韓宇平，賈冬冬，黃會平，王春穎，2，曲 唱

(1．華北水利水電大學水利學院，河南鄭州 450046;2．水資源高效利用與保障工程河南省協(xié)同創(chuàng)新中心，河南鄭州 450046;3．河南省水環(huán)境治理與模擬重點實驗室，河南鄭州 450046;4．華北水利水電大學測繪與地理信息學院，河南鄭州 450046)

水資源短缺以及大量施肥導致的農(nóng)業(yè)面源污染是我國農(nóng)業(yè)水資源面臨的突出問題。量化農(nóng)業(yè)對水資源的消耗并分析其影響因素對于區(qū)域水資源高效利用具有重要意義。荷蘭學者Hoekstra[1]于2002年提出了水足跡的概念，水足跡指的是生產(chǎn)某一產(chǎn)品或提供某種服務所消耗的淡水資源量，它能夠綜合體現(xiàn)消耗的水量、水源類型以及污染量和污染類型，目前被廣泛用于水資源管理[2-4]。農(nóng)業(yè)水足跡是生產(chǎn)單位作物所消耗的水資源量，包括綠水足跡、藍水足跡和灰水足跡[2]。綠水足跡是作物生長過程中降水通過入滲進入土壤然后以蒸散發(fā)的方式被消耗掉的那部分水量;藍水足跡是作物生長過程中消耗的地表水及地下水量;灰水足跡是為稀釋農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的污染物使其達到環(huán)境要求的水質標準所消耗的水量[5-7]。

目前，大量學者從全球[8-9]、國家[10-11]、流域[12-14]、地區(qū)[15-16]等尺度對農(nóng)業(yè)水足跡進行了核算和評價。受氣象因子、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力水平等多因素影響，農(nóng)業(yè)水足跡呈現(xiàn)顯著的時空差異性。Sun等[17]分析了中國河套灌區(qū)主要作物水足跡的年際變化及其影響因素，指出農(nóng)業(yè)投入增加為水足跡年際減小的主要影響因子(貢獻率為84%)。Zhi等[18]基于分解分析，研究了2002—2007年海河流域水足跡變化的貢獻因素，指出技術因素為流域水足跡增長的最主要貢獻因子。Zhao等[19]基于對數(shù)平均迪氏分解方法分析指出經(jīng)濟活動為我國水足跡增長的主要貢獻因素。Feng等[20]運用結構分解得出張掖市在迅速城市化過程中的技術效應為水足跡輕微的主要因素，并且結構調整效應部分抵消了技術效應造成的水足跡變化。李澤紅等[21]運用灰色關聯(lián)分析研究了武威綠洲區(qū)農(nóng)業(yè)水足跡，指出人口增長以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入為水足跡變化的主要驅動因素。孫世坤等[22]基于通徑分析確定了我國冬小麥空間差異的影響因素，指出農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平和氣候條件差異為造成我國冬小麥空間差異的主要原因，其中化肥、農(nóng)業(yè)機械投入為主要農(nóng)業(yè)生產(chǎn)因子，太陽輻射和降水量為主要氣候因子。郭相平等[23]分析了我國農(nóng)作物水足跡時空分布及影響因素，指出人口密度、人均純收入和化肥施用量為我國農(nóng)作物水足跡時空變化的主要驅動因子。以上研究通過不同方法或從不同尺度分析了各因素對農(nóng)業(yè)水足跡的貢獻，然而針對各因素之間的相互影響關注較少或者研究不夠深入。

本文分析了海河流域1958—2016年冬小麥水足跡的時空分布特征，基于通徑分析法分析了氣象因素、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入因素對冬小麥水足跡時空差異的直接影響和間接影響，可為海河流域農(nóng)業(yè)水資源管理提供參考。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

海河流域位于東經(jīng)112°～120°、北緯35°～43°之間，面積31．8萬km2，包括了北京、天津等23個大中城市，為我國政治、經(jīng)濟、文化的中心。海河流域屬于溫帶半濕潤、半干旱大陸性季風氣候區(qū)，年平均溫度為 -4．9～15℃。年平均降水量為380～580 mm，雨季(6—9月)降水量占全年降水量的70% ～85%。流域主要土壤為潮土和褐土。冬小麥為海河流域主要糧食作物，2016年冬小麥產(chǎn)量2377萬t，占流域糧食產(chǎn)量的41．8%。

