基于LMDI的灌溉需水量變化影響因素分解

謝 娟，粟曉玲

（西北農林科技大學水利與建筑工程學院 旱區農業水土工程教育部重點實驗室，楊凌 712100）

基于LMDI的灌溉需水量變化影響因素分解

謝 娟，粟曉玲※

（西北農林科技大學水利與建筑工程學院 旱區農業水土工程教育部重點實驗室，楊凌 712100）

為研究灌溉需水量的驅動因素，該文以甘肅省武威市為研究區，基于擴展的Kaya恒等式構建灌溉需水量因素分解模型，利用對數平均迪氏指數分解法（logarithmic mean Divisia index，LMDI）對武威市1995—2012年總體及不同時段灌溉需水量驅動因子進行因素分解，并計算灌溉需水量的影響因素的效應值。結果表明：近18 a來，武威市各行政區以節水高效為目的對武威種植結構進行了大幅調整，減少了高耗水作物小麥的種植面積，增加了耐旱的玉米、棉花等作物的種植面積；在1995—2012年間，武威市灌溉需水量減少了5.023×108m3，種植規模效應、種植結構效應、氣候變化效應、節水工程效應分別為2.435×108m3、?3.994×108m3、?1.286×108m3、?2.178×108m3；不同作物對灌溉需水量增長的效應不同，其中小麥抑制灌溉需水量增長，是灌溉需水量減少的最主要影響因子；4個分解效應在不同時段對武威市各區縣灌溉需水量作用不同，但除在2000—2005年對涼州區灌溉需水量增加有微弱的促進作用外，種植結構效應在不同時段均表現為抑制灌溉需水量增長的作用。研究結果為合理調控農業發展規模，制定武威市灌溉用水規劃提供參考。

灌溉；氣候變化；蒸發蒸騰量；需水量；因素分解；LMDI；武威市

謝 娟，粟曉玲. 基于 LMDI的灌溉需水量變化影響因素分解[J]. 農業工程學報，2017，33(7)：123－131.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.07.016 http://www.tcsae.org

Xie Juan, Su Xiaoling. Decomposition of influencing factors on irrigation water requirement based on LMDI method[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(7): 123－131. (in Chinese with English abstract)doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.07.016 http://www.tcsae.org

0 引 言

農業是水資源消耗最大的行業，作為農業大國，受人口、經濟的快速發展以及全球氣候變化的雙重影響，中國農業面臨著巨大挑戰，農業水資源短缺和灌溉水利用率低的問題一直存在[1-2]。在干旱地區，灌溉用水量占農業用水量的 90%左右，灌溉需水量作為影響農業用水量的關鍵因素，是農業節水規劃的重要依據[3]。灌溉需水量受氣候、種植規模、種植結構及節水工程技術等因素綜合影響。氣候變化通過影響作物需水，從而影響灌溉需水量；適度的種植規模和合理的種植結構可以充分挖掘農業節水潛力，保障農業發展；節水工程通過改進灌溉設施、輸水方式和灌溉方式等減少灌溉水的損失來減少灌溉需水量[4]。在水資源短缺、農業水資源供需矛盾日益突出的現實條件下，從灌溉需水量的影響因素入手，尋找降低灌溉需水量的有效途徑已成為當務之急。因此，研究灌溉需水量的變化及其影響因素，定量分析各因素的影響效應，對合理調控農業規模、挖掘農業節水潛力、配置區域農業用水結構、保障農業健康可持續發展具有重要意義。

