当前世界环境

介绍

水是人类赖以生存的重要自然资源。它是地球上人类赖以生存的最重要的物质实体之一。水主要用于饮用和提供卫生设施。水的其他用途包括农业、牲畜饲养和管理、家庭供应和工业业务。水受到人类活动的严重危害。^{1、2、3、4}

淡水短缺是一个主要问题。^5、6人口增长、社会经济增长、全球淡水枯竭、河流干涸和人口水平高都是水资源短缺加剧的迹象。^{7, 8, 9, 10}世界上越来越多的国家出现了水资源短缺问题。¹¹农业是淡水的主要消费者，占全球地表水和地下水消费量的85%。^12、13

为了管理全球对淡水短缺的关注，水足迹(water footprint, WF)已成为决策者之间探索用水的互动工具，以鼓励有效、合理和可持续的用水。WF的概念最初是由Hoekstra提出的¹⁴后来被胡克斯特拉和查普朗进一步阐述。¹⁵WF是用于生产产品、商品或服务的用水量的以消耗或污染为基础的指标。了解分配的地表水和地下水资源在生产过程中是如何消耗的，对决策者有效地规划、管理和维持水资源非常有价值。^16、17

一种产品的WF是指在整个生产链中生产该产品所需的水量。世界水论坛的评估是一种分析工具，可以描述人类活动与水资源短缺之间的关系，并为水资源综合管理提供了一种创新方法。¹⁸根据淡水使用的消耗或退化情况，世界环境基金进一步分为三个组成部分。¹⁸第一个和第二个组件是WF_绿色和WF_蓝色的而第三个组成部分是WF_灰色。

绿色的WF (WF_绿色)为雨水消耗量，蓝色为WF (WF)_蓝色的)表示生产该产品所需地表水或地下水的消耗量。WF的降解成分，即灰色WF_灰色)，根据可接受的环境水质标准，测量综合流入淡水水体的污染物负荷所需的水量。

世界自然基金会以前的研究主要集中在六个不同的领域:产品、部门、流域、行政边界、国家和全球一级。在产品层面，Van Oel和Hoekstra¹⁹量化了纸制品的WF, Chapagain和Hoekstra^20.对荷兰的茶和咖啡消费进行了量化。Mekonnen和Hoekstra²¹对农场动物产品的WF进行了全球评估。

在一个流域，米格尔et al .,²²评估了杜罗河流域农业部门的WF，杜蒙特et al .,²³对瓜达尔基维尔河流域的WF进行了分析，重点分析了地下水和曾et al .,²⁴对黑河流域进行了评价。D 'Ambrosio等.，²⁵利用水足迹作为一项指标，评估了aanale d 'Aiedda流域用水的可持续性，Martínez-Pazet al .,²⁶采用水文模型和决策支持系统相结合的方法模拟塞古拉河流域的人为水循环，评价了塞古拉河流域灌溉农业部门的水足迹。省级et al .,²⁷估算了中国乐山市的区域水足迹。在国家层面，坎普曼，²⁸艾哈迈德和里布，²⁹通用电气et al .,^30.而et al .,³¹量化了印度、苏丹、中国和伊朗的旱地和灌溉区的粮食产量。Chapagain和Hoekstra³²从生产和消费的角度在全球范围内量化水稻的水足迹。

使用5 × 5弧分网格，Mekonnen和Hoekstra³³量化WF_绿色, WF_蓝色的和WF_灰色用于全球生产的农作物及其衍生产品。通过采用区域间投入产出框架et al .,³⁴分析了中国北京的水足迹。

在地理上划定的地区(例如一个省、国家、集水区或流域)内的生态环境影响因子是该地区发生的所有过程的总和。¹⁸虽然关于WF评价研究的文献正在迅速增加，但针对特定流域的研究仍然很少。³⁵在流域一级评估水循环是水资源综合管理和可持续用水的一个重要步骤，因为它有助于了解人类活动如何影响自然水循环。²⁴

在印度，很少进行在流域一级评价世界森林资源的研究。Sambhajiet al .,⁶评估了恒河选定子流域的WF (即。Gomti和Betwa)，而Kumar³⁶测定了Kinnerasani盆地雨养灌区主要作物的WF。班贾尔河流域位于一个部落地区，该地区识字率低，社会经济条件差，缺乏适当的水管理做法，导致农业成为唯一的生计收入来源。本研究的目的是量化WF_绿色, WF_蓝色的和WF_灰色在班贾尔河流域(BRW)种植的作物，以便与在全球和流域或集水区一级进行的其他水足迹研究进行比较。这种比较将有助于决策者和相应的政府机构以最佳的地表水和地下水资源实现最高的作物产量。对世界货币基金组织进行分析也将证明是有利的_灰色如果产量大幅增加，价值及其变化趋势。

