溫州市農田灌溉水有效利用系數時空分異特征分析

潘如意

（溫州市水利運行管理中心，浙江 溫州 325000）

農田灌溉水有效利用系數（下稱水利用系數）是指灌入田間可被作物利用的水量與灌溉系統取用的灌溉總水量的比值,是衡量灌區從水源引水到田間作物水分利用過程中灌溉水利用程度的一個關鍵指標[1]。目前，系數測算分析工作在全國范圍內開展多年，針對農田灌溉水有效利用系數的研究已有較多成果，主要從測算方法、影響因子、變化趨勢、計量設施等方面開展研究。綜合已有研究成果，針對系數測算的方法研究較為成熟，但對系數測算值的時間變化、空間分析等研究仍較為少見，且對其變化趨勢的分析集中在數值差異分析，缺少從空間地理尺度對其變化趨勢進行分析。

文中利用溫州市2017～2021年農田灌溉水有效利用系數測算分析數據，采用重心遷移分析、Moran指數分析等地理分析工具對溫州市農田灌溉水有效利用系數時空分異特征進行研究，揭示溫州市農田灌溉水有效利用系數的時間變化趨勢和空間分異規律，為促進農業灌溉節水減排、進一步提高溫州市農田灌溉有效水利用系數提供參考。

1 研究區概況

溫州市位于浙江省東南沿海，全境介于北緯27°03'～28°36'、東 經119°37'～121°18'之 間，東 西 寬163 km，南北長176 km，陸域總面積面積11 784 km2，海域面積約11 000 km2。溫州三面環山，一面臨海，境內地勢從西南向東北呈梯形傾斜，地貌可分為西部中低山區，中部低山丘陵盆地區，東部平原灘涂區和沿海島嶼區。溫州地處中亞熱帶南部亞地帶南緣，屬亞熱帶季風氣候區，市域內氣候溫暖、雨量充沛、光照豐富、四季分明，多年平均氣溫17.9℃，多年平均降雨量1 728.9 mm，有利于農業發展。溫州市種植糧食作物以水稻為主，農業灌溉需水量大，存在較大的節水空間。

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源

本研究中，溫州市行政區劃數據來源于國家基礎地理信息中心，溫州市及各區縣2017～2021年水利用系數等數據來源于溫州市農田灌溉水有效利用系數測算分析成果報告。所有數據使用Esri公司開發的ArcGIS軟件，構建研究基本數據庫。

表1 主要數據及其來源

表2 研究區2017～2021年水利用系數統計表

2.2 研究方法

2.2.1 重心分布計算

“重心”是地理研究中被廣泛采用的一個概念，可以表征某個要素在空間上的分異特征。該“重心”可以是指幾何重心，也可以是經濟重心、人口重心及各類數據在地理空間的重心。通過對溫州市水利用系數的重心變化計算，描述該指標空間重心隨時間的變遷過程。

通過溫州市各縣（市、區）的水利用系數屬性數據，結合全市行政區劃矢量數據，計算水利用系數在空間上的重心遷移，需要考慮各空間地理對象（縣級行政區）的空間幾何中心及屬性因素。參考重心遷移各項研究方法，本研究選擇加權平均重心模型計算重心分布，其計算公式如下：

式（1）中，n為空間地理對象數量，即溫州市縣級行政區劃數量；xi，yi為第i個空間地理對象坐標值（經緯度）；ηi為第i個空間地理對象水利用系數；x，y為水利用系數空間重心坐標值（經緯度）。通過對2017～2021年水利用系數數據進行計算，得到以上年份的空間重心經度和緯度。

2.2.2 局部Moran指數

Moran指數計算分為全局Moran指數和局部Moran指數，Moran指數是空間相關性分析的一個重要工具，用于衡量要素在空間上分布的聚集性。其中局部Moran指數用于局部空間自相關分析，通過計算每一個空間單元與鄰近單元就某一屬性的相關程度，來表征地理聚集和離散的空間分布。其計算公式如下：

式（2）中，xi是變量x在i點的觀測值；x是n個x的均值；xj是變量x在除i以外其他點的觀測值；δ2是x的方差；wij是空間權重矩陣值；Ii是i點的Moran指數。

