曾 雯，邱婭柳，操信春*

(1.河海大學(xué) 農(nóng)業(yè)科學(xué)與工程學(xué)院，江蘇 南京 210098；2.南京市高淳區(qū)水資源管理中心，江蘇 南京 211300)

由于水資源短缺、水環(huán)境惡化和和社會發(fā)展引起的水資源需求增長，水資源可持續(xù)利用將成為進(jìn)步的重要前提條件。作為我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的糧食主產(chǎn)區(qū)，江蘇省面臨著嚴(yán)峻的水資源短缺問題。雖然非農(nóng)產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)，但是江蘇省水資源利用結(jié)構(gòu)仍然以農(nóng)業(yè)用水為主，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)不僅利用了大量水資源，也會造成難以防控的面源污染。因此，科學(xué)評估全省歷年農(nóng)業(yè)用水并識別其在社會發(fā)展背景下的驅(qū)動力，對未來基于資源可持續(xù)利用和社會健康發(fā)展的水管理政策制定具重要的意義[1]。水足跡概念被認(rèn)為是衡量農(nóng)業(yè)用水最為全面的指標(biāo)，并應(yīng)用于解決嚴(yán)重缺水地區(qū)的水危機的研究[2-4]。水足跡能體現(xiàn)水資源消耗的類型及數(shù)量、污染量及污染類型的多維度用水，是科學(xué)地評價農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與水資源關(guān)系及其利用效率的重要工具。農(nóng)業(yè)水足跡是在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程對水資源數(shù)量和質(zhì)量的真實影響，可劃分為分為藍(lán)水、綠水和灰水足跡3個部分[5-6]。藍(lán)水足跡為灌溉水消耗量，綠水足跡為降水資源消耗量，而灰水足跡為農(nóng)業(yè)面源污染源造成的水資源污染量[7]。利用水足跡來評價區(qū)域農(nóng)業(yè)用水已被受到越來越多的關(guān)注，其研究內(nèi)容主要包括農(nóng)作物水足跡量化、用水效率評價以及水足跡的驅(qū)動力或影響因素分析[8-11]。其中，基于水足跡的農(nóng)業(yè)用水驅(qū)動力分析被認(rèn)為可以為農(nóng)業(yè)節(jié)水管理提供直接的依據(jù)，并在中國不同尺度上得到了實證研究。郭相平等[12]、龔嚴(yán)等[13]理利用通徑分析方法分別對我國及江蘇省主要農(nóng)作物水足跡的影響因素進(jìn)行了量化；湖南[14]、河北[15]、遼寧[16]、以及黑龍江[17]等省區(qū)主要作物水足跡的影響因素也受到關(guān)注。然而，以往的方法主要從自然條件和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)要素角度分析影響水足跡變化的驅(qū)動因素，很少從經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展的角度展開研究。對數(shù)均分指數(shù)分解法(LMDI)是一種公認(rèn)的較為精確的指數(shù)分解方法[18]。該方法具有深厚的理論基礎(chǔ)和高適應(yīng)性，且能和社會經(jīng)濟(jì)緊密結(jié)合[19]。當(dāng)前該方法已被廣泛應(yīng)用于糧食生產(chǎn)[20]、CO2排放[21]、能源利用效率評價[22]等領(lǐng)域，對社會發(fā)展進(jìn)程中的資源效率驅(qū)動分析具有明顯的優(yōu)勢。為此，本文結(jié)合農(nóng)業(yè)水足跡和灌溉特征，基于水足跡方法評價1999—2018年江蘇省農(nóng)業(yè)用水量，利用LMDI模型識別影響江蘇省農(nóng)業(yè)水足跡變化的驅(qū)動力及影響機制，旨在為提高水資源利用效率和實現(xiàn)區(qū)域水資源可持續(xù)利用策略的制定提供參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 農(nóng)業(yè)水足跡的計算

