陳曉清，侯保燈，周毓彥，王麗川，黃 亞

（1.廣西大學(xué)土木建筑工程學(xué)院，南寧530004；2.中國水利水電科學(xué)研究院流域水循環(huán)模擬與調(diào)控國家重點實驗室，北京100038）

0 引 言

水資源是基礎(chǔ)性的自然資源和戰(zhàn)略性的經(jīng)濟資源［1］，水資源格局決定發(fā)展格局。隨著社會對水資源各方面需求的不斷增加，水資源的合理利用成為社會良性發(fā)展的一個關(guān)鍵要素［2］。用水結(jié)構(gòu)是水資源利用方式的體現(xiàn)，是水資源優(yōu)化配置的一個重要問題，可定義為以農(nóng)業(yè)用水、工業(yè)用水、生活用水及環(huán)境用水為主導(dǎo)的相互內(nèi)在聯(lián)系及用水比例結(jié)構(gòu)體系［3］，用水結(jié)構(gòu)合理與否關(guān)系著區(qū)域社會經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展，影響著區(qū)域用水量和用水水平，調(diào)整用水結(jié)構(gòu)可有效緩解水資源供需矛盾及優(yōu)化水資源配置［4，5］。

近年來，國內(nèi)外學(xué)者對用水結(jié)構(gòu)的演變分析做了一定的研究，鄭偉［6］等應(yīng)用信息熵和主成分分析法分析2002-2011年黑龍江省用水結(jié)構(gòu)的變化；劉洋［7］等基于成分數(shù)據(jù)的線性回歸方法建立了京津冀產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與用水結(jié)構(gòu)的線性回歸模型，研究了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與用水結(jié)構(gòu)的相關(guān)關(guān)系；熊小菊［8］等利用信息熵和灰色關(guān)聯(lián)分析模型，研究了北部灣經(jīng)濟區(qū)用水結(jié)構(gòu)演變及其驅(qū)動因子分析；劉兵［9］等利用信息熵和Hurst系數(shù)分析了干旱灌區(qū)用水結(jié)構(gòu)演變規(guī)律，并判斷其趨勢持續(xù)性。陳新穎［10］等采用VAR模型，利用脈沖響應(yīng)函數(shù)，探析了淮河流域總用水量與用水結(jié)構(gòu)變動之間的響應(yīng)。

通過以上研究發(fā)現(xiàn)，目前對用水結(jié)構(gòu)的研究多數(shù)以時間演變?yōu)橹?，而對空間演變研究相對較少；而研究區(qū)域也主要集中在我國北方和西部缺水地區(qū)，對南方地區(qū)用水結(jié)構(gòu)研究較少［8］；其次，研究區(qū)域尺度有限，基本停留在省、市以及某些典型區(qū)域或者流域［10-15］，缺乏大尺度的對比分析。針對以上不足，本文利用1997-2018年全國及各省水資源公報數(shù)據(jù)，擴大研究尺度，采用信息熵、洛倫茲曲線等研究方法，對我國各地理分區(qū)的農(nóng)業(yè)、工業(yè)、生活以及生態(tài)等用水類型所構(gòu)成的用水結(jié)構(gòu)，進行時間和空間演變對比分析，并進行原因的分析。本研究對我國用水結(jié)構(gòu)調(diào)整和水資源合理優(yōu)化配置具有一定借鑒意義。

1 研究分區(qū)

地理區(qū)劃根據(jù)氣候、政策、地形地貌等因素劃分，各分區(qū)內(nèi)各?。ㄊ校┯盟Y(jié)構(gòu)相對更為相似，故將研究區(qū)定為中國七大地理分區(qū)并進行對比具備合理性。本文按照七大地理區(qū)域分區(qū)即華南、華中、華北、華東、西南、西北、東北七個區(qū)。由于缺乏港澳臺數(shù)據(jù)，則西南以廣東、廣西和海南為研究對象，華東則以福建、江西、浙江、江蘇、安徽、山東以及上海等地區(qū)。另外，東北地區(qū)以狹義上東三?。ê邶埥?、吉林以及遼寧）為研究對象。

