青铜峡灌区引水变化趋势及影响因素解析

2020-10-28翟家齐董义阳李海红

灌溉排水学报 2020年10期

刘宽，翟家齐*，赵勇，董义阳,2，李海红

（1.中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室，北京 100038； 2.清华大学水利水电工程系,北京 100084）

0 引言

青铜峡灌区位于宁夏回族自治区北部，黄河上游下段，是我国主要的粮食生产基地之一，也是水资源供需矛盾突出的地区[1]。该区域地处西北干旱地区，年均降水量仅190 mm，蒸发强烈，潜在蒸散发量是降水量的6 倍左右[2]，当地水资源十分匮乏，灌区用水主要依靠引黄河水。1998 年以来，黄河流域开始实施严格的水量统一分配调度，沿黄各省（区）取水量受总量和断面流量双控制[3]，青铜峡灌区引黄水量也随之递减[4]。【研究意义】在引黄水量指标受严格约束条件下，解析青铜峡灌区引水量变化及其各分灌区逐月时空分布特征，剖析驱动引水量分布格局变化的关键因素，为保障灌区用水安全、探讨灌区节水潜力及推动智慧生态灌区建设提供基础依据，同时对其他引黄灌区水资源高效利用与水资源优化配置具有借鉴意义。

【研究进展】青铜峡灌区引水量一直受到学者们的关注。在1999 年全国大型灌区节水改造工程开始启动实施之前，青铜峡灌区引水总量呈显著的增加趋势[5-6]，之后随着灌区的衬砌率不断提高[7]，喷滴灌面积持续增加[8]，种植结构和灌溉方案不断调整[9]，青铜峡灌区引水总量年际开始呈明显下降趋势[4]，年内引水呈季节性、周期性变化[10]。灌区引水量的变化对地下水和盐碱化也带来了显著影响[8]。【切入点】目前的研究对青铜峡灌区引水总量的研究相对较多，但还缺乏对青铜峡灌区上中下游灌区逐月引水量长系列变化特征、单位面积灌溉水量时空演变特征的系统解析，对不同驱动因素与引水量之间的作用关系也缺乏深入剖析。【拟解决的关键问题】因此，基于1998—2017 年青铜峡灌区逐月引水量数据及其影响因素数据，采用线性倾向估计法分析青铜峡灌区及各分灌区引水量逐月变化与空间分布特征，采用Pearson 相关系数法系统地探究灌区引水量与各影响因素之间的相关关系，以解析青铜峡灌区长系列引水变化规律及其主要影响因素，为灌区灌溉规划与管理提供一定参考依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

青铜峡灌区位于黄河上游，南起青铜峡水利枢纽，北至石嘴山，西抵贺兰山脉，东至鄂尔多斯台地西缘，是我国古老的特大型灌区之一[10]，灌区涉及3 个地级市共9 个县区（图1），总土地面积为6 239 km2[11]，灌区渠系错综复杂，为灌区引水提供了保障。青铜峡灌区多年平均降水量180～220 mm，多年平均蒸发量1 000～1 550 mm，多年平均气温8.5 ℃，日照时间2 870～3 080 h，无霜期164 d[9]。考虑青铜峡灌区地形为南高北低，西高东低，结合宁夏水资源公报及其他学者对青铜峡灌区的区域划分[8,12]，本文以银川市为界将青铜峡灌区上中下游分为银南灌区、银川灌区以及银北灌区。

图1 研究区域地理位置 Fig.1 Geographical location of the research area

1.2 数据来源及处理

本文通过宁夏水资源公报、黄河水文年鉴和国家气象数据共享网，获取了1998—2017 年青铜峡灌区各干渠逐月引水数据、黄河年来水数据及气象要素数据，通过宁夏统计年鉴获取了2002—2017 年宁夏各市县种植面积和种植结构数据。依据各市县灌溉面积和灌溉定额等数据将引水渠逐月引水量分解得到青铜峡灌区银北、银川、银南各分灌区逐月的引水系列。

1.3 研究方法

本研究采用线性倾向估计法[13]、5 a 滑动平均法[14]、M-K 趋势检验法[14-17]对引水量、黄河来水、降水量等要素的变化趋势进行分析，采用Pearson 相关系数法[18-19]对灌区引水量与各影响因素之间的相关关系进行分析。

