

世界地理研究 ›› 2026, Vol. 35 ›› Issue (5): 131-143.DOI: 10.3969/j.issn.1004-9479.2026.05.20240850
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陈林芳1(
), 孙寰宇2, 周生辉3, 焦士兴4, 王双3, 赵晓3, 成建梅1,5(
)
收稿日期:2024-10-05
修回日期:2025-05-24
出版日期:2026-05-15
发布日期:2026-05-27
通讯作者:
成建梅
作者简介:陈林芳(1999—),女,博士研究生,研究方向为水资源可持续利用,E-mail: clf990106@163.com。
基金资助:
Linfang CHEN1(
), Huanyu SUN2, Shenghui ZHOU3, Shixing JIAO4, Shuang WANG3, Xiao ZHAO3, Jianmei CHENG1,5(
)
Received:2024-10-05
Revised:2025-05-24
Online:2026-05-15
Published:2026-05-27
Contact:
Jianmei CHENG
摘要:
在水能资源短缺、碳排放压力日益严峻的形势下,为抑制农业水资源的不合理转移,本研究将水资源“农转非”纳入水-能-碳耦合的分析框架。本文以中国农业大省为例,在对水资源“农转非”程度进行测度及对水资源、能源、碳排放系统进行综合评价的基础上,采用耦合协调模型测算水资源“农转非”-水-能-碳的协调发展水平,进而总结水资源“农转非”的影响特征。结果表明:①中国农业大省水资源“农转非”-水-能-碳耦合协调水平空间差异显著,演变趋势可分为平稳变化、波动上升、波动下降、先降后升、不规律变化5种类型;②水资源“农转非”对多数省份水-能-碳耦合协调发展产生消极影响,且这种消极影响随时间推移逐渐增强;③水资源“农转非”与水-能-碳单个系统的协调性存在地域差异,对多数省份单个系统起到负向抑制作用。通过适度开展水资源“农转非”并促进资源管理的多元化,可以优化资源利用方式,推动社会全面协调与可持续发展。
陈林芳, 孙寰宇, 周生辉, 焦士兴, 王双, 赵晓, 成建梅. 水资源“农转非”影响下的水-能-碳耦合协调分析——以中国农业大省为例[J]. 世界地理研究, 2026, 35(5): 131-143.
Linfang CHEN, Huanyu SUN, Shenghui ZHOU, Shixing JIAO, Shuang WANG, Xiao ZHAO, Jianmei CHENG. Assessing the influence of water transfer from agriculture to non-agriculture on the coupled coordination of water, energy, and carbon systems: A case study of major agricultural provinces in China[J]. World Regional Studies, 2026, 35(5): 131-143.
| 子系统 | 准则层 | 指标层 | 参考文献 | 计算方法 | 属性 |
|---|---|---|---|---|---|
| 水资源 | 总量 | 降水量 | 秦腾等[ | 统计数据直接获取 | 正 |
| 水资源总量 | 统计数据直接获取 | 正 | |||
| 用水量 | 统计数据直接获取 | 正 | |||
| 人均水资源量 | 统计数据直接获取 | 负 | |||
| 人均用水量 | 统计数据直接获取 | 负 | |||
| 结构 | 农业用水占比 | 秦腾等[ | 农业用水/总用水量 | 负 | |
| 工业用水占比 | 工业用水/总用水量 | 负 | |||
| 生活用水占比 | 生活用水/总用水量 | 正 | |||
| 生态用水占比 | 生态用水/总用水量 | 正 | |||
| 效益 | 废水排放量 | 李成宇等[ | 统计数据直接获取 | 负 | |
| 万元GDP用水量 | 总用水量/地区GDP | 负 | |||
| 能源 | 总量 | 能源消费量 | 李成宇等[ | 统计数据直接获取 | 负 |
| 一次能源生产量 | 统计数据直接获取 | 正 | |||
| 人均能源消费量 | 能源消费量/总人口 | 负 | |||
| 能源工业固定资产投资 | 统计数据直接获取 | 正 | |||
| 结构 | 第一产业能源消费占比 | 张宁等[ | 第一产业能源消费量/能源消费总量 | 负 | |
| 第二产业能源消费占比 | 第二产业能源消费量/能源消费总量 | 负 | |||
| 第三产业能源消费占比 | 第三产业能源消费量/能源消费总量 | 正 | |||
| 效益 | 万元GDP能耗 | 秦腾等[ | 统计数据直接获取 | 负 | |
| 能源自给率 | 李成宇等[ | 能源生产量/能源消费量 | 正 | ||
| 二氧化硫排放量 | 王勇等[ | 统计数据直接获取 | 负 | ||
| 碳排放 | 总量 | 隐含碳排放量 | 盖美等[ | 隐含碳排放模型 | 负 |
人均隐含碳排放量 隐含碳排放密度 | 隐含碳排放量/总人口 隐含碳排放量/区域面积 | 负 负 | |||
