河北省粮食作物用水效率时空特征及影响因素分析_温佳昱.pdf

第 37 卷第 8 期干旱区资源与环境Vol 37No 82023 年 8 月Journal of Arid Land esources and EnvironmentAug 2023文章编号:1003 7578(2023)08 117 11doi:10 13448/j cnki jalre2023192河北省粮食作物用水效率时空特征及影响因素分析*温佳昱1，2，3，潘佩佩1，2，3，王晓旭4，兰烁康5，任丹丹1，2，3(1 河北师范大学地理科学学院，石家庄 050024;2 河北省环境变化遥感识别技术创新中心，石家庄 050024;3 河北省环境演变与生态建设实验室，石家庄 050024;4 河北雄安新区管理委员会自然资源和规划局，保定 050021;5 北京市规划和自然资源委员会大兴分局，北京 101100)提要:河北省粮食生产与水资源矛盾日益加深，提高粮食作物用水效率势在必行。文中以河北省为研究区域，运用超效率 SBM 模型，结合空间计量模型和 GTW 模型，对河北省 1995 2019 年多要素投入产出框架下粮食作物用水效率及影响因素进行实证研究。结果表明:1)1995 年以来，河北省粮食作物水足迹呈上升态势，灰水足迹年增长率幅度最大。2)研究期内河北省粮食作物用水效率呈现下降(1995 2000 年)上升(2000 2015 年)下降(2015 2019 年)的变化态势，整体处于较低水平;空间分布上呈现西北低、东南高的格局，且区域内差异大于区域间差异。3)有效灌溉程度、产业结构、农村居民人均纯收入、城镇化水平和农业机械力密度对粮食作物用水效率存在显著正向效应，种植结构和化肥施用强度则存在显著的负向效应，且各影响因素对粮食作物用水效率的影响程度存在空间差异。文中研究为各地区制定因地制宜的用水效率提高对策提供研究依据。关键词:用水效率;超效率 SBM 模型;粮食作物水足迹;空间计量模型;GTW 模型中图分类号:S271;S51文献标识码:A粮食安全和水资源安全是人类生存和发展的基础。中国人均水资源量远低于世界平均水平，其中农业用水占全国水资源消耗量的 70%以上，农业水资源长期处于短缺的高压状态1，2023 年国家发布的中央一号文件也再次强调对粮食安全和农业用水的重点关注。随着全球气候变暖、粮食主产区自然灾害等因素影响，粮食生产和水资源矛盾逐步加剧。同时，粮食作物在生产中大量使用化肥、农药、地膜等会造成水资源污染2，加之中国水资源空间分布不均、利用不合理等带来的高水资源投入和低农业产出等问题，导致我国粮食生产过程中水资源利用效率较低。如何有效开展粮食作物用水效率评估并识别其主要影响因素是确保粮食安全、缓解农业水资源短缺以及促进农业绿色发展亟待解决的关键问题。农业用水效率是指在多元素生产框架下目标用水量与实际用水量的比值，最早由 Hu 等3 提出，该指标作为衡量农业水资源投入产出关系的重要工具受到了广泛关注。当前有关农业用水效率的研究主要集中在效率测算和影响因素两个方面。1)从用水效率测算上看，采用的方法主要有随机前沿法(StochasticFrontier Analysis，SFA)4 和数据包络分析法(Data Envelopment Analysis，DEA)5。与 SFA 模型相比，DEA模型不需要假设作物生产函数，可以避免带着主观因素进行非参数统计6，因此在 DEA 框架下测算农业用水效率的研究较多7，然而该模型忽略了松弛变量，且效率值只能保持在(0，1 区间内，Tone 在 DEA 模型的基础上提出的超效率 SBM 模型(Slacks based Measure of Super efficiency Model)8，不仅解决了上述缺陷，还可以在产出指标中加入非期望产出。但现有研究中超效率 SBM 模型测算效率采用的水资源投入指标大多仅考虑灌溉用水，缺少对有效降水的分析，非期望产出指标则多采用农业面源污染数据，不能全面的体现农业生产对水资源的负面影响。