楊曉霖， 潘玉君， 李曉莉

云南師范大學 地理學部，昆明 650500

水資源是可供人類直接利用，有一定數量并能不斷更新的淡水[1]．至2030年全球可能將面臨40%的淡水資源短缺，如何處理好水資源與人類生產、生活的關系顯得尤為重要．聯合國可持續(xù)發(fā)展目標提出，到2030年全球要大幅提高所有部門的水資源利用效率，確保解決水資源短缺和淡水供應大幅減少的迫切問題，實現人人享有清潔用水的可持續(xù)發(fā)展目標[2]．西南地區(qū)是目前我國水資源最豐富的地區(qū)，是我國產水能力最高的地區(qū)[3]，是長江、珠江、瀾滄江等大江大河中上游流域所經過的地區(qū)．因此，研究西南地區(qū)水資源的可持續(xù)發(fā)展對西南地區(qū)乃至東部地區(qū)的水資源可持續(xù)綜合利用具有重要的指導意義．水資源生態(tài)足跡和水資源承載力是衡量區(qū)域水資源可持續(xù)發(fā)展的重要方法．水資源生態(tài)足跡是一種定量測量人類對水資源利用程度的有效方法．水資源承載力是指在某一特定環(huán)境條件下，水資源承載數量的最高限度，即在保證人類生存的前提條件下，水資源的最大承受限度．國內外學者對水資源生態(tài)足跡和水資源承載力等相關問題進行了一系列的研究和探討．

首先，國內外學者對其研究主要集中在水資源生態(tài)足跡及承載力評價指標的確定[4]，水資源生態(tài)足跡及承載力研究方法的探討[5-7]，水資源生態(tài)足跡及承載力的優(yōu)化配置研究[8]，水資源生態(tài)足跡及承載力的驅動因素分析[9-10]，水資源生態(tài)足跡及承載力的時空變化特征[11-12]，水資源生態(tài)足跡及承載力產業(yè)需求程度評價[13-14]等方面．雖然研究方法多種多樣，定性與定量研究并存，但在研究內容上多集中在水資源生態(tài)足跡、生態(tài)承載力的單因素研究與水資源生態(tài)足跡及承載力雙因素的研究和預測上，尚沒有結合水資源負載情況等3因素或多因素的綜合研究與預測．從水資源生態(tài)足跡和承載力的視角去分析和預測水資源的可持續(xù)發(fā)展狀況，僅能對水資源負載情況進行簡單的反映，水資源負載指數將水資源生態(tài)足跡和水資源承載力相結合，對水資源過載程度進行了等級劃分，進而更加全面地反映出區(qū)域水資源的承載能力和負載現狀，為后續(xù)水資源管理和水資源的有效利用奠定初步基礎．

其次，國內外學者運用多種預測方法對水資源生態(tài)足跡和承載力進行了一系列的預測嘗試[15-18]．劉童等[19]建立了系統(tǒng)動力學模型，模擬預測吉林省水資源承載能力，該方法依賴于已建模型的特定情境來模擬和預測未來水資源承載能力現狀，能較好地突出內部結構的影響效應，但卻會忽視外部變量對系統(tǒng)影響的不確定性干擾．劉志明等[20]通過建立灰色預測模型，從較長時間尺度預測和分析了宜昌市水資源承載力狀態(tài)，但灰色預測模型在建模過程中引入的灰導數和背景值會降低預測結果的精準性．因此，本文運用綜合自回歸移動平均模型(ARIMA模型)預測西南地區(qū)水資源生態(tài)足跡、承載力及負載指數的未來發(fā)展趨勢，希望對解決西南地區(qū)水資源可持續(xù)利用問題和西南地區(qū)水功能的可持續(xù)循環(huán)綠色發(fā)展有所貢獻．

