中国省域三维水生态足迹及其驱动研究

doi:10.3969/j.issn.1004-9479.2022.05.2020639

世界地理研究 ›› 2022, Vol. 31 ›› Issue (5): 988-997.DOI: 10.3969/j.issn.1004-9479.2022.05.2020639

中国省域三维水生态足迹及其驱动研究

焦士兴¹(), 王安周², 陈林芳¹, 张建伟¹, 赵荣钦³, 李中轩⁴, 尹义星⁵

^1.安阳师范学院资源环境与旅游学院，安阳 455002
^2.洛阳市第十九中学，洛阳 471000
^3.华北水利水电大学测绘与地理信息学院，郑州 450046
^4.许昌学院城乡规划与园林学院，许昌 461000
^5.南京信息工程大学水文与水资源工程学院，南京 210044

收稿日期:2020-09-13 修回日期:2021-04-26 出版日期:2022-09-15 发布日期:2022-09-15
作者简介:焦士兴（1970-），男，博士，教授，研究方向为水资源和水环境，E-mail：jiaoshixing@163.com。
基金资助:
河南省高等学校重点科研项目(21A170001);河南省大学生创新创业训练计划项目(S202010479032);安阳市2020年科技发展计划项目(101)

Three-dimensional water ecological footprint measurement and its driving factors in China's provinces

Shixing JIAO¹(), Anzhou WANG², Linfang CHEN¹, Jianwei ZHANG¹, Rongqin ZHAO³, Zhongxuan LI⁴, Yixing YIN⁵

^1.School of Resources＆Environment and Tourism, Anyang Normal University, Anyang 455002, China
^2.Luoyang No. 19 Middle School, Luoyang 471000, China
^3.School of Surveying and Geo-informatics, North China University of Water Resource and Electric Power, Zhengzhou 450046, China
^4.School of Urban-rural Planning and Architecture, Xuchang University, Xuchang 461000, China
^5.School of Hydrology and Water Resources, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China

Received:2020-09-13 Revised:2021-04-26 Online:2022-09-15 Published:2022-09-15

摘要/Abstract

摘要：

运用三维水生态足迹模型，分析了中国31个省份（不包括港澳台地区）2004—2018年水生态足迹的时空特征，并采用偏最小二乘回归模型进行了驱动力分析。结果表明：①基于不同视角，确定了中国省域三维水生态足迹的类型。从演变趋势来看，山西等10个省份属于先升后降型等4类；从发展限度来看，浙江等14个省份符合可持续等2类。②中国省域三维水生态足迹的空间差异显著，水生态足迹广度大致呈由南向北递减趋势，深度则呈由南向北递增趋势。③中国省域三维水生态足迹的驱动因素存在地域差异，人口规模、产业结构分别对河北等12个省份、北京等18省市影响能力较强，而经济发展、技术进步分别对河北等19个省份、天津等21省市影响显著。因此通过提高人口素质、优化产业结构、发展绿色经济、加强污水防治等举措，以促进中国水资源可持续利用。

关键词: 三维水生态足迹模型, 水资源, 时空特征, 偏最小二乘回归, 中国

Abstract:

The space-time characteristics of water ecological footprint were analyzed by the three-dimensional water ecological footprint model in 31 provinces and cities of China from 2004 to 2018, and the driving force analysis was carried out by the partial least-two-multiplication regression model. Results show that: ①Based on different perspectives, the types of three-dimensional water ecological footprints in China's provinces are determined. In terms of evolutionary trends, Shanxi and the other 10 provinces and cities fall into four types, such as the first rise and fall type. In terms of development limits, Zhejiang and the other 14 provinces and cities fall into two types, such as the sustainable type.②There are significant spatial differences in the ecological footprint of three-dimensional water in China's provinces, the breadth of the ecological footprint of water shows a decreasing trend from south to north, while the depth shows an increasing trend from south to north.③ There are regional differences in the drivers of the three-dimensional water ecological footprint in China's provinces, the size of the population has a greater impact on 12 provinces, such as Hebei, the industrial structure has a strong influence on 18 provinces and cities, such as Beijing, economic development has a significant impact on 19 provinces and cities, such as Hebei, and technological progress have a significant impact on 21 provinces and cities, such as Tianjin. We should improve the quality of the population, optimize the industrial structure, develop a green economy, strengthen sewage control and other measures.

Key words: the 3D water ecological footprint model, water resources, spatial-temporal characteristics, partial least square regression, China

焦士兴, 王安周, 陈林芳, 张建伟, 赵荣钦, 李中轩, 尹义星. 中国省域三维水生态足迹及其驱动研究[J]. 世界地理研究, 2022, 31(5): 988-997.

