路 中，雷國平，郭晶鵬，王居午，馬鑫鵬，李松澤

（1.東北大學(xué)土地管理所，遼寧 沈陽 110004；2.東北農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150030）

隨著全球氣候變化及人類活動強(qiáng)度的加劇，自然災(zāi)害給世界，尤其是發(fā)展中國家造成的潛在威脅越來越大[1-2]，而對于生態(tài)脆弱區(qū)而言因自身生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)、功能和生態(tài)過程相當(dāng)復(fù)雜，其對于氣候變化和人為干擾均表現(xiàn)極為敏感[3]。北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶因其降雨少、大風(fēng)日多、沙塵活動強(qiáng)烈，是典型的生態(tài)脆弱區(qū)[4]。作為干旱半干旱生態(tài)脆弱區(qū)，水分是影響其穩(wěn)定性的關(guān)鍵性因素[5]，同時(shí)水分又是區(qū)域社會經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的支撐和保障條件[6]。因此，準(zhǔn)確估計(jì)北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶水分盈虧態(tài)勢是實(shí)現(xiàn)資源的合理開發(fā)和利用與社會經(jīng)濟(jì)的長遠(yuǎn)發(fā)展的前提[7]，意義重大。

水土資源平衡是指綜合考慮地區(qū)內(nèi)水資源的供應(yīng)能力和土地利用條件下的需求狀況，分析本地區(qū)水資源的余缺情況，合理協(xié)調(diào)水資源的供求關(guān)系，以尋求水土資源的平衡。目前部分學(xué)者利用不同的研究方法分別從水資源[8]、土資源[9]和水資源與土資源相結(jié)合[6，10]的角度進(jìn)行區(qū)域水土平衡研究。根據(jù)前人的研究經(jīng)驗(yàn)，學(xué)者普遍認(rèn)為水、土資源相結(jié)合進(jìn)行水土資源效應(yīng)評價(jià)才能充分發(fā)揮水土資源系統(tǒng)的整體效能[11]。而在以水、土資源相結(jié)為基礎(chǔ)的水土資源效應(yīng)評價(jià)中，實(shí)際蒸散量是進(jìn)行水土資源效應(yīng)評價(jià)的關(guān)鍵因素。部分學(xué)者分別從水量平衡和實(shí)際蒸散量與潛在蒸散量之間的互補(bǔ)關(guān)系入手進(jìn)行實(shí)際蒸散量的估算，如楊艷昭[10]等依據(jù)降雨量、徑流量和土壤含水量數(shù)據(jù)構(gòu)建水量平衡方程進(jìn)行實(shí)際蒸散量的估算；馮雪[12]等依據(jù)平流—干旱互補(bǔ)模型（AA模型）進(jìn)行實(shí)際蒸散量的估算；張瑞剛[13]等依據(jù)傅抱璞模型進(jìn)行實(shí)際蒸散量的估算。但是從前人研究中可以發(fā)現(xiàn)，在水土平衡效應(yīng)研究中估算的實(shí)際蒸散量都未能充分考慮土地利用類型、地貌特性和土壤屬性的影響，而實(shí)際蒸散量受土地利用狀況、地貌特征和土壤屬性影響比較明顯[14-18]，因此本文在Budyko水熱耦合平衡理論的基礎(chǔ)上，參考孫福寶[19]提出的擬合參數(shù)ω方程，通過利用研究區(qū)域的數(shù)據(jù)重新進(jìn)行參數(shù)ω方程的擬合，最終獲得符合本研究區(qū)域參數(shù)ω的擬合方程，以此進(jìn)行參數(shù)ω的計(jì)算以及實(shí)際蒸散量的計(jì)算，更易體現(xiàn)不同土地利用狀況、地貌特征和土壤屬性條件下的實(shí)際蒸散量，從而較為準(zhǔn)確的進(jìn)行水土平衡效應(yīng)評價(jià)，分析水分盈虧態(tài)勢。

松嫩平原北部區(qū)域處于黑龍江省西部農(nóng)牧交錯(cuò)脆弱帶，是典型的生態(tài)脆弱區(qū)。此外，松嫩平原是黑龍江省和國家的重要商品糧基地，糧食商品率占30%以上，而干旱是影響松嫩平原尤其是松嫩平原北部糧食生產(chǎn)的重要因素。因此，研究該地區(qū)水分盈虧態(tài)勢對氣候和土地利用變化的響應(yīng)可為未來氣候變暖情景下的糧食生產(chǎn)政策的制定提供科學(xué)依據(jù)。本文以松嫩平原北部作為研究區(qū)域，以1985年、1995年、2005年和2015年為時(shí)間點(diǎn)，通過收集區(qū)域及周邊地區(qū)氣象站點(diǎn)和水文站點(diǎn)的長時(shí)間序列氣象數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)地理空間數(shù)據(jù)，定量研究水土資源平衡態(tài)勢，以期為農(nóng)牧交錯(cuò)帶水土資源合理利用、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)協(xié)調(diào)布局，以及實(shí)現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)和決策支持。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

