河南省农作物虚拟水与隐含碳排放的时空格局及关联机制研究

王帅, 赵荣钦, 韩枫, 黄会平, 张师赫,2, 熊涛,3, 张笑荣,4, 石金鑫

(1.华北水利水电大学 测绘与地理信息学院,河南 郑州 450046; 2.福建师范大学 地理科学学院,福建 福州 350007; 3.华东师范大学 地理科学学院,上海 200062; 4.山东大学 环境研究院,山东 济南 250100)

农作物虚拟水含量是指在以农产品为初级产品的生产活动中所投入的水资源量[1];农作物隐含碳排放量是指农业资料在生产、运输或使用过程中间接产生的碳排放[2]。农作物虚拟水与隐含碳排放是衡量人类农业生产活动对资源消耗和环境影响的主要指标。近年来,随着农业生产活动所导致的隐含碳排放量不断增大,农业水资源短缺等问题日益凸显,学者们对农作物虚拟水与隐含碳排放的研究也越来越丰富。例如,农业虚拟水的计算方法已日趋成熟,目前大多基于不同农产品类型进行区分计算[3-4],不同学者从虚拟水时空差异[5-7]、虚拟水格局与贸易[8-10]、虚拟水贸易、虚拟水与粮食生产用水安全[11-12]等视角开展了一系列的研究;而农业隐含碳则主要采用IPCC法、生命周期法[13]和投入产出表法[14]进行核算,并在此基础上探讨区域隐含碳的时空变化规律[15]、分析其驱动因素[16-19]。在当前全球气候变化、自然资源短缺的背景下,单一指标评价方案难以有效应对当前资源过度消耗、环境问题日益凸显所带来的严峻挑战,多要素综合分析显得越来越迫切。陆地生态系统的碳水循环之间存在一定的耦合关系[20]。就农业生产过程而言,碳排放主要来源于能源和物资的消耗。因此,国内外部分学者分析了农业“水-能”[21]、“碳-水”效率[22]、“食物-能源-水”的关联性[23]以及“水-土-能-碳”耦合关系[24]的理论框架。以上研究丰富了虚拟水与隐含碳的理论框架,也为本文提供了重要思路和方法借鉴。

总体而言,以往的研究侧重于对农作物虚拟水和隐含碳排放及其时空差异的分别核算和研究,而对二者的结合研究还相对较少[25]。实际上,农业生产中水、能和物资消耗是密切相关的。比如,水资源消耗的增加，一方面会引起农作物虚拟水含量的增加,另一方面也会间接导致农业生产过程中能源消耗的增长,从而增加农业生产中的隐含碳排放量。因此,从区域尺度上开展虚拟水和隐含碳的时空格局及关联特征研究有助于进一步揭示农业生产中的“碳-水”匹配格局。鉴于此,本文以河南省为例,对主要农作物的虚拟水含量与隐含碳排放量进行核算,并采用门槛面板模型分析虚拟水与隐含碳排放的相关关系,以期为未来发展节水、低碳型农业提供理论参考和实践指导。

1 数据来源及研究方法

1.1 数据来源

本文所需的逐日气象数据来自于中国气象网；河南省小麦、玉米、花生、大豆和蔬菜5种农作物的产量和种植面积、农业机械总动力、农村用电量、作物单位面积产量及总产量、农村劳动力数量、农村居民收入、农作物播种面积、农田有效灌溉面积来源于《河南省统计年鉴》(2006—2015)。

1.2 研究方法

1.2.1 农作物虚拟水含量的计算方法

本文选取小麦、玉米、花生、大豆、蔬菜5种农作物进行虚拟水含量(作物在生长发育期间的累积蒸发蒸腾水量)的计算。由于不同地区农作物的生理特性、耕种模式和气候条件均存在差异,为了更准确地计算当地作物的虚拟水含量,根据联合国粮食及农业组织的建议,选择符合当地实际自然环境的相应参数,采用修正的标准彭曼公式计算虚拟水含量。这也是国内计算农产品虚拟水含量的主要方法之一,符合国内的实际情况[1,3-4]。其计算公式如下:

(1)

式中:E0为潜在蒸散量,mm/d;Δ为饱和水汽压与温度相关曲线的斜率,kPa/℃;Rn是作物表面的净辐射量,MJ/m2;n为实际日照时数,h；G是土壤热通量,MJ·m-2·d-1,在日时间尺度上G≈0 MJ·m-2·d-1;γ为温度计常数,kPa/℃;t为平均温度,℃;U2为距离地面2 m高处的风速,m/s;ea为饱和水汽压,kPa;ed为实测水汽压,kPa。

