巴基斯坦水资源-能源耦合关系评估建模——LEAP-WEAP集成规划模型在全球南方国家层面的首次应用

Riaz Ahmad; 刘耕源; Syed Aziz Ur Rehman; 高原; 孟凡鑫; 周烜如; 刘博杰; Silvio Cristiano

doi:10.1016/j.eng.2025.02.013

Engineering ›› 2025, Vol. 50 ›› Issue (7) : 72 -87. DOI: 10.1016/j.eng.2025.02.013

研究论文

巴基斯坦水资源-能源耦合关系评估建模——LEAP-WEAP集成规划模型在全球南方国家层面的首次应用

Riaz Ahmad ^a ,
刘耕源 ^a^,^b ,
Syed Aziz Ur Rehman ^c ,
高原 ^a ,
孟凡鑫 ^a ,
周烜如 ^a ,
刘博杰 ^a^,^d ,
Silvio Cristiano ^e

作者信息 +

Integrated Systems Modeling for Assessing the Water–Energy Nexus in Pakistan: Lessons Learned From Coupling LEAP–WEAP Planning Approaches

Riaz Ahmad ^a ,
Gengyuan Liu ^a^,^b^,^* ,
Syed Aziz Ur Rehman ^c ,
Yuan Gao ^a ,
Fanxin Meng ^a ,
Xuanru Zhou ^a ,
Bojie Liu ^a^,^d ,
Silvio Cristiano ^e ,

Author information +

文章历史 +

PDF (3587K)

摘要

在制定复杂情景下的资源管理和分配策略时，系统性思维至关重要。作为全球南方国家的一员，巴基斯坦正面临着水资源短缺和能源危机的双重挑战，亟须采用综合性的解决方案。本研究通过耦合长期能源替代规划（LEAP）及水资源评估与规划系统（WEAP），首次在全球南方国家以国家尺度构建了巴基斯坦水资源-能源耦合的综合分析框架，以探索其资源的协同管理策略。本研究旨在识别现行政策缺口，并评估巴基斯坦水资源-能源相关决策的潜在影响。研究结果表明，若维持“一切照旧”（BAU）的发展模式，巴基斯坦将难以实现“2027年用水量减少30%”及“2030年能源消耗降低50%”的既定目标。情景模拟显示，若在农业、居民、工业和交通部门协同推进节水节能措施，到2050年有望实现15%的能源节约。然而，节水策略的实施可能伴随着能源消耗的增加（即权衡效应），特别是在农业和工业领域，预计到2050年将导致额外增加280万吨油当量的能耗。鉴于严峻的经济形势，实现上述政策目标对巴基斯坦政府而言是一项巨大挑战。根据现行政策估算，到2030年，水资源保护需投入约1450亿巴基斯坦卢比（约合5亿美元），节能措施则需额外投入100亿巴基斯坦卢比。尽管有国际财政援助支持，但受限于政治不稳定、行政效能低下及制度性缺陷，这些举措的实施成效仍面临较高不确定性。

Abstract

Systems thinking is crucial in developing strategies for managing and allocating resources in complex scenarios. In the Global South, Pakistan faces challenges such as water scarcity and energy crises, which require integrated approaches. This study combines long-range energy alternatives planning (LEAP) with a water evaluation and planning system (WEAP) to explore potential strategies for managing interconnected water and energy resources in Pakistan. The aim of this work is to identify policy flaws and assess the consequences of water–energy decisions in Pakistan. The findings suggest that maintaining the current status quo will hinder Pakistan’s goal of reducing its water consumption by 30% by 2027 and its energy usage by 50% by 2030. Innovative modeling scenarios suggest that energy and water consumption reductions in the agricultural, domestic, industrial, and transport sectors could save up to 15% energy usage by 2050. However, water-saving strategies can inadvertently lead to increased energy consumption, particularly in the agricultural and industrial sectors, with projections reaching an additional 2.8 million tonnes of oil equivalent (MTOE) by 2050. Realizing Pakistan’s policy goals and meeting its targets present considerable challenges for the government, especially against the backdrop of severe economic conditions. Current policies necessitate significant investments of 145 billion PKR (∼500 million EUR or USD) for water conservation and an additional 10 billion PKR for energy-conservation measures by 2030. Despite international financial aid, the success of these initiatives is at risk due to political instability, administrative weaknesses, and institutional shortcomings.

关键词

城市/区域能源治理 / 水资源空间规划 / 水资源-能源耦合 / 可持续发展

Key words

Urban and regional energy governance / Water spatial planning / Water–energy nexus / Sustainable development

引用本文

引用格式 ▾

Riaz Ahmad,刘耕源,Syed Aziz Ur Rehman,高原,孟凡鑫,周烜如,刘博杰,Silvio Cristiano. 巴基斯坦水资源-能源耦合关系评估建模——LEAP-WEAP集成规划模型在全球南方国家层面的首次应用[J]. 工程（英文）, 2025, 50(7): 72-87 DOI:10.1016/j.eng.2025.02.013

登录浏览全文

4963

注册一个新账户忘记密码

1 引言

在复杂多变的全球格局下，实现持久且环境友好的社会进步面临重重阻碍，特别是如何在确保水资源和能源安全供应的同时防范环境退化[1‒3]。据预测，到2050年，全球水资源和能源需求将分别较2015年增长55%和80%[4]。因此，深入研究水资源-能源系统对于保障资源的可持续利用至关重要。水资源与能源紧密交织；能源是水资源开发利用的基石——全球约8%的发电量用于水的抽取、处理和输送[5‒6]；反之，水资源也是能源生产与转换不可或缺的要素，尤其是在水电、核能和热电冷却过程中[7]。据统计，全球约15%的水资源消耗源于能源相关产业[8]。

在亚洲和非洲地区，受水资源短缺和气候变化影响，能源需求呈上升趋势。无论是此前的《千年发展目标》（MDG）还是当前的《可持续发展目标》（SDG），都致力于深入解决这一问题[9]，特别是SDG6（清洁饮水和卫生设施）和SDG7（经济适用的清洁能源）[10]。随着认知的深化、跨学科合作的加强以及政治意愿的提升，克服现有障碍成为可能。联合国从MDG向SDG的转型，凸显了全球在促进人类繁荣、维护和平以及满足基本生存需求方面的紧迫性[11]。

巴基斯坦的能源供应结构高度依赖化石燃料（约占80%），而其国内石油产量仅能满足约16%的需求[9,12]。石油进口不仅推高了成本，也抑制了经济发展；减少进口不仅能带来显著的社会生态效益，亦能提振经济[13]。为此，巴基斯坦正在积极探索水电、太阳能和风能等未开发的可再生能源潜力[14]。鉴于能源开发常伴随污染物和温室气体（GHG）排放，节能已成为实现可持续发展目标的核心环节。

与此同时，水资源短缺问题日益加剧。联合国教科文组织（UNESCO）[15]指出，全球约有36亿人（近全球半数人口）生活在供水有限地区，预计到2050年这一数字将增至57亿[15]。据世界银行数据显示，全球仅68%的人口享有基本卫生设施，而其余1/3的人口则无法获得这一基本保障[16]。早期关于巴基斯坦水资源短缺的预测[17]已得到证实：受人口激增、工业扩张及管理不善影响，其人均水资源量已从1951年的5260 m³∙a^-1骤降至2016年的不足1000 m³∙a^-1 [18]。气候变化可能进一步恶化这一状况。与其他发展中国家（全球南方）相比，巴基斯坦的人均水资源储量极低（约100 m³），仅占年径流总量的10% [19]。

目前，学界已采用国家足迹核算（NFA）、生态足迹（EF）、生命周期评估（LCA）、物质流分析（MFA）、环境扩展投入产出分析（EEIOA）、能值评估（EMA）和有效能分析（EXA）等多种方法量化水资源-能源关系[20]。Kenway等[21]深入探讨了城市水资源-能源关系的复杂动态；Venkatesh等[22]采用投入产出模型研究了土耳其能源部门与食品部门的相互依赖性；Chen等[23]则结合经济投入产出分析（EIOA）和LCA评估了中国风电行业的水耗和碳排放。多区域投入产出（MRIO）模型常用于分析城市层面的系统，但其往往局限于虚拟水、能源或碳足迹等单一要素的流向分析[24]。鉴于水资源与能源系统之间的紧密联系，人们日益关注水资源-能源关系，因为这一关系具有全球意义，且受到全球环境变化的影响。联合国《2014年世界水资源开发报告》聚焦于“水资源与能源”这一主题，强调了它们之间的相互关系[25]。鉴于水资源与能源系统之间的紧密联系，将它们结合起来考虑至关重要[26]。水资源和能源是维系人类社会运转所必需的关键资源，我们开发这些资源的方式对人类世界的环境产生了重大影响[27‒28]。