目前，研究灌溉需水量主要從以下2個方面：1）從作物需水的角度，研究未來氣候變化下農業需水量的變化，并進行供需平衡分析，指導農業用水規劃。如Wang 等[5]依據氣候、灌溉需水量、農業措施之間的關系建立灌溉需水量系統動力學模型，模擬 3種氣候情境下寶雞峽灌區灌溉需水量；王衛光等[6]基于歷史氣象資料和大氣環流模式HadCM3的統計降尺度數據，分析了氣候變化下長江中下游水稻灌溉需水時空變化特征。2）從優化種植結構的角度挖掘農業節水潛力，降低農業需水量。如高明杰等[7-8]在考慮社會、經濟、生態協調發展的目標下，構建區域節水高效種植結構調整的多目標模糊優化模型，提出各區域節水高效種植優化調整方案。關于灌溉需水量影響因子方面的研究相對較少，并且研究主要偏重于灌溉需水量與相關影響因子定性分析，缺乏定量的對比。如Ma等[9]利用多元線性回歸分析法分析中國華北平原灌溉需水量驅動因子，得出灌溉需水量主要驅動因子是小麥和蔬菜種植面積增加；馬黎華等[10]對石羊河流域農業凈灌溉需水量與其宏觀驅動因子（如人口、城鎮化率、灌溉面積、降水等）進行相關性分析，并在此基礎上建立農業凈灌溉需水量模型；張翠芳等[11]針對民勤縣典型年的特點設定情景，對比 3種情景的變化，估算種植面積、種植結構調整、節水灌溉技術 3項農業節水措施的相對潛力。

因素分解法由Ang等[12]提出，用于分析不同驅動因子的變化對研究對象的影響程度。指數分解法（index decomposition analysis，IDA）是因素分解法的常用形式之一，包括Laspeyres指數分解與Divisia指數分解，它對數據資料要求低，分解方法簡單、靈活，分解結構，有加法分解和乘法分解 2種形式，在變量的時空分析上優勢明顯[13-14]。Ang等在Divisia指數分解的基礎上進行改進，提出對數平均迪氏指數分解法(logarithmic mean Divisia index，LMDI)，該方法有效解決分解過程中剩余問題，提供了對數平均權重方程，兼并分解數量指標和強度指標的優勢，在環境經濟和能源消費領域得到廣泛應用[15-18]。

LMDI分解法的先進性與靈活性使該分解方法不斷應用于很多領域政策的制定與研究，一些學者將該方法應用于水資源利用方面，如 Zhang等[19]以烏魯木齊為研究區，利用 LMDI分解法對總水資源利用量的影響因素進行分析，并計算各驅動因素相對貢獻率，得出經濟發展水平、水資源利用效率、工業用水結構、工業產業發展以及工業用水效率是影響水資源利用量和利用效率的決定因素；張禮兵等[20]根據不同工業部門用水以及總用水情況利用 LMDI分解方法分析了安徽省工業用水變化的影響因素；孫才志等[21]綜合考慮產業用水效率、產業用水結構、經濟水平、水資源稟賦及水資源開發利用率5個因素，采用LMDI分解方法對1997—2008年中國用水效率的變化進行分解分析，計算各因素的相對貢獻率，測度各因素的影響程度和方向；Zhao等[22]采用LMDI分解法對中國農業水足跡的驅動因素進行了分析，主要考慮作物水足跡結構、農業用水效率、農業經濟以及人口規模 4個因素，通過對比分析，得出經濟效應是促進中國水足跡增長的最關鍵因素，其次為人口和水足跡結構效應。但 LMDI分解法在農業灌溉需水方面的研究十分少見。

為了更加全面深入地探討灌溉需水量變化的內在影響機制，定量分析各驅動因素變化對區域灌溉需水量的影響，評價目前區域農業發展形勢是否有利于降低灌溉需水量，本文從影響農業用水的關鍵因素—灌溉需水出發，基于擴展的Kaya恒等式，綜合考慮種植規模、種植結構、氣候變化、節水工程 4個影響因素，建立灌溉需水的因素分解模型，應用 LMDI因素分解方法，以甘肅省武威市為研究區，分析 4個影響因素在不同階段對灌溉需水的影響，比較各因素對需水變化的貢獻率，探討影響灌溉需水量變化的關鍵因素，旨在為尋求區域健康的農業發展模式、科學地降低灌溉需水量的途徑提供依據。

