吉林省農(nóng)作物虛擬水時(shí)間演化與空間重構(gòu)研究

馬曉蕾

(安陽(yáng)師范學(xué)院 資源環(huán)境與旅游學(xué)院, 河南 安陽(yáng) 455000)

水資源是人類(lèi)生存和發(fā)展所需的不可替代的寶貴資源，對(duì)人類(lèi)社會(huì)經(jīng)濟(jì)和人民生活有著重要影響，當(dāng)前水資源短缺和水污染已成為全球共同面臨的問(wèn)題。吉林省為中度缺水省份，且水資源呈“南豐北欠，東多西少”的格局，時(shí)空分布不均[1]。吉林省耕地面積占全省總面積的32.5%，以玉米和水稻種植為主，農(nóng)業(yè)灌溉用水量約占總用水量的66%[2]。吉林省東、中、西部在社會(huì)經(jīng)濟(jì)、自然環(huán)境、氣候條件和農(nóng)業(yè)布局等方面，有著鮮明的區(qū)域差異和特征。吉林東部地下水開(kāi)發(fā)利用率約18%，而中、西部地下水開(kāi)發(fā)利用率將近40%，東、中、西部尚未形成水源互補(bǔ)、調(diào)度靈活的供水體系，水資源供需矛盾突出[3]。東部長(zhǎng)白山區(qū)年降雨量為800～1 240 mm，為全省最高值；西部平原區(qū)年降雨量?jī)H約400 mm，處于全省低值區(qū)；吉林中部社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，耕地面積大，工業(yè)和農(nóng)業(yè)用水量多，水資源量與社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)強(qiáng)度存在一定矛盾。

虛擬水概念提出以來(lái)，受到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注[4-6]，虛擬水理論為解決水資源短缺，合理優(yōu)化利用水資源和水資源可持續(xù)發(fā)展提供了新的視角[7-8]。由于農(nóng)業(yè)用水量大，農(nóng)產(chǎn)品中隱含的虛擬水含量最高，因此，對(duì)農(nóng)業(yè)虛擬水的研究具有重要現(xiàn)實(shí)意義[9]。虛擬水能夠真實(shí)地反映區(qū)域中農(nóng)作物或動(dòng)物生產(chǎn)所消耗的水資源量，結(jié)合區(qū)域?qū)嶋H可利用的水資源量，有助于合理規(guī)劃區(qū)域水資源的可持續(xù)利用。目前，學(xué)者們對(duì)虛擬水貿(mào)易、虛擬水流動(dòng)等方面展開(kāi)了較為深入的研究[10-14]，如虛擬水流動(dòng)對(duì)區(qū)域水資源量和質(zhì)的影響[15]、區(qū)域間糧食虛擬水流動(dòng)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)和水資源的影響[16]、農(nóng)業(yè)虛擬水流動(dòng)對(duì)區(qū)域水資源壓力的影響[17]、實(shí)體水-虛擬水二維度的農(nóng)業(yè)水資源管理體系的研究[18]，以及食品消費(fèi)虛擬水與水資源可持續(xù)利用等方面的研究[19-23]。關(guān)于空間重構(gòu)，目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了較為深入研究[24]，已有關(guān)于空間重構(gòu)的研究，主要采用定量和定性相結(jié)合的研究方法，定量分析往往根據(jù)研究對(duì)象特征和研究目標(biāo)，建立特定的空間重構(gòu)思路，并結(jié)合引力模型、空間自相關(guān)、ArcGIS緩沖區(qū)分析等方法，對(duì)要素進(jìn)行空間重構(gòu)分析[25-27]。綜上所述，已有研究主要從虛擬水流動(dòng)和虛擬水貿(mào)易的視角展開(kāi)，而關(guān)于農(nóng)作物虛擬水和土地資源優(yōu)化配置的研究較少。同時(shí)，現(xiàn)有關(guān)于空間重構(gòu)研究的思路和方法，需隨著要素及研究目標(biāo)的不同進(jìn)行相應(yīng)變化，缺少具有普適性的定量研究方法，亟待完善。

