李夢,雷敏,楊海娟,羅佳麗,徐納
西北大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院,陜西西安710127
糧食供需平衡視角下虛擬水研究—以陜西省商洛市為例
李夢,雷敏*,楊海娟*,羅佳麗,徐納
西北大學(xué)城市與環(huán)境學(xué)院,陜西西安710127
本文基于虛擬水理論與方法,對陜西省商洛市1990~2012年主要糧食作物的虛擬水含量和虛擬水總量進行了計算,并應(yīng)用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法(EMD)對糧食產(chǎn)量和虛擬水總量波動進行多時間尺度分析,以確定影響虛擬水總量中短期波動的最主要因素。從糧食需求量和糧食供給量兩個方面對未來商洛市虛擬水消耗量進行預(yù)測與分析。研究結(jié)果表明:(1)從虛擬水的角度來看,玉米的節(jié)水效率最高,大豆和小麥次之,油菜的節(jié)水效率最低;(2)全生育期小麥的虛擬含量水最高,其次為玉米和大豆,油菜的虛擬水含量最少,且虛擬水總量的年際變化情況與各作物虛擬水總量波動趨勢大致相同;(3)從EMD分析結(jié)果來看,糧食產(chǎn)量的中短期波動是影響虛擬水含量變化的主要控制因素;(4)基于滿足當?shù)厝祟惏l(fā)展的糧食需求量,2030年虛擬水總量將占當?shù)厮Y源總量的18.92%,若基于糧食供給量的虛擬水總量2030年僅為10.87%,仍需調(diào)入的虛擬水總量將達到當?shù)厮Y源總量的8.05%;(5)商洛市水資源充沛,但糧食自給率不高,仍需從其他地區(qū)調(diào)入含大量虛擬水的糧食作物來滿足自身發(fā)展的需要,從虛擬水的角度來看,商洛市可以通過調(diào)整農(nóng)作物的種植結(jié)構(gòu)和糧食的調(diào)入結(jié)構(gòu)來減少對虛擬水的調(diào)入。
虛擬水;經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法;預(yù)測與分析
水資源問題是全世界普遍關(guān)注的重大問題,虛擬水作為水資源問題的一種研究思路,近年來正逐步成為學(xué)術(shù)界研究的熱點。目前國際上公認的虛擬水的概念是生產(chǎn)商品和服務(wù)所需要的水資源的數(shù)量[1,2]。本文中所說的虛擬水含量專指生產(chǎn)1 t農(nóng)產(chǎn)品所需要的水資源的數(shù)量,虛擬水總量是指某地區(qū)生產(chǎn)某類農(nóng)產(chǎn)品所需要的水資源總量。倫敦大學(xué)艾倫教授[1]首次提出虛擬水的概念并將其應(yīng)用到以色列的水資源研究中,并指出以色列可通過糧食的進口減少對國內(nèi)水資源的消耗,從而緩解本國水資源壓力。Efrat Hadas[3]等以情景思維的方式論述了以色列的決策者要從長期糧食安全的角度來考慮進口含有大量虛擬水的農(nóng)產(chǎn)品。Qianbin Zhao[4]等將虛擬水水資源安全、氣候變化和糧食安全聯(lián)系在一起,并指出氣候變化對糧食安全有益,還可以幫助改善水資源短缺的現(xiàn)狀。Jing Liu[5]等的研究表明在河套灌區(qū)種植模式的改變不僅可以獲得更多的經(jīng)濟回報,而且可以減少水資源的消耗量,但種植模式的選擇仍需考慮糧食安全和其他約束性條件。
21世紀初虛擬水概念及相關(guān)理論被引入我國[6],徐中民等[7]根據(jù)在我國干旱區(qū)的實踐經(jīng)驗指出了虛擬水理論的局限性并闡述了實施虛擬水戰(zhàn)略的關(guān)鍵,孫才志等[8-10]分析研究了我國糧食貿(mào)易中虛擬水的流動格局和成因,鄒君等[11]運用指標體系評價方法探究了我國不同區(qū)域虛擬水研究和實踐的發(fā)展方向,并對未來我國虛擬水流動格局提出了建議??v觀國內(nèi)外虛擬水的相關(guān)研究,不難發(fā)現(xiàn)關(guān)于虛擬水的相關(guān)研究存在以下特征:在研究尺度上,主要以國家或者省域為尺度的研究為主[12,13],而以市域尺度作為研究區(qū)的較少;在研究內(nèi)容上,關(guān)于虛擬水的研究多集中在對不同產(chǎn)品虛擬水含量的計算上[13,14],對虛擬水總量年際波動相關(guān)研究幾乎沒有;在影響因素分析方面,多集中在對虛擬水貿(mào)易的影響因素分析[15,16],對虛擬水波動的影響因素及波動周期的研究鮮有涉及;在EMD方法在地理學(xué)的應(yīng)用上,主要集中在對糧食產(chǎn)量波動周期及影響因素分析上[17,18],對虛擬水不同尺度波動周期及影響因素的研究在國內(nèi)較少涉及。
