基于STELLA和气候变化情景的灌区农业供需水量模拟.docx

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1、第 31 卷 第 6 期 农 业 工 程 学 报 Vol.31 No.6 122 2015 年 3 月 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering Mar. 2015 农业水土工程 基于 STELLA 和气候变化情景的灌区农业供需水量模拟 冯东溥，魏晓妹 ，降亚楠，李 萍 （西北农林科技大学水利与建筑工程学院，杨凌 712100） 摘 要： 为了评估气候变化对灌区农业供需水量的影响，基于系统动力学软件 STELLA（ structure thinking experimental learning labora

2、tory with animation）建立了宝鸡峡灌区供需水量计算模型，结合灌区气象水文数据，利用非一致性水文频 率计算原理，预估了未来可供水量和气候变化情景，模拟了气候变化情景下不同规划水平年灌区农业供需水状况。结果 表明：灌区主要水源渭河径流在 1989 年发生跳跃变化，跃幅为 14.25 亿 m3，各典型年预估径流量（ 1989 2030 年）比 原序列（ 1954 2010 年）对应值减少 40% 55%，导致农业可供水量锐减；在 =0.05 的显著水平上， 1981 2010 年灌 区降水下降不显著，平均气温、最高气温显著上升而相对湿度和风速显著下降，其他因子无明显趋势；灌区未来各

3、典型 年农业需水量 2030 年比 2010 年增加 1.08 2.19 亿 m3，水资源供需平衡指数上升 9.06% 14.46%，说明灌区农业供需水 平衡状况受气候变化影响显著，必须在规划、设计和管理中予以考虑并采取积极的应对措施。研究结果为气候变化条件 下灌区农业水资源合理配置提供了参考。 关键词： 模型；气候变化；农业；供需水量；宝鸡峡灌区； STELLA doi： 10.3969/j.issn.1002-6819.2015.06.017 中图分类号： S271; S162 文献标志码： A 文章编号： 1002-6819(2015)-06-122-07 冯东溥，魏晓妹，降亚楠，等 .

4、 基于 STELLA 和气候变化情景的灌区农业供需水量模拟 J. 农业工程学报， 2015， 31(6)： 122 128. Feng Dongpu, Wei Xiaomei, Jiang Yanan, et al. Simulation of agricultural water supply and demand at irrigation district under climate change using STELLAJ. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of

5、the CSAE), 2015, 31(6): 122 128. (in Chinese with English abstract) 0 引 言 在全球气候变化影响下中国农业水资源日趋短缺。据 预测，中国农业灌溉需水量高峰将出现在 2030 年左右 1， 届时中国农业用水将面临严峻的挑战，而灌区作为粮食 主要产区对粮食安全举足轻重，因此研究气候变 化对灌 区农业供需水量的影响具有重要意义。 气候变化对农业水资源方面的研究方法主要有： 1） 统计分析法，选取气候及农业水资源相关数据统计分析 得出结论。如 Sophocleous2根据全球水资源供需数据， 探讨了气候变化对水资源供需平衡的影响。吴

6、普特等 3 采用相关分析法以 Palmer 干旱指数表征气候变化，得出 1949 1990 年气候变化对中国灌溉用水量起主导作用。 2）假定气候情景，如设定未来温度增量 4或参考气候评 价报告设定气候情景 5，然后采用农业需水相关方法估算 未来农业需水量。 3）模型模拟法，也是目前应用最广泛 的方法，一般以气候模型产生的情景直接或经过处理后 收稿日期： 2015-01-28 修订日期： 2015-03-04 基金项目：陕西水利科技计划项目（ 2011-07）；水利部公益性行业科研专项 （ 201301016） 作者简介：冯东溥，男，满族，宁夏海原人，博士生，主要从事气候变化对 农业水资源影响的

7、研究。杨凌 西北农林科技大学水利与建筑工程学院， 712100。 Email： 通信作者：魏晓妹，女，汉族，甘肃甘谷人，教授，博士，主要从事水量 转化理论与调控技术研究。杨凌 西北农林科技大学水利与建筑工程学院， 712100。 Email： W 作为作物模 型、 水文模型或其他模型的输入来研究未来 农业水资源状况。如丛振涛等 6以大气环流模式 HadCM3 的气候情景作为 CERES 模型的输入分析了冬小麦需水量 和产量变化；王卫光等 7-8将该模式降尺度处理后作为水 稻模型 ORYZA2000 的输入，对水稻需水量、产量及水分 利用效率等进行了一系列研究。 Saadi 等 9用区域气候模

