微观尺度分析挠力河流域耕地利用水土资源匹配时空动态

张 莹，雷国平※，张弘强，林 佳



微观尺度分析挠力河流域耕地利用水土资源匹配时空动态

张 莹1，雷国平1※，张弘强2，林 佳1

（1. 东北大学土地管理研究所，沈阳 110169；2. 黑龙江省科学院自然与生态研究所，哈尔滨 150040）

该文基于供给与需求视角，构建了微观尺度下的水土资源匹配指数测算模型，在综合考虑区域气候和水资源变化、耕地利用结构调整、作物各生育期需水量差异等因素基础上，研究2000—2015年挠力河流域作物全生育期和各生育期耕地利用水土资源匹配的时空动态。结果表明：除作物生育前期需水量围绕2.92×109m3上下波动和作物生育后期耕地利用水资源有效供给量波动降低外，作物全生育期和各生育期需水量和水资源有效供给量均呈增长态势。作物全生育期耕地利用水土资源匹配程度总体较低，其指数主要分布在0.45以下，但呈现出升高趋势且差异化增强。作物各生育期耕地利用水土资源匹配指数变化复杂，以2010年为界，表现出明显的阶段性特征；作物需水量、水资源有效供给量和水土资源匹配指数均呈现出其高值区由流域中游东部向流域中游西部和流域下游转移并扩张的空间动态特征。研究可为挠力河流域耕地利用水土资源高效利用提供参考。

水资源；土地利用；需水量；耕地；水土资源匹配；时空动态；挠力河流域

0 引 言

水土资源是耕地利用的基础和核心，是决定粮食产量的重要因素。水土资源的时空匹配程度关系到区域耕地可持续利用和粮食安全[1-2]。挠力河流域是中国重要的商品粮产区之一。随着“旱改水”农业种植结构调整，流域耕地利用格局发生剧烈变化[3]。近年来，挠力河流域水田持续增加、耕地的需水量骤增；过度开采地下水灌溉与地下水位降低，也使流域生态环境恶化[4-5]。因此，挠力河流域水土资源匹配问题亟待解决[6-7]。掌握挠力河流域耕地利用水土资源匹配的时空动态，是开展该流域水土资源优化调配和实现高标准基本农田建设的基础。

目前，水土资源匹配的时空动态已受到不少学者的关注[8-11]，已取得了丰富的研究成果，同时也存在一些不足：1）水土资源匹配指数的测算方法多采用基尼系数法[12]、单位面积耕地所拥有的水资源量法[13-14]，以及数据包络分析模型[15]。这些方法虽已用于分析区域水土资源匹配的动态，但却未考虑气候、区域耕地利用结构，以及灌溉水资源利用效率等变化对水土资源利用的影响[11]。2）水土资源匹配指数测算中对水资源量的表征方式主要有2种，一是广义的水资源量（即农业用水）[13,16]，另一种是狭义的水资源量（即灌溉用水）[14]。随着水足迹概念的引入，学者将农业可利用水资源细化为灌溉水和有效降水[17-18]；这有利于揭示作物生育过程中“雨养-灌溉兼具型”农业的耕地水土资源匹配程度[19-20]，但未考虑不同耕地利用类型对水资源利用的显著差异。3）已有研究多是以全球[8,11]、省[1]、市[16,21]、县[12-14]为空间尺度和以年为时间尺度[1-5,22-23]的宏观尺度研究；虽然揭示了水土资源在区域内的总体匹配情况，但微观尺度上水土资源匹配的时空分布及动态特征仍不明晰。相关研究从微观角度对耕地水资源供给和需求的平衡状态进行分析[4,24]，但其以1 km×1 km网格为研究单元，精度较低，并且未考虑到不同耕地利用类型的水资源供给存在差异，也未考虑到不同耕地利用类型在作物不同生育期的水资源需求存在差异，进而导致不同耕地利用类型在作物不同生育期的水土资源匹配程度仍不清晰。鉴于此，本文基于30 m×30 m网格为研究单元的微观尺度，在综合考虑区域气候和水资源变化、耕地利用结构调整、作物各生育期耕地的需水量差异等因素基础上，兼顾“雨养-灌溉兼具型”农业中旱地和水田的水资源供给存在差异的特点，对挠力河流域作物全生育期和各生育期的耕地利用水土资源匹配时空动态进行研究。

本文以挠力河流域为研究区，以2000年、2005年、2010年和2015年为研究时点；根据“雨养-灌溉兼具型”农业中旱地和水田的水资源供给情况存在差异的特点，以30 m×30 m网格为研究单元的微观尺度，采用降水和蒸散数据分别确定旱地和水田的水资源有效供给量；运用耕地水资源有效供给量与耕地作物需水量的比值法，测算耕地利用水土资源匹配指数；分析挠力河流域耕地利用水土资源匹配的时空分布及其动态，旨在为挠力河流域耕地利用水土资源高效利用提供参考。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

