滇中高原地區(qū)耕地利用對(duì)氣候暖干化的響應(yīng)

童紹玉, 周 躍, 彭海英

（1.云南財(cái)經(jīng)大學(xué), a.城市與環(huán)境學(xué)院；b.國(guó)土資源與持續(xù)發(fā)展研究所, 昆明 650021；2.昆明理工大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院, 昆明 650093）

全球氣候變暖的事實(shí)已被IPCC 第五次評(píng)估報(bào)告用新的方法與數(shù)據(jù)進(jìn)一步確認(rèn)[1］。氣候的這種變化已威脅到了人類的生存環(huán)境和社會(huì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展[2］。其中, 農(nóng)業(yè)因其生產(chǎn)還沒有徹底擺脫靠天吃飯的基本特征[3］, 是對(duì)氣候變化最敏感的產(chǎn)業(yè)部門[4］, 而耕地利用方式、作物種植結(jié)構(gòu)和糧食安全問題對(duì)氣候變化的敏感性與脆弱性尤為突出[5-7］。氣候變化已使中國(guó)原有耕地種植模式和利用結(jié)構(gòu)受到較大沖擊[8, 9］。因此, 在全球氣候變化的背景下, 耕地利用如何響應(yīng)和適應(yīng)氣候變化, 確保食物安全的問題變得至關(guān)重要。滇中高原地區(qū)是云南省人口、城市和耕地最集中的地區(qū)及傳統(tǒng)的糧煙基地, 氣候暖干化已對(duì)滇中高原地區(qū)耕地利用產(chǎn)生了較大影響, 耕地利用對(duì)區(qū)域氣候變化的響應(yīng)與適應(yīng)方式, 對(duì)區(qū)域農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展及糧食安全至關(guān)重要。因此, 分析滇中高原地區(qū)的氣候變化特征及耕地利用對(duì)區(qū)域氣候變化的響應(yīng)特征, 可為區(qū)域農(nóng)業(yè)持續(xù)發(fā)展提供依據(jù)。

耕地利用對(duì)氣候變化響應(yīng)的常見方式是耕地種植結(jié)構(gòu)的改變、種植方式的調(diào)整和作物空間格局的改變[8, 10-12］。例如, 陳有祿等[12］的研究表明, 隨著氣候變暖, 河湟谷地主要糧食作物播種面積比例結(jié)構(gòu)變化顯著, 更耐旱的薯類和玉米的種植面積顯著增加, 玉米種植區(qū)向西部和高海拔地區(qū)擴(kuò)展, 小麥種植面積快速下降且其種植范圍在地域空間上向東退縮；河湟谷地主要糧食作物種植結(jié)構(gòu)由小麥-薯類模式逐漸轉(zhuǎn)向玉米-薯類-小麥模式, 即向多樣化、喜溫作物方向轉(zhuǎn)變。鄧振鏞等[8］的研究也認(rèn)為氣候暖干化對(duì)西北4 ?。▍^(qū)）農(nóng)業(yè)種植結(jié)構(gòu)影響巨大。耕地利用對(duì)氣候變化響應(yīng)的研究, 目前的方法主要是通過氣候變化特征與同一時(shí)段內(nèi)耕地格局、耕地利用方式、作物種植結(jié)構(gòu)變化之間的定性或定量對(duì)比, 來確定兩者之間的相關(guān)性[3, 7-11, 13］。耕地利用變化是對(duì)氣候變化[14］、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政策和市場(chǎng)變動(dòng)[15］、農(nóng)業(yè)勞動(dòng)力轉(zhuǎn)移[16, 17］、勞動(dòng)力價(jià)格變化[18］、農(nóng)業(yè)技術(shù)的發(fā)展與推廣[11］等多因素變化的綜合響應(yīng), 將耕地種植結(jié)構(gòu)對(duì)氣候變化響應(yīng)貢獻(xiàn)量剝離出來的研究還較少[7］, 需要進(jìn)一步深入研究。

