用水总量对农业节水灌溉的影响分析和模拟预测

陈立康，寿程虹，周劲节，龙慧林，姜美君，刘建超，

（1.诸暨市经济特产站，浙江 诸暨 311800；2.浙江农林大学暨阳学院，浙江 诸暨 311800）

经济高速发展和人口不断增长导致用水量急剧增加，而环境恶化和水的浪费引发水资源的巨大损失。为了满足农业发展对水资源日益增长的需求，开源、节流、调整产业结构、利用外部资源等措施的实施迫在眉睫[1]。近年来，一些新型滴灌设备得到了改进和发展，行业制定了滴灌灌水器和滴灌管的技术标准和规范[2]。农业依靠灌溉发展，发展好节水灌溉对于推进我国作物生产意义重大，采用先进的灌溉技术与之配套，发展设施农业，可有效提高作物产量，增加农业收入。可见，推广与发展节水灌溉在战略和现实中有重要意义[3]。

未来设施农业灌溉模式将主要向节水灌溉方向发展。在温室灌溉设备的开发和技术上，中国仍然远远落后于发达国家。根据我国温室灌溉的现状，要实现适时适度灌溉，还有许多关键技术问题需要解决。这些技术和设备在国内还处于研发阶段，远远不能满足国内温室灌溉的需要[4]。虽然我国节水灌溉技术取得了很大的进步，但推广应用仍然非常困难。推广节水灌溉不仅是一个技术问题，也是一个社会经济问题[5]。

前人的研究证明了我国现如今节水灌溉技术还有技术难关需要突破，但是能否在减少灌溉量的基础上，将植物呼吸作用产出水分，亦或是将有限的降雨利用在灌溉中的新型灌溉技术的普及带来的效益并未提及。本文介绍多种新型的节水灌溉技术，基于人们生产和生活对水的需求不断扩大，我国必须大力推广和应用节水灌溉新技术，尽可能地提高农业水资源的配置效率和应用价值，以促进我国农业的可持续发展，为广大人民群众的生产和生活奠定坚实的物质基础。

1 材料与方法

1.1 模型变量的选择

农业年用水量不仅与一年的气候条件有关，还与总耕地面积和各种作物播种面积的变化有关。一年中各种作物的耕地面积和播种面积的变化很大程度上决定了农业用水量的变化[3]，因此被视为分析模型的因变量。耕作面积和蓄水量也是重要的影响因素，大致可以分为以下几类：①单位面积灌溉用水量对灌溉技术发展的影响[4]；②国内农业节水灌溉机械发展现状对灌溉技术发展的影响；③水资源储备对农业节水灌溉技术发展的影响。

1.2 本文数据的获取

由于中国知网在某些年份存在统计数据的缺失，由此在前瞻数据库等其他数据统计网站收集到了缺少的数据，再对2000 年—2020 年的数据进行SPSS 分析，用2000 年—2020 年的数据验证精度（表1）。

1.3 数据的分析与处理

1.3.1 模型单因素筛查

为了保证多元线性回归模型的准确性与合理性，需要计算和分析每个因素之间的相关系数，从而获得变量之间的相关性，只有与因变量高度相关的自变量才适合引入模型，以保证模型回归的准确性；一般将关联度分为以下几种情形：|R|≥0.8，高度相关；0.5≤|R|≤0.8，中度相关；0.3≤|R|≤0。5，低度相关；|R|＜0.3 时，相关程度极弱，可视为不相关。**在0.01水平（双侧）上显著相关。*在0.05 水平（双侧）上显著相关。根据表1收集的原始数据可计算得到它们之间的相关系数见表2。由表2 可知：X1、X2、X3、X4、X5与用水总量Y呈高度相关的指标作为自变量引入模型；相关性分析还表明，自变量X1、X2、X3、X4、X5之间存在比较严重的共线性。

表1 中国用水总量影响因素分析Tab.1 The analysis of influencing factors of total water consumption in China

表2 用水总量影响因素相关性分析Tab.2 The correlation analysis of influencing factors of total water consumption

