黃河流域糧食生產水足跡及虛擬水流動影響評價

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.西北農林科技大學水利與建筑工程學院，陜西 楊凌 712100；3.西北農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，隨著國民經濟快速發展和區域產業結構的優化，我國南北方糧食生產的空間格局發生了重大變化[1-2]。吳普特等[3]研究發現，1990年以來我國北方糧食向南方輸運而形成的“農業北水南調虛擬工程”的虛擬水年調運量已超過200億m3，遠大于南水北調實體水現狀調水規模，水資源豐沛的南方地區糧食產量逐年減少，而水資源短缺的北方地區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，農業生產潛力巨大[7]。因此，在新時期，黃河流域以及北方地區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祥地，同時又是干旱缺水、水土流失和生態脆弱等問題復雜交織的重點區域[10]。2019年，國家對加強黃河流域的治理保護、推動黃河流域高質量發展做出了重大部署[11]。當前，農業生產和糧食安全是黃河流域高質量發展的重要組成部分，而水資源供需安全是實現黃河流域生態保護與高質量發展的基礎前提[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，保障區域水資源有效供給，提升黃河流域的水-糧協同安全水平[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、半干旱地區的經濟社會可持續發展帶來了較大阻礙[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，隨著社會經濟發展和區域間貿易持續增長，商品生產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勢。由此可見，在現代環境下，社會經濟活動伴生的實體水利用和虛擬水流動均對區域水資源系統產生重要影響，統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]。區域實體水-虛擬水統籌管理的基本前提是精確量化商品生產過程中的水資源投入(即商品中的虛擬水含量)，并揭示伴隨區域貿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，包括對農業、畜牧業、工業等各行業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，為區域水資源的配置提供了支撐和幫助。這些研究的側重點是探索利用不同手段對商品中虛擬水含量進行量化，是區域虛擬水流動格局分析的重要基礎。由于虛擬水流動與區域貿易過程緊密耦合，因此，解析區域商品貿易流通格局，結合單位商品的虛擬水含量即可揭示商品貿易伴生的區域虛擬水流通格局。學者們從全球或國家層面、省際層面、流域層面等各個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的影響，為水資源管理提供有效的建議和幫助。

經過多年的研究積累，在商品的水足跡量化與區域貿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商品生產用水過程的精細量化，但需要大量的基礎數據支撐；在大尺度上，可以通過區域耗用水統計數據通過“自上而下”的方式量化商品水足跡，對基礎數據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水足跡進行計算，同時結合貿易均衡法解析農作物貿易及其伴生的虛擬水流動通量，進而利用水資源壓力指數量化糧食作物貿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模和可能趨勢。

1 研究區概況與研究方法

1.1 研究區概況

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。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]。流域內農業耕作區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建設“綠洲農業”的成功典型，中游汾河、渭河盆地是我國主要的農業生產基地之一。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地農業生產的最大障礙因素。

1.2 研究方法

黃河流經青海、四川、甘肅、寧夏、內蒙古、陜西、山西、河南和山東9個省級行政區(以下簡稱省區)。由于統計數據大多以市級行政區為單元，為了便于數據的收集，本研究以市級行政區為單元，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量等長系列數據，為黃河流域糧食生產和伴生的虛擬水流動格局分析提供數據支撐。由于四川省在黃河流域范圍較小，且屬牧區，糧食產量較低，本研究未將其納入研究范圍；河南新鄉、山西晉中和忻州、內蒙古包頭和巴彥淖爾、陜西商洛5個地區僅有部分區域在黃河流域內，為簡單起見，計算分析時按照面積加權對相應的統計數據進行剖分。

本研究中，糧食的種類與國家統計年鑒的數據口徑保持一致，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糧食生產水足跡計算方法

作物生產水足跡是表征生產單位重量作物所需要的水資源數量的一個重要指標，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)。研究區糧食生產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省區糧食生產單位水足跡，m3/kg；Wgi、Wbi分別為第i省區糧食生產過程中綠水足跡和藍水足跡，m3；Gi為第i省區統計時段內(通常為一年)糧食總產量，kg；Pei為第i省區有效降水量，mm；SGi為第i省區糧食播種面積，hm2；λGi為第i省區糧食復種指數；RGi為第i省區單位面積灌溉定額，m3/hm2；SRGi第i省區糧食灌溉面積，hm2；

