基于多源数据的宁夏贺兰县现代化生态灌区健康评价

杨振峰，田军仓,2,3※，冯克鹏,2,3，龚 雪

基于多源数据的宁夏贺兰县现代化生态灌区健康评价

杨振峰1，田军仓1,2,3※，冯克鹏1,2,3，龚 雪1

（1. 宁夏大学土木与水利工程学院，银川 750021；2. 宁夏节水灌溉与水资源调控工程技术研究中心，银川 750021；3. 旱区现代农业水资源高效利用教育部工程研究中心，银川 750021）

现代化生态灌区是灌区发展方向，因此，灌区健康水平评价具有重要意义。该研究根据现代化生态灌区的概念、内涵要求，应用知识图谱可视化工具VOSviewer对国内外灌区综合评价研究的指标体系进行系统梳理，筛选共现频率高的关键指标，在结合实际、广泛调研的基础上，构建了包括生态环境、输配水现代化、田间工程现代化、生产及管理现代化、生产效益5类一级指标，共计18个二级指标的宁夏贺兰县现代化生态灌区综合评价指标体系，并以乡镇为尺度划分评价单元，结合遥感数据、调研统计、田间试验数据实现指标定量化，利用层次-模糊综合评价方法，对宁夏贺兰县现代化生态灌区健康水平进行综合评价。结果表明：1）对于权重较大的二级指标信息化管理水平（权重为0.100）、主要排水沟水质（权重为0.091）、灌溉保证能力（权重为0.090），各评价单元健康水平较好且单元之间差异性小；2）各评价单元综合评价结果显示，南梁台子及京星农牧场健康水平等级值最高（0.81），最低为洪广镇（0.69），所有评价单元均处于二至三级健康水平之间；3）贺兰县灌区整体处于一级健康水平的测度值（0.325）最大，表明灌区整体处于一级健康水平，但一至四级健康水平的测度值差别较小，存在健康水平恶化的风险较大，可从发展节水灌溉措施、提高规模化生产程度、完善管理制度、增大水域面积等方面优化灌区结构。该研究可为宁夏乃至西北现代化生态灌区建设提供参考。

遥感；生态；灌区；指标体系；健康评价；宁夏贺兰县

0 引 言

灌区是粮食生产的基本保障，是现代化农业发展的基础，对社会经济发展起重要作用[1]。中国社会经济的快速发展，为现代化生态灌区的建设提供了有利条件[2]，建设现代化、生态型灌区成为灌区发展的主要方向。Rapport等[3]对生态系统健康的定义是：随着时间推移，外界条件改变时，生态系统自身结构及功能依然能够保持稳定，并具有可恢复的能力。生态灌区是生态系统健康概念的延伸，其目的是维持灌区系统各要素之间相对平衡，使整体发展具有可持续性。在生态灌区及其评价研究领域，茆智院士是国内最早提倡建立节水、防污生态型灌区的学者，他提出节水灌溉措施可以提高单位面积产量；田间节水+小型湿地+生态沟的工程形式能够有效抑制灌区污染，防止灌区生态环境恶化[4]。除严峻的生态环境状况之外，生产力水平及现代化程度低也是制约灌区发展的重要因素，建设现代化生态灌区是提升灌区生产能力的关键。国内有关现代化生态灌区的研究起步较晚，目前关于现代化生态灌区的严格定义尚不统一。综合来说，实现“自然-社会-经济”可持续和谐发展、达到水利-农业-农村协调发展、生产力水平高、水资源配置合理、生物多样性高是现代化生态灌区的核心内容，也是现代化生态灌区健康的内涵要求[4-7]。依据现代化生态灌区内涵要求，针对灌区实际生产中突出的生态环境恶化、生产力水平低等问题，进行灌区健康评价有助于掌握灌区运行状况，及时优化灌区建设方案，从而实现灌区可持续发展。国内外学者依据特定区域的实际问题做了一些研究。Balasubramani等[8]在GIS支持下，评估了安迪帕蒂流域（印度）土地和水资源的潜力、利用水平及土地对农业的适宜性，制定了优化后的管理措施。Oad等[9]针对美国西部人口用水、生态环境用水及农业用水之间的突出矛盾，利用决策支持系统为奥格兰德保护区提供最优的供配水制度。Sun等[10]建立了灌区农业用水管理评价指标体系，包括技术指标、工程指标、管理指标、环境指标和经济指标，通过改进的层次分析法确定各指标的权重，采用灰色关联法和模糊综合评价法评估了黄淮海流域汾河、石津和人民胜利渠灌区农业用水管理等级。

