摘 要 [目的]農(nóng)業(yè)水土資源是糧食生產(chǎn)的決定因素,探明京津冀糧食生產(chǎn)中水土資源匹配格局特征對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展有深遠的影響。[方法]從水足跡的視角出發(fā),分析了 1980—2018 年京津冀縣域 5 種主要糧食作物(小麥、玉米、稻谷、大豆、薯類)的產(chǎn)量、播種面積、水足跡、耕地面積的時空變化,運用水土匹配系數(shù)法及 ArcGIS 深入研究了 1983、1998、2003、 2016 年水土資源匹配格局,并進一步剖析區(qū)域農(nóng)業(yè)水土匹配對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的影響。[結果]①當前京津冀水土匹配系數(shù)區(qū)間為 [0.02,1.25],超出區(qū)間范圍[0.281, 0.431];糧食生產(chǎn)格局與水土匹配系數(shù)空間格局均為“冀中南高、北部低”。②研究時段內,京津冀糧食總產(chǎn)量提高 1.14 倍,播種總面積降低 19.28%,糧食單產(chǎn)量顯著提高;灌溉提高糧食單產(chǎn)量,水土匹配系數(shù)與糧食單產(chǎn)量呈正相關。③1980—2019 年京津冀五種作物藍水足跡均值(136.64 億 m3)是綠水足跡均值(99.60 億 m3)的 1.37 倍,各作物水足跡變化不同,間接反映地區(qū)農(nóng)業(yè)種植結構的改變。④京津冀水足跡總量提高 2.45 倍,耕地總量下降 20.59%,水土匹配系數(shù)變大,農(nóng)業(yè)水土匹配程度差,間接指示研究區(qū)域地下水開發(fā)程度高。[結論]京津冀縣域水土資源匹配存在較大提升空間,應從當?shù)厮临Y源存在的問題出發(fā),適當調整作物種植結構,關注區(qū)域地下水超采等限制農(nóng)業(yè)發(fā)展的因素,促進京津冀地區(qū)農(nóng)業(yè)水土資源可持續(xù)發(fā)展。
關鍵詞 糧食作物 水足跡 農(nóng)業(yè)生產(chǎn) 匹配格局 京津冀縣域
夏文雪; 張兵; 何明霞; 崔旭 中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃2021-12-02
糧食的穩(wěn)定生產(chǎn)是中國農(nóng)業(yè)政策核心目標之一[1],水土資源是糧食生產(chǎn)的基礎性資源,對保障區(qū)域糧食安全意義重大[2]。隨著區(qū)域間糧食貿(mào)易自由化與糧食需求量的增加,水土資源匹配的重要性凸顯,糧食安全與農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展成為我國所面臨的重要挑戰(zhàn)[3]。水足跡不僅可以定量反映糧食生產(chǎn)隱含的資源量,還可以表征糧食貿(mào)易中水資源現(xiàn)狀[4,5]。分析糧食水足跡及耕地資源對緩解區(qū)域農(nóng)業(yè)資源壓力,保障地區(qū)間糧食安全,提高水土匹配水平有著重要意義[6]。
水土匹配系數(shù)是表征農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可供水資源量與耕地資源量在時空上的適宜匹配的量比關系,在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中起決定性作用[7]。目前關于水土匹配的研究,主要采用基尼系數(shù)法[8]、水土資源匹配系數(shù)法[9]等方法,側重于糧食生產(chǎn)與耕地變化[10]、水土資源與社會經(jīng)濟要素匹配[11]等方面,集中于水資源匱乏的西北旱區(qū)[12]、長江流域[13]、東北地區(qū)[7]、典型山區(qū)[14]等,逐步擴展到其他區(qū)域。水土空間匹配格局是經(jīng)濟社會和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可持續(xù)發(fā)展的基礎,對保障區(qū)域糧食安全有重要作用[15]。孫才志、王婷等分別將中國農(nóng)產(chǎn)品虛擬水與實體耕地資源、虛擬水與虛擬耕地資源相結合,分析匹配系數(shù)時空差異演變,研究表明區(qū)域耕地資源對農(nóng)業(yè)虛擬水的重要影響,為研究兩者協(xié)調關系、配置途徑奠定基礎[16、17]。
