向 征,高 海 麗

(1.貴州師范學(xué)院 地理與資源學(xué)院,貴州 貴陽(yáng) 550018; 2.貴州師范學(xué)院 貴州省流域地理國(guó)情監(jiān)測(cè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,貴州 貴陽(yáng) 550018)

0 引 言

水資源是人類(lèi)生存和社會(huì)發(fā)展不可缺少的資源之一。中國(guó)水資源具有人均占有量少、時(shí)空分布不均、水土資源不匹配、人類(lèi)活動(dòng)影響顯著等特點(diǎn)[1]。隨著中國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,水資源開(kāi)發(fā)利用強(qiáng)度日漸加大,水資源空間不均的問(wèn)題在未來(lái)可預(yù)見(jiàn)的一個(gè)較長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)仍將持續(xù)[2-3]。長(zhǎng)江上游的喀斯特地區(qū),由于具有復(fù)雜的水文地質(zhì)條件,雨水下滲迅速,地表裸巖多、土層薄、儲(chǔ)水能力弱,使得便于有效利用的地表水資源相當(dāng)有限[4],水資源空間不均的問(wèn)題更為嚴(yán)峻,導(dǎo)致位于喀斯特地區(qū)的城市水資源承載能力較非喀斯特地區(qū)更弱,給該地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展和水資源可持續(xù)開(kāi)發(fā)利用帶來(lái)了更大的挑戰(zhàn)。因此,科學(xué)量化長(zhǎng)江上游喀斯特地區(qū)城市群水資源空間均衡狀態(tài),對(duì)該地區(qū)水資源與社會(huì)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要意義。

水資源空間均衡已逐漸成為水資源開(kāi)發(fā)利用領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。目前國(guó)內(nèi)以金菊良、左其亭等為代表的學(xué)者在水資源空間均衡的概念內(nèi)涵、理論框架、評(píng)價(jià)方法等方向進(jìn)行了探索,初步形成了“理論研究-綜合評(píng)價(jià)-調(diào)控措施”的框架體系。在理論研究方面,金菊良[5]、左其亭[6-7]、酈建強(qiáng)[8-9]等梳理總結(jié)了水資源空間均衡的概念和內(nèi)涵、理論和框架體系、要義和基本特征,為綜合評(píng)價(jià)水資源空間均衡狀態(tài)、識(shí)別影響因素、分析優(yōu)化調(diào)控措施等提供了理論基礎(chǔ)。在綜合評(píng)價(jià)方面,金菊良[10-12]、左其亭[13]、楊亞峰[14]等結(jié)合基尼系數(shù)、聯(lián)系數(shù)、洛倫茲曲線、耦合協(xié)調(diào)度、可變集原理、偏聯(lián)系數(shù)等理論和數(shù)學(xué)方法,相繼發(fā)展出了多種不同的評(píng)價(jià)模型,豐富了水資源空間均衡狀態(tài)的量化方法。此外,夏帆[15]、韓春輝[16]、蘇維[17]、繆昭旺[18]等學(xué)者也分別從不同的角度對(duì)現(xiàn)有的評(píng)價(jià)方法進(jìn)行了完善和改進(jìn),均取得了較好的效果。然而目前針對(duì)喀斯特地區(qū)的研究成果則相對(duì)較少,主要有張艷敏等[19]采用基于秩次差異的計(jì)算方法,對(duì)巖溶地貌區(qū)水資源空間均衡性的分析評(píng)價(jià)進(jìn)行了一定的嘗試。在研究尺度方面,當(dāng)前的成果主要集中于市域、省域或流域,以城市群為對(duì)象的研究較少。目前有熊鷹[20]、黃鋒華[21]等運(yùn)用基尼系數(shù)法分別對(duì)長(zhǎng)株潭城市群和粵港澳大灣區(qū)等非喀斯特地區(qū)城市群的水資源空間均衡性進(jìn)行過(guò)分析,而針對(duì)喀斯特地區(qū)城市群的研究尚需進(jìn)一步開(kāi)展。