松嫩平原北部黑土區(qū)位于黑龍江省西部，地理位置位于45°46′—48°56′N、122°24′—126°41′E之間，土地總面積為1.92×104km2。松嫩平原北部地處小興安嶺南麓與松嫩平原的過渡地帶，研究區(qū)域地勢東北高西南低，波狀起伏臺地暨漫川漫崗區(qū)域是該區(qū)主要地形特征，丘陵漫崗地占60%以上；屬于溫帶大陸性季風(fēng)氣候，四季分明，多年平均降水量499 mm，降水分布不均勻，6—9月份降水占全年降水量的72%，降雨分布集中易造成水土流失；耕地是當(dāng)前研究區(qū)最主要的土地利用類型，林地只是在坡度較陡，不適合耕作的地區(qū)分布；研究區(qū)屬于黑土和黑鈣土和草甸土為主的典型黑土區(qū)，其他的暗棕壤等有零星分布，是開展黑土區(qū)研究的重點(diǎn)地區(qū)。

1.2 數(shù)據(jù)來源

研究所用數(shù)據(jù)包括：（1）1985年、1995年、2005年的1∶10萬Land Sat TM遙感影像和2015年1∶10萬LandSat 8遙感影像；（2）2000年分辨率為30 m的研究區(qū)域DEM；（3）全國725個(gè)氣象站點(diǎn)提供的氣象數(shù)據(jù)主要包括降水、氣溫（包括最高氣溫、平均氣溫和最低氣溫）、相對濕度、降雨天數(shù)、風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)等數(shù)據(jù)；（4）國家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享平臺（http//www.geodata.cn）提供的中國1∶400萬土壤類型圖（1980s）；（5）根據(jù)松遼流域水資源公報(bào)獲取2010—2014年地表徑流量數(shù)據(jù)。

2 研究方法

本文首先分析30年來松嫩平原北部的農(nóng)業(yè)氣候資源和土地利用變化，然后根據(jù)水量平衡法[21]求得水文站點(diǎn)的實(shí)際蒸散量，利用matlab求得各水文站點(diǎn)的參數(shù)ω值，在SPSS中運(yùn)用線性回歸的方法來確定擬合參數(shù)ω方程中回歸系數(shù)，以此來確定研究區(qū)域不同土地利用類型、地貌特征和土壤屬性條件下的參數(shù)ω值和實(shí)際蒸散量，并在計(jì)算植被需水量的基礎(chǔ)上，通過構(gòu)建水分盈虧模型來定量計(jì)算松嫩平原北部30年來農(nóng)業(yè)氣候資源和土地利用變化所引發(fā)的水分盈虧態(tài)勢的變化，系統(tǒng)評價(jià)30年間松嫩平原北部環(huán)境下的水土平衡效應(yīng)。

2.1 土地利用和農(nóng)業(yè)氣候資源分析

土地變化研究的重要內(nèi)容是土地變化發(fā)生的空間位置、土地變化的類型、土地變化劇烈程度。這些研究有助于評估土地變化的后果，預(yù)測土地變化的趨勢[20]。本文首先從宏觀角度分析土地利用變化發(fā)生的空間位置，然后利用土地利用變化重要性指數(shù)和土地利用變化面積比重，闡釋變化類型和變化劇烈程度。

（1）土地利用變化重要性指數(shù)。運(yùn)用土地利用變化重要性指數(shù)（Ci），篩選出土地利用變化的主要類型。計(jì)算公式如下：

式（1）—式（2）中，Ci為第i種變化類型的土地利用變化重要性指數(shù)，Ai為第i類土地變化面積，A為該區(qū)域各類土地變化面積之和。Ci值越大，說明第i類土地變化越占主導(dǎo)作用。

（2）土地利用變化面積比重。土地利用變化面積比重（D）是指各類土地變化面積之和占區(qū)域總面積的比重，可用其揭示土地利用變化的劇烈程度。計(jì)算公式如下：

式（3）中，D為土地利用變化面積的比重，A為區(qū)域各類土地變化面積之和，S為區(qū)域面積。D值越大，說明該區(qū)域土地利用變化越劇烈。

農(nóng)業(yè)氣候資源變化趨勢分析采用一次線性方程表示：

式（4）中，Y為農(nóng)業(yè)氣候資源因素，t為時(shí)間（1985—2015年），a1為線性趨勢項(xiàng)。a1的系數(shù)為正，則表明是增量，反之則反。

