趙 勇，黃可靜，高學睿，安婷莉，何國華，姜 珊

(1.中國水利水電科學研究院水資源研究所，北京 100038； 2.西北農(nóng)林科技大學水利與建筑工程學院，陜西 楊凌 712100；3.西北農(nóng)林科技大學水土保持研究所，陜西 楊凌 712100)

20世紀90年代以來，隨著國民經(jīng)濟快速發(fā)展和區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構的優(yōu)化，我國南北方糧食生產(chǎn)的空間格局發(fā)生了重大變化[1-2]。吳普特等[3]研究發(fā)現(xiàn)，1990年以來我國北方糧食向南方輸運而形成的“農(nóng)業(yè)北水南調(diào)虛擬工程”的虛擬水年調(diào)運量已超過200億m3，遠大于南水北調(diào)實體水現(xiàn)狀調(diào)水規(guī)模，水資源豐沛的南方地區(qū)糧食產(chǎn)量逐年減少，而水資源短缺的北方地區(qū)成為我國糧食安全保障的主力軍。我國黃河流域后備耕地資源、光照資源充足[4-6]，擁有大量地形平坦且集中的土地，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)潛力巨大[7]。因此，在新時期，黃河流域以及北方地區(qū)在保障國家糧食安全中的作用將逐漸凸顯[8-9]。黃河流域是中華文明的發(fā)祥地，同時又是干旱缺水、水土流失和生態(tài)脆弱等問題復雜交織的重點區(qū)域[10]。2019年，國家對加強黃河流域的治理保護、推動黃河流域高質(zhì)量發(fā)展做出了重大部署[11]。當前，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和糧食安全是黃河流域高質(zhì)量發(fā)展的重要組成部分，而水資源供需安全是實現(xiàn)黃河流域生態(tài)保護與高質(zhì)量發(fā)展的基礎前提[12]。解決黃河流域的水問題，直接關系著國家糧食安全，關系著西部大開發(fā)和“一帶一路”倡議的順利實施。因此，需要更加重視水利基礎設施建設，保障區(qū)域水資源有效供給，提升黃河流域的水-糧協(xié)同安全水平[13-14]。

長期以來，人們對水資源問題的認識往往局限于“實體水”的角度，這為干旱、半干旱地區(qū)的經(jīng)濟社會可持續(xù)發(fā)展帶來了較大阻礙[15]。虛擬水和水足跡概念的提出突破了“實體水”的局限，給水資源管理者提供了新視角和新路徑[16]。事實上，隨著社會經(jīng)濟發(fā)展和區(qū)域間貿(mào)易持續(xù)增長，商品生產(chǎn)造成的實體水耗用和商品流通伴生的虛擬水流動均呈急速擴張態(tài)勢。由此可見，在現(xiàn)代環(huán)境下，社會經(jīng)濟活動伴生的實體水利用和虛擬水流動均對區(qū)域水資源系統(tǒng)產(chǎn)生重要影響，統(tǒng)籌實體水和虛擬水管理是新時期水資源管理的重要命題，已成為相關領域研究熱點[17]。區(qū)域?qū)嶓w水-虛擬水統(tǒng)籌管理的基本前提是精確量化商品生產(chǎn)過程中的水資源投入(即商品中的虛擬水含量)，并揭示伴隨區(qū)域貿(mào)易過程的虛擬水流動格局[18]。2002年Hoekstra[19]提出了水足跡的概念，為商品虛擬水含量的計算提供了一個新指標。眾多學者利用這一概念進行了多方面研究，包括對農(nóng)業(yè)、畜牧業(yè)、工業(yè)等各行業(yè)的水足跡進行測算和評估，分析其水足跡變化的主要影響因素，為區(qū)域水資源的配置提供了支撐和幫助。這些研究的側(cè)重點是探索利用不同手段對商品中虛擬水含量進行量化，是區(qū)域虛擬水流動格局分析的重要基礎。由于虛擬水流動與區(qū)域貿(mào)易過程緊密耦合，因此，解析區(qū)域商品貿(mào)易流通格局，結(jié)合單位商品的虛擬水含量即可揭示商品貿(mào)易伴生的區(qū)域虛擬水流通格局。學者們從全球或國家層面、省際層面、流域?qū)用娴雀鱾€層面對虛擬水流動進行解析[20-22]，分析虛擬水流動對不同因素的響應及其對水資源系統(tǒng)的影響，為水資源管理提供有效的建議和幫助。

