辽宁省春玉米生产水足迹的时空变化研究

为降低农业生产活动中农作物对水资源的高消耗,提高用水效率,借助辽宁省1987—2018年19个气象站点逐日气象数据及春玉米产量数据,全面计算绿水足迹、蓝水足迹及灰水足迹的真实消耗。结果表明：（1）辽宁省春玉米生产水足迹自2002年起变化幅度不明显,多年平均值是1424.21 m³/t,其中绿水足迹占54%,灰水足迹占27%,蓝水足迹占19%。（2）从绿水足迹看,辽宁省春玉米绿水足迹每年以6.28 m³/t速率减少,空间分布上2002年绿水足迹高值区主要集中在东部地区;2010年辽宁省整体绿水足迹较高。（3）从蓝水足迹看,每年以1.06 m³/t的速率增长;2002年辽宁春玉米蓝水足迹高值区主要分布在环渤海、宽甸及其周围地区;2010年,辽宁省大部分地区蓝水足迹较低。（4）灰水足迹整体以每年14.03 m³/t的速率降低,主要与农作物产量及氮肥施用量相关。     

京津冀作物水足迹时空分布特征及影响因子分析

水资源短缺是制约京津冀协同、可持续发展的重要瓶颈之一,为清晰地描述区域不同农作物生产过程中的需水特征,为区域水资源的合理配置和高效利用提供指导意见。基于2000-2015年京津冀24个气象站日气象数据、全区作物种植面积及产量,分析了区域作物蓝水、绿水、灰水足迹的时空分布、变化趋势及影响因子。结果表明:2000-2015年间,小麦、玉米、大豆、油料、谷物、棉花、蔬菜年均单位质量总水足迹分别为1 784.2 m~3/t、1 564.2m~3/t、4 386.6m~3/t、3 427.5m~3/t、2 032m~3/t、9 574.1m~3/t和152 m~3/t;年均蓝水、绿水、灰水足迹分别为211.6亿m~3,164.8亿m~3和321.4亿m~3;总水足迹中蓝水、绿水、灰水所占比例分别呈现下降、上升及先上升后下降的趋势;水足迹空间分布表现为西北部和北部较少、南部、东南部和中部较多;影响水足迹总量的因子中,第一、第五主成分为氮肥施用量和作物种植面积,第二主成分为热力学和动力学因子,第三、四主成分为水分因子。     

基于水足迹理论的中国水资源压力评价

为实现水资源可持续利用,在明晰中国蓝水足迹和灰水足迹空间分布规律的基础上,提出了涵盖水量和水质的水资源压力指数计算方法,并对中国各省级行政区水资源压力状况进行了评价。结果表明:各省级行政区蓝水足迹差异显著,大部分省级行政区农业部门蓝水足迹大于其他部门;灰水足迹排名前3的是河南、江苏和山东;宁夏、河北、山东和天津的水资源压力指数显著大于其他省级行政区,水资源压力指数分布与等级分布存在一定差异。节水技术应用、作物布局优化以及节水意识提高均有助于减小蓝水足迹;控制氮肥施用量,提高氮肥利用率有助于减小灰水足迹;实体及虚拟水资源进口有助于缓解区域水资源压力。     

基于农作物水足迹的济南市农业用水评价

水足迹是评价一个地区水资源利用模式以及消费模式的新方法。基于水足迹理论,计算了1997-2013年济南市农作物用水量、进出口虚拟水量、水足迹值,分析了济南市农业水资源状况与农业水资源安全状况。结果表明:济南市水足迹组成中绿水、蓝水、灰水足迹均呈现逐年增加趋势;农产品水足迹中小麦、玉米、蔬菜3类作物对济南市农业具有支撑作用;农业水安全方面,济南市多年平均水资源匮乏度为536%,水资源压力指数高达789%,农业人均水足迹为717.9 m~3。总而言之,济南市农业水资源压力巨大,水资源匮乏严重,需要提高当地水资源的可调蓄性,优化种植结构与虚拟水进口种类,强化节水工作。     

