雄安新區(qū)上游農(nóng)業(yè)水足跡及其經(jīng)濟(jì)效益研究

馬樂新， 楊永輝， 韓淑敏， 楊艷敏

(1.中國科學(xué)院 遺傳與發(fā)育生物學(xué)研究所農(nóng)業(yè)資源研究中心， 河北 石家莊 050022； 2.中國科學(xué)院 農(nóng)業(yè)水資源重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 河北 石家莊 050022; 3.河北省節(jié)水農(nóng)業(yè)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 河北 石家莊 050022； 4.中國科學(xué)院大學(xué)， 北京 100049)

1 研究背景

我國華北地區(qū)的水資源可持續(xù)利用面臨嚴(yán)重危機(jī)，其中農(nóng)業(yè)是最主要的耗水部門[1]。為了降低農(nóng)業(yè)用水量，相關(guān)部門施行的主要措施是提高作物水分利用效率，但是值得注意的是，主要作物的灌溉水利用效率雖然得到了提升[2]，但是區(qū)域水資源狀況并沒有得到緩解，節(jié)約下來的水資源往往被應(yīng)用到額外的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中[3]。該區(qū)域的地下水水位仍然呈現(xiàn)逐年下降的趨勢[4]。因此，灌溉水效率提升的潛在收益可能很小[5]，研究人員開始將調(diào)整種植結(jié)構(gòu)視為地下水恢復(fù)的另一種解決方案[6]。冬小麥?zhǔn)俏覈狈焦喔群乃孔畲蟮淖魑颷7]，Xiao等[8]的研究指出，與冬小麥/夏玉米兩熟制相比，小麥-玉米后休耕-早玉米三熟制可大幅減少地下水用量。但是，休耕措施會導(dǎo)致作物產(chǎn)量降低，農(nóng)民的收入會隨之減少。因此，有必要找到另一種改善水資源管理的方法，以緩解水資源短缺。《歐盟水框架指令手冊》[9]指出，農(nóng)業(yè)水管理應(yīng)該從經(jīng)濟(jì)視角出發(fā)，尋找一些可替代目前管理手段的經(jīng)濟(jì)方案，而制定經(jīng)濟(jì)方案的前提是評估不同作物耗水產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益。評估作物耗水產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益首先是要評估作物的耗水量，利用水足跡(water footprint,WF)的方法能夠較好地分析和量化作物耗水的種類與來源，該方法自被提出以來就得到了廣泛的應(yīng)用[10]，成為了水資源領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一[11]。藍(lán)水和綠水足跡通常指作物生育期內(nèi)的灌溉用水量和有效降水量，生產(chǎn)水足跡為藍(lán)水足跡與綠水足跡之和[12]。同時，水文年型在水文學(xué)中是一個十分重要的概念，是與流域水文情況相適應(yīng)的一種專用年度[13]，作物的生長發(fā)育及耗水量受到水文年型的影響比較大，不同的水文年型下作物的灌溉制度也有所不同[14-15]，因此，農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)管理方案的制定有必要考慮其在不同水文年型的適用性。綜上所述，量化不同水文年型下的作物水足跡經(jīng)濟(jì)效益有利于相關(guān)部門依據(jù)區(qū)域水資源自身條件制定農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)管理方案。

在評估農(nóng)業(yè)用水產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益的方面：Speelman等[16]使用殘差賦值法對南非西北部的小規(guī)模灌溉方案進(jìn)行了估算，結(jié)果表明平均灌溉水價值為0.188美元/m3；Muchara等[17]也應(yīng)用殘差賦值法對南非的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行了估算，結(jié)果表明玉米的用水經(jīng)濟(jì)效益為0.12美元/m3，番茄的用水經(jīng)濟(jì)效益為1.07美元/m3；Ziolkowska[18]估計了美國三大平原地區(qū)5種主要作物灌溉用水的影子價格，并指出該研究有助于利益相關(guān)者和政策制定者評估不同種植情景和權(quán)衡作物生產(chǎn)與水資源保護(hù)；劉維哲等[19]根據(jù)陜西省關(guān)中地區(qū)農(nóng)戶調(diào)研數(shù)據(jù)，計算得到小麥、玉米和蘋果灌溉水經(jīng)濟(jì)價值的均值分別為0.66、0.84和3.17元/m3。以上研究均對制定相關(guān)區(qū)域的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)管理方案具有重要的借鑒意義。

