申 浩，陳致君，劉 健，鄭昭佩

（山東師范大學(xué)地理與環(huán)境學(xué)院，濟(jì)南250358）

0 引 言

水資源作為人類生存和發(fā)展不可或缺的資源，對(duì)社會(huì)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)發(fā)展起著重要的支撐作用。中國(guó)水資源十分短缺，雖然總量排名世界第六，但人均水資源占有量不足世界人均水平的1/4[1]。山東省缺水嚴(yán)重，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，需水量不斷增加，水污染造成的水質(zhì)性缺水進(jìn)一步加劇了山東省水資源緊缺程度。迫于水資源數(shù)量的有限性，水環(huán)境質(zhì)量的提升可以在一定程度上緩解山東省水資源緊缺的壓力。為了解山東省整體水環(huán)境狀況，需要計(jì)算和評(píng)價(jià)各地市水污染程度。水污染評(píng)價(jià)的方法有很多，例如綜合污染指數(shù)法、模糊數(shù)學(xué)方法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析方法等，但它們都未定量描述水污染和水資源之間的關(guān)系[2]?；宜阚E是一種新的定量描述水污染的方法，它從水量角度出發(fā)，建立起水質(zhì)與水量之間的關(guān)系，近些年被廣泛應(yīng)用于水環(huán)境、水資源評(píng)價(jià)的研究中。其優(yōu)勢(shì)非常明顯，可以更加直觀、便捷地計(jì)算水污染對(duì)水環(huán)境、水資源影響的程度，在較大尺度區(qū)域的研究中非常實(shí)用。

Hoekstra 和Chapagain 在2008年創(chuàng)造性地提出“灰水足跡”[3]。灰水足跡(Grey Water Footprint)指的是在一定自然本底濃度的環(huán)境條件下，將一定量的污染物負(fù)荷稀釋到一定環(huán)境水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)所需的淡水量，單位為m3/a[4]。國(guó)外對(duì)于灰水足跡的研究主要集中在農(nóng)業(yè)、工業(yè)生產(chǎn)灰水足跡的核算評(píng)價(jià)上，其中大部分為農(nóng)業(yè)產(chǎn)品的灰水足跡研究[5-7]。國(guó)內(nèi)關(guān)于灰水足跡的研究主要集中于灰水足跡的核算評(píng)價(jià)和驅(qū)動(dòng)因素的研究上?；宜阚E研究區(qū)域的尺度較大，多以全國(guó)、省區(qū)、流域?yàn)檠芯繀^(qū)，對(duì)于省區(qū)以下的區(qū)域研究較少[8-10]。大尺度的研究對(duì)于了解整體的水環(huán)境狀況非常適用，小尺度的研究對(duì)地方的規(guī)劃幫助更大。從研究對(duì)象來看，主要集中于農(nóng)業(yè)灰水足跡的研究，尤其是糧食生產(chǎn)灰水足跡的研究[11,12]。工業(yè)部門的灰水足跡研究相對(duì)較少，第三產(chǎn)業(yè)鮮有涉及。工業(yè)灰水足跡的研究以水污染較高的行業(yè)為主，例如紡織印染行業(yè)、電子行業(yè)[13,14]。近些年我國(guó)關(guān)于灰水足跡驅(qū)動(dòng)因素的研究逐漸增多，其中擴(kuò)展的Kaya 恒等式和LMDI 模型是應(yīng)用較為廣泛的方法[15-17]。此外也有不少學(xué)者針對(duì)傳統(tǒng)灰水足跡核算方法存在的諸多缺陷提出一系列改進(jìn)的措施[18,19]。

國(guó)內(nèi)外關(guān)于衡量和評(píng)價(jià)地區(qū)間均衡性的方法有很多，在經(jīng)濟(jì)學(xué)中可分為實(shí)證測(cè)度與規(guī)范測(cè)度兩類，實(shí)證測(cè)度以基尼系數(shù)為代表，規(guī)范測(cè)度以阿特金森指數(shù)、泰爾指數(shù)為代表[20]。其中基尼系數(shù)和泰爾指數(shù)應(yīng)用較為廣泛，其使用已經(jīng)大大超出經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域。在水資源、水環(huán)境均衡性研究中，基尼系數(shù)應(yīng)用最為廣泛[21-23]。此外不平衡指數(shù)也可以反映某種屬性的空間均衡狀況，只是使用量相對(duì)較少。不平衡指數(shù)只能反映出相對(duì)大小，沒有明確的界限標(biāo)準(zhǔn)，但它的優(yōu)點(diǎn)在于其中的匹配距離可以較好的分析地區(qū)指標(biāo)匹配狀況。近年來不平衡指數(shù)應(yīng)用逐漸增多，尤其是在水資源領(lǐng)域[24-26]。

