李從欣，向春雨

(河北地質(zhì)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，河北 石家莊 050000)

水資源作為一項(xiàng)基礎(chǔ)性的自然資源和戰(zhàn)略資源，對(duì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展具有重要的影響，影響國(guó)家安全和人民生活的方方面面，保護(hù)水資源，實(shí)現(xiàn)水資源的可持續(xù)發(fā)展刻不容緩，因此計(jì)算水資源生態(tài)足跡并對(duì)水資源生態(tài)承載力進(jìn)行核算具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義[1]。

Willlam和Wackernagel于1992年最早提出生態(tài)足跡概念——通過(guò)生物生產(chǎn)性土地面積來(lái)測(cè)算和定量評(píng)價(jià)一個(gè)地區(qū)或者區(qū)域的資源利用程度以及可持續(xù)發(fā)展?fàn)顟B(tài)[2-3]。2000年徐中民等[4]首次將生態(tài)足跡模型引入中國(guó)，并運(yùn)用該模型對(duì)甘肅省1998年的生態(tài)足跡進(jìn)行了實(shí)證計(jì)算和分析。目前，已有大量基于生態(tài)足跡的方法研究地區(qū)水資源的成果：吳隆杰[5]采用生態(tài)足跡指數(shù)對(duì)中國(guó)1962—2001年水資源的可持續(xù)發(fā)展進(jìn)行動(dòng)態(tài)評(píng)估；王文國(guó)等[6]根據(jù)水資源生態(tài)足跡的基本原理和計(jì)算模型，對(duì)四川省2001—2009年水資源生態(tài)足跡、生態(tài)承載力進(jìn)行分析；劉玉邦等[7]運(yùn)用水生態(tài)足跡計(jì)算模型分析成都市2000—2016年水生態(tài)足跡變化，并基于LMDI分解法分析成都市水生態(tài)足跡影響因素；位帥等[8]運(yùn)用水資源生態(tài)足跡和可持續(xù)利用評(píng)價(jià)的分析方法對(duì)中山市2000—2017年的水資源相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，得出中山市開(kāi)展節(jié)水工作后的水資源可持續(xù)發(fā)展情況；韓麗紅等[9]基于水資源生態(tài)足跡模型，對(duì)云南省2008—2018年的水資源時(shí)空演化進(jìn)行分析，以此來(lái)了解全省的水資源動(dòng)態(tài)發(fā)展?fàn)顩r。但多數(shù)現(xiàn)有文獻(xiàn)并沒(méi)有對(duì)變化趨勢(shì)做出預(yù)測(cè)，只有少數(shù)文獻(xiàn)對(duì)未來(lái)水生態(tài)足跡進(jìn)行了預(yù)測(cè)，譚秀娟等[10]構(gòu)建水資源生態(tài)足跡和水資源生態(tài)承載力的計(jì)算模型，對(duì)中國(guó)水資源的可持續(xù)利用狀況作出了客觀的評(píng)價(jià)，并運(yùn)用ARIMA模型對(duì)中國(guó)水資源生態(tài)足跡變動(dòng)趨勢(shì)進(jìn)行了深入的研究；曹坤等[11]引入機(jī)器學(xué)習(xí)中的支持向量機(jī)SVR，對(duì)上海市2014—2016年生態(tài)足跡進(jìn)行了預(yù)測(cè)；樊丞越等[12]以杭州市河口地區(qū)為例，構(gòu)建水資源生態(tài)足跡模型，采用指數(shù)平滑模型，對(duì)2020—2025年水資源生態(tài)足跡、生態(tài)承載力和生態(tài)壓力指數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)；朱高立等[13]以江蘇鹽城為例，綜合運(yùn)用生態(tài)足跡模型、生態(tài)足跡多樣性指數(shù)、生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展能力、灰色預(yù)測(cè)GM(1,1)模型評(píng)價(jià)了江蘇省鹽城市2005—2018年的生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)能力。

