三江平原典型流域耕地利用水土资源匹配时空演变*——以挠力河流域为例

张 莹，雷国平，张弘强，王洪成

（1.辽宁大学公共管理学院，沈阳 110136；2.东北大学土地管理研究所，辽宁沈阳 110169；3.黑龙江省科学院自然与生态研究所，哈尔滨 150040；4.大连市农业农村发展服务中心，辽宁大连 116000）

0 引言

耕地利用水土资源匹配表现为耕地利用过程中耕地水资源供给与需求在时间上和空间上的组合[1]，其匹配程度关系到区域耕地资源可持续利用和粮食安全[1,2]。三江平原地处东北边疆，水土资源总量丰富，且随着全球气候变暖，耕地面积显著增加[3]，湿地大面积转变为水田[4]，已成为典型高强度农业开发区、国家粮食主产区，担负着国家粮食安全的重任。挠力河流域位于三江平原腹地，是三江平原农业活动最活跃区域，也是三江平原典型沼泽性河流流域，其土地利用开发活动具有典型代表性。自20世纪50年代以来，该流域经历了多次大规模的耕地开发利用，耕地面积占流域总面积的比例已达到60%以上[5]，并且在农业种植结构调整政策和水稻可观经济利益驱动下，水田面积快速增长，流域耕地利用格局发生剧烈变化[6]，耕地需水量骤增，耕地水资源供给短缺问题逐渐显现。2002—2014年挠力河流域耕地缺水面积到达13.96万hm2[7]。为解决缺水问题，常年过度开采地下水用于耕地灌溉，导致地下水位降低，也使水资源动态平衡失衡、生态环境恶化。因此，该区域耕地利用水土资源匹配问题亟待解决。准确地掌握水土资源匹配时空动态及其演变趋势，可以为挠力河流域乃至三江平原的耕地利用水土资源优化调配和高标准基本农田建设提供科学依据。

水土资源匹配可以反映某一区域农业生产过程中耕地利用水资源与耕地资源在时空上的量比关系[8-10]，揭示一定区域尺度的水资源和土地资源时空分配的均衡状况和满足程度。当前，相关学者根据这一概念界定，结合各自的研究目标，对其内涵表述不断深化，其发展经历了从单位面积耕地拥有农业灌溉水资源量的单一供给的角度[11]，到农业水资源量与区域耕地面积上灌溉需水量的比值[12]或农业水资源量与区域耕地需水量的比值[5]等供给与需求角度的变化过程；并且农业水资源表征也经历了从仅考虑农业灌溉水资源[11]到既包括灌溉“蓝水”又包括有效降水“绿水”[13]的变化过程，水土资源匹配概念内涵不断完善。根据概念内涵的界定，多数研究采用单位面积耕地所拥有的农业水资源量法[14]，区域耕地面积上的农业水资源量与灌溉水资源需求量的比值法[12]，以及单位面积上水资源总供给量和耕地需水量的比值法[5]等测算水土资源匹配程度。研究尺度主要集中于市域[15]、省域[16]、地区[17,18]等中宏观的空间尺度以及年或作物全生育期的时间尺度[1,19]。微观尺度下作物各生育期的水土资源匹配研究较为缺乏，且作物全生育期水土资源匹配程度的衡量未能充分考虑作物各生育期的水土资源匹配状态和耕地水分敏感性的影响，仅从耕地水分总供给与总需求的比值的角度分析作物全生育期耕地利用水土资源匹配状况，其研究结果对于耕地利用水土资源调配的指导性不足。

文章以三江平原挠力河流域为研究区，以30m×30m网格为研究单元，微观尺度下探析作物各生育期耕地利用水土资源匹配程度的基础上，综合考虑作物各生育期耕地产能的水分敏感性，采用耕地水资源有效供给量与耕地需水量的比值法，探析挠力河流域耕地利用水土资源匹配的时空动态及其变化趋势，以期为高标准基本农田建设和耕地利用水土资源优化调配提供重要参考。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

