黄河流域小麦生产水足迹量化与评价
2019-10-10冯变变谢朋轩高学睿吴普特
卓 拉 王 伟 冯变变 谢朋轩 高学睿 吴普特
(1.西北农林科技大学水土保持研究所, 陕西杨凌 712100; 2.中国科学院水利部水土保持研究所, 陕西杨凌 712100;3.西北农林科技大学水利与建筑工程学院, 陕西杨凌 712100)
0 引言
水资源供需矛盾突出、时空分布不均、用水效率时空差异大是我国农业水资源高效利用与管理的重要瓶颈[1-3]。作物生产耗水的时空变异性取决于作物、气象、土壤等自然因素以及种植类型、灌溉技术等人为因素[4]。量化区域不同时空尺度作物生产耗水量及耗水效率的动态变化及其分布规律是农业水资源高效利用与需水管理的核心内容。
为全面度量人类活动对水资源的影响,荷兰学者HOEKSTRA[5]提出水足迹(Water footprint,WF)概念。作物生产水足迹,指一定时间、一定地理范围内作物生产过程中产生的水资源消耗量和污染量,可分为蓝水足迹、绿水足迹与灰水足迹[6]。蓝水足迹指地表水和地下水(灌溉水)的消耗,绿水足迹指降雨的消耗[7]。与传统作物用水评价指标作物水分生产力相比,作物生产水足迹区分考虑作物生长阶段对广义水资源(蓝水与绿水)消耗强度,为水资源管理提供了新视角[8-9]。以HOEKSTRA等[10]建立的水足迹标准计算方法框架为基础,国际上通过将地理信息系统(GIS)技术与作物水分模型、水文统计数据相结合,已经实现栅格尺度高空间分辨率的作物生产水足迹量化。CHUKALLA等[11]基于国际粮农组织(FAO)作物水分生产力模型AquaCrop,针对以色列、西班牙、意大利与英国特定区域内不同灌溉方式下小麦、玉米与马铃薯生产水足迹进行了评价,发现当灌溉方式从传统地面灌转为滴灌时,作物蓝水足迹与绿水足迹之和平均减少8%~10%,灌溉方式差异显著影响区域作物生产水足迹强度和时空分布。近年来,诸多学者对我国作物生产水足迹进行了研究。LIU等[12]的研究指出处于干旱半干旱地区的黄河流域是全球作物生产水足迹中蓝水占比最高的流域之一。CAO等[13]通过引入输配过程的水损失,同时区分雨养和灌溉两种供水方式,对我国小麦生产水足迹进行了核算,揭示了其时空变异性。然而,对于灌溉这一人工主导过程,已有研究常假设灌溉水等于净灌溉需水量,尚未考虑不同灌溉方式对作物生产水足迹的影响。
黄河流域3/4的面积地处干旱半干旱地区,流域水资源量仅占全国2%,却承担着全国13%的粮食生产任务,是我国农业生产与灌溉用水矛盾最为突出的流域。本研究利用FAO作物水分生产力模型AquaCrop,在5′×5′(约为7.4 km×9.3 km)栅格尺度作物生产水足迹计算框架内引入灌溉方式模块,对黄河流域种植最广的粮食作物小麦[14-16]的生产水足迹进行量化与评价,分析小麦生产水足迹空间分布规律,明晰不同供水方式(灌溉和雨养)和灌溉方式(传统地面灌、喷灌和微灌)对作物生产水足迹核算的影响,以期为农作物水足迹量化及在农业节水中应用的研究提供参考。
1 材料与方法
1.1 研究方法
本研究基于AquaCrop模型[17-19]的栅格尺度作物生产水足迹计算方法框架[20],通过引入灌溉方式模块,对不同降雨典型年黄河流域不同供水方式和灌溉方式下小麦生产水足迹进行量化。黄河流域被划分为上游、中游、下游3个片区,如图1所示,上游区域从源头到内蒙古自治区河口镇,河口镇到河南省郑州市桃花峪为中游部分,自桃花峪至渤海为流域下游[21]。AquaCrop是由FAO开发的作物水分生产力模型,该模型在精度、模型复杂性和稳定性之间寻求平衡,同时实现对作物不同灌溉方式、播种日期和气候变化条件下产量的模拟[18],已被广泛应用于作物耗水量及耗水类型的模拟与评价[22-24]。
图1 研究区域Fig.1 Map of Yellow River Basin
1.1.1作物生产水足迹量化
单位产量作物生产蓝水足迹和绿水足迹,分别由单位产量作物生育期腾发量(ET)中蓝水量和绿水量表示[10]。作物生长期日步长ET以及作物单产Y(kg/hm2)由AquaCrop模型模拟得出,对产量模拟值进行栅格所在省域单产统计值校核。AquaCrop通过追踪根区水分流入量和流出量来模拟土壤水分动态平衡,为
