程雨菲　曹升樂

摘要：農(nóng)業(yè)用水狀況及其周期趨勢分析對合理制定農(nóng)業(yè)用水分配、提高水資源利用效率有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。依據(jù)水足跡理論，分別計(jì)算了山東省1978-2014年農(nóng)業(yè)總水足跡及其分項(xiàng)，利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解（EMD）分別分析了各水足跡值的波動(dòng)周期，從多時(shí)間尺度分析了農(nóng)業(yè)總水足跡值波動(dòng)影響因素，并結(jié)合對數(shù)平均迪氏分解（LMDI）方法，分析了引起總水足跡增長的主要貢獻(xiàn)因素。結(jié)果表明：林牧漁業(yè)水足跡以35 a為周期波動(dòng)，種植業(yè)水足跡以5 a為周期波動(dòng)，總水足跡以8 a為周期波動(dòng)；農(nóng)業(yè)總水足跡值3 a短波動(dòng)周期主要受種植業(yè)影響，8 a長波動(dòng)周期在2002年前主要受畜牧業(yè)影響，2002年后則主要受種植業(yè)影響；農(nóng)業(yè)總水足跡及各分項(xiàng)多年來均呈增長趨勢；藍(lán)水、綠水、灰水足跡值的變化均對總水足跡值的增長起正向促進(jìn)作用，多年來農(nóng)業(yè)總水足跡值的增長由綠水足跡主導(dǎo)逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)樗{(lán)水足跡主導(dǎo)。

關(guān)鍵詞：水足跡；EMD；周期；LMDI；山東省

中圖分類號：S271文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號：

16721683（2018）04016907

Analysis of agricultural water footprint cycle and trend change in Shandong Province

CHENG Yufei，CAO Shengle，YANG Yuheng，ZHANG Xi，LI Xitong

（

School of Civil Engineering，Shandong University，Jinan 250061，China）

Abstract：

The agricultural water utilization situation and the analysis of its cycle and trend is of great practical significance for the rational allocation of agricultural water and the improvement of water resource utilization efficiency.Based on the water footprint theory，in this paper we calculated the total agricultural water footprint and its components in Shandong Province from 1978 to 2014.Empirical mode decomposition （EMD） was used to analyze the fluctuation cycle of each water footprint value.We analyzed the influencing factors of total agricultural water footprint fluctuation on multiple time scales.Furthermore，adopting the logarithmic average Dewar decomposition method （LMDI），we analyzed the main contributors to the growth of total water footprint.The results showed that the water footprint of forestry，animal husbandry，and fishery fluctuated over a period of 35 years，the water footprint of planting industry fluctuated over a period of 5 years，and the total water footprint fluctuated over a period of 8 years.The threeyear fluctuation period of total agricultural water footprint value was mainly affected by planting industry.The eightyear fluctuation period was mainly affected by animal husbandry before 2002，and by planting industry after 2002.The total agricultural water footprint and its components showed an increasing trend over the years.The changes of blue，green，and gray water footprints all played a positive role in the growth of total water footprint.Over the years，the main factor influencing the growth of total agricultural water footprint switched from the green water footprint to the blue water footprint.

