操信春，劉 喆，吳夢(mèng)洋，郭相平，王衛(wèi)光

水足跡分析中國(guó)耕地水資源短缺時(shí)空格局及驅(qū)動(dòng)機(jī)制

操信春1,2，劉 喆2，吳夢(mèng)洋2，郭相平2，王衛(wèi)光1※

（1. 河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 210098；2. 河海大學(xué)農(nóng)業(yè)工程學(xué)院，南京 210098）

為全面評(píng)估區(qū)域農(nóng)業(yè)水資源供需關(guān)系，基于水足跡理論構(gòu)建了耕地水資源短缺指數(shù)（arable land water scarcity index，AWSI）。在分析1999－2014年中國(guó)AWSI時(shí)空分布格局的基礎(chǔ)上，借助偏最小二乘法揭示了AWSI的主控因子。結(jié)果顯示：中國(guó)AWSI的年均值約為0.413，總體上處于高度水資源壓力狀態(tài)，且有隨時(shí)間加劇的趨勢(shì)；各年份AWSI以華北平原為中心向外遞減式擴(kuò)散；面臨極高水資源壓力（AWSI>0.800）的省區(qū)均分布在北方地區(qū)，長(zhǎng)江以南省區(qū)均面臨中度水資源壓力（0.100

水資源；偏最小二乘回歸；農(nóng)業(yè)；高效用水；藍(lán)綠水；灰水足跡；評(píng)價(jià)指標(biāo)

0 引 言

日益嚴(yán)重的水短缺問(wèn)題已經(jīng)被視為全球的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)[1]。作為水資源消耗最大的部門(mén)，農(nóng)業(yè)高效用水不僅直接決定食物生產(chǎn)也與生態(tài)安全密切相關(guān)，緩解農(nóng)業(yè)水短缺是促進(jìn)區(qū)域水資源持續(xù)利用的重要措施[2]。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程涉及復(fù)雜的水文循環(huán)和面源污染源的遷移過(guò)程，消耗水資源同時(shí)對(duì)環(huán)境造成不利影響。因此，水資源利用的效率和可持續(xù)性是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與水資源之間關(guān)系評(píng)價(jià)的主要內(nèi)容。前者關(guān)注所占用水資源在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)的表現(xiàn)，而后者還涉及區(qū)域水資源承載能力[3-6]?；谒Y源收支對(duì)比的水短缺指標(biāo)構(gòu)建是進(jìn)行區(qū)域用水可持續(xù)性評(píng)價(jià)最常用的手段[7-8]。隨著研究視角的演變，水資源收支的核算手段已由傳統(tǒng)水資源取用發(fā)展到同時(shí)衡量水量和水質(zhì)的水足跡方法[9]。具體到農(nóng)作物水足跡為作物生長(zhǎng)過(guò)程中所直接和間接需求的水資源量，包括藍(lán)水、綠水及灰水足跡[10-11]。其中藍(lán)水和綠水足跡分別為灌溉水和土壤存儲(chǔ)有效降水的消耗數(shù)量，灰水足跡則為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程所排放污染物的稀釋水量[12]。水足跡理論的核心內(nèi)涵為廣義水資源與真實(shí)水耗用，不僅核算作物生長(zhǎng)對(duì)藍(lán)綠水資源的消耗，還量化了其對(duì)水環(huán)境的影響。在不同時(shí)空尺度作物水足跡評(píng)估的基礎(chǔ)上[13-14]，學(xué)者開(kāi)始建立相應(yīng)區(qū)域水資源短缺評(píng)價(jià)指標(biāo)，如水短缺足跡[15-16]、用水效果[17]，水質(zhì)短缺指數(shù)[18]以及水足跡稀缺性[19]等。然而這些方法仍大多以藍(lán)水為評(píng)估對(duì)象，未將占主導(dǎo)地位的綠水考慮為水資源短缺評(píng)價(jià)的參與因素，也沒(méi)有很好地將廣義水資源和真實(shí)水消耗相統(tǒng)一。本文擬在水足跡理論視角下，建立耕地水資源短缺指數(shù)（arable land water scarcity index，AWSI）；在核算AWSI時(shí)空分布格局的基礎(chǔ)上識(shí)別其主要影響因子；并以實(shí)現(xiàn)區(qū)域農(nóng)業(yè)水資源高效可持續(xù)利用目標(biāo)，展開(kāi)農(nóng)業(yè)水足跡調(diào)控策略和水資源短缺緩解措施方面的探討，以期在發(fā)展水資源管理相關(guān)科學(xué)理論的同時(shí)，為區(qū)域農(nóng)業(yè)用水相關(guān)宏觀策略的制定提供參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 耕地水資源短缺指數(shù)