長(zhǎng)江上游的成渝、滇中、黔中城市群是國(guó)家實(shí)施新型城鎮(zhèn)化戰(zhàn)略和新一輪西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略的重點(diǎn)區(qū)域,并且大部分城市位于喀斯特地區(qū)。綜合現(xiàn)有的研究成果可以看出,針對(duì)喀斯特地區(qū)水資源空間均衡的相關(guān)研究較少,尤其是喀斯特地區(qū)城市群的相關(guān)研究仍然缺乏必要的探索。為支撐喀斯特地區(qū)城市群社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展,有必要對(duì)獨(dú)特地形地貌條件下水資源空間均衡性呈現(xiàn)的特征進(jìn)行量化分析。因此,本文以位于長(zhǎng)江上游典型喀斯特地區(qū)的黔中城市群為研究區(qū),采用基尼系數(shù)法分析2011～2020年該地區(qū)水資源-人口、水資源-GDP、水資源-土地資源的空間分布均衡性,并結(jié)合水資源負(fù)載指數(shù)對(duì)水資源的開(kāi)發(fā)利用程度和潛力進(jìn)行評(píng)價(jià),以期為該地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和水資源開(kāi)發(fā)利用政策的制定,以及長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上游喀斯特地區(qū)城市群的培育和建設(shè)提供相關(guān)的參考。

1 研究區(qū)概況

黔中城市群位于貴州省中部地區(qū),范圍包括貴陽(yáng)市的南明區(qū)、云巖區(qū)、白云區(qū)、花溪區(qū)、烏當(dāng)區(qū)、觀山湖區(qū)、清鎮(zhèn)市、修文縣、息烽縣、開(kāi)陽(yáng)縣,遵義市的紅花崗區(qū)、匯川區(qū)、播州區(qū)、綏陽(yáng)縣、仁懷市,畢節(jié)市的七星關(guān)區(qū)、大方縣、黔西縣、金沙縣、織金縣,安順市的西秀區(qū)、平壩區(qū)、普定縣、鎮(zhèn)寧縣,黔東南州的凱里市、麻江縣,黔南州的都勻市、福泉市、貴定縣、甕安縣、長(zhǎng)順縣、龍里縣、惠水縣,共 6個(gè)市(州)的33個(gè)縣(市、區(qū)),區(qū)域總面積5.38萬(wàn)km2,占貴州省總面積的30.6%。2020年末全區(qū)常住人口1 870萬(wàn)人,占貴州省的49.5%,地區(qū)生產(chǎn)總值10 028億元,占貴州省的56.0%。2011～2020年平均水資源量為298億m3,僅占貴州省的28.1%。由此可見(jiàn),黔中城市群以較少的水資源量和國(guó)土面積,承載了貴州省大部分的人口和經(jīng)濟(jì),該地區(qū)水資源與社會(huì)經(jīng)濟(jì)的矛盾較為突出。

2 數(shù)據(jù)與方法

研究區(qū)范圍覆蓋貴陽(yáng)市、遵義市、畢節(jié)市、安順市、黔東南州、黔南州6個(gè)市(州)的33個(gè)縣(市、區(qū))。本研究按照33個(gè)縣(市、區(qū))所屬的市(州)級(jí)行政區(qū)和所在的地理位置,將研究區(qū)劃分為北、中、南三個(gè)區(qū)域進(jìn)行空間均衡性分析計(jì)算(見(jiàn)圖1)。北部區(qū)域包括遵義市和畢節(jié)市的10個(gè)縣(市、區(qū));中部區(qū)域?yàn)榍谐鞘腥旱暮诵膮^(qū),包括貴陽(yáng)和安順的14個(gè)縣(市、區(qū));南部區(qū)域包括黔南州和黔東南州的9個(gè)縣(市、區(qū))。