1.2 數(shù)據(jù)及來源

數(shù)據(jù)主要包括氣象數(shù)據(jù)和農(nóng)業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)。氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng)(http：//data．cma．cn/)，包括1958年以來海河流域及周邊26個氣象站點的逐日最高氣溫、最低氣溫、日照時數(shù)、相對濕度、風速及降水量。26個站點中，黃驊站缺少1958—1959年氣象數(shù)據(jù)，其余站點數(shù)據(jù)缺失率不足0．5%。根據(jù)相鄰氣象站數(shù)據(jù)對黃驊站進行了插補，對其余缺測數(shù)據(jù)進行插值以及對全部數(shù)據(jù)進行了校準。農(nóng)業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)主要來源于國家統(tǒng)計年鑒、中國農(nóng)業(yè) 種植 網(wǎng) (http：//zzys．a(chǎn)gri．gov．cn/nongqing．a(chǎn)spx)，主要包括冬小麥播種面積及產(chǎn)量、化肥施用折純量、農(nóng)業(yè)機械總動力、耕地面積、有效灌溉面積等。

1.3 冬小麥水足跡核算

冬小麥水足跡(生產(chǎn)水足跡)為生產(chǎn)單位質量冬小麥所消耗的廣義水資源量。冬小麥總水足跡指一定區(qū)域內(nèi)生產(chǎn)冬小麥所消耗的廣義水資源總量。冬小麥綠水、藍水及灰水足跡按照Hoekstra等[24]提出的框架進行計算。各地區(qū)冬小麥雨養(yǎng)區(qū)的比例按照有效灌溉面積占該地區(qū)耕地面積之比確定。

對于雨養(yǎng)區(qū)，單位面積冬小麥所消耗的藍水量為0，綠水量等于其生育期內(nèi)通過蒸散發(fā)累計消耗的水資源量。冬小麥生育期內(nèi)逐日蒸散發(fā)量計算公式為

式中：Ea為逐日騰發(fā)量，mm/d;Ks為水分脅迫系數(shù)，反映了水分脅迫對作物蒸騰的影響，取值范圍為0～1，當Ks＜1時，存在水分脅迫作用，Ks=1時不存在水分脅迫作用;Kc為作物系數(shù)，為作物生長階段的函數(shù)，作物系數(shù)的取值及各地區(qū)逐年冬小麥生育中期及生育末期的作物系數(shù)的修正參考文獻[25];E0為參考作物騰發(fā)量，mm，按照FAO推薦的彭曼公式[25]計算;s為冬小麥根區(qū)實際可用的土壤含水量，mm，通過每日水量平衡模型獲得[7，9];sm為根區(qū)最大可用的土壤含水量，mm;p為沒有遭受水分脅迫條件下作物能夠從根區(qū)吸收的含水量占根區(qū)最大可用含水量的比例[26]。研究區(qū)降水及灌溉引起的徑流量參考文獻[8]計算。

對于灌溉區(qū)，認為單位面積冬小麥消耗的綠水量與雨養(yǎng)區(qū)冬小麥所消耗的綠水量相同[9]，藍水量等于充分灌溉條件下冬小麥生育期通過蒸散發(fā)所消耗的水量(Ks=1)減去冬小麥消耗的綠水量。

冬小麥的綠水足跡、藍水足跡分別由其所消耗的綠水量、藍水量除以冬小麥產(chǎn)量獲得。冬小麥的灰水足跡計算公式為

式中：Wgrey為冬小麥的灰水足跡，m3/t;α為氮肥淋溶率，取值10%[26]，由于海河流域冬小麥種植時期面源污染物主要來自于施肥，且氮肥施用量最大，本文按照稀釋一定量的氮肥所需的水量來計算;A為氮肥的施用量，kg/hm2;cm為受納水體中氮的最大允許質量濃度，參照GB 3838—2002《地表水環(huán)境質量標準》，取值0．01 kg/m3;cn為自然水體中氮的本底質量濃度，取值為0;Ya為冬小麥產(chǎn)量，t/hm2。

