基于水足迹的嘉兴市农业产业结构优化模型

doi:10.3785/j.issn.1008-9497.2022.05.013

基于水足迹的嘉兴市农业产业结构优化模型

秦智雅^,^,¹, 俞洁², 孙国金³, 王飞儿^,^,¹^,⁴

1.浙江大学环境与资源学院，浙江杭州 310058

2.浙江省环境监测中心，浙江杭州 310012

3.浙江水利水电学院，浙江杭州 310018

4.浙江生态文明研究院，浙江安吉 313300

Optimization model of agricultural industrial structure in Jiaxing city based on water footprint

QIN Zhiya^,^,¹, YU Jie², SUN Guojin³, WANG Feier^,^,¹^,⁴

1.College of Environmental and Resource Sciences，Zhejiang University，Hangzhou 310058，China

2.Zhejiang Environmental Monitoring Center，Hangzhou 310012，China

3.Zhejiang University of Water Resources and Electric Power，Hangzhou 310018，China

4.Zhejiang Ecological Civilization Academy，Anji 313300，Zhejiang Province，China

通讯作者: ORCID：https：//orcid.org/0000-0003-0411-3494，E-mail： wangfeier@zju.edu.cn.

收稿日期: 2021-05-31

基金资助:

国家重大科技专项. 2017ZX07206-001
浙江省基础公益研究计划项目. LGF19E090001

Received: 2021-05-31

作者简介 About authors

秦智雅（1995—），ORCID：https：//orcid.org/0000-0001-9332-9611，女，硕士研究生，主要从事环境规划管理研究，E-mail：21714054@zju.edu.cn. , E-mail：21714054@zju.edu.cn

摘要

农业产业结构是决定农业用水效率的重要因素之一。相较于传统用水评价，基于水足迹的评价能更全面地反映水资源的过程消耗。在对嘉兴市农业蓝水、绿水及灰水足迹核算基础上，用农业水资源压力指数（AWSI）评估区域农业用水压力，构建了基于水足迹的农业产业结构优化模型，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。结果表明，嘉兴市农业水足迹以绿水为主，蓝水足迹、绿水足迹和灰水足迹的占比分别为11.6%，51.7%和36.8%，AWSI为0.45，存在较高的水资源压力；通过调整产业结构，3种目标情景下的农业水足迹及经济效益均实现了不同程度优化，AWSI分别降低4.54%，3.89%和0.74%，有效减轻区域水资源压力。研究表明，通过基于水足迹的农业产业结构调整，有效提高了区域集约化用水效率，减轻了用水压力。研究可为农业水资源管理决策提供参考。

关键词： 农业水足迹 ; 产业调整 ; 多目标优化

Abstract

The structure of agricultural industry is an important factor that determines the efficiency of agricultural water use. Compared with traditional water use evaluation, water footprint reflects the process consumption of water resources more comprehensively. Based on the accounting of water footprints of agricultural blue water, green water and grey water in Jiaxing city, an optimization model of agricultural production structure based on water footprints was developed. The utilization status of water resource for agriculture was evaluated with the agricultural water resources stress index (AWSI). And the scenario analysis of Jiaxing agricultural industrial structure adjustment was conducted. The results showed that the majority of agricultural water footprints of Jiaxing were green water footprints. The proportion of blue, green and grey water footprints in the total water footprint was 11.6%, 51.7% and 36.8%, respectively. The AWSI showed that there was a high pressure on agricultural water resources with the value of 0.45. Under the three target scenarios of water-saving, balanced use and development, the agricultural water footprint and economic benefits could be optimized by industrial structure adjustment. The AWSI of these scenarios reduced by 4.54%, 3.89% and 0.74%, respectively, alleviating the regional water resources pressure. These results showed that the adjustment of agricultural industrial structure based on water footprint effectively improved the efficiency of intensive water use and reduced the regional water pressure. The research can provide reference for agricultural water resources management decision-making.

