陳立康，壽程虹，周勁節(jié)，龍慧林，姜美君，劉建超，

（1.諸暨市經(jīng)濟(jì)特產(chǎn)站，浙江 諸暨 311800；2.浙江農(nóng)林大學(xué)暨陽學(xué)院，浙江 諸暨 311800）

經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展和人口不斷增長(zhǎng)導(dǎo)致用水量急劇增加，而環(huán)境惡化和水的浪費(fèi)引發(fā)水資源的巨大損失。為了滿足農(nóng)業(yè)發(fā)展對(duì)水資源日益增長(zhǎng)的需求，開源、節(jié)流、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、利用外部資源等措施的實(shí)施迫在眉睫[1]。近年來，一些新型滴灌設(shè)備得到了改進(jìn)和發(fā)展，行業(yè)制定了滴灌灌水器和滴灌管的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范[2]。農(nóng)業(yè)依靠灌溉發(fā)展，發(fā)展好節(jié)水灌溉對(duì)于推進(jìn)我國作物生產(chǎn)意義重大，采用先進(jìn)的灌溉技術(shù)與之配套，發(fā)展設(shè)施農(nóng)業(yè)，可有效提高作物產(chǎn)量，增加農(nóng)業(yè)收入?？梢?，推廣與發(fā)展節(jié)水灌溉在戰(zhàn)略和現(xiàn)實(shí)中有重要意義[3]。

未來設(shè)施農(nóng)業(yè)灌溉模式將主要向節(jié)水灌溉方向發(fā)展。在溫室灌溉設(shè)備的開發(fā)和技術(shù)上，中國仍然遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于發(fā)達(dá)國家。根據(jù)我國溫室灌溉的現(xiàn)狀，要實(shí)現(xiàn)適時(shí)適度灌溉，還有許多關(guān)鍵技術(shù)問題需要解決。這些技術(shù)和設(shè)備在國內(nèi)還處于研發(fā)階段，遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足國內(nèi)溫室灌溉的需要[4]。雖然我國節(jié)水灌溉技術(shù)取得了很大的進(jìn)步，但推廣應(yīng)用仍然非常困難。推廣節(jié)水灌溉不僅是一個(gè)技術(shù)問題，也是一個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)問題[5]。

前人的研究證明了我國現(xiàn)如今節(jié)水灌溉技術(shù)還有技術(shù)難關(guān)需要突破，但是能否在減少灌溉量的基礎(chǔ)上，將植物呼吸作用產(chǎn)出水分，亦或是將有限的降雨利用在灌溉中的新型灌溉技術(shù)的普及帶來的效益并未提及。本文介紹多種新型的節(jié)水灌溉技術(shù)，基于人們生產(chǎn)和生活對(duì)水的需求不斷擴(kuò)大，我國必須大力推廣和應(yīng)用節(jié)水灌溉新技術(shù)，盡可能地提高農(nóng)業(yè)水資源的配置效率和應(yīng)用價(jià)值，以促進(jìn)我國農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，為廣大人民群眾的生產(chǎn)和生活奠定堅(jiān)實(shí)的物質(zhì)基礎(chǔ)。

1 材料與方法

1.1 模型變量的選擇

農(nóng)業(yè)年用水量不僅與一年的氣候條件有關(guān)，還與總耕地面積和各種作物播種面積的變化有關(guān)。一年中各種作物的耕地面積和播種面積的變化很大程度上決定了農(nóng)業(yè)用水量的變化[3]，因此被視為分析模型的因變量。耕作面積和蓄水量也是重要的影響因素，大致可以分為以下幾類：①單位面積灌溉用水量對(duì)灌溉技術(shù)發(fā)展的影響[4]；②國內(nèi)農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉機(jī)械發(fā)展現(xiàn)狀對(duì)灌溉技術(shù)發(fā)展的影響；③水資源儲(chǔ)備對(duì)農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉技術(shù)發(fā)展的影響。

1.2 本文數(shù)據(jù)的獲取

由于中國知網(wǎng)在某些年份存在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的缺失，由此在前瞻數(shù)據(jù)庫等其他數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)網(wǎng)站收集到了缺少的數(shù)據(jù)，再對(duì)2000 年—2020 年的數(shù)據(jù)進(jìn)行SPSS 分析，用2000 年—2020 年的數(shù)據(jù)驗(yàn)證精度（表1）。

