江蘇省灌溉水變化驅動效應研究

王浩，衣鵬

江蘇省灌溉水變化驅動效應研究

王浩，衣鵬*

（河海大學 水文水資源學院，南京 210098）

【目的】確定經濟系統中各要素對江蘇省灌溉水變化的節水貢獻。【方法】利用CROPWAT模型，量化了2002—2017年江蘇省農作物灌溉水量，基于量化結果結合結構分解模型分析江蘇省農作物用水的驅動效應，在江蘇省投入產出表的框架下分析產業經濟和貿易經濟對降低灌溉用水量的可行性。【結果】生產結構和消費結構調整是近年來遏制灌溉水量攀升的關鍵驅動因素，2002—2017年分別削減192.9億m3和106.2億m3的灌溉用水量，江蘇省通過發展食品制造業（生產經濟占比從53%增加至64%）和國際貿易引入高耗水經濟作物降低灌溉用水量。【結論】實現經濟政策節水的核心在于農產品產業鏈（以食品制造業為主）的整體升級和高耗水農產品的對外轉移，即通過提高農產品附加值和國際引入高耗水經濟作物實現農業經濟節水。

結構分解模型；灌溉；節水；投入產出模型

0 引言

【研究意義】江蘇省作為中國主要農作物產區之一[1]，農業一直是其第一用水大戶，農業用水在該省用水總量中的比例一直在45%以上（建國初期到20世紀70年代曾經高達80%以上，20世紀80年代在70%以上，20世紀末在55%以上，2000年以來在45%以上）[2]。江蘇省降水量較豐富，多年平均降水量996 mm，但年際、年內分配不均，地區差異明顯，來水與用水不同步，自然調節能力較低，過境水較多，可利用量較少，水資源供需矛盾突出。由于江蘇省特殊的生產情況和自然條件，該地對灌溉水資源管理的要求較高，而想要實現有效的灌溉規劃方案，就需要結合灌溉用水量驅動效應進行具體分析，明確自然環境與人類社會中的各影響因子在灌溉節水中的貢獻。

【研究進展】近年來，灌溉節水研究主要集中于2個方面：①灌溉技術的節水優化，從生產角度實現灌溉用水量的削減[3-4]。如袁壽其等[5]通過分析灌溉過程中灌溉設備的發展前景，提出加強丘陵灌溉裝備、智能精確噴灌機組、微噴灌與水藥肥協同精準控制技術裝備和清潔能源節水灌溉裝備的建議；朱興業[6]針對產業化生產出的系列PXH型塑料全射流噴頭，通過田間試驗提出了修改空心軸與連接套配合尺寸和2片四氟圈之間相互配合的優化建議，以減少灌溉損耗。嚴海軍等[7]首次提出了平移式噴灌機用變頻方式實現連續運行的基本思想和工作原理，改進了圓形噴灌機的灌溉質量。②利用最優化理論改善作物生產結構，實現農業灌溉科學管理[8-9]。如高明杰等[10]構建區域節水高效種植結構調整的多目標模糊優化模型，提出各區域節水高效種植優化調整方案；李彥彬等[11]通過對現狀水平年和規劃水平年的種植結構調整，在結合現狀缺水程度下，利用改進粒子群算法使種植結構得到平衡優化，在提高綜合效益及產量的同時能夠降低灌溉需水量。相較于傳統的農業節水研究，分析產業間的虛擬水貿易即通過經濟政策遏制灌溉水量上升成了區域農業節水的新思路。基于虛擬水戰略的水資源管理減少了生態環境的破壞，同時健康有序的虛擬水流動能促進經濟發展和資源消耗的良性發展[12-14]。【切入點】以往國內研究側重于從自然角度闡述灌溉節水的思路，但目前從經濟層面進行灌溉節水分析的成果仍然較少，經濟因素帶來的灌溉節水貢獻尚不明晰，因此，從產業經濟和貿易經濟角度分析地區灌溉節水是極有必要的。【擬解決的關鍵問題】為此，在產業經濟和貿易要素的基礎上，利用結構分解模型對時間序列的作物用水格局變化進行因素分解分析，與投入產出模型進行深度嵌套分析，從經濟學角度提供節水方案，完善了地域生產特征與產業經濟之間的有機聯系，以期為中國推動節水型社會建設提供指導。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