随着污染加剧和全球水资源未来面临更大压力，预计能源将受到重大影响[29‒30]。水资源-能源耦合的研究对于增进我们对水资源-能源相互作用的理解至关重要。目前，研究范围已逐步扩大，包括对气候因素[31]、资源再利用[32]、城市化[33]、新能源应用[34‒35]以及特定行业[36‒37]等相关要素的综合分析。这些综合研究拓宽了研究领域，并引领了研究水资源-能源关系的新方法，包括使用长期能源替代规划（LEAP）和水资源评估与规划系统（WEAP）模型。

针对LEAP和WEAP模型的耦合应用，Lin等[38]为厦门市建立了LEAP-WEAP模型，研究供需因素对城市级关联的影响。Li [39]利用模型分析了宁夏自治区的水与水务能耗。Sun等[40]探讨了京津冀地区电力部门的关联关系。Agrawal等[41]则研究了加拿大阿尔伯塔省电力部门受气候的影响。此外，Malik等[42]量化了巴基斯坦缺水燃煤电厂的水-能源-碳关联。

尽管上述模型具备情景分析与排放核算功能[43]，但针对国家层面、覆盖所有经济部门并以巴基斯坦为例的系统性水资源-能源关联研究仍是空白。此外，现有研究尚未深入探讨全行业政策在关联视角下的相互作用。为了填补这一空白，本研究采用了一种前沿的综合方法，首次构建了覆盖巴基斯坦所有终端用能用水部门的综合关联框架。这是巴基斯坦首次在国家规划层面，将SDG目标融入交通、农业、工业和电力等多个经济部门的水资源-能源系统规划中。此外，本研究还深入剖析了子部门间的联系，以探索水政策对能源政策的协同效应，为发展中国家实现短期和长期目标提供路径参考。

基于丰富的数据支持，这些更新后的综合模型对于巴基斯坦制定水资源-能源目标具有重要的参考价值。本研究提出了一个整合LEAP和WEAP的分析框架，旨在制定并评估适合国情的政策策略，以实现能源和水资源的整体化管理。这种基于系统思维的建模方法，有助于识别多资源管理的改进空间。本研究的目标与建议涵盖节能、能效管理、可再生能源推广及节水实践，并评估其对提高可持续性及减排的共同影响。与其他模型相比，本框架深入探讨了资源提取、输送与供应过程中的交互消耗，并在情景设置中评估了特定特定部门政策对实现长期可持续目标的深远影响。

2 研究方法

2.1 水资源-能源关联——建模方法论

在水资源-能源关联核算领域，主要存在两种方法论体系：自下而上法和自上而下法[44]。自下而上法侧重于考察具体工艺流程和技术细节，旨在降低环境影响；而自上而下法则对部门绩效进行宏观评估，通过模拟经济体中水资源-能源系统的资源存量和流量，进而评估部门及终端消费层面的足迹减排潜力。Meng等[45]指出，构建稳健的分析框架对于推进可持续水资源-能源系统至关重要。该框架需具备扎实的理论基础、可靠的算法模型以及详尽的数据集，以便准确量化水资源-能源关联并有效处理相关的权衡（trade-offs）问题。

许多发展中国家往往实施条块分割的部门政策，这些政策各自为政，忽视了目标间的内在协同与制约。Bazilian等[46]指出，跨学科关联的复杂性、经济制约、政治动力不足及体制结构缺陷，是阻碍在气候行动、清洁能源、可持续社区及水效提升等方面实现协同治理的主要障碍。在SDGs下采取碎片化的部门策略，可能导致资源错配与重复建设，从而降低资源利用效率。此外，由于研究视角与数据标准的差异，将学术成果转化为可操作的政府政策也面临挑战[47]。例如，Howells等[48]主要关注两部门间的联系，仅部分捕捉了水、能源和粮食之间的相互作用。

气候-土地-能源-水（CLEW）工具为量化发展中经济体的可持续系统及评估资源关联提供了一个综合框架。它追踪实现特定发展目标所需的资源和技术，突破了单一部门建模工具（如仅用于能源分析的LEAP或仅用于水资源评估的WEAP）的局限性[49]。若能扩展CLEW模型结构，纳入人口动态、国内生产总值（GDP）、城市化趋势及国际贸易等社会经济模拟模块，将进一步增强水资源-能源关联评估的深度。解决水资源-能源系统中的权衡问题需要采用具有空间特性的方法，重点关注技术部署的优先级与政策管理。例如，有研究提出利用空间差异化的水资源压力指数来评估用水状况，充分考虑各地的资源稀缺性，从而辅助生物能源技术实施的决策[50]。政府机构、组织与科研院所之间的协作，对于建立契合当地资源禀赋与供需矛盾的数据集至关重要，这是进行稳健的水资源-能源关联量化评估的基础。

在考察城市/区域能源与水资源的关联方面，LEAP-WEAP耦合模型展现出独特优势[51]。与一般动态模型不同，WEAP内置了高级水文分析工具，能精细模拟河流径流、取水点布局及输水距离等要素。相比于可计算一般均衡（CGE）模型，WEAP以其用户友好的界面和直观的操作流程而著称。2012年，斯德哥尔摩环境研究所（SEI）曾利用LEAP和WEAP开展了一项综合研究，分析海水淡化对加州水-能系统及温室气体排放的潜在影响[52]。LEAP-WEAP模型具备无缝数据集成功能，能够在能源与水资源模块间实现核心参数与模拟结果的共享，从而有力支撑关联分析[51]。

2.2 面向巴基斯坦国家层面的LEAP-WEAP综合模型开发

2.2.1 基于LEAP的能源需求模块构建

需求模块涵盖居民、商业、工业、交通和农业五大关键经济部门，是模拟终端能源消费需求的基础。本研究以2020年为基准年，利用当年的消费数据对能源供需进行预测。需求分析主要取决于活动水平、能源消耗总量及需求侧成本等要素。终端能源强度由各部门的活动水平与年度总消费量计算得出。具体而言，活动水平通常关联电力用户数量（或人口、产值等），而终端能源强度则反映单位用户的电力消费水平。

在数据可得的情况下，能源部门可进一步细分为子部门进行需求估算。子部门的终端能源需求（ED）计算公式如公式（1）：

E D = ∑ i ∑ j ∑ k A L i, j, k × E I i, j, k

（1）

式中，AL代表活动水平；EI代表能源强度；i代表部分方面；j和k分别表示子部门和能源类型。变量i用作一个索引，代表与能源消耗相关的不同部分方面。AL涵盖各类能源相关活动指标，包括人口、GDP、用户数量及土地利用方式等社会经济参数。

能源分支体系依据能源消耗活动的性质及所用能源类型进行划分。为构建该体系，本研究采用了包括实地调研、企业问卷、专家咨询及文献综述在内的多源数据收集方法。关键数据参考来源包括《2020年巴基斯坦能源年鉴》[53]、《巴基斯坦经济调查》和《工业状况报告》[54]以及巴基斯坦统计局发布的权威数据。这些资料有助于识别巴基斯坦能源系统中的关键部门（详见附录A中的文本S1）。

2.2.2 基于WEAP的用水需求模块开发

WEAP模型主要采用三种方法进行需求预测[51]。

（1）标准用水法：用户定义各层级的活动水平（如人口、户数、土地面积），并将其与年度用水定额相乘。

（2）联合国粮食及农业组织（FAO）：基于简化的水文-农艺过程（涵盖降雨量与蒸散量）估算各节点的灌溉需求。

（3）直接法：直接将需水量数据通过文件导入或手动录入模型。关于部门需水量估算的详细分析，请参阅附录A中的第S2节。

本研究中，电力部门的水耗（WC）估算参考了文献[55]的计算方法。对于水电水耗，首先依据公式（2）计算每个水电站h的总水消耗量WC _h_,total（m³∙a^-1）：

W C h . t o t a l = 103 × ∑ p = 1 n A i h × E h

（2）

式中，Ai _h 表示水电站h的开放水面表面积（m²）；n表示该水电站开放水面p的数量；E_h （mm∙a^-1）是水电站q水库的年平均蒸发量。若水电站包含多个开放水体系统，则需累加各系统的表面积与蒸发贡献。

