基于人類活動與氣候變化的長江流域水資源壓力評價

黃 莎，付 湘，秦嘉楠，徐雨妮

(1.武漢大學 水資源與水電工程科學國家重點實驗室，武漢 430074；2.海綿城市建設水系流科學湖北省重點實驗室，武漢430074)

目前，國內外學者在水資源壓力的研究已有豐富的成果，常用水資源壓力評價指標有Falkenmark指數[3]、水資源脆弱指數[4]、水貧窮指數[5]、水資源開發利用率[6]等。錢逸穎等[7]基于水足跡理論研究社會經濟活動對可利用水資源占用情況，探析區域水資源短缺問題；夏軍等[8]以密云水庫的水源供應為例，研究了氣候變化對入庫流量的影響，并預估了未來水資源壓力；匡洋等[9]針對全球氣候變化背景下的國際河流沖突，提出了氣候變化影響決策評估工具，以促進跨境流域水資源可持續發展；Vorosmarty等[10]以1985年水資源壓力為基準，設置三種情景以預測氣候變化和社會經濟發展對2025年水資源壓力情況；潘歡迎等[11]運用Falkenmark指數和水壓力指數定量評價了中國水資源一級區的水資源壓力，分析了大時空尺度上的水資源利用狀況。水資源壓力受社會經濟活動和氣候變化共同影響，Wada等[12]提出水資源壓力與水文干旱和社會經濟干旱密切相關，通過對水資源壓力的不斷認識有助于更深刻的理解區域干旱情況。

水資源壓力受人類活動與氣候變化的雙重影響，這兩個因素對水資源壓力的影響程度缺乏定量研究，為研究人類活動及氣候變化對長江流域水資源壓力的影響，本文以長江流域19個省級行政區為研究區域，基于1998-2016年的水資源總量和供水總量，采用水資源壓力指數計算人類活動和氣候變化影響下的區域水資源壓力，并運用Mann-Kendall檢驗法對水資源壓力變化進行趨勢分析。最后，從水資源壓力角度探析干旱與水資源壓力的關系。

1 研究方法

1.1 水資源壓力指數

根據水資源公報編制規程(GBT 23598-2009)規定，供水量根據水源不同類型分為地表水源、地下水源和其他水源三大類，反映受科學技術和可利用水資源總量的影響，為滿足社會經濟發展需水量所提供的水量。例如，先進的科學技術提高用水效率(工業用水重復利用率與農業灌溉水利用系數)，在一定程度上能夠減緩水資源壓力，更好地滿足工業和農業需水量。供水對象包括農業、工業、生活及生態環境用水部門，考慮生態環境用水時，區域的總供水量增大使得多數區域的水資源壓力惡化，能提高水資源壓力評估精度[13]。公報中水資源總量即為降水形成徑流量，是流域水循環過程中的重要產物之一，其內涵為降水形成地表及地下產水總量，自然環境變化(如氣候變化)對水循環的影響將會導致水資源總量的變化。因此，從供水量、水資源總量內涵以研究水資源壓力具有一定理論依據及現實意義。

水資源開發利用程度定義為年取用的水資源量占可獲得的水資源總量的百分率，選定為水資源壓力指數(Water Stress Index)用于描述某一區域受水資源壓力嚴重程度[14-16]。其計算公式如下：

(1)

(2)

水資源壓力指數在標度區域水資源緊張程度時，將水資源壓力分為4類[15]：低壓力、中壓力、中高壓力以及高壓力。低壓力(WSI<0.1)即流域內水資源與社會經濟環境協調發展，無水資源危機；流域內處于中壓力狀態(0.1≤WSI<0.2)，存在一定水資源危機隱患；流域內處于中高壓力狀態(0.2≤WSI<0.4)，即水資源與社會經濟環境不協調發展，面臨水資源爭奪，需要引起重視；流域內處于高壓力狀態(WSI≥0.4)，水資源嚴重稀缺，與社會經濟環境發展極不協調，水沖突一觸即發(見表1)。

表1 水資源壓力指數分類標準[14,15]Tab.1 Classification criterion of water stress index

1.2 趨勢檢驗方法

Mann-Kendall趨勢檢驗法(簡稱MK檢驗)是世界氣象組織(WMO)推薦并已經被廣泛應用的非參數統計檢驗方法，最初被Mann用于Kendall的統計數據，其特點是不需要數據樣本遵從一定的分布，也不受少數異常值的干擾，定量化程度較高[17]。Zhang[18]、熊立華[19]等都運用了MK檢驗來分析長江流域降水變化趨勢。鑒于MK檢驗在趨勢分析上的應用優勢及其在長江流域的應用成果，為了深入剖析人類活動與氣候變化對WSI影響的顯著性，本文應用MK檢驗法對式(1)、式(2)計算得的WSI進行顯著性分析。MK檢驗法的基本原理如下[17]：

