1965—2013 年中國(guó)用水量的時(shí)空演變

張之穎，張 輝，章 靜，繆麗娟

(1.南京信息工程大學(xué) 長(zhǎng)望學(xué)院，江蘇 南京 210044；2.南京信息工程大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院，江蘇 南京 210044)

目前，較多學(xué)者針對(duì)我國(guó)用水規(guī)律[1]、用水效率[2]、影響要素[1,3-4]、用水預(yù)測(cè)[5]等方面展開(kāi)研究。針對(duì)用水量的時(shí)空規(guī)律研究，主要集中于趨勢(shì)擬合分析和地域分布差異，對(duì)變化過(guò)程及其空間集聚現(xiàn)象的研究相對(duì)較少；針對(duì)用水效率、用水價(jià)值等指標(biāo)的空間規(guī)律和歸因分析等方面的研究相對(duì)較多，且研究區(qū)域大多數(shù)是基于省級(jí)尺度或以流域分區(qū)，研究的時(shí)間范圍相對(duì)較短；精度較高的研究則主要針對(duì)短時(shí)間段內(nèi)、基于小空間尺度、某一部門的用水，對(duì)更高精度、長(zhǎng)時(shí)間段的中國(guó)綜合用水時(shí)空規(guī)律，如時(shí)間序列的變化過(guò)程、空間集聚現(xiàn)象研究相對(duì)不足。

國(guó)內(nèi)外針對(duì)水文序列的監(jiān)測(cè)方法較多，包括Mann-Kendall 檢驗(yàn)法、Pettitt 法、雙累積曲線法、BFAST（Breaks for Additive Seasonal and Trend）算法等[6]。其中，BFAST 算法能夠克服季節(jié)變化的影響、突變點(diǎn)位置隨子序列長(zhǎng)度變化而漂移等缺陷[7]，是時(shí)間序列趨勢(shì)成分和趨勢(shì)斷點(diǎn)估計(jì)的有效手段[8]，無(wú)需選擇參考周期、設(shè)置閾值或定義變化軌跡[9]，廣泛用于植被、水文、氣象等領(lǐng)域的時(shí)間序列分析中。衡量空間自相關(guān)的常用指標(biāo)有Moran’s I、Geary’s C、G 系數(shù)等[10-11]。比較而言，判斷一個(gè)區(qū)域是否存在空間集聚，尤其是集聚區(qū)域位于研究區(qū)域邊緣或存在偏離正態(tài)分布情況時(shí)，Moran’s I 統(tǒng)計(jì)結(jié)果更可靠，適合大多數(shù)應(yīng)用[10-11]。

基于此，對(duì)我國(guó)大陸341 個(gè)行政單位各部門用水量的時(shí)空演變特征進(jìn)行監(jiān)測(cè)評(píng)估，運(yùn)用BFAST 算法檢測(cè)1965—2013 年間用水量的時(shí)間變化趨勢(shì)類型和突變點(diǎn)，運(yùn)用空間自相關(guān)法，評(píng)估我國(guó)用水量在空間上整體和局部的關(guān)聯(lián)性，采用LISA（Local indicators of spatial association）集聚圖，分析我國(guó)用水量的空間分布規(guī)律。本研究旨在為我國(guó)水資源空間調(diào)配與合理用水提供科學(xué)支撐，為緩解水危機(jī)、保障國(guó)民生計(jì)及實(shí)現(xiàn)水資源利用可持續(xù)發(fā)展做鋪墊。

