曹永強(qiáng)，張若凝，馮興興

（遼寧師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院，遼寧 大連 116029）

1 研究背景

農(nóng)業(yè)水土資源是一個(gè)地區(qū)農(nóng)作物種植必不可少的自然條件，不僅關(guān)乎糧食安全與社會(huì)穩(wěn)定，也影響著區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境保護(hù)[1]。伴隨社會(huì)經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展和人口增長，糧食需求日益增加，對土地和水資源的利用強(qiáng)度不斷加劇[2-3]。同時(shí)，由于氣候變化和人類活動(dòng)影響，水土資源利用效率、農(nóng)作物種植結(jié)構(gòu)及水熱、水土格局都在改變[4-6]。農(nóng)業(yè)水土資源日益短缺與糧食生產(chǎn)需求之間的矛盾日益凸顯，農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展面臨嚴(yán)重挑戰(zhàn)。

目前，國內(nèi)外學(xué)者在農(nóng)業(yè)水土資源研究方面已取得顯著成果，研究方向主要集中在農(nóng)業(yè)水土資源的利用狀況[7-8]、匹配程度[9]、承載力[10]以及優(yōu)化配置[11]等方面。對水土資源的匹配狀況進(jìn)行準(zhǔn)確的評價(jià)和把握，則是開展相關(guān)工作的前提和基礎(chǔ)[12]。國外關(guān)于水土資源研究更側(cè)重水資源與土地利用之間相互影響和反饋?zhàn)饔?，對二者之間匹配度研究則較少[13]。SHEN等[14]和Nelson等[15]通過引入基尼系數(shù)分別對西班牙埃布羅河盆地農(nóng)田灌溉用水和作物產(chǎn)量之間關(guān)系和氣候變化下水資源匹配情況做了研究。國內(nèi)關(guān)于農(nóng)業(yè)水土資源匹配度的研究成果頗豐，推動(dòng)了我國區(qū)域內(nèi)水資源和土地資源耦合理論及其優(yōu)化配置集體研究的發(fā)展。侯薇等[16]通過農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù)法分析評價(jià)了關(guān)中地區(qū)及所轄5個(gè)地級(jí)市的農(nóng)業(yè)水土資源匹配程度，并提出了相應(yīng)優(yōu)化調(diào)控措施。耿慶玲[17]對西北干旱區(qū)農(nóng)業(yè)水土資源的豐缺程度及匹配特征進(jìn)行了研究，提出了農(nóng)業(yè)水土資源有效匹配的途徑及方法。傳統(tǒng)的水土資源匹配研究大多基于灌溉用水視角，進(jìn)而測算單位耕地面積擁有或可利用的農(nóng)業(yè)用水量，多適用于灌溉農(nóng)業(yè)[18-19]。Falkenmark、Allan以及Hoekstra先后優(yōu)化了農(nóng)作物用水分析理論[20-22]，這種廣義的農(nóng)業(yè)用水分析工具從水足跡理論下的“綠水”、“藍(lán)水”入手，為全面評價(jià)農(nóng)業(yè)水土資源匹配格局提供了新的視角[23-24]。

遼寧省作為全國糧食主產(chǎn)區(qū)之一，在保障國家糧食安全中占據(jù)重要地位，對農(nóng)業(yè)水土資源依賴程度也相對較高。同時(shí)，玉米是遼寧省第一大種植作物，在糧食生產(chǎn)中起著至關(guān)重要作用，而玉米生產(chǎn)多以雨養(yǎng)為主，這對區(qū)域水土資源配置水平提出了更高需求。鑒于此，本文從生產(chǎn)水足跡視角，結(jié)合農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù)內(nèi)涵，深入探究1985—2018年間遼寧省玉米種植的水土資源匹配特征，旨在有針對性地為遼寧省玉米生育期水土資源的合理利用與保護(hù)提供重要的理論依據(jù)。

