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中国用水数据统计差异分析

本站小编 Free考研考试/2021-12-29

龙秋波¹^,²^,³^,, 贾绍凤¹^,, 汪党献⁴

1. 中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101

2. 中国科学院大学,北京 100049

3. 湖南省水利水电勘测设计研究总院,长沙 410000

4. 水利部水利水电规划设计总院, 北京 100120

Disparity in China’s water use statistics

LONGQiubo¹^,²^,³^,, JIAShaofeng¹^,, WANGDangxian⁴

1. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China

2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

3. Hunan Hydro & Power and Design Institute, Changsha 410000, China

4. Design Institute of Water Resources and Hydropower Planning, Ministry of Water Resources, Beijing 100120, China)

通讯作者:贾绍凤,E-mail: Jiasf@igsnrr.ac.cn
收稿日期:2015-02-7
修回日期:2015-05-27
网络出版日期:2016-02-01
版权声明:2016《资源科学》编辑部《资源科学》编辑部
基金资助:

国家自然科学基金项目（41471463）

作者简介:
-->作者简介：龙秋波,男,湖南保靖人,博士生,主要从事水文水资源研究。E-mail：longqiubo17@126.com

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摘要
用水数据是开启水资源规划与管理的钥匙,是中国落实最严格水资源管理制度的基础。本文基于1997-2011年中国水资源公报和全国第一次水利普查公开发布的用水数据综合运用对比分析、德尔菲专家调查及趋势离差等方法,从主观和客观两个方面定性地分析了两套权威用水数据的差异及其原因,并对不同行业的用水数据进行了取舍和修正,以期客观地判断中国真实用水情况。研究表明中国用水统计数据的差异是客观存在的。不同地区不同行业之间的数据差别各异,主要原因包括用水计量基础薄弱、计量率较低和地方行政部门为了争取相当于水权的用水指标而主观影响用水数据的上报等因素。修正后的中国2011年总用水量约为5 904.6亿m³,其中生活用水约为846.1亿m³,工业用水约为1 203.0亿m³,农业用水约为3 743.6亿m³,生态环境用水111.9亿m³。

关键词：用水数据;统计差异;三条红线;德尔菲法;趋势离差;中国
Abstract
Water use statistics are critical to regional water resource planning and management and the basis of strict implementation of water resource management strategies in China. Based on water use data in China water resources bulletins and the first national census for water, disparity in water use data and reasons for these disparities were analyzed using comparison, the Delphi expert survey method and the trend deviation method. Proper water statistics are chosen and modified to objectively determine the true water use situation in China. This study demonstrated that differences in water statistics are objective. Water use data disparities vary among different regions and sectors. The main reasons are weak water metering foundations, low measurement rates and local administrative departmental effects on water data reporting so as to gain equivalent water rights water indicators. The revised total water use of China in 2011 was 590.5 billion m³, of which domestic water consumption was 84.6 billion m³, industrial water consumption was 120.3 billion m³, and agricultural water consumption was 374.4 billion m^3.

Keywords：water use statistics;Statistial disparity;three Red Lines;Delphi expert survey method;trend deviation method;China

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龙秋波, 贾绍凤, 汪党献. 中国用水数据统计差异分析[J]. , 2016, 38(2): 248-254 https://doi.org/10.18402/resci.2016.02.07
LONG Qiubo, JIA Shaofeng, WANG Dangxian. Disparity in China’s water use statistics[J]. 资源科学, 2016, 38(2): 248-254 https://doi.org/10.18402/resci.2016.02.07

