2017, Vol. 25
2. 广西壮族自治区柳州市农业局 柳州 545005
2. Liuzhou Agricultural Bureau of Guangxizhuang Autonomous Region, Liuzhou 545005, China
随着中国社会经济的发展和人口的增加, 水资源短缺已成为影响我国可持续发展的重要瓶颈[1]。我国农业用水量占全国用水量的一半以上, 其中灌溉用水占比例较高[2]。华北平原地表水资源严重缺乏, 地下水被广泛用于农业灌溉和饮用水源, 农业开采地下水量占总地下水开采量的70%以上[3], 该区域部分地区暴露出了严重的地下水超采问题, 且造成了严重的生态环境破坏, 过度抽取地下水进行灌溉限制了华北平原地区的农业可持续发展[4]。
近年来关于华北平原水资源的报道较多, 其中水足迹的研究一直是国内外水资源研究领域的热点与前沿[5-6]。水足迹的概念自2002年提出后[7], 对传统水资源的评价方式做出了改变, 也引发人们对水资源管理的另一种角度思考。在此背景下, Gleeson等[8-10]2012年提出了地下水足迹的概念, 它是对地下水资源量进行评价的指标, 也是对已建立的水足迹方法的补充, 通过利用地下水足迹的方法可以将特定的作物与当地的地下水资源利用情况联系起来, 更好地评价区域的地下水资源安全状况。韩玉等[11]通过水足迹的方法对河北省水资源安全进行了评价, 认为大部分农业区的灌溉用水约80%取自地下水, 人均水资源量和单位面积水资源量仅是全国平均水平的14%和13%, 农业活动对地下水的影响强烈, 是地下水超采的主导因素。陈素英等[12]对华北平原旱地不同熟制作物产量、效益和水分利用进行分析后认为, 在保证区域粮食安全的条件下, 通过调整农业种植结构可以控制水资源的过度开采。也有学者通过研究河北低平原区不同种植模式对区域地下水平衡及水分经济利用效率的影响, 从区域农业水资源可持续发展的角度, 认为该区适合发展棉花 (Gossypium hirsutum)-冬小麦 (Triticum aestivum)-夏玉米 (Zea mays) 两年3作种植模式[13]。但上述学者多是通过试验和统计数据以及水足迹的方法进行分析研究, 鲜见通过地下水足迹这种新型评价手段开展的研究。因此, 利用地下水足迹方法研究我国主要地下水消耗地区作物的种植结构对环境中地下水资源利用的影响, 有利于指导区域地下水资源的可持续利用。本研究从河北省吴桥县的作物种植情况入手, 采用地下水足迹的方法对该地区习惯种植作物冬小麦和夏玉米进行作物地下水足迹核算, 通过估算作物地下水足迹胁迫指数对农业地下水资源利用问题进行评价, 以期对我国华北平原地下水超采区环境中地下水资源的可持续利用和种植模式调整提供理论依据。
1 材料与方法 1.1 地下水足迹的概念地下水资源是指在一定期限内, 能提供给人类使用的, 且能逐年得到恢复的地下淡水量[14]。而地下水足迹则是指为维持某一地区地下水使用以及依赖地下水的生态系统的正常运作, 所需蓄水层区域的面积。地下水足迹可以用于评价自然储存和流动的地下水消耗量的变化, 同时也是对已建立水足迹方法的补充。地下水足迹的概念可用以下定义式表示[8]:
| $ {\rm{GF = }}\left( {A \times C} \right)/\left( {R - E} \right) $ | (1) |
式中: GF为地下水足迹 (km2), C为地区年平均地下水开采量, R为补给率, E为地下水对环境流的贡献量 (m3·a-1), A为C、R、E所研究区域蓄水层面积 (km2)。地下水足迹本质上是蓄水层入流量 (R) 和出流量 (C, E) 之间的水量平衡, 见图 1, 其数据来自实际观察以及模型输出。尽管实际地下水开采量较难获得, 但C值可直接利用研究区域的地下水使用量来代替, R代表研究区长期自然补给与灌溉补给流入量的总和, E指地下水分配给地表径流以支撑生态系统服务的部分水量, 它在枯水径流期尤为重要。地下水补给率R是地下水足迹计算中不确定性的主要来源[9-10], R的估算可由模型输出、化学示踪、实测调查等获得[15-16]。