Key words：

water footprint；EMD；cycle；LMDI；Shandong Province

水資源問題長久以來都是一個(gè)全球性的關(guān)注熱點(diǎn)[1]。中國是農(nóng)業(yè)大國，而農(nóng)業(yè)是用水大戶，分析農(nóng)業(yè)用水狀況及趨勢，提高水資源利用效率有著很重要的現(xiàn)實(shí)意義。1993年英國學(xué)者Allan首次提出了虛擬水的概念[2]，而后2002年荷蘭學(xué)者Hoekstra在虛擬水的基礎(chǔ)上提出了水足跡的概念[3]。自此，國內(nèi)外學(xué)者基于水足跡理論展開了國家、行政區(qū)、流域等不同尺度的水足跡的計(jì)算分析[46]。對于農(nóng)業(yè)水足跡的研究，通過CNKI數(shù)據(jù)庫檢索發(fā)現(xiàn)，2008年前的研究主要為全球尺度的農(nóng)產(chǎn)品水足跡評價(jià)研究，且側(cè)重點(diǎn)為農(nóng)作物虛擬水的核算[7]，隨著眾多學(xué)者對水足跡研究的深入，2009年后更多學(xué)者開始對國家及地區(qū)尺度農(nóng)作物產(chǎn)品水足跡進(jìn)行研究，影響水足跡變化的因素及水足跡時(shí)空尺度上的變化等的研究也越來越多[89]。2010年胡娟[10]等人對中國地區(qū)國家尺度上糧食作物水足跡核算進(jìn)行了詳細(xì)的研究；2013年SUN[11]等人以糧食作物為研究對象，探求了影響其水足跡變化的因素。目前在農(nóng)業(yè)水足跡研究方面具有以下特點(diǎn)：大多數(shù)研究針對的是某一特定糧食作物[12]，或只包含種植業(yè)和畜牧業(yè)[13]，很少涉及林業(yè)及漁業(yè)；水足跡的核算多僅分析單一變化趨勢[14]，而對于水足跡的周期波動(dòng)趨勢及影響因素鮮有研究。

鑒于此，本文利用山東省1978-2014年資料，運(yùn)用EMD分析方法對種植業(yè)、畜牧業(yè)、林業(yè)及漁業(yè) 4類產(chǎn)品水足跡進(jìn)行周期波動(dòng)分析，研究水足跡周期變化特性并分析水資源利用趨勢，結(jié)合LMDI方法分析農(nóng)業(yè)總水足跡變化的主要貢獻(xiàn)因素，期望得出農(nóng)業(yè)產(chǎn)品水足跡變化規(guī)律，了解不同農(nóng)業(yè)產(chǎn)品不同時(shí)間尺度對水資源的消耗情況，為制定農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)決策提供科學(xué)依據(jù)。

1研究區(qū)域概況

山東省地處黃河下游，是我國的農(nóng)業(yè)大省，耕地率位居全國榜首。省內(nèi)河流湖泊較多，但淡水資源量不足，屬人均占有量少于500 m3的嚴(yán)重缺水地區(qū)[15]。近年來由于地下水的過度開采、海水入侵、徑流量的減少等原因，水資源供需矛盾日益加劇。農(nóng)業(yè)是山東省的用水大戶，2016年農(nóng)業(yè)用水約占總用水量的65%[16]。

2研究方法及數(shù)據(jù)來源

2.1農(nóng)業(yè)水足跡計(jì)算

依據(jù)水足跡的定義[17]，農(nóng)業(yè)總水足跡表示該地區(qū)相應(yīng)時(shí)間內(nèi)生產(chǎn)所有農(nóng)業(yè)產(chǎn)品消耗的淡水資源總量，即農(nóng)業(yè)產(chǎn)品消耗的相應(yīng)藍(lán)水、綠水、灰水足跡之和。山東省農(nóng)業(yè)總水足跡計(jì)算公式如下：

WFT=WFgreen+WFblue+WFgrey[JY]（1）

[JP+1]式中：WFT為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總水足跡（m3）；WFgreen為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)消耗綠水足跡（m3）；WFblue為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)消耗藍(lán)水足跡（m3）；WFgrey為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)消耗灰水足跡（m3）。

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)消耗的藍(lán)水、綠水、灰水足跡的計(jì)算公式如下：

WFgreen+WFblue+WFgrey=∑[DD（]n[]i=1[DD）]UiWFgreen×P+∑[DD（]n[]i=1[DD）]

