成都水资源现状 成都市水资源存量分析及预测

摘 要：

为探讨成都市经济人口增长和自然变化条件下水资源循环模式的稳定性，根据《自然资源资产负债表试编制度》编制了成都市2000—2019年共20 a的水资源存量及变动表，并综合运用主成分分析法和多元线性回归模型对年末水资源存量的变化进行了成因分析及预测。结果表明：2000—2019年成都市年末水资源存量呈现减少的变化趋势，且减少幅度高达48.4%,其中2008年、2010年和2019年虽较前一年有所增加，但增加幅度均很小。若继续按目前的发展模式发展，2020—2025年成都市年末存量将继续逐年减少，并在2025年达到26 a来年末存量的最低值50.27亿m3。这一变化过程反映出成都市水资源存在“入不敷出”和水循环模式越来越不稳定的特点。为应对经济人口增长所带来的影响，大力发展节水技术、增加跨区域工程调水和进一步合理开发利用沱江的过境水资源已成为缓解成都市水资源压力的当务之急。

关键词：

水资源存量及变动表;主成分分析;多元线性回归;年末存量;水循环稳定性;

作者简介：

霍莉朋(1998—),硕士研究生，主要从事水资源规划及利用相关的研究。

*黄晓荣(1971—),教授，博士，主要从事水资源规划及利用相关的研究。

基金：

国家自然科学基金项目(51779160);

引用：

霍莉朋，姜健俊，黄晓荣． 成都市水资源存量分析及预测［J］. 水利水电技术( 中英文) ，2022，53( 7) : 37-45.

HUO Lipeng，JIANG Jianjun，HUANG Xiaorong． Analysis and prediction of water resource stock in Chengdu［J］. Water Resources and Hydropower Engineering，2022，53( 7) : 37-45.

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0 引 言

近年来，我国面临着资源耗减、环境污染及生态退化等环境问题，为改善这一局面，党的十八届三中全会提出，探索编制自然资源资产负债表，建立生态环境损害责任终身追究制。自然资源资产负债表包括水资源资产负债表，通过编制水资源资产负债表，可核算出水资源资产在经济活动中的变动，同时可评估出资源开采对生态环境的影响。而水资源存量及变动表，是编制水资源资产负债表的前期基础性实物量核算账户,也是衔接自然资源资产负债表体系与国家国民账户体系(SNA)及联合国综合环境经济核算体系(SEEA)之间的桥梁。水资源存量及变动表的核算对象为年度可更新水资源，通过核算期初水资源存量和年度可更新水资源数量和变化量，得到区域水资源总量、流动及利用情况等水资源状况信息，同时也反映了人为因素导致区域水资源消耗和生态环境破坏程度,可为进一步落实水生态文明绩效评价提供依据，为水生态文明建设成效提供数据支撑。此举为水资源管理部门制定管理措施指明方向，有利于管理水平的进一步提高。

1946年，英国经济学家约翰.希克斯首次提出绿色GDP思想，主张要改变单纯的经济增长模式。随后，1953年和1973年分别提出了国民账户体系(SNA)、物质产品平衡体系(MPS),其中SNA更侧重于国民经济生产、消费行为过程和财富积累核算，而对资源和环境问题考量不足。后来，联合国以SNA为基础，将资源环境纳入国民经济核算体系，发布了SEEA,它是对传统国民经济核算的补充。但考虑到水资源的特殊性和重要性，环境经济核算体系针对水资源专门开展了水资源环境经济核算体系(SEEAW),该体系中的水资产账户在数量方面评估了人工水库、湖泊、河川溪流以及冰川、雪和冰、地下水以及土壤水在核算期初期间、期末存量以及存量的变化，其中存量的变化包括自然原因和人类活动引起的变化量，整体满足关系式：期末存量=期初存量 存量的增加-存量的减少。对于水资源资产负债表的编制，国外相继有挪威、英国、加拿大和澳大利亚等国家对其进行了探索性编制。