已有文獻為水土資源匹配的研究提供了理論支撐和方法依據(jù),但缺少對縣域尺度糧食作物水足跡與耕地資源時空匹配及匹配系數(shù)范圍界定的研究。位于華北平原的京津冀地區(qū),是重要的糧食產(chǎn)區(qū),農(nóng)業(yè)用水中地下水開采量占當?shù)乜傆盟康?83.72%,農(nóng)業(yè)水資源短缺且用水效率低阻礙地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn) [18,19]。鑒于此,文章定量研究 1980—2018 年京津冀主要糧食作物生產(chǎn)現(xiàn)狀的基礎上,分析 1983、1998、2003、2018 年京津冀地區(qū) 200 個縣域 5 種主要糧食作物(小麥、玉米、稻谷、大豆、薯類)水土匹配格局;以小麥、玉米田間實驗數(shù)據(jù)為基礎,計算高產(chǎn)下的水土匹配區(qū)間,為京津冀的水土資源匹配評價提供參考,為水-耕地資源的可持續(xù)利用提供科學依據(jù)。
1 研究區(qū)概況
京津冀(113°27′ ~ 119°50′ E,36°05′ ~ 42°40′ N)地處華北平原,包括北京市、天津市、河北省,涵蓋北京市、天津市以及河北省的石家莊、保定市、張家口市、承德市、滄州市、唐山市、秦皇島市、邯鄲市、邢臺市、廊坊市、衡水市等 11 個地級市,共計 200 個縣。京津冀北鄰內蒙古高原,西接黃土高原,整體呈現(xiàn)地勢西北高、東南低的特點。同時研究區(qū)屬暖溫帶大陸性季風氣候,表現(xiàn)為冬季寒冷干燥,夏季高溫多雨,雨熱同期,適宜糧食生長發(fā)育,是中國重要的糧食生產(chǎn)基地。
京津冀地區(qū)屬于資源型缺水地區(qū),遠低于 1000 m3 /人的國際公認嚴重缺水標準[20]。參考《中國統(tǒng)計年鑒(2019)》中生產(chǎn)總值量、水資源總量、人口數(shù)量、糧食產(chǎn)量及糧食播種面積數(shù)據(jù),京津冀地區(qū)以全國 0.79% 的水資源量、4.19%的糧食播種面積承載著全國 8.08%的人口數(shù),貢獻了 6.00%的糧食產(chǎn)量、9.46%的生產(chǎn)總值。
2 數(shù)據(jù)來源及方法
2.1 數(shù)據(jù)來源京津冀縣域 1980—2018 年的糧食作物生產(chǎn)總量、播種總面積(1981、1982 年數(shù)據(jù)缺失);1984-2018 年的糧食作物生產(chǎn)總量、單產(chǎn)量以及糧食作物播種面積數(shù)據(jù),來源于《北京市統(tǒng)計年鑒》、《天津市統(tǒng)計年鑒》、《河北省統(tǒng)計年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》及《農(nóng)業(yè)農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》(1981-2019)。該文涉及的小麥、玉米、稻谷、大豆作物需水量數(shù)據(jù)參考已發(fā)表文獻[21]中的蒸發(fā)蒸騰水量數(shù)據(jù),薯類作物需水量數(shù)據(jù)參考曲唱[22]所做研究。數(shù)據(jù)缺失較多的縣及無第一產(chǎn)業(yè)的縣不列入該文研究,在 ArcGIS 中以白色標識。
2.2 研究方法
2.2.1 糧食作物藍水足跡和綠水足跡