挠力河流域地处黑龙江省三江平原腹地，流域面积约为249万hm2（图1）。该流域春季少雨干旱，夏季雨水丰沛，秋季易发洪涝，年内降水分布不均匀，6—9月份降水比例达到70%以上。挠力河流域地势呈西南高、东北低的特征，河流水系流向为西南—东北方向。该流域包括山地和平原两种主要地貌类型，平原主要分布于流域中游和下游，山地则主要分布于流域上游。该流域涉及饶河县、富锦市、宝清县、友谊县、集贤县、双鸭山市和七台河市共7个县市，农业活动十分活跃，其耕地面积占流域总面积的比例达到60%以上，其中，水田面积占耕地总面积的比例已超过36%[5]，该流域已成为三江平原主要产粮区和国家重要商品粮基地。

图1 挠力河流域区位

1.2 数据来源与处理

选取2000年、2005年、2010年、2015年和2020年作物生育期（5—9月）云量低于5%的Landsat TM/OLI遥感影像作为耕地利用数据源（坐标系统为WGS1984），经过遥感影像校正、镶嵌等初步处理后，采取人工目视解译方法，提取研究区耕地利用数据（耕地利用类型具体划分为水田和旱地两类）。耕地利用数据提取精度验证采取相同的遥感解译方法获取2009年研究区耕地利用数据，并将其与同年份的全国第二次土地调查数据进行对比分析，结果表明，耕地数量精度和空间分布一致性精度均达到86%以上，精度较好，符合该研究要求，其他年份的耕地利用数据均可采用该方法提取。降水、温度、风速等气象数据，以及农作物生育期、植株高度等农作物生长发育数据，均来源于中国气象数据网。地表蒸散数据采用MOD16A2 ET逐月数据，利用NASA提供的MRT（MODISReprojection Tool）软件将HDF格式文件转换为WGS1984坐标系统下的栅格文件，利用ArcGIS10.2软件进一步镶嵌融合、裁剪等，进而获取覆盖研究区范围的蒸散数据。地表径流量数据来源于菜嘴子水文站，该水文站位于挠力河流域的下游出口处，其集水面积占流域总集水面积的89%以上[19]，可以反映挠力河流域的水文状况。

2 研究方法

2.1 耕地利用水土资源匹配综合指数

水土资源匹配指数可以反映某一区域农业生产过程中耕地可利用水资源和耕地需水量在时空上的量比关系[12]，该研究引入该指数用以描述区域耕地利用水土资源的时空匹配状况。根据该研究区“雨养—灌溉兼具型”农业的特点和该研究目标，将耕地利用水土资源匹配界定为耕地利用过程中耕地水资源供给与耕地水资源需求之间的量比关系，以耕地水资源有效供给量与作物最佳生长状态下耕地需水量之间的比值来表征（其中，耕地水资源有效供给量是指耕地实际获得的水资源量，不包含地表产流量等无效供给部分）。耕地利用水土资源匹配指数越大，表明该地区该时段内耕地利用水资源有效供给与耕地水资源需求之间的时空一致性越好，水土资源匹配程度越高[8,9,13]。公式为：

式（1）中，MIi(t)为时段t不同耕地利用类型i的耕地利用水土资源匹配指数；SIi(t)表示时段t不同耕地利用类型i的耕地水资源有效供给量（m3）；DIi(t)表示时段t不同耕地利用类型i的耕地需水量（m3）。根据作物生育期特征及该研究目标，将时段t分别确定为作物生育前期、中期和后期。DIi(t)≥0，SIi(t)≥0，除洪涝特殊气象灾害情况外，多数情况下耕地需水量大于等于耕地水资源有效供给量；MIi(t)的取值范围为0～1，其数值越大，表明水土资源匹配程度越高，反之则水土资源匹配程度越低[8,9,13]。当MIi(t)=0时，表明不存在耕地水资源有效供给量；当MIi(t)≥1时，表明耕地需水量小于等于耕地水资源有效供给量。