根據(jù)各區(qū)域2011～2020年的水資源量、耕地面積、常住人口以及地區(qū)生產(chǎn)總值,計(jì)算歷年基尼系數(shù)并以此分析研究區(qū)的水資源空間均衡性。同時(shí)構(gòu)建水資源負(fù)載指數(shù)模型,進(jìn)一步分析研究區(qū)水資源開(kāi)發(fā)利用程度和潛力。

2.1 基尼系數(shù)法

基尼系數(shù)也稱(chēng)為洛倫茲系數(shù),由意大利經(jīng)濟(jì)學(xué)家基尼于1922 年根據(jù)洛倫茲曲線提出,最初用于評(píng)價(jià)國(guó)民收入分配之間的差異性[22],其值介于0～1之間,越趨近于0表明收入分配越公平。本研究分別對(duì)研究區(qū)水資源-人口、水資源-GDP、水資源-耕地面積的基尼系數(shù)進(jìn)行計(jì)算,以此評(píng)估水資源分布與人口、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、耕地資源等要素匹配的均衡性?；嵯禂?shù)有多種計(jì)算方法,本研究采用最常用的梯形面積法計(jì)算,計(jì)算公式為

(1)

式中:Gi為基尼系數(shù);xi為某區(qū)域第i個(gè)縣級(jí)行政區(qū)的水資源總量占區(qū)域水資源總量的累計(jì)百分比;yi為第i個(gè)縣級(jí)行政區(qū)的人口、GDP或耕地面積占區(qū)域的累計(jì)百分比;n為劃分的區(qū)域數(shù)量。

參考文獻(xiàn)[21],將水資源空間均衡程度劃分為5個(gè)等級(jí):高度均衡、比較均衡、相對(duì)均衡、不均衡和極不均衡,等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)見(jiàn)表1。

表1 基尼系數(shù)等級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)Tab.1 Gini coefficient level evaluation criteria

2.2 水資源負(fù)載指數(shù)

水資源負(fù)載指數(shù)能夠反映水資源開(kāi)發(fā)利用的程度和潛力[23],本研究以此進(jìn)一步分析研究區(qū)水資源開(kāi)發(fā)利用的均衡性。計(jì)算公式為

(2)

式中:C為水資源負(fù)載指數(shù),表示水資源的開(kāi)發(fā)利用程度;R為常住人口數(shù)量,萬(wàn)人;Z為地區(qū)生產(chǎn)總值,億元;W為水資源總量,億m3。K為與降水有關(guān)的系數(shù),其計(jì)算公式為

(3)

式中:P為全年降水量,mm。

為直觀反映水資源開(kāi)發(fā)利用的程度,參照文獻(xiàn)[21],將水資源負(fù)載指數(shù)同樣劃分為5個(gè)等級(jí),如表2所示。

表2 水資源負(fù)載指數(shù)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)Tab.2 Water resource load index level criteria

2.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

各縣(市、區(qū))水資源總量、降雨量數(shù)據(jù)來(lái)源于各市(州)2011～2020年水資源公報(bào)。人口、GDP數(shù)據(jù)來(lái)自各市(州)2012～2021年統(tǒng)計(jì)年鑒。耕地面積數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)年度土地覆蓋數(shù)據(jù)集(Annual China Land Cover Dataset,CLCD)和中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心的遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)分辨率為30 m。

3 結(jié)果分析

3.1 水資源總量變化趨勢(shì)

研究區(qū)各區(qū)域2011～2020年水資源總量變化情況如圖2所示。由圖2可以看出:整體上,2011年和2013年各區(qū)域水資源量相對(duì)偏低,2014年以后各區(qū)域水資源量均有不同程度的增長(zhǎng)。中部區(qū)域2011年和2013年水資源量不足50億m3,2017年以后水資源量則較高,基本穩(wěn)定在80億m3以上。北部區(qū)域除2011年略低于80億m3以外,其余年份均高于90億m3,尤其是2014年以來(lái)大部分年份維持在110億m3以上,但2017和2018年有一定回落。南部區(qū)域除2011年和2013年水資源量維持在70億m3左右以外,其余年份均超過(guò)或接近90億m3。