式(1)中净辐射量Rn取决于经验系数的选取,而经验系数只在特定地区有效,具有区域性。因此,特定地区的辐射项都需要校正。辐射校正的模型公式如下:

(2)

式中:N为可照时数,h;Rsa为晴天辐射量,MJ/m2;δ为Stenfan-Boltzmann常数(4.903×10-9MJ·K-4·m-2·d-1);Tx,k为绝对温标的最高气温,K；Tn,k为绝对温标的最低气温，K。

Ec=kE0。

(3)

式中:Ec为作物蒸散量,mm/d;k为作物系数。作物系数基于当前研究人员对河南省作物系数的研究成果取值,对于没有研究的作物参考FAO-56的数据,各种作物的相对参数、播种时间、收获时间和整个生长天数采用多年观察的平均值。

1.2.2 农作物隐含碳排放量的计算方法

本文基于农作物生长周期中部分物资投入所间接产生的碳排放来计算作物的隐含碳排放量,主要包括农业机械总动力、化肥投入、农药投入和灌溉投入4个方面。其公式如下[26]:

E=∑ei=∑Tiδi。

(4)

式中:E为某种农作物生产过程中的碳排放总量;ei为第i种碳源的碳排放量;Ti为第i种碳源的使用量;δi为第i种碳源的碳排放系数[27-30]。

1.2.3 基于门槛面板模型的虚拟水和隐含碳排放的关联机制研究方法

改革开放之初，云南只有沪昆铁路和成昆铁路两条干线铁路，出滇入省的物资运输往往是“一车难求”。袁剑记忆最深刻、最艰难的一次装车，他在货场守5天5夜才等到空车。

传统的线性模型可以在一定程度上描述农业生产活动中的各项变量对农业用水的影响,但可能忽略了由于“水-碳”耦合所导致的不同时间段的动态变化。由于农业生产活动中的用水量受到较多因素的影响,且伴随着农业物资和能源投入的不断加大,农业生产不同阶段的农业用水量与碳排放可能呈现不同的动态变化趋势,即虚拟水与隐含碳之间可能存在某种门槛效应,单一的线性模型不能很好地表明二者之间的关系。为了进一步说明隐含碳与虚拟水之间的相关关系,参考Hansen[31]的门槛面板模型,通过选取隐含碳作为门槛变量,在面板模型中加入门槛值,依据门槛值建立不同的分段函数,最后借助门槛值与相关系数分析虚拟水与隐含碳的关联机制。门槛模型如下:

VWit=μit+θωit+β1ECitIit(ECit≤γ1)+
β2ECitIit(ECit>γ1)+εit。

(5)

式中:VWit为虚拟水用量;μit为个体效应;θ为相应控制变量的系数;ω为影响虚拟用水的控制变量集,包括农村劳动力数量Nl、农村居民收入Ir、农作物播种面积Ca、农田有效灌溉面积If,调整后各项指标的描述性统计分析情况见表1;β为示性函数;ECit为隐含碳排放量,是门槛变量;Iit(·)为指标函数;γ为待估门槛值;εit为随机扰动项。

表1 各变量的描述性统计(2005—2014年)

2 结果分析

2.1 河南省农作物单位产量虚拟水含量的空间差异分析

结合前文的研究方法,对2005—2014年河南省5种主要农作物的单位产量虚拟水含量进行计算结果如图1所示。由图1可知:①除大豆外，其他4种农作物的单位产量虚拟水含量均呈波动性下降趋势。其中,蔬菜的下降趋势最为平稳;小麦的波动幅度最大;大豆在10 a间的波动性虽较大但整体围绕1 385.37 m3/t的年际平均值上下波动,较为规律;花生和玉米的整体变化趋势为先下降后上升。②在5种农作物中,单位产量虚拟水含量由高到低的顺序依次为大豆、花生、小麦、玉米、蔬菜。由虚拟水计算公式可知,不同作物虚拟水含量的大小主要取决于潜在蒸腾量和粮食产量,实际计算过程中发现潜在蒸腾量的年际变化差异较小。因此,提升作物粮食产量是有效降低单位产量作物虚拟水含量的重要途径。