農(nóng)業(yè)水足跡是一種衡量農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及消費對水資源造成的消耗及影響的綜合評價指標(biāo)。對特定的作物來說，農(nóng)業(yè)水足跡可表示為灌溉水消耗量(CIW)、雨水消耗量(CRW)和灰水足跡(FGW)三部分之和。

FCW=CIW+CRW+FGW

(1)

式中：CIW是作物以田間蒸散的形式消耗的灌溉水量，也被稱為藍(lán)水足跡，m3；CRW是作物以田間蒸散的形式消耗的雨水量，也被稱為綠水足跡，m3；FGW是由于農(nóng)業(yè)排放引起的水資源非點源污染量，也被叫作農(nóng)業(yè)灰水足跡，m3。

CIW=AI×(ETc-Pe)

(2)

CRW=A×Min(ETc,Pe)

(3)

式中：AI為灌溉面積，ha；ETc為作物所需水量，mm；Pe為有效降水量，mm；A為作物種植面積，ha。ETc由作物系數(shù)(Kc)和參考作物蒸散量(ET0)共同決定：

ETc=Kc×ET0

(4)

式中：Kc是作物系數(shù)，無量綱；ET0是參考作物蒸散量，mm，ET0可利用在CROPWAT模型中廣泛使用的Penman-Monteith(P-M)公式進(jìn)行計算。Pe可按照美國農(nóng)業(yè)部土壤保持局推薦的方法進(jìn)行計算[18]：

(5)

式中，P為每10 d的降水量，mm。

灰水足跡采用的計算方式如下：

FGW=(α×RA)/(cmax-cmin)

(6)

式中：α為淋濾徑流分?jǐn)?shù)，%；RA是單位面積農(nóng)田的化學(xué)施用量，kg/hm2；Cmax是環(huán)境污染物最大可接受濃度，kg/m3；Cmin是天然水中的濃度，可假設(shè)為0 mg/L。

2.2 LMDI分解法

本文將常見的農(nóng)作物分為水稻、小麥、玉米、油菜、水果和其他作物共6類，利用LMDI模型來分析影響江蘇省農(nóng)作物水足跡變化的關(guān)鍵指標(biāo)，分解結(jié)果如下：

(7)

式中：FCW為農(nóng)業(yè)水足跡，Gm3；AGDP為農(nóng)業(yè)產(chǎn)值，億元；P人為鄉(xiāng)村人口數(shù)量，萬人。

為了方便表示，將公式7簡化為公式：

FCW=i×e×P人

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

式中:ΔWi、ΔWe和ΔWP分別為水足跡強度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人口因素對農(nóng)業(yè)水足跡變化作出的貢獻(xiàn)值，Gm3；若貢獻(xiàn)值為正，則表示水足跡強度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和人口因素的變化促進(jìn)了農(nóng)業(yè)水足跡數(shù)量的增加，起到了貢獻(xiàn)作用，表現(xiàn)為增量效應(yīng)，反之，可稱為抑制作用。

2.3 數(shù)據(jù)來源

本文以江蘇省為研究對象，選取1999—2018年的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)對江蘇省農(nóng)業(yè)水足跡及其驅(qū)動力進(jìn)行分解分析。江蘇省的灌溉效率來自于《江蘇省水資源公報1999—2018》。作物種植面積、有效灌溉面積、施氮量、農(nóng)業(yè)產(chǎn)值和鄉(xiāng)村人口等數(shù)據(jù)均來源于《江蘇統(tǒng)計年鑒》。生育期數(shù)據(jù)和Kc由中國農(nóng)業(yè)科學(xué)院農(nóng)田灌溉研究所提供。

3 結(jié)果與分析

3.1 江蘇省農(nóng)業(yè)水足跡變化分析

1999—2018年江蘇省農(nóng)業(yè)水足跡年均值為55.2 Gm3，20年間水足跡總量共降低了10.43 Gm3，說明水資源利用效率得到了提高。歷年的水足跡總量及各作物水足跡列于表1。