1 研究方法與數據來源

1.1 灌溉需水量的計算

本研究采用 Penman-Monteith公式結合單作物系數法計算灌溉需水量，涉及作物生育期作物系數的選取、參考作物蒸發蒸騰量及有效降雨的計算。

參考作物蒸發蒸騰量的計算：采用 FAO推薦的Penman- Monteith公式計算，該方法結合了能量平衡法和空氣動力學的方法，考慮了溫度、凈輻射、風速、水汽壓等因素的影響，在中國有較強的適用性。其表達式如下：

式中ET0為參考作物蒸發蒸騰量，mm/d； Rn為作物表面凈輻射通量，MJ/(m2·d)；G為土壤熱通量，MJ/(m2·d)；γ為濕度計常數，kPa/℃；T為空氣的平均溫度，Tmin、Tmax為空氣的最高、最低溫度，℃；U2為地面以上2 m處的風速，m/s；es為空氣飽和水汽壓，kPa；ea為空氣實際水汽壓，kPa；Δ為飽和水汽壓與溫度關系曲線的斜率，kPa/℃。

作物生育期有效降雨計算：本研究采用如下公式[23]：

式中Pe為作物生育期有效降雨量，mm；i為日期，月·日，k為作物生育期的開始時間，月·日；m為生育期的長度，d；Pi為日降雨量，mm；σ為降雨量有效利用系數，其中Pi＜5 mm時，σ=0；5 mm≤Pi≤50 mm時，σ=1；Pi＞50 mm時，σ=0.8。

作物凈灌溉定額的計算：武威市分屬于石羊河流域，流域地下水埋深大部分大于5 m，可忽略地下水的補給，各作物凈灌溉定額計算公式如下[24]：

式中I為作物凈灌溉定額，mm；Kc為作物生育期作物系數；ETc為作物全生育期蒸發蒸騰量，mm。

灌溉需水量計算：計算公式如下[24]：

式中W為灌溉需水量，108m3；j表示不同的作物；n表示作物的種類數；Aj為第j種作物的種植面積，104hm2；η為灌溉水利用系數。

1.2 農業灌溉需水量因素分解模型

Kaya恒等式由日本Yoichi Kaya 教授于1990年第1 次IPCC研討會上提出，成為測算碳排放量的第1種比較傳統的方法，本文基于Kaya恒等及其擴展式[21]，提出灌溉需水量的分解模型如下：

式中wj第j種作物的凈灌溉需水量，108m3；A為總種植面積，104hm2。

由式（5）可以得出第t年的灌溉需水Wt可表示為

式中At表示第t年的種植面積，104hm2，反映第t年種植規模；atj=Atj/At表示第t年第j種作物種植面積占這年總種植面積的比例，反映第t年種植結構；Itj=wtj/Atj表示第t年第j種作物的凈灌溉定額，mm，其值與ET0、作物系數及作物生育期的有效降雨有關，由于 ET0根據Penman-Monteith公式計算，其值與平均氣溫、日照時數、水汽壓等氣象要素有關，因此 Itj是受氣候變化影響的，其值的變化反映氣候變化對作物灌溉需水的影響。Ct=1/ηt，ηt表示第t年灌溉水利用系數，其值與田間水利建設情況、節水工程、灌水技術等因素有關，反映節水工程技術對灌溉需水量的影響。

1.3 灌溉需水量的LMDI分解模式

LMDI分解模式有加法模式和乘法模式2種[25]，2種模式通過一定數學方法可以相互轉化。

1.3.1 灌溉需水量的LMDI加法分解模式

灌溉需水量的變化量是由種植規模、種植結構、氣候變化以及節水工程的變化引起的，因此灌溉需水量的LMDI加法分解模式可表示為

式中ΔWtot表示灌溉需水量的變化量，其值為各因素效應之和，即為基于加法分解的總效應，是灌溉需水量總的變化量，108m3；ΔWA表示基于加法分解的種植規模效應，反映種植規模的變動對灌溉需水量變化的影響，108m3；ΔWa表示基于加法分解的種植結構效應，反映種植結構調整對灌溉需水量的影響，用于評價種植結構的調整是否合理，108m3；ΔWI表示基于加法分解的氣候變化效應，反映氣候變化對灌溉需水量變化的影響，108m3；ΔWC表示基于加法分解的節水工程效應，對應灌溉水利用系數的變動對灌溉需水量的影響，108m3。各因素的灌溉需水效應計算公式如下：

