李 曼，何巧鳳，劉煥才

(1.山西師范大學地理科學學院，山西 臨汾 041000；2.中國科學院西北生態(tài)環(huán)境資源研究所，蘭州 730030)

0 引 言

在全球氣候變化的背景下，西北干旱區(qū)氣候由“暖干”向“暖濕”轉(zhuǎn)型，未來水資源可能處于高位波動狀態(tài)[1]，氣候和水資源的變動均會影響干旱區(qū)農(nóng)業(yè)的發(fā)展，而水資源是制約西北干旱區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展的瓶頸。水足跡作為目前評價區(qū)域水資源利用模式和消費模式的主流方法[2]，研究農(nóng)作物生產(chǎn)水足跡，可以充分理解農(nóng)業(yè)對水資源的占用情況，并為干旱區(qū)發(fā)展生態(tài)農(nóng)業(yè)和緩解水資源壓力提供新思路。

荷蘭學者Hoekstra基于虛擬水和生態(tài)足跡理論提出水足跡的概念，自此概念提出以來，國內(nèi)外學者對其進行相關探究，國外開展的水足跡研究多數(shù)基于全球或國家尺度[3,4]。Mekon -nen和Hoekstra以全球主要農(nóng)作物及其產(chǎn)品為研究對象，對比各類農(nóng)作物水足跡大小，得出油料作物水足跡>谷類作物水足跡>水果水足跡>蔬菜水足跡的結(jié)論[3]。Yoo等通過研究韓國水稻生產(chǎn)水足跡，以韓國食物自給率為基礎數(shù)據(jù)預測2020年韓國食物消耗水足跡[4]。國內(nèi)水足跡研究則起步較晚，研究尺度主要集中在全國、區(qū)域和省級行政單元[5-14]，主要從水資源效率、水資源評價和針對干旱區(qū)農(nóng)業(yè)水足跡等方面進行研究，宋智淵等以生產(chǎn)水足跡為角度，測算和評價敦煌市農(nóng)業(yè)水足跡和水資源的可持續(xù)性[15]；侯慶豐等通過計算甘肅省部分地區(qū)農(nóng)作物藍水和綠水生產(chǎn)水足跡，提出構(gòu)建以合理利用水資源為基礎的農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)[16]；蔡建輝等通過對甘肅省馬鈴薯水足跡進行量化，并利用GM(1，1)模型對其進行預測分析[17]；張軍等運用生態(tài)足跡理論來評價疏勒河流域的水資源承載力和生態(tài)赤字[18]；鐘文婷等基于水足跡模型核算并分析疏勒河流域居民生產(chǎn)和服務的水資源需求量及其動態(tài)特征[19]；馮變變等對山西省主要糧食作物生產(chǎn)藍水和綠水足跡進行量化，并運用通徑分析表征其氣候影響因素[20]；賀志文等采用擴展STIRPAT模型分析湖南省灰水足跡的變化原因[21]。

目前關于水足跡的研究取得了長足發(fā)展，但在作物生產(chǎn)水足跡(作物生產(chǎn)水足跡是在水足跡的基礎上引申而來，即生產(chǎn)單位產(chǎn)量作物所利用的淡水資源量[22])研究中往往容易忽視灰水足跡(水資源污染問題)，因此無法全面反映作物的實際耗水，不僅如此，分析農(nóng)作物水足跡變化的影響因素成果較少，且驅(qū)動因素多集中于氣象和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方面，較為片面。因此本文以疏勒河流域中下游地區(qū)農(nóng)作物生產(chǎn)水足跡為研究對象，選取甘肅省玉門市為典型案例區(qū)，基于水足跡理論，對1981-2017年該地區(qū)小麥、大麥和玉米三種主要糧食作物藍水、綠水、灰水生產(chǎn)水足跡進行核算，并分析其變化特征與影響因素，在分析其影響因素時，不僅考慮了氣象和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)因素，還考慮到經(jīng)濟、人口因素，為調(diào)整干旱區(qū)的農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)、解決水資源短缺與糧食安全、生態(tài)環(huán)境之間的矛盾以及優(yōu)化配置水資源提供重要參考。

