不同降水年型吉林省中部玉米生产水足迹研究
郑晓雪, 秦丽杰*
东北师范大学 地理科学学院,吉林 长春 130024
*通信作者,秦丽杰,E-mail: qinlj953@nenu.edu.cn

作者简介:郑晓雪(1994—),女,辽宁阜新人,硕士研究生,主要从事水资源与水环境方面的研究。E-mail: zhengxx856@nenu.edu.cn

摘要

吉林省中部是中国重要的商品粮生产基地,尤以玉米的高产稳产而闻名。探讨不同降水年型下吉林省中部玉米生长期的耗水特征及玉米生产水足迹的空间分异,对实现农业水资源的合理利用,促进农业的稳定持续发展具有现实意义。结果表明:研究区北部县(市)的玉米生产水足迹较高,而南部县(市)的玉米生产水足迹较低。枯水年玉米生产水足迹最大,丰水年最小。玉米生产水足迹以绿水足迹为主,约占75%。绿水足迹以有效降水足迹为主,丰水年有效降水占绿水足迹的比例最大。玉米生长期土壤水消耗量以枯水年最大,丰水年最小。

关键词: 水足迹; 玉米; 降水年型
中图分类号:S27 文献标志码:A 文章编号:1004-1524(2019)05-0695-09
Water footprint of maize production in middle Jilin under different rainfall years
ZHENG Xiaoxue, QIN Lijie*
School of Geographical Sciences, Northeast Normal University, Changchun 130024, China
Abstract

The middle of Jilin province is an important production base of commodity grain in China, and is famous for its high and steady maize yield. In the present study, the characteristic of water consumption and the spatial variations of the water footprint of maize growth were analyzed, which was beneficial for the rational utilization of agricultural water resources and the sustainable development of agriculture. It was shown that the water footprint of maize production was higher in the north of study area, and was lower in the south. The footprint in the drought year was the largest, yet the footprint in the humid year was the smallest. The major proportion of water footprint was the green water footprint, which was almost 75%. The green water footprint was dominated by the effective precipitation footprint, of which the largest proportion was recorded in the humid year, and the smallest proportion was recorded in the drought year. The consumption of soil water was the largest in the drought year, and the smallest in the humid year.

Keyword: water footprint; maize; rainfall years

农业水资源是农业生产不可或缺的要素, 是实现农业稳定发展的重要保障。近年来, 农业生产水资源短缺的矛盾日渐凸显[1, 2]。分析和评价农业水资源的消耗, 可为提高农业水资源利用效率、促进农业稳定发展提供理论依据。

水足迹[3]将实物形态的水与虚拟形态的水联系起来, 涵盖了“ 蓝水” “ 绿水” 和“ 灰水” , 可以真实地反映水资源需求, 为评价水资源利用提供了新的视角。农作物生产水足迹是指农作物在生长过程中消耗的水资源总量[4], 其中, 绿水足迹为农作物生长过程中的有效降水量, 蓝水足迹为农作物生长过程中的灌溉水量, 灰水足迹是用于稀释农作物生长过程中的污染物所需的水量。目前, 很多学者都开展了农作物生产水足迹的相关研究:Chapagain等[5]、Hanasaki等[6]分别核算了全球的水稻生产水足迹及主要粮食作物(玉米、大豆等)的水足迹; Yoo等[7]核算了韩国的水稻生产水足迹; 田园宏等[8]、Sun等[9]分析了中国主要粮食作物(水稻、小麦、玉米等)的水足迹。关于吉林省农作物生产的水足迹:段佩利等[10]、李红颖等[11]分别计算了吉林省的玉米、水稻生产水足迹, 并探究了其时空差异; 秦丽杰等[12]通过大田试验, 探讨了吉林省西部玉米生产水足迹的变化规律。然而, 在本研究检索范围内, 针对吉林省中部地区农作物生产的水足迹单独开展研究的尚未见报道。

