基于水足迹的岷江流域水资源利用评价

蒋卓婷,冉清红

(1.成都师范学院,成都 611130; 2.四川大学建筑与环境学院,成都 610041)

1993年,英国学者Allan提出了“虚拟水含量”以掌握蕴含在产品和消费品中的容易被忽视的用水量[1]。立足于“虚拟水理论”荷兰学者Hoekstra[2]提出了“水足迹”的相关理论,旨在掌握生活和生产过程消耗的水资源总量。水足迹是指为保证城市功能正常运行以及日常生活得到保证所使用的水资源,以一种“看不见”的形式嵌入到生产消费过程中。水足迹不仅可以定量反映生产生活中隐含的资源量,还可以表征水资源现状[3]。

自水足迹的相关概念提出后,学者针对以下开展研究:具体产品以及具体区域的水足迹、基于水足迹理论的区域水资源安全研究以及区域水足迹可持续发展分析[4]。如Kampman等[5]完成了印度的水足迹;Zeitoun 等[6]计算尼罗河流域虚拟水贸易的结果分析影响水资源安全性。国内而言,戚瑞等[7]通过计算大连市2006～2007年水足迹来研究区域内水资源使用情况;潘文俊等[8]应用水足迹法,研究了福建省九龙江流域2009年水资源利用的情况;王丽川等[9]则引入了LMDI模型,研究了北京市水足迹演变的驱动力效应;张信信等[10]应用Input-output模型法,研究产业间的水足迹以及虚拟水转移;吴兆丹等[11]应用投入产出分析法,核算了各省的水足迹;王晓萌等[12]基于技术、经济和政策3个角度研究影响水足迹演变的因子。所有这些研究成果为研究流域水资源利用情况奠定了基础。

拟采用水足迹方法,在时空条件下研究岷江流域水足迹的具体情况,借助LMDI模型对水足迹变化的驱动力因子进行讨论,使用GIS空间分析对计算结果进行分析,针对岷江流域用水的具体情况提出相应的建议。

岷江发源于岷山山脉的弓杠岭和朗架岭[13],于宜宾汇入长江,流域范围包括四川省阿坝州、成都市、眉山市、雅安市、乐山市、内江市、自贡市和宜宾市共计8个地市州,全长1279km,天然落差高达3560m,最小径流量为2.15m3/s,最大径流量高达258m3/s[13]。每年5～10月是岷江流域的丰水期,11月至次年4月是枯水期。岷江自都江堰流经成都平原,是成都平原最重要的水资源,带来了丰富的灌溉水源。岷江流域水电利用的无序开发,导致水生态环境受到严重破坏,局部地区水资源问题十分严峻,沿岸部分城市发展面临缺水问题,要正确处理好经济发展同生态环境保护的关系,决不以牺牲环境为代价去换取一时的经济[14]。

2.1 数据来源

岷江流域内8个地市州的水足迹计算所涉及到原始数据均来自于成都市、眉山市、乐山市和宜宾市等8个地市州的统计年鉴(2011～2020年)、各地市州的统计公报(2010～2019年)以及《四川省水资源公报》(2010～2019年)。其中,水资源可利用量以《四川省水资源公报》(2010～2019年)中的水资源总量来替代。进出口贸易额和国内生产总值来自于各地市州的统计公报(2010～2019年),单位统一为亿元。农业用水量选取各地市州的统计年鉴(2011～2020年)中的主要农畜产品产量进行计算。工业用水量、生活用水量和生态环境用水量均来自于《四川省水资源公报》(2010～2019年)。

图1 岷江流域范围示意图

2.2 研究方法

2.2.1 水足迹的计算方法

WFP=IWFP+EWFP(1)

其中,WFP表示总水足迹,IWFP表示内部水足迹,EWFP表示外部水足迹。

IWFP=AW+IW+DW+EW-VWEdom(2)

其中, 表示内部水足迹,AW表示农业用水量,IW表示工业用水量,DW表示城镇和农村居民的生活用水量,EW表示用于保护自然的生态环境用水量,VWEdom表示出口产品的虚拟水含量。

EWFP=VWI-VWEre-export(3)

其中, 表示外部水足迹,VWI表示进口虚拟水量,VWEre-export表示输出的进口产品再出口的虚拟水总量。由于再出口的虚拟水含量数据统计缺失,难以收集,因此考虑选择将外部水足迹替代为进口虚拟水量[8]。

AW=UAW×P(4)

其中,UAW为单位农畜产品虚拟水含量,P为产量。基于邓晓军等人[15]的研究成果,采用已有研究的数据处理方法对单位农产品水足迹含量进行调整[16]。考虑到单位畜产品水足迹含量不易受到气候、环境的影响,因此参考Chapagain和Hoekstra学者关于中国部分的研究成果[17]。单位农产品虚拟水含量的计算结果见表1,单位畜产品虚拟水含量见表2。

表1 单位农产品水足迹含量(m3/t)

