楊 蕊，胡賢群，王 龍，伍靖偉

（1.云南農(nóng)業(yè)大學(xué)水利學(xué)院，昆明650201；2.中國電建昆明勘測設(shè)計研究院有限公司，昆明650216；3.武漢大學(xué)水利水電學(xué)院，武漢430072）

0 引 言

農(nóng)業(yè)節(jié)水分區(qū)是根據(jù)不同地區(qū)的自然環(huán)境條件和社會經(jīng)濟(jì)條件，對農(nóng)業(yè)節(jié)水綜合效益進(jìn)行深入研究分析，在此基礎(chǔ)上劃分不同的農(nóng)業(yè)節(jié)水類型區(qū)，確定各區(qū)的農(nóng)業(yè)水資源高效利用方向，因地制宜提出各區(qū)農(nóng)業(yè)節(jié)水發(fā)展模式。農(nóng)業(yè)節(jié)水分區(qū)是科學(xué)發(fā)展農(nóng)業(yè)節(jié)水的前提和基礎(chǔ)，對于農(nóng)業(yè)水資源高效利用具有重要的科學(xué)意義與現(xiàn)實意義。

眾多學(xué)者對全國各地的農(nóng)業(yè)節(jié)水進(jìn)行分區(qū)研究，分區(qū)方法經(jīng)歷了由定性到定量的發(fā)展，目前常用的方法主要為判別分析、層次分析、聚類分析等定量方法，聚類分析因其有完善的理論基礎(chǔ)和計算方法，分析結(jié)果準(zhǔn)確、可靠，成為目前應(yīng)用最為廣泛的農(nóng)業(yè)節(jié)水區(qū)劃方法[1-3]。劉鳳麗等[4]選取5 個定量指標(biāo)，采用分層聚類法將滇中地區(qū)劃分為4 個農(nóng)業(yè)節(jié)水區(qū)；商艾華等[5]選取1 個定性指標(biāo)和4 個定量指標(biāo)，采用模糊聚類法將阜新縣劃分為4 個節(jié)水農(nóng)業(yè)區(qū)；馬立輝等[6]選取3 個一級指標(biāo)，1 個定性、8 個定量共9 個二級指標(biāo)，采用模糊動態(tài)聚類法將河北省劃分為6 個農(nóng)業(yè)節(jié)水區(qū)；劉玉鳳等[7]選取9 個定量指標(biāo)，采用模糊聚類法的最大樹法將華北地區(qū)劃分為10 個農(nóng)業(yè)節(jié)水區(qū)；丁志宏等[8]選取4 個一級指標(biāo)，2 個定性、10 個定量共12 個二級指標(biāo)，運用模糊聚類方法將海河流域劃分為19個農(nóng)業(yè)節(jié)水區(qū)。

從上述研究來看，為滿足分區(qū)指標(biāo)的全面性和概括性，指標(biāo)數(shù)量和級別增多，為解決指標(biāo)數(shù)量過多導(dǎo)致的指標(biāo)空間差異小、指標(biāo)間存在關(guān)聯(lián)等問題，一些學(xué)者將因子分析、主成分分析等方法引入用于篩選和優(yōu)化分區(qū)指標(biāo)，使農(nóng)業(yè)節(jié)水區(qū)劃結(jié)果更趨于合理。褚琳琳等[9]選取6 個一級指標(biāo)和14 個二級定量指標(biāo)，運用因子分析法篩選指標(biāo)，采用聚類方法將江蘇省劃分為6 個節(jié)水農(nóng)業(yè)區(qū)。吳景社等[10]利用主成分分析法將8個定量指標(biāo)進(jìn)行降維簡化，運用模糊聚類方法將全國劃分為7 個節(jié)水灌溉區(qū)。王曉愚等[11]運用相關(guān)性、變異性分析、主成分分析等方法將4 個定性指標(biāo)和18 個定量指標(biāo)進(jìn)行優(yōu)化，采用模糊聚類法將新疆劃分為10 個節(jié)水農(nóng)業(yè)區(qū)。尹劍等[12]運用主成分分析法將15 個定量指標(biāo)進(jìn)行簡化，采用系統(tǒng)聚類法將保定市劃分成6 個農(nóng)業(yè)節(jié)水區(qū)。韋梅等[13]等采用主成分分析法將13 個定量指標(biāo)進(jìn)行簡化，運用系統(tǒng)聚類法把山東省分為5個節(jié)水灌溉區(qū)。由于分區(qū)指標(biāo)數(shù)據(jù)的可獲得性不一致，目前研究中的分區(qū)指標(biāo)存在不夠全面、分布不均衡的問題，如僅用“平均高程”代表地形地貌，農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)則由復(fù)種指數(shù)、糧食、玉米、小麥播種比例等8 個指標(biāo)代表[12]，影響了分區(qū)結(jié)果的可靠性。

