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２．１．４ 灌溉模块 灌溉是重要的农业生产活动，它能够减轻或消除水分抑制对作物的影响，促进作物
生长，因此不能忽略灌溉过程。但是，区域作物模拟的灌溉数据很难获得。为此，借鉴 ＳＷＡＴ（Ｓｏｉｌ＆
ＷａｔｅｒＡｓｓｅｓｓｍｅｎｔＴｏｏｌ ）模 型 ［１７］ 、 ＣＬＭ（ＣｏｍｍｕｎｉｔｙＬａｎｄＭｏｄｅｌ）模 型 ［１９］ 、 ＩＳＢＡ（Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓｂｅｔｗｅｅｎ
ＳｕｒｆａｃｅＢｉｏｓｐｈｅｒｅＡｔｍｏｓｐｈｅｒｅ ）模型等模型灌溉过程的参数化方案，当土壤含水量低于某阈值时通过灌
溉使土壤含水量达到田间持水量 ［２０］ 。触发灌溉的土壤含水量阈值通过试错确定，确保计算出的灌溉水
量接近当地实际的灌溉水量。
２．１．５ 水库模块 水库、塘坝和河道等地表蓄水体的水量是灌溉模块中计算灌溉水量的重要来源。为
确定从地表蓄水体中取水灌溉的水量，需要构建水库模块模拟地表蓄水体的蓄水过程 ［２１］ 。由于融合单
元内存在多个地表蓄水体，采用聚合水库的方法 ［２１］ 模拟多个蓄水体的蓄泄过程。聚合水库是将融合单
元内的水库和塘坝等地表蓄水体聚合成一个水库，借鉴相关文献的水库模块算法 ［２２］ ，采用如下水量平
衡方程模拟聚合水库的水量变化过程 ［１７］ ：
Ｖ ＝ Ｖ ｓｔｏｒｅｄ ＋ Ｖ ｆｌｏｗｉｎ － Ｖ ｆｌｏｗｏｕｔ ＋ Ｖ － Ｖ － Ｖ － Ｉ （１）
ｓｅｅｐ
ｅｖａｐ
ａ
ｐｃｐ
３
式中：Ｖ、Ｖ 分别为时段末、初聚合水库中的蓄水量，ｍ ；Ｖ 为研究时段下聚合水库的入流量，
ｓｔｏｒｅｄ ｆｌｏｗｉｎ
３
即上游来水量，采用汇流模型计算出的河道流量进行估计，ｍ ；Ｖ 为研究时段下聚合水库的下泄
ｆｌｏｗｏｕｔ
３
３
３
量，ｍ ；Ｖ 为研究时段下进入聚合水库的降雨量，ｍ ；Ｖ 为研究时段下聚合水库的蒸发量，ｍ ；
ｅｖａｐ
ｐｃｐ
３
３
Ｖ 为研究时段下聚合水库的渗漏量，采用文献［１７］建议的方法计算，ｍ ；Ｉ为灌溉水量，ｍ 。
ｓｅｅｐ ａ
２．２ ＶＩＣ － ＥＰＩＣ模型耦合框架 采用双向紧密耦合的方法实现 ＥＰＩＣ模型与 ＶＩＣ模型的耦合：将 ＶＩＣ
模型计算出的土壤含水量输入作物模型，作物模型基于此模拟作物生长过程，再将作物模型计算出的
土壤蒸发和植被散发量输入 ＶＩＣ模型计算下一时段初的土壤含水量。按照上述模式循环，能够模拟所
有时段的水循环过程。
由于作物在生长过程中需要灌溉，而灌溉需要从地下水、河道、水库中取水并受到可用水量的限
制，河道和水库水量的计算又离不开河道汇流，因此需要将汇流模块、水库模块和灌溉模块与 ＶＩＣ模
型进行耦合。汇流模型选用基于融合单元的汇流模型 ［１８］ ，ＶＩＣ模型将每个融合单元的地表产流量和地
下基流量传递给汇流模型，汇流模型在此基础上进行汇流计算。在产汇流模型基础上，水库模块与汇
流模型间采用紧密耦合，汇流模型将河道流量数据传递给水库模块，水库模块据此进行聚合水库的水
量平衡计算，模拟逐时刻的聚合水库蓄水量 ［１７］ 。水库模块再将计算出的下泄流量反向传递给汇流模
型。灌溉模块与水库模块紧密耦合，灌溉模块基于水库模块的蓄水量数据计算实际灌溉水量，随后灌
溉模块将实际灌溉水量补充到土壤含水量中，并将更新后的土壤含水量返回给 ＥＰＩＣ模型。模块间的
具体关系和模型的构建原理参见图 １。
由于模型在水文模型 ＶＩＣ模型基础上耦合了作物模型，灌溉模块和水库模块也是为了模拟作物生
长而引入模型的，所以将该耦合模型称为水文－ 作物耦合（ＶＩＣ － ＥＰＩＣ）模型 ［２０］ 。
２．３ ＶＩＣ － ＥＰＩＣ模型率定 作为模型参数的率定方法，洛森布洛克方法 ［２３］ 是一种直接的非线性规划
方法，该方法依次对所有参数值试错确定出最优值，并反复迭代，直到求得最小的目标函数值时迭代
结束。为提高率定效果，采用人工率定与自动率定相结合的方式 ［２４］ ：首先人工干预调整模型参数，包
［１７］
括 ＶＩＣ模型中的 ｂ、Ｄ、Ｄ 、ｄ、ｄ ［１４］ ，作物模型中的 ｅｐｃｏ和 ｅｓｃｏ ，使得流域出口断面模拟流量
ｓ ｓｍａｘ １ ２
与实测值尽可能接近；之后，采用洛森布洛克方法对上述参数进行局部调整，目标函数为日纳什效率
系数 ＮＳＥ。率定及验证结果见文献［２０］。

３ ＣＷＡＰＩ的构建与验证方法

３．１ 作物需水量与耗水量 为计算作物缺水距平指数，需要模拟计算作物需水量和耗水量量化作物缺
水程度。作物需水量是指作物在充分供水条件下需要消耗的水量；作物耗水量是指作物在实际供水条
件下消耗的水量，可以从单叶和群体层次上进行表达 ［２５］ ，前者即在实际供水条件下作物散发所消耗的
水量 ［２６］ ，更好地说明了植物本身的耗水量；后者也称为作物蒸散量，是作物散发量与土壤蒸发量之

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