2017年4月，中央決定設(shè)立雄安新區(qū)，新區(qū)建立帶來經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展勢必會增加水資源的需求，削減其上游農(nóng)業(yè)用水是實(shí)現(xiàn)區(qū)域水資源可持續(xù)利用的重要途徑。因此，本文選定雄安新區(qū)的2個縣(容城縣和安新縣)及其上游24個縣(市、區(qū))為研究區(qū)域(圖1)，以2001-2016年為研究期，基于水足跡理論估算了主要作物的耗水量，并且估算過程中考慮了田間灌溉和輸、配的損失量[20]，最后結(jié)合面板統(tǒng)計數(shù)據(jù)估算了該流域主要作物的水足跡經(jīng)濟(jì)效益，同時選取了望都縣為調(diào)查區(qū)域，對模擬數(shù)值的準(zhǔn)確性進(jìn)行了驗(yàn)證。研究結(jié)果可為雄安新區(qū)上游的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)管理方案的制定提供有力的數(shù)據(jù)支撐。

圖1 研究區(qū)域概況

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 研究方法

2.1.1 水足跡方法 本文的水足跡主要包括藍(lán)水足跡和生產(chǎn)水足跡兩種，生產(chǎn)水足跡是藍(lán)水足跡與綠水足跡之和。其中作物蒸散量(evapotranspiration,ETc)的計算公式為：

ETc=Kc·ET0

(1)

式中：Kc為作物系數(shù)；ET0為參考蒸發(fā)速率，mm/d，其具體計算過程見公式(2)[21]。

(2)

式中：Rn為作物冠層表面凈輻射，MJ/(m2·d)；G為土壤熱通量，MJ/(m2·d);T為地面以上2 m高處的日平均氣溫，℃；U2為地面以上2 m高處的風(fēng)速，m/s；es-ea為飽和水汽壓差，kPa；Δ為飽和水汽壓曲線的斜率，kPa/℃；γ為濕度計常數(shù)，kPa/℃。

藍(lán)水足跡(WFblue)的計算考慮到田間灌水過程中的損失量(Wf)和輸、配水中的損失量(Wc)，具體計算過程為：

WFblue=10(ETc-Pe)+Wf+Wc

(3)

(4)

(5)

式中：η為灌溉水利用系數(shù)；ηf為田間水利用系數(shù)；Pe為作物生育期內(nèi)的有效降雨量，mm。

調(diào)查數(shù)據(jù)的藍(lán)水足跡通過農(nóng)戶生產(chǎn)過程中抽取的地下水量表示，具體計算公式為：

WFblue=W·t

(6)

式中：W為水井單位時間出水量，m3/h；t為灌溉時間，h/hm2。

綠水足跡使用作物生育期內(nèi)的有效降雨量[22]表示，具體過程為：

WFgreen=10Pe

(7)

(8)

式中：P和Pe分別為作物生育期內(nèi)的降雨量和有效降雨量，mm； 10為轉(zhuǎn)換系數(shù)。

生產(chǎn)水足跡(WFp)為藍(lán)水足跡和綠水足跡之和，具體計算方法為：

WFp=WFblue+WFgreen

(9)

2.1.2 水足跡經(jīng)濟(jì)效益 作物的水足跡經(jīng)濟(jì)效益(economic efficiency of water footprint,EEWF)為單方耗水產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效益，本文分別計算了藍(lán)水足跡經(jīng)濟(jì)效益(EEWFblue)和生產(chǎn)水足跡經(jīng)濟(jì)效益(EEWFp)。

EEWFp=AOV/WFp

(10)

EEWFblue=AOV/WFblue

(11)

