水足跡分析中國耕地水資源短缺時空格局及驅(qū)動機(jī)制

操信春，劉 喆，吳夢洋，郭相平，王衛(wèi)光

水足跡分析中國耕地水資源短缺時空格局及驅(qū)動機(jī)制

操信春1,2，劉 喆2，吳夢洋2，郭相平2，王衛(wèi)光1※

（1. 河海大學(xué)水文水資源與水利工程科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 210098；2. 河海大學(xué)農(nóng)業(yè)工程學(xué)院，南京 210098）

為全面評估區(qū)域農(nóng)業(yè)水資源供需關(guān)系，基于水足跡理論構(gòu)建了耕地水資源短缺指數(shù)（arable land water scarcity index，AWSI）。在分析1999－2014年中國AWSI時空分布格局的基礎(chǔ)上，借助偏最小二乘法揭示了AWSI的主控因子。結(jié)果顯示：中國AWSI的年均值約為0.413，總體上處于高度水資源壓力狀態(tài)，且有隨時間加劇的趨勢；各年份AWSI以華北平原為中心向外遞減式擴(kuò)散；面臨極高水資源壓力（AWSI>0.800）的省區(qū)均分布在北方地區(qū)，長江以南省區(qū)均面臨中度水資源壓力（0.100

水資源；偏最小二乘回歸；農(nóng)業(yè)；高效用水；藍(lán)綠水；灰水足跡；評價(jià)指標(biāo)

0 引 言

日益嚴(yán)重的水短缺問題已經(jīng)被視為全球的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)[1]。作為水資源消耗最大的部門，農(nóng)業(yè)高效用水不僅直接決定食物生產(chǎn)也與生態(tài)安全密切相關(guān)，緩解農(nóng)業(yè)水短缺是促進(jìn)區(qū)域水資源持續(xù)利用的重要措施[2]。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程涉及復(fù)雜的水文循環(huán)和面源污染源的遷移過程，消耗水資源同時對環(huán)境造成不利影響。因此，水資源利用的效率和可持續(xù)性是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與水資源之間關(guān)系評價(jià)的主要內(nèi)容。前者關(guān)注所占用水資源在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)的表現(xiàn)，而后者還涉及區(qū)域水資源承載能力[3-6]?；谒Y源收支對比的水短缺指標(biāo)構(gòu)建是進(jìn)行區(qū)域用水可持續(xù)性評價(jià)最常用的手段[7-8]。隨著研究視角的演變，水資源收支的核算手段已由傳統(tǒng)水資源取用發(fā)展到同時衡量水量和水質(zhì)的水足跡方法[9]。具體到農(nóng)作物水足跡為作物生長過程中所直接和間接需求的水資源量，包括藍(lán)水、綠水及灰水足跡[10-11]。其中藍(lán)水和綠水足跡分別為灌溉水和土壤存儲有效降水的消耗數(shù)量，灰水足跡則為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程所排放污染物的稀釋水量[12]。水足跡理論的核心內(nèi)涵為廣義水資源與真實(shí)水耗用，不僅核算作物生長對藍(lán)綠水資源的消耗，還量化了其對水環(huán)境的影響。在不同時空尺度作物水足跡評估的基礎(chǔ)上[13-14]，學(xué)者開始建立相應(yīng)區(qū)域水資源短缺評價(jià)指標(biāo)，如水短缺足跡[15-16]、用水效果[17]，水質(zhì)短缺指數(shù)[18]以及水足跡稀缺性[19]等。然而這些方法仍大多以藍(lán)水為評估對象，未將占主導(dǎo)地位的綠水考慮為水資源短缺評價(jià)的參與因素，也沒有很好地將廣義水資源和真實(shí)水消耗相統(tǒng)一。本文擬在水足跡理論視角下，建立耕地水資源短缺指數(shù)（arable land water scarcity index，AWSI）；在核算AWSI時空分布格局的基礎(chǔ)上識別其主要影響因子；并以實(shí)現(xiàn)區(qū)域農(nóng)業(yè)水資源高效可持續(xù)利用目標(biāo)，展開農(nóng)業(yè)水足跡調(diào)控策略和水資源短缺緩解措施方面的探討，以期在發(fā)展水資源管理相關(guān)科學(xué)理論的同時，為區(qū)域農(nóng)業(yè)用水相關(guān)宏觀策略的制定提供參考。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 耕地水資源短缺指數(shù)