在综合评价方法方面，模糊评价法[11-12]、灰色关联法[13-15]、数据包络法及神经网络方法[16-17]等广泛应用于灌区综合评价研究。其中，模糊评价法是利用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出总体评价，适合各种非确定性问题的解决。在指标体系方面，文献[18-20]探讨了衡量灌区水利设施现代化程度的评价指标，也有学者提出了宁夏节水型灌区建设及运行状况的评价标准[21-22]。通过层次分析（Analytic Hierarchy Process，AHP）确定指标权重的方法具有灵活、易于实现及多维客观决策的优势，使复杂问题层次化、系统化，被广泛应用于综合评价研究[10,23]。方延旭等[12]基于层次结合模糊的综合评价模型对北京市北野厂灌区进行综合评价，结果显示该模型能较好地评价灌区生态系统健康状况。

然而，灌区现代化程度及生态状况处于动态变化中，及时更新灌区健康水平信息对于制定管理计划、调整管理措施具有重要意义。以往有关灌区综合评价的研究以统计资料为主，且以灌区整体为评价单元，忽略了灌区内各行政单元之间的差异性。遥感技术具有时效性高、空间特征明显的特点，成为灌区管理及快速决策的首选工具。但利用遥感数据产品构建灌区现代化程度及生态环境状况评价的具体指标有待深入。基于此，本文应用VOSviewer可视化工具分析灌区评价相关文献常用的评价指标，结合现代化生态灌区概念、内涵及实际调研构建评价指标体系；通过遥感技术定量化指标体系，依据灌区建设规划要求制定健康水平等级；划分以乡镇为单位的评价单元，应用层次-模糊评价模型评价灌区现代化程度及生态健康水平。旨在探讨利用遥感数据融合统计、田间试验等数据定量化评价指标，在灌区综合评价中的应用效果，以期为宁夏现代化生态灌区建设提供参考。

1 研究区概况及评价体系构建

1.1 研究区概况

贺兰县地处银川平原河西灌区中部（东经105°57′～106°36′、北纬38°27′～38°52′（图1），属中温带大陆性气候，干旱少雨，蒸发强烈，光照时间长，昼夜温差大。东临黄河，西倚贺兰山。辖区总面积1 201.7 km2。地势西高东低，自东向西3种地貌形态，即黄河冲积平原、山前洪积平原及贺兰山山脉。濒临黄河，独特的地理及气候条件使贺兰县农业主要依靠灌溉系统，因此，贺兰县有着悠久的灌溉历史。西干渠、唐徕渠、汉延渠、惠农区四大干渠自西向东流经贺兰县，总长为112.3 km，灌溉控制面积可达3 900 hm2。支斗渠纵横交错，干渠直开口支斗渠总计189条。贺兰县是宁夏回族自治区现代化生态灌区建设的示范区域，评估现代化灌区建设成效，将有助于灌区管理政策的制定。

1.2 评价指标体系构建

为明确灌区综合评价研究的重点问题，本文利用VOSviewer文献可视化工具进行文献知识图谱共现分析。在Web of Science核心数据库以“Irrigation District + Evaluation”为主题进行文献检索，检索时间是2020年12月20号，时间范围是1958—2020年，共得到448条记录。图2a是检索结果关键词知识图谱，从图中可以看出，“Irrigation”“management”“quality”“impact”“groundwater quality”“salinity”“water”“suitability”“system”“agriculture”等关键词占比较大，且彼此之间的关联性较好，说明灌区评价关注灌溉、水质量、环境质量及系统性管理等问题。在CNKI数据库以“灌区+评价”为主题进行检索，共得到643条检索记录，对其进行可视化分析，如图2b所示。从图中可以看出，灌区评价大致可以分为灌区综合评价和灌区污染评价两大模块，灌区综合评价包含的范围更广泛一些，其中“水资源”“节水改造”“层次分析法”“指标体系”“灌溉”“水质”“地下水”等关键词是重要组成部分，灌区污染模块主要包括“重金属污染”“污染灌区”“土壤重金属”“健康风险”等关键词。通过文献关键词知识图谱分析，本研究从灌区管理、灌溉、盐渍化水平、节水、水质等方面构建指标体系。