綜上所述，前人對(duì)灰水足跡的核算評(píng)價(jià)、驅(qū)動(dòng)因素及測(cè)算方法的改進(jìn)研究較多，很少對(duì)區(qū)域的灰水足跡均衡性進(jìn)行分析，并且前人分析的區(qū)域多為整個(gè)國(guó)家?；嵯禂?shù)在多個(gè)領(lǐng)域被廣泛使用，用于灰水足跡范疇的研究甚少?；嵯禂?shù)能夠反映整個(gè)區(qū)域的均衡狀況，但難以反映區(qū)域內(nèi)部各部分的匹配情況，而不平衡指數(shù)中的匹配距離可以較好的反映各組成部分的匹配情況。為此本文以山東省17 個(gè)地市為例，計(jì)算各地市2005-2017年農(nóng)業(yè)、工業(yè)、生活以及地區(qū)灰水足跡，選取人口、水資源量、GDP 三個(gè)指標(biāo)，采用基尼系數(shù)和不平衡指數(shù)進(jìn)行灰水足跡區(qū)域均衡性評(píng)價(jià)。此外，針對(duì)現(xiàn)有均衡性存在的問題提出了一些改善建議，以此來提高山東省各地市灰水足跡區(qū)域均衡性和匹配性，從而為改善山東省水生態(tài)環(huán)境、水資源管理與利用提供參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 灰水足跡

灰水足跡表示將污染物稀釋至達(dá)到環(huán)境水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)所需水量，根據(jù)《水足跡評(píng)價(jià)手冊(cè)》，其計(jì)算公式如下：

式中：GWF為灰水足跡，m3/a；L為污染物排放負(fù)荷，kg/a；Cmax為達(dá)到環(huán)境水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)下的污染物最高濃度，kg/m3；Cnat為受納水體的初始濃度，kg/m3。受納水體的初始濃度指自然條件下某種污染物的濃度。

1.1.1 農(nóng)業(yè)灰水足跡

根據(jù)前人的研究，氮素是農(nóng)業(yè)中產(chǎn)生水污染的主要污染物，所以選取氮素來計(jì)算農(nóng)業(yè)的灰水足跡[27]。氮素主要來源于氮肥和復(fù)合肥，其中復(fù)合肥中養(yǎng)分含量按照N 150 g/kg、P2O5150 g/kg、K2O 150 g/kg 來計(jì)算[28]。氮肥在施用后并不是全部進(jìn)入水體的，造成水污染的氮肥量與氮肥施用總量的比值是固定值，即氮肥淋失率，設(shè)定化肥中氮肥淋失率為11%[27,28]。選取總氮（TN）作為農(nóng)業(yè)灰水足跡計(jì)算的指標(biāo)，計(jì)算公式如下：

式中：GWFagr(TN)為農(nóng)業(yè)灰水足跡；a為氮肥的淋失率；Appl為總氮的量；CTN,max為TN 的環(huán)境最大允許濃度；CTN,nat為TN 的自然本底濃度；As為氮肥使用量（折純）；Ac為復(fù)合肥施用量；θ為復(fù)合肥中含氮量。

1.1.2 工業(yè)灰水足跡

工業(yè)水污染屬于點(diǎn)源污染，工業(yè)廢水中COD 和氨氮所占的比例最大。采用COD 和氨氮兩種指標(biāo)進(jìn)行測(cè)算，并取較高者作為工業(yè)污染的灰水足跡。計(jì)算公式如下：

式中：GWFind為工業(yè)灰水足跡；GWFind(i)表示工業(yè)第i類污染物的灰水足跡；Lind(i)表示工業(yè)第i類污染物的排放量。

1.1.3 生活灰水足跡

生活污水與工業(yè)污水同樣屬于點(diǎn)污染，其主要污染物與工業(yè)污水相同，所以同樣選取COD、氨氮兩種污染物指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算。計(jì)算公式如下：