基于加法分解的種植規模效應：

基于加法分解的種植結構效應：

基于加法分解的氣候變化效應：

基于加法分解的節水工程效應：

加法分解模式下，各因素的效應值＞0表現為促進增長的作用，＜0表現為抑制增長的作用，絕對值越大促進與抑制作用越明顯，若等于0，則說明對灌溉需水量變化沒有明顯的影響。

1.3.2 灌溉需水量的LMDI乘法分解模式

乘法分解模式下，灌溉需水量的LMDI分解表達式為式中Dtot表示為第t年與基準年灌溉需水量的比值，其值為各因素的效應之積，即為基于乘法分解的總效應；DA表示基于乘法分解的種植規模效應；Da表示基于乘法分解的種植結構效應；DI表示基于乘法分解的氣候變化效應；DC表示基于乘法分解的節水工程效應。

基于乘法分解的種植規模效應：

基于乘法分解的種植結構效應：

基于乘法分解的氣候變化效應：

基于乘法分解的節水工程效應：

乘法分解模式下，各因素的效應值＞1，則表現為促進灌溉需水量增長作用，＜1則表現為抑制灌溉需水量增長的作用。與 1的偏離越大，抑制與促進作用越明顯，等于1說明沒有明顯影響。

1.4 研究區概況與數據來源

1.4.1 研究區概況

武威市位于甘肅省中部，河西走廊東端，地處101°49′～104°43′E、36°9′～39°27′N。全市主要分屬于石羊河流域，包括涼州區、古浪縣、天祝縣和民勤縣。武威市除祁連高寒山區外，大部分地方氣候干燥，降水稀少，蒸發強烈，水資源短缺，屬于甘肅省傳統農業區，農作物種類多樣，其中糧食作物包括小麥、玉米、洋芋等，經濟作物包括棉花、油料、甜椒等，其他作物包括苜蓿、瓜類、蘋果、梨等。該地區農業的發展主要依靠農田灌溉，據2014年水資源公報統計[26]，農業用水總量14.258×108m3，其中農田灌溉用水占農業用水總量的92%。從2002年開始，針對石羊河流域極度惡化的生態環境，甘肅省編制了石羊河流域治理規劃，以全面建設節水型社會為主線，以生態環境保護為根本，以水資源合理配置、節約和保護為核心，以經濟社會可持續發展為目標，按照下游搶救民勤綠洲，中游恢復生態環境，上游保護水資源的總體思路，對石羊河流域進行重點治理，并于2003年正式啟動，隨著治理工作不斷推進，取得了較好的治理效果，現今已經進入后期治理階段，鑒于此，本研究選取1995年、2000年、2005年、2012年為典型年，分析農業灌溉需水變化的影響因素。

1.4.2 數據來源

武威市各區縣作物種植面積來源于各年份武威統計年鑒[27]，氣象資料來源于中國氣象局國家氣象信息中心，選取祁連山區烏鞘嶺、古浪、武威、民勤 4個氣象站的氣象數據。作物系數Kc的取值參考佟玲[28]研究成果，灌溉水利用系數的取值參考呂廷波等[29-30]相關研究成果，選取典型灌區計算區域灌溉水利用系數，計算統計結果見表1。

表1 武威市各縣區灌溉水利用系數Table1 Utilization coefficient of irrigation water in each county of Wuwei city

2 結果與分析

2.1 武威市各區縣灌溉需水量分析

利用式（4）計算武威市各區縣灌溉需水量，有些作物的Kc值不確定，則選擇與其同類且生育期相近的作物Kc值予以代替，其中甜菜、蔬菜的Kc值按照甜椒Kc值計算，青飼料、綠肥、花卉和藥材的Kc值按照苜蓿Kc值計算，胡麻籽、油菜等油料Kc值按照胡麻Kc值計算，杏園、棗園和其他果園Kc值按照蘋果Kc值計算。Kc取值相同的作物，生育期相同，因此，在面積統計和灌溉需水量計算時合并為同一種作物。武威市及各區縣灌溉需水量的變化如圖1所示。

