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    湖南省水稻生產水足跡及其影響因素研究

    2020-03-19 05:20:36崔克蓉向平安
    生態(tài)科學 2020年1期
    關鍵詞:灰水足跡貢獻率

    崔克蓉,向平安

    1.湖南農業(yè)大學生物科學技術學院,長沙 410128

    2.湖南生物機電職業(yè)技術學院,長沙 410127

    3.湖南農業(yè)大學洞庭湖區(qū)農村生態(tài)系統(tǒng)健康湖南省重點實驗室,長沙 410128

    4.湖南農業(yè)大學商學院,長沙 410128

    0 前言

    水稻是中國最主要的糧食作物之一,2016年全國稻谷產量為 2.07×108t,占糧食作物的 33.6%。Hoekstra等[1]研究發(fā)現平均每生產 1 t水稻需耗水1325 m3,耗水量巨大。水稻作為用水大戶,對水資源的依賴程度較高[2]。然而伴隨著人口和經濟快速增長,水資源的消耗及污染持續(xù)加劇,水資源供求矛盾日漸尖銳[3]。水資源匱乏已成為制約稻作農業(yè)可持續(xù)經營的重要因素,對中國的糧食安全構成了威脅[4]。為了實現稻作農業(yè)的可持續(xù)性經營,科學家們正在探索水稻生產活動的水資源管理的優(yōu)化方案[5]??陀^反映水資源占用情況是制定水資源管理優(yōu)化方案的先決條件[6]。一般而言,人們衡量生產活動用水情況只關注直接用水量,很少考慮間接用水,例如稀釋污染的耗水量[7]。這種核算理念不能全面反映生產活動占用水資源狀況,不利于制定水資源管理戰(zhàn)略和措施。Heostra[8]于2002年提出一種新的水資源占用評價指標—水足跡,這一指標包括生產或消費活動的直接用水與間接用水,是一種反映水資源占用的綜合評價指標。

    水足跡概念出現后,立即引起了學者們的廣泛關注,并開展了大量的研究。例如在空間尺度上,Heostra和 Mekonnen[9]測算了全球人類水足跡,Ge等[10]評估了中國水足跡,Ericin等[11]評價了法國水足跡,Bosire等[12]估算了肯尼亞的肉類和牛奶的水足跡,徐鵬程等[13]對江蘇主要農作物生產水足跡進行核算,秦麗杰等[14]運用水足跡理論分析了吉林省玉米生產水資源利用情況。也有針對水稻生產活動的水足跡研究,例如 CHapagain 與 Hoekstra[1],Marano與Filippi[15]分別對全球和阿根廷的水稻生產水足跡進行了核算,國內有何浩[16]和李紅穎等[17]分別評價了湖南、吉林的水稻生產水足跡。但這些水稻生產水足跡研究多從田間尺度以作物全生育期內的需水量作為水足跡,沒有考慮灌溉過程的輸配水及田間灌水損失,不能全面反映區(qū)域的農業(yè)水資源利用情況,且在灰水足跡的計算上,關鍵污染物的選取以其排放量的大小決定,結果不夠準確[18]。本文以中國最大的水稻生產區(qū)域—湖南水稻生產活動作為研究對象,核算全省 2002年以來的水足跡,研究其變化特征及影響因素,為水稻生產的水足跡調控提供科學依據。

    1 數據及方法

    1.1 水足跡計算方法

    水足跡指的是一個國家、一個地區(qū)或一個人,在一定時間內消耗的所有產品和服務所需的水資源數量,也可以表示生產或提供一種產品和服務所消耗的淡水資源量,它涵蓋藍水、綠水和灰水,可以真實的反映對水資源的需求及所需水資源的來源。作物生產水足跡是指某個區(qū)域生產作物單位產量所消耗的水資源數量[8],包括藍水、綠水和灰水足跡[8]:

    1.1.1 綠水足跡

    水稻綠水足跡為生產單位產量稻谷所消耗的雨水[2]:

    式(2)中,ETc為水稻生育期蒸散量(m3·hm-2);Peff為水稻生育期有效降雨量(m3·hm-2);Y為水稻單產(t·hm-2)。

    式(3)中,Kc為作物參考系數;ETo為參考作物蒸散量,采用CROPWAT模型計算得到。

    有效降雨為作物提供潛在可利用水分,采用CROPWAT模型內嵌的美國農業(yè)部土壤保持局(USDA SCS)提出的計算公式進行量化[8],以旬為計算步長,表達式為:

