“最嚴格水資源管理制度” 對京津冀地區農業干旱的影響

劉海新， 高葉鵬， 王煒

(河北工程大學，礦業與測繪工程學院，河北 邯鄲 056038)

一、引言

干旱是一種周期性頻發的自然災害之一[1]。近年來，受到全球氣候變暖以及極端天氣頻發的影響，干旱已演變成一種常態化現象，每年都會有一定程度的干旱現象發生[2-3]。農業是受干旱影響的高危行業，農作物對干旱尤為敏感，干旱不僅會影響農作物產量導致農作物減產甚至是絕產，而且每年因干旱造成的經濟損失也在逐年增加。農業干旱之所以成災，往往是由于氣候因子引起的，氣候的變化會影響降水的分布和時空格局，造成地區水資源供需失衡[4]。為解決我國復雜的水資源和水環境問題，2012年1月國務院基于國情發布了《關于實行最嚴格水資源管理制度的意見》(以下簡稱“最嚴格水資源管理制度”),對區域農業用水和水資源調配等問題提出了嚴格的要求[5]。京津冀地區作為我國重要的政治、經濟中心，人口密集，對農產品的需求量非常大，“最嚴格水資源制度”的提出給京津冀地區農業生產帶來了嚴峻的考驗，今后如何保障該地區農作物正常的生長發育和產量是京津冀目前面臨的一個難題[6]。因此，深入研究京津冀地區干旱的特點和規律，對于建立干旱預警機制以及保障該地區糧食安全具有非常重要的實用價值。

近些年，隨著遙感技術的快速發展，影像的分辨率越來越高，遙感數據的種類和光譜信息也愈加豐富，因而也衍生出一系列遙感干旱監測指數[7-8]。目前，國內外開展干旱監測研究主要是利用各種干旱監測指數[9]，例如，沙莎[10]等人利用歸一化植被指數(NDVI)數據反演出植被狀態指數(VCI)，并將其用于河南省干旱監測；Kogan[11]在植被狀態指數(VCI)的基礎上，提出了溫度狀態指數(TCI)，隨之更多的學者[12-14]在該指數的基礎上進行了廣泛的研究，將其應用于各種區域的干旱監測；劉安麟[15]、申廣榮[16]、王玉娟[17]等人基于熱量平衡原理構建的作物缺水指數模型(CWSI)，分別將其用于黃淮海、陜西關中和渭河流域等地區的干旱監測，并取得了很好的效果; Sandholt[18]等人在前人Nemani等的植被供水指數和Moran的梯形理論研究的基礎之上，提出了基于植被指數(VI)和陸地表面溫度(LST)的溫度植被干旱指數(TVDI)，隨之更多的學者[19-23]利用其進行了大量的研究，研究表明結合土壤水分和植被狀況在干旱監測中相較其他指數監測效果更好。

京津冀地區是一個干旱頻發的區域，嚴重的干旱災害制約著該地區農業生產和社會經濟的穩定發展，目前針對該地區長時間序列的農業干旱研究還相對較少，鑒于此，本文基于2000-2016年每年5-10月份的MODIS NDVI和LST數據擬合構建的TVDI模型對京津冀地區進行干旱監測，分析京津冀地區干旱的時空分布，進一步研究農用地的干旱狀況，并重點探討“最嚴格水資源管理制度”的頒布對農業干旱的影響，以期對京津冀地區干旱監測與旱情評估提供科學的參考依據，為未來農業發展打下堅實的基礎。

二、研究區概況

京津冀地區即首都經濟圈，范圍包括北京市、天津市以及河北省11個地級市(石家莊、保定、承德、邯鄲、邢臺、衡水、滄州、張家口、秦皇島、廊坊、唐山)。京津冀地區介于東經113°27′～119°50′、北緯36°05′～42°40′之間，土地覆蓋面積達到21.6萬平方公里，地勢整體呈現北高南低，其北為燕山，南屬華北平原地勢平坦，西依太行山，西北為壩上高原，東與渤海相接，境內還有眾多河流。京津冀地區屬于溫帶大陸性季風氣候，其特點是四季分明、光照時間充足、降水波動較大且存在明顯的區域差異，降水東南多西北少，雨水大部分集中在夏季，易形成旱澇災害，對農業生產有一定影響。京津冀地區人口密集，人口流動性大，外來人口居多，常住人口大約在一億左右，對糧食的需求量大，保障糧食的基本供應對于該地區具有重要的實際意義。京津冀地區也是我國重要的糧食種植基地，主要農作物是一年兩熟兩作的小麥和玉米，其他作物還有棉花、果樹、蔬菜等，而且小麥和玉米等屬于高強度耗水作物，每年需要消耗大量的水資源。