商洛市位于陜西省東南部,屬于暖溫帶半濕潤季風(fēng)氣候,境內(nèi)四季分明,雨熱同季,干濕分明,境內(nèi)河網(wǎng)縱橫交錯,是我國南水北調(diào)工程的重要的水源涵養(yǎng)地,也是關(guān)中地區(qū)一道重要的生態(tài)屏障,生態(tài)環(huán)境優(yōu)美,但因為境內(nèi)地形復(fù)雜,農(nóng)業(yè)發(fā)展較為落后。本文選取陜西省商洛市為研究區(qū),將虛擬水研究擴展到水資源充沛地區(qū),從市域?qū)用嫔蠈ι搪迨刑摂M水變化情況進行研究,將EMD方法應(yīng)用于1990年以來商洛市虛擬水總量波動的多尺度分析,旨在揭示虛擬水總量多尺度波動周期及其主要影響因素,并從糧食供需平衡的角度對商洛市的虛擬水進行研究,從而為緩解商洛市的水糧矛盾提供一定的理論依據(jù)。
1.1 研究方法
1.1.1 主要糧食作物虛擬水的計算目前學(xué)術(shù)界關(guān)于農(nóng)產(chǎn)品虛擬水的量化方法主要有兩種:一種是Zimmer和Renault基于對不同產(chǎn)品類型進行區(qū)分計算的方法[19];一種是Chapagain和Hoekstra提出的研究不同產(chǎn)品生產(chǎn)樹的方法[2]。本文采用的是前者,即利用標準彭曼公式計算氣候因素影響下的參考作物潛在蒸散量ET0(如公式1),乘以作物系數(shù)Kc(作物系數(shù)Kc是根據(jù)不同作物的生長特性利用分段單值平均系數(shù)法[20]將FAO推薦的標準作物系數(shù)修正所得)得到單位面積作物需水量(m3/hm2),再通過單位面積作物需水量除該作物單位面積產(chǎn)量(t/hm2)即可得到單位質(zhì)量農(nóng)作物的虛擬水含量(m3/t),最后用單位質(zhì)量農(nóng)作物的虛擬水含量乘以某類作物的產(chǎn)量即為某作物的虛擬水總量(m3)。
其中:ET0為參考作物潛在蒸散量,單位是mm/d;Δ是蒸汽壓力曲線斜率,單位是kPa/℃;Rn是冠層作物表面的凈輻射量,單位是MJ/(m2·d);G是土壤熱流密度,單位是MJ/(m2·d);γ是濕度計常數(shù),單位是%;T是平均每天空氣在2 m高度處的氣溫,單位是℃;U2是2 m高處的平均風(fēng)速,單位是m/s;es是飽和水氣壓,單位是kPa;ed是實際水氣壓,單位是kPa;es-ed是飽和水氣壓與實際水氣壓之差,單位是kPa。
1.1.2 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解方法EMD(Empirical Mode Decomposition)即經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法,是美國國家宇航局美籍華人黃鍔[21](N.E.Huang)于1998年提出來的一種新型自適應(yīng)信號時頻處理方法,特別適用于非線性非平穩(wěn)信號的分析處理。該方法的關(guān)鍵是經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解,它能使復(fù)雜信號按照其數(shù)據(jù)自身的時間尺度(頻率)波動進行信號的逐級分離,產(chǎn)生不同特征尺度的數(shù)據(jù)序列,每個序列稱為本征模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function,IMF),IMF分量包含在原始信號中所含有的特征信息量,R則是原數(shù)據(jù)序列的趨勢分量。每個IMF分量具有如下特征:(1)從全局特性來看,極值點數(shù)和零點數(shù)據(jù)相等或者至多相差一個;(2)分別連接其局部極大值和局部極小值所形成的兩條包絡(luò)線的均值在任意一點處為零。EMD分解過程實際上是將原始數(shù)據(jù)序列分解為各種不同特征波動的疊加。
1.1.3 灰色GM(1,1)模型灰色系統(tǒng)理論是20世紀80年代由我國鄧聚龍教授提出了的一種數(shù)學(xué)方法,可用來解決小樣本的信息不完備系統(tǒng)的復(fù)雜問題,已廣泛應(yīng)用于社會、經(jīng)濟、生態(tài)和人口數(shù)量預(yù)測等領(lǐng)域。而灰色GM(1,1)模型是灰色系統(tǒng)理論中應(yīng)用最廣泛的一種灰色動態(tài)預(yù)測模型,該模型由一個單變量的一階微分方程構(gòu)成,主要用于復(fù)雜系統(tǒng)某一主導(dǎo)因素特征值的擬合和預(yù)測,以揭示主導(dǎo)因素變化規(guī)律和未來發(fā)展變化態(tài)勢。本文主要借助此方法對未來商洛市的人口趨勢量預(yù)測。