由于耕地水资源有效供给量在作物各生育期的分配比例对耕地作物产能影响较大，并且作物产量在各生育期对水分的敏感程度差异较大[20,21]，因此，在耕地利用水土资源匹配指数的基础上，该研究进一步提出“耕地利用水土资源匹配综合指数”概念，是指在综合考虑作物各生育期耕地水资源有效供给量与耕地需水量的量比关系和耕地作物产能的水分敏感性两个因素的基础上，作物全生育期耕地利用过程中耕地水资源供给与需求之间量比关系的综合表达，耕地利用水土资源匹配综合指数越高，表明作物全生育期耕地利用水土匹配的综合程度越高，水土资源条件越优。公式为：

式（2）中，CMIi（全生育期）表示作物全生育期耕地利用水土资源匹配综合指数，反映作物生育期耕地利用水土资源匹配综合程度的高低，取值范围在0～1，其数值越大，表明作物全生育期耕地利用水土资源匹配综合程度越高，反之则作物全生育期耕地利用水土资源匹配综合程度越低；MIi（前期）、MIi（中期）、MIi（后期）分别表示作物生育前期、作物生育中期和作物生育后期的耕地利用水土资源匹配指数，i为耕地利用类型（水田或旱地）；α、β、δ分别为作物生育前期、中期和后期的耕地产能水分敏感指数，根据已有文献研究[18,19]和研究区调研可知，该研究区作物生育前期、中期和后期的耕地产能水分敏感指数分别为0.3、0.5、0.2。

2.2 耕地需水量确定

耕地对水资源的需求和利用主要是为了满足耕地作物生长的需求。因此，以耕地的作物需水量表征耕地需水量，即作物最佳生长状态下的水资源需求量；根据研究区作物生育期划分[5,22]，采用作物系数和潜在蒸散量来计算作物需水量[23]，进而获取作物各生育期的耕地需水量。采用FAO推荐的模型法[7,24]计算耕地需水量（即作物需水量），公式为：

式（3）中，ETc表示作物需水量（mm），ET0表示参考作物蒸散量（mm）；Kc表示作物系数。FAO推荐的Penman-Monteith模型的“大叶”模式特点符合该研究目的，因此，根据挠力河流域的海拔、纬度、气温、相对湿度、日照、风速等实地数据，利用该模型计算研究期内研究区参考作物蒸散量ET0，具体公式及计算过程详见文献[19]。参考FAO推荐[25]的不同生育期的作物标准系数Kc(Tab)计算Kc，根据挠力河流域的作物高度、气候条件等实际情况对作物标准系数进行修正，公式详见文献[26]，进而确定研究期内研究区耕地作物系数Kc（表1）。

表1 2000—2020年挠力河流域耕地作物系数

2.3 耕地水资源有效供给量确定

基于耕地水分平衡理论[27]，对该研究中各耕地利用类型的水分平衡过程进行探讨的基础上，确定研究区耕地水资源有效供给量。

2.3.1 旱地水资源有效供给量确定

该研究区内旱地基本无灌溉措施，旱地水分来源于自然降水，其水分平衡过程符合天然状态下的耕地水分平衡过程，经过推导[5]，旱地的水资源有效供给量等于有效降水量，具体公式为：

式（4）中，D旱地(t)表示时段t旱地的水资源有效供给量（mm）；Pe(t)表示时段t旱地的有效降水量（mm）。采用美国农业部土壤水土保持局推荐的方法对有效降水量进行计算[22]，具体公式详见文献[5]。

2.3.2 水田水资源有效供给量确定

该研究区水田所需水分的来源既包括自然降水也包括人工灌溉水，其水分平衡过程符合人工调控状态下的耕地水分平衡过程，依据研究区地形地势和土壤理化性质条件，经过理论推导[5]，人工调控状态下水田水资源有效供给量等于除地表产流量后的天然降水量与灌溉水量之和，换言之，等于用于作物蒸腾和地面蒸发所需的水资源消耗量（即实际蒸散量），公式为：

式（5）中，D水田(t)表示时段t水田的水资源有效供给量（mm）；ETc(t)表示时段t水田的实际蒸散量（mm）。水田的实际蒸散量根据研究区逐月实际蒸散量数据累加得到。依据水量平衡理论[28]，对遥感监测所得的MODIS地表蒸散量的准确性进行检验，结果表明其精度符合研究要求。

