微觀尺度分析撓力河流域耕地利用水土資源匹配時空動態

張 瑩，雷國平※，張弘強，林 佳

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微觀尺度分析撓力河流域耕地利用水土資源匹配時空動態

張 瑩1，雷國平1※，張弘強2，林 佳1

（1. 東北大學土地管理研究所，沈陽 110169；2. 黑龍江省科學院自然與生態研究所，哈爾濱 150040）

該文基于供給與需求視角，構建了微觀尺度下的水土資源匹配指數測算模型，在綜合考慮區域氣候和水資源變化、耕地利用結構調整、作物各生育期需水量差異等因素基礎上，研究2000—2015年撓力河流域作物全生育期和各生育期耕地利用水土資源匹配的時空動態。結果表明：除作物生育前期需水量圍繞2.92×109m3上下波動和作物生育后期耕地利用水資源有效供給量波動降低外，作物全生育期和各生育期需水量和水資源有效供給量均呈增長態勢。作物全生育期耕地利用水土資源匹配程度總體較低，其指數主要分布在0.45以下，但呈現出升高趨勢且差異化增強。作物各生育期耕地利用水土資源匹配指數變化復雜，以2010年為界，表現出明顯的階段性特征；作物需水量、水資源有效供給量和水土資源匹配指數均呈現出其高值區由流域中游東部向流域中游西部和流域下游轉移并擴張的空間動態特征。研究可為撓力河流域耕地利用水土資源高效利用提供參考。

水資源；土地利用；需水量；耕地；水土資源匹配；時空動態；撓力河流域

0 引 言

水土資源是耕地利用的基礎和核心，是決定糧食產量的重要因素。水土資源的時空匹配程度關系到區域耕地可持續利用和糧食安全[1-2]。撓力河流域是中國重要的商品糧產區之一。隨著“旱改水”農業種植結構調整，流域耕地利用格局發生劇烈變化[3]。近年來，撓力河流域水田持續增加、耕地的需水量驟增；過度開采地下水灌溉與地下水位降低，也使流域生態環境惡化[4-5]。因此，撓力河流域水土資源匹配問題亟待解決[6-7]。掌握撓力河流域耕地利用水土資源匹配的時空動態，是開展該流域水土資源優化調配和實現高標準基本農田建設的基礎。

目前，水土資源匹配的時空動態已受到不少學者的關注[8-11]，已取得了豐富的研究成果，同時也存在一些不足：1）水土資源匹配指數的測算方法多采用基尼系數法[12]、單位面積耕地所擁有的水資源量法[13-14]，以及數據包絡分析模型[15]。這些方法雖已用于分析區域水土資源匹配的動態，但卻未考慮氣候、區域耕地利用結構，以及灌溉水資源利用效率等變化對水土資源利用的影響[11]。2）水土資源匹配指數測算中對水資源量的表征方式主要有2種，一是廣義的水資源量（即農業用水）[13,16]，另一種是狹義的水資源量（即灌溉用水）[14]。隨著水足跡概念的引入，學者將農業可利用水資源細化為灌溉水和有效降水[17-18]；這有利于揭示作物生育過程中“雨養-灌溉兼具型”農業的耕地水土資源匹配程度[19-20]，但未考慮不同耕地利用類型對水資源利用的顯著差異。3）已有研究多是以全球[8,11]、省[1]、市[16,21]、縣[12-14]為空間尺度和以年為時間尺度[1-5,22-23]的宏觀尺度研究；雖然揭示了水土資源在區域內的總體匹配情況，但微觀尺度上水土資源匹配的時空分布及動態特征仍不明晰。相關研究從微觀角度對耕地水資源供給和需求的平衡狀態進行分析[4,24]，但其以1 km×1 km網格為研究單元，精度較低，并且未考慮到不同耕地利用類型的水資源供給存在差異，也未考慮到不同耕地利用類型在作物不同生育期的水資源需求存在差異，進而導致不同耕地利用類型在作物不同生育期的水土資源匹配程度仍不清晰。鑒于此，本文基于30 m×30 m網格為研究單元的微觀尺度，在綜合考慮區域氣候和水資源變化、耕地利用結構調整、作物各生育期耕地的需水量差異等因素基礎上，兼顧“雨養-灌溉兼具型”農業中旱地和水田的水資源供給存在差異的特點，對撓力河流域作物全生育期和各生育期的耕地利用水土資源匹配時空動態進行研究。

