內蒙古中部牧區青貯玉米與苜蓿立體種植灌溉制度優化

鄭和祥，趙淑銀，郭克貞，劉 虎，魏學敏，賈金良

（1.水利部 牧區水利科學研究所，呼和浩特010020；2.內蒙古農業大學水利與土木建筑工程學院，呼和浩特010018；3.鄂爾多斯市水利工程局，內蒙古 東勝017000）

青貯玉米和紫花苜蓿為內蒙古中部牧區最主要的飼草作物。近年來，隨著灌溉方式和種植技術的不斷提高，青貯玉米和紫花苜蓿立體種植在該地區得到了較大推廣，該模式較大幅度地提高了牧草水熱利用效率和產量，與此同時新的種植模式要求相適應的灌溉制度，對灌溉制度進行優化設計可以有效地提高水分利用率及作物產量，制定作物灌溉制度不僅要考慮補充根系層土壤水分以滿足作物需求，還應考慮種植模式對灌溉制度的影響［1－3］。

目前確定作物灌溉制度優化的方法很多，如線性規劃法、非線性規劃法、動態規劃法、隨機動態規劃法和決策系統等［4－5］。目前應用較多的是動態規劃法，以及動態規劃法與遺傳算法等人工智能技術結合的算法，動態規劃法優化灌溉制度能夠較準確地反映真實情況，但其計算工作量較大且易出現早熟及陷入局部最優而難于求得真正最優解的問題。目前，對立體種植模式的灌溉制度優化研究較少。本文通過引入被國內外廣泛認可的具有評價和優化功能的ISAREG模型研究灌溉制度與立體種植相結合的灌溉模式［6－9］，結合田間灌溉試驗，在驗證模型參數的基礎上模擬多種灌水方案，綜合考慮作物立體種植條件下不同的需水要求，選出適合于青貯玉米與紫花苜蓿立體種植模式下的灌溉制度。

1 試驗地概況與試驗設計

1.1 試驗地點

試驗地選在內蒙古草原站育草基地，該基地位于和林縣盛樂鎮忽通兔村，距離和林縣盛樂經濟園區15 k m；和林格爾縣位于內蒙古自治區中部，是重要的奶源基地，飼草作物種植規模較大。

試驗區屬中溫帶大陸性季風氣候區，春季干旱多風，夏季炎熱短暫，秋季干燥涼爽，冬季寒冷漫長。多年平均降水量417 mm，多年平均蒸發量1 850 mm，多年平均相對濕度49%；多年平均氣溫5.6℃，日照時數2 882 h，最大凍土層深度為170 c m。平均風速為2.2 m／s，基本風向為西風。土壤以栗鈣土和灰褐土為主，有機質含量0.96%～1.20%。

1.2 試驗材料和方法

試驗材料為紫花苜蓿和青貯玉米，選用的品種分別為草原2號和科多4號。對兩種作物進行立體種植，采用田間對比灌溉試驗的研究方法，利用ISAREG模型對紫花苜蓿和青貯玉米立體種植條件下的實際灌溉制度進行評價，在此基礎上進行灌溉模擬，得出紫花苜蓿和青貯玉米立體種植優化灌溉制度。

1.3 試驗處理

受旱程度劃分：土壤含水率介于作物生長阻滯含水率與田間持水率之間時，作物生長正常；土壤含水率介于凋萎含水率與作物生長阻滯含水率之間時，作物將處于中度受旱狀態；當土壤含水率接近凋萎系數時，說明作物嚴重受旱。該氣候和土壤條件下的研究成果表明：青貯玉米適宜土壤水為田間持水量的70%～90%，當達到田間持水量的50%時，即達到了中度受旱程度；紫花苜蓿是以土壤水分為田間持水量的65%～85%，50%出現中度受旱［10－13］。

根據優化的立體種植規格［14］，小區寬度設計為8.1 m，長度為10.0 m，面積為81 m2。青貯玉米帶寬1.6 m，4行種植，行距0.4 m；紫花苜蓿帶寬2.45 m，7行種植，行距0.35 m。試驗以青貯玉米和苜蓿中度受旱試驗設兩個處理，每個處理重復3次，共設置6個試驗小區。

