基于水足跡的岷江流域水資源利用評價

蔣卓婷,冉清紅

(1.成都師范學院,成都 611130; 2.四川大學建筑與環境學院,成都 610041)

1993年,英國學者Allan提出了“虛擬水含量”以掌握蘊含在產品和消費品中的容易被忽視的用水量[1]。立足于“虛擬水理論”荷蘭學者Hoekstra[2]提出了“水足跡”的相關理論,旨在掌握生活和生產過程消耗的水資源總量。水足跡是指為保證城市功能正常運行以及日常生活得到保證所使用的水資源,以一種“看不見”的形式嵌入到生產消費過程中。水足跡不僅可以定量反映生產生活中隱含的資源量,還可以表征水資源現狀[3]。

自水足跡的相關概念提出后,學者針對以下開展研究:具體產品以及具體區域的水足跡、基于水足跡理論的區域水資源安全研究以及區域水足跡可持續發展分析[4]。如Kampman等[5]完成了印度的水足跡;Zeitoun 等[6]計算尼羅河流域虛擬水貿易的結果分析影響水資源安全性。國內而言,戚瑞等[7]通過計算大連市2006～2007年水足跡來研究區域內水資源使用情況;潘文俊等[8]應用水足跡法,研究了福建省九龍江流域2009年水資源利用的情況;王麗川等[9]則引入了LMDI模型,研究了北京市水足跡演變的驅動力效應;張信信等[10]應用Input-output模型法,研究產業間的水足跡以及虛擬水轉移;吳兆丹等[11]應用投入產出分析法,核算了各省的水足跡;王曉萌等[12]基于技術、經濟和政策3個角度研究影響水足跡演變的因子。所有這些研究成果為研究流域水資源利用情況奠定了基礎。

擬采用水足跡方法,在時空條件下研究岷江流域水足跡的具體情況,借助LMDI模型對水足跡變化的驅動力因子進行討論,使用GIS空間分析對計算結果進行分析,針對岷江流域用水的具體情況提出相應的建議。

1 研究區概況

岷江發源于岷山山脈的弓杠嶺和朗架嶺[13],于宜賓匯入長江,流域范圍包括四川省阿壩州、成都市、眉山市、雅安市、樂山市、內江市、自貢市和宜賓市共計8個地市州,全長1279km,天然落差高達3560m,最小徑流量為2.15m3/s,最大徑流量高達258m3/s[13]。每年5～10月是岷江流域的豐水期,11月至次年4月是枯水期。岷江自都江堰流經成都平原,是成都平原最重要的水資源,帶來了豐富的灌溉水源。岷江流域水電利用的無序開發,導致水生態環境受到嚴重破壞,局部地區水資源問題十分嚴峻,沿岸部分城市發展面臨缺水問題,要正確處理好經濟發展同生態環境保護的關系,決不以犧牲環境為代價去換取一時的經濟[14]。

2 數據來源及研究方法

2.1 數據來源

岷江流域內8個地市州的水足跡計算所涉及到原始數據均來自于成都市、眉山市、樂山市和宜賓市等8個地市州的統計年鑒(2011～2020年)、各地市州的統計公報(2010～2019年)以及《四川省水資源公報》(2010～2019年)。其中,水資源可利用量以《四川省水資源公報》(2010～2019年)中的水資源總量來替代。進出口貿易額和國內生產總值來自于各地市州的統計公報(2010～2019年),單位統一為億元。農業用水量選取各地市州的統計年鑒(2011～2020年)中的主要農畜產品產量進行計算。工業用水量、生活用水量和生態環境用水量均來自于《四川省水資源公報》(2010～2019年)。

圖1 岷江流域范圍示意圖

2.2 研究方法

2.2.1 水足跡的計算方法

WFP=IWFP+EWFP(1)

其中,WFP表示總水足跡,IWFP表示內部水足跡,EWFP表示外部水足跡。

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

其中, 表示內部水足跡,AW表示農業用水量,IW表示工業用水量,DW表示城鎮和農村居民的生活用水量,EW表示用于保護自然的生態環境用水量,VWEdom表示出口產品的虛擬水含量。

EWFP=VWI-VWEre-export(3)

其中, 表示外部水足跡,VWI表示進口虛擬水量,VWEre-export表示輸出的進口產品再出口的虛擬水總量。由于再出口的虛擬水含量數據統計缺失,難以收集,因此考慮選擇將外部水足跡替代為進口虛擬水量[8]。

AW=UAW×P(4)

其中,UAW為單位農畜產品虛擬水含量,P為產量?；卩嚂攒姷热薣15]的研究成果,采用已有研究的數據處理方法對單位農產品水足跡含量進行調整[16]?？紤]到單位畜產品水足跡含量不易受到氣候、環境的影響,因此參考Chapagain和Hoekstra學者關于中國部分的研究成果[17]。單位農產品虛擬水含量的計算結果見表1,單位畜產品虛擬水含量見表2。

表1 單位農產品水足跡含量(m3/t)

表2 單位畜產品水足跡含量(單位:m3/t)