1.3 數(shù)據(jù)的分析與處理

1.3.1 模型單因素篩查

為了保證多元線性回歸模型的準(zhǔn)確性與合理性，需要計(jì)算和分析每個(gè)因素之間的相關(guān)系數(shù)，從而獲得變量之間的相關(guān)性，只有與因變量高度相關(guān)的自變量才適合引入模型，以保證模型回歸的準(zhǔn)確性；一般將關(guān)聯(lián)度分為以下幾種情形：|R|≥0.8，高度相關(guān)；0.5≤|R|≤0.8，中度相關(guān)；0.3≤|R|≤0。5，低度相關(guān)；|R|＜0.3 時(shí)，相關(guān)程度極弱，可視為不相關(guān)。**在0.01水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)。*在0.05 水平（雙側(cè)）上顯著相關(guān)。根據(jù)表1收集的原始數(shù)據(jù)可計(jì)算得到它們之間的相關(guān)系數(shù)見表2。由表2 可知：X1、X2、X3、X4、X5與用水總量Y呈高度相關(guān)的指標(biāo)作為自變量引入模型；相關(guān)性分析還表明，自變量X1、X2、X3、X4、X5之間存在比較嚴(yán)重的共線性。

表1 中國用水總量影響因素分析Tab.1 The analysis of influencing factors of total water consumption in China

表2 用水總量影響因素相關(guān)性分析Tab.2 The correlation analysis of influencing factors of total water consumption

1.3.2 多元線性回歸模型的選擇

影響我國灌溉技術(shù)發(fā)展的因素很多，自變量時(shí)間序列之間仍會(huì)存在共線性。如果采用逐步線性回歸，回歸模型中的隨機(jī)誤差將具有自相關(guān)性。因此，本文采用多元線性回歸模型進(jìn)行研究分析，并對(duì)該模型進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)和修正。模型參數(shù)測(cè)試見表3。從表3 的數(shù)據(jù)可以看出，模型的可確定系數(shù)R2為0.844，調(diào)整后的R2為0.792，說明模型的整體擬合度較高，選取的解釋變量對(duì)合成橡膠產(chǎn)量的解釋程度較高。通過檢驗(yàn)，說明解釋變量有顯著影響。

表3 參數(shù)的檢驗(yàn)Tab.3 The inspection of parameters

1.3.3 多元線性回歸模型的建立

自相關(guān)時(shí)間序列回歸分析的回歸模型可用式（1）表示：

式中：a——常數(shù)；k1、k2、k3、k4、k5——模型中的系數(shù)。

在SPSS 軟件中使用自相關(guān)回歸分析法對(duì)表1 數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。

1.3.4 多元線性回歸模型的驗(yàn)證

將2018 年—2020 年的數(shù)據(jù)作為為驗(yàn)證，并由式（2）計(jì)算偏差率：

式中：d——偏差率，該值越低則模擬結(jié)果越優(yōu)異。

2 結(jié)果

2.1 模型自變量的確定

其中，農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉機(jī)械套數(shù)、大型水庫容量、節(jié)水灌溉面積、農(nóng)田灌溉面積、農(nóng)田灌溉用水量的R值皆＞0.8，與國內(nèi)用水總量高度相關(guān)。

因此，倒入模型的自變量農(nóng)用節(jié)水灌溉機(jī)械X1、大型水庫容量X2、節(jié)水灌溉面積X3、農(nóng)田灌溉面積X4、農(nóng)田灌溉用水量X5。

2.2 用水總量與影響因素的時(shí)序變化特征

自2000 年以來國內(nèi)用水總量及其影響因素（圖1）用水總量、農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉機(jī)械套數(shù)、大型水庫容量、節(jié)水灌溉面積、農(nóng)田灌溉面積和農(nóng)田灌溉用水量都大致呈現(xiàn)逐年增加的趨勢(shì)，2020年由于疫情影響，影響因素的趨勢(shì)都略有下降。

圖1 相關(guān)指標(biāo)隨時(shí)間變化統(tǒng)計(jì)圖Fig.1 The statistical chart of changes of relevant indicators over time

用水總量自2000 年—2020 年始終保持著平緩的上升趨勢(shì)，從5 497.6×108m3升至5 994.3×108m3。農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉機(jī)械的套數(shù)自2000 年—2020 年，由于節(jié)水灌溉技術(shù)的興起，也保持著緩慢上升的勢(shì)頭，從158.3×104套增加至250.7×104套。

