楊 凡
(河海大學(xué)公共管理學(xué)院,南京 211100)
日益嚴(yán)重的水資源污染,影響著人類健康、威脅著社會(huì)的生存、阻礙著經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展。因?yàn)閭鹘y(tǒng)意義上認(rèn)為水污染只是指污染物進(jìn)入水體導(dǎo)致水質(zhì)惡化,所以在計(jì)算和評價(jià)水污染時(shí),一般采用因子指數(shù)法、分級評分法、模糊綜合評價(jià)法等[1],但是這些方法計(jì)算出的水污染量并不全面,沒有考慮到稀釋污染所需要的水量,這部分用水量也應(yīng)該算入水污染的指標(biāo)中,因此提出了灰水足跡。
灰水足跡的概念首先是由Hoekstra和Chapagain[2]在研究水體污染負(fù)荷與水體最大容許濃度之間的關(guān)系時(shí)提出。定義為以自然本底濃度和現(xiàn)有的環(huán)境水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)為基準(zhǔn),將一定的污染物負(fù)荷吸收同化所需的淡水體積[3]。目前,國內(nèi)外對水足跡的研究方法日益完善,但針對灰水足跡的研究主要集中在對農(nóng)畜產(chǎn)品或其他產(chǎn)品灰水足跡的計(jì)算[4-9]。關(guān)于灰水足跡,我國學(xué)者除了研究農(nóng)作物糧食灰水足跡[10-14],在其他方向也取得了一些進(jìn)展,如曾昭等[15]測算了北京市灰水足跡,將其與北京市用水量和水資源量進(jìn)行比較,認(rèn)為剩余灰水足跡的增加導(dǎo)致水污染愈重;孫克等[16]計(jì)算了2012年中國灰水足跡;孫才志等[17]測算了中國各省份的灰水足跡,分析了其與水資源總量比例的空間相關(guān)性;王丹陽等[18]創(chuàng)新地從不同受納水體角度改進(jìn)灰水足跡計(jì)算方法。這些學(xué)者主要是以研究灰水足跡的測算和方法為主,并沒有考慮到經(jīng)濟(jì)增長對灰水足跡的影響。
探索性空間數(shù)據(jù)分析是通過收集區(qū)域的空間數(shù)據(jù)信息,進(jìn)行對空間分布的描述,能夠展現(xiàn)出一個(gè)觀測變量對其他觀測變量的影響程度,從而掌握彼此之間的內(nèi)部效應(yīng)[19]。這是一種具有識別功能的方法,通過收集數(shù)據(jù)分析觀測對象的全局和局部空間自相關(guān)性,描述和顯示空間分布以及空間相互作用。相鄰地區(qū)存在著某種空間依賴性,并且隨著時(shí)間推移,已經(jīng)形成的發(fā)展方式以及格局都保持著一定程度上的穩(wěn)定,某些要素的存在會(huì)使集聚和差異的產(chǎn)生成為必然,通過分析各個(gè)區(qū)域數(shù)據(jù)的空間關(guān)聯(lián)關(guān)系,可揭示形成不同空間結(jié)構(gòu)和模式的內(nèi)在相似與差異的關(guān)聯(lián)度。
本文以山東省為研究對象計(jì)算17個(gè)地市2001-2014年灰水足跡,判斷水污染壓力大小,分析水資源總量是否能滿足稀釋污染的要求,從而判斷水質(zhì)污染的程度,采用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法,研究經(jīng)濟(jì)發(fā)展對水污染的影響,衡量水環(huán)境負(fù)效應(yīng),并且構(gòu)建各市灰水足跡強(qiáng)度的空間集聚圖,進(jìn)一步探討區(qū)域間灰水足跡強(qiáng)度的空間關(guān)聯(lián)性。
1.1.1 計(jì)算灰水足跡的通用方法
灰水足跡表示稀釋污染物所需要的淡水資源量。選取不同污染物的排污量以及相應(yīng)的初始濃度和標(biāo)準(zhǔn)排污濃度等數(shù)據(jù),分別計(jì)算出農(nóng)業(yè)、工業(yè)、生活這3個(gè)部門的灰水足跡,了解水污染壓力大小。其計(jì)算公式為:
(1)