挠力河流域地处三江平原腹地（131°31′～134°10′E，45°43′～47°45′N），涉及宝清县、友谊县、富锦市、七台河市、双鸭山市、集贤县和饶河县7个县市，总面积约为2.49×104km3。该流域属于中温带大陆性季风气候区，夏季高温多雨，冬季寒冷干燥，年平均降水量约为506 mm，年内降水分布不均匀，主要集中于6—9月。该区域地形呈西南高、东北低的特征，水系自西南流向东北，地貌类型主要由山地和平原组成，山地面积比例约38%，主要分布于流域上游，平原面积比例约62%，主要分布于流域中游和下游。

1.2 数据来源与处理

耕地利用数据来源于美国陆地资源卫星Landsat TM/OLI影像数据，选取2000年、2005年、2010年和2015年云量满足研究需求的作物全生育期（5—9月）影像作为主要数据源，经几何校正、镶嵌配准后，采用人工目视解译方法，根据影像色调、纹理等特征提取耕地利用数据，并将耕地类型分为水田和旱地（考虑到研究区内水浇地面积较小，为便于研究，将水浇地划分为旱地类别）。耕地提取精度验证是通过采用相同方法提取2009年研究区耕地利用数据，并与同年全国第二次土地调查的耕地数据进行对比，结果表明，耕地数量精度为92%，耕地空间分布一致性精度为86%，14%耕地的图斑边界仅存在略微偏移，耕地提取精度较好，可以用于该区域其他年份的耕地提取。气象数据和农作物生长发育数据来源于中国气象科学数据共享服务平台和黑龙江省地方气象站点，包括流域内及周边14个气象站点的气象、农作物生育日期、作物平均株高等逐日观测数据。地表径流量数据来源于流域下游的菜嘴子水文站，该水文站的集水面积占流域88%以上[4]，可以代表整个流域的水文状况。MODIS地表蒸散数据来源于美国国家航空航天局陆地过程分布式数据档案中心（NASA LPDAAC）的MOD16A2 ET逐月数据（卫星行带号为h26v04和h27v04）；MODIS原始数据采用分级数据格式（hierarchical data format，HDF）、正弦曲线投影存储方式，因此利用NASA提供的MRT软件将HDF文件转换为WGS 1984坐标系统下的栅格文件，并进行投影转换、镶嵌融合和重采样等操作，以获取与耕地利用矢量数据坐标相一致且覆盖研究区范围的蒸散数据。

2 研究方法

2.1 耕地利用水土资源匹配指数计算

耕地利用水土资源匹配指数可以表征区域农业生产可利用水资源和耕地水资源需求在时空上适宜匹配的量比关系[23]。参考相关研究，本文以耕地的水资源有效供给量与作物最佳生长状态下需水量之间的比值，反映“雨养-灌溉兼具型”农业中耕地的水资源有效供给与需求之间的匹配关系。其中，耕地水资源有效供给量是指扣除地表产流量后耕地获得的水资源量，具体公式如下：

M(t)=S(t)/D(t)（1）

式中M(t)为平衡时段耕地利用水土资源匹配指数，为耕地利用类型（水田或旱地）；S(t)为平衡时段耕地水资源有效供给量，m3；D(t)为平衡时段耕地作物需水量，m3。S(t)≥0，D(t)≥0，多数情况下（除洪涝灾害外）耕地水资源有效供给量小于等于耕地作物需水量；因此，M(t)数值通常在0～1之间变化，其数值越小，水土资源匹配程度越低，反之则水土资源匹配程度越高。当M(t)≥1时，表明耕地利用水资源有效供给量≥需水量；当M(t)=0时，表明耕地利用水资源有效供给量为0。

2.2 耕地作物需水量确定

耕地利用过程中，对水资源的需求主要是满足作物生长。因此，本文以耕地作物的需水量表征耕地的需水量；并根据挠力河流域作物生育特征划分作物生育期，利用潜在蒸散量和作物系数计算作物需水量[25]，进而分析作物全生育期和各生育期耕地的需水量。

2.2.1 作物生育期划分

由于气候的年际变化，作物生育期会出现前移或后延的变化，根据黑龙江农作物生长发育数据集和FAO对作物生育期的划分[26]，将研究区主要种植作物的生育期大致划分为3个阶段（表1）。

表1 作物生育期划分及作物系数

2.2.2 作物需水量计算

作物需水量利用FAO推荐的模型法计算[24,27]，公式如下：

ETc=K·ET0（2）

式中ET0为参考作物蒸散量，mm；K为作物系数；ETc为作物需水量，mm。

ET0计算采用FAO推荐的Penman-Monteith模型，该模型将植被冠层和土壤看成一层，也被称为“大叶”模式，符合本研究目的，其公式及相关参数计算见文献[4]。K计算参考FAO推荐[28]的不同生育期作物标准系数K(Tab)，根据研究区的湿润频率、作物高度和气候条件等实际情况对其进行修正，修正公式详见文献[29]。经过修正，确定2000年、2005年、2010年和2015年研究区耕地作物系数（表1）。

2.3 耕地利用水资源有效供给量确定

本研究将耕地视为土壤和地表农作物的综合体，其水分平衡可分为天然状态下的耕地水分平衡和人工调控条件下的耕地水分平衡2个层次[30]。天然状态下耕地所需水分来源于自然降水，水分在作物-土壤-大气连续体内，通过降水、入渗、蒸发、蒸腾、产流等形式周而复始地循环；人工调控条件下的耕地水分平衡是在前者的基础上，增加了人类活动的影响，即通过灌溉的形式调控土壤水分。

