Page 33 - 2022年第53卷第10期

图 １ ＶＩＣ － ＥＰＩＣ模型耦合原理

和。由于土壤蒸发和作物散发在土壤剖面的耗水比重分布不同 ［１７］ ，而作物散发通过影响水分吸收量直
接影响到作物水分亏缺程度 ［２７］ ，为减少土壤蒸发对作物耗水量表征的作物缺水距平指数的影响，本研
究计算的作物耗水量是在实际供水条件下从单叶层次上表达的作物自身因散发而消耗的水量，从作物
角度评估农业干旱不包含土壤蒸发量，采用作物实际散发量估计，但 ＶＩＣ － ＥＰＩＣ模型仍会模拟土壤蒸
发量及其对土壤含水量和作物生长模拟的影响。作物需水量则是在充分供水条件下作物散发所消耗的
水量，采用最大散发量估计 ［２６］ 。本研究依据 ２．２节建立的 ＶＩＣ － ＥＰＩＣ模型采用彭曼公式和水分抑制公
式估计作物最大散发量和实际散发量 ［２８］ ，分别作为作物需水量和耗水量，需耗水量计算过程与结果的
验证参见文献［２６］。
作物缺水量是作物最大散发量与实际散发量的差值 ［２９］ ，体现某时段内作物的缺水程度。但是作物
缺水量难以作为表征农业干旱程度的指数，因为缺水量只能反映作物在某时段内的缺水程度，未能考
虑到前期缺水程度的影响，而作物前期的缺水程度直接影响到当前时段的农业干旱程度。为考虑到前
期缺水程度的影响，引入多个时段的加权平均作物水分异常指数构建作物缺水距平指数。
３．２ 作物缺水距平指数（ＣＷＡＰＩ）
３．２．１ ＣＷＡＰＩ构建 研究从农业干旱的定义出发（由外界环境因素造成作物体内水分亏缺 ［１］ ），构建
反映作物缺水程度的干旱指数。前人提出过反映缺水程度的作物缺水指数 ［５］ ，但是该指数是基于作物
耗水量和土壤蒸发量之和计算得到的干旱指数，会受到表层土壤蒸发量的干扰，且在作物幼苗期这种
影响更大，不能直接表现作物的受旱程度。为提高农业干旱的评估精度，研究采用 ３．１节定义的不考
虑土壤蒸发的作物 需 水量 和耗 水量 衡量作物 的缺水程 度，首先 构 建 作物 水分 异 常 指 数 ＣＷＡＩ（Ｃｒｏｐ
［５］
ＷａｔｅｒＡｎｏｍａｌｙＩｎｄｅｘ ） ：
)
)
ｔ，ａｃｔ，ｊ
ＣＷＡＩ ＝ ( Ｅ ａｃｔ，ｊ － Ｅ ｓｏｉｌ，ａｃｔ，ｊ － １ × １００％＝ ( Ｅ Ｅ ｔ，ｊ － １ × １００％ （２）
ｊ
Ｅ－ Ｅ
ｊ
ｓｏｉｌ，ｊ
式中：ＣＷＡＩ为第 ｊ个时间单位（取为 １天）的作物水分异常指数，％；Ｅ ａｃｔ，ｊ 为第 ｊ个时间单位实际蒸散
ｊ
量，ｍｍ；Ｅ ｓｏｉｌ，ａｃｔ，ｊ 、Ｅ ｓｏｉｌ，ｊ 分别为第 ｊ个时间单位土壤实际蒸发量和土壤潜在蒸发量，ｍｍ；Ｅ为第 ｊ个时
ｊ
间单位潜在蒸散量，ｍｍ；Ｅ 为第 ｊ个时间单位作物实际散发量，即作物耗水量，ｍｍ；Ｅ 为第 ｊ个
ｔ，ａｃｔ，ｊ ｔ，ｊ
时间单位作物最大散发量，即作物需水量，ｍｍ。
由于不同季节、不同气候区域，作物种类不同，蒸散发差异较大，作物水分异常指数难于以统一
的标准表达各区域水分亏缺程度，因此，按式（ ３）构建作物缺水距平指数（ＣＷＡＰＩ）评估农业干旱 ［１］ 。
［５］
该指数融合了作物缺水指数（ＣＷＳＩ） 和作物水分亏缺距平指数 ［１］ 的构建思路，实现作物缺水指数在
直接反映作物缺水程度方面和作物水分亏缺距平指数在考虑前期缺水影响方面的优势互补。
ＣＷＡＰＩ相比这两种干旱指数还改进在两方面：（１）作物缺水指数 ［５］ 会受到土壤蒸发的影响，同时
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