2 结果与分析

2.1 引水量年际变化特征

青铜峡灌区引水量年际变化分析结果如图2（a）和表1 所示。1998—2017 年多年平均引水量为47亿m3，1999 年引水量最大为66.6 亿m3，2016 年引水量最小为34.5 亿m3，引水量总体呈明显下降趋势，下降速率为13.3 亿m3/10 a，与1991—1997 年多年平均相比，引水量减少了30.3 亿m3。1998—2017 年宁夏逐步落实黄河流域统一水量调度方案（1998 年）、全面开展节水型社会建设（2004 年）、实施最严格水资源管理制度（2013 年），灌区引水量呈明显地阶段性变化。据此，本研究将灌区引水量变化过程分为1998—2002 年、2004—2012 年以及2013—2017 年3个时期，其中2003 年黄河来水量极端偏少，导致灌区引水量明显异常，以下分时期研究中不予考虑。灌区各时期平均引水量（表1）分别为59.8 亿、45.5 亿和38.4 亿m3，各时期引水量较前一时期分别减少了14.3 亿和7.1亿m3，青铜峡灌区引水量下降速率有减缓趋势。

图2 灌区引水量年际变化 Fig.2 Annual change of water diversion in irrigated areas

时期Period 银北灌区 Yinbei irrigated district 银川灌区 Yinchuan irrigated district 银南灌区 Yinnan irrigated district 青铜峡灌区 Qingtongxia irrigated district 均值引水变化量均值引水变化量均值引水变化量均值引水变化量 1998—2002 年 13.1 0 24.5 0 22.2 0 59.8 0 2004—2012 年 9.8-3.3 18.6-5.9 17.1-5.1 45.5-14.3 2013—2017 年 9.0-0.8 14.9-3.7 14.5-2.6 38.4-7.1 1991—1997 年 21.3 29.1 26.8 77.3 1998—2017 年 10.3 19.1 17.7 47.0

2.2 引水量年内变化特征

青铜峡灌区多年平均年内引水情况如图3 所示。灌区年内4 月开始引水，11 月结束，5—8 月为引水高峰期，多年平均引水量为34.8 亿m3，占总引水量的74.1%，其中5 月引水量最大为9.6 亿m3，其次是6 月为9.4亿m3，分别占全年总引水量的20.4%和20%；9 月为年内间歇期，引水量较少，多年平均引水量为0.98 亿m3；10 月和11 月引水为冬灌期引水，多年平均引水量为8.1 亿m3，占年内总引水量的17.3%。各分灌区年内引水量与灌区总水量年内分布相似，其中银川灌区逐月引水量均为最高。

图3 灌区多年平均年内引水分配 Fig.3 Distribution of diversion water in the irrigated area in an average year

进一步分析灌区年内各月引水变化趋势，结果如图4 和表2 所示。青铜峡灌区年内各月引水量均呈显著下降趋势（图4（a）），其中5—8 月引水量下降趋势较为显著，下降速率分别为3.4 亿、2.0 亿、1.9 亿和2.0 亿m3/10 a；10—11 月的冬灌引水量占全年总引水量的17.3%，但引水量下降速率却为全年最低，分别为0.6 亿和0.7 亿m3/10 a；9 月多年平均引水量为年内最小，但引水量减少比例最大，从1998 年最高3.6 亿m3减少到2017 年的0.06 亿m3，引水量减少了98.3%。图4（b）、图4（c）、图4（d）所示为各分灌区月引水量变化趋势。由图4（b）、图4（c）、图4（d）可知，各分灌区月引水量同样呈下降趋势，但下降速率存在差异。各分灌区年内引水量下降速率最大月份均为5 月，银南灌区、银川灌区与银北灌区分别为1.4 亿、1.3 亿与0.6 亿m3/10 a；下降速率最小月份均为10 月，且均不超过0.3 亿m3/10 a；年内9 月引水量减少比例最大，银南灌区、银川灌区和银北灌区9 月引水量分别减少了98.9%、97.9%和98.9%；银南灌区、银川灌区和银北灌区各分灌区11 月引水量分别占全年总引水量的15.0%、15.0%和14.7%，但下降速率却为年内10 月以外最低，分别为0.2 亿、0.2 亿和0.1 亿m3/10 a。

由上述分析可知，青铜峡灌区引水量减少主要集中在5—8 月的作物生长期，而10—11 月的冬灌期引水量减少并不显著，其原因主要是近年来灌区不断调整种植结构，推进节水措施的实施，使灌区生长期的用水量大幅度减少，而冬灌由于具有改善土壤水热状况、增加土壤墒情、缓解春旱等重要作用[20-21]，引水量减少并不显著，而年内间歇期（9 月）引水量大幅度减少与灌区灌溉制度的调整有一定的关系。