    式(4)中:Peffi為水稻生育期內第 i旬有效降水量(mm);Pi為水稻生育期內旬降水量(mm);k為水稻生育期總旬數;10為將水深(mm)轉換單位陸地面積的水量(m3·hm-2)的轉換系數系數。

    1.1.2 藍水足跡

    水稻藍水足跡為生產單位產量稻谷所消耗的地表水或地下水,由于灌溉過程分為渠道輸水、田間灌水、作物利用三個階段,因此為了反映衡量區(qū)域總體藍水資源的利用,將灌溉過程的輸配水損失及田間灌水損失納入進來,其計算式為[19]:

    由于單一作物灌溉數據缺乏,故使用區(qū)域灌溉用水總量,結合水稻灌溉定額及播種面積推求該作物灌溉用水量占區(qū)域灌溉用水總量的比例,得到該作物的灌溉水使用量的方式推求,計算過程如下[19]:

    1.1.3 灰水足跡

    作物灰水足跡是指稀釋作物生產活動中生產單位質量產品產生的污水達到一定標準水質所需要的水量[8]:

    作物生產排放到水體中的污染物主要是化肥、農藥和農膜等農用化學品。在湖南,化肥的使用量遠大于其他化學品,主要包括氮肥、磷肥、鉀肥與復合肥??紤]鉀素部分被土壤吸附,部分存在于次生礦物層中,水溶性鉀比例小[20-21]且鉀肥使用量小于氮肥和磷肥,因此本文主要考慮施用氮肥和磷肥產生的灰水足跡。復合肥中氮磷鉀的比例參照中國農業(yè)科學院土壤肥料研究所主編的《中國肥料》[22]提出的配比確定。由于同一水體可同時稀釋不同的污染物,因此灰水足跡值為稀釋關鍵污染物所需的淡水量[2]:

    1.2 因子貢獻率

    貢獻率通常用自變量的變化與因變量的變化之比表征,能夠定量的表示相關因子對因變量的影響程度[23-24]。因此本文也借鑒該方法分析不同影響因子對水足跡的影響。水稻生產過程水資源消耗主要與區(qū)域氣候條件、灌溉設施和技術水平有關,作物耗水量可用下式表示[25]:

    式(10)中ci為影響作物單位面積耗水量的氣象因子,為影響灌溉的生產資料投入因子,如有效灌溉面積、灌溉水利用系數等。

    氣象因子和生產投入對水稻單產的影響,可用以下函數關系表示[25]:

    式(11)中,ci為影響作物單位面積產量的氣象因子,為影響作物單位面積產量的生產資料投入因子。根據水足跡核算方法,水稻生產水足跡是由作物生產耗水量與單位面積產量共同決定,因此水足跡滿足以下方程[25]:

    本文的水足跡包含水稻耗水和污染稀釋量,但整體上滿足水足跡核算的形式,另外,灰水足跡來源為化肥,而化肥同時也是生產資料投入因子,借鑒此方程進行貢獻率的核算。

    由于該方程非線性,因此對此方程兩邊取對數進行線性化,然后進行多元線性回歸分析得到回歸方程[25]:

    式(13)中,ai,bi,mi為回歸系數,也為各因子對水足跡的影響系數,e為回歸方程常數項。

    氣候是影響糧食生產的重要自然因素,由于氣候異常所造成的水旱等自然災害對作物的生長及產量有著巨大的影響。湖南省主要災害為旱災,且主要發(fā)生在水稻生育期[26]。災害發(fā)生會帶來氣象因子的變化影響作物的需水量,例如旱災發(fā)生時,會使?jié)穸冉档?,濕度變小會導致大氣蒸發(fā)力增加,作物需水要求增加[27]。作物需水量的變化直接對水足跡產生影響。在考慮旱災的影響程度時采用成災面積占受災面積的比例,即成災率加以分析[28]。

    降雨是綠水的來源,轉化為土壤有效水并被作物利用的部分構成了作物綠水足跡,因此降雨量的大小影響綠水足跡,從而影響水足跡。

    隨著農業(yè)科技的迅猛發(fā)展,糧食生產技術水平成為影響糧食生產的重要因素[29]。農業(yè)技術變化來源廣泛,包括農業(yè)技術裝備改善、勞動生產率提高、土地生產率提高、資源經濟效益改善等。有研究表明,農業(yè)機械化水平、灌溉技術、化肥投入是影響糧食單產的主要因素[30-31]。灌溉技術的水平影響水稻灌溉用水的投入,決定著藍水資源的利用效率?;适腔宜阚E的來源,因此灌溉技術與化肥投入也同時影響著水稻生產的用水情況。

