基于MODIS數(shù)據(jù)的河套地區(qū)引黃灌溉面積動(dòng)態(tài)變化分析

王理想, 蔡明玉, 白雪蓮, 季樹新, 賈 飚, 馮學(xué)武, 常學(xué)禮

(1.魯東大學(xué) 資源與環(huán)境工程學(xué)院,山東 煙臺(tái) 264025; 2.煙臺(tái)工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院,山東 煙臺(tái) 264000; 3.內(nèi)蒙古自治區(qū)水利科學(xué)研究院,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010051)

黃河是我國北方重要水資源供給來源之一,為保障黃河干流保持最低限度行水量要求,水利部對(duì)沿黃各省(自治區(qū))引黃水量做了嚴(yán)格的限定[1]。在最近的流域用水安排中,內(nèi)蒙古河套灌區(qū)用水量要控制在4.0×109m3以內(nèi)[2]。如果這一剛性要求正式實(shí)施,則對(duì)河套灌區(qū)種植規(guī)模(引黃灌溉面積)將起到直接影響,因?yàn)榻┠陙砗犹坠鄥^(qū)引黃水量在4.3×109～4.8×109m3[3],加上一干渠黃河干流直接引水和分凌水量,初步估計(jì)超額用水至少5.0×108m3。因此,在引黃水量最新控制標(biāo)準(zhǔn)下,如何維持河套灌區(qū)糧食生產(chǎn)安全和區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)安全,摸清近幾十年來河套灌區(qū)有效灌溉面積成為調(diào)整灌域內(nèi)種植結(jié)構(gòu)、推廣節(jié)水灌溉規(guī)模以及實(shí)施退耕還草(林)等國計(jì)民生重大措施的主要依據(jù)。

從相關(guān)水資源合理利用研究現(xiàn)狀來看,針對(duì)水資源短缺、水質(zhì)污染等導(dǎo)致的生態(tài)安全研究成為其重要組成部分[4-5],特別是在干旱、半干旱地區(qū)已成為當(dāng)前生態(tài)水文學(xué)研究熱點(diǎn)[6-7]。從研究?jī)?nèi)容特點(diǎn)來看,主要表現(xiàn)在水資源現(xiàn)狀與變化趨勢(shì)[8]、區(qū)域生態(tài)需水[9]、生態(tài)系統(tǒng)水資源調(diào)控模式[10]以及水資源承載力[11]等四個(gè)方面。從研究區(qū)域特色來看主要集中在: (1) 受冰山融雪影響較大,季節(jié)性變化明顯的青藏高原地區(qū); (2) 處在干旱區(qū)的西部?jī)?nèi)陸河流域; (3) 介于干旱和半干旱地區(qū)的特大型人工自流灌區(qū)[12-14]。其中,內(nèi)蒙古河套灌區(qū)既是我國北方重要的糧食生產(chǎn)基地之一,也是亞洲最大一首制自流引水灌溉區(qū)[15],該區(qū)域生態(tài)安全問題主要就表現(xiàn)在水資源供給關(guān)系和灌溉與鹽漬化防治等方面[16-18]。

從灌溉面積確認(rèn)角度來看,整個(gè)河套灌區(qū)為灌溉農(nóng)業(yè)。巴彥淖爾市近十年國民經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)顯示農(nóng)業(yè)種植面積在610 970～730 533 hm2,中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心土地利用/覆蓋數(shù)據(jù)表明同期喬木林(需要灌溉維持)地面積在20 479～27 100 hm2,二者合計(jì)面積為631 449～753 137 hm2; 而同期河套灌區(qū)管理局公布全域灌溉面積為574 000 hm2[19]。二者之間存在較大差異,說明河套灌區(qū)農(nóng)業(yè)種植存在面積較大的井水、井水+引黃灌溉等多種方式[20]。因此,在多種灌溉形式存在的條件下如何識(shí)別歷年引黃灌溉面積,成為水量控制條件下種植結(jié)構(gòu)或規(guī)模調(diào)整的重要依據(jù)。