基于水分平衡理论，对本研究中不同耕地利用类型的水分平衡过程和水资源有效供给量进行探讨。其中，旱地基本无灌溉措施，其水分供给主要来源于自然降水，因此，基于天然状态下的水分平衡过程，确定旱地水资源有效供给量为有效降水量。然而，水田的水资源供给来源既有自然降水又有人工灌溉，因此，基于人工调控状态下的水分平衡过程，确定水田水资源有效供给量为有效降水量与灌溉水量之和。

2.3.1 旱地水分平衡过程及水资源有效供给量确定

本研究中旱地的水分平衡过程符合天然状态下的耕地水分平衡过程，具体公式[30]如下：

(t)+(t-1)-ETs(t)=(t)+s(t)+(up-uc)(t)+（3）

式中(t)为平衡时段的降水量，mm；ETs(t)为平衡时段的作物需水量，mm；(t)、(t-1)为平衡时段和平衡时段前期-1的土壤水含量，mm；Q(t)为平衡时段的地表产流量，mm；(up-uc)(t)为平衡时段的降水入渗量与毛管上升水量值差，mm；为平衡时段的误差项，mm。up和uc本身数值较小，且二者相互抵消，所以将其计入误差项，计算中忽略不计，则式（3）变换为

(t)-s(t)=ETs(t)+[(t)-(t-1)] （4）

由式（4）可知，天然降水量扣除地表产流量后的剩余水资源量即为用于作物生长需求和土壤水分变化的耕地水资源有效供给量，而在不考虑降水入渗和毛管上升前提下天然降水量扣除地表产流量即为有效降水量[28]，因此，天然状态下旱地水资源有效供给量等于有效降水量，其具体公式如下：

旱地(t)=ETs(t)+ [(t)-(t-1)] （5）

P(t)=(t)-Q(t)（6）

旱地(t)=e(t)（7）

式中旱地(t)为平衡时段的旱地水资源有效供给量，mm；P(t)为平衡时段的有效降水量，mm。根据美国农业部土壤水土保持局推荐的方法计算有效降水量[26]，其公式如下：

P(i)=(i)×(4.17-0.2×(i))/4.17(i)<8.3 mm （8）

P(i)=4.17+0.1×(i)(i)≥8.3 mm （9）

式中P(i)为第次有效降水量，mm；(i)为第次降水量，=1……。

2.3.2 水田水分平衡过程及水资源有效供给量确定

本研究中水田的水分平衡过程符合人工调控状态下的耕地水分平衡过程，具体公式[30]如下：

(t)+(t)+(t-1)-ETs(t)=(t)+s(t)+ (up-uc)(t)+（11）

式中(t)为平衡时段的灌溉水量，mm；其余项的意义同上。由于研究区水田地表平坦且土壤多为白浆土和沼泽土，其土质黏重，生育期内多处于被水淹没的土壤水分过饱和状态，因此，(t)-(t-1)、(up-uc)(t)和误差项在计算中可忽略不计，则式（11）变换为

(t)+(t)-s(t)=ETs(t)（12）

由式（12）可知，人工调控状态下扣除地表产流量后的天然降水量和灌溉水量之和等于水田作物需水量。水田作物需水量是在水分充足条件下作物最佳生长发育所消耗的水资源量，包括植株蒸腾量、棵间蒸发量和植株自身含水率3个部分[25]，其中植株自身含水率较小，可忽略不计，因此，扣除地表产流量后的天然降水量和灌溉水量（即水田水资源有效供给量）等于用于植株蒸腾和棵间蒸发所需的水资源消耗量（即水田实际蒸散量），其相关公式如下：

水田(t)=(t)+(t)-s(t)（13）

ETc(t)=ETs(t)（14）

水田(t)= ETc(t)（15）

式中水田(t)为平衡时段的水田水资源有效供给量，mm；ETc(t)为平衡时段的水田实际蒸散量，mm。本研究中获取MOD16A2 ET逐月实际蒸散量数据，并累加得到水田全生育期和各生育期的实际蒸散量。为保证遥感监测蒸散量的准确性，依据在年尺度上多年平均降水量等于流域实际蒸散量和径流量之和的水量平衡理论[31]，对MODIS实际蒸散量数据进行检验，其精度达到91%以上，可以满足本研究需要。

3 结果与分析

3.1 耕地面积的时空动态

统计耕地面积（水田+旱地）发现，2000—2015年挠力河流域的耕地面积持续增长，15 a间增加了2.04´109km2，增长了15.79%。至2015年，流域耕地面积占比超过了60%。由耕地利用变化数据进一步分析发现，旱地面积占比下降而水田面积占比上升。2000—2015年旱地面积占耕地总面积的比例由77.30%降低至63.72%，水田面积占耕地总面积的比例由22.70%上升至36.28%。

