摘要 采用SWAT模型分析1970—2018年鄱陽(yáng)湖流域典型年份藍(lán)水綠水資源量的時(shí)空分布差異特征，并對(duì)典型年份綠水系數(shù)的變化進(jìn)行評(píng)析。結(jié)果表明：典型年份藍(lán)綠水資源量均是最澇年最多、最旱年最少、平水年適中。藍(lán)水量的變化趨勢(shì)較大，綠水量的變化比較穩(wěn)定，其中綠水流是綠水量的主體部分，綠水儲(chǔ)僅占極小部分；藍(lán)水量呈現(xiàn)由東北向西南減少的趨勢(shì)，與降水量的空間分布基本保持一致，綠水資源不僅與降水等氣候條件有關(guān)，還與人類活動(dòng)和下墊面的性質(zhì)有關(guān)；流域綠水系數(shù)并不高，最旱年綠水系數(shù)最高，為45.42%，最澇年綠水系數(shù)最低，為33.91%，平水年為38.75%，表明藍(lán)水資源在鄱陽(yáng)湖流域的水資源構(gòu)成中占主導(dǎo)地位，并且綠水系數(shù)的空間分布與降水量的空間分布趨勢(shì)呈現(xiàn)出明顯的反差。

關(guān)鍵詞 藍(lán)綠水；SWAT模型；時(shí)空變化特征；鄱陽(yáng)湖流域

中圖分類號(hào) TV213.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 0517-6611（2024）19-0059-06

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2024.19.013

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

Study on the Spatial-temporal Variation Characteristics of Blue-green Water in Typical Years in the Poyang Lake Basin Based on SWAT Model

MENG Li-hong¹， FAN Xuan^1，2，HE Huan¹ et al

（1.College of Geography and Environment Project， Gannan Normal University， Ganzhou，Jiangxi 341000;2.Key Laboratory of Agro-ecological Processes in Subtropical Region， Institute of Subtropical Agriculture， Chinese Academy of Sciences， Changsha，Hunan 410125）

Abstract In this paper， SWAT model was used to analyze the spatial and temporal distribution characteristics of blue water and green water resources in typical years of Poyang Lake Basin from 1970 to 2018， and the changes of green water coefficient in typical years were analyzed. The results showed that in typical years， the blue and green water resources were the most in the wettest year， the least in the driest year， and the moderate in the normal year. The change trend of blue water was large， and the change of green water was relatively stable.Among them， green water flow was the main part of green water amount， and green water storage only accounted for a very small part.The blue water amount showed a decreasing trend from northeast to southwest， which was basically consistent with the spatial distribution of precipitation. Green water resources were not only related to climatic conditions such as precipitation， but also related to human activities and the nature of underlying surface.The green water coefficient of the basin was not high. The highest green water coefficient in the driest year was 45.42%， the lowest green water coefficient in the wettest year was 33.91%， and the normal year was 38.75%. It showed that blue water resources were the main component of water resources in the Poyang Lake Basin.At the same time， the spatial distribution of the green water coefficient and the spatial distribution pattern of precipitation showed an opposite trend.

Key words Blue-green water;SWAT model;Spatial-temporal variation characteristic;Poyang Lake Basin

基金項(xiàng)目 江西省社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目（22GL26）；江西省自然科學(xué)基金項(xiàng)目（20202BABL203031）；大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目（CX230082，CX230083，CX230087 ）。

