黄河流域农业灰水足迹效率时空格局演变与驱动因素

[目的]探讨农业灰水足迹效率时空格局演变与驱动因素,为协同推进农业用水节约集约和水污染综合治理、实现黄河流域农业高质量发展提供科学参考。[方法]以黄河流域9省区为研究对象,利用灰水足迹模型、泰尔指数和对数平均迪氏指数等研究方法对2000—2021年农业灰水足迹效率进行测算,并探讨其时空演变格局和驱动因素。[结果]①2000—2021年黄河流域农业灰水足迹效率呈上升趋势,年均效率为0.2358元/m^(3),内蒙古效率最高为0.4670元/m^(3),青海效率最低为0.0263元/m^(3)。②农业灰水足迹效率地区内部差距多年平均贡献率为80.11%,上游地区差距年均贡献率为75%,是造成黄河流域农业灰水足迹效率差距较大的主要原因。③黄河流域农业灰水足迹效率总效应为正向效应0.2024元/m^(3),耕地资源效应和农业环境效应分别是促进和抑制农业灰水足迹效率的主要因素,二者贡献值分别为0.4427和-0.4406元/m^(3)。④黄河流域农业灰水足迹效率驱动效应可分为4种模式,不同模式地区提升农业灰水足迹效率的方式不同。[结论]黄河流域9省区应采用因地制宜的发展策略,优化农业结构,减少化肥农药的高强度使用,加强农业水环境治理,提升农业灰水足迹效率。

淮河流域农业灰水足迹效率的时空分布与驱动模式

运用灰水足迹效率测算模型对淮河流域35个地级市的农业灰水足迹效率进行了测度和时空分布研究,采用Kaya恒等式和LMDI分解模型将农业灰水足迹效率驱动因素分解为农业经济效应、化肥强度效应、灰水产出规模效应、农业环境效应和耕地资源效应等5个因素,并对淮河流域各地级市农业灰水足迹效率的驱动模式进行了分类。结果表明:2000—2015年,淮河流域35个地级市的农业灰水足迹效率都有显著的提升,从各省分布情况来看,山东省的农业灰水足迹效率最高,其次是安徽省和江苏省,河南省最低;农业灰水足迹效率驱动因素中,农业经济效应、灰水产出规模效应和耕地资源效应为正向效应,化肥强度效应和农业环境效应为负向效应,其中农业经济效应是提升农业灰水足迹效率最关键的驱动因素;淮河流域35个地级市的农业灰水足迹效率的驱动模式可以划分为农业经济效应单因素驱动模式I、灰水规模产出效应单因素驱动模式Ⅱ、双因素驱动模式Ⅲ和三因素驱动模式Ⅳ共4类,对于不同驱动模式的地区需要采取不同的治理措施。

基于DEA-BCC模型的农业灰水足迹效率研究

淮河流域农业面源污染严重,运用灰水足迹理论和DEA-BCC模型,将农业灰水足迹作为模型投入变量,农业产值作为产出变量,研究淮河流域河南、安徽、江苏、山东4省36个地市农业灰水足迹的效率,并运用投影理论对淮河流域4个省份进行灰水足迹投入冗余量和冗余率分析,结果表明:整体来看,淮河流域农业灰水足迹效率为0.60左右,总体效率较低;从各省对比看,山东省农业灰水足迹效率最高,其次是江苏省和安徽省,河南省效率最低,即从内陆上游地区向东部下游沿海地区逐渐增大;从投影分析来看,2000—2015年淮河流域农业灰水足迹投入冗余量和冗余率整体呈增大趋势,农业灰水足迹资源投入的无效部分较大。