大型水庫容量呈現(xiàn)著階梯式迅速上漲的勢(shì)頭，2000年—2020 年，容量從3 843×108m3激增至7 163×108m3。主要原因是由于溫室效應(yīng)的影響：當(dāng)二氧化碳濃度翻倍時(shí)，全球氣候會(huì)有明顯的變化。低層大氣和地表會(huì)明顯變暖，地表平均溫度可能上升1.5～4.5。與地表溫度變化相反，平流層會(huì)明顯降溫；全球平均降水量和蒸發(fā)量增加，變暖越明顯，降水量和蒸發(fā)量增加越多[5]。農(nóng)田灌溉面積和節(jié)水灌溉面積隨著人口的增加，糧食需求量也在不斷升高，因此，2000年—2020年灌溉面積穩(wěn)步上升，分別從5 934.16×104hm2和1 638.9×104hm2增至7 212.7×104hm2和3 409.7×104hm2。農(nóng)業(yè)灌溉用水量也隨著灌溉面積的增加而增多，自2000年的2 767×108m3增長(zhǎng)至2020年的3 207×108m3。

2.3 回歸模型建立

由表4可知用水總量多元回歸模型：

表4 最大似然估計(jì)Tab.4 The maximum likelihood estimation

其中，各自變量對(duì)中國總用水量的貢獻(xiàn)顯著（P＜0.05）。該模型進(jìn)行了方程和參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)，因此這5 個(gè)因素可以被確定為中國總用水量的關(guān)鍵影響因素，這些因素可以用來解釋中國總用水量的變化規(guī)律和原因。

通過表4 的標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)分析，可得知大型水庫容量的標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)為1.238，對(duì)中國用水總量影響程度最高，且呈現(xiàn)正相關(guān)，這說明大型水庫容量極大的促進(jìn)了用水總量的提高。用水量的很大一部分是來自于水庫水，可以說水庫的水量能直接影響到用水總量[6]。節(jié)水灌溉面積的標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)為0.549，說明對(duì)用水總量影響高，且呈正相關(guān)，側(cè)面說明節(jié)水灌溉對(duì)用水總量的促進(jìn)關(guān)系。隨著節(jié)水灌溉技術(shù)的發(fā)展，農(nóng)戶的使用意愿大大增加，因此更加增加了種植面積，反而用水總量也有所提高[7]。農(nóng)田灌溉用水量的標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)為0.472，說明呈正相關(guān)，且對(duì)用水總量有影響但影響程度不高，隨著灌溉技術(shù)的發(fā)展，農(nóng)田灌溉用水量的影響對(duì)于用水總量的影響也在逐漸降低。農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉機(jī)械的標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)為-0.61，與因變量呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)的趨勢(shì)，且相關(guān)性較高，可知農(nóng)戶擁有農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉機(jī)械后，在不增加農(nóng)田種植面積后，用水總量會(huì)逐漸減少。農(nóng)田灌溉面積的標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)為-0.79，呈負(fù)相關(guān)，說明在節(jié)水灌溉的大環(huán)境下，農(nóng)田的灌溉面積越大，在原基礎(chǔ)上的用水呈減少趨勢(shì)。

表5 2018年—2020年數(shù)據(jù)驗(yàn)證Tab.5 The data validation from 2018 to 2020

2.4 回歸模型驗(yàn)證

從表4 中可以看出，將公式（3）中2018 年—2020 的數(shù)據(jù)與實(shí)際用水總量計(jì)算得出的模擬值偏差率分別為1.28%，0.67%，-1.65%，均不超過5%。得出了模擬結(jié)果優(yōu)秀的結(jié)論。

3 討論

經(jīng)過本文的數(shù)據(jù)分析，在20 年間，國內(nèi)節(jié)水灌溉技術(shù)的發(fā)展正加快推進(jìn)，大型水庫容量成為影響用水容量變化的重要因素，對(duì)農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉技術(shù)的發(fā)展有十分顯著的貢獻(xiàn)。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來看，再增加大型水庫座數(shù)不僅耗費(fèi)人力物力資源，還要侵占大部分土地面積。鑒于此，可以經(jīng)過改變以下幾個(gè)因素來努力改善國內(nèi)節(jié)水灌溉技術(shù)的發(fā)展。