本文從水資源約束視角，運(yùn)用虛擬水方法測(cè)算吉林省縣域地區(qū)6種農(nóng)作物虛擬水消耗情況，并采用ArcGIS空間分析方法，對(duì)農(nóng)作物虛擬水空間格局特征進(jìn)行研究；基于要素間空間耦合關(guān)系，建立“空間重構(gòu)模型”，提出吉林省農(nóng)作物虛擬水的空間重構(gòu)模式。本文構(gòu)建具有普適性的空間重構(gòu)模型，有助于完善當(dāng)前對(duì)于空間重構(gòu)定量研究方法的不足，豐富空間重構(gòu)的理論研究框架。研究結(jié)果不僅對(duì)吉林省農(nóng)作物空間布局和結(jié)構(gòu)優(yōu)化及農(nóng)作物水資源合理配置具有重要意義，對(duì)我國(guó)其他水資源短缺地區(qū)的農(nóng)業(yè)水資源優(yōu)化利用，也具有重要參考價(jià)值。

1 研究區(qū)概況

吉林省(東經(jīng)121°38′—131°19′，北緯40°50′—46°19′)作為我國(guó)糧食主產(chǎn)區(qū)，區(qū)域內(nèi)水資源時(shí)空分布不均。對(duì)吉林省農(nóng)作物虛擬水空間格局進(jìn)行研究，有助于了解區(qū)域差異對(duì)農(nóng)作物虛擬水的影響。本文以吉林省縣域?yàn)檠芯繉?duì)象(市區(qū)作為整體)，根據(jù)《吉林省東部綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展區(qū)總體規(guī)劃》、《吉林省中部創(chuàng)新轉(zhuǎn)型核心區(qū)總體規(guī)劃》和《吉林省西部生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)總體規(guī)劃》，對(duì)吉林省東、中、西部進(jìn)行劃分[28]，見(jiàn)表1。吉林東部地區(qū)位于長(zhǎng)白山脈核心區(qū)，生態(tài)優(yōu)良、資源豐富，是我國(guó)重要的森林生態(tài)功能區(qū)，東部包括通化市、白山市、延邊州等區(qū)域，區(qū)域總面積占全省的46.4%，總?cè)丝谡既〉?5.35%。此外，吉林東部地區(qū)的松花江、圖門(mén)江、鴨綠江等水系河網(wǎng)密布，水資源總量約占全省的74%。吉林省中部包括長(zhǎng)春、吉林、四平等市，區(qū)域內(nèi)耕地面積廣闊，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件優(yōu)越，有榆樹(shù)、公主嶺、梨樹(shù)等產(chǎn)糧大縣，糧食年產(chǎn)量約占全省的85%，是全國(guó)重要的糧食主產(chǎn)區(qū)，為保障國(guó)家糧食安全做出了重要貢獻(xiàn)。吉林西部自然資源比較豐富，農(nóng)牧業(yè)優(yōu)勢(shì)突出，土地總面積占全省的29.5%[2]。西部地區(qū)總體干旱，生態(tài)環(huán)境較為脆弱，區(qū)域發(fā)展過(guò)程中應(yīng)堅(jiān)持綠色發(fā)展，生態(tài)優(yōu)先的原則。

2 研究方法及數(shù)據(jù)來(lái)源

2.1 虛擬水

虛擬水計(jì)算方法采用聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織推薦的彭曼公式，運(yùn)用CROPWAT8.0軟件[29-30]，根據(jù)地區(qū)每月最低氣溫、最高氣溫、濕度、風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)、降雨量等氣象指標(biāo)，計(jì)算參考作物蒸發(fā)蒸騰量ET0(mm/d)和作物蒸散發(fā)量ETc(mm)。CWRcn(Crop Water Requirement, mm/dec)為區(qū)域n作物c的需水量，近似等于ETc[31-32]，Ycn(hm2)為區(qū)域n作物c的播種面積，則區(qū)域n作物c生長(zhǎng)過(guò)程中的虛擬水總量TVWcn(m3)計(jì)算公式如下[28]：

TVWcn=CWRcn×Ycn×10

(1)

