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灌區糧食生產水足跡的影響因素
以1998、2005及2009年459個灌區資料為基礎,從區域尺度計算糧食生產水足跡,建立糧食生產用水水平綜合評價指標I對灌區糧食生產與水資源利用之間的關系進行評價。下面是小編搜集整理的相關內容的論文，歡迎大家閱讀參考。
摘要：以人民勝利渠灌區為研究區，基于1961—2013年的長系列數據，采用彭曼公式和CROPWAT軟件，計算出歷年灌區冬小麥的藍水、綠水足跡，并根據計算結果進行藍水、綠水足跡及其影響因子的時間序列分析。采用結構方程模型方法，對藍水、綠水足跡與氣候和農業投入因子的作用關系進行路徑分析。結果表明：1961—2013年灌區冬小麥的藍水、綠水足跡均呈顯著下降趨勢，作物需水量(ETc)無顯著變化，冬小麥產量顯著增加是其藍水、綠水足跡下降的主要原因;影響冬小麥ETc的主要氣象因素是平均風速、平均氣溫、相對濕度和日照時數;在不考慮農業投入的影響時，灌區冬小麥生長季平均風速是對藍水、綠水足跡影響最大的氣候因子，日照時數和有效降水的影響次之;在農業投入和氣象因子的共同作用下，冬小麥藍水、綠水足跡的主要影響因素為農用化肥使用折純量、農業機械總動力和有效降水。
關鍵詞：藍水足跡;綠水足跡;農業投入;氣象因子;結構方程模型;人民勝利渠灌區
一、研究背景
1.1在農業生產領域，水足跡提供了一種新的方法來評估農作物對水資源的利用效率。Sun等[1]498利用歷史數據研究表明，1980—2009年河套灌區小麥需水量減少和產量增加導致其水足跡呈下降趨勢，小麥水足跡主要受農業管理措施的影響。趙慧等[2]應用CROPWAT模型計算作物生產水足跡，分析了氣候變化對作物生產水足跡的影響，研究表明生育期平均相對濕度、平均氣溫和平均日較差對馬鈴薯生產水足跡影響較大，生育期平均風速和平均日較差對春小麥生產水足跡影響較大。孫世坤等[3]基于水足跡理論和量化方法，分析了中國大陸小麥生產水足跡空間分布情況和特征，并對造成水足跡區域差異的因素進行了歸因分析。水足跡由作物需水量和糧食產量計算得到。
1.2各種因素通過影響作物需水量和糧食產量對水足跡產生復雜影響。黃維等[4]研究表明，一定幅度內氣溫上升和降水增加對我國糧食產量變動有正向作用。崔靜等[5]13研究表明，氣候變化對于中國北方地區糧食產量的影響以正向為主，而對南方地區糧食產量的影響則以負向為主;除氣候因素外，糧食產量還受農業投入因素的影響。李海鵬等[6]通過主成分分析發現：水資源稟賦等自然生產力因子是影響糧食綜合生產能力的基本因素;機械化率等技術生產力因子和耕作制度等管理生產力因子是主要促進因素;政策生產力因子影響不太顯著，卻是保障糧食綜合生產能力的穩定因素。
1.3綜上所述，糧食生產水足跡受氣候和農業投入等因子的綜合影響。但目前尚未定量探明氣候和農業投入因子與糧食產量、作物需水量及糧食生產水足跡間的綜合作用關系，不能確定各類因子對糧食生產水足跡的影響程度。針對該問題，筆者以河南省人民勝利渠灌區為研究區，基于灌區長系列糧食產量、氣候和農業投入資料，采用時間序列分析和結構方程模型方法，分析冬小麥藍水和綠水足跡及其影響因子的變化趨勢，定量研究氣候、農業投入、冬小麥產量、藍水足跡、綠水足跡間的相互關系。
二、數據來源與研究方法
2.1研究區概況
灌區是相對獨立的用水系統，以灌區作為研究對象有利于糧食生產水足跡的計算和影響因素分析。人民勝利渠灌區位于河南省北部，在東經113°31′—114°25′、北緯35°00′—35°30′之間，是中華人民共和國成立后在黃河下游興建的第一個引用黃河水灌溉的大型自流灌區。灌區屬半濕潤、暖溫帶大陸性季風氣候區，擁有長系列氣象觀測、糧食產量資料和較完善的農業投入資料，便于分析各種因子對糧食生產水足跡的影響。
