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    華北平原糧食作物需水量對氣候變化的響應(yīng)特征

    2015-05-05 01:39:14馮慧敏張光輝王電龍田言亮王金哲嚴(yán)明疆
    中國水土保持科學(xué) 2015年3期
    關(guān)鍵詞:農(nóng)業(yè)區(qū)滄州德州

    馮慧敏, 張光輝, 王電龍, 田言亮, 王金哲, 嚴(yán)明疆

    (1.中國地質(zhì)科學(xué)院水文地質(zhì)環(huán)境地質(zhì)研究所,050800,石家莊;2.山西農(nóng)業(yè)大學(xué)林學(xué)院,030801,山西太谷;3.山西省水利建設(shè)開發(fā)中心,030002,太原)

    華北平原糧食作物需水量對氣候變化的響應(yīng)特征

    馮慧敏1,2, 張光輝1?, 王電龍1,3, 田言亮1, 王金哲1, 嚴(yán)明疆1

    (1.中國地質(zhì)科學(xué)院水文地質(zhì)環(huán)境地質(zhì)研究所,050800,石家莊;2.山西農(nóng)業(yè)大學(xué)林學(xué)院,030801,山西太谷;3.山西省水利建設(shè)開發(fā)中心,030002,太原)

    為了揭示氣候變化影響下華北平原糧食作物需水量的空間差異規(guī)律,應(yīng)用統(tǒng)計降尺度模型對RCP4.5氣候情景氣象要素進行降尺度,用彭曼公式計算作物需水量,用統(tǒng)計評價法對華北山前平原、中部平原和濱海平原典型農(nóng)業(yè)區(qū)的缺水程度進行評價。結(jié)果表明:1)糧食作物需水量與年均最高氣溫之間存在較強相關(guān)關(guān)系,現(xiàn)狀氣候條件下年均最高氣溫每升高1 ℃,華北山前平原保定農(nóng)業(yè)區(qū)糧食作物需水量增大38.8 mm,中部平原德州農(nóng)業(yè)區(qū)增大44.8 mm,濱海平原滄州農(nóng)業(yè)區(qū)增大50.6 mm;RCP4.5氣候情景下年均最高氣溫每升高1 ℃,保定農(nóng)業(yè)區(qū)增大29.1 mm,德州農(nóng)業(yè)區(qū)增大44.2 mm,滄州農(nóng)業(yè)區(qū)增大39.6 mm。2)從現(xiàn)狀條件下到RCP4.5氣候情景,3個典型地區(qū)的灌溉需水量均有不同程度的升高,其中滄州地區(qū)升高幅度最大,為5.4%;保定地區(qū)升高幅度最低,為4.8%。3)從現(xiàn)狀條件到RCP4.5氣候情景,山前平原和中部平原缺水程度有所升高,濱海平原缺水程度呈降低特征。

    氣候變化; 糧食作物; 需水量; 自然缺水率; 華北平原

    華北平原是我國重要的糧食生產(chǎn)基地,國土面積僅占全國面積的1.45%,而糧食年產(chǎn)量占到全國年產(chǎn)量的10.72%[1]。這些糧食產(chǎn)量需要巨大的水資源量作為支撐,據(jù)統(tǒng)計,1978年以來華北平原多年平均農(nóng)田灌溉用水量達261.32億m3/a,其中地下水供水量占到總供水量的60%以上,河北平原、豫北平原和魯北平原部分地區(qū)的地下水開采量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了當(dāng)?shù)乜砷_采量,造成了地下水位下降、井群報廢和水質(zhì)惡化等一系列地質(zhì)環(huán)境問題[2-4]。同時,華北平原近50年來氣候條件發(fā)生重大變化:一是氣溫總體上呈上升趨勢,增溫速率達0.025 ℃/a,二是多數(shù)地區(qū)降水量明顯呈減小趨勢。氣溫的升高可能導(dǎo)致作物需水量增大[5-7],而降水量減少會引起灌溉水量(地下水開采量)的增大[8-10],這給該區(qū)本已處于嚴(yán)重超采地區(qū)的地下水資源帶來更大的壓力;因此,研究氣候變化條件下華北平原主要農(nóng)作物需水量的變化情況,對緩解該區(qū)地下水超采趨勢,保障國家糧食安全具有重要的實際意義。

