基于LMDI的滇中受水区农业用水量变化影响因素分析

朱 赟，顾世祥，苏沛兰，熊玉江

(1. 云南省水利水电勘测设计研究院，昆明 650021；2. 长江水利委员会长江科学院农业水利研究所，武汉 430010；3.太原理工大学 水利科学与工程学院，太原 030024 )

我国是一个水资源严重短缺的国家，水资源供需矛盾突出仍然是可持续发展的主要瓶颈。农业是用水大户，必须提高用水效率[1-4]，开展农业用水特征分析、识别农业用水影响因素是实现农业节水的基础性工作[5-10]。目前国内外学者围绕农业用水特征及其影响因素分析开展了大量工作，且分析方法多以灰色关联分析法、主成分分析法、集对分析法等为主，并不能很好地定量表达影响因素与用水变化之间的关联程度[11-13]。而对数平均迪氏指数法(LMDI)能将因变量分解成少量关键因素进行内在影响分析，通过数学恒等式定量地计算各影响因素对总趋势的作用方向，但该方法在水资源影响因素领域的研究仍然较少[14-15]。张强[16]等人采用LMDI分解法对引起大连市29年来水资源利用变化的影响因素进行定量计算与分析，结果表明定额效应和产业结构变动效应为水资源利用的抑制效应。张礼兵[17]等人采用LMDI建立了工业用水恒等式，并采用加法分解模式与乘法分解模式分别对安徽省2003-2011年的工业用水影响因素进行计算和分析，结果表明安徽省工业用水增长的主导促进因素是工业经济规模的增长。谢娟[18]等人以甘肃武威市为研究区，通过建立灌溉需水量因素分解模型，采用LMDI对其17年间的灌溉需水量驱动因子进行因素分解与定量计算，结果表明小麦是抑制灌溉需水量增长的最主要影响因子。常建军[19]等人利用LMDI对武汉市商圈的产业用水驱动因素进行分解与计算，结果表明经济增长和人口扩大能促进产业用水增长。

滇中地处云南省中腹部，是云南省的农业经济核心区，也是农业灌溉用水大区。但滇中地处长江、珠江、红河及澜沧江四大流域的分水岭地带，并处在水系末级中小支流的河源地区，长期以来资源性、工程性和水质性缺水并存。随着城镇化发展，工业用水、生活用水对农业用水挤占现象日趋严重，导致滇中地区农业用水短缺情况加剧。因此，本文将以2008-2018年滇中受水区农业用水量为基础数据，以粮食作物种植面积、高耗水作物种植比例、综合灌溉定额、农业人口这4个效应为内在因素，通过采用对数平均迪氏指数法(LMDI)分析影响其农业用水量变化的主要因素。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

本文研究区为滇中引水二期工程受水区，根据其缺水程度、经济社会地位的重要性，并综合考虑区域地形特征、流域水系、行政区划、供水体系等因素，将研究区划分为6个受水片区，共包含34个(区、市)(图1)。受低纬度、高海拔地理条件及季风气候的影响，研究区内呈现四季温差小、干湿季分明、水平分布复杂、垂直变化显著的气候特点。年降水在600～1 200 mm之间,低于全省平均水平，其中大理片区东部和楚雄片区北部、玉溪片区南部及红河片区北部是云南省主要的干旱地区。此外，6个受水片区水资源开发利用率均超过30%，其中大理片区和丽江片区水资源开发利用率已接近上限，昆明片区、玉溪片区和红河片区已远超过40%，开发利用程度最高的红河片区已达到64.6%。研究区整体水资源可以用程度较低，加上干热河谷地区蒸发量大，降雨与作物需水过程不匹配，导致水资源供需矛盾突出,对农业生产极为不利。

