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2025 , Vol. 42 >Issue 4: 61 - 70

DOI: https://doi.org/10.11988/ckyyb.20231334

水资源

关中地区用水结构时空演变分析

  • 雷新宴 , 1, 2 ,
  • 杨银科 , 1, 2 ,
  • 马帅 1, 2 ,
  • 孙建峰 1, 2
展开
  • 1 长安大学 水利与环境学院,西安 710054
  • 2 长安大学 旱区地下水文与生态效应教育部重点实验室,西安 710054
杨银科(1977-),男,陕西扶风人,副教授,博士后,主要从事水文水资源方面的研究。E-mail:

雷新宴(2000-),女,陕西蓝田人,硕士研究生,主要从事水文水资源方面的研究。E-mail:

Office editor: 罗 娟

收稿日期: 2023-12-04

  修回日期: 2024-02-20

  网络出版日期: 2025-04-14

基金资助

长安大学中央高校基本科研业务费专项(300102292903)

中国科学院黄土与第四纪地质国家重点实验室开放基金项目(SKLLQG1933)

收起

Spatio-temporal Evolution of Water Utilization Structure in the Guanzhong Region

  • LEI Xin-yan , 1, 2 ,
  • YANG Yin-ke , 1, 2 ,
  • MA Shuai 1, 2 ,
  • SUN Jian-feng 1, 2
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  • 1 School of Water and Environment, Chang’an University, Xi’an 710054, China
  • 2 Key Laboratory of Ministry of Education on Subsurface Hydrology and Ecological Effects in Arid Region, Chang’an University, Xi’an 710054, China

Received date: 2023-12-04

  Revised date: 2024-02-20

  Online published: 2025-04-14

Fold

摘要

辨析核心区域的用水结构时空演变特征,对优化水资源管理、推进社会经济与生态环境协同发展具有重要意义。选取信息熵、洛伦兹曲线、基尼系数、区位熵等方法从不同角度相互佐证、互相补充,揭示关中地区近10 a用水结构时空演变过程和空间分布特征。研究表明:2012—2021年关中地区用水结构整体向着更为均衡的方向发展,用水结构空间分布的差异性在逐渐缩小;但关中地区各类型用水空间分布存在差异,生态环境、城镇公共用水空间分布差距相对明显,关中地区各市(区)间的用水结构存在较大差异,西咸新区和西安市的用水结构最为均衡,渭南市最为失衡。研究结果与实际情况基本相符,可为关中地区优化水资源配置、科学规划用水结构提供参考。

关键词： 用水结构; 时空演变; 信息熵; 洛伦兹曲线; 基尼系数; 区位熵

本文引用格式

雷新宴 , 杨银科 , 马帅 , 孙建峰 . 关中地区用水结构时空演变分析[J]. 长江科学院院报, 2025 , 42(4) : 61 -70 . DOI: 10.11988/ckyyb.20231334

Abstract

Analyzing the spatiotemporal evolution characteristics of water use structure in core areas is crucial for optimizing water resources management and promoting the coordinated development of social economy and ecological environment. We employed the methods of information entropy, Lorentz curve, Gini coefficient, and location entropy, which mutually corroborated and complemented each other from different perspectives, to uncover the spatiotemporal evolution and spatial distribution characteristics of the water use structure in the Guanzhong region of China over the past decade. Findings indicate that from 2012 to 2021, the overall water use structure in the Guanzhong region evolved towards greater balance, and the spatial distribution disparity of water use structure gradually diminished. Nevertheless, spatial distribution differences existed among various types of water use, particularly in ecological environment and urban public water use. Moreover, significant disparities were observed in the water use structure among cities (districts) in the Guanzhong region. The water use structures of the Xixian (west Xianyang) New District and Xi’an City were the most balanced, whereas that of Weinan City was the most unbalanced. These results are largely consistent with the actual situation, offering valuable references for optimizing water resources allocation and scientifically planning the water use structure in the Guanzhong region.

