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被类型数据来自于马里兰大学提供的全球 １ｋｍ土地覆盖类型数据库 ［３４］ 。ＶＩＣ模型中土壤参数则根据
Ｒｅｙｎｏｌｄｓ等人提供的土壤数据库 ［３５］ 和 Ｓａｘｔｏｎ ［３６］ 土壤特征参数计算公式计算得到。

５ 结果分析与讨论

５．１ ＣＷＡＰＩ验证
５．１．１ 基于实际旱情资料的验证 为了验证干旱事件，收集青口河上游流域所在的山东省临沂市莒南
县的 １９９５—２０１５年的因旱成灾面积数据 ［３７］ ，计算研究区域识别出的干旱事件在各年的受旱面积比例，
并比较其反映旱灾程度的效果。
经过比较发现，一 些 年 份 模 拟 的 因 旱 成 灾 面 积 率 与 其 统 计 值 对 应 关 系 较 好。如 １９９５、２００４、
２００５、２００８和 ２０１３年，这些年份的因旱成灾面积率的统计值为 ０或较小，而当年的 ＳＭＡＰＩ或 ＣＷＡＰＩ
因旱成灾面积率模拟值也为 ０。还有一些年份，ＣＷＡＰＩ相比 ＳＭＡＰＩ，模拟出的因旱成灾面积率与其统
计值更加接近。例如，２００６年因旱成灾面积率统计值为 ２．４％，但 ＳＭＡＰＩ（０～４０ｃｍ）识别出的受旱面
积率是 ８８．０％，而 ＣＷＡＰＩ识别的受旱面积率是 ０，说明由于 ＣＷＡＰＩ考虑到作物生长过程和需水的影
响，所以能更加合理的刻画出旱情大小，而 ＳＭＡＰＩ只能反映环境是否干旱，不能说明是否发生旱情。
相似的情形还发生在 １９９２、１９９６、１９９７、１９９８、１９９９、２０００、２００１、２００２、２００３、２００９、２０１１和 ２０１２
年。因此，基于 ＣＷＡＰＩ的模拟因旱成灾面积率较合理。
５．１．２ ＣＷＡＰＩ与 ＳＭＡＰＩ干旱指数比较 计算典型流域青口河上游流域 ５ｋｍ融合单元逐日的 ＣＷＡＰＩ。
由于融合单元中不 同 轮作 方式均 存在 相应 的 ＣＷＡＰＩ，选 取 融 合单 元中 种植 比例 最大 的作 物 对应的
ＣＷＡＰＩ代 表 该 融 合单元 的 ＣＷＡＰＩ，取流 域所有融 合 单元 的 ＣＷＡＰＩ平 均值 表征 青口 河 上 游 流 域 的
ＣＷＡＰＩ。同时对比 ＳＭＡＰＩ指数计算结果，见图 ３。

图 ３ ２００１年青口河上游流域 ＣＷＡＰＩ指数与 ＳＭＡＰＩ指数过程线

从图中可以看出，ＳＭＡＰＩ较小时，ＣＷＡＰＩ也较小，说明土壤含水量偏低时，作物更容易受到水
分抑制而进入缺水状态 ［３８］ 。但 ＳＭＡＰＩ达到极小值时，ＣＷＡＰＩ并不是极小值。例如，从图 ３（ａ）中可以
看出，２００１年 ５月 ２７日 ＳＭＡＰＩ（０～４０ｃｍ）达到极小值，而 ＣＷＡＰＩ是在 ２００１年 ５月 ２８日达到极小值。
可见 ２００１年 ５月 ２７日 ０～４０ｃｍ土壤含水量比 ５月 ２８日低，但 ２００１年 ５月 ２７日作物近期缺水程度却
比 ５月 ２８日小。之所以会得到这一结果，是因为作物从土壤中吸收水分时，第一层土壤的根系更加
发达，用来计算 ＣＷＡＰＩ的作物耗水量主要来自于第一层土壤含水量，而用来计算 ＳＭＡＰＩ的土壤含水
量来自 于 ０～４０ｃｍ 的 土 壤 深 度 范 围 内，０～４０ｃｍ 土 壤 相 比 第 一 层 土 壤 范 围 偏 大，所 以 ＳＭＡＰＩ与
ＣＷＡＰＩ的极值时间存在差异。
虽然 ＳＭＡＰＩ（０～１０ｃｍ）中土壤含水量来自的 ０～１０ｃｍ的土壤层与 ＣＷＡＰＩ中主要耗水量来自的第

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