從引黃灌溉面積確認(rèn)的技術(shù)路線來看,河套灌區(qū)灌溉制度一年分春、夏和秋季灌溉。其中夏灌是農(nóng)作物生長(zhǎng)期,在遙感影像上區(qū)分引黃灌溉和井水、井水+引黃灌溉具有難度,而春秋灌溉是在農(nóng)作物播種前和收獲后進(jìn)行,灌溉后農(nóng)田在一定時(shí)間(春灌5天左右,秋灌7天左右)被水體覆蓋,在遙感識(shí)別上易于甄別。同時(shí),在方法上基于遙感手段提取水體技術(shù)成熟[21-23],而且MODIS數(shù)據(jù)時(shí)間分辨率高的特點(diǎn)也支持對(duì)春、秋灌溉進(jìn)程監(jiān)測(cè)。

據(jù)此,本文擬以MODIS日數(shù)據(jù)為依托,以水體識(shí)別方法為手段,以統(tǒng)計(jì)學(xué)方法為補(bǔ)充,以近二十年來河套地區(qū)灌溉面積估算與變化趨勢(shì)分析為目的,研究河套灌溉面積時(shí)空變異特征,為灌區(qū)水資源合理利用和農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)、規(guī)模調(diào)整提供技術(shù)和信息支持。

1 研究區(qū)概況

內(nèi)蒙古河套灌區(qū)位于黃河中上游內(nèi)蒙古段北岸的沖積平原(圖1),其行政區(qū)劃屬于內(nèi)蒙古自治區(qū)巴彥淖爾市,主要包括磴口縣、杭錦后旗、臨河區(qū)、五原縣、烏拉特前旗等五個(gè)旗縣區(qū)。地理坐標(biāo)106°18′43″～109°41′42″E,40°12′50″～41°18′25″N。該區(qū)屬于溫帶大陸性氣候,降水量150～400 mm,年均溫5.6～7.4 ℃,10 ℃以上積溫3 000～3 280 ℃,無霜期130～150 d,是典型的干旱、半干旱區(qū)交錯(cuò)區(qū)。河套灌區(qū)春灌時(shí)段在每年的4月至6月,秋灌則主要集中在每年的9月中旬至11月。因河套地區(qū)鹽堿化嚴(yán)重,秋灌溉具有淋鹽、壓堿為來年春季播種提供適宜播種條件的作用。

圖1 研究區(qū)位置圖與解譯精度野外檢查點(diǎn)

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)源

研究選取MODIS和資源三號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)分別進(jìn)行灌溉面積及研究區(qū)范圍識(shí)別和確定。MODIS數(shù)據(jù)采用美國USGS遙感數(shù)據(jù)庫提供的MOD09GQ 250 m地表反射率產(chǎn)品(軌道號(hào)h26v04)。經(jīng)過對(duì)河套灌區(qū)管理局灌溉調(diào)度記錄查詢,研究區(qū)春灌、秋灌起始時(shí)間為每年4月1日至5月31日和9月15日至11月15日,在2000-2018年春灌秋灌期間河套灌區(qū)無云有效數(shù)據(jù)共774景。

2.2 研究方法

2.2.1 地面反射光譜測(cè)定與閾值確定 地面反射光譜測(cè)定是在2018年9月29日至10月16日之間進(jìn)行,選擇晴朗無云、日照充足且穩(wěn)定的時(shí)段(10:00～14:00)進(jìn)行典型地物光譜反射測(cè)定[24]。儀器采用波長(zhǎng)范圍為325～1 075 nm的手持便攜式光譜儀(HandHeld-2),測(cè)定前對(duì)儀器充分預(yù)熱和校光處理,測(cè)定時(shí)探頭視場(chǎng)角設(shè)定為25°,探頭垂直向下并與實(shí)測(cè)地物保持0.67 m的高度差,每隔15 min重新校光。野外光譜測(cè)定工作時(shí),對(duì)同一地物連續(xù)測(cè)10組數(shù)據(jù),取10次所測(cè)光譜平均值為最終光譜。測(cè)定下墊面分別為灌溉積水、濕潤裸地、鹽堿地表、植被和各種留茬地表(表1)。

