扶松林, 孔令穎,周海香,劉文兆,
(1.西北農(nóng)林科技大學(xué)水土保持研究所, 陜西 楊凌 712100; 2.中國(guó)科學(xué)院水利部水土保持研究所,陜西 楊凌 712100)
黃土高原千溝萬(wàn)壑的地貌形態(tài)與水土流失綜合治理長(zhǎng)期以來(lái)為學(xué)界所關(guān)注[1-3]。歷史上造成黃土高原水土流失的一個(gè)重要原因是土地的廣種薄收,因此而開展的退耕還林還草工程,成為了該區(qū)域水土保持與綜合治理的主要措施,自1999年實(shí)施以來(lái)成效顯著[4-6]。退耕還林還草工程突出林草面積比例的增加,因此在有限的相對(duì)減少的耕地上不斷提高作物單位面積產(chǎn)量具有重要意義。涇河流域是黃土高原水土流失嚴(yán)重地區(qū)之一,提升基本農(nóng)田上的糧食產(chǎn)量水平是推動(dòng)該區(qū)域退耕還林還草工程不斷走向深入的重要保障,研究該流域的糧食產(chǎn)量水平、進(jìn)一步增產(chǎn)的幅度并有效估算糧食產(chǎn)量意義重大。
針對(duì)區(qū)域糧食安全問(wèn)題,龍?chǎng)蔚萚7]考慮自然災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)影響,認(rèn)為涇河流域農(nóng)業(yè)旱災(zāi)的高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)位于該地區(qū)北部,南部為低風(fēng)險(xiǎn)區(qū);耿艷輝等[8]根據(jù)涇河流域 1990—2005年耕地、人口和糧食的數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)變化情況,計(jì)算了流域內(nèi) 31個(gè)縣(區(qū))的耕地壓力指數(shù),表明盡管耕地面積持續(xù)減少,但隨著糧食單產(chǎn)的不斷提高,人均糧食產(chǎn)量表現(xiàn)出一定的增加趨勢(shì),維持了區(qū)域糧食安全;在地處涇河流域的長(zhǎng)武縣,張建軍等[9]也給出類似的結(jié)果。黃明斌等[10]以黃土高原10個(gè)試區(qū)的攻關(guān)資料為基礎(chǔ),從區(qū)域旱作產(chǎn)量潛勢(shì)、試區(qū)攻關(guān)水平和試區(qū)所在縣的產(chǎn)量現(xiàn)狀三個(gè)層次,詳細(xì)剖析了黃土高原有代表的幾個(gè)地區(qū)糧食現(xiàn)狀和增產(chǎn)潛力。結(jié)果指出,就10個(gè)試區(qū)所代表的黃土高原水土流失區(qū)而言,糧食增產(chǎn)潛力很大,試驗(yàn)?zāi)攴菡w產(chǎn)量水平達(dá)到旱作產(chǎn)量潛力水平的54.2%。在遙感估產(chǎn)方面,馮美臣等[11]利用遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行冬小麥不同生育時(shí)期歸一化植被指數(shù)(NDVI)和產(chǎn)量關(guān)系的研究,利用氣象數(shù)據(jù)和光譜數(shù)據(jù)構(gòu)建了冬小麥光譜產(chǎn)量模型、氣象產(chǎn)量模型以及光譜氣象產(chǎn)量模型,發(fā)現(xiàn)利用遙感和氣象數(shù)據(jù)建立模型進(jìn)行單產(chǎn)和總產(chǎn)估測(cè)是可行的,且精度較高。目前中分辨成像光譜儀生成的植被總初級(jí)生產(chǎn)力(MODIS GPP)數(shù)據(jù)應(yīng)用廣泛,利用遙感數(shù)據(jù)估算糧食產(chǎn)量的工作還需深入地研究。通過(guò)氣候生產(chǎn)潛力計(jì)算及與實(shí)際產(chǎn)量比較,分析糧食生產(chǎn)進(jìn)一步提升的幅度范圍,對(duì)于推進(jìn)區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與生態(tài)建設(shè)具有重要意義。