1.4 通徑分析

通徑分析是研究變量間相互關系以及自變量對因變量作用方式、程度的多元統(tǒng)計分析技術。通徑分析是在多元回歸的基礎上將相關系數(shù)進行分解，采用直接通徑、間接通徑及總通徑系數(shù)分別表示某一變量對因變量的直接影響、間接影響和總影響[27]。通徑分析不要求變量之間相互獨立。通徑系數(shù)通過求解以下方程獲得：

式中：rij為因素xi與因素xj的簡單相關系數(shù)(皮爾遜相關系數(shù));riy為因素xi與因變量Y的簡單相關系數(shù)，也稱因素xi對因變量Y的總影響;Pi為直接通徑系數(shù)，表示因素xi對因變量Y的直接影響，通過解多元線性方程獲得;rijPj為間接通徑系數(shù)，表示xi通過xj對因變量Y的間接影響效應。riyPi表示因素xi對因變量Y的總貢獻。

決定系數(shù)表示相關因素對因變量Y的相對決定程度，包括單因素和雙因素共同對因變量Y的決定作用，計算公式為

式中：di為因素xi對因變量Y的決定系數(shù);dij為因素xi和因素xj共同對因變量Y產(chǎn)生影響的決定系數(shù)。

選擇氣象因素以及與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入相關的10個影響因子分析這些影響因子對水足跡時空變化的直接影響和間接影響。氣象因素包括平均氣溫x1、相對濕度x2、風速 x3、日照時數(shù) x4、水汽壓 x5、降水量x6和太陽輻射x7，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入因素包括化肥施用折純量x8、農(nóng)業(yè)機械總動力x9和灌溉面積占比x10。灌溉面積占比由灌溉面積除以耕地面積獲得。

2 結果與分析

2.1 冬小麥水足跡的時空變化特征

海河流域冬小麥總水足跡的時間變化如圖1所示。流域冬小麥多年平均總水足跡為239．6億m3。1958—1997年冬小麥總水足跡上升了58%，1997年冬小麥總水足跡最高，為293．5億m3，之后下降了13%，與冬小麥播種面積的變化顯著相關(相關系數(shù)r=0．76，P＜0．01)。 冬小麥總灰水足跡變化幅度最大，1958—1998年冬小麥總灰水足跡從1億m3連續(xù)增長為77億 m3，1998年以后下降21%，至61 億m3。

圖1 1958—2016年海河流域冬小麥總水足跡

冬小麥水足跡如圖2所示，多年平均水足跡為1840 m3/t。冬小麥水足跡呈逐步下降趨勢，主要跟冬小麥產(chǎn)量的提高有關(r=-0．83，P ＜0．01)，也說明冬小麥的水分利用效率在逐年提高。冬小麥水足跡下降趨勢可用指數(shù)函數(shù)y=7120e-0.04(x-1958)(R2=0.99)擬合。冬小麥水足跡在1961年(12 450 m3/t)和1962年(8218 m3/t)顯著高于其他年份，主要因為1961—1962年海河流域發(fā)生嚴重干旱，冬小麥產(chǎn)量嚴重低于多年平均值。分項來看，冬小麥藍水足跡與綠水足跡的變化趨勢與水足跡整體變化趨勢一致。冬小麥灰水足跡呈先增加后減少趨勢，前期主要是由于施肥量的迅速增加導致(從2 kg/hm2到170 kg/hm2)，后期由于施肥量增加不明顯，同時隨著產(chǎn)量的提高，灰水足跡呈現(xiàn)一定程度的減少。