云南地處西南邊陲，地理位置特殊，地形地貌復(fù)雜，低緯高原季風(fēng)型氣候特征顯著，立體氣候明顯，干濕季節(jié)分明。全省水資源總量2 210 億m3，人均水資源量近5 000 m3，但水資源開發(fā)利用難度大、水資源時空分布不均勻、水資源與經(jīng)濟(jì)發(fā)展要素不匹配、水生態(tài)環(huán)境脆弱，水環(huán)境承載能力低等問題突出。隨著社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民生活水平提高，水資源供需矛盾日漸尖銳，缺水已成為制約云南省可持續(xù)發(fā)展的主要影響因素之一，大力發(fā)展農(nóng)業(yè)節(jié)水是實現(xiàn)云南省社會經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的重要基礎(chǔ)。云南省自然地理和氣候水文條件獨特，區(qū)內(nèi)社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展不均衡，省內(nèi)各地的農(nóng)業(yè)節(jié)水發(fā)展模式各異，但現(xiàn)有研究鮮見針對云南省的農(nóng)業(yè)節(jié)水分區(qū)及對策研究，全省農(nóng)業(yè)節(jié)水發(fā)展缺乏統(tǒng)一有效的科學(xué)指導(dǎo)。因此，進(jìn)行云南省農(nóng)業(yè)節(jié)水分區(qū)研究，對于保障云南省農(nóng)業(yè)節(jié)水發(fā)展的科學(xué)性具有重要的現(xiàn)實意義。

本文在借鑒、改進(jìn)前人研究成果的基礎(chǔ)上，以縣市區(qū)作為分區(qū)單元，根據(jù)云南129個縣市區(qū)的自然環(huán)境條件、社會發(fā)展?fàn)顩r、經(jīng)濟(jì)承受能力和水資源條件等因素，考慮全面性、概括性、易獲得、均衡性等要求，建立6 個一級指標(biāo)和20 個二級指標(biāo)的兩級分區(qū)指標(biāo)體系，采用主成分分析法確定分區(qū)指標(biāo)體系，運用模糊聚類法進(jìn)行農(nóng)業(yè)節(jié)水分區(qū)，因地制宜提出適合各區(qū)特點的農(nóng)業(yè)節(jié)水發(fā)展模式，結(jié)果可為云南省農(nóng)業(yè)節(jié)水管理及可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)的決策依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)域

本文以云南省16 個地州市的129 個縣市區(qū)作為研究區(qū)域，見圖1。

1.2 分區(qū)指標(biāo)

根據(jù)各區(qū)自然環(huán)境條件、社會發(fā)展?fàn)顩r、經(jīng)濟(jì)承受能力、水資源條件以及農(nóng)業(yè)節(jié)水現(xiàn)狀等因素，以129個縣市區(qū)作為分區(qū)單元，考慮全面性、概括性、易獲得、均衡性等[3]建立6 個一級指標(biāo)和20個二級指標(biāo)的兩級分區(qū)指標(biāo)體系。

一級指標(biāo)包含水資源狀況、自然地理條件、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件、水利基礎(chǔ)條件和農(nóng)業(yè)節(jié)水特征。二級指標(biāo)包含水資源總量、人均水資源量、單位面積水資源量；海拔高度、降水量、干燥度；人均生產(chǎn)總值、第一產(chǎn)業(yè)占比、人均可支配收入、人均農(nóng)村社會產(chǎn)值；復(fù)種指數(shù)、糧食作物種植比例、經(jīng)濟(jì)作物種植比例、糧食單產(chǎn)；人均供水量、單位面積供水量、耕地灌溉率；農(nóng)業(yè)灌溉用水占比、節(jié)水灌溉率、高效節(jié)水灌溉率共20個指標(biāo)，見表1。

表1 分區(qū)指標(biāo)體系Tab.1 Zonal index system

1.3 主成分分析

主成分分析[14]是以互相無關(guān)的綜合新指標(biāo)代替原來相關(guān)指標(biāo)，同時從中選取較少的綜合指標(biāo)盡可能多的反映原來指標(biāo)的信息，即將多個相關(guān)指標(biāo)化為少數(shù)互相無關(guān)的綜合指標(biāo)的統(tǒng)計方法。