本文通過(guò)預(yù)測(cè)總用水量和人口數(shù)量來(lái)預(yù)測(cè)人均水資源生態(tài)足跡，因?yàn)槌鞘杏盟到y(tǒng)和人口數(shù)量都是既含有已知信息，又含有未知以及未確定的灰色系統(tǒng)，要想準(zhǔn)確預(yù)測(cè)其數(shù)值是非常困難的。相較于其他預(yù)測(cè)方法，灰色系統(tǒng)可以在信息不完整、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)少的情況下進(jìn)行分析預(yù)測(cè)[14]，因此，本文基于北京市2000—2019年數(shù)據(jù)，對(duì)水資源生態(tài)足跡、生態(tài)承載力、負(fù)載指數(shù)等指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算分析，評(píng)價(jià)研究區(qū)域的水資源的變化情況，并采用GM(1,1)模型對(duì)總用水量和人口數(shù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)，以此來(lái)確定人均水資源生態(tài)足跡的未來(lái)變化情況，以便于對(duì)研究區(qū)域的水資源可持續(xù)利用，以及合理配置水資源提供依據(jù)。

1 研究地區(qū)與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究地區(qū)概況

北京市位于北緯39°56′、東經(jīng)116°20′，總面積16 410.54 km2，其中平原面積6 338 km2，占總面積的38.6%；山區(qū)面積10 072 km2，占總面積的61.4%。北京沒(méi)有天然湖泊，只有天然河道，分別為拒馬河、永定河、北運(yùn)河、潮白河、薊運(yùn)河。作為目前中國(guó)最缺水的城市之一，北京市在2019年的全市平均降水量為406.3 mm，水資源總量為24.6億m3，總供水量為41.7億m3，人均水資源量?jī)H有114 m3。北京良好的就業(yè)環(huán)境吸引了大量的外來(lái)人口，2019年北京市的常住人口平均數(shù)為2 153.9萬(wàn)人。2014年南水北調(diào)工程開(kāi)始啟動(dòng)，雖然稍微緩解了北京市的水資源供需不平衡的狀況，但并不能從根本上解決北京市的水資源供大于需的現(xiàn)狀。由此可以看出，北京市的水資源壓力是非常大的。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文數(shù)據(jù)來(lái)源于北京市統(tǒng)計(jì)年鑒、北京市水資源公報(bào)和北京市《國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)年報(bào)》，選取已經(jīng)公布的2000—2019年數(shù)據(jù)作為研究數(shù)據(jù)。

2 研究方法

2.1 水資源生態(tài)足跡模型

水資源生態(tài)足跡概念是在生態(tài)足跡模型的基礎(chǔ)上提出的，已成為度量水資源可持續(xù)利用的重要指標(biāo)[18]。根據(jù)北京市的水資源特征，將水資源生態(tài)足跡分為以下4個(gè)方面：生活用水、工業(yè)用水、環(huán)境用水和農(nóng)業(yè)用水生態(tài)足跡。相關(guān)模型[7]如下：

(1)

(2)

式中i——水資源用水類(lèi)型；EFi——第i種用水類(lèi)型的水資源生態(tài)足跡，hm2；N——區(qū)域人口數(shù)量，萬(wàn)人；efi——第i種用水類(lèi)型的水資源人均生態(tài)足跡，hm2；W——水資源用水量，億m3；γ——水資源全球均衡因子，采用世界自然基金會(huì)2002年確定的水資源均衡因子5.19；Pw——水資源全球平均生產(chǎn)能力，根據(jù)已有的參考文獻(xiàn)可取為3 140 m3/hm2。

2.2 水資源生態(tài)承載力模型

水資源生態(tài)承載力是指研究期內(nèi)某研究區(qū)最大水資源供應(yīng)量對(duì)該地區(qū)資源、環(huán)境和社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的支撐能力。水資源生態(tài)承載力計(jì)算見(jiàn)式(3)：

ECw=N×ecw=0.4γφQ/Pw

(3)

式中 ECw——水資源生態(tài)承載力，hm2；ecw——人均水資源生態(tài)承載力，hm2；N——人口數(shù)；φ——區(qū)域水資源產(chǎn)量因子，參考門(mén)寶輝研究[1]取0.77；Q——區(qū)域水資源總量，億m3。

2.3 水資源可持續(xù)利用評(píng)價(jià)指標(biāo)