3.1 增加節(jié)水灌溉的使用以增加節(jié)水灌溉面積

水資源的愈加短缺和用水量的不斷擴(kuò)大，人們?yōu)榱吮ＷC農(nóng)作物的灌溉或者是為了盡可能多的灌溉種植的農(nóng)作物，其越來越傾向選擇噴灌、管道輸水及微灌等先進(jìn)節(jié)水灌溉技術(shù)，而耕地細(xì)碎化指標(biāo)也經(jīng)過檢驗(yàn)，系數(shù)為負(fù)。表示在一定的灌溉面積內(nèi)，越是精耕細(xì)作，越愿意采用節(jié)水灌溉技術(shù)[4]。所以，可以通過增加節(jié)水灌溉的使用來增加節(jié)水灌溉面積，最后再以巨大市場(chǎng)需求來刺激節(jié)水灌溉技術(shù)的發(fā)展。

3.2 保持農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉機(jī)械數(shù)量的穩(wěn)定增長(zhǎng)

中國是世界上缺水的國家之一，因?yàn)榉鶈T遼闊，水資源分布不均，降水時(shí)空分布差異很大，旱澇頻繁。多年來，節(jié)水灌溉機(jī)械在農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)和抗旱排澇中發(fā)揮了重要作用[12]。因此，我國應(yīng)該根據(jù)實(shí)際的農(nóng)業(yè)需求和節(jié)水灌溉技術(shù)發(fā)展情況，保持節(jié)水灌溉機(jī)械數(shù)量的穩(wěn)步增長(zhǎng)，在最大程度上加大其對(duì)節(jié)水灌溉市場(chǎng)的影響，用大需求刺激高發(fā)展。

3.3 加大對(duì)農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉技術(shù)的扶持

本文并沒有將國家對(duì)節(jié)水灌溉技術(shù)的扶持作為一個(gè)變量進(jìn)行分析，實(shí)際上，從“九五”規(guī)劃中就已經(jīng)提出要“大力普及節(jié)水灌溉技術(shù)”[9]。水資源短缺和節(jié)水將是中國面臨的一個(gè)永恒主題，關(guān)系到國家糧食安全和生態(tài)安全。農(nóng)業(yè)節(jié)水將是緩解我國水資源供需矛盾的主要途徑。因此，建議國家和地方相關(guān)部門組織相關(guān)領(lǐng)域科研機(jī)構(gòu)、技術(shù)推廣部門開展節(jié)水灌溉聯(lián)合研究，擴(kuò)大節(jié)水灌溉技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域和范圍，使我國節(jié)水灌溉技術(shù)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，取得更好的節(jié)水效果和更大的經(jīng)濟(jì)效益。

受測(cè)試條件的影響，本文還存在一些不足，需要在以下幾個(gè)方面進(jìn)行改善：①本文數(shù)據(jù)單一，只能從某些方面進(jìn)行分析，無法全面分析用水量的變化；②本文缺乏實(shí)地調(diào)查和試驗(yàn)，主要通過文獻(xiàn)和其他學(xué)者的數(shù)據(jù)和理論進(jìn)行分析和總結(jié)。

4 結(jié)語

文章以2000 年—2020 年的用水總量的變化作為研究對(duì)象，通過對(duì)農(nóng)用節(jié)水灌溉機(jī)械、大型水庫容量、節(jié)水灌溉面積、農(nóng)田灌溉面積、農(nóng)田灌溉用水量進(jìn)行線性回歸分析，建立了多元線性回歸模型，最后得出模型模擬結(jié)果優(yōu)秀的結(jié)論。為未來新形勢(shì)下中國農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉技術(shù)的發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

（1）農(nóng)用節(jié)水灌溉機(jī)械、大型水庫容量、節(jié)水灌溉面積、農(nóng)田灌溉面積、農(nóng)田灌溉用水量均能比較明顯地影響我國用水總量，通過模型的建立可以反映不同變量的影響程度。大型水庫容量和節(jié)水灌溉面積對(duì)用水總量的影響最為顯著，因此可以通過增加大型水庫容量和最大限度增加節(jié)水灌溉面積可以有效影響我國用水總量，從而擴(kuò)大節(jié)水灌溉的市場(chǎng)。

（2）根據(jù)農(nóng)業(yè)需求和節(jié)水灌溉積水的發(fā)展現(xiàn)狀，刺激節(jié)水灌溉的市場(chǎng)，防止因?yàn)槭袌?chǎng)前景而導(dǎo)致技術(shù)發(fā)展緩慢。

（3）決策者可以通過國內(nèi)外農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉企業(yè)，大型水庫容量和社會(huì)需求再預(yù)測(cè)我國節(jié)水灌溉的市場(chǎng)需求，從而來定制準(zhǔn)確的發(fā)展計(jì)劃，獲取最大的發(fā)展動(dòng)力和經(jīng)濟(jì)效益。