2.2 潛在蒸散量模型

采用1998年世界糧農(nóng)組織提出的修正方程Penman-Monteith計(jì)算潛在蒸散量，此方程對地表植被能量平衡和水汽擴(kuò)散理論進(jìn)行了較為全面的考慮，能夠很好地反映各氣候要素的綜合影響，其具體公式如下所示：

式（5）中，Δ為飽和水汽壓曲線的斜率，γ為干濕計(jì)常數(shù)，Rn為地面凈輻射，G為土壤熱通量，u2為2 m高處風(fēng)速，es和ea分別為飽和水汽壓和實(shí)際水汽壓。

地面凈輻射為太陽凈短波輻射和地面凈長波輻射之差，其中太陽輻射的計(jì)算采用經(jīng)驗(yàn)公式：

式（6）中，Rs為太陽（短波）輻射，Ra為太陽總輻射，n和N分別為日照時(shí)數(shù)和最大日照時(shí)數(shù)，as和bs為代表地域氣候特征的參數(shù)，本文根據(jù)祝昌漢[21]的中國系數(shù)研究成果，取東北地區(qū)as= 0.189、bs= 0.133，以便于更符合當(dāng)?shù)貙?shí)際狀況。

2.3 實(shí)際蒸散量模型

本文基于Budyko假設(shè)評估松嫩平原北部實(shí)際蒸散量，傅抱璞從流域水文氣象的物理意義出發(fā)，根據(jù)微分方程理論給出Budyko假設(shè)的解析形式[22]。許多學(xué)者[23-24]對于該模型的適用性和可靠性進(jìn)行了討論，結(jié)果表明該模型適用于下墊面變化對實(shí)際蒸散量的影響方面的研究。方程式如下：

式（7）中，E為年均實(shí)際蒸散量，P為年均降水量，E0為年均潛在蒸散量，采用1998年聯(lián)合國糧農(nóng)組織（FAO）修訂的Penman-Monteith（P-M）公式計(jì)算。

關(guān)于參數(shù)ω確定，許多學(xué)者[14-18]論證了參數(shù)ω與下墊面的土地利用類型、地貌特征和土壤屬性有密切聯(lián)系。孫福寶等[19]通過對黃河流域的數(shù)據(jù)，擬合了參數(shù)ω的方程表達(dá)式。本文采用孫福寶提出的擬合方程式：

式（8）中，Ks代表飽和導(dǎo)水率，i代表平均降雨天數(shù)占全年的比例，代表平均潛在蒸散量，β代表研究區(qū)域地表坡度（弧度），Smax為植被—土壤有效蓄水能力，a1、b1、c1、d1為方程系數(shù)。

其中，關(guān)于Ks的計(jì)算是根據(jù)Li[25]提出的飽和導(dǎo)水率計(jì)算公式，此模型經(jīng)過李曉鵬[26]驗(yàn)證，得出Li模型模擬結(jié)果與田間實(shí)驗(yàn)的結(jié)果更為接近，其公式如下：

式（9）中，c1，c2，c3分別表示土壤的粘粒、粉粒和砂粒的含量，ρ和c4分別為土壤容重和土壤有機(jī)質(zhì)含量。其參數(shù)的值均來自《黑龍江土壤》。

本文采用Dunne和Willmott[27]推薦采用的計(jì)算植被—土壤有效蓄水能力Smax公式：

式（10）中，θf和θw分別表示田間持水量的水分含量和萎蔫點(diǎn)，droot代表各類型植被根系的最大深度與土壤深度之間的最小值。θf和θw是根據(jù)《黑龍江土壤》和Dunne[27]的建議，分別計(jì)算不同土壤種類的θf和θw值；土壤深度參考《黑龍江土壤》獲得；植物根系是根據(jù)土地利用類型參考相關(guān)文獻(xiàn)獲得。

2.4 水分盈虧評價(jià)模型

依據(jù)農(nóng)田水分平衡原理，小麥生育階段的水分虧缺率可以描述為小麥生育階段的自然供水量與需水量的差占需水量的百分比的負(fù)值[28]。同時(shí)參考以前學(xué)者的研究經(jīng)驗(yàn)[6-7]，植被生育階段的水分虧缺率可描述為植被生育階段的自然供水量與需水量的差占需水量的百分比的負(fù)值，而植被生育階段的自然供水量可以用實(shí)際蒸散量來表示[18]，故植被某一生育階段的作物水分虧缺率計(jì)算式表示為：