本文以撓力河流域為研究區，以2000年、2005年、2010年和2015年為研究時點；根據“雨養-灌溉兼具型”農業中旱地和水田的水資源供給情況存在差異的特點，以30 m×30 m網格為研究單元的微觀尺度，采用降水和蒸散數據分別確定旱地和水田的水資源有效供給量；運用耕地水資源有效供給量與耕地作物需水量的比值法，測算耕地利用水土資源匹配指數；分析撓力河流域耕地利用水土資源匹配的時空分布及其動態，旨在為撓力河流域耕地利用水土資源高效利用提供參考。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

撓力河流域地處三江平原腹地（131°31′～134°10′E，45°43′～47°45′N），涉及寶清縣、友誼縣、富錦市、七臺河市、雙鴨山市、集賢縣和饒河縣7個縣市，總面積約為2.49×104km3。該流域屬于中溫帶大陸性季風氣候區，夏季高溫多雨，冬季寒冷干燥，年平均降水量約為506 mm，年內降水分布不均勻，主要集中于6—9月。該區域地形呈西南高、東北低的特征，水系自西南流向東北，地貌類型主要由山地和平原組成，山地面積比例約38%，主要分布于流域上游，平原面積比例約62%，主要分布于流域中游和下游。

1.2 數據來源與處理

耕地利用數據來源于美國陸地資源衛星Landsat TM/OLI影像數據，選取2000年、2005年、2010年和2015年云量滿足研究需求的作物全生育期（5—9月）影像作為主要數據源，經幾何校正、鑲嵌配準后，采用人工目視解譯方法，根據影像色調、紋理等特征提取耕地利用數據，并將耕地類型分為水田和旱地（考慮到研究區內水澆地面積較小，為便于研究，將水澆地劃分為旱地類別）。耕地提取精度驗證是通過采用相同方法提取2009年研究區耕地利用數據，并與同年全國第二次土地調查的耕地數據進行對比，結果表明，耕地數量精度為92%，耕地空間分布一致性精度為86%，14%耕地的圖斑邊界僅存在略微偏移，耕地提取精度較好，可以用于該區域其他年份的耕地提取。氣象數據和農作物生長發育數據來源于中國氣象科學數據共享服務平臺和黑龍江省地方氣象站點，包括流域內及周邊14個氣象站點的氣象、農作物生育日期、作物平均株高等逐日觀測數據。地表徑流量數據來源于流域下游的菜嘴子水文站，該水文站的集水面積占流域88%以上[4]，可以代表整個流域的水文狀況。MODIS地表蒸散數據來源于美國國家航空航天局陸地過程分布式數據檔案中心（NASA LPDAAC）的MOD16A2 ET逐月數據（衛星行帶號為h26v04和h27v04）；MODIS原始數據采用分級數據格式（hierarchical data format，HDF）、正弦曲線投影存儲方式，因此利用NASA提供的MRT軟件將HDF文件轉換為WGS 1984坐標系統下的柵格文件，并進行投影轉換、鑲嵌融合和重采樣等操作，以獲取與耕地利用矢量數據坐標相一致且覆蓋研究區范圍的蒸散數據。

2 研究方法

2.1 耕地利用水土資源匹配指數計算

耕地利用水土資源匹配指數可以表征區域農業生產可利用水資源和耕地水資源需求在時空上適宜匹配的量比關系[23]。參考相關研究，本文以耕地的水資源有效供給量與作物最佳生長狀態下需水量之間的比值，反映“雨養-灌溉兼具型”農業中耕地的水資源有效供給與需求之間的匹配關系。其中，耕地水資源有效供給量是指扣除地表產流量后耕地獲得的水資源量，具體公式如下：

M(t)=S(t)/D(t)（1）

式中M(t)為平衡時段耕地利用水土資源匹配指數，為耕地利用類型（水田或旱地）；S(t)為平衡時段耕地水資源有效供給量，m3；D(t)為平衡時段耕地作物需水量，m3。S(t)≥0，D(t)≥0，多數情況下（除洪澇災害外）耕地水資源有效供給量小于等于耕地作物需水量；因此，M(t)數值通常在0～1之間變化，其數值越小，水土資源匹配程度越低，反之則水土資源匹配程度越高。當M(t)≥1時，表明耕地利用水資源有效供給量≥需水量；當M(t)=0時，表明耕地利用水資源有效供給量為0。

