基于GLDAS-NOAH的長江流域藍(lán)綠水資源時空變化特征

史孟琦， 袁 喆， 史曉亮， 李 藝， 陳 菲(.西安科技大學(xué) 測繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，西安 70054； 長江科學(xué)院 水資源綜合利用研究所，武漢 43000)

1 研究背景

Falkenmark[1]于1995年將水資源分為藍(lán)水資源(Blue Water Resources)和綠水資源(Green Water Resources)。藍(lán)水指大氣降水中可以被人類直接利用的地表水和地下水[2]；綠水分為綠水流(Green Water Flow，GWF)和綠水儲量(Green Water Storge，GWS)：綠水流指實際蒸散發(fā)量(Evapotranspiration，Evap)，綠水儲量指儲存在土壤中的水分(Soil Water)[3-4]。藍(lán)綠水概念的引入，將生態(tài)過程與水循環(huán)過程緊密聯(lián)系起來，為科學(xué)全面地評價水資源提供了新思路，同時也為維護(hù)地球陸地生態(tài)系統(tǒng)各項功能、優(yōu)化水資源配置提供了理論依據(jù)[5-6]。

國內(nèi)外對于藍(lán)水資源評估的研究，主要采用水文模型法與統(tǒng)計分析法這兩種方法，而對于綠水資源的評估按照研究方法可分為水量平衡法、生物學(xué)方法與水文模型模擬法[7]。由于水文模型法可同時對藍(lán)綠水資源進(jìn)行流域尺度的空間分布變化分析，因此被學(xué)者廣泛使用。Zhang等[8]采用FLEX-Topo水文模型，在景觀尺度上對黑河上游藍(lán)綠水資源分布特征進(jìn)行了分析。左德鵬等[9]利用分布式SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型對渭河流域的藍(lán)綠水資源儲量進(jìn)行了綜合評估。Hanasaki等[10]利用H08水資源模型評估了全球藍(lán)綠水資源量，并結(jié)合主要農(nóng)作物虛擬水含量，對全球虛擬水流量進(jìn)行估算。劉昌明等[11]通過構(gòu)建的耦合植被變化影響的分布式水文模型 HIMS-VIH(Hydro-Informatic Modeling System-Vegetation Impacts on Hydrology)，來模擬黃河中游藍(lán)水-綠水轉(zhuǎn)化過程，并分析了植被變化對藍(lán)綠水資源的動態(tài)影響。Chen等[12]將MPI-HM水文模型與全球大氣模式結(jié)合，并分析了氣候變化對中國十大河流流域藍(lán)綠水資源的影響。

長江流域覆蓋面積占我國總面積1/5，人口和經(jīng)濟(jì)總量超全國40%，是我國社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的黃金水帶，擁有豐富的自然資源和生物多樣性，是中華民族發(fā)展的重要支撐。作為我國南水北調(diào)工程的水源地，長江流域在我國水資源優(yōu)化配置中占有極為重要的地位。目前國內(nèi)有關(guān)藍(lán)綠水資源的研究主要集中在中小尺度流域，而針對地域廣闊、流域特征多變的長江流域藍(lán)綠水空間分布差異研究較少。鑒于此，本文基于GLDAS-NOAH水文模型，對長江流域內(nèi)的藍(lán)綠水資源進(jìn)行模擬，進(jìn)而評估流域內(nèi)的藍(lán)綠水資源的時空分布特征，為合理利用流域內(nèi)水資源提供科學(xué)依據(jù)。

2 研究區(qū)概況

長江為世界第三長河，發(fā)源于青藏高原的唐古拉山脈，橫貫中國中部，流經(jīng)中國青海、西藏等共11個省區(qū)，全長約6 387 km。長江水資源總量(約9 755×108m3)占全國的36%，其支流與湖泊眾多，是中國水量最豐富的河流。長江流域位于90°33′E—122°25′E，24°30′N—35°45′N，面積約1.8×106km2，占中國國土面積的18.8%[13]，呈多級階梯性地形，且流經(jīng)的地形地貌包括山地、高原、盆地(支流)、丘陵和平原等(圖1)。長江流域地處亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū)，氣候溫暖濕潤，年平均氣溫呈東高西低、南高北低的空間分布，年均降水量約1 067 mm，年降水量和暴雨時空分布極不均勻[14-15]。