圖2 研究區(qū)水資源總量變化Fig.2 Water resources variation of study area

3.2 水資源與人口空間均衡性

根據(jù)2011～2020年黔中城市群33個(gè)縣(市、區(qū))水資源量和常住人口數(shù)據(jù),采用前述基尼系數(shù)算法分析計(jì)算研究區(qū)水資源-人口空間均衡性,計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表3。由于篇幅限制選取2011,2014,2017,2020年繪制水資源-人口空間均衡等級(jí)分布圖(見(jiàn)圖3)。

表3 2011～2020年研究區(qū)水資源-人口基尼系數(shù)計(jì)算結(jié)果Tab.3 Gini coefficient of population and water resources of study area from 2011 to 2020

圖3 研究區(qū)水資源-人口空間均衡等級(jí)分布Fig.3 Water resources-population spatial equilibrium level distribution of study area

由表3和圖3可以看出,黔中城市群全區(qū)域2011～2020年中大部分年份水資源-人口基尼系數(shù)介于0.4～0.5之間,其余年份盡管介于0.3～0.4之間,但十分接近0.4,基本處于不均衡的狀態(tài),表明黔中城市群的人口和水資源空間分布不匹配。城市群北部區(qū)域水資源-人口均衡性最好,除2020年以外歷年基尼系數(shù)均未超過(guò)0.3,基本處于比較均衡的狀態(tài)。南部區(qū)域均衡性也較好但呈現(xiàn)一定的波動(dòng),部分年份基尼系數(shù)小于0.2,處于高度均衡的狀態(tài),而部分年份則介于0.3～0.4之間,僅為相對(duì)均衡。中部區(qū)域均衡性較差,基尼系數(shù)均高于0.4,處于不均衡甚至極不均衡的狀態(tài)。

圖4給出了研究區(qū)各區(qū)域水資源量、人口、GDP和耕地比例。結(jié)合圖4來(lái)看,中部區(qū)域?yàn)榍谐鞘腥旱暮诵膮^(qū),常住人口比例約占全區(qū)的40%左右,但水資源總量卻不足全區(qū)的30%。此外,由于中部區(qū)域位于長(zhǎng)江流域和珠江流域的分水嶺地帶,水資源開(kāi)發(fā)利用難度較大,最終導(dǎo)致水資源與人口分布不匹配,空間均衡性較差。尤其是近年來(lái)隨著城鎮(zhèn)化的推進(jìn),人口不斷增長(zhǎng),使得中部區(qū)域水資源與人口均衡性開(kāi)始向極不均衡的狀態(tài)演變。北部區(qū)域盡管常住人口也較多,占全區(qū)的40%以上,但水資源量比較豐富,同樣約占全區(qū)的40%左右,因此水資源量與人口均衡性較好。南部區(qū)域常住人口最少,基本維持在全區(qū)的17%左右,水資源量則介于全區(qū)的30%～40%之間,總量豐富但有一定的波動(dòng),因此南部區(qū)域的水資源量與人口均衡性也較好,但呈現(xiàn)小幅的波動(dòng)狀態(tài)。

3.3 水資源與GDP空間均衡性

根據(jù)2011～2020年黔中城市群33個(gè)縣(市、區(qū))水資源量和GDP數(shù)據(jù),計(jì)算研究區(qū)水資源-GDP基尼系數(shù),結(jié)果見(jiàn)表4。選取2011,2014,2017,2020年繪制水資源-GDP空間均衡等級(jí)分布圖(如圖5所示)。

表4 2011～2020年研究區(qū)水資源-GDP基尼系數(shù)計(jì)算結(jié)果Tab.4 Gini coefficient of GDP and water resources of study area from 2011 to 2020

圖5 研究區(qū)水資源-GDP空間均衡等級(jí)分布Fig.5 Water resources-GDP spatial equilibrium level distribution map of study area

