灌區種植結構時空變化及其與地下水相關性分析

白亮亮　蔡甲冰　劉　鈺　蔡學良　陳　鶴　張寶忠

(1.中國水利水電科學研究院流域水循環模擬與調控國家重點實驗室， 北京 100038；2.國家節水灌溉北京工程技術研究中心， 北京 100048；3.國際水資源管理研究所駐南非辦公室， 比勒陀利亞 0184)

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灌區種植結構時空變化及其與地下水相關性分析

白亮亮1,2蔡甲冰1,2劉鈺1,2蔡學良3陳鶴1,2張寶忠1,2

(1.中國水利水電科學研究院流域水循環模擬與調控國家重點實驗室， 北京 100038；2.國家節水灌溉北京工程技術研究中心， 北京 100048；3.國際水資源管理研究所駐南非辦公室， 比勒陀利亞 0184)

利用數據融合算法(ESTAFM)對Landsat7 ETM+和MODIS影像進行融合，構建了高時空NDVI數據集；結合地面實體作物NDVI變化特征和光譜耦合技術(SMT)，提取了解放閘灌域2000—2015年間種植結構空間信息；在此基礎上分析了其時空特征變化以及地下水對種植結構調整的制約性。利用2015年實地調查數據對遙感監測結果進行評價，灌域主要作物類型玉米、向日葵、小麥以及套種的純像元分類精度分別達到了95%、88%、91%和90%，總體精度達到了91%；多年遙感監測結果與歷史統計數據相吻合。研究結果表明：玉米和小麥種植面積不斷增加，玉米種植面積增加尤為明顯，由2000年的0.83萬hm2(占灌溉面積的5.80%)增加到2015年的4.02萬hm2(占灌溉面積的28.31%)；向日葵種植面積由下降變為上升趨勢，其種植規模受市場因素主導；因土地流轉、農村勞動力的外流以及套種種植模式勞動力成本高，使得農戶轉向單一作物種植模式，套種模式種植面積逐年下降，由2000年的4.30萬hm2(占灌溉面積的30.32%)減少到2015年的0.41萬hm2(占灌溉面積的2.91%)。種植結構空間格局與地下水埋深分布相似，其空間的相對差異并未隨時間發生明顯變化。向日葵在地下水埋深較淺、鹽堿化偏高的區域分布集中，玉米、小麥及套種在地下水埋深大、鹽堿化偏弱的區域分布集中，反映出向日葵耐鹽性更高，更能適應鹽堿化程度高的土壤；作物這一空間分布格局不僅受水土環境影響，而且與作物生理特征密切相關。灌區節水改造以來，在凈引水量減小的情況下，農田蒸散發量并未減小，而是表現為穩中有升的趨勢，這與高耗水作物玉米種植面積逐年增加有直接關系；地下水位整體下降，由1.76 m下降到2.33 m，土壤鹽堿化得到改善，表明大型灌區節水續建配套項目實施以來，節水改造對水循環和水土環境起到了積極的影響。

種植結構； 時空變化； 地下水； 遙感； 數據融合； 節水改造

引言

從20世紀90年代開始，為應對黃河水資源日益緊缺和供需矛盾的現狀，黃河水利委員會對黃河水量實行統一調度，將河套灌區年引黃水量由52億m3逐步壓縮到40億m3，灌區實施了以節水為中心的全國大型灌區續建配套與節水改造工程建設。灌區引水量的縮減[1]和節水改造的實施，使得灌區水量分配發生改變，作為灌區主要水量消耗的農業耗水以及區域水土環境必然會受到影響，而農業耗水和水土環境與種植結構調整息息相關。作物種植結構包括對區域作物類型、品種、面積和種植模式等多項農業信息的綜合，是農業和灌溉用水管理的重要依據[2-3]。

