羅開盛

(1.中國(guó)科學(xué)院重慶綠色智能技術(shù)研究院智慧流域研究中心，重慶 400714；2.中國(guó)科學(xué)院大學(xué)重慶學(xué)院，重慶 400714)

水稻是世界上最重要的糧食作物之一，也是中國(guó)和亞洲其他國(guó)家最重要的主食[1-2]。如何在增加糧食產(chǎn)量的同時(shí)降低環(huán)境負(fù)效應(yīng)成為農(nóng)業(yè)發(fā)展迫切需要解決的難題[3-4]。保護(hù)性耕作是一種配以大量秸稈、殘茬覆蓋的最小土壤耕作措施，并以秸稈覆蓋量為依據(jù)將保護(hù)性耕作劃分為免耕和少耕[5]。其中，免耕要求前茬作物收獲后秸稈和殘茬覆蓋量不小于30%[5]。免耕作為主要的最佳管理措施(BMPs)之一，其目標(biāo)就是增加作物產(chǎn)量的同時(shí)，最大限度地減少環(huán)境負(fù)面效應(yīng)[6-7]。徑流是營(yíng)養(yǎng)物輸出的主要載體，徑流的變化和水資源管理、水沙過程、營(yíng)養(yǎng)物遷移與輸出有著重要聯(lián)系[6-8]。因此，研究水稻免耕的水文效應(yīng)具有重要意義。

盡管免耕水文效應(yīng)的相關(guān)研究取得了較大的進(jìn)展，但主要集中在小麥、玉米、棉花和大豆等旱地作物[9-12],對(duì)于濕潤(rùn)地區(qū)的水稻關(guān)注不夠。以往水稻免耕田間試驗(yàn)研究表明，相對(duì)于傳統(tǒng)耕作，由于免耕能夠截留更多的降雨、抑制土壤流失、提高土壤團(tuán)聚性、大空隙能增加水分的下滲等原因，水稻免耕減少了徑流量[11,13-14]。

藍(lán)水和綠水的概念最先由瑞典水文學(xué)家Falkenmark于1995年提出，他認(rèn)為降落在地表的水包括藍(lán)水和綠水兩部分[15-16]。其中,藍(lán)水指由降水形成的地表水和地下水,是可見的液態(tài)水流,包括河流、湖泊、濕地和淺層含水層中的水；而綠水指由降水下滲到非飽和土壤層中供給植物生長(zhǎng)的水,是垂向進(jìn)入大氣的不可見水[15-16]。傳統(tǒng)水資源評(píng)價(jià)和管理僅包括可見的、可以直接被人類直接利用的水資源，即只評(píng)價(jià)易于被工程開發(fā)利用的可更新的地表水和地下水，而往往忽略了綠水[17-18]。藍(lán)水、綠水的提出為水資源的評(píng)價(jià)和研究提出了新思路，近年來引起了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注[15,17-18]。

目前水稻免耕水文效應(yīng)的研究主要集中在站點(diǎn)尺度，在流域尺度上的相關(guān)認(rèn)識(shí)還相當(dāng)有限。同一流域的氣候、地形、土壤等水文環(huán)境具相似性，但流域內(nèi)農(nóng)業(yè)環(huán)境和水文環(huán)境又存在一定差異。由于尺度效應(yīng)問題，站點(diǎn)試驗(yàn)結(jié)果很難上推到流域尺度[19]。在流域尺度上，水稻免耕對(duì)藍(lán)綠水會(huì)產(chǎn)生何種影響？在流域內(nèi)又存在著何種區(qū)域差異？這些尚不清楚。