我国水利部和国家统计局于2015年11月发布了自然资源资产负债表试编制的编制指南(简称编制指南),编制指南主要对编制土地资源资产账户、林木资源资产账户以及水资源资产账户，提出了指导性意见，并指出在各地试点中，只开展实物量核算，不进行价值量核算。其中，水资源实物量核算范围为试点地区、辖区内的所有水体，不包括海洋和大气中的水。在此之后，便有不少学者对水资源存量及变动表进行了试编与研究。例如，2016年，甘泓等提出编制水资源存量及变动表需注意的问题，如明确可更新水资源和水资源系统的边界、厘清区域内不同水体之间的转换关系等，从而帮助从事该工作的技术人员能更好地理解和掌握填报方法；此后，相继有景整风等、田金平等和郭碧莹等学者分别对延安市、宁波市北仑区和成都市的水资源存量及变动表进行了试编；而学者黄晓荣等则在水资源实物量资产负债表的基础上，通过能值分析方法，得到经济体对环境体产生的价值量债权关系。尽管前后有不少学者对水资源存量及变动表进行了研究，但编制中普遍存在一些问题致使填报具有一定的困难，比如一些指标因缺乏实地监测，也难以通过分析法进行推测，使其不易匡算，再比如河湖生态耗水量(本文中为“非用水消耗量”)在《指南》中指的是核算期内从区域地表水体的水面蒸发、植被蒸腾蒸发、渗透等消耗的水量，而实际填报过程中则将该项作为平衡项填报，使其具有一定的任意性等问题，是未来研究过程中需要关注和改进的地方。

从水文循环的角度，水资源存量及变动表系统描述了逐年可更新水资源在降水、蒸发、流入、流出、取水、交换、回归等天然水循环及人类活动影响下的运行机制。故分析水资源存量的变化及趋势对掌握水循环是否处于平稳状态有着重要意义。而成都市作为西部地区的中心城市，近年来经济发展迅猛，人口不断增加，随之而来的便是给水资源带来了更大的压力。因此了解成都市水资源存量的变化趋势对认清水资源现状及帮助水资源管理者制定政策规划有着一定意义。鉴于此，本文首先编制了成都市2000—2019年的水资源存量及变动表，在此基础上，利用主成分分析法和多元线性回归模型对年末存量进行成因分析和趋势预测并得到相应结论。

1 研究区概况

成都市位于四川省中部，四川盆地西部，地理坐标介于东经102°54′—104°53′,北纬30°05′—31°26′,属长江流域岷江、沱江两大水系，属亚热带湿润季风气候，年均气温15.2～16.6 ℃,年降水量800～1 400 mm, 多年平均水资源总量为86.07亿m3。当前成都市人均水资源仅为411 m3,远低于国际公认的严重缺水警戒线1 700 m3/人。2019年成都市GDP达到17 013亿元，位于全国第七，人口较2018年增加25.1万人，增幅在全国城市排名第六。日益增长的经济和人口数量使成都市的水资源面临压力。

2 研究方法与数据

2.1 主成分分析

主成分分析法研究的是变量间的相关关系，利用降维思想，将多个具有相关关系的指标转化为少数几个无相关性的综合指标(即主成分),而每个主成分可反映原始变量的大部分信息，且所含信息互不重复。具体步骤为：(1)确定分析变量，获取原始数据；(2)对原始数据进行标准化，排除量纲不同带来的影响；(3)计算各因子间的相关系数矩阵；(4)计算特征值和累计贡献率，确定主成分。

2.2 多元线性回归

在现实生活中，一种现象往往与多个因素相联系，因此可用多个自变量的最优组合来共同预测因变量。建立回归方程为

式中，β0为回归常数；β1,β2,…,βp为待估的回归系数；ε为随机误差；y为被解释变量；x1,x2,…,xp为解释变量。

模型建立好后需对其F检验、t检验、回归系数的置信区间以及拟合优度检验。通过检验后，该模型才可用于预测。

2.3 研究数据来源

本文分析的降雨量、水资源总量、取水量等水资源相关数据来自《成都市水资源公报》(2000—2019年)和《四川省水资源公报》(2000—2019年)、其他年末常住人口、GDP、城镇化率等数据均来自《成都市统计年鉴》(2000—2019年)和《四川省统计年鉴》(2000—2019年),其中，2016年简阳市由成都市代管，为保持数据序列的一致性，在分析时扣除了简阳市部分，与公报和年鉴数据有所不同。

3 成都市水资源存量及变动表

3.1 水资源存量及变动表编制

依据《自然资源资产负债表试编制度(编制指南)》和《水资源公报编制规程》,结合成都市水资源特性对水资源存量及变动表中不同要素进行核算分析，并细化编制原则与核算范围。

3.1.1 编制原则

根据《编制指南》及成都市水资源实际情况，变动表编制应满足(1)资料可靠性。基础性数据以《成都市水资源公报》为准，其余数据根据《成都市水资源综合规划报告》《成都市地下水资源评价报告》等中的已知数据进行合理外推，以及通过指标与水资源量之间的平衡关系进行反推。(2)表式设计因地制宜。表式设计应符合成都市实际情况，对水资源要素核算突出区域化特色。(3)合理性。核算结果应满足合理性。