火电厂的用水量取决于发电量、冷却技术及燃料类型。首先，我们基于文献[56]建立包含冷却系统、燃料类型及装机容量的所有火电厂清单。每类燃料t的总用水量WC _t （m³∙a^-1）计算如公式（3）：

W C t = I C q, t ∑ q = 0 n n q I C q, t × E l q, t × W C t, c

（3）

式中，IC _q,t 表示使用燃料类型t的热电厂q的装机容量（MW）；El _q,t 表示使用燃料类型t、冷却系统类型c的总发电量（TJ∙a^-1）；WC _t,c 为特定燃料与冷却方式下的单位发电水足迹系数（m³∙TJ^-1）。

2.3 LEAP-WEAP模型耦合接口设计——水资源-能源关联分析框架

本研究选用SEI开发的LEAP和WEAP作为核心工具。相较于其他建模选项，这两者不仅具备用户友好的建模环境，更拥有良好的系统集成能力。此综合模型由两个子系统构成：基于能量平衡原理的LEAP模型用于构建能源系统，负责能源政策分析及生产、消费全过程的温室气体核算；基于质量平衡原理的WEAP模型则用于水系统的空间规划与政策制定[57]。两者通过软耦合最终集成为一个核心模型。

本研究构建的水资源-能源耦合分析框架如图1所示。此框架涵盖了能源与水系统的供需双侧及其交互机制。系统包含居民、农业和工业三大主要部门，并根据能源与水资源的具体消耗特征进行了细分。通过这种方式，WEAP与LEAP对水资源和能源资源的描述得以有效衔接，从而实现对两大系统间相互作用的模拟。

在模型运行逻辑上，首先由WEAP模型预测总供水量，基于此估算取水、输水及水处理过程中的能源消耗，并为供水系统的不同环节提供参考参数[50]。参照Lin等[38]及Liu等[51]的研究，我们将系统间的关联划分为以下两类。

（1）交互式关联（侧重供给侧）：指利用一种资源作为生产另一种资源服务的投入要素，主要发生于供给侧。例如，水处理过程中的电力消耗，以及火力发电冷却过程中的水资源消耗。

（2）连接式关联（侧重需求侧）：指终端设备在提供特定服务时同时消耗水资源与能源，主要发生于需求侧。例如，家庭中的热水制备与衣物洗涤过程。

框架通过集成LEAP与WEAP，模拟了居民、农业和工业三大部门内部能源生产/消费与供水/需水之间的复杂耦合关系。居民部门：WEAP模型核算饮用、烹饪及卫生用水量，LEAP模型则追踪照明、烹饪及抽水等环节的能耗；二者通过终端设备产生交互，例如，节能电器（如洗衣机、热水器）的推广会直接影响需水量，反之亦然。农业部门：WEAP模拟牲畜养殖与作物灌溉用水，LEAP描述机械操作与排灌抽水的能耗；关键的交互点在于灌溉系统的转型，即向高效节能灌溉系统的转变将改变用水模式，进而影响农业产出与经济效益。工业部门：LEAP监测蒸汽发生、加热及冷却过程的能耗，WEAP监测相应的工业用水；通过关联分析，可以评估能效与水效的提升如何降低运营成本及环境足迹，进而影响工业生产力及经济贡献。此外，此框架能够有效捕捉系统间的反馈循环。例如，模型的一个核心逻辑假设是人口增长将推高水处理的能源需求，进而增加取水量并反过来重塑整体的能源消费模式与供水系统配置。这种反馈机制对于理解单一领域的政策干预如何对整个关联系统产生连锁反应至关重要。

2.4 LEAP-WEAP耦合模型中的情景构建

为了定义和设计各类分析情景，本研究首先在LEAP和WEAP中分别构建了“一切照旧”（BAU）情景（图2）。BAU情景基于核心参数导出的活动水平及趋势外推法进行配置，旨在反映无额外政策干预下的当前消费轨迹。在此基础上，我们设计了支撑10个主要情景的24个子情景，重点展示节能、节水措施及国家综合政策的实施效果（详见附录A中的表S1和表S2）。我们对主要部门（即居民、交通、农业、工业和发电）的子情景进行了系统整合，以建立两个模型子部门间的耦合联系。所有情景参数均根据巴基斯坦政府的现行政策措施进行了调整，而能源和水资源的未来趋势则遵循当前的消费惯性。

LEAP-WEAP综合模型的关键假设集如图2所示。LEAP模型由关键假设、需求、转换和资源四大模块构成，其中需求侧与转换侧模块是分析的核心；WEAP模型则用于预测各情景下的城市水资源供需状况。

“关键假设”模块定义了驱动模型的宏观变量，如GDP及其增长率、总人口、人口增长率、家庭户数、人均收入及各部门的GDP贡献率等。巴基斯坦LEAP模型所采用的基础假设均为社会、经济与人口指标。本研究采用的人口增长率设定为2.4%（源自文献[58]），GDP总量设定为3000亿美元（基于2019—2020年基准数据）。

3 结果与讨论

3.1 政策干预下的部门水资源-能源消耗比较分析

在BAU情景下，受人口增长、经济扩张及技术迭代等因素驱动，能源消费呈持续增长态势（附录A图S1）。2020—2030年间，伴随工业活动激增、城市化进程加快以及对高能耗技术依赖度的提升，能源消费总量预计将增长约200%，达到164 MTOE（1 MTOE = 1×10⁶ t油当量）。随后，虽然增速略有放缓，但增量依然显著：2030—2040年间增长近80%，总量攀升至296 MTOE；2040—2050年间继续增长60%，最终达到475 MTOE。总体而言，若维持BAU模式，2020—2050年的能源消费总增幅将超过750%，这凸显了制定未来节能规划的紧迫性。

针对BAU情景下暴露的不可持续风险，本研究构建了“国家节能目标”（NESG）情景，这一情景设定为各部门实施针对性的能效提升与减量措施。虽然此情景的起始消费量（2020年）同样为55 MTOE，但随后的轨迹与BAU截然不同：2025年升至88 MTOE，2030年达到110 MTOE。虽然2030年的数值较2020年增长了100%，但相比同期的BAU情景已减少了33%（附录A图S2）。值得注意的是，NESG情景下的能源消费将在2035年达到115 MTOE的峰值，随后开始回落，至2050年降至96 MTOE。这一数值虽较2020年增长75%，但较2050年BAU情景的预测值大幅削减了80%。

在未采取干预措施的BAU情景下，受持续城市化、工业扩张及经济增长带动的农业需求驱动，预计到2030年，用水量将从2020年的207 BCM（1 BCM = 1× 10⁹ m³）增至229 BCM，增幅为11%（附录A图S3）。随着工业、农业活动强度的增加以及人口与生活方式变化导致的居民需水上升，预计到2040年用水量将达到254 BCM（较2030年增长11%，较2020年增长23%）。这一上升趋势将持续至2050年，届时用水量将达到284 BCM（较2040年增长12%，较2020年增长37%）。

相比之下，在“综合水资源政策情景”（CWPS）下，用水量呈现出显著的下降趋势。这一情景侧重于可持续水资源管理，并在各部门推广技术应用以最小化浪费并提升用水效率。得益于居民节水措施、灌溉方式改进及更严格的工业用水监管，预计到2030年用水量将降至174 BCM（较BAU情景减少24%，较2020年减少16%）。随着公共水利基础设施投资及公众宣传活动的持续进行，若各利益相关方能有效响应节水政策，预计到2040年用水量将进一步降至161 BCM（较BAU情景减少37%，较2030年减少7%，较2020年减少22%）。至2050年，CWPS情景下的用水量将缩减至147 BCM，这意味着相较于BAU情景减少48%，且较2020年减少29%（附录A图S4）。

3.2 子部门层面的水资源-能源关联

附录A中的表S3详细展示了能源系统（ES）与水系统（WS）之间的复杂关联。本研究通过24个情景（包含6个主情景和18个子情景）对这一关联进行了全面剖析。

能源对水资源的影响：在7个情景中[3个主情景（ES2、ES4、ES5）及4个子情景（ES2.2、ES2.3、ES4.3和ES5.3），表现出积极的协同效应，表明实施节能策略能有效促进各行业的水资源保护。相反，有2个主情景（ES3、ES6）及14个子情景显示节能举措对水资源消耗无显著影响（中性）。水资源对能源的影响：在10个相关情景中，仅有1个主情景（WS2）和3个子情景（WS2.1、WS2.2、WS3.1）展现出有益效果，即节水措施有助于降低能源消耗。然而，存在明显的权衡效应：在2个主情景（WS3、WS4）及2个子情景（WS3.2、WS4.1）中，水资源保护措施反而导致了能源消耗的增加（如因处理废水或复杂灌溉技术带来的能耗）。此外，情景WS4.2表明特定的节水努力对能耗无显著影响。