2000—2015年挠力河流域水田的空间分布呈现由流域中游东部向流域中游西部和流域东北部的下游西部转移并扩张的动态特征（图1）。水田作物生长需要丰富的水资源，仅依靠自然降水远不能满足，还需要人工灌溉，而研究区灌溉用水主要来源于地下水开采[5]，因此，水田的分布在一定程度上取决于灌溉水井的位置。同时，挠力河流域中游西部和下游西游的地下线水位较高[32-33]，地下水丰富且容易获取，因此，水田的分布也向该区域扩展。但是，也因为地下水过度开采导致这些区域的地下水埋深明显大于其他区域[34]。

图1 挠力河流域耕地空间分布

3.2 耕地作物需水量的时空动态

2000—2015年作物全生育期和各生育期挠力河流域耕地作物需水量的时序变化特征表现出明显差异（表2）。作物全生育期，耕地作物需水量呈现出先降低后明显升高的变化特征，15 a间耕地作物需水量的净增长量为2.77×108m3。作物生育前期，耕地作物需水量围绕2.92×109m3上下波动变化；作物生育中期，耕地作物需水量呈现出先降低后升高的变化特征，15 a间耕地作物需水量的净增长量为1.96×108m3；作物生育后期，耕地作物需水量呈现出先升高后降低的变化特征，耕地作物需水量的净增长量为1.21×108m3。

2010年作物生育中期（图2），耕地作物需水量高值区的空间分布呈现出由流域中游东部先向流域中下游西部转移，随后又向流域中游东北部以及下游东部转移的复杂变化特征。除此之外，其他年份各年作物全生育期和各生育期挠力河流域耕地作物需水量呈现出明显的空间分异特征且其变化规律相似，以2000年为例（图2），耕地作物需水量高值区总体呈现出由流域中游东部向流域中游西部和流域下游转移并扩张的空间分布特征。

表2 挠力河流域耕地作物需水量与水资源有效供给量

3.3 耕地利用水资源有效供给量的时空动态

2000—2015年，除作物生育后期外，作物全生育期和各生育期挠力河流域耕地利用水资源有效供给量均呈现出不同程度的增长态势（表2）。作物全生育期耕地利用水资源有效供给量呈现连续增长的变化特征，15 a间增长了12.99×108m3；同时，作物生育前期和生育中期耕地利用水资源有效供给量亦分别连续增长了5.14×108m3和9.01×108m3；然而，作物生育后期耕地利用水资源有效供给量则呈现出先减少后增加的变化特征，15 a间其水资源有效供给量减少了1.16×108m3。

2000—2015年作物全生育期和各生育期，挠力河流域耕地利用水资源有效供给量高值区的空间分布呈现出由流域中游向流域中游西部和流域下游转移并扩张的变化特征，各年变化规律类似，以2015年为例（图3）。

3.4 耕地利用水土资源匹配的时空动态

3.4.1 作物全生育期耕地水土资源匹配的时空动态

2000—2015年，挠力河流域作物全生育期耕地利用水土资源匹配程度较低。2000年作物全生育期， 77.36%耕地的水土资源匹配指数小于0.35（图4a）。2005年作物全生育期，75.72%耕地的水土资源匹配指数小于0.35（图4b）。2010年作物全生育期，76.94%耕地的水土资源匹配指数小于0.40（图4c）。2015年作物全生育期， 63.74%耕地的水土资源匹配指数小于0.45（图4d）。

2000—2005年，作物全生育期耕地利用水土资源匹配指数主要集中在0.35以下，而2004年三江平原“两江一湖”灌区规划与农田水利设施建设展开后，2005—2010年，水土资源匹配指数小于0.35的耕地面积比例降低了34.79%，51.96%耕地的水土资源匹配指数大于0.35。特别是，2009年底该流域上游的龙头桥水库及其灌区建设竣工并投入使用后，2010—2015年，水土资源匹配指数小于0.35的耕地面积比例快速降低至0.01%，与2010年相比，降低了99.97%，至2015年，99.41%耕地的水土资源匹配指数大于0.40。研究结果表明，随着挠力河流域灌区规划与水库等设施的建设，耕地水资源的调控与供给能力增强，耕地利用水土资源匹配指数明显升高，水土资源匹配指数分布由集中于0.35以下的低值区向高值区移动（图4）。

图3 挠力河流域耕地利用水资源有效供给量空间分布

图4 挠力河流域作物全生育期耕地利用水土资源匹配指数的频数分布直方图

2000—2015年作物全生育期，研究区耕地利用水土资源匹配指数的最低值保持在0.28左右，而其最高值由0.76升高至1.30（图4），耕地利用水土资源匹配指数变化范围增大，水土资源匹配程度差异化增强。同时，耕地利用水土资源匹配指数的高值区由流域中游东部向流域中游西部和流域下游扩张，如图5所示。

图5 挠力河流域作物全生育期和各生育期耕地利用水土资源匹配指数空间分布

3.4.2 作物各生育期耕地利用水土资源匹配的时空动态

2000—2015年作物各生育期，研究区耕地利用水土资源匹配指数变化特征明显，其空间分布均呈现出高值区由流域中游东部向流域中游西部和流域下游转移并扩张的动态特征（图5和图6）。

