朝陽市農業用水變化影響因素分析

王海龍

（朝陽市喀左縣白塔子水利服務站，遼寧 喀左 122300）

水資源是支撐農業生產和經濟發展的自然資源，國家糧食安全與水源的可持續高效利用密切相關。調查顯示，我國約70%的用水都消耗于農業灌溉上，生態環境、生活和工業用水的不斷增加，在一定程度上降低了農業可利用水資源[1]。農業作為用水大戶，農業用水量變化會引起區域用水結構和用水總量的改變[2]。現有研究主要集中于農業用水效率、用水變化影響因素以及用水結構方面，不同地域的影響因素和用水變化特征也明顯不同[3-4]。

農業生產作為朝陽市重要用水部門，農業用水量變化與區域水資源的可持續利用及糧食生產直接相關。因此，本文全面分析了朝陽市2008-2021年農業用水變化特征及其關鍵影響因素，為實現農業可持續發展和水資源合理配置提出科學對策，旨在為朝陽市農業節水工作的順利開展和貫徹落實提供一定支持。

1 研究區概況

朝陽市位于遼寧省西部，地處E118°50′至121°20′、N40°35′至42°20′之間，總面積19736km2。近年來，朝陽市現代農業快速發展，生態水產、畜牧養殖、有機瓜菜和優質糧食等特色產業逐步提升。大凌河、青龍河、小凌河和老哈河是朝陽市的主要河流，多年平均地表徑流量13.22億m3，境內溝渠成網，農業灌溉以渠首引水為主，灌溉水有效利用系數0.508。受限于特殊的地理環境，當地氣候條件蒸發強烈，少雨干旱，2019年全市總用水量為45617.0萬m3，其中農田灌溉19475.0萬m3，林牧漁畜7211.8萬m3，工業用水5893.5萬m3，城鎮公共用水3245.7萬m3，居民生活用水8909.1萬m3，生態環境用水881.9萬m3。總體而言，朝陽市存在水資源利用效率低、用水失衡和水資源總量不足等問題，受大、小凌河分水和來水量持續偏枯約束仍具有較大的水資源缺口。

2 研究方法

2.1 數據來源

根據朝陽市實際情況和相關文獻資料，選擇工業產值比重Z1、農業產值比重Z2、主要糧食單產Z3、農業機械總動力Z4、水產品產量Z5、畜產品產量Z6、糧食產量Z7、有效灌溉面積Z8、播種面積Z9、總人口數Z10、年均氣溫Z11、年降水量Z12等因素分析農業用水變化特征，相關數據來源于歷年《朝陽市統計年鑒》、《朝陽市水資源公報》、《朝陽市國民經濟和社會發展統計公報》等資料，初始 數據如表1所示。

表1 2011～2020年朝陽市相關數據統計表

2.2 灰色關聯法

灰色關聯法主要是利用關聯度反映不同因素之間的大小、強弱和次序關系，即充分考慮各因素間的相似或相異發展態勢描述其關聯程度，關聯程度越高則相似度越高，其計算流程如下：

步驟1：構造數據序列。設子序列xi(t)、x0(t)母序列代表數據中的自變量和因變量，從而構造初始數據矩陣Z，即：

步驟2：歸一化處理。為消除子序列與母序列之間的不可通透性，增強不同單位的數據序列可比性，利用下式對初始數據進行歸一化處理，

步驟3：絕對差值的計算。采用下式計算母序列與子序列之間的絕對差值，并構建覆蓋各因素的差序列：

其中，i=1，2，……，n；t=1，2，……，m。步驟4：關聯系數計算。設公式（3）計算的最大值和最小值為△max、△min，則關聯系數計算方法如下：

式中：k為分辨系數，取值區間0～1，為保證關聯度分析合理性k取0.5。

步驟5：關聯度計算。設ζ0i為子序列與母序列的關聯度，ζ0i值越大則關聯程度越高，相應的擬合效果越好，其表達式為：

3 農業用水變化及其影響因素

3.1 農業用水變化特征

2011～2020年朝陽市農業用水量變化趨勢如圖1所示。

圖1 2008～2021年朝陽市農業用水量

從圖1可以看出朝陽市農業用水量總體處于10.02億～11.65億m3的范圍，其多年平均值為10.86億m3，整體表現出波動減小趨勢。具體來講，2011-2015年農業用水量波動減小，從最高的11.28億m3波動下降到2015年的10.25億m3；2016年有提高到11.65億m3，2016-2018年變化不大，此期間農業用水量平均值11.37億m3；2019年再次下降到10.02億m3，2020年小幅回升，2019-2020年農業用水量平均值10.24億m3，略小于多年平均值。累積距平曲線表明，2011-2020年共出現2次先增大后減小的變化趨勢，2011-2012年呈增大趨勢，2012-2015年呈現出減小趨勢，總體呈小幅波動減小趨勢；2015-2018年的上升趨勢非常明顯，隨后又出現明顯的回落，相對而言2016-2018的農業用水量較高。