λGi和SGi可以通過收集當地統計資料獲取，Pei的計算依據氣象站點旬降水量數據和美國農業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省區平均灌溉水深，mm；Si為第i省區總的作物播種面積(包括非糧作物)，hm2；SEi為第i省區非糧作物的播種面積，hm2；αi為第i省區的非糧作物與糧食作物的綜合灌溉定額之比；SRi為第i省區總有效灌溉面積，hm2；REi、RCi分別為第i省區非糧作物、糧食作物的單位面積灌溉定額， m3/hm2， 可以根據統計公報中的數據資料推求。

1.2.2糧食貿易伴生的虛擬水流動量計算方法

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

由于糧食虛擬水流動與糧食貿易緊密伴生，因此，糧食虛擬水流動量在數值上等于區域間糧食貿易量與糧食生產單位水足跡的乘積。對糧食貿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省區糧食貿易伴生的虛擬水流動量，億m3；WFGo為黃河流域以外區域糧食生產單位水足跡的均值，m3/kg；G′i為黃河流域第i省區的糧食調運量，萬t；N為全國人口，萬人；Ni為黃河流域第i省區的人口數量，萬人；G為全國糧食總產量，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，糧食貿易方向為輸出；G′i<0時，糧食貿易方向為輸入；G′i=0時表示無區域間糧食貿易。

1.2.3虛擬水流動影響評價方法

采用實際水脅迫指數Iws和假設水脅迫指數I′ws[19]量化虛擬水流動對區域水資源系統的影響。Iws指區域內實際用于糧食生產的水量與區域可利用水資源量的比值，該指標可以作為一個區域可利用水資源量的上限。I′ws指假設區域內沒有發生糧食輸入或者輸出貿易和虛擬水流動時的糧食生產用水量與區域內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省區糧食生產用水量，m3；Wi為第i省區用水總量控制紅線，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未來糧食生產用水需求預測方法

以2016年為現狀年，依據聯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CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)提供的氣候情景預估模式，結合區域降尺度計算結果，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量的變化規律，進而利用作物系數推求2035年水平年黃河流域糧食生產需水規律。

Blaney-Criddle 法計算公式為

ET=p(0.46Ta+8.13)

(8)

式中：ET為計算時段內的日參考作物蒸散發量，mm/d；Ta為計算時段內的平均氣溫，℃；p為計算時段內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，可視為定值。根據汪志農[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 數據來源

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

2 結果與分析

2.1 黃河流域糧食生產水足跡變化趨勢

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總水足跡呈現下降趨勢，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水足跡下降的主要人為驅動力是技術的進步和水資源調控方式與灌區管理水平的提升[31-32]。

圖1 糧食生產水足跡演變趨勢

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

圖2 各省區水足跡變化趨勢

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，國內其他省區看作一個整體，分析2011—2016年黃河流域糧食貿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，且該區域稻谷生產量較小，為稻谷的凈輸入區，本文在糧食虛擬水流動分析過程中將稻谷貿易量及其虛擬水流動單列出來。圖3給出了2011—2016年黃河流域糧食貿易的輸入和輸出格局，正值表示向外區域輸出，負值表示從外區域輸入。

圖3 糧食貿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)的貿易呈向外輸送態勢，貿易量逐年增長，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%；稻谷的貿易呈向內買入態勢，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%)。從全口徑糧食貿易來看，黃河流域是凈貿易輸入地區，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為糧食產銷平衡區域，也有可能成為糧食輸出區域，該地區在全國糧食安全保障中的作用愈發重要。

根據黃河流域糧食貿易情況，進而分析了糧食貿易伴生的虛擬水流動特點，如圖4所示。從全口徑糧食來看，黃河流域糧食貿易伴生的虛擬水呈向內輸入態勢，且輸入量呈減小態勢，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構的改變，稻谷的本地生產難以滿足當地需求，需要從流域外水稻主產區購買。研究結果顯示，2011年由于購買稻谷引發的虛擬水流動量為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單位水足跡逐年降低。從其他糧食貿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，對當地水資源系統產生一定的影響。

