楊 靜，周冬梅，馬 靜，朱小燕，金銀麗，周 凡，張 軍,3

（1.甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，甘肅 蘭州 730070；2.甘肅農(nóng)業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，甘肅 蘭州 730070；3.甘肅省節(jié)水農(nóng)業(yè)工程技術(shù)研究中心，甘肅 蘭州 730070）

水資源是人類(lèi)社會(huì)發(fā)展不可或缺的重要自然資源，也是區(qū)域人類(lèi)和自然系統(tǒng)健康綠色可持續(xù)發(fā)展的重要物質(zhì)資源基礎(chǔ)，其在維護(hù)環(huán)境及社會(huì)功能方面的重要作用是不可替代的。研究發(fā)現(xiàn)，在全球平均每年消耗100×108m3的淡水資源用以維持人類(lèi)進(jìn)行社會(huì)生產(chǎn)和生活，作為最大的淡水資源使用者，農(nóng)業(yè)用水量占全球總用水量的92%及以上［1］。隨著氣候變化對(duì)水資源分布和作物生長(zhǎng)周期的影響，如何在確保糧食安全的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)用水的節(jié)約已成為21 世紀(jì)全球需要解決的重大問(wèn)題。特別是在水資源嚴(yán)重缺乏、農(nóng)業(yè)高度依賴(lài)灌溉的國(guó)家和地區(qū)［2-3］，利用灌溉水彌補(bǔ)土壤水分不足，以期提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力。但隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展、人口增長(zhǎng)和城市化進(jìn)程的加快，人類(lèi)活動(dòng)規(guī)模和強(qiáng)度不斷增加，社會(huì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)需水量持續(xù)增加，導(dǎo)致出現(xiàn)了如農(nóng)業(yè)水資源過(guò)度利用、農(nóng)田轉(zhuǎn)非農(nóng)等問(wèn)題，使得全球范圍內(nèi)的水資源壓力越來(lái)越大［4］。因此，未來(lái)幾十年人類(lèi)面臨的最大挑戰(zhàn)之一將是持續(xù)增加全球作物產(chǎn)量的同時(shí)減少對(duì)全球社會(huì)和生態(tài)系統(tǒng)的負(fù)面影響［5-6］。

生態(tài)環(huán)境的退化，引起了人們對(duì)內(nèi)陸干旱綠洲水土資源沖突的廣泛討論，研究發(fā)現(xiàn)有效水資源與耕地資源的短缺和錯(cuò)配是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程中長(zhǎng)期的、根本性的制約因素［7］。迄今為止，國(guó)內(nèi)外針對(duì)干旱區(qū)農(nóng)業(yè)水土資源匹配的研究主要集中在水土資源的時(shí)空分布特征和匹配上，且多基于區(qū)域和行政單元進(jìn)行。諸多研究發(fā)現(xiàn)，在全球糧食安全面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)的背景下所有區(qū)域都不可能通過(guò)糧食進(jìn)口來(lái)解決缺水問(wèn)題，特別是在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起著重要作用，農(nóng)村居民收入嚴(yán)重依賴(lài)農(nóng)業(yè)的地區(qū)［8-9］。而針對(duì)干旱區(qū)的研究則多利用統(tǒng)計(jì)年鑒中獲得的水土資源參數(shù)，通過(guò)繪制洛倫茲曲線、建立基尼系數(shù)模型等測(cè)算區(qū)域總體的時(shí)空分布特征和水土資源匹配的整體一致性特征，但只能片面地反映水土資源的相對(duì)時(shí)空比，不能直接表達(dá)農(nóng)業(yè)作物實(shí)際水土資源的時(shí)空一致性分布。

