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灌區(qū)糧食生產(chǎn)水足跡的影響因素

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灌區(qū)糧食生產(chǎn)水足跡的影響因素

摘要:以人民勝利渠灌區(qū)為研究區(qū),基于1961—2013年的長(zhǎng)系列數(shù)據(jù),采用彭曼公式和CROPWAT軟件,計(jì)算出歷年灌區(qū)冬小麥的藍(lán)水、綠水足跡,并根據(jù)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行藍(lán)水、綠水足跡及其影響因子的時(shí)間序列分析。采用結(jié)構(gòu)方程模型方法,對(duì)藍(lán)水、綠水足跡與氣候和農(nóng)業(yè)投入因子的作用關(guān)系進(jìn)行路徑分析。結(jié)果表明:1961—2013年灌區(qū)冬小麥的藍(lán)水、綠水足跡均呈顯著下降趨勢(shì),作物需水量(ETc)無(wú)顯著變化,冬小麥產(chǎn)量顯著增加是其藍(lán)水、綠水足跡下降的主要原因;影響冬小麥ETc的主要?dú)庀笠蛩厥瞧骄L(fēng)速、平均氣溫、相對(duì)濕度和日照時(shí)數(shù);在不考慮農(nóng)業(yè)投入的影響時(shí),灌區(qū)冬小麥生長(zhǎng)季平均風(fēng)速是對(duì)藍(lán)水、綠水足跡影響最大的氣候因子,日照時(shí)數(shù)和有效降水的影響次之;在農(nóng)業(yè)投入和氣象因子的共同作用下,冬小麥藍(lán)水、綠水足跡的主要影響因素為農(nóng)用化肥使用折純量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和有效降水。

關(guān)鍵詞:藍(lán)水足跡;綠水足跡;農(nóng)業(yè)投入;氣象因子;結(jié)構(gòu)方程模型;人民勝利渠灌區(qū)

1研究背景

在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域,水足跡提供了一種新的方法來(lái)評(píng)估農(nóng)作物對(duì)水資源的利用效率。Sun等[1]498利用歷史數(shù)據(jù)研究表明,1980—2009年河套灌區(qū)小麥需水量減少和產(chǎn)量增加導(dǎo)致其水足跡呈下降趨勢(shì),小麥水足跡主要受農(nóng)業(yè)管理措施的影響。趙慧等[2]應(yīng)用CROPWAT模型計(jì)算作物生產(chǎn)水足跡,分析了氣候變化對(duì)作物生產(chǎn)水足跡的影響,研究表明生育期平均相對(duì)濕度、平均氣溫和平均日較差對(duì)馬鈴薯生產(chǎn)水足跡影響較大,生育期平均風(fēng)速和平均日較差對(duì)春小麥生產(chǎn)水足跡影響較大。孫世坤等[3]基于水足跡理論和量化方法,分析了中國(guó)大陸小麥生產(chǎn)水足跡空間分布情況和特征,并對(duì)造成水足跡區(qū)域差異的因素進(jìn)行了歸因分析。水足跡由作物需水量和糧食產(chǎn)量計(jì)算得到。各種因素通過(guò)影響作物需水量和糧食產(chǎn)量對(duì)水足跡產(chǎn)生復(fù)雜影響。黃維等[4]研究表明,一定幅度內(nèi)氣溫上升和降水增加對(duì)我國(guó)糧食產(chǎn)量變動(dòng)有正向作用。崔靜等[5]13研究表明,氣候變化對(duì)于中國(guó)北方地區(qū)糧食產(chǎn)量的影響以正向?yàn)橹?,而?duì)南方地區(qū)糧食產(chǎn)量的影響則以負(fù)向?yàn)橹?;除氣候因素外,糧食產(chǎn)量還受農(nóng)業(yè)投入因素的影響。李海鵬等[6]通過(guò)主成分分析發(fā)現(xiàn):水資源稟賦等自然生產(chǎn)力因子是影響糧食綜合生產(chǎn)能力的基本因素;機(jī)械化率等技術(shù)生產(chǎn)力因子和耕作制度等管理生產(chǎn)力因子是主要促進(jìn)因素;政策生產(chǎn)力因子影響不太顯著,卻是保障糧食綜合生產(chǎn)能力的穩(wěn)定因素。綜上所述,糧食生產(chǎn)足跡受氣候和農(nóng)業(yè)投入等因子的綜合影響。但目前尚未定量探明氣候和農(nóng)業(yè)投入因子與糧食產(chǎn)量、作物需水量及糧食生產(chǎn)水足跡間的綜合作用關(guān)系,不能確定各類(lèi)因子對(duì)糧食生產(chǎn)水足跡的影響程度。針對(duì)該問(wèn)題,筆者以河南省人民勝利渠灌區(qū)為研究區(qū),基于灌區(qū)長(zhǎng)系列糧食產(chǎn)量、氣候和農(nóng)業(yè)投入資料,采用時(shí)間序列分析和結(jié)構(gòu)方程模型方法,分析冬小麥藍(lán)水和綠水足跡及其影響因子的變化趨勢(shì),定量研究氣候、農(nóng)業(yè)投入、冬小麥產(chǎn)量、藍(lán)水足跡、綠水足跡間的相互關(guān)系。