式（11）中，WD為l種土地利用類型全生育期的水分虧缺率，ETS和ET分別為實(shí)際蒸散量和需水量。具體評價(jià)分級為正常缺水（WD≤0.15）、輕度缺水（0.15＜WD≤0.30）、中度缺水（0.30＜WD≤0.45）、重度缺水（0.45＜WD≤0.60）和嚴(yán)重缺水（WD＞0.60）5種等級。

植被生育階段的需水量可簡化為植株蒸騰量與棵間蒸散量之和，其計(jì)算式為：

式（12）中，ET（l）為植被生育階段的需水量，KC為相應(yīng)時(shí)段的作物系數(shù)，ETO為相應(yīng)時(shí)段的作物參考蒸散量。植物作物系數(shù)（KC）引用相關(guān)文獻(xiàn)[29-30]中的結(jié)果，各作物分區(qū)的逐月作物系數(shù)用代表站數(shù)值。

3 計(jì)算結(jié)果

3.1 土地利用變化和農(nóng)業(yè)氣候資源

3.1.1 土地利用變化 本文應(yīng)用ArcGIS 10.2軟件，依據(jù)Google Earth建立判讀標(biāo)志，對松嫩平原北部1985年、1995年、2005年和2015年的Landsat TM遙感影像進(jìn)行目視解譯，生成研究區(qū)內(nèi)4個(gè)時(shí)期土地利用矢量圖，利用第二次土地調(diào)查數(shù)據(jù)對土地利用矢量圖進(jìn)行分類精度檢驗(yàn)，檢驗(yàn)表明各地類的Kappa系數(shù)均超過0.90，滿足本文研究的需要；在此基礎(chǔ)上，獲取各年份地類面積及土地利用變化信息（表1—表2）。在數(shù)據(jù)解譯過程中，因水域面積受降雨等條件影響明顯，故水域面積變化不加以分析。

由圖1可知，松嫩平原北部近30年來土地利用整體特征并未發(fā)生變化，土地利用主要是以旱地為主。隨著人類活動的加劇，濕地和林地面積在逐年減少，水田的面積在逐年增加。由表1可知，1985—2015年濕地變化幅度最大，分別減少了447.49 km2、889.37 km2和401.04 km2；旱地面積變化幅度次之，分別增加了404.07 km2、644.35 km2和364.05 km2；水田和林地變化幅度相當(dāng)，水田面積變化分別增加了188.12 km2、52.39 km2和111.33 km2；林地面積分別減少了125.62 km2、16.72 km2和163.53 km2；建設(shè)用地30年來變化幅度并不明顯。

為進(jìn)一步了解土地利用的變化情況，將1985年、2015年土地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行分析（表2），土地利用變化面積4402.44 km2，占總面積的22.9%。變化最大的是濕地，其減少量是1985年濕地面積的55.35%，占總變化面積的39%，占總面積的9.04%；其次是旱地，其增加面積占1985年旱地面積的9.94%，占總變化面積的38%，占總面積的7.87%；水田面積增加比較明顯，是1985年水田面積的3.6倍，由于水田基數(shù)面積比較少，其變化面積僅占總變化面積的8%，占總面積的1.83%；林地變化面積與1985年相比減少了35.69%，其占總變化面積的7%，占總面積的1.59%；建設(shè)用地變化面積最小，其增加面積占1985年面積的13.62%，占總變化面積的2%，占總面積的0.49%。研究表明，研究區(qū)域是以農(nóng)業(yè)為基礎(chǔ)的糧食生產(chǎn)基地，隨著經(jīng)濟(jì)的快速增長，為了滿足日益增長的物質(zhì)文化的需要，濕地和林地面積大量轉(zhuǎn)化為旱地和水田。

圖1 松嫩平原北部1985—2015年土地利用空間格局Fig.1 The spatial pattern of land use in the northern part of Songnen Plain from 1985 to 2015

表1 1985年以來松嫩平原北部土地利用變化情況表 單位：km2Tab.1 The land use change in the northern Songnen Plain since 1985 unit: km2

3.1.2 農(nóng)業(yè)氣候資源 由圖2可知，近30年來，松嫩平原北部農(nóng)業(yè)氣候資源變化比較明顯，其平均溫度呈上升趨勢，變化速率為0.27℃/10年；生長日期的平均潛在蒸散量呈明顯下降趨勢，變化速率為-5.15 mm/年；降雨量處于上下波動的狀態(tài)，并未呈現(xiàn)較為明顯的變化趨勢，由圖可知隨著時(shí)間的不斷推移，降雨量上下波動的幅度不斷的加劇，這樣研究區(qū)域的脆弱性表現(xiàn)更加明顯。這里統(tǒng)計(jì)每10年的平均降雨量變化情況，可以看出1985—1989年平均降雨量為502.41 mm，1990—1999年平均降雨量是549.33 mm，2000—2009年平均降雨量是482.54 mm，2010—2015年平均降雨量558.22 mm。

