随着水污染加剧、水环境破坏问题以及极端气候的日趋频繁, 水生态问题日益凸显, 对水生态足迹的深入研究已成为实现水资源可持续开发利用的一个重要环节.生态足迹(Ecological Footprint, 也译为生态占用)通常是指提供一定的人口和经济规模条件下, 维持资源消费和消纳废弃物所需的生物生产性土地面积(Rees, 1992).它是由加拿大生态经济学家William Rees提出, 并由Wackernagel博士对其完善和发展(Wackernagel et al., 1999).水域作为生态占用模型中六大类生物生产性土地中的一类(李利锋等, 2000), 目前关于水生态占用的相关研究大多是基于水资源生态足迹(黄林楠等, 2008)、水足迹(马晶等, 2013)、水生态足迹(吴志峰等, 2006)来展开的, (由于本文研究舍弃了均衡因子, 不同于现有的水生态足迹的计算方法, 因此采纳专家意见, 将本文的主题定义为水生态占用), 其中以水生态足迹偏多.国内外学者从不同尺度、时空进行了一系列的水生态足迹实证研究(Stoeglehner et al., 2011; Dong et al., 2013; 王俭等, 2012; 袁正等, 2012), 其定义不断完善, 账户内容不断扩大, 模型也得到了不断的修正和改进(范晓秋, 2005; 洪辉, 2007; 黄林楠等, 2008; Ge et al., 2011; Okadera et al., 2014; 焦雯珺等, 2015), 不少研究发现该理论及模型存在明显不足和缺陷, 如:传统的水生态足迹只考虑了水域的生物生产功能, 即水产品(渔业)生产功能, 却忽略了其它的水生态系统服务功能, 如水资源供给和消纳废物的功能, 对于淡水资源消耗和消纳水污染所占用的土地面积并没有纳入研究, 其局限性根源于生态占用理论的土地功能排他性假设(徐中民等, 2006; 闵庆文等, 2011); 而现有的研究为克服这一缺陷, 全面反映水域的生态系统服务功能, 在水域账户的基础上, 建立了第七类账户——水资源账户(吴志峰等, 2006; 孙芳玲, 2011), 具体核算水产品、淡水、水污染3部分生态足迹, 或是增加一类水资源子账户(范晓秋, 2005; 杨海波等, 2009), 核算生产用水、生活用水、生态用水的水生态足迹, 大多研究者也是基于这两种账户分类进行计算和分析的.现有的研究虽弥补了传统水生态足迹理论中忽略水域其他生态系统服务功能的缺陷, 但是在基于生物生产的前提下进行的, 根据生物生产的定义(徐中民等, 2006), 水不属于生物生产性产品或服务, 人类消费水资源所占用的水资源用地也不属于生物生产土地, 这也可解释传统水生态足迹忽略水资源核算的原因.现有账户分类的提出试图将水资源纳入其核算框架中, 但这一分类没有认识到基于生物生产的传统生态足迹无法接纳基于非生物生产的水资源生态足迹, 即现有水生态足迹账户的分类与其定义产生了矛盾.

