基于SWAT模型的清江流域中上游旱災(zāi)預(yù)警研究

孫麗　+陳曦?zé)槨?裴志遠(yuǎn)

摘要：基于土地利用、DEM、土壤等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)，建立了清江流域中上游SWAT模型，并通過對該流域內(nèi)5個氣象站點多年降水量數(shù)據(jù)的統(tǒng)計參量分析，確定了準(zhǔn)正常年份，并以此年份各時段生物產(chǎn)量模擬結(jié)果代表正常年份相應(yīng)時段的該參量水平，從而進(jìn)一步建立了基于生物產(chǎn)量變化率的農(nóng)業(yè)旱災(zāi)預(yù)警模式。結(jié)果表明，應(yīng)用該模式對清江流域中上游的玉米和水稻作物分別進(jìn)行兩期旱災(zāi)預(yù)警，并與標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)對比分析，認(rèn)為在作物不同生育階段發(fā)生干旱，生物產(chǎn)量變化有所不同，其變化率能有效反映不同區(qū)域作物的受旱程度及產(chǎn)量的變化趨勢。與標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)相比，該指標(biāo)直接反映了作物生長狀況，更能客觀地體現(xiàn)干旱環(huán)境對作物影響的區(qū)域差異性，適用于復(fù)雜地形區(qū)的旱災(zāi)預(yù)警。

關(guān)鍵詞：旱災(zāi)；SWAT模型；預(yù)警

中圖分類號：S126 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：0439-8114（2014）22-5398-06

旱災(zāi)是一種漸發(fā)性的災(zāi)害，除降水、蒸發(fā)等自然因素影響外，灌溉管理水平、作物品種選擇、水利工程等人為活動狀況也起著至關(guān)重要的作用[1]。我國是一個旱災(zāi)頻發(fā)的國家，干旱災(zāi)害占?xì)庀鬄?zāi)害的一半左右，常年農(nóng)作物受旱面積約0.20億～0.27億hm2，損失糧食約250億～300億kg[2]。以農(nóng)作物產(chǎn)量影響程度為指標(biāo)進(jìn)行干旱預(yù)警對于及時制定國家糧食政策，確保我國糧食安全具有重要意義。

由于旱災(zāi)成因復(fù)雜，涉及氣象、水文、經(jīng)濟(jì)、社會等多方面因素，進(jìn)行干旱預(yù)警，應(yīng)綜合考慮各類因素的影響，盡可能反映水文循環(huán)中各組成部分之間復(fù)雜的相互關(guān)系及作用[3]。農(nóng)業(yè)干旱預(yù)警一直是研究者關(guān)注的焦點，目前農(nóng)業(yè)旱災(zāi)預(yù)警的指標(biāo)較多，如土壤含水量、作物產(chǎn)量，或與該兩參量有關(guān)的相關(guān)指數(shù)等，包括VTCI、PDSI、CI、SPI（標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)）等。農(nóng)業(yè)干旱主要是土壤水分對作物供給不足造成的，土壤含水量的多少與作物生物量之間存在相互依賴和制約的關(guān)系[4]。在諸多環(huán)境脅迫對作物生產(chǎn)力影響研究中，閆志利等[5]認(rèn)為干旱脅迫導(dǎo)致產(chǎn)量的損失超過其他各種脅迫因素造成損失的總和。Wang等[6]研究表明認(rèn)為干旱脅迫使作物地表部分的指標(biāo)降低，如莖高、總?cè)~面積、總生物量干重、子粒干重和比葉面積等，嚴(yán)重時會引起植株作物死亡。玉米在生育前期遇到干旱脅迫將使生育進(jìn)程明顯延緩，嚴(yán)重干旱時可使抽雄和吐絲期滯后，導(dǎo)致成熟期推遲，最終影響產(chǎn)量[7，8]。王維等[9]研究認(rèn)為，干旱脅迫導(dǎo)致稻株子粒灌漿后期同化物供應(yīng)不足，造成粒重降低。如果水稻灌漿期遇有干旱脅迫，子粒產(chǎn)量將下降20%～80%，下降程度取決于脅迫的輕重和持續(xù)時間。

近年來，已有研究將干旱指數(shù)與生物量損失量構(gòu)建關(guān)系模型來進(jìn)行監(jiān)測預(yù)警[10，11]。作物產(chǎn)量機(jī)理模型的發(fā)展為計算機(jī)模擬作物產(chǎn)量/生物量奠定基礎(chǔ)。分布式水文模型（Soil and water assessment tool，SWAT）將水文模型與作物生長模型有機(jī)結(jié)合，不僅具有準(zhǔn)確描述復(fù)雜區(qū)域水文過程的優(yōu)勢，還為流域尺度農(nóng)作物生長提供了模擬工具，得到了廣泛應(yīng)用。Immerzeel等[12]結(jié)合遙感和SWAT模型分析了印度南部Bhima集水區(qū)上游主要作物的水分生產(chǎn)率分布特征；代俊峰等[13]基于SWAT構(gòu)建灌區(qū)分布式水文模型，模擬了湖北省漳河灌區(qū)小流域和區(qū)域尺度的水分平衡和水稻產(chǎn)量；何飛[14]基于災(zāi)害風(fēng)險理論，利用該模型對湖南省水稻進(jìn)行了旱災(zāi)監(jiān)測預(yù)警。本研究以湖北省清江流域中上游為研究區(qū)，利用多年氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)正常年份的確定研究，并以作物生物產(chǎn)量作為旱災(zāi)預(yù)警因子進(jìn)行復(fù)雜地形區(qū)的農(nóng)業(yè)干旱預(yù)警研究。

1 研究區(qū)概況

1.1 研究區(qū)概況

湖北省清江流域中上游位于東經(jīng)108.09°-110.06°，北緯29.02°-30.02°。清江是長江出三峽后的第一條較大支流，也是湖北省境內(nèi)最大的一條長江支流，發(fā)源于湖北省利川市海拔1 430 m的齊越山，流經(jīng)利川、咸豐、恩施、宣恩、建始、巴東、鶴峰、五峰、長陽、宜都等10個縣（市），干流全長423 km，流域集雨面積1 700 km2[15]，涉及人口439萬，占全省人口的8%。流域橫穿鄂西南山區(qū)，坡陡谷深，山體較高，但頂部起伏較緩和，整個流域西高東低。流域?qū)僦衼啛釒Ъ撅L(fēng)氣候區(qū)，年平均降水量1 400 mm左右，由于降水時空分布不均，導(dǎo)致局地出現(xiàn)干旱頻繁。研究區(qū)地理位置如圖1所示。

1.2 研究數(shù)據(jù)

本研究使用的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括DEM數(shù)據(jù)、土地覆被數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)以及氣象和水文觀測數(shù)據(jù)等。DEM數(shù)據(jù)是由國家科學(xué)數(shù)據(jù)服務(wù)平臺提供的基于SRTM提取的90 m分辨率DEM數(shù)據(jù)。土地覆被數(shù)據(jù)是中國科學(xué)院遙感應(yīng)用研究所提供的2005年數(shù)據(jù)，采用基于陸地生態(tài)系統(tǒng)特點的遙感土地覆蓋分類系統(tǒng)，經(jīng)過重新分類后轉(zhuǎn)換成SWAT模型可以識別的美國土地利用分類。土壤數(shù)據(jù)是由聯(lián)合國糧農(nóng)組織（FAO）和維也納國際應(yīng)用系統(tǒng)研究所（IIASA）所構(gòu)建的世界和諧土壤數(shù)據(jù)庫（Harmonized world soil database，HWSD）中的中國土壤數(shù)據(jù)，比例尺為1∶100萬，柵格分辨率為1 km。研究區(qū)內(nèi)及周邊共有9個基本氣象站點，這些站點1960～2012年的相關(guān)氣象數(shù)據(jù)來源于中國氣象局。由于數(shù)據(jù)獲取站點較少，影響模型模擬精度，因此，采用水利統(tǒng)計年鑒中同區(qū)域的52個水文站點的逐日降水?dāng)?shù)據(jù)和月徑流數(shù)據(jù)作為補(bǔ)充，數(shù)據(jù)時間為2002～2005及2007～2010年。另外，由于DEM數(shù)據(jù)中有很多不足，如不合理的河道線、短線和雙線多，不利于子流域劃分，因此使用1∶25萬清江地區(qū)水系數(shù)據(jù)對基于DEM生成的水系數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)修改，以生成相對合理的具有較高精度的水系分布數(shù)據(jù)。

2 清江流域中上游旱災(zāi)預(yù)警模型的建立

本研究結(jié)合災(zāi)害系統(tǒng)動力學(xué)原理和SWAT模型運行機(jī)理，分別從致災(zāi)因子、孕災(zāi)環(huán)境和承災(zāi)體3個方面進(jìn)行了有關(guān)數(shù)據(jù)收集和標(biāo)準(zhǔn)化處理，在進(jìn)行SWAT模型參數(shù)率定基礎(chǔ)上，進(jìn)行試驗區(qū)域的生物量模擬，利用區(qū)域內(nèi)多個站點的多年降水?dāng)?shù)據(jù)及有關(guān)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)進(jìn)行評估，確定準(zhǔn)正常年份，并以此年份相應(yīng)的模擬生物量作為準(zhǔn)常年平均生物量，再建立基于生物量變化率的旱災(zāi)預(yù)警指數(shù)并進(jìn)行多期應(yīng)用，通過與標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)及同期統(tǒng)計資料對比分析，確定該方法的可行性和可靠性再對流域尺度作物進(jìn)行旱災(zāi)預(yù)警評估。具體流程見圖2。

2.1 SWAT模型參數(shù)率定與驗證

根據(jù)前人研究，在徑流模擬中影響匯流的主要參數(shù)有徑流曲線數(shù)（CN）、土壤有效含水量（SOL_

AWC）、土壤蒸發(fā)補(bǔ)償系數(shù)（ESCO）、地下水蒸發(fā)系數(shù)（GW_REVAP）、基流消退系數(shù)（ALPHA-BF）。本研究選取上述參數(shù)對SWAT模型進(jìn)行率定，參數(shù)率定過程中遵循先上游后下游的原則。采用Nash系數(shù)、徑流相對誤差和決定系數(shù)評價模擬結(jié)果，計算方法參照有關(guān)文獻(xiàn)[16，17]。本研究中選定4個水文站點月徑流量數(shù)據(jù)進(jìn)行率定期和檢驗期對比分析，自上游至下游依次為利川、恩施、建始、水布埡，率定與檢驗結(jié)果見表1。模擬與實測結(jié)果對比見圖3。

2003～2005年率定期各月各水文觀測站的模擬流量峰值與實測峰值趨勢基本一致，特別是2004和2005年模擬峰值與實際差異較小；2007～2010年，除水布埡站外，其他3個觀測站模擬曲線較率定期偏好，波峰和波谷大部分吻合。水布埡站是該研究區(qū)域的終端出水口點，由于2006年后研究區(qū)內(nèi)修建啟用了3座大型水庫和2座中型水庫，因此對水布埡站模擬精度有很大影響。根據(jù)檢驗期模擬曲線圖可以看出，2007～2010年該點位降水與月徑流模擬峰值是比較一致，并且穩(wěn)定的。由于清江流域中上游多為雨養(yǎng)農(nóng)業(yè)，降水量在很大程度上決定了旱災(zāi)發(fā)生的可能性，因此，該校正結(jié)果可以用于區(qū)域的相關(guān)參量模擬。

2.2 旱災(zāi)預(yù)警指標(biāo)

作物產(chǎn)量包括經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量和生物學(xué)產(chǎn)量兩層含義。其中，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量是指農(nóng)產(chǎn)品收獲部分，包括禾谷類種子、棉花花絮、馬鈴薯塊莖等，生物學(xué)產(chǎn)量是指作物的全部干物質(zhì)。兩者之間的關(guān)系見公式（1）。

經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量（Ye）=生物學(xué)產(chǎn)量（Yb）×收獲指數(shù)（HI） （1）

由式（1）可以得出，生物學(xué)產(chǎn)量和收獲指數(shù)的提高或下降，都會引起經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量的變化。若以特定年份為參考年，計算經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量變化率，可以有如下表示：

ΔYe=■×100% （2）

式（2）中，Ybi為第i年的生物學(xué)產(chǎn)量，HIi為第i年的收獲指數(shù)；Ybr為參考年的生物學(xué)產(chǎn)量，HIr為參考年的收獲指數(shù)。

研究表明[18，19]，目前已有大量試驗分析得到了水稻、玉米等作物的收獲指數(shù)，并作為估產(chǎn)等應(yīng)用的經(jīng)驗參數(shù)。對于作物經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量的提高，即子粒產(chǎn)量的提高，其主要因素不是收獲指數(shù)，而是生物產(chǎn)量[20，21]。雖然不同環(huán)境和作物品種會帶來收獲系數(shù)的差異，但對于同一地區(qū)相對穩(wěn)定的生產(chǎn)方式來說，收獲指數(shù)變幅很小[22]。因此，本研究中將經(jīng)濟(jì)產(chǎn)量變化率計算公式簡化為生物產(chǎn)量變化率，而基于生物產(chǎn)量變化的預(yù)警模型如下：

Bd=■×100% （3）

式（3）中，Bd是生物產(chǎn)量變化率，Ba是模擬生物產(chǎn)量，Br是參考生物產(chǎn)量（即參考年份同期的生物量）。

2.3 準(zhǔn)參考年份的確立

鑒于研究區(qū)內(nèi)缺乏充足的農(nóng)業(yè)災(zāi)害統(tǒng)計資料，區(qū)域內(nèi)降水的不均一性導(dǎo)致各地區(qū)干濕年份不易確定，因此，本研究考慮利用區(qū)內(nèi)5個氣象站點的月降水?dāng)?shù)據(jù)，分析相對常規(guī)的年份，并以此年份的作物生物量為基準(zhǔn)，建立基于生物量變化的干旱預(yù)警模型。利用多年的日降水資料，分別計算得到5個站點的多年（1960～2012年）平均月降水量數(shù)據(jù)，將該5個站點的2002～2005年和2007～2010年月降水量數(shù)據(jù)與平均降水量進(jìn)行全年的標(biāo)準(zhǔn)差和生長季標(biāo)準(zhǔn)差計算，分析兩個標(biāo)準(zhǔn)差均較小的年份即確定為常規(guī)年份，即無旱災(zāi)發(fā)生的正常年份。利用農(nóng)業(yè)氣象統(tǒng)計資料，得到研究區(qū)內(nèi)玉米和水稻的主要生長期，見表2。

該區(qū)域作物生長季為3～9月，將3～9月的月降水求和即為生長季內(nèi)降水量，各站標(biāo)準(zhǔn)差統(tǒng)計表如表3所示。除巴東和宣恩的生長季標(biāo)準(zhǔn)差最小值分別在2009和2010年外，其他均為2003年。另外，根據(jù)2001～2010年5個縣市玉米及水稻單產(chǎn)統(tǒng)計數(shù)據(jù)（表4、表5），將10年平均產(chǎn)量與各年進(jìn)行變化率計算，得出2003年總體變化率最小，即與10年平均產(chǎn)量最為接近。因此，確定2003年為常規(guī)年份，該年份的產(chǎn)量為參考產(chǎn)量，各期生物產(chǎn)量為參考作物生物產(chǎn)量。

2.4 預(yù)警指標(biāo)（Bd）與標(biāo)準(zhǔn)化降水指標(biāo)（SPI）對比分析

SPI是一個相對簡單的干旱指數(shù)，其基本特點是只需要較長時間的降水量（一般應(yīng)超過30年）資料，即可計算不同時間尺度的干旱指數(shù)，主要是基于自然降水的Γ分布，然后經(jīng)過正態(tài)分布標(biāo)準(zhǔn)化變換而得出。袁文平等[22]研究認(rèn)為該指數(shù)優(yōu)于在我國廣泛使用的Z指數(shù)，對于旱澇災(zāi)害具有良好的預(yù)測作用。本研究應(yīng)用該指數(shù)與基于生物量變化的預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行對比分析，其等級劃分標(biāo)準(zhǔn)見表6。

基于SWAT模型對清江流域進(jìn)行了2007～2010年生物量參量的模擬。根據(jù)農(nóng)氣信息及相關(guān)統(tǒng)計資料，選擇2009年8～9月及2010年5～6月分別進(jìn)行了水稻作物和玉米作物的干旱預(yù)警，并與同期氣象干旱預(yù)警指標(biāo)SPI進(jìn)行了比對，結(jié)果如圖4所示。

從圖4中可以看出，2010年5月和6月，該區(qū)域均出現(xiàn)了較重的氣象干旱，但未對玉米造成大范圍較重影響，其中，在2010年5月，即玉米的拔節(jié)-抽雄階段，恩施東部、建始中北部及巴東中南部出現(xiàn)了不同程度的生物量下降，該結(jié)果與前期降水及同期降水偏少有關(guān)，其中，恩施中部及巴東南部下降程度偏高。2010年6月，玉米進(jìn)入抽雄吐絲-灌漿乳熟階段，雖然大部地區(qū)降水比常年偏少較多，但仍有近100 mm的降水量，而且溫度與常年基本持平，日照時數(shù)略有減少。因此，作物的水分利用效率相對提升，未造成該區(qū)域大面積干旱，部分前期出現(xiàn)輕旱地區(qū)的旱情緩解，而旱情較重區(qū)域有所發(fā)展。

從圖4中還可以看出，2009年8月區(qū)域氣象干旱逐漸減輕，9月又有所發(fā)展，但由于7月該區(qū)域降水偏少較為嚴(yán)重，對分蘗-孕穗階段的水稻產(chǎn)生了較大影響，即使8月的降水大部與常年持平，處于抽穗-乳熟階段的水稻生物產(chǎn)量仍有所下降，其中，恩施中部和南部及建始的中北部地區(qū)下降明顯；2010年9月，出現(xiàn)旱情區(qū)域局部降水偏少，但由于前期干旱影響較重，導(dǎo)致該階段作物生物產(chǎn)量減少程度較高，與前人研究結(jié)果較為一致[23，24]。

3 結(jié)論與討論

本研究基于土地利用、DEM、土壤等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和實測氣象驅(qū)動數(shù)據(jù)，建立了清江流域中上游SWAT模型，并分別利用4個水文觀測站（包括利川、建始、恩施、水布埡）的2003～2005年和2007～2010年月徑流量水文數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行了率定和檢驗。

在此基礎(chǔ)上，利用該流域內(nèi)5個氣象站點多年月平均降水量數(shù)據(jù)與模擬年份（2002～2005年和2007～2010年）的月降水量進(jìn)行全年和生長季的統(tǒng)計參量分析，確定了準(zhǔn)正常年份，并以此年份各時段生物產(chǎn)量模擬結(jié)果代表正常年份相應(yīng)時段的生物產(chǎn)量水平，從而進(jìn)一步建立了基于生物產(chǎn)量變化率的農(nóng)業(yè)旱災(zāi)預(yù)警模式。通過對清江流域中上游的玉米作物和水稻作物分別進(jìn)行兩期旱災(zāi)預(yù)警應(yīng)用分析，認(rèn)為在作物不同生育階段發(fā)生干旱，生物產(chǎn)量變化有所不同，其變化率能夠有效反映不同區(qū)域作物的受旱程度以及產(chǎn)量的變化趨勢，與標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)相比，該指標(biāo)直接反映了作物生長狀況，更能客觀體現(xiàn)干旱環(huán)境對作物影響的區(qū)域差異性。由于資料等原因的限制，個別參數(shù)調(diào)整受到了影響，這給模擬結(jié)果帶來一定的誤差；另外，由于原始基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采用了國內(nèi)統(tǒng)一的土地利用分類、土壤質(zhì)地分類標(biāo)準(zhǔn)，而SWAT模型相關(guān)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與該標(biāo)準(zhǔn)不一致，在轉(zhuǎn)換過程中不可避免會產(chǎn)生一定的誤差，影響了模擬精度。

綜上所述，基于生物產(chǎn)量變化率的預(yù)警方法適用于區(qū)域尺度的旱災(zāi)預(yù)警，而SWAT模型能夠模擬地形復(fù)雜區(qū)域的降水、蒸散以及徑流等水文信息，是可以用于流域尺度旱災(zāi)預(yù)警研究的一個比較理想的工具和方法。

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[14] 何 飛.區(qū)域農(nóng)業(yè)旱災(zāi)系統(tǒng)研究——以湖南蒸水流域水稻旱災(zāi)為例[D].北京：北京師范大學(xué)，2010.

[15] 魏廷琤，成昆煌，陳 鑒.清江流域水利水電規(guī)劃-隔河巖水電站[M].北京：水利電力出版社，1994.

[16] 張展羽，司 涵，孔莉莉.基于SWAT模型的小流域非點源氮磷遷移規(guī)律研究[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2013，29（2）：93-100.

[17] 劉 博，徐宗學(xué).基于SWAT模型的北京沙河水庫流域非點源污染模擬[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2011，27（5）：52-61.

[18] 李賀麗，羅 毅.作物光能利用效率和收獲指數(shù)時空變化研究[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報，2009，20（12）：3093-3100.

[19] 謝光輝，韓東倩，王曉玉.中國禾谷類大田作物收獲指數(shù)和秸稈系數(shù)[J].中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2011，16（1）：1-8.

[20] 劉兆曄，于經(jīng)川，楊久凱，等.小麥生物產(chǎn)量、收獲指數(shù)與產(chǎn)量關(guān)系的研究[J].中國農(nóng)學(xué)通報，2006，22（2）：182-184.

[21] 劉兆麗，王建林.施肥對小麥產(chǎn)量結(jié)構(gòu)的影響[J].青島農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2008，25（3）：189-192.

[22] 袁文平，周廣勝.標(biāo)準(zhǔn)化降水指標(biāo)與Z指數(shù)在我國應(yīng)用的對比分析[J].植物生態(tài)學(xué)報，2004，28（4）：523-529.

[23] 張祖蓮，薛繼亮，李遠(yuǎn)華，等.中稻水分生產(chǎn)函數(shù)及優(yōu)化灌溉制度研究[J].節(jié)水灌溉，2001（6）：20-22，46.

[24] 付 強(qiáng)，王立坤，門寶輝，等.三江平原井灌水稻水分生產(chǎn)函數(shù)模型及敏感性指數(shù)變化規(guī)律研究[J].節(jié)水灌溉，2002（4）：1-3，42，46.

（責(zé)任編輯 屠 晶）

3 結(jié)論與討論

本研究基于土地利用、DEM、土壤等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和實測氣象驅(qū)動數(shù)據(jù)，建立了清江流域中上游SWAT模型，并分別利用4個水文觀測站（包括利川、建始、恩施、水布埡）的2003～2005年和2007～2010年月徑流量水文數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行了率定和檢驗。

在此基礎(chǔ)上，利用該流域內(nèi)5個氣象站點多年月平均降水量數(shù)據(jù)與模擬年份（2002～2005年和2007～2010年）的月降水量進(jìn)行全年和生長季的統(tǒng)計參量分析，確定了準(zhǔn)正常年份，并以此年份各時段生物產(chǎn)量模擬結(jié)果代表正常年份相應(yīng)時段的生物產(chǎn)量水平，從而進(jìn)一步建立了基于生物產(chǎn)量變化率的農(nóng)業(yè)旱災(zāi)預(yù)警模式。通過對清江流域中上游的玉米作物和水稻作物分別進(jìn)行兩期旱災(zāi)預(yù)警應(yīng)用分析，認(rèn)為在作物不同生育階段發(fā)生干旱，生物產(chǎn)量變化有所不同，其變化率能夠有效反映不同區(qū)域作物的受旱程度以及產(chǎn)量的變化趨勢，與標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)相比，該指標(biāo)直接反映了作物生長狀況，更能客觀體現(xiàn)干旱環(huán)境對作物影響的區(qū)域差異性。由于資料等原因的限制，個別參數(shù)調(diào)整受到了影響，這給模擬結(jié)果帶來一定的誤差；另外，由于原始基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采用了國內(nèi)統(tǒng)一的土地利用分類、土壤質(zhì)地分類標(biāo)準(zhǔn)，而SWAT模型相關(guān)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與該標(biāo)準(zhǔn)不一致，在轉(zhuǎn)換過程中不可避免會產(chǎn)生一定的誤差，影響了模擬精度。

綜上所述，基于生物產(chǎn)量變化率的預(yù)警方法適用于區(qū)域尺度的旱災(zāi)預(yù)警，而SWAT模型能夠模擬地形復(fù)雜區(qū)域的降水、蒸散以及徑流等水文信息，是可以用于流域尺度旱災(zāi)預(yù)警研究的一個比較理想的工具和方法。

參考文獻(xiàn)：

[1] 楊志勇，劉 琳，曹永強(qiáng)，等.農(nóng)業(yè)干旱災(zāi)害風(fēng)險評價及預(yù)測預(yù)警研究進(jìn)展[J].水利經(jīng)濟(jì)，2011，29（2）：12-17，75.

[2] 陳懷亮，張紅衛(wèi)，劉榮花，等.中國農(nóng)業(yè)干旱的監(jiān)測、預(yù)警和災(zāi)損評估[J].科技導(dǎo)報，2009，27（11）：82-92.

[3] 顧 穎，劉靜楠，薛 麗.農(nóng)業(yè)干旱預(yù)警中風(fēng)險分析技術(shù)的應(yīng)用研究[J].水利水電技術(shù)，2007，38（4）：61-64.

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[10] 陳素華，閆偉兄，烏蘭巴特爾.干旱對內(nèi)蒙古草原生物量損失的評估方法研究[J].草地科學(xué)，2009，26（5）：32-37.

[11] 劉驍月，王鵬新，張樹譽(yù)，等.基于作物模型模擬年際生物量變化的冬小麥干旱監(jiān)測研究[J].干旱區(qū)研究，2013，31（1）：212-218.

[12] IMMERZEEL W W， GAUR A， ZWART S J. Integrating remote sensing and a process-based hydrological model to evaluate water use and productivity in a south Indian catchment[J].Agricultural Water Management，2008，95（1）：11-24.

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[14] 何 飛.區(qū)域農(nóng)業(yè)旱災(zāi)系統(tǒng)研究——以湖南蒸水流域水稻旱災(zāi)為例[D].北京：北京師范大學(xué)，2010.

[15] 魏廷琤，成昆煌，陳 鑒.清江流域水利水電規(guī)劃-隔河巖水電站[M].北京：水利電力出版社，1994.

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[18] 李賀麗，羅 毅.作物光能利用效率和收獲指數(shù)時空變化研究[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報，2009，20（12）：3093-3100.

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[20] 劉兆曄，于經(jīng)川，楊久凱，等.小麥生物產(chǎn)量、收獲指數(shù)與產(chǎn)量關(guān)系的研究[J].中國農(nóng)學(xué)通報，2006，22（2）：182-184.

[21] 劉兆麗，王建林.施肥對小麥產(chǎn)量結(jié)構(gòu)的影響[J].青島農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2008，25（3）：189-192.

[22] 袁文平，周廣勝.標(biāo)準(zhǔn)化降水指標(biāo)與Z指數(shù)在我國應(yīng)用的對比分析[J].植物生態(tài)學(xué)報，2004，28（4）：523-529.

[23] 張祖蓮，薛繼亮，李遠(yuǎn)華，等.中稻水分生產(chǎn)函數(shù)及優(yōu)化灌溉制度研究[J].節(jié)水灌溉，2001（6）：20-22，46.

[24] 付 強(qiáng)，王立坤，門寶輝，等.三江平原井灌水稻水分生產(chǎn)函數(shù)模型及敏感性指數(shù)變化規(guī)律研究[J].節(jié)水灌溉，2002（4）：1-3，42，46.

（責(zé)任編輯 屠 晶）

3 結(jié)論與討論

本研究基于土地利用、DEM、土壤等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和實測氣象驅(qū)動數(shù)據(jù)，建立了清江流域中上游SWAT模型，并分別利用4個水文觀測站（包括利川、建始、恩施、水布埡）的2003～2005年和2007～2010年月徑流量水文數(shù)據(jù)對模型進(jìn)行了率定和檢驗。

在此基礎(chǔ)上，利用該流域內(nèi)5個氣象站點多年月平均降水量數(shù)據(jù)與模擬年份（2002～2005年和2007～2010年）的月降水量進(jìn)行全年和生長季的統(tǒng)計參量分析，確定了準(zhǔn)正常年份，并以此年份各時段生物產(chǎn)量模擬結(jié)果代表正常年份相應(yīng)時段的生物產(chǎn)量水平，從而進(jìn)一步建立了基于生物產(chǎn)量變化率的農(nóng)業(yè)旱災(zāi)預(yù)警模式。通過對清江流域中上游的玉米作物和水稻作物分別進(jìn)行兩期旱災(zāi)預(yù)警應(yīng)用分析，認(rèn)為在作物不同生育階段發(fā)生干旱，生物產(chǎn)量變化有所不同，其變化率能夠有效反映不同區(qū)域作物的受旱程度以及產(chǎn)量的變化趨勢，與標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)相比，該指標(biāo)直接反映了作物生長狀況，更能客觀體現(xiàn)干旱環(huán)境對作物影響的區(qū)域差異性。由于資料等原因的限制，個別參數(shù)調(diào)整受到了影響，這給模擬結(jié)果帶來一定的誤差；另外，由于原始基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采用了國內(nèi)統(tǒng)一的土地利用分類、土壤質(zhì)地分類標(biāo)準(zhǔn)，而SWAT模型相關(guān)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)與該標(biāo)準(zhǔn)不一致，在轉(zhuǎn)換過程中不可避免會產(chǎn)生一定的誤差，影響了模擬精度。

綜上所述，基于生物產(chǎn)量變化率的預(yù)警方法適用于區(qū)域尺度的旱災(zāi)預(yù)警，而SWAT模型能夠模擬地形復(fù)雜區(qū)域的降水、蒸散以及徑流等水文信息，是可以用于流域尺度旱災(zāi)預(yù)警研究的一個比較理想的工具和方法。

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[1] 楊志勇，劉 琳，曹永強(qiáng)，等.農(nóng)業(yè)干旱災(zāi)害風(fēng)險評價及預(yù)測預(yù)警研究進(jìn)展[J].水利經(jīng)濟(jì)，2011，29（2）：12-17，75.

[2] 陳懷亮，張紅衛(wèi)，劉榮花，等.中國農(nóng)業(yè)干旱的監(jiān)測、預(yù)警和災(zāi)損評估[J].科技導(dǎo)報，2009，27（11）：82-92.

[3] 顧 穎，劉靜楠，薛 麗.農(nóng)業(yè)干旱預(yù)警中風(fēng)險分析技術(shù)的應(yīng)用研究[J].水利水電技術(shù)，2007，38（4）：61-64.

[4] 張 丹，蘇 濤，王鵬新.基于生物量的土壤水分動力學(xué)模型研究進(jìn)展[J].干旱區(qū)研究，2011，28（2）：235-241.

[5] 閆志利，牛俊義.作物對干旱脅迫的響應(yīng)機(jī)制研究進(jìn)展[J].河南農(nóng)業(yè)科學(xué)，2009，13（4）：6-10.

[6] WANG T， ZHANG X， LI G. Growth abscisic acid content and carom isotope composition in wheat cultivars grown under different soil moisture[J]. Biologia Plane Tarium，2007，51（1）： 181-184.

[7] 白莉萍，隋方功，孫朝暉，等.土壤水分脅迫對玉米形態(tài)發(fā)育的影響[J].生態(tài)學(xué)報，2004，24（7）：1556-1560.

[8] 王空軍，鄭洪建.我國玉米品種更替過程中根系時空分布特性的演變[J].植物生態(tài)學(xué)報，2001，25（4）：472-478.

[9] 王 維，蔡一霞，蔡昆爭，等.水分脅迫對貪青水稻子粒充實及其淀粉合成關(guān)鍵酶活性的影響[J].作物學(xué)報，2006，32（7）：972- 979.

[10] 陳素華，閆偉兄，烏蘭巴特爾.干旱對內(nèi)蒙古草原生物量損失的評估方法研究[J].草地科學(xué)，2009，26（5）：32-37.

[11] 劉驍月，王鵬新，張樹譽(yù)，等.基于作物模型模擬年際生物量變化的冬小麥干旱監(jiān)測研究[J].干旱區(qū)研究，2013，31（1）：212-218.

[12] IMMERZEEL W W， GAUR A， ZWART S J. Integrating remote sensing and a process-based hydrological model to evaluate water use and productivity in a south Indian catchment[J].Agricultural Water Management，2008，95（1）：11-24.

[13] 代俊峰，崔遠(yuǎn)來.基于SWAT的灌區(qū)分布式水文模型：iv模型構(gòu)建的原理與方法[J].水利學(xué)報，2009，40（2）：145-152.

[14] 何 飛.區(qū)域農(nóng)業(yè)旱災(zāi)系統(tǒng)研究——以湖南蒸水流域水稻旱災(zāi)為例[D].北京：北京師范大學(xué)，2010.

[15] 魏廷琤，成昆煌，陳 鑒.清江流域水利水電規(guī)劃-隔河巖水電站[M].北京：水利電力出版社，1994.

[16] 張展羽，司 涵，孔莉莉.基于SWAT模型的小流域非點源氮磷遷移規(guī)律研究[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2013，29（2）：93-100.

[17] 劉 博，徐宗學(xué).基于SWAT模型的北京沙河水庫流域非點源污染模擬[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報，2011，27（5）：52-61.

[18] 李賀麗，羅 毅.作物光能利用效率和收獲指數(shù)時空變化研究[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報，2009，20（12）：3093-3100.

[19] 謝光輝，韓東倩，王曉玉.中國禾谷類大田作物收獲指數(shù)和秸稈系數(shù)[J].中國農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2011，16（1）：1-8.

[20] 劉兆曄，于經(jīng)川，楊久凱，等.小麥生物產(chǎn)量、收獲指數(shù)與產(chǎn)量關(guān)系的研究[J].中國農(nóng)學(xué)通報，2006，22（2）：182-184.

[21] 劉兆麗，王建林.施肥對小麥產(chǎn)量結(jié)構(gòu)的影響[J].青島農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版），2008，25（3）：189-192.

[22] 袁文平，周廣勝.標(biāo)準(zhǔn)化降水指標(biāo)與Z指數(shù)在我國應(yīng)用的對比分析[J].植物生態(tài)學(xué)報，2004，28（4）：523-529.

[23] 張祖蓮，薛繼亮，李遠(yuǎn)華，等.中稻水分生產(chǎn)函數(shù)及優(yōu)化灌溉制度研究[J].節(jié)水灌溉，2001（6）：20-22，46.

[24] 付 強(qiáng)，王立坤，門寶輝，等.三江平原井灌水稻水分生產(chǎn)函數(shù)模型及敏感性指數(shù)變化規(guī)律研究[J].節(jié)水灌溉，2002（4）：1-3，42，46.

（責(zé)任編輯 屠 晶）