基于MODIS的沿黄粮食主产区耕地利用水分盈亏特征分析

周 浩，马泉来，杨崇科，万小强，曹艳杰

基于MODIS的沿黄粮食主产区耕地利用水分盈亏特征分析

周 浩1，马泉来2,3※，杨崇科2,3，万小强2,3，曹艳杰2,3

（1. 湖南师范大学地理科学学院，长沙 410081；2. 河南省资源环境调查一院，郑州 450072；3. 河南省自然资源科技创新中心（资源环境承载能力评价与监测预警研究），郑州 450072）

明确中国核心粮食主产区耕地水分盈亏状况，有利于区域灌溉策略制定及保障国家粮食安全。为探讨沿黄粮食主产区耕地利用下水分盈亏规律，该研究基于土地利用现状数据、MODIS遥感数据和常规气象数据，在Priestley-Taylor公式、区域遥感蒸散模型支持下构建水分盈亏评价模型，揭示2000－2020年原阳县、封丘县、延津县、长垣市、滑县和濮阳县沿黄6县的气候水分平衡状况及耕地利用下水分盈亏效应。结果表明：1）2000－2020年沿黄6县耕地及其子类型面积均缓慢下降，垦殖率由2000年81.46%降至2020年的79.34%，耕地变化过程类型以稳定型、前后期萎缩型以及前期新增型为主；2）研究区常年水分盈亏指数为−0.60，整体气候水分亏缺，以原阳县西南部、滑县、濮阳等地最为突出，同时在各研究时点呈现趋势性变化规律；3）研究区耕地多处于较为严峻的气候干旱状态，缺水类型主要为中度、重度和严重干旱，无正常和轻度干旱区，且在变化状态效应上，稳定型耕地处于严重干旱状态，前期和后期萎缩型耕地重度干旱，前期新增型耕地为严重干旱。当地需通过“以水定产，量水而行”并在保障粮食安全生产前提下，积极谋划和推行面向水分平衡目标的区域耕地可持续利用战略。研究可为沿黄区耕地灌溉策略制定及保障国家粮食安全提供支持。

遥感；干旱；水分；耕地；盈亏；MODIS数据；效应；粮食主产区

0 引 言

干与湿是农业区划的重要依据，揭示区域气候干湿状况对北方地区的粮食生产、排灌措施制定以及水资源利用具有积极应用价值[1-3]。黄河干流河南段流经的沿黄区是河南省推动黄河流域生态保护和高质量发展战略核心区，在推动国家生态文明建设及商品粮供应安全上发挥着重要作用[4]。长期以来，该地区存在较为突出的水资源短缺、生产力布局与水资源分布不匹配等本底资源约束问题，对当地粮食生产、经济发展和生态环境造成威胁[5-6]。因此，围绕其开展水分盈亏态势评估，并进一步明晰耕地利用水分盈亏效应，对保障国家粮食安全、促进区域高质量发展具有重要现实意义。

当前，学者围绕水分盈亏问题开展了大量研究：1）研究方法和手段上，常基于田间试验或传统数理特征统计法来分析区域水分盈亏规律[7-8]。评价指标一类是反映水分供应状况的降水量指标，如降水距平百分率、Z指数、标准化降水指数等[9-11]；另一类是反映水分供需变化的指标，如综合气象干旱指数、相对湿润度指数、水分盈亏指数等[12-14]，或采用降水与潜在蒸散的差值来表征，以明晰区域主要水分收入与支出项以及水分供需矛盾大小[15]。但上述水分供应或供需指标多侧重理论解释上的水分盈亏状态，且对特定用地类型变化（状态和过程）的水分盈亏效应问题考虑不够充分，实践性有待进一步提高；2）研究内容上，可概括为农田土壤、作物和气候水分盈亏3个研究层次[16]，其中气候水分盈亏的研究过程为大气水分循环，能够明确天然状态下由气候条件所主导的干、湿状况，可从宏观上揭示长时间序列的水分盈亏问题[17-18]，并服务于区域农业开发战略制定，与耕地利用下水分盈亏效应问题研究具有较好的契合性；3）研究对象多为较大面积的流域或地区[19-20]，对于中小尺度而言，由于其境内气象站点数量较少，水分盈亏研究存在数据获取上的困难。然而值得注意的是，遥感及GIS信息技术在常规手段难以测量得到的水分条件数据上具有独特的优势，能够弥补传统监测资料不足的劣势，将其与传统模型相结合，仅需要少量传统气象资料便可计算中小尺度地区的水分盈亏信息，参数较少且计算简单[21]。

原阳、封丘等沿黄6县是河南省粮食产量最高、耕地分布最为集中的粮食主产区，同时也是农业缺水最为严重的地区，但针对该地区或类似区域的耕地水分盈亏问题研究较为匮乏。基于此，为探讨沿黄粮食主产区耕地利用下水分盈亏规律，本文拟以2000－2020年土地利用现状数据、MODIS遥感数据和常规气象数据为依托，在Priestley-Taylor公式、区域遥感蒸散模型支持下并构建水分盈亏评价模型，反演沿黄6县的水分盈亏状态，明确在天然气候状态下的由气候条件所主导的耕地水分盈亏效应，以期为灌溉策略制定及保障国家粮食安全提供支持。