1 研究區(qū)概況

滇中高原位于云南中部, 以丘陵?duì)罡咴璧孛矠橹? 平均海拔2 000 m；屬低緯高原山地季風(fēng)氣候, 四季如春, 干濕季分明[19］；干季（11 月至次年4月）降水量?jī)H為全年降水量的15%左右, 缺水嚴(yán)重, 干旱出現(xiàn)頻率高[20］, 氣候暖干化趨勢(shì)顯著[21］。滇中高原內(nèi)部的地理環(huán)境差異較大[20］, 故本研究以滇中高原核心區(qū)自然地理環(huán)境較接近的楚雄州、昆明市和玉溪市的行政范圍為研究區(qū)（圖1）。研究區(qū)位于北緯23°19′—26°30′、東經(jīng)100°43′—103°40′, 總面積為643.93 萬hm2, 占云南省總面積的16.80%；屬云南的高原湖盆區(qū), 地表起伏相對(duì)較小, 以丘陵?duì)罡咴瓰橹? 高原面保存相對(duì)完好；屬于滇中經(jīng)濟(jì)區(qū)的核心, 是云南省人口、耕地、城市最集中和經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平最高的區(qū)域, 也是云南重要的糧、煙、油料、生豬和花卉生產(chǎn)基地[20］。其中, 耕地面積占全省耕地面積的17.08%（2019 年）；2019 年作物總播種面積占全省總播種面積的16.49%, 種植業(yè)增加值占全省種植業(yè)增加值的24.51%, 糧食單產(chǎn)是全省平均水平的1.08 倍, 是云南省農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平最高的區(qū)域[20］。

圖1 研究區(qū)在云南省的位置示意圖

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)

1998—2019 年研究區(qū)33 個(gè)站點(diǎn)的逐月氣象數(shù)據(jù)來源于云南省氣象局；作物播種面積數(shù)據(jù)源于1997—2020 年的《云南統(tǒng)計(jì)年鑒》；區(qū)域供用水量、農(nóng)業(yè)用水量源自2000—2019 年的《云南省水資源公報(bào)》；作物的灌溉用水量定額依據(jù)《云南省用水定額》（DB53/T168—2019）的規(guī)定；耕地面積數(shù)據(jù)源自《云南省第三次全國(guó)國(guó)土調(diào)查主要數(shù)據(jù)公報(bào)》《昆明市第三次全國(guó)國(guó)土調(diào)查主要數(shù)據(jù)公報(bào)》《玉溪市第三次全國(guó)國(guó)土調(diào)查主要數(shù)據(jù)公報(bào)》《楚雄州第三次全國(guó)國(guó)土調(diào)查主要數(shù)據(jù)公報(bào)》。

2.2 研究方法

構(gòu)建耕地利用的區(qū)域灌溉需水指數(shù), 據(jù)此分析耕地利用的變化特征；分析研究區(qū)氣溫、降水量、干濕度與主要作物的播種面積、耕地利用區(qū)域灌溉需水指數(shù)的相關(guān)性。

2.2.1 區(qū)域耕地利用結(jié)構(gòu)及區(qū)域灌溉需水程度指數(shù)

1）區(qū)域耕地利用結(jié)構(gòu)。區(qū)域耕地利用結(jié)構(gòu)是指一定范圍內(nèi)各種耕地利用方式的比例關(guān)系或組成情況, 是各種耕地利用方式按一定比例構(gòu)成的集合。區(qū)域耕地利用結(jié)構(gòu)可以用該區(qū)域的作物種植結(jié)構(gòu)來表示。按云南省農(nóng)業(yè)部門和統(tǒng)計(jì)部門的統(tǒng)計(jì)口徑, 云南省的耕地利用方式按種植作物來分, 主要有水稻田、小麥地、玉米地、豆類用地、薯類用地、其他糧食作物用地、油料用地、煙葉用地、甘蔗用地、蔬菜瓜果用地、其他作物用地, 共11 類。因此, 研究區(qū)的區(qū)域耕地利用結(jié)構(gòu)就是這11 類作物面積所占比例的集合, 11 類作物面積占比的變化即是耕地利用結(jié)構(gòu)的變化。

2）耕地利用的區(qū)域灌溉需水程度指數(shù)。為方便分析區(qū)域耕地利用結(jié)構(gòu)的變化及其與氣候變化之間的關(guān)系, 構(gòu)建一個(gè)耕地利用的區(qū)域灌溉需水程度指數(shù)。應(yīng)用威弗組合指數(shù)的構(gòu)建原理[14］, 把各種作物面積的占比和其灌溉需水等級(jí)組合成一個(gè)綜合指數(shù)——耕地利用的區(qū)域灌溉需水程度指數(shù)。用該指數(shù)綜合反映某一區(qū)域耕地利用對(duì)灌溉水量的需求程度及區(qū)域耕地利用結(jié)構(gòu)的狀態(tài)。其計(jì)算公式如下：