主成分分析計算步驟如下：

（1）對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

（2）計算標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)X的協(xié)方差矩陣V，V為X的相關(guān)系數(shù)矩陣。

（3）求V的前m個特征值λ1≥λ2≥···≥λm及特征向量a1,a2,···,am。

（4）求第h個主成分主成分Fh是x1,x2,···,xp的線性組合，組合系數(shù)為ahj。

1.4 模糊聚類

模糊聚類[15]是一種多元統(tǒng)計分析方法，基于待分類對象所具有的模糊性特征，通過建立模糊相似矩陣，運用模糊等價關(guān)系進(jìn)行聚類分析。

模糊聚類計算步驟如下：

（1）對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化定量化處理。

（2）模糊相似矩陣：確定模糊相似矩陣R，R(i,j)表示i與j間的相似程度。確定模糊矩陣的方法主要有相關(guān)系數(shù)法，最大最小法，算術(shù)平均最小法，幾何平均最小法，絕對指數(shù)法，絕對值減數(shù)法，夾角余弦法和歐氏距離等，本文采用歐氏距離確定模糊相似矩陣。

（3）聚類分析：采用傳遞閉包法將模糊相似矩陣R轉(zhuǎn)換為模糊等價矩陣R*。

（4）模糊聚類：對滿足傳遞性的模糊等價矩陣R*，進(jìn)行聚類處理，給定不同的閾值λ，求R*λ矩陣并找出R*的λ顯示，得到模糊聚類分類關(guān)系。

2 分區(qū)結(jié)果

2.1 主成分分析

利用129 個縣市區(qū)的20 個農(nóng)業(yè)節(jié)水分區(qū)指標(biāo)作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，計算標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)矩陣，求相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值、方差貢獻(xiàn)和特征向量，見表2。根據(jù)計算結(jié)果，前9 個主成分的累計方差貢獻(xiàn)率為88.22%，前9 個主成分包含了原20 個分區(qū)指標(biāo)88%以上的信息，因此，用計算前9 個主成分，替代原20個分區(qū)指標(biāo)。

表2 主成分特征值、貢獻(xiàn)率及特征向量Tab.2 The characteristic value，contribution rate and eigenvector of principal component

2.2 模糊聚類分區(qū)

利用129 個縣市區(qū)經(jīng)過主成分分析的前9 個主成分作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，先對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，采用歐氏距離計算模糊相似矩陣，再采用傳遞閉包法確定模糊等價矩陣，最后進(jìn)行聚類處理。

根據(jù)模糊聚類分區(qū)結(jié)果，以0.98～0.99 為閾值，結(jié)合各縣市區(qū)自然環(huán)境條件、社會發(fā)展?fàn)顩r、經(jīng)濟(jì)承受能力、水資源條件以及農(nóng)業(yè)節(jié)水現(xiàn)狀等因素，將云南129 個縣市分為4 個農(nóng)業(yè)節(jié)水一級區(qū)和10 個農(nóng)業(yè)節(jié)水二級區(qū)。一級區(qū)包括水資源缺乏區(qū)、季節(jié)性缺水區(qū)、工程性缺水區(qū)、干熱河谷缺水區(qū)。二級區(qū)包括：Ⅰ區(qū)—滇中水資源極度缺乏區(qū)、Ⅱ區(qū)—環(huán)滇中水資源缺乏區(qū)；Ⅲ區(qū)—滇東滇西季節(jié)性缺水區(qū)(1)、Ⅳ區(qū)—滇中、滇西季節(jié)性缺水區(qū)(2)、Ⅴ區(qū)—滇東滇中滇西季節(jié)性缺水區(qū)(3)；Ⅵ區(qū)—滇南、滇西工程性缺水區(qū)(1)、Ⅶ區(qū)—滇西工程性缺水區(qū)(2)、Ⅷ區(qū)—滇南工程性缺水區(qū)(3)、Ⅸ區(qū)—滇西北極度工程性缺水區(qū)；Ⅹ區(qū)—干熱河谷缺水區(qū)，見表3和圖2。

將農(nóng)業(yè)節(jié)水分區(qū)的20 個農(nóng)業(yè)節(jié)水分區(qū)特征指標(biāo)進(jìn)行合計或加權(quán)平均，得到各分區(qū)的特征均值，見表4。