表1 各類典型地物NDVI閾值

2.2.2 MODIS數(shù)據(jù)計(jì)算流程 首先下載有效MODIS數(shù)據(jù)(250 m×250 m),剔除研究區(qū)有條帶噪音或云覆蓋的影像,經(jīng)MRT數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換并導(dǎo)出1、2波段; 然后在ArcGIS平臺(tái)內(nèi)計(jì)算NDVI指數(shù),根據(jù)地面遙感野外實(shí)測(cè)的典型地物NDVI閾值提取水體。根據(jù)資源三號(hào)衛(wèi)星高分影像和河套灌區(qū)管理局提供的2017年內(nèi)蒙古河套灌區(qū)現(xiàn)狀圖,確定研究區(qū)范圍及黃河邊界并進(jìn)行掩膜處理。最后,利用逐年非灌溉期MODIS 13Q1數(shù)據(jù)疊加提取湖泊、水渠等水域并在對(duì)應(yīng)年份剔除。

2.2.3 精度檢查 1960年,Cohen提出Kappa系數(shù)來評(píng)價(jià)生成圖件與地物的一致性,隨后在此基礎(chǔ)上發(fā)展了標(biāo)準(zhǔn)Kappa系數(shù)、隨機(jī)Kappa系數(shù)、位置Kappa系數(shù)等用來評(píng)價(jià)遙感圖像解譯的正確程度[25]。本文采用隨機(jī)Kappa系數(shù)(K)分析解譯后影像的精度,公式為

(1)

其中:p1為相同位置經(jīng)遙感解譯整合后的生成圖件與標(biāo)記的水澆地類型一致的點(diǎn)數(shù);p2與p1相反,為存在差異的點(diǎn)數(shù);p3為所有樣點(diǎn)點(diǎn)數(shù)總和。在精度檢查中,檢查點(diǎn)為2017年10月22日至10月25日和2018年 10月20日至10月24日野外GPS標(biāo)定點(diǎn),隨機(jī)選擇在水澆地邊緣,樣點(diǎn)數(shù)為76個(gè),水澆地分類精度檢查結(jié)果見表 2,K值為0.914,大于0.75(表2)。

表2 灌溉農(nóng)田解譯精度檢查

2.2.4 灌溉面積估算 由于影像獲取條件所限(有云數(shù)據(jù)較多)導(dǎo)致研究時(shí)段內(nèi)有效影像缺失,遙感監(jiān)測(cè)獲取面積必定偏小的事實(shí),本文將通過統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對(duì)缺失時(shí)段內(nèi)面積進(jìn)行補(bǔ)充修正。具體方法為在灌溉時(shí)段求算所有相鄰兩天有效數(shù)據(jù)灌溉面積增量,然后從增量值中提取50個(gè)樣本值求平均,分別計(jì)算出春、秋灌溉每天平均增量值(Ac j),最后采用下列公式計(jì)算年引黃灌溉面積

Si j=(Tj-Nj)×Ac j+Ai j,

(2)

其中:Si j為春秋引黃灌溉面積;Tj為春秋灌溉天數(shù),Nj為有效遙感影像天數(shù);Ai j為有效遙感影像識(shí)別所獲取的春灌秋澆控制面積;i=1,2,…,19,分別代表2000年-2018年;j=1,2,分別代表春灌和秋灌。

此外,為了更好驗(yàn)證統(tǒng)計(jì)學(xué)方法補(bǔ)充河套灌區(qū)引黃灌溉面積的準(zhǔn)確性以及對(duì)變化特征進(jìn)行分析,分別選取研究時(shí)段最小(2003年)、最接近平均(2010年)和最大(2016年)年份進(jìn)行分析。

