張容 李楊

[摘 要] 在全球水資源短缺的大背景之下，就如何緩解水資源壓力以及提高水資源利用效率問題，各國學者進行了廣泛而深入的研究。水足跡理論作為水資源管理領域的熱點之一，經過將近二十年的發(fā)展，無論在理論還是應用方面都取得了很大進步。通過梳理農業(yè)水足跡理論的形成歷程，以糧食作物、經濟作物及畜牧水足跡影響因素為研究重點，總結了糧食作物和經濟作物的綠水足跡隨降水量的增加而增加，藍水足跡則相反，且氣象因素的變化都會影響其水足跡；在技術因素方面，灌溉技術是影響糧食和經濟作物水足跡的主要因素之一。對于畜牧業(yè)來說，畜牧水足跡則對品種、飼料、放牧方式敏感。并對農業(yè)水足跡的發(fā)展方向作了展望，以期為農業(yè)水資源管理提供可行方案。

[關鍵詞] 農業(yè)水足跡；影響因素；最新進展

[中圖分類號] S181 [文獻標識碼] A [文章編號] 1009-6043（2018）08-0100-05

Abstract： In the context of the global shortage of water resources， scholars in various countries have carried out extensive and in-depth research on how to alleviate the pressure of water resources and improve the utilization efficiency of water resources. Water footprint theory is one of the hot spots in the field of water resources management. After nearly twenty years of development， great progress has been made in both the theory and the application. By combing the formation process of the theory of agricultural water footprint， this paper focuses on grain crops， economic crops and the influence factors of livestock water footprint. It concludes that the green water footprint of grain crops and economic crops increases with the increase of precipitation， the blue water footprint is opposite， and the change of meteorological factors affects the water footprints. In terms of technical factors， irrigation technology is one of the main factors that affect the water footprint of grain and economic crops. For livestock husbandry， the water footprint of livestock is sensitive to breed， feed and grazing ways. The development direction of agricultural water footprint is also prospected for providing feasible solutions for agricultural water resources management.

Key words： agricultural water footprint， influence factor， latest development

一、導論

自工業(yè)革命以來，各工業(yè)化國家經濟加速增長，以大規(guī)模投入為范式的生產方式導致的一個后果就是水資源缺乏[1]。據(jù)聯(lián)合國2012年統(tǒng)計預測，到2025年，預計將有18億人生活在絕對缺水的國家或地區(qū)，世界上三分之二的人口可能處于缺水狀態(tài)。在2016年，Mekonnen and Hoekstra指出世界上三分之二的人口生活在每年至少一個月缺水的地區(qū)[2]。至此，水資源缺乏已是一個世界性的熱點問題。而全球一年用水總量中農業(yè)生產用水占比最大，90%的人類消費水足跡來自農業(yè)產品[3]，因此，提高農業(yè)用水效率是解決水資源匱乏問題的重中之重。這促使許多學者為緩解水資源短缺問題提出了一系列理論，其中水足跡理論近年來深受全球學者青睞。

2002年Hoekstra在荷蘭代爾夫特舉辦的虛擬水貿易國際專家會議上首次明確提出了水足跡的概念[4]。虛擬水是指產品和服務的生產過程中所使用的水[5]，水足跡概念建立在虛擬水理論的基礎之上，是指消費者或生產者直接和間接使用水資源量，包括水資源消耗量和污染量，在量化水的基礎上評價水使用對區(qū)域或全球水環(huán)境的影響[6]。水足跡理論一經提出其局限性便遭到了多方質疑，在2014年和2015年Perry和Wichelns分別發(fā)表反對根據(jù)水足跡來比較生產系統(tǒng)或制定水資源分配和使用政策的論文，但是Perry關注的重點在獲得有力指標的技術上的困難，而Wichelns則專注于在水足跡理論中當?shù)厮Y源機會成本概念的缺乏[7]。但盡管這樣，關于水足跡的期刊文獻還在大量發(fā)表，越來越多關于水的使用和缺乏與消費和貿易相聯(lián)系的研究導致了水足跡評估體系的出現(xiàn)。在過去十多年有關水足跡的研究主要包括四步水足跡評價方法論的發(fā)展（建立分析、會計、可持續(xù)性評估和反應制定的范圍）、灰水足跡指南的發(fā)展、在高空間和時間分辨率上的水足跡估計、全球虛擬水貿易網絡的進展的探索、農作物水足跡基準的發(fā)展、基于藍水足跡理論的河流流域的藍水匱乏估計、基于氮和磷相關的灰水足跡對流域水污染水平的評估、水足跡年際變化的研究、水足跡不確定性的評估、遙感技術使用的探索以及未來水足跡理論的發(fā)展[8]，涵蓋了水在人類活動的不同方面的作用及對其可持續(xù)進行性的影響。

