基于STIRPAT擴展模型平塘縣農業水足跡變化及驅動機制研究

易武英， 蘇維詞， 喻理飛， 趙衛權， 邢 丹

(1.貴州大學 生命科學學院， 貴州 貴陽 550025； 2.貴州科學院 貴州省山地資源研究所， 貴州 貴陽550001； 3.重慶師范大學 地理與旅游學院， 重慶 400047； 4.貴州省農業科學院蠶業研究所， 貴州 貴陽 550006)

1 研究背景

人類生活生產活動驅動水資源的社會代謝過程導致了水量減少和水質污染[1]，目前水危機已成為全球性問題[2]，在中國尤其突出[3-4]。中國是農業大國，農業生產用水方式粗放[5]，漫灌、溝灌、畦灌等極其普遍，水資源利用效率低，水資源短缺問題嚴峻。喀斯特地區土層薄，土巖黏著力弱，巖層原次生孔(裂)廣泛發育，地表地下連通性強，不合理開發利用活動極易引發水土流失、巖石裸露及石漠化的發生，從而導致地表水源涵養調蓄功能衰退，甚至喪失。石漠化是先天脆弱環境與后天人為干擾破壞綜合作用下的結果，西南喀斯特地區降水資源豐富(年降水量1 000 mm以上)，但地表可利用水資源極其匱乏，喀斯特峰叢洼地是一特殊喀斯特地貌類型，相對封閉且廣泛分布，其人地地域系統復雜，粗放型農業生產方式導致喀斯特峰叢洼地水資源短缺問題日益嚴峻，生產用水與生態環境用水矛盾突出，嚴重制約了當地社會經濟發展及生態建設進程的推進[6-7]，因此，喀斯特峰叢洼地水資源問題受到政府、學界、公眾的廣泛關注，開展喀斯特地區農業用水相關研究具有重要的現實意義。

農業水足跡受生產區位、生產方式、氣候條件[8-9]、農業人口特征(民族構成、生活習慣、農戶生計方式等)[10]、農業生產技術水平[11]、作物品種[12]、經濟水平、耕作模式、灌溉方式、土壤特征、水系特征等眾多因素影響。農業是用水大戶，對于地表可利用水資源極其匱乏的喀斯特地區，明晰其農業水足跡主要影響因素，可為該地區水資源管理提供參考資料。目前水足跡驅動機制研究方法主要有系統動力學、 灰色關聯度法[13]、生命周期評價法[14-15]、多區域投入產出法[16]、STIRPAT[17]等，而STIRPAT主要用于能源足跡、碳足跡、生態足跡驅動力研究，對于水足跡研究較少。目前關于水足跡驅動力研究主要集中于人口、經濟、技術等方面，而較少考慮城鎮化、膳食結構、氣候對其影響。本文以平塘縣為例，從人口、經濟、技術、城鎮化、膳食結構、氣候6個方面，構建水足跡STIRPAT擴展模型，識別平塘縣水足跡變化主要驅動因素，為該地區水資源科學管理提供參考依據。

2 研究區概況及數據來源

2.1 研究區概況

平塘縣位于貴州省南部，地處東徑106°40′～107°27′、北緯25°30′～26°07′，屬于國家級貧困農業縣，國土總面積2 805 km2，2015年總人口32.95×104人，農業人口占總人口77.62%，人地人水矛盾尖銳。屬于中亞熱帶季風濕潤氣候區，氣候條件優越，而生產方式落后，以傳統小農經營為主，水土資源時空匹配狀況極差，土層薄，且分布不連續，坡地多，平地少，抗旱能力極弱，作物受干旱脅迫頻繁，部分地區人畜飲水困難。平塘縣作物以水稻、玉米、薯類為主，不合理種植模式導致水資源消耗量大，隨著城鎮化進程的推進和人口的增長，水資源供需矛盾日益突出，生產用水擠占生態用水現象嚴重，當地可持續發展受到嚴重阻礙。

2.2 數據來源

以2001-2015年《平塘縣統計年鑒》、《2001年黔南州水資源公報》、《平塘縣國民經濟與社會發展統計公報》為主要數據源，結合實地調研數據，部分指標缺失利用相近指標替代。 為避免歷年GDP產值受價格因素的影響，以2001年為基期年，運用平減指數法換算成可比價格后核算GDP年增長率。

3 研究方法

3.1 農業水足跡計算

農業用水量計算，包括作物產品生產用水量(藍水、綠水、灰水)和動物產品生產用水量，農業用水量計算某一區域農業產品產量與單位產品虛擬水量相乘求各獲得。其公式表示為：

(1)