而将水足迹引入 SBM 模型，可以综合考虑作物生产中的水资*收稿日期:2023 1 12;修回日期:2023 5 13。基金项目:河北省高等学校自然科学研究计划项目(ZD2021067);河北省自然科学基金项目(D2020205009);国家自然科学基金项目(42207551)资助。作者简介:温佳昱(1998 )，女，汉族，山西忻州人，硕士，主要从事耕地生态安全与农业水资源利用。E mail:wenjiayu329 163com通讯作者:潘佩佩(1986 )，女，汉族，河南开封人，博士，副教授，硕士生导师，主要从事耕地利用变化及其生态环境影响效应研究。E mail:panpeipei626163 com源投入和非期望产出，为这一研究提供新的视角，其中水足迹是指产品生产过程中需要的水资源总量，包括绿水、蓝水和灰水足迹9。当前针对农业水足迹的研究主要集中在作物水足迹时空特征10、水资源压力11 等方面，将水足迹作为投入产出指标测算效率的研究还不够完善。2)从用水效率影响因素上看，已有研究主要采用对数平均迪氏指数分解法12、面板回归模型13、空间计量模型14 等方法分析不同因素的影响，但由于相邻地区间具有交流性和传递性，基于空间计量模型的影响效应分析可以更好的解释各因素的影响差异。现有研究中影响因素的选取涵盖了种植过程中的生产要素15，也增加了机械化程度和水利化程度等相关技术因素16。随着研究的深入，产业结构、种植结构、城镇化水平等农业结构因素17 18 和经济发展因素17，19 20 也需要纳入其中，以全面反映用水效率的影响机制。总体上，当前有关农业用水效率研究已经广泛开展，但在测算模型和指标选择上还需优化，而运用引入水足迹的超效率 SBM 模型能够更准确的反映实际效率值。此外，农业用水效率的相关研究一般集中在国家1，7、粮食主产区15、城市群16、省域17、区域18 或县域19 等单一尺度，而多尺度的综合研究有利于从不同视角全面分析农业用水效率的时空演变，相关研究还需深化。河北省是全国十三个粮食主产区之一，对保障国家粮食供给安全具有重要作用，但该地区水资源极度匮乏，农用灌溉用水需求量大，连续多年超采形成了严重的地下水漏斗。同时，农户施用化肥等作为增加产量和经济收益的重要方式，又带来了农产品和水环境的污染。因此，文中以河北省为研究区域，运用基于水足迹的超效率 SBM 模型，计算1995 2019 年河北省粮食作物用水效率，并从省域、区域和县域尺度综合分析其时空变化特征，进而应用空间计量模型和 GTW 模型探究影响因素空间效应、溢出效应及空间异质性，为缓解水资源与粮食生产矛盾、促图 1河北省区域划分图Figure 1 egional division of Hebei province进农业可持续发展提供研究基础和决策依据。1材料与方法1 1数据来源河北省小麦、玉米两大主粮播种面积占粮食总播种面积的 88%以上，因此选择这两种粮食作物作为研究对象。计算水足迹所需的气象数据(包括温度、湿度、降水、日照时数等)，来源于中国科学院资源环境科学与数据中心(http:/www resdccn/)。粮食作物系数、生育期数据来源于联合国粮农组织 GOP 数据库，并结合实地调查数据进行调整。粮食作物用水效率计算所需投入产出指标数据及各影响因素数据来源于相应年份的河北省农村统计年鉴。县域单元依据河北省 2015 年行政区划分为 139 个县级行政区划单位，其中市辖区合并为一个县域单元。结合河北省国土空间规划对不同区域特征的界定，并参考已有文献20，将河北省划分为冀中南区、冀西北坝上区、环京津区、沿海区四个区域(图 1)。1 2研究方法1 2 1粮食作物用水效率测算基于超效率 SBM 模型测算粮食作物用水效率，采用的指标包括投入指标、期望产出指标和非期望产出指标，文中将粮食生产过程中作物经济产出最大化、污染811干旱区资源与环境第 37 卷产出最小化时的粮食作物用水效率定义为最高效率21。