基于水足迹的引黄灌区水土肥资源匹配程度研究

王思雨肖传诗

(1.华北水利水电大学，河南 郑州 450046；2.河南省宁陵县农业农村局，河南 商丘 476700)

水、土、肥既是农业生产要素更是重要战略资源，坚持减量与增效并重，提高水土肥资源利用率，厘清引黄灌区水土肥资源匹配状况对合理开发利用灌区水土肥资源及其优化配置具有重要意义。目前国内外很多学者从国家、流域及灌区等不同尺度对水土资源匹配程度开展了研究[1]。已有研究主要基于Hoekstra[2]提出的水足迹理论，如王婷等[3]以中国主要粮食作物为研究对象分析虚拟水-虚拟耕地资源匹配程度，并根据其差异性提出相应的改进措施和建议。Shen等[4]和Nelson等[5]以西班牙埃布罗河盆地为研究区域分析灌溉用水量与作物产量的相关性，利用基尼系数法探究水土资源匹配情况，为当地水资源合理利用提供依据。阿不都艾尼·阿不力孜等[6]将水足迹与空间分析法结合以分析塔里木河流域绿洲水土资源时空匹配特征及影响因子，为有效治理和保护绿洲的生态安全提供切实可行的措施。樊慧丽等[7]运用水土资源匹配系数法分析长江经济带的农业水土资源匹配程度并分析其对农业经济的影响，结果表明，农业水土资源空间匹配程度对农业经济增长具有反作用。郑久瑜等[8]以河套灌区为研究区域，通过建立农业水土资源匹配测算模型评价其水土资源匹配程度，研究显示，河套灌区资源匹配程度一般。

已有文献从不同层面利用空间分析、基尼系数等方法研究水土资源匹配程度，但对引黄灌区作物施肥量与土资源间匹配水平等问题研究甚少，因此引入基尼系数，增加灰水足迹指标分析土肥资源匹配程度，结合水土资源匹配系数及蓝绿水足迹分布情况，分析引黄灌区水土肥资源匹配特征，对合理开发利用灌区水土肥资源具有重要意义，以期更为全面地了解灌区资源匹配情况，加强水土肥资源综合利用，促进节约型农业稳步发展。

1 材料与方法

1.1 研究区域概况

三刘寨引黄灌区位于黄河南岸郑州市中牟县境内，涉及到雁鸣湖、狼城岗、万滩、大孟、官渡等5个乡镇，是以引黄自流灌溉为主、井灌为辅的中型灌区，年均引黄水量为8931万m3。本研究以小麦、玉米和花生3种农作物为研究对象分析作物生产水足迹及水土肥资源匹配程度，这3种农作物的播种面积约占灌区农作物总种植面积的55%。

1.2 研究方法

1.2.1 农业水土资源匹配系数

广义的农业水资源量包括农作物生育期潜在的有效降水量“绿水”和灌溉用水“蓝水”，农业水土资源匹配系数通过广义的作物生育期水资源量与种植面积的比值进行测算，公式[9]：

(1)

式中，WLmatch为农业水土资源匹配系数，m3·hm-2；M为种植面积，hm2；WFblue为作物蓝水足迹，m3·kg-1；WFgreen为作物绿水足迹，m3·kg-1。其中，蓝绿水足迹按照Hoekstra等建立的水足迹框架进行计算[10]。

1.2.2 基尼系数

许多学者将基尼系数运用于众多非经济领域中以分析研究对象的整体匹配程度，公式[11]：

(2)

式中，G为土肥资源匹配基尼系数；xi为灰水足迹累计占比；yi为种植面积累计占比；n为地区个数。

结合资源空间分布特征对其构建基尼曲线[12]，步骤如下。根据各地区灰水足迹和作物种植面积计算分级指标，并按从小到大的顺序排列；依次计算灰水足迹[13]和种植面积占比及累计占比；以灰水足迹累计占比为x轴，种植面积累计占比为y轴，绘制洛伦兹曲线；计算基尼系数并根据联合国相关机构总结的评价方法[14]评价其匹配程度，见表1。

表1 基尼系数评价表

2 作物生产水足迹特征

2.1 蓝水足迹

采用CropWat模型对2009—2019年灌区主要作物蓝水足迹进行计算，结果如图1。研究发现，小麦、花生和玉米占总蓝水足迹的56.70%、27.60%和15.70%，总蓝水足迹占作物生产水足迹的23.42%；作物总蓝水足迹在2013年最高，表明该年灌溉水量最多，原因是该年遭遇重度干旱，需进行灌溉以补降雨的不足。此外，同种作物在不同年份呈不同的变化趋势，花生和玉米蓝水足迹年际变化较大，且呈先增后减的趋势，小麦则在2009—2011年增幅超过2倍，原因是粮食作物占比增加；在2011—2013年呈下降趋势，此后处于波动上升阶段，由于单产减少，蓝水足迹相应增大。

