河北省小麦-玉米水足迹区域差异及成因分析

王月英， 刘科伟，孙贵先

（1．西北大学 城市与环境学院，陕西 西安710027；2．陕西省城乡规划设计研究院规划设计所，陕西 西安 710021；3.河北省卢龙县农业农村局，河北 卢龙 066400）

水资源是维系社会生产的基础资源，然而随着经济的发展，人口的不断增加，水资源短缺问题在不断加剧，同时水环境问题也逐渐凸显［1-2］。农业是世界上最大的水资源利用行业，占据了全球近70%的淡水开采量。对农业水资源利用效率进行有效评价对水资源的管理具有十分重要的意义［1］。针对农业的高耗水特性，对农业水资源使用类型、数量和效率合理评价，是提高用水效率和有效管理水资源的关键［2］。

水足迹概念（WF）首先由Hoekstra提出［3］，作物生产水足迹根据水资源消耗类型，分为蓝、绿和灰水足迹，蓝水足迹一般是指作物生产对地下水和地表水产生的消耗，绿水足迹是作物生长对降水的消耗，灰水足迹是指稀释作物生长过程因化肥和农药使用所产生的污染物所需要的淡水资源理论消耗［4］。作物水足迹能够对农业生产从用水量、用水类型及用水效率进行科学合理地评价，为进行农业水资源评价和管理提供了1个良好的指标［5］。水足迹概念的提出为水资源科学管理提供了新的路径，拓宽了传统水资源的评价体系，很多学者围绕水足迹概念、量化方法、水资源评价和管理等进行了大量研究，水足迹的研究对象涉及全球、区域以及流域等多个尺度［6-8］。Hoekstra等［4］提出了水足迹量化及评价框架，并阐述了水足迹评价的目标和方法。Sun 等［7］提出了1种改进的作物水足迹量化方法，并分析了河套灌区农业投入因素和气候变化对粮食生产水足迹的影响，表明通过对农业投入的管理和农业用水效率的提高，可以使作物水足迹控制在1个合理水平上。Wichelns等［8］基于水足迹概念以墨西哥水资源管理的决策和实践的历史为例，探讨了水资源管理的政策制定的问题。然而对于作物水足迹区域差异及其归因分析的相关成果还较少。孙世坤等［9］分析了中国小麦生产水足迹区域差异，表明区域农业生产水平和气候条件的差异是造成小麦水足迹空间差异的主要原因。韩宇平等［10］分析了海河流域冬小麦水足迹及其影响因素，表明农业机械总动力、化肥施用折纯量对冬小麦水足迹直接影响最大。

小麦和玉米是河北省主要粮食作物，同时也是主要的耗水作物，对小麦—玉米水足迹的量化以及区域差异的分析，有助于评价小麦—玉米生产过程中水资源消耗类型和用水效率及其区域差异，进而为作物种植结构调整和制定农业水资源管理政策等提供有益参考。对于河北省农业水足迹研究已有较多的成果，盖立强等计算了华北地区小麦和玉米作物生产蓝、绿、灰水足迹，表明绿水在当地农作物生产中占有重要的地位［11］。韩宇平等［12］分析了京津冀地区主要作物水足迹分布，表明河北省作物水足迹东部和南部较大, 西部和北部区域较小。然而对河北省小麦—玉米水足迹空间变化和影响因子归因分析的相关研究还较为鲜见。本研究以小麦—玉米为研究对象，结合区域气象和农业统计数据对河北省小麦—玉米的水足迹及其蓝、绿、灰水足迹构成进行量化，在此基础上采用通径分析对造成小麦—玉米水足迹区域差异的影响因素进行归因分析。

1 材料与数据

1.1 研究区概况

河北省地处华北平原，位于北纬36°03′至42°40′，东经 113°27′至 119°50′之间，属于温带大陆性气候。河北省西有太行山，北为燕山，地势西北高、东南低，由西北向东南倾斜，地貌包含了高原、丘陵、盆地、平原和草原等地貌特征。根据河北省农业综合区划，基于河北省140余市县区划为7个区域，分别为坝上内陆河区、冀西北山间盆地区、燕山山区、太行山山区、太行山山前平原区、燕山丘陵平原区和黑龙港低平原区。

1.2 数据来源

本研究2001—2015年逐日气象数据包括：日最高气温、日最低气温、平均风速、日照时数、相对湿度、逐日降水量以及各气象站点的经纬度、海拔高程等相关数据来源于国家气象科学数据共享服务平台（http:∥data.cma.cn)。各县市作物面积和产量、有效灌溉面积、化肥施用量、农业机械动力等资料由《河北农村统计年鉴》（2002—2016）汇总得到。

