黑龍江西部農(nóng)田水分利用效率時(shí)空特征及氣候影響分析

付俊娥，王明月，龐治國，李芳花，曲 偉，劉 瀟

（1.中國水利水電科學(xué)研究院，北京 100038；2.山西大學(xué)，山西 太原 030006；3.水利部防洪抗旱減災(zāi)工程技術(shù)研究中心，北京 100038；4.黑龍江省水利科學(xué)研究院，黑龍江 哈爾濱 100050）

1 研究背景

水分利用效率（Water use efficiency，WUE）是指單位水量通過植物葉片蒸騰耗散時(shí)所能同化的光合產(chǎn)物量，或指植被光合作用生產(chǎn)的干物質(zhì)（Gross Primary Productivity，GPP）或凈初級(jí)生產(chǎn)力（Net Primary Productivity，NPP）與蒸散發(fā)（Evapotranspiration，ET）所消耗的水分之比［1］，是植被生態(tài)系統(tǒng)碳、水循環(huán)的重要指示因子以及衡量植被生長狀況的監(jiān)測指標(biāo)，也是評(píng)價(jià)氣候變化的重要特征［2］。因此，研究WUE的動(dòng)態(tài)變化及其對(duì)氣候因子的響應(yīng)，對(duì)于揭示植被生態(tài)系統(tǒng)碳-水循環(huán)對(duì)氣候變化的響應(yīng)機(jī)理，優(yōu)化地區(qū)水資源管理及生態(tài)環(huán)境的健康發(fā)展具有重要的意義［3］。

由于數(shù)據(jù)獲取手段差異，計(jì)算WUE的方法也不同。遙感具有在大范圍、長時(shí)間數(shù)據(jù)獲取方面的優(yōu)勢，隨著近年來區(qū)域乃至全球尺度的地表生態(tài)過程反演算法的不斷成熟，被作為進(jìn)行區(qū)域WUE動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測的有效工具。在全球氣候變化背景下，許多學(xué)者對(duì)生態(tài)系統(tǒng)WUE的時(shí)空演變和影響因素進(jìn)行了大量的研究，且關(guān)注熱點(diǎn)逐漸由林草生態(tài)系統(tǒng)擴(kuò)展至農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)。仇寬彪等［4］利用MODIS GPP和ET產(chǎn)品分析了2003—2012年中國中東部地區(qū)農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)水分利用效率的時(shí)空分布特征及其影響因子，結(jié)果表明氣候因素是影響中國中東部南北方農(nóng)田WUE的主要因子；王芳等［5］利用MOD16 ET和MOD17 GPP數(shù)據(jù)及氣象數(shù)據(jù)，分析了安徽省2000—2014年農(nóng)田WUE的年際、年內(nèi)時(shí)空變化特征以及與氣候因子的關(guān)系，認(rèn)為降雨在安徽省農(nóng)田WUE變化中起主導(dǎo)作用。趙安周等［1］基于遙感、氣象數(shù)據(jù)，利用趨勢分析、相關(guān)分析等方法分析了海河流域2000—2014年總初級(jí)生產(chǎn)力GPP、蒸散發(fā)ET及WUE的時(shí)空分布特征，并識(shí)別WUE對(duì)降水、氣溫及干旱的響應(yīng)，認(rèn)為降水對(duì)WUE的影響最大?？傮w來看，在不同的區(qū)域尺度上，WUE的時(shí)空分布表現(xiàn)出較大的時(shí)空差異性，且對(duì)氣候和不同植被類型的響應(yīng)程度也具有較大差異。

黑龍江西部地區(qū)是我國重要的糧食主產(chǎn)區(qū)之一，為典型半干旱季風(fēng)氣候，屬于全球氣候變化敏感區(qū)，農(nóng)作物一年一熟，主要作物包括玉米、水稻和大豆，農(nóng)田面積占總土地面積的50%以上，占全國農(nóng)田總面積的5.8%，屬于典型的農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)生產(chǎn)力區(qū)域，研究黑龍江西部農(nóng)田WUE變化對(duì)于保障國家糧食安全具有舉足輕重的地位。MODIS總初級(jí)生產(chǎn)力（GPP）和蒸散發(fā)（ET）產(chǎn)品是目前研究生態(tài)系統(tǒng)WUE普遍采用的數(shù)據(jù)，因此本文采用MODIS產(chǎn)品分析黑龍江西部農(nóng)田WUE的時(shí)空分布變化特征，及其與氣候因子的關(guān)系，為該地區(qū)農(nóng)田水資源管理以及生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展提供決策依據(jù)。

