作物种植结构对于粮食生产和水资源配置具有重要影响，对实现联合国可持续发展目标(Sustainable Development Goals, SDGs)中的第二(零饥饿)和第六(清洁饮水和卫生设施)子目标具有重要意义[1]。在土水资源有限但粮食生产需求却不断增长的地区，如中国北方、印度-恒河平原[2]和美国高平原地区，可持续性发展面临的挑战尤为严峻[3]。因此，深入理解农业土地利用的变化机制及其水资源效应，对推动区域可持续发展至关重要。
现有研究大多集中于农业用地与其他类型用地的转移，关于农业用地内部，不同种植结构之间互相转变的研究较为有限。同时，现有针对农业水资源利用的研究通常侧重于不同作物的灌溉安排与管理制度，但对种植结构调整产生的水资源消耗的定量刻画较为缺乏。此外，政府政策和社会经济发展等多种因素对种植结构的复杂影响尚未得到广泛关注，这可能导致粮食生产与水资源配置方面的意外后果。华北平原作为我国的粮食主产区之一，水资源十分有限，水土资源不匹配，灌溉用水需求导致该地区历史上面临严重的地下水超采问题。但是，目前尚未有研究系统地揭示多因素影响下华北平原农业用地类型的变化过程。
为解决上述问题，清华大学水利系董靓博士生、龙笛教授等及合作者，基于实地采样数据与遥感影像，对2013‒2022年间华北平原的作物种植结构进行了精细化分类制图，同时，揭示了在地下水超采治理、生态恢复、农民增收等因素的共同驱动下，种植结构调整对水资源消耗带来的意外影响。研究成果近期以“Shifting agricultural land use and its unintended water consumption in the North China Plain”为题，发表于国际综合性权威学术期刊Science Bulletin (IF=18.8)。文章主要研究结果如图1所示。
图1 本研究关于华北平原作物种植结构调整及其驱动机制和水资源消耗的主要结果示意图(ALU：农业用地(Agricultural land use))
为深入了解华北平原的作物种植结构(考虑到地下水超采治理等因素，华北平原在本研究中主要指海河流域平原区)，研究团队于2023年2月和4月开展了两轮作物种植结构及灌溉相关的实地调研，共收集了7000余个作物分类样本。基于上述样本数据，结合遥感影像和随机森林算法，完成了2013–2022年间的年际种植结构分类制图。具体方法为，首先提取2017–2022年的Sentinel-2影像和2013–2022年的Landsat 8影像，计算归一化植被指数(NDVI)和自动水体提取指数(AWEI)，并通过谐波拟合获得了连续的时间序列。随后，使用随机森林算法对种植结构进行了分类制图，并通过统计年鉴的数据对分类结果进行了验证。最后，通过计算转移矩阵，揭示了种植结构的时空变化规律。
基于上述种植结构分类结果，本研究还结合了不包含灌溉模块、表征天然场景下作物耗水的模型蒸散发数据集，以及表征实际场景下作物耗水的遥感蒸散发，经系统偏差校正后，计算了各类作物的逐月天然耗水与灌溉耗水。具体而言，本研究中天然耗水量采用ERA5-Land、GLDAS-Noah、GLDAS-CLSM的平均值来表征，总耗水量采用SSEBop、TSEB[4]、GLEAM的平均值来表征。最后，采用偏最小二乘回归方法，对作物的耗水变化受天然因素及种植结构转变因素的双重影响进行了归因分析。本文的研究框架如图2所示。
图2 本研究流程图
3.1
种植结构转变的时空规律
本研究结合了大量实地样本以及高分辨率的卫星影像(10‒30米)，能够揭示华北平原内复杂的作物种植规律，尤其是仅依靠统计数据难以识别的空间分布特征。研究表明，华北平原的主要种植类型为小麦-玉米双季轮作，并且南北、东西方向上分异规律显著(2013年的种植结构分类如图3所示)。在过去十年(2013–2022年)中，小麦-玉米轮作的面积占比从56% (52,700 km2)下降到47% (42,300 km2)，经济林(包括果园、木材树种和防护林带)的面积占比从13% (12,100 km2)增加到26% (23,600 km2)，大棚作物(以蔬菜和瓜类为主)的面积占比从20% (18,600 km2)减少到11% (10,200 km2)，单季玉米的面积占比从7% (6900 km2)增加到10% (8700 km2)，其他作物(如水稻、棉花、花生、其他单季作物和其他双季作物)的面积占比从5% (4300 km2)增长到7% (6100 km2)。总体来看，华北平原的总农业用地面积从94,500 km2减少到90,800 km2。
