基于RZWQM模型的石羊河流域春小麥灌溉制度優化

周始威，胡笑濤※，王文娥，Allan A.Andales，張亞軍

（1.西北農林科技大學旱區農業水土工程教育部重點實驗室，楊凌 712100；2.美國科羅拉多州立大學土壤與作物科學系，科羅拉多州 80523）

基于RZWQM模型的石羊河流域春小麥灌溉制度優化

周始威1，胡笑濤1※，王文娥1，Allan A.Andales2，張亞軍1

（1.西北農林科技大學旱區農業水土工程教育部重點實驗室，楊凌 712100；2.美國科羅拉多州立大學土壤與作物科學系，科羅拉多州 80523）

為探討石羊河流域春小麥適宜灌水上限及不同生育期計劃濕潤層深度，在該地區開展田間試驗。利用田間試驗資料對RZWQM（root zone water quality model）模型進行率定和驗證，并應用模型模擬了灌水上限及不同生育階段計劃濕潤層深度對春小麥籽粒產量、灌水量、籽粒灌溉水利用效率及灌水次數的影響。結果表明：不同灌水處理間產量差異較小，但所需灌水量有較大差異，存在節水空間；灌水上限對于灌水量的影響要遠遠大于對產量的影響,灌水上限的降低會增加灌水次數，從而提高小麥產量；適宜的計劃濕潤層深度可以保證灌溉水盡可能多的分布于根系吸收范圍內，避免浪費，達到節水目的；試驗證明，通過調控灌水上限和各生育期計劃濕潤層深度可以達到節水增產的目的。綜合考慮各控制因素對產量、所需灌水量及籽粒灌溉水利用效率的影響，建議該地區春小麥灌溉制度為：灌水上限選擇80%田間持水量，苗期計劃濕潤層深度為30 cm，拔節期計劃濕潤層深度為60 cm，抽穗期計劃濕潤層深度為50 cm，灌漿期計劃濕潤層深度為70 cm。

灌溉；作物；優化；春小麥；RZWQM模型；灌水上限；計劃濕潤層深度

周始威，胡笑濤，王文娥，Allan A.Andales，張亞軍.基于RZWQM模型的石羊河流域春小麥灌溉制度優化[J].農業工程學報，2016，32（6）：121-129.doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.06.017 http://www.tcsae.org

Zhou Shiwei,Hu Xiaotao,Wang Wen’e,Allan Andales,Zhang Yajun.Optimization of irrigation schedule based on RZWQM model for spring wheat in Shiyang River Basin[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering(Transactions of the CSAE）,2016,32(6):121－129.(in Chinese with English abstract) doi：10.11975/j.issn.1002-6819.2016.06.017 http://www. tcsae.org

0 引言

石羊河流域氣候干旱少雨，年平均降水量僅為160 mm，且降水存在時間差異，無法保證作物需水要求，這就需要采取灌溉措施來達到作物高產、穩產的目的。該地區地表水資源匱乏，灌溉用水以地下水為主。隨著可利用地下水量的減少，灌溉用水壓力逐年增大，農業可持續發展要求采用節水灌溉技術與管理措施，提高水分利用效率。農業節水的途徑是多樣的，其中，通過優化灌水制度來實現節水的方法被廣泛認可。

對于優化灌溉制度的研究，國內外已經開展了大量的工作，研究內容主要包括適宜灌溉水量的確定以及在生育期內水量分配的問題，其實質就是確定不同生育期適宜的灌溉計劃濕潤層深度和土壤水分上、下限指標。不同的生育期，作物對水分的需求也不同，這些指標也應發生變化[1-6]。目前，研究主要集中于不同生育期灌水下限及計劃濕潤層深度的確定，對春小麥灌水上限的研究很少，在以往的研究中多以田間持水量為灌水上限，這會使得一部分灌溉水進入濕潤層以下20～30 cm處，造成水分的浪費[7-8]。而且在確定計劃濕潤層深度時，對作物的影響考慮不足，不同生育期計劃濕潤層深度確定不合理。對于適宜的灌水上限及不同生育期計劃濕潤層深度需要進一步探究。

RZWQM（root zone water quality model）模型[9]由于能夠準確的模擬農田水分和養分循環，被廣泛應用于水肥對土壤-作物系統影響的研究中[9-16]。通過對模型參數進行率定，模型能夠較準確預測不同灌水處理下作物產量差異及土壤含水率狀況，可用于灌水制度的優化[17-18]。本文先利用田間實測資料來率定和驗證模型，證明其適用性；然后利用率定參數對多種灌溉方案進行模擬，探究不同灌溉制度對灌水次數、產量、所需灌溉水量及籽粒灌溉水利用效率的影響，得到適宜的灌水上限及不同生育期計劃濕潤層深度，為農業節水灌溉提供理論指導。

1 材料與方法

1.1 試驗區概況

本研究的田間試驗開展于2014年3-7月，試驗地點設在甘肅省武威市中國農業大學石羊河流域節水試驗站。該試驗站地處河西走廊東部，緊鄰騰格里沙漠（102° 51′01″E、37°50′49″N），海拔高度為1 500 m，為大陸性溫帶干旱氣候，干旱指數15～25。該地區水資源缺乏，地下水位埋深較大，在40 m左右，平均降水量僅為164.4 mm，而平均蒸發量卻大于2 000 mm，擁有豐富的光熱資源，年日照大于3 000 h，年平均氣溫在8℃左右，0℃以上的積溫超過3 550℃。試驗期間總的降水量為126 mm，大的降水有5次，分別在4月15日、4月18日、5月10日、7月8日及7月22日，降水量分別為17.4、15.6、12.1、23.6及30.0 mm。