本文基于水足跡理論視角下的廣義水資源與真實(shí)水耗用內(nèi)涵，構(gòu)建如下耕地水資源短缺評(píng)價(jià)指標(biāo)：

AWSI=CWF/AWR （1）

式中AWSI為耕地水資源短缺指數(shù)，無(wú)量綱；CWF為區(qū)域農(nóng)作物水足跡總量，m3；AWR為區(qū)域農(nóng)業(yè)廣義水資源量，即可以提供作為農(nóng)作物生產(chǎn)的藍(lán)水和綠水水資源量，m3。

CWF=CWFb+CWFg+CWFgrey（2）

AWR=AWRb+AWRg（3）

式中CWFb、CWFg及CWFgrey分別為作物的藍(lán)水、綠水和灰水足跡，m3；AWRg為耕地土壤可儲(chǔ)存的有效降水總量，m3。參照《水足跡評(píng)價(jià)手冊(cè)》，CWFb與CWFg基于作物需水量估算[17]，CWFgrey的計(jì)算方法為

CWFgrey=/(max?nat) （4）

式中為化肥施用量，kg；為淋溶率；max為水體最大容許濃度，kg/m3；nat為自然本底濃度，kg/m3。AWRb與AWRg分別為農(nóng)業(yè)可利用藍(lán)水（常規(guī)水資源）和綠水資源量。由于數(shù)據(jù)缺乏，按區(qū)域藍(lán)水資源供給于不同行業(yè)可能性均等之假設(shè)，計(jì)算AWRb為

AWRb=TWR·AWU/TWU （5）

式中TWR為區(qū)域常規(guī)水資源總量，m3；TWU與AWU分別為總用水量與農(nóng)業(yè)用水量，m3。

AWRg=0.1·P（6）

式中為耕地面積，ha；P為有效降水，mm；P在收集降水量的基礎(chǔ)上以旬為步長(zhǎng)，采用下式對(duì)地區(qū)和土壤類(lèi)型均有較廣泛適用性的方法計(jì)算[20]：

基于廣義農(nóng)業(yè)水資源與水足跡理論構(gòu)建AWSI，可全面揭示區(qū)域在滿足農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程對(duì)水資源及水環(huán)境需求上的能力，受區(qū)域降雨、灌溉設(shè)施、管理水平、耕作措施及耕地率等影響。高AWSI值意味著區(qū)域的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用水可持續(xù)不足，區(qū)域同時(shí)面臨較嚴(yán)峻的水資源及水環(huán)境壓力。將AWSI指標(biāo)進(jìn)行等級(jí)劃分可直觀判斷特定區(qū)域的水資源短缺程度并為進(jìn)行區(qū)域間對(duì)比提供便捷。當(dāng)前缺乏基于水足跡視角，同時(shí)考慮藍(lán)、綠和灰水足跡的區(qū)域水資源短缺指標(biāo)構(gòu)建及等級(jí)劃分。Raskin等[21]提出的以傳統(tǒng)水資源（藍(lán)水）為對(duì)象區(qū)域水短缺（water shortage index，WSI）的等級(jí)劃分方法已被學(xué)術(shù)界認(rèn)可和廣泛采用[22-23]。由于AWSI與WSI構(gòu)建的原理相同，即同為區(qū)域水資源耗用量與水資源可利用量之間比值的核算。因此，參照WSI，AWSI等級(jí)閾值及其所對(duì)應(yīng)的水短缺程度如表1所示。

表1 基于耕地水資源短缺指數(shù)的耕地水資源短缺等級(jí)劃分

1.2 空間自相關(guān)和偏最小二乘回歸

全局空間自相關(guān)可以描述某種地理屬性在整個(gè)區(qū)域（全國(guó)）的空間特征，并判定該屬性值在空間上是否表現(xiàn)聚集特征。具體通過(guò)計(jì)算全局Moran’s的來(lái)揭示AWSI的總體空間關(guān)聯(lián)或差異特征。在給定顯著水平（0.01）時(shí)，若Moran’s值顯著（即-score大于2.58）為正，表示AWSI相當(dāng)?shù)氖^(qū)在空間聚集，否則各省區(qū)與其周邊地區(qū)AWSI總體上差異較大[24]。