2 數(shù)據(jù)來源和研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文所用數(shù)據(jù)為1997-2018年全國及各省歷年用水量數(shù)據(jù)，包括農(nóng)業(yè)用水、工業(yè)用水、生活用水和生態(tài)用水。數(shù)據(jù)來源于《中國水資源公報》（1997-2018）、各省《水資源公報》（1997-2018）。

2.2 研究方法

2.2.1 信息熵與均衡度

目前，在時間序列演變規(guī)律分析中，信息熵法應(yīng)用較為普遍［9］。1948年，Shannon 在信息論中引入了熵的概念，可用于描述任何一種體系或物質(zhì)運動系統(tǒng)的混亂度和無序度?；诖耍美㈧卦砣ッ枋鲇盟Y(jié)構(gòu)的演變過程具備合理性，而且許多學(xué)者也做了相應(yīng)研究［3，6，9，16-19］。信息熵值越大，系統(tǒng)越紊亂，表明各種類型用水量越均勻。

信息熵的量化度量計算如下：設(shè)某用水區(qū)域總用水量為Q，其中包含n種用水類型，qi為每種用水類型的用水量{q1，q2，...，qn}，pi(pi≠0，i=1，2，...，n)為每種用水類型占總用水量的比例，且=1，根據(jù)Shannon 公式，用水結(jié)構(gòu)信息熵H(nat)為：

隨著社會經(jīng)濟不斷發(fā)展，用水系統(tǒng)可能包含不同用水類型，為了實現(xiàn)熵的標準化和使用水結(jié)構(gòu)分析具有可比性［20］，引入均衡度J，J∈(0，1)，J值越大，代表某一用水類型的用水比例越合理，用水系統(tǒng)越穩(wěn)定。當(dāng)值達到1時，用水結(jié)構(gòu)達到理想狀態(tài)［13］。計算公式為：

式中：Hmax=lnn，即各計算單元用水類型相同，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)達到最有序狀態(tài)［17］。

2.2.2 洛倫茲曲線與基尼系數(shù)

根據(jù)定義，一個國家（地區(qū)）在不同時代或者不同國家（地區(qū)）在同一時代的財富不平等可用洛倫茲曲線最初用以比較和分析。彎曲曲線y=f(x)代表收入分配的不均勻度，y=x代表絕對均勻線，當(dāng)彎曲曲線越靠近絕對均勻線表示財富分配越均勻；反之，表示差距越大。

劉歡、左其亭等［21］于2014年將洛倫茲曲線首次用于用水結(jié)構(gòu)空間演變分析中。結(jié)果表明，利用洛倫茲曲線去分析用水結(jié)構(gòu)演變分析具備較高的合理性。

為了更好地體現(xiàn)其不均勻程度，引入基尼系數(shù)G進行定量化描述，G∈[0，1]?；嵯禂?shù)計算公式多樣，選擇最簡便公式進行計算［22］，計算公式如下：

式中：Ai為某一?。ㄊ校┯盟谌珔^(qū)總用水的累積百分比；Bi為某一?。ㄊ校┠撤N用水的累積百分比。由于七大地理區(qū)所包含?。ㄊ校┎灰唬蔵的取值范圍也不同。

基尼系數(shù)能更好地描述用水結(jié)構(gòu)的空間不均衡性，系數(shù)越小表示越均勻，反之則越不均勻。按照聯(lián)合國組織相關(guān)規(guī)定，基尼系數(shù)與評價結(jié)果存在以下關(guān)系。

表1 基尼系數(shù)與評價結(jié)果關(guān)系Tab.1 Relationship between Gini coefficient and evaluation results

根據(jù)國際慣例，以0.4 作為收入分配貧富差距的“警戒線”。表明收入差距到達黃色預(yù)警區(qū)域，需要采取應(yīng)對措施［23，24］。根據(jù)前人近幾年研究發(fā)現(xiàn)，將洛倫茲曲線和基尼系數(shù)引入用水結(jié)構(gòu)的空間分布狀況研究具備合理性。