涇河流域位于黃土高原中部,處于東經(jīng)108°14′~108°42′,北緯34°46′~37°19′,流域面積45 421 km2,橫跨寧夏、甘肅、陜西三個(gè)省、自治區(qū)部分地區(qū),流域大部分屬于隴東黃土高原。流域內(nèi)景觀大體分為北部黃土丘陵區(qū)、中部黃土塬區(qū)、西南部山地林區(qū)和東南部山地河谷區(qū)。流域內(nèi)土地利用類型主要有農(nóng)地、草地、果園、林地等。該流域?yàn)榈湫偷臏貛Т箨懶詺夂颍幱跍貛О霛駶?rùn)向半干旱氣候的過(guò)渡地帶,流域多年平均氣溫8℃,年降水量在350~600 mm之間。
(1)本文所用氣象數(shù)據(jù)為涇河流域及其周邊28個(gè)氣象站點(diǎn)2001—2012年的降水(mm)、氣溫(℃)等,數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn/),涇河流域及其周邊氣象站點(diǎn)分布見圖1;(2)遙感數(shù)據(jù)來(lái)源于NASA官方遙感影像MOD17A2H數(shù)據(jù)產(chǎn)品(https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/),該數(shù)據(jù)為8 d合成產(chǎn)品,空間分辨率為500 m;(3)社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)知網(wǎng)的中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)大數(shù)據(jù)研究平臺(tái)(陜西、甘肅和寧夏農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒)。
圖1 涇河流域及周邊氣象站點(diǎn)分布
1.3.1 光溫生產(chǎn)潛力計(jì)算 考慮光能利用過(guò)程,從光、熱、水資源逐級(jí)訂正的角度分析作物光溫生產(chǎn)潛力、氣候生產(chǎn)潛力是作物生產(chǎn)潛力研究中的一種傳統(tǒng)方法。本文采用陳明榮提出的光溫生產(chǎn)潛力計(jì)算公式[12]:
GM=mQg(1-α)Pt(1-R)
(1)
式中,GM指一定時(shí)間內(nèi)單位面積的氣候生產(chǎn)潛力(kg·hm-2),m為與植物覆蓋度、量子轉(zhuǎn)換率、干物質(zhì)產(chǎn)熱力有關(guān)的參數(shù)。Qg為生理輻射(MJ·hm-2),α為植物對(duì)生理輻射的反射率,Pt為溫度t時(shí)的相對(duì)光合速率,計(jì)算方法為:
Pt=2.8+0.348t+0.532t2-0.0086t3
(2)
R為呼吸作用而消耗的光合產(chǎn)物的百分?jǐn)?shù),計(jì)算式為:
R=7.825+1.145t
(3)
1.3.2 氣候生產(chǎn)潛力計(jì)算 氣候生產(chǎn)潛力的計(jì)算是在光溫生產(chǎn)潛力的基礎(chǔ)上,考慮降水資源對(duì)于作物需水的滿足程度,采用侯光良等提出的公式[13]:
Gc=GM·f(W)
(4)
(5)
式中,Gc為作物氣候生產(chǎn)潛力(kg·hm-2);C為地表徑流量占降水量的比例系數(shù),考慮氣候生產(chǎn)潛力條件下雨水的充分利用與退耕還林工程背景下涇河流域農(nóng)田的水保措施水平,本文C取為0;P為自然降水量(mm),ETm為作物需水量(mm),其可用參考作物蒸散量ET0乘以作物系數(shù)得到,本文討論的是涇河流域全年氣候生產(chǎn)潛力,不涉及具體作物,參考已有的研究,作物系數(shù)取為1[14-15]。本研究利用聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織(FAO)推薦的計(jì)算方法來(lái)計(jì)算參考作物蒸散量,其表達(dá)式為[15]:
(6)