1 研究区概况及数据来源

1.1 研究区概况

沿黄6县位于河南沿黄区，豫北平原东部，辖原阳县、封丘县、延津县、长垣市、滑县和濮阳县6个县级行政区（图1），总面积7 657.15 km2。沿黄6县为温带大陆性季风气候区，四季分明，但降水年际和区域分布不均，易形成季节性干旱。地势西南高而东北低，但整体仍以平原为主，土壤类型主要为潮土和风沙土，耕作条件优越。沿黄6县耕地分布广，主要耕作类型为小麦、玉米和水稻，其中水稻主要集中分布于近邻黄河的原阳县和封丘县。沿黄6县是黄河干流中段沿岸的重要粮食主产区，人均水资源占有量仅为河南平均水平的64.5%、全国的13.7%，属于资源性缺水地区。

图1 研究区沿黄6县示意图

1.2 数据来源及预处理

1.2.1 耕地利用数据

耕地利用数据的信息源均来自美国陆地资源卫星Landsat TM、OLI/TIRS多光谱遥感影像，数据获取自美国地质勘探局USGS（http://earthexplorer. usgs.gov/），过程中涉及选用不同的卫星数字产品，并辅以中国科学院资源环境科学数据中心（http://www. resdc.cn）的“中国土地利用现状遥感监测数据集”。影像数据在经过大气校正、几何纠正、图像增强等预处理基础上，进行543、432等不同波段的标准假彩色融合以实现耕地人机交互式目视解译。对于历史期（2000年、2005年、2010年和2015年）的解译精度验证，通过Google Earth软件来布控数据的采样网格验证点来实现（解译准确率均大于85%），而对于现状年（2020年）验证，通过对研究区进行实地GPS信息样点的比对验证和记录（考察时间为2020年8月7日－8月13日），结合后期室内数据纠正，完成耕地解译数据的精度验证（解译准确率89.20%）。

1.2.2 MODIS数据

采用2000－2020年MODIS陆地标准3级产品Albedo产品（MCD43B3，1d）、LST和Emis产品（MOD11A2，1d）、LAI产品（MCD15A2，8d），对数据进行拼接、投影与数据格式转换、裁剪等处理，但由于MODIS数据在空间上可能存在缺值现象，且不同数据类型的时间分辨率不一致，对数据进行空间范围缺值插补和时间序列缺值插补等处理[19]，同时对分析时段汇总后的数据进行二次地理空间插值，以保证空间分辨率和时间分辨率的一致性。

1.2.3 气象及其他数据

气象数据来自气象数据共享中心（http://data.cma.cn）的“中国地面气象资料日值数据集V3.0”，经过质量控制，该数据集的质量及完整性相对于以往发布的地面同类数据产品明显提高[22]。研究所涉及的气象数据包括2000－2020年研究区及周边26个地面基准气象站点（图1）的气温、降水、风速、日照时数、气压、湿度等逐日观测数据。对各站点的逐日气象要素数据进行汇总，获得站点平均气候要素数据，利用ArcGIS 10.5地统计学模块进行点状气候要素的反距离空间插值处理；基础地理信息数据包括DEM数字高程模型数据（30 m）、经纬度空间分布数据以及行政区划数据。

2 研究方法

2.1 逐日潜在蒸散量遥感估算

2.1.1 瞬时潜在蒸散量

准确估算潜在蒸散量是水分盈亏研究的基础。Priestley-Taylor模型[23]在蒸散达到平衡（即当下垫面与下垫面上方空气的相对湿度相等时的蒸散）基础上，引入常数，推导出无平流条件下潜在蒸散量的计算方法，具有物理概念明确、算法简单的优势。选用该方法作为瞬时潜在蒸散遥感反演的基础机制，计算式如下：

式中T0为潜在蒸散量，mm；为Priestley-Taylor系数；R为地表净辐射量，W/m2；为土壤热通量，W/m2；为汽化潜热，MJ/kg；为饱和水汽压-温度曲线斜率，kPa/℃；为干湿表常数，kPa/℃。其中可通过与大气温度T（K）的经验公式进行计算，干湿表常数（）可由空气定压比热、大气压（海拔高度推算）等计算得到；同样采用能量平衡法，通过MODIS数据来推算卫星过境时刻，并结合大气温度T和Emis地表发射率的遥感信息数据，最终得到卫星过境时瞬时潜在蒸散量[24]。

2.1.2 瞬时潜在蒸散量的逐日尺度转换

由Priestley-Taylor公式反演得到的卫星过境时刻瞬时潜在蒸散量，需通过尺度转换才能得到逐日潜在蒸散量。由于一天中净辐射呈正弦曲线变化特点，决定了潜在蒸散量变化也具有正弦变化特点。因此可采用正弦曲线拟合的方法实现瞬时潜在蒸散量向逐日潜在蒸散量的转化，计算式如下：

式中T0_max为日最大潜在蒸散量（mm），一般在正午时刻达到；为模拟时刻；set和rise分别为日落时间和日出时间，对应着当地净辐射值变为负和变为正的时间，可以通过纬度和日期计算得到[2]。

