基于地理網(wǎng)格的陜西省農(nóng)業(yè)水土資源分區(qū)研究

任思卿, 徐儀瑋, 張青峰, 陽曉原

(1.西北農(nóng)林科技大學(xué) 資源環(huán)境學(xué)院, 陜西 楊凌 712100; 2.西安黃河工程建設(shè)咨詢有限公司, 西安 710021)

農(nóng)業(yè)水土資源是農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的物質(zhì)基礎(chǔ)，也是保障糧食安全和人類社會高質(zhì)量發(fā)展的重要生產(chǎn)資料。準(zhǔn)確評價不同區(qū)域農(nóng)業(yè)水土資源的耦合利用程度，不僅有利于人們對耕地資源和水資源的數(shù)量、質(zhì)量及其空間特征、結(jié)構(gòu)、發(fā)展變化等有更為清晰的認(rèn)識，也有助于提升農(nóng)業(yè)水土資源的現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力。因此，結(jié)合實(shí)際利用情況對相關(guān)區(qū)域的農(nóng)業(yè)水土資源進(jìn)行系統(tǒng)調(diào)查并開展分區(qū)研究非常重要。

陜西省是我國西部重要的農(nóng)業(yè)大省，農(nóng)業(yè)發(fā)展對全省乃至整個西北地區(qū)和全國都具有重要影響。20世紀(jì)60年代以來，陜西省的農(nóng)業(yè)區(qū)劃研究和實(shí)踐大致可分為綜合區(qū)劃和專項(xiàng)(專業(yè))區(qū)劃兩大類[1-2]，如農(nóng)業(yè)綜合區(qū)劃、種植業(yè)資源與區(qū)劃、生態(tài)功能區(qū)劃、國土空間規(guī)劃(2021—2035年)、水土保持區(qū)劃、水功能區(qū)劃、土地資源區(qū)劃、土地利用區(qū)劃、主要農(nóng)作物生態(tài)區(qū)劃等[3-5]。綜合而言，以往區(qū)劃多將地域特征與功能相結(jié)合、自然環(huán)境特征與人類活動相結(jié)合[6-7]，旨在為區(qū)域資源開發(fā)、利用與保護(hù)提供決策依據(jù)，它們在特定的歷史時期發(fā)揮了重要作用。水資源和土地資源作為限制農(nóng)業(yè)發(fā)展的兩個最關(guān)鍵因子，其綜合作用或耦合效應(yīng)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響往往高于單個因子影響。然而，目前對于水土資源的區(qū)劃研究多考慮單個因子，很少將兩者有機(jī)地結(jié)合起來進(jìn)行綜合分析，因而無法明確農(nóng)業(yè)水土資源的匹配程度及其開發(fā)利用潛力[8-9]。另外，以往區(qū)劃研究方法多以縣域、小流域?yàn)榉謪^(qū)單元并采用定性和半定量方法劃分邊界[10-11]，采用高度定量化(如地理網(wǎng)格)方法開展的研究一直比較缺乏，因而難以精準(zhǔn)識別各個分區(qū)的邊界，為精確配置和優(yōu)化農(nóng)業(yè)水土資源布設(shè)造成障礙。

陜西省位于我國西北地區(qū)，地理位置105°29′—111°15′E，31°42′—39°35′N，總面積約20.56萬km2，橫跨亞熱帶、暖溫帶、中溫帶3個氣候帶，從北到南依次被分為陜北黃土高原、關(guān)中平原、陜南土石山區(qū)3個大的地貌單元；其氣候條件、土壤狀況、農(nóng)田水利設(shè)施建設(shè)情況、區(qū)域發(fā)展水平各異，農(nóng)業(yè)水土資源利用情況各有不同。陜西省多年平均降水量為676 mm，年平均日照時數(shù)2 542.8 h[12]，年平均無霜期248 d；人均耕地面積0.1 hm2/人遠(yuǎn)低于世界平均水平0.25 hm2/人，人均水資源占有量1 280 m3/人也遠(yuǎn)低于全國平均水平2 200 m3/人和世界平均水平9 000 m3/人，耕地資源和水資源時空分布嚴(yán)重不均，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率較低[13]，農(nóng)業(yè)灌溉用水效率低[14]，土地資源和水土資源如不能合理、充分利用，將會對陜西省的農(nóng)業(yè)發(fā)展造成嚴(yán)重制約。鑒于此，本研究采用地理網(wǎng)格法對陜西省109個縣域的水土資源數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計，并運(yùn)用主成分分析與聚類分析方法，對陜西省不同地區(qū)的農(nóng)業(yè)水土資源進(jìn)行比較和區(qū)域劃分。