煤炭资源型地区产业能-水足迹效率及影响因素

我国煤炭资源型地区众多,但其资源环境等可持续发展问题形势严峻,如何针对能源和水这两种重点资源进行协同管理是解决这些问题的关键之一。基于区域不同产业能-水耦合视角,采用投入产出分析对2002—2012年山西省不同产业的能-水足迹效率进行评价,并采用结构分解分析能-水耦合的影响因素,主要结论有:(1)研究期间,山西省各产业能-水足迹都呈上升趋势,能源足迹的增加主要表现为各产业间接消耗能源的增加,而水足迹的增加主要表现为各产业直接消耗水资源的增加。(2)不同行业能-水足迹效率差异很大,足迹较大的产业其足迹效率都较低。尽管研究期间各产业能-水足迹效率呈现上升趋势,但大部分产业能-水足迹效率仍处于较低水平。(3)从各产业能源足迹效率和水足迹效率的耦合情况来看,各产业能-水足迹效率耦合状况趋于优化,逐步由低水足迹效率和中等能源足迹效率(WlEm)为主转变为中等水足迹效率和中等能源足迹效率(WmEm)为主,但与发达地区相比,仍然具有一定的差距。(4)从能-水足迹效率影响因素来看,各产业技术水平的提高是导致能-水足迹效率提高的主要动力,经济规模的持续扩大是各产业能-水足迹上升的主要原因,部门间的联系和地区经济结构对能-水足迹效率的影响也逐步增加。这些发现从理论上揭示了资源利用强度和效率对产业能-水消耗的影响机制,从实践上对资源型地区节能节水具有重要指导意义。

甘肃省马铃薯种植水足迹及效率评价—基于GM(1,1)模型的实证预测研究

借助CropWat模型运用水足迹理论对1993-2014年甘肃省马铃薯种植水足迹进行量化分析,并利用GM(1,1)模型对马铃薯水足迹进行了预测分析。结果表明:(1)甘肃省马铃薯生长过程水足迹整体呈波动上升趋势,最小值为1993年的1.88×109m^3,最大值为2013年的5.11×10~9m^3,平均值为3.62×10~9m^3/a;(2)马铃薯水足迹构成中以蓝水足迹为主,约占63.80%,绿水足迹占23.28%,灰水足迹占12.92%,三者皆呈波动上升趋势;(3)马铃薯水足迹效率总体呈上升—下降—上升的态势,其最小值为1993年的5.27元/m^3,最大值为2014年的25.06元/m^3,同比增长约4.76倍,表明甘肃省马铃薯水足迹效率明显提高,意味着马铃薯种植为甘肃省农业总产值的贡献度有所提高;(4)借助GM(1,1)模型预测到2015-2020年马铃薯生长过程水足迹、蓝水、绿水及灰水足迹皆呈缓慢上升趋势。

时空视角下京津冀农业灰水足迹强度与效率分析

基于灰水足迹理论和Hoekstra的灰水足迹核算方法,构建农业灰水足迹强度与效率评价指数,利用京津冀2000―2016年农业生产数据,测算农业灰水足迹强度与效率,分析其时空格局变化的特征,在此基础上探讨区域农业生产结构的调整和农业面源污染的治理。结果表明:(1) 2004年以来,京津冀农业灰水足迹由2.50×10^(10)m^(3)降至2016年的1.89×10^(10)m^(3),降幅达24.4%。(2)京津冀农业灰水足迹强度由2004年的3 744.71m^(3)/hm^(2)下降至2016年的2 652.79m^(3)/hm^(2),下降了29.16%。2012年后,石家庄市、廊坊市、邢台市、衡水市和沧州市的农业面源污染程度下降更为明显。(3)京津冀农业灰水足迹效率由2000年的6.56元/m3上升到2016年的10.27元/m3,提高了56.55%。2012―2016年农业相对发达地区数量有所增加而相对不发达地区数量略有下降。为此,缩减畜禽养殖业规模、提高其排泄物的循环利用程度以及化肥施用的减量增效应成为政策关注的重点。