1 引言

用水数据是开启水资源规划与管理的钥匙,是国家和地区实施水资源管理与考核的基础^[1,2]。2012年国务院发布了《关于实行最严格水资源管理制度的意见》^[3],明确了“三条红线”控制指标,要求到2030年全国用水总量控制在7 000亿m³内,用水效率达到或接近世界先进水平,万元工业增加值用水量降低到40 m³以下,农田灌溉水有效利用系数提高到0.6以上。之后水利部推动将用水总量等控制指标细化分解到地级行政区和每个县市。2013年国务院办公厅发布了《实行最严格水资源管理制度考核办法》^[4],进一步推进落实最严格的水资源管理制度。用水数据是否符合客观实际直接决定着红线指标落实的有效性。
数据的不确定性普遍存在。任何来源的统计数据都存在精度问题,允许有一定幅度的误差^[1]。很多统计工作因不确定性、失测或误报致使最终发布的数据偏离客观实际情况^[5]。20世纪90年代以来,中国一些统计数据,包括经济数据^[6-8]、能源数据^[9]、交通数据^[10]、灌溉面积^[5,11],尤其是GDP数据^[7,8,12,13]的客观真实性遭到不少国内外研究人员质疑。
中国用水统计精度到底如何?是否可以满足“三条红线”考核的要求?鉴于用水统计精度的重要性和过去的研究数据存在客观真实性的薄弱环节,作者拟运用对比分析、专家调查等方法着重判断《中国水资源公报》^[14]和全国水利普查^[15]用水数据的不一致,多方面定性地分析其原因,并解析其对中国水资源管理制度考核实施的影响,最后在全国层面和省区层面对不同行业的用水数据作修正,以期得到更符合实际情况的用水数据。

2 数据基础

2.1 数据来源

中国用水数据主要有四个来源,包括全国专项规划与研究、《中国水资源公报》、全国水利普查及全国相关行业统计。
（1）全国专项规划与研究。中国早期没有连续的用水统计数据,只是在开展水资源评价和规划等专项工作时调查评价经济社会用水情况。20世纪80年代,水利部门组织了第一次全国水资源开发利用调查评价,评估得到了1980年的用水量;20世纪90年代初,第一次全国水中长期供求规划开展,成果包含1993年的全国及各流域、各省用水统计数据;21世纪初,开展全国水资源综合规划,工作人员调查了2000年全国、流域及各省区的用水情况。
（2）《中国水资源公报》。《中国水资源公报》的用水统计数据是水行政主管部门发布的权威性数据。《中国水资源公报》编制工作最初于1994年开始在北方省区试行,自1997年开始,水利部逐年发布。《中国水资源公报》的用水数据主要以省级行政区上报数据为基础,在校验、合理性分析基础上修正汇总而成。公报中的用水量以定额指标推算方法为主,并对来水、蓄水、用水、耗水、水质等进行调查统计。
（3）全国水利普查。2011年-2013年,为了全面摸清水利基本情况,全国开展了第一次水利普查工作,工作人员按照在地原则,采取全面调查、抽样调查、典型调查和重点调查等多种形式,对经济社会用水情况进行了详细的调查,得到一套全面详实的用水数据。
（4）全国行业统计。中国城市自来水用水数据由住房与城乡建设部负责发布。电力、钢铁、纺织等高耗水行业协会对各自行业用水有部分统计资料。除了《城市统计年鉴》^[16]中自来水供水数据每年发布,其他数据大多零散而不连续系统发布,且统计口径不一致,本文暂不考虑。
本文主要对《中国水资源公报》数据和全国水利普查数据进行分析。

2.2 数据统计异同

在《中国水资源公报》中,用水按生活、工业、农业和生态环境四大类统计。生活用水包括城镇生活用水和农村生活用水。工业用水分火（核）电和一般工业用水,按国有及规模以上和规模以下工业统计。农业用水包括农田灌溉用水、林果地灌溉用水、草地灌溉用水和鱼塘补水。生态环境用水仅包括人为措施供给的城镇环境用水和部分河湖、湿地补水。全国水利普查的用水分类与公报基本一致。两套数据统计口径差别在于：水资源公报中牲畜用水被归类在农村生活中,而在水利普查中牲畜用水被划分到农业用水中。在比较两套数据时,应该考虑牲畜用水的口径转换,确保在同一数据统计口径下进行比较分析。
水资源公报基于典型调查和抽样调查,以定额指标推算方法为主,统计不同地区不同行业的用水量;而水利普查则以实际调查为主,以日或月为统计时段,逐级汇总,获取经济社会用水量。水资源公报自1997年以来经逐步调整,形成了完整的数据系列,而全国水利普查花费的人力、物力和财力远远超过水资源公报,普查统计比公报更全面、更系统、覆盖范围更广。

