邵 骏，卢满生，杜 涛，王政祥

(长江水利委员会水文局，武汉 430010)

1 研究背景

由生态足迹(Ecological Footprint)的基础上发展而来的水资源生态足迹，由于概念直观具体、操作性强、具有可比性等优点，已经成为评估区域水资源状况的重要指标，我国学者在水资源生态足迹的基本理论、方法、分析计算和预测等方面进行了不少探讨。黄林楠等[1]、范晓秋[2]将水资源账户纳入到生态足迹模型中，并将水资源账户分为生活用水足迹、生产用水足迹和生态需水足迹3个二级账户，较好地应用至江苏省水资源可持续发展与利用的评价之中。李兴正等[3]、陈冬冬等[4]计算了中国各省份水资源生态足迹和生态承载力，分析了水资源供需平衡的空间分布。金昌盛等[5]、朱振亚等[6]测算了长江经济带水生态足迹，分析了各省区市水足迹演变规律及今后的发展趋势。左其亭等[7]分析了黄河沿线省区水资源生态足迹的时空分布特征。李允洁等[8]对浙江省水资源生态足迹、水资源承载力和水资源动态变化进行了分析研究。

在研究过程中发现，传统的水资源生态足迹模型中采用区域人均水资源总量来衡量水资源生态承载能力，由此导致水资源总量越大的地区，其水资源生态承载能力越大，这种方法对于类似长江流域这种南方丰水地区存在明显的不足，也不适应水资源刚性约束的本质要求。“十四五”规划明确提出，建立水资源刚性约束制度，概括而言就是以水定需、量水而行、因水制宜，坚持以水定城、以水定地、以水定人、以水定产。这里的“水”不是指天然的水资源量，而是指分配的可供社会经济发展利用的用水总量控制红线。鉴于此，本文在传统的水资源生态足迹模型基础上，对原有模型参数的选取进行了改进，采用区域用水总量控制指标替代区域人均水资源总量，对长江流域主要省区市的水资源生态足迹和水资源生态承载力进行了计算，并基于对数平均迪氏指数分解法(Logarithmic Mean Divisia Index Method，LMDI法)分析了水资源生态足迹的驱动因子，为长江流域水资源承载能力的定量评价提供方法支撑。

2 水资源生态足迹概念及计算参数改进

水资源生态足迹是指人类生活生产及自然环境为维持自身发展和平衡所消耗的单位面积水资源量。水资源生态足迹包含水资源生态足迹、水资源生态承载力及水资源生态盈亏指数3个方面的内容[1-2]。水资源生态足迹表示水资源需求侧，水资源生态承载力表示水资源供给侧，水资源生态盈亏指数反映了两者之间的平衡关系[1-2]。具体计算方法如下所述。

(1)水资源生态足迹计算方法。其表达式为

式中：EF为水资源生态足迹(hm2)；EFi为生活、生产、生态水资源足迹(m2)；N为人口数(万人)；efi为人均生活、生产、生态水资源足迹(hm2)；γ为水资源全球均衡因子；Wi为人均耗水量(m3)；P为全球水资源平均产水模数(m3/hm2)。

(2)水资源生态承载力计算方法及参数改进。其表达式为

EC=N·ec=N(1-α)φγ(Q/P) 。(2)

式中：EC为水资源生态承载力(hm2)；ec为人均水资源生态承载力(hm2)；φ为水资源产量因子；α为维护生态环境需要预留的水资源量的比例。

对于Q，原有模型是指区域人均水资源总量[1-2]。对于南方丰水地区，天然的河川径流量较大，人均水资源总量也较大，由此计算得到的水资源生态承载力并不能完全反映南方丰水地区实际情况。例如对于西藏自治区，其水资源总量和人均水资源量均位列全国省级行政区首位，若按照原有模型计算方法选取区域人均水资源总量来计算水资源生态承载力，西藏自治区水资源生态承载力必定位居全国首位。究其原因，主要是因为水资源总量反映的是天然水资源禀赋条件，并不等于能够被利用、允许被利用的水资源量。因此，本文将此项用区域人均用水总量控制指标替换。