圖1 長江流域地理位置Fig.1 Geographical location of the Yangtze River Basin

3 資料與方法

3.1 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

全球陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)(Global Land Data Assimilation System，GLDAS)是一個離線且不與大氣耦合的地表模型，包含了多組地表水和能量場數(shù)據(jù)集[16]。GLDAS擁有4個陸地表面模型(Noah、CLSM、CLM、VIC)，其中GLDAS-Noah數(shù)據(jù)集包含3 h、每天和每月的分辨率分別為0.25°×0.25°和1°×1°的數(shù)據(jù)，能夠提供全球地表水的狀態(tài)場和通量場(包括降水、蒸散發(fā)、土壤含水量和地表徑流等)[12,17]。本文采用美國航空航天局提供的2000—2019年月尺度GLDAS-NOAH數(shù)據(jù)(https:∥hydro1.gesdisc.eosdis.nasa.gov/)，空間分辨率為0.25°×0.25°。

歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index，NDVI)采用美國航空航天局提供的MODIS產(chǎn)品數(shù)據(jù)MOD13A3，時間跨度為2001—2019年，空間分辨率1 km。土地利用類型數(shù)據(jù)采用美國航空航天局提供的MODIS三級年度全球土地利用/覆蓋類型產(chǎn)品數(shù)據(jù)MCD12Q1，空間分辨率500 m(https:∥ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov/)。采用MRT(MODIS Reprojection Tool)工具對數(shù)據(jù)進(jìn)行鑲嵌、投影及格式的轉(zhuǎn)換。數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)數(shù)據(jù)空間分辨率為90 m，獲取自地理空間數(shù)據(jù)云(http:∥www.gscloud.cn/)。氣象數(shù)據(jù)(逐月降水?dāng)?shù)據(jù))獲取自中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http:∥data.cma.cn)。泥沙量數(shù)據(jù)獲取自長江公報(http:∥www.cjw.gov.cn/zwzc/bmgb/)。長江流域土地覆蓋類型分布見圖2。

圖2 長江流域土地覆蓋類型分布Fig.2 Distribution of land cover types in the Yangtze River Basin

3.2 藍(lán)綠水資源模擬方法

本研究中綠水資源指綠水流，即實際蒸散發(fā)量(Evap)；藍(lán)水包括地表徑流、地下徑流和融雪徑流，通過Matlab軟件對GLDAS-NOAH數(shù)據(jù)集處理，可直接獲得藍(lán)綠水的各分量。已有相關(guān)研究表明，該數(shù)據(jù)集在長江流域模擬的徑流量、實際蒸散發(fā)量與實測值吻合較好，模擬精度較高[16]。

采用綠水系數(shù)(Green Water Coefficient，GWC)作為分析長江流域藍(lán)綠水資源分配狀況的參數(shù)，可用來表示區(qū)域內(nèi)綠水資源的比重[12]。藍(lán)綠水資源量及綠水系數(shù)計算公式如下：

BWF=Qs+Qsb+Qsm；

(1)

GWF=Evap；

(2)

(3)

式中：BWF表示藍(lán)水資源量(mm)；Qs表示地表徑流(mm)；Qsb表示地下徑流(mm)；Qsm表示融雪徑流(mm)；GWF表示綠水資源量(mm)；Eavp表示實際蒸散發(fā)量(mm)。

4 結(jié)果分析與討論

4.1 長江流域藍(lán)綠水資源時空分布特征

4.1.1 多年平均藍(lán)綠水資源空間分布特征

長江流域內(nèi)2000—2019年多年平均藍(lán)水資源量和綠水資源量分別為420.24 mm和686.95 mm，流域內(nèi)多年平均綠水系數(shù)為68.59%，綠水資源總量約是藍(lán)水資源總量的1.62倍，水資源總體以綠水為主(圖3)。長江流域藍(lán)綠水資源空間分布差異顯著，長江源區(qū)多年平均藍(lán)水資源量不足300 mm，四川盆地、橫斷山脈、云南北部等地區(qū)藍(lán)水資源量在400～600 mm之間，長江中下游平原的湖南、江西等地藍(lán)水資源量達(dá)到800 mm以上。長江源區(qū)綠水資源量不足300 mm，貴州北部、四川中部等地區(qū)綠水資源量在500～700 mm之間，湖北東部、安徽南部和江西北部等長江中下游平原地區(qū)達(dá)到700 mm以上。整體來看，藍(lán)水資源量呈現(xiàn)由西北向東南遞增趨勢，但綠水資源量的空間分布受海拔影響較為顯著，高海拔地區(qū)分布較少，低海拔地區(qū)分布較多，在長江源區(qū)與長江下游地區(qū)表現(xiàn)最為明顯。

