近30年黃淮海農作區冬小麥水足跡分布變化

趙明宇， 賈浩， 石曉宇， 潘義， 黃妤韻， 王凱澄， 褚慶全*

（1.中國農業大學農學院，北京 100193； 2.中國農業博物館，北京 100026）

水資源是人類賴以生存的物質基礎，已成為經濟社會發展的重要影響因素[1]。我國水資源短缺，參考2019 年《中國水資源公報》數據可知，我國人均水資源占有量僅為2 074 m3，約為全球人均占有量的25.0%。其中，我國農業生產所消耗的水資源高達3 682.3 億m3，占全國用水總量的61.2%[2]。農業消耗了大量水資源，同時也會造成農田面源污染，降低了水資源質量[3]。因此，如何減少農業生產的用水消耗和污染，是農業可持續發展的重要研究內容，而評價和量化作物生產中水資源的使用，對探討農業水資源的高效利用具有重要意義[4]。

水足跡（water footprint）最早由荷蘭學者Hoekstra 提出，其基于對生產耗水量與生產過程中對水資源的影響進行統一系數核算，為消費者或生產者與所占用水資源的關系提供了綜合評價指標，量化了人類對水的占用與對水環境的壓力[5]。Hoekstra 等[6]指出，依照發生地點能夠劃分為藍、綠、灰水3 種水足跡。作物藍水足跡指區域內江、河、湖泊及土壤含水層中的地表水與地下水，以灌溉水的形式被作物生長消耗的水足跡量；作物綠水足跡指區域內來自降雨而存儲于土壤非飽和含水層中通過蒸發擴散的方式被作物利用的水足跡量；在藍、綠水足跡的基礎上，為了衡量作物生產對環境的影響，提出了灰水足跡的概念，即指用于降低作物種植過程中出現的農業廢棄污染物濃度，以達到可以接受的最高濃度的水資源總需求量[6]。隨著理論與方法的進一步發展與成熟，水足跡在作物生產評價中被廣泛應用。從研究尺度來看，現已有全球尺度[7-8]、國家尺度[9]、流域尺度[10]和灌區尺度[11]的作物水足跡研究，而進一步細分到縣域尺度的作物水足跡研究較少。

小麥作為我國主要糧食作物之一，生產歷史久遠，種植規模大、分布廣。研究小麥水足跡的空間分布與變化特征對保障我國糧食安全和水資源的可持續利用具有重要意義。國內現有的小麥水足跡研究更多地傾向于計算分析小麥的水足跡以及組成，探討小麥水足跡的構成因素與貢獻程度，如卓拉等[12]量化了黃河流域小麥的藍、綠水足跡，分析了不同灌溉方式對水足跡總量的影響；馮東溥等[13]對寶雞灌區中小麥水足跡進行了歸因分析，發現水足跡變化的主要影響因子是人類活動；蓋力強等[14]通過計算華北平原小麥水足跡的總量與構成，認為綠水在該區域小麥生產中占有重要地位。然而，目前研究較少涉及小麥灰水足跡的量化，更缺乏對小麥水足跡重心遷移情況、冷熱點空間分布特征的探討。

黃淮海農作區的小麥產量占全國小麥總產量的76.0%，但單位面積平均水資源占有量僅為全國平均水平的29.0%[15]。該區其既是我國最主要的冬小麥產區，同時也是水資源最為短缺的地區，隨著作物種植規模的逐年擴大，水資源與農業生產的矛盾日益尖銳[16]。科學分析該區域的作物水足跡，特別是種植規模較大、消耗地下水資源較多的冬小麥水足跡，可以更準確地指導該區域的合理用水，平衡作物生產與資源生態環境保護之間的關系。因此，本研究基于水足跡理論，從縣域尺度上分析1985—2015 年黃淮海農作區冬小麥生產藍、綠、灰水足跡，并重點分析冬小麥水足跡的重心遷移與冷熱點空間分布特征，以期為該區域冬小麥節水生產和水資源高效利用與管理提供科學依據。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

