基于投入产出方法的甘肃省水足迹及虚拟水贸易研究

随着社会化进程的加快,地处西北内陆的甘肃省正面临日益严峻的水资源短缺危机,社会经济发展受到一定程度的制约,水生态环境也呈现出恶化的趋势。水足迹是近年来提出的衡量人类活动对于水生态系统影响的指标,能够帮助决策者制定水资源管理及保护的政策,从而实现地区水资源的可持续利用。运用单区域投入产出方法计算并分析了甘肃省1997、2002和2007年第一产业、第二产业和第三产业部门的虚拟水强度、水足迹以及虚拟水贸易情况。结果显示:(1)甘肃省第一产业的虚拟水强度最高,但呈现出逐年下降的趋势,水足迹也因此有所下降;(2)虚拟水贸易方面,甘肃省以虚拟水净出口为主,尤其是第一产业,每年虚拟水净出口量约全省总水资源量的10%。建议甘肃省继续巩固已有的节水成果,调整产业结构,大力发展节水型产业和高新技术产业。同时建议适当调整贸易格局,合理控制虚拟水出口,以缓解当地水资源短缺危机,保障地区水安全与生态安全。     

湖南省水稻生产水足迹及其影响因素研究

为分析湖南省水稻生产水资源的占用情况, 采用水足迹方法研究了2002-2015年湖南省水稻生产水足迹; 利用贡献率分析方法探究气象因子和生产要素对水稻水足迹的影响。结果表明: 水稻水足迹在研究时段内整体呈现下降态势, 年际变化呈现波动性上升期(2002-2005年)、快速下降期(2005-2009年)、缓慢下降期(2009-2015年)三个阶段性波动特征; 灰水足迹最大, 比例从69.03%下降到68.98%, 蓝水足迹比例从14.21%下降到12.75%; 绿水足迹从16.75%提高到18.26%; 农机动力、化肥投入、成灾率是是水足迹的主要影响因素, 其中农机动力起抑制作用, 化肥投入、成灾率起促进作用。建议湖南水稻生产水足迹调控的措施主要为提高水稻生产机械化水平及合理施肥。     

三江平原粮食作物生产水足迹时空特征及影响因素

水足迹是评价人类活动对水资源开采和水环境污染程度的重要方法,对农作物生长过程的绿水足迹、蓝水足迹和灰水足迹进行量化和分析,可以为农业用水综合评价和用水管理提供指导。以三江平原为研究区域量化粮食作物生产水足迹的时空特征,揭示粮食生产对区域水资源的占用情况,并分析水足迹的影响因素。结果表明:(1)三江平原粮食生产水足迹总量在2005-2018年间呈显著增加趋势,其中绿水足迹、蓝水足迹和灰水足迹在水足迹总量中的占比历年平均为28%、8%和64%;(2)粮食生产水足迹空间差异明显,在地市尺度,佳木斯市水足迹最高,占三江平原总量的47%,在县区尺度,富锦市、依兰县和桦南县是水足迹热点地区;(3)只考虑蓝水足迹,粮食生产给三江平原水资源造成轻度压力,而同时考虑蓝水和灰水足迹,粮食生产给三江平原水资源造成重度压力;各地市间水资源压力有较大差异,其中佳木斯市负担了该区域将近一半的粮食产量,水资源压力最高,鹤岗市则水资源压力最低;(4)降雨量、灌溉水利用效率、化肥施用量、粮食种植结构和作物单产水平等都会影响粮食作物生产水足迹,其中蓝水足迹响应种植结构的变化最敏感,灰水足迹响应化肥施用量的变化最敏感,而水足迹总量响应作物单产水平的变化最敏感。因此,建议减少化肥施用量、提高作物单产水平和优化作物种植结构纳入区域水资源可持续管理之中。     

水足迹及其驱动力研究进展及展望

水足迹是一种全面核算人类活动对水资源真实占用的综合指标,将人类消费终端与水资源的利用密切联系.水足迹理论的研究为水安全战略提供了重要基础,愈发成为水资源科学管理领域的研究的热点.重点从水足迹的应用范围研究(全球、区域、流域以及产品层面)、水足迹驱动力分析及水足迹可持续性评价三个方面对国内外水足迹研究现状进行述评,总结现...     