三、數據及研究方法

(一)數據來源及數據處理

本文選取的遙感數據為每年5-10月份空間分辨率為1Km的MODIS數據，包括歸一化植被指數(NDVI)數據產品和地表溫度(LST)產品，數據時間跨度為2000-2016年，共計17年。其中MODIS數據產品來源于兩部分：一部分來源于地理空間數據云2000-2010年MODIS中國合成產品；剩下的2011-2016年數據來源于NASA官網，包括8天合成的MOD11A2地表溫度/反射率數據和MOD13A3植被指數月數據。其中MOD11A2和MOD13A3需經過MRT進行預處理(拼接和重投影)，獲得LST和NDVI波段信息。

降水量數據來源于中國氣象數據共享網的中國地面氣候資料月值數據集，時間跨度為MODIS影像數據對應的2000-2016年。

土地覆蓋類型數據采用NASA官網下載的MODIS MCD12Q1 500m的3級陸地標準數據產品，該產品采用五種不同的土地覆蓋分類方案：國際地圈生物圈計劃(IGBP)的全球植被分類方案、美國馬里蘭大學(UMD格式)方案、基于MODIS葉面積指數/光合有效輻射方案、基于MODIS衍生凈初級生產力(NPP)方案，該數據產品主要的提取技術是監督分類和決策樹分類法。本文選擇馬里蘭大學的分類方案，利用MRT提取Land cover type2數據，并重采樣到1km空間分辨率。Land cover type2包含17個主要土地利用覆蓋類型，本文在其基礎上進行修改、合并獲得主要的土地覆蓋類型。

(二)研究方法

1.最大值合成法

最大值合成法MVC[24](Maximum Value Composites)即從幾幅影像中取最大值重新生成一副新的影像，該方法可以有效減少影像噪聲、云、大氣、太陽高度角等的影響，大大提高影像的質量。本文利用該方法將8天合成的地表溫度數據合成月數據產品，以達到和NDVI相同的時間分辨率。

2.溫度植被干旱指數法(TVDI)

地表溫度(LST)和歸一化植被指數(NDVI)之間存在著明顯的負相關關系，二者結合可以更好地反映植被生長狀況和土壤濕度的信息。溫度植被干旱指數(TVDI)[25]即通過擬合LST和NDVI構建特征空間，用于干旱監測，其計算公式如下：

(1)

Tsmax=a1+b1×NDVI

(2)

Tsmin=a2+b2×NDVI

(3)

式中Tsmin是最低地表溫度(℃)，Tsmax是相同NDVI值條件下最高地表溫度(℃)，a1，a2，b1，b2是干濕邊擬合模型的系數。

TVDI取值范圍介于0-1之間，TVDI值越大，干旱程度越嚴重，反之則越低[26]。本文根據前人研究[27-28]將TVDI劃分為5個等級，具體劃分結果如表1所示。

表1 TVDI分級表

四、結果與分析

(一)京津冀地區干旱時空分布年變化

由于5月前的植被長勢不夠穩定,NDVI值偏低,易導致TVDI模型的計算精度差,因此,本文通過TVDI模型計算了2000-2016年每年5-10月份的TVDI,并對每年5-10月份TVDI結果進行平均處理,獲得TVDI平均分級圖,結果表明,京津冀地區干旱情況整體上是北旱南濕,干旱地區主要集中在北部張家口以及承德以北等地區,嚴重干旱地區大多位于張家口地區,但在2013年之后,干旱情況發生變動,出現由北向南偏移的現象,干旱開始集中在南部平原地區。

張家口地區素有“十年九旱”之稱，屬于典型的缺水型區域。該地區位于壩上高原，海拔較高，地形上又受到燕山和太行山兩座天然屏障對水汽的阻擋，導致水汽資源減弱，降水量比較偏少，因而干旱現象頻發。另該地區處于半干旱地區，鄰接內蒙古，生態環境惡劣，風沙現象嚴重，地表蒸發量較高，這也是致使該地區長期以來經常性干旱的重要原因。

干旱地區在2013年之后出現了轉折，重心開始逐漸由北部向南部地區偏移，干旱地區大面積出現在京津冀南部地區，北部只有零星的干旱地區存在，甚至到2015年之后北部嚴重干旱地區基本消失，只有少數地區較為干旱，而南部地區干旱現象卻開始加劇，局部地區出現嚴重干旱現象。這一現象的發生是由于京津冀南部地區是重要的糧食種植基地，農用地在南部地區占有很大的比例，而且該地區主要農作物是小麥和玉米等高強度耗水作物，對水資源需求量非常大。

目前，京津冀農業灌溉用水主要來源于地下水，但由于長期的利用地下水，近幾年地下水位下降嚴重，同時2013年6月河北省響應“最嚴格水資源管理制度”的政策，開始實施對地下水開采進行了限制的措施，進一步加劇了該地區農業用水的緊張，因而也是導致南部地區2013年之后會出現大面積干旱現象的重要原因。而張家口北部等地區是我國重要的防護林基地，經過幾十年的生長發育，林木已具有一定規模，對于生態環境有了極大地改善，可以有效減緩地表水分蒸發的速度，而且林木對水分具有重要的涵養作用，可以降低地表溫度，減少水分流失，這也是該地區干旱現象緩解的重要原因。

