统计数据

水资源调查数据集¶

中国水资源调查数据来自前人研究 ¹ Deceleration of China's human water use and its key drivers。该数据利用第一、二次全国水资源调查评价、31个省(市、自治区)水资源公报和中国经济社会大数据研究平台,建立了涵盖1965-2013年341个地级市的灌溉(5类作物)、工业(11 个行业)、城镇(生活和三产)和农村(生活和畜禽)4个部门的用水、用水强度、用水结构及社会经济发展规模等数据库。

针对本研究关注的主要粮食作物（水稻、玉米、小麦），我们使用了该数据库中的以下变量：

单位灌溉面积的用水强度（单位 \(mm\)）
灌溉面积（单位 \(ha\)）

Note

灌溉用水强度是单位面积每年为灌溉而提取的水量，从统计口径获得，并不明确灌溉水来自于地表水还是地下水，且包括在输送和田间应用过程中的损失。

黄河地表水资源配额数据¶

YRWatQM-CGGM 多主体模型的主要特点之一，是考虑了黄河流域分水制度的影响。该政策要求沿黄各省理论上在1987年及后地表用水都应遵循一个特定的额度。该额度在1987年至1999年仅有一个固定不变的指导值，在1999年后则有逐年动态变化值。

Warning

研究时段至2010年，是因为2013年以来，水资源配额制度被进一步细化到地级市，但地级市尺度的配额数据资料暂不可得。随后黄河水利委员会在官网黄河网公布了2014年7月至今的月尺度黄河水量调度方案。但注意这里的数据仅包括了干流用水分配。

根据上述时间节点对本研究研究时段（1980年至2010年）的划分，配额数据有以下几个数据源：

1980-1987: 各省自己提出的用水规划，王煜, 2019
1987-1999: 王煜, 2019
2000-2010: 杨翊辰，黄河流域用水演变特征及水资源情势识别研究，2021年
实际超配额用水统计：王煜, 2019

Note

在1980年至1987年，尽管尚没有确定最终用水配额，但各省已给自己制定了用水规划。因此将规划资料用作这一时段的配额统计数据。

由于用水配额用来满足工业、农业、人居等各部门的黄河地表水用水需求，但本研究仅关注水稻、玉米、小麦三种主要粮食作物的农业用水，这里还需要利用水资源调查数据对配额按这部分用水在各省总用水中的比例进行加权：

\[ Q_{P} = Q'_{P} * \frac{\sum_{p \in P} WU_{p}}{WU_P}\]

其中 \(Q_P\) 代表处理后的 \(P\) 省用作粮食作物灌溉的水资源额度，\(Q'_P\) 代表 \(P\) 省水资源配额总量，\(WU_{P}\) 和 \(WU_{p}\) 分别代 \(P\) 省总用水量和属于该省的地级市 \(p\) 的主要粮食作物灌溉用水量。用水量数据 \(WU\) 由水资源调查数据中灌溉面积和单位灌溉面积用水强度计算得到。

乡村数量¶

各省的村级行政单位数量是确定多主体模型每年保留主体数量的依据，数据来源国家统计局。

我们根据灌溉面积占比对数据进行处理：

\[ N_{P} = N'_{P} * \frac{\sum_{p \in P} A_{p}}{A_P}\]

其中 \(N_P\) 代表处理后的 \(P\) 省村庄数量，\(N'_P\) 代表统计数据记录的 \(P\) 省村庄总数，\(A_{P}\) 和 \(A_{p}\) 分别代 \(P\) 省总灌溉面积和属于该省的地级市 \(p\) 的总灌溉面积。

作物物候数据¶

In progress

该部分文档仍在积极开发中。

使用已发表文献修正黄河流域主要作物（水稻、小麦、玉米）物候，作为自然子系统的输入。

Feng Zhou, Yan Bo, Philippe Ciais, Patrice Dumas, Qiuhong Tang, Xuhui Wang, Junguo Liu, Chunmiao Zheng, Jan Polcher, Zun Yin, Matthieu Guimberteau, Shushi Peng, Catherine Ottle, Xining Zhao, Jianshi Zhao, Qian Tan, Lei Chen, Huizhong Shen, Hui Yang, Shilong Piao, Hao Wang, and Yoshihide Wada. Deceleration of china's human water use and its key drivers. Proceedings of the National Academy of Sciences, 117(14):7702–7711, March 2020. doi:10.1073/pnas.1909902117. ↩