謝 娟，粟曉玲

（西北農(nóng)林科技大學(xué)水利與建筑工程學(xué)院 旱區(qū)農(nóng)業(yè)水土工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，楊凌 712100）

基于LMDI的灌溉需水量變化影響因素分解

謝 娟，粟曉玲※

（西北農(nóng)林科技大學(xué)水利與建筑工程學(xué)院 旱區(qū)農(nóng)業(yè)水土工程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，楊凌 712100）

為研究灌溉需水量的驅(qū)動(dòng)因素，該文以甘肅省武威市為研究區(qū)，基于擴(kuò)展的Kaya恒等式構(gòu)建灌溉需水量因素分解模型，利用對(duì)數(shù)平均迪氏指數(shù)分解法（logarithmic mean Divisia index，LMDI）對(duì)武威市1995—2012年總體及不同時(shí)段灌溉需水量驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行因素分解，并計(jì)算灌溉需水量的影響因素的效應(yīng)值。結(jié)果表明：近18 a來，武威市各行政區(qū)以節(jié)水高效為目的對(duì)武威種植結(jié)構(gòu)進(jìn)行了大幅調(diào)整，減少了高耗水作物小麥的種植面積，增加了耐旱的玉米、棉花等作物的種植面積；在1995—2012年間，武威市灌溉需水量減少了5.023×108m3，種植規(guī)模效應(yīng)、種植結(jié)構(gòu)效應(yīng)、氣候變化效應(yīng)、節(jié)水工程效應(yīng)分別為2.435×108m3、?3.994×108m3、?1.286×108m3、?2.178×108m3；不同作物對(duì)灌溉需水量增長(zhǎng)的效應(yīng)不同，其中小麥抑制灌溉需水量增長(zhǎng)，是灌溉需水量減少的最主要影響因子；4個(gè)分解效應(yīng)在不同時(shí)段對(duì)武威市各區(qū)縣灌溉需水量作用不同，但除在2000—2005年對(duì)涼州區(qū)灌溉需水量增加有微弱的促進(jìn)作用外，種植結(jié)構(gòu)效應(yīng)在不同時(shí)段均表現(xiàn)為抑制灌溉需水量增長(zhǎng)的作用。研究結(jié)果為合理調(diào)控農(nóng)業(yè)發(fā)展規(guī)模，制定武威市灌溉用水規(guī)劃提供參考。

灌溉；氣候變化；蒸發(fā)蒸騰量；需水量；因素分解；LMDI；武威市

謝 娟，粟曉玲. 基于 LMDI的灌溉需水量變化影響因素分解[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2017，33(7)：123－131.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.07.016 http://www.tcsae.org

Xie Juan, Su Xiaoling. Decomposition of influencing factors on irrigation water requirement based on LMDI method[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2017, 33(7): 123－131. (in Chinese with English abstract)doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2017.07.016 http://www.tcsae.org

0 引 言

農(nóng)業(yè)是水資源消耗最大的行業(yè)，作為農(nóng)業(yè)大國(guó)，受人口、經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展以及全球氣候變化的雙重影響，中國(guó)農(nóng)業(yè)面臨著巨大挑戰(zhàn)，農(nóng)業(yè)水資源短缺和灌溉水利用率低的問題一直存在[1-2]。在干旱地區(qū)，灌溉用水量占農(nóng)業(yè)用水量的 90%左右，灌溉需水量作為影響農(nóng)業(yè)用水量的關(guān)鍵因素，是農(nóng)業(yè)節(jié)水規(guī)劃的重要依據(jù)[3]。灌溉需水量受氣候、種植規(guī)模、種植結(jié)構(gòu)及節(jié)水工程技術(shù)等因素綜合影響。氣候變化通過影響作物需水，從而影響灌溉需水量；適度的種植規(guī)模和合理的種植結(jié)構(gòu)可以充分挖掘農(nóng)業(yè)節(jié)水潛力，保障農(nóng)業(yè)發(fā)展；節(jié)水工程通過改進(jìn)灌溉設(shè)施、輸水方式和灌溉方式等減少灌溉水的損失來減少灌溉需水量[4]。在水資源短缺、農(nóng)業(yè)水資源供需矛盾日益突出的現(xiàn)實(shí)條件下，從灌溉需水量的影響因素入手，尋找降低灌溉需水量的有效途徑已成為當(dāng)務(wù)之急。因此，研究灌溉需水量的變化及其影響因素，定量分析各因素的影響效應(yīng)，對(duì)合理調(diào)控農(nóng)業(yè)規(guī)模、挖掘農(nóng)業(yè)節(jié)水潛力、配置區(qū)域農(nóng)業(yè)用水結(jié)構(gòu)、保障農(nóng)業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

目前，研究灌溉需水量主要從以下2個(gè)方面：1）從作物需水的角度，研究未來氣候變化下農(nóng)業(yè)需水量的變化，并進(jìn)行供需平衡分析，指導(dǎo)農(nóng)業(yè)用水規(guī)劃。如Wang 等[5]依據(jù)氣候、灌溉需水量、農(nóng)業(yè)措施之間的關(guān)系建立灌溉需水量系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，模擬 3種氣候情境下寶雞峽灌區(qū)灌溉需水量；王衛(wèi)光等[6]基于歷史氣象資料和大氣環(huán)流模式HadCM3的統(tǒng)計(jì)降尺度數(shù)據(jù)，分析了氣候變化下長(zhǎng)江中下游水稻灌溉需水時(shí)空變化特征。2）從優(yōu)化種植結(jié)構(gòu)的角度挖掘農(nóng)業(yè)節(jié)水潛力，降低農(nóng)業(yè)需水量。如高明杰等[7-8]在考慮社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)協(xié)調(diào)發(fā)展的目標(biāo)下，構(gòu)建區(qū)域節(jié)水高效種植結(jié)構(gòu)調(diào)整的多目標(biāo)模糊優(yōu)化模型，提出各區(qū)域節(jié)水高效種植優(yōu)化調(diào)整方案。關(guān)于灌溉需水量影響因子方面的研究相對(duì)較少，并且研究主要偏重于灌溉需水量與相關(guān)影響因子定性分析，缺乏定量的對(duì)比。如Ma等[9]利用多元線性回歸分析法分析中國(guó)華北平原灌溉需水量驅(qū)動(dòng)因子，得出灌溉需水量主要驅(qū)動(dòng)因子是小麥和蔬菜種植面積增加；馬黎華等[10]對(duì)石羊河流域農(nóng)業(yè)凈灌溉需水量與其宏觀驅(qū)動(dòng)因子（如人口、城鎮(zhèn)化率、灌溉面積、降水等）進(jìn)行相關(guān)性分析，并在此基礎(chǔ)上建立農(nóng)業(yè)凈灌溉需水量模型；張翠芳等[11]針對(duì)民勤縣典型年的特點(diǎn)設(shè)定情景，對(duì)比 3種情景的變化，估算種植面積、種植結(jié)構(gòu)調(diào)整、節(jié)水灌溉技術(shù) 3項(xiàng)農(nóng)業(yè)節(jié)水措施的相對(duì)潛力。