根據地域特點和農作制類型的差異，劉巽浩等[17]劃定了黃淮海農作區的概念。黃淮海農作區包括北京市、天津市、河北省和山東省等區域的360 個縣，屬于溫帶大陸性季風氣候區（34°9′—34°44′N, 106°51′—108°48′E），雨熱同季。夏季氣候溫暖潮濕，冬季寒冷干燥。全區大部分區域年平均氣溫為10～15 ℃，≥10 ℃積溫為3 900~4 700 ℃。年平均降水量為600 mm 左右，其中，黃河以北地區年降水量為400～600 mm；淮河流域為700～1 000 mm。黃淮海農作區以一年兩熟制為主，北部冷涼地區一年一熟，南北過渡地帶兩年三熟，因此劉巽浩等[17]將黃淮海平原半濕潤暖溫灌溉集約農作區劃分為7個亞區，如表1和圖1所示。

圖1 黃淮海農作區亞區分區Fig. 1 Distribution of Huang-Huai-Hai farming region and sub-zones

表1 黃淮海農作區亞區地形氣候特征［17］Table 1 Topographic and climatic characteristics of sub-regions in Huang-Huai-Hai farming region ［17］

1.2 數據來源

本文采用的氣象數據來自國家氣象科學數據中心（https://data.cma.cn/）的“中國地面氣候資料數據集”。選擇黃淮海農作區及陸上臨近的100 km范圍內（除海島和高山氣象站）的145 個基準氣象站1986—2016 年的逐日氣象數據，選取平均風速（m·s-1）、日照時數（h）、最高氣溫（℃）、最低氣溫（℃）、平均氣溫（℃）、降水量（mm）等氣象指標。參照相關氣象標準進行缺測數據處理[18]、數據界限值檢查和一致性檢驗[19]。本文使用的縣級統計數據來自中國農業科學院農業信息研究所編著的《中國縣市農業統計資料》[20]，包括冬小麥的播種面積、總產量和單位面積產量等生產數據；肥料數據選自于《全國農產品成本收益資料匯編》[21-22]。黃淮海農作區農田面源污染狀況來自第1 次全國污染源普查數據，本區域化學污染物在地表水以及地下水中的淋失率來自《全國農田面源污染排放系數手冊》[23]。

1.3 研究方法

1.3.1水足跡 作物水足跡（ (water footprint，WF，m3）為藍水足跡（blue water footprint，BWF，m3）、綠水足跡（green water footprint，GWF，m3）與灰水足跡（grey water footprint，EWF，m3）之和。計算公式如下。

作物藍水足跡和綠水足跡為在最優灌溉條件下，作物單位面積藍水消耗量和綠水消耗量與農作物種植面積的乘積，計算公式如下。

式中，BW 為作物單位面積藍水消耗量（m3·hm-2）；GW 為單位面積作物綠水消耗量（m3·hm-2）；A為作物播種面積（hm2）。

式中，ETc為作物蒸散量（mm）；Pe為作物生育期有效降水量（mm）；常量因子10 為將該作物需水量的水深表征形式（mm）轉化為單位陸地面積水量（m3·hm-2）的轉化系數。

式中，Kc為作物系數，本研究采用FAO-56 系數；ET0為參考作物蒸散量，基于彭曼公式，由下式計算得出。

式中，Rn為冠層表面凈輻射（MJ·m-2·d-1）；G為土壤熱通量（MJ·m-2·d-1）；γ 為濕度計常數（kPa·℃-1）；T為均溫（℃）；U2為2 m 高處的風速（m·s-1）；Es為飽和水汽壓（kPa）；Ea為實際水汽壓（kPa）；?為飽和水汽壓-氣溫關系曲線在T處的切線斜率（kPa·℃-1）。

作物生育期有效降水量是作物生育期中每旬有效降水量的加和。依照美國農業部推薦的方法，旬有效降水量Pe(doc)計算方法如下。

式中，P為作物生育期旬降水量（mm）。

作物灰水足跡（EWF）是作物地表灰水足跡（EWFg_surface，m3）與區域作物地下灰水足跡（EWFg_ground，m3）的加和（m3），計算均采用臨界稀釋體積法，公式如下。

