黑龙江省农业水足迹时空分布及用水效率分析

姜秋香，李鑫莹，王子龙，吴云星，曹 璐

（东北农业大学水利与土木工程学院，哈尔滨 150030）

农业作为国家经济基础和战略产业，其发展直接影响国家安全。水资源作为农业生产必备要素，满足农业用水需求成为保障国家粮食安全和社会经济可持续发展前提条件[1]。农业生产如何可持续、高效利用水资源，已成为当前亟待解决重大问题。为更好衡量一个国家或地区水资源利用状况，Hoekstra在“虚拟水”和“生态足迹”基础上提出水足迹概念：任何已知人口水足迹是生产这些人口消耗的全部资源所需要水资源数量[2-3]。水足迹是一种对水资源占用综合表征，有别于作用有限的传统取水指标[4]。农业是国民经济生产中最主要耗水产业，全球大约80%水资源用于农业[5]，水足迹作为用水评价指标为研究农业水资源可持续利用提供新思路[6]。

农业水足迹是专于分析在生产与消费过程中农业对水资源消耗和影响的物理指标，包括农业蓝水足迹、农业绿水足迹和农业灰水足迹。农业蓝水足迹是指农业对传统地表和地下水资源使用量，即农田灌溉用水量；农业绿水足迹是指农作物生长过程中农田蒸发、作物蒸腾土壤水以及雨水水资源数量；农业灰水足迹与污染有关，定义为以自然本底浓度和现有环境水质标准为基础，消纳农业生产过程中污染物所需水量[7-9]。农业水足迹概念的提出，改变过去仅采用农田灌溉用水量衡量农业对水资源消耗的传统模式，拓宽农业水资源管理范畴。郭相平等分析我国农作物水足迹时空分布与影响因素，得出我国农作物生产水足迹在时间上呈先降后缓慢上升态势，空间上为从东南向西北逐渐递减格局[10]。Martínez-Paz等利用水文模型和决策支持水循环模拟系统评估塞古拉河流域农业水足迹[11]。Zeitoun等从水安全角度核算1998～2004年间尼罗河流域范围内各类作物及牲畜水足迹，强调绿水对于农业生产重要性[12]。以往农业水足迹研究重点为农作物水足迹估算以及空间分布特征分析，并未全面反映农业生产过程中对不同来源水资源依赖程度以及实际用水效率，难以为农业水管理提供有效策略。

黑龙江省位于中国东北部，总面积47.3万km2，地跨黑龙江、乌苏里江、松花江、绥芬河四大水系，降水较丰富[13]。黑龙江省作为我国重要粮食生产战略基地，响应国家粮食政策，不断调整产业结构，推动农业发展，为我国粮食供应提供保障[14]。黑龙江省农业灌溉用水占农业用水总量85%以上[15]，且种植结构单一、耕地面积不断增加使区域水资源面临巨大压力，逐渐成为制约农业发展主要因素。本文应用水足迹理论，计算黑龙江省各地区2000～2017年农业水足迹，分析其空间分布特征和时间变化规律，结合农业水足迹强度分析区域农业水资源利用效率，为黑龙江省各地区农业生产用水管理和水资源分配提供理论依据和数据支撑。

1 方法与数据

1.1 研究方法

1.1.1 农业水足迹

农业生产用水量较多，农业用水中绝大部分用于农业灌溉，全国农业灌溉用水量占农业用水量90%～95%[16]。黑龙江省是我国农业第一大省，主要种植玉米（约占种植面积49%）、水稻（约占种植面积27%）和大豆（约占种植面积18%）等粮食作物以及其他经济作物。根据黑龙江省农业用水实际情况，本文以粮食作物为主要研究对象，计算农业蓝水足迹和农业绿水足迹。由于无法具体量化稀释农业污染物水资源体积和其他不确定性因素，本文未展开农业灰水足迹相关研究。农业水足迹计算公式为[17]：

