灌区粮食生产水足迹的影响因素

摘要：以人民胜利渠灌区为研究区，基于1961—2013年的长系列数据，采用彭曼公式和CROPWAT软件，计算出历年灌区冬小麦的蓝水、绿水足迹，并根据计算结果进行蓝水、绿水足迹及其影响因子的时间序列分析。采用结构方程模型方法，对蓝水、绿水足迹与气候和农业投入因子的作用关系进行路径分析。结果表明：1961—2013年灌区冬小麦的蓝水、绿水足迹均呈显著下降趋势，作物需水量（ETc）无显著变化，冬小麦产量显著增加是其蓝水、绿水足迹下降的主要原因；影响冬小麦ETc的主要气象因素是平均风速、平均气温、相对湿度和日照时数；在不考虑农业投入的影响时，灌区冬小麦生长季平均风速是对蓝水、绿水足迹影响最大的气候因子，日照时数和有效降水的影响次之；在农业投入和气象因子的共同作用下，冬小麦蓝水、绿水足迹的主要影响因素为农用化肥使用折纯量、农业机械总动力和有效降水。

关键词：蓝水足迹；绿水足迹；农业投入；气象因子；结构方程模型；人民胜利渠灌区

1研究背景

在农业生产领域，水足迹提供了一种新的方法来评估农作物对水资源的利用效率。Sun等［1］498利用历史数据研究表明，1980—2009年河套灌区小麦需水量减少和产量增加导致其水足迹呈下降趋势，小麦水足迹主要受农业管理措施的影响。赵慧等［2］应用CROPWAT模型计算作物生产水足迹，分析了气候变化对作物生产水足迹的影响，研究表明生育期平均相对湿度、平均气温和平均日较差对马铃薯生产水足迹影响较大，生育期平均风速和平均日较差对春小麦生产水足迹影响较大。孙世坤等［3］基于水足迹理论和量化方法，分析了中国大陆小麦生产水足迹空间分布情况和特征，并对造成水足迹区域差异的因素进行了归因分析。水足迹由作物需水量和粮食产量计算得到。各种因素通过影响作物需水量和粮食产量对水足迹产生复杂影响。黄维等［4］研究表明，一定幅度内气温上升和降水增加对我国粮食产量变动有正向作用。崔静等［5］13研究表明，气候变化对于中国北方地区粮食产量的影响以正向为主，而对南方地区粮食产量的影响则以负向为主；除气候因素外，粮食产量还受农业投入因素的影响。李海鹏等［6］通过主成分分析发现：水资源禀赋等自然生产力因子是影响粮食综合生产能力的基本因素；机械化率等技术生产力因子和耕作制度等管理生产力因子是主要促进因素；政策生产力因子影响不太显著，却是保障粮食综合生产能力的稳定因素。综上所述，粮食生产水足迹受气候和农业投入等因子的综合影响。但目前尚未定量探明气候和农业投入因子与粮食产量、作物需水量及粮食生产水足迹间的综合作用关系，不能确定各类因子对粮食生产水足迹的影响程度。针对该问题，笔者以河南省人民胜利渠灌区为研究区，基于灌区长系列粮食产量、气候和农业投入资料，采用时间序列分析和结构方程模型方法，分析冬小麦蓝水和绿水足迹及其影响因子的变化趋势，定量研究气候、农业投入、冬小麦产量、蓝水足迹、绿水足迹间的相互关系。

2数据来源与研究方法

2．1研究区概况

灌区是相对独立的用水系统，以灌区作为研究对象有利于粮食生产水足迹的计算和影响因素分析。人民胜利渠灌区位于河南省北部，在东经113°31′—114°25′、北纬35°00′—35°30′之间，是中华人民共和国成立后在黄河下游兴建的第一个引用黄河水灌溉的大型自流灌区。灌区属半湿润、暖温带大陆性季风气候区，拥有长系列气象观测、粮食产量资料和较完善的农业投入资料，便于分析各种因子对粮食生产水足迹的影响。2．2数据来源研究数据来源于统计资料和实地调查。灌区1961—2013年气象数据来源于灌区监测资料和中国气象科学数据共享服务网，1961—2013年冬小麦的产量来源于灌区统计资料，1999—2013年灌区粮食生产投入数据（农业机械总动力、农用化肥施用折纯量、农药施用实物量、农用柴油使用量）根据《中国农村统计年鉴》《中国统计年鉴》和《河南统计年鉴》中灌区相关市（县）的数据折算得到。2．3研究方法采用彭曼公式和CROPWAT软件，根据灌区气象数据计算冬小麦生长季的需水量和有效降水量，运用作物需水量法，计算历年灌区冬小麦的蓝水、绿水足迹［7］。M－K法是一种常用的非参数趋势诊断方法，其优点是不需要样本遵从一定的分布，也不受少数异常值的干扰，其最常用的两个检验指标为Zc（置信区间阈值）和β（Kendall倾斜度，即单位时间内的变化量）［8］1187－1188。采用M－K检验方法对灌区冬小麦需水量、有效降水量、产量和蓝水足迹、绿水足迹、灌区历年气候因子以及农业投入指标进行趋势分析，揭示其变化趋势和突变点。SPSSAMOS21．0是一款通过结构方程建模（SEM）检验变量之间相互影响的软件。运用该软件对冬小麦水足迹与各影响因子间的作用关系进行路径分析，揭示气候因子以及非气候因子变化对粮食生产水足迹的影响规律。