江蘇省位于我國大陸東部沿海中部，長江、淮河下游，位于116°18′—121°57′E、30°45′—35°20′N之間，屬中緯度亞熱帶和暖溫帶地區，東瀕黃海，北與山東省接壤，西與安徽省接壤，東南與上海、浙江省接壤，是長三角地區的重要組成部分。江蘇省氣候溫和，四季分明，年平均氣溫13.6～16.1 ℃，年降水量715～1 280 mm。地勢以平原為主，南北高，中間低，自西向東傾斜。江蘇省分為6個農業區：徐淮農業區、里下河農業區、沿海農業區、沿江農業區、寧鎮揚丘陵農業區和太湖農業區，人均耕地面積0.057 hm2，不足全國平均水平的2/3，耕地類型主要為水田和旱地，主要土壤類型為黃紅壤、黃棕壤、黃褐土、棕壤褐土4種。

1.2 數據來源與處理

選取2002—2017年為研究時段，選取常州、東臺、高郵等17個站點的氣候數據，該數據來自國家氣象科學數據中心（http://data.cma.cn/）。江蘇省作物播種面積、作物產量和投入產出表來自《江蘇統計年鑒》（2003—2018年），作物平均價格來自《全國農產品成本收益資料匯編》。本研究考慮到各個研究階段的作物產值并不相同，因此投入產出表中的所有經濟數據使用政府官方的平均年通脹率將其轉換為2010年不變價格（2002年約為1.45，2007年為1.15，2012年為0.90，2017年為0.84），再利用2010年作物平均價格進行糧食作物產業間價值流的量化[15]。各地區的農業灌溉水有效利用系數來自江蘇省各地級市的水資源公報，其中根據節水灌溉面積比例的變化對2002年部分地級市缺失數據進行插補。

1.3 投入產出分析模型

投入產出模型（IO）基于地區經濟數據，引入影響系數和影響指數，定量表征產業間的競爭與合作，從而更準確地反映產業流動模式。目前，IO被廣泛用于分析產業間的經濟活動、資源利用、碳排放和能源流動[16]（式（1））。

式中：為產業類別，x為產業的總產出量（億元）；z為產業對產業的中間使用量（億元）；y為產業的最終需求量（億元）。總產出量指研究期間內生產的所有貨物和服務的價值，既包括新增價值，也包括轉移價值；中間使用量指研究期間內生產的所有貨物和服務需要投入的貨物和服務的總價值；最終需求量指全社會的消費者（包括個人、企業、政府、固定資本形成總額、存貨增加）對社會總產品的最終消費。

