馬樂(lè)新,楊永輝
(1.中國(guó)科學(xué)院遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所農(nóng)業(yè)資源研究中心中國(guó)科學(xué)院農(nóng)業(yè)水資源重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室河北省節(jié)水農(nóng)業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,石家莊050022;2.中國(guó)科學(xué)院大學(xué),北京100049)
2017年4月1日,中共中央、國(guó)務(wù)院決定在河北省雄縣、容城和安新3 縣及周邊部分區(qū)域設(shè)立國(guó)家級(jí)新區(qū)——雄安新區(qū),這也是繼深圳經(jīng)濟(jì)特區(qū)和上海浦東新區(qū)之后又一具有全國(guó)意義的新區(qū),是千年大計(jì)、國(guó)家大事[1,2]。水資源供給和濕地生態(tài)保護(hù)是雄安新區(qū)可持續(xù)發(fā)展的重要條件之一。雄安新區(qū)盡管依托白洋淀,但本地地表水較少,地下水資源超采嚴(yán)重,水資源供應(yīng)是一個(gè)嚴(yán)峻的問(wèn)題[3]。在全球范圍內(nèi),農(nóng)業(yè)用水量占人類使用淡水總量的80%~90%[4],雄安新區(qū)3縣的農(nóng)業(yè)用水量也占到區(qū)域用水總量的70%以上。因此,科學(xué)高效的管理和使用農(nóng)業(yè)用水是解決區(qū)域水資源短缺問(wèn)題的一個(gè)重要途徑。
隨著市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的介入,一些經(jīng)濟(jì)用水調(diào)整方案如水權(quán)、水市場(chǎng)等在國(guó)內(nèi)外得到了應(yīng)用并取得了一定的效果[5],經(jīng)濟(jì)方案的實(shí)施可以在一定程度上使農(nóng)民意識(shí)到水的經(jīng)濟(jì)重要性和它的稀缺性,鼓勵(lì)農(nóng)民轉(zhuǎn)向更高產(chǎn)的種植模式[6]。秦長(zhǎng)海等對(duì)寧夏平原區(qū)的研究表明,隨著灌溉用水價(jià)格的提高,單位灌溉用水量會(huì)明顯下降[7];董小菁等對(duì)新疆地區(qū)的研究表明,在水權(quán)交易和水價(jià)政策下,由于設(shè)置了較高的高價(jià)水價(jià)格和較低的低價(jià)水價(jià)格,農(nóng)民傾向于選擇種植更節(jié)水的作物,從而減少了農(nóng)業(yè)用水量[8];澳大利亞的水市場(chǎng)得到了充分的應(yīng)用并取得了顯著的效果[9,10];在伊朗,水價(jià)本身可以顯著降低農(nóng)業(yè)對(duì)地下水的需求[11]。盡管經(jīng)濟(jì)調(diào)整方案有明顯的優(yōu)勢(shì),但是并沒(méi)有得到廣泛的實(shí)施,因?yàn)檫@些方案并不容易被有效的部署[12],在實(shí)施過(guò)程中會(huì)受到農(nóng)民支付意愿、供水成本及補(bǔ)償措施等多種因素的制約。制定切實(shí)可行的經(jīng)濟(jì)管理方案前提是明確不同作物的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益,但是目前關(guān)于水資源利用效率的評(píng)價(jià)指標(biāo)多集中于水分利用效率(WUE),缺少對(duì)于農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益的研究。
農(nóng)業(yè)用水量的量化是評(píng)估農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益的重要環(huán)節(jié)。但是值得注意的是,農(nóng)業(yè)用水量的準(zhǔn)確獲取一直是一個(gè)難以解決的問(wèn)題,幾乎沒(méi)有一個(gè)國(guó)家有一個(gè)良好的用水測(cè)量和登記系統(tǒng)[13],楊艷敏等人的研究證明河北平原的灌溉用水量統(tǒng)計(jì)資料與模型模擬的數(shù)值有較大的差別[14]。目前已經(jīng)發(fā)表的文獻(xiàn)中,根據(jù)研究尺度的不同,作物需水量的獲取主要有通過(guò)田間試驗(yàn)的測(cè)量[15]、遙感方法[16]、AquaCrop、DSSAT[17,18]等模型模擬以及作物系數(shù)法[19]等。CROPWAT 模型由于其簡(jiǎn)單實(shí)用性應(yīng)用比較廣泛,已有大量的研究證明了此方法在華北地區(qū)計(jì)算作物需水量的適用性[20,21]。作物需水量在一定程度上也能夠刻畫(huà)農(nóng)業(yè)用水量的變化,因?yàn)?者都受到氣象因素的影響。本文以雄安新區(qū)上游為研究區(qū)域,選取了小麥、玉米、大豆、花生和棉花5種主要作物,估算了其農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益,從而為農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)管理方案的制訂提供參考。
