黃河流域水資源-能源-糧食紐帶關系研究

孫才志 靳春玉 郝帥

摘 要：黃河流域是中國重要的能源基地和糧食主產(chǎn)區(qū)，而水資源短缺使流域可持續(xù)發(fā)展面臨嚴峻挑戰(zhàn)。為評估流域能源、糧食生產(chǎn)耗水與區(qū)域水資源之間的平衡關系，基于2007—2017年黃河流域9?。▍^(qū)）能源耗水量和糧食耗水量，對耗水壓力的時空格局演化特征進行綜合研判。結果表明：在研究期內(nèi)，黃河流域能源耗水量和糧食耗水量都呈現(xiàn)波動上升趨勢;山東省多年平均能源耗水量和多年平均糧食耗水量最高;流域平均單位糧食產(chǎn)量藍水足跡為0.37 m3/kg，中下游區(qū)單位糧食產(chǎn)量藍水足跡明顯高于上游區(qū)的;基于虛擬水視角和實體水（藍水足跡）視角所得到的糧食生產(chǎn)耗水量數(shù)據(jù)，構建了兩種水壓力指數(shù)評價方案，兩種方案均顯示出水壓力指數(shù)呈逐年上升的趨勢，但方案一顯示各?。▍^(qū)）均處于低耗水壓力區(qū)，方案二顯示水壓力指數(shù)具有明顯的空間差異性。

關鍵詞：水-能源-糧食;能源生產(chǎn)耗水量;糧食生產(chǎn)耗水量;壓力指數(shù);黃河流域

中圖分類號：TV213.4;TV882.8 文獻標志碼：A

doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2020.09.019

Abstract：The Yellow River Basin is an important energy base and main grain-producing area in China， but the water shortage makes the sustainable development of the basin facing severe challenges. In order to evaluate the balance amang energy， water consumption in grain production and regional water resources in the Yellow River Basin， this paper conducted a comprehensive study and judgment on the evolution characteristics of the spatial-temporal pattern of water consumption pressure based on the energy and grain water consumption in 9 provinces and regions of the Yellow River Basin from 2007 to 2017. The results show that during the study period， the total energy consumption and the total grain consumption in the Yellow River Basin both show an upward trend in fluctuation. The perennial average water consumption of energy and grain is the highest in Shandong Province. The average blue water footprint of unit grain yield in this basin is only 0.37 m3/kg. In spatial distribution， the blue water footprint of unit grain yield in the middle and lower reaches of the Yellow River Basin is significantly higher than that in the upper reaches. Based on the water consumption data of grain production from the perspective of virtual water and solid water （blue water footprint）， two evaluation schemes of water pressure index are constructed. The results show that the two schemes reflect the increasing trend of water pressure index year by year， but the results of the two schemes are quite different， scheme 1 shows that all regions are in low water consumption pressure area and scheme 2 shows that water pressure index has more obvious spatial difference.

Key words： water-energy-food; water consumption for energy production; water consumption for food production; pressure index; Yellow River Basin

水、能源、糧食是人類生存和經(jīng)濟發(fā)展的基礎性與戰(zhàn)略性資源，三者相互依存、緊密聯(lián)系。隨著全球人口增長與社會發(fā)展，三者始終處于較為緊張的狀態(tài)，造成了資源短缺、環(huán)境惡化等問題，因此受到各國研究者的高度關注。我國水、能源、糧食消費量排名世界第一[1]，水、能源、糧食之間的紐帶關系更為復雜。2019年9月18日，習近平總書記在河南省鄭州市主持召開座談會，提出了黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展重大國家戰(zhàn)略[2]。黃河流域是中國重要的能源區(qū)和糧食主產(chǎn)區(qū)，土地、能源、礦產(chǎn)資源豐富，而水資源短缺并成為制約流域可持續(xù)發(fā)展的瓶頸要素[3]。在國家能源安全、糧食安全戰(zhàn)略驅動下，流域用水需求將會增加，水資源供需矛盾突出等問題進一步凸顯。因此，探究黃河流域水、能源、糧食之間的關系具有重要意義。