3.1.2 核算范围

本次核算范围包括成都市所有可更新水资源。

3.1.3 核算要素

核算内容包括年初存量、存量变化和年末存量三部分要素。其中，年初存量和年末存量表示研究时段初和末赋存于河流、湖泊、水库等水体中的地表水资源量以及地下饱和含水层中的地下水资源量。本次地表水存量只统计了水库、山坪塘、石河堰以及微型蓄水工程(井、池、窑等)中的水资源存量；而地下水存量以地下含水层水资源的多年平均值(97.2亿m3)作为核算起始年(2000年)的年初存量。存量变化包含存量增加部分和存量减少部分，其中，存量增加部分由核算期内区域降水形成的水资源量、流入与调入量、经济社会回归水量三部分组成，存量减少部分由核算期区域内各取水量、流出与调出量和非用水消耗量三部分组成。

3.1.4 主要平衡关系

根据成都市的实际情况，水资源存量及变动表内涉及到的的相关数据核算主要采用以下公式计算

年末存量=年初存量 存量增加-存量减少 (2)

存量增加=降水形成的水资源 流入 经济社会用水回归量 (3)

流入=从区域外流入 从区域外调入 从区域内其他水体流入 (4)

存量减少=取水 流出 非用水消耗量 (5)

流出=流向区域外 调出区域外 流向区域内其他水体 (6)

3.1.5 编制结果

本文以2000—2019年为核算期，编制《2000—2019年成都市水资源存量及变动表》,结果如表1所列。

3.2 编制结果分析

根据成都市水资源存量及变动表，构建出如图1所示的水平衡图，它反映出水资源存量的变动过程，其中由自然原因导致的存量变化过程有降水、蒸发、河流的出入境和地表地下水之间的水量交换，由人类活动导致的存量变化过程有取水、回水和调入、出水。结合表1,从存量增加角度来看，主要构成是岷江、沱江的入境水量和从玉溪河的调入量，其次是降水形成的水资源量，最后是经济用水回归量；同样导致存量减少的主要原因是岷江、沱江的出境水量和跨区调出水量，其次是取水量和非用水消耗量。除此之外，该平衡中涉及区域内地表地下水体之间的水量交换，即从区域内其他水体流入(或流向区域内其他水体)的水资源量，其中，从区域内地下水流入到地表水代表地下水对地表水的补给，即河川基流量；而从区域内地表水流入到地下水则代表地表水对地下水的入渗，即地表水体入渗补给量。

图1 成都市水平衡示意

根据表1结果，将20 a的年初存量、存量增加、存量减少和年末存量4个指标值随时间的变化趋势绘制如图2所示。由图中可以看出年末存量整体呈减少趋势，其中2000—2005年减少幅度最大，从93.75亿m3减少至63.39亿m3,减少了32.4%;而2005—2013年年末存量的变化幅度却不大，整体在63.39～60.86亿m3之间变化；2013—2018年年末存量再次呈较明显的减少趋势，从60.92亿m3减少至47.94亿m3,减少幅度为21.3%;而2019年年末存量又略有增加。

图2 成都市水资源存量变化

对比各行业取水量，如图3所示。整体来看，农业取水量占比最大，其次为工业取水量和生活取水量，河道外生态取水量占比最小。经计算，2019年相较于2000年，生活取水量增长幅度最大，为229.9%,其次为农业取水，增长幅度仅为8.4%,工业取水量减少幅度为41.5%。

图3 成都市各行业取水量

表1中存量减少量中的非用水消耗地表水资源可根据表中其他各项的逻辑关系计算求得，即平衡项，实际意义指蒸发量。图4绘制出2000—2019年降雨量和非用水消耗量的变化图，从图中可以看出非用水消耗量的变化趋势与降雨量的变化趋势大致相同，与实际意义相符。可在一定程度上检验表中计算结果的合理性。

图4 降雨量和非用水消耗量变化

4 存量驱动力分析

4.1 指标选取

考虑影响存量变化的可能影响因素，从水资源支持力、社会经济技术水平两方面综合选取14个指标，对成都市2000—2019年的水资源年末存量进行主成分分析。具体指标为：X1表示年末常住人口(万人)、X2表示GDP(亿元)、X3表示城镇化率(%)、X4表示万元GDP耗水量(m3)、X5表示取水量(亿m3)、X6表示生活取水量(亿m3)、X7表示农业取水量(亿m3)、X8表示工业取水量(亿m3)、X9表示河道外生态取水量(亿m3)、X10表示降雨量(亿m3)、X11表示地表水资源量(亿m3)、X12表示地下水资源量(亿m3)、X13表示水资源总量(亿m3)、X14表示污水处理量(亿m3)。

