楊 昊， 倪福全， 鄧 玉， 沈敬雄

(四川農(nóng)業(yè)大學(xué) 水利水電學(xué)院， 四川 雅安 625014)

1 研究背景

在全球氣候變暖和人類活動(dòng)加劇的影響下，水資源短缺和分配不平衡問題日益突出，已經(jīng)成為制約我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重要因素[1-2]，而傳統(tǒng)的水資源評價(jià)已經(jīng)不能滿足解決當(dāng)前水安全問題的要求，為了更好地理解水資源在陸地生態(tài)環(huán)境中的作用，瑞典科學(xué)家Falkenmark[3]在評價(jià)半干旱地區(qū)水資源對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程的影響中首次提出藍(lán)水、綠水的概念。藍(lán)水、綠水概念為水資源管理的研究及決策方式提供了新思路、新方法，引起了國內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，逐步成為水文與水資源領(lǐng)域的重要研究方向[4-8]。

藍(lán)水關(guān)系到人類活動(dòng)用水需求和流域可用水量，綠水關(guān)系到流域農(nóng)業(yè)和生態(tài)系統(tǒng)需求水量[9-10]，探究流域的藍(lán)、綠水時(shí)空分布特征，對流域的水資源規(guī)劃管理具有重要的價(jià)值和意義。SWAT(soil and water assessment tool)模型由于其效率高、精度高、模擬周期較長和易于操作且能直接輸出藍(lán)、綠水分量，在國內(nèi)外常被用于大尺度流域水資源的研究。例如：聶超等[11]利用SWAT模型定量分析了岷沱江流域氣候和土地利用對徑流的影響；谷新晨等[12]運(yùn)用CMADS(China Meteoroligical Assimilation Driving Datasets for the SWAT model)與SWAT模型對瑪納斯河流域的水文過程進(jìn)行了模擬；Nasiri等[13]使用SWAT模型對伊朗薩馬爾坎流域進(jìn)行了水量分析；吳小宏等[14]結(jié)合SWAT模型對涇河長系列水沙變化規(guī)律進(jìn)行了研究；Liu等[15]對老哈河流域土地覆蓋和土地利用對藍(lán)、綠水的影響進(jìn)行了研究；馮暢等[16]總結(jié)了國內(nèi)外綠水資源的研究進(jìn)展和發(fā)展趨勢以及局限性因素，分析了氣候變化和人類活動(dòng)對綠水資源的影響；趙安周等[17]應(yīng)用SWAT模型討論了渭河流域氣候變化和人類活動(dòng)對藍(lán)、綠水資源的影響；Schuol等[18]利用SWAT模型對非洲可利用藍(lán)、綠水的時(shí)空分布進(jìn)行了評價(jià)；呂樂婷等[19]利用SWAT模型結(jié)合SUFI-2算法評估了細(xì)河流域藍(lán)、綠水的變化；李文婷等[20]基于SWAT模型對黃河源區(qū)藍(lán)、綠水的時(shí)空分布特征進(jìn)行了研究。

嘉陵江流域位于成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈，是國家實(shí)施的長江經(jīng)濟(jì)帶和一帶一路倡議的重要組成部分，是實(shí)現(xiàn)我國新發(fā)展格局的重要組成區(qū)域。目前，對嘉陵江流域的藍(lán)、綠水研究尚屬空白，因此本研究建立嘉陵江流域SWAT模型，對嘉陵江流域水資源量進(jìn)行模擬研究，進(jìn)一步對嘉陵江流域藍(lán)水資源量和綠水資源量進(jìn)行定量評估，探討研究區(qū)藍(lán)水資源量和綠水資源量的時(shí)空分布特征，以期為嘉陵江流域藍(lán)水、綠水的管理提供理論依據(jù)，促進(jìn)成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈綠色健康發(fā)展。

2 資料來源與研究方法

2.1 研究區(qū)概況

嘉陵江發(fā)源于秦嶺北麓的陜西省鳳縣代王山，地處北緯29°20′～34°30′、東經(jīng)102°45′～108°55′，主要支流有涪江、西漢水、白龍江、八渡河和渠江等，全長1 345 km，干流流域面積為3.92×104km2，總流域面積為16×104km2[21]，是長江流域中流域面積最大的支流，也是長江流域中流量第二大的支流。截止到2018年底，嘉陵江流域人口約為4 720萬人，GDP總量約為16 807×108元。流域主要農(nóng)作物為冬小麥、玉米、水稻、土豆和油菜等[22-23]，土地利用類型主要有林地、草地和耕地，土壤類型主要為黃壤土、紫色土和水稻土等。嘉陵江流域概況見圖1。