遙感技術的發展和應用，使農業用水管理和研究從沿用傳統觀念和方法的階段進入到精準化和定量化新階段，使農業研究從經驗水平提高到理論水平[4]，成為及時掌握農業資源、作物生長、農業災害等信息的最佳手段[5]。種植結構的識別需要提取生育期內植被長勢的動態變化信息，由于云雨等氣象條件的干擾，單一遙感數據源往往不能滿足實際應用，而數據融合可以有效解決這一問題，其目的在于互補不同時空分辨率數據源，生成包含高時間序列特征和高空間分布特征的影像。傳統的融合算法包括亮度-色調-飽和度變換[6]、主成分分析[7]以及小波變換[8]等，將全色波段與多光譜波段進行融合以獲得高分辨率多光譜圖像，但不能有效獲取由物候引起的地表反射率變化；GAO等[9]提出了時空自適應融合算法(STARFM)，算法綜合考慮了距離權重、光譜權重和時間權重，有效融合了Landsat和MODIS數據，但該方法在缺少關鍵期影像時，不能有效捕捉物候劇烈變化信息； HIKER等[10]提出了一種時空自適應融合變化監測方法，該方法避免了短暫劇烈的地物變化問題；ROY等[11]采用一種半物理的數據融合方法，使用MODIS二性反射等地表數據產品和Landsat ETM+進行融合并預測對應日期或前后相鄰日期的數據；ZHU等[12]提出了增強時空自適應融合算法(ESTARFM)，在相似像元選取和時間權重計算上更加合理，并且可以有效捕捉地物劇烈變化特征。

歸一化差值植被指數(NDVI)根據植被在紅光和近紅外波段的反射特性的不同，通常用來監測植被的生長狀況及作物分類。閆慧敏等[13]利用AVHRR/NDVI數據，采用峰值特征點結合作物生長季相特征提取了農田多熟種植信息；徐美等[14]利用中巴衛星，根據不同時期NDVI閾值提取了青銅峽灌區主栽作物；黃青等[15]在MODIS/NDVI數據基礎上，根據主要作物時序光譜特征建立了種植結構提取模型，并獲取了東北地區作物空間格局特征。蔡學良等[2]融合Landsat ETM+與MODIS/NDVI數據，結合作物系數變化規律，運用光譜耦合技術提取作物種植結構，實現了漳河灌區作物的分類。郝衛平等[16]根據Landsat7 ETM+與MODIS/NDVI數據，結合地面實體作物NDVI變化曲線，運用光譜耦合技術實現了東北三省作物分布信息。

對種植結構信息的提取及應用大多局限于某一特定年份，其歷史變化、空間分布特征以及與農田水土環境因子之間的相互關系研究不多見。本文將ESATRFM融合算法應用到研究區域，構建高時空地表數據集，結合地面實體作物NDVI變化曲線、ISODATA非監督分類方法、光譜耦合技術以及Google Earth工具實現多年種植結構的提取，并在此基礎上分析河套灌區解放閘灌域多年種植結構時空特征變化及其與水土環境因子之間的相關關系。

1　材料及方法

1.1研究區概況

以河套灌區解放閘灌域為研究對象(圖1)。解放閘灌域(106°43′～107°27′E，40°34′～41°14′N)為河套灌區第二大灌域，地處干旱半干旱內陸地區，海拔高度為1 030～1 046 m，年平均降雨量151 mm，年均蒸發量(20 cm蒸發皿)達2 300 mm，年內平均氣溫9℃。灌域總土地面積約2 345 km2，其中60%以上為耕地，土壤類型為潮灌淤土和鹽化土，糧食作物以夏玉米和春小麥為主，經濟作物以向日葵為主[17]。

圖1　解放閘灌域及種植結構調查路線Fig.1　Jiefangzha irrigation district and ground truth survey routes

