基于水足迹的黄山市农业节水分析_徐维葳

在我国供水受到约束 ,而用水又呈增长的态势下 , 节水成为缓解水资源供需矛盾的根本路径[1] 。许多学 者从节水指标体系建设、节水技术标准核算等层面 ,对

水分利用效率、节水潜力进行了定量的分析[2-5] 。

从水足迹概念的角度评估农作物对水资源的利用 效率 ,在农业节水评估方面越来越受到重视[6] 。作物

收稿日期: 2022-01-07

作者简介: 徐维葳(1990— ) ,男 ,学士 ,主要从事水资源管理及水文方面工作。

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生产水足迹反映了农业生产过程中消耗的水资源总量 以及水资源的利用类型 ,许多研究者对大尺度范围的 作物生产水足迹进行了量化或评价[7-9] 研究 。水足迹 主要包含了蓝水足迹、绿水足迹和灰水足迹 ,见图 1。 蓝水足迹是作物生长过程中消耗使用的地表水和地下 水的水资源量 ;绿水足迹是作物生长过程中蒸发所消 耗的储存在非饱和土壤层中的水资源量 ;灰水足迹是 以自然本底浓度和现有的水质环境标准为基准 ,将一 定的污染负荷吸收同化所需的淡水量。

图 1 水足迹组成

作物生产水足迹是作物生长过程中所消耗的蓝 水、绿水和灰水之和 ,但是灰水是将一定的污染负荷吸 收同化达到一定的标准所需的淡水量 ,并不是作物生 长期直接消耗的水资源量 。鉴于农作物的施肥、农药 等统计数据难以获取 , 因此在进行农作物水足迹计算 时 ,许多研究只对蓝水和绿水进行分析计算 , 以此作为 粮食生产水足迹 。评估农作物蓝水、绿水的利用情况 对农业水资源管理十分重要 ,不仅可以通过改变种植 结构达到节水的目的 ,还能够通过调整作物耗水结构 来实现节水目标[10] 。

因此 ,本文以黄山市为例 ,计算黄山市的主要粮食

作物生产水足迹 ,分析其变化趋势 ,以期对黄山市主要 粮食作物种植结构及农业用水结构的优化提供科学 依据。

1 研究区概况及数据来源

1．1 研究区概况

黄山市位于安徽省的最南端 ,总面积 9807km2 ,约 占安徽省总面积的 7% 。黄山市年平均气温在 15．5 ~ 16．4℃ 之 间 , 平 均 年 降 水 量 为 1670mm , 最 高 可 达

2708mm ,降水多集中在 5 —8 月 ,多年平均水资源总量 约 102．13 亿 m3 。全市地表起伏大 , 以山地丘陵为主 ,

其中山地面积占黄山市总面积的一半 ,黄山市地势见 图 2 。

图 2 黄山市地势

黄山市降水充沛 ,水资源量丰富 , 粮食生产以稻 谷、玉米、豆类以及薯类为主 。因此 ,本文选取稻谷、玉 米、豆类、薯类为代表研究黄山市粮食生产水足迹及变

化情况。

1．2 数据来源

本文所需的气象数据为 2000—2019 年各县区逐 日数据 ,数据来源于中国气象科学数据共享网 。水资 源数据来源于 2001—2020 年《安徽省水资源公报》《 黄 山市水资源公报》。主要粮食作物系数参考联合国粮

农组织数据库的推荐值 ,并根据相邻区域已有研究成

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果进行适当修正 。粮食作物产量、单位面积产量、播种 面积等数据来源于 2001—2020 年《 安徽省统计年鉴》 和《 黄山市统计年鉴》。

2 作物生产水足迹计算方法

2．1 作物需水量计算

作物需水量为参考作物蒸散发和作物系数的乘 积 ,利用 Penman-Monteith 公式进行计算 ,具体计算公 式见文献[8] 。

2．2 粮食生产水足迹计算

灰水足迹是稀释农业生产所产生的污染物消耗的 水资源量 ,并非农作物生长过程中直接消耗的水资源 量 ,所以本文只考虑农作物在生长周期内直接消耗的 实际水资源量 ,即蓝水足迹和绿水足迹 。计算公式为

WF = WFgreen + WFblue

WF = CWUgreen = 10 ETgreen

green Y Y

WFblue = = 10

式中:WF 为作物生产水足迹 ,m3 /kg;WFgreen 为绿水足 迹 , m /kg3 ; WFblue 为 蓝 水 足 迹 , m /kg3 ; CWUgreen 和 CWUblue分 别 为 作 物 生 长 期 绿 水 和 蓝 水 的 消 耗 量 , m /hm32 ; Y 为 作 物 单 位 面 积 产 量 , kg/hm2 ; ETgreen 和 ETblue 为作物生育期蒸发蒸腾量中来自绿水和蓝水的 量 ,mm ,计算公式为

ETgreen = min( ETC ,P)

ETblue = max(0 ,ETC - P)

Pe = { P Pt

t t

P = Pe ,j

式中:P 为作物生长期内的有效降雨量 ,mm;Pt 为旬降 雨量 ,mm;Pe 为有效旬降雨量 ,mm ;n 为生长期旬的个 数 ;ETC 为作物蒸发蒸腾量 ,mm;Pe ,j 为第 j 个旬有效降

雨量 ,mm。

将不同种类作物生产水足迹和作物产量加权得到

综合作物生产水足迹 ,计算公式为

CWF =

2．3 作物生产水足迹变化特征

将计算得到的作物水足迹采用 Mann-Kendall 检验 法( 简称 M-K 方法) 进行统计检验 ,对作物的生产水足 迹和综合作物生产水足迹进行趋势分析 。M-K 方法的 应用十分成熟 ,具体计算过程本文不再赘述 ,采用胡琦 等 [10] 人的方法进行计算。