式中,LUDW為某區(qū)域耕地利用的區(qū)域灌溉需水程度指數(shù),n為區(qū)域內(nèi)主要作物的種數(shù),Ai為某區(qū)域第i種作物的播種面積,S為某區(qū)域作物總播種面積,dwi為第i種作物的灌溉需水量等級(jí)指數(shù), 根據(jù)當(dāng)?shù)亟邓壳闆r及作物生長(zhǎng)對(duì)水的需求量來確定。LUDW的值為0～10, 值越大, 說明該區(qū)域耕地利用結(jié)構(gòu)對(duì)灌溉水量的需求越大, 區(qū)域耕地利用結(jié)構(gòu)的濕化特征越明顯；值越小, 說明該耕地利用結(jié)構(gòu)對(duì)灌溉水的需求總量越小, 區(qū)域耕地利用結(jié)構(gòu)的旱化程度越高；當(dāng)LUDW＝10 時(shí), 代表區(qū)域內(nèi)耕地全為有灌溉保證的水田并全部種植水稻, 區(qū)域耕地利用的灌溉需水程度最高, 耕地利用結(jié)構(gòu)為最濕狀態(tài)；當(dāng)LUDW＝0 時(shí), 代表區(qū)域內(nèi)的耕地均無灌溉保證, 為雨養(yǎng)農(nóng)業(yè), 對(duì)灌溉水的需求程度最低, 區(qū)域耕地利用結(jié)構(gòu)為最旱狀態(tài)。

dwi確定方法為：①根據(jù)《云南省用水定額》（DB53/T168—2019）, 研究區(qū)平水年的主要作物對(duì)灌溉水的需求量大小為：水稻＞油菜＞小麥＞玉米＞豆類＞烤煙＞花生＞薯類＞蔬菜（1 茬）。②若設(shè)定平水年灌溉需水量最大的作物灌溉需水等級(jí)指數(shù)為10.00, 設(shè)定在平水年最耐旱作物不需要人工灌溉, 其需水等級(jí)指數(shù)為0, 則其他作物的灌溉需水量等級(jí)指數(shù)為：

式中,Di為第i種作物的多年平均灌溉需水量, maxDi是主要作物中灌溉需水量最大作物的灌溉需水量。0≤dwi≤10,dwi越大, 該作物所需的灌溉水量越大。

根據(jù)《云南省用水定額》（DB53/T168—2019）和公式（2）, 即可得到滇中高原地區(qū)平水年主要農(nóng)作物的灌溉需水等級(jí)指數(shù), 如表1 所示。

表1 滇中高原地區(qū)平水年主要農(nóng)作物的灌溉需水等級(jí)指數(shù)

2.2.2 Kira 干濕度指數(shù) Kira 干濕度指數(shù)（Humidity/aridity index）基于降水量與氣溫來計(jì)算[23］, 計(jì)算公式如下：

式中,K為Kira 干濕度指數(shù),P為年降水量,WI為溫暖指數(shù),tj為月平均氣溫大于5 ℃的第j個(gè)月的月平均溫,m為月平均氣溫大于5 ℃的月數(shù)。K越高表示氣候越濕潤(rùn),K越小則氣候越干旱。由于與植被的對(duì)應(yīng)性好, Kira 干濕度指數(shù)常被用來定量分析大范圍區(qū)域內(nèi)植被、氣候之間的關(guān)系[23］。

2.2.3 Mann-Kendall 趨 勢(shì) 檢 驗(yàn) Mann-Kendall 趨勢(shì)檢驗(yàn)法（M-K 趨勢(shì)檢驗(yàn)法）, 可有效判別某一自然過程是處于自然波動(dòng)狀態(tài)還是波動(dòng)中有確定的變化趨勢(shì)。該方法因受異常值干擾較少, 且不受數(shù)據(jù)分布特征的影響, 故被廣泛應(yīng)用于氣候變化影響下的降水量、干旱頻次趨勢(shì)檢測(cè)及水文要素的變化趨勢(shì)檢測(cè)。M-K 趨勢(shì)檢驗(yàn)法是基于M-K 統(tǒng)計(jì)值Z, 來做趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)的顯著性檢驗(yàn)。假定被分析的數(shù)據(jù)序列無變化趨勢(shì), 通過雙尾檢驗(yàn)后, 當(dāng)∣Z∣＜Z1-（σ/2）時(shí),Z1-（σ/2）為某一顯著水平臨界檢驗(yàn)值, 0.1、0.05 和0.01 顯著水平的Z1-（σ/2）分別為1.28、1.64、2.32, 則原假設(shè)被接受, 即數(shù)據(jù)序列變化趨勢(shì)不顯著；當(dāng)∣Z∣＞Z1-（σ/2）時(shí), 則表示拒絕原假設(shè), 數(shù)據(jù)序列的變化趨勢(shì)顯著[24］。其中,Z為正值時(shí), 表示數(shù)據(jù)序列呈上升趨勢(shì),Z為負(fù)值時(shí), 表示數(shù)據(jù)序列呈下降趨勢(shì)。