而模型是流域地表過程的重要評(píng)估工具，可以作為流域水稻免耕效應(yīng)評(píng)估的重要手段。SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型經(jīng)過長(zhǎng)期不斷改進(jìn)，目前能夠在流域尺度上模擬復(fù)雜農(nóng)業(yè)管理措施下作物生長(zhǎng)過程、土壤侵蝕過程和水文過程。此模型目前廣泛應(yīng)用于最佳管理措施研究[20-22]且證實(shí)模型性能良好[19-24]。同時(shí)，該模型的水文輸出與藍(lán)綠水具有很好的對(duì)應(yīng)關(guān)系，可以直接輸出組成藍(lán)水綠水資源的各分量，因此被認(rèn)為是一種評(píng)估藍(lán)綠水資源量較為有效的水文模型[23-24]。

基于此，本研究以湘江流域?yàn)樵囼?yàn)區(qū)，利用2000年的土地利用數(shù)據(jù)、2000—2018年的氣象數(shù)據(jù)、數(shù)字高程數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、農(nóng)業(yè)管理數(shù)據(jù)等驅(qū)動(dòng)SWAT水文模型，采用情景分析法模擬了水稻免耕(秸稈殘余覆蓋為30%)對(duì)流域藍(lán)綠水分量的影響過程，進(jìn)而量化藍(lán)綠水變化并進(jìn)行空間差異解析，探討了內(nèi)在的影響機(jī)制和可能的影響。

1 材料及方法

1.1 研究區(qū)概況

湘江流域位于24°～29°N和113.5°～114°E，屬于長(zhǎng)江流域，由南向北注入洞庭湖(圖1)。流域面積9.46萬km2，老埠頭水文站以上為上游，老埠頭至衡陽水文站之間為中游，衡陽水文站以下為下游(圖1a)。上游以山地為主，中下游以丘陵和平原為主。該流域?qū)儆趤啛釒Ъ撅L(fēng)濕潤(rùn)氣候，年降雨量1 458 mm，年平均氣溫17.4℃。土壤類型主要是水稻土、黃壤和紅壤[25]。湘江流域?qū)儆陂L(zhǎng)江中下游水稻主產(chǎn)區(qū)的雙季稻種植區(qū)，稻田面積占到流域總面積的20%左右(圖1b)。該區(qū)域以秈稻為主，早稻3月底到4月上旬播種，7月中旬到下旬收割；晚稻在6月底到7月上旬播種，10月下旬到11月上旬收割。由于人口的不斷增加、工業(yè)化和城市化的迅速推進(jìn)以及耕地面積的減少，糧食供需矛盾加劇[26-27]。近幾十年來，該流域洪澇和農(nóng)業(yè)面源污染嚴(yán)重，稻田環(huán)境惡化[26-27]，探索水稻可持續(xù)性發(fā)展的農(nóng)業(yè)耕作措施是亟待解決的問題。

a)位置、海拔以及水文氣象站分布

1.2 模型構(gòu)建

SWAT模型需要輸入的數(shù)據(jù)包括空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)。本研究使用的空間數(shù)據(jù)主要包括土地利用圖、土壤圖、數(shù)字高程圖(DEM)、流域邊界河網(wǎng)矢量圖等。屬性數(shù)據(jù)主要包括土地利用屬性數(shù)據(jù)庫、土壤屬性數(shù)據(jù)庫、氣象資料數(shù)據(jù)庫、水稻作物數(shù)據(jù)庫、肥料數(shù)據(jù)庫、灌溉數(shù)據(jù)庫、農(nóng)業(yè)管理措施數(shù)據(jù)庫等。模型首先根據(jù)輸入的DEM生成子流域(Subbasin)，然后根據(jù)土地利用和土壤狀況進(jìn)一步將子流域細(xì)分成水文響應(yīng)單元(HRU)。本研究最終生成63個(gè)子流域，4 680個(gè)水文響應(yīng)單元。