式中：AOV(agricultural output value)為單位面積農(nóng)業(yè)產(chǎn)值，元/hm2，計算農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的價格采取的是作物當(dāng)年的平均價格。不同作物的水足跡經(jīng)濟(jì)效益空間特征通過空間自相關(guān)方法[23]實(shí)現(xiàn)。

2.1.3 水文年型選取 不同降水所代表的水文年型對作物產(chǎn)量影響很大。因此，本文根據(jù)1990-2019年研究區(qū)降水?dāng)?shù)據(jù)確定水文年型。用經(jīng)典經(jīng)驗(yàn)頻率公式計算經(jīng)驗(yàn)頻率，得到經(jīng)驗(yàn)頻率曲線，將經(jīng)驗(yàn)頻率曲線擬合到P-Ⅲ曲線中(圖2)，可以得到豐水年(P=25%)、正常年(P=50%)和枯水年(P=75%)的降水量。由圖2中P-Ⅲ曲線可以查出，豐水年(2006)、正常年(2007)和枯水年(2012)的總降水量分別為598.6、501.6和398.1 mm。2019年屬于正常年份。

圖2 1990-2019年研究區(qū)水文頻率分布曲線

2.2 數(shù)據(jù)來源

2001-2016年氣象數(shù)據(jù)來自中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn/)；統(tǒng)計數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計局(http://www.stats.gov.cn/)，作物水足跡及其經(jīng)濟(jì)效益均以單位面積(hm2)來體現(xiàn)；調(diào)查數(shù)據(jù)來自望都縣，首先隨機(jī)選取樣本村，并在同一村內(nèi)根據(jù)耕地數(shù)量的多少分層選取樣本戶，最后通過電話回訪對遺漏的數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充。

3 結(jié)果與分析

3.1 主要農(nóng)作物水足跡

圖3為2001-2016年研究區(qū)主要農(nóng)作物藍(lán)水足跡的時間變化特征(圖中的年平均值為研究區(qū)26個縣的年算數(shù)平均值；線性趨勢為年平均值的線性擬合變化趨勢，下同)。圖3表明，2001-2016年研究區(qū)小麥、玉米、大豆、花生和棉花的藍(lán)水足跡平均值分別在2 788～4 611、384～2 796、443～2 762、1 012～3 754和1 151～4 334 m3/hm2之間。小麥、花生和棉花的藍(lán)水足跡分別以每年41.29和5.99 m3/hm2的速率呈增大趨勢；玉米、大豆和棉花的藍(lán)水足跡分別以每年22.04、30.17和3.66 m3/hm2的速率呈減小趨勢，但是所有作物的變化趨勢并不明顯。小麥和玉米為播種面積最大的兩種作物，小麥最低的藍(lán)水足跡與玉米最高的藍(lán)水足跡相當(dāng)。2008年大部分作物的藍(lán)水足跡比較低，2014年大部分作物的藍(lán)水足跡比較高。

圖3 2001-2016年研究區(qū)主要農(nóng)作物藍(lán)水足跡的時間變化特征

圖4為2001-2016年研究區(qū)主要農(nóng)作物生產(chǎn)水足跡的時間變化特征。圖4表明，小麥、玉米、大豆、花生和棉花的生產(chǎn)水足跡平均值分別在4 768～5 635、4 127～4 882、4 122～4 810、4 550～5 565和5 168～6 453 m3/hm2之間。所有作物的生產(chǎn)水足跡均呈現(xiàn)增大趨勢，小麥、玉米、大豆、花生和棉花分別以每年9.43、11.07、4.48、8.57和8.69 m3/hm2的趨勢呈現(xiàn)上升趨勢。生產(chǎn)水足跡的變化趨勢相對于藍(lán)水足跡和綠水足跡來說更加穩(wěn)定，變化幅度更小，2001和2016年多數(shù)作物的生產(chǎn)水足跡較高。