式中:WFgrey為灰水足跡,m3/a;L為排污量,kg/a;Cmax為污染物的水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)濃度,kg/m3;Cnat為受納水體的自然初始濃度,kg/m3,因?yàn)槿斯ぎa(chǎn)生的物質(zhì)在自然條件下不存在,所以Cnat可以取為0[20]。
1.1.2 工業(yè)灰水足跡和生活灰水足跡
工業(yè)和生活灰水足跡的計(jì)算,使用點(diǎn)源污染的計(jì)算方法。這是因?yàn)樵谖鬯幚磉^程中化學(xué)物質(zhì)被直接排放進(jìn)入地表水體,通過測算排污流量和污水中化學(xué)物質(zhì)的濃度可以估算排放的污染負(fù)荷。因?yàn)楣I(yè)灰水中的污染物主要是COD和氨氮,所以求取兩者的最大值為工業(yè)、生活的灰水足跡值。
WFind-grey=max {WFind-COD,WFind-NH-N}
(2)
WFdom-grey=max {WFdom-COD,WFdom-NH-N}
(3)
式中:WFind-grey與WFdom-grey分別為工業(yè)灰水足跡、生活灰水足跡,WFind-COD、WFind-NH-N分別為工業(yè)部門產(chǎn)生的COD和氨氮排放量所引起的灰水足跡;WFdom-COD、WFdom-NH-N為生活部門產(chǎn)生的COD和氨氮排放量所引起的灰水足跡。
根據(jù)我國《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB3838-2002)[21],選取地表水排放的第三類標(biāo)準(zhǔn),即適用于集中式生活飲用水地表水源地二級保護(hù)區(qū)等地區(qū),其中COD的標(biāo)準(zhǔn)限值為20 mg/L,則以COD為主要污染的Cmax=0.02 kg/m3;氨氮的標(biāo)準(zhǔn)限值為1 mg/L,則以氨氮為主要污染物的Cmax=0.001 kg/m3。
1.1.3 農(nóng)業(yè)灰水足跡
農(nóng)業(yè)部門造成的水污染主要屬于面源污染[22],其中包括化肥污染、農(nóng)藥污染等。因?yàn)檗r(nóng)業(yè)污染元素中氮肥是造成水污染的主要污染物,所以選取氮肥作為主要污染物來計(jì)算農(nóng)業(yè)灰水足跡。因?yàn)榈试谑褂弥胁⒉皇侨渴┯昧窟M(jìn)入水體,而進(jìn)入水體造成水污染的氮肥量與氮肥施用總量的比值是固定值,即氮肥淋溶率。農(nóng)業(yè)灰水足跡的計(jì)算公式為:
(4)
式中:WFagr-grey為農(nóng)業(yè)灰水足跡;α為氮肥淋溶率;變量APPI為氮肥施用量,kg/a。
根據(jù)全國平均氮肥損失率,包括淋洗和徑流損失,選取的氮肥淋溶率的值為7%[23]。而農(nóng)業(yè)中氮肥的損失以及造成水污染的物質(zhì)主要是硝酸鹽[24],所以在農(nóng)業(yè)灰水足跡計(jì)算中Cmax=0.01 kg/m3。
1.1.4 灰水足跡總量
地區(qū)的灰水足跡總量是整個(gè)區(qū)域應(yīng)該用于凈化污染物的淡水資源總和,即取農(nóng)業(yè)、工業(yè)和生活灰水足跡三者之和,計(jì)算公式為:
WFgrey=WFind-grey+WFdom-grey+WFagr-grey
(5)
1.1.5 灰水足跡承載指數(shù)
灰水足跡只能展現(xiàn)地區(qū)需要稀釋污染物的用水量,不能反映該地區(qū)的污染負(fù)荷程度以及水資源壓力狀況?;诖?,提出灰水足跡承載指數(shù),用灰水足跡與水資源總量進(jìn)行比較,分析水污染壓力的程度。當(dāng)承載指數(shù)越大,水質(zhì)污染程度越深。計(jì)算公式為:
(6)
式中:K為灰水足跡承載指數(shù);Twr為水資源總量。
1.2.1 灰水足跡強(qiáng)度測算方法
灰水足跡強(qiáng)度反映水污染狀況與經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度之間的關(guān)系,用灰水足跡量除以GDP得到灰水足跡強(qiáng)度?;宜阚E強(qiáng)度值越大,就表明單位GDP產(chǎn)生的污染就越多,從而需要稀釋污染的淡水量就越多。所以,灰水足跡強(qiáng)度表示單位GDP消耗的用于稀釋污染物的淡水資源量。通過計(jì)算出各個(gè)地區(qū)的灰水足跡強(qiáng)度,可以掌握地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展下的水環(huán)境負(fù)效應(yīng)。計(jì)算公式為:
(7)
式中:GWFI為灰水足跡強(qiáng)度。
1.2.2 空間自相關(guān)分析方法
本文灰水足跡強(qiáng)度的研究方法是 ESDA模型中的空間自相關(guān)分析方法。用全局Moran'sI指數(shù)判斷要素的屬性分布是否具有顯著的聚集或分散現(xiàn)象;局部Moran'sI指數(shù)可以描述要素之間的空間集聚程度;結(jié)合Moran's散點(diǎn)圖和局部Moran'sI指數(shù)可以直觀地顯示不同要素的集聚類型和顯著性水平[25]。
(1)空間權(quán)重矩陣??臻g權(quán)重矩陣是度量空間自相關(guān)性的前提,是基于一個(gè)二元對稱的鄰接矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得到的。這種空間權(quán)重矩陣是把所有相鄰的影響作用都假設(shè)相同,而忽略不相鄰的空間相關(guān)性。本文采用的是空間距離權(quán)重矩陣,即對區(qū)域的空間位置進(jìn)行量化,該矩陣中的元素定義如下:
(8)
式中:dij是地區(qū)i和地區(qū)j重心點(diǎn)之間的距離。
(2)全局Moran'sI指數(shù)。全局Moran'sI指數(shù)的定義是:
(9)
(10)
式中:n為空間觀察值的數(shù)目;xi是在處于空間位置i的觀察值;Zi是xi標(biāo)準(zhǔn)化變換。
按照空間數(shù)據(jù)分布,考慮位置與屬性相似性的關(guān)系,可以計(jì)算Moran'sI指數(shù)的期望值和期望方差:
(11)
Var(I)=
(12)
s0=∑ni=1∑nj=iWij
(13)
(14)
s2=∑ni=1(∑ni=1Wij+∑nj=iWij)2
(15)
(16)
經(jīng)過假設(shè),并檢驗(yàn)空間有自相關(guān)關(guān)系,參考正態(tài)分布表,可以計(jì)算出Moran'sI指數(shù)的Z值統(tǒng)計(jì)量:
(17)
通過權(quán)重矩陣計(jì)算出的Moran'sI指數(shù)取值范圍在-1到1之間,其中,[-1,0)表示空間負(fù)相關(guān),即該區(qū)域與周邊區(qū)域存在高低或低高的相反關(guān)系;0表示空間不相關(guān),即該區(qū)域與周邊區(qū)域不存在空間關(guān)系;(0,1]表示空間正相關(guān),即該區(qū)域與周邊區(qū)域存在同高同低的同步關(guān)系。
(3)局部Moran'sI指數(shù)。區(qū)域i的局部Moran'sI指數(shù)的定義[26]:
Ii(d)=zi∑nj≠iWijZj
(18)
式中:Zi與Zj為測量值與均值的差值;當(dāng)Ii是正數(shù)值時(shí),表示區(qū)域內(nèi)同屬性值之間呈現(xiàn)空間集聚的狀態(tài),當(dāng)Ii是負(fù)數(shù)值時(shí),表示區(qū)域內(nèi)不同屬性值之間呈現(xiàn)空間集聚的狀態(tài)。
山東省17個(gè)市農(nóng)業(yè)部門的氮肥施用量數(shù)據(jù)、工業(yè)和生活部門的COD和氨氮的排放量數(shù)據(jù)、國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP數(shù)據(jù)來源于《山東省統(tǒng)計(jì)年鑒》(2002-2015年)和《國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》(2001-2014年),山東省各個(gè)市的水資源總量數(shù)據(jù)取自于《山東省統(tǒng)計(jì)年鑒》(2002-2015年)和《山東省水資源公報(bào)》(2001-2014年),污染物COD和氨氮的標(biāo)準(zhǔn)限值取自《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》(GB3838-2002)。