依据VOSviewer文献关键词可视化分析结果，结合现代化生态灌区概念[4-7,24]、灌区评价研究综述[25]及宁夏现代化生态灌区指标考核标准[26-27]，本研究针对灌区健康评价（目标层）所取指标体系如表1所示。

表1 现代化生态灌区健康评价指标体系及表征意义

2 数据处理与方法

2.1 指标数据来源及处理

2.1.1 生态环境

1）土壤肥力

土壤肥力包括有机质、全氮、有效磷、速效钾含量4项内容，构建评价准则如表2所示，采用包长征等[28]关于贺兰县土壤质地调查的样点平均值数据。该数据采用随机等距、分层的采样方法，共布置样点4 587个，数据具有良好的可靠性。

2）盐渍化水平

研究证明，基于遥感数据进行土壤盐渍化水平评价具有可靠性[29-31]，本研究参考陈实等[32]基于盐度指数（Salinity Index，SI）、归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）构建土壤盐分状态模型评价宁夏贺兰县土壤盐渍化水平，该方法是基于植被生长状况与土壤含盐量具有高度的相关性，NDVI与土壤盐分呈现负相关趋势，盐度指数能较好地区分土壤盐渍化程度。计算如下：

式中1、2分别为蓝光与红光波段反射率。

式中3、4分别代表近红光和红光波段反射率。

表2 土壤肥力等级

通过计算NDVI和SI指数，构成二维特征空间，从而建立土壤盐渍化的遥感监测模型（Salinization Remote Sensing Index，SRSI），计算公式如下：

选用Landsat8遥感影像数据（中国遥感数据网http://ids.ceode.ac.cn），空间分辨率30 m，数据获取时间为2020年7月19日、2020年8月13日，此时间避免了灌溉高峰期对土壤盐渍化评价带来的误差。

3）水域面积确定

利用遥感影像提取水体面积、几何形态、水质状况和水体生态环境等信息取得广泛应用[33]。水体指数法通过光谱知识构建分类模型进行水体信息的提取，具有简单可行的特点，国内外学者构建了大量的水体指数，可参考文献[34]。依据各水体指数特点结合贺兰县实际情况，本文选择归一化水体指数（Normalized Difference Water Index，NDWI）来提取水体信息。采用Landsat8遥感影像数据（中国遥感数据网http://ids.ceode.ac.cn），数据获取时间为2020年8月13日，此时间水稻覆盖度较大，从而降低了水田对提取结果的影响，经过辐射校正、大气校正之后，计算NDWI指数提取水体信息。水体信息主要为贺兰县小型湖泊面积，利用无人机影像目视解译面积对计算结果进行校正。无人机影像来源于2018年课题组对贺兰县小型湖泊的航测数据。

4）主要排水沟水质

主要排水沟水质根据银川市生态环境监测中心对辖区内黄河、湖泊湿地、排水沟水质监测的年平均数据。主要排水沟水质是灌区生态环境污染程度的重要组成部分，影响排水沟水质的原因除了不同种植作物的施肥量，田间用药等不同之外，还与排水沟结构有关，对于跨度在多个评价单元之间的排水沟，排水沟之间的叠加作用也无法消除。因此，为了量化同一排水沟在各评价单元水质情况，利用进入和出评价单元时的水质情况变化显示评价单元排水沟受污染及去污染能力（表3）。