3 研究方法

3.1 数据对比法

比较分析法是研究发现事物规律的最基本的方法之一,指对两个或两个以上的事物或对象加以对比,找出它们之间的相似性与差异性的一种分析方法。这种方法简单、直观,是认识事物的基础。通过对比不同来源的用水统计数据,可以定性判断用水统计数据误差的大小及其行业分布和地区分布,大致掌握用水统计误差情况,为下一步的原因分析及数据修正提供基础。

3.2 专家调查法

德尔菲法是用书面形式广泛征询专家意见以预测某项专题或某个项目未来发展的方法^[17]。当历史资料或数据不够充分时,采用问卷方式对选定的一组专家进行意见征询,经过反复几轮的征询,使专家意见趋于一致,从而得到对未来的预测结果。其预测成功与否取决于研究者问卷的设计和所选专家的合格程度^[17]。
2014年,作者设计了关于中国用水数据书面问卷,主要内容包括：不同行业用水计量情况、公报和普查数据实际调查情况、公报和普查工作人员情况、公报和普查数据合理性等。参与专家包括中国水利行业资深专家和对地方用水统计比较了解的水利高级工程师,部分专家参与了全国或省区的水利普查工作,部分人员参与了省区水资源公报编制工作,其中两位老专家负责主持早期全国水资源公报的编制工作。共收到专家答复问卷21份。

3.3 趋势离差法

趋势离差法,就是对由两个相邻普查年度基准数据构造的趋势值,乘以原序列的趋势离差估计出修订后的年度序列数据。该法的核心是如何有效估计出一个序列的趋势值。本文采用幂函数法来估计一个序列的趋势值。对于两个相邻普查年度基准数据,可以构造出如下趋势值：

\begin{matrix} {\overset{′}{T}}_{t} = {\overset{′}{A}}_{0} {(1 + \overset{′}{r})}^{T} \end{matrix}

（1）

\begin{matrix} \overset{′}{r} = \sqrt[]{{\overset{′}{A}}_{T} / {\overset{′}{A}}_{0}} - 1 \end{matrix}

（2）
式中

\begin{matrix} A_{1} \end{matrix}

\begin{matrix} A_{2} \end{matrix}

,…,

\begin{matrix} A_{T} \end{matrix}

为两次普查年度之间的年度观察值;

\begin{matrix} {\overset{′}{A}}_{0} \end{matrix}

为上一个普查年度的基准值;

\begin{matrix} {\overset{′}{A}}_{T} \end{matrix}

为本次普查年度的基准值,

\begin{matrix} \overset{′}{r} \end{matrix}

为两个相邻普查年度之间的年均增长率;

\begin{matrix} {\overset{′}{T}}_{t} \end{matrix}

为两次普查年度之间的趋势值。
同理,可以构造出原年度序列的趋势值T_t：

\begin{matrix} T_{t} = {\overset{′}{A}}_{0} {(1 + r)}^{T} \end{matrix}

（3）

\begin{matrix} r = \sqrt[]{A_{T} / A_{0}} - 1 \end{matrix}

（4）
由此得到原年度序列的趋势离差值D_t：

\begin{matrix} D_{t} = A_{t} / T_{t}, \end{matrix} \begin{matrix} （ t = 0,1, 2, \dots, T ） \end{matrix}

