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自然资源学报 >

2022 , Vol. 37 >Issue 6: 1586 - 1597

DOI: https://doi.org/10.31497/zrzyxb.20220615

绿色发展与生态保护

长三角城市群水—能源—粮食系统压力的演变特征及其影响机制

  • 张中浩 , 1, 2, 3 ,
  • 孙诗萌 1 ,
  • 高峻 , 1, 3
展开
  • 1.上海师范大学环境与地理科学学院,上海 200234
  • 2.自然资源部海岸带开发与保护重点实验室,南京 210017
  • 3.上海长三角城市湿地生态系统国家野外科学观测研究站,上海 200234
高峻（1962- ）,男,上海人,博士,教授,主要从事城市生态与可持续科学研究。E-mail:

张中浩（1987- ）,男,山东枣庄人,博士,副研究员,硕士生导师,主要从事城市生态与可持续发展评价研究。E-mail:

收稿日期: 2021-10-20

  修回日期: 2021-12-22

  网络出版日期: 2022-08-28

基金资助

上海市城市化生态过程与生态恢复重点实验室开放课题(SHUES2020A05)

自然资源部海岸带开发与保护重点实验室开放基金项目(2019CZEPK04)

上海市自然科学基金项目(22ZR1446200)

上海市晨光学者计划(17CG45)

收起

Evolution characteristic and influencing mechanism of water-energy-food stress in Yangtze River Delta Urban Agglomeration

  • ZHANG Zhong-hao , 1, 2, 3 ,
  • SUN Shi-meng 1 ,
  • GAO Jun , 1, 3
Expand
  • 1. School of Environmental and Geographical Sciences, Shanghai Normal University, Shanghai 200234, China
  • 2. Key Laboratory of Coastal Zone Exploitation and Protection, Ministry of Natural Resources, Nanjing 210017, China
  • 3. Wetlands Ecosystem Observation and Research Field Station, Shanghai 200234, China

Received date: 2021-10-20

  Revised date: 2021-12-22

  Online published: 2022-08-28

Fold

摘要

城镇化的推进加剧资源消耗,水—能源—粮食（Water-Energy-Food）作为核心资源,是保障区域可持续发展的关键。以长三角城市群为例,构建WEF系统压力指数,揭示1990—2018年间长三角城市群WEF系统压力的演变特征,探讨城镇化推进对WEF系统压力的影响机制。结果显示：2010年后,随着长三角一体化进程加快,WEF系统压力明显加大,其中粮食压力猛增、水资源压力稳定、能源压力有所下降,但能源供应仍存缺口。各省市WEF系统压力及其变化特征与资源禀赋、经济发展和城镇化进程相关。城市空间扩展、人口集中、经济发展和居民消费显著影响长三角城市群WEF系统压力。因此,WEF系统管理应立足不同要素演变特征,同时加强不同部门及区域的协同管理,共同促进长三角城市群的可持续发展。

关键词： 水—能源—粮食; 影响因素; 长三角城市群; 资源安全; 可持续发展

本文引用格式

张中浩 , 孙诗萌 , 高峻 . 长三角城市群水—能源—粮食系统压力的演变特征及其影响机制[J]. 自然资源学报, 2022 , 37(6) : 1586 -1597 . DOI: 10.31497/zrzyxb.20220615

Abstract

The rapid urbanization intensified resources consumption. As the essential resources, the water-energy-food is the key for cities to achieve sustainable development. Taking the Yangtze River Delta Urban Agglomeration (YRD) as an example, this study constructed the WEF system stress index (WEF_SI), revealed the evolution characteristics of WEF stress in the study area during 1990-2018, and explored the influencing mechanism of urbanization on the WEF stress. The results showed that: The WEF stress in the YRD increased significantly due to the accelerated integration process after 2010. Although its overall downward trend was obvious, the stress of energy was still the dominant stress on the WEF system. Water stress was stable overall, while food stress surged after 2010. Due to the difference of the resources endowment, economic development level and urbanization process, there were obvious differences in evolution characteristics of WEF stress within the YRD. Urban spatial expansion, urbanization rate, economic development level and residents' consumption significantly affected the WEF stress. Therefore, WEF system management should be based on the evolution characteristics of different resources. Moreover, we should strengthen the supervision of resources consumption and the synergy management among different sectors and regions to promote the sustainable development of the YRD.