UiWFblue×P+∑[DD（]n[]i=1[DD）]UiWFgrey×P[JY]（2）

式中：P為各農(nóng)業(yè)產(chǎn)品產(chǎn)量（kg）；UiWFgreen為單位質(zhì)量農(nóng)業(yè)產(chǎn)品消耗的綠水足跡（m3/kg）；UiWFblue為單位質(zhì)量農(nóng)業(yè)產(chǎn)品消耗的藍(lán)水足跡（m3/kg）；UiWFgrey為單位質(zhì)量農(nóng)業(yè)產(chǎn)品消耗的灰水足跡（m3/kg）；i表示不同農(nóng)產(chǎn)品類別。

2.2EMD分解法

EMD分解，即經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解，[JP+1]由黃鍔于1998年[18]提出。其優(yōu)點(diǎn)在于無需預(yù)先設(shè)定基函數(shù)，直接依照自身數(shù)據(jù)不同時(shí)間尺度的特征進(jìn)行信號分解，是一種新型自適應(yīng)信號時(shí)頻處理方法[19]。EMD分解的關(guān)鍵在于檢驗(yàn)?zāi)B(tài)的分解，將復(fù)雜的原始信號分解為多個(gè)本征模函數(shù)（Intrinsic Mode Function，簡稱IMF）和具有單一性的趨勢項(xiàng)（Residual）。分解出的IMF 分量能體現(xiàn)出信號不同時(shí)間尺度的局部特性，因而EMD分解實(shí)際上即為將原始數(shù)據(jù)分解為有實(shí)際物理背景的多個(gè)波動(dòng)的疊加，通過EMD對農(nóng)業(yè)水足跡分解得到的各數(shù)據(jù)分量規(guī)律性更強(qiáng)，能更直觀的體現(xiàn)出農(nóng)業(yè)水足跡的波動(dòng)性，進(jìn)行EMD分解的相應(yīng)步驟可參考文獻(xiàn)[2021]，在此不多贅述。

2.3LMDI分析

LMDI即對數(shù)平均迪氏分解，因其在分解過程中不存在殘差且對于數(shù)據(jù)中是否有零項(xiàng)無要求而被廣泛應(yīng)用[22]。該方法主要是將目標(biāo)變量變化分解為若干個(gè)子變量，用以分析識別各子變量對目標(biāo)變量的影響程度（貢獻(xiàn)率）[23]。本文運(yùn)用LMDI方法分析農(nóng)業(yè)總水足跡，從藍(lán)水足跡[24]（消耗來自地表及地下水）、綠水足跡[25]（源于降雨）及灰水足跡[26]（源于稀釋污水）三方面考慮，研究三類水分別對總水足跡變化的變動(dòng)效應(yīng)和變動(dòng)貢獻(xiàn)率。具體分解公式如下：

WF=∑[DD（]n[]i=1[DD）]WFi=∑[DD（]n[]i=1[DD）]xi，1

·xi，2·…·xi，m[JY]（3）[HJ2.09mm]

式中：WF表示總[HJ2.21mm]水足跡值（m3）；WFi表示（i=1，2，3，4）產(chǎn)業(yè)（農(nóng)林牧漁業(yè)）水足跡值（m3）；xi，m表示i產(chǎn)業(yè)第m個(gè)分解因素值。

則第m個(gè)分解因素的影響效應(yīng)為：

ΔWFm=∑[DD（]n[]i=1[DD）][SX（]WTFi-W0Fi[]lnWTFi-lnW0Fi[SX）]ln

[SX（]xTi，m[]x0i，m[SX）][JY]（4）

[JP+1]式中：WTFi表示在第T年i產(chǎn)業(yè)的總水足跡值（m3）；W0Fi表示基年i產(chǎn)業(yè)水足跡值（m3）；xTi，m、x0i，m分別表示T年和基年i業(yè)第m個(gè)分解因素的值。本文將農(nóng)業(yè)總水足跡值分解為藍(lán)水、綠水、灰水足跡值3個(gè)因素，則農(nóng)業(yè)總水足跡值變量的加法分解模型為：

