黄河流域农业用水结构均衡度及影响因子分析

高 芸，马春芽，郭 魏

（中国农业科学院农田灌溉研究所，河南 新乡 453002）

0 引 言

近年来，由于用水量在各部门分配中不均衡所导致的流域结构性缺水风险时有发生。黄河流域农业部门用水约占总提取量的80%，灌溉用水占农业用水90%以上，因此黄河流域农业用水结构是否合理是保证社会经济稳定、持续、协调发展的前提。

国外关于用水形势、供用水条件、用水预测、用水过程的研究开展较多，多数学者认为世界的大部分城市都面临着持续供水危机，未来用水形势由人口聚散情况、单个牲畜用水量、气候以及生态供水条件的改变而决定[1-3]。研究方法较多基于社会经济和自然环境，应用灰色系统、神经网络、多元回归模型等方法预测未来水资源可持续发展状况[4-6]。国内对于用水结构的演变趋势及其驱动力的研究也有很多，大部分是对于行政区内用水结构的研究[7-10]。张玲玲等[11]建立了江苏省用水结构与产业、用水需求与社会发展互动反馈的系统动力学模型，提出了江苏省用水总量控制下用水结构调控方案与对策。顾鹤南等[12]分析了影响青岛市用水结构变化的社会驱动因子，如人口、城市化率、农业产值、工业产值、耕地面积、GDP等，指出自然环境的变化对用水量也有一定影响。黄晶等[13,14]引入虚拟水的概念，基于用水足迹定量分析了北京农业用水内部结构的现状与变化趋势。田贵良等[15]建立了区域虚拟水贸易量计算模型，依据模型对产业进行合理布局、减少农业用水量、调整用水结构。刘慧敏等[16]分析了区域用水结构与经济发展之间的协调性问题及响应关系。以上研究系统地评估了某一行政区的农业用水状况，有对流域内用水结构均衡度的评价[17,18]，但多数是以水资源总量、水资源可利用量或灌溉用水量（即灌溉“蓝水”）表征水资源量，忽略了不同分区水资源特点，即地区“绿水”对农业生产的贡献[19]，因此水资源量的表征参数并不全面。

本研究提出了一种将行政单元和子流域不同空间尺度组合的均衡度及其影响因子关联度评价方法，该方法考虑了被分析的每个空间单元内“绿水”资源的变异性及其对均衡度的影响。应用此方法评价了黄河流域9省套二级水资源分区农业用水结构均衡状况，采用变异系数、Spearman秩相关系数分析了用水结构随时间的变化趋势，针对不同的区域，特别是逐年用水结构特征不满意或不稳定的热点，提出具体的改进措施。

1 研究区概况

黄河流域（包括黄河内流区）总面积79.5 万km2，全河划分为龙羊峡以上、龙羊峡至兰州、兰州至河口镇、河口镇至龙门、龙门至三门峡、三门峡至花园口、花园口以下、黄河内流区8个二级流域分区（图1）。流域多年平均降水量447 mm，总体呈南多北少的态势，降水量年内分配极不均衡，其中6-9月降水量占全年的45%～60%；多年人均水资源占有量408 m3，仅为全国的20%。黄河流域是我国重要的粮食生产基地，据2018年统计数据，沿黄9省区粮食播种面积占全国的36.03%，粮食产量占全国的35.37%[20]。

图1 沿黄9省套二级水资源分区地理位置图Fig.1 Geographical location map of secondary water resources in nine provinces along the Yellow River

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

2010-2016年黄河流域9省套二级水资源分区的“农业总用水量，种植业、林业、畜牧业、渔业用水量，耕地灌溉面积，林果地灌溉面积，草地灌溉面积，鱼塘补水面积，大牲畜数量，小牲畜数量”数据来自《黄河年鉴》[21]。“绿水”资源指有效降水，有效降水的计算基于实际降水量，该数据来自《黄河水资源公报》[22]。

2.2 研究方法

2.2.1 均衡度指标

均衡度指标考虑不同年份间用水结构的变化，直观地描述水资源的利用状况，使结果更具可比性。计算公式如下：

式中：J为均衡度，取值范围0＜J＜1，值越大，用水结构的均质性越强；H为信息熵；Hmax为绝对均衡状态下信息熵最大值；Pi为黄河流域各省种植业、林业、畜牧业（草地）、畜牧业（牲畜）5类用水部门用水量在总用水量中的占比；n为农业用水部门，n=5。

2.2.2 灰色关联分析

灰色关联度指标可以量化分析系统动态发展过程，应用该指标分析用水结构驱动力因子的算法步骤如下[23]：

（1）计算2010-2016年农业用水结构均衡度指标，进行无量纲化处理，将该值的时间序列作为参考序列，n取7：

（2）计算得到7个驱动力因子经过无量纲化处理后的值，将该值的时间序列作为比较序列，m取7：

（3）计算各驱动力因子的关联系数，θ取0.5：

（4）计算关联度，将关联度可划分为三级：0～0.35为弱关联度，0.35～0.7为中关联度，0.7～1.0为强关联度[24]：

2.2.3 “绿水”资源的计算

根据生态水文学概念，“绿水”是储存于非饱和土壤中、可被植物吸收利用的那部分降水。“绿水”资源量的计算基于2010-2016年黄河流域二级水资源分区实际降水量，采用美国农业部土壤保持局推荐、当前得到公认和普遍推荐的方法[25]。计算公式如下：

