宮興龍　付　強　關(guān)英紅　邢貞相　王　斌　張　盟

(東北農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院， 哈爾濱 150030)

0　引言

水土資源是人類生存與發(fā)展的基本資料，又是生態(tài)環(huán)境合理運行的基本組成要素[1-3]。水土資源是農(nóng)業(yè)土地利用的關(guān)鍵制約因素，其數(shù)量的豐富與否和空間分布影響著農(nóng)業(yè)土地利用結(jié)構(gòu)的合理程度[4]。近年來隨著種植結(jié)構(gòu)調(diào)整和城市化發(fā)展，迫使土地利用方式和覆被發(fā)生了變化(LUCC)，這影響著水循環(huán)過程中的蒸發(fā)、土壤含水率和徑流量等[5-6]，進而影響著區(qū)域水資源的空間分布，勢必會影響到水土資源的平衡。由于土地結(jié)構(gòu)不合理和水資源利用量的不合理導(dǎo)致區(qū)域農(nóng)業(yè)不可持續(xù)問題頻繁出現(xiàn)，嚴(yán)重影響農(nóng)業(yè)地區(qū)經(jīng)濟繁榮和社會發(fā)展。此種背景下，出現(xiàn)了水土資源優(yōu)化配置和農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)改變對水土資源平衡影響等研究熱點。

一些學(xué)者對水土資源合理配置問題、農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)變化對水循環(huán)響應(yīng)、農(nóng)業(yè)水土資源承載力和水土資源平衡等進行了大量有價值的研究工作，如評價農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)變化對水循環(huán)影響相關(guān)方面，史曉亮等[7]和歐春平等[8]研究了土地利用/覆被變化對水文響應(yīng)的影響，PIELKE等[9]分析了土地覆被變化對大氣循環(huán)和降雨等的影響；在評價農(nóng)業(yè)水土資源承載力方面，任守德等[10]提出應(yīng)從微觀和宏觀兩個層面構(gòu)建指標(biāo)體系，而NIKOLAOS等[11]提出采用評價指標(biāo)體系概念模型建立區(qū)域農(nóng)業(yè)水土資源承載力宏觀指標(biāo)體系；在水土資源配置研究方面，李慧等[12]從水土資源空間分布格局分析農(nóng)業(yè)水土資源的匹配程度，南紀(jì)琴等[13]在分析水土資源匹配內(nèi)涵及影響因素的基礎(chǔ)上提出了水土資源匹配指數(shù)及其計算方法,楊艷昭等[2]使用單位耕地面積水資源量法計算農(nóng)業(yè)水土資源匹配度及當(dāng)量系數(shù),CARISIENS等[14]探索利用社會、經(jīng)濟和農(nóng)業(yè)規(guī)劃等拓?fù)潢P(guān)系進行土地資源配置的方法；在評價水土資源供需平衡方面，雷志棟等[15]依據(jù)青銅峽灌區(qū)四水轉(zhuǎn)化分析了灌區(qū)水土資源供需平衡，CAO等[16]評估土地使用和土地覆蓋變化對地區(qū)氣候和水土資源的影響。在一些研究中將水和土兩種資源隔開來研究，難于獲得一個地區(qū)符合實際情況的水土資源量。為了避免這種情況學(xué)者們達成一個共識，認(rèn)為水資源與土資源二者相互聯(lián)系、相互影響、相互制約和相互依賴，必須把水、土資源作為一個整體來研究，才能更充分發(fā)揮水土資源整體效能[8-9]。但由于水土資源系統(tǒng)運行的復(fù)雜性、涉及區(qū)域資源時空分布的不均勻性和研究對象的特殊性，目前研究存在以下3個問題：對于計算和評價區(qū)域水土資源總體平衡的研究多，包括區(qū)域承載力、區(qū)域供需平衡、區(qū)域優(yōu)化配置等方面，而對水土資源空間分布和土地結(jié)構(gòu)變化對水土資源平衡影響研究較少；由定性研究發(fā)展為用簡單水量平衡方程和集總式概念性模型來進行定量研究，難于反映水資源和土地資源的空間分布不均勻和變化對水土資源的影響；所得結(jié)論用區(qū)域資源總量表示的多，用于描述水土資源時空分布的圖件少。