2001年山東省的灰水足跡量599.4 億m3,其中農(nóng)業(yè)、工業(yè),生活灰水足跡分別占23%、40%、37%,2014年的灰水足跡量365.9億m3,其中農(nóng)業(yè)、工業(yè),生活灰水足跡分別占30%、18%、53%,從表1中看出,山東省灰水足跡總量除了2011和2012年略有回升,總體上呈現(xiàn)下降趨勢。計(jì)算可得,2014年菏澤市、臨沂市的灰水足跡量最多,分別是43.2、34.8 億m3,并且都是生活灰水足跡占比重最大;萊蕪市的灰水足跡量最少,為5.4 億m3。總體上,山東省各市的灰水足跡總量在不斷減少,說明隨著社會(huì)進(jìn)步、生態(tài)意識增強(qiáng),山東省各市的排污量在減少。根據(jù)圖1可知,14 a間山東省各市平均灰水足跡量中排名最多的前5個(gè)市依次是,德州市、濰坊市、菏澤市、聊城市、濟(jì)寧市,最多的德州市為49.55 億m3,最少的萊蕪市為6.41 億m3。17個(gè)市的平均灰水足跡中,生活灰水足跡占的比重最大,可達(dá)到灰水足跡總量的一半,說明生活部門已是灰水足跡的最大污染源。
山東省屬于資源型缺水與水質(zhì)型缺水的地區(qū),2001-2014年山東省各市灰水足跡承載指數(shù)變化幅度不大,呈現(xiàn)波動(dòng)趨勢。山東省的灰水足跡遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于水資源總量,在污染最重的一年,灰水足跡更是達(dá)到了水資源總量的5.73倍。從整個(gè)省來看,在2014年山東省的灰水足跡是365.9 億m3,表示需要366 億m3的淡水去凈化這一年所產(chǎn)生的污染物,而山東省的水資源總量只有148.44 億m3,說明水資源量不能滿足稀釋污染物所需淡水量的要求,水質(zhì)污染程度加深。
山東省各市之間的灰水足跡承載指數(shù)存在著明顯不同,根據(jù)2001-2014年山東省各市平均灰水足跡承載指數(shù)將17個(gè)地市分為5類,比較其水質(zhì)污染程度的差異(見圖2)。高承載區(qū)包括濱州市、東營市、聊城市,這3個(gè)城市位于山東省北部,水資源總量偏少的同時(shí)灰水足跡偏大,其承載指數(shù)都大于5,表明大量的污染物不能被稀釋,導(dǎo)致水質(zhì)污染狀況日益加重;德州市、濟(jì)南市、淄博市、菏澤市屬于較高承載區(qū),菏澤市和濟(jì)南市屬于灰水足跡比較高的市區(qū),德州市和淄博市屬于水資源總量比較少的地區(qū),導(dǎo)致這4個(gè)城市承載指數(shù)偏大,污染負(fù)荷也相當(dāng)沉重;中度承載區(qū)有泰安市、濟(jì)寧市、棗莊市,這3個(gè)城市相鄰,水資源量與污染程度水平相似;較低承載區(qū)包括青島市、濰坊市、日照市、淄博市4個(gè)城市,污染程度輕;低承載區(qū)包括威海市、煙臺(tái)市、臨沂市3個(gè)地區(qū),其中威海市和煙臺(tái)市屬于山東省東部,水資源量比較豐富,灰水足跡比較少,水污染壓力也較小。通過計(jì)算分析山東省17個(gè)市的灰水足跡承載指數(shù),發(fā)現(xiàn)近14 a,各個(gè)市的水污染狀況十分嚴(yán)峻,灰水足跡基本上都是多于水資源總量,尤其是山東省的西北地區(qū)污染最重。無法被稀釋的污染物持續(xù)增加,加劇水資源短缺,形成水質(zhì)型缺水。
表1 山東省各市2001-2014年灰水足跡總量 億m3
圖1 山東省各市2001-2014年平均灰水足跡(單位:億m3)Fig.1 The average grey water footprints of cities in Shandong province from 2000 to 2014
圖2 山東省灰水足跡承載指數(shù)分類圖Fig.2 The classification map of grey water footprint load coefficient in Shandong province
