我国水资源生态足迹分析与预测_谭秀娟

'第29卷第7期生态学报Vol.29,No.72009年7月ACTAECOLOGICASINICAJul.,2009我国水资源生态足迹分析与预测＊谭秀娟,郑钦玉(西南大学农学与生物科技学院,三峡库区生态环境教育部重点实验室,重庆400715)摘要:生态足迹模型的提出为水资源可持续利用的定量评价提供了新思路。通过构建水资源生态足迹和水资源生态承载力的计算模型,对我国1949～2007年水资源的可持续利用状况作出了客观的评价,并运用ARIMA模型对我国水资源生态足迹变动趋势作出深入的研究。结果表明,1949～2007年,我国人均水资源生态承载力总体上呈下降态势,而人均水资源生态足迹则逐年上升,从而造成人均水资源生态赤字逐渐增大,我国水资源处于一种不安全状态。运用ARIMA(2,1,3)模型的预测结果表明,2008～2012年,我国人均水资源生态足迹将继续呈上升态势,水危机形势将日益严峻。在此基础上,针对我国水资源的可持续利用问题提出了一组政策建议。关键词:水资源;水资源生态足迹;水资源生态承载力;ARIMA模型文章编号:1000-0933(2009)07-3559-10中图分类号:Q143文献标识码:ADynamicanalysisandforecastofwaterresourcesecologicalfootprintinChina＊TANXiu-Juan,ZHENGQin-YuCollegeofAgronomyandBiotechnology,KeyLaboratoryofEco-environmentsinThreeGorgesReservoirRegion(MinistryofEducation),SouthwestUniversity,Chongqing400715,ChinaActaEcologicaSinica,2009,29(7):3559～3568.Abstract:Ecologicalfootprintmodeloffersanewmethodforevaluatingthesustainableutilizationofwaterresourcesquantitatively.Basedonthecalculatingmodelsofwaterresourcesecologicalfootprintandwaterresourcesecologicalcarryingcapacity,thispapermadeanevaluationonthesustainableutilizationofwaterresourcesinChinafrom1949to2007andthenusedBox-JenkinsAutoregressiveIntegratedMovingAverage(ARIMA)modeltomakeaprofoundanalysisonthechangingtrendofwaterresourcesecologicalfootprint.Theresultshowedthatwaterresourcesecologicalcarryingcapacitypercapitawasdecreasing,whiletherewasanobviousincreaseinwaterresourcesecologicalfootprintpercapitainChinabetween1949and2007.Whenthewaterresourcesecologicalfootprintsurpassedecologicalcarryingcapacitygradually,waterresourcesecologicaldeficitemergedandincreasedannually,whichindicatedthattheuseofwaterresourcesinChinawasinanunsafestate.TheARIMAmodelwasappliedtopredictthewaterresourcesecologicalfootprintpercapitainChinafrom2008to2012,theresultsshowedwaterresourcesecologicalfootprintpercapitawouldkeeponincreasing,andthusthestateofwatercrisiswouldbeincreasinglyserious.Finally,thispaperputsforwardsomepolicysuggestionstoimprovethesustainableutilizationofwaterresourcesaccordingly.KeyWords:waterresources;waterresourcesecologicalfootprint;waterresourcesecologicalcarryingcapacity;ARIMAmodel随着水资源短缺问题的日益凸显,对水资源可持续利用的深入研究已成为促进经济社会环境可持续发展的一个关键环节。20世纪90年代加拿大生态经济学家WilliamRees和他的博士生MathisWackernagel提出基金项目:重庆市自然科学基金资助项目(2006BB7327)收稿日期:2008-11-15;修订日期:2009-05-08＊通讯作者Correspondingauthor.E-mail:zqy19606026@sina.comhttp://www.ecologica.cn 3560生态学报29卷[1,2]的生态足迹(ecologicalfootprint)模型为水资源可持续利用的定量评价提供了新思路,然而该模型无论在理论上还是方法上都被认为存在诸多不足与缺陷。正如MathisWackernagel所言,生态足迹分析没有把自然系统提供资源、消纳废弃物的功能描述完全,忽视了地下资源和水资源的估算,也鲜有针对污染的生态影响的研究。因此,为了更加科学地测度经济社会环境的可持续发展状况,需要将生态足迹评价作进一步的改进,将水资源纳入生态足迹的分析框架之中,并借此来评价水资源的可持续利用状况。近年来,学术界对水资源生态足迹的研究日趋活跃。目前,从生态足迹的视角来评价水资源消耗主要有如下两种途径:其一为水资源生态足迹(waterresourcesecologicalfootprint),即将水资源相关消耗折算成水域面积;其二为水足迹(waterfootprint)①,即将水资源相关消耗折算成水资源量。两种途径基本思路一致,但计[3]算方法和表达方式不同。黄林楠等将水资源账户分为生活用水足迹、生产用水足迹和生态需水足迹3个二级账户,并建立了水资源生态足迹以及水资源生态承载力计算模型,据此对江苏省1998～2003年水资源生态[4][5]足迹和生态承载力进行了测算;此外,洪辉和付娜也对水资源生态足迹作出了研究。而龙爱华等、马静[6～8]等、邓晓军等则从水足迹的视角探讨了水资源的可持续利用问题。然而,目前学术界主要从区域层面上探讨水资源生态足迹问题,鲜有对我国水资源生态足迹的变动趋势作出全面深入的研究,也未在测算水资源生态足迹和生态承载力的基础上通过相应评价指标对水资源的可持续利用状况作出科学的定量评测。因此,本文在构建水资源生态足迹和水资源生态承载力计算模型的基础上,构建水资源可持续利用的评价指标,并在测度我国1949～2007年水资源生态足迹和水资源生态承载力的基础上,运用综合自回归移动平均(autoregressiveintegratedmovingaverage,ARIMA)模型对我国水资源生态足迹变动趋势作出深入的研究,为政府部门评价水资源可持续利用状况,制定水资源相关决策提供依据。1水资源生态足迹和生态承载力计算模型构建1.1水资源生态足迹计算模型构建根据生态足迹模型的内涵,水资源生态足迹是将消耗的水资源量转化为相应账户的生产土地面积,即水资源用地面积,通过对其均衡化,便可得到可用于全球范围内不同地区相互比较的均衡值。为弥补MathisWackernagel建立的生态足迹模型中水域对于水资源功能描述的不足,本文根据生态足迹法建立水资源账户,用于描述水资源的生态环境和社会经济功能。水资源账户具体包括水产品生态足迹、淡水生态足迹(包括生活用水、生产用水及其他用水)和水污染生态足迹(污水及酸雨稀释用水)3个部分(表1)。其中,水产品生态足迹反映人类消费水产品对水资源的占用;淡水生态足迹反映人类在生产生活过程中对淡水资源的消费,不仅包括人类在生活中的直接用水,还包括人类在社会经济活动中对淡水资源的消耗;水污染生态足迹则反映稀释污水和酸雨对水资源的消耗。因此,本文对水资源账户的细分满足了生态足迹模型中各类土地互异性的要求。鉴于污水和酸雨自然净化和人工处理的复杂性以及我国早期水污染方面统计数据的缺失,对水污染生态[3]足迹进行准确的衡量具有很大的不确定性,本文所构建的水资源生态足迹模型主要包括水产品生态足迹和淡水生态足迹。