黑龙江省粮食输出虚拟水流动及主要影响因素分析

郭洪聪,王立权,滕 云,董 鹤,王姊怡,杨建武

(1.黑龙江大学 水利电力学院,哈尔滨 150080;2.黑龙江省水利科学研究院,哈尔滨 150080)

1 概 述

习近平总书记提出的“十六字”治水方针[1],为我们做好水利工作提供了科学指南和根本遵循。农业生产对水资源的需求巨大,水利建设是粮食安全的重要保障。2019年10月14日《中国的粮食安全》白皮书指出,我们应当建设现代粮食流通体系[2]。

我国水资源含量丰富,但人均水资源只有世界人均水平的1/4,属于重度缺水。因此,为了保证农业这一基础产业的稳步发展,应当综合多方面因素,完善水资源配置方案,遵循科学、合理、节约的供水原则,实现绿色发展。

1993年,英国学者Tony Allan提出虚拟水的概念之后,水资源交易不仅有真实水资源的相互流通,还有随着跨地区贸易而蕴含在货物(主要指粮食)中的虚拟水流通。这一概念的提出使粮食交易所带来的水资源流通这一模糊定义得到具象化的描述,即可以通过粮食的输入输出量对当地水资源的输入输出进行计算,以此可进一步调整当地的用水方案,为缓解缺水地区和粮食匮乏地区的水资源配置,缓解当地用水压力提供了新途径。虚拟水战略是指缺水地区通过粮食贸易形式,购买富水地区的水密集型农产品,以此保障粮食安全[3]。因此,对粮食匮乏地区进行评估,建立科学的粮食流通体系,是关乎民生大计,确保国家行稳致远的重要举措。

2 研究区间概况及数据来源

2.1 研究区间概况

我国水资源分布呈南多北少的格局,但北方耕地面积大于南方。特别是改革开放以来,我国经济发展格局大体呈“南快北慢”的局势,南方城市化和现代化建设远远高于北方,使我国主要粮食生产地区向北方靠拢。本文针对黑龙江地区进行研究。

黑龙江作为全国最大的产粮大省,土地面积473 000km2,总耕地面积0.171 9×108hm2,其中典型黑土地耕地面积为0.104×108hm2。全省境内河湖众多,有黑龙江、松花江、乌苏里江、嫩江、绥芬河五大水系,水域面积达80×104hm2以上[4],年降雨量70%集中在农作物生长期,优越的地理气候条件使黑龙江省粮食产量常年稳居全国第一。见图1。

图1 黑龙江2010-2021年粮食产量

根据吴普特等[5]的研究,可将我国各省区分为粮食输出省区和粮食输入省区。见表1。

表1 粮食输入、输出地区划分

本文研究中,粮食输出地区选择黑龙江,据统计,黑龙江地区主要农作物为水稻、小麦、玉米、豆类;粮食输入地区选择北京、天津、上海、浙江、福建、海南、广东7省区[6]。通过统计粮食输入地区的人口数量、人均GDP、城镇居民人均可支配收入、人均水资源含量、人均耕地资源量、单位面积粮食产量[7],运用TOPSIS和层次分析法,对粮食输入7省区进行评级分析。

2.2 数据来源

通过对粮食输入省区政府公报中的数据进行整理计算,得到各省区的相关数据,见表2。

表2 各粮食输入省区概况

3 黑龙江省粮食所含虚拟水量分析

3.1 粮食产量及虚拟水含量

黑龙江省主要农作物为水稻、小麦、玉米、豆类,因此仅针对这4种农作物进行分析。经中国工程院院士唐华俊研究发现,一千克水稻、小麦、玉米、豆类所含虚拟水量分别为1.19、0.8、1.37、2.65m3。经过调查计算,可得2015-2020年黑龙江省水稻、小麦、玉米、豆类4种农作物的产量及虚拟水含量,见表3。

表3 黑龙江2015-2020年4类农产品产量及虚拟水含量

3.2 回归方程

设4类农产品总产量为Xi,其虚拟水总含量为Yi。通过4类农作物产量和虚拟水含量之间的回归方程计算粮食产量,进而对黑龙江省粮食种植对虚拟水的总消耗量进行预测,并结合预测结果对黑龙江省水资源配置方案进行进一步调整,以此优化黑龙江省水资源供需政策,实现水资源的合理利用。

1)设回归函数。公式如下:

2)偏差平方和。公式如下:

3)选取β0和β1,使Q最小。公式如下:

4)分别对β0和β1求偏导,公式如下:

5)使两个偏导数为0,公式如下:

6)解得β0=-14.844,β1=0.016,则y=0.016x-14.884。

由此,可以得出4类粮食产量与所耗虚拟水量,可对今后的年虚拟水消耗量进行估算,并根据计算结果对水资源进行合理分配。

4 TOPSIS分析

已知评价对象有北京、天津、上海、浙江、福建、海南、广东,评价指标有人口数量(A)、人均GDP(B)、城镇居民人均可支配收入(C)、人均水资源含量(D)、人均耕地资源量(E)、单位面积粮食产量(F)。其中,正向指标有人口数量(A)、人均GDP(B)、城镇居民人均可支配收入(C);负向指标有人均水资源含量(D)、人均耕地资源量(E)、单位面积粮食产量(F)。

