河北省夏玉米水足迹时空演变特征及影响因子分析

(辽宁师范大学 地理科学学院，辽宁 大连 116029)

1 研究背景

水资源作为促进农业和农村经济稳定发展的重要物质基础，是农业稳定发展的必要因子，农业的可持续发展离不开水资源的支持。我国是农业用水较多的国家。据最新数据显示，我国农业用水占社会总用水量的62.1%[1]。随着人口增长和气候不断演变，国家各项水利工程投入巨大，我国农业用水需求有所缓解，但农业经营粗放、灌溉方式不健全等问题仍然存在。因此，合理分析作物用水组成和用水效率是急需解决的关键问题。水足迹作为区域农业水资源合理管理和评价的重要研究方法，为科学评价农业生产过程中水资源使用状况提供了新视角[2]。通过对农作物生产水足迹研究，能够清楚地反映出某一地区农业需水量状况，并科学地指导区域水资源利用和调配情况，在农业发展和水资源管理方面理论和现实意义巨大。

目前国内外学者对于作物生产水足迹在农业方面的变化做了很多研究。国外学者对作物水足迹研究主要从全球或者国家角度展开。Chapagain等[3]在全球水稻背景下，对其水足迹测算评估，得出全球水稻生产的水足迹为784 km3/a，其中绿色水足迹(44%)和蓝色水足迹(48%)占比几乎相等。Garofalo 等[4]在气候变化影响下，评估德国(大陆地区)和意大利(地中海地区)粮食产量和耗水量未来趋势，分析不同旱作和灌溉条件下绿水足迹和总水足迹，得出德国和意大利作物生产效率平均增长22%和19%。在未来的预测中，作物用水量(绿色和蓝色)将保持稳定。Govere 等[5]通过研究历史气候变化对津巴布韦冬小麦生产蓝水足迹影响，得出1980—2000年间花期太阳辐射和7、8、9月份最高气温的耦合效应使小麦减产6.65%。气候变化对作物需水量和小麦产量累积效应使蓝水足迹增加4%。

中国国内学者对作物生产水足迹分析研究热点主要是探讨其影响因子，对其时空演变规律进行讨论[6-8]。高海燕等[9]结合气象因素与作物产量，对宁夏回族自治区2008—2017年主要农作物生产水足迹进行了时空分布及变化趋势分析，得出研究期各地区综合作物生产水足迹最大为吴忠市(15.58 m3/kg)、最小为固原市(8.21 m3/kg)。张沛等[10]通过对新疆1988—2015年近20种农作物生产水足迹计算，分析新疆农作物水足迹时空变化，揭示全疆范围内农作物水足迹在28 a间总量增加了256%。崔克蓉等[11]对2001—2015年湖南省水稻生产水足迹的研究表明水稻水足迹在研究时段内呈下降态势，农机动力、化肥投入、成灾率是水足迹主要影响因素。张旭东等[12]在对影响玉米水足迹的17个因子进行显著性分析后，对辽宁省玉米生产水足迹进行空间聚类，从而促进辽宁省玉米生产空间合理布局。

以往研究尺度较大，无法适应于具体研究区域；其次，以往研究容易忽视灰水足迹在水足迹中重要作用，无法更加全面地反映作物全部耗水状况，水环境污染问题考虑欠缺。同时，作为我国重要玉米产地之一，对河北省水足迹演变相关研究成果较少。因此，本文在参考相关研究成果基础上，综合灰水足迹对区域环境影响，对河北省区域范围内水足迹演变进行探究。

随着人们对粮食作物需求增加，我国玉米播种面积不断增加[13]。河北省承担着重要玉米生产任务，这意味着河北省业用水需求也在日益增长。目前河北省农业灌溉用水除了地表水以外，大多来自地下水，且存在超采现象严重问题。就2018年而言，河北省农业地下水开采量占全省地下水开采量的72.9%、占农业用水量的63.8%，在全国省份中均为第一[14]。综合目前河北省农业用水形势，本文通过对河北省2002—2018年夏玉米生产水足迹进行计算，探讨其时空演变规律，分析了影响夏玉米生产水足迹因素，从而通过相应政策调整和多因子分析指导河北省农业水资源合理高效利用，优化夏玉米地域分布。

