基于水足迹的多目标农业产业结构优化模型研究

辛朋磊　杨柳俊　陈玮瑶　周荣

摘要：为优化农业产业结构，促进产业发展，以江苏省为例，对1990～2021年江苏省农业水量足迹和灰水足迹进行核算，构建了基于水足迹的多目标农业产业结构优化模型，采用SCEUA全局优化算法寻优。结果表明：① 1990～2021年江苏省农业水量足迹呈逐年增长态势，灰水足迹则呈先增后降趋势。主要原因是受需求和净利润影响，畜牧渔养殖数量和蔬菜种植面积明显提升，而粮食作物种植面积缓慢下降。② 节水型、均衡型和发展型3种情景下的水量足迹较2021年基准值分别削减了25.39%，0.20%和0.86%；灰水足迹较2021年的基准值分别削减了19.69%，0.06%和0.21%；净利润较2021年的基准值分别增长了0.10%，26.28%和21.50%。③ 江苏省目前的农业产业结构还有一定调整空间，未来产业结构调整的方向主要为稳定粮食生产，稳定农作物播种面积，适度提升蔬菜种植面积，稳定生猪产量并适度降低淡水鱼养殖面积。

关键词：水足迹； 农业产业结构； 多目标优化; SCEUA模型； 江苏省

中图法分类号：F321

文献标志码：A

DOI：10.15974/j.cnki.slsdkb.2023.12.001

文章编号：1006-0081（2023）12-0008-07

0引言

农业产业结构调整和升级是经济结构调整的重要组成部分［1］，是保障国家粮食安全、维护经济社会稳定的重要基础，也是实现农业农村现代化的首要任务。

水足迹是指一个国家、一个地区或一个人在一定时间内消费的所有资源所需要的水资源量［2-3］。基于水足迹的评价将间接用水纳入水资源管理，能全面反映水资源的过程消耗［4］，目前有部分学者对基于水足迹的农业产业结构调整开展了研究。侯庆丰［5］借鉴水足迹研究，以水资源合理利用为基础优化了甘肃省农作物种植结构。张杰等［6］通过测算分析广西壮族自治区主要农作物的虚拟水含量，提出了广西壮族自治区农业产业结构优化对策。聂媛等［7］揭示了水足迹视角下中国北方10省水资源压力与三大粮食作物种植结构的关系，通过构建多目标种植结构优化模型，得出不同节水情景下北方10省三大粮食作物种植结构优化方案。秦智雅等［4］对嘉兴市农业蓝水、绿水及灰水足迹进行核算，构建了基于水足迹的农业产业结构优化模型，并分析了节水型、均衡型和发展型3种农业产业结构调整情景。张雯等［8］从水足迹视角出发，分析了山东省3种主要粮食作物（冬小麦、玉米及大豆）和2种不同种植模式蔬菜（设施蔬菜和露地蔬菜）的生产水足迹空间特征，将资源数量及资源质量的概念纳入研究框架，分析了农业水土资源数量及质量匹配格局差異，并进一步探究了农业水土资源短缺压力及其影响因素。

总体来说，基于水足迹的农业产业结构优化调整研究仍相对较少，研究内容虽然已经从单纯的种植业研究进展到种植业及畜牧渔全方位研究，从单目标研究进展到多目标优化研究，但相关理论和经验仍不足，也较少有学者基于水足迹对江苏省农业产业结构开展优化研究。江苏省是“鱼米之乡”，是全国农业大省之一，2021年江苏省农林牧渔总产值达5 073.7亿元，对全国农业经济的发展起了重要的推动作用。与此同时，江苏省农业存在农产品数量多但结构不够合理，农业产出多但综合效益不够高，且受水资源约束的矛盾日益突出等问题。对江苏省开展基于水足迹的农业产业结构优化调整研究具有重要的现实意义。因此，本文从种植业和畜牧渔养殖业两方面对1990～2021年江苏省农业水量足迹和灰水足迹进行核算，并构建了基于水足迹的多目标农业产业结构优化模型，采用SCEUA全局优化算法寻优，提出江苏省农业产业结构调整方向。