图1 滇中受水区分区图Fig.1 Division map of water receiving area in Central Yunnan

研究区现状耕地面积64.25 万hm2，占全省总耕地面积的10%，人均耕地面积0.1 hm2，低于全省平均水平，是云南省耕地最为连片、种植水平高的粮食主产区。主要种植水稻、玉米、豆类和薯类，在云南省农业发展中具有举足轻重的地位和作用。2018年滇中受水区农业灌溉用水量16.73 亿m3,占滇中受水区用水总量的50.34%。其中玉溪、丽江、楚雄、红河和大理片区农业用水占比均超过50%，丽江片区达到81.82%。目前研究区灌溉水利用系数平均达到0.59，略高于全国平均水平0.542，但与国内上海等地的先进水平0.735差距较大。综合灌溉定额平均水平5 320 m3/hm2，与全国平均水平5 700 m3/hm2基本持平。

1.2 数据来源

本文涉及的基础数据来自2008-2018年云南省统计年鉴[20]、云南水资源公报、农业统计年报、水资源公报、滇中各州(市)气象站2008-2018年逐日气象数据和滇中各州(市)的社会经济发展、水利工程规划，参考了《滇中水资源研究》、《滇中引水工程二期工程水资源配置及工程规模专题报告》、云南省《用水定额标准》等项目成果资料。

1.3 研究方法

1.3.1 kaya恒等式

基于kaya恒等式，将目标值分解为4个影响效应：粮食作物种植面积、粮食作物种植结构、综合灌溉定额、农村人口规模[21]。构建的农业用水量kaya恒等式公式如下：

(1)

1.3.2 LMDI分解法

运用LMDI分解法建立农业用水变化LMDI因素分解模型，本文采用加法分解模式：

ΔW=Wt-W0=ΔWA+ΔWa+ΔWI+ΔWP

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

式中：ΔW为研究区农业用水量变化，亿m3；Wt为研究区t年农业用水量，亿m3；W0为研究区计算初期农业用水量，亿m3；ΔWA为粮食作物种植面积引起的农业用水量变化，亿m3；ΔWa为粮食作物种植结构引起的农业用水量变化，亿m3；ΔWI为综合灌溉定额引起的农业用水量变化，亿m3；ΔWP为农业人口引起的农业用水量变化，亿m3；At为t年粮食作物种植面积，hm2；A0为研究区计算初期粮食作物种植面积，hm2；at为t年粮食作物种植结构，%；a0为研究区计算初期粮食作物种植结构，%；It为t年粮食作物灌溉定额，m3/hm2；I0为研究区计算初期粮食作物灌溉定额，m3/hm2；Pt为t年农业人口，万人；P0为研究区计算初期农业人口，万人。

在此分解模式下，通过式(3)到式(6)计算各影响因素效应值，值为正时表示为正向促进效应，即增加农业用水。反之，值为负时，为抑制效应，即减少农业用水。

2 结果与分析

2.1 农业用水变化

滇中受水区2008-2018年农业用水总量呈逐年递减趋势。由2008年的17.61 亿m3，减少至2018年的16.73 亿m3，减少了4.99%。各片区农业用水情况如图2所示，其中玉溪片区农业用水量增加趋势显著， 2018年农业用水量高达3.35 亿m3，较2008年增长了12%；其余片区均呈波动下降趋势，楚雄片区下降最明显，较2008年农业用水量减少了12%；昆明片区、红河片区、大理片区分别较2008年农业用水量降低7%、7%、6%；丽江片区农业用水情况基本稳定在0.09 亿m3。

图2 各片区农业用水情况Fig.2 Agricultural water use in various areas

农业用水主要受到气候条件、灌溉面积、作物种植结构、综合灌溉定额、灌溉水利用系数、农业生产水平、农业人口等多方面的影响，其变化直接关系到农业的可持续发展。不同地区农业用水影响因素具有差异性，本文选择粮食作物种植面积、高耗水作物种植比例、综合灌溉定额及农业人口作为影响农业用水量的变化因素，对其进行分析。4个影响因素在2008-2018年间的变化情况如图3所示，各受水片区在粮食作物种植面积与农业人口方面变化单一，2008年后粮食作物种植面积基本呈增加趋势，在2018年种植面积减少明显，昆明片区、玉溪片区、楚雄片区、红河片区、大理片区种植面积较2017年分别减少23%、9%、8%、5%、8%；各受水片区在农业人口变化方面有较强的一致性，2008-2012年间缓慢增长，2013年明显降低，昆明片区、玉溪片区、丽江片区、楚雄片区、红河片区、大理片区农业人口量较上一年分别减少22%、5%、6%、9%、4%、10%，之后变化趋于平稳状态；各受水片区高耗水作物种植比例自2008年来呈波动下降趋势，其中楚雄、红河片区在2018年种植比例较上一年分别增加34%、25%；受气候条件影响，2009年为1956年以来的罕见特枯水年，2011年为仅次于2009年的特枯水年，因此综合灌溉定额较高，其中红河片区最高达到4 474 m3/hm2。此外，滇中受水区在2010年、2012年、2013年、2014年均属于不同程度的枯水年，因此自2009年来多年连旱，综合灌溉定额较其他平水年都较高。

