数字经济对水资源压力的影响及空间效应

利用2010—2020年中国30个省份(因数据缺失未统计西藏自治区和港澳台地区)的面板数据,通过构建评价指标体系对数字经济发展水平进行测算,基于水足迹测算方法,从水量和水质视角研究水资源压力及其时空变化,并采用基准回归模型和空间计量模型分析数字经济对水资源压力的影响。结果表明:研究期内水资源压力指数、基于蓝水足迹的水量压力和基于灰水足迹的水质压力整体上均呈现逐渐上升的趋势,东、中部地区水资源压力指数普遍高于西部地区。数字经济发展会显著降低区域水资源压力指数、水量压力及水质压力,且对区域整体水资源压力的影响存在区域异质性,数字经济对水资源压力的影响在东、中部地区显著,但在西部地区不显著。空间杜宾模型检验结果显示,数字经济发展不仅会降低本省份水资源压力指数,也会对周围省份的水资源压力有负向溢出作用。

温升背景下“亚洲水塔”流域水资源压力现状及未来预估

“亚洲水塔”流域养育着亚洲十几亿人口,对全球经济发展起着至关重要的作用。在气候变暖背景下,“亚洲水塔”流域的水资源快速变化以及不断增长的人类活动用水需求,使水塔流域水资源压力风险越显突出。为了解“亚洲水塔”流域水资源压力的状况及未来变化,基于部门间影响模式比较计划(ISIMIP)中全球水文模型的径流和用水数据,利用水压力指数方法,系统评估了“亚洲水塔”21个流域的水压力状况和未来的可能变化。结果表明:1971—2010年间,“亚洲水塔”21个流域的水压力总体上呈现升高趋势,多年平均水压力等级达到高或以上的流域为印度河流域、塔里木河流域和黄河流域;针对“亚洲水塔”21个流域未来水压力的变化预估,各流域水压力表现为先增加,之后不同流域表现出持续增加(2个流域)、趋于稳定(5个流域)和下降(14个流域)三种趋势,人类取水活动在未来水压力的变化中起决定性作用。整体上,南亚和东南亚地区水压力将持续增加,例如,布拉马普特拉河流域和湄公河流域,未来水资源短缺和水安全风险很高。

基于LMDI和水足迹理论的西安市水资源压力驱动因素分析

为探究水资源压力来源及其驱动因素,利用西安市2013—2020年各类水资源统计数据研究其水足迹的变化趋势,并结合LMDI分解法来分析技术效应、人口效应、结构效应和经济效应对西安市水资源压力的影响。结果表明:1)西安市水足迹在2018年达到最大值,水足迹以内部水足迹为主,其占比为90.24%~95.52%;内部水足迹以农业用水为主,其占比为35.26%~41.82%。从空间结构来看,城六区人均水足迹小于西安市其他地区。2)西安市水足迹在2013—2020年处于水赤字状态,水资源处于超负荷开发利用状态。3)在西安市水足迹驱动因素中,技术效应表现为逆向驱动效果,且对水足迹影响最大;正向驱动因素中经济效应、人口效应对水足迹影响较大,结构效应对水足迹的影响较前两者小。

湖北省水资源压力与经济发展脱钩的时空演化

以水资源压力指数为指标,采用Mann-Kendall检验分析2011—2020年湖北省水资源压力的变化趋势及突变点,并利用Tapio脱钩模型揭示水资源压力与经济发展脱钩关系的时空演化规律。结果表明:除2016年与2020年外,湖北省水资源压力整体偏大,空间上呈现鄂西最大、鄂东居中、鄂中最小的态势;湖北省水资源压力整体呈下降趋势,突变点在2012年与2019年前后;全省水资源压力与经济发展之间的脱钩关系因水文特征波动,在时序上从2012—2016年的强脱钩发展到2017—2019年的扩张负脱钩,再到2020年的衰退脱钩;因自然气候及发展战略差异,在空间上各区域的平均脱钩率从2012—2016年鄂西最低、鄂东居中、鄂中最高,发展到2017—2019年鄂东最低、鄂中居中、鄂西最高,2020年趋于平衡。为此,湖北省未来应重视制定基于水文波动的水资源压力变化应对预案,并对鄂东和鄂中地区实施产业结构调整。