圖3 長江流域水資源的空間分布特征Fig.3 Spatial distribution characteristics of water resources in the Yangtze River Basin

將土地利用類型重分類為耕地、林地、草地、水體、建筑用地和未利用地，得到長江流域內(nèi)的土地利用類型分布圖。結(jié)合藍(lán)綠水資源分布圖，分析不同類型土地利用下的藍(lán)綠水資源空間分布(表1)。長江流域土地利用類型以林地為主，面積占比約為41.23%，主要集中分布在四川南部、陜西南部以及湖北西部等地區(qū)。林地的蒸發(fā)比例較高，平均綠水資源量約為720.89 mm，高于流域平均值，平均藍(lán)水資源量約為499.76 mm。草地面積占比約為23.09%，主要分布在青海南部、四川西部等地區(qū)，其平均藍(lán)水資源量約為303.03 mm，平均綠水資源量約為561.91 mm。由于草地對地表徑流有一定的截留能力，故草地的平均藍(lán)水資源量低于流域平均值。

表1 不同土地覆蓋下的藍(lán)綠水分布Table 1 Distribution of blue water and green water resources under different land covers

4.1.2 藍(lán)綠水資源量年內(nèi)分配特征

2000—2019年期間長江流域內(nèi)的藍(lán)綠水資源與綠水系數(shù)年內(nèi)變化特征如圖4所示。長江流域全年降水集中在5—9月份，氣溫在7—8月份達(dá)到最高，藍(lán)綠水資源量在7月份較多，占全年的29%～32%。藍(lán)綠水資源量在7月份達(dá)到了峰值，平均藍(lán)水資源量為73.56 mm，綠水資源量為113.2 mm；藍(lán)綠水資源量在1—2月份較少，占全年的5%～6%。最冷月為1月份，藍(lán)綠水資源量最低，平均藍(lán)水資源量為12.93 mm，綠水資源量為18.17 mm。而5—9月份之間的藍(lán)綠水總量分別占到全年平均總量的66.2%和66.9%。月平均綠水系數(shù)在68%±5%范圍內(nèi)，變化相對較小，其中2—4月份的綠水系數(shù)相對較高，在70%以上。此外月平均藍(lán)綠水資源量變化整體上與氣溫的變化同步，從而使得綠水系數(shù)相對穩(wěn)定，沒有出現(xiàn)大幅度的升高或降低。

圖4 2000—2019年期間藍(lán)綠水資源量、綠水系數(shù)年內(nèi)分配Fig.4 Annual distribution of blue water and green water flow and green water coefficient during 2000-2019

4.2 近20 a長江流域藍(lán)綠水資源量演變特征

4.2.1 藍(lán)綠水資源量年際變化特征

2000年以來長江流域藍(lán)水資源量與綠水資源量呈現(xiàn)出“雙上升”的趨勢，近20 a來藍(lán)水資源量與綠水資源量變化率分別為3.26 mm/a和2.27 mm/a，藍(lán)水資源的變化幅度要高于綠水資源，進(jìn)而導(dǎo)致綠水系數(shù)有所降低。由于綠水資源年際變化相對平緩，藍(lán)水資源的變化直接影響到年均綠水系數(shù)的大小。此外，在藍(lán)水資源相對偏少的年份可以發(fā)現(xiàn)，綠水資源有小幅度提升，尤其是在典型干旱年份2006年、2009年、2011年和2013年[17]，綠水資源總量分別為727.59、674.71、702.77、728.49 mm，藍(lán)水資源總量分別為310.18、312.86、236.03、338.64 mm，平均綠水系數(shù)73.89%，高于20 a間長江流域平均綠水系數(shù)68.59%，說明干旱年份蒸散消耗的水資源(綠水)比例高于其他年份，且干旱年份徑流總量占水資源總量的比例低于其他年份，因此，長江流域內(nèi)藍(lán)綠水的變化以及綠水系數(shù)與干旱有著一定的相關(guān)性(圖5)。