表2 单位畜产品水足迹含量(单位:m3/t)

考虑到工业产品实际的用水量难以计算,故用《水资源公报》中工业用水量的数据指标表示IW。DW和EW基本为实体水,故用《水资源公报》中生活用水和生态用水数据指标分别表示DW和EW。VWEdom、VWI 和VWEre - export,考虑到流域内实际统计数据缺失并且难以收集,该部分的指标计算选取了不区分工业和农业产品的方法[8]。其计算公式为:

其中,VWT表示虚拟水的贸易量,IAEV表示进出口贸易值,GDP表示国内生产总值,WCON表示总生产耗水量。

2.2.2 基于水足迹的水资源评价体系的构建 详见表3。

表3 岷江流域水资源利用评价体系

2.2.3 基于LMDI模型的水足迹驱动力因素分析 基于LMDI模型从人口效应、经济效应和技术效应研究影响岷江流域水足迹演变的主要驱动力因素。水足迹的表达式如下。

其中为第t年水足迹;Pt为第t年人数;Gt为第t年GDP。

ΔWT=WTt-WT0=Pe+Ae+Te(7)

其中 为第t年水足迹与基准年的差值,Pe为人口效应,Ae为经济效应,Te为技术效应。

3.1 水资源时序变化

根据岷江流域2010～2019年的水资源和人口情况,利用公式(1)、(2)和(3)计算内部水足迹、外部水足迹以及总水足迹,公式(4)计算农业用水,公式(5)计算输出和输入虚拟水,结果见表4。

表4 岷江流域2010～2019年水足迹情况

3.1.1 岷江流域水足迹在逐渐增加 2010～2019年岷江流域的水足迹演变过程是先逐渐降低后增加

再逐渐减少的,变化趋势体是逐渐增加的。其中,2016年412.22×108m3为最大值,2013年351.83×108m3为最小值。

3.1.2 岷江流域的农业用水是主要用水源 由图2可知,岷江流域内部水足迹中农业用水量的占比重最大,平均占比86.69%,说明岷江对整个流域的灌溉价值极为重要。其次是工业用水量为7.34%,生活用水量为5.38%,最后为生态环境用水的0.59%。

图2 岷江流域2010-2019年内部水足迹组成

3.2 水资源供需结构

根据岷江流域2010～2019年的水资源利用情况,利用水资源自给率和进口率的公式计算水资源供需情况,结果见表5。

表5 岷江流域2010-2019年水资源供需情况(×108m3)

3.2.1 岷江流域水资源整体供需情况比较乐观 水资源自给率呈略微上升趋势,水资源进口率则整体呈略微减少趋势。岷江流域2010～2019年水资源自给率的平均值为95.64%,均大于中国的水资源自给率平均值84.0%和世界的水资源自给率平均值93.6%[8],由于岷江流域主要位于亚热带季风气候区,上游发源于高山有丰富的冰雪融水作为补给,整体来看,岷江流域水资源情况较为乐观。

3.2.2 岷江流域近年来水资源供需情况恶化 由表5可知,近几年的自给率呈下降趋势,甚至不断接近世界水资源自给率平均值,说明了近年来岷江流域水资源利用情况有所恶化,对外依赖度也逐渐增强。

3.3 水资源生态安全性

根据岷江流域2010～2019年的水资源利用和区域内降水的情况,利用计算水资源匮乏和压力指标的公式研究区域内水资源的匮乏状态以及生产耗水量对可用水资源的作用强度。水资源匮乏指标和水资源压力指标内涵见图3,结果见表6。

表6 岷江流域2010～2019年水资源生态安全指数(108m3)

图3 水资源生态安全性指标内涵

岷江流域2010～2019年的水资源匮乏和水资源压力指标没有超过1,流域水资源短缺不显著。但岷江流域2019年人口达3 653.0847万人,GDP总量达26 833.71亿元,城市发展使流域水资源使用增加,从长远看加剧流域水资源压力。

3.4 水资源可持续性能

根据岷江流域2010～2019年的水资源总量和用水情况,利用水资源评价体系中关于水足迹可持续性指标的公式计算以掌握岷江流域的水资源可持续性状态。判断流程见图4,结果见表7。

岷江流域水资源利用可持续和不可持续频数相同。2016～2018年期间可持续状态稳定,水足迹增长指数基本为负值,说明近年来岷江流域的节水工作已初步取得成效,呈现良好的可持续发展状态,但受各种人口、工业、自然等不可控因素影响,2019年再次呈现不可持续状态。