圖1 嘉陵江流域概況

2.2 數(shù)據(jù)來源

本文選擇嘉陵江流域范圍內(nèi)、外共20個(gè)氣象站點(diǎn)，各氣象站點(diǎn)的數(shù)據(jù)源于國家氣象局整編的1981-2020年的逐日氣象數(shù)據(jù)，其中包括降水、最高氣溫、最低氣溫、相對濕度和風(fēng)速等。水文數(shù)據(jù)采用的是北碚水文站1987-2018年的逐月徑流數(shù)據(jù)。此外還采用了數(shù)字高程(digital elevation model, DEM)、土地利用和土壤數(shù)據(jù)。采用的數(shù)據(jù)類型及其來源詳見表1。

2.3 SWAT模型

SWAT模型是美國農(nóng)業(yè)部開發(fā)的流域尺度的分布式水文模型[24]，已廣泛應(yīng)用于流域管理和水資源決策等領(lǐng)域。該模型可以直接輸出藍(lán)水和綠水流量的各分項(xiàng)，因而被認(rèn)為是估算藍(lán)水和綠水流量的有效方法[25]。

表1 研究采用的數(shù)據(jù)類型及其來源

SWAT模型的適用性一般采用擬合優(yōu)度確定系數(shù)R2、納什效率系數(shù)NSE及偏差百分比PBIAS作為評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行評判，R2和NSE反映了模擬值與實(shí)測值的擬合度，一般認(rèn)為當(dāng)R2>0.6、NSE>0.5時(shí)模型的擬合精度合格，R2越接近于1則模擬效果越好[26]；PBIAS是用來衡量模擬值與觀測值的平均趨勢，PBIAS越接近于0則模擬性能越好，其最優(yōu)值為0，若為負(fù)值表明模擬值被高估，若為正值表明模擬值被低估[27]。

2.4 藍(lán)、綠水量計(jì)算方法

SWAT模型對流域的水資源評估有較高的準(zhǔn)確度[9]，由模型的輸出結(jié)果可以直接得出研究流域的產(chǎn)水量、綠水流量、綠水儲(chǔ)量、深層含水層補(bǔ)給量等各項(xiàng)分量。本研究采用面積加權(quán)法計(jì)算嘉陵江各子流域與全流域藍(lán)水資源量與綠水資源量[28]。綠水系數(shù)GWC(green water coefficient)表示綠水資源量在水資源量中的占比，能反映出研究流域的水資源分配情況。藍(lán)、綠水資源量與綠水系數(shù)計(jì)算公式如下：

BW=WYLD+DA_RCHG

(1)

GW=ET+SW

(2)

(3)

式中：BW、GW分別為藍(lán)水、綠水資源量，mm；WYLD為產(chǎn)水量，mm；DA_RCHG為深層含水層補(bǔ)給量，mm；ET為綠水流量，mm；SW為綠水儲(chǔ)量，mm；GWC為綠水系數(shù)。

2.5 Mann-Kendall趨勢檢驗(yàn)和突變分析

Mann-Kendall(M-K)檢驗(yàn)是一種非參數(shù)的突變檢驗(yàn)，廣泛應(yīng)用于水文和氣候長時(shí)間序列的檢驗(yàn)與分析，其檢驗(yàn)結(jié)果受少數(shù)異常值影響小，且能夠明確突變的區(qū)域和突變開始的時(shí)間[29]。本研究通過Mann-Kendall檢驗(yàn)分析嘉陵江流域藍(lán)、綠水的顯著性及變化趨勢。

3 結(jié)果與分析

3.1 SWAT模型的率定與驗(yàn)證

選取流域出口北碚水文站的徑流量實(shí)測值對SWAT模型進(jìn)行校準(zhǔn)和驗(yàn)證，以1987-2000年作為模型模擬參數(shù)的率定期，以2001-2018年為模型模擬的驗(yàn)證期，率定期和驗(yàn)證期擬合結(jié)果分別見圖2、3。由圖2、3可知，在模型率定期和驗(yàn)證期，北碚水文站月徑流量的模擬值與實(shí)測值較為吻合，均呈現(xiàn)出周期性的波動(dòng)過程，并與年內(nèi)降水量變化趨勢一致。率定期和驗(yàn)證期月徑流量模擬值與實(shí)測值擬合的決定系數(shù)R2分別為0.95、0.93，NSE分別為0.94和0.92，率定期PBIAS為4.9，驗(yàn)證期PBIAS為-2.7，說明SWAT模型在率定期低估了某些洪水期的峰值流量，而在驗(yàn)證期高估了某些洪水期的峰值流量。R2、NSE與PBIAS的值均表明SWAT模型在本研究區(qū)的適用性較好。