為了反應中間使用量結構特征，引入直接消耗系數a[13]：

a=z/x，（2）

式中：x為產業的總產出量，a反映了產業對產業的中間使用量占產業總產值的比例。

結合直接消耗系數a，得出式（3）：

[1,2, ?,x]T

[1,2, ?,x]T+[1,2, ?,y]T， （3）

將式（3）進行矩陣表達轉換，得到式（4）：

=(-)， （4）

式中：、和分別為總產出列向量、直接消耗系數矩陣和最終需求列向量，分別以價值為基準表明產業的經濟規模、生產消耗和消費需求。

將式（2）進行Leontief矩陣變換：

= (-)-1=?， （5）

式中：為Leontief逆矩陣，即(-)-1，表示產業需要滿足產業最終需求的單位產出矩陣。

1.4 CROPWAT模型

根據糧農組織推薦的彭曼公式計算作物需水量，該公式具有普遍性且適合常規作物需水量的測算[17]，計算式為：

c=c×0， （7）

式中：0為類作物的參考蒸散發量（mm）；Δ為飽和蒸汽壓-溫度曲線的斜率（kPa/℃）；n為地表凈輻射（MJ/（m2·d））；為土壤熱通量（MJ/（m2·d））；為干濕常數（kPa/℃）；為日平均溫度（℃）；2為2 m處的日平均風速（m/s）；s為飽和蒸汽壓（kPa）；d為實測大氣壓（kPa）；c為各種作物蒸散量變化的作物系數，本研究基于FAO的CROPWAT 8.0軟件開展灌溉需水量的計算和作物系數的確定。

作物需水量則可以通過灌溉水有效利用系數和生長期蒸散發量來計算，計算式為：

= (c-eff)/， （8）

式中：為灌溉水有效利用系數；為作物實際需水量（mm），即在考慮管網運輸漏損和研究期間降水的情況下作物的總需水量，eff為研究期間有效降水量（mm）。

1.5 結構分解模型

為了進一步分析上述模型獲得的作物實際需水量，利用結構分解模型將其分解，具體分析其中的驅動效應。計算式為：

=??c/=(1/)(c/)?=

????=?????，（9）

式中：為灌溉總用水量列向量（×108m3），等于作物單位面積均實際需水量列向量和播種面積的乘積；為灌溉水量占總蒸散發量的比例，反映了降水在農業總用水量的作用；為作物播種面積（km2）；為灌溉水有效利用系數的倒數，反應節水灌溉設施優化帶來的節水作用；為單位產值蒸散發強度列向量（mm/億元），由經濟產出和作物蒸散發量共同決定。基于投入產出表的結構特征和社會經濟因素，本研究對最終需求進行進一步分解，計算式為：

=?=?????=???????，（10）

式中：=·，為作物消費結構，即消費者對各個作物的最終需求結構；為人均需求（億元/萬人），即消費者對作物需求的總規模，反映了消費端對生產端的拉動效應；為人口規模（萬人），說明了人口增長對作物需求的驅動效應。與指數分解模型相比，結構分解模型的分解結果更具有實際意義，而加法分解結構則更便于實際問題的解釋[2,16]，因此，本文將灌溉用水分解為8種驅動效應，其中下標1代表時段末期，下標0代表時段初期：

