高 甜，杨肖丽

（河海大学水文水资源学院，南京210098）

0 引 言

黄河流域是中国主要的粮食产区以及能源发展产业的主体区域[1]，拥有中国50%煤炭基地和70%的煤电基地[2]，在中国经济社会发展格局中具有重要战略地位。受地理位置的影响，黄河流域大部分地区属于干旱、半干旱地区[3]，始终面临着降水少、蒸发量大以及水资源分配不均等多种水资源问题，水资源较为匮乏[4]。因此，为实现黄河流域生态保护和高质量发展的战略目标，亟需协调黄河流域水-能源-粮食系统与绿色发展的关系。

水-能源-粮食纽带关系下的资源限制风险是全球三大主要风险（宏观经济失衡风险、非法经济风险、资源限制风险）之一[5]。我国关于水-能源-粮食系统之间相关关系的研究近年来逐渐增多，研究视角多集中三个方面：①探究水-能源-粮食系统的纽带关系，如耦合协调程度[6]、适配性等[7]。②评估水-能源-粮食的安全性以及可持续发展[8]，为水-能源-粮食的综合管理提供决策依据。③分析水-能源-粮食系统的利用效率及影响因素[9]。但是，以往的研究尺度主要针对全国、省、市级区域，对于流域等中观尺度视角的研究不够丰富[2]，并且较少有学者从水足迹的角度来分析粮食和能源面临的水资源压力与绿色发展的关系。黄河流域作为我国重要的生态保护区、粮食与能源主产地，需要全面考虑粮食、能源和绿色发展的相互关系。

鉴于此，本研究量化了黄河流域9 省粮食和能源水足迹，探究其发展变化趋势，分析水足迹及虚拟水流动对水资源压力的影响。并从“五大发展理念”出发，构建绿色发展指数指标体系测算黄河流域绿色发展程度，最后采用Tapio 脱钩模型探究能源和粮食水足迹压力指数与绿色发展指数之间的关系，以期为黄河流域高质量发展提供参考。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

黄河流域流经山西、山东、河南、内蒙古、四川、陕西、宁夏、青海、甘肃9 个省，流域面积为79.5 万km2，为探究黄河流域水资源与绿色发展的关系，本研究根据粮食、能源足迹计算公式得出9省水足迹，并根据水足迹与可利用水资源之间的关系求得水足迹压力指数。最后根据水足迹压力指数与绿色发展指数之间的脱钩指数判断黄河流域经济社会绿色发展水平与水资源压力之间的脱钩关系。

1.1.1 水足迹计算

（1）粮食水足迹计算。粮食水足迹是指粮食作物在生长过程的用水量，包括蓝水足迹、绿水足迹和灰水足迹以及虚拟水流动量。由于粮食作物生长过程中土壤施肥量和农药等数据较难获取，且计算方法及指标尚未形成统一标准[10]，故本研究不考虑粮食灰水足迹，仅考虑蓝水足迹（WFf,blue）、绿水足迹（WFf,green）以及虚拟水流动量（WFv,f）。

式中：WFif为粮食作物总水足迹；i为省份；λgi是复种指数；为农作物播种面积；Pei为有效降雨量。

有效降雨量运用美国农业部土壤保护局推荐的方法[11]进行计算，公式如下。

式中：P和Pe分别表示降雨量和旬有效降雨量（10 d降雨量）。

式中：IRgi指单位面积作物灌溉用水；指有效灌溉面积；G'i指粮食流出量；Gpi指粮食生产量；Gci指粮食消费量，粮食消费量根据肖国安[12]的研究方法计算获得。

（2）能源水足迹计算。能源水足迹评价模型是基于ISO方法[13]构建的，用于评估能源生命周期的各个的过程水足迹，主要包括煤炭开采和洗选过程、石油和天然气开采过程以及发电过程（包括火力发电和水力发电）。能源水足迹（WFe）包括蓝水足迹（WFe,blue），灰水足迹（WFe,gray）以及外部水足迹（WFe,v）。灰水足迹指能源利用过程中用于稀释污染物到排放标准的需水量。