1 數(shù)據(jù)及方法

1.1 數(shù)據(jù)源

研究選取1965—2013 年中國(guó)大陸341 個(gè)行政區(qū)用水量數(shù)據(jù)（包括4 個(gè)直轄市、286 個(gè)地級(jí)市、14 個(gè)地區(qū)、30 個(gè)自治州、3 個(gè)盟和4 個(gè)直管市），使用的中國(guó)用水量數(shù)據(jù)集 NLWUD （National Long-term Water Use Dataset of China）由Zhou 等建立[4]。數(shù)據(jù)主要來(lái)源于1965—2000 年的第一次和第二次全國(guó)水資源調(diào)查評(píng)價(jià)資料、2001—2013 年31 個(gè)省級(jí)行政區(qū)的水資源公報(bào)，具有較好的空間分辨率、時(shí)間連續(xù)性和可靠性，包含灌溉、工業(yè)、城市和農(nóng)村等4 個(gè)部門的用水和相關(guān)規(guī)模指標(biāo)。本研究采用該數(shù)據(jù)集中中國(guó)用水量（總用水量）、灌溉用水量、工業(yè)用水量、城市用水量和農(nóng)村用水量等指標(biāo)。其中，灌溉用水量是用于農(nóng)業(yè)灌溉的用水量；工業(yè)用水量是用于發(fā)展工業(yè)的用水量；城市用水量是供城市居民直接使用的水量；農(nóng)村用水量是供農(nóng)村居民直接使用的水量；總用水量為灌溉、工業(yè)、城市和農(nóng)村用水量的總和。1965—2013 年間，我國(guó)行政區(qū)劃發(fā)生了變化，調(diào)整了行政區(qū)劃和對(duì)應(yīng)用水量數(shù)據(jù)，使其與2013 年的中國(guó)行政區(qū)劃圖（http://geodata.pku.edu.cn）匹配，地區(qū)名稱修改為最新的名稱（http://xzqh.mca.gov.cn/）。因香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)、臺(tái)灣省及南海諸島缺乏統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，所以對(duì)這些區(qū)域不予分析。

1.2 研究方法

選用BFAST 算法進(jìn)行用水量趨勢(shì)驗(yàn)算，運(yùn)用Moran’s I 和LISA 空間集聚圖進(jìn)行空間自相關(guān)分析。

1.2.1 趨勢(shì)檢驗(yàn)算法 BFAST 將時(shí)間序列迭代分解成季節(jié)、趨勢(shì)和噪聲成分，并檢測(cè)趨勢(shì)和季節(jié)分量的斷點(diǎn)[12]，既可識(shí)別時(shí)間序列的突變，也可解析階段性變化趨勢(shì)[6]。分解模型表示為：

式中：Yt為在時(shí)間t的觀測(cè)數(shù)據(jù)；Tt為趨勢(shì)分量；St為季節(jié)性分量；et為噪聲成分，代表除季節(jié)和趨勢(shì)成分之外的剩余變化[13]。該方法能在檢測(cè)變化的同時(shí)，將時(shí)間序列的年際變化、季節(jié)性變化、突變變化分離。

BFAST 算法采用疊加分解模型迭代擬合分段線性趨勢(shì)和季節(jié)模型，假設(shè)趨勢(shì)分量可以通過(guò)分段線性模型近似擬合，則連續(xù)線性模型的截距和斜率分別表示變化的幅度和方向，并通過(guò)斷點(diǎn)前后的截距和斜率推算斷點(diǎn)處的突變幅度和方向[9]。如圖1 所示，BFAST 算法將變化趨勢(shì)類型分為7 種[12]。

圖1 基于BFAST 算法的變化趨勢(shì)類型Fig.1 Trend types based on BFAST

1.2.2 空間自相關(guān) 空間自相關(guān)可判斷某一要素屬性值與相鄰空間點(diǎn)上的同一要素屬性值之間的相關(guān)程度，度量其空間聚集性[14]，Moran’s I 是空間自相關(guān)分析方法中較為常用的指標(biāo)。

全局空間自相關(guān)是對(duì)觀測(cè)變量在整個(gè)研究區(qū)域內(nèi)的空間聚集性的綜合度量，以判斷某屬性在特定區(qū)域內(nèi)是否存在聚集特征[15]。計(jì)算式如下：