作者簡(jiǎn)介 孟麗紅（1981—），女，云南曲靖人，教授，博士，碩士生導(dǎo)師，從事水資源評(píng)價(jià)研究。

收稿日期 2023-11-29；修回日期 2023-12-22

水資源是人類生存和發(fā)展不可或缺的重要資源要素，如何在特定流域范圍內(nèi)確保水資源的穩(wěn)定供應(yīng)是目前國(guó)際上備受關(guān)注的研究焦點(diǎn)^［1］。當(dāng)前，眾多水資源的研究往往側(cè)重于探討對(duì)人類社會(huì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有直接影響的地表水和地下水，即“藍(lán)水”，但往往忽略了在整體水循環(huán)中占據(jù)超過(guò)60%的且至關(guān)重要的“綠水”部分^［2-3］。1995年，F(xiàn)alkenmark^［4］在研究半干旱地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中水資源在流域生態(tài)環(huán)境中的作用時(shí)，首次提出藍(lán)水和綠水的概念。藍(lán)水為存儲(chǔ)于河流、湖泊和含水層中的水，是扣除地表水和地下水重復(fù)計(jì)算后的總和；綠水則是指直接來(lái)自大氣降水并經(jīng)過(guò)蒸發(fā)作用后再度返回大氣中的水^［5］。2006年，F(xiàn)alkenmark等^［6］將綠水資源分解為綠水流和綠水儲(chǔ)兩大部分。綠水流代表了實(shí)際蒸散發(fā)量（ET），是大氣中的水汽含量；綠水儲(chǔ)則與土壤質(zhì)地密切相關(guān)，是指非飽和狀態(tài)下土壤所蘊(yùn)含的水分^［7］。將綠水資源應(yīng)用于農(nóng)業(yè)及其相關(guān)領(lǐng)域中具有重大意義，創(chuàng)造性地拓展了水資源研究領(lǐng)域，開闊了水資源研究新思路^［8-9］。

在國(guó)外，對(duì)藍(lán)水綠水的研究起步較早，現(xiàn)已趨向成熟。有關(guān)學(xué)者利用全球尺度水文植被耦合動(dòng)力模型對(duì)藍(lán)綠水進(jìn)行研究，定量評(píng)估了全球農(nóng)業(yè)用地作物生長(zhǎng)期的藍(lán)水綠水資源量。根據(jù)模擬結(jié)果得出，全球尺度農(nóng)業(yè)用地綠水資源比例在80%左右，說(shuō)明綠水資源的生產(chǎn)潛力巨大^［10］。此外，也有學(xué)者將SWAT、MPI-HM等流域尺度分布式水文模型與CRUTS3.1、NCDC、ECAD等歷史氣象數(shù)據(jù)相結(jié)合，模擬評(píng)估了氣候變化/土地覆被變化對(duì)非洲大陸^［11］、歐洲大陸^［12］等地區(qū)藍(lán)水綠水資源的影響作用及時(shí)空變化特征。在國(guó)內(nèi)，程國(guó)棟等^［13］率先提出綠水的概念并極力倡導(dǎo)開展我國(guó)綠水研究，劉昌明等^［14］相繼闡明了綠水與生態(tài)系統(tǒng)用水、綠水與節(jié)水農(nóng)業(yè)的關(guān)系。后續(xù)學(xué)者們?cè)谒{(lán)綠水評(píng)價(jià)方面進(jìn)行了一系列實(shí)證研究^［15-17］，如趙安周等^［15］、呂樂(lè)婷等^［16］分別研究了渭河流域、細(xì)河流域等藍(lán)綠水資源的時(shí)b2d7bbe92da47d59fa345dd0957997aa空變化特征，為流域生態(tài)水資源規(guī)劃等方面提供了一定理論依據(jù)。鄱陽(yáng)湖流域位于我國(guó)南方濕潤(rùn)地區(qū)，年降水量豐富，但時(shí)空分布極為不均，同時(shí)還面臨旱澇災(zāi)害頻繁、水資源開發(fā)利用率較低、水資源供需矛盾突出以及水環(huán)境日漸惡化等問(wèn)題^［18-20］。鄱陽(yáng)湖流域藍(lán)綠水資源問(wèn)題的研究尚處于探索階段。鑒于此，筆者通過(guò)構(gòu)建鄱陽(yáng)湖流域SWAT分布式水文模型，采用降水距平百分率確定極端典型年份，定量評(píng)估典型年份鄱陽(yáng)湖流域藍(lán)綠水資源及其時(shí)空分布格局，以期為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中水和土資源開發(fā)利用、生態(tài)環(huán)境管理與保護(hù)等提供一定理論參考。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)概況