1 研究方法

1.1 指標(biāo)體系的確定

一個地區(qū)的農(nóng)業(yè)資源利用情況不僅與當(dāng)?shù)氐淖匀粭l件有關(guān)，也與人為因素(如農(nóng)業(yè)政策影響土地開發(fā)利用方式、農(nóng)業(yè)技術(shù)水平影響水資源利用效率、灌溉情況優(yōu)劣)相關(guān)。自然條件往往在大尺度上差異明顯，但在較小尺度區(qū)域差異較??；人為因素則在較小尺度區(qū)域有更加明顯的差異。以往的農(nóng)業(yè)分區(qū)研究范圍尺度較為單一，且多針對單因素進(jìn)行，在大中尺度上兼顧水土因子的分區(qū)研究較少。因此，采取大、中尺度嵌套方式，自然和人為因素相結(jié)合，兼顧農(nóng)業(yè)水資源和土地資源的分區(qū)指標(biāo)體系，去辨識相關(guān)地區(qū)的農(nóng)業(yè)水土資源利用程度會更加合理，其結(jié)果或可反映在農(nóng)業(yè)水土資源系統(tǒng)地域空間分異特征的同時，明確揭示農(nóng)業(yè)水土資源利用現(xiàn)狀及其在時空上適宜匹配的量比關(guān)系。參考張青峰、耿慶玲等所建立的區(qū)域農(nóng)業(yè)水土資源利用分區(qū)指標(biāo)體系[15-16]，確定本研究所采用的大、中尺度嵌套的陜西省農(nóng)業(yè)水土資源分區(qū)指標(biāo)體系，見表1。

1.2 分區(qū)指標(biāo)的信度檢驗(yàn)

對陜西省109個縣域行政單元(縣、市區(qū)、示范區(qū)等)的指標(biāo)值進(jìn)行信度檢驗(yàn)。其中，將一級分區(qū)中的逆向指標(biāo)“干燥度”用倒數(shù)法正向化[17]，使指標(biāo)趨勢相同，該指標(biāo)值越高說明水土資源及其利用條件越好。信度檢驗(yàn)結(jié)果用克朗巴哈系數(shù)α表示；α越高，表明指標(biāo)設(shè)置的信度越好[18]。克朗巴哈α系數(shù)公式為：

式中：k表示縣級行政區(qū)數(shù)目；Si表示第i個指標(biāo)的方差；Sx表示指標(biāo)總方差。

分區(qū)指標(biāo)的信度檢驗(yàn)結(jié)果見表2?？h域數(shù)據(jù)中的一級分區(qū)指標(biāo)α值較低，僅為0.202；但在數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后，α值達(dá)到0.717?？h域數(shù)據(jù)的二級分區(qū)指標(biāo)α值在標(biāo)準(zhǔn)化前后分別為0.798，0.791，表明該指標(biāo)信度良好。因此，本文采用標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行各農(nóng)業(yè)區(qū)的劃分。

表2 分區(qū)指標(biāo)的可靠性

1.3 分區(qū)單元的確定

1.4 數(shù)據(jù)來源與預(yù)處理

本研究的所有氣候數(shù)據(jù)和水土資源數(shù)據(jù)均來源于近幾年的陜西統(tǒng)計年鑒、陜西省各市統(tǒng)計年鑒和各市水資源公報，分區(qū)指標(biāo)使用其中的統(tǒng)計指標(biāo)或由它們計算得到；縣域行政邊界矢量數(shù)據(jù)來源于地理國情監(jiān)測云平臺；海拔采用ASTER GDEM 30 M數(shù)字高程模型(DEM)數(shù)據(jù)。