京津冀地区主要农作物生产水足迹研究

利用京津冀地区(2个直辖市、11个地级市)气象及农业基础数据,采用彭曼公式与CROPWAT软件相结合的计算方法,分析了2014年京津冀地区主要农作物的生产水足迹。结果表明:小麦在整个生长期需水量主要以蓝水足迹为主,玉米在整个生长期主要以绿水足迹为主;2014年京津冀地区主要农作物总的生产水足迹为437.03×108m3,其中绿水足迹为137.71×108m3,蓝水足迹为176.03×108m3,灰水足迹为123.30×108m3;从京津冀地区主要农作物总的生产水足迹空间格局上来看,沧州、保定、邯郸和石家庄地区的主要农作物生产水足迹较大,是水资源调控的主要地区。     

水足迹理论研究综述

水足迹概念的提出,有别于传统的"取水"指标,创新性地将人们的生产和消费与水资源的消耗和污染联系起来,让人们意识到水资源的总体消耗和污染最终是与生产、消费产品的类型和数量密不可分的。水足迹理论应用研究为水安全战略研究提供了重要基础,成为了水资源管理领域的研究热点之一。本研究从水足迹核算的时空尺度(A级、B级和C级尺度)、水足迹核算范围(蓝水足迹、绿水足迹和灰水足迹)、水足迹可持续性评价及其国内实证研究四个方面对国内外水足迹的研究现状展开评述,并对其研究前景进行了展望。     

黑龙江省农业播种水足迹及其变化趋势分析

在计算1996-2015年黑龙江省农作物播种水足迹的基础上,从水足迹组成和作物种植结构两方面分析农业播种水足迹变化趋势。结果表明:黑龙江省年均农业水足迹为603亿m3,其中蓝水、绿水和灰水足迹分别占11.8%、68.8%及19.4%;水足迹总量及其各组成成分均呈随时间增大趋势;稻谷和玉米水足迹占总量比例持续增大,而小麦和水果比例随时间明显下降,粮食作物水足迹比例在2015达到91.8%;农业种植结构的改变是该省农业播种水足迹变化的重要原因之一。文章最后在基于水足迹调控的用水管理策略上进行了讨论。     

山东省农业水足迹周期及趋势变化分析

农业用水状况及其周期趋势分析对合理制定农业用水分配、提高水资源利用效率有着重要的现实意义。依据水足迹理论,分别计算了山东省1978-2014年农业总水足迹及其分项,利用经验模态分解(EMD)分别分析了各水足迹值的波动周期,从多时间尺度分析了农业总水足迹值波动影响因素,并结合对数平均迪氏分解(LMDI)方法,分析了引起总水足迹增长的主要贡献因素。结果表明:林牧渔业水足迹以3.5a为周期波动,种植业水足迹以5a为周期波动,总水足迹以8a为周期波动;农业总水足迹值3a短波动周期主要受种植业影响,8a长波动周期在2002年前主要受畜牧业影响,2002年后则主要受种植业影响;农业总水足迹及各分项多年来均呈增长趋势;蓝水、绿水、灰水足迹值的变化均对总水足迹值的增长起正向促进作用,多年来农业总水足迹值的增长由绿水足迹主导逐渐转变为蓝水足迹主导。     

广东-广西农业水足迹变化及其驱动力的对比分析

为识别广东与广西农业生产水资源占用及其影响因子,在量化1996—2018年两省（自治区）农业水足迹及其构成的基础上,揭示了农业水足迹强度驱动机制及其区域间差异;广东和广西年均农业水足迹分别为29.88、41.37 Gm³,均随时间增长,2018年广西的农业水足迹约为广东省的1.5倍。广东谷物和水果的水足迹合计占比高达80.4%;广西的谷物、水果和糖类的农业水足迹均在12 Gm³左右,三者占比之和达总量89.5%。农业水足迹强度总体上呈现上升—下降—再上升的态势。水足迹组成均表现出蓝水足迹<灰水足迹<绿水足迹的关系,绿水足迹占主导地位。除降水外,经济发展是广东农业水足迹强度的主要驱动要素,而广西的农业生产要素不可忽视。结果可为不同类型农业水足迹调控策略的制定提供参考。     