Key words： water use structure; spatio-temporal evolution; information entropy; Lorenz Curve; Gini coefficient; location entropy

开放科学(资源服务)标识码(OSID):

0 引言

水资源是生态之基、生产之要,随着经济迅速发展,水资源短缺背景下的用水结构失衡问题尤为突出。分析用水结构的时间演变过程和空间分布特征,对掌握区域多年来各行业用水比重、水资源开发利用及配置情况具有重要意义,从而能为科学规划区域用水结构及化解生产、生活、生态用水矛盾提供决策参考。目前已有较多学者采用信息熵和均衡度模型[1-2]、洛伦兹曲线和基尼系数模型[3-4]、生态位及其熵值模型[5-6]、数理统计法[7]等分析不同区域用水结构,并取得了一定成果,但同时也体现出各种方法的不足:生态位理论不能系统地体现区域用水结构的稳定性;数理统计法对区域用水结构均衡性的刻画不够直观;信息熵理论、洛伦兹曲线和基尼系数适应性强且评价结果直观,但信息熵理论缺乏横向比较且无法深入分析不同用水系统的演变趋势,洛伦兹曲线的划分标准比较模糊,难以统一量化各类用水的差异程度,需由基尼系数来定量分析区域用水的均衡程度[8⇓-10]。且以往对用水结构的研究大多仅采取单一方法,未能发挥不同方法优势进行全面分析,未能使用不同方法相互佐证不足;研究层面多在流域、省域或市域的尺度上,以某一用水竞争较为激烈的核心地区为空间尺度进行用水结构分析的研究尚不多见。关中地区作为我国西北地区经济、人口和文化的聚集中心,其用水结构是否均衡关乎地区生态健康和经济繁荣。基于此,本文综合应用信息熵、洛伦兹曲线、基尼系数和区位熵等多种方法,对2012—2021年关中地区用水结构时空演变特征进行定量分析,以期为关中地区“以水而定”背景下的用水管理提供依据。

1 研究方法及数据来源

1.1 研究区域概况

关中地区位于陕西省中部(106°13'E—110°40'E、33°33'N—35°52'N),范围涉及西安市、铜川市、宝鸡市、咸阳市、渭南市、韩城市、杨陵区和西咸新区6市2区(由于现有的行政区划矢量图中没有西咸新区的矢量边界,西咸新区在图中未进行标注),总面积约5.55×104 km2,其地理位置及行政区划见图1。关中地区北接黄土高原,南倚秦岭山脉,东部与汾河平原接壤,其南北两侧分别是秦巴山脉和渭北山系,中部为关中平原,地势西高东低,中部较为平坦宽阔,海拔324~3 665 m[11]。关中地区地处黄河流域下游,渭河水系及其支流横贯东西,属暖温带半湿润半干旱季风气候,年平均温度9~13℃,年均降雨量500~800 mm,多集中在7—9月份,属典型少雨缺水型区域[12]。近年来,随着研究区城镇化建设持续推进和人民生活水平不断提高,水资源供需矛盾越来越突出,用水形势更趋严峻,不同区域、不同行业用水表现出差异性。
图1 关中地区地理位置及行政区划

Fig.1 Geographical location and administrative zoning map of the Guanzhong region

1.2 数据来源及处理

数据来源包括陕西省水利厅发布的《陕西省水资源公报》、陕西省统计局发布的《陕西省统计年鉴》以及关中地区各个市(区)的水资源公报,数据涵盖了2012—2021年关中地区及不同辖区的农田灌溉、林牧渔畜、工业、城镇公共、居民生活、生态环境用水等基础资料,其中西咸新区相关资料自2019年计入统计,见表1。行政区划来自高德Web服务API中的行政区域查询提取的数据,经ArcGIS处理后应用。
表1 2012—2021年关中地区及其6市2区用水基础资料

Table 1 Basic data of water use in Guanzhong region as well as its six cities and two districts from 2012 to 2021