假設時間序列數據Xn是n個隨機獨立變量且具有同分布的樣本，備擇假設H1是雙邊檢驗；對于所有的k，j≤n且k≠j，xk和xj的分布是不相同的,檢驗的統計變量S計算如下式：

柿子炭疽病是柿樹主要病害之一，富平尖柿屬于極易感染炭疽病的品種。該病在高溫高濕條件下傳播蔓延快，防治難度大，只有準確區分病害癥狀特征，了解病害發生規律，并采取綜合措施適時防治，才能取得良好效果。

(3)

(4)

S為正態分布，均值和方差如下式所示：

均值：E(S)=0

(5)

(6)

當n大于10時，標準的正態統計變量z通過下式計算：

(7)

在雙側趨勢檢測中，在給定的置信水平上(本文置信水平取0.05)，若|z|≥1.64，則表示時間序列數據變化趨勢具有置信水平為0.05的顯著上升或下降趨勢。當統計變量z>0時，呈上升趨勢；z<0，呈下降趨勢。

2 結果分析

長江流域總面積為180 萬km2，約占中國國土面積的1/5，包括15個省份、2個自治區、2個直轄市，具體地理位置圖如圖1所示。流域內多年平均降雨量約1 100mm，多年平均水資源總量為9 958 億m3[20]。長江流域水資源總量較豐沛，但時空分布不均，2016年人均水資源量并不豐富，為2 233m3，僅略高于全國平均水平，流域內仍存在缺水區域[21]。本文使用的數據來源于《長江及西南諸河水資源公報》，收集了長江流域19個省級行政區1998-2016年水資源總量與工業、農業、生活及生態供水量資料，基于水資源壓力指數和MK檢驗法，分析了各省行政區氣候變化與人類活動下水資源壓力的變化。

圖1 長江流域地理位置圖Fig.1 Location of the Yangtze River basin

2.1 水資源壓力時空對比分析

1998-2016年長江流域的WSI由公式(1)計算得到，結果如圖2所示，2016年長江流域的WSI為0.17，是1998年其WSI(0.09)的近兩倍，從低壓力經過一段時間的中壓力過渡到中高壓力狀態，在2011年WSI甚至達最大值0.26。根據《長江及西南諸河水資源公報》的數據資料統計，長江流域在1998-2016年間總用水量增加了16%，而水資源總量在此期間減少了38%。表明在研究期間長江流域用水量緩慢增大，而水資源總量下降較快，導致其遭受的水資源壓力增大。

圖2 1998-2016年長江流域WSI變化圖Fig.2 WSI in the Yangtze River basin during 1998-2016

1998年與2016年長江流域內19個省WSI分布如圖3所示，圖中顏色深淺表示水資源壓力嚴重程度。結果顯示，約40%省份的水資源壓力嚴重程度加劇， 四川、重慶、陜西、貴州和江西由低壓力轉為中壓力狀態，安徽從中壓力轉為中高壓力狀態，河南從中高轉為高壓力狀態，而上海和江蘇一直處于高壓力狀態。實際上，整個研究期間水資源壓力平均水平處于高壓力狀態的省份有上海市、江蘇省、浙江省和河南省，如圖4所示。根據上海、江蘇、浙江和河南各省的統計年鑒資料顯示，1998-2016年間上海的人口增長率為58.46%，GDP從3831億元增長到28 178.65億元；江蘇的人口增長率為11.36%，GDP從7 199.95億元增長到76 086.17億元，翻了近10倍；浙江和河南的人口增長率分別為10.43%、15.81%，其GDP均翻了約8倍。說明社會經濟快速發展的省份受到水資源壓力較嚴重。

圖3 長江流域19個省1998年與2016年的WSI分布圖Fig.3 WSI for 1998 and 2016 in the Yangtze River basin

圖4 1998-2016年長江流域水資源高壓力省份WSI變化圖Fig.4 WSI in cities where in high water stress during 1998-2016

2.2 基于MK檢驗的水資源壓力分析

運用MK檢驗對長江流域的19個省級行政區水資源壓力指數進行趨勢分析，由公式(1)計算氣候變化與人類活動雙重影響下的水資源壓力指數，受氣候變化與人類活動顯著影響的省份有7個；由公式(2)計算氣候變化影響下的水資源壓力指數，受氣候變化顯著影響的省份有6個，其中呈上升趨勢的有4個，呈下降趨勢的有2個，見表2所示。重慶和安徽的WSI受氣候變化與人類活動顯著影響，但在氣候變化下無顯著性；相反地，河南和廣東的WSI受氣候變化顯著影響，但在氣候和人類活動影響下無顯著性。說明不同地區水資源壓力對于氣候變化的反饋不同，同一地區水資源壓力對于氣候變化和人類活動的反饋也不同，且存在水資源壓力對于氣候變化更為敏感的省份。