分辨率30 m的DEM、流域邊界河網(wǎng)矢量圖、2000年稻田以及其他土地利用類型(旱地、林地、草地、水體、不滲透表面、未利用土地)空間數(shù)據(jù)來自中科院地理所資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn/)。9個(gè)氣象站點(diǎn)2000—2018年日氣象數(shù)據(jù)來自國(guó)家氣象局氣象站(https://data.cma.cn/)。土壤數(shù)據(jù)利用聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織的1∶100萬世界和諧土壤數(shù)據(jù)庫(Harmonized World Soil Database，HWSD)數(shù)據(jù)(http://www.fao.org/soils-portal/soil-survey/)。湘江流域水稻種植日歷、施肥量、灌溉量及其相關(guān)數(shù)據(jù)來自9個(gè)國(guó)家氣象局農(nóng)業(yè)氣象站(圖1)和國(guó)家農(nóng)業(yè)科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.agridata.cn/#/home)。模型率定和驗(yàn)證所需要的實(shí)測(cè)月徑流數(shù)據(jù)來自長(zhǎng)江水利委員會(huì)，包括全州、歸陽、衡山、衡陽和湘潭5個(gè)水文站點(diǎn)。本研究將土壤分成2層，第一層和第二層厚度分別為300、500 mm。

1.3 模型率定與驗(yàn)證

SWAT模型參數(shù)眾多(700個(gè)左右)，為了獲得影響模型精度的主要參數(shù)，控制模型率定的參數(shù)數(shù)量，提高率定效率，需要對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)敏感性分析[20]。本研究采用LH-OAT方法進(jìn)行參數(shù)敏感性分析[24]。本研究利用R2、納什系數(shù)(NSE)、百分比偏差(PBIAS)和均方根與標(biāo)準(zhǔn)偏差的比值(RSR)4個(gè)指標(biāo)衡量模型模擬效果[28]。R2范圍為0～1，值越大表示模擬效果越好。一般認(rèn)為，0.75

1.4 情景分析

獲得適用于湘江流域的一整套模型參數(shù)后，本研究設(shè)置2個(gè)情景(M1和M2)。M1情景利用2000—2018年的氣象數(shù)據(jù)，2000年稻田和其他土地利用空間數(shù)據(jù)以及通過收集的其他數(shù)據(jù)(水稻作物參數(shù)數(shù)據(jù)庫、施肥數(shù)據(jù)庫、灌溉數(shù)據(jù)庫、作物種植日歷數(shù)據(jù)庫)。M2情景在M1情景上僅僅將水稻耕作方式由傳統(tǒng)耕作更改為免耕，模型其他參數(shù)都保持不變(表1)。因此，水文變化量(M2-M1)就是全部由水稻免耕所引起的。為了減少年際波動(dòng)，每個(gè)水文輸出參數(shù)取2000—2018年的年平均值。

表1 情景設(shè)置

1.5 數(shù)據(jù)分析

為了量化水稻免耕對(duì)流域藍(lán)綠水的影響，本研究引入綠水系數(shù)(GWC)、藍(lán)水系數(shù)(BWC)和水文參數(shù)變化率指標(biāo)(CP)[29]。它們的計(jì)算公式如下：

(1)

(2)

(3)

綠水包括綠水流和綠水庫，綠水流是SWAT模型輸出的實(shí)際蒸散發(fā)(ET)，而綠水庫是土壤含水量。藍(lán)水是模型輸出的產(chǎn)水量和深層地下水補(bǔ)給之和。

2 結(jié)果與分析

2.1 模型率定與驗(yàn)證

本研究利用全州、歸陽、衡陽、衡山和湘潭水文站的月徑流觀測(cè)數(shù)據(jù)，采用LH-OAT方法對(duì)5個(gè)水文站進(jìn)行敏感性分析。結(jié)果顯示盡管各水文站敏感性參數(shù)的排名具有差異，但是最敏感的前10個(gè)參數(shù)基本保持不變。因此本研究選取最敏感的前10個(gè)參數(shù)進(jìn)行模型的率定。這些參數(shù)的詳細(xì)信息見表2。

表2 湘江流域排名前10的敏感性參數(shù)