表2 1985—2015年研究區(qū)土地利用變化的主要類型Tab.2 The main types of land use change of study area in 1985-2015

圖2 1985—2015年松嫩平原北部氣候要素年際變化Fig.2 The inter-annual variation of climatic elements in the northern Songnen Plain in 1985-2015

3.2 參數(shù)ω估計(jì)及模擬實(shí)際蒸散量

3.2.1 參數(shù)ω估計(jì) 由上面論述得知，參數(shù)ω與相對入滲能力KS、相對蓄水能力Smax/E0和區(qū)域平均坡tanβ關(guān)系式可以表達(dá)為：

式（13）中，a1、b1、c1、d1為方程系數(shù)。

這里將式（13）進(jìn)行變形如下：

式（14）中，a、b、c、d為回歸系數(shù)，a1= ea，b1=b，c1=c，d1=d。其中，參數(shù)ω值可以根據(jù)式（6）利用matlab反求得各氣象站點(diǎn)的ω值，對于式（6）中實(shí)際蒸散量的計(jì)算，依據(jù)邱新法等[21]提出的水量平衡法求解。水量平衡法是目前計(jì)算區(qū)域?qū)嶋H蒸散較為可靠的方法，常被用來評價(jià)其他模型的計(jì)算精度。本文用水量平衡法計(jì)算的年實(shí)際蒸散以此來擬合傅抱璞模型中參數(shù)ω值，公式如下：

式（15）中，P為區(qū)域年降水量，由雨量站提供的數(shù)據(jù)采用反距離權(quán)重插值得到研究區(qū)降雨量平均值，E為年實(shí)際蒸散，R為水文站實(shí)測年徑流量，ΔW為區(qū)域蓄水量的年變化量。

對于年尺度，區(qū)域蓄水量的變化可近似忽略。因此，區(qū)域年實(shí)際蒸散可由下式計(jì)算：

根據(jù)上述公式分別計(jì)算式（14）中的其他參數(shù)，在SPSS中進(jìn)行多元回歸分析，結(jié)果可知，R2= 0.73，參數(shù)a= 2.014，b= -0.294，c= 0.362，d= -3.919。即函數(shù)方程表示為：

運(yùn)用所求的參數(shù)ω值得擬合方程，分別求得2000—2014年實(shí)際蒸散量與研究區(qū)域水文站數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，最終其絕對偏差MAE、方差均方根RMSE和納西效率系數(shù)NSE分別是38.7 mm、10.4%和0.57。

3.3 實(shí)際蒸散量時(shí)空分布特征

圖3 1985—2015年研究區(qū)的實(shí)際蒸散量分布圖Fig.3 The actual evapotranspiration distribution of study area in 1985-2015

由圖3可知，經(jīng)過上述過程求得的實(shí)際蒸散量可以很好地反映不同土地利用狀況、地貌類型和土壤屬性的實(shí)際蒸散量。整體來看，松嫩平原北部30年實(shí)際蒸散量的范圍是328.5—462.4 mm（圖3），均值為391.56 mm。從空間上來看，實(shí)際蒸散量的分布大致是從北向南逐漸增加。實(shí)際蒸散量高值區(qū)域出現(xiàn)在克山縣中部、依安縣下部和拜泉縣左下部分；低值區(qū)域出現(xiàn)在訥河市北部和西部。由于受到土地利用類型、地貌特征和土壤屬性的影響，同一時(shí)期相鄰區(qū)域不同下墊面條件下實(shí)際蒸散量表現(xiàn)出來差異。從時(shí)間上來看，1985—2015年平均實(shí)際蒸散量分別是394.25 mm、391.36 mm、343.54 mm和371.75 mm。其中，1985年值域區(qū)間為390—410 mm、410—430 mm和430—450 mm的參考作物蒸散量分別占區(qū)域土地總面積的25.43%、43.22%和17.08%；1995年值域區(qū)間為390—410 mm、410—430 mm和430—450 mm的參考作物蒸散量分別占區(qū)域土地總面積的21.62%、42.96%和103.75%；2005年值域區(qū)間為330—350 mm、350—370 mm和370—390 mm的參考作物蒸散量分別占區(qū)域土地總面積的15.08%、31.53%和36.21%；2015年值域區(qū)間為370—390 mm、390—410 mm和410—430 mm的參考作物蒸散量分別占區(qū)域土地總面積的22.82%、42.50%和21.07%。表明松嫩平原北部30年來實(shí)際蒸散量先降低后升高，其下降的趨勢大于升高的趨勢。實(shí)際蒸散量表示植被可以有效利用的降雨量，由此可以看出研究區(qū)域植被可利用的有效降雨量在逐漸的降低，這樣加劇了松嫩平原北部的旱情。