水足跡理論的引入則為研究提供了新的思路，1998年Allan提出虛擬水概念，在此基礎(chǔ)上，為了更好地理解自然資本在各種人類(lèi)活動(dòng)消耗水量方面的分配，2003 年Chapagain 等［10］基于虛擬水和生態(tài)足跡理論提出了水足跡（Water footprint，WF）的概念用以分析解決水資源供給不足與人口增長(zhǎng)導(dǎo)致的諸多問(wèn)題［1］。水足跡為評(píng)估淡水資源利用提供了一種全面有效的方法，尤其是在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中。根據(jù)水足跡的含義和作用，包含3 個(gè)組成部分：藍(lán)水足跡（Blue water footprint，WFblue）、綠水足跡（Green water footprint，WFgreen）和灰水足跡（Grey water footprint，WFgrey）［11］。具體而言，全球農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中活躍的大部分水實(shí)際上是WFgreen［12］，農(nóng)業(yè)綠水資源則是指可被作物吸收且不會(huì)流失的有效降水量［13］；而藍(lán)水資源是指從河流、湖泊或地下蓄水層抽水用于農(nóng)業(yè)灌溉的水，即灌溉藍(lán)水。水足跡反映了氣候因素（供水）和人為因素（需水）之間的空間分布的潛在聯(lián)系，及其時(shí)空序列演變趨勢(shì)［14］。目前，在全球或國(guó)家尺度［15-16］到區(qū)域［17］和流域［18］等不同尺度上進(jìn)行了農(nóng)業(yè)水足跡方面的研究，水資源作為區(qū)域農(nóng)業(yè)土地利用的瓶頸因素，其數(shù)量多寡嚴(yán)重影響土地利用結(jié)構(gòu)的合理程度［19］。因此，研究農(nóng)業(yè)水土資源的時(shí)空變化及其匹配特征對(duì)于優(yōu)化水土資源的合理配置、提高水土資源利用效率、維持農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力具有極其重要的現(xiàn)實(shí)意義［20］。

疏勒河流域地處西北內(nèi)陸河干旱區(qū)，是中國(guó)西北地區(qū)重要的生產(chǎn)基地，同時(shí)也是“一帶一路”的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。在西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略背景下，特別是近20 a來(lái)，受高強(qiáng)度農(nóng)業(yè)開(kāi)發(fā)的影響，耕地面積增加了52.73%，其中約70.22%的新增耕地由草地和荒地轉(zhuǎn)化而來(lái)。此外，灌溉水長(zhǎng)期占總需水量的70%以上。大規(guī)模占用農(nóng)業(yè)水土資源造成的水土流失和污染，導(dǎo)致疏勒河流域環(huán)境質(zhì)量下降。水資源的合理利用與否直接影響著農(nóng)田的生產(chǎn)效率和利用方式，而農(nóng)田的開(kāi)墾程度制約著水資源的開(kāi)發(fā)利用。因此分析農(nóng)業(yè)水土資源的時(shí)空變化，研究二者間的匹配特征及變化機(jī)理，對(duì)于優(yōu)化農(nóng)業(yè)水土資源配置、維持農(nóng)業(yè)生產(chǎn)能力、協(xié)調(diào)西部生態(tài)脆弱地區(qū)農(nóng)業(yè)發(fā)展與生態(tài)文明建設(shè)之間的相互關(guān)系有著極為重要的現(xiàn)實(shí)意義。

本文深入研究2000—2020 年疏勒河流域農(nóng)業(yè)水土資源的時(shí)空格局演變及其驅(qū)動(dòng)機(jī)制。首先通過(guò)構(gòu)建疏勒河流域區(qū)域作物種植面積和作物生產(chǎn)水足跡的空間錯(cuò)配指數(shù)和基尼系數(shù)模型，分析解釋干旱區(qū)作物種植面積與作物生產(chǎn)水足跡的時(shí)空變化趨勢(shì)以及作物生產(chǎn)水足跡年際變化對(duì)區(qū)域作物種植面積的影響，進(jìn)而總結(jié)疏勒河流域水土資源的擬解決問(wèn)題。旨在通過(guò)分析區(qū)域作物生產(chǎn)水足跡變化對(duì)農(nóng)田資源的影響從而因地制宜制定農(nóng)業(yè)水土資源的高效利用建議，以提高藍(lán)綠水資源的利用效率，確保區(qū)域農(nóng)田規(guī)模，同時(shí)為緩解該地區(qū)用水矛盾、干旱區(qū)農(nóng)業(yè)的管理以及未來(lái)農(nóng)業(yè)發(fā)展政策制定出新的可行性建議。

