长江经济带用水结构演变及驱动力分析

包鑫如，张行南，张文婷，徐 杨2，张增信

(1.河海大学 水文水资源学院，南京 210098； 2.中国长江电力股份有限公司，湖北 宜昌 443002)

1 研究背景

水资源是社会经济发展的关键因素之一，长江经济带横跨我国华东、华中和西南三大区，聚集的人口和创造的地区生产总值在全国占比均超过40%。同时，由于人口众多，长江经济带人均占有水量仅为世界水平的1/4，与经济社会发展对水资源的需求极不对称，且东西部地区水资源利用效率存在较大差距[1]。研究区域用水结构特征与演变趋势，不仅可以对水资源发展特征进行科学判断，还可以对人类利用水资源的合理性进行有效验证，为生产、生活、生态用水的协调提供决策依据。

图1 长江经济带Fig.1 Map of the Yangtze River Economic Belt

信息熵理论在用水结构演变的研究中的应用十分广泛。魏卿等[2]引入信息熵分析了玛纳斯河流域现状用水结构的演变特征，并利用基尼系数、洛伦兹曲线分析了流域水资源空间匹配程度。王小军等[3]结合信息熵理论，计算出榆林市用水量熵值及优势度动态演化情况，并探讨了用水系统的均衡程度。马黎华等[4]采用信息熵理论探讨石羊河流域的用水结构演变特征，并运用因子分析法研究其驱动力。吴昊等[5]运用信息熵理论表征南京市用水结构变化趋势，采用主成分分析法提取公共因子，并运用灰色关联理论分析公共因子与用水结构的关联程度。本文应用信息熵和均衡度的理论方法，研究长江经济带2003—2020年用水结构特征及其演变趋势，并结合主成分分析法进行驱动力分析。

2 研究区域与方法

2.1 区域概况

长江是我国第一大河，全长6 300 km，流域面积约180万km2，占我国国土面积的18.8%。依托黄金水道而成的长江经济带在中国新发展格局中占据重要战略地位，覆盖上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、贵州、云南11个省(市)，面积约205万km2，占我国国土面积的21.4%，长江经济带如图1所示。年均降水量约1 263 mm，年均气温呈东高西低、南高北低的分布趋势。水资源总量15 600亿m3，约占全国水资源总量的49.4%。长江经济带上游包括上海、江苏、浙江，中游包括安徽、江西、湖北、湖南，下游包括重庆、四川、贵州、云南。

2.2 研究方法

2.2.1 信息熵与均衡度

熵是热力学中描述物质状态运动或体系混乱程度的物理量。1948年，Shannon首次将熵引入到信息论中，用以衡量系统的不确定性、稳定程度和信息量，表征复杂系统的结构演变特征[6-8]。熵增过程表明系统无序度加大，系统由非平衡态向平衡态转化。用水结构可描述一定时期内用水系统中各类用水的比例关系。我国用水结构演变过程具有一定的阶段性, 即由以农业用水为主的初级阶段发展到农业、工业、生活用水趋于合理比例的高级阶段, 这一演变过程可以近似假设为系统的不可逆过程, 故可将其纳入信息熵的数学模型中[3,9]。本文通过计算逐年信息熵值以反映农业、工业、生活和生态用水比例的分配状态，从而定性描述长江流域用水结构演变过程；信息熵值越大，表明分配到各用水部门的用水量越均匀。

(1)

当各用水类型用水相同，即p1=p2=…=pn=1/n时，系统处于最无序状态且信息熵最大值Hmax=lnn；相反地，只有一种用水类型时，系统处于最有序状态且信息熵最小值Hmin=0。实际情况中，信息熵H满足Hmin≤H≤Hmax。为实现熵的标准化与增加用水结构分析的可比性[10]，引入均衡度J(式(2))。J值越大，表明单一用水类型在用水结构中优势性越弱，各用水类型的比例差距越小，用水系统的结构越复杂，均衡程度越高，用水系统均衡性越强。当J=0时，用水系统结构复杂程度最低[9]。

(2)