图3 2013年华北平原的作物种植结构。(a)种植结构分类制图；(b) 各作物面积从西向东的分布规律；(c) 各作物面积从北向南的分布规律。
从2013年到2017年，华北平原的双季作物面积减少了19% (9800 km2)，而在2017年至2022年间趋于稳定(图4 (a)‒(b))。从2013年到2017年，单季作物的种植面积显著增加(p<0.05)，其扩张主要转变自双季作物(4650 km2)、大棚作物(2680 km2)和经济林(1780 km2)的转变。从2017年到2022年，单季作物的种植面积减少了5140 km2，其中大部分转变为经济林(3630 km2)和大棚作物(870 km2)。总体而言，从2013年到2022年经济林面积大幅增长(11,550 km2，96%)。其中，2013–2017年的增长(4400 km2)主要来自双季作物(3420 km2)和大棚作物(3030 km2)的转变，同时有1780 km2的经济林转变为单季作物。2017年之后，经济林的扩张主要来自单季作物(3630 km2)，其次是双季作物(1710 km2)和大棚作物(1640 km2)(图4(c))。
图4 华北平原作物种植结构变化特征。(a) 2013‒2022年间每个5×5 km区域内四种主要作物类型的比例均值与变化。(b) 四种主要作物类型的变化趋势。(c) 在2013‒2017年间和2017‒2022年间种植结构转变的桑基图。(d) 2013‒2022年间各类作物以及非农业用地的比例。(DC：双季作物(Double crops)，SC：单季作物(Single crops)，GH：大棚作物(Greenhouse crops)，EF：经济林(Economic forests))
3.2
种植结构转变对作物耗水的影响
在天然场景(非灌溉)和实际场景(灌溉)下，不同作物的耗水规律呈现出明显差异。总体而言，天然耗水和灌溉耗水分别占总耗水的77%和23%。其中，双季作物的灌溉耗水占总耗水的比例最高(27%)，其次是经济林(21%)和大棚作物(20%)。单季作物(主要是夏玉米)灌溉耗水占比最低(15%)，主要因为其生长期与夏季季风降水的季节重叠，从而减少了灌溉需求(图5)。
研究表明，2013‒2022年间华北平原农业用地的总耗水增加了11%(6.3 km3)，其中天然耗水减少了1.2 km3，灌溉耗水增加了7.6 km3。就不同作物类别的总耗水而言，2013‒2022年间单季作物的耗水增加了56% (3.7 km3)，经济林的耗水增加了126% (9.4 km3)，而双季作物的耗水减小了8% (2.7 km3)，大棚作物的总耗水减小了35% (4.0 km3)(图5)。
图5 华北平原不同作物类别的年际(a)和月均(b)耗水。底部的浅色柱状图代表天然耗水，顶部的深色柱状图代表灌溉耗水。(DC：双季作物(Double crops)，SC：单季作物(Single crops)，GH：大棚作物(Greenhouse crops)，EF：经济林(Economic forests))
3.3
种植结构转变的归因溯源
华北平原的种植结构规律呈现出显著的空间异质性，并且在天然因素与人为因素的共同作用下，在2013到2022年间发生了较大的改变(图6)。
首先，环境因素及水资源可用性是导致种植结构空间异质性的关键因素。例如，渤海湾周边地表水资源丰富，有利于水稻的种植(图6 (b‒c))，黄河沿岸地区，由于黄河提供的地表水资源，使其成为华北平原双季作物种植比例最高的地区(图6 (h))。在华北平原中部(如太行山山前平原地区)，地表水资源匮乏，地下水是主要甚至是唯一的灌溉水源。总体而言，种植结构由东向西的异质性主要受到地下水资源分布的影响，而由北向南的异质性则主要受地表水资源的影响。
政府政策对种植结构的变化产生了显著影响。自2013年起，政府实施了多项地下水压采政策，包括季节性休耕和雨养农业，这些举措促使了双季作物向单季作物的显著转移。其次，生态修复的政策(如“三北防护林”生态修复计划)促使经济林在北京等地大幅扩张。第三，跨流域水资源调配工程(如南水北调[5])逐步满足了城市的用水需求，原先为城市供水而建设的水库的蓄水可用于冬小麦的灌溉，因此，自从2017年之后双季作物的种植面积逐渐趋于稳定。
社会经济发展同样在推动种植结构调整方面发挥了重要作用。城市化进程促使农民广泛种植经济价值更高的作物，加速了从利润较低的小麦-玉米轮作向利润较高的经济作物的转变。此外，城市扩张还导致了农业用地的减小，进而促使人们追求更高的种植强度和土地利用率，以增加产量和利润。