    筆者以華北山前平原保定地區(qū)、中部平原德州地區(qū)和濱海平原滄州地區(qū)作為典型研究區(qū),采用統(tǒng)計降尺度、統(tǒng)計評價等一系列研究方法,分析現(xiàn)狀氣候條件及第5次耦合模式比較計劃(Coupled Model Intercomparison Project phase,CMIP5)發(fā)布的溫室氣體排放情景RCP4.5下(RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5溫室氣體排放濃度之比為1∶1.3∶2.8,根據(jù)溫室氣體濃度之比,由RCP4.5情景可以大致推斷其他氣體情景情況)糧食作物需水量對氣候變化的響應(yīng),灌溉需水量及自然缺水率發(fā)生概率的空間變異,以期為該區(qū)乃至全國糧食生產(chǎn)安全的水資源保障提供一定的理論支持。

    1 研究區(qū)概況

    華北平原地處太行山脈以東,燕山山脈以南,自北、西、南3個方向傾向渤海灣。從山麓至渤海灣海岸線分布著山前沖積洪積傾斜平原(簡稱“山前平原”)、中部洪積湖積泛濫平原(簡稱“中部平原”)、東部沖積海積濱海平原(簡稱“濱海平原”),總面積13.92萬km2,多年平均氣溫12.2 ℃,多年平均降水量538.1 mm。該平原是我國糧食作物主要播種區(qū),以冬小麥(Triticumturgidum)和夏玉米(Zeamays)為主,一年兩季輪作種植,糧食總產(chǎn)量5 700萬t/a,灌溉用水以地下水為主。區(qū)內(nèi)主要水系為海灤河水系和黃河中下游水系,地下含水層結(jié)構(gòu)在平面上可劃分為單層結(jié)構(gòu)含水層組和多層結(jié)構(gòu)含水層組,其中單層結(jié)構(gòu)主要分布在山前傾斜平原上部,巖性顆粒較粗,黏性土多以透鏡狀分布為主,上下層之間水力聯(lián)系好,多層結(jié)構(gòu)主要分布在山前平原前緣地帶、中部平原和濱海平原區(qū),砂層和黏性土層相間分布,區(qū)域上第四系含水層組可統(tǒng)一劃分為4個含水層組。

    2 研究方法

    采用聯(lián)合國國際糧農(nóng)組織(FAO)研發(fā)的基于彭曼-蒙蒂斯(Penman-Monteith)公式的EToCalculatorV32軟件計算參照作物需水量ET0,計算時空氣濕度/%選用軟件自帶的tdew=tmin+2 ℃(式中tdew為露點溫度,tmin為最低溫度)計算,風(fēng)速/(m/s)選用軟件自帶的light to moderate wind 選項,日照時間和輻射強度(sunshine and radiation)選用Rs=0.16 SQRT(tmax-tmin)Ra(Rs為輻射強度,tmax為最高溫度,Ra為地球外輻射強度,SQRT為開平方根函數(shù))計算,因為山前平原(保定地區(qū))和中部平原(德州地區(qū))屬于內(nèi)陸平原故選用內(nèi)陸模式(interior lacation),濱海平原(滄州地區(qū))選用沿海模式(at the coast)。

    WR=KcET0。

    (1)

    式中:WR為糧食作物需水量,mm;ET0為參照作物需水量,mm;Kc為作物需水系數(shù),本文采用劉鈺等[11]的實測數(shù)據(jù)。

    IR=WR-Pe

    (2)

    式中:IR為灌溉需水量,mm;Pe為作物生育期內(nèi)有效降水量,mm。

    作物生育期內(nèi)有效降水量與計算時段有關(guān)。研究表明,以旬為計算時段,采用如下公式可以滿足計算精度要求:

    (3)

    式中P為作物生育期內(nèi)降水量,mm。

    采用如下公式計算作物自然缺水率:

    (4)

    式中Wa為作物自然缺水率,%。

    采用表1中的指標(biāo)來評價華北平原農(nóng)業(yè)區(qū)自然缺水率。

    表1 典型農(nóng)業(yè)區(qū)自然缺水率評價指標(biāo)