北京市水足迹及农业用水结构变化特征

运用水足迹的理论和方法计算评价了1990—2005年北京市水足迹及水资源利用的可持续性,在此基础上进一步分析了北京市农业用水结构的变化特征。结果表明:(1)北京市水足迹从1990年的81.5亿m3上升至2005年的168.6亿m3,人均水足迹由750.1m3上升为1096.0m3;(2)北京市水资源匮乏度不断升高,1995年以来水资源自给率呈下降趋势,与之相对应的水资源依赖度越来越高;(3)农业部门用水量在本地用水量中的比例平均每年为55.1%,虚拟水净输入量在虚拟水净输入总量中的比例平均每年达到89.1%;(4)高耗水型作物产品生产用水比例升高加大了农业用水压力,动物产品生产用水量呈增加趋势,2001—2005年动物产品生产引入的虚拟水占到其虚拟水总量的81.3%。北京市水资源利用呈不可持续状态,通过农业系统内部结构的优化调整,实现农业部门水资源的高效利用是缓解北京市水资源紧缺问题的关键。     

中国省际灰水足迹测度及荷载系数的空间关联分析

借鉴Hoekstra等提出的灰水足迹计算公式,从农业、工业及生活三方面计算了1998—2012年中国31个省市(自治区)的灰水足迹及其灰水足迹荷载系数。结果表明:1研究期间全国灰水足迹呈现波动趋势,1998年至2006年的灰水足迹呈现波动上升趋势;2007年开始,全国灰水足迹呈现下降趋势;农业在总灰水足迹的贡献率最高、工业最低;231个省市(自治区)15a灰水足迹荷载系数整体呈现小幅波动趋势。在全国内部也存在着明显的地区差异,大体分为5类,分别为高荷载地区、较高荷载区、中度荷载区、较低荷载区、低荷载区。3借助全局与局部空间自相关对全国31个省市(自治区)灰水足迹荷载系数进行空间关联格局分析可知,中国省级灰水足迹存在空间集聚现象且集聚现象逐渐减弱,其中H-H集聚区主要集中在华北地区,L-L集聚区主要集中在南方与青藏地区。通过全国灰水足迹测度与灰水足迹荷载系数空间关联格局分析为灰水足迹分析提供新的研究思路同时为区域可持续发展提供理论支持。     

福建省灰水足迹时空变化及驱动因素

灰水足迹是稀释水污染物至达标需要的淡水体积,是评价水污染程度与水环境质量的重要方法,对灰水足迹进行核算与分析,可以促进福建省提高水环境质量,构建可持续的水生态环境。借鉴Hoekstra等提出的灰水足迹核算方法,对福建省及各地市2001—2017年的灰水足迹进行核算,对其时空变化特征进行评价并使用对数平均迪式指数分解法(Logarithmic Mean Divisia Index Method, LMDI)模型对灰水足迹变动的驱动因素进行分解。结果表明:a)总氮是决定灰水足迹总量的主要污染物,非点源污染是灰水足迹的最主要来源但占比由68.25%降至63.35%;b)福建省灰水足迹总量降低了9.58%,且各项指标都呈下降趋势,在空间上,灰水足迹总量及剩余灰水足迹东南多西北少,人均灰水足迹及灰水足迹强度东少西多;c)福建省灰水足迹变动的驱动因素中,经济因素是最大正向驱动因素,产生2932.96亿m³的贡献量,技术因素是最大负向驱动因素,产生-2630.31亿m³的贡献量。最后,针对福建省水污染问题提出建议:a)开展非点源污染防治专项;b)加快速度提...     

中国人均灰水足迹区域差异及因素分解

促进我国整体水资源利用率和水环境质量的提升,已成为当前亟待解决的问题。为探究生产要素和其他传统因素对人均水资源环境差异的影响,基于对中国31省区(港、澳、台尚未统计) 2000—2014年人均灰水足迹的测算,应用Theil指数和扩展的Kaya恒等式对其区域差异及驱动因子进行探究。结果表明:1)近年全国人均灰水足迹差异缓幅波动,组间差异指数逐渐提升,组内差异为总体差异的主要来源,西部地区组内差异最大。2)在单一要素方面,资本深化和技术效率为全国差异的主导因素,也分别为中、东部组内差异的主导因素;经济活度对各类差异的驱动效应最小,且西部除该效应外,都为驱动差异的重要因素。3)相互作用成分中,除西部资本产出效应与单位GDP灰水足迹相互作用的贡献值最高外,其他地区资本深化效应与单位资本存量灰水足迹相互作用的贡献较大。在技术效率效应与环境效率效应相互作用方面,技术效率的提升可以带动东、西部灰水足迹所占比重下降和中部灰水足迹比重提高。经济活度效应与就业人口人均灰水足迹相互作用的贡献最小。     