2.2數據來源研究數據來源于統計資料和實地調查。灌區1961—2013年氣象數據來源于灌區監測資料和中國氣象科學數據共享服務網，1961—2013年冬小麥的產量來源于灌區統計資料，1999—2013年灌區糧食生產投入數據(農業機械總動力、農用化肥施用折純量、農藥施用實物量、農用柴油使用量)根據《中國農村統計年鑒》《中國統計年鑒》和《河南統計年鑒》中灌區相關市(縣)的數據折算得到。
2.3研究方法采用彭曼公式和CROPWAT軟件，根據灌區氣象數據計算冬小麥生長季的需水量和有效降水量，運用作物需水量法，計算歷年灌區冬小麥的藍水、綠水足跡[7]。M-K法是一種常用的非參數趨勢診斷方法，其優點是不需要樣本遵從一定的分布，也不受少數異常值的干擾，其最常用的兩個檢驗指標為Zc(置信區間閾值)和β(Kendall傾斜度，即單位時間內的變化量)[8]1187-1188。采用M-K檢驗方法對灌區冬小麥需水量、有效降水量、產量和藍水足跡、綠水足跡、灌區歷年氣候因子以及農業投入指標進行趨勢分析，揭示其變化趨勢和突變點。SPSSAMOS21.0是一款通過結構方程建模(SEM)檢驗變量之間相互影響的軟件。運用該軟件對冬小麥水足跡與各影響因子間的作用關系進行路徑分析，揭示氣候因子以及非氣候因子變化對糧食生產水足跡的影響規律。
三、氣候因子對灌區糧食生產水足跡的影響
3.1糧食生產水足跡的時間序列分析
對計算得到的灌區冬小麥水足跡進行趨勢分析，冬小麥藍水、綠水足跡在53a中均呈顯著下降趨勢。冬小麥產量顯著增加，生長季作物蒸散發量(ETc)無顯著變化，表明冬小麥藍水、綠水足跡下降的主要原因為產量增加。灌區冬小麥的藍水、綠水足跡在1961—1972年變化顯著，原因是該時期灌區冬小麥產量過低，使得單位產量的水足跡過高;1973—2013年灌區冬小麥產量逐年穩定增長，使得冬小麥單位產量水足跡逐年下降到正常值并趨于穩定。圖2表明，1972年以前冬小麥藍水足跡顯著下降，但在1972年以后變化趨勢不顯著，突變點為1972年。圖3顯示冬小麥綠水足跡1975年以前在0.05置信水平上顯著下降，突變發生在1972年。冬小麥綠水足跡在1982—1990年顯著上升(0.05置信水平)，之后呈不顯著下降趨勢。2005年以前灌區冬小麥產量在0.05置信水平上顯著上升，之后上升趨勢不明顯，突變發生在1985年。作物藍水、綠水足跡除受產量影響外，還與ETc、有效降水Peff的大小有直接關系。1961—2013年灌區冬小麥生長季ETc、Peff及二者差值隨時間變化情況見圖5，ETc在600mm上下波動。圖5和圖7顯示，冬小麥生長季有效降水整體呈不顯著的下降趨勢，年際間波動較大，突變點較多。冬小麥生長季ETc先上升后下降，存在一個突變點。有效降水下降使得綠水蒸散發呈下降趨勢，在產量增加的綜合作用下，綠水足跡下降趨勢明顯。ETc和Peff的差值(藍水蒸散發)表現為先減小后增大。產量呈持續增長趨勢，導致藍水足跡下降速度先快后慢，最后趨于平穩。
3.2氣候因子對糧食生產水足跡的影響分析
3.2.1由于各種氣候因子對作物需水量和產量有直接影響，因此對作物的藍水、綠水足跡會產生間接影響。1961—2013年灌區冬小麥生長季各氣候因子的M-K檢驗結果，平均氣溫顯著上升，相對濕度、平均風速、日照時數顯著下降，其他氣候因子變化不顯著。丁一匯等[9]研究發現，近50a全國日照時數呈顯著減少趨勢、近地面平均風速呈減小趨勢。Sun[1]500等研究發現，河套灌區1960—2008年平均氣溫和降水顯著上升，平均相對濕度、平均風速、平均日照時數顯著下降，其中降水的變化幅度最大，其次為溫度和風速。本研究與上述研究結果一致。為了進一步探明各氣候因子對藍水、綠水足跡的影響程度，利用AMOS軟件構建各氣候因子與冬小麥ETc、產量、藍水足跡、綠水足跡間的路徑分析圖。各氣候因子對藍水足跡、綠水足跡的效應分解。