对于α，原有模型取值为0.6，指地区水资源开发需预留60%的水资源量用于维护生态环境。本文因采用用水总量控制指标替换水资源总量，α取值借鉴水利部水利水电规划设计总院印发的《建立全国水资源承载能力监测预警机制技术大纲》[9]对于超载状况的判别条件，取值为10%，其含义为：对于水资源承载能力不超载地区，其用水总量上限不应大于用水总量控制指标的90%。

(3)水资源生态盈亏指数计算方法。其表达式为

EB=EC-EF=N(ec-ef) 。

(3)

式中EB为水资源生态盈亏指数(hm2)。EB>0表明区域水资源生态处于盈余状态，尚有一定的承载空间；EB=0表明该区域水资源生态处于平衡状态，承载力处于临界值；EB<0表明该地区水资源生态处于赤字状态，超出了区域承载能力。

3 对数平均迪氏指数分解法

为进一步分析长江流域水资源生态足迹的变化，评估其潜在的驱动或决定性因素是非常重要的。近年来因素分解法逐渐成为资源和环境领域的一种重要研究方法，它能够提供一个完整的框架来分析各变量的影响程度。Ang等[10-11]通过对迪氏指数法进行优化，将算法中的算术加权平均函数变为对数并提出了LMDI法，有效解决了分解后有残余项和零值处理的问题。因此，本文采用LMDI法构建水资源生态足迹指数分解方法[6,12]：

(4)

Δefs+Δefi+Δefr+Δefp；

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

4 水资源生态足迹及驱动因素分析

4.1 研究区域及数据来源

长江流域面积约180万km2，干流全长6 300余千米，自西向东流经青海、四川、西藏、云南、重庆、湖北、湖南、江西、安徽、江苏、上海共11省(自治区、直辖市)注入东海，支流延展至贵州、甘肃、陕西、河南、浙江、广西、广东、福建共8个省(自治区)。长江是我国第一大河流，是中华民族的母亲河，也是中华民族发展的重要支撑。长江以全国18.8%的国土面积，生产了全国33%的粮食，养育了全国33%的人口，创造了全国34%的GDP。

对于很多省份并非全部区域属于长江流域，本文所采用的水资源量、供用水量及社会经济指标均为省级行政区套水资源一级区(长江流域，含太湖流域)数据，数据主要来源于《长江流域及西南诸河水资源公报》《太湖流域及东南诸河水资源公报》和《中国统计年鉴》等。由于广东、福建在长江流域境内面积较小，因此本次研究暂不列入评价范围。

4.2 水资源生态足迹

计算长江流域2003—2019年水资源生态足迹及生活、生产、生态用水足迹，成果见表1。长江流域水资源生态足迹年际变化不大，呈现出小幅增加的态势。2003年长江流域水资源生态足迹为0.652 hm2/人，至2019年长江流域水资源生态足迹为0.735 hm2/人，较2003年增加0.083 hm2/人。水资源生态足迹的变化也反映了长江流域用水结构的变化。2003—2019年长江流域生活用水的水资源生态足迹呈现逐步增加的态势，说明长江流域生活用水量也在逐渐增长。根据《长江流域及西南诸河水资源公报》资料统计，2003年长江流域生活用水量为151.1亿m3，至2019年生活用水量增加至220.9亿m3，年均增长比例为2.4%。生产用水中，第一产业、第二产业的水资源生态足迹呈现小幅震荡上升的趋势，分别在2013年、2011年达到峰值后逐步回落，时间节点与2011年国家施行最严格水资源管理制度时间相吻合，说明最严格水资源管理“三条红线”“四项制度”实施后，长江流域农业和工业用水效率在不断增加。第三产业和河道外生态环境用水的水资源生态足迹也呈现增加的态势，尤其是第三产业用水的大幅增加反映了长江流域经济结构中第三产业发展迅速。