2.2.4 滯后相關(guān)系數(shù)與累積滯后相關(guān)系數(shù) 將1998—2019 年的年降水量、Kira 干濕度指數(shù)與同期各種作物播種面積、區(qū)域耕地利用灌溉需水程度指數(shù)進(jìn)行相關(guān)分析, 采用t檢驗(yàn)對(duì)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn), 據(jù)此分析區(qū)域耕地作物種植結(jié)構(gòu)對(duì)氣候變化的響應(yīng)程度。

耕地作物種植結(jié)構(gòu)對(duì)氣候因子變化的響應(yīng)具有時(shí)滯效應(yīng)[25］, 因此要計(jì)算耕地利用與氣候因子之間的滯后相關(guān)系數(shù)和累積滯后相關(guān)系數(shù)。滯后相關(guān)系數(shù)和累積滯后相關(guān)系數(shù)的計(jì)算公式[26］如下：

式中,R為滯后相關(guān)系數(shù),rx是指某年的某種作物播種面積、LUDW與前推第x年的氣候要素之間的相關(guān)系數(shù)；若R＝rx, 則滯后期為x；R′為累積滯后相關(guān)系數(shù),r0～x是指從當(dāng)年至前推第x年的氣候要素累積值與某種作物播種面積、LUDW之間的相關(guān)系數(shù)；若R′＝r0～x, 則累積滯后期為x。

3 結(jié)果與分析

3.1 研究區(qū)氣候變化特征

研究區(qū)1998—2019 年的年均氣溫、年降水量、Kira 干濕度指數(shù)的變化特征和M-K 檢驗(yàn)結(jié)果如圖2所示。1998—2019 年研究區(qū)的年均氣溫呈顯著上升趨勢(shì)（Z＝1.49）, 增溫速率高達(dá)0.35 ℃/10 a；研究區(qū)年降水量波動(dòng)雖較大, 但總體上還是呈顯著下降趨勢(shì)（Z＝-1.52）, 下降速率為79.15 mm/10 a；其中, 2009—2013 年出現(xiàn)連續(xù)5 a 的嚴(yán)重干旱, 年降水量為研究時(shí)段最低, 自2015 年以來年降水量才有所回升。Kira 干濕度指數(shù)在4.35～7.78 波動(dòng), 總體上呈下降趨勢(shì)（Z＝-1.64）, 下降速率為0.65/10 a；其中, 2009—2012 年是自1998 年以來Kira 干濕度指數(shù)最低的時(shí)段, 為4.35～5.20, 與2009—2013 年研究區(qū)的5 年連續(xù)嚴(yán)重干旱[21］相對(duì)應(yīng)。從Kira 干濕度指數(shù)的變化來看, 研究區(qū)的濕潤(rùn)程度有下降趨勢(shì)。因年降水量和Kira 干濕度是劃分氣候干濕程度的定量指標(biāo), 從兩者的變化趨勢(shì)看, 研究區(qū)氣候有變干趨勢(shì)。所以, 綜合年均氣溫、年降水量和Kira 干濕度指數(shù)的變化, 研究區(qū)氣候有暖干化趨勢(shì)。

圖2 1998—2019 年研究區(qū)年均氣溫（a）、年降水量（a）與Kria 干濕度指數(shù)（b）的變化

3.2 研究區(qū)1998—2019 年耕地利用結(jié)構(gòu)變化的特征

3.2.1 耕地種植結(jié)構(gòu)的變化 研究區(qū)1998—2019年的耕地種植結(jié)構(gòu)發(fā)生了明顯變化, 如圖3 所示。研究區(qū)糧食作物播種面積占比持續(xù)下降。其中, 在五大糧食作物中, 灌溉需水量大的水稻、小麥的播種面積占比分別從1998 年的20.06%、19.94% 降為2019 年的8.22%、6.94%；而灌溉需水量較少的玉米、薯類播種面積占比則分別從1998 年的14.82%、3.29%增至19.03%、4.48%；在經(jīng)濟(jì)作物中, 灌溉需水量最大的是油菜, 其播種面積占比先升后降, 2009達(dá)到最高, 2009 年后由于持續(xù)的干旱, 其占比持續(xù)下降；需水量較少的烤煙播種面積占比也是先升后降, 從2006 年開始持續(xù)下降, 2005—2019 年烤煙面積占比下降了4.55 個(gè)百分點(diǎn)；而需水量最小的蔬菜種植面積占比持續(xù)、快速增長(zhǎng), 從1998 年的6.24%增為2019 年的26.77%。