1）作物生育前期，研究区耕地利用水土资源匹配指数的最低值一直在0.17左右上下波动变化，而最高值持续升高，15 a间增加了0.28（图6a~图6d）。其中，2000年、2005年、2010年作物生育前期耕地利用水土资源匹配指数主要分布在0.35以下，其面积比例在89.20%～99.45%之间，而2010—2015年其指数明显升高，至2015年，水土资源匹配指数小于0.35的耕地面积比例已降低至18.57%，64.06%耕地的水土资源匹配指数分布在0.45～0.55之间。

2）作物生育中期，研究区耕地利用水土资源匹配指数的最低值一直在0.30左右上下波动，而最高值持续升高，15a间增长了0.77（图6e~图6 h）。同时，耕地利用水土资源匹配指数明显升高，但主要分布在0.45以下；同时，研究区一直存在耕地利用水土资源匹配指数大于1.0的情况，特别是2010—2015年，其面积比例由2.48%上升至34.25%。

3）作物生育后期，研究区耕地利用水土资源匹配指数的的最高值与最低值之间的差值逐渐增大。同时，耕地利用水土资源匹配指数总体呈先快速下降后缓慢升高的变化特征。2000年耕地利用水土资源匹配指数主要分布在0.50～0.65范围之间，而2005—2010年78%以上耕地的水土资源匹配指数小于0.50，至2015年其指数小于0.45的耕地面积降低至约63%（图6 i~图6 l）。

图6 作物各生育期挠力河流域耕地水土资源匹配指数的频数分布直方图

3.5 耕地利用水土资源匹配时空分异的影响因素

根据挠力河流域耕地水分平衡过程分析和耕地利用水土资源匹配指数定义可知，挠力河流域耕地利用水土资源匹配时空分异的影响因素为耕地利用结构和耕地水资源有效供给量（包括有效降水量和灌溉水量）。研究期内，挠力河流域作物全生育期的耕地有效降水量分别为153.76～178.37 、151.81～174.59、171.31～198.15 、172.13～196.27 mm，耕地有效降水量呈现先减少后增加的变化特征，总体呈现增长趋势但时空变化幅度不大，此特征与旱地水土资源匹配指数的时空动态相一致。耕地利用结构调整导致研究区水田面积增加、灌溉水量需求增大，灌溉水量占耕地水资源有效供给量的比例由17.42%增长至28.61%，有效降水占耕地水资源有效供给量的比例由82.58%减少至71.39%（表3），灌溉水量对挠力河流域水土资源匹配的影响增大。在有效降水和人工灌溉的共同作用下，水田水土资源匹配指数相对较高，研究区耕地利用水土资源匹配指数的高值区分布与水田分布基本一致。综上，影响挠力河流域耕地利用水土资源匹配时空分异的主要因素是耕地利用结构和灌溉水量。

表3 挠力河流域耕地水资源有效供给量构成

4 结 论

本文基于供给和需求视角，构建了微观尺度下的耕地利用水土资源匹配指数测算模型，揭示研究区作物全生育期和各生育期耕地利用水土资源匹配指数其时空分布及动态。研究结论如下：

1）在气候和耕地利用结构变化的影响下，2000—2015年挠力河流域作物全生育期和各生育期耕地作物需水量均呈现出增长态势（除作物生育前期外）。同时，在农业水利工程设施对区域水资源调配的作用下，除作物生育后期耕地利用水资源有效供给量波动降低外，挠力河流域全生育期和各生育期耕地利用水资源有效供给量亦均呈现出明显增长态势。

2）2000—2015年作物全生育期和各生育期，挠力河流域水土资源匹配程度呈现升高趋势且差异化增强。2000—2015年作物全生育期耕地利用水土资源匹配指数变化范围增大，但主要分布在0.45以下；而作物各生育期流域耕地利用水土资源匹配程度以2010年为界，表现出阶段性变化特征，2010年之后，作物生育前期和生育中期耕地利用水土资源匹配指数均快速升高且作物生育后期缓慢升高。

3）受耕地利用结构和灌溉水量的变化影响，2000—2015年作物全生育期和各生育期，研究区耕地作物需水量、水资源有效供给量以及水土资源匹配指数的空间分布变化特征相似，均呈现出其高值区由流域中游东部向流域中游西部和流域下游转移并扩张的动态特征。流域中游西部和流域下游西部是耕地利用水土资源匹配指数明显升高的典型区域，该区域正是友谊农场、七星农场、创业农场和红卫农场等国营农场所在地，国营农场在农田水土资源综合利用管理方面的发展速度明显高于地方农户。

[1] 文倩，孟天醒，郧雨旱．河南省农业水土资源时空分异与匹配格局[J]．水土保持研究，2017，24(5)：233－239． Wen Qian, Meng Tianxing, Yun Yuhan. Temporal and spatial variation and match pattern of agricultural land and water resources in Henan Province[J]. Research Soil and Water Conservation, 2017, 24(5): 233－239. (in Chinese with English abstract)

[2] 杨齐祺，杨悉廉，乔传泰斗，等．基尼系数视野下的安徽省水土资源匹配分析[J]．中国农学通报，2016，32(20)：72－76．Yang Qiqi, Yang Xilian, Qiao Chuantaidou, et al. Matching analysis of water and land resources in Anhui Province based on Gini Coefficient[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2016, 32(20): 72－76. (in Chinese with English abstract)