本研究利用全州、歸陽、衡陽、衡山和湘潭水文站的月徑流觀測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行率定。校準(zhǔn)期(2006—2011年)5個(gè)水文站點(diǎn)的R2都在0.94以上，NSE在0.93以上；RSR值和PBIAS值的范圍分別為[-5.90,0.27]和[-6.24,0.82](表3)。驗(yàn)證期(2012—2013)，所有水文站R2都大于0.91，NSE都大于0.86；RSR值和PBIAS值的范圍分別為[0.02,0.35]和[-10.67,0.59](表3)。從各水文站月徑流觀測(cè)值和模擬值的對(duì)比可以看出(圖2)，模型對(duì)汛期洪水峰值的模擬值稍微偏高。這可能是因?yàn)橄娼饔驓庀笳军c(diǎn)相對(duì)較少且在空間上分布不太均勻所致。但參考以往的文獻(xiàn)[28]，本研究所構(gòu)建的湘江流域SWAT模型的性能很好。這主要因?yàn)橄娼饔驅(qū)儆跐駶?rùn)地區(qū)，產(chǎn)流以蓄滿產(chǎn)流為主，適用SWAT模型的SCS徑流曲線數(shù)算法。同時(shí)，模型中水庫模塊不夠完善，是導(dǎo)致很多流域應(yīng)用精度較低的重要原因。而湘江流域缺乏有規(guī)模的水庫和大壩，從而減少了對(duì)水文過程的干擾，進(jìn)而提高了模型模擬精度。

表3 模型率定與驗(yàn)證結(jié)果

a)全州站

2.2 免耕引起的藍(lán)水變化

研究結(jié)果顯示湘江流域水稻傳統(tǒng)耕作下的年藍(lán)水?dāng)?shù)量為894.38×108m3，藍(lán)水系數(shù)為62.76%。而水稻免耕措施下對(duì)應(yīng)的藍(lán)水?dāng)?shù)量為891.19×108m3，藍(lán)水系數(shù)為62.69%。水稻免耕導(dǎo)致湘江流域年藍(lán)水減少了3.19×108m3(-0.713%)，藍(lán)水系數(shù)減少了0.06%，這表明藍(lán)水在總水量中的比例下降。藍(lán)水由產(chǎn)水量和深層地下水補(bǔ)給組成，而水稻免耕導(dǎo)致的藍(lán)水?dāng)?shù)量減少主要?dú)w因于產(chǎn)水量的變化。本研究表明水稻免耕導(dǎo)致湘江流域產(chǎn)水量減少了2.42×108m3，對(duì)藍(lán)水減少的貢獻(xiàn)率為72.46%；而深層地下水補(bǔ)給量對(duì)藍(lán)水的減少只貢獻(xiàn)了27.54%。和傳統(tǒng)耕作相比，水稻免耕對(duì)深層地下水補(bǔ)給量的影響率更大，導(dǎo)致了5.62%的下降，比產(chǎn)水量的高5.35%。

從表4可知，在流域區(qū)段上，水稻免耕對(duì)藍(lán)水各指標(biāo)影響最大的是下游，其次是中游和上游。下游區(qū)域水稻免耕引起24.624×107m3藍(lán)水流的減少(變化率-0.715%)，占整個(gè)流域藍(lán)水變化的77.15%；從而導(dǎo)致下游區(qū)域的藍(lán)水系數(shù)下降了0.459%，這意味著水稻免耕使得下游區(qū)段藍(lán)水在總水量中的比例下降，轉(zhuǎn)為了綠水。而下游區(qū)段的這種變化主要?dú)w因于產(chǎn)水量的變化，水稻免耕引起下游區(qū)段產(chǎn)水量下降了19.882×107m3，貢獻(xiàn)了該區(qū)段藍(lán)水下降的80.74%(-19.882×107m3/24.624×107m3×100%)。和產(chǎn)水量相比，水稻免耕對(duì)深層地下水補(bǔ)給量影響的數(shù)量要小得多。這主要是因?yàn)橄娼饔驅(qū)儆趤啛釒駶?rùn)性氣候，河流的主要補(bǔ)給形式是降雨，而不是地下水。然而，水稻免耕對(duì)深層地下水補(bǔ)給變化的影響幅度要比產(chǎn)水量大得多，變化率比產(chǎn)水量的高5.052%。水稻免耕對(duì)下游藍(lán)水各參數(shù)影響最大的原因主要是該區(qū)段地形平坦(屬于洞庭湖平原)，水田面積要比中游和上游大得多。