表1 长江流域及生活、生产、生态用水水资源生态足迹Table 1 Ecological footprint of living,production,and ecological water uses in Yangtze River basin

为反映2003—2019年各省级行政区水资源生态足迹变化情况，将水资源生态足迹变化情况绘制成图1。从图1可见，2003年水资源生态足迹高值区主要分布在广西、江苏、浙江、上海等地区，低值区主要分布于青海、甘肃等西北内陆地区以及河南省，中西部地区处于中间值，水资源生态足迹的地区分布规律在一定程度上反映了区域GDP状况。与2003年相比较，2006—2015年安徽、江西、湖北、河南等省级行政区有一定程度提高，浙江、广西、云南、青海等省级行政区有一定程度减少。至2019年，长江流域内各省级行政区水资源生态足迹按从高到低的顺序分别为：江苏、广西、安徽、西藏、江西、湖北、湖南、上海、陕西、浙江、四川、贵州、云南、重庆、河南、青海和甘肃。

图1 2003—2019年各省级行政区水资源生态足迹变化情况示意图Fig.1 Variation of ecological footprint of water resources in Yangtze River basin from 2003 to 2019

4.3 水资源生态承载力及盈亏分析

计算长江流域2003—2019年水资源生态承载力及水资源生态盈亏指数，成果见表2。2003—2019年长江流域水资源生态承载力及盈亏指数呈现出波动的态势，但总体上看水资源均呈现盈余态势。其中，2011年出现最小值，该年度长江流域水资源生态承载力为0.902 hm2/人、盈亏指数为0.157 hm2/人；2016年出现最大值，该年度长江流域水资源生态承载力为1.341 hm2/人、盈亏指数为0.603 hm2/人，水资源生态承载力及盈亏指数最大最小极值比分别为1.49和3.85。

表2 长江流域水资源生态承载力及水资源生态盈亏指数Table 2 Ecological carrying capacity and surplus index of water resources in Yangtze River basin

将2003—2019年各省级行政区水资源生态承载力情况绘制成图2。由图2可见，长江流域内各省级行政区水资源生态承载力呈现出巨大差异。从空间分布上来看，广西、湖南、江西、安徽水资源生态承载力较大，浙江、上海、青海、甘肃水资源生态承载力较小。从时间尺度上来看，2003年广西水资源生态承载力最高，达到5.093 hm2/人，安徽、江西、湖南次之，湖北、重庆、西藏、陕西、四川、贵州、江苏、云南、河南依次递减，低值区主要为甘肃、青海、江苏、上海和浙江，均<0.2 hm2/人。至2019年，水资源生态承载力最高的地区仍为广西，达到7.604 hm2/人。中间值地区发生较大变化，江西、湖南、安徽、西藏、贵州、四川、陕西、重庆、湖北、云南、江苏依次递减，其中江西水资源生态承载力有较大提高，湖北和安徽呈现一定程度的降低。2019年水资源生态承载力低值区主要为甘肃、青海、河南、上海和浙江，除甘肃为0.244 hm2/人外，其余4个省级行政区均<0.2 hm2/人。

图2 2003—2019年各省级行政区水资源生态承载力变化情况示意图Fig.2 Variation of ecological carrying capacity of water resources in Yangtze River basin from 2003 to 2019

同理，将2003—2019年各省级行政区水资源生态盈亏指数绘制成图3。

图3 2003—2019年各省级行政区水资源生态盈亏变化情况示意图Fig.3 Variation of ecological surplus of water resources in Yangtze River basin from 2003 to 2019