經(jīng)過多年的研究積累，在商品的水足跡量化與區(qū)域貿(mào)易伴生的虛擬水流動解析方面均建立了眾多可行的方法。在小尺度上，可以采用機理性耗用水模型實現(xiàn)商品生產(chǎn)用水過程的精細量化，但需要大量的基礎數(shù)據(jù)支撐；在大尺度上，可以通過區(qū)域耗用水統(tǒng)計數(shù)據(jù)通過“自上而下”的方式量化商品水足跡，對基礎數(shù)據(jù)的要求可以適當降低。本文通過權衡不同水足跡量化方法的利弊，確定利用可行性和適用性較高的“自上而下”方式對黃河流域作物生產(chǎn)水足跡進行計算，同時結(jié)合貿(mào)易均衡法解析農(nóng)作物貿(mào)易及其伴生的虛擬水流動通量，進而利用水資源壓力指數(shù)量化糧食作物貿(mào)易伴生的虛擬水流動效應及影響，最后對不同氣候情景下的未來糧食生產(chǎn)水足跡進行預測，以期研判氣候變化情景下黃河流域未來用水規(guī)模和可能趨勢。

1 研究區(qū)概況與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

黃河流域地處我國北方，位于 32°N ～42°N、95°E～ 120°E，流域總面積為79.3萬km2，屬于典型的干旱、半干旱氣候區(qū)。受特定氣候條件和地理位置的影響，黃河流域長期干旱缺水，多年平均降水量為450 mm，全流域水資源總量為560億m3，僅占全國水資源總量的2.2%[23]。2016年黃河流域耕地面積為1 628萬hm2，占全國總耕地面積的13.2%[24]。流域內(nèi)農(nóng)業(yè)耕作區(qū)主要集中在平原及河谷盆地，上游寧蒙河套平原是干旱地區(qū)建設“綠洲農(nóng)業(yè)”的成功典型，中游汾河、渭河盆地是我國主要的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基地之一。然而，作為我國資源性缺水最為嚴重的流域之一，黃河流域耕地對河川徑流的利用量僅為300 m3/hm2，是全國水平的15%[25]，水資源短缺已成為當?shù)剞r(nóng)業(yè)生產(chǎn)的最大障礙因素。

1.2 研究方法

黃河流經(jīng)青海、四川、甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、陜西、山西、河南和山東9個省級行政區(qū)(以下簡稱省區(qū))。由于統(tǒng)計數(shù)據(jù)大多以市級行政區(qū)為單元，為了便于數(shù)據(jù)的收集，本研究以市級行政區(qū)為單元，收集整理了黃河流域人口、耕地面積、糧食播種面積和糧食產(chǎn)量等長系列數(shù)據(jù)，為黃河流域糧食生產(chǎn)和伴生的虛擬水流動格局分析提供數(shù)據(jù)支撐。由于四川省在黃河流域范圍較小，且屬牧區(qū)，糧食產(chǎn)量較低，本研究未將其納入研究范圍；河南新鄉(xiāng)、山西晉中和忻州、內(nèi)蒙古包頭和巴彥淖爾、陜西商洛5個地區(qū)僅有部分區(qū)域在黃河流域內(nèi)，為簡單起見，計算分析時按照面積加權對相應的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行剖分。

本研究中，糧食的種類與國家統(tǒng)計年鑒的數(shù)據(jù)口徑保持一致，主要包括谷物、豆類和薯類，其中谷物有稻谷、小麥、玉米、谷子、高粱以及其他谷物(大麥、燕麥、蕎麥等)；豆類包括大豆、綠豆、小紅豆等；薯類包括馬鈴薯、甘薯等。

1.2.1糧食生產(chǎn)水足跡計算方法

作物生產(chǎn)水足跡是表征生產(chǎn)單位重量作物所需要的水資源數(shù)量的一個重要指標，它包括藍水足跡(作物生長過程所消耗的灌溉水)和綠水足跡(作物生長過程所消耗的天然降水)。研究區(qū)糧食生產(chǎn)水足跡參考吳普特等[26]的計算方法：

(1)

