郝 帥, 孫才志, 宋強(qiáng)敏

1 遼寧師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院, 大連 116029 2 遼寧師范大學(xué)海洋經(jīng)濟(jì)與可持續(xù)發(fā)展研究中心, 大連 116029

隨著四化建設(shè)的持續(xù)推進(jìn),資源約束趨緊、環(huán)境污染嚴(yán)重、生態(tài)系統(tǒng)退化的形勢(shì)日趨嚴(yán)峻,水資源短缺、水生態(tài)損害及水環(huán)境污染等問題愈加突出,已嚴(yán)重制約到區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展及生態(tài)安全。而堅(jiān)持以水定城、以水定地、以水定人、以水定產(chǎn),把水資源作為最大的剛性約束,合理規(guī)劃人口、城市與產(chǎn)業(yè)發(fā)展是中國(guó)推進(jìn)水資源高效利用的重要舉措。因此,如何客觀把握區(qū)域水資源與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的聯(lián)系,實(shí)現(xiàn)兩者的協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展已成為當(dāng)前研究的重點(diǎn)。

生態(tài)足跡(Ecological Footprint,EF)作為一種測(cè)定人類活動(dòng)對(duì)資源消費(fèi)程度、判斷自然資產(chǎn)是否存在被過度利用的有效工具,目的在于從定量視角揭示人類對(duì)資源消耗量[1-2]。其相關(guān)研究方法主要有生命周期法(LCA)[3-4]、投入產(chǎn)出法(IOA)[5-6]、凈初級(jí)生產(chǎn)力(NPP)[7-8]以及能值[9-10]等方法,而隨著相關(guān)研究的不斷深入,Niccolucci等將資本存量是否減少及減少的程度用于衡量可持續(xù)性的強(qiáng)弱,在此基礎(chǔ)上提出生態(tài)足跡廣度與深度兩個(gè)概念,用于揭示人類社會(huì)發(fā)展對(duì)自然資本流量及存量的占用和消耗程度,標(biāo)志著生態(tài)足跡模型由傳統(tǒng)的二維向三維的轉(zhuǎn)變,推動(dòng)其研究向縱深方向發(fā)展[11],而有關(guān)學(xué)者也進(jìn)一步闡釋了自然資本存量、流量及實(shí)現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展之間的相互聯(lián)系,即只要保證區(qū)域自然資本存量不減少,無論其流量資本是否被完全占用,仍然可以實(shí)現(xiàn)區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展[12]。目前,生態(tài)足跡理論及其相關(guān)模型得到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的認(rèn)可及廣泛應(yīng)用,同時(shí)針對(duì)評(píng)價(jià)模型的不足,相關(guān)學(xué)者也采用了不同方法對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)[13-16]。

而由生態(tài)足跡衍生出的水生態(tài)足跡,則常用于衡量特定區(qū)域?qū)λY源的實(shí)際需求和占用情況。當(dāng)前,國(guó)內(nèi)有關(guān)水生態(tài)足跡的研究多集中于省區(qū)[16-17]、城市(群)[18-20]及流域等[21-22]。劉子剛等初步界定了水生態(tài)足跡與水生態(tài)承載力的內(nèi)涵,并將水生態(tài)足跡分為水產(chǎn)品生態(tài)足跡、水資源生態(tài)足跡和誰污染生態(tài)足跡,在此基礎(chǔ)上分析了2000—2007年浙江省湖州市的水生態(tài)足跡和水生態(tài)承載力[23]；程超等運(yùn)用水資源生態(tài)足跡模型、基尼系數(shù)及重心模型,對(duì)2006—2014年滇中城市群水資源生態(tài)承載力的供需平衡、時(shí)空平衡及平衡性的偏離程度進(jìn)行了相關(guān)分析[24]；王剛毅等基于改進(jìn)的水生態(tài)足跡模型,對(duì)中原城市群2001—2016年水量生態(tài)足跡和水質(zhì)生態(tài)足跡進(jìn)行了計(jì)算,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了脫鉤評(píng)價(jià)模型和協(xié)調(diào)度模型,并對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和水資源環(huán)境協(xié)調(diào)關(guān)系進(jìn)行研究[18]；賈焰等生態(tài)足跡模型,構(gòu)建了5個(gè)二級(jí)水資源賬戶,對(duì)石羊河流域2001—2011年水生態(tài)足跡、水生態(tài)承載力及生態(tài)赤字進(jìn)行了研究[25]；孫才志等基于生態(tài)足跡理論,將水資源分為流量資本和存量資本,在此基礎(chǔ)上測(cè)度分析了1997—2014年中國(guó)31個(gè)省市水生態(tài)足跡廣度與深度,并對(duì)其空間分布格局進(jìn)行分析[26]；張智雄等將灰水足跡與水生態(tài)足跡相結(jié)合,在此基礎(chǔ)上運(yùn)用擴(kuò)展的Kaya恒等式和LMDI指數(shù)分解對(duì)中國(guó)各省市的人均灰水生態(tài)足跡變化的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行測(cè)度,并結(jié)合ISODATA聚類模型對(duì)各效應(yīng)進(jìn)行空間聚類,從而分析各效應(yīng)的空間特征[27]。