式中：N為行政區(qū)的個(gè)數(shù)（N=341）；xi和xj為區(qū)域i和區(qū)域j的屬性值（即中國(guó)用水量和各部門用水量），x-為各相鄰區(qū)域?qū)傩灾档钠骄?；wij為區(qū)域i和區(qū)域j之間的空間權(quán)重矩陣元素；W為所有權(quán)重之和。Ig的取值范圍在-1 到1 之間，大于0 表示正相關(guān)，小于0 表示負(fù)相關(guān)，等于0 表示不相關(guān)。本研究選用一階權(quán)重矩陣為參考，分別采用Rook 和Queen 鄰接矩陣進(jìn)行計(jì)算，Rook 鄰接反映了與每個(gè)單元直接鄰接的上下左右4 個(gè)位置的鄰接關(guān)系，Queen 鄰接在Rook 鄰接的基礎(chǔ)上增加了斜對(duì)角線元素的影響，共考慮了8 個(gè)單元的鄰接關(guān)系[10]。計(jì)算發(fā)現(xiàn)兩者的結(jié)果相似，同時(shí)基于Rook 是空間自相關(guān)分析中最常用的鄰接形式[10]，故選用Rook 一階鄰接矩陣進(jìn)行后續(xù)操作。

局部空間自相關(guān)是對(duì)屬性值在局部區(qū)域的空間自相關(guān)程度的可視化表達(dá)，指出顯著聚集的具體位置，以彌補(bǔ)全局空間自相關(guān)無(wú)法顯示空間集聚區(qū)和空間異常值的不足[16]。用LISA 指標(biāo)表示局部空間自相關(guān)程度，計(jì)算式如下：

式中：zi和zj表示偏離均值的程度。Ii＞0，表示空間集聚區(qū)，即研究區(qū)內(nèi)的目標(biāo)屬性值與其鄰近區(qū)域的觀測(cè)值具有一定程度的相似性，主要包括高-高集聚和低-低集聚；Ii＜0，表示空間異常值，即觀測(cè)值被與其屬性不同的值包圍，主要包括高-低集聚和低-高集聚[16]。其中，高-高集聚指用水量高的地區(qū)彼此相鄰，即高值集聚區(qū)；低-低集聚是用水量低的地區(qū)彼此相鄰，即低值集聚區(qū)；高-低集聚指用水量低值區(qū)包圍高值區(qū)；低-高集聚是用水量高值區(qū)包圍低值區(qū)[17-18]。

2 結(jié)果分析

2.1 基于BFAST 算法的中國(guó)用水量變化規(guī)律分析

借助BFAST 算法，分析得到中國(guó)用水量和各部門（灌溉用水、工業(yè)用水、城市用水和農(nóng)村用水）用水量的變化趨勢(shì)及突變時(shí)間的空間分布（見(jiàn)圖2 和3）。針對(duì)各部門用水量變化趨勢(shì)，變化趨勢(shì)類型的分布基本不存在一致特征（圖2），但分布較為一致的是無(wú)斷點(diǎn)類型（在西藏、青海等處在胡煥庸線以北的區(qū)域）。針對(duì)用水量的BFAST 結(jié)果，中斷類型Ⅰ（37%）、反轉(zhuǎn)類型Ⅰ（31%）、單調(diào)增加（正間斷）（27%）占比較多，單調(diào)減少（負(fù)間斷）、中斷類型Ⅱ、反轉(zhuǎn)類型Ⅱ占比總和不足5%。我國(guó)用水量總體趨勢(shì)在1965—2013 年持續(xù)不斷增加，但東部沿海和西北內(nèi)陸的部分地區(qū)呈反轉(zhuǎn)類型Ⅰ，即先增加后減小。單調(diào)增加（正間斷）和中斷類型Ⅰ基本分布于我國(guó)各省，其中中斷類型Ⅰ在空間上的分布更為連續(xù)，而反轉(zhuǎn)類型Ⅰ與灌溉用水中反轉(zhuǎn)類型Ⅰ中的部分地區(qū)相對(duì)匹配。

圖2 中國(guó)用水量和各部門用水量變化趨勢(shì)的空間分布Fig.2 Spatial distributions of trend types of China’s human water use and sectoral water use