3.2.1 迈向高效——各项节能措施的节能潜力评估

对各行业在不同情景下的节能措施评估显示，随着时间的推移，节能效率与成效均呈持续提升态势。2020—2050年间，得益于技术迭代、可持续方法的推广及持续改进，各部门通过差异化的措施实现了持续的能源节约。关键措施包括提升住宅能效、推广绿色交通、采用可持续农业耕作方式以及更新工业能源技术。

ES1（基准情景）：代表BAU模式，未采取额外措施，因此设定其节能效率为零。

ES2（居民与建筑）：聚焦于提升居民及建筑能效。相较于当前趋势，该倡议预计到2030年可实现约9 MTOE的节能；到2040年，随着能效持续提升，节能量将增至41 MTOE；至2050年，通过大规模普及节能电器及整合可再生能源，预计将实现101 MTOE的显著节能。

ES3（交通运输）：重点投资环保交通工具，推广公共交通与电动汽车（EV）。预计到2030年可节能24 MTOE；到2040年，随着可持续交通转型加速，节能量将扩大至72 MTOE；到2050年，该项目将达到节能峰值，总计约145 MTOE。

ES4（农业部门）：整合可持续农业实践与可再生能源。预计到2030年可实现2 MTOE的适度节能；到2040年，随着环保农业实践的普及和节能技术的应用，节能量将增至5 MTOE；尽管面临挑战，到2050年仍有望实现约6.5 MTOE的节能增长。

ES5（工业部门）：推动工业能源改革与技术升级。预计到2030年可节省18.7 MTOE；到2040年增至68 MTOE；到2050年，得益于先进能源技术的广泛采用，该倡议将实现126.4 MTOE的巨大节能潜力（图3）。

尽管各项目独立运作，但它们之间存在协同增效。例如，绿色交通的发展在降低能耗的同时，也促进了减排和环境质量改善，这与本地能源生产及可持续农业等倡议相辅相成。这种持续增长的节能趋势反映了社会对长期可持续性与韧性的追求。

3.2.2 分部门节能效果的深度解析

（1）居民部门（ES2）情景凸显了多管齐下提升居民能效的必要性。

ES2.1（电网扩张）：结果显示能源消耗增加了26 MTOE。这表明政府扩大电力覆盖的政策将导致能耗刚性增长，因此必须配套扩大可再生能源占比或提升电网效率。

ES2.2（高效电器）：能源消耗减少了51 MTOE，证明了推广LED灯泡、节能冰箱及智能恒温器等高效技术的效益显著。

ES2.3（能源结构优化）：结合政府扩大天然气接入及普及节能电器的政策，预计到2050年将实现76 MTOE的节能。

总体而言，图4（a）展示了通过扩大电力供应、推广高效电器及优化燃料结构（如转向天然气供暖/烹饪），居民部门相较于BAU情景展现出巨大的节能潜力。

（2）交通部门（ES3）情景强调了向可持续交通转型的关键作用，特别是依据《国家电动汽车政策》[59]推动的电动化进程。

ES3.1（私家车电动化）：通过将汽油车替换为电动汽车，可减少43 MTOE能耗。

ES3.2（两/三轮车电动化）：引入电动两轮和三轮车替代传统燃油车型，进一步减少城市交通能耗45 MTOE。

ES3.3（公共交通）：电动公交系统的实施将使公共交通部门能耗减少37 MTOE。

ES3.4（货运）：货运车队的电动化预计到2050年将减少20 MTOE能耗。

图4（b）的数据清晰揭示了各类交通工具电动化对于实现行业可持续发展的巨大潜力。

（3）农业部门（ES4）情景聚焦于通过可持续实践降低农业能耗及环境足迹。图4（c）中的负值代表了各缓解措施的节能效果。

ES4.1（机械泵升级）：侧重于灌溉泵的安装优化与维护，具备2.5 MTOE的节能潜力。

ES4.2（高效电机）：在农业机械中推广高性能电动机与柴油机，可减少高达1.6 MTOE的能耗。

ES4.3（变速驱动）：引入变速驱动器以优化农业机械的控制与能效，预计到2050年可减少2.4 MTOE能耗。

这些措施随时间推移展现出累积的节能效益，有助于提升农业产业的可持续性。

（4）工业部门（ES5）情景展示了各细分行业通过改革与技术进步实现的节能潜力[图4（d）]。

ES5.1（纺织业）：行业变革预计到2050年实现22.4 MTOE节能。

ES5.2（制糖业）：改革措施有望带来1.6 MTOE的节能。

ES5.3（通用设备）：通过安装变频驱动器及加强蒸汽管道保温，有效减少运营损耗，到2050年可实现高达41 MTOE的显著节能。

ES5.4（水泥行业）：生产工艺改革将贡献32 MTOE的节能潜力。

ES5.5~ES5.7：制浆造纸、化肥及砖窑行业的改革将分别带来约7 MTOE、7 MTOE及15 MTOE的节能，显著降低了各行业的能耗与排放。

3.3 节水与节能目标的协同整合

图5展示了2020—2050年间，各部门（居民、农业、工业）实施节水措施对能源消耗的潜在影响。图中数值小于零表示相较于WS1（基准/BAU）情景能耗减少（即正向协同效应）；数值大于零则表示能耗增加（即负向权衡效应）。

WS1（基准情景）：未采取特定节水策略，能耗无显著变化。

WS2（居民部门）：侧重于优化居民用水。得益于长期节水实践对热水等高能耗服务需求的降低，预计到2050年将实现4%的总体能源节约。

WS3（农业部门）：推广滴灌等节水技术虽然减少了用水，但因加压输水需求增加了能耗。预计到2050年，能源消耗将微幅增加0.6%。

WS4（工业部门）：工业节水（如废水处理回用）虽然增加了处理能耗，但幅度极小（0.002%），对整体能源系统的影响几乎可忽略不计。

3.3.1 行业洞察——节水措施对能源消耗的跨部门影响

图6进一步细化了2030年、2040年及2050年各细分措施的节能潜力。

居民部门（WS2）：展现出持续的节能潜力。到2030年可节能约1 MTOE；至2050年，节能总量将扩大至18 MTOE。其中，技术进步（WS2.1）贡献显著，预计实现8 MTOE的节能；行为方式改变（WS2.2）的影响更为深远，到2050年有望减少10 MTOE的能耗[图6（a）]。

农业部门（WS3）：显示出明显的“水-能权衡”。如图6（b）所示，农业输水及灌溉技术的升级导致能源需求稳步上升，从2030年的0.5 MTOE增加至2050年的2.8 MTOE。细分来看，虽然现代农业技术（WS3.1）的应用有助于提升效率并节约1 MTOE能源，但土地利用优化及非常规灌溉（WS3.2）的高能耗特性抵消了这部分收益，导致到2050年净增近4 MTOE能耗。

工业部门（WS4）：尽管总体能耗占比较小，但废水再利用（WS4.1）导致能源消耗在2030—2050年间增长了33%（从0.003 MTOE增至0.010 MTOE），这反映了深度水处理的能源代价。如图6（c）所示，绿色能源发电（WS4.2）在节水情景下呈现水平直线，表明其对该特定维度下的能源节约无直接显著影响（中性）。

3.3.2 节水潜力评估——措施的有效性分析

图7通过下降曲线直观展示了各情景下的水资源节约潜力。负值幅度的扩大表明，随着时间推移，节水政策的累积效应愈发显著。对比各情景如下。

WS3（农业）效果最为卓著，预计到2050年将实现41%的水资源节约。

WS2（居民）和WS4（工业）分别贡献了5%和2%的节水潜力。这一结果再次印证了农业作为最大用水部门，是挖掘国家节水潜力的核心领域。

3.3.3 部门视角——节水措施的定量分析

图8详细量化了到2050年各子情景的预计节水量。

居民部门（WS2）：预计减少用水14.2 BCM。其中，技术升级（WS2.1）与行为改变（WS2.2）贡献相当，分别减少7.3 BCM和7.6 BCM。

农业部门（WS3）：预计减少用水高达117.4 BCM。现代灌溉技术（WS3.1）贡献了40.8 BCM，而土地利用优化及非常规水源利用（WS3.2）则进一步贡献了76.5 BCM的巨大节水量。