3.2 灰色關聯度及排序

采用灰色關聯法計算朝陽市農業用水變化個影響因素的關聯度與排序，如表2所示。

表2 各影響因素灰色關聯度及排序

由表2可知，關聯度＞0.8的因素共有5項，其中農業用水量變化與糧食產量關聯度最高達到0.808，顯著高于水產品及畜產品摻量的關聯度，表明農業用水量變化在很大程度上取決于農業生產結構；在關聯度排序上，主要糧食單產和農業機械總動力2項反映農業生產水平的指標分別排在第4位、第2位，表明朝陽市農業用水變化受農業生產水平影響顯著；農業用水量變化與有效灌溉面積的關聯度達到0.791，排在第3位，農業用水大戶即灌溉用水產生重要影響；農業產值比重的關聯度排序為第5位，說明產業結構調整使得各類用水產生相互制約，農業用水變化在一定程度上受工業發展用水量增加的影響，其它指標關聯度相對較低，特別是年降水量關聯度最小只有0.562，該研究結論與相關研究不同，深入分析可知2011～2020年朝陽市年降水變率較大，較大的變幅必然使其對農業用水變化的貢獻較低，這也表明朝陽市農業用水變化受降水量的影響程度正不斷減小。

3.3 影響因素分析

3.3.1 有效灌溉面積如圖2所示。

圖2 朝陽市農業用水與糧食作物變化特征

從圖2可知，2011-2020年，朝陽市糧食作物播種面積整體呈上下波動態勢，其中2011～2017年表現出波動減小趨勢，2018-2020年表現出波動上升趨勢，該變化特征與朝陽市農業用水變化基本一致。2011-2020年，朝陽市經濟作物種植面積、有效灌溉面積和農作物總播種面積整體呈增加趨勢，其中2012-2015年的有效灌溉面積波動變化不明顯，2016年明顯上升到8.55萬hm2，農業用水量也隨之明顯增加，2016-2020年呈逐年增加趨勢，該變化趨勢與農業用水量基本相同。

3.3.2 農業生產水平

農業生產水平的提高既有利于抑制農業用水量增加、減小單位農業產值耗水量以及提高農業用水效率，如噴灌、滴灌等節水技術，還具有擴大農業用水范圍和促進農業用水量增大的作用，如擴大農田水利灌溉面積等。從圖1可以看出，朝陽市農業機械總動力表現出逐漸上升趨勢，不同年份的增幅具有明顯差異，2016年以前增幅較為明顯，年均增長幅度達到10萬kW以上，2016年以后增幅逐漸放緩，并且研究期前半段朝陽市主要糧食產量存在較大波動，而后期相對平穩，該變化趨勢與農業用水量變幅存在密切聯系。

圖3 朝陽市農業用水與農業機械總動力變化特征

3.3.4 氣象條件

農業用水量受降水變化和氣溫的影響較大。從氣溫變化上，氣溫升高會增大作物蒸騰量及土壤蒸發量，相應的農業需水量也會增大；從降水變化上，灌溉用水需求量隨著降水量的減少而增加。

從圖4可以看出，朝陽市2013年、2019年、2020年溫度明顯偏高，并且降水量相對減低，這在一定程度上增大了農業用水量，與降水和氣溫影響作用基本保持一致。

圖4 朝陽市農業用水與氣候條件變化特征

4 結 論

1）2011-2020年，朝陽市農業用水變化受種植結構、灌溉面積、農業生產水平和氣象條件等因素影響較大，整體表現出波動減小趨勢。研究期間，朝陽市有效灌溉面積和農作物總播種面積呈上升趨勢，農產品產量也有所增加，但農業用水量呈現出穩中緩降的趨勢，由此表明農業用水效率不斷提高。

2）隨著朝陽市西部低山丘陵區新開耕地面積的增加以及城鎮化、工業化的快速推進，加之未來凌河流域來水的逐年減少和未來氣溫的上升趨勢，朝陽市將面臨著更加突出的農業用水短缺矛盾，為保障農業生產和糧食安全，必須適度增加飼草、瓜菜等經濟比例，進一步優化作物種植結構。此外，為促進朝陽市農業現代化發展，還要進一步提升農業勞動生產效率、增強農民節水意識以及夯實基層水利服務基礎。

3）本文沒有深入探討農業用水量與農業生產效率之間的關系及其受農業水價的影響，今后仍需進一步研究農業用水與更多的農業投入指標之間的綜合關系。