St=St-1+Pt+It+Ct-ETt-Rt-Dt
(1)
式中St——作物生长期第t天末土壤含水量,mm
Pt——第t天的降雨量,mm
It——第t天的灌溉水量,mm
Ct——第t天的地下水毛细上升量,mm
ETt——第t天的作物腾发量,mm
Rt——第t天由降雨及灌溉产生的地表径流量,mm
Dt——第t天土壤的深层渗漏量,mm
依据ZHUO等[25]和CHUKALLA等[11]基于AquaCrop模型提出的作物根区土壤水分平衡关系:作物生长期初始土壤水设为绿水,生育期内灌溉与降雨分别是蓝水足迹与绿水足迹来源,追踪逐日灌水量与降雨量对土壤水分平衡各要素的贡献比例,分别得到相应蓝、绿水腾发量ETbt与ETgt,进而得到作物生产蓝、绿水足迹
(2)
(3)
式中Sbt、Sgt——每日土壤中蓝水量和绿水量,mm
作物生长期土壤水分要素中,每日地表径流中蓝水与绿水的构成由当日灌溉与降雨的比例所决定;每日ET与土壤水深层渗漏中蓝、绿水的占比等于前一日结束时土壤水中蓝、绿水所占比例。
1.1.2灌溉方式模块
基于AquaCrop模型的栅格尺度作物生产水足迹计算方法框架,以表层土壤湿润率(Fraction of soil surface wetted, %)为表征参数,分别创建针对传统地面灌(表层土壤湿润率为80%)、喷灌(100%)和微灌(40%)3种灌溉方式的标准化输入文件;基于栅格所在省级行政区灌溉方式应用比例,量化不同灌溉方式实施分布权重系数,得到相应灌溉方式下田间小麦生产蓝、绿水足迹
(4)
(5)
式中WFb、WFg——田间灌溉作物生产蓝水足迹与绿水足迹,m3/kg
i——灌溉方式,i为1、2、3依次代表传统地面灌、微灌和喷灌
ETb,it、ETg,it——实施灌溉方式i条件下作物生长期第t天蓝水和绿水蒸发蒸腾量,mm
Yi——灌溉方式i下的作物单产,kg/hm2
wi——灌溉方式i在空间单元的应用面积比例,%
gp——作物生育期时间,d
每一栅格中各灌溉方式施用面积所占份额与其所在省份各灌溉方式下灌溉面积占全省有效灌溉面积的比例一致。
1.2 数据来源
选取2005年(枯水年)、2009年(丰水年)和2013年(平水年)为黄河流域小麦水足迹的分析年。黄河流域小麦有效灌溉面积和各灌溉方式灌溉面积等农业生产数据来源于《中国农业机械工业年鉴》[26];流域各省区小麦播种面积和产量数据来源于国家统计局“国家数据”数据库[16];月平均降雨量、日平均最高温度和日平均最低温度等AquaCrop模型所需气象数据源于CRU-TS3.10数据库[27];大气CO2浓度数据源于美国夏威夷冒纳罗亚观测站(https:∥www.esrl.noaa.gov/);黄河流域土壤类型和含水量数据分别来自ISRIC土壤地形数据库[28],小麦生育期关键作物参数见表1;黄河流域上、中、下游3个片区降雨典型年不同灌溉方式下小麦的播种面积见表2。
表1 小麦生育期主要参数Tab.1 Crop characteristics for wheat in current study
注:作物播种日期来自文献[29];收获指数来自文献[30-31];作物生育期分段方法和最大根深依据国际粮农组织FAO 56号文件[32]及文献[33]。
表2 黄河流域小麦播种面积及各灌溉方式面积分布Tab.2 Harvested area of wheat and occupations by irrigation methods in Yellow River Basin
2 结果与分析
2.1 黄河流域小麦生产总水足迹构成
图2为典型年黄河流域小麦生产总水足迹构成。黄河流域小麦生产总水足迹年均值为2.19×1010m3,各典型年间不同灌溉方式的贡献比例基本保持稳定。传统地面灌的蓝水和绿水足迹在全流域小麦生产总水足迹中都占较大比例,分别为92%和50%。而微灌在蓝水和绿水中的贡献比例仅分别为2%和1%。表3列出了黄河流域典型年各片区小麦生产总水足迹。各片区间,中游小麦生产总水足迹要远高于上游和下游。中游小麦生产总水足迹的年均值为1.16×1010m3,占流域总量的53%(表3)。