自20世纪70年代以来, 经过大规模的开发建设, 吉林省中部逐渐成为我国以玉米为主的商品粮生产基地, 素有“ 黄金玉米带” 之称。2016年, 吉林省中部玉米种植面积为1.60× 106 hm2, 约占全省玉米种植面积(3.60× 106 hm2)的45%, 约占全国玉米种植面积(3.50× 107 hm2)的5%; 玉米总产量为1.40× 1010 kg, 约占全省玉米总产量(2.83× 1010 kg)的50%, 约占全国玉米总产量(2.10× 1011 kg)的7%; 玉米单产为8 450 kg· hm-2, 高于全省平均玉米单产(7 740 kg· hm-2), 约为全国平均玉米单产(5 950 kg· hm-2)的1.5倍。吉林省中部的农安县、榆树市、公主岭市、梨树县和德惠市跻身“ 全国十大产粮县” , 在全国粮食生产和保障国家粮食安全中发挥着重要作用[13, 14]。有鉴于此, 本文以吉林省中部玉米带为研究区, 量化玉米生产水足迹, 探究不同降水年型下玉米生长期的耗水特征及玉米生产水足迹的空间分异, 为农业水资源的合理配置和农业稳定发展提供理论依据。

以往研究在对农作物生产的水足迹进行量化时, 通常采用联合国粮食及农业组织(FAO)提出的CropWat模型中的作物需水量法计算作物的需水量[4], 该方案假定农作物在生长过程中不受水分的限制, 即在生长期接受充分灌溉。然而, 吉林省中部玉米种植面积广阔, 受水资源和灌溉条件的限制, 玉米生长过程中无法实现充分灌溉, 是典型的雨养农业区。吉林省中部采用的灌溉方式为坐水种, 即在播种时灌入少量水, 以创造适合种子发芽的土壤水分小环境, 而其他阶段无灌溉[15]。因此, 为反映实际生产过程, 本文采用CropWat模型中的另一种方法— — 灌溉制度法来计算玉米生长期的需水量, 以揭示吉林省中部玉米生长过程的耗水特征。

1 材料与方法
1.1 研究区概况

吉林省中部地处43° ~45° N、124° ~127° E, 包括长春市、九台市、农安县、德惠市、榆树市、四平市、梨树县和公主岭市8个县(市)(图1)。该地区四季分明, 雨热同季, 年降水量480~600 mm, ≥ 10 ℃积温2 850~3 150 ℃, 年无霜期130~150 d, 年日照时数约3 000 h。光、热资源丰富, 土地平坦, 土壤类型为黑土和黑钙土, 适合玉米的生长发育。

图1 研究区位置及所含县(市)Fig.1 Location of study areas and regarding counties and cities

1.2 研究方法

1.2.1 玉米生长需水量

玉米生长需水量采用FAO推荐的Penman-Monteith模型进行计算。

首先, 计算气候因素影响下的参考作物蒸散量(ET0):

VET0=0.408ΔRn-G+γ900T+273U2es-eaΔ+γ1+0.34U2, (1)

式(1)中:Rn为作物表面的净辐射量, MJ· m-2· d-1; G为土壤热通量, MJ· m-2· d-1; γ 为湿度计常数, kPa· ℃-1; T为平均气温, ℃; U2为离地面2 m高处的风速, m· s-1; es为饱和水汽压, kPa; ea为实测水汽压, kPa; Δ 为饱和水汽压与气温相关曲线的斜率, kPa· ℃-1

然后, 利用水分胁迫系数Ks、作物系数Kc计算玉米蒸散量(ETc)[16]

VETc=Ks× Kc× VET0, (2)

玉米生长需水量(CWR)为

VCWR=10× VETc, (3)

式(3)中:VCWR为玉米生长需水量, m3· hm-2; 常量因子10为将水的深度转化为单位陆地面积水量的系数。

1.2.2 农作物生产水足迹

农作物生产水足迹的计算框架由 Hoekstra等[4]于2011年提出。

W=Wblue+Wgreen+Wgrey, (4)

式(4)中:W为农作物生产水足迹, m3· kg-1; Wblue为蓝水足迹, m3· kg-1; Wgreen为绿水足迹, m3· kg-1; Wgrey为灰水足迹, m3· kg-1

量化农作物生产水足迹的CropWat模型, 为作物需水量的计算提供2种备选方案:作物需水量法和灌溉制度法[4]。作物需水量法假设作物需水量得到充分满足, 不会因水分限制而影响作物生长或作物产量; 灌溉制度法以作物生长期的实际灌溉量为依据, 计算作物需水量, 无论是充分灌溉还是非充分灌溉, 均可采用此方法。吉林省中部玉米在生长期无法实现充分灌溉, 不能采用目前通用的作物需水量法; 因此, 根据其非充分灌溉特征, 利用灌溉制度法计算玉米所需的蓝水量和绿水量:

