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    吉林省農(nóng)作物虛擬水時(shí)間演化與空間重構(gòu)研究

    2022-03-15 05:20:22馬曉蕾
    水土保持研究 2022年2期
    關(guān)鍵詞:消耗量吉林總量

    馬曉蕾

    (安陽(yáng)師范學(xué)院 資源環(huán)境與旅游學(xué)院, 河南 安陽(yáng) 455000)

    水資源是人類(lèi)生存和發(fā)展所需的不可替代的寶貴資源,對(duì)人類(lèi)社會(huì)經(jīng)濟(jì)和人民生活有著重要影響,當(dāng)前水資源短缺和水污染已成為全球共同面臨的問(wèn)題。吉林省為中度缺水省份,且水資源呈“南豐北欠,東多西少”的格局,時(shí)空分布不均[1]。吉林省耕地面積占全省總面積的32.5%,以玉米和水稻種植為主,農(nóng)業(yè)灌溉用水量約占總用水量的66%[2]。吉林省東、中、西部在社會(huì)經(jīng)濟(jì)、自然環(huán)境、氣候條件和農(nóng)業(yè)布局等方面,有著鮮明的區(qū)域差異和特征。吉林東部地下水開(kāi)發(fā)利用率約18%,而中、西部地下水開(kāi)發(fā)利用率將近40%,東、中、西部尚未形成水源互補(bǔ)、調(diào)度靈活的供水體系,水資源供需矛盾突出[3]。東部長(zhǎng)白山區(qū)年降雨量為800~1 240 mm,為全省最高值;西部平原區(qū)年降雨量?jī)H約400 mm,處于全省低值區(qū);吉林中部社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速,耕地面積大,工業(yè)和農(nóng)業(yè)用水量多,水資源量與社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)強(qiáng)度存在一定矛盾。

    虛擬水概念提出以來(lái),受到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注[4-6],虛擬水理論為解決水資源短缺,合理優(yōu)化利用水資源和水資源可持續(xù)發(fā)展提供了新的視角[7-8]。由于農(nóng)業(yè)用水量大,農(nóng)產(chǎn)品中隱含的虛擬水含量最高,因此,對(duì)農(nóng)業(yè)虛擬水的研究具有重要現(xiàn)實(shí)意義[9]。虛擬水能夠真實(shí)地反映區(qū)域中農(nóng)作物或動(dòng)物生產(chǎn)所消耗的水資源量,結(jié)合區(qū)域?qū)嶋H可利用的水資源量,有助于合理規(guī)劃區(qū)域水資源的可持續(xù)利用。目前,學(xué)者們對(duì)虛擬水貿(mào)易、虛擬水流動(dòng)等方面展開(kāi)了較為深入的研究[10-14],如虛擬水流動(dòng)對(duì)區(qū)域水資源量和質(zhì)的影響[15]、區(qū)域間糧食虛擬水流動(dòng)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)和水資源的影響[16]、農(nóng)業(yè)虛擬水流動(dòng)對(duì)區(qū)域水資源壓力的影響[17]、實(shí)體水-虛擬水二維度的農(nóng)業(yè)水資源管理體系的研究[18],以及食品消費(fèi)虛擬水與水資源可持續(xù)利用等方面的研究[19-23]。關(guān)于空間重構(gòu),目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了較為深入研究[24],已有關(guān)于空間重構(gòu)的研究,主要采用定量和定性相結(jié)合的研究方法,定量分析往往根據(jù)研究對(duì)象特征和研究目標(biāo),建立特定的空間重構(gòu)思路,并結(jié)合引力模型、空間自相關(guān)、ArcGIS緩沖區(qū)分析等方法,對(duì)要素進(jìn)行空間重構(gòu)分析[25-27]。綜上所述,已有研究主要從虛擬水流動(dòng)和虛擬水貿(mào)易的視角展開(kāi),而關(guān)于農(nóng)作物虛擬水和土地資源優(yōu)化配置的研究較少。同時(shí),現(xiàn)有關(guān)于空間重構(gòu)研究的思路和方法,需隨著要素及研究目標(biāo)的不同進(jìn)行相應(yīng)變化,缺少具有普適性的定量研究方法,亟待完善。