1 研究區(qū)概況

疏勒河流域位于“一帶一路”的核心腹地區(qū)，是河西走廊三大內(nèi)陸河流域之一，也是甘肅省重要的灌溉農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基地。位于疏勒河流域中下游地區(qū)的玉門市，地處甘肅省西北部、河西走廊西部，綠洲面積215.6 萬畝，該區(qū)域?qū)俅箨懶灾袦貛Ц珊禋夂?，降水少，蒸發(fā)大，日照長，年平均氣溫6.9 ℃，年平均降水量為63.3 mm，蒸發(fā)量達2 952 mm，年平均風速為4.2 m/s。近年來，由于氣候變化和人類活動使得疏勒河流域中下游地區(qū)耗水增加，下游區(qū)域徑流量減少，地下水位下降，導致依賴于地下水的天然植被退化、綠洲萎縮和土地沙化等生態(tài)退化現(xiàn)象出現(xiàn)。如果任其發(fā)展，疏勒河流域綠洲生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和區(qū)域的可持續(xù)性發(fā)展均將受到威脅(見圖1)。

圖1 疏勒河流域區(qū)位圖Fig.1 Location map of the Shule River Basin

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 作物生產(chǎn)水足跡計算

參考《水足跡評價手冊》[22]，作物水足跡按消耗水源分為藍水足跡(作物生長所消耗的地表水和地下水)、綠水足跡(作物通過蒸發(fā)或蒸騰消耗的未形成徑流的雨水和土壤水分)和灰水足跡(稀釋作物的污染物濃度至自然本底濃度或達到環(huán)境水質(zhì)標準的耗水量)，計算過程如下：

WF=(WFblue+WFgreen+WFgrey)Y

(1)

式中：WF為作物總水足跡，m3；WFblue、WFgreen、WFgrey分別表示作物單位產(chǎn)量藍水足跡、綠水足跡和灰水足跡，m3/t；Y為作物總產(chǎn)量，t。

2.1.1 WFblue和WFgreen的計算步驟

(1)參考作物蒸散量(ET0)與作物生長期的日最低氣溫、日最高氣溫、平均相對濕度、日平均風速、日照時數(shù)和凈輻射量等參數(shù)有關，多采用Penman -Monteith公式測算，本文運用CROPWAT模型估計。在估算作物的蒸散發(fā)總量時采用聯(lián)合國糧農(nóng)組織(FAO)推薦的作物需水量法，即作物生長期內(nèi)的蒸散量(ETc)為ET0和作物系數(shù)(Kc)的積，計算公式如下：

ETc=KcET0

(2)

(2)ETblue和ETgreen分別指作物藍水蒸散量與綠水蒸散量(mm)，計算公式為：

ETblue=max(0,ETc-Peff)

(3)

ETgreen=min(ETc,Peff)

(4)

式中：ETc為作物蒸散發(fā)量，mm；Peff為有效降雨量，mm。

(3)作物藍水和綠水耗水量是作物生長期內(nèi)累計蒸散量，即：

(5)

(6)

式中：系數(shù)10是將水深(mm)轉(zhuǎn)化為單位陸地面積的水量(m3·hm-2)的轉(zhuǎn)換系數(shù)；lgp表示生長期的長度。

(4)單位產(chǎn)量作物藍水和綠水足跡等于作物藍水和綠水耗水量除以作物單位面積產(chǎn)量的值，即：

WFblue=CWUblue/y

(7)

WFgreen=CWUgreen/y

(8)

式中：CWUblue和CWUgreen為作物藍水耗水量和綠水耗水量，m3/hm2；y為作物單位面積產(chǎn)量，t/hm2。

2.1.2 WFgrey的計算步驟

單位產(chǎn)量作物灰水足跡的計算如下：

WFgrey=[(aAR)/(Cmax-Cnat)]/y

(9)

式中：a為淋溶率；AR為每公頃土地的氮肥施用量，kg/hm2；Cmax為達到相應水質(zhì)環(huán)境標準下污染物的最大容許濃度，kg/m3；Cnat為污染物的自然本底濃度，kg/m3。

2.2 數(shù)據(jù)來源

文中采用的玉門鎮(zhèn)氣象站點1981-2017年的氣象數(shù)據(jù)(氣溫、降水、相對濕度、平均風速和日照時數(shù))來源于玉門市氣象局；作物產(chǎn)量、播種面積、經(jīng)濟數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)和人口數(shù)據(jù)均來源于《玉門市統(tǒng)計年鑒》(1981-2017)；作物系數(shù)來源于FAO-56推薦的84種作物的標準作物系數(shù)；作物生育階段、種植日期和氮肥施用量通過對當?shù)赜薪?jīng)驗的農(nóng)戶調(diào)研所得，其中氮肥施用量年際變化較小，故以10年為一節(jié)點量化氮肥施用量，可能灰水足跡計算結(jié)果與實際有微小偏差。在灰水足跡計算中，根據(jù)參考相關文獻[23,24]，a取值為0.1，Cmax為0.01 kg/m3，Cnat為0 kg/m3。