表4 水稻免耕對(duì)湘江流域上中下游年藍(lán)水的影響

免耕對(duì)藍(lán)水的影響在流域范圍內(nèi)存在較大的空間差異。水稻免耕導(dǎo)致湘江流域大部分地區(qū)的藍(lán)水系數(shù)下降，但也有少部分區(qū)域增加(圖3a)。藍(lán)水系數(shù)下降的區(qū)域都集中在流域的上游和中游(圖3a)，這表明在流域上游和中游的一部分區(qū)域，水稻免耕使得藍(lán)水在總水量的比例增加。而藍(lán)水變化率在整個(gè)流域上也是有增有減，但藍(lán)水增加的區(qū)域很小，僅僅為上游區(qū)域的1個(gè)子流域，其他區(qū)域都是減少(圖3b)。深層地下水補(bǔ)給的變化和其他參數(shù)相比，空間差異更大：絕大部分區(qū)域表現(xiàn)為減少，很小一部分地區(qū)表現(xiàn)為增加，增加的區(qū)域主要位于山區(qū)(圖3d)。作為藍(lán)水組成之一的產(chǎn)水量在空間上的變化趨勢(shì)和藍(lán)水系數(shù)以及藍(lán)水變化率很相似(圖3c)。這主要是因?yàn)樵谒{(lán)水的構(gòu)成中，產(chǎn)水量所占比例高，而深層地下水被給所占比例低，因此，藍(lán)水系數(shù)以及藍(lán)水變化率的空間變化格局很大程度上取決于產(chǎn)水量的變化格局。

a)藍(lán)水系數(shù)變化/%

2.3 免耕引起的綠水變化

綠水是綠水流和綠水庫之和。研究結(jié)果顯示水稻免耕引起湘江流域綠水增加了6.083×107m3,相對(duì)傳統(tǒng)耕作的增加幅度是0.115%。在總水量(藍(lán)水+綠水)的結(jié)構(gòu)中，綠水所占比例上升了0.06%。這主要?dú)w因于綠水庫(土壤含水量)水量的增加，水稻免耕引起綠水庫水量增加了14.543×107m3,上升幅度為0.254%。盡管綠水流(實(shí)際蒸散發(fā)，ET)減少8.460×107m3，但是綠水庫的增加抵消了綠水流的減少，最終導(dǎo)致綠水總量還是增加。

在流域區(qū)段上，水稻免耕對(duì)中游綠水的影響最大，達(dá)到0.147%，其次是上游(0.12%)和下游(0.082%)(表5)。但是對(duì)于綠水在總水量分配影響最大的是下游，水稻免耕引起下游區(qū)段的綠水系數(shù)增加了0.459%，其次是中游(0.103%)和上游(0.07%)(表5)。而提高不同區(qū)段綠水在總水量分配中比例的主要是依靠綠水庫，而不是綠水流。因?yàn)閺谋?中看出，綠水系數(shù)的變化和綠水庫的變化趨勢(shì)(包括綠水庫數(shù)量和變化率變化)是一致的。因此，水稻免耕改變綠水在總水量中的分配結(jié)構(gòu)主要是通過綠水庫，而不是綠水流。