图1 三刘寨引黄灌区主要作物蓝水足迹变化趋势

2.2 绿水足迹

2009—2019年作物绿水足迹计算结果如图2，研究发现，花生、玉米和小麦占总绿水足迹的43.58%、34.13%和22.29%，总绿水足迹占作物生产水足迹的25.79%；由于绿水足迹呈现与蓝水足迹相反的变化特征，小麦绿水足迹呈先增后减的趋势，花生和玉米绿水足迹则先减后增。作物总绿水足迹在2018年最高，表明该年有效降水量最多，在灌水较少的情况下有效降水利用率较高，使绿水足迹偏高。

图2 三刘寨引黄灌区主要作物绿水足迹变化趋势

2.3 灰水足迹

2009—2019年各作物灰水足迹年际变化趋势如图3所示。结果表明，玉米、小麦和花生占总灰水足迹的48.46%、39.24%和13.30%，总灰水足迹占作物生产水足迹的50.79%；作物总灰水足迹呈减少趋势，其中玉米灰水足迹在2012—2014年变化较为明显，而灰水足迹增大的原因是该年氮肥施用量增加而产量下降；小麦灰水足迹在2013—2016年明显下降，产量上升是导致该年灰水足迹下降的原因；2019年花生灰水足迹略大于2009年，整体无显著差异。

图3 三刘寨引黄灌区主要作物灰水足迹变化趋势

3 资源匹配程度分析

3.1 水土资源匹配特征

利用农业水土资源匹配系数法计算水土资源匹配系数值见表2。结果显示，研究期间水土资源匹配系数呈上升趋势，年均匹配系数值为12132.26m3·hm-2，其中2009—2010年水土资源匹配系数低于均值，种植面积广氮肥施用量增加而水资源短缺，引起水土资源匹配不佳；2011—2013年匹配系数高于均值，且2013年达到峰值，氮肥施用量上升幅度较大，通过选育抗旱品种和改进相关栽培技术提高水资源利用率，使水土资源匹配系数上升；2014—2016年由于工程设施老旧导致灌溉水量减少，系数值有所下降，且下降趋势与灰水足迹一致；此后通过合理控制运用、加强维修养护等措施缓解工程设施老旧问题使水土资源匹配系数高于平均值。

表2 2009—2019年农业水土资源匹配系数

3.2 土肥资源匹配特征

基于作物灰水足迹计算2009—2019年的基尼系数值及评价结果见表3。结果显示，研究时段内灌区灰水足迹与种植面积的基尼系数基本维持在稳定的水平，匹配情况较好(G=0.042)。将三刘寨引黄灌区作为一个整体，其土肥资源匹配情况比较平均，通过对种植面积及氮肥用量的整体考量，土肥资源匹配程度能够达到高度匹配，其中2018年为相对匹配，该年水资源量相对较高，虽然雁鸣湖镇灰水足迹占总量34.46%，但种植面积仅占总量13.86%，呈现肥料资源较种植面积富余的趋势，其他地区种植面积占比较高但肥料资源匮乏，差距较为明显，导致该年匹配程度略低。

表3 2009—2019年三刘寨灌区土肥资源评价结果

4 结论

本研究基于水足迹运用农业水土资源匹配系数和基尼系数分析水土及土肥资源匹配程度，以期更加全面地了解灌区资源匹配情况，为水土肥资源可持续利用提供科学依据。研究结果如下。

2009—2019年水土资源匹配系数呈现上升趋势，且以277m3·hm-2·a-1增长，年均匹配系数值为12132.26m3·hm-2。其中，2009—2010年低于研究时段均值为10311.88m3·hm-2，2011—2013年均值为12963.07m3·hm-2，2014—2016年均值为11969.79m3·hm-2，2017—2019年均值为12677.52m3·hm-2。

2009—2019年灰水足迹与种植面积的基尼系数平均值为0.042，即氮肥施用量及分配比例相对合理，土肥资源匹配程度较为平均。2019年灌区土肥资源匹配的基尼系数为0.024，根据评价表可知匹配程度处于高度匹配，其中官渡镇作物灰水足迹和种植面积占比均处于最高值，表明该地区氮肥施用量最多，而最低水平在万滩镇，由于各地区施肥量和作物种植面积占比较为合理，使土肥资源在空间布局中匹配程度较好。