目前，國內(nèi)外對水資源、能源、糧食的研究主要集中在以下兩個方面：①水-能源-糧食系統(tǒng)研究框架的探索及紐帶關系的綜述。如2011年Hoff[4]在波恩會議上提出的W（Water）-E（Energy）-F（Food）系統(tǒng)研究框架，將水資源-能源-糧食聯(lián)系起來并考慮了與氣候變化、社會和環(huán)境之間的關系;Bazilian等[5]基于CLEW模型研究了W-E-F的關聯(lián)框架，提出了開發(fā)和應用支持綜合決策的建模工具;常遠等[6]總結了國際社會對水-能源-糧食紐帶關系概念的相關拓展及應用，為我國相關領域政策制定提出了可行方案。②對水-能源-糧食安全風險的評價以及協(xié)同發(fā)展的優(yōu)化。李桂君等[7]基于系統(tǒng)動力學仿真技術和敏感性分析方法，模擬了北京市W-E-F系統(tǒng)，并預測了其發(fā)展趨勢。李良等[8]通過構建耦合模型，量化了W-E-F系統(tǒng)的壓力與污染，并建立了風險傳導與調節(jié)反饋機制，為區(qū)域環(huán)境風險管控提供科學依據(jù)。Li等[9]通過構建W-E-F系統(tǒng)的優(yōu)化模型，促進了W-E-F的可持續(xù)發(fā)展并使系統(tǒng)經(jīng)濟效益最大化。以往的研究主要集中在國家、省域尺度，對流域尺度的研究尚有不足。

基于此，本文選取2007—2017年的相關數(shù)據(jù)，以黃河流域9?。▍^(qū)）73個地級市（州、盟）為研究樣本，探索能源耗水和糧食耗水的地區(qū)分布特征及發(fā)展變化趨勢，構建耗水壓力指數(shù)，從時空角度分析能源和糧食生產(chǎn)過程用水與區(qū)域水資源之間的關系，以期為實現(xiàn)流域產(chǎn)業(yè)結構的優(yōu)化調整以及水、能源、糧食的可持續(xù)發(fā)展提供參考。

1 研究區(qū)概況與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

黃河流經(jīng)青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、山西、陜西、河南、山東9?。▍^(qū)），全長5 464 km，流域面積79.5萬km2，占全國的8.28%;2018年年底總人口4.2億（占全國的30.3%），地區(qū)生產(chǎn)總值23.9萬億元（占全國的26.5%），在我國經(jīng)濟社會發(fā)展中具有十分重要的地位。①水資源條件：黃河是我國北方基礎性供水水源之一，流域人均水資源量僅占全國平均水平的1/4，降水具有年際變化大、年內(nèi)分配集中、空間分布不均等特征;流域水資源開發(fā)利用率為80%，遠超一般流域40%的生態(tài)警戒線[10];9省（區(qū)）多為干旱半干旱區(qū)，降水量小而蒸發(fā)量大，水資源供需矛盾突出。②能源開發(fā)：黃河流域是我國重要的能源富集區(qū)，能源資源種類齊全、儲量大、質量好，流域內(nèi)形成了上游水電、中游煤炭、下游石油的分布格局，被譽為中國的“能源流域”。③糧食生產(chǎn)：黃河流域大部分地區(qū)光熱資源充足，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展?jié)摿Υ?，屬中國的糧食主產(chǎn)區(qū)，2017年黃河流域糧食產(chǎn)量近1.2億t，占全國糧食總產(chǎn)量的17%。

1.2 研究方法

1.2.1 能源耗水的定義和計算

原煤、原油、天然氣和電力是人類社會的4類主要能源。火力發(fā)電是我國最主要的發(fā)電方式，其年發(fā)電量占發(fā)電總量的80%以上，在電力工業(yè)結構中是耗水量最大的發(fā)電方式，因此本文所指電力僅為火力發(fā)電。近年來，焦炭產(chǎn)量增長較快，單位產(chǎn)量耗水量較大，因此本文在傳統(tǒng)的4類主要能源基礎上，將焦炭也作為研究對象。各類能源在生產(chǎn)過程中消耗水資源的方式存在差異，如原煤、焦炭、原油和天然氣的水耗主要在開采加工環(huán)節(jié)，火力發(fā)電的水耗主要在高溫高壓蒸汽的冷卻、鍋爐補充和除塵、輸灰等過程。雖然各類能源在生產(chǎn)過程中的耗水方式不同，但耗水量都較大。此外，受生產(chǎn)工藝、設備狀況、局部氣候及地區(qū)水資源狀況的影響，單位能源耗水量在不同地區(qū)存在差異，因此本文通過查詢實際資料、分析國內(nèi)外相關研究成果以及參考各省（區(qū)）的工業(yè)用水定額[11-18]，采用自下而上的統(tǒng)計匯總方法，總結了5類能源的單位產(chǎn)量耗水量。定義能源耗水量為能源生產(chǎn)過程中直接消耗的水資源量，通過單位能源生產(chǎn)耗水量與能源生產(chǎn)總量相乘得到，計算公式為