式中,ET0為日參考作物蒸散量(mm·d-1);Rn為作物冠層表面的凈輻射(MJ·m-2·d-1);G為土壤熱通量(MJ·m-2·d-1),日尺度內(nèi)近似為0;γ為干濕表常數(shù)(kPa·℃-1);T為平均氣溫(℃);μ2為2 m高度處的風(fēng)速(m·s-1);es和ea分別為飽和水汽壓與實(shí)際水汽壓(kPa);Δ為飽和水汽壓和氣溫曲線的斜率(kPa·℃-1)。
1.3.3 太陽(yáng)輻射計(jì)算 涇河流域太陽(yáng)輻射觀測(cè)站很少,本文選取FAO推薦的計(jì)算方法[15]:
(7)
(8)
(9)
ω0=cos-1(-tanφtanδ)
(10)
(11)
1.3.4 統(tǒng)計(jì)方法 Mann-Kendall (MK)檢驗(yàn)法是一種連續(xù)的、非參數(shù)統(tǒng)計(jì)方法,用于確定氣象和水文數(shù)據(jù)的時(shí)間序列是否具有顯著變化趨勢(shì)。其優(yōu)勢(shì)是能夠避免特大值與特小值的影響,比較客觀地分析數(shù)據(jù)。在MK趨勢(shì)性檢驗(yàn)中,若Z值為正,則該序列表現(xiàn)出上升趨勢(shì);相反地,若Z值為負(fù),則該序列表現(xiàn)出下降趨勢(shì)。當(dāng)|Z|≥1.64,|Z|≥1.96和|Z|≥2.58時(shí),分別表示通過(guò)了0.1,0.05和0.01顯著水平的檢驗(yàn),本文用其檢驗(yàn)植被總初級(jí)生產(chǎn)力(GPP)、光溫、氣候生產(chǎn)潛力及玉米產(chǎn)量變化趨勢(shì)的顯著性;Pearson相關(guān)系數(shù)法可以檢驗(yàn)變量間的相關(guān)性,本文使用SPSS軟件對(duì)各變量間的相關(guān)性進(jìn)行分析。
2001—2012年間涇河流域的平均GPP為519.6 g·m-2·a-1。由圖2可看出,總體上流域單位年GPP呈波動(dòng)式上升趨勢(shì),由389.8 g·m-2·a-1上升至658.4 g·m-2·a-1,年均增加22.4 g·m-2·a-1。總體上升的趨勢(shì)與退耕還林還草工程的實(shí)施有很大關(guān)系。GPP最高的3 a分別是2008年(556.9 g·m-2·a-1)、2010年(562.3 g·m-2·a-1)和2012年(658.4 g·m-2·a-1),最低的3年分別是2001年(389.8 g·m-2·a-1)、2003年(477.0 g·m-2·a-1)、2007年(467.4 g·m-2·a-1)。2005—2007年涇河流域的降水量較低,植物水分供給量受限,影響了植被光合作用,因此GPP有所降低;2008—2012年雨水較為充足, GPP增長(zhǎng)較快。涇河流域GPP季節(jié)特征明顯,依據(jù)季節(jié)GPP單位面積值排序:冬季(12月~次年2月)<秋季(9—11月)<春季(3—5月)<夏季(6—8月)。涇河流域GPP在夏季由于降水和輻射達(dá)到峰值,植被光合作用最大,單位GPP也達(dá)到了峰值。
圖2 涇河流域GPP年際變化
2001—2012年流域的GPP空間特征見圖3。由圖3可知,北部鹽池、定邊、環(huán)縣一帶為GPP低值區(qū),GPP范圍為0~300 g·m-2·a-1;流域兩側(cè)山地林區(qū)和河谷區(qū)為GPP高值區(qū),其值在700 g·m-2·a-1以上,部分地區(qū)的年單位面積GPP甚至達(dá)到了1 000 g·m-2·a-1以上;流域中部如彭陽(yáng)、慶陽(yáng)、鎮(zhèn)原、西峰一帶年單位面積GPP范圍為300~700 g;流域南部的長(zhǎng)武、正寧、旬邑、彬縣一帶是GPP次高值區(qū),其范圍是700~1 000 g·m-2·a-1。GPP空間格局總體上與降雨、光熱因子分布特征一致,自西北向東南逐漸增加。
圖3 涇河流域GPP空間分布與年際變化趨勢(shì)