    因此在參考已有文獻資料的基礎上,選取對灰水足跡影響較大的降雨量、化肥投入、農機總動力、有效灌溉面積、成災率作為影響因子。構建水足跡與各影響因子的多自變量非線性模型:

    式(14)中,R表示降雨量,mm;D表示成災率,%;F表示化肥投入,t;M表示農機動力,千瓦時;EI表示有效灌溉面積,hm2。

    根據彈性系數的定義,一定時期內相互聯(lián)系的兩個指標變化速度的比率即為彈性系數,因此回歸系數即為彈性系數,各因子的變化對水足跡變化的貢獻率按下式計算[23]:

    式(15)中,γi為各因子的貢獻率,?i為因子的回歸系數,Δxi為各因子的年均變率,Δy為水足跡的年均變率。影響因子年均變化率利用公式α=(X為各對應變量)計算得到。

    1.3 數據來源

    氣象數據來自于國家氣象科學數據共享服務平臺(http://data.cma.cn/),選取湖南14個城市主要城市的氣象站點數據代表全省的氣候。作物的播種面積、產量、農機總動力、有效灌溉面積等數據來源于2002—2015年《中國統(tǒng)計年鑒》湖南省數據。作物生育期資料來源于農業(yè)部種植司編制的相關資料并結合湖南省實地調查及文獻的查閱,不同年份采用同一值。作物灌溉定額來源于湖南省用水定額(DB43 T388-2008),灌溉水量來源于 2002—2015年《湖南省水資源公報》?;适┯昧縼碜杂?002—2015年《全國農產品成本收益匯編》。水體中污染物濃度標準采用《地表水環(huán)境質量標準》(GB3838-2002)中Ⅲ類水質標準,氮肥污染物采用硝態(tài)氮的濃度標準10mg·L-1,磷肥污染物采用磷素濃度標準 0.2 mg·L-1,自然本底濃度設為 0。各污染物的淋溶率參考李高明[32]研究中的稻田淋溶率。

    2 結果與分析

    2.1 水稻生產水足跡動態(tài)變化及構成分析

    2.1.1 水足跡動態(tài)變化

    在研究時段,湖南省水稻生產水足跡由2002年的 4773.73 m3·t-1減少到 2015 年的 3645.6 m3·t-1,下降幅度達24%。如圖1所示。歷年平均生產1 t水稻水足跡為 4158.95 m3,其中綠水足跡為 663.76 m3,藍水足跡為538.06 m3,灰水足跡為2957.13 m3。從年際變化來看,水稻生產水足跡與灰水足跡變化規(guī)律一致。2002—2005年間處于上升階段,原因主要是2002—2005年化肥投入量增加,2005年比2002年化肥使用量增加了282.3 t。2005—2009年處于快速下降階段,一方面由于水稻單產的大幅提升導致水足跡下降,另一方面化肥施用量減少使灰水足跡從而減少水足跡所致。2009—2015年平穩(wěn)下降主要與水稻種植面積與產量保持穩(wěn)定有關。

    2.1.2 構成分析

    從水足跡構成來看,綠水足跡呈現波動性下降,主要受湖南省降雨波動性變化影響。藍水足跡受藍水利用效率及水稻單產提高的綜合影響在研究時段內逐漸減少。藍水足跡比例從2002年的14%下降到2015年的 12%。綠水足跡比例從 17%提高到 19%,灰水足跡占 68%左右,灰水足跡仍是水稻水足跡的主要來源,如圖2所示。湖南省水稻生產間接耗水是直接耗水的 2倍多,高于何浩[15]和李紅穎[16]的研究結果,進一步說明污染物排放量大不等同于產生的灰水足跡大。

    2.2 影響因子貢獻率分析

    2.2.1 OLS回歸分析

    將降雨量、化肥投入、農機動力、有效灌溉面積、成災率標準化處理后分別設為x1、x2、x3、x4、x5,水足跡設為y。利用stata15軟件進行OLS線性回歸,如表1所示。從表中可以看出,農機動力、化肥投入、成災率對水足跡有顯著影響,且化肥投入量與成災率與水足跡成正相關,農機動力與水足跡呈負相關。降雨量與有效灌溉面積對水足跡的影響不顯著,可能與農田水利基礎設施的不斷完善,導致灌溉水平對水資源利用效率的影響下降相關。去掉不顯著的因子x1、x4重新OLS線性回歸,P=0.00,R2為0.98,各因子均通過1%的顯著性水平檢驗,回歸方程為y=1.61x2-0.41x3+0.21x5+e。得到的影響系數(即彈性系數)結果列于表2。