還有學者認為水足跡思想來源于1992年加拿大經濟學家Wiiliam Rees提出的“生態(tài)足跡”理論，用以描述人類對水資源系統(tǒng)的占用和影響[9]。生態(tài)足跡與水足跡存在著一定的相似性，都屬于足跡家族，都可以用來反映自然資源的耗費對環(huán)境的影響。但它們之間存在一些差異：在核算方面，水足跡的核算基于本地生產因子，而生態(tài)足跡則基于全球海洋平均生產力因子來計算；從地理定位角度，水足跡不僅計算水資源消費的數(shù)量，還要追蹤其來源；在關注重點方面，水足跡關注的是人類活動對水量的需求（體積單位），而生態(tài)足跡則關注水產品消費對水域面積的占用（面積單位）[10]。

隨著水足跡理論的不斷發(fā)展，其應用范圍越來越寬廣，學者們已將該理論應用到不同國家或地區(qū)以及工業(yè)、農業(yè)、第三產業(yè)等不同產業(yè)領域，以對水資源利用狀況進行評估。從已有文獻來看，關于農業(yè)水足跡的研究自2008年以來逐漸增多。如在2010-2017年間，中國學者對湖南省水稻水足跡[11]、華北平原小麥、玉米作物生產水足跡[12]、1978-2010年間中國主要糧食作物的水足跡值[13]等進行了核算與評價，并探索了農業(yè)水足跡的驅動機制，如李澤紅等以武威洲為研究區(qū)探索了該地區(qū)農業(yè)水足跡變化及其驅動機制[14]。國外學者對農業(yè)水足跡的研究更加深入，如Mekonnen和Hoekstra2010年對小麥的綠、藍、灰水足跡進行了全球和高分辨率的評估[15]，在2012年對農業(yè)動物產品的水足跡作了全球評估等[16]；Thapat Silalertruksa等基于水足跡理論研究了水資源利用和水資源缺乏對可持續(xù)水稻種植的影響[17]；Nichanan Cheroennet等基于時間步驟計算了農業(yè)種植系統(tǒng)的灰水足跡[18]。通過以農業(yè)水足跡為研究對象，對其內涵作了簡要闡述，重點介紹了農業(yè)水足跡的影響因素，并在此基礎上對未來農業(yè)水足跡發(fā)展方向提出了建議，以期促進農業(yè)水足跡理論進一步發(fā)展，從而緩解全球水資源壓力問題。

二、農業(yè)水足跡的內涵

農業(yè)水足跡基于水足跡理論上發(fā)展起來，農業(yè)水足跡是專門用于分析農業(yè)在生產與消費過程中水資源消耗和影響的物理指標，即將人類活動所有水足跡的核算和評價的范圍縮小到農業(yè)方面，其含義是指除去工業(yè)水足跡、生態(tài)水足跡外的水足跡，具體是指一定時期和區(qū)域內人們消費的所有農業(yè)產品（包括作物和畜禽產品）和服務的虛擬水量之和[19]?；谔摂M水理論，農業(yè)水足跡可劃分為農業(yè)綠水足跡、農業(yè)藍水足跡和農業(yè)灰水足跡。農業(yè)綠水足跡即農作物生育過程中消耗的有效降水；農業(yè)藍水足跡是指消耗的地表和地下水資源；農業(yè)灰水足跡則是指以現(xiàn)有水環(huán)境水質標準為基準，消納產品生產過程中產生的污染物負荷所需要的淡水水量[6]。這一理論的發(fā)展不僅明確了農產品整個生命周期內不同階段用水情況、用水地點等，而且還可以提高水資源綜合利用水平，提升農產品質量，逐漸實現(xiàn)水資源配置與農業(yè)經濟發(fā)展的脫鉤。

