面向多目标情景的大清河流域水资源利用权衡

删除或更新信息，请邮件至freekaoyan#163.com(#换成@)

本站小编 Free考研考试/2021-12-29

姜鲁光^,¹^,², 杨成¹^,², 封志明¹^,², 刘晔¹^,²

1.中国科学院地理科学与资源研究所,北京 100101

2.中国科学院大学资源与环境学院,北京 100049

Multi-scenario trade-off on water resources utilization in the Daqing River Basin

JIANG Luguang^,¹^,², YANG Cheng¹^,², FENG Zhiming¹^,², LIU Ye¹^,²

1. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China

2. College of Resources and Environment, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

收稿日期:2020-09-8修回日期:2021-01-13

基金资助:

国家自然科学基金项目(42071253)
国家重点研发计划项目(2016YFC0503501)

Received:2020-09-8Revised:2021-01-13
作者简介 About authors
姜鲁光,男,山东临沂人,博士,副研究员,主要从事土地利用变化与自然资源综合评估研究。E-mail: jianglg@igsnrr.ac.cn

摘要
大清河流域是中国人水关系最为紧张的流域之一,也是推进京津冀区域协调发展的关键地域。针对未来不同发展情景,研究流域水资源利用的可能矛盾和应对策略,对于保障流域可持续发展至关重要。本文以大清河流域水土资源定量评估为依据,以水-土-粮-人关系为纽带,研究了在惯性发展、休耕政策、农田节水3种情景下,流域水-粮关系的演变特征,提出了大清河流域水-粮权衡优化方案。研究表明：①大清河流域在当前土地利用结构下,粮食生产可实现自给略有盈余,但过多的农业生产耗水导致大清河流域地下水超采严重。②尽管已在大清河流域探索实施休耕政策,但当前局部休耕节约的水资源量远不及地下水超采量。若要实现控制地下水超采并使流域供需水平衡,需继续在白洋淀东部和南部平原扩大冬小麦休耕面积25.3万hm²,或从流域外增加引调水量7.2亿m³。③到2030年大清河流域将面临粮食安全和水资源安全的双重压力,水资源缺口将达13.8亿m³。为缓解流域水资源压力,未来需加大跨流域调水力度;同时,继续扩大冬小麦休耕面积也是缓解流域水资源矛盾的重要政策选项。
关键词： 农业种植制度;水资源安全;粮食安全;情景分析;权衡;大清河流域

Abstract

As a key area for the coordinated development of the Beijing-Tianjin-Hebei Region in China, the Daqing River Basin has a tense population-water resource relationship, and it is important to examine the possible conflicts and countermeasures of water resource utilization in the area to ensure the sustainable development of the basin. Based on the quantitative evaluation of water and soil resources in the Daqing River Basin and the relationship among water, soil, grain production, and people, this study explored the characteristics of change of water-grain production relationship under the three scenarios of inertia development, fallow policy, and water saving, and proposed the water-grain production trade-off optimization scheme in the basin. The results show that under the current land use structure, the Daqing River Basin can be self-sufficient with grains with a small surplus, but excessive water consumption in agricultural production makes groundwater overdraft a serious problem. Although the policy of cropland fallow has been implemented in the basin, the amount of water resources saved is far less than that of groundwater overdraft. In order to control groundwater overdraft and balance water supply and demand in the basin, it is necessary to expand the fallow area of winter wheat in the eastern and southern plain of the Baiyangdian Lake by 25.3×10⁴ hm², or increase the water diversion by 7.2×10⁸ m³. By 2030 the Daqing River Basin will face the dual pressure of food security and water resource security when the water resource gap of basin reaches 13.8×10⁸ m³. It is necessary to increase the inter basin water transfer in the future and expand the fallow area of winter wheat to alleviate the shortage of water resources in the basin.