本文基于水足跡理論視角下的廣義水資源與真實(shí)水耗用內(nèi)涵，構(gòu)建如下耕地水資源短缺評價(jià)指標(biāo)：

AWSI=CWF/AWR （1）

式中AWSI為耕地水資源短缺指數(shù)，無量綱；CWF為區(qū)域農(nóng)作物水足跡總量，m3；AWR為區(qū)域農(nóng)業(yè)廣義水資源量，即可以提供作為農(nóng)作物生產(chǎn)的藍(lán)水和綠水水資源量，m3。

CWF=CWFb+CWFg+CWFgrey（2）

AWR=AWRb+AWRg（3）

式中CWFb、CWFg及CWFgrey分別為作物的藍(lán)水、綠水和灰水足跡，m3；AWRg為耕地土壤可儲存的有效降水總量，m3。參照《水足跡評價(jià)手冊》，CWFb與CWFg基于作物需水量估算[17]，CWFgrey的計(jì)算方法為

CWFgrey=/(max?nat) （4）

式中為化肥施用量，kg；為淋溶率；max為水體最大容許濃度，kg/m3；nat為自然本底濃度，kg/m3。AWRb與AWRg分別為農(nóng)業(yè)可利用藍(lán)水（常規(guī)水資源）和綠水資源量。由于數(shù)據(jù)缺乏，按區(qū)域藍(lán)水資源供給于不同行業(yè)可能性均等之假設(shè)，計(jì)算AWRb為

AWRb=TWR·AWU/TWU （5）

式中TWR為區(qū)域常規(guī)水資源總量，m3；TWU與AWU分別為總用水量與農(nóng)業(yè)用水量，m3。

AWRg=0.1·P（6）

式中為耕地面積，ha；P為有效降水，mm；P在收集降水量的基礎(chǔ)上以旬為步長，采用下式對地區(qū)和土壤類型均有較廣泛適用性的方法計(jì)算[20]：

基于廣義農(nóng)業(yè)水資源與水足跡理論構(gòu)建AWSI，可全面揭示區(qū)域在滿足農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程對水資源及水環(huán)境需求上的能力，受區(qū)域降雨、灌溉設(shè)施、管理水平、耕作措施及耕地率等影響。高AWSI值意味著區(qū)域的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用水可持續(xù)不足，區(qū)域同時面臨較嚴(yán)峻的水資源及水環(huán)境壓力。將AWSI指標(biāo)進(jìn)行等級劃分可直觀判斷特定區(qū)域的水資源短缺程度并為進(jìn)行區(qū)域間對比提供便捷。當(dāng)前缺乏基于水足跡視角，同時考慮藍(lán)、綠和灰水足跡的區(qū)域水資源短缺指標(biāo)構(gòu)建及等級劃分。Raskin等[21]提出的以傳統(tǒng)水資源（藍(lán)水）為對象區(qū)域水短缺（water shortage index，WSI）的等級劃分方法已被學(xué)術(shù)界認(rèn)可和廣泛采用[22-23]。由于AWSI與WSI構(gòu)建的原理相同，即同為區(qū)域水資源耗用量與水資源可利用量之間比值的核算。因此，參照WSI，AWSI等級閾值及其所對應(yīng)的水短缺程度如表1所示。

表1 基于耕地水資源短缺指數(shù)的耕地水資源短缺等級劃分

1.2 空間自相關(guān)和偏最小二乘回歸

全局空間自相關(guān)可以描述某種地理屬性在整個區(qū)域（全國）的空間特征，并判定該屬性值在空間上是否表現(xiàn)聚集特征。具體通過計(jì)算全局Moran’s的來揭示AWSI的總體空間關(guān)聯(lián)或差異特征。在給定顯著水平（0.01）時，若Moran’s值顯著（即-score大于2.58）為正，表示AWSI相當(dāng)?shù)氖^(qū)在空間聚集，否則各省區(qū)與其周邊地區(qū)AWSI總體上差異較大[24]。