灌溉用水量突變最早發(fā)生在內(nèi)陸地區(qū)，之后在胡煥庸線及其以南開(kāi)始出現(xiàn)，其中最主要的類型是反轉(zhuǎn)類型Ⅰ，占比超過(guò)60%，首先發(fā)生在甘肅，隨后在胡煥庸線東南側(cè)不斷出現(xiàn)；其次是中斷類型Ⅰ，最先出現(xiàn)在甘肅、陜西、四川等位于胡煥庸線周邊的地區(qū)，最后位于我國(guó)的東南、東北地區(qū)。工業(yè)用水量的突變集中在1991—1995 年間和2000 年后，3 種類型占比相近，突變地區(qū)分散。其中中斷類型Ⅰ占比相對(duì)較多，最后以內(nèi)蒙古地區(qū)最為明顯；單調(diào)增加（正間斷）首先位于南方地區(qū)，而后北方地區(qū)也不斷出現(xiàn)；反轉(zhuǎn)類型Ⅰ先出現(xiàn)于華北地區(qū)，后期突變最明顯的地區(qū)是江蘇。城市用水量突變類型以單調(diào)增加（正間斷）最明顯，集中在青藏高原以外的地區(qū)，1990 年前位于東部沿海，之后出現(xiàn)在西部?jī)?nèi)陸地區(qū)。農(nóng)村用水量的突變以單調(diào)增加（正間斷）為主，在青海、陜西、北京等少數(shù)幾個(gè)地區(qū)以外的省份均有分布，最早主要出現(xiàn)在內(nèi)陸地區(qū)；反轉(zhuǎn)類型Ⅰ在1995 年后出現(xiàn)于南方和華北的部分地區(qū)。

我國(guó)用水量及各部門用水量變化突變點(diǎn)基本分布在1974—2003 年，集中在1990 年后。單調(diào)增加（正間斷）和反轉(zhuǎn)類型Ⅰ的突變點(diǎn)主要集中在1990 年以后，且均以1991—1995 年最為突出，而中斷類型Ⅰ則主要出現(xiàn)在1995 年以后（圖2 和圖3）。用水量變化的突變現(xiàn)象普遍存在，突變前各部門用水量主要呈增加趨勢(shì)，突變后用水量增加與減少并存（仍以增加為主）（圖2 和圖3），這說(shuō)明用水量增長(zhǎng)速率在減小。其中，城市用水量增長(zhǎng)趨勢(shì)最明顯，其次是工業(yè)和農(nóng)村用水量，灌溉用水量在突變后表現(xiàn)出較明顯的減少趨勢(shì)。

圖3 中國(guó)用水量和各部門用水量變化突變點(diǎn)的空間分布Fig.3 Spatial distributions of break points of China’s human water use and sectoral water use

2.2 1965—2013 年中國(guó)用水量的空間集聚分析

我國(guó)用水量及各部門用水量的全局Moran’s I 指數(shù)均保持在0 以上，這表明341 個(gè)行政區(qū)的用水量呈現(xiàn)正向的空間集聚（圖4）。我國(guó)用水量的空間集聚程度低于農(nóng)村用水量和灌溉用水量，而高于工業(yè)用水量和城市用水量，這表明農(nóng)村用水量和灌溉用水量集聚是中國(guó)用水量出現(xiàn)集聚的主要原因；農(nóng)村用水量Moran’s I 指數(shù)基本保持在0.35～0.40，表示集聚性相對(duì)穩(wěn)定，1991 年后表現(xiàn)出較強(qiáng)的空間集聚性；我國(guó)用水量和灌溉用水量的指數(shù)變化趨勢(shì)相對(duì)一致，空間集聚性有所下降。工業(yè)和城市用水量的空間集聚度在增加，增加幅度相似，但趨勢(shì)差異明顯，其中工業(yè)用水量在1980 年和2005 年前后集聚性增加較為明顯，城市用水量集聚性的增長(zhǎng)則在1990 年之后。

圖4 中國(guó)用水量和各部門用水量的Global Moran’s I 指數(shù)Fig.4 Global Moran’s I of China’s human water use and sectoral water use