Key words： water-energy-food; influencing factor; Yangtze River Delta Urban Agglomeration; resources security; sustainable development

水、能源、粮食是人类生存与发展不可或缺的资源,其稳定供应对社会平稳运行至关重要[1]。2011年,在德国波恩举行的世界经济论坛发布的《全球风险报告》,提出了“水—能源—粮食”关联（Water-Energy-Food Nexus,WEF Nexus）的框架[2]。WEF Nexus强调三种资源间的复杂关联关系,例如,粮食生产过程中需要消耗水资源和能源,能源的开采和供应需要消耗大量水资源,而水资源的开采和提取需要能源的保障,等等。WEF Nexus是多要素、多尺度、多主体、多层次的综合系统,其具有高度复杂性和不确定性,这给WEF系统的定量研究带来了巨大挑战[3]。
在WEF系统的研究领域,着重探讨系统内部起到关键作用的单要素或双要素过程的研究成果较多[3],例如水—能源[4⇓-6],水—粮食[7,8]。不少学者通过引入经济学和社会学模型,如生命周期评价（Life Cycle Assessment,LCA）、投入—产出分析（Input Output Analysis,IOA）、系统动力学模型（System Dynamics Model,SD）等,对WEF系统内部复杂关联关系进行定量模拟。这些模型构建过程较为复杂,需要大量数据输入,对单个区域WEF系统状态的静态模拟具有优势,而在长时间序列和多区域的动态研究中则显得不足。综合评价指数模型从不同系统中选取具有代表性的指标,构建评价指标体系以实现对WEF系统的综合评价。该模型构建过程简单、数据易获取,被众多学者广泛应用于国家和省域尺度的定量评价[9⇓⇓⇓-13]。然而,针对不同区域的研究,评价指标的选取需要考虑不同区域之间自然资源禀赋和社会经济发展水平的差异,难以建立统一的评估体系,不利于区域间WEF系统的对比。针对综合评价指数模型的缺陷,有学者立足WEF系统的资源维度,选取资源供需总量指标,构建系统压力指数[14⇓⇓-17]。该类指数可以较好地反映WEF系统状态的动态变化,便于不同区域之间的对比,为区域可持续发展提供参考。
WEF系统的高度复杂性不仅在于其内部各要素之间错综复杂的联系,还在于其系统状态会受到多个外部系统的影响。例如自然系统中的气候变化、资源禀赋、环境变化等因素会影响水、能源和粮食资源供给的规模与质量;社会经济系统中人口规模、经济发展水平、贸易制度、城镇化水平等因素会影响资源需求总量和需求结构[3,18]。与同质化的农村相比,城市WEF系统的安全更易受到诸多外部因素的影响[19],系统更具复杂性和不稳定性。城市的资源供给具有较强的外部依赖性;与此同时,快速城镇化进程中,人口过度集中和剧烈的土地利用方式转变极大地影响着资源的供需与流动过程[19⇓-21]。近年来,关于城市WEF系统的研究成为热点。李桂君等[22]对北京市WEF系统进行动力学仿真模拟,揭示了城市WEF系统的复杂性,结果表明随着资源需求的不断增加,北京市未来的发展需要保证足量的水、能源和粮食的供应。Deng等[14]聚焦环渤海都市圈,探讨快速城镇化推进对环渤海都市圈WEF系统的影响机制,发现快速城镇化过程中耕地资源减少,城镇人口增多和经济发展水平提高对WEF系统造成巨大压力。1990—2018年,中国的城镇化率从26.41%增至59.58%,城镇化的规模和速度在人类历史上前所未有[23]。然而,这一快速城镇化进程是在人口众多,资源相对短缺的背景下推进的,是长期依靠资源消耗推进工业化带动的,过程中由于资源利用效率低下,导致资源环境严重超载[24]。
党的十八届三中全会指出“坚持走中国特色新型城镇化道路”。而走新型城镇化道路亟需转变发展方式,严守资源底线。WEF作为人类生存和发展的核心资源,是保障城市发展的生命线,关乎城市的可持续发展。然而,WEF系统在城镇化推进过程中的状态和系统安全变化趋势尚不明晰,需要对其进行长期动态的监测[19],以探索WEF系统在快速城镇化进程中的时空演化规律,明晰城镇化推进对WEF系统状态的作用机制,为城市资源优化管理提供建议。长三角城市群（以下简称长三角）是中国经济最发达、城镇集聚程度最高的地区[25]。1990—2018年间,长三角城镇化率从21.4%增加至66.8%,建设用地年均增长面积超过700 km2。1990—2018年,长三角用水量从956亿m3增加至1138亿m3,粮食消耗量从1293万t增加至3896万t,2018年长三角的能源缺口达14483万tce。长三角是快速城镇化推进和资源环境过载的典型地区。鉴于此,本文以长三角为例,从WEF资源供给和需求端选取关键指标,构建WEF系统压力指数,反映快速城镇化进程中长三角WEF系统压力演变的时空特征;从城镇化强度、经济发展状况、居民消费水平和人口状况四个方面探讨城镇化推进对WEF系统压力的作用机制,最后提出相关建议,以期为长三角城市群资源优化管理和可持续发展提供指导。