圖4 2001-2016年研究區(qū)主要農(nóng)作物生產(chǎn)水足跡的時間變化特征

3.2 主要農(nóng)作物產(chǎn)值

圖5為2001-2016年研究區(qū)主要農(nóng)作物產(chǎn)值的時間變化特征。由圖5可以看出，小麥、玉米、大豆、花生和棉花的平均產(chǎn)值分別在5 417～14 876、4 309～13 852、4 214～13 830、6 174～25 691和6 018～21 505元/hm2之間，并分別以每年679、561、576、1 078和868元/hm2的速率呈上升趨勢。農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的增加趨勢基本與價格的變化趨勢一致，且增加速率均極為顯著(p<0.01)。

圖5 2001-2016年研究區(qū)主要農(nóng)作物產(chǎn)值的時間變化特征

3.3 主要農(nóng)作物水足跡經(jīng)濟(jì)效益

圖6為2001-2016年研究區(qū)主要農(nóng)作物藍(lán)水足跡經(jīng)濟(jì)效益的時間變化特征。由圖6可以看出，小麥、玉米、大豆、花生和棉花的藍(lán)水足跡平均經(jīng)濟(jì)效益分別在1.39～2.30、1.15～2.90、2.14～19.29、2.24～15.49和2.67～11.76元/m3之間，并分別以每年0.02、0.01、0.28、0.19和0.10元/m3的速率呈增大趨勢，小麥和玉米的藍(lán)水足跡平均經(jīng)濟(jì)效益波動幅度相對于大豆、花生和棉花較小。

圖6 2001-2016年研究區(qū)主要農(nóng)作物藍(lán)水足跡經(jīng)濟(jì)效益的時間變化特征

圖7為2001-2016年研究區(qū)主要農(nóng)作物生產(chǎn)水足跡經(jīng)濟(jì)效益的時間變化特征。由圖7可以看出，5種農(nóng)作物的生產(chǎn)水足跡經(jīng)濟(jì)效益總體均呈上升趨勢，小麥、玉米、大豆、花生和棉花的生產(chǎn)水足跡平均經(jīng)濟(jì)效益分別在0.57～0.93、0.44～0.91、0.38～0.97、0.75～1.73和1.09～2.02元/m3之間，并分別以每年0.02、0.01、0.01、0.03和0.02元/m3的速率呈增加趨勢，其中小麥的生產(chǎn)水足跡平均經(jīng)濟(jì)效益的增加極為顯著(p<0.01)，玉米和花生的增加也較為顯著(p<0.05)。

圖7 2001-2016年研究區(qū)主要農(nóng)作物生產(chǎn)水足跡經(jīng)濟(jì)效益的時間變化特征

研究區(qū)各主要農(nóng)作物藍(lán)水足跡和生產(chǎn)水足跡經(jīng)濟(jì)效益的全局莫蘭指數(shù)(Moran’sI)值如表1所示。由表1可見，在藍(lán)水足跡經(jīng)濟(jì)效益方面，小麥、玉米和花生呈現(xiàn)空間正相關(guān)關(guān)系，大豆和棉花呈現(xiàn)空間負(fù)相關(guān)關(guān)系。除小麥(p<0.01)和花生(p<0.05)外，其他作物的空間聚集性并不顯著。生產(chǎn)水足跡經(jīng)濟(jì)效益的全局莫蘭指數(shù)均為正值，意味著5種作物的生產(chǎn)水足跡經(jīng)濟(jì)效益均為空間正相關(guān)關(guān)系。除棉花以外，其他作物的空間聚集性都比較顯著(p<0.01)。

表1 研究區(qū)各主要農(nóng)作物藍(lán)水足跡和生產(chǎn)

圖8為研究區(qū)各主要農(nóng)作物藍(lán)水足跡經(jīng)濟(jì)效益的LISA(local indicators of spatial association)圖。由圖8可以看出，小麥、玉米、大豆和花生這4種作物在西部山區(qū)，尤其是阜平、靈丘和淶源3縣呈現(xiàn)低-低聚集現(xiàn)象；小麥和玉米在西南部平原地區(qū)環(huán)繞定州區(qū)域存在高-高聚集現(xiàn)象，而大豆，花生和棉花在該區(qū)域多呈現(xiàn)低-高聚集現(xiàn)象。