2.3.1萬(wàn)元GDP水生態(tài)足跡

萬(wàn)元GDP水生態(tài)足跡指的是該區(qū)域特定時(shí)段內(nèi)水資源生態(tài)足跡與該區(qū)域GDP總值的比值，其數(shù)值的大小在一定程度上反映用水效率，數(shù)值越小則用水效率越高，反之，利用效率則越低。計(jì)算公式見(jiàn)式(4)：

萬(wàn)元GDP水生態(tài)足跡=EF/GDP總值

(4)

2.3.2水生態(tài)盈余(赤字)

根據(jù)現(xiàn)有的研究可以看出，水資源生態(tài)盈余或生態(tài)赤字可以表示該地區(qū)的水資源開(kāi)發(fā)利用程度。若ECwEF，則認(rèn)為當(dāng)?shù)厮Y源處于生態(tài)盈余，有利于可持續(xù)發(fā)展；當(dāng)ECw=EF，水資源的利用則處于可持續(xù)發(fā)展的臨界狀態(tài)，見(jiàn)式(5)：

水生態(tài)盈余(赤字)=ECw-EF

(5)

2.3.3水資源生態(tài)壓力指數(shù)模型

水資源生態(tài)壓力指數(shù)的大小可以反映區(qū)域間水資源可持續(xù)利用情況和生態(tài)環(huán)境承受的壓力強(qiáng)度的相對(duì)大小，見(jiàn)式(6)：

EP=ECw/EF

(6)

式中，EP為水資源生態(tài)壓力指數(shù)，參照已有研究對(duì)水資源生態(tài)壓力指數(shù)等級(jí)進(jìn)行劃分，當(dāng)EP<0.5時(shí)，表示該區(qū)域水資源開(kāi)發(fā)利用處于安全狀態(tài)；當(dāng)0.8≤EP≤1時(shí)，是較為安全狀態(tài)；當(dāng)0.5≤EP<0.8時(shí)，是臨界狀態(tài)；當(dāng)EP>1時(shí)，是不安全狀態(tài)。

2.3.4水資源負(fù)載指數(shù)

用水資源負(fù)載指數(shù)可以反映出水資源在未來(lái)的開(kāi)發(fā)潛力，也可以反映出該區(qū)域的水資源利用程度與當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人口之間的關(guān)系。根據(jù)水資源負(fù)載指數(shù)分級(jí)的劃分標(biāo)準(zhǔn)(表1)，數(shù)值越大，水資源利用程度就越高，但是相應(yīng)的水資源開(kāi)發(fā)潛力也就越小，見(jiàn)式(7)：

(7)

式中c——水資源負(fù)載指數(shù)；N——總?cè)丝?，萬(wàn)人；G——國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，億元；Q——水資源總量，億m3；k——與降水有關(guān)的系數(shù)。

k的取值如下：

(8)

表1 水資源負(fù)載指數(shù)級(jí)別劃分

3 結(jié)果分析

3.1 北京市水資源生態(tài)足跡計(jì)算結(jié)果

北京市2000—2019年各用水方式的水資源生態(tài)足跡趨勢(shì)見(jiàn)圖1，可以看出，用水總量生態(tài)足跡呈現(xiàn)出先下降之后緩慢上升的趨勢(shì)，2019年有比之前更快速度的上升趨勢(shì)；生活用水生態(tài)足跡呈現(xiàn)出與總用水生態(tài)足跡相似的增長(zhǎng)趨勢(shì)，都是先減少后緩慢上升的變化趨勢(shì)，原因在于隨著北京市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，北京常住人口數(shù)量一直在不斷的增加，人們的生活用水需求量增大，進(jìn)而增加了北京市生活用水壓力；環(huán)境用水生態(tài)足跡也呈現(xiàn)增長(zhǎng)的變化趨勢(shì)，尤其是近6年呈現(xiàn)出快速增長(zhǎng)趨勢(shì)，原因在于北京市對(duì)環(huán)境保護(hù)的投入力度在不斷增大，開(kāi)展一系列保護(hù)環(huán)境的措施，如植樹(shù)造林、退耕還林等；相反，農(nóng)業(yè)用水生態(tài)足跡和工業(yè)用水生態(tài)足跡呈現(xiàn)出連年下降的趨勢(shì)，原因在于工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，整改了許多高耗能高耗水高污染的產(chǎn)業(yè)，以及農(nóng)業(yè)采取科學(xué)種植和科學(xué)灌溉等措施，減少了水資源的浪費(fèi)。

