何凡，顧冰，何國(guó)華，路培藝，尹婧，趙勇，李海紅

(中國(guó)水利水電科學(xué)研究院流域水循環(huán)模擬與調(diào)控國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100038)

準(zhǔn)確研判國(guó)家和區(qū)域用水變化趨勢(shì)是合理布局重大水利工程、科學(xué)制定水資源管理政策的前提[1]。識(shí)別和量化導(dǎo)致用水量變化的主要影響因素及其驅(qū)動(dòng)作用是準(zhǔn)確把握用水變化趨勢(shì)的重要基礎(chǔ)[2-4]。在水資源供需矛盾突出和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展全面轉(zhuǎn)型的現(xiàn)階段，深入研究影響用水量的主要因素、時(shí)空變化及其內(nèi)在作用機(jī)制無(wú)疑具有重要的現(xiàn)實(shí)意義，也受到學(xué)界廣泛關(guān)注[5-10]。

目前定量測(cè)算用水量變化驅(qū)動(dòng)效應(yīng)的方法主要有結(jié)構(gòu)分解法(structural decomposition analysis，SDA)和指數(shù)分解法(index decomposition analysis，IDA)。其中，結(jié)構(gòu)分解法通過(guò)投入產(chǎn)出模型中關(guān)鍵參數(shù)變動(dòng)的比較來(lái)分析用水量變動(dòng)原因。楊中文等[11-12]、Wang等[13]分別運(yùn)用SDA模型分析了中國(guó)用水量和美國(guó)工業(yè)用水量的驅(qū)動(dòng)因素。指數(shù)分解法[14-15]是利用指數(shù)體系分析各影響因素變動(dòng)對(duì)總指數(shù)的影響方向和程度。張禮兵等[16]、張陳俊等[17]、陳美林等[18]、劉翀等[19]、白夏等[20]分別利用該方法從人口、經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)、技術(shù)等方面選取相關(guān)驅(qū)動(dòng)因素并定量測(cè)算貢獻(xiàn)程度，取得了系列成果。

但無(wú)論是結(jié)構(gòu)分解法還是指數(shù)分解法，現(xiàn)有成果普遍是將用水總量作為一個(gè)整體開(kāi)展研究或僅針對(duì)特定地區(qū)特定行業(yè)用水量進(jìn)行分析。將用水總量作為一個(gè)整體開(kāi)展研究，在一定程度上忽略了生活、工業(yè)和農(nóng)業(yè)不同行業(yè)用水驅(qū)動(dòng)力的差異，而針對(duì)特定地區(qū)特定行業(yè)用水量的研究難以全面反映我國(guó)用水過(guò)程的演變趨勢(shì)?？紤]到指數(shù)分解法中的對(duì)數(shù)均值迪氏指數(shù)(logarithmic mean Divisia index，LMDI)分解法能有效解決指數(shù)分解中存在的殘差項(xiàng)和零值的問(wèn)題[21]，且不受投入產(chǎn)出表發(fā)布周期過(guò)長(zhǎng)的影響，于是本研究通過(guò)Kaya恒等式優(yōu)化構(gòu)建了多層次LMDI方法，在對(duì)全國(guó)用水量驅(qū)動(dòng)效應(yīng)整體分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對(duì)各行業(yè)用水量驅(qū)動(dòng)效應(yīng)進(jìn)行了分解研究，并對(duì)驅(qū)動(dòng)效應(yīng)空間分異性及“十三五”時(shí)期的最新變化開(kāi)展了深入剖析，為準(zhǔn)確把握現(xiàn)階段我國(guó)用水發(fā)展趨勢(shì)提供科學(xué)認(rèn)知。