基于多区域投入产出分析的京津冀地区虚拟水核算

通过贸易与消费调控实现区域水资源优化配置已成为缓解地区水资源压力的途径之一。跨区域投入产出分析可为地区间虚拟水贸易战略提供依据。基于2012年京津冀地区投入产出表与生产用水量构建了跨地区虚拟水核算模型,计算了隐含在经济贸易中的虚拟水总量及各地区各部门的直接用水系数、完全用水系数和拉动系数,分析了各部门虚拟水进出口情况,识别了重点耗水部门。结果表明:京津冀地区呈现虚拟水净出口状态,其中净出口部门主要为北京的服务与交通业,河北的农业和制造业。京津冀的农业、矿业和水供应业在生产过程中直接消耗水量大,应注重提升用水效率及节水技术的开发;三地制造业、建筑业和服务与交通业的平均拉动系数较大,这说明其他部门生产活动对该部门依赖性较大,其单位产出的提高将带动整个地区更多虚拟水量的投入。此外,河北的农业和制造业为京津冀各部门输送了大量虚拟水,为各部门生产提供了支撑,是节水的重点部门,应着重调整其产业结构,并从直接和间接用水两方面入手减少水资源消耗。计算了京津冀地区不同部门的直接、间接水资源消耗、水资源消耗拉动系数,以及部门间的虚拟水贸易情况,结果可为该地区部门间水资源配置和虚拟水战略的制定提供基础。     

基于空间面板STIRPAT模型的水足迹影响因素分析——以山东省为例

随着中国水资源供需矛盾加剧,虚拟水成为地区水资源管理中不可或缺的一环,为提高地区水资源综合利用效率和探索水资源区域一体化管理提供了新思路。采用“自下而上”法核算了山东省17个城市农业、工业、生活、生态与灰水足迹,在分析2009—2018年水足迹时空分布规律基础上,综合运用探索性空间数据分析方法、面板数据STIRPAT模型和空间杜宾模型,揭示了水足迹的空间自相关特征,量化分析了人口数量、富裕程度、技术进步、城镇化和产业升级等影响因素对水足迹的本地影响效应与空间溢出效应。结果显示：(1)2009—2018年山东省水足迹总量均呈现波动上升的变化趋势;空间布局上呈现东部沿海和西部平原水足迹高,中部山地水足迹低的特点。(2)山东省水足迹具有正向的空间自相关性,相比地理位置相邻,水足迹的空间相关性受人口数量因素影响更大,表现出明显的“高高”聚集和“低低”聚集特征,但是受到经济因素的主要影响,区域间水足迹空间相关性随时间发展逐渐下降。(3)人口数量是山东省水足迹增长的重要来源,经济增长是推动各地区间水资源竞争关系的最重要因素。城镇化能够缓解本地水资源压力,技术进步和产业升级不仅能缓解本地水资源压力,...     

中国生态地理区城市水资源利用效率及影响因素

水资源利用效率是落实最严水资源管理制度和水生态文明建设的重要内容,是中国国民经济社会发展的重要战略问题。通过分类数据包络分析模型对2007-2016年中国生态地理区城市水资源利用效率进行测算,分析全国和生态地理区城市水资源利用效率特征,采用Tobit回归模型探讨中国和生态地理区城市用水效率的影响因素。研究结果表明：我国城市水资源利用效率普遍较低,全国水资源效率均值呈现先下降后上升波动式发展,全国城市间用水效率差距在缩小。生态地理区水资源利用效率差异显著,温带干旱区、温带半干旱区、温带半湿润区、温带湿润区和亚热带湿润区用水效率依次递减,区域间水资源效率差异在逐渐减小。城市人口、土地利用结构、经济发展水平、产业结构与全国城市水资源利用效率呈显著正相关,而城市供水、用水结构、水资源管理政策则表现为显著负相关性。     