工业部门（WS4）：预计减少用水4.8 BCM。主要归功于废水再利用（WS4.1），其贡献了绝大部分节水量（4.8 BCM）；相比之下，绿色能源发电（WS4.2）通过减少火电冷却需求，仅贡献了0.2 BCM的微量节水。

3.3.4 能源措施的水资源协同效益

图9展示了节能措施带来的节水协同效应（即能源对水的影响）。

居民部门（ES2）：节能措施表现出良好的跨系统效益。通过推广高效电器及技术进步，预计到2050年将协同节约近6.5 BCM的水资源（占当年总用水量的2%）。

交通部门（ES3）：数据显示其对水资源消耗无直接影响（贡献率为零）。这是由于交通能耗主要涉及燃料燃烧，与直接水资源消耗的关联度极低。

农业部门（ES4）：节能实践（如高效泵站）展现出显著的节水潜力，预计到2050年可协同节约近18 BCM的水资源。

工业部门（ES5）：变频驱动器（VFD）及蒸汽管道保温等能效措施，预计到2050年可协同节约近2.9 BCM的水资源（约占总用水量的1%）。

这些发现表明，在居民和农业部门，节能与节水目标具有高度的一致性与协同性。

3.4 能源与水资源政策的协同效应与权衡分析

为实现可持续发展目标，各国制定了多样化的能源与水资源保护政策。虽然节能与节水措施之间存在内在的协同效应，但这种关联在不同部门间的表现形式与强度各异。实施节能措施通常能产生“双赢”效果（即同时节水）；反之，节水措施亦可能促进节能。然而，从总体效应来看，节能措施带来的节水协同效益，往往优于节水措施带来的节能效益。其根本原因在于，能源生产全生命周期（特别是冷却与开采环节）通常伴随巨大的水足迹，而水资源利用过程（除海水淡化或深度处理外）的单位能耗相对较低。

节能措施通常直接促进水资源保护。数据显示，在居民、农业和工业部门实施节能措施，预计分别可实现27%、2%和33%的能源节约，并相应带来2%、6%和1%的水资源协同节约。交通部门虽然拥有最高的节能潜力（38%），但因其能源消耗主要形式为燃料燃烧，与直接水资源消耗的关联度极低，因此对节水无直接贡献。

在节水目标方面，各部门成效显著，居民、农业和工业部门的预计节水率分别为5%、41%和2%。然而，节水政策对能源消耗的影响呈现出显著的部门差异性。

居民部门（正向协同）：节水措施通过减少热水使用等路径，有效降低了4%的能源消耗。

农业与工业部门（负向权衡）：节水措施反而导致了能源消耗的增加，增幅分别为0.6%（农业）和0.002%（工业）。

这种“以能换水”的现象归因于特定的技术工艺要求：农业领域为提高灌溉效率往往需要更精细的土地平整与加压输水（导致机械能耗增加）；工业领域则因实施废水深度处理与回用增加了系统能耗。这些趋势深刻揭示了水资源-能源政策间复杂的相互作用机制，凸显了制定综合性资源管理策略以平衡资源保护与系统效率的必要性。

3.5 节能与节水措施的综合影响评估——短期至长期的演变视角

基于综合建模技术的全面评估显示，节能与节水措施的联合实施具有巨大的潜力。在能源方面，通过在居民、交通、农业及工业等部门协同落实节能措施，并结合相应的节水策略（不含交通部门），预计到2030年可实现约54 MTOE的能源节约；这一数字到2040年将增至186 MTOE，并预计于2050年达到379 MTOE。值得注意的是，尽管废水处理和土地利用管理等节水活动预计将导致能源需求增加约2.8 MTOE（负向权衡），但综合考虑各项措施后，到2050年系统仍可实现约15 MTOE的净节能增量（约占同年总能耗的15%）。这一结果表明，尽管存在局部的能耗权衡，整体的协同节能效益依然占据主导地位。

在水资源方面，联合举措同样展现出令人瞩目的成效。预计到2030年，总节水量将达到55 BCM；到2040年增至94 BCM；至2050年将进一步扩大至137 BCM（详见附录A图S4）。特别需要指出的是，能源系统的降耗对水资源保护贡献卓著。由于能源消费总量的减少（意味着冷却及开采用水减少），预计到2050年，仅节能措施本身便可协同减少约28 BCM的用水量，占同年预计总用水量的近19%。这些发现有力地证明，统筹协调能源与水资源的保护工作，是应对资源可持续性挑战、实现效益最大化的关键路径。

3.6 水资源-能源-碳关联分析——迈向可持续发展目标

总体而言，本研究描绘了一条延伸至2050年的长期发展路径。研究结果表明，确保持续的政策支持与技术创新对于维持节能减排轨迹至关重要。为评估各项措施对实现SDG的贡献，必须量化巴基斯坦在降低能耗、水耗及能源部门排放方面的努力成效[51,60]。

巴基斯坦正试图通过现行的节能节水举措来对接SDG目标。在明确了政策对水-能资源的节约效果后，进一步评估其对温室气体排放的影响尤为关键。如附录A图S5所示，工业、交通、居民及电力是四大主要排放部门。在BAU情景下，预计2030年、2040年及2050年的温室气体排放总量将分别攀升至6.61亿吨、11.78亿吨及19.40亿吨二氧化碳当量（CO₂eq）。

然而，在实施各部门节能措施的情景下，排放轨迹将发生显著转变：预计2030年排放总量将控制在4.90亿吨CO₂eq（较BAU减少26%）；随着减排效应的累积，2040年和2050年的排放量将分别降至3.92亿吨和1.84亿吨CO₂eq，减排幅度分别高达67%和90%。根据更新版“国家自主贡献”（NDC），巴基斯坦计划通过自愿和有条件的贡献，在2030年将预期排放总量减少50% [61]。然而，模型预测显示，即便综合考虑了当前水资源保护对能源的协同减排效应，到2030年的实际减排幅度预计仅为32%，与既定目标仍存在差距。

在水资源安全方面，巴基斯坦面临严峻挑战，全国可用水资源总量约为263 BCM。根据水资源脆弱性指数（WRVI），取水量占比在20%~40%即被视为水资源短缺。目前巴基斯坦的WRVI高达77%，处于极度短缺状态，急需实施严格的管理措施[62‒63]。模型显示，若维持现行政策，虽到2030年WRVI可降至66%，到2050年降至56%，但仍处于高风险区间。巴基斯坦《国家水资源政策计划》（NWPP）设定了宏伟目标，旨在通过提效措施于2027年减少30%的用水量[64]。然而，本研究结果表明，现有的节水措施预计到2030年仅能实现24%的减量，未能完全达成政策预期。这一结果凸显了制定更全面、高效的水资源管理策略的紧迫性。

巴基斯坦应对水资源安全挑战的举措在2018年以NWPP的形式呈现。虽然该政策最初被视为一项涉及相关利益方的参与性且富有成效的努力，但仍需进一步评估和分析，以评估其实施可行性，并明确政策中存在的任何差距缺口或优先领域[65‒66]。对部门水资源需求的考察显示，农业部门是最大的用水户，用水量高达178 BCM，预计到2030年将增至近190 BCM。目前的水资源保护措施有可能在2030年将用水量减少至141 BCM，这表明现有政策具有18%的节水潜力。然而，政府提出的节水30%的目标凸显了修订现行水资源管理政策的必要性，这需要制定新的修正案法规和措施加以落实。为加强水资源保护实践，借鉴发达国家和发展中国家为优化水资源保护工作所采取的做法，提出以下政策建议。

3.6.1 国家水资源政策——批判性评估与建议

农业部门是巴基斯坦最大的用水部门，年用水量高达178 BCM，且约70%的耕地依赖灌溉。然而，资源管理不善、技术落后、基础设施老化以及严重的能源短缺长期制约着该部门的生产力[67‒68]。由印度河系统管理局（IRSA）制定的水价政策是资源管理的核心。尽管印度河水系年均入流量约为146 MAF（1 MAF ≈ 1.23348 × 10⁹ m³），但实际到达渠首的可用水量仅约98 MAF，这意味着每年有高达48 MAF的输水损失。Chen等[69]指出，灌溉缺水的主因在于供水基础设施的结构性僵化，而非单纯的水价问题；模拟显示，用水需求对价格变动的弹性极低。