因素分解法由Ang等[12]提出，用于分析不同驅(qū)動(dòng)因子的變化對(duì)研究對(duì)象的影響程度。指數(shù)分解法（index decomposition analysis，IDA）是因素分解法的常用形式之一，包括Laspeyres指數(shù)分解與Divisia指數(shù)分解，它對(duì)數(shù)據(jù)資料要求低，分解方法簡(jiǎn)單、靈活，分解結(jié)構(gòu)，有加法分解和乘法分解 2種形式，在變量的時(shí)空分析上優(yōu)勢(shì)明顯[13-14]。Ang等在Divisia指數(shù)分解的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，提出對(duì)數(shù)平均迪氏指數(shù)分解法(logarithmic mean Divisia index，LMDI)，該方法有效解決分解過程中剩余問題，提供了對(duì)數(shù)平均權(quán)重方程，兼并分解數(shù)量指標(biāo)和強(qiáng)度指標(biāo)的優(yōu)勢(shì)，在環(huán)境經(jīng)濟(jì)和能源消費(fèi)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[15-18]。

LMDI分解法的先進(jìn)性與靈活性使該分解方法不斷應(yīng)用于很多領(lǐng)域政策的制定與研究，一些學(xué)者將該方法應(yīng)用于水資源利用方面，如 Zhang等[19]以烏魯木齊為研究區(qū)，利用 LMDI分解法對(duì)總水資源利用量的影響因素進(jìn)行分析，并計(jì)算各驅(qū)動(dòng)因素相對(duì)貢獻(xiàn)率，得出經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、水資源利用效率、工業(yè)用水結(jié)構(gòu)、工業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展以及工業(yè)用水效率是影響水資源利用量和利用效率的決定因素；張禮兵等[20]根據(jù)不同工業(yè)部門用水以及總用水情況利用 LMDI分解方法分析了安徽省工業(yè)用水變化的影響因素；孫才志等[21]綜合考慮產(chǎn)業(yè)用水效率、產(chǎn)業(yè)用水結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)水平、水資源稟賦及水資源開發(fā)利用率5個(gè)因素，采用LMDI分解方法對(duì)1997—2008年中國(guó)用水效率的變化進(jìn)行分解分析，計(jì)算各因素的相對(duì)貢獻(xiàn)率，測(cè)度各因素的影響程度和方向；Zhao等[22]采用LMDI分解法對(duì)中國(guó)農(nóng)業(yè)水足跡的驅(qū)動(dòng)因素進(jìn)行了分析，主要考慮作物水足跡結(jié)構(gòu)、農(nóng)業(yè)用水效率、農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)以及人口規(guī)模 4個(gè)因素，通過對(duì)比分析，得出經(jīng)濟(jì)效應(yīng)是促進(jìn)中國(guó)水足跡增長(zhǎng)的最關(guān)鍵因素，其次為人口和水足跡結(jié)構(gòu)效應(yīng)。但 LMDI分解法在農(nóng)業(yè)灌溉需水方面的研究十分少見。

為了更加全面深入地探討灌溉需水量變化的內(nèi)在影響機(jī)制，定量分析各驅(qū)動(dòng)因素變化對(duì)區(qū)域灌溉需水量的影響，評(píng)價(jià)目前區(qū)域農(nóng)業(yè)發(fā)展形勢(shì)是否有利于降低灌溉需水量，本文從影響農(nóng)業(yè)用水的關(guān)鍵因素—灌溉需水出發(fā)，基于擴(kuò)展的Kaya恒等式，綜合考慮種植規(guī)模、種植結(jié)構(gòu)、氣候變化、節(jié)水工程 4個(gè)影響因素，建立灌溉需水的因素分解模型，應(yīng)用 LMDI因素分解方法，以甘肅省武威市為研究區(qū)，分析 4個(gè)影響因素在不同階段對(duì)灌溉需水的影響，比較各因素對(duì)需水變化的貢獻(xiàn)率，探討影響灌溉需水量變化的關(guān)鍵因素，旨在為尋求區(qū)域健康的農(nóng)業(yè)發(fā)展模式、科學(xué)地降低灌溉需水量的途徑提供依據(jù)。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 灌溉需水量的計(jì)算

本研究采用 Penman-Monteith公式結(jié)合單作物系數(shù)法計(jì)算灌溉需水量，涉及作物生育期作物系數(shù)的選取、參考作物蒸發(fā)蒸騰量及有效降雨的計(jì)算。

參考作物蒸發(fā)蒸騰量的計(jì)算：采用 FAO推薦的Penman- Monteith公式計(jì)算，該方法結(jié)合了能量平衡法和空氣動(dòng)力學(xué)的方法，考慮了溫度、凈輻射、風(fēng)速、水汽壓等因素的影響，在中國(guó)有較強(qiáng)的適用性。其表達(dá)式如下：

式中ET0為參考作物蒸發(fā)蒸騰量，mm/d； Rn為作物表面凈輻射通量，MJ/(m2·d)；G為土壤熱通量，MJ/(m2·d)；γ為濕度計(jì)常數(shù)，kPa/℃；T為空氣的平均溫度，Tmin、Tmax為空氣的最高、最低溫度，℃；U2為地面以上2 m處的風(fēng)速，m/s；es為空氣飽和水汽壓，kPa；ea為空氣實(shí)際水汽壓，kPa；Δ為飽和水汽壓與溫度關(guān)系曲線的斜率，kPa/℃。

作物生育期有效降雨計(jì)算：本研究采用如下公式[23]：

式中Pe為作物生育期有效降雨量，mm；i為日期，月·日，k為作物生育期的開始時(shí)間，月·日；m為生育期的長(zhǎng)度，d；Pi為日降雨量，mm；σ為降雨量有效利用系數(shù)，其中Pi＜5 mm時(shí)，σ=0；5 mm≤Pi≤50 mm時(shí)，σ=1；Pi＞50 mm時(shí)，σ=0.8。