2.2 有效降水量与实际蒸散量估算

2.2.1 有效降水量

有效降水量（e，mm）一般是指降水实际补充到耕层土壤中的净水量，为总降水量中的有效部分。利用美国农业部土壤保持局推荐的有效降水量分析方法来计算有效降水量，该方法将有效降水量的计算分为日降水量超过和小于8.3 mm 2种情况，此方法的有效性已得到了很多学者的证明，且在类似地区获得较好的应用，具体计算原理见文献[2]。

2.2.2 实际蒸散量

实际蒸散量与潜在蒸散量间存在着正比或者互补的关系，沿黄6县属温带大陆性季风区，下垫面和有效降水量是影响地表实际蒸散的最重要的2个因素[25]。考虑到基于水量平衡法推导出的傅抱璞公式[26]在计算长期陆面实际蒸散量时与实际情况较为符合，可采用该公式并结合上述遥感反演的潜在蒸散量结果来计算实际蒸散量，计算式如下：

T/e=1+T0/e−[1(T0/e)]1/m（3）

式中T为实际蒸散量，mm；为表征下垫面透水性、植被状况和地形等特征的参数。沿黄6县属平原地带，下垫面条件较好，参考相关学者研究成果[25-26]，将统一取值为2.5。

2.3 水分盈亏评价

气候水分盈亏程度多通过降水量（，mm）与T0的差值或差值后的比值参数来理论表征[14]，本文综合考虑e以及T关系，构建气候水分盈亏指数（WPLI），以反映水分有效供给量与实际需求量之间的供给余缺情况，计算式如下：

WPLI=/T=(e−T)/T（4）

式中为e与T差值，即水分盈亏量，mm/d，其量值反映了气候水分盈亏状况。当>0，水分盈余，表示气候湿润；<0，水分亏缺，表示气候干燥；=0，水分收支平衡；同时依据《中国农业干旱监测指标方法与等级划分》标准，并参照文献[15]等级划分标准，将沿黄6县气候水分盈亏状态划分为无旱（WPLI>−0.15）、轻度干旱（−0.15≤WPLI<−0.30）、中度干旱（−0.30≤WPLI<−0.45）、重度干旱（−0.45≤−WPLI<−0.60）和严重干旱（WPLI≤−0.60）5个等级。

2.4 耕地利用变化分析

采用地学信息图谱论解释耕地利用变化的时序过程规律[27]及其水分盈亏效应。通过对2000年以来5个时点的耕地利用信息进行编码融合与计算，得到耕地利用变化过程信息图谱，以反映耕地利用变化的时序过程规律。依据图谱特点，将变化依次划分为：稳定型（WD，5个时点均为耕地）、前期新增型（QXZ，前2个时点耕地转入）、后期新增型（HXZ，后2个时点耕地转入）、前期萎缩型（QWS，前2个时点耕地转出）、后期萎缩型（HWS，后2个时点耕地转出）、耕地动态维持型（GDW，2000和2020年为耕地中间时点发生变化）、交互萎缩型（JHW，前4个时点耕地与非耕地交互变化、2020年为非耕地）、其他动态维持型（TDW，2000和2020年为非耕地中间时点变化）、动态新增型（DXZ，前4个时点类型变化、2020年为耕地）、其他稳定型（TWD，5个时点均为非耕地）共10类过程。

3 结果与分析

3.1 耕地利用变化分析

研究期初，耕地总面积为6 237.26 km2，垦殖率（即耕地面积占土地总面积的比例）81.46%，其中旱地占耕地总面积的91.90%，分布极其广泛，而水田由于灌溉耗水量大，集中分布在近邻黄河的原阳县和封丘县等地（图2），其面积占耕地面积的8.1%；研究期末，受城市化工业化进程影响，沿黄6县垦殖率下降了2.12个百分点（2020年为79.34%），年均下降0.13%，旱地相对面积比例缓慢增长至92.06%，耕地利用结构类型基本保持稳定；另一方面，除2010年外，各时点的耕地及其子类型（旱地和水田）均表现出面积同步下降特点，2000－2005年、2010－2015年和2015－2020年的耕地动态度[25]分别是−0.20%、−0.17%和−0.27%，同时受黄河河滩等耕地后备资源开发影响，2005－2010年耕地面积以0.12%的速率缓慢增加。

从时序过程规律来看，稳定型为最主要的耕地利用变化类型，其面积达到5 665.06 km2，占耕地变化过程类型总面积的73.98%，同时占历年耕地面积的近9成（图3），该过程类型成为沿黄6县20 a间粮食稳定生产及供应的最重要保障；萎缩型图谱反映了该地区耕地退出的规律，其中前期萎缩型主要表征了耕地在前期（2005年之前）即被生产建设占用情形，空间上主要分布在各市县的建成区周边地带，对应面积为304.19 km2，占到耕地变化过程总面积的3.97%，后期萎缩型（即耕地在2010年后被占用）也多集中在建成区周边地带，面积201.40 km2，前期新增型则主要分布在黄河沿岸地带，反映了耕地新增开垦集中于2005年之前情形，对应面积为276.78 km2，上述3个过程类型相对面积比例之和达到10.21%。其他变化过程类型面积占比较小，且尤以交互萎缩型和动态新增型最为突出，其面积比例不足0.1%。