通過(guò)MK檢驗(yàn)法對(duì)涇河流域內(nèi)18個(gè)縣域的GPP進(jìn)行趨勢(shì)分析,結(jié)果表明:大部分站點(diǎn)表現(xiàn)為增加趨勢(shì)。旬邑GPP有略微降低,其年降水量在12 a平均處于550 m左右,年平均溫度變化范圍為8.8~10.1℃,二者變化不大, GPP減少的原因還需做進(jìn)一步分析。在GPP表現(xiàn)為增加趨勢(shì)的站點(diǎn)中,50%站點(diǎn)的Z值大于1.64(P<0.1),這些站點(diǎn)主要位于涇河流域南部,其中靈臺(tái)、淳化、永壽、正寧4個(gè)站點(diǎn)的Z值大于1.96(P<0.05)。而流域北部如麻黃山、環(huán)縣等地,中部如崆峒、鎮(zhèn)原、西峰等地的單位GPP也有不同程度的增加,但并未達(dá)到顯著性水平。
通過(guò)計(jì)算各氣象站點(diǎn)歷年的光溫生產(chǎn)潛力,取平均值并空間插值得到?jīng)芎恿饔蚬鉁厣a(chǎn)潛力空間分布圖。由圖4可知,涇河流域光溫生產(chǎn)潛力在空間上整體自西向東呈增加趨勢(shì),范圍為16 462~21 786 kg·hm-2。其在南北方向上又呈馬鞍型,南、北二側(cè)較高,中間較低。流域光溫生產(chǎn)潛力較高值在慶城、彬縣一帶,較低值在涇源、華亭一帶。通過(guò)對(duì)涇河流域光溫生產(chǎn)潛力各氣象站點(diǎn)的年際變化進(jìn)行趨勢(shì)分析,其中有減小趨勢(shì)的站點(diǎn)占94%,分別為麻黃山、環(huán)縣、崆峒、華亭、西峰等,且其中有25%站點(diǎn)的下降趨勢(shì)達(dá)到了顯著性水平,分別為慶城、涇川、靈臺(tái)、旬邑;有增加趨勢(shì)的站點(diǎn)只有鎮(zhèn)原,但增加趨勢(shì)未達(dá)到顯著性水平。
圖4 涇河流域光溫生產(chǎn)潛力空間分布與年際變化趨勢(shì)
由圖5可知,涇河流域多年平均作物氣候生產(chǎn)潛力在空間上自西北向東南呈增加趨勢(shì),區(qū)域差異明顯,流域內(nèi)作物氣候生產(chǎn)潛力范圍為4 945~12 412 kg·hm-2。2001—2012年間,流域北部麻黃山、環(huán)縣一帶作物氣候生產(chǎn)潛力為4 945~8 000 kg·hm-2,中部如涇源、崆峒、鎮(zhèn)原、西峰、慶城一帶作物氣候生產(chǎn)潛力為8 000~11 000 kg·hm-2,南部如靈臺(tái)、長(zhǎng)武、彬縣、永壽等地區(qū)作物氣候生產(chǎn)潛力最大,其值分布在11 000 kg·hm-2以上。12 a間,涇河流域作物氣候生產(chǎn)潛力呈波動(dòng)變化,其中,2003年的氣候生產(chǎn)潛力出現(xiàn)最高值(14 847 kg·hm-2);而2003年的光溫生產(chǎn)潛力在12 a間是一個(gè)低值(18 931 kg·hm-2),結(jié)合降雨數(shù)據(jù)來(lái)看,2003年涇河流域的降水量為770.3 mm,高于多年平均水平(535.7 mm),降水量為氣候生產(chǎn)潛力的主要影響因素之一,因此出現(xiàn)了這種情況。
圖5 涇河流域氣候生產(chǎn)潛力空間分布與年際變化趨勢(shì)
通過(guò)對(duì)涇河流域各氣象站點(diǎn)作物氣候生產(chǎn)潛力的年際變化進(jìn)行趨勢(shì)分析(圖6),其中有減小趨勢(shì)的站點(diǎn)占52.9%,這些站點(diǎn)大部分分布于流域的北部和西部,且趨勢(shì)變化未達(dá)到顯著性水平;有增加趨勢(shì)的站點(diǎn)占35.3%,其增加趨勢(shì)也未達(dá)到顯著性水平;而華亭和正寧的作物氣候生產(chǎn)潛力在12 a間變化不明顯。
圖6 涇河流域作物生產(chǎn)潛力與實(shí)際產(chǎn)量年際變化
由圖7可知,2001—2012年間涇河流域糧食產(chǎn)量在空間上由北向南增加,如北部的鹽池、環(huán)縣一帶年糧食產(chǎn)量為1 452~2 000 kg·hm-2,流域西部的涇源、固原一帶年糧食產(chǎn)量為2 600~3 200 kg·hm-2,流域東南部正寧、彬縣、旬邑、淳化的年糧食產(chǎn)量最高,達(dá)到了4 000 kg·hm-2以上。