2.2 耕地作物需水量確定

耕地利用過程中，對水資源的需求主要是滿足作物生長。因此，本文以耕地作物的需水量表征耕地的需水量；并根據撓力河流域作物生育特征劃分作物生育期，利用潛在蒸散量和作物系數計算作物需水量[25]，進而分析作物全生育期和各生育期耕地的需水量。

2.2.1 作物生育期劃分

由于氣候的年際變化，作物生育期會出現前移或后延的變化，根據黑龍江農作物生長發育數據集和FAO對作物生育期的劃分[26]，將研究區主要種植作物的生育期大致劃分為3個階段（表1）。

表1 作物生育期劃分及作物系數

2.2.2 作物需水量計算

作物需水量利用FAO推薦的模型法計算[24,27]，公式如下：

ETc=K·ET0（2）

式中ET0為參考作物蒸散量，mm；K為作物系數；ETc為作物需水量，mm。

ET0計算采用FAO推薦的Penman-Monteith模型，該模型將植被冠層和土壤看成一層，也被稱為“大葉”模式，符合本研究目的，其公式及相關參數計算見文獻[4]。K計算參考FAO推薦[28]的不同生育期作物標準系數K(Tab)，根據研究區的濕潤頻率、作物高度和氣候條件等實際情況對其進行修正，修正公式詳見文獻[29]。經過修正，確定2000年、2005年、2010年和2015年研究區耕地作物系數（表1）。

2.3 耕地利用水資源有效供給量確定

本研究將耕地視為土壤和地表農作物的綜合體，其水分平衡可分為天然狀態下的耕地水分平衡和人工調控條件下的耕地水分平衡2個層次[30]。天然狀態下耕地所需水分來源于自然降水，水分在作物-土壤-大氣連續體內，通過降水、入滲、蒸發、蒸騰、產流等形式周而復始地循環；人工調控條件下的耕地水分平衡是在前者的基礎上，增加了人類活動的影響，即通過灌溉的形式調控土壤水分。

基于水分平衡理論，對本研究中不同耕地利用類型的水分平衡過程和水資源有效供給量進行探討。其中，旱地基本無灌溉措施，其水分供給主要來源于自然降水，因此，基于天然狀態下的水分平衡過程，確定旱地水資源有效供給量為有效降水量。然而，水田的水資源供給來源既有自然降水又有人工灌溉，因此，基于人工調控狀態下的水分平衡過程，確定水田水資源有效供給量為有效降水量與灌溉水量之和。

2.3.1 旱地水分平衡過程及水資源有效供給量確定

本研究中旱地的水分平衡過程符合天然狀態下的耕地水分平衡過程，具體公式[30]如下：

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

式中(t)為平衡時段的降水量，mm；ETs(t)為平衡時段的作物需水量，mm；(t)、(t-1)為平衡時段和平衡時段前期-1的土壤水含量，mm；Q(t)為平衡時段的地表產流量，mm；(up-uc)(t)為平衡時段的降水入滲量與毛管上升水量值差，mm；為平衡時段的誤差項，mm。up和uc本身數值較小，且二者相互抵消，所以將其計入誤差項，計算中忽略不計，則式（3）變換為

(t)-s(t)=ETs(t)+[(t)-(t-1)] （4）

由式（4）可知，天然降水量扣除地表產流量后的剩余水資源量即為用于作物生長需求和土壤水分變化的耕地水資源有效供給量，而在不考慮降水入滲和毛管上升前提下天然降水量扣除地表產流量即為有效降水量[28]，因此，天然狀態下旱地水資源有效供給量等于有效降水量，其具體公式如下：

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)為平衡時段的旱地水資源有效供給量，mm；P(t)為平衡時段的有效降水量，mm。根據美國農業部土壤水土保持局推薦的方法計算有效降水量[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)為第次有效降水量，mm；(i)為第次降水量，=1……。