2數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

2.1研究區(qū)概況

灌區(qū)是相對(duì)獨(dú)立的用水系統(tǒng),以灌區(qū)作為研究對(duì)象有利于糧食生產(chǎn)水足跡的計(jì)算和影響因素分析。人民勝利渠灌區(qū)位于河南省北部,在東經(jīng)113°31′—114°25′、北緯35°00′—35°30′之間,是中華人民共和國(guó)成立后在黃河下游興建的第一個(gè)引用黃河水灌溉的大型自流灌區(qū)。灌區(qū)屬半濕潤(rùn)、暖溫帶大陸性季風(fēng)氣候區(qū),擁有長(zhǎng)系列氣象觀測(cè)、糧食產(chǎn)量資料和較完善的農(nóng)業(yè)投入資料,便于分析各種因子對(duì)糧食生產(chǎn)水足跡的影響。2.2數(shù)據(jù)來(lái)源研究數(shù)據(jù)來(lái)源于統(tǒng)計(jì)資料和實(shí)地調(diào)查。灌區(qū)1961—2013年氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于灌區(qū)監(jiān)測(cè)資料和中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng),1961—2013年冬小麥的產(chǎn)量來(lái)源于灌區(qū)統(tǒng)計(jì)資料,1999—2013年灌區(qū)糧食生產(chǎn)投入數(shù)據(jù)(農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力、農(nóng)用化肥施用折純量、農(nóng)藥施用實(shí)物量、農(nóng)用柴油使用量)根據(jù)《中國(guó)農(nóng)村統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《河南統(tǒng)計(jì)年鑒》中灌區(qū)相關(guān)市(縣)的數(shù)據(jù)折算得到。2.3研究方法采用彭曼公式和CROPWAT軟件,根據(jù)灌區(qū)氣象數(shù)據(jù)計(jì)算冬小麥生長(zhǎng)季的需水量和有效降水量,運(yùn)用作物需水量法,計(jì)算歷年灌區(qū)冬小麥的藍(lán)水、綠水足跡[7]。M-K法是一種常用的非參數(shù)趨勢(shì)診斷方法,其優(yōu)點(diǎn)是不需要樣本遵從一定的分布,也不受少數(shù)異常值的干擾,其最常用的兩個(gè)檢驗(yàn)指標(biāo)為Zc(置信區(qū)間閾值)和β(Kendall傾斜度,即單位時(shí)間內(nèi)的變化量)[8]1187-1188。采用M-K檢驗(yàn)方法對(duì)灌區(qū)冬小麥需水量、有效降水量、產(chǎn)量和藍(lán)水足跡、綠水足跡、灌區(qū)歷年氣候因子以及農(nóng)業(yè)投入指標(biāo)進(jìn)行趨勢(shì)分析,揭示其變化趨勢(shì)和突變點(diǎn)。SPSSAMOS21.0是一款通過(guò)結(jié)構(gòu)方程建模(SEM)檢驗(yàn)變量之間相互影響的軟件。運(yùn)用該軟件對(duì)冬小麥水足跡與各影響因子間的作用關(guān)系進(jìn)行路徑分析,揭示氣候因子以及非氣候因子變化對(duì)糧食生產(chǎn)水足跡的影響規(guī)律。

