基于ESDA-GIS的湖北省用水结构空间特征分析外文翻译资料

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基于ESDA-GIS的湖北省用水结构空间特征分析

摘要：用水结构（WUP）的空间依赖特征和聚集区域对于水资源的分配和管理十分重要。本文采用探索数据分析（ESDA）方法研究了湖北省2003〜2012年用水结构的空间相关性和局部模式，并通过重心模型分析了空间变异机制。结果表明，农业用水结构存在空间聚集（2008年后聚集程度更加显著）。此外，湖北省生活用水结构的全局空间自相关分析结果显著（Moran#39;sIgt;0.1，Plt;0.05），这反映出其局域布局情况。农业和生活用水结构的高值聚集区主要分布在湖北省中部和西部地区。然而，由于近年来全省各地区工业广泛发展工业，工业用水结构总体呈现随机分布。此外，政府政策和自然环境也影响着用水结构的空间演变趋势。农业用水结构的空间相关性呈现上升趋势，而生活用水结构的空间相关性呈显著下降趋势，这说明与用水相关的自然环境优势和产业结构调整得到了有效利用和实施。本研究可为水资源的科学规划提供有效的参考和指导。

关键字：用水结构、空间特征、探索性空间分析、重心模型、湖北省

1. 引言

长期以水资源的过度消耗为代价换取经济社会的高速发展，导致水资源成为经济可持续发展的严重制约因素（Schlosser等，2014;Venetsanou，2015）。因此，水资源的合理开发利用迫在眉睫。一般来说，一个地区的总用水量可以分为三类：农业用水量，工业用水量和生活用水量。通常，农业用水量占总用水量的比例最大（Wuetal.2016a）。水可以帮助农民增加农业产量,此外，农业部门的灌溉用水也可以减少对自然降水的依赖（Fischeretal.2007）。近年来，随着人口的快速增长和经济高速发展，工业和生活用水量大幅增加。同时，经济发展导致了水资源的浪费和污染，加剧了水资源供需失衡（Jiang，2009）。

面对严重的水资源短缺问题，对用水模式演变的调查一直是水资源利用的重要分支。许多学者研究影响用水结构变化的因素，包括节水措施和政策，气候变化，农业用地短缺，灌溉技术，城市化等（House-Peters和Chang2011）。例如，为了提高城市用水效率，研究一些特定行业的用水特征（Hussienetal。2016;Zhouetal.2016）。关于欧洲水资源和环境组织的水政策得到广泛研究和应用（Tsakiris2015）。另外，Al-Faraj等人（2016年）确认了气候变化可能对农业用水产生的影响。Mukheibir和Currie（2016）设计了整个城市供水方案，用于减少气候变化对悉尼的影响并减少污染。Wu等人（2016年）指出，产业结构调整和节水措施对南京市的用水结构变化有较大影响。

然而，目前大多数研究集中在与区域水资源相关的驱动因素挖掘上，而忽略了空间信息，很少有研究从空间的角度探讨用水结构的变化。例如，十年间，城镇化和产业结构调整等一些社会经济发展措施可能会改变用水结构的空间格局。研究用水结构的的空间变化特征和聚集区域对水资源分配和管理具有非常高的价值。

此外，“地理学第一定律”表明地理表面上的所有事物都是相互关联的（Tobler，1970）。探索性空间数据分析（ESDA）方法是探索不同空间物体间相关性的有效工具（Anselin.1999;Messner等，1999），它可以清楚地反映空间相关特征和格局。同时，GIS技术为ESDA提供了可视化方法，可用于确定观测数据的空间关联特征和尺度（Dall#39;erba2005;PatacchiniandRice2007）。因此，ESDA方法已成功应用于各种研究领域，包括犯罪学，区域经济学，就业和人口等（Cracolicietal.2009；Minetal.2014；QinandZhang2011；RybarczykandWu2010；YeandWu2011；Yue等2014）。

湖北省位于中国中部，长江中游地区，是中部崛起战略的核心区域。2003-2014年，全省国内生产总值年均增长率高于8.5%，截至2014年底，湖北省人口超过5800万人（国家统计局2015）。虽然所处流域水资源非常丰富，但该省本地水资源有限。自2014年以来，通过中国南水北调工程（Tang等2014），约95亿立方米的水已转移到华北地区，包括河南省、北京市和天津市，用于农业，工业和家庭用水，这也加大了湖北省水资源利用压力。

因此，本研究将以作为中国核心发展区域的湖北省为例，通过ESDA和GIS技术研究用水结构的空间变化。首先，使用全球空间自相关分析对用水结构的空间相关性进行分析，并且使用局部空间自相关分析来识别其空间关联模式。然后，结合重心模型，揭示导致湖北省用水结构重心轨迹迁移的空间机理。研究结果将为合理规划水资源和缓解水资源供需矛盾提供参考。

1. 数据和方法
   1. 研究区域和数据来源

本文研究区域湖北省位于中国中部地区，辖12个地级市、1个自治州、3个省直辖市和1个林区。湖北省17个市州分别为武汉市、宜昌市、十堰市、咸宁市、襄阳市、天门市、恩施自治州、荆门市、鄂州市、荆州市、孝感市、潜江市、黄石市、随州市、黄冈市、仙桃市、神农架林区（图1a）。湖北省海拔9〜3106米，西部，北部和东部省的地形相对较高，中部地区相对平坦（图1a）。2010年6个一级土地利用/覆被类型可以从中国科学院资源环境科学数据中心获取（来源：http：//www.resdc.cn/）。湖北省林地分布与高海拔地区分布一致，农田以及建设用地和水体主要分布在湖北省中部，东部和北部（图1b）。此外，位于湖北中部的江汉平原是重要的农业区和著名的“鱼米之乡”（Zhouetal.2012）。