另外，2005年以前農(nóng)業(yè)用水生態(tài)足跡最大，之后一直在不斷減少，也反映出當(dāng)時(shí)的經(jīng)濟(jì)還不夠發(fā)達(dá)，農(nóng)業(yè)用水比重較大，之后隨著經(jīng)濟(jì)與社會(huì)的發(fā)展，第二、三產(chǎn)業(yè)在快速發(fā)展，農(nóng)業(yè)用水生態(tài)足跡一直不斷減少，到2019年時(shí)，農(nóng)業(yè)用水生態(tài)足跡與工業(yè)用水生態(tài)足跡基本持平。

3.2 北京市水資源生態(tài)承載力計(jì)算結(jié)果分析

通過(guò)計(jì)算得到北京市2000—2019年的水資源生態(tài)承載力，其變化情況見(jiàn)圖2。

圖2 2000—2019年北京市水資源承載力變化

由圖2可知，北京市水資源生態(tài)承載力一直比較低且呈現(xiàn)波動(dòng)變化，其值在81.86萬(wàn)～178.69萬(wàn)hm2之間變化，比用水量生態(tài)足跡567萬(wàn)～689萬(wàn)hm2范圍的值小得多，表明水資源需水量遠(yuǎn)超供應(yīng)量。2002年水資源生態(tài)承載力最低，2012年水資源生態(tài)承載力最高，主要原因是2002年平均降水量?jī)H為370.4 mm，遠(yuǎn)低于2000—2019年的平均降水量500.1 mm；2012年的平均降水量為733.2 mm，降水量偏多。

根據(jù)圖3、4可知，人均水資源生態(tài)承載力跟當(dāng)年的降雨量有一定的關(guān)系，降雨量多的年份，人均水資生態(tài)源承載力相應(yīng)的也會(huì)增大；降雨量少的年份，人均水資源生態(tài)承載力也會(huì)減小。

圖3 2000—2019年北京市年平均降水量變化

圖4 2000—2019年北京市人均水資源承載力變化

3.3 水資源可持續(xù)利用評(píng)價(jià)分析

北京市2000—2019年萬(wàn)元GDP水資源生態(tài)足跡和水資源生態(tài)壓力指數(shù)見(jiàn)表2?？梢钥闯觯罕本┦腥f(wàn)元GDP水資源生態(tài)足跡在整體上呈現(xiàn)出下降的趨勢(shì)，說(shuō)明北京市的水資源利用效率在逐年提高，用水效率在不斷提升，還有可持續(xù)利用的空間；水資源生態(tài)壓力指數(shù)最大的達(dá)到7，最小的也到2.95，呈現(xiàn)出波動(dòng)變化，表明北京市的水資源一直處于需大于供，生態(tài)不安全的狀態(tài)，不利于水資源的可持續(xù)開(kāi)發(fā)利用。但2014年南水北調(diào)工程水源進(jìn)京，北京市的水資源生態(tài)壓力指數(shù)有較為明顯的下降，在一定程度上緩解了北京市水資源壓力，未來(lái)情況將逐漸好轉(zhuǎn)。

表2 北京市2000—2019年萬(wàn)元GDP水資源生態(tài)足跡和水資源生態(tài)壓力指數(shù)

通過(guò)對(duì)北京市水資源負(fù)載指數(shù)的計(jì)算，得出結(jié)果見(jiàn)圖5，可以看出北京市的水資源負(fù)載指數(shù)很高，負(fù)載指數(shù)的級(jí)別一直處于一級(jí)，最小也是89.84，最大達(dá)到282.72，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)了一級(jí)邊緣值10，表明北京市的水資源利用程度很高，潛力很小，嚴(yán)重威脅北京市的用水安全，未來(lái)水資源繼續(xù)開(kāi)發(fā)利用的難度非常大，因此急需從外流域調(diào)水，來(lái)緩解當(dāng)?shù)赜盟畨毫Α?/p>