表5 水稻免耕對(duì)湘江流域上中下游年綠水的影響

空間上，水稻免耕在整個(gè)湘江流域上引起了綠水的減少，但是減少的幅度存在空間差異，范圍為[-0.15%,0](圖4b)。這種空間格局是綠水流和綠水庫在空間上相互作用的結(jié)果。水稻免耕導(dǎo)致整個(gè)流域綠水庫增加，增加范圍為[0.05%,0.76%](圖4c)。從圖4c和圖4d可以看出，在對(duì)應(yīng)區(qū)域綠水庫的增加幅度要高于綠水流的減少幅度，從而導(dǎo)致整個(gè)流域綠水庫的增加幅度高于綠水流的減小幅度。綠水系數(shù)在流域內(nèi)的空間差異相對(duì)更大，在大部分區(qū)域上表現(xiàn)為增加趨勢(shì)，但也有少部分區(qū)域下降(圖4a)。

a)綠水系數(shù)變化/%

3 討論

本研究表明水稻免耕引起流域綠水增加，而年均增加了6.083×107m3(0.115%)。綠水由實(shí)際蒸散發(fā)(綠水流)和土壤含水量(綠水庫)組成。本研究表明水稻免耕導(dǎo)致湘江流域綠水增加，這主要?dú)w因于土壤含水量的增加，它的增加幅度是綠水總量的2.39倍(14.543×107m3/(6.083×107m3))。秸稈覆蓋的免耕能有效改善土壤結(jié)構(gòu)，增大耕層土壤孔隙，增強(qiáng)持水能力，從而大幅度增加土壤含水量[12,30-31]。和傳統(tǒng)耕作相比，水稻免耕一方面增加了稻田表面的粗糙度，另一方面秸稈覆蓋減少了土壤裸露，田間株間無效蒸發(fā)減少[12,30-31]。同時(shí)，秸稈覆蓋可以抑制表層土壤水分蒸發(fā)[10,30,32]。但在湘江流域，相對(duì)實(shí)際蒸散發(fā)的減少量，水稻免耕引起土壤含水量的增加量(14.543×107m3)大得多，最終被抵消，使得綠水表現(xiàn)出增加趨勢(shì)。

研究表明水稻免耕引起流域藍(lán)水減少，年均減少了3.19×108m3(-0.713%)。藍(lán)水由產(chǎn)水量和深層地下水補(bǔ)給組成。本研究表明水稻免耕引起的湘江流域藍(lán)水的下降主要?dú)w因于產(chǎn)水量的減少，它下降了2.42×108m3，對(duì)藍(lán)水減少的貢獻(xiàn)為72.46%。產(chǎn)水量是水文單元的一個(gè)最終輸出，是研究區(qū)各種水文要素相互作用的最終結(jié)果，因此是衡量水文單元(流域、子流域或者水文響應(yīng)單元)的綜合指標(biāo)[19]。與傳統(tǒng)耕作比較,免耕增加地表粗糙度，延遲降雨產(chǎn)流時(shí)間，縮短產(chǎn)流延續(xù)時(shí)間；與此同時(shí)，免耕處理的土壤滲透性較好，降水的貯蓄量大，從而導(dǎo)致地表產(chǎn)流降低[14,33-36]。相對(duì)傳統(tǒng)耕作，土壤含水量增加，稻田所涵養(yǎng)的水量增加，進(jìn)而導(dǎo)致土壤補(bǔ)給河道的水量(LATQ)減少[13-14]。本研究結(jié)果顯示水稻免耕引起湘江流域的SURQ、LATQ和GWQ分別下降了8.22%、9.02%和9.41%，而LOSS在兩種耕作模式下是保持不變，從而導(dǎo)致產(chǎn)水量的下降。

本研究也發(fā)現(xiàn)了水稻免耕對(duì)藍(lán)綠水的分配結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了影響，導(dǎo)致藍(lán)水在總水量中的比例下降，而綠水所占比例上升。在湘江流域，水稻免耕導(dǎo)致了藍(lán)水在總水量中的分配比例下降了0.06%，而綠水上升了0.06%。而水稻免耕改變藍(lán)綠水的分配結(jié)構(gòu)主要通過影響產(chǎn)水量和土壤含水量(綠水庫)而實(shí)現(xiàn)的。產(chǎn)水量主要影響藍(lán)水的比例，而土壤含水量主要影響綠水的比例。