2 研究區(qū)與數(shù)據(jù)來源

2.1 研究區(qū)概況研究區(qū)位于黑龍江省西部（122°23′—130°14′E、44°04—48°55′N），包括哈爾濱、綏化、大慶和齊齊哈爾，總面積15.08萬km2。該地區(qū)屬半干旱半濕潤氣候，是氣候變化敏感區(qū)，年平均氣溫為0～5℃；全年降水量400～600 mm，主要集中在6—8月，自東向西逐漸減少；年均日照時(shí)數(shù)2600～2900 h，年總輻射量4500～5300 MJ/m2；無霜期日數(shù)115～160 d，≥10℃活動(dòng)積溫2300℃～3100℃，自南向北遞減。該地區(qū)幅員遼闊，地勢平坦，土地肥沃，土地利用類型以耕地、林地、未利用地和水域?yàn)橹?，占全區(qū)面積的96%，其中耕地面積最大，分布最廣且成片分布，占全區(qū)總面積的55%（見圖1），是黑龍江省主要商品糧生產(chǎn)基地，也是比較典型的旱作農(nóng)業(yè)區(qū)，農(nóng)事活動(dòng)期為4—10月。

圖1 黑龍江西部DEM和土地利用類型

2.2 數(shù)據(jù)來源本文采用從美國國家航空航天局網(wǎng)站下載的研究區(qū)2000—2016年MOD16A2 ET和MOD17A2H GPP產(chǎn)品來計(jì)算作物水分利用效率，該數(shù)據(jù)由美國蒙大拿大學(xué)密蘇拉分校地球動(dòng)態(tài)數(shù)值模擬研究組研究發(fā)布并驗(yàn)證其有效性，空間分辨率為500 m×500 m，時(shí)間分辨率為8 d，數(shù)據(jù)時(shí)段為作物生長季即每年的5月上旬至10月上旬。姜艷陽等［6］采用水量平衡方法從月尺度對(duì)MODIS MOD16蒸散發(fā)產(chǎn)品在中國流域的質(zhì)量進(jìn)行了評(píng)估，結(jié)果表明該產(chǎn)品在松花江流域的季節(jié)和空間分布特征與驗(yàn)證數(shù)據(jù)最為接近，相關(guān)系數(shù)R2達(dá)到了0.722，平均偏差（MBE）為-1.67。由此可見，MOD16地表蒸散產(chǎn)品在研究區(qū)范圍內(nèi)的精度總體上符合要求。采用ArcGIS對(duì)GPP與ET進(jìn)行重投影、鑲嵌和裁切等預(yù)處理，然后根據(jù)MODIS產(chǎn)品的質(zhì)量標(biāo)識(shí)層剔除云和無效值，并用同期產(chǎn)品的多年均值填充無值區(qū)，之后將作物生長季的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行累加得到年值，最后用土地利用中的耕地（旱地）進(jìn)行掩膜處理。氣候數(shù)據(jù)［7-9］由國家氣候中心提供，空間分辨率為0.25°×0.25°，包括2000—2016年黑龍江西部地區(qū)日降水量與日氣溫?cái)?shù)據(jù)，采用五日滑動(dòng)平均法求算界限溫度的起止日期，在此基礎(chǔ)上計(jì)算得到≥0℃和≥10℃活動(dòng)積溫以及≥10℃有效積溫。經(jīng)過統(tǒng)計(jì)計(jì)算得到年值，利用CUBIC法插值為500 m×500 m，使之與遙感數(shù)據(jù)分辨率保持一致。氣候因子主要選取Pre（年平均降水量）、Tm（年平均氣溫）、AT0（≥0℃活動(dòng)積溫）、AT10（≥10℃活動(dòng)積溫）和EAT10（≥10℃有效積溫）。

3 研究方法

3.1 水分利用效率本文的WUE采用GPP與ET的比值表示［10］：

式中：WUE為作物水分利用效率（gC·mm-1·m-2）；GPP為作物全生育期總初級(jí)生產(chǎn)力（gC·m-2）；ET為作物全生育期實(shí)際蒸散發(fā)（mm）。

3.2 分析方法本文采用標(biāo)準(zhǔn)差分析、線性趨勢法及偏相關(guān)空間分析三種方法，來分析黑龍江西部農(nóng)田GPP、ET和WUE的波動(dòng)變化以及WUE與氣候因素的關(guān)系。標(biāo)準(zhǔn)差可以反映WUE等數(shù)據(jù)集的離散程度，值越大，表明該要素距離平均值越遠(yuǎn)，年際變化越大［11］，計(jì)算公式如式（2）［12］。線性趨勢法是指通過編制和分析時(shí)間序列，根據(jù)時(shí)間序列所反映出來的線性趨勢進(jìn)行延伸，借以預(yù)測下一時(shí)期或以后若干時(shí)期可能達(dá)到的水平。采用一元線性方程Y=ax+b表示各要素的趨勢變化，其中a為斜率。采用偏相關(guān)空間關(guān)系分析氣候因子與WUE之間的關(guān)系，即利用式（3）—（5）分析氣候因子與WUE之間的簡單相關(guān)系數(shù)、一階偏相關(guān)系數(shù)和二階偏相關(guān)系數(shù)。