    本文從水資源約束視角,運(yùn)用虛擬水方法測(cè)算吉林省縣域地區(qū)6種農(nóng)作物虛擬水消耗情況,并采用ArcGIS空間分析方法,對(duì)農(nóng)作物虛擬水空間格局特征進(jìn)行研究;基于要素間空間耦合關(guān)系,建立“空間重構(gòu)模型”,提出吉林省農(nóng)作物虛擬水的空間重構(gòu)模式。本文構(gòu)建具有普適性的空間重構(gòu)模型,有助于完善當(dāng)前對(duì)于空間重構(gòu)定量研究方法的不足,豐富空間重構(gòu)的理論研究框架。研究結(jié)果不僅對(duì)吉林省農(nóng)作物空間布局和結(jié)構(gòu)優(yōu)化及農(nóng)作物水資源合理配置具有重要意義,對(duì)我國(guó)其他水資源短缺地區(qū)的農(nóng)業(yè)水資源優(yōu)化利用,也具有重要參考價(jià)值。

    1 研究區(qū)概況

    吉林省(東經(jīng)121°38′—131°19′,北緯40°50′—46°19′)作為我國(guó)糧食主產(chǎn)區(qū),區(qū)域內(nèi)水資源時(shí)空分布不均。對(duì)吉林省農(nóng)作物虛擬水空間格局進(jìn)行研究,有助于了解區(qū)域差異對(duì)農(nóng)作物虛擬水的影響。本文以吉林省縣域?yàn)檠芯繉?duì)象(市區(qū)作為整體),根據(jù)《吉林省東部綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展區(qū)總體規(guī)劃》、《吉林省中部創(chuàng)新轉(zhuǎn)型核心區(qū)總體規(guī)劃》和《吉林省西部生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)總體規(guī)劃》,對(duì)吉林省東、中、西部進(jìn)行劃分[28],見(jiàn)表1。吉林東部地區(qū)位于長(zhǎng)白山脈核心區(qū),生態(tài)優(yōu)良、資源豐富,是我國(guó)重要的森林生態(tài)功能區(qū),東部包括通化市、白山市、延邊州等區(qū)域,區(qū)域總面積占全省的46.4%,總?cè)丝谡既〉?5.35%。此外,吉林東部地區(qū)的松花江、圖門(mén)江、鴨綠江等水系河網(wǎng)密布,水資源總量約占全省的74%。吉林省中部包括長(zhǎng)春、吉林、四平等市,區(qū)域內(nèi)耕地面積廣闊,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件優(yōu)越,有榆樹(shù)、公主嶺、梨樹(shù)等產(chǎn)糧大縣,糧食年產(chǎn)量約占全省的85%,是全國(guó)重要的糧食主產(chǎn)區(qū),為保障國(guó)家糧食安全做出了重要貢獻(xiàn)。吉林西部自然資源比較豐富,農(nóng)牧業(yè)優(yōu)勢(shì)突出,土地總面積占全省的29.5%[2]。西部地區(qū)總體干旱,生態(tài)環(huán)境較為脆弱,區(qū)域發(fā)展過(guò)程中應(yīng)堅(jiān)持綠色發(fā)展,生態(tài)優(yōu)先的原則。

    2 研究方法及數(shù)據(jù)來(lái)源

    2.1 虛擬水

    虛擬水計(jì)算方法采用聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織推薦的彭曼公式,運(yùn)用CROPWAT8.0軟件[29-30],根據(jù)地區(qū)每月最低氣溫、最高氣溫、濕度、風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)、降雨量等氣象指標(biāo),計(jì)算參考作物蒸發(fā)蒸騰量ET0(mm/d)和作物蒸散發(fā)量ETc(mm)。CWRcn(Crop Water Requirement, mm/dec)為區(qū)域n作物c的需水量,近似等于ETc[31-32],Ycn(hm2)為區(qū)域n作物c的播種面積,則區(qū)域n作物c生長(zhǎng)過(guò)程中的虛擬水總量TVWcn(m3)計(jì)算公式如下[28]:

    TVWcn=CWRcn×Ycn×10

    (1)

    縣域地區(qū)氣象數(shù)據(jù)由各地區(qū)氣象站點(diǎn)統(tǒng)計(jì),采用1981—2010累年平均值,氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http:∥data.cma.cn/),市區(qū)采用同一氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù),由于缺少東遼縣氣象站臺(tái),采用東豐縣的氣象數(shù)據(jù)。農(nóng)作物播種面積數(shù)據(jù)來(lái)源于《吉林統(tǒng)計(jì)年鑒》。

    表1 吉林省東、中、西部區(qū)域范圍

    2.2 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓

    運(yùn)用ArcGIS中的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓空間分析方法[33-35],對(duì)吉林省農(nóng)作物虛擬水空間分布方向和重心進(jìn)行分析。本文采用一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓面,包含約占總數(shù)68%的輸入要素,橢圓的長(zhǎng)半軸表示空間分布方向,短半軸表示數(shù)據(jù)分布范圍。長(zhǎng)、短半軸之比為橢圓扁率,扁率越大,數(shù)據(jù)分布的方向性越強(qiáng);扁率越小,即橢圓越接近圓形,數(shù)據(jù)空間分布方向性越弱,離散程度越大。

    2.3 空間重構(gòu)模型

    為優(yōu)化吉林省農(nóng)作物水-土資源空間布局,本文構(gòu)建空間重構(gòu)模型,通過(guò)調(diào)整區(qū)域內(nèi)農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu),達(dá)到水、土資源空間重心的重合,基本實(shí)現(xiàn)空間匹配的目標(biāo)。假設(shè)T區(qū)包含n個(gè)子區(qū)域,已知n個(gè)子區(qū)域的兩個(gè)具有緊密聯(lián)系要素的值。若要使這兩個(gè)要素在T區(qū)域的空間分布重心重合,則需調(diào)整區(qū)域內(nèi)其中一個(gè)要素的值,既通過(guò)已知要素的空間重心,調(diào)整另一要素的空間布局。設(shè)ai為i(i=1,…,n)子區(qū)域中已知指標(biāo)的值,稱(chēng)之為固定要素(本文指播種面積,hm2),ai(xi,yi)為ai的空間坐標(biāo),T0(x0,y0)為a1,a2,a3,…,an的空間分布重心坐標(biāo);bi為已知且可被調(diào)整的要素(bi≠ai),稱(chēng)之為可變要素(本文指虛擬水量,m3)??臻g重構(gòu)模型即求以T0(x0,y0)為重心的情況下,bi值及其空間格局。首先,從n個(gè)區(qū)域中選出一個(gè)區(qū)域固定其bi值;第二,根據(jù)ai/∑ai的值(記為mi,為已知值),對(duì)其余n-1個(gè)bi值進(jìn)行調(diào)整,則得出的T區(qū)域中bi指標(biāo)的空間分布重心與ai空間重心一致。bi值及不同bi值所對(duì)應(yīng)的空間重構(gòu)方式的計(jì)算方法如下:

    第一種調(diào)整方式,保持b1值固定不變。

    (2)

    第二種調(diào)整方式,保持b2值固定不變。

    (3)

    第n種調(diào)整方式,保持bn值固定不變:

    (4)

    上述計(jì)算模型稱(chēng)為“空間重構(gòu)模型”,每種調(diào)整方式均對(duì)應(yīng)一種空間布局模式。因此,包含n個(gè)子區(qū)域的T區(qū)在進(jìn)行空間重構(gòu)時(shí),有n種空間重構(gòu)模式。在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中,需將結(jié)果與實(shí)際相結(jié)合,從中選出適合區(qū)域發(fā)展的重構(gòu)模式。