圖5 水資源負(fù)載指數(shù)變化

從圖6可以看出，北京市的水資源一直供小于求，處在赤字狀態(tài)，反映了北京市用水緊張的現(xiàn)狀，說(shuō)明北京市的水資源開(kāi)發(fā)利用并不能滿(mǎn)足現(xiàn)有的需求，應(yīng)從外部調(diào)水來(lái)緩解水資源的緊張狀態(tài)。可以看出2000—2008年水資源生態(tài)赤字在連年減少，之后一直呈現(xiàn)波動(dòng)變化，2014年南水北調(diào)水源進(jìn)京后，水資源生態(tài)赤字有下降的趨勢(shì)，之后2019年數(shù)值突然驟增，結(jié)合降水量分析，原因是2019年降水量驟減，僅有406.3 mm，比2018年的平均降水量546.5 mm減少了1/4，使得北京市水資源赤字驟增，用水狀況更加緊張。

圖6 水資源生態(tài)赤字變化

4 人均水資源生態(tài)足跡預(yù)測(cè)

參考現(xiàn)有文獻(xiàn)，灰色預(yù)測(cè)模型在水資源預(yù)測(cè)和人口數(shù)量短期預(yù)測(cè)具有廣泛應(yīng)用，GM(1,1)模型在預(yù)測(cè)短期中常表現(xiàn)出良好的準(zhǔn)確性，康可[15]運(yùn)用GM(1,1)對(duì)北京市需水量進(jìn)行預(yù)測(cè)，預(yù)測(cè)出未來(lái)3年的需水量，預(yù)測(cè)效果較好。鄧紹云等[16]建立基于灰色理論的區(qū)域水資源需水量預(yù)測(cè)模型。吳瓊等[17]用灰色GM(1,1)模型分析歷年人口總數(shù)，并用該模型預(yù)測(cè)未來(lái)幾年陜西省的人口總數(shù)。因此，本文選取GM(1,1)模型對(duì)用水量和人口數(shù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

4.1 灰色系統(tǒng)模型

灰色預(yù)測(cè)的主要特點(diǎn)是模型使用的不是原始數(shù)據(jù)序列，而是生成的數(shù)據(jù)序列。其預(yù)測(cè)原理是：對(duì)某一數(shù)據(jù)序列用累加的方式生成一組趨勢(shì)明顯的新數(shù)據(jù)序列，按照新的數(shù)據(jù)序列的增長(zhǎng)趨勢(shì)建立模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，然后再用累減的方法進(jìn)行逆向計(jì)算，恢復(fù)原始數(shù)據(jù)序列，進(jìn)而得到預(yù)測(cè)結(jié)果。GM(1,1)建模步驟如下。

步驟二定義灰導(dǎo)數(shù)方程：

d(k)=x(0)(k)=x(1)(k)-x(1)(k-1)

步驟三定義數(shù)列x(1)(k)的緊鄰均值：

則稱(chēng)新數(shù)列z(1)=(z(1)(2),z(1)(3),z(1)(n))為x(1)的緊鄰均值數(shù)列。

步驟四定義GM(1,1)的灰微分方程。定義GM(1,1)的灰微分方程為一階線(xiàn)性微分方程： d(k)+az(1)(k)=b,故x(0)(k)+az(1)(k)=b,其中，x(0)(k)稱(chēng)為灰導(dǎo)數(shù)，a稱(chēng)為發(fā)展系數(shù)，z(1)(k)稱(chēng)為白化背景值，b稱(chēng)為灰作用量。將k=2,3,…,n代入上式，有：

在這里，令Y=(x(0)(2),x(0)(3),…,x(0)(n))T,u=(a,b)T

4.2 預(yù)測(cè)結(jié)果分析

利用灰色預(yù)測(cè)對(duì)2000—2019年的用水總量和人口數(shù)量進(jìn)行研究，其預(yù)測(cè)結(jié)果見(jiàn)表3、4。

表3 總用水量GM(1,1)預(yù)測(cè)結(jié)果

續(xù)表3 總用水量GM(1,1)預(yù)測(cè)結(jié)果

表4 人口數(shù)量GM(1,1)預(yù)測(cè)結(jié)果

由于2000—2003年數(shù)據(jù)不能通過(guò)級(jí)比檢驗(yàn)，故使用2003—2019年數(shù)據(jù)，由表3可以看出，GM的相對(duì)誤差均未超過(guò)5%，且后驗(yàn)差比值p=1，大于0.95，模型預(yù)測(cè)精度較好，故用GM(1,1)對(duì)總用水量進(jìn)行預(yù)測(cè)的擬合效果不錯(cuò)。