圖1 武威市各區縣不同年份灌溉需水量Fig.1 Irrigation water requirement in different years of each county of Wuwei city

由圖1可知，石羊河流域綜合治理對于降低武威市各區縣灌溉需水量有一定的作用，1995—2012年武威市各區縣灌溉需水量總量除民勤縣有微弱增加外其他區縣均減少。分析武威市整體以及各區縣灌溉需水量的變化可以得出，古浪縣和天祝縣灌溉需水量持續降低，武威市以及涼州區在2005年有增加的波動后，在2012年灌溉需水量又恢復降低情勢。

2.2 武威市凈灌溉定額分析

根據式（3）計算武威市各區縣作物凈灌溉定額，武威市不同作物凈灌溉定額根據各區縣作物灌溉定額以及作物種植面積，采用面積加權法計算得出，計算結果如表2。

由表 2可知，小麥、甜椒、梨在各年份灌溉定額較高，相對該地區其他作物屬于高耗水作物，玉米、蘋果各年份灌溉定額較低，相對大部分作物屬于低耗水作物。作物凈灌溉定額主要受農作物生育期需水和生育期有效降雨影響，由于各種作物生育期不同，且每個年份降雨年內分配有差異，因此各種作物的灌溉定額在不同年份沒有表現出特殊的規律，但是比較 4個不同的年份可以發現，整體來看，各種作物在2005年凈灌溉定額最大，而2012年最小。

表2 武威市各種作物不同年份凈灌溉定額Table2 Net irrigation quota of various crops in Wuwei city in different years mm

2.3 武威市及各區縣種植結構分析

根據武威市統計年鑒統計武威市各區縣作物種植面積，其變化如圖2所示。

圖2 武威市各區縣不同年份作物種植面積Fig.2 Planting areas of various crops in each county of Wuwei city in different years

由圖2可知：1）1995—2012年全市總種植面積呈現增加情勢，由 1995年 23.345×104hm2增加到 2012年26.879×104hm2。涼州區、民勤縣、古浪縣、天?？h總種植面積在 1995—2012年波動變化，其中民勤縣在2000—2005年間種植面積增加比較明顯。從糧經作物種植面積變化可以看出，武威市壓減了糧食作物的種植比例，增加了經濟作物的種植比例，糧經作物種植面積變化比較明顯的區縣主要是民勤縣、古浪縣和天祝縣；2）從種植結構看，1995—2012年武威市對種植結構進行了大規模的調整，主要作物小麥、玉米、棉花、洋芋、甜椒種植面積由1995年的12.97:2.59:0.22:1.17:1.91調整為2012年的3.82:6.78:1.15:2.93:4.52，其中小麥種植面積逐漸減小，減少量為9.155×104hm2，減少幅度達71%，玉米、棉花、洋芋、甜椒種植面積逐漸增大，增加量分別為 4.191×104hm2、0.928×104hm2、1.762×104hm2、2.614×104hm2，其他作物的種植面積均有不同程度增加，武威市各區縣的種植結構的變化和武威市整體上有相似之處，各區縣主要作物的種植面積均發生了變化，其中小麥種植面積在各區縣均減少，玉米種植面積除天祝縣無種植外，在其他縣區增加明顯；棉花種植面積在民勤縣明顯增加。

2.4 灌溉需水量因素分解結果與分析

LMDI的2種分解模式可以相互轉化和印證。加法模式的分解結果能更好地表現各影響因素對灌溉需水量變化的貢獻，簡潔、直觀。而乘法模式的分解結果則可以表現各影響因素對灌溉需水量變化的影響程度，即相對貢獻量，可以用于對比不同區域灌溉需水量的變化情況以及各影響因素變化對灌溉需水量影響程度。研究區各區縣灌溉需水量存在差異，選取加法分解模式和乘法分解模式分別對1995—2012年武威各區縣灌溉需水量總體變化和武威市不同階段灌溉需水量變化進行因素分解。