三、農業(yè)水足跡的影響因素

農業(yè)是一種高耗水的活動，且對自然環(huán)境和生產技術的變化十分敏感，收成的潛在減少可能會導致比現(xiàn)在更大的水需求和食品安全下降[20，21]。為此以減少農業(yè)用水量和提高農業(yè)用水效率為目的，分析與總結了農業(yè)水足跡的影響因子，重點介紹糧食作物水足跡、經濟作物水足跡、畜牧水足跡的影響因素。

（一）糧食作物水足跡的影響因素

糧食安全問題是人類面臨的重大生存危機問題，保障糧食安全現(xiàn)已經成為各國發(fā)展戰(zhàn)略中的重要一環(huán)。而糧食作物的生長發(fā)育與水資源充足與否息息相關，因此，研究如何用有限的水資源生產出滿足全人類數(shù)量的糧食是具有重要意義的。

1.自然環(huán)境因素

糧食作物的水足跡在很大程度上與特定環(huán)境中的水需求有關，環(huán)境的變化會嚴重影響糧食水足跡水平。分析已有文獻知，影響糧食作物水足跡的主要自然環(huán)境因素包括降水、光照、氣溫、風速、CO2濃度等。在研究影響糧食作物水足跡的自然環(huán)境因素時，前四種因素往往會結合起來考慮。例如Acock[22]和Mekonnen[23]證實了玉米水足跡隨降水量增加而增加，生長季積溫與綠水足跡、總水足跡呈顯著負相關，與灰水足跡呈顯著正相關；降水量與藍水足跡呈顯著負相關，而日照時數(shù)與藍水足跡呈顯著的正相關；日照時數(shù)主要是通過風速作用對藍水產生影響，且風速是影響玉米水足跡最強的氣候因子，其與綠水、藍水、灰水和總水足跡的相關性全部達到了顯著水平；相對濕度與綠水足跡呈顯著的正相關，與灰水足跡呈顯著的負相關。對于小麥而言，降水量的變化是影響其水足跡的重要因素。蓋力強[24]發(fā)現(xiàn)小麥生產用水中綠水的用量占80%左右，這說明降水量是影響小麥水足跡非常重要的因素。韓宇平[25]則計算了人民勝利渠灌區(qū)冬小麥的藍、綠水足跡，結果顯示，平均氣溫、相對濕度、日照時數(shù)、水汽壓、平均風速以及有效降水都是影響藍水足跡的主要氣候因子；除水汽壓與藍水足跡呈正相關外，其他因子都與藍水足跡呈負相關，其中水汽壓對藍水足跡具有最大影響，相對濕度和日照時數(shù)次之；而這些氣候因子中有效降水對冬小麥的綠水足跡的影響最大，它們之間正相關系數(shù)為0.96，而其他氣候因子的影響都很小，甚至相關系數(shù)為0。Behnam[26]等研究伊朗主要谷物水足跡發(fā)現(xiàn)，增加綠水水足跡使用或提高綠水的利用效率對遭受藍水資源不足的農民來說很重要。CO2的濃度對糧食作物的影響也不容忽視，經研究發(fā)現(xiàn)對敏感性糧食農作物來說，兩倍的CO2量可能會導致30%到100%的光合作用率的增加，這取決于溫度和水的可用量[27，28]，同時CO2濃度還可以通過減少蒸騰作用進一步提高水的使用效率[29]。Morrison通過研究發(fā)現(xiàn)，C3類農作物（水稻、小麥等）對高CO2的反應是積極的，而C4類農作物（玉米、高粱等）則對CO2濃度的變化不敏感[30]。Bocchiola[31]則以意大利波谷的蘭里亞諾為案例區(qū)，研究了灌溉水稻的水足跡受未來氣候變化影響的情況，結果表明，在本世紀的上半個世紀，CO2濃度的增加可能會導致水稻產量增加（特別是在CCSM4的情況下）；在本世紀末，只有CCSM4在RCP和4.5的情況下才會增加水稻產量和藍水足跡，而且主要是由于夏季溫度的增加而增加。

