水足迹视角下京津冀县域粮食作物水土资源匹配格局*

夏文雪，张 兵，何明霞，崔 旭

（1.天津师范大学天津市水环境与水资源重点实验室，天津 300387；2.天津师范大学地理与环境科学学院，天津 300387）

0 引言

粮食的稳定生产是中国农业政策核心目标之一[1]，水土资源是粮食生产的基础性资源，对保障区域粮食安全意义重大[2]。随着区域间粮食贸易自由化与粮食需求量的增加，水土资源匹配的重要性凸显，粮食安全与农业可持续发展成为我国所面临的重要挑战[3]。水足迹不仅可以定量反映粮食生产隐含的资源量，还可以表征粮食贸易中水资源现状[4,5]。分析粮食水足迹及耕地资源对缓解区域农业资源压力，保障地区间粮食安全，提高水土匹配水平有着重要意义[6]。

水土匹配系数是表征农业生产可供水资源量与耕地资源量在时空上的适宜匹配的量比关系，在农业生产中起决定性作用[7]。目前关于水土匹配的研究，主要采用基尼系数法[8]、水土资源匹配系数法[9]等方法，侧重于粮食生产与耕地变化[10]、水土资源与社会经济要素匹配[11]等方面，集中于水资源匮乏的西北旱区[12]、长江流域[13]、东北地区[7]、典型山区[14]等，逐步扩展到其他区域。水土空间匹配格局是经济社会和农业生产可持续发展的基础，对保障区域粮食安全有重要作用[15]。孙才志、王婷等分别将中国农产品虚拟水与实体耕地资源、虚拟水与虚拟耕地资源相结合，分析匹配系数时空差异演变，研究表明区域耕地资源对农业虚拟水的重要影响，为研究两者协调关系、配置途径奠定基础[16,17]。

已有文献为水土资源匹配的研究提供了理论支撑和方法依据，但缺少对县域尺度粮食作物水足迹与耕地资源时空匹配及匹配系数范围界定的研究。位于华北平原的京津冀地区，是重要的粮食产区，农业用水中地下水开采量占当地总用水量的83.72%，农业水资源短缺且用水效率低阻碍地区农业生产[18,19]。鉴于此，文章定量研究1980—2018年京津冀主要粮食作物生产现状的基础上，分析1983年、1998年、2003年和2018年京津冀地区200个县域5种主要粮食作物（小麦、玉米、稻谷、大豆、薯类）水土匹配格局；以小麦、玉米田间实验数据为基础，计算高产下的水土匹配区间，为京津冀的水土资源匹配评价提供参考，为水—耕地资源的可持续利用提供科学依据。

1 研究区概况

京津冀（113°27"E～119°50"E，36°05"N～42°40"N）地处华北平原，包括北京市、天津市、河北省，涵盖北京市、天津市以及河北省的石家庄、保定市、张家口市、承德市、沧州市、唐山市、秦皇岛市、邯郸市、邢台市、廊坊市、衡水市等11个地级市，共计200个县。京津冀北邻内蒙古高原，西接黄土高原，整体呈现地势西北高、东南低的特点。同时研究区属暖温带大陆性季风气候，表现为冬季寒冷干燥，夏季高温多雨，雨热同期，适宜粮食生长发育，是中国重要的粮食生产基地。

京津冀地区属于资源型缺水地区，远低于1 000 m3/人的国际公认严重缺水标准[20]。参考《中国统计年鉴（2019）》中生产总值量、水资源总量、人口数量、粮食产量及粮食播种面积数据，京津冀地区以全国0.79%的水资源量、4.19%的粮食播种面积承载着全国8.08%的人口数，贡献了6.00%的粮食产量、9.46%的生产总值。

