Carbon, Water, Ecological Footprints, Energy and Nutritional Densities of Omnivore and Vegan Culinary Preparations

This study aimed to evaluate energy and nutritional densities, water, carbon and ecological footprints, cost, of omnivorous and vegan main courses served in a university restaurant in the city of Rio de Janeiro. A cross-sectional, analytical study was conducted with 40 main dish-type preparations, 20 of which are omnivorous and 20 vegans, served at lunch, to assess energy and nutritional densities, carbon, water and ecological footprints and cost of preparations. We propose a healthy and sustainable preparation index (HSPI) to evaluate from the list, the best preparation options considering the nutritional quality combined with the impact that the food causes on the environment. Preparations with the highest HSPI were considered the best options because they have a good relation between the nutritional profile and the environmental impact. Results: Regarding energy (ED), nutritional (ND) densities and water, carbon and ecological footprints, omnivorous preparations presented much higher values when compared to the vegan ones. The omnivorous preparations had the highest average cost (R$ 3.44). Regarding the HSPI, vegan preparations showed better rates than omnivorous preparations. Food services should promote healthy and sustainable choices by offering menus with low energy density preparations, high nutritional density, and low environmental impact, considering local realities and customer needs. Conclusion: This study was able to evaluate the best preparation options, considering the nutritional profile and the food impact on the environment, using health and sustainable indicators. Obtaining indicators of preparations regarding healthiness and sustainability, in practice, translates environmental aspects in menu planning, which contribute to changes in food consumption patterns in food services, in addition to contributing to the reduction of the environmental impact. In this way, they can be used as tools added to the menu planning process for the analysis of the environmental impact of menus, in addition to nutritional and qualitative aspects.

以“四个统筹”为核心的农业水管理策略研究

近年来,我国粮食生产重心不断向以东北、黄淮海等为代表的北方地区转移,粮食生产呈现出与水资源分布错位的格局。粮食生产用水特征分析显示,北方地区的粮食生产水足迹低,但粮食水足迹占比大,与区域水资源可利用量的空间分布相悖,大规模粮食生产导致北方地区水资源压力不断增加。面对保障粮食安全面临的水资源禀赋不足、水土资源空间分布不均、国际突发事件影响等挑战,提出统筹蓝水与绿水利用,统筹实体水和虚拟水耦合调控,统筹国内和国际粮食虚拟水贸易,统筹农艺、工程、生物和管理节水措施等“四个统筹”,构建农业高效用水新理论与新方法,提升农业新质生产力在农业节水方面的效能,实现粮食生产和消费全过程用水安全。

2000—2020年中国城乡食物消费碳-水足迹及其驱动因素分析

随着经济发展与城镇化快速推进,中国居民膳食模式发生显著转变,并产生了严重的资源环境后果。为识别城乡居民食物消费碳-水足迹的关键驱动因素,缓解水资源消耗,助力双碳目标实现,该研究测算并对比分析了中国31(30)省市2000—2020年城乡居民人均食物消费碳-水足迹,通过对数平均迪式指数算法(logarithmic mean index method,LMDI)对碳-水足迹进行了驱动因素分解。结果显示:2000—2020年中国城镇人均食物消费碳足迹(水足迹)增加了29.63%(32.94%),农村碳足迹(水足迹)增加了4.59%(7.91%)。从空间演变来看,城镇人均食物消费碳-水足迹较高的地区由沿海省份逐渐扩散至内陆,而农村呈南北高-中间低的分布格局。从驱动因素来看,经济水平是城乡居民食物消费碳-水足迹增加的主要动因,且消费水平表现为抑制作用;人口城镇化驱动城镇居民食物消费碳-水足迹增加,而在农村起到抑制作用。该研究从促进食物消费结构转型,多渠道拓宽食物来源等方面提出建议,旨在促进中国城乡居民食物可持续消费。