Rblue=I; (5)

Rgreen=VCWR-I。 (6)

式(5)、(6)中:Rblue为玉米生长期所需的蓝水量, m3· hm-2; I为坐水种需水量, m3· hm-2; Rgreen为玉米生长期所需的绿水量, m3· hm-2。根据实地调研和查阅文献, 玉米坐水种需水量在枯水年、正常年和丰水年分别为60、40和20 m3· hm-2[17, 18, 19]

玉米生产的蓝水足迹为

Wblue= IY, (7)

式(7)中Y为玉米单位面积产量, kg· hm-2

玉米生长所需的绿水来源于2部分:一是有效降水(E, m3· hm-2), 一是除有效降水之外的土壤水。

当有效降水量ERgreen时, 玉米生产的绿水足迹为

Wgreen= VCWR-IY; (8)

当有效降水量E< Rgreen时, 玉米生产的绿水足迹由两部分组成, 即:

Wgreen= EY+ SY。 (9)

式(9)中S为除有效降水之外的土壤水消耗量, m3· hm-2

灰水足迹通常以稀释淋失氮的需水量为代表, 计算公式为

Wgrey= α×A/cmax-cnatY。 (10)

式(10)中:A为化肥中氮的施用量, kg· hm-2; α 为淋失率; cmax为氮的最大容许浓度, kg· m-3; cnat为污染物的自然本底浓度, kg· m-3

本文选择氮肥施用量的10%作为淋失率, 采用GB 3838— 2002《地表水环境质量标准》中集中式生活饮用水地表水源地补充项目标准限值, 氮的浓度不超过10 mg· L-1。根据实地调查和查阅文献, 吉林省中部玉米的施氮量为180 kg· hm-2[20, 21, 22]

1.3 数据来源

以1958— 2016年平均降水量(608.3 mm)为基准, 参照GB/T 22482— 2008《水文情报预报规范》, 与该值距平< -20%的年份为枯水年, -10%≤ 距平≤ 10%的年份为正常年, 距平> 20%的年份为丰水年。根据年降水量特征及统计年鉴的时限, 选取2004年(476.2 mm)、2006年(632.6 mm)和2013年(736.5 mm)分别作为枯水年、正常年和丰水年。

2004、2006和2013年气象数据(最低温度、最高温度、相对湿度、风速、日照时数、降水量)来源于中国气象科学数据共享服务网(http://www.escience.gov.cn/metdata/page/index.html)。研究区8个县(市)的玉米播种面积和产量来源于《吉林省统计年鉴》。水分胁迫系数Ks、作物系数Kc参考FAO提供的CropWat 8.0软件中的数据。

2 结果与分析
2.1 不同降水年型下玉米需水量变化

将吉林省中部2004、2006和2013年的气象数据输入到CropWat 8.0软件, 计算玉米生长需水量。不同降水年型下玉米生长期各阶段需水量如图2所示。

图2 不同降水年型下玉米生长季需水量Fig.2 Water requirement in maize growing season under different rainfall years

从整个生长季玉米需水量来看, 枯水年(2004年)的需水量最大(5 748 m3· hm-2), 正常年(2006年)次之(5 430 m3· hm-2), 丰水年(2013年)最小(4 985 m3· hm-2)。不同降水年型下, 玉米生长季需水量均呈现先升后降的趋势, 拔节— 抽雄期和抽雄— 乳熟期为需水高峰期。播种— 出苗期, 玉米植株较小, 需水量最低; 出苗— 拔节期, 随着玉米植株增大, 叶面积指数增大, 蒸腾量增加, 需水量升高; 拔节— 抽雄期, 玉米冠层充分发育, 需水量达到最大值; 抽雄— 乳熟期, 玉米需水量维持在较大值; 乳熟— 成熟期, 由于植株衰老, 蒸腾量减少, 需水量降低。

不同降水年型下, 播种— 出苗期和乳熟— 成熟期玉米生长需水量差异不大, 而出苗— 拔节期、拔节— 抽雄期和抽雄— 乳熟期差异较大。2004年为干旱年份, 出苗— 乳熟期的需水总量最高; 2006年降水适中, 出苗— 乳熟期的需水总量居中, 但该年降水量分布不均, 拔节— 抽雄期降水量少, 需水量占整个生长季的比例反而高于2004年和2013年; 2013年为降水较充足年份, 出苗— 乳熟期的需水总量在3种降水年型中最低。