Keywords：crop planting system;water resource security;grain security;scenario analysis;trade-off;Daqing River Basin

PDF (0KB)元数据多维度评价相关文章导出EndNote|Ris|Bibtex 收藏本文
本文引用格式
姜鲁光, 杨成, 封志明, 刘晔. 面向多目标情景的大清河流域水资源利用权衡[J]. 资源科学, 2021, 43(8): 1649-1661 doi:10.18402/resci.2021.08.12
JIANG Luguang, YANG Cheng, FENG Zhiming, LIU Ye. Multi-scenario trade-off on water resources utilization in the Daqing River Basin[J]. RESOURCES SCIENCE, 2021, 43(8): 1649-1661 doi:10.18402/resci.2021.08.12

1 引言

水、粮食和土地是人类生存和发展的基本资源。然而,随着人口快速增长和土地利用变化,水、粮食和土地资源的利用效率和分配模式会对区域可持续发展造成巨大影响^[1,2]。近年来,纽带关系（Nexus）已成为区域资源与发展领域的热点研究问题^[3],在“水-粮”纽带关系的基础上,逐步拓展到自然和社会经济系统的关联,并引入生态系统服务、可持续发展、气候变化、适应性管理等概念,开展多要素系统的权衡与协同研究^[4,5,6,7]。围绕华北地区水资源安全和粮食安全问题,Zhong等^[8]基于DSSAT模型和AEZ模型,评估了河北省农作物适水种植的潜力;Yang等^[9]分析了以玉米为原料的生物燃料生产对粮食安全和水资源的影响;Zeng等^[10]通过构建TSFL模型,提出了京津冀水资源配置与粮食生产的优化方案。袁再健等^[11]、王学等^[12]、马俊永等^[13]基于统计数据和气象数据,分别从气候变化、土地利用和农业经济的角度,分析了河北平原农田耗水量与粮食生产及地下水动态的相互关系。这些研究多聚焦于当前农业生产和资源利用模式,而针对未来不同情景下水资源利用与粮食生产的权衡研究较为少见。

大清河流域位于华北平原北部,是中国人水关系最为紧张的地区之一^[14]。随着人口增长和城市化进程,生活用水、工业用水和生态用水不断增加,加之高强度和高耗水的农业种植结构,使北京、保定、石家庄和廊坊等地市地下水位在过去30年间下降了20~40 m^[12],水-粮矛盾日渐尖锐。与此同时,在土地利用和气候变化的影响下,流域水资源总量也在不断减少^[15,16,17]。为疏解北京非首都功能而建立的雄安新区,地处大清河流域腹地,水资源供需矛盾突出,地下水超采严重^[18,19,20],新区建设与发展面临来自水安全问题的挑战。

本文以大清河流域土地利用空间格局和水资源供需能力定量评估为依据,以水-土-粮-人关系为纽带,评估了在惯性发展、休耕政策及农田节水3种情景下,大清河流域水资源配置与粮食生产的权衡方案,为优化流域水资源管理提供政策参考。

2 研究区概况

大清河流域（图1）位于华北平原北部（113°39′E—116°10′E,38°23′N—40°09′N）,跨山西、河北、北京和天津4省市,流域面积约43060 km²,是海河流域九大水系之一。大清河流域属暖温带季风气候,多年平均降水量（1981—2010年,下同）为506.7 mm,且年内分配不均。2019年流域人口总量约2761万,流域内有耕地208万hm²,主要种植小麦、玉米、薯类等农作物,以冬小麦-夏玉米一年两熟种植制度为主。在冬小麦生长发育的需水敏感期（4—5月）,有效降雨量远低于生长需水量^[21]。而夏玉米的生长季节（6—9月）,是大清河流域主要降雨期,占全年降雨总量80%,天然降雨量基本能满足夏玉米所需的水资源量。面对严重的水资源短缺问题,近年来中央和地方出台了一系列相关政策,强调将在地下水超采严重的地区压减冬小麦种植面积,实现“一季休耕、一季雨养”,以缓解大清河流域的人-水矛盾^[22]。

图1

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图1大清河流域位置与高程

Figure 1Location and elevation of the Daqing River Basin

3 数据来源与研究方法

3.1 数据来源

（1）气象数据。本文利用大清河流域及周边27个气象站点连续30年（1981—2010年）¹ (1 国家气象信息中心1981—2010年数据集是其最新的数据集产品,数据资料完整,可用气象站点最多。2010年以后的数据虽然时效性更高,但在大清河流域仅有少数站点可获取连续气象数据,会严重影响气象数据空间插值精度。因此,本文选用1981—2010年气象数据集。)平均日值气象数据,包括降雨量、最高气温、最低气温、平均气温、水气压、平均风速、净辐射量等数据,数据来源于国家气象信息中心（ http://www.nmic.cn）。在ArcGIS10.5平台通过Kriging插值得到空间分辨率为30 m的栅格数据。