3气候因子对灌区粮食生产水足迹的影响

3．1粮食生产水足迹的时间序列分析

对计算得到的灌区冬小麦水足迹进行趋势分析，冬小麦蓝水、绿水足迹在53a中均呈显著下降趋势。冬小麦产量显著增加，生长季作物蒸散发量（ETc）无显著变化，表明冬小麦蓝水、绿水足迹下降的主要原因为产量增加。灌区冬小麦的蓝水、绿水足迹在1961—1972年变化显著，原因是该时期灌区冬小麦产量过低，使得单位产量的水足迹过高；1973—2013年灌区冬小麦产量逐年稳定增长，使得冬小麦单位产量水足迹逐年下降到正常值并趋于稳定。图2表明，1972年以前冬小麦蓝水足迹显著下降，但在1972年以后变化趋势不显著，突变点为1972年。图3显示冬小麦绿水足迹1975年以前在0．05置信水平上显著下降，突变发生在1972年。冬小麦绿水足迹在1982—1990年显著上升（0．05置信水平），之后呈不显著下降趋势。2005年以前灌区冬小麦产量在0．05置信水平上显著上升，之后上升趋势不明显，突变发生在1985年。作物蓝水、绿水足迹除受产量影响外，还与ETc、有效降水Peff的大小有直接关系。1961—2013年灌区冬小麦生长季ETc、Peff及二者差值随时间变化情况见图5，ETc在600mm上下波动。图5和图7显示，冬小麦生长季有效降水整体呈不显著的下降趋势，年际间波动较大，突变点较多。冬小麦生长季ETc先上升后下降，存在一个突变点。有效降水下降使得绿水蒸散发呈下降趋势，在产量增加的综合作用下，绿水足迹下降趋势明显。ETc和Peff的差值（蓝水蒸散发）表现为先减小后增大。产量呈持续增长趋势，导致蓝水足迹下降速度先快后慢，最后趋于平稳。

3．2气候因子对粮食生产水足迹的影响分析

由于各种气候因子对作物需水量和产量有直接影响，因此对作物的蓝水、绿水足迹会产生间接影响。1961—2013年灌区冬小麦生长季各气候因子的M－K检验结果，平均气温显著上升，相对湿度、平均风速、日照时数显著下降，其他气候因子变化不显著。丁一汇等［9］研究发现，近50a全国日照时数呈显著减少趋势、近地面平均风速呈减小趋势。Sun［1］500等研究发现，河套灌区1960—2008年平均气温和降水显著上升，平均相对湿度、平均风速、平均日照时数显著下降，其中降水的变化幅度最大，其次为温度和风速。本研究与上述研究结果一致。为了进一步探明各气候因子对蓝水、绿水足迹的影响程度，利用AMOS软件构建各气候因子与冬小麦ETc、产量、蓝水足迹、绿水足迹间的路径分析图。各气候因子对蓝水足迹、绿水足迹的效应分解。平均气温、日照时数、平均风速与ETc正相关，相对湿度、水汽压与ETc负相关，均通过置信水平P＝0．001的显著性检验。其中：对ETc影响最大的气候因子为平均风速，相关系数为0．67；平均气温对ETc的影响次之，相关系数为0．55。灌区平均风速增大、平均气温上升以及相对湿度减小，使得冬小麦生长季ETc增大，但灌区日照时数减少使ETc减小，导致ETc虽然呈增大趋势，但不显著。陈博等［8］1194－1196研究发现，华北平原夏玉米生长季水面蒸发量与平均气温、平均风速、相对湿度、日照时数显著相关，与本文的研究结果类似。从表2可见，日照时数、平均风速与作物产量负相关，且均通过P＝0．01显著性检验。其中：平均风速对产量影响最大，相关系数为－0．78；其他气候因子与产量的相关性不显著。崔静等［5］19－20研究表明，气候因子对产量的影响在各区域间差异较大，平均日照时数增加对华中地区和西北地区冬小麦单产的边际影响为负，与本研究结果类似。蓝水足迹相关性分析中，ETc与蓝水足迹的相关性不显著，作物产量与蓝水足迹显著负相关。除有效降水外，各气候因子对蓝水足迹的直接效应均不显著，但是各因子通过中间变量ETc和产量对蓝水足迹的间接效应各有差异，从而使各气候因子对蓝水足迹产生的整体效应不尽相同。平均风速是对蓝水足迹影响最大的因子，日照时数和有效降水的影响次之。Sun等［1］504发现风速是对河套灌区作物水足迹变化影响最大的气象因素，并且风速与作物水足迹负相关，与本研究结果相反。绿水足迹相关性分析中，ETc、产量与绿水足迹显著负相关。产量呈显著增加趋势是绿水足迹下降的主要原因，这与Sun等［1］505的研究结果一致。温度、相对湿度、日照时数和平均风速对冬小麦绿水足迹均有显著影响。其中：平均风速对冬小麦绿水足迹的影响最大，有效降水、日照时数、相对湿度、平均气温的影响依次减小。总体而言，灌区冬小麦生长季平均风速是对蓝水、绿水足迹影响最大的气候因子，这与赵慧等［2］414的研究结果一致；日照时数和有效降水对灌区冬小麦蓝水、绿水足迹的影响次之。赵慧等［2］413研究发现春小麦生产水足迹与生育期内平均日照时数的相关系数为－0．472，与本文研究结果相反。

