降水對華北主要糧食作物灌溉需求影響特征

王電龍 馮慧敏 張寶忠 魏 征 杜旭婷

(1.太原工業(yè)學(xué)院環(huán)境與安全工程系， 太原 030012；2.中國水利水電科學(xué)研究院流域水循環(huán)模擬與調(diào)控國家重點實驗室， 北京 100038；3.山西農(nóng)業(yè)大學(xué)城鄉(xiāng)建設(shè)學(xué)院， 太谷 030801)

0 引言

華北平原是我國小麥、玉米等糧食作物主產(chǎn)區(qū)，灌溉農(nóng)業(yè)是主要用水戶，灌溉水量占該區(qū)總水量的比率達70%以上[1]，由于連年大規(guī)模取水灌溉，部分區(qū)域地表水開發(fā)利用程度已接近100%，多年平均地下水開采量達130億m3[2]，導(dǎo)致地下水水位下降、降落漏斗面積不斷擴大、地面沉降、河道斷流等一系列環(huán)境地質(zhì)問題。農(nóng)業(yè)灌溉用水強度與氣候變化密切相關(guān)[3-7]，降水及氣溫等氣象因子的變化均可顯著增大(或減少)糧食作物灌溉需水，尤其是連續(xù)降水枯水年份或連續(xù)降水豐水年份[8-12]。近些年來，華北氣候條件發(fā)生較大變化，多年平均降水量由608 mm(1956—1979年)降低到528 mm(1980—2020年)，年平均氣溫以0.25℃/(10 a)的增大速率升高，且空間分布極不均勻[13]。在此氣候背景下，開展降水變化對華北主要糧食作物灌溉需求影響特征研究，對有針對性地提出華北農(nóng)業(yè)區(qū)灌溉農(nóng)業(yè)調(diào)控措施，合理開發(fā)利用區(qū)域水資源具有重要意義。

目前，已有較多針對不同區(qū)域灌溉需求時空特征及主控因素的研究成果，符娜等[14]基于灌溉需求指數(shù)研究了滇中烤煙需水量時空變化特征，并指出降水是影響該區(qū)凈灌溉需水量的主要因素；劉小剛等[15]針對河南地區(qū)主要糧食作物的灌溉需水量進行了研究，指出該區(qū)灌溉需求指數(shù)隨經(jīng)緯度的增大而增大，且冬小麥對灌溉的依賴程度高于夏玉米；聶堂哲等[16]指出1959—2015年期間，黑龍江地區(qū)玉米灌溉需水量呈減小趨勢。鄭東方等[17]研究了云南省烤煙需水量及灌溉需求指數(shù)變化特征，認(rèn)為該區(qū)灌溉需水量及灌溉需求指數(shù)隨海拔的升高而增加。雷宏軍等[18]認(rèn)為氣候變化是貴州省凈灌溉需水量和灌溉需求指數(shù)升高的主控因素。從以上分析可以看出，目前已有研究成果多集中在氣候變化對作物灌溉需水量或灌溉需求指數(shù)的定量或定性分析上。本文基于降水對作物需水的滿足程度及作物產(chǎn)量與需水滿足程度對應(yīng)關(guān)系，建立作物灌溉需求指數(shù)IRI分級體系；探明不同降水條件下華北主要糧食作物不同分級IRI空間變化特征；識別IRI演變主控因素及不同分級IRI轉(zhuǎn)變對應(yīng)的降水臨界值；厘清降水變化對IRI概率分布影響特征，預(yù)測不同區(qū)位、不同分級IRI的概率，以期為緩解華北地區(qū)地下水超采趨勢，保障國家糧食安全、水資源安全提供一定的理論支持。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