1.2 試驗設計

春小麥是石羊河流域主要糧食作物。試驗田種植作物品種選用當地普遍種植的春小麥品種——永良9號。根據作物需水狀況及不同生育期作物生長特性，試驗設不同灌水上限和計劃濕潤層深度，灌水方式采用地面畦灌。灌水上限（以占田間持水量比例表示）設5個水平，即100%、95%、90%、85%、80%。苗期春小麥根系短、需水量較少，計劃濕潤層深度設30、35、40、45及50 cm，計5個水平。拔節期春小麥根系增長、需水量增大，計劃濕潤層深度設40、45、50、55及60 cm，計5個水平。抽穗、灌漿期春小麥根系與需水量均較大，計劃濕潤層深度設50、55、60、65及70 cm，計5個水平。試驗采用5因素5水平正交設計（表1），共25個處理，所有處理的灌水下限均為65%田間持水量。選用處理A1B1C1D1E1、A1B3C3D3E3、A1B5C5D5E5進行田間試驗，用于模型的率定與驗證，每個處理設置3個重復，共計9個試驗小區，小區面積為16 m2（4 m×4 m），采用隨機區組排列并設有保護行。春小麥于3月24號播種，播種密度為300萬株/hm2，行距為15 cm，7月25號收獲，生育期為123 d。所施氮肥為尿素，在播種前施入，施肥量為180 kg/hm2，在小麥整個生育期內不施肥。灌溉用水為機井水，灌水量用精確水表控制，各小區的其他條件及措施均與當地一致。

表1 試驗設計正交表Table 1 Factors and levers of orthogonal design

1.3 觀測指標與測定方法

1.3.1 基礎土樣采集與測定

播種前在試驗地兩端挖1 m×1 m土壤剖面，采集0～100 cm（以20 cm為間隔）土壤樣品，測定土壤的基本理化性質及土壤的有機質、硝態氮及銨態氮含量、體積含水率。對比兩端剖面土壤樣品的測試結果，如果差異大于15%，則放棄該試驗地塊，另選地塊進行試驗。本試驗所選試驗場地兩端剖面土壤理化指標差異均小于10%，符合試驗要求，所選試驗地塊的土壤理化性質以兩端剖面所測數值的平均值表示。試驗地點土壤基本物理性質見表2。

表2 供試土壤物理性質Table 2 Physical properties of tested soil

1.3.2 常規氣象數據測定

氣象數據由站內自動氣象站采集，包括最低氣溫、最高氣溫、風向、風速、太陽輻射、相對濕度、降雨時間及降雨量等。

1.3.3 作物管理數據測定

作物管理數據主要包括作物播種日期、播種密度、播種深度、耕作方式、灌溉水量及灌溉日期、施肥量及施肥日期等田間管理措施的實施方案。

1.3.4 土壤含水率測定

采用Diviner2000土壤水分測量儀，深度均為100 cm，間隔10 cm，每周周二和周六測定。同時采用烘干法測定土壤含水率，每周六一次，灌水前后加測一次，對Diviner2000數據進行校核。

1.3.5 春小麥生長指標測定

1）生育期觀測：觀測春小麥各個生育階段的生長狀況，記錄各生育期的起止時間，見表3。

表3 春小麥生育期Table 3 Growth period for spring wheat

2）株高、葉面積：春小麥每周用精度為0.01 m卷尺測量一次株高、葉面積，每個小區隨機取10株測量，結果取平均值。計算葉面積時，采用長寬系數法。單株葉面積=Σ（L×B）×0.65,式中Σ表示葉片總數，L為葉長，B為葉寬。

3）生物量及產量：春小麥從返青期開始，每個生育期內采樣一次，取春小麥地上部分，先以高溫殺青，再恒溫下烘干，然后稱其質量，得到生物量。待收獲時，選1 m2小麥進行脫粒，風干后測定小麥籽粒產量，將同處理數據求平均值得出實際產量。

1.4 數據處理

采用SPSS17.0軟件對不同灌水處理方案的小麥籽粒產量、灌水次數、灌溉水量和籽粒灌溉水利用效率進行方差分析，采用LSD（least significant difference）法進行差異顯著性檢驗，并進行極差分析。采用Microsoft Excel 2007軟件進行數據處理和作圖。

2 RZWQM模型率定和驗證

2.1RZWQM模型

RZWQM是由美國農業部大平原系統研究所于1992年推出的農業系統和資源管理模型。該模型由物理過程、化學過程、養分過程、殺蟲劑過程、作物生長過程和管理過程組成，各部分是相互影響的，可以用于模擬作物生長和水分、養分及殺蟲劑在作物根區內的運移[1]。

RZWQM運行所需最少數據包括模擬過程斷點降水數據、日氣象數據、剖面描述、土層深度、密度和機械組成、1/3×105pa或1/10×105pa土壤含水率、土表殘茬干物質量、農藥的半衰期、指定作物類型及區域參數、選定管理方式、最初土壤剖面含水率及溫度、最初土壤剖面pH值和CEC（cation exchange capacity）、養分過程所需的輸入參數[21]。

