三重属性约束的承载力视角下中国省际水资源利用效率测度

张凯, 陆海曙, 陆玉梅

Measurement of inter-provincial water resource use efficiency in China from the perspective of carrying capacity with triple attribute constraints

ZHANG Kai, LU Haishu, LU Yumei

表2 2003—2017年资源-社会-生态三重属性约束下中国省际水资源承载力测算结果

Table 2 Calculation results of China's provincial water resources carrying capacity under the constraints of resource-societal-ecological attributes, 2003-2017

省份 2003年 2005年 2007年 2009年 2011年 2013年 2015年 2017年 北京 0.437 0.501 0.518 0.517 0.536 0.529 0.534 0.540 天津 0.397 0.428 0.458 0.487 0.488 0.466 0.442 0.453 河北 0.381 0.405 0.425 0.461 0.506 0.518 0.492 0.501 山西 0.407 0.404 0.459 0.474 0.542 0.545 0.502 0.546 内蒙古 0.549 0.599 0.605 0.663 0.686 0.768 0.687 0.626 辽宁 0.494 0.577 0.566 0.563 0.630 0.672 0.587 0.590 吉林 0.541 0.642 0.611 0.625 0.668 0.747 0.668 0.706 黑龙江 0.613 0.601 0.550 0.669 0.646 0.756 0.674 0.660 上海 0.391 0.419 0.435 0.452 0.427 0.440 0.512 0.455 江苏 0.532 0.496 0.538 0.532 0.562 0.499 0.584 0.532 浙江 0.645 0.736 0.745 0.774 0.739 0.773 0.838 0.777 安徽 0.581 0.542 0.567 0.595 0.619 0.629 0.700 0.688 福建 0.674 0.757 0.745 0.725 0.743 0.809 0.832 0.800 江西 0.671 0.693 0.681 0.723 0.741 0.792 0.843 0.831 山东 0.501 0.526 0.548 0.546 0.578 0.549 0.498 0.525 河南 0.510 0.509 0.513 0.512 0.549 0.509 0.548 0.594 湖北 0.613 0.590 0.634 0.637 0.660 0.697 0.736 0.769 湖南 0.655 0.677 0.692 0.724 0.724 0.778 0.808 0.809 广东 0.660 0.696 0.706 0.726 0.721 0.787 0.766 0.756 广西 0.701 0.697 0.701 0.739 0.770 0.833 0.853 0.859 海南 0.651 0.724 0.735 0.812 0.851 0.872 0.767 0.858 重庆 0.657 0.651 0.720 0.699 0.757 0.751 0.757 0.814 四川 0.659 0.691 0.713 0.747 0.786 0.820 0.816 0.839 贵州 0.627 0.639 0.673 0.679 0.671 0.744 0.812 0.826 云南 0.697 0.707 0.744 0.763 0.787 0.808 0.816 0.835 西藏 0.724 0.706 0.716 0.734 0.755 0.732 0.805 0.840 陕西 0.583 0.601 0.610 0.659 0.753 0.679 0.672 0.714 甘肃 0.425 0.460 0.474 0.499 0.552 0.565 0.503 0.557 青海 0.637 0.678 0.707 0.769 0.798 0.777 0.785 0.804 宁夏 0.271 0.290 0.330 0.360 0.395 0.397 0.403 0.420 新疆 0.576 0.592 0.612 0.633 0.672 0.672 0.676 0.696