基于生產(chǎn)水足跡的糧食作物種植結構優(yōu)化研究
——以遼寧省鐵嶺市為例

(吉林大學 新能源與環(huán)境學院,吉林 長春 130021)

1 引言

我國是個人口大國,解決好吃飯問題始終是治國理政的頭等大事。2013年中央經(jīng)濟工作會議將糧食安全問題列為年度經(jīng)濟工作之首[1],同年中共中央農(nóng)村工作會議提出要堅持以我為主,立足國內(nèi)、確保產(chǎn)能、適度進口、科技支撐的國家糧食安全戰(zhàn)略[2]。因此,關于糧食生產(chǎn)的研究對保障我國糧食安全戰(zhàn)略的順利實施是十分必要的。

種糧離不開水,全國約70%的糧食產(chǎn)自需灌溉的土地。我國的水資源具有時空分布不均勻性,北方干旱地區(qū)人均可用水量僅為150m3/a·人[3,4],卻生產(chǎn)了超過我國1/2的小麥與1/3的玉米[5]，因此水資源量嚴重短缺是制約我國糧食安全的重要因素。緩解糧食種植所需水量與水資源不足現(xiàn)狀之間的矛盾,是保障我國糧食安全和緩解我國水資源短缺壓力的“雙重”關鍵因素。

為緩解兩者的矛盾,跨流域調(diào)水是通常被提到的決絕方案。但由于跨流域調(diào)水成本巨大,且對輸入水體與輸出水體的水生態(tài)環(huán)境有巨大影響,因此存在較大爭議[6-8]。種植結構優(yōu)化研究被認為是能更好解決水資源短缺與作物種植生產(chǎn)之間矛盾的方法[9]。基于此,在水資源量最小目標下對農(nóng)業(yè)種植結構進行優(yōu)化成為主要的研究方向。如Zhang等在農(nóng)業(yè)收益的基礎上考慮灌溉用水成本對種植結構的影響,建立單目標優(yōu)化模型對山東省種植結構進行優(yōu)化[10];武雪萍等以作物總產(chǎn)量、種植業(yè)總產(chǎn)值和單位面積耗水量為優(yōu)化目標,采用灰色多目標規(guī)劃模型對洛陽市節(jié)水型種植結構優(yōu)化進行了研究[11];張端梅等以吉林省扶余灌區(qū)種植業(yè)總收益和灌溉耗水量為目標函數(shù),建立扶余灌區(qū)種植結構多目標非線性優(yōu)化模型,對水資源壓力下的扶余灌區(qū)種植結構進行優(yōu)化[12];張禮華等在新沂市高阿灌區(qū)進行了類似研究,將灌區(qū)收益與灌溉耗水量同時作為目標函數(shù),構建種植結構的多目標非線性優(yōu)化模型,并采用多目標妥協(xié)優(yōu)化算法求解,獲得了不同年景下高阿灌區(qū)的最優(yōu)種植結構[13];Raju等建立了以提高凈效益、作物增產(chǎn)和雇傭勞動力人數(shù)最多為目標的種植結構優(yōu)化模型[14];Xevi等構建了以經(jīng)效益最大、成本和地下水抽取量最小為目標的多目標線性規(guī)劃模型用以優(yōu)化種植結構,并采取目標規(guī)劃法進行了模型求解[15];黃麗麗等以大連市作物產(chǎn)量最大、生態(tài)服務價值最大、化肥施用量最小作為規(guī)劃目標,采用兩相模糊多目標模型進行了計算,最終得到大連市作物種植的最優(yōu)解[16]。

綜上所述,水資源量對種植結構的影響主要通過設置農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)展目標與水資源限制目標構建多目標模型進行優(yōu)化,或以水資源量作為限制條件,使種植結構的調(diào)整在限定的水資源量之內(nèi)[17,18]。盡管以水資源為優(yōu)化目標或限制條件的研究與實踐廣泛應用于種植結構優(yōu)化問題上,但仍有兩個主要問題制約著水資源壓力下的糧食安全問題:一是若區(qū)域水資源總量低于糧食安全所需用水量,則會出現(xiàn)無最優(yōu)解的情況;二是此處的水資源限制或最小化條件都是種植業(yè)的直接用水量,而作物蒸發(fā)與水污染物排放對水資源的影響并未考慮其中。