研究區(qū)屬于海河流域大清河水系,位于113°39'~116°18'E,38°4'~40°09'N,地勢(shì)平坦,海拔自西北向東南降低。氣候上屬于半干旱地區(qū),降水多集中在7?9月,多年平均降水量572 mm。以2016年為例,農(nóng)業(yè)灌溉用水量為17.3 億m3,占總用水量的70.66%,其中地下水用量為15.5 億m3,農(nóng)業(yè)(種植業(yè))產(chǎn)值為39.06 億元。本文研究區(qū)域包含26個(gè)縣級(jí)行政單位,其中淶水、淶源和阜平等11 個(gè)縣位于山區(qū);高碑店、安新和徐水等15個(gè)縣位于平原。雄安新區(qū)位于研究區(qū)域的下游,空間位置如圖1所示。
圖1 研究區(qū)域示意圖Fig.1 Location of the study area
2.1.1 農(nóng)業(yè)用水量
本文通過(guò)作物需水量(ETc)代替農(nóng)業(yè)用水量,ETc通過(guò)CROPWAT 8.0模擬研究獲得,其計(jì)算公式為:
式中:ET0為參考作物蒸散量,mm,具體計(jì)算過(guò)程可參考文獻(xiàn)[22];ETc為充分供水下的作物需水量,mm;Kc為作物系數(shù),包括生長(zhǎng)初始期(Kcini),中期(Kcmid)和末期(Kcend)3 部分。初始期的作物系數(shù)由于校正過(guò)程比較復(fù)雜,參考《北方地區(qū)主要農(nóng)作物灌溉用水定額》[23]中的數(shù)值,中期和末期的作物系數(shù)根據(jù)研究區(qū)的實(shí)際狀況和作物特性進(jìn)行修正。以末期作物系數(shù)為例:
式中:Kcend0為FAO56 中推薦的作物系數(shù)值;RHmin為作物生育后期的最小相對(duì)濕度;α為作物生育后期的平均高度,m;u2為離地面2 m高的風(fēng)速,m/s。
由于氣象站點(diǎn)的風(fēng)速儀位于10 m 處,需要通過(guò)下式將其調(diào)整為2 m處的風(fēng)速:
式中:uh為氣象站中風(fēng)速儀測(cè)量的風(fēng)速;h為氣象站中風(fēng)速儀的高度,m;其余符號(hào)意義同前。
2.1.2 農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益
參考水分利用效率(WUE)的定義,本文采用農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益指標(biāo)反映農(nóng)業(yè)用水與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值之間的關(guān)系,定義如下:
式中:E為農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益,元/m3;A為單位面積農(nóng)業(yè)產(chǎn)值,元/hm2;10 為轉(zhuǎn)換系數(shù),將ETc轉(zhuǎn)化為單位面積用水量;其余符號(hào)意義同前。
2.1.3 空間自相關(guān)分析
空間自相關(guān)分析能夠確定某一變量在空間上是否相關(guān)及其相關(guān)程度,在多個(gè)學(xué)科得到了廣泛的應(yīng)用。全局空間自相關(guān)以全局莫蘭指數(shù)作為統(tǒng)計(jì)量來(lái)探測(cè)整個(gè)研究區(qū)域是否出現(xiàn)聚集或者是異常值,其數(shù)值分布在[?1,1],(0,1]說(shuō)明各地區(qū)之間存在正相關(guān)關(guān)系,其值越大,說(shuō)明空間相關(guān)性越明顯,[?1,0)說(shuō)明存在負(fù)相關(guān)關(guān)系,其值越小,說(shuō)明空間相關(guān)性越明顯,而0值則表示無(wú)相關(guān)關(guān)系,空間呈現(xiàn)隨機(jī)性。相較于全局空間自相關(guān),局部空間自相關(guān)則是計(jì)算分析區(qū)域內(nèi)各個(gè)空間對(duì)象與其鄰域?qū)ο箝g的空間相關(guān)程度,計(jì)算分析空間對(duì)象分布中所存在的局部特征差異,反映局部區(qū)域內(nèi)的空間異質(zhì)性與不穩(wěn)定性,并將空間自相關(guān)的性質(zhì)分為4 種類型:高?高、低?低、低?高和高?低,表明研究位置和周圍環(huán)境之間的關(guān)系[25,26]。
2.1.4 回歸趨勢(shì)分析
本文采用回歸方法對(duì)氣象因子、作物需水量、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值和農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益的變化趨勢(shì)進(jìn)行了評(píng)價(jià),同時(shí),使用P值來(lái)檢驗(yàn)趨勢(shì)變化的顯著性水平。線性回歸方程如下:
式中:y為氣象因子、作物需水量、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值或者是農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益;a和b分別為斜率和截距;x為年份的序號(hào)。
本文的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括氣象數(shù)據(jù)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)2方面。其中氣象數(shù)據(jù)如最低氣溫、最高氣溫、相對(duì)濕度、風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)和降雨量等來(lái)自中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn),用于估算農(nóng)業(yè)用水量;社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)自《河北統(tǒng)計(jì)年鑒》及《山西統(tǒng)計(jì)年鑒》,從國(guó)家統(tǒng)計(jì)局獲得(http://www.stats.gov.cn/),用于計(jì)算不同作物的產(chǎn)量、產(chǎn)值,價(jià)格采用的是當(dāng)年市場(chǎng)價(jià)格。文中選取的5種作物的播種面積占到了區(qū)域總播種面積的76%以上。農(nóng)業(yè)用水量和農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的變化以單位面積來(lái)體現(xiàn),同時(shí)研究區(qū)域內(nèi)整體農(nóng)業(yè)用水量和農(nóng)業(yè)產(chǎn)值是通過(guò)作物面積進(jìn)行加權(quán)平均得到。
3.1.1 氣候變化
氣象因素直接影響農(nóng)業(yè)用水量的估算,因此,在分析農(nóng)業(yè)用水量之前,應(yīng)首先分析氣象因子的變化。圖2(a)顯示,自2001年以來(lái),最低氣溫和最高氣溫均有輕微上升,年平均最低氣溫和最高氣溫分別為7.59 ℃和18.76 ℃;2001?2010年的最高氣溫變化幅度小于2011?2015年,2011年后最高氣溫呈快速上升趨勢(shì);最低溫度的變化幅度與最高溫度的變化幅度相同。從圖2(b)可以看出,風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)逐漸減小,日照時(shí)數(shù)的變化幅度很小,基本保持不變;年平均風(fēng)速為0.94 m/s,日照時(shí)數(shù)為6.10 h/d。圖2(c)表明近15 a 降雨量上升比較明顯,年平均值為540.92 mm/a。所有氣象因子中,下降最明顯的是相對(duì)濕度(P<0.05),2001?2015年呈明顯下降趨勢(shì),年平均值為61.90%。
圖2 研究區(qū)域氣象因子的變化Fig.2 Variations in meteorological factors in the study area
3.1.2 農(nóng)業(yè)用水量與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的時(shí)間特征
圖3(a)表明農(nóng)業(yè)用水量變化趨勢(shì)并不明顯,整體來(lái)看,小麥、玉米、大豆、花生和棉花的分布范圍分別為355~437、367~399、369~401、407~445 和465~514 mm;小麥、花生和棉花分別以0.71、0.07 和0.19 mm/a 的速度呈現(xiàn)上升趨勢(shì),玉米和大豆則分別以0.22 和0.27 mm/a 的速度呈現(xiàn)下降趨勢(shì),2種作物的生育期為研究區(qū)域的雨季,研究區(qū)域的降雨呈現(xiàn)增加趨勢(shì),這可能是玉米和大豆農(nóng)業(yè)用水量降低的主要原因。
相較于農(nóng)業(yè)用水量的變化,農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的變化趨勢(shì)非常明顯,5 種作物的產(chǎn)值增長(zhǎng)都極為顯著(P<0.01)。研究時(shí)間段內(nèi),小麥、玉米、大豆、花生和棉花的分別增長(zhǎng)了141%、63%、131%、195%和127%,其中2009?2010年的增長(zhǎng)較為劇烈。值得注意的是,2013年之后,所有作物的產(chǎn)值均呈現(xiàn)不同程度的下降[見(jiàn)圖3(b)],考慮到產(chǎn)量并沒(méi)有發(fā)生太大的變化,造成此現(xiàn)象的原因可能是價(jià)格波動(dòng)。
圖3 農(nóng)業(yè)用水量與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的時(shí)間變化Fig.3 The temporal evolution of agricultural water consumption and agricultural output