3 結(jié)果與分析

3.1 全國用水結(jié)構(gòu)特征演變分析

1997-2002年我國總用水量處于波動狀態(tài)，2003年以后呈先增后減趨勢發(fā)展，2003-2013年逐年遞增，2013-2018年始有所下降?？傆盟坑?003年的5 547.792 億m3增長至2013年的6 183.412 億m3，年均增長率為1.04%，并由2013年降至2018年的6 015.5 億m3，年均減少率為0.39%。各型用水所占用水比例有所波動，但變化趨勢較緩慢。

歷年來農(nóng)業(yè)用水量占總用水量的比重最大，由2003年占比66.1%降至2018年的61.3%，年均減少率為0.3%，工業(yè)用水量及農(nóng)業(yè)用水量與總用水量變化趨勢基本一致，呈先增后減，歷年來用水量大致為農(nóng)業(yè)用水量的1/3。近些年國內(nèi)工業(yè)部門節(jié)水意識及用水效率有所提高，水資源管理制度也日益完善，工業(yè)用水歷年占比在23%左右，近兩年已降至20.9%。而生活用水和生態(tài)用水均在上升，隨著人口的增加和對生活質(zhì)量要求的提高，我國生活用水占比平緩的增加，年均增長率為3.6%，而生態(tài)用水占比在波動中上升，尤其從2014年到2018年，呈現(xiàn)快速增長態(tài)勢，期間年均增長率為18.9%，生態(tài)環(huán)境用水量從2003年開始也在逐漸增加，由2003年的79.8 億m3增加到2018年的200.9億m3。我國1997-2018年用水量演變?nèi)鐖D1所示。

圖1 1997-2018年我國用水量演變圖Fig.1 Evolution chart of China's water consumption from 1997 to 2018

3.2 各分區(qū)用水結(jié)構(gòu)時空演變分析

3.2.1 用水結(jié)構(gòu)時間演變分析

本文基于各分區(qū)1997-2018年農(nóng)業(yè)、工業(yè)、生活以及生態(tài)等用水量的變化，將各類型用水量和總用水量代入式（1）和式（2），分析了各地理分區(qū)信息熵值和均衡度變化特征，并與全國1997-2018年的信息熵和均衡度比較。其中1997-2002年用水類型統(tǒng)計有生活、工業(yè)和生態(tài)用水，則n=3，Hmax=1.099。2003-2018年生態(tài)用水作為統(tǒng)計項列入用水結(jié)構(gòu)，則n=4，Hmax=1.386。

如圖2所示，1997-2002年間，華東、華南、華中、東北和西南等地區(qū)信息熵值在區(qū)間0.8 到1.0 內(nèi)平緩上升，但上升幅度不大，且增長速率基本一致，此時均衡度也處于0.7 到0.8 間波動，均處于全國水平以上，可見在1997-2002年間，華東、華南、華中、東北和西南等地區(qū)用水結(jié)構(gòu)總體朝著越來越穩(wěn)定方向發(fā)展，單一用水結(jié)構(gòu)占比比重下降，而西北地區(qū)和華北地區(qū)相對于其他五區(qū)信息熵值和均衡度處于較低水平，尤其西北地區(qū)與其他區(qū)差距較大，表明其用水結(jié)構(gòu)較單一化，各類型用水比例極不協(xié)調(diào)。

圖2 各分區(qū)用水結(jié)構(gòu)信息熵和均衡度Fig.2 Entropy and equalization degree of water structure information in each partition

2003-2018年，用水?dāng)?shù)量類型增加，信息熵的變化與之前相比參考性不大，故采用均衡度進行分析，并參照全國2003-2018年均衡度進行比較。2003年除西北地區(qū)外，其他區(qū)均衡度均大幅下降，用水結(jié)構(gòu)不均衡度加大，原因是2003年生態(tài)用水列入統(tǒng)計，生態(tài)用水量遠遠小于農(nóng)業(yè)、生活和生產(chǎn)用水，導(dǎo)致了用水結(jié)構(gòu)失衡，2004-2018年各個地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整導(dǎo)致均衡度呈現(xiàn)不同的發(fā)展趨勢，華東、華南、華中、西南和華北等地區(qū)均衡度朝著上升趨勢發(fā)展，其中，華北地區(qū)增長速率大于其余四區(qū)。華東、華南、華中和西南等區(qū)的均衡度始終大于全國水平，華北地區(qū)在2011年后也超過全國水平。