基于生态系统供给及净化服务功能的水生态占用(Ecosystem-Supply-Purification-Water-Ecological-Footprint, ESPWEF)就是在这种背景下提出的, 它可以更加全面地评估人类对于水生态服务功能的消费和利用程度, 揭示人类活动的水生态占用情况, 可将其定义为满足一定人口或一定经济规模消费的水生态系统服务所需要的土地面积(张义, 2013).根据生态系统服务功能的概念及其内涵的界定(谢高地等, 2001), 可将水生态系统服务功能定义为水生态系统及其生态过程所形成及所维持的人类赖以生存的自然环境条件与效用(欧阳志云等, 2004).基于其提供服务的机制、类型和效用, 把水生态系统的服务功能划分为提供产品、调节功能、文化功能和生命支持功能四大类(欧阳志云等, 2004).由于生态占用有两个重要的理论假定:可获得年度的资源消费量和废物产生量; 大多数能源、资源消费量和废弃物流可以折算为相应的生物生产性土地面积等(徐中民等, 2006), 因此水生态系统服务的四大功能并不能完全纳入水生态占用的核算.其中, 文化功能(如灵感启发、文化遗传价值等)和生命支持功能(如土壤形成与保持、提供生境等)不仅年消费量不易获取, 而且核算时带有较强的主观性, 加之生命支持功能对人类的影响是间接的且需较长的时间才能显现, 因此计算时暂不考虑这两种服务功能(欧阳志云等, 2004).产品供给功能中的水产品生产、淡水供给(生产用水、生活用水等)已有不少研究将其纳入水生态足迹的核算, 计算模型也在不断改进和完善(吴志峰等, 2006; 孙芳玲, 2011, 马彩虹等, 2016), 水力发电虽有研究, 但研究者将其纳入耕地的生态足迹核算(刘予胜, 2010; 谢鸿宇等, 2008), 而该类功能中的其他水产品生产供给功能(如基因资源、内陆航运)目前还难以纳入水生态占用模型.调节功能中的水质净化已逐渐纳入核算, 但其他功能(水文调节、侵蚀控制、气候调节等)暂时还未有较好的方法开展计算.因此, 本文将水产品生产及淡水供给(产品供给功能)、水质净化(调节功能)这3类水生态系统服务功能纳入水生态占用的核算, 即分为水产品、水资源、水环境3类账户.基于现有分类和定义产生矛盾的这一缺陷, 将基于生态系统供给及净化服务功能的水生态占用划分为生物生产和非生物生产两部分, 基于水产品消费的水生态占用即是生物生产的水生态占用, 淡水消费、消纳污染的水生态占用为非生物生产的水生态占用(也可称为水资源生态占用)(图 1).改进后的模型与传统、现有的水生态足迹模型相比, 它完善了水生态占用的理论基础, 将水生态占用构建于水生态系统服务功能之上, 核算内容较完整, 综合衡量了人类活动对水生态系统造成的各种影响.因此本研究以ESFWEF模型为基础, 对贵州省2000—2014年的水生态占用进行核算, 并与现有模型的计算结果进行比较分析, 以期对水生态的相关研究有所裨益及对贵州省水生态文明建设提供一定的参考依据.

图 1(Fig. 1)

图 1 基于生态系统供给及净化服务功能的水生态占用概念框架 Fig. 1 Concept framework of the ecological footprint based on ecosystem supply and purification services function

水生态足迹模型的相关研究中每类账户基本包括水生态足迹、水生态承载力、水生态盈亏3部分, 且大多是基于以下两种模型展开研究的(洪辉, 2007; 范晓秋, 2005).

模型一核算了水产品和水资源两类账户, 两者的生态足迹、生态承载力之和即为最终的水生态足迹、水生态承载力(范晓秋, 2005); 模型二核算了水产品、淡水、水污染3类账户(洪辉, 2007), 三者生态足迹之和为最终的水生态足迹, 但承载力一端则未核算水产品、水污染账户, 淡水生态承载力即为最终的水生态承载力, 其中, 水产品、淡水的水生态足迹计算公式和模型一相同, 淡水生态承载力则有两种计算公式:其一与模型一的水资源生态承载力计算公式相同(刘子刚等, 2011); 其二用0.88代替模型一水资源生态承载力计算公式中的0.4.具体的计算公式见参考文献(洪辉, 2007; 刘子刚等, 2011; 范晓秋, 2005), 在此不一一赘述.

现有水生态足迹模型一没有考虑水环境账户, 模型二虽将水环境核算在内, 但忽略了面源污染对水环境的占用, 而实际上区域内的面源污染对水环境的影响程度一般超过点源污染(洪辉, 2007); 其次, 模型二模型忽略了区域内达标废水中的主要污染物所占用的水资源用地(洪辉, 2007), 仅核算了未达标废污水, 因为区域内前者的浓度仍明显高于地表水Ⅲ类水质标准(如地表水Ⅲ类水质标准中COD≤20 mg·L^-1(地表水环境质量标准, 2002), 而污水排放一级标准中COD≤60 mg·L^-1 (污水综合排放标准, 1998), 因而该模型低估了区域的水污染生态足迹; 模型二中承载力一端也没有将水污染核算在内.