2.3.2 水田水分平衡過程及水資源有效供給量確定

本研究中水田的水分平衡過程符合人工調控狀態下的耕地水分平衡過程，具體公式[30]如下：

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

式中(t)為平衡時段的灌溉水量，mm；其余項的意義同上。由于研究區水田地表平坦且土壤多為白漿土和沼澤土，其土質黏重，生育期內多處于被水淹沒的土壤水分過飽和狀態，因此，(t)-(t-1)、(up-uc)(t)和誤差項在計算中可忽略不計，則式（11）變換為

(t)+(t)-s(t)=ETs(t)（12）

由式（12）可知，人工調控狀態下扣除地表產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條件下作物最佳生長發育所消耗的水資源量，包括植株蒸騰量、棵間蒸發量和植株自身含水率3個部分[25]，其中植株自身含水率較小，可忽略不計，因此，扣除地表產流量后的天然降水量和灌溉水量（即水田水資源有效供給量）等于用于植株蒸騰和棵間蒸發所需的水資源消耗量（即水田實際蒸散量），其相關公式如下：

水田(t)=(t)+(t)-s(t)（13）

ETc(t)=ETs(t)（14）

水田(t)= ETc(t)（15）

式中水田(t)為平衡時段的水田水資源有效供給量，mm；ETc(t)為平衡時段的水田實際蒸散量，mm。本研究中獲取MOD16A2 ET逐月實際蒸散量數據，并累加得到水田全生育期和各生育期的實際蒸散量。為保證遙感監測蒸散量的準確性，依據在年尺度上多年平均降水量等于流域實際蒸散量和徑流量之和的水量平衡理論[31]，對MODIS實際蒸散量數據進行檢驗，其精度達到91%以上，可以滿足本研究需要。

3 結果與分析

3.1 耕地面積的時空動態

統計耕地面積（水田+旱地）發現，2000—2015年撓力河流域的耕地面積持續增長，15 a間增加了2.04′109km2，增長了15.79%。至2015年，流域耕地面積占比超過了60%。由耕地利用變化數據進一步分析發現，旱地面積占比下降而水田面積占比上升。2000—2015年旱地面積占耕地總面積的比例由77.30%降低至63.72%，水田面積占耕地總面積的比例由22.70%上升至36.28%。

2000—2015年撓力河流域水田的空間分布呈現由流域中游東部向流域中游西部和流域東北部的下游西部轉移并擴張的動態特征（圖1）。水田作物生長需要豐富的水資源，僅依靠自然降水遠不能滿足，還需要人工灌溉，而研究區灌溉用水主要來源于地下水開采[5]，因此，水田的分布在一定程度上取決于灌溉水井的位置。同時，撓力河流域中游西部和下游西游的地下線水位較高[32-33]，地下水豐富且容易獲取，因此，水田的分布也向該區域擴展。但是，也因為地下水過度開采導致這些區域的地下水埋深明顯大于其他區域[34]。

圖1 撓力河流域耕地空間分布

3.2 耕地作物需水量的時空動態

2000—2015年作物全生育期和各生育期撓力河流域耕地作物需水量的時序變化特征表現出明顯差異（表2）。作物全生育期，耕地作物需水量呈現出先降低后明顯升高的變化特征，15 a間耕地作物需水量的凈增長量為2.77×108m3。作物生育前期，耕地作物需水量圍繞2.92×109m3上下波動變化；作物生育中期，耕地作物需水量呈現出先降低后升高的變化特征，15 a間耕地作物需水量的凈增長量為1.96×108m3；作物生育后期，耕地作物需水量呈現出先升高后降低的變化特征，耕地作物需水量的凈增長量為1.21×108m3。

2010年作物生育中期（圖2），耕地作物需水量高值區的空間分布呈現出由流域中游東部先向流域中下游西部轉移，隨后又向流域中游東北部以及下游東部轉移的復雜變化特征。除此之外，其他年份各年作物全生育期和各生育期撓力河流域耕地作物需水量呈現出明顯的空間分異特征且其變化規律相似，以2000年為例（圖2），耕地作物需水量高值區總體呈現出由流域中游東部向流域中游西部和流域下游轉移并擴張的空間分布特征。