由表1可知，水稻的水足跡是所有作物中最高的，約占農(nóng)業(yè)總水足跡的40%。其次是小麥，歷年水足跡平均值為14.81 Gm3。玉米、油菜和水果的水足跡較低，均不超過5 Gm3。為分析水足跡的變化特點及組成特征，圖1給出了不同作物水足跡占總水足跡的百分比情況。

表1 1999—2018年作物水足跡與總水足跡

江蘇省農(nóng)業(yè)水足跡總量在研究期間呈現(xiàn)波動狀態(tài)，變化過程可以分為3個階段。第一階段為1999—2005年，這一階段總水足跡呈現(xiàn)明顯的下降趨勢，由1999年的最高值63.65 Gm3降至20年間的最低值48.96 Gm3，下降比列高達(dá)23%。這是由于“十五”期間，江蘇省積極響應(yīng)國家全面推進(jìn)節(jié)水型社會建設(shè)的政策，變革水資源管理制度，加強農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)的改造，推進(jìn)節(jié)水型城市建設(shè)，有效地促進(jìn)了江蘇省農(nóng)業(yè)用水量的減少。第二階段為2005—2015年，農(nóng)業(yè)用水總量雖呈現(xiàn)逐年上升的趨勢，但年均增長率僅為1.02%，增長幅度較小。這期間總水足跡的變化主要是由小麥水足跡的變化引起的。由于中央持續(xù)重視糧食安全與糧食生產(chǎn)問題，小麥的種植面積從“十五”期間的歷史低谷167萬hm2逐步恢復(fù)到“十二五”期間的233萬hm2，小麥種植規(guī)模的大幅度擴(kuò)大是導(dǎo)致農(nóng)業(yè)用水變化的主要因素。第三階段為2015—2018年：農(nóng)業(yè)總水足跡又呈現(xiàn)逐年降低的趨勢，由于這期間小麥?zhǔn)芴鞖饧安∠x草害等影響，其質(zhì)量及產(chǎn)量的下降使得部分地區(qū)農(nóng)戶為追求經(jīng)濟(jì)效益調(diào)整種植結(jié)構(gòu)，小麥的種植面積略有減少，小麥水足跡也隨之下降。從圖1中可以看出，水稻、玉米和油菜的種植規(guī)模較穩(wěn)定，水足跡變化幅度微弱，對總水足跡分影響甚微。隨著生活水平的提高和居民消費模式的改變，水果的需求量及高效益提高了農(nóng)民的種植興趣，因此水果的水足跡在20年間增長了近4倍。

圖1 1999—2018年江蘇省作物用水量占比變化趨勢

3.2 江蘇省農(nóng)業(yè)水足跡驅(qū)動力的分解

3.2.1 驅(qū)動力因素變化趨勢

本文將水足跡強度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人口數(shù)量確定為影響農(nóng)業(yè)水足跡變化的驅(qū)動力因素，江蘇省歷年農(nóng)業(yè)產(chǎn)值情況如圖2所示。

由圖2知，研究期間江蘇省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值呈現(xiàn)局部小幅度波動、整體上升的趨勢。農(nóng)業(yè)產(chǎn)值由1999年的1 003.5億元增長至2018年的4 141.7億元，年均增長率高達(dá)7.78%，增長顯著。江蘇省始終堅持“三農(nóng)”政策，在增強農(nóng)業(yè)綜合生產(chǎn)能力、調(diào)整農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)、推進(jìn)農(nóng)村改革創(chuàng)新等方面均取得了顯著的成效。農(nóng)民持續(xù)增收，農(nóng)村發(fā)展活力顯著增強，為實現(xiàn)現(xiàn)代化農(nóng)業(yè)奠定了堅實的基礎(chǔ)。人口變動也是影響農(nóng)業(yè)水足跡變化的一個主要因素，見圖3。