2.2 不同降水年型下玉米生产水足迹的空间分异

2.2.1 不同降水年型下蓝水足迹的空间分异

不同降水年型下吉林省中部玉米生产蓝水足迹差异明显(图3)。枯水年(2004年)玉米生产蓝水足迹最高, 正常年(2006年)次之, 丰水年(2013年)最低。随着年降水量的增加, 玉米生产蓝水足迹减少。

图3 不同降水年型下蓝水足迹的空间分异Fig.3 Distribution of blue water footprint under different rainfall years

玉米生产蓝水足迹主要受坐水种水量与玉米单产的影响。吉林省中部耕层土壤含水量低, 土壤墒情差, 为实现玉米种子的正常发芽和生长, 采取坐水种方式改善土壤小环境中的水分状况, 达到人为增墒、抗旱保苗的目的。根据土壤墒情及年降水量特征, 坐水种水量依次为枯水年(2004年)> 正常年(2006年)> 丰水年(2013年)。同时, 降水量会影响土壤中氮的含量, 较多的降水会增加土壤的湿润度和土壤微生物的活性, 有助于土壤中氮素的转化和固定, 进而影响土壤的肥力与生产力[23], 所以不同降水年型下土壤肥力依次为枯水年(2004年)< 正常年(2006年)< 丰水年(2013年)。在农业生产方式基本相同的背景下, 玉米单产依次为枯水年(2004年)< 正常年(2006年)< 丰水年(2013年)。在坐水种水量与玉米单产的共同作用下, 玉米生产蓝水足迹从高到低依次为枯水年(2004年)> 正常年(2006年)> 丰水年(2013年)。

研究区北部县(市)的玉米生产蓝水足迹高于南部县(市), 这是由于南、北部县(市)的玉米单产存在较大差异。吉林省中部的土壤类型主要为黑土, 长期不间断的农业耕作已使该地区的土壤肥力逐渐降低, 尤其是在开发时间较早、耕作力度较大的北部, 大面积的黑土受到强烈侵蚀, 土壤肥力与生产力低于南部, 在气候条件、农业生产方式基本相同的背景下, 北部的玉米单产低于南部。

2.2.2 不同降水年型下绿水足迹的空间分异

枯水年(2004年)玉米生产绿水足迹最高, 正常年(2006年)次之, 丰水年(2013年)最低(图4)。随着年降水量的增加, 玉米生产绿水足迹减少。玉米生产绿水足迹受有效降水量与玉米生长所需绿水量的影响。在吉林省中部, 玉米生长所需的水分来源于大气降水和灌溉水, 即用灌溉水来补充有效降水的不足, 但除坐水种外, 玉米生长期无灌溉, 所以为满足玉米的生长需要, 除消耗有效降水外, 还需消耗一定量储存在土壤中的水分。这部分水分既可能是非生长季的有效降水形成的土壤水, 也可能是地下水上升和大气中水汽凝结形成的土壤水。因此, 玉米生长消耗的绿水由2部分组成, 即有效降水和其他土壤水。

图4 不同降水年型下绿水足迹的空间分异Fig.4 Distribution of green water footprint under different rainfall years

不同降水年型下有效降水足迹与土壤水足迹的空间分异如图4所示。枯水年(2004年)有效降水足迹约占玉米生产绿水足迹的58%, 土壤水足迹约占42%, 该年降水量较少, 有效降水仅能满足一部分的绿水量, 剩余的绿水量由土壤水加以补充; 正常年(2006年)有效降水足迹占绿水足迹的75%, 土壤水足迹约占25%, 该年有效降水可满足大部分玉米消耗的绿水量, 土壤水的消耗较小; 丰水年(2013年)有效降水足迹占绿水足迹的比例达97%, 土壤水足迹仅占3%, 这部分的土壤水足迹产生于北部县(市)。随着年降水量增加, 有效降水占玉米消耗绿水量的比例增大, 在丰水年达到最大; 土壤水占绿水量的比例减小, 土壤水消耗在枯水年最大。根据玉米消耗绿水的组成特征, 在实际农业生产中, 应采用合理技术提高有效降水的利用率, 并根据降水年型的特点, 对灌溉水量进行动态调整:若降水充足, 则可适当减少灌溉水量; 若降水短缺, 则应适当增加灌溉水量, 从而保护耕层土壤水, 维持土壤水分平衡。