圖3 1998—2019 年研究區(qū)耕地種植結(jié)構(gòu)

研究區(qū)糧食作物的平均灌溉需水量總體高于經(jīng)濟(jì)作物, 相對(duì)應(yīng)的是糧食作物總播種面積下降, 灌溉需水量相對(duì)較少的經(jīng)濟(jì)作物播種面積持續(xù)上升；其中, 灌溉需水量最大的水稻播種面積持續(xù)下降, 需水量少的玉米、蔬菜的播種面積快速增長(zhǎng)。這說明區(qū)域耕地利用趨向于增加灌溉需水量更少的作物播種面積, 即耕地利用結(jié)構(gòu)有 “旱化” 趨向。

3.2.2 耕地利用的區(qū)域灌溉需水程度指數(shù)的變化1998—2019 年研究區(qū)的LUDW的變化情況, 如圖4所示。1998—2019 年研究區(qū)的LUDW呈顯著下降趨勢(shì)（Z＝-6.09）, 平均降幅為0.59/10 a。1998—2019年研究區(qū)LUDW的顯著下降, 表明研究區(qū)耕地利用的結(jié)構(gòu)有 “旱化” 趨勢(shì)。

從圖4 可知, 1998—2019 年研究區(qū)的總播種面積在增長(zhǎng), 而農(nóng)業(yè)用水量在下降。這也從另一個(gè)方面說明在氣候暖干化趨勢(shì)背景下, 研究區(qū)的耕地利用結(jié)構(gòu)在氣候變干變暖導(dǎo)致的水資源不足及作物對(duì)灌溉水量需求增加的壓力下, 區(qū)域耕地利用趨向于灌溉需水總量更少的利用結(jié)構(gòu), 即通過讓區(qū)域耕地利用結(jié)構(gòu)持續(xù) “旱化” 來應(yīng)對(duì)氣候的暖干化。

圖4 1998—2019 年研究區(qū)耕地利用的區(qū)域灌溉需水程度指數(shù)（LUDW）、農(nóng)業(yè)用水量與總播種面積的變化

3.3 研究區(qū)耕地利用結(jié)構(gòu)對(duì)氣候變化的響應(yīng)分析

3.3.1 耕地利用結(jié)構(gòu)與氣候因子的相關(guān)分析 氣溫上升、降水量減少, 都會(huì)促使干燥度上升, 會(huì)導(dǎo)致作物灌溉需水量增加。一般情況下, 在氣候變干、農(nóng)業(yè)用水資源增長(zhǎng)受制約的情況下, 耕地利用會(huì)向總需水量少的利用結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型, 以響應(yīng)氣候變化及農(nóng)業(yè)用水量的約束。因此, 通過研究區(qū)主要作物播種面積、耕地利用的區(qū)域灌溉需水程度指數(shù)與年均氣溫、年降水量、Kira 干濕度指數(shù)的相關(guān)性, 來確定耕地利用對(duì)氣候變化的響應(yīng)關(guān)系, 如表2 所示。其中, 年降水量和Kira 干濕度指數(shù)是用年降水量、Kira 干濕度指數(shù)的2 年滑動(dòng)平均值。其原因有以下2 個(gè)方面, ①降水量的波動(dòng)較大, 研究中經(jīng)常使用滑動(dòng)平均值替代年降水量；②研究區(qū)干季（11 月至次年4 月）降水量少, 尤其是1 月至5 月初, 氣溫高、光照強(qiáng), 農(nóng)作物主要依靠灌溉和土壤蓄水, 而灌溉用水和土壤蓄水主要源自上年雨季（上年5 月下旬至10 月底）的蓄水, 故研究區(qū)農(nóng)業(yè)用水量其實(shí)受上年降水量和當(dāng)年降水量的共同影響。

表2 1998—2019 年研究區(qū)主要作物播種面積、LUDW 與主要?dú)夂蛞蜃拥腟pearman 相關(guān)系數(shù)