西北地区主要粮食作物种植的水、碳足迹及布局优化

【目的】对西北地区主要粮食作物碳足迹和水足迹进行评估,并基于碳足迹和水足迹建立多目标种植结构优化模型,对各省(区)粮食作物进行空间布局调整,为减少碳排放量和强化水资源管理提供理论依据。【方法】以西北地区小麦、玉米和水稻种植面积、产量和农资投入量等为基础数据,利用生命周期法(LCA)对碳足迹进行评估;以蒸散量和有效降水量为基础数据,利用Penman-Monteith公式对水足迹进行评估;基于熵权法对西北五省(区)三大粮食作物布局进行多目标优化。【结果】1999—2020年西北地区小麦、玉米、水稻的碳足迹和水足迹在不同省(区)表现出明显的差异性。西北地区3种粮食作物小麦、玉米、水稻碳排放呈现出东西部较高,中部较低的分布特点,其单位产量碳足迹(PCF)的范围分别为:0.36—0.63、0.33—0.56、0.57—0.97 t CO_(2)-eq·t^(-1),单位面积碳足迹(FCF)分别为:(2.46±0.77)、(3.21±0.49)、(5.57±0.91)t CO_(2)-eq·hm^(-2)。2010—2018年西北地区小麦、玉米绿水总量呈平稳上升趋势,水稻绿水总量变化不显著。平均绿水总量较高的地区分布在陕西、甘肃和宁夏。蓝水总量在2010—2015年呈上升趋势,2016—2018年呈现下降趋势,平均蓝水总量较高的地区分布在甘肃、宁夏和新疆。玉米是西北地区三大粮食作物中蓝水足迹最小的作物,平均蓝水足迹为0.45 m^(3)·kg^(-1);水稻的蓝水足迹最大,平均蓝水足迹为0.77 m^(3)·kg^(-1)。基于碳足迹和水足迹进行粮食作物种植结构优化,以各省(区)不同作物种植面积为决策变量,并根据不同权重设置重点减少碳排放(生态效益)和重点增加绿水利用(水资源效益)的优化情景。情景1碳排放总量减少1.9%,绿水利用总量增加5.0%;情景2碳排放总量减少11.8%;情景3绿水利用总量增加6.7%。【结论】西北地区三大粮食作物碳排放和水总量时空差异显著。碳足迹方面,该地区三大粮食作物平均FCF呈现增加,PCF呈现降低的变化趋势。水足迹方面,该地区三大粮食作物绿水足迹高于全国均值,其中玉米绿水足迹最大,水稻绿水足迹最小。在粮食作物安全保障的前提下,小麦种植面积增加6.7%、玉米和水稻种植面积分别减少5.8%和8.0%,经济、资源和生态效益均有一定的改进。综上所述,多目标优化后可以提高绿水资源利用,减少碳排放量,缓解环境压力。

中国主要粮食作物的水足迹值:1978-2010

水足迹是度量水资源利用效率改进的工具,中国农业的水资源紧缺使计算从单一粮食作物到国家等不同层面的水足迹值的重要性凸显。文章基于彭曼公式对单种粮食作物绿水和蓝水水足迹值进行计算,介绍了省际范围、国内生产、国际贸易以及国内消费水足迹值的计算方法,测算了1978-2010年共33年内的稻谷、小麦、玉米、大豆和高粱等5种主要粮食作物的上述4种水足迹值。结果表明:33年间中国稻谷种植消费了48%的水足迹值,是水足迹消费量最大的粮食作物。相对于绿水更加稀缺的蓝水在此期间利用效率提高了40%,而中国国内生产粮食作物水足迹总量却不降反升,2010年比1978年增长了2.01%。中国是5种粮食作物的水足迹净进口国,并且对国外的水足迹依赖程度正在增大,进口粮食作物水足迹量在国内消费水足迹值中的占比从1978年的1.67%增加至2010年的9.06%。在进口的水足迹中,绿水足迹与蓝水足迹的比例为14.06,高于国内1.96的比例,表明其他国家将其相对丰富的雨水通过粮食贸易出口给中国,缓解了中国国内的水资源稀缺,提高了国际水资源的利用效率。最后,对比水足迹与土地、人口和经济发展关系发现,33年间种植单位面积的粮食作物例如稻谷所需要的水足迹量降低了37.58%,人均水足迹量降低了13.54%,单位水足迹的经济产出提高了9.89%,而之所以水足迹的综合利用效率的提高没有带来水足迹总量的减少,主要原因由于5种粮食作物产量在其间增加了98.89%,粮食种植数量增加了水足迹总量。