圖8 研究區(qū)各主要農(nóng)作物藍(lán)水足跡經(jīng)濟(jì)效益的LISA圖

圖9為研究區(qū)各主要農(nóng)作物生產(chǎn)水足跡經(jīng)濟(jì)效益的LISA圖。由圖9可看出，生產(chǎn)水足跡經(jīng)濟(jì)效益的空間分布特征與藍(lán)水足跡基本相同，但值得注意的是，小麥、玉米、大豆和花生4種作物在靠近雄安新區(qū)的安新縣、高陽縣和蠡縣呈現(xiàn)低-高和低-低的聚集現(xiàn)象。

圖9 研究區(qū)各主要農(nóng)作物生產(chǎn)水足跡經(jīng)濟(jì)效益的LISA圖表2 研究區(qū)主要農(nóng)作物不同水文年的藍(lán)水足跡和生產(chǎn)水足跡及其經(jīng)濟(jì)效益

3.4 不同水文年型下的用水經(jīng)濟(jì)效益

選取2006、2007和2012年分別作為枯水年、平水年和豐水年3個水文年型的代表年，表2為研究區(qū)主要農(nóng)作物不同水文年的藍(lán)水足跡和生產(chǎn)水足跡及其經(jīng)濟(jì)效益。

分析表2可知，2012年(豐水年)相對于2006年(枯水年)的小麥、玉米、大豆、花生和棉花產(chǎn)量分別增長了10.27%、14.43%、5.39%、8.47%和12.36%，由于選取的3個年份相近，因此可以忽略由于肥力提升、種子品種改良等其他因素對產(chǎn)量的影響，由此可見，降雨量對作物產(chǎn)量的影響較大；不同水文年型下作物的生產(chǎn)水足跡并沒有顯著的差別，但是藍(lán)水足跡的差別極為顯著，尤其是玉米和大豆，二者的生育期均處于雨季內(nèi)；5種作物的生產(chǎn)水足跡經(jīng)濟(jì)效益相差不大，但是藍(lán)水足跡經(jīng)濟(jì)效益相差較大。

農(nóng)作物水文年產(chǎn)量/(kg·hm-2)價格/(元·kg-1)藍(lán)水足跡/(m3·hm-2)生產(chǎn)水足跡/(m3·hm-2)藍(lán)水足跡經(jīng)濟(jì)效益/(元·m-3)生產(chǎn)水足跡經(jīng)濟(jì)效益/(元·m-3)枯水年5813±7671.59±0.054157±5205067±4641.90±0.330.78±0.12小麥平水年5636±6731.68±0.033659±4215427±3902.04±0.320.74±0.09豐水年6410±5962.13±0.013888±4785446±3682.17±0.290.83±0.08枯水年6238±11191.30±0.072133±6104210±9172.30±0.610.68±0.14玉米平水年6234±10091.45±0.031350±4714264±2501.81±0.450.70±0.11豐水年7138±12932.05±0.011274±3804655±2551.99±0.500.89±0.16枯水年2612±8772.71±0.162192±4154367±2832.81±1.020.59±0.20大豆平水年2747±10203.02±0.011290±4734334±2385.89±3.010.68±0.22豐水年2753±10233.98±0.141157±3724564±2596.08±3.220.65±0.27枯水年3587±6633.71±0.122460±4424913±3474.70±1.351.12±0.22花生平水年3717±5224.40±0.211938±7064744±3577.54±3.781.27±0.18豐水年3891±6817.28±0.011899±4324902±2179.44±2.391.73±0.30枯水年949±14812.6±0.103423±5985942±4763.97±1.651.30±0.20棉花平水年1040±17019.1±0.302830±7135817±3855.76±3.081.52±0.25豐水年1066±18317.6±1.902369±4505756±2436.62±2.561.51±0.23