2 研究区概况与数据来源

2.1 研究区概况

温带大陆性季风气候下的河北省在我国华北地区，该省四季分明，降水年际变化大，雨量呈东南向西北逐渐递减的空间分布趋势。河北省是我国缺水农业大省，也是中国粮食和蔬菜的主产区，水资源量占全国的0.6%，其中农业用水量占总用水量的60%[15]，粮食生产占全国的6%[14]，是玉米主产地之一，播种面积和总产约居全国第六位[16]。近年来夏玉米在河北省农作物中所占的比重越来越大，其种植主要集中于河北省中南部地区，其他地区略有分布。不同气候地形区夏玉米产量高低差异显著，不同地区农业技术投入和田间管理措施也对夏玉米产量具有一定影响。因此，本文基于水足迹相关理论，对河北省玉米生产水足迹时空变化特征进行探究，并对其相关变化进行归因分析，以期为调整河北省夏玉米种植结构和水资源合理有效利用。

2.2 数据来源

本文选取的河北省内2002—2019年相关气象数据包括秦皇岛、遵化、唐山等17个气象站点(图1)经纬度和海拔高程等地理数据，日平均气温、日最高气温、日最低气温、平均风速、日照时数及平均相对湿度来源于中国气象数据网平台(http：∥data.cma.cn)。农业统计数据出于《中国统计年鉴》和《河北省农村统计年鉴》，主要包括河北省夏玉米产量、播种面积和化肥施用量等。最后，作物相关数据当中，玉米生育期主要经历了初始生长期、发育期、发育中期和全熟期几个阶段，6月16日—9月25日(6月中旬—9月下旬)全育期数据源于国家气象科学数据中心。

图1 河北省气象站点分布Fig.1 Distribution of meteorological stations inHebei Province

3 研究方法

作物水足迹是指在整个生长过程中，某一作物每单位质量消耗的水资源量，主要由绿水足迹(WFgreen)、蓝水足迹(WFblue)和灰水足迹(WFgray)三部分构成。此概念由荷兰学者Hoekstra等[17-18]2011年提出，其具体的计算方法为

WFtotal=WFgreen+WFblue+WFgray。

(1)

式中：WFtotal为农作物生产水足迹(m3/t)；WFgreen为绿水足迹(m3/t)；WFblue为蓝水足迹(m3/t)；WFgray为灰水足迹(m3/t)。

绿水足迹、蓝水足迹与灰水足迹中，土壤中供植物生长利用的水为绿水，通常用有效降水量来表示；地表水和地下水的总和为蓝水，通常用灌溉用水量来表示；灰水消耗的水资源量主要是作物生育期内氮肥稀释所产生[17]。绿水和蓝水足迹的计算式为：

WFgreen=10ETgreen/Y；

(2)

WFblue=10ETblue/Y。

(3)

式中：ETgreen和ETblue分别为绿水和蓝水的蒸散发值(mm)；Y为作物单位面积的产量(t/hm2)，10为单位变换系数，将水深单位变换成单位面积水量(m3/hm2)来进行计算。

绿水和蓝水的蒸散发值的计算式为：

ETgreen=min(ETc，Pe) ；

(4)

ETblue=max(0，ETc-Pe) 。

(5)

式中：ETc为调整后的农作物蒸散量；Pe为作物生育期有效降水量的值，其计算参考美国农业部土壤保持局(USDA-SCS)提出的方法进行计算，即

式中：Pd为旬降水量(mm),即作物生长期内旬降水量之和。

农作物蒸散量通常指农作物在生长期间用于蒸发蒸腾的水资源量，大多采用联合国粮食及农业组织(Food and Agriculture Organization of the United Nations，FAO)推荐的Penman-Monteith模型计算农作物蒸散量ET0。但采用该模型计算的蒸散量从气候角度出发，不能够具体地反映出农作物水量变化，因此又通过作物系数Kc来计算出调整后的农作物蒸散量ETc[19]。ET0、ETc的表达式分别为：

(7)

ETc=KcET0。

(8)