（5）
至此可以估计出原年度序列与普查数据相衔接的修订值

\begin{matrix} {\overset{″}{A}}_{t} \end{matrix}

：

\begin{matrix} {\overset{″}{A}}_{t} = {\overset{′}{T}}_{t} D_{t}, \end{matrix} \begin{matrix} （ t = 0,1, 2, \dots, T ） \end{matrix}

（6）
趋势离差法表现的好坏取决于趋势离差是否稳定,趋势离差越稳定,修订效果就越好。

4 结果及分析

4.1 两种数据的对比

根据公报和水利普查两套用水数据初步判断中国用水数据的差异。水利普查2011年的经济社会用水总量为6 213.2亿m³,比2011年公报数据大106.0亿m³,相对差值为1.7%。普查农业用水比公报数据大314.2亿m³,相对差值比率8.39%;普查工业和生态环境用水均比公报数据小,其中工业用水偏小258.8亿m³,相对差值达到了17.70%。可见,数据差异是客观存在的。

Table 1
Table 1Statistics of water use disparity in different categories of 2011 in China （亿m³,%）

行业	公报数据	普查数据	用水差值	差值比率
总用水	6 107.20	6 213.20	106.00	1.74
农业用水	3 743.60	4 057.80	314.20	8.39
工业用水	1 461.80	1 203.00	-258.80	-17.70
生活用水	789.90	846.10	56.20	7.11
生态环境用水	111.90	106.40	-5.50	-4.92

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Table 2
Table 2Statistics total water uses disparity for different provinces of 2011 in China （亿m³,%）

省份	公报数据	普查数据	用水差值	差值比率
贵州	95.90	74.58	-21.32	-22.23
青海	31.50	27.50	-4.00	-14.50
重庆	86.80	80.03	-6.77	-7.80
陕西	87.80	82.79	-5.01	-5.70
福建	208.80	197.69	-11.11	-5.32
西藏	31.00	29.43	-1.57	-5.06
云南	146.80	139.59	-7.21	-4.91
黑龙江	352.40	337.63	-14.77	-4.19
河北	196.00	188.34	-7.66	-3.91
辽宁	144.50	139.38	-5.12	-3.54
广西	301.80	292.20	-9.60	-3.18
北京	36.00	35.25	-0.75	-2.08
安徽	294.60	291.41	-3.19	-1.08
上海	124.50	123.27	-1.23	-0.99
山西	74.20	74.78	0.58	0.79
海南	44.50	45.12	0.62	1.40
四川	233.50	237.51	4.01	1.72
宁夏	73.60	74.99	1.39	1.89
广东	464.20	474.29	10.09	2.17
山东	224.10	232.47	8.37	3.73
甘肃	122.90	128.56	5.66	4.60
河南	229.10	240.44	11.34	4.95
内蒙古	184.70	196.14	11.44	6.19
湖南	326.50	349.83	23.33	7.15
江西	262.90	294.00	31.10	11.83
天津	23.10	26.19	3.09	13.38

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根据表1和表2可知,不同行业或省区的用水数据差异程度是不一样的,差异较小的相对差值小于1%,较大的则超过20%,且两套数据误差主要在工业和农业用水数据。正视两套数据客观存在的差别,客观分析两套数据的优劣,有利于实事求是地判断中国真实的用水情况。

4.2 原因探析

下文中主要针对工业和农业用水分析。
4.2.1 德尔菲专家调查结果

Table 3
Table 3Statistics of experts’ responses to the survey (人)

专家调查表项目百分率	选择各百分率的专家人数
专家调查表项目百分率	0%~25%	25%~ 50%	50%~ 75%	75%~100%
公报数据来源于实际计量的比例	4	9	8	0
普查数据来源于实际计量的比例	2	10	8	1
普查人员和水资源公报编制人员重复比例	8	7	3	1
城镇生活用水计量设施覆盖率	0	1	13	6
农村生活用水计量设施覆盖率	5	11	3	1
南方工业用水计量设施覆盖率	2	0	10	8
北方工业用水计量设施覆盖率	0	6	8	4
南方农业用水计量设施覆盖率	7	7	6	0
北方农业用水计量设施覆盖率	2	9	9	0