在量化空間格局的基礎(chǔ)上，借助偏最小二乘回歸（partial least-squares regression，PLSR）來分析AWSI的驅(qū)動機(jī)制。PLSR在進(jìn)行因變量對自變量的回歸建模中，能夠有效地解決多元回歸分析中的變量多重共線性問題[25]。采用成分提取的方法，用少數(shù)幾個綜合指標(biāo)來代表原有的眾多因素，綜合后的新指標(biāo)為能綜合反映原有眾多因素的大部分信息的原有因素主成分。PLSR權(quán)重是原始變量所定義分?jǐn)?shù)的線性組合，它們可用來描述預(yù)測變量和PLSR主成分之間的定量關(guān)系。參數(shù)變量投影重要性指標(biāo)（variable importance for the projection，VIP）可以用來表示自變量對因變量預(yù)測的重要程度，該指標(biāo)值大的因素在解釋AWSI時相關(guān)性較高。同時，利用回歸系數(shù)來量化PLSR模型中每個因素對AWSI影響的方向與強(qiáng)度。選擇11個因素作為PLSR空間分析的響應(yīng)變量，在進(jìn)行建模之前將驅(qū)動因素進(jìn)行初步相關(guān)性分析，結(jié)果見表2。

表2 AWSI驅(qū)動因子的相關(guān)矩陣

注：**表示在0.01水平上顯著相關(guān)；*表示在0.05水平上顯著；相對濕度（RH）、平均氣溫（AT）、降水量（）、日照時數(shù)（SH）、地均化肥（CF）、地均農(nóng)藥（PP）、地均機(jī)械總動力（MP）、灌溉率（IR）、灌溉效率（IE）、糧食面積比例（GA）以及人均GDP（GP），下同。

Note: **Correlation is significant at 1%, *Correlation is significant at 5%. Abbreviations: relative humidity (RH), average temperature (AT), precipitation (), sunshine hours (SH), chemical fertilizer per area (CF), pesticides per area (PP), power of machinery per area (MP), irrigation rate (IR), irrigation efficiency (IE), proportion of grain area (GA) and per capita GDP (GP), the same as below.

1.3 數(shù)據(jù)來源

本文的研究區(qū)域?yàn)橹袊箨?1個省級行政單元，研究時段為1999－2014年。各省區(qū)歷年水資源總量、用水總量及農(nóng)業(yè)用水量來自1999－2014年的《中國水資源公報(bào)》；各省區(qū)歷年耕地面積、農(nóng)作物播種面積和產(chǎn)量、化肥施用量、人口、GDP、有效灌溉面積、農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力等數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。各省區(qū)主要?dú)庀笳军c(diǎn)的氣象數(shù)據(jù)來自中國氣象數(shù)據(jù)平臺（http://data.cma.cn）；作物系數(shù)參考文獻(xiàn)[26-27]和水利部灌溉試驗(yàn)總站收集資料；灌溉效率由水資源公報(bào)及各省大型灌區(qū)測算值對有效灌溉面積的加權(quán)得到。

2 結(jié)果與分析

2.1 中國耕地水資源短缺指數(shù)

1999－2014年中國年均AWR與CWF分別約為2 539.8與1 041.7 Gm3，因而形成的AWSI多年平均值為0.413，說明中國耕地上總體處于高度水資源壓力狀態(tài)，面臨較嚴(yán)重的水短缺。圖1給出了歷年AWR、CWF以及AWSI的全國值，以判別中國農(nóng)業(yè)廣義水資源收支及水短缺狀況隨時間變化規(guī)律。

圖1 1999－2014中國農(nóng)業(yè)廣義水資源收支及耕地水資源短缺指數(shù)