圖2 江蘇省農(nóng)業(yè)產(chǎn)值變化趨勢

從圖3中可以明顯看出，江蘇省鄉(xiāng)村人口變化可分為兩個階段，第一階段是1999—2004年:這一階段內(nèi)江蘇省總?cè)丝诩s為7 400萬，而鄉(xiāng)村人口數(shù)量較穩(wěn)定，均保持在5 200萬人左右，占全省總?cè)丝诘?0%。此時的江蘇省城鎮(zhèn)化率僅為30%，處于較低的水平。第二階段為2005—2018年：這一階段內(nèi)鄉(xiāng)村人口從2005年的3 726萬人降至2018年的2 447萬人，始終保持穩(wěn)定下降的趨勢。2005年鄉(xiāng)村人口占全省總?cè)丝诘?9.9%，首次低于50%，2018年江蘇省城鎮(zhèn)化率已達(dá)到69.6%，說明江蘇省城鎮(zhèn)化進(jìn)程發(fā)展迅速，工業(yè)化進(jìn)程的加快和“民工潮”的涌現(xiàn)促使鄉(xiāng)村人口逐步向城鎮(zhèn)轉(zhuǎn)移，鄉(xiāng)村人口比重持續(xù)下降，城鎮(zhèn)化率穩(wěn)步上升。

圖3 江蘇省鄉(xiāng)村人口變化趨勢

灌溉效率的提高是保證農(nóng)田灌溉質(zhì)量，促進(jìn)農(nóng)業(yè)增產(chǎn)增效的前提。灌溉效率可以直觀地反映水資源利用的情況，1999—2018年江蘇省灌溉效率的變化趨勢如圖4所示。

圖4展示了20年間江蘇省灌溉效率呈逐年上升的趨勢且均保持在0.45以上，灌溉效率從1999年的0.48上升至2018年的0.61，年均增長率為1.27%。1999—2005年期間，灌溉效率增長速度較為緩慢，始終保持在0.5以下；自2005年開始，江蘇大力推進(jìn)節(jié)水型社會建設(shè)，在徐州、張家港、無錫和南通等多地建立節(jié)水試點城市，積極推廣節(jié)水灌溉技術(shù)，加大科學(xué)投入，農(nóng)田灌溉效率得到了大幅度的提高。

圖4 江蘇省灌溉效率變化趨勢

3.2.2 基于LMDI的驅(qū)動力結(jié)果分析

1999—2018年期間江蘇省農(nóng)業(yè)水足跡變化量(ΔFCW)均小于0，年均值為-29.67 Gm3，意味著農(nóng)業(yè)水足跡是逐年降低的，總體來看，江蘇省的水資源利用效率在不斷提高?；贚MDI模型分解的各驅(qū)動因素變化情況如圖5所示。

圖5 1999—2018年江蘇省農(nóng)業(yè)水足跡變化驅(qū)動因子貢獻(xiàn)值

如圖5所示，ΔFCW呈現(xiàn)逐年下降的趨勢，ΔWi、ΔWe和ΔWp對農(nóng)業(yè)用水的作用效果均呈現(xiàn)逐漸增強的趨勢。經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)是貢獻(xiàn)因素，而水足跡強度與人口規(guī)模是影響農(nóng)業(yè)用水量的抑制因素。其中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)和水足跡強度分別為作用效果最強的貢獻(xiàn)因素和抑制因素。在研究期間，水足跡強度的貢獻(xiàn)值共增加了-87.89 Gm3，增幅顯著，年均增長率達(dá)26.56%，是所有因素中增長最快的因子，影響方式為負(fù)向驅(qū)動。經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)的影響作用較水足跡強度稍小，年均增長率為26.27%，影響方式為正向驅(qū)動。經(jīng)濟(jì)發(fā)展與水足跡強度對農(nóng)業(yè)用水造成的影響一般呈現(xiàn)出對立的狀態(tài)。