    3 結(jié)果與分析

    3.1 農(nóng)作物虛擬水隨時(shí)間變化

    3.1.1 全省6種農(nóng)作物虛擬水及其總量隨時(shí)間變化 吉林省6種農(nóng)作物虛擬水總量呈明顯增長(zhǎng)趨勢(shì),由2000年的147.46億m3,上升到2017年的247.95億m3。2000—2017年,玉米虛擬水總量和比重均處于快速上升趨勢(shì),總量由81.6億m3,上升到184.67億m3,占農(nóng)作物虛擬水總量比重由55.34%,上升到74.48%;水稻虛擬水總量處于穩(wěn)定增長(zhǎng)趨勢(shì),由31.75億m3,增長(zhǎng)到50.64億m3,占農(nóng)作物虛擬水總量比重變化幅度較小,由21.5%,下降至20.42%。2017年,大豆、葵花籽、煙葉和蔬菜的虛擬水總量,分別為6.68億m3,2.58億m3,0.23億m3,3.16億m3,所占比重依次為2.7%,1.04%,0.09%,1.28%,大豆、蔬菜虛擬水總量呈明顯下降趨勢(shì),煙葉、葵花籽表現(xiàn)為波動(dòng)下降趨勢(shì)(圖1)。吉林省玉米和水稻虛擬水量所占比重不斷上升,玉米生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大趨勢(shì)最為明顯,水資源消耗量上升幅度大。

    3.1.2 吉林省東、中、西部農(nóng)作物虛擬水總量比例變化 2000—2005年吉林東、中、西部農(nóng)作物虛擬水比例結(jié)構(gòu)變化較小。2005—2010年,吉林西部農(nóng)作物虛擬水所占比重明顯上升,由36.72%增長(zhǎng)到2010年的40.73%;吉林中部虛擬水比重下降,由2005年的48.26%,下降到2010年的43.77%;東部農(nóng)作物虛擬水比重基本保持在15%左右,變化較小(圖2)。吉林西部屬于水資源相對(duì)缺乏地區(qū),降雨量處于全省較低水平,但隨著西部水利工程設(shè)施的不斷完善,適當(dāng)緩解了當(dāng)?shù)刭Y源型缺水問(wèn)題,對(duì)農(nóng)業(yè)的發(fā)展也起到了一定促進(jìn)作用,使得農(nóng)業(yè)耗水量增長(zhǎng)速度快。今后應(yīng)進(jìn)一步合理優(yōu)化農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)和空間布局,加快發(fā)展節(jié)水型農(nóng)業(yè),做好農(nóng)業(yè)用水規(guī)劃,促進(jìn)西部地區(qū)水資源的可持續(xù)利用。

    圖1 吉林省6種農(nóng)作物虛擬水及其總量變化

    圖2 吉林省東、中、西部農(nóng)作物虛擬水比例變化

    3.1.3 吉林省東、中、西部6種農(nóng)作物虛擬水及其總量變化 吉林東部虛擬水總量呈上升趨勢(shì)(圖3),由2000年的20.68億m3,上升到2017年的36.72億m3,17 a間增長(zhǎng)了77.6%。其中,水稻虛擬水總量在2000年時(shí)高于其余農(nóng)作物,2005年以后玉米虛擬水消耗量大幅度增加,總量高于水稻,成為吉林東部虛擬水消耗量最高的農(nóng)作物,水稻表現(xiàn)為波動(dòng)增加,大豆波動(dòng)下降,蔬菜呈下降趨勢(shì),葵花籽和煙葉都呈大幅度下降趨勢(shì)。2000—2017年,玉米虛擬水總量所占比重由34.67%,上升到63.26%,上升幅度最大;水稻虛擬水總量所占比重有所下降,由35.1%下降到23.47%;大豆虛擬水總量由4.23億m3,下降到4.06億m3;葵花籽由0.33億m3下降到0.02億m3;蔬菜也呈明顯下降趨勢(shì)。結(jié)果表明,吉林東部農(nóng)作物多樣性程度下降,玉米、水稻規(guī)模不斷擴(kuò)大,農(nóng)業(yè)節(jié)水應(yīng)重點(diǎn)從玉米和水稻兩種作物著手。