式中，Wf为农业水足迹（m3·kg-1）；Wfb为农业蓝水足迹（m3·kg-1）；Wfg为农业绿水足迹（m3·kg-1）。

式中，ETb为蓝水蒸散量（mm）；Y为作物产量（kg）；A为农作物播种面积（hm2）；ETg为绿水蒸散量（mm）。

式中，ETc为作物需水量（mm）；Pe为生育期有效降水量（mm）；Kc为农作物系数；ET0为参考农作物蒸发蒸腾量（mm）。

ET0利用Penman-Monteith公式[18]计算：

式中，Δ为饱和水气压与温度曲线斜率（kPa·℃-1）；Rn为参考作物冠层表面净辐射（MJ·m-2·d-1）；G 为土壤热通量（MJ·m-2·d-1）；γ为干湿表常数（kPa·℃-1）；T为平均气温（℃）；u2为2 m高处风速（m·s-1）；es为饱和水气压（kPa）；ea为实际水汽压（kPa）。由于农业水足迹计算中ETc是潜在蒸散量，而非实际蒸散量，由此造成农业蓝水足迹计算结果偏大。

1.1.2 农业水足迹强度

水足迹强度反映用水状况与经济发展程度之间关系，可采用万元GDP消耗水资源量衡量，水足迹强度值越大，表明单位GDP用水量越多，则水资源利用效率越低[19]。因此，农业水足迹强度可表示单位农业生产总值增长消耗水资源量，以此评价地区经济发展下农业水资源利用效率。农业水足迹强度计算公式为：

式中，Wfi为农业水足迹强度（m3·万元-1）；GVAP为农业总产值（万元）。

1.1.3 空间自相关性

1.1.3.1 空间自相关全局Moran's I

空间自相关是检验某一要素属性值与相邻空间点上属性值是否显著相关的重要指标。全局自相关反映全部研究对象间相关性，常采用Moran's I指标度量[20]。Moran's I反映空间邻接或空间临近区域单元属性值相似程度，范围在-1～1之间，-1表示空间数据之间存在强烈负相关，1表示空间数据之间存在强烈正相关，0则表示空间数据是随机模式，独立分布，不存在相关性[21]。全局Moran's I计算公式为：

式中，Wij为区域单元i和j空间权重矩阵元素，通过空间邻接方式和空间距离确定；Xi为区域单元i属性；-X为各区域单元属性值平均数；S2为观测值方差；t为区域单元数，本研究中t=13。

通常利用Z值对Moran's I指数检验统计结果，计算公式为：

式中，E（I）为 Moran's I期望值；Var（I）为 Moran's I方差。

当Z值为正且大于1.96时，表明不同区域农业水足迹强度存在较强正空间自相关性，即相似观测值呈空间聚集特征；当Z值为负且小于-1.96时，表明存在负空间自相关性，相似观测值趋于分散分布；当Z值为0时，观测值呈独立随机分布。

在验证统计学分析结果是否有意义时，前提是提出一个0假设。0假设代表统计分析结果为随机分布，Moran's I通过P值和Z值得分决定是否拒绝0假设，P值代表数据集可靠性，Z值和Moran's I值表明数据集有明显集聚或离散规律。

1.1.3.2 空间自相关局部Moran's I

全局空间自相关分析仅判断研究对象在空间位置上是否具有集聚性，而无法识别具体集聚位置，需局部空间自相关计算。因此，可通过显著性图和聚集点图等显示局部空间自相关分析结果。本文采用LISA集聚[22]分布图测度局部空间自相关性，LISA集聚分为高高集聚（HH）、高低集聚（HL）和低低集聚（LL）。空间位置为i局部Moran's Ii计算公式为：

局部Moran's I指数检验标准化统计量Z（Ii）为∶

式中，E（Ii）为局部Moran's Ii期望值；Var（Ii）为局部Moran's Ii方差。

1.2 数据来源

本文研究区域为黑龙江省13个地级市（见图1），研究时段为2000～2017年，历年黑龙江省13个地级市粮食播种面积、产量等农业数据来自《黑龙江统计年鉴》[23]和《黑龙江垦区统计年鉴》[24]，相对湿度、风速、日照时数、降水量、平均最高气温和平均最低气温等气象参数来自中国气象数据网（http://data.cma.cn）。作物灌溉定额来自黑龙江省灌溉信息网（http://www.hljggxx.gov.cn）。

图1 黑龙江省行政区划Fig.1 Administrative divisions of Heilongjiang Province

2 结果与分析

在研究时段内，黑龙江省粮食产量以增加为主，其中2003～2015年粮食产量逐年增加，2000～2002年与2016～2017年黑龙江省粮食产量出现小幅减少（见图2）。因此，根据黑龙江省粮食产量变化特征，将研究时段分割为粮食增产期前（BGI：2000～2002年）、粮食增产前期（EGI：2003～2006年）、粮食增产中期（MGI：2007～2011年）、粮食增产后期（LGI：2012～2015年）和粮食增产期后（AGI∶2016～2017年）等5个研究时段。本文运用水足迹理论计算黑龙江省各地级市农业蓝水足迹、农业绿水足迹、农业总水足迹和蓝水比例，分析粮食增产不同时段农业水足迹时空变化规律，并结合农业水足迹强度及其空间相关性分析农业用水效率。