3 結(jié)果與分析

3.1 河套灌區(qū)灌溉面積變化與時(shí)間尺度特征分析

3.1.1 春季灌溉面積 2000-2018年河套灌區(qū)春灌面積呈增加趨勢(shì),斜率為9 852.9(Sig<0.001,圖2a1)。變化特點(diǎn)以2008年為分界點(diǎn),分為平穩(wěn)波動(dòng)和迅速升高兩個(gè)階段。在平穩(wěn)波動(dòng)階段,灌溉面積變化幅度小,極差為16 824 hm2,在迅速升高階段,極差為166 665 hm2,是前一階段的10倍。為了彌補(bǔ)影像缺失導(dǎo)致對(duì)春季灌溉面積估算偏小的事實(shí),采用公式(1)計(jì)算補(bǔ)充的結(jié)果表明(圖2a2),補(bǔ)充后春灌面積變化特征與遙感獲取面積變化趨勢(shì)一致,但變化特點(diǎn)有所區(qū)別。在平穩(wěn)波動(dòng)階段,灌溉面積極差為52 364.3 hm2; 而在迅速升高階段春灌面積極差為152 041.9 hm2,是前一階段的2.9倍。比較遙感監(jiān)測(cè)(圖2a1)和遙感監(jiān)測(cè)+統(tǒng)計(jì)補(bǔ)充(圖2a2)結(jié)果可以看出,年平均春灌面積相差149 111 hm2。

3.1.2 秋季灌溉面積 從遙感監(jiān)測(cè)秋灌面積變化特點(diǎn)來看(圖2b1),在研究時(shí)期內(nèi)增加趨勢(shì)不明顯(斜率為1 690.3,Sig=0.488),最小為91 350 hm2(2002年),最大為268 448 hm2(2004年),近20年間極差為177 098 hm2。同樣采用公式(1)對(duì)遙感數(shù)據(jù)缺失天數(shù)進(jìn)行補(bǔ)充計(jì)算(圖2b2)。結(jié)果表明,在研究時(shí)期內(nèi)變化呈下降趨勢(shì),斜率為-419.06(Sig=0.842)。從秋灌面積變化特征來看,平均值為367 623 hm2,最小為292 463 hm2(2015年),最大為471 097.3 hm2(2012年),變幅為178 635 hm2。從遙感獲取面積(圖2b1)和統(tǒng)計(jì)補(bǔ)充面積(圖2b2)的比較來看,年平均相差185 431 hm2。此外,在疊加分析中發(fā)現(xiàn)每年春、秋灌溉都有重復(fù)灌溉,重復(fù)面積2 406～44 075 hm2,平均為18 495 hm2。從趨勢(shì)來看,近二十年重復(fù)灌溉面積呈擴(kuò)大趨勢(shì),2007年以前重復(fù)面積較小,均不超過9 000 hm2,從2008年開始重復(fù)灌溉明顯增加,平均在10 000 hm2以上。從典型年份來看最小年份(2004年)重復(fù)灌溉面積2 406 hm2,最大年份(2012年)達(dá)到40 119 hm2,是最小年份的16.7倍。

圖2 河套灌區(qū)灌溉面積變化特征 (a 春灌面積, b 秋灌面積; 1 監(jiān)測(cè)面積, 2 統(tǒng)計(jì)補(bǔ)充面積)

3.2 河套灌區(qū)灌溉面積空間分異

河套灌區(qū)從西向東由沈?yàn)豕嘤?、解放閘灌域、永濟(jì)灌域、義長(zhǎng)灌域和烏拉特灌域組成(圖1)。為了探究引黃灌溉面積空間分異特征,分別選取灌溉面積最小、最接近平均和最大的2001年、2010年以及2013年三個(gè)典型年份進(jìn)行分析(圖3,表3)。

圖3 典型年份河套灌區(qū)引黃灌溉區(qū)域分布

表3 典型年份分灌域引黃灌溉面積

從春季引黃灌面積特點(diǎn)來看(圖3,表3),在最小引黃灌溉年,依次為烏拉特灌域(6 469 hm2)、義長(zhǎng)灌域(6 356 hm2)、沈?yàn)豕嘤?5 338 hm2)、永濟(jì)灌域(1 181 hm2)、解放閘灌域(894 hm2),其中引黃灌溉面積最大的烏拉特灌域較最小的解放閘灌域多5 575 hm2。在最接近平均年,義長(zhǎng)灌域和烏拉特灌域的引黃灌溉面積最大,分別為33 988 hm2和26 656 hm2,沈?yàn)豕嘤?5 750 hm2)與解放閘灌域(3 294 hm2)灌溉區(qū)域分布居中,永濟(jì)灌域(2 275 hm2)最小(僅為義長(zhǎng)灌域7%左右)。在引黃灌溉面積最大年,各個(gè)灌域間的空間差異進(jìn)一步擴(kuò)大,灌溉面積最大的義長(zhǎng)灌域(74 088 hm2)已接近永濟(jì)灌域(3 838 hm2)的19倍,灌溉面積第二的烏拉特灌域較第三的沈?yàn)豕嘤蚬喔让娣e差異也擴(kuò)大至37 031 hm2。