1.2數據來源

1.2.1遙感影像及數據預處理

采用的Landsat7 ETM+和MOD09GA產品數據來源于USGS官網(http:∥glovis.usgs.gov/)，空間分辨率分別為30 m和500 m，數據年際跨度為2000—2015年，年內跨度為4—10月份。影像經篩選為晴空或少量云覆蓋，數據清單見表1。Landsat7 ETM+影像經過輻射、大氣校正、條帶修復、鑲嵌和裁剪，并利用手持GPS采集的地面控制點統一進行幾何精校正，誤差控制在半個像元以內。MOD09GA標準陸地產品已經過輻射、大氣和幾何校正，通過MRT工具重投影到WGS84/UTM(北48區)坐標系統，空間分辨率重采樣到30 m，與Landsat7 ETM+相同。

受云量和天氣影響，單一Landsat7影像不能滿足對作物生育期NDVI變化特征的提取，因此采用ESATRFM數據融合算法對Landsat7與MODIS數據進行融合，生成生育期內每16 d 30 m遙感影像。

表1　遙感影像資料Tab.1　Data of available remote sensing images

1.2.2地面調查數據

分組在解放閘灌域進行地面實際調查，手持GPS獲取調查點經緯度，通過ODK Collect軟件載入照片和調查內容，包括作物類型、作物種植密度、作物面積比例和作物長勢等。調查樣方面積為90 m×90 m，每個樣點東、南、西、北4個方位各拍一幅照片，以輔助后期地面位置精度驗證。最后完成地面調查點共215個，覆蓋研究區域各個鄉鎮，調查路線見圖1。

1.3ESTARFM數據融合

ESATRFM數據融合算法可以有效互補不同遙感數據源的優勢以生成適宜的時間和空間分辨率影像。該算法考慮了臨近像元與目標像元之間的光譜距離權重、空間距離權重和時間距離權重，通過臨近相似像元的光譜信息來預測目標像元的輻射值。算法利用與預測時期相鄰2個時期的高分辨率影像和低分辨率影像以及預測時期低分辨影像共同生成預測時期的高分辨率影像。最終預測時期高分辨率影像的計算式為

Fk(xw/2,yw/2,tp)=F(xw/2,yw/2,tk)+

(k=m,n)

(1)

F(xw/2,yw/2,tp)=TmFm(xw/2,yw/2,tp)+

TnFn(xw/2,yw/2,tp)

(2)

式中w——相似像元搜索窗口大小

(xw/2,yw/2)——中心像元位置坐標

(xi,yi)——第i個相似像元坐標

Wi——綜合權重因子，包括光譜距離權重和空間距離權重

Vi——轉換系數

Tm、Tn——tm和tn時期的時間權重因子

F(xw/2,yw/2,tk)、C(xi,yi,tk)表示k時期高分辨率影像和低分辨率影像；Fm(xw/2,yw/2,tp)、Fn(xw/2,yw/2,tp)表示tm和tn時期高、低分辨率影像共同預測的tp時期高分辨率影像；F(xw/2,yw/2,tp)表示最終預測時期高分辨率影像。Tm和Tn表達式為

Tk=

(3)

具體計算過程參照文獻[12]。

1.4ISODATA非監督分類及光譜耦合技術

由于人力和物力因素的限制，不能提供足夠的地面先驗信息，對包含時間系列數據的宏影像(由ETM+ 可見光、近紅外波段和NDVI時間序列波段組成)分類一般采用ISODATA聚類分析方法，將具有相似光譜反射特性以及變化特征的像元歸類合并為若干類，并統計各個類別的光譜反射特征矩陣。

光譜耦合技術SMT(Spectral matching technique)廣泛應用于高光譜遙感信號解譯中，其基本原理是比較多光譜曲線與已知特征曲線的相似度，從而對研究對象與目標進行分類[2,16,18]。生育期內NDVI時間序列變化與高光譜具有類似的特性，因此用NDVI時間序列取代了光譜波段。光譜相似度SSV可以用來度量2個光譜間的差異，光譜相似度主要表現在形狀和數量級相似兩方面。其表達式為

(4)

其中

(5)

(6)

(7)