表3 排水沟水质健康水平等级准则

5）植被干旱指数确定

干旱给农业生产带来严重威胁，建立快速响应的干旱评价是现代化生态灌区健康评价的重要组成部分。国内外学者对于干旱指数已开展广泛的研究，大致可以分为4类：气象干旱指数、水文干旱指数、农业干旱指数以及基于遥感技术的植被指数[35]。本文选择基于遥感技术的植被供水指数（Vegetation Supply Water Index，VSWI）作为干旱程度评价的指数，VSWI是由NDVI与地表温度（Land Surface Temperature，LST）的比值计算得到。数据来源于NASA网站（http://reverb.echo.nasa.gov/reverb/）2020年5—8月份的MODIS13A3植被指数数据集，该数据集包括16 d合成的NDVI数据，LST数据采用8 d合成MODIS11A2数据集，空间分辨率为500 m。VSWI值越大代表土壤含水率越高，植物受水分胁迫程度越小。

2.1.2 输配水现代化

1）骨干渠砌护率、排水沟整治率及量水设备配比数据均来自于2019年1月—2021年3月实际调研结果。

2）灌溉保证能力计算过程参考文献[36]。遥感数据利用2020年5—8月的MODIS16A2数据集，包括蒸散发、潜在蒸散发、潜热通量、潜在热通量数据，空间分辨率为1 km，经过裁剪之后得到研究区的月合成数据集。5 —8月为灌溉高峰期，也是蒸散发最大的时间段。同时，利用同一时期研究区气象数据（银川气象站（站点号53614））计算参考蒸散量（ET0）。为了量化主要种植结构信息，实际采样时间是2020年9月10—12日，共采集样本85个，均匀布满整个研究区。采集样本时，单个样方大小为80 m×80 m，用RTK记录样方点的位置信息，坐标系统采用WGS84坐标系。

3）灌溉水利用系数计算采用“灌区首尾”比较的综合方法，计算公式如下：

2.1.3 田间工程现代化

高效节水灌溉面积占比（高效节水灌溉面积/总面积）、高标准农田整治率（整治农田面积/总面积）数据来自于2019年1月—2021年3月实际调研及统计数据。

2.1.4 生产及管理现代化

机械化使用率、规模化生产率、水利人才配比（水利专业人数/667 hm2）、管理制度完善度、信息化管理水平数据均来自于2019年1月—2021年3月实际调研及统计数据，其中，管理制度完善度及信息化管理水平由专家评审。

2.1.5 生产效益

水分生产效率（Water Production Efficiency，WPE）采用课题组2017年1月—2020年12月在贺兰县针对主要作物（粮食作物：水稻、玉米、小麦；蔬菜、葡萄及枸杞）进行的大田试验观测数据，其计算如下:

WPE=/（5）

式中WPE为水分生产效率，kg/m3；为产量，kg；为灌溉定额，m3。

农民人均收入数据来自于县统计局。

2.2 评价单元划分

综合分析调研、访谈、监测数据资料发现，土地质量、农田水利设施、农作物种植种类、特色农业产业等在乡镇尺度上表现出差异，土地流转的规模化种植大多集中于乡镇及村级尺度，高标准农田建设及农田水利建设项目单元在乡镇尺度上。结合现代化生态灌区“自然-社会-经济”的综合效应，本研究评价单元的最优选取为在乡镇级尺度，共建立习岗镇、金贵镇、立岗镇、洪广镇、常信乡、京星农牧场、暖泉农场及南梁台子8个评价单元。

2.3 指标权重计算

现代化生态灌区建设是按照人的意愿对灌区进行升级改造，灌区健康评价即对灌区各项指标达标情况进行分析。因此，选择AHP法计算指标权重[37-38]。通过专家对各指标的评价打分，计算得到指标权重如表4所示。