1 改進(jìn)的因素分解模型

1.1 模型構(gòu)建思路

全國(guó)用水總量主要由生活、工業(yè)、農(nóng)業(yè)和生態(tài)用水4部分組成?？紤]到自2003年生態(tài)用水被納入用水統(tǒng)計(jì)范疇后，其名稱和統(tǒng)計(jì)口徑存在數(shù)次較大變動(dòng)，引江濟(jì)太、浙江平原水網(wǎng)環(huán)境配水等現(xiàn)狀用水是否納入統(tǒng)計(jì)還存在較大爭(zhēng)議和不確定性，以及2003年以來(lái)生態(tài)用水僅占用水總量的2.3%左右等因素，本研究主要以2000—2020年生活、工業(yè)、農(nóng)業(yè)用水為分析對(duì)象，文中用水總量為3部分之和。按照我國(guó)不同行業(yè)用水構(gòu)成，結(jié)合LMDI模型分析計(jì)算原理，本研究將生活用水分解為城鎮(zhèn)和農(nóng)村用水，其驅(qū)動(dòng)因素為人口、生活用水定額和城鎮(zhèn)化率；將工業(yè)用水分解為近20年來(lái)在工業(yè)用水總量中占比達(dá)30%左右的火核電用水和一般工業(yè)用水，其驅(qū)動(dòng)因素為工業(yè)產(chǎn)值、工業(yè)用水定額和工業(yè)結(jié)構(gòu)；將農(nóng)業(yè)用水分解為農(nóng)田和林果牧用水，其驅(qū)動(dòng)因素為灌溉面積、農(nóng)業(yè)用水定額和種植結(jié)構(gòu)。模型中r=0為研究期初始年，r=t為研究期末年，則用水總量

Wr=Wr,生活+Wr，工業(yè)+Wr，農(nóng)業(yè)

(1)

1.2 生活用水模型

將生活用水分為城鎮(zhèn)生活用水和農(nóng)村生活用水，并利用Kaya恒等式量化計(jì)算人口、生活用水定額和城鎮(zhèn)化率變化對(duì)生活用水變化的貢獻(xiàn)，計(jì)算公式為

ΔW生活=ΔW農(nóng)村生活+ΔW城鎮(zhèn)生活=

(2)

式中：ΔW農(nóng)村生活、ΔW城鎮(zhèn)生活分別為農(nóng)村、城鎮(zhèn)生活用水變化量，m3；ΔP為總?cè)丝谧兓?，萬(wàn)人；ΔP農(nóng)村人口、ΔP城鎮(zhèn)人口分別為農(nóng)村、城鎮(zhèn)人口變化量，萬(wàn)人。

進(jìn)一步可將生活用水變化分解為人口、生活用水定額和城鎮(zhèn)化率3個(gè)驅(qū)動(dòng)要素,計(jì)算公式為

ΔW生活=ΔW農(nóng)村生活+ΔW城鎮(zhèn)生活=

(ΔWP，農(nóng)村生活+ΔWS，農(nóng)村生活+ΔWL，農(nóng)村生活)+

(ΔWP,城鎮(zhèn)生活+ΔWS,城鎮(zhèn)生活+ΔWL，城鎮(zhèn)生活)

(3)

式中：ΔWP，農(nóng)村生活、ΔWP，城鎮(zhèn)生活分別為總?cè)丝谧兓鸬霓r(nóng)村、城鎮(zhèn)用水變化量，m3，兩者合并即為人口效應(yīng)，m3；ΔWS，農(nóng)村生活、ΔWS，城鎮(zhèn)生活分別為農(nóng)村、城鎮(zhèn)生活用水定額變化引起的農(nóng)村、城鎮(zhèn)用水變化量，m3，兩者合并即為生活用水定額效應(yīng)，m3；ΔWL，農(nóng)村生活、ΔWL，城鎮(zhèn)生活分別為農(nóng)村、城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎刈兓鸬霓r(nóng)村、城鎮(zhèn)用水變化量，m3，兩者合并即為城鎮(zhèn)化效應(yīng)，m3。根據(jù)式(3)計(jì)算生活用水定額效應(yīng)時(shí)將農(nóng)村和城鎮(zhèn)生活用水定額效應(yīng)分別進(jìn)行測(cè)算，再進(jìn)行求和得到，排除了由于城鎮(zhèn)化發(fā)展、城鎮(zhèn)人口增多對(duì)生活用水定額帶來(lái)的影響，而單純反映了農(nóng)村和城鎮(zhèn)居民各自用水水平提高帶來(lái)的生活用水定額效應(yīng)。

根據(jù)LMDI模型，生活用水的人口效應(yīng)、生活用水定額效應(yīng)和城鎮(zhèn)化效應(yīng)可以由下式計(jì)算

(4)

(5)

(6)