2.3 各分區(qū)農(nóng)業(yè)節(jié)水發(fā)展模式

（1）水資源缺乏區(qū)。包括Ⅰ區(qū)-滇中水資源極度缺乏區(qū)和Ⅱ區(qū)-環(huán)滇中水資源缺乏區(qū)。區(qū)內(nèi)降雨少蒸發(fā)大，水資源缺乏，干旱缺水問題突出，但經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件好，水利基礎(chǔ)條件好，農(nóng)業(yè)節(jié)水發(fā)展快，高效節(jié)水灌溉發(fā)展稍慢。這兩個區(qū)最大的問題是水資源時空分布和社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展嚴(yán)重不匹配導(dǎo)致的水資源缺乏，宜在現(xiàn)有基礎(chǔ)上穩(wěn)定農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)規(guī)模和結(jié)構(gòu)，全面推廣全過程農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)，水源上做好水資源合理開發(fā)利用，推廣水資源優(yōu)化分配技術(shù)和雨水集蓄利用技術(shù)等；輸配水上減少滲漏、蒸發(fā)、徑流損失，推廣管道灌溉技術(shù)和噴微灌技術(shù)等高效節(jié)水灌溉技術(shù)；農(nóng)藝上減少棵間無效蒸發(fā)、降低無效蒸騰，推廣耕作、覆蓋保墑技術(shù)和水肥耦合技術(shù)等；管理上做好監(jiān)測預(yù)報、做到適時適量精準(zhǔn)灌溉，推廣現(xiàn)代化灌溉管理、自動化精確量配水技術(shù)等。

（2）季節(jié)性缺水區(qū)。包括Ⅲ區(qū)-滇東滇西季節(jié)性缺水區(qū)(1)、Ⅳ區(qū)-滇中滇西季節(jié)性缺水區(qū)(2)和Ⅴ區(qū)-滇東滇中滇西季節(jié)性缺水區(qū)(3)。Ⅲ區(qū)和Ⅴ區(qū)降雨偏少，降雨和蒸發(fā)相差不大，水資源總量少，存在季節(jié)性干旱缺水問題，Ⅳ區(qū)降雨多蒸發(fā)少，水資源量總量較多，但水資源時空分布不均，仍存在季節(jié)性缺水問題。區(qū)內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件較差，經(jīng)濟(jì)作物種植面積較小，水利基礎(chǔ)條件和農(nóng)業(yè)節(jié)水發(fā)展較差。這三個區(qū)宜提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平，優(yōu)化農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)，適當(dāng)減少高耗水糧食作物，增加特色經(jīng)濟(jì)作物，提高耕地灌溉率，發(fā)展集雨灌溉、地面節(jié)水、管道灌溉、地膜覆蓋、覆蓋保墑等常規(guī)農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)，經(jīng)濟(jì)作物發(fā)展低成本覆膜噴微灌技術(shù)。

（3）工程性缺水區(qū)。包括Ⅵ區(qū)-滇南滇西工程性缺水區(qū)(1)、Ⅶ區(qū)-滇西工程性缺水區(qū)(2)、Ⅷ區(qū)-滇南工程性缺水區(qū)(3)和Ⅸ區(qū)-滇西北極度工程性缺水區(qū)。Ⅵ區(qū)、Ⅶ區(qū)、Ⅷ區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件較差，經(jīng)濟(jì)作物種植面積較小，降雨較多，水資源較豐富，但水利基礎(chǔ)條件和農(nóng)業(yè)節(jié)水發(fā)展較差，存在工程性缺水問題。這三個區(qū)宜首先提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)水平，優(yōu)化農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)，增加特色經(jīng)濟(jì)作物，充分發(fā)揮水資源優(yōu)勢，推廣中小型水源工程及集雨工程建設(shè)，大力提高耕地灌溉率，積極發(fā)展渠道灌溉、管道灌溉、自壓噴微灌等低成本工程節(jié)水技術(shù)。

Ⅸ區(qū)降雨非常多，水資源非常豐富，但仍存在季節(jié)性干旱問題，區(qū)內(nèi)山高坡陡，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件差，經(jīng)濟(jì)作物種植面積小，水利基礎(chǔ)條件和農(nóng)業(yè)節(jié)水發(fā)展差，工程性缺水問題非常突出。該區(qū)宜加快大中小型水源工程建設(shè)，推廣長藤結(jié)瓜灌溉系統(tǒng)，大力提高耕地灌溉率，推廣渠道防滲和自壓管道灌溉等低成本農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)，針對中藥材等高附加值特色經(jīng)濟(jì)作物重點發(fā)展自壓噴微灌技術(shù)。