圖2 1958—2016年海河流域冬小麥水足跡與產(chǎn)量

本文以2007—2016年為例分析冬小麥水足跡的空間變化?？傮w來看，水足跡表現(xiàn)出明顯的空間差異(圖3(a))。京津地區(qū)水足跡最高，為1 400～1500 m3/t，主要由于京津地區(qū)化肥施用量顯著高于海河流域平均值，過量施肥導致該地區(qū)冬小麥灰水足跡較高，同時伴隨著嚴重的農(nóng)業(yè)面源污染。因此，對于京津地區(qū)應減少施肥。山西地區(qū)水足跡次之，為1200～1300m3/t，主要因為山西各地區(qū)冬小麥產(chǎn)量偏低。河南、山東地區(qū)水足跡最低，多在1 100 m3/t及以下。

冬小麥消耗水資源的來源和結構用綠水系數(shù)表示，綠水系數(shù)為冬小麥生育期所消耗的綠水量占冬小麥生育期通過蒸散發(fā)所消耗的水量(綠水與藍水之和)的比例。綠水系數(shù)越高，作物生長受氣候變化(主要是降水)的影響越大，反之，其更加依賴于人類活動(灌溉)?？傮w來看，北京、天津和石家莊地區(qū)冬小麥生產(chǎn)主要依賴于灌溉，其余地區(qū)冬小麥水足跡主要由綠水構成。如圖3(b)所示，海河流域綠水系數(shù)基本在40% ～70%，山西地區(qū)綠水系數(shù)最高，為60% ～70%，說明該地區(qū)冬小麥生長所消耗的水資源主要來源于降水，該地區(qū)冬小麥生產(chǎn)更加易受氣候因素的影響。京津地區(qū)綠水系數(shù)為40%～45%，說明該地區(qū)冬小麥生長所消耗的水資源主要來源于灌溉。綠水系數(shù)從京津地區(qū)向外逐漸升高。

圖3 冬小麥水足跡及生育期綠水系數(shù)空間分布

2.2 冬小麥水足跡時間變化的影響因素

冬小麥的水足跡受多因素共同影響，其中氣象因素如溫度、降水、水汽壓、風速、日照時數(shù)等對冬小麥生育期耗水(蒸散發(fā))量以及冬小麥產(chǎn)量均有一定影響。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入因素如化肥施用折純量、農(nóng)業(yè)機械總動力等對冬小麥產(chǎn)量影響較大?；适┯谜奂兞客瑫r影響冬小麥的灰水足跡。本文采用通徑分析法厘清各因素對于冬小麥水足跡的直接影響和間接影響，結果見表1。表1中正負號分別表示因素對冬小麥水足跡產(chǎn)生正影響和負影響;通徑系數(shù)的大小表示各因素對于冬小麥水足跡產(chǎn)生影響的程度。直接通徑系數(shù)表示因素對冬小麥水足跡的直接影響，間接通徑系數(shù)表示因素xi經(jīng)xj對水足跡的間接影響;總影響為直接影響和間接影響的匯總，其值等于因素xi和水足跡的簡單相關系數(shù)(皮爾遜相關系數(shù))。由于缺乏數(shù)據(jù)，冬小麥水足跡核算中未考慮灌溉面積占比的逐年差異，因此未量化灌溉面積占比對冬小麥水足跡時間變化的影響，其影響在誤差項中體現(xiàn)。

由表1可知，化肥施用折純量(-0．482)、太陽輻射(0．427)對冬小麥水足跡時間變化的直接影響最大，化肥施用折純量直接對冬小麥水足跡產(chǎn)生負影響，太陽輻射直接對冬小麥水足跡產(chǎn)生正影響。各影響因素對冬小麥水足跡時間變化的直接影響從大到小依次為化肥施用折純量x8、太陽輻射x7、風速x3、日照時數(shù)x4、農(nóng)業(yè)機械總動力x9、水汽壓x5、平均氣溫x1、相對濕度x2和降水量x6。水汽壓、平均氣溫、相對濕度及降水量對冬小麥水足跡的直接影響均較小(直接通徑系數(shù)不足0．1)。