華北農(nóng)業(yè)區(qū)地處太行山山脈以東，燕山山脈以南，地勢平坦廣闊，根據(jù)水文地質(zhì)條件可分為3部分：山前沖積-洪積平原(山前平原)、中部沖積-湖積泛濫平原(中部平原)和東部沖積-海積濱海平原(濱海平原)。其中，山前平原又可以分為燕山山前平原、太行山前-豫北平原和太行山前-冀中平原等3部分，中部平原可以分為中部-冀中平原、中部-魯北平原和中部-豫北平原等3部分(圖1)。

圖1 研究區(qū)地理位置Fig.1 Location of study area

華北農(nóng)業(yè)區(qū)屬歐亞大陸東岸暖溫帶半干旱季風(fēng)氣候區(qū)，多年平均降水量為556.5 mm，且年內(nèi)分配極不均勻，主要集中在7—9月，占年內(nèi)總降水量的75%左右，多年平均氣溫介于10～14℃之間(表1)。該區(qū)是我國重要的糧食基地，以小麥為主的夏糧作物和以玉米為主的秋糧作物播種面積占全區(qū)農(nóng)作物總播種面積的80%以上，主要種植方式為冬小麥和夏玉米一年兩季輪作種植。全區(qū)以地下水為主要灌溉水源，近5年平均農(nóng)業(yè)用水開采量132.34億m3，占該區(qū)農(nóng)業(yè)灌溉總用水量的62.9%。

表1 研究區(qū)多年平均氣象特征Tab.1 Long term meteorological characteristics

1.2 數(shù)據(jù)來源

基本氣象數(shù)據(jù)主要源自中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng) (http:∥data.cma.cn)，主要包括1971—2020年華北地區(qū)60個氣象站逐日氣象資料(圖1)，主要包括：降水量P、最高氣溫Tmax、最低氣溫Tmin、每日日照時數(shù)N、相對濕度Rh及風(fēng)速Ws。

1.3 冬小麥及夏玉米需水量

采用作物系數(shù)法計算冬小麥和夏玉米需水量，計算式為

(1)

式中ETc——作物需水量,mm

kci——作物需水系數(shù)

i——計算時段,d

n——總計算時段,d

ET0i——參考作物需水量，mm/d

其中，作物各生育階段的需水系數(shù)采用劉鈺等[19]的研究成果。

采用彭曼-蒙蒂斯(Penman-Monteith)公式計算參考作物需水量(Reference crop evapotranspiration)，計算式為

(2)

式中Δ——飽和水汽壓與溫度關(guān)系曲線在T處的切線斜率,kPa/K

Rn——農(nóng)作物冠層表面凈輻射強度，MJ/(m2·d)

G——土壤熱通量,MJ/(m2·d)

γ——濕度計常數(shù),kPa/K

T——平均溫度,℃

U2——高度2.0 m處風(fēng)速,m/s

es——飽和水汽壓,kPa

ea——實際水汽壓,kPa

1.4 冬小麥及夏玉米凈灌溉需水量及灌溉需求指數(shù)

將作物生育期內(nèi)需水量ETc與有效降水量Pe的差值定義為凈灌溉需水量IR，將凈灌溉需水量與作物需水量的比值定義為作物灌溉需求指數(shù)IRI，用以評估作物生長發(fā)育對灌溉的依賴程度，計算式為

(3)

其中

(4)

式中Pj——第j時段降水量，mm/旬

Pej——作物生育期內(nèi)有效降水量,mm/旬

j——計算時段，旬，按照劉鈺等[19]的研究成果，在我國華北地區(qū)以旬為時段計算作物有效降水量滿足規(guī)劃設(shè)計精度要求

m——計算總時段，旬

基于降水量對作物需水的滿足度及作物需水滿足度與作物產(chǎn)量對應(yīng)關(guān)系(按照任憲韶等[20]在太行山前-冀中平原的研究成果，在適宜的灌溉制度下，冬小麥與夏玉米作物需水滿足度接近75%時，可達高產(chǎn)目標(biāo)，小于25%則大幅減產(chǎn)，減產(chǎn)幅度達40%以上)，對IRI進行了如下分級：IRI<0.25，輕度灌溉需求，有效降水量可滿足作物需水量75%以上；IRI為0.25～0.50，中度灌溉需求，有效降水量可滿足作物灌溉需水量50%～75%；IRI為0.50～0.75，高度灌溉需求，有效降水量僅可滿足作物需水量 25%～50%；IRI>0.75，極高灌溉需求，有效降水量不足作物需水量的25%。