3 結(jié)果與分析

3.1 玉門市主要糧食作物生產(chǎn)水足跡變化

3.1.1 玉門市主要糧食作物水足跡總量和結(jié)構(gòu)變化

1981-2017年玉門市小麥、大麥和玉米這三種作物總水足跡整體呈下降趨勢(圖2)，由1981年的11 838 萬m3減少到2017年的6 087 萬m3，減少了48.65%。其中，1981-1992年水足跡總體上呈下降趨勢，種植面積趨于相對平穩(wěn)，產(chǎn)量卻在快速上升，這與改革開放以來，國家加大對甘肅省農(nóng)業(yè)投資，農(nóng)業(yè)基礎設施得到完善，水資源管理日益合理和旱作農(nóng)業(yè)技術不斷更新升級與推廣，使得農(nóng)作物產(chǎn)量大幅增加密切相關。1992年以后，玉門市主要糧食作物生產(chǎn)水足跡、產(chǎn)量與面積的變化趨勢基本一致，1992-1997年呈“V”型變化，最低點為1994年，該年屬極端干旱年，作物生長期內(nèi)降水量僅為23.90 mm，遠遠低于研究期內(nèi)作物生長期平均降水量(57.67 mm)，小麥主要受氣候變化的影響，種植面積急劇減少，產(chǎn)量大幅降低(種植面積由1993年的8 636.47 hm2減少到5 992.87 hm2，單位面積產(chǎn)量由1993年的6.77 t/hm2減少至5.97 t/hm2)；1997-2006年水足跡總量變化最大，在2002年達到最低點后繼而快速上升，這主要是由于1998年該地區(qū)調(diào)整種植業(yè)結(jié)構(gòu)，采取“壓糧擴經(jīng)”策略和2000年西部大開發(fā)戰(zhàn)略倡導退耕還林，導致糧食作物種植面積逐年減少，2003年后國家高度重視糧食生產(chǎn)，大力促進糧食生產(chǎn)的穩(wěn)步發(fā)展，水足跡由2002年的5 084 萬m3增加至10 524 萬m3；2007-2017年水足跡總量整體呈快速下降的趨勢，2012年之后趨于穩(wěn)定。

圖2 1981-2017年玉門市主要糧食作物總水足跡、種植面積與產(chǎn)量Fig.2 Total water footprint, planting area and yield of main grain crops in Yumen City from 1981 to 2017

1981-2017年玉門市主要糧食作物生產(chǎn)水足跡約為8 896 萬m3，最大值出現(xiàn)在1982年(12 230 萬m3)，最小值出現(xiàn)在2002年(5 084 萬m3)。在圖3(a)中，可以看到藍水足跡所占比重最大，年均約為6 901 萬m3，占總年均水足跡的78%，而年均綠水足跡(504 萬m3)與年均灰水足跡(1 492 萬m3)占比分別為6%和16%，這表明玉門市主要糧食作物為高藍水消耗作物，灌溉用水需求量較大，年均灰水足跡遠高于年均綠水足跡，可能存在過度施肥現(xiàn)象[11]。作物藍水足跡總體呈波動下降的趨勢[圖3(b)]，這與總水足跡變化趨勢一致；圖4表明綠水足跡主要受氣候變化的影響，其中降水影響最為顯著，1981-2003年綠水足跡趨于下降，2003年以后降水明顯增多，綠水足跡隨之波動上升；糧食作物種植面積雖然由1981年的13 613.33 hm2大幅減少到2017年的6 254.13 hm2，但由于農(nóng)民多年來致力于提高作物產(chǎn)量，化肥施用量卻沒有明顯減少，導致灰水足跡始終在1 492 萬m3上下波動。

圖3 1981-2017年玉門市主要糧食作物水足跡結(jié)構(gòu)及變化趨勢Fig.3 Water footprint structure and change trends of main grain crops in Yumen City from 1981 to 2017

圖4 1981-2017年玉門市主要糧食作物綠水足跡與降水Fig.4 Green water footprint and precipitation water of main grain crops in Yumen City from 1981 to 2017