2.4.1 武威各區縣灌溉需水量因素分解結果

利用式（7）～式（11）對武威各地區 1995—2012年灌溉需水量在加法模式下進行因素分解，計算灌溉需水量變化的種植規模效應、種植結構效應、氣候變化效應、節水工程效應，結果見表3。

表3 1995—2012年武威市灌溉需水量變化的LMDI加法分解結果Table3 Results of LMDI’s addition decomposition to irrigation water requirement change in each county of Wuwei city during 1995—2012 108m3

由表3可知：1）1995—2012年武威市灌溉需水量減少了5.023×108m3，種植規模效應、種植結構效應、氣候變化效應、節水工程效應分別為 2.435×108m3、–3.994× 108m3、–1.286×108m3、–2.178 ×108m3，對比4個分解效應值大小可以發現，種植結構效應貢獻最大，其次是種植規模效應、節水工程效應和氣候效應?？梢?，種植結構調整是灌溉需水量減少的主要驅動因素。2）從各區縣總效應分析，涼州區、古浪縣、天?？h表現為灌溉需水量的減少，民勤縣為灌溉需水量增加，但增加幅度不大；種植規模效應在涼州區、民勤縣、古浪縣均表現為促進增長作用，其中民勤縣種植規模效應在全市總種植規模效應的促進作用中貢獻最大，是民勤縣灌溉需水量增加的主效應，而天?？h由于種植面積變化不大，因此種植規模效應趨近于0；種植結構效應在武威市各區縣均小于0，表現為抑制灌溉需水量增長的作用，其中涼州區和古浪縣作用明顯，是灌溉需水量減少的主要驅動因子；節水工程效應在涼州區、民勤縣、古浪縣、天祝縣均小于0，表明1995—2012年，武威市各區縣節水工程的完善與節水技術水平的提高有效地抑制了灌溉需水量的增長；氣候變化效應對各縣區的灌溉需水影響不同，涼州區表現為促進增長效應，民勤、古浪、天祝表現為抑制增長的作用，其中天?？h氣候變化為該縣抑制灌溉需水量增長的最主要的影響因素，并且遠遠高于其他效應。3）根據不同作物對灌溉需水量影響因素分解結果可知，大部分作物種植結構效應大于種植規模效應，表明武威市各區縣種植結構調整對灌溉需水量的調控作用大于種植規模的變化對灌溉需水量的影響，種植結構調整合理。小麥作為抑制灌溉需水量增長的主要作物，在涼州、民勤、古浪、天祝及武威市總體上總效應值分別為–4.717× 108m3、–2.352×108m3、–3.355×108m3、–1.248×108m3、–11.626×108m3，效應值遠遠大于其他作物。除天?？h外，玉米、甜椒對灌溉需水量的增加起促進作用，在涼州區作用最明顯，達到該區所有正效應總和的80.3%。棉花、油料是民勤縣灌溉需水量增加主效應。

2.4.2 武威市不同階段灌溉需水因素分解結果

為了比較不同區縣不同時段種植規模效應、種植結構效應、氣候變化效應、節水工程效應的強度大小，利用式（12）～式（16）對武威各縣區灌溉需水量的變化量進行乘法模式下的因素分解，分解結果如圖3所示。