式中：W0和Wt為初始年和第t年農(nóng)村或城鎮(zhèn)生活用水量，m3；P0和Pt為初始年和第t年總?cè)丝?，萬(wàn)人；S0和St為初始年和第t年農(nóng)村或城鎮(zhèn)用水定額，m3/萬(wàn)人；L0和Lt為初始年和第t年城鎮(zhèn)化率，%。

1.3 工業(yè)用水模型

將工業(yè)用水分為一般工業(yè)用水和火核電用水，并利用Kaya恒等式量化計(jì)算產(chǎn)值、工業(yè)用水定額和工業(yè)結(jié)構(gòu)變化對(duì)工業(yè)用水變化的貢獻(xiàn)，計(jì)算公式為

ΔW工業(yè)=ΔW一般工業(yè)+ΔW火核電=

(7)

式中：ΔW一般工業(yè)、ΔW火核電分別為一般工業(yè)、火核電用水變化量，m3；ΔY為總產(chǎn)值變化量，億元；ΔY一般工業(yè)產(chǎn)值、ΔY火核電產(chǎn)值分別為一般工業(yè)產(chǎn)值、火核電產(chǎn)值變化量，億元。

進(jìn)一步可將工業(yè)用水變化分解為產(chǎn)值、工業(yè)用水定額和工業(yè)結(jié)構(gòu)3個(gè)驅(qū)動(dòng)要素，計(jì)算公式為

ΔW工業(yè)=ΔW一般工業(yè)+ΔW火核電=

(ΔWY，一般工業(yè)+ΔWK，一般工業(yè)+ΔWN，一般工業(yè))+

(ΔWY,火核電+ΔWK,火核電+ΔWN,火核電)

(8)

式中：ΔWY，一般工業(yè)、ΔWY，火核電分別為總產(chǎn)值變化引起的一般工業(yè)、火核電用水變化量，m3，兩者合并即為產(chǎn)值效應(yīng)，m3；ΔWK，一般工業(yè)、ΔWK，火核電分別為一般工業(yè)、火核電工業(yè)用水定額變化引起的一般工業(yè)、火核電用水變化量，m3，兩者合并即為工業(yè)用水定額效應(yīng)，m3；ΔWN，一般工業(yè)、ΔWN，火核電分別為一般工業(yè)、火核電產(chǎn)值占總產(chǎn)值比重變化引起的一般工業(yè)、火核電用水變化量，m3，兩者合并即為工業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)，m3。

工業(yè)用水的產(chǎn)值效應(yīng)、工業(yè)用水定額效應(yīng)和工業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)計(jì)算方法參考生活用水LMDI模型，見(jiàn)式(4)至式(6)。

1.4 農(nóng)業(yè)用水模型

將農(nóng)業(yè)用水分為農(nóng)田灌溉用水和林果牧用水，并利用Kaya恒等式量化計(jì)算灌溉面積、農(nóng)業(yè)用水定額和種植結(jié)構(gòu)對(duì)農(nóng)業(yè)用水變化的貢獻(xiàn)，計(jì)算公式為

ΔW農(nóng)業(yè)=ΔW農(nóng)田+ΔW林果牧=

(9)

式中：ΔW農(nóng)田、ΔW林果牧分別為農(nóng)田灌溉、林果牧用水變化量，m3；ΔH為灌溉面積變化量，hm2；ΔH農(nóng)田、ΔH林果牧分別為農(nóng)田、林果牧灌溉面積變化量，hm2。

進(jìn)一步可將農(nóng)業(yè)用水變化可以分解為灌溉面積、農(nóng)業(yè)用水定額和種植結(jié)構(gòu)3個(gè)驅(qū)動(dòng)要素,計(jì)算公式為

ΔW農(nóng)業(yè)=ΔW農(nóng)田+ΔW林果牧=

(ΔWQ，農(nóng)田+ΔWJ，農(nóng)田+ΔWT，農(nóng)田)+

(ΔWQ,林果牧+ΔWJ,林果牧+ΔWT,林果牧)

(10)

式中：ΔWQ，農(nóng)田、ΔWQ，林果牧分別為總灌溉面積變化引起的農(nóng)田、林果牧用水變化量，m3，兩者合并即為灌溉面積效應(yīng)，m3；ΔWJ，農(nóng)田、ΔWJ，林果牧分別為農(nóng)田、林果牧用水定額變化引起的農(nóng)田、林果牧用水變化量，m3，兩者合并即為農(nóng)業(yè)用水定額效應(yīng)，m3；ΔWT，農(nóng)田、ΔWT，林果牧分別為農(nóng)田、林果牧灌溉面積占總灌溉面積比重變化引起的農(nóng)田、林果牧用水變化量，m3，兩者合并即為種植結(jié)構(gòu)效應(yīng)，m3。