图6 作物种植结构转变的归因分析。不同的驱动因素被分为三大类(环境因素、政府政策和社会经济发展)。代表不同种植结构的典型城市包括：(a) 北京(经济林和大棚作物)，(b) 天津(水稻)，(c) 唐山(水稻)，(d) 邢台(棉花)，(e) 沧州(玉米)，(f) 邯郸(花生)，(g) 濮阳(小麦-玉米轮作)，(h) 德州(小麦-玉米轮作)。
本研究基于实地采样与遥感影像，揭示了2013‒2022年间华北平原在地下水超采治理、生态恢复、农民增收等多重因素的共同作用下，农业土地利用的变化及其对水资源消耗的影响规律。结果显示，种植结构的调整主要表现为：2013‒2017年双季作物向单季作物的转变，以及2017‒2022年单季作物向经济林的转变。这些变化导致了作物年耗水量增加了11% (6.3 km3)，尤其是经济林种植规模的大幅增加，导致其水资源消耗在过去10年中增加了126% (9.4 km3)。因此，对于种植高耗水作物(如经济林)，在制定相关政策或进行土地利用规划时，应谨慎评估其对水资源的长远影响。
同时，本研究提出为推动农业可持续发展需要采取多种并行举措。例如，对地表水与地下水进行协同利用和管理、进一步采用节水技术提高灌溉效率、优化全国范围内作物种植结构、引导农民避免不具可持续性的种植或灌溉方式等措施，有助于平衡多种发展需求之间的潜在冲突，并避免意外后果。此外，该研究为相关政策的制定提供了科学依据，并为实现农业与水资源的协调可持续管理提供了新的视角。
致谢：
本研究承蒙十四五重点研发计划课题(2021YFB3900604)和国家自然科学基金(52079065、52325901、42471399)资助，在此谨致谢忱！
原文链接：
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2095927324008077
文献引用：
Dong, L., Long, D., Zhang, C., Cui, Y., Cui, Y., Wang, Y., Li, L., Hong, Z., Yao, L., Quan, J., Bai, L., Wang, H., and Scanlon, B. R. (2024). Shifting agricultural land use and its unintended water consumption in the North China Plain. Science Bulletin, 69, 3968-3977. https://doi.org/10.1016/j.scib.2024.11.009.
[1] FAO. Sdg indicator 2.4.1 percentage of agricultural area under productive and sustainable agriculture expert meeting summary report. 2017, https://www.fao.org/3/br908e/br908e.pdf
[2] Jain M, Fishman R, Mondal P, et al. Groundwater depletion will reduce cropping intensity in india. Sci Adv, 2021, 7: eabd2849
[3] Scanlon BR, Fakhreddine S, Rateb A, et al. Global water resources and the role of groundwater in a resilient water future. Nat Rev Earth Environ, 2023, 4: 87-101
[4] Zhang C, Long D, Zhang Y, et al. A decadal (2008–2017) daily evapotranspiration data set of 1 km spatial resolution and spatial completeness across the north china plain using tseb and data fusion. Remote Sens Environ, 2021, 262: 112519
[5] Long D, Yang W, Scanlon BR, et al. South-to-north water diversion stabilizing beijing’s groundwater levels. Nat Commun, 2020, 11: 3665