式中：Rn为净辐射(MJ/m2·d)；G为土壤热通量密度(MJ/(m2·d))；T为日平均温度(℃)；u2为2 m高处风速(m/s)；es为饱和空气水汽压(kPa)；ea为空气水汽压(kPa)；Δ为饱和水汽压-温度曲线的梯度(kPa/℃)；γ为湿度计常数；Gn、Gd为常数，在计算过程中分取值900和0.34。

灰足迹WFgray的计算式为

(9)

式中：AR为单位面积化肥施用量(kg/hm2)；α为氮肥淋溶率，一般取氮肥施用量的10%作为其淋溶率；Cmax为最大污染物浓度(kg/m3)，根据国家环境保护总局发布的《地表水环境质量标准》(GB 3838—2017)，氮元素单位质量浓度不得超过0.01 kg/L；Cnat为收纳水体的自然本底浓度，取值为0 kg/m3。

4 研究结果与分析

4.1 河北省夏玉米水足迹时间演变特征

根据水足迹计算公式可得，河北省夏玉米多年总水足迹平均值为759.03 m3/t。其中，绿水、蓝水和灰水足迹多年平均值分别为494.77、68.57、195.4 m3/t。2002—2018年河北省夏玉米总水足迹时间演变情况见图2、图3。从图2可看出，河北省夏玉米生产总水足迹以11.10 m3/t呈下降趋势，这主要与河北省农业种植结构改变有关，粮食作物种植比重不断减少，经济作物种植比重在不断增加[20]。其中，绿水足迹变化趋势与总水足迹趋势保持一致，绿水足迹的最大值出现在2004年，为608.25 m3/t，蓝水足迹时间变化趋势波动较大，2002年的最大值237.3 m3/t与2013年的最小值8.84 m3/t形成鲜明对比，灰水足迹变化波动幅度较小，整体以0.05 m3/t轻微下降，说明近年来化肥施用对河北省夏玉米污染程度逐年减少。图3表明多年绿水足迹、灰水足迹和蓝水足迹总体构成，其中绿水足迹占主要地位，其次是灰水足迹，占比最少的是蓝水足迹，三者占比分别为65%、26%和9%，说明有效降水为夏玉米生长过程中的主要耗水，灰水足迹变化离不开化肥大量使用对农业面源污染的负作用。由图2可以看出，整体趋势来看，绿水足迹、蓝水足迹和灰水足迹都以整体下降趋势出现，蓝水足迹变动趋势最大，尤其是2002—2003年蓝水足迹变化值最高达154.39 m3/t。

图2 河北省夏玉米水足迹年际变化Fig.2 Interannual variation of water footprint ofsummer maize in Hebei Province

图3 河北省夏玉米多年水足迹构成Fig.3 Constitution of multi-year water footprint ofsummer maize in Hebei Province

图4是河北省夏玉米绿水足迹、蓝水足迹和灰水足迹2002—2018年变化趋势。

图4 河北省夏玉米绿水足迹、蓝水足迹和灰水足迹年际变化Fig.4 Interannual changes of green water footprint,blue water footprint and grey water footprint ofsummer maize in Hebei Province

整体上绿水足迹在研究时段内以6.41 m3/t速率减少，其多年平均值可达494.77 m3/t，在总水足迹中所占比重高达65%，最大值出现在2004年，高达608.25 m3/t；最小值出现在2014年，仅有411.47 m3/t。通过河北省夏玉米生育期数据对比发现，研究时段内蒸散量ETC与降水量呈现较大的波动，且二者在生育期内的数值相差不大，夏玉米绿水足迹与蒸散量ETC大致呈反向变动，与降水量数值变化基本一致，即该年降水量多，绿水足迹大；反之，则绿水足迹小。其中，在2003—2005年、2010年、2013年等年份中夏玉米生产绿水足迹较高，这与向亮等[21]对于河北省降水时空分布及变化特征和刘增进等[22]对河北省干旱时空变化特征分析研究结果相一致。但在特殊年份(2006—2007年间)，伴随着蒸散量ETC与降水量减少，绿水足迹也相应减少。此外，夏玉米绿水足迹还与当年玉米产量紧密相关；在2002年降水量仅仅只有207.17 mm时，夏玉米绿水足迹却达到较高值，为515.5 m3/t，这与当年玉米单产值较低有关。