相較于華東、華南等五區(qū)，西北和東北用水情況朝著不同方向發(fā)展，兩區(qū)均衡度遠不及其他五區(qū)，且一直處于全國水平下方。2003-2010年，東北地區(qū)各用水類型用水比重均基本保持不變，各年均衡度大致處于同一水平線上，2011-2018年間，均衡度朝著下降趨勢發(fā)展，單一用水結(jié)構(gòu)情況更加嚴重化。西北地區(qū)2003-2010年間各類型用水比例也基本不變，均衡度也基本不變，2011-2018年間均衡度先降后升，但仍遠遠小于其余6區(qū)。

3.2.2 用水結(jié)構(gòu)空間演變分析

關(guān)于時間演變分析，利用信息熵來闡述，而空間演變分析，則以洛倫茲曲線和基尼系數(shù)來定性定量分析。首先，利用洛倫茲曲線定性分析，本文取3 個年份，分別為1997年、2007年、2017年，時間跨度為10年對各區(qū)的用水結(jié)構(gòu)空間演變進行分析，繪制洛倫茲曲線并計算基尼系數(shù)，如圖3～圖5所示。

圖3 1997年各分區(qū)各類型用水洛倫茲曲線Fig.3 The Lorentz curve of water use in each subdivision and each type in 1997

圖4 2007年各分區(qū)各類型用水洛倫茲曲線Fig.4 The Lorentz curve of water use in each subdivision and each type in 2007

由于篇幅有限，本文選取2017年為現(xiàn)狀年，并以華南和西北為典型區(qū)進行深入分析。華南和西北地區(qū)各類型用水在空間分布上存在較大差異。華南地區(qū)總體各類型用水均較靠近最優(yōu)分配線，表明各類型用水在空間分部上較均衡，差異性不大。由統(tǒng)計可得，2017年廣西總用水和各類型用水基本占華南地區(qū)總用水和各類型用水的30%左右，最高農(nóng)業(yè)用水占比43%；海南省各用水占比均在10%以下；而廣東省則基本在60%左右，農(nóng)業(yè)用水和工業(yè)用水占比相差最大為19%，與洛倫茲曲線所反應(yīng)的各類型用水空間分布情況一致。

西北地區(qū)存在較大不均衡性。農(nóng)業(yè)用水相對于其他類型用水在空間分布上存在較大均勻性，而工業(yè)用水和生活用水距離最優(yōu)分配線較遠，表明工業(yè)用水和生活用水在西北地區(qū)分布較集中。統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，陜西省總用水量占地區(qū)總用水量10%左右，而工業(yè)和生活用水占比都超過30%，生活用水接近40%；新疆農(nóng)業(yè)用水和總用水占比接近70%，工業(yè)用水和生活用水僅占30%左右，差距較大。

分析了現(xiàn)狀年下各區(qū)的空間分布情況，接著選取1997、2007 和2017年3 個時間點對各區(qū)各類型用水的空間分布變化情況進行解析，仍以華南和西北為例。

圖6所示，華南地區(qū)各類型用水空間分布變化情況不大，各類型用水都靠近最優(yōu)分配線，各類型用水在空間分布上朝著穩(wěn)定或者更加均勻的方向發(fā)展。

圖7所示，西北地區(qū)各類型用水在空間分布上基本處于相對穩(wěn)定狀態(tài)，但工業(yè)用水和生活用水在空間分布上存在較大不均衡性。農(nóng)業(yè)用水的空間分布歷年來基本一致，生活用水和工業(yè)用水的空間分布更為均衡，但幅度很小。各省農(nóng)業(yè)用水與總用水所占比重基本一致，2007年和2017年各省農(nóng)業(yè)用水占西北地區(qū)農(nóng)業(yè)總用水比例變化極小，空間分布較均衡。甘肅省生活用水比例由1997年的26%降到2017年的19%，而新疆由22%升至32%，但變幅不大，總體差異性有略微縮小。工業(yè)用水甘肅省和青海省分別由2007、2017年的31%、16%下降至23%、6%，其余各省都有不同幅度提高。生態(tài)用水各省變化較大，變差都在10%以上，新疆變差最大由80%降至46%，空間分布上還是存在很大差異。

