基于夜間燈光數據的中國省域水足跡研究

曹亭婷 彭博

摘 要：水足跡可以用來衡量一個地區或群體對水資源的實際消耗量，但由于計算所需的數據眾多且來源不一導致計算步驟繁瑣。本文旨在探尋各省市水足跡數據與遙感空間數據之間的關系，以期利用連續易得的遙感數據估算出各地不同年份的水足跡。本文建立了區域消費水足跡的計算模型，計算出我國31省市連續8年的消費水足跡。并根據DMSP/OLS夜間燈光數據，提取出同時期各省市的城市照亮區面積。分析兩組數據可得，數據間呈現冪相關性且相關性準確程度與經濟發展和城鎮化率匹配程度有關。

關鍵詞：水足跡;DMSP/OLS夜間燈光數據;城市照亮區面積;相關性分析;冪相關

1引言

水資源是人類生存不可或缺的自然資源，它具有自然資源數量有限、分布不均衡的特征，為了實現水資源的合理利用和可持續發展，我們需要定量的對各區域的水資源進行管理和調配。除了國家對實體水進行重分配的調水工程，區域間的虛擬水流通和貿易也同等重要。因此2002年首次提出了水足跡的概念，水足跡是指提供人類消費的產品和服務過程中所消耗和污染的全部淡水資源量。研究一個地區的水足跡結合該地區的用水信息可以計算出該地區的純虛擬水，即該地區是屬于虛擬水的流出方還是流入方。純虛擬水[1-5]數據結合實體虛擬水的貿易情況幫我們全面了解了地區的水資源使用情況，方便緩解干旱地區水資源缺乏的現狀。我國從南到北跨三個溫度帶，領土從沿海延伸到內陸，幅員廣闊，氣候差異十分大。且大部分地區受季風影響，導致了我國水資源時空分布的極不均衡。因此，研究我國省域間的水足跡對我國水資源的合理利用具有重大的意義。但是目前水足跡的計算過程繁瑣，數據難得，使得水足跡的計算耗費大量人力物力。所以水足跡計算的簡化具有重要意義。本文意圖通過利用遙感柵格數據提取的城市照亮區面積來簡化水足跡的計算，即驗證空間數據與水足跡數據之間的相關性。

2數據處理

2.1水足跡數據

水足跡是水資源消耗的一種綜合評價指標，其中不僅包括生產生活中的直接用水，更包括了生產生活中的虛擬用水。一個產品的水足跡指的是生產該產品的從無到有整個生產鏈中所消耗的水的總和，即包括生產原料所消耗的水。2009年水足跡網絡WPN（Water Foodprint Network）制定了水足跡評價的國際標準隨即正式出版了《水足跡的評價手冊》[6]，它闡述了水足跡評價的步驟。

一個地區或國家的水足跡包括生產該地區或國家居民消費的產品或服務所直接和間接利用的水資源總量.一般可以通過兩種計算方法計算[6-8]，自上而下法和自下而上法。本文采取第二種方法，自下而上法。自下而上法是基于消費者群體的水足跡計算方法，是將國家或地區全體消費者的直接和間接水足跡相加，即

WF=WFdir+WFindir

直接水足跡（WFdir）是指消費者生活中直接消耗和污染的水量，本文的直接水足跡數據來自于統計數據中的城鎮和農村居民用水。間接水足跡（WFindir）是指與消費者消費的全部商品和服務有關的水資源消耗量和污染量。消費者間接用水量等于本地居民消費的全部產品的量乘以單位產品水足跡，即：

其中C（p）為本國消費者消費的產品p量，WF2（p）為產品p的水足跡，本地消費的產品p有產自本地和產自異地的，我們進行核算的時候要加以區分，分別計算不同產地的產品，或者計算出產品p的平均水足跡用以核算。某地區消費的產品p的平均水足跡計算公式為

即假設為出口的產品由區內生產而進口產品則由出口地區生產

本文將消費者的間接用水分為農產品水足跡，畜類產品水足跡和工業水足跡。

1.農產品水足跡

對于農產品水足跡的計算，采用了標準彭曼公式，計算了各省市多個地區11種耗水最多的主要作物需水量，分別按照面積加權加以調整調整，得到多種初級作物的產品水足跡。通過初級作物加工得到的加工產品水足跡則取決于生產過程中初級作物的投入比例，一般根據初級產品投入的重量比例進行加權。另外還要考慮加工產品的加工轉化效率。根據生產過程，考慮終產品加工轉化率和面積作物產量，最終得到各種最終產品的虛擬水含量。

2.畜類產品水足跡

畜類產品的產品水足跡主要取決于動物的種類、成長的自然地理環境（氣候條件）和飼養結構計算相對比較復雜。畜類產品水足跡定義為動物從出生到其生命結束的生命周期內動物生存生長所需要的水資源總量。要考慮飲用水，飼料所含的虛擬水以及飼舍清潔消耗水資源總量等。飼料所含虛擬水按照加工產品水足跡可以計算出來。總體來說計算繁瑣，本文采用國際虛擬水研究中中國動物虛擬水方面的研究成果。Chapagain等根據聯合國糧食和農業組織和世界貿易組織所提供的數據資料，共對全球100多個國家的單位動物產品水足跡進行估算，其中包括中國的估算成果。