2.2.2 主成分分析

主成分分析法是一种将多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法，在损失很少信息的前提下，对高维变量进行降维处理，以相互独立且少数的综合指标反映原始变量的绝大多数信息，能较客观地确定各主成分的权重；一定程度上克服了主观因素的随意性，提高评价体系的可信度与客观性[11-12]。SPSS 26是目前应用较为广泛的一种统计分析软件，SPSS降维分析中的主成分分析可以很好地解决多元线性问题。在不同区域、不同发展阶段，影响长江经济带用水结构演变的驱动力是不同的。因此，根据收集的相关资料与用水结构的演变情况，利用主成分分析法将众多影响因子转化为几个综合指标，进而定量分析得出用水结构演变的主要驱动力。主成分贡献率越大，表明主成分包含原始信息越强，影响越显著。

2.3 数据来源

本文数据来源于近年来中国水资源公报、长江经济带各省(市)水资源公报与各省(市)统计年鉴。由于到目前为止部分年鉴的最新统计时间为2019年，因此主成分分析的指标数据的时间跨度为2003—2019年。

3 长江经济带用水结构演变分析

3.1 用水结构变化

2003—2020年长江经济带用水结构如表1所示，用水结构变化趋势如图2所示。

由表1和图2可知：

(1)过去20 a，长江天然来水的水资源量未发生显著变化，区域间存在差异：上游略有减少，中下游略有增加[13]。长江经济带地处长江干流及以南地区，天然来水变化规律与长江流域类似[14]。长江流域1949—1980年用水总量年均增长率为4.75%，1980—2000年用水总量年增长率为1.3%[15]；2001—2020年用水总量由1 746.70亿m3增加到1 957.56亿m3，年均

表1 2003—2020年长江经济带用水结构Table 1 Structure of water consumption in theYangtze River Economic Belt from 2003 to 2020

图2 2003—2020年长江经济带用水量变化曲线Fig.2 Curves of water consumption in the YangtzeRiver Economic Belt from 2003 to 2020

增长率为0.57%，用水总量增长率明显变小。近18 a(2003—2020年)长江经济带用水总量总体呈上升趋势，年均增长率为0.75%；用水总量增加主要是农业与生活用水量增加引起的，其中生活用水量增加最为明显。近10 a(2011—2020年)，长江经济带用水总量基本保持在2 600亿m3左右；受新冠疫情影响，2020年用水总量降低到2 483.30亿m3，为10 a来最低。

(2)农业用水量总体上升，2003—2013年间农业用水量由1 211.48亿m3增加到1 489.90亿m3，随后基本稳定在1 350亿m3左右。随着时间的推移，农业用水占比总体呈下降趋势，2003年占比55.88%，随后波动变化到2020年的54.03%；其中2018年占比51.66%为多年来最低。农业用水量虽然变化不大，但年际间存在一定差异，这与天然来水量有一定联系[13]；如图3所示，一般遇枯水年，如2006年、2009年、2011年、2013年，农业用水量相对较大；而遇丰水年，如2010年、2016年、2020年，农业用水量相对较少。

图3 2003—2020年长江经济带水资源量与农业用水量变化趋势Fig.3 Trends of water resources amount and agriculturalwater consumption in the Yangtze RiverEconomic Belt from 2003 to 2020

(3)工业用水量总体下降，呈M形变化形态，拐点分别出现在2011年、2014年、2016年。2003—2011年工业用水量由696.49亿m3稳定增加到900.80亿m3，在2014年减少至736.18亿m3，在2016年回升到828.60亿m3，随后工业用水量均有不同程度的下降。2020年新冠疫情对长江经济带工业发展造成了一定影响，工业用水量低至672.70亿m3，为多年来最低，这一年的工业用水占比也达到了多年最低。工业用水占比总体呈下降趋势，由2003年的32.12%增加到2007年的35.22%后下降，基本稳定在30%左右，仍远远大于全国平均水平(2020年为17.73%)。预计未来几年工业用水量或将维持在800亿m3左右。