在量化空間格局的基礎(chǔ)上，借助偏最小二乘回歸（partial least-squares regression，PLSR）來(lái)分析AWSI的驅(qū)動(dòng)機(jī)制。PLSR在進(jìn)行因變量對(duì)自變量的回歸建模中，能夠有效地解決多元回歸分析中的變量多重共線性問(wèn)題[25]。采用成分提取的方法，用少數(shù)幾個(gè)綜合指標(biāo)來(lái)代表原有的眾多因素，綜合后的新指標(biāo)為能綜合反映原有眾多因素的大部分信息的原有因素主成分。PLSR權(quán)重是原始變量所定義分?jǐn)?shù)的線性組合，它們可用來(lái)描述預(yù)測(cè)變量和PLSR主成分之間的定量關(guān)系。參數(shù)變量投影重要性指標(biāo)（variable importance for the projection，VIP）可以用來(lái)表示自變量對(duì)因變量預(yù)測(cè)的重要程度，該指標(biāo)值大的因素在解釋AWSI時(shí)相關(guān)性較高。同時(shí)，利用回歸系數(shù)來(lái)量化PLSR模型中每個(gè)因素對(duì)AWSI影響的方向與強(qiáng)度。選擇11個(gè)因素作為PLSR空間分析的響應(yīng)變量，在進(jìn)行建模之前將驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行初步相關(guān)性分析，結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 AWSI驅(qū)動(dòng)因子的相關(guān)矩陣

注：**表示在0.01水平上顯著相關(guān)；*表示在0.05水平上顯著；相對(duì)濕度（RH）、平均氣溫（AT）、降水量（）、日照時(shí)數(shù)（SH）、地均化肥（CF）、地均農(nóng)藥（PP）、地均機(jī)械總動(dòng)力（MP）、灌溉率（IR）、灌溉效率（IE）、糧食面積比例（GA）以及人均GDP（GP），下同。

Note: **Correlation is significant at 1%, *Correlation is significant at 5%. Abbreviations: relative humidity (RH), average temperature (AT), precipitation (), sunshine hours (SH), chemical fertilizer per area (CF), pesticides per area (PP), power of machinery per area (MP), irrigation rate (IR), irrigation efficiency (IE), proportion of grain area (GA) and per capita GDP (GP), the same as below.

1.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文的研究區(qū)域?yàn)橹袊?guó)大陸31個(gè)省級(jí)行政單元，研究時(shí)段為1999－2014年。各省區(qū)歷年水資源總量、用水總量及農(nóng)業(yè)用水量來(lái)自1999－2014年的《中國(guó)水資源公報(bào)》；各省區(qū)歷年耕地面積、農(nóng)作物播種面積和產(chǎn)量、化肥施用量、人口、GDP、有效灌溉面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力等數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。各省區(qū)主要?dú)庀笳军c(diǎn)的氣象數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)氣象數(shù)據(jù)平臺(tái)（http://data.cma.cn）；作物系數(shù)參考文獻(xiàn)[26-27]和水利部灌溉試驗(yàn)總站收集資料；灌溉效率由水資源公報(bào)及各省大型灌區(qū)測(cè)算值對(duì)有效灌溉面積的加權(quán)得到。

2 結(jié)果與分析

2.1 中國(guó)耕地水資源短缺指數(shù)

1999－2014年中國(guó)年均AWR與CWF分別約為2 539.8與1 041.7 Gm3，因而形成的AWSI多年平均值為0.413，說(shuō)明中國(guó)耕地上總體處于高度水資源壓力狀態(tài)，面臨較嚴(yán)重的水短缺。圖1給出了歷年AWR、CWF以及AWSI的全國(guó)值，以判別中國(guó)農(nóng)業(yè)廣義水資源收支及水短缺狀況隨時(shí)間變化規(guī)律。

圖1 1999－2014中國(guó)農(nóng)業(yè)廣義水資源收支及耕地水資源短缺指數(shù)