Keywords： agricultural water footprint ; industry adjustment ; multi-objective optimization model

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本文引用格式

秦智雅, 俞洁, 孙国金, 王飞儿. 基于水足迹的嘉兴市农业产业结构优化模型. 浙江大学学报(理学版)[J], 2022, 49(5): 613-622 doi:10.3785/j.issn.1008-9497.2022.05.013

QIN Zhiya, YU Jie, SUN Guojin, WANG Feier. Optimization model of agricultural industrial structure in Jiaxing city based on water footprint. Journal of Zhejiang University(Science Edition)[J], 2022, 49(5): 613-622 doi:10.3785/j.issn.1008-9497.2022.05.013

水资源短缺是全球十大环境问题之一^［1］。农业的耗水量最大，仅灌溉的用水量就占全球可用水资源量的70%以上^［2］，我国农业灌溉用水占比高达63%^［3］。随着点源污染控制的强化，农业生产的持续高强度经营，农业面源污染逐渐成为我国水环境污染的重要来源之一^［4］。提高农业用水效率，是推进区域节水、控制面源污染的重要对策。

采用滴灌、水肥一体化等工程和技术手段是推进农业节水及污染控制的重要措施^［5-6］，此外，调整产业结构也是推进农业用水格局改变、提高农业水资源利用效率的重要途径^［7］，蔺雪芹等^［8］通过定性分析，提出若干农作物种植结构调整措施以推进武威市节水型城市建设；张云苹等^［9］采用多目标规划模型，得到沾化县（现为沾化区）小麦、玉米、棉花和冬枣的合理种植比例，缓解了当地农业水资源在时间上分配不均的问题。

然而，现有研究大多关注农作物灌溉水量等农业直接用水问题，较少考虑间接用水问题。“水足迹”是指生产或消费过程中所有产品和服务所需的水资源量^［10］，除直接从地下水和地表水获取水量（蓝水足迹）外，还包括植物利用中的有效降水（绿水足迹）以及稀释污染物需要的水量（灰水足迹）^［11］。相较于传统用水评价，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。因此，基于农业水足迹开展产业结构调整，能更全面考量农业实际用水状况，提升农业水资源的利用效率。

现有基于水足迹的农业产业结构调整研究，基本围绕种植业开展^［12-15］，缺乏将种植业和养殖业进行综合调控的研究。此外，大部分研究^［13-14］只涉及蓝水和绿水足迹，未核算灰水足迹。随着农业面源污染控制的加强，将灰水足迹纳入水资源管理对于优化管理方案、提升水生态环境质量具有重要作用。已有实践应用主要集中于甘肃省等干旱区^［12-13］，湿润区的农业用水压力虽然较干旱区小，但面临农业面源污染严重、农业与其他产业争水等问题，因此在湿润区开展基于水足迹的农业产业结构调整研究，对提升湿润区水资源集约化利用、削减面源污染有一定的现实意义。

本文以嘉兴市为例，在对农林牧渔业按蓝水、绿水和灰水足迹进行核算基础上，用优化的农业水资源压力指数（AWSI）评估区域农业用水压力，构建了基于水足迹的农业产业结构优化模型。研究结果可为决策者提供参考，推进区域水资源可持续利用，减轻区域水资源压力。

1　研究区域与方法

1.1　研究区域

嘉兴市地处浙江省东北部、长江三角洲南翼，下辖7个县（市、区），总面积4 223 km²，2017年常住人口465.6万。嘉兴市雨量丰沛，2017年区域平均降水量1 334.1 mm，区域产水量27.3116×10⁸ m³，人均产水占有量仅586.6 m³。嘉兴市入境水量丰富，2017年为51.73×10⁸ m³，补充了当地可用水量，但入境水水质不佳，Ⅳ类~劣Ⅴ类水占89.5%。同时，作为“浙北粮仓”，嘉兴市农业耗水量大，农业面源污染严重，成为当地水质的重要污染源^［16］。

1.2　模型与方法

1.2.1　农业水足迹核算

1.2.1.1　农作物水足迹核算

采用自下而上的方法核算农作物水足迹，农作物水足迹等于农作物产量与单位质量水足迹相乘之和。

农作物单位质量蓝水和绿水足迹采用联合国粮食及农业组织（FAO）推荐的CROPWAT 8.0模型的“作物需水量”模块核算^［17］。该方法假定作物在最优条件下生长，作物需水量等于作物蒸散发量。作物单位质量蓝水足迹（VWC_blue）、绿水足迹（VWC_green）可分别根据单位蓝水、绿水蒸散发量求得：