式中，EWFgi為區域內第i種污染物的灰水足跡（m3）；αi為i污染物的淋失率；ARi為地理區域內i污染物的總投入量（kg）；Cmaxi為i污染物的最大容許質量濃度（kg·m-3），本研究中Cmaxi等于3.1 mg·m-3；Cnati為i污染物的自然質量濃度（kg·m-3），Cnati為1.5 kg·m-3[24]。

1.3.2重心遷移 重心在地理學中表示為區域要素在空間上的平衡點，重心遷移是研究區域要素空間分布常用的方法，旨在反映要素年際間的空間變化趨勢。本研究重點關注空間上獨立分布的離散矢量數據要素在不同權重下的重心與移動軌跡，采用重心模型法[25]對冬小麥1985、1995、2005、2015 共4 個年份的水足跡總量進行重心軌跡描述，計算方法如下。

式中，xj與yj為作物水足跡總量的重心P(xj,yj)第j年的地理坐標。xj為第j年重心P 的經度；yj為第j年重心P 的緯度，Qij為計算重心的權重，即第i個縣區第j年的WFPWFN值。xk+m和xk分別表示重心P 在第k+m年和第k年的經度位置，yk+m和yk分別表示重心P 在第k+m年和第k年的緯度位置。綜合重心P的位置和移動距離dm可得水足跡總量在不同年份之間的重心遷移軌跡。

1.3.3冷熱點分析 冷熱點的識別主要用于解析冬小麥水足跡在空間上的集聚、分散情況。本研究引入算法來識別黃淮海農作區中冬小麥水足跡冷熱點存在的不同位置。Getis-統計算法[26-27]用來判斷空間上是否有高值或低值的集聚，即統計識別具有統計顯著性的熱點和冷點，計算方法如下。

式中，xj為要素j的屬性值；wi,j為要素i和j之間的空間權重；n為要素的總數，即當年研究區域縣級行政單位的個數。

2 結果與分析

2.1 冬小麥水足跡分布及其變化

2015年冬小麥水足跡總量為1 168.54×108m3，在空間上呈現南部區域高于北部區域的特征。在所有的亞區中，2.5 亞區的水足跡占比最大，占全農作區的40.5%。冬小麥的藍水足跡呈現北高南低的空間分布格局；而綠水足跡和灰水足跡則相反，呈現南高北低的分布特征（圖2A~C）。從冬小麥藍水足跡的空間分布來看，2.7亞區北部的藍水足跡較小；2.5 亞區和2.3 亞區的藍水足跡所占比重較大，分別占全農作區的32.9%和23.1%。從冬小麥綠水足跡的空間分布來看，2.5亞區的綠水足跡所占比重最大，占全農作區的50.9%。冬小麥灰水足跡的空間分布與綠水足跡相似，其中2.5亞區所占比重最大，占全農作區的41.0%（表2）。

圖2 冬小麥藍、綠、灰水足跡2015年總量與1985—2015年變化量Fig. 2 Total amount in 2015 and variation from 1985 to 2015 of blue， green and gray water footprints of winter wheat

表2 2015年黃淮海農作區各亞區藍、綠、灰水足跡量Table 2 Blue， green and gray water footprints of sub-regions in Huang-Huai-Hai farming region in 2015