考慮到工業產品實際的用水量難以計算,故用《水資源公報》中工業用水量的數據指標表示IW。DW和EW基本為實體水,故用《水資源公報》中生活用水和生態用水數據指標分別表示DW和EW。VWEdom、VWI 和VWEre - export,考慮到流域內實際統計數據缺失并且難以收集,該部分的指標計算選取了不區分工業和農業產品的方法[8]。其計算公式為:

其中,VWT表示虛擬水的貿易量,IAEV表示進出口貿易值,GDP表示國內生產總值,WCON表示總生產耗水量。

2.2.2 基于水足跡的水資源評價體系的構建 詳見表3。

表3 岷江流域水資源利用評價體系

2.2.3 基于LMDI模型的水足跡驅動力因素分析 基于LMDI模型從人口效應、經濟效應和技術效應研究影響岷江流域水足跡演變的主要驅動力因素。水足跡的表達式如下。

其中為第t年水足跡;Pt為第t年人數;Gt為第t年GDP。

ΔWT=WTt-WT0=Pe+Ae+Te(7)

其中 為第t年水足跡與基準年的差值,Pe為人口效應,Ae為經濟效應,Te為技術效應。

3 結果與分析

3.1 水資源時序變化

根據岷江流域2010～2019年的水資源和人口情況,利用公式(1)、(2)和(3)計算內部水足跡、外部水足跡以及總水足跡,公式(4)計算農業用水,公式(5)計算輸出和輸入虛擬水,結果見表4。

表4 岷江流域2010～2019年水足跡情況

3.1.1 岷江流域水足跡在逐漸增加 2010～2019年岷江流域的水足跡演變過程是先逐漸降低后增加

再逐漸減少的,變化趨勢體是逐漸增加的。其中,2016年412.22×108m3為最大值,2013年351.83×108m3為最小值。

3.1.2 岷江流域的農業用水是主要用水源 由圖2可知,岷江流域內部水足跡中農業用水量的占比重最大,平均占比86.69%,說明岷江對整個流域的灌溉價值極為重要。其次是工業用水量為7.34%,生活用水量為5.38%,最后為生態環境用水的0.59%。

圖2 岷江流域2010-2019年內部水足跡組成

3.2 水資源供需結構

根據岷江流域2010～2019年的水資源利用情況,利用水資源自給率和進口率的公式計算水資源供需情況,結果見表5。

表5 岷江流域2010-2019年水資源供需情況(×108m3)

3.2.1 岷江流域水資源整體供需情況比較樂觀 水資源自給率呈略微上升趨勢,水資源進口率則整體呈略微減少趨勢。岷江流域2010～2019年水資源自給率的平均值為95.64%,均大于中國的水資源自給率平均值84.0%和世界的水資源自給率平均值93.6%[8],由于岷江流域主要位于亞熱帶季風氣候區,上游發源于高山有豐富的冰雪融水作為補給,整體來看,岷江流域水資源情況較為樂觀。

3.2.2 岷江流域近年來水資源供需情況惡化 由表5可知,近幾年的自給率呈下降趨勢,甚至不斷接近世界水資源自給率平均值,說明了近年來岷江流域水資源利用情況有所惡化,對外依賴度也逐漸增強。

3.3 水資源生態安全性

根據岷江流域2010～2019年的水資源利用和區域內降水的情況,利用計算水資源匱乏和壓力指標的公式研究區域內水資源的匱乏狀態以及生產耗水量對可用水資源的作用強度。水資源匱乏指標和水資源壓力指標內涵見圖3,結果見表6。

表6 岷江流域2010～2019年水資源生態安全指數(108m3)

圖3 水資源生態安全性指標內涵

岷江流域2010～2019年的水資源匱乏和水資源壓力指標沒有超過1,流域水資源短缺不顯著。但岷江流域2019年人口達3 653.0847萬人,GDP總量達26 833.71億元,城市發展使流域水資源使用增加,從長遠看加劇流域水資源壓力。

3.4 水資源可持續性能

根據岷江流域2010～2019年的水資源總量和用水情況,利用水資源評價體系中關于水足跡可持續性指標的公式計算以掌握岷江流域的水資源可持續性狀態。判斷流程見圖4,結果見表7。

岷江流域水資源利用可持續和不可持續頻數相同。2016～2018年期間可持續狀態穩定,水足跡增長指數基本為負值,說明近年來岷江流域的節水工作已初步取得成效,呈現良好的可持續發展狀態,但受各種人口、工業、自然等不可控因素影響,2019年再次呈現不可持續狀態。