2 研究條件與方法

2.1 研究區(qū)概況遼寧省位于 38°43′N—43°26′N，118°53′E—125°46′E 之間，地處東北地區(qū)南部，總面積14.8萬km2。在《全國新增1000億斤糧食生產(chǎn)能力規(guī)劃（2009—2020年）》中，遼寧省定位為糧食生產(chǎn)核心區(qū)。其中，玉米種植在糧食生產(chǎn)中占據(jù)重要位置，其12個(gè)地級(jí)市均以玉米為第一種植作物[25-26]。遼寧省屬溫帶大陸性季風(fēng)氣候，且受海洋性氣候影響顯著；年平均氣溫7℃～11℃，年降水量為600～1100 mm，時(shí)空分布不均，多集中7—8月份，且東部多西部少。近年來，受氣候變化和極端天氣事件影響，東北地區(qū)降水量減少，總體氣候呈現(xiàn)暖干化的特點(diǎn)，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)受到較大影響[27-28]。

2.2 數(shù)據(jù)來源本文數(shù)據(jù)主要包括1985—2018年遼寧省氣象數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和作物數(shù)據(jù)等相關(guān)數(shù)據(jù)。其中，氣象數(shù)據(jù)源于中國氣象網(wǎng)（http：//data.cma.cn/wa），具體包括遼寧省19個(gè)氣象站點(diǎn)（見圖1）經(jīng)度、緯度和海拔高度等地理數(shù)據(jù)，以及日平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、平均風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)及平均相對濕度等氣象數(shù)據(jù)；其他數(shù)據(jù)源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，主要包括玉米產(chǎn)量數(shù)據(jù)、播種面積、灌溉面積及化肥施用量等數(shù)據(jù)；作物數(shù)據(jù)源于實(shí)際生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)、前人已有成果研究以及《遼寧省抗旱資料匯編》等相關(guān)資料[29-31]，包括生育期數(shù)據(jù)（4月11日—9月20日）和作物系數(shù)Kc（見表1）。

圖1 遼寧省氣象站點(diǎn)分布圖

表1 遼寧省春玉米作物系數(shù)統(tǒng)計(jì)

2.3 研究方法

2.3.1 農(nóng)作物生產(chǎn)水足跡 農(nóng)作物生產(chǎn)水足跡是指單位質(zhì)量農(nóng)作物在生長過程中所消耗的廣義水資源量[32]，包括綠水足跡、藍(lán)水足跡及灰水足跡。綠水足跡指農(nóng)作物生長期所需的降水總量，藍(lán)水足跡指農(nóng)作物所需的灌溉用水及地表水量，灰水足跡指農(nóng)作物生長過程中對污染物稀釋的水資源量[33]。本研究中主要使用綠水足跡和藍(lán)水足跡[34]。根據(jù)Hoekstra等[22]提出農(nóng)作物生產(chǎn)水足跡的計(jì)算框架，計(jì)算玉米生產(chǎn)水足跡：

式中：WF為農(nóng)作物生產(chǎn)水足跡，m3/t；WFgreen為綠水足跡，m3/t；WFblue為藍(lán)水足跡，m3/t。ETgreen和ETblue分別為綠水和藍(lán)水蒸散量，mm；Y為作物產(chǎn)量，t/hm2；ETC為農(nóng)作物蒸散量，mm；Peff為作物生長期有效降水量，mm。

農(nóng)作物蒸散量根據(jù)Penman-Monteith模型（聯(lián)合國糧食及農(nóng)業(yè)組織FAO推薦），計(jì)算農(nóng)作物參考蒸散量ET0，之后使用作物系數(shù)Kc對ET0進(jìn)行修訂，獲得具體農(nóng)作物蒸散量ETC[32]。

式中：Rn為凈輻射，MJ（/m2·d）；G為熱通量密度，MJ（/m2·d）；T為日平均溫度，℃；u2為2 m高處風(fēng)速，m/s；es為飽和空氣水汽壓，kPa；ea為空氣水汽壓，kPa；Δ為飽和水汽壓-溫度曲線的梯度，kPa/℃；γ為濕度計(jì)常數(shù)；Gn、Gd為固定常數(shù)，在估算逐日潛在蒸散發(fā)量時(shí)取值分別為900和0.34；KC為作物系數(shù)。