縣域地區(qū)氣象數(shù)據(jù)由各地區(qū)氣象站點(diǎn)統(tǒng)計(jì)，采用1981—2010累年平均值，氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http:∥data.cma.cn/)，市區(qū)采用同一氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)，由于缺少東遼縣氣象站臺(tái)，采用東豐縣的氣象數(shù)據(jù)。農(nóng)作物播種面積數(shù)據(jù)來(lái)源于《吉林統(tǒng)計(jì)年鑒》。

表1 吉林省東、中、西部區(qū)域范圍

2.2 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓

運(yùn)用ArcGIS中的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓空間分析方法[33-35]，對(duì)吉林省農(nóng)作物虛擬水空間分布方向和重心進(jìn)行分析。本文采用一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓面，包含約占總數(shù)68%的輸入要素，橢圓的長(zhǎng)半軸表示空間分布方向，短半軸表示數(shù)據(jù)分布范圍。長(zhǎng)、短半軸之比為橢圓扁率，扁率越大，數(shù)據(jù)分布的方向性越強(qiáng)；扁率越小，即橢圓越接近圓形，數(shù)據(jù)空間分布方向性越弱，離散程度越大。

2.3 空間重構(gòu)模型

為優(yōu)化吉林省農(nóng)作物水-土資源空間布局，本文構(gòu)建空間重構(gòu)模型，通過(guò)調(diào)整區(qū)域內(nèi)農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)，達(dá)到水、土資源空間重心的重合，基本實(shí)現(xiàn)空間匹配的目標(biāo)。假設(shè)T區(qū)包含n個(gè)子區(qū)域，已知n個(gè)子區(qū)域的兩個(gè)具有緊密聯(lián)系要素的值。若要使這兩個(gè)要素在T區(qū)域的空間分布重心重合，則需調(diào)整區(qū)域內(nèi)其中一個(gè)要素的值，既通過(guò)已知要素的空間重心，調(diào)整另一要素的空間布局。設(shè)ai為i(i=1，…，n)子區(qū)域中已知指標(biāo)的值，稱(chēng)之為固定要素(本文指播種面積，hm2)，ai(xi，yi)為ai的空間坐標(biāo)，T0(x0，y0)為a1，a2，a3，…，an的空間分布重心坐標(biāo)；bi為已知且可被調(diào)整的要素(bi≠ai)，稱(chēng)之為可變要素(本文指虛擬水量，m3)?？臻g重構(gòu)模型即求以T0(x0，y0)為重心的情況下，bi值及其空間格局。首先，從n個(gè)區(qū)域中選出一個(gè)區(qū)域固定其bi值；第二，根據(jù)ai/∑ai的值(記為mi，為已知值)，對(duì)其余n-1個(gè)bi值進(jìn)行調(diào)整，則得出的T區(qū)域中bi指標(biāo)的空間分布重心與ai空間重心一致。bi值及不同bi值所對(duì)應(yīng)的空間重構(gòu)方式的計(jì)算方法如下：

第一種調(diào)整方式，保持b1值固定不變。

(2)

第二種調(diào)整方式，保持b2值固定不變。

(3)

第n種調(diào)整方式，保持bn值固定不變：

(4)

上述計(jì)算模型稱(chēng)為“空間重構(gòu)模型”，每種調(diào)整方式均對(duì)應(yīng)一種空間布局模式。因此，包含n個(gè)子區(qū)域的T區(qū)在進(jìn)行空間重構(gòu)時(shí)，有n種空間重構(gòu)模式。在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，需將結(jié)果與實(shí)際相結(jié)合，從中選出適合區(qū)域發(fā)展的重構(gòu)模式。