4气候因子和农业投入对粮食生产水足迹的影响

为了确定气候因子和非气候因子对作物水足迹的影响，利用SPSSAMOS21．0软件构建考虑农业投入指标的各影响因子、产量、ETc和蓝水足迹、绿水足迹间的路径关系，得到1999—2013年各气候因子及农业投入指标对蓝水、绿水足迹的效应。在农业投入因子中，影响产量的主要因素为农业机械总动力。气候因子对产量的影响远小于农业投入因子。在引入农业投入指标后，所有因素对冬小麦蓝水、绿水足迹的影响均显著，其中：对冬小麦蓝水足迹影响最大的因素为农用化肥使用折纯量，农业机械总动力和有效降水对蓝水足迹的影响次之。在气候因子中，水汽压对蓝水足迹的影响最大，相对湿度和日照时数次之，平均风速对蓝水足迹的影响较小。有效降水对冬小麦绿水足迹影响最大，农用化肥使用折纯量和农业机械总动力的影响次之。其他气候因子对绿水足迹的影响较小。

5结论

（1）1961—2013年灌区冬小麦生长季蓝水、绿水足迹显著下降，主要原因为产量增加。冬小麦生长季平均气温显著上升，相对湿度、风速、日照时数显著下降，其他气候因子变化不显著。（2）影响ETc的主要因素为平均风速、平均气温、相对湿度和日照时数。在气候因子中，影响产量的主要因素为平均风速和日照时数；在农业投入因子中，影响产量的主要因素为农业机械总动力。气候因子对产量的影响远小于农业投入因子。（3）在不考虑农业投入的影响时，平均风速是对灌区冬小麦生长季蓝水、绿水足迹影响最大的气候因子，日照时数和有效降水的影响次之。考虑农业投入和气候因子的综合作用，冬小麦蓝水、绿水足迹的主要影响因素为农用化肥使用折纯量、农业机械总动力和有效降水。

参考文献：

［1］SUNShikun，WUPute，WANGYubao，etal．TheImpactsofInterAnnualClimateVariabilityandAgriculturalInputsonWaterFootprintofCropProductioninanIrrigationDistrictofChina［J］．ScienceoftheTotalEnvironment，2013，444：498－507．

［2］赵慧，潘志华，韩国琳，等．气候变化背景下武川主要作物生产水足迹变化分析［J］．中国农业气象，2015，36（4）：406－416．

［3］孙世坤，王玉宝，吴普特，等．小麦生产水足迹区域差异及归因分析［J］．农业工程学报，2015，31（13）：142－148．

［4］黄维，邓祥征，何书金，等．中国气候变化对县域粮食产量影响的计量经济分析［J］．地理科学进展，2010，29（6）：677－683．

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［6］李海鹏，叶慧．粮食综合生产能力影响因素的系统分析及其政策建议［J］．江西农业大学学报（社会科学版），2008，7（4）：45－49．

［7］HOEKSTRAYArjen，CHAPAGAINKAshok，ALDAYAMMaite，etal．水足迹评价手册［M］．刘俊国，曾昭，赵乾斌，等，译．北京：科学出版社，2012：1－147．

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［9］丁一汇，任国玉，石广玉，等．气候变化国家评估报告（Ⅰ）：中国气候变化的历史和未来趋势［J］．气候变化研究进展，2006（1）：3－8．

作者：韩宇平 张嘉彧 代小平 周雯晶 单位：华北水利水电大学水资源高效利用与保障工程 河南省协同创新中心 河南省节水农业重点实验室