農(nóng)業(yè)用水的灌溉面積效應(yīng)、農(nóng)業(yè)用水定額效應(yīng)和種植結(jié)構(gòu)效應(yīng)計(jì)算方法參考生活用水LMDI模型，見(jiàn)式(4)至式(6)。

2 用水量變化驅(qū)動(dòng)效應(yīng)測(cè)度與演變

2.1 用水量變化驅(qū)動(dòng)效應(yīng)測(cè)度

根據(jù)因素分解模型，對(duì)2000—2020年全國(guó)用水總量及行業(yè)用水量變化驅(qū)動(dòng)效應(yīng)進(jìn)行分解測(cè)算，結(jié)果見(jiàn)表1。

表1 2000—2020年中國(guó)用水量變化的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)Tab.1 Driving effects of water consumption change in China from 2000 to 2020 單位：億m3

從表1可以看出，2000—2020年我國(guó)用水總量在波動(dòng)中經(jīng)過(guò)了從增長(zhǎng)到減少的過(guò)程后，2020年用水總量幾乎與20年前持平，但用水結(jié)構(gòu)發(fā)生了一定變化。具體來(lái)看：生活用水量較2000年增加了288.18億m3，其中人口增長(zhǎng)、生活用水定額上升和城鎮(zhèn)化率提高分別產(chǎn)生了139.85億m3、68.69 億m3和79.64億m3的增長(zhǎng)效應(yīng)；工業(yè)用水量減少了108億m3，其中工業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)產(chǎn)生了2 394.81億m3的增長(zhǎng)效應(yīng)，工業(yè)用水定額降低產(chǎn)生了2 555.94億m3的減少效應(yīng)，工業(yè)結(jié)構(gòu)變化產(chǎn)生了52.4億m3的增長(zhǎng)效應(yīng)；農(nóng)業(yè)用水量減少了171.14億m3，其中，灌溉面積擴(kuò)大產(chǎn)生了1 151.01億m3的增長(zhǎng)效應(yīng)，農(nóng)業(yè)用水定額降低產(chǎn)生了1 325.89億m3的減少效應(yīng)，種植結(jié)構(gòu)調(diào)整產(chǎn)生了3.74億m3的減少效應(yīng)。

2.2 用水量變化驅(qū)動(dòng)效應(yīng)貢獻(xiàn)率及演變

為對(duì)比分析各因素驅(qū)動(dòng)效應(yīng)對(duì)用水量變化產(chǎn)生的作用大小，對(duì)2000—2020年各因素驅(qū)動(dòng)效應(yīng)貢獻(xiàn)率進(jìn)行了測(cè)算，見(jiàn)圖1。

圖1 行業(yè)用水量變化及各因素驅(qū)動(dòng)效應(yīng)貢獻(xiàn)率Fig.1 Change of industrial water consumption and contribution rate of driving effect of various factors

從圖1(a)可以看出：2000—2013年經(jīng)濟(jì)社會(huì)用水總量總體呈波動(dòng)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)；2013—2020年則呈穩(wěn)步下降態(tài)勢(shì)；以2013年為分界點(diǎn)，2013年前農(nóng)業(yè)用水變化量主導(dǎo)了用水總量變化趨勢(shì)，貢獻(xiàn)率平均達(dá)到57.42%，其次為工業(yè)用水變化量、生活用水變化量，貢獻(xiàn)率分別是24.33%和18.25%；2013年后則是工業(yè)用水變化量的帶動(dòng)作用逐漸增強(qiáng)，并占據(jù)了相對(duì)主導(dǎo)的地位，貢獻(xiàn)率平均達(dá)到44.3%，其次為農(nóng)業(yè)用水變化量、生活用水變化量，貢獻(xiàn)率分別是34.61%和21.09%。

