盧詩卉，趙紅莉，蔣云鐘，郝 震，張象明，陳根發(fā)

（中國水利水電科學研究院，北京 100038）

1 研究背景

隨著經(jīng)濟社會發(fā)展、人口增長，水資源需求快速增加，水資源短缺問題日益嚴重［1-2］。農(nóng)業(yè)用水占我國用水總量的60%以上［3］，灌溉用水占農(nóng)業(yè)用水的90%以上。灌溉用水的精確估算對總用水量統(tǒng)計的準確性有著重要的影響，也對支撐水資源精細化管理有重要的意義。但農(nóng)業(yè)用水分布廣泛且分散，計量難度相對工業(yè)和生活用水較大，區(qū)域農(nóng)業(yè)用水總量估算受數(shù)據(jù)條件限制，較多依靠人工經(jīng)驗，存在較大的不確定性，亟需結(jié)合新數(shù)據(jù)條件研究改善。

現(xiàn)行的灌溉用水估算方法大體分為兩類，一是典型調(diào)查和定額推演法，二是水量平衡推算法。前者主要根據(jù)灌溉定額與實灌面積數(shù)據(jù)進行估算［4］。灌溉定額的確定首先要進行典型調(diào)查，然后進行定額推演，根據(jù)《灌溉用水定額編制導則》（GB/T 29404—2012）要求確定省級分區(qū)、典型縣和水文年型，收集有關數(shù)據(jù)，整理分析資料，合理調(diào)整并確定省級分區(qū)主要作物灌溉用水定額。在灌溉定額的確定上，總體存在農(nóng)業(yè)用水計量設施不完善、復雜灌區(qū)統(tǒng)計難度大等問題［5］。此外，灌溉用水定額是一個動態(tài)指標，但在農(nóng)業(yè)灌溉用水推算的實際工作中，很難按照水文氣象變化、田間水分狀況及作物長勢等進行動態(tài)調(diào)整，導致該方法不能準確計算農(nóng)業(yè)灌溉用水量［6］。

牛文臣等［7］提出根據(jù)區(qū)域水量平衡原理計算農(nóng)業(yè)用水量的方法，將耕地和非耕地區(qū)域的蒸騰蒸發(fā)消耗量作為農(nóng)業(yè)用水量，在長時間尺度上回避區(qū)域內(nèi)部地表水、土壤水和地下水等各部分水量相互轉(zhuǎn)化的復雜關系，通過區(qū)域水量平衡關系推求農(nóng)業(yè)用水量，其中耕地區(qū)域的蒸騰蒸發(fā)量對應為灌溉水量。徐建新等［8］沿用了其對農(nóng)業(yè)用水量的定義，采用水量平衡原理分析計算多個典型灌區(qū)的實際農(nóng)業(yè)用水量，并分析影響因素及其變化。這些早期的研究雖然從宏觀尺度上給出了基于水量平衡的農(nóng)業(yè)用水匡算方法，但存在定義不準確、沒有解釋天然蒸散發(fā)與灌溉蒸散發(fā)關系的問題。詹同濤等［9］基于水量平衡原理提出長序列農(nóng)田灌溉定額測算方法，給出了相對準確的田間水量平衡關系描述，但計算需要用到農(nóng)田區(qū)域精準的出入境水量和蓄變量數(shù)據(jù)，只有在試驗農(nóng)田區(qū)域才具備計算條件?？梢?，水量平衡方法雖然在理論上可以推求農(nóng)業(yè)灌溉水量，但在實際應用中，還需要解決水量平衡方程構(gòu)建與數(shù)據(jù)可獲取性的匹配問題。

遙感技術是最為有效的對地觀測技術和信息獲取的手段之一［10］。隨著各類高空間、時間、光譜分辨率民用衛(wèi)星的出現(xiàn)，定量遙感技術進一步發(fā)展，遙感與地理信息系統(tǒng)、全球?qū)Ш郊夹g及物聯(lián)網(wǎng)等技術不斷融合，其在農(nóng)業(yè)領域的應用廣度和深度不斷擴展［11］。遙感蒸散發(fā)、農(nóng)作物長勢、重力衛(wèi)星陸水儲量等遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品不斷豐富，有望填補水量平衡方程中大范圍耗水、蓄水量變化的監(jiān)測空白，但由于各類產(chǎn)品存在概念不一致、通用性不強和精度不高等問題，在不斷改進遙感產(chǎn)品精度的前提下，還需要研究遙感數(shù)據(jù)與水量平衡要素在概念上的對應關系，嘗試結(jié)合多種遙感產(chǎn)品，通過相互校驗和組合來支撐灌溉用水估算。