式中：j表示能源类别；指能源单位水足迹；Pi,j指能源产量；指能源单位产量直接水足迹；指能源单位产量间接水足迹。

式中：M指单位能源生产的污染物排放量；Cmax为水中可接受的污染物浓度；Cnat指自然水的污染物浓度。

式中：P'i,j指能源流出量；指能源消费量。

（3）水足迹压力指数。为对比不同地区粮食能源水足迹与水资源的匹配程度，借鉴李云玲等[14]的研究方法构建水足迹压力指数F，用来表示粮食和能源水足迹对水资源产生的压力。

式中：Ffi与Fei分别为粮食和能源水足迹压力指数；和WFei分别为粮食和能源水足迹；Qi为可利用水资源量。

根据水足迹压力指数（F）的大小，可将水资源面临的压力分为4 个等级：无压力(F≤0.2)、中等压力(0.21)。

1.1.2 绿色发展指数

在党的十八届五中全会上，习近平同志提出创新、协调、绿色、开放、共享“五大发展理念”，将绿色发展作为关系我国发展全局的一个重要理念，黄河流域应当紧跟国家的步伐，从“五大发展理念”出发，提升流域的及国际社会发展水平。因此，本研究在前人研究[15]基础上，从创新、协调、绿色、开放、共享5个基准层构建的指标体系（见表1）。

表1 绿色发展指标体系Tab.1 Green development index system

由于不同指标的评估标准存在差异，需要对各指标进行无量纲化处理以便对比同一指标在不同时期及不同地区的表现。

对于正向指标：

对于负向指标：

式中：Xp,q为指标的原始数据；X'p,q指标准化后数据，p=1，2，…，m（评价年份数），q=1，2，…，n（评价指标数）。

计算信息熵：

Lpq为第p年第q项指标值占该项指标的比重，Eq为第q项指标的信息熵。为避免ln0情况出现，Lpq=0时，本研究令其等于0.000 000 001。

权重计算：Wq为第q项指标权重。

绿色发展指数：将熵权法确定的指标权重和标准化处理后的无量纲化指标值进行加权得到绿色发展指数Si。

1.1.3 脱钩分析

脱钩理论源于物理学领域，后逐渐被用于探究资源环境与经济发展的相关关系[16]。Tapio 脱钩指数可以消除基期选择上的误差问题[17]，是常用的脱钩分析方法之一。本研究基于水资源压力指数和绿色发展指数构建脱钩模型，以衡量绿色发展与水资源利用之间的脱钩关系。

式中：t1、t2表示起始年的终止年E表示脱钩系数；ΔFi和ΔSi分别表示水足迹压力指数与绿色发展指数的变化率。

根据脱钩系数以及水资源压力指数变化情况可分为8种脱钩类型[18]，如图1所示。

图1 绿色发展指数与水足迹压力指数脱钩关系类型Fig.1 Types of the decoupling relationship between green development index and water footprint pressure index

1.2 数据来源

作物产量、种植面积和有效灌溉面积数据来自的《中国统计年鉴》，《中国农业年鉴》。粮食消费量计算过程工业食品数据来自《中国工业食品年鉴》以及《中国酿酒工业年鉴》，用水量，降雨量以及灌溉用水来自各省水资源公报。

能源产量与消费量数据来源于《中国能源统计年鉴》，在本研究中参考各省《工业取水定额》标准作为生命周期各阶段的单位水足迹，在计算各能源单位产量灰色水足迹时，利用各阶段的主要污染物化学需氧量（COD）排放量作为衡量指标，单位能源COD 排放量数据来源于《中国环境统计年鉴》以及相关学者研究成果[19]，煤炭、石油生产利用过程的COD排放浓度标准分别根据《煤炭工业污染物排放标准》和《石油炼制工业污染物排放标准》确定，天然气的COD 排放浓度标准根据《地表水环境质量标准》确定。