作物凈灌溉定額的計(jì)算：武威市分屬于石羊河流域，流域地下水埋深大部分大于5 m，可忽略地下水的補(bǔ)給，各作物凈灌溉定額計(jì)算公式如下[24]：

式中I為作物凈灌溉定額，mm；Kc為作物生育期作物系數(shù)；ETc為作物全生育期蒸發(fā)蒸騰量，mm。

灌溉需水量計(jì)算：計(jì)算公式如下[24]：

式中W為灌溉需水量，108m3；j表示不同的作物；n表示作物的種類數(shù)；Aj為第j種作物的種植面積，104hm2；η為灌溉水利用系數(shù)。

1.2 農(nóng)業(yè)灌溉需水量因素分解模型

Kaya恒等式由日本Yoichi Kaya 教授于1990年第1 次IPCC研討會(huì)上提出，成為測(cè)算碳排放量的第1種比較傳統(tǒng)的方法，本文基于Kaya恒等及其擴(kuò)展式[21]，提出灌溉需水量的分解模型如下：

式中wj第j種作物的凈灌溉需水量，108m3；A為總種植面積，104hm2。

由式（5）可以得出第t年的灌溉需水Wt可表示為

式中At表示第t年的種植面積，104hm2，反映第t年種植規(guī)模；atj=Atj/At表示第t年第j種作物種植面積占這年總種植面積的比例，反映第t年種植結(jié)構(gòu)；Itj=wtj/Atj表示第t年第j種作物的凈灌溉定額，mm，其值與ET0、作物系數(shù)及作物生育期的有效降雨有關(guān)，由于 ET0根據(jù)Penman-Monteith公式計(jì)算，其值與平均氣溫、日照時(shí)數(shù)、水汽壓等氣象要素有關(guān)，因此 Itj是受氣候變化影響的，其值的變化反映氣候變化對(duì)作物灌溉需水的影響。Ct=1/ηt，ηt表示第t年灌溉水利用系數(shù)，其值與田間水利建設(shè)情況、節(jié)水工程、灌水技術(shù)等因素有關(guān)，反映節(jié)水工程技術(shù)對(duì)灌溉需水量的影響。

1.3 灌溉需水量的LMDI分解模式

LMDI分解模式有加法模式和乘法模式2種[25]，2種模式通過一定數(shù)學(xué)方法可以相互轉(zhuǎn)化。

1.3.1 灌溉需水量的LMDI加法分解模式

灌溉需水量的變化量是由種植規(guī)模、種植結(jié)構(gòu)、氣候變化以及節(jié)水工程的變化引起的，因此灌溉需水量的LMDI加法分解模式可表示為

式中ΔWtot表示灌溉需水量的變化量，其值為各因素效應(yīng)之和，即為基于加法分解的總效應(yīng)，是灌溉需水量總的變化量，108m3；ΔWA表示基于加法分解的種植規(guī)模效應(yīng)，反映種植規(guī)模的變動(dòng)對(duì)灌溉需水量變化的影響，108m3；ΔWa表示基于加法分解的種植結(jié)構(gòu)效應(yīng)，反映種植結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)灌溉需水量的影響，用于評(píng)價(jià)種植結(jié)構(gòu)的調(diào)整是否合理，108m3；ΔWI表示基于加法分解的氣候變化效應(yīng)，反映氣候變化對(duì)灌溉需水量變化的影響，108m3；ΔWC表示基于加法分解的節(jié)水工程效應(yīng)，對(duì)應(yīng)灌溉水利用系數(shù)的變動(dòng)對(duì)灌溉需水量的影響，108m3。各因素的灌溉需水效應(yīng)計(jì)算公式如下：

基于加法分解的種植規(guī)模效應(yīng)：

基于加法分解的種植結(jié)構(gòu)效應(yīng)：

基于加法分解的氣候變化效應(yīng)：

基于加法分解的節(jié)水工程效應(yīng)：

加法分解模式下，各因素的效應(yīng)值＞0表現(xiàn)為促進(jìn)增長(zhǎng)的作用，＜0表現(xiàn)為抑制增長(zhǎng)的作用，絕對(duì)值越大促進(jìn)與抑制作用越明顯，若等于0，則說明對(duì)灌溉需水量變化沒有明顯的影響。

1.3.2 灌溉需水量的LMDI乘法分解模式

乘法分解模式下，灌溉需水量的LMDI分解表達(dá)式為式中Dtot表示為第t年與基準(zhǔn)年灌溉需水量的比值，其值為各因素的效應(yīng)之積，即為基于乘法分解的總效應(yīng)；DA表示基于乘法分解的種植規(guī)模效應(yīng)；Da表示基于乘法分解的種植結(jié)構(gòu)效應(yīng)；DI表示基于乘法分解的氣候變化效應(yīng)；DC表示基于乘法分解的節(jié)水工程效應(yīng)。

基于乘法分解的種植規(guī)模效應(yīng)：

基于乘法分解的種植結(jié)構(gòu)效應(yīng)：

基于乘法分解的氣候變化效應(yīng)：

基于乘法分解的節(jié)水工程效應(yīng)：

乘法分解模式下，各因素的效應(yīng)值＞1，則表現(xiàn)為促進(jìn)灌溉需水量增長(zhǎng)作用，＜1則表現(xiàn)為抑制灌溉需水量增長(zhǎng)的作用。與 1的偏離越大，抑制與促進(jìn)作用越明顯，等于1說明沒有明顯影響。

1.4 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.4.1 研究區(qū)概況

武威市位于甘肅省中部，河西走廊東端，地處101°49′～104°43′E、36°9′～39°27′N。全市主要分屬于石羊河流域，包括涼州區(qū)、古浪縣、天?？h和民勤縣。武威市除祁連高寒山區(qū)外，大部分地方氣候干燥，降水稀少，蒸發(fā)強(qiáng)烈，水資源短缺，屬于甘肅省傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)區(qū)，農(nóng)作物種類多樣，其中糧食作物包括小麥、玉米、洋芋等，經(jīng)濟(jì)作物包括棉花、油料、甜椒等，其他作物包括苜蓿、瓜類、蘋果、梨等。該地區(qū)農(nóng)業(yè)的發(fā)展主要依靠農(nóng)田灌溉，據(jù)2014年水資源公報(bào)統(tǒng)計(jì)[26]，農(nóng)業(yè)用水總量14.258×108m3，其中農(nóng)田灌溉用水占農(nóng)業(yè)用水總量的92%。從2002年開始，針對(duì)石羊河流域極度惡化的生態(tài)環(huán)境，甘肅省編制了石羊河流域治理規(guī)劃，以全面建設(shè)節(jié)水型社會(huì)為主線，以生態(tài)環(huán)境保護(hù)為根本，以水資源合理配置、節(jié)約和保護(hù)為核心，以經(jīng)濟(jì)社會(huì)可持續(xù)發(fā)展為目標(biāo)，按照下游搶救民勤綠洲，中游恢復(fù)生態(tài)環(huán)境，上游保護(hù)水資源的總體思路，對(duì)石羊河流域進(jìn)行重點(diǎn)治理，并于2003年正式啟動(dòng)，隨著治理工作不斷推進(jìn)，取得了較好的治理效果，現(xiàn)今已經(jīng)進(jìn)入后期治理階段，鑒于此，本研究選取1995年、2000年、2005年、2012年為典型年，分析農(nóng)業(yè)灌溉需水變化的影響因素。