1.2.2 糧食耗水量的定義和計算

糧食生產(chǎn)水足跡主要包括藍水足跡、綠水足跡，前者是指在糧食生產(chǎn)過程中對區(qū)域地表水或地下水的消耗量;后者則通常指糧食生產(chǎn)過程中消耗的降水及儲存在作物中的水[19-20]。

式中：N為虛擬水視角下的糧食生產(chǎn)耗水量，m3;Dm為第m類糧食單位產(chǎn)量的虛擬水含量，m3/kg;Bm為第m類糧食的產(chǎn)量，kg;N′為實體水視角下的糧食生產(chǎn)耗水量，即藍水足跡，m3;Ic為第c類糧食單位面積灌溉用水量，m3/hm2;Ac為第c類糧食的播種面積，hm2;n為糧食種類。

1.2.3 水壓力指數(shù)構建

為反映流域各?。▍^(qū)）水資源利用的安全程度，全面評估能源耗水、糧食生產(chǎn)耗水與自然環(huán)境之間的平衡狀況與匹配程度，實現(xiàn)水-能源-糧食系統(tǒng)的協(xié)調可持續(xù)發(fā)展，參考文獻[21-22]，基于本文所計算的糧食生產(chǎn)耗水量，設計兩種評價方案，相互印證所得結果，以期提高評價結果的可靠性。其中：方案一所計算的糧食耗水量中包含了綠水水資源量，因此選取區(qū)域降水量計算水壓力指數(shù);方案二僅考慮糧食生產(chǎn)灌溉用水（藍水足跡），因此選取區(qū)域可利用水資源量計算水壓力指數(shù)。

1.3 數(shù)據(jù)來源

黃河流域9?。▍^(qū)）73個市（州、盟）主要能源產(chǎn)量和糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)來源于2007—2017年《中國能源統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》及各省市統(tǒng)計年鑒，各省市可利用水資源數(shù)據(jù)來源于2007—2017年《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》及各省（區(qū)）水資源公報，能源耗水和糧食耗水數(shù)據(jù)來源于文獻[11-20]以及各省（區(qū)）質量技術監(jiān)督局，采用相鄰年份多年平均值法對缺失數(shù)據(jù)進行補充。

2 結果分析

2.1 黃河流域能源和糧食耗水量時空分布特征

2.1.1 黃河流域能源和糧食耗水量時間演化特征

根據(jù)式（1）～式（3）計算2007—2017年黃河流域能源（原煤、焦炭、原油、天然氣、電力）耗水量及糧食生產(chǎn)耗水量，結果分別見圖1、圖2。

由圖1可知：2007—2017年黃河流域能源耗水總量呈上升趨勢，由研究初期的28.13億m3，上升至研究末期的48.27億m3，多年平均值為39.40億m3。各類能源耗水量上升率最大的是天然氣（197%），最小的是原油（4%）。從能源耗水結構上看，電力耗水量在能源耗水總量中所占比例最大，歷年均超過70%，2017年電力耗水量為36.65億m3，為2007年的1.84倍;原煤耗水量在能源耗水總量中占比為11.4%～14.9%，其他3類能源耗水量占比相對較小。

由圖2可知：2007—2017年黃河流域虛擬水視角下的糧食生產(chǎn)耗水量呈波動上升態(tài)勢，其中2007年糧食耗水量最?。? 068.39億m3），2017年糧食耗水量最大（1 309.51億m3），糧食生產(chǎn)平均耗水量為1 227.29億m3。研究期內(nèi)糧食生產(chǎn)藍水足跡的變化幅度較小，平均藍水足跡為404.42億m3，占虛擬水視角下糧食生產(chǎn)耗水量的32.95%。單位糧食產(chǎn)量藍水足跡可有效反映區(qū)域灌溉水利用狀況，全流域年均單位糧食產(chǎn)量藍水足跡（流域年均總藍水足跡/流域年均總糧食產(chǎn)量）為0.37 m3/kg。