经济与社会相关指标来源于《中国统计年鉴》，环境指标来源于《中国环境统计年鉴》，创新发展数据来源于《中国科技统计年鉴》。研究以可利用水资源量来表示各地区水资源现状，可利用水资源量按水资源总量的40%计算[20]。

2 结果与分析

2.1 黄河流域水足迹时空特征分析

黄河流域2011-2016年间各年份粮食水足迹变化幅度不明显[见图2(a)]，在研究期内略有下降，由2011年的287.2 亿m3下降至2016年的270.2 亿m3，下降幅度为5.9%。山东和四川两省对黄河流域粮食水足迹贡献最多，在2011年分别占全流域的25.9%和18.9%，一方面因为山东省和四川省灌溉用水多，粮食播种面积大，产生的蓝水足迹多，另一方面因为山东省和四川省是人口大省，粮食一部分依赖于进口，因此虚拟水流入增加了这两省的水足迹。宁夏、青海、陕西与山西对黄河流域水足迹贡献率较低，2011年四省粮食水足迹总和仅占全流域的20.8%，2016年降为19.9%，水足迹总量为53.7亿m3。山东、内蒙古以及河南的粮食水足迹逐年减少，而四川省粮食水足迹逐年增加，2015达到最大值71.3亿m3。

黄河流域能源水足迹在2011-2016年呈现先上升后下降的趋势[见图2(b)]，2015年达到研究期内最高值264.3 亿m3。四川与山东是黄河流域能源水足迹的主要供给省份，并且在研究期内水足迹有不断增加的趋势，其中四川能源水足迹在6年间的增幅为34.6%，山东能源水足迹从2011年的38.6 亿m3增加至2016年48.0 亿m3，占全流域能源水足迹的19.6%。山西省的能源水足迹波动情况最为明显，主要与山西省能源出口量的逐年变化情况有关，在出口量少的年份虚拟水流出量少，省内能源水足迹量增多。宁夏、青海、甘肃和陕西是能源水足迹偏低的省份，四省能源总水足迹在2014年占全流域能源水足迹比例达到最大值，但也仅为22.7%。河南省和内蒙古在2011-2016年能源水足迹无明显变化，水足迹均在30 亿m³上下波动。

图2 黄河流域粮食和能源水足迹Fig.2 Food water footprint and energy water footprint in the Yellow River Basin

2.2 黄河流域水足迹压力指数时空分析

黄河流域各省份之间的粮食和能源水压力指数差异性较大（见图3），无明显时间变化特征。其中青海、四川以及陕西在两种状态（含虚拟水/不含虚拟水）下基本处于粮食-水与能源-水关系无压力状态，主要因为其可利用水资源量大，使得面临的缺水压力小些。而宁夏的粮食-水与能源-水关系在两种状态下均处于极端压力状态，研究期内水足迹压力指数均超过1。主要由于宁夏可利用水资源量极低，虽然其粮食水足迹与能源水足迹均较小，但其严重缺水状态使其粮食-水与能源-水的关系极为紧张。山西省粮食面临中等缺水压力，但能源水足迹压力指数超过0.4，面对的缺水压力较大，主要因为山西省焦炭产量大，使能源产生的水足迹多，但其可利用水资源量较少，多年平均值仅为46.4 亿m3，在黄河流域九省中仅高于宁夏，所以水-能关系较为严重。

图3 2011和2016年黄河流域各省份两种状态（含虚拟水/不含虚拟水）水压力指数空间分布图Fig.3 Spatial distribution of water stress index under two states(with or without virtual water)in provinces of the Yellow River Basin in 2011 and 2016

