基于水—能—糧關聯關系的糧食主產區農業種植結構優化研究*
——以吉林省為例

仇 蕾，鐘雨純，崔韻文

（河海大學管理科學研究所，江蘇 南京 211100）

0 引言

水、能源和糧食是維持人類生存和發展的重要資源，但隨著人口增長和社會經濟的快速發展，水、能源和糧食的供給壓力越來越大。有研究預測，到2030年全球的水、能源和糧食的需求將分別增加30%、40%和50%。這將加劇水資源和能源的短缺并對糧食安全產生巨大威脅[1]。2011年11月德國聯邦政府在波恩召開的“水—能源—糧食關聯關系（WEF-Nexus）”安全會議上，首次指出水安全、能源安全和糧食安全之間存在錯綜復雜的聯系并將其界定為“紐帶關系”，由此開啟了WEF-Nexus的研究熱潮。WEFNexus的核心在于綜合考量系統中水、能源、糧食三者之間的關聯關系，并將其作為相關資源管理的決策依據，以達到提高資源綜合利用效率的目的[2]。相比以單一資源為中心的資源整合研究，WEF-Nexus更能滿足多資源問題的治理需求，有效應對生態環境、經濟和人口的變化，實現區域的可持續發展[3]。

中國是世界第一人口大國，保障糧食安全在中國具有其特殊的戰略地位。農業是保障糧食安全的支柱產業，同時也是淡水資源的最大消費者和能源安全的重要影響者[4]。在農業種植系統中，水和能源是糧食生產的關鍵投入[5]。農作物的灌溉、生長和加工需要消耗大量的水資源，農業機械的運行、農藥化肥的使用也會直接或間接地使用大量能源。然而，水資源及能源的短缺正是我國許多糧食主產區面臨的現實困境，也是提高糧食產量的最大阻礙。因此，如何優化資源配置并實現糧食生產目標是保障我國糧食安全的關鍵。有研究表明，種植結構優化是解決資源短缺與糧食生產矛盾的有效方法，如：武雪萍[6]、高明杰[7]、鄧靈稚[8]等以作物總產量和灌溉耗水量為目標，做了種植結構優化研究；黃麗麗[9]等以作物產量和生態效益為目標，采用兩相模糊多目標模型求取了大連作物種植結構的最優解；侯慶豐[10]、李嘯虎[11]等打破了灌溉用水的限制，從作物水足跡的角度研究了區域的種植結構優化方案。綜上所述，種植結構優化有助于提高資源利用效率，解決區域資源短缺與糧食生產的矛盾，但現有的研究大都考慮水資源約束下的種植結構的優化，較少關注能源投入對糧食生產的影響以及水—能源—糧食關聯關系下的糧食安全。

吉林省連續多年糧食商品率和人均糧食占有量居全國首位[12]，是我國重要的糧食主產區和商品糧基地之一，也是保障國家糧食安全的關鍵區域。但吉林省生態環境保護問題日益突出，水土資源污染加劇，耕地生態安全面臨嚴峻的挑戰。文章以吉林省為例，解析農業種植系統中水、能源和糧食的關聯關系，研究吉林省的糧食種植結構問題，對保障國家糧食安全和生態安全具有一定的現實意義。

1 研究框架與研究區概況

1.1 水—能—糧關聯關系及種植結構優化研究框架

在WEF-Nexus系統中，水資源、能源和糧食是系統核心要素，三者相互關聯，水資源和能源是糧食生產的重要基礎資源，糧食生產過程需要消耗大量水資源，種植過程中施用的農藥化肥還會造成水污染，且農業機械及農藥化肥的使用會直接或間接消耗能源，此外，糧食生產過程中的農林廢棄物可生產生物質燃料。氣候變化、人口增長、農業政策、經濟水平、生態保護等多種外部要素，通過激勵或約束作用改變水能資源的配置、糧食生產及需求。對于區域而言，種植結構決定著農作物的種植面積，同時影響著水能資源的利用效率及農作物的總產量。該研究預期通過優化農作物種植結構，提高有限資源的使用效率，實現區域糧食生產目標，從而保障國家糧食安全。研究思路及框架如圖1。