现有水生态足迹模型除核算不全面外, 均衡因子和产量因子的加入也存在一定的问题.生态足迹模型中的均衡因子值是通过生态系统服务物质量评价法获得(刘冬梅, 2007), 但水生态足迹模型中的水资源均衡因子值却是通过价值量评价法获得(范晓秋, 2005), 水生态足迹考虑的是水生态系统服务的可持续性, 但生态系统服务价值量则主要反映生态系统服务的总体稀缺性(赵景柱等, 2000), 加之, 很难找到一个合理的均衡因子使得各类不同的生态占用被同度量化, 且同度量化后的数据含义也发生了变化, 使其模型的有效性也受到明显的影响, 因此也有研究者提出不考虑水生态足迹模型中的均衡因子能避免该参数带来的诸多问题(宋旭光, 2003; 张义等, 2013a; 2013b).另外, 水生态足迹模型中淡水资源的产量因子是基于全球定义的, 淡水生态承载力计算公式中区域水资源总量与水资源全球平均生产能力的比值即是全球意义上的水资源用地面积, 因此模型中加入淡水资源产量因子是重复的, 其导致的结果是:当水资源较丰富地区的水资源产量因子大于1时, 则高估了该区域的水资源生态承载力, 另一方面, 当水资源贫乏地区的水资源产量因子小于1时, 则低估了该区域的水资源生态承载力, 因而不能准确反映区域水资源可持续利用状态和程度.因此本研究中暂不考虑均衡因子和淡水生态承载力计算公式中的水资源产量因子.

现有模型中总的水生态足迹是将两类或三类账户进行简单的相加, 但根据均衡因子的定义, 只能在基于生物生产的前提下实现对占用的不同类型土地进行累加, 水资源属于非生物生产性产品或服务(刘子刚等, 2011), 因此不能将水资源用地面积和水域面积进行相加.水生态足迹包括生物生产和非生物生产两大部分, 水生态承载力也应包括这两部分, 但大多研究仅包含水资源生态承载力而不包含水产品生态承载力, 虽有研究认识这一问题, 却是将两部分相加得到总的水生态承载力, 这样处理的问题与上述总的水生态占用计算相同.

水产品消费的水生态占用是指提供一定人口消费的各种水产品所需要的土地面积.计算公式见式(1).

(1)

式中, ESPWEF为基于生态系统供给及净化服务功能的水生态占用(hm²); EF_AP、EF_WR、EF_FW、EF_WPEFF为水产品、水资源、淡水资源消费、消纳污染的水生态占用(hm²); C_AP为计算区域水产品消费总量(t); P_AP为水产品全球平均生产能力(t·hm^-2).

淡水消费的水生态占用是指提供一定人口或一定经济规模条件下消耗水资源所需要的土地面积.主要核算生活用水、生产用水和其他用水.计算公式见式(2).

(2)

式中, C_FW为计算区域水资源消费总量(m³); P_WR为水资源全球平均生产能力(m³·hm^-2).

消纳污染的水生态占用是指吸纳一定人口所排放的水污染物所需要的土地面积.本文选取具有代表性的氮和有机物两种污染物.计算公式见式(3)

(3)

式中, EF_NP、EF_CODP为计算区域氮、有机物污染水生态占用(hm²); C_N、C_COD为计算区域排入水体的氮、有机物量(t); P_N、P_COD为水域吸纳氮、有机物全球平均生产能力(t·hm^-2); 由于两种污染物在水环境影响上具有明显重叠, 因此以其中最大的水污染占用作为最终的消纳污染的水生态占用.