基于此，選用建三江地區(qū)土地結(jié)構(gòu)變化顯著的撓力河流域[10]作為研究區(qū)域，采用基于LBM法構(gòu)建的LBMGTOPMODEL模型[17-18]描述水土資源，聯(lián)合水文模型和帕默爾干旱指數(shù)模型[19-22]來評價區(qū)域水土資源平衡程度，即利用LBMGTOPMODEL模型計算區(qū)域水循環(huán)過程中蒸散發(fā)量、徑流量、水分交換量和土層含水率等，進而求出PDSI來評價水土資源的平衡狀態(tài)。依據(jù)1990年和2013年撓力河流域土地類型變化，分析出撓力河土地變化情況。設(shè)定撓力河流域1990年不考慮水田的土地分布和2103年考慮水田分布的土地分布等兩種情況來反映水田進程下?lián)狭恿饔蛲恋亟Y(jié)構(gòu)變化。求得兩種土地分布情況對應(yīng)的撓力河流域水循環(huán)量和PDSI，據(jù)此評價農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)改變對水土資源平衡狀態(tài)的影響。

1　水土資源平衡評價模型建立

1.1　LBMGTOPMODEL

圖1　水循環(huán)模型架構(gòu)圖Fig.1　Diagram of water cycle model

根據(jù)FH69藍圖模型[23]所提出的水循環(huán)框架圖(圖1)來描述流域水循環(huán)。在模塊和模型構(gòu)建過程中，依據(jù)水循環(huán)的時空過程，將圖1降雨徑流循環(huán)的每一個子過程分別構(gòu)建模塊。將水文過程分解為：采用距離倒數(shù)法的面雨量模塊、根系區(qū)的蒸散發(fā)模塊、基于LBM求解的Richards方程而構(gòu)建的非飽和帶水分運動模塊，利用LBM求解坡面和河道運動方程而構(gòu)建的坡面匯流模塊，利用LBM五速模型求解線性擴散波方程而構(gòu)建的河流/渠道模塊，運用達西定律建立飽和區(qū)土壤水運動數(shù)值模塊。在柵格(Grid)上對模塊進行松散耦合，構(gòu)建基于LBM的分布式TOPMODEL，即LBMGTOPMODEL[17-18]。

1.1.1坡面匯流數(shù)值模型

坡面水流運動波方程為

(1)

式中h——水深g——重力加速度

u、v——水平、垂直方向流速

利用九點速度模型求得式(1)的平衡態(tài)分布函數(shù)f為

(2)

式中eα——α方向的粒子運動速度

1.1.2河道匯流數(shù)學(xué)模型

河道水流線性擴散波方程為

(3)

式中c3——波速D3——擴散系數(shù)

Q——河道流量

選用五速模型可推得式(3)的平衡態(tài)分布函數(shù)為

(4)

式中A4、B4、C4、D4、E4——中間變量

1.1.3土壤水運移數(shù)學(xué)模型

非飽和土壤水運動采用Richards方程為

(5)

式中D1——擴散系數(shù)T——導(dǎo)水系數(shù)

θ——土壤含水率

選用三速模型可得平衡態(tài)分布函數(shù)

(6)

式中A2、B2、C2——中間變量

1.2　水土資源平衡評價模型建立

根據(jù)評價水土資源平衡的需要，從區(qū)域水文循環(huán)過程的視角，利用LBMGTOPMODEL計算出研究流域水循環(huán)過程的降雨量、蒸發(fā)量、水面蒸發(fā)量、根系區(qū)缺水量、非飽和帶缺水量、土壤含水率、地面徑流和地下徑流等水文量，進而計算出PDSI水文常數(shù)，之后依據(jù)干旱指數(shù)理論計算出干旱指數(shù)，即LBMGTOPMODEL-PDSI水土資源平衡評估模型。

1.2.1水文常數(shù)計算

在利用LBMGTOPMODEL算出網(wǎng)格的水循環(huán)過程變量的基礎(chǔ)上，網(wǎng)格第t天的可能徑流量R′t、實際補水量Rt、可能補水量R″t、實際失水量Lt和可能失水量L′t為

(7)