式中：Cov（i，j）為i和j的協(xié)方差；Var（i）和Var（j）分別為i和j的方差；rij為變量i與j的簡單相關(guān)系數(shù)，rijh為控制h變量后i與j的一階偏相關(guān)系數(shù)，rijhm為控制h和m變量后i與j的二階偏相關(guān)系數(shù)。Hurst指數(shù)可作為判斷要素時(shí)間序列是否具有長程依賴性的參考依據(jù)［13］，本文利用Hurst指數(shù)分析各要素的持續(xù)性，H的取值范圍在0＜H＜1；若H=0.5，則該要素為相互獨(dú)立、方差有限的隨機(jī)序列；若0.5＜H＜1，則該要素具有持續(xù)性，未來與過去趨勢一致；若0＜H＜0.5，則該要素具有反持續(xù)性。

4 結(jié)果與分析

4.1 農(nóng)田WUE時(shí)空分布特征對(duì)黑龍江省西部2000—2016年作物生長季（5月初—10月上旬）農(nóng)田WUE年際時(shí)間變化特征分析（圖2）可知，ET年均值的波動(dòng)范圍在286～425 mm之間，多年蒸散發(fā)均值為363.08 mm，整體呈顯著增加趨勢，變化率為8.32 mm·a-1；GPP波動(dòng)范圍在493-693 gC·m-2之間，均值為583.80 gC·m-2，同樣呈現(xiàn)顯著增加趨勢，變化率為9.93 gC·m-2·a-1；農(nóng)田年均WUE的變化范圍在1.44～1.75 gC·mm-1·m-2之間，多年均值為1.63 gC·mm-1·m-2，整體呈微弱下降趨勢，變化率為0.01 gC·mm-3·a-1。采用偏差法分析2000—2016年各年農(nóng)田WUE偏離多年平均水平的程度，WUE呈現(xiàn)先增加后減少的趨勢，其中2000、2002和2016年偏差值較大，說明偏離平均水平的程度較嚴(yán)重，2000和2002年的農(nóng)田WUE值較高，都在1.7 gC·mm-1·m-2以上；2016年WUE較低，低于多年平均水平的10%以上，通過查閱相關(guān)文獻(xiàn)資料［14］可知2016年7上旬至8月28日期間黑龍江省西部出現(xiàn)了中等程度以上旱情，其中齊齊哈爾地區(qū)出現(xiàn)了重旱，干旱導(dǎo)致2016年農(nóng)作物GPP下降，使WUE出現(xiàn)較大的偏離。對(duì)研究區(qū)2000—2016年GPP、ET與WUE進(jìn)行Hurst指數(shù)分析表明，GPP與ET在未來可能會(huì)持續(xù)增加，而WUE則可能會(huì)與過去的趨勢相反，出現(xiàn)緩慢回升情況。

表1 農(nóng)田GPP、ET與WUE變化統(tǒng)計(jì)特征值

圖2 2000—2016年黑龍江西部農(nóng)田蒸散發(fā)、總初級(jí)生產(chǎn)力和水分利用效率年際變化及WUE距平分析

2000—2016年黑龍江西部農(nóng)田GPP、ET與WUE的年內(nèi)變化特征如圖3所示，GPP和ET均呈先增加后減少的單峰型變化趨勢，從5月份開始緩慢增加，在7、8月份達(dá)到峰值，9月后下降；WUE年內(nèi)呈現(xiàn)明顯的“上升-下降-上升-下降”的M型趨勢，2次峰值之間的轉(zhuǎn)折點(diǎn)出現(xiàn)在7月份，最大值出現(xiàn)在9月份，分析結(jié)果與王芳、范田億等人研究相一致［6，15］。

圖3 2000—2016年黑龍江西部農(nóng)田蒸散發(fā)、總初級(jí)生產(chǎn)力和水分利用效率年內(nèi)變化

圖4 2000—2016年黑龍江西部農(nóng)田水分利用效率年均值空間分布和變化趨勢

2000—2016年黑龍江西部農(nóng)田WUE的空間分布存在較大差異（圖4），呈現(xiàn)由東向西遞增的趨勢，變化范圍在0.8～3.05 gC·mm-1·m-2之間，WUE＞1.7的高值區(qū)集中于大慶與齊齊哈爾東部，主要分布在水域周圍，低值區(qū)集中于哈爾濱市北部、綏化市和齊齊哈爾市北部等山前地區(qū)；WUE空間變化整體呈減少趨勢，斜率為-0.05～0.01，減少區(qū)域占95.27%，變化趨勢由西向東遞增。WUE快速減少趨勢集中于大慶、齊齊哈爾地區(qū)，緩慢減少趨勢集中于綏化與哈爾濱市。WUE減少區(qū)域GPP呈增加趨勢，且增勢小于ET。由此可知，GPP增勢小于ET增勢是WUE值減少的原因。