本文嘗試通過兩級水量平衡方程聯(lián)合方法來控制多源數(shù)據(jù)的誤差，找到相對合理的蓄變量、耗水量等的數(shù)據(jù)組合，推求農(nóng)業(yè)灌溉水量。首先在完整區(qū)域尺度構(gòu)建水量平衡方程，利用多源數(shù)據(jù)推算區(qū)域總耗水量，從中分離出與遙感蒸散發(fā)概念相對應的耗水量，以此為約束，遴選本區(qū)域適用的遙感蒸散發(fā)產(chǎn)品；其次在農(nóng)田區(qū)域構(gòu)建田間水分補給與耗散的水量平衡方程，利用逐日降水和遙感蒸散發(fā)數(shù)據(jù)分析農(nóng)田降水耗水量與灌溉耗水量，進而估算出灌溉水量。最后以山東省濟南市為例，通過收集濟南市2012—2015年的降水量、出入境水量、跨流域調(diào)水量、工業(yè)與生活耗水量、遙感蒸散發(fā)量和儲水變化量等數(shù)據(jù)，基于上述方法對濟南市2012—2015年灌溉用水量的合理范圍進行推算和分析。

2 研究區(qū)及數(shù)據(jù)

2.1 研究區(qū)概況本文以濟南市為研究區(qū)（圖1），該市位于山東省中西部，范圍為東經(jīng)116°11′—117°44′、北緯36°01′—37°32′，總面積8151 km2。南依泰山，北跨黃河，分別與西南部的聊城、北部的德州和濱州、東部的淄博、南部的泰安等交界。

圖1 研究區(qū)概況

研究區(qū)地處魯中南低山丘陵與魯西北沖積平原的交接帶上，地勢南高北低。區(qū)域內(nèi)有三大水系，即黃河、小清河以及徒駭河馬頰河水系。黃河水系主要有玉符河、北大沙河、南大沙河、浪溪河、玉帶河等河流；小清河水系主要有巨野河、繡江河、漯河等河流；徒駭河馬頰河水系主要有徒駭河、德惠新河等河流。研究區(qū)地處華北中緯度地帶，屬暖溫帶半濕潤大陸性季風氣候區(qū)。其主要氣候特征是季風明顯，四季分明，雨量集中。年平均降水量648.0 mm，降水空間分布不均，總的分布趨勢是由東南往西北遞減。夏季（6月—8月）降水量為367～499 mm，集中了全年降水量的60%以上。

2.2 研究區(qū)數(shù)據(jù)收集為計算研究區(qū)農(nóng)業(yè)用水量，本文收集了研究區(qū)及周邊2012—2015年60個水文和氣象雨量站逐日降水、跨流域調(diào)水量、非農(nóng)業(yè)用水量與18個水文監(jiān)測站點的行政區(qū)出入境水量等地面觀測統(tǒng)計數(shù)據(jù)，以及中分辨率成像光譜儀（moderate-resolution imaging spectroradiometer ，MO?DIS）8日遙感蒸散發(fā)產(chǎn)品MOD16和16日遙感NDVI 產(chǎn)品MOD13、全球陸面同化數(shù)據(jù)（GLDAS）逐月遙感蒸散發(fā)產(chǎn)品GLDAS-NOAH、重力衛(wèi)星（Gravity Recovery and Climate Experiment，GRACE）逐月陸地水儲量數(shù)據(jù)產(chǎn)品、中國科學院遙感與數(shù)字地球研究所提供的2015年土地利用數(shù)據(jù)。如表1所示：

表1 數(shù)據(jù)來源

3 研究方法

3.1 基于兩級水量平衡聯(lián)合的灌溉水量估算方法

（1）區(qū)域水量平衡。水量平衡原理是指在一定的時空范圍內(nèi)，水分運動保持質(zhì)量守恒，亦即輸入水量與輸出水量的差額等于系統(tǒng)內(nèi)蓄水變化量。建立區(qū)域水量平衡方程，如式（1）：

式中：P為時段內(nèi)區(qū)域降水量，可由地面觀測數(shù)據(jù)計算得到；WI為計算時段內(nèi)流入研究區(qū)域的水量，WO為計算時段內(nèi)流出研究區(qū)域的水量，WD為計算時段內(nèi)區(qū)域跨流域調(diào)水量，均可由地面徑流觀測或調(diào)水量計量得到；W耗為計算時段內(nèi)區(qū)域內(nèi)消耗的總水量；ΔW為計算時段內(nèi)區(qū)域的蓄水變化量。