1研究区域与研究方法

1.1研究区域

江苏省地处长江、淮河流域下游，多年平均降雨量1 006.7 mm，多年平均水资源总量339.10亿m³，仅为全国人均水资源量的1/5，水资源量紧缺。同时，江苏省又是粮食生产、消费、流通和产业大省。根据2021年《中国水资源公报》［9］，江苏省2021年农业用水量246.2亿m³，占全省总用水量的4338%。与此同时，农业化肥施用量高，流失率高（约80%～90%的农药流失到水体、土壤和大气中［10］），成为当地重要污染源。

1.2研究方法

1.2.1农业水量足迹核算

按照农作物水量足迹和畜牧渔养殖业水量足迹分别核算农业水量足迹。其中，农作物水量足迹等于农作物产量与单位质量虚拟水含量相乘之和，利用CROPWAT 8.0 模型计算，计算方法已有较多学者有过详细介绍［4，11］，不再赘述。畜牧渔业水量足迹用产品产量与单位质量虚拟水含量相乘之和核算。主要畜牧渔产品单位质量虚拟水含量参考文献［12］的研究结果。江苏省主要农作物和畜牧渔产品的单位质量水量足迹见表1～2。

1.2.2农业灰水足迹测算

1.2.3产业结构调整模型构建

1.2.3.1目标函数

以水量足迹和灰水足迹最小、净利润最大作为目标函数：

1.2.3.2约束条件

1.2.3.3模型求解

1.3数据来源

1.4参数确定

各参数初始值以2021年实际值确定。根据《江苏省“十四五”乡村产业发展规划》，水稻播种面积上下限分别确定为3 000 000 hm²和2 000 000 hm²，蔬菜播种面积上下限为2 000 000 hm²和1 000 000 hm²，生猪产量下限确定为140万t。考虑到各参数与历年实际值保持相对稳定，其他参数下限按照1990～2021年实际最小值的0.8倍计，上限按照1990～2021年实际最大值的1.2倍计。主要农作物参数见表1，畜牧渔主要参数见表2。

2结果分析

2.1历年水量足迹分析

1990～2021年，江苏省农业水量足迹呈逐年增长趋势，年均增长率为2.42%。其中，农作物种植水量足迹增加最为缓慢，年均增长1.88%；其次是畜牧业养殖用水，年均增长2.51%；淡水鱼养殖用水增长最快，年均增长4.82%（图1）。

江苏省1990年和2021年农业水量足迹占比结构见图2。由图2可见，淡水鱼养殖用水提升了约10%，蔬菜种植用水提升了约11%，畜禽养殖用水提升了约4%，糧食作物中水稻用水量降低了约13%，小麦用水量约降低了4%，反映出江苏省农业产业结构的调整。自1990年以来，随着生活水平的提高，江苏省居民对鱼、肉、蛋、奶的需求不断增加，且畜牧渔养殖及蔬菜种植相对净利润更高，使得畜牧渔养殖数量和蔬菜种植面积得到显著增长，而农作物中水稻、小麦等粮食作物种植面积不断下降。

1990～2021年，江苏省农业灰水足迹呈先增后降趋势（图3），在2004年达到顶峰之后逐步降低，但2021年较1990年仍有5.87亿m³的增量。其中，农作物种植灰水足迹先增后降，较1990年降低了9.01亿m³；畜禽养殖灰水足迹整体稳定，较1990年降低了4.09亿m³；淡水鱼养殖灰水足迹逐年递增，较1990年增长了18.96亿m³，年均增长4.96亿m³。目前，江苏省农业灰水排放仍然以农作物种植为主，贡献率达到了71.24%；其次是淡水鱼养殖和畜禽养殖中的生猪养殖，贡献率分别为28.71%和20.73%（图4）。

2.2产业结构优化结果分析

按照节水型、均衡型和发展型3种情境开展研究。节水型目标着重考虑降低用水量和灰水量，发展型目标着重考虑净利润。根据模型运行结果（表4），节水型、均衡型和发展型3种情境的水量足迹较2021年的基准值分别削减了25.39%，0.20%和0.86%；灰水足迹较2021年的基准值分别削减了19.69%，0.06%和0.21%；净利润较2021年的基准值分别增长了0.10%，26.28%和21.50%。可见，在不新增用水量和灰水量并增加净利润的前提下，目前江苏省农业产业结构还有较大调整的空间。