图2 黑龙江省粮食产量Fig.2 Grain production in Heilongjiang Province

2.1 农业水足迹时空演变规律分析

2.1.1 时间演变规律分析

由图3可知，2000～2017年黑龙江省农业水足迹未因粮食产量提高而增加，相反整体呈波动下降趋势。黑龙江省农业水足迹下降原因主要是行政部门倡导节水政策、不断提高节水技术；建立有效水资源利用机制，推广节水灌溉技术，调整种植结构等措施不断提高水资源用水效率。研究时段内黑龙江省农业水足迹平均值为6.12 m3·kg-1，高于全国农业水足迹平均水平（3.26 m3·kg-1）[25]，与黑龙江省地理位置以及特殊气候条件，种植方式为一年一季，生育期较长有关；其中农业蓝水、绿水足迹分别为2.03、4.09 m3·kg-1，农业蓝水足迹所占比为33.3%。研究时段内农业蓝水足迹比例在20%～40%稳步下降，其中2007年农业蓝水足迹比例稍有上升（43%），原因为2007年根据国家粮食政策，黑龙江省水稻播种面积较2006年增加19.8%，导致农业灌溉用水量激增，农业蓝水足迹比例增大。为探究粮食增产过程中不同时期农业水足迹变化特征，本文对各研究时期内农业水足迹求均值，分析其时间变化规律（见表1）。农业蓝水足迹反映农业生产过程中消耗的灌溉水资源，农业蓝水足迹越低，灌溉水资源利用率越高。研究时段内黑龙江省农业蓝水足迹及其比例呈下降趋势，但在粮食增产期后出现小幅上升，主要是由于该时期虽然粮食播种面积减少，但有效灌溉面积较上一时期约增长10%，水稻产量较上一时期增长5%左右，导致农业蓝水足迹小幅增加。农业绿水足迹反映农业生产过程中降水资源利用情况。黑龙江省农业绿水足迹在粮食增产中期偏高，与前两个时期相比增幅约为16%，原因为农业绿水足迹主要来源于作物生育期有效降水量，而2009、2010年属偏丰水年[26]，生育期内有效降水高达355.74、324.62 mm，降水充沛，农业绿水足迹大幅增长。同时，该时期粮食作物生产伴随洪涝、低温等多重自然灾害，虽然粮食播种面积较上一时期激增[27]，粮食总产量也大幅增长，但粮食作物单产小幅降低，导致此时期农业绿水足迹增加。

图3 2000～2017年黑龙江省农业水足迹组成及变化趋势Fig.3 Composition and change trend of agricultural water footprint in Heilongjiang Province from 2000 to 2017

表1 不同时期黑龙江省农业水足迹及其组成Table 1 Agricultural water footprint and its composition in Heilongjiang Province in different periods

2.1.2 空间演变规律分析

农业水足迹不仅受区域降水、农作物种类及耗水特性影响，还与耕地灌溉条件、节水灌溉程度等农业生产条件有关。为探究粮食增产期前后黑龙江省不同地区农业水足迹变化特征，本文计算黑龙江省13个地级市具体为大兴安岭（a）、黑河（b）、伊春（c）、鸡西（d）、牡丹江（e）、绥化（f）、齐齐哈尔（g）、大庆（h）、哈尔滨（i）、佳木斯（j）、鹤岗（k）、双鸭山（l）、七台河（m）农业水足迹及其组成，绘制不同时期农业水足迹空间分布图（见图4、5）。

图4 不同时期黑龙江省农业水足迹空间分布Fig.4 Spatial distribution of agricultural water footprint in Heilongjiang Province in different periods

图5 黑龙江省各地区农业水足迹及其构成Fig.5 Agricultural water footprint and its composition in various regions of Heilongjiang Province