表2 撓力河流域耕地作物需水量與水資源有效供給量

3.3 耕地利用水資源有效供給量的時空動態

2000—2015年，除作物生育后期外，作物全生育期和各生育期撓力河流域耕地利用水資源有效供給量均呈現出不同程度的增長態勢（表2）。作物全生育期耕地利用水資源有效供給量呈現連續增長的變化特征，15 a間增長了12.99×108m3；同時，作物生育前期和生育中期耕地利用水資源有效供給量亦分別連續增長了5.14×108m3和9.01×108m3；然而，作物生育后期耕地利用水資源有效供給量則呈現出先減少后增加的變化特征，15 a間其水資源有效供給量減少了1.16×108m3。

2000—2015年作物全生育期和各生育期，撓力河流域耕地利用水資源有效供給量高值區的空間分布呈現出由流域中游向流域中游西部和流域下游轉移并擴張的變化特征，各年變化規律類似，以2015年為例（圖3）。

3.4 耕地利用水土資源匹配的時空動態

3.4.1 作物全生育期耕地水土資源匹配的時空動態

2000—2015年，撓力河流域作物全生育期耕地利用水土資源匹配程度較低。2000年作物全生育期， 77.36%耕地的水土資源匹配指數小于0.35（圖4a）。2005年作物全生育期，75.72%耕地的水土資源匹配指數小于0.35（圖4b）。2010年作物全生育期，76.94%耕地的水土資源匹配指數小于0.40（圖4c）。2015年作物全生育期， 63.74%耕地的水土資源匹配指數小于0.45（圖4d）。

2000—2005年，作物全生育期耕地利用水土資源匹配指數主要集中在0.35以下，而2004年三江平原“兩江一湖”灌區規劃與農田水利設施建設展開后，2005—2010年，水土資源匹配指數小于0.35的耕地面積比例降低了34.79%，51.96%耕地的水土資源匹配指數大于0.35。特別是，2009年底該流域上游的龍頭橋水庫及其灌區建設竣工并投入使用后，2010—2015年，水土資源匹配指數小于0.35的耕地面積比例快速降低至0.01%，與2010年相比，降低了99.97%，至2015年，99.41%耕地的水土資源匹配指數大于0.40。研究結果表明，隨著撓力河流域灌區規劃與水庫等設施的建設，耕地水資源的調控與供給能力增強，耕地利用水土資源匹配指數明顯升高，水土資源匹配指數分布由集中于0.35以下的低值區向高值區移動（圖4）。

圖3 撓力河流域耕地利用水資源有效供給量空間分布

圖4 撓力河流域作物全生育期耕地利用水土資源匹配指數的頻數分布直方圖

2000—2015年作物全生育期，研究區耕地利用水土資源匹配指數的最低值保持在0.28左右，而其最高值由0.76升高至1.30（圖4），耕地利用水土資源匹配指數變化范圍增大，水土資源匹配程度差異化增強。同時，耕地利用水土資源匹配指數的高值區由流域中游東部向流域中游西部和流域下游擴張，如圖5所示。

圖5 撓力河流域作物全生育期和各生育期耕地利用水土資源匹配指數空間分布

3.4.2 作物各生育期耕地利用水土資源匹配的時空動態

2000—2015年作物各生育期，研究區耕地利用水土資源匹配指數變化特征明顯，其空間分布均呈現出高值區由流域中游東部向流域中游西部和流域下游轉移并擴張的動態特征（圖5和圖6）。

1）作物生育前期，研究區耕地利用水土資源匹配指數的最低值一直在0.17左右上下波動變化，而最高值持續升高，15 a間增加了0.28（圖6a~圖6d）。其中，2000年、2005年、2010年作物生育前期耕地利用水土資源匹配指數主要分布在0.35以下，其面積比例在89.20%～99.45%之間，而2010—2015年其指數明顯升高，至2015年，水土資源匹配指數小于0.35的耕地面積比例已降低至18.57%，64.06%耕地的水土資源匹配指數分布在0.45～0.55之間。

2）作物生育中期，研究區耕地利用水土資源匹配指數的最低值一直在0.30左右上下波動，而最高值持續升高，15a間增長了0.77（圖6e~圖6 h）。同時，耕地利用水土資源匹配指數明顯升高，但主要分布在0.45以下；同時，研究區一直存在耕地利用水土資源匹配指數大于1.0的情況，特別是2010—2015年，其面積比例由2.48%上升至34.25%。