降水利用效應：

=1/2[(1-0)?0?0?0?0?0?0?0+(1-0)?1?1?1?1?1?1?1]， （11）

播種面積效應：

=1/2[1?(1-0)?0?0?0?0?0?0+0?(1-0)?1?1?1?1?1?1]，（12）

節水技術效應：

=1/2[1?1?(1-0)?0?0?0?0?0+0?0?(1-0)?1?1?1?1?1]，（13）

蒸發強度效應：

=1/2[1?1?1?(1-0)?0?0?0?0+0?0?0?(1-0)?1?1?1?1]，（14）

生產結構效應：

=1/2[1?1?1?1?(1-0)?0?0?0+0?0?0?0?(1-0)?1?1?1]，（15）

消費結構效應：

=1/2[1?1?1?1?1?(1-0)?0?0+0?0?0?0?0?(1-0)?1?1]，（16）

人均需求效應：

=1/2[1?1?1?1?1?1?(1-0)?0+0?0?0?0?0?0?(1-0)?1]，（17）

人口規模效應：

=1/2[1?1?1?1?1?1?1?(1-0)+0?0?0?0?0?0?0?(1-0)]。 （18）

本研究在水資源數據和經濟數據的基礎上進行結構分解，結合投入產出模型對分解結果進行生產角度和經濟角度的解讀，得出節水措施，基礎框架如圖1所示。

圖1 江蘇省灌溉用水驅動效應解析理論框架

2 結果與分析

2.1 江蘇省作物自然特征和社會特征分析

基于CROPWAT模型計算出各作物的蒸散發量和有效降水量（圖2）。棉花、水稻是蒸散發量較高的農作物，在500～800 mm之間；豆類作物和薯類作物是蒸散發量較小的農作物，在200～350 mm之間；2002—2017年計算的各作物蒸散發量受氣候特征影響波動性較強，均方差占平均蒸散發量的比例均在20%以上，其中水稻和棉花受到的影響最為劇烈，均方差在80 mm以上。播種期各作物有效降水量的均方差占平均有效降水量也在20%以上，水稻和棉花有效降水量和降水均方差較高，但小麥播種期的有效降水量均方差最大，為63.5 mm，這主要是因為江蘇省以冬小麥為主，播種時期在9—10月，收割時期在次年5—6月，受江蘇省夏多冬少的降水分布影響最為明顯。由于江蘇省的降水特征影響，秋冬季作物如冬小麥、冬大豆和薯類作物的有效降水占總蒸散發量比例較低，在60%左右，春夏季作物如水稻、玉米等占比較高，均在75%以上。

2002—2017年江蘇省作物種植結構見圖3。2002—2007年，江蘇省的糧食作物播種面積明顯增加，5 a間增加了370 300 hm2，而經濟作物的播種面積卻驟減729 700 hm2；2007—2012年，糧食作物的播種規模保持上升的態勢，增加了312 300 hm2，經濟作物規模有所回升，5 a間增長了37 700 hm2；2012—2017年，糧食作物的播種規模增加了123 500 hm2，經濟作物則下降了121 700 hm2。2002—2017年小麥播種面積的增長最為迅速，2012—2017年增加了696 900hm2，油料作物播種面積則下降幅度最大，2012—2017年減少了639 700 hm2。江蘇省的農業經濟產值在2002—2007年下降了90.36億元，2007—2017年的農作物產值卻增長了352.2億元。而2002—2017年的農作物播種面積卻沒有明顯的增長，這說明2012—2017年的農作物產值大大增加，蔬菜在這其中起到了重要作用，其播種面積僅增長116 800 hm2，但產值卻增加了214.2億元。整體而言，江蘇省的農作物呈現出結構優化、產值增加的社會生產特征。

圖2 江蘇省農作物自然特征

圖3 江蘇省農作物社會特征

從江蘇省灌溉用水特征（圖4）來看，水稻、小麥則是最主要的農業用水大戶。2002—2017年，農作物總用水量減少了26.1億m3，油料作物是削減灌溉水足跡的主要驅動者，2002—2017年減少了17.8億m3的灌溉用水量，油料作物播種面積權重的下降、耕種效率的提升是推動節水的支撐力量；而水稻和小麥則是導致灌溉水量大量增加的主要作物，2012—2017年分別增加了32.5億m3和22.1億m3。

2.2 江蘇省作物用水量變化驅動效應解析

2002—2017年的江蘇省作物用水量驅動效應解析見表1。2002—2017年，人均需求量的上升一直是各作物灌溉用水上升的主要原因，而生產結構的轉變則是削減各作物灌溉水量的關鍵要素，但各階段的其余因素起到的作用并不相同，以下對另外6種要素作出階段性分析。

降水利用效應和蒸發強度效應：二者分別說明了作物生長過程中的降水吸收率和單位產值蒸發量，不僅與農業經濟和播種技術管理相關，也受到自然環境的制約，因而二者對各作物灌溉水量的驅動效應都不穩定。2002—2012年，起到了極大的節水作用，這是由農業經濟發展（產值增加152億元）和氣候環境適宜（2012年各作物蒸散發量均小于2002年）共同作用的結果，但在2012—2017年卻導致了大量的灌溉水足跡的增加，主要是因為部分作物如水稻的蒸散發量有所回升。導致小麥、水稻2012—2017年灌溉用水量增加，主要是因為2012—2017年年內降水分配與這2種作物耕種規劃的不匹配程度較高。上述2種效應說明環境對作物節水的作用是高度不可控的，想要實現其穩定節水的作用必須從農業經濟、管理和技術等社會層面解決。