2.4 综合评价模型构建

表4 指标权重

3 结果与分析

3.1 单元评价结果

3.1.1 生态环境评价

土壤肥力方面：除地势较高的洪广镇、暖泉农场及南梁台子之外，其余地区有机质（D111）均属于I级肥力水平，南梁台子土壤有机质含量水平最低；各评价单元全氮含量（D112）均较低，洪广镇、暖泉农场及南梁台子属于IV级肥力水平，其余为III级肥力水平；各评价单元有效磷含量（D113）具有较高水平，除南梁台子属于III级肥力水平之外，其余评价单元均为II级肥力水平；除习岗镇、金贵镇及立岗镇速效钾含量（D114）属于II级肥力水平之外，其余评价单元均低于II级肥力水平。依据表2土壤肥力C11构成要素，得出各评价单元土壤肥力情况，除南梁台子土壤肥力水平低于其他评价单元之外，其余各评价单元土壤肥力较为一致，但均低于二级健康水平，因此，改善土壤肥力状况、防止营养元素流失依然是各评价单元需要关注的问题，尤其是对于南梁台子，较低的土壤肥力制约生产力水平。

利用LandSat 8遥感影像，计算盐渍化水平模型SRSI，结果如图3所示。陈实等[32]对北疆盐渍化的研究中，认为SRSI在0.40～0.05之间为中度盐渍，在>0.50～0.70之间为重度盐渍，>0.70为盐土。从图3可以看出，洪广镇SRSI普遍较高，且集中在贺兰山前的洪水冲积区，这与实际调查相符，证明构建的SRSI盐度模型能够反映灌区内盐渍化情况。同时，图3也显示习岗镇SRSI较大，多集中在0.70～1.00之间，习岗镇位于贺兰县城区，辖区内多为建筑物，表明盐度指数SRSI在裸土与建筑物的区分上存在一定的交集。立岗镇SRSI多集中在0.35～0.55之间，常信乡SRSI多集中在0.45～0.70之间。总体来说，各评价单元SRSI整体较高，盐渍化状况均低于三级健康水平，有效控制土壤盐渍化程度是所有评价单元都面临的生态环境问题。

通过计算水体指数NDWI，削弱植被、建筑等信息的影响，增强水体信息，进而提取水域面积（C13）。从图 4提取的水体信息可以看出，常信乡包含最多的水体信息。立岗镇、洪广镇、南梁台子水体信息较少，这主要与地势高低有关。总体来说，各评价单元水域面积占比均较小，水域面积均低于三级健康水平。现代化生态灌区提倡“山、水、田、林、路、湖”交错的布局形式，水系与湖泊是生物多样性的保障，这也是水域面积指标权重较大的重要依据，但水域面积受限于地理等因素。近年来，各评价单元通过“稻渔空间”生态种植、农村宜居环境改善、修建人工湖泊等多种方式增加水域面积，改善生态环境。

水质是衡量灌区污染的重要手段，这使得排水沟水质指标权重高于其他指标权重。各评价单元主要排水沟水质（C14）健康水平如表5。京星农牧场主要排水沟水质为一级健康水平，这与京星农牧场距离黄河较近，排水沟易于排泄，且排水沟在评价单元之间的累积叠加程度较小有关。习岗镇、金贵镇、暖泉农场及南梁台子为二级健康水平。暖泉农场和南梁台子由于地势较高，使得排水沟排水较易，另外，从种植结构上看，玉米为主要的种植作物，而种植玉米的田间管理带来的污染较小（如施肥、施药等）。常信乡和洪广镇主要排水沟水质为四级健康水平，常信乡和洪广镇是面积最大的评价单元，也是排水沟较密集的评价单元，从所处的地理位置及排水沟结构特点上来看，评价单元之间的叠加作用比其他单元明显，种植面积大，单元内排水沟长度较长，滞排明显使得水质恶化加剧，水质情况较其他评价单元差。

表5 各评价单元指标健康水平等级

注：构造健康等级评分向量，一级健康为1，二级健康为0.8，三级健康为0.6，四级健康为0.4；介于两级之间均按高一级计算。

Note: The health level scale vectors are constructed for levels 1, 2, 3 and 4, corresponding to 1, 0.8, 0.6 and 0.4 respectively, and any level between any two health levels is calculated as the higher level.