水資源作為一種可再生資源,定量表征區(qū)域水生態(tài)足跡、水生態(tài)承載力與水生態(tài)壓力,進(jìn)而探討其水資源流量資本的占用程度及存量資本的消耗狀況,對(duì)實(shí)現(xiàn)區(qū)域水資源的可持續(xù)利用具有重要意義。此外,區(qū)域差異性研究主要體現(xiàn)在地理要素不均衡性分析中的時(shí)空思維運(yùn)用,而當(dāng)前有關(guān)水生態(tài)足跡及水生態(tài)壓力空間分布的動(dòng)態(tài)性研究?jī)H注重空間維度,忽視了時(shí)間因素對(duì)地理要素空間分布狀態(tài)的影響,而只有將地理要素的時(shí)間屬性與空間屬性相結(jié)合,才能更加準(zhǔn)確的揭示地理要素空間分布的動(dòng)態(tài)規(guī)律[28]。Rey等[29-30]提出的探索性時(shí)空數(shù)據(jù)分析(Exploratory Time-Space Data Analysis,ESTDA),克服了傳統(tǒng)探索性空間數(shù)據(jù)分析(Exploratory Space Data Analysis,ESDA)僅考慮截面數(shù)據(jù)而忽視時(shí)間維度的局限,從而實(shí)現(xiàn)了時(shí)間與空間的良性耦合,該模型已在研究地理要素時(shí)空動(dòng)態(tài)性分析中得以運(yùn)用,并取得了理想效果[28,31-33]。鑒于此,本文從水足跡視角出發(fā),引入三維水生態(tài)足跡模型,對(duì)2000—2018年中國(guó)31個(gè)省份水生態(tài)足跡廣度與深度、水生態(tài)承載力及水生態(tài)壓力進(jìn)行測(cè)度分析,同時(shí)基于Rey等提出的ESTDA模型,借助LISA時(shí)間路徑及時(shí)空躍遷等分析方法,對(duì)水生態(tài)足跡廣度、深度及水生態(tài)壓力空間格局的動(dòng)態(tài)變化特征進(jìn)行分析,以期為實(shí)現(xiàn)中國(guó)水資源的可持續(xù)利用、緩解水生態(tài)壓力提供參考借鑒。

1 研方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 水生態(tài)足跡相關(guān)模型

水生態(tài)足跡是將人類生產(chǎn)、生活所消耗的水資源量轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的產(chǎn)水面積。可進(jìn)一步表征為在某一特定區(qū)域內(nèi),經(jīng)濟(jì)規(guī)模與人口總量達(dá)到一定程度時(shí),滿足該區(qū)域發(fā)展所消耗的水資源量及吸納生產(chǎn)、生活所產(chǎn)生的廢棄物所需要的水資源量,包括水量生態(tài)足跡、水質(zhì)生態(tài)足跡和水產(chǎn)品生態(tài)足跡(囿于數(shù)據(jù)限制,本文暫不考慮),反映了該區(qū)域?qū)λY源的實(shí)際占用與需求程度；水生態(tài)承載力則用于表征某區(qū)域的水生態(tài)系統(tǒng)可為支撐區(qū)域經(jīng)濟(jì)—社會(huì)—環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展的最大供給能力,即產(chǎn)水能力所能供給的最大土地面積。通過對(duì)兩者的對(duì)比分析,能更好地揭示區(qū)域水資源可持續(xù)利用狀況。相關(guān)公式如下[26]：

WEF=WEFwv+WEFwq

(1)

WEFwv=γ×(WF/w)

(2)

WEFwq=γ×Max(EFCOD,EFNH3)

(3)

式中,WEF、WEFwv、WEFwq分別為區(qū)域水生態(tài)足跡總量(hm2)、水量生態(tài)足跡(hm2)和水質(zhì)生態(tài)足跡(hm2)；WF表示區(qū)域水足跡總量(m3)；γ、w表示水資源均衡因子和水資源平均生產(chǎn)能力(γ取5.19,w取3140m3/hm2)[34]；EFCOD、EFNH3分別表示區(qū)域COD、NH3的水生態(tài)足跡(hm2)。

1.2 水生態(tài)足跡廣度與深度

水生態(tài)足跡廣度和深度分別表征人類社會(huì)發(fā)展對(duì)水資源流量資本的占用水平和存量資本的消耗程度。此外,由于水生態(tài)承載力即為水生態(tài)系統(tǒng)可提供的水資源流量資本的上限,因此亦是水生態(tài)足跡廣度的上限。相關(guān)計(jì)算公式見文獻(xiàn)[26]。

1.3 水生態(tài)壓力指數(shù)

由于存在空間尺度問題,以往所采用的水生態(tài)足跡赤字或盈余難以準(zhǔn)確的衡量某區(qū)域水資源可持續(xù)利用水平以及生態(tài)環(huán)境所承受的壓力強(qiáng)度的大小[35]。在此,本文引入水生態(tài)壓力指數(shù),用于表征區(qū)域水生態(tài)壓力的大小。計(jì)算公式如下：