3 结果与分析

3．1 主要粮食作物生产水足迹计算结果

根据上述公式 ,计算出 2000—2019 年黄山市 4 种 主要粮食作物的生产水足迹 ,结果见表 1 。黄山市 4 种 主要粮食作物的生产水足迹为:豆类 > 稻谷 > 玉米 >

表 1 黄山市主要粮食作物生产水足迹 单位:m3 /kg

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薯类 ,最大值约为最小值的 3．4 倍 。 同种作物的生产

水足迹在不同年份表现出不同的差异 ,玉米的变化幅 度最大 ,极值比达到了 7．44;稻谷的生产水足迹在不 同年份差异最小 ,极值比为 1．73 。4 种作物的产量变

化见图 3 ,从图 3 中可以看出 ,豆类的产量最少 ,但计算 得到的生产水足迹值最大 ;稻谷的产量最大 ,这与黄山 湿润的气候条件有关 ,更适合稻谷的种植 ;其次是薯类 和玉米 。玉米和豆类的产量年际变化不大 ,较为突出 的是稻谷的产量下降趋势明显 ,玉米的产量呈增加趋 势 。从统计的粮食产量数据中可知 ,黄山市粮食总产量 在减少 ,主要原因是由稻谷产量减少引起的 , 同时 ,薯类 和豆类产量在近几年也呈减少趋势。

图 3 黄山市主要粮食作物产量变化

3．2 主要粮食作物生产水足迹变化特征

根据式(8) 计算得到 2000—2019 年黄山市 4 种主

要作物的综合生产水足迹以及绿水足迹和蓝水足迹的 趋势变化 ,其整体均呈减小趋势( 见表 2 及图4) ,其中 稻谷的蓝水足迹、绿水足迹以及综合生产水足迹均呈 现不显著减小趋势;玉米和豆类的蓝水足迹和综合生 产水足迹均呈显著减小趋势 ,这与农业技术进步和大 力推广节水密不可分 。稻谷产量的降低主要是由种植

面积 减 少 引起 的 , 稻 谷 的 种 植 面 积 由 2000 年 的 564．85km2 降至 2019 年的 332．75km2 ,产量从 2000 年 的 31．82 万 t 降至 2019 年的 22．04 万 t ,尽管单位面积

产量有所提升 ,但总产量大幅减少 , 因而计算得到的稻 谷生产水足迹呈减小趋势 。玉米的生长周期较短 ,其 生育期与一年内雨季的一致性较好 ,在很大程度上降 低了对灌溉的需求 , 随着农业技术的进步和用水效率 的提高 ,单位面积产量大幅提升 , 因此计算得到的水足 迹较低 。薯类的水足迹表现为不显著增加趋势 ,薯类 作物对水分的要求比较低 ,黄山市多年平均降水量完 全满足薯类产品对水分的需求 , 因此综合生产水足迹 远低于其他几种作物。

表 2 黄山市主要粮食作物生产水足迹 M-K 检验结果

图 4 黄山市主要粮食作物蓝绿足迹变化趋势

豆类的水足迹居于 4 种主要农作物之首 ,豆类属 于高耗水作物 ,多年平均蓝水足迹占综合生产水足迹

的 44% 。4 种粮食作物生产绿水足迹为 :豆类 > 玉米

> 稻谷 > 薯类;4 种粮食作物生产蓝水足迹为 :豆类 > 稻谷 > 玉米 > 薯类。

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4 讨 论

对黄山市 2000—2019 年 4 种主要粮食作物生产 水足迹及其变化趋势的研究表明 , 由于农作物单产的 提升 ,农作物生产水足迹整体呈减小趋势。 豆类的水 足迹较高 ,但豆类不是黄山市的主要粮食作物 ,其种植 面积和产量与稻谷相比有很大差距 ,尤其是近几年 ,种 植面积和产量比以往大幅减少。 薯类蓝水足迹较少 , 说明对蓝水的依赖较低 ,是一种比较节水的农作物 ,但 是种植面积很少。 稻谷的蓝水足迹较大 ,这与稻谷的 生长周期有关 ,作物生长需水多依赖灌溉水 ,灌溉对稻 谷的产量有很大影响 ,适当调整灌溉模式有益于提高 水资源利用效率和提高粮食产量。

农业生产不仅消耗蓝水 ,还消耗绿水。 当前 ,黄山 市灌溉水利用系数较 2000 年前后有了很大提高 ,但总 体利用效率仍然不高 ,粮食生产水足迹还可以进一步 降低。改造提升传统农业产业 ,在适宜的气候条件和 地区 ,用低耗水的农产品替代高耗水的农产品 ,提高农 业用水效率 ,对提高黄山市水资源利用效率具有重要 意义。加强节水技术研发和推广力度 ,提高农田水利 建设水平 ,优化种植结构 ,有助于打破节水困境 ,促进 农业生产可持续。

5 结 语

本文对 2000—2019 年黄山市的 4 种主要粮食作 物生产水足迹进行了定量计算和分析 ,较单个年份单

个作物来说更为精细 ,但仍存在一定的误差 ,所使用的

数据既有统计年鉴的数据 ,也有公报数据 , 由于时间周 期较长 ,数据统计误差对量化作物生产水足迹会产生 不利影响。尽管本文未考虑灰水足迹对作物生产水足 迹的影响 ,导致计算结果偏低 ,但仍对水资源利用效率 分析具有一定的参考价值。■

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( 上接第 46 页) 保护好一湖清水。■

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