圖1顯示，全國可用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的廣義水資源量AWR在年際間呈小幅波動，無明顯的變化趨勢，各值介于2 200～2 900 Gm3之間。這主要與歷年氣候條件、耕地面積總量、取水總量及用水組成等因素總體上的相對穩(wěn)定有關(guān)。研究時段內(nèi)，全國耕地面積始終維持在1.27×108hm2左右；水資源總量和農(nóng)業(yè)用水量也分別在2.7×1012m3和3 700×108m3左右小幅變化。雖然初始出現(xiàn)回落現(xiàn)象，CWF總體上呈隨時間穩(wěn)步增長的趨勢。作物耗水和水分生產(chǎn)力變化不大的前提下，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)張和種植結(jié)構(gòu)的改變是CWF穩(wěn)步增長的主要驅(qū)動力。15 a間，農(nóng)作物總播種面積由1.56×108hm2擴(kuò)大到1.65×108hm2，與此同時高耗水的糧食作物產(chǎn)量由約5.08×108t增長到6.07×108t左右。AWR與CWF的數(shù)值及變化趨勢共同決定AWSI的表現(xiàn)：前4 a穩(wěn)定在0.320左右并面臨中度水資源壓力，2003年之后持續(xù)上升，2006年超過0.400落入高度水資源壓力區(qū)間并于2011年達(dá)到研究時段的峰值0.534；受全國水資源總量波動導(dǎo)致AWRblue年際變化加大的影響，近5 a AWSI以0.476為均值出現(xiàn)較大幅度的波動，不僅說明中國耕地水短缺加劇，也揭示其不確定性在增強(qiáng)。

2.2 AWSI的時空分布

圖2為AWSI歷年全局Moran’s及檢驗(yàn)值Z-Score。由圖可以看出，Moran’s在所有的年份均大于0，同時相應(yīng)的Z-Score值大于顯著水平為0.01時的臨界值（2.58）。說明中國耕地水資源短缺指數(shù)表現(xiàn)為正自相關(guān)關(guān)系，相似值之間在空間上呈相互聚集的總體格局。AWSI的決定因素涉及自然氣候、水資源供需以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特征等與作物-水資源關(guān)系相聯(lián)系的諸多方面。而以上各因素在時間上表現(xiàn)無突變現(xiàn)象的同時在地理上基本上均表現(xiàn)出臨近區(qū)域的類似性[28-29]，這應(yīng)該是歷年耕地水資源短缺指數(shù)在空間上呈聚集現(xiàn)象的主要原因。

圖2 1999－2014中國AWSI全局Moran’s I指數(shù)及其檢驗(yàn)

根據(jù)AWSI的空間分布圖可以分別判別出較大值和較低值所具體聚集的區(qū)域。觀察各年份空間分布狀況發(fā)現(xiàn)，雖然數(shù)值存在差異，但是各省AWSI不同年份在全國相對大小基本穩(wěn)定，空間上的聚集特征在時間上未發(fā)現(xiàn)較大變化。因此給出1999、2004、2009及2014年4個年份的AWSI的空間分布圖，以觀察其在空間上的分布和聚集特征，如圖3所示。同時，計(jì)算出各省區(qū)AWSI的年際平均值、極差、標(biāo)準(zhǔn)差、年均變化率及變異系數(shù)等主要統(tǒng)計(jì)量，為明晰省區(qū)耕地水資源短缺及其隨時間變化情況，結(jié)果列于表3。

圖3顯示，不同年份AWSI的總體空間分布格局與全局空間自相關(guān)的計(jì)算結(jié)果相符，表現(xiàn)為明顯而穩(wěn)定的空間聚集現(xiàn)象。AWSI較大省區(qū)聚集于黃淮海平原，并隨著時間推移有向西北和東北方向延伸的趨勢；青藏地區(qū)及其周邊的西南省區(qū)是AWSI較低的區(qū)域；長江右岸各省的耕地水短缺程度位于全國中間位置，也呈現(xiàn)隨時間惡化的趨勢。AWSI在局部空間的分布狀況直接由水資源稟賦與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模決定，這些條件在地理上聚集是形成各年份相似且局部聚集空間格局的原因。結(jié)合圖3與表2來看，山東省1999－2014年間的AWSI為2.056，居全國之首；河北、寧夏、北京、河南、天津及上海的AWSI值也明顯高于極高水資源壓力閾值的0.800；以上省區(qū)為中國耕地農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水資源利用最不可持續(xù)的區(qū)域。江蘇與遼寧也屬于極高水資源壓力的范疇，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)用水過程面臨較大挑戰(zhàn)。10個省區(qū)的AWSI介于0.400～0.800之間，面臨高度水資源壓力，這些省區(qū)分布在極高水資源壓力區(qū)域的邊緣；表現(xiàn)為低度水資源壓力和中度水資源壓力（0.100