圖4 江蘇省灌溉用水特征

表1 2002—2017年江蘇省作物用水量變化的分解

播種面積效應和節水技術效應：對油料作物和小麥的影響最為劇烈，由于油料作物面積的減少，油料作物所需灌溉水量削減了12.7億m3的水足跡；而小麥則由于播種面積的擴張增加了25.9億m3的灌溉用水量。整體而言，播種面積的調整對灌溉用水量的影響較弱，主要是因為當前播種面積基本穩定在7 100 000 hm2左右，為了滿足糧食作物要求只能進行整體性的結構調整和局部的規模調整，說明通過農業耕種規模管理實現大規模的灌溉節水可能具有一定的局限性。對灌溉用水量實現了穩定的削減作用（削減了39.8億m3的灌溉水足跡），說明通過農業技術實現穩定的灌溉節水具有可行性。和均為生產層面的驅動效應，對江蘇省整體性作物的節水貢獻均較為穩定且緩慢，是江蘇省實現節水型社會建設的長期關鍵因素。

消費結構效應和人口規模效應：2002—2017年，與類似，均促使灌溉用水量上升，說明人口規模的擴張促使農作物需求的膨脹，從而引發更大的灌溉水需求。2007—2017年，的節水作用并不明顯，但在2002—2007年，則是削減灌溉水足跡的重要驅動力，說明江蘇省消費者調整了高耗水作物及其次生產品的需求，逐步做出節水型農產品的轉向，可以看出經濟層面的結構性調整（、）能夠實現短期的大規模灌溉用水量削減，這說明經濟結構的調整是快速推進節水農業的關鍵措施，但并不能一概而論，需要結合投入產出理論具體分析。

2.3 基于投入產出表的作物用水驅動效應解析

基于傳統行業分類，將25個非制造業部門合并為農業（Ag）、礦業（Mi）、水和能源供應業（El）、建筑業（Co）和服務業（St），17個制造業部門合并為食品制造業、紡織業和其他制造業（不以初級農產品為主要原材料的制造業，以重工業為主），由此通過投入產出分析計算出產業間灌溉水足跡（圖5）。

圖5 江蘇省產業間灌溉水足跡

結合投入產出結果，可以看出灌溉水足跡流向食品制造業的比例在逐年增大，食品制造業的產品價值增加是促使農產品生產鏈優化的關鍵因素（從2002年的30%增長至2017年的51%），說明農業生產鏈逐步由初級生產環節邁向高附加值食品產品制造環節，也解釋了生產結構對水足跡增長起到的關鍵遏制作用，這說明農產品相關產業鏈的完善和農產品相關商品的價值增加是2002—2017年江蘇省逐步實現節水型社會的關鍵經濟手段。紡織業占據的灌溉水足跡比例出現了一定的下降（從2002年的20%降低至2017年的15%），說明江蘇省的紡織業逐步擺脫以當地生產的棉花為主要增值對象的現狀，向外地尋求原材料。其他制造業占據的灌溉水足跡比例緩慢上升（從2002年的7%增長至2017年的13%），說明其余產業雖然不以農產品深度制造為主，但也是江蘇省實現農業經濟健康發展的必要抓手之一。

從農產品消費角度來看（圖6），農產品消費結構卻呈現出階段性變化的特征，紡織業在農產品消費總量中的權重在2002—2007年驟然增加，從34.3%增長至62.9%，而2007—2017年卻逐步減少，從62.9%減少至26.4%，而基于《江蘇省統計年鑒》的行業附加值統計數據可以看出，紡織業的增加值遠高于食品制造業，正因為農產品向高附加值的紡織業流動造就了2002—2007年階段商品消費結構的調整帶來的灌溉水足跡削減作用，而之后逐步轉向食品制造業，造成了灌溉水足跡的增加，這解釋了商品消費結構削減灌溉水足跡的本質：促使消費者傾向于購買高附加值、低耗水的產品實現間接節水。商品消費結構的改變也存在巨大的灌溉節水潛力，消費者傾向于節水型農產品能夠極大地減少水資源壓力。