[3] 周浩，雷国平，杨雪昕，等．RCPs气候情景下挠力河流域耕地水土资源平衡效应模拟[J]．应用生态学报，2018，29(4)：1302－1312．Zhou Hao, Lei Guoping, Yang Xuexin, et al. Simulation for balanced effect of soil and water resources on cultivated land in Naoli River Basin, Northeast China under the RCPs climate scene[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2018, 29(4): 1302－1312. (in Chinese with English abstract)

[4] 周浩，雷国平，张博，等．1990—2013年挠力河流域耕地变化下水土资源平衡效应分析[J]．农业工程学报，2015，31(1)：272－280．Zhou Hao, Lei Guoping, Zhang Bo, et al. Farmland change induced land and water resource balance in Naoli River Basin from 1990 to 2013[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2015, 31(1): 272－280. (in Chinese with English abstract)

[5] 周浩，雷国平，陈藜藜，等．挠力河流域耕地水分盈亏时空变化特征及趋势模拟[J]．干旱区地理，2017，40(1)：122－130．Zhou Hao, Lei Guoping, Chen Lili, et al. Spatio-temporal characteristics of water budget due to the paddy field expansion in Naoli River Basin[J]. Arid Land Geography, 2017, 40(1): 122－130. (in Chinese with English abstract)

[6] 杜国明，李昀，于风荣，等．基于遥感的2000—2009年三江平原北部耕地变化特征分析[J]. 农业工程学报，2012，28(1)：225－229.Du Guoming, Li Yun, Yu Fengrong, et al. Change characteristics analysis of farmland in Northern Sanjiang Plain in 2000-2009 based on remote sensing[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2012, 28(1): 225－229. (in Chinese with English abstract)

[7] 刘吉平，赵丹丹，田学智，等．1954—2010年三江平原土地利用景观格局动态变化及驱动力[J]．生态学报，2014，34(12)：3234－3244．Liu Jiping, Zhao Dandan, Tian Xuehui, et al. Landscape pattern dynamics and driving forces analysis in the Sanjiang Plain from 1954 to 2010[J]. Acta Ecologica Sinica, 2014, 34(12): 3234－3244. (in Chinese with English abstract)

[8] Ibarrola-Rivas M J, Granados-Ramírez R, Nonhebel S. Is the available cropland and water enough for food demand? A global perspective of the land-water-food nexus[J]. Advances in Water Resources, 2017, 110: 476－483.

[9] Ren D, Yang Y, Yang Y, et al. Land-Water-Food Nexus and indications of crop adjustment for water shortage solution[J]. Science of the Total Environment, 2018, 626: 11－21.

[10] Liu D , Liu C , Fu Q , et al. Construction and application of a refined index for measuring the regional matching characteristics between water and land resources[J]. Ecological Indicators, 2018, 91: 203－211.

[11] Chen B, Han M Y, Peng K, et al. Global land-water nexus: Agricultural land and freshwater use embodied in worldwide supply chains[J]. Science of the Total Environment, 2018, 613/614: 931－943.

[12] 李慧，周维博，庄妍，等．延安市农业水土资源匹配及承载力[J]．农业工程学报，2016，32(5)：156－162． Li Hui, Zhou Weibo, Zhuang Yan, et al. Agricultural water and soil resources matching patterns and carrying capacity in Yan’an City[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2016, 32(5): 156－162. (in Chinese with English abstract)

[13] 王薇，吕宁江，王昕，等．黄河三角洲水土资源空间匹配格局探析[J]．水资源与水工程学报，2014，25(2)：66－70. Wang Wei, Lü Ningjiang, Wang Xin, et al. Study on spatial matching pattern of water and soil resources in Yellow River Delta[J]. Journal of Water Resource & Water Engineering, 2014, 25(2): 66－70. (in Chinese with English abstract)

[14] 郑久瑜，赵西宁，操信春，等．河套灌区农业水土资源时空匹配格局研究[J]．水土保持研究，2015，22(3)：132－136． Zheng Jiuyu, Zhao Xi’ning, Cao Xinchun, et al. Study on spatiotemporal matching pattern of agricultural water and land resources in Hetao Irrigation District[J]. Resource of Soil and Water Conservation, 2015, 22(3): 132－136. (in Chinese with English abstract)

[15] 黄克威，袁鹏，刘刚．基于DEA的四川省水土资源匹配研究[J]．中国农村水利水电，2015(10)：58－61，65． Huang Kewei, Yuan Peng, Liu Gang. Research on water and soil resources matching in Sichuan Province based on DEA[J]. China Rural Water and Hydropower, 2015(10): 58－61, 65. (in Chinese with English abstract)

[16] 李天霄，付强，孟凡香．黑龙江省农业水土资源时空匹配格局研究[J]．东北农业大学学报，2017，48(6)：51－58． Li Tianxiao, Fu Qian, Meng Fanxiang. Study on the spatio-temporal matching patterns of agricultural water and soil resources in Heilongjiang Province[J]. Journal of Northeast Agricultural University, 2017, 48(6): 51－58. (in Chinese with English abstract)