（2）统计数据。人口数量、粮食单产等数据来源于大清河流域各省市2019年统计年鉴,水资源数据主要来自于各省市水资源公报（2019）、《海河流域水资源公报》（2000—2010）^[15]、《中华人民共和国水文年鉴——海河流域水文资料》（1981—2010）^[16]。

（3）遥感数据。本文选用Landsat 8 OLI遥感影像,建立地物解译标志,利用决策树分类方法,开展研究区土地利用现状识别。影像数据来源于地理空间数据云（ http://www.gscloud.cn）,空间分辨率30 m。本文所选影像云雾覆盖度均小于1%,质量良好,共涉及覆盖大清河流域的13幅影像,其拍摄日期和轨道行列号见表1。

Table 1
表1
表1遥感影像信息列表
Table 1Remote sensing image orbit information

轨道号	行号	影像时间	轨道号	行号	影像时间
122	33	2017/3/13,2017/9/21	124	33	2016/8/31,2017/3/27
123	32	2017/5/7,2017/9/12	125	33	2016/9/23,2017/5/5
124	32	2016/8/31,2016/3/24	123	33	2017/3/4,2017/5/7,2017/9/28

新窗口打开|下载CSV

（4）其他数据。包括DEM数据和土壤属性数据,均来自中国科学院资源环境科学数据中心（ http://www.resdc.cn）。DEM数据空间分辨率为30 m,用于构建研究区矢量边界并开展流域地形分析,土壤属性数据包括土壤类型、土壤质地、有机质含量等,空间分辨率为1 km,用于计算土壤有效含水量。

3.2 研究方法

3.2.1 基于InVEST模型的大清河流域产水量估算

InVEST模型产水量评估模块已被广泛应用于国内外不同尺度研究区的产水量估算中^[23,24,25],其核心算法是运用水量平衡原理结合地形、气候、土壤及土地利用类型数据,计算并汇总流域每个栅格的产水量。产水量为流域内每个栅格单元的降水量减去实际蒸散发量^[26,27],包括地表径流和下渗量：

（1）

Y_{xj} = P_{x} - AE T_{xj}

式中：

Y_{xj}

为年产水量;

P_{x}

为栅格单元

x

的年均降水量;

AE T_{xj}

为土地类型

j

上栅格单元

x

的年平均蒸散发量。以上单位均为mm。

3.2.2 农作物种植对水资源的需求评估

农作物耗水量可以通过作物生育期灌溉需水量和有效降水量来计算,其公式为：

（2）

W_{i, veg} = W_{i, irr} + W_{i, pre}

式中：

W_{i, veg}

为第

i

种作物在生育期的总需水量;

W_{i, irr}

和

W_{i, pre}

分别为第

i

种作物在生育期对灌溉水和天然降水的需求量。以上单位均为mm。

目前作物生育期需水量研究中,FAO-56推荐的作物系数法^[28]因其数据资料易获得性和精度较高的优点而被广泛采用^[29]。其公式为：

（3）

W_{i, veg} = E T_{0} \times K_{i}

式中：

E T_{0}

为潜在蒸散量（mm）;

K_{i}

为第

i

种作物的作物系数。潜在蒸散量

E T_{0}

的计算公式（Penman-Monteith方程）^[30]为：

（4）

E T_{0} = \frac{0.408 ∆ (R_{n} - G) + γ \frac{900}{273 + T} u_{2} (e_{a} - e_{d})}{∆ + γ (1 + 0.34 u_{2})}

式中：

∆

为饱和水气压与温度曲线的斜率（kPa/℃）;

R_{n}

和

G

分别是净辐射量和土壤热通量（MJ/m²）;

γ

为干湿表系数（kPa/℃）;

T

为日平均气温（℃）;

u_{2}

为2 m高度日平均风速（m/s）;

e_{a}

和

e_{d}

分别为饱和水气压和实际大气水气压（kPa）。

通常,只有有效降水才能用于作物生长,本文采用刘钰等^[31]提出的逐旬有效降水量法进行计算：

（5）

P_{i, eff} = \{\begin{array}{l} P, P \leq ET \\ ET, P > ET \end{array}

式中：

P_{i, eff}

为有效降水量;