1.5 概率分析

首先，利用頻率直方圖初步分析不同區(qū)位IRI的概率分布函數(shù)；其次，利用卡方χ2擬合檢驗法對擬定的概率分布函數(shù)進行顯著性檢驗；最后，利用確定的概率分布函數(shù)進行不同區(qū)位、不同分級IRI的概率分析。

1.6 相對貢獻度分析

采用多元回歸分析計算最高氣溫Tmax、最低氣溫Tmin、每日日照時數(shù)N、相對濕度Rh、風(fēng)速Ws及降水量P等氣象因素對IRI影響的相對貢獻度。本文利用DPS 19.05軟件建立IRI與Tmax、Tmin、N、Rh、Ws、P的多元回歸模型

IRI=α0+α1Tmax+α2Tmin+α3N+α4Rh+
α5Ws+α6P

(5)

各氣象因素對IRI影響的相對貢獻度為

(6)

式中αi——Tmax、Tmin、N、Rh、Ws和P的線性回歸系數(shù)

Ci——Tmax、Tmin、N、Rh、Ws和P的相對貢獻度

2 結(jié)果與分析

2.1 不同降水年份冬小麥與夏玉米灌溉需求空間變化特征

2.1.1冬小麥

采用式(1)～(4)計算華北地區(qū)60個縣(市、區(qū))1971—2020年冬小麥灌溉需求指數(shù)；采用反距離權(quán)重插值法(IDW)得到降水豐水年(25%)、平水年(50%)和枯水年(75%)灌溉需求指數(shù)空間分布特征(圖2)。

圖2 冬小麥灌溉需求指數(shù)空間特征Fig.2 Spatial characteristics of IRI of winter wheat

由圖2a可以看出，在豐水年，冬小麥灌溉需求指數(shù)IRI在0.40～0.75之間，且以IRI在0.50～0.75之間的高度灌溉需求區(qū)為主，分布面積占華北全區(qū)92%，IRI低于 0.50的中度灌溉需求區(qū)僅占8%，主要分布在太行山前-豫北平原焦作、新鄉(xiāng)一帶。在平水年，IRI增大至0.65～0.80之間(圖2b)，主要以IRI大于0.75的極高灌溉需求區(qū)為主，占華北全區(qū)56%；在枯水年，IRI較平水年份進一步增大(圖2c)，在0.70～0.85之間，高度灌溉需求區(qū)面積比率急劇減少至3%，極高灌溉需求區(qū)驟升至97%。

對豐水年份仍為極高、高度灌溉需求區(qū)，如燕山山前平原的唐山、廊坊一帶、太行山前-冀中平原、太行山前-豫北平原的安陽一帶、中部-冀中平原、中部-豫北平原的濮陽一帶、中部-魯北平原和濱海平原等區(qū)域，當(dāng)?shù)厮Y源承載力已無法支撐灌溉需求，應(yīng)通過適當(dāng)減少作物種植規(guī)模，調(diào)引客水等措施，緩解灌溉壓力。

2.1.2夏玉米

同冬小麥，采用式(1)～(4)計算研究區(qū)60個縣(市、區(qū))1971—2020年夏玉米灌溉需求指數(shù)，采用反距離權(quán)重插值法(IDW)得到豐水年(25%)、平水年(50%)和枯水年(75%)夏玉米灌溉需求指數(shù)空間分布特征(圖3)。