局部Moran指數計算結果表征通常使用Moran’I散點圖和LISA聚集圖，包含高高聚集、低低聚集、低高聚集和高低聚集等象限。

3 計算結果與分析

3.1 水利用系數重心遷移

以溫州市各縣級行政區作為空間地理對象，利用加權平均重心模型計算2017～2021年溫州市水利用系數重心遷移路徑，計算結果如見表3。

表3 2017～2021年重心遷移

從空間地理上看， 溫州市水利用系數呈現北高南低的梯度，溫州北部永嘉縣、樂清市系數值較高，中南部瑞安市、蒼南縣、文成縣、泰順縣系數值較低。2017～2021年溫州市水利用系數重心均位于瑞安市陶山鎮，接近溫州市中部。對其變化情況進行分析，溫州市水利用系數重心年際變化幅度較小，但總體呈現從東北向西南偏移的趨勢，越來越接近溫州市行政區劃幾何重心。2017～2021年間系數重心向西南共計偏移了277.5 m，其中2017～2018年重心移動幅度最大，2018年后變化趨緩。

水利用系數重心遷移主要受各區縣系數變化幅度不一致的影響，研究時間段內，溫州市各區縣系數值均逐年上升，但中部、南部系數增長幅度較大，北部系數增長幅度較小，其中瑞安市系數增長率達到8.86%，為全市增幅最大，而北部永嘉縣、樂清市系數增長率僅為1.12%。瑞安市、文成縣、泰順縣、蒼南縣、平陽縣等中南部區縣系數值較低，通過節水工程建設、管護模式升級等手段，其系數增長較快。北部及溫州市區各區縣系數值較高，工程建設、管理水平已較為完善，故近年來系數值增長放緩。在時間尺度上，各區縣系數值空間分異性逐漸降低。

總體而言，溫州市水利用系數呈現北高南低的格局，中南部各區縣節水潛力較大，通過提升灌區管護水平、加強農田水利設施建設等手段，可以有效提高中南部水利用系數，進一步提升農田灌溉用水效率。

3.2 空間自相關分析

收集2021年溫州市各區縣水利用系數數據，使用ArcGIS和Geoda軟件，通過局部Moran指數進行空間自相關分析，得到溫州市水利用系數用Moran 散點圖（圖1）和LISA聚集圖（圖略）。

圖1 Moran 散點圖

局部Moran指數大于0，說明數值存在空間正相關性，指數越大則空間正相關性越高。對Moran散點圖進行分析，2021年溫州市各區縣水利用系數局部Moran指數為0.378，具有較強的空間正相關性。大部分數值均位于低-低聚集象限和高-高聚集象限，說明在空間上水利用系數高值和高值、低值與低值聚集效應較為顯著，存在空間聚類分布的特征。

LISA聚集圖對各要素進行空間自相關顯著性檢驗，溫州市各區縣水利用系數位于高-高聚集、不顯著類型，無低-低聚集、低-高聚集和高-低聚集。其中，永嘉縣屬于高-高聚集類型，其本身水利用系數值較高，且周圍區縣系數值也較高，存在空間高值聚集；其余區縣也存在一定的空間自相關關系，但空間聚集效應顯著性較低，故屬于不顯著類型。

總體而言，溫州市各區縣水利用系數存在較強的空間正相關關系，呈現高值與高值、低值與低值空間聚類分布。且北部系數值較高，中部、南部系數值較低，存在顯著的空間分異現象。這一現象也與溫州市各區縣農田水利工程資金投入、管護水平、灌區規模與類型等因子相契合，在后續農田水利工作中，需要重視全市區域聚集效應，通過連片提升、跨縣灌區提升等方式，進一步提升全市農田灌溉水有效利用系數。

4 結論

本研究收集溫州市2017～2021年農田灌溉水有效利用系數數據，對全市系數重心遷移過程及2021年各區縣系數值空間自相關性進行分析，得到以下結論。

（1）溫州市各區縣農業灌溉水有效利用系數呈現北部高、中南部低的空間分異現象，但其差異程度逐年降低。

（2）2017～2021年，溫州市各區縣系數值逐年增長，但北部及市區系數值增長較慢，而中部、南部系數值增長較快，溫州市水利用系數重心總體呈現從東北向西南偏移的趨勢，共計向西南偏移了277.5 m。

（3）利用局部Maran指數開展2021年溫州市各區縣水利用系數空間自相關分析，發現空間上水利用系數高值和高值、低值與低值聚集效應較為顯著，存在空間聚類分布的特征。

（4）通過溫州市水利用系數時空分異規律研究，為溫州市開展農田水利建設、加強灌區管護水平、促進農業灌溉節水減排，從而進一步提高全市農田灌溉水有效利用系數提供參考。