图5为VSWI指数（C15）空间分布图，从图中可以看出，洪广镇、习岗镇VSWI值较小，表明所受的水分胁迫较大，而这两个评价单元作物覆盖面积小，因此，干旱对于洪广镇及习岗镇农业生产的影响相对较小。计算各评价单元VSWI指数的平均值可知，京星农牧场、常信乡及南梁台子3个评价单元的VSWI值最高，表明干旱程度低，京星农牧场紧邻黄河，地势较低，补水容易，干旱程度最低；常信乡水稻种植面积大，而水稻灌溉以大水漫灌为主，使得田间蓄水量大，干旱程度较低。总体来说，各评价单元干旱程度较小，表明灌区灌溉用水保证程度高。

3.1.2 输配水现代化评价

所有评价单元干、支渠砌护率为100%，而在主要排水沟整治水平上表现出差异。因此，指标C21主要受排水沟整治情况影响。常信乡主要排水沟整治情况较好，处于一级健康水平，其余评价单元存在部分排水沟未整治的情况，处于三、四级健康水平（如表5）。各评价单元在灌溉高峰期（5—8月）的灌溉保证能力空间分布如图6所示。

从图中可以看出，除洪广镇，其余评价单元有效灌溉量等于或大于灌溉需水量，表明各评价单元灌溉保证能力较好，一定程度上也反映了贺兰县具有节水灌溉的潜力和空间。灌溉水利用系数（C23）主要受各评价单元节水灌溉措施（如喷灌、滴灌）种植面积的影响，且与种植结构密切相关。各评价单元种植结构统计及田间试验结果显示，洪广镇、暖泉农场及南梁台子灌溉水利用系数处于一级健康水平，其余评价单元为三级健康水平。各评价单元内各支渠口、用户取水口均配有量水设备，各评价单元渠道输水计量设施现代化程度高，各评价单元量水设备配比（C24）差异性主要体现在使用地下水灌溉的用户，灌溉用水无法有效计量，这也反映了各评价单元应加强地下水的开采管理。

3.1.3 田间工程现代化水平评价

各评价单元高效节水面积占比（C31）存在较大差异，其中，京星农牧场高效节水实施面积占比最大，处于一级健康水平，洪广镇及暖泉农场处于二级健康水平，其余评价单元均处于四级健康水平。所有评价单元农田整治率（C32）均处于一级健康水平，表明农田整治建设情况较好。

3.1.4 生产及管理现代化评价

生产及管理现代化指标评价结果如表5所示。对于机械化使用率（C41）和管理制度完善度（C45），各评价单元均处于一级和二级健康水平，体现了各评价单元灌区现代化建设的同步性。规模化生产率（C42）主要受土地流转面积的影响，因此，各评价单元具有较大的差异性，立岗镇土地流转面积比例最高，规模化生产水平处于一级健康水平。灌区信息化管理水平（C43）主要体现在农业用水的信息化管理水平，而其管理程度与种植结构及灌溉方式紧密相关，通过实际调研及统计计算，各评价单元信息化管理水平处于一至三级健康水平。水利人才配比（C44）主要受评价单元行政管理制度的影响，除习岗镇、京星农牧场及南梁台子处于一级健康水平外，其余评价单元均处于四级健康水平，这显示了各评价单元水利人才配比情况受行政管理的政策及措施影响。

3.1.5 生产效益

田间试验及调研结果显示，洪广镇、暖泉农场、京星农牧场及南梁台子4个评价单元的水分生产效率（C51）处于一级健康水平，其余评价单元处于二、三级健康水平，主要原因是受地势影响，洪广镇、暖泉农场、京星农牧场及南梁台子位于扬黄灌溉区域，水分生产效率相对较高，这也表明其余评价单元具有很大的节水潜力。居民人均收入（C52）各评价单元差异较小，整体处于二、三级健康水平。

3.2 综合评价

3.2.1 各单元健康水平综合评价

为了定量化各评价单元健康水平差异，以健康水平等级评分与具体指标权重的乘积累加和作为总体健康水平程度，计算结果如图7所示。所有评价单元均高于三级健康水平，京星农牧场及南梁台子总体健康水平最高（0.81），洪广镇综合健康水平最低（0.69）其余评价单元在二、三级建康水平之间（0.71～0.76）。