涇河流域各縣區(qū)的糧食產(chǎn)量大部分呈上升趨勢(shì),其中環(huán)縣增加速度最快,為222 kg·hm-2·a-1,流域中部的涇源、崆峒、慶城增長(zhǎng)速度也較為明顯,分別以199.5、115.5、121.5 kg·hm-2·a-1的速度增長(zhǎng),流域南部的長(zhǎng)武、永壽、彬縣的增長(zhǎng)不明顯。12 a間流域平均糧食產(chǎn)量呈增加趨勢(shì),且趨勢(shì)明顯。由圖6可知,涇河流域糧食產(chǎn)量逐年增加,且通過(guò)MK趨勢(shì)檢驗(yàn)表明Z為3.63(P<0.01),說(shuō)明涇河流域糧食產(chǎn)量增加趨勢(shì)達(dá)到了極顯著水平。圖7還展現(xiàn)了涇河流域各縣區(qū)糧食產(chǎn)量的空間變化趨勢(shì)。由圖7可知,流域北部的鹽池、定邊、環(huán)縣和中部如鎮(zhèn)原、西峰等地雖然有增加趨勢(shì),但趨勢(shì)不明顯;流域西部的彭陽(yáng)縣,東部的慶城、合水以及東南部彬縣、禮泉等地的增加趨勢(shì)達(dá)到了95%的置信度,流域西南部的涇源、華亭、崇信等地及東南部的正寧、長(zhǎng)武、淳化等地增加趨勢(shì)達(dá)到了99%的置信度。從空間分布上來(lái)看,流域北部和中部部分地區(qū)的增加趨勢(shì)不顯著,糧食產(chǎn)量增加趨勢(shì)顯著的地區(qū)集中在降水豐富的南部。
圖7 涇河流域糧食產(chǎn)量空間分布與年際變化趨勢(shì)
從圖2與圖6可知,GPP與氣候生產(chǎn)潛力時(shí)間過(guò)程趨勢(shì)并不一致,圖3與圖5表明二者空間分布有相似性。取各站點(diǎn)多年平均值分析其空間相關(guān)性(圖8)顯示,二者決定系數(shù)為0.75,達(dá)極顯著水平(P<0.01)。關(guān)于氣候生產(chǎn)潛力的研究中,以往部分學(xué)者們用邁阿密模型(Miami Model)、桑斯維特紀(jì)念模型(Thornthwait Memorial Model)等來(lái)研究氣候生產(chǎn)潛力[16-17],而這些模型通常是用來(lái)計(jì)算陸地植物生產(chǎn)量,即植被凈初級(jí)生產(chǎn)力(NPP)的,這本身即源于氣候生產(chǎn)潛力與植被凈初級(jí)生產(chǎn)力、總初級(jí)生產(chǎn)力間存在的密切關(guān)系的認(rèn)識(shí)。
注:**表示極顯著相關(guān)(P<0.01).Note: ** means extremely significant correlation (P<0.01).
逐站點(diǎn)比較作物氣候生產(chǎn)潛力與單位糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)可知(表1),流域北部氣候生產(chǎn)潛力與單位糧食產(chǎn)量差值相對(duì)較低,流域中部如慶城、崆峒、涇源、西峰等地的差值約在6 000~7 000 kg·hm-2,而流域南部的差值均在7 000 kg·hm-2以上,部分地區(qū)達(dá)到8 000 kg·hm-2以上。這說(shuō)明涇河流域糧食的增產(chǎn)潛力很大。從空間分布分析,各站點(diǎn)多年平均作物氣候生產(chǎn)潛力與糧食產(chǎn)量之間的相關(guān)性達(dá)到極顯著水平(P0.01)。
涇河流域作物生產(chǎn)以旱地為主。山侖等[18]認(rèn)為:黃土高原降水量低,但這并不是其糧食產(chǎn)量低下的主要原因,而是對(duì)降水未能加以充分利用,需采取措施解決水土流失、土面強(qiáng)烈蒸發(fā)、土壤深層儲(chǔ)水利用不足等問(wèn)題。王立祥等[19]研究指出:干旱固然是黃土高原農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的威協(xié),然而地力不足乃是導(dǎo)致水分無(wú)謂耗損的更為直接的原因,有所側(cè)重地培肥地力是使作物的潛在生產(chǎn)力充分化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力的重要途徑。地膜覆蓋在減少土表蒸發(fā)、增加土壤貯水量、提高春季土壤溫度等方面效果顯著。