ΔWF=WtF-W0F=

ΔWFgreen+ΔWFblue+ΔWFgrey=

∑ΔWFi，green+∑

ΔWFi，blue+∑ΔWFi，grey

[JY]（5）

式中：ΔWF表示農(nóng)業(yè)總水足跡值變化量（m3）；ΔWFgreen、ΔWFblue、ΔWFgrey分別表示綠水、藍(lán)水、灰水足跡變化導(dǎo)致的總水足跡值變化量（m3）。

2.4數(shù)據(jù)來源及整理

本文農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量數(shù)據(jù)來自1978-2014年的《山東省統(tǒng)計(jì)年鑒》及《山東省水資源公報(bào)》。將農(nóng)產(chǎn)品分為種植業(yè)、畜牧業(yè)、林業(yè)及漁業(yè)四類，按照四種類別整理數(shù)據(jù)，并分別計(jì)算了各類產(chǎn)品的水足跡值及農(nóng)業(yè)總水足跡值。本文共計(jì)算了種植業(yè)產(chǎn)品19種（包括谷物、棉花、蔬菜等）、林業(yè)產(chǎn)品3種（種樹、板栗及核桃）、畜牧業(yè)產(chǎn)品6種（包括豬肉、牛肉、羊肉等）、漁業(yè)產(chǎn)品1種（水產(chǎn)品）。對于單位農(nóng)作物產(chǎn)品虛擬水的確定本文依照Zimmer和Renault基于對不同產(chǎn)品類型分區(qū)計(jì)算的方法[27]，引用FAO的CLIMATE數(shù)據(jù)庫和CROP數(shù)據(jù)庫有關(guān)中國部分的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，具體計(jì)算方法參照相應(yīng)參考文獻(xiàn)[2829]，在此不再贅述。對于單位動(dòng)物產(chǎn)品虛擬水，由于計(jì)算數(shù)據(jù)多且不易獲得，故本文采用Chapagain 和 Hoekstra 根據(jù)世界各國動(dòng)物和動(dòng)物產(chǎn)品貿(mào)易數(shù)據(jù)，計(jì)算世界各國動(dòng)物產(chǎn)品虛擬水含量研究中中國部分的數(shù)據(jù)[30]。本文采用的四類單位質(zhì)量產(chǎn)品的水足跡值見表1。

3結(jié)果分析

3.1山東省農(nóng)業(yè)總水足跡變化分析

運(yùn)用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的方法對山東省1978-2014年農(nóng)業(yè)總水足跡進(jìn)行分解得到2個(gè)IMF分量及趨勢項(xiàng)R，見圖1，各IMF分量周期及方差貢獻(xiàn)率見表2。

從圖1可以看出山東省1978-2014年農(nóng)業(yè)水足跡的變化是非線性非平穩(wěn)的，每個(gè)IMF分量體現(xiàn)了水足跡值不同時(shí)間尺度的變化，IMF1體現(xiàn)的是一個(gè)3 a的周期性波動(dòng)，IMF2顯示的是8 a的周期性波動(dòng)；從方差貢獻(xiàn)率可以看出，山東省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總水足跡以8 a周期波動(dòng)為主；從趨勢項(xiàng)R可以看出總水足跡量不斷增長，1988年之前增長較平穩(wěn)，而1988-2006年增長則較為迅速，2006年后增長趨勢又趨向平穩(wěn)。

3.2農(nóng)林牧漁各類水足跡變化分析

分別計(jì)算生產(chǎn)四類產(chǎn)品消耗的虛擬水量，對四類水足跡分別運(yùn)用EMD分解分析波動(dòng)趨勢。各虛擬水量EMD分解結(jié)果如圖2所示，對四類水足跡進(jìn)行分解，結(jié)果均得到2個(gè)IMF分量及趨勢項(xiàng)R，四類水足跡分解的各IMF分量周期及方差貢獻(xiàn)率見表3。