藍水足跡(WFblue)和綠水足跡(WFgreen)是作物生產(chǎn)過程中所消耗的主要水資源量,分別表示作物生長過程中消耗的地表水與地下水的水資源量、由降水蓄積在土壤含水層中或由植物根系吸收以及蒸發(fā)蒸騰的水資源量[21]。目前最常用的方法是采用美國農(nóng)業(yè)部土壤保持局(USDA—SCS)提出的方法計算有效降雨量,利用 Penman—Monteith 公式計算蒸發(fā)蒸騰水量,最終通過 CROPWAT 模型模擬得到藍水足跡、綠水足跡。本研究并未涉及各作物生產(chǎn)過程中對水環(huán)境的影響,因此不對作物灰水足跡進行計算分析。該文借鑒韓宇平學者[23、 24]所做研究中小麥、玉米、稻谷、大豆、薯類單位質量藍水足跡與綠水足跡數(shù)據(jù)(表 1),以此計算分析京津冀地區(qū)糧食作物藍水足跡和綠水足跡變化趨勢。
2.2.2 糧食作物水足跡量化
從生產(chǎn)者的角度,水足跡是生產(chǎn)某種產(chǎn)品的真實用水量,其含量取決于生產(chǎn)地區(qū)狀況及水資源利用效率 [21]。參考國內外目前通用的糧食作物產(chǎn)品單位質量虛擬水含量進行計算,具體公式如下: , , , n c n c n c W D Y = (1) 式中: 代表區(qū)域n糧食作物c單位質量虛擬水含量(m3 /t); 代表區(qū)域n糧食作物c的需水量(m3 /hm2 );代表區(qū)域 n 糧食作物 c 的單產(chǎn)量(t/hm2 )。其中 近似等于糧食作物在實際生長發(fā)育過程中累積蒸發(fā)蒸騰水量 。由于糧食作物需水量主要取決于成長過程中累積的蒸發(fā)蒸騰水量,而糧食作物本身含水量少,可忽略,故將累積的蒸發(fā)蒸騰水量作為糧食作物總需水量計算。根據(jù)公式(1),可得到北京市、天津市、河北省五類主要糧食作物單位質量虛擬水含量(表 2)。
根據(jù)公式(1)計算得到的單位質量虛擬水含量,結合每種糧食作物的產(chǎn)量,得到區(qū)域 n 內 5 種主要糧食作物的水足跡 (億 m3)。具體公式如下: n ,, 1 * n nc nc c W DB = = ∑ (2) 式中:Wn 表示區(qū)域 n 的糧食作物水足跡(億 m3); Bn c, 代表區(qū)域 n 糧食作物 c 產(chǎn)量(萬 t)。 2.2.3 水土匹配系數(shù)計算該文研究的糧食作物水土匹配系數(shù),本質上是單位面積耕地可擁有的糧食水足跡量,來描述糧食生產(chǎn)過程中所消耗的水土資源的時空匹配關系[17]。水土匹配系數(shù)越小,表明區(qū)域內單位面積耕地上,糧食生產(chǎn)所消耗的水資源量越少,匹配水平越高,農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水土資源可持續(xù)利用越好。反之,匹配系數(shù)越大,說明糧食生產(chǎn)中消耗的水資源量較多,匹配水平越差。 n n n W R L = (3) 式中: 表示區(qū)域 n 的水土匹配系數(shù)(萬 m3/hm2 ); 表示區(qū)域 n 的耕地面積(萬 hm2)。
3 結果與分析
3.1 糧食作物生產(chǎn)特征
京津冀地區(qū)糧食作物產(chǎn)量提高,單產(chǎn)增加(圖 2)。1980-2018 年京津冀糧食總產(chǎn)量呈現(xiàn)連續(xù)波動性上升再下降后持續(xù)上升的趨勢。小麥與玉米是區(qū)域主要糧食作物,其產(chǎn)量占糧食總產(chǎn)量的比重由 68.32%(1980 年)增至 91.06%(2018 年)。北京市小麥、玉米單產(chǎn)量分別由 1980 年的 2.16 t/hm2、4.51 t/hm2,增加為 2018 年的 5.41 t/hm2、6.76 t/hm2 (圖 2 dg)。1980-2018 年,天津市小麥和玉米單產(chǎn)量年均增長 1.67%、1.85%(圖 3 e)。同期,河北省小麥、玉米產(chǎn)量增幅明顯,與 1980 年的 384 萬 t、663 萬 t 相比,分別增長了 3.78 倍、 3.93 倍(圖 3 f),小麥和玉米單產(chǎn)量分別以年均 2.05%、1.57%的速率增長,截止 2018 年兩者單產(chǎn)量分別為 6.15 t/hm2 與 5.65 t/hm2 。