1.2 數(shù)據(jù)來源
本文所使用的數(shù)據(jù)來自1990~2013年商洛市統(tǒng)計年鑒。計算作物需水量所需的逐日氣象數(shù)據(jù)(主要包括日平均氣溫(℃)、平均最低氣溫、平均最高氣溫、10 m高處風(fēng)速(m/s)、日照時數(shù)(h)、相對濕度(%)、平均水汽壓等7個指標)主要來自中國氣象數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http://cdc.cma.gov.cn/home.do)以及中國氣象局國家氣象信息中心。
2.1 商洛市虛擬水含量及虛擬水總量變化分析
根據(jù)當?shù)氐膶嶋H情況,選取種植結(jié)構(gòu)比例和耕地面積較大的農(nóng)作物—小麥、玉米、大豆和油料,計算出各主要農(nóng)作物的虛擬水含量(圖1)。1990~2012年商洛市主要農(nóng)作物虛擬水含量變化趨勢大致相同,其多年平均虛擬水含量由高到低依次為油菜6171 m3/t,大豆2880 m3/t,小麥1779 m3/t,玉米1480 m3/t,其中油菜的虛擬水含量年際波動幅度較大,大豆和玉米的虛擬水含量相對平穩(wěn),小麥的虛擬水含量變化較小且態(tài)勢平穩(wěn),各主要農(nóng)作物的虛擬水含量均在1995和1997年達到峰值,整體趨勢平穩(wěn)。經(jīng)查閱當?shù)叵嚓P(guān)文獻,1995和1997年商洛市出現(xiàn)極端干旱氣候,糧食作物大幅度減產(chǎn)。此外,油菜的虛擬水含量2000年以來虛擬水含量大幅度降低,這跟2000年前后油菜品種改良使油菜單位面積產(chǎn)量大幅度上漲有關(guān)。
圖1 1990~2012年商洛市主要農(nóng)作物虛擬水變化Fig.1 The virtual water changes of main crops in Shangluo City from 1990 to 2012
圖2 1990~2012年商洛市主要農(nóng)作物虛擬水總量變化Fig.2 Total virtual water changes of main crop in Shangluo City from 1990 to 2012
商洛市各主要農(nóng)作物的虛擬水總量變化如圖2所示,排除極端氣候變化的影響,商洛市油菜的虛擬水含量最高,其次是大豆和小麥,玉米的虛擬水含量最低,說明玉米種植節(jié)水效率最高,大豆和小麥次之,油菜最低。從整體上來看,商洛市主要農(nóng)作物的虛擬水總量變化不大,不同類型的作物虛擬水總產(chǎn)量和單位虛擬水含量有相互趨近的趨勢。從作物類別來看,小麥的虛擬水總量年際波動趨于平穩(wěn),玉米、大豆和油菜的虛擬水總量波動幅度較大。由此可見,油菜的單位面積全生育期的需水量高于其他三種作物,但是由于小麥和玉米的單位面積產(chǎn)量和種植面積明顯高于油菜和大豆,所以最終表現(xiàn)為小麥全生育期內(nèi)耗水量最高而油菜的耗水量最少。
2.2 商洛市虛擬水總量波動的時間序列EMD分析
由于商洛市1990~2012年的虛擬水總量數(shù)據(jù)變化是非線性非平穩(wěn)的,故EMD的方法對其有一定的適用性。對虛擬水總量的逐年變化數(shù)據(jù)進行EMD分解后得到2個IMF分量及趨勢量R(圖3),表1是各個IMF分量及其趨勢量R的方差貢獻率。各IMF分量表示不同尺度的變化,每個IMF分量只是一個窄波段的信號。IMF1分量表示的是一個周期為3年的波動,IMF2分量的周期是10年,從方差貢獻率來看,且商洛市的虛擬水總量的波動以10年周期為主,趨勢項R則表示自1990年以來商洛市虛擬水總量不斷下降,并逐漸趨于平穩(wěn)。
圖3 商洛市虛擬水總量變化的IMF分量及其趨勢量RFig.3 IMF and residual trend R of total virtual water changes in Shangluo City
表1 不同IMF分量的方差貢獻率Table 1 Variance contribution by IMF 1-2
2.3 商洛市主要糧食作物總產(chǎn)量的波動分析