圖1顯示，全國(guó)可用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的廣義水資源量AWR在年際間呈小幅波動(dòng)，無(wú)明顯的變化趨勢(shì)，各值介于2 200～2 900 Gm3之間。這主要與歷年氣候條件、耕地面積總量、取水總量及用水組成等因素總體上的相對(duì)穩(wěn)定有關(guān)。研究時(shí)段內(nèi)，全國(guó)耕地面積始終維持在1.27×108hm2左右；水資源總量和農(nóng)業(yè)用水量也分別在2.7×1012m3和3 700×108m3左右小幅變化。雖然初始出現(xiàn)回落現(xiàn)象，CWF總體上呈隨時(shí)間穩(wěn)步增長(zhǎng)的趨勢(shì)。作物耗水和水分生產(chǎn)力變化不大的前提下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)張和種植結(jié)構(gòu)的改變是CWF穩(wěn)步增長(zhǎng)的主要驅(qū)動(dòng)力。15 a間，農(nóng)作物總播種面積由1.56×108hm2擴(kuò)大到1.65×108hm2，與此同時(shí)高耗水的糧食作物產(chǎn)量由約5.08×108t增長(zhǎng)到6.07×108t左右。AWR與CWF的數(shù)值及變化趨勢(shì)共同決定AWSI的表現(xiàn)：前4 a穩(wěn)定在0.320左右并面臨中度水資源壓力，2003年之后持續(xù)上升，2006年超過(guò)0.400落入高度水資源壓力區(qū)間并于2011年達(dá)到研究時(shí)段的峰值0.534；受全國(guó)水資源總量波動(dòng)導(dǎo)致AWRblue年際變化加大的影響，近5 a AWSI以0.476為均值出現(xiàn)較大幅度的波動(dòng)，不僅說(shuō)明中國(guó)耕地水短缺加劇，也揭示其不確定性在增強(qiáng)。

2.2 AWSI的時(shí)空分布

圖2為AWSI歷年全局Moran’s及檢驗(yàn)值Z-Score。由圖可以看出，Moran’s在所有的年份均大于0，同時(shí)相應(yīng)的Z-Score值大于顯著水平為0.01時(shí)的臨界值（2.58）。說(shuō)明中國(guó)耕地水資源短缺指數(shù)表現(xiàn)為正自相關(guān)關(guān)系，相似值之間在空間上呈相互聚集的總體格局。AWSI的決定因素涉及自然氣候、水資源供需以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特征等與作物-水資源關(guān)系相聯(lián)系的諸多方面。而以上各因素在時(shí)間上表現(xiàn)無(wú)突變現(xiàn)象的同時(shí)在地理上基本上均表現(xiàn)出臨近區(qū)域的類(lèi)似性[28-29]，這應(yīng)該是歷年耕地水資源短缺指數(shù)在空間上呈聚集現(xiàn)象的主要原因。

圖2 1999－2014中國(guó)AWSI全局Moran’s I指數(shù)及其檢驗(yàn)

根據(jù)AWSI的空間分布圖可以分別判別出較大值和較低值所具體聚集的區(qū)域。觀察各年份空間分布狀況發(fā)現(xiàn)，雖然數(shù)值存在差異，但是各省AWSI不同年份在全國(guó)相對(duì)大小基本穩(wěn)定，空間上的聚集特征在時(shí)間上未發(fā)現(xiàn)較大變化。因此給出1999、2004、2009及2014年4個(gè)年份的AWSI的空間分布圖，以觀察其在空間上的分布和聚集特征，如圖3所示。同時(shí)，計(jì)算出各省區(qū)AWSI的年際平均值、極差、標(biāo)準(zhǔn)差、年均變化率及變異系數(shù)等主要統(tǒng)計(jì)量，為明晰省區(qū)耕地水資源短缺及其隨時(shí)間變化情況，結(jié)果列于表3。

圖3顯示，不同年份AWSI的總體空間分布格局與全局空間自相關(guān)的計(jì)算結(jié)果相符，表現(xiàn)為明顯而穩(wěn)定的空間聚集現(xiàn)象。AWSI較大省區(qū)聚集于黃淮海平原，并隨著時(shí)間推移有向西北和東北方向延伸的趨勢(shì)；青藏地區(qū)及其周邊的西南省區(qū)是AWSI較低的區(qū)域；長(zhǎng)江右岸各省的耕地水短缺程度位于全國(guó)中間位置，也呈現(xiàn)隨時(shí)間惡化的趨勢(shì)。AWSI在局部空間的分布狀況直接由水資源稟賦與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模決定，這些條件在地理上聚集是形成各年份相似且局部聚集空間格局的原因。結(jié)合圖3與表2來(lái)看，山東省1999－2014年間的AWSI為2.056，居全國(guó)之首；河北、寧夏、北京、河南、天津及上海的AWSI值也明顯高于極高水資源壓力閾值的0.800；以上省區(qū)為中國(guó)耕地農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水資源利用最不可持續(xù)的區(qū)域。江蘇與遼寧也屬于極高水資源壓力的范疇，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用水過(guò)程面臨較大挑戰(zhàn)。10個(gè)省區(qū)的AWSI介于0.400～0.800之間，面臨高度水資源壓力，這些省區(qū)分布在極高水資源壓力區(qū)域的邊緣；表現(xiàn)為低度水資源壓力和中度水資源壓力（0.100