有效降水量采用美國農(nóng)業(yè)部土壤保持局推薦的USDA SCS方法來計(jì)算：

式中P為旬降水量，mm，作物生長期有效降水量逐旬累積。

2.3.2 農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù) 水土資源匹配反映的是兩種資源的平衡狀況，最先由劉彥隨提出，農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù)是衡量區(qū)域農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可供水資源與土地資源在時(shí)空上的匹配的適宜量比關(guān)系[35]，旨在揭示一定尺度的農(nóng)業(yè)水資源與土地資源的時(shí)空分配的均衡狀況與滿足程度[11]；農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù)越大，表明農(nóng)業(yè)水土資源匹配度越高。廣義的農(nóng)業(yè)水資源量包括農(nóng)作物生育期潛在的有效降水量“綠水”和灌溉用水“藍(lán)水”[36]。本文依據(jù)文獻(xiàn)[32-34]，通過遼寧省玉米作物生產(chǎn)水足跡（WF）計(jì)算廣義的春玉米生育期水資源量與當(dāng)期作物實(shí)際種植面積的比值，測算廣義的農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù)（WLmatch），測算模型如式（9）所示：

式中：WLmatch為廣義的農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù)，m3/hm2；A為單位質(zhì)量玉米作物種植面積，hm2/t。

2.3.3 普通克里金插值法 克里金插值即空間局部插值法。已知采樣點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)特性，若區(qū)域化變量存在空間相關(guān)性，則可運(yùn)用普通克里金空間內(nèi)插法對區(qū)域化變量進(jìn)行線性估計(jì)[37]。與反距離權(quán)重插值相比，克里金插值精確度更高，效果更加，且更注重插值樣點(diǎn)及相鄰樣點(diǎn)統(tǒng)計(jì)特性的聯(lián)系[38]。本文采用普通克里金空間插值法，基于遼寧省19個(gè)氣象站點(diǎn)的春玉米生育期農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù)對該省春玉米水土資源空間匹配格局的總體特征進(jìn)行空間分析。