圖3 典型年份耕地水資源短缺指數(shù)AWSI的空間分布

表3 各省區(qū)AWSI在1999－2014年間AWSI的主要統(tǒng)計(jì)量

不同年份間的變化方面，極差與標(biāo)準(zhǔn)差的空間分布與耕地水資源短缺指數(shù)相似，基本上表現(xiàn)為AWSI值越大的省區(qū)年際間絕對變化越大，山東、河北、寧夏、北京與河南的極差超過1.000，而青海與西藏低于0.100；西藏標(biāo)準(zhǔn)差幾乎為0，與年均值、極差共同揭示該區(qū)不僅AWSI低，且在年際間維持穩(wěn)定；其他省區(qū)間標(biāo)準(zhǔn)差介于0.008（青海）～0.635（寧夏）之間，差異較大；省區(qū)間的AWSI值及其年際間絕對變化較大，然而除西藏與寧夏外，變異系數(shù)基本上介于0.100～0.300之間，年際間相對變化較為接近。西藏與寧夏的AWSI表現(xiàn)不同于其他大部分省區(qū)主要是由其水資源和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)特征決定的。雖然耕地上的有效降水量不足400 mm，但由于河川徑流量大，西藏的年均AWR達(dá)到了400 Gm3，為所有省區(qū)之最；然而由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模小，西藏年均CWF僅為1.55 Gm3，全國最?。粴v年CWF占AWR的比例均極小，這也是AWSI小且波動微弱的原因。寧夏的降水稀少與農(nóng)業(yè)水資源缺口大而造成嚴(yán)重的耕地水資源短缺，同時，AWR的年際變化和CWF的大幅增長共同決定了AWSI的年際間的變異系數(shù)最大。表3還顯示，所有省區(qū)AWSI整體上均呈隨時間增大的趨勢，說明近15 a中國耕地水短缺全面加劇，農(nóng)業(yè)用水效率提升是當(dāng)前面臨重要需求。由農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)張導(dǎo)致的農(nóng)作物水足跡增大（圖1）是AWSI隨時間增長的主要原動力。大部分省區(qū)AWSI的年均增長率不超過10.0%，新疆的增速達(dá)到了26.9%，明顯高于其他省區(qū)。新疆AWR保持在100 Gm3，無明顯變化趨勢，而CWF由21.51 Gm3一路上升到2014年的75.75 Gm3。這也使得新疆由低度～中度水短資源壓力地區(qū)轉(zhuǎn)換為高度～極高水資源壓力地區(qū)。

2.3 AWSI驅(qū)動要素解析

利用PLSR對AWSI的主控因子判別的分析結(jié)果見表4、圖4及圖5。表4所示，PLSR模型提取出的2個偏最小二乘回歸主成分分別解釋ASWI空間變異的58.9%和13.8%，而增加更多成分到ASWI偏最小二乘回歸模型中，未能提高對ASWI空間變異的貢獻(xiàn)率。圖4顯示，第1成分中農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力（MP）對ASWI大小有正作用，降水量（）對ASWI大小呈負(fù)作用。第2成分中糧食面積比例（GA）對ASWI大小有正向影響，日照時數(shù)（SH）對ASWI有負(fù)向影響，表現(xiàn)為不顯著。

表4 ASWI的PLSR模型

一般情況下，VIP值在1之上的變量為因變量的重要影響因素。AWSI的PLSR模型中（圖5）3個變量的VIP值大于1，分別為農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力（MP，VIP=1.761，回歸系數(shù)=0.457），降水量（，VIP=1.192，回歸系數(shù)=?0.312），人均GDP（GP，VIP=1.170，回歸系數(shù)=0.030）。其中農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力和人均GDP的增大會導(dǎo)致ASWI增大，降水量則和ASWI呈顯著負(fù)相關(guān)。與此相對，VIP較小的因素包括相對濕度（RH，VIP=0.729）、平均氣溫（AT，VIP=0.321）、地均化肥（CF，VIP=0.822）及地均農(nóng)藥（PP，VIP=0.458）。