由于各地区的地理环境、种植方式和作物类型不同,作物虚拟水含量在空间上也具有较强的分异规律。以2014年为例,河南省各地市的5种农作物虚拟水含量见表2,其空间分布情况如图2所示。

图1 2005—2014年农作物单位产量虚拟水含量

表2 2014年河南省5种农作物单位产量虚拟水含量 m3/t

由表2可知:①2014年河南省小麦虚拟水总量为227.6 亿m3,单位产量虚拟水含量为739.70 m3/t。其中,三门峡单位产量虚拟水含量最高,为1 154.80 m3/t,其次为郑州1 038.60 m3/t,周口的最低,为514.10 m3/t;三门峡单位产量虚拟水含量是周口的2.2倍。②全省玉米虚拟水含量为113.21 亿m3,单位产量虚拟水含量为639.28 m3/t。其中,平顶山单位产量虚拟水含量最高,为1 018.79 m3/t,其次为三门峡923.24 m3/t,最低为鹤壁499.74 m3/t;平顶山单位产量虚拟水含量是鹤壁的2.04倍。③全省花生单位产量虚拟水含量为1 398.26 m3/t,最高的为济源2 838.19 m3/t,其次为三门峡1 925.31 m3/t,最低的为驻马店962.58 m3/t;济源单位产量虚拟水含量是驻马店的2.95倍。④全省大豆虚拟水含量为11.22亿m3,单位产量虚拟水含量为1 537.11 m3/t。其中,最高的为洛阳3 560.82 m3/t,其次为信阳2 467.98 m3/t,最低的为新乡976.95 m3/t;洛阳单位产量虚拟水含量是新乡的3.64倍。⑤全省蔬菜单位产量虚拟水含量为207.03 m3/t,最高的为濮阳257.32 m3/t,最低的为焦作162.37 m3/t。

由图2可知:①小麦和玉米单位产量虚拟水含量的空间分异规律相近。豫西山区和豫南地区的单位产量虚拟水含量明显高于豫北、豫东平原地区的;单位产量虚拟水含量较高的区域主要集中在郑州、洛阳、平顶山、三门峡。这是因为,豫西山区地形复杂,生产条件较差,种植和管理作物困难,作物产量较低,较低的产能导致单位产量虚拟水含量升高。河南省南部较北部的多年平均气温稍高,降雨量较大,且豫南地区水资源丰富,引流灌溉等水利设施齐全,农业水利灌溉比豫北地区的便利,但主要以大水漫灌为主,耗水量较高,因此，豫南地区的单位产量虚拟水含量高于豫北地区的。②花生单位产量虚拟水含量的高值区域主要聚集在河南省北部的济源、三门峡、平顶山和鹤壁等市;黄河沿岸地区花生的单位产量虚拟水含量明显高于其他地区的,且单位产量虚拟水含量由西向东呈现逐渐减少的趋势。这是因为,黄河沿岸地区以砂质壤土为主,保水性较差,适宜种植花生、芝麻、西瓜等农作物;豫东、豫北地处平原地区,生产条件优越,因此,农作物产量要高于西部地区的,这使得豫东沿黄地区单位产量虚拟水含量较低。③大豆是需水量较大但不耐涝的作物,在5种作物中,大豆单位产量虚拟水含量最高,是蔬菜的6.7倍;全省范围内洛阳、信阳的单位产量虚拟水含量最大,郑州、济源的次之,周口和新乡的最小。④蔬菜的单位产量虚拟水含量最低且变化较小,呈现出逐年减少的趋势;从整体看,蔬菜的单位产量虚拟水含量的高值区域主要集中在河南省的外围,如信阳、三门峡、濮阳,中部地区的高值区域则主要集中在郑州附近。

图2 2014年河南省5种农作物虚拟水含量的空间分布

2.2 河南省农作物单位产量隐含碳排放量的空间差异分析

2005—2014年,5种作物单位产量隐含碳排放量的波动较小,整体呈现逐渐上升的趋势(图3)。由图3可知:①大豆和小麦的单位产量隐含碳排放量分别在2006、2010年发生较大的波动。其中,2006年大豆单位产量隐含碳排放量大幅降低,这主要是因为播种面积下降导致的,小麦2010年的单位产量隐含碳排放量突增,主要由于小麦在种植期间遭受多次天气灾害,导致小麦的种植成本增加。②与作物单位产量虚拟水含量的排名相似,单位产量隐含碳排放量由大到小的顺序为大豆、花生、小麦、玉米、蔬菜。