地区 用水类型 用水量/(亿m3)
2012年 2013年 2014年 2015年 2016年 2017年 2018年 2019年 2020年 2021年
关中地区 农田灌溉 26.41 26.10 26.54 26.12 25.47 25.70 24.65 23.00 21.16 20.67
林牧渔畜 5.23 5.06 5.09 5.26 5.46 5.63 5.70 5.81 5.94 6.24
工业 8.43 8.71 8.99 9.42 8.96 9.13 8.96 9.12 5.52 5.41
城镇公共 1.93 2.00 1.97 2.07 2.34 2.39 2.50 2.90 3.72 4.24
居民生活 8.29 8.40 8.58 8.91 8.78 9.07 9.22 9.31 9.15 9.71
生态环境 1.42 1.90 2.08 2.40 2.57 2.97 4.18 3.81 4.47 5.10
西安市 农田灌溉 5.42 5.38 5.44 5.60 5.61 5.66 5.38 4.57 4.27 3.77
林牧渔畜 1.05 0.87 0.98 0.98 1.04 1.01 1.11 0.94 1.52 1.71
工业 3.65 3.86 4.07 4.21 4.24 4.35 4.46 4.45 1.78 1.73
城镇公共 1.21 1.24 1.25 1.28 1.51 1.59 1.65 1.85 2.62 2.85
居民生活 4.10 4.10 4.11 4.25 4.09 4.19 4.32 4.35 4.59 5.01
生态环境 1.03 1.50 1.61 1.88 1.98 2.23 2.77 2.64 3.17 3.54
铜川市 农田灌溉 0.19 0.17 0.17 0.19 0.22 0.22 0.18 0.22 0.19 0.18
林牧渔畜 0.12 0.12 0.12 0.14 0.10 0.12 0.12 0.11 0.14 0.14
工业 0.33 0.35 0.35 0.29 0.22 0.24 0.18 0.19 0.19 0.20
城镇公共 0.03 0.03 0.03 0.04 0.05 0.05 0.05 0.05 0.04 0.06
居民生活 0.22 0.21 0.22 0.23 0.23 0.23 0.24 0.24 0.23 0.24
生态环境 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.03 0.03 0.03 0.06 0.06
宝鸡市 农田灌溉 3.94 4.03 4.25 4.27 4.19 4.28 4.20 3.94 3.47 3.07
林牧渔畜 0.88 0.89 0.86 0.87 1.08 1.15 1.13 1.09 1.45 1.80
工业 0.85 0.89 0.93 1.03 1.00 1.07 1.04 0.99 0.65 0.62
城镇公共 0.13 0.15 0.15 0.18 0.18 0.16 0.18 0.23 0.27 0.33
居民生活 1.24 1.29 1.38 1.45 1.42 1.40 1.46 1.39 1.20 1.25
生态环境 0.09 0.09 0.11 0.12 0.15 0.18 0.20 0.21 0.14 0.15
咸阳市 农田灌溉 6.50 6.32 6.17 6.01 5.49 5.70 5.63 4.60 4.86 5.07
林牧渔畜 1.30 1.18 1.22 1.25 1.25 1.18 1.11 1.03 0.49 0.52
工业 1.86 1.87 1.88 1.97 1.96 1.85 1.67 1.31 0.91 0.89
城镇公共 0.27 0.29 0.29 0.32 0.34 0.32 0.35 0.38 0.31 0.43
居民生活 1.29 1.26 1.30 1.39 1.43 1.62 1.54 1.37 1.12 1.32
生态环境 0.13 0.14 0.15 0.19 0.18 0.21 0.47 0.31 0.44 0.40
渭南市 农田灌溉 9.91 9.77 10.11 9.63 9.58 9.54 8.94 8.99 7.57 7.91
林牧渔畜 1.78 1.89 1.80 1.91 1.91 0.01 0.07 0.02 1.89 1.64
工业 1.37 1.34 1.33 1.46 1.11 1.13 1.17 1.10 1.06 1.06
城镇公共 0.25 0.25 0.21 0.22 0.22 0.23 0.23 0.28 0.28 0.36
居民生活 1.22 1.33 1.35 1.37 1.37 1.39 1.43 1.39 1.40 1.20
生态环境 0.10 0.10 0.14 0.15 0.17 0.23 0.58 0.36 0.39 0.65
韩城市 农田灌溉 0.25 0.23 0.22 0.22 0.17 0.15 0.14 0.11 0.08 0.08
林牧渔畜 0.07 0.07 0.07 0.07 0.05 0.06 0.11 0.12 0.10 0.12
工业 0.35 0.38 0.41 0.44 0.41 0.47 0.39 0.41 0.31 0.40
城镇公共 0.02 0.02 0.02 0.01 0.02 0.02 0.02 0.03 0.03 0.03
居民生活 0.13 0.13 0.13 0.13 0.14 0.13 0.13 0.13 0.16 0.15
生态环境 0.03 0.03 0.03 0.02 0.05 0.07 0.11 0.06 0.04 0.06
杨陵区 农田灌溉 0.20 0.20 0.18 0.20 0.21 0.15 0.18 0.09 0.12 0.11
林牧渔畜 0.03 0.04 0.04 0.04 0.03 0.10 0.05 0.10 0.06 0.06
工业 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.05 0.05 0.06 0.06
城镇公共 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.06 0.03
居民生活 0.09 0.08 0.09 0.09 0.10 0.11 0.10 0.10 0.10 0.11
生态环境 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.02 0.05
西咸新区 农田灌溉 0.48 0.60 0.48
林牧渔畜 0.40 0.29 0.25
工业 0.62 0.56 0.45
城镇公共 0.06 0.11 0.15
居民生活 0.34 0.35 0.43
生态环境 0.18 0.21 0.19