3氣候因子對(duì)灌區(qū)糧食生產(chǎn)水足跡的影響

3.1糧食生產(chǎn)水足跡的時(shí)間序列分析

對(duì)計(jì)算得到的灌區(qū)冬小麥水足跡進(jìn)行趨勢(shì)分析,冬小麥藍(lán)水、綠水足跡在53a中均呈顯著下降趨勢(shì)。冬小麥產(chǎn)量顯著增加,生長(zhǎng)季作物蒸散發(fā)量(ETc)無(wú)顯著變化,表明冬小麥藍(lán)水、綠水足跡下降的主要原因?yàn)楫a(chǎn)量增加。灌區(qū)冬小麥的藍(lán)水、綠水足跡在1961—1972年變化顯著,原因是該時(shí)期灌區(qū)冬小麥產(chǎn)量過(guò)低,使得單位產(chǎn)量的水足跡過(guò)高;1973—2013年灌區(qū)冬小麥產(chǎn)量逐年穩(wěn)定增長(zhǎng),使得冬小麥單位產(chǎn)量水足跡逐年下降到正常值并趨于穩(wěn)定。圖2表明,1972年以前冬小麥藍(lán)水足跡顯著下降,但在1972年以后變化趨勢(shì)不顯著,突變點(diǎn)為1972年。圖3顯示冬小麥綠水足跡1975年以前在0.05置信水平上顯著下降,突變發(fā)生在1972年。冬小麥綠水足跡在1982—1990年顯著上升(0.05置信水平),之后呈不顯著下降趨勢(shì)。2005年以前灌區(qū)冬小麥產(chǎn)量在0.05置信水平上顯著上升,之后上升趨勢(shì)不明顯,突變發(fā)生在1985年。作物藍(lán)水、綠水足跡除受產(chǎn)量影響外,還與ETc、有效降水Peff的大小有直接關(guān)系。1961—2013年灌區(qū)冬小麥生長(zhǎng)季ETc、Peff及二者差值隨時(shí)間變化情況見(jiàn)圖5,ETc在600mm上下波動(dòng)。圖5和圖7顯示,冬小麥生長(zhǎng)季有效降水整體呈不顯著的下降趨勢(shì),年際間波動(dòng)較大,突變點(diǎn)較多。冬小麥生長(zhǎng)季ETc先上升后下降,存在一個(gè)突變點(diǎn)。有效降水下降使得綠水蒸散發(fā)呈下降趨勢(shì),在產(chǎn)量增加的綜合作用下,綠水足跡下降趨勢(shì)明顯。ETc和Peff的差值(藍(lán)水蒸散發(fā))表現(xiàn)為先減小后增大。產(chǎn)量呈持續(xù)增長(zhǎng)趨勢(shì),導(dǎo)致藍(lán)水足跡下降速度先快后慢,最后趨于平穩(wěn)。