研究区域:班加尔河流域(BRW)

班加尔河是纳尔马达河的主要支流之一。流域主要存在于中央邦的巴拉加特和曼德拉地区，海拔较高的流域位于恰蒂斯加尔邦的卡比尔达姆(卡瓦达)和Rajnandgaon地区。它的地理位置在21世纪之间⁰41 ' 00 " n - 23⁰北纬30度和80度⁰20 ' 00 " e - 81⁰东经15 ' 00 "，地理面积2503公里²一直到测量站。流域的总海拔从442米到905米不等。这项研究是在2000年至2013年间进行的。该地区属于热带气候，冬季温和，夏季炎热，通常受到西南季风的降雨。然而，由于该流域总体海拔高，森林丰富，³⁷夏季气温上升幅度不像其他地区那么大，一般在7摄氏度左右⁰冬天摄氏度到48度⁰2000 - 2013年，该流域夏季平均降雨量在1000 - 1400毫米之间。

流域的关键部分是森林，其次是开阔地/休耕地/荒地和农业。³⁷流域下伏土壤为粘壤土、壤土和粘壤土。图1显示了BRW的位置和BRW的土地利用模式。

图1:流域土地利用格局的BRW位置图 点击此处查看图

材料与方法

根据Hoekstra提出的计算框架计算BRW中作物的WFet al .,¹⁸通过考虑世界货币基金组织_绿色, WF_蓝色的和WF_灰色为了研究。前期采用快速倾点技术，利用Arc Map 10.3在GIS环境下对流域进行圈定，并连续将流域形状文件与各区开发地块的行政边界重合，以识别完全或部分位于流域边界内的地块。

作物WF评估

WF的_绿色和WF_蓝色的使用CROPWAT模型，使用模型中的作物需水量选项，而WF_灰色是根据当地调查获得的肥料施用量数据和中央邦政府农民福利网站获得的数据计算得出的。由粮农组织土地和水发展司开发的crowat模式³⁸包括一个简单的水分平衡模型，该模型允许模拟作物水分胁迫条件，并根据确定作物蒸散发的成熟方法估计产量减少。³⁹CROPWAT模式利用参考蒸散量(ET)估算给定作物的作物蒸散量₀）.参考蒸散量可以定义为一种假设的具有特定特征的草类参考作物的蒸散量，该作物具有丰富的水分。

CROPWAT模式需要的气象数据包括最高温度、最低温度、相对湿度、日照时数和降雨量。由于缺乏流域尺度的可用气象数据，因此SWAT采用了14年(2000 - 2013)的全球气象数据。BRW作物分类图的不可获得性导致了一种假设，即流域内发展区块的作物生产统计数据是基于比例面积的。流域内各区的作物产量统计数据来自印度政府农业生产统计门户网站。

除了气象数据外，CROPWAT模型还需要土壤数据和作物数据来计算ET₀和等_C该流域的土壤图取自蒂瓦里，³⁷然而，每种土壤类型的土壤参数即。土壤有效总含水量、最大入渗速率、土壤初始水分耗竭和最大生根深度均以模型预设值为基础。作物数据包括作物系数、作物发育阶段长度、生根深度、临界耗竭分数、产量响应函数和作物高度等作物参数，获取自FAO灌溉排水文件no. 1。56.³⁷

图2:作物WF评估、作物生产和农业WF评估所涉及的步骤流程图 点击此处查看图

WF的_绿色(m^3./t)通过划分绿色作物水分利用(CWU)来确定_绿色,米^3./公顷)与作物产量有关。以类似的方式，世界经济论坛_蓝色的通过划分蓝色作物水分利用(CWU)来确定作物的水分利用_蓝色的,米^3./公顷)与作物产量(Y_c吨/公顷)。