水产品生态足迹计算公式为:EFWP=N×AEFWP=N×W×AAW=N×W×(ACWP/APWP)=W×(TCWP/APWP)(1)淡水生态足迹计算公式为:EFFW=N×AEFFW=N×W×AAW=N×W×(ACFW/APW)=W×(TCFW/APW)(2)汇总水产品生态足迹及淡水生态足迹便可得水资源生态足迹,其计算公式可表述为:EFW=N×AEFW=EFWP+EFFW(3)①这是一个在虚拟水(VirtualWater)基础上产生的概念;Hoekstra(2003)将水足迹定义为任何已知人口(一个国家、一个地区或一个人)在一定时间内消费的所有产品和服务所需要的水资源数量;一个国家或地区的水足迹等于国内用水量(内部水足迹)和虚拟水净进口量(外部水足迹)的代数和[7]http://www.ecologica.cn 7期谭秀娟等:我国水资源生态足迹分析与预测356122其中,EFWP为总的水产品生态足迹(hm);N为人口数;AEFWP为人均水产品生态足迹(hm);W为全球水资源均衡因子(EquivalenceFactor);ACWP为人均水产品消费量(t);APWP为全球水产品平均生产能力(t/222hm);TCWP为总的水产品消费量(t);EFFW为总的淡水生态足迹(hm);AEFFW为人均淡水生态足迹(hm);3323ACFW为人均淡水消耗量(m);APW为全球水资源平均生产能力(m/hm);TCFW为总的淡水消耗量(m);22EFW为总的水资源生态足迹(hm),AEFW为人均水资源生态足迹(hm)。表1水资源账户明细表Table1Listofwaterresourcesaccount生物生产性土地类型子账户核算项目备注BiologicallyproductiveSub-accountCalculationitemsRemarkland-usetype即MathisWackernagel水产品生态足迹居民消费的各类水产品生态足迹模型中的水域水域AquaticproductsHouseholdconsumptionofThesameasthewaterareainWaterareaecologicalfootprintaquaticproductsecologicalfootprintmodelputforwardbyMathisWackernagel生活用水、生产用水及其他用水本文扩展的水资源用地外延淡水生态足迹水资源用地Domesticwater、ProcesswaterandThedenotationofwaterresourceslandFreshwaterecologicalfootprintWaterresourceslandWaterforotherutilizationexpandedinthispaper污水及酸雨稀释用水水污染生态足迹水资源用地WaterforsewageandacidWaterpollutionecologicalfootprintWaterresourceslandraindilution1.2水资源生态承载力计算模型构建水资源生态承载力是指在特定历史发展阶段的经济社会发展水平以及特定管理技术、体制条件下,某一区域的水资源系统对该区域社会经济环境可持续发展的支撑能力。据专家研究,一个国家或地区的水资源开发利用率若超过30%～40%,将引致生态环境恶化及一系列衍生后果,因此无论从技术水平还是经济社会环境和谐发展需要考虑,区域水资源开发利用率都不能达到100%,必须在该区域的水资源生态承载力中至少[9]扣除60%用于维护生态环境和生物多样性。根据上述分析,水资源生态承载力计算公式可表述为:ECW=N×AECW=N×π×W×φW×(AQW/APW)=π×W×φW×(TQW/APW)(4)22其中,ECW为总的水资源生态承载力(hm);AECW为人均水资源生态承载力(hm);π为水资源合理开33发利用率(取值为0.4);φW为水资源产量因子;AQW为人均水资源拥有量(m);TQW为水资源总量(m)。1.3基础数据与部分变量说明为了测度我国水资源生态足迹和生态承载力的长期变动趋势,本文选择的样本期为1949～2007年。水产品总消费量数据来源于历年《中国统计年鉴》;年底人口数和GDP数据来源于《新中国五十年统计资料汇编》和历年《中国统计年鉴》;水资源总量数据来源于全国第一次、第二次水资源评价;淡水总消耗量数据来源[10,11]于柯礼聃和历年《中国水资源公报》。