圖1 基于WEF-Nexus的農業種植結構優化研究框架

（1）核算農作物耗水：該文采用水足跡法[13]核算農作物耗水，分為藍水足跡、綠水足跡和灰水足跡，不僅可以充分表達作物種植對水資源的消耗及污染，還能反映出氣候、種植條件等要素對農作物耗水的影響，刻畫出WEF關聯關系中水資源、糧食及外部環境之間的交互關系。

（2）核算農作物耗能：農作物種植的能源消耗包括農業機械直接耗能和化肥農藥間接耗能，為統一不同能源的核算標準，該文采用能耗系數將各項能源消耗統一轉化為熱值。

（3）種植結構優化：農作物種植一方面要滿足人類的生活需要，另一方面又希望造成資源損耗和環境污染最小，從而實現經濟效益和生態效益雙贏。種植結構優化不僅受到當地水、能、土地資源的約束，也受到社會經濟、生態環境及政策條件的限制。多目標規劃模型可以很好量化多約束條件下的多目標決策問題，因此，該文擬采用多目標規劃模型給出種植結構優化方案。

1.2 研究區概況

吉林省位于中國東北中部地區，是世界上著名的三大黑土分布地之一，總面積1 874萬hm2。2018年吉林省耕地面積為698.87萬hm2，占全省土地總面積的37.3%，其耕種以糧食作物為主，經濟作物為輔，糧經作物種植比例約為9∶1。糧食作物主要包括水稻、小麥、玉米、大豆和馬鈴薯，約占糧食作物種植面積的95%，經濟作物包括花生、烤煙和甜菜，約占經濟作物種植面積的60%。

吉林省多年平均水資源總量為398.85億m3，其中地表水資源量平均為344.16億m3，地下水資源量平均為123.66億m3，人均水資源量約1 500m3，僅占全國平均水平的2∕3，世界平均水平的1∕5，屬中度缺水地區[14]。農業一直是吉林省最大的用水部門，2019年農業用水量占到了全省總用水量的70.6%。此外，吉林省的農業機械化已發展多年，農業機械化水平逐年提高，對能源的需求量也日益增加。水資源和能源供給已經成為了影響吉林省糧食生產的重要因素。

2 研究方法與數據來源

2.1 農作物的水足跡核算模型

2002年Hoekstra等受到虛擬水理論的啟發，提出了水足跡的概念[15]。產品水足跡指供應鏈中所有過程水的消耗和污染，包括藍水足跡、綠水足跡和灰水足跡。對于農作物而言，藍水足跡指作物生長過程中消耗的地表和地下水，綠水足跡指作物吸收利用的有效降雨量，灰水足跡指稀釋農藥化肥等污染物的水量[16]，綜上，農作物的水足跡可以表示為：

式（1）中，WF表示農作物生長過程中的總水足跡（m3），WFblue、WFgreen、WFgrey分別表示農作物的藍水、綠水、灰水足跡（m3）。

農作物的藍水和綠水足跡是通過累積整個生長期內的日蒸散量來計算，通常使用的模型是聯合國糧農組織FAO-56提供的Cropwat模型[17,18]，該模型提供作物需水量法和灌溉制度法兩種核算方案，該文采用作物需水量法進行計算，農作物藍水和綠水足跡可表示為：

式（2）（3）中，ETc表示單位面積農作物的蒸發蒸騰水量（mm），以標準彭曼公式計算；其中涉及的作物生育期和作物系數，均參考FAO推薦的作物系數表，該表給出了84種作物在不同生長環境條件下的參數，該文結合吉林省相關農業政策及作物生長實際環境條件，確定最終參數代入計算，Peff表示有效降雨量（mm）；n表示農作物全生育期天數，d=1，2，3，…；A表示農作物的種植面積（hm2），ETc和Peff使用Cropwat8.0軟件輔助計算。

農作物灰水足跡主要核算生長過程中的化肥、農藥所造成的水資源污染量，可用式（4）進行計算。

式（4）中，a表示淋溶率，即進入水體污染量占總化學物質施用量的比例；AR表示農作物單位面積的化肥施用量（kg∕hm2）；cmax表示最大環境容許污染物濃度（kg∕m3）；cnat表示污染物的自然本底濃度（kg∕m3），一般默認為0[19]。該研究中污染物僅考慮氮肥污染。