2.3 引水量空间演变特征

图4 灌区年内逐月引水量变化趋势 Fig.4 Changing trend of water diversion month by month in irrigated areas during the year

为了消除灌溉面积逐年变化带来的影响[22]，本研究根据年际变化特征的分析将1998—2017 年分为3个引水时期分别为1998—2002年（第1时期）、2004—2012 年（第2 时期）和2013—2017 年（第3 时期），以灌区内各市县为单元，通过灌溉水量与灌溉面积的比值—单位面积灌溉水量（单位：m3/hm2），解析空间上单位面积引水量变化情况。图5 所示为不同时期全年、灌溉期（5—8 月）和冬灌期（10—11 月）单位面积灌溉水量的空间分布。由图5 可知，不同时期单位面积灌溉水量空间上呈现差异明显。

表2 灌区年内逐月引水量线性拟合方程及R2 Table 2 Linear fitting equation and R2 of monthly water diversion within the irrigation areas

第1 时期灌区年单位面积灌溉水量空间分布特征为中部最大，南部次之，北部最小；年内灌溉期和冬灌期单位面积灌溉水量的空间分布与全年的相似。第2 时期灌区单位面积灌溉水量呈下降趋势，不同区域下降速率有所差异，灌区中部年单位面积灌溉水量下降速率最大，其次是灌区西南部和北部，灌区东南部下降速率最小，第2 时期东南部的年单位面积灌溉水量为全区最大；灌区灌溉期单位面积灌溉水量空间分布与全年相似，而年内冬灌期单位面积灌溉水量空间分布与全年相比，最大区域为灌区中部及东南部。第3 时期灌区年单位面积灌溉水量持续减少，各区域下降速率与第2 时期一致，第3 时期年单位面积灌溉水量最大区域为灌区东南部，灌溉期和冬灌期单位面积灌溉水量空间分布与全年相一致。

据上述分析可知，灌区各区域单位面积灌溉水量变化速率存在差异，但均呈下降趋势，下降的原因一方面与当地气候条件变化有关[23]，另一方面与灌区进行大规模改造和扩建，发展节水灌溉有关[8]，具体的影响因素及其影响程度需进一步分析。

图5 各时期单位面积灌溉水量空间分布 Fig.5 Spatial distribution of irrigation water per unit area in each period

2.4 灌区引水影响因素分析

灌区引水量受诸多因素影响，本文考虑青铜峡灌区引用水特征并结合其他学者对灌区引水量影响因素的研究[22-26]，明确青铜峡灌区引水变化的影响因素主要有水源条件、灌溉需求以及灌溉效率三方面。各影响因素选取不同的影响因子，水源条件选取降水量和上游黄河来水量，灌溉需求选取种植面积、种植结构和潜在蒸散发量，其中种植结构用粮经比表示，粮经比是粮食的种植面积与经济作物的种植面积之比，作为反映灌区种植结构的指标[24]；灌溉效率选取单位面积灌溉水量反映。各影响因子变化趋势如表3 所示。由表3 可知，近年来，灌区引水量不断减少的同时，青铜峡灌区降水量及黄河来水量呈上升趋势，潜在蒸散发量呈显著下降趋势，灌区的种植面积呈上升趋势，种植结构（粮经比）和单位面积灌溉水量呈极显著下降趋势。

表3 各灌区影响因子变化趋势 Table 3 Variation trend of influencing factors in each irrigation area

表4 为各灌区引水量与不同影响因子的Person相关性分析结果。由表4 可知，单位面积灌溉水量与灌区引水量呈显著相关关系。青铜峡灌区引水量与单位面积灌溉水量的相关系数为0.94，呈显著强相关关系，各分灌区银北灌区、银川灌区和银南灌区引水量与单位面积灌溉水量的相关系数分别为0.92、0.89、0.83，均呈显著强相关关系。1998 年黄河统一调度以来，青铜峡灌区引水受到严格限制，2003 年黄河来水量又大幅度减少，当地政府提出建设节水型社会，并逐步提高灌区渠系衬砌率和灌溉水利用系数，不断发展高效节水灌溉面积以及优化灌溉制度，单位面积灌溉水量大幅度下降，灌溉用水效率显著提高，灌区引水量逐年减少。可见，灌溉用水效率的提高是灌区引水量减少的主要影响因素。