WEPI=WEFwv/WEC

(4)

WEC=k×γ×φ×(Q/w)φ=WM/w

(5)

式中,WEPI為水生態(tài)壓力指數(shù),當(dāng)WEPI>1說明區(qū)域水資源消費(fèi)量超過供給量,水資源利用處于不安全狀態(tài)；當(dāng)0

1.4 探索性時(shí)空數(shù)據(jù)分析方法

1.4.1LISA時(shí)間路徑

LISA時(shí)間路徑將時(shí)間維度納入傳統(tǒng)的靜態(tài)LISA,使其實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)的連續(xù)表達(dá),亦是LISA空間馬爾科夫轉(zhuǎn)移矩陣的一種連續(xù)表達(dá)。常用于反映地理要素的局部時(shí)空協(xié)同變化特征,揭示區(qū)域地理要素時(shí)空交互作用的程度、方向(競(jìng)合態(tài)勢(shì))以及時(shí)空依賴效應(yīng)對(duì)區(qū)域系統(tǒng)演化的影響程度。LISA時(shí)間路徑的幾何特征常用相對(duì)長(zhǎng)度和彎曲度表示,計(jì)算公式如下：

(6)

式中,Rli、Di分別表示相對(duì)長(zhǎng)度和彎曲度；n表示區(qū)域數(shù)量；T表示研究時(shí)間序列；Li,t、Li,t+1分別表示t、t+1年份區(qū)域i在Moran′sI散點(diǎn)圖中的位置；d(Li,t,Li,t+1)、d(Li,t,Li,T)分別表示區(qū)域i從t年移動(dòng)到t+1年、末年的距離；如果區(qū)域i在研究時(shí)段內(nèi)的移動(dòng)長(zhǎng)度超過平均水平,則Rli>1,反之,Rli<1。Rli越大,表明區(qū)域地理要素的局部空間依賴性和空間結(jié)構(gòu)更具有動(dòng)態(tài)性,同時(shí)也說明地理要素Moran′sI散點(diǎn)隨時(shí)間推移,其移動(dòng)路徑穩(wěn)定性較差；Di越大,表明區(qū)域i的移動(dòng)路徑越彎曲,反映出一個(gè)更加動(dòng)態(tài)的局部空間依賴方向和更加波動(dòng)的增長(zhǎng)過程,也說明了該區(qū)域受局部結(jié)構(gòu)的時(shí)空依賴影響越大,即區(qū)域i自身受鄰域空間(溢出/極化)效應(yīng)影響越大,同時(shí)自身隨時(shí)間推移增幅越顯著或遇特殊時(shí)段波動(dòng)越劇烈,反之則受到的影響越小,波動(dòng)越平穩(wěn)。

1.4.2LISA時(shí)空躍遷

LISA常被用于揭示地理要素的空間依賴特征,Rey等在此基礎(chǔ)上將Moran′sI散點(diǎn)圖中各空間單元在特定時(shí)間間隔內(nèi)的移動(dòng)距離、方向、凝聚等屬性與傳統(tǒng)馬爾科夫轉(zhuǎn)移矩陣相結(jié)合,提出了局部馬爾科夫轉(zhuǎn)移矩陣和時(shí)空躍遷,并將躍遷劃分為Type0、Type1、Type2、Type3四種類型[29]。其中Type0型表示區(qū)域自身和鄰域均不發(fā)生狀態(tài)轉(zhuǎn)移；Type1型表示區(qū)域自身躍遷,鄰域不變,包括：高高→低高、高低→低低、低高→高高、低低→高低；Type2型表示區(qū)域自身不變,鄰域發(fā)生躍遷,包括：高高→高低、高低→高高、低高→低低、低低→低高；Type3型表示區(qū)域自身與鄰域均發(fā)生躍遷,其中,若自身與鄰域躍遷方向一致稱為Type3A(包括：高高→低低、低低→高高),否則稱為Type3B(包括：高低→低高、低高→高低)。Rey將區(qū)域系統(tǒng)中的時(shí)空流動(dòng)和凝聚來表征研究對(duì)象的空間格局路徑依賴和鎖定特征,計(jì)算公式如下：

(7)

(8)

式中,SF、SC分別表示研究對(duì)象的時(shí)空流動(dòng)和凝聚；Type0、Type1、Type2、和Type3A分別表示各自的躍遷數(shù)量；p為相對(duì)移動(dòng)率,Pi,i為時(shí)空躍遷矩陣對(duì)角線元素,K=4,當(dāng)p=1時(shí)表示所有區(qū)域均發(fā)生狀態(tài)躍遷,p=0時(shí)表示沒有區(qū)域發(fā)生躍遷,p越大表明狀態(tài)轉(zhuǎn)移越劇烈。本文m=(2018-2000)×31=558。

1.5 數(shù)據(jù)來源

本文所涉及數(shù)據(jù)均來源于2001—2019年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)水資源公報(bào)》、《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年報(bào)》等,缺失數(shù)據(jù)由現(xiàn)有數(shù)據(jù)線性擬合獲得。在計(jì)算水質(zhì)生態(tài)足跡時(shí),污染物排放濃度標(biāo)準(zhǔn)采用中國(guó)《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB3838—2002)中Ⅲ類水質(zhì)規(guī)定的污染物含量選取COD和氨氮的排放濃度標(biāo)準(zhǔn)分別為20 mg/L、1 mg/L。