受地形地貌、自然资源禀赋、农业发展模式和社会经济发展程度等因素影响，黑龙江省各地区农业水足迹具有显著空间差异性，大体呈北高南低、西高东低变化趋势。

由于降水资源充沛，位于北部大兴安岭地区和黑河农业绿水足迹较高，但该区域为山丘区，不适宜大规模发展灌溉农业，导致农业蓝水足迹及其比例相对较小。特别是大兴安岭地区农业绿水足迹全省最高，最高值约为全省平均值2.4倍，但农业蓝水足迹及其比例却低于全省平均值1.8%和29.8%。由此可知，该区域农业生产用水几乎完全依靠天然降水，且粮食产量较低，不适合大规模发展农业生产。牡丹江和鸡西位于黑龙江省南部，其地貌以丘陵山区为主，是典型山区半山区，该区域农业绿水足迹位于中等水平，而农业蓝水足迹及其比例也较低，说明该区域降水资源较丰富，且灌溉措施完善。

黑龙江省西部大庆市、齐齐哈尔市、绥化市和哈尔滨市，受气候、地形和地貌等多因素影响，适宜大规模机械化耕种，但该区域属于干旱半干旱地区，降水资源严重不足。因此，农业蓝水足迹相对较高，最高值约为全省平均值1.74倍，农业蓝水足迹比例较大，灌溉用水利用效率较高。应通过适当调整用水结构、加强资源补偿等可持续利用策略缓解可用水资源短缺情况，促进区域农业经济发展。

位于黑龙江省东部鹤岗市、佳木斯市、双鸭山市和七台河市，降水资源较丰富，因此农业绿水足迹略高于全省平均值；且该区域地势平坦、水资源丰富、土壤肥沃，适宜大规模耕作和农田灌溉设施布设。虽该区域水田面积占作物种植面积67%，而水稻种植所需用水量明显大于其他农作物，但该区域节水灌溉技术较发达，灌溉水利用效率较高，因此农业蓝水足迹及其比例处于较低水平。

2.2 农业用水效率分析

2.2.1 农业水足迹强度时空差异性分析

农业水足迹强度是量化农业水资源利用效率指标。通过计算并比较2000～2017年黑龙江省各地区农业水足迹强度（见表2），进一步分析农业用水效率地区差异。

粮食增产期前后黑龙江省农业水足迹强度在空间分布上呈北高南低、西高东低特征，与农业水足迹空间变化特征相同。位于黑龙江省西部大庆市、齐齐哈尔市、绥化市等地区虽粮食产值高，但农业水足迹量大，单位粮食产值所消耗水资源量偏多，导致农业灌溉水资源利用效率较低。位于黑龙江省东部佳木斯市、鹤岗市、鸡西市等地区虽水稻种植面积较大，但农业水足迹总量位于全省平均水平，粮食产值高，所以农业水足迹强度相对偏低，农业用水效率相对较高。

表2 研究时段内黑龙江省平均农业水足迹强度Table 2 Average agricultural water footprint intensity of Heilongjiang Province during the study period

根据图6所示，黑龙江省各地区农业水足迹强度在研究时段内均呈大幅下降特征，但仍高于全国平均水平[28]，黑龙江省农业用水效率仍有较大提升空间。在粮食增产期前农业水足迹强度虽呈缓慢下降趋势（降幅约为14%），但各地区农业水足迹强度整体偏大，表明该时期黑龙江省农业用水效率偏低；粮食增产期间与增产之前相比，农业水足迹强度呈显著下降趋势（降幅约为32%），表明各地区农业用水效率明显提升；粮食增产期后粮食水足迹强度下降趋势不明显（降幅约为0.7%），个别地区农业水足迹强度有上升趋势，此时黑龙江省农业用水效率变化趋于平稳。农业水足迹强度分布规律在一定程度上也是黑龙江省各地区农业发展水平的空间映射，这种相关性暗示农业发展对降低农业水足迹强度有积极作用。

图6 黑龙江省农业水足迹强度变化趋势Fig.6 Trends in the intensity of agricultural water footprint in Heilongjiang Province

2.2.2 农业水足迹强度全局空间自相关分析

为进一步比较各地市农业用水效率差异，采用空间自相关法分析黑龙江省农业水足迹强度空间差异性，理解空间模式随时间变化规律，发现导致空间分布模式变化潜在影响因素。本文应用全局Moran's I指数判断黑龙江省农业水足迹强度空间分布是否具有显著聚集或分散现象，应用局部Moran's I指数描述农业水足迹强度空间集聚程度，再结合LISA集聚图直观显示空间集聚类型和显著水平。