基于上述研究背景，本文以西南地區(qū)為研究對象，研究西南地區(qū)水資源生態(tài)足跡、生態(tài)承載力和負載指數的動態(tài)變化特征并預測其未來發(fā)展趨勢．通常對水資源可持續(xù)利用程度的衡量與研究是通過水資源生態(tài)盈余和生態(tài)赤字的互動關系來表示的．當某地區(qū)水資源生態(tài)承載力大于該地區(qū)的水資源生態(tài)足跡時，則表明該地區(qū)水資源相對豐盈，呈現為地區(qū)水資源盈余狀態(tài)，表明該地區(qū)水資源的可持續(xù)利用程度較高，能較好地滿足地區(qū)經濟、社會、生態(tài)、環(huán)境的良性互動，實現地區(qū)的綠色循環(huán)發(fā)展； 反之，則呈現為水資源赤字狀態(tài)[21-23]．在測算西南地區(qū)水資源生態(tài)足跡、生態(tài)承載力和負載指數動態(tài)變化特征的基礎上，運用ARIMA模型對西南地區(qū)水資源生態(tài)足跡、生態(tài)承載力及負載指數情況進行分析預測．由于數據樣本龐大，逐年描述過于繁瑣，本文依據數據的真實性和研究的科學性原則選取了2003年、2008年、2013年、2018年4個時間截面，遵循以下研究框架進行系統(tǒng)闡述： ①測度2003—2018年西南5省(市)水資源生態(tài)足跡，并分析其動態(tài)變化特征； 運用ARIMA模型對2019—2025年西南地區(qū)各省市水資源生態(tài)足跡進行分析與預測．②測度2003—2018年西南5省(市)水資源承載力，并分析其動態(tài)變化特征； 運用ARIMA模型對2019—2025年西南地區(qū)5省(市)水資源生態(tài)承載力進行分析和預測．③運用西南地區(qū)各省市水資源總量、降水量、人口、GDP等相關因子，計算得出2003—2018年西南地區(qū)各省市的水資源負載指數，并對2019—2025年西南地區(qū)各省市水資源負載指數進行分析與預測．

1 研究區(qū)概況和數據來源

1.1 研究區(qū)概況

西南地區(qū)是我國7大地理分區(qū)之一，位于東經97°21′～110°1′，北緯21°08′～33°41′之間，主要包括重慶市、四川省、云南省、貴州省和西藏自治區(qū)5個行政單元，位于我國青藏高原東南部、四川盆地、云貴高原地區(qū)．西南地區(qū)是我國大江大河的集聚區(qū)，中部和北部河流多屬于長江流域，南部和西部河流則分屬于珠江流域、元江流域、瀾滄江流域、怒江流域、伊洛瓦底江流域、恒河流域和印度河流域，水資源豐富．西南地區(qū)屬于我國經濟區(qū)劃中的西部地區(qū)，經濟發(fā)展水平相對較低．因此，如何協(xié)調好西南地區(qū)水資源的開發(fā)、利用和管理，既有利于區(qū)域水資源的可持續(xù)利用，又對我國其他地區(qū)和東南鄰近國家的水資源可持續(xù)發(fā)展具有重要意義．

1.2 數據來源

測算水資源生態(tài)足跡、生態(tài)承載力和負載指數時所應用的指標為西南5省的水資源總量、地區(qū)用水總量、各生產部門用水量、降水量等水數據和國內生產總值、地區(qū)年末人口數等經濟社會相關統(tǒng)計數據．以上數據來自于《中國國家統(tǒng)計年鑒2019》、地區(qū)統(tǒng)計年鑒、地區(qū)環(huán)境發(fā)展公報等．考慮到數據的科學性、一致性和可獲取性，選取研究區(qū)間為2003—2025年，其中水資源生態(tài)足跡、生態(tài)承載力和負載指數動態(tài)變化特征的測算區(qū)間為2003—2018年，預測區(qū)間為2019—2025年．

2 研究方法

2.1 水資源生態(tài)足跡

生態(tài)足跡是指能夠持續(xù)不斷地為人口提供消費資源并產生廢物，同時具有生物生產能力的地域空間(包括陸地和水域生態(tài)系統(tǒng))[24]．