圖5 為中國(guó)用水量的LISA 空間集聚圖（1965 年、1975 年、1985 年、1995 年、2005 年及2013 年）?？梢?jiàn)，我國(guó)用水量空間集聚區(qū)的分布面積遠(yuǎn)大于空間異常區(qū)，其中用水量的高-高集聚區(qū)面積在縮小，低-低集聚區(qū)不斷增大。對(duì)于灌溉用水量、工業(yè)用水量和城市用水量，高-高集聚區(qū)主要出現(xiàn)在東北、南方等水資源豐沛、人口較多或經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，農(nóng)村用水量的高-高集聚區(qū)集中體現(xiàn)在南方地區(qū)；各部門用水量的低-低集聚區(qū)則主要位于胡煥庸線以北（灌溉用水量除外），也是缺水、人口較少、經(jīng)濟(jì)相對(duì)落后的地區(qū)（圖6）。

圖5 基于中國(guó)用水量的LISA 空間集聚圖Fig.5 Local indicators of spatial association based on China’s human water use

圖6 中國(guó)各部門用水量的LISA 空間集聚圖Fig.6 Local indicators of spatial agglomeration based on China’s sectoral water use

我國(guó)用水量與灌溉用水量的集聚區(qū)在1995 年前相對(duì)一致，高-高集聚區(qū)主要集中在新疆和長(zhǎng)三角地區(qū)。位于南方地區(qū)的高-高集聚區(qū)在1965 年之后明顯縮小，但后期擴(kuò)張相對(duì)明顯，高-高集聚區(qū)向西轉(zhuǎn)移；東北地區(qū)后期出現(xiàn)高-高集聚區(qū)。不同的是，用水量的高-高集聚區(qū)在長(zhǎng)三角地區(qū)基本保持不變，位于新疆的面積在縮小，而灌溉用水量與之相反；低-低集聚區(qū)均集中在西藏、東北局部地區(qū)及黃河流域的省份，但灌溉用水量的低-低集聚區(qū)規(guī)模則在縮小。

我國(guó)用水量與工業(yè)用水量的集聚區(qū)在1995 年后較為相似，工業(yè)用水量與城鄉(xiāng)用水量的高-高集聚區(qū)的分布和面積的差異相對(duì)較大。工業(yè)用水量的高-高集聚區(qū)分布比較分散，在東北、華北、東南等地區(qū)均有分布，隨時(shí)間向湖北、江蘇、廣東等地區(qū)聚集，而后分散于南方地區(qū)；東北地區(qū)在逐漸消失之后形成了一個(gè)相對(duì)明顯的集聚區(qū)。城市用水量的高-高集聚區(qū)主要分布于東北地區(qū)，在京津冀和貴州北部也有兩個(gè)小的高-高集聚區(qū)；隨時(shí)間的推移東北地區(qū)和貴州北部的高-高集聚區(qū)逐漸消失，京津冀的不斷縮?。?995 年后在天津、江蘇、廣東的沿海地區(qū)聚集。農(nóng)村用水量的高-高集聚區(qū)集中在華東地區(qū)及南方部分省份的交界處，并不斷向四川東部、貴州北部、湖南等地聚集；位于華東地區(qū)的高-高集聚區(qū)北移，后期江蘇省大部分高-高集聚區(qū)已消失。這三類用水量的低-低集聚區(qū)分布地區(qū)相對(duì)類似，都集中在我國(guó)西部地區(qū)，但工業(yè)用水量的低-低集聚區(qū)面積增加幅度較小，在南方地區(qū)逐漸消失；城市用水量的集聚區(qū)域面積相對(duì)較小，且向西北方向擴(kuò)張相對(duì)明顯，而后在東北地區(qū)也開(kāi)始出現(xiàn)；農(nóng)村用水量則是向西南方向擴(kuò)張，至1995 年開(kāi)始減小，東北地區(qū)較小的低-低集聚區(qū)擴(kuò)張至1985 年后不斷縮小。