P

和

ET

分别为旬降水量和旬作物实际蒸散量。以上单位均为mm。

4 结果与分析

4.1 大清河流域土地利用格局

参考刘纪远等^[32]的土地利用分类体系,将研究区土地利用类型分为耕地、林地、草地、水体、建设用地和裸地六大类（图2）,其面积分别为20799 、12770、2444、500、4467和702 km²。分别占总面积的49.9%、30.6%、5.9%、1.2%、10.7%和1.7%。耕地是大清河流域主要土地类型,占全流域面积的近一半（图3）。流域冬小麦播种面积64.55万hm²,夏玉米播种面积88.18万hm²,春玉米播种面积55.40万hm²。其中,冬小麦-夏玉米连作区面积61.00万hm²,该轮作模式主要分布在太行山山前平原地区。山区年均气温较低,尤其冬季低温时间长,几乎不适合种植冬小麦,主要农作物是春玉米和薯类。

图2

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图22017年大清河流域土地利用现状

Figure 2Land use status of the Daqing River Basin, 2017

图3

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图32017年大清河流域主要耕地利用模式

Figure 3The main types of cultivated land in the Daqing River Basin, 2017

4.2 大清河流域多年平均产水量

基于InVEST模型产水量评估功能,计算得出自然状态下大清河流域多年平均产水量（包含地表水资源量与非重复计算的地下水资源量,即天然水资源总量）为34.7亿m³,平均径流深为83 mm。从空间格局来看,西部山区产水量较低,平均径流深多在50 mm以下（图4）,主要原因是上游地区林地较多,叶面积指数高,蒸散发强烈,而降水量又相对较小。中部山前平原地区产水量较高,平均径流深在80~100 mm之间,主要原因是该地区降雨量较高,而实际蒸散发较低。

图4

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图41981—2010年大清河流域平均产水量空间格局

Figure 4Spatial pattern of water yield in the Daqing River Basin, 1981-2010

4.3 大清河流域主要农作物需水空间格局

4.3.1 作物需水量

大清河流域不同农作物需水量差异明显（图5）,研究表明,大清河流域冬小麦多年平均作物生育期需水量在360~490 mm之间,平均为420 mm;夏玉米多年平均生育期需水量在250~350 mm之间,平均为282 mm;春玉米多年平均生育期需水量在380~520 mm之间,平均为420 mm;冬小麦-夏玉米连作区多年平均需水量在610~840 mm之间,平均为699 mm。各作物生育期内,山区需水量整体低于平原地区需水量,呈现自西向东逐渐增加的趋势。作物需水量低值出现在大清河流域西北部的涞源和易县,以及西南部的曲阳县;作物需水量高值出现在流域下游的天津市。

图5

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图51981—2010年大清河流域不同农作物生育期平均需水量空间格局

Figure 5Average water demand during crop growth period in the Daqing River Basin, 1981-2010

4.3.2 作物有效降水量和灌溉需水量

大清河流域不同作物生育期内有效降水量和灌溉需水量空间差异显著（图6、图7）。在冬小麦生育期内,多年平均有效降水量在110~150 mm之间,平均为134 mm,降水满足率仅为32%左右,平均灌溉需水量约为285 mm。夏玉米生育期内多年平均有效降水量较高,在250~290 mm之间,平均为272 mm,降水满足率达96%,平均灌溉需水量仅为20 mm。春玉米生育期内降水量也较为丰富,有效降水量在310~410 mm之间,平均为359 mm,降水满足率为85%,平均灌溉需水量约为73 mm。冬小麦-夏玉米连作区有效降雨量在390~430 mm之间,平均为409 mm,降水满足率为59%,平均灌溉需水量约为301 mm（表2）。按耕地利用现状分析,大清河流域冬小麦、夏玉米和春玉米3种农作物的灌溉需水量分别为18.4亿、1.8亿和4.1亿m³,灌溉需水总量24.3亿m³,约占大清河流域天然水资源总量的70%。其中,冬小麦灌溉需水量占灌溉需水总量的75.7%,夏玉米和春玉米种植分别仅占7.4%和16.9%。

图6

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图61981—2010年大清河流域作物生育期平均有效降水量

Figure 6Average effective precipitation during crop growth period in the Daqing River Basin, 1981-2010

图7

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图71981—2010年大清河流域作物生育期平均灌溉需水量

Figure 7Average irrigation water demand during crop growth period in the Daqing River Basin, 1981-2010

Table 2
表2
表21981—2010年大清河流域作物生育期平均需水量和灌溉需水量
Table 2Water demand and irrigation water requirement during crop growth period in the Daqing River Basin, 1981-2010