3 結(jié)果與分析

3.1 春玉米生育期農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù)的時(shí)間分析綠水足跡是天然狀況下的農(nóng)業(yè)所需水量，而藍(lán)水足跡是灌溉水量，受人為調(diào)配，與純天然的“綠水”是兩個(gè)維度，文章分別從“綠水”和“藍(lán)綠水”視角出發(fā)，探究比較遼寧省僅考慮綠水足跡和藍(lán)綠水足跡共同影響下的春玉米生育期水土資源匹配時(shí)空分布格局，以期反映天然狀況和人為調(diào)配后的匹配程度差異?；谧魑锷a(chǎn)水足跡的計(jì)算公式，從“綠水”和“藍(lán)綠水”視角出發(fā)，計(jì)算1985—2018年遼寧省春玉米生產(chǎn)水足跡，進(jìn)而得到廣義的農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù)，繪制春玉米水土資源匹配系數(shù)的時(shí)間變化趨勢圖（圖2）。如圖2所示，研究時(shí)段內(nèi)“綠水”與“藍(lán)綠水”視角下的遼寧省春玉米農(nóng)業(yè)水土資源匹配變化均波動(dòng)明顯，“綠水”視角下水土資源匹配總體以12.77 m3/（hm2·a）呈下降趨勢，年平均匹配系數(shù)值為4278 m3/hm2，而“藍(lán)綠水”視角下水土資源匹配總體以14 m3/（hm2·a）增長，年平均匹配系數(shù)值為5733 m3/hm2。根據(jù)平均值，可將春玉米農(nóng)業(yè)水土資源匹配狀況大致分為3個(gè)階段。第一階段：1985—1996年，此階段綠水足跡下春玉米農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù)占藍(lán)綠水足跡下匹配系數(shù)的83%，“藍(lán)綠水”視角下水土資源匹配系數(shù)低于研究時(shí)段平均值，為5454 m3/hm2。隨著農(nóng)村經(jīng)濟(jì)體制的改革，農(nóng)業(yè)發(fā)展得到大力支持，各地紛紛擴(kuò)大種植面積，因此農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù)較低。第二階段：1997—2004年，此階段農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù)波動(dòng)較大，“藍(lán)綠水”視角下平均值為6162 m3/hm2，明顯高于其他階段。主要原因是受遼寧省降水量增多的影響，農(nóng)作物水足跡較高，農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù)也明顯較高。此外，“綠水”視角下的農(nóng)業(yè)水土資源匹配占“藍(lán)綠水”視角下匹配系數(shù)的62%，可見天然降水補(bǔ)給下水土資源匹配程度明顯低于人為調(diào)配后的匹配程度，原因?yàn)榇藭r(shí)段春玉米生長期受到不同程度春旱的影響，且人工供水重視度提高，灌溉水的充分利用有效地解決了以降水補(bǔ)給為主的旱田農(nóng)業(yè)的發(fā)展問題。第三階段：2005—2018年，此階段“綠水”視角下的農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù)占“藍(lán)綠水”視角下匹配系數(shù)的75%，藍(lán)綠水視角下水土資源匹配系數(shù)為5727 m3/hm2，較第二階段有所降低，而“綠水”視角下水土資源匹配系數(shù)較上個(gè)階段有所增加。在此階段受到國家政策和地方政策積極引導(dǎo)以及農(nóng)田設(shè)施完善等措施[39]，糧食單產(chǎn)上升，但由于氣候變化引起的降水量的減少，農(nóng)業(yè)水土資源匹配程度較上個(gè)階段有所下降。因受降水量變化和作物種植面積和產(chǎn)量變化的影響，遼寧省春玉米不同時(shí)期農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù)發(fā)生變化。整體來看，30年來僅考慮“綠水”的水土資源匹配程度在“藍(lán)綠水”共同作用下的水土資源匹配程度占比降低，可見遼寧省春玉米需水量中的人為調(diào)水作用重要性在提升。遼寧省干旱程度加劇和極端天氣的增加[40]，農(nóng)業(yè)灌溉科技也在進(jìn)步，春玉米旱田對天然降水的依賴程度減小，而更多的采取人為應(yīng)對措施進(jìn)行灌溉水源補(bǔ)給，以維持春玉米產(chǎn)量的總體穩(wěn)定。

圖2 1985—2018年綠水與藍(lán)綠水視角下遼寧省春玉米農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù)

3.2 春玉米生育期農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù)的空間分析

3.2.1 各站點(diǎn)春玉米生育期農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù) 基于作物生產(chǎn)水足跡公式，分別計(jì)算出1985—2018年遼寧省19個(gè)站點(diǎn)春玉米生產(chǎn)“綠水”和“藍(lán)水”足跡，進(jìn)而得到廣義的農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù)（表2）。遼寧省1985—1996年僅考慮“綠水”的各站點(diǎn)春玉米生育期的水土資源配置平均值為4765 m3/hm2，加上“藍(lán)水”后平均值為5023 m3/hm2，其中“綠水”和“藍(lán)綠水”視角下的水土資源匹配系數(shù)均低于平均值的站點(diǎn)有7個(gè)，分別為彰武、開原、朝陽、葉柏壽、綏中、瓦房店、大連，另外，興城和熊岳的春玉米水土資源匹配系數(shù)在“綠水”視角下低于平均值，加上“藍(lán)水”后高于平均值，而丹東恰好與之相反。1997—2004年“綠水”視角下各站點(diǎn)春玉米生育期的農(nóng)業(yè)水土資源配置平均值為4334 m3/hm2，“藍(lán)綠水”視角下平均值為4571 m3/hm2，其中“綠水”和“藍(lán)綠水”視角下的水土資源匹配系數(shù)均低于平均值的站點(diǎn)有9個(gè)，較上個(gè)階段增加了興城和熊岳，而丹東則高于平均值，另外，“綠水”視角下鞍山和營口春玉米水土資源匹配系數(shù)低于平均值，“藍(lán)綠水”視角下低于平均值的站點(diǎn)為莊河。2005—2018年“綠水”視角下各站點(diǎn)春玉米生育期的水土資源配置平均值為5215 m3/hm2，“藍(lán)綠水”視角下平均值為5837 m3/hm2，其中“綠水”和“藍(lán)綠水”視角下的水土資源匹配系數(shù)均低于平均值的站點(diǎn)有5個(gè)，較上個(gè)階段增加了沈陽，另外，營口、熊岳、瓦房店和大連在“綠水”視角下的水土資源配置低于平均值，而“藍(lán)綠水”視角下綏中、岫巖和丹東低于平均值。在純天然水資源量無法滿足玉米生長期需水量時(shí)，通過灌溉用水的人為調(diào)配，以達(dá)到較好的水土資源匹配程度?？傮w而言，彰武、開原、朝陽、葉柏壽、綏中、沈陽以及興城等站點(diǎn)春玉米生育期農(nóng)業(yè)水土資源配置狀況較低，瓦房店、莊河、大連以及丹東地區(qū)在不同時(shí)期變化明顯。主要原因是遼寧省西北部地區(qū)降水量較少，年均僅有400 mm左右，干旱事件發(fā)生較多，中部雖是降水量適中的平原地區(qū)，但研究時(shí)段內(nèi)也發(fā)生了持續(xù)時(shí)間長、強(qiáng)度大的干旱事件[40-41]；南部地區(qū)受降水量變化的影響，不同時(shí)期春玉米生育期農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù)不同。