考虑数据的可获取性1，18，投入产出指标(表1)。其中小麦和玉米的化肥施用折纯量、农业机械总动力、农业劳动力和农业 GDP 数据无法直接获取，通过权重系数法计算粮食作物相关数据22。模型具体可表示为23:=min1+1mmi=1sxixio1 1s1+s2(s1k=1sykyk0+s2l=1szlzl0)s t xio nj=1，0jxj sxi，iyk0 nj=1，0jzj szl，kzl0 nj=1，0jzj szl，l1 1s1 s2(s1k=1sykyk0+s2l=1szlzl0)0sxi0，syk0，szl0，j0，i，j，k，l(1)式中:n 为 139 个县域单元;为县域粮食作物用水效率，当 大于 1 时，表示用水效率处于较高水平，当 小于 1 时，则表示区域投入产出比例不相符，用水效率处于较低水平。1 2 2粮食作物水足迹测算粮食作物水足迹包括绿水、蓝水和灰水足迹，其中绿水指未形成地表径流的降水，蓝水指地表水和地下水，灰水指将作物生产过程中排放的污染物进行稀释，使其达到排放标准所需水资源量11。将粮表 1 指标体系Table 1 Indicator system指标变量变量说明投入指标蓝水、绿水足迹/m3用水投入种植面积/hm2土地投入化肥施用折纯量/t化肥投入农业机械总动力/万 kWh机械投入农业劳动力/万人人力投入期望产出指标农业 GDP/万元农业产出非期望产出指标灰水足迹/m3水污染食作物的绿水足迹、蓝水足迹作为指标体系中的水资源投入量，灰水足迹作为非期望产出投入。(1)绿水、蓝水足迹计算主要根据产量与生长期需水量，参考现有研究24，计算公式如下:GWF=GW YBW=BW Y(2)GW=10 ETgreenBW=10 ETblue(3)式中:GWF 和 BWF 分别为粮食作物绿水、蓝水足迹(m3);GW 和 BW 分别为粮食作物在生长的过程中需要的绿水、蓝水资源(m3/hm2);Y 为粮食作物种植面积(hm2)。绿水足迹越大表示作物生长过程中降水消耗越多，蓝水足迹越大则表示作物生长过程中灌溉用水消耗越多。ETgreen=min(ETc，Pe)(4)ETblue=max(0，ETc Pe)(5)式中:ETgreen和 ETblue分别代表示粮食作物生长过程中绿、蓝水的蒸散量(mm)，采用联合国粮农组织(FAO)开发的 COPWAT 模型进行计算;Pe为粮食作物生长期内有效降水量(mm);ETc为粮食作物生长期的蒸散量(mm)。Pe=P(125 0 6P)/125P(250/3)mm125/3+0 1PP (250/3)mm(6)(2)灰水足迹作为文中的非期望产出投入，根据粮食作物化肥施用折纯量计算，公式如下25:EWF=*ApplCmax Cnat(7)式中:EWF 为粮食作物灰水足迹(m3);为氮肥淋失率(%);Appl 为粮食作物氮肥施用总量(kg);Cmax、Cnat 分别为化肥中氮元素的最大容许浓度和自然本底浓度(kg/m3)。考虑到数据的可获取性以及化肥类型特点，文中根据“短板原理”，选取淋失率高且使用比例大的氮肥作为粮食生产过程中的污染物，根据已有研究以及小麦 玉米作物带种植实际情况，淋失率定为 10%20，而氮肥的最大容许浓度以国家制定最大 10mg/L 为准，自然状态下一般取最小值 0。灰水足迹越大，表示作物生产过程中排放的污染物911第 8 期温佳昱等河北省粮食作物用水效率时空特征及影响因素分析多。1 2 3不同尺度粮食作物用水效率空间差异分析文中分析河北省整体、区域和县域三种尺度粮食作物用水效率的空间差异，其中省域整体尺度的粮食作物用水效率采用核密度估计方法，区域差异分析采用泰尔系数，县域尺度则直接运用 GIS 的空间分析方法。核密度估计基于连续的密度曲线表示效率的分布特征26，计算公式如下:f(x)=1NhNi=1Kxi?xh(8)式中:f(x)为粮食用水效率密度函数;xi为各地区粮食用水效率观测值;?x 为粮食用水效率平均值;N为区域个数;h