氣候變化條件下石羊河流域農(nóng)業(yè)灌溉需水量的模擬與預(yù)測(cè)

牛紀(jì)蘋(píng)，粟曉玲，唐澤軍

(1.西北農(nóng)林科技大學(xué)水利與建筑工程學(xué)院， 陜西 楊凌 712100；

2.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院， 北京 100083)

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氣候變化條件下石羊河流域農(nóng)業(yè)灌溉需水量的模擬與預(yù)測(cè)

牛紀(jì)蘋(píng)1，2，粟曉玲1，唐澤軍2

(1.西北農(nóng)林科技大學(xué)水利與建筑工程學(xué)院， 陜西 楊凌 712100；

2.中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)水利與土木工程學(xué)院， 北京 100083)

摘要：根據(jù)石羊河流域及周邊共11個(gè)氣象站點(diǎn)1959—2012年的逐日氣象資料，利用大氣環(huán)流模型HadCM3的輸出和SDSM統(tǒng)計(jì)降尺度模型，生成A2、B2兩種排放情景下未來(lái)石羊河流域各站點(diǎn)2020 s，2050 s和2080 s的ET0和降水日值；使用作物系數(shù)法，扣除有效降雨量，計(jì)算現(xiàn)狀和未來(lái)不同作物凈灌溉定額、流域凈灌溉需水量和耗水量；應(yīng)用反距離加權(quán)插值法(IDW)研究作物凈灌溉定額的空間分布特征。結(jié)果表明，石羊河流域小麥、玉米、甜椒、棉花、胡麻和蘋(píng)果的多年平均作物凈灌溉定額都呈現(xiàn)從西南到東北遞增的趨勢(shì)，預(yù)測(cè)未來(lái)氣候變化情景下，6種典型作物凈灌溉定額呈增加趨勢(shì)；多年平均流域凈灌溉需水量為12.65×108m3，多年平均耗水量為15.42×108m3；在種植結(jié)構(gòu)維持現(xiàn)狀條件下，預(yù)計(jì)2020 s，2050 s和2080 s，在HadCM3模式的A2情景下凈灌溉需水量分別為13.45×108m3、15.02×108m3、16.94×108m3，耗水量分別為15.53×108m3、16.65×108m3、18.18×108m3，B2情景下凈灌溉需水量分別為13.55×108m3、14.63×108m3、15.51×108m3，耗水量分別為15.56×108m3、16.34×108m3、17.00×108m3，未來(lái)流域凈灌溉需水量和耗水量都呈明顯上升趨勢(shì)，且A2情景下的上升幅度大于B2情景。石羊河流域的農(nóng)業(yè)灌溉需水在未來(lái)將持續(xù)增加，2050 s之后增加趨勢(shì)更為顯著。

關(guān)鍵詞：氣候變化；灌溉需水；石羊河流域；SDSM

干旱地區(qū)既是生態(tài)脆弱區(qū)，更是氣候敏感區(qū)，受氣候變化的影響非常明顯。有研究表明，氣候變化會(huì)導(dǎo)致水分蒸發(fā)量增大，最終會(huì)導(dǎo)致土壤有效水分減少，作物受旱減產(chǎn)[1]。因此，探討氣候變化下未來(lái)農(nóng)業(yè)灌溉需水的時(shí)空分布特征，可為作物種植結(jié)構(gòu)的調(diào)整和指導(dǎo)適應(yīng)氣候變化的流域水資源規(guī)劃與管理提供重要依據(jù)。

氣候變化研究主要有三類(lèi)方法[2]：趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)分析法、增量情景法[3-4]和模型模擬法，其中模型模擬法是應(yīng)用氣候模式模擬氣候條件，結(jié)合作物生長(zhǎng)模型定量研究氣候條件對(duì)作物灌溉需水量的影響。相對(duì)于僅研究氣象要素與農(nóng)業(yè)灌溉需水之間變化趨勢(shì)關(guān)系的趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)分析，以及人為假定氣象要素變化幅度的增量情景，模型模擬法利用大氣環(huán)流模型GCM更能反映氣候因子變化的大氣環(huán)境物理基礎(chǔ)，而統(tǒng)計(jì)降尺度技術(shù)的使用，使低分辨率的GCM輸出轉(zhuǎn)化為高分辨率、區(qū)域尺度，進(jìn)一步提高了模型模擬法結(jié)果在區(qū)域尺度的適應(yīng)性和精度。