從圖1(b)可以看出,生活用水量從2000年以來(lái)始終保持著增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，但主要驅(qū)動(dòng)因素逐步發(fā)生了變化:2000—2012年，主要是生活用水定額提高帶來(lái)了生活用水量的增長(zhǎng)，其驅(qū)動(dòng)效應(yīng)貢獻(xiàn)率達(dá)到44.8%；從2012年以后則主要是城鎮(zhèn)化率提高帶來(lái)了生活用水量的增長(zhǎng)。這表明：2012年之前導(dǎo)致生活用水量增長(zhǎng)的主要原因是居民生活水平提升帶來(lái)的生活用水定額提高；2012年之后則主要是在城鎮(zhèn)化進(jìn)程中大量農(nóng)村人口成為城鎮(zhèn)人口，帶來(lái)生活用水量的增長(zhǎng)。

從圖1(c)可以看出，工業(yè)用水量則以2011年為分界點(diǎn)，呈現(xiàn)先增后減的趨勢(shì)。其中：2011年以前工業(yè)規(guī)模擴(kuò)大帶來(lái)的產(chǎn)值增加是最主要的驅(qū)動(dòng)因素，帶來(lái)工業(yè)用水量的增長(zhǎng)；2011年以后，工業(yè)用水效率提高帶來(lái)的工業(yè)用水定額下降則成為最主要的驅(qū)動(dòng)因素，使得工業(yè)用水量穩(wěn)中有降。尤其需要關(guān)注的是，工業(yè)用水定額下降始終在抑制工業(yè)用水需求方面發(fā)揮著重要作用，而且近年來(lái)工業(yè)用水定額下降帶來(lái)的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)始終保持在百億m3規(guī)模，在各驅(qū)動(dòng)因素中發(fā)揮著最為主導(dǎo)的作用。

從圖1(d)可以看出：與工業(yè)和生活用水量相對(duì)均一的發(fā)展態(tài)勢(shì)不同，農(nóng)業(yè)用水量呈現(xiàn)出一定波動(dòng)性，但總體上也是以2013年為分界點(diǎn)，呈現(xiàn)先增后減的態(tài)勢(shì)；從貢獻(xiàn)率來(lái)看，農(nóng)業(yè)用水量很大程度上受到灌溉面積持續(xù)擴(kuò)大的影響，但更主要還是受農(nóng)業(yè)用水定額的影響。這很大程度上也是因?yàn)檗r(nóng)業(yè)用水定額會(huì)受到當(dāng)年降雨條件的影響，本身會(huì)呈現(xiàn)較大的波動(dòng)性，從而對(duì)農(nóng)業(yè)用水量變化表現(xiàn)出更大的作用。尤其是2013年之后，農(nóng)業(yè)用水定額效應(yīng)對(duì)農(nóng)業(yè)用水變化量的貢獻(xiàn)率達(dá)到61.98%，正是在農(nóng)業(yè)用水定額不斷降低的影響下，農(nóng)業(yè)用水量呈現(xiàn)穩(wěn)步減少的態(tài)勢(shì)，這也體現(xiàn)出近年來(lái)我國(guó)農(nóng)業(yè)節(jié)水上取得的顯著成效。

3 用水量變化驅(qū)動(dòng)效應(yīng)的空間分異

3.1 區(qū)域用水量變化驅(qū)動(dòng)效應(yīng)空間分析

在全國(guó)用水量變化的總體趨勢(shì)下，各區(qū)域由于經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展進(jìn)程和水資源稟賦條件的巨大差異，用水量變化及其驅(qū)動(dòng)效應(yīng)也存在不同特征。根據(jù)因素分解模型式(1)至式(10)，以省級(jí)行政區(qū)為單元，對(duì)2000—2010年與2010—2020年兩個(gè)區(qū)間各行業(yè)用水量進(jìn)行了測(cè)算，結(jié)果見(jiàn)圖2至圖7。

圖2 2000—2010年生活用水變化量驅(qū)動(dòng)效應(yīng)空間分異Fig.2 Spatial differentiation driven by changes in domestic water consumption from 2000 to 2010

圖3 2010—2020年生活用水變化量驅(qū)動(dòng)效應(yīng)空間分異Fig.3 Spatial differentiation driven by changes in domestic water consumption from 2010 to 2020

圖4 2000—2010年工業(yè)用水變化量驅(qū)動(dòng)效應(yīng)分布Fig.4 Distribution map of driving effects of industrial water changes from 2000 to 2010