影響虛擬水總量的因素很多,如虛擬水含量、糧食產(chǎn)量、作物需水量、糧食單產(chǎn)等,由虛擬水總量的計算過程可知影響虛擬水總量最直接、最主要的因素為虛擬水含量和糧食總產(chǎn)量。本文僅對虛擬水總量影響最大的糧食產(chǎn)量進行EMD分析(如圖4),分解后得到2個IMF分量及趨勢量R。由表2可知,IMF 1分量表示的是準3~4年的周期性振蕩,IMF 2表示的是準9.5年周期性波動,趨勢項R則表示1996年以來,商洛市的糧食產(chǎn)量不斷增長,尤其是2000年以來糧食產(chǎn)量逐漸趨于穩(wěn)定,且從方差貢獻率來看,糧食產(chǎn)量的波動周期以3年為主。現(xiàn)有研究認為中國糧食產(chǎn)量普遍存在3~4年左右的短周期波動[22],這與商洛市糧食產(chǎn)量的EMD方法分解出來的IMF1分量的周期是一致的。IMF2分量表示的準9.5年的周期能更直觀的體現(xiàn)商洛市糧食產(chǎn)量中時間尺度上的波動情況。
與圖3對比可知,糧食產(chǎn)量和虛擬水總量的原始數(shù)據(jù)系列在95年和97年一個達到極大值而另一個則達到極小值,其余部分波形不一致。但二者的IMF1分量都是周期為3~4年的周期性震蕩,且虛擬水總量的IMF1分量與糧食產(chǎn)量波動的IMF1分量的峰谷基本吻合,波形一致,糧食產(chǎn)量的波動和虛擬水總量的波動基本同步。因此可以認為商洛市虛擬水總量的準3年尺度的波動主要受糧食產(chǎn)量波動的控制。同時將兩者的IMF2分量進行對比,二者都可以近似看作一個周期為10年的波動,糧食產(chǎn)量的IMF2分量和虛擬水總量的IMF2分量峰谷相反,但波形、振幅、峰谷接近,可認為糧食產(chǎn)量的波動是影響商洛市虛擬水總量的準10年周期波動的主要控制因素。因而糧食產(chǎn)量的波動可看作是是影響商洛市虛擬水總量變化的主要控制因素。
圖4 商洛市糧食產(chǎn)量變化的IMF分量及其趨勢量RFig.4 IMF and residual trend R of grain output changes in Shangluo City
表2 不同IMF分量的方差貢獻率Table 2 Variance contribution of IMF 1-3
2.4 不同視角下商洛市虛擬水總量的預(yù)測與分析
基于虛擬水的相關(guān)理論與方法,從糧食需求量和糧食供給量兩個方面對未來商洛市的虛擬水總量進行預(yù)測,試圖分析商洛市未來虛擬水對水資源的消費情況。
2.4.1 基于糧食需求量的虛擬水總量預(yù)測與分析國家食物與營養(yǎng)咨詢委員會提出中國食物發(fā)展的階段性目標,到2010年達到基本小康社會,其中人均占有糧食達到391 kg;預(yù)計到2020年全面達到小康社會,其中人均糧食占有量達到437 kg;2030年達到向富裕階段過渡的水平,其中人均糧食占有量達到472 kg,食物質(zhì)量安全能夠保證居民健康生活水平[23]。根據(jù)階段性目標以及商洛市糧食生產(chǎn)與食物消費的現(xiàn)狀與趨勢,綜合推算未來商洛市人口發(fā)展的人均糧食需求在2012年為400 kg,2020年為420 kg,2030年為450 kg,因此假設(shè)商洛市的水資源總量保持其多年平均水資源量不變,并按照已確立的糧食需求量則可以得到表3(不考慮生活用水和工業(yè)用水)。
利用GM(1,1)對其未來的人口趨勢量進行預(yù)測,其結(jié)果如表3所示,可以看出基于人口發(fā)展的糧食需求量逐年增長,假如本地區(qū)的糧食自給率為100%,那么虛擬水總量也將隨著糧食需求量的增長大幅度增長,2020年和2030年虛擬水總量將達到8.21和9.15億m3。此時虛擬水總量占水資源總量的百分比分別為16.97%和18.92%,可見隨著社會的不斷發(fā)展人類對糧食的需求量不斷增長,虛擬水總量也隨之在逐年增加,而水資源剩余量將不斷的減少,本地區(qū)水資源安全的壓力也越來越大。需注意的是這是不考慮人類生活用水和工業(yè)用水的情況,隨著工業(yè)化進程的加快以及環(huán)境污染的影響特別是水污染的影響,可利用的水資源量將不斷的減少。
表3 基于糧食需求量的虛擬水總量與水資源剩余量對比情況表Table 3 Comparison of the total amount of virtual water and water resource consumption based on grain demand