灌区粮食生产水足迹的影响因素研究

以人民胜利渠灌区为研究区,基于1961—2013年的长系列数据,采用彭曼公式和CROPWAT软件,计算出历年灌区冬小麦的蓝水、绿水足迹,并根据计算结果进行蓝水、绿水足迹及其影响因子的时间序列分析。采用结构方程模型方法,对蓝水、绿水足迹与气候和农业投入因子的作用关系进行路径分析。结果表明:1961—2013年灌区冬小麦的蓝水、绿水足迹均呈显著下降趋势,作物需水量(ETc)无显著变化,冬小麦产量显著增加是其蓝水、绿水足迹下降的主要原因;影响冬小麦ETc的主要气象因素是平均风速、平均气温、相对湿度和日照时数;在不考虑农业投入的影响时,灌区冬小麦生长季平均风速是对蓝水、绿水足迹影响最大的气候因子,日照时数和有效降水的影响次之;在农业投入和气象因子的共同作用下,冬小麦蓝水、绿水足迹的主要影响因素为农用化肥使用折纯量、农业机械总动力和有效降水。     

江苏省主要农作物的生产水足迹研究

运用水足迹的理论和方法对江苏省播种面积最大的6种农作物在2000-2010年间的水足迹进行计算,并分析各农作物生产水足迹的特点以及灰水足迹对水环境的不利影响。结果表明:6种农作物生产消耗的蓝水和绿水量总体上呈现下降趋势,江苏省农业生产的用水效率在逐年提高。6种农作物的绿水足迹占比为61.88%~88.17%,绿水在当地农作物生产中占有重要的地位;江苏省6种主要农作物中,水稻和小麦生产的水足迹之和占比为84.15%;单位质量棉花生产水足迹最大,其产生的灰水足迹也最大;单位质量小麦生产的水足迹是稻谷的近两倍,单位质量小麦生产产生的灰水足迹也明显大于水稻。     

水足迹框架下稻田水资源利用效率综合评价

为综合评价稻田水资源利用效率,优选高效灌排模式,本文基于水足迹理论,考虑水资源利用率、水资源产出效益和水量及环境效益3个方面,构建稻田水资源利用效率综合评价指标体系,利用层次分析法和模糊综合评价模型对2015—2018年各处理稻田水资源利用效率进行综合评价,并与单个指标的评价进行对比。结果显示：各处理作物水足迹年均值分别为976.8（浅水勤灌）、1008.7（浅湿灌溉）、954.4（控制灌溉）和792.6 mm（蓄水-控灌）,蓝、绿及灰水比例年均值分别为16.4%、40.9%和42.7%;水资源产出效益在水资源利用效率评价中占据首要位置;各处理稻田水资源利效率综合评分值在2.8058~3.9432之间,等级为中或中高,优选出的高效灌排模式为蓄水控灌;作物水分利用效率、作物水足迹与综合评价的对比表明水资源利用效率综合评价至关重要。基于水足迹的稻田水资源利用效率评价能够为农业用水效率评价提供一种新视角,为农业节水尤其是水稻节水的科学研究和决策提供实践依据。     

鄱阳湖流域水资源生态安全状况及承载力分析EI北大核心CSCD

为系统评估鄱阳湖流域水资源生态安全状况,基于水资源生态足迹模型计算了流域所在地市水资源生态足迹和水生态承载力,并通过水资源生态盈余和生态赤字、万元GDP水资源生态足迹及水资源生态经济协调指数评估了水资源生态压力状况。结果表明:研究区内农业用水是产生水资源生态足迹的主要类型,宜春市是产生水资源生态足迹最多的地区;各市均处于生态盈余状态,但多数地区水生态承载力有所降低;在产生水资源生态足迹的因素中,应重点关注农业用水和水污染因素;研究区万元GDP水资源生态足迹逐年降低,萍乡市和吉安市水资源的生态经济协调性下降。各市应以绿色发展为目标,注意水资源消耗强度,通过建立健全农业水价形成机制、持续加强水环境治理等措施,保障水资源的可持续利用。     