區(qū)域耗水量是指區(qū)域內(nèi)自然消耗或人類在生產(chǎn)和生活過程中直接或間接消耗的水量，簡單考慮來源主要包括太陽能、礦物能和生物能驅(qū)動的耗水量［12］。

式中：ET可以分為有灌溉農(nóng)田的蒸散發(fā)ET農(nóng)和自然下墊面無灌溉的蒸散發(fā)ET自；Wm為人類工業(yè)活動驅(qū)動的耗水；Wh為人類生活活動驅(qū)動的耗水?？紤]工業(yè)和生活耗水具有較完備的監(jiān)測計量體系，其耗水量統(tǒng)計相對準確，直接采用《濟南市水資源公報》公布的工業(yè)與生活耗水量統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

由上述分析可知，ΔW與ET為傳統(tǒng)水量平衡方程構(gòu)建時的數(shù)據(jù)獲取難點。本文選用重力衛(wèi)星陸水儲量數(shù)據(jù)表示ΔW、遙感蒸散發(fā)數(shù)據(jù)表示ET，完成區(qū)域水量平衡方程構(gòu)建。由于遙感數(shù)據(jù)存在不同程度的誤差和區(qū)域適用性，選取以遙感為數(shù)據(jù)源的ΔW和ET時，須以區(qū)域水量平衡為約束，滿足平衡方程的ΔW和ET數(shù)據(jù)組對，才能用于計算農(nóng)田區(qū)域的耗水量ET農(nóng)。

（2）農(nóng)田水量平衡。對于農(nóng)田區(qū)域，可以將耗水分解為來自降水的蒸散發(fā)和來自灌溉的蒸散發(fā)，記為有效降水P有效和有效灌溉水量W有效灌：

有效降水是指在旱作條件下消耗于農(nóng)作物蒸散過程的降水量［13］，美國農(nóng)業(yè)部土壤保持局所推薦的有效降水量方法是目前比較公認和得到推廣的有效降水量計算方法之一［14-15］，有學者將此方法用于京津冀地區(qū)取得較好效果［16］，研究區(qū)與京津冀地區(qū)同屬華北平原，氣候條件相似，并且此方法以日為計算時段，能較好扣除大降水的產(chǎn)流量，具體公式如下：

田間有效灌溉水量可認為是到達田間的灌溉水量中用于蒸散發(fā)消耗的水量。一般來說，田間灌溉水量略大于田間有效灌溉水量，在高效節(jié)水灌溉的模式下，田間有效灌溉水量接近田間灌溉水量。

有效灌溉水量可認為是灌溉水量中用于蒸散發(fā)消耗的水量。一般來說，灌溉水量大于有效灌溉水量，灌溉水利用效率α越高，有效灌溉水量越接近灌溉水量。

3.2 區(qū)域降水量與出入境水量計算方法反距離權重法是氣象要素插值最為常用的方法之一，該方法簡單易行，插值效率高［17-19］。本研究的降水數(shù)據(jù)共選用常年雨量站60 個（見圖1），平均站網(wǎng)密度248 km2/站。通過反距離權重法將點雨量轉(zhuǎn)變?yōu)槊嬗炅?，計算區(qū)域降水總量。

區(qū)域流入、流出水量通過18個出入境控制站的流量監(jiān)測數(shù)據(jù)統(tǒng)計得到。出入境控制站位置如圖1所示。區(qū)域調(diào)入水量通過對調(diào)水工程調(diào)入水量統(tǒng)計得到。

3.3 陸地總蓄水變化量計算及分析水量平衡方程中的區(qū)域蓄水變化量是指區(qū)域地表、地下和土壤中蓄存水量的變化量，單純依靠地面站點監(jiān)測，難以直接獲得；依靠水文模型連續(xù)模擬計算分析時段水蓄變量，一方面計算量龐大，另一方面又受模型精度影響，尤其是無資料地區(qū)水文模擬的不確定性干擾，難以實用。