圖3 典型年份耕地水資源短缺指數(shù)AWSI的空間分布

表3 各省區(qū)AWSI在1999－2014年間AWSI的主要統(tǒng)計(jì)量

不同年份間的變化方面，極差與標(biāo)準(zhǔn)差的空間分布與耕地水資源短缺指數(shù)相似，基本上表現(xiàn)為AWSI值越大的省區(qū)年際間絕對(duì)變化越大，山東、河北、寧夏、北京與河南的極差超過(guò)1.000，而青海與西藏低于0.100；西藏標(biāo)準(zhǔn)差幾乎為0，與年均值、極差共同揭示該區(qū)不僅AWSI低，且在年際間維持穩(wěn)定；其他省區(qū)間標(biāo)準(zhǔn)差介于0.008（青海）～0.635（寧夏）之間，差異較大；省區(qū)間的AWSI值及其年際間絕對(duì)變化較大，然而除西藏與寧夏外，變異系數(shù)基本上介于0.100～0.300之間，年際間相對(duì)變化較為接近。西藏與寧夏的AWSI表現(xiàn)不同于其他大部分省區(qū)主要是由其水資源和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特征決定的。雖然耕地上的有效降水量不足400 mm，但由于河川徑流量大，西藏的年均AWR達(dá)到了400 Gm3，為所有省區(qū)之最；然而由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模小，西藏年均CWF僅為1.55 Gm3，全國(guó)最小；歷年CWF占AWR的比例均極小，這也是AWSI小且波動(dòng)微弱的原因。寧夏的降水稀少與農(nóng)業(yè)水資源缺口大而造成嚴(yán)重的耕地水資源短缺，同時(shí)，AWR的年際變化和CWF的大幅增長(zhǎng)共同決定了AWSI的年際間的變異系數(shù)最大。表3還顯示，所有省區(qū)AWSI整體上均呈隨時(shí)間增大的趨勢(shì)，說(shuō)明近15 a中國(guó)耕地水短缺全面加劇，農(nóng)業(yè)用水效率提升是當(dāng)前面臨重要需求。由農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)張導(dǎo)致的農(nóng)作物水足跡增大（圖1）是AWSI隨時(shí)間增長(zhǎng)的主要原動(dòng)力。大部分省區(qū)AWSI的年均增長(zhǎng)率不超過(guò)10.0%，新疆的增速達(dá)到了26.9%，明顯高于其他省區(qū)。新疆AWR保持在100 Gm3，無(wú)明顯變化趨勢(shì)，而CWF由21.51 Gm3一路上升到2014年的75.75 Gm3。這也使得新疆由低度～中度水短資源壓力地區(qū)轉(zhuǎn)換為高度～極高水資源壓力地區(qū)。

2.3 AWSI驅(qū)動(dòng)要素解析

利用PLSR對(duì)AWSI的主控因子判別的分析結(jié)果見(jiàn)表4、圖4及圖5。表4所示，PLSR模型提取出的2個(gè)偏最小二乘回歸主成分分別解釋ASWI空間變異的58.9%和13.8%，而增加更多成分到ASWI偏最小二乘回歸模型中，未能提高對(duì)ASWI空間變異的貢獻(xiàn)率。圖4顯示，第1成分中農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（MP）對(duì)ASWI大小有正作用，降水量（）對(duì)ASWI大小呈負(fù)作用。第2成分中糧食面積比例（GA）對(duì)ASWI大小有正向影響，日照時(shí)數(shù)（SH）對(duì)ASWI有負(fù)向影響，表現(xiàn)為不顯著。