采用面積加權(quán)方法將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的矢量行政區(qū)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為網(wǎng)格單元的屬性數(shù)據(jù)時，根據(jù)地理學(xué)第一定律，對缺失的個別數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)插值補(bǔ)全[19]，插值方法見表1。對于DEM和其他柵格數(shù)據(jù)，采用網(wǎng)格單元相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的均值。

1.5 分區(qū)方法

首先建立覆蓋陜西省行政區(qū)邊界的網(wǎng)格單元，計算縣級行政區(qū)的幾何中心點(diǎn)(帶有縣區(qū)名稱)；按地名查詢幾何中心點(diǎn)，把指標(biāo)數(shù)據(jù)表附著到幾何中心點(diǎn)；然后使用表1中的方法進(jìn)行插值，由帶屬性的幾何中心點(diǎn)得到相應(yīng)的柵格數(shù)據(jù)；將柵格數(shù)據(jù)對應(yīng)到網(wǎng)格單元上，獲得所在位置的指標(biāo)信息，構(gòu)成網(wǎng)格單元的數(shù)據(jù)表，即36 903×6的網(wǎng)格數(shù)據(jù)矩陣。然后，通過聚類分析確定分區(qū)數(shù)目，作為主要的邊界參考，在ArcGIS軟件中進(jìn)行圖斑劃分。此后，結(jié)合大尺度地貌格局和行政規(guī)劃邊界，根據(jù)區(qū)域共軛原則按主要類型區(qū)進(jìn)行網(wǎng)格單元合并，劃分出農(nóng)業(yè)水土資源一級分區(qū)，并依據(jù)同樣方法繼續(xù)對每個一級區(qū)進(jìn)行亞區(qū)的劃分。分區(qū)的具體步驟見圖1，其中的K-均值聚類為無需訓(xùn)練樣本的非監(jiān)督聚類方法[20]，其聚類數(shù)目和迭代次數(shù)可設(shè)置調(diào)整，已被廣泛用于農(nóng)業(yè)自然資源狀況分區(qū)。按照以上步驟獲得的各個分區(qū)，既有較明晰的識別邊界，又能最大限度保持與相關(guān)行政邊界的統(tǒng)一。

圖1 農(nóng)業(yè)水土資源利用分區(qū)步驟

2 結(jié)果與分析

2.1 一級分區(qū)

2.1.1 指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化與相關(guān)性檢驗(yàn) 為了排除量綱不一致對主成分分析結(jié)果的影響，并保持較高的指標(biāo)信度，本研究對網(wǎng)格單元數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化時，采用如下公式：

由于各指標(biāo)的相關(guān)關(guān)系尚未明確，本研究采用目前最為常用的KMO和Bartlett球度檢驗(yàn)，來檢驗(yàn)同級別指標(biāo)間的相關(guān)關(guān)系。其中，KMO統(tǒng)計量用于檢驗(yàn)多個指標(biāo)之間的信息重疊，該值越接近1，表明指標(biāo)相關(guān)性越強(qiáng)。Bartlett球度檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)相關(guān)陣中各指標(biāo)間的相關(guān)性，判斷各指標(biāo)是否相互獨(dú)立[21]；若Bartlett球度檢驗(yàn)p<0.05，則各指標(biāo)相關(guān)性強(qiáng)，表明原有指標(biāo)越適合用主成分分析進(jìn)行降維，然后利用所獲主成分進(jìn)行分區(qū)。

指標(biāo)相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果見表3。其中，KMO值均大于0.6，Bartlett球度檢驗(yàn)p<0.01，拒絕指標(biāo)相互獨(dú)立原假設(shè)，且標(biāo)準(zhǔn)化處理對于相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果沒有影響。

表3 分區(qū)指標(biāo)相關(guān)性檢驗(yàn)

2.1.2 主成分分析與聚類分析 將36 903×6的網(wǎng)格數(shù)據(jù)進(jìn)行主成分分析，結(jié)果見表4。

表4 一級主成分方差貢獻(xiàn)率

前3個主成分的累計方差貢獻(xiàn)率達(dá)到91.196%，表明前3個主成分保留了絕大多數(shù)信息。求解主成分的過程是根據(jù)成分矩陣和特征值，計算各主成分表達(dá)式，公式如下:

且

式中：bij是成分矩陣的元素；λi是初始特征值。將網(wǎng)格單元的標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)值與6×3的系數(shù)矩陣對應(yīng)相乘得到36 903×3的主成分矩陣，進(jìn)而進(jìn)行聚類分析。

用SPSS 26.0進(jìn)行K-均值聚類分析。聚類數(shù)的步長增量為1，從2類開始，隨著所劃分出的聚類區(qū)逐漸增多，則單個聚類區(qū)面積逐步減?。蛔罱K所有聚類區(qū)的面積將會小于一級區(qū)的面積尺度下限(1萬km2)。此時，參考地貌類型和氣候條件[22-23]，觀察所得聚類區(qū)邊界與風(fēng)沙過渡區(qū)、黃土高原區(qū)、關(guān)中平原區(qū)、秦巴山地的地貌分布類型符合程度，并能體現(xiàn)網(wǎng)格單元所屬縣域的總體特征。同時，在分區(qū)邊界的辨識時，以聚類邊界最接近行政區(qū)邊界為原則，并采用各縣域原始數(shù)據(jù)組間檢驗(yàn)的結(jié)果作為對照。結(jié)果表明，組間檢驗(yàn)方差分析的F值為13 869.079，p<0.01，表明一級分區(qū)各區(qū)之間的差異顯著，分區(qū)數(shù)目合理。因此，最終確定聚類區(qū)數(shù)目為5，即陜西省農(nóng)業(yè)水土資源可被劃分為5個一級分區(qū)。

2.1.3 一級分區(qū)及其主要特征 根據(jù)主成分分析與聚類分析所獲的陜西省農(nóng)業(yè)水土資源5個一級分區(qū)，從南至北依次為：Ⅰ南部濕潤氣候農(nóng)業(yè)水資源利用良好區(qū)；Ⅱ中部半濕潤氣候農(nóng)業(yè)水土資源利用充分區(qū)；Ⅲ中東及中西半濕潤氣候農(nóng)業(yè)水土資源利用均衡區(qū)；Ⅳ西南部半濕潤氣候農(nóng)水利用充分農(nóng)地利用緊張區(qū)；Ⅴ北部半干旱氣候農(nóng)業(yè)水土資源利用緊張區(qū)(圖2)。各分區(qū)的耕地指數(shù)、水資源指數(shù)差異明顯，并與當(dāng)?shù)氐臍夂驐l件(年平均降水量、年平均溫度、干燥度、有效積溫等)密切相關(guān)，自然環(huán)境條件較好的Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ區(qū)耕地指數(shù)高于Ⅳ，Ⅴ區(qū)(表5)。

表5 陜西省一級分區(qū)主要特征

圖2 農(nóng)業(yè)水土資源利用一級分區(qū)

2.2 二級分區(qū)

2.2.1 指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化與相關(guān)性檢驗(yàn) 在一級分區(qū)基礎(chǔ)上，分別構(gòu)建二級分區(qū)網(wǎng)格數(shù)據(jù)矩陣，采用與一級分區(qū)相同的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化并進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)。結(jié)果表明，KMO值分別為0.54，0.51，0.59，0.52，0.43，且Bartlett球度檢驗(yàn)p<0.01，表明每個一級區(qū)內(nèi)的原有指標(biāo)相關(guān)性強(qiáng)，適合用主成分分析進(jìn)行降維，并采用新獲的各主成分進(jìn)行聚類分區(qū)。