表3 模糊聚類分區(qū)結(jié)果Tab.3 Result of zoning using fuzzy cluster

（4）干熱河谷缺水區(qū)。該區(qū)光熱資源優(yōu)越，降雨少蒸發(fā)大，水資源缺乏，干旱缺水問題突出，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)條件優(yōu)越，經(jīng)濟(jì)作物尤其是水果、蔬菜等種植面積大，水利基礎(chǔ)條件好，農(nóng)業(yè)節(jié)水發(fā)展水平最高。該區(qū)宜在現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)節(jié)水基礎(chǔ)上進(jìn)行提質(zhì)增效，進(jìn)一步推廣自動化智能化噴微灌技術(shù)、水肥耦合技術(shù)、墑情監(jiān)測和灌溉預(yù)報、自動智能灌溉管理等現(xiàn)代農(nóng)業(yè)節(jié)水技術(shù)。

3 結(jié)論和討論

本文以縣市區(qū)作為分區(qū)單元，根據(jù)云南129個縣市區(qū)的自然環(huán)境條件、社會發(fā)展?fàn)顩r、經(jīng)濟(jì)承受能力和水資源條件等因素，考慮全面性、概括性、易獲得、均衡性等要求，建立6個一級指標(biāo)和20 個二級指標(biāo)的兩級分區(qū)指標(biāo)體系，采用主成分分析法確定分區(qū)指標(biāo)體系，運用模糊聚類法進(jìn)行農(nóng)業(yè)節(jié)水分區(qū)。

將云南129個縣市分為4個農(nóng)業(yè)節(jié)水一級區(qū)和10個農(nóng)業(yè)節(jié)水二級區(qū)。一級區(qū)包括水資源缺乏區(qū)、季節(jié)性缺水區(qū)、工程性缺水區(qū)、干熱河谷缺水區(qū)。二級區(qū)包括：Ⅰ區(qū)—滇中水資源極度缺乏區(qū)、Ⅱ區(qū)—環(huán)滇中水資源缺乏區(qū)；Ⅲ區(qū)—滇東、滇西季節(jié)性缺水區(qū)(1)、Ⅳ區(qū)—滇中、滇西季節(jié)性缺水區(qū)(2)、Ⅴ區(qū)—滇東、滇中、滇西季節(jié)性缺水區(qū)(3)；Ⅵ區(qū)—滇南、滇西工程性缺水區(qū)(1)、Ⅶ區(qū)—滇西工程性缺水區(qū)(2)、Ⅷ區(qū)—滇南工程性缺水區(qū)(3)、Ⅸ區(qū)—滇西北極度工程性缺水區(qū)；Ⅹ區(qū)—干熱河谷缺水區(qū)。針對分區(qū)結(jié)果，因地制宜提出適合各區(qū)特點的農(nóng)業(yè)節(jié)水發(fā)展模式。

經(jīng)與現(xiàn)有的云南水資源、社會經(jīng)濟(jì)、農(nóng)業(yè)節(jié)水等研究成果[3,16-20]對比，本文的農(nóng)業(yè)節(jié)水分區(qū)和云南的自然環(huán)境條件、社會發(fā)展?fàn)顩r、經(jīng)濟(jì)承受能力、水資源條件以及農(nóng)業(yè)節(jié)水現(xiàn)狀等因素分布有較好的一致性，分區(qū)成果符合研究區(qū)實際情況，應(yīng)用該指標(biāo)體系與方法可獲得較為合理的農(nóng)業(yè)節(jié)水分區(qū)結(jié)果，可為云南省農(nóng)業(yè)節(jié)水分區(qū)管理及農(nóng)業(yè)節(jié)水可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)決策依據(jù)。

表4 各分區(qū)特征值Tab.4 Characte indexes of each dividing area

本文分區(qū)選取了6 個一級指標(biāo)和20 個二級指標(biāo)建立指標(biāo)體系，指標(biāo)體系是否滿足全面性和概括性有待在今后的研究中進(jìn)一步確定。模糊聚類根據(jù)各區(qū)間的同異性和區(qū)內(nèi)的相似性來分區(qū)，不考慮對象的空間屬性，不一定集中連片[3]，本次分區(qū)涉及云南16 個地州市共129 個縣市區(qū)，分區(qū)結(jié)果無法兼顧地州市行政區(qū)劃完整，可能不利于地州市主管部門進(jìn)行農(nóng)業(yè)節(jié)水的管理和實施，這也有待在今后的研究中進(jìn)一步完善和細(xì)化。