圖4 糧食貿易伴生的虛擬水流動格局變化趨勢

黃河流域各省區糧食貿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易伴生的虛擬水流動態勢。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區；空間分布上，內蒙古、寧夏和河南3省區是凈輸出區，其他省區為凈輸入區，上述結論與黃河流域各省區糧食產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 各省區糧食虛擬水流動空間格局

2016年除稻谷外糧食貿易伴生的虛擬水流動態勢。結果顯示，黃河流域是除稻谷外糧食貿易伴生的虛擬水輸出區；空間分布上，甘肅、寧夏、內蒙古、河南和山東5省區均為糧食貿易輸出區，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省區是糧食貿易輸入區，其中陜西糧食貿易伴生的虛擬水輸入量最大。總體來看，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滿足，剩余部分可以通過貿易向域外區域銷售。近年來，黃河流域糧食生產區功能進一步強化，小麥、玉米、土豆等產量持續增加，導致全流域除稻谷外糧食的虛擬水流出量顯著增加。黃河流域是傳統的小麥、玉米和薯類作物的優勢種植區，對保障國家糧食安全具有極為重要的戰略地位。

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易伴生的虛擬水流動對區域水資源系統的影響，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2011—2016年由于糧食生產和貿易引起的Iws和I′ws變化情況。如圖6所示，青海、陜西和山西3省區的I′ws遠高于Iws，說明這3個省區的虛擬水流動呈凈流入態勢，且虛擬水流入對緩解區域水資源供需矛盾具有重要作用。寧夏、內蒙古、河南3省區的Iws高于I′ws，說明上述地區的虛擬水流動呈凈流出態勢，這3個省區是黃河流域重要的商品糧生產基地，承擔著重要的糧食生產和外供任務，加劇了當地的水資源供需矛盾。2011—2016年，3個省區的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，說明上述區域屬于糧食的產銷平衡區。

圖6 Iws和I′ws變化趨勢

2.4 未來黃河流域糧食生產水足跡變化預估

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果。結合陳偉等[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果

據已有研究統計[37]，2016年黃河流域農田有效灌溉面積為520.9萬hm2(不包括流域外引黃地區灌溉面積)。根據《全國大型灌區續建配套與節水改造規劃》《黃河流域水資源綜合規劃》《全國現代灌溉發展規劃》等成果資料，預計到2035年，全流域將新增農田有效灌溉面積55.7萬hm2，其中通過節水改造和續建配套新增灌溉面積15.7萬hm2，新建大中型灌區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構變化不大，推求未來水平年黃河流域糧食生產的藍水足跡、綠水足跡和總水足跡，結果如表2所示。

表2 不同氣候情景下黃河流域糧食生產水足跡

由表2可見，到2035年，不同氣候情景下黃河流域糧食生產總水足跡為481.9億～518.7億m3，與2011—2016年全流域糧食生產平均水足跡434億m3相比，呈顯著增長態勢。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。據此推斷，未來氣候變化情景下，黃河流域糧食生產灌溉用水需求不會急劇增長。

整體而言，本文研究結果與韓昕雪琦等[9,38]的研究結果基本一致，部分省區略有出入，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 論

a.2011—2016年，全流域糧食生產總水足跡由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量顯著提升。

b.從糧食貿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勢，且輸入量呈減小態勢，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勢，由82.6億m3增加到193.4億m3，有可能進一步加劇當地水資源矛盾；流域內寧夏、內蒙古、河南3省區糧食貿易伴生的虛擬水輸出將進一步加劇當地的缺水問題，其他省區屬于糧食貿易輸入區或產銷平衡區，糧食貿易在一定程度上緩解了當地用水緊張局面。

c.預估到2035年(水平年)，全流域不同氣候情景下糧食生產總水足跡為481.9億～518.7億m3，高于2011—2016年全流域糧食生產平均水足跡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。