表4 ASWI的PLSR模型

一般情況下，VIP值在1之上的變量為因變量的重要影響因素。AWSI的PLSR模型中（圖5）3個(gè)變量的VIP值大于1，分別為農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力（MP，VIP=1.761，回歸系數(shù)=0.457），降水量（，VIP=1.192，回歸系數(shù)=?0.312），人均GDP（GP，VIP=1.170，回歸系數(shù)=0.030）。其中農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和人均GDP的增大會(huì)導(dǎo)致ASWI增大，降水量則和ASWI呈顯著負(fù)相關(guān)。與此相對(duì)，VIP較小的因素包括相對(duì)濕度（RH，VIP=0.729）、平均氣溫（AT，VIP=0.321）、地均化肥（CF，VIP=0.822）及地均農(nóng)藥（PP，VIP=0.458）。

圖4 AWSI偏最小二乘模型第一、二成分權(quán)重

圖5 ASWI偏最小二乘模型中各因子變量投影重要性指標(biāo)VIP及回歸系數(shù)

降水量為與農(nóng)作物類(lèi)型和水資源稟賦的空間分布有直接聯(lián)系的氣象因子。中國(guó)的降水量大體呈現(xiàn)東南向西北遞減的空間格局，而日照時(shí)數(shù)正好基本相反。降水量與區(qū)域農(nóng)業(yè)廣義水資源密不可分，其直接決定耕地可利用綠水資源的同時(shí)很大程度上影響藍(lán)水資源的豐欠。農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、糧食面積比重以及人均GDP均為能綜合反映區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件與用水水平的社會(huì)經(jīng)濟(jì)因子。農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力最主要部分體現(xiàn)于農(nóng)田耕作機(jī)械和灌排機(jī)械，二者分別對(duì)區(qū)域農(nóng)業(yè)用水狀況緊密相連的同時(shí)影響區(qū)域的耕地水短缺狀況。耕作機(jī)械動(dòng)力投入量較大的區(qū)域大多土地肥沃平整、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施完善，如位于水資源相對(duì)匱缺地區(qū)的華北平原；由于主要作物生育期降水有限，這些地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)灌溉水及排灌機(jī)械的需求較大，如華北各省市農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力高達(dá)10 kW/hm2，而長(zhǎng)江流域糧食主產(chǎn)區(qū)僅為3 kW/hm2左右；農(nóng)業(yè)機(jī)械投入和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高會(huì)促使灌溉面積和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大，從而形成更大的農(nóng)作物水足跡和更嚴(yán)峻的耕地水短缺。由于糧食作物耗水量和單位面積水足跡值均高于其他作物，糧食面積比重較大省區(qū)農(nóng)作物水足跡總量也趨于較大，進(jìn)而導(dǎo)致耕地水資源短缺指數(shù)的增大。人均GDP衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度也側(cè)面反映行業(yè)用水結(jié)構(gòu)并影響耕地的水短缺狀況：由于工業(yè)和服務(wù)業(yè)發(fā)展水平和水資源需求均較高，人均GDP越大的省區(qū)農(nóng)業(yè)用水比例相對(duì)低，這會(huì)造成當(dāng)?shù)胤峙溆谵r(nóng)業(yè)領(lǐng)域的可利用水資源量較小，進(jìn)而增大耕地水資源短缺指數(shù)。氣象要素相對(duì)濕度（RH）與平均氣溫（AT）雖影響作物耗水過(guò)程和藍(lán)綠水足跡，但是與作物灰水足跡以及AWR無(wú)直接關(guān)聯(lián)，這可能是二者VIP值較低的原因。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入地均化肥（CH）及地均農(nóng)藥（PP）在區(qū)域間的差別不如其他社會(huì)經(jīng)濟(jì)因子明顯，且當(dāng)前灰水足跡估算過(guò)程中難以考慮區(qū)域間化肥有效利用程度的差別。這是他們?cè)诳臻g上對(duì)AWSI的影響相對(duì)較小主要原因。此外，土壤特性對(duì)于作物生產(chǎn)水足跡相關(guān)，從而可能成為AWSI的驅(qū)動(dòng)要素。因數(shù)據(jù)來(lái)源缺陷，該要素在PLSR分析未予考慮，這是未來(lái)區(qū)域農(nóng)業(yè)水資源短缺驅(qū)動(dòng)機(jī)制分析中需要注意的問(wèn)題。