1 研究方法与数据来源

1.1 数据来源及处理

本文选取1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年和2018年为截面,以反映1990—2018年间长三角WEF系统压力的演变特征。相关数据主要有两类：社会经济统计数据和遥感影像解译数据,主要数据来源及用途如表1所示。
表1 数据来源及用途

Table 1 Data sources and applications

数据类型 提取指标 数据来源
统计数据 水资源总量、用水总量 《水资源公报》
能源产量、能源消耗量 《能源统计年鉴》《中国统计年鉴》
粮食产量、粮食消耗量 《中国农村统计年鉴》《中国统计年鉴》
社会经济指标 《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《环境统计年鉴》《工业统计年鉴》
遥感数据 建设用地扩展强度 中国科学院国家地球系统科学数据中心1 km×1 km全国土地利用数据http://www.geodata.cn/
根据表1的数据来源分别提取相对应年份的数据。借助ArcGIS软件将获取的遥感数据进行裁切和重分类,获得长三角城市群土地利用分类图,进一步提取各时期建设用地。考虑到数据的可获取性和连贯性,本文以上海市、江苏省、浙江省和安徽省行政区划为资源边界,构建基础数据库,长三角城市群区域相关数据由基础数据计算得出。

1.2 研究方法

1.2.1 WEF系统压力状况评估

参考相关研究[14⇓⇓-17],构建WEF系统压力指数,计算公式[14]如下：
W E F _ S I j = W S I j × E S I j × F S I j 3
W S I j = W c j / W p j
E S I j = E c j / E p j
F S I j = F c j / F p j
式中：WEF_SI为WEF系统压力指数;WSI为水资源压力指数;ESI为能源压力指数;FSI为粮食压力指数;Wc为用水总量（亿m3）;Wp为水资源总量（亿m3）,水资源总量指当地地表水资源与地下水资源之和再减去二者重复计算部分,不含调入的水资源量;Ec为能源消耗量（万tce）;Ep为能源生产量（万tce）,能源生产量统一折算为标准煤[26];Fc为粮食消耗量（万t）;Fp为粮食生产总量（万t）,粮食生产总量指稻谷、小麦、玉米、大豆和薯类的生产总量,粮食消耗量以统计年鉴中的人均粮食消费量乘以当年人口总数计算;j指年份。

1.2.2 WEF系统压力的影响机制分析

参考相关研究[27⇓⇓-30],本文从城市空间扩展、人口状况、经济发展规模,居民消费水平四个方面选取社会经济指标（表2）,探讨城镇化推进对WEF系统压力的影响机制,识别影响长三角WEF系统压力的主要因素,相关性分析借助SPSS软件实现。
表2 长三角WEF系统压力的潜在影响因素

Table 2 Potential factors affecting WEF stress in YRD

因素层 要素层 指标层
城市空间扩展 城市开发强度 建设用地扩展强度
人口状况 人口总量 年末总人口数
人口城镇化 城镇化率
经济发展规模 经济总量 人均GDP
经济结构 二三产业产值比例
居民消费水平 居民购买力 居民人均收入
社会消费量 人均社会消费零售额

注：人均GDP、人均收入和社会消费品零售总额按1990年不变价进行计算。

指标层中,建设用地扩展强度,以建设用地扩展强度指数[31]表示,其计算公式如下：
U = Δ A / T A
式中：U为城市扩展强度指数;ΔA为某时段研究单元内城市扩展增加的面积（km2）;TA为研究单元总面积（km2）。