    3 數(shù)據(jù)來源

    本文所需要的氣象數(shù)據(jù)主要有保定地區(qū)、德州地區(qū)和滄州地區(qū)現(xiàn)狀條件及RCP4.5氣候情景下2011—2070年逐日最高氣溫、逐日最低氣溫和降水量等數(shù)據(jù)?,F(xiàn)狀條件下氣象數(shù)據(jù)采用中國國家氣候中心研制的NCC/GU-WG(2.0)天氣發(fā)生器軟件生成;RCP4.5氣候情景下逐日最高氣溫和逐日最低氣溫由統(tǒng)計降尺度軟件(SDSM4.2)降尺度得到,預(yù)測因子為地面2.0 m溫度場(tas)和海平面氣壓場(psl),統(tǒng)計模型校核期為1961—1975年,驗證期為1976—1990年,地面2.0 m溫度場(tas)和海平面氣壓場(psl)數(shù)據(jù)來自http:∥www.dkrz.de/daten-en網(wǎng)站,大氣環(huán)流模式(GCM)選用MPI-ESM-MR,1961—1990年實測數(shù)據(jù)來自中國氣象數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)http:∥cdc.cma.gov.cn/home.do。

    由于對逐日降水序列進行降尺度處理相對復(fù)雜,且相關(guān)系數(shù)偏低。筆者采用如下步驟進行降尺度處理[12]:1)分別統(tǒng)計大氣環(huán)流模式MPI-ESM-MR歷史輸出數(shù)據(jù)(1961—2000年)和RCP4.5氣候情景輸出數(shù)據(jù)(2011—2070年)1—12月降水量平均值;2)對比分析計算RCP4.5情景模式下各月降水平均值相對于歷史輸出數(shù)據(jù)的增大程度;3)將計算得到的RCP4.5情景模式下各月相對于歷史輸出數(shù)據(jù)的增大幅度分別計算疊加到由NCC/GU-WG(2.0)天氣發(fā)生器模擬生成的保定地區(qū)、德州地區(qū)和滄州地區(qū)2011—2070年各月逐日降水序列,從而得到保定地區(qū)、德州地區(qū)和滄州地區(qū)RCP4.5情景模式下的逐日降水序列。

    4 結(jié)果與分析

    4.1 氣候變化對不同區(qū)位農(nóng)業(yè)區(qū)作物需水量影響

    由NCC/GU-WG(2.0)天氣發(fā)生器生成現(xiàn)狀條件下(該模型參數(shù)使用國內(nèi)671個氣象站點1961—2000年逐日氣象數(shù)據(jù)求取,具有較高的計算精度)保定地區(qū)、德州地區(qū)和滄州地區(qū)60年(2011—2070年)逐日最高氣溫和逐日最低氣溫、逐日降水量。由統(tǒng)計降尺度軟件(SDSM4.2)降尺度得到RCP4.5氣候情景下保定地區(qū)、德州地區(qū)和滄州地區(qū)60年(2011—2070年)逐日最高氣溫和逐日最低氣溫。由驗證期(1976—1990年)統(tǒng)計降尺度模型生成的逐日最高氣溫、最低氣溫與同期實測的逐日最高、最低氣溫相關(guān)分析得到保定地區(qū)、德州地區(qū)和滄州地區(qū)逐日最高溫的相關(guān)系數(shù)分別為0.874 5、0.862 7和0.867 2,逐日最低溫的相關(guān)系數(shù)分別為0.916 3、0.902 4和0.904 8,說明統(tǒng)計降尺度模型具有較高的可信度,可以用于未來各情景模式下逐日最高、最低氣溫的預(yù)測分析。采用前文所述降水量降尺度方法得到3地區(qū)未來60年逐日降水量。表2為現(xiàn)狀氣候條件及RCP4.5氣候情景下保定、德州及滄州地區(qū)各氣象要素2011—2070年平均值。

    采用式(1)~(3)計算得到保定、德州和滄州地區(qū)糧食作物年需水量及灌溉需水量,通過相關(guān)分析發(fā)現(xiàn),年作物需水量與年均最高氣溫具有較強相關(guān)關(guān)系,如圖1和圖2所示。由圖1可以看出,現(xiàn)狀條件下糧食作物年需水量隨年均最高氣溫的升高均呈直線增大趨勢,隨年均最高氣溫每升高1 ℃,保定地區(qū)年需水量增大38.79 mm,德州地區(qū)增大44.83 mm,滄州地區(qū)增大50.55 mm,3個地區(qū)年需水量隨年均最高氣溫升高增大的幅度表現(xiàn)為保定<德州<滄州,即由山前平原到濱海平原呈增大趨勢。由圖2可以看出,在RCP4.5氣候情景下,糧食作物年需水量隨年均最高氣溫增大亦均呈直線增大趨勢,隨年均最高氣溫每升高1 ℃,保定地區(qū)年需水量增大29.11 mm,德州地區(qū)增大44.23 mm,滄州地區(qū)增大39.58 mm,3個地區(qū)年需水量隨年均最高氣溫升高增大的幅度表現(xiàn)為保定<滄州<德州。