叢振濤等[5]使用SRA1B情景下大氣環(huán)流模式MIROC312的輸出，預(yù)測(cè)未來(lái)50年中國(guó)的作物需水量和灌溉需水量總體上呈增加趨勢(shì)；王衛(wèi)光等[6]使用HadCM3氣候模式結(jié)合ORYZA2000水稻模型研究發(fā)現(xiàn)，以1961—2010年為基準(zhǔn)期，在間歇灌溉和淹水灌溉模式下，蘇南地區(qū)未來(lái)水稻耗水量和灌溉需水量均呈增加趨勢(shì)；Gohari[7]使用GCM結(jié)合天氣發(fā)生器LARS-WG研究發(fā)現(xiàn)，伊朗Zayandeh-Rud河流域2015—2044年溫度上升、降水下降將導(dǎo)致灌溉需水量持續(xù)上升；Chung[8]計(jì)算韓國(guó)南部地區(qū)的灌溉需水量在基準(zhǔn)年為410 mm，使用大氣環(huán)流模式HadCM3研究發(fā)現(xiàn)，在A2和B2情景下2050 s將下降4%和8%，在A2和B2情景下的2080 s將下降10%和2%；Schaldach[9]在大氣環(huán)流模式IPCM4的干旱情景下，預(yù)計(jì)2050 s歐洲的灌溉需水量下降1%，達(dá)到530.6億m3，在MIMR的濕潤(rùn)情景下，下降5%，達(dá)到512.3億m3；Gondim等[10]使用動(dòng)力降尺度模型PRECIS和大氣環(huán)流模式HadCM3，預(yù)測(cè)Jaguaribe流域的灌溉用水量與基準(zhǔn)期(1961—1990年)相比，在2025—2055年A2和B2情景下，將分別增長(zhǎng)7.9%和9.1%；Chiang[11]使用5個(gè)大氣環(huán)流模式GCMs和水文模型GWLF，預(yù)測(cè)在A2情景下，臺(tái)灣南部地區(qū)缺水率在未來(lái)短期、中期和長(zhǎng)期時(shí)間段內(nèi)分別為23.8%～33.1%， 25.2%～32.2%，25.0%～36%，可見(jiàn)隨著時(shí)間的推移，水資源短缺日益嚴(yán)峻。

石羊河流域位于甘肅省河西地區(qū)東段，介于祁連山東段與巴丹吉林沙漠、騰格里沙漠南緣之間，東經(jīng)101°41′～104°16′，北緯36°29′～39°27′。流域降水稀少，干旱缺水。根據(jù)牛紀(jì)蘋(píng)等研究，預(yù)測(cè)在HadCM3模式的A2排放情景下，2020 s、2050 s和2080 s流域參考作物蒸發(fā)蒸騰量將分別增加6%、14%和23%，B2情景下將分別增加7%、12%和17%[12]?？紤]降雨的變化，未來(lái)流域主要作物的灌溉需水和總耗水如何變化，還需要進(jìn)一步研究。已有的氣候變化對(duì)石羊河流域灌溉需水的影響研究主要針對(duì)單一作物，如熊偉等[13]采用區(qū)域氣候模式PRECIS結(jié)合CERES-Maize模型，發(fā)現(xiàn)氣候變化使石羊河流域玉米生育期普遍縮短，實(shí)際蒸散量和灌溉用水量總體呈現(xiàn)降低趨勢(shì)；陳超等[14]采用區(qū)域氣候模式PRECIS結(jié)合COSIM棉花模型，發(fā)現(xiàn)在未來(lái)的氣候變化情景下，棉花的耗水量和參考作物蒸發(fā)蒸騰量明顯提高。

本研究以石羊河流域?yàn)檠芯繀^(qū)，基于1959—2012年的長(zhǎng)系列日氣象資料，利用作物系數(shù)法、大氣環(huán)流模型HadCM3和統(tǒng)計(jì)降尺度模型SDSM，計(jì)算并預(yù)測(cè)了石羊河流域1959—2012年和未來(lái)A2、B2兩種排放情景下2020 s(2011—2040年)，2050 s(2041—2070年)和2080 s(2071—2099年)小麥、玉米、甜椒、棉花、胡麻和蘋(píng)果6種典型作物凈灌溉定額(I)、流域及各區(qū)縣總凈灌溉需水量(IN)和農(nóng)業(yè)耗水量(Wt)，以期為流域未來(lái)的節(jié)水規(guī)劃及種植結(jié)構(gòu)調(diào)整提供依據(jù)。