將各效應分解結果與1比較，可得：1）由圖3a可知，涼州地區在2000—2005年、2005—2012年2個時段灌溉需水量變化相對明顯，2000—2005年灌溉需水量增長，氣候變化促進灌溉需水量的增長，且在總效應中貢獻最大，其他分解效應均小于 1，抑制灌溉需水量的增長。2005—2012年總效應為0.839，小于1，表現為灌溉需水量的減少，是由種植規模效應、種植結構效應、氣候變化效應的共同抑制的結果，主要驅動因素是種植結構變化，而節水工程效應大于1，對灌溉需水量表現為微弱的增加效應。2）由圖 3b可知，民勤縣灌溉需水量出現先減少后增加再減少的情勢，結合前述種植面積分析可知產生這種變化的原因是2003年對民勤綠洲的恢復治理，從圖中也可以看出，2000—2005年種植規模效應明顯，達到 1.449，是該時段灌溉需水量增加的主效應；2005—2012年，灌溉需水量相對減少，除了可以調控的種植規模效應、種植結構效應外，氣候變化對灌溉需水量的減少也起到了一定的促進作用。3）由圖3c可知，從總效應看，古浪縣在 1995—2000年，2000—2005年、2005—2012年3個時段灌溉需水量逐漸減少，且減少幅度越來越大，但各時段 4個分解效應的作用并不相同。1995—2000年種植結構和氣候變化有利于降低灌溉需水量，效應值分別為0.899、0.903，而種植規模和節水工程促進灌溉需水量增長；2000—2005年氣候變化效應為明顯的促進增長作用，效應值為1.223，節水工程效應為灌溉需水量減少的主效應，效應值為0.735；而2005—2012年氣候變化效應表現為明顯的抑制增長的作用，效應值為0.638，是該時段灌溉需水量減少的主效應，同時該時段種植結構調整對灌溉需水量增加起到一定的抑制作用，效應值為0.859。4）由圖3d可知，從總效應看，天?？h在1995—2000年、2000—2005年、2005—2012年3個時段灌溉需水量均減少，2005—2012年減少效應明顯，主導因子是氣候變化，而該時段氣候變化效應在其他地區均小于1，效應強度弱于天祝縣?？梢姡@一時段各區縣氣候更有利于作物生長。對比不同時段節水工程效應可以看出其變化由促進灌溉需水量增長逐漸演變為抑制增長作用，該縣在“十一五”、“十二五”期間在節水方面取得了很大成效。5）由圖3e可知，武威市灌溉需水量經歷了先減少再增加又減少的過程，在2005—2012年效應最明顯，效應值達到0.744。在各時段，種植規模效應均大于1，種植結構效應在各時段均小于1，氣候變化效應在2000—2005年、2005—2012年2個時段作用明顯，前者為促進灌溉需水量增長，后者抑制灌溉需水量增長，節水工程效應在2000—2005年作用相對明顯，為抑制灌溉需水量的增長，在其他時段作用不明顯，但在2005—2012年節水工程為促進灌溉需水量的增長，這一時段武威市節水工程整體上有微弱退化的趨勢。

3 結論與建議

本文選取LMDI因素分解法2種模式分別對武威市灌溉需水量進行分解，得出如下結論：

1）1995—2012年，武威市除民勤縣，其他地區種植規模變化不大，但對種植結構進行了大規模調整，減少了高耗水小麥種植面積，增加耐旱的玉米、棉花等作物的種植面積，且大部分作物種植結構效應遠大于種植規模效應，武威市種植結構不斷趨于合理化。

2）1995—2012年，總體上武威市除了民勤縣灌溉需水量微弱增加外，其他縣區灌溉需水量均減少。種植規模效應促進灌溉需水量增加，種植結構效應、節水工程效應抑制灌溉需水量增加。

3）不同時段種植規模、種植結構、氣候變化、節水工程在武威市不同區縣對灌溉需水量的效應不同，但在不同時段，除在2000—2005年對涼州區灌溉需水量增加有微弱的促進作用外，種植結構效應在武威市各區縣均表現為抑制灌溉需水量增長的作用，進一步說明種植結構的調整逐漸合理化，有利于節約水資源。在對種植結構的調整過程中，小麥種植面積減少是各區縣灌溉需水量減少的主要驅動因素。在2005—2012年各區縣總效應為灌溉需水量的減少，但涼州區和民勤縣節水工程效應卻表現為微弱的促進灌溉需水量增加，沒有達到減少灌溉需水量的目的，需要加強節水工程的管理與維護，進一步改善灌水方式方法，提高節水效益。