京津冀地區(qū)糧食作物播種面積變化顯著(圖 2)。北京市、天津市與河北省糧食作物多年平均播種總面積分別為 318.94 千 hm2 、385.85 千 hm2 、6621.71 千 hm2。1980-1985 年、1998-2003 年,京津冀地區(qū)糧食總播種面積出現(xiàn)大幅下降趨勢。2003 年,河北、天津糧食播種面積達到歷年最小值,分別為 5944 千 hm2 、258.1 千 hm2 ,相對于 1998 年的 7305.7 千 hm2 、446.6 千 hm2 ,減少了 18.64%、42.2%。北京市五種主要糧食作物播種面積均呈現(xiàn)大幅下降趨勢,其中小麥播種面積降幅最大,減少了 18.88 倍(圖 2 g)。1980-2018 年,天津市小麥播種面積下降 83.87 t/hm2、玉米播種面積增加 17.8 t/hm2 (圖 2 h)。同期,河北省小麥播種面積下降了 403 千 hm2 ,而玉米播種面積擴張明顯,上升了 1096.97 千 hm2(圖 2 i)。圖 3 為京津冀地區(qū)五種作物藍水足跡、綠水足跡及水足跡總量變化趨勢圖。從圖 3 可知,1980-2018 年,五種作物藍水足跡、綠水足跡及水足跡總量分別以 2.83 % 、2.31 % 、2.67 % 的年均變化率增加(圖 3a)。40 年間,稻谷、小麥、玉米、大豆和薯類藍水足跡均值分別為 6.37 億 m3 、85.22 億 m3 、37.84 億 m3 、4.47 億 m3 與 2.73 億 m3;五種作物綠水足跡均值分別為 4.42 億 m3、24.01 億 m3 、56.77 億 m3、6.09 億 m3與 8.32 億 m3 ,整體來看藍水足跡總和高于綠水足跡總和。小麥和玉米是京津冀地區(qū)主要作物,其水足跡總量歷年均值占作物水足跡總量的 87.20 % ,小麥藍水足跡均值(85.22 億 m3 )是綠水足跡均值(24.01 億 m3 )的 3.55 倍,屬于研究區(qū)主要灌溉作物;玉米則相反,藍水足跡均值(37.84 億 m3)比綠水足跡均值(56.77 億 m3)低 33.35 % ,說明對灌溉用水依賴程度低。
3.2 糧食作物水足跡、耕地面積時空變化特征
根據(jù)圖 2 糧食總播種面積柱狀圖拐點選取 1983、1998、2003、2016 年為特定時間節(jié)點,繪制京津冀縣域糧食水足跡空間格局分布圖(圖 4)。由圖 3 可知,縣域尺度糧食水足跡主要集中區(qū)向冀南部轉移;總量超過 6 億 m3 的縣域,由 1983 年的 0 個增至 2016 年的 9 個;京津冀北部地區(qū)的糧食水足跡多介于 1-2 億 m3 ,波動較小。1983 年京津冀各縣域糧食水足跡均低于 4.92 億 m3,高值區(qū)不明顯。1998 年糧食水足跡大幅提高,形成以定州市、辛集市、深縣等為中心的團塊狀分布與遷西縣、薊縣、寶坻縣、武清縣等條帶狀分布格局。 2003 年糧食水足跡高值區(qū)分布范圍縮小,集中于高邑縣等地。2016 年糧食水足跡高值區(qū)多位于冀中南部,少量分布在武清縣、樂亭縣等東部地區(qū)。
京津冀縣域耕地資源分布不均衡,但縣域耕地面積保持穩(wěn)定,整體表現(xiàn)為冀中南高、北部低的分布格局(圖 5)。1983 年京津冀耕地集中于京津冀中東部地區(qū),主要分布在新樂縣、武清縣、滄縣等地;1998 年,京津冀耕地面積增加,分布范圍擴大至高邑縣、張北縣等地。2003 年,耕地面積減少,高邑縣、滄縣等地仍為耕地面積高值區(qū)。2016 年耕地面積達 57 千 hm2 以上的縣域,共計 16 個,主要位于康保縣、張北縣、沽源縣等冀中南部。同期,耕地面積低值區(qū)主要位于懷柔區(qū)、寬城滿族自治縣、阜平縣等縣域,總量數(shù)值在 19 千 hm2以下。
3.3 糧食作物水土資源匹配格局分析