圖5 平均藍(lán)綠水資源量、綠水系數(shù)年際變化Fig.5 Interannual variation of average blue water and green water flow and green water coefficient

4.2.2 藍(lán)綠水資源量時間變化趨勢的空間分布

近20 a來，長江流域的藍(lán)水資源在四川西南部、云南北部、湖南東南部以及湖北等地區(qū)呈現(xiàn)下降趨勢，其中四川西南部、湖北中部等地呈現(xiàn)顯著減少趨勢，湖北西部和東部、云南北部等地區(qū)減少趨勢不顯著；四川東北部、重慶西部、江西東北部以及安徽與江蘇南部等長江下游地區(qū)呈現(xiàn)增加趨勢，其中四川、陜西與甘肅交界處部分地區(qū)呈現(xiàn)顯著增加趨勢，而四川東北部、重慶、貴州北部以及長江中下游大部分地區(qū)的增長趨勢并不顯著(圖6(a))。長江流域的綠水資源在四川北部、重慶西北部、陜西南部、湖北西南部呈現(xiàn)減少趨勢，這些地區(qū)多呈現(xiàn)顯著減少趨勢，且周圍零星區(qū)域的下降趨勢并不顯著；在長江源區(qū)、四川南部、江蘇南部、湖南、湖北以及江西等地區(qū)，年均綠水總量呈現(xiàn)增長趨勢，但增長趨勢并不顯著(圖6(b))。

圖6 長江流域水資源的空間變化趨勢Fig.6 Spatial trends of water resources in the Yangtze River Basin

降水是藍(lán)綠水資源的主要來源，與藍(lán)水資源的變化有較高的相關(guān)性。利用IDW反距離權(quán)重差值法，對長江流域11省區(qū)氣象站點逐月降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行插值，計算流域20 a的月降水量。研究區(qū)藍(lán)水資源與降水量相關(guān)系數(shù)為0.867，呈現(xiàn)高度相關(guān)(圖7(a))，降水量增多與減少能直接影響到徑流量變化，在典型干旱年份2006年、2009年、2011年、2013年，年均降水量與藍(lán)水資源量均低于多年平均值，且大部分降水通過植被冠層截留后滲入地表，形成生態(tài)系統(tǒng)用水，很難形成地表徑流，因此藍(lán)水資源量隨著降水量的減少而減少。

采用月值NDVI數(shù)據(jù)與綠水資源作相關(guān)性分析，結(jié)果如圖7(b)所示。綠水資源與NDVI的關(guān)系較為密切，綠水資源量與NDVI相關(guān)系數(shù)為0.908，呈現(xiàn)高度相關(guān)關(guān)系。綠水主要來源于植被對降水的冠層截留、植物根系吸收水分及土壤儲存水，且綠水會隨著降水的增加而達(dá)到飽和，但不會無限增加[2]。長江流域覆蓋面積較大，植被覆蓋度分布差異較為顯著，隨著退耕還林等政策實施，林草等植被覆蓋類型正處于恢復(fù)狀態(tài)[18]，而植被的蒸騰作用較為明顯，因此林草植被覆蓋面積的變化是綠水資源量變化的重要原因。

圖7 藍(lán)水資源和降水量、綠水資源與NDVI的相關(guān)性Fig.7 Correlation between blue water and precipitation，green water and NDVI

圖8 長江流域年均綠水系數(shù)變化趨勢及顯著性分析Fig.8 Trend and significance analysis of annual average green water coefficient in the Yangtze River Basin