鄱陽(yáng)湖是中國(guó)面積最大的淡水湖，我國(guó)第二大湖泊，位于我國(guó)長(zhǎng)江中下游以南，地理位置為113°34′36″～118°28′58″E、24°29′14″～30 04′41″N（圖1）。從地形上看，鄱陽(yáng)湖區(qū)域的東部、南部和西部被山脈所包圍，中部則是丘陵地帶，而其北部地勢(shì)更為平緩，整個(gè)湖區(qū)的布局展現(xiàn)出一個(gè)向北開口的構(gòu)造盆地。鄱陽(yáng)湖流域總面積約為16.22萬(wàn)km²，其中約96.5%在江西省內(nèi)，該流域水系年徑流量達(dá)到1 525億m³，相當(dāng)于長(zhǎng)江流域年徑流量的16%。該流域河網(wǎng)密布、水系發(fā)達(dá)，擁有完整的鄱陽(yáng)湖水系。流域共包括五大河流，分別是贛江、撫河、信江、饒河、修河。受地形影響，各大水系分別從東、南、西三面向北匯流注入鄱陽(yáng)湖，并于九江湖口縣石鐘山附近與長(zhǎng)江相接^［18］。流域內(nèi)氣候溫暖濕潤(rùn)，雨量豐沛，雨熱同期，為典型的亞熱帶濕潤(rùn)性季風(fēng)氣候，多年平均降水量和氣溫分別為1 640 mm和18 ℃。溫暖濕潤(rùn)的氣候非常適合農(nóng)業(yè)的發(fā)展，鄱陽(yáng)湖流域是中國(guó)重要的商品糧基地^［19］。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

構(gòu)建SWAT模型需要空間數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)?？臻g數(shù)據(jù)包括數(shù)字高程模型DEM、土地利用和土壤類型圖，屬性數(shù)據(jù)包括流域土壤屬性數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)。該研究采用的DEM為250 m，來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云。土地利用包括6種土地利用類型：耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地、未利用地，來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心。土壤數(shù)據(jù)包括25種土壤類型，來(lái)源于世界和諧土壤數(shù)據(jù)庫(kù)（HWSD），該數(shù)據(jù)庫(kù)能夠直接應(yīng)用于SWAT模型中，并且無(wú)需對(duì)土壤粒徑進(jìn)行相關(guān)轉(zhuǎn)換工作^［20］?？臻g數(shù)據(jù)坐標(biāo)系統(tǒng)轉(zhuǎn)換為WGS_1984_UTM_Zone_49N。流域氣象站數(shù)據(jù)通過(guò)國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心獲取。水文數(shù)據(jù)采用外洲水文站日徑流實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，用于模型率定與驗(yàn)證，來(lái)源于江西省水文局（表1）。

1.3 研究模型與方法

1.3.1

研究模型。SWAT（soil and water assessment tool）即土壤和水評(píng)估工具，是美國(guó)農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)研究中心于1994年提出的一種流域尺度、時(shí)間連續(xù)、基于過(guò)程的半分布式機(jī)制模型^［21］。SWAT模型集成了GRASS、ArcView、ArcGIS、Map Windows等地理信息平臺(tái)，可對(duì)各水文響應(yīng)單元的水文過(guò)程進(jìn)行模擬，在考慮耗水因素后，可獲得不同斷面流量及子流域的各項(xiàng)水文參數(shù)，通過(guò)計(jì)算可直接或間接獲取流域降水、藍(lán)水綠水等數(shù)據(jù)^［22-23］。

該模型原理是依據(jù)水量平衡方程對(duì)水文循環(huán)過(guò)程進(jìn)行模擬，水量平衡方程如下^［24］：

式中：SW為土壤最終含水量；SW為第i天土壤初始含水量；t為時(shí)間；R為第i天的降水量；Q為第i天地表徑流；E為第i天的蒸散發(fā)；ω為第i天離開土壤剖面底部的滲透水流和旁通水流水量；Q為第i天的回歸流的水量。