(4)

(5)

(6)

式中, ESPWEC为基于生态系统供给及净化服务功能的水生态承载力(hm²); BC_F、EC_WR、CC_WE、CC_NP、CC_CODP为水产品、淡水消费、消纳污染、氮、有机物污染的水生态承载力(hm²); Y_F为计算区域水产品消费的产量因子EC_WR; A_W为研究区水域面积(hm²); Q_W为研究区水资源总量(m³); P_WR为水资源全球平均生产能力(m³·hm^-2); P_N、P_COD为水域消纳氮和有机物全球平均能力(t·hm^-2); 0.88表示水产品承载力中预留12%用于生物多样性保护; 0.4表示水资源承载力中预留60%用于维护生态环境; Q_WP为计算区域用于接纳污染物的水量(m³); Q_R为计算区域用于接纳污染物的取水量(m³), U_N、U_COD为地表水Ⅲ类水质标准中的总氮和有机物氧量含量上限(mg·L^-1)(低于Ⅲ类标准的水体的生态服务功能会衰退甚至丧失, 等于或高于Ⅲ类的水体能够维持水体的生态服务功能(李芬等, 2010); K为研究区综合耗水率.

根据前面阐述现有水生态足迹和水生态承载力计算公式中进行简单相加存在的缺陷, 水生态赤字/盈余的正确性无疑受到很大影响.水生态赤字/盈余的计算应包括水产品消费的水生态赤字(盈余)和水资源消费的水生态赤字(盈余), 其计算公式见式(7).

(7)

式中, ESED_W(ESES_W)为基于生态系统供给及净化服务功能的水生态赤字(盈余); ED_F(ES_F)、ED_WR(ES_WR)、ED_WE(ES_WE)为水产品消费、淡水消费、消纳污染的水生态赤字(盈余)(hm²); 当ED_F(ES_F)、ED_WR(ES_WR)、ED_WE(ES_WE)大于0时为水生态赤字, 当ED_F(ES_F)、ED_WR(ES_WR)、ED_WE(ES_WE)小于0为水生态盈余、当ED_F(ES_F)、ED_WR(ES_WR)、ED_WE(ES_WE)等于0为水生态平衡.

水生态压力指数主要用来衡量区域水生态系统所承受的压力状态.

(8)

式中, ESEPI_W为基于生态系统供给及净化服务功能的水生态压力指数, EPI_F、EPI_WR、EPI_WE为水产品消费、淡水消费、消纳污染的水生态压力指数.

综上所述, 相对于现有水生态足迹模型, 基于ESPWEF模型具有以下优点:① 核算更为全面.该模型对现有模型进行修正, 不仅核算了水环境账户中的点源污染, 而且将面源污染对水环境净化功能的占用也考虑在内, 同时测算了区域内达标废水中的主要污染物所占用的水资源用地面积, 更能准确核算区域内消纳污染的水生态占用; ② 不考虑均衡因子和淡水生态承载力计算公式中的产量因子, 克服了现有模型中加入两参数存在的问题; ③ 以ESPWEF理论为基础, 将水生态占用包括生物生产和非生物生产两部分, 与之相对应生态承载力的计算模型也应分为这两部分, 摆脱了现有模型中总水生态足迹和总水生态承载力计算方法存在的缺陷; ④ 水生态占用模型中舍去均衡因子, 对不同土地类型只做分类比较而不进行均衡加总计算, 对于同一土地类型取其最大值作为最终的水生态占用, 取其最小值作为最终的水生态承载力, 并以最大水生态压力指数代替均衡因子实现的累加式生态压力评价更具合理性.

贵州省位于长江和珠江两大水系的分水岭地带, 土地总面积176167 km², 属于亚热带湿润季风气候, 全省年降水量为1000~1400 mm.全省河流以中小河流为主, 其中, 河长大于10 km、流域面积大于20 km²的河流有984条, 流域面积大于10000 km²的河流有8条(官冬杰等, 2015).贵州是全国唯一没有平原支撑且喀斯特发育最典型、分布面积及比重最大的省份, 喀斯特地貌占全省总面积的61.92%.区域内水资源总量丰富, 但独特的喀斯特二元水文系统使得地表水渗漏严重, 脆弱的生态环境更加大了水资源的开发利用难度, 对水资源承载力也有一定的影响(杨廷锋, 2014).近年来工矿企业的增加, 生产及生活污水不仅直接污染了地表水, 而且由于区域内大量的裂隙、洼地、漏斗等, 使得污水容易下渗而污染地下水, 造成严重的水污染、水环境问题.