2.1.2 流域能源與糧食耗水量空間分布特征

根據(jù)式（1）～式（3）計算黃河流域各省（區(qū)）2007—2017年能源耗水量與糧食生產(chǎn)耗水量的多年平均值，結果分別見表1、表2。

由表1可知：黃河流域能源耗水量多年平均高值區(qū)主要集中在黃河中下游地區(qū)，其中山東省多年平均能源耗水量最高，為10.66億m3，占流域能源耗水量的27%;能源耗水量多年平均低值區(qū)主要分布在黃河上游地區(qū)，其中四川省多年平均能源耗水量最小，為0.69億m3。電力耗水量在總能源耗水量中的占比最大，黃河中下游地區(qū)電力耗水量占全國的20%，各?。▍^(qū)）中山東省的電力耗水量最大;原煤耗水量次之，煤炭儲量豐富的內(nèi)蒙古、山西、陜西等?。▍^(qū)）為高值集聚區(qū);焦炭、原油、天然氣耗水量最大的省份分別為山西、山東、陜西，沒有形成明顯的高值集聚區(qū)，對總能源耗水量的影響較小。可見，黃河流域各?。▍^(qū)）能源耗水量在空間分布上的差異較大，這是由各?。▍^(qū)）的資源稟賦、政策扶持等條件差異決定的。表2 黃河流域各?。▍^(qū)）糧食耗水量多年平均值由表2可知：從虛擬水視角下糧食生產(chǎn)耗水量來看，黃河流域糧食耗水量多年平均高值區(qū)主要集中在黃河下游地區(qū)，其中山東省多年平均糧食耗水量最大，為380.80億m3;糧食耗水量多年平均低值區(qū)主要分布在黃河中上游部分地區(qū)，其中四川省多年平均糧食耗水量最小，為1.93億m3。糧食藍水足跡的空間變化與虛擬水視角下糧食生產(chǎn)耗水量的空間變化一致，其中甘肅、河南和山東3個省份的平均藍水足跡均在60億m3以上。黃河流域各?。▍^(qū)）糧食耗水量差異顯著，主要原因是各?。▍^(qū)）的自然條件、傳統(tǒng)種植模式、農(nóng)業(yè)種植結構等存在差異。就單位糧食產(chǎn)量藍水足跡而言，各?。▍^(qū)）存在較大差異，其中河南省單位糧食產(chǎn)量藍水足跡僅為0.19 m3/kg，農(nóng)田灌溉水利用效率最高;其次為山東、山西、四川3省，均在流域平均值0.37 m3/kg以下，農(nóng)田灌溉水利用效率較高;陜西、內(nèi)蒙古、甘肅3省的單位糧食產(chǎn)量藍水足跡分別為0.39、0.57、0.80 m3/kg，農(nóng)田灌溉水利用效率一般;青海省單位糧食產(chǎn)量藍水足跡為1.15 m3/kg，農(nóng)田灌溉水利用效率較低;寧夏單位糧食產(chǎn)量藍水足跡為1.53 m3/kg，農(nóng)田灌溉水利用效率最低。整體而言，黃河流域中下游地區(qū)的農(nóng)田灌溉水利用效率高于上游地區(qū)的。

2.2 黃河流域水壓力指數(shù)時空演變特征分析

2.2.1 黃河流域水壓力指數(shù)時間序列演變分析

利用式（4）、式（5）計算得到兩種方案下的2007—2017年黃河流域9?。▍^(qū)）水壓力指數(shù)，并繪制研究期內(nèi)平均水壓力指數(shù)變化曲線（見圖3）。

由圖3可知：方案一水壓力指數(shù)由研究初期的0.138上升至研究末期的0.186，增幅為35%;方案二水壓力指數(shù)由研究初期的0.512上升至研究末期的0.786，增幅為54%。雖然兩種方案所得結果差異較大，但兩種方案均反映出研究時段內(nèi)黃河流域的平均水壓力指數(shù)呈逐年上升趨勢，說明在研究時段內(nèi)黃河流域9個?。▍^(qū)）的能源生產(chǎn)、糧食生產(chǎn)與水資源之間的匹配程度較低，而且隨著區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展，糧食與能源產(chǎn)量逐年提升，勢必對水-能源-糧食系統(tǒng)產(chǎn)生深遠的影響，加之流域水資源較為匱乏，也必將加劇能源、糧食生產(chǎn)過程中對水資源的競爭，區(qū)域水壓力在短時間內(nèi)難以得到有效緩解。

2.2.2 黃河流域水壓力指數(shù)空間格局分析

為進一步揭示黃河流域水壓力指數(shù)的空間差異，借鑒文獻[23]的研究成果，將水壓力指數(shù)劃分為4種類型：F>3為嚴重耗水壓力區(qū)，能源和糧食生產(chǎn)對當?shù)厮Y源環(huán)境造成較大壓力，甚至造成水資源的污染、短缺，能源、糧食與水資源關系緊張;2