蓝水足迹在2002—2018年间以4.64 m3/t速率减少，其减少速率小于绿水足迹，研究时段内波动起伏变化较大，其多年平均值为68.86 m3/t，在总水足迹中所占比重最少，只有9%;最大值出现在2002年，高达237.3 m3/t;最小值只有8.84 m3/t，出现于2013年。蓝水足迹变化也与蒸散量ETC和降水量有关，夏玉米蓝水足迹变动趋势与降水量变动趋势相反，即该年降水量多蓝水足迹小；反之，则蓝水足迹大。2004年、2008年、2010年、2012—2013年和2016—2017年夏玉米生育期期间降水量较多，有效降水量也随之较大，蓝水足迹较小；其他年份降水量较小情况下，河北省夏玉米蓝水足迹较大，主要原因是夏玉米在研究年份期间雷雨大风灾害在研究年份发生次数高达百次，使得农作物受灾严重[23]；其次旱涝灾害在省内的频繁发生对农业造成的损失较大[24]。与此同时，河北省2019年水资源公报数据显示，截至2019年,省内累计压采地下水资源7.3 亿m3，地下水治理省份涉及范围广。研究期间河北省采取节水压采措施减少地下水开采，使得蓝水足迹在研究年份期间呈降低趋势[25]。

图5 河北省夏玉米生产绿水足迹空间演变特征Fig.5 Spatial evolution characteristics of green water footprint of summer maize production in Hebei Province

灰水足迹在2002—2018年间变化较为稳定，计算所得数据值变化不明显，以0.05 m3/t速率在减少，多年平均值为195.4 m3/t，总水足迹中比重为26%，最大值出现于2015年，高达216.23 m3/t。灰水足迹变化与蒸散发量ETC和降水量的相关程度较小，其主要取决于农作物单位面积内氮肥施用量。灰水是用于稀释污染物的水量，其能否达到安全标准，对粮食安全起着极其重要的作用。其中，在2003—2004年、2010年、2014年、2016年间河北省夏玉米灰水足迹较高，总量都>200 m3/t，这主要是化肥农药使用增加导致。研究时段内河北省夏玉米产量呈上升趋势且较为稳定，并且每公顷化肥使用有所降低但下降幅度不大，使得灰水足迹呈现波动性轻微下降[26]。

4.2 河北省夏玉米水足迹空间演变特征

为进一步探究河北省夏玉米水足迹空间演变特征，本文在夏玉米生育期降水量和蒸散量变化特征基础上，将2002—2018年夏玉米整个生育期内降水量最少的2002年(207.17 mm)、降水量最接近多年平均值的2003年(288.03 mm)和降水量最多的2013年(356.85 mm)分别作为枯水年、平水年和丰水年进行研究，运用反距离权重插值法探究河北省夏玉米生产水足迹空间演变情况，并加以分析。根据河北省夏玉米生育期内降水量变化，通过选取3个研究年份(2002年、2003年和2013年)，绘制河北省夏玉米生产绿水足迹时空演变特征图，如图5所示。由图5可知：

(1)河北省夏玉米绿水足迹在枯水年(2002年)、平水年(2003年)和丰水年(2013年)空间分布差异显著，总体表现为研究年份绿水足迹值整体上水平相当。2002年和2003年绿水足迹高值区主要集中在东部地区，主要原因是东部地区湿润度较西部地区大，降水量多，绿水蒸散较高所致。此外，青龙、黄骅及其周围地区绿水足迹相对省内其他地区较高，这主要是研究年份这些地区有效降水量较大；而河北省南部和西北部地区有效降水量较小，故绿水足迹较低。

(2)2013年河北省夏玉米生产绿水足迹高值区在保定及其周围地区，主要原因是在研究年份该地区有效降水量和蒸散发值都比较大，使得绿水足迹值较高。

(3)2002年、2003年与2013年低值区都主要集中在河北省西部地区，主要由于这些地区位于河北省西北部，海拔高，在2002年、2003年与2013年降水量较其他地区少，故有效降水量小，夏玉米生长所需绿水资源也少[21]。