4.2 结果分析

利用主成分分析法得到影响成都市水资源年末存量的主要因素。由表2可以看出，前三个主成分是主要的影响因子，其特征值都大于1,且累计贡献率达87.861%(大于85%),代表这三个主成分能较好地替代原先变量。

表3主成分荷载矩阵代表了各主成分与各变量之间的相关系数。其中：F1与X1(年末常住人口)、X3(城镇化率)、X14(污水处理量)、X9(河道外生态取水量)、X2(GDP)呈较强的正相关关系，与X4(万元GDP耗水量)呈较强的负相关关系，说明经济社会发展是影响成都市年末存量的主要因素；F2与X10(降雨量)呈正相关关系，说明降雨量也是影响年末存量的一个因素；F3与X12(地下水资源量)呈较强的正相关性关系，说明地下水资源量是影响年末存量的又一主要因素。

根据主成分分析结果，选取与F1、F2、F3相关性最强的年末常住人口、城镇化率、万元GDP耗水量、污水处理量、河道外生态取水量、GDP、降雨量和地下水资源量为下一步逐步回归的指标因子。

5 逐步回归模型

逐步回归分析是回归分析中一种建立“最优”回归方程的分析方法，它的基本思路是：在建立多元线性回归方程时，对自变量的引进是逐步进行的，即每进行一步挑选一个因子。最终得到的回归方程中所有的因子均满足统计学意义。

5.1 指标选取

选取上一步主成分分析得到的指标因子：年末常住人口(万人)、城镇化率(%)、万元GDP耗水量(m3)、污水处理量(亿m3)、河道外生态取水量(亿m3)、GDP(亿元)、降雨量(亿m3)和地下水资源量(亿m3)分别为自变量X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8,年末存量(亿m3)为因变量。

5.2 过程分析

根据表4可以看出，模型2的相关系数R最大，说明模型2的自变量(X3、X5)与因变量相关性最好。

由模型2方差分析结果(见表5)可知，统计量F=58.935,对应概率为0.00<0.001,表示回归方程通过了F检验，即所建立的回归模型具有一定的统计学意义。

根据表6可以看出，常量和各自变量的回归系数的概率值均小于0.1,表明回归系数具有统计学意义。得到的逐步回归方程为

式中，X3,X5分别代表万元GDP耗水量；河道外生态取水量。

5.3 存量预测与分析

5.3.1 误差检验

将成都市2000—2019年各年万元GDP耗水量和河道外生态取水量代入上述逐步回归方程，得到年末存量的预测值，再将其与实际值进行比较，得到相对误差(见表7)。从表中可以得出，误差范围在0.22%～13.14%,平均相对误差为5.86%。拟合效果如图5所示。

图5 实际值和拟合值效果

5.3.2 预 测

根据《成都市国民经济和社会发展第十四个五年规划和二〇三五年远景目标纲要》,2025年成都市万元GDP耗水量约减少至28 m3,已知2019年万元GDP耗水量为31.42 m3,故取平均减少率1.81%计算得到其他年份对应值；河道外生态取水量近十年变化幅度不大，故采用2019年的1.36亿m3来预测。根据上述可得到2020—2025年对应自变量的值，再将其代入已得到的逐步回归方程，可得到对应年份年末存量的预测值(见表8)。可知随着万元GDP耗水量的逐年减少，未来六年成都市年末存量将呈逐年下降的趋势，到2025年年末存量降低至50.27亿m3,将达到26 a年末存量的最低值。

6 结 论

本文首先编制了成都市2000—2019年水资源存量及变动表，并对其进行了一定程度的分析，随后综合利用主成分分析法和多元回归模型对2020—2025年的年末存量进行预测，得到如下结论：

(1)2000—2019年成都市年末存量呈减少的变化趋势，整体而言从2000年的93.75亿m3减少至2019年的48.41亿m3,减少幅度高达48.4%,其中2008年、2010年和2019年年末存量虽略有增加，但增加幅度均很小。

(2)如果未来成都市仍按目前的发展模式进行发展，那么2020—2025年这6 a的年末存量将会继续减少，并在2025年达到26 a来的最低值50.27亿m3,导致这一结果的原因是各年份存量的减少量大于存量的增加量，即所谓的“入不敷出”,而这一整体呈现的减少趋势更是表明了成都市的水循环模式在经济人口不断增长的情况下向不稳定方向发展。

(3)为改善这一结果，相关部门首先应在全社会大力发展节水技术，其次应结合成都市现状制定相应的计划政策，适当加大跨区域工程调水和进一步合理开发利用沱江的过境水资源，只有这样才能缓解经济人口增长给水资源带来的压力。

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水利水电技术（中英文）

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