其次，灌溉需求与灌区引水量之间存在明显的相关性，是灌区引水量减少的重要因素。其中，种植结构与灌区引水量之间存在正相关关系，随着灌区粮经比的下降，灌区的引水量在不断地减少，二者之间的相关系数为0.76，表现出中等相关；分灌区看，银北灌区种植结构与引水量之间呈弱相关，银川灌区以及银南灌区种植结构与引水量之间分别呈中等相关和强相关；2002—2017 年灌区种植结构不断调整，粮经比不断下降，直接驱动灌区灌溉需水量的降低[24]，从而减少灌区引水量。种植面积与灌区引水量之间呈负相关关系；青铜峡灌区总种植面积与引水量之间呈中等负相关，各分灌区存在一定差异性，银北灌区种植面积与引水量之间无明显相关关系，银南和银川灌区种植面积与引水量呈中等负相关；需要指出的是，一般情况，种植面积扩大将直接增加引水量，一定程度上抵消了其他因素减小的引水量，说明青铜峡灌区种植面积增加不是灌区引水量减少的原因。潜在蒸散发量与引水量之间的相关关系较弱，且没有通过显著性检验，潜在蒸发量与作物需水量呈正相关关系[24,26]，灌区潜在蒸发量呈下降趋势，降低了作物的需水量，一定程度上减少了灌区的引用水量，但并不显著。

最后，1998—2017 年水源条件与灌区引水量之间的相关性相对较弱，不是驱动引水量变化的主要因素。1998—2017 年灌区引水量与上游黄河来水量的相关系数接近0，主要原因是1998 年以来黄河流域开始实施水量统一调度，灌区引水量变化主要受省区分水指标及分水规则约束；灌区引水量与当地降水量的相关性也相对较小，除银南灌区引水量与降水量的相关系数为-0.52，呈中等负相关，青铜峡灌区和分灌区银川、银北灌区的引水量与降水量均未表现出明显相关性特征，这与其他学者研究灌区引水量与降水量相关关系得出的结论有所不同[22,24-26]，其核心原因是青铜峡灌区多年平均降水量200 mm 左右，占灌区水分输入通量的比例远小于灌溉引水量占比，其降水丰枯变化量占比更小，对灌区引水量的影响也相对较小。

表4 灌区引水量与影响因素相关性结果 Table 4 Correlation between water diversion in irrigated areas and influencing factors

3 讨论

大引大排是青铜峡灌区农业用水的显著特征，1998 年引水量64.9 亿m3，排水量41.1 亿m3，单位面积灌溉用水量2.1 万m3/hm2，随着大规模灌区节水改造工程的实施，灌溉效率快速提升，到2017 年，引水量38.4 亿m3，排水量22.5 亿m3，单位面积灌溉用水量1.0 万m3/hm2，灌溉水利用系数达到0.5。分阶段看（表1），早期引水量大，浪费水现象普遍，通过提高渠道衬砌、增加高效节灌面积等措施，能够迅速减少无效引水，到第2 和第3 时期，同样的农业节水措施产生的引水量变化却逐步递减，第3 时期引水减少量仅是第2 时期的50%，灌区引水量下降速率正逐渐变缓。从青铜峡灌区1998—2017 年引水变化及用水效率指标变化可以看出，农业节水增效是灌区引水量持续下降的主要原因，且农业用水已经摆脱低效阶段，进入中高效阶段，农业节水措施的边际效益呈显著递减趋势，常规节水措施面临节水天花板难题。

与此同时，灌溉绿洲区的农业灌溉实际上还隐秘担负着部分生态用水功能，高强度节水直接减少自然生态补水量，因此农业节水还需要面临绿洲生态健康的约束问题[27]。由于大规模节水改变了灌溉绿洲水分补排平衡关系，引水量大幅减少导致入渗补给地下水量和河湖自然补给量的减少，表现为地下水位的持续下降[28]和河湖人工生态补水量的持续增加，青铜峡灌区地下水埋深从1998 年的1.54 m 增加到2017 年的2.23 m，河湖人工生态补水量从2003 年的2 666.8 万m3增加到2.17 亿m3。高强度的节水带来的生态环境问题不容忽视，尤其需要采取措施以免对植被生态系统产生不可恢复的负面影响[29]。因此，在青铜峡灌区这样位于干旱区的灌溉绿洲，节水不是无限的，加强节水、提高用水效率的同时，必须以生态健康为前提，这对于促进灌区水资源的可持续利用，保障社会经济与生态环境的健康持续发展具有重要意义[30]。