圖4 AWSI偏最小二乘模型第一、二成分權(quán)重

圖5 ASWI偏最小二乘模型中各因子變量投影重要性指標(biāo)VIP及回歸系數(shù)

降水量為與農(nóng)作物類型和水資源稟賦的空間分布有直接聯(lián)系的氣象因子。中國的降水量大體呈現(xiàn)東南向西北遞減的空間格局，而日照時數(shù)正好基本相反。降水量與區(qū)域農(nóng)業(yè)廣義水資源密不可分，其直接決定耕地可利用綠水資源的同時很大程度上影響藍(lán)水資源的豐欠。農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力、糧食面積比重以及人均GDP均為能綜合反映區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件與用水水平的社會經(jīng)濟(jì)因子。農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力最主要部分體現(xiàn)于農(nóng)田耕作機(jī)械和灌排機(jī)械，二者分別對區(qū)域農(nóng)業(yè)用水狀況緊密相連的同時影響區(qū)域的耕地水短缺狀況。耕作機(jī)械動力投入量較大的區(qū)域大多土地肥沃平整、農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施完善，如位于水資源相對匱缺地區(qū)的華北平原；由于主要作物生育期降水有限，這些地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對灌溉水及排灌機(jī)械的需求較大，如華北各省市農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力高達(dá)10 kW/hm2，而長江流域糧食主產(chǎn)區(qū)僅為3 kW/hm2左右；農(nóng)業(yè)機(jī)械投入和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的提高會促使灌溉面積和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大，從而形成更大的農(nóng)作物水足跡和更嚴(yán)峻的耕地水短缺。由于糧食作物耗水量和單位面積水足跡值均高于其他作物，糧食面積比重較大省區(qū)農(nóng)作物水足跡總量也趨于較大，進(jìn)而導(dǎo)致耕地水資源短缺指數(shù)的增大。人均GDP衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度也側(cè)面反映行業(yè)用水結(jié)構(gòu)并影響耕地的水短缺狀況：由于工業(yè)和服務(wù)業(yè)發(fā)展水平和水資源需求均較高，人均GDP越大的省區(qū)農(nóng)業(yè)用水比例相對低，這會造成當(dāng)?shù)胤峙溆谵r(nóng)業(yè)領(lǐng)域的可利用水資源量較小，進(jìn)而增大耕地水資源短缺指數(shù)。氣象要素相對濕度（RH）與平均氣溫（AT）雖影響作物耗水過程和藍(lán)綠水足跡，但是與作物灰水足跡以及AWR無直接關(guān)聯(lián)，這可能是二者VIP值較低的原因。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入地均化肥（CH）及地均農(nóng)藥（PP）在區(qū)域間的差別不如其他社會經(jīng)濟(jì)因子明顯，且當(dāng)前灰水足跡估算過程中難以考慮區(qū)域間化肥有效利用程度的差別。這是他們在空間上對AWSI的影響相對較小主要原因。此外，土壤特性對于作物生產(chǎn)水足跡相關(guān)，從而可能成為AWSI的驅(qū)動要素。因數(shù)據(jù)來源缺陷，該要素在PLSR分析未予考慮，這是未來區(qū)域農(nóng)業(yè)水資源短缺驅(qū)動機(jī)制分析中需要注意的問題。

3 結(jié) 論

1）水足跡視角下，耕地水資源短缺指數(shù)（arable land water scarcity index，AWSI）能夠全面量化區(qū)域廣義水資源可持續(xù)利用程度。15 a間全國AWSI為0.413，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域一直處于隨時間加劇趨勢的高度水資源壓力狀態(tài)，將持續(xù)面臨嚴(yán)峻的資源和環(huán)境兩方面導(dǎo)致的水短缺。