2 結(jié)果分析

2.1 中國(guó)水生態(tài)足跡及水生態(tài)承載力時(shí)空特征分析

根據(jù)相關(guān)公式計(jì)算得到2000—2018年中國(guó)水量生態(tài)足、水質(zhì)生態(tài)足跡和水生態(tài)承載力,并繪制其變化趨勢(shì)圖(圖1),此外,囿于頁面限制,在此僅給出水量生態(tài)足、水質(zhì)生態(tài)足跡、水生態(tài)足跡和水生態(tài)承載力初期、末期及均值,結(jié)果如圖2所示。

圖1 2000—2018年中國(guó)水量生態(tài)足跡、水質(zhì)生態(tài)足跡和水生態(tài)承載力變化趨勢(shì)Fig.1 Trends of water quantity ecological footprint, water quality ecological footprint and water ecological carrying capacity in China from 2000 to 2018

圖2 2000—2018年中國(guó)各省份水生態(tài)足跡和水生態(tài)承載力Fig.2 Water ecological footprint and water carrying capacity of all provinces in China from 2000 to 2018

由圖1可以看出,研究時(shí)段內(nèi),中國(guó)水量生態(tài)足跡與水生態(tài)足跡的變化趨勢(shì)相似,均呈現(xiàn)波動(dòng)上升的態(tài)勢(shì),年均增長(zhǎng)率分別為1.16%、1.11%,2012—2013年,水量生態(tài)足跡和水生態(tài)足跡增幅最大,分別達(dá)到12.71%、12.20%,兩者均在2013年達(dá)到最高值。整個(gè)研究時(shí)期內(nèi),中國(guó)用水總量從2000年的5497.59×108m3增加至2018年的6015.5×108m3,國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值年均增長(zhǎng)率達(dá)到12.97%,人口增加10%以上,水足跡總量由研究初期的9200.49×108m3增加至末期的11330.10×108m3,水資源消耗量與經(jīng)濟(jì)、人口呈現(xiàn)同步增長(zhǎng)趨勢(shì),使中國(guó)水量生態(tài)足跡的變化趨勢(shì)呈逐年增加態(tài)勢(shì)；水質(zhì)生態(tài)足跡整體呈下降態(tài)勢(shì),年均降幅為0.41%,在水生態(tài)足跡中的占比由2000年的4.2%降至末期的3.2%。2000—2011年水質(zhì)生態(tài)足跡經(jīng)歷了“上升-下降-平穩(wěn)-上升”的變化趨勢(shì),并在2005年達(dá)到最大值(74.29×106hm2),占比達(dá)到4.48%,2011年以后,水質(zhì)生態(tài)足跡呈現(xiàn)平穩(wěn)下降態(tài)勢(shì)。研究期內(nèi),雖然廢水排放量年均增長(zhǎng)率超過3%,2018年廢水排放量相比2000年增幅超過70%,但工業(yè)廢水排放達(dá)標(biāo)率由82.1%增加至90%以上,廢水處理率的提升以及污染物排放量的降低使灰水足跡總量呈逐年下降態(tài)勢(shì),進(jìn)而使水質(zhì)生態(tài)足跡總量下降,占比減少,從而也反映了中國(guó)在水生態(tài)環(huán)境保護(hù)、治理方面成效明顯；除2009年外,2000—2010水生態(tài)承載力變化趨勢(shì)與水生態(tài)足跡呈同步變化趨勢(shì),2011—2018年,與水生足跡呈此消彼長(zhǎng)的變化趨勢(shì),2009年水生態(tài)承載力為研究時(shí)期內(nèi)最低值,僅1382.214×106hm2,該年份中國(guó)水資源總量相比研究期內(nèi)平均水資源量減少15.35%。