2.2 基于LMDI的各因素对农业用水变化影响

根据式(2)～(6)，计算滇中受水区及各片区不同年份4个影响因素对农业用水变化的效应值，滇中受水区的分解结果见表1，各受水片区的分解结果见表2。由表1可知，高耗水作物种植比例、农业人口与农业用水量总效应的方向基本一致，而粮食作物种植面积效应、综合灌溉定额效应与农业用水量的变化方向基本上是相反的。2010-2011、2013-2014、2016-2017、2017-2018的粮食作物种植面积效应均为负值，其他年份均为正值，10年里滇中受水区粮食作物种植面积波动性较大，效应累计为0.919 6 亿m3。2008-2009、2010-2011、2014-2015、2017-2018的高耗水作物种植比例效应为正，其他年份均为负值，10年里高耗水作物种植比例波动明显，累计效应为-5.018 2 亿m3，是4个影响因素效应中绝对值最大的，即是影响农业用水变化的最重要因素之一。2008-2009、2010-2011、2012-2013、2014-2015、2017-2018的综合灌溉定额效应为正，其他年份均为负值，10年里累计效应达1.287 7 亿m3。2008-2009、2012-2013的农业人口效应为负，其他年份均为正值，但正向波动明显比负向波动剧烈，10年里累计效应达-0.664 0 亿m3。

表1 滇中受水区农业用水量变化的分解因素效应 亿m3

图3 粮食作物种植面积、高耗水作物种植比例、综合灌溉定额、农业人口变化情况Fig.3 The planting area of grain crops, the proportion of high water consumption crops, the comprehensive irrigation quota, and the change of agricultural population

表2 各受水片区农业用水量变化的分解因素效应 亿m3

2008-2018年滇中受水区农业用水分解因素效应结果表明，高耗水作物种植比例、农业人口对滇中受水区农业用水量波动下降起到了显著的正向促进作用，其中高耗水作物种植比例的正向作用最大，农业人口的正向促进作用在逐渐减弱。因此，改变作物种植结构，合理分配高耗水作物种植比例能有效减少农业用水量。粮食作物种植面积与综合灌溉定额则在一定程度上起到了反向作用，且综合灌溉定额的反向作用更为强烈。

由表2可知，昆明片区各影响因素效应与农业用水变化方向一致，均为负值，其中粮食作物种植面积与农业人口变化波动较大，高耗水作物种植比例累积效应最大，绝对值达到1.99 亿m3；玉溪片区粮食作物种植面积效应与农业用水变化方向相反，其他效应与农业用水变化反向一致，均为负值，高耗水作物种植比例累积效应最大，其绝对值为1.27 亿m3；丽江片区粮食作物种植面积效应、农业人口效应与农业用水量变化方向相反，高耗水作物种植比例与综合灌溉定额效应与农业用水量变化方向一致且均为负，其中高耗水作物种植比例累积效应最大，达0.06 亿m3；楚雄片区高耗水作物种植比例效应与农业用水变化方向相反，但影响较小，其他效应与总效应变化方向一致，且累计效应最大的因素是农业用水综合定额，达到1.09 亿m3；红河片区粮食作物种植面积效应与总效应变化方向相反，其他效应与农业用水变化方向一致，均为负，其中累积效应最大的为高耗水作物种植比例，达0.43 亿m3；大理片区高耗水作物种植比例效益与农业用水变化方向相反，其他效应与总效应变化方向一致且均为正，累积效应最大者为综合灌溉定额，达0.78 亿m3。