3 結(jié)果與分析

3.1 農(nóng)作物虛擬水隨時(shí)間變化

3.1.1 全省6種農(nóng)作物虛擬水及其總量隨時(shí)間變化 吉林省6種農(nóng)作物虛擬水總量呈明顯增長(zhǎng)趨勢(shì)，由2000年的147.46億m3，上升到2017年的247.95億m3。2000—2017年，玉米虛擬水總量和比重均處于快速上升趨勢(shì)，總量由81.6億m3，上升到184.67億m3，占農(nóng)作物虛擬水總量比重由55.34%，上升到74.48%；水稻虛擬水總量處于穩(wěn)定增長(zhǎng)趨勢(shì)，由31.75億m3，增長(zhǎng)到50.64億m3，占農(nóng)作物虛擬水總量比重變化幅度較小，由21.5%，下降至20.42%。2017年，大豆、葵花籽、煙葉和蔬菜的虛擬水總量，分別為6.68億m3，2.58億m3，0.23億m3，3.16億m3，所占比重依次為2.7%，1.04%，0.09%，1.28%，大豆、蔬菜虛擬水總量呈明顯下降趨勢(shì)，煙葉、葵花籽表現(xiàn)為波動(dòng)下降趨勢(shì)(圖1)。吉林省玉米和水稻虛擬水量所占比重不斷上升，玉米生產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大趨勢(shì)最為明顯，水資源消耗量上升幅度大。

3.1.2 吉林省東、中、西部農(nóng)作物虛擬水總量比例變化 2000—2005年吉林東、中、西部農(nóng)作物虛擬水比例結(jié)構(gòu)變化較小。2005—2010年，吉林西部農(nóng)作物虛擬水所占比重明顯上升，由36.72%增長(zhǎng)到2010年的40.73%；吉林中部虛擬水比重下降，由2005年的48.26%，下降到2010年的43.77%；東部農(nóng)作物虛擬水比重基本保持在15%左右，變化較小(圖2)。吉林西部屬于水資源相對(duì)缺乏地區(qū)，降雨量處于全省較低水平，但隨著西部水利工程設(shè)施的不斷完善，適當(dāng)緩解了當(dāng)?shù)刭Y源型缺水問(wèn)題，對(duì)農(nóng)業(yè)的發(fā)展也起到了一定促進(jìn)作用，使得農(nóng)業(yè)耗水量增長(zhǎng)速度快。今后應(yīng)進(jìn)一步合理優(yōu)化農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)和空間布局，加快發(fā)展節(jié)水型農(nóng)業(yè)，做好農(nóng)業(yè)用水規(guī)劃，促進(jìn)西部地區(qū)水資源的可持續(xù)利用。

圖1 吉林省6種農(nóng)作物虛擬水及其總量變化

圖2 吉林省東、中、西部農(nóng)作物虛擬水比例變化

3.1.3 吉林省東、中、西部6種農(nóng)作物虛擬水及其總量變化 吉林東部虛擬水總量呈上升趨勢(shì)(圖3)，由2000年的20.68億m3，上升到2017年的36.72億m3，17 a間增長(zhǎng)了77.6%。其中，水稻虛擬水總量在2000年時(shí)高于其余農(nóng)作物，2005年以后玉米虛擬水消耗量大幅度增加，總量高于水稻，成為吉林東部虛擬水消耗量最高的農(nóng)作物，水稻表現(xiàn)為波動(dòng)增加，大豆波動(dòng)下降，蔬菜呈下降趨勢(shì)，葵花籽和煙葉都呈大幅度下降趨勢(shì)。2000—2017年，玉米虛擬水總量所占比重由34.67%，上升到63.26%，上升幅度最大；水稻虛擬水總量所占比重有所下降，由35.1%下降到23.47%；大豆虛擬水總量由4.23億m3，下降到4.06億m3；葵花籽由0.33億m3下降到0.02億m3；蔬菜也呈明顯下降趨勢(shì)。結(jié)果表明，吉林東部農(nóng)作物多樣性程度下降，玉米、水稻規(guī)模不斷擴(kuò)大，農(nóng)業(yè)節(jié)水應(yīng)重點(diǎn)從玉米和水稻兩種作物著手。