V W C_{b l u e} = \frac{C W R_{b l u e}}{Y} = 10 \times \frac{\sum_{d = 1}^{n} E T_{b l u e, d}}{Y}

，（1）

V W C_{g r e e n} = \frac{C W R_{g r e e n}}{Y} = 10 \times \frac{\sum_{d = 1}^{n} E T_{g r e e n, d}}{Y}

，（2）

其中，CWR_blue，CWR_green分别为单位面积蓝水、绿水需水量；ET_blue_，d，ET_green_，d 分别为第d天的蓝水、绿水蒸散发量；n为生育天数；Y为作物单位面积产量；10为转换系数。

蓝水、绿水蒸散发量均由作物蒸散发量和有效降水量决定：

ET_green_，d = min（P_eff，ET_c），（3）

ET_blue_，d = IR= max（0，ET_c-P_eff），（4）

其中，P_eff为有效降水量；IR为灌溉需水量；ET_c为作物蒸散发量。

作物蒸散发量依据参考作物的蒸散发量ET₀得到，ET₀由改良的彭曼-蒙斯特公式计算得到：

E T_{c} = K_{c} E T_{0}

，（5）

其中，K_c为作物系数。

采用美国农业部土壤保持局（USDA SCS）提出的方法计算有效降水量：

P_{e f f} = \{\begin{array}{l} P (\frac{125 - 0.2 \times 3 \times P}{125}), P \leq \frac{250}{3}, \\ \frac{125}{3} + 0.1 P, P > \frac{250}{3}, \end{array}

（6）

其中，P为旬降水量。

灰水足迹是指将污染物稀释至可接受的最高浓度时所需的水资源量，通常采用临界稀释体积法^［17］计算，单位质量灰水足迹的计算式为

V W C_{g r e y} = \underset{p}{m a x} (\frac{L_{p}}{C_{p m} - C_{p n}}) ，

（7）

其中，VWC_grey为单位质量灰水足迹；L_p为单位产量排放的污染物的负荷；C_pm为水体中污染物的目标浓度；C_pn为水体中污染物的自然背景浓度，通常假定为0^［18］。

因缺乏具体作物的排污系数，农作物单位质量灰水足迹计算时参考了MEKONNEN等^［19］的研究结果，即将10%淋湿率的氮肥产生的硝态氮稀释至10 mg·L^－1所需的水量（表1）。

表1 嘉兴市主要农作物单位质量灰水足迹

Table 1 Grey water footprint coefficients of main crops in Jiaxing

作物种类	稻谷	小麦	大麦	玉米	豆类	薯类	油菜籽	蔬菜	水果（葡萄）
单位质量灰水足迹/（m³·t^－1）	215	292	131	288	199	73	467	132	170

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农作物单位质量蓝、绿、灰水足迹的计算流程如图1所示。

图1

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图1 农作物单位质量水足迹计算流程

Fig.1 Calculation process of crop water footprint coefficient

1.2.1.2　畜牧渔产品水足迹核算

畜牧渔产品水足迹用产品产量与单位质量水足迹相乘之和核算。畜牧渔产品单位质量水足迹通常采用生产树法^［20］计算，由单位动物生存时期水足迹与单位产品加工过程水足迹两部分组成。本文畜牧渔产品单位质量蓝水、绿水足迹的计算参考孙才志等^［21］、赵锐等^［22］、MEKONNEN等^［23］的研究结果（表2）。

表2 嘉兴市主要畜牧渔产品单位质量蓝水、绿水足迹

Table 2 Blue and green WF coefficients of major livestock and fishery products in Jiaxing

产品	单位质量蓝水足迹/（m³·t^－1）	单位质量绿水足迹/（m³·t^－1）
猪肉	270	3 430
羊肉	380	4 820
禽肉	300	3 200
禽蛋	770	7 880
淡水养殖水产	400	4 600

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在计算畜牧渔产品单位质量灰水足迹时，以稀释COD_cr、总氮、总磷至目标浓度的最大需水量为计算依据，污染物负荷（L_p）在参考李萍萍等^［24］的研究结果基础上进行质量折算，畜禽养殖业污染处理率按90%计，同时以《地表水环境质量标准（GB 3838—2002）》中Ⅲ类水质标准作为目标浓度（C_pm），最终由式（7）得到畜牧渔产品单位质量灰水足迹。

