长春市玉米生产水足迹时序变化及影响因素研究
2017-06-13李红颖秦丽杰王晔旻
李红颖,秦丽杰,王晔旻
(东北师范大学地理科学学院,吉林 长春 130024)
长春市玉米生产水足迹时序变化及影响因素研究
李红颖,秦丽杰,王晔旻
(东北师范大学地理科学学院,吉林 长春 130024)
对长春市1960—2012年53年来玉米生产水足迹进行了计算和分析.结果表明:长春市玉米生产水足迹呈显著下降趋势,组成结构不断变化,绿水、蓝水足迹比重降低,灰水足迹比重显著上升;玉米生产水足迹多年平均值为1.53 m3/kg,其中绿水占59%,蓝水占23%,灰水占18%,绿水是玉米生长的主要水源;玉米生产水足迹受气候和农业投入等因素影响,相同气候因子或农业投入对绿水、蓝水、灰水、总水足迹的影响程度不同,其中生长季积温、风速、化肥施用量和农业机械总动力对水足迹的影响较大.
玉米;生产水足迹;长春市;年际变化;影响因素
水是粮食生产的主要制约因素,有效评价农业用水的效率对水资源的高效利用具有重要作用.而一年或几年的评价只能反映某一年或某几年的农业用水特征,无法反映长期的农业用水及效率的变化特征或其在长期农业用水中所处的位置.因此,长时间序列的研究,有利于掌握农业用水量及用水效率的变化趋势,可为深入分析其原因及影响因素,进一步提高水资源利用率和合理配置水资源提供依据.
以前在评价农业用水时,常以灌溉用水作为主要的表征指标,没有考虑农作物对土壤水的利用以及施用农药、化肥对水资源污染的影响.2002年,Hoekstra提出了水足迹(water footprints)概念[1],为全面评价水资源提供了依据.农作物生产水足迹是指农作物生长过程中所消耗的水资源数量,包括绿水足迹、蓝水足迹和灰水足迹[2].绿水是指降水下渗到非饱和土壤层中用于植物生长的水,在作物生长需水中通常以有效降水来表示;蓝水是指降水形成的地表水和地下水,在作物生长需水中通常以灌溉用水来表示;灰水是指作物生长过程中,用于稀释污染物,使水质达到安全标准所需的水量.[2-4]因此,农作物水足迹与传统的农业用水量的核算范围不同,不仅要计量灌溉用水,而且还要核算雨水利用量及稀释污染物的用水量.在目前的农作物生产水足迹研究中,以水足迹核算和时空分异研究居多[3-11],而长时间序列的水足迹研究较少.
长春市是我国重要的商品粮生产基地,玉米的播种面积占农作物总播种面积的75%,与同纬度的美国玉米带、乌克兰玉米带并称为世界“三大黄金玉米带”.本文通过对长春市1960—2012年玉米绿水足迹、蓝水足迹、灰水足迹和总水足迹的核算,揭示了玉米生长过程中耗水量及耗水结构的时序变化规律;采用相关分析法,探讨了气候条件、农业投入等因素对玉米生长水足迹的影响.
1 研究方法与数据来源
1.1 水足迹核算方法
1.1.1 农作物蒸散量
根据FAO推荐的Penman-Moteith模型,利用气象参数计算参考作物蒸散量T0.然后,用作物系数Kc对T0进行调整,获得具体农作物生长需水量Tc[1-4,12]:
Tc=KcT0.
(1)
1.1.2 绿水足迹和蓝水足迹
作物生长过程的绿水足迹(Fg,m3/kg)和蓝水足迹(Fb,m3/kg)的计算框架由Hoekstra等人[2]在2011年提出:
(2)
(3)
式中:Wg和Wb分别为绿水和蓝水消耗量(m3/hm2);Tg和Tb分别为绿水和蓝水蒸散量(mm);Y为作物产量(kg/hm2).其中
Tg=min(Tc,P);
(4)
Tb=max(0,Tc-P).
(5)
式中,P为作物生长期有效降水(mm).
1.1.3 灰水足迹
目前在灰水足迹核算时,通常以稀释淋失氮的需水量作为代表.计算公式为
(6)
式中:Fgr为灰水足迹(m3/kg);A为化肥施用量(kg/hm2);α为淋溶率;cm为最大容许浓度(kg/m3);cn为污染物的自然本底浓度(kg/m3).
本文选择氮肥施用量的10%作为淋溶率,cm选择EPA(美国环境保护署)公布的水环境质量标准中10 mg/L的氮元素质量浓度作为环境水质标准.
1.1.4 玉米生产过程水足迹
玉米生产过程水足迹是指玉米生长过程中所消耗的水资源总量,包括蓝水、绿水和灰水,也称为玉米总水足迹.计算公式为
F=Fg+Fb+Fgr.