(4)生活用水量上升趋势明显，所占比例总体呈上升形态。生活用水量由2003年的233.59亿m3增加到2020年的412.40亿m3，年均增长率为2.80%。所占比例由2003年的10.78 %增加到2020年的16.61%。

(5)水利部从2003年开始统计生态用水数据，近18 a来生态用水量总体呈上升趋势，所占比例较低。生态用水主要用于长江经济带水污染治理、水质改善，水生态系统功能的保护与岸线开发利用的生态保护等方面。整体来看，长江经济带生态用水量多年平均值为31.64亿m3，占用水总量比例尚未超过3%，远远小于其他类别用水量。

3.2 基于信息熵与均衡度的用水结构变化分析

3.2.1 用水结构时间变化分析

2003—2020年长江经济带用水结构信息熵和均衡度及其演变曲线如表2、图4所示。

表2 2003—2020年长江经济带用水结构信息熵和均衡度Table 2 Information entropy and equilibrium degree ofwater use structure in the Yangtze River Economic Beltfrom 2003 to 2020

图4 2003—2020年长江经济带用水结构信息熵与均衡度演变曲线Fig.4 Evolution curves of information entropy andequilibrium degree of water use structure in theYangtze River Economic Belt from 2003 to 2020

由表2和图4可知：

(1)2003—2020年，长江经济带用水结构信息熵和均衡度呈波动式增长趋势，信息熵由0.98 Nat增长到1.07 Nat，均衡度由0.71增长到0.77，表明用水结构趋向无序、用水系统的均衡程度有所提高。说明长江经济带用水结构在趋向无序发展的同时，用水系统均衡性增强。主要原因是农业、工业用水比例下降，其他用水类型所占比例均有不同程度的上升。

(2)2003年用水结构信息熵与均衡度均较低，表明该年用水结构相对不均匀。一方面，由于农业用水、工业用水量比例分别达55.88%和32.12%，占据主导地位；另一方面，由于生态用水从2003年被纳入用水结构计算，但其占比只有1.22%，与其他用水类型相比严重失衡。

长江经济带人口众多且水资源、农业资源丰富，用水结构中农业用水量占比最高。随着经济结构优化升级，耗水强度高的农业向耗水强度低的非农产业转移，势必导致农业用水占比下降。伴随工业技术升级与工业用水效率的提高，工业用水占比有所降低。虽然长江流域生活与生态用水量及占比呈上升趋势，但年均农业、工业用水量仍处于支配地位，合计占比高达85.78%，预测长江经济带用水结构均衡度会继续提高。

3.2.2 用水结构空间变化分析

2003—2020年长江经济带上、中、下游的用水结构信息熵和均衡度及其演变曲线如图5、图6所示。

图5 2003—2020年长江经济带上、中、下游多年用水结构Fig.5 Multi-year water use structure in the upper,middle and lower reaches of the Yangtze RiverEconomic Belt from 2003 to 2020

图6 2003—2020年长江经济带上、中、下游用水结构信息熵与均衡度演变曲线Fig.6 Evolution curves of information entropy andequilibrium degree of water use structure in theupper, middle and lower reaches of the YangtzeRiver Economic Belt from 2003 to 2020

由图5、图6可知：

(1)长江经济带上、中、下游的用水结构信息熵、均衡度总体上均呈上升趋势，其中上游波动幅度较大；用水结构向无序方向发展、用水系统均衡性逐年增强；直接原因是上、中、下游农业用水、工业用水所占比例均有不同程度的下降，且随着长江经济带高质量发展，生活用水与生态用水越来越受到重视，占比提升，各用水类型间的差距逐渐缩小。根本原因是自然因素(主要包括降水量和径流量)的变化、社会经济与科学技术的发展。

(2)相比之下，下游的用水结构信息熵、均衡度整体较大，用水系统均衡性相对较高。下游农业用水量呈倒U形变化形态，占比从2003年的48.62%波动增长至2014年的52.95%，随后下降并稳定在45%左右。工业用水比例总体呈下降趋势，由2003年的39.90%波动变化至2020年的37.29%。生活用水与生态用水比例持续上升，前者上升幅度较为明显，生活用水量年均增长率达3.40%；各用水部门用水量差距减小。