1.3.2

模型參數(shù)與評(píng)價(jià)指標(biāo)。SWAT模型中參數(shù)眾多^［24］，該研究在參數(shù)率定過(guò)程中，利用SWAT模型自帶的敏感性分析對(duì)產(chǎn)流影響明顯的CN、ESCO、ALPHA_BF、Canmx、CH_K等參數(shù)進(jìn)行調(diào)參率定，經(jīng)過(guò)多次迭代運(yùn)算，得到最佳模擬結(jié)果。選取確定系數(shù)R²、誤差系數(shù)R和納什系數(shù)E來(lái)評(píng)價(jià)模擬結(jié)果和實(shí)測(cè)值之間的差異。R²和E越接近1，模擬效果越好。查閱相關(guān)文獻(xiàn)^［23-24］，當(dāng)R²≥0.6、E≥0.55、|R|≤20%時(shí)，模型模擬基本可反映出實(shí)際情況，具體公式如下：

R²=［∑ⁿ（A-A）（A-A）］²

∑ⁿ（A-A）²∑ⁿ（A-A）²（2）

R=A-AA×100%（3）

E=1-∑ⁿ（A-A）²∑ⁿ（A-A）²（4）

式中：A為徑流實(shí)測(cè)值；A為徑流模擬值；A、A分別為多年實(shí)測(cè)、模擬徑流平均值；n為觀測(cè)次數(shù)。

1.3.3

典型年份的確定。降水距平百分率（P）能夠評(píng)估流域在特定時(shí)間段內(nèi)降水量相對(duì)于同期平均狀況的偏離程度，它是一個(gè)具有時(shí)空對(duì)比性的相對(duì)指標(biāo)。該研究采用年降水距平百分率（P）作為劃分鄱陽(yáng)湖流域水資源豐、平、枯水的標(biāo)準(zhǔn)，其計(jì)算公式如下：

P=Q-×100%（5）

式中：Q為鄱陽(yáng)湖流域年降水量；為多年平均降水量；i為研究年份。

1.3.4

藍(lán)綠水計(jì)算方法。藍(lán)水資源為地表徑流（SURQ）、壤中流（LATQ）、地下徑流（GWQ）三者之和，通常用子流域產(chǎn)水量（WYLD）、深層含水層補(bǔ)給量（DA_RCHG）之和表示。綠水資源為實(shí)際蒸散發(fā)量（ET）與土壤含水量（SW）之和。該研究利用綠水系數(shù)（GWC）估算流域典型年份藍(lán)水、綠水資源的分布狀況。相關(guān)計(jì)算公式如下^［24］：

B=WYLD+DA_RCHG=SURQ+LATQ+GWQ（6）

G=ET+SW（7）

GWC=GG+B×100%（8）

式中：B、G分別為藍(lán)水量和綠水量；GWC表示綠水系數(shù)。

2 結(jié)果與分析

2.1 模型率定驗(yàn)證結(jié)果

SWAT模型的校正和檢驗(yàn)可以分為預(yù)熱期、率定期和驗(yàn)證期3個(gè)階段。受水文站日徑流數(shù)據(jù)的限制，在進(jìn)行率定和驗(yàn)證時(shí)，選擇外洲水文站1970—2004年的徑流實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行校準(zhǔn)。選取1970—1971年為模型預(yù)熱期，1972—1989年為模型率定期，1990—2004年為模型驗(yàn)證期。在參數(shù)率定過(guò)程中，對(duì)產(chǎn)流影響明顯的CN、ESCO、ALPHA_BF、Canmx、CH_K等參數(shù)進(jìn)行率定，經(jīng)過(guò)多次迭代運(yùn)算，得到最佳模擬結(jié)果。

從圖2和圖3可以看出，月尺度下率定期R=5.48%、R²=0.76、E=0.73，年尺度下率定期R=5.20%、R²=0.81、E=0.76；月尺度下驗(yàn)證期R=1.15%、R²=0.71、E=0.67，年尺度下驗(yàn)證期R=2.15%、R²=0.81、E=0.79。由此可見，模型整體模擬精度較高，構(gòu)建的鄱陽(yáng)湖流域SWAT模型在水文過(guò)程模擬效果較好。因此，基于模型結(jié)果可進(jìn)一步探討鄱陽(yáng)湖流域典型年份藍(lán)綠水資源的時(shí)空分布差異特征。