1數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

1.1數(shù)據(jù)來(lái)源

數(shù)據(jù)資料主要包括實(shí)測(cè)氣象數(shù)據(jù)和各種作物的種植面積。其中，實(shí)測(cè)氣象數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)，包括石羊河流域及其周邊共11個(gè)氣象站(見(jiàn)圖1)1951—2012年逐日平均溫度、最高溫度、最低氣溫、相對(duì)濕度、風(fēng)速和日照時(shí)數(shù)等氣象資料，各氣象站的海拔高度、經(jīng)緯度等地理信息資料。

流域各區(qū)縣各種作物的種植面積來(lái)自于統(tǒng)計(jì)年鑒，流域內(nèi)門(mén)源、山丹及肅南的耕地面積很少，天祝有部分屬于黃河流域，由于資料所限，本文將古浪、民勤、天祝、涼州和永昌的灌溉需水量作為石羊河流域總的灌溉需水量。

圖1研究區(qū)及周邊氣象站點(diǎn)分布

Fig.1Location of meteorological stations in study area

1.2凈灌溉定額(I)、總凈灌溉需水量(IN)和農(nóng)業(yè)耗水量(Wt)的計(jì)算

凈灌溉定額(I)是指必須通過(guò)灌溉補(bǔ)充的土壤原有儲(chǔ)水量和有效降雨量及地下水利用量不能滿足作物蒸發(fā)蒸騰、沖洗鹽堿以及其他方面要求的水量[15]。由于石羊河流域地下水埋深小于5 m的面積很少，因此忽略地下水的補(bǔ)給，并不考慮沖洗鹽堿的凈灌溉需水量，各作物凈灌溉定額(I)采用下式計(jì)算：

I=ETc-Pe

(1)

式中，I為作物凈灌溉定額(mm)；ETc為作物蒸發(fā)蒸騰量(mm)；Pe為作物生育期內(nèi)的有效降雨量(mm)。

作物需水量采用下式計(jì)算：

ETc=∑Kci×ET0i

(2)

式中，ETc為作物需水量(mm)；Kci為全生育期第i生長(zhǎng)階段的作物系數(shù)；EToi為對(duì)應(yīng)該生長(zhǎng)階段的參考作物蒸發(fā)蒸騰量(mm·d-1)，采用FAO(世界糧農(nóng)組織)推薦的Penman-Monteith[16-17](簡(jiǎn)稱(chēng)PM公式)計(jì)算，公式如下：

(3)

式中：ET0為參考作物蒸發(fā)蒸騰量(mm·d-1)；Rn為作物表面凈輻射量(MJ·m-2·d-1)；G為土壤熱通量(MJ·m-2·d-1)；γ為濕度計(jì)常數(shù)(kPa·℃-1)；T為空氣平均溫度(℃)；u2為地面以上2m高處的風(fēng)速(m·s-1)；es為空氣飽和水汽壓(kPa)；ea為空氣實(shí)際水汽壓(kPa)；Δ為飽和水汽壓與溫度關(guān)系曲線的斜率(kPa·℃-1)。

作物系數(shù)Kc值的選取參考已有的研究成果[18-20]。

農(nóng)業(yè)有效降雨量采用降雨有效利用系數(shù)來(lái)計(jì)算[21]：

Pe=∑σP

(4)

式中，Pe為作物生育期內(nèi)有效降雨量(mm)；P為日降雨量(mm)；σ為日降雨量有效利用系數(shù)(P<5mm，σ=0；5mm≤P≤50mm，σ=1；P>50mm，σ=0.8)。

農(nóng)業(yè)總凈灌溉需水量采用下式計(jì)算：

(5)

式中，IN為總凈灌溉需水量(108 m3)；Ij為第j種作物全生育期凈灌溉定額(mm)；Aj為第j種作物播種面積(104 hm2)。

農(nóng)業(yè)耗水量采用下式計(jì)算：

(6)