2008-2018年各受水片区农业用水分解因素效应结果表明，高耗水作物种植比例对昆明片区、玉溪片区、丽江片区、红河片区的农业用水影响较大，综合灌溉定额对楚雄片区、大理片区的农业用水影响较大。

2.3 基于空间的农业用水变化分解因素效应

将6个受水片区及其各县域各时段的分解因素效应采用公式(2)进行累加，得到2008-2018年各受水片区及其包含县域的各分解因素累加效应，如图4所示。可以看出，各分解因素的空间差异较显著。

图4 各受水片区农业用水各因素累积效应Fig.4 Cumulative effects of various factors on agricultural water use in water receiving areas

从粮食作物种植面积效应分析，昆明片区整体、玉溪片区的红塔区和通海县、大理片区的大理州累计效应均为负，且均与相应的总效应变化趋势具有一致性，其累积效应值在-0.57～-0.02 亿m3之间。其他片区累计效应则均为正值，其累积效应值多集中在0.07～0.93 亿m3之间，其中玉溪片区、丽江片区、楚雄片区大部、红河片区、大理片区大部均在一定程度上对农业用水减少起到了一定减速放缓的作用。

从高耗水作物种植比例效应分析，仅昆明片区的晋宁区、红河片区的蒙自市、大理片区的祥云县累积效应值为正，分别为0.23、0.05、0.29。其中晋宁区、蒙自市的累计效应与其总效应变化趋势相反，但影响较小。此外，其他受水片区及其各县域的累积效应值均为负，其累积效应值多集中在-1.23～-0.14 亿m3之间，说明高耗水作物种植比例这一影响因素对滇中受水区及各受水片区农业用水减少的变化趋势起到了较大的正向促进作用。从综合灌溉定额效应分析，昆明片区少数、楚雄片区少数、红河片区的蒙自市、大理片区的祥云县累计效应值均为正，集中在0.12～0.47 亿m3之间，其中除昆明片区少数的效应值与总效应变化方向不一致外，其余地区均对农业用水变化趋势起到了正向作用。玉溪片区全部、丽江片区、大理片区大部的累计效应值均为负，集中在-0.28～-0.04 亿m3之间，且与总效应变化方向不一致。

从农业人口效应分析，各受水片区的累积效应值在-0.38～-0.01 亿m3之间，对所在片区及县域的农业用水减少起到了一定的正向促进作用。此外，昆明片区的四城区和嵩明县、玉溪片区的华宁县、丽江片区、红河片区的个旧市和开远市、大理片区的大理市累计效应值均为正，且均未超过0.4 亿m3，对农业用水变化趋势的影响较小。

3 结 语

本文运用LMDI分解法对滇中受水区农业用水量进行分解分析，将农业用水量变化效应分解为粮食作物种植面积、高耗水作物种植比例、综合灌溉定额和农业人口4个方面。通过对滇中受水区2008-2018年间农业用水量总体变化及其不同影响因素效应的分解分析，结果表明，滇中受水区11年间农业用水总量呈逐年递减趋势，截止至2018年农业用水量达16.73 亿m3，较2008年减少4.99%。其中除玉溪片区农业用水量较2008年增长了12%外，其余片区均下降明显，昆明片区、红河片区、楚雄片区、大理片区较2008年农业用水量分别降低7%、7%、12%、6%。通过对农业用水量变化效应进行分解分析发现，不论从时间差异角度还是空间差异角度分析，高耗水作物种植比例及综合灌溉定额与农业用水量总效应的变化方向基本一致，起到了正向促进作用，即影响滇中受水区及各片区农业用水量变化的最明显因素为高耗水作物种植比例和综合灌溉定额。因此，为加强滇中受水区总体及各受水片区农业水资源的可持续利用，可以通过合理规划种植结构来调整高耗水作物种植比例及综合灌溉定额来避免不必要的农业水资源消耗。