1 研究區(qū)概況

疏勒河流域（圖1）地理位置介于38°00′～42°48′N(xiāo)，92°11′～98°30′E 之間，流域面積約20197 hm2，地勢(shì)南高北低，是甘肅省重要的農(nóng)業(yè)灌溉生產(chǎn)基地，是“一帶一路”核心區(qū)域。疏勒河流域?qū)儆诘湫偷母珊祷哪詺夂騾^(qū)，降水稀少、蒸發(fā)量大、太陽(yáng)輻射強(qiáng)，年均降水量低于60 mm，年蒸發(fā)量最高可達(dá)3000 mm以上。

疏勒河流域發(fā)源于祁連山脈西段陶賴(lài)南山與疏勒南山之間的疏勒腦，地處蒙新高原、青藏高原之間，地勢(shì)南高北低并由東南向北傾斜。南部的肅北縣及阿克塞縣為高海拔山區(qū)，發(fā)育典型的大陸性冰川并分布多年凍土，是疏勒河流域重要的產(chǎn)流區(qū)和水源涵養(yǎng)區(qū)域；中部走廊地區(qū)河流灌溉形成互不相連的綠洲，分布在玉門(mén)市、瓜州縣及敦煌市等地區(qū)，地勢(shì)低平，干旱少雨；北部為砂質(zhì)或砂礫質(zhì)戈壁和低山丘陵，植被稀疏，荒漠分布廣泛，土地沙化嚴(yán)重，自然環(huán)境十分脆弱。近年來(lái)，由于氣候變化以及人類(lèi)的活動(dòng)導(dǎo)致該地區(qū)出現(xiàn)耗水量增加，地下水位下降等嚴(yán)重的環(huán)境問(wèn)題進(jìn)而形成天然植被退化、綠洲萎縮等生態(tài)環(huán)境問(wèn)題。若不加以控制，該流域綠色生態(tài)可持續(xù)發(fā)展將受到嚴(yán)重威脅［21］。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

研究數(shù)據(jù)來(lái)源為：（1）2000—2020 年的氣象站點(diǎn)氣象數(shù)據(jù)（氣溫、降水、相對(duì)濕度、平均風(fēng)速及日照時(shí)數(shù)）來(lái)源于國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http://data.cma.cn）。（2）作物產(chǎn)量、種植面積、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)等來(lái)源于《甘肅統(tǒng)計(jì)年鑒》和《甘肅發(fā)展年鑒》。（3）作物生育階段、種植時(shí)間等通過(guò)對(duì)當(dāng)?shù)剞r(nóng)戶調(diào)研及結(jié)合部分文獻(xiàn)［22-23］獲得。（4）農(nóng)業(yè)用水量、降水量等則取自《甘肅省水資源公報(bào)》。（5）土地利用數(shù)據(jù)（2000—2020 年）來(lái)源于Globe Land 30 全球地理信息公共產(chǎn)品（http://www.globallandcover.com），其空間分辨率為30 m。利用ENVI 5.3 對(duì)遙感影像進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正、幾何校正等預(yù)處理，經(jīng)過(guò)影像增強(qiáng)處理，組合最優(yōu)波段，結(jié)合野外調(diào)查，并根據(jù)疏勒河流域邊界對(duì)影像進(jìn)行拼接及裁剪，得到疏勒河流域土地利用現(xiàn)狀圖，且精度在80%以上。

2.2 研究方法

2.2.1 作物生產(chǎn)的水足跡綜合農(nóng)業(yè)相關(guān)年鑒數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，疏勒河流域小麥、玉米、棉花、馬鈴薯的多年平均種植比例占75%以上，因此研究將這4 種作物生產(chǎn)水足跡（WFpro）總和作為疏勒河流域的WFpro。本研究使用彭曼公式［24］準(zhǔn)確計(jì)算疏勒河流域不同地區(qū)和氣候條件下的蒸散量（ETc），有效降雨量（Peff）使用聯(lián)合國(guó)糧食及農(nóng)業(yè)組織開(kāi)發(fā)的CROPWAT模型計(jì)算。研究將WFpro分為WFblue和WFgreen，計(jì)算公式如下：