式中：GWFdom為生活灰水足跡；GWFdom(i)為第i類污染物的生活灰水足跡；Ldom(i)為生活第i類污染物的排放量。

1.1.4 地區(qū)灰水足跡

地區(qū)灰水足跡是整個(gè)區(qū)域稀釋污染物所需淡水量的總和，即農(nóng)業(yè)、工業(yè)、生活灰水足跡之和[29]：

1.2 基尼系數(shù)

基于基尼系數(shù)的內(nèi)涵，本文引入人口-灰水足跡基尼系數(shù)、水資源-灰水足跡基尼系數(shù)、GDP-灰水足跡基尼系數(shù)來分析山東省灰水足跡相對(duì)于人口、水資源、GDP 三個(gè)指標(biāo)的均衡狀況。采用熵值法對(duì)各指標(biāo)賦權(quán)，并計(jì)算綜合基尼系數(shù)，以此來表示灰水足跡整體均衡性狀況。用灰水足跡與水資源的比值表示水環(huán)境壓力，灰水足跡與GDP 的比值表示灰水足跡強(qiáng)度?；嵯禂?shù)的算法有很多，為便于計(jì)算，采用下梯形面積法計(jì)算基尼系數(shù)，計(jì)算公式如下：

式中：xi為第i個(gè)地市人口數(shù)、水資源量和GDP的累計(jì)百分比；yi為第i地市灰水足跡累計(jì)百分比。

按照國(guó)際通用標(biāo)準(zhǔn)，通常把0.4 作為基尼系數(shù)的警戒值，0～0.2 為高度平均，0.2～0.4 為相對(duì)平均，0.4～0.5 為差距較大，大于0.5為差距懸殊，本文也采用該劃分方法。

1.3 不平衡指數(shù)

為了定量分析各地市灰水足跡與各指標(biāo)的匹配程度，借鑒不平衡指數(shù)中匹配距離的方法來分析各地市灰水足跡與人口、水資源、GDP的匹配情況。在笛卡爾坐標(biāo)系中以ai為橫坐標(biāo)，以bi為縱坐標(biāo)得到點(diǎn)(ai,bi)，ai,bi差異較小時(shí)與直線b=a的距離(di)更近，即二者匹配程度較高，反之二者匹配程度較低[26]。其計(jì)算公式如下：

式中：ai、bi分別為各地市灰水足跡和各指標(biāo)（人口、水資源、GDP）占全省的比重；di為各地市的匹配距離。當(dāng)di＞0 時(shí)，說明該市灰水足跡所占比例超過了某一指標(biāo)所占比例，灰水足跡相對(duì)偏大。當(dāng)di＜0 時(shí)，說明該市灰水足跡所占的比例低于某一指標(biāo)所占百分比，灰水足跡相對(duì)偏小。

匹配距離有正負(fù)之分，故將匹配距離值取絕對(duì)值，利用熵值法對(duì)各指標(biāo)賦予權(quán)重，計(jì)算灰水足跡綜合匹配距離，以此來反映各地市灰水足跡區(qū)域匹配狀況。

1.4 數(shù)據(jù)來源

山東省17 個(gè)地市農(nóng)業(yè)部門化肥的施用量數(shù)據(jù)、工業(yè)和生活部門的COD 和氨氮排放量數(shù)據(jù)來自于《山東省統(tǒng)計(jì)年鑒》（2006-2018年）；山東省各地市的水資源量數(shù)據(jù)取自《山東省水資源公報(bào)》（2006-2018年）；山東省各地市人口數(shù)據(jù)和各部門GDP 取自《山東省統(tǒng)計(jì)年鑒》（2006-2018年），其中農(nóng)業(yè)、工業(yè)和生活部門GDP 分別用第一、二、三產(chǎn)業(yè)GDP 來表示；污染物COD、氨氮和總氮的環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)極限值采用《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》（GB3838-2002）中Ⅴ類水標(biāo)準(zhǔn)（COD：40 mg/L，NH3-N：2 mg/L，TN:2 mg/L）。根據(jù)《水足跡評(píng)價(jià)手冊(cè)》，本文假設(shè)自然本底濃度Cnat為0。