有大量學者研究在大空間尺度上直接使用GRACE 衛(wèi)星數(shù)據(jù)估算陸地總蓄水量，并通過水量平衡、實測數(shù)據(jù)和水文模型等方法進行驗證，發(fā)現(xiàn)估算結(jié)果與驗證數(shù)據(jù)具有較高的相關性［20-23］。本研究選用美國空間研究中心（CSR）提供的2007—2015年的CSR RL05 Mascon陸地水儲量產(chǎn)品（本產(chǎn)品來自美國空間研究中心：http：//www.csr.utexas.edu），時間分辨率為月，空間分辨率為0.5°［24-25］。該數(shù)據(jù)以等效水柱高（地球水相關質(zhì)量變化與水密度作商）表示陸地水儲量變化，乘以單元格面積可轉(zhuǎn)換為水量，在概念上與水量平衡方程中的區(qū)域水蓄變量一致。

由于目前重力衛(wèi)星陸水儲量產(chǎn)品的空間分辨率還較粗，用于較小空間范圍時，需要做好數(shù)據(jù)的可用性分析。本文的研究區(qū)濟南市總體面積不大，為檢驗重力衛(wèi)星數(shù)據(jù)的可用性，一方面將陸水儲量數(shù)據(jù)與濟南市地下水觀測數(shù)據(jù)進行對比分析，如圖2所示，二者具有較好的一致性，可認為重力衛(wèi)星在濟南市范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)可以反映蓄水量變化趨勢；另一方面利用水量平衡方程來判別，如果存在一種蒸散發(fā)數(shù)據(jù)，二者能使水量平衡方程成立，則認為這組重力衛(wèi)星和蒸散發(fā)數(shù)據(jù)在該區(qū)域可用。

圖2 研究區(qū)2007—2015年地下水位及陸地總蓄水量變化

3.4 區(qū)域耗水量分解與灌溉水量估算區(qū)域總耗水量主要包括太陽能驅(qū)動的耗水量、工業(yè)能驅(qū)動耗水量和生活耗水量，可以由水量平衡方程推算得到，見式（1）；太陽能驅(qū)動的耗水量可以通過式（2）計算得到，同樣能通過遙感數(shù)據(jù)反演得到，即遙感蒸散發(fā)。水量平衡得到的耗水量更符合實際情況，但是沒有空間分布，可以利用遙感數(shù)據(jù)的空間分布，通過土地利用類型將總太陽能耗水量分解為農(nóng)田區(qū)域和非農(nóng)田區(qū)域耗水，得到區(qū)域農(nóng)田耗水量。

現(xiàn)有遙感蒸散發(fā)產(chǎn)品比較多，由于其計算原理的不同，對不同區(qū)域和不同水文氣象情況的適用性不一樣［26-27］。本文收集了應用較多的MOD16和GLDAS兩種蒸散發(fā)產(chǎn)品，根據(jù)3.1節(jié)所述原理，分析蒸散發(fā)產(chǎn)品與陸地水儲量產(chǎn)品在水量平衡方程中的匹配性，依據(jù)水量平衡選取較為合理的蒸散發(fā)產(chǎn)品，與區(qū)域土地利用數(shù)據(jù)（圖1）結(jié)合，計算農(nóng)田蒸散發(fā)量。利用式（5）計算農(nóng)田區(qū)域的有效降水（或稱降水耗水），利用式（4）計算農(nóng)田區(qū)域的田間有效灌溉水量（或稱灌溉耗水），實際田間灌溉水量會大于田間有效灌溉水量。

4 結(jié)果分析

4.1 區(qū)域水量平衡分析與蒸散發(fā)產(chǎn)品選擇研究區(qū)水量平衡各分量計算結(jié)果如表2所示。在研究選取的4年中，2012 與2015年接近多年平均降水條件（648 mm），2013年為豐水年，2014年為干旱年。

表2 研究區(qū)水量平衡計算結(jié)果表

利用重力衛(wèi)星陸地水儲量數(shù)據(jù)計算得到濟南市蓄水量變化數(shù)據(jù)表明，2012年基本持平，2013年略減少，2014年明顯減少，2015年明顯增加，如圖2所示。

根據(jù)水量平衡原理，表2中區(qū)域總耗水量（7）=（1）+（3）-（4）+（5）-（6）。采用2012—2015年濟南市水資源公報統(tǒng)計發(fā)布的工業(yè)和生活耗水量作為工業(yè)能和生物能驅(qū)動的耗水量，從區(qū)域總耗水量中扣除該量，得到能與遙感蒸散發(fā)概念相對應的太陽能驅(qū)動的蒸散發(fā)量。