2 数据来源及方法

2.1 数据来源

1980—2018年京津冀县域的粮食作物生产总量、播种总面积（1981和1982年数据缺失）；1984—2018年的粮食作物生产总量、单产量以及粮食作物播种面积数据，来源于《北京市统计年鉴》《天津市统计年鉴》《河北省统计年鉴》《中国统计年鉴》及《农业农村统计年鉴》（1981—2019）。该文涉及的小麦、玉米、稻谷、大豆作物需水量数据参考已发表文献[21]中的蒸发蒸腾水量数据，薯类作物需水量数据参考曲唱[22]所做研究。数据缺失较多的县及无第一产业的县不列入该文研究，在ArcGIS中以白色标识。

图1 研究区概况

2.2 研究方法

2.2.1 粮食作物蓝水足迹和绿水足迹

蓝水足迹（WFblue）和绿水足迹（WFgreen）是作物生产过程中所消耗的主要水资源量，分别表示作物生长过程中消耗的地表水与地下水的水资源量、由降水蓄积在土壤含水层中或由植物根系吸收以及蒸发蒸腾的水资源量[21]。目前最常用的方法是采用美国农业部土壤保持局（USDA—SCS）提出的方法计算有效降雨量，利用Penman—Monteith公式计算蒸发蒸腾水量，最终通过CROPWAT模型模拟得到蓝水足迹、绿水足迹。该研究并未涉及各作物生产过程中对水环境的影响，因此不对作物灰水足迹进行计算分析。该文借鉴韩宇平学者[23,24]所做研究中小麦、玉米、稻谷、大豆、薯类单位质量蓝水足迹与绿水足迹数据（表1），以此计算分析京津冀地区粮食作物蓝水足迹和绿水足迹变化趋势。

表1 京津冀地区粮食作物单位质量蓝水足迹及绿水足迹 m3/kg

2.2.2 粮食作物水足迹量化

从生产者的角度，水足迹是生产某种产品的真实用水量，其含量取决于生产地区状况及水资源利用效率[21]。参考国内外目前通用的粮食作物产品单位质量虚拟水含量进行计算，具体公式为：

式（1）中，Dn,c代表区域n粮食作物c单位质量虚拟水含量（m3/t）；Wn,c代表区域n粮食作物c的需水量（m3/hm2）；Yn,c代表区域n粮食作物c的单产量（t/hm2）。其中Wn,c近似等于粮食作物在实际生长发育过程中累积蒸发蒸腾水量ETc。由于粮食作物需水量主要取决于成长过程中累积的蒸发蒸腾水量，而粮食作物本身含水量少，可忽略，故将累积的蒸发蒸腾水量作为粮食作物总需水量计算。根据式（1），可得到北京市、天津市、河北省5类主要粮食作物单位质量虚拟水含量（表2）。

表2 京津冀粮食作物单位质量虚拟水含量 m3/kg

根据式（1）计算得到的单位质量虚拟水含量，结合每种粮食作物的产量，得到区域n内5种主要粮食作物的水足迹Wn（亿m3）。具体公式为：

式（2）中，Wn表示区域n的粮食作物水足迹（亿m3）；Bn,c代表区域n粮食作物c产量（万t）。

2.2.3 水土匹配系数计算

该文研究的粮食作物水土匹配系数，本质上是单位面积耕地可拥有的粮食水足迹量，来描述粮食生产过程中所消耗的水土资源的时空匹配关系[17]。水土匹配系数越小，表明区域内单位面积耕地上，粮食生产所消耗的水资源量越少，匹配水平越高，农业生产水土资源可持续利用越好。反之，匹配系数越大，说明粮食生产中消耗的水资源量较多，匹配水平越差。