基于黃林楠等[25]研究成果，將水資源生態(tài)足跡概括為某地為維持該地區(qū)生產、生活、生態(tài)綠色循環(huán)發(fā)展所消耗的水資源總量，其中最基本的水資源消耗類型為農業(yè)部門用水、工業(yè)部門用水、生活部門用水和生態(tài)部門用水．計算公式：

式中，EFW為地區(qū)水資源總生態(tài)足跡(hm2)；efw為地區(qū)人均水資源生態(tài)足跡(hm2/人)；N為地區(qū)年末戶籍總人口數；γw為水資源的全球均衡因子；W為地區(qū)人均消耗的水資源量(m3)；Pw為水資源全球平均生產能力(m3/hm2)．

2.2 水資源生態(tài)承載力

水資源生態(tài)承載力是指在綠色、可持續(xù)、良性循環(huán)利用的前提下，水資源能夠維系和支撐的最大人口數和經濟規(guī)?？偭浚Y源生態(tài)承載力是滿足地區(qū)經濟社會發(fā)展的最佳“生態(tài)線”，該“生態(tài)線”的浮動變化主要受人類生產生活的影響．當超出這個“生態(tài)線”，水資源環(huán)境系統(tǒng)中的結構和功能將會發(fā)生質變，從而對人類行為活動產生負向影響[26]．基于應用生態(tài)學原理的水資源生態(tài)承載方法，構建水資源生態(tài)承載力模型，以此來衡量西南地區(qū)水資源生態(tài)承載程度的大小．計算公式：

式中，ECW為地區(qū)水資源承載力(hm2)；ecw為地區(qū)人均水資源承載力(hm2/人)；N為地區(qū)人口數；γw為水資源全球均衡因子；ψ為水資源產量因子；Q為地區(qū)水資源總量(m3)；Pw為水資源全球平均生產能力(m3/hm2)．經計算，重慶市、四川省、貴州省、云南省、西藏自治區(qū)的水資源產量因子分別是2.04，1.76，1.87，1.84，1.19．

2.3 水資源負載指數

水資源負載指數是指在某一特定區(qū)域內水資源與人口、經濟和社會發(fā)展的相關關系．水資源負載指數優(yōu)于以上兩個評價因子的地方就在于它既能反映水資源利用程度的高低，又能對未來水資源開發(fā)難易程度進行判斷[27]．計算公式：

式中，C為水資源負載指數；P為人口數量(萬人)；G為國內生產總值(億美元)；W為水資源總量(億m3)；k為同降水量相關的系數；R為降水量(mm)．根據水資源負載指數的分量等級標準，得出等級評價表(表1)．

表1 水資源負載指數等級評價

2.4 ARIMA模型

ARIMA模型是由Box和Jenkins于1970年共同提出的綜合自回歸移動平均模型[28]．在實際問題的研究中，我們通常遇到的序列為不平穩(wěn)序列，其往往呈現出明顯的趨勢性或周期性．這時，我們就不能認為該數列為均值不變的平穩(wěn)數列，更不能用平穩(wěn)的ARMA模型來預測未來發(fā)展的趨勢．ARIMA 模型是在對時間序列過去值和現值分析的基礎上考察未來值的變化，并能呈現出預測趨勢，是一種在短期預測中精度較高的預測模型[29]．

該研究采用一般的ARIMA模型方程，即在一個非平穩(wěn)時間序列Yt{y1，y2，y3，…}中，通過ΔYt=Yt-Yt-1，Δ2Yt=Δ(ΔYt)=Δ(Yt-Yt-1)，…等依次差分后形成平穩(wěn)的時間序列Wt，使得Wt滿足ARIMA(p，q)模型：