式中de——歐氏距離，表示度量光譜間數量級

n1、n2——類別NDVI時間序列長度

X、Y——類別NDVI時間序列

r——皮爾遜相關系數，取[-1～1]，其值越大越好

ti——已知類NDVI時間序列值

μt——已知類NDVI時間序列均值

hi——目標類NDVI序列值

μh——目標類時間序列均值

σi——已知類系列的標準差

σt——目標類標準差

2　結果與分析

2.1數據融合結果及分析

采用ESATRFM算法分別對多年遙感影像(2000、2002、2005、2008、2010、2015年)進行了融合。受篇幅限制，本文僅顯示解放閘灌域范圍內像元2000年7月13日和2015年7月23日預測影像(1 000像元×1 000像元)和分析結果，Landsat7 ETM+及MOD09GA影像見圖2。

圖2　2000年及2015年可用遙感影像Fig.2　Available remote sensing images in 2000 and 2015

圖3a為2000年7月13日融合結果，從左到右依次為：實際影像(Landsat7 ETM+7月13日)紅、近紅外波段計算所得NDVI圖像；同期預測影像(由Landsat7 ETM+ 6月11日、8月30日和MOD09GA 6月11日、7月13日和8月30日5景影像共同預測)生成的NDVI圖像；實測值與預測值相關性分析；差值直方圖。預測影像NDVI在空間差異性和分布上與實際影像一致，在30 m分辨率尺度能夠反映空間差異，高灰度代表植被區域，低灰度代表非植被區域。從相關性來看，其散點值分布在y=x線附近，相關系數達0.89，表明在空間分布上NDVI高低值變化一致。由差值直方圖可知，NDVI實際值與NDVI預測值差值均值為0.004，標準偏差為0.104，預測結果良好。

圖3　遙感影像融合結果Fig.3　Actual images and predicted images produced by ESTARFM in 2000 and 2015

圖3b為2015年7月23日預測結果，從左到右依次為：實際影像(Landsat7 ETM+ 6月5日)計算所得NDVI圖像；預測影像(由Landsat7 ETM+ 6月5日、8月24日和MOD09GA 6月5日、7月23日和8月24日5景影像進行預測)生成的NDVI圖像；實測值與預測值相關性分析；差值直方圖。預測結果與同期實際影像空間分布特征一致。實際影像與預測影像NDVI相關性達到0.81，差值均值為0.033，標準偏差為0.128，預測結果良好。

2.2種植結構提取及精度評價

2.2.1種植結構提取

以2015年Landsat7 ETM+數據為基礎，將NDVI時間序列與之組合，生成包含30個波段的宏影像(ETM+ 6×3個波段，分別為3個不同關鍵時期2015-06-05、2015-07-23、2015-08-24，每期影像中包含6個波段；NDVI 時間序列12個波段，分別為2015-04-21、2015-05-04、2015-05-19、2015-06-05、2015-06-22、2015-07-10、2015-07-23、2015-08-06、2015-08-24、2015-09-13、2015-09-25、2015-10-09)。解放閘灌域宏影像數據借助ISODATA非監督分類算法分成50類，對各類別各時期NDVI平均值進行統計，生成類別均值NDVI變化曲線。結合Landsat7 ETM+關鍵期影像和地面點信息，水體、沙漠、居民點以及鹽荒地等非耕地類別可以直接進行識別。對于混合類，由原始宏影像分離出該部分，重新劃分為10個子類，逐一判別，直至所有類別均被識別。農田類別NDVI特征曲線與地面實體作物NDVI特征曲線(圖4)采用光譜相似度進行分析、識別、合并。

農田類別中，第2、3、4類與玉米高度相關，相關系數分別達到0.98、0.98和0.97，類別自身也呈相關性，相關系數達到0.98。第7、8、9類與向日葵高度相關，相關系數分別達到0.96、0.99、0.98，類別自身相關性達到了0.96。第13、14類與小麥相關系數分別為0.83、0.78，類別自身相關性達到0.95，參照類別NDVI時序特征及Google Earth紋理特征，可以確定為小麥類。第15類與套種類相關性達到0.96。