式（3）中，Rn表示区域n的水土匹配系数（万m3/hm2）；Ln表示区域n的耕地面积（万hm2）。

3 结果与分析

3.1 粮食作物生产特征

京津冀地区粮食作物产量提高，单产增加（图2）。1980—2018年京津冀粮食总产量呈现连续波动性上升再下降后持续上升的趋势。小麦与玉米是区域主要粮食作物，其产量占粮食总产量的比重由68.32%（1980年）增至91.06%（2018年）。北京市小麦、玉米单产量分别由1980年的2.16 t/hm2、4.51 t/hm2，增加为2018年的5.41 t/hm2、6.76 t/hm2（图2 d、g）。1980—2018年天津市小麦和玉米单产量年均增长1.67%、1.85%（图3 e）。同期，河北省小麦、玉米产量增幅明显，与1980年的384万t、663万t相比，分别增长了3.78倍、3.93倍（图3 f），小麦和玉米单产量分别以年均2.05%、1.57%的速率增长，截止2018年两者单产量分别为6.15 t/hm2与5.65 t/hm2。

图2 1980—2018年京津冀地区粮食作物产量及播种面积

图3 1980—2018年京津冀地区作物水足迹变化

京津冀地区粮食作物播种面积变化显著（图2）。北京市、天津市与河北省粮食作物多年平均播种总面积分别为318.94千hm2、385.85千hm2、6 621.71千hm2。1980—1985年和1998—2003年京津冀地区粮食总播种面积出现大幅下降趋势。2003年河北、天津粮食播种面积达到历年最小值，分别为5 944千hm2、258.1千hm2，相对于1998年的7305.7千hm2、446.6千hm2，减少了18.64%、42.2%。北京市5种主要粮食作物播种面积均呈现大幅下降趋势，其中小麦播种面积降幅最大，减少了18.88倍（图2 g）。1980—2018年天津市小麦播种面积下降83.87 t/hm2、玉米播种面积增加17.8 t/hm2（图2 h）。同期，河北省小麦播种面积下降了403千hm2，而玉米播种面积扩张明显，上升了1 096.97千hm2（图2 i）。

图3 为京津冀地区5种作物蓝水足迹、绿水足迹及水足迹总量变化趋势图。从图3可知，1980—2018年5种作物蓝水足迹、绿水足迹及水足迹总量分别以2.83%、2.31%、2.67%的年均变化率增加（图3a）。40年间，稻谷、小麦、玉米、大豆和薯类蓝水足迹均值分别为6.37亿m3、85.22亿m3、37.84亿m3、4.47亿m3与2.73亿m3；5种作物绿水足迹均值分别为4.42亿m3、24.01亿m3、56.77亿m3、6.09亿m3与8.32亿m3，整体来看蓝水足迹总和高于绿水足迹总和。小麦和玉米是京津冀地区主要作物，其水足迹总量历年均值占作物水足迹总量的87.20 %，小麦蓝水足迹均值（85.22亿m3）是绿水足迹均值（24.01亿m3）的3.55倍，属于研究区主要灌溉作物；玉米则相反，蓝水足迹均值（37.84亿m3）比绿水足迹均值（56.77亿m3）低33.35%，说明对灌溉用水依赖程度低。

3.2 粮食作物水足迹、耕地面积时空变化特征

根据图2粮食总播种面积柱状图拐点选取1983年、1998年、2003年 和2016年 为特 定 时间节点，绘制京津冀县域粮食水足迹空间格局分布图（图4）。由图4可知，县域尺度粮食水足迹主要集中区向冀南部转移；总量超过6亿m3的县域，由1983年的0个增至2016年的9个；京津冀北部地区的粮食水足迹多介于1～2亿m3，波动较小。1983年京津冀各县域粮食水足迹均低于4.92亿m3，高值区不明显。1998年粮食水足迹大幅提高，形成以定州市、辛集市、深县等为中心的团块状分布与迁西县、蓟县、宝坻县、武清县等条带状分布格局。2003年粮食水足迹高值区分布范围缩小，集中于高邑县等地。2016年粮食水足迹高值区多位于冀中南部，少量分布在武清县、乐亭县等东部地区。