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图 1 蓄水层地下水足迹的入流与出流示意图 Figure 1 Sketch map of an aquifer with inputs and outputs of groundwater footprint 资料修改自Gleeson等[8]。Quoted from Gleeson et al[8]. |
本研究根据Esnault等[9]于2014年提出的针对特定作物耗水量的计算公式, 以河北省吴桥县为例进行作物地下水足迹的估算, 作物地下水足迹的核算公式为:
| $ G{F_{i,}}_{{\rm{aq}}} = ({B_{i,}}_{{\rm{co}}}/{e_{i,}}_{{\rm{co}}} \times {A_{i,}}_{{\rm{co}}} \times {p_{\rm{i}}})/({R_{{\rm{aq}}}} - {E_{{\rm{aq}}}}) $ | (2) |
式中: i为给定作物类型 (在本研究中, 我们以吴桥县为例, 吴桥当地的传统种植模式为冬小麦-夏玉米模式, 故本文中核算作物类型为冬小麦和夏玉米); co为县域尺度数据; aq为蓄水层尺度数据。GFi,aq为特定作物、特定蓄水层区域的地下水足迹; Bi,co为作物的净蓝水需求量, 即净灌溉需求量; ei,co为总灌溉效率 (ei,co=ec,co×eai×em。ec,co为水传输系统效率; eai为灌溉用水效率; em为管理因素); Ai,co为灌溉作物面积; pi为使用地下水灌溉的作物面积的比例; Raq为特定区域蓄水层下的地下水补给率; Eaq为环境流量。
1.2.2 作物地下水足迹评价在对作物地下水足迹进行核算后, 将得到的作物地下水足迹GFi,aq与区域面积Aaq相比所得比值为作物地下水足迹胁迫指数, 该指数越大, 表明该种作物所占当地地下水足迹越多, 对地下水资源的消耗程度越大。为了更方便地评价吴桥县冬小麦、夏玉米的作物地下水足迹胁迫程度, 参考Esnault等[9]的研究方法我们将GF/Aaq的计算结果分为5个等级: GF/Aaq < 0.01为轻微程度胁迫; 0.01 < GF/Aaq < 0.1为较轻程度胁迫; 0.1 < GF/Aaq < 1为中等程度胁迫; 1 < GF/Aaq < 10为较重程度胁迫; GF/Aaq > 10为严重程度胁迫。
1.3 研究区概况及数据来源华北平原位于112°30'E~119°30'E, 34°46'N~40°25'N, 北起燕山, 南至黄河, 东临渤海, 西以太行山为界 (图 2)。在行政区划上, 包括北京、天津、河北省 (市) 所辖管的全部平原, 以及黄河以北的豫北和鲁北平原, 面积13.92万km2, 总人口1.33亿人[3, 17-18]。河北省吴桥县位于华北平原的中心, 该地点年均降雨量562 mm, 主要分布在6—8月份。年平均气温12.9 ℃, 全年积温 (≥0 ℃) 为4 826 ℃, 无霜期201 d, 年日照时间数为2 724 h。近10年的年均降雨量和年均气温分别为544 mm和13.1 ℃。
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图 2 研究区吴桥县在华北平原的地理位置图 Figure 2 Location of the study area of Wuqiao County in the North China Plain 数据来源于国家地理测绘信息局 (http://www.sbsm.gov.cn/article/zxbs/dtfw/)。The map was obtained from a public and open website affiliated with the State Bureau of Surveying and Mapping (http://www.sbsm.gov.cn/article/zxbs/dtfw/). |