2.2 RZWQM模型率定和驗證

本研究選用2014年春小麥數據，以處理A1B3C3D3E3的試驗數據對模型進行率定，用處理A1B1C1D1E1和處理A1B5C5D5E5的試驗數據對模型進行驗證。在研究中，主要用到模型中的土壤水分模塊和作物生長模塊。2模塊之間是相互影響的，一般依照土壤水分模塊、作物生長模塊的順序進行率定。采用試錯法，將2個模塊的模擬精度調校至率定的要求，然后使用率定后的參數，對處理A1B1C1D1E1與處理A1B5C5D5E5進行模擬。最后，比較模擬值與實測值的差異，對模型的模擬效果進行評價。模型運行的效果可以用均方誤差RMSE（root mean square error）和平均相對誤差MRE（mean relative error）進行評價。

式中N是觀測值的個數，Qi表示第i個觀測值，Pi表示第i個觀測值的模擬值。一般認為，均方誤差RMSE、平均相對誤差MRE的值越小越好，表明模擬值與實測值的差異越小，即模型的模擬結果越精準可靠。

2.2.1 土壤水分模塊率定和驗證

由于土壤水力學參數實測數據的缺乏，在對石羊河節水試驗站的土壤水力學參數進行標定時，采用RZWQM模型水力學參數模塊提供的最小輸入選項，即飽和導水率和田間持水量。

通過比較分析土壤各層體積含水率的實測值和模擬值，相應的調整各層土壤參數（主要是飽和導水率和田間持水量），使模擬值與實測值盡可能一致。土壤水力特性參數的最終率定結果，見表4。對比各深度土層土壤含水率模擬值和實測值隨時間變化（圖1，圖2），可以看出，模擬值很好的反映了實測值的變化趨勢，7月份以前的土壤含水率的模擬值與實測值吻合較好，但7月份土壤含水率的實測值與模擬值有偏差，各深度土層含水率的模擬值均大于實測值。結合降雨情況，參考朱國威[21]的分析，主要是因為模型輸入中采用降雨時段平均值，與實際瞬時雨強不一致造成的。

計算率定和驗證過程中模擬值和實測值在各土層深度處均方誤差RMSE和平均相對誤差MRE，結果見表5。由表可知，不同深度的RMSE值均不大于0.03 cm3/cm3，MRE值均低于20%，這說明RZWQM模型可以對土壤水分進行較好的模擬。

上部土層（0～40 cm土層）含水率實測值和模擬值吻合較好，誤差小于12%，效果優于下部土層，可能是因為模型不能很好的模擬水分入滲過程，模型所使用的土壤孔隙度為默認值而非實測值[22]。模擬誤差的成因可能還源于土壤飽和導水率和田間持水量的標定值與真值的誤差；含水率的測定深度與RZWQM模擬的剖分節點深度不完全一致[21]。

表4 土壤水力學參數標定結果Table 4 Result of soil hydraulic parameters

圖1 模型率定中不同土層土壤含水率實測值與模擬值對比情況（處理A1B3C3D3E3）Fig.1 Comparison of measured and simulated soil water content in different depth in calibration（A1B3C3D3E3treatment）

圖2 模型驗證中不同土層土壤含水率實測值與模擬值對比情況Fig.2 Comparison of measured and simulated soil water content in different depth in validation

表5 不同深度土壤含水率實測值與模擬值的比較Table 5 Comparison of simulated and measured soil water content in different depth

2.2.2 作物生長模塊率定和驗證

對于作物生長模塊，率定包括對物候期、葉面積指數、產量和干物質量的率定。本文采用地上部干物質量、物候期及葉面積指數的實測數據，對作物生長模塊的參數進行標定，校驗后的參數見表6。

對葉面積指數的模擬情況見圖3，可以發現模型可以很好模擬葉面積指數的變化趨勢。7月份以前的葉面積指數模擬值與實測值吻合較好，但7月份葉面積的實測值與模擬值有較大偏差，這是因為春小麥進入成熟期且該時期降雨較多，致使葉片凋落速度加快，使模擬值大于實測值。

模型對物候期、產量及干物質量的模擬情況見表7，率定處理與驗證處理的物候期模擬值與實測值差異不大于2 d，干物質量的模擬值與實測值的誤差小于18%，產量的模擬值與實測值的誤差較穩定，在20%左右。該模型模擬的產量比實測產量要高，這與薛長亮[23]的模擬效果不同，原因可能是本試驗在春小麥的生育階段未施肥，田間試驗產量較低。

表6 率定后的石羊河流域春小麥品種參數Table 6 Variety parameters of spring wheat in Shiyang River Basin

圖3 葉面積指數實測值與模擬值對比情況Fig.3 Comparison of measured and simulated LAI

綜上所述，通過對土壤水分模塊、作物生長模塊的率定，RZWQM模型可以較準確的模擬石羊河流域春小麥農田土壤水分及春小麥的產量，可用于評價不同灌水方案的優劣。

表7 春小麥生育期及產量的模擬值與實測值比較Table 7 Comparison between simulated and observed growing stage(yield)of spring wheat