式中，Wt為農(nóng)業(yè)耗水量(108 m3)；ETcj為第j種作物全生育期蒸發(fā)蒸騰量(mm)；Aj為第j種作物播種面積(104 hm2)。

1.3統(tǒng)計(jì)降尺度模型SDSM

在進(jìn)行區(qū)域尺度氣候變化研究時(shí)，為了解決GCM空間尺度不匹配的問(wèn)題，必須充分應(yīng)用降尺度技術(shù)[22]，本文采用統(tǒng)計(jì)降尺度模型SDSM 4.2版本預(yù)測(cè)石羊河流域未來(lái)的日ET0和日降水，統(tǒng)計(jì)降尺度模型SDSM的具體步驟詳見(jiàn)參考文獻(xiàn)13。

1.4IDW插值

在ArcGIS下通過(guò)反距離權(quán)重插值方法(IDW)獲得石羊河流域小麥和玉米等6種典型作物凈灌溉定額(I)多年平均及未來(lái)的空間分布圖。

2結(jié)果與分析

2.11959—2012年各作物多年平均凈灌溉定額

石羊河流域現(xiàn)狀種植結(jié)構(gòu)中，小麥、玉米、蔬菜、棉花、水果、油料作物分別占總播種面積的29%、15%、14%，6%、6%及5%，合計(jì)占75%。因此以小麥、玉米、甜椒(代表蔬菜)、棉花、胡麻(代表油料作物)和蘋(píng)果(代表水果)6種主要作物為例，研究石羊河流域多年平均及未來(lái)凈灌溉定額的時(shí)空變化。

1959—2012年流域各區(qū)縣各作物生育期內(nèi)的平均凈灌溉定額見(jiàn)表1，6種典型作物的凈灌溉定額的空間分布如圖2。小麥的凈灌溉定額呈現(xiàn)出從西南的祁連山區(qū)到東北綠洲平原遞增的趨勢(shì)，最大值達(dá)603 mm，位于涼州區(qū)，而最小值217 mm，位于天祝區(qū)；玉米的凈灌溉定額空間分布趨勢(shì)與小麥基本相同，其最大值為325 mm，位于民勤，最小值為96 mm，位于天祝。結(jié)合石羊河流域1959—2012年平均降水的空間分布，可以看出流域內(nèi)降水量越少的區(qū)域，I值越大，這與楊興國(guó)[23]的研究所得規(guī)律一致。

表1　石羊河流域行政區(qū)各作物生育期內(nèi)多年平均和未來(lái)2050 s平均凈灌溉定額/mm

2.2多年平均農(nóng)業(yè)灌溉需水量

流域各區(qū)縣多年平均農(nóng)業(yè)耗水量Wt和凈灌溉需水量IN值如表2所示，結(jié)果表明，流域多年平均IN為12.65×108m3，多年平均Wt為15.42×108m3；多年平均凈灌溉需水量IN的大小排序?yàn)椋好袂?03.21 mm>涼州286.69 mm >永昌257.06 mm>古浪230.14mm>天祝126.46 mm，多年平均單位面積農(nóng)業(yè)總耗水量Wt的大小排序?yàn)椋好袂?36.46 mm>古浪328.61 mm>涼州326.59 mm>永昌307.88 mm>天祝272.88 mm。

表2　石羊河流域行政區(qū)多年平均農(nóng)業(yè)耗水量(Wt)和凈灌溉需水量(IN)

2.3未來(lái)各作物凈灌溉定額

石羊河流域各氣象站ET0的降尺度模擬效果見(jiàn)文獻(xiàn)12，流域日降水量模擬值和實(shí)測(cè)值的確定性系數(shù)R2見(jiàn)表3，率定期R2在0.23～0.68之間、驗(yàn)證期R2在0.30～0.79之間。月尺度降水模擬效果以烏鞘嶺站為例(圖3)，說(shuō)明降水模擬值的年內(nèi)分布與實(shí)測(cè)值均較為一致，模擬效果比較理想，表明SDSM可以用于降尺度處理GCM的輸出數(shù)據(jù)。

圖2石羊河流域各區(qū)縣6種典型作物多年平均和未來(lái)A2情景下凈灌溉定額(I)的空間變化

Fig.2Spatial distributions ofIfor six kinds of typical crops in Shiyang River Basin during 1959—2012,