水稻、小麥、玉米、油菜、蔬菜的播種面積與氣溫呈顯著相關(guān), 灌溉需水量大的水稻、小麥播種面積與年平均氣溫呈顯著負(fù)相關(guān), 而需水較小的玉米、蔬菜播種面積與年平均氣溫呈顯著正相關(guān)。水稻、小麥的播種面積與年降水量的2 a 滑動(dòng)平均值、Kira 干濕度指數(shù)的2 a 滑動(dòng)平均值呈顯著正相關(guān), 油菜、蔬菜、烤煙、薯類及其他糧食作物的播種面積與年降水量的2 a 滑動(dòng)平均值、Kira 干濕度指數(shù)的2 a 滑動(dòng)平均值呈顯著負(fù)相關(guān)。結(jié)果表明, 需水量大的水稻和旱作中需水量相對(duì)大的小麥的播種面積隨著氣候暖干化呈明顯下降趨勢(shì)；旱作中需水量中等或較少的玉米、薯類、烤煙、蔬菜和其他糧食作物的播種面積隨著氣候持續(xù)暖干化而增加。其中, 旱作中需水量較大的油菜對(duì)氣候暖干化的響應(yīng)與其他需水量較大的作物明顯不同, 其播種面積隨著氣候變干不降反增。這是由于油菜的灌溉需水量較小麥高, 且兩者同為小春大田作物, 兩者存在爭(zhēng)地、爭(zhēng)水的情況, 但由于油菜本身經(jīng)濟(jì)價(jià)值高于小麥, 且近年來鄉(xiāng)村旅游的發(fā)展又使油菜種植有了附加價(jià)值, 因此, 隨著氣候變干和灌溉水的緊缺, 需水量較大但經(jīng)濟(jì)收益低的小麥逐步退出, 退出的面積主要轉(zhuǎn)化為需水量略高于小麥但經(jīng)濟(jì)收益更高的油菜, 這就使得油菜面積不斷增加。

耕地利用的區(qū)域灌溉需水程度指數(shù)（LUDW）與年降水量的2 a 滑動(dòng)平均值、Kira 干濕度指數(shù)的2 a滑動(dòng)平均值均呈顯著正相關(guān), 與年平均氣溫呈顯著負(fù)相關(guān)。這說明區(qū)域耕地利用對(duì)氣候持續(xù)暖干化的響應(yīng)表現(xiàn)為區(qū)域耕地利用結(jié)構(gòu)持續(xù) “旱化” , 耕地利用的區(qū)域灌溉需水程度持續(xù)下降。

3.3.2 研究區(qū)耕地利用結(jié)構(gòu)對(duì)氣候因子響應(yīng)的滯后性分析 為研究區(qū)域耕地利用結(jié)構(gòu)對(duì)氣候變化響應(yīng)的時(shí)滯性, 需要計(jì)算研究區(qū)主要作物播種面積、LUDW與前推年份氣候因子的相關(guān)系數(shù), 結(jié)果如表3所示。主要作物播種面積、LUDW與前推年份的Kira 干濕度指數(shù)、年降水量變化都有相關(guān)性, 表明區(qū)域耕地利用結(jié)構(gòu)對(duì)氣候變化的響應(yīng)具有顯著滯后效應(yīng)。其中, 水稻、小麥、玉米、薯類、其他糧食作物、油菜、烤煙和蔬菜對(duì)Kira 干濕度變化的響應(yīng)的滯后期分別為5、4、5、3、3、4、2、5 a, 對(duì)年降水量響應(yīng)的滯后期分別為4、4、5、3、3、4、2、4 a；區(qū)域耕地利用灌溉需水指數(shù)對(duì)Kira 干濕度指數(shù)、年降水量變化響應(yīng)的滯后期都是4 a。

表3 1998—2019 年研究區(qū)主要作物播種面積、LUDW 與前推年份的氣候因子的Spearman 相關(guān)系數(shù)

研究區(qū)1998—2019 年主要作物播種面積、LUDW與不同前推時(shí)間段累積降水量的相關(guān)系數(shù)如表4 所示。主要作物的播種面積、區(qū)域耕地利用灌溉需水程度指數(shù)與前推年份的累積降水量都有較高的相關(guān)性, 說明主要作物播種面積（豆類除外）區(qū)域耕地種植結(jié)構(gòu)對(duì)降水量變化的響應(yīng)有顯著的累積滯后性。其中, 對(duì)干旱敏感性低的玉米、蔬菜的播種面積對(duì)降水量變化響應(yīng)的累積滯后期長(zhǎng)達(dá)8 a, 而水稻、小麥、薯類、其他糧食作物、油菜、烤煙的累積滯后期分別為6、5、5、5、5、2 a, 區(qū)域耕地利用灌溉需水程度指數(shù)對(duì)降水量響應(yīng)的累積滯后期為8 a。

表4 1998—2019 年主要作物播種面積、LUDW 與不同時(shí)間段累積降水量的Spearman 相關(guān)系數(shù)