圖3 吉林東部主要農(nóng)作物虛擬水量及其總量變化

吉林中部農(nóng)作物虛擬水總量由2000年的71.8億m3上升到2017年的108.34億m3，增長(zhǎng)了50.89%。吉林中部玉米虛擬水總量一直處于最高水平，其次為水稻，蔬菜和大豆較低，葵花籽和煙葉最少(圖4)。2000—2017年，玉米虛擬水總量增長(zhǎng)快，水稻增長(zhǎng)相對(duì)較慢，其余4種農(nóng)作物均呈下降趨勢(shì)。其中，玉米虛擬水總量及所占比重分別由38.39億m3，53.47%(2000年)，上升到82.1億m3，75.77%(2017年)，上升幅度大；水稻虛擬水總量由17.50億m3，增長(zhǎng)到23.29億m3，但其所占比重由24.37%下降到21.49%；2017年，大豆、蔬菜、煙葉和葵花籽所占比重較低，依次為1.5%，1.18%，0.02%，0.04%。與2000年相比，除玉米虛擬水總量所占比重上升外，其余作物均下降。

圖4 吉林中部主要農(nóng)作物虛擬水量及其總量變化

吉林西部農(nóng)作物虛擬水總量由2000年的54.98億m3，增長(zhǎng)到2017年的102.89億m3，增長(zhǎng)了87.14%，增長(zhǎng)率高于東部和中部。吉林西部玉米虛擬水總量最高，且呈大幅度上升趨勢(shì)，其次為水稻，而葵花籽、蔬菜、大豆和煙葉虛擬水總量低，且下降幅度較大，2017年四者之和僅4.81億m3，所占比重為4.68%。2000—2017年，玉米虛擬水總量及其比重分別由36.05億m3，65.56%，上升到79.34億m3，77.11%；水稻分別由6.99億m3，12.72%，上升到18.74億m3，18.21%。玉米和水稻虛擬水總量，分別增長(zhǎng)了120.11%，168%(圖5)。

圖5 吉林西部主要農(nóng)作物虛擬水量及其總量變化

3.1.4 農(nóng)作物單位面積虛擬水變化 2000年以來(lái)，全省6種農(nóng)作物平均單位面積虛擬水呈上升趨勢(shì)，由4 566.49 m3/hm2，上升到2017年的4 702.36 m3/hm2；吉林東部變化幅度較小，在3 900 m3/hm2左右波動(dòng)；吉林中部表現(xiàn)為先小幅度下降后上升的趨勢(shì)，由4 604.33 m3/hm2上升到4 699.6 m3/hm2；吉林西部由4 811.46 m3/hm2，增長(zhǎng)到5 064.44 m3/hm2，增長(zhǎng)幅度較大。由此可見(jiàn)，農(nóng)作物平均單位面積虛擬水消耗最少的地區(qū)為吉林東部，其次為吉林中部，吉林西部最高，意味著相同耕地面積下，吉林西部農(nóng)作物對(duì)水資源的需求量更大。從6種農(nóng)作物單位面積虛擬水變化看，2000—2017年，全省水稻、葵花籽單位面積虛擬水上升幅度大，每1 hm2虛擬水消耗量分別增加214.28，104.91 m3；而玉米、大豆分別下降了46.29，354.28 m3。結(jié)果表明單位面積玉米和大豆對(duì)水資源的需求量有所下降，有利于減少水資源消耗，尤其是大豆下降幅度大(表2)。

從東、中、西部對(duì)比看，6種農(nóng)作物平均單位面積虛擬水消耗量，表現(xiàn)為西部>中部>東部。2017年?yáng)|、中和西部，水稻單位面積虛擬水分別為5 817.37，6 690.67，7 455.89 m3/hm2，玉米分別為3 761.26，4 378.41，4 747.30 m3/hm2，西部高于全省平均值，東、中部低于全省平均值。西部單位面積水稻和玉米虛擬水消耗量分別比中部高出765.22，368.89 m3/hm2，比東部高出1 638.52，986.04 m3/hm2。從農(nóng)作物單位面積虛擬水消耗量對(duì)比看，2017年吉林東部6種農(nóng)作物單位面積虛擬水消耗量，由高到底的順序依次為水稻>玉米>葵花籽>煙葉>蔬菜>大豆，吉林中部依次為水稻>葵花籽>玉米>蔬菜>煙葉>大豆，吉林西部依次為水稻>葵花籽>玉米>煙葉>蔬菜>大豆(表2)。由此可見(jiàn)，全省及東、中、西部農(nóng)作物相比較，單位面積虛擬水消耗均以水稻最高，大豆虛擬水耗水量最低。因此，在農(nóng)作物布局過(guò)程中，應(yīng)結(jié)合區(qū)域水資源條件，合理安排農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)，優(yōu)化農(nóng)業(yè)用水。