3 結(jié) 論

1）水足跡視角下，耕地水資源短缺指數(shù)（arable land water scarcity index，AWSI）能夠全面量化區(qū)域廣義水資源可持續(xù)利用程度。15 a間全國(guó)AWSI為0.413，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域一直處于隨時(shí)間加劇趨勢(shì)的高度水資源壓力狀態(tài)，將持續(xù)面臨嚴(yán)峻的資源和環(huán)境兩方面導(dǎo)致的水短缺。

2）耕地水資源短缺指數(shù)同時(shí)存在時(shí)間和空間上的不平衡性，華北平原是耕地水短缺問(wèn)題最為嚴(yán)重的區(qū)域，長(zhǎng)江以南和東北的糧食主產(chǎn)區(qū)也面臨中度以上水資源壓力，西北旱區(qū)的耕地水短缺加劇趨勢(shì)最為明顯。

3）降水是對(duì)AWSI影響最為明顯的氣象因子，而農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、糧食面積比例以及人均GDP對(duì)AWSI表現(xiàn)出了較明顯的影響。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平較高的糧食主產(chǎn)區(qū)應(yīng)基于全區(qū)域的農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)出保障和水足跡總量控制來(lái)進(jìn)行農(nóng)業(yè)水資源管理策略制定，以實(shí)現(xiàn)水資源的可持續(xù)利用。

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Temporal-spatial distribution and driving mechanism of arable land water scarcity index in China from water footprint perspective

Cao Xinchun1,2, Liu Zhe2, Wu Mengyang2, Guo Xiangping2, Wang Weiguang1※

(1.,210098,; 2.,,210098,)

Efficient water use in agriculture production system is widely accepted as an important foundation of regional water resources management, water shortage alleviation and environmental sustainability. The arable land water scarcity index (AWSI) to describe relationship between crop production and potentially water resources was established based on water footprint framework in current study. AWSI was defined as the ratio of total water footprint in regional crops cultivation to available agricultural water resources, including blue and green water. AWSI in 31 provinces, municipalities and autonomous regions of China from 1999 to 2014 was calculated. Then, the spatial-temporal pattern and driving mechanism in the observed period were explored with the help of the methods of spatial autocorrelation analysis. A total of 10 potential factors such as relative humidity (RH), average temperature (AT), precipitation (), sunshine hours (SH), chemical fertilizer per area (CF), pesticides per area (PP), power of machinery per area (MP), irrigation rate (IR), irrigation efficiency (IE), proportion of grain area (GA) and per capita GDP (GP) were selected in driving mechanism assessment. Given that the high co-dependence of these potential factors, partial least squares regression (PLSR) was used to elucidate the linkages between the ASWI and the selected factors. The results showed that, annual value of AWSI in China was estimated about 0.413, and the country faced high water stress during the studied period; AWSI in almost all of the provinces, municipalities and autonomous regions increased over time, indicating that water scarcity in agricultural production system of China was intensifying. Spatial autocorrelation analysis showed that the global Moran’s I was higher than 0 in all the calculated years, implying provinces, municipalities and autonomous regions with similar AWSI presented an obvious aggregation characteristic in agriculture production of China. Provinces with high AWSI was in the North China Plain and all the regions facing extremely high water stress (AWSI>0.800) were distributed in the north of China; most of the provinces located in south of the Yangtze River were classified as moderate water stress (0.100

water resources; partial least-squares regression (PLSR); agriculture; efficient water use; blue and green water; grey water footprint; evaluating indicator

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.18.012

TV213.9; S279

A

1002-6819(2019)-18-0094-07

操信春，劉 喆，吳夢(mèng)洋，郭相平，王衛(wèi)光. 水足跡分析中國(guó)耕地水資源短缺時(shí)空格局及驅(qū)動(dòng)機(jī)制[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2019，35(18)：94－100.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.18.012 http://www.tcsae.org

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2019-03-12

2019-08-10

國(guó)家自然科學(xué)基金（51979074、51609065）；國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（2018YFF0215702）；江蘇省社會(huì)科學(xué)基金（17GLC013）；中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目（2018T110436，2017M611681）

操信春，博士，教授，主要從事農(nóng)業(yè)水資源高效利用研究。Email：caoxinchun@hhu.edu.cn。

王衛(wèi)光，博士，教授，主要從事水資源演變與高效利用研究。Email：wangweiguang@hhu.edu.cn。

中國(guó)農(nóng)業(yè)工程學(xué)會(huì)會(huì)員：操信春（E040000462A）