表2 基于水足跡的遼寧省春玉米農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù) （單位：m3/hm2）

3.2.2 春玉米生育期農(nóng)業(yè)水土資源空間匹配格局總體變化特征 為深入研究1985—2018年遼寧省春玉米生育期農(nóng)業(yè)水土資源空間匹配格局的總體變化狀況，根據(jù)該省“綠水”和“藍(lán)綠水”視角下各站點(diǎn)春玉米生育期農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù)變化分析（表2），運(yùn)用普通克里金空間插值法對遼寧省春玉米生育期農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù)值進(jìn)行空間劃分，并繪制農(nóng)業(yè)水土資源匹配空間分布圖，結(jié)果如圖3和圖4所示。不同時(shí)期遼寧省春玉米生育期農(nóng)業(yè)水土資源空間匹配格局存在較大差異：1985—1996年，“綠水”和“藍(lán)綠水”視角下農(nóng)業(yè)水土資源匹配較高地區(qū)分別為東部及中部大部分地區(qū)，遼西北及南部地區(qū)農(nóng)業(yè)水土資源匹配較低，大連農(nóng)業(yè)水土資源匹配最低；而清原、寬甸及鞍山在僅考慮綠水足跡的水土資源匹配程度最高，鞍山和營口兩地在藍(lán)綠水足跡視角下的水土資源匹配程度最高（圖3（a）和圖4（a））。1997—2004年，“綠水”和“藍(lán)綠水”視角下遼寧省春玉米農(nóng)業(yè)水土資源匹配整體較上個(gè)階段明顯降低，由西北向東南呈減少趨勢，西北部及南部地區(qū)農(nóng)業(yè)水土資源匹配較低的面積增大，東部及中部地區(qū)農(nóng)業(yè)水土資源配置也都明顯降低，寬甸、丹東等地相比其他地區(qū)農(nóng)業(yè)水土資源配置較好（圖3（b）和圖4（b））。2005—2018年，在這個(gè)階段農(nóng)業(yè)水土資源能夠匹配狀況整體明顯增高，呈西北-東南條狀分布，其中寬甸、鞍山、營口、熊岳等中東部地區(qū)在考慮藍(lán)綠水足跡的農(nóng)業(yè)水土資源匹配較高，以此向西北、東南方向農(nóng)業(yè)水土資源匹配降低，其中，葉柏壽-朝陽-彰武一線及周邊地區(qū)農(nóng)業(yè)水土資源匹配最低，而僅考慮“綠水”的水土資源匹配高的地區(qū)僅有丹東東北部和本溪西部，自東向西呈遞減趨勢（圖3（c）和圖4（c））。整體來看，三個(gè)時(shí)段內(nèi)，綠水視角下春玉米水土資源匹配系數(shù)高于5000 m3/hm2空間分布面積占全省總面積的比例分別為35%、19%和57%，而藍(lán)綠水視角下同樣水土資源匹配系數(shù)的空間分布面積占全省總面積的47%、21%和100%。隨著農(nóng)業(yè)科技提高和水資源調(diào)配政策的優(yōu)化，遼寧省春玉米生育期水土資源匹配程度呈向好態(tài)勢，東-中-西部水土資源配置情況逐漸降低，東部地區(qū)春玉米因其受地形地貌、氣候條件及不同地區(qū)種植結(jié)構(gòu)不同等條件的影響，“綠水”資源量充足，而西部地區(qū)大陸性氣候特點(diǎn)明顯，降水較少，需人為調(diào)配滿足玉米作物的水土資源匹配。遼寧省同一時(shí)期不同地區(qū)間農(nóng)業(yè)水土資源存在較大差異，這也為其種植結(jié)構(gòu)優(yōu)化的精細(xì)調(diào)整，水資源以及土地類型的利用提出了更高要求。