2 研究方法

2.1 小麦—玉米作物水足迹

作物水足迹（WFcrop，m3/t）指单位质量的作物生产过程中消耗的水资源量，包括绿水足迹(WFgreen）、蓝水足迹（WFblue）和灰水足迹（WFgrey），《水足迹评价手册》提供的量化方法是被广泛采用的计算方法，计算方法如下［13］：

其中CWUgreen表示作物对绿水的利用量（m3/hm2），CWUblue表示作物对蓝水的利用量（m3/hm2），Y表示某作物的单位面积产量（t/hm2），10为单位转化系数，将单位由水深(mm)转化为单位面积水量（m3/hm2），ETgreen为绿水蒸散发（mm/d）是作物蒸散发中来自有效降水的部分，ETblue为蓝水蒸散发（mm/d）是作物蒸散发中来自灌溉水的部分，计算公式如下：

式中：Kc为小麦和玉米作物系数［14］；Peff为有效降水量，采用美国农业部土壤保持局（USDASCS）的方法进行计算，计算时段细化至旬［15］，计算公示如下：

Pdec为旬降水量，Peff, dec为旬有效降水量，作物生育期内的绿水消耗为生育期内各旬有效降水的和。

ET0表示作物生育期潜在蒸散量，采用Penman-Monteith公式计算，各参数参照文献［16］。

式中：ET0为潜在蒸散量；Rn为作物表面辐射量（MJ/(m2·d)）；G为土壤热通量（MJ/(m2·d)）；Δ为饱和水汽压与温度关系曲线的斜率（kPa/℃）；γ为湿度计常数（kPa/℃）；T为空气平均温度（℃）；U2为在地面以上2 m高处的风速（m/s）；es为空气饱和水汽压（hPa）；ea为空气实际水汽压（hPa）。

作物生长过程中氮肥在化肥施用中比例最高，对农业面源污染贡献最大，作物灰水足迹计算公式为：

AR为折纯后每公顷氮肥施用量(kg/hm2)；α为氮肥淋失率取10%［17］；cmax为污染物的水质标准质量浓度，根据《地表水环境质量标准》（GB3838—2002）Ⅲ类水标准cmax定为0.01 kg/m3；cnat为受纳水体的自然本底质量浓度取值为0。

2.2 小麦—玉米水足迹区域差异影响因素分析

本研究采用通径分析确定各因素对作物水足迹的影响。通径分析是在多元回归的基础上加以分解，提供了1种分离直接和间接影响并测算影响因素的相对重要性的途径，通过直接通径、间接通径和总通径系数来表示影响因子对因变量的直接影响、间接影响和综合影响［11,18］。为了分析引起河北省小麦—玉米水足迹差异性的主导因素，选取气象要素和农业投入等主要影响因子，包括日照时数X1、平均气温X2、平均风速X3、平均相对湿度X4、降水量X5、有效灌溉面积占比X6、机械动力X7、化肥使用量X8、农药使用量X9，对小麦—玉米单位质量水足迹空间变化影响因素进行分析。

3 结果与分析

3.1 农业投入和气象条件分析

作物生产水足迹取决于作物总用水量和单产，气象因子和农业生产力水平的差异，决定了需水量和作物生长状况，从而作物水足迹呈现显著的时空变化。农业投入分析如图1所示。

图1 2001—2015年河北省农业投入变化Fig.1 Change of agricultural Input in Hebei Province from 2001—2015

河北省农业机械总动力、化肥使用量变化最为显著，R2均大于0.90，表现出持续上升趋势。农药的使用量，R2为0.71，在2001—2015整体表现为上升趋势，在2001—2009年表现出明显的增加趋势，在2010年有显著的下降而后处于波动状态，主要是在农业管理水平的提高和人们对高品质农业产品的需求下，农业对农药的使用需求减少引起的。有效灌溉面积，R2为0.009，在2001—2015时间段较为稳定，变化趋势不明显。农业投入的不断加大有利地保证了区域粮食增产增收，为粮食安全问题提供了保障。

表1显示了各区域气象条件和农业投入状况，由于地形地貌，生产规模和条件等因素的影响，各区域气象条件和农业投入状况差异性显著。气象条件方面，日照时数坝上内陆河区和冀西北山间盆地区最高（约2 700 h），太行山山区和太行山山前平原区较低（约2 100 h）。 平均气温坝上内陆河区仅为4.8 ℃，太行山山区和太行山山前平原区平均气温达13.9 ℃，温差为9.1℃。平均风速坝上内陆河区和冀西北山间盆地区较高。相对湿度和降水量差异性较为一致，坝上内陆河区和冀西北山间盆地区降水少、相对湿度低，燕山山区、燕山丘陵平原区和黑龙港低平原区降水丰富，相对湿度较高。农业投入方面，坝上内陆河区有效灌溉面积最低和其他区域差距较大。坝上内陆河和冀西北山间盆地区机械总动力、化肥和农药使用量明显低于其他区域。平原区有效灌溉面积占比高于其他地区，坝上内陆河区最低仅为19%。