由表4和圖5可以看出,黔中城市群全區(qū)2011～2020年水資源-GDP基尼系數(shù)大部分介于0.5～0.6之間,處于極不均衡的狀態(tài),表明全區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和水資源空間分布極不匹配。城市群南部區(qū)域水資源-GDP均衡性最好,10 a間僅有3 a基尼系數(shù)介于0.4～0.5之間,處于不均衡的狀態(tài),其余年份基尼系數(shù)均低于 0.4,處于比較均衡或相對(duì)均衡的狀態(tài),表明南部區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與水資源匹配較好。北部區(qū)域水資源-GDP均衡性相對(duì)較差,10 a間基尼系數(shù)均高于0.4,一直處于不均衡或極不均衡的狀態(tài),表明社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與水資源長(zhǎng)期不匹配。中部區(qū)域作為城市群核心區(qū),水資源-GDP均衡性最差,所有年份基尼系數(shù)均高于0.5,部分年份甚至超過(guò)0.6,處于極不均衡的狀態(tài)。

結(jié)合圖4來(lái)看,南部區(qū)域GDP總量最少,不足全區(qū)的14%,水資源量則比較豐富,介于全區(qū)的30%～40%之間,因此南部區(qū)域的水資源量與GDP均衡性較好。北部區(qū)域盡管水資源量豐富,約占全區(qū)的40%左右,但GDP總量也占全區(qū)的近40%,因此北部區(qū)域水資源量與人口均衡性相對(duì)較差。中部區(qū)域GDP總量最高,占全區(qū)的50%左右,但水資源量不足全區(qū)的30%,以全區(qū)1/3不到的水資源量承載了全區(qū)近一半的經(jīng)濟(jì)總量,因此水資源-GDP處于極不均衡的狀態(tài)。

3.4 水資源與耕地空間均衡性

根據(jù)2011～2020年研究區(qū)水資源量和耕地面積數(shù)據(jù),計(jì)算分析研究區(qū)水資源-耕地的基尼系數(shù)和空間均衡性,結(jié)果見(jiàn)表5。選取2011,2014,2017,2020年繪制水資源-耕地空間均衡等級(jí)分布圖,如圖6所示。

表5 2011～2020年研究區(qū)水資源-耕地基尼系數(shù)計(jì)算結(jié)果Tab.5 Gini coefficient of cultivated land and water resources of study area from 2011 to 2020

圖6 研究區(qū)水資源-耕地空間均衡等級(jí)分布Fig.6 Water resources-cultivated land spatial equilibrium level distribution of study area

由表5和圖6可以看出,相對(duì)于水資源-人口和水資源-GDP,全區(qū)大部分年份水資源-耕地的基尼系數(shù)大部分穩(wěn)定在0.3以內(nèi),少數(shù)年份略高于0.3,基本處于比較均衡的狀態(tài),表明水資源和耕地分布較為匹配。中部區(qū)域水資源-耕地的均衡狀態(tài)最好,歷年基尼系數(shù)均低于0.2,處于高度均衡的狀態(tài)。南部區(qū)域次之,基尼系數(shù)大部分年份低于0.2,少部分年份介于0.2～0.3之間,基本處于高度均衡或比較均衡的狀態(tài)。北部區(qū)域盡管從均值上看基尼系數(shù)最高,但仍未超過(guò) 0.2,大部分年份基尼系數(shù)介于0.2～0.3之間,少數(shù)年份低于0.2,基本處于比較均衡的狀態(tài)。

結(jié)合圖4來(lái)看,城市群中部區(qū)域盡管水資源量最為貧乏,但由于處于城市群核心區(qū),受城市化的影響,耕地面積較少,基本保持在全區(qū)的30%左右,因此水資源和耕地空間分布能夠處于高度均衡的狀態(tài)。南部區(qū)域耕地面積最少,約占全區(qū)的21%左右,且水資源比較豐富,因此處于比較均衡的狀態(tài)。北部區(qū)域盡管耕地面積最大,幾乎占全區(qū)的50%,但同時(shí)水資源量也較大,因此也能保持比較均衡的狀態(tài)。