2.2 典型豐枯年份的確定

該研究利用年降水距平百分率（P）將鄱陽(yáng)湖流域1970—2018年水資源豐枯劃分為5個(gè)等級(jí)：特枯水年（P≤-20%）、枯水年（-20%＜P≤-10%）、平水年（-10%＜P≤10%）、豐水年（10%＜P≤20%）、特豐水年（P>20%）。從圖4可以看出，1970—2018年鄱陽(yáng)湖流域共計(jì)出現(xiàn)6個(gè)特枯水年，8個(gè)枯水年，21個(gè)平水年，6個(gè)豐水年，8個(gè)特豐水年。枯水年占比28.6%，平水年占比42.8%，豐水年占比28.6%。說(shuō)明該流域水資源穩(wěn)定性較低，旱澇自然災(zāi)害頻發(fā)。選取該時(shí)間段最澇年份2012年、最旱年份1971年、平水年1981年3個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)為典型特征年份，進(jìn)而深入探究其藍(lán)水綠水資源的時(shí)空分布差異特征。

2.3 典型年份藍(lán)水綠水資源量變化特征分析

由圖5可知，鄱陽(yáng)湖流域降水量最旱年為1 192 mm，平水年為1 654 mm，最澇年為2 136 mm，降水穩(wěn)定性差，差異較大。最旱年、平水年、最澇年藍(lán)水量分別為741、1 088、1 489 mm，最澇年藍(lán)水量是最旱年的2.01倍，是平水年的1.37倍，差異較為顯著。最旱年、平水年、最澇年綠水量分別為617、688、764 mm，與藍(lán)水量變化相比，綠水量變化比較微弱，總量相對(duì)穩(wěn)定。最旱年、平水年、最澇年綠水流分別為580、639、687 mm，綠水儲(chǔ)分別為37、49、77 mm，說(shuō)明綠水流是綠水量的主體部分，占比高達(dá)90%，綠水儲(chǔ)僅占極小部分。最旱年、平水年、最澇年綠水系數(shù)分別為45.43%、38.74%、33.91%，最旱年綠水系數(shù)最高，最澇年綠水系數(shù)最低，這主要與降水量和藍(lán)水量的變化有關(guān)，在枯水年降水量和藍(lán)水量大幅減少，而綠水量波動(dòng)幅度不大，相應(yīng)的綠水系數(shù)就高；反之，在豐水年綠水系數(shù)相應(yīng)降低。說(shuō)明在枯水年，綠水資源的影響力明顯提升，對(duì)保障流域生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。同時(shí)，由藍(lán)綠水資源占比可知，典型年份鄱陽(yáng)湖流域藍(lán)水資源占比始終高于綠水資源占比，說(shuō)明藍(lán)水資源是流域水資源的主要組成部分，這與流域所處的地理位置有關(guān)。

2.4 典型年份藍(lán)水綠水資源量空間變化特征

由圖6可知，鄱陽(yáng)湖流域典型年份降水量與藍(lán)水量的空間分布大致相同，均呈現(xiàn)出由東北向西南遞減的趨勢(shì)。流域在最旱年藍(lán)水量最少，絕大部分子流域單位面積藍(lán)水量均小于1 000 mm，只有東北部少數(shù)子流域超過(guò)1 400 mm。最澇年藍(lán)水量最多，東北部大部分子流域藍(lán)水量超過(guò)1 600 mm，北部大部分子流域藍(lán)水量為1 200～1 400 mm，南部子流域因降水量較少，藍(lán)水量少于1 000 mm。平水年因受降水空間格局的影響，流域藍(lán)水量相對(duì)持平，空間差異不大，大部分子流域藍(lán)水量在1 000～1 400 mm。說(shuō)明鄱陽(yáng)湖流域降水大部分轉(zhuǎn)化為藍(lán)水，氣候條件（尤以降水）是影響流域藍(lán)水資源的先決性條件。