1.4.2 數(shù)據(jù)來源

武威市各區(qū)縣作物種植面積來源于各年份武威統(tǒng)計(jì)年鑒[27]，氣象資料來源于中國(guó)氣象局國(guó)家氣象信息中心，選取祁連山區(qū)烏鞘嶺、古浪、武威、民勤 4個(gè)氣象站的氣象數(shù)據(jù)。作物系數(shù)Kc的取值參考佟玲[28]研究成果，灌溉水利用系數(shù)的取值參考呂廷波等[29-30]相關(guān)研究成果，選取典型灌區(qū)計(jì)算區(qū)域灌溉水利用系數(shù)，計(jì)算統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1。

表1 武威市各縣區(qū)灌溉水利用系數(shù)Table1 Utilization coefficient of irrigation water in each county of Wuwei city

2 結(jié)果與分析

2.1 武威市各區(qū)縣灌溉需水量分析

利用式（4）計(jì)算武威市各區(qū)縣灌溉需水量，有些作物的Kc值不確定，則選擇與其同類且生育期相近的作物Kc值予以代替，其中甜菜、蔬菜的Kc值按照甜椒Kc值計(jì)算，青飼料、綠肥、花卉和藥材的Kc值按照苜蓿Kc值計(jì)算，胡麻籽、油菜等油料Kc值按照胡麻Kc值計(jì)算，杏園、棗園和其他果園Kc值按照蘋果Kc值計(jì)算。Kc取值相同的作物，生育期相同，因此，在面積統(tǒng)計(jì)和灌溉需水量計(jì)算時(shí)合并為同一種作物。武威市及各區(qū)縣灌溉需水量的變化如圖1所示。

圖1 武威市各區(qū)縣不同年份灌溉需水量Fig.1 Irrigation water requirement in different years of each county of Wuwei city

由圖1可知，石羊河流域綜合治理對(duì)于降低武威市各區(qū)縣灌溉需水量有一定的作用，1995—2012年武威市各區(qū)縣灌溉需水量總量除民勤縣有微弱增加外其他區(qū)縣均減少。分析武威市整體以及各區(qū)縣灌溉需水量的變化可以得出，古浪縣和天?？h灌溉需水量持續(xù)降低，武威市以及涼州區(qū)在2005年有增加的波動(dòng)后，在2012年灌溉需水量又恢復(fù)降低情勢(shì)。

2.2 武威市凈灌溉定額分析

根據(jù)式（3）計(jì)算武威市各區(qū)縣作物凈灌溉定額，武威市不同作物凈灌溉定額根據(jù)各區(qū)縣作物灌溉定額以及作物種植面積，采用面積加權(quán)法計(jì)算得出，計(jì)算結(jié)果如表2。

由表 2可知，小麥、甜椒、梨在各年份灌溉定額較高，相對(duì)該地區(qū)其他作物屬于高耗水作物，玉米、蘋果各年份灌溉定額較低，相對(duì)大部分作物屬于低耗水作物。作物凈灌溉定額主要受農(nóng)作物生育期需水和生育期有效降雨影響，由于各種作物生育期不同，且每個(gè)年份降雨年內(nèi)分配有差異，因此各種作物的灌溉定額在不同年份沒有表現(xiàn)出特殊的規(guī)律，但是比較 4個(gè)不同的年份可以發(fā)現(xiàn)，整體來看，各種作物在2005年凈灌溉定額最大，而2012年最小。

表2 武威市各種作物不同年份凈灌溉定額Table2 Net irrigation quota of various crops in Wuwei city in different years mm

2.3 武威市及各區(qū)縣種植結(jié)構(gòu)分析

根據(jù)武威市統(tǒng)計(jì)年鑒統(tǒng)計(jì)武威市各區(qū)縣作物種植面積，其變化如圖2所示。

圖2 武威市各區(qū)縣不同年份作物種植面積Fig.2 Planting areas of various crops in each county of Wuwei city in different years

由圖2可知：1）1995—2012年全市總種植面積呈現(xiàn)增加情勢(shì)，由 1995年 23.345×104hm2增加到 2012年26.879×104hm2。涼州區(qū)、民勤縣、古浪縣、天?？h總種植面積在 1995—2012年波動(dòng)變化，其中民勤縣在2000—2005年間種植面積增加比較明顯。從糧經(jīng)作物種植面積變化可以看出，武威市壓減了糧食作物的種植比例，增加了經(jīng)濟(jì)作物的種植比例，糧經(jīng)作物種植面積變化比較明顯的區(qū)縣主要是民勤縣、古浪縣和天?？h；2）從種植結(jié)構(gòu)看，1995—2012年武威市對(duì)種植結(jié)構(gòu)進(jìn)行了大規(guī)模的調(diào)整，主要作物小麥、玉米、棉花、洋芋、甜椒種植面積由1995年的12.97:2.59:0.22:1.17:1.91調(diào)整為2012年的3.82:6.78:1.15:2.93:4.52，其中小麥種植面積逐漸減小，減少量為9.155×104hm2，減少幅度達(dá)71%，玉米、棉花、洋芋、甜椒種植面積逐漸增大，增加量分別為 4.191×104hm2、0.928×104hm2、1.762×104hm2、2.614×104hm2，其他作物的種植面積均有不同程度增加，武威市各區(qū)縣的種植結(jié)構(gòu)的變化和武威市整體上有相似之處，各區(qū)縣主要作物的種植面積均發(fā)生了變化，其中小麥種植面積在各區(qū)縣均減少，玉米種植面積除天?？h無種植外，在其他縣區(qū)增加明顯；棉花種植面積在民勤縣明顯增加。

2.4 灌溉需水量因素分解結(jié)果與分析

LMDI的2種分解模式可以相互轉(zhuǎn)化和印證。加法模式的分解結(jié)果能更好地表現(xiàn)各影響因素對(duì)灌溉需水量變化的貢獻(xiàn)，簡(jiǎn)潔、直觀。而乘法模式的分解結(jié)果則可以表現(xiàn)各影響因素對(duì)灌溉需水量變化的影響程度，即相對(duì)貢獻(xiàn)量，可以用于對(duì)比不同區(qū)域灌溉需水量的變化情況以及各影響因素變化對(duì)灌溉需水量影響程度。研究區(qū)各區(qū)縣灌溉需水量存在差異，選取加法分解模式和乘法分解模式分別對(duì)1995—2012年武威各區(qū)縣灌溉需水量總體變化和武威市不同階段灌溉需水量變化進(jìn)行因素分解。