通讯的_绿色通讯和_蓝色的通过将绿色和蓝色的蒸散量乘以10来计算。

式中，t为10天的时间步长，lgp, c代表生长期和作物的长度，ET_绿色是绿色的蒸腾。乘数为10的ETgreen (mm)和ETblue (mm)给出了CWU的值_绿色通讯和_蓝色的单位是m3/ha。作物蒸散发(ET)值_C， mm)和有效降雨量(P_eff， mm)，由CROPWAT模型获得。当前情况下的有效降雨量是指作物和土壤表面可用于蒸散的总降水量。有效降雨量采用USDA SCS方法计算。BRW中农业WF的评估是量化WF的第一次尝试_绿色,WF_蓝色的和WF_灰色。通讯的_蓝色的的计算方法与CWU相同_绿色谁的公式被描绘成

在哪里等_蓝色的为蓝色的蒸散量(mm)。的等_绿色是提供给作物的降雨深度来补偿作物蒸散发造成的水分损失，而蒸散发呢_蓝色的可以定义为灌溉用水(地表水或地下水)的深度，以补偿作物蒸散造成的水分损失。²⁷

WF的_灰色(m^3./吨)使用Hoekstra建议的数学结构进行评估et al .,¹⁸每公顷农田的化学施用量(AR [c]， kg/ha)乘以淋溶径流分数(α， %)除以最大可接受浓度(c_马克斯公斤/米^3.)和所考虑污染物的自然浓度(c_nat, kg.m^3.)，然后除以作物产量(Y_C(吨/公顷)为WF_灰色(m^3./吨)。在计算WF时_灰色，应注意的是，WF只考虑那些化学施用量较高的污染物_灰色会计，因为它将呈现显著的价值的WF_灰色。¹⁸BRW中用于农业生产的化学物质的消耗仅以肥料的形式存在，因此这里的化学施用量是指用于体面生产的肥料消耗。用于评估WF的方程_灰色描述如下

由于计算淋溶径流分数(α， %)的数学模型的不足，导致假设采用α为10%来评估WF_灰色正如胡克斯特拉所说et al。¹⁸

世界粮食计划署对农业的评估_一个）

农业的WF是指在流域边界内种植所有作物所需的全部水量。WF的_一个百万美元^3./yr)是通过对作物生产的水足迹(WF)求和计算得出的_CP)。使用以下公式进行评估

式中，c为BRW中种植的作物，n为作物数量，ws为BRW。WF的_CP对于在流域种植的作物，使用以下公式获得

在这里，ws有它通常的意思，WF_绿色(CP)[c, ws), WF_蓝色(CP)[c, ws), WF_灰色(CP)[c,ws]为BRW地区作物生产的绿色、蓝色和灰色水足迹，单位为百万米^3./年。WF的_CP采用以下公式对BRW种植的作物进行评价

式中，b为BRW的块数，N为BRW的块数，Prod [c, b]为区块b中作物c的产量(吨/公顷)。

结果

作物的水足迹

表1显示了2000年至2013年BRW作物的平均WF。在所有考虑的作物中，水稻的WF为7848 m^3.最大，其次是克(5782 m)^3.小麦(5417米/吨)^3./吨)。克WF值较高是由于整个流域的克作物产量较低。因为克是a拉比作物，世界粮食计划署_蓝色的在其他两个分量之间是最大的。WF的_绿色最高的是大米。

流域有机农业的实践导致了WF的价值_灰色对所有的作物来说都很低。WF的_灰色是最高的arhar(81米^3.花生最低(38 m /t)^3./吨)。图3和图4描绘了WF_绿色, WF_蓝色的和WF_灰色在BRW种植的作物

表1:BRW种植作物的水足迹

作物	蓝色的世界粮食计划署	绿色世界粮食计划署	灰色的世界粮食计划署	世界粮食计划署总
	米3./吨
Arhar	109	4719	81	4909
克	5150	569	63	5782
花生	997	3051	38	4086
蜀黍	212	3481	45	3739
玉米	116	2734	36	2886
大米	2884	4925	39	7848
大豆	One hundred.	2916	45	3060
小麦	5000	369	49	5417

农业用水足迹(WF_一个）

农业WF为69037万m^3./年高于2000年至2013年BRW的平均值。表2显示了WF_CP在BRW种植的作物水稻是该区农业水足迹的主要贡献者，占总水足迹的87.38%，占总水足迹的63.81%_绿色(CP)WF的_总(CP)。这是由于以大米为主食的主要做法雨季BRW的作物。富余水分的可利用性和土壤类型的适宜性在水稻种植中也起着重要作用雨季BRW地区的作物其次是克，WF为4.97%_总(CP)小麦占WF的4.33%_总(CP)玉米占WF的1.31%_总(CP)向世界自然基金会_一个。