3.2 農(nóng)作物虛擬水空間布局特征

3.2.1 6種農(nóng)作物虛擬水空間布局特征及其變化 水稻標(biāo)準(zhǔn)差橢圓面積由2000年的48 112.41 km2增長(zhǎng)到2017年的61 048.6 km2；橢圓的長(zhǎng)短軸之比由1.52增加到1.83，表明水稻虛擬水空間分布方向性增強(qiáng)?？臻g分布重心一直位于長(zhǎng)春市區(qū)，但逐漸向西北移動(dòng)，主要是由于近些年吉林西部增加了水稻的種植面積，使得西部水稻虛擬水總量增加。玉米標(biāo)準(zhǔn)差橢圓面積不斷擴(kuò)大，表明玉米虛擬水空間分布范圍呈擴(kuò)大趨勢(shì)，橢圓中心一直位于長(zhǎng)春市區(qū)，表明玉米虛擬水集聚區(qū)域位置較穩(wěn)定，橢圓長(zhǎng)短軸比例小幅度增加，空間分布方向性略有增強(qiáng)。2000—2017年，隨著全省大豆播種面積的下降，吉林省大豆虛擬水量整體呈顯著下降趨勢(shì)，高值集聚區(qū)由中部向東部轉(zhuǎn)移，分布重心位置變化幅度較大，由長(zhǎng)春市區(qū)(125.81°E，43.96°N)，轉(zhuǎn)移到東部的蛟河市(127.15°E，43.60°N)；標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的長(zhǎng)短軸之比由1.52增加到1.93，空間分布方向性顯著增強(qiáng)(圖6)。

表2 吉林省及東、中、西部農(nóng)作物單位面積虛擬水變化 m3/hm2

葵花籽虛擬水總量空間分布的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓面積顯著下降，空間集聚程度明顯增強(qiáng)，空間分布重心位于乾安市及其周邊地區(qū)。此外，長(zhǎng)短軸之比一直大于2，空間分布方向性強(qiáng)。煙葉虛擬水空間布局趨于分散，空間分布方向性減弱，2017年其空間分布重心位于吉林市的永吉縣。蔬菜標(biāo)準(zhǔn)差橢圓面積呈擴(kuò)大趨勢(shì)，長(zhǎng)短軸比例增加，分布范圍趨于分散，但空間格局相對(duì)穩(wěn)定，分布重心一直位于長(zhǎng)春市區(qū)(表3)。

3.2.2 農(nóng)作物虛擬水總量及播種面積空間布局特征 2000年以來(lái)吉林省縣域地區(qū)農(nóng)作物虛擬水總量呈增長(zhǎng)趨勢(shì)，高于9.17億m3的地區(qū)數(shù)所占比重，由2000年的8.51%上升到2017年的17.02%。2017年農(nóng)作物虛擬水總量處于最高等級(jí)的地區(qū)有，長(zhǎng)春市區(qū)、德惠、扶余、公主嶺、梨樹(shù)縣、農(nóng)安、榆樹(shù)和長(zhǎng)嶺，上述地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)消耗的水資源量較大，應(yīng)注重提高農(nóng)業(yè)用水效率，加快農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)發(fā)展。2000年、2017年農(nóng)業(yè)虛擬水與耕地面積空間等級(jí)分布基本一致，但2000年白城市區(qū)耕地面積等級(jí)低于周邊地區(qū)，而虛擬水總量等級(jí)與周邊地區(qū)相同(圖7)。這表明吉林省農(nóng)業(yè)虛擬水消耗量雖然受耕地面積的影響較大，但還受其他因素，如農(nóng)作物種類(lèi)、區(qū)域氣候條件等因素的影響。由表4可知，農(nóng)業(yè)虛擬水及播種面積重心均位于吉林中部，二者位置接近，但2017年農(nóng)業(yè)虛擬水重心(125.35°E，44.08°N)，位于播種面積重心(125.44°E，44.02°N)的西北部，此外，橢圓面積、旋轉(zhuǎn)角度、長(zhǎng)短軸比例均基本保持一致。研究結(jié)果表明吉林省農(nóng)業(yè)水-土資源匹配度較高，但隨著近年來(lái)吉林西部農(nóng)業(yè)用水強(qiáng)度的不斷提高，拉大了虛擬水和耕地面積空間重心的距離，今后應(yīng)從全省整體出發(fā)，優(yōu)化農(nóng)作物空間結(jié)構(gòu)。