式中：WFpro為流域內(nèi)第i個(gè)地區(qū)的作物生產(chǎn)水足跡（m3）；n為流域內(nèi)的地區(qū)數(shù)量（n=5）；i為流域內(nèi)地區(qū)的次序號(hào)（依次為瓜州縣、肅北縣、阿克塞縣、玉門(mén)市、敦煌市）；WF(blue,green)為第i個(gè)地區(qū)作物生產(chǎn)的藍(lán)、綠水足跡之和（m3）；WFblue為流域內(nèi)第i個(gè)地區(qū)的作物生產(chǎn)藍(lán)水足跡（m3）；WFgreen為流域內(nèi)第i個(gè)地區(qū)的作物生產(chǎn)綠水足跡（m3）；常量因子10 是水深（mm）到單位陸地面積水量(m3·hm-2)的換算系數(shù)；m為作物的生育期（d）；ETc為疏勒河流域農(nóng)作物在生長(zhǎng)期間的實(shí)際蒸散量（mm）；Peff為有效降雨量（mm）；Pi為作物的總產(chǎn)量（t）；γ為單位面積作物產(chǎn)量（t·hm-2）。

2.2.2 水足跡理論與水土匹配基尼系數(shù)由經(jīng)濟(jì)學(xué)家Gini Corrado提出并應(yīng)用于研究收入差異問(wèn)題［25］，自然資源也存在相似的地區(qū)分異，因而可借鑒利用基尼系數(shù)評(píng)價(jià)區(qū)域水土資源時(shí)空匹配特征。本研究利用基尼系數(shù)模型研究作物水足跡與作物種植面積之間的匹配關(guān)系，基尼系數(shù)模型公式如下：

式中：G為基尼系數(shù)，可以通過(guò)計(jì)算洛倫茲曲線圖中的直線y=x，x=f(x)以及y=f(x)合圍的區(qū)域面積，除以直線y=x與x軸圍成的區(qū)域面積進(jìn)行計(jì)算。各地區(qū)作物生產(chǎn)水足跡與耕地面積空間匹配的洛倫茲曲線圖中，x軸為年際作物生產(chǎn)水足跡的累積占比量，y軸為年際作物種植面積的累積占比量?；嵯禂?shù)范圍介于0～1之間；其中，基尼系數(shù)值越接近1，區(qū)域作物生產(chǎn)水足跡與作物種植面積之間的匹配程度越高。

2.2.3 空間錯(cuò)配模型根據(jù)學(xué)者Gobillon 等［26］的相關(guān)研究，空間錯(cuò)配指數(shù)（Spatial mismatch index，SMI）在本研究中被用來(lái)描述空間水資源和土地資源之間的不平衡，計(jì)算公式如下：

式中：SMI(WFpro-OFa)為在流域內(nèi)第i個(gè)地區(qū)的作物生產(chǎn)水足跡與作物種植面積之間的空間錯(cuò)配指數(shù)（i=5）；OFa為作物種植面積（hm2）；WFi為流域內(nèi)第i個(gè)地區(qū)的WFpro（m3）；OFi為流域內(nèi)第i個(gè)地區(qū)的OFa（hm2）；∑SMI(WFpro-OFa)為流域空間錯(cuò)配的總級(jí)別。其中，空間錯(cuò)配指數(shù)越低，OFa在第i個(gè)地區(qū)內(nèi)就越能得到廣泛利用。研究選擇Jenks 自然保護(hù)區(qū)分類(lèi)設(shè)定結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)值［27］以期判斷作物生產(chǎn)水足跡與作物種植面積之間的空間關(guān)系匹配程度。SMI越高則作物生產(chǎn)水足跡與作物種植面積之間的空間一致性水平越低。

2.2.4 敏感性指數(shù)分析運(yùn)用敏感性指數(shù)（Sensitivity index，SI）定量分析研究區(qū)OFa對(duì)WFpro的敏感性，旨在解釋W(xué)Fpro變化引起的OFa變化，進(jìn)而研究?jī)烧唛g的潛在影響，計(jì)算公式如下：

式中：SIi為流域內(nèi)第i個(gè)地區(qū)作物種植面積對(duì)作物生產(chǎn)水足跡的敏感性指數(shù)；OFt1和OFt2分別為研究期開(kāi)始和結(jié)束時(shí)的作物種植面積（hm2）；而WFt1和WFt2分別為研究期開(kāi)始和結(jié)束時(shí)的作物生產(chǎn)水足跡（m3）。SI 值越高，表明作物種植面積對(duì)作物生產(chǎn)水足跡變化的敏感性越高，意味著作物種植面積可能會(huì)被作物生產(chǎn)水足跡的細(xì)微變化所改變。