為了與用水量保持一致，也采用2003—2019年數(shù)據(jù)，由表4可以看出，預(yù)測(cè)精度較總用水量預(yù)測(cè)稍有下降，但后驗(yàn)差比值p=1，大于0.95，證明使用GM(1,1)模型預(yù)測(cè)效果尚可，故可以采用GM(1,1)模型對(duì)人口數(shù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)。

由于已經(jīng)預(yù)測(cè)出總用水量和人口數(shù)量，故對(duì)2020—2022年的人均水資源生態(tài)足跡的預(yù)測(cè)分別為0.281 2、0.275 1、0.271 2 hm2/人。

將2020—2022年預(yù)測(cè)值與2000—2019年數(shù)值結(jié)合分析，見(jiàn)圖7，可以看出未來(lái)3年北京市人均水資源生態(tài)足跡有下降的趨勢(shì)，人均用水量將會(huì)有所減少，有利于城市的健康可持續(xù)發(fā)展，這跟北京市多年來(lái)對(duì)水資源規(guī)劃利用的優(yōu)化調(diào)整政策分不開(kāi)。

圖7 人均水資源生態(tài)足跡變化

5 結(jié)論

從水資源生態(tài)足跡來(lái)看，北京市的水資源生態(tài)足跡在2000—2019年整體上處于緩慢上升的趨勢(shì)，表明北京市對(duì)水資源的需求量在不斷增加，其中對(duì)總水資源生態(tài)足跡的貢獻(xiàn)大小依次為生活用水、環(huán)境用水、農(nóng)業(yè)用水、工業(yè)用水，這符合目前北京市的發(fā)展現(xiàn)狀。為了實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，北京市近些年一直在不斷提高環(huán)境用水，提高農(nóng)業(yè)用水效率，減少工業(yè)用水，以此來(lái)謀求環(huán)境與經(jīng)濟(jì)的同步發(fā)展。但是從水資源生態(tài)足跡的4個(gè)賬戶(hù)的貢獻(xiàn)大小，可以看出生活用水生態(tài)足跡貢獻(xiàn)最大，表明北京市的水資源消耗主要還是來(lái)源于生活用水，因此可以發(fā)展北京市臨近區(qū)域的經(jīng)濟(jì)，增加就業(yè)機(jī)會(huì)，以此來(lái)減小北京市的人口壓力，同時(shí)提倡居民節(jié)約用水，提高生活用水效率，盡可能降低生活用水量。從萬(wàn)元GDP水資源生態(tài)足跡來(lái)看，可以看出北京市的水資源利用效率是比較高的，并且其數(shù)值也在逐年提高，但是水資源生態(tài)壓力指數(shù)表明北京市長(zhǎng)期處于生態(tài)不安全狀態(tài)，不利于水資源的可持續(xù)發(fā)展；從水資源生態(tài)赤字和負(fù)載指數(shù)來(lái)看，北京市處于水資源嚴(yán)重匱乏的狀態(tài)，長(zhǎng)期處于供小于需的狀態(tài)，水資源繼續(xù)開(kāi)發(fā)利用難度非常大，當(dāng)前水資源遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠當(dāng)?shù)厣a(chǎn)生活的需水量，必須通過(guò)外流域調(diào)水來(lái)緩解用水壓力。自2014年南水北調(diào)調(diào)水進(jìn)京以來(lái)，備用水源地取水量和當(dāng)?shù)毓┧繙p少，有利于水源地的涵養(yǎng)及水資源生態(tài)承載力的提高，并在一定程度上緩解了北京市的用水壓力。

根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果顯示，未來(lái)3年北京市將繼續(xù)處于水資源緊張的狀態(tài)，但是人均水資源生態(tài)足跡有所降低，表明之前采取的一系列措施初見(jiàn)成效，可以預(yù)見(jiàn)未來(lái)北京市的水資源利用效率和利用水平有所提高，將會(huì)朝著一個(gè)好的趨勢(shì)發(fā)展，有利于北京市水資源的可持續(xù)發(fā)展。