3.1.3 農(nóng)業(yè)用水量與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的空間特征
空間特征上分別選取2001、2008和2016年3個(gè)年份表示。農(nóng)業(yè)用水量的空間特征方面,總體來(lái)看呈現(xiàn)波動(dòng)下降的趨勢(shì)。2001年,平原要明顯高于山區(qū),西南地區(qū)如阜平、行唐,東南地區(qū)如蠡縣、博野和安國(guó)等地的農(nóng)業(yè)用水量均位于較高的區(qū)間[見(jiàn)圖4(a)];2008年,山區(qū)中阜平相對(duì)較高,平原東部地區(qū)安新、高陽(yáng)和蠡縣略高于臨近縣,東北地區(qū)如定興、易縣和淶水等地則相對(duì)較低;2016年和2008年的空間分布特征相似,不同的是東北部地區(qū)略有回升[見(jiàn)圖4(b)和圖4(c)]。總體來(lái)看,山區(qū)和平原的農(nóng)業(yè)用水量差異并不大,山區(qū)中靈丘、阜平和淶源相對(duì)較高,平原中除了望都和清苑之外,東南地區(qū)的農(nóng)業(yè)用水量一直位于較高的區(qū)間,北部地區(qū)則位于較低的區(qū)間,并且大部分地區(qū)的農(nóng)業(yè)用水量均呈現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)(見(jiàn)圖4)。
農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的空間特征比較明顯,平原明顯高于山區(qū)。2001年除了山區(qū)中靈丘、淶源、阜平和曲陽(yáng)外,其他縣都位于0.81~1.00 萬(wàn)元/hm2[見(jiàn)圖4(d)];2008年和2016年,山區(qū)與平原之間的差距越來(lái)越大,山區(qū)中靈丘、阜平和淶源一直位于較低的區(qū)間,平原中東南部定州、望都和安國(guó)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值則相對(duì)較高;2016年,平原均高于1.21 萬(wàn)元/hm2[見(jiàn)圖4(e)和圖4(f)]。雖然山區(qū)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值較低,但是增長(zhǎng)速度要高于平原,下游平原如定州,雖然農(nóng)業(yè)產(chǎn)值較高,但是增長(zhǎng)速度低于其他縣。
圖4 農(nóng)業(yè)用水量和農(nóng)業(yè)產(chǎn)值空間分布特征Fig.4 Spatial distribution of agricultural water consumption and agricultural output
5 種作物的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益增長(zhǎng)趨勢(shì)均極為顯著(P<0.01)。小麥、玉米、大豆、花生和棉花的多年平均用水經(jīng)濟(jì)效益分別為2.73、2.76、2.56、4.08 和4.05 元/m3。小麥、玉米和大豆位于一個(gè)區(qū)間,花生和棉花相對(duì)高于其他3種作物。值得注意的是,所有作物的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益并不是持續(xù)增長(zhǎng),而是呈現(xiàn)出波動(dòng)增長(zhǎng)的趨勢(shì),尤其是2013?2016年,研究區(qū)域的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益反而呈現(xiàn)出下降趨勢(shì),這與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值變化的趨勢(shì)一致,由此可見(jiàn),農(nóng)業(yè)產(chǎn)值對(duì)農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益的影響比較大(見(jiàn)圖5)。
圖5 農(nóng)業(yè)用水效益時(shí)間變化Fig.5 The temporal evolution of economic effciency of agricultural water use
山區(qū)的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益一直低于平原。2001年山區(qū)阜平、靈丘和淶源均低于2.10 元/m3,其他縣均位于2.11~2.80元/m3,各縣的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益差距并不大[見(jiàn)圖6(a)]。2008年山區(qū)仍然比較低,平原除了高陽(yáng)外,其他縣的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益均高于2.10 元/m3,定州、安國(guó)和新樂(lè)等9 個(gè)縣則高于3.01 元/m3[見(jiàn)圖6(b)]。2016年平原除了高陽(yáng)、蠡縣和涿州外,其他縣的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益均高于3.0 元/m3[見(jiàn)圖6(c)]。總體來(lái)講山區(qū)與平原之間的差距逐漸變大,農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益的空間分布與變化趨勢(shì)與農(nóng)業(yè)產(chǎn)值基本一致。