种植业及养殖业3种情境下的参数最优结果分别见表5和表6。由表5可见，蔬菜、茶园因单位面积水量足迹和灰水足迹相对较低而单位面积净利润较高，3种情境最优值均高于2021年实际值；而小麦、玉米两种作物因单位面积水量足迹较高，单位面积净利润较低，导致3种情境下的最优值结果均低于2021年实际值。由表6可见，牛和淡水鱼养殖因单位质量水量足迹较高，单位质量净利润较低，导致3种情境的参数最优结果均低于2021年实际值。

2.3江苏省农业产业结构调整方向

可以通过优化调整江苏省农业产业结构实现在降低农业用水量和灰水量的同时，提升净利润。

2.3.1种植业调整方向

江苏省是全国重要粮食主产省，也是粳稻主产区之一。江苏省粮食安全对全国粮食安全发挥着重要的作用，因此，必须保持粮食种植面积的稳定。其他经济作物，包括玉米、豆类、薯类和棉花等受劳动力成本影响，净利润偏低，种植面积呈逐年降低趋势，未来可进一步压缩种植面积。相比之下，蔬菜种植特别是设施蔬菜经济效益更高，且目前已经形成较为完善的市场销售和流通体系，根据模型结果，可

2.3.2畜禽养殖调整方向

据统计，江苏省畜牧业产品产量呈逐年递增态势，2021年比1990年猪肉产量增长了17.4%，牛肉产量增长了46.8%，蛋禽产量增长了156.7%，较大丰富了居民对肉、蛋、奶的需求。按照模型研究结果，未来江苏省畜禽养殖调整的方向是可以降低牛肉产量，但应稳定生猪和家禽养殖数量。

2.3.3渔业养殖调整方向

江苏省渔业以养殖为主，淡水鱼养殖面积和产量约为海水养殖的3.5倍。虽然淡水渔业养殖经济效益很高，但增长方式较粗放，过度发展会对水环境造成一定污染。根据模型研究结果，未来江苏省应做好淡水鱼养殖产量和面积的控制，年淡水鱼产量控制在250万t左右是较为合适的。

3结论与展望

本文对江苏省1990～2021年农业水量足迹和灰水足迹进行了核算，并构建了基于水足迹的农业产业结构优化模型，采用SCEUA全局优化算法寻优，主要研究结论如下：

（1） 1990～2021年，江苏省农业水量足迹呈逐年增长趋势，灰水足迹则呈先增后降趋势，主要原因是受需求和净利润驱动，畜牧渔养殖数量和蔬菜种植面积明显提升，而粮食作物种植面积缓慢下降。

（2） 节水型、均衡型和发展型3种情境的水量足迹较2021年的基准值分别削减了25.39%，020%和0.86%；灰水足迹较2021年的基准值分别削减了19.69%，0.06%和0.21%；净利润较2021年的基准值分别增长了0.10%，26.28%和21.50%。可见，目前江苏省农业产业结构还有较大调整的空间。

（3） 根据模型结果，江苏省产业结构调整的方向主要为稳定粮食生产，稳定农作物播种面积，适度提升蔬菜种植面积，提高生猪产量并适度降低淡水鱼养殖面积。

本次研究因SCEUA模型受目标函数影响明显，为保证研究结果合理，选取3种情境开展工作，是否为最优解犹未可知。今后将进一步研究如何选取更为有效的适用于农业产业结构调整的目标函数组合。

参考文献：

［1］金兴，高瑛.江苏省区域农业产业结构实证分析［J］.南京社会科学，2014（7）：152-156.

［2］HOEKSTRA A Y，HUNG P Q.Globalisation of water resources：international virtual water flows in relation to croptrade ［J］.Global Environmental Change，2005，15（1）：45-56.