3.5 基于LMDI模型的岷江流域水足迹变化驱动因素分析

根据岷江流域2010～2019年人口、经济和用水情况,利用公式(8)(9)和(10)计算岷江流域水足迹演变的驱动力因子,结果见表8。

3.5.1 人口效应对岷江流域水足迹演变驱动力小 人口效应在LMDI模型中贡献度最小,故人口因素对岷江流域水足迹演变影响小。

3.5.2 经济效应对岷江流域水足迹的增加起到正向驱动作用 在2010～2014年中,社会经济的发展促使用水量增加,经济效应在该阶段中对岷江流域的水足迹增长起到了促进作用;在2015～2019年中,岷江流域GDP总量虽然增加,但经济效应却开始呈现负向驱动,由于LMDI模型公式采用的是累计求和,从2012年起,由于工业、生活用水的减少和出口虚拟水的增加,导致2015年以前总水足迹持续低于基准年的总水足迹,求和部分为负值,同时在2015年时,总水足迹开始高于基准年的总水足迹,ΔWT的值为正值,经济效应开始呈负值。从经济效应不断由负值向0值靠近的趋势看,一定层面上来说经济效应也在对水足迹的增加起促进作用。

3.5.3 技术效应对岷江流域水足迹的增加起到负向驱动作用 在2010～2014年中,各种滴灌、喷灌等节水技术的发展,抑制了水足迹的增长,技术效应在该阶段对水足迹增长中起到了负向驱动作用。在2015～2019年中,从技术效应不断由正值向0值靠近的趋势看,一定层面上来说技术效应也在对水足迹的增加起抑制作用。

3.6 其他研究

3.6.1 岷江流域2019年上中下游总水足迹空间对比分析 根据岷江流域2019年人口、经济和用水情况,利用公式(8)(9)和(10)计算岷江流域水足迹演变的驱动力因子,结果见表9。岷江流域2019年上中下游总水足迹占比情况见图5。

表9 岷江流域2019年水足迹驱动力分解效应

图5 岷江流域2019年上中下游总水足迹占比

由表9可知,经济效应对水足迹增长的影响起到了正向驱动作用,而人口效应和技术效应起到了负向驱动作用,其中经济效应对水足迹演变的驱动力贡献度占比最大,达51.94%,剩余驱动力因子依次为技术效应的45.83%和人口效应的2.23%。

由图5可知,中游地区占据了岷江流域总水足迹的绝大部分,为56.38%。其次依次是下游和上游,分别占比为39.73%和3.9%。中游地区人口稠密,工业集聚,城市活动频繁,导致水资源使用量大于其他地区;上游地区主要包括阿坝州,人口稀疏,水资源量较于其他地区使用量少。

3.6.2 岷江流域2010年、2014年和2018年上中下游总水足迹时间对比分析 根据岷江流域选取3个年份的水资源和人口情况,利用公式(1)(2)和(3)计算内部水足迹、外部水足迹以及总水足迹,公式(4)计算农业用水,公式(5)计算输出和输入虚拟水,结果见图6。根据岷江流域选取3个年份的人口、经济和用水情况,利用公式(8)(9)和(10)计算岷江流域上中下游三个区域的水足迹演变的驱动力因子,结果见表10。

表10 岷江流域下游2010～2019年水足迹驱动力分解效应

表11 岷江流域各地市州水足迹效益分级

图6 岷江流域上中下游总水足迹变化

图7 2019年岷江流域水足迹效益分区图

由图6可知,从变化过程看,中游和上游地区的总水足迹先减少后增加,下游地区呈现持续增加的变化过程。下游地区2010年到2019年涨幅为2.02%,总水足迹变化最大。

由表10可知,人口效应和技术效应对岷江流域下游水足迹增长的影响方向呈负向,分别占比2.68%、45.61%,抑制了水足迹的增长。经济效应驱动力因子则对水足迹增长的影响方向呈正向,占比51.71%,促进了水足迹的增长。

岷江流域的总水足迹呈现上升趋势,其中农业用水量的占比最大,水资源近年来呈现可持续状态,影响水足迹变化最大的是技术效应。适当调整农业生产结构,从源头上减少水的消耗;工业耗水量的情况呈良好态势,但由于各种不可控因素,仍需提高中水回收重复利用率;生活方面要加强节约用水意识。

2019年岷江流域的总水足迹中,中游地区的总水足迹占比最大,达56.38%。位于中游地区的成都市经济GDP总量占整个岷江流域GDP的绝大部分,高达63.40%,加上中游地区人口、工业和城市集中,灌溉水源又主要来源于岷江,故而耗水量大。从开源角度来看,可以适度修建大坝和水库等水利工程,拦住和储存雨季的雨水;从节流角度来看,应调整农产品结构,合理控制人口和城市规模的发展。

从选取的3个年份看,下游地区的总水足迹变化最大。在下游地区中,经济效应对水足迹的影响最大,其经济GDP总量从2010年的2208.86亿元到2018年的4844.83亿元,年平均增长率达到了10.32%,高速的经济增长促进了水足迹总量的增长,要合理调节产业结构,提高节水、回水技术。

对岷江流域水资源利用情况进行分区管控。成都市和自贡市作为水足迹效益低区,水资源供需矛盾急剧,应着手进行经济产业结构的调整,向水资源丰沛的地区调水,以便缓解水资源紧缺的状况。

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