由图3可见，2003年长江流域内水资源生态赤字主要集中在青海和长三角地区，水资源生态赤字基本上与水资源生态承载力分布规律一致。2006—2019年，除青海和长三角地区外，甘肃、河南出现水资源生态赤字。总体上来看，2003—2019年水资源生态盈亏指数较大的地区基本上较为稳定，主要为青海、长三角地区，以及甘肃、河南。究其原因，一方面是由于这些地区水资源自然禀赋相对较少，另一方面是由于水资源的消耗量过大导致承载力出现赤字。

4.4 驱动因素分析

为进一步分析影响长江流域水资源生态足迹变化的驱动因素，采用LMDI法对长江流域主要省级行政区结构、技术、经济和人口因素进行分析，结果如图4所示。影响长江流域水资源生态足迹的最主要驱动因子为经济因素，人口因素和结构因素次之，技术因素对水资源生态足迹的影响呈现负值。上述分析表明，GDP的大幅度增长是水资源生态足迹增加的主要原因；人口增长、生活、生产、生态“三生”用水结构及其变化对水资源生态足迹的增加呈现正相关关系，但影响程度十分有限；技术因素对水资源生态足迹的增加起到抑制作用，通过技术手段提高单位GDP用水量，可以减少水资源生态足迹。

图4 长江流域水资源生态足迹影响驱动因素构成Fig.4 Driving factors of ecological footprint of water resources in Yangtze River basin

绘制长江流域主要省级行政区水资源生态足迹影响驱动因素构成图，如图5所示。从图5可知，影响各省级行政区水资源生态足迹的最主要驱动因子基本相同，均为经济因素。对于排第二位的影响因素，不同省级行政区，在时间和地区上均有所不同。云南、江西、江苏、上海等省(市)，人口因素影响大于结构因素。四川在2010年以前人口因素影响大于结构因素，2010年以后人口因素转为负值，表明人口效应对人均水资源生态足迹表现为抑制作用，出现转折的原因主要由于人口增长趋势放缓，用水结构也产生一定改变。与四川类似，重庆、贵州、湖北、湖南、河南、广西等省(区、市)均出现了人口效应与用水结构调整对水资源生态足迹的驱动效应改变的转折。

图5 长江流域主要省级行政区水资源生态足迹影响驱动因素构成Fig.5 Composition of driving factors of ecological footprint of water resources in major provinces and cities of the Yangtze River basin

5 结 论

针对水资源生态足迹评估模型中参数选取的不足，对水资源生态承载力计算方法及计算参数进行了改进。采用区域用水总量控制指标替代区域人均水资源总量，计算了长江流域主要省区市的水资源生态足迹和水资源生态承载力，并基于LMDI法分析了水资源生态足迹的驱动因子，得出了以下结论：

(1)水资源生态足迹的变化反映了长江流域用水结构的变化。第一产业、第二产业的水资源生态足迹分别在2013年、2011年达到峰值后逐步回落，时间节点与2011年国家施行最严格水资源管理制度时间相吻合，说明最严格水资源管理“三条红线”

“四项制度”实施后，长江流域农业和工业用水效率在不断增加。同时，水资源生态足迹的地区分布规律在一定程度上反映了区域GDP状况，高值区主要分布在东部地区，低值区主要分布于西北内陆地区。

(2)长江流域2003—2019年水资源生态承载力总体上呈现盈余态势，从空间分布上来看，水资源生态盈亏指数较大的地区较为稳定，主要为西北内陆地区以及长三角地区，水资源生态赤字与水资源生态承载力分布规律一致。究其原因，一方面是由于这些地区水资源自然禀赋相对较少，另一方面是由于水资源的消耗量过大导致承载力出现赤字。

(3)影响长江流域水资源生态足迹的最主要驱动因子为经济因素。对于不同省份，GDP不断增长、人口增长趋势放缓，在改变用水结构的同时也改变了水资源生态足迹的驱动效应。技术因素对水资源生态足迹的增加起到抑制作用，通过技术手段提高单位GDP用水量，可以减少水资源生态足迹。