2.4.2 基于糧食供給量的虛擬水總量預(yù)測與分析以對糧食產(chǎn)量分解的各IMF分量為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法的輸入數(shù)據(jù),并對其進行預(yù)測,對各預(yù)測結(jié)果求和即可得到糧食產(chǎn)量的預(yù)測值,結(jié)果如表6。從未來糧食的供給量來看,截止2012年底,若人均糧食需求量為400 kg時,商洛市的糧食持有量遠遠不能滿足人口發(fā)展的需要,供需缺口為35.2萬t,糧食自給率僅為64.62%,此時可以通過從陜西省其他糧食充足的地區(qū)調(diào)入一定數(shù)量的糧食來緩解本地區(qū)的糧食壓力。從中長期來看,至2020年2030年的糧食產(chǎn)量分別為67.68和69.14萬t,結(jié)合表4可知,這仍不能滿足商洛市未來人口發(fā)展,但同時這是以不斷挖掘耕地資源的最大糧食生產(chǎn)潛力為代價的,這對進一步提高未來人均糧食占有量的空間極為有限,將不利于未來農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展和人民生活水平的提高。從虛擬水消耗的角度來看,截止2012年底,商洛市的虛擬水消耗量為4.89億m3,占水資源總量的10.11%;到2020和2030年的虛擬水消耗量將分別為5.15和5.26億m3,占總量的10.65%和10.87%。從表5不難看出,商洛市水資源剩余量充裕,可以滿足商洛市未來發(fā)揮耕地最大生產(chǎn)潛力的糧食生產(chǎn)的需要。
表4 基于糧食供給量的虛擬水消耗量與水資源剩余量對比情況表Table 4 Comparison of virtual water consumption and water resource consumption based on grain supply
商洛市既是南水北調(diào)的重要水源涵養(yǎng)地,又是關(guān)中-天水經(jīng)濟區(qū)的次級核心區(qū),基于糧食的供需平衡的角度對商洛市虛擬水的消耗情況進行分析對其水資源利用有著十分重要的意義。從糧食需求的角度來看,隨著居民消費食品品質(zhì)不斷提高,人們對糧食的需求量逐年增加,若商洛市水資源量保持其多年平均值不變,水資源剩余量將隨著糧食需求量的增加而大幅度減少;從糧食供給角度來看,商洛市耕地資源不斷減少,且由于生態(tài)退耕的原因這種趨勢將一直持續(xù)下去,即使是發(fā)揮最大糧食生產(chǎn)潛力,仍不能滿足居民的糧食需求,但進一步提高糧食產(chǎn)量的水平有限,其糧食安全前景堪憂;從水資源剩余量來看,商洛市水資源充沛,但若保持糧食自給率100%的話,商洛市的水資源安全狀況也令人堪憂,若發(fā)揮商洛市自身最大的糧食生產(chǎn)潛力,糧食對水資源的消耗則在一個相對較安全的狀態(tài)下;從虛擬水的角度來看,隨著未來對糧食的需求量的大量增加,本地區(qū)的生產(chǎn)的糧食不能滿足自身發(fā)展的需要,需要調(diào)入大量的糧食來滿足當?shù)厝丝诎l(fā)展的需要,即需要從其他地區(qū)調(diào)入大量的虛擬水,以滿足其自身發(fā)展的需要。
3.1 結(jié)論
本文計算了商洛市主要農(nóng)作物虛擬水含量,利用EMD分析商洛市主要農(nóng)作物的虛擬水總量和糧食總產(chǎn)量的波動變化,并基于商洛市未來糧食需求量和糧食供給量兩個方面預(yù)測了商洛市的虛擬水消耗情況。通過以上分析可以得到如下結(jié)論:
(1)排除極端氣候的影響,商洛市油菜的虛擬水含量最高,大豆和小麥的虛擬水含量依次遞減,玉米的虛擬水含量最低。即種植玉米節(jié)水效率最高,大豆和小麥次之,油菜的節(jié)水效率最低。不同作物類型之間,油菜的單位面積全生育期需水量高于其他三種作物,但由于小麥和玉米的單位面積產(chǎn)量和種植面積明顯高于油菜和大豆,所以表現(xiàn)為小麥全生育期內(nèi)虛擬水消耗量最高而油菜的虛擬水消耗量最少。
(2)從EMD分解結(jié)果來看,商洛市虛擬水總量的波動周期以10年為主,糧食產(chǎn)量以準3~4年周期波動為主。從EMD分析結(jié)果來看,糧食產(chǎn)量的波動是影響商洛市虛擬水總量變化的主要控制因素,基于糧食供需平衡角度對虛擬水消耗情況進行預(yù)測是可行的。
(3)如果基于滿足當?shù)匕l(fā)展需求,到2030年虛擬水的消耗量將占當?shù)厮Y源總量的18.92%;若基于最大限度的糧食供給量,商洛市糧食對水資源的消耗量將在2030年達到10.87%,仍需進口的虛擬水總量將占對水資源總量的8.05%。