4.2 氣候因素影響分析近100年，我國氣溫呈現(xiàn)上升趨勢，全球氣候變化已對(duì)我國農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)特別是我國北方旱區(qū)農(nóng)業(yè)造成重大影響［16］。大量的研究表明，WUE對(duì)氣候變化有著明顯的響應(yīng)。在本研究區(qū)所屬2000—2016年時(shí)段內(nèi)，氣溫呈下降趨勢，降雨呈增加趨勢（表2和圖5），年均降雨量在360～680 mm之間，多年均值為522 mm，年降雨量逐漸增加，變化率為10.18 mm·a-1；研究區(qū)近17年平均溫度Tm、年積溫AT0、AT10和EAT10都呈波動(dòng)下降趨勢，多年均值分別為3.60℃、3294.17℃、2947.52℃和1402.03℃。

表2 黑龍江西部農(nóng)田區(qū)氣候要素統(tǒng)計(jì)特征值

圖5 2000—2016年黑龍江西部農(nóng)田區(qū)氣候要素變化

為了定量分析氣候變化對(duì)農(nóng)田WUE的影響，采用SPSS統(tǒng)計(jì)分析2000—2016年WUE與各氣候要素的相關(guān)關(guān)系（表3），可以看出平均溫度Tm、降雨量Pre、≥10℃活動(dòng)積溫AT10與WUE的偏相關(guān)性較高。其中，Pre、Tm與WUE呈負(fù)相關(guān)，AT10與WUE呈正相關(guān)。選取相關(guān)系數(shù)較高的氣候因子與WUE逐像元做偏相關(guān)分析（圖6），可以看出由于受農(nóng)作物類型、土壤、氣候等復(fù)雜因素的影響，氣候因子與農(nóng)田WUE的相關(guān)性存在明顯地區(qū)差異。其中，Pre、Tm與WUE在哈爾濱市西部與綏化市的南部相關(guān)性最高，在大慶、齊齊哈爾地區(qū)的相關(guān)性較低，且負(fù)相關(guān)區(qū)域占比大，分別為68.09%、77.81%。AT10與WUE相關(guān)性最高的集中在綏化市與哈爾濱市西部，整體呈正相關(guān)趨勢，占比77.81%?？傮w而言，在氣候因素中，黑龍江西部農(nóng)田WUE受平均溫度和降雨的影響較大，≥10℃積溫的影響次之。

表3 WUE與氣候要素相關(guān)性統(tǒng)計(jì)

圖6 Pre、Tm、AT0與WUE偏相關(guān)空間分布

5 結(jié)論

本文基于MODIS數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，對(duì)2000—2016年黑龍江西部農(nóng)田WUE的時(shí)空分布進(jìn)行了分析，主要結(jié)論如下：

（1）時(shí)間尺度上，黑龍江西部農(nóng)田GPP與ET在2000—2016年間均呈顯著上升趨勢，增速分別為 9.93 gC·m-2·a-1與 8.32 mm·a-1；WUE呈略微下降趨勢，均值為 1.63 gC·mm-1·m-2，降速為-0.01 gC·mm-1·m-2·a-1。GPP與ET在未來可能會(huì)持續(xù)增加，而WUE則可能會(huì)與過去的趨勢相反，出現(xiàn)緩慢回升情況。

（2）空間尺度上，2000—2016年黑龍江西部農(nóng)田WUE空間分布呈現(xiàn)由東低向西高的趨勢，各地市多年平均年WUE大小差異顯著，高值區(qū)集中于大慶與齊齊哈爾東部，主要分布在水域周圍，即水源充足的地區(qū)GPP較高，WUE較大；WUE空間變化整體呈減少趨勢，斜率為-0.05～0.01，且西部地區(qū)減少趨勢明顯。

（3）氣候影響方面，氣候因素是影響黑龍江西部農(nóng)田WUE的主要因子，年平均氣溫呈下降趨勢，年降雨量呈增加趨勢，降水、平均溫度與農(nóng)田WUE呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，≥10℃活動(dòng)積溫與WUE呈正相關(guān)；影響2000—2016年農(nóng)田WUE的主要?dú)夂蛞蜃邮墙邓推骄鶞囟?，其次為?0℃積溫。