3.3 農(nóng)作物虛擬水空間重構(gòu)模式

為實(shí)現(xiàn)吉林省農(nóng)業(yè)水-土資源空間匹配，運(yùn)用空間重構(gòu)模型，分別以吉林省47個(gè)縣域地區(qū)為參照區(qū)域，對(duì)2017年吉林省農(nóng)業(yè)虛擬水進(jìn)行了空間重構(gòu)，共得出47種空間重構(gòu)模式。下面主要以其中3種典型模式為例，進(jìn)行重點(diǎn)介紹(圖8)。第一種，以撫松縣作為參照區(qū)域，對(duì)全省其他縣域地區(qū)的農(nóng)作物虛擬水進(jìn)行空間重構(gòu)，所得出的吉林省農(nóng)作物虛擬水總量最低，為171.96億m3，表明以撫松縣為參照區(qū)，對(duì)農(nóng)作物虛擬水進(jìn)行調(diào)整，可以以最低的農(nóng)業(yè)虛擬水消耗量，實(shí)現(xiàn)全省農(nóng)業(yè)水-土資源空間重心的匹配，但需對(duì)現(xiàn)有農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)做出較大的調(diào)整(圖8A)。第二種，以農(nóng)安縣作為參照，得出的全省虛擬水總量為247.9億m3，與全省實(shí)際虛擬水消耗量(247.96億m3)最接近，表明若以農(nóng)安縣為參照區(qū)域?qū)ζ溆嗫h市農(nóng)業(yè)虛擬水進(jìn)行調(diào)整，可以在全省農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)變化幅度最小的情況下，實(shí)現(xiàn)全省農(nóng)業(yè)水-土資源空間重心匹配(圖8B)。第三種，以鎮(zhèn)賚縣為參照，得出的全省虛擬水總量最高，為327.17億m3，可見(jiàn)鎮(zhèn)賚縣的農(nóng)業(yè)單位耕地面積虛擬水消耗量最大，若從水資源節(jié)約利用角度，在實(shí)踐中不適宜參照鎮(zhèn)賚縣農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)(圖8C)。

圖6 水稻、玉米、大豆虛擬水總量空間格局及其變化

以農(nóng)安縣為參照區(qū)，可在盡量減小吉林省現(xiàn)有農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)情況下，實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)水-土資源的空間匹配，調(diào)整結(jié)果見(jiàn)表5。吉林東部各縣市農(nóng)作物虛擬水消耗量應(yīng)適當(dāng)提高，敦化市、樺甸市和磐石市，農(nóng)業(yè)虛擬水消耗量的提升空間較大，可分別比實(shí)際消耗量提高1.92億m3，0.95億3，0.61億m3；而吉林西部除前郭、長(zhǎng)嶺縣應(yīng)分別提高0.15億3，0.01億m3，農(nóng)安縣不變外，其他地區(qū)均應(yīng)適當(dāng)降低農(nóng)業(yè)虛擬水消耗量。其中，白城市區(qū)和洮南市農(nóng)作物虛擬水需分別降低1.48億m3，1.44億m3；吉林中部應(yīng)提高和降低農(nóng)業(yè)虛擬水總量的地區(qū)數(shù)比例大致為1∶1，東豐、東遼縣、公主嶺、蛟河、梨樹(shù)、遼源市區(qū)、伊通和永吉縣應(yīng)提高農(nóng)業(yè)虛擬水總量，其余地區(qū)應(yīng)降低農(nóng)業(yè)虛擬水總量，榆樹(shù)市需降低的幅度最大，為1.45億m3。根據(jù)各地區(qū)調(diào)整后的農(nóng)作物虛擬水總量，并結(jié)合農(nóng)作物單位面積虛擬水消耗量的區(qū)域差異，以及農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)前景等，綜合優(yōu)化農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)，對(duì)實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)的水土資源空間匹配具有重要意義。