3.2.2 贺兰县代现化生态灌区综合评价结果

将指标权重集合与隶属度矩阵代入模糊综合评价模型中，得到健康等级的测度值。贺兰县现代化生态灌区属于一级健康的测度值最大，为0.325，即灌区整体建设情况趋于一级健康水平，但各评价单元在自然等因素影响下，依然存在差异。而隶属于二级健康的测度值（0.272）仅次于一级健康的测度值，且相差较小，说明灌区处于一二级健康水平的趋势较明显。一至四级健康水平的测度值依次减小（三级和四级分别为0.212和0.191），各级之间的测度值相差不大，说明灌区健康水平存在明显的下降风险，依然要加强灌区建设的一些短板，维护建设成果。

4 讨 论

关于评价指标的选取及评价指标值的确定是灌区综合评价的难点，评价指标太多、指标值太高或太低，不利于指导实际生产，评价指标少又不能全面反映灌区现状。因此，本研究在确定灌区评价指标时，采用了文献分析热点问题、实际调研、参考已有研究及宁夏现代化生态灌区建设的有关标准，优化指标体系的同时具有简单易行的特点。尽管如此，本文构建的评价指标依然最优适用于评价灌区短期运行状况，这主要是由于灌区自身条件决定适用于本身的评价指标体系及指标值，当灌区本身结构发生变化时，评价指标体系及指标值也应做出改变，因此，灌区综合评价处于动态变化中。如史海滨等[41]研究表明，沈乌灌区节水改造工程对土壤盐渍化时空分布产生影响。进行灌区健康水平评价及时发现这种动态变化，利用遥感技术是最有效的方法，本文探讨了将遥感影像融入灌区综合评价之中，这种方法不仅具有较高的准确性，还具有空间可视化优势，有利于明确评价单元之间的差异。另外，本研究将评价指标值划分为一至四级健康水平，一级健康水平值为灌区长远期规划设计值，二、三级健康水平值为短期规划设计值，四级健康水平值表示现状值低于短期规划设计值，这一划分标准参考《全国现代灌溉发展规划》及有关宁夏引黄灌区对具体指标规划年设计值。例如，杜军等[26]认为到规划年（2025年）灌溉水利用系数≥0.57，本文确定灌溉水利用系数一级健康水平为0.60。

应用构建的评价体系和评价方法，对宁夏贺兰县现代化生态灌区进行评价，结果显示贺兰县整体处于一级健康水平，主要原因是权重较大的指标如生态环境B1（排水沟水质C14）、输配水现代化B2（灌溉保证能力C22）、生产及管理现代化B4（灌区信息化管理水平C43）在灌区整体尺度上具有较好的健康水平，从而使得整体处于一级健康水平。但对于各评价单元，各项指标的健康水平存在差异（表5）。同时，也表明了将灌区视为一个整体给评价结果带来的误差，即权重较大指标的健康水平很大程度上决定灌区整体健康水平。基于这一考虑，本研究将灌区划分为行政管理上相对独立的若干评价单元，各评价单元健康水平的衡量相互独立，使得评价结果能真实地反映灌区现状，易于决策者制定优化措施。

5 结 论

本研究在总结前人关于灌区评价研究的基础上，构建了现代化生态灌区健康水平评价体系，对宁夏贺兰县现代化生态灌区建设健康水平进行评价，得到如下结论：

1）在生态环境方面，受地理条件等因素影响，各评价单元表现出较大的差异，特别是对于权重较大的水域面积、主要排水沟水质指标，而干旱程度指标计算结果显示贺兰县有一定的节水空间，因此，大力发展节水灌溉措施依然是提高水分生产效益的有效途径；在田间工程现代化、生产及管理现代化、水利设施现代化方面，各评价单元表现出较小差异。

2）各评价单元综合评价结果处于三级健康水平以上，健康等级值最高为京星农牧场及南梁台子（0.81），最低为洪广镇（0.69），其余评价单元健康等级在0.71～0.76之间，这表明贺兰县各乡镇现代化生态灌区建设保持一致性，建设具有同步性。对于具体指标，各评价单元也存在差异，基于这些差异可以为各评价单元现代化及生态建设提供指导。