通過各地區(qū)洛倫茲曲線的分析，為了更好的反應(yīng)各區(qū)各類型用水在空間的不均衡程度，引入基尼系數(shù)進行定量分析。

如表2所示，各區(qū)各分類型用水基尼系數(shù)大小不一，在空間分布情況也不同。華南地區(qū)從1997-2017年各類型用水均小于0.2，評價結(jié)果為“絕對平均”，各類型用水在空間分布上較均勻。華東和華中在農(nóng)業(yè)、工業(yè)和生活用水等方面評價結(jié)果為“絕對平均”，然而生態(tài)用水方面存在較大不均衡性，華東和華中2007和2017年生態(tài)用水均超過“警戒線”值0.4，評價結(jié)果為“差距較大”，且2007-2017基尼系數(shù)在增加，空間分布更加不均勻，2017年華中地區(qū)甚至還超過0.5，空間分布“差距懸殊”，統(tǒng)計得，江蘇省和山東省總用水和生態(tài)用水所占比例差距較大，2017年江蘇總用水占比33%而生態(tài)用水占比僅6%，山東總用水占比12%而生態(tài)達到37%，空間用水比例極不協(xié)調(diào)。華北地區(qū)農(nóng)業(yè)也處于絕對平均狀態(tài)，工業(yè)用水由“相對合理”變?yōu)椤敖^對平均”，但生活用水和生態(tài)用水在2007 和2017年評價結(jié)果均為“相對合理”，雖有所下降，但降幅不大。西南地區(qū)總體用水朝著更加均衡方向發(fā)展，隨著時間推移，各類型用水基尼系數(shù)均小于0.2，處于“絕對平均”狀態(tài)。而西北和東北地區(qū)用水結(jié)構(gòu)各類型用水相對較集中，西北地區(qū)工業(yè)用水和生活用水的基尼系數(shù)在3 個年份中均超過0.4，存在較大差距，東北地區(qū)工業(yè)用水由“絕對平均”變?yōu)椤氨容^平均”，生活用水由“比較平均”變?yōu)椤跋鄬侠怼?，各類型用水基尼系?shù)越來越大，空間分布上朝著更加集中方向發(fā)展，需要對用水結(jié)構(gòu)進一步優(yōu)化。

表2 國內(nèi)各分區(qū)各類型用水的基尼系數(shù)Tab.2 Gini coefficient of water of each type in each domestic subregion

3.3 各分區(qū)用水結(jié)構(gòu)變化原因分析

目前，對于用水結(jié)構(gòu)變化原因主要從人口、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、社會經(jīng)濟、節(jié)水效率技術(shù)和資源稟賦等方面進行分析［3，6，13，25-27］。綜合前人分析結(jié)果，我們對各地理分區(qū)的農(nóng)業(yè)用水、工業(yè)用水、生活用水和生態(tài)用水變化進行原因分析。

3.3.1 農(nóng)業(yè)用水變化原因分析

氣候因素下的降水量以及耕地灌溉面積和灌溉效率、方式等是影響農(nóng)業(yè)用水量變化的主要因素［3，25］。降水量的多少直接影響到農(nóng)業(yè)用水量的多少，從而影響到用水結(jié)構(gòu)。我國水資源時空分布不均，地區(qū)水資源稟賦不同，南多北少，主要集中在華東、華南、西南等地區(qū)，歷年來，除西北和東北地區(qū)外的分區(qū)，農(nóng)業(yè)用水量占比呈現(xiàn)遞減趨勢，而西北地區(qū)占比持續(xù)保持在85%左右，東北地區(qū)則呈現(xiàn)持續(xù)遞增狀態(tài)。除了受降水量的影響，灌溉面積也是影響用水量的一個主要因素，我國共有13個產(chǎn)糧大省，其中包括東北三省，其耕地灌溉面積遠遠大于其他地區(qū)，尤其黑龍江。隨著灌溉技術(shù)的進步，如滴灌技術(shù)的普及，灌溉效率有所提升，華東、華北等地區(qū)節(jié)水灌溉技術(shù)的發(fā)展使得農(nóng)業(yè)用水量有所減少。綜合降水量的影響、農(nóng)業(yè)規(guī)模的大小和節(jié)水效率的反饋使得東北地區(qū)和西北地區(qū)農(nóng)業(yè)用水量占比持續(xù)居高不下，而其他各區(qū)農(nóng)業(yè)用水量占比均有所下降。