針對以直接用水量為限制的糧食種植結構優(yōu)化研究中存在的問題,有學者提出采用糧食種植的生產(chǎn)水足跡對糧食結構進行優(yōu)化。首先,考慮水足跡的限制而不是直接用水的限制,可以為水資源短缺的國家或地區(qū)提供一個通過進口高耗水產(chǎn)品而不是消耗本地水資源來生產(chǎn)產(chǎn)品滿足自身水資源需求的機會[19]。有學者建議我國北方平原應減少輸出高耗水產(chǎn)品,轉而從我國南方進口高耗水產(chǎn)品,從而降低我國北方的水資源利用壓力[20]。其次,水足跡將種植業(yè)水資源消耗劃劃分為藍水——直接利用的地表水,或地下水——綠水即自然降雨、作物蒸散與入滲的水資源量,灰水即稀釋種植過程中排放污染物所需的水資源量[21,22]。因此,可詳細考察氣候、種植條件等對種植業(yè)所需水資源量的影響。在此前提下,可對種植結構進行針對性調(diào)整[23]。如陳敏等考慮了三江平原各類農(nóng)產(chǎn)品種植的藍水足跡與綠水足跡,并以單位藍水足跡種植業(yè)收益最大化為目標函數(shù),綠水足跡為限制條件,對三江平原農(nóng)產(chǎn)品的種植結構進行優(yōu)化[24];侯慶豐則以甘肅省農(nóng)作物的水足跡為出發(fā)點,以最小化藍水足跡最大化綠水足跡為目標,對甘肅省的農(nóng)作物種植結構進行了優(yōu)化[25];范文波等以石河子灌區(qū)小麥、玉米、棉花的藍水足跡、綠水足跡與灰水足跡為出發(fā)點,考慮水資源貿(mào)易條件下,對石河子灌區(qū)的種植結構進行了優(yōu)化,優(yōu)化結果顯示其總的水足跡略有下降,藍水足跡下降較大,達到了構建節(jié)水型農(nóng)業(yè)的優(yōu)化目標[26];李亞婷在對寧夏中部干旱農(nóng)業(yè)帶的農(nóng)作物水足跡進行核算排序的基礎上,以單位水足跡農(nóng)作物收益為優(yōu)化目標,對寧夏中部干旱農(nóng)業(yè)帶的農(nóng)作物種植結構進行了優(yōu)化,優(yōu)化結果顯示在部分增加農(nóng)作物收益的基礎上,減少了用水量0.31億m3,達到了很好的節(jié)水效果[27];李嘯虎等則以種植業(yè)水足跡最小、總收益最大為優(yōu)化目標,對烏魯木齊市的種植結構進行了優(yōu)化,結果顯示應通過調(diào)減高藍水消耗的糧油作物面積,增加低耗水的果蔬類作物面積,提高農(nóng)肥利用率等措施來提高種植業(yè)用水效率、降低水污染,實施結構優(yōu)化[28];Zhang等則從虛擬水的角度出發(fā),以農(nóng)業(yè)凈耗水量最小為優(yōu)化目標,對我國的種植結構進行了優(yōu)化,結果顯示種植結構調(diào)整后,農(nóng)業(yè)用水節(jié)約達到47%以上[29]。

隨著虛擬水、水足跡在種植結構優(yōu)化研究中的應用,雖然種植結構優(yōu)化考慮的因素更加全面,但目前基于水足跡的種植結構優(yōu)化研究仍存在一定的不足。由于種植的作物類型、灌溉技術、土壤類型和可用水量的差異,導致農(nóng)業(yè)水消耗在時空分布上出現(xiàn)不均勻性。另外一個影響農(nóng)業(yè)用水量的主要因素是氣候,通常是時間序列變量并影響作物的生長變化[30,31]。但在現(xiàn)有研究中,往往采用多年平均或單一年份的作物生產(chǎn)水足跡作為優(yōu)化的基礎,而未考慮在時間尺度上的波動性與隨機性,將導致在某些氣候極端年份出現(xiàn)水資源或土地資源浪費。