3 討論

研究發(fā)現(xiàn)1965—2013 年我國(guó)用水量不斷增加，用水量趨勢(shì)變化的突變點(diǎn)主要集中在1990 年后，發(fā)生突變后增加與減少趨勢(shì)并存，雖然仍以增加趨勢(shì)為主，但用水量的增加速率在減小。這一發(fā)現(xiàn)與一些學(xué)者的結(jié)論[4,19-20]相似。我國(guó)用水量和各部門用水量都存在顯著的空間集聚特征，各部門用水量空間集聚的位置特征不同。這主要是因?yàn)椋?995 年前我國(guó)用水量與灌溉用水量集聚區(qū)的一致性較高，1995 年后我國(guó)用水量與工業(yè)用水量集聚區(qū)的一致性越來(lái)越明顯。這是由于不同時(shí)段各部門（農(nóng)業(yè)和工業(yè)）對(duì)我國(guó)用水的貢獻(xiàn)不同。1975 年前主要因素是灌區(qū)擴(kuò)張、次要因素是工業(yè)增長(zhǎng)，1975—1992 年工業(yè)增長(zhǎng)是主要驅(qū)動(dòng)因素，1992 年后主要驅(qū)動(dòng)力是工業(yè)增長(zhǎng)和灌區(qū)擴(kuò)大[4]。1980 年前，灌溉農(nóng)業(yè)的迅速發(fā)展增加了農(nóng)業(yè)用水量，使我國(guó)用水量急劇增長(zhǎng)；1980 年后經(jīng)濟(jì)社會(huì)迅速發(fā)展，工業(yè)用水和生活用水增長(zhǎng)較快、農(nóng)業(yè)用水量占比相對(duì)穩(wěn)定甚至減少[19]。近20 年農(nóng)業(yè)用水在我國(guó)用水的占比下降，工業(yè)用水和生活用水占比上升[1,20]。

針對(duì)各部門用水存在高-高集聚區(qū)的現(xiàn)象，灌溉用水量的高-高集聚區(qū)域基本存在水資源投入冗余的現(xiàn)象，這可能與農(nóng)業(yè)規(guī)模、作物需水量等因素有關(guān)。如位于高-高集聚區(qū)的江蘇、新疆，是對(duì)我國(guó)糧食產(chǎn)量貢獻(xiàn)較高的地區(qū)[3]，也是農(nóng)業(yè)用水效率提升空間和節(jié)水潛力很大的地區(qū)[21]。新疆內(nèi)部農(nóng)業(yè)用水配置高度公平，但農(nóng)業(yè)用水浪費(fèi)現(xiàn)象嚴(yán)重，節(jié)水灌溉技術(shù)并未普及等原因?qū)е掠盟实蚚22-23]。同時(shí)，由于新疆降水量少、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模大及作物需水量大，灌溉水不足，農(nóng)業(yè)用水效果較差[24]。江蘇的單位面積水足跡較大，這可能與當(dāng)?shù)厮痉N植有關(guān)[24]，但由于2010—2013 年江蘇省農(nóng)業(yè)用水效率均值均小于1（未達(dá)有效），省內(nèi)差異明顯（蘇南大于蘇北大于蘇中）[25]，所以2013 年蘇南和蘇北局部地區(qū)不存在高-高集聚。工業(yè)用水量和城鄉(xiāng)用水量的高-高集聚區(qū)域與工業(yè)用水量、生活用水量呈現(xiàn)的南高北低的空間分布規(guī)律[19]大致符合，主要分布在南方地區(qū)。我國(guó)東海岸、西北和東南省份工業(yè)生產(chǎn)用水效率高，西北和東南內(nèi)陸省份用水效率相對(duì)較低[26]。江蘇、上海、廣東等地區(qū)工業(yè)用水效率較高，具有良好的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和經(jīng)濟(jì)水平，但因?yàn)楫a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，加上人口密集、支撐我國(guó)大量高耗水工業(yè)產(chǎn)值，導(dǎo)致全國(guó)用水量增加[2,4,27]。城市化對(duì)生活用水具有集聚作用，加上不同城市規(guī)模和水資源稟賦導(dǎo)致的用水量差異，京津冀、長(zhǎng)三角、珠三角城市群也是城市用水集中的區(qū)域[28]。京津冀地區(qū)，城市生活用水量、人均生活用水是農(nóng)村的兩倍多，且農(nóng)村生活用水效率總體上高于城鎮(zhèn)，此地區(qū)只體現(xiàn)出城市用水量的高-高集聚，卻沒(méi)有農(nóng)村用水量的集聚特征[28]。