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关于《水资源公报》和水利普查两套数据的精度对比,作者对21份专家答复问卷进行了统计和归纳（表3）,主要结论如下：
（1）多数专家观点认为普查数据有更强的实际计量基础。有1位专家认为普查数据的实际计量比例高于75%,没有专家认为公报数据的实际计量比例高于75%。有4位专家认为公报数据的实际计量比例低于25%,有2位专家认为普查数据的实际计量比例低于25%。
（2）多数专家认为普查数据更合理。10位专家认为全国水利普查比公报数据更合理,只有3位专家认为公报比全国水利普查数据更合理,8位专家认为两套数据差不多。
（3）农业用水数据与总体判断相反,多数专家认为公报数据更合理。对于“全国水利普查农业用水量比水资源公报偏大424.6亿m³”,只有2位专家认为水利普查数据更合实际,7位专家认为水资源公报数据较好,12位专家认为两套数据都存在问题。
（4）多数专家认为普查的工业用水数据比较合理,而因为计量设施不足和主管倾向等因素,水资源公报数据有偏大的嫌疑。
（5）对于生活用水和生态环境用水数据,差异不大,只是部分省区的生态环境用水数据波动较大。
4.2.2 工业用水差异及原因
与水利普查数据比较,公报工业用水数据偏大258.8亿m³,占工业用水的17.7%。从以下几个方面探析工业用水数据相差较大的原因：
（1）对全国工业用水数据,结合历年来变化趋势分阶段分析：
①2003-2007年间公报数据呈线性上升态势,增长速度很快。除了工业发展刺激用水增加的因素,关键在于该时期正编制《全国水资源综合规划》,制定各省用水指标,各省为争取更多用水指标,主观倾向于多报用水量。
②2007-2009年间用水数据呈下降趋势,而同时期内能源（电力）消费因经济危机呈现下降态势,两者态势一致,说明该时期工业用水数据变化趋势比较合理。
③2010年后工业用水数据呈上升趋势。从经济角度分析,2010年经济情况好转,工业用水可能随之增长,但公报用水数据增长幅度太大（图1）。因该时期国务院发布《关于实行最严格水资源管理制度的意见》,确立了落实最严格水资源管理制度的“三条红线”,部分地区为应对考核,同时为争取用水指标,存在主观上调考核基准年的用水数据的可能性。

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图11997-2011年中国工业用水变化
-->Figure 1Changes in industrial water use in China from 1997 to 2011
-->

（2）对各省区工业用水数据作进一步分析。各个省区工业用水差异参差不齐,相对差值最小不到1%,最大则超过了60%。分析发现工业用水数据差别较小的省区主要分布在沿海地带和北方水资源紧缺地区,包括北京、上海、天津、山西、河北、辽宁、江苏、浙江、河南和宁夏等。80%以上的专家认为中国北方缺水地区的用水计量设施覆盖率高于其他地区,用水统计精度有一定程度的保证。此外,自20世纪80年代起这些地区即开始开展水平衡测试工作,达到节约用水目的的同时提高了工业用水数据统计的可靠性。
（3）根据专家调查法结果,工业用水数据差别较大的地区,用水计量设施覆盖率普遍处于0~25%的区间,用水统计精度得不到保证。用水企业缺乏计量设施,监测系统不健全,大部分工业用水量是根据工业产值和定额推算估计获得。同时部分计量人员经验不足,估算所得数据不能反映企业工业用水实际情况,准确程度不高,基础数据估计偏大。如20世纪90年代初某专家小组实地调查南方某地区一家纺织厂的工业用水情况。因对纺织厂实际用水规模不够了解,统计人员上报的数据比专家核定后的数据大30多倍,后期数据在早期偏大的基础数据上按照定额和一定的增长率获得,导致了水资源公报工业用水数据的偏大。
以上分析表明因为主观倾向或客观计量不足的因素,公报工业用水数据增长趋势过快,没有普查数据的可靠性高。相对来说,普查的工业用水数据更靠近客观实际。
4.2.3 农业用水差异及原因
2011年公报农业用水量为3 744.0亿m³,比水利普查农业用水量偏小314.2亿m³,相对差值比率达8.4%。除北京、河北和青海等少数省（市）外,大多数省区的普查农业用水较大且程度各异,相对差值最大的江西省达到30.0%。主要原因如下：
（1）根据调查结果,90%的专家认为普查农业用水数据偏大或不合理。专家认为近年来通过发展节水灌溉面积,提高灌溉水利用系数,中国农业用水量总体应呈下降态势,而普查数据比公报数据偏大较多,与上述预期态势不相符合。
（2）相对于其他用水行业,农业用水的监测率是最低的,普查难度大,普查的可信度较低。部分基层水利普查人员不是水利专业人员,即便经过培训,经验也是缺乏的。
（3）普查的农业用水数据比公报数据更容易受主观因素的影响。因为近年最严格水资源管理政策的提出,各省为了争取更多用水指标,有多报用水量的倾向。但公报数据是连续的,而且公报用水数据是各地节水考核的依据,公报数据的填报还受