從圖2和表3可以看出，四類產(chǎn)品水足跡其IMF1分量周期基本一致，大約均以35 a為周期變化，這與農(nóng)業(yè)總水足跡IMF1分量的3 a周期非常接近。從IMF2分量可以看出，各分類水足跡除卻35 a的短周期變化外，種植業(yè)有5 a波動(dòng)周期；林業(yè)有11 a的波動(dòng)周期；畜牧業(yè)有85 a的波動(dòng)周期；漁業(yè)有7 a的波動(dòng)周期。從方差貢獻(xiàn)率來看，林業(yè)、畜牧業(yè)及漁業(yè)均以IMF1分量展現(xiàn)的35 a的短周期波動(dòng)為主，種植業(yè)以5 a的長波動(dòng)周期為主。從趨勢項(xiàng)R可以看出，農(nóng)林畜牧業(yè)水足跡均呈現(xiàn)上升趨勢。從波動(dòng)周期和振動(dòng)幅度來看，種植業(yè)IMF1分量和IMF2分量振動(dòng)幅度變化不大，在2002年前波長無太大變化，但2002年后兩分量的波長均呈現(xiàn)增長的趨勢，變化周期時(shí)長有所增加；林業(yè)IMF2分量多年波動(dòng)周期和振幅均變化平穩(wěn)，IMF1分量在1990-2002年間波動(dòng)振幅變化較大，2002年后又逐漸趨向平穩(wěn)；畜牧業(yè)IMF2分量變化非常平穩(wěn)，從波形上看近似正/余弦曲線，可見畜牧業(yè)8 a的長周期變化非常平穩(wěn)，外界環(huán)境等對其影響較?。粷O業(yè)兩IMF分量1990-2002年波動(dòng)振幅也有所加大，2002年后波動(dòng)趨向平穩(wěn)，同時(shí)波長有增長趨勢，周期有所變大。

33山東省農(nóng)業(yè)總水足跡時(shí)間波動(dòng)成因分析

影響水足跡變化的因素很多，從農(nóng)業(yè)總水足跡構(gòu)成來看，其中種植業(yè)水足跡所占比重最大，其次為

畜牧業(yè)，林業(yè)和漁業(yè)所占比重很小。因而種植業(yè)和畜牧業(yè)水足跡周期變化對于農(nóng)業(yè)總水足跡的周期變化影響最大。圖3分別展示了農(nóng)業(yè)總水足跡與種植業(yè)

水足跡及畜牧業(yè)水足跡IMF1分量的比較。從圖3中可以看出，總水足跡IMF1分量雖與畜牧業(yè)水足跡IMF1分量波動(dòng)大致相同，但振幅相差較大；相比較而言總水足跡與種植業(yè)水足跡IMF1分量波動(dòng)更為同步，且振幅更為相近，波峰波谷出現(xiàn)基本一致。因而農(nóng)業(yè)總水足跡3 a波動(dòng)周期主要受種植業(yè)水足跡影響。農(nóng)業(yè)總水足跡IMF1分量與種植業(yè)水足跡IMF1分量峰谷變化在1982年左右和2006年左右不一致，這兩個(gè)時(shí)期農(nóng)業(yè)總水足跡波動(dòng)與畜牧業(yè)水足跡波動(dòng)基本保持一致，由于這兩個(gè)時(shí)期山東省發(fā)生旱災(zāi)，糧食種植受天氣影響較大，產(chǎn)量有所減少，總水足跡受畜牧業(yè)水足跡影響更大?？偟膩碚f，可認(rèn)為山東省農(nóng)業(yè)虛擬水總量3 a尺度的波動(dòng)主要受種植業(yè)水足跡的影響。