2.技術因素

灌溉技術和生產技術等是影響農業(yè)水足跡的主要技術因素。在灌溉技術方面，LaZHUO[32]重點研究了不同灌溉水平下的冬小麥的水足跡。實踐結果表明，與完全灌溉相比，不完全灌溉量每降低50%，蒸騰量下降10.5%，總蒸散量下降9.4%；當從完全灌溉轉向不完全灌溉時，水使用效率的變化不大，但滴灌的水使用效率比溝灌和噴灌的平均高1%，而藍色足跡平均下降了38%，綠色足跡平均增加了19%。而生產技術因素主要包括化肥施用、農藥和農業(yè)機械使用對糧食水足跡的影響。李紅穎[33]等經過研究得出在玉米生產過程中化肥施用量與綠水、藍水、總水足跡呈顯著的負相關，化肥施用量與灰水足跡呈顯著的正相關；Rodriguez[34]等則對阿根廷布宜諾斯艾利斯省馬鈴薯水足跡進行了分析，其中灰水足跡所占比例最高，提出了提高水肥利用效率、強化對農民的技術支持、對地下水使用進行政策調控等建議。通過研究人民勝利渠灌區(qū)冬小麥的藍、綠水足跡，發(fā)現(xiàn)藍水足跡與農業(yè)機械總動力、農藥使用實物量呈正相關，與農用化肥施用折純量和農用柴油使用量呈負相關，這些技術因素對綠水足跡的影響同樣顯著，但與之相關性與藍水足跡相反[26]。

（二）經濟作物水足跡的影響因素

經濟作物又稱“技術作物”或工業(yè)原料作物，是一個國家輕工業(yè)發(fā)展的重要原料，同時也是人民生活的重要依靠。根據(jù)研究數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)經濟作物產值和產量在農業(yè)大國中國一直呈現(xiàn)向上攀升的趨勢，這標志著農業(yè)種植結構的不斷優(yōu)化和農民生活水平的穩(wěn)步提高[35]。然而，國內外目前針對經濟作物水足跡的文獻相對較少，縱觀已有文獻，經濟作物水足跡影響因素大致可以分為兩大類。

1.自然環(huán)境因素

影響經濟作物水足跡的自然環(huán)境因素與糧食作物的略有不同，主要是降水量、播種日期、土壤以及其他氣象變量。例如R.González Perea[36]發(fā)現(xiàn)甜菜的水足跡受不同季節(jié)降水量、播種日期、土壤等的影響，且其有效綠水足跡會因雨水的空間分布差異而發(fā)生巨大變化；Samantha A.Munro[37]等考察了南非柑橘類水果的水足跡，了解到在不同氣候的年份里，臍橙、檸檬和軟柑橘的綠和藍水足跡的組合會受到很大程度的影響，在旱年里，藍水足跡平均增加了10%，在雨水充足的年份里則平均減少了30%；在哥倫比亞的東北部，可可豆的平均水足跡是18876m3/ton，而從全球范圍來說可可豆的平均水足跡是19745m3/ha，造成區(qū)別的主要原因是氣象變量：濕度、風速，同時還有樹蔭面積的差別。因此增大可可樹的種植密度能有效提高資源特別是水資源的利用效率[38]。