3.5 模擬、調(diào)查及統(tǒng)計數(shù)據(jù)的比較

選取望都縣的小麥、玉米、大豆和花生4種農(nóng)作物，分別對其藍(lán)水足跡、生產(chǎn)水足跡和農(nóng)業(yè)水足跡經(jīng)濟(jì)效益的模擬值與實(shí)際調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，并將產(chǎn)量、價格以及產(chǎn)值的實(shí)際調(diào)查數(shù)據(jù)與統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，從而分析模型模擬與調(diào)查數(shù)據(jù)獲取的農(nóng)業(yè)水足跡經(jīng)濟(jì)效益的差異。

3.5.1 水足跡的模擬值與調(diào)查值比較 圖10為望都縣4種農(nóng)作物水足跡模型模擬值與實(shí)地調(diào)查值比較(調(diào)查值為不同農(nóng)戶調(diào)查數(shù)據(jù)的算術(shù)平均值，下同)。由圖10可看出，4種農(nóng)作物藍(lán)水足跡的模擬值均高于調(diào)查值(10(a))，模擬值高估幅度最大的是花生，為58.42%，高估幅度最小的是小麥，為15.34%；4種農(nóng)作物生產(chǎn)水足跡模擬值也均大于調(diào)查值(10(b))，但相較于藍(lán)水足跡，兩者的相對差值較小，高估幅度最大的仍是花生，為29.67%，高估幅度最小的是大豆，為7.02%，小麥的高估幅度也較小，為12.46%。由此可見，小麥的藍(lán)水足跡和生產(chǎn)水足跡的模擬數(shù)值均較為準(zhǔn)確，而花生的水足跡模擬數(shù)值與實(shí)地調(diào)查值相差較大。

圖10 望都縣4種農(nóng)作物水足跡模型模擬值與調(diào)查值比較

3.5.2 農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的調(diào)查值與統(tǒng)計值比較 農(nóng)業(yè)產(chǎn)出包括農(nóng)作物的產(chǎn)量、價格和產(chǎn)值3個方面，圖11為望都縣4種農(nóng)作物的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出統(tǒng)計值與調(diào)查值比較。由圖11可看出，小麥和玉米的調(diào)查產(chǎn)量高于統(tǒng)計產(chǎn)量，花生和大豆的調(diào)查產(chǎn)量低于統(tǒng)計產(chǎn)量，但差值并不大(圖11(a))；4種農(nóng)作物的調(diào)查價格均高于統(tǒng)計價格，相差最大的是大豆，為17.01%，其他3種作物的兩種價格相對差值較小，相差最小的是玉米，為2.53%(圖11(b))；4種作物的調(diào)查產(chǎn)值均高于統(tǒng)計產(chǎn)值，其中玉米和小麥的兩種產(chǎn)值相差較大，分別為20.46%和19.12%(圖11(c))。

圖11 望都縣4種農(nóng)作物的農(nóng)業(yè)產(chǎn)出統(tǒng)計值與調(diào)查值比較

3.5.3 水足跡經(jīng)濟(jì)效益的模擬值與調(diào)查值比較 圖12為望都縣4種農(nóng)作物水足跡經(jīng)濟(jì)效益模型模擬值與實(shí)地調(diào)查值比較。由圖12可看出，由于農(nóng)業(yè)水足跡與產(chǎn)出的不同，4種農(nóng)作物藍(lán)水足跡經(jīng)濟(jì)效益的調(diào)查值均高于模擬值，相差最大的是花生，為141.37%，這是因?yàn)樗{(lán)水足跡的調(diào)查值要明顯低于模擬值，相差最小的是小麥，為41.65%(圖12(a))；4種農(nóng)作物生產(chǎn)水足跡經(jīng)濟(jì)效益模擬值與調(diào)查值的差別與藍(lán)水足跡經(jīng)濟(jì)效益情況相同，調(diào)查值均高于模擬值，相差最大的是花生，為42.69%，相差最小的是大豆，為8.88%(圖12(b))。實(shí)地調(diào)查表明，農(nóng)戶在生產(chǎn)中通常出于經(jīng)驗(yàn)和習(xí)慣進(jìn)行灌溉，造成農(nóng)作物藍(lán)水足跡與模擬值普遍相差較大。