基于此,本文提出了基于生產(chǎn)水足跡的糧食作物種植結構優(yōu)化研究,一方面可保留自下而上法較精確，能表現(xiàn)區(qū)域氣候環(huán)境特點的優(yōu)勢,同時使其可應用到較大的空間尺度;另一方面,通過多年生產(chǎn)水足跡計算,得到豐水年、平水年與枯水年之間的水足跡構成與變化范圍,應對不同的氣候條件進行糧食種植結構的優(yōu)化,避免氣候條件等因素在時間尺度上的波動性與隨機性對優(yōu)化結果造成擾動。

2 研究方法

本研究采用CROPWAT 8.0軟件計算了研究區(qū)水稻、玉米、小麥與高粱4種糧食作物多年的藍水足跡、綠水足跡與灰水足跡,見圖1。針對豐水期、平水期與枯水期設置差異性的優(yōu)化目標,分別以藍水足跡、綠水足跡、灰水足跡為限值條件,對水稻、玉米、小麥與高粱的種植量進行了優(yōu)化。

圖1 技術路線

在豐水年情況下,需要充分考慮利用水資源獲得糧食種植的最大效益,同時保證糧食產(chǎn)量,糧食產(chǎn)量應大于2016年基準年的糧食產(chǎn)量,優(yōu)化模型的公式為:

s.t

x1+x2+x3≥T2016

bwf1×x1+bwf2×x2+bwf3×x3≤U

gwf1×x1+gwf2×x2+gwf3×x3≤GWF

(1)

式中,F表示單位水足跡的糧食種植收益(元/m3);a1、a2、a3分別為玉米、水稻、小麥種植的單位收益(元/t);x1、x2、x3分別為玉米、水稻、小麥的產(chǎn)量(t);wf1、wf2、wf3分別為在豐水年氣象條件下,玉米、水稻、小麥的多年平均生產(chǎn)水足跡(m3/t);T2016為該區(qū)域2016年糧食的總產(chǎn)量;bwf1、bwf2、bwf3分別為玉米、水稻、小麥多年平均單位藍水足跡(m3/t);U為該區(qū)域總的糧食種植耗水量(m3),gwf1、gwf2、gwf3分別為玉米、水稻、小麥多年平均單位灰水足跡;GWF為豐水年最小的灰水足跡(m3)。

在平水年的情況下,在有限的水資源情況下,保障糧食安全是首要的優(yōu)化目標,應保障糧食總產(chǎn)量最大,且水足跡最小,優(yōu)化模型的公式為:

s.t

x1+x2+x3≥T2016

bwf1×x1+bwf2×x2+bwf3×x3≤U

gwf1×x1+gwf2×x2+gwf3×x3≤GWF

(2)

式中,F為單位水足跡糧食產(chǎn)量(t/m3)。

在枯水年的情況下,水資源利用與水環(huán)境污染是保障水生態(tài)系統(tǒng)安全的主要控制因素,同時也是保障糧食生產(chǎn)可持續(xù)的主要影響因素。因此,在枯水年優(yōu)化目標應為在保證藍水足跡與匯水足跡最小的情況下,糧食產(chǎn)量不低于2016的產(chǎn)量,優(yōu)化模型的公式為:

MinF=bwf1×x1+bwf2×x2+bwf3×x3+gwf1×x1+gwf2×x2+gwf3×x3

s.t.

x1+x2+x3≥T2016

(3)

