中国大陆沿海地区家庭用水温度支配情况的纬度变化

《Ocean & Coastal Management》：Latitudinal variation in temperature dominance of domestic water use across the coastal Chinese mainland

家庭人均用水量时空演变及气候-社会经济驱动机制研究，采用XGBoost-SHAP框架量化沿海中国129个区县2011-2022年DWUpc的驱动贡献，发现温度主导（57%总变异）但存在纬度敏感性差异（11.5-21.6℃区间升温1℃致用水量增5-13%），高社会经济水平与水资源丰富区敏感性叠加显著，为区域适应性管理提供依据。

　　随着全球气候变化的加剧，水资源短缺问题日益凸显，成为影响全球水安全的重要风险。根据联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）2023年的报告，水短缺不仅威胁着生态系统的稳定，还对人类社会的可持续发展构成重大挑战。全球约有40亿人每年至少有一个月面临严重的水资源短缺，预计到2050年，这一危机可能导致全球GDP减少8%。在这一背景下，理解家庭用水的驱动因素对于评估水资源压力、制定适应性管理策略显得尤为重要。

家庭用水（Domestic Water Use, DWU）是全球淡水消耗的重要组成部分，约占全球淡水总消耗量的10%。根据经济合作与发展组织（OECD）2012年的预测，家庭用水需求预计将在2050年增长130%，这将进一步加重本已紧张的水资源系统。因此，识别并量化影响家庭用水的关键因素，不仅有助于预测未来水资源需求，也为实现水资源的合理配置和可持续利用提供了科学依据。

家庭用水的驱动因素可以归结为自然气候因素和社会经济因素。气候因素中，温度被认为是最重要的变量之一。在多个研究中，温度被发现与家庭用水需求之间存在正向关系。例如，在热带地区如新加坡，夏季高温促使居民增加用水量，特别是在空调使用和户外活动方面。同样，在亚热带城市如香港和温带城市如波特兰、首尔以及北京，温度对家庭用水的影响也得到了广泛验证。然而，这种影响并非在全球范围内都具有相同的强度。研究表明，温度对家庭用水的影响存在显著的纬度差异，这表明不同地区的居民对温度变化的敏感性不同。

在某些地区，降水对家庭用水的影响更为复杂。在水资源匮乏的地区，如尼日利亚、印度和美国凤凰城，降水不足往往限制了家庭用水的供应，导致居民不得不依赖其他水源或采取节水措施。然而，在一些降水充沛的城市，如美国的阿尔伯克基，高降水可以满足户外灌溉需求，从而降低家庭用水总量。此外，在德国和中国西部的一些城市，降水对家庭用水的影响较为有限，这可能与当地基础设施完善、水资源管理措施有效等因素有关。

社会经济因素同样在家庭用水需求中扮演着关键角色。随着城市化进程的加快，人口密度的上升和基础设施的扩展通常会增加家庭用水需求。例如，在中国沿海地区，由于经济快速发展和城市人口的持续增长，家庭用水需求呈现出上升趋势。然而，收入水平的提高和科技进步也可能促进节水行为的普及，提高公众的节水意识。在一些研究中，高收入水平和先进的节水技术被发现能够有效减少家庭用水量，这表明社会经济因素不仅具有驱动作用，也可能在一定程度上起到抑制作用。

现有的研究大多集中在个别城市或国家层面，这在一定程度上限制了我们对地区异质性和时间动态变化的理解。由于气候与社会经济因素之间的相互作用具有非线性特征，传统的线性模型如相关分析和多元回归难以准确捕捉这些复杂关系。近年来，随着机器学习技术的发展，研究人员开始采用更为先进的方法来建模这些非线性关系。例如，eXtreme Gradient Boosting（XGBoost）算法结合SHAP（Shapley Additive Explanations）框架，能够有效揭示气候变量和社会经济活动对家庭用水的复杂影响。这种方法在水资源建模领域展现出良好的应用前景，能够提供更精确的预测和更深入的解释。

中国沿海地区因其独特的地理位置和经济结构，成为研究家庭用水变化的重要区域。沿海地区不仅承载着全球三分之一以上的人口，同时也是中国经济发展的重要引擎。这些地区集中了多个经济特区和沿海城市，其中一些城市如上海、广州和深圳，已经成为全球知名的经济中心。然而，随着气候变化和城市化的推进，沿海地区的水资源压力也在不断加大。近年来，中国沿海地区多个城市报告了海水入侵事件的增加，进一步加剧了季节性水资源短缺问题。尽管工业和农业用水在政策调控下有所下降，但家庭用水需求却持续上升，这给水资源管理带来了新的挑战。

本研究聚焦于中国沿海地区的地级市，采用机器学习方法对家庭用水的变化进行了系统分析。通过XGBoost–SHAP框架，我们不仅揭示了家庭用水在时间和空间上的变化趋势，还量化了气候和社会经济因素对家庭用水的影响程度。研究发现，温度是影响家庭用水的主要驱动因素，占总变化量的57%。然而，温度对家庭用水的影响在不同地区存在显著差异，尤其是在11.5–21.6°C的温度范围内，温度变化对家庭用水的影响最为敏感。例如，温度每上升1°C，家庭用水量可能增加5–13%。这一发现强调了在制定水资源管理策略时，必须考虑不同地区的气候异质性，采取针对性的措施以应对全球变暖带来的挑战。

此外，本研究还发现，社会经济发展水平与水资源供应量的结合可能会放大温度对家庭用水的影响。这意味着，在水资源供应充足且社会经济发展水平较高的地区，温度的变化对家庭用水的影响更为显著。这一现象对于制定水资源管理政策具有重要意义，因为它表明在这些地区，应对气候变化的措施需要更加细致和有针对性。例如，通过优化水资源分配、加强节水技术推广和提高公众节水意识，可以有效缓解温度变化对家庭用水的负面影响。

本研究的成果不仅有助于理解中国沿海地区家庭用水的变化趋势，也为全球其他面临类似水资源挑战的地区提供了借鉴。在全球变暖的背景下，水资源的管理需要更加注重区域差异和动态变化，而机器学习技术的应用则为这一目标提供了新的工具和方法。通过构建高分辨率的模型，研究人员可以更准确地预测家庭用水需求的变化，并为政策制定者提供科学依据，以实现水资源的可持续利用和合理配置。

总之，本研究通过采用先进的机器学习方法，揭示了中国沿海地区家庭用水的变化规律及其背后的驱动因素。研究结果表明，温度是影响家庭用水的主要因素，但不同地区的敏感性存在显著差异。社会经济发展水平和水资源供应状况在一定程度上放大了这一影响，因此，在制定水资源管理策略时，必须充分考虑这些因素的综合作用。未来的研究可以进一步探索其他气候和社会经济因素对家庭用水的影响，以及这些因素在不同时间尺度上的变化趋势，从而为全球水资源管理提供更加全面和科学的指导。