Wt=φ1Wt-1+φ2Wt-2…+φpWt-p+et-θ1et-1-θ2et-2…-θqet-q

即φ(B)Wt=θ(B)et，

φ(B)=1-φ1B-φ2B2…-φpBp

θ(B)=1-θ1B-θ2B2…-θqBq

φ(B)(1-B)dYt=θ(B)et

其中，p是自回歸模型AR的階數；d是差分階次；q是移動平均模型MA的階數．

3 結果分析

3.1 西南地區(qū)水資源生態(tài)足跡動態(tài)特征及預測分析

3.1.1 西南地區(qū)水資源生態(tài)足跡動態(tài)特征

圖1 西南地區(qū)總水資源生態(tài)足跡測算結果

2003—2018年西南地區(qū)總水資源生態(tài)足跡測算結果見圖1，2003—2018年西南地區(qū)部門用水生態(tài)足跡的測算結果見圖2．

由圖1可知，2003—2018年，西南地區(qū)的總水資源生態(tài)足跡在一定程度上反映了該地區(qū)水資源生態(tài)消費特征，衡量了該地區(qū)水資源生態(tài)的可持續(xù)性，是衡量西南地區(qū)水資源可持續(xù)性的生態(tài)底線標準．與此同時，運用生態(tài)足跡模型的計算結果能定量衡量人類對自然生態(tài)系統(tǒng)影響程度的高低[30]．當水資源生態(tài)足跡數值過高，則表明人類與水資源的供求關系緊張，水資源生態(tài)足跡的壓力較大； 當水資源生態(tài)足跡數值較小，則表明人類與水資源的供求關系和緩，水資源生態(tài)足跡的壓力較?。髂系貐^(qū)2003-2018年的總水資源生態(tài)足跡，在一定程度上反映了該地區(qū)水資源生態(tài)供求與生態(tài)消費程度的變化．從橫向來看，5省之間總水資源生態(tài)足跡存在較大差異．四川省水資源生態(tài)足跡在5省中最高，人類與水資源的供求關系最緊張； 西藏自治區(qū)水資源生態(tài)足跡在5省中最低，人類與水資源的供求關系最和緩．主要原因是四川省人口眾多，經濟相對發(fā)達，生活部門用水量、產業(yè)發(fā)展用水量需求較大； 西藏自治區(qū)地廣人稀，經濟發(fā)展相對落后，生活部門用水量、產業(yè)發(fā)展用水量需求較?。畯目v向來看，四川、貴州兩省的水資源生態(tài)足跡呈上升趨勢，這是由于四川省人口數有較大幅度的增長，貴州省用水總量越來越大，并處于不斷增大的發(fā)展趨勢中； 重慶、云南、西藏3省水資源生態(tài)足跡呈下降趨勢，特別是2012年以來，下降趨勢愈發(fā)明顯．在衡量水資源生態(tài)足跡可持續(xù)發(fā)展過程中，既要考慮地區(qū)發(fā)展的經濟效益，同時也要考慮資源環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展等問題．因此，只有地區(qū)用水總量和人口規(guī)模相適應才能實現區(qū)域水資源生態(tài)足跡的可持續(xù)、綠色、良性循環(huán)發(fā)展[31]．

圖2 西南地區(qū)水資源生態(tài)足跡測算結果

由圖2可知，根據水資源生態(tài)足跡的構成可以得出，除重慶以外，四川、貴州、云南、西藏4省(自治區(qū))的農業(yè)部門用水生態(tài)足跡遠高于其工業(yè)、生活、生態(tài)部門用水生態(tài)足跡．重慶、四川、貴州、云南4省(直轄市)農業(yè)部門用水生態(tài)足跡呈“U”型發(fā)展趨勢； 西藏自治區(qū)則呈倒“U”型發(fā)展趨勢．從5省農業(yè)部門的用水方向來看，長期以來主要用于農業(yè)灌溉，這是5省水資源時空分布不適宜農業(yè)生產等現實條件下所進行的必然選擇[32]．

