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使用1998—2014年西北地区5省(区)的数据,基于LMDI方法分解分析5省(区)之间用水量和用水强度差异的影响因素,将用水量差异分解为强度效应、结构效应、收入效应和人口效应,用水强度差异分解为强度效应和结构效应。研究结果表明:1998年和2014年西北5省用水量差异的影响因素存在显著的异质性;1998年用水强度差异主要来源于产业用水强度的差异,而2014年产业结构差异对用水强度差异的贡献有所增加,产业用水强度差异的贡献缩小。省份用水量与用水强度差异的影响因素异质性也表明各省份缩小用水量和用水强度差异需要贯彻执行有差异化的水资源政策。 相似文献
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针对目前万元工业增加值用水量指标统计过程中存在的不合理因素,分析该指标的统计口径、计算方法、发布途径等,指出统计过程中存在的缺陷,提出科学统计万元工业增加值用水量的合理方法,为科学合理开展万元工业增加值用水量指标考核,有效贯彻国家最严格水资源管理制度提供技术支持。 相似文献
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针对最严格水资源管理以及水资源消耗总量和强度双控行动提出的效率指标要求,测算海南省预期万元GDP用水量和万元工业增加值用水量,评估用水指标的可达性。阐释了用水效率的影响因素,综合应用时间序列法和灰色等维动态递补模型,对2020年和2025年用水指标进行预测,并将现状年指标与国内外先进水平进行对比分析。结果预估2020年全省万元GDP用水量、万元工业增加值用水量分别较现状年下降27. 7%、36. 2%,能够达到国家要求的控制目标。这一结果为落实水资源消耗总量和强度双控行动提供技术支撑,对于海南省水资源优化配置具有参考价值。 相似文献
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工业是中国第二大用水户,其节水效果直接关系到中国用水总量控制目标的顺利完成。采用对数平均迪氏指数分解模型(LMDI)对中国2000—2018年工业用水量历史演变的驱动因素进行分解。将情景分析法和蒙特卡洛方法结合,对2019—2030年工业用水量未来演变趋势进行多情景模拟,从而判别最优的工业节水路径。研究发现:工业用水强度下降是促进工业用水量下降的主要因素,经济增长和人口规模扩大是促进工业用水量增加的主要和次要因素,工业化水平对工业用水量演变的促增效应和促减效应均有出现;在不同情景下,工业用水量未来的分布演变趋势存在明显差异,当工业用水强度保持现状情景值,工业化水平、人均国内生产总值和人口保持目标情景值时,为最优的工业节水路径。提出需要大力推进工业节水改造,提高经济增长质量,优化调整工业行业结构,提高人口素质,以推动工业节水。 相似文献
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根据经济增长速度和用水量增长速度,将中国31个省市自治区(不包括台湾省、香港和澳门特别行政区)划分为4组,运用LMDI乘法模型将用水量变化分解为投资强度效应、投资效率效应、经济规模效应和人口规模效应。研究发现:各组及各省市自治区用水量变化及驱动效应存在较大的差异;经济增长和人口规模扩大是用水量增加的首要和次要因素,投资效率提高和投资强度下降是抑制用水量增加的首要和次要因素。因此,各省需要制定具有针对性的可操作性节水政策,提高节水意识,提升投资的绿色化,升级优化产业结构,最终完成水资源消耗总量和强度双控行动的目标。 相似文献
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[目的]明确实际蓝水用水的空间分布,有利于用水供需矛盾和水资源短缺分析,为进一步评价蓝绿水的投入量和利用效率,以及合理和高效管理农业水资源提供参考信息。然而目前有关农业用水的数据只有行政单元的统计数据,不利于进行空间分析。发展空间化模型,将统计数据空间化是解决该问题的有效途径。[方法]文章基于蓝水消耗量和蓝水需求量成正比的假设,构建蓝水用水空间化模型,利用气象数据、农业用水统计数据、灌溉农田分布图、主要粮食作物空间分布图、作物系数和生育期数据,生成2003—2012年1km分辨率的我国主要粮食作物(小麦、玉米和水稻)的蓝水用水空间分布图,分析蓝水用水的总体变化趋势以及影响各区域蓝水用水量的主导作物。[结果](1)华北地区平均蓝水用水量最高。(2)大多数灌溉区蓝水用水量没有显著变化,每年蓝水用水量的标准差低于0004km3。蓝水用水量变化率的绝对值在夏季最大、冬季最小。(3)就各地来说,蓝水用水总量增加趋势最明显的是江苏省,减少趋势最明显的是上海市。(4)就不同作物来说,小麦、玉米和水稻的蓝水用水量增加趋势最明显的分别是江苏、黑龙江、江西,减少趋势最明显的分别是北京和上海。(5)东南沿海地区主要影响蓝水用水量的作物为水稻,在东北及华北地区主要影响蓝水用水量的作物为玉米,其他部分地区主要影响蓝水用水量的作物为小麦。(6)局部验证结果显示该文计算出的蓝水用水量与统计发布的数据存在很高的相关性(R2=095)。[结论]该文发展的蓝水空间化模型可以用于时序蓝水用水分布图的制作,具有一定的应用推广价值。 相似文献