表2 WSI變化趨勢具有顯著性(α=0.5)的省份Tab.2 Provinces where change trends of WSI is significant(α=0.5)

注：當|z|≥1.64時，判定具有α=0.05顯著性水平；用加粗表示。

針對上述顯著性結果不同的重慶、安徽、河南和廣東，分析其1998-2016年氣候與人類活動下、氣候變化下的WSI變化，如圖5所示。重慶自2002年起兩種情況下的WSI差異逐漸增大，在1998-2001年用水量僅增加了7%，WSI竟增大了約3倍，在2003-2006年用水量增加了15%，WSI卻增大了80%之多。分析其用水結構變化，如圖6所示，主要是占總用水量比重最大的工業用水量的增加，但此后生活用水比重逐漸加大，說明在水資源總量不變的情況下，人類社會經濟活動引起用水量增加會大大地惡化水資源壓力。安徽省由于受降雨偏少且持續高溫天氣影響，在2006年發生1998-2016年期間內最嚴重的干旱事件，顯示出高WSI值(0.42)，值得注意的是，最大WSI值卻發生在2013年，發現2013年的用水量增加了40%，其用水結構變化中農業用水始終所占比重最大，工業較生活用水比重上升速率快，生態用水顯著增大。表明城市經濟發展和維持生態環境健康的背景下，安徽的水資源壓力受人類活動顯著影響。

研究期間河南總用水量維持在22 億m3左右，廣東總用水量維持在0.18 億m3，均無明顯上升趨勢，如圖7所示。根據河南省統計年鑒資料顯示，在1998-2016年河南的人口增長15.81%，GDP從4 308.24 億元增長到4 0471.79 億元；國家統計局資料顯示廣東省在1998-2016年GDP從8 531 億元增長到79 512 億元，其經濟發展迅速。但是河南和廣東在氣候變化與人類活動下、氣候變化下的WSI差異不明顯，說明了兩省受人類活動影響不顯著，受氣候變化顯著影響。

圖5 1998-2016年重慶和安徽在兩種情況下WSI變化圖Fig.5 WSI for two situations in Chongqing and Anhui during 1998-2016

圖6 2001-2016年重慶和安徽四個用水部門用水量示意圖Fig.6 Total water uses for major user in Chongqing and Anhui (2001-2016)

圖7 1998-2016年河南和廣東在兩種情況下WSI變化圖Fig.7 WSI for two situations in Henan and Guangdong during 1998-2016

2.3 干旱與水資源壓力的關系

進入21世紀以來南方地區干旱頻繁發生，據河南統計年鑒記載，自2000年以來，2001、2013年河南均發生嚴重干旱；2006、2009、2011和2013年長江流域大部分地區如江西、安徽、廣東出現干旱現象[22,23]；2006年川渝地區出現百年大旱，對當地造成嚴重損失[24]。

1998-2016年長江流域內受氣候變化和人類活動影響下的水資源壓力指數變化如圖5，圖7所示，河南在2001和2013年的WSI均達到波峰，且2006年的WSI大于0.4屬于高壓力狀態；重慶在2006年遇百年大旱時WSI值達1998-2016年期間的最大值；安徽在2006、2011、2013年WSI均大于0.4屬于高壓力狀態。結果說明，區域發生干旱時，WSI值均較高，體現了氣候變化和人類活動影響下的水資源壓力與水文干旱、社會經濟干旱相關。

3 結 語

本文運用水資源壓力指數和Mann-Kendall檢驗法分析了人類活動與氣候變化影響下的區域水資源壓力，得出如下結論。

(1)在1998-2016年期間，以整個長江流域為評價區，總用水量增加了16%，而水資源總量在此期間減少了38%，其WSI值從0.09上升到0.17。約40%省份的水資源壓力嚴重程度加劇，1998-2016年間上海的人口增長率為58.46%，江蘇的GDP翻了近10倍，浙江和河南的GDP翻了約8倍，社會經濟迅速發展的同時，其水資源壓力一直處于高壓力狀態。

(2)在1998-2016年期間，以長江流域19個省級行政區為評價區，運用MK檢驗對氣候變化與人類活動共同作用下、氣候變化下的WSI做趨勢分析，重慶和安徽的WSI受到人類活動顯著影響，6個省份受氣候變化顯著影響，7個省份受氣候變化與人類活動顯著影響，其他省份無顯著性。

(3)近20年歷史上記載發生干旱的地區，其干旱年對應的WSI值均較大。由于水資源壓力受氣候變化和人類社會經濟活動的影響，表明水資源壓力與水文干旱、社會經濟干旱具有一定聯系。