各部門用水量集聚區(qū)存在差異，用水量高-高集聚區(qū)的分布特點(diǎn)如下：①各部門用水量的高-高集聚區(qū)主要分布在胡煥庸線以南人口較多的區(qū)域（新疆除外）；②科學(xué)技術(shù)相對(duì)落后導(dǎo)致用水量高-高集聚區(qū)用水效率偏低；③水資源較豐沛且經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)的城市群，人們的節(jié)水意識(shí)相對(duì)欠缺。灌溉用水量高-高集聚區(qū)的新疆、江蘇及東北地區(qū)，是保障國(guó)家糧食安全的重要地區(qū)，需大力發(fā)展高效節(jié)水農(nóng)業(yè)等技術(shù)、增加農(nóng)田水利設(shè)施等投入、因地制宜合理安排種植結(jié)構(gòu)，努力提高灌溉效率、作物單產(chǎn)[3,23]。針對(duì)工業(yè)用水高-高集聚區(qū)，注重產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)，實(shí)行合理的用水政策和節(jié)水技術(shù)，努力發(fā)展循環(huán)產(chǎn)業(yè)，提高用水效率，經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)區(qū)還需加快經(jīng)濟(jì)和工業(yè)的發(fā)展[27,29]。因此，在開(kāi)發(fā)、利用水資源過(guò)程中，要全面了解和遵循水資源自然分布規(guī)律、水循環(huán)系統(tǒng)演變規(guī)律、人水關(guān)系和諧發(fā)展規(guī)律，以促進(jìn)水資源空間均衡[30]。此外，氣候變暖會(huì)導(dǎo)致居民生活飲用、沐浴、洗滌等用水需求上升，需要適當(dāng)調(diào)控用水價(jià)格、大力宣傳提高節(jié)水意識(shí)，培養(yǎng)人們節(jié)約用水的習(xí)慣[31-32]。

4 結(jié)語(yǔ)

基于我國(guó)用水量數(shù)據(jù)集、BFAST 算法和空間自相關(guān)分析方法，探究了1965—2013 年我國(guó)用水量和各部門用水量的時(shí)空變化規(guī)律，得出以下結(jié)論：

（1）我國(guó)用水量不斷增加，增加速率在減小，用水的時(shí)間序列主要在1990 年之后發(fā)生突變，突變類型以中斷類型Ⅰ、反轉(zhuǎn)類型Ⅰ和單調(diào)增加（正間斷）為主，表明用水量趨勢(shì)在突變前保持增加，突變之后雖然以增加為主，但增加和減小趨勢(shì)并存。

（2）我國(guó)用水量存在空間上的集聚效應(yīng)，各部門用水量高-高集聚區(qū)主要分布在胡煥庸線以南，低-低集聚區(qū)集中在胡煥庸線以北（新疆除外）。

（3）灌溉用水量的高-高集聚區(qū)分布于新疆、南方部分地區(qū)，后期在東北也有出現(xiàn)；工業(yè)用水量與城鄉(xiāng)用水量高-高集聚區(qū)分布于我國(guó)的東北、華北和南方地區(qū)。1995 年后，城市用水量的高-高集聚區(qū)由東北地區(qū)轉(zhuǎn)移至天津、江蘇、廣東等沿海地區(qū)，范圍不斷縮小。農(nóng)村用水量的集聚現(xiàn)象最明顯，由華東地區(qū)及南方部分省份的交界處不斷向四川東部、貴州北部、湖南等地聚集。

本研究旨在增進(jìn)對(duì)我國(guó)用水量特征的了解，建議通過(guò)合理配置水資源來(lái)緩解水資源短缺的問(wèn)題，進(jìn)而保障用水安全、糧食安全、社會(huì)經(jīng)濟(jì)安全，實(shí)現(xiàn)合理用水的良性發(fā)展。