基于双层土壤水分平衡的农业水文模型：波河流域灌溉需水量评估与长期趋势分析

《Agricultural Water Management》：A two-soil-layer agro-hydrological model for irrigation requirements: Evaluation and trends in the Po River basin

　　

全球淡水取用量中，农业灌溉用水需求占比最大。受气候变化引发的干旱频发与加剧影响，雨养农业面临压力，灌溉需求持续上升，全球灌溉农业面积预计至2050年将增加50%。灌溉需水量（Irrigation Requirements, IR）定义为在最优生产力条件下，除降水补给外需额外供给作物的最低水量，其估算依赖于作物蒸散量（crop evapotranspiration, ETc）。当前估算ETc act的方法主要包括物理模型（如Penman–Monteith, P-M）、土壤水平衡（Soil-Water Balance, SWB）模型、遥感反演技术及机器学习方法。FAO 56方法整合P-M方程与SWB模型，被广泛采用。然而，现有区域尺度IR评估在波河流域仍存在长期数据缺失、土壤结构表征单一、作物参数空间均一化等问题。为此，本研究提出一个空间分布式的双层土壤SWB建模框架（AGRHYD），将土壤剖面划分为表层土与亚表层土两个 compartments，分别模拟土壤蒸发（E）与作物蒸腾（Tr），并显式考虑冠层截留过程。模型基于FAO 56双作物系数（dual-Kc）方法，利用高分辨率气象再分析数据（VHR-REA_IT，约2.2 km）驱动，应用于波河流域玉米与饲草两类主要灌溉作物，提供1981–2022年期间2.2 km分辨率的IR估算数据集。模型验证采用WaPOR与GLEAM卫星蒸散产品，结果显示模型具有良好的模拟精度。研究进一步对IR进行长期趋势分析，检测到1981–2022年间波河流域IR呈现显著增加趋势，表明气候变化加剧了该区域农业灌溉用水压力。该2.2 km分辨率IR数据集为波河流域水资源规划与管理提供了关键支撑，同时该建模框架具有计算高效、输入数据全球可获取、可迁移性强等优势，适用于其他集约灌溉农业区域。

一、研究背景与问题提出

全球淡水取用量中，农业灌溉用水占据最大份额。受气候变化影响，干旱事件更加频繁和剧烈，雨养农业面临严重压力，全球灌溉农业面积持续扩大，预计至2050年灌溉农业将增加50%。与此同时，全球人口增长带来的粮食安全需求进一步加剧了水资源压力，已有28个国家淡水取用量超过可获取资源的90%。在此背景下，准确评估灌溉需水量（Irrigation Requirements, IR）对于可持续水资源管理和粮食安全保障至关重要。

IR定义为在最优生产力条件下，除降水外需额外供给作物的最低水量，其估算依赖于作物蒸散量（crop evapotranspiration, ET_c）。ET_c本身为理论上限值，无法直接测量，而作物实际蒸散量（ET_{c act}）可通过质量平衡法（如蒸渗仪）或微气象法（如涡度相关系统）测量，但此类方法成本高、耗时且空间代表性有限。为克服这些限制，研究者发展了物理模型、土壤水平衡（Soil-Water Balance, SWB）模型、遥感反演技术及机器学习等替代方法。其中，FAO 56方法整合Penman–Monteith（P-M）方程与SWB模型，被广泛采用，具有标准化、跨气候与作物适用性强等优点，但也存在需本地校准、气象数据质量依赖等局限。

在全球尺度，已有研究利用FAO 56方法或扩展版本提供全球IR数据，但多数采用固定基准年的灌溉与收获面积假设。在区域尺度，波河流域作为欧洲农业热点区域，支撑超过35%的欧洲农业生产，大部分耕地依赖灌溉，但当地灌溉效率仅约50%，叠加气候变化导致的融雪减少与用水需求增加，水资源面临严重威胁。然而，波河流域在长期IR评估方面仍缺乏系统研究。近期Galli等（2025）提供了意大利全国1 km分辨率、2013–2023年的作物特定IR估算，但其时间跨度仅十年，难以支撑长期趋势分析，且采用单层SWB结构，对土壤蒸发（E）分配与表层土壤水分动态的物理表征受限，同时使用全球统一作物参数而非区域特定参数。

