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1.4 赣江流域灰水足迹时空分析与驱动因素

1.4.1 时空变化分析

1.4.1.1 时序变化分析

2008年至2018年研究期内赣江流域灰水足迹和人均灰水足迹的变化趋势大致呈波动状态,呈现出先下降后上升又下降的趋势,如图1.7所示。随着社会发展水平的不断提升,人们对人居环境有了更高的要求,环保意识不断加强,再加上环保部门的日益重视,各类污染物排放负荷有所下降,尤其是生活类污染物排放下降对降低赣江流域整体灰水足迹大有裨益。2008—2010年赣江流域灰水足迹和人均灰水足迹呈下降趋势,2010—2013年呈增长的趋势,2013—2018年整体呈波动下降趋势,其中2010年陡降的原因主要是2010年降雨量特别丰沛。灰水足迹由2008年的88.17×10 8 m 3 降至 2010年的82.85×10 8 m 3 ,然后上升到2013年的89.63×10 8 m 3 ,自2013年起开始逐渐下降,到2018年已降至81.42×10 8 m 3 ,如图1.8所示。2008—2018年赣江流域灰水足迹结构变化情况具体参见图1.9。

图1.7 2008—2018年赣江流域灰水足迹与人均灰水足迹变化图

图1.8 2008—2018年赣江流域灰水足迹变化图

图1.9 2008—2018年赣江流域灰水足迹结构变化图

降低灰水足迹有效措施,除了不断提升公众节水惜水意识、加大科技投入等措施外,更重要的还是要加强政策引导,加大对乱排、偷排等违法行为的政策监管力度,以及不断改造升级产业发展水平、提升产业附加值等。2008年江西全省水功能区划工作基本完成,2012年,江西省深入推进重要江河湖泊、界河、饮用水源地水质水量动态监测,178个国家重要水功能区首次实现全覆盖监测。2013年修订《江西省取水许可和水资源费征收管理办法》(以下简称《办法》)。新《办法》进一步规范了取水许可和水资源费征收,明确了取水许可审批管理权限,调整了水资源费征收标准,强化了建设项目水资源论证和入河排污口设置管理。2015年,“河长制”在江西省正式启动。2017年深入推进入河排污口专项整治,2017年6月,经省政府同意,省水利厅印发实施《江西省长江经济带沿江取水口排污口和应急水源布局规划实施方案》。2018年水法规制度建设成效显著。制度建设,是生态文明建设的核心,也是国家在江西省设立生态文明试验区的关键所在。

赣江流域主要以传统第一产业为主,因此很有必要对农业灰水足迹进行专门的深入探讨。运用相关计算公式测算了2008—2018年赣江流域六个地级市的农业灰水足迹、种植业灰水足迹、畜牧养殖业灰水足迹、水产养殖业灰水足迹,由于水产养殖业灰水足迹测算结果数据值比较小,为了分析方便,将水产养殖业灰水足迹与畜牧养殖业灰水足迹合并为养殖业灰水足迹进行分析。如图1.10所示,2008—2018年赣江流域农业灰水足迹曲线呈“下降—上升—下降”波动型发展形态,由2008年的51×10 8 m 3 下降至 2011 年的 49×10 8 m 3 ,从 2011 年开始上升至 2013 年的 51.66×10 8 m 3 ,达到了研究期内的峰值。2013年以后的农业灰水足迹呈现不断下降趋势,下降至2018年的42.6×10 8 m 3 ,为研究期内的最小值,赣江流域农业灰水足迹11年间的平均值为50×10 8 m 3 。赣江流域农业灰水足迹的总体变化表现出“下降—上升—下降”波动型发展形态,说明赣江流域在农业、种植业、养殖业等第一产业经济高速发展的压力下,农药、化肥等化工资源投入施用量增大,造成水体污染加剧。但随着社会的发展,国家对农业技术以及发展方式的优化调整、人们环保意识的增强,减少了农业生产过程中农药、化肥等化学产品的施用量,减轻了农业生产所带来的环境污染,农业灰水足迹也随之减小。