圖6 農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益空間分布特征Fig.6 Spatial distribution of economic effciency of water use
不同作物的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益的全局莫蘭指數(shù)值如表1所示,所有數(shù)值都在[0,1],說(shuō)明農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益均存在空間正相關(guān)關(guān)系,莫蘭指數(shù)越大,相關(guān)性越明顯,相關(guān)性最高的是小麥,最低的是棉花。除棉花以外,其他作物的空間聚集性都比較顯著(P<0.01)。圖7反映了相鄰縣之間農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益的空間分布情況,總體來(lái)講農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益的空間特征分布比較明顯,尤其是玉米。平原的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益要高于山區(qū),在山區(qū)環(huán)繞阜平、淶源和靈丘存在一個(gè)較低的區(qū)域,值得注意的是靠近雄安新區(qū)的安新、高陽(yáng)和蠡縣3個(gè)地區(qū)的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益也相對(duì)較低。
圖7 不同作物農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益LISA圖Fig.7 LISA cluster map for economic effciency of water use of different crops
表1 全局莫蘭指數(shù)Tab.1 Global Moran’s I
種植結(jié)構(gòu)的變化如表2所示,除了玉米的播種比例上升4.71%之外,其他作物的種植比例都呈現(xiàn)下降趨勢(shì),下降最多的是小麥為1.58%。為了明確種植結(jié)構(gòu)的變化對(duì)于農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益的影響,采用2008年和2016年不同作物的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益,通過(guò)2001年的作物種植面積進(jìn)行加權(quán)平均,得出的數(shù)值與2008 和2016年實(shí)際種植結(jié)構(gòu)下的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行比較分析。結(jié)果表明:如果種植結(jié)構(gòu)沒(méi)有發(fā)生改變,2008和2016年的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益分別為2.84和3.29 元/m3,種植結(jié)構(gòu)改變之后2008年和2016年的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益分別為2.82 和3.20 元/m3,這表明種植結(jié)構(gòu)的變化反而使研究區(qū)域的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益降低,這是因?yàn)檗r(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益較高的花生和棉花的種植比例呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。由此可見(jiàn),研究區(qū)域農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益的提升并不是種植結(jié)構(gòu)的改變?cè)斐傻模谵r(nóng)業(yè)用水量基本不變的情況下,農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的提升是農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益升高的主要原因。
表2 種植結(jié)構(gòu)變化 %Tab.2 The change of crop pattern