图3 2005—2014年河南省主要农作物单位产量隐含碳排放量

2014年河南省各地市的5种农作物隐含碳排放量见表3,其空间分布情况如图4所示。

表3 2014年河南省5种农作物单位产量隐含碳排放量 t/t

由表3可知:①2014年河南省小麦隐含碳排放总量为402.05万t,单位产量隐含碳排放量为0.14 t/t;小麦单位产量隐含碳排放量最高的为平顶山0.21 t/t,其次为郑州,最低的为驻马店和鹤壁均为0.09 t/t;平顶山单位产量隐含碳排放量分别是驻马店和鹤壁的2.33倍。②玉米的隐含碳排放总量为249.58 万t,单位产量隐含碳排放量为0.14 t/t;玉米单位产量隐含碳排放量最高的是平顶山0.31 t/t,其次为郑州和济源,最低的为鹤壁0.09 t/t;平顶山单位产量隐含碳排放量是鹤壁的3.44倍。③花生的隐含碳排放总量为75.95 万t,单位产量隐含碳排放量为0.20 t/t;花生单位产量隐含碳排放量最高的为济源0.60 t/t,其次为平顶山,最低的为开封0.13 t/t;济源单位产量隐含碳排放量是开封的4.62倍。④大豆隐含碳排放总量为29.84 万t,单位产量隐含碳排放量为0.36 t/t;大豆单位产量隐含碳排放量最高的为洛阳0.69 t/t,其次为济源,最低的为开封0.22 t/t;平顶山单位产量隐含碳排放量是开封的3.14倍。⑤蔬菜隐含碳排放总量为213.59 万t,单位产量隐含碳排放量为0.03 t/t;蔬菜单位产量隐含碳排放量最高的为郑州、安阳、三门峡、信阳、濮阳5市,均为0.04 t/t,最低的为开封、洛阳、鹤壁、焦作、许昌、商丘6市,均为0.02 t/t;单位产量隐含碳排放量最高的地区是最低地区的2倍。

图4 2014年河南省5种农作物隐含碳排放量的空间分布

由图4可知:①整体来看,小麦、玉米和花生的单位产量隐含碳排放量的空间分异规律相近。郑州、平顶山、三门峡的单位产量隐含碳排放量最高,明显大于其他地区的,其次为信阳、新乡,鹤壁和驻马店的最小。这是因为,豫中地区(主要包括驻马店、周口、开封、漯河)是作物单位产量隐含碳排放量较低的地区;豫西地区多为山区,生产条件较差,作物产量较低,但是在作物管理过程中投入了更多的物资和能源,因此，单位产量隐含碳排放量要高于豫中地区的。②花生的单位产量隐含碳排放量高值区域主要集中在豫北和豫西部分地区,主要分布在济源、三门峡等市。这是因为,花生主要种植在黄河沿岸和豫北地区,其他地区的花生种植规模较小,物资和能源投入相对较少。③根据大豆单位产量隐含碳排放量的大小,可将18个地市进行分区:一级区为济源、信阳;二级区为新乡、郑州、平顶山、南阳、漯河;三级区为濮阳、洛阳、三门峡;四级区为许昌、焦作、安阳、商丘;五级区为鹤壁、开封、周口、驻马店。整体来说,豫西地区单位产量隐含碳排放量大于豫东地区的。由于5种作物中大豆的产量最低且碳排放量差异较小,因此大豆单位产量隐含碳排放量大于其他作物的。④蔬菜单位产量隐含碳排放量的空间分布类似于大豆的,信阳和安阳蔬菜的单位产量隐含碳排放量最高,鹤壁、焦作、洛阳、周口的最低。

2.3 河南省农作物虚拟水与隐含碳排放的关联机制分析

本文借鉴Hansen的研究方法在虚拟水与隐含碳之间建立门槛面板模型,检验二者之间是否存在门槛值及门槛数。即：应用门槛模型分别进行无门槛、单一门槛、双重门槛的原假设检验,并在此基础上估算相应的P值和估计门槛值，具体结果见表4。

表4 河南省不同显著水平下的门槛估计值及置信区间

由表4可知：单一门槛在1%水平下显著存在；双重门槛的第1个门槛值在1%水平下显著存在,但是第2个门槛值在1%和5%水平下不显著,因此虚拟水与隐含碳之间存在单一门槛效应。利用最小二乘法似然比统计量计算门槛值,并绘制门槛值的LR图如图5所示。图5中,门槛值95%的置信区间为LR值在虚线以下部分,门槛值117.22的95%置信区间为[111.22,118.08]。