水资源需求	冬小麦	夏玉米	春玉米	冬小麦-夏玉米一年两熟	冬小麦-夏玉米-春玉米两年三熟	春玉米一年一熟
作物需水量/mm	420	292	420	699	644	589
有效降水量/mm	135	272	347	398	457	516
灌溉需水量/mm	285	20	73	301	187	73

注：春玉米数据为整个春玉米生育期内耗水特征,其他时段从事其他种植耗水未考虑;春玉米一年一熟数据为全年仅种春玉米的情况,其他时段闲置,故除春玉米生育期内耗水以外,还包含了闲置地生态需水。

新窗口打开|下载CSV

各种农作物生育期内有效降水量的空间分布特征差异较大。在冬小麦生育期内,流域西南部行唐、灵寿两县和北部山前平原区有效降水量较高,低值区出现在南部安国县和博野县。在夏玉米生育期内,有效降水量高值区出现在天津市东部和流域南部正定、藁城等区县,低值区出现在北部涿州、固安等县市。春玉米有效降水量空间特征上形成了以曲阳为中心的低值区域,并自西向东逐渐增加。冬小麦-夏玉米连作区有效降水量空间差异较小,流域西南部和东部地区有效降水量较高,北部地区稍低。灌溉需水量空间趋势特征总体呈现自西向东逐渐增加的特征。

4.4 水资源利用多情景权衡

大清河流域2019年人口数量约为2761万人,粮食总产量（本文中粮食仅指小麦和玉米,二者产量约占大清河流域粮食总产量95%）为1233万t,人均占有量为447 kg。参考已有研究的划分标准^[33,34],并充分考虑全面建成小康社会的现实需求,确定以人均粮食占有量400 kg为粮食安全标准。当前大清河流域人均粮食占有量是安全标准的1.12倍。

针对大清河流域现状和未来可能的发展^[35,36,37],本文设置了3种不同的可能情景,以深入分析大清河流域水-粮关系的演变特征：①惯性发展情景：主要关注大清河流域按照既有发展模式和惯性,未来人口数量、经济社会发展对水资源需求及粮食安全的影响。②休耕情景：主要评估流域冬小麦休耕政策实施对缓解水资源紧缺的作用,重点分析在实现水资源利用结构优化和耕作制度优化条件下,水资源利用和粮食产量的变化特征。③节水情景：在参考大量关于河北平原冬小麦和玉米不同灌溉方式下水分利用效率试验研究的基础上,评估不同灌溉方式下大清河流域的农业节水潜力和粮食产量的变化特征。

4.4.1 惯性发展情景

未来水资源需求水平在很大程度上取决于人口数量和水资源利用结构。根据大清河流域内各省市发展规划^[35,36,37],到2030年大清河流域人口数量将达3209万人。而当考虑雄安新区发展规划时,大清河流域2030年人口数量将达到约3400万人^[38],水资源安全保障将成为大清河流域的首要目标。

2019年大清河流域人均年用水量约为223 m³,其中人均农业、工业、生活和生态用水量分别为119 、26、43和35 m³,分别占比53.4%、11.7%、19.3%和15.7%。通过对大清河流域供需水结构分析（表3）,目前大清河流域总用水量为61.6亿m³,供水来源包括天然水资源34.7亿m³、调水16.4亿m³和其他水源3.3亿m³,存在约7.2亿m³供水缺口。缺水主要通过超采地下水补充。因此,在大清河流域当前及未来发展规划中,应逐步增加跨流域调水量,适当增加污水处理回用等非常规水份额,以保护地下水超采区生态环境。

Table 3
表3
表32019年大清河流域供需水结构
Table 3Water supply and demand structure of the Daqing River Basin, 2019

类型	供水量/亿m³	占比/%	类型	用水量/亿m³	占比/%
天然水资源	34.7	56.2	农业用水	32.9	53.4
调水引水	16.4	26.5	工业用水	7.2	11.7
其他水源	3.3	5.1	生活用水	11.9	19.3
地下水超采	7.2	12.2	生态用水	9.7	15.7
总计	61.6	100.0	总计	61.6	100.0

注：天然水资源量来源于前文基于InVEST模型大清河流域多年平均天然产水量模拟结果;地下水超采量根据供需水平衡得出;其余各项数据来源于各省市水资源公报（2019）,以大清河流域境内等人口比例折算。