圖2 1987-2000年模型率定期北碚站月徑流量模擬值與實(shí)測值擬合結(jié)果

圖3 2001-2018年模型驗(yàn)證期北碚站月徑流量模擬值與實(shí)測值擬合結(jié)果

3.2 嘉陵江流域藍(lán)、綠水資源量時(shí)間變化

SWAT模型完成率定和驗(yàn)證后，根據(jù)模型的輸出結(jié)果對嘉陵江流域的水資源量進(jìn)行進(jìn)一步的統(tǒng)計(jì)計(jì)算，結(jié)果見圖4。由圖4可見，1981-2020年間流域降水量(P)在662～1 198 mm變化，藍(lán)水資源量在166～644 mm變化，綠水資源量在497～597 mm變化。研究流域多年平均降水量為931 mm，其中藍(lán)水資源量為386 mm，占水資源總量的41.5%；綠水資源量為545 mm，占水資源總量的58.5%。在整個(gè)研究期內(nèi)，流域的降水量呈一定的周期性波動(dòng)，藍(lán)水資源量與降水量的波動(dòng)規(guī)律相似；而綠水資源量也呈一定的波動(dòng)變化，但波動(dòng)的幅度較小。線性趨勢結(jié)果顯示，1981-2020年嘉陵江流域降水量與綠水資源量有所增加，藍(lán)水資源量有所減少，但均未通過M-K置信度為95%的顯著性檢驗(yàn)，表明增加和減少的趨勢均不明顯。

圖4 1981-2020年研究區(qū)年降水量、藍(lán)水資源量和綠水資源量的變化過程

3.3 嘉陵江流域藍(lán)、綠水資源量空間分布

將嘉陵江流域劃分為21個(gè)子流域，以各子流域?yàn)榻y(tǒng)計(jì)單位，計(jì)算并繪制出整個(gè)流域1981-2020年共40年的平均降水量及平均藍(lán)、綠水資源量的空間分布圖，如圖5所示(圖中數(shù)字1～21為各子流域的編號)。

由圖5(a)可見，嘉陵江流域上游支流西漢水所在的1號子流域、白水江所在的3號子流域以及白龍江所在的4號子流域的降水量最少，其中西漢水子流域的降水量最少，為480 mm，流域中下游西部地區(qū)的涪江支流所在的7、13、14、15、16號子流域降水量并不豐富，嘉陵江干流中下游所在的17、18號子流域降水量為平均水平，流域中下游東部區(qū)域的渠江支流所在的9、10、11、12號子流域降水量最大，其中10號子流域降水量最大，為1 288 mm。由此可見，嘉陵江流域降水量空間分布極不均勻，這與周珍[30]研究得出的嘉陵江流域降水量時(shí)空分布特征基本一致。

分析圖5(b)可知，1981-2020年研究區(qū)平均藍(lán)水資源量為386 mm，其分布極不均勻。嘉陵江流域上游支流西漢水所在的1號子流域、白水江所在的3號子流域以及白龍江所在的4號子流域的藍(lán)水資源量最為貧瘠，渠江上游所在的10、11、12號子流域藍(lán)水資源量最豐富，西漢水所在的1號子流域藍(lán)水資源量僅有34 mm，而渠江上游10號子流域的藍(lán)水資源量為724 mm，前者不到后者的5%。白水江、白龍江、西漢水、涪江上游所在的1、3、4、8號子流域的面積之和占研究區(qū)總面積的26.9%，但藍(lán)水資源量僅占整個(gè)研究區(qū)的3.1%，渠江上游所在的10、11、12號子流域的面積之和占研究區(qū)總面積的14.11%，藍(lán)水資源量卻占整個(gè)研究區(qū)的23.14%，其余子流域藍(lán)水資源量均在400～500 mm之間。