從圖7可以看出，鄱陽(yáng)湖流域最旱年綠水流最少，除北部鄱陽(yáng)湖區(qū)外，大部分子流域綠水流小于550 mm；最澇年綠水流最多，大部分子流域綠水流位于650 mm以上；平水年綠水流處于適中水平，絕大部分子流域位于550～650 mm。無(wú)論是枯水年還是豐水年，流域北部即鄱陽(yáng)湖區(qū)附近的綠水流均相當(dāng)豐富。這主要是因?yàn)榱饔蛳掠螢槠皆?盆地地形，匯集形成廣大的鄱陽(yáng)湖，水資源極為豐富，土壤受到長(zhǎng)時(shí)間水分滲透，含水量高，加之該地海拔低，氣溫高，水體蒸發(fā)較強(qiáng)，潛在綠水流較高。

從圖7可以看出，鄱陽(yáng)湖流域典型年份綠水儲(chǔ)比較少，其中最旱年最少，最澇年最多，平水年適中。最旱年除鄱陽(yáng)湖區(qū)附近外，絕大部分子流域綠水儲(chǔ)少于30 mm；平水年流域北部綠水儲(chǔ)相對(duì)較多，南部較少；最澇年絕大部分子流域綠水儲(chǔ)均高于50 mm。與綠水流情況相同，綠水儲(chǔ)亦是在流域北部即鄱陽(yáng)湖區(qū)附近相對(duì)豐富，居于流域首位。這與流域地形地貌有直接關(guān)系，流域南部為低山丘陵地形，土壤中超過(guò)植被根系吸收和截留閾值的水分難以在土壤中長(zhǎng)時(shí)間儲(chǔ)存。而鄱陽(yáng)湖流域北部地形平坦低洼，水流不易散開，土壤受到長(zhǎng)時(shí)間的浸泡，儲(chǔ)水量較高。

分析鄱陽(yáng)湖典型年份綠水系數(shù)空間分布（圖7）可知，最旱年綠水系數(shù)最高，大部分子流域高于40%；最澇年綠水系數(shù)最低，總體保持在30%～35%；平水年處于適中水平，總體持于30%～40%。降水量對(duì)綠水資源的影響沒(méi)有藍(lán)水資源明顯，降水量對(duì)綠水資源的影響只在一定限度內(nèi)，因?yàn)榫G水主要來(lái)自冠層蒸散發(fā)、土壤（水體）表面蒸發(fā)、根系及土壤儲(chǔ)存，并不會(huì)隨降水量的增大而無(wú)限增加。因此，綠水系數(shù)在綠水資源臨近飽和狀態(tài)之際，反而會(huì)隨降水量的增加而降低，從而出現(xiàn)流域綠水系數(shù)在最旱年最高、平水年適中、最澇年最低的現(xiàn)象。從空間分布來(lái)看，典型年份鄱陽(yáng)湖流域綠水系數(shù)的空間分布與降水量空間分布格局相反，呈現(xiàn)出由東北向西南增加的趨勢(shì)。但總體而言，鄱陽(yáng)湖流域綠水系數(shù)變化不大，比較穩(wěn)定。

3 結(jié)論與討論

3.1 結(jié)論

該研究采用年降水距平百分率（P）劃分出鄱陽(yáng)湖流域1970—2018年3個(gè)極端典型年份（最澇年、平水年和最旱年），同時(shí)構(gòu)建鄱陽(yáng)湖流域SWAT模型，結(jié)合模型輸出結(jié)果分析流域典型年份藍(lán)水綠水資源量的時(shí)空分布差異特征，并對(duì)典型年份綠水系數(shù)的變動(dòng)進(jìn)行評(píng)析，得出以下結(jié)論：

（1）鄱陽(yáng)湖流域最澇年藍(lán)水量是最旱年的2.01倍，是平水年的1.37倍，差異較為顯著。與藍(lán)水量的變化相比，綠水量變化比較微弱，總量處于相對(duì)穩(wěn)定態(tài)勢(shì)。其中綠水流是綠水量的主體部分，綠水儲(chǔ)僅占極小部分。流域最旱年綠水系數(shù)最高，為45.43%，最澇年綠水系數(shù)最低，為33.91%，平水年適中，為38.74%。說(shuō)明在枯水年綠水資源在保障流域生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定方面發(fā)揮著重要的作用。

（2）3個(gè)典型年份藍(lán)水量呈現(xiàn)由東北向西南減少的趨勢(shì)，與降水量的空間分布基本保持一致。最旱年全流域藍(lán)水量均普遍偏少，最澇年流域北部藍(lán)水量多，南部相對(duì)偏少，平水年藍(lán)水量持平，空間差異不大。鄱陽(yáng)湖流域藍(lán)水量時(shí)空分布受降水量的控制，大部分降水量轉(zhuǎn)化為藍(lán)水量，降水等氣候條件是影響流域藍(lán)水資源的先決性條件。

（3）流域典型年份綠水量均是最旱年最少、最澇年最多、平水年適中，說(shuō)明降水量對(duì)綠水資源也有一定影響，但這種影響只在一定限度之內(nèi)，并不會(huì)隨降水量的增大而無(wú)限增加。從而出現(xiàn)流域綠水系數(shù)在最旱年最高、平水年適中、最澇年最低及綠水系數(shù)的空間分布與降水量空間分布格局相反等現(xiàn)象。此外，綠水資源不僅與降水等氣候條件有關(guān)，還與人類活動(dòng)和下墊面的性質(zhì)有關(guān)。

3.2 討論

（1）藍(lán)水資源是鄱陽(yáng)湖流域水資源的主要組成部分，藍(lán)水量與降水量之間呈現(xiàn)出高度正相關(guān)；綠水量總體變化比較穩(wěn)定，與降水量只在一定限度內(nèi)呈正相關(guān)，而綠水系數(shù)與降水量則呈高度負(fù)相關(guān)。氣候條件（尤以降水）是影響流域藍(lán)水資源的直接決定性因素。

（2）相較于藍(lán)水資源的較有規(guī)律可循的時(shí)空分布來(lái)說(shuō)，綠水資源的時(shí)空分布較為復(fù)雜多變。說(shuō)明綠水資源在受自然條件一定程度影響時(shí)，更多地受到土地利用、農(nóng)田灌溉、湖泊/水庫(kù)修建等人類活動(dòng)的影響，空間分布特征相對(duì)較為復(fù)雜。

（3）盡管該研究對(duì)鄱陽(yáng)湖流域典型年份的藍(lán)水綠水資源量的時(shí)空分布差異進(jìn)行了研究，但該研究對(duì)藍(lán)綠水資源量進(jìn)行模擬時(shí)未考慮農(nóng)業(yè)灌溉、湖泊水庫(kù)等人類管理?xiàng)l件對(duì)典型年份藍(lán)水綠水資源量的影響，同時(shí)對(duì)流域內(nèi)藍(lán)綠水轉(zhuǎn)化的動(dòng)態(tài)機(jī)制及其規(guī)律仍不明確，未來(lái)應(yīng)當(dāng)繼續(xù)深化探索。

參考文獻(xiàn)

［1］王廣州，竇身堂，凡姚申，等.黃河下游地區(qū)水資源生態(tài)足跡時(shí)空分析與預(yù)測(cè)［J］.水土保持通報(bào)，2023，43（1）：117-123，132.7c92eabb4c1d60921bdefef7eea6e55d

［2］LIU Y C，YANG S Y，MENG L H，et al.How did blue and green water resource evolute spatially and temporally in the Meijiang River Basin，China？［J］.Frontiers in earth science，2023，11：1-12.

［3］XIE P X，ZHUO L，YANG X，et al.Spatial-temporal variations in blue and green water resources，water footprints and water scarcities in a large river basin：A case for the Yellow River Basin［J］.Journal of hydrology，2020，590：1-12.

［4］FALKENMARK M.Coping with water scarcity under rapid population growth［R］.Pretoria：Conference of SADC Minister，1995：23-24.

［5］卓拉，尚科輝，楊西，等.基于能值分析的黃河流域糧食生產(chǎn)系統(tǒng)藍(lán)綠水資源利用評(píng)價(jià)［J］.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2022，38（1）：132-140.