甘肃的能-水关系优于粮-水关系，粮食水足迹压力指数在0.2～0.4 之间，而能源水压力指数除了2016年在虚拟水流动的作用下超过0.2 以外，均在无压力范围，能源利用过程无缺水压力。虚拟水流动对河南和山东的粮食水压力指数影响效果不明显，河南的粮食水压力指数在两种状态下均属于中等压力水平，而山东省处于严重缺水状态，但是，这两省的水-能关系因为虚拟水的流入变得更加紧张，主要由于河南和山东人口基数大，工业发达，能源消耗量高，虚拟水流入增加了水足迹量，使得水资源压力增高。虚拟水流动在一定程度上缓解了内蒙古水-粮、水-能关系，粮食和能源输出带走的水足迹使其粮食压力指数有所降低，能源水压力指数从中等压力状态变为无压力状态。

2.3 黄河流域绿色发展指数分析

黄河流域各省份在2011-2016年绿色经济发展指数基本呈现逐年增长趋势（见图4），但是不同区域的经济社会绿色发展水平与增长速度间存在着较大的差异。其中，最小值发生在2011年的甘肃，指数为0.24（见表2），最大值发生在2016年的山东，指数为0.73。另外，内蒙古和河南绿色发展指数在6年间涨幅最大，排名分别从第7 位，第6 位升至第4 位和第3位。研究期内，青海的绿色发展指数变化幅度最小，仅为9.5%。

表2 2011-2016年黄河流域各省份绿色发展指数Tab.2 Green development index of provinces in the Yellow River Basin from 2011 to 2016

图4 2011-2016年黄河流域绿色发展指数变化Fig.4 Change of green development index in the Yellow River Basin from 2011 to 2016

黄河流域绿色发展指数在2011-2016年呈现上升趋势，其中2013年流域均值环比增长率为10.6%，这说明2012年中国共产党首次提出的绿色发展的理念对黄河流域整体绿色发展水平所起到一定即时性提振作用。但黄河流域绿色发展指数均值在2013-2014年有小幅度下降，这主要跟山西、陕西以及甘肃在2013-2014年绿色发展水平的下降有关，其中陕西省下降幅度达到-7.5%。

2.4 黄河流域绿色发展与水资源脱钩分析

由于黄河流域绿色发展指数在2013年前后变化幅度较大，故以2013年为拐点，将整个研究期分成两个阶段进行分析，即2011-2013年为T1 阶段，2014-2016年为T2 阶段。考虑到虚拟水流动存在的必然性，本研究仅考虑包含虚拟水流动下的水足迹压力指数与绿色发展指数之间的脱钩分析，将粮食水足迹压力指数（以下简称粮压指数）和能源水足迹压力指数（以下简称能压指数）的总和称为水足迹总压力指数。

2.4.1 绿色发展指数与粮食、能源水足迹压力指数脱钩分析

T1（2011-2013年）阶段，内蒙古和宁夏绿色发展指数与粮压、能压指数的脱钩类型均为强脱钩（图5），说明区域绿色增长的同时，粮压、能压指数均有所下降，这也正是绿色发展与水-能源-粮食系统的最优协调发展要求。甘肃和四川粮压指数与绿色发展指数为强脱钩状态，但能压指数与绿色发展指数是弱脱钩状态，说明能源水足迹压力指数上升速度低于绿色发展的速度，处于相对协调的发展状态。青海与山西绿色发展水平的上升引起粮压指数降低的同时能压指数增加。陕西、河南和山东的粮压、能压指数与绿色发展指数均为扩张负脱钩关系，绿色发展主要依赖粗放式的要素投入，是最不理想的发展形势。

图5 黄河流域各省绿色发展指数与粮食、能源水足迹压力指数脱钩分析Fig.5 Decoupling analysis of green development index and food，energy and water footprint stress index of provinces in the Yellow River Basin