3.5 水資源負(fù)載指數(shù)分析

根據(jù)2011～2020年黔中城市群33個(gè)縣(市、區(qū))降水量、水資源量、常住人口和GDP數(shù)據(jù),采用前述算法計(jì)算研究區(qū)水資源負(fù)載指數(shù),并選取2011,2014,2017,2020年繪制等級(jí)分布圖(見(jiàn)圖7)。

圖7 研究區(qū)水資源負(fù)載指數(shù)等級(jí)分布Fig.7 Water resource load index level distribution of study area

由圖7可以看出,研究區(qū)水資源負(fù)載指數(shù)在空間上呈現(xiàn)中部高、南北低的特點(diǎn)。中部區(qū)域歷年水資源負(fù)載指數(shù)基本維持在Ⅰ級(jí),屬于開(kāi)發(fā)利用程度極高、開(kāi)發(fā)潛力極小、開(kāi)發(fā)難度艱巨的狀態(tài)。結(jié)合前述空間均衡性分析成果來(lái)看,主要原因在于中部區(qū)域水資源量最少,但GDP總量最大,人口較多,給水資源的開(kāi)發(fā)利用帶來(lái)了巨大的壓力。

北部區(qū)域水資源負(fù)載指數(shù)盡管比中部區(qū)域低,但也一直維持在Ⅱ級(jí)水平,屬于開(kāi)發(fā)利用程度高、潛力小、開(kāi)發(fā)難度大的狀態(tài)。結(jié)合前述水資源空間均衡性成果來(lái)看,北部區(qū)域同樣承載了相對(duì)較多的人口和GDP,但得益于該區(qū)域豐富水資源,負(fù)載指數(shù)較中部區(qū)域略低。

南部區(qū)域水資源負(fù)載指數(shù)基本維持在Ⅲ級(jí)水平,屬于開(kāi)發(fā)利用程度中等,且仍具有一定開(kāi)發(fā)潛力的狀態(tài)。結(jié)合前述水資源空間均衡性成果來(lái)看,南部區(qū)域水資源十分豐富,承載的人口和GDP在3個(gè)區(qū)域中最少,因此水資源尚有一定的開(kāi)發(fā)利用空間。

圖8給出了2011～2020年研究區(qū)水資源負(fù)載指數(shù)變化趨勢(shì)。由圖8可以看出,在時(shí)間變化上,中部區(qū)域水資源負(fù)載指數(shù)在波動(dòng)中呈現(xiàn)出一定的降低趨勢(shì),這與該區(qū)域近年來(lái)水資源量的增加有一定的關(guān)系。結(jié)合3.1節(jié)相關(guān)內(nèi)容,中部區(qū)域由于2011年和2013年水資源量不足50億m3,水資源壓力較大,因此水資源負(fù)載指數(shù)較高。2017年以后水資源量增長(zhǎng)至80億m3以上,在一定程度上緩解了社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)的水資源壓力,因此負(fù)載指數(shù)有所降低。

圖8 研究區(qū)水資源負(fù)載指數(shù)變化Fig.8 Water resources load index variation trend of study area

北部區(qū)域與中部區(qū)域相反,水資源負(fù)載指數(shù)在波動(dòng)中呈現(xiàn)出一定的上升趨勢(shì),主要原因是2017～2018年負(fù)載指數(shù)偏高,因而拉高了北部區(qū)域近年的變化趨勢(shì)。根據(jù)3.1節(jié)相關(guān)內(nèi)容來(lái)看,2017～2018年北部區(qū)域水資源量有一定回落,相對(duì)其他年份較低。再結(jié)合空間均衡分析成果,北部區(qū)域歷年承載的人口和GDP大致維持在全區(qū)40%左右的較高水平。因此在水資源量偏少的年份,社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展給水資源帶來(lái)的壓力較大,最終影響了整個(gè)北部區(qū)域負(fù)載指數(shù)的變化趨勢(shì)。