本研究的统计数据来源于湖北省2003〜2012年水资源公报，主要包括湖北省各州市农业，工业和生活用随结构和用水量。

图1. 研究区行政区划及高程（a），土地利用/覆被类型（b）示意图

• 1. 探索性空间数据分析
     1. 全局空间自相关

全局空间自相关分析着重于强调空间相近观测值的相关性，它可以反映观测的整体空间分布是随机的、分散的还是聚集的（Anselin.1999）。全局Moran#39;sI指数，G统计量和Gearyrsquo;sC系数是全局空间自相关分析常用的三个重要指标。全局Moran#39;sI指数和G统计量的值随着聚类规模的扩大而增加，但是，G统计量对高值聚类更为敏感（Zhang和Zhang，2007）。此外，Gearyrsquo;sC指数受小范围的差异影响更大，而Moran#39;sI指数可以更好地表示对之间的协变量（Brazetal.2009）。因此，在本次研究中，采用全局Moran#39;sI指数来计算用水结构在空间邻近范围内的总体相关性。表达式如下所示（GetisandOrd1992）

(1)

其中，，其中n是空间单位的数量;和分别表示空间单位i和j的观测值;是定义邻域结构的空间权重矩阵，如果空间单元i和j边界重合则，否则。全球Moran#39;sI指数值范围从-1到1，其中大于零的值表示正相关性，小于零的值表示负相关性，绝对值接近于零表明研究区域内的观测值与其地理空间无关。

运用标准化统计量Z测定Moranacute;sI指数显著性。

(2)

用Z值检验显著性时，若Z值大于正态分布函数在0.05水平下的临界值1.96，表明研究区域存在显著的空间自相关性；若Z值小于正态分布函数在0.05水平下的临界值1.96，则表明空间自相关性不显著。

• • 1. 局部空间自相关

用水结构的总体格局通过全局空间自相关分析进行估计，但该分析并未显示研究区域中局部地区的空间自相关（即群集的确切位置）（Chenetal.2015）。局部空间自相关分析主要基于局部空间关联指数（LISA）和Moran散点图，LISA可用于评估观察值与其周围值之间的相关性的显著程度，对了解具体地区的空间分布有着重要作用（Anselin.1995）。其等式如下所示：

(3)

式中和表示空间单元i和j标准化后的属性值。

Moran散点图描述了水平轴上的观测值与垂直轴上的空间滞后值之间的相关性，它常用于识别空间聚类或空间分析以及解释局部空间关联模式（Anselin.1999）。莫兰散点图分为四个象限，每个象限显示不同类型的空间关联。第一象限（高-高，观测值gt;0，空间滞后值gt;0）代表高观测值空间单元被高观测值的邻近空间单元包围的空间模式，第二象限（低-高，观测值lt;0且空间滞后值gt;0）表示低观测值空间单元被高观测值的邻近空间单元包围的空间模式，第三象限（低-低，观测值lt;0且空间滞后值lt;0）表示低观测值空间单元被低观测值的邻近空间单元包围的空间模式；和第四象限（高-低，观测值gt;0和空间值滞后lt;0）表示高观测值空间单元被低观测值的邻近空间单元包围的空间模式。

• 1. 重心模型

重心模型源自于牛顿力学理论，作用力各方向在重心处达到平衡，是研究事物空间变化的重要工具。事物的聚集分散反映了区域发展的过程，重心变化代表了空间发展轨迹（WangandLiu.2009）。因此，为了评估湖北省用水结构的空间演变特征，采用重心模型分析其迁移机制和影响迁移的主要因素。

用水结构的二维重心模型的表达式如下（Chen et al。2014; Quah 2011）：

(4)

(5)

其中，n为研究区域的空间单元个数，在本文中表示为湖北省市州的个数，即；（，）表示空间单元i的地理中心坐标；表示空间单元i的属性值，在本文中表示为湖北省各用水结构用水比例值；（，）表示属性值的重心坐标，在本文中表示为用水结构用水比例的重心坐标。若表示为空间单元的面积，则（，）表示为研究区域的几何重心。

从时刻t的点（，）到时刻t 1的点（，）的距离可用如下公式表示：

(6)

距离表示湖北省用水结构重心变化的程度和速度。

1. 结果与讨论
   1. 湖北省用水结构的空间依赖性及变化趋势

根据表达式（1）和（2），计算三个部门的用水结构的全局Moran#39;sI值及其对应的显著性统计量Z（表1）。如表1所示，2003年，2009年，2011年和2012年农业用水百分比的全局Moran#39;sI值仅通过了显著性检验（plt;0.10），表明农业用水不是随机分布的，呈现显着的正相关关系，即高-高或低-低聚类值。工业用水占比的全局Moran#39;sI均小于零（2003年除外），波动幅度为plusmn;0.1，表明空间聚集性较弱。而2003年至2012年国内用水百分比均通过了显著性检验（plt;0.05），其值在0.20和0.50之间（2010年除外），表明生活用水百分比表现出一致的显著空间聚集特征。

Table1.2003-2012年湖北省三类用水结构全局Moranacute;sI指数及显著性统计量

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