由圖2可以看出,①研究時(shí)期內(nèi),水量生態(tài)足跡排名前六的省份是廣東、江蘇、四川、山東、河南、湖南,其總量均超過90×106hm2,其中廣東最高,達(dá)到154.10×106hm2,原因在于,這5個(gè)省份人口數(shù)量較多,經(jīng)濟(jì)規(guī)模大,農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá),致使社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中需水量較大,并導(dǎo)致水足跡總量較大,進(jìn)而影響區(qū)域水量生態(tài)足跡；西藏、青海、寧夏均地處中國(guó)西部地區(qū),人口數(shù)量少,經(jīng)濟(jì)規(guī)模較小,2018年,人口總量?jī)H占全國(guó)總量的1.17%,國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值占比僅為0.89%,因此,水資源消耗量及水足跡總量較小,水量生態(tài)足跡總量均在10×106hm2以內(nèi),排在研究區(qū)域的后三位；②中國(guó)水質(zhì)生態(tài)足跡均值為68.17×106hm2,相關(guān)研究表明,農(nóng)業(yè)面源污染及生活廢水對(duì)水生態(tài)環(huán)境的影響遠(yuǎn)大于工業(yè)廢水污染,因此,兼具農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá)和人口眾多兩個(gè)特點(diǎn)的省份水質(zhì)生態(tài)足跡總量較大,如河南、四川、山東、廣東、湖南、河北6個(gè)省份的水質(zhì)生態(tài)足跡總量均在3.5×106hm2,其中河南最大,達(dá)到5.63×106hm2,而農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)占比較小,人口數(shù)量較少的省份,水質(zhì)生態(tài)足跡總量較小,如北京、天津、寧夏、海南、上海、青海6個(gè)省份的水質(zhì)生態(tài)足跡均在1.00×106hm2以內(nèi)；③受降水的時(shí)空分布及地表水資源量空間分布差異的影響,區(qū)域水資源總量及水生態(tài)承載力差異較大,整體呈現(xiàn)自東南向西北逐漸較少的趨勢(shì),廣東、西藏、廣西、湖南等11省份的水生態(tài)承載力均在200×106hm2以上,而地處華北和西北地區(qū)的寧夏、北京、天津、山西、甘肅、河北6個(gè)省份的水生態(tài)承載力僅在3.00×106hm2以內(nèi)。

2.2 中國(guó)水生態(tài)足跡廣度、深度時(shí)空特征分析

根據(jù)公式相關(guān)計(jì)算得到2000—2018年中國(guó)水生態(tài)足廣度、深度和水生態(tài)壓力指數(shù),并繪制其變化趨勢(shì)圖(圖3),水生態(tài)足廣度、深度和水生態(tài)壓力指數(shù)研究初期、末期及均值,結(jié)果如表1所示。

表1 2000—2018年中國(guó)各省份水生態(tài)足跡廣度、深度及水生態(tài)壓力指數(shù)

圖3顯示,研究期內(nèi),水生態(tài)足跡廣度與水生態(tài)承載力整體呈現(xiàn)同步的變化趨勢(shì),結(jié)合圖1及水生態(tài)足跡廣度的取值范圍可知,除2000—2002年、2010年及2016年外,水生態(tài)足跡總量均超過水生態(tài)承載力,一方面說明人類社會(huì)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展已接近水資源可提供的流量資本上限,另一方面,自2016年以來,水量生態(tài)足跡與水生態(tài)承載力呈截然相反的變化態(tài)勢(shì),說明中國(guó)水資源可提供的流量資本的上限在逐漸降低,社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)水資源流量資本的占用將進(jìn)一步加大,進(jìn)而將消耗更多的水資源存量資本。2000—2018年水生態(tài)足跡深度與水生態(tài)壓力指數(shù)呈現(xiàn)同步變化趨勢(shì),2011年水生態(tài)足跡深度(1.29)與水生態(tài)壓力指數(shù)(1.25)均達(dá)到最大值,但與水生態(tài)承載力及水生態(tài)足跡廣度則呈現(xiàn)此消彼長(zhǎng)的變化趨勢(shì),這也進(jìn)一步說明當(dāng)區(qū)域水資源需求量超過水生態(tài)承載力時(shí),水生足跡廣度下降,水資源流量資本占用達(dá)到極限,進(jìn)而加大對(duì)水資源存量資本的消耗,導(dǎo)致區(qū)域水生態(tài)足跡深度及水生態(tài)壓力持續(xù)升高。

圖3 2000—2018年中國(guó)水生態(tài)足跡廣度、深度及水生態(tài)壓力指數(shù)變化趨勢(shì)Fig.3 The changing trend of the water ecological footprint size, depth and water ecological pressure in China from 2000 to 2018

結(jié)合圖2、表1可知,浙江、福建、江西、湖南等15個(gè)省份在研究期內(nèi)年均水生態(tài)足跡均低于年均水生態(tài)承載力,說明上述區(qū)域水資源流量資本的占用程度較低,水資源流量資本能夠滿足區(qū)域自身發(fā)展的用水需求,無需動(dòng)用存量資本,因此,水生態(tài)足跡深度均為1；相應(yīng)地,其余省份的水資源流量資本的占用已達(dá)到區(qū)域水生態(tài)承載力的上限,因此需要?jiǎng)佑盟Y源存量資本以彌補(bǔ)水資源流量資本的短板,致使水生態(tài)足跡深度較高,其中北京、天津、陜西、內(nèi)蒙古等9個(gè)省份均超過10,而寧夏最高,達(dá)到215.51。水生態(tài)壓力指數(shù)用于反映區(qū)域水資源生態(tài)壓力的強(qiáng)度,進(jìn)而可反映區(qū)域水資源的安全狀態(tài)及可持續(xù)利用狀況。結(jié)合由圖2所得結(jié)論可知,水生態(tài)壓力指數(shù)小于1的區(qū)域與水生態(tài)足跡深度為1的區(qū)域相吻合,表明這些省份水資源供給量大于消費(fèi)量,水資源利用處于安全狀態(tài)。而其余省份水生態(tài)壓力指數(shù)均大于1,其中寧夏的平均水生態(tài)壓力指數(shù)最高,這些省份均主要分布于黃淮海流域區(qū)、松遼流域區(qū)及西北諸河區(qū),研究時(shí)段內(nèi),上述區(qū)域年均水資源量?jī)H為全國(guó)總量的17.83%,但耕地面積、人口數(shù)量、經(jīng)濟(jì)總量占比均超過50%,經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展與區(qū)域水資源儲(chǔ)量的不匹配,是造成上述現(xiàn)象的主要原因。