1.3.2 多元线性回归模型的选择

影响我国灌溉技术发展的因素很多，自变量时间序列之间仍会存在共线性。如果采用逐步线性回归，回归模型中的随机误差将具有自相关性。因此，本文采用多元线性回归模型进行研究分析，并对该模型进行统计检验和修正。模型参数测试见表3。从表3 的数据可以看出，模型的可确定系数R2为0.844，调整后的R2为0.792，说明模型的整体拟合度较高，选取的解释变量对合成橡胶产量的解释程度较高。通过检验，说明解释变量有显著影响。

表3 参数的检验Tab.3 The inspection of parameters

1.3.3 多元线性回归模型的建立

自相关时间序列回归分析的回归模型可用式（1）表示：

式中：a——常数；k1、k2、k3、k4、k5——模型中的系数。

在SPSS 软件中使用自相关回归分析法对表1 数据进行回归分析。

1.3.4 多元线性回归模型的验证

将2018 年—2020 年的数据作为为验证，并由式（2）计算偏差率：

式中：d——偏差率，该值越低则模拟结果越优异。

2 结果

2.1 模型自变量的确定

其中，农业节水灌溉机械套数、大型水库容量、节水灌溉面积、农田灌溉面积、农田灌溉用水量的R值皆＞0.8，与国内用水总量高度相关。

因此，倒入模型的自变量农用节水灌溉机械X1、大型水库容量X2、节水灌溉面积X3、农田灌溉面积X4、农田灌溉用水量X5。

2.2 用水总量与影响因素的时序变化特征

自2000 年以来国内用水总量及其影响因素（图1）用水总量、农业节水灌溉机械套数、大型水库容量、节水灌溉面积、农田灌溉面积和农田灌溉用水量都大致呈现逐年增加的趋势，2020年由于疫情影响，影响因素的趋势都略有下降。

图1 相关指标随时间变化统计图Fig.1 The statistical chart of changes of relevant indicators over time

用水总量自2000 年—2020 年始终保持着平缓的上升趋势，从5 497.6×108m3升至5 994.3×108m3。农业节水灌溉机械的套数自2000 年—2020 年，由于节水灌溉技术的兴起，也保持着缓慢上升的势头，从158.3×104套增加至250.7×104套。

大型水库容量呈现着阶梯式迅速上涨的势头，2000年—2020 年，容量从3 843×108m3激增至7 163×108m3。主要原因是由于温室效应的影响：当二氧化碳浓度翻倍时，全球气候会有明显的变化。低层大气和地表会明显变暖，地表平均温度可能上升1.5～4.5。与地表温度变化相反，平流层会明显降温；全球平均降水量和蒸发量增加，变暖越明显，降水量和蒸发量增加越多[5]。农田灌溉面积和节水灌溉面积随着人口的增加，粮食需求量也在不断升高，因此，2000年—2020年灌溉面积稳步上升，分别从5 934.16×104hm2和1 638.9×104hm2增至7 212.7×104hm2和3 409.7×104hm2。农业灌溉用水量也随着灌溉面积的增加而增多，自2000年的2 767×108m3增长至2020年的3 207×108m3。

2.3 回归模型建立

由表4可知用水总量多元回归模型：

表4 最大似然估计Tab.4 The maximum likelihood estimation

其中，各自变量对中国总用水量的贡献显著（P＜0.05）。该模型进行了方程和参数的显著性检验，因此这5 个因素可以被确定为中国总用水量的关键影响因素，这些因素可以用来解释中国总用水量的变化规律和原因。

通过表4 的标准系数分析，可得知大型水库容量的标准系数为1.238，对中国用水总量影响程度最高，且呈现正相关，这说明大型水库容量极大的促进了用水总量的提高。用水量的很大一部分是来自于水库水，可以说水库的水量能直接影响到用水总量[6]。节水灌溉面积的标准系数为0.549，说明对用水总量影响高，且呈正相关，侧面说明节水灌溉对用水总量的促进关系。随着节水灌溉技术的发展，农户的使用意愿大大增加，因此更加增加了种植面积，反而用水总量也有所提高[7]。农田灌溉用水量的标准系数为0.472，说明呈正相关，且对用水总量有影响但影响程度不高，随着灌溉技术的发展，农田灌溉用水量的影响对于用水总量的影响也在逐渐降低。农业节水灌溉机械的标准系数为-0.61，与因变量呈现负相关的趋势，且相关性较高，可知农户拥有农业节水灌溉机械后，在不增加农田种植面积后，用水总量会逐渐减少。农田灌溉面积的标准系数为-0.79，呈负相关，说明在节水灌溉的大环境下，农田的灌溉面积越大，在原基础上的用水呈减少趋势。