3）作物生育后期，研究區耕地利用水土資源匹配指數的的最高值與最低值之間的差值逐漸增大。同時，耕地利用水土資源匹配指數總體呈先快速下降后緩慢升高的變化特征。2000年耕地利用水土資源匹配指數主要分布在0.50～0.65范圍之間，而2005—2010年78%以上耕地的水土資源匹配指數小于0.50，至2015年其指數小于0.45的耕地面積降低至約63%（圖6 i~圖6 l）。

圖6 作物各生育期撓力河流域耕地水土資源匹配指數的頻數分布直方圖

3.5 耕地利用水土資源匹配時空分異的影響因素

根據撓力河流域耕地水分平衡過程分析和耕地利用水土資源匹配指數定義可知，撓力河流域耕地利用水土資源匹配時空分異的影響因素為耕地利用結構和耕地水資源有效供給量（包括有效降水量和灌溉水量）。研究期內，撓力河流域作物全生育期的耕地有效降水量分別為153.76～178.37 、151.81～174.59、171.31～198.15 、172.13～196.27 mm，耕地有效降水量呈現先減少后增加的變化特征，總體呈現增長趨勢但時空變化幅度不大，此特征與旱地水土資源匹配指數的時空動態相一致。耕地利用結構調整導致研究區水田面積增加、灌溉水量需求增大，灌溉水量占耕地水資源有效供給量的比例由17.42%增長至28.61%，有效降水占耕地水資源有效供給量的比例由82.58%減少至71.39%（表3），灌溉水量對撓力河流域水土資源匹配的影響增大。在有效降水和人工灌溉的共同作用下，水田水土資源匹配指數相對較高，研究區耕地利用水土資源匹配指數的高值區分布與水田分布基本一致。綜上，影響撓力河流域耕地利用水土資源匹配時空分異的主要因素是耕地利用結構和灌溉水量。

表3 撓力河流域耕地水資源有效供給量構成

4 結 論

本文基于供給和需求視角，構建了微觀尺度下的耕地利用水土資源匹配指數測算模型，揭示研究區作物全生育期和各生育期耕地利用水土資源匹配指數其時空分布及動態。研究結論如下：

1）在氣候和耕地利用結構變化的影響下，2000—2015年撓力河流域作物全生育期和各生育期耕地作物需水量均呈現出增長態勢（除作物生育前期外）。同時，在農業水利工程設施對區域水資源調配的作用下，除作物生育后期耕地利用水資源有效供給量波動降低外，撓力河流域全生育期和各生育期耕地利用水資源有效供給量亦均呈現出明顯增長態勢。

2）2000—2015年作物全生育期和各生育期，撓力河流域水土資源匹配程度呈現升高趨勢且差異化增強。2000—2015年作物全生育期耕地利用水土資源匹配指數變化范圍增大，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資源匹配程度以2010年為界，表現出階段性變化特征，2010年之后，作物生育前期和生育中期耕地利用水土資源匹配指數均快速升高且作物生育后期緩慢升高。

3）受耕地利用結構和灌溉水量的變化影響，2000—2015年作物全生育期和各生育期，研究區耕地作物需水量、水資源有效供給量以及水土資源匹配指數的空間分布變化特征相似，均呈現出其高值區由流域中游東部向流域中游西部和流域下游轉移并擴張的動態特征。流域中游西部和流域下游西部是耕地利用水土資源匹配指數明顯升高的典型區域，該區域正是友誼農場、七星農場、創業農場和紅衛農場等國營農場所在地，國營農場在農田水土資源綜合利用管理方面的發展速度明顯高于地方農戶。

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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

國家自然科學基金項目“氣候變化背景下撓力河流域耕地利用變化水土資源平衡效應研究”（41671520）

張 瑩，博士生，主要研究方向為土地利用與管理。Email：neauzhangying@126.com

雷國平，教授，博士生導師，研究方向為土地利用規劃與管理。Email：guopinglei@126.com

10.11975/j.issn.1002-6819.2019.08.022

F301.21；F323.213

A

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

張 瑩，雷國平，張弘強，林 佳.微觀尺度分析撓力河流域耕地利用水土資源匹配時空動態[J]. 農業工程學報，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