2.種植技術因素

通過對水足跡文獻的分析與總結，發(fā)現(xiàn)在探究經濟作物水足跡在種植技術方面的影響因素時，學者們主要研究了品種選取、灌溉技術、種植密度等因素的影響。在品種選取方面，KyounghoonCha[1]等對韓國的白蘿卜生產水足跡進行了研究，高山地區(qū)種植的白蘿卜的水足跡比用設備技術生產的白蘿卜的水足跡高，而秋季白蘿卜的水足跡比用設備技術生產的白蘿卜的水足跡低，建議其他栽培品種向秋季白蘿卜轉變有利于節(jié)水種植?？紤]灌溉技術對經濟作物水足跡影響的研究較多。例如甜菜在灌溉過程中用軸心灌溉系統(tǒng)比混合灌溉系統(tǒng)能更好地利用水，但沒有固定式灌溉系統(tǒng)好[36]；與地面灌溉相比，利用滴灌系統(tǒng)使敘利亞的一個橄欖樹林中水使用效率從1.3kg/m3提升到2.36kg/m3[39]；Eduardo Augusto Agnellos Barbosa[40]等核算了巴西東南部甘蔗的水足跡，證實將處理過的家庭污水用于地下滴灌有利于減少水足跡和增加甘蔗等生物能源作物的產量，這符合當前清潔生產系統(tǒng)的理念；在溫室模擬條件下探究紫花苜蓿適宜的灌水頻率，結果表明，較高的灌水頻率（4天）利于0-40cm土層有適宜的含水量，較低的灌水頻率（6天、10天、15天）有利于40-100cm土層含水量的提高；隨著灌水頻率的增加，苜蓿產量和水分利用效率先增加后降低[41]。在種植密度影響因素方面，通過將希臘地區(qū)橄欖樹的三種種植密度（超高密度1670trees/ha，高密度1000trees/ha，中等密度500trees/ha）對比，得出超高密度的橄欖樹種植水使用效率最高[39]。

（三）畜牧水足跡的影響因素

近年來，關于畜牧生產和產品的水足跡可持續(xù)評價在愛爾蘭、澳大利亞、中國等國家受到了一些關注[42]。人們越來越認識到畜牧生產與用水之間的緊張關系，為更好地認識到特定地區(qū)的淡水需求，并改善個體養(yǎng)殖場的績效，需要進行水消費研究，了解詳細的畜牧用水情況[43]。根據(jù)分析已有的關于畜牧水足跡的文獻，從以下兩個方面對畜牧水足跡的主要影響因素進行概括。

1.養(yǎng)殖品種因素

Xue Bai[44]等使用水足跡網絡方法對河南省生豬養(yǎng)殖公司的水足跡進行研究，發(fā)現(xiàn)在產品水足跡中，豬養(yǎng)殖階段的水足跡比其他生產階段的水足跡大很多，且斷奶豬的生產水足跡明顯高于肥育豬；產品中90%的間接水足跡都來自于作為飼料生產的作物的生長階段。