其中

式中：WFGi為黃河流域第i省區(qū)糧食生產(chǎn)單位水足跡，m3/kg；Wgi、Wbi分別為第i省區(qū)糧食生產(chǎn)過程中綠水足跡和藍水足跡，m3；Gi為第i省區(qū)統(tǒng)計時段內(nèi)(通常為一年)糧食總產(chǎn)量，kg；Pei為第i省區(qū)有效降水量，mm；SGi為第i省區(qū)糧食播種面積，hm2；λGi為第i省區(qū)糧食復種指數(shù)；RGi為第i省區(qū)單位面積灌溉定額，m3/hm2；SRGi第i省區(qū)糧食灌溉面積，hm2；

λGi和SGi可以通過收集當?shù)亟y(tǒng)計資料獲取，Pei的計算依據(jù)氣象站點旬降水量數(shù)據(jù)和美國農(nóng)業(yè)部土壤保持局推薦的有效降水量估算方法[27]。本研究中，首先利用泰森多邊形法將某一省區(qū)各站點的旬降水量進行加權平均，然后利用下式計算有效降水量：

(2)

式中Pi為第i省區(qū)旬降水量平均值，mm。

RGi、SRGi計算公式分別為

(3)

(4)

其中

式中：Ri為第i省區(qū)平均灌溉水深，mm；Si為第i省區(qū)總的作物播種面積(包括非糧作物)，hm2；SEi為第i省區(qū)非糧作物的播種面積，hm2；αi為第i省區(qū)的非糧作物與糧食作物的綜合灌溉定額之比；SRi為第i省區(qū)總有效灌溉面積，hm2；REi、RCi分別為第i省區(qū)非糧作物、糧食作物的單位面積灌溉定額， m3/hm2， 可以根據(jù)統(tǒng)計公報中的數(shù)據(jù)資料推求。

1.2.2糧食貿(mào)易伴生的虛擬水流動量計算方法

對糧食貿(mào)易伴生的虛擬水流動過程分析基于兩個假設：①將黃河流域各省區(qū)視為一個整體，假設黃河流域與外部地區(qū)之間糧食貿(mào)易及伴生的虛擬水流動過程不受國際糧食貿(mào)易(即糧食進出口)因素的影響；②假設黃河流域內(nèi)各省區(qū)糧食年際間的庫存變化為0，即表示各地生產(chǎn)糧食優(yōu)先滿足本地消費后將對外進行貿(mào)易銷售。

由于糧食虛擬水流動與糧食貿(mào)易緊密伴生，因此，糧食虛擬水流動量在數(shù)值上等于區(qū)域間糧食貿(mào)易量與糧食生產(chǎn)單位水足跡的乘積。對糧食貿(mào)易伴生的虛擬水流動量計算公式為

(5)

其中

式中：WVi為黃河流域第i省區(qū)糧食貿(mào)易伴生的虛擬水流動量，億m3；WFGo為黃河流域以外區(qū)域糧食生產(chǎn)單位水足跡的均值，m3/kg；G′i為黃河流域第i省區(qū)的糧食調(diào)運量，萬t；N為全國人口，萬人；Ni為黃河流域第i省區(qū)的人口數(shù)量，萬人；G為全國糧食總產(chǎn)量，萬t。WVi>0時，虛擬水為輸出方向；WVi<0時，虛擬水為輸入方向。G′i>0時，糧食貿(mào)易方向為輸出；G′i<0時，糧食貿(mào)易方向為輸入；G′i=0時表示無區(qū)域間糧食貿(mào)易。

1.2.3虛擬水流動影響評價方法

采用實際水脅迫指數(shù)Iws和假設水脅迫指數(shù)I′ws[19]量化虛擬水流動對區(qū)域水資源系統(tǒng)的影響。Iws指區(qū)域內(nèi)實際用于糧食生產(chǎn)的水量與區(qū)域可利用水資源量的比值，該指標可以作為一個區(qū)域可利用水資源量的上限。I′ws指假設區(qū)域內(nèi)沒有發(fā)生糧食輸入或者輸出貿(mào)易和虛擬水流動時的糧食生產(chǎn)用水量與區(qū)域內(nèi)可利用水資源量的比值。Iws和I′ws計算公式分別為

(6)

(7)