2.2 農作物的能源消耗核算模型

農作物的能源使用量定義為農作物生長過程中所消耗的全部能源，可分為直接能源和間接能源[20]。直接能源指農作物生產過程中使用的燃料和電力，間接能源指農藥、化肥和農業機械等中間投入所包含的能源[21]。該文采用能耗系數（單位能源投入的熱值當量）統一核算農作物的能源消耗量，則各項能源投入的消耗表示為投入量（I）與相應能耗系數（N）的乘積。

農作物種植過程中，燃料的主要用途是為農業機械提供動力來源，包括汽油、柴油、天然氣、燃料油等，電力主要用于農業灌溉[22]，化肥主要包括氮肥、磷肥、鉀肥和復合肥。各項能源投入的消耗計算為：

式（6）至（9）中，Efuel、Eelec、Epest、Efert表示農作物單位種植面積的燃料、電力、農藥、化肥能耗（kJ∕hm2）；F1、F2、F3分別表示燃料、電力、農藥費用；P1、P2、P3分別表示燃料、電力、農藥單位價格；N1、N2、N3、N4分別表示燃料、電力、農藥、化肥的能耗系數；f1、f2、f3、f4、f5分別表示農作物的單位面積燃料動力費、機械作業費、排灌費、水費、農藥費，b表示購買燃料動力費在機械作業費中的比重，按照40%計算[23]；Q4表示單位面積化肥用量（kg∕hm2）。

農作物能源消耗總量為：

式（10）中，EU表示農作物的能源消耗總量；Etot表示農作物單位種植面積的總能源消耗；A表示農作物的種植面積。

2.3 多目標種植結構優化模型

種植結構優化是在有限資源約束下通過調整農作物的種植面積，優化資源配置，從而實現糧食生產目標，保障國家糧食安全的有效手段。該研究以經濟效益最大及化肥施用量最小為目標，以水稻、小麥、玉米、大豆、馬鈴薯、花生、烤煙、甜菜8種作物的種植面積xi(i=1，2，3，…，8)為決策變量，構建種植結構優化模型。

2.3.1 目標函數

對于國家而言，糧食生產的主要目標是保障國家糧食安全，但對于區域或個人而言，還需要實現可觀的經濟收益，因此該文設定的第一個目標為經濟效益最大化。

農作物生產過程會施用化肥或農藥，對環境造成污染，其施用量可以在一定程度上表達出作物種植對環境的影響，該文以化肥施用量最小反映生態效益。

2.3.2 約束條件

而陸游基本上屬于主觀型或情緒化的詩人，創作時的心境或情緒決定他作品的情調，因此他的喜怒哀樂等各種情緒，都直白且外露地表現在他所有的作品里。他的梁益地域文化書寫也不例外。陸游在梁益地區生活時創作的詩歌主調是哀怨憂憤，主要是因為他這一時期的情緒一直比較消沉悲觀。

種植結構受到自然資源、社會需求、國家政策等多方面的約束，該文綜合考慮水資源、土地、能源、糧食、政策條件等因素，設定以下約束條件。

第一步，土地資源約束。伴隨工業化、城市化發展，區域耕地面積面臨嚴峻威脅，本著嚴格保護耕地的原則，規劃期的耕地面積不應該小于基期，各類農作物種植面積綜合不應大于規劃期耕地總面積。根據《吉林省人民政府關于2018年度耕地保護目標責任制考核情況的通報》（吉政函〔2019〕75號），2018年吉林省的耕地總面積為698.87萬hm2。

第二步，水、能源資源約束。種植結構優化的目的是在既定目標下對有限資源的高效配置，因此在不增加資源消耗的情況下實現規劃期糧食生產目標需設定優化后規劃期的資源消耗量不大于基期消耗量。

第三步，糧食安全約束。糧食主產區產糧不僅需要滿足當地的糧食需求，還需要實現國家既定的糧食生產目標，為國家糧食安全負責，因此規劃期糧食生產總量至少要達到該期糧食生產的最低要求。根據《吉林省農業現代化總體規劃（2016—2025年）》要求，2025年吉林省糧食的最低要求量為3 750萬t。