比較研究期TVDI計算結果發現,濕潤地區在2013年之前主要集中在以北京為核心的周邊地區和沿海地區2013年之后開始向北和沿海地區轉移。據統計,在2000-2016年之間,京津冀地區人口一直呈現上升的趨勢,激增的人口使得對水資源的需求量也在逐漸加大,同時城市擴張速度加快,城市熱島效應加劇,導致地表溫度急劇上升;另外社會經濟有了長足發展,京津冀地區產業結構發生了重大變化,第二產業占據了經濟的核心,水資源有一部分開始向第二產業傾斜,導致部分農業用水被占據,加之工廠污染物和化肥農藥的使用加速了水質的下降,加劇了水資源短缺的局面,這也是造成北京地區水資源短缺的重要因素。另外受到水資源灌溉設備的落后,水資源浪費現象嚴重,導致水資源分配不均,部分地區由于水資源不充分,出現嚴重的干旱現象。

(二)京津冀地區農用地干旱統計分析

京津冀地區農用地占據了總面積的51.25%,直接關系到當地的第一產業發展。本文以研究區域土地覆蓋類型為底圖提取京津冀農用地的干旱情況,并分別對農用地干旱和嚴重干旱的受災面積進行統計。

干旱統計結果表明,在2000-2016年期間,干旱在農作物的生長階段一直存在,就月份來看,農用地大面積干旱主要發生在5月、6月和10月這三個月份, 這與京津冀整體的干旱情況大體一致,干旱前半季度比后半季度形勢較為嚴峻,另外最不容易發生干旱的月份是7月和8月,這與京津冀大陸性季風氣候的特點相吻合,降雨主要集中在這一階段,使干旱受災情況在一定程度有所緩解;從年份的角度來看,在 2012年之前京津冀地區農用地干旱情況逐年有所減緩,但在2012年之后干旱情況出現轉折,之后幾年里農用地受災面積越來越大,其中在2015年農用地干旱受災情況最為嚴重,除7月和10月份之外其他月份干旱面積高達50%以上。

嚴重干旱統計表明,2000-2013年期間,京津冀農用地嚴重干旱面積占比相對較小而且整體波動幅度不大,受災嚴重月份主要集中在每年五月;2014年之后,嚴重干旱面積占比出現激增,到2015年達到最大,增幅達到1.91%,2016年之后嚴重干旱面積仍保持較大的占比。

為進一步分析“ 最嚴格水資源管理制度”對農業干旱的影響,本文將干旱及嚴重干旱占農用地的百分比進行了累計,并獲取研究期5-10月份月均干旱及嚴重干旱所占百分比。同時,對研究區內2000-2016年5-10月份的累計降水量進行平均處理,獲取月均降水量。圖1為月均干旱及嚴重干旱所占比例及月均降水量的統計圖,從圖中可以看出,2000-2016年5-10月的月均降水量變動幅度不大,在1000-1500 mm附近震蕩;而同期的干旱及嚴重干旱面積在2012年之前較為平穩,而2013年以后開始增長,尤其是在2015年和2016年度,出現了大幅度增加趨勢,其所占比例高達70%～80%。

“ 最嚴格水資源管理制度”的實施導致地下水開采受到極大的限制,而研究區的農業灌溉主要采用地下水,由此造成研究區農業干旱加劇。因此,有必要在“ 最嚴格水資源管理制度”下,基于作物的需水量和作物的生長發育周期以及其生長過程中所需的化肥農藥對研究區的種植結構進行調整。

圖1 降水量與農用地干旱和嚴重干旱月平均百分比對比圖

五、結論與討論

本文以2000-2016年5-10月份MODIS數據為基礎,基于TVDI模型,對京津冀地區干旱情況進行了系統的研究,分析其干旱的時空變化,并重點研究農用地的干旱情況,得到如下結論:

(一)京津冀是一個干旱頻發的區域,有多年連續干旱的現象,其干旱主要集中在北部張家口和承德以北等地區;南部地區作為京津冀重要的農業種植基地,在2012年之前干旱情況屬于正常水平,自河北省 2013年6月積極響應“最嚴格水資源管理制度”后,受地下水開采的限制,農業干旱開始加劇。

(二)京津冀干旱主要發生在5-7月份,8月之后由于大陸性季風氣候的特點,降水比較多,干旱情況就相對有所減緩。

本文的研究結果證實TVDI在京津冀地區有很好的適用性,其研究結果可為未來干旱政策制定和實施提供數據支持。當然,京津冀地區由于地形復雜多變,氣候類型多樣,土地覆被類型不盡相同,而且京津冀城市化發展較快、政策變化大而且實施快，因而衛星數據可能與地面的實際狀況存在一定的匹配問題；同時,受MODIS數據更新的影響,本文僅研究至2016年,隨著遙感數據的不斷更新,后續將進行持續研究,更深入地探討“ 最嚴格水資源管理制度”對農業干旱的影響。