表1 2001—2015河北省年均气象因素和农业投入水平Table 1 Annual average meteorological factors and agricultural input level in Hebei Province, 2001—2015

3.2 河北省小麦和玉米水足迹构成和单位质量水足迹变化

河北省2001—2015年小麦和玉米单位质量水足迹平均值分别为1 210.4 m3/t(绿水16%、蓝水56.1%、灰水27.9%)和1 012.1 m3/t（绿水40.3%、蓝水26.5%、灰水33.3%），均呈现出较为明显的下降趋势，年均变幅分别为-23.2 m3/(t·a)和-21.82 m3/(t·a)，其中绿水、蓝水和灰水足迹年均变幅小麦为 -4.5、-11.1和 -7.6 m3/(t·a)，玉米为 -2.9、-10.6和-8.3 m3/(t·a)，其中蓝水足迹下降幅度最大。小麦和玉米单位质量水足迹的降低反映出区域作物用水效率不断的提高。小麦单位质量水足迹略高于玉米，但作物生长用水类型差异明显，小麦生长对蓝水需求较高达56.1%，而玉米生长对绿水利用较多达40.3%，主要受河北省气候特征和作物生育期影响(图 2)。

图2 2001—2015年河北省小麦—玉米单位质量水足迹年际变化Fig.2 Unit water footprint and trend for wheat (a)and maize(b)in the Hebei province during 2001—2015

3.3 河北省小麦—玉米各区域水足迹空间差异性分析

依照作物水足迹量化方法，本研究计算了河北省140余市县区小麦—玉米水足迹，并按照河北省农业综合区划归纳总结，各区域小麦—玉米总水足迹和单位质量水足迹如表2所示。

黑龙港低平原区和太行山山前平原区是河北省小麦—玉米的主要种植区，2001—2015年小麦—玉米水足迹分别126.1亿m3和101.6亿m3占各作物总水足迹80.3%和61.1%。小麦—玉米区域间用水构成差异较大。燕山山区和燕山丘陵平原区小麦绿水水足迹占比较高分别为21.2%、17.6%，其中抚宁区、迁安县绿水足迹占比高达24%，这与该区域降水丰富有关。黑龙港低平原区和燕山山区小麦蓝水足迹占比整体较高为60.9%，56.7%，蓝水占比最高地区为武强县达70%。太行山山前平原区和燕山丘陵平原区小麦灰水足迹占比较高31.9%，31.2%。黑龙港低平原区和太行山山区玉米绿水足迹占比较高为43.1%，41.6%，绿水占比最高的玉田县和遵化市超过50%。坝上内陆河区和冀西北山间盆地区玉米蓝水足迹占比远高于其他区域为45.2%，41.9%，其他区域在20%～30%之间，燕山丘陵平原区、太行山山前平原区和燕山山区玉米灰水足迹较高为39.3%、37.6%和37.1%。

小麦—玉米单位质量水足迹空间差异明显，小麦单位质量水足迹整体表现为燕山丘陵平原区＞太行山山区＞燕山山区＞黑龙港低平原区＞太行山山前平原区。燕山山区降水充沛，小麦单位质量绿水足迹最高。太行山山前平原降水量最小，小麦单位质量绿水足迹较低。燕山丘陵平原区施肥量大，单位质量灰水足迹为415.8 m3/t。玉米单位质量水足迹表现为坝上内陆河＞冀西北山间盆地区＞燕山山区＞太行山山区＞燕山丘陵平原区＞黑龙港低平原区＞太行山山前平原区，其中坝上内陆河区远高于其他区域。

表2 2001—2015河北省各区域小麦-玉米水足迹多年平均值Table 2 Multi-year average of wheat-maize water footprint in Hebei Province from 2001 to 2015

3.4 影响因素归因分析

为保证统计分析的准确性，增加样本容量，以河北省140余市县区为样本进行小麦—玉米单位质量水足迹空间变化归因分析，较文献［13-14］相关研究而言样本数量更为丰富。表3和表4分别为小麦和玉米水足迹空间变化影响因素通径分析。

表3 小麦水足迹空间变化影响因素通径分析Table 3 Path analysis of influencing factors on spatial variation of wheat water footprint