8、 式 ENSEMBLES 生成的气候数据和地理信息系统（ GIS）， 预测了未来情景下地中海地区小麦和番茄的需水量变 化。 Mehta 等 10采用气候模型 GFDL 降尺度得到的情景 驱动 WEAP 模型模拟了加州 Yolo 县未来的农业供需水状 况。 Wang 等 11将区域气候模式的数据输入系统动力学模 型模拟了未来情景下灌区农业水资源状况。 虽然 气候变化对农业水资源影响的研究已有较 大进 展，但仍有一些不足 。 首先考虑作物需水量的较多，综 合考虑农业供需水量的较少；再者大多数研究的气候情 景由大气环流模式（ GCMs）或假定情景产生，存在一定 的不确定性 12和主观性 13。同时灌

9、区和水利部门长期使 用的典型年法缺乏气候变化条件下的相应研究，为应对 气候变化的水资源管理、规划和设计带来了困难。 鉴 于 系 统 动 力 学 建 模 软 件 （ structure thinking experimental learning laboratory with animation， STELLA） 具有处理动态性、非线性和高阶次复杂问题的功能 14-15， 运用该软件能够综合考虑灌区气候与农业供需水系统之 间的作用；而非一致水文序列频率计算原理 16可为气候 变化下可供水量的估算提供理论依据和可行途径 。 因此 本文以陕西省宝鸡峡灌区为研究区，运用 STELLA 构建 第 6

10、期 冯东溥等：基于 STELLA 和气候变化情景的灌区农业供需水量模拟 123 灌区供需水量模型，并利用非一致性水文频率计算方法， 结合灌区水文资料预估未来气候变化条件下水文典型年 的情景，通过系统模拟研究气候变化对农业供需水量的 影响，为气候变化条件下灌区农业水资源合理配置提供 科学依据。 1 灌区农业供需水系统分析 1.1 研究区域概况 宝 鸡 峡 灌 区 位 于 陕 西 关 中 平 原 西 部 （ 10651 10848E， 349 3444N），西起渭河峡谷，东至泾河 右岸，南临渭水，北抵渭北高原腹地，总面积 2 355 km2， 灌溉面积 19.43 万 hm2（图 1）。该区为温带

11、大陆性季风 气候，年平均温度 13.10 ，无霜期 220 d，土壤以中壤、 轻壤为主，年平均降水量 561.72 mm，年内分布不均，约 一半降水集中在 7 月 -9 月份，属半湿润易旱区。灌区粮 食总产量和商品粮供应量分别占全省的 1/7 和 1/4，是陕 西最大的国有灌区，全国十大灌区之一。近 30 多年来， 由于气候变化及渭河径流量减少，灌区水资源供需矛盾 日趋突出。 图 1 宝鸡峡灌区示意图 Fig.1 Sketch map of Baojixia irrigation district 1.2 农业供需水系统概化 在灌区供需水系统中，气候变化导致农业需水量变 化，而气象水文因素又影

12、响着地表径流量和地下水的补 给及排泄，使农业可供水量发生变化，进而影响到灌区 的供需水量平衡。 灌区 供水系统由地表水和地下水组成，其中地 表水 可供水量包括渭河径流通过林家村渠首按比例分配给灌 区的农业可供水量和 4 库（王家崖水库、信义沟水库、 大北沟水库及泔河水库）可供水量两部分，地下水农业 可供水量为机井开采水量（不超过地下水可开采量）扣 除人畜供水后得到。 需水 系统主要包括农田灌溉需水和林牧渔业需 水。 灌 区畜牧和渔业需水极小，因此主要考虑农田灌溉需水 和果树需水。根据灌区种植结构调查，冬小麦、夏玉米、 油菜和棉花为主要种植作物，种植面积占优势的苹果为 主要种植果树。 2 基于

13、STELLA 的灌区供需水量模型 2.1 建模方法及原理 STELLA 是一款可视化的系统动力学建模软件，它 以能处理非线性复杂问题而被广泛应用，成为水利 、 农 业和生态学科的研究工具 17-19。在利用 STELLA 初步构 建了灌区农业供需水系统的基础上 20，本文经过对模型 结构和功能模块方面的改进（图 2），使模型物理意义更 加明确 、 系统更趋完善，能够模拟外部因素对系统输出 的影响及其变化趋势；同时在气候情景预估中采用了更 为成熟可靠的理论及方法 。建 模时先将模型参数 、 自变 量、因变量及辅助变量对应的图标元件布置在 Model 页 面，然后用箭头联系各元件来建立函数关系，最