本研究数据来源于《贵州省统计年鉴》(2001—2015年), 《贵州省水资源公报》(2000—2014年)、《贵州省环境状况公报》(2000—2014年), 以及各市、自治州环境状况公报及水资源公报(2000—2014年), 部分水域面积数据由遥感解译得知.本文模型涉及的主要参数及取值具体见表 1(孙芳玲, 2011; 黄林楠等, 2008; 地表水环境质量标准, 2002;张义等, 2013a; 2013b).

表 1(Table 1)

表 1 本文模型主要参数及取值 Table 1 The main parameters and values of this model

表 1 本文模型主要参数及取值 Table 1 The main parameters and values of this model

2000—2014年贵州省人均水产品消费的水生态占用总体呈稳步上升的趋势(图 2), 主要分为两个阶段：2000—2005年处于缓慢上升阶段; 2006—2014年处于快速上升阶段.这主要是由于近年来随着贵州经济的发展, 居民饮食结构的改变增加了对水产品消费的需求量.在水产品消费的水生态承载力方面, 2000—2014年人均值呈波动状态, 无明显的变化趋势, 介于0.0053~0.0071 hm²之间(洪名勇等, 2012).历年人均水产品消费的水生态占用均大于水生态承载力, 水产品消费处于生态赤字状态, 且历年水产品消费的生态压力较大(图 2), 尤其2011—2014年水生态压力指数剧增, 由此表明, 贵州省水产品的消费能力远远超过其承载力(洪名勇等, 2012).

图 2(Fig. 2)

图 2 贵州省生物生产-水产品账户 Fig. 2 Biological production-aquatic product account in Guizhou Province

2000—2014年贵州省人均淡水消费的水生态占用整体呈缓慢上升的趋势(图 3), 个别年份略有波动, 但波动范围不大.在水生态承载力方面, 其人均值呈明显波动的趋势, 介于0.2299~0.4405 hm²之间, 变化幅度较大, 这主要归因于降水量影响水资源总量的变化, 从而影响淡水生态承载力, 同时从图 3也可知, 淡水生态承载力与年均降水量变化趋势基本一致(官冬杰等, 2015; Yang et al., 2016).淡水资源处于生态盈余状态, 盈余较多且其与承载力的变化趋势一致, 表明在水生态占用较小且变化幅度不大的情况下, 淡水消费的水生态盈余主要取决于其生态承载力的变化.淡水消费的生态压力较小, 贵州省淡水资源处于可持续状态(吴末, 2009; 左太安等, 2014).

图 3(Fig. 3)

图 3 非生物生产-水资源账户 Fig. 3 Non-Bio production-freshwater resources account

从贵州省历年各类淡水消费的水生态占用变化可知(图 4), 农业用水消费是其主体部分, 虽个别年份略有下降, 但总体变化不大; 工业用水消费次之, 2000—2012年整体呈逐渐上升的趋势, 这主要是为提高经济发展水平, 满足工业发展的需要(刘祥芸, 2009), 但2012—2014年呈逐渐下降的趋势, 这主要得益于工业用水利用率的显著提高(苏印, 2015); 生活用水消费的水生态占用变化不大, 但呈逐渐下降的趋势, 这与人们的节水意识逐渐增强密切相关; 林牧畜用水也占有一定的比例, 生态环境用水所占比例最小, 整体变化不大.

图 4(Fig. 4)

图 4 贵州省2000—2014年各类淡水生态占用 Fig. 4 Different types of Fresh water Ecological footprint in Guizhou province from 2000 to 2014

在消纳有机物污染的水生态占用方面(图 5), 人均值基本呈逐年增长的趋势, 尤其2011年明显大幅度上升.其中, 2000—2010年人均生活账户值呈缓慢上升的趋势, 但2011—2014年处于下降阶段, 表明近年来贵州生活有机物污染有所遏制; 人均工业账户值方面, 2000—2009年呈缓慢下降的趋势, 但2011—2014年期间急剧上升, 这主要由于随着贵州经济的发展, 工业有机物水污染加剧.在消纳氮污染的水生态占用方面, 2000—2010年人均值变化幅度不大, 其中, 人均生活、工业账户值也波动较小, 生活账户值呈缓慢增长的趋势, 工业账户值呈缓慢下降的趋势; 2010—2014年人均消纳氮污染的水生态占用波动较大, 其中, 生活账户值急剧增长, 但2012—2014年有下降的趋势, 工业账户值有上升的趋势.整体而言, 在消纳污染的水生态占用中, 历年人均生活账户值均大于工业, 表明贵州生活污染对整体水污染的影响较大, 因此今后要注重加强生活水污染防治(苏印, 2015; 楚文海, 2007).