图4 1983—2016年京津冀县域粮食水足迹空间格局分布

京津冀县域耕地资源分布不均衡，但县域耕地面积保持稳定，整体表现为冀中南高、北部低的分布格局（图5）。1983年京津冀耕地集中于京津冀中东部地区，主要分布在新乐县、武清县、沧县等地；1998年京津冀耕地面积增加，分布范围扩大至高邑县、张北县等地。2003年耕地面积减少，高邑县、沧县等地仍为耕地面积高值区。2016年耕地面积达57千hm2以上的县域，共计16个，主要位于康保县、张北县、沽源县等冀中南部。同期，耕地面积低值区主要位于怀柔区、宽城满族自治县、阜平县等县域，总量数值在19千hm2以下。

图5 1983—2016年京津冀县域耕地分布格局

3.3 粮食作物水土资源匹配格局分析

合理的水土匹配格局是粮食稳定生产和水土资源可持续利用的基础。小麦和玉米是京津冀地区主要粮食作物，占地区粮食总产量的91.06%（2018年），根据小麦和玉米生长发育过程中耗水量等数据，确定研究区域水土匹配系数区间，对指导京津冀地区粮食作物水土匹配调整提供依据。依据田间试验数据[25]，在粮食高产的情况下，水土匹配系数的区间范围为0.281～0.431。超出区间范围上限，说明区域内用于农业生产的灌溉用水量多，匹配程度差，不利于农业生产可持续；低于区域范围下限，说明区域内农业灌溉用水量少，水资源与耕地资源匹配程度低。

京津冀县域水土匹配系数整体增大，空间差异显著，1983—2016年水土足迹匹配系数随时间演变呈现冀中南部高、冀北低；京津低的分布格局。该文将匹配系数均等划分为6个等级，分别为：Ⅰ级（0～0.281]、Ⅱ级（0.281～0.431]、Ⅲ级（0.431～0.700]、Ⅳ级（0.700～0.980]、Ⅴ级（0.980～1.260]，根据匹配系数等级做空间分布图（图6）。4个典型年份中，Ⅰ级、Ⅱ级匹配水平县域数量减少；Ⅲ级匹配水平县域数量分别为48个、69个、37个、42个；处于Ⅳ—Ⅵ级的县域数量由1983年的5个增加至2016年的106个，主要集中于河北平原地区，分布地域不断扩展。

图6 1983—2016年京津冀县域粮食水土足迹匹配系数等级空间分布

2003年和2016年北京市各县域均值分别为0.20、0.54，上升明显。天津市匹配系数范围为0.15～0.39、0.36～0.71、0.35～0.63、0.47～0.92，匹配系数均值处于0.27～0.66，变化波动小，略高于区间范围上限。河北匹配系数范围为0.04～0.88、0.19～1.36、0.13～1.10、0.27～1.25；均值分别为0.41、0.69、0.65、0.82，与1983年相比，河北省匹配系数增加1倍，远超区间范围上限，说明粮食生产中消耗的水资源量多，水土匹配程度差。

4 讨论

4.1 水土匹配格局直接反映粮食生产重心“南进西移”

水土匹配系数空间格局变化直接反映了粮食生产格局的变化。京津冀地区粮食生产空间格局变化主要受耕地资源分布、播种面积、粮食产量的影响，表现出空间聚集性显著的特征，粮食生产重心呈“南进西移”的移动趋势[26,27]。该文研究发现冀中南平原地区水土匹配系数高（最大值1.13），粮食产量高（最大值67.61万t）；匹配系数空间格局为“冀中南高、北部低”（图6），粮食生产重心向冀中南平原区移动（图4），二者具有空间一致性的特征。

4.2 水土匹配系数侧面反映粮食单产量的增加

京津冀粮食单产量显著增加，年均增长率为2.89%（图2）。冀中南部平原区为粮食高产区，与水土匹配系数高值区分布地区相符，根据式（1）（3）可知粮食单产量与水土匹配系数呈正相关。京津冀地区有效灌溉面积每增加1个单位，粮食产量增加1.6个单位以上，农业灌溉提高粮食单产，且两者存在显著正相关[28,29]，粮食单产量提高，水土匹配系数增加。