Qamar等[70]揭示了灌溉系统财务不可持续的现状：巴基斯坦灌溉部门仅能回收约20%的供水成本，其余缺口由财政补贴填补。2003—2016年间，尽管省政府投入了1114亿巴基斯坦卢比，但灌溉供水总成本飙升至1140亿巴基斯坦亿卢比，而税收收入却不升反降。更令人担忧的是，近70%的成本用于运营（建设），仅30%用于关键的设施维护。

图10 [71]的比较分析显示，巴基斯坦农业用水强度极大，即便在有效政策干预下，每公顷用水量仍可能高达6.1 BCM，这在主要农业国中表现垫底。农业机械化彻底改变了全球的农业生产方式，使社会摆脱了传统上与农业相关的繁重体力劳动。农业机械化程度的差异在很大程度上导致了全球农业劳动生产率的差异，进而加剧了世界收入不平等[72‒73]。综合分析表明，通过优化水资源-能源政策，每公顷用水量具有减少4.3 BCM的潜力。为实现这一目标，建议采取以下技术与管理措施。

（1）推广农业机械化与深耕技术：针对依赖低功率拖拉机的现状，应提供补贴促进高效技术转型。Baumhardt和Jones [74]研究表明，深耕可显著改善土壤结构；在强降雨后，深耕地块的稳态入渗率较对照组提高了6倍。Xue等[75]发现，深松与底土处理能显著提升深层土壤蓄水能力，使降水利用效率和用水效率分别提高30%和10%以上。

（2）优化灌溉技术与能效：滴灌技术的采用能显著提升产出，但其能耗较漫灌高出13% [76]。为此，建议在泵站系统中集成VFD，通过优化电机工况来降低能耗并延长设备寿命[77‒78]。一项研究发现，环境和所采用的灌溉方法对灌溉实践中的能量输入、输出和温室气体排放有显著影响。滴灌所需的能量输入最高（75.59 GJ∙hm^-2），其次是漫灌（62.67 GJ∙hm^-2）和地面灌溉系统（49.81 GJ∙hm^-2）[79]。

（3）调整种植结构：Hulio等[80]建议优化作物布局，如用玉米替代甘蔗、水稻等高耗水作物，可将单位面积水足迹减少35%；用棉花替代甘蔗亦可实现显著节水。

3.6.2 能源和水资源政策实施中的挑战

尽管本研究强调了实施全面能源政策的重要性，但政策有效性常受限于非约束性目标、策略模糊及财政拮据[81]。在能源领域，要满足2035年的电力需求，累计投资需达1700亿美元。若追求环境可持续的RE-40情景（可再生能源占比40%），投资额需达1792亿美元；而高碳的Coal-40情景虽成本略高（1848亿美元），但排放量巨大[82]。此外，专家对政府执行力的担忧挥之不去，他们指出机构能力薄弱及节能意识滞后是主要障碍[83]。根据国家能源效率和节能局（NEECA）规划，仅居民部门2030年的节能改造就需要约100亿巴基斯坦卢比投入，其中89%用于技术升级。

在水务领域，财政资源短缺同样是核心瓶颈。NWPP承认，2017—2018年分配给水务部门的1450亿巴基斯坦卢比（仅占预算7%）远不足以支撑政策实施[18]。NWPP建议将水务公共投资占比在2030年提升至20% [65]。表1列出了当前政策的估算成本，其中水资源储存（52%）和技术进步（26%）是资金需求最大的领域。

尽管世界银行和亚洲开发银行等国际机构提供了援助[84]，但政治动荡、行政效能低下及制度性缺陷严重削弱了项目成效。监管不力导致非法取水和水库枯竭现象频发，这进一步加剧了资源危机。

4 结论

综上所述，本研究对能源与水资源政策协同效应的考察，为促进可持续资源管理提供了关键见解。尽管现有政策旨在节约资源，但资源分配中普遍存在的错配与重复建设问题，削弱了整体成效。研究表明，节能措施与节水工作在各部门间存在显著的关联性。值得注意的是，节能措施通常能产生直接的节水协同效益，展现出巨大的“双赢”潜力；然而，交通部门是一个特例，尽管其节能显著降低了能源需求，但对直接节水无显著贡献。此外，由于数据基础与研究重点的差异，将学术成果转化为可操作的政府政策仍面临现实挑战。相比之下，评估水资源政策对能源的影响更为复杂，不同部门呈现出差异化的结果，部分节水措施甚至伴随着能源消耗的权衡增加。

展望未来，本研究构建的综合模型揭示了节能与节水联合措施的巨大潜力，预计到2030年及以后将产生深远影响。然而，目前的协同努力尚不足以有效应对资源可持续性挑战。此外，水资源-能源-碳关联分析强调，持续的政策支持与技术创新是实现可持续发展目标的核心驱动力。当前，受快速工业化、城市化及气候危机加剧的影响，巴基斯坦水务部门面临着严峻的水资源短缺压力。在此背景下，政策的有效实施与评估至关重要。NWPP虽为可持续管理提供了重要框架，但其落实仍受制于财政拮据与机构能力薄弱等瓶颈，亟须制定综合应对策略并寻求国际支持以克服这些障碍。

总而言之，解决巴基斯坦的水资源管理挑战需要采取一种涵盖时空维度的多维策略，需将政策改革、机构强化与国际合作有机结合。通过优先落实可持续水资源管理实践并完善政策执行机制，巴基斯坦有望缓解水资源安全压力，并朝着实现可持续发展目标迈进。同时，通过降低化石燃料依赖性并提高可再生能源占比，巴基斯坦正致力于减少排放、提升能源安全并改善空气质量。这种将气候友好型政策融入经济规划的发展模式，有助于巴基斯坦走上一条低碳、气候适应型的发展道路，在增强气候韧性的同时促进社会经济增长。最终，要全面落实这些政策并达成减排目标，充足的气候融资与国际支持不可或缺。

参考文献

原文顺序 | 出版日期 | 本文引用

[1]	Carayannis EG, Ilinova A, Cherepovitsyn A. The future of energy and the case of the arctic offshore: the role of strategic management. J Mar Sci Eng 2021;9(2):134. . 10.3390/jmse9020134

[2]	Duarte CM, Chapuis L, Collin SP, Costa DP, Devassy RP, Eguiluz VM, et al. The soundscape of the Anthropocene ocean. Science 2021;371(6529):eaba4658. . 10.1126/science.aba4658

[3]	Salehi M. Global water shortage and potable water safety; today’s concern and tomorrow’s crisis. Environ Int 2022;158:106936. . 10.1016/j.envint.2021.106936

[4]	Wen C, Dong W, Zhang Q, He N, Li T. A system dynamics model to simulate the water-energy-food nexus of resource-based regions: a case study in Daqing City, China. Sci Total Environ 2022;806(Pt 1):150497. . 10.1016/j.scitotenv.2021.150497

[5]	Cohen R, Nelson B, Wolff G. Energy down the drain: the hidden costs of California’s water supply. Report. New York City: Natural Resources Defense Council, Pacific Institute; 2004.

[6]	Hussey K, Pittock J. The energy-water nexus: managing the links between energy and water for a sustainable future. Ecol Soc 2012;17(1):31. . 10.5751/es-04641-170131

[7]	Xu S, He W, Shen J, Degefu DM, Yuan L, Kong Y. Coupling and coordination degrees of the core water-energy-food nexus in China. Int J Env Res Pub He 2019;16(9):1648. . 10.3390/ijerph16091648

[8]	Gold GM, Webber ME. The energy-water nexus: an analysis and comparison of various configurations integrating desalination with renewable power. Resources 2015;4(2):227‒76. . 10.3390/resources4020227

[9]	Haywood LK, Funke N, Audouin M, Musvoto C, Nahman A. The sustainable development goals in South Africa: investigating the need for multistakeholder partnerships. Dev South Afr 2019;36(5):555‒69. . 10.1080/0376835x.2018.1461611

[10]

Sustainable Development Goals (SDG) Indicators—global indicator framework for the sustainable development goals and targets of the 2030 agenda for sustainable development [Internet]. New York City: United Nations Statistics Division Development Data and Outreach Branch; [cited 2025 Feb 18]. Available from:

[11]	Blanc DL. Towards integration at last? The sustainable development goals as a network of targets. Sustain Dev 2015;23(3):176‒87. . 10.1002/sd.1582

[12]	Bleischwitz R, Spataru C, VanDeveer SD, Obersteiner M, van der Voet E, Johnson C, et al. Resource nexus perspectives towards the United Nations sustainable development goals. Nat Sustain 2018;1(12):737‒43. . 10.1038/s41893-018-0173-2

[13]

Ahmed T, Yaqoob MA, Sultan W, Latif MH, Khlaid W, Shah IA. Financial impact of energy efficient retrofits on design of grid tied solar systems in Pakistan. In: Proceedings of the 2019 International Conference on Electrical, Communication, and Computer Engineering (ICECCE); 2019 Jul 24‒5; Swat, Pakistan. New York City: IEEE; 2019. p. 1‒5. . 10.1109/icecce47252.2019.8940648

[14]

Latif MH, Aslam A, Mahmood T. Prospects and implementation of solar energy potential in Pakistan: based on hybrid grid station employing incremental conductance technique. In: Proceedings of IEEC 2019 International Electrical Engineering Conference; 2018 Feb 9‒10; Karachi, Pakistan. New York City: IEEE; 2019.