以1999年為研究基準(zhǔn)年，可將研究期間分為兩個階段，第一階段為2000—2004年：從人口角度來看，這期間各驅(qū)動因素的貢獻(xiàn)值均較小，尤其是人口因素的貢獻(xiàn)值幾乎可以忽略不計，農(nóng)業(yè)水足跡的總貢獻(xiàn)值僅表現(xiàn)為輕微的抑制作用。第二階段為2005—2018年：2005年期間ΔFCW變化顯著，由2004年的-10.18 Gm3變化為2005年的-30.56 Gm3。人口規(guī)模的變化是導(dǎo)致ΔFCW變化顯著的主要原因。由圖3可知，在計劃生育政策和工業(yè)化進(jìn)程加快的影響下，江蘇省鄉(xiāng)村人口驟減且城鄉(xiāng)之間人口流動較大，這必然導(dǎo)致人口對農(nóng)業(yè)水足跡的貢獻(xiàn)值發(fā)生較大改變。自2005年開始，人口因素均表現(xiàn)為反向驅(qū)動效應(yīng)，其抑制作用約為水足跡強度效應(yīng)的一半。

從經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)角度出發(fā)，研究期間，經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)的貢獻(xiàn)值從2000年的2.29增長至2018年的86.39，增長幅度高達(dá)3 672.5%，自2003年開始，經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)的貢獻(xiàn)值便穩(wěn)定在80 Gm3以上。經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展必然帶來農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的變革，從而大大提高了水資源利用效率。盡管工業(yè)化是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主導(dǎo)因素，但許多農(nóng)民仍然高度依賴農(nóng)業(yè)謀生，他們脫貧致富的愿望促進(jìn)了農(nóng)業(yè)的快速發(fā)展，極大地推動了農(nóng)業(yè)用水量的增加。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)技術(shù)的提高帶來了較高的經(jīng)濟(jì)效益，這促使了農(nóng)民的生產(chǎn)積極性不斷提高，農(nóng)民們采取擴(kuò)大農(nóng)作物種植面積、調(diào)整農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)和提高灌溉效率等方式來增加收益，這勢必會導(dǎo)致江蘇農(nóng)業(yè)水足跡的增加，也證實了經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)的正驅(qū)動作用顯著。

從水足跡強度來看，作為貢獻(xiàn)值最大的反向驅(qū)動效應(yīng)，水足跡強度越大，意味著創(chuàng)造單位GDP所需耗水量就越多。從圖5可以看到，水足跡強度從1999年的-5.15 Gm3下降至2018年的-93.04 Gm3，呈不斷下降的趨勢，這表明1999—2018年期間水資源利用效率在不斷提高，創(chuàng)造單位GDP所需水量越來越少。水資源利用效率的提高離不開相關(guān)政策的引導(dǎo)，江蘇積極響應(yīng)國家頒布的《全國節(jié)水規(guī)劃綱要》、《城市節(jié)約用水管理辦法》和《關(guān)于加強城市供水節(jié)水和水污染防治工作的通知》等條例，在推廣節(jié)水灌溉系統(tǒng)、改善農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件、增強農(nóng)民節(jié)水意識、加大資金投入以及科學(xué)管理灌溉設(shè)施等方面有了長足的進(jìn)步。

4 結(jié)論與建議

了解農(nóng)業(yè)用水的驅(qū)動力對于政策制定至關(guān)重要，而分解分析是定量確定影響農(nóng)業(yè)用水的預(yù)定因素變化的有效方法。本研究分析了1999—2018年江蘇省農(nóng)業(yè)水足跡的總體趨勢，結(jié)合LMDI模型定量分析了影響農(nóng)業(yè)用水的主要驅(qū)動因素及其內(nèi)在關(guān)系，所得結(jié)論如下：

(1)1999—2018年期間，江蘇省農(nóng)業(yè)總水足跡呈現(xiàn)先下降后上升再下降的波動趨勢，水稻的水足跡是所有作物中最大的，占比為40%；小麥水足跡的變化趨勢與總水足跡具有相似性，小麥?zhǔn)怯绊懣偹阚E變化的最主要因素。