南部區(qū)域水資源負(fù)載指數(shù)雖略有提升但趨勢(shì)不明顯,基本處于穩(wěn)定的狀態(tài)。主要原因在于該區(qū)域人口和GDP總量較小,歷年基本穩(wěn)定在全區(qū)的17%和13%左右,而水資源則十分豐富,10 a間社會(huì)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)變化給該區(qū)域豐富的水資源帶來(lái)的影響較小。

4 結(jié) 論

(1) 基于基尼系數(shù)分析,黔中城市群全區(qū)2011～2020年水資源-耕地空間均衡性最好,水資源-人口次之,水資源-GDP則最差,表明全區(qū)水資源與耕地的空間匹配最為均衡,水資源與GDP的匹配最不均衡。中部區(qū)域?yàn)槌鞘腥汉诵膮^(qū),由于水資源量較少,且承載了較多的人口和GDP,因此水資源、人口、GDP三者空間均衡狀態(tài)較差。北部和南部區(qū)域,由于水資源量較為豐富,承載的人口和GDP相對(duì)較少,因此均衡狀態(tài)優(yōu)于中部區(qū)域。水資源-耕地空間均衡狀態(tài)則相反,由于受城市化的影響耕地較少,因此各區(qū)域均呈現(xiàn)出較好的均衡狀態(tài),其中中部區(qū)域均衡狀態(tài)最優(yōu)。

(2) 基于水資源負(fù)載指數(shù)分析,黔中城市群2011～2020年歷年來(lái)水資源負(fù)載指數(shù)在空間上呈現(xiàn)中部高、南北低的特點(diǎn)。北部和中部區(qū)域由于承載了大量的人口和GDP,水資源開(kāi)發(fā)利用程度較高、開(kāi)發(fā)潛力較小,南部區(qū)域由于水資源豐富且人口和GDP較少,水資源尚有一定的開(kāi)發(fā)利用空間。在時(shí)間變化上,中部區(qū)域由于近年來(lái)水資源量的增長(zhǎng),水資源負(fù)載指數(shù)呈現(xiàn)出一定的降低趨勢(shì)。北部區(qū)域由于部分年份水資源量偏低,使得水資源負(fù)載指數(shù)較高,最終導(dǎo)致整體變化呈現(xiàn)出一定的上升趨勢(shì)。南部區(qū)域由于承載的人口和GDP較少,并且水資源豐富,社會(huì)經(jīng)濟(jì)的變化對(duì)水資源的影響不大,因此水資源負(fù)載指數(shù)基本處于穩(wěn)定的狀態(tài)。

(3) 為支撐黔中城市群的進(jìn)一步發(fā)展,在中部水資源均衡狀態(tài)較差、開(kāi)發(fā)利用強(qiáng)度較大的區(qū)域,未來(lái)建議優(yōu)化水資源的配置和調(diào)度,充分發(fā)揮黔中水利樞紐、夾巖水利樞紐等大型水利工程的作用,保障社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需求。同時(shí)嚴(yán)格執(zhí)行用水定額管理,根據(jù)不同行業(yè)的用水特點(diǎn)加大節(jié)水改造力度,積極推進(jìn)再生水的利用,降低水資源開(kāi)發(fā)利用的強(qiáng)度。在北部水資源量豐富、空間均衡性相對(duì)較好,但水資源開(kāi)發(fā)利用程度較高的區(qū)域,建議加強(qiáng)節(jié)水措施,提高用水效率,減少水資源的浪費(fèi),進(jìn)一步提高水資源空間均衡程度,緩解社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展給水資源帶來(lái)的壓力。在南部社會(huì)經(jīng)濟(jì)體量較小,水資源空間均衡性較好,并且尚有一定開(kāi)發(fā)潛力的區(qū)域,建議提前做好水資源規(guī)劃,在保護(hù)水資源的前提下,嚴(yán)格遵照“以水四定”的原則進(jìn)行合理的開(kāi)發(fā),以水資源的可持續(xù)利用促進(jìn)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。