1.2.2　农业水资源压力指数

在传统用水管理中，常用水资源压力指数（WSI）评价区域缺水状况^［25］。采用优化后的基于水足迹的农业水资源压力指数（AWSI）评价农业缺水情况，计算式为

A W S I = \frac{A W F - A W F_{g r e e n}}{A W R}

，（8）

A W R = （ S W + T W ） \times \frac{A W U}{W U}

，（9）

其中，AWF为农业水足迹，AWF_green为农业绿水足迹，AWR为农业可用水资源量，SW为区域自产水可用量，TW为过境水量，AWU为区域农业供水量，WU为区域总供水量。

因绿水的机会成本较低，对环境负面影响较小^［26］，故计算时从农业水足迹中去除，在计算可用水量时也不考虑可用绿水量。此外，农业用水除本地水资源外，过境水也是重要的用水来源，因此将过境水纳入可用水量。

根据AWSI的大小，将水资源压力分为无（<0.1）、低［0.1， 0.2）、中度［0.2， 0.4）、较高［0.4， 0.8）和高（≥0.8） 5个等级^{［25， 27］}。

1.2.3　多目标规划模型

1.2.3.1　目标函数

以嘉兴市农业蓝水足迹和灰水足迹最小化、产值最大化作为调控目标：

m i n f_{1} (X, Y) = \sum_{i = 1}^{7} (\sum_{j = 1}^{9} a_{c r o p ， i j} Y_{i j} x_{i j} + \sum_{k = 1}^{5} a_{l i v e s ， k} y_{i k}) ，

（10）

m i n f_{2} (X, Y) = \sum_{i = 1}^{7} (\sum_{j = 1}^{9} b_{c r o p ， j} Y_{i j} x_{i j} + \sum_{k = 1}^{5} b_{l i v e s ， k} y_{i k}) ，

（11）

m a x f_{3} (X, Y) = \sum_{i = 1}^{7} (\sum_{j = 1}^{9} c_{c r o p ， j} Y_{i j} x_{i j} + \sum_{k = 1}^{5} c_{l i v e s ， k} y_{i k}) ，

（12）

其中， $f_{1} (X, Y) ， f_{2} (X, Y) ， f_{3} (X, Y)$ 分别为嘉兴市农业蓝水足迹、农业灰水足迹、农业产值；x_ij，y_ik 分别为区域i农产品j的播种面积、畜牧渔产品k的产量；a_crop_，ij，b_crop_，j，c_crop_，j 分别为农产品j的单位质量蓝水足迹、单位质量灰水足迹、单位产量；Y_ij 为区域i作物j的单位面积产量；a_lives，_k，b_lives，_k，c_lives，_k 分别为畜牧渔产品k的单位质量蓝水足迹、单位质量灰水足迹、单位产值。

1.2.3.2　约束条件

为使模型解收敛，将3个调控目标均以优于2017年基准值作为限制条件之一。由于环境约束和经济约束具有区域性，因此各地区分别设定硬性指标；考虑蓝水足迹和农业产值在嘉兴市内较易实现交易与流转，故仅设定嘉兴市总体指标。

（1）蓝水足迹约束

\sum_{i = 1}^{7} (\sum_{j = 1}^{9} a_{c r o p ， i j} Y_{i j} x_{i j} + \sum_{k = 1}^{5} a_{l i v e s ， k} y_{i k}) \leq B_{a g}

；（13）

（2）灰水足迹约束

\sum_{i = 1}^{7} (\sum_{j = 1}^{9} b_{c r o p ， j} Y_{i j} x_{i j} + \sum_{k = 1}^{5} b_{l i v e s ， k} y_{i k}) \leq G_{a g}

，（14）

\sum_{j = 1}^{9} b_{c r o p ， j} Y_{i j} x_{i j} + \sum_{k = 1}^{5} b_{l i v e s ， k} y_{i k} \leq G_{a g i}

；（15）

（3）农业产值约束

\sum_{i = 1}^{7} (\sum_{j = 1}^{9} c_{c r o p ， j} Y_{i j} x_{i j} + \sum_{k = 1}^{5} c_{l i v e s ， k} y_{i k}) \geq V_{a g}