2 結(jié)果與分析

2.1 山東省灰水足跡計(jì)算結(jié)果分析

山東省地區(qū)灰水足跡在2005-2017年總體呈現(xiàn)出波動(dòng)下降的趨勢(shì)，降幅約為16.78%。說明隨著社會(huì)的發(fā)展，人們生態(tài)保護(hù)意識(shí)不斷增強(qiáng)，污染物排放量逐漸下降。其中2010-2011年地區(qū)灰水足跡增長(zhǎng)明顯，在農(nóng)業(yè)和工業(yè)灰水足跡逐漸下降的趨勢(shì)下，生活灰水足跡的增多使得地區(qū)灰水足跡出現(xiàn)了增長(zhǎng)的趨勢(shì)。山東省各地市多年灰水足跡平均值最大的為菏澤市，其次為濰坊市和德州市（表1）。這三市農(nóng)業(yè)規(guī)模較大，大部分灰水足跡來自于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。多年灰水足跡平均值最小的為萊蕪市，萊蕪市面積最小，人口最少，這是它灰水足跡產(chǎn)生較少的主要原因。農(nóng)業(yè)灰水足跡是山東省灰水足跡的主要組成部分，約有75%的灰水足跡來自于農(nóng)業(yè)，生活灰水足跡次之，工業(yè)灰水足跡最小。農(nóng)業(yè)灰水足跡在2005-2017年減少量最大，約為244 億m3。工業(yè)灰水足跡由最初的162.81 億m3/a 降至23.6 億m3/a，降幅約為85.5%。2011年山東省生活污水排放量25.6 億t，高于2010年的22.8 億t，并且其中的COD和氨氮等污染物含量明顯高于2010年，所以生活灰水足跡在2010-2011年出現(xiàn)了明顯的增長(zhǎng)（見圖1）。

表1 2005--2017年山東省各地市灰水足跡 億m3/aTab.1 The grey water footprint of cities in Shandong province from 2005 to 2017

圖1 山東省地區(qū)灰水足跡及各部門灰水足跡變化Fig.1 Changes in the grey water footprint of region and various departments in Shandong Province

2.2 灰水足跡均衡性分析

2.2.1 農(nóng)業(yè)灰水足跡基尼系數(shù)分析

由圖2(a)可知，農(nóng)業(yè)灰水足跡綜合基尼系數(shù)呈現(xiàn)出波動(dòng)上升的趨勢(shì)并且其基尼系數(shù)值大部分大于0.2，處于相對(duì)均衡的狀態(tài)。從各指標(biāo)來看，灰水足跡與水資源基尼系數(shù)波動(dòng)幅度最大，并且其基尼系數(shù)明顯大于其他兩者?；宜阚E與水資源基尼系數(shù)在0.2～0.4 范圍內(nèi)波動(dòng)，處于相對(duì)均衡的狀態(tài)?；宜阚E與GDP 和人口之間的基尼系數(shù)全部呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，并且先于后者進(jìn)入相對(duì)均衡狀態(tài)。由此看來，山東省農(nóng)業(yè)灰水足跡均衡性在逐漸的下降，由絕對(duì)均衡變?yōu)榱讼鄬?duì)均衡狀態(tài)。山東省各地市農(nóng)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r不同，而且各地市農(nóng)業(yè)技術(shù)水平差異也較大，使得不同地區(qū)農(nóng)業(yè)得到單位效益所造成的污染情況不同。這種差異越來越大，不利于農(nóng)業(yè)的協(xié)調(diào)可持續(xù)發(fā)展，所以必須予以重視。

2.2.2 工業(yè)灰水足跡基尼系數(shù)分析

由圖2(b)可知，工業(yè)灰水足跡多數(shù)年份的基尼系數(shù)值都位于0.4之上，處于不均衡狀態(tài)，但是其基尼系數(shù)值由0.527 9降至0.396 4，均衡性有了明顯的提高。其中自2008年至2011年，灰水足跡均衡性提升最為明顯。隨著工業(yè)環(huán)保查處力度的加大，許多地區(qū)高污染企業(yè)被關(guān)停，地區(qū)污染排放差異逐漸縮小，基尼系數(shù)也相應(yīng)的降低。從各指標(biāo)來看，灰水足跡與水資源基尼系數(shù)變化是最明顯的，呈現(xiàn)出波動(dòng)下降的趨勢(shì)，但是其均衡性最差，長(zhǎng)期處于不均衡狀態(tài)?；宜阚E與GDP和人口兩個(gè)指標(biāo)的基尼系數(shù)值在2011年降至0.4之下，已由不均衡狀態(tài)變?yōu)橄鄬?duì)均衡狀態(tài)?？偟膩碚f，工業(yè)灰水足跡基尼系數(shù)值較高，需要較長(zhǎng)的時(shí)間來提高和維持其均衡性。此外工業(yè)部門造成的水環(huán)境壓力地區(qū)差異較大， 需要采取有力措施來提高其均衡性。