2020s, 2050s, and 2080s under A2 scenarios

A2、B2情景下未來(lái)降水相比基準(zhǔn)年1961—2000年的變化率如表4所示，在A2情景下，降水在2020 s、2050 s和2080 s三個(gè)時(shí)期將分別下降5%，13%和19%，變幅隨時(shí)間逐漸增大；B2情景與A2情景的變化趨勢(shì)是相同的，未來(lái)3個(gè)時(shí)期將分別下降6%，11%和13%。流域降水在未來(lái)將持續(xù)減少，在2050 s之后變化趨勢(shì)將會(huì)更為顯著。

預(yù)測(cè)石羊河流域各行政區(qū)在2020 s、2050 s和2080 s各作物生育期內(nèi)的平均凈灌溉定額，以2050 s為例，如表1所示，不同作物的凈灌溉定額對(duì)氣候變暖的響應(yīng)存在著差異。在ArcGIS下獲得未來(lái)2020 s、2050 s和2080 s小麥、玉米、甜椒、棉花、胡麻和蘋(píng)果的凈灌溉定額在A2和B2兩種氣候變化情景下的空間分布圖，以A2情景為例，如圖2所示，在2080 s流域小麥的凈灌溉定額最大值達(dá)701.97 mm，位于涼州區(qū)，而最小值位于天祝區(qū)，為404.28 mm；玉米最大值為413.28 mm，位于民勤，最小值位于天祝區(qū)，為230.61 mm；小麥和玉米在未來(lái)3個(gè)時(shí)期A2、B2兩種情景下的凈灌溉定額空間分布規(guī)律與多年平均分布基本一致，且在時(shí)間上呈上升趨勢(shì)，增幅逐漸增大，到A2情景下的2080 s，小麥凈灌溉定額比現(xiàn)狀年增加144.52 mm，玉米比現(xiàn)狀年增加90.92 mm；且A2情景下的增幅大于B2情景。

圖3　烏鞘嶺站SDSM模擬的月降水和實(shí)測(cè)月降水序列散點(diǎn)圖

表4　流域降水A2和B2兩種情景下的變化率

2.4未來(lái)農(nóng)業(yè)灌溉需水量

流域各區(qū)縣未來(lái)農(nóng)業(yè)耗水量Wt值和凈灌溉需水量IN如表5所示，在A2情景下，總凈灌溉需水量IN和農(nóng)業(yè)總耗水量Wt在2020 s、2050 s和2080 s三個(gè)時(shí)期將分別達(dá)到13.45×108m3、15.02×108m3、16.94×108m3和15.53×108m3、16.65×108m3、18.18×108m3；B2情景與A2情景的上升趨勢(shì)相同，在未來(lái)3個(gè)時(shí)期將分別上升到13.55×108m3、14.63×108m3、15.51×108m3和15.56×108m3、16.34×108m3、17.00×108m3；A2情景下的增幅在2020 s小于B2情景，但在2050 s和2080 s都大于B2情景。因此，石羊河流域的農(nóng)業(yè)耗水量Wt和凈灌溉需水量IN在未來(lái)將持續(xù)增加，在2050 s之后這種上升趨勢(shì)將會(huì)更為顯著。

3結(jié)論與討論

1) SDSM模型可以用于ET0和降水的降尺度處理。

2) 石羊河流域小麥、玉米、甜椒、棉花、胡麻和蘋(píng)果多年平均凈灌溉定額(I)在空間上都呈現(xiàn)從西南到東北遞增的趨勢(shì)。預(yù)測(cè)未來(lái)氣候變化情景下，6種典型作物的I空間分布仍呈現(xiàn)從西南部地區(qū)向東北地區(qū)遞增的規(guī)律，且I在時(shí)間上都呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，A2情景下的增幅大于B2情景。

3) 石羊河流域多年平均Wt和IN分別為15.42×108m3、12.65×108m3，在未來(lái)A2情景下，Wt和IN

表5　石羊河流域行政區(qū)未來(lái)平均農(nóng)業(yè)耗水量(Wt)和凈灌溉需水量(IN)/108m3

在2020 s分別為15.53×108m3、13.45×108m3；在2050 s分別為16.65×108m3，15.02×108m3；在2080 s分別為18.18×108m3、16.94×108m3。在未來(lái)B2情景下，Wt和IN在2020 s分別為15.56×108m3、13.55×108m3；在2050 s分別為16.34×108m3、14.63×108m3；在2080 s分別為17.00×108m3、15.51×108m3。未來(lái)IN和Wt呈明顯上升趨勢(shì)，且A2情景下的增幅大于B2情景。