3 春小麥灌溉制度模擬研究

將率定的參數輸入RZWQM模型，按照表1中模擬試驗設計改變不同生育期灌水上限和計劃濕潤層深度，灌水下限按照充分灌溉，均設定為田間持水量的65%。模型的模擬過程是以時間為序的，從苗期入手，以時間順序查找，當某一時間點出現計劃濕潤層（試驗方案規定的苗期計劃濕潤層深度）內平均含水率低于田間持水量的65%時，將該時間點定為第1次灌水的日期，灌水量的多少由灌水上、下限及計劃濕潤層計算確定，由此得到第1次灌水的時間及灌水量；然后將第1次灌水的時間及灌水量作為輸入數據輸入模型，再次運行模型，得到模擬結果，仍參照上述方法進行查找，確定第2次的灌水時間及灌水量，以此類推得出不同模擬情景下的灌水量、灌水時間及灌水次數。對于同種作物，作物生育期的變化主要受積溫的影響，模型對生育期的劃分也以積溫為依據，本試驗采用充分灌溉，生育期的界定與灌水量多少的關系不大，所以在模擬過程中所使用的生育期劃分節點與率定過程中模型所計算的生育期劃分節點一致。不同處理下的灌水次數、灌水量、產量及籽粒灌溉水利用效率，見表8。

表8 正交試驗模擬結果Table 8 Simulated result of orthogonal design

3.1 不同灌水處理對春小麥籽粒產量及灌水次數的影響

分析模擬結果可知，A3B1C3D5E2處理的籽粒產量最高，達到8 088 kg/hm2，A1B5C5D5E5處理最低，為7 590 kg/hm2，兩者相差僅498 kg/hm2，這說明試驗所設處理均可以較好的滿足春小麥的需水要求。對春小麥籽粒產量進行統計學分析，結果顯示各控制指標對籽粒產量的影響程度為:灌水上限＞苗期計劃濕潤層深度＞灌漿期計劃濕潤層深度＞拔節期計劃濕潤層深度＞抽穗期計劃濕潤層深度，灌水上限與苗期計劃濕潤層深度對產量的影響達到顯著水平（P＜0．05），其余因素對產量的影響不顯著。

對于灌水次數，不同灌水處理間的模擬結果有較大的差異，最少為6次，最多的灌水次數達到10次，灌水次數與灌水量之間沒有顯著的相關關系。試驗區為干旱內陸區，蒸發量遠遠大于降雨量，灌溉是保障農業生產的必要措施。田間試驗結果表明地面灌水次數在5～7次，與當地實際生產活動中春小麥灌水次數近似[24]，模擬灌水次數高于田間試驗結果。這種結果差異的原因主要是春小麥灌漿后期在實際灌溉中會停止灌水，而模型模擬進行到生育期結束會增加灌水次數，另外由于模擬設計的較淺的計劃濕潤層深度與較低灌水上限組合造成的低定額灌溉也會造成頻繁灌溉。由表10可知，灌水上限對灌水次數的影響達到顯著水平（P＜0.05），各生育期計劃濕潤層深度對灌水次數的影響不顯著，可以通過調控灌水上限來調控灌水次數。由圖4可見，灌水上限的降低可以增加灌溉次數，而灌水次數的增加可以達到增產的效果。牟洪臣[25]認為灌水次數的增加有利于分蘗數增加和穗長的增長，從而增加產量。這也解釋了為什么苗期計劃濕潤層深度對產量影響顯著。

圖4 灌水上限與灌溉次數及籽粒產量的關系Fig.4 Relation among irrigation frequency irrigation upper limit and grain yield

結合春小麥籽粒產量的方差分析，對比各控制指標同一水平下籽粒產量的平均值，分析可知最優高產組合為：灌水上限為80%田間持水量，苗期計劃濕潤層深度為30 cm，拔節期計劃濕潤層深度為45 cm，抽穗期計劃濕潤層深度為65 cm，灌漿期計劃濕潤層深度為65 cm。

3.2 不同灌水處理對春小麥所需灌溉水量的影響

不同灌水處理對所需灌水量有明顯影響，A1B4C4D4E4處理所需灌水量最大，達431.1 mm，A5B3C2D1E5所需灌水量最小，為323.7 mm，兩者相差97.4 mm，而兩者的產量僅相差125 kg/hm2，這說明可以通過控制灌水上限和不同生育期的計劃濕潤層深度來達到節水保產目的。對各處理所需灌水量進行統計分析，結果表明（表9，表10），各因素對春小麥所需灌水量的影響程度依次為:灌水上限＞拔節期計劃濕潤層深度＞灌漿期計劃濕潤層深度＞抽穗期計劃濕潤層深度＞苗期計劃濕潤層深度，灌水上限與拔節期、灌漿期、抽穗期計劃濕潤層深度對灌水量的影響達到極顯著水平（P＜0．01），苗期計劃濕潤層深度對所需灌水量的影響不顯著。這是由于苗期，春小麥所需水量較小，所以苗期的計劃濕潤層深度對整個生育期所需灌水量影響不大；春小麥在拔節期、抽穗期及灌漿期生長旺盛，需水量較大，所以對整個生育期內所需灌溉水量影響顯著。計劃濕潤層的選取對生育期內所需灌水量的影響是復雜的，在一定灌水上限下，選取大的計劃濕潤層深度可以增大單次灌水量，從而減少灌水次數,有利于減少表層土壤的水分蒸發，節約灌溉水。但大的濕潤層也可能會使一部分灌溉水因滲入根區范圍外而無法使作物吸收，造成浪費。考慮到灌水上限對灌水次數的顯著影響，通過控制灌水上限來減少土表蒸發是可行的。通過控制計劃濕潤層深度可以控制濕潤范圍，保證作物正常需水要求，節約用水。所以說選取最優節水組合需要綜合考慮灌水上限及不同生育期計劃濕潤層的影響。