第四步，政策約束。為適應區域的資源稟賦和發展目標，其農作物種植需滿足國家或區域多種政策規劃的約束。根據《吉林省農業可持續發展規劃（2016—2030年）》及《吉林省農業現代化總體規劃（2016—2025年）》，到2025年應調減玉米53.34萬hm2（800萬畝)，大豆、水稻種植面積增加6.14萬hm2(92.03萬畝）。此外，依據《2015年農業部發布的關于“鐮刀彎”地區玉米結構調整的指導意見》，要依據當地條件重點調減玉米種植面積，適宜開發雜糧雜豆和油料作物，且糧食作物總體產量不應減少。

第五步，生物質能約束。生物質能是糧食附產物轉化為能源的重要表現形式。農業種植中的生物質能主要來自于秸稈資源，而水稻、玉米、大豆、油料和甜菜是農作物秸稈的主要來源。秸稈資源產量可用農作物產量及草谷比系數進行核算[24]。根據《吉林省保護性耕作推進行動方案（2020-2025）》，針對玉米、大豆等作物大力推廣秸稈覆蓋還田保護性耕作技術，秸稈還田將成為未來大量消耗秸稈資源的一個重要途徑，因此，該文中秸稈轉化生物質能僅需滿足政策最低要求，依據《吉林省秸稈綜合利用中長期規劃（2016-2025）》，2025年吉林省秸稈資源折算標煤最低要求量為670萬t。

上述模型涉及的參數含義如表1所示。

表1 多目標優化模型中的參數含義

2.4 數據來源

該文以2018年為基期，2025年為規劃期對吉林省開展實證研究。研究數據主要來自統計年鑒、官方推薦或參考文獻 （表2）。由于該研究涉及到的變量復雜繁多，在進行了大量文獻研究和數據梳理后，對個別計算進行了簡化。如：水足跡模型中，灰水足跡核算僅考慮氮肥污染，氮肥的淋溶率取10%[25]；能量核算中，對于燃料的核算僅考慮柴油[26]。此外，各類農作物的單位面積產量根據歷史數據采用二次指數平滑法進行預測。

表2 數據來源說明

3 結果與分析

3.1 吉林省主要農作物水足跡分析

根據水足跡計算結果，2004—2008年吉林省主要農作物的單產水足跡變化如圖2所示。比較多年均值可以發現各類農作物單產水足跡存在較大差異，其中小麥的單產水足跡均值達到1 529.03m3∕t，屬極高耗水作物；花生、大豆和烤煙的單產水足跡均值在1 000～1 300m3∕t，屬高耗水作物；馬鈴薯、玉米和水稻的單產水足跡均值在700～900m3∕t，屬中耗水作物；甜菜的單產水足跡均值為181.98m3∕t，屬低耗水作物。就單產水足跡年際變化而言，甜菜、玉米和烤煙的變化幅度較??；花生和烤煙的變化幅度稍大，且有異常點出現，原因是當年該作物的單位面積產量明顯下降，而水消耗總量并未明顯減少；馬鈴薯、大豆和小麥的變化幅度較大，其中2005—2009年馬鈴薯單產水足跡幾近其他年份的2～3倍，主要是由于此期間馬鈴薯的種植面積較大但種植水平較低，導致生產效率低下，單產耗水量較大，2005—2007年大豆單產水足跡均小于900m3∕t，遠低于其他年份，原因是此期間的種植規模較大，存在規模效應，小麥的單產水足跡波動明顯且均勻，但總體上種植規模較大的年份單產水足跡相對較小。

圖2 2004—2018年吉林省主要農作物單產水足跡箱線圖

水稻和玉米是吉林省種植面積最大的兩種農作物，就單產水足跡而言均屬于中耗水作物，但兩者的水足跡結構卻有明顯區別。如圖3所示，水稻的水足跡構成以藍水和綠水為主，除個別年份外藍水足跡占比均在40%左右，說明水稻對灌溉用水的依賴程度較高，給區域可用水資源帶來的壓力較大。玉米的水足跡構成則以綠水為主，其藍水足跡波動主要受當年降雨量的影響，總體而言人工灌溉壓力較小。兩者的灰水足跡占比均不大，但對于中度缺水地區而言仍不可忽視其帶來的水資源污染。