重慶工業(yè)部門用水生態(tài)足跡略高于農業(yè)部門用水生態(tài)足跡，主要原因是重慶市域面積有限，在產業(yè)結構發(fā)展中不適宜大規(guī)模發(fā)展農業(yè)，同時，工業(yè)、服務業(yè)發(fā)展水平較高．四川、貴州兩省工業(yè)部門用水生態(tài)足跡在總水資源生態(tài)足跡中所占比重低于農業(yè)部門用水生態(tài)足跡，主要是因為四川為我國農業(yè)大省之一，農業(yè)發(fā)展始終為重要的戰(zhàn)略性開發(fā)產業(yè)．貴州地區(qū)政策、特色農業(yè)的發(fā)展也是促進農業(yè)部門用水生態(tài)足跡較高的重要原因．云南工業(yè)部門用水生態(tài)足跡在總生態(tài)足跡中的占比在10%左右，西藏不足5%，這體現了兩省份工業(yè)發(fā)展水平相對較低，結構比較單一，這是兩省工業(yè)部門用水少的主要原因，但從趨勢來看，自2003年以來工業(yè)部門用水的生態(tài)足跡呈上升趨勢，由此可見，兩省份的工業(yè)發(fā)展速度日益提升．

重慶、四川、貴州、云南的生活部門用水生態(tài)足跡均大于10%，說明這4省份人口相對較多，用水需求量較大； 西藏自治區(qū)生活部門用水生態(tài)足跡不足1%，主要是因為人口稀少．從總體而言，生活部門用水生態(tài)足跡總體呈上升趨勢．

生態(tài)部門用水生態(tài)足跡的平均值為0.24×104hm2，在總生態(tài)足跡中僅占0.99%．由于西南地區(qū)正處于經濟社會發(fā)展的重要上升期，水資源利用的部門轉移現象突出，生產生活部門用水不斷侵占生態(tài)部門用水，致使生態(tài)部門用水形勢更為嚴峻．

圖3 西南地區(qū)總水資源生態(tài)足跡預測圖

3.1.2 西南地區(qū)水資源生態(tài)足跡預測分析

經反復計算得出ARIMA(2，0，1)為最適宜模型，模型預測平均誤差的絕對值分別為重慶0.29%，四川4.60%，貴州2.50%，云南0.79%，西藏5.10%．誤差較小，在分析預測中越具有可行性．從預測結果(圖3)可以看出，2003—2018年西南5省總水資源生態(tài)足跡的實測均值與預測均值相差較小，符合最優(yōu)擬合．其中，重慶、四川、貴州、云南、西藏的實測值與預測值之差分別為0.000 3，0.046 7，0.025 0，0.007 9，0.051 0．從各水資源賬戶的趨勢走向來看，預計未來5年農業(yè)部門用水的生態(tài)足跡將呈上升趨勢； 除西藏自治區(qū)外，工業(yè)部門用水的生態(tài)足跡將較為穩(wěn)定，波動不大； 生活部門用水的生態(tài)足跡總體呈上升趨勢，上升幅度趨緩，在20%左右； 生態(tài)部門用水的生態(tài)足跡總體呈上升趨勢，上升幅度較大，大致在2倍以上．

3.2 西南地區(qū)水資源承載力動態(tài)特征與預測分析

3.2.1 西南地區(qū)水資源承載力動態(tài)特征

從時間序列來看，西南地區(qū)水資源承壓指數呈現出較明顯的波動趨勢．承壓指數表示水資源所受到來自外界的壓力，主要是社會經濟發(fā)展等人類活動造成的影響．承壓指數越大，所承受的外在壓力越小，反之越大[33]．2003—2018年間，重慶水資源承壓指數波動幅度最大，波動范圍在0.4～0.9之間，水資源壓力指數最高，水資源利用狀況最佳； 貴州省的波動幅度低于重慶市，波動范圍在0.3～0.6之間，水資源壓力指數較高，水資源利用狀況較好； 西藏自治區(qū)的水資源承壓指數的波動范圍在0.25～0.65之間，水資源承載力高，水資源利用狀況好； 云南省水資源承壓指數的波動幅度較小，波動范圍在0.2～0.3之間，水資源承載力較小，水資源利用狀況較差； 四川省水資源承壓指數的波動范圍在0.1～0.2之間，相比較水資源利用狀況最差(圖4)．從水資源生態(tài)承載力來看(圖5)，四川省水資源生態(tài)承載力最高，云南較高，貴州第3，重慶相對較低，西藏最低，在一定程度上同水資源承壓指數的趨勢相反．