6個試驗小區的根系層土壤類型相同，均分為兩層，上層0—40 c m為粉壤土，土壤容重1.43 g／c m3，下層40—100 c m 為粉土，土壤容重1.40 g／c m3；土壤含水率采用取土烘干法測定，并用該數據進行水量平衡驗證。

2 ISAREG模型概述

2.1 模型的原理

ISAREG模型是葡萄牙里斯本技術大學農學院開發的灌溉模型，它具有概念明確、模擬精度高、易于操作且功能多的特點，對評價現有灌溉制度，制定優化灌溉制度具有指導作用。ISAREG模型的主要功能是模擬農田土壤水分的變化，從而評價給定的灌溉制度，計算作物需水量和灌溉需水量，也可通過不同灌水方案的模擬對比，制定優化灌溉制度［12－13］。該模型考慮了：（1）作物根系吸水深度的變化；（2）非均質土層的影響；（3）不同深度地下水位的影響；（4）作物受旱時土壤供水能力對騰發量的影響。

ISAREG模型以水量平衡原理為基礎，采用的水量平衡方程為：

式中：θi，θi－1——第i，i－1天根系層的土壤含水率（%）；Pi——第i天的有效降雨量（mm）；Ini——第i天的凈灌水量（mm）；ETai——第i天的作物實際騰發量（mm）；DPi——第i天的深層滲漏量（mm）；GWi——第i天的地下水補給量（mm）；zri——第i天的根系層深度（m）。

2.2 模型的數據結構

模型的主要輸入數據分為7類：（1）氣象數據：包括有效降雨量Pe、參考作物騰發量ET0和其它的各項常規氣象數據等；（2）作物數據：包括作物類型、作物生育期、計劃濕潤層深度、實效水可利用系數p、作物系數Kc、產量反應系數Ky等；（3）土壤數據：包括土壤類型、每層的土壤深度d、田間持水率θFC、凋萎點θWP等；（4）地下水數據：包括地下水補給量GW和深層滲漏量DP；（5）灌溉數據：根據不同的模擬類型輸入初始土壤儲水率、灌水日期、灌水定額和灌水達到的土壤含水率范圍以及灌水的各種約束條件等；（6）水量數據：包括灌水時間間隔和可供水量等；（7）驗證數據：為實測田間含水率［15－18］。

模型的輸出數據根據模擬輸入選項的差異有所不同，主要包括：灌溉定額、灌水定額、灌水時間、灌水次數、深層滲漏量、水分利用效率、最大騰發量、實際騰發量、水分脅迫時的減產率、模擬含水率與田間數據的對比等。

3 模型參數計算和驗證

3.1 參考作物騰發量ET 0

參考作物騰發量ET0采用Pen man-Monteith方法計算。本文根據2011年觀測的氣象數據計算得到青貯玉米與紫花苜蓿立體種植全生育期的逐日ET0。

3.2 作物系數Kc

作物系數Kc是根據參照作物騰發量計算實際作物需水量的重要參數。青貯玉米與紫花苜蓿立體種植的作物系數分兩步計算，首先采用FAO-56推薦的分段單值平均法計算青貯玉米與紫花苜蓿單作時的作物系數，根據FAO-56給出的標準條件下不同生育階段的作物系數［17－19］，結合當地氣候、土壤條件調整各生育階段的作物系數Kc；然后計算兩種作物立體種植時的綜合作物系數Kc（field）。綜合作物系數是根據兩種作物的種植比率f和作物高度h結合兩種作物的權重來確定的，計算公式為：