圖3 2004—2018年水稻和玉米單產水足跡結構

總水足跡計算結果如圖4所示，2004—2018年吉林省主要農作物總水足跡呈現波動上升趨勢，從233.4億m3增長到300.8億m3。其中，玉米和水稻的水足跡占據了總水足跡的80%以上，是吉林省農作物水足跡的主要貢獻者。就年際變化而言，玉米、水稻和花生的水足跡呈現一定的上升趨勢，其余農作物的水足跡波動下降，其變化規律與相應作物的種植面積變化規律基本一致，因此，調整作物種植面積對區域的水資源配置具有重要作用。

圖4 2004—2018年吉林省主要農作物水足跡

3.2 吉林省主要農作物能源消耗分析

根據能耗計算結果，2004—2008年吉林省主要農作物的單產能耗變化如圖5所示。其中烤煙的單產能耗均值達到16.32GJ∕t，遠高于其他作物，屬極高耗能作物；小麥的單產能耗均值為5.93 GJ∕t，屬高耗能作物；馬鈴薯、大豆、花生、水稻和玉米的單產能耗均值在1～5GJ∕t，屬中耗能作物；甜菜的單產能耗均值低于1GJ∕t，屬低耗能作物。就單產能耗的年際變化而言，烤煙的變化幅度最大，且明顯波動主要出現在2007年前，原因是吉林省的烤煙在2007年后開始逐步提高農業機械化水平并推進規模種植，雖增加了耗能但能源使用效率卻更高，單產能耗也趨于穩定；大豆和小麥變化幅度稍大，但其波動規律在很大程度上受到種植規模的影響，規模越大單產能耗越??；其余作物的總體變化幅度均較小，但甜菜和馬鈴薯有異常點出現，原因是在當年該作物的種植面積有明顯變化，使得原有種植水平與規模不相匹配，單產能耗陡增。

圖5 2004—2018年吉林省主要農作物單產能耗箱線圖

剖析各類農作物的能耗結構，如表3所示，發現烤煙的能源消耗以柴油為主，其次是化肥和農藥，電力的消耗相對較少。柴油的消耗主要是農藥機械化水平的提高所導致，只有適當擴大種植規模才能充分發揮機械化優勢，提高能源效率。受到種植土地類型和種植規模的影響，玉米、大豆、馬鈴薯和花生的主要能耗為化肥。水稻、小麥和甜菜的主要能耗是電力，其原因是這3類作物對藍水的需求較大，需通過電力灌溉來滿足。

表3 2004—2018年吉林省農作物生產能耗均值結構 %

總能耗計算結果如圖6所示，2004—2018年吉林省主要農作物總能耗呈現明顯的上升趨勢，從4 411.3萬GJ增長到9 305萬GJ。其中，由于種植面積的絕對優勢，玉米和水稻仍是所有作物中能源消耗的主要貢獻者。就年際變化而言，玉米、水稻和花生的總能耗波動上升，而其他農作物變化略有下降，此規律與水足跡變化幾乎一致，說明作物種植面積變化對其總能耗和總水足跡具有重要影響。

圖6 2004—2018年吉林省主要農作物能源消耗

3.3 吉林省種植結構優化結果

該文采用模糊多目標規劃法，引入隸屬度函數將多目標問題轉化為單目標進行求解。轉化時將兩個目標同等看待，因此模糊目標的權重系數均取1∕2，此外，伸縮性指標采用相應目標函數的極差表示，求解所得的優化結果如表4所示。

表4 吉林省農業種植結構優化

優化結果顯示，規劃期吉林省主要農作物的種植面積及比例均一定程度的變化。就總種植面積而言，基期種植總面積為564.75萬hm2，優化后略有增加，變為577.86萬hm2。比較各類作物的變化幅度，可以發現玉米和水稻的變化幅度最大，玉米種植面積減少54.71萬hm2，比例下降了11.17%，水稻種植面積增加42.35萬hm2，比例上升了6.99%；馬鈴薯和甜菜作為典型的低耗水低耗能作物，其種植面積及比例也有比較明顯的增加，其中馬鈴薯種植面積增加13.77萬hm2，比例上升了2.37%，甜菜種植面積增加5.68萬hm2，比例上升了0.98%；大豆和花生作為中等消耗作物，其變化幅度較小，種植面積分別增加2.48萬hm2和3.51萬hm2，比例分別上升了0.32%和0.51%；小麥和烤煙作為典型的高耗水高耗能作物，其種植面積及比例基本維持穩定。總體而言，優化后的糧食作物種植面積增加3.89萬hm2，增長率僅為0.72%，而經濟作物種植面積增加9.22萬hm2，增長率達到了36.64%，優化結果基本滿足《吉林省農業現代化總體規劃（2016—2025年）》中提到的穩糧優經，調減玉米種植面積，積極發展其他農作物，實現區域農業協調發展的要求。