图3:WF绿色和WF蓝色的在BRW种植的作物 点击此处查看图

图4:WF灰色在BRW种植的作物 点击此处查看图

表2:WF_CP在BRW种植的不同作物

作物	蓝色的世界粮食计划署	绿色世界粮食计划署	灰色的世界粮食计划署	世界粮食计划署总
	百万美元3./年
Arhar	0.11	4.76	0.08	4.96
克	29.88	4.02	0.45	34.35
花生	0.11	0.39	0.01	0.50
蜀黍	0.01	0.18	0.00	0.20
玉米	0.41	8.54	0.10	9.05
大米	215.42	385.00	2.87	603.29
大豆	0.31	7.64	0.14	8.09
小麦	27.79	1.91	0．25	29.94
总计	274.03	412.44	3.90	690.37

BRW之所以能获得良好的降水，主要是由于流域内主要的森林占用导致了较高的WF_绿色(CP)对于雨水充沛的(雨季) BRW作物。如前所述，WF_灰色作物的产量是最低的，因此世界粮食计划署_灰色(CP)与WF相比，BRW种植的作物可以忽略不计_绿色和WF_蓝色的。图5显示了每种作物在WF中的百分比份额_绿色, WF_蓝色的和WF_灰色。

图5:WF绿色, WF蓝色的和WF灰色2000年至2013年BRW作物产量的平均值 点击此处查看图

WF的空间分布_CP在BRW

WF的空间分布如图6所示_(绿色)CP, WF_(蓝色)CPWF_CP(灰色)WF_(总)CP在BRW种植的作物两个组成部分即。绿水足迹和蓝水足迹表现出相似的空间格局_CP。结果表明，该流域的拜哈尔区块拥有最大的WF份额_(绿色)CP(1.2396亿米^3./年)和WF_(蓝色)CP(7580万平方米^3./年)。这是由于作物的高种植面积。其次是拥有高WF份额的帕拉斯瓦达_(绿色)CP(1.129亿米^3./年)和WF_(蓝色)CP(7524万平方米^3.WF /年)。

图6:WF的空间分布绿色(CP), WF蓝色(CP), WF灰色(CP)和WF总(CP)在BRW 点击此处查看图

WF的最小值_(绿色)CP和WF_(蓝色)CP被Chhuikhadan (WF_(绿色)CP- 870万平方米^3./年,WF_(蓝色)CP- 843万立方米/年和曼德拉区块(WF)_(绿色)CP- 91万平方米^3./年,WF_(蓝色)CP- 89万平方米^3./年)。在WF情况下_灰色(CP)其中，Bodla的值最高，为116万m^3./年)，因为氮肥的化学施用量较高。其次是拜哈尔(84万平方米)^3./年)和帕拉斯瓦达(79万立方米)^3./年)。

WF的空间分布_总(CP)显示出与世界气旋相似的模式_(绿色)CP和WF_(蓝色)CP，具有最大WF_(总)CP在白哈尔省(2.0059亿平方米)^3./年)，其次是帕拉斯瓦达(1.893亿立方米)^3./年)和Bodla(1.273亿立方米)^3./年)。WF最小的块_(总)CP曼德拉(181万美元)^3./年)。

讨论

BRW作物的WF与Kampman所描述的全国平均作物WF不同。²⁷水稻的平均粮食产量比全国平均粮食产量高82%，而小麦的平均粮食产量比全国平均粮食产量高283%。²⁷玉米WF与全国平均WF偏差最小，增幅为11.55%。大豆的WF比印度的平均WF低13.2%。

WF的值_绿色, WF_蓝色的和WF_灰色的作物与Mekonnen和Hoekstra发现的一项全球研究相比，在BRW生长³²水稻的相关系数为0.89。小麦(- 0.034)、玉米(- 0.057)和大豆(- 0.047)的负相关系数为中低。负相关系数主要是由于BRW作物的WF值较高。

BRW的农业WF为6.9037亿m^3./年)远低于Miguel评估的其他在流域或集水区水平进行的研究et al .,²¹杜罗河流域(9.473亿米)^3./年)，Mekonnen和Hoekstra³²恒河(408 Gm^3./年)，印度河(253 Gm)^3./年)，克里希纳(118 Gm)^3./年),卓et al .,⁴⁰黄河流域为124亿平方米^3./年),Martinez-Pazet al .,²⁵塞古拉河流域(4.403亿米)^3./年，2874万立方米^3./年),曾庆红et al .,²³黑河流域(1.768亿米)^3./年)。