空间溢出视角下新型城镇化进程对水资源压力的影响

利用我国31个省(自治区、直辖市)2004—2019年的面板数据,从人口、经济、空间、社会、生态5个方面综合测度我国新型城镇化发展指数,并结合水足迹和供需平衡思想测算各地区水资源压力指数;运用空间计量模型,探究了新型城镇化发展对水资源压力的空间溢出影响。研究结果表明:在普通面板回归下,我国新型城镇化发展水平与水资源压力正相关,进一步地加入空间关联因素后,新型城镇化发展对水资源压力的正向作用增强;新型城镇化发展水平的提高会给邻近省份带来明显的正向溢出作用;基于空间溢出视角较好地刻画了各省份内部、省份之间发展需要和资源压力的矛盾,可为实现新型城镇化的高质量发展提供有益参考。

中国与“一带一路”沿线国家农产品贸易的水资源压力效应

在统计2001—2020年中国与“一带一路”沿线国家农产品贸易量的基础上,结合已有研究成果中的产品水足迹测算其虚拟水量,通过构建水资源压力指数公式来量化“一带一路”沿线各国的水资源、农业用水压力,分析了虚拟水贸易时空演化特征及其机理,并对贸易中产生的农业水资源短缺压力进行了探讨。结果表明:中国进出口虚拟水量的变化与中国国情及国际事件有关,进口虚拟水量呈增大趋势,90%以上来自于东南亚、南亚、中东欧,以及蒙古和俄罗斯,绿水占比80%左右;出口虚拟水量呈稳定态势,80%以上出口至东南亚、西亚和中东,以及蒙古和俄罗斯,绿水占比70%左右;1/3以上的“一带一路”沿线国家面临高度、重度水资源压力,1/2以上的国家面临高度农业用水压力,近2/3的国家因从中国进口虚拟水资源减轻了农业水资源短缺压力,近1/3的国家因向中国出口虚拟水资源而增大了农业水资源短缺压力。

粮食主产区粮食生产与农业水资源压力脱钩关系研究

我国粮食生产与水资源短缺之间的矛盾日益突出,探讨粮食主产区粮食生产与农业水资源压力的关系尤为重要。本研究首先分析粮食主产区2004—2018年农业水资源压力的时空变化,运用Tapio脱钩模型对粮食生产与农业水资源压力的脱钩状态进行解析,其次结合“粮食生产水资源投入”这一指标与全局参比的超效率SBM-DEA模型测算了粮食主产区的粮食生产水资源利用效率,进一步分析了粮食生产水资源利用效率对农业水资源压力的影响。结果表明:粮食主产区农业水资源压力存在时空异质性,总体上北方粮食主产区的农业水资源压力大于南方,尤其是河北、河南、山东,其压力值始终大于1.5;2004—2018年,粮食主产区粮食生产与农业水资源压力的脱钩状态具有阶段性特征,前期以扩张负脱钩为主,中期北方与南方粮食主产区分别以绝对脱钩和扩张负脱钩为主,后期强负脱钩类型的省份范围扩大;粮食主产区粮食生产水资源利用效率整体均值为0.719,仍有一定提升空间,且提高粮食生产水资源利用效率对缓解农业水资源压力具有显著作用。研究结果为理解粮食生产与农业水资源压力的关系变动提供了新的视角,强调了未来在促进粮食稳定生产的同时,应注重通过提高粮食生产水资源利用效率、优化粮食种植布局、提升农业基础设施水平等途径缓解农业水资源压力。

区域水资源压力指数评估及其适应性分析

水资源短缺带来水资源压力,制约区域社会经济持续发展。深入探讨水量型水资源压力指数、水质型水资源压力指数和综合水资源压力指数的概念内涵,依据区域需水量预测结果,提出基于水资源贡献率和需水率的改进破产分配方法,对传统破产分配方法进行适应性改进。以广州市为研究区域,应用结果表明:(1)广州市未来阶段(2021-2030年)与当前阶段(2011-2020年)相比,总需水量增加3.13%,其中农业增加0.53%,工业减少30.19%,生活增加57.51%。(2)传统破产分配方法仅考虑分区需水量对水资源进行分配;适应性分配方法综合考虑地区水资源贡献率和需水率,依据总缺水量对水资源进行分配。(3)适应性分配方法下广州市综合水资源压力减少14.3%,综合考虑水量、水质和生态,其明显优于传统破产分配方法。