2 结果分析

2.1 1990—2018年长三角WEF系统压力变化特征

2.1.1 1990—2018年长三角WEF系统整体压力的变化特征

1990—2018年间,长三角WEF_SI从0.52增加至0.67（图1a）,尤其是2010年后,上升趋势显著（图1b）。此间,各省市的WEF压力呈现较为明显的差异。作为长三角的核心城市,上海的WEF系统压力最大（图1a）,至2018年,其WEF_SI达到3.2。在快速城镇进程中,上海的经济高速发展,吸纳大量外来人口,资源消耗强度大。此外,上海本地资源产出量少,多依赖外地输入,资源供给能力弱,整体资源压力较大。其他三省中,江苏WEF系统压力相对较大,浙江次之,安徽最小（图1a）,各省市因自身经济发展规模和城镇化进程的不同,WEF系统压力呈现不同的特征。
图1 1990—2018年间长三角WEF_SI变化趋势与变化率

Fig. 1 The change trend and change rate of WEF_SI in Yangtze River Delta Urban Agglomeration from 1990 to 2018

2.1.2 1990—2018年长三角WEF系统中各子系统的变化特征

1990—2018年间,长三角各子系统压力大小和变化趋势呈现较大差异。其中,能源系统压力最大,ESI均高于1。1990年和2000年,长三角能源压力指数出现“双高峰”,ESI分别为1.61和1.59,供需严重不平衡。长三角能源消耗量逐年增大,年均增幅达34.7%,2000年后能源消耗量增势尤为明显（图2b）。然而,随着能源供应能力的提升,2000年后长三角ESI显著下降,2015年后虽有反弹,但压力明显低于2000年的峰值。能源消耗与经济规模、产业结构和技术进步等因素相关[32,33]。2000年以来,长三角经济飞速发展,一体化进程达到新高潮[34]。此外,节能减排策略的实施,大量高耗能企业外迁,长三角逐步完成产业转移与升级。同时技术进步提升能源利用效率,能源压力下降明显。近年来,大城市的资源消耗逐渐从生产领域转向城市功能和自身发展方面,在能源消费中,城市发展和居民生活能耗占据主要份额[28,29]。因此,长三角能耗需求居高不下,能源系统仍旧供不应求,能源压力制约着城市群未来的可持续发展。长三角水资源压力相对较低,且保持稳定。长三角按照“节水优先”的要求,严格控制用水总量,强化水资源约束[25],用水控制措施成效明显,整个区域用水总量变化不大（图2a）。长三角的粮食系统压力相对最小,2010年以前,粮食压力指数均低于0.2;2010年后,粮食消耗量迅猛增加,粮食压力指数明显上升（图2c）。这主要是由于快速城镇化的推进,导致城市人口激增,粮食消费量增加。此外,粮食消费领域一直缺乏有力监管[35],粮食浪费现象严重。
图2 1990—2018年间长三角水资源压力指数、能源压力指数和粮食压力指数的变化特征

Fig. 2 The change trend of WSI, ESI, FSI in Yangtze River Delta Urban Agglomeration from 1990 to 2018

2.1.3 1990—2018年长三角WEF系统主导压力的变化特征

1990—2018年间,长三角WEF系统一直以能源压力为主导,系统压力格局整体变化不大（图3a）。长三角内部各省市WEF系统主导压力变化特征各异。1990—2018年上海WEF系统主导压力由水资源压力转变为粮食压力（图3b）。1990年,上海水资源压力指数达到4.50,年人均用水量达879.4 m³,2005年以后,水资源压力指数显著下降,2018年降至1.96,这主要得益于上海严格的用水管控措施[36]。2005年后,上海的粮食压力指数显著增加,至2018年达到5.52,粮食压力逐渐变成主导压力。这期间,上海年人均粮食消耗量从150 kg升至400 kg,而年人均粮食生产量从149 kg降至73 kg。浙江WEF系统主导压力由能源压力转变为粮食压力;1990—2018年间,浙江能源压力指数从2.36降至1.33。浙江以民营经济为主,多是轻、低、小集散的低能耗企业,能源消耗强度较低[37]。浙江粮食压力显著上升,年人均粮食生产量从380.5 kg降至180.5 kg。浙江人均耕地面积少,是我国粮食的主销区之一[38],加上城镇化还带来了弃耕、耕地撂荒等现象[39],使得粮食生产潜力受限。
图3 1990—2018年间长三角WEF系统主导压力的变化特征