3.2.2平均氣溫、日照時數、平均風速與ETc正相關，相對濕度、水汽壓與ETc負相關，均通過置信水平P=0.001的顯著性檢驗。其中：對ETc影響最大的氣候因子為平均風速，相關系數為0.67;平均氣溫對ETc的影響次之，相關系數為0.55。灌區平均風速增大、平均氣溫上升以及相對濕度減小，使得冬小麥生長季ETc增大，但灌區日照時數減少使ETc減小，導致ETc雖然呈增大趨勢，但不顯著。陳博等[8]1194-1196研究發現，華北平原夏玉米生長季水面蒸發量與平均氣溫、平均風速、相對濕度、日照時數顯著相關，與本文的研究結果類似。
3.2.3從表2可見，日照時數、平均風速與作物產量負相關，且均通過P=0.01顯著性檢驗。其中：平均風速對產量影響最大，相關系數為-0.78;其他氣候因子與產量的相關性不顯著。崔靜等[5]19-20研究表明，氣候因子對產量的影響在各區域間差異較大，平均日照時數增加對華中地區和西北地區冬小麥單產的邊際影響為負，與本研究結果類似。藍水足跡相關性分析中，ETc與藍水足跡的相關性不顯著，作物產量與藍水足跡顯著負相關。除有效降水外，各氣候因子對藍水足跡的直接效應均不顯著，但是各因子通過中間變量ETc和產量對藍水足跡的間接效應各有差異，從而使各氣候因子對藍水足跡產生的整體效應不盡相同。平均風速是對藍水足跡影響最大的因子，日照時數和有效降水的影響次之。
3.2.4Sun等[1]504發現風速是對河套灌區作物水足跡變化影響最大的氣象因素，并且風速與作物水足跡負相關，與本研究結果相反。綠水足跡相關性分析中，ETc、產量與綠水足跡顯著負相關。產量呈顯著增加趨勢是綠水足跡下降的主要原因，這與Sun等[1]505的研究結果一致。溫度、相對濕度、日照時數和平均風速對冬小麥綠水足跡均有顯著影響。其中：平均風速對冬小麥綠水足跡的影響最大，有效降水、日照時數、相對濕度、平均氣溫的影響依次減小�？傮w而言，灌區冬小麥生長季平均風速是對藍水、綠水足跡影響最大的氣候因子，這與趙慧等[2]414的研究結果一致;日照時數和有效降水對灌區冬小麥藍水、綠水足跡的影響次之。趙慧等[2]413研究發現春小麥生產水足跡與生育期內平均日照時數的相關系數為-0.472，與本文研究結果相反。
四、氣候因子和農業投入對糧食生產水足跡的影響
為了確定氣候因子和非氣候因子對作物水足跡的影響，利用SPSSAMOS21.0軟件構建考慮農業投入指標的各影響因子、產量、ETc和藍水足跡、綠水足跡間的路徑關系，得到1999—2013年各氣候因子及農業投入指標對藍水、綠水足跡的效應。在農業投入因子中，影響產量的主要因素為農業機械總動力。氣候因子對產量的影響遠小于農業投入因子。在引入農業投入指標后，所有因素對冬小麥藍水、綠水足跡的影響均顯著，其中：對冬小麥藍水足跡影響最大的因素為農用化肥使用折純量，農業機械總動力和有效降水對藍水足跡的影響次之。在氣候因子中，水汽壓對藍水足跡的影響最大，相對濕度和日照時數次之，平均風速對藍水足跡的影響較小。有效降水對冬小麥綠水足跡影響最大，農用化肥使用折純量和農業機械總動力的影響次之。其他氣候因子對綠水足跡的影響較小。
五、結論
(1)1961—2013年灌區冬小麥生長季藍水、綠水足跡顯著下降，主要原因為產量增加。冬小麥生長季平均氣溫顯著上升，相對濕度、風速、日照時數顯著下降，其他氣候因子變化不顯著。(2)影響ETc的主要因素為平均風速、平均氣溫、相對濕度和日照時數。在氣候因子中，影響產量的主要因素為平均風速和日照時數;在農業投入因子中，影響產量的主要因素為農業機械總動力。氣候因子對產量的影響遠小于農業投入因子。(3)在不考慮農業投入的影響時，平均風速是對灌區冬小麥生長季藍水、綠水足跡影響最大的氣候因子，日照時數和有效降水的影響次之。考慮農業投入和氣候因子的綜合作用，冬小麥藍水、綠水足跡的主要影響因素為農用化肥使用折純量、農業機械總動力和有效降水。
參考文獻：
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