3.1.2 玉門市各糧食作物生產(chǎn)水足跡變化

1981-2017年玉門市各糧食作物生產(chǎn)水足跡整體上藍水足跡和綠水足跡呈互補關系，灰水足跡和藍水足跡變化趨勢一致(圖5)，因此在今后的農(nóng)業(yè)發(fā)展中，要加強對降水的高效利用，減少灌溉用水量，同時要減少化肥施用量，促進生態(tài)農(nóng)業(yè)和節(jié)水型農(nóng)業(yè)發(fā)展。小麥、大麥和玉米同為旱作區(qū)主要糧食作物，其水足跡在該區(qū)域差異較大，1981-2017年間，單位產(chǎn)量水足跡均值分別為466.58、381.06和370.65 m3/t；單位面積產(chǎn)量均值分別為6.31、7.37和9.18 t/hm2。從單產(chǎn)和單位產(chǎn)量水足跡來看，玉米單產(chǎn)最高，單位產(chǎn)量水足跡最低，在糧食作物種植中占有絕對優(yōu)勢。小麥多年來種植面積整體處于下降趨勢，個別年份略有差異，主要受大麥種植面積波動的影響，從1981年的11 586.67 hm2到2017年的3 860.80 hm2，約減少67%；該地區(qū)大麥多被用來生產(chǎn)啤酒，其種植面積主要受經(jīng)濟的驅(qū)動作用，從2006年開始減少種植，2017年種植面積僅為190.40 hm2；玉米在1997年以前種植面積為快速增長階段，到2001年處于快速下降階段，2001年以后呈波動上升的趨勢。從水足跡視角來看，玉門市近幾年糧食作物種植結(jié)構(gòu)相對合理。

圖5 1981-2017年玉門市各主要糧食作物生產(chǎn)水足跡、單位產(chǎn)量水足跡、種植面積和單位面積產(chǎn)量Fig.5 Production water footprint, water footprint per unit yield, planting area and yield per unit area of each major grain crop in Yumen City from 1981 to 2017

3.2 玉門市主要糧食作物水足跡影響因素分析

農(nóng)作物水足跡受多因素影響，本文在參考相關研究成果的基礎上[20,21,25]，結(jié)合玉門市主要糧食作物水足跡特點選取了4個方面14個指標(表1)分析其影響因素。

表1 農(nóng)作物生產(chǎn)水足跡影響因素指標Tab.1 Indicators of influencing factors of water footprint in crop production

3.2.1 主要糧食作物水足跡與各影響因素相關性分析

將玉門市主要糧食作物水足跡的影響因素與作物的藍水、綠水和灰水足跡進行相關分析(表2)，結(jié)果表明經(jīng)濟因素和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)因素(除氮肥施用量外)各指標都與其呈負相關性，這主要是由于地區(qū)經(jīng)濟越發(fā)達，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平越高，在滿足糧食需求的情況下，糧食作物種植面積會大幅削減，作物生產(chǎn)藍水、綠水和灰水足跡均相應減少。

表2 主要糧食作物水足跡與影響因素的相關分析Tab.2 Correlation analysis of water footprint and influencing factors of main grain crops

其中，與藍水足跡相關性最高的五個影響因素分別是糧食作物單產(chǎn)X11(-0.856)、農(nóng)業(yè)機械總動力X14(-0.849)、風速X6(0.798)、農(nóng)民人均純收入X3(-0.730)和地區(qū)GDPX1(-0.721)。這主要是由于地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展影響農(nóng)民人均純收入，農(nóng)民收入越高，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的投入越大，進而糧食作物單產(chǎn)大幅度提高，藍水足跡下降。風速在氣象因素中對藍水足跡影響程度最大，玉門地區(qū)是典型的干旱區(qū)，降水少，蒸發(fā)大，年平均風速高達4.2 m/s，這無疑加劇了農(nóng)業(yè)的干旱程度，使得糧食作物需水量加大，藍水足跡隨之升高。與綠水足跡呈顯著正相關關系的驅(qū)動因子為平均風速X6(0.660)和平均降水X8(0.451)，綠水足跡主要來源于對降水的有效利用，風速會加快水分蒸發(fā)，同時也會加強空氣輸送水汽分子的能力，從而影響降水，所以氣象因素中風速和降水對綠水足跡影響較大。在主要糧食作物灰水足跡與各影響因素的相關性中，氮肥施用量X13(0.609)相關性最高，呈顯著正相關，說明氮肥施用量是灰水足跡的主要驅(qū)動因素。

3.2.2 主要糧食作物水足跡影響因素主成分分析

對主要糧食作物水足跡影響因素進行主成分分析，得出玉門市主要糧食作物水足跡影響因素的特征值、貢獻率(表3)和主成分因子載荷矩陣(表4)。相關系數(shù)矩陣KMO檢驗值為0.731，大于0.7；Bartlett球形度檢驗sig值為0，小于0.001；這表明所選因素差異顯著且適合降維。在表3中，前4個成分特征值均超過1，累積貢獻率為81.996%，表明這4個成分可以反映14個影響因子的絕大部分信息。因此，選取前4個成分為主成分，以此進一步分析糧食作物水足跡影響因素。