重庆都市区居民食品水足迹消耗供需平衡研究

研究食品水足迹消耗对区域水资源持续利用具有重要意义。基于虚拟水和水足迹理论,核算了2001～2011年重庆都市区食品水足迹供给量、食品水足迹消耗量和食品水足迹贸易量,并分析三者变化的原因。研究结果表明,食品水足迹供给量由2001年的20.05×108 m3下降到2011年的17.43×108 m3,食品水足迹消耗量由2001年的35.43×108 m3增长到2011年的46.57×108 m3;食品水足迹供给量小于消耗量,食品水足迹进口量由2001年的18.343×108 m3增长到2011年的30.882×108 m3。生产规模缩小是食品水足迹供给量下降的原因,人口增长和生活水平提高导致食品水足迹消耗量增长。在进口食品水足迹的同时需改进生产方式和调整食品消耗模式,以缓解食品水足迹供需矛盾。

中国粮食生产的水资源利用特征评价

基于标准彭曼公式,利用CROPWAT软件测量了中国31个省区粮食作物的绿水、蓝水及灰水足迹,并在此基础上对粮食生产的耗水量、生态修复需水量以及水资源利用效率进行了评价。结果显示:小麦、玉米和水稻三种粮食作物对水资源的消耗数量和类型存在较大地区差异,河南、山东等省份具有较高的水资源使用量,而浙江、福建等省份用于粮食生产的水资源数量相对较少,江苏、浙江等降雨量充沛的省份具有相对较高的绿水消耗比重,而陕西、甘肃等水资源稀缺省份具有较高的蓝水消耗比重;1998-2013年三种粮食作物的灰水足迹总量均在总体上呈现出上升趋势,其中水稻的灰水足迹总量相对最高,灰水足迹总量较大的地区主要集中于东北、华北、华东、华中等区域,表明这些地区对生态修复水量的需求较大;我国粮食作物的水足迹强度在总体上呈现出下降趋势,表明水资源利用效率得到了提高,空间分析结果显示水足迹强度具有显著的全局与局域空间正相关特征,其中相比于西北和华北地区,西南、华东和华南地区具有相对较低的水足迹强度,意味着这些地区具有较高的水资源利用效率。

基于水足迹理论的河北省粮食与能源生产对水资源的竞争关系研究

为了探究在粮食与能源生产过程中对水资源的竞争关系,以河北省为例,基于水足迹理论,计算分析了河北省2003~2017年粮食生产绿水、蓝水足迹和能源生产蓝水足迹及河北省粮食与能源对水资源的压力指数、竞争指数。结果表明,2003~2017年河北省粮食绿、蓝水足迹呈波动下降趋势,谷类水足迹占比最大;能源生产水足迹呈先上升后降低趋势,火力发电水足迹占比最大。能源和粮食对水资源的压力指数呈逐年增加趋势,从0.22增长至0.30。能源与粮食对水资源的竞争关系仅2012~2013年为适度竞争,其余年份均达到强竞争及以上。因此河北省应继续提高资源利用效率,提高水-能源-粮食可持续发展空间。