[15]	United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (UNESCO) World Water Assessment Programme. The United Nations world water development report 2018: nature-based solutions for water. Report. Paris: UNESCO; 2018. . 10.18356/dc00fb4d-en

[16]	Tortajada C, Biswas AK. Achieving universal access to clean water and sanitation in an era of water scarcity: strengthening contributions from academia. Curr Opin Environ Sustain 2018;34:21‒5. . 10.1016/j.cosust.2018.08.001

[17]	Bhutta MN. Vision on water for food and agriculture: Pakistan perspective. In: Proceedings of the Regional South Asia Meeting on Water for Food and Rural Development; 1999 Jun 1‒3; New Delhi, India. Dakar Fann: Le Hub Rural; 1999.

[18]

Ministry of Water Resources Government of Pakistan. National water policy 2018 [Internet]. Islamabad: Ministry of Water Resources Government of Pakistan; undated [cited 2024 Feb 18]. Available from: https://mowr.gov.pk/Detail/MWEwYjg0ZWQtZDNmMC00NTMwLWIxZTQtNjM1ZmZkZDZlZjU2#:~:text=Taking%20cognizance%20of%20the%20long,any%20manner%20and%20 that%20approved.

[19]	Basharat M. Water management in the Indus Basin in Pakistan: challenges and opportunities. In: Khan SI, Adams TE, editors. Indus river basin-water security and sustainability. Amsterdam: Elsevier; 2019. . 10.1016/b978-0-12-812782-7.00017-5

[20]	Fang K, Heijungs R, de Snoo GR. Theoretical exploration for the combination of the ecological, energy, carbon, and water footprints: overview of a footprint family. Ecol Indic 2014;36:508‒18. . 10.1016/j.ecolind.2013.08.017

[21]	Kenway SJ, Binks A, Lane J, Lant PA, Lam KL, Simms A. A systemic framework and analysis of urban water energy. Environ Model Softw 2015;73:272‒85. . 10.1016/j.envsoft.2015.08.009

[22]	Venkatesh G, Chan A, Brattebø H. Understanding the water-energy-carbon nexus in urban water utilities: comparison of four city case studies and the relevant influencing factors. Energy 2014;75:153‒66. . 10.1016/j.energy.2014.06.111

[23]	Chen S, Chen B. Urban energy-water nexus: a network perspective. Appl Energy 2016;184:905‒14.

[24]	Stoll-Kleemann S, O’Riordan T. The sustainability challenges of our meat and dairy diets. Environment 2015;57(3):34‒48. . 10.1080/00139157.2015.1025644

[25]	Connor R. The United Nations’ world water development report 2015: water for a sustainable world. Report. Paris: UNESCO Publishing; 2015. . 10.18356/7cb7d6bd-en

[26]	Zhou Y, Ma M, Kong F, Wang K, Bi J. Capturing the co-benefits of energy efficiency in China—a perspective from the water-energy nexus. Resour Conserv Recycling 2018;132:93‒101. . 10.1016/j.resconrec.2018.01.019

[27]	Elhacham E, Ben-Uri L, Grozovski J, Bar-On YM, Milo R. Global human-made mass exceeds all living biomass. Nature 2020;588(7838):442‒4. . 10.1038/s41586-020-3010-5

[28]	Taherzadeh O, Bithell M, Richards K. Water, energy and land insecurity in global supply chains. Glob Environ Change 2021;67:102158. . 10.1016/j.gloenvcha.2020.102158

[29]	Hussien WA, Memon FA, Savic DA. A risk-based assessment of the household water-energy-food nexus under the impact of seasonal variability. J Clean Prod 2018;171:1275‒89. . 10.1016/j.jclepro.2017.10.094

[30]	Zhu Z, Zhu L, Li J, Tang J, Li G, Hsieh YK, et al. Effect of interactions between Co²⁺ and surface goethite layer on the performance of α-FeOOH coated hollow fiber ceramic ultrafiltration membranes. J Colloid Interface Sci 2016;466:28‒35. . 10.1016/j.jcis.2015.12.014

[31]	Romero-Lankao P, Bruns A, Wiegleb V. From risk to WEF security in the city: the influence of interdependent infrastructural systems. Environ Sci Policy 2018;90:213‒22. . 10.1016/j.envsci.2018.01.004

[32]	Olkis C, Dong H, Brandani S, Santori G. Ionogels at the water-energy nexus for desalination powered by ultralow-grade heat. Environ Sci Technol 2020;54(6):3591‒8. . 10.1021/acs.est.9b06037

[33]	De Stercke S, Chaturvedi V, Buytaert W, Mijic A. Water-energy nexus-based scenario analysis for sustainable development of Mumbai. Environ Model Softw 2020;134:104854. . 10.1016/j.envsoft.2020.104854

[34]	Chang S, Hu C, Beyhaqi A, Wang M, Zeng Q. Highly efficient hydrogen and electricity production combined with degradation of organics based on a novel solar water-energy nexus system. ACS Appl Mater Interfaces 2020;12(2):2505‒15. . 10.1021/acsami.9b18989

[35]	Zhang C, Liang HQ, Xu ZK, Wang Z. Harnessing solar-driven photothermal effect toward the water-energy nexus. Adv Sci 2019;6(18):1900883. . 10.1002/advs.201970111

[36]	Perrone D, Murphy J, Hornberger GM. Gaining perspective on the water-energy nexus at the community scale. Environ Sci Technol 2011;45(10):4228‒34. . 10.1021/es103230n

[37]	Sun D, Shao S, Zhang Y, Yang Q, Hou H, Quan X. Integrated analysis of the water-energy-environmental pollutant nexus in the petrochemical industry. Environ Sci Technol 2020;54(23):14830‒42. . 10.1021/acs.est.9b07467

[38]	Lin J, Kang J, Bai X, Li H, Lv X, Kou L. Modeling the urban water-energy nexus: a case study of Xiamen, China. J Clean Prod 2019;215:680‒8. . 10.1016/j.jclepro.2019.01.063

[39]	Li X. Understanding the water-energy nexus: a case study of Ningxia [dissertation]. Uppsala: Uppsala University; 2014.

[40]	Sun L, Pan B, Gu A, Lu H, Wang W. Energy-water nexus analysis in the Beijing-Tianjin-Hebei region: case of electricity sector. Renew Sust Energ Rev 2018;93:27‒34.

[41]	Agrawal N, Ahiduzzaman M, Kumar A. The development of an integrated model for the assessment of water and GHG footprints for the power generation sector. Appl Energ 2018;216:558‒75. . 10.1016/j.apenergy.2018.02.116

[42]	Malik NH, Shaikh F, Kumar L, Hossain MS. Quantification of the water-energy-carbon nexus of the coal fired powerplant in water stressed area of Pakistan. Energy Sources A Recovery Util Environ Eff 2020;47(1):1‒23.

[43]	Mehta V. Integrated water-energy-emissions analysis: applying LEAP and WEAP together in California. Report. St Alexandria: Coherent Digital; 2012.

[44]	Böhringer C, Rutherford TF. Combining bottom-up and top-down. Energy Econ 2008;30(2):574‒96. . 10.1016/j.eneco.2007.03.004

[45]	Meng F, Guo J, Guo Z, Lee JC, Liu G, Wang N. Urban ecological transition: the practice of ecological civilization construction in China. Sci Total Environ 2021;755:142633. . 10.1016/j.scitotenv.2020.142633

[46]	Bazilian M, Rogner H, Howells M, Hermann S, Arent D, Gielen D, et al. Considering the energy, water and food nexus: towards an integrated modelling approach. Energy Policy 2011;39(12):7896‒906. . 10.1016/j.enpol.2011.09.039

[47]	Leal Filho W, Salvia AL, Vasconcelos CR, Anholon R, Rampasso IS, Eustachio JH, et al. Barriers to institutional social sustainability. Sustain Sci 2022;17(6):2615‒30. . 10.1007/s11625-022-01204-0

[48]	Howells M, Hermann S, Welsch M, Bazilian M, Segerström R, Alfstad T, et al. Integrated analysis of climate change, land-use, energy and water strategies. Nat Clim Chang 2013;3(7):621‒6. . 10.1038/nclimate1789

[49]	International Atomic Energy Agency (IAEA). Nuclear technology review. Vienna: IAEA; 2009.