[17] 姜秋香，巩书鑫，仇志强，等．粮食增产期黑龙江省农业水土资源时空匹配格局研究[J]．南水北调与水利科技，2018，16(4)：160－168． Jiang Qiuxiang, Gong Shuxin, Qiu Zhiqiang, et al. Analysis of spatio-temporal matching of agricultural water and land resources in Heilongjaing Province during the grain production growth period[J]. South-to-North Water Transfers and Water Science &Technology, 2018, 16(4): 160－168. (in Chinese with English abstract)

[18] 姜秋香，付强，王子龙，等．三江平原水土资源空间匹配格局[J]．自然资源学报，2011，26(2)：270－277． Jiang Qiuxiang, Fu Qiang, Wang Zilong, et al. Spatial matching patterns of land and water resources in Sanjiang Plain[J]. Journal of Natural Resources, 2011, 26(2): 270－277. (in Chinese with English abstract)

[19] Falkenmark M. Land-water linkages: A synopsis. Land and water integration and river basin management[J]. FAO Land Water Bull, 1995, 1: 15–16.

[20] Fallenmark M, Greenland D J, Gregory P J, et al. Meeting Water Requirements of an Expanding World Population[M]// Land Resources: On The Edge of the Mathusian Precipice?. London: CAB International, Wallingford, The Royal Society, 1997.

[21] 栾福超，张郁，葛晋．水足迹视角下三江平原地区农业水土资源空间配置格局研究[J]．中国农学通报，2018，34(24)：88－94．Luan Fuchao, Zhang Yu, Ge Jin. Spatial Matching patterns of agricultural land and water resources in Sanjiang Plain: Based on water footprint[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2018, 34(24): 88－94. (in Chinese with English abstract)

[22] 白洁芳，李洋洋，周维博．榆林市农业水土资源匹配与承载力[J]．排灌机械工程学报，2017，35(7)：609－615，626．Bai Jiefang, Li Yangyang, Zhou Weibo. Matching and carrying capacity of agricultural water and soil resources in Yulin City[J]. Journal of Drainage and Irrigation Machinery Engineering, 2017, 35(7): 609－615, 626. (in Chinese with English abstract)

[23] 南纪琴，王景雷，陶国通，等．西北旱区农业水土资源匹配格局研究[J]．灌溉排水学报，2015，34(5)：41－45．Nan Jiqin, Wang Jinglei, Tao Guotong, et al. Matching patterns of agricultural soil and water resources in northwest arid area[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2015, 34(5): 41－45. (in Chinese with English abstract)

[24] 雷宏军，乔姗姗，潘红卫，等．贵州省农业净灌溉需水量与灌溉需求指数时空分布[J]．农业工程学报，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)

[25] Allen R G, Pereira L S, Raes D, et al.Crop evapotranspiration: Guidelines for computing crop water requirements[R]. FAO Irrigation and Drainage Paper 56, 1998.

[26] 王静，张晓煜，马国飞，等．1961—2010年宁夏灌区主要作物需水量时空分布特征[J]．中国农学通报，2015，31(26)：161－169．Wang Jing, Zhang Xiaoyu, Ma Guofei, et al. Spatial and temporal characteristics of water requirement of main crops in irrigation district of Ningxia in 1961-2010[J].Chinese Agricultural Science Bulletin, 2015, 31(26): 161－169. (in Chinese with English abstract)

[27] 杨艳昭，张伟科，封志明，等．土地利用变化的水土资源平衡效应研究：以西辽河流域为例[J]．自然资源学报，2013，28(3)：437－449．Yang Yanzhao, Zhang Weike, Feng Zhiming, et al. Land use change induced land and water resources balance: A case study on the Xiliaohe Watershed[J]. Journal of Natural Resources, 2013, 28(3): 437－449. (in Chinese with English abstract)

[28] 贾志军，韩琳，王鸽，等．三江平原典型下垫面FAO Penman-Monteith模型适用性分析[J]．应用生态学报，2014，25(5)：1327－1334． Jia Zhijun, Han Li, Wang Ge, et al. Adaptability analysis of FAO Penman-Monteith model over typical underlying surfaces in the Sanjiang Plain，Northeast China[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2014, 25(5): 1327－1334. (in Chinese with English abstract)

[29] 黄会平，曹明明，宋进喜，等．黄淮海平原主要农作物全生育期水分盈亏变化特征[J]．干旱区资源与环境，2015，29(8)：138－144．Huang Huiping, Cai Mingming, Song Jinxi, et al. Water budget of main crops during the whole growth period in Huang- Huai-Hai Plain[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2015, 29(8): 138－144. (in Chinese with English abstract)

[30] 张晶，封志明，杨艳昭．宁夏平原县域农业水土资源平衡研究[J]．干旱区资源与环境，2007，21(2)：60－65．Zhang Jing, Feng Zhiming, Yang Yanzhao. Study on the balance of agricultural water and land resources in Ningxia Plain[J]. Journal of Arid Land Resource and Environment, 2007, 21(2): 60－65. (in Chinese with English abstract)

[31] 吴桂平，刘元波，赵晓松，等．基于MOD16产品的鄱阳湖流域地表蒸散量时空分布特征[J]．地理研究，2013，32(4)：617－627．Wu Guiping, Liu Yuanbo, Zhao Xiaosong, et al. Spatio- temporal variations of evapotranspiration in Poyang Lake Basin using MOD16 products[J]. Geographical Research, 2013, 32(4): 617－627. (in Chinese with English abstract)