(3)中游用水结构信息熵 、均衡度相对最小，原因是其农业与工业用水相差较大，生活与生态用水多年平均占比不足14%，用水比例分布较不均匀。上游用水系统的均衡性则介于下游与中游之间。

与长江经济带上、中游相比，下游分布水资源丰富、地理条件优越，且经济规模总量占整个长江经济带的53.80%，农业与工业用水差距较小，随着生活用水与生态用水的稳步提升，用水结构的单一程度降低，因而用水系统均衡性相对最高，且用水总量、各用水类型均高于上、中游。下游工业较发达，工业用水突出，年均用水占比达38.35%，年均用水量为429.83亿m3。中游农业较发达，农业用水突出，年均用水占比高达58.19%，年均用水量为489.84亿m3，且工业与农业用水占比相差较大，直接导致中游用水系统均衡性相对最低。

4 用水结构演变驱动力分析

4.1 主成分分析

影响长江经济带用水结构的因素众多，本文根据长江经济带11个省(市)经济社会与水文气象等资料，利用SPSS 26进行主成分分析；选取了代表经济发展、生产规模、人口因素、自然因素4个方面的9个分析因子，分别为：工业生产总值(X1)、GDP(X2)，节水灌溉面积(X3)、万元GDP用水量(X4)、农用地面积(X5)、总人口(X6)、需水量(X7)、降水量(X8)、径流量(X9)，以各因子2003—2019年的数据为样本定量分析。对无量纲处理后的原始变量进行检验，KMO统计量取值为0.731，符合其大于0.5的要求[16]；进行主成分分析得到其主成分特征值及贡献率如表3所示。结果表明，前2个主成分特征值分别为6.057和1.661，累积贡献率达85.762%，符合主成分分析时特征值>1且累积贡献率达85%～95%的要求[17]，因此选取第一、第二主成分代表初始的分析因子。

表3 主成分特征值及贡献率Table 3 Eigenvalues and contribution rates ofprincipal component

主成分荷载矩阵中荷载取值如表4所示，反映出原始分析因子与主成分的相关度。第一主成分中工业生产总值(X1)、GDP(X2)、节水灌溉面积(X3)、万元GDP用水量(X4)、农用地面积(X5)、总人口(X6)、需水量(X7)等7个因子的荷载较大，与之有较大相关度，反映的是工农业生产投入、经济发展水平、人口增长的驱动作用，将这些因子定义为社会经济因子；第二主成分中降水量(X8)、径流量(X9)这2个因子的荷载较大，与之有较大相关度，反映的是自然条件的驱动作用，将其定义为自然因子；前者影响更为显著。

4.2 主要驱动力分析

4.2.1 生产规模

长江经济带是我国工业经济与农业发展的重要基地，随着工业生产投入的增加与工业聚集水平的提升，工业创新发展效率绝对水平与相对增速均优于全国平均水平[18]。2003—2019年长江经济带工业生产总值增加了339 892亿元，年均增长率达12.56%(高于全国平均水平10.46%)。从农业发展

表4 主成分荷载矩阵荷载取值Table 4 Principal component load matrix

来看，农田灌溉用水为主要用水对象；近年来长江流域农业用地与耕地面积有所减少，节水灌溉面积大幅增加；农作物播种面积略有增加，粮食作物依然以谷物(稻谷、小麦、玉米)、油料、薯类、豆类为主。农业规模与结构的时空演变较为稳定[19]，其他农业生产要素投入强度不断提高。随着产业结构的优化升级，耗水强度高的农业向耗水强度低的非农产业转移，预计未来农业用水量不会大幅上升。

4.2.2 经济发展

长江经济带作为我国区域经济社会发展的重要支撑带，其生产总值由2003年的70 355亿元增加到2019年的457 805亿元，2019年生产总值占全国的46.41%，年均增长率达11.65%；万元GDP用水量下降至58 m3，与2003年相比下降了84.90%。在经济新常态下，长江经济带产业发展要打破传统低效路径，向高质量、创新驱动、可持续发展的方式转型。长江下游拥有较强的技术与资金优势，适宜发展现代服务业、技术与资本密集型产业；长江中上游拥有较强的土地、劳动力、生态自然资源优势，适宜发展高效农业、生态旅游业与资源精深加工业[20]。随生产技术改进升级与产业布局调整优化，加强区域之间资源的合理配置，用水效率会进一步大幅度提升。