| 结构 | 第一产业终端隐含碳排放占比 | / | 第一产业终端隐含碳排放/三大产业终端隐含碳排放总量 | 负 | |
| 第二产业终端隐含碳排放占比 | / | 第二产业终端隐含碳排放/三大产业终端隐含碳排放总量 | 负 | ||
| 第三产业终端隐含碳排放占比 | / | 第三产业终端隐含碳排放/三大产业终端隐含碳排放总量 | 正 | ||
| 效益 | 隐含碳排放强度 | 盖美等[ | 隐含碳排放量/地区GDP | 负 | |
| 隐含碳生产力 | 地区GDP/隐含碳排放量 | 正 |
表1 水资源、能源、碳排放系统的综合评价指标体系
Tab. 1 Assessment index system for water resources, energy, and carbon emission systems
| 子系统 | 准则层 | 指标层 | 参考文献 | 计算方法 | 属性 |
|---|---|---|---|---|---|
| 水资源 | 总量 | 降水量 | 秦腾等[ | 统计数据直接获取 | 正 |
| 水资源总量 | 统计数据直接获取 | 正 | |||
| 用水量 | 统计数据直接获取 | 正 | |||
| 人均水资源量 | 统计数据直接获取 | 负 | |||
| 人均用水量 | 统计数据直接获取 | 负 | |||
| 结构 | 农业用水占比 | 秦腾等[ | 农业用水/总用水量 | 负 | |
| 工业用水占比 | 工业用水/总用水量 | 负 | |||
| 生活用水占比 | 生活用水/总用水量 | 正 | |||
| 生态用水占比 | 生态用水/总用水量 | 正 | |||
| 效益 | 废水排放量 | 李成宇等[ | 统计数据直接获取 | 负 | |
| 万元GDP用水量 | 总用水量/地区GDP | 负 | |||
| 能源 | 总量 | 能源消费量 | 李成宇等[ | 统计数据直接获取 | 负 |
| 一次能源生产量 | 统计数据直接获取 | 正 | |||
| 人均能源消费量 | 能源消费量/总人口 | 负 | |||
| 能源工业固定资产投资 | 统计数据直接获取 | 正 | |||
| 结构 | 第一产业能源消费占比 | 张宁等[ | 第一产业能源消费量/能源消费总量 | 负 | |
| 第二产业能源消费占比 | 第二产业能源消费量/能源消费总量 | 负 | |||
| 第三产业能源消费占比 | 第三产业能源消费量/能源消费总量 | 正 | |||
| 效益 | 万元GDP能耗 | 秦腾等[ | 统计数据直接获取 | 负 | |
| 能源自给率 | 李成宇等[ | 能源生产量/能源消费量 | 正 | ||
| 二氧化硫排放量 | 王勇等[ | 统计数据直接获取 | 负 | ||
| 碳排放 | 总量 | 隐含碳排放量 | 盖美等[ | 隐含碳排放模型 | 负 |
人均隐含碳排放量 隐含碳排放密度 | 隐含碳排放量/总人口 隐含碳排放量/区域面积 | 负 负 | |||
| 结构 | 第一产业终端隐含碳排放占比 | / | 第一产业终端隐含碳排放/三大产业终端隐含碳排放总量 | 负 | |
| 第二产业终端隐含碳排放占比 | / | 第二产业终端隐含碳排放/三大产业终端隐含碳排放总量 | 负 | ||
| 第三产业终端隐含碳排放占比 | / | 第三产业终端隐含碳排放/三大产业终端隐含碳排放总量 | 正 | ||
| 效益 | 隐含碳排放强度 | 盖美等[ | 隐含碳排放量/地区GDP | 负 | |
| 隐含碳生产力 | 地区GDP/隐含碳排放量 | 正 |
| 耦合协调度 | 类别 | 耦合协调度 | 类别 |
|---|---|---|---|
| (0.0,0.1) | 极度失调 | [0.5,0.6) | 勉强协调 |
| [0.1,0.2) | 严重失调 | [0.6,0.7) | 初级协调 |
| [0.2,0.3) | 中度失调 | [0.7,0.8) | 中级协调 |
| [0.3,0.4) | 轻度失调 | [0.8,0.9) | 良好协调 |
| [0.4,0.5) | 濒临失调 | [0.9,1.0] | 优质协调 |
表2 耦合协调度类别划分
Tab.2 Classification of coupling coordination degree
| 耦合协调度 | 类别 | 耦合协调度 | 类别 |
|---|---|---|---|
| (0.0,0.1) | 极度失调 | [0.5,0.6) | 勉强协调 |
| [0.1,0.2) | 严重失调 | [0.6,0.7) | 初级协调 |
| [0.2,0.3) | 中度失调 | [0.7,0.8) | 中级协调 |
| [0.3,0.4) | 轻度失调 | [0.8,0.9) | 良好协调 |
| [0.4,0.5) | 濒临失调 | [0.9,1.0] | 优质协调 |
图2 水资源“农转非”-水-能-碳耦合协调度及其MK趋势检验结果
Fig.2 Coupling coordination degree of water transfer from agriculture to non-agriculture-water-energy-carbon system and its MK trend test results