图2 2000－2020年沿黄6县耕地利用分布

3.2 蒸散量与有效降水量分析

3.2.1 数量变化特征

对于常年水平而言（即指2000—2020年平均水平），潜在蒸散量受温度、日照等条件影响，第1日序至第33日序、第321日序至365日序（对应于1月、11月中下旬和12月）的潜在蒸散量明显偏低，并导致累加曲线变化平缓。第34日后（2月上旬），地表逐渐回暖，潜在蒸散量以0.42 mm/10 d的速率持续上升，至第160日序（6月中旬）达到全年峰值（7.14 mm）。第161日后，尽管气温进一步上升，但潜在蒸散量开始以0.35 mm/10 d的速率波动式下降，并至第320日序降到1.60 mm；对于逐日有效降水量，以第166日序和第276日序为突变节点，将其划分为3个阶段：第1日序至第166日序（6月中下旬），逐日有效降水量平均以0.06 mm/10 d的速率缓慢上升，累加曲线变化平缓；第166日序后，逐日有效降水量以0.17 mm/10 d的速率迅速上升，至271日序（9月下旬）达到峰值（2.13 mm），该时段降水较为集中，有利于当地农作物生长发育；第271日序后，累加曲线斜率迅速减小，即逐日有效降水量持续下降，如图4所示。

注：WD，稳定型；QXZ，前期新增型；HXZ，后期新增型；QWS，前期萎缩型；HWS，后期萎缩型；GDW，耕地动态维持型；JHW，交互萎缩型；TDW，其他动态维持型；DXZ，动态新增型；TWD，其他稳定型。

Fig3 Change of cultivated land change in six county along the Yellow River from 2000 to 2020

图4 2000－2020年沿黄6县逐日潜在蒸散与有效降水量变化

3.2.2 空间分布特征

作为沿黄6县耕地的主要水分盈亏要素，当地蒸散量与有效降水量出现显著的时空错位（图5）。平均潜在蒸散范围323.64～1226.3 mm，其相对高值区主要分布在滑县、长垣市、濮阳县以及原阳县西南角等地，蒸散能力普遍高于1 100 mm，低值区则主要分布在中部的延津县、封丘县和原阳县，团聚性分布特征较为显著；对于实际蒸散量而言，其蒸散范围346.92～622.82 mm，相对高值区主要集中分布在濮阳县西部以及原阳县西南角；有效降水量为降水实际补充到耕层土壤中的净水量，属耕地天然供水的主要来源。沿黄6县多年有效降水量处于208.54～238.56 mm之间，相对高值区位于原阳县西南角以及封丘县的东部，但整体降水较少且偏均质分布（图5）。

3.3 气候水分盈亏特征分析

3.3.1 水分盈亏量

沿黄6县全境基本处于水分亏缺状态，亏缺程度在各时点存在较大差异：1）2000－2020年，平均气候水分盈亏范围为−390.81～−126.68 mm。各时点盈亏量高低值差别较大，反映了内部盈亏程度差异显著的特点，但同时各时点盈亏均值分别为−370.02、−349.83、−352.53、−245.12和−262.24 mm，整体水分亏缺状态趋于缓和；2）延津县以及滑县的西部、原阳县中北部的水分亏缺量较小，原阳县南部、封丘县、滑县东部以及濮阳县的水分亏缺量则处于较高水平，耕地灌溉压力较大；3）沿黄6县属中或小空间尺度的研究区，相对于更大尺度研究区而言，其水分盈亏量的内部差异性较小。沿黄6县常年水分盈亏均值为−324.21 mm，盈亏量的空间异质性程度偏低，主要是由于上述各时点的盈亏高低水平存在一定互补性，并导致常年盈亏高低值差异较小（图6）。

图5 2000－2020年沿黄6县潜在蒸散量与有效降水量分布

图6 2000－2020年沿黄6县气候水分盈亏分布

3.3.2 水分盈亏指数

天然降水已不能满足沿黄6县的耕地灌溉需求，需通过抽取地下水或渠道引水以保证农作物正常生长生育。由图7可知，2000－2020年，沿黄6县各时点的水分盈亏指数均值均小于0，依次为−0.60、−0.59、−0.62、−0.53和−0.58，盈亏状态以亏缺为主，且以2010年最为显著，其盈亏指数范围为−0.66～0.25，亏缺低值区主要分布在黄河沿岸。2015年，水分亏缺程度有所缓和，相对高值区主要分布在原阳县西南部；对于常年水平而言，沿黄6县的水分盈亏指数范围为−0.63～−0.37，均值−0.60，原阳县西南部以及东北部的滑县、濮阳县等地的盈亏指数均处于相对较低水平，对应耕地灌溉需求较大。因此，应依据不同地区的缺水状况进行差别化灌溉管理，特别是对于原阳县西南部、滑县、濮阳等地而言，应特别保障其耕地灌溉用水需求。