    圖3 吉林東部主要農(nóng)作物虛擬水量及其總量變化

    吉林中部農(nóng)作物虛擬水總量由2000年的71.8億m3上升到2017年的108.34億m3,增長(zhǎng)了50.89%。吉林中部玉米虛擬水總量一直處于最高水平,其次為水稻,蔬菜和大豆較低,葵花籽和煙葉最少(圖4)。2000—2017年,玉米虛擬水總量增長(zhǎng)快,水稻增長(zhǎng)相對(duì)較慢,其余4種農(nóng)作物均呈下降趨勢(shì)。其中,玉米虛擬水總量及所占比重分別由38.39億m3,53.47%(2000年),上升到82.1億m3,75.77%(2017年),上升幅度大;水稻虛擬水總量由17.50億m3,增長(zhǎng)到23.29億m3,但其所占比重由24.37%下降到21.49%;2017年,大豆、蔬菜、煙葉和葵花籽所占比重較低,依次為1.5%,1.18%,0.02%,0.04%。與2000年相比,除玉米虛擬水總量所占比重上升外,其余作物均下降。

    圖4 吉林中部主要農(nóng)作物虛擬水量及其總量變化

    吉林西部農(nóng)作物虛擬水總量由2000年的54.98億m3,增長(zhǎng)到2017年的102.89億m3,增長(zhǎng)了87.14%,增長(zhǎng)率高于東部和中部。吉林西部玉米虛擬水總量最高,且呈大幅度上升趨勢(shì),其次為水稻,而葵花籽、蔬菜、大豆和煙葉虛擬水總量低,且下降幅度較大,2017年四者之和僅4.81億m3,所占比重為4.68%。2000—2017年,玉米虛擬水總量及其比重分別由36.05億m3,65.56%,上升到79.34億m3,77.11%;水稻分別由6.99億m3,12.72%,上升到18.74億m3,18.21%。玉米和水稻虛擬水總量,分別增長(zhǎng)了120.11%,168%(圖5)。

    圖5 吉林西部主要農(nóng)作物虛擬水量及其總量變化

    3.1.4 農(nóng)作物單位面積虛擬水變化 2000年以來(lái),全省6種農(nóng)作物平均單位面積虛擬水呈上升趨勢(shì),由4 566.49 m3/hm2,上升到2017年的4 702.36 m3/hm2;吉林東部變化幅度較小,在3 900 m3/hm2左右波動(dòng);吉林中部表現(xiàn)為先小幅度下降后上升的趨勢(shì),由4 604.33 m3/hm2上升到4 699.6 m3/hm2;吉林西部由4 811.46 m3/hm2,增長(zhǎng)到5 064.44 m3/hm2,增長(zhǎng)幅度較大。由此可見(jiàn),農(nóng)作物平均單位面積虛擬水消耗最少的地區(qū)為吉林東部,其次為吉林中部,吉林西部最高,意味著相同耕地面積下,吉林西部農(nóng)作物對(duì)水資源的需求量更大。從6種農(nóng)作物單位面積虛擬水變化看,2000—2017年,全省水稻、葵花籽單位面積虛擬水上升幅度大,每1 hm2虛擬水消耗量分別增加214.28,104.91 m3;而玉米、大豆分別下降了46.29,354.28 m3。結(jié)果表明單位面積玉米和大豆對(duì)水資源的需求量有所下降,有利于減少水資源消耗,尤其是大豆下降幅度大(表2)。

    從東、中、西部對(duì)比看,6種農(nóng)作物平均單位面積虛擬水消耗量,表現(xiàn)為西部>中部>東部。2017年?yáng)|、中和西部,水稻單位面積虛擬水分別為5 817.37,6 690.67,7 455.89 m3/hm2,玉米分別為3 761.26,4 378.41,4 747.30 m3/hm2,西部高于全省平均值,東、中部低于全省平均值。西部單位面積水稻和玉米虛擬水消耗量分別比中部高出765.22,368.89 m3/hm2,比東部高出1 638.52,986.04 m3/hm2。從農(nóng)作物單位面積虛擬水消耗量對(duì)比看,2017年吉林東部6種農(nóng)作物單位面積虛擬水消耗量,由高到底的順序依次為水稻>玉米>葵花籽>煙葉>蔬菜>大豆,吉林中部依次為水稻>葵花籽>玉米>蔬菜>煙葉>大豆,吉林西部依次為水稻>葵花籽>玉米>煙葉>蔬菜>大豆(表2)。由此可見(jiàn),全省及東、中、西部農(nóng)作物相比較,單位面積虛擬水消耗均以水稻最高,大豆虛擬水耗水量最低。因此,在農(nóng)作物布局過(guò)程中,應(yīng)結(jié)合區(qū)域水資源條件,合理安排農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu),優(yōu)化農(nóng)業(yè)用水。