圖4為農(nóng)業(yè)總水足跡IMF2分量分別與種植業(yè)和畜牧業(yè)IMF2分量的比較，從圖中初步可以看出，2002年之后種植業(yè)水足跡變化與總水足跡變化波動(dòng)基本完全同步，振幅、波峰、波谷均保持同步；而2002年之前總水足跡的變化與種植業(yè)和畜牧業(yè)水足跡間的關(guān)系從圖中無法得出明確結(jié)果，現(xiàn)進(jìn)一步分析。將總水足跡IMF2分量與種植業(yè)、畜牧業(yè)水足跡IMF2分量分別進(jìn)行相關(guān)分析，以2002年為時(shí)間節(jié)點(diǎn)，不同時(shí)間段的相關(guān)系數(shù)結(jié)果見表4。相關(guān)系數(shù)越接近1表明兩者相關(guān)關(guān)系越大?？梢钥闯?，2002年后總水足跡IMF2分量與種植業(yè)水足跡IMF2分量的相關(guān)系數(shù)為096，基本接近于1，表明兩者存在很強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，可認(rèn)為2002年后總水足跡的8年變化周期主要受種植業(yè)影響；2002年前，畜牧業(yè)水足跡與總水足跡IMF2分量間相關(guān)系數(shù)大于種植業(yè)與總水足跡IMF2分量間的相關(guān)系數(shù)，表明2002年前總水足跡的變化與畜牧業(yè)關(guān)系更大。由此可認(rèn)為總水足跡8a長周期的波動(dòng)變化在2002年前受畜牧業(yè)影響更大，而2002年之后則主要受種植業(yè)影響。

3.4農(nóng)業(yè)總水足跡增長趨勢分解分析

1978年以來，山東省農(nóng)業(yè)總水足跡值呈增長趨勢，2014年總水足跡值為2 46086萬m3，是1979年的5倍；1979-2014年間農(nóng)業(yè)總水足跡值增加了1 98435萬m3，6個(gè)時(shí)段的增加量分別為12289萬m3、23911萬m3、53757萬m3、20389萬m3、26326萬m3、10552萬m3。表5為1979-2014年山東省農(nóng)業(yè)總水足跡變化的分解因素效應(yīng)。

從1979-2014年農(nóng)業(yè)總水足跡值分解因素效應(yīng)變化趨勢中可以看出：多年來藍(lán)水、綠水、灰水足跡效應(yīng)值均為正值，可見三者對總水足跡的增長均起了顯著的正向促進(jìn)作用，但是這種正向作用在減弱；總體來說綠水足跡對農(nóng)業(yè)總水足跡的增長貢獻(xiàn)度最大，灰水足跡次之；貢獻(xiàn)效應(yīng)結(jié)構(gòu)多年間發(fā)生了改變，多年間各因素效應(yīng)值從綠水最大逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)樗{(lán)水最大，即對總水足跡增長的貢獻(xiàn)度由綠水最大轉(zhuǎn)變?yōu)樗{(lán)水最大，可見總水足跡增長趨勢由綠水主導(dǎo)逐漸變?yōu)樗{(lán)水主導(dǎo)。這種轉(zhuǎn)變主要由以下原因造成：隨著近年來經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和人民生活水平的提高，山東省降雨徑流逐漸減少，對地下水的開采越加嚴(yán)峻，故而耗水重心逐漸由源于降水的綠水轉(zhuǎn)變?yōu)閬碜缘乇砑暗叵碌乃{(lán)水。

4結(jié)論

農(nóng)業(yè)水資源的合理配置問題是農(nóng)業(yè)水資源可持續(xù)開發(fā)利用和社會(huì)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)的保障和基礎(chǔ)。本文基于EMD及LMDI模型，以山東省為例，分析了1978-2014年種植業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)及漁業(yè)的水足跡波動(dòng)周期，并分析了引起農(nóng)業(yè)水足跡增長的的變動(dòng)效應(yīng)和變動(dòng)貢獻(xiàn)因子，得出了以下結(jié)論。

（1） 從種植業(yè)、林業(yè)、畜牧業(yè)及漁業(yè)角度基于EMD分解的方法分析水足跡變化，表明水足跡存在不同時(shí)間尺度的周期變動(dòng)，不同變化周期的主要影響因素不同，同一變化周期在不同時(shí)間段其主要影響因素也不同。

（2） 基于LMDI的總水足跡分解表明影響山東省總水足跡增長的主要因素多年來逐步發(fā)生了改變，用水結(jié)構(gòu)發(fā)生了變化。

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