2.3 中國(guó)水生態(tài)足跡與水生態(tài)壓力時(shí)空動(dòng)態(tài)分析

2.3.1LISA時(shí)間路徑分析

根據(jù)公式(6),分別計(jì)算得到水生態(tài)足跡廣度、深度及水生態(tài)壓力指數(shù)的LISA時(shí)間路徑的相對(duì)長(zhǎng)度和彎曲度,同時(shí)采用自然斷點(diǎn)法均將其分為4類(高相對(duì)長(zhǎng)度,較高相對(duì)長(zhǎng)度,中等相對(duì)長(zhǎng)度,低相對(duì)長(zhǎng)度；高彎曲度,較高彎曲度,中等彎曲度,低彎曲度),結(jié)果如圖4、圖5所示。

圖4 LISA時(shí)間路徑相對(duì)長(zhǎng)度的空間分布Fig.4 The spatial distribution of relative length of LISA time path

圖5 LISA時(shí)間路徑彎曲度的空間分布Fig.5 The spatial distribution of curvature of LISA time path

圖4、圖5顯示,水生態(tài)足跡廣度、深度及水生態(tài)壓力的相對(duì)移動(dòng)長(zhǎng)度小于均值的省份數(shù)量占比均在50%以上,表明三者的整體空間格局均具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性。①水生態(tài)足跡廣度的相對(duì)移動(dòng)長(zhǎng)度高的地區(qū)主要集中在黃淮海區(qū)、西北地區(qū)和東北地區(qū),低值區(qū)主要分布在東南沿海地區(qū)及西南地區(qū),原因在于受中國(guó)降水空間分布的影響,南方地區(qū)水系發(fā)達(dá),降水年際變化較小,水資源總量占全國(guó)水資源總量的80%以上,產(chǎn)水模數(shù)較高,進(jìn)而具有較高的水生態(tài)承載力,區(qū)域水資源流量資本可以滿足當(dāng)?shù)厣a(chǎn)、生活用水需求；而西北地區(qū)、東北地區(qū)和黃淮海區(qū)一方面在于人口眾多、農(nóng)業(yè)發(fā)達(dá),地下水資源開發(fā)程度過高,另一方面在于降水年際變化較大,區(qū)域產(chǎn)水模數(shù)較低,致使區(qū)域水生態(tài)足跡廣度的空間格局呈現(xiàn)較強(qiáng)的波動(dòng)性。②雖然在時(shí)間尺度上水生態(tài)足跡深度與廣度呈此消彼長(zhǎng)的發(fā)展趨勢(shì),但由于兩者均受水生態(tài)足跡總量及水生態(tài)承載力影響,而當(dāng)區(qū)域水資源流量資本被占用至極限時(shí),將會(huì)消耗存量資本以滿足區(qū)域用水需求,因此,水生態(tài)足跡深度與廣度的空間結(jié)構(gòu)穩(wěn)定的區(qū)域相吻合,同時(shí)與表1所得結(jié)果一致。③從水生態(tài)壓力的相對(duì)移動(dòng)長(zhǎng)度來看,水生態(tài)壓力Moran′sI散點(diǎn)隨著時(shí)間推移其躍遷路徑較為穩(wěn)定。但就類型而言,低相對(duì)長(zhǎng)度仍然集中分布于南方地區(qū),并且與水生態(tài)足跡廣度、深度移動(dòng)路徑長(zhǎng)度低值區(qū)較為一致,因此,隨著時(shí)間推移,南方地區(qū)更能保持區(qū)域內(nèi)部結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性,而北方及西北地區(qū)則呈現(xiàn)較強(qiáng)的波動(dòng)性。

中國(guó)水生態(tài)足跡廣度(20.307)、深度(18.433)及水生態(tài)壓力(13.579)的時(shí)間路徑的平均彎曲度依次降低,表明局部空間結(jié)構(gòu)在空間依賴方向上的穩(wěn)定性依次加強(qiáng)。從空間分布來看,水生態(tài)足跡廣度彎曲度的高值區(qū)主要分布在華北及西北地區(qū),表明上述地區(qū)各省份的水生態(tài)足跡深度時(shí)空依賴效應(yīng)較強(qiáng),受外界影響較大,波動(dòng)較為劇烈。低值區(qū)主要集中在西南及東南地區(qū),說明空間依賴方向上的穩(wěn)定性最大。水生態(tài)足跡深度的彎曲度處于中等彎曲度和低彎曲度的省份達(dá)18個(gè),說明整體上中國(guó)水生態(tài)足跡深度呈現(xiàn)更加穩(wěn)定的局部空間依賴方向,其中較高及高彎曲度主要分布中國(guó)西部及長(zhǎng)江中下游地區(qū),表明該區(qū)域水生態(tài)足跡深度在空間依賴方向上具有強(qiáng)波動(dòng)性的特征。水生態(tài)壓力時(shí)間路徑的高彎曲度主要集中在湖北、安徽、江蘇、上海、浙江、寧夏、甘肅及新疆等省份,表明上述地區(qū)水生態(tài)壓力對(duì)其鄰近省份的空間依賴方向上具有更大的波動(dòng)性,同時(shí)自的水生態(tài)壓力隨時(shí)間推移波動(dòng)越劇烈。水生態(tài)壓力時(shí)間路徑彎曲度處于中等及以下類型的共有19個(gè)省份,表明中國(guó)水生態(tài)壓力在空間上的穩(wěn)定性使得整體在空間依賴方向上的波動(dòng)性相對(duì)穩(wěn)定。