1.3 研究方法

1.3.1 信息熵

Shannon[13]首次将熵引入信息论中,将信息中排除了冗余后的平均信息量称为信息熵,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[1]。刘燕等[14]最早在水资源系统研究中引入信息熵理论,通过熵值体现用水结构的种类数量和各类型用水量的分布均匀性,分析用水结构的动态演化规律[10]。
设某时间尺度内,用水系统的总用水量为Q(m3),并且存在n种不同的用水类型x1,x,…,xn,每种用水类型对应的用水量分别是q1,q,…,qn(m3),每种用水类型在总用水量中的占比分别为p1,p,…,pn,则pi=qi/Q,且 ∑ i = 1 n p i = 1、pi≠0,用水系统的信息熵H为
H ( x ) = - ∑ i = 1 n p i l n p i 0 ≤ p i ≤ 1 　 。
信息熵H单位为nat,每一用水系统所传达的信息量Hi=-lnpi≥0,则H≥0。H越大,用水系统稳定性越强,用水结构越均衡。当各用水类型用水量相同,即p1=p2=…=pn=1/n时,系统处于最无序状态且信息熵最大值为
H m a x = l n n 　 。
各用水类型的用水量处于动态变化过程,为实现熵的标准化、增加用水结构分析的可比性,通常需设定均衡度M为
M = H / H m a x = - ∑ i = 1 n p i l n p i / l n n 　 。
0≤M≤1,M越趋向于1表明用水结构越均衡。

1.3.2 洛伦兹曲线

洛伦兹曲线[15]数学表达式为
f ( x ) = 1 μ ∫ 0 y x d F ( x ) 　 。
式中:F(x)为有序个体的累计分布函数;μ为均值。
为绘制洛伦兹曲线,首先需要计算各个分区的区位熵[16](专门化率)[10]。区位熵指各研究分区各类用水百分比与总用水百分比的比值,反映出洛伦兹曲线斜率[10],计算式为
L i j = Q i j / Q j Q i / Q 　 。
式中:Lij为第i分区第j类用水区位熵;Qij为第i分区第j类用水量(m3);Qj为整个区域的第j类用水量(m3);Qi为第i分区的各类用水总量(m3)。
按用水类型分类,将Qij/Qj和Qi/Q按各分区区位熵从小到大的顺序进行排序,然后逐一累加得到各类用水和总用水累积百分比,以总用水累积百分比作横坐标,各类用水累积百分比作纵坐标,并按照Lij由小到大的顺序描点,用平滑的曲线将各点顺序连接形成一条倾向于横坐标的弧线,始于(0,0),终于(100,100), 如图2所示。
图2 洛伦兹曲线示意图

Fig.2 Lorentz curve diagram

图2中洛伦兹曲线y=f(x)离绝对均匀线y=x越近,则表示该类型用水在研究区域的空间分布越均衡,反之则差距越大。而区位熵越大说明某地区某类型用水的占比越大,则某地区某类用水的聚集水平越高。

1.3.3 基尼系数

基尼系数的几何含义为绝对平均线y=x和洛伦兹曲线y=f(x)围成的面积与绝对平均线y=x下的直角三角形面积的比值,计算式为
G = 2 ∫ 0 1 [ x - f ( x ) ] d x 　 。
式中:G为基尼系数;f(x)为各研究对象累积曲线的函数。
本文采用三角形面积法估算基尼系数为
G * = ∑ x = 1 n - 1 ( A x B x + 1 - A x + 1 B x ) 　 。
式中:G*为基尼系数的估计值;Ax、 A x + 1分别为x、x+1分区的总用水量累计百分比;Bx、 B x + 1分别为x、x+1分区的各类型用水量累计百分比;n为分区的个数。
本次分析采用国际公认的基尼系数评价区间划分标准[17],一般将基尼系数40%设置为警示值,如表2所示。
表2 基尼系数评价区间划分标准