式中：AWU為農業用水總量；Pi為第i種農業產品的產量；VWCi為第i種農業產品的單位產品虛擬水量。

3.2 STIRPAT模型及其擴展

STIRPAT模型源于經典IPAT環境壓力等式：I=PAT，最早于20世紀70年代由美國生態學家埃里奇(Ehrlich)和康默納(Comnoner)提出。York等在此基礎上建立了STIRPAT模型，其基本形式如下：

I=a·Pb·Ac·Td·e

(2)

此模型將人口(P)、經濟(A)、技術(T)作為環境壓力(I)的驅動因素。

本文結合水足跡研究特征，對 STIRPAT模型進行改進，增加城鎮化、膳食結構、氣象3個因素，由于城鎮化對農產品需求量、需求結構均具有重要影響；隨著生活水平的改善，消費結構將產生相應變化(其中深加工高虛擬水含量產品所占比重提升)，而膳食結構特征直接影響虛擬水消耗量。平塘縣經濟欠發達，農業生產條件惡劣，望天地所占比重較大，因此，氣候條件對農業生產起著重要作用。經改進后 STIRPAT模型如下所示：

I=a·Pb·Ac·Td·Ue·Df·Mg·h

(3)

式中：P為人口；A為經濟；T為技術；U為城鎮化；D為膳食結構；M為氣象；h為模型誤差項。

根據STIRPAT模型構建的平塘縣農業水足跡變化驅動研究指標體系如表1所示，表2為各指標的觀測值。

通過等式兩邊取對數處理，既可降低異方差，又能獲得被解釋變量對解釋變量的彈性，公式(3)取對數后，其基本形式為：

ln (I)=lna+bln(P)+cln(A)+dln(T)+

eln(U)+fln(D)+gln(M)+ lnh

(4)

式中：ln (I)為因變量; ln(P)、ln(A)、ln(T)、ln(U)、ln(D)、ln(M)為自變量; lna為常數項，lnh為誤差項進行多元線性擬合確定模型參數。其中b、c、d、e、f、g為彈性系數，表示P、A、T、U、D、M每變化1%分別引起I的b%、c%、d%、e%、f%、g%變量。

表1 平塘縣農業水足跡變化驅動因子

3.3 偏相關及因子主成分分析

偏相關分析利用統計分析軟件SPSS9.0中偏相關分析對影響水足跡相關指標時間序列數據進行偏相關分析。

因子主成分分析利用SPSS19.0軟件，進行2001-2015年平塘縣農業水足跡變化影響因子主成分分析。

4 結果分析

4.1 平塘縣農業水足跡分析

表3為2001-2015年平塘縣農業水足跡分析結果。由表3 可知，2001-2015年平塘縣農業總用水量從2001年6.02×108m3增加到2015年8.60×108m3，綠水、藍水、灰水、禽畜用水總體上呈增加變化趨勢，分別增加了0.52×108m3、0.50×108m3、1.50×108m3、0.07×108m3，按增加量大小排序為：灰水>綠水>藍水>禽蓄用水，灰水增長速度最快，綠水、藍水增長速度相近，禽畜用水基本不變，因此，灰水對農業用水增長率的貢獻率最大。灰水快速增長主要由于農藥化肥的大量使用，平塘縣氮肥使用量(折純后)從2001年3 780.38 t上升到2015年6 067.59 t。在播種面積變化幅度不大前提下，由于農作物品種改良、農業產業結構調整、種植技術改進以及作物新品種推廣，使單產增加，綠水、藍水水足跡有所增長(如表3所示)。

表2 平塘縣農業水足跡增長驅動因子觀測值

4.2 偏相關分析

以人口因子P、經濟因子A、技術因子T、城鎮化因子U、膳食結構因子D、氣象因子M各因子所涵蓋的指標為解譯變量，以I為因子變量，利用SPSS22.0統計軟件進行偏相關分析，結果顯示上述指標對研究區水足跡均具重要影響。

表3 2001-2015年平塘縣農業水足跡 108 m3

4.3 因子主成分分析

表4為主成分特征值與變異數統計，由表4可知，可提取3個主成分(即綜合變量)，分別以FAC1、FAC2、FAC3表示，3個綜合變量可解釋因變量87.652%。且t檢驗Sig(單側)值小于0.01，擬合程度較好。表5為旋轉后的因子載荷矩陣，由表5可得綜合變量FAC1、FAC2、FAC3與因變量的關系，如下：

FAC1=0.959P1+0.911P2+0.991A1+0.993A2+

0.941A3+0.920T1+0.929T2+0.804U1+

0.673D1+0.953D2+0.949D3-0.328D4-

0.387D5+0.869D6-0.038D7+0.001D8+

0.438D9+0.966D10+0.402M1

(5)

FAC2=-0.123P1+0.077P2+0.023A1+0.059A2+

0.086A3+0.087T1+0.018T2+0.112U1+

0.113D1+0.196D2+0.173D3+0.910D4+

0.894D5-0.422D6+0.929D7+0.956D8+

0.548D9+0.040D10+0.096M1

(6)