14、后切换 到 Equation 界面来输入函数表达式 21，模型数据及结果 可以通过 Excel 存储或读取。 注：图中前缀为 “ PA” 的表示某作物的种植面积， “ Pe” 表示有效降水量， “ Kc” 表示作物系数， “ WD” 为需水量， “ AP” 为辅助参数， “ In” 和 “ Out” 表示需水量在一个步长内的增量和减少量，缩写 NIWD 为净需水量， WSDBI 为水资源供需平衡指数。 Note: Prefix PA means plant area, Pe means effective precipitation, Kc means crop coefficient, WD

15、 means water demand, AP means auxiliary parameter, In and Out mean income and outcome of water demand in a time step; Abbreviation NIWD is net irrigation water demand, WSDBI is water supply-demand balance index. 图 2 基于 STELLA 的灌区农业供需水量模型图 Fig.2 Diagram of irrigation water supply and demand model bas

16、ed on STELLA 某作物需水量在单位步长内的增量 /108m3 （参考作物需水量 作物系数 30.42有效降水量） 灌区农业净需水量在 t 步长的总量 /10 m Result module 供需平衡指数 WSDBI 农业需水量 农业可供水量 Xt St ,t t0 St Yt ,t t0 1 1 n 1 Xt t t 1 nt Xt St 124 2.2 供需水量模型 农业工程学报 2015 年 （ IWDM），气候变化情景模块（ CCSM），农业可供水 基于 宝鸡峡灌区农业供需水系统分析，运用系 统动 力学原理及 STELLA 建立灌区农业供需水量计算模型如 量模块（ IWSM）和

17、结果模块即水资源供需平衡指数 （ WSDBI），模型所用参数的含义及来源见表 1。 图 2 所示 。模 型包括 4 个 功能模块，灌区需水量模块 表 1 基于 STELLA 的灌区供需水量模型参数及变量表 Table 1 Parameters and variables of irrigation water demand and supply model based on STELLA 系统模块 Module 参数及变量 Parameters and variables 来源 Sources 灌区需水模块 Irrigation water demand module (IWDM) 小麦、棉花

18、、油菜、玉米、苹果的作物系数 参照文献 23、 24 小麦、棉花、油菜、玉米、苹果的种植面积 /hm2 统计数据 小麦、棉花、油菜、玉米、苹果的有效降水量 /mm 降水量 降水有效利用系数 种植面积 /107 某作物需水量在 t 步长内的总量 /108m3 （ t1）时刻的作物需水量 +第 t 步长内的增量 农业净需水量在单位步长内的增量 /108m3 单位步长的小麦、棉花、油菜、玉米与苹果的增量之和 8 3 （ t1）时刻的农业净需水量 +第 t 步长内的增量 灌区供水模块 Irrigation water supply module (IWSM) 气候变化模块 Climate change

19、 scenario module (CCSM) 灌溉水利用系数 0.548，为统计数据 灌区农业需水量 /108m3 农业净需水量 灌溉水利用系数 渭河径流 /108m3 统计资料 径流分配比例 资料估算为 0.3 水库可供水量 /108m3 资料统计 地下水可供水量 /108m3 统计资料 地表水可供水量 /108m3 径流 分水比例 +水库可供水量 灌溉可供水量 /108m3 地表水可供水量 +地下水可供水量 降水量 /mm 由历史资料及预估得到 最高温度 / ，最低温度 / ，平均温度 / , 同上 日照时数 /h，风速 /(ms-1)，相对湿度 /% 同上 参考作物需水量 由 Penm

20、an-Monteith 公式 22 计算 结果模块 模型 中农业需水量的计算过程如下：首先以气 候因 子为输入采用 FAO Penman-Monteith 公式 22计算参考作 物需水量，再根据作物系数和农田水量平衡方程计算作 物灌溉需水量，最后依据灌区作物种植面积及灌溉水利 用系数得到农业需水量；农业供水量由地下水可供水量 和地表水可供水量组成，其中地表水可供水量由径流量 和分水比例以及水库可供水量确定。 根据 灌区气候资料及供需水量计算要求，确定 模型 的计算时间步长为月；建模及校验所涉及的农业及灌溉 资料来自灌区年报（ 2001 2010 年）、陕西省作物需 水量及分区灌溉模式等 23-