石河子垦区种植业用水构成与种植结构调整

石河子垦区地处内陆河流域,在有限水资源条件下,影响垦区可持续发展的主要因子是粮食安全和农业生态稳定。从水足迹构成入手分析种植业用水特点,1995—2009年之间,石河子垦区平均每年输出水资源5.18×108m3。随着棉花种植规模不断增大,粮食安全受到影响,土壤洗盐用水不足,盐碱化程度加重。综合粮食安全、生态稳定和水资源贸易等因素,给出今后种植结构调整方案。种植结构调整后耕地面积需减少25.69%,粮食种植面积为3.89×104hm2,占种植比例的29.25%;水资源贸易量为7.26×108m3,比2009年减少1.22×108m3,减少14.39%;农田生态用水达到29.53%。

山西省粮食生产水足迹时空特征及水资源利用评价

山西省粮食生产在黄河流域乃至全国极具特色,其少主粮、多杂粮的特殊作物种植结构对实现区域稳粮保供和推动农业特色产业高质量发展发挥了重要作用。针对山西省粮食生产过程中的水资源利用问题,评估了2011—2021年山西省各地级市粮食生产面临的水资源稀缺状况,核算了不同粮食生产结构下水足迹的时空分布变化,测评了粮食生产水资源利用效率,从粮食生产水资源利用的稀缺压力、足迹状态和效率响应维度构建三维分析框架,提出山西省各地级市兼顾粮食生产和水资源优化利用的措施。结果表明:(1)2011—2021年山西省水资源稀缺状况总体得到改善,水稀缺指数由2011年的1.36下降至2021年的0.87;(2)粮食生产水足迹总量下降了8.9%,而高粱、谷子、薯类等杂粮和新主粮作物的水足迹占比从2011年的11%上升至2021年的15%左右;(3)粮食生产水足迹总量呈现“北低南高,东低西高”空间特征,晋西南地区平均年水足迹总量在15亿m^(3)以上,是区域粮食生产水足迹总量最高的地区;(4)粮食生产的水资源利用效率有所提高,20%以上的地区在粮食生产过程中实现了水资源有效利用。

湖南省2005年水足迹及其启示

水足迹是当前测度人类活动对水资源系统环境影响的最好指标。本文以我国南方水资源丰沛省份——湖南省为例,构建了水足迹账户,计算了2005年湖南总水足迹和人均水足迹以及水足迹相关评价指标。结果表明,湖南省水足迹在全国处于较低的水平,但通过对水足迹的结构、虚拟水流量以及发展趋势的分析,得出抓紧虚拟水和虚拟水战略影响研究,创新水资源管理观念、保障区域和国家水资源安全以及调整和优化农业结构,保障区域和国家粮食安全几点启示。

黑龙江省“粮食作物水足迹强度”空间关联格局及影响因素研究

为提高农业生产用水效率,促进环境与经济的协调可持续发展,以粮食生产“虚拟水”与“农业总产值”比值定义“粮食作物水足迹强度”这一指标。通过FAO推荐的标准彭曼公式测算黑龙江省(1988—2017年)粮食水足迹,应用探索性空间数据分析(ESDA)方法分析其空间关联格局,采用空间杜宾模型(SDM)对影响因素分解。结果表明:(1)近30年来黑龙江省水资源利用效率有所提高,整体“粮食作物水足迹强度”值约下降88.55%;(2)相邻地区该指标值呈相对集聚状态,由高低聚集区(H-L)逐渐向低高聚集区(L-H)转移;(3)农业机械总动力、化肥施用量、教育水平对整体农业生产用水效率的提高有正向影响,而人均GDP、有效灌溉面积则有反向作用,未来黑龙江省农业生产应对这几种要素重点关注。