圖6 江蘇省農產品消費占比

2.4 作物經濟節水可行性分析

食品制造業和紡織業從經濟角度實現農業節水具有重要的作用，但二者所需的作物的自然特征和社會屬性相差較大，為了明確其經濟節水的可行性，結合貿易特征和作物特征進行具體分析。

棉花及其附屬行業（紡織業）附加值高，但單位面積需水量巨大。江蘇省棉花播種面積逐步縮減，棉花種植企業規模較小，紡織企業數反而持續上升并且形成一定規模，說明江蘇省想要發展紡織業實現農產品增值需要向外省或國際市場買入大量棉花（圖7），由圖7可知，江蘇省通過提高引入國際農產品比例降低本省和省外的水資源壓力，這說明，可以通過引入國際低價棉紡織初級農產品來避免棉花種植所需的高耗水現象。

谷物、蔬菜種植企業和食品制造業規模持續擴張，主要原因是雖然可食用作物及其附屬行業（食品制造業）附加值相對較低，但具備著必需品的社會屬性，這直接導致其播種以及食品制造必須實行全產業鏈掌握的方案。結合以上分析可知生產結構的優化、食品制造業的產值增加和技術增進是發展食用作物的關鍵手段，因此從產業經濟和自然特征2個角度來說，發展食品制造業是穩步實現農業經濟節水的必要手段。

圖7 江蘇省農產品經濟貿易特征

整體上，農業經濟節水的目標是在保證糧食作物供給充足的前提下發展節水農業經濟，選擇正確的作物和農產品制造業是發展農業經濟實現農業節水的關鍵，對于棉花等高耗水經濟作物，江蘇省在2002—2017年通過國際貿易避免播種時期的高強度灌溉；對于水稻、蔬菜等可食用作物，農產品生產鏈的升級（以食品制造業為主）是江蘇省2002—2017年生產結構節水的關鍵。

3 討論

本研究表明，江蘇省水稻、小麥、玉米、豆類作物、薯類作物平均需水量為595.2、514.3、348.3、266.4、290.1 mm，基本符合陳玉民等[17]提出的江蘇省生育期內作物需水量的合理區間，本研究中江蘇省作物灌溉需水量偏低，主要是因為作物灌溉需水量基于灌溉水有效利用系數進行了調整，若考慮該指標帶來的影響，平均灌溉需水量為224 mm，符合Deng等[15]給出的江蘇省凈灌溉需水量范圍100～300 mm；春夏季作物降水利用高，秋冬季作物降水利用率低，也與Zhao等[16]計算綠水利用率的總體結果一致。

本研究表明，結構因素在灌溉節水中起關鍵作用，這與謝娟等[18]在甘肅省的研究結果一致。不同的是，本文明確了灌溉節水的目標：實現經濟發展的前提下降低用水規模，利用投入產出模型對各個影響因素進一步分解，再結合貿易數據和水足跡分析，對不同因素驅動力產生的內因進行了深入解釋，得出生產結構的調整是江蘇省灌溉節水的主要驅動因素，同時也得出食品制造業和紡織業是實現灌溉節水的基礎上完成產值增長的關鍵產業：對具備生活必需品的食用作物應該著重于食品制造業產業鏈的產值增加，即控制播種面積的前提下實現后續產品的產值升值，降低過度追求經濟效益導致播種規模無序擴張的可能性；對棉花等高耗水經濟作物，可以嘗試通過國際或省內貿易從降水豐富地區引入大量農產品，逐步縮減省內播種面積，實現間接節水。2002—2017年消費結構也是實現灌溉節水的重要因素之一，通過引導消費者購買低耗水高產值產品，降低高耗水低產值的需求，緩解高耗水作物的生產壓力，從而實現灌溉水量的間接節水。