Shixing JIAO, Anzhou WANG, Linfang CHEN, Jianwei ZHANG, Rongqin ZHAO, Zhongxuan LI, Yixing YIN. Three-dimensional water ecological footprint measurement and its driving factors in China's provinces[J]. World Regional Studies, 2022, 31(5): 988-997.

图/表 7

表1 三维水生态足迹驱动因素指标体系及权重

Tab.1 Indicator system and weights of 3D water ecological footprint drivers

目标层	指标层	权重	目标层	指标层	权重
人口规模	人口密度（X₁）	0.0679	经济发展	城镇化率（X₉）	0.1850
	年末人口数（X₂）	0.2266		人均GDP（X₁₀）	0.1256
	第一产业从业人员（X₃）	0.3246		城镇居民年人均消费支出（X₁₁）	-0.0539
	第二产业从业人员（X₄）	0.2301		农村居民年人均消费支出（X₁₂）	-0.0201
	第三产业从业人员（X₅）	0.0812	技术进步	废水排放量（X₁₃）	0.0508
产业结构	第一产业产值占比（X₆）	-0.0580		环境污染治理投资（X₁₄）	0.0753
	第二产业产值占比（X₇）	-0.0484		工业废水排放达标率（X₁₅）	-0.0177
	第三产业产值占比（X₈）	0.1402		工业废水治理设施数（X₁₆）	-0.3093

图1 2004—2018年中国31个省份水生态足迹演变趋势

Fig.1 Trends in the evolution of water ecological footprints in China's 31 province regions from 2004 to 2018

表2 中国31个省份水生态足迹深度、广度的演变趋势

Tab.2 Trends in the depth and breadth of water ecological footprint in China's 31 provinces regions

地区	地区	地区
北京	安徽	四川
天津	福建	贵州
河北	江西	云南
山西	山东	西藏
内蒙古	河南	陕西
辽宁	湖北	甘肃
吉林	湖南	青海
黑龙江	广东	宁夏
上海	广西	新疆
江苏	海南
浙江	重庆

表2 中国31个省份水生态足迹深度、广度的演变趋势

Tab.2 Trends in the depth and breadth of water ecological footprint in China's 31 provinces regions

地区	地区	地区
北京	安徽	四川
天津	福建	贵州
河北	江西	云南
山西	山东	西藏
内蒙古	河南	陕西
辽宁	湖北	甘肃
吉林	湖南	青海
黑龙江	广东	宁夏
上海	广西	新疆
江苏	海南
浙江	重庆

图2 中国31个省份三维水生态足迹的空间差异

Fig.2 Spatial differences of the three-dimensional water ecological footprint in 31 province regions of China注：基于审图号为GS（2020）4624的国家标准地图制作，底图边界无修改，以下图同。

图3 中国31个省份水生态足迹广度空间差异

Fig.3 Spatial differences of water ecological footprint breadth in 31 province regions in China

图4 中国31个省份水生态足迹深度空间差异

Fig.4 Spatial difference of water ecological footprint depth in 31 province regions in China

表3 2004—2015年中国各省份三维水生态足迹的主要影响因子

Tab.3 Key factors of 3D water ecological footprints in 31 province regions of China from 2004 to 2015

北京

天津

河北

山西

内蒙古

辽宁

吉林

黑龙江

X₁₆、X₈、X₁₄

X₁₄、X₁₅、X₇

X₁₁、X₁₂、X₁

X₁₄、X₁₆、X₇

X₈、X₁₂、X₇

X₈、X₇、X₁₂

X₁₅、X₁₄、X₉

X₁₅、X₉、X₁₃

上海

江苏

浙江

安徽

福建

江西

山东

河南

X₅、X₁₂、X₇

X₆、X₁₃、X₁₆

X₇、X₈、X₁₂

X₇、X₅、X₆

X₁₆、X₁₃、X₁₅

X₇、X₁₅、X₆

X₇、X₈、X₁₁

X₇、X₁、X₂

湖北

湖南

广东

广西

海南

重庆

四川

贵州

X₁₅、X₁₃、X₈

X₁、X₂、X₁₁

X₁₀、X₇、X₁₄

X₁₄、X₁₁、X₉

X₃、X₁₄、X₁₅

X₇、X₆、X₈

X₁₅、X₁₁、X₉

X₁₀、X₁₅、X₄

云南

西藏

陕西

甘肃

青海

宁夏

新疆

X₁₆、X₄、X₁₃

X₈、X₁₀、X₁₃

X₇、X₁₀、X₅

X₁₅、X₁₀、X₁₃

X₇、X₁₃、X₃

X₁₀、X₅、X₁₂

X₁₀、X₁₃、X₃

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中国省域三维水生态足迹及其驱动研究

Three-dimensional water ecological footprint measurement and its driving factors in China's provinces

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