區(qū)域耕地利用結(jié)構(gòu)是適應(yīng)當(dāng)?shù)氐臍夂颉⒌孛?、土壤等自然條件、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件及社會(huì)經(jīng)濟(jì)需求形成的, 具有一定穩(wěn)定性, 因此, 主要作物播種面積和區(qū)域耕地利用灌溉需水程度指數(shù)對(duì)降水量及Kira 干濕度指數(shù)變化響應(yīng)具有時(shí)滯性。同時(shí), 當(dāng)這種滯后效應(yīng)出現(xiàn), 也說明當(dāng)?shù)氐臍夂虬l(fā)生了持續(xù)的變化, 從而推動(dòng)了區(qū)域耕地利用結(jié)構(gòu)的變化。

4 小結(jié)與討論

4.1 小結(jié)

通過分析滇中高原核心地區(qū)昆明市、玉溪市和楚雄州范圍內(nèi)的主要?dú)夂蛞氐淖兓?、耕地種植結(jié)構(gòu)的變化及二者之間的相關(guān)性, 得到以下結(jié)論。

1）自1998 年以來, 滇中高原地區(qū)氣候的暖干化趨勢(shì)顯著。其中, 1998—2019 年平均氣溫呈上升趨勢(shì), 平均增溫速率達(dá)0.35 ℃/10 a；降水量和Kira 干濕度指數(shù)呈下降趨勢(shì), 平均下降速率分別為79.15 mm/10 a和0.65/10 a。

2）在氣候暖干化背景下, 區(qū)域耕地利用的灌溉用水量隨作物總播種面積的上升而呈下降趨勢(shì)；在播種面積保持增長(zhǎng)的背景下, 區(qū)域耕地利用灌溉需水程度指數(shù)呈下降趨勢(shì), 即1998—2019 年滇中高原核心區(qū)的耕地利用結(jié)構(gòu)有顯著 “旱化” 趨勢(shì)。

3）滇中高原核心區(qū)耕地利用結(jié)構(gòu)對(duì)區(qū)域氣候暖干化的響應(yīng)模式主要表現(xiàn)為區(qū)域耕地利用結(jié)構(gòu)持續(xù) “旱化” , 且這種響應(yīng)模式具有時(shí)滯性。其中, 灌溉需水量大的水稻、小麥播種面積與年平均氣溫呈顯著負(fù)相關(guān), 而需水較小的玉米, 其播種面積與年平均氣溫呈顯著正相關(guān), 水稻、小麥與年降水量2 a 滑動(dòng)平均值、Kira 干濕度指數(shù)的2 a 滑動(dòng)平均值呈顯著正相關(guān), 油菜、蔬菜、烤煙、薯類及其糧食作物的播種面積與年降水量2 a 滑動(dòng)平均值、Kira 干濕度指數(shù)的2 a滑動(dòng)平均值呈顯著負(fù)相關(guān)。水稻、小麥、玉米、薯類、其他糧食作物、油菜、烤煙和蔬菜的播種面積占比對(duì)Kira 干濕度指數(shù)、年降水量變化響應(yīng)的滯后期為2～5 a, 區(qū)域耕地利用灌溉需水指數(shù)對(duì)Kira 干濕度指數(shù)、年降水量變化響應(yīng)的滯后期都是4 a；對(duì)干旱敏感性低的玉米、蔬菜, 其播種面積對(duì)降水量變化響應(yīng)的累積滯后期長(zhǎng)達(dá)8 a, 而水稻、小麥、薯類、其他糧食作物、油菜、烤煙的累積滯后期為2～6 a, 區(qū)域耕地利用灌溉需水程度指數(shù)對(duì)降水量響應(yīng)的累積滯后期為8 a。出現(xiàn)這種滯后性和累積滯后效應(yīng)的原因, 一方面是與研究區(qū)的干濕季分明的氣候特征、高原分水嶺地帶的水文特征、當(dāng)?shù)胤N植需水與降水季節(jié)分布的不同期關(guān)系有關(guān), 另一方面是與耕地利用結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性及農(nóng)戶耕地利用方式的慣性有關(guān)。

4.2 討論

滇中高原地區(qū)氣候的變干趨勢(shì)從1970 年就已開始, 且逐漸顯著。高瑞等[27］基于滇中高原地區(qū)1971—2011 年的月降水量、氣溫資料和年尺度SPEI的變化特征, 認(rèn)為滇中地區(qū)存在旱化趨勢(shì), 并經(jīng)歷了從無旱向干旱或向更重一級(jí)干旱變化的過程, 且未來這個(gè)變化趨勢(shì)還將延續(xù)；曹言等[21］基于1970—2014 年的干燥度指數(shù)變化, 發(fā)現(xiàn)滇中高原地區(qū)的氣候在年尺度上變干趨勢(shì)明顯；李軍等[28］在分析西南農(nóng)業(yè)區(qū)1962—2012 年月氣象資料的基礎(chǔ)上, 認(rèn)為西南農(nóng)業(yè)區(qū)整體呈干旱化趨勢(shì), 2000 年以來年四季變干趨勢(shì)更加明顯, 其中云南高原東部區(qū)（包括滇中高原區(qū)）變干趨勢(shì)顯著。