3 結(jié)果與分析

3.1 作物生產(chǎn)水足跡與區(qū)域作物種植面積的時(shí)空演變特征分析

疏勒河流域WFpro的年際變化波動(dòng)趨勢(shì)基本保持一致，呈波動(dòng)式下降趨勢(shì)，且WFblue是該流域農(nóng)業(yè)用水足跡的主要組成部分（圖2）。

圖2 疏勒河流域作物生產(chǎn)水足跡變化趨勢(shì)Fig.2 Variation trend of crop production water footprint in the Shule River Basin

從時(shí)序變化來(lái)看，研究期間WFpro減少80.66%，WFpro累年平均值為4.21×108m3；OFa從2000 年的4.06×104hm2到2020 年1.60×104hm2，OFa減少了60.61%，WFblue與WFpro變化呈一致下降趨勢(shì)。從研究區(qū)不同作物水足跡的年際變化來(lái)看（圖3），玉米變化趨勢(shì)明顯區(qū)別于其他作物，呈波動(dòng)式增長(zhǎng)，這是由于玉米作為當(dāng)?shù)氐闹匾Z食作物，區(qū)域節(jié)水灌溉技術(shù)改進(jìn)以及該作物種植比例增加導(dǎo)致的，且小麥、棉花和馬鈴薯的種植比例均有所減少。研究區(qū)作物WFpro波動(dòng)年份主要集中在2010 年后，主要由于OFa減少和降水量提高導(dǎo)致WFpro的下降速度加快，且在2018—2020年尤其明顯。

圖3 疏勒河流域不同作物生產(chǎn)水足跡變化趨勢(shì)Fig.3 Variation trend of productive water footprint of different crops in the Shule River Basin

從空間動(dòng)態(tài)分布來(lái)看，各地區(qū)WFpro年際變化均呈相似的波動(dòng)式下降趨勢(shì)（圖4），將流域各地區(qū)WFpro按年平均值降序排列依次為敦煌市、瓜州縣、玉門(mén)市、肅北縣和阿克塞縣，其中敦煌市是阿克塞縣的212倍。

研究期間除肅北縣和阿克塞縣地區(qū)外，其他地區(qū)的WFpro均表現(xiàn)出一致下降趨勢(shì)。其中，敦煌市對(duì)流域WFblue的組成貢獻(xiàn)最大，為41.52%。其次瓜州縣和玉門(mén)市，分別為34.49%和18.62%。與WFblue相比，WFgreen的年際變化在每個(gè)地區(qū)的增長(zhǎng)趨勢(shì)相對(duì)較輕微。流域WFpro主要分布于流域中部，呈中部高南北低的分布格局。從WFpro的垂直分布來(lái)看，WFpro和OFa的分布及變化主要集中玉門(mén)市、瓜州縣以及敦煌市。由于當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)政策的傾斜、制種水平的提高、農(nóng)用機(jī)械的改進(jìn)與升級(jí)以及節(jié)水灌溉技術(shù)的推廣等多重因素，使得流域單位面積作物產(chǎn)量由2000年的3.16 t·hm-2增加到2020 年的4.32 t·hm-2。

研究期間疏勒河流域WFpro與WFblue的變化波動(dòng)趨勢(shì)基本保持一致，且變化幅度較大，其中WFblue占比超過(guò)90%，居于主導(dǎo)地位。疏勒河流域早期空間錯(cuò)位嚴(yán)重，水資源利用效率低下的OFa主要分布在肅北縣、阿克塞縣一帶，與之相反的是高效利用水資源的OFa則主要分布在流域中部地區(qū)，隨著節(jié)水灌溉技術(shù)的推廣，藍(lán)水資源在疏勒河流域作物安全生產(chǎn)格局中處于主導(dǎo)地位。與以雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)為主的地區(qū)相比，疏勒河流域的綠水資源生產(chǎn)效率極低，受區(qū)域地形、氣候等自然條件的制約，WFgreen對(duì)OFa變化的影響有限。