2.養(yǎng)殖技術因素

養(yǎng)殖技術包括飼料的選取、放牧方式等。從飼料選取方面來說，飼料種類包括精糧和粗糧，喂食精糧的畜牧具有更高的水足跡，例如Julio Cesar[45]等利用自上而下的水足跡核算方法對巴西飼養(yǎng)場中牛飼料的水足跡進行了研究，發(fā)現(xiàn)在飲食中有大量精糧的飼養(yǎng)場具有較高的水足跡，且粗糧的比例和粗糧的類型是影響足跡價值的重要因素，建議牛的喂養(yǎng)應最大化使用粗糧，這可以減少淡水壓力。此外，各種動物在不同生產系統(tǒng)和不同國家具有不同的水足跡，這是生產系統(tǒng)的類型與動物產品水足跡的大小、組成和地理分布密切相關，因為它決定了飼料轉換效率、飼料成分和飼料來源。如Mekonnen和Hoekstra[46]發(fā)現(xiàn)除了乳制品外，對于所有農場動物產品，工業(yè)生產系統(tǒng)低于放牧系統(tǒng)的畜牧水足跡；但由于工業(yè)系統(tǒng)中濃縮飼料在總飼料中比重更大，這促使藍水和灰水足跡卻是工業(yè)生產系統(tǒng)的高于放牧系統(tǒng)的，但雞肉產品例外；Enoch[44]等評估了南非乳制品的水足跡和經濟水生產力，得出南非乳制品的綠水足跡比全球平均水平高，這歸因于依靠降雨和飼料作物生產來喂養(yǎng)牲畜的單一放牧系統(tǒng)導致的低產奶量，提出乳制品的生產商應考慮投資于減少用水量和增加乳制品產量的技術的建議。同時，不同季節(jié)的放養(yǎng)率的不同也會導致水足跡的差別，如美國南部大平原牛的水足跡與它食用的草密切相關，同樣數(shù)量的水，低放養(yǎng)率下的植物的產量將高于中、高的放羊率。然而在冬季牧場高放養(yǎng)率的牲畜用的水比低和中等的放養(yǎng)率低，這是因為高放養(yǎng)率的情況會收到更多的肥料和更多的放牧牛所產生的高糞肥[47]。

四、結論與展望

隨著全球水資源短缺越來越受到關注，農業(yè)水足跡理論在水資源管理方面的研究得到了非常大的拓展。通過重點考察農業(yè)水足跡影響因素，發(fā)現(xiàn)糧食作物和經濟作物的綠水足跡隨降水量的增加而增加，藍水足跡則相反，且氣象因素的變化都會影響其水足跡；在技術因素方面，灌溉技術是影響糧食和經濟作物水足跡的主要因素之一。對于畜牧業(yè)來說，畜牧水足跡則對品種、飼料、放牧方式敏感。未來農業(yè)水足跡的研究可以從以下幾個方面展開。其一，農業(yè)水足跡的概念還沒有形成定論，其外延和內涵仍需進一步完善。其二，其理論的應用主要集中在對糧食作物水足跡的測算，關于經濟作物、畜牧作物的研究缺乏，林業(yè)和漁業(yè)的水足跡無論是測算還是影響因素的研究仍是鳳毛麟角。拓展農業(yè)水足跡測算有利于農業(yè)水資源的利用和管理。其三，擴大農業(yè)水足跡的應用范圍，例如可以將其與膳食結構、經濟增長理論、時空差異模型掛鉤，以促進其理論與實踐的密切結合。其四，進一步探索農業(yè)水足跡的影響因素，為節(jié)約水資源和提高農業(yè)質量尋找新的路徑。

[參考文獻]

[1]Kyounghoon Cha，Minjung Son，et al. Method to assess water footprint， a case study for white radishes in Korea[J]. International Soil and Water Conservation Research，2017，5（2）：151-157.

[2]Mesfin M. Mekonnen，Arjen Y. Hoekstra. Four billion people facing severe water scarcity[J]. Science Advances，2016， 2（2）：1-6.

[3]Hoekstra A Y，Mekonnen M M. The water footprint of humanity[J]. Proc Natl Acad Sci， 2012，109 （9）： 3232-3237.

[4]Hoekstra A Y， et al. Value of Water Research Report Series No 12[A]. Virtual Water Trade： Proceedings of the International Expert Meeting on Virtual Water Trade[C]. the Netherlands，2003.

[5]Allan J A. Virtual water： a strategic resource global solutions to regional deficits. Groundwater， 1998，36（4）： 545-546.

[6]徐長春，陳阜.“水足跡”及其對中國農業(yè)水資源管理的啟示[J].世界農業(yè)，2015.11（439）：38-44.

[7]E. Fereres，F(xiàn). J. Villalobos，et al. Commentary： On the water footprint as an indicator of water use in food production[J]. Irrigation Science，2017，35（2）：83-85.

[8]Arjen Y. Hoekstra. A critique on the water-scarcity weighted water footprint in LCA[J]. Ecological Indicators，2016，66：564-573.