式中,F為藍水足跡與綠水足跡的總量(m3)。

3 研究區(qū)概況

鐵嶺市為遼寧省地級行政單位,地處遼寧省北部、松遼平原中段,北接吉林省四平市,西毗鄰內(nèi)蒙古自治區(qū)(圖2),是我國著名的商品糧基地,玉米、水稻、小麥與高粱為鐵嶺種植的糧食作物,其中玉米與水稻的產(chǎn)量與種植面積較大(圖3)。

圖2 研究區(qū)概況

從圖3可見,1999—2014年鐵嶺市主要糧食作物的種植面積與產(chǎn)量情況,其中1999—2005年鐵嶺的小麥與高粱仍有部分種植。自2005年以后,由于單產(chǎn)、成本等原因,小麥與高粱的種植面積與產(chǎn)量銳減。從時間序列的角度上可見,鐵嶺市的主要糧食作物產(chǎn)量呈現(xiàn)一定的周期波動,2000—2009年呈現(xiàn)出先上升再下降的趨勢,同樣2010—2014年也出現(xiàn)了糧食產(chǎn)量的波動,對比糧食產(chǎn)量與種植面積可看到兩者具有一定的相關性。這說明在研究的時間范圍內(nèi),鐵嶺地區(qū)的糧食種植主要受到種植面積的影響。從產(chǎn)量與種植面積的對比上可見,在種植面積沒有較大變化的情況下,產(chǎn)量存在波動,這說明鐵嶺地區(qū)的糧食生產(chǎn)受到水資源的限制。

圖3 鐵嶺市1999—2014年主要糧食作物種植面積與產(chǎn)量

4 結果與討論

4.1 水足跡

根據(jù)圖4可見,依據(jù)CROPWAT8.0計算的鐵嶺市1999—2014年水稻、玉米、小麥、高粱的灌溉需水量與有效降水量情況可見,鐵嶺市的水稻種植需水量大于其他3種作物。其中,2001年與2002年鐵嶺市水稻種植的有效降水量與灌溉需水量合計達到1000mm以上,而其他3種作物有效降水量與灌溉需水量合計都沒有超過550mm。其中，高粱的有效降水量與灌溉需水量最小,多數(shù)年份低于400mm,說明高粱耐旱能力更好,其次為小麥與玉米。

圖4 鐵嶺市主要糧食作物種植灌溉需水量與有效降水量

從圖5可見,由于4種作物的單產(chǎn)差異較大,導致4種作物水足跡量與圖4給出的有效降水量與灌溉蓄水量存在較大差異。從水足跡總量上看,由于水稻單產(chǎn)量較大,水足跡相對較小;而小麥作物由于產(chǎn)量較低,水足跡量較大。相對而論,玉米的水足跡與高粱的水足跡較小。從3種水足跡上進行分析可見,鐵嶺市水稻的藍水足跡較大。1999—2014年鐵嶺市水稻的藍水足跡為600—1000m3/t;其次是水稻種植的綠水足跡,1999—2014年鐵嶺市水稻的綠水足跡為300—600m3/t;對比藍水足跡與綠水足跡,水稻種植的灰水足跡相對較小,1999—2014年鐵嶺市水稻種植的灰水足跡約為200—400m3/t。根據(jù)1999—2014年的平均數(shù)據(jù)可見,鐵嶺市藍水足跡占水稻種植水足跡的50%以上。與水稻相比,玉米的水足跡更小,最高值為2000年,水足跡為1500m3/t；最低值出現(xiàn)在2012年,水足跡為750m3/t。從水足跡結構上看,玉米與水稻仍具有較大差異,2000年的藍水足跡最大,為500m3/t;其次為2001年,藍水足跡為400m3/t,其他年份的藍水足跡低于300m3/t。相對而論,鐵嶺市的玉米種植綠水足跡最大,2009年最大,約為450m3/t;最小為2002年,綠水足跡約為250m3/t;灰水足跡在2000年與2001年最大,約為520m3/t,最小為2012年與2013年,約為180m3/t。小麥單產(chǎn)不及水稻與玉米,小麥的水足跡波動較大,其中最大值為2002年。由于產(chǎn)量較小,小麥的水足跡為5000m3/t,最小值出現(xiàn)在2011年,水足跡為750m3/t。從結構看,由于種植量波動,小麥種植的水足跡結構變化較大。2002年與2003年,灰水足跡占據(jù)比例較大,灰水足跡達到2000m3/t,占水足跡的40%;2003年的綠水足跡最大,為2000m3/t,占當年水足跡的40%。相對而論,高粱種植水足跡較小,最大值出現(xiàn)在2000年,達1550m3/t,最小值為2013年,水足跡為500m3/t,與玉米的水足跡結構類似,高粱的綠水足跡占比最大,占水足跡的60%以上,其次為灰水足跡,但由于化肥施用量的控制,灰水足跡呈現(xiàn)逐年下降的趨勢。