2.2.3 生活灰水足跡基尼系數(shù)分析

由圖2(c)可知，生活灰水足跡均衡性波動(dòng)較大，生活灰水足跡綜合基尼系數(shù)在2011-2012年出現(xiàn)明顯的波峰，在2015年后出現(xiàn)了明顯增長(zhǎng)的趨勢(shì)，并可能會(huì)出現(xiàn)第二個(gè)波峰。從各指標(biāo)來看，生活灰水足跡與水資源基尼系數(shù)呈現(xiàn)出波動(dòng)下降的趨勢(shì)，在2014-2016年低于0.2，變?yōu)榻^對(duì)均衡的狀態(tài)。灰水足跡與GDP 和人口兩個(gè)指標(biāo)的基尼系數(shù)與綜合基尼系數(shù)波動(dòng)變化相近，不同的是灰水足跡與GDP 基尼系數(shù)表現(xiàn)出波動(dòng)上升的趨勢(shì)，在2017年已經(jīng)超過0.4，變?yōu)椴痪鉅顟B(tài)?；宜阚E與人口基尼系數(shù)雖然波動(dòng)幅度較大，但其一直保持在0.2 以下，均衡性狀況最好。由此可見，生活灰水足跡強(qiáng)度地區(qū)差異越來越大，急需進(jìn)行控制和調(diào)整。

2.2.4 地區(qū)灰水足跡基尼系數(shù)分析

由圖2(d)可知，山東省地區(qū)灰水足跡綜合基尼系數(shù)在0.2～0.3 之間波動(dòng)，處于相對(duì)均衡狀態(tài)，在2010年均衡性達(dá)到最高。在3個(gè)指標(biāo)中，地區(qū)灰水足跡與水資源基尼系數(shù)波動(dòng)變化最為明顯，并且絕大部分年份處于相對(duì)平衡狀態(tài)。水資源在山東省不同地市的時(shí)空分布不均限制了其均衡性和穩(wěn)定性，合理的水資源配置可以降低其波動(dòng)的幅度，逐漸向均衡性、穩(wěn)定性方向發(fā)展。地區(qū)灰水足跡與GDP 之間基尼系數(shù)呈現(xiàn)出緩慢上升的趨勢(shì)，均衡性逐漸下降。其基尼系數(shù)值全部高于0.3，均衡性較差，如果不采取措施來改變其發(fā)展趨勢(shì)，未來很有可能進(jìn)入不平衡狀態(tài)。地區(qū)灰水足跡與人口基尼系數(shù)一直保持在0.2之下，均衡性最高。

圖2 山東省灰水足跡與各指標(biāo)均衡性變化Fig.2 The Balanced Changes of Grey Water Footprint and Various Indicators in Shandong Province

2.2.5 各部門灰水足跡均衡性分析

由圖3 可知，地區(qū)灰水足跡綜合基尼系數(shù)在0.2～0.3 之間波動(dòng)且波動(dòng)幅度較小，均衡性較好。從各部門灰水足跡來看，農(nóng)業(yè)部門的均衡性最好，生活部門次之，工業(yè)部門最差。農(nóng)業(yè)灰水足跡綜合基尼系數(shù)保持緩慢波動(dòng)上升的狀態(tài)，在2011年后保持在0.2 之上，處于相對(duì)均衡狀態(tài)。其緩慢增長(zhǎng)的趨勢(shì)短時(shí)間內(nèi)不會(huì)出現(xiàn)嚴(yán)重的問題，但是如果不采取任何措施，未來可能就會(huì)進(jìn)入不均衡狀態(tài)的行列，所以需要給予適當(dāng)?shù)年P(guān)注。工業(yè)灰水足跡綜合基尼系數(shù)最大，大多數(shù)年份保持在0.4 之上，處于不均衡狀態(tài)。其基尼系數(shù)的發(fā)展經(jīng)歷了一個(gè)明顯下降的過程，尤其是2008-2011年，均衡性得到了很大的提高。但是在2011年后，基尼系數(shù)在0.4上下波動(dòng)，均衡性的再提高受到了一定的阻力。因此，工業(yè)部門灰水足跡均衡性的提高是增強(qiáng)山東省灰水足跡均衡性最重要的內(nèi)容。生活灰水足跡綜合基尼系數(shù)表現(xiàn)為波動(dòng)發(fā)展，在2011年達(dá)到波峰，2015年后到達(dá)波谷后又開始迅猛增長(zhǎng)。如果不加以控制，未來波峰可能會(huì)更高，均衡性會(huì)變得更差。