如圖5所示，疏勒河流域中部地區(qū)地勢(shì)平緩、水熱條件良好、人口密度高且農(nóng)業(yè)發(fā)展相較于位于南部祁連山區(qū)和北部馬鬃山一帶的肅北縣和阿克塞縣更為發(fā)達(dá)，對(duì)農(nóng)業(yè)水資源的消耗更大，是WFpro和OFa開(kāi)發(fā)的主要地區(qū)；而肅北縣和阿克塞縣受地形限制，農(nóng)業(yè)自然發(fā)展條件較差，農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)薄弱，肅北縣和阿克塞縣的年際WFpro和OFa雖有所增加，但由于貢獻(xiàn)度不高，對(duì)全流域的影響作用不大。

圖5 疏勒河流域作物生產(chǎn)水足跡空間分布Fig.5 Spatial distributions of crop production water footprint in the Shule River Basin

3.2 作物生產(chǎn)水足跡和區(qū)域作物種植面積的時(shí)空匹配特征分析

疏勒河流域的基尼系數(shù)介于0.13～0.14，空間錯(cuò)配指數(shù)介于0～4，表明2000—2020 年疏勒河流域作物生產(chǎn)水足跡和作物種植面積的匹配程度較高，資源配置相對(duì)比較合理（圖6）。研究期間，G(WFpro-OFa)呈緩慢上升后緩慢下降趨勢(shì)，由0.13上漲至0.14，基本保持不變，相較于呈波動(dòng)式緩慢下降的G(WFblue-OFa)、G(WFgreen-OFa)波動(dòng)下降趨勢(shì)更為明顯，WFgreen與OFa的匹配關(guān)系較差；且相較于波動(dòng)較大的SMI(WFgreen-OFa)，SMI(WFpro-OFa)與SMI(WFblue-OFa)的時(shí)空變化趨勢(shì)波動(dòng)更為平緩，二者在研究期末與研究期初相差均不大于0.1，表明相較于WFblue，流域WFgreen與OFa的匹配關(guān)系更差。基尼系數(shù)模型與空間錯(cuò)配模型測(cè)算結(jié)果均表明，疏勒河流域水土資源的匹配在一定程度上是均衡的。總體而言，研究期間疏勒河流域WFblue與OFa的空間錯(cuò)配逐漸得到緩解，而WFgreen與OFa的空間錯(cuò)配情況尚未得到明顯改善。

圖6 作物生產(chǎn)水足跡與作物種植面積的基尼系數(shù)和空間錯(cuò)配指數(shù)Fig.6 Gini coefficient and spatial mismatch index of crop production water footprint and crop acreage

通過(guò)評(píng)估研究區(qū)WFpro和OFa的時(shí)空差異性結(jié)果發(fā)現(xiàn)，疏勒河流域SMI(WFpro-OFa)總體較低，除個(gè)別年份外，整體呈波動(dòng)式下降趨勢(shì)，充分說(shuō)明研究區(qū)各地區(qū)的WFpro和OFa具有良好的一致性。而WFgreen和OFa的錯(cuò)配程度遠(yuǎn)高于WFblue，表明OFa與WFblue變化的相關(guān)性比WFgreen強(qiáng)。與此同時(shí)，SMI和G的變化趨勢(shì)也表明，隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，疏勒河流域中藍(lán)、綠水的利用效率逐漸提高，WFpro和OFa的空間錯(cuò)配得到了糾正，區(qū)域OFa得到有效利用，這對(duì)于區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)來(lái)說(shuō)非常友好。

研究將SMI 定分為3 個(gè)水平：0＜SMI≤1 表示作物種植面積與作物生產(chǎn)水足跡的空間錯(cuò)配程度低；1＜SMI≤2 表示空間錯(cuò)配程度中等；SMI＞2 則表示空間錯(cuò)配程度較高。從疏勒河流域各地區(qū)空間錯(cuò)配指數(shù)時(shí)空格局可看出，疏勒河流域各地區(qū)作物種植面積與作物生產(chǎn)水足跡的空間錯(cuò)配程度得到了不同程度的改善，研究結(jié)果與基尼系數(shù)測(cè)算結(jié)果相一致（圖7）。

圖7 流域各地區(qū)空間錯(cuò)配指數(shù)時(shí)空格局Fig.7 Spatial and temporal patterns of spatial mismatch index in the Shule River Basin