    3.2 農(nóng)作物虛擬水空間布局特征

    3.2.1 6種農(nóng)作物虛擬水空間布局特征及其變化 水稻標(biāo)準(zhǔn)差橢圓面積由2000年的48 112.41 km2增長(zhǎng)到2017年的61 048.6 km2;橢圓的長(zhǎng)短軸之比由1.52增加到1.83,表明水稻虛擬水空間分布方向性增強(qiáng)??臻g分布重心一直位于長(zhǎng)春市區(qū),但逐漸向西北移動(dòng),主要是由于近些年吉林西部增加了水稻的種植面積,使得西部水稻虛擬水總量增加。玉米標(biāo)準(zhǔn)差橢圓面積不斷擴(kuò)大,表明玉米虛擬水空間分布范圍呈擴(kuò)大趨勢(shì),橢圓中心一直位于長(zhǎng)春市區(qū),表明玉米虛擬水集聚區(qū)域位置較穩(wěn)定,橢圓長(zhǎng)短軸比例小幅度增加,空間分布方向性略有增強(qiáng)。2000—2017年,隨著全省大豆播種面積的下降,吉林省大豆虛擬水量整體呈顯著下降趨勢(shì),高值集聚區(qū)由中部向東部轉(zhuǎn)移,分布重心位置變化幅度較大,由長(zhǎng)春市區(qū)(125.81°E,43.96°N),轉(zhuǎn)移到東部的蛟河市(127.15°E,43.60°N);標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的長(zhǎng)短軸之比由1.52增加到1.93,空間分布方向性顯著增強(qiáng)(圖6)。

    表2 吉林省及東、中、西部農(nóng)作物單位面積虛擬水變化 m3/hm2

    葵花籽虛擬水總量空間分布的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓面積顯著下降,空間集聚程度明顯增強(qiáng),空間分布重心位于乾安市及其周邊地區(qū)。此外,長(zhǎng)短軸之比一直大于2,空間分布方向性強(qiáng)。煙葉虛擬水空間布局趨于分散,空間分布方向性減弱,2017年其空間分布重心位于吉林市的永吉縣。蔬菜標(biāo)準(zhǔn)差橢圓面積呈擴(kuò)大趨勢(shì),長(zhǎng)短軸比例增加,分布范圍趨于分散,但空間格局相對(duì)穩(wěn)定,分布重心一直位于長(zhǎng)春市區(qū)(表3)。

    3.2.2 農(nóng)作物虛擬水總量及播種面積空間布局特征 2000年以來(lái)吉林省縣域地區(qū)農(nóng)作物虛擬水總量呈增長(zhǎng)趨勢(shì),高于9.17億m3的地區(qū)數(shù)所占比重,由2000年的8.51%上升到2017年的17.02%。2017年農(nóng)作物虛擬水總量處于最高等級(jí)的地區(qū)有,長(zhǎng)春市區(qū)、德惠、扶余、公主嶺、梨樹(shù)縣、農(nóng)安、榆樹(shù)和長(zhǎng)嶺,上述地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)消耗的水資源量較大,應(yīng)注重提高農(nóng)業(yè)用水效率,加快農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)發(fā)展。2000年、2017年農(nóng)業(yè)虛擬水與耕地面積空間等級(jí)分布基本一致,但2000年白城市區(qū)耕地面積等級(jí)低于周邊地區(qū),而虛擬水總量等級(jí)與周邊地區(qū)相同(圖7)。這表明吉林省農(nóng)業(yè)虛擬水消耗量雖然受耕地面積的影響較大,但還受其他因素,如農(nóng)作物種類(lèi)、區(qū)域氣候條件等因素的影響。由表4可知,農(nóng)業(yè)虛擬水及播種面積重心均位于吉林中部,二者位置接近,但2017年農(nóng)業(yè)虛擬水重心(125.35°E,44.08°N),位于播種面積重心(125.44°E,44.02°N)的西北部,此外,橢圓面積、旋轉(zhuǎn)角度、長(zhǎng)短軸比例均基本保持一致。研究結(jié)果表明吉林省農(nóng)業(yè)水-土資源匹配度較高,但隨著近年來(lái)吉林西部農(nóng)業(yè)用水強(qiáng)度的不斷提高,拉大了虛擬水和耕地面積空間重心的距離,今后應(yīng)從全省整體出發(fā),優(yōu)化農(nóng)作物空間結(jié)構(gòu)。