(7)
式中F为玉米总水足迹(m3/kg).
1.2 数据来源
玉米播种面积和产量来源于《吉林省统计年鉴》.气象数据(最低温度、最高温度、湿度、风速、日照时数、降水量)来源于中国气象科学数据共享服务网(http://www.escience.gov.cn/metdata/page/index.html).作物系数Kc参考联合国粮农组织提供的Cropwat 8.0软件中的数据.
2 结果与分析
2.1 长春市玉米生产水足迹的变化特征
2.1.1 绿水足迹的年际变化
1960—2012年长春市玉米绿水足迹平均值为0.91 m3/kg,最大值为3.24 m3/kg(1960年),最小值为0.31 m3/kg(2002年).玉米绿水足迹的年际变化情况见图1.
图1 长春市玉米绿水足迹年际变化
1960—2012年玉米绿水足迹呈下降趋势,而且波动较大,变异系数(CV)达0.79.根据绿水足迹的变化趋势,将其分为3个阶段.1960—1970年玉米绿水足迹呈波动式快速下降趋势,但由于这个阶段农业生产条件差、自然灾害频发,个别年份的粮食产量极低(见图2),阶段绿水足迹平均值(2.10 m3/kg)明显高于整个研究期的平均值(0.91 m3/kg).1971—1987年为波动式缓慢下降阶段,由于大力推广玉米新品种和增施肥料,使得玉米单产迅速提高,且种植面积由60年代的13.3×104hm2上升到80年代的53.4×104hm2,绿水足迹下降,阶段平均值(0.82 m3/kg)小于整个研究期的平均值,只有部分年份仍略高于平均值.此阶段农业基础还很脆弱,在自然灾害的影响下,年际间粮食产量波动较大,丰、歉年玉米产量相差约270×104t,因此,绿水足迹波动仍较大.1988—2012年玉米绿水足迹趋于稳定,平均值为0.45 m3/kg,比上一阶段降低0.37 m3/kg,且明显低于整个研究期的平均值,机械投入和化肥施用的增加,使玉米单产大幅提高.
图2 长春市玉米产量的年际变化
2.1.2 蓝水足迹的年际变化
1960—2012年玉米蓝水足迹的平均值为0.35 m3/kg,低于绿水足迹平均值约62%,最大值为1.40 m3/kg(1961年),最小值为0.蓝水足迹为0的年份共出现6次,分别为1960年、1973年、1985年、2005年、2008年和2010年,说明降水充足,不需灌溉.其年际变化见图3.
图3 长春市玉米蓝水足迹年际变化
1960—2012年玉米蓝水足迹呈明显下降趋势,但波动较大,变异系数(CV)达0.99.1960—1970年为玉米蓝水足迹高值波动阶段,由于农业生产条件较差,抵御自然灾害的能力较弱,导致玉米产量较低,使得此阶段蓝水足迹平均值(0.84 m3/kg)比整个研究期的平均值(0.35 m3/kg)高140%,但本阶段蓝水足迹整体呈下降趋势.1971—1987年为中值波动阶段,该阶段蓝水足迹比上一阶段降低约62%,平均值降低0.52 m3/kg,蓝水足迹的阶段平均值(0.32 m3/kg)略低于整个研究期的平均值.由于技术水平的提高,玉米产量迅速增加,蓝水足迹显著下降.1988—2012年为低值波动阶段,这一阶段由于玉米的总产量及单产都显著提高,蓝水足迹整体下降,平均值(0.16 m3/kg)比上一阶段降低50%,且明显低于整个研究期的平均值,仅为平均值的46%.
2.1.3 灰水足迹的年际变化
1960—2012年玉米灰水足迹平均值为0.27 m3/kg,低于绿水足迹和蓝水足迹.最大值为0.47 m3/kg(2000年),最小值为0(1960年、1961年).其年际变化见图4.
图4 长春市玉米灰水足迹年际变化
1960—2012年灰水足迹明显升高,上升趋势为0.008 4 m3/(kg·a),而且灰水足迹波动变化,变异系数(CV)为0.54.1960—1970年灰水足迹的阶段平均值(0.04 m3/kg)远低于整个研究期的平均值(0.27 m3/kg).从1963年起我国才开始施用化肥,初期化肥的施用量非常小.在此阶段,灰水足迹整体呈上升趋势.1971—1987年灰水足迹比上一阶段明显提高,平均值上升0.21 m3/kg,增幅达525%,阶段平均值(0.25 m3/kg)略小于整个研究期的平均值.这个阶段开始大力推广玉米新品种并且开始增施肥料,使得玉米单产迅速提高,增长幅度达到89%,并且单位面积的化肥施用量在本阶段飞速增长,增幅达到了424%.化肥施用量的增长比玉米单产的增长快得多,因此本阶段灰水足迹仍呈上升的趋势.1988—2012年灰水足迹平均值(0.38 m3/kg)上升,比上一阶段提高52%,且明显高于整个研究期的平均值.