绿水作为在非饱和土壤中供农作物生长的降水，今后应该采用合理的抗旱耕作措施促进降水利用，为农作物生长提供充足的水分。其次，还需要对现有的耕层加深，促进土壤肥力的形成，从而使农作物更好地利用绿水资源。

图6 河北省夏玉米生产蓝水足迹空间演变特征Fig.6 Spatial evolution characteristics of blue water footprint of summer maize production in Hebei Province

根据河北省夏玉米生育期内降水量变化，通过选取3个研究年份(2002年、2003年和2013年)，绘制河北省夏玉米生产蓝水足迹时空演变特征图，如图6所示。由图6可知：

(1)河北省夏玉米绿水足迹在枯水年(2002年)、平水年(2003年)和丰水年(2013年)空间分布差异显著，总体表现为2002年蓝水足迹整体上高于2003年和2013年蓝水足迹。

(2)2002年，河北省蓝水足迹高值区主要位于西部地区，主要以张北、张家口地区和南宫周围地带，这主要与研究年该地区有效降水量少，蓝水蒸散量较大密切相关；低值区主要在秦皇岛、青龙和饶阳地区，原因是该地区在2002年有效降水量比其他地区高，故蓝水蒸散量较低，蓝水足迹也相应偏低。

(3)2003年和2013年，河北省大部分地区蓝水足迹较低，张家口及其周围地区蓝水足迹较高，主要是在2002年、2003年与2013年有效降水量较其他地区少，蓝水蒸散量较大，故蓝水足迹高；其他地区蓝水足迹较低主要是由于有效降水量多导致蓝水蒸散量小。

蓝水作为促进农作物生长发育的灌溉用水，今后需要将地表水和地下水有机结合起来，制定相应的节水措施，实现现有水资源对农作物的合理灌溉。其次，要选用低耗水、中度水价值的品种进行种植，促进夏玉米稳步增产，对实现河北省农业健康发展具有重要意义[20]。

4.3 河北省夏玉米水足迹与各影响因子相关性分析

作物生产的水足迹受作物整个生长过程的影响，尽管它与水资源消耗和单位面积作物产量联系密切，但研究区农业气象条件、农业生产技术投入、地形单元和田间管理等因素也会与作物生产水足迹存在一定的联系。为了进一步探究河北省玉米水足迹时空变化影响因子，分析了相关地理数据、气象数据和作物数据等因素，对其相关性程度进行探讨。

根据选取河北省2002—2018年间相关气象因子与农业生产因子，主要包括平均气温(X1)、平均相对湿度(X2)、平均风速(X3)、平均日照时数(X4)、降雨量(X5)、蒸散量(X6)、夏玉米播种面积(X7)、夏玉米总产值(X8)、单位面积氮肥施用量(X9)、农药使用量(X10)、农业机械动力使用量(X11)、有效灌溉面积(X12)，探讨它们与夏玉米生产水足迹(X13)之间的相关关系，利用SPSS软件分析建立相关矩阵表，具体结果如表1所示。

由表1可知，蒸散量(X6)和有效灌溉面积(X12)与夏玉米生产水足迹(X13)呈正相关关系。其余各项指标都与夏玉米生产水足迹呈负相关关系，影响程度最高为夏玉米总产值，最低为平均日照时数。负相关关系中，平均相对湿度和降雨量达到显著水平；平均风速、夏玉米播种面积、夏玉米总产值和单位面积氮肥施用量达到极显著水平。说明河北省夏玉米播种面积越大，总产值越大，降水量越大的情况下，夏玉米生产水足迹会越小。主要原因是降水量大时相随湿度较高，蒸散量会相应降低，作物生长所需水分减少，作物生产水足迹减少；反之，作物生产水足迹就会增大。

主成分分析能够更为直观地看出主导因素对河北省夏玉米生产水足迹影响程度。因此，对选定的13个影响因素进行了KMO检验和Bartlett球度检验之后发现，KMO值=0.573>0.5，表明因子分析可顺利进行；Sig值=0<0.05，表明所选因素之间存在相关性，可以进行主成分分析。表2数据显示，前4个主成分累积贡献率高达84.56%，表明前4个主成分的选择可以解释13个指标大部分信息量。因此，通过选取前4个主成分来进一步探究影响河北省夏玉米生产水足迹的因素。