[32] 吴昌友，李中才，王福林．三江平原挠力河流域地下水流数学模型的建立及仿真[J]．水动力学研究与进展，2011，26(3)：384－390．Wu Changyou, Li Zhongcai, Wang Fulin. Mathematical model and numerical simulation of groundwater in the Naoli River basin of Sanjiang plain[J]. Chinese Journal of Hydrodynamics, 2011, 26(3): 384－390. (in Chinese with English abstract)

[33] 齐鹏．基于地下水-地表水联合调控的挠力河流域水资源优化配置[D]．北京：中国科学院大学，2018．Qi Peng. Optimized Allocation of Water Resources Based on Conjunctive Regulation of Groundwater and Surface Water in the Naoli River Basin, Northeast China[D]. Beijing: Chinese Academy and Sciences, 2018. (in Chinese with English abstract)

[34] 顾学志．挠力河流域地下水循环及其与河水转化关系研究[D]．长春：吉林大学，2017．Gu Xuezhi. Research on Groundwater Circulation and Transform Relationship with River Water of Naoli River Basin[D]. Changchun: Jilin University, 2017. (in Chinese with English abstract)

Spatiotemporal dynamics of land and water resources matching of cultivated land use based on micro scale in Naoli River Basin

Zhang Ying1, Lei Guoping1※, Zhang Hongqiang2, Lin Jia1

(1.110169,; 2.150040,)

Water and soil are the core of cultivated land use. Their matching in space and time is closely related with sustainable use of cultivated land and grain security. In this study, we analyzed the spatiotemporal dynamics of land and water resources matching of cultivated land use based on micro scale in Naoli River Basin. The crop evapotranspiration was calculated as the index of cultivated land water demand. The available water supply was calculated based on water balance equation in dryland and paddy field. The data of cultivated land use during main growing stages of crops (corn and rice) were derived from Landsat TM/OLI. Meteorological and crop growth data were from local meteorological stations. From the perspective of supply and demand, a land and water resources matching index model was built. The research unit of 30 m by 30 m grid was used to quantitatively analyze spatiotemporal distribution and dynamics of water demand, available water supply and land and water resources matching index of cultivated land in the whole crop growing stage and different crop growing stages from 2000 to 2015, which was based on the comprehensive consideration of factors such as regional climate and water resource change, planting structure adjustment, the difference in available water supply between dry and paddy field, and the difference of water demand of cultivated land in different crop growing stages. The results showed that: 1) Cultivated land in the study area continued to increase. Its area increased by 15.79% from 2000 to 2015. The proportion of paddy field in the total cultivated land increased to 36.28% in 2015 from 22.70% in 2000 and the proportion of dryland in the total cultivated land decreased to 63.72% in 2015 from 77.30% in 2000. The increased paddy field was mainly distributed in the west of the middle reaches and lower reaches of Naoli River Basin. 2) The water demand and available water supply of cultivated land use in the whole crop growing stage and each crop growing stage all showed upward trend, except that water demand fluctuated around 2.92×109m3in the early crop growing stage and available water supply decreased in the late crop growing stage. 3) The variation range of land and water resources matching index of cultivated land use increased but mainly distributed below 0.45 in the whole crop growing stage, the degree of land and water resources matching increased and its differentiation enhanced in the study area. The change of land and water resources matching index in each crop growing stage was complex and it showed obvious periodic characteristics taking 2010 as a boundary, land and water resources matching index of cultivated land increased slowly in early and middle crop growing stages while decreased rapidly in late crop growing stage from 2000 to 2010, and the land and water resources matching index of cultivated land use increased rapidly in early and middle crop growing stage while decreased slowly in late crop growing stage from 2010 to 2015. 4) Under the influence of the structure and distrubution of cultivated land use, the spatial dynamic change of water demand, available water supply, land and water resources matching index of cultivated land use in Naoli River Basin were all characteristiced with high values transfering and expanding from the eastern middle reaches to the western middle reaches and the lower reaches. The study will provide valuble information for efficient utility of cultivated land and water resources in Naoli River Basin.

water resources; land use; evapotranspiration; land and water resources matching; spatiotemporal dynamics; Naoli River Basin

2018-11-10

2019-03-10

国家自然科学基金项目“气候变化背景下挠力河流域耕地利用变化水土资源平衡效应研究”（41671520）

张 莹，博士生，主要研究方向为土地利用与管理。Email：neauzhangying@126.com

雷国平，教授，博士生导师，研究方向为土地利用规划与管理。Email：guopinglei@126.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.08.022

F301.21；F323.213

A

1002-6819(2019)-08-0185-10

张 莹，雷国平，张弘强，林 佳.微观尺度分析挠力河流域耕地利用水土资源匹配时空动态[J]. 农业工程学报，2019，35(8)：185－194. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.08.022 http://www.tcsae.org

Zhang Ying, Lei Guoping, Zhang Hongqiang, Lin Jia. Spatiotemporal dynamics of land and water resources matching of cultivated land use based on micro scale in Naoli River Basin [J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(8): 185－194. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2019.08.022 http://www.tcsae.org