表3 葵花籽、煙葉和蔬菜標(biāo)準(zhǔn)差橢圓主要參數(shù)變化

圖7 吉林省農(nóng)作物虛擬水總量及播種面積空間格局總體演變情況

表4 農(nóng)作物虛擬水總量及播種面積標(biāo)準(zhǔn)差橢圓主要參數(shù)

圖8 吉林省農(nóng)作物虛擬水空間重構(gòu)的3種主要模式

表5 農(nóng)安縣作為參照區(qū)吉林各縣市農(nóng)業(yè)虛擬水變化值 億m3

4 討論與結(jié)論

(1) 2000年以來(lái)吉林省農(nóng)作物虛擬水總量呈明顯上升趨勢(shì)。由2000年的147.46億m3，增長(zhǎng)到2017年的247.96億m3，17 a間增長(zhǎng)了68.15%。全省單位面積農(nóng)作物虛擬水呈逐漸上升趨勢(shì)，由2000年的4 566.49 m3/hm2，上升到2017年的4 702.36 m3/hm2。吉林中部和西部農(nóng)業(yè)虛擬水消耗量較高，占全省的85%，東部地區(qū)約占15%。因此，吉林省應(yīng)重點(diǎn)在西部和中部地區(qū)加強(qiáng)農(nóng)業(yè)節(jié)水發(fā)展力度，并優(yōu)化農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)。

(2) 2017年吉林省虛擬水總量最高的農(nóng)作物為玉米，全省玉米虛擬水總量由2000年的81.6億m3，上升到2017年的184.67億m3，增長(zhǎng)率高達(dá)126.29%，且占6種農(nóng)作物虛擬水總量的比重上升幅度較大，由2000年的55%，上升到2017年的74.48%。其次為水稻，虛擬水總量由2000年的31.8億m3，上升到2017年的50.64億m3，增長(zhǎng)了59.49%，所占比重為20.42%。其余4種農(nóng)作物隨著播種面積的逐漸下降，虛擬水總量也不斷減少。

(3) 吉林省農(nóng)作物虛擬水總量和播種面積空間分布重心均位于長(zhǎng)春市區(qū)，農(nóng)業(yè)水-土資源空間匹配度較高。但2000年以來(lái)吉林西部水稻播種面積增加，且西部單位面積農(nóng)作物虛擬水消耗量高于中部和東部，使得全省農(nóng)業(yè)虛擬水空間重心向西移動(dòng)，導(dǎo)致與播種面積空間重心呈分離趨勢(shì)，水-土資源空間匹配度有待進(jìn)一步優(yōu)化。

(4) 整體上看，農(nóng)作物單位面積虛擬水量表現(xiàn)出由東向西逐漸上升的趨勢(shì)，雖然吉林東部農(nóng)作物單位面積虛擬水量較低，但由于東部地區(qū)受地形影響，擴(kuò)大農(nóng)作物種植面積有一定困難，不能充分發(fā)揮農(nóng)作物水資源消耗量低的優(yōu)勢(shì)條件。因此可適當(dāng)調(diào)整東、中、西部之間農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)，通過(guò)轉(zhuǎn)移區(qū)域間農(nóng)作物虛擬水，優(yōu)化全省農(nóng)業(yè)用水布局。吉林中部地區(qū)農(nóng)作物虛擬水消耗量處于中等水平，且農(nóng)作物播種面積較高，因此吉林中部農(nóng)業(yè)發(fā)展力度有進(jìn)一步提升空間。吉林西部地區(qū)由于單位面積農(nóng)作物虛擬水量最高，應(yīng)優(yōu)化農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)，大力發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè)。