由表3可知：由方案一計算得到黃河流域9?。▍^(qū)）的水壓力指數(shù)均小于1，空間差異較小，均處于低耗水壓力區(qū);由方案二計算得到的水壓力指數(shù)具有較為明顯的空間差異性，其中：四川省、陜西省、青海省為低耗水壓力區(qū)，山西省、甘肅省由研究初期低耗水壓力區(qū)上升為研究末期的中耗水壓力區(qū)，河南省、寧夏在研究期內(nèi)分別處于中耗水壓力區(qū)和嚴重耗水壓力區(qū)，內(nèi)蒙古、山東省則由2007年的中耗水壓力區(qū)轉為高耗水壓力區(qū)。綜合來看，除四川省、青海省以外，其余7個?。▍^(qū)）的水壓力狀況較為嚴峻，究其原因：寧夏可利用水資源量位居全國末位，屬于耗水壓力嚴重高值的?。▍^(qū)），雖然其能源耗水量和糧食耗水量均較小，但其水資源的嚴重緊缺導致能源、糧食與水資源的關系極為緊張;河南省和山東省是全國產(chǎn)糧大省，糧食耗水量較大，加上山東省的原油等能源開采耗水量大，因此能源、糧食與水資源之間的矛盾突出;內(nèi)蒙古呼包鄂“金三角”能源基地原煤產(chǎn)量較大，同時豆類產(chǎn)量遠大于流域其他?。▍^(qū)），耗水量較大，7市（州、盟）可利用水資源量僅高于寧夏;陜西省各類能源和糧食耗水量均較大，山西省因焦炭產(chǎn)量大（居全國首位）而能源耗水量較大，兩省水資源相對缺乏，因此總耗水壓力較大;甘肅省雖然能源耗水量較小，但薯類耗水量居流域第一，該省水資源分布極不均衡且總體上較為短缺，使其耗水壓力接近流域平均水平;低耗水壓力區(qū)包括四川省和青海省，四川省僅阿壩藏族羌族自治州位于黃河流域，能源和糧食產(chǎn)量較小，兩省總耗水量較小，但本底可利用水資源量較大，因此對水資源造成的壓力較小。

整體而言，黃河流域作為我國重要的能源基地與糧食產(chǎn)區(qū)，水資源儲量相對匱乏，致使能源、糧食生產(chǎn)對水資源的競爭逐漸加劇，水資源壓力逐年上升。未來伴隨著黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展重大國家戰(zhàn)略的推進，加快清潔能源的技術推廣，增大其在能源消費結構中的比例，加快高標準農(nóng)田建設，提升農(nóng)田灌溉水利用效率，對于實現(xiàn)流域水資源高效利用、能源結構優(yōu)化升級及糧食穩(wěn)產(chǎn)高產(chǎn)三者之間的協(xié)調可持續(xù)發(fā)展，緩解水資源壓力具有重要意義。

3 結 語

（1）2007—2017年黃河流域能源耗水量和糧食耗水量均呈現(xiàn)波動上升趨勢，電力耗水量在總能源耗水量中占比最大（70%以上）;糧食藍水足跡占虛擬水視角下的糧食生產(chǎn)耗水量的32.95%。能源耗水量和糧食耗水量在空間分布上差異較大，能源耗水量多年平均高值區(qū)主要集中在黃河中下游地區(qū)，糧食耗水量多年平均高值區(qū)主要集中在黃河下游地區(qū)。

（2）2007—2017年，黃河流域單位糧食產(chǎn)量藍水足跡呈波動下降態(tài)勢，全流域平均單位糧食產(chǎn)量藍水足跡為0.37 m3/kg;空間分布上，各?。▍^(qū)）單位糧食產(chǎn)量藍水足跡差異較大，中下游地區(qū)單位糧食產(chǎn)量藍水足跡明顯高于上游地區(qū)的。

（3）兩種方案均反映了水壓力指數(shù)呈逐年上升的趨勢，但兩種方案所得結果差異較大，既是能源基地又是糧食主產(chǎn)區(qū)的?。▍^(qū)）水壓力狀況較為嚴峻，方案一顯示各省（區(qū)）均處于低耗水壓力區(qū)，方案二顯示水壓力指數(shù)具有明顯的空間差異性。

未來隨著能源需求與糧食生產(chǎn)的不斷提升，必將加劇區(qū)域能源、糧食生產(chǎn)對水資源的競爭，水資源壓力將不斷增大。因此，一方面需在通過技術革新降低單位能源生產(chǎn)用水的同時，提升可再生能源的利用效率，增大其在能源消費結構中的占比;另一方面應繼續(xù)推進農(nóng)業(yè)向綠色化、集約化方向發(fā)展。

參考文獻：

[1] 李桂君，黃道涵，李玉龍.中國不同地區(qū)水-能源-糧食投入產(chǎn)出效率評價研究[J].經(jīng)濟社會體制比較，2017（3）：138-148.