总通径系数反映了各影响因子对小麦—玉米水足迹空间变化的综合影响程度。小麦水足迹空间变化各个影响因素的总影响依次为X3、X5、X1、X9、X7、X4、X6、X8和X2，各影响因子中平均风速、降水量对小麦水足迹空间变化影响最大，其次为日照时数和平均气温，而有效灌溉面积占比和平均相对湿度的影响较低。玉米水足迹空间变化各个影响因素的影响程度依次为X1、X3、X9、X8、X7、X5、X4、X6和X2，各影响因子中平均气温和日照时数的直接影响因素最大，有效灌溉面积占比和平均相对湿度次之，农药使用量影响较低。平均风速和平均相对湿度对小麦水足迹空间变化直接影响程度较大，日照时数和平均气温直接影响较低。平均相对湿度、日照时数和有效灌溉面积占比对玉米水足迹空间变化直接影响程度较大，化肥和农药使用量直接影响较低。间接通径系数表明各因素通过其他因素对小麦—玉米水足迹空间变化影响程度，通过各因子间接通径系数可知：对小麦水足迹空间变化影响中平均相对湿度和平均风速的间接通径系数较大；对玉米水足迹空间变化影响中平均气温和降水量的间接通径系数较大。

表4 玉米水足迹空间变化影响因素通径分析Table 4 Path analysis of influencing factors on spatial change of water footprint in maize

4 讨论

农业水资源能否高效利用，是解决水资源短缺和粮食安全问题重要因素。研究时段小麦—玉米单位质量水足迹呈现递减趋势，表明区域随着农业投入和管理水平的提升，用水效率的提高，2001—2015年间河北省小麦—玉米总水足迹323.23亿m3，远高于区域水资源总量，控制小麦—玉米生产水足迹对河北省水资源安全具有重要意义。降低单位质量作物水足迹是降低区域水足迹量的重要途径，尤其是对水资源短缺的河北省，降低小麦—玉米单位质量水足迹是兼顾粮食安全和水资源安全的有效办法。但是值得注意的是，2001—2015年间小麦—玉米总灰水足迹为98.97亿m3，农业面源污染给区域水环境带来了极大的威胁，尤其是在河北省这样水资源匮乏地区带来的环境问题比富水地区更为严重。通过科学管理，在保障产量的情况下减少化肥施用，对河北省水资源管理具有极大的参考价值。区域气象条件和农业生产水平的差异性是河北省小麦—玉米空间变化的主要原因，其中气象因子占主导地位，平均风速和降水量对小麦水足迹影响最大，平均气温和日照时数对玉米水足迹影响最大。上述结果表明：因地制宜，充分考虑区域自然气候特征和区域水资源状况，对比区域间种植优势，调整农业种植布局，减少高耗水作物种植面积，合理扩大具有水足迹比较优势区域的作物种植面积具有重要意义。控制作物种植规模，通过增强田间管理水平，优化灌溉制度［19］，合理施肥，保证作物产量从而控制作物单位质量水足迹在一定的水平，是保障区域粮食安全和合理降低区域水足迹总量的有效措施，能够有效地保障水资源安全。

本研究基于水足迹理论对河北省主要粮食作物小麦和玉米水足迹进行了量化和分析，得到了一些初步结论，但受限于数据和方法的局限性，研究存在一些不足：本研究仅针对小麦—玉米水足迹的空间变化影响因素进行分析，但由于计算时间序列较短，对作物水足迹时间变化的影响因素探讨仍存在不足。此外文中尽可能的选取了作物水足迹的主要影响因素，研究结果虽然能为进一步探究作物生产水足迹区域变化提供参考，但仍有许多不确定性，如数据统计误差和一些影响因素如土壤性质、节水措施实施情况、地形地貌等未能全部考虑，同时也不能忽视影响因子敏感性和不确定性对分析结果的影响。

5 结论

本研究从水足迹视角出发，分析了河北省小麦—玉米水足迹空间分布差异，并采用通径分析对造成小麦—玉米水足迹区域差异的影响因素进行了归因分析，得到以下初步结论：

（1）河北省小麦—玉米单位质量水足迹呈现出明显的下降趋势，而且空间差异性明显。其中北部燕山丘陵区、燕山山区以及西部太行山山区小麦—玉米单位质量水足迹较高，而太行山山前平原和黑龙港低平原区小麦—玉米单位质量水足迹较低，西北部坝上内陆河和晋西北山间盆地区玉米水足迹明显高于其他区域。

（2）河北省小麦—玉米用水构成差异明显，小麦生长对蓝水需求较高达56.1%，而玉米生长对绿水利用较多达40.3%。各区域小麦—玉米用水构成呈现一定差异性。以绿水占比为例，燕山山区小麦绿水占比较高为21.2%，太行山山区绿水占比较低为15.2%。黑龙港低平原区玉米绿水足迹占比较高为43.1%，冀西北山间盆地绿水占比较低为34.5%。

（3）小麦—玉米水足迹空间变化影响因素通径分析表明：平均风速和降水量对小麦单位质量水足迹空间差异性影响最大；平均气温和日照时数对玉米单位质量水足迹空间差异性影响最大。