2.4 Theil-Sen趋势分析法

将Theil-Sen趋势分析法应用到该研究中，可以解释耕地利用水土资源匹配综合指数的变化趋势，并为未来变化趋势分析奠定基础。计算公式[29]为：

式（6）中，S为Sen趋势度，xj、xi为耕地利用水土资源匹配综合指数的时间序列，当S＜0时，表示耕地利用水土资源匹配综合指数呈降低变化趋势，当S＞0时，表示耕地利用水土资源匹配综合指数呈升高变化趋势。

2.5 Hurst指数分析法

基于重标准差（R/S）分析方法的Hurst指数分析法可以有效判断某一指标时间序列的可持续性或反持续性作用，近年来在植被变化研究中已得到了广泛的应用[30,31]。该研究采用该指数用以探析耕地利用水土资源匹配综合指数的持续性变化特征。其基本原理和公式为[29]：

给定某一时间序列{ξ(t)}，t=1，2，…，对于任意正整数τ=1，定义均值序列为：

累积离差为：

极差为：

标准差为：

Hurst指数为：

若存在R/S∝τH，则说明时间序列{ξ(t)}存在Hurst现象[29]。用H表示Hurst指数，其数值在双对数标系（lnτ，lnR/S）中用最小二乘法拟合得到[32]。H取值范围为0～1；H=0.5时，表明水土资源匹配综合指数在时间尺度上是随机性序列，不存在长期相关的特征；H越接近于1时，表明水土资源匹配综合指数在时间尺度上的趋势持续性越强；H越接近于0时，表明水土资源匹配综合指数在时间尺度上的趋势反持续性越强。

3 结果与分析

3.1 耕地利用及其内部结构的动态变化

2000—2020年挠力河流域耕地面积持续增加，耕地利用结构变化剧烈，旱地面积比例降低，而水田面积比例快速增长。20年来流域耕地面积比例增加了9.12%；2000—2020年旱地的面积比例由77.37%波动降低至62.04%，而水田的面积比例由22.63%增长至37.96%，其中，2010—2015年水田的面积比例变化最为剧烈，其年均变化率为2.60%。与此同时，2000—2020年研究区耕地空间分布变化明显，水田空间分布呈扩张变化特征，并由流域中游东部逐渐向中游西部和下游转移（图2）。

图2 2000—2020年挠力河流域耕地空间分布

3.2 耕地利用水土资源匹配的时空动态

综合考虑耕地水资源有效供给量在作物各生育期的分配比例差异和作物产量在各生育期对水分的敏感程度差异，可以准确地表达作物全生育期耕地利用水土资源匹配程度。2000—2020年挠力河流域耕地利用水土资源匹配综合指数时序变化明显，水土资源匹配空间分布变化剧烈。

2000年、2005年、2010年和2015年挠力河流域作物全生育期耕地利用水土资源匹配综合指数均主要集中在0.40以下，其耕地面积比例分别为77.34%、75.71%、76.80%、63.80%；至2020年，研究区作物全生育期耕地利用水土资源匹配综合指数主要集中在0.60以下，其耕地面积比例为61.64%（图3）。与此同时，2000年、2005年、2010年、2015和2020年挠力河流域作物全生育期耕地利用水土资源匹配综合指数均存在大于1.0的情况，其耕地面积分别为1.08hm2、13.18hm2、22.81hm2、2336hm2、2531hm2。2000年和2005年作物全生育期，研究区耕地利用水土资源匹配综合指数的高值区主要分布在流域中游东部，然而2010—2020年耕地利用水土资源匹配综合指数的高值区则主要分布在流域中游东北部、中游西部和下游西部，并且其高值区空间分布范围逐渐扩大（图4）。