式中：Kc（field）——綜合作物系數；f1，f2——兩種作物的種植比例；h1，h2——兩種作物的高度（m）；kc1，kc2——兩種作物的作物系數。

采用上述步驟計算青貯玉米與紫花苜蓿立體種植的綜合作物系數時，由于兩種作物的種植日期、各生育階段劃分、生育期長短、收獲期均不相同，應重新進行生育階段組合，根據青貯玉米與紫花苜蓿的生長特點劃分為6個階段：苜蓿第一茬生育前期青貯玉米還未播種，因此生育前期綜合作物系數即為苜蓿單作時的作物系數，苜蓿第一茬生育中期基本上對應于青貯玉米的生育前期，苜蓿第一茬生育后期對應于青貯玉米生育中期的前半階段，苜蓿第二茬生育前期對應于青貯玉米生育中期的后半階段，苜蓿第二茬生育中期對應于青貯玉米生育后期的前半階段，苜蓿第二茬生育后期對應于青貯玉米生育后期的后半階段（表1）。

表1 立體種植綜合作物系數

3.3 產量反應系數K y

單一作物產量反應系數Ky采用以下公式進行計算：

式中：Ya——作物實際產量（kg／h m2）；Ym——作物最 大 產 量 （kg／h m2）；ETa——作 物 實 際 騰 發 量（mm）；ETm——作物最大騰發量（mm）。模擬時采用的水分生產函數的產量反應系數Ky為FAO-56推薦值，不同的作物有不同的產量反應系數［20］。青貯玉米與紫花苜蓿立體種植時的產量反應系數采用綜合產量反應系數，計算公式為：

式中：Ky（field）——綜合產量反應系數；Ym1，Ym2——兩種作物的最大產量（kg／h m2）。

FAO-56推薦的苜蓿產量反應系數為1.10，青貯玉米產量反應系數為1.25，根據不同作物立體種植比例和對應的最大產量計算得到青貯玉米與苜蓿立體種植的綜合產量反應系數為1.18。

3.4 模型參數驗證

根系層土壤平均含水量可能處于3個不同區域：過量含水區，θs≥θ＞θFC，此時由于有重力排水，土壤含水量不能為作物即時利用，但部分可作為深層儲水為作物后期所利用；實效含水量區，θFC≥θ≥θOYT，該區的土壤含水量可為作物即時利用，且能使作物保持最大騰發量，故稱為最優產量區或適宜含水率區域；水分虧缺區，θOYT＞θ≥θWP，此時作物因受旱而不能達到最大騰發量，作物產量下降。

根據上述選定的各項參數進行灌溉模擬，圖1為2011年青貯玉米與紫花苜蓿立體種植兩個處理整個生育期的土壤含水率動態模擬結果與田間實測含水率值的對比。兩個處理模擬含水率的相對誤差均在8.00%以內，相對誤差的平均值為3.7%，可以滿足模擬精度要求。表明該模型模擬青貯玉米與紫花苜蓿立體種植選用的土壤、氣象、降雨和作物等各方面的參數較適合，可以用該模型的各參數評價青貯玉米與紫花苜蓿立體種植的各種灌溉設計方案，并對灌溉制度進行優化。

4 青貯玉米與苜蓿立體種植灌溉制度方案設計和優選

4.1 灌溉制度方案設計

對現狀實際灌溉制度觀測數據的分析得出：不適宜的灌水日期和灌水定額使得青貯玉米和苜蓿立體種植條件下水分利用效率和產量沒有達到最理想狀態。首先是由于不適宜的灌水日期，實際灌溉制度在土壤含水率降低至適宜含水率以下，甚至達到凋萎點時仍未進行灌水，造成了產量降低；其次是含水率未降低至適宜含水率時進行了灌水，導致灌水次數增加，降低了水分利用效率；再者是每次的灌水定額有時灌至田間持水率以上，有時則未灌至田間持水量，導致水分利用效率較低，產量未達最高水平，因此需對實際灌溉制度進行調整和優化。根據研究區的現狀和實際灌溉制度評價結果設計青貯玉米與苜蓿立體種植灌溉制度方案，通過對各種方案進行多次組合模擬，在保證產量下降率較小，一般在10.0%以下，初步篩選出下述6種典型方案進行分析：