由Sambhaji进行的印度研究et al .,⁶BRW中玉米、水稻和小麦的WF与Gomti河流域呈中度负相关(-0.54)，与Betwa河流域呈中度正相关(0.51)。然而，贡蒂岛的世界气象组织(WF)(12.196亿米)^3./年)和between(8.55亿立方米)^3.由于每种作物的种植面积更大，流域面积要高得多。

BRW地区水稻WF (7848 m)^3./吨)显著高于水稻的WF (3018 m)^3.在贡提河流域计算得到的水稻WF (8209 m /t)，而BRW的水稻WF低于Betwa流域计算得到的水稻WF (8209 m /t)^3./吨)流域。对于玉米，WF (2886 m^3.在两个流域(Gomti - 4555 m /t)， BRW处于玉米WF的中间位置^3./吨和之间- 3430米^3./吨)。花生(4086 m)也有类似的趋势^3./t)，处于两河流域(Gomti - 6399 m)的WF值中间^3./吨，在- 5718米之间^3./吨)。

BRW (5417 m)小麦的WF^3.Gomti的WF值(1586 m /t)要大得多^3./吨)和between(3252米)^3./吨)流域。大豆的WF为3060 m^3.(6493米/吨)不到大豆WF的一半^3./吨)流域。

贡蒂河流域和贝特瓦河流域的作物WF与BRW流域的作物WF差异较大，是由于BRW流域的作物产量较低。居住在BRW的农民是小规模和边缘农民，他们拥有非常小而分散的农田。他们通常以务农为生。BRW是一个部落地区，导致农民缺乏意识、风险承受能力、自愿参与升级和高效的农业实践，由于流域土壤侵蚀，土壤肥力差，往往导致作物产量下降。由于森林丰富，雨量充足³⁷在BRW中表示高WF值_绿色和WF_绿色(CP)在BRW。虽然作物产量可以通过吸收诸如作物残茬覆盖等改进的农业做法来提高，但在流域进行塑料覆盖可提高农业产量。除了管理措施外，适当的灌溉措施也有利于提高作物产量。通过提高作物产量，可以在很大程度上降低作物的WF。

我们观察到，使用滴灌或地下灌溉系统与合成地膜，包括不同的作物环境，可以帮助减少消耗的水分减少28%的充分灌溉和29%的亏缺灌溉。⁴¹BRW地区农业的WF评估存在许多不确定性。在介绍阶段，这是由于模型可用的输入数据。在研究中做了各种数值假设，可以讨论如下:

• 气象数据来自SWAT的全球气象数据，该数据提供了最佳的气象参数估计值。虽然气象参数数据库是逐日编制的，并不缺乏数据，但这些数据对WF的评价有很大的影响。
• 由于缺乏当地可获得的数据，本研究采用的作物参数参考了粮农组织灌溉和排水文件编号。56³⁸给出了严格按照国家水平计算的作物系数值。
• 由于没有适合当地BRW条件的框架模型来评估WF，因此采用淋溶径流分数为10%的假设_灰色。
• 位于流域内的开发地块是区域行政边界的一部分。由于流域作物分类图的缺失，导致流域作物产量统计采用绝对基于面积的二次比例值的假设。

结论

2000 - 2013年，流域农业WF为6.9037亿m^3./年，最大份额的WF_绿色(59.74%)在WF之前_蓝色的和WF_灰色(39.69%， 0.56%)。水稻WF为7848 m^3./吨，前面加克(5782米)^3.小麦(5417米/吨)^3./吨),arhar(4909米^3./吨)，花生(4086米^3./吨),蜀黍(3739米^3.大豆(3060米/吨)^3./吨)和玉米(2886米/吨)^3./吨)。本研究以作物蒸散量(ET)为基础进行_C)，采用CROPWAT模型的CWR选项进行评价。但也可以采用灌溉调度选项，及时给出非最优条件下的实际灌溉情况分析。通过编制该地区的作物分类图，采用更密集的遥感方法，也可以通过纳入流域中以边际规模种植的其他作物，帮助实现对BRW中WF的更详细研究。

致谢

这项研究没有从公共、商业或非营利部门的资助机构获得任何具体的资助。

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