(2)江蘇省GDP在全國一直位居前列，其研究期間的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)總值呈現(xiàn)局部小幅度波動、整體上升的趨勢，年均增長率高達(dá)7.78%，增長十分迅速；江蘇省城鎮(zhèn)化進(jìn)程發(fā)展迅速，城鎮(zhèn)化率穩(wěn)步上升；江蘇省灌溉效率呈逐年上升的趨勢且2018年已超過0.6，年均增長率為1.27%。

(3)基于 LMDI模型分析驅(qū)動力因素對江蘇省農(nóng)業(yè)用水的影響程度為：水足跡強度>經(jīng)濟(jì)發(fā)展>人口規(guī)模，水足跡強度和人口規(guī)模均為反向驅(qū)動力，經(jīng)濟(jì)發(fā)展是正向驅(qū)動力。水足跡強度與經(jīng)濟(jì)發(fā)展對農(nóng)業(yè)水足跡變化的貢獻(xiàn)值相差不大，呈現(xiàn)明顯對立的狀態(tài)，人口規(guī)模對水足跡變化的影響最小。1999—2018年，江蘇省農(nóng)業(yè)水足跡總變化值始終為負(fù)值且一直在減小，表明其水資源利用效率在不斷提高，農(nóng)業(yè)用水環(huán)境正在逐步好轉(zhuǎn)。

江蘇是中國第二經(jīng)濟(jì)大省，城鎮(zhèn)化、人口、糧食需求的快速增長帶來了極大的水資源壓力。基于對1999—2018年江蘇農(nóng)業(yè)水足跡的計算及其變化驅(qū)動力的深入分析，政府決策者應(yīng)遵循“最優(yōu)原則”，因地制宜制定政策并實施合理的戰(zhàn)略規(guī)劃。從經(jīng)濟(jì)和技術(shù)角度出發(fā)，江蘇省應(yīng)將發(fā)展重心放在推廣農(nóng)業(yè)節(jié)水高新技術(shù)上來，農(nóng)業(yè)節(jié)水高新技術(shù)包括精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)技術(shù)、自動化管理技術(shù)及低水耗高產(chǎn)量的綜合技術(shù)等，可有效減少農(nóng)田蒸散發(fā)，增加作物產(chǎn)量，代表了21世紀(jì)節(jié)水農(nóng)業(yè)發(fā)展方向，是實現(xiàn)節(jié)水農(nóng)業(yè)和提高經(jīng)濟(jì)效益的基本保障。調(diào)整和優(yōu)化種植結(jié)構(gòu)，適當(dāng)擴(kuò)大耗水量小但經(jīng)濟(jì)效益較高的作物種植面積也是減緩農(nóng)業(yè)水足跡增長，減小耗水量的有效途徑。從水足跡強度出發(fā)，盡管江蘇省水資源利用效率得到顯著的提高，但部分地區(qū)仍存在渠道滲漏損失量大、大水漫灌浪費嚴(yán)重和地下水開采超量等問題。決策者們應(yīng)完善節(jié)水灌溉基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，制定農(nóng)業(yè)節(jié)水條例，加強農(nóng)業(yè)用水管理，對浪費或污染水資源的行為進(jìn)行相應(yīng)的處罰，對農(nóng)業(yè)節(jié)水帶頭者和貢獻(xiàn)較大者給予一定獎勵，做到獎懲結(jié)合。從人口角度出發(fā)，控制江蘇省的人口增長速度，改善人口組成結(jié)構(gòu)，提高農(nóng)民節(jié)水意識，鼓勵農(nóng)民采用節(jié)水技術(shù)，建立農(nóng)民參與和管理決策的民主管理機制，合理分配水資源并制定符合市場導(dǎo)向的水權(quán)制度，推進(jìn)農(nóng)業(yè)水價改革的實施，使得節(jié)水灌溉成為農(nóng)民的自覺行動，這些措施均可以在一定程度上減緩水足跡的增長。由于相關(guān)數(shù)據(jù)的有限性，本文選取的農(nóng)業(yè)水足跡的影響因素并不全面，在今后的研究中，驅(qū)動因素的多樣性與空間差異分解值得進(jìn)一步探究。