域水資源開采，提高了該區(qū)域水資源利用效率，使得該區(qū)域的TWSA年際變化和用水量年際變化相關(guān)性與松花江和長江流域的TWSA年際變化和用水量年際變化相關(guān)性不同。本研究通過定性評價的方法從虛擬水貿(mào)易的角度探究了TWSA與人類用水量的關(guān)系，初步查明TWSA年際變化與虛擬水調(diào)出/調(diào)入?yún)^(qū)的關(guān)系。然而，虛擬水調(diào)出/調(diào)入?yún)^(qū)對TWSA年際變化的影響機制以及水資源管理政策如何影響TWSA年際變化，需要在未來研究中進行深入的定量分析。

3 結(jié)論

本研究基于GRACE Mascons、GRACE-FO Mascons數(shù)據(jù)、國家氣象科學數(shù)據(jù)中心的氣溫和降雨監(jiān)測數(shù)據(jù)及我國用水統(tǒng)計數(shù)據(jù)，利用Mann-Kendal趨勢分析及相關(guān)分析方法，對我國流域尺度的TWSA、氣溫和降雨及用水量變化趨勢及其相關(guān)關(guān)系進行探究，并得出以下主要結(jié)論：

1)我國流域的TWSA變化呈現(xiàn)“干濕分異”的空間格局。濕潤、濕潤/半濕潤及半濕潤流域(珠江流域、東南諸河流域、長江流域及松花江流域)的TWSA呈增長趨勢，而干旱和半干旱流域(西北諸河、黃河流域、海河流域、淮河流域、遼河流域及西南諸河流域)的TWSA則呈現(xiàn)減少的趨勢。其中，珠江流域及東南諸河流域的TWSA增加最快，增加速度分別為0.021 cm/年和0.022 cm/年，海河流域的TWSA減少速度最大，為0.059 cm/年。

2)我國十大流域的TWSA與氣候因子存在顯著關(guān)聯(lián)。西北諸河、西南諸河、黃河及海河流域的TWSA年際變化顯著受到氣溫影響；長江、東南諸河、珠江及松花江流域的TWSA年際變化顯著受到降雨影響；淮河流域的TWSA年際變化受氣溫和降雨的雙重顯著性影響；而遼河流域的TWSA年際變化受氣候變化的影響較小。

3)松花江、長江、黃河、淮河及海河流域為我國農(nóng)產(chǎn)品虛擬水凈調(diào)出地區(qū)，其中松花江和長江流域的TWSA年際變化呈顯著增加趨勢，黃河、淮河及海河流域的TWSA年際變化則呈現(xiàn)出顯著減少的趨勢；西北諸河、西南諸河及珠江流域為我國農(nóng)產(chǎn)品虛擬水的凈調(diào)入?yún)^(qū)，西北諸河及西南諸河流域的TWSA年際變化呈顯著減少趨勢，珠江流域的TWSA年際變化呈顯著增加趨勢。我國農(nóng)產(chǎn)品虛擬水凈調(diào)出地區(qū)(松花江流域和長江流域)的TWSA年際變化與用水量年際變化呈顯著正相關(guān)；我國農(nóng)產(chǎn)品虛擬水的凈調(diào)入?yún)^(qū)(西北諸河、西南諸河及珠江流域)的TWSA年際變化與用水量年際變化呈顯著負相關(guān)

4)本研究通過定性評價的方法從虛擬水貿(mào)易的角度探究了TWSA與人類用水量的關(guān)系，初步查明了TWSA年際變化與虛擬水調(diào)出/調(diào)入?yún)^(qū)的關(guān)系，然而，虛擬水調(diào)出/調(diào)入?yún)^(qū)對TWSA年際變化的影響機制以及水資源管理政策如何影響TWSA年際變化需要在未來研究中進行深入的定量分析。