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表 3 研究区遥感蒸散发量比选
太阳能蒸散发量推算/ GLDAS-NOAH 蒸散发量 RE MOD16 蒸散发量 遥感蒸散发选
年份 RE（MOD16）
亿 m 3 /亿 m 3 （GLDAS-NOAH） /亿 m 3 取/亿 m 3
2012 40.41 52.76 30.56% 36.34 -10.07% 36.34
2013 43.33 54.17 25.02% 37.96 -12.39% 37.96
2014 49.45 43.42 -12.19% 33.04 -33.19% 43.42
2015 36.95 49.95 35.18% 37.24 0.78% 37.24
除该量，得到能与遥感蒸散发概念相对应的太阳能驱动的蒸散发量。
与两类遥感蒸散发产品 GLDAS-NOAH、MOD16 进行对比可以发现：2012、2013 和 2015 年相对
湿 润 的 年 份 ， MOD16 遥 感 蒸 散 发 产 品 计 算 结 果 更 接 近 水 量 平 衡 方 程 要 求 ， 相 对 误 差 小 于 13% ；
2014 年 是 降 水 较 少 的 干 旱 年 份 ， GLDAS-NOAH 遥 感 蒸 散 发 产 品 计 算 结 果 更 接 近 水 量 平 衡 方 程 要
求，相对误差为 12%。这个对比结果与多篇文献对 MOD16、GLDAS-NOAH 遥感蒸散发产品在我国
适用性评价的结论基本一致，即正常来水年份，MOD16 精度尚可 ［28-30］ ，干旱年份 MOD16 的蒸散发量
明显偏小 ［26］ ；而 GLDAS-NOAH 的蒸散发产品在干旱年份表现较好 ［31］ ，正常年份普遍偏高 ［27］ 。本文选
取 2012、2013 和 2015 年的 MOD16 产品和 2014 年的 GLDAS-NOAH 产品组合参与后续的灌溉用水量分
析。
4.2 计算灌溉用水量 按土地利用类型，提取出农田区域的蒸散发和降水量。利用插值后逐日网格
降水量，计算农田区域的有效降水。从农田区域蒸散发总量中扣除有效降水量，得到农田区域的灌
溉耗水量，参考公报的用水效率计算得到农田区域的灌溉水量，见表 4。
由表 4 中的计算结果可见， 2014 年农田蒸散发量最大，但降水量和有效降水量均最小，农田区
域必然存在大量灌溉水分补充，来支撑较高的蒸散发消耗。其余 3 年的农田蒸散发量较为接近，2015
年降水量虽明显小于 2012、2013 年，但由于其降水的年内分配较为均匀，产生了较多的有效降水，
推算 2015 年灌溉水量仍与 2012、2013 年相当。
表 4 研究区农业用水计算结果
农田蒸散发量 农田降水量 有效降水量 灌溉耗水量/亿 m 3 灌溉水量/亿 m 3
年份
3 3 3
/亿 m /亿 m /亿 m 计算结果 公报结果 差值 计算结果 公报结果 差值
2012 17.87 24.21 8.10 9.77 7.09 2.68 12.03 8.73 3.30
2013 18.83 29.22 9.64 9.19 6.71 2.48 11.20 8.18 3.02
2014 21.25 17.19 6.66 14.59 6.78 7.81 17.71 8.23 9.48
2015 19.17 22.93 9.79 9.38 6.26 3.12 10.88 7.26 3.62
4.3 计算结果合理性分析 将本文计算得到的灌溉耗水量与济南市水资源公报统计的灌溉耗水量进
行对比，发现在 2012 年、2013 年和 2015 年，来水条件接近多年平均或偏丰，本文计算的灌溉耗水量
与公报中统计灌溉耗水量较为接近，本文的结果总体偏大。在较为干旱的 2014 年，本文的结果比公
报统计的结果明显偏大。为分析 2014 年灌溉耗水量计算结果的合理性，从降水量、农作物长势、区
域水蓄变量几方面进行年际差异的比较。
（1）降水量年际差异分析。通过站点插值计算得到研究区 2012—2015 年降水量空间分布图，如图
3 所示，区域降水量年际变异性较大，总体降水量和农田区域的降水量均是 2013 年>2012 年>2015 年>
2014 年，从图 4 中可以看出 2012 年和 2013 年降水集中于夏季，降水大部分产流消耗，2014 和 2015 年
降水较均匀，故 2015 年的有效降水大于 2012 年。
（2）作物长势年际差异分析。利用遥感归一化叶面积指数（NDVI）产品，分析研究区农作物长势的
年际差异。图 5 为主要作物冬小麦每年第 129 天 NDVI 的空间分布，图 6 为 NDVI 与降水时间序列统计
对比。由图 5、图 6 可见，整体上冬小麦的长势在时间和空间上均未表现出明显的年际差异，虽然
2014 年降水较少，但作物保持了正常的长势，这与 4.2 节中 2014 年农田区域出现较高的蒸散发也保
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