3.3 作物生產(chǎn)水足跡和區(qū)域作物種植面積的敏感性分析

研究計(jì)算了疏勒河流域各地區(qū)作物種植面積對(duì)作物生產(chǎn)水足跡的敏感程度情況，參考相關(guān)文獻(xiàn)［7］并結(jié)合當(dāng)?shù)厍闆r，將SI劃分為4個(gè)等級(jí)：0＜SI≤0.5表示不敏感；0.5＜SI≤1.0 表示低敏感性；1.0＜SI≤1.5 表示中度敏感性；SI＞1.5則表示高度敏感性。

在研究期間，OFa對(duì)WFblue具有中度和高度敏感性的地區(qū)數(shù)量先減少后增加，而不敏感和低敏感性的地區(qū)數(shù)量先增加后減少，整體表現(xiàn)為研究區(qū)OFa對(duì)WFblue的響應(yīng)逐漸呈現(xiàn)出中部高四周低的趨勢(shì)（圖8）。2000—2005年肅北縣和阿克塞縣具有中度和高度敏感性。2005—2010 年肅北縣、敦煌市的OFa對(duì)WFblue變化都不敏感，2010—2020年流域各地區(qū)的OFa對(duì)WFblue變化都十分敏感。此外，在研究期間，沒(méi)有任何地區(qū)OFa對(duì)流域的WFgreen變化保持高度敏感，且在2000—2005 年和2005—2010 年僅有肅北縣一個(gè)高度敏感區(qū)。2015—2020 年高度敏感區(qū)的數(shù)量上升到2個(gè)。在其他時(shí)期，所有地區(qū)的OFa主要是對(duì)WFgreen變化呈不敏感或低敏感性。

圖8 疏勒河流域作物生產(chǎn)水足跡與作物種植面積的空間敏感程度分析Fig.8 Spatial and temporal sensitivity analysis of crop production water footprint and crop acreage in the Shule River Basin

從空間分布看，OFa對(duì)WFblue中度和高度敏感的地區(qū)逐漸由中部向四周擴(kuò)展。特別是2015—2020年，位于流域中部的瓜州縣、玉門(mén)市和肅北縣的OFa對(duì)WFblue變化的敏感性明顯高于其他地區(qū)，而OFa對(duì)WFgreen變化的敏感性相對(duì)不明顯。

研究表明2010以后，疏勒河流域OFa對(duì)WFblue和WFgreen的響應(yīng)程度明顯提高，且與初期相比差異明顯?？赡茉蚴敲C北縣海拔高且有冰川積雪，水源涵養(yǎng)量較高，而該地區(qū)人口較少，農(nóng)業(yè)不發(fā)達(dá)，因此該地區(qū)OFa對(duì)WFgreen變化的敏感程度遠(yuǎn)高于其他地區(qū)；而位于流域中、下游地區(qū)人口密度大、農(nóng)業(yè)發(fā)展較好，OFa對(duì)WFblue的敏感程度在科技的發(fā)展、農(nóng)業(yè)設(shè)施水平的提高等因素作用下逐漸提高。此外，研究區(qū)地處河西走廊氣候干旱區(qū)，需要足夠的藍(lán)水才能滿足地區(qū)農(nóng)作物的生長(zhǎng)，但礙于灌溉水的有效利用程度不高且需用量較大，因此OFa對(duì)疏勒河流域中WFblue變化的敏感程度較WFgreen而言更高。

4 討論

疏勒河流域地區(qū)屬于典型內(nèi)陸干旱荒漠性氣候，水資源極其稀缺。流域年均WFpro約為4.21×108m3，其中WFblue和WFgreen占比分別為90.9%和9.1%，與前人［28-30］對(duì)河西走廊地區(qū)農(nóng)作物水足跡時(shí)空特征研究結(jié)論基本一致，這表明流域農(nóng)作物種植受氣候的影響，高度依賴(lài)于灌溉水的作用，水資源是限制流域農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要因素；與國(guó)內(nèi)其他流域的水足跡研究結(jié)果［31-32］比較發(fā)現(xiàn)區(qū)域農(nóng)業(yè)嚴(yán)重依賴(lài)藍(lán)水資源有效補(bǔ)給，而綠水資源受區(qū)域自然條件限制，對(duì)區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)影響有限。因此通過(guò)發(fā)展高效農(nóng)業(yè)節(jié)水灌溉、作物輪作和休耕等農(nóng)田經(jīng)營(yíng)模式，有利于提高當(dāng)?shù)剞r(nóng)業(yè)藍(lán)綠水的利用效率。