时空与效率视角下汾河流域农业灰水足迹分析

基于《山西省统计年鉴》的相关数据,运用灰水足迹理论对2010年前后(2000～2016年)汾河流域农业灰水足迹及效率进行定性、定量分析.结果表明:汾河流域农业灰水足迹总体呈先上升后下降再缓慢上升的趋势,最高值出现在2004年,为1.30×10^(10)m^3,最小值出现在2012年,为9.20×10~9m^3;农业灰水足迹中以畜牧业灰水足迹为主,但比例在降低;2010年后,汾河流域年均农业灰水足迹同比降低15%,说明汾河水污染得到了明显的改善,但仍应制定相关政策减少污染物的排放;种植业灰水足迹同比增加8%,说明化肥施用量在增加,应支持使用有机肥,减少化肥的使用;文水县农业灰水足迹变化最大,其中畜牧业灰水足迹则同比增加52%,应重点对文水县畜禽粪便进行治理或资源化利用;农业灰水足迹效率呈现先平稳后下降然后极速上升再下降的趋势,2012年最高,为1.32元/m^3.较2010年前,2010年后流域年均灰水足迹效率明显提高,农业落后区减少了6个.

“一带一路”倡议下甘肃省灰水足迹测度及GM(1，1)模型预测研究

【目的】研究"一带一路"倡议下甘肃省水资源利用情况。【方法】采用灰水足迹模型,分析了2003—2015年甘肃省剩余灰水足迹、灰水足迹效率、水环境荷载指数指标,运用GM(1,1)模型定量预测了2016—2020年甘肃省生活、工业和农业部门的灰水足迹。【结果】(1)2015年甘肃省的灰水足迹为115.2亿m3,各部门对灰水足迹的贡献度依次是:生活>农业>工业;(2)2003—2015年,灰水足迹总量呈上升趋势,但部分年段小幅下降,工业灰水大幅提高,增加了105.91%;(3)剩余灰水足迹总体呈上升趋势,2013—2015年增幅最大,增加了67.11%,说明甘肃省的水资源压力逐年加大,水污染不断加重、水质即将出现恶化;(4)灰水足迹效率提高了约2.3倍,表明在单位灰水足迹上能够创造出更多的GDP;甘肃省灰水足迹效率均值为38.62元/m3,与中国平均灰水足迹效率42.21元/m3相比,仍处较低水平;(5)水环境荷载指数呈波动上升趋势,在2003年基础上增长了1.2倍,2013年以来,该指数快速上升,逼近0.8,表明甘肃省的水环境压力在不断增大,所排污染物持续增多,存在水环境恶化风险。【结论】基于GM(1,1)模型预测,2016—2020年生活、工业灰水有所下降,到2020年将分别减少到6.976 9×109m3和3.569 9×109m3;农业灰水持续增长,2020年将达到7.620 6×109m3,对水资源构成较大威胁。

面向SDGs的塔里木河流域农业灰水足迹分析

塔里木河流域地处西北干旱区是新疆重要的农牧资源交错带,研究该流域农业面源污染对促进流域农业绿色可持续发展具有重要意义。本文在灰水足迹理论的基础上,引入中国可持续发展评价指标,计算2006—2020年塔里木河流域农业灰水足迹、农业灰水足迹强度和农业灰水足迹效率,基于SDGs可持续发展框架分析其时空格局变化特征。结果表明:(1)2006年以来,塔里木河流域农业灰水足迹整体处于下降趋势,由2006年的6.95×10^(10)m^(3)(最高值)降至2017年的3.96×10^(10)m^(3)(最低值),畜牧业灰水足迹在流域农业灰水足迹中年均占比为91.3%,是流域农业灰水足迹的主要来源。喀什地区对流域农业灰水足迹贡献率最高。(2)塔里木河流域农业灰水足迹强度由2006年的4.48×10^(4)m^(3)·hm^(-2)下降至2017年的1.68×10^(4)m^(3)·hm^(-2),下降幅度为62.5%。2012年后,和田地区、喀什地区与克州农业面源污染下降幅度较为明显。(3)塔里木河流域农业灰水足迹效率由2006年的0.6元·m^(-3)上升为2019年4.03元·m^(-3)。2012—2020年塔里木河流域农业灰水足迹效率有一定程度的提升,不发达地区数量有所下降。为此,推进农区农牧耦合发展,调整畜禽养殖结构,提高畜禽粪便的资源化是塔里木河流域水环境改善关注的重点。