基于作物水足迹的塔里木盆地水资源压力评价分析

针对塔里木盆地进入本世纪以来水资源压力相对较大的问题,为提出有效缓解研究区水资源压力的方法,利用研究区5个行政区域2001—2015年的气候、农业及水文数据,基于水足迹理论对研究区作物生产用水量及水资源压力时空分布特征进行了分析与评价。结果表明:研究区作物种植结构呈多样化的趋势发展,种植规模逐年增长;不同作物的生产水足迹(WF_(pro))在时空序列上均表现出了一定的差异,各地区WF_(pro)总体呈下降趋势,其中克州的综合WF_(pro)多年均值最高,为2.43 m~3/kg,喀什综合WF_(pro)最低,为1.42 m~3/kg。研究区农业生产依赖蓝水资源,蓝水比例为88.3%左右,蓝水资源压力较大,2004年后均表现为"严重短缺",多年平均蓝水资源压力指数(β_(crop-blue))为0.59;阿克苏和喀什两个地区的多年平均水资源压力指数(β_(crop))分别为0.89和0.76,是塔里木盆地水资源压力最大的两个地区,用水矛盾最为突出。因此,未来应通过适当降低红枣、棉花等高耗水经济作物的种植面积等方式优化作物种植结构,均衡调整地区间蓝水资源分配,以减轻研究区的农业生产用水压力。     

水足迹在河北省水资源管理中的实证研究

虚拟水和水足迹是当今水科学研究的新热点,被认为是解决粮食与水资源安全的重要策略,是衡量人类对水资源系统真实占有量的有效手段。首先介绍了虚拟水、水足迹的概念及其相关理论与计算方法,然后在可获取的实际资料的基础上,计算了2000-2007年河北省居民消费的虚拟水数量和水足迹总量。结果表明：全省8年间的虚拟水消费量在水足迹构成中所占比重最大,同时全省人均水足迹占有量逐年增加,但仍处于较低水平。研究结果可为河北省水资源的可持续管理决策提供相应的理论支持。     

Temporal Variability of Water Footprint for Maize Production: The Case of Beijing from 1978 to 2008

The water footprint (WF) of crop production is a comprehensive indicator that can reflect water consumption types, quantities and environmental impacts during the crop growth period. This study assesses interannual variability of green, blue and grey WFs of maize production in Beijing from 1978 to 2008. Results indicate that: (1) The multi-year average WF of maize was 1,031 m³ ton^?1 which was 56 % green, 25 % blue, and 19 % grey; (2) the climate experienced a warm-dry period in Beijing during the period from 1978 to 2008, and this lead to the increase of crop water requirement and irrigation water requirement for maize with trends of 0.52 mm a^?1 and 2.86 mm a^?1, respectively; (3) under the combined effects of climate change and agricultural inputs, the total WF and green WF presented decreasing trends. The blue and grey WFs had clear increasing trends; (4) statistical analysis revealed that interannual variability of green and blue WFs were caused by both climatic factors (effective precipitation) and non-climatic (agricultural inputs) factors. The grey WF was mainly associated with non-climatic factors, such as chemical fertilizers consumption.     

重庆种植业灰水足迹核算及空间差异分析

用灰水足迹方法评价水环境变化,逐渐成为水环境及相关研究的热点之一。为了掌握重庆农业水环境状况,把灰水足迹与农业面源污染联系起来,首先核算重庆2007年种植业灰水足迹,然后对其空间差异进行分析。结果表明①重庆2007年的种植业灰水足迹为22.088 8亿m³;②重庆多数区县种植业灰水足迹密度差异不大;③重庆2007年的种植业灰水足迹强度东部高、西部低;④种植业水环境压力指数西部高、东部低,城市发展新区的13个区县种植业已对水环境造成污染。研究表明,重庆水环境保护要重视种植业产生的污染。