2[12]在参考相关文献的基础上通过计算,本文取全球水产品平均产量为0.18t/hm,全球水资源平均生产332[13]能力为3.14×10m/hm。对水资源产量因子和全球水资源均衡因子作重点阐述。1.3.1水资源产量因子由于同类生物生产性土地的生产力在不同地区之间存在着差异,因此各地区同类生物生产性土地实际面积须引入MathisWackernagel提出的产量因子转换成可比面积后才能直接对比。假定全球水资源产量因子为1,则区域水资源产量因子(φW)为该区域水资源平均生产能力(DAPW)与全球水资源平均生产能力(APW)的比值,其公式为:http://www.ecologica.cn 3562生态学报29卷φW=DAPW/APW(8)表2世界部分国家水资源产量因子Table2Waterresourcesyieldfactorinsomecountries因此,根据全球部分国家水资源的统计数据,可单位面积产水量水资源产量因子得出其相应的水资源产量因子,具体参见表2。国家WaterquantityWaterresourcesCountry321.3.2水资源均衡因子(m/hm)yieldfactor全球World31401.0000由于不同生物生产性土地单位面积的生产力存中国China29460.9382在较大的差异,因此各类生物生产性土地面积须乘以美国America31701.0096一个均衡因子,以转换成统一的、可以相互比较的日本Japan147004.6815面积。加拿大Canada31300.9968某种生物生产面积的均衡因子i等于全球该类巴西Brazil60901.9395生物生产面积的平均生态生产力(APi)除以全球所有各类生物生产面积的平均生态生产力(AP),其公式为:i=APi/AP(9)由于全球各类生物性产量的总平均值很难进行准确的计算,同时产量是逐年变化的,因此,生物生产面积的均衡因子难以有统一的标准①。本文取黄林楠等根据WWF2002计算的水资源均衡因子作为计算值[4](表3)。表3水资源均衡因子[4]Table3Equivalencefactorforwaterresources[4]生物生产性土地类型Chambers(2000)WWF(2000)WWF(2002)EU(2002)Biologicallyproductiveland-usetype水域Waterarea0.060.060.350.06水资源用地Waterresourcesland6.977.785.198.20表中数据出自黄林楠等(2008)ThedatasinthistableareobtainedfromHuangLin-Nan,etal(2008)2水资源可持续利用评价指标2.1人均水资源生态赤字和人均水资源生态盈余某一区域的人均水资源生态足迹同其拥有的人均水资源生态承载力相比较,便产生人均水资源生态赤字(AEDW)和人均水资源生态盈余(AESW)。由此可得:AERW=AEFW-AECW(5)其中,AERW为人均水资源生态足迹与人均水资源生态承载力之差,当AERW>0时,为人均水资源生态赤字;当AERW<0时,为人均水资源生态盈余;当AERW=0时,为水资源生态平衡。2.2水资源生态压力指数利用人均水资源生态赤字与盈余来判断一个国家或地区水资源的可持续利用情况,有一个尺度问题。人均水资源生态盈亏不能作为区域间水资源可持续利用情况比较的评价指标,也不能反映生态环境所承受的压力强度的相对大小。为了衡量水资源生态压力强度的大小,本文引入了水资源生态压力指数,并将其定义为某一国家或地区人均水资源生态足迹与人均水资源生态承载力的比率,其计算公式为:EPIW=AEFW/AECW(6)其中,EPIW为水资源生态压力指数。当01时,表明该区域水资源供给量小于消费量,未能实现水资源的可持续利用,EPIW越大,水资源安全受到的威胁就越大;当EPIW=1时,表明该区域水资源供需均衡,水资源安全处于临界①MathisWackernagel(2002)利用联合国粮农组织全球农业生态区(GAEZ)及国际应用系统分析研究所(IIASA)估计的土地最大潜在农作物产量的相关数据来计算各类土地的均衡因子,其研究结果表明,在过去40a中均衡因子只发生轻微调整[14];因此,本文采用静态均衡因子是可取的http://www.ecologica.cn 7期谭秀娟等:我国水资源生态足迹分析与预测3563状态。