圖5 2010—2020年工業(yè)用水變化量驅(qū)動(dòng)效應(yīng)分布Fig.5 Distribution map of driving effects of industrial water changes from 2010 to 2020

圖6 2000—2010年農(nóng)業(yè)用水變化量驅(qū)動(dòng)效應(yīng)分布Fig.6 Distribution of driving effects of changes in agricultural water use from 2000 to 2010

圖7 2010—2020年農(nóng)業(yè)用水變化量驅(qū)動(dòng)效應(yīng)分布Fig.7 Distribution of driving effects of changes in agricultural water use from 2010 to 2020

從圖2(a)可以看到，2010年之前生活用水量增長(zhǎng)最大的地區(qū)主要集中在華東的山東、江蘇、江西、浙江，華中的湖南，華南的廣東、廣西以及西南的四川，而主要驅(qū)動(dòng)因素是生活用水定額提高(圖2(c))，其驅(qū)動(dòng)效應(yīng)貢獻(xiàn)率平均達(dá)到58%。從圖3(a)可以看出，2010年之后，生活用水量增長(zhǎng)較大的依然是這些地區(qū)，但主要驅(qū)動(dòng)因素變成了人口增長(zhǎng)和城鎮(zhèn)化率提高(圖3(b))，人口效應(yīng)和城鎮(zhèn)化效應(yīng)貢獻(xiàn)率分別達(dá)到32%、43%。值得注意的是，與前10年相比，各省生活用水變化量的差異明顯加大。尤其是我國(guó)東北三省、內(nèi)蒙古、青海、甘肅以及湖南、廣西等省區(qū)，在我國(guó)生活用水量總體增長(zhǎng)的情況下，近10年來(lái)生活用水量呈下降態(tài)勢(shì)，主要是由于生活用水定額下降所致(圖3(c))，其驅(qū)動(dòng)效應(yīng)貢獻(xiàn)率為40.3%。此外東北三省人口減少也是生活用水量下降的重要原因。

從圖4(a)可以看出，在2010年之前，大部分省(區(qū)、市)工業(yè)用水量是增加的，尤其以華東的江蘇、江西、福建，華中的湖南、湖北以及華南的廣東工業(yè)用水量增速最快，其主要驅(qū)動(dòng)因素是產(chǎn)值規(guī)模擴(kuò)大(圖4(b))，其驅(qū)動(dòng)效應(yīng)貢獻(xiàn)率占到56.6%，減少的省(區(qū)、市)基本呈集中連片分布，主要集中在黃河和海河流域，工業(yè)用水量呈緩慢下降態(tài)勢(shì)。從圖5(a)可以看出，2010年之后，除江蘇、寧夏外，所有省(區(qū)、市)工業(yè)用水量均呈下降態(tài)勢(shì)，尤其是華東、華中、華南各省在工業(yè)產(chǎn)值保持快速增長(zhǎng)的同時(shí)(圖5(b))，工業(yè)用水定額下降發(fā)揮了巨大作用(圖5(c))，使得工業(yè)用水量明顯降低。

農(nóng)業(yè)用水變化量的空間分異尤為突出。從圖6(a)可以看出：2010年之前，農(nóng)業(yè)用水量增長(zhǎng)最大的是黑龍江，其次是新疆和江蘇、安徽3個(gè)省(區(qū))。其中：黑龍江、新疆農(nóng)業(yè)用水量增長(zhǎng)的主要驅(qū)動(dòng)因素是灌溉面積擴(kuò)大(圖6(b))，灌溉面積效應(yīng)貢獻(xiàn)率達(dá)到45.98%；而江蘇、安徽則是由于灌溉面積擴(kuò)大和農(nóng)業(yè)用水定額提高兩項(xiàng)因素疊加所致(圖6(b)、6(c))。從圖7(a)可以看出，2010年之后，大部分省(區(qū)、市)農(nóng)業(yè)用水量均微弱降低或升高。尤其是除福建外，我國(guó)東部沿海所有省(區(qū)、市)農(nóng)業(yè)用水量全部降低，這主要是農(nóng)業(yè)用水定額降低所致(圖7(c)、7(d))，農(nóng)業(yè)用水定額效應(yīng)貢獻(xiàn)率為53.85%。農(nóng)業(yè)用水量增長(zhǎng)較大的是黑龍江和四川，主要是灌溉面積擴(kuò)大所致(圖7(b))，灌溉面積效應(yīng)貢獻(xiàn)率為55.2%。