    表2 現(xiàn)狀及RCP4.5氣候情境下氣象要素統(tǒng)計表

    圖1 現(xiàn)狀氣候條件下年均最高氣溫與作物年需水量相關(guān)關(guān)系Fig.1 Relationship between yearly crop water requirement and maximum temperature in current climate conditions

    圖2 RCP4.5氣候情景下年均最高氣溫與作物年需水量相關(guān)關(guān)系Fig.2 Relationship between yearly crop water requirement and maximum temperature in RCP4.5 scenarios

    從氣候變化的角度分析,對比圖1和圖2可以看出,氣候條件變?yōu)镽CP4.5后,3個地區(qū)作物年需水量隨年均最高氣溫升高而增大的幅度均呈下降趨勢,其中保定地區(qū)下降幅度最大,為24.95%,其次為滄州地區(qū),下降幅度為21.70%,德州地區(qū)基本保持不變。

    表3列出了現(xiàn)狀及RCP4.5氣候情景下,保定地區(qū)、德州地區(qū)及滄州地區(qū)糧食作物多年平均需水量及多年平均灌溉需水量,可以看出,無論是在現(xiàn)狀條件還是RCP4.5氣候情景下均是滄州地區(qū)作物需水量最高,保定地區(qū)和德州地區(qū)基本一致; 從氣候變化角度分析,3個地區(qū)RCP4.5氣候情景作物需水量均較現(xiàn)狀條件高,但是保定和德州地區(qū)的增大幅度均高于滄州地區(qū)。從灌溉需水量來看,現(xiàn)狀條件下保定地區(qū)的灌溉需水量最大,德州和滄州地區(qū)相差不大,RCP4.5氣候情景下,3個地區(qū)的灌溉需水量均有不同程度的升高,其中滄州地區(qū)升高幅度最大(5.4%),保定地區(qū)升高幅度最低(4.8%)。

    表3 典型農(nóng)業(yè)區(qū)作物需水量

    4.2 自然缺水率

    由式(4)可計算得到現(xiàn)狀氣候條件和RCP4.5氣候情景下保定地區(qū)、德州地區(qū)和滄州地區(qū)農(nóng)業(yè)區(qū)多年平均(2011—2070)自然缺水率(表3),可以看出,在現(xiàn)狀氣候條件下,保定地區(qū)自然缺水率最高,達到高缺水水平,德州和滄州地區(qū)自然缺水率基本一致,屬于中缺水水平。在RCP4.5氣候情景下,保定和德州地區(qū)的自然缺水率均有所提高,分別屬于高缺水水平和中缺水水平,滄州地區(qū)自然缺水率略有降低,屬于中缺水水平。

    4.3 自然缺水率評價

    在氣候變化條件下華北平原農(nóng)業(yè)區(qū)2011—2070年各自然缺水水平發(fā)生的概率有多大,是人們普遍所關(guān)心的問題。為了估計自然缺水率Wa的分布形態(tài),利用前文所述辦法計算得到10組2011—2070年現(xiàn)狀氣候條件和RCP4.5氣候情景下農(nóng)業(yè)區(qū)自然缺水率,然后運用頻率直方圖對2種氣候情景下的自然缺水率Wa進行變量分布估計,估判3個農(nóng)業(yè)區(qū)的自然缺水率Wa基本符合威布爾(Weibull)分布,由MATLAB(R2014a)極大似然估計法計算得到3個農(nóng)業(yè)區(qū)自然缺水率Wa分布參數(shù)均值及均方差等參數(shù)(表4),最后通過χ2擬合優(yōu)度檢驗,得到現(xiàn)狀氣候條件和RCP4.5氣候情景下3個農(nóng)業(yè)區(qū)的自然缺水率Wa在0.05顯著水平上均符合威布爾(Weibull)分布。