[9]邰姍姍，張偉東，胡遠滿，等.大連市生態(tài)足跡與水足跡[J].生態(tài)學雜志，2008， 27（9）：1596-1600.

[10]方愷.足跡家族：概念、類型、理論框架與整合模式[J].生態(tài)學報，2015，35（6）：1647-1659.

[11]何浩，黃晶，淮賀舉，等. 湖南省水稻水足跡計算及其變化特征分析[J].中國農學通報，2010，26（14）：294-298.

[12]蓋力強，謝高地，李士美，等.華北平原小麥、玉米作物生產水足跡的研究[J].資源科學，2010，32（11）：2066-2071.

[13]田園宏，諸大建，王歡明，等.中國主要糧食作物的水足跡值：1978-2010[J].中國人口？資源與環(huán)境，2013，23（6）：122-128.

[14]李澤紅，董鎖成，李宇，等.武威綠洲農業(yè)水足跡變化及其驅動機制[J].自然資源學報，2013，28（30）：410-416.

[15]M M Mekonnen，A Y Hoekstra. A global and high-resolution assessment of the green， blue and grey water footprint of wheat[J]. Hydrol. Earth Syst. Sci. Discuss，2010，14：1259-1276.

[16]Mesfin M Mekonnen，Arjen Y Hoekstra. A Global Assessment of the Water Footprint of Farm Animal Products[J]. Ecosystems，2012，15（3）：401-415.

[17]Thapat Silalertruksa，Shabbir H Gheewala，Rattanawan Mungkung，et al. Implications of Water Use and Water Scarcity Footprint for Sustainable Rice Cultivation[J]. Sustainability，2017， 9（2283）：1-13.

[18]X Vergé，A VanderZaag，W Smith，et al. The consideration of time step in calculating grey water footprints of agricultural cropping systems[J]. Ecological Indicators，2017，78：31-36.

[19]劉莉.四川省2001年-2011年農業(yè)水足跡特征與動態(tài)變化研究[D].成都：四川農業(yè)大學，2015.

[20]Torriani D， Calanca P， Lips M，Amman H， Beniston M， Fuhrer J. Regional assessment of climate changeimpacts onmaize productivity and associated production risk in Switzerland[J]. Reg Environ Chang， 2007， 7： 209-221.

[21]Palazzoli I， Maskey S， Uhlenbrook S， Nana E， Bocchiola D. Impact of prospective climate change on water resources and crop yields in the Indrawati basin[J]. Nepal Agric Syst. 2015：143-157.

[22]Cure J D， Acock B. Crop responses to carbon dioxide doubling： a literature survey. Agric For Meteorol. 1987，38：127-145.

[23]Mekonnen M M， Hoekstra， AY. A global and high-resolution assessment of the green， blue and grey water footprint of wheat [J]. Hydrol Earth Syst Sci， 2010 ，14 （7）：1259-1276.

[24]蓋力強，謝高地，李士美.華北平原小麥、玉米作物生產水足跡的研究[J].資源科學，2010， 32（11）：2066-2071.

[25]韓宇平，張嘉彧，代小平等. 灌區(qū)糧食生產水足跡的影響因素研究[J].人民黃河，2017，39（2）：42-46.

[26]Behnam Ababaei，Hadi Ramezani Etedali.Water footprint assessment of main cereals in Iran [J]. Agricultural Water Management，2017，179：401-411.

[27]Jarvis A J， Mansfield T A， Davies W J. Stomatal behaviour， photosynthesis and transpiration under rising CO2[J]. Plant Cell & Environment， 1999， 22（6）：639-648.

[28]Leuning R. A critical appraisal of a combined stomatal photosynthesis model for C3 plants[J]. Plants Cell Environ， 1995， 18（4）：357-364.

[29]Morrison J I L. Intercellular CO2 concentration and stomatal response to CO2 In： Zeiger[J]. Stanford University， 1987： 229-251.

[30]Morrison J I L. Interactions between increasing CO2 concentration and temperature on plant growth [J]. Plant Cell Environ， 1999， 22 （6）： 659-682.