表3 研究區(qū)遙感蒸散發(fā)量比選

與兩類遙感蒸散發(fā)產(chǎn)品GLDAS-NOAH、MOD16 進行對比可以發(fā)現(xiàn)：2012、2013 和2015年相對濕潤的年份，MOD16 遙感蒸散發(fā)產(chǎn)品計算結(jié)果更接近水量平衡方程要求，相對誤差小于13%；2014年是降水較少的干旱年份，GLDAS-NOAH 遙感蒸散發(fā)產(chǎn)品計算結(jié)果更接近水量平衡方程要求，相對誤差為12%。這個對比結(jié)果與多篇文獻對MOD16、GLDAS-NOAH 遙感蒸散發(fā)產(chǎn)品在我國適用性評價的結(jié)論基本一致，即正常來水年份，MOD16精度尚可［28-30］，干旱年份MOD16的蒸散發(fā)量明顯偏?。?6］；而GLDAS-NOAH的蒸散發(fā)產(chǎn)品在干旱年份表現(xiàn)較好［31］，正常年份普遍偏高［27］。本文選取2012、2013和2015年的MOD16產(chǎn)品和2014年的GLDAS-NOAH產(chǎn)品組合參與后續(xù)的灌溉用水量分析。

4.2 計算灌溉用水量按土地利用類型，提取出農(nóng)田區(qū)域的蒸散發(fā)和降水量。利用插值后逐日網(wǎng)格降水量，計算農(nóng)田區(qū)域的有效降水。從農(nóng)田區(qū)域蒸散發(fā)總量中扣除有效降水量，得到農(nóng)田區(qū)域的灌溉耗水量，參考公報的用水效率計算得到農(nóng)田區(qū)域的灌溉水量，見表4。

由表4中的計算結(jié)果可見，2014年農(nóng)田蒸散發(fā)量最大，但降水量和有效降水量均最小，農(nóng)田區(qū)域必然存在大量灌溉水分補充，來支撐較高的蒸散發(fā)消耗。其余3年的農(nóng)田蒸散發(fā)量較為接近，2015年降水量雖明顯小于2012、2013年，但由于其降水的年內(nèi)分配較為均勻，產(chǎn)生了較多的有效降水，推算2015年灌溉水量仍與2012、2013年相當。

表4 研究區(qū)農(nóng)業(yè)用水計算結(jié)果

4.3 計算結(jié)果合理性分析將本文計算得到的灌溉耗水量與濟南市水資源公報統(tǒng)計的灌溉耗水量進行對比，發(fā)現(xiàn)在2012年、2013年和2015年，來水條件接近多年平均或偏豐，本文計算的灌溉耗水量與公報中統(tǒng)計灌溉耗水量較為接近，本文的結(jié)果總體偏大。在較為干旱的2014年，本文的結(jié)果比公報統(tǒng)計的結(jié)果明顯偏大。為分析2014年灌溉耗水量計算結(jié)果的合理性，從降水量、農(nóng)作物長勢、區(qū)域水蓄變量幾方面進行年際差異的比較。

（1）降水量年際差異分析。通過站點插值計算得到研究區(qū)2012—2015年降水量空間分布圖，如圖3所示，區(qū)域降水量年際變異性較大，總體降水量和農(nóng)田區(qū)域的降水量均是2013年>2012年>2015年>2014年，從圖4中可以看出2012年和2013年降水集中于夏季，降水大部分產(chǎn)流消耗，2014和2015年降水較均勻，故2015年的有效降水大于2012年。

圖3 研究區(qū)2012—2015年降水量空間分布

圖4 研究區(qū)2012—2015年降水量時間過程分布

（2）作物長勢年際差異分析。利用遙感歸一化葉面積指數(shù)（NDVI）產(chǎn)品，分析研究區(qū)農(nóng)作物長勢的年際差異。圖5為主要作物冬小麥每年第129天NDVI的空間分布，圖6為NDVI與降水時間序列統(tǒng)計對比。由圖5、圖6 可見，整體上冬小麥的長勢在時間和空間上均未表現(xiàn)出明顯的年際差異，雖然2014年降水較少，但作物保持了正常的長勢，這與4.2節(jié)中2014年農(nóng)田區(qū)域出現(xiàn)較高的蒸散發(fā)也保持了一致。從支撐作物生長和蒸散發(fā)的水源上考慮，在2014年應該存在較多的灌溉補水。