计算黑龙江省13个地级市不同时期农业水足迹强度全局自相关指数（见表3），分析各地区农业用水效率相关性，为区域联动发展提供科学依据。研究时段内黑龙江省农业水足迹强度P值均大于0.05，表明数据通过显著性检验，具有统计意义。同时，Z值均为正值且均大于1.96，表明黑龙江省农业水足迹强度存在正空间自相关关系。

表3 不同时期黑龙江省农业水足迹强度变化全局自相关指数Table 3 Global autocorrelation index of Heilongjiang Province agricultural water footprint intensity changes in different periods

由表3可知，研究时段内黑龙江省农业水足迹强度全局自相关指数I值呈增加趋势，即农业水足迹强度的空间自相关性逐渐增强。由于农业水足迹强度受种植结构、用水结构、人口数量、机械技术和经济发展水平等因素影响，相邻区域或者发展程度相似区域，其农业水足迹强度以及发展趋势一致，农业水足迹强度在空间上呈现较强的集聚效应。黑龙江省各地区农业水足迹强度虽差异较为明显，但相邻区域具有相似性，因此，各地区应根据实际情况，借鉴相邻区域粮食作物种植模式和灌溉管理方式，提高农业水资源利用效率，因地制宜发展符合各地区特点的农业生产方式。

2.2.3 农业水足迹强度的局部空间自相关分析

通过分析黑龙江省水足迹强度全局Moran's I指数，发现区域农业水足迹强度具有空间自相关性。为更深入研究黑龙江省各地级市之间农业水足迹强度空间聚集特征，本文计算13个地级市局部Moran's I指数，绘制反映农业水足迹强度局部空间自相关集聚程度的LISA集聚图（见图7）。由图7可知，黑龙江省农业水足迹强度在粮食增产期前后属于高高集聚、低低集聚区域扩张，低高集聚区域保持稳定，说明黑龙江省各地区之间农业水足迹强度具有明显空间相关性。

高高集聚区（HH）主要有包含松嫩平原大庆市、齐齐哈尔市、绥化市，其特征为区域内农业水足迹强度水平较高，同时周边相邻地区农业水足迹强度水平也较高。该区域虽研究时段内农业水足迹强度均有较大程度下降和粮食产值逐年增长，但该区域农业水足迹强度初始基数较大。由此可知，为追求更高粮食收益，高高集聚区有明显扩张趋势，形成不合理用水结构，加速地区用水紧张情势，因此需相关部门采取有效措施，调整区域用水结构。

高低集聚区（HL）包括牡丹江市，该地区蓝、绿水资源较丰富，农业发展水平较高，农业水足迹强度随时间发展不断降低，且降低速度较快，仍有更大发展空间。总体来说该区域农业发展水平比较稳定，但从可持续发展角度，需选择合理种植结构并节水灌溉等有效措施，提高粮食产值和农业用水效率。

低低集聚区（LL）主要分布在三江平原，包括鹤岗市、佳木斯市和鸡西市。该区域粮食产值高，种植结构相对合理，在粮食逐年增产过程中，农业用水效率也逐期提升，且有向周边地区扩展趋势，对黑龙江省农业发展具有较好带头示范作用。

图7 不同时期黑龙江省农业水足迹强度LISA集聚分布Fig.7 LISA agglomeration distribution of Heilongjiang Province agricultural water footprint intensity in different periods

3 结论

①2000～2017年黑龙江省农业水足迹呈下降趋势，但从粮食增产后期开始较为平稳。空间上13个地级市农业水足迹在空间分布上差异显著，呈北高南低、西高东低趋势，农业蓝水足迹明显低于农业绿水足迹，农业绿水足迹在农业水足迹中占绝对主导地位，在研究时段内农业蓝水足迹降低代表黑龙江省在优化灌溉设施方面举措有效。

②黑龙江省13个地级市农业水足迹强度空间差异显著，且黑龙江省各地区农业水足迹强度与全国平均水平相比偏高。黑龙江省作为全国粮食主产区，为解决黑龙江省水资源短缺问题，应提高农业水资源利用效率，在保证产量前提下，减少农业用水消耗。

③黑龙江省农业水足迹强度具有全局自相关性，自相关性不断增强，集聚分布也日益明显。高高集聚区主要位于松嫩平原，低低集聚区主要位于三江平原，集聚地区有不断扩张趋势。说明相邻地区间农业生产社会经济条件具有相似性，应根据实际情况借鉴相邻地区粮食作物种植策略和灌溉管理方式，提高各地区农业用水效率。