圖1 青貯玉米與紫花苜蓿立體種植土壤含水率模擬值與實測值對比

方案Ⅰ：以產量最大為目標，當根系層土壤平均含水率降至適宜含水率下限時即實施灌溉，灌水量為補充根系層土壤水分至田間持水量時所需要的水量。方案Ⅱ：根據土壤含水率確定灌水日期，當根系層土壤平均含水率降至適宜含水率下限時即實施灌溉，灌水量為補充根系層土壤水分至有效含水率的90%時所需要的水量。方案Ⅲ：根據土壤含水率確定灌水日期，當根系層土壤平均含水率降至適宜含水率下限的90%時實施灌溉，灌水量為補充根系層土壤水分至田間持水量所需要的水量。方案Ⅳ：根據土壤含水率確定灌水日期，當根系層土壤平均含水率降至適宜含水率下限的80%時實施灌溉，灌水量為補充根系層土壤水分至田間持水量所需要的水量。方案Ⅴ：給定灌水定額，根據青貯玉米和苜蓿田間持水量與適宜含水量下限的差約為65 mm，本方案采用的灌水定額為59 mm，每次灌水時間由模型進行優化計算給出。方案Ⅵ：給定灌水定額，采用方案Ⅴ灌水定額的90.0%，即每次灌水量均為54 mm，每次灌水時間由模型進行優化計算給出。

對上述方案進行模擬時，根系層土壤初始儲水量采用青貯玉米播種前根系層土壤的有效儲水量，土壤初始土壤含水率約在32.0%左右。表2給出了青貯玉米與苜蓿立體種植各灌溉制度方案的模擬結果。分析表2中6種灌溉制度方案的模擬輸出結果可以得出：

表2 青貯玉米與苜蓿立體種植灌溉制度方案設計模擬結果對比

方案Ⅰ生育期需灌水7次，需要的總灌水量多，實際騰發量達到最大騰發量的值；該方案在整個生育期結束時土壤儲水量較小，其土壤含水率基本達到適宜含水率下限；作物在整個生育期均未受水分脅迫，無受旱減產。

方案Ⅱ至方案Ⅳ均是根據土壤含水率確定灌水日期。從輸出結果可以看出，方案Ⅱ生育期需灌水8次，增大了輸水損失，與方案Ⅰ相比，減少了每次的灌水定額，總灌水量也略有減少，但土壤含水率基本保持在適宜含水率范圍，僅在生育期結束時，降至適宜含水率以下，對產量的影響很小，產量下降率僅為0.42%。

方案Ⅲ與方案Ⅰ和Ⅱ相比，不但總灌水量大幅度降低，而且只需灌水6次，減少了1～2次灌水，降低了輸水損失；由于該時期正是玉米的需水敏感期，因此造成產量的顯著下降，產量下降率為4.52%。

方案Ⅳ生育期需灌水6次，每次灌水均是在土壤含水率降至適宜含水率下限的80%時才開始灌溉，與方案Ⅲ相比，每次的灌水定額增大，生育期總灌水量也增大了，雖然在玉米生育后期的土壤含水率均在適宜含水率范圍，在整個生育期結束時土壤儲水量比方案Ⅲ大，但對產量的影響相對較小，產量下降率為3.15%。

方案Ⅴ與方案Ⅵ均是給定固定的灌水定額，模型根據土壤適宜含水率下限計算得出灌水日期，方案Ⅴ灌水次數為6次，方案Ⅵ灌水次數為7次。方案Ⅴ與方案Ⅵ均產生了深層滲漏，但補給量也較大；兩個方案的產量下降率均較大，分別為6.97%和4.28%。

根據上述6種方案的輸出結果，在綜合考慮總灌水量、灌水次數、滲漏量、補給量和產量下降率的情況下，得出平水年（P＝50%）青貯玉米與苜蓿立體種植灌溉制度的較優選方案為：方案Ⅳ，其灌溉制度見表3。

表3 青貯玉米與苜蓿立體種植優選灌溉制度

5 結論

（1）對ISAREG模型模擬青貯玉米與苜蓿立體種植灌溉制度時的各項參數進行了預處理和驗證，分別對青貯玉米與苜蓿立體種植兩個試驗處理的實際灌溉制度進行了評價，各處理的灌水定額和灌水時間均存在不適宜的問題，需要進行優化設計。

（2）采用ISAREG模型，根據青貯玉米與苜蓿立體種植的需水要求進行了充分灌溉和非充分灌溉的多組合方案設計，得到了青貯玉米與苜蓿立體種植的優選灌溉制度。

［1］ 徐萬林，粟曉玲，史銀軍，等.基于水資源高效利用的農業種植結構及灌溉制度優化：以民勤灌區為例［J］.水土保持研究，2011，18（1）：205-209.