式中：WGi為第i省區(qū)糧食生產(chǎn)用水量，m3；Wi為第i省區(qū)用水總量控制紅線，m3。

一般來說，Iws和I′ws在評價水壓力程度時可以分為5個等級：無壓力(Iws≤0.2或I′ws≤ 0.2)、輕度壓力(0.2

1.2.4未來糧食生產(chǎn)用水需求預測方法

以2016年為現(xiàn)狀年，依據(jù)聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC)第五次評估報告中給出的3種氣候情景模式(RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5)預測黃河流域未來氣候變化特點。根據(jù)CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)提供的氣候情景預估模式，結(jié)合區(qū)域降尺度計算結(jié)果，得到黃河流域RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5氣候情景模式下平均溫度變化率分別為0.028 ℃/a、0.040 ℃/a和0.053 ℃/a，降水量變化率分別為-0.89 mm/a、0.52 mm/a和1.44 mm/a。為預測不同氣候情景模式下黃河流域作物用水需求，采用Blaney-Criddle法[28]分析作物參考蒸散發(fā)量的變化規(guī)律，進而利用作物系數(shù)推求2035年水平年黃河流域糧食生產(chǎn)需水規(guī)律。

Blaney-Criddle 法計算公式為

ET=p(0.46Ta+8.13)

(8)

式中：ET為計算時段內(nèi)的日參考作物蒸散發(fā)量，mm/d；Ta為計算時段內(nèi)的平均氣溫，℃；p為計算時段內(nèi)的平均白晝長度占全年總白晝長度的百分比，%。p與緯度相關，對于黃河流域作物主要生育期(3—9月)，p可取值為0.3左右[28]。

基于式(8)，作物蒸騰需水量(日尺度)的計算公式為

WD=0.3KC(0.46Ta+8.13)

(9)

式中KC為作物系數(shù)，可視為定值。根據(jù)汪志農(nóng)[29]的研究成果，以陜西省中北部小麥、玉米和薯類的作物系數(shù)代表黃河流域平均水平：小麥的KC為1.2，玉米的KC為1.0，薯類的KC為0.9。未來研究區(qū)作物蒸騰需水量的日平均變化量與其溫度的變化量呈線性關系，即：

(10)

1.3 數(shù)據(jù)來源

本文涉及的主要數(shù)據(jù)有：①黃河流域各省區(qū)2011—2016年的糧食產(chǎn)量、糧食播種面積、非糧作物播種面積、有效灌溉面積、人口數(shù)量等統(tǒng)計數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于國家和各省統(tǒng)計年鑒；②黃河流域主要氣象站點(研究區(qū)內(nèi)共分布了86個站點)的降水量數(shù)據(jù)來自中國氣象科學數(shù)據(jù)共享服務網(wǎng)(http://cdc.cma.gov.cn/index.jsp)；③糧食生產(chǎn)用水量數(shù)據(jù)來源于各省的水資源公報，糧食和非糧作物的灌溉定額數(shù)據(jù)參考《中國水利統(tǒng)計年鑒》等相關資料，研究區(qū)糧食復種指數(shù)參考《中國農(nóng)業(yè)年鑒》等相關資料；④CMIP5未來氣候數(shù)據(jù)集中的氣溫、降雨、太陽輻射等數(shù)據(jù)來源于世界氣候研究計劃(World Climate Research Programme)(https://esgf-node.llnl.gov/projects/cmip5/)。

2 結(jié)果與分析

2.1 黃河流域糧食生產(chǎn)水足跡變化趨勢

利用上文所述的研究方法，分析了2011—2016年黃河流域糧食生產(chǎn)總水足跡、藍水足跡和綠水足跡的變化特征，如圖1所示。從圖1可見，2011—2016年黃河流域糧食生產(chǎn)總水足跡呈現(xiàn)下降趨勢，其中，藍水足跡和綠水足跡均呈下降趨勢，藍水足跡的下降趨勢較綠水足跡更為顯著。2011年，黃河流域糧食生產(chǎn)總水足跡為460.1億m3，其中，藍水足跡為196.3億m3，綠水足跡為263.8億m3；2016年，黃河流域糧食生產(chǎn)總水足跡為402.3億m3，其中，藍水足跡為151.7億m3，降幅為22.7%，綠水足跡為250.6億m3，降幅為5.0%。一般來說，綠水足跡的變動主要是由降水總量及其時空分布特征決定的，難以人為調(diào)控，而藍水足跡的降低主要是灌溉基礎設施的提升、灌溉技術的進步以及管理方式的變革等因素導致的[30]。由此可見，近些年黃河流域糧食生產(chǎn)水足跡下降的主要人為驅(qū)動力是技術的進步和水資源調(diào)控方式與灌區(qū)管理水平的提升[31-32]。