在滇中高原地區(qū)氣候暖干化背景下, 研究區(qū)總播種面積持續(xù)增長(zhǎng), 而農(nóng)業(yè)用水量及其占區(qū)域總用水量的占比持續(xù)下降, 對(duì)此耕地利用結(jié)構(gòu)的響應(yīng)策略是不斷調(diào)整耕地利用方式, 使耕地利用結(jié)構(gòu)持續(xù) “旱化” 。這種響應(yīng)模式可有效且低成本地減少區(qū)域耕地利用的需水量, 減輕農(nóng)業(yè)用水資源不足帶來的壓力, 馮克鵬等[29］在寧夏的研究也有相近的結(jié)論。

研究區(qū)耕地利用結(jié)構(gòu)對(duì)氣候持續(xù)暖干化的響應(yīng)是使區(qū)域種植結(jié)構(gòu) “旱化” , 且該響應(yīng)具有顯著的滯后性和累積滯后性, 不同作物的滯后期不同。其他研究也發(fā)現(xiàn), 土地利用變化、植被變化對(duì)降水量的響應(yīng)具有滯后性和累積滯后效應(yīng)[25, 26］。研究區(qū)耕地利用對(duì)氣候暖干化響應(yīng)的滯后性和累積滯后效應(yīng), 一方面, 可能與研究區(qū)的干濕季分明的氣候特征、高原分水嶺地帶的水文特征、當(dāng)?shù)胤N植需水與降水季節(jié)分布的不同期關(guān)系有關(guān), 另一方面, 更多的是與農(nóng)戶耕地利用模式的慣性有關(guān)。區(qū)域耕地利用結(jié)構(gòu)是為適應(yīng)當(dāng)?shù)氐臍夂?、地貌、土壤等自然條件、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件及社會(huì)經(jīng)濟(jì)需求形成的, 具有一定穩(wěn)定性, 氣候持續(xù)變化一定時(shí)段后, 耕地的利用模式才會(huì)變化。因農(nóng)戶利用耕地的方式受耕地習(xí)慣、技能、市場(chǎng)及已投入的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本的影響而具有慣性, 例如, 2009—2013 年研究區(qū)出現(xiàn)連續(xù)5 a 的干旱, 在干旱出現(xiàn)的第1 年和第2 年, 部分糧農(nóng)通過引水、打井等方式保持水稻種植, 也有部分農(nóng)戶棄耕等待旱災(zāi)結(jié)束, 而更多的農(nóng)戶把水田轉(zhuǎn)化為旱地, 改種玉米或其他需水量少的經(jīng)濟(jì)作物, 還有部分水田、旱地建設(shè)了大棚, 或安裝節(jié)水灌溉設(shè)備, 以節(jié)水灌溉技術(shù)種植經(jīng)濟(jì)價(jià)值更高的蔬菜、瓜果、鮮花、菌類及藥材；2014 年以后, 降水量逐步恢復(fù), 2015—2017 年的年降水量超過多年平均降水量（距平百分比分別為8.71%、7.90%、10.39%）, 為偏豐水年, 但研究區(qū)內(nèi)除楚雄州的水稻播種面積有小幅上升外, 其余2 市的水稻面積仍然有略微下降。原因有以下3 點(diǎn), 第一, 幾年不種水稻的水田, 保水性能下降, 要重新種水稻需要投入勞動(dòng)力和資金修整, 因此重新種植水稻的可能條件是原有條件較好的區(qū)域；第二, 已建大棚、或已安裝了節(jié)水灌溉設(shè)施的農(nóng)田已不可能重新變成水田；第三, 在農(nóng)戶調(diào)查中發(fā)現(xiàn), 耕地種植方式及種植結(jié)構(gòu)一旦改變, 農(nóng)戶的種植技術(shù)及市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)逐步與這種改變耦合, 逆轉(zhuǎn)的可能性較小。

區(qū)域耕地種植結(jié)構(gòu)的變化是對(duì)自然條件變化、經(jīng)濟(jì)社會(huì)變化的綜合響應(yīng)[7］。耕地利用結(jié)構(gòu)的改變是耕地利用響應(yīng)氣候變化最直接、最顯著和最常見的形式[30］, 本研究暫未考慮社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素變化對(duì)耕地利用結(jié)構(gòu)的影響及響應(yīng), 有待下一步深入研究。