從圖5可見,由于4種作物的單產(chǎn)差異較大,導致4種作物水足跡量與圖4給出的有效降水量與灌溉蓄水量存在較大差異。從水足跡總量上看,由于水稻單產(chǎn)量較大,水足跡相對較小,而小麥作物由于產(chǎn)量較低,水足跡量較大。相對而論,玉米的水足跡與高粱的水足跡較小。從3種水足跡上進行分析可見,水稻的藍水足跡較大,1999—2014年水稻的藍水足跡為600—1000m3/t;其次是水稻種植的綠水足跡,1999—2014年水稻的綠水足跡為300—600m3/t;對比藍水足跡與綠水足跡,水稻種植的灰水足跡相對較小,1999—2014年水稻種植的灰水足跡約為200—400m3/t。根據(jù)1999—2014年的平均數(shù)據(jù)可見,藍水足跡占水稻種植水足跡的50%以上。與水稻相比較,玉米的水足跡更小,最高值為2000年,水足跡為1500m3/t,最低值出現(xiàn)在2012年,水足跡為750m3/t。從水足跡的結構上看,玉米與水稻仍具有較大的差異,2000年的藍水足跡最大,為500m3/t,其次為2001年,藍水足跡為400m3/t,其他年份的藍水足跡低于300m3/t。相對而論,玉米種植的綠水足跡最大,2009年最大,約為450m3/t,最小為2002年,綠水足跡約為250m3/t,灰水足跡在2000年與2001年最大,約為520m3/t,最小的為2012年與2013年,約為180m3/t。由于小麥單產(chǎn)不及水稻與玉米,小麥的水足跡波動較大,其中最大值為2002年,由于產(chǎn)量較小,水足跡為5000m3/t,最小值出現(xiàn)2011年,水足跡為750m3/t。從結構上看,由于種植量波動,小麥種植的水足跡結構變化較大, 2002年與2003年灰水足跡占據(jù)比例較大,灰水足跡達到2000m3/t,占水足跡的40%, 2003年的綠水足跡最大,為2000m3/t,占當年水足跡的40%。相對而論,高粱種植的水足跡較小,最大值出現(xiàn)為2000年,達到1550m3/t;最小值為2013年,水足跡為500m3/t;與玉米的水足跡結構類似,高粱的綠水足跡占比最大,占水足跡的60%以上,其次為灰水足跡,但由于化肥施用量的控制,灰水足跡呈現(xiàn)逐年下降趨勢。