Table 2 Criterion of Gini coefficient evaluation

基尼系数G/% [0,20) [20,30) [30,40) [40,50) [50,100)
评价结果 绝对平均 较为平均 相对合理 差距较大 差距悬殊

2 结果与分析

2.1 关中地区用水量变化分析

线性拟合关中地区用水量随时间的变化趋势,结果见图3。关中地区总用水量在2012—2018年总体呈增加趋势,2019年、2020年不断回落,到2021年再次增加;农田灌溉用水量总体呈减少趋势,变率为-0.66亿m3/a;工业用水量在2012—2015年呈增加趋势,2016—2019年波动变化,2020年大幅减少,2021年继续减少;林牧渔畜用水量、城镇公共用水量、居民生活用水量、生态环境用水量总体呈增加趋势,变率分别为0.12亿、0.24亿、0.14亿、0.40亿m3/a,其中生态环境用水量增幅最大,达到259.15%,与当下社会日益重视生态环境的背景相符,其次是城镇公共用水量增幅为119.69%,也印证了近10 a年来关中地区城镇化范围在不断扩大。
图3 2012—2021年关中地区用水量变化趋势

Fig.3 Trend of water use in Guanzhong region from 2012 to 2021

2012—2021年关中地区用水量占比变化趋势及10 a平均值见图4。从10 a平均值可知,农田灌溉是关中地区用水第一大户,其次是居民生活和工业,林牧渔畜和生态环境用水占比相对较小,城镇公共年均用水量占总用水量的比重最小。2012—2021年,关中地区农田灌溉用水占比呈明显下降趋势;工业用水占比在2012—2015年呈上升趋势,2016—2018年呈下降趋势,2019年有一定上升后,2020年、2021年大幅下降;居民生活、城镇公共用水占比呈上升趋势;林牧渔畜用水占比在2012—2015年呈波动变化,2016—2021年逐步上升;生态环境用水占比连年攀升。这说明关中地区的水资源开发和利用正在从单一目标转向多目标,从过去以农田灌溉为主导,逐步转向各部门间的水资源协调分配,既拓展了综合利用的范畴,又考虑到生态环境的协调和发展,总体上呈现出更加多元化和合理化的趋势。
图4 2012—2021年关中地区用水量占比变化趋势及10 a平均值

Fig.4 Change trend of water use proportions in Guanzhong region from 2012 to 2021 and their 10-year averages

2.2 基于信息熵的用水结构时空演变分析

分析确定了2012—2021年关中地区及其6市2区用水结构信息熵和均衡度,结果见图5。
图5 2012—2021年关中地区及其6市2区用水结构信息熵和均衡度变化

Fig.5 Changes of information entropy and equilibrium degree of water use structure in Guanzhong region and its six cities and two districts from 2012 to 2021

关中地区用水结构信息熵10 a间呈持续增大趋势,从2012年的1.39 nat增长到2021年的1.61 nat,增幅15.83%;用水结构均衡度变化趋势相同,从2012年的0.77增长到2021年的0.90,增幅16.88%。说明关中地区用水系统稳定性逐年增强,用水结构逐步向着更均衡的方向发展。
通过对关中地区6市2区用水结构信息熵和均衡度的平均值分析得出:西咸新区用水结构信息熵和均衡度平均值均为最大,分别达到了1.66 nat和0.9,西安市次之,分别为1.65 nat和0.9;铜川市、杨陵区、韩城市、宝鸡市和咸阳市用水结构信息熵平均值为1.3~1.6 nat,均衡度平均值为0.7~0.9;渭南市用水结构信息熵和均衡度平均值最小,分别为1.13 nat和0.63。说明西咸新区、西安市用水结构最为均衡;渭南市用水结构最为失衡,主要由于其农田灌溉用水量在关中地区排在第一位,农田灌溉用水占比近10 a虽不断下降,但仍处于60%以上,工业、城镇公共、居民生活和生态环境用水占比均为关中地区较低水平。
从关中地区6市2区用水结构信息熵和均衡度的时间变化来看:杨陵区用水结构信息熵和均衡度增大趋势尤为突出,2021年与2012年相比,用水结构信息熵和均衡度分别增长了26.87%和26.67%,这是主要是因为2012—2021年杨陵区农田灌溉用水占比下降了26.44%,而林牧渔畜、工业和生态环境用水占比则都增加了约1倍,各类型用水之间分配更趋合理,用水结构均衡性增大最为明显;西安市、宝鸡市用水结构信息熵和均衡度在10 a间基本处于持续增长趋势,且增幅相近;西咸新区用水结构信息熵和均衡度在2019—2021年间不断增长;铜川市、渭南市和韩城市用水结构信息熵和均衡度在波动中上升,这些地区用水结构都朝着更为均衡的方向发展;咸阳市用水结构信息熵和均衡度在2012—2019年间基本处于持续上升趋势,在2020年骤降,在2021年略有上升,这是因为2020年咸阳市林牧渔畜用水量相较于2019年减少了一半多,用水占比减少了5.41%,而其他行业用水量及用水占比变化幅度并不明显,导致2020年咸阳市用水结构均衡性有所下降。