利用 LMDI因素分解法對灌溉需水量進行分解，分解結果完全，并可提供多樣的結果表現形式，可以比較各驅動因素變化對區域灌溉需水量的影響，從而對比評價種植規模效應、種植結構效應、氣候變化效應、節水工程效應對灌溉需水量增量的影響。LMDI因素分解法選取影響因子時可以同時考慮直接相關與間接相關的影響因子，由于資料限制，本文目前僅考慮了與灌溉需水量直接相關的影響因子，在后續研究中還可考慮總人口、糧食總產量、人均糧食占有量等間接影響因子并結合參數敏感性分析對相關問題進行深入探討。

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Decomposition of influencing factors on irrigation water requirement based on LMDI method

Xie Juan, Su Xiaoling※
(Key Laboratory of Agricultural Soil and Water Engineering in Arid and Semiarid Areas of Ministry of Education, College of Water Resources and Architectural Engineering, Northwest A&F University, Yangling 712100, China)

In order to study the driving factors of irrigation water requirement and find the effective measures for relieving the sharp contradiction between the supply and demand of agriculture water resources, in this paper the factors decomposition model for irrigation water requirement was established based on the extended Kaya equation. The logarithmic mean Divisia index (LMDI) decomposition method was used to quantitatively analyze the driving factors for changes in irrigation water requirement. The change of irrigation water requirement was decomposed into 4 driving factors including planting scale effect, planting structure effect, climate change and water saving engineering effect. The irrigating quota of crop and irrigation water utilization coefficient reflected the climate change and water saving engineering, respectively. Two different decomposition methods of LMDI, addition decomposition and multiplication decomposition, were applied to calculate the effect value of the 4 driving factors for irrigation water requirement change. The irrigation water requirement from 1995 to 2012 in Wuwei city, Gansu Province was taken as an example. The effect values of 4 driving factors were calculated in different periods from 1995 to 2012. The results showed that during 1995-2012, the planting structure in Wuwei city was adjusted by reducing the planting area of wheat and increasing planting area of maize and cotton consuming less irrigation water than wheat. The amount of irrigation water requirement in 2012 was decreased by 5.023×108m3in Wuwei city than that in 1995 including an increase of 2.435×108m3caused by the planting scale effect, and the decrease of 3.994×108m3, 1.286 ×108m3, 2.178×108m3for the planting structure effect, the climate change effect, and the water saving engineering effect, respectively. The adjustment of planting structure was the most important factor for the decrease of the irrigation water requirement. From the effect value of different crops in the counties of Wuwei city, each crop had different effect on the change in irrigation water requirement. Wheat had the negative impact on the irrigation water requirement change and played a prominent role in decreasing the irrigation water requirement during 1995 to 2012. Among the 4 driving factors for the same crop, for most crops the planting structure effect was stronger than the others in all the regions. In addition, 4 driving factors in different periods played different role in changing irrigation water requirement in the counties of Wuwei city. However, the planting structure always had the inhibitory effect on increasing irrigation water requirement obviously in all the regions and periods except for Liangzhou in 2000-2005. Water saving engineering had the positive effect on increasing irrigation water requirement in Wuwei city, Liangzhou county and Minqin county during 2005-2012. The main reason was a decrease in irrigation water utilization coefficient. Therefore, improving the efficiency of irrigation water utilization and controlling agricultural development scale are effective measures for saving irrigation water in Wuwei city.

irrigation; climate changes; evapotranspiration; irrigation water requirement; factors decomposition; LMDI; Wuwei City

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.07.016

TV213; S74.3

A

1002-6819(2017)-07-0123-09

2016-08-13

2016-12-20

國家自然科學基金（51279166、91425302）

謝 娟，女，湖北孝感人，主要從事水量轉化理論與調控技術研究。楊凌 西北農林科技大學水利與建筑工程學院，712100。

Email：1508900196@qq.com。

※通信作者：粟曉玲，女，四川開江人，教授，博士生導師，主要從事農業水資源規劃與管理研究。楊凌 西北農林科技大學水利與建筑工程學院，712100。

Email：suxiaoling17@126.com。