表1 冬小麥水足跡時間變化影響因素分析

間接通徑系數(shù)表明各因素通過其他因素對冬小麥水足跡的影響程度，由表1可知，氣象因素中，平均氣溫、相對濕度主要通過化肥施用折純量對冬小麥水足跡產(chǎn)生影響，風速、日照時數(shù)、水汽壓、降水量主要通過太陽輻射對冬小麥水足跡產(chǎn)生影響。日照時數(shù)通過太陽輻射以及太陽輻射通過日照時數(shù)對水足跡產(chǎn)生影響的間接通徑系數(shù)分別為0．424和-0．318，為間接通徑系數(shù)中較大的兩項(第二和第三)，說明兩者存在一定的相互影響(共線性)，對于共線性強的因素在下一步建立多元回歸方程時進行剔除。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入因素中，農(nóng)業(yè)機械總動力通過化肥施用折純量對冬小麥水足跡產(chǎn)生負影響。農(nóng)業(yè)機械化提高了肥料的利用效率，從而提高了作物的產(chǎn)量[28]。從總影響來看，化肥施用折純量和農(nóng)業(yè)機械總動力對冬小麥水足跡的總影響最大，且為負影響，說明施肥量的增加和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力的提高為冬小麥水足跡逐年下降的最主要原因。

決定系數(shù)反映了單個因素或者兩個因素共同對因變量Y的決定作用。各因素對冬小麥水足跡時間變化的決定系數(shù)及貢獻見表2。由表2可知，9個因素對冬小麥水足跡的決定系數(shù)之和R2=0．656，說明已知的9個因素決定了冬小麥水足跡65．6%的變化，誤差項決定系數(shù)為0．344。誤差項對水足跡的決定作用最大，其次為日照時數(shù)和太陽輻射的共同作用(-0．272)，第三為化肥施用折純量(0．232)，其余因素的決定系數(shù)均不足0．2。各變量對決定系數(shù)貢獻較大的主要有化肥施用折純量、太陽輻射及風速。

表2 各因素對冬小麥水足跡時間變化的決定系數(shù)及貢獻

2.3 冬小麥水足跡空間變化的影響因素

冬小麥水足跡空間變化的通徑分析結果如表3所示。由表3可知，各因素對冬小麥水足跡空間變化的直接影響從大到小依次為：農(nóng)業(yè)機械總動力x9、灌溉面積占比 x10、化肥施用量 x8、風速 x3、日照時數(shù)x4、平均氣溫 x1、相對濕度 x2、太陽輻射 x7、水汽壓x5和降水量x6。農(nóng)業(yè)機械總動力、化肥施用折純量對冬小麥水足跡的直接影響為負影響，說明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力的提高對冬小麥的水足跡空間變化的直接影響為負影響。水汽壓和降水對冬小麥水足跡空間變化的直接影響較小，兩者均小于0．1。京津地區(qū)冬小麥水足跡較高，盡管化肥施用折純量對冬小麥水足跡的直接影響為負影響，但當施肥量超過一定程度就會導致農(nóng)業(yè)面源污染等問題。河南、山東地區(qū)冬小麥水足跡最低，主要因為河南、山東為我國的冬小麥主產(chǎn)區(qū)之一，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入大，如農(nóng)業(yè)機械化水平較高，灌溉農(nóng)業(yè)占比較高以及合理施肥等提高了該地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力，降低了該地區(qū)冬小麥水足跡。

通過各因子間接通徑系數(shù)分析可知，氣象因素中，平均氣溫、相對濕度、風速、水汽壓均通過化肥施用折純量、農(nóng)業(yè)機械總動力間接對冬小麥水足跡產(chǎn)生負影響，通過灌溉面積占比對冬小麥水足跡產(chǎn)生正影響。日照時數(shù)通過太陽輻射以及太陽輻射通過日照時數(shù)對水足跡產(chǎn)生影響的間接通徑系數(shù)分別為-0．257和0．321，體現(xiàn)了兩個因素之間的相互影響(共線性)，對于共線性強的因素下一步建立多元回歸方程時進行剔除。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入因素中，農(nóng)業(yè)機械總動力與化肥施用折純量相互通過對方間接對冬小麥水足跡產(chǎn)生負影響。從各因素對冬小麥的總影響來看，相對濕度對冬小麥水足跡的影響最大(-0．568)，其次為農(nóng)業(yè)機械總動力(-0．469)。