3.4 土地利用變化的水土資源平衡效應(yīng)

作物需水量與實(shí)際蒸散量之間的差值可以有效反映水分的虧缺狀況，這里的實(shí)際蒸散量其實(shí)就是在沒有人為干預(yù)情況下的有效降雨量，即植被可以有效利用的水分。掌握不同時(shí)期的土地利用變化下的水土平衡效應(yīng)，可以為制定灌溉制度提供依據(jù)。根據(jù)潛在蒸散量和作物系數(shù)，在ArcGIS中求得植被生長日期的需水量，并根據(jù)實(shí)際蒸散量運(yùn)用柵格計(jì)算器求得松嫩平原北部不同日期的水分虧缺率（圖4）。

從圖4可以看出，隨著農(nóng)業(yè)氣候資源變化和人類活動的干擾，松嫩平原北部水分盈虧程度變化明顯，1985—2009年水分虧缺率逐漸增加，水分虧缺地區(qū)也明顯的增加，2010—2015年水分虧缺率降低，這可能是與近幾年降雨量有關(guān)，近幾年降雨量比較充沛所以水分虧缺量比較低。整體來看水分虧缺率總體趨勢為：西北大東南小，由西北向東南逐漸遞減。其中，水分虧缺率最大值處在訥河市西北部，其最小值處于拜泉縣和依安縣南部。此外，圖中可以明顯看出，由于人類活動的干預(yù)，水田的增加，在忽略氣候條件的影響下，嚴(yán)重缺水區(qū)域也在不斷地增加。

為了更加詳細(xì)地分析松嫩北部平原水分虧缺態(tài)勢，本文對不同時(shí)段水分虧缺率分布比例進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，表3結(jié)果表明，1985年松嫩平原北部中度缺水占的比例最高，共占60.92%，其次是輕度缺水，占21.75%，嚴(yán)重缺水的地區(qū)僅占0.82%；1995年輕度缺水占的比例最高，中度缺水其次，兩者共占87.39%，嚴(yán)重缺水區(qū)域有所增加，變?yōu)?.88%，由此可以看出20世紀(jì)70—80年代，總體缺水態(tài)勢小幅度減少，但由于土地利用變化即水田面積的增加使嚴(yán)重缺水區(qū)域增加；2005年左右，中度缺水區(qū)域所占比例最高，占50.42%，其次是輕度缺水區(qū)域，占18.55%；由表3可以明顯看出重度缺水區(qū)域和嚴(yán)重缺水區(qū)域明顯增加，分別占18.25%和7.7%，這可能是因?yàn)檗r(nóng)業(yè)氣候資源和人為影響共同作用的結(jié)果，即降雨量的減少和水田面積增加，濕地和林地面積減少；2015年前后，正常區(qū)域占所有區(qū)域面積的58.43%，其次是輕度缺水區(qū)域，占35.14%，中度缺水、重度缺水和嚴(yán)重缺水區(qū)域分別占3.65%、0.17%和2.61%，表明2010—2015年降雨量比較充沛，松嫩平原北部缺水態(tài)勢比較低，但是由于人為的干擾即水田面積的增加，使得嚴(yán)重缺水面積高達(dá)2.61%，比1985年多1.59%。

圖4 1985—2015年水分虧缺率分布圖Fig.4 The water def i cit rate distribution in 1985-2015

表3 不同時(shí)間段水分虧缺率分布比例Tab.3 The distribution ratio of water def i cit rate indifferent time periods

總體分析1985—2015年松嫩平原水分虧缺態(tài)勢可知，松嫩平原北部水分虧缺態(tài)勢波動性比較大，受到氣候的影響比較明顯，這是因?yàn)樗赡燮皆辈刻幱诒狈睫r(nóng)牧交錯(cuò)帶的邊緣，是典型的生態(tài)脆弱區(qū)域，降雨量較少，且分布不均；濕地和林地面積逐年減少，旱地和水田面積逐年增加，使得研究區(qū)域水分虧缺態(tài)勢增加，嚴(yán)重缺水面積逐年增加。