式中P2、E2——研究流域多年日最大的降雨量和蒸發(fā)量

θ′——田間持水率

Pt、Et——t時刻降雨量和蒸發(fā)量

θt——t時刻含水率

網(wǎng)格多年月平均的蒸散常數(shù)α、補水常數(shù)β、徑流常數(shù)γ、失水常數(shù)δ和氣候特征常數(shù)K*為

(8)

E′——可能蒸發(fā)量

1.2.2氣候適宜降水量確定

多年月份的適宜降水量為

=+″+′-t

(9)

其中

=αE″=βR″

′=γR′t=δL′

1.2.3干旱指數(shù)計算

根據(jù)計算的網(wǎng)格第j月的降雨P(guān)j、氣候適宜降水量之差(dj)、干旱指數(shù)xj和水分距平值zj之間的函數(shù)關(guān)系得干旱指數(shù)

(10)

式(10)為聯(lián)合LBMGTOPMODEL和PDSI建立的水土資源平衡評估方法的數(shù)學(xué)表達式。

2　實例應(yīng)用

2.1　研究區(qū)域

圖3　撓力河流域土地分布Fig.3　Land distributions in Naolihe River Basin

撓力河流域位于黑龍江省佳木斯市境內(nèi)，發(fā)源于完達山脈北麓，從西南流向東北，從饒河縣東安鎮(zhèn)左岸注入烏蘇里江，全長596 km，位置如圖2所示。多年平均降雨量518 mm，降雨時空分布不均勻，6—9月降雨量占全年降雨量達72%，春季降雨少而秋季雨量大。多年平均蒸發(fā)量1 417.9 mm。有撓力河和七星河2個國家級濕地自然保護區(qū)。黑龍江省糧食主產(chǎn)區(qū)有八五一、紅衛(wèi)、五九七和八五三等農(nóng)場。水資源豐富，土壤肥沃，地下水距離地面比較近，水溫較高，因此從1990年以后撓力河流域大力發(fā)展利用地下水種稻，水稻田面積擴展迅速，對該地區(qū)水土資源產(chǎn)生了明顯影響。

圖2　撓力河流域位置圖Fig.2　Location of Naolihe River Basin

2.2　土地概況

撓力河流域1990年和2013年土地類型數(shù)據(jù)見圖3。1990年和2013年各類土地面積轉(zhuǎn)化見表1。依據(jù)圖3和表1可得，撓力河流域從1990年到2013年期間耕地面積由124萬hm2發(fā)展到149萬hm2，增加量達25萬hm2，墾殖率達67.5%。由表1得，旱地耕地面積從1990年104.33萬hm2降低到2013年94.90萬hm2，地勢比較平坦的部分轉(zhuǎn)化為水田，但旱地還是主要耕地類型。在保護草地、林地與防止過度開發(fā)建設(shè)用地的政策下，草地、林地與建筑用地面積變化不大。未利用地得到了開墾，面積從1990年的18.76萬hm2降至2013年的2.87萬hm2，主要貢獻為水田。因此可得撓力河流域耕地面積變化主要是未利用地和旱田轉(zhuǎn)化為水田，而耕地類型主要是旱地。

2.3　水稻田灌溉方式及蒸發(fā)量

水田灌溉控制水深采用適宜水深作為控制閾值，即水田處地表坡面和河道引水量達不到適宜水深時，開采地下水進行灌溉直至水田水深達適宜水深。在實地走訪建三江地區(qū)農(nóng)戶、向當(dāng)?shù)厮旧a(chǎn)主管農(nóng)業(yè)部門咨詢和歸納總結(jié)科研成果[24-26]的基礎(chǔ)上，得到研究區(qū)水稻生育期適宜水深(表2)和蒸散發(fā)量(表3)。表3中E0表示水面蒸發(fā)量，(E0，2.68)表示蒸發(fā)按E0和2.68 mm中的大值進行。

表1　撓力河流域土地利用轉(zhuǎn)化Tab.1　Change of land usage in Naolihe River Basin　萬hm2

表2　水稻生育期適宜水深Tab.2　Suitable depth for rice in growth stage　mm

表3　水稻生育期蒸散發(fā)量Tab.3　Evapotranspiration in growth stage of rice　mm

3　模型參數(shù)選取及驗證

利用降雨量、蒸發(fā)量和流量等水文氣象資料率定LBMGTOPMODEL模型。降雨量空間分布由寶清、八五三、板房、菜咀子等30個雨量站采用距離倒數(shù)求得。水面蒸發(fā)量取菜咀子和寶清2個站的均值。流量站選取寶清、保安和紅旗嶺站。經(jīng)率定撓力河流域參數(shù)見表4，由率定參數(shù)對寶清水文站發(fā)生的7場洪水進行驗證結(jié)果見表5。參加驗證的7場次洪的徑流相對誤差的絕對值為2.73%～8.33%，平均值為5.53%；洪峰流量擬合的絕對值為2.49%～10.47%，平均值為5.01%。洪水過程線的確定性系數(shù)為0.67～0.86，平均值為0.75，因此LBMGTOPMODEL能較好地再現(xiàn)流域徑流過程。

表4　LBMGTOPMODEL模型參數(shù)Tab.4　LBMGTOPMODEL model parameters

表5　寶清水文站次洪模擬誤差統(tǒng)計Tab.5　Flood simulation error statistics from Baoqing hydrological station

4　土地結(jié)構(gòu)變化對水土資源平衡影響

4.1　對水文常數(shù)影響分析

由撓力河流域1974—1990年期間的降雨、徑流和蒸發(fā)等水文氣象數(shù)據(jù)，利用LBMGTOPMODEL模擬出每年5—10月間水循環(huán)過程的過程量，從而算出1990年不考慮考慮水田情況土地分布和2013年考慮水田情況土地分布情況下的月水文常數(shù)、氣候適宜降雨量和干旱指數(shù)空間分布，以探索土地結(jié)構(gòu)變化對水土資源平衡的影響。將1990年無水田情況的土地分布和2013年有水田土地分布分別簡寫為1990年無水田和2013年有水田。

4.1.1對蒸散常數(shù)的影響

依據(jù)1990年無水田和2013年有水田兩種土地分布情況計算的水文常數(shù)見表6。從表6可得，水稻種植期的5—8月上旬對蒸散常數(shù)影響非常明顯，8月份中旬后影響減小。從表2和表3可知，5—8月上旬水稻生產(chǎn)旺盛，需水量大，蒸發(fā)量大于水面蒸發(fā)量，因此5—7月水田種植對蒸散常數(shù)影響顯著。8月中旬后隨著水稻進入乳熟期后適宜水深為零，水田蒸散發(fā)量減小，對流域蒸散常數(shù)的影響變小，蒸散常數(shù)向無水田情況漸漸接近，進入9月后趨于相等，這與表6中α的走勢相符。影響明顯的是5月，由無水田的0.336增加到2013有水田的0.752，增大幅度為41.6%。由5月蒸散常數(shù)對比(圖4a和圖4b)知蒸散常數(shù)在水田處增加明顯。從圖4b可得，水田處蒸散常數(shù)均大于1，究其原因為水田的蒸發(fā)大于水面蒸發(fā)，如表3所示。圖4a減圖4b得其差值量見圖4c，由圖4c可知，除水田種植處蒸散常數(shù)增大外，水田下游的坡面上的非水田處蒸散常數(shù)也增大，但增幅沒有水田處明顯。

表6　1990和2013年兩種土地分布情況計算的PDSI水文常數(shù)對比Tab.6　Comparison of hydrological constant PDSI under land distribution in 1990 and 2013

圖4　1990和2013年兩種土地分布情況計算的5月蒸散常數(shù)空間分布對比Fig.4　Comparisons of spatial distribution of evapotranspiration constant in May based on land distribution in 1990 and 2013

4.1.2對補水常數(shù)的影響

由表6可得，補水常數(shù)也受水田種植的影響，但影響沒有蒸散發(fā)常數(shù)明顯。水田生育期5—8月上旬對補水常數(shù)影響非常明顯，8月中旬后影響減小，進入9月后影響減弱，補水常數(shù)接近無水田情況。由表2和表3可得，5—8月上旬水稻蒸發(fā)強烈，導(dǎo)致補水量減小，致使補水常數(shù)減??；影響明顯的是7月，由1990年無水田的0.475減小到2013年有水田的0.401，減小幅度為15.6%。為了進一步說明補水常數(shù)產(chǎn)生變化的具體位置，繪制了1990年無水田和2013年有水田情況下，5月兩種補水常數(shù)空間對比圖，見圖5。從圖5a和圖5b可以得出，種植水田處補水常數(shù)明顯減小。圖5c為圖5b減去圖5a得到的差值量空間分布。從圖5c可知，種植水田處的補水常數(shù)比種植水田前減小了，減小最大量為0.42。同時發(fā)現(xiàn)水田對水田下游的旱地產(chǎn)生了影響，致使其補水常數(shù)增大即補水量增加，這與實際情況相符。

4.1.3對徑流常數(shù)的影響

由表6的5—10月的2013年γ除以1990年γ得兩種情況下各月的徑流常數(shù)比值為425、32、241、48、1.06和1.05，可得水田生育期5—8月水田對徑流常數(shù)的影響非常明顯，進入8月中旬后對徑流常數(shù)的影響逐漸減小，直至10月影響非常小，徑流常數(shù)接近無水田情況。由表2可知，種植水田時需要保持一定適宜水深，因此降雨直接成了徑流，這使徑流常數(shù)增大，再加上抽取地下水使得徑流常數(shù)大于1。圖6為種植水田對徑流常數(shù)的影響，圖6a為1990年5月不考慮水田分布時計算的徑流常數(shù)空間分布，圖6b為2013年土地結(jié)構(gòu)時計算的徑流常數(shù)空間分布，圖6c為圖6b減去圖6a的差值。從圖6a～6c可知，種植水田處徑流常數(shù)增大，最大增量為3.95，在水田下游非水田處徑流常數(shù)也增大，但增量不明顯。

圖5　1990和2013年兩種土地分布情況計算的5月補水常數(shù)空間分布對比Fig.5　Comparisons of spatial distribution of water supply constant in May based on land distribution in 1990 and 2013

圖6　1990和2013兩種土地分布情況計算的5月徑流常數(shù)空間分布對比Fig.6　Comparisons of spatial distribution of runoff constant in May based on land distribution in 1990 and 2013

4.1.4對失水常數(shù)的影響

由表6可知，種植水田后失水常數(shù)增大，由式(7)可知實際失水量為蒸發(fā)量減去降雨量，而種植水田后由表2可知蒸發(fā)量增大，因此失水常數(shù)增大。1990年無水田與2013年有水田兩種狀態(tài)下的失水常數(shù)空間分布如圖7a和圖7b所示。為了反映失水常數(shù)發(fā)生位置及其變化情況，繪制了2013年有水田狀態(tài)下的失水常數(shù)減去1990年無水田狀態(tài)下失水常數(shù)的差值空間分布圖(圖7c)。由圖7知，失水常數(shù)增加主要發(fā)生在水田處，增量最大值為0.82，在水田下游旱地處失水常數(shù)有一定增大，但是增量不明顯。

圖7　1990和2013年兩種土地分布情況計算的5月失水常數(shù)空間分布對比Fig.7　Comparisons of spatial distribution of water loss constant in May based on land distribution in 1990 and 2013

4.1.5對氣候特征常數(shù)的影響

由表6可知，種植水田后氣候特征常數(shù)增大，因為種植水田后每個月的實際蒸發(fā)量、產(chǎn)流量和失水量增大，而降雨量不變，由式(8)可得氣候特征常數(shù)必然增大。5月氣候特征常數(shù)分布如圖8所示。由圖8可得，氣候特征常數(shù)增大主要發(fā)生在水田處。在水田至河道的坡面處氣候特征常數(shù)有一定增大，但是增量不明顯。

4.2　對氣候適宜降雨量的影響

1990年無水田情況下計算的5—10月?lián)狭恿饔虻倪m宜降雨量分別為67.3、60.5、70.1、65.5、53.5、41.7 mm。而2013年土地情況下計算的適宜降雨量分別為76.1、89.0、92.8、72.8、53.9、42.4 mm?？梢园l(fā)現(xiàn)種植水田后適宜降雨量增加明顯，在9月和10月水田進入收獲季節(jié)需水量減小，致使適宜降雨量相對于1990年增加量在減小，適宜降雨量趨向于無水田情況。6月的適宜降雨量如圖9所示。從圖9可以發(fā)現(xiàn)，種植水田處適宜降雨增加非常明顯，這證實了水田對氣候適宜降雨量有顯著的影響。

圖8　1990和2013兩種土地分布情況計算的5月氣候特征常數(shù)空間分布對比Fig.8　Comparisons of spatial distribution of climate characteristic constant in May based on land distribution in 1990 and 2013

圖9　1990和2013兩種土地分布情況計算的6月氣候適宜降雨量空間分布對比Fig.9　Comparisons of spatial distribution of rainfall with suitable quantity in June based on land distribution in 1990 and 2013

4.3　對水土資源平衡的影響

圖11　1990年不考慮水田的土地分布情況計算的5—7月份干旱指數(shù)Fig.11　Drought index during May and July based on farmland distribution in 1990

聯(lián)合LBMGTOPMODEL和PDSI獲得撓力河流域1974—1990年多年月平均干旱指數(shù)如圖10所示。根據(jù)1990年無水田農(nóng)田布局計算的5—7月干旱指數(shù)見圖11。根據(jù)2013年的農(nóng)田布局情況計算的5—7月干旱指數(shù)見圖12。由圖10可知種植水田后撓力河流域的干旱指數(shù)減小非常明顯。依據(jù)PDSI干旱等級劃分，種植水田后使撓力河流域由輕微濕潤地區(qū)變?yōu)椴桓刹粷竦貐^(qū)。從圖10可以得出，在種植水田的5—7月期間兩種情況計算的干旱指數(shù)差值隨時間累積在變大；而8—10月期間種植水田對干旱指數(shù)的影響在逐漸降低。這是由于5—7月是水田用水量增大的時期，而到了8月中旬后由表2和表3知水稻需水量逐漸減小直至適宜水深為零，蒸發(fā)量也在逐漸減小。

圖10　月干旱指數(shù)對比Fig.10　Comparison of drought index in corresponding month under two conditions

依據(jù)圖11、12和5—7月干旱指數(shù)對比分析表明，1990和2013年2個時期，不同土地利用方式下?lián)狭恿饔虻乃临Y源平衡除了水田和坡面上水田下游處其余部分干旱指數(shù)空間分布規(guī)律基本一致。從圖11可知，撓力河流域在沒有種植水田時期即1990年時期，處于輕微濕潤地區(qū)，尤其是該流域的南部山區(qū)(按圖方位)降雨量比較豐富，干旱指數(shù)介于0.1～0.69，平均值0.34。從圖11和圖12對比分析發(fā)現(xiàn)，種植水田處干旱指數(shù)明顯變大，并且干旱對其后續(xù)月份影響越來越顯著。干旱指數(shù)變化從5月的-2.34變化到7月的-20.31，變化比較明顯，反映出水田種植對區(qū)域的干旱影響非常顯著，即對區(qū)域水土資源的平衡產(chǎn)生了顯著影響。

圖12　2013年土地分布布局情況計算的5—7月干旱指數(shù)Fig.12　Drought index during May and July based on farmland distribution in 2013

5　討論

水資源的不足或過量使用易導(dǎo)致土地資源利用形式發(fā)生改變，二者之間內(nèi)在聯(lián)系多、耦合關(guān)系復(fù)雜[15]，在研究水土資源中常常出現(xiàn)相關(guān)研究數(shù)據(jù)獲取途徑不足、數(shù)據(jù)空間尺度過大、時間跨度及尺度難以合理確定等問題。通過收集撓力河流域內(nèi)的水文氣象資料和實地調(diào)研水田灌溉情況，以當(dāng)?shù)厮锛眲∽兓瘯r期和農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)旱改水調(diào)整期作為時間切入點，聯(lián)合LBMGTOPMODEL和PDSI來分析水土平衡態(tài)勢，即土地結(jié)構(gòu)變化下的水土資源平衡效應(yīng)。

水田需水量實際受水源開采難易程度、水溫、氣溫、作物種植結(jié)構(gòu)和面積、農(nóng)民灌水習(xí)慣等諸多因素的綜合影響[27]，因此難以定量化確定，本文利用科研成果統(tǒng)計和實地調(diào)研途徑綜合得出水田適宜水深和蒸散發(fā)量，這與實際灌水深度和實際蒸散發(fā)量可能存在一定程度的偏差。

針對區(qū)域水土資源平衡分析，學(xué)者們采用比較多的途徑是依據(jù)水分盈虧程度來評價平衡程度，此法利用農(nóng)田垂向水分平衡原理求得水分盈虧程度，而忽略了水平向的地表徑流、壤中流和地下徑流對水分盈虧量的影響[28]，側(cè)重于從外部水資源多寡程度來衡量農(nóng)田水土資源平衡程度，對水土資源平衡程度的空間分布情況反映不足。本文利用LBMGTOPMODEL計算出柵格內(nèi)水文量的基礎(chǔ)上構(gòu)建PDSI模型，結(jié)果側(cè)重于描述農(nóng)田潛在的水土資源平衡程度和水土資源空間分布情況，可為從事相關(guān)研究的學(xué)者們提供借鑒和參考。

水稻生育期內(nèi)除了乳熟期和曬田期外其他時期內(nèi)水田的蒸散發(fā)量大于旱改水前旱田的蒸散發(fā)量，由式(8)可得蒸散常數(shù)增加。多年平均降雨量一定情況下水田處的水稻和水面這個綜合體的蒸散發(fā)量大于旱改水處的蒸散發(fā)量，必然出現(xiàn)補水量減小，失水量增加，由式(8)推得補水常數(shù)減小、失水常數(shù)增大和氣候特征常數(shù)增大。水田下游處的旱地受到水田影響，其PDSI常數(shù)與水田常數(shù)變化規(guī)律接近，只是變化幅度變小。曬田期內(nèi)水深為零，其蒸發(fā)量按旱田計算。因此可得常數(shù)變化和適宜降雨量增加受水田影響的原因為，水稻生育期內(nèi)的5—8月上旬期間，旱改水田和水田下游坡面處蒸散發(fā)量增加，補水量減小，失水量增加，適宜降雨量增加，使得撓力河流域由輕微濕潤地區(qū)變?yōu)椴桓刹粷竦貐^(qū)，8月中旬后影響減小逐漸恢復(fù)到輕微濕潤地區(qū)。

6　結(jié)論

(1)在保護草地、林地與防治過度開發(fā)建設(shè)用地的政策下，撓力河流域草地、林地與建筑用地面積變化不大，主要耕地類型是旱地。未利用地面積從1990年18.76萬hm2降至2013年2.87萬hm2，耕地面積變化主要是未利用地和旱田轉(zhuǎn)化為水田。

(2)利用1974—1990年的降雨徑流資料對LBMGTOPMODEL進行了檢驗，檢驗結(jié)果表明LBMGTOPMODEL可以較好地模擬撓力河流域的水循環(huán)過程。

(3)依據(jù)FH69藍圖模型從水循環(huán)視角聯(lián)合LBMGTOPMODEL和PDSI構(gòu)建的干旱評估模型，在獲得水循環(huán)過程的降雨量、根系區(qū)蒸發(fā)量、根系區(qū)含水率、非飽和帶含水率、地面徑流量和地下水量等量基礎(chǔ)上得到干旱指數(shù)。

(4)統(tǒng)計出1974—1990年間撓力河流域的多年間月平均降雨量，模擬了1990年不考慮水田分布和2013年考慮水田分布等農(nóng)田分布下的干旱常數(shù)。水稻生育期內(nèi)的5—8月上旬期間，種植水田處和坡面上水田下游處的蒸發(fā)量增大和一定的適宜水深導(dǎo)致流域蒸散常數(shù)增大，補水常數(shù)減小，徑流常數(shù)增大，失水常數(shù)增大，氣候特征常數(shù)增大。

(5)種植水田使撓力河流域蒸散發(fā)量增加，補水量減少，損失量增加，適宜降雨量增加明顯，導(dǎo)致?lián)狭恿饔蛴奢p微濕潤地區(qū)變?yōu)椴桓刹粷竦貐^(qū)。水田和坡面上水田下游處撓力河流域的水土資源平衡遭到了破壞，其余部分水土資源平衡空間分布規(guī)律基本一致。

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