式中：Pe为2010-2016年各年有效降水量，mm；P为各年实际降水量，mm。

2.2.4 变异系数

衡量各观测值变异程度的一个统计量。其计算式为：

式中：C.Vi为变异系数，%；SDi为各省套二级分区标准差；Meani为各省套二级分区平均值，n为年份数（n=7）。

2.2.5 Spearman秩相关系数

一种基于秩的非参数趋势分析方法，是对原始数据的秩进行计算，对原始数据的分布不做要求。其计算式为：

式中：R为秩相关系数；xi为年份；yi为原始数据按升序排列的序号；n为年份数（n=7）。

当|R|＞0.929时，为极显著相关（显著水平α=0.01），当0.786＜|R|＜0.926时，为显著相关（显著水平α=0.05），当|R|＜0.786时，为不显著相关。正值代表上升趋势，负值代表下降趋势。

3 结果与分析

3.1 沿黄9省农业各行业用水结构均衡性分析

从图2可知，沿黄9省种植业、林业、畜牧业（草地）、畜牧业（牲畜）5类用水部门2010-2016年除山东省、四川省均衡度极差范围略大于0.1外，其余均小于0.1，说明用水量均衡度时间变异性不大。流域农业总用水量均衡度空间差异性较大，各省农业用水结构均衡度平均值0.38，山东省农业用水结构均衡性最好（均衡度0.78），山西省最差（均衡度0.16），除青海省（均衡度0.41）、四川省（均衡度0.60）均衡性大于流域均衡度平均值，其余省份均小于平均值。

图2 沿黄9省农业各行业用水结构均衡度Fig.2 The balance of water use structure in agricultural industries in nine provinces along the Yellow River

由图3可知，沿黄9省农业5类用水部门用水量均衡度变异系数具有下降趋势，即流域内9省农业各行业用水结构均衡度随时间的变化趋于稳定。结合表1内容可知，甘肃省、陕西省、山西省、河南省、山东省2010-2016年农业用水结构均衡性有上升趋势，四川省有下降趋势，其余省份变化趋势不显著。

表1 均衡度Spearman秩相关系数Tab.1 Equilibrium Spearman rank correlation coefficient

3.2 考虑“绿水”资源的农业用水结构均衡度影响因子分析

从图4可以看到，沿黄9省套二级水资源分区的均衡度具有时空变异性。2010-2016年不同省份或同一省份不同水资源分区的均衡度随年份波动性较大，甘肃省（龙羊峡以上）、河南省（龙门至三门峡）均衡度极差范围大于0.2，陕西省（三门峡至花园口）、河南省（三门峡至花园口）、山东省（花园口以下）、宁夏区（龙门至三门峡）、宁夏区（内流区）、四川省（龙羊峡以上）范围0.1～0.2，其余省份极差小于0.1。流域内不同省份均衡度空间差异明显，各省套二级分区农业用水结构均衡度平均值0.39，山东省（花园口以下）农业用水结构均衡性最好（均衡度0.78），山西省（龙门至三门峡）最差（均衡度0.13），青海省（龙羊峡以上）、陕西省（三门峡至花园口）、甘肃省（龙羊峡以上）、河南省（龙门至三门峡）、河南省（三门峡至花园口）、四川省（龙羊峡以上）、内蒙区（内流区）均衡度分别为0.72，0.52，0.56，0.51，0.43，0.6，0.58大于流域均衡度平均值，其余省份均小于平均值。

图4 沿黄9省套二级分区农业用水结构均衡度Fig.4 The balance of agricultural water use structure of secondary water resources in nine provinces along the Yellow River

由表2可知，黄河流域农业用水结构均衡性影响因子关联度平均值0.74，耕地灌溉面积、大牲畜的数量、小牲畜的数量、“绿水”资源、林果地灌溉面积均为强关联。结合图4沿黄9省套二级分区农业用水结构均衡度评价结果，对于均衡度较差的区域可以通过调整该区域的强关联因子，以提高该区不同用水部门之间的协调度，例如，山西省（龙门至三门峡）均衡度最差为0.13，可以扩大耕地灌溉面积[26]（种植结构、灌溉方式等）、畜牧业规模（大小牲畜数量）、“绿水”资源存蓄状态（集蓄雨水、更改浅深耕耕作模式等）等措施以提高该区农业用水均衡度。

表2 影响因子灰色关联度分析Tab.2 Influence factor grey correlation degree analysis

4 结 论

目前的研究大多关注黄河流域工业、农业、生活、生态各层面用水结构的变化，而对农业各行业用水的变化及其影响因素的探讨十分有限。黄河流域跨九省，各省功能定位、产业结构各异，加之同一省份可能分属于不同水资源二级分区，水资源状况亦有不同，农业用水结构差异性大。本研究基于沿黄9省以及各省套二级水资源分区的农业各行业用水量数据，增加“绿水”资源的测度，该方法考虑了被分析的每个空间单元内“绿水”资源的变异性及其对均衡度的影响。得到结论如下：

（1）整体来说，沿黄9省种植业、林业、畜牧业（草地）、畜牧业（牲畜）5类用水部门的均衡性空间差异性较大。甘肃省、陕西省、山西省、河南省、山东省2010-2016年农业用水结构均衡性有上升趋势，四川省有下降趋势，其余省份变化趋势不显著。

（2）考虑“绿水”资源的沿黄9省套水资源分区的均衡度具有时空变异性，耕地灌溉面积、大牲畜的数量、小牲畜的数量、“绿水”资源、林果地灌溉面积是流域强关联因子。对于均衡度较差的区域调整该区域对应强关联因子以提高该区不同用水部门之间的协调度。