与玉米生产蓝水足迹类似, 绿水足迹在南、北部县(市)也具有明显的空间分异, 北部的玉米生产绿水足迹高于南部。

2.2.3 不同降水年型下灰水足迹的空间分异

根据实际调查及查阅文献, 吉林省中部不同县(市)的玉米施肥量差异不大, 所以玉米生产灰水足迹主要受玉米单产的影响。2004年降水较少, 玉米的单产较低, 玉米生产灰水足迹较高; 2006年降水正常, 玉米的单产提高, 玉米生产灰水足迹居中; 2013年降水充足, 玉米单产在3种降水年型中最高, 玉米生产灰水足迹最低(图5)。玉米生产的灰水足迹同样表现为北部高于南部。

图5 不同降水年型下灰水足迹的空间分异Fig.5 Distribution of grey water footprint under different rainfall years

2.2.4 不同降水年型下水足迹的空间分异

枯水年(2004年)玉米生产水足迹最高, 正常年(2006年)次之, 丰水年(2013年)最低(图6)。随着年降水量的增加, 玉米生产水足迹减少。在不同降水年型下, 玉米生产绿水足迹占总水足迹的比例都是最大的, 约为75%, 说明总水足迹受绿水足迹的影响最大, 绿水对吉林省中部的玉米生长具有重要的作用。受土壤肥力与生产力的影响, 北部县(市)的玉米单产低于南部县(市), 玉米生产水足迹北部高于南部, 因此, 提高北部的土壤肥力是降低农作物生产水足迹、提高水资源利用效率的关键。北部的县(市)应采取合理的耕作方式减缓土壤侵蚀速度, 施用有机肥料, 以减少化肥使用量、降低土壤污染, 大力推广秸秆还田技术, 以改善土壤性状、提高土壤肥力[24]

图6 不同降水年型下水足迹的空间分异Fig.6 Distribution of water footprint under different rainfall years

3 结论与讨论

水足迹理论的提出, 为农业生产用水评价提供了新的视角和方法。核算某一地区的农作物生产水足迹, 可以反映该地区作物生产过程的耗水特征及水资源利用效率。本文根据吉林省中部玉米的灌溉特征, 采用CropWat模型中的灌溉制度法核算玉米生产水足迹, 反映玉米生产过程的实际需水特征, 探讨不同降水年型下玉米生产水足迹的空间分异。结果显示, 枯水年玉米生产水足迹最大, 正常年次之, 丰水年最小。无论丰水年、正常年还是枯水年, 吉林省中部的玉米生产绿水足迹占总水足迹的比例为75%左右, 而在以往研究中, 吉林省中部绿水足迹所占比例随降水年型的变化而波动, 丰水年及正常年约为65%, 枯水年约为55%[25]。其原因主要为计算方法的不同, 以往研究采用作物需水量法计算玉米生产水足迹, 充分灌溉条件下蓝水量较大, 绿水量相对较少, 且均为有效降水, 因此, 降水年型的变化对绿水影响显著。而本文采用灌溉制度法, 非充分灌溉条件下蓝水量较小, 只是坐水种的灌溉量, 绿水量相对较大, 除有效降水外, 还需消耗土壤水, 枯水年消耗的土壤水量最大。因此, 绿水总量所占比例在不同降水年型下无明显变化, 基本一致。但是, 本文与以往研究都揭示绿水足迹在吉林省中部玉米生产水足迹中占较大比例, 说明绿水在雨养农业生产中具有重要的地位, 所以提高绿水的利用率应作为吉林省中部未来农业生产的重点。同时, 研究区玉米生产的绿水足迹以有效降水足迹为主, 土壤水消耗量在枯水年最大, 所以应根据降水年型的特点, 在实际农业生产中对灌溉水量进行动态的调整:降水充足时, 可适当减少灌溉量; 降水缺乏时应适当增加灌溉量, 从而保护耕层土壤水, 维持土壤水分平衡。研究区的玉米生产水足迹北部高于南部, 建议采取合理措施提高北部的土壤生产力, 适当施用有机肥料代替化肥, 推广秸秆还田技术, 改善土壤周边的生态环境条件等, 以降低北部的农作物生产水足迹, 提高农业水资源利用效率。

The authors have declared that no competing interests exist.

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