(4)商洛市本身屬于水資源充沛的地區(qū),屬于南水北調(diào)的重要水源地但是由于農(nóng)業(yè)耕種條件較差,糧食自給率低,需要從其他地區(qū)調(diào)入大量的糧食,即大量的虛擬水來滿足地區(qū)發(fā)展的需要,因而商洛市水糧矛盾顯著。從虛擬水的角度來看,商洛市的種植結(jié)構(gòu)可以調(diào)整為種植糧食單產(chǎn)較高且虛擬水含量較低的冬小麥和夏玉米適當減少油菜和大豆的種植;糧食進口結(jié)構(gòu)可以調(diào)整為以糧食單產(chǎn)較低且虛擬水含量較高油菜和大豆的調(diào)入為主,冬小麥和夏玉米的調(diào)入為輔。
3.2 討論
(1)本文在計算各作物虛擬水含量時,只計算了集中種植面積大且在糧食總產(chǎn)量所占比重較大的四種作物,由于數(shù)據(jù)獲取困難缺少對蔬菜瓜果等作物的虛擬水含量的計算,與實際情況稍有不符,導(dǎo)致此數(shù)據(jù)計算結(jié)果偏小,但因蔬菜瓜果等作物種植面積小,產(chǎn)量較低,對結(jié)果的影響不顯著。
(2)目前對虛擬水小尺度的研究大都集中在虛擬水的空間分布格局和基于空間分布不平衡格局對地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響分析上,而基于小尺度對虛擬水過去二十多年的虛擬水總量波動進行分析,利用EMD方法分析其虛擬水總量波動主要控制因素,結(jié)合商洛市的未來對糧食的需求量和供給量對未來的虛擬水總量進行預(yù)測準確性較高。
(3)本文的對虛擬水的相關(guān)研究尚處于初級階段,仍有許多不足,比如:①在基于未來的糧食需求量和供給量對未來商洛市水資源消耗量進行分析的時候,只考慮了糧食中的虛擬水對水資源的消耗情況,缺少對農(nóng)業(yè)灌溉用水、生活用水和工業(yè)用水等方面的綜合考慮。②只考慮了虛擬水總量時間序列的變化,缺少對虛擬水總量時空格局差異的綜合分析。③對影響虛擬水波動的主要控制因素進行分析時,只考慮了對虛擬水中長尺度波動影響最大的糧食產(chǎn)量進行了分析,缺少對其他影響虛擬水總量波動的因素如對耕地分析。本文存在的不足之處,同時也是進一步深入研究的方向。
[1]Allan JA.Fortunately There are Substitutes for Water:Otherwise Our Hydro-political Futures Would be Impossible[C]. Landon:Priorities for Water ResourcesAllocation&Management&EngineeringAdvisers Conference,1993:13-26
[2]Hoekstra AY.Virtual water trade:an introduction.In:Hoekstra AY.Virtual Water Trade.Value of Water Research Report Series(No.12).IHE Delft:2003:13-23
[3]Hadas E.Barriers Preventing Food Security in Israel,2050[J].Managing Global Transitions,2014,12(1):3-22
[4]Zhao QB,Liu JG,Khabarov N,et al.Impacts of climate change on virtual water content of crops in China[J]. Ecological Informatics,2014,19(385):26–34
[5]Liu J,Wu P,Wang Y,et al.Impacts of changing cropping pattern on virtual water flows related to crops transfer:a case study for the Hetao irrigation district,China[J].Journal of the Science of Food andAgriculture,2014,94(14):2992-3000
[6]程國棟.虛擬水——中國水資源安全戰(zhàn)略的新思路[J].中國科學(xué)院院刊,2003,18(4):260-265
[7]徐中民,龍愛華,張志強.虛擬水的理論方法及在甘肅省的應(yīng)用[J].地理學(xué)報,2003,58(6):861-869