2.4.1 武威各區(qū)縣灌溉需水量因素分解結(jié)果

利用式（7）～式（11）對(duì)武威各地區(qū) 1995—2012年灌溉需水量在加法模式下進(jìn)行因素分解，計(jì)算灌溉需水量變化的種植規(guī)模效應(yīng)、種植結(jié)構(gòu)效應(yīng)、氣候變化效應(yīng)、節(jié)水工程效應(yīng)，結(jié)果見表3。

表3 1995—2012年武威市灌溉需水量變化的LMDI加法分解結(jié)果Table3 Results of LMDI’s addition decomposition to irrigation water requirement change in each county of Wuwei city during 1995—2012 108m3

由表3可知：1）1995—2012年武威市灌溉需水量減少了5.023×108m3，種植規(guī)模效應(yīng)、種植結(jié)構(gòu)效應(yīng)、氣候變化效應(yīng)、節(jié)水工程效應(yīng)分別為 2.435×108m3、–3.994× 108m3、–1.286×108m3、–2.178 ×108m3，對(duì)比4個(gè)分解效應(yīng)值大小可以發(fā)現(xiàn)，種植結(jié)構(gòu)效應(yīng)貢獻(xiàn)最大，其次是種植規(guī)模效應(yīng)、節(jié)水工程效應(yīng)和氣候效應(yīng)?？梢?，種植結(jié)構(gòu)調(diào)整是灌溉需水量減少的主要驅(qū)動(dòng)因素。2）從各區(qū)縣總效應(yīng)分析，涼州區(qū)、古浪縣、天?？h表現(xiàn)為灌溉需水量的減少，民勤縣為灌溉需水量增加，但增加幅度不大；種植規(guī)模效應(yīng)在涼州區(qū)、民勤縣、古浪縣均表現(xiàn)為促進(jìn)增長(zhǎng)作用，其中民勤縣種植規(guī)模效應(yīng)在全市總種植規(guī)模效應(yīng)的促進(jìn)作用中貢獻(xiàn)最大，是民勤縣灌溉需水量增加的主效應(yīng)，而天?？h由于種植面積變化不大，因此種植規(guī)模效應(yīng)趨近于0；種植結(jié)構(gòu)效應(yīng)在武威市各區(qū)縣均小于0，表現(xiàn)為抑制灌溉需水量增長(zhǎng)的作用，其中涼州區(qū)和古浪縣作用明顯，是灌溉需水量減少的主要驅(qū)動(dòng)因子；節(jié)水工程效應(yīng)在涼州區(qū)、民勤縣、古浪縣、天祝縣均小于0，表明1995—2012年，武威市各區(qū)縣節(jié)水工程的完善與節(jié)水技術(shù)水平的提高有效地抑制了灌溉需水量的增長(zhǎng)；氣候變化效應(yīng)對(duì)各縣區(qū)的灌溉需水影響不同，涼州區(qū)表現(xiàn)為促進(jìn)增長(zhǎng)效應(yīng)，民勤、古浪、天祝表現(xiàn)為抑制增長(zhǎng)的作用，其中天?？h氣候變化為該縣抑制灌溉需水量增長(zhǎng)的最主要的影響因素，并且遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他效應(yīng)。3）根據(jù)不同作物對(duì)灌溉需水量影響因素分解結(jié)果可知，大部分作物種植結(jié)構(gòu)效應(yīng)大于種植規(guī)模效應(yīng)，表明武威市各區(qū)縣種植結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)灌溉需水量的調(diào)控作用大于種植規(guī)模的變化對(duì)灌溉需水量的影響，種植結(jié)構(gòu)調(diào)整合理。小麥作為抑制灌溉需水量增長(zhǎng)的主要作物，在涼州、民勤、古浪、天祝及武威市總體上總效應(yīng)值分別為–4.717× 108m3、–2.352×108m3、–3.355×108m3、–1.248×108m3、–11.626×108m3，效應(yīng)值遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他作物。除天?？h外，玉米、甜椒對(duì)灌溉需水量的增加起促進(jìn)作用，在涼州區(qū)作用最明顯，達(dá)到該區(qū)所有正效應(yīng)總和的80.3%。棉花、油料是民勤縣灌溉需水量增加主效應(yīng)。

2.4.2 武威市不同階段灌溉需水因素分解結(jié)果

為了比較不同區(qū)縣不同時(shí)段種植規(guī)模效應(yīng)、種植結(jié)構(gòu)效應(yīng)、氣候變化效應(yīng)、節(jié)水工程效應(yīng)的強(qiáng)度大小，利用式（12）～式（16）對(duì)武威各縣區(qū)灌溉需水量的變化量進(jìn)行乘法模式下的因素分解，分解結(jié)果如圖3所示。