表9 春小麥籽粒產量和灌溉水利用的方差分析Table 9 Variance analysis of spring wheat yield and water utilization

表10 春小麥產量和灌溉水利用的極差分析Table 10 Range analysis of spring wheat yield and water utilization

結合灌水量的方差分析，對比各控制因素同一水平下灌水量的平均值，分析可知最優節水組合為：灌水上限為80%田間持水量，苗期計劃濕潤層深度為35 cm，拔節期計劃濕潤層深度為60 cm，抽穗期計劃濕潤層深度為50 cm，灌漿期計劃濕潤層深度為70 cm。

3.3 不同灌水處理對春小麥籽粒灌溉水利用效率的影響

籽粒灌溉水利用效率（GIWUE）在不同灌水處理下也有大的差異（表8），A5B3C2D1E5處理的GIWUE最大，為2.48 kg/m3，A1B4C4D4E4的GIWUE最小，為1.84 kg/m3，兩者相差0.64 kg/m3。因為不同處理間籽粒產量差異不大，所以不同處理間GIWUE的差異主要來源于灌水量的差異。由統計結果可知（表9，表10），各控制因素對GIWUE的影響存在差異，由大到小依次為灌水上限、灌漿期計劃濕潤層深度、抽穗期計劃濕潤層深度、拔節期計劃濕潤層深度、苗期計劃濕潤層深度。灌水上限與灌漿期、抽穗期、拔節期計劃濕潤層深度對GIWUE的影響呈極顯著水平（P＜0．01），苗期計劃濕潤層深度對GIWUE的影響較弱，呈顯著水平（P＜0．05）。結合GIWUE的方差分析，對比各控制因素同一水平下GIWUE的平均值，分析可知最高GIWUE的組合為:灌水上限選擇80%田間持水量，苗期計劃濕潤層深度為30 cm，拔節期計劃濕潤層深度為60 cm，抽穗期計劃濕潤層深度為50 cm，灌漿期計劃濕潤層深度為70 cm。

4 結論與討論

本試驗旨在優化石羊河流域現有灌溉制度，以實現節水、增產的目的。現有研究多在探究如何利用作物的虧缺補償效應來實現節水的目的，但該方法受作物品種遺傳特性及環境因素的影響較大，很難得到準確的結果，適用性受到了限制。本試驗通過控制灌水下限，使作物始終處于適宜的土壤水分條件下，然后綜合考慮灌水上限、生育期及計劃濕潤層深度對春小麥產量、灌水次數、灌水量及籽粒灌溉水利用效率的影響，探究節水增產的灌溉制度。

作物生長模擬模型的使用可以大大減少試驗時間及成本的投入，可以實現更多組合的優化設計，適用于較多因素、水平的試驗方案模擬。RZWQM模型可以準確的模擬土壤的水分狀況，在國內外很多地區已得到驗證。Stulina[13]嘗試使用RZWQM模型對費爾干那流域的作物進行模擬，結果表明該模型可以較好的模擬土壤水分及作物生長狀況，5個土層的土壤含水率實測值和模擬值平均偏差僅為3.6%，作物產量誤差為13%，可用于評測該流域灌溉和施肥措施對作物產量的影響。李艷等[26]利用RZWQM模型對華北的冬小麥和夏玉米生長進行模擬，模型驗證結果表明各土層土壤含水率的相對誤差在-6.66%～5.83%之間變化，冬小麥和夏玉米產量、吸氮量的模擬值與實測值的相對誤差小于25%，可利用驗證后的RZWQM模型模擬該地區冬小麥-夏玉米輪作條件下土壤氮、水運移及作物生長的動態變化。對于石羊河流域，目前還未有學者利用該模型模擬春小麥的生長發育。本研究利用石羊河流域春小麥大田試驗資料對RZWQM模型進行了率定和驗證，結果表明土壤含水率、葉面積及產量的模擬值與實測值吻合度均較好，其中各層土壤含水率的RMSE值不大于0.03 cm3/cm3，5個土層的土壤水含量模擬值和實測值平均偏差為12.37%；產量的模擬值與實測值的誤差也較穩定，在20%左右，可用于評價不同灌水處理的優劣。