從空間分布特征來看，2003—2018年，西南地區(qū)水資源承載力總體分布較為穩(wěn)定．西藏水資源承載力最低，四川水資源承載力最高(圖6，數據取值范圍包含前值)．同2003年相比，2018年云南省、貴州省的水資源承載力有較明顯的提高．重慶市在2013年水資源承載力略微降低，主要是因為2013年我國步入經濟發(fā)展新常態(tài)，重慶市在產業(yè)轉型發(fā)展時期進行了一系列過渡手段，長期來看不會引起地區(qū)水資源承載力的巨大變化．

圖4 西南地區(qū)水資源承壓指數的演變趨勢

圖5 西南地區(qū)水資源生態(tài)承載力的演變趨勢

審圖號： GS(2019)1697號

3.2.2 西南地區(qū)水資源承載力預測分析

經反復計算得出水資源生態(tài)承載力的最優(yōu)預測模型為ARIMA(6，0，4)模型，且模型預測的平均誤差絕對值僅為0.6%．因此，應用ARIMA(6，0，4)模型對西南5省水資源生態(tài)承載力進行短期預測具有科學意義．

從預測結果來看，西南地區(qū)2019—2025年的水資源承載力整體波動不大．重慶水資源生態(tài)承載力呈下降趨勢，最低不會小于0.137×104hm2； 四川水資源生態(tài)承載力將會呈上升趨勢，最高不會大于2.86×104hm2； 貴州水資源生態(tài)承載力呈下降趨勢，最低不會小于0.26×104hm2； 云南水資源承載力呈上升趨勢，最高不會高于1.37×104hm2； 西藏水資源承載力呈波動下降趨勢．2019-2025年水資源生態(tài)承載力下降趨勢明顯，波動的趨勢范圍在0.075×104～1.01×104hm2之間．由于西藏自然環(huán)境的特殊性，使得水資源生態(tài)承載力在一定程度上與其他4省相比有較大的事實差距．

3.3 西南地區(qū)水資源負載能力分析及預測

通過西南地區(qū)水資源負載指數的動態(tài)變化特征，進一步研究西南地區(qū)水資源負載能力的大?。Y源負載指數是囊括降水、水資源總量、人口以及經濟規(guī)模等多部門要素的綜合評價指標，該指標能較為客觀地衡量區(qū)域水資源利用程度的高低．

3.3.1 西南地區(qū)水資源負載能力分析

由圖7可知，2003—2018年西南5省的水資源負載指數總體在Ⅱ級以下水平．重慶市的水資源承載力指數由Ⅲ級過渡到Ⅱ級，預計如果不加以規(guī)范和控制可能會陷入開發(fā)程度很高、需外區(qū)調水的情境之中．四川省的水資源負載指數由2003年的Ⅳ級轉變?yōu)?008年的Ⅲ級，開發(fā)潛力由大向較大轉變，開發(fā)條件由容易向中等轉變．貴州省的水資源負載指數總體在Ⅳ向Ⅲ級中轉變，2008年后總體處于Ⅲ級，開發(fā)潛力較大．云南省的水資源負載指數在2008年以前總體處于Ⅳ級水平，在2013年后處于Ⅲ級狀態(tài)，說明該階段水資源利用存在一個較大的轉折時期，水資源開發(fā)潛力較大，開發(fā)條件較容易．西藏水資源負載指數一直保持在Ⅴ級水平，水資源開發(fā)潛力很大，但開發(fā)條件是否容易有待商榷．

審圖號： GS(2019)1697號

3.3.2 西南地區(qū)水資源負載能力預測分析

從預測結果(圖8)可以看出，2020—2025年重慶水資源負載指數有從Ⅱ級上升到Ⅰ級的趨勢．四川水資源負載指數一直保持在Ⅱ級狀態(tài)，短期內不會向Ⅰ級轉變．貴州水資源負載指數有從Ⅲ級向Ⅱ級轉變的趨勢．云南省水資源負載指數一直保持為Ⅲ級狀態(tài)，短期內不會向Ⅱ級轉變．西藏水資源負載指數較低，一直保持在Ⅴ級狀態(tài)，發(fā)展變化趨勢不明顯，未來可能仍處于Ⅴ級狀態(tài)．