1985—2015年間，黃淮海農作區冬小麥的藍、綠、灰水足跡呈現北部降低、南部升高的變化趨勢（圖2D~F）。1985—2015年間，黃淮海農作區冬小麥的水足跡從754.67×108m3增加到1 168.54×108m3，增加了54.8%。從水足跡的組成變化看，冬小麥藍水和綠水足跡變化較小，而灰水足跡的占比增加。其中藍水足跡從397.06×108m3減少至395.33×108m3；綠水足跡從246.76×108m3增加至263.84×108m3；與藍水足跡和綠水足跡不同，全區冬小麥灰水足跡明顯增加，從1985 年的110.85×108m3增加至2015 年的509.37×108m3，增加了3.6倍。從空間分布的變化趨勢看，藍水足跡和綠水足跡的空間分布相似，均表現為2.5 亞區和2.3亞區呈升高趨勢，其余亞區降低。此外，除了北部的部分地區外，大部分區域的灰水足跡均明顯升高，其中2.7 亞區的增幅最大，近30 年來灰水足跡增加了約7.3倍。

2.2 冬小麥水足跡的重心遷移

1985—2015 年間，黃淮海農作區冬小麥的水足跡重心均位于2.3 亞區和2.5 亞區交界的位置，接近區域的幾何中心，并沿正西→西南→東南的路徑移動。1985 年，冬小麥水足跡總量重心位于2.5 亞區的甄誠縣境內；1985—1995 年，重心向正西平移了3.68 km；1995—2005 年，重心向西南移動了29.31 km；2005—2015年，重心向東南移動了7.32 km，進入牡丹區北部。其中，1995—2005 年的遷移跨度最大。從整體來看，冬小麥水足跡的重心表現為向西南方向移動的趨勢，但每個階段的移動距離較小，均小于50 km，表明冬小麥水足跡總量在時間上變化較小，呈現較為穩定的分布特征（圖3）。

圖3 2015年冬小麥水足跡總量與 1985—2015 年重心遷移Fig. 3 Total amount in 2015 and the migration of gravity center from 1985 to 2015 of water footprint for winter wheat

2.3 冬小麥水足跡冷熱點的變化

冬小麥水足跡在全局和局部均呈現空間集聚趨勢（圖4）。1985年，冬小麥水足跡總量的熱點區域主要位于2.5亞區，在山東半島北部即萊州灣附近也有少量分布；冷點區域主要位于2.7亞區和2.1亞區北部，2.2亞區的中部和南部也有零星分布（圖4A）。2015年，冬小麥水足跡總量的熱點區域主要位于2.5亞區。1985—2015年，熱點區域呈現小幅度西移北擴趨勢，山東半島熱點消失；2.2亞區的冷點區域明顯擴大（圖4B）。整體而言，冬小麥水足跡的熱點區域在2.5 亞區擴大，冷點區域在2.2 亞區擴大，其空間集聚趨勢都明顯增加。

圖4 1985—2015年黃淮海農作區冬小麥水足跡冷熱點變化情況Fig. 4 Changes of cold and hot spots of water footprint for winter wheat in Huang-Huai-Hai farming region from 1985 to 2015

3 討論

3.1 黃淮海地區冬小麥藍水足跡變化原因

藍水足跡體現了作物生產對灌溉水資源的消耗。從自然降水量來看，黃淮海農作區南部冬小麥生育期水分虧缺在100 mm以下，對灌溉水需求較北部地區少；同時，北部地區水資源虧缺嚴重，虧缺量為150~250 mm，部分地區虧缺量達到250 mm以上[28]，對灌溉水需求較大；因此黃淮海農作區藍水足跡呈現北高南低的分布格局。隨著冬小麥生產逐漸向水熱條件良好的南部平原區集中，南部地區冬小麥種植面積不斷擴大[29]，藍水足跡呈現北部降低、南部升高的變化趨勢。2.5 亞區和2.3亞區的藍水足跡比重較大，且呈增加趨勢，因而這2 個亞區是削減藍水足跡的重點區域。此外，灌溉水需求量的增加導致地下水位下降、土壤質量退化等嚴重問題[30]。隨著這2 個亞區地表水短缺等問題進一步顯現，實行合理的耕作措施、完善配套灌溉系統、提高灌溉效率等相關政策與措施亟待研究與實施。