水资源生态压力指数是一个生态指数测度,能准确地测评社会经济系统对水资源的压力强度的相对大小,是一种理想的水资源可持续利用状况的测度方法。同时,水资源生态压力指数能把一个地区经济社会发展所需要的水资源耗费量与该地区的水资源承载力有机地结合起来,并以定量和指数的形式科学地进行水资源安全的等级测度。2.3万元GDP水资源生态足迹为了客观衡量水资源的利用效率,本文引入万元GDP水资源生态足迹这一指标,将其定义为区域水资源生态足迹与区域国内生产总值(GDP)的比值,计算公式如下:万元GDP水资源生态足迹=EFW/GDP(7)万元GDP水资源生态足迹越大,水资源利用效率越低;反之,则利用效率越高。该指标可大致反映一国(或地区)的经济增长方式。3水资源生态足迹动态变化分析模型———ARIMA模型构建1970年美国统计学家GeopreE.P.Box和英国统计学家GwilymM.Jenkins提出了一整套关于时间序列分析预测与控制的方法,被称为Box-Jenkins建模方法,简称B-J方法。综合自回归移动平均(ARIMA)模型是其中最为重要的基本模型之一,ARIMA模型的预测精度较高,适用于非平稳时间序列的短期预测。考虑非平稳时间序列yt,若能通过d次差分转换为平稳序列,即yt～I(d),则:ddwt=Δyt=(1-B)ytwt为平稳序列,则可建立ARMA(p,q)模型:(B)wt=δ+θ(B)εt经d阶差分后的ARMA(p,q)模型称为ARIMA(p,d,q)模型,其一般表示形式为:d(B)Δyt=δ+θ(B)εt其中,(B)为自回归算子,θ(B)为移动平均算子,p为自回归模型的阶数,q为移动平均模型的阶数,εt为一个白噪声序列。根据ARIMA模型建模流程,本文以计算所得的我国1949～2007年水资源生态足迹时间序列数据作为样本,首先检验其平稳性,并通过差分将其转换为平稳序列;通过分析样本序列特征进行模型定阶和参数估计;在对所建模型进行诊断检验后,将其用于我国水资源生态足迹的预测分析。4计算结果与分析4.1我国水资源生态足迹、生态承载力和生态赤字分析根据水资源生态足迹及水资源生态承载力计算模型得出的结果显示,1949～2007年,我国水资源生态足迹呈逐年递增的趋势,年均增长率达到4.61%;而根据水利部门在20世纪80年代利用同步期(1956～197933年)24a资料所作的评价,我国水资源总量为28124亿m,全国第二次水资源评价结果为28405亿m,表明长期以来我国水资源生态承载力变动不大。在这种情况下,水资源生态足迹最终于1996年超过水资源生态承载力,导致水资源生态赤字的出现。从人均水平来看,1949～2007年,我国人均水资源生态承载力总体上呈下降态势,而人均水资源生态足迹则逐年上升,59a间增长了4.6倍,年均增长率达到3.02%,从而造成人均水资源生态赤字逐渐增大,呈现出与人均水资源生态足迹相似的变动趋势。1992年至1997年是我国人均水资源生态足迹增长最快的时期,2年均增长6.02%。到2007年,我国人均水资源生态足迹达1.9200hm,而人均水资源生态承载力仅为221.3335hm,由此造成的生态赤字达到了0.5865hm(图1)。由此表明,我国水资源消费已大大超过了其承载力,水资源短缺问题日益凸显。从人均水资源生态足迹的构成看,1949～1995年,人均淡水生态足迹所占的比重大于人均水产品生态足迹,而从1996年起,我国人均水产品生态足迹便迅速超过人均淡水生态足迹,到2007年已达人均淡水生态足http://www.ecologica.cn 3564生态学报29卷图1我国人均水资源生态足迹、生态承载力和生态赤字的变动趋势Fig.1Changingtrendofwaterresourcesecologicalfootprint,ecologicalcarryingcapacityandecologicaldeficitinChina(percapita)迹的1.65倍,其原因为我国水产品消费量迅速增加,近60年间平均增长8.35%(图2)。水资源生态足迹的增长表明我国对水资源的开发利用程度的增大,人口增长和以人均水资源生态足迹衡量的水资源消费水平的上升是其主要原因。1949～2007年,我国总人口由54157万人上升到132129万人,年均增长1.55%,而人均水资源生态足迹年均增长率达到3.02%,表明水资源消费水平上升对水资源生态足迹增长的影响大于人口增长的影响。