圖5 鐵嶺市主要糧食作物種植水足跡

圖6 1999—2014年鐵嶺水足跡聚類分析結果

小麥(元/kg)水稻(元/kg)玉米(元/kg)高粱(元/kg)2.362.721.63

4.2 聚類分析

通過對1999—2014年鐵嶺市4種主要糧食作物的有效降雨量進行聚類分析,有效降雨量較低的年份為枯水年,有效降雨量較大的年份為豐水年,其他年份為平水年。根據(jù)圖6可見,鐵嶺地區(qū)4種農(nóng)作物的有效降雨量呈現(xiàn)一定的波動性,在1999年與2000年為枯水年之后,平水年與豐水年呈現(xiàn)一定的周期性出現(xiàn)。其中,2003—2005年、2008年、2010年、2012—2013年為豐水年,其他年份為平水年,針對枯水年采用式(3),保證糧食總產(chǎn)量在2016年基礎上不下降,同時使用的藍水足跡與灰水足跡最小;而在豐水年,根據(jù)式(1),單位水足跡的糧食收益為最大。即在足夠的水資源供給量的情況下,保證糧食種植收益最大,其中小麥、水稻單位收益按照2016年我國春小麥與水稻的收購指導價,玉米、高粱分別按照2016年的市場收購價格計算(表1),平水年則考慮單位水足跡產(chǎn)出的糧食最大。

4.3 種植結構優(yōu)化

根據(jù)部分水足跡計算的結果與式(1—3)計算了枯水年、豐水年與平水年的糧食種植結構,并與2016年的產(chǎn)量進行了對比(圖7)。從圖7可見,枯水年的水稻、小麥與高粱的產(chǎn)量為0萬t,主要生產(chǎn)玉米,玉米產(chǎn)量為325.64萬t,這主要是由于玉米作物產(chǎn)量較高,且藍水足跡較小。與2016年的產(chǎn)量進行對比可見,糧食產(chǎn)量是持平的,而在平水年,水稻產(chǎn)量為41.91萬t、小麥產(chǎn)量為11.96萬t、玉米產(chǎn)量為256.25萬t、高粱產(chǎn)量為15.49萬t,糧食總產(chǎn)量與2016年相比較持平。但由于小麥與高粱產(chǎn)量高于2016年,水稻、玉米產(chǎn)量低于2016年。由于小麥與高粱的藍水足跡與灰水足跡較小,因此能保證糧食種植的藍水足跡與綠水足跡低于平水年的平均水平。在豐水年,水稻產(chǎn)量為58.41萬t、小麥產(chǎn)量為0萬t、玉米產(chǎn)量為267.62萬t、高粱產(chǎn)量為36.05萬t,總產(chǎn)量為362.38萬t,高于2016年的產(chǎn)量。4種作物與2016年水平相比較,水稻與高粱產(chǎn)量高于2016年,玉米產(chǎn)量略低于2016年的水平,這主要是由于水稻與高粱的收購價格更高,更多種植水稻與高粱在經(jīng)濟收益上更加有利。

圖7 鐵嶺糧食種植結構優(yōu)化結果

5 結論

本文從我國糧食安全與水資源短缺的雙重矛盾出發(fā),提出了從水足跡角度出發(fā)對糧食種植結構進行優(yōu)化的方法,并以遼寧省鐵嶺市為例進行了驗證。研究結果顯示,在鐵嶺現(xiàn)有的糧食種植結構中,水稻作物的藍水足跡最大,即種植水稻需要更多的水資源進行灌溉;相對的玉米與高粱作物的綠水足跡更大,即玉米與高粱的種植更多依靠降水;4種作物的灰水足跡量相對較大,這說明鐵嶺的糧食種植化肥施用量較大,存在過度施肥的問題,應從施肥量的角度出發(fā)控制灰水足跡。在優(yōu)化結果上,依據(jù)聚類分析結果,分為豐水年、枯水年與平水年,其中枯水年的糧食種植只包括玉米,主要是由于玉米高產(chǎn)量、低耗水的特性。在平水年,4種作物都有種植,小麥與高粱的產(chǎn)量高于2016年水平,主要是由于小麥、高粱的藍水足跡與綠水足跡較小。在豐水年,只種植水稻、玉米與高粱。由于水稻與玉米的單產(chǎn)較高,在豐水年種植,可保證糧食作物產(chǎn)量,同時水稻與高粱的經(jīng)濟收益較好,能獲取最大的經(jīng)濟效益。

由于本文僅從水足跡角度考慮了糧食種植結構優(yōu)化的問題,而沒有考慮土地屬性的影響,因此結合土地屬性與水足跡雙重限制考慮糧食種植結構的優(yōu)化是我們下一步擬開展的研究工作。