3.4 耕地利用下气候水分盈亏效应分析

3.4.1 水分盈亏状态效应

沿黄6县各时点的耕地气候干旱情势严峻，主要干旱类型为中度、重度和严重，无正常和轻度干旱区（图8），需通过抽取地下水、渠道引水等措施，以保障耕地的作物正常生长发育。2000年、2005年和2020年，耕地干旱类型均表现为重度和严重干旱，但干旱状态特征存在较大差异：2000年，32.31%的耕地处于重度干旱状态，绝大部分位于原阳县以及封丘县境内，其余地区多处于严重干旱状态；2005年，重度干旱的耕地面积比例增至53.99%，对应的严重干旱面积比例降为46.01%，并在空间上萎缩至封丘县、长垣市东北部和濮阳县全境；2020年，严重干旱的耕地继续萎缩，面积比例降至27.65%，主要集中分布在濮阳县以及滑县东北部，对应的重度干旱区面积比例则变为72.35%。2010年和2015年的耕地干旱类型共3种：中度干旱、重度干旱和严重干旱，但仍表现出较为显著的均质性分布特点，上述时点所对应的中度干旱耕地面积比例均不足0.1%，2010年严重干旱面积比例达到93.02%，重度干旱面积比例为6.97%，空间上主要分布在原阳县的西南端，但至2015年严重干旱面积比例变为2.68%，重度干旱面积比例则是97.31%。

图7 2000—2020年沿黄6县气候水分盈亏指数分布

图8 2000－2020年沿黄6县耕地干旱风险评价

3.4.2 水分盈亏过程效应

基于常年水分盈亏评价结果，结合耕地利用变化过程图谱，分析耕地利用下水分盈亏的过程效应（表1）。稳定型是沿黄6县20 a间耕地利用变化的最主要过程类型，其盈亏指数处于−0.63～−0.54范围，对应的盈亏均值达到−0.60，处于严重干旱状态，该类型耕地为沿黄6县农业生产管理的重点区；耕地前期萎缩型和后期萎缩型图谱主要分布在各市县的建成区周边地带，且都表现出重度干旱状态，对应盈亏指数均值都是−0.59，上述图谱分别表征2005年前和2010年后被生产建设占用的情形，因此对应的图谱区受水分亏缺约束相对较小；分布在黄河沿岸的前期新增型耕地多呈严重干旱状态，但值得注意的是，耕地的新增垦殖导致了农业用水量的急剧增加，因此该类型区在保障地下水灌溉条件下，需重点发展引黄灌溉工程，以增强农业用水供给能力；后期新增型和动态新增型图谱均表现出严重干旱特点，动态维持型和交互萎缩型则为重度干旱。综上所述，无论是从状态效应还是过程效应而言，沿黄6县的耕地干旱情势极为严峻，因此需通过“以水定产，量水而行”并在保障粮食安全生产前提下，制定更为科学的农业生产管理办法。

表1 2000－2020年沿黄6县耕地利用下水分盈亏过程效应统计

注：WPLI为气候水分盈亏指数。

Note:WPLIrepresented as the climate water profit and loss index.

4 讨 论

基于有效降水与实际蒸散量来分析耕地水分盈亏效应，可明确天然状态下由气候条件所主导的干、湿状况，能够为认识沿黄6县耕地利用的水分盈亏状况提供基础性认知。无论是从状态效应还是过程效应分析来看，沿黄6县的耕地灌溉用水情势将非常严峻，倘若在天然雨养管理条件下，沿黄6县90%以上耕地将处于严重干旱乃至重度干旱状态。因此，在天然降水已远不能满足当地农业灌溉需求条件下，为确保粮食生产，当地大部分地区不得不依赖开采浅层地下水来满足农业灌溉需求，而从长期来看，降水作为广义农业供水“本源”，地下水的补充也是来自天然降水，地下水长期的超载开发势必会引发诸多生态环境问题。同时诸多学者研究表明[6,9]，包括河南在内的黄河流域中下游地区由于高强度农业开发活动长期存在，使得其农业用水情势非常严峻，并存在显著时空配置错位情形，与本文研究结论基本一致。因此，当地政府需针对耕地的不同水分盈亏程度去制定科学宏观农业开发战略，以降低气候水分亏缺的潜在风险，实现耕地的合理开发与利用、促进生态文明建设。

潜在蒸散量是水分盈亏测算的关键数据，对其准确估算需要大量的气候要素数据及其他参数资料。本文基于遥感（MODIS）和常规气象数据，来反演逐日潜在蒸散量，进而采用傅抱璞公式来提取实际蒸散信息。但由于MODIS系列数据起始于1999年12月，难以实现更长时间序列的潜在蒸散遥感估算，后续需综合其他遥感信息来反演历史时点的潜在蒸散量；另一方面，考虑到基于水量平衡法推导出的傅抱璞公式在计算长期实际蒸散量时与实际情况较为符合[26]，本文采用该公式并结合计算出的潜在蒸散量进行地表实际蒸散计算。傅抱璞公式体现了实际蒸散量受潜在蒸散量、降水量和下垫面的控制影响，但如果出现降水量为0的情形，根据该式计算出的实际蒸散量也为0，显然与实际情形不符，以上假设表征了傅抱璞公式在其因子处于不同值域时计算模拟效果也不一样，后续研究须对该公式进行改进以提高适用性。