3.工業水足跡

工業品屬于耐用品，使用周期長，不利于按年計算虛擬水，且工業品的生產工藝十分復雜，不同的加工工藝和流程也會導致耗水量的很大差異，因此工業品的產品水足跡計算過程十分復。結合多方面原因，本文對工業品產品水足跡采取估量的方式，根據荷蘭國際水力和環境工程研究所的估計，全球各國之間的虛擬水貿易90%都體現農畜產品的虛擬水貿易中在農作物產品的貿易中，只有10%體現在工業產品的虛擬水貿易中，此外根據日本研究組對日本虛擬水消費情況的研究，日本居民消費的工業品虛擬水消費量不到農畜產品虛擬水消耗的10%。結合中國各地的農業工業實際用水及全國的箱費結構來看，本文我們對城鎮和鄉村工業虛擬水計算分開進行，城鎮工業虛擬水消費量取當年城鎮農畜產品虛擬水消費量的6%。鄉村工業虛擬水消費取當年鄉村農畜產品虛擬水消費量的3.5%。

2.2燈光數據的處理

本文采用的是DMSP/OLS夜間燈光數據，使用該數據提取城市照亮區面積，即選取合適的閾值，利用DN值進行柵格計算，得到城市照亮區面積。閾值提取方法[9-14]主要有4類：1）經驗閾值法，2）統計數據比較法，3）突變檢測法，4）較高分辨率影像數據空間比較法。本文采取的是與政府發布的官方數據進行比較的統計數據比較法。統計數據比較法主要基于兩個基本假設：一是DMSP/OLS遙感圖像具有一定的連續性，即上一年在圖像上反映為城市建成區的地區，在下一年的遙感圖像也會反映為城市建成區。二是用不同分割閾值提取出來的城市建成區面積與政府發布官方統計數據比較，最為相近的分割閾值作為最佳分割閾值。本文首先根據實際情況設定一定的閾值范圍，再利用二分法進行處理，嘗試不同的閾值知道尋找到最佳閾值。

3計算結果

本文計算處理了全國除香港特別行政區，澳門特別行政區和臺灣省之外的31個省市2005-2012年的連續水足跡和城市照亮區面積數據。水足跡2005-2012年的數據總和分別為

7285.56，7279.37，7211.94，7364.11，7367.13，7393.28，7556.26和7580.07億立方米，與國內前人計算所得的地區水足跡相比略小100-200億立方米，而各省相差均不足百分之五。究其原因，是因為本文計算的是消費水足跡，未計算所在地區灰水足跡，即污染水足跡。以2010年數據為例，地區水足跡和照亮區面積最大的三個省市分別為廣東省，江蘇省和四川省，數據最小的三個省市分別為西藏自治區，青海省和寧夏回族自治區，且水足跡數據較大的省市對應的照亮區面積也較大，2010年地區水足跡和照亮區面積具體見圖3.1全國各省市2010年消費水足跡柱狀圖和圖3.2全國各省市2010年照亮區面積柱狀圖。由此可見，兩組數據存在較強的正相關關系。將處理所得的兩組數據進行相關性分析，分別做線性，對數，冪，指數等數據相關性處理，二次多項式回歸的R2為0.7496，對數回歸的R2為0.5563，指數回歸的R2為0.6102，線性回歸的R2為0.7415，而冪回歸的R2為0.8113，因而數據之間具有很好的冪相關性，248對數據散點圖見圖3.3各省分年度水足跡與建成區面積散點圖，圖中曲線為趨勢線，趨勢線上方的數據點代表的意義是城市照亮區面積相比于其水足跡數據較大或者水足跡數據相比于其城市照亮區面積較小，即城市化程度與水足跡兩組數據的匹配程度。由數據分析我們得出，相關性較好的幾個省市分別為上海、北京、天津和江蘇這幾個省市，而2018年全國經濟分析報告指出，當年我國目前經濟發展和城鎮化率匹配程度最高的幾個省市是上海、北京、天津、廣東和江蘇，這與本文識別出來的幾個省市除了廣東極為一致。由此可見，兩組數據的相關性準確程度與經濟發展和城鎮化率匹配程度有很大的關聯，進一步精細化構建模型時，需加入經濟發展指標和城鎮化指標。此外，廣東省作為我國進出口大省，其水足跡的計算從消費端計算會存在一定誤差。因為農畜產品只計算了其中統計較大的11種產品，對于進出口大省來說，消費品種類繁多，存在統計不足的現象，其直接導致的就是消費水足跡的計算較小。因此，下一步研究也需將各省市進出口情況納入考量。

4結論

1. 全國各省市水足跡和照亮區面積呈現出冪相關性。

2. 全國各省市水足跡和照亮區面積的相關性準確程度與經濟發展和城鎮化率匹配程度有很大的關聯，進一步精細化構建模型時，需加入經濟發展指標和城鎮化指標。

3.各省市的進出口情況對兩組數據的相關性準確程度也有一定的影響，下一步研究也需將各省市進出口情況納入考量，以期減小誤差。

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