，（16）

\sum_{j = 1}^{9} c_{c r o p ， j} Y_{i j} x_{i j} + \sum_{k = 1}^{5} c_{l i v e s ， k} y_{i k} \geq V_{a g i}

，（17）

0.15 V_{a g} \leq \sum_{i = 1}^{7} (\sum_{k = 1}^{4} c_{l i v e s ， k} y_{i k}) \leq 0.25 V_{a g} ，

（18）

0.10 V_{a g} \leq \sum_{i = 1}^{7} c_{l i v e s ， 5} y_{i 5} \leq 0.20 V_{a g} ，

（19）

其中， $B_{a g} ， G_{a g} ， V_{a g} 分别$ 为2017年嘉兴市农业蓝水足迹、农业灰水足迹、农业产值； $G_{a g i} ， V_{a g i}$ 分别为2017年区域i农业灰水足迹、农业产值。

（4）产品供应保障约束

农业产业结构的调整应保证当地居民对农产品的需求，根据《浙江省现代农业发展“十三五”规划》及《浙江省畜牧业区域布局调整优化方案》等，将嘉兴市居民口粮、蔬菜、水果、肉类、禽蛋的自给率分别设为100%，70%，50%，60%和35%，则有

\sum_{i = 1}^{7} Y_{i 1} x_{i 1} + \sum_{i = 1}^{7} Y_{i 2} x_{i 2} + 0.1 \sum_{i = 1}^{7} Y_{i 4} x_{i 4} \geq m_{1} P

，（20）

\sum_{i = 1}^{7} Y_{i 8} x_{i 8} \geq 0.7 m_{2} P

，（21）

\sum_{i = 1}^{7} Y_{i 9} x_{i 9} \geq 0.5 m_{3} P

，（22）

\sum_{k = 1}^{3} y_{i k} \geq 0.6 m_{4} P

，（23）

\sum_{i = 1}^{7} y_{i 4} \geq 0.35 m_{5} P

，（24）

其中，m₁，m₂，m₃，m₄，m₅分别为嘉兴市居民口粮、蔬菜、水果、肉类、禽蛋的年人均需求量；P为嘉兴市2017年常住人口数。

（5）生产资源约束

在去除复种影响下，作物耕种面积应不大于目前耕地保有量；全市旱地面积应不小于耕地面积的10%。

\sum_{j = 1}^{9} \frac{x_{i j}}{M_{i}} \leq A_{i}

，（25）

\sum_{i = 1}^{7} \frac{0.5 x_{i 4} + x_{i 5} + x_{i 6} + 0.5 x_{i 8}}{M_{i}} \geq 0.1 \sum_{i = 1}^{7} (\sum_{j = 1}^{8} \frac{x_{i j}}{M_{i}}),

（26）

其中， $M_{i}$ 为区域i复种指数； $A_{i}$ 为区域i实际耕地保有量。

（6）产业结构比例约束

受农业用地分类管控影响，部分经济效益较好的农作物（如水果）生产不会得到无节制扩展。因此结合嘉兴市种植业现状、土地资源类型等因素，各地果园种植面积的涨幅应控制在10%以内。

x_{i 9} \leq 1.1 A_{i 9}

，（27）

其中，A_i₉为当前区域i果园的种植面积。

随着人们生活水平的提高，肉类的消费结构逐渐发生改变，引导了供给侧结构的变化，嘉兴市羊肉产量在肉类中的占比应大于5%，禽肉产量占比应大于25%。

\sum_{i = 1}^{7} y_{i 2} > 0.05 \sum_{i = 1}^{7} (\sum_{k = 1}^{3} y_{i k}) ，

（28）

\sum_{i = 1}^{7} y_{i 3} > 0.25 \sum_{i = 1}^{7} (\sum_{k = 1}^{3} y_{i k}) 。

（29）

（7）正数数值约束

x_{i j} ， y_{i k} > 0

。（30）

其中， $x_{i j}$ 为农作物播种面积； $y_{i k}$ 为畜牧渔产品产量。

1.3.2.3　模型求解

采用线性加权法，将多目标转化为单目标，进行最优化求解。先通过min-max归一化方法对各目标进行特征缩放和无量纲化处理，然后对各目标进行赋权。公式为

\begin{array}{l} m i n F_{o v e r a l l} = w_{1} \times \frac{f_{1 m a x} - f_{1}}{f_{1 m a x} - f_{1 m i n}} + w_{2} \times \frac{f_{2 m a x} - f_{2}}{f_{2 m a x} - f_{2 m i n}} - \\ w_{3} \times \frac{f_{3} - f_{3 m i n}}{f_{3 m a x} - f_{3 m i n}} ， \end{array}