4.3 水土匹配系数间接体现农业种植结构的变化

农业水足迹的变化是农业种植结构调整的表现形式之一。京津冀地区不同作物水足迹变化趋势不同（图3），其变化的差异反映了该地区农业种植结构的变化[23]。韩宇平学者研究发现京津冀地区总水足迹、蓝水足迹与绿水足迹的空间分布格局较为一致，同样呈现出“冀中南部高、西部和北部小”的特征[24]，与该文得到水足迹总量的水土匹配空间格局（图6）相似。作物水足迹总量上升，水土匹配系数增大，因此应该适当调整作物种植结构，减少高蓝水足迹作物的种植，有利于科学合理分配农业水资源。

4.4 水土匹配格局间接指示地下水超采情况

京津冀地区水土匹配系数高值区与地下水漏斗区边界大体重合（图7）。从图7可知地下水漏斗区主要位于冀中南部平原区，形成了以保定、石家庄、邢台、邯郸为代表的地下水漏斗区，学者研究发现地下水漏斗区有扩大倾向[30]。石家庄南部、邢台东北部、邯郸、廊坊等重合区域匹配系数均大于0.431（图7）。由此可见，多数水土匹配高值区分布在地下水漏斗范围内，两者之间存在空间联系。

图7 京津冀水土匹配系数与地下水漏斗边界

地下水是京津冀地区农业灌溉主要水源，水资源开发利用强度已达101%，灌溉用水量占地下水开采总量的78.82%，农业用水强度超过水资源承载能力，导致粮食种植区地下水漏斗水位逐年下降，漏斗总面积扩大[19,31]。该文研究发现粮食主产区与地下水漏斗区范围大致重合（图7），长期大规模的粮食生产超采地下水，粮食生产消耗地下水资源量增加，导致水土匹配系数变大，超出适宜区间范围上限（0.431），造成区域水土资源不匹配。

5 结论

通过定量核算1980—2018年京津冀200个县的粮食作物（小麦、玉米、稻谷、大豆、薯类）水足迹，分析了京津冀地区粮食水足迹、耕地面积、匹配系数的变化，得出结论如下。

（1）水土匹配系数空间格局与粮食生产格局联系密切，粮食生产集聚地区匹配系数高。河北为粮食生产重点区域，主要受播种面积分布的影响，粮食产量及匹配系数均高于京津两市。

（2）灌溉提高粮食单产量，进而影响水土匹配系数。1980—2018年京津冀地区粮食作物单产量逐年增加，表现为北京市、天津市、河北省粮食作物单产量年递增率分别为1.91%、2.79%、3.08%，存在显著空间差异。

（3）水土匹配系数的变化侧面反映地区农业种植结构的调整。1980—2018年小麦、玉米、稻谷、大豆、薯类水足迹总量呈增加态势，从174.01亿m3增加到426.14亿m3，年均增长2.67%。研究期内，作物蓝水足迹总量年均占比（42.65%）仍高于绿水足迹总量（31.14%）。

（4）匹配系数间接反映京津冀地区地下水超采。冀中南部平原地区匹配系数远超匹配系数区间（0.281～0.431），表现为耕地分布集中、农业水资源少、地下水开采强度高。粮食主产区与地下水漏斗区范围存在重叠现象。

水土匹配系数是反映区域农业水土资源适宜性的重要指标。该文初步探讨了京津冀县域主要粮食水足迹、耕地及两者匹配关系时空变化特征；基于资源高效利用视角，应从两方面明确水土资源匹配落实重点：减少高耗水作物种植规模，因地制宜优化调整粮食作物种植结构；进一步发展节水灌溉，以此保障农业资源可持续发展，为调控京津冀地区水土资源匹配状况、调整作物生产等方面提供参考意义。未来将更全面分析县域尺度单位质量虚拟水含量及匹配系数区间范围。