圖12 望都縣4種農(nóng)作物水足跡經(jīng)濟(jì)效益模型模擬值與實(shí)地調(diào)查值比較

4 討 論

4.1 估算不同水文年型農(nóng)業(yè)水足跡經(jīng)濟(jì)效益的意義

在之前的研究中，本文作者已經(jīng)通過作物蒸散量代表農(nóng)業(yè)耗水量，對研究區(qū)域主要作物的用水經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行了初步的評價[24]。本文在此基礎(chǔ)上，通過水足跡的方法，將作物的耗水量具體分為藍(lán)水足跡和生產(chǎn)水足跡，并針對不同水文年型下的作物耗水經(jīng)濟(jì)效益進(jìn)行了進(jìn)一步研究，最后通過調(diào)查數(shù)據(jù)對評估數(shù)據(jù)進(jìn)行了核實(shí)驗(yàn)證。雄安新區(qū)上游屬于半干旱地區(qū)，降水是最重要的水源之一，因此，探討不同水文年型下的作物耗水經(jīng)濟(jì)效益，其結(jié)果對于通過經(jīng)濟(jì)手段調(diào)控農(nóng)業(yè)用水更具參考價值。在枯水、平水和豐水年中，作物的藍(lán)水足跡差異巨大，這意味著不同水文年型下作物的灌溉用水量差異較大，因此，在制定農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)方案時，有必要根據(jù)不同的水文年型制定出相應(yīng)的方案。

4.2 模擬數(shù)據(jù)的精確性

本文在模擬農(nóng)作物藍(lán)水足跡時，綜合考慮了田間灌水和輸、配水過程中的損失量，此種方法估算的藍(lán)水足跡為灌溉用水量，通過與實(shí)際調(diào)查數(shù)據(jù)的比較表明， 4種主要農(nóng)作物的藍(lán)水足跡模擬值均高于調(diào)查值，這種結(jié)果也符合預(yù)期，因?yàn)樽魑镄杷?，即作物蒸散?ETc)的模擬都是在理想情況下進(jìn)行的，而實(shí)際生產(chǎn)過程中灌溉用水量受農(nóng)戶灌溉行為與習(xí)慣的影響非常大。雖然模擬的灌溉用水量與農(nóng)戶在實(shí)際生產(chǎn)中的灌溉用水量存在差距，但是這并不意味著模型模擬的數(shù)值沒有意義，因?yàn)椴煌芯砍叨葘?shù)據(jù)的精確性要求不同，隨著研究尺度的增大，數(shù)據(jù)的精確性也會降低，與真實(shí)值之間有一定的差距。因此，在今后的研究中還需根據(jù)研究尺度的不同選擇相應(yīng)的模擬方法。

5 結(jié) 論

(1)總體而言，在雄安新區(qū)上游流域，各主要農(nóng)作物的藍(lán)水足跡及其經(jīng)濟(jì)效益在不同水文年的波動較大，尤其是玉米和大豆，而生產(chǎn)水足跡及其經(jīng)濟(jì)效益則相對穩(wěn)定?？臻g特征上，西部山區(qū)的水足跡經(jīng)濟(jì)效益低于東部平原地區(qū)。

(2)模擬的水足跡經(jīng)濟(jì)效益與通過實(shí)地調(diào)查獲取的數(shù)值有一定差距，造成此現(xiàn)象的主要原因是不同作物水足跡的差異。在未來的研究中，需要根據(jù)當(dāng)?shù)氐膶?shí)際生產(chǎn)狀況，因地制宜地制定水價政策，可以使用模型估算的數(shù)值作為參考，但是還需要用實(shí)地調(diào)查的數(shù)據(jù)加以校正，從而制定出科學(xué)的農(nóng)業(yè)用水經(jīng)濟(jì)管理方案。