王喜慶等[20]通過(guò)春玉米田間試驗(yàn)發(fā)現(xiàn),地膜覆蓋可大幅度提高糧食產(chǎn)量,覆膜者產(chǎn)量為6 232.5 kg·hm-2,未覆膜者僅4 240.5 kg·hm-2。鐘良平等[21]在長(zhǎng)武的田間試驗(yàn)表明,同一施肥條件下地膜栽培玉米比露天栽培增產(chǎn)顯著,大旱之年的1997年增產(chǎn)達(dá)46.7%~ 52.4%,平水年份增產(chǎn)28.6%。在降水與肥力因素有效調(diào)控的基礎(chǔ)上,品種選育及改良是重要的增產(chǎn)途徑。2010—2012年陜西省區(qū)域試驗(yàn)中,吉萬(wàn)全等[22]選育的小麥新品種‘西農(nóng)529’平均產(chǎn)量達(dá)到7 792.5 kg·hm-2;高瑞景等[23]育出‘陜單008’玉米,多年平均產(chǎn)量為9 640.1 kg·hm-2。幾十年來(lái)黃土塬區(qū)主要糧食作物冬小麥和春玉米品種已經(jīng)多次更新,由傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)的旱薄型發(fā)展到旱肥型、旱肥高產(chǎn)型。長(zhǎng)武塬區(qū)旱作冬小麥產(chǎn)量由上世紀(jì)50年代初的低于1 000 kg·hm-2提升到近年的4 500 kg·hm-2水平,產(chǎn)量水平總體呈波動(dòng)上升的趨勢(shì),品種更新在其中發(fā)揮了重要作用[24]。年際過(guò)程中大田實(shí)際產(chǎn)量是逐漸向氣候生產(chǎn)潛力逼近的,以往研究已有報(bào)道氣候生產(chǎn)潛力計(jì)算具有相對(duì)性[25]。公式(1)中參數(shù)取值是基于已有的試驗(yàn)結(jié)果,而這些結(jié)果也隨著農(nóng)業(yè)科學(xué)試驗(yàn)的推進(jìn)在不斷發(fā)展。 進(jìn)一步要做的是對(duì)這些參數(shù)進(jìn)行新的調(diào)整,以適應(yīng)新的研究結(jié)果。近年已出現(xiàn)基于集約管理的小塊試驗(yàn)田收獲的產(chǎn)量高于表1中氣候生產(chǎn)潛力數(shù)據(jù)的報(bào)道,譬如朱琳[26]在長(zhǎng)武應(yīng)用高產(chǎn)高效栽培技術(shù)種植春玉米產(chǎn)量達(dá)13 334~13 707 kg·hm-2。
表1 涇河流域各地氣候生產(chǎn)潛力與糧食產(chǎn)量/(kg·hm-2)
概括地說(shuō),以旱農(nóng)為主的涇河流域提升糧食產(chǎn)量的關(guān)鍵在于充分利用降水,提高作物對(duì)水分的利用率和利用效率,從作物利用降水資源過(guò)程的角度上通盤考慮[27],培肥土壤要放在首要位置,主要通過(guò)肥料以及種植方式來(lái)改善土壤肥力,以肥調(diào)水;同時(shí)要因地制宜,實(shí)行作物輪作,采用有效的蓄水保墑等措施(如覆蓋等)。加強(qiáng)作物育種是實(shí)現(xiàn)增產(chǎn)的另一重要方面,選擇和推廣適宜于雨養(yǎng)條件的旱肥型優(yōu)良品種,提高良種覆蓋率,發(fā)揮大面積良種的增產(chǎn)潛力。
涇河流域各縣區(qū)的糧食作物主要為玉米和小麥,為探究GPP與糧食產(chǎn)量的關(guān)系,分別取各縣區(qū)的玉米、小麥及其綜合的糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)與GPP進(jìn)行回歸分析。做時(shí)間過(guò)程分析時(shí),同一年份取流域各站點(diǎn)平均值;做空間關(guān)系分析時(shí),同一站點(diǎn)取研究時(shí)段的平均值。結(jié)果表明,玉米產(chǎn)量與GPP在時(shí)間上相關(guān)性較好,達(dá)到了顯著水平(P<0.05),而空間相關(guān)性較弱。這種現(xiàn)象的原因之一可能是由于流域北部和中部地區(qū)的玉米生產(chǎn)中有一定的灌溉條件,而GPP是綜合結(jié)果,更多展現(xiàn)的是降水條件的作用。