图1.10 2008—2018年赣江流域农业灰水足迹变化图

在赣江流域,农业灰水足迹中种植业灰水足迹占比大于畜牧养殖业灰水足迹与水产养殖业灰水足迹占比之和,也就是说种植业灰水足迹大于养殖业灰水足迹,由此表明研究期内赣江流域的水体水环境污染主要是由农业种植过程中农药、化肥等化学物质过度施用以及畜禽养殖过程中的农家肥利用低造成的。由图 1.11 可知,2008—2018年赣江流域农业灰水足迹曲线呈“下降—上升—下降”波动型发展形态;赣江流域农业灰水足迹在2013年达到了研究期内的峰值(51.66×10 8 m 3 ),2018年42.6×10 8 m 3 为研究期内的最小值,赣江流域农业灰水足迹11年间的平均值为50×10 8 m 3 。2017—2018年,赣州市农业灰水足迹降幅较大,由2017年的第五等(16.34×10 8 m 3 )下降至2018年的第四等(17.72×10 8 m 3 ),主要原因是氮肥施用量降低导致种植业灰水足迹下降。2008—2018年间,导致赣江流域农业生产过程中所产生的灰水足迹,即农业灰水足迹时空变异的主要因素是社会经济的发展、农业产业结构的优化升级,以及农业生产过程中化肥、农药等施肥方式方法的转变。农业灰水足迹的降低应该在发展地方经济的同时,要不断提升产业结构,优化产业布局,普及农民职业教育,提高农业生产的投入产出比。

图1.11 2008—2018年赣江流域农业灰水足迹构成变化图

1.4.1.2 空间变化分析

2008—2018年赣江流域及其所流经的六个市的灰水足迹计算结果见表1.5所示,空间的变化情况如图1.12所示。结果显示,研究期内赣江流域灰水足迹总体上呈“下降—上升—下降”趋势,但是变化幅度比较小,2018年出现了研究期内的最小值,最小值为42.60×10 8 m 3 。从其典型年份灰水足迹分布情况来看,南昌市、赣州市、萍乡市灰水足迹呈下降趋势,新余市、吉安市、宜春市灰水足迹变化情况不明显。

赣江流域各地级市的农业灰水足迹整体分布及迁移如图1.13所示,呈南北高,中部低“U”形分布。上游赣州、下游宜春市农业灰水足迹值比较大,新余市、萍乡市农业灰水足迹值最小,吉安市、南昌市农业灰水足迹值居于赣江流域所涉及的六个市中间位置。其中赣州市农业灰水足迹值最大,且处于赣江上游,因此必须控制农业生产过程中农药、化肥等化学物质的施用,提高农业生产效率、投入产出率以及有机肥施用率。

2008—2018年赣江流域年均农业灰水足迹为50×10 8 m 3 ,最大值为2013年的51.66×10 8 m 3 ,最小值为2018年的42.6×10 8 m 3 。赣江流域农业灰水足迹组成成分年平均值由大到小排序为赣州市(17.72×10 8 m 3 )、宜春市(13.48×10 8 m 3 )、南昌市(7.47×10 8 m 3 )、吉安市(6.73×10 8 m 3 )、萍乡市(3.14×10 8 m 3 )、新余市(2.30×10 8 m 3 )。

流域各地级市的农业灰水足迹的分布未产生迁移,2018年赣州市的农业灰水足迹由第五等降至第四等。结合计算结果数据可知,虽然图1.13(a)(b)(c)反映出赣江流域农业灰水足迹2008—2015年没有发生变化,但实际上其各组成部分呈现出先上升再下降的趋势,特别是图1.13(d)反映出的2017—2018年赣州市的农业灰水足迹由第五等降至第四等,说明赣江流域的水质在不断向好的方向发展。

图1.12 2008—2018年赣江流域灰水足迹分布图

图1.13 2008—2018年赣江流域农业灰水足迹分布图

赣江流域农业灰水足迹主要由赣州市、宜春市贡献,虽然赣州市、宜春市农业灰水足迹都在下降,但是下降幅度并不大,而且随着生活水平的提高,水产养殖业灰水足迹有向上发展趋势。值得庆幸的是,随着环保部门的重视,以及人们环保意识的不断提高,2017—2018年赣江流域各地级市农药、化肥施用量均有较大幅度下降,尤其是赣州市、宜春市降幅最大,污染来源减少,赣江流域农业灰水足迹自然也随之大幅减小。

1.4.2 驱动因素

1.4.2.1 驱动分析方法

因数分解分析的过程是将研究事物本身的变化特征通过数学公式的转换分解为几个基本因素,按照各个因素的作用机理将其与各个因素的经济含义相互对应,定量分析可以研究这些基本因数变动对研究事物变化的影响重要程度,找出事物变化的根源。

(1)广义的Kaya恒等式

1989年,日本研究者Yoichi Kaya针对碳排放变化提出Kaya恒等式,该等式已经在能源及其他领域得到广泛运用。将碳排放进行因素分解,基于Kaya恒等式将其因素分解为人口、国内生产总值、能源消费等影响因素,具体公式如下:

上式中各变量分别表示为: P 表示人口数量; G 代表国内生产总值(GDP); E 代表能源消费; G / P 代表人均GDP; E / G 代表能源消费强度; C / E 代表能源消费碳强度。

为了更加方便以及更好地表述影响灰水足迹产出及其变化的影响因素,将Kaya恒等式进行扩展、广义化处理,具体公式如下:

式中, GWF 为流域灰水足迹(m 3 /a); GDP 为流域的生产总值; GDP i 为流域的农村生产总值; WF 为流域水足迹(m 3 /a); P 为流域总人口; E 为人均 GDP ; T 为水足迹强度; I 为产业结构; S 为灰水足迹产出强度。其中农村 GDP = 区域 GDP -城镇 GDP 。该模型其他指标解释:人口因数 P ,人口促进经济发展的不竭动力,劳动力能够创造价值,是极其重要的生产要素,因此可以用流域总人口指标因素 P 来表征赣江流域人口变化对赣江流域灰水足迹变化的影响;经济因素,即 E = GDP / P ,选取人均 GDP 这个经济因素有助于分析资本变化因素对灰水足迹变化的影响;技术因素,指的是单位用水量经济产出效率,可以反映出人类社会节水技术的发展对赣江流域灰水足迹变化的影响,其表达式为 T = WF / GDP i ;结构因素,即 I = GDP i / GDP ,选取此因素来表示产业结构对灰水足迹的影响;环境因素,即 S = GWF / WF ,反映区域灰水足迹占水足迹的比例,灰水足迹产出系数如表1.6所示。

表1.6 指标说明参照表

(2)LMDI分解模型

LMDI分解模型是一种不产生残差的、完全分解的分析方法,并且LMDI分解法的乘积形式以及加和形式也都是无差异的,LMDI分解模型是当今学术界普遍适用的因素分解模型。根据LMDI分解模型,基期和第 t 年的灰水足迹变化值Δ G 称为因素总变化值,由人口因素(Δ G P )、经济因素(Δ G E )、技术因素(Δ G T )、结构因素(Δ G I )、环境因素(Δ G S )五部分组成。根据LMDI分解方法,在加法分解形式下,5个驱动因素关系可以表示为:

式中,Δ G 为灰水足迹变动量;Δ G P 表示人口因素变动对灰水足迹变化的贡献量;Δ G E 表示经济因素变动对灰水足迹变化的贡献量;Δ G T 表示技术因素变动对灰水足迹变化的贡献量;Δ G I 表示结构因素变动对灰水足迹变化的贡献量;Δ G S 表示环境因素变动对灰水足迹变化的贡献量。若驱动因素贡献值Δ G P 、Δ G E 、Δ G T 、Δ G I 、Δ G S 为正值,则分别表示人口因素、经济因素、技术因素、结构因素、环境因素的变化对赣江流域灰水足迹起促进作用,称为正向驱动因素,若驱动因素贡献值为负值,则称为负向驱动因素。

1.4.2.2 驱动因素测度

基于LMDI分解模型定量估算了人口、经济、技术、结构和环境这五个驱动因素对赣江流域灰水足迹产出的贡献作用。赣江流域灰水足迹驱动因素年际变化结果见表1.7,其具体变化趋势如图1.14所示。人口因素对赣江流域灰水足迹贡献呈增量效应,且呈现出明显的逐年增强的结果,由此说明越发增加的人口对区域内灰水足迹变化有着重要的影响。因此,加强对公民的节水意识和环保意识有着重要意义。经济因素对赣江流域灰水足迹贡献同样呈增量效应,水资源是经济发展的基本保障,经济的高质量发展离不开充沛的水量,由此表明经济转型目前已经取得了相应的成效,以前用环境换取经济的发展模式已经成为过去式,追求高质量的绿色经济已然成为主流,经济发展的灰水足迹效率不断提高。技术因素呈减量效应,随着技术水平以及节水意识的提升,清洁生产技术和污水处理技术升级,用水强度不断降低对灰水足迹的降低有着重要作用,巨大的减排能力对水资源的循环利用和水环境的保护起着重要作用,通过清洁技术极大地减少了水体污染并提高了水资源利用效率,同时污水处理系统的普及也极大地促进了灰水足迹效率的提升。结构因素呈增量效应,但效应值相对较低,随着产业结构的调整,产业布局不断集约化,用水需求旺盛,应加强产业结构优化调整,大力发展新农业、新工业。环境因素呈减量效应特点,说明灰水足迹产出系数在下降,“河长制”“湖长制”取得较好成果,越来越多的生态保护栖息地得到建设与保护。环境治理卓有成效,区域境内水质检测指标逐年向好。

表1.7 赣江流域灰水足迹驱动因素分解

图1.14 2008—2018年赣江流域灰水足迹驱动因素变化图

由表1.8可知,赣江流域除吉安市外,都是以技术效率效应、资本产出效应和环境效率效应为主要减量效应;吉安市以技术效率效应和资本产出效应为主要减量效应。资本深化效应对赣江流域灰水足迹具有很大的提升作用。南昌市作为江西省的省会城市,具有地域优势,相对于其他地区来说,其经济发展速度较快而水足迹增幅较小,单位GDP水足迹呈现出逐年降低的趋势,同时技术效率效应减弱,这些是推动灰水足迹下降的重要因素。