    由研究區(qū)農(nóng)業(yè)區(qū)自然缺水率Wa的概率密度曲線和累積概率密度曲線可計算得到,保定、德州和滄州地區(qū)現(xiàn)狀氣候條件和RCP4.5氣候情景下自然缺水程度的概率水平(表5),可以看出,在現(xiàn)狀條件下,保定地區(qū)主概率對應(yīng)的缺水水平為高,而德州和滄州地區(qū)對應(yīng)的主概率水平為中,說明山前平原地區(qū)缺水程度高于中部平原和濱海平原。山前平原保定地區(qū)高水平缺水程度的概率高達0.634 9,說明該區(qū)在現(xiàn)狀氣候條件下,2011—2070年有超過38年缺水程度高于50%,在渠灌區(qū)至少需要引調(diào)553 mm的地表水進行灌溉,而在井灌區(qū)至少需要開采553 mm的地下水來補充農(nóng)田灌溉缺水狀況(所需引調(diào)地表水及開采地下水灌溉量由自然缺水率Wa與作物需水量ET0相乘得到),發(fā)生中等水平缺水的年份約為20年,需要引調(diào)地表水或開采地下水332~553 mm,發(fā)生低水平缺水的年份僅為2年;中部平原德州地區(qū)發(fā)生高水平缺水的年份約為26年,至少需引調(diào)地表水或開采地下水553 mm,發(fā)生中等水平缺水的年份約為29年,需引調(diào)地表水或開采地下水332~553 mm,發(fā)生低水平缺水的年份為5年;濱海平原滄州地區(qū)發(fā)生高水平缺水的年份約為27年,至少需引調(diào)地表水或開采地下水592 mm,發(fā)生中等水平缺水的年份約為29年,需引調(diào)地表水或開采地下水355~592 mm,發(fā)生低水平缺水的年份約為4年。

    表4 自然缺水率概率密度曲線參數(shù)表

    表5 農(nóng)業(yè)區(qū)自然缺水程度概率水平

    在RCP4.5氣候情境下,保定地區(qū)和德州地區(qū)的高缺水水平的概率均有所提高,說明這2個地區(qū)的缺水程度較現(xiàn)狀氣候條件有所提高。而滄州地區(qū)高缺水水平概率較現(xiàn)狀條件有所降低,中缺水水平和低缺水水平概率均有所提高,說明該地區(qū)缺水程度較現(xiàn)狀條件有所緩解。

    從3個典型地區(qū)缺水水平及需引調(diào)地表水或開采地下水量來看:滄州地區(qū)發(fā)生高缺水水平的年份較現(xiàn)狀條件增多10.5%,中等缺水水平的年份減少15%,需引調(diào)地表水或開采地下水的水量較現(xiàn)狀氣候條件增多33 mm;德州地區(qū)高缺水水平年份增多20.7%,中等缺水水平的年份減少10%,需引調(diào)地表水或開采地下水的水量較現(xiàn)狀氣候條件增多32 mm;滄州地區(qū)高缺水水平年份減少11%,發(fā)生中等缺水水平的年份增多3%,需引調(diào)地表水或開采地下水的水量較現(xiàn)狀氣候條件增多11 mm。

    從以上分析可以看出,無論是在現(xiàn)狀條件還是RCP4.5氣候情景下,2011—2070年中,大約有超過90%的年份處于中或高缺水水平,即需要引調(diào)地表水或開采大量地下水來滿足農(nóng)業(yè)區(qū)的灌溉需要,且RCP4.5氣候情景較現(xiàn)狀氣候條件下的缺水程度更為嚴(yán)重;因此,大力發(fā)展節(jié)水農(nóng)業(yè),引進外來水源緩解當(dāng)?shù)厮坎蛔?,同時采取有力措施,積極應(yīng)對全球氣候變化,對解決研究區(qū)農(nóng)業(yè)區(qū)嚴(yán)峻的缺水形勢十分必要。

    5 結(jié)論

    1)糧食作物需水量與當(dāng)?shù)啬昃罡邭鉁赜休^強相關(guān)關(guān)系,現(xiàn)狀氣候條件下年均最高氣溫每升高1 ℃,華北山前平原保定農(nóng)業(yè)區(qū)糧食作物需水量增大38.8 mm,中部平原德州農(nóng)業(yè)區(qū)增大44.8 mm,濱海平原滄州農(nóng)業(yè)區(qū)增大50.6 mm;RCP4.5氣候情景下年均最高氣溫每升高1 ℃,保定農(nóng)業(yè)區(qū)增大29.1 mm,德州農(nóng)業(yè)區(qū)增大44.2 mm,滄州農(nóng)業(yè)區(qū)增大39.6 mm。

    2)現(xiàn)狀氣候條件下保定地區(qū)糧食作物的灌溉需水為717.14 mm,德州地區(qū)為692.68 mm,滄州地區(qū)為686.32 mm;在RCP4.5氣候情景下保定地區(qū)糧食作物的灌溉需水為751.50 mm,德州地區(qū)為729.52 mm,滄州地區(qū)為723.64 mm。