審圖號： GS(2019)1697號

4 結論與思考

4.1 結論

1) 2003—2018年，西南地區(qū)水資源生態(tài)足跡在一定程度上反映了西南地區(qū)水資源生態(tài)供求與生態(tài)消費程度的變化．從空間分布來看，西南地區(qū)總水資源生態(tài)足跡存在較大差異，四川水資源生態(tài)足跡最高，西藏水資源生態(tài)足跡最低； 從時間變化特征來看，貴州、四川兩省水資源生態(tài)足跡總體呈上升趨勢，重慶、云南、西藏3省(自治區(qū)、直轄市)水資源生態(tài)足跡總體呈下降趨勢．

2) 從地區(qū)用水結構來看，西南地區(qū)農業(yè)部門用水的主要方向是農業(yè)灌溉，這是西南地區(qū)水資源時空分布不適宜于農業(yè)生產等現實條件下所進行的必然選擇．2019—2025年間農業(yè)部門用水生態(tài)足跡將呈上升趨勢； 除西藏外，工業(yè)部門用水生態(tài)足跡將較為穩(wěn)定，波動不大； 生活部門用水生態(tài)足跡表現為上升趨勢，上升幅度趨緩，在20%左右； 生態(tài)部門用水生態(tài)足跡總體表現為上升趨勢，上升幅度較大，大致在2倍以上．

3) 從水資源生態(tài)承載力來看，水資源生態(tài)承載力的關系由大到小為四川、云南、貴州、重慶、西藏，在一定程度上與水資源承壓指數的趨勢相反； 從空間分布特征來看，2003—2018年，西南地區(qū)水資源承載力呈現出較為穩(wěn)定的分布，西藏水資源承載力最低，四川省水資源承載力最高．從預測結果來看，西南地區(qū)2019—2025年的水資源承載力整體波動不大，較為穩(wěn)定．

4) 從水資源負載指數來看，2003—2018年西南地區(qū)的水資源負載指數一直在Ⅱ級以下水平．其中，重慶水資源負載指數由Ⅲ級過渡到Ⅱ級，預計如果不加以規(guī)范和控制可能會陷入開發(fā)程度很高、需要外區(qū)調水的情境之中．四川、貴州、云南省的水資源負載指數大致在Ⅲ與Ⅳ中波動，水資源開發(fā)程度較大．西藏水資源負載指數始終保持在Ⅴ級狀態(tài)，水資源開發(fā)潛力很大，但開發(fā)條件是否容易有待商榷．從預測結果可以看出，2020—2025年重慶水資源負載指數有從Ⅱ級上升到Ⅰ級的趨勢，負載能力更加嚴峻．四川、貴州有向Ⅱ級過渡的趨勢，但趨勢尚不明顯．云南一直保持在Ⅲ級狀態(tài)．西藏水資源負載指數最低，始終保持在Ⅴ級狀態(tài)，發(fā)展變化趨勢不甚明顯，未來一段時間可能仍為Ⅴ級．

4.2 討論

水資源的開發(fā)與利用是關乎人民生活福祉的重要基礎性工作，水資源負載能力的高低對地區(qū)實現綠色循環(huán)可持續(xù)的發(fā)展具有重要意義，水資源生態(tài)足跡及生態(tài)承載力對衡量地區(qū)水資源的可持續(xù)利用與水資源區(qū)域管理具有重要作用．應用生態(tài)足跡、承載力、負載指數3因素對水資源的可持續(xù)利用程度進行綜合測算和評價，應用ARIMA模型預測區(qū)域水資源的負載能力，在一定程度上豐富了水資源負載能力的測度方法，更加全面地反映出地區(qū)水資源負載能力的大?。窈?，在測度地區(qū)水資源負載能力時可從更小尺度、更大范圍去進行深入探討，同時可綜合水質因素、水利因素對水資源負載能力的影響，對區(qū)域水資源可持續(xù)發(fā)展的影響因子和驅動機理做進一步的分析和探討．