2.3.2LISA時(shí)間路徑移動(dòng)方向分析

LISA時(shí)間路徑移動(dòng)方向可用于揭示地理要素局部空間格局變化的空間整合特性。分別對(duì)比2000年和2018年水生態(tài)足跡廣度、深度和水生態(tài)壓力Moran′sI散點(diǎn)圖的位置,計(jì)算得到各個(gè)省份水生態(tài)足跡廣度、深度和水生態(tài)壓力LISA坐標(biāo)點(diǎn)的移動(dòng)方向,并將其分為4類,其中0°—90°表示某區(qū)域的地理要素與其相鄰區(qū)域具有協(xié)同正向增長(zhǎng)趨勢(shì)；90°—180°和270°—360°表示呈反向增長(zhǎng)趨勢(shì)；180°—270°表示具有協(xié)同負(fù)向增長(zhǎng)趨勢(shì),結(jié)果見圖6。

圖6 LISA時(shí)間路徑移動(dòng)方向的區(qū)域分布Fig.6 Distribution of movement direction of the LISA time path

由圖6可知,2000年以來,中國(guó)水生態(tài)足跡廣度、深度及水生態(tài)壓力呈現(xiàn)協(xié)同增長(zhǎng)的省份數(shù)量分別為17個(gè)、22個(gè)、20個(gè),表明中國(guó)水生態(tài)足跡深度空間格局演化的空間整合性最強(qiáng),水生態(tài)壓力次之,水生態(tài)足跡廣度最小。其中,呈現(xiàn)正向協(xié)同增長(zhǎng)的省份均為8個(gè),分別占比47%、40%和36%,水生態(tài)足跡廣度正向協(xié)同增長(zhǎng)省份主要集中于南方省份,反映了這些地區(qū)水生態(tài)承載力相對(duì)較高,而水生態(tài)足跡深度和水生態(tài)壓力正向協(xié)同增長(zhǎng)區(qū)則分布于華北、西北地區(qū),表明這些區(qū)域水資源存量資本相對(duì)不足及水資源利用處于相對(duì)不安全狀態(tài),并呈現(xiàn)出明顯的協(xié)同高速增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)；呈負(fù)向協(xié)同增長(zhǎng)的省份的數(shù)量分別為9個(gè)、14個(gè)、12個(gè),分別集中在水生態(tài)承載力較低西北地區(qū)、水資源存量資本相對(duì)充足及水資源利用處于相對(duì)安全狀態(tài)的南方地區(qū),整體呈現(xiàn)協(xié)同低速增長(zhǎng)特征。

2.3.3LISA時(shí)空躍遷分析

根據(jù)Moran′sI散點(diǎn)圖,分別計(jì)算得到其2000—2018年時(shí)空躍遷概率,并利用公式(7)—(8),分別計(jì)算到得到各要素的時(shí)空流動(dòng)、時(shí)空凝聚和相對(duì)移動(dòng)率,結(jié)果如表2所示。

表2 水生態(tài)足跡廣度、深度及水生態(tài)壓力Moran散點(diǎn)圖的時(shí)空躍遷矩陣

由表2可知,研究時(shí)期內(nèi),水生態(tài)足跡廣度、深度及水生態(tài)壓力最普遍的躍遷類型均為Type0型,所占比例分別為0.914、0.952、0.927,表明多數(shù)省份在2000—2018年內(nèi)均未發(fā)生顯著狀態(tài)轉(zhuǎn)移,及Moran′sI散點(diǎn)處于同一象限的概率均超過了90%。從Type3型躍遷來看,水生態(tài)足跡廣度僅發(fā)生高高→低低(概率0.008),水生態(tài)足跡深度發(fā)生高高→低低、低低→高高、高低→低高的概率分別為0.006、0.003、0.083,水生態(tài)壓力則未發(fā)生Type3型躍遷。此外,時(shí)空凝聚均超過0.9,其中水生態(tài)足跡深度最大,達(dá)到0.955,而時(shí)空流動(dòng)性均未超過0.1,說明了水生態(tài)足跡廣度、深度及水生態(tài)壓力的狀態(tài)轉(zhuǎn)移具有較強(qiáng)的惰性,即各要素的空間分布格局表現(xiàn)出較強(qiáng)的路徑依賴及鎖定特征。從相對(duì)移動(dòng)率而言,相對(duì)移動(dòng)率(p)用于表征狀態(tài)轉(zhuǎn)移程度,其中水生態(tài)壓力的相對(duì)移動(dòng)率為0.150,說明相比水生態(tài)足跡廣度、深度而言,水生態(tài)壓力的狀態(tài)轉(zhuǎn)移程度相對(duì)較大。整體來看,多數(shù)省份均未發(fā)生顯著的時(shí)空躍遷,一方面表明水生態(tài)足跡廣度、深度及水生態(tài)壓力空間分布的空間凝聚性很強(qiáng),空間格局穩(wěn)定,短時(shí)期內(nèi)難以改變當(dāng)前的空間分布狀況,另一方面也反映了中國(guó)當(dāng)前水資源流量資本占用程度高于水生態(tài)承載力的現(xiàn)象,水生態(tài)壓力并未得到有效緩解。