图2 典型年黄河流域小麦生产总水足迹构成Fig.2 Composition of total water footprint of wheat production in every typical year in Yellow River Basin
表3 黄河流域典型年各片区小麦生产总水足迹Tab.3 Total water footprint of wheat production in different reaches in Yellow River Basin m3
小麦生产总水足迹在灌溉方式间及各片区间所表现出的差异主要归因于小麦播种面积的空间分布,即中游播种面积最大,占到总播种面积的56%,小麦生产总水足迹最高。排除各片区小麦种植面积的作用,以节水灌溉面积(微灌)占作物灌溉面积的比例进行分析,上游分别为中游和下游的2倍和4倍,节水灌溉工程在偏干旱的上游地区发展现状要优于中下游地区。在相同播种面积条件下,节水灌溉面积占比越高,小麦生产总水足迹越低。就整个流域灌溉农业的发展而言,通过推广节水灌溉提高区域农业用水效率和降低作物生产水足迹总量仍具有较大潜力。
2.2 黄河流域小麦生产水足迹空间分布
图3为黄河流域小麦生产水足迹空间分布状况。黄河流域小麦生产水足迹年均值为1.22 m3/kg,其中蓝水占65%。不同降雨典型年间,枯水年小麦生产水足迹最大(1.36 m3/kg),丰水年(1.19 m3/kg)和平水年(1.12 m3/kg)较小。图3显示,流域小麦生产水足迹在不同典型年空间差异明显,整体呈现从上游向下游递减趋势,上游、中游及下游小麦生产水足迹的年均值分别为1.66、1.28、0.96 m3/kg。小麦生产水足迹空间差异主要原因为:内蒙古、宁夏和甘肃等地降雨少蒸散量大,导致这些地区小麦单产水平过低,故水足迹较大;青海等地多种植春小麦,生育期短耗水量较少,因而水足迹偏小;下游河南和山东等地小麦生产水足迹较小的原因是单产水平较高。流域小麦生产水足迹强度差异主要体现在上中游地区,这是由不同典型年降雨量在这一区域变化显著所造成的。
图3 黄河流域小麦生产水足迹空间分布Fig.3 Spatial distributions of water footprint in wheat production in Yellow River Basin
图4 黄河流域小麦生产蓝水足迹占比分布Fig.4 Weight distribution of blue water footprint in total for wheat production in Yellow River Basin
图4为黄河流域小麦生产蓝水足迹占比分布图。由图4可知,全流域小麦生产蓝水足迹占比处于较高水平。流域内蓝水足迹比重较大地区集中在上游宁蒙平原灌区,达70%以上;其次是中游的伊洛沁河和汾渭盆地灌区;下游的黄淮海引黄灌区,蓝水足迹占比亦维持在60%以上。不同降雨典型年间,各分片区蓝水足迹占比随降雨差异产生波动。枯水年(图4a)全流域表现出高生产水足迹、高蓝水足迹占比的特点。丰水年(图4b)充沛降雨条件下,流域中游地区蓝水足迹占比最低。平水年(图4c)黄河及其主要支流(渭河、汾河、伊洛河等)沿岸蓝水足迹占比偏高。全流域普遍偏高的蓝水足迹,一方面是因为上中游地区降雨较少故需实施大规模灌溉,另一方面是下游较高的土壤蒸发量也要求该地区要有足够的灌溉保证率,这同LIU等[12]得出的黄河流域是全球作物蓝水足迹比重最高的流域之一的研究结果一致。
2.3 不同灌溉方式下的小麦生产水足迹