新窗口打开|下载CSV

除农业耗水外,大清河流域人均综合用水量为104 m³。此标准下,2030年大清河流域需要额外6.6亿m³水资源量来满足新增人口的生活、生态和工业耗水。若从流域内部解决,意味着需要休耕冬小麦面积约23.3万hm²,届时人均粮食占有量仅为340 kg,远低于粮食安全水平线。因此,若保持当前发展惯性,未来（2030年）大清河流域将面临水资源和粮食安全的双重压力,合理权衡水资源利用与粮食生产之间的关系并作出妥善政策安排,迫在眉睫。

4.4.2 冬小麦休耕情景

对部分耕地实施季节性休耕,被认为是减少农业耗水的有效方式。根据河北省2019年度耕地季节性休耕制度试点实施方案,大清河流域目前休耕冬小麦面积约1.9万hm²。由表4可知,若以人均粮食占有量400 kg为标准计算冬小麦种植面积休耕潜力,则冬小麦有21.6万hm²的休耕空间,此时可节约灌溉用水6.2亿m³。

Table 4
表4
表4大清河流域不同冬小麦休耕措施下节水潜力和粮食产量变化
Table 4Water-saving potential and grain yield in the Daqing River Basin under different winter wheat fallow schemes

情景设置	冬小麦休耕面积/万hm²	可节约灌溉用水量/亿m³	年均粮食产量变化/%
冬小麦休耕现状	1.9	0.5	-1
粮食自给	21.6	6.2	-11
冬小麦完全休耕（仅种夏玉米）	64.6	18.4	-31
耕作制度转变为冬小麦-夏玉米-春玉米两年三熟	32.3	7.5	-12
耕作制度转变为春玉米一年一熟	64.6	15.2	-24

新窗口打开|下载CSV

当流域内冬小麦完全休耕时,可节约灌溉用水总量18.4亿m³,占流域当前天然水资源总量的53%。此时大清河流域的粮食生产能力降低31%。当冬小麦种植区全部转化为冬小麦-夏玉米-春玉米两年三熟时,则年均可节约灌溉用水7.5亿m³,占流域当前天然水资源总量的22%,年均粮食生产能力降低12%。当冬小麦种植区（含夏玉米连作区）全部转化为春玉米一年一熟时,可节约灌溉用水15.2亿m³,占大清河流域天然水资源总量的44%,粮食生产能力降低24%。在未来休耕规划中,本文建议优先考虑压缩位于淀东平原的大城、文安、任丘等需水量较高的县区的冬小麦种植区域,并将大清河流域现有的冬小麦-夏玉米连作区逐渐改为冬小麦-夏玉米-春玉米两年三熟或春玉米一年一熟,是缓解水资源压力的较优选择。

4.4.3 节水情景

目前,大清河流域农田灌溉多采用传统的大水漫灌或局部喷灌的方式^[39]。发展农业节水、提高农业水资源利用效率,以最少的水量投入获得最大的农业生产效率,是缓解大清河流域水资源短缺的有效途径。本文利用大清河流域及毗邻地区小麦^{[40,41,42,43]}和玉米^[42,44,45]不同灌溉方式下水分利用效率试验成果,结合大清河流域作物实际灌溉需水量,评估了大清河流域不同灌溉方式下作物灌溉需水量、节水潜力和相对产量（表5）。

Table 5
表5
表5大清河流域不同灌溉方式下作物灌溉耗水量和节水潜力
Table 5Water consumption and water-saving potential of crop irrigation under different irrigation schemes in the Daqing River Basin

作物类型	指标	漫灌	喷灌	微喷	滴灌
小麦	灌溉需水量/mm	285	242	185	137
	节水能力/亿m³	0.0	2.8	6.5	9.6
	相对产量/%	100	106	112	121
玉米	灌溉需水量/mm	40	35	33	29
	节水能力/亿m³	0.0	0.9	1.2	1.7
	相对产量/%	100	107	106	107

新窗口打开|下载CSV

滴灌具有最好的节水和增产效果,这意味着可以用更少的农业灌溉用水和耕地资源来满足粮食需求,但是会导致农业生产设施成本提高。喷灌和微喷灌溉成本相对较低,节水能力和作物产量也均有明显提高。可见发展高效节水灌溉技术,对大清河流域农业可持续发展意义重大。但遗憾的是,除了受到当地现有农业规模、基础设施以及技术条件等制约因素外,小麦和玉米作为低附加值农作物,农户往往也无法承受因采用滴灌、微喷等节水灌溉方式带来的高昂生产成本。因此,节水灌溉在大清河流域粮食生产中的应用前景较为有限。