圖3 夏玉米灌溉需求指數(shù)空間特征Fig.3 Spatial characteristics of IRI of summer maize

由圖3a可以看出，在豐水年，夏玉米灌溉需求指數(shù)IRI在0.20～0.50之間，且以IRI在0.25～0.50的中度灌溉需求分布區(qū)為主，分布面積占華北全區(qū)的86%，IRI低于0.25的輕度灌溉需求分布區(qū)占14%，主要分布在太行山前-豫北平原焦作一帶；在平水年，IRI較豐水年份增大至0.25～0.50之間(圖3b)，研究區(qū)全區(qū)均屬中度灌溉需求區(qū)，低度灌溉需求區(qū)全部消失；在枯水年，IRI以0.50～0.75 之間的高度灌溉需求分布區(qū)為主，分布面積占華北全區(qū)的84%，較平水年份，IRI在0.25～0.50之間的中度灌溉需求區(qū)急劇減少90%，且出現(xiàn)了IRI大于0.75的極高灌溉需求區(qū)，分布區(qū)占華北全區(qū)的比率為6%，主要分布在中部-冀中平原的衡水一帶。對枯水年份仍為中度、輕度灌溉需求的區(qū)域，如燕山山前部分區(qū)域(圖3c)，灌溉壓力較小，可適度擴大種植規(guī)模，增加糧食產(chǎn)能。

2.2 降水變化對冬小麥與夏玉米灌溉需求的影響

2.2.1冬小麥

圖4為研究區(qū)不同區(qū)位冬小麥灌溉需求指數(shù)IRI與作物生育期內(nèi)降水量相關(guān)關(guān)系。可以看出，不同區(qū)位IRI與降水量均呈良好的線性關(guān)系(P<0.01)，隨著降水量的增大，IRI直線降低，但敏感性略有差異，其中，燕山山前平原、太行山前-冀中平原、中部-冀中平原和濱海平原隨生育期內(nèi)降水變化敏感性最強，降水量每增大100 mm，IRI均降低0.14，其次為太行山前-豫北平原和中部-豫北平原，降水量每增大100 mm，IRI降低0.12，中部-魯北平原敏感性最低，降水量每增大100 mm，IRI降低0.11。

從圖4還可以看出，7個區(qū)位冬小麥IRI在0.75處的降水臨界值均為175 mm 左右，即當(dāng)降水量小于175 mm，冬小麥IRI均趨于大于0.75，灌溉需求過渡至極高灌溉需求；IRI在0.50處的降水量臨界值不盡相同，其中，燕山山前平原、太行山前-冀中平原、中部-冀中平原和濱海平原均在350 mm左右，太行山前-豫北平原和中部-豫北平原在400 mm左右，中部-魯北平原則大于400 mm。

圖4 華北不同區(qū)位冬小麥灌溉需求指數(shù)與降水量相關(guān)關(guān)系Fig.4 Relationships between precipitation and irrigation water demand index of winter wheat in different regions of North China Plain

2.2.2夏玉米

圖5為夏玉米灌溉需求指數(shù)IRI與作物生育期內(nèi)有效降水量關(guān)系。由圖5可以看出，隨著降水量的增大，不同區(qū)位夏玉米灌溉需求指數(shù)IRI均呈直線下降趨勢(P<0.01)，且中部-冀中平原敏感性最強，降水量每增大100 mm，IRI降低0.26，其次為太行山前-冀中平原、中部-魯北平原、濱海平原、燕山山前平原、太行山前-豫北平原、中部-豫北平原，敏感性分別為-0.25/(100 mm)、-0.22/(100 mm)、-0.22/(100 mm)、-0.20/(100 mm)、-0.18/(100 mm) 和-0.17/(100 mm)。從圖5還可以看出，當(dāng)有效降水量增大至175 mm以上時，燕山山前平原、太行山前-冀中平原、中部-冀中平原和濱海平原IRI可降至0.25以下，當(dāng)有效降水量增大至200 mm以上時，太行山前-豫北平原、中部-魯北平原、中部-豫北平原IRI可降至0.25以下；當(dāng)降水量減少至75 mm以下時，除燕山山前平原外，其余6個分區(qū)IRI均增大至0.50以上，當(dāng)降水量減少至50 mm以下時，燕山山前平原IRI亦增大至0.50以上，升至高度灌溉需求。