將各效應(yīng)分解結(jié)果與1比較，可得：1）由圖3a可知，涼州地區(qū)在2000—2005年、2005—2012年2個(gè)時(shí)段灌溉需水量變化相對(duì)明顯，2000—2005年灌溉需水量增長(zhǎng)，氣候變化促進(jìn)灌溉需水量的增長(zhǎng)，且在總效應(yīng)中貢獻(xiàn)最大，其他分解效應(yīng)均小于 1，抑制灌溉需水量的增長(zhǎng)。2005—2012年總效應(yīng)為0.839，小于1，表現(xiàn)為灌溉需水量的減少，是由種植規(guī)模效應(yīng)、種植結(jié)構(gòu)效應(yīng)、氣候變化效應(yīng)的共同抑制的結(jié)果，主要驅(qū)動(dòng)因素是種植結(jié)構(gòu)變化，而節(jié)水工程效應(yīng)大于1，對(duì)灌溉需水量表現(xiàn)為微弱的增加效應(yīng)。2）由圖 3b可知，民勤縣灌溉需水量出現(xiàn)先減少后增加再減少的情勢(shì)，結(jié)合前述種植面積分析可知產(chǎn)生這種變化的原因是2003年對(duì)民勤綠洲的恢復(fù)治理，從圖中也可以看出，2000—2005年種植規(guī)模效應(yīng)明顯，達(dá)到 1.449，是該時(shí)段灌溉需水量增加的主效應(yīng)；2005—2012年，灌溉需水量相對(duì)減少，除了可以調(diào)控的種植規(guī)模效應(yīng)、種植結(jié)構(gòu)效應(yīng)外，氣候變化對(duì)灌溉需水量的減少也起到了一定的促進(jìn)作用。3）由圖3c可知，從總效應(yīng)看，古浪縣在 1995—2000年，2000—2005年、2005—2012年3個(gè)時(shí)段灌溉需水量逐漸減少，且減少幅度越來越大，但各時(shí)段 4個(gè)分解效應(yīng)的作用并不相同。1995—2000年種植結(jié)構(gòu)和氣候變化有利于降低灌溉需水量，效應(yīng)值分別為0.899、0.903，而種植規(guī)模和節(jié)水工程促進(jìn)灌溉需水量增長(zhǎng)；2000—2005年氣候變化效應(yīng)為明顯的促進(jìn)增長(zhǎng)作用，效應(yīng)值為1.223，節(jié)水工程效應(yīng)為灌溉需水量減少的主效應(yīng)，效應(yīng)值為0.735；而2005—2012年氣候變化效應(yīng)表現(xiàn)為明顯的抑制增長(zhǎng)的作用，效應(yīng)值為0.638，是該時(shí)段灌溉需水量減少的主效應(yīng)，同時(shí)該時(shí)段種植結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)灌溉需水量增加起到一定的抑制作用，效應(yīng)值為0.859。4）由圖3d可知，從總效應(yīng)看，天祝縣在1995—2000年、2000—2005年、2005—2012年3個(gè)時(shí)段灌溉需水量均減少，2005—2012年減少效應(yīng)明顯，主導(dǎo)因子是氣候變化，而該時(shí)段氣候變化效應(yīng)在其他地區(qū)均小于1，效應(yīng)強(qiáng)度弱于天?？h?？梢?，這一時(shí)段各區(qū)縣氣候更有利于作物生長(zhǎng)。對(duì)比不同時(shí)段節(jié)水工程效應(yīng)可以看出其變化由促進(jìn)灌溉需水量增長(zhǎng)逐漸演變?yōu)橐种圃鲩L(zhǎng)作用，該縣在“十一五”、“十二五”期間在節(jié)水方面取得了很大成效。5）由圖3e可知，武威市灌溉需水量經(jīng)歷了先減少再增加又減少的過程，在2005—2012年效應(yīng)最明顯，效應(yīng)值達(dá)到0.744。在各時(shí)段，種植規(guī)模效應(yīng)均大于1，種植結(jié)構(gòu)效應(yīng)在各時(shí)段均小于1，氣候變化效應(yīng)在2000—2005年、2005—2012年2個(gè)時(shí)段作用明顯，前者為促進(jìn)灌溉需水量增長(zhǎng)，后者抑制灌溉需水量增長(zhǎng)，節(jié)水工程效應(yīng)在2000—2005年作用相對(duì)明顯，為抑制灌溉需水量的增長(zhǎng)，在其他時(shí)段作用不明顯，但在2005—2012年節(jié)水工程為促進(jìn)灌溉需水量的增長(zhǎng)，這一時(shí)段武威市節(jié)水工程整體上有微弱退化的趨勢(shì)。

3 結(jié)論與建議

本文選取LMDI因素分解法2種模式分別對(duì)武威市灌溉需水量進(jìn)行分解，得出如下結(jié)論：

1）1995—2012年，武威市除民勤縣，其他地區(qū)種植規(guī)模變化不大，但對(duì)種植結(jié)構(gòu)進(jìn)行了大規(guī)模調(diào)整，減少了高耗水小麥種植面積，增加耐旱的玉米、棉花等作物的種植面積，且大部分作物種植結(jié)構(gòu)效應(yīng)遠(yuǎn)大于種植規(guī)模效應(yīng)，武威市種植結(jié)構(gòu)不斷趨于合理化。

2）1995—2012年，總體上武威市除了民勤縣灌溉需水量微弱增加外，其他縣區(qū)灌溉需水量均減少。種植規(guī)模效應(yīng)促進(jìn)灌溉需水量增加，種植結(jié)構(gòu)效應(yīng)、節(jié)水工程效應(yīng)抑制灌溉需水量增加。

3）不同時(shí)段種植規(guī)模、種植結(jié)構(gòu)、氣候變化、節(jié)水工程在武威市不同區(qū)縣對(duì)灌溉需水量的效應(yīng)不同，但在不同時(shí)段，除在2000—2005年對(duì)涼州區(qū)灌溉需水量增加有微弱的促進(jìn)作用外，種植結(jié)構(gòu)效應(yīng)在武威市各區(qū)縣均表現(xiàn)為抑制灌溉需水量增長(zhǎng)的作用，進(jìn)一步說明種植結(jié)構(gòu)的調(diào)整逐漸合理化，有利于節(jié)約水資源。在對(duì)種植結(jié)構(gòu)的調(diào)整過程中，小麥種植面積減少是各區(qū)縣灌溉需水量減少的主要驅(qū)動(dòng)因素。在2005—2012年各區(qū)縣總效應(yīng)為灌溉需水量的減少，但涼州區(qū)和民勤縣節(jié)水工程效應(yīng)卻表現(xiàn)為微弱的促進(jìn)灌溉需水量增加，沒有達(dá)到減少灌溉需水量的目的，需要加強(qiáng)節(jié)水工程的管理與維護(hù)，進(jìn)一步改善灌水方式方法，提高節(jié)水效益。

利用 LMDI因素分解法對(duì)灌溉需水量進(jìn)行分解，分解結(jié)果完全，并可提供多樣的結(jié)果表現(xiàn)形式，可以比較各驅(qū)動(dòng)因素變化對(duì)區(qū)域灌溉需水量的影響，從而對(duì)比評(píng)價(jià)種植規(guī)模效應(yīng)、種植結(jié)構(gòu)效應(yīng)、氣候變化效應(yīng)、節(jié)水工程效應(yīng)對(duì)灌溉需水量增量的影響。LMDI因素分解法選取影響因子時(shí)可以同時(shí)考慮直接相關(guān)與間接相關(guān)的影響因子，由于資料限制，本文目前僅考慮了與灌溉需水量直接相關(guān)的影響因子，在后續(xù)研究中還可考慮總?cè)丝?、糧食總產(chǎn)量、人均糧食占有量等間接影響因子并結(jié)合參數(shù)敏感性分析對(duì)相關(guān)問題進(jìn)行深入探討。

[1] 雷宏軍，喬姍姍，潘紅衛(wèi)，等.貴州省農(nóng)業(yè)凈灌溉需水量與灌溉需求指數(shù)時(shí)空分布[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2016，32(12)：115－121. Lei Hongjun, Qiao Shanshan, Pan Hongwei, et al. Temporal and spatial distribution of agricultural irrigation water requirement and irrigation requirement index in Guizhou Province[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2016, 32(12): 115 －121. (in Chinese with English abstract)