灰水足跡強(qiáng)度是灰水足跡與地區(qū)生產(chǎn)總值的比值,表示萬元GDP消耗的用于稀釋污染物的淡水資源量。根據(jù)圖3所示,山東省17個(gè)市的灰水足跡強(qiáng)度在2001與2014年之間整體上呈現(xiàn)下降趨勢,表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展對水質(zhì)污染的影響減少,水環(huán)境負(fù)效應(yīng)減輕??傮w上,山東省的西南和西北地區(qū),下降速度比較快,其中菏澤市、聊城市和德州市的灰水足跡強(qiáng)度下降幅度最為明顯。菏澤市從2001年的0.163 619 m3降到2014年的0.021 054 m3,聊城市從2001年的0.107 203 m3降到2014年的0.010 009 m3,德州市從2001年的0.104 071 m3降到2014年的0.012 151 m3。而青島市、煙臺(tái)市、濟(jì)南市等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地區(qū)灰水足跡強(qiáng)度下降相對慢,是因?yàn)槠涑跗诘幕宜阚E強(qiáng)度就比較低。
通過計(jì)算發(fā)現(xiàn)山東省的灰水足跡強(qiáng)度分布主要顯示出東部偏低,西部偏高的特征,其中菏澤市、聊城市和德州市等地區(qū)灰水足跡強(qiáng)度偏高,而威海市、煙臺(tái)市、青島市等地區(qū)灰水足跡強(qiáng)度偏低。山東省的灰水足跡強(qiáng)度分布表現(xiàn)出集聚的特征,相鄰的城市也呈現(xiàn)出相關(guān)性,所以運(yùn)用探索性空間數(shù)據(jù)自相關(guān)分析方法對山東省灰水足跡強(qiáng)度的空間相關(guān)格局進(jìn)行深入的分析。
圖3 山東省各市2001-2014年灰水足跡強(qiáng)度變化圖Fig.3 Grey water footprint intensity change of all cities in Shandong province from 2001 to 2014
通過計(jì)算山東省17地市2001-2014年的灰水足跡強(qiáng)度,并運(yùn)用全局空間自相關(guān)分析模型得出了山東省各個(gè)年份的全局Moran'sI指數(shù)。根據(jù)表2, 2001-2014年 統(tǒng)計(jì)量的值均大于0.05并且小于1.96,表明其數(shù)據(jù)通過了顯著性檢驗(yàn),具有統(tǒng)計(jì)意義。從2001年的Moran'sI指數(shù)為0.170 9,到2014的Moran'sI指數(shù)為0.226 5,其指數(shù)值呈現(xiàn)波動(dòng)狀態(tài),但是總體上Moran'sI指數(shù)在增加,并且指數(shù)均大于0.09。說明山東省灰水足跡強(qiáng)度具有全局自相關(guān)性,并且自相關(guān)性在不斷增強(qiáng)。因?yàn)榛宜阚E強(qiáng)度的大小受到人口數(shù)量、工業(yè)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)、排污處理技術(shù)等因素的影響,所以相鄰的區(qū)域或者發(fā)展程度相似的區(qū)域,其灰水足跡強(qiáng)度的大小以及發(fā)展趨勢也比較相似,從而在區(qū)域上呈現(xiàn)出越來越強(qiáng)的集聚效應(yīng)。
表2 山東省灰水足跡強(qiáng)度全局Moran's I指數(shù)Tab.2 The global spatial autocorrelation index of grey water footprint intensity in Shandong province
通過分析山東省灰水足跡強(qiáng)度的全局Moran'sI指數(shù),發(fā)現(xiàn)區(qū)域的灰水足跡強(qiáng)度具有空間自相關(guān)性,而為了更加深入地研究山東省各市之間灰水足跡強(qiáng)度的空間集聚特征,需要計(jì)算出各市的局部Moran'sI指數(shù),并且做出灰水足跡強(qiáng)度的LISA集聚地圖。LISA集聚主要是將區(qū)域地圖分為4種類型的集聚象限,分別是高高集聚(HH)、高低集聚(HL)、低低集聚(LL)、低高集聚(LH)。根據(jù)2001年和2014年山東省17各市的灰水足跡強(qiáng)度的集聚地圖(見圖4)顯示,屬于LL集聚的區(qū)域面積在增加、屬于HL集聚的區(qū)域面積在減少,屬于HH集聚和LH集聚的城市基本保持不變,說明山東省區(qū)域之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平下的水質(zhì)污染壓力具有明顯的空間相關(guān)性。