黄河流域粮食与能源水足迹压力与绿色发展脱钩关系研究

黄河流域作为我国粮食与能源的主要产出地区,水资源的缺乏对其可持续发展构成了巨大威胁。为探究黄河流域水资源与绿色发展的关系,通过测算2011-2016年黄河流域粮食与能源水足迹,揭示虚拟水流动对水资源压力影响,并根据"五大发展理念"构建绿色发展指数,最后通过Tapio脱钩模型探究水资源压力与绿色发展的关系。结果表明:(1)黄河流域粮食和能源水足迹的空间差异性较大,山东和四川粮食和能源水足迹最高;(2)黄河流域多数省份存在缺水压力,宁夏达到极端缺水程度;(3)全流域绿色发展指数基本呈现逐年上升的趋势,且与水足迹压力指数的脱钩状态随时间变化有所改善。研究结果对黄河流域生态保护和高质量发展具有一定的理论意义。

基于时间序列模型的黑龙江省粮食水足迹分析与预测

利用CROPWAT 8.0模型计算了2000—2017年黑龙江省主要粮食作物水足迹,并利用自回归移动平均模型ARIMA对2018—2022年黑龙江省粮食作物水足迹进行了预测.黑龙江省粮食作物生产水足迹增长迅速,2000—2017年黑龙江省粮食作物生产水足迹总量增长了2.84倍;玉米的水足迹为0.47~1.07 m^3/kg,而大豆、小麦和水稻的水足迹分别为1.35~2.39,1.12~2.99和0.76~1.41 m^3/kg;小麦的绿水足迹占比最高,约为72.74%,其次是玉米(66.26%)和大豆(64.59%),而水稻的绿水足迹占比最低,约为46.99%;4种作物的灰水占水足迹的比例均低于1.12%.ARIMA模型预测结果表明,黑龙江省粮食作物的水足迹总量将逐年升高,玉米的水足迹呈逐年下降趋势,水稻和大豆的水足迹呈逐年上升趋势,小麦的水足迹基本不变.考虑到黑龙江水资源相对缺乏,而粮食作物水足迹总量逐年上升,建议加强农业管理,提高作物的水分利用效率.

疏勒河流域中下游地区主要粮食作物生产水足迹变化及影响因素分析

以甘肃省玉门市为典型案例区,基于水足迹理论和CROPWAT模型,利用气象和农业数据,对1981-2017年该地区小麦、大麦和玉米3种主要粮食作物生产水足迹进行核算,并分析其变化特征与影响因素。结果表明:水足迹总量整体呈下降趋势,蓝水所占比重最大(78),灰水次之(16),绿水最少(6);从各粮食作物水足迹整体变化趋势来看,蓝水与绿水呈互补关系,灰水与蓝水变化相一致;从单位产量水足迹来看,玉米是粮食作物中单位产量水足迹最低,单产最高的作物,在主要粮食作物种植中占有绝对优势。影响因素分析结果显示:经济因素是影响粮食作物水足迹的首要因素,其次是农业生产因素、气象因素和人口因素。其中,蓝水足迹主要受经济因素和农业生产因素影响;绿水足迹主要受气象因素中的风速和降水的影响;灰水足迹主要受氮肥施肥量影响。

水足迹与水资源可持续性研究进展

对水足迹研究所取得的成果进行了归纳与总结,介绍了水足迹的概念及由来,概述了水足迹的核算方法,以及食品-能源-水系统关联过程中的能源、食品和水资源之间的相互作用,强调未来研究应重视食品-能源-水系统关联研究方法,并运用"环境足迹族(水、生态、能源、碳、土地、氮、磷足迹)"指标评价人与环境系统的综合表现,探讨在满足人类需求的同时,降低环境足迹的资源利用方案.

居民食物消费变化引致的环境足迹测算

首先对比分析了2014~2020年城乡居民食物消费结构的变化特征,其次测算了人口规模、城镇化率、人均食物消费量和食物消费结构变化对土地-水-碳足迹变化的影响程度,最后设计了食物现状消费结构S0、发展消费结构S1和更趋近膳食指南的最优消费结构S2三种情景,测算了2025年和2030年3种情景下居民食物消费引致的环境足迹.结果表明:人均食物消费量和消费结构逐渐成为影响环境足迹的主要因素,2018~2020年城镇(农村)居民人均食物消费量和消费结构对环境足迹的平均贡献率分别为51.1%(51.6%)和-17.4%(-13.1%);S1和S2下居民食物消费引致的环境足迹均小于在S0下的值.在S2下环境足迹的减少更明显.在2025年城镇(农村)居民在S2下食物消费引致的土地、水、碳足迹比在S0下减少10.5%(11.5%)、19.6%(17.2%)、12.6%(13.7%);在2030年将减少11.6%(11.9%)、21.0%(16.8%)、13.6%(14.7%).基于分析结果,提出了如何减少食物消费引致的环境足迹的建议.