本文涉及地下水足迹核算的作物除上文提到的冬小麦和夏玉米外, 还包含花生 (Arachis hypogaea)、棉花、马铃薯 (Solanum tuberosum) 等, 其中冬小麦、夏玉米、棉花和花生是吴桥县当地的常年习惯种植作物。刘钰等[19-23]研究了我国主要作物的灌溉需水量, 从中整理出以上部分作物的灌溉需水量, 用于作物地下水足迹的计算; 马铃薯的灌溉量及相关参数引用王丽霞等[24-30]的研究结果; 花生的灌溉量及相关参数引用万书波等[21, 31-32]的研究结果。国内对作物灌溉用水效率的研究很多, 但缺乏针对区域作物种类灌溉用水效率 (eai) 的研究, 故在本文中参照Esnault等[9]的研究值进行估算; 对于管理因素 (em), 在本研究中参考Rohwer等[33]的研究结果, 取0.95进行计算; 在吴桥县实际生产中, 农民灌溉大多采用“小白龙”软管灌溉方法抽取地下水对农田进行大水漫灌, 富作礼等[34-36]的研究表明, “小白龙”软管灌溉的方法会造成2%~3%的灌溉水损失, 本文以最少损失计, 故取传输系统效率参数 (ec,co) 的值为0.98;灌溉作物面积 (Ai,co) 数据从吴桥县年鉴中获得, 包括1949年以来的冬小麦和夏玉米播种面积; 地下水灌溉作物的面积比例 (pi) 代表研究区域利用地下水灌溉的作物面积的比例, 吴桥县属于沧州地区, 地表水水源匮乏, 农业灌溉只能依靠地下水, 故吴桥县利用地下水灌溉的作物面积比例为100%, 在计算中取pi的值为1;吴桥县地下水补给量 (R) 值为0.839× 108 m3·a-1[37]; 本研究采取将E=0的方法对当地作物的地下水足迹进行估算[8]。具体相关参数见表 1。
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表1 吴桥县计算作物地下水足迹所需相关参数 Table 1 Parameters for calculating crop groundwater footprint in Wuqiao County |
利用作物地下水足迹的核算方法, 结合所获得的吴桥地区作物的相关参数, 计算得到吴桥县冬小麦、夏玉米1949—2015年的作物地下水足迹, 结果如图 3所示。
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图 3 吴桥县冬小麦、夏玉米1949—2015年作物地下水足迹核算 Figure 3 Crop groundwater footprints of winter wheat and summer maize from 1949 to 2015 in Wuqiao County |
自1949年以来, 吴桥县冬小麦地下水足迹均高于夏玉米地下水足迹, 约为夏玉米地下水足迹的两倍。历年吴桥县冬小麦的地下水足迹平均值为89.02 km2, 而夏玉米为29.84 km2。从变化趋势来看, 吴桥县冬小麦和夏玉米的地下水足迹均呈波动上升趋势。冬小麦的地下水足迹最高值出现在2015年, 为165.74 km2, 相较2014年, 增加约30%, 近几年呈上升趋势, 且总体地下水足迹变化的波动性较大。而吴桥县当地夏玉米种植在每年的6月中上旬, 其生长期内降雨相对充足, 年际间存在差异, 但所需的灌溉地下水较少, 故其产生的作物地下水足迹也较少。从图中可以看出, 吴桥县历年夏玉米地下水足迹也在逐年稳定上升。可以预见, 为满足作物的水分需求, 吴桥县的地下水资源将承受压力, 若不采取合理的耕作措施加以控制, 未来几年冬小麦、夏玉米的地下水足迹仍会增长, 将会对地下水循环系统的平衡造成一定影响, 进而加重区域性的生态环境问题。
2.2 吴桥县历年冬小麦、夏玉米作物地下水胁迫指数结合吴桥县蓄水层面积, 本研究计算了吴桥县冬小麦、夏玉米1949—2015年作物地下水胁迫指数, 结果如表 2所示。由于吴桥县蓄水层面积在本研究中取定值, 故冬小麦、夏玉米的作物地下水胁迫指数变化趋势与其地下水足迹的变化趋势相同。根据作物地下水足评价划分的5个等级, 冬小麦和夏玉米地下水胁迫指数在轻微程度胁迫、较重程度胁迫和严重程度胁迫3个等级中均未出现。冬小麦有4个年份 (1951—1953年和1955年) 的作物地下水处于较轻程度胁迫, 其余63个年份的作物地下水均处于中等程度胁迫。夏玉米除2015年为中等程度胁迫外, 其他年份的作物地下水均处于较轻程度胁迫。