3.2氣候因子對(duì)糧食生產(chǎn)水足跡的影響分析

由于各種氣候因子對(duì)作物需水量和產(chǎn)量有直接影響,因此對(duì)作物的藍(lán)水、綠水足跡會(huì)產(chǎn)生間接影響。1961—2013年灌區(qū)冬小麥生長(zhǎng)季各氣候因子的M-K檢驗(yàn)結(jié)果,平均氣溫顯著上升,相對(duì)濕度、平均風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)顯著下降,其他氣候因子變化不顯著。丁一匯等[9]研究發(fā)現(xiàn),近50a全國(guó)日照時(shí)數(shù)呈顯著減少趨勢(shì)、近地面平均風(fēng)速呈減小趨勢(shì)。Sun[1]500等研究發(fā)現(xiàn),河套灌區(qū)1960—2008年平均氣溫和降水顯著上升,平均相對(duì)濕度、平均風(fēng)速、平均日照時(shí)數(shù)顯著下降,其中降水的變化幅度最大,其次為溫度和風(fēng)速。本研究與上述研究結(jié)果一致。為了進(jìn)一步探明各氣候因子對(duì)藍(lán)水、綠水足跡的影響程度,利用AMOS軟件構(gòu)建各氣候因子與冬小麥ETc、產(chǎn)量、藍(lán)水足跡、綠水足跡間的路徑分析圖。各氣候因子對(duì)藍(lán)水足跡、綠水足跡的效應(yīng)分解。平均氣溫、日照時(shí)數(shù)、平均風(fēng)速與ETc正相關(guān),相對(duì)濕度、水汽壓與ETc負(fù)相關(guān),均通過(guò)置信水平P=0.001的顯著性檢驗(yàn)。其中:對(duì)ETc影響最大的氣候因子為平均風(fēng)速,相關(guān)系數(shù)為0.67;平均氣溫對(duì)ETc的影響次之,相關(guān)系數(shù)為0.55。灌區(qū)平均風(fēng)速增大、平均氣溫上升以及相對(duì)濕度減小,使得冬小麥生長(zhǎng)季ETc增大,但灌區(qū)日照時(shí)數(shù)減少使ETc減小,導(dǎo)致ETc雖然呈增大趨勢(shì),但不顯著。陳博等[8]1194-1196研究發(fā)現(xiàn),華北平原夏玉米生長(zhǎng)季水面蒸發(fā)量與平均氣溫、平均風(fēng)速、相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)顯著相關(guān),與本文的研究結(jié)果類(lèi)似。從表2可見(jiàn),日照時(shí)數(shù)、平均風(fēng)速與作物產(chǎn)量負(fù)相關(guān),且均通過(guò)P=0.01顯著性檢驗(yàn)。其中:平均風(fēng)速對(duì)產(chǎn)量影響最大,相關(guān)系數(shù)為-0.78;其他氣候因子與產(chǎn)量的相關(guān)性不顯著。崔靜等[5]19-20研究表明,氣候因子對(duì)產(chǎn)量的影響在各區(qū)域間差異較大,平均日照時(shí)數(shù)增加對(duì)華中地區(qū)和西北地區(qū)冬小麥單產(chǎn)的邊際影響為負(fù),與本研究結(jié)果類(lèi)似。藍(lán)水足跡相關(guān)性分析中,ETc與藍(lán)水足跡的相關(guān)性不顯著,作物產(chǎn)量與藍(lán)水足跡顯著負(fù)相關(guān)。除有效降水外,各氣候因子對(duì)藍(lán)水足跡的直接效應(yīng)均不顯著,但是各因子通過(guò)中間變量ETc和產(chǎn)量對(duì)藍(lán)水足跡的間接效應(yīng)各有差異,從而使各氣候因子對(duì)藍(lán)水足跡產(chǎn)生的整體效應(yīng)不盡相同。平均風(fēng)速是對(duì)藍(lán)水足跡影響最大的因子,日照時(shí)數(shù)和有效降水的影響次之。Sun等[1]504發(fā)現(xiàn)風(fēng)速是對(duì)河套灌區(qū)作物水足跡變化影響最大的氣象因素,并且風(fēng)速與作物水足跡負(fù)相關(guān),與本研究結(jié)果相反。綠水足跡相關(guān)性分析中,ETc、產(chǎn)量與綠水足跡顯著負(fù)相關(guān)。產(chǎn)量呈顯著增加趨勢(shì)是綠水足跡下降的主要原因,這與Sun等[1]505的研究結(jié)果一致。溫度、相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)和平均風(fēng)速對(duì)冬小麥綠水足跡均有顯著影響。其中:平均風(fēng)速對(duì)冬小麥綠水足跡的影響最大,有效降水、日照時(shí)數(shù)、相對(duì)濕度、平均氣溫的影響依次減小。總體而言,灌區(qū)冬小麥生長(zhǎng)季平均風(fēng)速是對(duì)藍(lán)水、綠水足跡影響最大的氣候因子,這與趙慧等[2]414的研究結(jié)果一致;日照時(shí)數(shù)和有效降水對(duì)灌區(qū)冬小麥藍(lán)水、綠水足跡的影響次之。趙慧等[2]413研究發(fā)現(xiàn)春小麥生產(chǎn)水足跡與生育期內(nèi)平均日照時(shí)數(shù)的相關(guān)系數(shù)為-0.472,與本文研究結(jié)果相反。