3 結(jié)論

(1)研究時(shí)段內(nèi),水量生態(tài)足跡與水生態(tài)足跡的變化趨勢(shì)相似,均呈波動(dòng)上升態(tài)勢(shì),水質(zhì)生態(tài)足跡則呈逐年下降趨勢(shì),其占比從研究初期的4.20%降至研究末期的3.20%；而受區(qū)域水資源總量稟賦差異的影響,水生態(tài)承載力在研究期內(nèi)處于波動(dòng)態(tài)勢(shì),其空間分布格局整體呈現(xiàn)自東南向西北逐漸降低的趨勢(shì)。

(2)水生態(tài)足跡廣度與水生態(tài)承載力呈同步變化趨勢(shì),除個(gè)別年份外,其余年份均已接近水資源可提供的流量資本上限,其空間分布亦呈現(xiàn)南高北低的態(tài)勢(shì)；水生態(tài)足跡深度與廣度則呈現(xiàn)此消彼長(zhǎng)的變化趨勢(shì),空間分布上,研究期內(nèi)南方15省份的水生態(tài)足跡深度均為1,而其余省份則需要?jiǎng)佑盟Y源存量資本以彌補(bǔ)水資源流量資本的短板。

(3)研究期內(nèi),水生態(tài)壓力指數(shù)小于1的區(qū)域與水生態(tài)足跡深度為1的區(qū)域相吻合,表明這些省份水資源利用處于安全狀態(tài),社會(huì)發(fā)展無需動(dòng)用水資源存量資本；水生態(tài)壓力指數(shù)大于1的區(qū)域主要分布在華北及西北地區(qū),水資源利用處于不安全狀態(tài)。

(4)LISA時(shí)間路徑的相對(duì)長(zhǎng)度表明,水生態(tài)足跡廣度、深度及水生態(tài)壓力的整體空間格局均具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性；LISA時(shí)間路徑的彎曲度表明,三者的局部空間結(jié)構(gòu)在空間依賴方向上的穩(wěn)定性依次加強(qiáng)；水生態(tài)足跡深度空間格局演化的空間整合性最強(qiáng),水生態(tài)壓力次之,水生態(tài)足跡廣度最小,其中水生態(tài)足跡廣度正向協(xié)同增長(zhǎng)省份主要集中于南方省份,而水生態(tài)足跡深度和水生態(tài)壓力正向協(xié)同增長(zhǎng)區(qū)則分布于華北、西北地區(qū)；三者Type0型躍遷比例、時(shí)空凝結(jié)均超過0.9,時(shí)空流動(dòng)性則均未超過0.1,表明多數(shù)省份在研究時(shí)段內(nèi)均未發(fā)生顯著狀態(tài)轉(zhuǎn)移,各要素的空間分布格局表現(xiàn)出較強(qiáng)的路徑依賴及鎖定特征。

本文基于ESTDA模型對(duì)中國(guó)水生態(tài)足跡及水生態(tài)壓力的空間格局動(dòng)態(tài)變化特征進(jìn)行分析,但在計(jì)算水質(zhì)生態(tài)足跡時(shí)僅考慮了化學(xué)需氧量和氨氮兩種污染物,而且不同的排放標(biāo)準(zhǔn)使得計(jì)算結(jié)果存在一定的出入,未來,需要全面考慮人類生產(chǎn)、生活所產(chǎn)生的多種污染物,并結(jié)合不同的排放標(biāo)準(zhǔn),在提升評(píng)價(jià)結(jié)果科學(xué)性的同時(shí)開展閾值效應(yīng)的研究；在利用ESTDA模型時(shí)采用的是對(duì)稱性的空間權(quán)重矩陣,默認(rèn)兩個(gè)空間單元之間的相互影響是一致的,未來有必要嘗試使用非對(duì)稱性的空間權(quán)重矩陣以便能更好的體現(xiàn)地理要素屬性值的空間異質(zhì)性,進(jìn)而相互驗(yàn)證研究結(jié)論,提高評(píng)價(jià)結(jié)果的科學(xué)性與可靠性；此外,需要在充分考慮各省份及其所在流域的水文特征的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步對(duì)水資源均衡因子及水資源生產(chǎn)能力進(jìn)行修正、細(xì)化,提升評(píng)價(jià)結(jié)果的精度。