從秋季引黃灌溉面積排序特點(diǎn)來看(圖3,表3),在最小年份,灌溉面積依次為義長(zhǎng)灌域(48 388 hm2)、解放閘灌域(31 594 hm2)、烏拉特灌域(14 369 hm2)、永濟(jì)灌域(11 713 hm2)、沈?yàn)豕嘤?7 019 hm2),分別占13%、43%、10%、28%、6%,灌域間面積存在較大差別。在平均年份,灌溉面積最大的義長(zhǎng)灌域與最小的沈?yàn)豕嘤蛳嗖钸_(dá)到90 719 hm2(義長(zhǎng)灌域?yàn)?15 175 hm2,沈?yàn)豕嘤驗(yàn)? 325 hm2),排序居中的烏拉特灌域、永濟(jì)灌域和解放閘灌域的引黃灌溉面積為29 000～42 000 hm2。

3.3 典型年份灌溉進(jìn)程

為準(zhǔn)確理解研究時(shí)段內(nèi)引黃灌溉面積年內(nèi)累積進(jìn)程,以及統(tǒng)計(jì)補(bǔ)充計(jì)算灌溉面積與遙感監(jiān)測(cè)面積之間關(guān)系,同樣選取上述三個(gè)典型年份,分別對(duì)其遙感監(jiān)測(cè)面積和統(tǒng)計(jì)補(bǔ)充計(jì)算面積累積進(jìn)程趨勢(shì)以及二者之間關(guān)系進(jìn)行一元回歸分析,選擇灌溉進(jìn)程最佳表達(dá)模型,解釋河套灌區(qū)年灌溉面積估測(cè)的可信性和變化特點(diǎn)。

首先從最小引黃灌溉年分析結(jié)果來看(圖4a),隨灌溉時(shí)間增加遙感監(jiān)測(cè)引黃灌溉面積和統(tǒng)計(jì)補(bǔ)充計(jì)算灌溉面積變化趨勢(shì)表現(xiàn)出較高的相似性(圖4a1,a2)。一元回歸模型最佳表達(dá)為指數(shù)函數(shù)。其中遙感監(jiān)測(cè)累積灌溉面積進(jìn)程模型為y=3 536.3 e0.043 3x(R=0.960>R0.001,33=0.532),統(tǒng)計(jì)補(bǔ)充計(jì)算灌溉面積累積進(jìn)程模型為y=21 546 e0.045 2x(R=0.957>R0.001,33=0.532)。相關(guān)系數(shù)顯著性都達(dá)到了極顯著水平。從變化特點(diǎn)來看,引黃灌溉累積面積在90天以前緩慢增加,90天以后累積面積迅速上升; 統(tǒng)計(jì)補(bǔ)充計(jì)算灌溉面積也具有相同的變化趨勢(shì)。

圖4 年灌溉面積進(jìn)程趨勢(shì)(a 最小灌溉年份(2001), b 最接近平均灌溉年份(2010),c 最大灌溉年份(2013); 1 監(jiān)測(cè)面積, 2 修正面積, 3 監(jiān)測(cè)與統(tǒng)計(jì)補(bǔ)充面積關(guān)系)

其次從最接近平均灌溉面積年分析結(jié)果來看(圖4b),隨灌溉時(shí)間增加遙感監(jiān)測(cè)引黃灌溉面積和統(tǒng)計(jì)補(bǔ)充計(jì)算灌溉面積變化趨勢(shì)同樣表現(xiàn)出較高的相似性(圖4b1,b2)。一元回歸模型最佳表達(dá)為指數(shù)函數(shù)。其中遙感監(jiān)測(cè)累積引黃灌溉面積進(jìn)程模型為y=26 171 e0.027 8x(R=0.956>R0.001,34=0.525),統(tǒng)計(jì)補(bǔ)充計(jì)算灌溉面積累積進(jìn)程模型為y=25 597 e0.045 9x(R=0.976>R0.001,34=0.525)。相關(guān)系數(shù)顯著性都達(dá)到了極顯著水平。從變化特點(diǎn)來看,遙感監(jiān)測(cè)灌溉累積面積和統(tǒng)計(jì)補(bǔ)充計(jì)算灌溉面積具有相同的變化趨勢(shì),均呈現(xiàn)增加趨勢(shì)。