节水考核的制约,因此公报农业用水数据较难多报;而普查数据是完全重新调查,农业用水数据相比工业、生活用水数据更缺乏计量基础,这就提供了主观多报用水的机会。
（4）其他来源的数据也表明普查的农业用水数据独自偏离较远。除了公报数据^[14]（CWRB）和普查数据^[15]（CCW）,《中国水资源及其开发利用调查评价》（简称WRIP）^[18]和水中长期供求规划（WSDP）中也有农业用水数据,这些数据除了普查数据^1）偏离较远之外都比较接近,都比普查数据要小（图2）。

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图22000-2012年不同来源农业用水数据比较
-->Figure 2Comparison of agricultural water use data from different sources from 2000 to 2012
-->

（5）公报农业用水数据的历年动态变化与影响农业用水量的主要因素降水和灌溉面积的变化具有很好的一致性,这也说明了公报农业用水数据是有规律的。选取农业用水数据误差较大的广东、河南等9个省份,建立水资源公报农业灌溉用水量与时间、降水和灌溉面积的回归关系,发现农业用水统计回归方程具有很好的拟合效果（表4）。
Table 4
表4
表4中国部分省区农业用水量回归分析结果
Table 4Results of regression analysis of agricultural water uses in the selected provinces in China

省份	多元回归方程	R²
广东	$\begin{matrix} y = - 901.585 1 - 0.000 07 x_{1} + 0.234 8 x_{2} + 0.263 4 x_{3} \end{matrix}$	0.98
河南	$\begin{matrix} y = 4 939.685 2 - 0.069 1 x_{1} + 0.014 5 x_{2} - 2.416 1 x_{3} \end{matrix}$	0.88
福建	$\begin{matrix} y = 3 038.770 0 - 0.001 0 x_{1} + 0.035 9 x_{2} - 1.486 6 x_{3} \end{matrix}$	0.73
黑龙江	$\begin{matrix} y = 2 081.029 7 - 0.015 4 x_{1} + 0.034 4 x_{2} - 0.992 9 x_{3} \end{matrix}$	0.97
河北	$\begin{matrix} y = 3 595.018 4 - 0.052 3 x_{1} + 0.005 6 x_{2} - 1.722 1 x_{3} \end{matrix}$	0.94
湖南	$\begin{matrix} y = 7 820.635 6 - 0.010 4 x_{1} - 3.792 1 x_{3} \end{matrix}$	0.95
内蒙古	$\begin{matrix} y = 4 493.959 3 - 0.040 2 x_{1} - 2.163 9 x_{3} \end{matrix}$	0.88
安徽	$\begin{matrix} y = - 2 878.371 2 - 0.005 4 x_{1} + 0.036 7 x_{2} + 1.388 0 x_{3} \end{matrix}$	0.90
山东	$\begin{matrix} y = 4 497.902 9 - 0.054 8 x_{1} + 0.011 3 x_{2} - 2.177 6 x_{3} \end{matrix}$	0.95