4.3 長江流域綠水系數(shù)變化及其生態(tài)環(huán)境意義

4.3.1 綠水系數(shù)空間變化趨勢

長江流域多年平均綠水系數(shù)的變化趨勢如圖8所示。近20 a長江流域年均綠水系數(shù)主要在長江上游與下游等地區(qū)呈現(xiàn)增大趨勢，其中青海南部、四川北部、陜西南部、重慶東北部與安徽南部等地區(qū)有顯著減少的趨勢；貴州中部、湖南西部以及江西東部等部分地區(qū)年均綠水系數(shù)的下降趨勢并不顯著。而四川中南部、云南北部、湖南中部、湖北中部以及江蘇中西部呈現(xiàn)上升趨勢，但上升趨勢并不顯著。長江源區(qū)、云南北部、陜西南部以及湖北中部等地區(qū)的綠水系數(shù)較高，主要是因為這些地區(qū)土地利用類型以林地、草地為主，植被覆蓋面較大，蒸散比例較高，且林地對地表徑流有一定的截留能力。從空間變化來看，南方地區(qū)的降水較多，而長江流域東南部藍(lán)水資源主要受到降水變化的影響，降水充沛，產(chǎn)水系數(shù)高，因此該地區(qū)的綠水系數(shù)相對較低。

中國南北地域格局存在著一定的差異，從空間分布格局上看，北方地區(qū)降水相對于南方地區(qū)較少，故北方地區(qū)綠水資源占比較高，平均可占到水資源總量的90%左右[19]，如黃河一級支流渭河流域中綠水系數(shù)為87.1%[20]，黑河流域的綠水系數(shù)約為88.0%[21]；而南方地區(qū)降水充沛，產(chǎn)水系數(shù)相對較高，綠水資源平均占水資源總量的60%左右[14,22]。長江流域?qū)儆谀戏降貐^(qū)，其綠水系數(shù)相對北方地區(qū)較小。

查閱長江流域主要省份相關(guān)統(tǒng)計年鑒發(fā)現(xiàn)，長江流域主要地區(qū)造林面積自2004年來呈現(xiàn)逐步增長趨勢(圖9)，累計林地種植在2019年達(dá)到2.75×105km2。采用國際地圈生物圈計劃(IGBP)制定的土地覆蓋分類方案，將2001年、2019年的土地覆蓋分為林地、草地、灌叢、農(nóng)田和非植被地5類[23]，通過變化檢測分析20 a來長江流域主要植被變化(圖10)。結(jié)果表明，林地的增加主要集中在四川西部、云南北部、陜西南部以及長江中下游平原等大部分地區(qū)，在這些地區(qū)中，除陜西西南部秦嶺地區(qū)外，多數(shù)造林面積增加地區(qū)的綠水系數(shù)呈增加趨勢。

圖9 2004—2019年長江流域年總造林面積和累計造林面積Fig.9 Annual total and cumulative afforestation area in the Yangtze River Basin from 2004 to 2019

圖10 2001—2019年長江流域主要植被類型變化Fig.10 Changes of major vegetation types in the Yangtze River Basin from 2001 to 2019

4.3.2 綠水系數(shù)變化的生態(tài)環(huán)境意義

綠水系數(shù)的變化取決于藍(lán)綠水資源量的變化，而藍(lán)綠水均來源于大氣降水。林草等植被蒸散能力較強(qiáng)，且對地表徑流能起到巨大的延緩作用[24]，提高林草覆蓋面積能夠減少降水轉(zhuǎn)化為藍(lán)水的比例，同時也會提高實際蒸散發(fā)量，最終體現(xiàn)在綠水系數(shù)的變化上。長江流域目前正面臨水土流失這一重大問題，而導(dǎo)致這一問題發(fā)生的主要原因是其不合理的土地利用類型變化[25]。為了減少水土流失，國家也高度重視長江流域的水土保持建設(shè)，自1999年起實行退耕還林還草、封山育林等水土保持政策。

水土保持措施的本質(zhì)，就是對地表徑流進(jìn)行調(diào)節(jié)，造林植草等措施能夠延緩地表徑流，提高土壤含水量，從而降低降水到藍(lán)水的轉(zhuǎn)化率。提高林草植被覆蓋率，能夠增強(qiáng)植被對地表的保護(hù)能力，同時能夠減少坡面侵蝕與河床侵蝕，減少河流的產(chǎn)沙量[26-27]，而綠水系數(shù)會隨著林草植被覆蓋率的提升而增大，因此，產(chǎn)沙量與綠水系數(shù)有著密切的關(guān)系。綠水系數(shù)的提高意味著植被蒸騰作用的增強(qiáng)，說明地表林草植被覆蓋度有所提升，植被對土壤的保育能力也有所增強(qiáng)，使得坡面侵蝕與河道侵蝕有所減弱，產(chǎn)沙量有所降低。因此，在長江流域?qū)嵤┧帘３执胧?，提高綠水系數(shù)有著重要意義。