3）按照隶属度最大原则，模糊综合评价结果显示贺兰县灌区整体处于一级健康水平（测度值为0.325），但依然存在健康水平恶化的风险，这主要是因为一至四级健康水平的测度值相差较小，应加强并保持灌区现代化及生态建设取得的成果。

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Health evaluation of the modern ecological irrigation district using multisource data in Helan County, Ningxia, China

Yang Zhenfeng1, Tian Juncang1,2,3※, Feng Kepeng1,2,3, Gong Xue1

(1.,,750021,;2.-,750021,.3.,,750021,)

An ecological irrigation district has emerged as the modern management with healthy ecosystems in precision agriculture. A health assessment of irrigation districts has been one of the most important operations for the decision-making on agricultural water management and pollution. In this study, a novel health evaluation was made on the ecological irrigation district using multisource data. A study area was selected as a part of the Yellow River basin, located at Helan County in Ningxia, China. A knowledge mapping was also applied to systematically sort out the index systems of comprehensive evaluation on the irrigation districts using a VOSviewer platform. The key indicators were then screened with a high co-occurrence frequency. An indicator system was constructed for the comprehensive evaluation of the ecological irrigation districts. Five categories of the primary indicators were divided in the indicator system, including the ecological environment (B1), the modernization of water transmission and distribution (B2), and the modernization of field engineering (B3), the modernization of production and management (B4), and production efficiency (B5). There was also 18 second-grade indicators in total. All indicators were classified into one to four levels of health. With the support of GIS, these indicators were quantified by combining the remote sensing data (LandSat8, MODIS) with research statistics and field trial data. The weight of each indicator was confirmed through Analytic Hierarchy Process (AHP). The evaluation data was divided by the scale of townships, where each administrative division was used as an evaluation unit. Finally, a fuzzy evaluation model was used to implement the comprehensive evaluation on the health level of the ecological irrigation district in the study area. The results show that there were large differences in the indicator B1 among the evaluation units, especially from the indicator of watershed area (C13) and the indicator of water quality in the main drainage ditches (C14), indicating a higher weight. At the same time, the degree of aridity (vegetation index VSWI) (C16) indicated a great potential to save water in the study area. Therefore, it was still encouraged to develop water-saving irrigation. More importantly, there were small differences in the indicators of B2, B3, B4, and B5 among the evaluation units, indicating the consistent upgrading of irrigation districts. Consequently, the highest value of health level (0.81) was found in Nanliangtaizi and Jingxing Farm, whereas, the lowest value was in Hongguang Town (0.69), where all evaluation units were in the range of health level 3 to 2. In addition, 0.325 of the irrigation districts were presented at the first level of health, whereas, 0.272 of the irrigation districts were at the second level, indicating an excellent operating condition. This study can provide a strong reference to efficiently construct the ecological irrigation districts in Northwest China.

remote sensing; ecology; irrigation districts; indicator system; health evaluation, Helan County of Ningxia

2021-07-02

2021-12-09

宁夏回族自治区重点研发计划重大项目（2018BBF02022）；宁夏高等学校一流学科建设项目（NXYLXK2017A03；NXYLXK2021A03)）

杨振峰，博士，研究方向为节水灌溉理论与技术。Email：yzf112082@163.com

田军仓，教授，博士生导师，研究方向为节水灌溉与水资源高效利用。Email：slxtjc@163.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2021.24.034

S274

A

1002-6819(2021)-24-0307-10

杨振峰，田军仓，冯克鹏，等. 基于多源数据的宁夏贺兰县现代化生态灌区健康评价[J]. 农业工程学报，2021，37(24)：307-316. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.24.034 http://www.tcsae.org

Yang Zhenfeng, Tian Juncang, Feng Kepeng, et al. Health evaluation of the modern ecological irrigation district using multisource data in Helan County, Ningxia, China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(24): 307-316. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2021.24.034 http://www.tcsae.org