3.2 “十三五”時(shí)期驅(qū)動(dòng)效應(yīng)變化新態(tài)勢(shì)

水資源開(kāi)發(fā)利用規(guī)模和方式與經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展進(jìn)程密切相關(guān)，尤其是在新時(shí)期治水思路以及新的人口產(chǎn)業(yè)政策和國(guó)土空間管控制度驅(qū)動(dòng)下，人口、產(chǎn)業(yè)、城鎮(zhèn)化等影響用水的各類驅(qū)動(dòng)因素正在發(fā)生深刻變化，用水演變趨勢(shì)也呈現(xiàn)新的特征。為了準(zhǔn)確把握新的趨勢(shì)，對(duì)“十三五”時(shí)期我國(guó)的其中31個(gè)省(區(qū)、市)用水量變化及驅(qū)動(dòng)用水量變化的主導(dǎo)因素做了進(jìn)一步分析，見(jiàn)圖8、表2。

圖8 “十三五”時(shí)期各省(區(qū)、市)用水量變化Fig.8 Changes in water consumption in various provinces during the "13th Five-Year Plan" period

表2 “十三五”時(shí)期各省(區(qū)、市)用水量變化的主導(dǎo)因素及其驅(qū)動(dòng)效應(yīng)貢獻(xiàn)率Tab.2 Leading factors and contribution rates of water consumption changes in various provinces during the "13th Five-Year Plan" period

從圖8可以看出，在“十三五”時(shí)期，全國(guó)僅有西南的云南、西藏，西北的寧夏用水總量增加，其余省(區(qū)、市)均呈減少態(tài)勢(shì)。從表2可以看出，“十三五”時(shí)期，全國(guó)各省(區(qū)、市)促進(jìn)用水量增長(zhǎng)的主導(dǎo)因素普遍是工業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)、灌溉面積擴(kuò)大和生活用水定額提高。其中大部分地區(qū)促進(jìn)用水量增長(zhǎng)的最主要因素是工業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)，東北的黑龍江、吉林，西北的新疆和西南的貴州、云南的最主要因素則是灌溉面積擴(kuò)大，天津、山西和湖北則是生活用水定額提高和農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)變化?！笆濉睍r(shí)期，全國(guó)各省(區(qū)、市)抑制用水量增長(zhǎng)的主導(dǎo)因素普遍是工業(yè)用水定額和農(nóng)業(yè)用水定額下降，其中大部分地區(qū)抑制用水量增長(zhǎng)的最主要因素是工業(yè)用水定額下降，東北的黑龍江、吉林、遼寧，華北的河北、山西，華中的河南，西北的新疆和西南的云南則是農(nóng)業(yè)用水定額下降。天津、四川分別是由于種植結(jié)構(gòu)和工業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化。

4 討論與結(jié)論

4.1 討 論

由于統(tǒng)計(jì)口徑變化較大、占比較低等原因，本研究未對(duì)生態(tài)用水進(jìn)行系統(tǒng)分析?？梢钥闯觯?0年來(lái)全國(guó)生態(tài)用水量持續(xù)快速增加，從2003年的79.5億m3增長(zhǎng)到2020年的307億m3，其增長(zhǎng)驅(qū)動(dòng)力主要來(lái)源于改善城鄉(xiāng)生態(tài)環(huán)境、維持河湖濕地健康等方面[22-24]。隨著我國(guó)生態(tài)文明建設(shè)的加快推進(jìn)，生態(tài)用水還將保持增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，需要在未來(lái)需水預(yù)測(cè)及相關(guān)水利工程規(guī)劃中高度重視。

不同區(qū)域不同時(shí)期各類因素的驅(qū)動(dòng)作用在不斷演變，而這些變化的合力將會(huì)決定未來(lái)用水變化趨勢(shì)。但要準(zhǔn)確識(shí)別和預(yù)測(cè)這些因素演變規(guī)律，既需要有對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展進(jìn)程的宏觀審視，也需要對(duì)區(qū)域特征有深入的微觀研究。本研究為在特定地區(qū)應(yīng)該重點(diǎn)分析哪些因素提供了靶向參考，下一步可結(jié)合人口流動(dòng)趨勢(shì)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化等對(duì)典型地區(qū)展開(kāi)深入研究。