[50]	Pfister S, Hellweg S. The water “shoesize” vs. footprint of bioenergy. Proc Natl Acad Sci USA 2009;106(35):E93‒4. . 10.1073/pnas.0908069106

[51]	Liu G, Hu J, Chen C, Xu L, Wang N, Meng F, et al. LEAP-WEAP analysis of urban energy-water dynamic nexus in Beijing (China). Renew Sustain Energy Rev 2021;136:110369. . 10.1016/j.rser.2020.110369

[52]	Yates D, Miller KA. Integrated decision support for energy/water planning in California and the Southwest. Int J Clim Chang Impacts and Responses 2013;4(1):49‒64. . 10.18848/1835-7156/cgp/v04i01/37149

[53]	Hydrocarbon Development Institute of Pakistan (HDIP), Ministry of Energy, Government of Pakistan. Pakistan energy year book 2019‒2020. Report. Islamabad: HDIP; 2020.

[54]	Government of Pakistan (GOP). The Pakistan economic survey 2019‒2020. Report. Islamabad: Ministry of Finance; 2020.

[55]

Siyal AW, Gerbens-Leenes PW, Vaca-Jiménez SD. Freshwater competition among agricultural, industrial, and municipal sectors in a water-scarce country. Lessons of Pakistan’s fifty-year development of freshwater consumption for other water-scarce countries. Water Resour Ind 2023;29:100206. . 10.1016/j.wri.2023.100206

[56]	National Electric Power Regulatory Authority (NEPRA). Statistical yearbook 2021. Islamabad: NEPRA; 2021.

[57]	Sieber J. WEAP water evaluation and planning system. In: Proceedings of the 3rd International Congress on Environmental Modelling and Software; 2006 Jul 9‒13; Burlington, VT, USA. Stockholm: Stockholm Environment Institute Tellus Institute; 2005.

[58]	Government of Pakistan (GOP). The Pakistan economic survey 2017‒2018. Report. Islamabad: Ministry of Finance; 2018.

[59]	Government of Pakistan (GOP), Ministry of Climate Change. National electric vehicle policy. Report. Islamabad: Ministry of Climate Change; 2019.

[60]	Government of Pakistan (GOP). Updated nationally determined contributions 2021. Islamabad: Government of Pakistan; 2021.

[61]	Zhang D, Liu G, Chen C, Zhang Y, Hao Y, Casazza M. Medium-to-long-term coupled strategies for energy efficiency and greenhouse gas emissions reduction in Beijing (China). Energy Policy 2019;127:350‒60. . 10.1016/j.enpol.2018.12.030

[62]	Ashraf M. Water scarcity in Pakistan issues and options. Report. Islamabad: Pakistan Council of Research in Water Resources (PCRWR); 2008.

[63]	Report S. National Water Policy. Minister planning review on water resources, national water policy [Internet]. Islamabad: Pakistan; 2023 Nov 30 [cited 2025 Feb 18] Available from:

[64]	Mumtaz M, Sumra K, Khan K. National water policy of Pakistan: a critical analysis. J Manag Sci 2020;14(4):e13872.

[65]	Shah AM, Liu G, Chen Y, Yang Q, Yan N, Agostinho F, et al. Urban constructed wetlands: assessing ecosystem services and disservices for safe, resilient, and sustainable cities. Front Eng Manag 2023;10(4):582‒96. . 10.1007/s42524-023-0268-y

[66]	Janjua PZ, Samad G, Khan N. Climate change and wheat production in Pakistan: an autoregressive distributed lag approach. NJAS Wagening J Life Sci 2014;68(1):13‒9. . 10.1016/j.njas.2013.11.002

[67]	Ali U, Wang J, Ullah A, Tan YF, Nurgazina Z, Khan ZA. Determinants of farmers’ choice adaptation strategies to climate change: evidence from Khyber Pakhtunkhwa Pakistan. Pak Agric Sci 2020;57(3):941‒51.

[68]	Sahibzada SA. Pricing irrigation water in Pakistan: an evaluation of available options. Pak Dev Rev 2002;41(3):209‒41.

[69]	Chen Y, Liu Y, Slootweg M, Hu M, Tukker A, Chen WQ. Unlocking rooftop potential for sustainable cities: a systematic review. Front Eng Manag 2024:1‒5. . 10.1007/s42524-024-4053-3

[70]	Qamar MU, Azmat M, Abbas A, Usman M, Shahid MA, Khan ZM. Water pricing and implementation strategies for the sustainability of an irrigation system: a case study within the command area of the Rakh Branch Canal. Water 2018;10(4):509. . 10.3390/w10040509

[71]	BankWorld. Freshwater withdrawal for agriculture (% of total freshwater withdrawal). Report. Washington, DC.: World Bank Publications; 2021.

[72]	Gollin D, Lagakos D, Waugh ME. Agricultural productivity differences across countries. Am Econ Rev 2014;104(5):165‒70. . 10.1257/aer.104.5.165

[73]	Fuglie K, Gautam M, Goyal A, Maloney WF. Harvesting prosperity: technology and productivity growth in agriculture. Report. Washington, DC: World Bank Publications; 2019 Nov. . 10.1596/978-1-4648-1393-1

[74]	Baumhardt RL, Jones OR. Residue management and tillage effects on soil-water storage and grain yield of dryland wheat and sorghum for a clay loam in Texas. Soil Tillage Res 2002;68(2):71‒82. . 10.1016/s0167-1987(02)00097-1

[75]	Xue L, Khan S, Sun M, Anwar S, Ren A, Gao Z, et al. Effects of tillage practices on water consumption and grain yield of dryland winter wheat under different precipitation distribution in the loess plateau of China. Soil Tillage Res 2019;191:66‒74. . 10.1016/j.still.2019.03.014

[76]	Eranki PL, El-Shikha D, Hunsaker DJ, Bronson KF, Landis AE. A comparative life cycle assessment of flood and drip irrigation for guayule rubber production using experimental field data. Ind Crops Prod 2017;99:97‒108. . 10.1016/j.indcrop.2017.01.020

[77]	Stover D. Variable frequency drives can improve system performance and cut farmer costs [Internet]. Westerville, OH:Water Well Journal; undated [cited 2025 Feb 19]. Available from:

[78]	Jamali M, Soufizadeh S, Yeganeh B, Emam Y. A comparative study of irrigation techniques for energy flow and greenhouse gas (GHG) emissions in wheat agroecosystems under contrasting environments in south of Iran. Renew Sustain Energy Rev 2021;139:110704. . 10.1016/j.rser.2021.110704

[79]	Muzammil M, Zahid A, Breuer L. Water resources management strategies for irrigated agriculture in the Indus basin of Pakistan. Water 2020;12(5):1429. . 10.3390/w12051429

[80]	Hulio ZH, Jiang W, Chandio GS. Power policies, challenges, and recommendations of renewable resource assessment in Pakistan. Energy Explor Exploit 2022;40(3):947‒76. . 10.1177/01445987211064678

[81]	Ur Rehman SA, Cai Y, Mirjat NH, Walasai GD, Nafees M. Energy-environment-economy nexus in Pakistan: lessons from a PAK-TIMES model. Energy Policy 2019;126:200‒11. . 10.1016/j.enpol.2018.10.031

[82]	Wang W, Liu Y, Feng K, Chen WQ. Spatiotemporal dynamics of city-level WEEE generation from different sources in China. Front Eng Manag 2024;1‒3:181‒93.

[83]	Zaman QUZ, Rehman A. Pakistan wants to conserve energy and save money. Will it succeed? [Internet]. London: Dialogue Earth; 2019 Apr 16 [cited 2025 Feb 18]. Available from:

[84]	The Word Bank. Pakistan to invest in water and sanitation services to boost health and climate resilience in Punjab Province [Internet]. Washington, DC: World Bank Publications; 2021 Jun 18 [cited 2025 Feb 18]. Available from: