1 绪论
1.1 研究背景和意义
粮食生产关系国计民生，关系着国民经济发展的水平、社会是否稳定，是国家独立自主的基础，粮食安全则是国家经济、政治安全的基础与保障，实现粮食基本自给是当前我国维护粮食安全战略的基本方针。我国庞大的人口基数和持续增长的人口总量，水、土资源人均占有量很少，且空间分布极其不均衡，粮食供求总量长期偏紧,结构性矛盾突出，粮食安全显得尤为紧张。随着近年来我国耕地面积的不断减少、耕地质量的不断退化、水资源短缺与生态环境恶化等问题日益凸显，我国粮食总产量的稳定增加和粮食生产能力的持续提升面临威胁，粮食安全在国家安全中居于越来越重要的地位。为维护国家粮食安全和保障国民经济发展，国家在 2009 年发布了千亿斤粮食增产计划，文件要求，截止到 2020 年，我国粮食实现增产千亿斤，耕地保有量至少维持在 18亿亩，基本农田面积必须达到 15.6 亿亩，粮食播种面积要稳定在 15.8 亿亩以上。我国粮食总产量在过去60年呈波动性增长的特点，从1949年的1.1亿吨增长到2011年的5.7 亿吨，增长了 4 倍多。1998 年颁布的粮食收购条例影响了农民的粮食生产积极性，使得粮食总产量下降、粮食种植面积和投入减少。2004年后，由于国家粮食补贴政策、最低收购政策的支持，新技术推广及水利设施条件的改善，粮食产量恢复增加趋势。
粮食总产量是衡量地区和国家粮食总体生产状况的主要指标，区域粮食总产量和主要农作物产量的比重变化能够反映出区域粮食生产格局的变化状况。北方地区粮食产量增长速率大于南方，由 1949 年的 0.47 亿吨增长到 2011 年的 3.17 亿吨，增长近 7 倍，北方地区在全国粮食生产中所占比例越来越大。从北方地区粮食产量在全国的比重来看，80 年代以前北方地区粮食在全国的比重较小且波动性较大，1957 年因灾害原因，比重一度降至 34%，为建国以来最低年份。80 年代以后，由于农田水利、品种改良和农田投入持续改善，北方粮食产量占全国的比重开始大幅度增加，由 1982 年的 38%增长为 2011 年的 56%，在全国粮食产量中的比重超过南方，占据越来越重要的地位。而且这一比重将随着南方工业化和城镇化的进程而进一步增加，北方地区已成为我国粮食的主产区。
灌溉是粮食安全的重要保障，及时高效的保证作物生长对水资源的需求是农业生产中的必不可少的环节。水资源短缺问题是全世界共同面临的普遍危机，到 2025 年，全世界预计将有约1/3的人口缺水，被影响的国家和地区多于40个，中国是其中之一。
1.2 国内外研究进展
作物耗水计算方法分为直接估算法和间接估算法。直接估算法是根据作物耗水量及主要影响因素的实测数据，通过回归分析建立辐射、蒸发、湿度、气温等主要影响因素与作物耗水量之间的某种关系，归纳为经验公式。直接估算法又分为两种，一种是直接估算作物生育期内各阶段的实际耗水量。方法有经验公式法、能量平衡法、综合法等；另一种是先计算出作物生育期内的全部耗水量，然后根据作物生育期各阶段的生长状况计算作物生育期内各阶段的实际耗水量。张玉翠等 2012 年用涡度相关法对华北平原作物耗水量进行了观测。刘昌明等 1998 年在中国科学院栾城农业生态试验站应用大型称重式蒸渗仪和小型蒸发器研究了冬小麦生育期内作物耗水量。Ding 等 2010 年使用水量平衡法、涡度相关法以及蒸渗仪法对西北旱区春玉米耗水量进行了观测。直接估算法计算作物耗水量的方法比较简便，但是计算公式是在大量试验数据统计整理的基础上建立的，故直接估算法存在很大的缺陷，不能盲目的套用。因此，现在最常用的计算作物耗水量的方法为间接估算法。
间接估算法是指通过参考作物蒸散量与作物系数的乘积估算作物耗水量。这种方法是目前国际上比较通用的计算作物实际需水量和耗水量的方法。计算参考作物蒸散量的方法很多，常用的是 Penman-Monteith 法。一般只需要利用常规的气象观测资料，就可以相对准确的计算出参考作物蒸散量。参考作物蒸散量是基于一定的参考面和参考作物，并不是实际农田的蒸散量，因为农作物的种类和土壤水分亏缺状况与参考作物和参考面存在很大差异，因此需要通过作物系数来调节不同粮食作物在实际农田中的蒸散量。作物系数主要通过实测法和经验公式法来确定。
参考作物蒸散量的概念由 Penman 于 1948 年首次提出，Monteith 在 Penman 等人研究的基础上，引入了冠层阻力的概念，研究并提出了理论基础较强并适用于作物耗水量计算的模型，即著名的 Penman-Monteith 模型。过去的 60 年里，国内外有关学者对蒸散量进行了深入研究，建立了大量以地面观测数据或气象台站为基础的估算蒸散方程。国际粮农组织采用参考蒸散同作物系数之积来模拟计算作物需水量，该方法数据获取相对容易，计算步骤简单，被诸多学者用来研究和估算农田需水量。缺点是模型机理相对简单，只用作物系数一个参数不足以反应不同种植模式不同区域不同作物实际耗水情况。由于缺乏足够的观测资料以及农作物品种、种植模式、肥料、管理等的变迁和发展，很难对过去的真实作物耗水量进行较为精确的估算。李林等利用 Penman 公式法模拟出20世纪80年代至今黄河上游地区的蒸散量，并分析了流域内蒸散量与气温、空气饱和差、日平均相对湿度、日平均气温等气候影响因子的变化趋势及影响。
2 研究区概况与研究方法
2.1 研究区概况
2.1.1 自然地理概况
根据地形、气候的差异，北方地区东临渤海和黄海，传统划分为秦岭-淮河一线以北，大兴安岭—乌鞘岭以东。按照行政区划，北方地区包括北京、天津、河北、河南、山东、山西、黑龙江、吉林、辽宁、陕西、甘肃、宁夏、内蒙古、青海和新疆在内的10省、3 区、2直辖市，位于东经73o-136o,北纬31o-54o]之间。
研究区经纬跨度大，地形多种多样，高原、山地、丘陵、平原、盆地、沙漠、戈壁等地形在研究区都有分布。研究区内有我国面积最大、最完整的两大平原，东北平原和华北平原 。东北平原位于长白山、大兴安岭、小兴安岭之间，主要由松嫩平原、辽河平原、三江平原三部分构成。华北平原位于太行山以东、淮河以北，燕山以南、东面濒临海洋，是地质历史时期海河、黄河挟带的泥沙长时间沉积作用形成的冲积平原。这两大平原耕地面积较大，大面积农田分布广泛。
研究区以温带大陆性季风气候为主，冬季寒冷干燥，夏季高温多雨。冬季受内蒙古、西伯利亚高压控制，气候较为寒冷，南北温差大，气温随纬度的升高呈现递减的趋势。华北地区气温多在 0℃-10℃之间，东北在多在-10℃以下。在纬度较高的小兴安岭北麓的低山丘陵区以及天山汗腾格里峰地区，最低气温可达-36℃。夏季受太平洋低压控制，温差不大，较为暖和，除大兴安岭北端气温为 16℃以下外，大部分地区气温为 20℃以上，温差不大，适合作物生长。
研究区降水分布不均，年降水量自东南向西北递减。年降水量最多的地区出现在丹东，年降水量约为1000mm。由于远离海洋以及高山高原的阻挡，西北最干旱的地区年降水量不足50mm。天山山脉、准格尔盆地、内蒙古高原以及呼伦贝尔草原地区年降水量在200-400mm之间。长白山和小兴安岭山脉降水较多，全年降水在 500mm以上。东北平原因受到山脉阻挡的影响，降水量在 400-500mm 之间。华北平原位于大陆东岸，年平均降水在500-900mm之间。降水的季节分配不均，主要集中在7-8月的雨季，可占到全年降水的二分之一。
2.2 数据类型及来源
3 基于遥感信息与统计资料的主要作物耗水量计算方法与验证 ........ 13
3.1 作物耗水量的计算 ............. 13
3.1.1 ET0的计算 ................... 13
3.1.2 Kc 的确定 ................ 13
3.1.3 Ks 的确定 .................... 14
4 北方地区粮食作物耗水量与水平衡分析.......... 22
4.1 主要作物耗水量分布变化 ............ 22
4.1.1 北方地区小麦耗水量时空变化 ............. 22
4.1.2 北方地区玉米耗水量时空变化.......... 22
4.1.3 北方地区水稻耗水量时空变化 ............. 24
5 结论与展望 ....... 30
5.1 主要结论 ....................... 30
5.2 不足与展望.......... 30
4 北方地区粮食作物耗水量与水平衡分析
第三章构建了基于遥感信息与统计资料的区域作物耗水量计算方法，并将其应用到华北平原地区进行模型验证。结果显示，该方法能较好的模拟大尺度作物耗水量。下面将其拓展应用到整个北方地区，模拟北方地区各主要粮食作物耗水量分布，研究1985-2008 年小麦、水稻和玉米三种作物耗水量的时空变化特征，并分析三种作物总耗水量同降水之间盈亏关系以及各地区实际灌溉需水量，进而为实际生产中出现的生态环境问题的治理提供科学依据。
4.1 主要作物耗水量分布变化
将作物耗水量模型应用到整个北方地区，模拟北方地区小麦、玉米、水稻三种作物实际耗水量时空分布，对1980年代、1990年代、2000年代进行对比分析，研究其时空变化特征。
4.1.1 北方地区小麦耗水量时空变化
北方地区冬小麦主要分布在河南、山东、河北、陕西、甘肃、新疆和山西等地，全生育期耗水量大约在 200-550mm 之间，各区差异明显，总体趋势是从南向北逐渐增大。小麦高产区耗水量较大，主要分布在黄淮海平原、东北平原和新疆小麦种植区，其余地区小麦耗水量较少。
从空间上来看，受自然条件和科技影响，西部小于东部；东北和华北地区小麦主产区耗水量相差不大。从时间变化趋势来分析，整个北方地区近 20 多年小麦耗水量总体呈下降趋势，1980 年代与 21 世纪近十年相比，耗水量下降约 50mm。除黄淮海平原西部及沿淮冬麦区耗水量呈增加趋势，北方大部分地区小麦耗水量均呈减小趋势。小麦多年耗水量分布和变化图反映了空间的纬向分布特征，由于越往北耗水量越大，而降水呈下降趋势或变化不大，因此水分亏缺越明显，水资源日益紧缺。
5 结论与展望
5.1 主要结论
主要研究结果如下：
（1）将传统经验公式与遥感植被指数相结合，利用土地利用数据、气象数据、作物数据、遥感NDVI 数据，建立一种相对简易，能够在大区域模拟作物实际耗水量的方法。在华北平原地区进行模拟与验证，结果发现，该方法能较好的、快捷的、相对准确的模拟出主要粮食作物的实际耗水量。
（2）将模型进行拓展，用于模拟和计算整个北方地区小麦、水稻、玉米实际耗水量。分析整个北方地区三大主要粮食作物全生育期内作物实际耗水量的时空分布特征，探讨作物各种植区的实际灌溉耗水量时空变化特征和趋势。近20多年，主要粮食作物实际耗水量均呈现明显下降趋势，不同地区不同作物下降幅度不同，其中小麦耗水量下降幅度最大，从80年代至今下降约50mm。耗水量较大的地区多集中在粮食高产区，南部耗水量高于北部。
（3）玉米实际耗水较大的地区主要集中在华北平原地区和东北地区，东北地区的玉米耗水量大于华北平原地区，玉米因生育期集中在雨季，灌溉耗水量相对较少。随着科技的发展，水稻实际耗水量和灌溉耗水量有明显减少。从降水盈亏和灌溉需水量来分析，需要大量灌溉的地区主要为一年两熟的华北平原，作物生长期较长的东北平原，宁夏河套地区以及新疆的绿洲农业区，呈现由东向西逐渐递增的趋势。
5.2 不足与展望
区域作物实际耗水量的空间分布受到土地利用或植被覆盖度、土壤水分状况、地形、气候等诸多因素的影响。虽然该方法在建立大区域大流域尺度实际耗水量分布模型方面取得了一定成果，但还不够。因本文研究尺度较大，有些地区气象站点的分布较为稀疏，纬度跨越较大，研究区内高差较大，海拔高度的不同将引起气压的变化，地形落差所带来的气温的变化，坡向和坡度将引起太阳辐射的变化等等，这些都对作物蒸散量和实际耗水量产生影响。受遥感数据和土地利用数据分辨率的制约，研究区内一部分栅格受混合像元的影响，不能准确估算作物耗水量。
下一步工作，将在已有研究工作的基础上,对植被指数以及LUCC 等资料的空间分辨率，粮食产量、播种面积等统计资料的准确性，以及遥感植被指数数据参数与计算实际耗水量模型参数的定量和相应关系等方面进行改进,考虑多方面统计资料、植被覆盖情况、土壤水分状况、气候、地形、灌溉农业发展、科技水平及生产力水平的提高等多方面因素对区域作物实际耗水的综合影响，研究和创新既有理论基础又方便实际应用的大尺度、多作物的组合式的耗水量估算新模式,为确定区域作物耗水时空格局，实现水资源的合理配置与使用提供科学依据。
参考文献（略）