2.1.4 长春市玉米总水足迹的年际变化
1960—2012年玉米总水足迹平均值为1.53 m3/kg,最大值为3.86 m3/kg(1963年),最小值为0.79 m3/kg(1998年、2005年).其年际变化见图5.
图5 长春市玉米总水足迹年际变化
1960—2012年玉米总水足迹明显减少,减少趋势为0.043 0 m3/(kg·a),变异系数(CV)为0.55.绿水足迹、蓝水足迹和灰水足迹占总水足迹的比重及年际变化见图6.
由图6可知,绿水足迹占总水足迹的比重最大(59%),蓝水足迹次之(23%),灰水足迹最低(18%).但绿水足迹和蓝水足迹所占比重随时间呈下降趋势,而灰水足迹的比重则不断上升.
图6 长春市玉米绿、蓝和灰水足迹的比重及其年际变化
1960—1970年为波动式快速下降阶段,玉米生产总水足迹的阶段平均值(2.97 m3/kg)明显高于整个研究期的平均值.本阶段的绿水足迹和蓝水足迹在三个阶段中最高,分别为2.10 m3/kg和0.84 m3/kg,占总水足迹的71%和28%;灰水足迹较小,为0.04 m3/kg,占1%.玉米生产总水足迹整体呈下降趋势,每年下降0.168 5 m3/kg.
1971—1987年为波动式缓慢下降阶段,总水足迹的各组成成分所占比例变化明显,绿水足迹和蓝水足迹的比重分别下降到59%和23%,灰水足迹的比重显著上升,达18%.而玉米生产总水足迹比上一阶段明显降低,阶段平均值为1.39 m3/kg,降低了1.58 m3/kg,小于整个研究期的平均值.
1988—2012年为稳定阶段,总水足迹的各组成成分比重继续发生明显变化,绿水足迹与蓝水足迹的比重进一步下降,绿水足迹下降到45%,而蓝水足迹下降到16%,与此同时灰水足迹的比重大幅度上升,达38%,超过蓝水足迹排在第二位.总水足迹平均值为0.99 m3/kg,比上一阶段降低29%,且低于研究期平均值.
2.2 气候变化与农业投入对长春市玉米生产水足迹的影响
为进一步分析气候变化和农业生产要素对玉米生产水足迹的影响,选取气候因子(生长季≥10℃积温、生长季降水量、生长季日照时数、生长季风速、生长季相对湿度)和生产要素(化肥施用量和农业机械投入)进行相关分析.
将玉米总水足迹、绿水足迹、蓝水足迹、灰水足迹、产量与气候因子、农业投入因子做相关分析,结果如表1.
表1 水足迹、产量与影响因素的相关分析
注:*显著性水平P<0.05;**显著性水平P<0.01.
根据相关分析可知,生长季积温、风速、化肥施用量、农业机械总动力与玉米生长水足迹和产量呈显著的相关关系;生长季降水和日照时数与蓝水足迹呈显著的相关关系;生长季相对湿度与灰水足迹呈显著的相关关系.生长季积温与总水足迹、绿水足迹呈显著负相关(P<0.01),与灰水足迹呈显著正相关(P<0.01),其对水足迹的作用主要表现为两个方面:一是积温的上升促进了玉米的光合作用,进而提高了产量,间接降低了水足迹;二是积温的上升会加剧叶片的蒸腾作用,增加玉米的需水量,进而增大生产水足迹.由相关分析可知,积温通过产量对玉米水足迹的作用远大于通过蒸散量对水足迹的作用,因此积温的上升有利于水足迹的降低.生长季降水量与蓝水足迹呈显著负相关(P<0.01),而生长季日照时数与蓝水足迹呈显著的正相关(P<0.01).有效降水较多的年份,灌溉用水则较少,蓝水足迹较其他年份要低.有效降水少的年份,灌溉用水则多,蓝水足迹则随之增加.生长季日照时数主要是通过风速的作用对蓝水足迹产生影响,研究期日照时数的减少,一方面使风速降低,玉米蒸腾作用减弱,蓝水足迹降低;一方面缩短玉米光合作用的时间,有机质合成减少,玉米产量下降,玉米生产水足迹上升.综合两方面因素,生长季日照时数的降低对蓝水足迹减少有积极作用.生长季风速是影响水足迹最强的气候因子,其与总水足迹、绿水足迹、蓝水足迹和灰水足迹的相关性全部达到了显著水平(P<0.01),风速的降低会减弱玉米叶片的蒸腾作用,从而降低玉米生产水足迹.生长季相对湿度与绿水足迹呈显著的正相关(P<0.05),与灰水足迹呈显著的负相关(P<0.01).相对湿度受降水的影响,降水多,相对湿度大,蓝水足迹降低,绿水足迹则相对较高;而随着相对湿度的增大,灰水足迹降低.