4.2.3 人口因素

人口因素主要包括人口数量与生活水平的变化。2003—2019年长江流域常住人口数量保持稳定小幅增长的态势，从5.60亿人增加到6.02亿人，由于西高东低的地形地貌与长期历史发展的差异，人口密度由西向东逐渐增大。随着城市化的建设与发展，长江经济带城镇化率达61.7%，高于全国平均水平(60.6%)，长江下游超过70%。受国家梯度开发战略与区域发展水平有别的影响，长江上游到下游，城镇化发展水平不平衡，呈现“西低东高”的空间分布格局。长江经济带各省(市)的城乡居民人均可支配收入呈现稳步增长的基本态势，整体呈现东高西低的演进形态；下游省(市)居民收入水平明显高于其他地区，中上游各省(市)则基本低于全国平均水平。随着人们生活水平的提高，相应的生活用水、对水资源质量的要求也提高。随着经济实力与技术的进步，污水处理量的增加可间接带动再生水利用量，提高用水效率。

4.2.4 自然因素

长江经济带年均降雨量与径流量分别为1 249.78 mm和8 703.29亿m3，降雨量与径流量直接影响区域水资源的储备，缓解用水与供水压力；其中降雨量直接影响农业用水中灌溉用水的需求量。如图7所示，农业用水比例与降水量变化趋势相反，2007年、2010年、2016年与2018年降水量较多，分别为1 235.17、1 344.50、1 481.82、1 265.33 mm，但这些年份的农业用水比例较低，分别为52.08%、52.42%、51.94%和51.66%。反观降水量较少的年份，如2003年、2004年与2013年，农业用水比例明显相对较高。降水量变化直接影响到农业用水量的多少，进而影响长江流域用水结构变化。

图7 2003—2019年长江经济带降水量与农业用水比例变化关系Fig.7 Relationship between precipitation and theproportion of agricultural water use in the YangtzeRiver Economic Belt from 2003 to 2019

5 结 论

本文基于信息熵与均衡度理论，利用主成分分析法，分析了长江经济带2003—2020年用水结构的演变特征及驱动力，结果表明：

(1)2003—2020年长江经济带用水总量总体呈上升趋势，其中农业用水量先上升，后变化不大，基本稳定在1 350亿m3左右，工业用水量总体下降。生活与生态用量水均有不同程度的提升，前者最为明显。农业、工业用水占比下降，生活、生态用水比例增加，用水结构信息熵、均衡度均呈上升趋势，用水系统均衡性增强。

(2)长江经济带下游用水系统均衡度最高，上游、中游次之。各区域要在满足用水总量的前提下，注重增加生活、生态用水的比例；优化用水结构，将农业用水向工业、生态等用水方向调整，积极协调好生产、生活、生态用水之间的关系。预计未来长江经济带用水系统均衡性会继续提高。

(3)随着农业结构的调整、节水技术的升级，长江经济带耕地面积可能会减少，预计未来几年农业用水量不会有大幅上升，其占比会继续减少。

(4)伴随长江经济带工业用水重复利用率的提高、工业创新发展与治污力度的加大，预计未来几年工业用水量会继续减少，或将维持在800亿m3左右，所占比例依然呈下降趋势。

(5)伴随长江经济带的经济发展与人口增加，预计未来几年生活用水量会继续增加；供水与用水需求进一步提高，生活污水排放量会增加，因此要加大排污处理力度。

(6)主成分分析的结果表明，以工业生产总值、GDP、节水灌溉面积、万元GDP用水量、农用地面积、总人口、需水量为代表的社会经济因子是用水结构演变的主要驱动力，以降水量、径流量为代表的自然因子对用水结构演变也有影响，但前者更为显著。