圖4　主要作物生育期NDVI平均值變化特征曲線Fig.4　Average of NDVI signature of different crops in growth period

解放閘灌域范圍影像經非監督分類、人機交互識別、類別合并與判定，最終分為9大類。其中非耕地分為水體、居民區及建設用地、沙漠和鹽荒地4類，農田分為玉米、向日葵、小麥、套種以及其他5類，主栽作物空間分布見圖5。

圖5　2015年解放閘灌域主要作物分布圖Fig.5　Spatial distribution map of main crops in 2015

2.2.2精度評價

主栽作物的位置精度采用2015年7月地面實體采樣點進行檢驗。在研究區范圍內，137個均勻分布的調查點參與了精度評估，與分類結果進行逐一對比，得到如表2所示的精度矩陣，其中行所在信息代表實地調查點作物類型，列所在信息代表分類結果，精度代表遙感解譯結果的像元與地面采樣點的位置匹配度。

表2　遙感影像作物分類位置精度評估Tab.2　Accuracy assessment using ground truth data

由于研究區域地塊比較破碎，將樣本點分為純像元和混合像元，分別對其進行評估。純像元中玉米、小麥和套種的分類精度分別達到了95%、91%和90%，均達到較高的精度；向日葵分類精度為88%，由于不同品種之間生理指標差異較大，光譜反射特性差異大，其NDVI特征變化曲線差異也較大，其識別精度會有所降低。其中純像元分類總體精度達到了91%，高于混合像元的86%。就整體而言遙感解譯結果的分類精度較好，可以滿足對研究區域作物的識別。

對歷史種植結構提取的評估，則以杭錦后旗行政區(1 790 km2，占灌域面積的76.33%)為單位，與遙感監測結果進行總量上的對比分析。由圖6可以看出，主栽作物玉米、小麥和套種種植面積的監測結果與統計數據(巴彥淖爾市統計年鑒)相一致，由于向日葵不同品種之間物理特性差異較大，遙感監測結果與統計數據在個別年份上相差較大。但不同作物遙感監測結果多年變化趨勢與杭錦后旗統計數據較吻合。

圖6　杭錦后旗主栽作物多年遙感監測與統計數據對比Fig.6　Comparison of main crops area between remote sensing and statistics in Hangjinhouqi district

2.3種植結構時空變化規律及其與地下水相關性分析

2.3.1種植結構時間變化

解放閘灌域灌溉面積為14.20萬hm2[19]，以夏玉米、向日葵、春小麥和套種為主，其面積多年變化如圖7所示。糧食作物玉米和小麥種植面積逐年增加，玉米種植面積增加尤為明顯，由2000年的0.83萬hm2(占灌溉面積的5.80%)增加到2015年的4.02萬hm2(占灌溉面積的28.31%)。一方面出于國家對糧食作物的補貼政策，鼓勵農戶種糧；另一方面由于市場對糧食作物的需求不斷增加，如對工業原料需求較大的玉米。經濟作物向日葵的種植面積呈先減少后增加的趨勢，其種植規模主要受市場需求因素影響。套種作為一種典型的高產種植模式，其種植面積近幾年呈直線下降趨勢，由2000年的4.30萬hm2(占灌溉面積的30.32%)減少到2015年的0.41萬hm2(占灌溉面積的2.91%)，隨著土地承包和流轉速度加快、農村勞動力的外流，加上套種種植模式勞動力成本較高，使得農戶轉向單一作物種植模式。

圖7　解放閘灌域主要作物種植面積多年變化趨勢Fig.7　Trend of main crops area in Jiefangzha irrigation region from 2000 to 2015

2.3.2種植結構空間分布

受篇幅限制，對2000、2005、2010、2015年種植結構空間分布特征進行分析，如圖8所示。受作物類型、生理特征以及土壤、地下水等自然地理環境的影響，不同作物在空間上表現為不同的分布特征。