化肥施用量、农业机械总动力与绿水足迹、蓝水足迹、总水足迹呈显著的负相关(P<0.05),化肥施用量与灰水足迹呈显著的正相关(P<0.05).化肥施用量的增加和农业机械化程度的加强使长春市玉米产量增加,玉米绿水、蓝水、总水足迹逐年下降.化肥施用量对水质污染的作用比对产量增加的影响要大,因此化肥施用量的增加使灰水足迹上升.
3 讨论与结论
核算粮食作物生产水足迹不仅可掌握其生产过程中的耗水量,而且可明确耗水量的供给或需求来源,为合理利用水资源、调配水资源提供依据.而开展长时间序列的粮食作物生产水足迹及其影响因素研究,既可掌握粮食作物生产过程中耗水量的动态变化规律,又可了解在此动态变化规律中气象条件、农田管理等因素对水足迹及其组成结构的影响,为进一步提高农业用水效率,实现水资源的可持续利用提供依据.1960—2012年长春市玉米生产水足迹的变化反映了不同时期长春市农业生产的特点,随着经济的发展,农业投入不断加大,玉米生产水足迹也具有阶段性的特点.所以,玉米生产水足迹不仅受自然因素的影响,而且与农业投入水平密切相关.长春市玉米生产水足迹与气候、农业投入的关系与国内相关学者的研究结果基本一致[13-16].特别是灰水足迹,随着化肥施用量的增加而增大,反映了农业面源污染的变化趋势,也指明了农业面源污染控制的方向.为了有效利用水资源,玉米生产中应努力推广节水灌溉技术,提高雨水利用率;同时,在保证产量的前提下,控制化肥施用量,提高化肥营养元素的利用率,将灰水足迹控制在合理的范围内,以保护生态环境,促进农业的可持续发展.
长春市1960—2012年不同阶段玉米生产水足迹变化规律不同:1960—1970年由于化肥施用量和单产的提高使玉米生产水足迹呈波动式快速下降;1971—1987年为波动式缓慢下降阶段,绿水、蓝水足迹继续下降,灰水明显提高;1988—2012年为稳定阶段,蓝水、绿水趋于稳定,灰水上升幅度减慢.绿水是长春市玉米生长的主要水源,在玉米生产水足迹多年平均值中绿水足迹占59%,蓝水足迹占23%,灰水足迹占18%.玉米生产水足迹组成结构不断变化,绿水、蓝水足迹比重逐渐降低,灰水足迹比重显著上升.不同的气候因子、农业投入对水足迹的影响程度不同,其中生长季积温、风速、农业机械总动力和化肥施用量对水足迹的影响较大,生长季降水量、日照时数、相对湿度对水足迹的影响较小.
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(责任编辑:方 林)
Temporal variability and influence factors of water footprint for maize production in Changchun
LI Hong-ying,QIN Li-jie,WANG Ye-min
(School of Geographical Sciences,Northeast Normal University,Changchun 130024,China)
Changchun is one of the commercial food production bases in China,with maize as the main crop.This study analyzed the interannual variability and influential factors of total water footprint and green,blue and grey water footprints of maize production in Changchun from 1960 to 2012.Results indicate that:the total water footprint of maize production showed a significant downward trend,and the composition structure of the total water footprint is constantly changing.The green and blue water footprints presented decreasing trends,but the grey water footprint had a clear increasing trend;the multi-year average water footprint of maize production was 1.53 m3/kg,which was 59% green,23% blue,and 18% grey.The major portion of maize production water footprint was green water;water footprint of maize production was affected by meteorological factors and agricultural inputs,among which the wind speed,accumulated temperature during growth period,machinery power and fertilizer input were the main factors.The influence of the same meteorological factors and agricultural inputs on the green,blue,grey and total water footprint varies.According to this study,it clearly shows that green water occupies an important position in maize production in Changchun,and it is useful for the rational utilization of water resources,the protection of ecological environment and the sustainable agricultural development.
maize;production water footprint;interannual variability;influence factors
1000-1832(2017)02-0120-07
10.16163/j.cnki.22-1123/n.2017.02.023
2016-07-09
国家自然科学基金资助项目(41571526);国家水体污染控制与治理科技重大专项课题(2014ZX07201-011).
李红颖(1991—),女,硕士研究生;通讯作者:秦丽杰(1966—),女,博士,教授,主要从事水资源与水环境研究.
F 319.9 [学科代码] 790·5920
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