模擬結果表明：不同灌水處理間產量差異很小，可見試驗所設灌水處理均可以較好的滿足春小麥的需水要求；灌水上限的下降會增加灌水次數，有利于增產。黨根友[27]選用春小麥品種寧春50號為試驗材料，通過3個節水處理研究灌水次數對春小麥產量的影響，發現灌水次數較多的處理春小麥水分利用效率明顯降低，生育后期物質向籽粒轉移量增加，產量增加，與本試驗結果相符。試驗證明灌水上限對于灌水量的影響要遠遠大于對產量的影響，適當降低灌水上限有利于保產、節水。試驗表明節水灌溉的適宜土壤水分上限為80%田間持水量。孫景生[28]從葉片水平探討提高光合水分利用效率指導大田灌溉的適宜土壤水分上限指標為80%田間持水量，與本試驗結果相同。而王寶英[8]分析大量的田間實測資料，討論了土壤水分對小麥生長發育及作物產量的影響，指出小麥高產的適宜土壤水分上限指標為85%～90%田間持水量，高于本次試驗結果，這有可能是由試驗地點和供試小麥品種不同引起的。關于各生育期的計劃濕潤層深度，目前還未有學者系統的給出合理的建議。本研究發現各生育期所需灌水量為：拔節期＞灌漿期＞抽穗期＞苗期。張旭東[29]對甘肅定西春小麥生育期日蒸散資料進行分析，研究了旱作春小麥的耗水規律，得出各生育期需水強度為：抽穗期＞灌漿期＞拔節期＞苗期。這與本實驗結果有差異，可能是由于降水年型不同，石羊河流域在春小麥灌漿期與抽穗期降雨較多，致使該時期所需灌水量減少。

綜合考慮各控制因素對產量、所需灌水量及籽粒灌溉水利用效率的影響，建議石羊河流域春小麥灌溉模式為：灌水上限選擇80%田間持水量，苗期計劃濕潤層深度為30 cm，拔節期計劃濕潤層深度為60 cm，抽穗期計劃濕潤層深度為50 cm，灌漿期計劃濕潤層深度為70 cm。該模式可以有效節約農業用水，增加春小麥產量。

本文建議的灌溉制度可以達到增產節水的目的。但是，受正交試驗方法性質的影響，無法確定該灌溉制度是否達到了最優，需要增加水平梯度，使結果盡可能的接近最優。

[1]韓娜娜，王仰仁，孫書洪，等.灌水對冬小麥耗水量和產量影響的試驗研究[J].節水灌溉，2010(04)：4－7. Han Nana,Wang Yangren,Sun Shuhong,et al.Experimental study on effects of irrigation on water consumption and yield of winter wheat[J].Water Saving Irrigation,2010,(04):4－7.(in Chinese with English abstract)

[2] 楊曉亞，于振文，許振柱.灌水量和灌水時期對小麥耗水特性和氮素積累分配的影響[J].生態學報.2009(2)：847－853. Yang Xiaoya,Yu Zhenwen,Xu Zhenzhu.Effects of irrigation regimes on water consumption characteristics and nitrogen accumulation and allocation in wheat[J].Acta Ecologica Sinica, 2009,29(2):846－852.(in Chinese with English abstract)

[3] 崔世明，于振文，王東，等.灌水時期和數量對小麥耗水特性及產量的影響[J].麥類作物學報，2009(3)：442－446. Cui Shiming,Yu Zhenwen,Wang D,let al.Effect of irrigation stage and amount on water consumption characteristics and grain yield in wheat[J].Journal of Triticeae Crops,2009,29(3): 442－446.(in Chinese with English abstract)

[4]劉增進，李寶萍，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(4)：58－63. Liu Zengjin,Li Baoping,Li Yuanhua,et al.Research on the water use efficiency and optimal irrigation schedule of the winter wheat[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering(Transactions of the CSAE),2004,20(4):58－63.(in Chinese with English abstract)

[5] 李金山，仵峰，范永申.節水灌溉指標及發展模式研究[J].節水灌溉，2003(5)：14－15. Li Jinshan,Wu feng,Fan Yongshen.Study on indices and development model of water saving irrigation[J].Water Saving Irrigation,2003(5):14－15.(in Chinese with English abstract)

[6] 郭艷波，馮浩，吳普特.作物非充分灌溉決策指標研究進展[J].中國農學通報，2007(8)：520－525. Guo Yanbo,Feng Hao,Wu Pute.Research progress on deficit irrigation diagnosis index of crop[J].Chinese Agricultural Science Bulletin.2007(8):520－525.(in Chinese with English abstract)

[7] 張柏治，殷格俠，張學.關中灌區小麥、玉米高產節水灌溉的幾個指標確定[J].水土保持通報，2009(5)：142－145. Zhang Baizhi,Yin Gexia,Zhang Xue.Determination of several water-saving irrigation indicators for wheat and corn with high yield in Guanzhong irrigated region[J].Bulletin of Soil and Water Conservation,2009 (5):142－145.(in Chinese with English abstract)

[8]王寶英，張學.農作物高產的適宜土壤水分指標研究[J].灌溉排水，1996(3)：35－39. Wang Baoying,Zhang Xue.Studies on optimum moisture index for high yield of crops[J].Journal of Irrigation and Drainage,1996 (3):35－39.(in Chinese with English abstract)

[9]Hanson J D,Ahuja L R,Shaffer M D,et al.RZWQM simulating the effects of management on water quality and crop production [J].Agricultural Systems,1998,57(2):161－195.

[10]Cameira M R,Fernando R M,Ahuja L R,et al.Using RZWQM to simulate the fate of nitrogen in field soil-crop environment in the Mediterranean region[J].Agricultural Water Management,2007, 90(1):121－136.

[11]Nangia V,Gowda P H,Mulla D J,Sands G R.Water quality modeling of fertilizer management impacts on nitrate losses in tile drains at the field scale[J].Journal of Environmental Quality, 2008,37(2):296－307.