基于GTWR模型的浙江省海岸带三维生态足迹动态变化及其影响因素

厘清海岸带自然资本存量消耗和自然资本流量占用情况及其影响因素,能有效缓解海岸带社会经济发展与自然资源、生态环境之间的矛盾,促进区域协调可持续发展。本研究基于二维和三维生态足迹评价模型,分析浙江省海岸带2006—2016年生态足迹时空变化特征,基于足迹深度和足迹广度探究了区域自然资本存量和资本流量占用情况,并利用时空地理加权模型分析其影响因素的时空异质性。结果表明: 研究期间,浙江省海岸带生态危机加深,人均生态赤字平均值为3.5 hm²·cap^-1,人均生态赤字上升了15.5%,其中,能源消耗账户对人均生态足迹的贡献率大于生物资源账户;各县区人均生态足迹呈增长趋势,且空间分异显著。浙江省海岸带以消耗自然资本存量为主,且对自然资本流量更新起到较大的抑制作用;2016年,自然资本存量的消耗量是资本流量占有量的14.87倍。城市规模和经济发展水平、人民收入水平对浙江省海岸带各县区生态足迹以正向促进作用为主,渔业生产对生态足迹为负向影响,并有向正向影响作用转换的趋势,3个影响因子的影响机制时空分异性显著。     

中国干旱半干旱区植被降水利用效率时空变化特征及影响因素分析

植被的降水利用效率（Precipitation use efficiency,PUE）是表征植被生产力对降水量时空动态变化响应特征的重要指示器,对了解干旱环境下植被生产力的变化尤为关键。基于中国干旱半干旱区2000-2020年的植被净初级生产力、降水量、气温、土地利用类型和地形等数据,分析了中国干旱半干旱区植被降水利用效率的时空特征及其变化趋势,探究了植被PUE与气候因子的关联以及气候变化下土地利用和地形对植被PUE的影响。研究结果表明：（1）2000-2020年中国干旱半干旱区植被平均PUE为0.41 g C m^-2 mm^-1,不同土地利用类型下植被PUE的大小顺序为：草地<湿地<灌木<耕地<林地。（2）植被PUE年际变化整体呈现波动上升趋势,上升速率为0.004 g C m^-2 mm^-1,其中呈现显著改善趋势的面积占总面积的12.24%。（3）气温升高在不同程度上对大多数植被PUE起到促进作用,而降水增多则会抑制绝大多数区域的植被PUE。植被较少的区域,植被降水利用效率与气温、降水两气候因子基本无关。（4）随着海拔的升高,植被PUE呈现出先减后增再减的趋势。随着海拔的变化,气温依然与植被PUE呈正相关,降水依然与植被PUE呈负相关。研究结果可为中国干旱半干旱区生态系统保护、恢复以及可持续利用提供科学参考。     

云南省农田生态系统碳足迹时空变化及其影响因素

农田碳足迹研究对农田生态系统管理与农业可持续发展具有重要意义,也可表征农田扩展的生态影响程度。利用县域尺度统计数据与空间分析,对云南省农田生态系统近30年的碳足迹的时空演变进行研究。结果表明:1985—2015年期间,云南省农田生态系统碳排放年均增幅为13.9%,化肥施用引起的碳排放贡献率最大,为56%,2015年的化肥单位面积碳排放达到331.6kg/hm2。云南省农田生态系统碳吸收年均增幅为3.04%,稻谷的碳吸收比例最大,为41%,然而,玉米的碳吸收的增幅最大,为8.76%。云南省农田生态系统存在碳生态盈余,且碳足迹总体呈现增长趋势,年均增长率为16.8%,单位面积碳足迹随年份增加不断增长。从空间上看,云南省农田生态系统碳排放、碳吸收在空间上均呈东南高、西北低的分布格局,而碳足迹在空间上呈现东西部高、中部低的分布格局,三者的空间差异和变化幅度差异都较大。     

Temporal changes of vegetation water use efficiency and its influencing factors in Northern China