    3.3 農(nóng)作物虛擬水空間重構(gòu)模式

    為實(shí)現(xiàn)吉林省農(nóng)業(yè)水-土資源空間匹配,運(yùn)用空間重構(gòu)模型,分別以吉林省47個(gè)縣域地區(qū)為參照區(qū)域,對(duì)2017年吉林省農(nóng)業(yè)虛擬水進(jìn)行了空間重構(gòu),共得出47種空間重構(gòu)模式。下面主要以其中3種典型模式為例,進(jìn)行重點(diǎn)介紹(圖8)。第一種,以撫松縣作為參照區(qū)域,對(duì)全省其他縣域地區(qū)的農(nóng)作物虛擬水進(jìn)行空間重構(gòu),所得出的吉林省農(nóng)作物虛擬水總量最低,為171.96億m3,表明以撫松縣為參照區(qū),對(duì)農(nóng)作物虛擬水進(jìn)行調(diào)整,可以以最低的農(nóng)業(yè)虛擬水消耗量,實(shí)現(xiàn)全省農(nóng)業(yè)水-土資源空間重心的匹配,但需對(duì)現(xiàn)有農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)做出較大的調(diào)整(圖8A)。第二種,以農(nóng)安縣作為參照,得出的全省虛擬水總量為247.9億m3,與全省實(shí)際虛擬水消耗量(247.96億m3)最接近,表明若以農(nóng)安縣為參照區(qū)域?qū)ζ溆嗫h市農(nóng)業(yè)虛擬水進(jìn)行調(diào)整,可以在全省農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)變化幅度最小的情況下,實(shí)現(xiàn)全省農(nóng)業(yè)水-土資源空間重心匹配(圖8B)。第三種,以鎮(zhèn)賚縣為參照,得出的全省虛擬水總量最高,為327.17億m3,可見(jiàn)鎮(zhèn)賚縣的農(nóng)業(yè)單位耕地面積虛擬水消耗量最大,若從水資源節(jié)約利用角度,在實(shí)踐中不適宜參照鎮(zhèn)賚縣農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)(圖8C)。

    圖6 水稻、玉米、大豆虛擬水總量空間格局及其變化

    以農(nóng)安縣為參照區(qū),可在盡量減小吉林省現(xiàn)有農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)情況下,實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)水-土資源的空間匹配,調(diào)整結(jié)果見(jiàn)表5。吉林東部各縣市農(nóng)作物虛擬水消耗量應(yīng)適當(dāng)提高,敦化市、樺甸市和磐石市,農(nóng)業(yè)虛擬水消耗量的提升空間較大,可分別比實(shí)際消耗量提高1.92億m3,0.95億3,0.61億m3;而吉林西部除前郭、長(zhǎng)嶺縣應(yīng)分別提高0.15億3,0.01億m3,農(nóng)安縣不變外,其他地區(qū)均應(yīng)適當(dāng)降低農(nóng)業(yè)虛擬水消耗量。其中,白城市區(qū)和洮南市農(nóng)作物虛擬水需分別降低1.48億m3,1.44億m3;吉林中部應(yīng)提高和降低農(nóng)業(yè)虛擬水總量的地區(qū)數(shù)比例大致為1∶1,東豐、東遼縣、公主嶺、蛟河、梨樹(shù)、遼源市區(qū)、伊通和永吉縣應(yīng)提高農(nóng)業(yè)虛擬水總量,其余地區(qū)應(yīng)降低農(nóng)業(yè)虛擬水總量,榆樹(shù)市需降低的幅度最大,為1.45億m3。根據(jù)各地區(qū)調(diào)整后的農(nóng)作物虛擬水總量,并結(jié)合農(nóng)作物單位面積虛擬水消耗量的區(qū)域差異,以及農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)前景等,綜合優(yōu)化農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu),對(duì)實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的水土資源空間匹配具有重要意義。