合理的水土匹配格局是糧食穩(wěn)定生產(chǎn)和水土資源可持續(xù)利用的基礎。小麥和玉米是京津冀地區(qū)主要糧食作物,占地區(qū)糧食總產(chǎn)量的 91.06%(2018 年),根據(jù)小麥和玉米生長發(fā)育過程中耗水量等數(shù)據(jù),確定研究區(qū)域水土匹配系數(shù)區(qū)間,對指導京津冀地區(qū)糧食作物水土匹配調整提供依據(jù)。依據(jù)田間試驗數(shù)據(jù)[25],在糧食高產(chǎn)的情況下,水土匹配系數(shù)的區(qū)間范圍為 0.281 ~ 0.431。超出區(qū)間范圍上限,說明區(qū)域內用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的灌溉用水量多,匹配程度差,不利于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可持續(xù);低于區(qū)域范圍下限,說明區(qū)域內農(nóng)業(yè)灌溉用水量少,水資源與耕地資源匹配程度低。京津冀縣域水土匹配系數(shù)整體增大,空間差異顯著,1983-2016 年,水土足跡匹配系數(shù)隨時間演變呈現(xiàn)冀中南部高、冀北低;京津低的分布格局。該文將匹配系數(shù)均等劃分為 6 個等級,分別為:Ⅰ級(0 ~ 0.281]、Ⅱ 級(0.281 ~ 0.431]、Ⅲ級(0.431 ~ 0.700]、Ⅳ級(0.700 ~ 0.980]、Ⅴ級(0.980 ~ 1.260],根據(jù)匹配系數(shù)等級做空間分布圖(圖 6)。四個典型年份中,Ⅰ級、Ⅱ級匹配水平縣域數(shù)量減少;Ⅲ級匹配水平縣域數(shù)量分別為 48 個、69 個、37 個、42 個;處于Ⅳ—Ⅵ級的縣域數(shù)量由 1983 年的 5 個增加至 2016 年的 106 個,主要集中于河北平原地區(qū),分布地域不斷擴展。 2003 年、2016 年北京市各縣域均值分別為 0.20、0.54,上升明顯。天津市匹配系數(shù)范圍為 0.15~0.39、 0.36~0.71、0.35~0.63、0.47~0.92,匹配系數(shù)均值處于 0.27-0.66 之間,變化波動小,略高于區(qū)間范圍上限。河北匹配系數(shù)范圍為 0.04 ~ 0.88、0.19 ~ 1.36、0.13 ~ 1.10、0.27 ~ 1.25;均值分別為 0.41、0.69、0.65、0.82,與 1983 年相比,河北省匹配系數(shù)增加 1 倍,遠超區(qū)間范圍上限,說明糧食生產(chǎn)中消耗的水資源量多,水土匹配程度差。
4 討論
4.1 水土匹配格局直接反映糧食生產(chǎn)重心“南進西移”
水土匹配系數(shù)空間格局變化直接反映了糧食生產(chǎn)格局的變化。京津冀地區(qū)糧食生產(chǎn)空間格局變化主要受耕地資源分布、播種面積、糧食產(chǎn)量的影響,表現(xiàn)出空間聚集性顯著的特征,糧食生產(chǎn)重心呈“南進西移”的移動趨勢[26、27]。該文研究發(fā)現(xiàn)冀中南平原地區(qū)水土匹配系數(shù)高(最大值 1.13),糧食產(chǎn)量高(最大值 67.61 萬 t);匹配系數(shù)空間格局為“冀中南高、北部低”(圖 6),糧食生產(chǎn)重心向冀中南平原區(qū)移動(圖 4),二者具有空間一致性的特征。
4.2 水土匹配系數(shù)側面反映糧食單產(chǎn)量的增加
京津冀糧食單產(chǎn)量顯著增加,年均增長率為 2.89%(圖 2)。冀中南部平原區(qū)為糧食高產(chǎn)區(qū),與水土匹配系數(shù)高值區(qū)分布地區(qū)相符,根據(jù)公式(1)(3)可知糧食單產(chǎn)量與水土匹配系數(shù)呈正相關。京津冀地區(qū)有效灌溉面積每增加 1 個單位,糧食產(chǎn)量增加 1.6 個單位以上,農(nóng)業(yè)灌溉提高糧食單產(chǎn),且兩者存在顯著正相關[28、29],糧食單產(chǎn)量提高,水土匹配系數(shù)增加。
4.3 水土匹配系數(shù)間接體現(xiàn)農(nóng)業(yè)種植結構的變化