圖3 各部門灰水足跡均衡性狀況Fig.3 Balance of Grey Water Footprint of each department

2.3 灰水足跡匹配性分析

2.3.1 農(nóng)業(yè)灰水足跡匹配距離分析

由圖4(a)可知，農(nóng)業(yè)灰水足跡綜合匹配距離較大地市為菏澤市、臨沂市、德州市和聊城市。其中，菏澤、德州和聊城市農(nóng)業(yè)灰水足跡與3個(gè)指標(biāo)的匹配距離均為正值，農(nóng)業(yè)灰水足跡超量嚴(yán)重。德州市和聊城市水資源指標(biāo)匹配距離值在所有地市中較大，水資源量相對(duì)較少，農(nóng)業(yè)污染造成的水環(huán)境壓力較大。菏澤市GDP 指標(biāo)匹配距離值最大，說明其農(nóng)業(yè)灰水足跡強(qiáng)度大，農(nóng)業(yè)發(fā)展相對(duì)落后，技術(shù)水平較低。臨沂市水資源指標(biāo)匹配距離值最小，說明其水資源相對(duì)豐富，農(nóng)業(yè)部門水污染造成的水環(huán)境壓力較小。

2.3.2 工業(yè)灰水足跡匹配距離分析

由圖4(b)可知，工業(yè)灰水足跡綜合匹配距離較大的地市為濱州市、淄博市、濰坊市、臨沂市和煙臺(tái)市。其中，濱州市、淄博市和濰坊市工業(yè)灰水足跡與各指標(biāo)匹配距離均為正值，工業(yè)灰水足跡超量嚴(yán)重。濱州市各指標(biāo)的匹配距離均較大，工業(yè)灰水足跡超量情況最為嚴(yán)重，急需進(jìn)行治理和改善。而臨沂市和煙臺(tái)市工業(yè)灰水足跡與各指標(biāo)匹配距離均為負(fù)值，說明其工業(yè)灰水足跡狀況良好。臨沂市的水資源指標(biāo)匹配距離最小，水資源相對(duì)豐富，工業(yè)污水造成的水環(huán)境壓力較小。煙臺(tái)市GDP 指標(biāo)的匹配距離較小，說明煙臺(tái)市工業(yè)技術(shù)水平相對(duì)較高，能以較低的污染獲取較高的收益。

2.3.3 生活灰水足跡匹配距離分析

由圖4(c)可知，生活灰水足跡綜合匹配距離較大的地市為青島市、臨沂市、濟(jì)南市和菏澤市。其中青島市和濟(jì)南市生活灰水足跡與兩個(gè)指標(biāo)匹配距離為正值，其生活灰水足跡偏大。臨沂市和菏澤市生活灰水足跡與兩個(gè)指標(biāo)匹配距離為負(fù)值，說明其生活灰水足跡狀況相對(duì)較好。菏澤市GDP 指標(biāo)匹配距離在所有地市中最大，說明其生活灰水足跡強(qiáng)度較大，第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展相對(duì)較慢。而青島市GDP 指標(biāo)匹配距離在所有地市中最小，代表其生活灰水足跡強(qiáng)度最小，第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平較高。濟(jì)南市和青島市水資源指標(biāo)匹配距離值在所有地市中較大，水資源相對(duì)短缺，生活污染造成的水環(huán)境壓力較大。臨沂市的水資源指標(biāo)匹配距離最小，水資源相對(duì)豐富，生活污水造成的水環(huán)境壓力較小。

2.3.4 地區(qū)灰水足跡匹配距離分析

由圖4(d)可知，地區(qū)灰水足跡綜合匹配距離較大的地市為臨沂市、菏澤市、德州市、青島市和聊城市。其中，菏澤市、德州市和聊城市灰水足跡與3個(gè)指標(biāo)的匹配距離均為正值，其地區(qū)灰水足跡超量嚴(yán)重。而臨沂市和青島市灰水足跡與兩個(gè)指標(biāo)的匹配距離為負(fù)值，說明其地區(qū)灰水足跡狀況相對(duì)較好。其中臨沂市水資源指標(biāo)值在所有地市中最小，說明其水資源相對(duì)豐富，水污染對(duì)水環(huán)境壓力較小。青島市GDP指標(biāo)匹配距離值在所有地市中最小，說明青島市經(jīng)濟(jì)水平較高，能以較小的污染獲取較大的收益。菏澤市GDP 指標(biāo)值在所有地市中最大，說明其灰水足跡強(qiáng)度較大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)較低。