[2] 胡瑋，嚴(yán)昌榮，李迎春，等. 氣候變化對(duì)華北冬小麥生育期和灌溉需水量的影響[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào)，2014，34(9)：2367－2377. Hu Wei, Yan Changrong, Li Yingchun, et al. Impacts of climate change on winter wheat growing period and irrigation water requirement in the north China plain[J]. Acta Ecologica Sinica，2014, 34(9): 2367－2377. (in Chinese with English abstract)

[3] 劉玉春，姜紅安，李存東，等. 河北省棉花灌溉需水量與灌溉需求指數(shù)分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2013，29(19)：98－104. Liu Yuchun, Jiang Hong’an, Li Cundong，et al. Analysis of irrigation water requirement and irrigation requirement index for cotton of Hebei province[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2013, 29(19): 98－104. (in Chinese with English abstract)

[4] 方文松，劉榮花，朱自璽，等. 黃淮平原冬小麥灌溉需水量的影響因素與不同年型特征[J]. 生態(tài)學(xué)雜志，2009，28(11)：2177－2182. Fang Wensong, Liu Ronghua, Zhu Zixi, et al. Irrigation water requirement by winter wheat in Huanghuai Plain Affecting factors and characteristics in different climatic years[J]. Chinese Journal of Ecology, 2009, 28(11): 2177－2182. (in Chinese with English abstract)

[5] Wang Xiaojun, Zhang Jianyun, Ali M, et al. Impact of climate change on regional irrigation water demand in Baojixia irrigation district of China[J]. Mitigation Adaptation Strategies for Global Change, 2016, 21: 233－247.

[6] 王衛(wèi)光，彭世彰，孫風(fēng)朝，等.氣候變化下長(zhǎng)江中下游水稻灌溉需水量時(shí)空變化特征[J].水科學(xué)進(jìn)展，2012，23(5)：656－664. Wang Weiguang, Peng Shizhang, Sun Fengchao, et al. Spatiotemporal variations of rice irrigation water requirements in the mid-lower reaches of Yangtze River under changing climate[J]. Advances in Water Science, 2012, 23(5)656－664. (in Chinese with English abstract)

[7] 高明杰，羅其友. 水資源約束地區(qū)種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究：以華北地區(qū)為例[J]. 自然資源學(xué)報(bào)，2008，23(2)：204－210. Gao Mingjie, Luo Qiyou. Study on cropping structure optimization in region short of water: A case of North China[J]. Journal of Natural Resources, 2008, 23(2): 204－210. (in Chinese with English abstract)

[8] 周惠成，彭慧，張弛，等.基于水資源合理利用的多目標(biāo)農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)調(diào)整與評(píng)價(jià)[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2007，23(9)：45－49. Zhou Huicheng, Peng Hui, Zhang Chi, et al, Optimization and evaluation of multi-objective crop pattern based on irrigation water resources allocation[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2007, 23(9): 45－49. (in Chinese with English abstract)

[9] Ma Lin, Yang Yanmin, Yang Yonghui, et al. The distribution and driving factors of irrigation water requirements in the North China Plain[J]. Journal of Remote Sensing, 2011, 15(2): 324－339.

[10] 馬黎華，康紹忠，粟曉玲，等. 農(nóng)作區(qū)凈灌溉需水量模擬及不確定性分析[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2012，28(8)：11－18. Ma Lihua, Kang Shaozhong, Su Xiaoling, et al. Simulation and uncertainty analysis of net irrigation requirement in agricultural area[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2012, 28(8): 11－18. (in Chinese with English abstract)

[11] 張翠芳，牛海山. 民勤三項(xiàng)農(nóng)業(yè)節(jié)水措施的相對(duì)潛力估算[J]. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2009，25(10)：7－12. Zhang Cuifang, Niu Haishang. Estimation of relative potential of three agricultural water-saving measures in Minqin Oasis[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2009, 25(10): 7－12. (in Chinese with English abstract)

[12] Ang B W, Zhang F Q, Choi K H. Factorizing changes in energy and environmental indicators through decomposition [J]. Energy, 1998, 23(6): 489－495.

[13] Zhang Wei, Li Ke, Zhou Dequn, et al. Decomposition of intensity of energy-related CO2emission in Chinese provinces using the LMDI method[J]. Energy Policy, 2016(92): 369－381.

[14] Xu Yanjie, Huang Kai, Yu Yajuan, et al. Change in water footprint of crop production in Beijing from 1978 to 2012: A logarithmic mean Divisia index decomposition analysis[J]. Journal of Cleaner Production, 2015(87): 180－187.

[15] Chong Chinhao, Ma Linwei, Li Zheng, et al. Logarithmic mean divisia index (LMDI) decomposition of coal consumption in China based on the energy allocation diagram of coal flows[J]. Energy, 2015(85): 366－378.

[16] Tursun H, Li Zhenyang, Liu Rui, etal. Contribution weight of engineer technology on pollutant emission reduction based on IPAT and LMDI methods[J]. Clean Technology Environment Policy, 2015(17): 225－235.

[17] Lei Hongjun, Xia Xunfeng, Li Changjia, et al. Decomposition analysis of wastewater pollutant discharges in industrial sectors of China (2001-2009) using the LMDI I Method[J]. Environmental Research and Public Health, 2012(9): 2226－2240.

[18] 劉玉，高秉博，潘瑜春，等. 基于LMID模型的中國(guó)糧食產(chǎn)量變化及作物構(gòu)成分解研究[J]. 自然資源學(xué)報(bào)，2014，29(10)：1709－1720. Liu Yu, Gao Bingbo, Pan Yuchun, et al. Investigation contribution factors to China’s grain output increase based on LMDI model during the period 1980 to 2010[J]. Journal of Natural Resources, 2014, 29(10): 1709－1720. (in Chinese with English abstract)

[19] Zhang Yufang, Yang Degang, Tang Hong. et al. Analyses of changing process and influencing factors of water resources utilization in megalopolis of arid area[J]. Water Resources, 2015, 42(5):712－720.