圖5 華北不同區(qū)位夏玉米灌溉需求指數(shù)與降水量相關(guān)關(guān)系Fig.5 Relationships between irrigation water demand index of summer maize and precipitation in different regions of North China Plain

2.3 不同降水條件下IRI概率分布

2.3.1冬小麥

統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，華北7個區(qū)位冬小麥灌溉需求指數(shù)IRI均呈正態(tài)分布(P>0.05)，但其分布參數(shù)隨降水條件不同而存在明顯差異(圖6，圖中GF為正態(tài)分布曲線，CF為累積頻率曲線，下同)。在太行山前-豫北平原和燕山山前平原，多年平均降水量均大于600 mm(表1)，正態(tài)分布的均值μ均為0.70，屬高度灌溉需求，標(biāo)準(zhǔn)差為0.09和0.10，IRI大于0.75(極高灌溉需求)的概率分別為0.33和0.30；在中部-豫北平原和濱海平原，多年平均降水量減少至550～600 mm之間，均值μ則分別增大至0.71和0.74，標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.10和0.07，IRI大于0.75的概率大幅增大，分別為0.36和0.43；在太行山前-冀中平原、中部-冀中平原和中部-魯北平原，多年平均降水量進一步減少至500～550 mm之間，均值μ則進一步分別增大至0.75、0.78和0.75，其標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.09、0.08和0.08，IRI大于0.75的概率急劇上升，分別達到0.52、0.43和0.51。

圖6 華北不同區(qū)位冬小麥灌溉需求指數(shù)概率分布Fig.6 Statistical distributions of winter wheat IRI for different regions of North China Plain

2.3.2夏玉米

圖7為夏玉米灌溉需求指數(shù)IRI概率分布圖。由圖7可以看出，不同區(qū)位夏玉米灌溉需求指數(shù)亦服從正態(tài)分布(P>0.05)，且分布參數(shù)隨降水條件的不同亦存在較大差異。在降水量最低的中部-冀中平原和中部-魯北平原(多年平均降水量僅為 511 mm和 533 mm，表1)，正態(tài)分布均值μ分別為0.45和0.44，屬中度灌溉需求，IRI小于0.25(低度灌溉需求)概率分別為0.04和0.06，大于0.50(高度、極高灌溉需求)的概率分別為0.35和0.40；當(dāng)降水量增大至580 mm以上時(例如中部-豫北平原)，均值μ減小至0.41，IRI小于0.25概率增大至0.11，大于0.50的概率則減小至0.25；當(dāng)降水量增大至 636 mm (例如燕山山前平原)，均值μ減小至0.33，IRI小于0.25概率增大至0.22，大于0.50的概率則減小至0.05。

圖7 華北不同區(qū)位夏玉米灌溉需求指數(shù)概率分布Fig.7 Statistical distributions of summer maize IRI for different regions of North China Plain

3 討論

由圖2～7可以看出，降水量變化對華北主要糧食作物-冬小麥和夏玉米灌溉需求影響顯著，與現(xiàn)有國內(nèi)外學(xué)者研究成果相同[21-27]。由圖4和圖5還可以看出，研究區(qū)不同區(qū)位冬小麥和夏玉米的灌溉需求指數(shù)IRI對降水量變化的敏感性存在明顯差異，這是因為IRI除受降水量P影響外，還受最高氣溫Tmax、最低氣溫Tmin、每日日照時數(shù)N、相對濕度Rh及風(fēng)速Ws等因素的影響。由式(5)、(6)計算得到上述各氣象參數(shù)對IRI變化影響相對貢獻度(表2、3)。