圖4 山東省各地市灰水足跡匹配狀況Fig.4 Matching status of grey water footprints in various cities in Shandong Province

3 結(jié)論和建議

3.1 結(jié) 論

(1)山東省地區(qū)灰水足跡在2005-2017年總體呈現(xiàn)出波動(dòng)下降的趨勢(shì)，在灰水足跡組成中，農(nóng)業(yè)所占比例最大，約有75%，其次是生活，工業(yè)所占比例最小。山東省農(nóng)業(yè)灰水足跡和工業(yè)灰水足跡都出現(xiàn)了明顯的下降，農(nóng)業(yè)灰水足跡減少量最大，工業(yè)灰水足跡降幅最大。生活灰水足跡出現(xiàn)增長(zhǎng)的趨勢(shì)，在2010-2011年尤為明顯。

(2)山東省農(nóng)業(yè)灰水足跡均衡性在逐漸下降，由絕對(duì)均衡變?yōu)榱讼鄬?duì)均衡狀態(tài)；工業(yè)灰水足跡均衡性有了較大的提升，但其進(jìn)一步的提升卻受到了一定的阻力；生活灰水足跡地區(qū)差異在2015年后越來越大，急需進(jìn)行控制和調(diào)整。從地區(qū)灰水足跡來看，人均灰水足跡地區(qū)差異較小，而灰水足跡強(qiáng)度和水環(huán)境壓力地區(qū)差異較為明顯。在3個(gè)部門中，農(nóng)業(yè)灰水足跡均衡性最好，生活灰水足跡均衡性次之，工業(yè)灰水足跡均衡性最差。

(3)菏澤市、德州市和聊城市農(nóng)業(yè)灰水足跡過大，濱州市、淄博市和濰坊市工業(yè)灰水足跡過大，青島市和濟(jì)南市生活灰水足跡過大，菏澤市、德州市和聊城市的地區(qū)灰水足跡過大。在山東省17 個(gè)地市中，臨沂市的水環(huán)境壓力最小，青島市的灰水足跡強(qiáng)度最小，菏澤市灰水足跡強(qiáng)度最大。

3.2 建 議

就灰水足跡均衡性來說，將工作重心放到工業(yè)灰水足跡均衡性的提高上。首先加強(qiáng)工業(yè)部門污染排放的監(jiān)管和懲治力度；其次促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、工業(yè)企業(yè)布局優(yōu)化；支持和引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)相對(duì)落后地市的發(fā)展，加快此類地市生活污水處理設(shè)施的建設(shè)。推動(dòng)先進(jìn)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)在全省的推廣，因地制宜進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)。優(yōu)化水資源的合理配置，適當(dāng)情況下進(jìn)行區(qū)域調(diào)水。

就灰水足跡區(qū)域匹配性來說，菏澤、德州和聊城市應(yīng)減少化肥農(nóng)藥的投入，積極引進(jìn)農(nóng)業(yè)新技術(shù)，例如灌溉技術(shù)、施肥技術(shù)、生物農(nóng)藥技術(shù)等，要大力發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)；加強(qiáng)濱州市、淄博市和濰坊市工業(yè)污染物排放的監(jiān)管力度，引導(dǎo)其工業(yè)設(shè)施優(yōu)化升級(jí)，加大環(huán)保設(shè)施的投入，做好工業(yè)廢水污染物的檢測(cè)以及工業(yè)用水的重復(fù)利用；青島市和濟(jì)南市要加強(qiáng)水資源重復(fù)利用的宣傳，提高污水處理場(chǎng)的污水處理水平。最重要的是減少浪費(fèi)，合理利用資源，從根源上降低污染物的數(shù)量。加強(qiáng)菏澤市、德州市和聊城市水質(zhì)監(jiān)測(cè)與水環(huán)境狀況評(píng)價(jià)，確保其地區(qū)灰水足跡降到一個(gè)合理的水平。