图5和表4分别为典型年黄河流域及其各片区不同供水方式和灌溉方式下小麦生产水足迹分布。对比不同供水方式和灌溉方式下小麦生产水足迹发现,传统地面灌最低,为1.20 m3/kg,微灌和喷灌小麦生产水足迹差异较小,分别为1.40、1.50 m3/kg。流域灌溉农田小麦生产水足迹(1.40 m3/kg)均值高于雨养农田(1.12 m3/kg)。片区间不同供水方式和灌溉方式间小麦生产水足迹也呈现差异,以节水灌溉面积占比最大的上游为例,微灌小麦生产水足迹最低,为1.67 m3/kg,蓝水足迹占比71.8%;传统地面灌为1.76 m3/kg和71.7%,喷灌为2.07 m3/kg和73.6%。
全流域与各片区间小麦生产水足迹产生差异的主要原因在于流域上中游地区传统地面灌面积占流域总播种面积的68%,且流域内超过86%的微灌种植聚集于此,在上游地区单产(3.2 t/hm2)水平显著低于流域平均水平(4.2 t/hm2)的前提下,导致全流域水足迹加权结果向下游播种面积更广的传统地面灌种植倾斜。这说明在同一空间尺度,微灌与传统地面灌和喷灌相比,用水效率更高,降低作物生产水足迹的效果更明显。
图5 黄河流域降雨典型年不同供水方式和灌溉方式下小麦生产水足迹Fig.5 Water footprint of wheat production under different irrigation methods in typical years in Yellow River Basin
表4 黄河流域降雨典型年不同供水方式和灌溉方式片区尺度平均小麦生产水足迹Tab.4 Water footprint of wheat production in different reaches of Yellow River Basin
图6 不同供水方式和灌溉方式下小麦腾发量组成Fig.6 Composition of evapotranspiration in wheat production under different irrigation methods
将作物腾发量进一步分为无效蓝绿水蒸发与有效蓝绿水蒸腾。图6为不同供水方式和灌溉方式下小麦腾发量组成。由图6可知,不同供水方式下小麦生育期耗水量和耗水类型存在明显区别。微灌方式下于生育期总腾发量最低,年均值为519 mm;传统地面灌和喷灌方式下偏高,分别为560、576 mm;雨养模式下的绿水腾发量为415 mm。不同供水方式及灌溉方式下有效蓝绿水蒸腾量均大于无效蓝绿水蒸发量,其中微灌方式下有效蒸腾量占到作物总耗水的91%,在传统地面灌、喷灌和雨养中分别为84%、80%和85%。至于机会成本更高的蓝水,特别是蓝水无效蒸发量,喷灌最大,为51 mm;其次是传统地面灌的42 mm;最低为微灌的22 mm。此外,灌溉方式间蓝水无效蒸发量相对大小不随年降雨量变化,而主要取决于不同灌溉方式下土壤表层湿润率的差异。
不同灌溉方式下小麦生产水足迹量化结果表明,喷灌小麦生育期腾发量和生产水足迹最大。传统意义上的节水灌溉是从用水角度出发,通过提升灌溉效率减少输水损失来降低用水需求[34]。而作物生产水足迹是从耗水角度展开,衡量作物生长的实际耗水,未考虑因深层渗漏而造成的回归水量[10],这一观点的合理性也被GRAFTON等[35]提出的“节水灌溉悖论”所证实:喷灌同传统地面灌相比,用水量虽然减少,但土壤表层湿润率更大,去除回归水量影响后,喷灌耗水更多。这同CHUKALLA等[11]针对以色列、西班牙、意大利和英国主要作物的研究结果一致。此外,流域灌溉小麦生产水足迹高于雨养,因为同等环境下,雨养小麦生育期耗水量比灌溉小麦平均低25%,单位产量比灌溉小麦低22%。
3 结束语
以黄河流域典型年小麦生产水足迹量化与评价为研究案例,揭示大区域尺度不同供水方式与灌溉方式对作物生产水足迹的影响不可忽略。流域小麦生产水足迹年均值为1.22 m3/kg,蓝水足迹占65%,呈现出从上游向下游递减趋势;黄河流域灌溉小麦生产水足迹普遍大于雨养;不同灌水方式下,以节水灌溉面积占比最大的上游为例,微灌小麦生产水足迹最低,为1.67 m3/kg,蓝水足迹占比71.8%;传统地面灌为1.76 m3/kg和71.7%,喷灌为2.07 m3/kg和73.6%。流域中游地区作为小麦主要种植区域,小麦生产总水足迹占全流域53%以上;传统地面灌在流域小麦生产总蓝水足迹及总绿水足迹中都占较大比例,分别为92%和50%。