水足迹视角下陕西省种植业水资源利用评价及经济发展脱钩分析

陕西省位于"一带一路"关键地带,经济发展将处于加速转型的关键时期,期间农业水资源可利用量势必被进一步压缩,因此对陕西省各地市种植业水足迹进行量化并研究与其经济发展的协调关系,有利于明确各区域种植业生产的用水情况并为陕西省水资源管理提供参考。本研究运用水足迹理论,将灌溉水在输配水及田间灌溉过程中的损失纳入作物区域生产水足迹核算之中,通过核算2005—2016年陕西省种植业的水足迹值,定量分析了陕西省各作物耗水量的时空差异性,以及绿水足迹利用效率和各市水环境压力状况,并结合脱钩模型研究了种植业经济增长与水资源利用和水环境变化的脱钩关系。结果显示:1)各作物耗水量在研究期内差异较大,蔬菜和水果水足迹较低,分别为0.42 m^3·kg^(-1)和0.51 m^3·kg^(-1),茶叶则高达30.29 m^3·kg^(-1),但总体呈下降趋势;2)各地市种植业耗水量构成呈现较大差异性,关中地区粮食类作物占比为69.59%,陕北地区玉米和水果占75.16%,陕南地区则相对均衡,耗水量组成基本与水资源禀赋和作物水足迹大小相一致;3)全省绿水足迹利用效率相对较低,水环境压力指数呈现南部低,中部、北部高的特点,其中咸阳市水环境压力指数12年间平均高达4.75,是水环境压力最为严重地区;4)陕西省种植业经济增长与水资源利用和水环境压力强脱钩状态分别占比45.45%和27.27%。研究结果说明,陕西省各市种植结构相对合理,但绿水足迹利用效率和水环境压力上仍需改良,种植业经济增长与水资源利用的关系逐渐完成了由弱脱钩的初级协调到强脱钩的优质协调的转变,但仍面临着种植业经济增长与水环境压力增大的挑战。

基于虚拟水理论的功能农业示范区玉米种植水足迹研究——以山西太谷为例

基于联合国粮农组织的CLIMWAT和CROP数据库中有关山西太谷的相关气候数据以及《山西省统计年鉴》,借助CROPWAT 8.0模型、运用虚拟水理论对2000—2015年山西太谷玉米种植水足迹进行量化分析。结果表明,太谷县玉米生长过程水足迹整体呈波动上升趋势,水足迹的平均值为1.04×109 m^3/a,最大值出现在2015年,为1.48×10~ m^3/a,最小值出现在2003年,为0.55×10~ m^3/a;玉米水足迹构成中以蓝水足迹为主,占总水足迹的59.54%,绿水足迹占总水足迹的25.68%,灰水足迹占总水足迹的14.78%,三者皆呈波动上升的趋势;玉米水足迹效率总体上呈现出上升—下降—上升—下降—上升的趋势,其最小值为2004年的0.41元/m^3,最大值为2014年的1.20元/m^3,2014年约为2004年的3倍。表明太谷县玉米水足迹效率在明显提高,意味着玉米对太谷县农业总产值作出的贡献有所提高。

吉林省玉米种植水足迹及其效率分析

玉米是吉林省重要的粮食作物,玉米水足迹及其效率分析可以有效指导区域水资源管理,促进绿色农业发展。本文根据CLIMWAT 2.0以及中国气象数据网提供的数据,运用CROPWAT 8.0软件,对2005~2016年吉林省玉米水足迹及其效率进行计算,得出以下结论:(1)吉林省玉米生长过程水足迹整体呈缓慢波动上升趋势,主要影响因素为玉米单产量;(2)玉米水足迹构成中绿水、蓝水和灰水足迹比例分别为55.10%、15.65%和29%;(3)玉米水足迹区域差异较为明显,西部蓝水和灰水足迹比例高达35%和31%左右;(4)玉米水足迹效率数值总体缓慢下降,水资源利用效率不断提高,但提升空间仍然较大。因此,吉林省玉米种植应因地制宜,高度重视水土资源合理开发利用;以科技为支撑,提高玉米单产量;适当降低氮肥用量,提高氮肥利用率;引导玉米种植结构调整,提升综合效益。