[12]Ma L,Hoogenboom G,Ahuja L R,et al.Evaluation of the RZWQM-CERES-maize hybrid model for maize production [J].Agricultural Systems,2006,87:274－295.

[13]Stulina G,Cameira M R,Pereira L S.Using RZWQM to search improved practices for irrigated marize in Fergana, Uzbekistan[J].Agricultural Water Management,2005,77:263－281.

[14]Cameira M R,Fernando R M,Ahuja L R,et al.Using RZWQM to simulate the fate of nitrogen in field soil-crop environment in the Mediterranean region[J].Agricultural water management,2007, 90:121－136.

[15]Hu C,Saseendran S A,Green T R,et al.Evaluating nitrogen and water management in a double-cropping system using RZWQM[J].Vadose Zone Journal,2006,5:493－505.

[16]Kendall C.DeJone,James C.Ascough II,Mehdi Ahmadi,et al. Global sensitivity and uncertainty analysis of a dynamic agroecosystem model under different irrigation treatments[J]. Original Research Article Ecological Modelling,2012,231: 113-125.

[17]張芊，任理.應用根系層水質模型分析冬小麥-夏玉米輪作體系的農田水氮利用效率I：模型參數的靈敏度分析與標定[J].水利學報，2012，43(1)：84－90. Zhang Qian,Ren Li.Applying application of root zone water quality model to simulate water and nitrogen use efficiency of winter wheat-summer maize double cropping system I:Model calibration and sensitivity analysis[J].Journal of Hydraulic Engineering,2012,43(1):84-90(in Chinese with English abstract)

[18]白麗靜.利用RZWQM模擬豬場廢水灌溉對土壤—作物系統的影響[D].北京；中國農業科學院，2010. Bai Lijing.Simulating the Effect of Swine Waste Water Irrigation on Soil-plant System with RZWQM[D].Beijing:Chinese Academy of Agricultural Sciences,2010.(in Chinese with English abstract)

[19]房全孝.根系水質模型中土壤與作物參數優化及其不確定性評價[J].農業工程學報，2012，28(10)：118－123. Fang Quanxiao.Optimizing and uncertainty evaluation of soil and crop parameters in root zone water quality Model[J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering (Transactions of the CSAE),2012,28(10):118－123．(in Chinese with English abstract)

[20]王淑芬，張喜英，裴東.不同供水條件對冬小麥根系分布、產量及水分利用效率的影響[J].農業工程學報，2006，22(2)：27－32. Wang Shufen,Zhang Xiying,Pei Dong.Impacts of different water supplied conditions on root distribution,yield and water utilization efficiency of winter wheat[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering(Transactions of the CSAE),2006,22(2):27－32.(in Chinese with English abstract)

[21]朱國威，任理.根系帶水質量模型靈敏度分析與標定的研究[J].灌溉排水學報，2011，30(2)：5－9. Zhu Guowei,Ren Li.Parameters sensitivity analysis and scaling of RZWQM[J].Journal of Irrigation and Drainage,2011,30(2): 5－9.(in Chinese with English abstract)

[22]Kumar A,Kanwar R S,Singh P,et al.Evaluation of the root zone water quality model for predicting water and NO3-N movement in an Iowa soil[J].Soil&Tillage Research,1999,50:223－236.

[23]薛長亮，張克強，楊德光，等.RZWQM模擬小麥玉米輪作系統氮素運移及損失特征[J].中國生態農業學報，2015(2)：150－159. Xue Changliang,Zhang Keqiang,Zhang Deguang,et al. RZWQM simulation of nitrogen transport and loss under winter wheat/summer maize rotation system in the North China Plain[J]. Chinese Journal of Eco-Agriculture,2015(2):150－159.

[24]胡志橋，田霄鴻，張久東，等.石羊河流域主要作物的需水量及需水規律的研究[J].干旱地區農業研究.2011(3)：2－6. Hu Zhiqiao,Tian Xiaohong,Zhang Jiudong,et al.Research on amount and low of water requirement in Shiyang River Basin[J]. Agricultural Research in the Arid Areas,2011(3):2－6.(in Chinese with English abstract)

[25]牟洪臣，王振華.不同灌水處理對北疆滴灌春小麥生長及產量的影響[J].節水灌溉，2015(1)：27－32. Mu Hongchen,Wang Zhenhua.Influences of different irrigationtreatment on growth and yield of drip-irrigation spring wheat in northern Xinjiang[J].Water Saving Irrigation,2015(1):27－32.(in Chinese with English abstract)

[26]李艷，劉海軍，黃冠華.基于RZWQM模型的冬小麥-夏玉米水氮管理評價[J].農業機械學報，2015(6):111－120. Li Yan,Liu Haijun,Huang Guanghua.Evaluation of nitrogen and water management in winter wheat-summer maize cropping system in north china plain using RZWQM[J].Transactions of the Chinese Society for Agricultural Machinery,2015(6):111－120.(in Chinese with English abstract)

[27]黨根友，魏亦勤，沈強云，等.灌水次數對春小麥耗水特性及產量的影響[J].西北農業學報，2014，23(6)：48－55. Dang Genyou,Wei Yiqin,Li Hongxia,et al.Water consumption characteristics and water use efficiency of different special years with high yield[J].Acta Agric Boreali-occident Sin,2014,23(6): 48－55.(in Chinese with English abstract)

[28]孫景生，劉祖貴，肖俊夫，等.冬小麥節水灌溉的適宜土壤水分上、下限指標研究[J].中國農村水利水電，1998(9)：10－12.