Fig. 3 Variation characteristics of WEF dominant stress within Yangtze River Delta Urban Agglomeration from 1990 to 2018

1990—2018年间,江苏能源压力和水资源压力相对突出,WSI和ESI值均高于1。第二产业一直是江苏资源消耗的主体。近年来,江苏虽已形成“三二一”的产业结构,但第二产业内部耗水、耗能的重工业比例偏大,且资源利用效能偏低,消费强度较大[40],对整个WEF系统造成较大压力。安徽各项压力指数均低于1,在长三角一体化进程中属于“后来者”,城镇化水平和社会经济发展状况相对落后,省内自然资源丰富,WEF系统压力较小。

2.2 城镇化推进对长三角WEF系统压力状况的影响机制

城镇化的过程是伴随着城市人口集中、城市空间扩展、生产方式转变和居民生活条件改善相统一的过程[41]。在这一过程中,城市人口过度集中和剧烈的土地利用方式转变极大地影响着资源流动过程[42⇓-44]。其中,城市土地利用方式剧烈转换,建设用地扩张迅速,耕地和水体面积减少,进而影响WEF资源供给端。与此同时,城市空间扩张、生产方式的转变和居民生活条件的改善,使得水、能源、粮食消费强度大大增加,给WEF系统带来巨大压力（图4）。图5相关性分析结果显示,表征城市空间扩展、经济发展规模、居民消费水平、城市人口比例的指标对长三角WEF系统具有显著的正向影响。为更好地厘清各因素对长三角城市群WEF系统的作用机理,本文对各影响因素进行了详细探讨：
图4 城镇化推进对WEF系统影响机制的分析框架

Fig. 4 Analysis framework of the impact mechanism of urbanization on WEF system

图5 Pearson相关分析结果

注：UB为建设用地扩展强度、POP为年末总人口、UA为城镇化率、GDP为人均GDP、ST为二三产业产值比例、INC为居民人均收入、CON为人均社会零售总额;WEF、WSI、FSI、ESI分别为长三角城市群WEF系统压力指数、水资源压力指数、粮食压力指数、能源压力指数;SH、JS、ZJ、AH分别为上海、江苏、浙江、安徽WEF系统压力指数。

Fig. 5 Pearson correlation coefficients

（1）城市空间扩展
城市建设用地扩展强度表征城市土地利用方式的转换强度。建设用地扩张,导致耕地面积减少,从而直接影响粮食生产。此外,建设用地扩张会导致水体和湿地面积减少,影响地表储水,硬化地面增加会减少下渗,影响地下储水量。同时,城市空间的扩展,会增加能源的消耗[28,29]。图5显示,城市建设用地扩展强度与长三角WEF系统压力显著正相关,表明长三角快速城镇化进程中的土地利用方式转换对WEF系统带来巨大压力。值得注意的是,粮食压力与建设用地扩展强度无显著相关性,建设用地扩展导致的耕地减少主要影响粮食生产端,而粮食产量并未随着城市建设用地扩展强度增大而显著减少,这主要是由于粮食生产受到诸多其他因素影响,如科技创新和国家政策,农业科技创新可以显著提高粮食单产;我国实行严格的耕地保护制度,维持耕地面积的动态平衡,保障了粮食生产的稳定。
（2）人口状况
人口总量对长三角WEF系统压力影响并不显著,而人口城镇化率对长三角WEF系统压力具有显著的正向影响。由此表明城镇化的推进对WEF系统造成巨大压力,而粮食系统受其压力影响更甚。城市人口集中,增加粮食消耗强度,粮食需求量迅猛增加,土地利用方式的剧烈转换导致用地矛盾突出。而快速城镇化进一步加剧了这种矛盾,粮食生产潜力受限,粮食供应能力削弱,粮食供应和需求之间存在巨大缺口。此外,粮食作为保障居民生活的刚需,替代性较弱,加上粮食消费领域监管不力,粮食浪费现象严重,粮食压力逐渐凸显。
（3）经济发展规模
人均GDP与长三角WEF系统压力呈显著正相关;经济的快速发展需要充裕的资源储备作保障,同时也会加剧资源消耗,对资源系统带来巨大压力。从经济结构上看,二三产业产值比例与长三角WEF系统及各子系统压力指数之间无显著相关性,而对上海WEF系统有显著正向影响。上海作为长三角的核心城市,城市综合服务功能强,第三产业经济发展水平高,城市发展在规模扩大和功能提升的过程中,消耗着大量的资源,对资源系统造成巨大压力。
（4）居民消费水平
人均居民收入和人均社会商品零售总额与长三角WEF系统压力指数之间均呈显著正相关,表明居民消费水平是影响WEF系统压力变化的重要因素,对资源消耗有着更直接的影响,消费水平提升,资源消耗量随之增加。从各子系统来看,粮食压力指数与其呈显著正相关性;长三角粮食压力显著提升主要是由于粮食消费量的迅猛增加。严格的水资源管理使得水资源消耗量整体稳定,能源压力在发展过程中呈下降趋势,主要是经济转型、产业升级、科技创新、能源消费强度降低的结果[32]。