5 结 论

为了揭示原阳、封丘等6个典型产粮大县耕地利用下水分盈亏特征，该文构建了水分盈亏评价模型，以揭示2000－2020年该地区耕地利用下水分盈亏效应。结论如下：

1）沿黄6县的耕地及其子类型（旱地和水田）表现出面积缓慢下降趋势，20 a间垦殖率下降了2.12个百分点，同时从时序过程来看，稳定型图谱占变化总面积的73.98%，前、后期萎缩型均主要分布在各市县建成区周边地带，前期新增型则主要分布在黄河沿岸地带，三者相对面积比例之和为10.21%；

2）逐日潜在蒸散量与有效降水量在时序上的曲线斜率和突变点存在较大差异，二者在空间上分别表现出异质性和均质性特点。常年气候水分盈亏范围为−390.81～−126.68 mm，整体盈亏状态为亏缺，原阳县西南部、滑县、濮阳等地属水分亏缺重点区，且对于各时点而言，亏缺量和亏缺指数存在显著差异；

3）耕地水分盈亏的状态效应上，各时点耕地的气候干旱情势严峻，主要干旱类型为中度、重度和严重，无正常和轻度干旱区，其中2010年耕地严重干旱面积比例达93.02%，2015年重度干旱比例为97.31%。过程效应方面，稳定型图谱处于严重干旱状态，前期萎缩型和后期萎缩型的耕地属重度干旱状态，前期新增型则表现出严重干旱特点。考虑到沿黄区耕地多处于较为严峻的气候干旱状态，需通过“以水定产，量水而行”并在保障粮食安全生产前提下，积极谋划和推行面向水分平衡目标的区域耕地可持续利用战略。

[1] 金涛. 中国粮食作物种植结构调整及其水土资源利用效应[J]. 自然资源学报，2019，34(1)：14-25.

JIN Tao. The adjustment of China's grain cropping structure and its effect on the consumption of water and land resources[J]. Journal of Natural Resources, 2019, 34(1): 14-25. (in Chinese with English abstract)

[2] 周浩，马泉来，邹朝晖. 挠力河流域水稻生育期水分供需特征研究[J]. 地理科学，2021，41(3)：534-543.

ZHOU Hao, MA Quanlai, ZOU Zhaohui. Analysis of water supply and demand characteristics of rice growing stage in Naoli River Basin[J]. Scientia Geographica Sinica, 2021, 41(3): 534-543. (in Chinese with English abstract)

[3] 韩兰英，张强，贾建英，等. 气候变暖背景下中国干旱强度、频次和持续时间及其南北差异性[J]. 中国沙漠，2019，39(5)：1-10.

HAN Lanying, ZHANG Qiang, JIA Jianying, et al. Drought severity, frequency, duration and regional differences in China[J]. Journal of Desert Research, 2019, 39(5): 1-10. (in Chinese with English abstract)

[4] 陈帅，侯孟阳，李园园，等. 黄河流域水资源、能源与粮食生产的时空匹配及阻尼效应[J]. 农业工程学报，2022，38(18)：246-254.

CHEN Shuai, HOU Mengyang, LI Yuanyuan, et al. Spatial-temporal matching patterns for grain production using water and energy resources and damping effect in the Yellow River Basin[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2022, 38(18): 246-254. (in Chinese with English abstract)

[5] 白芳芳，齐学斌，乔冬梅，等. 黄河流域九省区农业水资源利用效率评价和障碍因子分析[J]. 水土保持学报，2022，36(3)：146-152.

BAI Fangfang, QI Xuebin, QIAO Dongmei, et al. Evaluation of agricultural water resource utilization efficiency and obstacle factor diagnoses in Nine Provinces of the Yellow River Basin[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2022, 36(3): 146-152. (in Chinese with English abstract)

[6] 徐辉，王亿文，张宗艳，等. 黄河流域水-能源-粮食耦合机理及协调发展时空演变[J]. 资源科学，2021，43(12)：2526-2537.

XU Hui, WANG Yiwen, ZHANG Zongyan, et al. Coupling mechanism of water-energy-food and spatiotemporal evolution of coordinated development in the Yellow River Basin[J]. Resources Science, 2021, 43(12): 2526-2537. (in Chinese with English abstract)

[7] 南纪琴，王景雷，秦安振，等. 中国西北旱区农业水土资源利用情景潜力研究[J]. 自然资源学报，2017，32(2)：292-300.

NAN Jiqin, WANG Jinglei, QIN Anzhen, et al. Study on utilization potential of agricultural soil and water resources’ in Northwest Arid Area[J]. Journal of Natural Resources, 2017, 32(2): 292-300. (in Chinese with English abstract)

[8] 彭大为，周秋文，谢雪梅，等. 下垫面因素对喀斯特地区水分利用效率的影响[J]. 地理科学进展，2021，40(12)：2086-2100.

PENG Dawei, ZHOU Qiuwen, XIE Xuemei, et al. Effect of underlying surface factors on water use efficiency in the karst area[J]. Progress in Geography, 2021, 40(12): 2086-2100. (in Chinese with English abstract)

[9] 胡实，莫兴国，林忠辉. 冬小麦种植区域的可能变化对黄淮海地区农业水资源盈亏的影响[J]. 地理研究，2017，36(5)：861-871.