分析圖5(c)可知，1981-2020年研究區(qū)平均綠水資源量為545 mm，其中白水江所在的3號子流域綠水資源量最少，為434 mm，渠江上游所在的10號子流域綠水資源量最豐富，為612 mm，兩區(qū)域差值為178 mm?？傮w而言，研究區(qū)綠水資源量分布不均勻，上游地區(qū)和下游地區(qū)西部的綠水資源量較為貧瘠，中下游東部的渠江上游所在的9、10、11、12號子流域綠水資源量較為豐富。

3.4 典型水文年嘉陵江流域藍(lán)、綠水資源量變化特征

3.4.1 典型水文年份的確定 本文采用《水文情報(bào)預(yù)報(bào)規(guī)范》(GB/T 22482—2008)中的年徑流距平百分率(Pa)作為劃分研究流域徑流豐、平、枯水年的指標(biāo)[31]，具體劃分標(biāo)準(zhǔn)見表2。

1981-2020年嘉陵江流域共計(jì)出現(xiàn)豐水年6次，其中1983年雨量最多；平水年10次，2000年最為典型；枯水年12次，1997年最為干旱；偏豐水年與偏枯水年分別出現(xiàn)8次和3次?；谏鲜鰯?shù)據(jù)，本文選取1983年作為典型特豐水年，2000年作為典型平水年，1997年作為典型特枯水年，研究流域在各典型水文年的藍(lán)水資源量和綠水資源量變化情況。

3.4.2 典型水文年藍(lán)、綠水資源量的變化 研究流域綠水資源量在特豐水年為554.60 mm、平水年為545.53 mm、特枯水年為496.66 mm，各典型水文年的綠水資源量變化相對不大；藍(lán)水資源量在特豐水年為643.70 mm，平水年為456.71 mm，特枯水年為165.61 mm，特豐水年藍(lán)水資源量是特枯水年的3.89倍；典型水文年間的深層含水層補(bǔ)給量和產(chǎn)水量相對變化最大，而綠水儲(chǔ)量和綠水流量相對變化較小。在特枯水年綠水系數(shù)最大約為75%，遠(yuǎn)大于特豐水年綠水系數(shù)的46%，表明枯水年的綠水資源量對維持生態(tài)平衡尤為重要。嘉陵江流域典型藍(lán)、綠水資源量的統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表3。

表2 研究區(qū)豐、平、枯水年劃分標(biāo)準(zhǔn)

3.4.3 典型水文年藍(lán)、綠水資源量的空間分布 基于SWAT模型輸出的數(shù)據(jù)，結(jié)合ArcGIS繪制研究區(qū)各典型水文年降水量、藍(lán)水資源量和綠水資源量的空間分布，分別見圖6～8。

由圖6可見， 研究區(qū)在特豐水年的降水量分布極不均勻，在特枯水年的降水量分布較為均勻。各典型水文年降水量在涪江上游所在的8號子流域變化最小，特豐水年與特枯水年的降水量在渠江上游所在的10、9號子流域變化最大，差值分別為1 210、1 134 mm，差異顯著；西漢水所在的1號子流域、白水江所在的3號子流域、涪江中下游所在的15、16號子流域和嘉陵江流域出口所在的20、21子流域在特豐水年與特枯水年的降水變化量均為200～300 mm；嘉陵江干流上游所在的2、5、6號子流域、涪江上游所在的7號子流域、涪江中游所在的13、14號子流域和渠江中上游所在的11、12號子流域在特豐水年與特枯水年的降水變化量均為500～600 mm。渠江中下游所在的18號子流域特豐水年降水量比平水年降水量少97 mm，其他20個(gè)子流域特豐水年降水量均大于平水年降水量；渠江上游所在的10號子流域在特豐水年與平水年的降水變化量最大，為573 mm。各子流域平水年與特枯水年降水量變化范圍為75～807 mm，其中，嘉陵江干流上游所在的2號子流域變化量最小，為75 mm，渠江上游所在的9號子流域變化量最大，為807 mm；除此之外，渠江上游所在的10號子流域、嘉陵江干流中下游所在的17號子流域的降水變化量也較大，差值分別為637、682 mm。