圖1 糧食生產(chǎn)水足跡演變趨勢

為更加深入了解黃河流域糧食生產(chǎn)水足跡的時空演變規(guī)律，進一步分析了黃河流域各省區(qū)2011—2016年糧食生產(chǎn)總水足跡與單位水足跡的變化特征，結(jié)果如圖2所示。與總水足跡相比，糧食生產(chǎn)單位水足跡的降幅更為顯著。全流域平均糧食生產(chǎn)單位水足跡從2011年的1.2 m3/kg降為2016年的0.93 m3/kg，降幅為22.5%。2011—2016年，黃河流域所有省區(qū)糧食生產(chǎn)單位水足跡呈下降趨勢，其中，山西、內(nèi)蒙古、河南、山東4省區(qū)糧食生產(chǎn)單位水足跡均在1.0 m3/kg以下，低于全國平均水平的1.12 m3/kg[33]，說明這些省區(qū)的糧食生產(chǎn)用水效率居全國前列；青海、寧夏2省區(qū)糧食生產(chǎn)單位水足跡偏高，未來糧食生產(chǎn)節(jié)水空間較大。糧食生產(chǎn)單位水足跡不僅和糧食生產(chǎn)過程中的用水效率有關，還與單位面積的糧食產(chǎn)量密切相關。因此，區(qū)域糧食生產(chǎn)水足跡的降低可以通過種質(zhì)資源創(chuàng)新、地力提升和栽培技術進步等手段來實現(xiàn)[34]。2011—2016年，所有省區(qū)糧食生產(chǎn)藍水足跡亦呈下降趨勢；除內(nèi)蒙古、河南、陜西等省區(qū)的綠水足跡略有增長之外，其他省區(qū)的綠水足跡均呈下降趨勢。由此說明，近年來黃河流域農(nóng)業(yè)節(jié)水管理和灌溉技術發(fā)展效果顯著，對控制區(qū)域用水總量，保障農(nóng)業(yè)水安全具有重要作用。

圖2 各省區(qū)水足跡變化趨勢

2.2 黃河流域糧食虛擬水流動格局分析

將黃河流域視為一個整體，國內(nèi)其他省區(qū)看作一個整體，分析2011—2016年黃河流域糧食貿(mào)易伴生的虛擬水流動格局。鑒于黃河流域稻谷的消費量逐年上升，且該區(qū)域稻谷生產(chǎn)量較小，為稻谷的凈輸入?yún)^(qū)，本文在糧食虛擬水流動分析過程中將稻谷貿(mào)易量及其虛擬水流動單列出來。圖3給出了2011—2016年黃河流域糧食貿(mào)易的輸入和輸出格局，正值表示向外區(qū)域輸出，負值表示從外區(qū)域輸入。

圖3 糧食貿(mào)易輸入和輸出格局變化趨勢

從圖3可以看出，糧食(不含稻谷)的貿(mào)易呈向外輸送態(tài)勢，貿(mào)易量逐年增長，從2011年的450.1萬t增長到2016年的1 064.6萬t，年均增幅為23%；稻谷的貿(mào)易呈向內(nèi)買入態(tài)勢，買入量總體呈增長趨勢，從2011年的1 595.2萬t增長到2016年的1 610.9萬t，增幅極小(僅為0.98%)。從全口徑糧食貿(mào)易來看，黃河流域是凈貿(mào)易輸入地區(qū)，糧食輸入量從2011年的1 212.9萬t下降到2016年的546.3萬t。依此趨勢，黃河流域未來可能會演變?yōu)榧Z食產(chǎn)銷平衡區(qū)域，也有可能成為糧食輸出區(qū)域，該地區(qū)在全國糧食安全保障中的作用愈發(fā)重要。