3 结论与建议

3.1 结论

本文通过构建WEF系统压力指数,定量评估了1990—2018年间长三角WEF系统的压力状况及其演化特征,探讨了城镇化推进对WEF系统压力的影响机制,得出如下结论：
（1）2010年后,随着一体化进程加快,长三角WEF系统压力明显加大。其中,粮食系统压力在2010年后增势明显;能源压力虽下降趋势明显,但能源需求居高不下,能源供应仍存在巨大缺口,水资源系统压力整体较为稳定。
（2）由于城镇化进程、自然资源禀赋和工业化水平的不同,长三角内部各省市WEF系统压力及其变化特征各异。上海作为长三角的核心城市,WEF系统的压力最大。随着城市化进程的推进,上海和浙江的WEF系统内部由能源压力主导转变为粮食压力主导,而重工业比例较大的江苏水资源和能源压力较大,安徽WEF系统压力最小。
（3）快速城镇化的推进对长三角WEF系统造成巨大压力。表征城市空间扩展、城市人口集中、经济发展规模、居民消费水平的相关指标与长三角WEF系统压力存在显著正相关。水资源和能源压力指数与各项指标间无显著相关性,而快速城镇化进程中,粮食生产受限于耕地面积,粮食消费量不断增大,粮食消费领域又缺乏有效监管,故粮食压力受到城镇化推进的显著影响。

3.2 建议

WEF不仅仅是一个资源系统,还是一个社会系统,强调采取适当的行动方案应对资源稀缺性[3]。因此,本文就长三角WEF系统可持续发展提出以下对策和建议：
（1）考虑不同要素演变特征的资源使用策略
针对粮食系统,守好耕地红线,控制城镇开发边界,稳住本区域粮食生产能力。此外,建立行之有效且有力的粮食消费监管措施,减少餐饮浪费。对于能源系统,提升能源供应能力是重点,加快推进液化天然气（LNG）建设[25],改善能源结构,拓宽能源输入渠道。在水资源管理方面,继续践行严格的节水理念,确保用水总量不超限。
（2）权衡WEF系统多要素的综合管理
粮食压力的上升,背后牵动水土资源和能源等多个资源要素,长三角城镇化的进一步推进,需要严守资源底线,确保“水土资源不过载”。因此,在区域要素管理中不能仅关注单一要素,要综合考量要素间相互依存、相互制约、相互影响的复杂关联,在多目标关联下提出相应的可持续利用协同优化措施。
（3）强化WEF系统多区域的协同管控
由于长三角各地区自然资源禀赋不同,社会经济发展程度不一,其WEF系统压力及其演变特征也存在较为明显的空间差异。实现WEF Nexus的关键不仅在于不同部门的协同和权衡,也在于不同区域之间的合作与协调[45]。因此,需要因时、因地制宜地制定多区域协同管控行动方案。在实施过程中,应特别注意各要素在区域间的横向流动,探究城市群内部、流域上中下游不同省市等高度关联区域中,多相关主体中WEF Nexus要素时空演变特征,通过建立跨区域的协同管控机制,提出多方共赢的优化路径和方案。

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