[8]孫才志,劉玉玉,陳麗新,等.中國糧食貿(mào)易中的虛擬水流動格局與成因分析:兼論“虛擬水戰(zhàn)略”在我國的適用性[J].中國軟科學(xué),2010(7):36-44
[9]韓雪,孫才志.中國主要農(nóng)產(chǎn)品虛擬水流動格局形成機理研究[J].資源科學(xué),2013,35(8):35-44
[10]孫才志,韓雪,秦曉楠.中國區(qū)際間主要農(nóng)產(chǎn)品虛擬水流動格局穩(wěn)定性[J].地理研究,2014,33(3):478-489
[11]鄒君,楊玉蓉,毛德華,等.中國虛擬水戰(zhàn)略區(qū)劃研究[J].地理研究,2010,29(2):253-262
[12]黃姣,高陽,李雙成.東北三省主要糧食作物虛擬水變化分析[J].北京大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2011,47(3):505-512
[13]楊婷,秦麗杰,沈淑平.吉林省玉米虛擬水地域分異研究[J].資源開發(fā)與市場,2014,30(5):586-588
[14]黃會平,曹明明,宋進喜,等.河南省農(nóng)作物虛擬水含量時空分異特征[J].地域研究與開發(fā),2015,34(3):167-171
[15]劉紅梅,李國軍,王克強.基于引力模型的中國農(nóng)業(yè)虛擬水國內(nèi)貿(mào)易影響因素分析[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟,2011(5):21-32
[16]劉紅梅,王克強,劉靜.虛擬水貿(mào)易及其影響因素研究[J].經(jīng)濟經(jīng)緯,2008(2):50-53
[17]劉會玉,林振山,張明陽.基于EMD的我國糧食產(chǎn)量波動及其成因多尺度分析[J].自然資源學(xué)報,2005,20(5):745-751
[18]李新旺,王樹濤,門明新,等.基于EMD的河北省糧食產(chǎn)量波動及其成因的時空多尺度分析[J].自然資源學(xué)報,2009,24(11):1994-2004
[19]Zimmer D,Renault D.Virtual water in food production and global trade:Review of methodological issues and preliminary result[C]//HoekstraAY.Virtual water trade.IHE Delft,2003:93-107
[20]劉鈺,Pereira LS.對FAO推薦的作物系數(shù)計算方法的驗證[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報,2000,16(5):26-30
[21]HuangNE,ShenZ,LongSR,etal.TheempiricalmodedecompositionandtheHilbertspectrumfornonlinearandnon-stationary timeseriesanalysis[J].Proceedings:Mathematical,PhysicalandEngineeringSciences,1998,454(1971):903-995
[22]封志明.中國未來人口發(fā)展的糧食安全與耕地保障[J].人口研究,2007,31(2):15-29
[23]盧良恕.新時期的中國食物安全[J].中國農(nóng)村科技,2004(1):4-5
Study on Virtual Water in Grain at a Perspective of the Balance between Supply and Demand-Acase in Shangluo City of Shaanxi Province
LI Meng,LEI Min*,YANG Hai-juan*,LUO Jia-li,XU Na
College of Urban and Environmental Science/Northwest University,Xi’an 710127 China