在未來(lái)發(fā)展中，應(yīng)更加關(guān)注農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與生態(tài)恢復(fù)之間的關(guān)系，提高水資源和土地資源的綜合管理水平。落實(shí)“以水定城、以水定地、以水定人、以水定產(chǎn)”的方針，合理利用和開(kāi)發(fā)土地，積極推動(dòng)耕地整治，在滿足農(nóng)業(yè)發(fā)展的同時(shí)，避免過(guò)度開(kāi)發(fā)水資源造成土地退化等危及區(qū)域生態(tài)安全，維持水資源承載力，實(shí)現(xiàn)水資源可持續(xù)利用。減輕作物水足跡帶來(lái)的水資源壓力，鼓勵(lì)農(nóng)民增加對(duì)低耗水作物的種植，并為其提供或增加補(bǔ)貼，繼而實(shí)現(xiàn)疏勒河流域綠色農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，在提高作物水足跡利用效率和合理安排作物種植面積之間實(shí)現(xiàn)雙贏。在今后的農(nóng)業(yè)發(fā)展中，應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)對(duì)綠水的高效利用，提高節(jié)水灌溉技術(shù)，從而促進(jìn)區(qū)域綠色生態(tài)農(nóng)業(yè)和節(jié)水農(nóng)業(yè)的發(fā)展。目前綠水的有效管理只能利用虛擬水的貿(mào)易實(shí)現(xiàn)［33］。研究還發(fā)現(xiàn)研究區(qū)作物種植面積主要受經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)的作用，當(dāng)?shù)鼐用裨缙趦A向于種植糧食作物，后期糧食作物種植比例減少，經(jīng)濟(jì)作物的比例逐漸增加，以保持收入和生活水平更穩(wěn)定。

農(nóng)業(yè)水土資源的匹配程度直接關(guān)系到糧食產(chǎn)能與水土資源的利用效率，其主要取決于耕地?cái)?shù)量和水資源的利用結(jié)構(gòu)等因素，進(jìn)一步可將其歸納為資源性缺水和工程性缺水，疏勒河流域則兩者兼具。本文重點(diǎn)討論了疏勒河流域水資源和耕地資源之間時(shí)空匹配特征，沒(méi)有考慮到畜牧業(yè)的情況，下一步研究需進(jìn)一步考慮畜牧業(yè)的影響，同時(shí)還需從更加全面的角度，從流域整體上考慮不同生態(tài)類(lèi)型的綜合水土資源時(shí)空匹配特征，為流域可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略提供更堅(jiān)持的科學(xué)支撐。另外在微觀尺度下研究疏勒河流域主要作物全生育周期農(nóng)業(yè)水土資源匹配關(guān)系，且在考慮土地產(chǎn)能水分敏感度的基礎(chǔ)上，更加科學(xué)細(xì)致地定量分析疏勒河流域農(nóng)業(yè)水土資源匹配綜合指數(shù)。

5 結(jié)論

（1）疏勒河流域水土資源年際變化波動(dòng)較大，呈“V”型變化波動(dòng)的態(tài)勢(shì)，其中2009、2016、2019 年為主要轉(zhuǎn)折點(diǎn)，疏勒河流域農(nóng)業(yè)水土資源發(fā)展水平有了不同程度的改善或者惡化。其中藍(lán)水足跡貢獻(xiàn)率為90.9%，與綠水足跡呈互補(bǔ)狀態(tài)，表明疏勒河流域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)受到藍(lán)水足跡的主要約束。WFpro和OFa的空間聚集性在流域低海拔中部平原地區(qū)表現(xiàn)尤為明顯。

（2）疏勒河流域WFpro與OFa的基尼系數(shù)與空間錯(cuò)配指數(shù)持續(xù)下降，表明隨著區(qū)域農(nóng)田利用效率提高，區(qū)域水土足跡匹配程度提高，空間錯(cuò)配情況得以改善；與WFgreen相比，WFblue在疏勒河流域的農(nóng)業(yè)水土資源時(shí)空匹配情況更為明顯。

（3）2000—2020 年疏勒河流域，OFa對(duì)WFpro的響應(yīng)程度越來(lái)越大，流域內(nèi)各地區(qū)對(duì)WFblue和WFgreen的敏感程度不斷增加，且集聚效應(yīng)在2010年以后更為明顯。