注：

x 1

为降水量;

x 2

为实灌面积;

x 3

为时间。

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综上所述,与工业用水的情况相反,本文认为水资源公报农业用水数据有规律,相对比较合理;水利普查农业用水数据有偏大的倾向。

4.3 数据修正

为了客观地判断中国历年真实用水情况,本文对不同行业历年的用水数据作了取舍和修正。根据表1,在2011年用水数据的取舍上,本文认为工业用水的普查数据比较合理,农业用水水资源公报数据比较合理;对于生活用水和生态环境用水数据,两套数据的相对误差不大,直接采用原有系列水资源公报数据（表5）。运用趋势离差法,结合普查数据对生活用水数据进行了修正;以较准确的1997-2002年水资源公报数据为基础,运用线性趋势外推法,结合2011年普查数据对2003-2011年工业用水数据进行了修正;农业用水量直接采用公报数据;生态用水量2011年采用普查数据,其它年份直接采用水资源公报数据。

Table 5
Table 5Modified water use data in China for the year in 2011 （亿m³）

行业	公报数据	普查数据	修正数据
1 总用水量	6 107.20	6 213.20	5 904.60
2 生活用水	789.90	846.10	846.10
3 工业用水	1 461.80	1 203.00	1 203.00
4 农业用水	3 743.60	4 057.80	3 743.60
5 生态环境用水	111.90	106.40	111.90

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修正后中国2011年的总用水量为5 904.6亿m³,修正的结果亦在权威专家预测的用水需求成果范围内。修正数据见表5和表6。

Table 6
Table 6Modified water use data series for different categories in China from 1997 to 2011 （亿m³）

年份	总用水量	农业用水量	工业用水量	生活用水量	生态环境用水量
1997	5 603.4	3 919.7	1 121.2	562.5	-
1998	5 201.9	3 494.7	1 125.1	582.2	-
1999	5 630.9	3 869.2	1 159.0	602.8	-
2000	5 538.7	3 783.6	1 139.2	615.9	-
2001	5 610.1	3 825.7	1 141.8	642.6	-
2002	5 541.1	3 736.1	1 142.3	662.7	-
2003	5 365.2	3 432.8	1 177.2	675.8	79.5
2004	5 535.6	3 585.7	1 170.3	697.5	82.1
2005	5 572.7	3 580.0	1 176.9	723.1	92.7
2006	5 684.1	3 664.4	1 183.5	743.1	93.0
2007	5 655.3	3 598.5	1 190.2	760.9	105.7
2008	5 761.6	3 663.5	1 196.8	781.2	120.2
2009	5 830.9	3 723.1	1 203.4	801.4	103.0
2010	5 839.2	3 689.1	1 210.0	820.3	119.8
2011	5 904.6	3 743.6	1 203.0	846.1	111.9

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5 结论与讨论

中国用水统计数据的差异是客观存在的。不同地区不同行业之间的数据差别各异,主要原因包括用水计量基础薄弱、计量率很低和各省为了争取相当于水权的用水指标而主观上报用水数据等因素。经取舍和修正,中国2011年总用水量约为 5 904.6亿m³,其中生活用水为846.1亿m³,工业用水为1 203.0亿m³,农业用水为3 743.6亿m³。
作者主要从定性的角度,结合公开发布的数据及权威专家的意见初步分析了中国用水数据的差异及原因,有待更深入地或定量地进一步探讨。鉴于用水数据统计的重要性和复杂性,本文仅尝试进行了初步分析,今后还需做进一步研究工作。
The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子

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中国用水数据统计差异分析

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Disparity in China’s water use statistics

1 引言