3.3.2 工業(yè)用水變化原因分析

工業(yè)用水量的變化主要取決于工業(yè)經(jīng)濟規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和工業(yè)用水重復(fù)利用率等［27］。改革開放以來，我國工業(yè)快速發(fā)展，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也逐步升級，由于工業(yè)發(fā)展政策模式、資源儲備和產(chǎn)業(yè)布局的差異，各地區(qū)工業(yè)發(fā)展水平差距大［28］。1997年以來，華北、西南、華南等地區(qū)工業(yè)用水量和其占比存在明顯的先升后降趨勢，華中雖也存在該趨勢但變化幅度不大，相反西北和東北地區(qū)工業(yè)用水量和占比在持續(xù)下降，尤其東北地區(qū)下降嚴重，從2000年的142.12 萬m3下降到2018年的55.52 萬m3，占比也由26%下降到不到10%。而華東地區(qū)工業(yè)用水量保持穩(wěn)定上升，近幾年來用水量占比穩(wěn)定在33%左右。總體來說，我國工業(yè)產(chǎn)值一直在增加而用水量卻在減少，這與用水效率的提高和工業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的調(diào)整有很大關(guān)系，但地區(qū)工業(yè)化集中嚴重，從上分析可以看出，工業(yè)主要集中在我國中部和東南部，且分化越來越嚴重，這也是用水結(jié)構(gòu)優(yōu)化的一個難題。

3.3.3 生活用水變化原因分析

影響生活用水量的因素主要有人口基數(shù)、城鎮(zhèn)化率和人們的生活用水方式等［25］。歷年來，我國人口數(shù)量呈現(xiàn)線性增長趨勢，除了東北地區(qū)其余六區(qū)人口數(shù)量均存在不同程度的增加，華東地區(qū)2008-2018年間人口數(shù)增加最多將近2 500 萬人，華北、華南地區(qū)增加1 700 萬人左右，西南和華中地區(qū)平均在850萬人，而西北和東北地區(qū)增長較慢，甚至東北地區(qū)在2013年后出現(xiàn)人口減少趨勢。但由于城鎮(zhèn)化率的提高和人們生活方式的改變，如城市規(guī)模的擴大，城鎮(zhèn)人口數(shù)量的增加和服務(wù)行業(yè)的發(fā)展都加大了對水資源的需求，導(dǎo)致七大分區(qū)的生活用水量在1997-2018年間都在持續(xù)增加，占比也在不斷擴大。隨著相關(guān)政策的改變，今后的生活用水量在一定時期內(nèi)還將繼續(xù)增加。

3.3.4 生態(tài)用水變化原因分析

根據(jù)水資源公報統(tǒng)計數(shù)據(jù)，在2003年后開始統(tǒng)計生態(tài)環(huán)境用水量，其主要包括城鎮(zhèn)環(huán)境和農(nóng)村生態(tài)用水量。近年來，國家大力關(guān)注生態(tài)問題，也積極響應(yīng)“綠水青山就是金山銀山”的號召，漸漸改變以前粗放型的水資源利用模式，關(guān)注水污染、水利用問題，各分區(qū)的生態(tài)環(huán)境用水量也在波動中增加，如華北地區(qū)生態(tài)環(huán)境用水量由2008年的14.27萬m3，增長至2018年的61.60 萬m3，甚至超過同年的工業(yè)用水量57.70 萬m3，可見華北地區(qū)對生態(tài)環(huán)境的關(guān)注度很高，其中北京起著至關(guān)重要的作用，北京市環(huán)境用水量的快速增長與園林綠化面積的增加有直接關(guān)系，綠化面積也有1988年的3.84 m2增加到2016年的13.84 m2［27］。同樣西北地區(qū)近兩年的生態(tài)環(huán)境用水量也在大幅度增加，2018年也超過了工業(yè)用水量，西北對于荒漠干旱、沙塵暴的治理也是對水資源提出了更高的要求。隨著時代的發(fā)展，生態(tài)環(huán)境問題也是今后很關(guān)鍵的問題，生態(tài)環(huán)境用水量在未來也將有著增加的趨勢。