表3 冬小麥水足跡空間變化影響因素分析

各因素對水足跡空間變化的決定系數(shù)及貢獻見表4。由表4可知，各因素對冬小麥水足跡的決定系數(shù)之和R2=0．852，誤差項決定系數(shù)為0．148。說明已知的10個因素決定了冬小麥水足跡空間變化的85．2%，誤差項對水足跡空間變化的決定作用為14．8%。農(nóng)業(yè)機械總動力與灌溉面積占比的共同作用對水足跡的決定系數(shù)最大，其次為農(nóng)業(yè)機械總動力。決定系數(shù)較大的因素均為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入因素或農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入因素之間的相互作用，說明空間上，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入因素對冬小麥水足跡的空間變化起決定作用，這與水足跡時間變化的決定因素一致。各變量對決定系數(shù)貢獻較大的主要有農(nóng)業(yè)機械總動力(0．394)、相對濕度(0．162)、化肥施用折純量(0．162)及風速(0．161)。

表4 各因素對冬小麥水足跡空間變化的決定系數(shù)及貢獻

2.4 討 論

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入因素為海河流域冬小麥水足跡時空差異的主要影響因素，例如農(nóng)業(yè)機械總動力的增加、化肥施用折純量的增加等對冬小麥水足跡產(chǎn)生直接的負影響。Sun等[17]指出河套灌區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入增加為水足跡年際減少的主要貢獻因子，并指出化肥、農(nóng)業(yè)機械總動力為影響我國水足跡變化的主要農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入因子[22]，本研究結果與其一致，因此，可通過提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力的方式降低冬小麥水足跡，提高水資源的利用效率。氣象因素為影響海河流域冬小麥水足跡的次要因素，例如海河流域風速呈逐年下降趨勢，直接和間接引起冬小麥水足跡的逐年下降。孫世坤等[22]指出太陽輻射、降水量為影響我國農(nóng)業(yè)水足跡的主要氣候因子。本研究發(fā)現(xiàn)太陽輻射對水足跡的直接影響較大，但降水量對水足跡影響較小，可能是研究區(qū)域氣象條件不同導致的。從間接影響看，各氣象因子主要通過農(nóng)業(yè)機械總動力、化肥施用折純量等農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入因素對冬小麥水足跡產(chǎn)生影響。

由于數(shù)據(jù)不足和研究方法不一，研究仍存在一些不確定性。①盡管海河流域冬小麥水足跡的核算考慮了水分脅迫的影響及不同時間、地點作物系數(shù)的修正，然而仍不能保證水足跡的核算結果接近真實值，后期還需進一步開展試驗觀測，加強水足跡核算值與真實值的對比。②基于通徑分析的冬小麥水足跡影響因素分析主要依賴于各因素之間的相關系數(shù)。相關系數(shù)僅表示兩個變量之間具有一定的相關性，并不能確定兩者之間是否具有因果關系。對于通徑分析的結果還需結合其他方法所得結果相互印證。③受資料限制，本研究空間上化肥施用折純量、農(nóng)業(yè)機械總動力以及灌溉面積占比均為省尺度數(shù)據(jù)，可能代表性不夠。

3 結 論

a.海河流域冬小麥多年平均總水足跡為239．6億m3，平均水足跡為1840 m3/t。海河流域冬小麥水足跡呈整體下降趨勢，空間上呈現(xiàn)京津地區(qū)最高，山西次之，兩地區(qū)向外逐漸遞減的趨勢。

b.農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入因素，如農(nóng)業(yè)機械總動力、化肥施用折純量對冬小麥水足跡直接影響最大，氣象因素主要通過農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入因素對冬小麥水足跡造成正影響或負影響。

c.氣象因子中風速對冬小麥水足跡直接影響較大，風速和平均氣溫對冬小麥水足跡的直接影響為正影響，相對濕度和降水為負影響。

d.可以通過提高產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)力的方式提高作物產(chǎn)量，以降低冬小麥整體水足跡;對于京津等水足跡較高的地區(qū)可以通過減少施肥的方式降低冬小麥的水足跡及減少農(nóng)業(yè)面源污染。