[29]張旭東，楊興國，楊啟國.半干旱區旱作春小麥耗水規律研究[J].干旱地區農業研究，2004(2)：63－66. Zhang Xudong,Yang Xingguo,Yang Qiguo.Study on laws of evapotranspiration of spring wheat in semi-arid region[J]. Agricultural Research in the Arid Areas,2004(2):63－66. (in Chinese with English abstract)

Optimization of irrigation schedule based on RZWQM model for spring wheat in Shiyang River Basin

Zhou Shiwei1,Hu Xiaotao1※,Wang Wen’e1,Allan A.Andales2,Zhang Yajun1
(1.Key Laboratory of Agricultural Soil and Water Engineering in Arid and Semiarid Areas of Ministry of Education,Northwest A&F University, Yangling 712100,China;2.Department of Soil and Crop Sciences,Colorado State University,Fort Collins,CO 80523,United States)

The climate of Shiyang River Basin is dry and rainless.The average annual pre cipitation is only 160 mm with the time differences.The optimizing irrigation system has been widely recognized by achieving the water saving.In past researches,the upper limit of water was usually the field capacity,which could lead to the waste of irrigation water.When determining scheming wetting layer depth,they considered effects on crops inadequately.RZWQM(root zone water quality model)had been widely used in studies of the effects of sewage sludge on soil-crop systems due to the accurate simulation of farmland water and nutrient cycling.To explore the scheming wetted soil layer depth and irrigation upper limits in different growth period for spring wheat,the field experiments were conducted in Shiyang River Basin of the Gansu province in 2014. According to the status of crop water requirement and crop growth characteristics,we set different irrigation upper limits and scheming wetted soil layer depth at different stages.We irrigated fields with border irrigation.The irrigation upper limits(expressed as field capacity)were set to 100%,95%,90%,85%and 80%.In seedling stage,the scheming wetted soil layer depths were set to 30 cm,35 cm,40 cm,45 cm and 50 cm.In jointing stage,the scheming wetted soil layer depth were set to 40 cm,45 cm,50 cm,55 cm and 60 cm.In heading stage and filling stage,the scheming wetted soil layer depths were set to 50 cm,55 cm,60 cm,65 cm and 70 cm.The experiments were adopted orthogonal design and chosen L25(55) orthogonal tables.All irrigation threshold was 65%of field capacity.The field experiments were chosen A1B1C1D1E1, A1B3C3D3E3,A1B5C5D5E5to repeat 3 times.The field measured data was used to calibrate and verify the model.The RMSE of each layer of soil water content was not greater than 0.03%.The mean deviation of soil water content in five layers was 12.37%.The deviation of yield was relatively stable,which was around 20%.The results showed that RZWQM could be used to simulate the change of soil water content and growth of crop.Then the model was used to evaluate the effect of various irrigation upper limits and scheming wetted soil layer depth in different growth period on crop yield,irrigation amount,water use efficiency and the frequency of irrigation.The irrigation amount of A1B4C4D4E4was the most,which was 431.1 mm.The irrigation amount of A5B3C2D1E5was the least,which was 323.7 mm.The difference between A1B4C4D4E4and A5B3C2D1E5was 125 kg/hm2.The yield in different irrigation treatments was not obviously changed compared with the needed irrigation amount so we could save water on the premise of not decreasing yield.The effect of the irrigation upper limit on irrigation amount was more remarkable than that of crop yield.The reducing of irrigation upper limit could increase the irrigation frequency to improve the yield of spring wheat.The differences of GIWUE were from the differences of irrigation amount.The GIWUE of A5B3C2D1E5was the most,which was 2.48 kg/m3.The GIWUE of A1B4C4D4E4was the least, which was 1.84 kg/m3.The difference between A5B3C2D1E5and A1B4C4D4E4was 0.64 kg/m3.The appropriate scheming wetted soil layer depth could effectively improve the utilization efficiency of irrigation water and achieved the purpose of water saving.Through regulating irrigation upper limit and scheming wetted soil layer depth in different growth period,we could save water and improve the yield of spring wheat.Considering the influence of the control factors on the yield, irrigation amounts and GIWUE,we choose 80%of soil moisture as irrigation upper limit,and the optimal scheming wetted soil layer depths are 30 cm,60 cm,50 cm and 70 cm at seeding,jointing,heading and filling stages,respectively.

irrigation;crops;optimization;spring wheat;RZWQM model;irrigation upper limit;scheming wetted soil layer depth

10.11975/j.issn.1002-6819.2016.06.017

S275

A

1002-6819（2016）-06-0121-09

2015-09-11

2016-01-23

國家自然科學基金項目（51179163）

周始威（1990-），男，漢族，河南安陽人，主要從事節水灌溉原理與新技術研究。楊凌 西北農林科技大學旱區農業水土工程教育部重點實驗室，712100。Email:wdzw2015@163.com

※通信作者：胡笑濤（1972-），男，漢族，博士，教授，主要從事節水灌溉理論與新技術研究。楊凌 西北農林科技大學旱區農業水土工程教育部重點實驗室，712100。Email:huxiaotao11@nwsuaf.edu.cn