（31）

其中，F_overall为线性组合后的目标函数；f₁，f₂，f₃分别为蓝水足迹目标、灰水足迹目标与经济发展目标；f_i_max，f_i_min分别为上述目标f_i 在可行域下的最大值、最小值；w_i （i=1，2，3）为各目标的权重。

各目标的权重系数由层次分析法（AHP）确定。设置节水型、均衡型与发展型3种情景，各情景对蓝水足迹、灰水足迹和经济效益3个目标按1~9标度法建立判断矩阵并进行层次单排序，计算判断矩阵的最大特征值和特征向量，经一致性检验后将特征向量中的值作为各因素的权重^［28］，各情景的判断矩阵和权重见表3。

表3 3种典型情景的判断矩阵和权重

Table 3 Judgment matrix and weights of three typical scenarios

目标	节水型				均衡型				发展型
	判断矩阵			权重 w_i	判断矩阵			权重 w_i	判断矩阵			权重 w_i
	C₁	C₂	C₃	权重 w_i	C₁	C₂	C₃	权重 w_i	C₁	C₂	C₃	权重 w_i
C₁	1	1	3	0.49	1	1	1	0.33	1	1	0.33	0.03
C₂	1	1	3	0.49	1	1	1	0.33	1	1	0.33	0.03
C₃	0.33	0.33	1	0.02	1	1	1	0.33	3	3	1	0.93

注C₁，C₂，C₃分别表示蓝水足迹目标、灰水足迹目标与经济效益目标。

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1.3　数据来源

在水足迹核算涉及的气象数据中，2005—2017年嘉兴市各地区的最高气温、最低气温、平均相对湿度、平均风速和日照时长及各站点经纬度来自中国科学院资源环境科学数据中心。2005—2017年嘉兴市各地区降水数据由浙江省水文管理中心提供。作物生长资料来自FAO全球数据库、《中国农业物候图集》及相关文献^［29-30］。农产品单位产值在2017年嘉兴市总产值及耕种、养殖规模基础上，结合历年《中国农村统计年鉴》农产品成本与收益分表、当前市场交易价格等资料经修正得到。主要食品人均需求量来自《国家粮食安全中长期规划纲要（2008—2020年）》《中国食物与营养发展纲要（2014—2020年）》及《中国统计年鉴》（2018年）。农作物播种面积、农产品单位产量、耕地复种指数、畜牧渔产品产量等主要来自《嘉兴市统计年鉴》（2018年）。

2　结果与讨论

2.1　嘉兴市农业水足迹特征分析

2017年嘉兴市农业总水足迹为41.51×10⁸ m³，AWSI为0.45，水资源压力属于“较高”一级。在农业总水足迹构成中（图2），绿水足迹约占总水足迹的一半（51.7%），蓝水足迹仅占11.6%，主要由于嘉兴市丰沛的降水量等天然条件为作物提供了丰富的可利用绿水资源，作物生长直接利用绿水，导致蓝水用量相对较低。在所有产品中，稻谷是农业蓝水足迹的主要消耗者（占总蓝水足迹的71.5%），一方面因水稻需淹水生长，单位质量蓝水足迹较高，另一方面嘉兴市水稻种植面积最广。嘉兴市农业灰水足迹占比较大（36.8%），超过蓝水足迹，说明农业生产中面源污染稀释需水量高于农业灌溉需水量。在农业产业结构中，渔业生产、畜禽养殖以及蔬菜种植对灰水足迹贡献较大，贡献率均在25%以上。