表1.8 赣江流域各市灰水足迹驱动因素总贡献值

1.4.2.3 驱动因素分析

由于赣江流域灰水足迹的驱动因素存在差异,因此下文对其进行具体阐述。

(1)人口因素

人口因素对赣江流域灰水足迹贡献呈增量效应,且呈现出明显的逐年增强的结果,由此说明劳动力对灰水足迹变化有着重要的影响。因此,加强公民的节水意识和环保意识有着重要意义。

如图1.15所示,2008—2018年人口因素对赣江流域灰水足迹的驱动均呈增量效应,除赣州市增率较快外,其他城市增速均较慢。江西省近年来从业人口数量有着较大幅度增长,经济效应也有所改善,但由于其一直延续高度依赖劳动密集型产业与自然资源的传统经济发展模式,其较高的水污染形式“居高不下”,区域开发程度的提高促使耗水量增长,使人口因素对赣州市灰水足迹的驱动水平远高于其他市区。

图1.15 2008—2018年赣江流域各市灰水足迹人口因素变化图

(2)经济因素

经济因素对赣江流域灰水足迹贡献呈增量效应。随着经济建设进程的不断加快,投入与产出也不断地增加,目前的经济增长模式不断地从劳动密集型和资源密集型向资本密集型转变。由结果可知资本呈逐渐增长的趋势,但是就业人口的数量与其比率的增长却相对较缓慢,资本积累效率逐渐提高。在经济高速发展的阶段,资本投入是促进经济增长的重要动力,要想继续推进经济增长的进程,需要水资源的支持,以往盲目追求经济发展而忽视生态环境保护的模式正在向高质量发展逐步转变,随着经济的发展,灰水足迹效率不断提高。

如图1.16所示,2008—2018年赣江流域各市灰水足迹经济因素均呈增量效应,且每年有增强趋势。近年在经济建设大幅增加的情况下,经济扶持使得地区资本存量增幅较大,为强化基础设施建设,大量投资集中于高污染重工业,且治污技术欠佳,经济因素对灰水足迹表现出较强的提升作用。随着经济发展,资本深化程度逐渐提升,第三产业比重较大,技术密集型产业集聚。产业转型升级困难,就业人口波动增长,环境科技发展滞后,资本的深化并未能有效解决水环境问题。经济发展水平和资本存量较低,资本深化和技术进步缓慢,使水环境污染加剧。赣州市对赣江流域灰水足迹的增量效应最大,其经济发展迅猛,但是污水处理以及环境保护意识有待增强。南昌市经济发展较快,但其作为江西省首府,与其他区域相比,具有良好的基础,经济、技术快速发展有益于水环境改善。

图1.16 2008—2018年赣江流域各市灰水足迹经济因素变化图

(3)技术因素

技术因素呈减量效应,随着技术水平以及节水意识的提升,清洁生产技术和污水处理技术升级,用水强度不断降低对灰水足迹的降低有着重要作用,巨大的减排能力对水资源的循环利用和水环境的保护起着重要作用,通过清洁技术极大地减少了水体污染并提高了水资源利用效率,同时污水处理系统的普及也极大地促进了灰水足迹效率的提升(如图1.17)。

图1.17 2008—2018年赣江流域各市灰水足迹技术因素变化图

(4)结构因素

随着经济的快速发展,城镇化程度不断提高,城镇经济占比不断扩大,农村经济占比逐渐下降,结构因素对各地区灰水足迹均呈正向增量驱动效应。工业化快速发展,工业需水量以及工业污废水排放量也大幅度提高,污废水处理压力增大,有的甚至未经处理就排放,对水体造成巨大污染。必须加大对污废水的处理力度,严禁未经处理直接排放的行为(如图1.18)。

图1.18 2008—2018年赣江流域各市灰水足迹结构因素变化图

(5)环境因素

随着人们生活水平的不断提高、环保意识的增强,以及对人居环境的要求不断提高,环境状况整体呈现不断向好的态势。江西省经济快速发展、城镇化程度不断提高、人口和产业不断积聚,生产用水量和生活用水量增大,大部分地区水足迹略有提升,而灰水足迹经调控已出现小幅下降,污染排放得到了有效控制,污水转化率降低,环境效率效应减弱,可以有效降低灰水足迹。赣州市、萍乡市环境效率效应呈较强的抑制作用,水资源利用效率逐渐提升,进而使得灰水足迹出现不同程度的降低(如图1.19)。

图1.19 2008—2018年赣江流域各市灰水足迹环境因素变化图 Xl1D+fdtpa5w+gwaV1jWt5G7nTLmeuQk3LEkhsDAH3elymMFrcsbfRof1KeF3JyE

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