其原因在于:一方面,社会经济发展对水资源的需求图2我国人均水资源生态足迹构成的变动趋势持续增长;另一方面,长期以来我国水资源开发利用Fig.2Changingtrendofthecompositionofwaterresourcesecological率不高,导致水资源耗费较大。而水资源生态赤字的footprintpercapitainChina产生是源于水资源生态足迹和生态承载力的非均衡式增长,其根源在于人口、消费、资源等要素发生变化导致生态系统非平衡状态的产生。4.2我国水资源生态压力指数分析运用1949～2007年我国人均水资源生态足迹及生态承载力的计算结果,可计算水资源生态压力指数,用以测度水资源的可持续利用状况。从图3可知,1949～1995年,我国水资源生态压力指数逐年上升,但仍小于1,表明我国水资源开发利用尚处于安全状态,这是由于改革开放以来,我国人口计划生育实施比较成功,水资源相关政策得到较好落实,经济结构得到大力调整,使得我国水资源开发利用处于安全状态。然而,从1996年起,我国水资源生态压力指数突破1且总体上继续呈现上升态势①,表明我国水资源处于一种不安全状态。随着社会经济发展,工业生产、农业生产及城镇生活对淡水资源需求的迅速增长和污染对淡水资源的急剧消耗,加大了我国对水资源的开发利用程度,我国水危机形势日益严峻。4.3水资源的利用效率分析通过计算万元GDP水资源生态足迹,可以考察我国水资源利用效率的大小。由图4可知,我国万元GDP2水资源生态足迹总体上呈下降态势。1952年,我国万元GDP水资源生态足迹需求为38.6636hm,2000年为①1998年,我国水资源总量为34107亿m3,比上年增长22%,使得我国水资源生态压力指数从上年的1.13降至0.96http://www.ecologica.cn 7期谭秀娟等:我国水资源生态足迹分析与预测3565222.1593hm,至2007年则进一步降为1.0286hm,年均减少6.38%。我国水资源利用效率近几年得到了显著提高,其原因主要有,一方面,我国经济结构尤其是产业结构得到大力调整,粗放型的经济增长方式有所改善,且对水资源的有效开发利用的重视程度增强;另一方面,技术要素在经济增长过程中的运用和改善减少了水资源的消耗,提高了水资源的利用效率。4.4ARIMA模型估计与水资源生态足迹预测4.4.1序列平稳性检验与中心化处理本文运用ADF(augmenteddickey-fuller)方法对人均水资源生态足迹时间序列数据的水平及其一阶差分形式的平稳性进行检验,检验过程中滞后项的确定采用SIC准则,检验结果表4。表4变量ADF单位根检验结果Table4TheresultofADFunitroottestoncertainvariables变量ADF检验统计量临界值显著性水平(%)单位根检验结论VariableADFteststatisticTestcriticalvaluesSignificancelevelConclusionAEFW-0.9025-3.173910非平稳StationaryΔAEFW-3.1907-2.91355平稳Non-stationary本表运用Eviews软件得出(下同),Δ表示一阶差分形式ThistableisobtainedbyusingEviews(thesamebelow),andΔstandsforfirstorderdifference由表4可知,人均水资源生态足迹AEFW的水平序列在10%的显著性水平上是非平稳的,而其一阶差分序列ΔAEFW在5%的显著性水平上为平稳序列,表明人均水资源生态足迹为一阶单整序列。通过对一阶差分后的数据进行中心化处理,形成新的时间序列样本Xi。4.4.2ARIMA模型的识别与建立通过对Xi做自相关-偏自相关分析图(图5)发现,样本序列均表现出拖尾特性,符合ARMA(p,q)模型特征,因此可建立ARIMA(p,d,q)模型。对于ARIMA(p,d,q)模型中阶数p,q的确定,本文首先根据自相关函数图和偏相关函数图的截尾和拖尾特性,初步确定p,q的范围,然后根据AIC和SC准则逐步图5Xi自相关-偏自相关分析图筛选最优p,q值,同时参考其他统计参数。Fig.5ThecorrelogramofXihttp://www.ecologica.cn 3566生态学报29卷通过自相关-偏相关分析图可知,显著不为零的偏相关系数的个数为2或4,所以取p=2或4;显著不为零的自相关系数的个数为3或4,所以取q=3或4。