图2

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图2 2017年嘉兴市农业水足迹构成

Fig.2 Composition of agricultural water footprint of Jiaxing city in 2017

从农业水足迹的产业构成看，农作物、畜禽产品和水产品的水足迹贡献率分别为48.8%，25.3%和25.9%。作为“鱼米之乡”的嘉兴市，水稻种植和淡水养殖规模均较大，且单位质量水足迹较高，二者共贡献了46.3%的农业总水足迹。

从农业水足迹的区域分布看，嘉兴市各地区农业水足迹相近，各县（市、区）农业水足迹占全市的比例集中在13%~15%。其中桐乡市最高，占全市水足迹的19.3%，这主要因为桐乡为农业大县，玉米、豆类和蔬菜等作物种植面积均高于其他县市，羊肉、禽蛋产量也位居嘉兴市首位，因此桐乡市成为嘉兴市农业水足迹最高的地区。平湖市农业水足迹略低，占嘉兴市农业水足迹的10.0%，这与平湖市畜牧业、渔业养殖规模较小有关。

2.2　产业结构优化调控结果

2.2.1　综合调控成效分析

理论上，决策者可选择由多目标规划求得的任何非劣解（帕累托解）^［31］，但在实际应用中，决策者应根据农民和其他利益相关者的偏好选择最优的帕累托解。本文设置节水型、均衡型和发展型3种情景开展农业产业结构调整研究，求得各情景下的帕累托最优解。但由于目标优先级设置不同，相对于2017年的基准值，各结果呈现梯度变化（表4），其中，节水型、均衡型和发展型3种情景的蓝水足迹较2017年的基准值分别削减了6.13%，5.97%和4.36%；灰水足迹较2017年的基准值分别削减了4.42%，3.62%和0；经济效益较2017年的基准值分别增长了0，1.73%和4.10%。同时，节水型、均衡型和发展型情景的ASWI较2017年的基准值分别降低了4.54%，3.89%和0.74%，说明产业调控方案减轻了区域水资源压力。

表4 3种调控情景的目标结果变化

Table 4 Changes in objectives in three scenarios

调控

情景

蓝水足迹

变化率/%

灰水足迹

变化率/%

产值

变化率/%

AWSI/%

节水型

-6.13

-4.42

-4.54

均衡型

-5.97

-3.62

1.73

-3.89

发展型

-4.36

4.10

-0.74

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从各产业结构调整结果看（图3），在种植业中，薯类因较低的单位质量水足迹和较高的产值，在3种情景中种植面积均有较明显增加；蔬菜、水果（葡萄）单位水足迹产值与单位面积产值均较高，因此在均衡型与发展型情景中种植面积明显增加；稻谷因较高的单位质量水足迹，在3种情景中水稻的种植面积均有一定程度下降；大麦、豆类与油菜籽的单位水足迹产值均处于中等水平，因单位面积产值较低，故种植面积整体呈下降趋势。

图3

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图3 嘉兴市农业结构调整方案变化情况

Fig.3 Changes in the agricultural structure adjustment plan of Jiaxing

在畜禽养殖中，羊肉因具有较低的单位质量水足迹和较高的产值，在3种情景中产量均有大幅上调；猪肉具有产值较优而单位质量水足迹亦较高的特征，在节水型与均衡型情景中产量略有增加，在发展型情景中提升幅度较大；禽肉和禽蛋由于单位水足迹产值较低，在3种情景中产量均有明显下调。

由于水产养殖业的单位质量水足迹与产值均较高，因此在节水型与均衡型情景中有小幅下调，在发展型情景中有小幅上调。

2.2.2　区域调控结果分析

嘉兴市各县市调控方案总体较为一致，但由于各县市产业结构基础不同，目标变化率呈一定差异。由表5知，调控方案对桐乡市、海宁市及海盐县的节水与经济增长均有较好的优化效果。调控结果主要受相关产业调控比例（与单位水足迹产值有关）和产业规模基数影响。3种调控方案均大幅度提高了羊肉生产、降低了禽肉和禽蛋生产，而在基准年，桐乡市的羊肉和禽蛋产量均居嘉兴市首位，海宁市的羊肉、禽肉及禽蛋产量均位列嘉兴市前三，海盐县是嘉兴市最大的禽肉生产地，因此上述市（县）呈现的调控结果更优。