因此，现有研究仍存在以下需求：一是需要长期气候记录驱动的IR估算框架；二是需要更物理一致地表征土壤-植物-大气相互作用；三是需要计算高效以支持区域尺度长期模拟；四是需要依赖全球可获取输入数据以保证模型可迁移性。

二、研究内容与核心结论

针对上述需求，本研究提出一个空间分布式的双层土壤SWB建模框架（AGRHYD），将土壤剖面划分为表层土与亚表层土两个 compartments，分别模拟E与作物蒸腾（Tr），并显式考虑冠层截留。模型应用于波河流域玉米与饲草两类主要灌溉作物，提供1981–2022年期间2.2 km分辨率的IR估算数据集，并据此分析IR长期变化趋势。

研究得出以下核心结论：模型估算的ET_{c act}与WaPOR和GLEAM卫星产品具有良好一致性，验证了模型的可靠性；1981–2022年间波河流域IR呈现显著增加趋势，表明气候变化加剧了该区域农业灌溉用水压力；所构建的2.2 km分辨率IR数据集为波河流域水资源规划与管理提供了关键支撑。

三、关键技术方法

研究人员构建了AGRHYD模型，其核心方法包括：一是采用FAO 56双作物系数（dual-K_c）方法估算ET_{c act}、ET_c与IR；二是将土壤剖面划分为表层土与亚表层土两个 compartments，分别模拟E与Tr，并显式模拟表层土向根区的入渗过程；三是采用修正的土壤蒸发削减系数估算方法改进E的模拟精度；四是利用叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）与绿色植被覆盖度（Fraction of green vegetation Cover, FC）数据显式表征冠层截留过程；五是采用Hargreaves-Samani（H-S）方法或FAO 56 Penman-Monteith（P-M）方法估算参考蒸散量（ET₀）。气象输入数据采用VHR-REA_IT高分辨率再分析数据集（约2.2 km），作物参数来源于区域文献与FAO 56标准，土壤水力参数来源于SoilGrids v2.0与HiHydroSoil v2.0数据集。LAI与FC数据来源于Copernicus Land Monitoring Service（CLMS），作物类型掩膜采用CLMS High Resolution Layer Crop Type（CTY）与EUROCROPMAP数据集。

四、研究结果

4.1 模型验证结果

研究人员将AGRHYD模型估算的ET_{c act}与WaPOR和GLEAM卫星蒸散产品进行对比验证。结果显示模型估算值与卫星产品具有良好的一致性，验证了模型在波河流域的适用性与可靠性。

4.2 灌溉需水量空间分布

模型提供了1981–2022年期间2.2 km分辨率的IR估算数据集，揭示了波河流域IR的空间分布格局。研究区域内不同作物、不同区域的IR存在显著空间差异，反映了当地农业条件与气候特征的影响。

4.3 灌溉需水量长期趋势

基于42年（1981–2022年）的IR时间序列，研究人员检测到波河流域IR呈现显著增加趋势。这一结果表明，气候变化导致的温度升高与干旱加剧正在推高该区域的农业灌溉用水需求，对区域水资源管理构成严峻挑战。

五、讨论与结论

讨论部分指出，AGRHYD模型相较于现有波河流域研究方法具有多方面优势：在土壤结构与水分动态方面，模型考虑了土壤水力性质的垂直异质性，显式模拟表层土向根区的入渗过程，并采用修正的蒸发削减系数改进E估算；在土壤-植物-大气相互作用方面，模型分离Tr与E，并通过LAI与FC数据显式表征冠层截留；在空间变异性方面，模型考虑了流域内不同区域作物参数的差异，反映当地作物发育与冠层特征的差异。此外，模型显式模拟的表层土壤水分与卫星反演的表层土壤水分具有物理兼容性，为未来与遥感土壤水分数据的同化与融合提供了直接路径。

研究结论指出，AGRHYD模型是一个物理一致、计算高效、参数简洁且具有可迁移性的框架，适用于区域水资源评估与长期灌溉规划的实际需求。研究所提供的1981–2022年2.2 km分辨率IR数据集填补了波河流域长期IR数据的空白，检测到的IR显著增加趋势强调了该区域面临的水资源压力，为波河流域水资源规划与管理提供了重要的科学依据。该框架同样适用于其他集约灌溉农业区域，具有广泛的推广应用前景。