圖7 研究區(qū)典型水文年藍(lán)水資源量空間分布

圖8 研究區(qū)典型水文年綠水資源量空間分布

由圖7可見，特豐水年研究區(qū)藍(lán)水資源量分布極不均勻，總體呈現(xiàn)出上游少、中游西部地區(qū)較平均、中下游東部地區(qū)最豐富的特點(diǎn)；特豐水年白水江所在的3號子流域、白龍江所在的4號子流域、西漢水所在的1號子流域的藍(lán)水資源量均小于100 mm，嘉陵江流域中下游所在的渠江支流上游9、10、11、12號子流域藍(lán)水資源量遠(yuǎn)大于1 000 mm。特枯水年研究區(qū)的藍(lán)水資源量較均勻，研究區(qū)上游各子流域均小于100 mm，嘉陵江流域中下游地區(qū)除渠江上游所在的10號子流域外其余地區(qū)藍(lán)水資源量均在101～400 mm之間。平水年與特枯水年相比，除中游東部地區(qū)藍(lán)水資源量明顯增加外，其他區(qū)域藍(lán)水資源量與特枯水年空間分布基本一致。特豐水年渠江中上游所在的9、10、11、12號子流域藍(lán)水資源量占全流域的39%，而白水江、白龍江和西漢水所在的1、3、4號子流域藍(lán)水資源量僅占0.79%；同時(shí)，特豐水年與特枯水年相比，渠江上游所在的9、10號子流域藍(lán)水資源變化量超過了1 000 mm，而白水江、白龍江、西漢水和涪江上游所在的1、3、4、8號子流域藍(lán)水資源量變化不明顯；平水年與特枯水年相比，渠江中上游9、10、11、12子流域、嘉陵江干流中下游所在的17號子流域以及渠江中下游所在的18號子流域藍(lán)水資源量變化幅度均超過400 mm，其他子流域變化均小于200 mm。

由圖8可見，特豐水年除西漢水所在的1號子流域和白水江所在的3號子流域之外，其他區(qū)域綠水資源量分布較為均勻；特枯水年西漢水、白水江、白龍江所在的1、3、4號子流域綠水資源量較少，渠江中上游所在的11、12號子流域較豐富，其他區(qū)域分布較為均勻；平水年全流域綠水資源量分布較為均勻。整體來看，綠水資源量在各典型水文年的空間分布變化不大，特豐水年與平水年相比，僅1、3、4、5、19號子流域綠水資源量變化幅度超過100 mm，7、10～14號子流域在特豐水年的綠水資源量小于平水年；平水年與特枯水年相比，1、3、4、8號子流域綠水資源量變化幅度超過100 mm，7、12～14號子流域在特枯水年的綠水資源量大于平水年； 4號子流域在各典型水文年的綠水資源量變化幅度最大，15號子流域變化幅度最小。

綜上所述，嘉陵江流域降水量、藍(lán)水資源量、綠水資源量在豐、平、枯水年時(shí)空分布趨勢特征基本一致，且藍(lán)水資源量和綠水資源量的空間分布與降水量的空間分布也基本一致。流域在各典型水文年的降水量和藍(lán)水資源量的時(shí)空分布不均勻，流域東部地區(qū)在豐、平、枯水年的降水量和藍(lán)水資源量均大于其他地區(qū)。嘉陵江流域的豐水年降水量是枯水年降水量的1.81倍，特豐水年藍(lán)水資源量是特枯水年藍(lán)水資源量的3.89倍，綠水資源量在豐、平、枯水年變化幅度不大。在特枯水年，整個(gè)流域出現(xiàn)藍(lán)水資源量短缺的現(xiàn)象，除流域下游東部地區(qū)外，其他大部分地區(qū)的藍(lán)水資源量均不足200 mm；在特豐水年，藍(lán)水資源量最豐富，除流域上游部分地區(qū)外，大部分地區(qū)的藍(lán)水資源量均在400～870 mm之間。除流域上游部分地區(qū)外，大部分地區(qū)的綠水資源量在豐、平、枯水年均為460～650 mm。

4 討 論

研究流域多年平均降水量為931 mm，是流域水資源的主要組成部分，其中藍(lán)水資源量為386 mm，占水資源總量的41.5%；綠水資源量為545 mm，占水資源總量的58.5%。研究流域各典型水文年的藍(lán)水資源量和綠水資源量分布與降水量分布基本一致。綠水系數(shù)在不同典型水文年差異明顯，特枯水年為74.99%，特豐水年為46.28%，說明干旱年份蒸散發(fā)消耗的水資源量大于特豐水年。特豐水年降水量是特枯水年降水量的1.81倍，特豐水年藍(lán)水資源量是特枯水年藍(lán)水資源量的3.89倍，而不同典型水文年的平均綠水資源量基本無變化趨勢，表明特豐水年的降水量大部分都轉(zhuǎn)為藍(lán)水資源量。