圖8　2000、2005、2010、2015年不同作物空間分布Fig.8　Spatial distribution maps of maize, sunflower, wheat and interplant in 2000, 2005, 2010 and 2015

小麥種植區域主要分布在灌域的東南部以及東部和北部的邊緣區域。由2005、2010、2015年分布圖可看出，玉米種植面積在灌域的北部、東南部和東北部地區分布較為密集，由于2000年玉米種植面積較少，其空間分布特征并不明顯。向日葵種植區域在西部和東北偏中部地區分布較多， 2005年向日葵種植面積偏小，為多年中面積最少，其整體變化趨勢表現為先減少后增加。套種種植模式主要分布在東南部和西南部一些地區，其作為一種高產種植模式，近年來種植面積逐年減少，在2015年空間分布中其種植面積明顯減少。

2.3.3種植結構空間格局與地下水相關性分析

地下水埋深分布采用2000、2005、2010、2015年3月份數據，該月份為作物生育期前期和灌溉前期，地下水空間分布不受因灌溉和滲漏帶來的影響。利用普通克里格插值法[20]對相關數據進行插值，見圖9。隨著大型灌區節水改造的實施，渠道襯砌率和灌溉效率的提高，地下水位整體有所下降，2000、2005、2010、2015年地下水位平均值分別為1.76 m、2.00 m、2.17 m和2.33 m。其空間分布表現為，灌域西南部和東北偏中部區域地下水位埋深較淺，中部、東南部以及東北部地下水位埋深較深。

圖9　2000、2005、2010、2015年3月份地下水分布Fig.9　Spatial distribution maps of groundwater depth in March 2000, 2005, 2010 and 2015

研究區域蒸發強烈，鹽分聚集在土壤表層，長期以來使得土壤發生不同程度的鹽漬化，尤其在地下水位相對較淺的區域，其空間分布對作物的生長和適應性則有不同的影響和要求。結合種植結構空間分布可知，向日葵在地下水位埋深較淺的西南部分布較為集中；而玉米和小麥在地下水埋深較大的中部和東南部分布較為集中，反映出不同作物對水土環境的適應性不同，向日葵的耐鹽性較玉米、小麥高，更能適應鹽堿化程度偏高的土壤，這與童文杰[21]對河套灌區作物耐鹽性評價研究結果相一致，2005年和2015年尤為明顯；套種種植模式同玉米、小麥相似，在埋深較大的中部、東南部以及西部部分地區分布密集。

從圖9地下水分布可知，地下水位隨時間表現為整體下降的趨勢，但其空間的相對差異性并未發生明顯的變化。結合圖8種植結構多年變化，不同作物空間分布格局的相對差異性也并未隨時間發生較大的改變，而是表現為與地下水埋深空間分布具有相似的特征。由于不同作物的耐鹽性及其對水土環境的適應性不同，種植結構調整在一定程度上受地下水位和土壤鹽漬化等水土環境的限制，其空間分布格局具有一定的必然性。研究結果同時也說明了該地區種植結構在區域分布上具有一定的合理性。

種植結構空間分布格局以及其與地下水空間分布的相關性，一方面可以為灌溉部門制定水量分配計劃時提供決策支持，根據現有灌溉制度，合理配置水資源；另一方面在合理利用地下水資源以及治理水土環境上提供依據，尤其在地下水埋深較淺的西南區域，可以采取井渠結合以及非充分灌溉方式，以改善土壤鹽堿環境。

2.4灌區引黃灌溉與地下水位年際變化

自從黃河流域水資源實行統一調配及灌區節水改造工程實施以來，解放閘灌域凈引水量有所減少，而灌域農田蒸散發量[22]并未減小，穩中有升，見圖10。解放閘灌域歷年種植結構有較大調整，尤其以高耗水作物玉米[23-24]種植面積變化幅度最大，逐年增加，而其他作物種植面積變化幅度次之。由于不同作物需水量不同，種植結構的調整對農田蒸散發量會產生直接的影響。結合灌域農田蒸散發量變化與種植結構調整情況可知，農田蒸散發量上升的變化趨勢與高耗水作物玉米和小麥種植面積的增加有直接的關系。