［3］张燕，徐建华，吕光辉.西北干旱区新疆水资源足迹及利用效率动态评估［J］.中国沙漠，2007，28（4）：775-780.

［4］秦智雅，俞洁，孙国金，等.基于水足迹的嘉兴市农业产业结构优化模型［J］.浙江大学学报（理学版），2022，49（5）：613-622.

［5］侯庆丰.基于水足迹的甘肃省农作物种植结构优化分析［J］.中国沙漠，2013，33（6）：1921-1927.

［6］张杰，邓晓军，邹婷婷，等.基于虚拟水的广西农业产业结构优化［J］.节水灌溉，2017（7）：61-65.

［7］聂媛，李晓云，江文曲，等.基于水足迹视角的中国北方10省三大粮食作物种植结构优化［J］.资源科学，2022，44（11）：2315- 2329.

［8］张雯，刘倩倩，王慧，等．基于水足迹的山东省农业水土资源匹配特征及短缺压力分析［J］.生态学报，2023，43（14）：1-11.

［9］水利部.中国水资源公报［R］.北京：水利部，2021.

［10］吕忠梅．生态文明法律制度研究［M］．武汉：湖北人民出版社，2014.

［11］HOEKSTRA A Y，CHAPAGAIN A K，ALDAYA M M，et al.The water footprint assessment manual：setting the global standard［M］.London：Routledge，2011.

［12］张瑶.中国水资源利用与经济发展的匹配性研究：基于农业虚拟水量与水质足迹的测算［D］.杨凌：西北农林科技大学，2022.

［13］韩琴.中国省际灰水足迹研究［D］.大连：辽宁师范大学，2016.

［14］孙才志，韩琴，郑德凤.中国省际灰水足迹测度及荷载系数的空间关联分析［J］.生態学报，2016，36（1）：86-97.

［15］HOEKSTRA A Y，CHAPAGAIN A K，ALDAYA M M，et al．水足迹评价手册［M］．北京：科学出版社，2012.

［16］欧阳佚亭，宋国宝，陈景文，等.中国淡水池塘养殖鱼类排污的灰水足迹及污染负荷研究［J］.环境污染与防治，2018，40（3）：317-328.

［17］DUAN Q Y，GUPTA V K，SOＲOOSHIAN S.Shuffled complex evolution approach for effective and efficient global minimization［J］.Journal of Optimization Theory and Application，1993，76（3）：501-521．

（编辑：江文）

Research on multi-objective agricultural industrial structure optimization model based on water footprint

XIN Penglei，YANG Liujun，CHEN Weiyao，ZHOU Rong

（Nantong Substation，Bureau of Hydrology and Water Resources Survey of Jiangsu Province，Nantong 226006，China）

Abstract：In order to optimize the agricultural industrial structure and promote industrial development，Jiangsu Province was taken as an example，we calculated the agricultural water footprint and grey water footprint of Jiangsu Province from 1990 to 2021，constructed an optimization model of agricultural industrial structure based on water footprint，and used the SCEUA global optimization algorithm to optimize the model.The results showed that：① From 1990 to 2021，the agricultural water footprint of Jiangsu Province increased year by year，while the grey water footprint increased first and then decreased.The main reason was that under the influence of demand and net profit，the number of livestock，fishery and vegetable plantation increased significantly，while the food crops plantation decreased slowly.② Under the three scenarios of water-saving type，balanced type and developmental type，the water footprint of the three scenarios was reduced by 25.39%，0.20% and 0.86% compared with the base value in 2021，respectively.The grey water footprint was reduced by 19.69%，0.06% and 0.21% from the base value in 2021，respectively.Net profit increased by 0.10%，26.28% and 21.50%，respectively，compared with the base value in 2021.③ The current agricultural industrial structure in Jiangsu Province still had space to adjust.The direction of industrial structure adjustment in Jiangsu Province in the future is mainly to stabilize the grain productionsown area of crops，and the yield of pigs，moderately increase the planted area of vegetables，and moderately reduce the area of freshwater fish breeding．

Key words：water footprint； agricultural industrial structure； multi-objective optimization； SCEUA model； Jiangsu Province