2.3 基于洛伦兹曲线和基尼系数的用水结构时空演变分析

用关中地区2012—2021年各类用水量累积百分比和总用水量累计百分比逐年绘制出不同类型用水洛伦兹曲线,结果见图6。
图6 2012—2021年关中地区各类型用水洛伦兹曲线

Fig.6 Lorentz curves of different types of water use in Guanzhong region from 2012 to 2021

近10 a来城镇公共和居民生活用水空间分布情况变化较小,农田灌溉、林牧渔畜和工业用水变化比较明显,生态环境用水变化最为明显,其中农田灌溉、林牧渔畜用水空间分布情况有所增加,工业、生态环境用水空间分布情况有所减小,说明关中地区6市2区农田灌溉、林牧渔畜用水空间分布差异性在逐步扩大,工业、生态环境用水空间分布差异性在不断缩小。
从各年份不用类型用水洛伦兹曲线与绝对平均线y=x的距离变化来看:2012年关中地区农田灌溉和林牧渔畜用水空间分布最为均衡,其次分别是工业、居民生活和城镇公共用水,空间分布差距逐渐扩大,生态环境用水空间分布差距最大;2013—2016年居民生活用水相较于工业用水空间分布差距变小;2017年、2019年居民生活用水空间分布最为均衡,其次分别是农田灌溉、林牧渔畜、工业和城镇公共用水,生态环境用水空间分布差距最大;2018年城镇公共用水超越生态环境用水,空间分布差距最大;2020年、2021年,关中地区工业用水空间分布最为均衡,其次分别是居民生活、农田灌溉、林牧渔畜和城镇公共用水,空间分布差距逐渐扩大,生态环境用水空间分布差距最大。说明关中地区各类型用水空间分布的均衡程度随时间处在不断的变化中,农田灌溉、林牧渔畜、工业和居民生活用水多年来空间分布差异性相当,均比较均衡,城镇公共用水空间分布差异较大,生态环境用水空间分布差异最大。
为了更清楚地对比关中地区各类型用水空间分布情况的变化,将2012年和2021年各类型用水洛伦兹曲线按不同用水类型绘制在同一张图上,结果见图7。相较于2012年,2021年城镇公共和居民生活用水空间分布的均衡程度没有显著变化,而农田灌溉和林牧渔畜用水空间分布的均衡程度明显下降,工业和生态环境用水空间分布的均衡程度明显上升。说明多年来关中地区6市2区已经建立了一种长期、稳定的城镇公共和居民生活用水规划配置方案,各地区工业用水分配随着工业化进程加快趋向于均衡,同时一些城市也认识到了生态用水的重要作用,开始探索以水为核心的生态治理与保护的科学思路,并将其与农田灌溉和林牧渔畜用水的合理配置相结合。
图7 2012年和2021年关中地区各类型用水洛伦兹曲线

Fig.7 Lorentz curves of different types of water use in Guanzhong region in 2012 and 2021

为定量分析洛伦兹曲线所反映的不同用水类型的空间分布均衡程度及多年变化情况,计算2012—2021年关中地区各类型用水的基尼系数,并按国际标准对其进行评价,结果见表3。
表3 2012—2021年关中地区各类型用水基尼系数