圖3 “綠水”視角下遼寧省春玉米農(nóng)業(yè)水土資源空間匹配特征（單位：m3/hm2）

圖4 “藍(lán)綠水”視角下遼寧省春玉米農(nóng)業(yè)水土資源空間匹配特征（單位：m3/hm2）

4 討論

自1985年以來，受全球氣候變化及人類活動(dòng)雙重影響，遼寧省地區(qū)玉米種植從由雨養(yǎng)為主向雨養(yǎng)-灌溉兼具的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)類型轉(zhuǎn)變，隨之其農(nóng)業(yè)水土資源配置狀況也發(fā)生改變。一方面，由于降水量時(shí)空分布差異導(dǎo)致農(nóng)作物生產(chǎn)水足跡發(fā)生變化（見圖5），農(nóng)業(yè)生產(chǎn)可利用的水資源量隨之變化，農(nóng)業(yè)水土資源配置與之改變。本文在對遼寧省1985—2018年3個(gè)時(shí)期的研究中，不同地區(qū)降水量年際變化不同，尤其1997—2004年間，由于降水量總體減少，遼寧省春玉米生育期水足跡下降，隨之農(nóng)業(yè)水土資源配置狀況整體下降，遼西北地區(qū)變化尤其明顯。降水量是其農(nóng)業(yè)水土資源空間配置的“先天條件”。另一方面，隨著全球氣候變化影響，遼西北地區(qū)增溫明顯[42]，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的熱量條件增加，有利于春玉米生長，但由于西北地區(qū)植被稀少，同時(shí)蒸發(fā)也在加劇[42]。此外，人類活動(dòng)對農(nóng)業(yè)水土資源配置的影響主要是通過改變作物種植結(jié)構(gòu)，灌溉方式，技術(shù)水平等因素實(shí)現(xiàn)。2002年以來，遼寧省通過大力推廣節(jié)水抗旱新品種等，農(nóng)業(yè)管理水平得到提高，使玉米得到增產(chǎn)[43]。未來遼寧省玉米種植結(jié)構(gòu)調(diào)整應(yīng)立足各地區(qū)農(nóng)業(yè)水土資源匹配特征，因地制宜，推廣水土資源匹配狀況良好地區(qū)的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，構(gòu)建水土資源空間均衡的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)體系。