2.2.2 二級亞區(qū)劃分 二級亞區(qū)分區(qū)的6個指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)主成分分析結(jié)果見表6。結(jié)果表明，前4個主成分累計方差貢獻(xiàn)率均大于85.88%。用SPSS 26.0軟件，根據(jù)這4個主成分進(jìn)行K-均值聚類，并對聚類結(jié)果進(jìn)行組間檢驗(yàn)，表7的結(jié)果表明Ⅰ，Ⅱ，Ⅲ，Ⅳ，Ⅴ區(qū)被分別分為4，4，3，3，3個二級亞區(qū)時，每個一級區(qū)內(nèi)的二級亞區(qū)差異水平已達(dá)到極顯著(p<0.01)，分區(qū)數(shù)目合理。這17個二級亞區(qū)的具體名稱及分布格局見圖3。在每個一級區(qū)內(nèi)，都出現(xiàn)二級亞區(qū)面積大小不均衡現(xiàn)象(以Ⅱ，Ⅲ區(qū)尤為明顯)，且不同亞區(qū)在復(fù)種指數(shù)及糧食播種面積比例方面具有較明顯差異(圖3，表8)。

表6 各二級分區(qū)的指標(biāo)主成分方差貢獻(xiàn)率

表7 二級分區(qū)組間檢驗(yàn)

表8 各亞區(qū)基本特征表

圖3 農(nóng)業(yè)水土資源利用二級分區(qū)

3 討論與結(jié)論

本研究結(jié)合陜西省不同地區(qū)的自然因素和人為因素，兼顧農(nóng)業(yè)水資源和土地資源，在大、中尺度上對陜西省農(nóng)業(yè)水土資源進(jìn)行了調(diào)查和區(qū)域分區(qū)研究。相關(guān)結(jié)果表明，采用地理網(wǎng)格、主成分分析和聚類分析相結(jié)合的方法進(jìn)行農(nóng)業(yè)水土資源分區(qū)具有良好適用性，可為同類研究提供較好的方法參考。雖然本研究中的一級分區(qū)和二級亞區(qū)劃分結(jié)果與行政邊界未能嚴(yán)格吻合，但結(jié)合大尺度地貌格局和行政規(guī)劃邊界，根據(jù)區(qū)域共軛原則對主要類型區(qū)進(jìn)行網(wǎng)格單元合并，可以使各(亞)區(qū)的邊界劃分在符合實(shí)際情況的同時，也具有更好的可操作性。將本研究和鄭景云等[23]2010年的中國氣候區(qū)劃新方案，黃姣等[24]的中國綜合自然區(qū)劃進(jìn)行對比，與已有綜合自然地理區(qū)劃的異同點(diǎn)是：

(1) 分區(qū)目的和指標(biāo)選取。綜合自然地理區(qū)劃面向植被的生長環(huán)境，把氣候作為主要因子，選取的指標(biāo)均影響或反映植物的生存狀況。綜合自然地理區(qū)劃采用溫度帶、干濕區(qū)、自然區(qū)三級分區(qū)系統(tǒng)。系統(tǒng)中溫度帶劃分選取氣溫和積溫作為指標(biāo)，反映植物生長環(huán)境的差異；干濕區(qū)劃分選取指標(biāo)為干燥度、年降水量，反映水分收支的平衡程度、區(qū)分水分來源；自然區(qū)劃分選取凈初級生產(chǎn)力、海拔高度作為指標(biāo)，反映植物生長狀況差異、地形差異。本研究面向水資源和土地資源的優(yōu)劣、兩者的匹配程度、人類對資源的利用是否充分展開區(qū)域劃分。分區(qū)系統(tǒng)分為兩級，一級分區(qū)考慮氣候、耕地和水資源，反映農(nóng)業(yè)水土資源系統(tǒng)的地域空間分異特征；二級分區(qū)考慮農(nóng)業(yè)生產(chǎn)因子，反映農(nóng)業(yè)土地資源利用、水資源利用現(xiàn)狀以及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成效，偏向反映資源利用情況，可以根據(jù)結(jié)論結(jié)合其他區(qū)劃因子繼續(xù)研究，對陜西省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供改進(jìn)優(yōu)化的指導(dǎo)建議。