| 省份 | 2005 | 2010 | 2015 | 2020 | 年均值 |
|---|---|---|---|---|---|
| 河南 | -0.023 | -0.030 | -0.034 | -0.063 | -0.033 |
| 山东 | 0.073 | 0.059 | 0.041 | 0.023 | 0.049 |
| 四川 | -0.049 | -0.057 | -0.037 | -0.014 | -0.046 |
| 江苏 | -0.084 | 0.006 | -0.094 | -0.104 | -0.06 |
| 河北 | 0.086 | 0.080 | 0.062 | 0.024 | 0.067 |
| 湖南 | 0.010 | -0.025 | -0.032 | -0.001 | -0.018 |
| 黑龙江 | 0.035 | 0.051 | 0.055 | 0.052 | 0.050 |
| 广东 | -0.134 | -0.117 | -0.084 | -0.056 | -0.106 |
| 湖北 | -0.032 | -0.158 | -0.066 | -0.113 | -0.084 |
| 广西 | 0.046 | 0.010 | 0.002 | 0.024 | 0.016 |
表3 水-能-碳-水资源“农转非”与水-能-碳耦合协调度差值
Tab.3 The difference in the coupling coordination degree of water-energy-carbon-water transfer from agriculture to non-agriculture and water-energy-carbon
| 省份 | 2005 | 2010 | 2015 | 2020 | 年均值 |
|---|---|---|---|---|---|
| 河南 | -0.023 | -0.030 | -0.034 | -0.063 | -0.033 |
| 山东 | 0.073 | 0.059 | 0.041 | 0.023 | 0.049 |
| 四川 | -0.049 | -0.057 | -0.037 | -0.014 | -0.046 |
| 江苏 | -0.084 | 0.006 | -0.094 | -0.104 | -0.06 |
| 河北 | 0.086 | 0.080 | 0.062 | 0.024 | 0.067 |
| 湖南 | 0.010 | -0.025 | -0.032 | -0.001 | -0.018 |
| 黑龙江 | 0.035 | 0.051 | 0.055 | 0.052 | 0.050 |
| 广东 | -0.134 | -0.117 | -0.084 | -0.056 | -0.106 |
| 湖北 | -0.032 | -0.158 | -0.066 | -0.113 | -0.084 |
| 广西 | 0.046 | 0.010 | 0.002 | 0.024 | 0.016 |
图3 水-能-碳-水资源“农转非”与水-能-碳耦合协调度差值的MK趋势图
Fig.3 MK trend chart of the difference between the coupling coordination degree of water-energy-carbon-water transfer from agriculture to non-agriculture and water-energy-carbon
| 系统 | 耦合协调度 | 河南 | 山东 | 四川 | 江苏 | 河北 | 湖南 | 黑龙江 | 广东 | 湖北 | 广西 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| N-W | 演变趋势 | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | |
| UF | 2008 | -0.68 | -1.36 | -1.36 | 0.00 | -1.36 | -1.36 | -1.36 | 0.68 | -1.36 | 0.00 | |
| 2014 | -3.13 | -2.77 | -0.27 | 0.45 | -1.88 | -3.13 | 1.16 | 1.34 | -2.24 | -0.27 | ||
| 2020 | -4.14 | -4.68 | 1.35 | -2.70 | -3.87 | -2.34 | 0.90 | 3.24 | -1.44 | -0.81 | ||
| 年均值 | 0.69 | 0.77 | 0.75 | 0.49 | 0.78 | 0.74 | 0.78 | 0.55 | 0.59 | 0.82 | ||
| N-E | 演变趋势 | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | |
| UF | 2008 | 0.68 | -0.68 | 0.00 | 0.00 | 0.68 | 0.68 | 1.36 | 0.68 | -1.36 | -1.36 | |
| 2014 | -2.24 | -2.95 | 0.98 | 0.63 | -2.59 | -2.59 | 0.81 | -0.09 | -2.42 | -1.70 | ||