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表2 吴桥县冬小麦、夏玉米1949—2015年作物地下水胁迫指数 Table 2 Groundwater footprint stress indexes of winter wheat and summer maize from 1949 to 2015 in Wuqiao County |
整理各年份数据可以看出吴桥县冬小麦的地下水足迹胁迫指数基本处于中等程度, 且近年来在不断上升; 夏玉米的地下水足迹胁迫指数绝大多数年份均处于较轻程度胁迫, 变化趋势表现为平稳中缓慢上升, 而在2015年, 地下水足迹胁迫指数从2014年的0.095上升至0.123, 达中等程度胁迫, 将会对地下水循环造成一定的影响。
2.3 吴桥县主要种植作物地下水足迹构成根据2013年吴桥县志中所提及的主要种植作物, 计算了主要作物地下水足迹、作物地下水足迹胁迫指数及其所占比例, 可以看出该区域主要种植作物地下水足迹的情况 (表 3)。油料作物花生的地下水足迹值最小, 仅为1.05 km2, 相对应的作物地下水足迹胁迫指数为0.002, 不到0.01, 属于轻微程度胁迫, 在4种作物的地下水足迹中所占比例最小, 仅占不到1%。夏玉米的地下水足迹比油料作物高, 但比棉花地下水足迹小, 其值为55.31 km2, 夏玉米地下水胁迫指数为0.095, 属于较轻程度胁迫, 在4种作物的地下水足迹中占比23%。棉花的地下水足迹比夏玉米稍高, 为61.66 km2, 其地下水足迹胁迫指数为0.106, 属于中等程度胁迫, 所占作物地下水足迹比例为25%, 与玉米基本相当。而在4种作物中, 冬小麦的地下水足迹值最高, 为127.49 km2, 约是棉花地下水足迹的两倍, 其冬小麦地下水足迹胁迫指数值为0.219, 在4种作物地下水足迹比例中占比最高, 达52%。由上可知, 2013年吴桥县主要农作物地下水足迹约52%是由冬小麦种植产生, 约25%由棉花种植产生, 剩下约23%由夏玉米种植产生。
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表3 2013年吴桥县主要作物地下水足迹、胁迫指数及所占比例 Table 3 Groundwater footprints and proportions, and groundwater footprint stress indexes of main crops planted in Wuqiao County in 2013 |
计算吴桥县每平方米种植不同作物所产生的地下水足迹及胁迫指数见表 4。结果表明:种植冬小麦所产生的地下水足迹最高, 为5.46×10-7km2·m-2, 而每平方米产生地下水足迹最低的是马铃薯, 仅为1.94×10-7km2, 相比冬小麦, 能减少约65%的地下水足迹。棉花种植产生的地下水足迹与冬小麦相近, 为5.15×10-7km2·m-2, 且近年来, 吴桥县的棉花种植已逐步减少。与当地常规夏玉米种植相比, 种植春玉米所需的灌溉量更大, 所产生的地下水足迹约是种植夏玉米的两倍。而地下水足迹胁迫指数中较低的作物为夏花生和马铃薯, 假设吴桥县种植花生, 每平方米所产生的地下水足迹在2.08×10-7~3.52×10-7km2, 比冬小麦种植所产生的地下水足迹低约36%~62%。由此, 仅从节省地下水的角度, 在该地区农作制度调整过程中将花生、马铃薯作为替代作物引入到当地的种植结构中, 将能够在一定程度上减少作物的地下水足迹, 同时可以起到缓解当地的地下水压力, 促使环境中的地下水资源得到有效恢复。
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表4 吴桥县不同作物每平方米地下水足迹和地下水足迹胁迫指数 Table 4 Groundwater footprints and groundwater footprint stress indexes per unit area of different crops in Wuqiao County |