3.5 基于LMDI模型的岷江流域水足跡變化驅動因素分析

根據岷江流域2010～2019年人口、經濟和用水情況,利用公式(8)(9)和(10)計算岷江流域水足跡演變的驅動力因子,結果見表8。

3.5.1 人口效應對岷江流域水足跡演變驅動力小 人口效應在LMDI模型中貢獻度最小,故人口因素對岷江流域水足跡演變影響小。

3.5.2 經濟效應對岷江流域水足跡的增加起到正向驅動作用 在2010～2014年中,社會經濟的發展促使用水量增加,經濟效應在該階段中對岷江流域的水足跡增長起到了促進作用;在2015～2019年中,岷江流域GDP總量雖然增加,但經濟效應卻開始呈現負向驅動,由于LMDI模型公式采用的是累計求和,從2012年起,由于工業、生活用水的減少和出口虛擬水的增加,導致2015年以前總水足跡持續低于基準年的總水足跡,求和部分為負值,同時在2015年時,總水足跡開始高于基準年的總水足跡,ΔWT的值為正值,經濟效應開始呈負值。從經濟效應不斷由負值向0值靠近的趨勢看,一定層面上來說經濟效應也在對水足跡的增加起促進作用。

3.5.3 技術效應對岷江流域水足跡的增加起到負向驅動作用 在2010～2014年中,各種滴灌、噴灌等節水技術的發展,抑制了水足跡的增長,技術效應在該階段對水足跡增長中起到了負向驅動作用。在2015～2019年中,從技術效應不斷由正值向0值靠近的趨勢看,一定層面上來說技術效應也在對水足跡的增加起抑制作用。

3.6 其他研究

3.6.1 岷江流域2019年上中下游總水足跡空間對比分析 根據岷江流域2019年人口、經濟和用水情況,利用公式(8)(9)和(10)計算岷江流域水足跡演變的驅動力因子,結果見表9。岷江流域2019年上中下游總水足跡占比情況見圖5。

表9 岷江流域2019年水足跡驅動力分解效應

圖5 岷江流域2019年上中下游總水足跡占比

由表9可知,經濟效應對水足跡增長的影響起到了正向驅動作用,而人口效應和技術效應起到了負向驅動作用,其中經濟效應對水足跡演變的驅動力貢獻度占比最大,達51.94%,剩余驅動力因子依次為技術效應的45.83%和人口效應的2.23%。

由圖5可知,中游地區占據了岷江流域總水足跡的絕大部分,為56.38%。其次依次是下游和上游,分別占比為39.73%和3.9%。中游地區人口稠密,工業集聚,城市活動頻繁,導致水資源使用量大于其他地區;上游地區主要包括阿壩州,人口稀疏,水資源量較于其他地區使用量少。

3.6.2 岷江流域2010年、2014年和2018年上中下游總水足跡時間對比分析 根據岷江流域選取3個年份的水資源和人口情況,利用公式(1)(2)和(3)計算內部水足跡、外部水足跡以及總水足跡,公式(4)計算農業用水,公式(5)計算輸出和輸入虛擬水,結果見圖6。根據岷江流域選取3個年份的人口、經濟和用水情況,利用公式(8)(9)和(10)計算岷江流域上中下游三個區域的水足跡演變的驅動力因子,結果見表10。

表10 岷江流域下游2010～2019年水足跡驅動力分解效應

表11 岷江流域各地市州水足跡效益分級

圖6 岷江流域上中下游總水足跡變化

圖7 2019年岷江流域水足跡效益分區圖

由圖6可知,從變化過程看,中游和上游地區的總水足跡先減少后增加,下游地區呈現持續增加的變化過程。下游地區2010年到2019年漲幅為2.02%,總水足跡變化最大。

由表10可知,人口效應和技術效應對岷江流域下游水足跡增長的影響方向呈負向,分別占比2.68%、45.61%,抑制了水足跡的增長。經濟效應驅動力因子則對水足跡增長的影響方向呈正向,占比51.71%,促進了水足跡的增長。

4 結論

岷江流域的總水足跡呈現上升趨勢,其中農業用水量的占比最大,水資源近年來呈現可持續狀態,影響水足跡變化最大的是技術效應。適當調整農業生產結構,從源頭上減少水的消耗;工業耗水量的情況呈良好態勢,但由于各種不可控因素,仍需提高中水回收重復利用率;生活方面要加強節約用水意識。

2019年岷江流域的總水足跡中,中游地區的總水足跡占比最大,達56.38%。位于中游地區的成都市經濟GDP總量占整個岷江流域GDP的絕大部分,高達63.40%,加上中游地區人口、工業和城市集中,灌溉水源又主要來源于岷江,故而耗水量大。從開源角度來看,可以適度修建大壩和水庫等水利工程,攔住和儲存雨季的雨水;從節流角度來看,應調整農產品結構,合理控制人口和城市規模的發展。

從選取的3個年份看,下游地區的總水足跡變化最大。在下游地區中,經濟效應對水足跡的影響最大,其經濟GDP總量從2010年的2208.86億元到2018年的4844.83億元,年平均增長率達到了10.32%,高速的經濟增長促進了水足跡總量的增長,要合理調節產業結構,提高節水、回水技術。

對岷江流域水資源利用情況進行分區管控。成都市和自貢市作為水足跡效益低區,水資源供需矛盾急劇,應著手進行經濟產業結構的調整,向水資源豐沛的地區調水,以便緩解水資源緊缺的狀況。