圖10　解放閘灌域歷年地下水位、凈引水量及農田蒸散發量變化曲線Fig.10　Trend of groundwater depth, net water diversion and agricultural evapotranspiration in Jiefangzha irrigation region

灌區節水改造工程實施以來，渠道襯砌率不斷完善，灌溉期普遍縮短，輸配水過程滲漏量和蒸發量減小，灌溉水利用系數得到提高[25]；隨著地下水滲漏的大幅減少，地下水水位下降(圖10)，由2000年的1.76 m下降到2015年的2.33 m，土壤鹽堿化得到有效控制；大型干渠襯砌后，重度鹽堿得到改善，渠堤兩側植被恢復，農田生態環境得到改善，反映出節水改造對灌域水循環和水土環境改善起到的積極影響。

2.5討論

以2015年實體作物NDVI特征變化曲線作為參考標準，對歷史作物類型提取過程中，實體作物NDVI特征曲線一方面受作物生長狀況影響，其影響因素包括品種、施肥、土壤環境、灌水時間等；另一方面受樣本選取的影響。因此，在缺少高分辨率影像輔助判別和詳細的地面調查信息情況下，類別歸類過程中不可避免會出現一些誤判現象。

在種植結構調整與地下水埋深制約關系分析中，空間礦化度和鹽分指標將更能直觀的反映出區域鹽堿化程度及其變化，相比單純通過地下水位埋深空間分布更能有效說明種植結構空間格局分布特征。

種植結構調整將直接影響農田耗水的變化，本文定性分析了種植結構調整與農田耗水量變化的關系，由于未對不同作物實際耗水的歷史變化進行定量分析，種植結構的調整對農田耗水量變化、灌區水資源轉化以及實際節水潛力的影響需要做進一步的討論和分析。

3　結論

(1)糧食作物玉米和小麥種植面積呈逐年增加，玉米變化幅度最大，由2000年的0.83萬hm2(占比5.80%)增加到2015年的4.02萬hm2(占比28.31%)，其變化受國家政策和市場因素影響，如糧補政策、價格導向和需求量等。經濟作物向日葵種植面積由下降變為上升趨勢，其種植規模由市場需求和價格因素主導。套種模式種植面積逐年下降，由2000年的4.30萬hm2(占比30.32%)減少到2015年的0.41萬hm2(占比2.91%)，其規模的減小原因主要為土地承包和流轉速度加快、農村勞動力的外流，加上套種種植模式勞動力成本較高，使得農戶轉向單一作物種植模式。

(2)種植結構雖有較大調整，但其空間分布格局的相對差異性并未發生明顯變化，小麥種植區域主要分布在灌域的東南部以及東部和北部的邊緣區域，玉米在灌域的北部、東南部和東北部地區分布較為密集，向日葵種植區域在西部和東北偏中部地區分布較多，套種種植模式主要分布在東南部和西南部一些地區。

(3)地下水埋深整體下降，由2000年的1.76 m下降到2015年的2.33 m，但其空間分布的相對差異并未隨時間發生明顯變化，東南部、東北部以及中部地區地下水埋深較大，西南部和東北靠中部地區地下水埋深相對較淺。向日葵在地下水埋深較淺、鹽堿化程度偏高的區域分布集中，玉米、小麥及套作在埋深大、鹽堿化偏弱的區域分布較集中。種植結構這種空間分布一方面受地下水位和土壤鹽漬化等水土環境的制約，另一方面與作物生理特征密切相關。研究結果同時也表明了該地區種植結構在區域分布上具有一定的合理性。