用水足迹进行水资源安全评价时, 多是运用了产品虚拟水的研究方法, 基于产品从生产、运输、进出口等消费过程来计算相关的虚拟水消费和水足迹[11, 38]。对于某一特定作物在特定区域的生产过程中消耗实际地下水的量, 由于缺少相应的核算方法及数据资料, 多进行估算。本研究通过估算河北省吴桥县不同作物的地下水足迹量, 从节省地下水资源的角度, 提出了适合该区域的农作制度, 与前人在该区域通过试验和统计数据等研究所提出的棉花-冬小麦-夏玉米等种植模式相比, 是在种植结构调整内容上的完善和补充[12-13]。然而, 本研究主要依据的是Gleeson等[8]运用的地下水足迹方法, 其对世界范围内几大蓄水层地下水资源的核算评价中, 所需数据精确度较低, 但Esnault等[9]改进了地下水足迹的核算公式, 并结合区域水文数据、作物数据、种植管理数据等, 可以将作物生长期利用的地下水资源量通过地下水足迹的表现型式核算出来, 使采用地下水足迹方法的研究针对性更强。同时作物地下水足迹将作物在某一区域的种植面积、耗水情况等因素也纳入考虑, 在计算出作物地下水足迹数值后, 与研究区域的地下水蓄水层面积求比值, 得到作物地下水胁迫指数, 对区域农作制度的地下水资源利用进行直观评价。该核算方法可以为调整研究区域的种植模式提供理论依据和参照指标, 这也是地下水足迹核算方法的应用前景之一。
多年来, 专家学者们针对如何缓解华北平原地下水水位下降展开了大量研究, 并取得一定效果, 如节水灌溉措施、农艺节水措施、种植模式转变等[39-43]。尽管当前华北平原地下水资源的开采形势已经非常严峻, 但为了保证农业稳产、人民生活稳定, 仍不得不消耗一定的地下水储量, 尤其是深层地下水, 各地政府也出台了一系列综合治理办法, 通过对农业地下水超采区进行压采、加大农业节水技术的利用或调整农业种植结构等方式, 缓解华北平原的地下水资源利用问题[12, 44-45]。然而王海宁等[46]的研究表明, 种植结构发生变化会引起较大的灌水定额变化, 而作物种类及枯水期的降水量状况也是影响地下水开采量的主要因素。因此, 基于本研究地下水足迹结果的考虑, 华北平原地下水资源问题可以通过调整作物种植结构种类实现缓解, 根据吴桥县现有的冬小麦-夏玉米种植模式计算, 在1个种植周期内, 每平方米大约产生地下水足迹7.83× 10-7 km2, 其胁迫指数相对较高。从节约地下水资源的角度进行分析, 本研究引入作物地下水足迹较低的夏花生及马铃薯, 通过对假设模式的作物地下水足迹估算, 认为该区域可以考虑推荐以下作物种植模式:
1) 马铃薯-夏玉米模式: 3月上旬播种马铃薯, 6月中旬收获, 随后播种夏玉米。该模式每平方米所产生的地下水足迹为4.31×10-7 km2, 比现有的冬小麦-夏玉米模式每平方米所产生的地下水足迹减少45%左右。以2015年吴桥县冬小麦-夏玉米种植面积3.03×104 km2计算, 若全部替代为马铃薯-夏玉米模式则每年可减少地下水足迹106.66 km2; 若1/2种植面积替代为马铃薯-夏玉米模式则每年可减少地下水足迹53.33 km2。
2) 冬小麦-夏花生模式:将传统播种夏玉米的时期改换播种夏花生。该模式每平方米所产生的地下水足迹为7.54×10-7 km2, 比现有的冬小麦-夏玉米模式每平方米所产生的地下水足迹减少4%左右。以2015年吴桥县冬小麦-夏玉米种植面积3.03×104 km2计算, 若全部替代为冬小麦-夏花生模式则每年可减少地下水足迹8.79 km2; 若1/2种植面积替代为冬小麦-夏花生模式则每年可减少地下水足迹4.39 km2。从估算结果可以看出此模式在节省地下水资源方面节水效果较传统模式不明显。
通过以上内容的研究, 本文在利用地下水足迹方法对作物地下水足迹进行估算时还存在一些不足。在对地下水足迹估算时只考虑了地下水量的变化, 如地下水开采、地下水灌溉等过程中地下水的损耗、利用、回补, 并未考虑地下水质的因素。地下水质也会对地下水在农业、工业生活生产上的应用造成影响。另一方面, 由于国内并未大范围对地下水足迹方法进行研究和应用, 相关可查的数据量较小, 本研究以县域范围为基本单元, 计算过程中有部分数据、参数来源于文献的二次提取, 存在一定的偏差。因此, 接下来关于此方法的研究与应用, 要进一步挖掘更为精确的区域水文数据、地质数据、农业数据, 还要积极扩展研究思路, 在方法上进行创新和完善, 使地下水足迹在评价水资源安全状况时更有针对性和科学性。
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