圖5 研究區(qū)（第129天）冬小麥NDVI空間分布

圖6 研究區(qū)NDVI與降水時間序列統(tǒng)計結(jié)果

（3）區(qū)域水蓄變量年際差異分析。利用重力衛(wèi)星的陸地水儲量數(shù)據(jù)輔助分析區(qū)域蓄水量變化。由圖2和表2第6列可見，2014年陸地水儲量存在明顯減少，且劇烈下降發(fā)生在春灌期間。結(jié)合降水量和作物長勢的對比分析，可認為2014年消耗了較多的蓄水量為作物生長提供灌溉。

綜上，干旱的2014年應存在較大的灌溉水量，本文分析得到的14.59億m3灌溉耗水量，與降水量、蓄變量、作物長勢等指標的年際相對性更為匹配，2014年灌溉水量遠大于2012、2013、2015年應是更接近實際情況的結(jié)果。

5 結(jié)論與展望

本文以多源遙感、水文水資源地面觀測和統(tǒng)計數(shù)據(jù)為基礎，構(gòu)建基于區(qū)域水量平衡和田間水量平衡聯(lián)合的灌溉水量推算方法，梳理了遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)與水量平衡要素的對應關系，構(gòu)建基于區(qū)域水量平衡方程對多源遙感數(shù)據(jù)進行比選、組合的方法，獲取滿足區(qū)域水量平衡約束的蒸散發(fā)空間分布，再通過田間水量平衡方程對農(nóng)田總蒸散發(fā)進行分解，得到灌溉耗水或用水量的合理范圍，使水量平衡方法用于區(qū)域灌溉水量分析的可操作性明顯增強。

通過收集濟南市2012—2015年相關數(shù)據(jù)，應用本文方法進行了灌溉水量分析。結(jié)果表明，濟南市在2012—2015年降水有明顯的年際差異，2014年干旱，區(qū)域蓄水量明顯減少。通過水量平衡分析推算出2012—2015年濟南市的灌溉水量分別為12.03億、11.20億、17.71億、10.88億m3。這4年濟南市水資源公報統(tǒng)計的灌溉用水量分別為8.73億、8.18億、8.23億、7.26億m3，整體呈下降趨勢，未體現(xiàn)出2014年干旱對農(nóng)業(yè)灌溉的影響。總體上，本文推算的結(jié)果在2012、2013、2015年均表現(xiàn)出與公報數(shù)據(jù)的一致性，2014年二者存在差異，經(jīng)分析認為，本文結(jié)果更為合理。

研究發(fā)現(xiàn)：引入多源遙感數(shù)據(jù)構(gòu)建區(qū)域和田間兩級水量平衡方程，推算區(qū)域灌溉水量，具有以下優(yōu)點：（1）重力衛(wèi)星陸地水儲量變化監(jiān)測和遙感蒸散發(fā)監(jiān)測數(shù)據(jù)為區(qū)域水量平衡方程的構(gòu)建提供了新的數(shù)據(jù)源，如果遙感數(shù)據(jù)及反演模型具備足夠的分辨率和精度，有望解決水量平衡方程中蓄變量和農(nóng)業(yè)耗水量獲取的難題，提高定量推算灌溉水量的可操作性；（2）利用區(qū)域水量平衡方程約束遙感數(shù)據(jù)的誤差，在一定程度上保證了利用田間水量平衡推算灌溉水量的合理性；（3）由于遙感數(shù)據(jù)本身具有的空間分布特征，本文方法在推算得灌溉水量總數(shù)的同時，還可輸出灌溉用水的空間分布。

引入衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)后，基于水量平衡的灌溉用水推算方法雖然得到一些改進，但也還存在一些有待完善的問題：（1）雖然有了區(qū)域蓄變量和農(nóng)田耗水量的遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)，但灌溉水量的推算還需要以區(qū)域出入境水量、工業(yè)和生活用耗水等數(shù)據(jù)具有較高的統(tǒng)計精度為假設前提，依賴于水量平衡方程中其他要素準確獲取，實際上某些區(qū)域的出入境水量，尤其是地下水出入境量還難以準確獲??；（2）無論是基于重力衛(wèi)星的陸地水儲量數(shù)據(jù)，還是遙感蒸散發(fā)數(shù)據(jù)，都還存在著空間時空分辨率不高和精度不穩(wěn)定等問題，有待于通過衛(wèi)星遙感傳感器和反演算法的改進來加以解決；（3）農(nóng)田區(qū)域有效降水的計算多采用經(jīng)驗公式方法，不同區(qū)域的通用性差，也還有待進一步研究完善。