最后從最大引黃灌溉年分析結(jié)果來看(圖4c),隨灌溉時(shí)間增加遙感監(jiān)測(cè)引黃灌溉面積和統(tǒng)計(jì)補(bǔ)充計(jì)算灌溉面積變化趨勢(shì)表現(xiàn)出較高的相似性(圖4c1,c2)。一元回歸模型最佳表達(dá)為冪函數(shù)。其中遙感監(jiān)測(cè)累積灌溉面積進(jìn)程模型為y=24 361x0.801 2(R=0.986>R0.001,41=0.484),統(tǒng)計(jì)補(bǔ)充計(jì)算灌溉面積累積進(jìn)程模型為y=16 477x1.424 6(R=0.985>R0.001,41=0.484)。相關(guān)系數(shù)顯著性都達(dá)到了極顯著水平。從變化特點(diǎn)來看,遙感監(jiān)測(cè)引黃灌溉累積面積和統(tǒng)計(jì)補(bǔ)充計(jì)算灌溉面積均表現(xiàn)為階梯式增加趨勢(shì),在59天以前呈快速增加趨勢(shì),59至108天時(shí)段內(nèi)增速較慢,108天以后再次呈現(xiàn)快速增長(zhǎng)趨勢(shì)。

此外對(duì)三個(gè)典型年份遙感監(jiān)測(cè)引黃灌溉面積和統(tǒng)計(jì)補(bǔ)充計(jì)算灌溉面積二者之間關(guān)系分析表明(圖4a3,b3,c3),它們之間都存在極顯著相關(guān),相關(guān)系數(shù)顯著性檢查分別為R=0.975>R0.001,33=0.532、R=0.974>R0.001,34=0.525和R=0.970>R0.001,41=0.484。綜上所述,河套灌區(qū)年引黃灌溉面積進(jìn)程無論采用統(tǒng)計(jì)補(bǔ)充計(jì)算灌溉面積還是遙感監(jiān)測(cè)面積其變化趨勢(shì)規(guī)律具有相似性(圖4)。三個(gè)典型年份都可以用顯著性極高的一元一次回歸模型表達(dá),其中最小年和最接近平均年為指數(shù)函數(shù),最大年為冪函數(shù)。三個(gè)典型年份引黃灌溉面積和統(tǒng)計(jì)補(bǔ)充計(jì)算灌溉面積回歸分析表明,統(tǒng)計(jì)補(bǔ)充計(jì)算灌溉面積變化趨勢(shì)具有較高可信性,即運(yùn)用公式(2)可以較好地補(bǔ)充影像缺失導(dǎo)致面積偏小的問題。

4 討論

河套灌域農(nóng)業(yè)種植主要依賴引黃灌溉,其中當(dāng)?shù)赝寥利}堿化水平偏高的自然現(xiàn)象,使農(nóng)作物收獲的秋季灌溉不僅具有增加農(nóng)田土壤水分的作用,而且對(duì)于土壤鹽堿含量通過土壤下滲排除也具有決定性作用[16,19]。與其他自然條件相似地區(qū)相比較,河套灌域秋季灌溉規(guī)模也是最大,這既與黃河水文特征有關(guān),也與消減河套地區(qū)土壤鹽堿化對(duì)農(nóng)業(yè)種植影響密切相關(guān)[17-18]。從本文研究結(jié)果來看,多年秋灌面積平均為367 623 hm2,是春灌面積(219 579 hm2)的1.67倍。從變化趨勢(shì)來看這一差距逐漸變小,從2010年開始春灌面積呈明顯增加趨勢(shì)(圖2a1,a2)。從導(dǎo)致春秋灌溉變化趨勢(shì)的原因來看,一是特定土壤鹽堿含量較高需要灌溉排鹽排堿[18],二是市場(chǎng)需求導(dǎo)致的近十年來向日葵種植面積增加[15]。因?yàn)樵谙蛉湛N植品種中,生長(zhǎng)期短的品種(油葵和西葫蘆,春灌導(dǎo)致的播種期后延不影響產(chǎn)量)種植面積逐年增加。