圖5 遼寧省春玉米生產(chǎn)水足跡空間變化特征（單位：m3/hm2）

整體而言，遼寧省春玉米農(nóng)業(yè)水土資源匹配狀況逐漸轉(zhuǎn)好，東北部農(nóng)業(yè)水土資源匹配狀況較好，西北部及瓦房店以南地區(qū)農(nóng)業(yè)水土資源匹配狀況較低。主要與遼寧東部地區(qū)降水量豐富，受海洋氣候的影響，氣候濕潤，水足跡高，春玉米播種面積較西部和中部面積小有關(guān)；遼寧省西北部因受海洋性氣候影響小，同時(shí)西北地區(qū)植被少，隨氣候變暖遼西北地區(qū)氣溫升高，蒸發(fā)加大，干旱事件增多[40]，農(nóng)業(yè)水土資源匹配狀況較低。隨著遼寧省農(nóng)業(yè)管理水平得到提高，玉米產(chǎn)量不斷上升[44]，農(nóng)業(yè)水土資源匹配水平得到提升。

當(dāng)前將水足跡理論引入農(nóng)業(yè)水土資源匹配的研究較少，然而以作物實(shí)際生長過程的水足跡測算農(nóng)業(yè)水土資源匹配狀況更切合實(shí)際[32]。本研究從水足跡視角，采用廣義農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù)，針對遼寧省春玉米生育期農(nóng)業(yè)水土資源配置進(jìn)行了多維度研究，克服以往單一農(nóng)業(yè)水土資源研究不夠全面的弊端，重點(diǎn)探究單一作物生長季的水土資源配置狀況，有利于促進(jìn)遼寧省農(nóng)業(yè)用水資源利用效率提高，為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)發(fā)展提供一定的理論支撐和參考。但本文仍存在一些不足，在水足跡計(jì)算方面，文章僅考慮玉米生育期水足跡狀況，并沒有將其他作物列入其中，未來應(yīng)對水足跡進(jìn)行全面測算；在研究區(qū)域選取上，僅從遼寧省層面考慮，未拓展至全國層面或市縣級(jí)層面研究，未來關(guān)于綜合考量農(nóng)業(yè)水土資源匹配等問題有待進(jìn)一步深入。

5 結(jié)論

（1）從時(shí)間上看，1985—2018年間遼寧省春玉米農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù)變化波動(dòng)明顯，總體以14 m3/（hm2·a）增長，年平均農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù)值為5733 m3/hm2。由于降水量時(shí)空分布和種植結(jié)構(gòu)變化等社會(huì)因素的影響，導(dǎo)致不同時(shí)期農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù)發(fā)生變化，1985—1996年低于研究時(shí)段平均值為5454 m3/hm2，1997—2004年均值為6162 m3/hm2，2005—2018年均值為5727 m3/hm2。

（2）從空間上看，“藍(lán)綠水”視角下，1985—1996年遼寧省19個(gè)站點(diǎn)地區(qū)農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù)平均值為5024 m3/hm2，其中低于平均值的站點(diǎn)有8個(gè)，分別為彰武、開原、朝陽、葉柏壽、綏中、瓦房店、大連、丹東；1997—2004年農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù)平均值為4571 m3/hm2；2005—2018年農(nóng)業(yè)水土資源匹配系數(shù)平均值為5837 m3/hm2。總體而言，東部地區(qū)農(nóng)業(yè)水土資源匹配度良好的地區(qū)增多，西北部農(nóng)業(yè)水土資源匹配較差的范圍縮小。遼西地區(qū)在僅考慮“綠水”與加上“藍(lán)水”后的水土資源匹配程度存在差異，春玉米生長期需水量的人為調(diào)配作用明顯。

（3）從空間匹配格局變化看，1985—2018年間遼寧省春玉米農(nóng)業(yè)水土資源匹配狀況呈現(xiàn)變好的趨勢，東北部地區(qū)農(nóng)業(yè)水土資源匹配狀況較好，西北部及瓦房店以南地區(qū)農(nóng)業(yè)水土資源配置較低。1985—1996年農(nóng)業(yè)水土資源較高地區(qū)主要是鞍山和營口兩地，大連地區(qū)農(nóng)業(yè)水土資源匹配最低；1997—2004年遼寧省春玉米農(nóng)業(yè)水土資源匹配度整體較上個(gè)階段明顯降低；2005—2018年在這個(gè)階段農(nóng)業(yè)水土資源能夠匹配狀況整體明顯增高，呈西北-東南條狀分布。