| 2020 | -3.51 | -4.59 | 3.69 | -1.08 | -4.14 | -2.07 | -1.17 | 2.88 | -0.99 | -2.16 | ||
| 年均值 | 0.69 | 0.76 | 0.75 | 0.48 | 0.72 | 0.71 | 0.90 | 0.55 | 0.58 | 0.78 | ||
| N-C | 演变趋势 | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | |
| UF | 2008 | 0.00 | -0.68 | -1.36 | 0.00 | 0.00 | 2.04 | 2.04 | -0.68 | -0.68 | -2.04 | |
| 2014 | -2.24 | -3.31 | -1.34 | 0.27 | -2.59 | -0.81 | 0.45 | 1.70 | -2.24 | -3.31 | ||
| 2020 | -3.78 | -4.41 | 1.35 | -1.71 | -4.32 | -0.90 | -2.34 | 3.87 | -1.08 | -2.97 | ||
| 年均值 | 0.68 | 0.69 | 0.75 | 0.52 | 0.66 | 0.77 | 0.96 | 0.50 | 0.62 | 0.87 | ||
表4 水资源“农转非”与单个系统耦合协调度UF值及年均值
Tab.4 UF values and annual average values of coupling coordination degree between water transfer from agriculture to non-agriculture and each individual system(water, energy and carbon)
| 系统 | 耦合协调度 | 河南 | 山东 | 四川 | 江苏 | 河北 | 湖南 | 黑龙江 | 广东 | 湖北 | 广西 | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| N-W | 演变趋势 | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | |
| UF | 2008 | -0.68 | -1.36 | -1.36 | 0.00 | -1.36 | -1.36 | -1.36 | 0.68 | -1.36 | 0.00 | |
| 2014 | -3.13 | -2.77 | -0.27 | 0.45 | -1.88 | -3.13 | 1.16 | 1.34 | -2.24 | -0.27 | ||
| 2020 | -4.14 | -4.68 | 1.35 | -2.70 | -3.87 | -2.34 | 0.90 | 3.24 | -1.44 | -0.81 | ||
| 年均值 | 0.69 | 0.77 | 0.75 | 0.49 | 0.78 | 0.74 | 0.78 | 0.55 | 0.59 | 0.82 | ||
| N-E | 演变趋势 | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | |
| UF | 2008 | 0.68 | -0.68 | 0.00 | 0.00 | 0.68 | 0.68 | 1.36 | 0.68 | -1.36 | -1.36 | |
| 2014 | -2.24 | -2.95 | 0.98 | 0.63 | -2.59 | -2.59 | 0.81 | -0.09 | -2.42 | -1.70 | ||
| 2020 | -3.51 | -4.59 | 3.69 | -1.08 | -4.14 | -2.07 | -1.17 | 2.88 | -0.99 | -2.16 | ||
| 年均值 | 0.69 | 0.76 | 0.75 | 0.48 | 0.72 | 0.71 | 0.90 | 0.55 | 0.58 | 0.78 | ||
| N-C | 演变趋势 | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | ![]() | |
| UF | 2008 | 0.00 | -0.68 | -1.36 | 0.00 | 0.00 | 2.04 | 2.04 | -0.68 | -0.68 | -2.04 | |
| 2014 | -2.24 | -3.31 | -1.34 | 0.27 | -2.59 | -0.81 | 0.45 | 1.70 | -2.24 | -3.31 | ||
| 2020 | -3.78 | -4.41 | 1.35 | -1.71 | -4.32 | -0.90 | -2.34 | 3.87 | -1.08 | -2.97 | ||
| 年均值 | 0.68 | 0.69 | 0.75 | 0.52 | 0.66 | 0.77 | 0.96 | 0.50 | 0.62 | 0.87 | ||
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