[2] 習近平.在黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展座談會上的講話[J].求是，2019（20）：4-11.

[3] 彭少明，鄭小康，王煜，等.黃河流域水資源-能源-糧食的協(xié)同優(yōu)化[J].水科學進展，2017，28（5）：681-690.

[4] HOFF H.Understanding the Nexus[R].Background Paper for the Bonn 2011 Conference：the Water Energy and Food Security Nexus. Stockholm：Stockholm Environment Institute， 2011：4-51.

[5] BAZILIAN M，ROGNER H，HOWELLS M，et al. Considering the Energy，Water and Food Nexus： Towards an Integrated Modelling Approach[J].Energy Policy，2011，39（12）：7896-7906.

[6] 常遠，夏朋，王建平.水-能源-糧食紐帶關系概述及對我國的啟示[J].水利發(fā)展研究，2016，16（5）：67-70.

[7] 李桂君，李玉龍，賈曉菁，等.北京市水-能源-糧食可持續(xù)發(fā)展系統(tǒng)動力學模型構建與仿真[J].管理評論，2016，28（10）：11-26.

[8] 李良，畢軍，周元春，等.基于糧食-能源-水關聯(lián)關系的風險管控研究進展[J].中國人口·資源與環(huán)境，2018，28（7）：85-92.

[9] LI M，F(xiàn)U Q，SINGH V P，et al. An Optimal Modeling Approach for Managing Agricultural Water-Energy-Food Nexus Under Uncertainty[J].Science of the Total Environment，2019，651（1）：1416-1434.

[10] 陳耀，張可云，陳曉東，等.黃河流域生態(tài)保護和高質量發(fā)展[J].區(qū)域經(jīng)濟評論，2020（1）：8-22.

[11] ELENA Galan-del-Castillo， ESTHER Velazquez. From Water to Energy： the Virtual Water Content and Water Footprint of Biofuel Consumption in Spain[J]. Energy Policy，2009，38（3）：1345-1352.

[12] KENWAY S J，BINKS A，LANE J，et al. A Systemic Framework and Analysis of Urban Water Energy[J].Environmental Modelling & Software，2015，73：272-85.

[13] KENWAY S J，LANT P，PRIESTLEY T. Quantifying Water-Energy Links and Related Carbon Emissions in Cities[J]. Journal of Water and Climate Change，2011，2（4）：247-259.

[14] 王芳.我國火力發(fā)電廠耗水水平分析與節(jié)水措施[J].河北電力技術，2001，20（2）：6-9.

[15] 李友輝，徐澎波，陳敏建.云南省滇中地區(qū)火力發(fā)電廠用水量預測[J].電力建設，2006，27（4）：14-17.

[16] 左建兵，劉昌明，鄭紅星.北京市電力行業(yè)用水分析與節(jié)水對策[J].給水排水，2008，34（6）：56-60.

[17] 韓買良.火力發(fā)電行業(yè)用水分析及對策[J].工業(yè)水處理，2010，30（2）：4-7.

[18] 洪思揚，王紅瑞，來文立，等.我國能源耗水空間特征及其協(xié)調發(fā)展脫鉤分析[J].自然資源學報，2017，32（5）：800-813.

[19] 王斌.黑龍江省糧食生產(chǎn)與耗水問題探討[J].節(jié)水灌溉，2015（12）：77-80.

[20] 孫才志，張蕾.中國農(nóng)產(chǎn)品虛擬水-耕地資源區(qū)域時空差異演變[J].資源科學，2009，31（1）：84-93.

[21] 李云玲，郭旭寧，郭東陽，等.水資源承載能力評價方法研究及應用[J].地理科學進展，2017，36（3）：342-349.

[22] 陳俊旭，張士鋒，華東，等.基于水足跡核算的北京市水資源保障研究[J].資源科學，2010，32（3）：528-534.

[23] 王玉寶，吳普特，孫世坤，等.我國糧食虛擬水流動對水資源和區(qū)域經(jīng)濟的影響[J].農(nóng)業(yè)機械學報，2015，46（10）：208-215.

【責任編輯 張華興】