图3 2000—2020年挠力河流域作物全生育期耕地利用水土资源匹配综合指数的频数分布

作物全生育期挠力河流域耕地利用水土资源匹配程度较低，但呈现出明显升高的变化趋势。2000—2020年作物全生育期挠力河流域耕地利用水土资源匹配综合指数的频数分布呈双峰分布特征，其双峰中轴线分别由0.36和0.59逐渐移动至0.55和0.86（图3），并且水土资源匹配综合指数大于1.0的耕地面积比例明显提升，耕地利用水土资源匹配的空间异质性增强，其综合指数的相对高值区呈现出由流域中游东部向流域中游西部和下游西部转移的动态变化特征（图4）。

图4 2000—2020年作物全生育期挠力河流域耕地利用水土资源匹配综合指数的空间分布

3.3 耕地利用水土资源匹配的变化趋势

由上文分析可知，2000—2020年作物全生育期挠力河流域耕地水土资源匹配的空间异质性呈现增强的变化特征。为了进一步揭示研究区耕地利用水土资源匹配的变化趋势与空间分异，该研究基于Theil-Sen趋势分析法，利用ArcGIS10.2软件对研究区每个网格单元的多年耕地利用水土资源匹配综合指数进行计算并分析。由表2可知，挠力河流域耕地利用水土资源匹配程度在空间上明显呈现出升高的变化趋势（升高区域的面积比例＞降低区域的面积比例），其中，耕地利用水土资源匹配综合指数升高的耕地面积比例为94.74%。由图5可知，研究区耕地利用水土资源匹配综合指数的Sen趋势度介于-0.056 3～0.088 3，平均升高速度为0.016 0。研究区94%以上耕地的水土资源匹配程度呈现出升高的变化趋势，而仅有不足6%耕地的水土资源匹配程度呈现出降低的变化趋势，其降低区域在空间分布上呈现零星分布特征，相对主要集中在挠力河流域中游东部区域。

图5 研究区耕地利用水土资源匹配综合指数的空间变化趋势

表2 研究区耕地利用水土资源匹配综合指数的变化趋势分析

3.4 耕地利用水土资源匹配的未来变化趋势

为了掌握研究区作物全生育期耕地利用水土资源匹配的未来变化趋势，运用Hurst指数分析法，利用ArcGIS10.2软件对研究区进行逐个网格单元的计算和分析。由图6可知，挠力河流域耕地利用水土资源匹配综合指数的Hurst指数变化范围主要集中在0.50～0.986 7，表明耕地利用水土资源匹配综合指数整体呈现出未来持续性变化趋势。采用自然断点法进一步分组分析（图6、7）可知，研究区耕地利用水土资源匹配综合指数的Hurst指数大于0.50的耕地面积比例为97.63%。其中，耕地利用水土资源匹配综合指数的Hurst指数主要集中分布在0.65～0.80，其耕地面积占耕地总面积的比例为74.18%，同时，Hurst指数大于0.75的耕地面积比例达到30%以上，表明研究区耕地利用水土资源匹配的未来变化呈现强持续性趋势。从Hurst指数空间分布状况（图6）可以看出，研究区耕地利用水土资源匹配的强持续性变化趋势区域主要分布在流域的中游西部和下游西部。

图6 研究区耕地利用水土资源匹配综合指数的Hurst指数变化

为了更进一步明晰挠力河流域作物全生育期耕地利用水土资源匹配的变化趋势及其未来可持续性特征，该研究利用ArcGIS10.2软件将Hurst指数空间分布与耕地利用水土资源匹配综合指数变化趋势空间分布进行叠加并分析，进而得到研究区耕地利用水土资源匹配综合指数升高、降低与未来持续性变化趋势的空间耦合分布状况。由图8可以看出：在空间尺度上，挠力河流域未来耕地利用水土资源匹配综合指数持续性降低的耕地面积比例为5.27%，其中，其相对强持续性降低的耕地面积比例为93.42%，主要集中分布在流域中游东部，而相对弱持续性降低的耕地面积比例为6.58%，零星分布在流域中游西部和流域下游；研究区耕地利用水土资源匹配综合指数持续性升高的耕地面积比例为94.73%，其中，其相对强持续性升高的耕地面积比例为93.73%，分布于流域中游西部和下游西部的大部分区域，而相对弱持续性升高的耕地面积比例为6.27%，在流域内零星分布。