Virtual and total amount of virtual water content of main grain crops in Shangluo City of Shaanxi Province during 1990-2012 were calculated with the theory and the method of virtual water.With the empirical mode decomposition method, the grain yield and total fluctuation of virtual water between 1990 and 2012 in Shangluo were analyzed in terms of multiple time scales and grain yield was concluded as the main factor of the short-term fluctuation of total virtual water.The future consumption of virtual water was forecasted and analyzed from two aspects of grain demand and supply in Shangluo City. The results showed that:(1)from the perspective of virtual water,the water-saving efficiency of crops in Shangluo in descending order were corn,soybean,wheat and rape;(2)the highest virtual water content during the whole growth period was wheat,followed by corn and soybeans,the rape was the lowest;(3)from the analytic results of EMD,the main factor of changes in virtual water content in Shangluo was short-term fluctuation;(4)based on the satisfaction of local grain demand for human development,the total virtual water would account for 18.92%of the total local water resources in 2030.Total amount of virtual water based on grain supply would account for 10.87%of the total water resources in 2030,which would need to be transferred to the total virtual water by 8.05%of the total local water resources;(5)the water resources were abundant in Shangluo City,but the grain self-sufficiency rate wasn’t high.There was a large number of crops with plenty virtual water need to be transferred from other regions to meet the requirement of development.From the perspective of virtual water,the adjustment of crop planting structure of Shangluo City to reduce the amount of transferred virtual water is feasible.
Virtual water;EMD;prediction and analysis
TU249.2
A
1000-2324(2016)06-0828-07
2016-05-9
2016-07-11
陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究面上項目:秦嶺山地國家森林公園旅游發(fā)展的環(huán)境效應(yīng)及其對策(2014JM5205)
李夢(1991-),女,碩士研究生,主要從事人地關(guān)系與區(qū)域可持續(xù)發(fā)展研究.E-mail:lemonee123@163.com
*通訊作者:Author for correspondence.E-mail:xdleimin@126.com