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利用1997-2010年14年全国及31个省级行政区万元工业增加值用水量系列资料,采用数学曲线拟合法建立数学表达式,预测2015年的全国万元工业增加值用水量为59.8 m3。采用数学曲线拟合法建立数学表达式或采用年递减率来预测2015年各省的万元工业增加值用水量,并预测2015年全国工业用水量,采用缩减系数分析计算各省工业增加值和全国工业增加值,计算全国万元工业增加值用水量为57.7 m3。表明“十二五”期间全国万元工业增加值用水量目标是可以实现的。同时论文建立的数学表达式能为全国正在进行的用水效率控制红线关键考核指标的分解和考核提供参考依据。 相似文献
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基于虚拟水视角的中国城乡居民消费特征分析 总被引:1,自引:0,他引:1
以2004—2015年我国各食物产品的虚拟水消费量为基础数据,从虚拟水消费量、消费结构和消费水平地域差异三方面分析我国的虚拟水消费特征。结果表明:农村居民食物产品的人均虚拟水消费总量整体呈下降趋势,城镇居民则相反,且农村居民的动物性食物虚拟水消费量增长幅度大于城镇居民;农村居民的粮食虚拟水消费量高于城镇居民,动物性食物的虚拟水消费量低于城镇居民,但两者之间差距在减小;城镇居民的虚拟水消费相比农村居民更趋多元化,消费水平相对较高;各食物产品的人均虚拟水消费结构存在明显地域差异,不同种类的食物虚拟水消费均存在地域性。 相似文献
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在"多项连乘和加总"及向量扩展形式的LMDI模型基础上,构建城镇化进程中人口-居民消费-用水强度的分解框架,分析2003—2016年间水资源消耗的影响因素。研究表明:人口规模扩大和人口城镇化对用水量增长均为正向促进作用,且前者驱动力强于后者;居民消费水平提升是拉动用水量增长的主导因素,而居民消费结构优化升级和居民消费率上升均有效抑制了水资源的消耗,且前者更为显著;用水量的下降主要得益于产业技术进步,生活用水量的增长主要源于生活强度效应。进一步指出未来应合理控制我国人口规模和人口流动,加速居民消费结构的优化升级,注重强化产业技术创新,深挖农业节水潜力,提升居民消费率以实现既定经济规模下的相对节水。 相似文献
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根据1980—2015年中国用水总量与主要影响因素的系列数据,建立经过统计检验的中国用水总量预测模型,对中国用水总量极值及出现的时间进行预测。为了验证模型预测结果的正确性,提出利用中国人均综合用水量预测中国用水总量极值的方法,在对比国外近几十年人均综合用水量的趋势及中国人均综合用水量特性的基础上,预测了未来中国人均综合用水量的趋势。再根据中国人口峰值及出现的时间,预测出在2030年前后中国用水总量极值达6 500亿m3,之后与中国总人口一起下降,这个结果与模型预测的结果一致,说明该确定中国用水总量极值的模型、方法与结果是合理的,可在其他区域(省、市、区等)借鉴与使用。 相似文献
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尤鑫 《中国农业资源与区划》2016,37(6):29-36
水资源是区域经济社会发展重要的基础支撑物质系统。水资源的利用及其承载力研究是区域水资源规划和开发利用管理的重要依据。以黔南州为实例,分析了当地水资源变化趋势和用水结构变化,应用"承载人口数"定量研究黔南州地区不同福利生活水平下的水资源所能承载的人口数量与经济发展规模,并对几种方法进行了对比研究,结果发现水资源承载力不能就水资源单因子研究地区人口承载力,应根据地区资源因子找出承载力的控制因子。黔南州喀斯特人口承载力的决定性限制"原位性资源"是土地资源人口承载的极限,地区水资源丰沛,但水资源开发利用率低,已成为影响和制约喀斯特地区可持续发展主要制约因素,水资源可承载的人口数量有足够的空间,建议在考虑技术上的可行性、经济上的合理性以及生态环境的可承受性,通过工程措施提高黔南州水资源开发利用率,推动黔南州2020年全面建成小康社会。 相似文献