根據(jù)黃河流域糧食貿(mào)易情況，進而分析了糧食貿(mào)易伴生的虛擬水流動特點，如圖4所示。從全口徑糧食來看，黃河流域糧食貿(mào)易伴生的虛擬水呈向內(nèi)輸入態(tài)勢，且輸入量呈減小態(tài)勢，從2011年的110.7億m3減小到2016年的50.3億m3，客觀來說，黃河流域糧食虛擬水輸入態(tài)勢主要是由于稻谷的輸入引起的。由于黃河流域水稻種植面積較少，隨著城市化和人民群眾膳食結(jié)構的改變，稻谷的本地生產(chǎn)難以滿足當?shù)匦枨?，需要從流域外水稻主產(chǎn)區(qū)購買。研究結(jié)果顯示，2011年由于購買稻谷引發(fā)的虛擬水流動量為196.9億m3，2016年降低到161.2億m3，降幅為17.6%，主要原因是稻谷生產(chǎn)單位水足跡逐年降低。從其他糧食貿(mào)易伴生的虛擬水流動來看，2011年黃河流域虛擬水流出量為86.2億m3，2016年增長到139.4億m3，增幅達38.1%。由此可見，除稻谷以外，其他糧食貿(mào)易輸出量增大將帶走黃河流域越來越多的虛擬水資源，對當?shù)厮Y源系統(tǒng)產(chǎn)生一定的影響。

圖4 糧食貿(mào)易伴生的虛擬水流動格局變化趨勢

黃河流域各省區(qū)糧食貿(mào)易伴生的虛擬水流動空間格局如圖5。圖5(a)(b)分別表示2011年和2016年黃河流域全口徑糧食貿(mào)易伴生的虛擬水流動態(tài)勢。從全口徑糧食虛擬水流動來看，黃河流域整體為糧食虛擬水輸入?yún)^(qū)；空間分布上，內(nèi)蒙古、寧夏和河南3省區(qū)是凈輸出區(qū)，其他省區(qū)為凈輸入?yún)^(qū)，上述結(jié)論與黃河流域各省區(qū)糧食產(chǎn)銷功能定位是一致的。圖5(c)(d)分別表示黃河流域2011年和

圖5 各省區(qū)糧食虛擬水流動空間格局

2016年除稻谷外糧食貿(mào)易伴生的虛擬水流動態(tài)勢。結(jié)果顯示，黃河流域是除稻谷外糧食貿(mào)易伴生的虛擬水輸出區(qū)；空間分布上，甘肅、寧夏、內(nèi)蒙古、河南和山東5省區(qū)均為糧食貿(mào)易輸出區(qū)，其中以寧夏的輸出量最大，達到全流域虛擬水輸出量的72%，青海、陜西和山西3省區(qū)是糧食貿(mào)易輸入?yún)^(qū)，其中陜西糧食貿(mào)易伴生的虛擬水輸入量最大?？傮w來看，黃河流域除稻谷以外，其余糧食需求基本可以通過本地生產(chǎn)滿足，剩余部分可以通過貿(mào)易向域外區(qū)域銷售。近年來，黃河流域糧食生產(chǎn)區(qū)功能進一步強化，小麥、玉米、土豆等產(chǎn)量持續(xù)增加，導致全流域除稻谷外糧食的虛擬水流出量顯著增加。黃河流域是傳統(tǒng)的小麥、玉米和薯類作物的優(yōu)勢種植區(qū)，對保障國家糧食安全具有極為重要的戰(zhàn)略地位。

2.3 黃河流域糧食虛擬水流動影響評價

為量化黃河流域糧食貿(mào)易伴生的虛擬水流動對區(qū)域水資源系統(tǒng)的影響，引入Iws和I′ws，通過對比分析揭示虛擬水流動的潛在影響。圖6反映了黃河流域和不同省區(qū)2011—2016年由于糧食生產(chǎn)和貿(mào)易引起的Iws和I′ws變化情況。如圖6所示，青海、陜西和山西3省區(qū)的I′ws遠高于Iws，說明這3個省區(qū)的虛擬水流動呈凈流入態(tài)勢，且虛擬水流入對緩解區(qū)域水資源供需矛盾具有重要作用。寧夏、內(nèi)蒙古、河南3省區(qū)的Iws高于I′ws，說明上述地區(qū)的虛擬水流動呈凈流出態(tài)勢，這3個省區(qū)是黃河流域重要的商品糧生產(chǎn)基地，承擔著重要的糧食生產(chǎn)和外供任務，加劇了當?shù)氐乃Y源供需矛盾。2011—2016年，3個省區(qū)的Iws基本處于0.6以下，且呈下降趨勢，屬于中度水壓力水平。甘肅和山東的Iws和I′ws相差不大，說明上述區(qū)域?qū)儆诩Z食的產(chǎn)銷平衡區(qū)。