農(nóng)業(yè)水足跡的變化是農(nóng)業(yè)種植結構調整的表現(xiàn)形式之一。京津冀地區(qū)不同作物水足跡變化趨勢不同(圖 3),其變化的差異反映了該地區(qū)農(nóng)業(yè)種植結構的變化[23]。韓宇平學者研究發(fā)現(xiàn)京津冀地區(qū)總水足跡、藍水足跡與綠水足跡的空間分布格局較為一致,同樣呈現(xiàn)出“冀中南部高、西部和北部小”的特征[24],與該文得到水足跡總量的水土匹配空間格局(圖 6)相似。作物水足跡總量上升,水土匹配系數(shù)增大,因此應該適當調整作物種植結構,減少高藍水足跡作物的種植,有利于科學合理分配農(nóng)業(yè)水資源。
4.4 水土匹配格局間接指示地下水超采情況
京津冀地區(qū)水土匹配系數(shù)高值區(qū)與地下水漏斗區(qū)邊界大體重合(圖 7)。從圖 7 可知地下水漏斗區(qū)主要位于冀中南部平原區(qū),形成了以保定、石家莊、邢臺、邯鄲為代表的地下水漏斗區(qū),學者研究發(fā)現(xiàn)地下水漏斗區(qū)有擴大傾向[30]。石家莊南部、邢臺東北部、邯鄲、廊坊等重合區(qū)域匹配系數(shù)均大于 0.431(圖 7)。由此可見,多數(shù)水土匹配高值區(qū)分布在地下水漏斗范圍內,兩者之間存在空間聯(lián)系。地下水是京津冀地區(qū)農(nóng)業(yè)灌溉主要水源,水資源開發(fā)利用強度已達 101%,灌溉用水量占地下水開采總量的 78.82%,農(nóng)業(yè)用水強度超過水資源承載能力,導致糧食種植區(qū)地下水漏斗水位逐年下降,漏斗總面積擴大[19、31]。該文研究發(fā)現(xiàn)糧食主產(chǎn)區(qū)與地下水漏斗區(qū)范圍大致重合(圖 7),長期大規(guī)模的糧食生產(chǎn)超采地下水,糧食生產(chǎn)消耗地下水資源量增加,導致水土匹配系數(shù)變大,超出適宜區(qū)間范圍上限(0.431),造成區(qū)域水土資源不匹配。
5 結論
通過定量核算 1980-2018 京津冀 200 個縣的糧食作物(小麥、玉米、稻谷、大豆、薯類)水足跡,分析了京津冀地區(qū)糧食水足跡、耕地面積、匹配系數(shù)的變化,得出結論如下:
1)水土匹配系數(shù)空間格局與糧食生產(chǎn)格局聯(lián)系密切,糧食生產(chǎn)集聚地區(qū)匹配系數(shù)高。河北為糧食生產(chǎn)重點區(qū)域,主要受播種面積分布的影響,糧食產(chǎn)量及匹配系數(shù)均高于京津兩市。
2)灌溉提高糧食單產(chǎn)量,進而影響水土匹配系數(shù)。1980-2018 年京津冀地區(qū)糧食作物單產(chǎn)量逐年增加,表現(xiàn)為北京市、天津市、河北省糧食作物單產(chǎn)量年遞增率分別為 1.91%、2.79%、3.08%,存在顯著空間差異。
3)水土匹配系數(shù)的變化側面反映地區(qū)農(nóng)業(yè)種植結構的調整。1980-2018 年,小麥、玉米、稻谷、大豆、薯類水足跡總量呈增加態(tài)勢,從 174.01 億 m3 增加到 426.14 億 m3 ,年均增長 2.67% 。研究期內,作物藍水足跡總量年均占比(42.65%) 仍高于綠水足跡總量(31.14% )。
4)匹配系數(shù)間接反映京津冀地區(qū)地下水超采。冀中南部平原地區(qū)匹配系數(shù)遠超匹配系數(shù)區(qū)間(0.281 ~ 0.431),表現(xiàn)為耕地分布集中、農(nóng)業(yè)水資源少、地下水開采強度高。糧食主產(chǎn)區(qū)與地下水漏斗區(qū)范圍存在重疊現(xiàn)象。
水土匹配系數(shù)是反映區(qū)域農(nóng)業(yè)水土資源適宜性的重要指標。該文初步探討了京津冀縣域主要糧食水足跡、耕地及兩者匹配關系時空變化特征;基于資源高效利用視角,應從兩方面明確水土資源匹配落實重點:減少高耗水作物種植規(guī)模,因地制宜優(yōu)化調整糧食作物種植結構;進一步發(fā)展節(jié)水灌溉,以此保障農(nóng)業(yè)資源可持續(xù)發(fā)展,為調控京津冀地區(qū)水土資源匹配狀況、調整作物生產(chǎn)等方面提供參考意義。未來將更全面分析縣域尺度單位質量虛擬水含量及匹配系數(shù)區(qū)間范圍。
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