HU Shi, MO Xingguo, LIN Zhonghui. Impacts of possibility planting region change for winter wheat on agricultural water surplus and deficit in Huang-Huai-Hai Region [J]. Geographical Research, 2017, 36(5): 861-871. (in Chinese with English abstract)

[10] PALMER W C. Meteorological Drought[R]. Washington, DC:US Department of Commerce Weather Bureau, 1965.

[11] RAYNE S, FOREST K. Evidence for increasingly variable Palmer Drought Severity Index in the United States since 1895[J]. Science of the Total Environment, 2016, 544: 792-796.

[12] 赵俊芳，郭建平，徐精文，等. 基于湿润指数的中国干湿状况变化趋势[J]. 农业工程学报，2010，26(8)：18-24.

ZHAO Junfang, GUO Jianping, XU Jingwen, et al. Trends of Chinese dry- wet condition based on wetness index[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering(Transactions of the CSAE), 2010, 26(8): 18-24. (in Chinese with English abstract)

[13] 朱嘉伟，赵聪佳，郭蕊蕊，等. 水资源约束条件下的县域冬小麦节水灌溉制度[J]. 农业工程学报，2021，37(1)：92-100.

ZHU Jiawei, ZHAO Congjia, GUO Ruirui, et al. Water-saving irrigation regime for winter wheat in county areas under water resources constraints[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2021, 37(1): 92-100. (in Chinese with English abstract)

[14] 魏新光，王铁良，李波，等. 辽宁省玉米地水分盈亏时空分布特征及灌溉模式分区研究[J]. 农业工程学报，2018，34(23)：119-126.

WEI Xinguang, WANG Tieliang, LI Bo, et al. Temporal and spatial distribution characteristics of maize water surplus deficit and irrigation mode partition in Liaoning province[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2018, 34(23): 119-126. (in Chinese with English abstract)

[15] 周浩，雷国平，杨雪昕，等. RCPs气候情景下挠力河流域耕地水土资源平衡效应模拟[J]. 应用生态学报，2018，29(4)：1302-1312.

ZHOU Hao, LEI Guoping, YANG Xuexin, et al. Simulation for balanced effect of soil and water resources on cultivated land in Naoli River Basin，Northeast China under the RCPs climate scene[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2018, 29(4): 1302-1312. (in Chinese with English abstract)

[16] 严登华，翁白莎，王浩. 区域干旱形成机制与风险应对[M]. 北京：科学出版社，2014.

[17] 颜雅琼，申双和. 近50多年来淮河流域气候水分盈亏时空变化[J]. 气象科学，2019，39(4)：457-466.

YAN Yaqiong, SHEN Shuanghe. Spatial and temporal changes of climatic and water deficit in the Huaihe River Basin over past 50 years[J]. Journal of the Meteorological Sciences, 2019, 39(4): 457-466. (in Chinese with English abstract)

[18] 周浩，金平，夏卫生，等. 三江平原挠力河流域主要作物水分盈亏时空变化特征[J]. 农业工程学报，2020，36(14)：159-166.

ZHOU Hao, JIN Ping, XIA Weisheng, et al. Spatial-temporal characteristics of water surplus and deficit for the main crops in Naoli River Basin of Sanjiang Plain, China[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2020, 36(14): 159-166. (in Chinese with English abstract)

[19] 商蒙非，赵炯超，韩桐，等. 1961－2020年中国玉米需水量及水分盈亏的时空变化格局[J]. 中国农业大学学报，2022，27(4)：22-30.

SHANG Mengfei, ZHAO Jiongchao, HAN Tong, et al. Temporal and spatial variation of maize water requirement and water surplus and deficit in China from 1961 to 2020[J]. Journal of China Agricultural University, 2022, 27(4): 22-30. (in Chinese with English abstract)

[20] 卢宝宝，孙慧兰，姜泉泉，等. 近53a新疆水分盈亏量时空变化特征[J]. 干旱区研究，2021，38(6)：1579-1589.

LU Baobao, SUN Huilan, JIANG Quanquan, et al. Spatiotemporal variation characteristics of the water budget in Xinjiang during the latest 53 years[J]. Arid Zone Research, 2021, 38(6): 1579-1589. (in Chinese with English abstract)

[21] 杨胜天，赵长森，遥感水文[M]. 北京：科学出版社，2015.

[22] 黄辉，郑昌玲，张劲松，等. 1980－2019年南太行地区气候变化趋势[J]. 应用生态学报，2022，33(8)：2139-2145.

HUANG Hui, ZHENG Changling, ZHANG Jinsong, et al. Climate changes in southern Taihang Mountain area from 1980 to 2019[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2022, 33(8): 2139-2145. (in Chinese with English abstract)

[23] PRIESTLEY C H B, TAYLOR R J. On the assessment of surface heat flux and evaporation using large-scale parameters[J]. Monthly Weather Review, 1972, 100(2): 81-92.

[24] 刘昌明，白鹏，王中根，等. 稀缺资料流域水文计算若干研究：以青藏高原为例[J]. 水利学报，2016，47(3)：272-282.

