[1]曾 雯,邱娅柳,操信春*.基于水足迹和LMDI的江苏省农业用水变化驱动力研究[J].江苏水利,2021,(12):28-35.
 ZENG Wen,QIU Yaliu,CAO Xinchun*.Driving forces of agricultural water use change in Jiangsu Province based on water footprint and LMDI[J].JIANGSU WATER RESOURCES,2021,(12):28-35.
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基于水足迹和LMDI的江苏省农业用水变化驱动力研究()
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《江苏水利》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2021年12期
页码:
28-35
栏目:
农村水利
出版日期:
2021-12-30

文章信息/Info

Title:
Driving forces of agricultural water use change in Jiangsu Province based on water footprint and LMDI
文章编号:
1007-7839(2021)12-0028-08
作者:
曾 雯1 邱娅柳2 操信春1*
(1.河海大学 农业科学与工程学院, 江苏 南京 210098; 2.南京市高淳区水资源管理中心, 江苏 南京 211300)
Author(s):
ZENG Wen1 QIU Yaliu2 CAO Xinchun1*
(1.College of Agricultural Science and Engineering, Hohai University, Nanjing 210098, China; 2.Water Resources Management Center of Gaochun District, Nanjing 211300, China)
关键词:
水足迹 LMDI模型 因素分解 社会发展 江苏省
Keywords:
water footprint LMDI model factor decomposition social development Jiangsu Province
分类号:
TV213.4
文献标志码:
A
摘要:
结合水足迹理论与传统农业用水核算方法,本研究分析了1999—2018年江苏省农业水足迹(CWF)的变化趋势。利用LMDI模型揭示了用水强度、经济和人口对农业水足迹变化的贡献程度。结果表明,江苏省农业水足迹呈现先下降后上升再下降的波动趋势,年均值为55.2 Gm3,水稻水足迹占比最大,为40%; 江苏省农业生产总值、城镇化率及灌溉效率均随时间呈增长趋势; 各驱动力因素对江苏省农业水足迹变化的影响程度为:水足迹经济强度>经济发展>人口规模。经济发展效应是农业水足迹变化的主要贡献因素,而水足迹强度和人口规模对其增长其主要的抑制作用,人口规模对农业用水变化的影响最小。农业水足迹及其驱动因子的分析可为农业发展和资源持续利用提供支撑。
Abstract:
Combined with water footprint theory and traditional agricultural water accounting methods, the trend of agricultural water footprint( CWF )in Jiangsu Province from 1999 to 2018 was analyzed. The LMDI model was used to reveal the contribution of water intensity, economy and population to the change of agricultural water footprint. The results showed that the agricultural water footprint in Jiangsu Province showed a fluctuating trend of decreasing first, then increasing and then decreasing. The annual average value was 55.2 Gm3, and the rice water footprint accounted for the largest proportion of 40%. Agricultural GDP, urbanization rate and irrigation efficiency of Jiangsu Province all showed an increasing trend over time. The influence degree of each driving force factor on the change of agricultural water footprint in Jiangsu Province was: economic intensity of water footprint > economic development > population size. The effect of economic development was the main contributor to the change of agricultural water footprint, while the intensity of water footprint and population size had a major inhibitory effect on its growth, and the impact of population size on the change of agricultural water consumption was the smallest. The analysis of agricultural water footprint and its driving factors could provide support for agricultural development and sustainable utilization of resources.

参考文献/References:

[1] 操信春, 任杰, 吴梦洋, 等. 基于水足迹的中国农业用水效果评价[J]. 农业工程学报, 2018, 34(5):1-8.
[2] 魏宇航, 唐德善. 农业水足迹与水资源配置模型[J]. 江苏农业科学, 2016, 44(2):375-377.
[3] 陈岩, 童国平, 王蕾. 淮河流域农业灰水足迹效率的时空分布与驱动模式[J]. 水资源保护, 2020, 36(6):60-66.
[4] 刘 静, 余钟波. 江苏省农产品水足迹与虚拟水流动及其环境影响[J]. 河海大学学报(自然科学版), 2020, 48(4):320-32.
[5] 徐鹏程, 张兴奇. 江苏省主要农作物的生产水足迹研究[J]. 水资源与水工程学报, 2016, 27(1):232-237.
[6] 孙克, 聂坚. 基于引力模型的省域灰水足迹空间关联网络分析[J]. 水资源保护, 2019, 35(6):29-36.
[7] 操信春, 刘喆, 吴梦洋, 等. 水足迹分析中国耕地水资源短缺时空格局及驱动机制[J]. 农业工程学报, 2019(18):94-100.
[8] 曹学锋. 我国区域水足迹影响因素分析[J]. 统计与决策, 2017(7):113-116.
[9] 李曼, 何巧凤, 刘焕才. 疏勒河流域中下游地区主要粮食作物生产水足迹变化及影响因素分析[J]. 节水灌溉, 2020, 301(9):99-104, 110.
[10] 操信春, 崔思梦, 吴梦洋, 等. 水足迹框架下稻田水资源利用效率综合评价[J]. 水利学报, 2020, 51(10):5-14.
[11] 韩宇平, 贾冬冬, 黄会平, 等. 基于通径分析的海河流域冬小麦水足迹及影响因素[J]. 水资源保护, 2019, 35(1):6-13.
[12] 郭相平, 高爽, 吴梦洋, 等. 中国农作物水足迹时空分布与影响因素分析[J]. 农业机械学报, 2018, 49(5):302-309.
[13] 龚严, 马彦彬, 赵梳坍, 等. 1996~2015年江苏农作物播种水足迹变化及其驱动因子分析[J]. 江苏水利, 2018, 253(5):5-10.
[14] 崔克蓉, 向平安. 湖南省水稻生产水足迹及其影响因素研究[J]. 生态科学, 2020, 39(1):176-182.
[15] 王月英, 刘科伟, 孙贵先. 河北省小麦-玉米水足迹区域差异及成因分析[J]. 河北农业大学学报, 2020, 43(1):140-147.
[16] 张旭东, 吴迪, 郝迪, 等. 辽宁省玉米生产水足迹影响因素分析及空间聚类[J]. 节水灌溉, 2019, 292(12):87-92, 106.
[17] 姜秋香, 李鑫莹, 王子龙, 等. 黑龙江省农业水足迹时空分布及用水效率分析[J]. 东北农业大学学报, 2020(11):87-96.
[18] 李国璋, 王双. 中国能源强度变动的区域因素分解分析——基于LMDI分解方法[J]. 财经研究, 2008, 34(8):52-62.
[19] 王俊松, 贺灿飞. 能源消费, 经济增长与中国CO2排放量变化——基于LMDI方法的分解分析[J]. 长江流域资源与环境, 2010(1):18-23.
[20] 刘玉, 高秉博, 潘瑜春, 等. 基于LMDI模型的黄淮海地区县域粮食生产影响因素分解[J]. 农业工程学报, 2013(21):9-8.
[21] 王栋, 潘文卿, 刘庆, 等. 中国产业CO2排放的因素分解:基于LMDI模型[J]. 系统工程理论与实践, 2012(6):45-55.
[22] 梁启迪, 冯相昭, 杜晓林, 等. 基于LMDI的能源消费碳排放影响因素研究:以唐山市为例[J]. 环境与可持续发展, 2020, 45(699): 152-156.

相似文献/References:

[1]潘元全,张巧丽,徐立燕.水资源利用与经济发展协调关系探析[J].江苏水利,2020,(05):18.
 PAN Yuanquan,ZHANG Qiaoli,XU Liyan.Analysis on the coordination relationship between water resources utilization and economic development[J].JIANGSU WATER RESOURCES,2020,(12):18.

备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期:2021-05-31
基金项目:国家自然科学基金(51979074); 南京市水利科技项目(202002)
作者简介:曾雯(1997—),女,硕士研究生,研究方向为农业水管理。E-mail:zengwen@hhu.edu.cn
通信作者:操信春(1986—),男,教授,博士,主要从事农业节水理论与政策研究。E-mail:caoxinchun@hhu.edu.cn
更新日期/Last Update: 2021-12-30