表5 嘉兴市各地区调控目标变化率

Table 5 Rate change of regulation objectives in various regions of Jiaxing

地区	蓝水足迹变化率/%			灰水足迹变化率/%			产值变化率/%
地区	节水型	均衡型	发展型	节水型	节水型	发展型	节水型	均衡型	发展型
南湖区	-4.95	-4.76	-4.69	-1.43	-0.69	0.00	0.00	1.74	2.55
秀洲区	-5.09	-4.95	-4.27	-3.06	-2.09	0.00	0.00	1.83	3.21
嘉善县	-5.77	-5.73	-4.74	-3.22	-3.06	0.00	0.00	0.40	2.73
平湖市	-5.24	-5.21	-3.39	-2.53	-1.91	0.00	0.00	0.78	2.18
海盐县	-6.39	-6.31	-3.93	-6.38	-5.68	0.00	0.00	1.28	4.95
海宁市	-6.36	-6.22	-3.33	-5.78	-4.56	0.00	0.00	2.28	5.44
桐乡市	-8.78	-8.29	-6.11	-6.74	-5.72	0.00	0.00	3.03	6.38

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2.3　讨论

以嘉兴市为例，将水足迹作为重要指标纳入产业结构调整模型，实现了有形水资源与虚拟水资源的协同，更加真实全面地反映了水资源的利用情况。因受数据获取限制，本研究主要关注农业生产水足迹，未核算农产品贸易引起的水足迹输出情况^［32］，农业水足迹区域间交换有待进一步研究。

多目标规划是实现方案决策的重要手段，而方案的选择最终受各目标权重的影响。研究设置了3种典型情景，研究结果较好地适应了不同情景下的决策。在实际应用中，不同管控阶段目标的侧重点不同，可通过调整目标权重实现相应的决策。此外，在节水型、均衡型及发展型3种情景下，嘉兴市粮食作物与经济作物的种植面积比由1.53分别降至1.44，1.41及1.40，在干旱区种植业产业结构调整研究中也出现粮经作物面积比降低的结果^［13］，这是由于单位水资源（水足迹）产值起了主导作用。在进行相关研究时，为确保粮食安全，在调控时应注意约束条件的设定，以保障粮食等作物的种植面积。

本研究的调控目标以水资源利用效率及经济效益为导向，但目标效率的设置是静态的，未考虑市场因素引起的参数变化，也未考虑农民行为对最终调控结果的影响。如当水果或猪肉价格上涨时，农民种植水果或养殖生猪的积极性也会提高，其生产行为将直接改变产业结构，并最终影响农业生产中水资源的配置情况。针对此问题，未来一方面可尝试将市场因素纳入产业结构优化模型，如设置农产品价格动态调控参数，以更好地适应实际情况；另一方面政府应开展产前补贴引导、产中统筹生产社会化服务、产后扶持对接市场等工作^［33］，引导农民有序生产，从而实现农业产业结构优化目标。

3　结论

提出了基于生产水足迹的农林牧渔业产业结构多目标优化模型，以嘉兴市为研究对象，通过核算农业水足迹，基于水资源利用效率及经济效益对嘉兴市农业产业结构进行了优化。主要结论如下：

3.1　嘉兴市农业蓝水、绿水和灰水足迹分别占总水足迹的11.6%，51.7%和36.8%，农业面源污染稀释需水量超过农业灌溉需水量，农业生产水资源压力指数（AWSI）为0.45，存在较高的农业水资源压力。

3.2　通过模型在节水型、均衡型和发展型3种情景下的产业结构调整，在保障经济效益的同时优化了水足迹消耗，AWSI分别降低了4.54%，3.89%和0.74%，有效缓解了农业水资源压力。

3.3　根据3种情景下产业结构调整结果，建议嘉兴市在相关规划中注重农业产业结构的优化：适度提高蔬菜与水果的种植面积；渐次提升羊、猪等养殖规模，适度降低家禽养殖规模；加大农业面源污染控制，有效降低农业灰水足迹。

http://dx.doi.org/10.3785/j.issn.1008-9497.2022.05.013

参考文献

原文顺序

文献年度倒序

文中引用次数倒序

被引期刊影响因子

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. An Introduction to Global Environmental Issues［M］. London： Routledge， 1994.