21、24；气象数据来自陕西省气 由确定性成分 Yt 及随机性成分 St 构成。若序列在 t0 点发 生变化，则该点前后受变化环境影响序列物理成因不同 , 序列可以表示为 16： （ 1） 先计 算确定性成分 。根据序列统 计数据，当变 化类 型为趋势型时，可拟合确定 Yt；当突变类型为跳跃型时 根据式（ 2），以突变点 t0 将序列分为两部分，计算突变 前后的序列的平均值，其差值即为跳跃成分 Yt；则序列 随机性成分 St 可以由式（ 3）得出： 象局，序列长度为 1981 2010 年。 3 灌区供需水量模拟情景预估 3.1 非一致水文序列频率计算原理 宝鸡 峡灌区地表水可供水量的大小与渭河径流

22、 密切 Yt t0 1 0 0 t0 1 t Xt ,t t0 Xt Yt ,t t0 （ 2） （ 3） 相关，渠 首林家村断面渭河径流受上游气候变化和人类 活动影响变化规律复杂，非一致水文序列频率计算原理 是近年来研究气候变化对径流影响的有效方法，因此采 用该方法估算变化环境影响下的径流量 。首 先采用时间 序列诊断方法判断渠首林家村断面径流序列是否发生显 著变化，如变化不显著时仍采用传统水文频率计算方法； 将随 机成分提取后进行统计规律分析，对于径 流量 序列采用皮尔逊 III 型曲线拟合，对于气象数据可采用经 验频率法确定各频率的对应值，最后进行非一致性序列 的合成计算 。本 文采用简

23、单的参数合成，由设计标准 P 推求满足该标准的设计值 SP,在叠加时间内根据序列确定 性成分得出满足设计标准的水文设计值 Xt,p 即： 当检验变化显著时假定水文序列 Xt 满足线性叠加特性， Xt,P Yt SP （ 4） 类别及年代 Original runoff Xt 26.12 Random component SP 29.92 第 6 期 冯东溥等：基于 STELLA 和气候变化情景的灌区农业供需水量模拟 125 3.2 灌区可供水量预估情景 灌区 农业用水主要来源为渭河径 流、水库蓄水 和地 下水。通过 Mann-Kendall 检验法和线性趋势法检验，渭 河林家村断面年径流量呈下

24、降趋势并均通过 =0.05 的显 著性水平。结合渭河历史资料，采用 Mann-Kendall 检验 法和效率系数法 25判断渭河径流序列变化为跳跃型，如 图 3a 所示跳跃点即 UF 和 UB 曲线相交的 1989 年。图中 UF 值为负表示径流量呈下降趋势，在 1994 年后 UF 值低 表 2 变化环境影响下渭河林家村断面年径流 Table 2 Runoff of Weihe River at Linjiacun station under changing environment 108m3 丰水年 平水年 干旱年 (P=25%) (P=50%) (P=75%) Type and per

25、iod Wet year Normal year Dry year 原年径流 (1954 2010) 18.33 11.88 随机项 (1954 2010) 24.31 19.62 于显著性为 a=0.05 的水平线，表明径流下降显著。采用 非一致水文序列频率计算方法分解年径流，如图 3b，年 突变径流 (1989 2030) Changed runoff Xt,p 15.67 10.06 5.37 径流量在跳跃点后呈阶梯状下降，跳跃幅度为 14.25 亿 m。 变化环境影响下不同频率的径流量如表 2 所示，突变点 后渭河年径流量各水文频率年设计值比原序列计算的设 a. 年径流 Mann-Ke

26、ndall 检验 a. Mann-Kendall test of annual runoff b. 年径流变化 b. Change of annual runoff 注： UF 为按时间序列标准正态分布曲线； UB 为按时间逆序标准正态分布 曲线。 Note: UF is standard normal distribution curve by time sequence; UB is standard normal distribution curve by time reversal. 图 3 渭河林家村断面年径流量变化趋势 Fig.3 Annual runoff trend of We

27、ihe River at Linjiacun station 计值减少 40% 55%。以上分析表明，如果仍采用原序列 设计值则会在实际工作中产生过分乐观的估计，忽视了 近年来径流量减少对灌区农业可供水量的影响。 渭河 作为关中地区过境河流，灌区的渠首引水 量受 诸多因素限制。统计灌区 1994 2010 年供用水资料，将 实际引渭灌溉水量占林家村断面年径流量的平均值取为 引渭灌溉的分水比例；并估算水库的可供水量 多年平均 值为 1.6 亿 m。经估算灌区丰水年地表水可供水量为丰水 年 6.30 亿 m，平水年 4.61 亿 m，干旱年 3.21 亿 m；地 下水可供水量为丰水年 2.51 亿