5 讨论

5.1 大清河流域产水量精度验证

准确估算流域水资源总量对于流域水资源综合管理至关重要。本文利用InVEST模型产水量模块估算大清河流域产水量,研究表明大清河流域自然状态下多年平均总产水量约34.7亿m³,平均径流深约为83 mm。白杨等^[46]利用InVEST模型测算了白洋淀流域产水量约为31.2亿m³,与本文研究成果近似。尽管InVEST模型在生态系统评价方面得到了广泛应用,但其产水模块在复杂土地利用下的水量平衡模拟中仍可能存在一定程度的不确定性^[47]。

5.2 农作物灌溉需水量精度验证

冬小麦-夏玉米一年两熟和春玉米一年一熟是大清河流域主要的作物熟制,在农业水资源危机日益加剧的大背景下,****们围绕冬小麦、夏玉米、春玉米种植需水量进行了大量研究,已经取得了许多研究成果。本文计算了大清河流域冬小麦生育期内多年平均需水量为420 mm,平均灌溉需水量约为285 mm;夏玉米生育期内多年平均需水量为282 mm,平均灌溉需水量仅为20 mm;春玉米生育期内多年平均需水量为420 mm,平均灌溉需水量约为73 mm。与王学等^[12]、刘钰等^[48]的研究结果近似,略低于曹永强等^[49]对保定市农作物需水量研究结果,高于于红等^[50]对天津市武清区冬小麦生育期需水量研究成果。

在本文及上述相关****对作物灌溉需水量的研究中,采用的方法均是作物系数法,影响结果的因素中,除气象数据选取的时间步长外,主要是有效降水量的计算。实时计算作物生育期有效降水量最准确的方法是时段水量平衡法,需逐时段（1~5 d）的降雨和腾发量,且要掌握时段初土壤储水量的实测值和最大储水量,这在实际操作中是较难实现的。本文采用的以旬为时段计算的有效降雨量计算方法,既能满足精度要求,也兼具原始数据的可获得性和可操作性。此外,值得一提的是,本文中农作物需水量、有效降水量、灌溉需水量等皆是基于严格的作物播种空间栅格数据计算的平均值,比传统的农田试验站“以点代面”的评估更为客观。

5.3 水-土-粮-人系统权衡分析

华北平原作为中国重要粮仓之一,生产了全国约50%的小麦和33%的玉米^[51]。但由于华北平原地表水资源缺乏,地下水成为农业灌溉的主要水源^[52]。长期过度抽取地下水维持高强度种植制度,使得地下水水位持续下降,地处华北平原北部的大清河流域尤其典型^[53]。

为了缓解大清河流域水资源与粮食生产之间的矛盾,调整种植结构、减少高耗水作物种植面积被认为是减少水资源消耗的有效手段^[54,55]。自2014年以来,国家和河北省每年拨款70余亿元用于休耕和轮作、单作补贴,这些措施对水资源压力的缓解、地下水漏斗区的修复已见成效。而以白洋淀为依托设立的雄安新区,同样离不开水资源这一基础性的自然资源和战略资源,水资源的保障与可持续利用将成为影响雄安新区未来建设发展的关键因素。此外,为了缓解水资源短缺,中国实施了南水北调工程。到2025年,有望通过南水北调工程取代华北平原约40亿m³的地下水超采量^[56]。然而,自2014年南水北调工程中线完工以来,在引水能力方面还有较大的提升潜力^[57,58]。因此,如何更有效地实施调水工程和提高调水水资源利用效率也是大清河流域水资源综合管理的重要优化方向。

明确量化未来农业生产规划中灌溉用水量,是大清河流域水资源可持续综合管理的必然选择。粮食安全和水资源安全作为大清河流域的两个关键问题,从京津冀协同发展及雄安新区发展定位来看,水资源安全的考虑优先于粮食安全,特别是把控制农业灌溉用水和地下水超采作为首要任务。粮食安全则可以通过食品贸易和国家的宏观调控实现。在此背景下,本文通过对不同目标情景下大清河流域水-粮关系的权衡分析,提出大清河流域农业种植结构优化方案。