FAC3=-0.038P1+0.265P2-0.031A1-0.023A2+

0.002A3+0.044T1+0.119T2+0.268U1-

0.434D1-0.020D2-0.216D3+0.007D4+

0.075D5-0.163D6-0.028D7-0.125D8-

0.069D9-0.128D10+0.801M1

(7)

根據公式(5)～(7)，以W為被解釋變量，以FAC1、FAC2、FAC3為解釋變量，利用SPSS22.0軟件中最小二乘法(OLS)進行回歸擬合，Sig值小于0.01，表明模型擬合較好。表6為回歸擬合模型參數。

表4 主成分特征值與變異數統計

表5 旋轉后的因子載荷矩陣

表6 回歸模型參數

由表6得，綜合變量FAC1、FAC2、FAC3與I的關系式：

lnI=18.88+0.023FAC1-0.019FAC2+

0.108FAC3

(8)

將公式(5)～(7)代入公式(8)中可得：

lnI=18.88+0.02029P1+0.04811P2+0.019008A1+

0.019234A2+0.020225A3+0.024259T1+

0.033877T2+0.045308U1-0.03354D1+

0.016035D2-0.004788D3-0.024078D4-

0.017787D5+0.010401D6-0.021549D7-

0.031641D8-0.00779D9+0.007634D10+

0.09393M1

(9)

由公式(9)可得2002-2015年平塘縣農業水足跡的驅動因子模型為：

I=P0.0684A0.0585T0.0581U0.0453D-0.1071M0.09393

(10)

由式(10)可知，2002-2015年平塘縣農業水足跡變化的人口、經濟、技術、城鎮化、膳食結構、氣象驅動因子彈性系數分別為0.068 4、0.058 5、0.058 1、0.045 3、-0.107 1、 0.093 93，表示當人口每增加1%時，農業水足跡總量將增加0.068 4%；當經濟每增加1%時，農業水足跡總量將增加0.058 5%；當農業技術每增加1%時，農業水足跡總量將增加0.058 1%；當城鎮化每增加1%時，農業水足跡總量增加0.045 3%；當膳食結構每變化1%時，農業水足跡總量將變化-0.107 1%；當降水量每增加1%時，農業水足跡總量將增加0.093 93%。此外，人口、經濟、技術、城鎮化、氣象與農業水足跡總量增長均呈正相關，且其影響強度由大到小排序為：氣象>人口>經濟>技術>城鎮化。平塘縣喀斯特地貌廣泛發育，灌溉條件差，望天地較多，農業生產受氣象影響較大，而膳食結構與農業水足跡總量增長呈負相關，平塘縣經濟欠發達，生活水平低，膳食結構以植物性食物為主，在一定程度減少了農業用水。

5 結論與討論

5.1 結 論

本文運用STIRPAT擴展模型，剖析平塘縣農業水足跡變化驅動機制，識別農業水足跡變化關鍵影響因素，根據模型分析結果可知：

(1)平塘縣農業水足跡從2001年6.02×108m3增加到2015年8.60×108m3，增加了42.86%，農業產業結構調整、種植技術改進、作物新品種推廣，使綠水、藍水有所增加，灰水快速增長主要由于化肥的大量使用。

(2)平塘縣農業水足跡6個驅動因子(膳食結構、降水量、人口、經濟、技術、城鎮化)，其每變化1%，分別導致農業水足跡總量變化-0.107 1%、0.093 93%、0.068 4%、0.058 5%、0.058 1%、0.045 3%，而膳食結構是平塘縣農業水足跡變化主要影響因素，由于平塘縣整體經濟欠發達，生活水平低，人口食物消費結構中植物性食物所占比重較高。

5.2 討 論

平塘縣喀斯特峰叢洼地廣泛發育，極弱地表調蓄功能將成為限制平塘縣水資源利用效率高的瓶頸所在。研究只關注農產品水足跡，未涵蓋二、三產業水足跡及生態需水量研究，主要由于相關工業、貿易、環境等方面數據不易獲取。此外，徑流與土壤水存在動態轉化(上坡徑流成為中、下坡土壤水重要補給源)，藍水與綠水難以嚴格區分，容易造成重復計算。

在經濟發達的非喀斯特地區，隨著生活水平提高，食物消費結構變化顯著(隨著生活水平的提高，食物中深加工高虛擬水含量產品所占比重提升)，將導致農業水足跡增加。但在經濟欠發達的喀斯特峰叢洼地(以平塘縣為例)，居民膳食以植物性食物農產品為主，膳食結構中肉類所占比重不大，在某種意義上，該結構是一種節水型的消費方式。