本文認為當前技術難以控制氣象因素對作物生產的影響，因此想要控制農業用水過度上漲的趨勢，穩定實現灌溉節水必須結合經濟管理手段，但本文僅從產值角度考慮節水仍然存在不足：①經濟效益是衡量經濟作物產能的關鍵因素，但對糧食作物而言滿足人體需要才是其核心目的，因此需要從能值、營養物質等衡量糧食作物生產是否滿足社會需要；②導致江蘇省棉花播種面積逐步下降的最顯著因素為國際貿易，但江蘇省位于長江三角洲地域，交通便利，貿易成本較低，這可能是江蘇省能夠進行高耗水經濟作物播種面積調整的必要條件之一，該方案對內陸城市的可行性需要進一步探討。

4 結論

1）2002—2017年的農作物播種面積沒有明顯的增長，基本穩定在7 100 000 hm2左右，但農作物產值卻增加了200億元左右。蔬菜等低耗水經濟作物的播種面積相對比例上升是江蘇省農作物格局呈現結構優化、產值增加的原因之一。

2）在生產層面，灌溉技術的優化持續遏制灌溉用水量的上升，對江蘇省各作物的節水貢獻均較為穩定且緩慢，是江蘇省實現節水型社會建設的長期關鍵因素。

3）在產業經濟層面，生產結構的優化是遏制作物灌溉用水量增長的關鍵因素。以食品制造業為主的農產品生產鏈升級是降低糧食作物單位產值用水量、實現經濟節水的有效手段；以棉花為主的高耗水經濟作物則可以通過國際貿易轉移其導致的水資源壓力，降低當地耕種規模實現灌溉節水。商品消費結構的改變也存在著巨大的灌溉節水潛力，消費者傾向于節水型農產品能夠極大地減少水資源壓力。

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Change in Irrigation Water Usage in Jiangsu Province and the Underlying Reason

WANG Hao, YI Peng*

(College of Hydrology and Water Resources, Hohai University, Nanjing 210098, China)

【Objective】Agriculture is the greatest water consumer. Reducing irrigation water usage is hence a priority in developing sustainable agriculture for many countries. While developing water-saving irrigation technologies is essential to achieving this goal, changing social activity and national and international trade can also play an important role. Taking Jiangsu province as an example, this paper analyzes the impact of non-technological factors on reducing irrigation water usage over the past 20 years. 【Method】The CropWat model was used to calculate the change in water used for irrigation from 2002 to 2017 first. The results were then combined with a structural decomposition model to analyze the driving forces behind the change in irrigation water usage, from which we calculated the contribution of different factors to the changes. Based on an input-output table, we also analyzed the role of industrial and trade economies in reducing irrigation water.【Result】Change in agricultural production structures and food consumption was the key factors holding the increase in irrigation water usage over the past two decades, with the former reducing irrigation water usage by 19.29 billion m3and the latter by 10.62 billion m3, during the studied period. The development of food industry combined with international trading by importing water-consuming cash crops over the past two decades also helped reduce the irrigation water usage.【Conclusion】The key to achieving water saving through changing economic policies is to restructure agricultural production chains and reducing cultivation of high-water-consuming crops.

structural decomposition model; irrigation; water saving; input-output model

王浩, 衣鵬. 江蘇省灌溉水變化驅動效應研究[J]. 灌溉排水學報, 2023, 42(3): 112-119.

WANG Hao, YI Peng. Change in Irrigation Water Usage in Jiangsu Province and the Underlying Reason[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2023, 42(3): 112-119.

1672 - 3317（2023）03 - 0112 - 08

TV213.4

A

10.13522/j.cnki.ggps.2022320

2022-06-13

王浩（1998-），男，江蘇鎮江人。碩士研究生，主要從事農業水土資源高效利用研究。E-mail: 1050013370@qq.com

衣鵬（1985-），男，吉林遼源人。教授，博士生導師，主要從事水資源研究。E-mail: pengyi1915@163.com

責任編輯：白芳芳