    表3 葵花籽、煙葉和蔬菜標(biāo)準(zhǔn)差橢圓主要參數(shù)變化

    圖7 吉林省農(nóng)作物虛擬水總量及播種面積空間格局總體演變情況

    表4 農(nóng)作物虛擬水總量及播種面積標(biāo)準(zhǔn)差橢圓主要參數(shù)

    圖8 吉林省農(nóng)作物虛擬水空間重構(gòu)的3種主要模式

    表5 農(nóng)安縣作為參照區(qū)吉林各縣市農(nóng)業(yè)虛擬水變化值 億m3

    4 討論與結(jié)論

    (1) 2000年以來(lái)吉林省農(nóng)作物虛擬水總量呈明顯上升趨勢(shì)。由2000年的147.46億m3,增長(zhǎng)到2017年的247.96億m3,17 a間增長(zhǎng)了68.15%。全省單位面積農(nóng)作物虛擬水呈逐漸上升趨勢(shì),由2000年的4 566.49 m3/hm2,上升到2017年的4 702.36 m3/hm2。吉林中部和西部農(nóng)業(yè)虛擬水消耗量較高,占全省的85%,東部地區(qū)約占15%。因此,吉林省應(yīng)重點(diǎn)在西部和中部地區(qū)加強(qiáng)農(nóng)業(yè)節(jié)水發(fā)展力度,并優(yōu)化農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)。

    (2) 2017年吉林省虛擬水總量最高的農(nóng)作物為玉米,全省玉米虛擬水總量由2000年的81.6億m3,上升到2017年的184.67億m3,增長(zhǎng)率高達(dá)126.29%,且占6種農(nóng)作物虛擬水總量的比重上升幅度較大,由2000年的55%,上升到2017年的74.48%。其次為水稻,虛擬水總量由2000年的31.8億m3,上升到2017年的50.64億m3,增長(zhǎng)了59.49%,所占比重為20.42%。其余4種農(nóng)作物隨著播種面積的逐漸下降,虛擬水總量也不斷減少。

    (3) 吉林省農(nóng)作物虛擬水總量和播種面積空間分布重心均位于長(zhǎng)春市區(qū),農(nóng)業(yè)水-土資源空間匹配度較高。但2000年以來(lái)吉林西部水稻播種面積增加,且西部單位面積農(nóng)作物虛擬水消耗量高于中部和東部,使得全省農(nóng)業(yè)虛擬水空間重心向西移動(dòng),導(dǎo)致與播種面積空間重心呈分離趨勢(shì),水-土資源空間匹配度有待進(jìn)一步優(yōu)化。

    (4) 整體上看,農(nóng)作物單位面積虛擬水量表現(xiàn)出由東向西逐漸上升的趨勢(shì),雖然吉林東部農(nóng)作物單位面積虛擬水量較低,但由于東部地區(qū)受地形影響,擴(kuò)大農(nóng)作物種植面積有一定困難,不能充分發(fā)揮農(nóng)作物水資源消耗量低的優(yōu)勢(shì)條件。因此可適當(dāng)調(diào)整東、中、西部之間農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu),通過(guò)轉(zhuǎn)移區(qū)域間農(nóng)作物虛擬水,優(yōu)化全省農(nóng)業(yè)用水布局。吉林中部地區(qū)農(nóng)作物虛擬水消耗量處于中等水平,且農(nóng)作物播種面積較高,因此吉林中部農(nóng)業(yè)發(fā)展力度有進(jìn)一步提升空間。吉林西部地區(qū)由于單位面積農(nóng)作物虛擬水量最高,應(yīng)優(yōu)化農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu),大力發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)。

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