(1)High-High集聚。屬于HH集聚的城市有德州市、聊城市、菏澤市、濟(jì)寧市,主要位于山東省的偏西部地區(qū),特征就是地區(qū)內(nèi)具有高灰水足跡強(qiáng)度的同時(shí)周邊相鄰地區(qū)的灰水足跡強(qiáng)度也偏高。4個(gè)地市的灰水足跡強(qiáng)度雖然下降幅度大,但初始基數(shù)大,說明經(jīng)濟(jì)發(fā)展對水污染的影響較大,尤其是菏澤市,經(jīng)濟(jì)發(fā)展慢但水污染程度深。因?yàn)槲挥谏綎|省的西部地區(qū),為了尋求經(jīng)濟(jì)發(fā)展,開始大力推廣工業(yè),由此造成了嚴(yán)重的水污染,水環(huán)境負(fù)效應(yīng)增強(qiáng),但是這樣的產(chǎn)業(yè)政策并沒有帶動(dòng)其快速發(fā)展起來,反而造成越來越嚴(yán)重的污染,水資源環(huán)境也逐漸惡化。
(2)High-Low 集聚。穩(wěn)定屬于HL集聚的城市是棗莊市和臨沂市,特征是水足跡強(qiáng)度都偏高但是相鄰地區(qū)水足跡強(qiáng)度偏低,容易被相鄰地區(qū)積極帶動(dòng),污染程度較輕,灰水足跡強(qiáng)度的下降幅度比較快,具有較大的發(fā)展空間。在2001年時(shí)濱州市和濰坊市屬于HL地區(qū),而在2014年時(shí)萊蕪市和日照市成為HL地區(qū),這幾個(gè)市的國民生產(chǎn)總值都偏低,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不高并且提升得比較慢。
(3)Low-Low 集聚。LL集聚主要集中在山東省的東部地區(qū),包括威海市、煙臺(tái)市、青島市,在2014年時(shí)濰坊市也從HL地區(qū)轉(zhuǎn)變?yōu)長L地區(qū)。這幾個(gè)地區(qū)形成了一個(gè)低低集聚群,又好又快發(fā)展的同時(shí),開始向周邊擴(kuò)展,具有良好的帶動(dòng)示范作用,不斷推進(jìn)山東省水資源的可持續(xù)發(fā)展。作為山東省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的中心,這幾座城市地區(qū)生產(chǎn)總值高,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理,排污技術(shù)進(jìn)步,使得其污染物排放量偏低,經(jīng)濟(jì)發(fā)展對水污染壓力的影響偏低。
(4)Low-High 集聚。濟(jì)南市、淄博市、東營市都穩(wěn)定屬于LH集聚,在2001年時(shí)萊蕪市屬于LH集聚,在2014年時(shí)濱州開始屬于LH集聚,形成這個(gè)集聚群的城市主要位于山東省的北邊。這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)的同時(shí)污染狀況也沒有西邊地區(qū)那么嚴(yán)重,灰水足跡強(qiáng)度每年在不斷降低,并且降低的速度也比較快,進(jìn)步空間很大,發(fā)展水平也比較合理穩(wěn)定。但為了長遠(yuǎn)發(fā)展,仍需要采取有效的政策和措施,不斷提高經(jīng)濟(jì)的同時(shí)降低水污染。
通過分析山東省17個(gè)市的灰水足跡強(qiáng)度的集聚特征,發(fā)現(xiàn)整體上山東省各市的灰水足跡強(qiáng)度在不斷下降,說明萬元GDP消耗的用于稀釋污染物的淡水資源量在不斷減少,經(jīng)濟(jì)發(fā)展對水污染的影響程度降低,水環(huán)境的負(fù)效應(yīng)減輕。山東省的西部地區(qū)穩(wěn)定處于高高集聚,經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后,水污染嚴(yán)重并且壓力巨大;而山東省的東部地區(qū),經(jīng)濟(jì)發(fā)展對水污染的影響程度小,保持穩(wěn)定的同時(shí)也在不斷向外積極擴(kuò)張,起到模范作用。