表5 2018年—2020年数据验证Tab.5 The data validation from 2018 to 2020

2.4 回归模型验证

从表4 中可以看出，将公式（3）中2018 年—2020 的数据与实际用水总量计算得出的模拟值偏差率分别为1.28%，0.67%，-1.65%，均不超过5%。得出了模拟结果优秀的结论。

3 讨论

经过本文的数据分析，在20 年间，国内节水灌溉技术的发展正加快推进，大型水库容量成为影响用水容量变化的重要因素，对农业节水灌溉技术的发展有十分显著的贡献。从长远来看，再增加大型水库座数不仅耗费人力物力资源，还要侵占大部分土地面积。鉴于此，可以经过改变以下几个因素来努力改善国内节水灌溉技术的发展。

3.1 增加节水灌溉的使用以增加节水灌溉面积

水资源的愈加短缺和用水量的不断扩大，人们为了保证农作物的灌溉或者是为了尽可能多的灌溉种植的农作物，其越来越倾向选择喷灌、管道输水及微灌等先进节水灌溉技术，而耕地细碎化指标也经过检验，系数为负。表示在一定的灌溉面积内，越是精耕细作，越愿意采用节水灌溉技术[4]。所以，可以通过增加节水灌溉的使用来增加节水灌溉面积，最后再以巨大市场需求来刺激节水灌溉技术的发展。

3.2 保持农业节水灌溉机械数量的稳定增长

中国是世界上缺水的国家之一，因为幅员辽阔，水资源分布不均，降水时空分布差异很大，旱涝频繁。多年来，节水灌溉机械在农牧业生产和抗旱排涝中发挥了重要作用[12]。因此，我国应该根据实际的农业需求和节水灌溉技术发展情况，保持节水灌溉机械数量的稳步增长，在最大程度上加大其对节水灌溉市场的影响，用大需求刺激高发展。

3.3 加大对农业节水灌溉技术的扶持

本文并没有将国家对节水灌溉技术的扶持作为一个变量进行分析，实际上，从“九五”规划中就已经提出要“大力普及节水灌溉技术”[9]。水资源短缺和节水将是中国面临的一个永恒主题，关系到国家粮食安全和生态安全。农业节水将是缓解我国水资源供需矛盾的主要途径。因此，建议国家和地方相关部门组织相关领域科研机构、技术推广部门开展节水灌溉联合研究，扩大节水灌溉技术的应用领域和范围，使我国节水灌溉技术实现可持续发展，取得更好的节水效果和更大的经济效益。

受测试条件的影响，本文还存在一些不足，需要在以下几个方面进行改善：①本文数据单一，只能从某些方面进行分析，无法全面分析用水量的变化；②本文缺乏实地调查和试验，主要通过文献和其他学者的数据和理论进行分析和总结。

4 结语

文章以2000 年—2020 年的用水总量的变化作为研究对象，通过对农用节水灌溉机械、大型水库容量、节水灌溉面积、农田灌溉面积、农田灌溉用水量进行线性回归分析，建立了多元线性回归模型，最后得出模型模拟结果优秀的结论。为未来新形势下中国农业节水灌溉技术的发展提供科学依据。

（1）农用节水灌溉机械、大型水库容量、节水灌溉面积、农田灌溉面积、农田灌溉用水量均能比较明显地影响我国用水总量，通过模型的建立可以反映不同变量的影响程度。大型水库容量和节水灌溉面积对用水总量的影响最为显著，因此可以通过增加大型水库容量和最大限度增加节水灌溉面积可以有效影响我国用水总量，从而扩大节水灌溉的市场。

（2）根据农业需求和节水灌溉积水的发展现状，刺激节水灌溉的市场，防止因为市场前景而导致技术发展缓慢。

（3）决策者可以通过国内外农业节水灌溉企业，大型水库容量和社会需求再预测我国节水灌溉的市场需求，从而来定制准确的发展计划，获取最大的发展动力和经济效益。