28、 m，平水年 1.86 亿 m， 干旱年 1.67 亿 m。 3.3 未来气候因子变化情景 首先 对气候因子进行趋势检验，只有当气候因 子的 变化具有统计学上的显著意义时，才可考虑对变化值预 估。显著性为 a=0.05 的趋势检验表明， 1981 2010 年间 年降水量下降不显著，同时年日照时数 、最 低气温也未 发生显著 变化；最高气温和平均气温显著上升，年变化 率分别为 0.15 /a 和 0.05 /a，相对湿度显著下降，年变 化 率 为 0.16%/a ， 风 速 显 著 下 降 ， 年 变 化 率 为 0.01 m/(sa)。 选取 2010 年、 2020 年和 2030 年分别

29、为现状年、近 期规划年和远期规划年，对于无显著变化的气候因子采 用经验频率（ 25%， 50%， 75%）的对应值确定丰水年、 平水年和干旱年的年平均值，对于显著变化的因子根据 非一致水文序列频率计算方法和经验频率确定 。 同时考 虑灌区气候的 “ 暖干 ” 趋向，按最不利因素组合不同水 平年的气候因子，产生气候变化预估情景如表 3 所示。 根据降水选定典型年，按照同比缩放原则对气候因子进 行年内分配产生逐月的气候因子序列。 表 3 灌区气候情景预估 Table 3 Prediction of future climate scenarios in Baojixia irrigation di

30、strict 规划年型 Planning year 降水 Precipitation/mm 日照时数 Sunshine Duration/h 最低气温 Minimum Air Temperature/ 平均气温 Mean Air Temperature/ 最高气温 Maximum Air Temperature/ 相对湿度 Relative Humidity /% 风速 Wind Speed/(ms-1) 丰水年 Wet year 平水年 Normal year 干旱年 Dry year 2010 638.5 1 832.70 7.88 13.60 20.67 69.21 1.36 2020

31、638.5 1 832.70 7.88 14.10 22.18 67.65 1.25 2030 638.5 1 832.70 7.88 14.59 23.69 66.09 1.14 2010 551.6 1 917.70 8.27 13.83 21.48 68.61 1.40 2020 551.6 1 917.70 8.27 14.32 22.98 67.05 1.29 2030 551.6 1 917.70 8.27 14.82 24.49 65.49 1.18 2010 466.1 2 004.20 8.65 14.21 21.84 67.31 1.44 2020 466.1 2 004.

32、20 8.65 14.71 23.35 65.75 1.33 2030 466.1 2 004.20 8.65 15.21 24.86 64.19 1.22 Irrigation water demand 0.39108 m 3 126 4 灌区供需水量模拟计算 农业工程学报 2015 年 区水资源供需平衡指数和农业需水量相对误差较小，平 均相对误差均为 3.13%，平均绝对误差分别为 0.06 和 0.39 选取灌区 2001 2010 年气象、农业数据及可供水量 估算数据输入模型对比模拟值和理论计算值（表 4）。灌 亿 m。模型验证后，采用预估气候变化情景和 2010 年 农业相关资料作为

33、输入运行模型，结果如图 4 所示。 表 4 灌区水资源供需平衡指数和农业需水量模拟值误差表 Table 4 Errors of simulation for WSDBI and irrigation water demand 模拟项 Simulation item 平均绝对误差 Mean absolute error 平均相对误差 Mean relative error/% 最大误差 Maximum error 均方根误差 Root mean square error 水资源供需平衡指数 Water supply-demand balance index 0.06 农业需水量 3.13 0.1

34、1 0.06 3.13 0.51108 m 0.41108 m 图 4 不同气候变化情景下灌区农业供需水量模拟结果 Fig.4 Results of irrigation water supply and demand model under climate change scenarios 分析图 4 可见，可供水量在不同水文年差异很大， 越偏旱的年型可供水量越少，除丰水年外其他年型可供 水量均小于需水量 。 农业需水量随着规划时间延长而增 加 ,表明灌区风速的减小不足以抵消气温和相对湿度的变 化，气候变化各因子的综合效应促使需水量增加 。 受气 候变化影响，丰水年灌区农业需水量 2020