4 結(jié)論與討論

4.1 主要結(jié)論

（1）松嫩平原北部30年來土地利用主要是以旱地為主，濕地和林地面積在逐年減少，水田的面積在逐年增加。其中濕地變化幅度最大；旱地面積增加幅度次之；水田和林地增加或減少的幅度相當(dāng)；對于建設(shè)用地而言30年來變化幅度并不是非常的明顯。另外，30年來研究區(qū)域農(nóng)業(yè)氣候資源明顯，經(jīng)過趨勢分析得溫度以0.27℃/10年逐年增加，潛在蒸散量以5.15 mm/年，逐年減少；降雨量未表現(xiàn)明顯的變化趨勢，但是降雨量上下波動越來越明顯。

（2）根據(jù)孫福寶等[19]提出的參數(shù)ω值擬合方程，可以有效反映不同土地利用條件、地貌特征和土壤屬性條件下的參數(shù)ω值，這樣可以很大提高計(jì)算實(shí)際蒸散量的精確率。

（3）從水土資源平衡效應(yīng)來看，1985—2015年水分虧缺態(tài)勢受農(nóng)業(yè)氣候資源和土地利用變化的影響巨大，1985—2009年水分虧缺率逐漸增加，水分虧缺地區(qū)也明顯的增加，2010—2015年水分虧缺率降低；同時(shí)水田和旱地面積的增加，濕地和林地面積的大量減少，加劇了松嫩平原北部的水分虧缺態(tài)勢?？傮w來看，1985—2015年總體的水分虧缺率均值分別是0.25、0.20、0.31和0.13，由此可以看出松嫩平原北部水分虧缺態(tài)勢總體處于上下波動的狀態(tài)，對于2011—2015年水分虧缺態(tài)勢的值小，可能是由于近幾年研究區(qū)域的降雨量等氣候條件比較充沛而引起的。

4.2 存在的不足

本文所用土地利用數(shù)據(jù)是對Landsat TM遙感影像的判讀來獲取4個(gè)時(shí)期的地利用現(xiàn)狀數(shù)據(jù)，識別了旱地、林地、草地6種土地?cái)?shù)據(jù)類型，關(guān)于參數(shù)ω值擬合過程，未能對不同植被的根系深度進(jìn)行更加細(xì)致的劃分，其次由于人為干擾的原因農(nóng)田的最深植被根系可能受到影響；（2）由于研究的時(shí)間跨度比較大，氣象數(shù)據(jù)的獲取來自于中國地面國際交換站氣候資料月值數(shù)據(jù)集，但是研究區(qū)域氣象站比較少，在計(jì)算潛在蒸散量的過程中，經(jīng)過反距離空間插值可能與實(shí)際有一定的偏差。

A.恭喜你，你是一個(gè)絕佳的反派人選。雖然未必有人相信你的辦事能力，但你非常有潛力，會有一鳴驚人的一天。你是一個(gè)可怕的敵人，有能力做反派主角。

參考文獻(xiàn)（References）：

［1］Collier C, Tirole J. Negotiating Effective Institutions Against Climate Change［J］. Economics of Energy & Environmental Policy，2015，4（2）：5.

［2］何斌，武建軍，呂愛鋒. 農(nóng)業(yè)干旱風(fēng)險(xiǎn)研究進(jìn)展［J］. 地理科學(xué)進(jìn)展，2010，29（5）：557 - 564.

［3］劉軍會，高吉喜，韓永偉，等. 北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略與對策［J］. 中國發(fā)展，2008，8（2）：89 - 94.

［4］馬力陽，李同昇，李婷，等. 我國北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶縣域鄉(xiāng)村性空間分異及其發(fā)展類型［J］. 經(jīng)濟(jì)地理，2015，35（9）：126 - 133.

［5］趙凌玉，潘志華，安萍莉，等. 北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶作物耗水特征及其與氣溫和降水的關(guān)系——以內(nèi)蒙古呼和浩特市武川縣為例［J］. 資源科學(xué)，2012，34（3）：401 - 408.

［6］周浩，雷國平，張博，等. 1990—2013年撓力河流域耕地變化下水土資源平衡效應(yīng)分析［J］. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2015，31（1）：272 - 280.

［7］楊艷昭，張偉科，封志明，等. 土地利用變化的水土資源平衡效應(yīng)研究——以西遼河流域?yàn)槔跩］. 自然資源學(xué)報(bào)，2013，28（3）：437 - 449.

［8］丁文榮，呂喜璽. 橫斷山區(qū)干旱河谷大氣水資源變化特征與演變趨勢研究［J］. 長江流域資源與環(huán)境，2015，24（3）：395 - 401.