Table 3 Gini coefficients of different types of water use in Guanzhong region during 2012-2021

年份 农田灌溉用水 林牧渔畜用水 工业用水 城镇公共用水 居民生活用水 生态环境用水
基尼系
数/%		 评价结果 基尼系
数/%		 评价结果 基尼系
数/%		 评价结果 基尼系
数/%		 评价结果 基尼系
数/%		 评价结果 基尼系
数/%		 评价结果
2012 15.65 绝对平均 13.26 绝对平均 21.55 较为平均 33.51 相对合理 23.75 较为平均 44.96 差距较大
2013 16.17 绝对平均 18.06 绝对平均 22.61 较为平均 32.62 相对合理 21.79 较为平均 49.69 差距较大
2014 16.90 绝对平均 15.15 绝对平均 23.47 较为平均 34.73 相对合理 21.01 较为平均 47.18 差距较大
2015 16.42 绝对平均 17.75 绝对平均 20.91 较为平均 32.83 相对合理 19.94 绝对平均 46.99 差距较大
2016 17.24 绝对平均 17.83 绝对平均 23.51 较为平均 34.67 相对合理 18.07 绝对平均 45.25 差距较大
2017 17.59 绝对平均 20.48 较为平均 23.75 较为平均 35.76 相对合理 17.12 绝对平均 43.00 差距较大
2018 18.09 绝对平均 19.84 绝对平均 22.17 较为平均 34.57 相对合理 16.89 绝对平均 33.67 相对合理
2019 21.55 较为平均 22.50 较为平均 24.95 较为平均 33.30 相对合理 17.58 绝对平均 38.01 相对合理
2020 21.39 较为平均 21.97 较为平均 16.31 绝对平均 37.93 相对合理 18.29 绝对平均 39.86 相对合理
2021 25.17 较为平均 23.61 较为平均 15.97 绝对平均 34.62 相对合理 20.75 较为平均 37.16 相对合理
分析表3得知,近10 a农田灌溉用水基尼系数处于波动增长趋势,由2012年的15.65%增至2021年的25.17%,2012—2018年处于“绝对平均”状态,2019—2021年处于“较为平均”状态;林牧渔畜用水基尼系数亦处于波动增长趋势,由2012年的13.26%增至2021年的23.61%,2012—2016年及2018年处于“绝对平均”状态,2017年及2019—2021年处于“较为平均”状态,说明近10 a各地农田灌溉和林牧渔畜用水占地区用水比例差异性在逐渐扩大;工业用水基尼系数在2012—2019年处于波动增长趋势,整体保持“较为平均”状态,而2020年、2021年大幅下降并变为“绝对平均”,说明2020年、2021年各地工业用水占地区用水比例差异性在大幅缩小;城镇公共用水基尼系数近10 a一直波动变化,但整体保持“相对合理”状态;居民生活用水基尼系数先降后增,从2012年的23.75%降至2018年的16.89%,再增至2021年的18.29%,2012—2014年处于“较为平均”状态,2015—2020年变为“绝对平均”,2021年回到“较为平均”状态,说明各地居民生活用水占比差异性在波动变化;生态环境用水基尼系数整体上呈下降趋势,由2012—2017年超过警戒值40%处在“差距较大”状态,变为2018—2021年的“相对合理”,表明各地生态环境用水占比差异性在逐渐减小。
综合近10 a不同类型用水洛伦兹曲线及基尼系数可知,关中地区各类型用水空间分布存在差异,生态环境用水空间分布差距较大,但整体差异性在逐渐缩小;城镇公共用水空间分布相对合理,但差异并没有进一步扩大;农田灌溉、林牧渔畜、工业和居民生活用水空间分布基本处于“绝对平均”和“较为平均”状态,关中地区用水结构空间分布的差异性在逐渐缩小。这主要是由于近年来地区开发与用水的矛盾突出,各个部门都意识到要注重均衡发展、统筹规划,合理利用并优化水资源配置。