種植結構優化的目的是優化資源配置，保障糧食安全，同時實現目標效益，根據優化結果，規劃期的各類效益如表5所示。

表5 吉林省種植業規劃期與基期效益對比

種植結構優化后，吉林省種植業的效益均有明顯提升?？偨洕б鎻?43.57億元增長到192.94億元，增加了34.38%；化肥施用量從206.42萬t降低到167.84萬t，減少了18.69%；糧食單產能力從6.71t∕hm2增長為6.97t∕hm2，糧食總產量增加了191.11萬t；水足跡減少了15.12億m3，能源消耗減少了555萬GJ，單位水資源帶來的經濟效益從0.4元∕m3增長到0.64元∕m3，單位能耗帶來的經濟效益從15.43元∕萬MJ增長到22.05元∕萬MJ，資源利用效率明顯提高；可利用秸稈資源從1 254萬t增長到1 581.9萬t，生物質能產量增加26.14%。綜上，優化后的種植結構既能滿足吉林省的各項政策規劃要求，又能實現資源的有效利用，減輕區域的水能資源壓力，促進農業種植中水、能源和土地的合理配置，協調經濟效益與生態效益，實現農業種植的可持續發展。

4 結論與建議

4.1 結論

該文以水—能—糧關聯關系為研究視角，對吉林省主要農作物的水資源和能源消耗情況進行了剖析，并構建了區域農作物種植結構多目標優化模型，得出以下結論。

（1）根據8種農作物的水足跡和能耗計算結果，小麥和烤煙屬于高耗水高耗能作物，花生和大豆屬于高耗水中耗能作物，馬鈴薯、水稻和玉米屬于中耗水中耗能作物，甜菜屬于低耗水低耗能作物。此外，各類作物的水足跡及能耗結構存在明顯差異。水稻是典型的藍水消耗型作物，而玉米是典型的綠水消耗型作物。對于能耗結構，玉米、大豆、馬鈴薯和花生的主要能耗為化肥，水稻、小麥和甜菜的主要能耗是電力，烤煙的主要能耗是柴油。

（2）種植面積是影響作物水能資源消耗總量變化的重要因素，兩者基本呈正相關。隨著種植技術的進步和種植條件的改善，多數農作物的水能資源利用效率均有提高。在種植技術與作物規模相適應的情況下，大豆和小麥的水能資源利用效率存在明顯的規模效應。

（3）優化后的種植結構方案玉米種植面積比例明顯下降，水稻、馬鈴薯和甜菜的種植比例顯著提高，完全符合吉林省穩糧優經，重點調減玉米種植面積的要求。在效益方面，優化后的種植結構可減小水足跡5.02%，減少能耗5.96%，生物質能增長26.14%，糧食產量增長5.27%，經濟效益提高34.38%，生態效益提高18.69%，整體方案具有趨于低耗能、低耗水、高收益、耕地規模穩定的特點。

4.2 建議

吉林省是農業大省，擔有保障國家糧食安全的重要使命，但吉林省自身的水能資源并不豐富，農村生態環境也亟待改善。在鄉村振興與農業現代化建設的大背景下，如何權衡土地生態環境與農業經濟效益是區域農業可持續發展的關鍵，鑒于此提出以下建議。

（1）通過劃定玉米、水稻、馬鈴薯糧食生產功能區和大豆、花生等重要農產品生產保護區保障各類作物的基本供給要求，根據區域資源稟賦特點建設特色農產品優勢區，科學規劃土地資源，構建生態適應型種植結構。

（2）明確區域農業種植的節能節水指標及化肥農藥的防治紅線，建立健全農業水資源與能源的管控體系，持續推進農業節水節能技術創新和種植技術改進，促進種植技術與種植規模相適應，充分發揮種植規模效益。

（3）建立以綠色生態為導向的農業補貼政策體系，加強對農民的種植技術培訓和政策宣傳，引導當地農民優先發展低耗水、低耗能、低污染、高收益作物，降低種植結構調整風險。