表3 主成分特征值及貢獻率Tab.3 Principal component characteristic values and contribution rate

表4 主成分因子載荷矩陣Tab.4 Principal component factor load matrix

第一主成分貢獻率為48.118%，遠遠高于其他主成分，是影響玉門市主要糧食作物生產(chǎn)水足跡的主要因素。由表4可知，主成分1與X14、X1、X3、X2、X12有較強的正相關關系，相關系數(shù)均高于0.9，這些因子除X14、X12外都是經(jīng)濟因素，體現(xiàn)第一主成分是經(jīng)濟因素的代表。第二主成分與X13、X11存在顯著的負相關性，表明第二主成分是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響因素的代表。X7、X5、X10、X13、X4與主成分3的相關性較強，其中X7、X5、X4這3個變量反映的是氣象因素，因此可以認為第三主成分是氣象因素的代表。第四主成分與X10的負相關程度最高，在一定程度上可以代表人口因素。

經(jīng)濟發(fā)展水平對糧食作物生產(chǎn)水足跡具有驅(qū)動作用，會影響農(nóng)作物的生產(chǎn)投入、種植面積和單位面積產(chǎn)量，如20世紀90年代，玉門市引進啤酒廠，大麥作為釀造啤酒的原材料被高價收購，農(nóng)民開始逐年大面積種植大麥，1996-2006年大麥水足跡由1 361 萬m3快速增長到5 086 萬m3。在相關分析中，經(jīng)濟因素與藍水、綠水和灰水足跡相關性均達到顯著，尤其是藍水足跡，而藍水足跡在糧食作物生產(chǎn)總水足跡中所占比例高達78%，由此可見，經(jīng)濟因素對糧食作物總水足跡的影響是非常大的。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)因素中，農(nóng)業(yè)機械總動力可以大大提高作物單位面積產(chǎn)量，這樣使得單位產(chǎn)量的作物水足跡會大量減少，而大量使用化肥施肥量雖然會使糧食作物增產(chǎn)，但它也是灰水足跡的主要誘導因素，會對水資源和生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生巨大壓力。小麥、大麥和玉米屬于耐旱型作物，所以在干旱區(qū)，氣象因素相比經(jīng)濟因素和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)因素對作物水足跡的影響相對小一些。在人口因素中，農(nóng)業(yè)人口對糧食作物水足跡的影響更為突出，種植糧食作物的人數(shù)會影響產(chǎn)量，進而影響糧食作物水足跡。

4 結(jié) 論

本文以疏勒河流域中下游地區(qū)農(nóng)作物生產(chǎn)水足跡為研究對象，選取甘肅省玉門市為典型案例區(qū)，基于水足跡理論，對1981-2017年該地區(qū)小麥、大麥和玉米三種主要糧食作物生產(chǎn)水足跡進行核算，并分析其變化特征與影響因素。得出以下結(jié)論：

該地區(qū)在研究時段內(nèi)糧食作物生產(chǎn)水足跡總量整體呈下降趨勢，變化幅度較大，其中，藍水足跡在水足跡總量的構(gòu)成比例中高達78%，居于主導地位，灰水足跡次之(16%)，綠水足跡最小(6%)，其結(jié)果再次印證宋智淵和候慶豐等人對河西地區(qū)農(nóng)作物水足跡的主要研究結(jié)論[15,16]；從各糧食作物水足跡整體變化趨勢來看，藍水足跡和綠水足跡呈互補關系，灰水足跡和藍水足跡變化相一致；從單位產(chǎn)量水足跡來看，玉米的單位產(chǎn)量水足跡最低，單位面積產(chǎn)量最高，且以水足跡視角來看，在糧食作物種植中占有絕對優(yōu)勢。區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力是影響糧食作物生產(chǎn)水足跡的主要因素，氣象因素相比以上二者影響力相對較小，人口因素影響最??；其中，氣候因素中風速和降水是影響糧食作物綠水足跡的首要因素，氮肥施用量是影響糧食作物灰水足跡的關鍵因素。

疏勒河流域中下游地區(qū)作為干旱區(qū)，在今后的農(nóng)業(yè)發(fā)展中，可以適當調(diào)整種植業(yè)結(jié)構(gòu)，加大對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的投入，提高農(nóng)業(yè)機械化水平；當?shù)丶Z食作物主要為高藍水消耗作物，要完善水利基礎設施，提高有效降水利用率，合理利用水資源；對于西北干旱區(qū)，水資源極度匱乏，水質(zhì)污染問題引起的生態(tài)環(huán)境惡化尤為嚴重，因此要減少化肥施用量，優(yōu)化測土施肥、配方施肥，降低作物灰水足跡。