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。     

宁夏固原市主要农作物生产水足迹分析

水足迹理论为解决水资源短缺问题提供了新的研究方向。基于水足迹理论,借助CROPWAT8. 0软件,利用《宁夏统计年鉴》和《宁夏水资源公报》等资料,计算分析了宁夏固原市2009-2017年主要作物的蓝水、绿水和灰水足迹。结果表明:蓝水足迹占比最高,绿水足迹次之,灰水足迹最少。表明固原市农作物生产用水以蓝水为主,绿水为辅,灰水足迹虽然占比较少但逐年递增。建议当地根据水资源具体情况,调整作物种植模式,提高绿水利用率,减少氮肥使用率,使有限的水资源获得更大的效益,从而满足粮食安全和水生态安全的需求。     

海河流域农业水足迹分布及对气候变化的响应

基于CROPWAT软件核算海河流域1990—2014年冬小麦、夏玉米生产水足迹,采用偏最小二乘法拟合冬小麦、夏玉米单位面积产量,在此基础上预测2020—2050年气候变化背景下冬小麦、夏玉米生产水足迹及各气象因子对水足迹的贡献。结果表明:夏玉米单位质量蓝水足迹、绿水足迹分别占其单位质量总水足迹的36.2%、63.8%,冬小麦单位质量蓝水足迹、绿水足迹分别占其单位质量总水足迹的76.5%、23.5%。流域西部及东部地区冬小麦、夏玉米单位质量蓝水足迹、绿水足迹较大;年水足迹呈现流域四周小、中部大的特征。2020—2050年RCP4.5情景下夏玉米单位质量水足迹在2037年左右经历由大到小的突变,RCP8.5情景下表现为由小到大的突变;冬小麦单位质量水足迹RCP2.6情景下在2042年左右经历由大到小的突变,RCP4.5情景下在2036年左右经历由小到大的突变,RCP8.5情景未存在显著性突变。     

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。     

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。     

淮河流域主要农作物水足迹时空演变及影响因素分析

探讨淮河流域主要农作物水足迹,可以为地区农业用水结构及改善水资源短缺问题提供理论依据。以淮河流域5个省份主要农作物为研究对象,计算分析了2000-2017年小麦、稻谷、玉米、大豆、油料的蓝、绿、灰水足迹时空变化特征,并采用通径分析方法探究影响农作物生产水足迹的因素。结果表明：大豆的水足迹最大,水足迹大小与作物单位面积产量呈负相关;年际变化方面,小麦、稻谷、玉米、油料总水足迹整体呈减小趋势,大豆总水足迹表现出波动增加的趋势;空间分布方面,安徽、河南省的总水足迹居于前位,且水足迹的空间分布存在一定的聚集性,总体上中间高四周低;此外,对淮河流域农作物水足迹影响最大的因素是氮肥施用量、平均气温和年降雨量。     

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。     

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。     

河北省主要农作物2005～2014年灰水足迹变化

为了定量分析河北省农业过量施用化肥造成的严重面源污染,应用灰水足迹理论与评价方法,对河北省2005～2014年期间的冬小麦、夏玉米、蔬菜、水果4种主要农作物总灰水足迹及生长过程灰水足迹变化进行了分析评价,结果表明：2005～2014年期间,河北省冬小麦总灰水足迹总体呈下降趋势;夏玉米总灰水足迹总体呈增加趋势;蔬菜总灰水足迹总体呈增加趋势;水果总灰水足迹总体呈下降趋势。2005～2014年期间,河北省冬小麦、夏玉米、蔬菜、水果生长过程灰水足迹均呈下降趋势。4种作物每公顷施肥量没有表现出下降趋势,产量增加是导致4种作物生长过程灰水足迹下降的主要原因。最后从技术和政策两方面提出了降低氮肥施量和作物生长过程灰水足迹的措施。     

黄河流域作物生产与消费实体水-虚拟水耦合流动时空演变与驱动力分析

愈加有限的水资源是黄河流域生态保护和高质量发展面临的最主要矛盾和瓶颈。在部门用水竞争持续加剧的同时,内嵌在农产品中的虚拟水流动现象日趋频繁。本文以作物生产水足迹和虚拟水流动为表征参数,量化2000—2014年间黄河流域主要作物实体水-虚拟水耦合流动关键过程及其时空演变;从人口、社会经济、农业发展和居民消费4方面,运用扩展STIRPAT模型辨识其关键社会经济驱动因子。结果显示:黄河流域作物单产水平增加有效降低了作物单产水足迹,有效控制了作物生产总水足迹规模;随小麦、玉米和苹果等作物输出,流域作物虚拟水流动规模显著增加,2014年流域虚拟水总输出量占流域作物生产耗水的41%;人口和人均GDP对作物生产水足迹和虚拟水进出口量均起促进作用。     