对于各指标,Amax=12 684.0,Amin=1 020.5;Bmax=18.4,Bmin=6.37;Cmax=8.24,Cmin=4.02;Dmax=2 008.0,Dmin=117.8;Emax=1.27,Emin=0.12;Fmax=453.5,Fmin=358;未归一化评分mi=(xi-xmin)/(xmax-xmin);归一化评分ni=mi/m总。见表4-表6。

表4 正向指标评分

表5 负向指标正向化处理评分

表6 各指标总评分

对于人口数量(A)、人均GDP(B)、城镇居民人均可支配收入(C)3个指标,评分越高表明该地区对于粮食输入的需求越高;对于人均水资源含量(D)、人均耕地资源量(E)、单位面积粮食产量(F)3个指标,值越低表明对于粮食输入需求越高。对D、E、F三个指标正向化处理之后,各指标评分相加得到总评分,总评分越高表明该地区最应优先进行粮食输入。通过TOPSIS分析结果发现,7省区对于粮食输入需求度从高到低的排序为北京、上海、广东、福建、浙江、海南、天津。

5 层次分析法

5.1 确认目标层、指标层、方案层

评价指标有人口数量(A)、人均GDP(B)、城镇居民人均可支配收入(C)3个正向指标;人均水资源含量(D)、人均耕地资源量(E)、单位面积粮食产量(F)3个负向指标。见图2。

图2 层次结构图

5.2 指标之间比较赋权

见表7。

表7 指标比较赋权表

目标层和指标层判断矩阵见表8。

表8 比较后指标评分表

可得矩阵M,公式如下:

5.3 和积法计算权重

按列进行归一化处理,SA=157/60、SB=18、SC=12.5、SD=55/12、SE=47/6、SF=47/6(S为每列纵向指标评分之和)。见表9。

表9 指标权重表

求特征值:

一致性检验:

CI=(λ-n)/(n-1)=0.003 877 041

查表得:RI=1.26

CR=CI/RI=0.003 077 016 7<0.1,则一致性检验通过。

5.4 方案比较

本文中,人口数量(A)、人均GDP(B)、城镇居民人均可支配收入(C)3个指标为正向指标。针对每项指标各省区的数据进行排序,依据其与最优解的距离进行评分。运用Excel对权重进行计算,见表10-表12。

表10 基于人口数量对7省区权重表

表11 基于人均GDP对7省区权重表

表12 基于城镇居民人均可支配收入对7省区权重表

CI=(λ-n)/(n-1)=0.001 68,查表得RI=1.36,CR=CI/RI=0.001 234<0.1,则一致性检验通过。

CI=(λ-n)/(n-1)=0.005 99,查表得RI=1.36,CR=CI/RI=0.0044<0.1,则一致性检验通过。

CI=(λ-n)/(n-1)=0.002 15,查表得RI=1.36,CR=CI/RI=0.001 58<0.1,则一致性检验通过。

人均水资源含量(D)、人均耕地资源量(E)、单位面积粮食产量(F)3个指标为负向指标,先将其正向化处理之后,再根据正向化后的数据与最优解的距离,对其进行评分和赋权。见表13-表15。

表13 基于人均水资源含量对7省区权重表

表14 基于人均耕地资源量对7省区权重表

表15 基于单位面积粮食产量对7省区权重表

CI=(λ-n)/(n-1)=0.001 76,查表得RI=1.36,CR=CI/RI=0.001 29<0.1,则一致性检验通过。

CI=(λ-n)/(n-1)=0.013 595,查表得RI=1.36,CR=CI/RI=0.009 997<0.1,则一致性检验通过。

CI=(λ-n)/(n-1)=0.001 76,查表得RI=1.36,CR=CI/RI=0.001 294<0.1,则一致性检验通过。

5.5 对7省区总评分进行比较

见表16。

表16 总权重表

7省区的总评分为:北京=8.919 8;天津=3.873 6;上海=10.105 2;浙江=4.306 6;福建=4.266 8;海南=4.070 2;广东=6.457 7。由评分结果可知,7省区按照粮食输入需求度从高到低排序为上海、北京、广东、浙江、福建、海南、天津。

6 结论与分析

1)不论采用TOPSIS分析还是层次分析法,在对北京、天津、上海、浙江、福建、海南、广东7省区粮食输入需求度进行评估时,其结论都是北京、上海、广东三地属于“缺粮要地”。该地区作为政治、经济中心地区,其人口聚集,经济较为发达,且人均水资源量、人均耕地量、单位面积粮食产量少,该地区对于外来粮食输入、虚拟水输入有着极大的依赖性。因此,黑龙江省在进行粮食输出时,可优先考虑对该三地区进行粮食补给,以缓解该地区粮食和水资源压力。

2)黑龙江省作为我国第一粮食生产大省,近些年年产量均达到7 000×104t以上,是我国14亿人口的重要粮食保障。粮食的生长伴随着水资源的消耗,根据线性回归方程,粮食产量与虚拟水消耗量呈正相关。通过线性回归方程,可对黑龙江省由于粮食生产造成的水资源消耗进行预测与评估,可尽早对黑龙江省水资源配置进行合理规划。

3)根据数据和计算可知,黑龙江省每年由于粮食生产所带来的虚拟水流动量是巨大的,每年仅粮食生产所带来的虚拟水消耗可达100×108m3以上。因此,黑龙江省相关单位应当尽快实施有效的措施,合理规划水资源配置方案,提高再生水等非传统水资源在农业灌溉方面的利用率。