4 結(jié) 論

本文運用了信息熵、均衡度、洛倫茲曲線和基尼系數(shù)等研究方法，利用《中國水資源公報》（1997-2018）數(shù)據(jù)，將31個省級行政區(qū)按照地理分區(qū)分為7 大區(qū)，以更大尺度對各區(qū)用水結(jié)構(gòu)進行時間和空間的演變對比分析。在結(jié)果分析中，分析了農(nóng)業(yè)用水、工業(yè)用水、生活用水以及生態(tài)用水在各個地區(qū)的時空差異性和原因分析，以期發(fā)現(xiàn)各區(qū)用水結(jié)構(gòu)存在的內(nèi)部問題，為水資源更合理和高效利用提供一定依據(jù)。結(jié)論如下：

（1）1997-2002年我國總用水量處于波動狀態(tài)，而2003-2018年呈現(xiàn)先增后減趨勢，農(nóng)業(yè)用水和工業(yè)用水比例在波動中減少，生活用水比例持續(xù)增加，生態(tài)用水比例在波動中上升。全國整體信息熵和均衡度在平緩上升，表明隨著時間推移我國各類型用水分布越來越均衡，將有利于我國社會經(jīng)濟的良性發(fā)展。

（2）從時間變化上看，我國七大地理分區(qū)用水結(jié)構(gòu)存在不同的發(fā)展趨勢。華東、華南、華中和西南等四區(qū)均衡度緩慢增加，華北增長速率快于以上四區(qū)，用水結(jié)構(gòu)系統(tǒng)均朝著更加穩(wěn)定的方向發(fā)展，各類型用水量也越均勻；而西北地區(qū)和東北地區(qū)用水結(jié)構(gòu)相反處于不穩(wěn)定狀態(tài)，甚至東北地區(qū)用水結(jié)構(gòu)趨于單一化。

（3）從空間演變上看，各類型用水均衡度在空間上存在差異性。農(nóng)業(yè)用水在我國各地區(qū)分布較均勻，基尼系數(shù)均小于0.2，評價結(jié)果為“絕對平均”，工業(yè)用水和生活用水絕大部分地區(qū)較合理，西北地區(qū)兩者用水基尼系數(shù)均超“警戒線”，而生態(tài)用水在空間分布上不均勻程度較高，超過一半地區(qū)基尼系數(shù)超過“警戒線”，且某些地區(qū)系數(shù)仍在增大。

（4）由于氣候、水資源稟賦不同，地理條件以及經(jīng)濟和政策等因素的影響，各地區(qū)用水情況不一。西北和東北地區(qū)降水量相對較少，耕地面積相對較大，且工業(yè)水平等相對落后，人口增長也較慢甚至負增長，隨著時間推移，尤其東北地區(qū)，農(nóng)業(yè)用水占比加大，工業(yè)用水占比下降，生活和生態(tài)用水占比增長緩慢，長此以往用水結(jié)構(gòu)將會更加不均衡；而其余五區(qū)，尤其華東等地，農(nóng)業(yè)占比一直在下降，而工業(yè)占比處于穩(wěn)定狀態(tài)，生活用水和生態(tài)用水也在不斷增長，整體用水結(jié)構(gòu)越來越驅(qū)于合理化。所以進行產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，即在建立區(qū)域產(chǎn)業(yè)分工的過程中需要充分考慮水資源與水環(huán)境因素，如高耗水行業(yè)更適合水資源豐裕區(qū)域［5］，同時提高用水效率和節(jié)水技術(shù)的改進等，尤其是西北地區(qū)和東北地區(qū)的農(nóng)業(yè)用水。這是實現(xiàn)用水結(jié)構(gòu)的優(yōu)化的有效手段。