浙江省主要农作物水足迹时空特征研究

农作物水足迹是衡量水资源利用效率的重要指标,为解决水资源短缺问题提供了新的研究视角。以浙江省主要农作物为研究对象,利用CROPWAT8.0、CLIMWAT2.0和Arc GIS软件,计算和分析了2002-2018年浙江省的主要农作物水足迹时空特征。结果表明:2002-2018年浙江省农作物总水足迹变动幅度较大,总体呈下降趋势,2016年最低,2002年最高,减幅达16.18%;水足迹内部结构中,粮食作物的水足迹稳居首位,其次是水果、茶叶、蔬菜和油料作物,粮食作物水足迹内部结构中晚稻水足迹占比最大,玉米水足迹占比最小;区域水足迹差异显著,海岛地区农作物总水足迹最低,平原、盆地地区农作物总水足迹最为丰富,山地、丘陵地区农作物总水足迹次之;人均农作物水足迹不仅受农作物总水足迹影响,更受人口数量的影响,人口分布稀疏的县域人均水足迹明显高于人口分布密集的城区。     

中国主要粮食作物的生产水足迹量化及评价

明确作物消耗单位水量所提供的营养物质差异对于引导节水型膳食结构和农业种植规划具有重要意义,水足迹为进行上述分析提供了有效的指标。本文基于水足迹理论,在量化中国大陆主要粮食作物重量、能量和蛋白质水足迹的基础上,评价了各作物间及区域间三种水足迹的差异性,探讨了粮食作物消费结构调整对生产端水资源消耗产生的影响。结果显示:各作物生产水足迹差异显著并且具有明显的区域分布特征,东北地区、黄淮海地区作物重量水足迹均较低,表明上述地区的水分利用效率较高;5种粮食作物中,玉米和小麦具有较低的能量水足迹,而大豆具有较低的蛋白质水足迹,表明在耗水量相同的情况下,玉米和小麦较其他作物能提供更多的能量,大豆能提供更多的蛋白质;不同粮食作物消费结构下的农业用水差异显著,通过调整作物消费结构,可以达到显著的节水效果。本研究结果可为解决未来粮食生产水危机提供一个潜在途径。     

黑龙江省3种主要粮食作物的虚拟水量化研究

虚拟水是解决水资源短缺和粮食安全问题的新途径。本研究选取黑龙江省近年来水稻、玉米、大豆产量居前的9个县市作为研究区,计算出2010年-2014年3种粮食作物的初级产品单位虚拟水含量值。结果表明:大豆虚拟水含量值最高,水稻次之,玉米最小,大豆虚拟水含量值是水稻和玉米的3~4倍左右。黑龙江省作为我国重要的商品粮生产基地,商品粮输出导致虚拟水大量输出,因此在农业用水方面应加大提高水资源利用效率。     

System Dynamic Model for Crop Production,Water Footprint,and Virtual Water Nexus

Intended for comprehensive assessment of water usage in agricultural for food production and to address its future, it is essential to scrutinize the dynamic behavior of crop production and its water footprint and virtual water trade. Through the current research a System Dynamic model that can be applied to estimate crop production, water footprint, and virtual water nexus was developed. The system could be applied to explore how water footprint of crop production and consumption change under proposed planned scenarios which differ from each other in terms of main drivers of change. The drivers of change include population, per capita crop consumption, crop trade patterns, crop yield, and climate change impact. The system is developed to be applied at the country level. A case study from Egypt was analyzed applying the developed system. Where, water footprint of wheat production (green, blue, and grey water), consumption (internal, import and export), and its virtual water balance for years 2010 to 2050 were analyzed under proposed planned scenarios. These proposed planned scenarios were varying in wheat trade pattern strategies and impact of climate change on wheat water consumption and its yield.     

淮河流域农业灰水足迹效率的时空分布与驱动模式

运用灰水足迹效率测算模型对淮河流域35个地级市的农业灰水足迹效率进行了测度和时空分布研究,采用Kaya恒等式和LMDI分解模型将农业灰水足迹效率驱动因素分解为农业经济效应、化肥强度效应、灰水产出规模效应、农业环境效应和耕地资源效应等5个因素,并对淮河流域各地级市农业灰水足迹效率的驱动模式进行了分类。结果表明:2000—2015年,淮河流域35个地级市的农业灰水足迹效率都有显著的提升,从各省分布情况来看,山东省的农业灰水足迹效率最高,其次是安徽省和江苏省,河南省最低;农业灰水足迹效率驱动因素中,农业经济效应、灰水产出规模效应和耕地资源效应为正向效应,化肥强度效应和农业环境效应为负向效应,其中农业经济效应是提升农业灰水足迹效率最关键的驱动因素;淮河流域35个地级市的农业灰水足迹效率的驱动模式可以划分为农业经济效应单因素驱动模式I、灰水规模产出效应单因素驱动模式Ⅱ、双因素驱动模式Ⅲ和三因素驱动模式Ⅳ共4类,对于不同驱动模式的地区需要采取不同的治理措施。