［6］FALKENMARK M，ROCKSTR M J.The new blue and green water paradigm：Breaking new ground for water resources planning and management［J］.Journal of water resources planning and management，2006，132（3）：129-132.

［7］楊肖麗，李文婷，任立良，等.渭河流域藍(lán)綠水對(duì)土地利用變化的響應(yīng)模擬［J］.農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2021，37（11）：268-276.

［8］RODRIGUES D B B，GUPTA H V，MENDIONDO E M.A blue/green water-based accounting framework for assessment of water security［J］.Water resources research，2014，50（9）：7187-7205.

［9］張為彬，查小春，馬玉改.1961—2010年黃河源區(qū)藍(lán)綠水資源時(shí)空變化［J］.水土保持通報(bào)，2014，34（6）：338-343.

［10］JOHANSSON E L，F(xiàn)ADER M，SEAQUIST J W，et al.Green and blue water demand from large-scale land acquisitions in Africa［J］.Proceedings of the national academy of sciences of the United States of America，2016，113（41）：11471-11476.

［11］SCHUOL J，ABBASPOUR K C，YANG H，et al.Modeling blue and green water availability in Africa［J］.Water resources research，2008，44（7）：1-18.

［12］ABBASPOUR K C，ROUHOLAHNEJAD E，VAGHEFI S，et al.A continental-scale hydrology and water quality model for Europe：Calibration and uncertainty of a high-resolution large-scale SWAT model［J］.Journal of hydrology，2015，524：733-752.

［13］程國(guó)棟，趙文智.綠水及其研究進(jìn)展［J］.地球科學(xué)進(jìn)展，2006，21（3）：221-227.

［14］劉昌明，李云成.“綠水”與節(jié)水：中國(guó)水資源內(nèi)涵問(wèn)題討論［J］.科學(xué)對(duì)社會(huì)的影響，2006（1）：16-20.

［15］趙安周，朱秀芳，潘耀忠，等.典型年份渭河流域藍(lán)水綠水時(shí)空差異分析［J］.中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象，2016，37（2）：149-157.

［16］呂樂(lè)婷，王曉蕊，孫才志，等.基于SWAT模型的細(xì)河流域藍(lán)水綠水資源量時(shí)空分布研究［J］.長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境，2019，28（1）：39-47.

［17］劉子豪，陸建忠，黃建武，等.基于全球氣候模式集合的鄱陽(yáng)湖流域未來(lái)潛在蒸散量及其干旱效應(yīng)研究［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)，2021，41（17）：6936-6948.

［18］尚麗君，廖花妹，涂浙，等.鄱陽(yáng)湖流域1960—2018年極端氣溫變化及其與大氣環(huán)流的關(guān)系［J］.長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境，2021，30（1）：160-171.

［19］曹宇賢，徐力剛，范宏翔，等.1960年以來(lái)氣候變化與人類活動(dòng)對(duì)鄱陽(yáng)湖流域生態(tài)徑流改變的影響［J］.湖泊科學(xué)，2022，34（1）：232-246.

［20］陳強(qiáng)，茍思，秦大庸，等.一種高效的SWAT模型參數(shù)自動(dòng)率定方法［J］.水利學(xué)報(bào)，2010，41（1）：113-119.

［21］陳海濤，王曉燕，南哲，等.輸入數(shù)據(jù)精度與準(zhǔn)確性對(duì)SWAT模型模擬的影響［J］.中國(guó)環(huán)境科學(xué)，2021，41（5）：2151-2160.

［22］黃清華，張萬(wàn)昌.SWAT分布式水文模型在黑河干流山區(qū)流域的改進(jìn)及應(yīng)用［J］.南京林業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2004，28（2）：22-26.

［23］張洋，鄧玉，倪福全，等.基于SWAT模型分析岷沱江流域藍(lán)/綠水資源量的時(shí)空變化特征［J］.中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象，2020，41（6）：345-356.

［24］謝子波，朱奎，魯帆，等.基于水循環(huán)模擬的潮白河流域藍(lán)水綠水資源變化趨勢(shì)分析［J］.水文，2019，39（1）：44-49，32.