研究表明植被能夠通過增大綠水系數(shù)來間接影響到產(chǎn)沙量，本文選擇長江上游屏山與寸灘水文站點2006—2011年產(chǎn)沙量數(shù)據(jù)，與綠水系數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析，得出結(jié)果如表2所示，其中長江上游綠水系數(shù)與屏山站產(chǎn)沙量相關(guān)系數(shù)為-0.95，與寸灘站產(chǎn)沙量相關(guān)系數(shù)為-0.92，均呈現(xiàn)較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)關(guān)系。這與黃晨璐[28]在祖厲河流域研究結(jié)果相一致。據(jù)長江水利委員會發(fā)布的《2006—2015年長江流域水土保持公報》顯示，長江流域產(chǎn)沙區(qū)主要集中于中上游地區(qū)，如金沙江上游、沱江流域和三峽水庫等區(qū)域[29]。2000年以來，隨著長江防護(hù)林體系建設(shè)以及退耕還林政策實施，長江流域水土流失防治成效顯著。2013年全流域?qū)崿F(xiàn)水體流失面積由增到減的歷史性轉(zhuǎn)變，2015年陡坡耕地實現(xiàn)退耕的面積達(dá)259 km2，>35°的坡耕地退耕幅度為25%[30]，到2018年底，流域林地覆蓋率達(dá)到49.08%[18]，初步治理水土流失面積已達(dá)到4.5×105km2[31]。其次一系列大型水電工程建成運行是導(dǎo)致年輸沙量顯著下降的重要原因[32]，2012年以后，長江流域建成并投入使用了向家壩工程、南水北調(diào)中線一期工程以及引江濟(jì)漢等工程，這些水利工程能夠提高庫區(qū)蓄水保土能力，減少出庫泥沙量，對下游河道的演變也會產(chǎn)生一定影響。研究表明2000年以來長江流域中下游地區(qū)產(chǎn)沙量較2000年以前有著明顯的下降趨勢，且2000年以后的下降趨勢極為顯著[33]。因此，綠水系數(shù)可以較好地反映流域水沙變化特征，為水沙監(jiān)測提供了一種新思路。

表2 產(chǎn)沙量與綠水系數(shù)的相關(guān)系數(shù)Table 2 Coefficient of correlation between sediment yield and green water coefficient

5 結(jié) 論

本文基于2000—2019年長江流域的地表徑流、地下徑流、實際蒸散量等GLDAS產(chǎn)品分量數(shù)據(jù)，模擬了流域內(nèi)藍(lán)綠水資源分布，并結(jié)合DEM、土地利用類型等數(shù)據(jù)分析流域內(nèi)藍(lán)綠水資源的時空分布特征，進(jìn)一步分析了綠水系數(shù)的變化，主要結(jié)論如下：

(1)長江流域年均藍(lán)水資源量為420.24 mm，年均綠水資源量為686.95 mm，流域內(nèi)平均綠水系數(shù)為68.59%。

(2)綠水系數(shù)的變化與藍(lán)水資源量的逐年變化趨勢近似，尤其是在干旱發(fā)生的2006年、2009年、2011年、2013年這4個年份，年均綠水資源總量的變化很明顯。

(3)長江流域藍(lán)綠水資源時空分布不均勻，整體上藍(lán)水資源呈現(xiàn)由西北向東南逐漸增加的空間分布，綠水資源量呈現(xiàn)由西向東逐漸增加的空間分布，綠水系數(shù)呈現(xiàn)西北部、北部地區(qū)高，東南地區(qū)低的空間分布；在時間分布上，藍(lán)水資源呈現(xiàn)出先減后增的趨勢，綠水資源量呈現(xiàn)逐漸增加的趨勢，兩者增長幅度分別為3.26 mm/a和2.27 mm/a，綠水系數(shù)呈現(xiàn)出先增后減的趨勢。在年內(nèi)變化上看，月平均水資源量中5—9月份的藍(lán)綠水資源量較高，均占到總體的66%左右，而2—4月份的平均綠水系數(shù)較高。