［9］張晶，封志明，楊艷昭. 寧夏平原縣域農(nóng)業(yè)水土資源平衡研究［J］. 干旱區(qū)資源與環(huán)境，2007，21（2）：60 - 65.

［10］楊艷昭，張偉科，劉登偉. 內(nèi)蒙古水土資源平衡及其水資源承載能力［J］. 干旱區(qū)地理，2008，31（3）：436 - 441.

［11］任守德，付強(qiáng)，王凱. 基于宏微觀尺度的三江平原區(qū)域農(nóng)業(yè)水土資源承載力［J］. 農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2011，27（2）：8 - 14.

［12］馮雪，蔡研聰，關(guān)德新，等. 渾太流域?qū)嶋H蒸散的時(shí)空變化特征及影響因素［J］. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2014，25（10）：2765 - 2771.

［13］張瑞鋼，莫興國，林忠輝. 滹沱河上游山區(qū)近50年蒸散變化及主要影響因子分析［J］. 地理科學(xué)，2012，32（5）：628 - 634.

［14］鄭涵，于貴瑞，王秋鳳，等. 中國陸地生態(tài)系統(tǒng)年實(shí)際蒸散量的空間格局及其影響因素（英文）［J］. Journal of Geographical Sciences，2016，26（10）：1391 - 1411.

［15］Hongchao Zuo, Bolong Chena, Shixin Wang, et al. Observational Study on Complementary relationship between pan evaporation and actual evapotranspiration and its variation with pan type［J］.Agricultural and Forest Meteorology，2016，（222）：1 - 9.

［16］Milly P C D. Climate, soil water storage, and the average annual water balance［J］. Water Resources Research，1994，30：2143 - 2156.

［17］Zhang L, Dawes W R, Walker G R. Response of mean annual evapotranspiration to vegetation changes at catchment scale［J］. Water Resources Research，2001，37：701 - 708.

［18］Potter N J, Zhang L, Millg PCD, et al. Effects of rainfall seasonality and soil moisture capacity on mean annual water balance for Australian catchments［J］. Water Resources Research，2005，41：W06007.

［19］孫福寶，楊大文，劉志雨，等. 基于Budyko假設(shè)的黃河流域水熱耦合平衡規(guī)律研究［J］. 水利學(xué)報(bào)，2007，38（4）：409 - 416.

［20］胡寧科，李新. 歷史時(shí)期土地利用變化研究方法綜述［J］.地球科學(xué)進(jìn)展，2012，27（7）：758 - 768.

［21］祝昌漢. 再論總輻射的氣候?qū)W計(jì)算方法（二）［J］. 南京氣象學(xué)院學(xué)報(bào)，1982，（2）：196 - 206.

［22］傅抱璞. 論陸面蒸發(fā)的計(jì)算［J］. 大氣科學(xué)，1981，5（1）：23 -31.

［23］孫福寶，楊大文，劉志雨，等. 基于Budyko假設(shè)的黃河流域水熱耦合平衡規(guī)律研究［J］. 水利學(xué)報(bào)，2007，38（4）：409 - 416.

［24］Zhang Y, Chiew F H S. Estimation of mean annual runoff across southeast Australia by incorporating vegetation types into Budyko framework, Australian［J］. Journal of Water Resources，2012，15（2）：109 - 120.

［25］Li Y, Chen D, White R E, et al. Estimating soil hydraulic properties of Fengqiu County soils in the North China Plain using pedo-transfer functions［J］. Geoderma，2007，138：261 - 271.

［26］李曉鵬，張佳寶，吉麗青，等. 土壤傳遞函數(shù)在計(jì)算土壤飽和導(dǎo)水率中的應(yīng)用［J］. 灌溉排水學(xué)報(bào)，2009，28（2）：70 - 73.［27］Dunne K A, Willmott C J. Global distribution of plantextractable water capacity of soil［J］. International Journal of Climatology，2015，16（8）：841 - 859.

［28］許瑩，馬曉群，王曉東，等. 淮河流域冬小麥水分虧缺時(shí)空變化特征分析［J］. 地理科學(xué)，2013，33（9）：1138 -1144.

［29］馮禹，龔道枝，王罕博，等. 基于雙作物系數(shù)的旱作玉米田蒸散估算與驗(yàn)證［J］. 中國農(nóng)業(yè)氣象，2017，38（3）：141 -149.

［30］R G Anderson, Joseph G, Tirado-Corbal á R, et al. Kustas.Assessing FAO-56 dual crop coefficients using Eddy Covariance flux partitioning［J］. Agricultural Water Management，2017，179：92 - 102.