由表2可以看出，降水量對冬小麥IRI影響的相對貢獻度最大，可見在作物生長關(guān)鍵期，適當(dāng)開展人工增雨作業(yè)，可有效降低IRI，緩解灌溉壓力。其次是相對濕度Rh、每日日照時數(shù)N、最高氣溫Tmax和最低氣溫Tmin，且不同區(qū)位上述氣象參數(shù)對IRI影響的相對貢獻度及氣象參數(shù)本身數(shù)值(表1)均存在較大差異，由此造成不同區(qū)位冬小麥IRI對降水量變化敏感程度不同。同樣，由于各氣象參數(shù)對不同區(qū)位夏玉米IRI的相對影響貢獻度(表3)及氣象參數(shù)本身數(shù)值亦均存在明顯的空間差異，導(dǎo)致了不同區(qū)位夏玉米IRI對降水量變化敏感程度存在差異。

表2 不同區(qū)位氣象參數(shù)對冬小麥IRI影響相對貢獻度Tab.2 Relative contribution degree of meteorological factors on IRI of winter wheat %

表3 不同區(qū)位氣象參數(shù)對夏玉米IRI影響相對貢獻度Tab.3 Relative contribution degree of meteorological factors on IRI of summer maize %

4 結(jié)論

(1)在豐水年，冬小麥以IRI在 0.50～0.75區(qū)間的高度灌溉需求分布區(qū)為主，夏玉米則以IRI在 0.25～0.50區(qū)間的中度灌溉需求分布區(qū)為主，分別占全區(qū)92%、86%；在平水年，冬小麥以IRI大于0.75的極高灌溉需求分布區(qū)為主，占全區(qū)56%，夏玉米仍以IRI在0.25～0.50的中度灌溉分布區(qū)為主，但分布面積比率擴大至100%；在枯水年，冬小麥極高灌溉需求分布區(qū)比例增大至97%，夏玉米則以IRI在 0.50～0.75的高度灌溉需求分布區(qū)為主，分布面積占全區(qū)的84%。對極高、高度灌溉需求分布區(qū)，尤其是在豐水年仍為極高、高度灌溉需求的區(qū)域，應(yīng)通過適當(dāng)減少作物種植規(guī)模，調(diào)引客水等措施，緩解灌溉壓力；反之，在中度、輕度灌溉需求分布區(qū)，尤其是在枯水年仍為中度、輕度灌溉需求的區(qū)域，則可以適度擴大種植規(guī)模，增加糧食產(chǎn)能，保障國家糧食安全。

(2)降水是影響研究區(qū)不同區(qū)位冬小麥和夏玉米IRI的主控因素。隨降水量的增大，冬小麥和夏玉米IRI均呈直線下降趨勢，但不同區(qū)位IRI對降水變化敏感性不同，冬小麥以燕山山前平原、太行山前-冀中平原、中部-冀中平原和濱海平原最為敏感，降水量每增大100 mm，IRI均降低0.14，夏玉米則是中部-冀中平原敏感性最強，降水量每增大100 mm，IRI降低0.26。在作物生長關(guān)鍵期，應(yīng)搶抓有利天氣時機，適時開展人工增雨作業(yè)，以緩解灌溉壓力。

(3)研究區(qū)不同區(qū)位冬小麥和夏玉米IRI均服從正態(tài)分布，但隨降水條件的不同，分布參數(shù)變化明顯。降水量減小，正態(tài)分布均值μ增大，冬小麥IRI大于0.75(極高灌溉需求)的概率呈明顯增大趨勢，小于0.25(輕度灌溉需求)的概率則呈減少趨勢，夏玉米IRI大于0.50(高度、極高灌溉需求)的概率呈增大趨勢，小于0.25的概率呈減少趨勢。