    圖1 湖南省水稻生產水足跡變化Figure 1 Variation of rice production water footprint in Hunan province

    圖2 湖南省水稻生產水足跡組成比例變化Figure 2 The share variation of rice production water footprint in Hunan province

    表1 水稻生產水足跡影響因子回歸系數表Table 1 Regression coefficient of influencing factors of rice water footprint

    2.2.2 貢獻率分析

    水稻生產水足跡影響因子在研究時段內的變化對水稻生產水足跡產生一定的影響,為了評價影響因子變化對水稻生產水足跡變化的貢獻程度,采用貢獻率分析方法定量分析了各個影響因子對水稻生產水足跡變化的貢獻程度。由表3可以看出,農機動力、化肥投入、成災率的年變化率為正值,說明在研究時段內呈增加態(tài)勢。水稻生產水足跡的年均變化率為-2.05%,其中導致水足跡增加的主要因素為化肥投入與成災率,其貢獻率分別為-32.48%與-14.9%?;释度氲挠绊懴禂禐?.61,說明化肥投入量的增加會導致水足跡的增加,該時段內化肥投入量年增長率為 0.41%,說明化肥投入量呈增加態(tài)勢,從而對水足跡增加做出貢獻?;释度肽芴岣咄寥婪柿?,是提高水稻單位面積產量的有效措施,但同時也是農業(yè)污染的主要來源,現階段在穩(wěn)定產量的前提下合理控制化肥施用量需要提高肥料利用效率。成災率對水足跡的影響系數為正值,其變化率也為正值,說明該段時間內成災率的增加會增大水稻水足跡。

    對促進水足跡減少的因素為農機動力,其貢獻份額為 153.3%。農機動力對水足跡的影響系數為-1.85,表明該時期農機動力的增加對水足跡的減少是有利的,而該段時間內農機動力呈上升趨勢,其增長率為 6.84%,因此農機動力的增加促進水稻水足跡的減少。隨著湖南省機械化水平的不斷提高,水稻耕、種、收綜合機械化水平達到 65.5%,同比增長幅度居全國首位,可以看出,機械化對水稻水足跡的巨大影響力。這主要是因為農業(yè)機械使用可大幅提高水稻產量,以耕作為例,拖拉機爬犁比人力爬犁土壤疏松深度多 1倍左右,在同樣的土肥及管理條件下,水稻單產可增加15%。

    表2 水稻生產水足跡影響因子對水足跡的貢獻率Table 2 Contribution rate of influencing factors of rice water footprint

    定量結果表明貢獻率最大的是農機動力,其次為化肥投入,成災率最小。進一步分析因子貢獻率的差異的原因可以發(fā)現,農機動力的彈性系數雖小,但其變率最大,是成災率的 4.68倍,化肥投入的16.68倍,因此對水足跡的貢獻最大。

    3 結論與建議

    通過以上分析可以得出結論:在研究時段內,湖南省水稻生產的水足跡主要來自灰水。從年際變化來看,由于化肥使用量的變化,灰水足跡呈現明顯的波動趨勢,灌溉水消耗量逐漸下降,這與湖南省灌溉水平發(fā)展的特征相符合。降水消耗量受降雨的波動性影響,在研究時段內呈現明顯的波動趨勢。水稻生產水足跡在研究時段內呈現下降態(tài)勢,年均變化率為-2.0%,其年際變化呈現明顯的波動特征,可分為波動性上升期(2002—2005年)、快速下降期(2005—2009年)、緩慢下降期(2009—2015年)三個階段。

    湖南省水稻生產水足跡與農機動力呈現顯著的負相關關系,與化肥投入、自然災害呈現顯著的正相關關系且化肥投入的貢獻率大于自然災害的貢獻率。降雨量與灌溉技術與水足跡的關系不顯著。貢獻率的分析結果表明,農業(yè)機械化水平的提高是促使湖南水稻生產水足跡在研究時段下降的主要因素。

    湖南省農機總動力持續(xù)增長,但畝均動力僅為0.96千瓦/畝。在水稻生產方面,機耕、機收率均達到90%以上,但機插率僅為21%,低于全國38%的平均水平,水稻育秧、栽插等作業(yè)環(huán)節(jié)機械化水平還很低。因此建議增加農業(yè)機械投入與農機補貼,著重推進育秧插秧機械化,提高機械化水平有利于減少水足跡。同時完善農業(yè)機械化服務體系,促進水稻生產全程機械化發(fā)展。其次加大科技投入,提高測土配肥技術,合理配肥提升肥料利用效率,減輕污染減少灰水,提高水資源利用效益。

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