表1 各影响因素与夏玉米生产水足迹相关分析Table 1 Correlation between each influencing factor and water footprint of summer maize production

表2 各主成分分析总方差解释Table 2 Explanation of total variance of eachprincipal component

由表3可知，夏玉米播种面积(X7)、夏玉米总产值(X8)、单位面积氮肥施用量(X9)在主成分1中作用显著，而平均相对湿度、平均风速、降雨量等的影响相对较弱，表明这些因子可以大部分解释主成分1中的内容。主成分2中平均气温(X1)、蒸散量(X6)、夏玉米生产水足迹(X13)三个因子之间相关性显著。主成分3中农药施用量(X10)、农业机械动力使用量(X11)、有效灌溉面积(X12)等因子主要反映农业生产技术投入的影响。主成分4中平均日照时数(X4)相关系数较高，能够一定程度上反映该主成分中气象因素平均日照时数的影响。

表3 主成分载荷矩阵荷载取值Table 3 Load values in principal component load matrix

5 结论与讨论

5.1 结 论

农业水资源对于解决水资源短缺和粮食安全问题至关重要。研究时段2002—2018年河北省夏玉米生产水足迹总体呈现下降趋势，在河北省经济作物种植比重不断增加影响下变动，与王月英等[27]研究结果一致。但是与韩宇平等[20]研究结果略有不同，主要是由于选取研究时段步长和研究对象综合性存在一定差异。如何合理高效控制夏玉米生产水足迹，对实现水资源和粮食安全发展具有双赢的效果。灰水足迹在2002—2018年下降幅度不大，与何立新等[25]结果相一致。得出的主要结论有：

(1)河北省夏玉米生产水足迹在研究时段内呈波动式下降趋势，整体以11.10 m3/t趋势下降，研究时段内多年平均值为759.03 m3/t，总水足迹构成中绿水足迹占主要地位，第二为灰水足迹，蓝水足迹占比最少，三者整体以下降趋势出现，但下降趋势差异显著，蓝水足迹变动趋势最大，灰水足迹变动趋势最小，三者在水足迹中占比分别为65%、26%和9%。

(2)河北省夏玉米绿水足迹和蓝水足迹在枯水年(2002年)、平水年(2003年)和丰水年(2013年)空间分布差异较大。其中，2002年和2003年绿水足迹在东部地区为高值区域，南部和西北部地区为低值区域；2013年河北省夏玉米生产绿水足迹高值区在保定及其周围地区。2002年、2003年与2018年低值区都主要集中在河北省西部地区，主要由于这些地区地理位置原因，在研究时段降水量较其他地区少，故有效降水量小。

(3)通过对选取的13个影响因子进行相关性分析后，得出蒸散量和有效灌溉面积与夏玉米生产水足迹呈正相关关系。与夏玉米生产水足迹呈负相关关系的为剩余11个指标，其中，平均相对湿度和降雨量达到显著水平；平均风速、夏玉米播种面积、夏玉米总产值和单位面积氮肥施用量达到极显著水平。

5.2 讨 论

研究区河北省灰水足迹所产生的面源污染对区域水资源环境威胁极大，尤其是在河北省水资源匮乏情况下严重性更大。需通过科学管理手段，保障产量稳定情况下合理规划施肥。研究结论表明：要因地制宜考虑整个省份不同地带气候特征和水资源状况，根据区域内种植优势，合理安排农作物布局。同时须制定区域内合理灌溉制度，促进节水型农业发展。

本研究在水足迹理论指导下，对河北省夏玉米水足迹进行量化与分析，得到一些初步结论，但是由于数据和研究方法局限性，目前仍然存在许多不足。主要有：

(1)由于灰水足迹与化肥施用量有关，这部分资料是从统计年鉴中获取的省级数据，因此不适宜作空间分析。

(2)影响夏玉米生产水足迹因子涉及多个方面，本文研究因子仅涉及到气象和农业方面，但是对人口因素、经济因素和人类活动等因子还没有考虑进去。

因此，在今后研究中，应该多方面因子进行综合考量，提高对农业水足迹综合评价能力，为农业水资源的科学管理和合理调配提供参考依据。