摘要
对粮食-能源-水（FEW）关系的研究可以帮助研究人员、政策制定者、从业者和利益相关者确定保持这种关系的协同效应和权衡的机会。水是FEW关系中最敏感的元素，容易影响关系的稳定性、协同性和安全性。本文运用“驱动-压力-状态-影响-响应”模型和水足迹理论，构建了粮食与能源在五个层面上对水的协同与竞争的优化评价方法。基于1997 - 2016年中国大陆31个省份的案例研究，对该优化方法进行了检验和实施。结果表明，2016年31个省区蓝水足迹为263.48 Gm3，灰水足迹为1518.57 Gm3，存在行业间竞争性用水和水不可持续现象;2016年，31个省份发展为产业协同可持续性情景(1个省)、产业协同不可持续性情景(9个省)、产业竞争不可持续性情景(16个省)和产业竞争可持续性情景(5个省)，呈现空间集聚型分布格局。除新疆和吉林外，其余29个省份逐步进入可持续或协同发展情景。2016年，行业竞争不可持续情景下的生产水足迹总量达到4.08 m3/kg，而行业协同可持续性情景下的生产水足迹总量仅为3.67 m3/kg。本文提出了基于市场配置和行政手段的两种应对路径，以促进行业竞争不可持续情景逐步演变为行业协同可持续性情景。这些途径有助于在全球范围内对粮食、能源和水进行有效和可持续的综合管理。
1、研究方法
研究引入“驱动-压力-状态-影响-响应”模型（DPSIR）和水足迹理论，对粮食与能源之间的水协同与竞争进行定量评价和多层次反馈机制分析。该方法的特点和优势主要体现在:
(1)通过水足迹量化粮食和能源全行业生命周期的耗水量，评价工业用水对外部环境的影响；
(2) DPSIR模型分为5个模块，区分协同与竞争，对协同与竞争机制的起源、过程、结果进行了深入分析；
(3)根据优化方法的研究结果，制定多路径解的调控措施。
图1. DPSIR模型分析粮食和能源之间对水的协同作用和竞争
1.1 驱动因素和压力分析
驱动因素：FEW内部驱动为伴随着产业间水资源的合理配置的协同驱动；行业间的竞争性用水存在的竞争驱动。外部驱动有经济效益驱动工业用水超出阈值；生态可持续发展推动工业用水，实现可持续发展。
压力：在行业间水压力下，协同驱动和竞争驱动促进整体发展和局部发展。外部压力伴随着经济效率驱动和生态可持续性驱动不断推动协同与竞争的转化。整体发展是指粮食和能源的可持续发展，而局部发展是指两个行业中的一个处于不利地位并受到阻碍。
研究利用水足迹定量分析协同效应和竞争效应。为了量化整体发展和局部发展，采用粮食和能源对水压的贡献率作为评价指标。对于粮食和能源行业的用水强度，整体发展与局部发展的分界点为0.25。
1.2 状态划分
图2. 协同和竞争情景（构建以整体/局部发展和可持续/不可持续发展为坐标轴，总结行业协同可持续性情景(ISS)、行业协同不可持续性情景(ISU)、行业竞争不可持续性情景(ICU)和行业竞争可持续性情景(ICS)。）
1.3 影响评估
利用总用水量、水利用效率和限制污染容量的水功能区来量化协同与竞争的影响。这三个方面量化了粮食和能源的用水和消耗，并分析了协同和竞争对有效水和生态水利用的反馈效应。整体发展和局部发展导致不同的工业用水，可持续发展和不可持续发展在水功能区的力量差异限制了污染能力。在内外驱动和压力的共同作用下，水资源利用效率反映了协同和竞争情景下的水资源利用特征。
水足迹理论为粮食和能源行业的水需求、水利用效率和环境影响提供了统一的定量表征。
1.4 响应评估
通过对协同与竞争情景定义的比较，结合不同管理者的利益与干预，协同与竞争情景的转换呈现出两条响应路径。
响应路径1：ICU-ISU-ISS。随着粮食、能源生产规模的不断扩大和工业用水的无序竞争，企业以经济效益为基础，合理配置水资源。当用水规模超过可持续阈值时，政府相关部门对工业用水进行监管和规范，促进ISS的发展。