圖6 Iws和I′ws變化趨勢

2.4 未來黃河流域糧食生產(chǎn)水足跡變化預估

以2016年為基準年、2035年為水平年，表1列出了水平年3種氣候情景模式(RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5)下，黃河流域平均氣溫、降水量及有效降水量的預測結(jié)果。結(jié)合陳偉等[35-36]的研究成果，估算了3種氣候情景模式下黃河流域主要作物的生育期需水量和灌溉需水量(凈灌溉定額)的變化結(jié)果，如表1所示。

表1 不同氣候情景下黃河流域溫度、降水量和糧食作物需水量預測結(jié)果

據(jù)已有研究統(tǒng)計[37]，2016年黃河流域農(nóng)田有效灌溉面積為520.9萬hm2(不包括流域外引黃地區(qū)灌溉面積)。根據(jù)《全國大型灌區(qū)續(xù)建配套與節(jié)水改造規(guī)劃》《黃河流域水資源綜合規(guī)劃》《全國現(xiàn)代灌溉發(fā)展規(guī)劃》等成果資料，預計到2035年，全流域?qū)⑿略鲛r(nóng)田有效灌溉面積55.7萬hm2，其中通過節(jié)水改造和續(xù)建配套新增灌溉面積15.7萬hm2，新建大中型灌區(qū)40萬hm2。假定未來黃河流域各主要糧食作物的播種面積和種植結(jié)構變化不大，推求未來水平年黃河流域糧食生產(chǎn)的藍水足跡、綠水足跡和總水足跡，結(jié)果如表2所示。

表2 不同氣候情景下黃河流域糧食生產(chǎn)水足跡

由表2可見，到2035年，不同氣候情景下黃河流域糧食生產(chǎn)總水足跡為481.9億～518.7億m3，與2011—2016年全流域糧食生產(chǎn)平均水足跡434億m3相比，呈顯著增長態(tài)勢。綠水足跡的增幅最大，以RCP4.5情景為例，2035年全流域綠水足跡為310.7億m3，較2011—2016年的平均水平增長20%，其主要原因是隨著氣候變化，未來黃河流域的有效降水將增加。和綠水足跡相比，未來水平年藍水足跡與2011—2016年全流域平均藍水足跡相比變幅不大，甚至有下降趨勢。據(jù)此推斷，未來氣候變化情景下，黃河流域糧食生產(chǎn)灌溉用水需求不會急劇增長。

整體而言，本文研究結(jié)果與韓昕雪琦等[9,38]的研究結(jié)果基本一致，部分省區(qū)略有出入，但整體趨勢一致，可以認為本文的計算框架適用于黃河流域虛擬水足跡的計算與預測。

3 結(jié) 論

a.2011—2016年，全流域糧食生產(chǎn)總水足跡由460.1億m3降為402.3億m3，呈下降趨勢，其中，總藍水足跡降幅較總綠水足跡大。相比總水足跡，全流域糧食生產(chǎn)單位水足跡的降幅更為顯著，由1.20 m3/kg降為0.93 m3/kg，其主要原因是單位面積的糧食產(chǎn)量顯著提升。

b.從糧食貿(mào)易伴生的虛擬水流動特點來看，流域全口徑糧食虛擬水呈輸入態(tài)勢，且輸入量呈減小態(tài)勢，從2011年的110.7億m3減小到2016年的50.3億m3。黃河流域糧食虛擬水輸入主要由稻谷輸入引起，除稻谷外的糧食虛擬水呈輸出態(tài)勢，由82.6億m3增加到193.4億m3，有可能進一步加劇當?shù)厮Y源矛盾；流域內(nèi)寧夏、內(nèi)蒙古、河南3省區(qū)糧食貿(mào)易伴生的虛擬水輸出將進一步加劇當?shù)氐娜彼畣栴}，其他省區(qū)屬于糧食貿(mào)易輸入?yún)^(qū)或產(chǎn)銷平衡區(qū)，糧食貿(mào)易在一定程度上緩解了當?shù)赜盟o張局面。

c.預估到2035年(水平年)，全流域不同氣候情景下糧食生產(chǎn)總水足跡為481.9億～518.7億m3，高于2011—2016年全流域糧食生產(chǎn)平均水足跡434億m3，其中綠水足跡增幅達20%，而藍水足跡增長不顯著，據(jù)此推斷，未來氣候變化情景下黃河流域糧食灌溉用水的增速可能放緩。