2）耕地水資源短缺指數(shù)同時存在時間和空間上的不平衡性，華北平原是耕地水短缺問題最為嚴(yán)重的區(qū)域，長江以南和東北的糧食主產(chǎn)區(qū)也面臨中度以上水資源壓力，西北旱區(qū)的耕地水短缺加劇趨勢最為明顯。

3）降水是對AWSI影響最為明顯的氣象因子，而農(nóng)業(yè)機(jī)械總動力、糧食面積比例以及人均GDP對AWSI表現(xiàn)出了較明顯的影響。在經(jīng)濟(jì)發(fā)展和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平較高的糧食主產(chǎn)區(qū)應(yīng)基于全區(qū)域的農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)出保障和水足跡總量控制來進(jìn)行農(nóng)業(yè)水資源管理策略制定，以實(shí)現(xiàn)水資源的可持續(xù)利用。

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Temporal-spatial distribution and driving mechanism of arable land water scarcity index in China from water footprint perspective

Cao Xinchun1,2, Liu Zhe2, Wu Mengyang2, Guo Xiangping2, Wang Weiguang1※

(1.,210098,; 2.,,210098,)

Efficient water use in agriculture production system is widely accepted as an important foundation of regional water resources management, water shortage alleviation and environmental sustainability. The arable land water scarcity index (AWSI) to describe relationship between crop production and potentially water resources was established based on water footprint framework in current study. AWSI was defined as the ratio of total water footprint in regional crops cultivation to available agricultural water resources, including blue and green water. AWSI in 31 provinces, municipalities and autonomous regions of China from 1999 to 2014 was calculated. Then, the spatial-temporal pattern and driving mechanism in the observed period were explored with the help of the methods of spatial autocorrelation analysis. A total of 10 potential factors such as relative humidity (RH), average temperature (AT), precipitation (), sunshine hours (SH), chemical fertilizer per area (CF), pesticides per area (PP), power of machinery per area (MP), irrigation rate (IR), irrigation efficiency (IE), proportion of grain area (GA) and per capita GDP (GP) were selected in driving mechanism assessment. Given that the high co-dependence of these potential factors, partial least squares regression (PLSR) was used to elucidate the linkages between the ASWI and the selected factors. The results showed that, annual value of AWSI in China was estimated about 0.413, and the country faced high water stress during the studied period; AWSI in almost all of the provinces, municipalities and autonomous regions increased over time, indicating that water scarcity in agricultural production system of China was intensifying. Spatial autocorrelation analysis showed that the global Moran’s I was higher than 0 in all the calculated years, implying provinces, municipalities and autonomous regions with similar AWSI presented an obvious aggregation characteristic in agriculture production of China. Provinces with high AWSI was in the North China Plain and all the regions facing extremely high water stress (AWSI>0.800) were distributed in the north of China; most of the provinces located in south of the Yangtze River were classified as moderate water stress (0.100

water resources; partial least-squares regression (PLSR); agriculture; efficient water use; blue and green water; grey water footprint; evaluating indicator

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.18.012

TV213.9; S279

A

1002-6819(2019)-18-0094-07

操信春，劉 喆，吳夢洋，郭相平，王衛(wèi)光. 水足跡分析中國耕地水資源短缺時空格局及驅(qū)動機(jī)制[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2019，35(18)：94－100.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.18.012 http://www.tcsae.org

Cao Xinchun, Liu Zhe, Wu Mengyang, Guo Xiangping, Wang Weiguang. Temporal-spatial distribution and driving mechanism of arable land water scarcity index in China from water footprint perspective[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(18): 94－100. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.18.012 http://www.tcsae.org

2019-03-12

2019-08-10

國家自然科學(xué)基金（51979074、51609065）；國家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃（2018YFF0215702）；江蘇省社會科學(xué)基金（17GLC013）；中國博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目（2018T110436，2017M611681）

操信春，博士，教授，主要從事農(nóng)業(yè)水資源高效利用研究。Email：caoxinchun@hhu.edu.cn。

王衛(wèi)光，博士，教授，主要從事水資源演變與高效利用研究。Email：wangweiguang@hhu.edu.cn。

中國農(nóng)業(yè)工程學(xué)會會員：操信春（E040000462A）