T2（2014-2016年）阶段，各省绿色发展指数与粮压、能压指数脱钩状态变化较大。山西、山东和河南绿色发展指数与粮压、能压指数的脱钩类型均变为强脱钩，区域绿色发展呈现可持续发展态势。宁夏绿色发展指数与粮压、能压指数的脱钩类型分别为强脱钩和弱脱钩，绿色发展处于相对可持续的状态。陕西与甘肃绿色发展指数与粮压指数的脱钩类型变为增长连接，即绿色发展指数与粮压指数的增长速度基本持平，绿色发展指数与能源水足迹压力的脱钩状态不变。内蒙古绿色发展指数与粮压、能压指数脱钩状态变差，绿色发展与水资源的关系变得相对紧张。青海和四川的粮压、能压指数随着绿色的发展而上升，其中粮压指数上升趋势更为明显，说明该阶段绿色发展速度的加快同时也增加了水资源环境压力。

2.4.2 绿色发展指数与水足迹总压力指数脱钩分析

T1 阶段，有5 个区域（山西、山东、河南、陕西和青海）水足迹总压力指数与绿色发展指数之间为扩张性负脱钩状态，4个区域（内蒙古、四川、甘肃和宁夏）为强脱钩状态（见表3），其中陕西的脱钩指数高达4.66，内蒙古的脱钩指数低至-2.58。T2 阶段，脱钩类型空间差异性较大，黄河流域整体脱钩状态有所好转，流域脱钩类型由扩张性负脱钩转为弱脱钩，脱钩指数由1.13降低为0.21，表明绿色发展的速度快于水足迹总压力指数上升速度。从各省的脱钩指数来看，山西、山东和河南的脱钩指数明显降低，由扩张负脱钩类型变为强脱钩类型，水-能源-粮食系统的绿色发展水平上升。内蒙古、甘肃和四川的脱钩指数均有不同程度的增加，脱钩状态有所恶化，T2阶段的脱钩类型分别为弱脱钩、弱脱钩以及增长连接，说明绿色发展水平上升的同时，水足迹总压力指数均有不同程度的增加。陕西和青海的脱钩指数在两个阶段均超过1.2，水-能源-粮食的可持续发展程度低。宁夏在T1阶段和T2阶段均为强脱钩状态，说明绿色发展指数增加，水足迹总压力指数下降，即资源环境的耗损在绿色发展水平提高的同时得到有效调控。

表3 黄河流域绿色发展指数与水足迹总压力指数脱钩结果Tab.3 The results of decoupling between the green development index and the total water footprint stress index in the Yellow River Basin

3 结论与建议

本研究以2011-2016年黄河流域为研究对象，从水足迹的角度探究各省份能源与粮食水足迹引起的水资源压力，并运用Tapio 脱钩模型探究其与绿色发展的关系，主要得出以下结论：

（1）黄河流域粮食水足迹略高于能源水足迹，并且区域间粮食和能源水足迹具有空间差异性，其中山东和四川的水足迹最大，宁夏、青海、陕西与山西水足迹偏低。建议通过技术手段减少粮食生产和能源开发利用各阶段的需水量，达到节水效果，进而降低各地区的水资源消耗。

（2）各省份水足迹压力指数差异性较大，青海、四川以及陕西粮食和能源基本处于无压力状态，宁夏则面临极端的缺水压力。为缓解部分区域缺水问题，应增强节水意识，协调区域间水资源关系，必要时可以通过进行调水增加区域水资源量。

（3）各省份绿色发展指数基本呈现逐年增长趋势，山东和四川的绿色发展水平最高，陕西和宁夏绿色发展程度偏低。为进一步增强绿色发展水平，各区域应该促进科技创新能力，加快区域产业转型，减少废弃物排放量，加强环境治理力度，通过政策或者资源优势吸引外商投资，增强区域协调和共享水平。

（4）T1阶段，黄河流域粮食-水系统与绿色发展的协调性优于能源-水系统，T2阶段粮压、能压与绿色发展指数的脱钩类型增多，山西、山东和河南整体呈现可持续发展态势。T2阶段黄河流域水足迹总压力指数与绿色发展指数的脱钩状态较T1 阶段有所改善，流域整体处于相对协调发展状态。为保证水资源与绿色发展处于协调状态，一方面应积极推进高质量发展战略，增强区域的绿色发展水平。另一方面，应该通过技术和政策手段控制黄河流域水资源压力。