［2］ 潘占兵，張龍，楊瑞，等.黃土高原土壤旱化研究綜述［J］.水土保持研究，2012，19（6）：210-215.

［3］ 劉鈺，Pereira L S.考慮地面灌水技術制約的灌溉制度優化［J］.農業工程學報，2003，19（4）：74-78.

［4］ 鄭和祥，史海濱，郭克貞，等.不同灌水參數組合時田面坡度對灌水質量的影響研究［J］.干旱地區農業研究，2011，29（6）：43-48.

［5］ 石貴余，張金宏.河套灌區灌溉制度研究［J］.灌溉排水學報，2003，22（5）：72-76.

［6］ Fernando R M，Pereira L S，Liu Y.Simulation of Capil-lary Rise and Deeper Collation with ISAREG［C］.Information Technology for Agriculture，ICAST，Ministry of Scienceand Technology，Beijing，China，2001：421-426.

［7］ Pereira L S，Teodoro P R，Rodrigues P N.Irrigation Scheduling Si mulation：the Model ISAREG［M］.Netherlands：Klu wer Academic Publishers，2001.

［8］ De Costa W A J M，Shammugathasan K N.Physiology of yield deter mination of soybean （Gl ycine max L.Merr.）under different irrigation regimes in the sub-humid zone of Sri Lanka［J］.Field Crops Res.，2002，75（1）：23-35.

［9］ Hiroki O，Toshiyuki T，Keiji T.Micro net eorogical model for esti mate in evaporation fro m a bare field in the Hetao Irrigation District in the Yellow River Basin［J］.J.Agric.Meteorol，2005，60（5）：541-544.

［10］ 武開福.基于灰色關聯度與BP神經網絡模型的日參考作物騰發量預測［J］.水土保持研究，2011，18（2）：237-240.

［11］ 龍會英，鄭益興，張燕平，等.元謀干熱河谷辣木人工林地灌水后不同覆蓋措施對土壤水分及辣木物候的影響［J］.水土保持研究，2011，18（1）：232-235.

［12］ 尚松浩.作物非充分灌溉制度的模擬優化方法［J］.清華大學學報，2005，（9）：1179-1183.

［13］ 付強，王立坤，門寶輝，等.推求水稻非充分灌溉下優化灌溉制度的新方法［J］.水利學報，2003（1）：123-128.

［14］ 鄭和祥，史海濱，朱敏，等.平地縮塊改造小麥畦田技術研究［J］.灌溉排水學報，2011，30（2）：79-81.

［15］ 王晶，朱清科，劉中奇，等.黃土丘陵區不同林地土壤水分動態變化［J］.水土保持研究，2011，18（1）：220-223.

［16］ 胡順軍，潘渝，康紹忠，等.Pen man-Monteith與Pen man修正式計算塔里木盆地參考作物潛在騰發量比較［J］.農業工程學報，2005，21（6）：30-35.

［17］ 劉增進，李寶萍，李遠華，等.冬小麥水分利用效率與最優灌溉制度的研究［J］.農業工程學報，2004，20（4）：58-63.

［18］ 丁日升，康紹忠，馮紹元，等.缺水條件下非充分灌溉制度預報系統的研制［J］.干旱地區農業研究，2006，24（2）：79-75.

［19］ 郭克貞，李和平，史海濱，等.毛烏素沙地飼草料作物耗水量與節水灌溉制度優化研究［J］.灌溉排水學報，2005，24（1）：24-27.

［20］ 湯廣民，王友貞.安徽淮北平原主要農作物的優化灌溉制度與經濟灌溉定額［J］.灌溉排水學報，2006，25（2）：24-29.