(2) 綜合自然地理區(qū)劃的邊界形態(tài)和行政區(qū)界限完全不重合，主要劃分成不同的溫度干濕氣候區(qū)，在陜西所在區(qū)域大致劃分為秦巴山地區(qū)、汾渭平原區(qū)、黃土高原南部區(qū)(暖溫帶半濕潤)、黃土高原東部區(qū)、黃土高原西部區(qū)(中溫帶半干旱)等區(qū)域，按照從南到北的方向分布。本研究中劃分的區(qū)域與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)相關(guān)，按照由南到北的方向分布，同時東西方向的差異也有所體現(xiàn)，例如，一級分區(qū)的Ⅰ區(qū)、Ⅳ區(qū)、Ⅴ區(qū)呈東西方向分布，亞區(qū)劃分和行政區(qū)部分重合，分區(qū)的差異反映了陜西省土地資源利用不夠充分，需要再充分開發(fā)利用，部分地區(qū)水資源條件良好但利用不足，部分地區(qū)水資源不充足，利用緊張，很少有區(qū)域的水資源和土資源利用都良好的現(xiàn)狀。在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中需要注意充分利用土地資源并且加強(qiáng)對水資源的開發(fā)利用，并且提高利用效率，減少流失和浪費(fèi)。由于少部分地區(qū)的數(shù)據(jù)信息缺失，本研究在將點(diǎn)狀的縣域數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為連續(xù)的面狀柵格數(shù)據(jù)時，采用了沒有障礙的插值方法，對缺失的點(diǎn)狀數(shù)據(jù)進(jìn)行了補(bǔ)充，這些插值方法的假設(shè)是指標(biāo)數(shù)據(jù)在地理位置上的變化是平滑的。但是，由于陜南和關(guān)中之間的氣候地域分異較大，實(shí)際指標(biāo)數(shù)據(jù)的變化難以真正平滑，因此在這種情況下，使用含障礙的插值方法進(jìn)行分析或許可以獲得更加符合實(shí)際的研究結(jié)果。本研究在聚類分析時采用了K-均值聚類方法，可以對該方法的初始化進(jìn)行優(yōu)化，降低其對初始簇中心值的敏感度，減小偶然因素對聚類結(jié)果的影響[25]。但該方法未考慮研究區(qū)域內(nèi)網(wǎng)格間的地理位置關(guān)系，只是將所采用的指標(biāo)值用于運(yùn)算分析，這對聚類結(jié)果及區(qū)域劃分結(jié)果可能會有所影響。類似研究將來可考慮在采用K-均值聚類方法時，同時采用與地理空間位置相關(guān)的SOFM聚類算法，或在快速處理聚類數(shù)目待定的大量地理空間數(shù)據(jù)時使用網(wǎng)格增長聚類算法[26]，或可獲得更合理的研究結(jié)果。

本研究基于農(nóng)業(yè)水土資源的自然稟賦和人為利用情況建立嵌套分區(qū)指標(biāo)體系，運(yùn)用地理網(wǎng)格、主成分分析以及聚類分析方法，對陜西省109個縣域的農(nóng)業(yè)水土資源利用現(xiàn)狀進(jìn)行了調(diào)查和區(qū)劃。結(jié)果表明，陜西省農(nóng)業(yè)水土資源可被劃分為5個一級區(qū)和17個亞區(qū)；一級分區(qū)總體差異明顯；Ⅰ區(qū)水熱充足，水資源利用情況最好，耕地利用情況中等；Ⅱ區(qū)水熱條件良好，耕地利用情況很好；Ⅲ區(qū)水熱條件一般，水資源利用情況良好，耕地利用情況中等；Ⅳ區(qū)氣候濕潤，水資源利用情況很好，但是耕地利用較不充分；Ⅴ區(qū)低溫干燥，水資源較短缺，耕地利用不佳，耕地資源緊張。各區(qū)域難以達(dá)到水資源和土資源利用都良好的狀態(tài)。亞區(qū)圖斑多集中在陜西中部地區(qū)，這主要與該區(qū)域的農(nóng)業(yè)水土資源利用差異明顯、利用強(qiáng)度較大相關(guān)。本研究的分區(qū)結(jié)果比較精準(zhǔn)地揭示了陜西省農(nóng)業(yè)水資源和土地資源實(shí)際利用情況，明晰了陜西省農(nóng)業(yè)水資源和土地資源的匹配程度和開發(fā)利用潛力，為更加有效因地制宜地開發(fā)和利用水土資源奠定了良好基礎(chǔ)。