(4)在凈引水量減小的情況下，解放閘灌域農田蒸散發量并未減少，略有上升的變化趨勢，這與高耗水作物玉米種植面積的增加有直接的關系。而灌域地下水位的整體下降以及灌溉水利用系數的提高，表明了灌區節水改造工程實施以來的積極效果，輸配水過程水量損失減小，對地下水補給量減小，土壤鹽堿化得到有效控制，農田生態環境得到改善。

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Temporal and Spatial Variation of Crop Planting Structure and Its Correlation Analysis with Groundwater in Large Irrigation Area

Bai Liangliang1,2Cai Jiabing1,2Liu Yu1,2Cai Xueliang3Chen He1,2Zhang Baozhong1,2

(1.StateKeyLaboratoryofSimulationandRegulationofWaterCycleinRiverBasin,ChinaInstituteofWaterResourcesandHydropowerResearch,Beijing100038,China2.NationalCenterforEfficientIrrigationEngineeringandTechnologyResearch,Beijing100048,China3.SouthernAfricaOffice,InternationalWaterManagementInstitute,Pretoria0184,SouthAfrica)

Crop planting structure was generally considered to be basic data for assessment of water productivity and agricultural irrigation water management. And the adjustment and spatial distribution of crop planting structure was closely related to the water consumption and the improvement of soil and water environment, especially in large irrigation district of north China. To deal with water resources crisis caused by climate change and intensified human activities in Hetao irrigation district in north China, many water-saving irrigation projects were taken to solve the problems since 1999. In recent years, net water diversion and ground water depth tended to decrease obviously, and the irrigation efficiency of irrigation districts tended to increase which showed good result of water conservation projects. The purpose of this study was to discover the changes of planting structure adjustment, the characteristics of spatial distribution, the effect on agricultural water consumption changes and the response to the distribution of groundwater. A data fusion approach (Enhance spatial and temporal adaptive reflectance fusion model, ESTAFM) was applied to generate synthetic Landsat7 ETM+ data with MODIS and construct the high spatial and temporal NDVI data sets. And major crop types were extracted successfully by spectral matching technique (SMT) in 2015. The positional accuracy of maize, sunflower, wheat and interplanting were 95%, 88%, 91% and 90% respectively and the historical change of total area of different crops was consistent with the statistics data. Using this method, the planting structure of Jiefangzha irrigation area, the second largest irrigation field in Hetao irrigation district, was effectively extracted over the years and its temporal and spatial variation and correlation with the distribution of groundwater depth were acquired. The result showed that the area of maize and wheat was increasing, the sunflower was decreasing firstly and later converted into an upward trend,and the interplanting area was declining year by year. The factor for the changes of crop planting structure mainly attributed to the market demand and national policies. For spatial distribution, sunflower concentrated in the region with severe salinization in shallow groundwater level, on the contrary, the maize, wheat and intercropping concentrated in the region with slight salinization in deeper groundwater level. The spatial distribution of crop planting was not only closely related to water and soil environment but also physiological characteristics of crops. Although net water diverted from Yellow River decreased year by year, the agricultural evapotranspiration showed an upward trend which caused by planting structure, especially the variation of maize. The groundwater depth declined from 1.76 m to 2.33 m and the water and soil environment was improved which was contributed to the good performance of water-saving projection.

planting structure; temporal and spatial variation; ground water; remote sensing; data fusion; water-saving reconstruction

10.6041/j.issn.1000-1298.2016.09.029

2016-05-31

2016-07-06

“十二五”國家科技支撐計劃項目(2012BAD08B01、2012BAD08B04)和國家自然科學基金項目(51379217)

白亮亮(1986—)，男，博士生，主要從事農業遙感及節水灌溉理論與技術研究，E-mail: bll306@126.com

劉鈺(1955—)，女，教授級高級工程師，博士生導師，主要從事節水灌溉理論與技術研究，E-mail: liuyu@iwhr.com

S127

A

1000-1298(2016)09-0202-10