3.2 黃淮海地區冬小麥綠水足跡變化原因

綠水足跡一般指作物生產中消耗的有效降水。研究表明，綠水足跡的規模與作物生育期降水量密切相關[31]。黃淮海農作區南部降水資源豐沛，因此綠水足跡在全農作區中呈現南高北低的分布格局。其中位于黃淮海農作區南部的2.5 亞區與位于中部的2.3 亞區的綠水足跡總量最高。在冬小麥的水足跡構成中，相較于藍水足跡，綠水的應用成本更低，對環境造成的負面影響更小。近年來，綠水資源的利用得到越來越多的重視與關注[32-33]。在水資源嚴重不足的黃淮海農作區，可以通過優化播期等栽培技術，增加綠水資源的利用效率，以達到代替藍水消耗的效果，從而保障作物的高產和穩產[34]。

3.3 黃淮海地區冬小麥灰水足跡變化原因

灰水足跡一般指消除作物生產過程中產生的污染物所消耗的水。本研究表明，黃淮海農作區冬小麥灰水足跡整體明顯升高，增加了3.6倍。這與該區域內冬小麥種植面積的增加及化肥和農藥的大規模施用關系密切。近30 年來，黃淮海農作區冬小麥的生產集中度增加了11.2%[35]，全國冬小麥生產進一步向該區域集中；同時，該區域冬小麥生產中施肥量增加了1.3倍[36]；因此，生產的集中和施肥量的增加使黃淮海農作區冬小麥的灰水足跡進一步加大。適度施用農藥和化肥可以提高作物產量，但過量施用會造成水土污染、農產品品質降低等問題[37-38]。因此，在控制農業耗水量的同時，也要控制化肥農藥施用量，以減少農業造成的水資源污染，提高有限的水資源質量與利用效率[39]。

3.4 黃淮海地區冬小麥水足跡重心遷移的原因

冬小麥水足跡重心遷移是區域內冬小麥種植格局變化和水足跡空間變化共同作用的結果。本研究發現，近30 年間，黃淮海農作區的冬小麥水足跡重心向西南方向遷移，但遷移幅度較小。由于黃淮海農作區南部充足的光熱資源更適合冬小麥生產[40]，導致冬小麥種植區域整體向南集聚。但在氣候變暖背景下，區域內≥10℃積溫增加，適合冬小麥生長的最低溫度界限帶向北移動[41]，因此冬小麥生產規模在北部地區也有一定程度擴大，這抵消了南部地區冬小麥種植面積的絕對增長，使得總水足跡的變化相對平穩。

3.5 黃淮海地區冬小麥水足跡冷熱點變化的原因

冷熱點的分布特征呈現了冬小麥水足跡在空間上的集聚、分散情況。冬小麥水足跡的熱點區域主要位于2.5亞區。該亞區內氣候條件適宜，適合冬小麥生長，因此，冬小麥種植集中，水足跡高且集聚性明顯，是冬小麥的主要生產區。冬小麥水足跡的冷點區域主要位于2.2亞區，同時呈現不斷擴大的趨勢。這是因為該亞區光熱水資源不足，無法為作物提供最適的生長環境[42]，具體表現為冬小麥水足跡總量小，空間集聚性較差，是冬小麥的非主產區。

綜合來看，熱點區域是高值聚集區域，在實際農業生產中是作物種植最為集中的傳統主產區，也是削減水足跡潛力最大的區域，應為重點關注的研究對象。水足跡總量的削減是熱點區域水足跡優化的主要目標，在綜合考慮水資源承載能力、穩定重點優勢區及保障本地區糧食生產安全的前提下，應合理調減高耗水作物的生產。冷點區域是水足跡總量空間集聚趨勢較差的區域，一般是作物種植的非主產區，因而削減水足跡的潛力較小。水足跡效益的提升是冷點區域水足跡優化的主要目標，即在保障區域糧食生產水平的前提下，合理調減非優勢作物的生產，提高整體的水資源利用效益。對于非冷熱點區域，削減水足跡的方向較為靈活。在綜合考量當地作物生產和水資源壓力后，從總量、效益兩方面對水足跡進行權衡，是非冷熱點區域水足跡優化的主要目標。