從河套灌區(qū)年引黃灌溉面積進(jìn)程來看,無論采用統(tǒng)計(jì)補(bǔ)充計(jì)算灌溉面積還是遙感監(jiān)測(cè)面積,其變化趨勢(shì)規(guī)律具有相似性(圖4)。在三個(gè)典型年份分析中,都可以用顯著性極高的一元一次回歸模型表達(dá),其中最小年和最接近平均年為指數(shù)函數(shù),最大年為冪函數(shù)。遙感監(jiān)測(cè)引黃灌溉面積和統(tǒng)計(jì)補(bǔ)充計(jì)算灌溉面積關(guān)聯(lián)分析表明(圖4a3,b3,c3),二者年灌溉進(jìn)程具有極高相似性(R>Rs,n-1),即運(yùn)用公式(2)可以較好地補(bǔ)充影像缺失導(dǎo)致面積偏小的問題。

在年灌溉面積疊加分析中發(fā)現(xiàn),每年春、秋灌溉都有重復(fù)灌溉現(xiàn)象發(fā)生,重復(fù)面積為2 406～44 075 hm2,平均為18 495 hm2。從其趨勢(shì)來看,近二十年重復(fù)灌溉面積呈擴(kuò)大趨勢(shì),在2007年以前重復(fù)面積較小,均不超過9 000 hm2,從2008年開始重復(fù)灌溉明顯增加,平均在10 000 hm2以上。從典型年份來看最小年份(2004年)重復(fù)灌溉面積2 406 hm2,最大年份(2012年)達(dá)到40 119 hm2,是最小年份的16.7倍。重復(fù)灌溉面積逐年增加的原因與生長(zhǎng)期短的油葵種和西葫蘆植面積增加有關(guān),因?yàn)榇杭竟喔葘?dǎo)致的播種期滯后,對(duì)它們的產(chǎn)量無影響。

5 結(jié)論

(1) 在2000-2018年間河套灌區(qū)春季引黃灌面積波動(dòng)大于秋季,二者變異系數(shù)分別為24.4%和13.1%。引黃灌溉面積研究期間內(nèi)變化在103 652～385 071 hm2,其中多年春灌面積平均為70 468 hm2,秋灌平均為182 192 hm2,秋灌大于春灌111 742 hm2。從統(tǒng)計(jì)補(bǔ)充計(jì)算面積變化特點(diǎn)來看,在研究時(shí)期內(nèi)變化在486 040～709 655 hm2,其中多年春灌面積平均為219 579 hm2,秋灌面積為367 622 hm2,秋灌大于春灌148 044 hm2。

(2) 灌溉面積變化特點(diǎn)在時(shí)間尺度上具有顯著差異,春季引黃灌面積以2008年為分界點(diǎn)分平穩(wěn)波動(dòng)和迅速升高個(gè)階段。2000-2008年間小幅波動(dòng),2008年以后呈快速增加趨勢(shì),前后增幅相差105 315 hm2,總體變異系數(shù)為10.9%。秋季引黃灌面積在2000-2018年間面積變化呈減少趨勢(shì),變異系數(shù)為13.1%。

(3) 春、秋灌溉面積空間分異顯著,義長(zhǎng)和烏拉特灌域春、秋灌溉面積分布都比較廣; 沈?yàn)豕嘤虼骸⑶锕喔让娣e分布較小,面積均不超過15 000 hm2; 永濟(jì)灌域以秋灌為主,春灌分布最少,2010年春、秋灌溉面積相差約34 000 hm2。

(4) 典型年份累積監(jiān)測(cè)灌溉和統(tǒng)計(jì)補(bǔ)充計(jì)算灌溉面積進(jìn)程具有相似變化趨勢(shì),二者關(guān)系可用一元一次線性回歸模型估測(cè),相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)都在0.001水平上呈極顯著相關(guān)。