2019年大清河流域地下水超采量约7.2亿m³,相当于种植约25.3万hm²冬小麦灌溉需水量。在当前水资源供给结构下,以控制地下水超采为目标,大清河流域应继续扩大冬小麦休耕面积、增加跨流域调水量,以恢复地下水水位。潜在休耕地区位于冬小麦灌溉需水量294 mm等值线以东,包括白洋淀东部和南部平原地区（图8）。当跨流域调水或再生水供水量增加时,可适当减少冬小麦休耕面积,该情景的潜在休耕区位于图8中冬小麦灌溉需水量299 mm等值线（供水增加2亿m³）和冬小麦灌溉需水量310 mm等值线（供水增加5亿m³）东南侧区域。

图8

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图82019年大清河流域种植结构优化示意图

Figure 8Schematic diagram of planting structure optimization in the Daqing River Basin, 2019

到2030年,在不超采地下水前提下,大清河流域较当前需增加约13.8亿m³水资源量,以满足居民生活用水、工业用水和生态环境用水的需求。相当于大清河流域引调水量需较当前增加一倍。当然,流域内继续扩大冬小麦休耕面积,也是缓解未来水资源压力的政策选择。如果不增加跨流域调水量,需较当前新增冬小麦休耕面积47.3万hm²,才能满足流域水资源需求,这将导致粮食产量降低23%。此时休耕区域位于冬小麦灌溉需水量269 mm等值线东南侧（图9）,可保留的冬小麦种植区仅包括太行山山前平原的行唐县、曲阳县、涞水县和易县全部以及涿州市、定兴县、徐水县、新乐市等部分区域。同样地,当跨流域调水或再生水的供水量增加时,可适当减少冬小麦休耕面积,潜在休耕区位于图9中冬小麦灌溉需水量290 mm等值线（供水增加5亿m³）和冬小麦灌溉需水量300 mm等值线（供水增加10亿m³）东南侧区域。

图9

新窗口打开|下载原图ZIP|生成PPT
图92030年大清河流域种植结构优化示意图

Figure 9Schematic diagram of planting structure optimization in the Daqing River Basin, 2030

6 结论

本文以大清河流域为研究区,以精细刻画农作物布局的土地利用空间数据为本底,以水资源供需空间格局为依据,以水-土-粮-人关系为纽带,分析并权衡了不同情景下水-土-粮-人系统的演变特征,研究结论如下：

（1）大清河流域多年平均产水量约34.7亿m³。流域内冬小麦、夏玉米和春玉米农作物灌溉需水量分别为18.4亿、1.8亿和4.1亿m³,灌溉需水总量24.3亿m³,约占大清河流域天然水资源总量的70%。农业灌溉耗水过多是造成大清河流域水资源关系紧张的主要因素。

（2）以人均粮食占有量400 kg为粮食安全标准,大清河流域当前可以实现粮食自给有余。到2030年,大清河流域将面临水资源安全和粮食安全的双重压力,而当考虑雄安新区未来发展时,流域水-粮矛盾将愈发突出。

（3）大清河流域地下水超采严重,现有局部休耕措施节约的灌溉用水量,仅占地下水超采量的7%。若要使流域水资源供需平衡且不超采地下水,需在白洋淀东南部平原地区扩大休耕面积约25.3万hm²,或应增加跨流域引调水量约7.2亿m³。到2030年,大清河流域水资源缺口将达到13.8亿m³,必须通过加大跨流域调水力度,增加冬小麦休耕面积等措施缓解水-粮矛盾。

参考文献原文顺序
文献年度倒序
文中引用次数倒序
被引期刊影响因子

[1]

Gunn

. National security and the accelerating risk of climate change
[J]. Elementa, 2017, DOI: 10.1525/elementa.227.

[本文引用: 1]

[2]

Han D

, Yu D

, Cao

. Assessment on the features of coupling interaction of the food-energy-water nexus in China
[J]. Journal of Cleaner Production, 2020, DOI: 10.1016/j.jclepro.2019.119379.

[本文引用: 1]

[3]

Karnib

. A quantitative assessment framework for water, energy and food nexus
[J]. Computational Water, Energy & Environmental Engineering, 2017, 6(1):11-23.

[本文引用: 1]

[4]

支彦玲, 陈军飞, 王慧敏, 等. 共生视角下中国区域“水-能源-粮食”复合系统适配性评估
[J]. 中国人口·资源与环境, 2020, 30(1):129-139.