    3)現(xiàn)狀氣候條件下,2011—2070年保定地區(qū)農(nóng)業(yè)區(qū)的多年平均自然缺水率為53%,德州地區(qū)為47%,滄州地區(qū)為48%;RCP4.5氣候情境下,保定地區(qū)農(nóng)業(yè)區(qū)的多年平均自然缺水率為55%,德州地區(qū)為49%,滄州地區(qū)為47%。

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    (責(zé)任編輯:程 云)

    Response characteristics of grain crop water requirement to climate change in North China Plain

    Feng Huimin1,2, Zhang Guanghui1, Wang Dianlong1,3, Tian Yanliang1, Wang Jinzhe1, Yan Mingjiang1

    (1.Institute of Hydrogeology and Environmental Geology, CAGS, 050800, Shijiazhuang, China; 2.Forestry College, Shanxi Agricultural University, 030801, Taigu, Shanxi, China;3. Shanxi Water Conservancy Construction & Development Center, 030002, Taiyuan, China)

    In order to reveal the spatial variation of grain crop water requirement (WR) in the North China Plain under climate change, we downscaled the meteorological elements of RCP4.5 scenarios through the methods of SDSM, calculated the crop water requirement by Penman equation, and evaluated the water deficiency rates of piedmont plain, central alluvial plain and littoral plain through statistical methods. The results indicated that: 1) There was a strong relationship between cropWRand annual average maximum temperature. Under present climate conditions, a rise of 1 ℃ would increase the annual cropWRby 38.8 mm in Baoding, 44.8 mm in Dezhou, and 50.6 mm in Cangzhou. In RCP4.5 scenarios, the annual cropWRwould increase by 29.1 mm in Baoding, 44.2 mm in Dezhou, and 39.6 mm in Cangzhou as the annual average maximum temperature elevates by 1 ℃. 2) From the current climate conditions to the RCP4.5 scenarios, there is an increase of crop irrigation water requirement (IR) to different degrees, with the largest increase of 5.4% in Cangzhou and the lowest 4.8% in Baoding. Under the present climate conditions, theIRis 717.14 mm in Baoding, 729.52 mm in Dezhou, and 686.32 mm in Cangzhou. In RCP4.5 scenarios, theIRis 751.50 mm in Baoding, 729.52 mm in Dezhou, and 723.64 mm Cangzhou. 3) From the present climate status to the RCP4.5 scenarios, the water deficiency rates (Wa) of the piedmont plain and central alluvial plain will increase, while that of the littoral plain has the tendency of declining. 4) Under the present climate conditions, the annual averageWa(2011—2070) is 53% in Baoding, 47% in Dezhou, and 48% in Cangzhou. In RCP4.5 scenarios, the annual averageWais 55% in Baoding, 49% in Dezhou, and 47% in Cangzhou. 5) Through building the evaluation index system of natural water deficiency rates, we can find that the highest level ofWais greater than 50%, the medium level 30%-50%, and the lowest level less than 30%. 6) The probability density function (PDF) ofWafits Weibull distribution well. Under the present climates, the highest level of maximum probability ofWais 0.634 9 in Baoding, followed by Dezhou, 0.490 2, and the lowest in Cangzhou, 0.476 0. 7) In RCP4.5 scenarios, the maximum probability ofWais at a high level in Baoding (0.698 2), and the next is at a medium level. In Dezhou, the maximum probability ofWais also at a high level, reaching 0.515 2, and the next is at a medium level. In Cangzhou, theWaof maximum probability is at a medium level (0.506 2), and the next is at a high level.

    climate change; grain crop; water requirement; natural water deficiency rate; North China Plain

    2014-09-06

    2015-03-15

    項目名稱: 國家自然科學(xué)基金“降水變化驅(qū)動地下水變幅與灌溉用水強度互動閾識別”(41172214);山西農(nóng)業(yè)大學(xué)科技創(chuàng)新基金“基于虛擬水的山西省水資源優(yōu)化配置研究”(201306)

    馮慧敏(1980—),女,博士研究生。主要研究方向:農(nóng)田水利與水資源合理利用。E-mail:fenghuimin1997@163.com

    ?通信作者簡介: 張光輝(1959—),男,博士生導(dǎo)師,二級研究員。主要研究方向:區(qū)域水循環(huán)與地下水可持續(xù)利用。E-mail:Huanjing@heinfo.net

    S157.1

    A

    1672-3007(2015)03-0130-07

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