河南省18个地市2005—2014年门槛面板模型的回归结果见表5。

图5 门槛值与置信区间

表5 河南省18个地市2005—2014年门槛面板模型回归结果

由表5可知,隐含碳排放量对虚拟水含量的影响不是简单的线性关系,而是存在单一的门槛效应。当隐含碳排放量小于117.22时,隐含碳排放量对虚拟水含量的影响系数为0.144,说明随着隐含碳排放量的增加,虚拟水含量也逐渐上升,隐含碳排放量能促进虚拟水含量增加;当隐含碳排放量大于117.22时,隐含碳排放量对虚拟水含量的影响系数为0.188,说明隐含碳排放量对虚拟水含量增加的促进效应更加明显。由于在实际生产活动中，农业物资的投入往往伴随着水资源的消耗,这导致农业用水随着物资投入的增加而不断上升。随着农业生产技术的进步、收入水平的提高和农业水利设施的不断完善,农业生产效率在得到提升的同时,增加了农业生产过程对水资源的依赖程度,所以农业耗水量进一步增加。

由影响虚拟水含量的变量集来看：增加农村劳动力数量、农田有效灌溉面积、农作物播种面积对农作物虚拟水含量有一定的促进作用,并且增加农作物播种面积的促进效果最明显；而农村居民收入的提高对农作物虚拟水用量有一定的抑制作用,原因可能是随着技术的进步和经济的发展,农户收益在越来越扩大化的同时,水资源也得到了充分利用,水资源的利用效率得到提高,减少了农业用水量。

3 结论与政策建议

基于河南省2005—2014年的统计数据,核算了河南省18个地市的虚拟水含量与隐含碳排放量,分析了河南省农作物虚拟水与隐含碳排放的整体变化趋势,并以2014年为例分析了河南省虚拟水与隐含碳排放的空间差异,最后采用门槛面板模型分析了虚拟水与隐含碳排放的相关关系。主要结论如下:①2005—2014年,河南省农作物单位产量虚拟水含量除大豆外均呈现波动性降低的趋势,其中,蔬菜的下降趋势最为平稳,小麦的波动幅度最大,花生和玉米的整体变化趋势为先下降后上升;在5种农作物中,单位产量虚拟水含量由高到低的顺序依次为大豆、花生、小麦、玉米、蔬菜。②2005—2014年,农作物单位产量隐含碳排放量波动较小,整体呈现逐渐上升的趋势;单位产量隐含碳排放量由大到小的顺序分别为大豆、花生、小麦、玉米、蔬菜。③小麦、玉米、花生的单位产量虚拟水含量的高值区域主要集中在三门峡、洛阳、郑州和平顶山,大豆和蔬菜的则主要集中在信阳地区;单位产量隐含碳排放量的高值区域主要聚集在平顶山、郑州、济源和洛阳地区。④虚拟水含量与隐含碳排放量之间存在着单一门槛效应,隐含碳排放量对虚拟水含量的增加有着明显的促进效应。

结合本文的研究,为进一步优化河南省农作物虚拟水含量与隐含碳排放量间的关系,推动低碳高效农业发展,建议未来采取以下措施:

1)在保障粮食安全的前提下，根据地区自然环境特点和水资源总量适当调整农作物的种植结构,从源头上减少农业投入和虚拟水用量。根据不同农作物虚拟水需求量和水资源的空间分布情况,调整农作物的空间结构,以实现水资源的节约利用。

2)严守耕地红线,鼓励开展规模化经营,探索一条既能实现粮食增产、农民收入增加，又能减少环境污染的生态化农业发展道路。如：豫西地区地形复杂、劳动力分散、水利设施较少,适宜种植玉米等耐旱、易管理的作物;黄河沿岸土壤肥沃、水资源丰富,适宜种植花生等作物。

3)提高农业生产效率,减少农业能源与物资投入,抑制农业水资源的消耗。农业隐含碳对虚拟水增加有促进作用,提高农业生产效率,减少农业物资和能源的投入,可以减少农业隐含碳排放,从而降低农业虚拟水含量。

4)开展农业“碳-水”耦合关系的影响机理研究,为实现水能的高效利用提供理论支撑。农业生产“碳-水”之间存在门槛效应,应构建理论框架，积极探索其内部的相关机制,为提高农业水能的高效利用提供理论指导。