2.4 基于区位熵的用水结构地区差异性

计算并统计2021年关中地区各市(区)不同类型用水的区位熵,量化其用水空间分布的专门化程度,结果见图8(西咸新区在地图上未划定行政边界,将其用水量分别按西咸新区占西安市和咸阳市的面积比例划分至西安市和咸阳市进行统计计算)。渭南市农田灌溉用水区位熵为关中地区最高,工业、城镇公共和居民生活用水区位熵却最低,这是因为渭南市是西北最优越的农业生态区,农业发达,但应结合地区实际情况,提升农业用水效率,多措并举优化用水结构,优化各用水行业水资源配置;宝鸡市林牧渔畜用水区位熵为关中地区最高,而生态环境用水区位熵却最低,该地区需注重生态环境保护及其质量改善;韩城市工业用水区位熵为关中地区最高,且远高于其他市(区),而农田灌溉用水区位熵最低,这与韩城市传统工业城市的身份相关。结合2021年的基尼系数可以看出,虽然关中地区在总体格局下的工业用水空间均衡程度较高,但是韩城市和铜川市的工业用水区位熵与其他市(区)存在明显差异,有必要依据城市具体情况,对传统工业产业实施“绿色转型”,提升工业用水效率,达到清洁生产和循环利用的目的;西安市作为关中平原城市群核心城市,城镇公共和生态环境用水区位熵为关中地区最高,这与西安城市化进程的加快及对生态环境保护的重视密不可分;铜川市居民生活用水区位熵为关中地区最高,该地较为注重人民生活质量的提升。
图8 2021年关中地区各市(区)不同类型用水区位熵分布

Fig.8 Location entropy distribution of different types of water consumption in Guanzhong region in 2021

2.5 用水结构分析方法讨论

本文运用信息熵、洛伦兹曲线和基尼系数等方法,分析了2012—2021年关中地区用水结构的时间演变过程和空间分布特征,利用区位熵分析了2021年关中地区用水结构地区差异性。
通过信息熵、洛伦兹曲线和基尼系数的分析均能得出2012—2021年关中地区用水结构朝着良性循环方向演化的结论。信息熵和均衡度通过熵值的演变特征对关中地区用水结构进行整体分析;而洛伦兹曲线和基尼系数则从农田灌溉、林牧渔畜、工业、城镇公共、居民生活、生态环境用水6个方面对关中地区近10 a用水结构的空间分布特征进行分析。通过信息熵和区位熵均能得出关中地区6市2区之间用水结构存在差异性的结论。
由此可得,利用信息熵、洛伦兹曲线、基尼系数和区位熵等方法对关中地区用水结构进行分析能够得出统一的结论,但各方法之间侧重点不同。信息熵能对区域用水结构的整体演变特征进行分析,洛伦兹曲线和基尼系数则倾向于从不同用水类型出发讨论用水结构空间均衡程度的变化,且基尼系数能够更加清晰地验证并描述洛伦兹曲线所得结论,区位熵能够更直观地展示各地区间的用水差异。不同方法之间相互佐证、互为补充,各方法相结合能够更科学、更准确、更全面地分析关中地区用水结构时空演变特征。

3 结论

(1)从时间演变过程来看,2012—2021年关中地区用水结构整体持续变得更为均衡,其6市2区除咸阳市外用水结构均向均衡方向发展;10 a来关中地区城镇公共和居民生活用水空间分布情况变化较小,农田灌溉、林牧渔畜和工业用水空间分布情况变化比较明显,生态环境用水空间分布情况变化最为明显;农田灌溉、林牧渔畜用水基尼系数从“绝对平均”变为“较为平均”状态,空间差异性变大;工业、居民生活用水从“较为平均”变为“绝对平均”状态,生态环境用水从“差距较大”变为“相对合理”,空间差异性变小;城镇公共用水整体保持“相对合理”,关中地区用水结构空间分布的差异性在逐渐缩小。
(2)从空间分布特征来看,关中地区各市(区)间用水结构存在较大差异,西咸新区和西安市的用水结构最为均衡,渭南市最为失衡;渭南市农田灌溉用水区位熵为关中地区最高,工业、城镇公共和居民生活用水区位熵却最低,需提升农业用水效率,优化水资源配置,科学调整用水结构;宝鸡市林牧渔畜用水区位熵为关中地区最高,而生态环境用水区位熵却最低,需重视生态环境质量改善;韩城市工业用水区位熵最高,但与其他市(区)差异较大,应推进工业节水;西安市城镇公共和生态环境用水区位熵最高,铜川市居民生活用水区位熵最高。

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