35、年和 2030 年 比 2010 年分别增加了 0.73 亿 m和 1.08 亿 m，水资源 供需平衡指数分别上升了 9.64%和 14.46%；平水年灌区 农业需水量 2020 年和 2030 年分别比 2010 年增加了 0.65 亿 m和 1.29 亿 m，水资源供需平衡指数分别上升了 5.85%和 11.70%；干旱年 2020 年和 2030 年比 2010 年分 别增加了 0.61 亿 m和 1.21 亿 m，水资源供需平衡指数， 分别上升了 4.71%和 9.06%。 5 结 论 1）以 STELLA 为平台建立了灌区农业供需水量模 型，为研究不同情景下的气候变 化对灌区供需水的

36、影响 及其应对方案提供了一种有效途径。 2）分析表明渭河林家村断面年径流受变化环境影响 跳跃型突变，跃幅 14.25 亿 m；同时灌区 1981 2010 年平均气温 、最 高气温显著上升，而相对湿度和风速显 著下降，年降水量下降不显著 。 根据非一致水文频率计 算方法产生了径流情景和气候情景，该方法与水文模型 和气候模型法相比，不仅计算工作量小，而且不依赖于 温室气体排放情景，应用更加方便。 3）预估气候情景下灌区农业供需水量模拟表明，平 水年和干旱年均出现缺水， 种典型年农业需水量和水资 源供需平衡指数随规划时间延长呈上升趋势， 2020 年升 幅为 4.71% 9.64%， 2030 年

37、为 9.06% 14.46%，表明气 候变化的综合影响使灌区农业供需水矛盾更加突出。 本文模拟了灌区在未来气候变化不利组合下的供 需水状况，可作为农业和水资源部门规划、设计和管 理中的参考预案。需要指出的是，文中仅考虑充分灌 溉的情况，而农民的灌溉用水受水价、产量及灌水习 惯等因素的影响，一般采取非充分灌溉，同时不同的 气候和水文情景预测方法、因素组合及年内分布都使 模型假设和现实之间产生一定的差距，这些问题还需 要进一步研 究。 参 考 文 献 1 张建云，王国庆 . 气候变化对水文水资源的影响研究 M. 北京：科学出版社， 2007. 2 Sophocleous M. Global and

38、 regional water availability and demand: Prospects for the futureJ. Natural Resources Research, 2004, 13(2): 61 75. 3 吴普特，赵西宁 . 气候变化对中国农业用水和粮食生产的 影响 J. 农业工程学报， 2010， 26(2)： 1 6. Wu Pute, Zhao Xining. Impact of climate change on agricultural water use and grain production in ChinaJ. 第 6 期 冯东溥等：基于 STE

39、LLA 和气候变化情景的灌区农业供需水量模拟 127 Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2010, 26(2): 1 6. (in Chinese with English abstract) 4 刘晓英，林而达 . 气候变化对华北地区主要作物需水量的 影响 J. 水利学报， 2004， 35(2)： 77 82. Liu Xiaoying, Lin Erda. Impact of climate change on water requirem

40、ent of main crops in North ChinaJ. Journal of Hydraulic Engineering, 2004, 35(2): 77 82. (in Chinese with English abstract) 5 张建平，王春乙，杨晓光，等 . 未来气候变化对中国东北 三省玉米需水量的影响预测 J. 农业 工程学报， 2009， 25(7)： 50 55. Zhang Jianping, Wang Chunyi, Yang Xiaoguang, et al. Impact forecast of future climate change on maize

41、 water requirement in three provinces of Northeast ChinaJ. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE), 2009, 25(7): 50 55. (in Chinese with English abstract) 6 丛振涛，辛儒，姚本智，等 . 基于 HadCM3 模式的气候变 化下北京地区冬小麦耗水研究 J. 水利学报， 2010， 41(9)： 1101 1107. Cong Zhentao,

42、 Xin Ru, Yao Benzhi, et al. Impact of climate change on water use of winter wheat with HadCM3 ModelJ. Journal of Hydraulic Engineering, 2010, 41(9): 1101 1107. (in Chinese with English abstract) 7 王卫光，孙风朝，彭世彰，等 . 水稻灌溉需水量对气候变 化响应的模拟 J. 农业工程学报， 2013， 29(14)： 90 98. Wang Weiguang, Sun Fengchao, Peng Shizhang, et al. Simulation of response of water requir