本研究結(jié)果表明水稻免耕對(duì)藍(lán)綠水的影響在流域范圍存在空間差異。流域內(nèi)各區(qū)域的環(huán)境具有相似性，但是不同地點(diǎn)的地形、土壤、微氣候等水文環(huán)境和農(nóng)業(yè)環(huán)境仍然存在空間差異[15,30]。例如，在湘江流域，稻田有主要分布上游的山地水田、中游的丘陵水田和下游的平原水田，且下游的平原水田面積最大。而水文系統(tǒng)是一個(gè)具有非線性、不確定性以及復(fù)雜性的動(dòng)態(tài)平衡系統(tǒng)[34-35]，而這種環(huán)境的空間異質(zhì)性將會(huì)引起水稻對(duì)藍(lán)綠水影響在流域范圍內(nèi)產(chǎn)生空間差異。

藍(lán)水主要用于滿足人類的生產(chǎn)和生活所需的用水，而綠水用于滿足生態(tài)系統(tǒng)維持自身運(yùn)行。人類用水和生態(tài)需水二者存在著矛盾，長(zhǎng)期以來，人類往往擠占生態(tài)用水，使得生態(tài)所需的水量無法得到保障，進(jìn)而影響了生態(tài)系統(tǒng)的健康可持續(xù)發(fā)展。本研究表明水稻免耕增加了土壤含水量(綠水庫)，進(jìn)而導(dǎo)致綠水?dāng)?shù)量和在總水量中的比例上升。綠水庫中的水是能夠被植物吸收利用，能夠支撐生態(tài)系統(tǒng)的綠色植物的生長(zhǎng)。水稻免耕提高了生態(tài)用水比例，降低了人類用水比例，優(yōu)化了水資源總量的分配，有利于農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)健康可持續(xù)發(fā)展。

4 結(jié)論

本研究以湘江流域?yàn)樵囼?yàn)區(qū)，利用SWAT水文模型模擬了水稻免耕對(duì)流域藍(lán)綠水的影響，獲得以下結(jié)論。

a)湘江流域水稻傳統(tǒng)耕作下的年藍(lán)水(產(chǎn)水量和深層地下水補(bǔ)給量)數(shù)量為894.38×108m3，藍(lán)水系數(shù)為62.76%。和傳統(tǒng)耕作相比，水稻免耕對(duì)深層地下水補(bǔ)給量的影響率更大，導(dǎo)致了5.62%的下降，比產(chǎn)水量的高5.35%。然而，流域藍(lán)水的減少主要?dú)w因于產(chǎn)水量的減少，水稻免耕導(dǎo)致產(chǎn)水量減少了2.42×108m3(貢獻(xiàn)率為72.46%)。在流域區(qū)段上，水稻免耕對(duì)藍(lán)水各指標(biāo)影響最大的是下游，占整個(gè)流域藍(lán)水變化的77.15%。水稻免耕引起流域綠水流(實(shí)際蒸散發(fā))減少了8.460×107m3，但綠水庫(土壤含水量)的增加(14.543×107m3)抵消綠水流的減少量后最終使得綠水增加。

b)水稻免耕改變藍(lán)綠水的分配結(jié)構(gòu)主要是通過改變產(chǎn)水量和實(shí)際蒸散發(fā)(綠水量)實(shí)現(xiàn)的。產(chǎn)水量主要影響藍(lán)水的變化，而實(shí)際蒸散發(fā)主要影響綠水的變化。由于在流域范圍內(nèi)各水文要素的相互抵消作用，水稻免耕對(duì)整個(gè)流域藍(lán)綠水的影響并不大，但流域范圍內(nèi)的空間差異較大。同時(shí)，水稻免耕提高了綠水在水資源總量中的比例，農(nóng)田生態(tài)系統(tǒng)用于生態(tài)耗水的數(shù)量增加，因此具有積極作用。