嘉陵江流域大部分區(qū)域?qū)賮啛釒駶櫦撅L(fēng)氣候，夏季高溫，雨熱同期，冬、夏季節(jié)氣溫和降水量差異較大。流域中下游盆地區(qū)域海拔較低，上游山區(qū)海拔較高，整體地形起伏大，上、下游高程差異導(dǎo)致嘉陵江流域上下游溫差較大，有明顯的梯度特征。同時(shí)，秦嶺山脈影響了部分來往嘉陵江流域的水汽輸送，位于秦嶺山脈的大巴山腳下的巴中、達(dá)州、萬源地區(qū)成為降水的集中地，流域的氣溫、氣流和降水量受到高程的影響，這與楊軍等[32]、王瓊[33]、范利杰等[34]、陳桂亞等[35]對長江流域氣候與降水量的研究結(jié)果基本一致。近年來，隨著全球變暖和溫室效應(yīng)的不斷加劇，嘉陵江流域氣溫呈現(xiàn)出明顯的上升趨勢[36-37]，流域中上游山區(qū)多為林地和草地，下游平原多為耕地，氣溫升高導(dǎo)致了中上游用于植物蒸騰的綠水增加，各類型土地覆被對藍(lán)、綠水利用率的不同也導(dǎo)致了流域內(nèi)藍(lán)水資源量和綠水資源量的空間分布不均。嘉陵江流域水力資源較豐富，目前已建、在建及規(guī)劃建設(shè)的梯級電站共有24座[38]，除區(qū)域內(nèi)降水量的影響外，這些水利樞紐蓄水截流導(dǎo)致相應(yīng)工程區(qū)的水資源量逐漸增加，越靠近水利樞紐的子流域的藍(lán)水和綠水資源量越大，這也造成了藍(lán)水資源量和綠水資源量分布的不均勻。

隨著國家“一帶一路”倡議、“長江經(jīng)濟(jì)帶”戰(zhàn)略規(guī)劃的不斷推進(jìn)以及國家新發(fā)展格局的構(gòu)建，區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長更是整個(gè)國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要內(nèi)容。嘉陵江流域經(jīng)濟(jì)是川渝經(jīng)濟(jì)帶的重要組成部分，但區(qū)域內(nèi)工業(yè)發(fā)展相對滯后，總體經(jīng)濟(jì)實(shí)力薄弱。要保持流域內(nèi)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展，須保障水資源安全，川渝地區(qū)應(yīng)在水資源戰(zhàn)略規(guī)劃上協(xié)同好各區(qū)域間的水資源問題，通過分析嘉陵江流域水資源現(xiàn)狀，在人類活動(dòng)日益加劇的情況下，厘清變化環(huán)境下不同區(qū)域藍(lán)水資源量和綠水資源量的分布狀況，以及流域水利樞紐的修建對藍(lán)水資源量和綠水資源量的影響，從而對嘉陵江流域的水資源進(jìn)行科學(xué)地規(guī)劃與管理。

5 結(jié) 論

(1)本研究建立了嘉陵江流域SWAT模型，并對模型進(jìn)行了率定與驗(yàn)證，率定期R2為0.95，ENS為0.94，PBIAS為4.9；驗(yàn)證期R2為0.93，ENS為0.92，PBIAS為-2.7，模型模擬效果較好。

(2)嘉陵江流域多年平均降水量為931 mm，其中藍(lán)水資源量為386 mm，占水資源總量的41.5%；綠水資源量為545 mm，占水資源總量的58.5%。1981-2020年流域內(nèi)降水量和綠水資源量呈增加趨勢，藍(lán)水資源量呈減少趨勢，但變化趨勢均不顯著。典型水文年之間的藍(lán)水資源量變化顯著，而綠水資源量變化趨勢不顯著，特枯水年、平水年、特豐水年的藍(lán)水資源量分別為165.61、456.71和643.70 mm，綠水系數(shù)在典型水文年的變化差異較大，特豐水年為46.28%，平水年為54.43%，特枯水年為74.99%。

(3)嘉陵江流域藍(lán)水資源量和綠水資源量呈現(xiàn)出與降水量基本相同的分布規(guī)律，呈現(xiàn)從上游到下游先減小后增大、西少東多的空間格局。