水分利用效率(WUE)既是衡量植被生长适应性的重要指标, 也是连接生态系统水碳循环的纽带。认识不同类型植被WUE的时间变化特征及驱动机制有助于增进对生态系统水碳循环过程的理解。已有研究表明, 在不同时间尺度下, WUE呈现不同的时间变化特征, 但现有研究多是集中在单一的时间尺度下开展的, 对不同植被类型在不同时间尺度下的动态变化及影响因子分析开展得较少。该研究选用中国北方地区9个定位观测台站的通量与气象数据, 分析了WUE的日内变化和季节变化特征, 并在0.5 h、1 d、8 d以及月尺度下, 分别分析了气温(T_a)、相对湿度(RH)、饱和水汽压差(VPD)以及光合有效辐射(PAR)等非生物因子对WUE的影响。同时, 该研究也分析了植被叶面积指数(LAI)和降水(P)对WUE的影响。研究发现: (1) WUE的日变化呈现不对称的“U”型特征, 日出时的WUE普遍高于日落时。荒漠地区WUE的季节变化呈“U”型, 而其他站点呈现单峰型。不同站点WUE的季节变化可以分为总初级生产力(GPP)主导型和蒸发散(ET)主导型, 并随着时间尺度的扩大, GPP或ET的主导作用逐渐增强。(2)在较短的时间尺度(0.5 h、1 d)上, T_a、RH、VPD和PAR是影响WUE变化的主要因子, 但随着时间尺度的扩大, T_a和RH成为影响WUE变化的主要因子, 并且与WUE的相关关系受GPP或ET对WUE主导作用的影响, 随着时间尺度增大, T_a和RH与WUE的线性关系更加显著。(3) WUE大体上随LAI的增加而增加, 但当LAI超过一定值时, 在长白山、海北和张掖站, WUE对LAI的敏感性降低。降水与WUE的关系在研究区域内并不显著。(4)不同植被类型的WUE由大到小依次为森林、农田、草地、湿地和荒漠。     

中国北方植被水分利用效率的时间变化特征及其影响因子

水分利用效率(WUE)既是衡量植被生长适应性的重要指标, 也是连接生态系统水碳循环的纽带。认识不同类型植被WUE的时间变化特征及驱动机制有助于增进对生态系统水碳循环过程的理解。已有研究表明, 在不同时间尺度下, WUE呈现不同的时间变化特征, 但现有研究多是集中在单一的时间尺度下开展的, 对不同植被类型在不同时间尺度下的动态变化及影响因子分析开展得较少。该研究选用中国北方地区9个定位观测台站的通量与气象数据, 分析了WUE的日内变化和季节变化特征, 并在0.5 h、1 d、8 d以及月尺度下, 分别分析了气温(T_a)、相对湿度(RH)、饱和水汽压差(VPD)以及光合有效辐射(PAR)等非生物因子对WUE的影响。同时, 该研究也分析了植被叶面积指数(LAI)和降水(P)对WUE的影响。研究发现: (1) WUE的日变化呈现不对称的“U”型特征, 日出时的WUE普遍高于日落时。荒漠地区WUE的季节变化呈“U”型, 而其他站点呈现单峰型。不同站点WUE的季节变化可以分为总初级生产力(GPP)主导型和蒸发散(ET)主导型, 并随着时间尺度的扩大, GPP或ET的主导作用逐渐增强。(2)在较短的时间尺度(0.5 h、1 d)上, T_a、RH、VPD和PAR是影响WUE变化的主要因子, 但随着时间尺度的扩大, T_a和RH成为影响WUE变化的主要因子, 并且与WUE的相关关系受GPP或ET对WUE主导作用的影响, 随着时间尺度增大, T_a和RH与WUE的线性关系更加显著。(3) WUE大体上随LAI的增加而增加, 但当LAI超过一定值时, 在长白山、海北和张掖站, WUE对LAI的敏感性降低。降水与WUE的关系在研究区域内并不显著。(4)不同植被类型的WUE由大到小依次为森林、农田、草地、湿地和荒漠。     

中国能源足迹增长波动的驱动因子分析

基于生态足迹方法计算了中国1953～2006年的人均能源足迹,利用经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)方法提取其增长的波动周期,利用因子分析方法探讨了不同时间尺度下驱动中国人均能源足迹增长的主要因子.结果发现:(1)53a来,中国人均能源足迹在波动中不断增长,人均能源足迹年增长率存在准4a、准13a、准17a和准27a 4个主要波动周期;(2)对与中国能源足迹波动高度相关的37个影响因子在IMF1、IMF2、IMF3 3个主要尺度下的因子分析发现,人均GDP增长率、轻工业产值增长率、第二产业增长率、工业增长率、工业总产值增长率、社会消费品零售增长率、资本形成总额增长率、重工业产值增长率、第三产业增长率、建筑业增长率、交通运输仓储增长率等是3个尺度下共同的第1影响因子.据此,建议中国的能源政策制定者更应关注稳定经济增长、优化产业结构、调整国内石油开采、提高交通运输效益等.