因此,本文初步构建的模型为ARIMA(2,1,3)、ARIMA(2,1,4)、ARIMA(4,1,3)及ARIMA(4,1,4)。经反复比较,最终取p=2,q=3,即ARIMA(2,1,3)模型是最合适的模型,相关参数估计结果见表5。根据表5,可建立如下ARIMA(2,1,3)模型:2223(1+0.201B-0.305B)(1-B)yt=(1-0.839B-0.561B-0.686B)εtS.E=0.0155,AIC=-5.4097,SC=-5.2288AdjustedR-squared=0.5767,DW=1.9647表5ARIMA(2,1,3)模型参数估计结果Table5TheparametersestimatingresultofARIMA(2,1,3)model变量系数标准误T统计量PVariableCoefficientStd.ErrorT-StatisticAR(1)-0.20130.1689-1.19190.2388AR(2)0.30500.16731.82260.0742MA(1)0.83940.12446.74800.0000MA(2)0.56120.17323.24110.0021MA(3)0.68560.12565.45770.0000图6ARIMA(2,1,3)模型拟合结果及残值变动Fig.6ThefittingandtheresidualofARIMA(2,1,3)model坐标轴左边刻度对应残差值,右边刻度对应实际值与拟合值。坐标轴的左右标目一致Thelefttickmarkoftheaxescorrespondsresidual,andtherighttickmarkoftheaxescorrespondsactualandfitted.Theleftcolumnheadoftheaxesconsistswiththeright4.4.3ARIMA模型的检验与预测根据上述ARIMA(2,1,3)模型进行拟合得到的结果及残差变化结果如图6所示。从图中可以看出,模型的拟合值和实际值的变动具有较好的一致性,同时模型的残差值较小,表明模型通过了适应性检验,因此模型拟合得较为理想。然而,从严格意义来讲,通过观测图形判断残差是否为白噪声过程的做法是不够严谨的,需要进一步的检验。通过对模型的残差序列进行ADF检验(表6),表明残差序列在1%的显著性水平上为白噪声过程。此外,可以通过作出残差序列的自相关-偏自相表6模型残差序列的单位根检验结果关分析图来检验残差是否为白噪声序列。分析可知,Table6TheresultofADFunitroottestontheresidual自相关函数和偏相关函数均落在置信区间内,残差序检验指标T统计量PTestindexT-Statistic列为白噪声过程。综合上述分析,可确定ARIMA(2,ADF检验统计量ADFteststatistic-7.22390.00001,3)模型为最佳模型。显著性水平(1%)Significancelevel-3.5527运用上述ARIMA(2,1,3)模型对2001～2007年我国人均水资源生态足迹进行预测,平均预测误差(绝对值)仅为0.54%,因此可以认为应用此模型对我国人均水资源生态足迹进行短期预测是可行的。从表7可知,2008～2012年我国人均水资源生态足迹呈逐年上升态势,其影响因素主要有如下3个方面:第一,经济社会发展对淡水资源的消耗较大,虽然我国用水量增速减缓,但用水总量依然逐年上升,工业、农业生产和城镇生活用水量的迅速增加导致了我国人均水资源生态足迹的上升。第二,由于生活水平的提高,水产品的http://www.ecologica.cn 7期谭秀娟等:我国水资源生态足迹分析与预测3567需求不断增加,因此需要更多的水域面积进行渔业养殖,以满足增长的水产品需求;第三,经济在大幅度增长的同时,也对水资源环境产生了极大影响。工业生产及农业生产所产生的大量工业废水、生活污水和富含农药化肥的农田径流严重污染了水体,加剧了水资源的紧缺状况,污染导致的水资源消耗问题不容忽视。因此,在水资源总量有限的形势下,我国应制定有效的水资源消耗战略,以确保水资源安全和水资源的可持续利用。