圖4 山東省各市灰水足跡強(qiáng)度的LISA集聚分布Fig.4 LISA cluster map of the grey water footprint intensity in Shandong province
(1)計(jì)算結(jié)果分析,山東省灰水足跡總體上呈現(xiàn)下降趨勢,從2001年的灰水足跡為599.4 億m3降到2014年的灰水足跡為365.9 億m3,并且各個(gè)部門灰水足跡的比例也發(fā)生變化,從2001年工業(yè)部門占比最多,到2014年生活部門占比最多。這些說明隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)進(jìn)步、生態(tài)意識增強(qiáng),山東省每年水污染在減少。山東省各個(gè)市的灰水足跡的變化趨勢總體上跟整個(gè)山東省的變化趨勢相似。2001年山東省各市平均灰水足跡量中最多的德州市為49.55 億m3,最少的萊蕪市為6.41 億m3。表明地區(qū)間水污染大小有著明顯差異。17個(gè)市的平均灰水足跡中,生活灰水足跡的比例可達(dá)到灰水足跡總量的一半,可見生活污染已是污染的主要來源。表明居民生活的排污處理、排污水平的提高、水污染的防治等應(yīng)該引起政府足夠的重視。
(2)山東省是一個(gè)水質(zhì)污染比較嚴(yán)重的地區(qū)。2001-2014年山東省各市的灰水足跡承載指數(shù)偏大,說明灰水足跡遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于水資源總量,而在污染最重的一年,山東省需要相當(dāng)于水資源總量的5.73倍的淡水量去稀釋污染物才能保證不對水資源造成極大危害。并且各市之間污染程度差異大,最嚴(yán)重的幾個(gè)地市的平均灰水足跡承載指數(shù)達(dá)到3.5以上,所以各地市沒有足夠的水資源去稀釋污染物。因?yàn)樗Y源總量是一定的,所以為了降低水質(zhì)污染,除了要減少污染物的排放,也要提高污染物的凈化技術(shù),用更少的水稀釋更多的污染物。
(3)從2001到2014年間,山東省及其17個(gè)市的灰水足跡強(qiáng)度在不斷降低,萬元GDP消耗的用于稀釋污染物的淡水資源量在不斷減少,經(jīng)濟(jì)發(fā)展下的水環(huán)境負(fù)效應(yīng)在減少?;宜阚E強(qiáng)度分布主要顯示出東部偏低,西部偏高的特征,其中菏澤市、聊城市和德州市等地區(qū)一直以來灰水足跡強(qiáng)度偏高,而威海市、煙臺(tái)市、青島市等地區(qū)就比較低,說明經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響著水污染程度。所以山東省的西部地區(qū)要優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),推動(dòng)新興技術(shù)的發(fā)展。
(4)通過檢驗(yàn),山東省灰水足跡強(qiáng)度具有全局自相關(guān)性,并且自相關(guān)性在不斷增強(qiáng),各個(gè)地市出現(xiàn)集聚的現(xiàn)象,集聚分布也日益明顯。山東省的西部地區(qū)穩(wěn)定處于高高集聚,經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后,水污染壓力大;而山東省的東部地區(qū),包括威海市、煙臺(tái)市和青島市,屬于低低集聚,灰水足跡強(qiáng)度低,經(jīng)濟(jì)發(fā)展對水污染影響小,并且在地區(qū)上不斷向外擴(kuò)散。所以要讓山東省東部地區(qū)的城市積極帶動(dòng)相鄰地區(qū)發(fā)展,優(yōu)化水資源環(huán)境。
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