LIU Changming, BAI Peng, WANG Zhonggen, et al. Study on prediction of ungagged basins: A case study on the Tibetan Plateau[J]. Journal of Hydraulic Engineering, 2016, 47(3): 272-282. (in Chinese with English abstract)

[25] 周浩，雷国平，张博，等. 1990－2013年挠力河流域耕地变化下水土资源平衡效应分析[J]. 农业工程学报，2015，31(1)：272-280.

ZHOU Hao, LEI Guoping, ZHANG Bo, et al. Farmland change induced land and water resource balance in Naoli River Basin from 1990 to 2013[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2015, 31(1): 272-280. (in Chinese with English abstract)

[26] 尹铎皓，范雲鹤，周君华，等. 基于傅抱璞模型的岷江上游流域实际蒸散研究[J]. 中国农村水利水电，2016，61(2)：33-36.

YIN Duohao, FAN Yunhe, ZHOU Junhua, et al. Simulation and analysis of actural evapotranspiration in the upper reaches of Minjiang River based on Fu Baopu model[J]. China Rural Water and Hydropower, 2016, 61(2): 33-36. (in Chinese with English abstract)

[27] 梁明，聂拼，陆胤昊，等. 淮南市土地利用程度变化过程的时空演化特征[J]. 农业工程学报，2019，35(22)：99-106.

LIANG Ming, NIE Pin, LU Yinhao, et al. Spatiotemporal evolution characteristics of land use intensity change process of Huainan[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2019, 35(22): 99-106. (in Chinese with English abstract)

Cultivated land changes induced water surplus and deficit characteristics in the main grain-production areas along the Yellow River using MODIS

ZHOU Hao1, MA Quanlai2,3※, YANG Chongke2,3, WAN Xiaoqiang2,3, CAO Yanjie2,3

(1.410081; 2.450072,; 3.(),450072)

Yellow River reaches along Henan Province has been one of the most significant core areas to promote ecological protection and high-quality development in the Yellow River Basin. An important role can also be played to enhance the national ecological civilization construction for the commodity grain supply security. However, water resource shortages have been serious threatens to the basic resources in this region. A mismatch between production capacity and water resource distribution has posed a great challenge to local food production, economic development, and ecological environment. Therefore, it is a high demand for the assessment of the water balance to further clarify the effects of water balance under land use, in order to ensure national food security and regional high-quality development. This study aims to reveal the characteristics of water balance under land use in six typical grain-producing counties (such as Yuanyang and Fengqiu). The land use status, MODIS remote sensing data, and conventional meteorological data were also collected in the region from 2000 to 2020. A water balance evaluation model was constructed to reveal the climatic water balance status and the effects of water balance under land use, according to the Priestley-Taylor formula and regional remote sensing evapotranspiration model. The results show that: 1) There was a slow decrease in the area of cultivated land and the subtypes in the six counties along the Yellow River during the study period. Specifically, the cultivation rate decreased from 81.46% in 2000 to 79.34% in 2020. The stable type spectrum accounted for 73.98% of the total change area from the temporal process. The early and late shrinkage types were mainly distributed around the built-up areas of each city and county, whereas, the early addition type was mainly distributed along the Yellow River. The relative area ratios of the three types were 3.97%, 2.63%, and 3.61%, respectively; 2) The annual water balance index in the study area was -0.60, indicating a deficit overall. The key areas of water deficit were found in the southwestern part of Yuanyang County, Huaxian, and Puyang. There were some significant differences in the amount and index of deficit, indicating the varying trend at each time point; 3) The cultivated land in the study area was mostly in a severe climatic drought state, with the water shortage type mainly being moderate, severe, and extremely severe drought. There were no normal and mild drought areas. In terms of the effects of changing states, the stable type cultivated land was in a state of severe drought, while the early and late shrinkage type cultivated land was in a state of severe drought, and the early addition type cultivated land was in a state of extremely severe drought. Considering that most of the cultivated land in the Yellow River region is in a relatively severe climatic drought state, the regional sustainable strategy of cultivated land used can be expected to ensure food security production under the principle of “determining production according to water and conducting production according to the amount of water”.

remote sensing; drought; water; cultivated land; surplus and deficit; MODIS data; effect; main-grain producing areas

2022-12-27

2023-01-10

河南省重点研发与推广专项项目（222102320299、232400410036）；湖南省自然科学基金项目（2021JJ40352）；湖南师范大学大学生创新创业训练计划项目（2022059）；湖南省教育厅创新平台科研项目（20K080）

周浩，博士，讲师，研究方向为耕地及国土资源综合利用。Email：zhouhao7404@ 163.com

马泉来，中级工程师，研究方向为自然资源保护。Email：maquanlai0716@163.com

10.11975/j.issn.1002-6819.202212175

S311; S127; S271

A

1002-6819(2023)-07-0119-09

周浩，马泉来，杨崇科，等. 基于MODIS的沿黄粮食主产区耕地利用水分盈亏特征分析[J]. 农业工程学报，2023，39(7)：119-127. doi：10.11975/j.issn.1002-6819.202212175 http://www.tcsae.org

ZHOU Hao, MA Quanlai, YANG Chongke, et al. Cultivated land changes induced water surplus and deficit characteristics in the main grain-production areas along the Yellow River using MODIS[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2023, 39(7): 119-127. (in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.202212175 http://www.tcsae.org