整體而言研究區(qū)域內(nèi)的氣候變化相對(duì)穩(wěn)定,除了相對(duì)濕度外其他氣象因素的變化并不明顯,因此農(nóng)業(yè)用水量也沒(méi)有發(fā)生大的改變。但是由于農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的提升,農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益的上升極為顯著。從不同作物的特征來(lái)看:小麥、玉米和大豆的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益接近,花生和棉花則相對(duì)較高,值得注意的是研究區(qū)域內(nèi)除玉米外,其他作物的種植面積一直呈現(xiàn)下降趨勢(shì),因此種植結(jié)構(gòu)的改變反而導(dǎo)致了研究區(qū)域農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益的相對(duì)下降。小麥和玉米作為播種面積最大的兩種作物,雖然二者的作物需水量相差不大,但是灌溉需水量(作物需水量減去有效降雨量)的差異很大,玉米由于生長(zhǎng)在雨季,只需要進(jìn)行1次灌溉或者不需要灌溉,但是小麥在整個(gè)生育期內(nèi)要進(jìn)行3~5次灌溉,研究區(qū)域內(nèi)的灌溉水來(lái)源多為地下水,因此過(guò)去的種植結(jié)構(gòu)調(diào)整方案中,小麥的播種面積一直被壓縮?;ㄉ⒚藁ê痛蠖沟姆N植面積的下降的主要原因是勞動(dòng)力成本的快速增長(zhǎng),以棉花為例,研究時(shí)間段內(nèi)棉花的勞動(dòng)力投入從2 767 元/hm2上升到24 546 元/hm2,幾乎增長(zhǎng)了10倍。
從空間分布特征來(lái)看,山區(qū)的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益整體來(lái)講相對(duì)較低,在農(nóng)業(yè)用水量接近的情況下,造成此現(xiàn)象的原因是由于山區(qū)的農(nóng)業(yè)產(chǎn)值相對(duì)較低。農(nóng)業(yè)產(chǎn)值由作物的產(chǎn)量和價(jià)格共同決定,在同一時(shí)間內(nèi),不同縣作物價(jià)格的差距并不大,農(nóng)業(yè)產(chǎn)值低的根本原因是山區(qū)作物的產(chǎn)量明顯低于平原地區(qū)。以2001年為例,山區(qū)中小麥、玉米、大豆、花生和棉花的產(chǎn)量要分別比平原低20.54%、41.24%、63.37%、18.28%和31.51%。山區(qū)中的農(nóng)業(yè)發(fā)展相較于平原很難實(shí)現(xiàn)機(jī)械化和規(guī)模化,地理?xiàng)l件的制約注定了山區(qū)與平原農(nóng)業(yè)發(fā)展的不同,山區(qū)提高農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益應(yīng)該因地制宜調(diào)整種植結(jié)構(gòu),大力發(fā)展蘋(píng)果、板栗、核桃等區(qū)域優(yōu)勢(shì)作物。
不同作物之間的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益存在著差異,已有研究[27]表明,這些差異是農(nóng)業(yè)產(chǎn)值和農(nóng)業(yè)用水量綜合作用的結(jié)果。農(nóng)業(yè)用水量呈現(xiàn)減少狀態(tài),研究期內(nèi)平均減速為7.18%,而農(nóng)業(yè)產(chǎn)值則呈現(xiàn)增速狀態(tài),研究期內(nèi)平均增速為132.22%,由于農(nóng)業(yè)用水量的變化并不明顯,因此,農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益的上升主要是農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的提升造成的,農(nóng)業(yè)產(chǎn)值取決于作物價(jià)格和作物產(chǎn)量,相對(duì)于產(chǎn)量,價(jià)格的變化更加明顯。研究時(shí)間段內(nèi),作物產(chǎn)量平均增加了19.52%,最高的是棉花(39.19%),最低的是玉米(7.36%),而作物價(jià)格平均增加了105.91%,最高的是花生(141.32%),最低的是玉米(57.61%)。本文在計(jì)算農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益時(shí),使用的是當(dāng)年現(xiàn)價(jià)數(shù)據(jù),并沒(méi)有折算成某一年的可比價(jià)。第1是因?yàn)檫x取的5種作物屬于糧油棉作物,相對(duì)于其他蔬菜、水果等經(jīng)濟(jì)作物來(lái)說(shuō),價(jià)格變化相對(duì)穩(wěn)定;第2是因?yàn)榻?jīng)濟(jì)方案的制訂具有時(shí)效性,現(xiàn)價(jià)估算的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益相比于可比價(jià)對(duì)于經(jīng)濟(jì)方案的制訂更具參考意義。