图7 研究区耕地利用水土资源匹配综合指数的Sen趋势度的频数分布直方图

图8 研究区耕地利用水土资源匹配综合指数的Hurst指数与变化趋势的空间耦合关系

4 讨论

水土资源匹配状态直接关系到耕地粮食产能和水资源利用效率，其研究可以为提高粮食有效供给和水资源高效利用提供科学指导。基于已有研究成果，该研究在以下两方面进行了拓展和补充：一是微观尺度分析作物各生育期耕地利用水土资源匹配关系并综合考虑耕地产能水分敏感性的基础上，定量计算了作物全生育期耕地利用水土资源匹配综合指数，对于作物全生育期耕地利用水土资源匹配程度的表达更为准确和科学；二是实现了空间尺度上耕地利用水土资源匹配的未来变化趋势的定量刻画，可以为制定高标准基本农田建设规划和水土资源优化调配策略提供重要参考。

挠力河流域耕地利用水土资源匹配时空演变具有明显特征。研究发现，无论是时序变化方面还是空间动态方面，研究区耕地利用水土资源匹配均呈明显升高的变化趋势，且其相对高值区或其相对持续性升高区域均逐渐转移或分布于挠力河流域的中游西部和下游西部。究其原因主要有以下3点：一是研究区耕地有效降水量总体呈现增长趋势[5]，对于耕地利用水土资源综合匹配程度具有一定影响；二是研究区耕地灌溉水量占耕地水资源有效供给量的比例逐年大幅度提升[5]，对于研究区耕地利用水土资源匹配程度具有重要影响；三是研究区中游西部和下游西部是七星农场、友谊农场、红卫农场和创业农场等国营农垦农场所在地，并且该区域地下水位较高，地下水丰富且容易获取[33,34]，该区域通过抽取地下水灌溉的人工调控方式和耕地规模化经营管理，影响着区域耕地利用水土资源匹配的空间变化趋势，同时，由于地下水过度开采也导致了该区域的地下水埋深明显大于其他区域[35]，严重影响了流域的水资源动态平衡和生态环境质量。

从研究结果及其成因可以看出，未来研究应进一步深入探讨如何在流域水资源有效供给总量的约束下，以保证和提升耕地粮食供给能力为目标，优化调配耕地利用水土资源，改善区域耕地利用水土资源匹配关系。

5 结论

该研究以三江平原挠力河流域为研究区，从耕地水分供给与需求的角度，微观尺度分析2000—2020年研究区作物各生育期耕地利用水土资源匹配状态的基础上，综合考虑作物各生育期耕地产能对水分的敏感程度，探讨作物全生育期耕地利用水土资源匹配程度的时空分布与动态；借助Theil-Sen趋势分析法和Hurst指数分析法，对研究区耕地利用水土资源匹配的空间变化趋势及其未来变化趋势持续性进行了定量化分析。研究结果如下。

（1）在时序变化上，2000—2020年研究区作物全生育期耕地利用水土资源匹配程度较低，其水土资源匹配综合指数主要分布在0.40以下，但呈现出明显升高的变化特征，水土资源匹配综合指数的频数分布呈双峰分布特征且其中轴线逐渐向高值移动。

（2）在空间动态上，挠力河流域作物全生育期耕地利用水土资源匹配呈现出空间异质性增强的变化特征，且其指数的相对高值区由流域中游东部向中游西部和下游西部转移；研究区耕地利用水土资源匹配综合指数的Sen趋势度大于0的耕地面积比例达到94%以上，在空间上呈现出明显升高的变化趋势。

（3）未来变化趋势上，挠力河流域作物全生育期耕地利用水土资源匹配呈现出持续性升高的未来变化趋势。耕地利用水土资源匹配持续性升高的耕地面积比例达到94.73%，其中，相对强持续性升高的耕地面积占持续性升高的耕地总面积的比例为93.73%，主要分布在流域中游西部和下游西部的大分部区域。