响应路径2：ICU-ICS-ISS。由于粮食和能源行业用水过多，超过可持续阈值，水安全问题突出，迫使政府优先进行监管和监管。企业按照相关政策完成产业布局优化和转型升级，推动工业用水向ISS发展。
2、研究区域
图3. 研究区域基本情况(图a为中国大陆31个省份的粮食和能源生产用水量；图b和图c分别为粮食和化石能源的产量；图d为四类区域的空间分布格局)。
数据及数据来源：中国大陆31个省份的水资源统计数据、农业生产统计数据、能源生产统计数据和气象数据。
水资源统计数据包括总用水量、生态用水量、工业用水和农业用水，来源于《中国水资源公报》；
农业统计数据包括种植面积、产量、化肥用量、灌溉水、主要污染物排放量等，来源于《中国统计年鉴》；
能源生产统计数据包括煤矿开采、洗煤、石油生产、天然气生产、火力发电(包括所有火力发电案例)、用于火力发电的煤炭，来源于《中国能源统计年鉴》；
中国气象资料服务中心(https://data.cma.cn/)提供的气象资料以降水为主。
3、结果与讨论
结果和讨论集中于1997 - 2016年中国大陆31个省份在驱动因素、压力、状态、影响和响应五个层面上评价粮食和能源之间的水资源协同和竞争的优化方法。
3.1. 驱动和压力
图4. 中国大陆31个省份的驱动因素和压力的时空格局。WCR < 0.25为局部发展，WCR≥0.25为整体发展；WFsus <−1.6为不可持续发展，WFsus≥−1.6为可持续发展。(1997年、2007年和2016年是代表性年份。图b中的直方图绘制数据为- WFsus，更能反映数据的差异性)。
3.2. 状态
图5. 中国大陆31个省份协同与竞争情景的时空格局
3.3. 影响
3.3.1. 总用水量
图6. 中国大陆31个省份蓝水足迹的演变趋势
图7. 中国大陆31个省份蓝水足迹的空间格局
3.3.2. 水利用效率
图8. 中国大陆31个省份生产水足迹的时空格局
3.3.3. 水污染
图9. 中国大陆31个省份灰水足迹时空格局
3.4. 响应
图10. 2016年中国大陆31个省份协同与竞争情景响应(不同颜色的球体代表各省协同和竞争场景的类型。蓝色箭头表示协同与竞争场景越来越好，红色箭头表示协同与竞争场景越来越差。此外，这个数字表示场景转换的顺序。)
3.5. 监管措施
3.5.1. 应对路径1的监管措施
图11. 可持续调控措施应对路径1。(市场配置的负面效益阻碍了ICU转换的发生)。
3.5.2. 应对路径2的监管措施
图12. 可持续调控措施应对路径2
4、结论
该研究运用优化方法，从多个层面分析了粮食与能源对水的协同与竞争。该优化方法的结果可为国内FEW Nexus的综合管理提供实践指导。例如，在协同与竞争的来源上，31个省份在动力与压力的双重作用下，被地方发展和不可持续发展所主导。在此过程中，1997 - 2016年大部分省份的协同和竞争情景正向发展。ISS和ICS较少，说明在资源不足的情况下，仍然在消耗资源，破坏生态环境。结果表明，ICU省用水量较高，水质较差，水利用效率较低。这些省份需要通过监管措施促进粮食、能源和水的可持续发展。根据案例应用，应对路径1适用于资源储备丰富的国家，而应对路径2适用于资源相对稀缺的国家。
FEW Nexus描述了全球资源系统的复杂性和互联性，可以平衡不同资源使用者的目标和利益，保持生态系统的完整性。然而，关于FEW Nexus的内部和外部交互机制等问题还没有得到明确的讨论。有必要建立一个模型来分析外部因素影响下FEW Nexus之间的相关性和交互作用，以及FEW Nexus的稳定性和安全性演化模式。最终，制定相应的措施来促进FEW Nexus的协同和权衡。