5结论及建议表7我国人均水资源生态足迹实际值与预测值的比较本文运用所构建的水资源生态足迹和生态承载Table7Thecomparisonoftheactualvalueandtheforecastof力计算模型,对我国1949～2007年水资源可持续利waterresourcesecologicalfootprint年份实际值(hm2/cap)预测值(hm2/cap)相对误差用状况作出客观的评价,并通过构建ARIMA模型预YearTheactualvalueTheforecastRelativeerror(%)测了我国2008～2012年的人均水资源生态足迹,据20011.71091.71310.13此分析其变动趋势。研究认为,1949～2007年,我国20021.73191.73410.12人均水资源生态承载力总体上呈下降态势,而人均水20031.73021.74060.60资源生态足迹则逐年上升,水资源短缺问题日益凸20041.79271.7599-1.83显。运用ARIMA(2,1,3)模型的预测结果表明,未来20051.83841.8138-1.3420061.88911.8676-1.14几年,我国人均水资源生态足迹将继续呈上升态势,20071.92001.9141-0.31水危机形势将日益严峻。2008-1.9377-水资源生态足迹和生态承载力模型为定量评测2009-1.9507-水资源的可持续利用状况提供了一种新思路。然而,2010-1.9637-由于学术界对水资源账户细类划分及水资源生态足2011-1.9894-2012-2.0126-迹计算方法的研究较少,差异性很大,因此本文提出的计算模型还有待进一步检验和完善,而且由于统计数据的缺失,本文在计算水资源生态足迹时暂未考虑水污染生态足迹。随着经济社会的不断发展,水污染问题及由其引致的环境损失和治理投入将使水资源的可持续利用面临更为严峻的挑战。同时,由于水资源生态足迹的变动受到社会经济系统多方面因素的影响以及ARIMA模型本身的局限性,因此,虽然本文构建的ARIMA(2,1,3)模型通过了适应性检验,能较好地拟合我国人均水资源生态足迹的变动趋势,但只能进行短期预测。尽管存在一些方法上的不足,但历年水资源生态足迹和生态承载力的计算结果仍然能够表明我国水资源的危机形势及水资源的可持续利用状况。因此,为根本扭转我国目前的水资源危机形势,改善水资源的可持续利用状况,首先必须提高行为主体的资源保护意识,改善生产和生活消费方式,建立水资源节约型的社会生产和消费体系;其次应通过采用生物高新技术和节水设施技术,依靠科技进步提高水资源的利用效率,使粗放型、消耗型的水资源利用方式向集约型、节约型转变;最后,考虑到水污染问题对水资源可持续利用的影响,在推进清洁生产,减少污水排放的同时,应促进污水的资源化,通过污水的重复利用,减少水资源的需求总量,以实现水资源可持续利用的目标。References:[1]WilliamER.Ecologicalfootprintsandappropriatedcarryingcapacity:whaturbaneconomicsleavesout?EnvironmentandUrbanization,1992,4(2):121-130.[2]WackenagelM,WilliamER.Ourecologicalfootprint:reducinghumanimpactontheearth.GabriolaIsland,B.C.:NewSocietyPublishers,1996.2-17.[3]WuZF,HuYH,LiDQ,etal.AnalyzingandmodelingtemporalvariationofwaterecologicalfootprintinGuangzhouCityofChina.ResourcesScience,2006,28(5):152-156.[4]HuangLN,ZhangWX,JiangCL,etal.Ecologicalfootprintmethodinwaterresourcesassessment.ActaEcologicaSinica,2008,28(3):1279-1286.[5]HongH,FuN.Studyonecologicalfootprintandecologicalcarryingcapacityofwaterresources.ShanxiArchitecture,2007,33(30):200-201.http://www.ecologica.cn 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