4氣候因子和農(nóng)業(yè)投入對(duì)糧食生產(chǎn)水足跡的影響

為了確定氣候因子和非氣候因子對(duì)作物水足跡的影響,利用SPSSAMOS21.0軟件構(gòu)建考慮農(nóng)業(yè)投入指標(biāo)的各影響因子、產(chǎn)量、ETc和藍(lán)水足跡、綠水足跡間的路徑關(guān)系,得到1999—2013年各氣候因子及農(nóng)業(yè)投入指標(biāo)對(duì)藍(lán)水、綠水足跡的效應(yīng)。在農(nóng)業(yè)投入因子中,影響產(chǎn)量的主要因素為農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力。氣候因子對(duì)產(chǎn)量的影響遠(yuǎn)小于農(nóng)業(yè)投入因子。在引入農(nóng)業(yè)投入指標(biāo)后,所有因素對(duì)冬小麥藍(lán)水、綠水足跡的影響均顯著,其中:對(duì)冬小麥藍(lán)水足跡影響最大的因素為農(nóng)用化肥使用折純量,農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和有效降水對(duì)藍(lán)水足跡的影響次之。在氣候因子中,水汽壓對(duì)藍(lán)水足跡的影響最大,相對(duì)濕度和日照時(shí)數(shù)次之,平均風(fēng)速對(duì)藍(lán)水足跡的影響較小。有效降水對(duì)冬小麥綠水足跡影響最大,農(nóng)用化肥使用折純量和農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力的影響次之。其他氣候因子對(duì)綠水足跡的影響較小。

5結(jié)論

(1)1961—2013年灌區(qū)冬小麥生長(zhǎng)季藍(lán)水、綠水足跡顯著下降,主要原因?yàn)楫a(chǎn)量增加。冬小麥生長(zhǎng)季平均氣溫顯著上升,相對(duì)濕度、風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)顯著下降,其他氣候因子變化不顯著。(2)影響ETc的主要因素為平均風(fēng)速、平均氣溫、相對(duì)濕度和日照時(shí)數(shù)。在氣候因子中,影響產(chǎn)量的主要因素為平均風(fēng)速和日照時(shí)數(shù);在農(nóng)業(yè)投入因子中,影響產(chǎn)量的主要因素為農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力。氣候因子對(duì)產(chǎn)量的影響遠(yuǎn)小于農(nóng)業(yè)投入因子。(3)在不考慮農(nóng)業(yè)投入的影響時(shí),平均風(fēng)速是對(duì)灌區(qū)冬小麥生長(zhǎng)季藍(lán)水、綠水足跡影響最大的氣候因子,日照時(shí)數(shù)和有效降水的影響次之??紤]農(nóng)業(yè)投入和氣候因子的綜合作用,冬小麥藍(lán)水、綠水足跡的主要影響因素為農(nóng)用化肥使用折純量、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動(dòng)力和有效降水。

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作者:韓宇平 張嘉彧 代小平 周雯晶 單位:華北水利水電大學(xué)水資源高效利用與保障工程 河南省協(xié)同創(chuàng)新中心 河南省節(jié)水農(nóng)業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室