從總體來(lái)看，氣候變化使區(qū)域農(nóng)業(yè)灌溉需水在未來(lái)呈上升趨勢(shì)[5-10]，而石羊河流域降水量小、蒸發(fā)量大，灌溉對(duì)作物產(chǎn)量起著至關(guān)重要的作用。未來(lái)的氣候變化會(huì)使流域水資源矛盾供需更加突出，甚至導(dǎo)致灌溉用水進(jìn)一步擠占生態(tài)用水。因此急需采取措施緩解流域灌溉水供需矛盾突出的狀況，如：科學(xué)管理農(nóng)業(yè)灌溉用水，開(kāi)展農(nóng)田水利基本建設(shè)，推廣旱作節(jié)水技術(shù)，還可以改變播期、引入早中熟品種、適當(dāng)擴(kuò)大棉花等喜溫喜熱作物的種植面積等。

本研究在探討氣候變化對(duì)石羊河流域農(nóng)業(yè)灌溉需水的影響時(shí)，未考慮作物生育期、品種改良和病蟲(chóng)害的影響，也未考慮氣候變化對(duì)作物系數(shù)的影響，有待于進(jìn)一步的研究。

參 考 文 獻(xiàn)：

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Simulation and estimation of impact from climatic changes on

irrigation water requirement in Shiyang River Basin

NIU Ji-ping1,2, SU Xiao-ling1, TANG Ze-jun2

(1.CollegeofWaterResources&CivilEngineering,NorthwestA&FUniversity,Yangling,Shaanxi712100,China;

2.CollegeofWaterConservancyandCivilEngineering,ChinaAgriculturalUniversity,Beijing100083,China)

Abstract：Upon the simulation and estimation of the impact from climatic changes on net irrigation requirement quota of crop, irrigation water requirement (IN) and total crop water demand (Wt) in Shiyang River Basin could provide support for efficient use of water resources and sustainable development of agriculture. While dailyET0 and precipitation in 2020 s, 2050 s and 2080 s were downscaled from HadCM3 (Hadley centre Coupled Model, version 3) outputs under A2 and B2 emission scenarios by SDSM (Statistical Downscaling Model), based on meteorological data from 11 meteorological stations located in and around the Shiyang River Basin during 1951—2012. Net irrigation requirement quota,IN andWt were calculated by using crop coefficient method, and removing the effective rainfall. The spatial distribution of net irrigation requirement quota was investigated by Inverse Distance Weighted Interpolation. The results showed that net irrigation requirement quota performed an increasing tendency from southwest to northeast gradient for wheat, maize, sweet pepper, cotton, sesame and apple. HadCM3 projected an increasing trend for these six typical crops. The presentIN andWt were 12.65×108m3and 15.42×108m3, respectively in the whole basin. When the present planting structure was maintained, under A2 emission scenario, theIN were 13.45×108m3, 15.02×108m3, and 16.94×108m3, and theWt were 15.53×108m3, 16.65×108m3, and 18.18×108m3, respectively in 2020 s, 2050 s and 2080 s. Under B2 emission scenario, theIN were 13.55×108m3, 14.63×108m3, and 15.51×108m3, and theWt were 15.56×108m3, 16.34×108m3, and 17.00×108m3respectively in 2020 s, 2050 s and 2080 s. A remarkable increasing temporal trend was observed in net irrigation water requirement,IN andWt. The increase under B2 scenario was lower than that under A2 scenario. There would be a significant increasing trend about requirement of irrigation water in the future, which would especially be more significant after the 2050 s.

Keywords:climatic change; net irrigation water requirement; Shiyang River Basin; SDSM

中圖分類(lèi)號(hào)：S274；S161

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

通信作者：粟曉玲(1968—)，女，四川開(kāi)江人，教授，博士，博士生導(dǎo)師，主要從事水資源規(guī)劃與管理研究。 E-mail:suxiaoling17@126.com。

作者簡(jiǎn)介：牛紀(jì)蘋(píng)(1989—)，女，山東日照人，博士研究生，主要從事農(nóng)業(yè)水土資源利用與保護(hù)研究。

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51279166)；西北農(nóng)林科技大學(xué)中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)科技創(chuàng)新重點(diǎn)項(xiàng)目(QN201168)

收稿日期：2015-03-06

doi:10.7606/j.issn.1000-7601.2016.01.32

文章編號(hào)：1000-7601(2016)01-0206-07