[31]D Bocchiola. Impact of potential climate change on crop yield and water footprint of rice in the Po valley of Italy [J]. Agricultural Systems， 2015， 139：223-237.

[32]La ZHUO，Arjen Y. HOEKSTRA. The effect of different agricultural management practices on irrigation efficiency， water use efficiency and green and bluewater footprint[J]. Frontiers of Agricultural Science and Engineering，2017，4（2）：185-194.

[33]李紅穎，秦麗杰，王曄旻.長春市玉米生產水足跡時序變化及影響因素研究[J].東北師大學報（自然科學版），2017：263-267.

[34]C I Rodriguez，V A Ruiz de Gzlarreta，E E Kruse. Analysis of water footprint of potato production in the pampean region of Argentina[J]. Journal of Cleaner Production， 2015（90）：91-96.

[35]朱振亞，羅水香.我國經濟作物產出的宏觀形勢分析：1983-2014[J].農業(yè)經濟， 2017（1）：44-46.

[36]R González Perea， E Camacho Poyato， P Montesinos， et al. Influence of spatio temporal scales in crop water footprinting and water use management： Evidences from sugar beet production in Northern Spain[J]. Journal of Cleaner Production， 2016， 139：1485-1495.

[37]Samantha A Munro， Gavin C.G Fraser， Jen D Snowball， et al. Water footprint assessment of citrus production in South Africa： A case study of the Lower Sundays River Valley[J]. Journal of Cleaner Production， 2016， 135： 668-678.

[38]Carlos Andrés Naranjo-Merino， Oscar Orlando Ortíz-Rodriguez， Raquel A. Villamizar-G3. Assessing Green and Blue Water Footprints in the Supply Chain of Cocoa Production： A Case Study in the Northeast of Colombia[J].sustainability， 2017， 10（38）：1-9.

[39]Hijazi A， M Doghoze， N Jouni， V Nangia， et al. Water requirement and water-use efficiency for olive trees under different irrigation systems[J]. 7th International Conf， on Water Resources in the Mediterranean Basin， Marrakech， Morocco， 2014.

[40]Eduardo Augusto Agnellos Barbosa， Edson Eiji Matsura， Leonardo Nazário Silva dos Santos，et al. Water footprint of sugarcane irrigated with treated sewage and freshwater under subsurface drip irrigation， in Southeast Brazil[J].Journal of Cleaner Production， 2017，153：448-456.

[41]萬修福，徐洪雨，何峰，等. 灌水頻率對紫花苜蓿耗水規(guī)律及產量的影響[J].中國農學通報，2017，33（34）：153-158.

[42]Enoch Owusu-Sekyere， Henry Jordaan， Hatem Chouchane. Evaluation of water footprint and economic water productivities of dairy products of South Africa[J].Ecological Indicators， 2017，83：32-40.

[43]Ridoutt B G， Page G， Opie K， Huang J， Bellotti W. Carbon， water and land use footprints of beef cattle production systems in Southern Australia[J]. Clean Prod， 2014，73：24-30.

[44]Xue Bai， Xiaojing Ren， Nina Zheng Khanna. A comparative study of a full value-chain water footprint assessment using two international standards at a large-scale hog farm in China[J]. Journal of Cleaner Production， 2018，176： 557-565.

[45]Julio Cesar Pascale Palhares， Marcela Morelli， Ciniro Costa Junior. Impact of roughage-concentrate ratio on the water footprints of beef feedlots[J]. Agricultural Systems， 2017，155：126-135.

[46]Mesfin M Mekonnen， Arjen Y Hoekstra. A Global Assessment of the Water Footprint of Farm Animal Products[J]. Ecosystems， 2012， 15： 401-415.

[47]Narayanan Kannan， Narayanan Kannan， Oscar Gallego， Ali Saleh. Estimation of green water footprint of animal feed for beef cattle production in Southern Great Plains[J]. Water Resources and Industry， 2017，17：11-18.

[責任編輯：史樸]