中国农业水资源压力测度与时空演进分析

为探究中国农业水资源压力的特征、时空分布格局以及演进规律,构建农业水资源压力指数模型测算全国各地农业水资源压力,并借助可视化工具分析时空分布格局,利用Dagum基尼系数分解、Kernel密度估计、Moran指数模型分析空间差异、动态演进和空间相关性规律。结果表明:①2005-2021年全国农业水资源压力指数从2.13下降至1.59,区域压力指数从高到低排序为东部>西部>中部>东北;②考察期内北京、天津、河北、山西、河南、山东、江苏、新疆、宁夏等九个地区压力指数均大于1,农业水资源压力指数大致呈“由北向南”、“由东北向西南”递减的空间分布规律;③Dagum分解结果显示,中国农业水资源压力的总体基尼系数仅有小幅下降,超变密度贡献率是总差异的主要来源;④Kernel密度估计呈现出“波峰减少,曲线向左运动,右尾缩短,宽度加大”的动态演进规律;⑤空间Moran指数从2014年开始显著为正,并且主要分布在第一、二、三象限。研究结论认为,虽然中国农业水资源压力指数呈下降态势但总体仍然偏大;农业水资源不可持续地区主要集聚在华北地区、环渤海经济区以及西北地区,区域间(内)压力指数呈明显的非均衡演进特征;农业水资源压力空间集聚特征主要呈现高高集聚(16.67%地区),低低集聚(50%地区)以及低高集聚(30%地区)三种模式。

基于虚拟水视角的四川省农业水资源压力时空演化

【目的】探明四川省作物虚拟水流动对农业水资源压力产生的间接影响及其时空演化格局。【方法】以四川省内种植的16种作物为研究对象,基于AquaCrop模型模拟2000—2018年四川省各市(州)作物生产水足迹,基于每年作物产品供需平衡和最优运输成本法量化省际间作物贸易格局,分析各市(州)主要作物虚拟水流动平衡格局,解析作物虚拟水流动对四川省农业水资源压力的影响。【结果】2000—2018年,四川省多年平均作物生产水足迹为284亿m^(3)/a,各市(州)作物生产总水足迹呈波动上升趋势,其中乐山市作物生产总水足迹变化幅度最大。四川省为作物虚拟水净输入地区,虚拟水净输入量整体呈上升趋势,西部作物虚拟水净输入量高于东部。作物虚拟水流动缓解了各市(州)农业水资源压力,因虚拟水输出导致水资源压力小幅度增加的地区由2000年的4个市(德阳市、资阳市、遂宁市和绵阳市)减少至2018年的1个市(资阳市)。【结论】根据各市(州)水资源分布现状与作物耗水规律进行种植结构调整、田间管理优化和虚拟水贸易调控,综合考虑实体水配置和虚拟水贸易可有效缓解四川省农业水资源压力。

本溪市水资源压力变化趋势分析

文章通过计算水资源承载力和负载指数,评价分析本溪市2005—2020年的水资源压力变化趋势。结果表明:2005—2020年本溪市水资源负载指数总体呈上升趋势,水资源压力和承载力也表现出增大趋势;为有效缓解城市水资源压力,进一步增强水资源承载力,要加强水资源的科学有效管理,加快推进高水平先进节水技术的应用。

广西水资源压力时空特征分析及未来状态预测研究

为探究广西水资源压力历史时空演变规律及未来状态特征,以水资源压力指数为指标,采用Mann-Kendall检验法分析广西2002-2019年水资源压力的变化趋势,并运用马尔科夫链风险预警模型对研究区2020-2022年水资源压力状态进行预测。结果表明:广西2007年及2009-2011年全区的水资源压力整体偏大,水资源压力分布状况与历史旱灾特征吻合;桂林市和防城港市水资源压力呈显著下降趋势,下降速率分别为-0.0045/a和-0.0013/a;验证期(2017-2019年)马尔科夫链风险预警模型的预测精度分别为66.67%、80%、60%,南宁市、北海市、贵港市、玉林市、来宾市的水资源压力状态将在2022年达到中高压力状态,需要保持警惕。

铁岭地区水资源压力综合指数分析

利用水资源压力综合指数对铁岭地区水资源压力综合指数进行测算。结果表明:铁岭地区水资源压力综合指数逐年递增,各行政分区年水资源压力综合指数在0.449~1.619之间,年均值为1.03。东南部水资源压力指数最高,水资源压力指数从东南向西北逐步递减。研究成果对于铁岭地区水资源优化配置具有参考价值。

中国区域发展的水资源压力及空间分布

水资源压力指数可用来衡量一个国家和区域的天然水资源相对稀缺性,并判断水资源是否成为社会经济发展的障碍.水资源压力从水资源需求角度,可分为水资源数量压力、经济水资源压力和水环境压力,它们分别受人口密度、经济发展规模和经济发展潜力以及环境对水资源需求的影响.水资源综合压力为上述这些压力按一定权重的组合.本文在不同水资源压力指数计算的基础上。

区域水资源压力指数与水资源安全评价指标体系

本文讨论和分析水资源安全的含义、水资源压力指数和水资源安全评价指标,建立水资源安全评价指标体系。水资源安全指"以可承受的价格获取足够安全的水"。国际上常用人均水资源量和水资源开发利用程度两个指标反映人类对水及水相关生态的压力。但由于水资源安全是很综合的概念,包含很丰富的内涵,单用一两个水资源压力指标难以反映其内容,因此有必要建立水资源安全评价指标体系。

黑河流域水资源压力定量评价

从流域水资源开发利用条件、经济发展与用水以及流域水环境压力3个角度出发选取6个指标构建了水资源综合压力指数,对2000—2010年黑河流域的水资源压力状况进行了定量分析。结果表明,黑河流域近11a来水资源综合压力指数较高,但总体上呈下降态势,从2000年的0.58逐步降到2010年的0.28。多年来黑河流域的综合治理包括节水型社会建设等措施卓有成效,但地下水位不断下降,生态环境缺水严重,农业用水比重过高等问题仍未缓解。建议今后仍要继续加强节水型社会建设,促进水资源高效利用,压缩农业用水量,以不断减轻流域水资源压力,促进流域水资源可持续利用。

南充市水资源压力时空演变

选择四川北部典型丘陵区——南充市为研究区,基于2007—2013年历史数据,从水资源的人口压力、经济发展压力、生态压力和技术压力4个角度分析探讨南充市水资源压力变化.结果表明:2007—2013年,南充市水资源的经济发展压力持续减小,理论上不存在水资源生态压力,而人口压力和技术压力相对稳定,水资源综合压力在波动中呈缓慢下降趋势.在空间分布上,2007年和2012年,南充市水资源综合压力主要集中在顺庆区、嘉陵区和蓬安县,高坪区水资源压力状况由中等变为巨大.

基于节水视角的中国水资源压力时空演变及影响因素分析

基于水资源节约视角,采用区域水资源规划消耗量占该地区水资源可利用量的比重来测算水资源压力指数,运用趋势分析、探索性数据分析(ESDA)方法对2005—2017年中国31个省市水资源压力指数空间格局演化特征与空间相关性进行分析,并选取8个相关变量,采用地理探测器探究影响水资源压力指数空间分异的因素,结论如下:①研究期内,部分省份水资源压力指数呈上升趋势,环渤海、长江下游和黄河下游等水资源压力较高地区具有较大的节水潜力;水资源压力空间分布不均,东西方的区域差异大于南北方。②水资源压力指数具有明显的空间集聚性,且集聚现象不断加强,水资源压力高高集聚和低低集聚地区空间分布较为稳定。③2005—2017年,影响全国水资源压力空间分异最主要的因素是万元GDP用水量与万元工业增加值用水量;东部地区水资源压力主要由人口数量、生活用水量、牲畜数量和万元工业增加值用水量决定;中、西部经济欠发达地区主要受万元GDP用水量与COD排放量的影响。

人口因素在北京市水资源压力中的驱动作用分析

文章在对北京市水资源压力变动趋势进行分析的基础上,进一步使用对数平均的因素分解法对北京市2001～2010年间的用水量进行各类驱动因素的分析,研究人口规模变化、家庭规模和数量等人口学因素在各种驱动因素中的地位和作用。结果表明,北京市水资源压力很大,而且近年来呈现持续上升、逐年加剧的趋势;北京市用水量增长最大的驱动因素是人均GDP的增长;人口数量、家庭数量以及家庭规模等人口学要素对用水量变化有一定的作用,但并非是北京市用水量变化的最主要因素;提高生产部门的水资源利用率,引导居民树立合理的消费观对缓解北京市水资源压力、提高人口承载力有重要意义。

基于GIS和人工神经网络的区域水资源压力评价模型及其验证

水资源是一种战略性资源,对于区域的生态环境安全和可持续发展具有重要意义。运用GIS二次开发技术,建立了区域水资源管理信息系统。系统包括数据管理子系统、模型库子系统和水资源管理子系统。基于人工神经网络的区域水资源压力评价模型被集成在模型库子系统中,该模型通过水资源压力指数来定量地反映区域水资源状况与区域人口、经济、环境之间的关系是否协调。分别以整个陕西省和陕西省各地市的水资源压力评价为例,对该系统模型进行了验证。结果表明,基于GIS和人工神经网络的区域水资源压力评价模型具有理论上的可行性和现实意义。最后探讨了基于GIS和人工神经网络的区域水资源压力评价模型的应用前景。