图 5(Fig. 5)

图 5 贵州省2000—2014年消纳污染的水生态占用 Fig. 5 Sustaining Pollution Water Ecological footprint of Guizhou province in 2000—2014

2000—2014年人均消纳污染的水生态承载力呈波动变化的趋势, 波动范围较小, 水污染处于生态赤字状态, 且变化趋势与与人均消纳氮污染的水生态占用相同(图 5、图 6), 说明贵州省水环境生态压力主要来源于氮污染(楚文海, 2007).历年水污染生态压力指数均较高, 2000—2006年整体呈增长趋势, 随后波动较大, 2011年达到最高值, 之后有所下降.虽近年来贵州水环境有所改善, 但从整体上看仍面临着严重的水环境压力, 区域水资源的纳污能力已不能承受人们所产生的污染物.

图 6(Fig. 6)

图 6 贵州省2000—2014年消纳污染的水生态承载力及水生态压力指数 Fig. 6 Sustained Pollution Water Ecological carrying capacity and Pressure index of Guizhou province in 2000—2014

为了便于将本文模型与现有模型的计算结果进行比较分析, 将本文的计算结果记为IM, 将现有模型一的计算结果记为TM₁, 将现有模型二的计算结果记为TM_2a(水资源承载力保留12%用来生态环境保护)、TM_2b(水资源承载力保留60%用来生态环境保护).

为具可比性, 将TM模型舍弃均衡因子的计算结果与IM模型的结果进行比较, 因为TM₂模型承载力一端仅核算了淡水资源账户, 故不能进行分类比较.

由于TM₁中的水产品账户的计算方法及参数取值与IM完全相同, 故两者的计算结果也完全一样(图 7); 水资源账户中, IM中水资源消费的水生态占用与TM₁完全一致, 其原因与上述水产品账户相同, 但TM₁中的水生态承载力和水生态盈余远大于IM, 而其水生态压力指数明显小于IM(图 8), 这主要是由于TM中淡水生态承载力公式中含有不该有的产量因子(经计算贵州省水资源产量因子为1.87), 从而扩大了该地区水生态承载力.因为TM₁中不包含水污染账户, 故不能进行二级账户的比较.因此从分类比较角度来看, IM模型除考虑了TM₁模型中水域的水产品生产功能、淡水供给功能, 还包含了消纳污染的水环境净化功能, 是对贵州省水生态占用、水生态承载力、水生态盈余(赤字)、水生态压力指数更准确全面的核算.

图 7(Fig. 7)

图 7 TM1、IM模型水产品账户的比较(TM1模型计算过程中舍弃了均衡因子) Fig. 7 The comparison of aquatic product accounts under TM1 and IM model(The TM1 model does not consider equilibrium factor in the process of calculation)

图 8(Fig. 8)

图 8 TM1、IM模型水资源账户的比较(TM1模型计算过程中舍弃了均衡因子) Fig. 8 The comparison of freshwater resource accounts under TM1 and IM model(The TM1 model does not consider equilibrium factor in the process of calculation)

水生态压力指数相对于水生态盈余/赤字而言是更好的衡量区域水生态系统所承受的压力状态及水资源的可持续利用状况, 因此选取该指标进行整体比较分析(谭秀娟等, 2009).当TM、IM均不考虑均衡因子时, 选两者二级账户中最大的水生态压力指数进行比较, 其结果为TM1＜IM(图 9b) (TM2模型由于承载力一端只核算了水资源账户, 在此情况下不能与之比较); 若TM、IM均考虑均衡因子, 两者的水生态占用和水生态承载力为各二级账户之和, 此时的结果为:TM2a＜TM1＜TM2b＜IM(图 9a).