[20] 張禮兵，徐勇俊，金菊良，等. 安徽省工業(yè)用水量變化影響因素分析[J]. 水利學(xué)報(bào)，2014，45(7)：837－843. Zhang Libing, Xu Yongjun, Jin Juliang. et al. Analysis of influence factors of regional industry water use in Anhui province[J]. Journal of Hydraulic Engineering, 2014, 45(7): 837－843. (in Chinese with English abstract)

[21] 孫才志，謝巍，鄒瑋. 中國(guó)水資源利用效率驅(qū)動(dòng)效應(yīng)測(cè)度及空間驅(qū)動(dòng)類型分析[J]. 地理科學(xué)，2011，31(10)：1213－1220. Sun Caizhi, Xie Wei, Zou Wei. Contribution ratio measurement of water use efficiency driving effects and spatial driving type in China[J]. Scientia Geographica Sinica, 2011, 31(10): 1213－1220. (in Chinese with English abstract)

[22] Zhao Chunfu, Chen Bin. Driving force analysis of the agricultural water footprint in China based on the LMDI method[J]. Environmental Science and Technology, 2014, 48: 12723－12731.

[23] 康紹忠，蔡煥杰. 農(nóng)業(yè)水管理學(xué)[M]. 北京：中國(guó)農(nóng)業(yè)出版社，1996.

[24] 牛紀(jì)蘋. 氣候變化對(duì)內(nèi)陸河流域農(nóng)業(yè)灌溉需水的影響研究[D]. 楊凌：西北農(nóng)林科技大學(xué)，2014. Niu Jiping. Impact of Climate Change on Agricultural Irrigation Water Requirement in Continental River Basin[D]. Yangling: Northwest A&F University, 2014. (in Chinese with English abstract)

[25] Ang B W. LMDI decomposition approach: A guide for implementation[J]. Energy Policy, 2015, 86: 233－238.

[26] 甘肅省水利廳. 甘肅省水資源公報(bào)[M]. 蘭州：甘肅省水利廳，2014.

[27] 國(guó)家統(tǒng)計(jì)局武威調(diào)查隊(duì). 武威統(tǒng)計(jì)年鑒[M]. 武威：武威市統(tǒng)計(jì)局，2015.

[28] 佟玲. 西北干旱內(nèi)陸區(qū)石羊河流域農(nóng)業(yè)耗水對(duì)變化環(huán)境響應(yīng)的研究[D]. 楊凌：西北農(nóng)林科技大學(xué)，2007. Tong Ling. Impacts of Environment Change on Agricultural Water Consumption in Shiyang River Basin in Arid Region of Northwest China[D]. Yangling: Northwest A&F University, 2007. (in Chinese with English abstract)

[29] 呂廷波. 西北干旱內(nèi)陸區(qū)石羊河流域灌溉水利用率估算與評(píng)價(jià)[D]. 北京：中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)，2007. Lü Tingbo. Estimation and Evaluation on Irrigation Water Use Efficiency of the Shiyang River Basin in Northwest China[D]. Beijing: China Agricultural University, 2007. (in Chinese with English abstract)

[30] 顧賀. 甘肅農(nóng)業(yè)灌溉用水有效利用系數(shù)測(cè)算及閾值分析研究[D]. 蘭州：蘭州大學(xué)，2014. Gu He. Coefficient and Threshold Calculation Analysis of Gansu Agricultural Irrigation Water Use[D]. Lanzhou: Lanzhou University, 2014. (in Chinese with English abstract)

Decomposition of influencing factors on irrigation water requirement based on LMDI method

Xie Juan, Su Xiaoling※
(Key Laboratory of Agricultural Soil and Water Engineering in Arid and Semiarid Areas of Ministry of Education, College of Water Resources and Architectural Engineering, Northwest A&F University, Yangling 712100, China)

In order to study the driving factors of irrigation water requirement and find the effective measures for relieving the sharp contradiction between the supply and demand of agriculture water resources, in this paper the factors decomposition model for irrigation water requirement was established based on the extended Kaya equation. The logarithmic mean Divisia index (LMDI) decomposition method was used to quantitatively analyze the driving factors for changes in irrigation water requirement. The change of irrigation water requirement was decomposed into 4 driving factors including planting scale effect, planting structure effect, climate change and water saving engineering effect. The irrigating quota of crop and irrigation water utilization coefficient reflected the climate change and water saving engineering, respectively. Two different decomposition methods of LMDI, addition decomposition and multiplication decomposition, were applied to calculate the effect value of the 4 driving factors for irrigation water requirement change. The irrigation water requirement from 1995 to 2012 in Wuwei city, Gansu Province was taken as an example. The effect values of 4 driving factors were calculated in different periods from 1995 to 2012. The results showed that during 1995-2012, the planting structure in Wuwei city was adjusted by reducing the planting area of wheat and increasing planting area of maize and cotton consuming less irrigation water than wheat. The amount of irrigation water requirement in 2012 was decreased by 5.023×108m3in Wuwei city than that in 1995 including an increase of 2.435×108m3caused by the planting scale effect, and the decrease of 3.994×108m3, 1.286 ×108m3, 2.178×108m3for the planting structure effect, the climate change effect, and the water saving engineering effect, respectively. The adjustment of planting structure was the most important factor for the decrease of the irrigation water requirement. From the effect value of different crops in the counties of Wuwei city, each crop had different effect on the change in irrigation water requirement. Wheat had the negative impact on the irrigation water requirement change and played a prominent role in decreasing the irrigation water requirement during 1995 to 2012. Among the 4 driving factors for the same crop, for most crops the planting structure effect was stronger than the others in all the regions. In addition, 4 driving factors in different periods played different role in changing irrigation water requirement in the counties of Wuwei city. However, the planting structure always had the inhibitory effect on increasing irrigation water requirement obviously in all the regions and periods except for Liangzhou in 2000-2005. Water saving engineering had the positive effect on increasing irrigation water requirement in Wuwei city, Liangzhou county and Minqin county during 2005-2012. The main reason was a decrease in irrigation water utilization coefficient. Therefore, improving the efficiency of irrigation water utilization and controlling agricultural development scale are effective measures for saving irrigation water in Wuwei city.

irrigation; climate changes; evapotranspiration; irrigation water requirement; factors decomposition; LMDI; Wuwei City

10.11975/j.issn.1002-6819.2017.07.016

TV213; S74.3

A

1002-6819(2017)-07-0123-09

2016-08-13

2016-12-20

國(guó)家自然科學(xué)基金（51279166、91425302）

謝 娟，女，湖北孝感人，主要從事水量轉(zhuǎn)化理論與調(diào)控技術(shù)研究。楊凌 西北農(nóng)林科技大學(xué)水利與建筑工程學(xué)院，712100。

Email：1508900196@qq.com。

※通信作者：粟曉玲，女，四川開江人，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事農(nóng)業(yè)水資源規(guī)劃與管理研究。楊凌 西北農(nóng)林科技大學(xué)水利與建筑工程學(xué)院，712100。

Email：suxiaoling17@126.com。