水足迹视角下中部5省主要粮食作物用水分析

基于水足迹理论,采用气象和农业相关数据,对安徽、河南、湖北、湖南、江西5省2006—2015年小麦、大豆、玉米3种主要粮食作物的水足迹进行测算与分析,并结合各省水资源占有情况,提出对中部5省主要粮食作物种植结构进行调整的建议,以提高各省水资源利用效率。结果表明:①从时间序列来看,大豆、小麦、玉米的水足迹没有呈现显著性变化趋势;②从用水类型来看,大豆水足迹中的蓝水足迹占比最高,为21.60%,小麦和玉米的蓝水足迹占比分别为8.76%、16.33%;③从综合水足迹计算结果来看,各省的粮食作物水资源利用效率排序为安徽>河南>湖北>湖南>江西;④从空间分布特征来看,大豆水足迹在5省的空间分布差异最大,河南省大豆水足迹最高,为4.09 m^3/kg,湖南省的大豆水足迹最低,只有2.11 m^3/kg。

黄河上中游水资源与粮食安全耦合关系特征分析--以陕甘宁青为例

探明陕甘宁青地区水资源与粮食安全的耦合特征,不仅有助于促进区域水资源及粮食生产的可持续发展,且对于经济社会发展具有重要意义。本文应用水资源负载指数及水足迹方法,通过分析区域水资源自然属性以及配置、粮食消费对水资源的需求等维度,系统分析了该区域水资源与粮食安全的耦合特征。结果表明:(1)2000—2016年,区域水资源总量呈不显著的增加趋势,水资源负载指数由3.9增加到13.1,相应的负载等级由Ⅲ级上升到Ⅰ级,说明不具备进一步开发的潜力;(2)农业生产的水资源被挤占,农业用水比例由78.6%(2004年)减小到76.1%(2016年),而区域粮食安全对水资源的需求数量在提高;(3)区域居民膳食结构由口粮性向动物性产品转变,进一步加剧了区域粮食和水资源的负担;区域粮食消费水足迹由2000年的79.7 Gm^(3)增长到2016年100.1 Gm^(3)。依据研究结果从区域种植结构优化潜力、节水灌溉技术和虚拟水贸易的层面提出提高区域蓝水、绿水利用效率,减少灰水数量的措施以便更好地缓解区域水资源压力,促进粮食生产和水资源利用的可持续发展。

京津冀水 食物系统风险评估

构建了京津冀水食物系统风险评估体系,考虑农业水足迹因素,分3个时段对2000-2020年京津冀水食物系统风险进行了评估。结果表明:2000-2020年京津冀水食物系统总体面临损害性风险,系统会发生风险并造成明显破坏;河北邯郸、张家口和石家庄等市为系统风险最大的地区,北京最小;在时间变化上,2000-2020年京津冀大部分地区为Ⅲ级风险,Ⅳ级风险地区在第一时期(2000-2006年)为4个,第二时期(2007-2013年)为2个,第三时期(2014-2020年)为0个,系统稳定性随时间有所提高;在空间变化上,前两个时期风险最高的地区为张家口,第三时期为邯郸,3个时期中风险最小的地区分别为邢台、北京、唐山;2000-2020年系统主要致险因素为农业灌溉缺水率,主要承险因素为节水灌溉程度、农业灌溉设施建设状况和本地水资源量满足需求率。