图 9(Fig. 9)

图 9 TM1、IM模型的水生态压力指数计算结果比较(a.两模型均考虑均衡因子, b.两模型均未考虑均衡因子) Fig. 9 The calculation results comparison of Water Ecological pressure index under TM1 and IM model(a.Both model consider equilibrium factor, b.Both model does not consider equilibrium factor)

两种比较均表明:IM模型下贵州省水生态压力较大, 现有模型TM下的贵州省水生态压力较小.由于现有水生态足迹模型中均衡因子存在前述中的问题, 本文认为在水生态占用计算研究中排除均衡因子的比较更具合理性.由于贵州省消纳污染的水生态占用很高, 而TM没有或只测算其中的很少一部分, 因而低估了其消纳污染的水生态占用.同时TM也高估了该地区的淡水生态承载力(当水资源产量因子大于1时, 则高估了区域的水资源承载力, 经计算贵州省水资源产量因子为1.87, 而分类比较的结果也证明了TM中水资源消费的水生态承载力远大于IM, 因而TM模型不能全面准确反映研究区水生态系统的承压状态及水资源可持续利用状态和程度), 故IM的测算结果更符合该地区的实际情况.

基于生态系统供给及净化服务功能的水生态占用模型丰富了水生态占用的理论基础, 并将其划分为生物生产和非生物生产的水生态占用, 核算内容较为完整, 克服了传统基于生物生产视角的水生态占用的明显缺陷, 为水生态占用、水生态足迹的研究提供了另一新思路(闵庆文, 2011); 分别核算了水产品、水资源、水环境账户, 能够明确揭示贵州省水生态系统供给及净化服务功能的可持续状况; 该模型对现有模型进行修正, 相对客观的反映了区域消纳污染的水生态占用及淡水消费的水生态承载力; 不考虑均衡因子和淡水消费的水生态承载力计算公式中的水资源产量因子, 并以最大水生态压力指数代替简单式相加(通过均衡因子)来评价区域水生态系统所承受的压力状态具有合理性(宋旭光, 2003; 张义等, 2013a; 2013b); 该模型与现有模型的分类、整体比较也表明了该模型的科学性和有效性.本研究也存在不足之处:未将更多的水生态系统服务功能纳入核算; 由于数据限制, 水环境账户中的仅选取了氮、有机物这两种具有代表性的污染物, 未能包含大部分的水环境污染物如磷污染, 不够全面细化, 仍低估了消纳污染的水生态占用; 由于不考虑均衡因子, 只能进行各账户的分类比较, 对区域的水生态占用、水生态承载力及水生态盈余/赤字未形成整体判断.

1) 生物生产-水产品消费的水生态占用中, 贵州省水产品消费的水生态占用总体呈上升的趋势, 主要分为两个阶段:2000—2005年处于缓慢上升阶段, 2006—2014年处于快速上升阶段; 其水生态承载力波动变化较小; 水产品消费处于生态赤字状态, 且其水生态压力较大, 贵州省水产品消费能力远远超过其承载力.

2) 非生物生产-淡水消费的水生态占用中, 贵州省淡水消费的水生态占用整体呈逐渐上升的趋势, 个别年份略有波动, 但波动范围不大; 其水生态承载力则呈明显波动的趋势, 且变化幅度较大; 淡水资源消费均处于生态盈余状态, 且其与水生态承载力的变化态势一致; 贵州淡水资源的水生态压力较小, 且其处于可持续状态.

3) 非生物生产-消纳污染的水生态占用中, 水环境生态压力主要来源于氮污染, 2000—2010年消纳污染的水生态占用变化幅度不大, 2011—2014年波动较大; 历年消纳生活污染账户值均大于工业, 今后要注重加强生活水污染防治; 消纳污染的水生态承载力呈波动变化的趋势, 但波动范围较小; 水环境处于生态赤字状态且生态压力较大, 区域水资源的纳污能力已不能承受人们所产生的污染物.

4) 与现有模型的比较分析可知:基于生态系统供给及净化服务功能的水生态占用模型核算更为全面; 不考虑均衡因子和淡水消费的水生态承载力计算公式中的水资源产量因子更具有合理性, 能更全面准确反映贵州水生态的实际情况.