水分利用效率(WUE)是用于評(píng)價(jià)作物生長(zhǎng)過(guò)程中水分利用效率的高低應(yīng)用最廣泛的一個(gè)指標(biāo),適用于比較同一種作物在不同年份的水分利用狀況,或者是不同的節(jié)水措施對(duì)同一種作物水分利用狀況的影響。但WUE在比較不同作物時(shí),由于不同作物產(chǎn)出的選擇標(biāo)準(zhǔn)不同,如芹菜、韭菜等整個(gè)植物體均可以作為產(chǎn)量,但是小麥、玉米等通常只將籽粒認(rèn)為是產(chǎn)量,而且不同作物之間的產(chǎn)量很難進(jìn)行統(tǒng)一化處理,導(dǎo)致WUE的差距比較大,在進(jìn)行比較時(shí)缺乏參考價(jià)值。由此可見(jiàn),雖然WUE在評(píng)價(jià)作物水分利用高低上應(yīng)用比較廣泛,但是其應(yīng)用場(chǎng)景同時(shí)也具有一定的局限性。將不同的作物統(tǒng)一按照市場(chǎng)價(jià)值進(jìn)行核算,通過(guò)經(jīng)濟(jì)視角將作物產(chǎn)量轉(zhuǎn)化為同一個(gè)單位,以單方水的經(jīng)濟(jì)效益高低來(lái)刻畫(huà)作物水分利用效率的高低,在不同品種的作物之間進(jìn)行應(yīng)用相較于WUE便更具參考意義,同時(shí)也可以為水價(jià)、水市場(chǎng)等經(jīng)濟(jì)調(diào)整農(nóng)業(yè)用水方案提供參考。但是由于作物的價(jià)格受到市場(chǎng)因素的影響比較大,因此農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益的數(shù)值并不穩(wěn)定,同一作物在不同年際間比較時(shí)相差比較大。評(píng)價(jià)一個(gè)地區(qū)農(nóng)業(yè)用水效率的高低要根據(jù)不同的應(yīng)用場(chǎng)景選擇使用農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益(Economic Effciency of Water Use,EEWU)還是水分利用效率(WUE)。
本文基于作物系數(shù)法,通過(guò)CROPWAT模型模擬出作物需水量,參考其他研究,使用作物需水量刻畫(huà)農(nóng)業(yè)用水量,結(jié)合農(nóng)業(yè)產(chǎn)值、播種面積等面板數(shù)據(jù)計(jì)算出不同作物的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益,定量分析了雄安新區(qū)上游主要作物農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益的時(shí)空變化,為經(jīng)濟(jì)管理方案的制訂提供了參考。主要結(jié)果如下。
(1)小麥、玉米、大豆、花生和棉花的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益分布在1.40~3.91、1.56~4.06、1.43~3.61、1.67~6.89和2.08~5.62 元/m3,研究時(shí)間段內(nèi)上升都極為顯著(P<0.01)。
(2)平原的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益要高于山區(qū)。相較于農(nóng)業(yè)用水量和產(chǎn)量,價(jià)格是影響農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益最敏感的因素。
(3)對(duì)比其他研究,本文的研究尺度以縣級(jí)行政單位為基本單元,對(duì)于農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益的變化情況以及差異性分析的空間分辨率更高,不足之處是農(nóng)業(yè)用水量是在理想情況下進(jìn)行模擬研究的,模擬值與實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中農(nóng)業(yè)用水量仍然存在一定的差距。
在我國(guó)北方地區(qū),大部分農(nóng)業(yè)節(jié)水方案的出發(fā)點(diǎn)都是從需水的角度去考慮的,在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的調(diào)控下,灌溉效率的提高通常會(huì)導(dǎo)致作物種植面積的擴(kuò)張與高耗水作物種植比例的增加,由此出現(xiàn)了“節(jié)水悖論”的怪現(xiàn)象。農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)管理方案如水權(quán)、水市場(chǎng)等是以供水的角度作為出發(fā)點(diǎn),從而提升水資源使用者的節(jié)水意識(shí),加速水資源管理者對(duì)區(qū)域水資源總量核算進(jìn)程,最終使水資源得到更加經(jīng)濟(jì)有效的分配。因此,合理高效利用水資源,走出節(jié)水困境,制定切實(shí)可行的農(nóng)業(yè)用水管理方案需要從水資源的供需2方面考慮。