如北部鹽池和定邊兩縣的多年平均玉米產(chǎn)量分別為6 192、5 178 kg·hm-2,其相鄰的環(huán)縣玉米產(chǎn)量為1 906 kg·hm-2,而流域南部如彬縣、旬邑、永壽、淳化等縣的玉米單位產(chǎn)量均在6 000 kg·hm-2左右;小麥產(chǎn)量與GPP在時(shí)間過(guò)程上正相關(guān),但相關(guān)性不顯著,而空間上的相關(guān)性達(dá)極顯著水平(P<0.01);單位面積糧食產(chǎn)量與GPP在時(shí)間與空間上的相關(guān)性均好于單獨(dú)分析玉米或小麥時(shí)的結(jié)果,其在時(shí)間上達(dá)顯著水平(P<0.05),在空間上達(dá)到了極顯著性水平(P<0.01)。圖9為涇河流域各縣區(qū)各年糧食產(chǎn)量與GPP的散點(diǎn)關(guān)系,線性回歸的決定系數(shù)達(dá)0.59(P<0.01),這表明用年尺度GPP估算涇河流域單位面積糧食產(chǎn)量的可信度較高。在用遙感數(shù)據(jù)估算糧食產(chǎn)量方面,李軍玲等[28]以縣為單位,對(duì)冬小麥平均單產(chǎn)和縣域內(nèi)冬小麥種植像元遙感參數(shù)的均值(NDVI、NPP、LAI)進(jìn)行相關(guān)研究,遙感模型預(yù)測(cè)精度在68.1%到95.5%之間,平均精度為83.9%,其精度可以滿足大面積估產(chǎn)要求,可以對(duì)產(chǎn)量預(yù)報(bào)提供科學(xué)參考;孫俊英等[29]使用MODIS-NDVI進(jìn)行湖北省中稻單產(chǎn)預(yù)測(cè),結(jié)果表明該方法基本能夠滿足省級(jí)系統(tǒng)單產(chǎn)估算的精度要求,可以為政府和企業(yè)決策提供支持信息。本文使用MODIS-GPP估算糧食單產(chǎn),結(jié)果顯示其在綜合糧食單產(chǎn)估算的可行性,這有助于推進(jìn)區(qū)域糧食產(chǎn)量的預(yù)測(cè)預(yù)報(bào),但其精度的提高還需進(jìn)一步研究。
圖9 涇河流域糧食產(chǎn)量與GPP的關(guān)系
本研究在MODIS-GPP數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,結(jié)合陳明榮生產(chǎn)潛力計(jì)算數(shù)據(jù)與統(tǒng)計(jì)年鑒上的糧食產(chǎn)量數(shù)據(jù)[12],分析了涇河流域2001—2012年的GPP、生產(chǎn)潛力以及糧食產(chǎn)量的時(shí)空分布及其相互之間的關(guān)系??臻g上,流域內(nèi)年平均MODIS-GPP自西北向東南逐漸增加;光溫生產(chǎn)潛力整體自西向東呈增加趨勢(shì),東部在南北方向上又呈馬鞍型分布;氣候生產(chǎn)潛力與糧食產(chǎn)量在空間上自西北向東南都呈增加趨勢(shì)。2001—2012年間,流域單位面積GPP和糧食產(chǎn)量都呈波動(dòng)式上升趨勢(shì),GPP季節(jié)特征明顯,而光溫生產(chǎn)潛力和氣候生產(chǎn)潛力沒(méi)有表現(xiàn)出明顯年際變化趨勢(shì)。流域內(nèi)大部分縣區(qū)的作物氣候生產(chǎn)潛力與糧食產(chǎn)量差值在6 000 kg·hm-2以上,增產(chǎn)的幅度很大。年際過(guò)程中大田實(shí)際產(chǎn)量是逐漸向氣候生產(chǎn)潛力逼近的,進(jìn)一步的分析發(fā)現(xiàn)氣候生產(chǎn)潛力計(jì)算中參數(shù)取值需要結(jié)合農(nóng)業(yè)科學(xué)試驗(yàn)的新進(jìn)展做進(jìn)一步的修正。通過(guò)流域各縣區(qū)的糧食產(chǎn)量與GPP的回歸分析發(fā)現(xiàn),GPP與綜合糧食產(chǎn)量相關(guān)性最好,次之是小麥單產(chǎn)與玉米單產(chǎn)。表明了用GPP來(lái)預(yù)測(cè)單位面積糧食產(chǎn)量的有效性與可靠性。