統(tǒng)計(jì)監(jiān)測(cè)體系的完善是用水變化規(guī)律及相關(guān)研究的重要基礎(chǔ)。2012年以來(lái)我國(guó)實(shí)施了最嚴(yán)格水資源管理制度，用水總量考核可能會(huì)導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)量一定程度的變形，影響研究的準(zhǔn)確性。當(dāng)然，驅(qū)動(dòng)效應(yīng)演變的趨勢(shì)性規(guī)律通過(guò)本研究依然可見(jiàn)端倪。再如工業(yè)用水方面，未來(lái)如能開(kāi)展工業(yè)各細(xì)分門(mén)類的用水統(tǒng)計(jì)監(jiān)測(cè)，在此基礎(chǔ)上加以分析，無(wú)疑可以獲得更為精細(xì)和完整的研究成果。

4.2 結(jié) 論

2000—2020年，我國(guó)用水總量在波動(dòng)中經(jīng)過(guò)了從增長(zhǎng)到減少的過(guò)程，2020年用水總量幾乎與20年前持平，但用水結(jié)構(gòu)發(fā)生了一定調(diào)整，生活用水量占比有所提高，工業(yè)和農(nóng)業(yè)用水量占比略有下降。從經(jīng)濟(jì)社會(huì)用水總量整體來(lái)看，以2013年為分界點(diǎn)：2013年前，農(nóng)業(yè)用水變化量主導(dǎo)了用水總量變化趨勢(shì)，貢獻(xiàn)率平均達(dá)到57.42%；2013年以后，則是工業(yè)用水變化量帶動(dòng)作用逐漸增強(qiáng)，并占據(jù)了相對(duì)主導(dǎo)的地位，貢獻(xiàn)率平均達(dá)到44.3%，其次是農(nóng)業(yè)用水變化量、生活用水變化量。

生活用水量從2000年以來(lái)始終保持著增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，但起主導(dǎo)作用的驅(qū)動(dòng)因素逐步發(fā)生了變化，2012年以前主要是由于用水定額提高帶來(lái)了生活用水量的增長(zhǎng)，2012年以后則主要是城鎮(zhèn)化率提高帶來(lái)了生活用水量的增長(zhǎng)。工業(yè)用水量始終受到工業(yè)規(guī)模擴(kuò)大、工業(yè)用水定額下降兩種不同方向驅(qū)動(dòng)力的強(qiáng)烈影響，2011年前工業(yè)規(guī)模擴(kuò)大帶來(lái)的產(chǎn)值增加占優(yōu)，2011年以后工業(yè)用水效率提高帶來(lái)的工業(yè)用水定額下降影響更大。農(nóng)業(yè)用水呈現(xiàn)出一定波動(dòng)性，但總體上也是以2012年為分界點(diǎn)，呈現(xiàn)先增后減的態(tài)勢(shì)。農(nóng)業(yè)用水也始終受到灌溉面積和農(nóng)業(yè)用水定額的主導(dǎo)，相對(duì)而言，農(nóng)業(yè)用水定額降低的效應(yīng)略大，但灌溉面積擴(kuò)大始終是不容忽視的重要因素。

由于經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展進(jìn)程和水資源稟賦條件的差異，各區(qū)域在不同時(shí)期所表現(xiàn)出的用水量變化特征及其背后的驅(qū)動(dòng)因素呈現(xiàn)出較大的空間分異性?！笆濉睍r(shí)期，各省(區(qū)、市)促進(jìn)用水量增長(zhǎng)的主導(dǎo)因素普遍是工業(yè)產(chǎn)值增長(zhǎng)或農(nóng)業(yè)灌溉面積擴(kuò)大，而抑制用水量增長(zhǎng)的主導(dǎo)因素普遍是工業(yè)用水定額下降或農(nóng)業(yè)用水定額下降?？傮w來(lái)看，我國(guó)在保持經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，各行業(yè)節(jié)水對(duì)抑制用水增長(zhǎng)發(fā)揮了巨大作用，而區(qū)域間人口流動(dòng)、城鎮(zhèn)化進(jìn)程等因素帶來(lái)的驅(qū)動(dòng)作用也在逐漸增大。